基于案例与规则推理的故障诊断专家系统

设计并实现基于案例的推理(CBR)与基于规则的推理(RBR)的故障旋转机械诊断专家系统。采用CBR与RBR串行方式进行推理,优先通过案例匹配方式寻求诊断结果,在不适用情况下转入通用性规则推理,并将诊断结果反馈给知识库进行优化。应用结果表明,该系统诊断结果与实际相符合,且诊断速度快、针对性强。     

基于案例推理的研究综述

该文对人工智能领域的一个分支——基于案例的推理技术做了简要概述,包括CBR的原理和组成。评述了CBR近年来的理论发展和应用发展。并对未来发展方向做出了预测。     

基于案例的推理技术研究进展及应用

对基于案例的推理(CBR)近年来的国内外理论和应用研究进展做出了综述与评价.理论方面主要包括基于案例推理中知识表示,基于案例的解释、案例提取失败和恢复,案例改编和维护以及基于案例推理技术与其它人工智能技术的比较研究等;介绍了CBR在计算机与信息科学、生物学和医学等领域国内外的应用情况,并对其它一些领域的应用情况作了概括性说明;最后总结并预测了基于案例推理技术的未来可能的研究方向.     

智能教学系统中基于案例推理的教学策略研究

把基于案例推理(CBR)技术引入智能教学系统中教学策略的推理和控制中,提出了在全局教学策略和局部教学策略控制中CBR应用模型,并提出了在这种模式下,案例库的初始化、案例的学习与修正方法.该模型应用以前学生学习的经验作为以后学生学习的引导,从而实现教学策略的自动组织、自动规划,实现学生的自主选择,自由学习.最后进行了总结,提出了下一步研究的方向.     

案例推理在汽车故障诊断中的应用*

以奇瑞汽车故障诊断为应用背景,研究并开发了一个基于案例推理的汽车故障诊断系统原型,以实现对汽车故障的智能诊断。系统依据故障的特征属性和内容将汽车故障案例进行分类,进而根据最近邻算法对某一种类的案例集进行检索,最后构建了软件原型系统。通过对汽车故障样本案例进行仿真测试,表明了设计思想是合理的,实现方法是有效的。     

信息系统总体设计中案例推理与规则推理集成方法的研究

通过对信息系统总体方案设计任务特点的分析和对案例推理与规则推理优、缺点的比较,提出一种信息系统总体设计的案例推理与规则推理相结合的集成推理方法,可以提高信息系统总体设计的效率和质量。     

基于案例推理的故障诊断方法

针对传统故障诊断方法的缺陷,将基于案例的推理技术引入到故障诊断系统中,介绍了基于案例推理的故障诊断方法的机理,阐述了案例的表示、检索和案例库的建立,实例诊断表明,该方法相比传统的故障诊断方法来说具有简单、诊断精度高的优点,是有效可行的.     

基于混合推理机制的故障诊断专家系统

多数故障诊断专家系统采用单一的推理机制,或者基于规则的推理,或者基于事例的推理。而这两种推理机制都各有优缺点,采用单一推理机制会造成诊断的不准确性。论文将基于规则的推理和基于事例的推理相结合,设计了混合推理机制。在此基础上,论文设计了一个既有专家知识库,又有故障事例库,具有自学习能力的故障诊断专家系统(AFDES)。实验结果表明,论文设计的混合推理机制是比较有效的。     

基于案例推理的中医诊疗专家系统

把基于案例推理技术用于中医诊疗专家系统的知识表示和推理。提出系统模型,介绍了案例推理的基本结构：案例提取网（easeretrievalnets）以及案例提取算法,对系统中案例的学习和修正机制进行了说明,并提出用基于案例的解释来生成诊断结果的解释性说明以及辅助构建基于案例的中医诊疗辅助教学系统。最后对系统的优点进行总结,并提出进一步研究发展方向。     

集成案例推理综述

本文总结和分析了近几年集成案例推理研究的新进展。在案例推理和智能方法集成方面,本文分析了案例推理与智能方法集成的原因,归纳了所应用的集成模型的类别,总结了案例推理与智能方法集成的优势;在案例推理和智能技术集成方面,本文分析了案例推理与智能技术集成的原因,介绍了智能技术在案例表示、案例库构建、案例检索和案例适配中的集成应用,指出了案例推理与智能技术集成的优势。最后,本文展望了集成案例推理未来发展的趋势。     

基于CBR的信息化装备故障案例推理复用技术研究

针对信息化装备技术保障要求,在对信息化装备故障案例特点进行分析的基础上,运用CBR理论解决信息化装备故障诊断的实际问题,提出了信息化装备故障案例推理复用策略,为构造实用的信息化装备故障诊断专家系统提供支持,对加强信息化装备技术保障具有积极的意义.     

基于案例推理的故障诊断算法

电力系统智能告警研究目前主要集中于规则推理领域,未能充分利用系统内历史故障的案例进行有效的分析与故障处理.本文初步研究了基于案例推理的故障诊断算法,在此基础上提出了一种基于向量计算的案例匹配算法.该算法通过对故障信息进行抽象,并与系统案例库中的案例进行相似度计算的方式,对故障信息与案例信息进行一一匹配.案例库的建立基于经过人工分析的各类历史故障信息.相似案例的故障性质、故障原因分析可对本次故障的分析、诊断和后续处理起到指导作用.     

故障树和证据推理结合的故障诊断技术

本文针对有效载荷特点建立了基于故障树模型的故障诊断框架,提出了适合有效载荷故障诊断的知识组织和表示方法及相应的推理控制策略,应用D-S证据理论解决了实际任务中有效载荷诊断信息不全面引起的不确定性问题,并通过对某飞行器上有效载荷的故障诊断验证了该方法的可行性。     

基于D-S证据推理的水轮机调速器故障诊断

为了更好地进行水轮机调速器的故障诊断，利用D—S证据推理对不同的神经网络技术得出的结果进行数据融合。仿真结果证实，利用D—S证据推理所得出的结论比单纯利用神经网络得出的结果要理想，它减小了误诊率，提高了水轮机故障诊断的准确率。     

基于案例库推理法的模拟电路故障诊断技术研究

针对目前模拟电路故障诊断中的技术难点,提出了基于案例库推理法（CBR）的模拟电路故障诊断方法.利用K个最邻近法（K Nearest Neighbors： KNN）来解决模拟电路故障诊断中的案例分类与提取,提出了应用粒子群算法（Particle Swarm Optimization：PSO）来优化KNN中权值参数的新方法.通过应用实例分析,证明了所提出的新故障诊断方法相比传统的故障诊断方法来说具有简单、聚类性好、诊断精度高的优点.     

基于混合智能的航天器故障诊断系统

面向航天器测控管理,研究了一种基于专家系统（ES）、案例推理（CBR）以及故障树（FT）的混合智 能诊断技术．文中,故障树双向混合推理机制被用于实现航天器故障定位和预测．同时案例推理的k 最近邻检索 策略（KNN）采用了简单实用、易收敛特性的多感官群集算法（MSA）．基于案例推理和故障树的航天器专家系 统（SESCF）采用了2 种融合模式．案例推理和故障树采用独立运行模式,专家系统与案例推理和故障树之间则采 用了松耦合运行模式．出于改善推理效率的目的,文中提出了一种将遥测信息转化为语义信息的结合特定推理方法 的非线性转换方法．某卫星供配电分系统的测试证实了SESCF 系统诊断的有效性．测试结果表明,相对于专家系 统,SESCF 系统具有更高的诊断准确度和可靠性．SESCF 系统采用的非线性转换方法在航天器故障诊断过程中简 单实用且容错性较好．     

CBR技术在Multi-Agent故障诊断中的应用

随着现代工业的发展,为故障诊断系统提出了更高的要求,单一的诊断算法已经很难甚至不能完成诊断任务,因此多算法诊断系统的研究开发成为了当前的热点,多Agent结构的诊断系统就是代表之一。但这种结构导致多个A-gent之间结果冲突和诊断资源浪费的问题。该文提出使用CBR(Case-BasedReasoning)技术实现Agent之间的协调,并实现了一个多Agent的故障诊断原型系统,为解决以上问题提供了一条途径。