基于异构知识集成推理策略的研究

研究了基于异构知识处理的集成推理方法,提出了异构知识的概念,探讨了集成推理的结构模型和求解策略,论述了基于符号知识推理、基于实例推理的推理技术和人工神经网络的学习算法三者的有机结合实现集成推理,体现了知识工程技术与计算智能技术相结合的优势。     

基于规则与基于实例的工艺路线推理研究

基于规则推理(RBR)与基于实例推理(CBR)是知识工程中两类实用有效的推理方式。文中提出了一种RBR与CBR相互集成的方法,消除了RBR和CBR结果之间的冲突,提高了系统求解问题的效率,增强了系统对不良结构问题的适应性。     

基于CBR-RBR集成推理的电除尘器智能设计系统研究

为提高电除尘器的设计效率和设计质量,将其传统的设计方法与智能CAD技术相结合,提出了一种实例推理与规则推理相集成的混合知识推理方法。设计了基于实例推理的快速实例检索流程,并给出了多级相似度匹配的算法和算例,提高了实例检索的效率和准确性,同时对基于规则推理的实例修改过程进行了说明。最终在NX平台上开发了电除尘器智能设计系统,有效缩短了电除尘器的设计周期。     

智能设计系统可视化开发工具研究

针对智能设计系统的开发及应用过程面临的困难,在知识获取、表达、推理以及设计分析各阶段,采用多种可视化技术建立知识管理平台。定义与知识库语法表达相应的数据库存储结构,实现知识和设计实例的数据库存储,以满足知识处理的安全性和分布式要求。研究规则推理、实例推理和图形交互式推理的有效集成方式,以利于在不同的设计阶段采用合理的推理方式。该工具适于开发针对不同设计问题的智能设计系统。     

运用混合推理的数控加工刀具智能选择的研究

实例推理(CBR)与规则推理(RBR)是知识工程中两类重要的基于知识的问题求解和学习方法,结合这两种方法并将其用于刀具的自动选择,有利于机械加工的智能化发展。提出一种将实例推理与规则推理相集成的混合推理方法,首先运用规则推理得出刀具类型及刀具材质,并将其作为初始条件检索出候选实例集,再以实例推理得出与目标实例最相似加工实例。此外,针对传统的基于距离函数的相似度算法的复杂性及不确定性等缺点,基于模糊数学理论应用隶属函数求解实例间属性的相似度。同时考虑了属性权重问题,以层次分析(AHP)法来确定各个属性相对应的权重。最后,以电梯业中磁铁安装板的加工为例,验证了该方法的可行性。     

摩托车智能设计的实例推理与规则推理集成应用研究

针对当前企业摩托车产品自主创新能力较差的现状,将知识工程(KBE)技术应用到摩托车智能设计的开发活动中,提出了带有决策评价功能的摩托车智能设计系统体系结构.针对摩托车领域知识特点,运用面向对象及产生式知识表示模式,通过专家系统工具CLIPS嵌入VC 实现规则推理,建立实例推理和规则推理的集成机制,解决了系统设计及实现的关键技术问题.基于上述方法开发的摩托车智能设计系统可以帮助开发人员快速地进行产品的创新设计.     

基于神经网络与符号推理综合模型的故障诊断技术

提出了一种新的基于集成推理的旋转机械故障诊断技术，该技术把基于规则的知识处理方法与神经网络处理方法集成在一起．文中分析研究了集成神经网络的知识表示、推理、自学习和集成方法，并结合一旋转机械故障诊断实例进行了验证．结果表明该集成诊断系统比神经网络诊断系统具有简单、快速的特点，并且容易理解、易于解释     

基于分层实例推理的混合型行业工艺设计系统研究

混合流程型生产行业的生产周期长、工艺过程复杂多变,工艺设计知识的提取和表达比较困难,若采用传统的单一大型实例推理系统表示其工艺设计方案,将造成实例库的庞大和冗余,求解效率低下。针对该问题,提出了基于分层实例推理的混合型行业的工艺设计策略。通过设计问题的逐步分解以及不同层次的多实例重用,既充分利用了实例推理方法的优点,又降低了搜索空间,提高了实例检索效率;研究了不同层次下工艺实例的知识表达、实例库的组织结构,以及实例的分层检索匹配算法,并以某钢铁产品订单的工艺设计问题为例加以说明;最后,给出了基于分层实例推理的混合型生产行业的智能工艺设计系统的总体框架,并总结了该方案的优点。     

摩托车智能设计中的规则推理应用研究

在分析现有企业设计开发摩托车产品的自主创新能力较差基础上,将知识工程KBE(Knowledge-Based Engineering)技术应用到摩托车智能设计的开发活动中,提出了带有决策评价功能的摩托车智能设计系统体系.建立了实例推理和规则推理的集成机制,详细阐述了运用专家系统工具CLIPS嵌入VC 实现规则推理的方法,基于上述方法开发的摩托车智能设计规则推理模块,可以帮助开发人员进行规则推理变型设计.     

轴类零件耦合神经网络实例推理 CAPP 索引模型的研究

提出了一种基于神经网络的工艺设计实例推进索引模型。与现存大多数实例推理系统不同,该方法用神经网络实现实例的动态分类和索引。实例层次分类的三层结构和基于特征的聚类模板概念,为实现基于符号处理的实例推理求解模式向基于神经计算的模式识别求解模式映射提供了条件。该方法的优点在于实例的高速、有效检索,知识获取的简化以及基于神经网络的检索算法的鲁棒性。