用遗传算法改进基于专家系统的入侵检测系统

基于专家系统的入侵检测系统的检测性能很大程度依赖于专家系统的规则集.为了提高基于专家系统的入侵检测系统的检测能力,使用遗传算法来对专家系统的规则集进行动态更新.但是基本遗传算法并不能有效对规则集进行动态更新,所以从编码、适应度函数、交叉等几个方面对遗传算法进行了改进.对如何使用改进的遗传算法对专家系统的规则集进行动态更新提出了一种实现方案.     

基于Agent的专家系统推理模型

针对传统专家系统推理模型结构在知识获取方面适应性差的现状,从系统科学的视角,运用复杂适应系统理论,对传统专家系统的结构及运行机制进行了改进.引入Agent来模拟人脑中的神经元,用来承载专家系统中相互作用的知识,然后,基于Multi-Agent之间的相互作用来构建复杂适应的专家系统推理模型.从而,将专家系统中的知识获取机制、知识库、推理机三者统一于由Multi-Agent进行相互作用的复杂适应系统之中.通过设计体育赛事申办决策专家系统的原型,进行了专家系统推理模型的验证.原型运行结果表明:基于Multi-Agent的专家系统推理模型结构能够有效地提高专家系统知识获取的适应性.这为研究更加接近人脑智能的专家系统提供了崭新的研究思路.     

基于本体知识共享的汽车故障诊断专家系统

汽车故障诊断专家系统在汽车故障诊断维修中发挥了重要的作用.但由于各系统中知识表示的不同,导致了系统的异构性,使得各系统间彼此分离,相互之间无法共享和重用,增加了系统开发的难度.本文对专家系统的异构性问题进行了探讨,阐述了利用本体来解决专家系统的异构性,从而实现专家系统中的知识共享的思想.     

混合故障诊断专家系统

对大型复杂生产系统进行状态监测和故障诊断难以用单一诊断理论和技术实现.将协同计算机网络、专家系统、神经网络和小波分析等先进理论和技术有机地结合起来,研究和构造了模块化的混合故障诊断专家系统,以实现对某钢厂大型复杂自动化冷轧生产线进行状态监测和故障诊断.研究结果表明,混合专家系统为大型复杂系统的状态监测和故障诊断提供了崭新而有效的技术手段.     

一种改进的专家系统自学习算法的研究

基于证据推理的置信规则库推理方法(RIMER)已被提出,由此产生了一种新型专家系统-RIMER专家系统.该专家系统的学习训练模型是一个带有线性约束的复杂非线性优化模型,传统优化方法求解该类模型有一定困难和局限性.本文结合梯度法和二分法提出一种新的优化算法实现了RIMER专家系统的自学习.采用该算法对一个实例进行了训练,训练结果令人满意.训练实例表明新算法具有简单、速度快、收敛精度高等特点.     

Rete算法的应用研究

对专家系统和基于规则的专家系统进行了研究,尤其对基于规则的专家系统中的模式匹配算法进行了深入分析和理解.在此理论基础上,将一种高效的模式匹配算法——Rete算法引入到实际的故障的诊断系统中,以保证故障诊断的高效性和准确性.为此在实际系统中,借助规则引擎将故障信息规则化,并将故障诊断流程以层次分明的XML文档进行表示,来模拟领域专家进行故障诊断和故障排除的功能.实践表明,该故障诊断系统可以提高定位故障的速度和准确度.     

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.     

医疗诊断专家系统研究进展

专家系统是人工智能领域的重要分支 ,医疗诊断专家系统可以作为医生诊断的一种辅助工具 .本文从医疗诊断专家系统中的知识表示、推理机制等理论知识和实践研究两方面 ,对其研究现状进行了回顾     

基于DFL的动态模糊专家系统设计

1.引言 由于专家知识在很大程度上带有不确定性,人们开发出了许多基于这种不确定性的专家系统,其中模糊专家系统的研究很引人注目,并取得了一些成果.但我们注意到专家系统中普遍存在着"动态模糊性"的数据,对这些数据采用传统方式进行处理,效果不是很好.本文利用动态模糊逻辑(DFL)的理论,提出了基于DFL动态模糊专家系统并给出了DF专家系统的结构及设计方法.首先,对DFL作简要介绍,然后给出了DF专家系统的结构及设计方法.     

数据挖掘及专家系统在英语教学中的应用

数据挖掘技术以及专家系统是目前比较热门的计算机应用技术.针对高校英语教学的难题,本文设计并实现了一套英语专家系统,同时应用数据挖掘技术对专家系统内的数据进行处理,使得英语教师的工作事半功倍,达到了良好效果.     

浅谈专家系统现状与开发

专家系统是人工智能领域最重要的应用之一。介绍了专家系统的含义与结构,对专家系统的研究与应用现状、开发方法进行了论述,并提出了新型专家系统的发展趋势与特点,指出专家系统重大的社会和经济价值。     

关于专家控制

本文讨论了专家控制的基本原理和系统结构，分析了专家控制与传统自动控制的关系，以及专家控制系统与专家系统的区别。同时，综述了典型的研究状况。     

冷轧生产线实时故障诊断专家系统的研究与实现

本文介绍了对某钢厂冷轧大型自动化生产线进行状态监测和故障诊断的实时故障诊断专家系统的研究与实现 ,为实时专家系统应用于复杂的动态大系统 ,提供了一个成功的范例。对研究类似的实时故障诊断专家系统将具有重要启发和实际参考     

广深铁路运营智能仿真系统

通过对广深铁路运营这一复杂系统的分析,采用传统的状态转换与专家系统技术相结合的方法,建立了广深铁路运营仿真平台软件。软件可以很好地模拟广深线实际运营情况,并可对不同行车组织策略及基础设施改扩建方案进行仿真实验。通过修改编辑外部数据文件,可以将这一系统方便地用于不同铁路区段及其它有轨列车运营的模拟实验。     

基于并行工程的软件可靠性专家系统的研究与实现

通过对专家系统工具的深入研究,将并行工程的思想引入了专家系统,提出了可靠性专家系统的基本框架,给出了基于并行工程的专家系统可靠性设计的方法,通过面向用户的设计和基于仿真的测试来实现。最终基于CLIPS实现了某潜艇设计评估专家系统的可靠性验证。     

矿井水害防治专家系统

在分析了矿井水危害现状了及系统研究概况的基础上，介绍了矿进中小学在防治专家系统的总体设计和系统结构，着重介绍了该系统多种方法相辅相成的决策推理机制，最后给出了应用实例。     

实时故障诊断专家系统知识库的建造

知识库是专家系统的核心部件,知识库的建造质量直接决定着专家系统解决实际问题的能力,因而,建造知识库是建造专家系统的关键工作。该文介绍对某钢厂冷轧生产线进行状态监测和故障诊断的实时故障诊断专家系统知识库的建造过程,对研究和建造类似专家系统,将具有某些实际参考价值。     

Constructing a nutrition diagnosis expert system

This paper presents a research of constructing a web-based expert system for nutrition diagnosis by utilizing the expert system techniques in artificial intelligence. The research implements Nutritional Care Process and Model (NCPM) defined by American Dietetic Association (ADA) in 2008 and integrate the nutrition diagnosis knowledge from dietetics professionals to establish the basics of building the rule-based expert system with its knowledge base. The system is built using Microsoft Visual Studio 2008 on .NET Framework 3.5SP1 utilizing the built in rule engine which comes with Windows Workflow Foundation.With the help of this system, it is easier for dietetics professionals to adapt to the newly introduced concept of nutrition diagnosis. At the heart of the web based expert system is a knowledge base, it has a rule engine which contains the nutrition diagnosis rules converted from signs and symptoms for nutrition diagnosis from dietetics professionals and are expressed in XML format which are then stored in a SQL database. A knowledge engineer will be able to use a rule editor to add new rules or to update existing rules within the rule database. Dietetics professionals would be able to enter patient’s basic data, anthropometric data, physical exam findings, biochemical data, and food/nutrition history into the program. After dietetics professionals complete nutrition assessment, the program will make inference to the rule base and make nutrition diagnosis. Dietetics professionals could then make the final diagnosis decision for the patient based on the diagnosis report generated by the web based nutrition diagnosis expert system.For this study, I have selected 100 chronic kidney disease patients under hemodialysis from a university hospital, recorded their albumin, cholesterol, creatinine before dialysis, height, and dry weight and then use these data to perform nutrition diagnosis with both the expert system and a practicing dietitian. After comparing the result, I found that the expert system is faster and more accurate than human dietitian.     

Comparison of intelligent systems in detecting a child’s mathematical gift

This paper compares the efficiency of two intelligent methods: expert systems and neural networks, in detecting children’s mathematical gift at the fourth grade of elementary school. The input space for the expert system and the neural network model consisted of 60 variables describing five basic components of a child’s mathematical gift identified in previous research. The expert system estimated a child’s gift based on heuristically defined logic rules, while the scientifically confirmed psychological evaluation of gift based on Raven’s standard progressive matrices was used at the output of neural network models. Three neural network algorithms were tested on a Croatian dataset. The results show that both the expert system and the neural network recognize more pupils as mathematically gifted than teachers do. The expert system produces the highest average hit rate, although the highest accuracy in classifying gifted children is obtained by the radial basis neural network algorithm, which also yields lower type II error. Due to the ability of expert systems to explain the result, it can be suggested that both the expert system and the neural network model have potential to serve as effective intelligent decision support tools in detecting mathematical gift in early stage, therefore enabling its further development.