基于神经网络技术的故障诊断专家系统及其应用

针对基于符号专家系统的局限性提出了将神经网络技术引入故障诊断专家系统的思想，并对基于神经网络的专家系统的结构和工作原理进行介绍．最后，给出一个基于3层BP网的循环水泵故障诊断专家系统的实例，详细介绍其诊断过程，并对其进行仿真实验．仿真结果表明该系统的设计合理且可行．     

神经网络在岩石力学专家系统的应用

介绍了岩石力学知识神经网络表示、知识获取与学习、神经网络专家系统、神经网络在岩石力学专家系统中的应用等。反映了岩石力学与工程专家系统新的发展趋势     

陶瓷制品缺陷神经网络型知识库的研究

探讨由陶瓷制品缺陷分析样本来建造神经网络，它可作为专家系统的知识库。对专家系统的知识获取问题，神经网络给出了一条新的途径。它适用于分类、诊断和鉴别问题，且适用于诸如过程控制的实时应用环境。     

新型模糊BP神经网络及其在网络性能管理中的应用

通过对BP神经网络的研究，提出一种新的模糊BP神经网络模型，并以计算机网络系统瓶颈检测为例，给出了一个基于FBPNN的模糊专家系统的具体实现。     

基于神经网络的自学习控制

本文提出了一种基于神经网络和专家系统技术的自学习控制方法，该方法用BP算法训练控制器，采用专家系统技术生成教师信号指导学习过程。仿真结果表明该方法具有较强的自学习能力。     

医疗诊断系统专家知识的表达与获取方法

讨论了神经网络理论在智能医疗诊断系统方面的应用,在分析医疗诊断专家知识不完备性的基础上,研究了适应医疗诊断系统专家知识表达与获取的专家系统与神经网络集成方法。提出了采用单参数动态搜索算法训练神经网络,其效果明显优于传统的BP算法。设计了专家系统与神经网络集成的心血管疾病智能医疗诊断系统,在临床实践中取得了较好的效果,证明专家系统与神经网络的集成是医疗诊断系统专家知识表达与获取的有效方法。     

基于专家系统与神经网络的远程故障诊断研究

在综合运用神经网络与专家系统理论的基础上，提出了专家系统和神经网络的集成方法，即结合型神经网络专家系统(NNES)。文中详细介绍了系统的总体结构与功能，实现过程及关键技术。     

DRNN神经网络用于船舶横摇运动的时间序列预报

首次将具有内部时延的内回归神经网络用于船舶横摇运动的时间序列预报，取得了良好的结果。文中给出对角回归神经网络模型和学习算法，并对学习算法的收敛性进行了分析。利用对角回归神经网络对船舶横摇运动的时间序列预报表明，通过离线学习内回归神经网络能掌握系统的动态特性，可直接用于船舶横摇运动的在线预报。     

基于神经网络的储粮测控专家系统的研究与应用

将神经网络应用于专家系统中,利用神经网络系统的学习功能解决传统专家系统在知识获取、推理能力、自学习能力上的缺陷,与粮情测控系统相结合,提出了一种改进BP算法.该算法加入动量项,然后对自适应算法进行了一些适当改进,进而给出了该算法的理论推导和具体实现步骤.与未改进的BP算法相比,该方法协调了训练次数多而引起的学习效率和收敛速度之间的矛盾,提高了BP算法的熟练速度和收敛速度.实验结果也说明了该方法的快速性、有效性、稳定性.     

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BP神经网络的无人机故障诊断专家系统研究

针对无人机系统故障复杂度高、非线性强、故障现象多种多样等特点,提出将专家系统与BP神经网络相结合应用于无人机系统的故障诊断中。给出了该诊断系统的具体结构组成和诊断流程,并以无人机的遥测遥控系统为例进行了实例诊断,最后给出了系统软件的实现方式。结果表明,该系统能有效地对无人机系统进行快速准确地诊断,具有很好的应用前景。     

基于神经网络与专家系统结合的模型自动选择

目前的模型选择方法对用户的期望过高,要求用户对DSS模型库中的模型和所要解决的问题都要有深刻的理解,这就导致了模型选择 实用性较差。提出了一种基于专家系统和人工神经网络的模型自动选择理论和方法,这种理论和方法将模型选择分为模型类型选择和模型结构选择两部分,应用人工智能技术完成模型类型的自动选择,应用神经网络技术实现模型结构的自动选择。特别是在模型结构的自动选择中,人工神经网络方法的工作原理主要由两个阶段组成,即学习和选择阶段。在学习阶段,对每一模型类的模型组训练一个神经网络,使训练好的给定类模型的神经网络能够对用户给出一组数据的自动选择（判断）出适当的模型结构。而且,这个方法通过趋势外推型模型类的实验,证明是很有效的。     

Inverse Control of Nonlinear Servo System Based on Neural Networks

ＩｎｖｅｒｓｅＣｏｎｔｒｏｌｏｆＮｏｎｌｉｎｅａｒＳｅｒｖｏＳｙｓｔｅｍＢａｓｅｄｏｎＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｓＷＡＮＧＣｈａｎｇｈｏｎｇＸＵＬｉｘｉｎＧＡＯＸｉａｏｚｈｉＺＨＵＡＮＧＸｉａｎｙｉ（王常虹）（徐立新）（高晓智）（庄显义）（Ｄｅｐｔ．...     

一种基于神经网络的专家系统设计

提出了一种基于神经网络的专家系统设计方案,其核心是作为知识库的人工神经网络(ANN)和基于ANN的正向推理机制。研究了一种表达知识的二元产生式规则及其编码方法,通过编码知识被存储在ANN中。基于ANN的知识库,设计了一种具有正向推理的推理机,并且以动物识别为背景,设计了一个原型系统。     

基于人工免疫原理的天气预报系统

为了获得较高的天气预报效率，提出了一种模拟生物免疫系统学习机制的免疫学习算法，并应用于天气预报中。定义了抗原和B细胞的表示方法，给出了抗原与B细胞之间亲和力的计算方法，描述了B细胞的克隆、变异、动态演化和记忆细胞的产生过程，建立了基于免疫学习算法的天气预报系统。仿真试验表明该系统同传统的基于神经网络的天气预报系统相比，预报准确率较高，为天气预报提供了一种新的解决方案。     

人员可靠性分析专家系统研究

建立人员可靠性分析专家系统,可充分总结导弹保障领域长期积累起来的经验和知识并加以利用,这对提高装备保障可靠性具有重要的意义。通过模糊神经网络技术与遗传算法的有机结合,将知识、推理和挖掘过程融为一体,介绍了人员可靠性分析专家系统的基本功能、结构框架以及实现技术。     

人工神经网络专家系统应用研究

叙述了人工神经网络的特征及其在专家系统中的应用 ,讨论了人工神经网络专家系统的优缺点 ,并进一步描述了其前景和意义 .