故障诊断专家系统综合智能推理技术研究

推理机在故障诊断专家系统中起着非常重要的作用。提出普通规则、模糊逻辑和模糊神经网络推理相结合的综合智能推理机应用于故障诊断专家系统。综合智能推理机既能提高诊断推理的速度，又可以提高诊断推理的准确程度。通过对某型号导弹故障诊断验证，采用综合智能推理机诊断快速、准确率高，取得了较好的诊断效果。     

低环境负荷水泥配料专家系统的设计与实现

低环境负荷水泥配料专家系统是专家系统技术在水泥工程上的应用。本文重点讨论了低环境负荷水泥配料专家系统中知识获取和表示、推理机等专家系统的核心技术。在知识表示上，采用了产生式、语义网络、框架多种方式相结合的表示方法；在推理机的实现过程中，采用正向推理和逆向推理策略。     

正向推理过程分析及UML建模

分析了正向推理专家系统中推理机的工作过程及其特征，使用UML建立了这一过程的use case模型、功能模型、交互模型。利用这些模型对正向推理专家系统的行为进行分析，提高系统的重用层次，改善专家系统的开发过程。     

基于多种知识表示下的常规推理机的设计与实现

多种知识表示和多推理机制是专家系统的一个新的研究方向。本文介绍多用户环境下专家系统工具研制中，常规推理机的设计与实现，即基于一定方式结合的框架与规则知识表示的框架推理机的规则推理机设计思想及实现方法。     

一种模糊矩阵并行推理算法及其应用

针对高炉专家系统知识库和推理机的特点，采用模糊集理论中的隶属函数的方法实现了知识的模糊矩阵表示和推理，提出了一种基于模糊矩阵的并行推理算法，提高了高炉专家系统的推理效率     

诊断专家系统通用推理机的程序设计

本文了一种用于诊断专家系统推理的推理机设计方法。该推理机采用类似ＭＹＣＩＮ的模糊推理方法，并具有解释机构。     

医疗诊断专家系统推理机的设计与实现

专家系统是人工智能领域的重要分支,推理机是专家系统的重要组成部分。文中用关系数据库SQLServer2000设计诊断知识库,构造了一个医疗诊断专家系统,其推理机能够有效模拟医生的诊断思维。因此,它可以作为医生诊断疾病的一种辅助工具。根据疾病诊断的要求,仅对医疗诊断推理机的设计与实现方法进行了探讨,提出了一种基于正-反向推理的精确与不精确推理相结合的推理策略,并采用关系数据库和面向对象的技术来具体编程实现,从而提高了推理机的效率,获得了较好的推理效果。     

医疗诊断专家系统推理机的设计与实现

专家系统是人工智能领域的重要分支,推理机是专家系统的重要组成部分.文中用关系数据库SQL Server2000设计诊断知识库,构造了一个医疗诊断专家系统,其推理机能够有效模拟医生的诊断思维.因此,它可以作为医生诊断疾病的一种辅助工具.根据疾病诊断的要求,仅对医疗诊断推理机的设计与实现方法进行了探讨,提出了一种基于正-反向推理的精确与不精确推理相结合的推理策略,并采用关系数据库和面向对象的技术来具体编程实现,从而提高了推理机的效率,获得了较好的推理效果.     

关系数据库在专家系统中的应用

在传统的专家系统中，对推理机工作过程的控制是程序实现的。本文介绍了一个用数据库技术引导推理过程的专家系统－精神分裂症诊断专家系统（ＥＳＳＤ）的推理控制策略。在这个专家系统中，作者将有关推理过程的控制信息用关系数据库技术进行存储和管理，达到了将控制策略数据化的目的。将数据库技术引入到专家系统的推进控制机制中可以使控制策略比较容易调整，且而可以大大压缩程序篇幅，显著提高系统运行效率，为专家系统的结构设     

推理技术在决策支持系统中的应用

文中首先阐述了专家系统和不精确推理的基本理论，随后讨论了不精确推理技术在Fuzzy CLIPS中的实现，最后用实例说明如何在决策支持系统中应用专家系统的推理能力。文中提出了一套将专家系统推理机、知识库与数据库应用程序结合起来以解决复杂推理问题的方法。这种方法具有较强的通用性，稍作修改即可用于在不同平台上解决不同领域的问题。     

小麦节水专家系统的推理机制

文章介绍了小麦节水专家系统的推理机制和推理策略,实现了系统的正向推理。并结合系统实例,介绍了推理机的应用。     

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。     

HELIC-II: Legal reasoning system on the parallel inference machine

This paper presents HELIC-II, a legal reasoning system on the parallel inference machine. HELIC-II draws legal conclusions for a given case by referring to a statutory law (legal rules) and judicial precedents (old cases). This system consists of two inference engines. The rule-based engine draws legal consequences logically by using legal rules. The case-based engine generates legal concepts by referencing similar old cases. These engines complementally draw all possible conclusions, and output them in the form of inference trees. Users can use these trees as material to construct arguments in a legal suit. HELIC-II is implemented on the parallel inference machine, and it can draw conclusions quickly by parallel inference. As an example, a legal inference system for the Penal Code is introduced, and the effectiveness of the legal reasoning and parallel inference model is shown.     

多推理机实时监控软件的研究与设计

多推理机实时监控软件是一个面向实时监控的系统软件,该软件不但能够保证监控进程的可靠运行,而且能够根据系统的负载状况进程自动调度。文章引进了航天器专家诊断系统平台,把航天器专家的知识表示为推理机能够处理的知识,推理机运行时加载这些知识,并结合当前航天器运行参数状态给出诊断结果。实践证明,采用该监控软件不但可以大大提高推理机运行的稳定性,还可以优化系统资源,动态调度推理机进程,从而大大提高了航天器管理效率,节约了大量的人力物力。     

基于知识表示学习的实时语义数据流推理

传统的语义数据流推理使用前向或后向链式推理产生确定性的答案,但是在复杂的传递规则推理中效率不高,无法满足实时数据流处理场景对答案的及时性要求。因此,提出一种基于联合嵌入模型的知识表示方法,并应用于语义数据流处理中。将规则与事实三元组联合嵌入并利用深度学习模型进行训练,在推理阶段,根据查询中涉及的规则建立推理模板,利用深度学习模型对推理模板产生的三元组进行预测和分类,将结果作为查询和推理答案输出。实验表明,对于复杂规则推理,基于知识表示学习的实时语义数据流推理能够在保障较好推理准确性和命中率的前提下有效地降低延迟。     

A hybrid expert system for equipment failure analysis

This paper outlines the development of a web-based expert system, equipment failure analysis expert system (EFAES), for the largest steel company in Taiwan. The EFAES inference engine employs both case-based reasoning (CBR) and rule-based reasoning (RBR) to generate a hybrid recommendation list for cross validation. Moreover, this inference engine was designed to support a hierarchical multi-attribute structure. Unlike the traditional ‘flat’ attribute structure, this hierarchical multi-attribute structure allows experts to weigh the attributes dynamically. Two two-dimensional matrixes, multi-attribute analysis (MAA) and subattributes matrix (SAM), are used to store the attributes' weight values. Normalized relative spending (NRS) is adapted to normalize the weight values for the inference engine. The system recommends both cases and rules, which can give more information in recognizing the failure types. According to our experimental results, applying our proposed method in an inference engine to analyze failure can result in better quality recommendations.     

基于可拓规则的故障诊断专家系统推理机的研究

针对传统产生式规则在知识表示、匹配冲突等方面存在的局限,提出了一种将可拓规则用于故障诊断专家系统推理机的方法;该方法重点研究了可拓规则的匹配原理和可拓推理机算法思想,提出了匹配度计算方法并用来计算故障条件与规则前件的匹配度;根据研究表明,利用可拓规则进行推理,不仅在知识表示上比传统产生式规则推理有所提高,而且还解决了传统专家系统容易出现匹配冲突等问题;最后以AMU故障推理为例,说明可拓推理机具有推理速度快、效率高等优点,取得了较好的推理效果.     

A VLSI implementation of a fuzzy-inference engine: Toward an expert system on a chip

We present a VLSI implementation of an inference mechanism to cope with uncertainty and to perform approximate reasoning. The design is based on the “max-min operation” of fuzzy set theory for effective and real-time use. This inference mechanism can handle imprecise and uncertain knowledge; therefore, it can obtain human expert knowledge and simulate reasoning processes. An inference mechanism has been realized by using custom CMOS technology which emphasizes simplicity, extensibility, and efficiency. Timing simulation suggests that the inference engine can perform approximately 80,000 fuzzy logical inferences per second. A potential application of such inference engines is real-time decision making in the area of command and control and adaptive command generation of robotic systems.