一种用ANN实现带权不确定性推理的方法

介绍了基于可信度的带权不确定性推理.阐述了用神经网络(ANN)如何实现基于可信度的带权不确定性推理.分析了这种神经网络的知识表示、结构及其不确定性推理方法.说明了如何利用这种神经网络并行地实现多规则的基于可信度的带权不确定性推理,以及如何解决冲突消解问题.采用这种神经网络结构的系统不仅能实现基于可信度的带权不确定性推理,而且具有自学习、并行推理、冲突消解、抗缺省等能力.采用的神经网络结构突破了传统神经网络结构的设计思想,对于扩展神经网络的应用具有参考价值.     

一种基于神经网络的专家系统的推理机研究

传统的推理方式存在推理效率低和冲突消解问题．提出一种新的解决这一问题的方法．即由正向神经网络推理和反向逻辑推理所组成的混合推理系统．利用种经网络所具有的并行性、可学习性、知识可存储性不但可以解决推理冲突,而且还可以利用并行性提高推理的收敛速度和推理效率．为了说明问题,设计了一个实验系统,经实验取得了较理想的效果,并有实用性．     

基于BP网络的汉语句法分析专家系统

提出了一种基于BP网络的汉语句法分析专家系统的设计方案．知识库采用产生式规则的知识表达方式，并将知识二元化存储在神经网络中．推理机采用神经网络进行推理．在论文的结尾给出了系统的运行实例，说明了该系统的有效性．     

基于案例推理的边坡稳定性评价系统及应用

探讨了基于案例推理技术在边坡稳定性评价中的应用，提出了边坡案例的表示、聚类索引、检索和调整模型．并运用Access建立了边坡案例库，设计并开发了基于案例推理的边坡稳定性评价系统，实现了遗传算法优化属性权重和欧式距离、类比分析及神经网络的3种检索方法，最后运用边坡工程实例对系统进行了验证。结果表明，该系统是合理有效的，对工程边坡稳定性评价将具有重要的理论意义和工程实用价值。     

基于CBR和ANFIS技术的智能建筑应急决策支持系统

目的建立基于实例推理技术（CBR）和自适应模糊神经网络（ANFIS）的智能建筑应急决策支持系统，对于加强重大灾害性突发事件的防控能力具有科学的指导意义．方法以智能建筑设备管理信息流为主线，讨论基于关系型数据库和Web技术的智能建筑设备管理信息系统集成；利用ANFIS技术加强CASE库的“知识获取”，建立了基于CBR技术的智能建筑应急决策支持系统IBFSIMS．结果IBFSIMS系统在紧急状态下可以即时发出警报并进行风险分析，实现基于案例的决策推理．结论IBFSIMS可以为指挥人员提供跨系统联动控制方案和应急决策支持，今后的研究须进一步完善知识获取的ANFIS模型，进一步丰富和完善决策支持系统的CASE库．     

基于耦合人工神经网络的工业材料选择与决策方法研究

为了实现工业材料的快速选择和决策,提出利用以往工业产品设计方案实例来训练神经网络.通过目标产品的编码信息和索引模式实现知识推理,从而获得所需的信息.文中首先研究了工业材料选择与决策方法的耦合神经体系结构,通过ART1网络的学习规则和工作规则,解决工业材料的选择和决策问题,并给出了ART1神经网络模式的链式32位二进制工业材料编码方法.通过实例推理、神经元网络、面向对象等技术,使得基于耦合神经网络的工业材料和决策系统能够有效地实现产品的方案设计,达到了预期目的.     

基于信息融合的控制系统中模拟电路故障诊断

针对控制系统中的模拟电路具有多种工作状态的特殊情况和故障诊断过程中的不确定性问题，提出了模糊一神经网络信息融合算法．给出了该算法的基本模型和应用于控制系统中模拟电路故障诊断的一般规律，通过将电路不同工作状态下的有效信息进行融合，结合模糊信息处理技术和神经网络推理技术，最终实现故障定位．将其应用到某型船舶主机遥控系统中延时电路板的故障诊断系统中，结果表明，该方法能够有效地提高故障模式的识别能力，将故障准确地定位到元器件．     

基于动态贝叶斯网络的气化炉烧嘴系统可靠性分析

为解决在分析系统可靠性时获取的动态贝叶斯网络（DBN）的先验数据主观性强的问题,以气化炉烧嘴系统为研究对象,利用BP神经网络优化DBN的先验数据。依据隐含层神经元数量经验公式,将气化炉烧嘴系统DBN模型划分为3个子系统,并分别转化为BP神经网络。将DBN的先验分布分别对应BP神经网络的输入函数与输出函数,再利用BP神经网络信息向前传、误差向后传的特性,对系统进行性能学习,实现对DBN的先验数据优化。对优化后气化炉烧嘴系统的DBN进行双向推理,实现对气化炉烧嘴系统动态可靠性分析。结果表明,对气化炉烧嘴系统DBN进行正向推理,可得到优化后的系统可靠性变化趋势;进行反向推理,可得到优化前后的关键事件及薄弱环节,其中薄弱环节为高氧煤比氧煤比的波动。     

故障诊断专家系统中的推理机设计

重点研究故障诊断专家系统中推理机的实现技术，推理算法、解释和推理过程中资源的管理技术．该推理机是一个对象推理机，采用正向推理策略完成对对象式框架知识集的推理操作．推理机控制和协调推理过程中的各种资源，利用各种检测输入信息，实现故障推理，最终确定故障源，并给出故障维修措施．推理解释向用户解释推理的结果获得的原因，提高了系统的透明性．对推理过程资源管理中的、人机交互界面、视图结点显示的技术实现作了说明。     

BP神经网络的模糊改进及应用

描述了人工神经网络和模糊推理系统的基本原理,分析了基于人工神经网络和模糊推理方法的故障诊断专家系统的设计思想,提出了一种人工神经网络和模糊推理技术相结合的故障诊断方法——模糊神经网络法.人工神经网络通过对部分测量数据的处理,输出故障出现的可信度,实现系统的故障诊断.模糊推理部分通过对输入输出的模糊表示,结合神经网络的推理,给出故障的程度,实现故障诊断.     

曲轴CAPP系统的功能分析

应用软件工程方法对曲轴CAPP系统进行功能分析,针对曲轴的结构和工艺特点,给出了实用的曲轴工艺模型和推理机制．应用表明,该系统对实际生产有一定的指导作用．     

Fuzzy control method to minimize the needle deflection during needle insertion therapy

A fuzzy control algorithm is adopted to help the needle hit the target more accurately. The experimental setup for the needle insertion is built up to validate the algorithm. How the forces dur- ing the insertion make the needle deflect away from the planned path is given, and the normal meth- od correcting the deflection is obtained accordingly. Because the normal method cannot perform well for correction, a fuzzy controller is established. The input module, output module, fuzzification module, defuzzification module and inference engine for the controller are given respectively accord- ing to the fuzzy theory. Our experimental results show that the fuzzy controlling system presenting in the paper can better eliminate the deflection.     

基于模糊故障树分析法的装载机液压系统故障诊断系统

在故障树分析法的基础上,建立了ZL50G装载机工作液压系统故障树模型,编写了专家系统规则库,确定了优选搜索策略,设计了由知识库和推理机构成的故障诊断模块,并建立起完整的液压故障诊断系统。利用嵌入式技术将该系统在临工ZL50G装载机上进行了实际应用,结果表明:该系统使用简单方便,性能稳定可靠。经过相关改造,该系统也可以在其他相关产品中应用。     

硬质合金刀具实用专家系统结构分析

论述了建立硬质合金刀具应用技术专家系统的必要性和可行性，并按此思想初步建立了一个实用专家系统，简称ＣＵＥＳ．对系统的总体构思、模块化结构、数据管理、推理机制和界面设计等进行了详细论证．该系统不仅适用于ＦＭＳ，ＣＩＭＳ系统中心刀库备刀站，而且适用于普通生产工艺中硬质合金刀具的辅助管理．其设计原理亦可供其它刀具专家系统参考．     

计算机集成数据处理系统研究

运用数据处理、计算机及人工智能等技术，开发了一个计算机集成数据处理系统，该系统能实现异常数据剔除、回归分析、频谱分析、功率谱分析、相关谱分析、正交试验设计及有关问题的逻辑推理判断，系统运用结果表明，各功能模块计算准确、逻辑推理性较强，在一定程度上提高了数据处理的自动化和智能化水平。     

基于故障树的数控机床故障诊断系统研究

通过对数控机床的故障实例分析,应用故障树模块分析算法,对Fanuc0i型数控车床的工作原理、故障现象进行定量分析;采用基于面向对象方法和专家知识的智能诊断方法,用Fussed法求解最小割集,把大型复杂故障树,分解为相对独立的多个子树;对数控机床典型故障建立了故障树,通过其最小割集进行故障定性分析,并将故障树分析法应用于故障诊断专家系统分析推理机制中。     

MetaHDL:面向自动推断和参数追踪硬件描述域特定语言

针对利用工业标准的硬件描述语言(HDL)进行可配置参数化系统芯片(SoC)设计工作繁琐、代码不易维护的问题.提出域特定语言MetaHDL,用于可配置数字集成电路的可综合功能描述,范围从面向逻辑的底层模块设计到IP集成的SoC设计.MetaHDL利用自动推断和参数追踪技术,针对电路结构功能描述作了专门的语法优化,提高了语言的描述力和表现力,进而提升了代码的可读性和可维护性,并达到65%以上的代码精简;通过封装寄存器传输级(RTL)设计规则,降低了RTL描述的复杂度,提高了团队工作质量和工作效率;由MetaHDL预处理器和参数追踪机制构成的二级代码配置体系,大大简化了面向重用的可配置参数化模块的设计和IP集成过程.MetaHDL被应用在"统一威胁管理"芯片设计项目中,很好地应对了复杂重用环境下代码配置的设计挑战,提高了项目开发的效率和质量.     

一种新的边缘检测算法研究

为了提高边缘检测的运行效率和检测精度,提出了一种新的边缘检测算法,该算法由一个自适应神经模糊推理系统和一个后处理程序组成.选取与边缘方向和梯度双重信息相关的4个目标函数作为自适应神经模糊推理系统的输入,采用计算机合成图像对自适应神经模糊推理系统进行训练.运用一个后处理程序,判断自适应神经模糊推理系统的输出值是否小于门限值,若小于则该像素点为边缘点.仿真实验表明,该方法边缘检测效果优于传统方法和当前文献报道方法.     

基于VB6.0的营养诊断专家系统

采用面向对象的方法和VB6 .0程序设计语言 ,设计和实现了一个营养诊断专家系统 ,该系统可以充分利用营养分析专家长期积累起来的经验和知识 ,使营养诊断技术为一般人员所掌握 ,这对于维护和保证人类身体健康具有重要意义。介绍了该系统的结构和各模块的功能 ,阐述了系统知识库建立的方法和推理机制。推理机是诊断专家系统的核心部分 ,该系统采用了基于产生式规则的正向推理技术 ,在不确定性知识处理上 ,应用确定性理论、概率统计理论建立了不确定性推理模型 ,使推理机具有较高的准确性。最后给出了一个系统的诊断实例。实践证实 ,面向对象的方法更接近于人类的一般思维活动 ,能有效地表达现实世界中大多数领域的知识     

基于不精确推理模型的诊断型专家系统研究

介绍了采用VB6 0开发的一个营养诊断专家系统 ,它属于一种诊断型专家系统。该系统的知识表示使用了产生式规则形式 ,推理机采用了规则推理和不精确推理相结合的方法。在不确定性知识处理上 ,应用确定性理论、主观Bayes方法和证据理论分别建立了不精确推理模型 ,使推理机具有较高的准确性。