面向全国经济普查需求的专家系统地理编码方法*

分析了国内外地理编码技术的研究和使用现状,结合我国经济普查项目中地理编码的实际需求,借鉴专家系统的相关概念和方法,提出了一种基于专家系统的地理编码方法。该方法充分利用行业系统中已有的中文地址与空间要素间的对应关系,挖掘与之匹配的地址特征。对于需要定位的模糊地址,该方法首先将模糊地址拆分为若干地址要素,再在要素地址特征库中进行匹配,从而实现该模糊地址的空间定位。该方法能有效地提高模糊地址的定位成功率。     

基于神经网络模型的近似推理的硬件实现

L.A.Zadeh提出的基于模糊逻辑的近似推理AR(Approximate Reasoning)理论,在专家系统中已获得十分广泛的应用,越来越引起人们的关注。 在AR模型中,由于允许规则前提与已知事实间的部分匹配,因此,在同一时间内可以被激活的规则数较之精确推理要多许多。而在基于规则的专家系统中,规则前提与事实匹配的过程最为费时,约占规则执行总时间的90％。因此,推理速度问题在AR模型     

基于Multi-Agent和逻辑域的分布式专家系统设计

为解决专家系统知识获取瓶颈、匹配冲突、组合爆炸等问题,构建了一个分布专家系统模型.该系统通过建立专家系统服务器向各个分布式工作站提供完整事实匹配,通过构建逻辑域以管理分布式的知识更新以及事实匹配,并通过多智能体实现具体的匹配算法和各个分布式节点之间的通信.     

基于面向对象的黑板型变压器故障诊断专家系统研究

将面向对象的技术引入到变压器绝缘故障诊断专家系统中,建立了适合于变压器绝缘故障诊断的黑板模型结构.同时还建立了多专家合作变压器绝缘故障诊断专家系统,提出了富有创意的专家意见不一致时的综合分析和解释机制,并以实际诊断例证检验了该专家系统的有效性和可靠性.应用模糊综合评判法和模糊神经网络判别法,创造性地将变压器故障诊断研究从故障性质的分析深入到故障部位的确定,提高了专家系统的实用性.     

一种基于过滤技术的字符串模糊匹配方法研究

针对基于编辑距离的字符串模糊匹配方法搜索效率较低的问题,通过对字符串模糊匹配过程进行分析,利用并行化技术对大数据量的字符串模糊匹配过程进行优化.同时由于计算字符串间编辑距离算法性能较低,提出利用字符串过滤规则对待搜索字符串集合进行过滤后再进行模糊匹配的改进方法.实验结果表明,改进后的方法具有较高的执行效率并取得了较好的召回率和精度.     

基于新排序函数的直觉模糊双边匹配决策方法

针对直觉模糊双边匹配问题,基于新的排序函数提出一种考虑匹配意愿的双边匹配决策方法.给出新的直觉模糊集排序函数的相关理论;描述考虑主体匹配意愿的直觉模糊双边匹配问题.决策方法如下:首先依据新的排序函数将直觉模糊偏好转换为排序值偏好;基于排序值矩阵、匹配意愿矩阵和匹配矩阵,建立考虑匹配意愿的多目标双边匹配模型;考虑到双方所有主体在大多数情形下所处的地位相同,使用均值法将多目标模型转化为单目标模型,进而通过模型求解获得双边匹配方案.算例分析进一步表明了所提出决策方法的有效性.     

一种改进的模糊知识匹配方法——IDM法

模糊知识表示及处理是人工智能中的重要研究课题之一,模糊知识的匹配是进行模糊知识推理的关键.通过对传统的各种不同的模糊匹配方法的探讨,提出了一种改进的模糊知识匹配方法--IDM(Inscribed Diameter Matching)法.通过比较分析得出,IDM法能较好地克服传统的模糊匹配方法的一些缺点,并给出了一种融合模型,由此可使模糊推理的效率和准确性得到提高.最后,通过实例验证了IDM方法的可行性和有效性.     

基于直觉模糊距离的图像配准算法

提出一种基于直觉模糊距离的特征匹配算法.首先,从基准图像和待配准图像中提取特征,并将其直觉模糊化;然后,定义特征间的直觉模糊度量方法,从相似程度和不相似程度2个方面对直觉模糊集间距离进行计算;最后,利用直觉模糊集的排序方法解决特征匹配问题,通过构建匹配矩阵实现特征的匹配.实验表明,所提出的基于直觉模糊集的图像配准方法是有效的.     

基于数据库的电力设备故障诊断模糊专家系统的设计与实现

采用SQL Anywhere 5.0设计知识库。PowerBuilder6.5编程实现了电力设备故障诊断模糊专家系统,其知识的表示采用了模糊产生式表示式,引进了模糊匹配与加权模糊逻辑进行模糊推理,实现了一种较为理想的非精确推理。     

融合三支决策与GRA-Orthopair模糊集的知识匹配方法研究

为缓解用户"知识迷向"问题,提升知识应用及创新效益,提出了融合三支决策与GRA-Orthopair模糊集的知识匹配方法.首先基于CRITIC-熵权法进行权重配置,并融入博弈论方法增强客观赋权实效;而后,采用FCM聚类算法横向压缩匹配空间;进而,借鉴三支决策思想实施预分类,同时考虑知识间的关联度,构建基于灰色关联度的Orthopair模糊相似度模型,并据此计算用户需求与案例知识间的视图相似度,从而确定匹配结果.实验结果表明,该算法的知识匹配精度及效率优于传统匹配算法,提升了匹配效果.     

基于模糊推理模型的水泥粉磨专家控制系统研究

针对水泥粉磨这一类难用准确的数学模型来描述以及常规模糊控制器的控制效果不理想等问题,通过将模糊控制技术与专家系统的有机融合,提出了基于模糊推理的贴近度决策方法,建立了模糊控制规则模型,解决了模糊推理的规则匹配问题,并给出了控制结论的化优化求解模型。实验结果表明该方法改善了负荷控制性能,提高了产品质量和磨机生产效率。     

炼焦过程模糊专家系统的研究

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基于模糊自适应控制算法的微机配料系统的设计

针对传统配料系统的控制方法普遍存在控制精度不高、实时性差等缺陷,采用模糊理论和专家系统相结合的模糊自适应控制算法设计了一种模糊自适应微机配料系统。该配料系统采用原料设定值与实际给料值的偏差和偏差变化率作为模糊控制器输入,给/排料速度值作为输出,利用专家系统在线评判称量状态和控制精度,自动调整称量速度和飞料量控制,实现了精度、速度的最佳结合。实际应用表明,该算法在系统精度和速度上均有所提高,达到了设定的控制要求。     

基于专家知识和模糊推理的大科学装置故障诊断方法

针对大科学装置技术综合、结构复杂、系统庞大,在故障诊断方面面临的故障机理不清楚,难以建立精确的数学模型;诊断信息不完整、不精确,难以进行确定性推理;诊断数据受限,无法实现数据驱动等诸多问题。提出了基于专家知识和模糊推理相结合的故障诊断方法和模式匹配算法,通过模糊因子的引入和基于数据库的模糊诊断知识可视化建模方法的使用,解决了故障诊断环节的诸多不确定性问题,形成了面向用户的模糊专家系统故障诊断基础平台,并在某大型激光驱动装置测试验证平台中得到初步应用,实现了电气驱动及控制系统故障的智能诊断。     

基于可拓规则的故障诊断专家系统推理机的研究

针对传统产生式规则在知识表示、匹配冲突等方面存在的局限,提出了一种将可拓规则用于故障诊断专家系统推理机的方法;该方法重点研究了可拓规则的匹配原理和可拓推理机算法思想,提出了匹配度计算方法并用来计算故障条件与规则前件的匹配度;根据研究表明,利用可拓规则进行推理,不仅在知识表示上比传统产生式规则推理有所提高,而且还解决了传统专家系统容易出现匹配冲突等问题;最后以AMU故障推理为例,说明可拓推理机具有推理速度快、效率高等优点,取得了较好的推理效果.     

NEW METHODOLOGY TO FUZZY REASONING FOR RULE-BASED EXPERT SYSTEMS

Abstract

Much knowledge residing in the knowledge base of an expert system involves fuzzy concepts. A powerful expert system must have the capability of fuzzy reasoning. This paper presents a new methodology for dealing with fuzzy reasoning based on the matching function S. The single-input, single-output (SISO) fuzzy reasoning scheme and the multi-input, single-output (MISO) fuzzy reasoning schemes are discussed in detail. The proposed fuzzy reasoning methodology is conceptually clearer than the compositional rule of inference approach. It can provide an useful way for rule-based systems to deal with fuzzy reasoning.     

A CASE-BASED DECISION SUPPORT SYSTEM FOR INDIVIDUAL STRESS DIAGNOSIS USING FUZZY SIMILARITY MATCHING

Stress diagnosis based on finger temperature (FT) signals is receiving increasing interest in the psycho-physiological domain. However, in practice, it is difficult and tedious for a clinician and particularly less experienced clinicians to understand, interpret, and analyze complex, lengthy sequential measurements to make a diagnosis and treatment plan. The paper presents a case-based decision support system to assist clinicians in performing such tasks. Case-based reasoning (CBR) is applied as the main methodology to facilitate experience reuse and decision explanation by retrieving previous similar temperature profiles. Further fuzzy techniques are also employed and incorporated into the CBR system to handle vagueness, uncertainty inherently existing in clinicians reasoning as well as imprecision of feature values. Thirty-nine time series from 24 patients have been used to evaluate the approach (matching algorithms) and an expert has ranked and estimated similarity. On average goodness-of-fit for the fuzzy matching algorithm is 90% in ranking and 81% in similarity estimation that shows a level of performance close to an experienced expert. Therefore, we have suggested that a fuzzy matching algorithm in combination with CBR is a valuable approach in domains, where the fuzzy matching model similarity and case preference is consistent with the views of domain expert. This combination is also valuable, where domain experts are aware that the crisp values they use have a possibility distribution that can be estimated by the expert and is used when experienced experts reason about similarity. This is the case in the psycho-physiological domain and experienced experts can estimate this distribution of feature values and use them in their reasoning and explanation process.     

模糊专家系统在循环流化床锅炉运行诊断中的应用研究

从循环流化床锅炉系统的实际特点出发,提出了采用模糊专家系统对循环流化床锅炉运行故障进行诊断。给出了该专家系统的结构,阐述了隶属函数的选取和规则的表示问题。该系统通过检测数据库及锅炉参数表,利用隶属函数库,得出故障初始征兆及可信度,然后利用规则匹配算法及置信度求值公式得出诊断结论。最后通过诊断实例验证了该系统的正确性和可行性。     

一种面向对象产生式系统的体系结构和规则模型

近年来，面向对象专家系统的研究引起了人们的广泛模型，本文提出了一种新的面向对象产生式系统体系的结构，给出了这种体系结构的知识表示模型和模糊区配原则，并且引入了规则对象的概念，我们进一步提出了规则对象的并发控制算法，最后给出了解释策略。