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一种基于Rough集的知识库冗余性化简研究 总被引:7,自引:3,他引:4
专家系统知识库的冗余性是影响系统运行效率和知识库维护的一个重要方面。针对一个具体的专家系统——平面几何智能解题系统,分析了关于知识库规则生成时效率低的问题,采用基于粗糙集的化简方法,简化了系统的知识库,减少了知识库的冗余性,提高了系统的效率。 相似文献
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粗糙集理论在故障诊断专家系统中的应用 总被引:6,自引:3,他引:6
针对专家系统中知识获取的瓶颈问题,引入了一种基于粗糙集理论的专家系统模型。该模型在知识入库前对其进行过滤,并利用粗糙集理论的约简算法消除知识库的冗余,从而实现了对知识库结构和性能的有效维护及完善。 相似文献
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专家系统中基于粗集的知识获取、更新与推理 总被引:9,自引:3,他引:9
知识获取、知识更新和不确定性推理是设计专家系统的重要方面。根据粗集理论,提出了一种专家系统的结构模型,该系统在规则获取的基础上,利用系统运行的实例增量式地更新知识库中的规则及其参数,以改善系统的性能,利用知识库中的规则及数量参数进行不确定性推理,得出结论的可信度。 相似文献
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产生式知识库一致性和冗余性检查 总被引:5,自引:0,他引:5
本文介绍了目前应用较为广泛的产生式专家系统知识库的不一致和冗余的几种可能的规则或规则链形式,并给出了一致性和冗余性检查的技术和实现方法.这些技术和方法可以帮助知识工程师有效地建立和维护知识库,并为系统的自动知识获取提供了基础. 相似文献
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图论在产生式系统知识库维护中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
当前的专家系统多用产生式规则来表示知识,但是,知识的不一致性和冗余性往往使得专家系统的维护较为困难。本文针对产生式知识库中知识的不一致性和冗余性,提出了一种利用图论来消除这种不一致性和冗余性的方法,并给出了相应的检查算法。该方法思路直观、易于实现,对于产生式系统知识库的维护具有一定的实际意义。 相似文献
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基于神经网络的知识获取 总被引:2,自引:1,他引:2
本文提出了用基于规则专家系统与神经网络的集成,该系统实现了从实例中自动获取知识的功能.在产生和控制不完全情况方面提高了专家系统的推理能力.它使用无导师学习算法的神经网络来获取正规数据,并用一个符号生成器把这些正规的数据变换成规则.生成规则和训练后的神经网络作为知识库嵌于专家系统中.在诊断阶段,为了诊断不明情况,可同时使用知识库和人类专家的知识,而且系统可以利用训练过的神经网络的综合能力进行诊断,并使不相符数据完整化. 相似文献
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针对现有煤矿瓦斯预测专家系统因没有新知识获取措施及知识自更新功能而预测效果不佳的问题,提出了基于粗集的知识获取方法。该方法首先建立瓦斯数据与瓦斯突出强度之间关系的预测样本集;然后运用粗糙集的连续属性离散化、属性约简以及规则提取算法,从大量的预测样本集中自动获取预测知识,并将预测知识存储于专家系统知识库中;最后基于推理机实现煤矿瓦斯突出的实时预测。实例分析验证了该方法在煤矿瓦斯突出预测专家系统知识获取中的有效性和实用性。 相似文献