卫星电源系统的有向图分层诊断方法

在卫星电源故障诊断问题的研究中,针对系统的知识获取难问题,提出了一种将有向图和CLIPS专家系统相结合的分层诊断方法。这种方法利用有向图知识描述容易和CLIPS推理引擎快速的优势,设计了一个以事实描述系统模型知识的自定义模板结构,同时采用有向图分层策略减小故障搜索空间,然后利用CLIPS提供的快速匹配算法完成诊断推理过程,最后结合已有的专家经验知识给出卫星电源的故障诊断结果。实验结果表明,新方法具有很好的准确性和快速性。     

大数据量推理专家系统外壳的研究与设计

CLIPS是现今主流的专家系统开发工具,但它不能直接访问外部数据库,而传统数据库又缺乏知识。本文提出将CLIPS与数据库系统Postgres结合,使用知识开发技术来降低存储在CLIPS主存储器内数据量。在此结构中,数据存储于Postgres,两系统的接口负责知识归纳,继而将知识传送到CLIPS的工作存储器进行推理。增加了CLIPS的大数据量推理能力。     

知识图谱可解释推理研究综述

面向知识图谱的知识推理旨在通过已有的知识图谱事实,去推断新的事实,进而实现知识库的补全.近年来,尽管基于分布式表示学习的方法在推理任务上取得了巨大的成功,但是他们的黑盒属性使得模型无法为预测出的事实做出解释.所以,如何设计用户可理解、可信赖的推理模型成为了人们关注的问题.从可解释性的基本概念出发,系统梳理了面向知识图谱的可解释知识推理的相关工作,具体介绍了事前可解释推理模型和事后可解释推理模型的研究进展;根据可解释范围的大小,将事前可解释推理模型进一步细分为全局可解释的推理和局部可解释的推理;在事后解释模型中,回顾了推理模型的代表方法,并详细介绍提供事后解释的两类解释方法.此外,还总结了可解释知识推理在医疗、金融领域的应用.随后,对可解释知识推理的现状进行概述,最后展望了可解释知识推理的未来发展方向,以期进一步推动可解释推理的发展和应用.     

结合CLIPS和VC++实现规则推理的方法

专家系统开发通常有三种方式：高级程序语言,专家系统外壳,专家系统工具。该文介绍了专家系统工具CLIPS6和高级程序语言VC++6.0的各自特点,提出了将专家系统工具CLIPS6与VC＋＋6.0高级语言编程工具结合起来开发专家系统,实现规则推理。详细描述了CLIPS嵌入VC++的一般过程：如何把CLIPS6嵌入VC++,如何加入CLIPS用户自定义函数来传递和返回参数。并以摩托车智能设计为例,详细阐述了规则编辑,事实获取,实现规则解释,实现人机交互功能等,从而实现摩托车智能设计的规则推理。     

基于Bitmap的油水井采注优化实时推理引擎

针对油田油水井采注优化业务中,油水井数据量大、地层结构复杂以及人类经验多的特点,分析了传统推理方法在油田采注实时优化处理过程中的不足,采用事件处理思想,提出了一种基于Bitmap事件编码与匹配机制的推理引擎,有效地实现了对无效事件的过滤并提升了事件与规则的匹配效率.在油田实际数据试验平台上对该方法进行了验证并与RETE算法、LFA（Linear forward-chaining）算法的性能对比,结果验证了本文方法在实时推理能力上的有效性.     

CLIPS嵌入VC++技术的实现与应用

论文介绍了CLIPS与外部程序接口常用的几个函数,研究了将CLIPS嵌入VC++中的方法和过程,通过摩托车设计专家系统实例,进一步讨论了CLIPS嵌入VC++中时如何定义用户自定义函数、如何编写用户自定义函数、如何调用用户自定义函数、如何实现人机交互、如何实现对推理的解释等技术。     

基于CLIPS的卫星任务规划专家系统设计

本文提出了基于CLIPS的卫星任务规划专家系统的设计方法,详细分析了系统的结构和功能,重点讨论了中文产生式系统的BNF范式、基于上下文的推理机制和集合运算符。中文产生式系统的BNF范式基于CLIPS标准BNF范式定义,并依据BNF范式进行规则表示和规则自定义获取;推理机采用上下文限制的规则控制策略,依据不同的上下文加载相关的事实和规则,提高推理机的运行效率;利用规则中的对象逻辑子式进行了集合运算符的设计,并对极值运算符、属性差值运算符和均值运算符等三类集合运算符进行了探讨。该系统解决了卫星任务规划中知识表示和知识获取问题,提高了卫星任务规划推理效率,为卫星任务规划人员提供有效的辅助决策功能。     

系统安全工程能力成熟模型及其评估

通过对系统安全工程能力成熟度模型的基本思想、模型结构和内容的分析研究,提出了应用该模型进行具体评估的方法,对参与评估的组织和评估过程进行了定义和解释,并提出了计算机辅助评估系统的初步设计方案,从系统所包含的知识库、事实库、推理机制等方面给出了一个实现框架。     

可解释的知识图谱推理方法综述

近年来,以深度学习模型为基础的人工智能研究不断取得突破性进展,但其大多具有黑盒性,不利于人类认知推理过程,导致高性能的复杂算法、模型及系统普遍缺乏决策的透明度和可解释性。在国防、医疗、网络与信息安全等对可解释性要求严格的关键领域,推理方法的不可解释性对推理结果及相关回溯造成较大影响,因此,需要将可解释性融入这些算法和系统中,通过显式的可解释知识推理辅助相关预测任务,形成一个可靠的行为解释机制。知识图谱作为最新的知识表达方式之一,通过对语义网络进行建模,以结构化的形式描述客观世界中实体及关系,被广泛应用于知识推理。基于知识图谱的知识推理在离散符号表示的基础上,通过推理路径、逻辑规则等辅助手段,对推理过程进行解释,为实现可解释人工智能提供重要途径。针对可解释知识图谱推理这一领域进行了全面的综述。阐述了可解释人工智能和知识推理相关概念。详细介绍近年来可解释知识图谱推理方法的最新研究进展,从人工智能的3个研究范式角度出发,总结了不同的知识图谱推理方法。提出对可解释的知识图谱推理研究前景和未来研究方向。     

XML表示CLIPS知识库的研究

CLIPS是美国航空航天局约翰逊太空中心用C语言设计的一个专家系统工具,其知识存储方式不利于知识的检索和修改.在分析了对CLIPS知识库进行转换的必要性后,提出采用XML表示知识库.并且以数据库为中间环节,先将CLIPS知识库用关系数据库表示,再实现关系数据库到XML知识库的转换.讨论了整个构建过程及相关的技术.设计了用数据库存储事实的知识库结构,研究了一种关系数据库到XML文档的转换算法.     

油田注水井工况实时分析及管理系统开发与应用

注水是油田保持地层能量,维持高效经济开发最有效的手段.随着国内油田相继进入高含水开发期,稳产难度日益增大,油田数字化管理模式下如何加强精细注水管理,确保油藏“注好水,注够水”,是各大油田持续稳产面临的关键问题.研发的油田注水井工况分析及管理系统,利用多信息融合、数据集成及计算机技术,通过特定的融合模型及算法,实现注水井工况分析诊断、故障预警、指标统计、远程调配、注水曲线及报表自动生成等功能.系统采用B/S＋C/S架构,模块化设计,自动化数据与信息化融为一体.该系统在长庆油田l万余口注水井上应用,为油藏精细注水开发管理提供了有力的工具.     

基于特征融合的抽油机井检泵周期预测

检泵周期是反映抽油机井工作情况的重要指标,准确预测检泵周期对提高油井产能和经济效益具有重要意义。针对油田检泵周期预测准确率低等问题,提出一种基于特征融合抽油机井检泵周期预测方法。该方法引入SVR提取油田数据的静态特征,利用卷积神经网络学习油田数据的动态特征,引入多模态压缩双线性池化对静态特征和动态特征进行融合,利用判别模型训练融合特征实现检泵周期的准确预测。实验结果验证了该模型的有效性和可行性。     

CLIPS 在黑河水文水资源决策支持系统中的集成研究

传统的决策支持系统使用数学模型和数值计算方法来辅助决策, 因此决策者必须对某领域的模型和数据有一定的了解。黑河水文水资源决策支持系统集成了SWAT、TopModel、水文系统模型、时间序列模型等一系列模型。这些模型的结构和参数都比较复杂, 决策者难以掌握。在黑河水文水资源决策支持系统中, 加入专家知识支持, 使得决策者更容易的使用该系统是很有必要的。研究中, 采用美国航空航天局(NASA ) 开发的通用专家系统开发工具CLIPS 来实现专家知识支持,使用嵌入式方式将CL IPS 的核心推理机集成到黑河水文水资源决策支持系统中。CLIPS 专家系统在黑河水文水资源决策支持系统中的作用有3 点: ①辅助决策者进行模型的选择; ②辅助决策者进行模型参数的输入; ③辅助决策者分析模型运行的结果。     

基于MLP和Sobol的注采连通情况判别

在油田实际生产中,注采连通情况是一个很难确定却又十分重要的问题,它对油田开发方案的制定、剩余油分布的描述具有重要意义。本文采用大港油田某油藏的生产动态资料,建立基于贝叶斯优化的MLP神经网络模型,使用Sobol敏感性分析方法计算敏感性系数,通过敏感性系数的大小定量评判注采连通情况的好坏,通过与示踪剂解释结果的对比进而验证该方法的有效性和可靠性。研究表明,建立的基于贝叶斯优化的MLP神经网络模型取得了较好的拟合效果,Sobol敏感性系数能有效评价注采连通情况,结果符合油藏的实际情况。     

基于CLIPS的配方施肥专家系统的设计与实现

本文确定了产生式规则的知识表示方法和用CLIPS来开发系统知识库和推理机的新思路,提出了一种以CLIPS与VC++混合编程来研究、开发专家系统的新方法。同时,以水稻配方施肥为例,在用CLIPS建立水稻配方施肥知识库的基础之上,利用Windows环境下的动态接口机制,调用已编译好的动态链接库clips.dll,把所开发的CLIPS程序嵌入到VC++中进行混合编程,实现了VC++与CLIPS程序的数据通信,成功地构建了配方施肥专家系统。     

基于专家系统的CODOG动力系统实时诊断的研究

讨论了运用专家系统ＣＬＩＰＳ结合高级编程语言Ｖｉｓｕａｌ Ｂａｓｉｃ实现实时故障诊断的一种方法。利用高级语言开发应用程序及专家知识库,并通过调用ＣＬＩＰＳ动态链接库,实现ＣＯＤＯＧ动力系统的状态监测、故障诊断。     

考虑爬坡约束的油井间抽批调度问题

油井间抽批调度问题是确定未来给定计划期内油田井场间抽工作方式的油井各时间段的启停状态及采油量,在满足采油需求的情况下,考虑油井底部压力变化特征对油井开启的影响以及油井最小开关机时间和爬坡约束等生产工艺要求,使总的油井采油运行成本最小.针对油井数量多而导致大规模常规数学规划模型难以求解的困难,建立了基于批的混合整数规划模型.根据模型特点设计了基于变量分离的拉格朗日松弛算法（Lagrangian relaxation,LR）进行求解.针对常规动态规划方法求解分解后的带有爬坡约束的单机组子问题效率低的缺点,提出了用特征点代表同一阶段具有相同性质节点群的状态空间约简策略,使动态规划搜索节点的复杂度从O（n4）降到O（n2）,显著提高了算法的搜索效率.通过大量随机产生的数值实验表明,提出的基于变量分离的LR算法,小规模问题与CPLEX获得的最优解接近,中大规模问题能够在合理的计算时间内获得高质量的解.     

CLIPS专家系统与神经网络在FCCU分馏塔装置的应用

论文采用神经网络模型对催裂化分馏塔的产品质量进行在线预测分析,采用CLISP与VisualC++语言混合编程的方法,开发基于网络环境下实时在线的故障诊断专家系统。这两种技术相结合,克服了各自的缺陷,实现了优势互补。结果表明该模型具有较高的精度,与化验值的拟合成度较好,给予了在线操作指导,减少了质量事故,提高了经济效益。     

基于CLIPS的智能无人飞艇故障诊断专家系统开发

针对智能无人飞艇的故障诊断问题,设计开发了一套基于CLIPS框架的故障诊断专家系统。首先,根据诊断专家的知识进行故障分类并建立故障树;其次,基于CLIPS工具设计了智能无人飞艇的故障事实库和规则库。然后采用静态链接的方式将CLIPS框架嵌入到C++中,并设计了"路由跳转"功能,实现了用户输入与CLIPS的数据交换接口,并利用MFC框架开发了相应人机交互界面。该智能无人飞艇故障诊断专家系统的开发,改善了现阶段人工故障诊断的不规范及效率低下等问题,为智能无人飞艇的故障诊断、分析和排除提供了平台和支持技术。