香蕉智能专家系统中的实时决策

介绍了基于推理模型的香蕉智能专家系统实时决策的基本结构、知识表达和推理机制，该系统采用关系矩阵和基于产生式推理相结合的推理方法，提高了香蕉智能专家系统实时决策的准确性。实验证明了该系统的有效性。     

基于Prolog语言的装备维修决策专家系统设计与开发

采用Prolog智能语言对装备维修决策专家系统进行了设计与开发。从维修知识和推理能力两方面研究了装备维修专家的基本特点;分析了基于Prolog的专家系统的基本语法、推理方式及其在装备维修中的应用方式;设计并开发了装备维修决策专家系统的元知识库、关联知识库和应用知识库;最后采用Visual Prolog和VC++混合编程方式开发了某装备维修决策专家系统。     

基于规则的专家系统时间估计研究

在一些复杂控制系统中,专家系统作为一个决策控制器,满足整个系统的性能需要,因此研究专家系统的推理时间是必要的.专家系统的推理时间与其推理模式、知识库结构等因素有关.针对知识库结构,探讨了基于规则的专家系统的推理时间问题,利用时间齐次马尔可夫链为专家系统知识库建模,并给出了相应的时间估计模型.     

基于CBR的火控雷达故障诊断专家系统研究

将基于案例推理(CBR)和专家系统理论应用到故障诊断领域,对雷达装备的故障诊断问题进行研究,形成一个集成的智能诊断专家系统.本文浅析了基于案例推理,介绍了系统的总体结构和工作原理,并给出了具体的诊断实例.利用CBR技术建立的故障诊断专家系统可提高雷达装备故障诊断的正确性和效率.     

基于实例的客运站股道运用实时决策推理方法*

客运站股道运用实时决策问题是一个半结构化问题,实时决策推理研究为解决特殊情况下铁路客运站实时决策问题提供理论基础,具有十分重要的现实意义。采用物元理论,构建基于实例的实时决策推理物元模型,将实时决策物元分为列车物元、方案物元和推理物元,结合车站调度员解决特殊情况下股道运用实时决策的思维过程,采用优度评价法和基于双空间模型的归纳学习法,设计基于实例的实时决策推理算法和自学规则算法,提出铁路客运站股道运用实时决策推理方法,用于制订特殊情况下的实时决策方案。实例分析结果表明,所提出的模型与算法能有效解决特殊情况下客运站股道运用实时决策问题,提高了股道运用实时决策的智能化水平。     

数字网络模式匹配推理算法

1.引言 在实时专家系统领域,面临着诸如~[1J时序推理,非单调推理,时限推理,非精推理,异步事件处理等问题.时限推理问题,即在有限的时间内给出推理结论,是实时专家系统别于传统专家系统的主要     

智能模型库工具FoxMod的研究与设计

本文提出了一个智能模型库工具FoxMod的设计与实现技术。该工具是基于现行关系数据库管理系统FoxPro2．5forWindows、并且集成了Clips专家系统的功能而开发的，其目的是扩充关系数据库系统模型计算和知识推理的功能，以更好地支持决策。     

物联网环境下多智能体决策信息支持技术

随着物联网技术的不断发展,传感器网络得到了广泛的应用并成为信息技术领域重要的基础设施。尤其是传感网络提供的实时感知信息,为许多智能应用提供了充分的信息支持和必要的决策依据。然而,由于智能应用的实时感知信息需求通常无法转化为简单的查询请求与传感器底层查询接口准确匹配,因此,基于物联网的智能决策常常无法准确获取到决策相关的实时信息。针对此问题,提出一个基于语义覆盖网的物联网信息资源描述、推理和应用模型,并以多智能体系统决策支持为应用基础,研究了新型物联网环境下的多智能体决策信息支持技术。该技术以基于多智能体系统的团队导向规划的任务分解方法为核心,将复杂任务分解为若干简单子任务,并基于本体推理方法把子任务执行时需要的决策信息转化为精确、完备的传感器信息查询,从而实现从物联网中准确定位具体的传感器并获取相应感知信息的实时决策信息支持机制。     

CBR与RBR相结合的实时专家系统设计与实现

提出了一个基于案例的推理与基于规则的推理相结合的实时专家系统RTESCR，介绍了该系统原理及其组成部分。RTESCR主要适用于知识富有型应用领域，目前应用于航天控制系统实时故障诊断系统。     

利用关联规则建立专家系统的知识库

数据挖掘和专家系统同属人工智能领域。关联规则是数据挖掘的一种方法,它的最典型的应用是超市的购物篮分析。专家系统主要解决的是智能推理问题而关联规则侧重于各个数据项之间有价值的联系。通过对关联规则的Apriori算法及规则的产生方法进行改动,挖掘出可应用于专家系统的知识库中的决策规则,从而找出了利用关联规则挖掘出用于决策的规则的方法。