神经网络与机械设计指导性专家系统的偶合及应用

人工神经网络与专家系统,作为人工智能应用的两个研究方向,在实际应用中都取得了很大的成功。但作为单个系统来讲,二者都存在一些各自的缺陷。针对这一问题,结合自身的研究课题－－机械设计指导性专家系统,试图将两种技术相结合,以实现优势互补。利用神经网络优良的自组织、自学习和自适应能力来解决专家系统知识获取、模糊推理的困难,同时用专家系统良好的解释机能来弥补网络网络中知识表达的缺陷。