基于事例推理的电网事故处理专家系统

基于事例推理(CBR)是近年来专家系统领域的一个热点。本文据CBR的基本概念熏按照其一般原理熏结合J2EE技术熏并考虑电力系统的特点,构建了一个运用J2EE模式设计技术的CBR专家系统软件;提出了事例检索时的变权值检索方法熏事例学习时的修正策略和为提高检索效率的事例检索记忆表策略,使CBR专家系统的适应能力与自学习能力大大增强;并运用J2EE的模式设计技术搭建了软件的宏观结构,用JSP、JavaBean、Servlet等技术手段完成具体的微观实现。据此开发的电网事故处理专家系统通过了测试。

基于事例推理的短期负荷预测

将人工智能中的事例推理(CBR)技术引入到电力系统短期负荷预测中,针对传统规则专家系统知识获取的"瓶颈"问题,事例推理充分利用另一种知识资源(以往预测成功的例子)来解决新的预测问题.以前的预测行为作为历史事例以一定的结构和方式存储在事例库中,对于新的预测问题,从事例库中找寻相似事例,并利用其结论,确定新问题的解决方法.实际算例表明,对于短期负荷预测问题,基于事例推理的预测系统在预测精度上优于单一的数学模型,具有较强的实用性.

基于粗糙集的协同设计冲突消解事例推理技术

针对协同设计中的冲突消解事例推理问题,提出了一种基于粗糙集的事例推理策略。在该策略中,运用粗糙集中属性重要度的理论和方法,确定事例各特征属性的权重,运用知识约简的理论和方法判断事例知识库的索引。给出了计算权重和索引的算法,以及事例相似性的度量方法。通过索引,检索出与目标事例相关的源事例,并计算它们之间的相似度,从中选取与目标事例相似度值最大的源事例作为参考。最后,给出了一个实例的应用分析,以说明该策略的有效性。

改进的最近邻法在基于事例推理中的应用

在基于事例的推理中,通常采用判断相似度来进行事例检索。目前广泛采用的最近邻法存在着盲目判断、计算量大的缺陷,提出了一种改进的算法,采用聚类的方法把事例库分为合理的聚类,并找到每个聚类的均值,然后在推理中,新事例直接与每个均值进行比较,找到与它最相近的聚类,并在这个聚类中搜索最相近的事例。从而避免了盲目搜索,优化了算法。

基于事例推理技术的水库洪水调度研究与应用

将基于事例推理(CBR)技术应用到水库洪水调度中,提出了一种基于CBR的水库洪水调度模式和方法。利用关系数据库实现了洪水调度事例的表示、组织、索引和存储,并建立了水库洪水调度事例库。将遗传禁忌算法与最近相邻法结合起来,构建了基于遗传禁忌算法和最近相邻法相结合的混合检索算法,提高了事例检索的速度和质量。利用遗传算法对事例特征属性权重进行优化,采用多目标决策方法进行事例的优选,并给出了事例调整和学习的策略。最后,应用该方法开发了基于CBR的水库洪水调度系统,并给出了一个应用实例。基于CBR的水库洪水调度为水库洪水调度提供了一种简化知识获取、提高调度效率和质量、进行知识积累和重用的新的思路和方法。

基于事例的设计推理研究

一、引言事例(case)推理是AI中新崛起的一种重要推理技术。一般认为,事例推理起源于Shanker在《Dynamic Memory(动态记忆)》中所做的工作,后由其学生逐渐发展起来。它基于人的认知过程,其核心思想是:在进行问题求解时,使用以前的求解类似问题的经验来进行推理,而不必从头做起。这与AI中的基于模型的推理技术形成鲜明的对比,一个典型的事例推理过程可归纳如下:

基于事例推理(CBR)的同构模具工艺设计模型

从同构模具的实际情况出发,分析了同构模具CAD系统中工艺设计部分开发过程所遇到的困难,在参考事例推理思想的基础上,提出了基于CBR的同构模具CAD软件工艺设计模型(SSPPCBR),并详细分析了模型中CBR推理机、交互工艺生成模块、综合数据库、工艺知识库、CAD系统等主要模块的功能及建立在这些模块基础上的同构模具工艺生成原理。

基于规则和事例混合推理的冲突解决技术研究

在分析总结分布式协同设计过程冲突特点和种类的基础上,深入研究了基于关系数据库的冲突解决规则知识表达方法、冲突解决事例知识的框架表达方法和冲突事例的模板检索机制。通过将启发式规则和事例相结合,提出了一种基于规则和事例混合推理的冲突解决支持技术。根据理论研究成果,基于关系数据库,开发了冲突解决支持工具,该工具支持分布式协同设计过程的冲突解决。

基于事例推理的装配顺序规划研究

就现有的计算机辅助装配顺序规划研究中存在的不足，提出基于事例推理（CBR）的装配顺序规划思路，研究基于CBR的装配顺序规划中的关键技术，开发出产品装配分析原型系统PAAS。系统包含装配数据建模，装配顺序规划和综合DFA分析等功能。结合原型系统实例讲解基于CBR的装配顺序规划的实现方法。

基于事例推理的Web服务QoS动态预测研究

随着面向服务计算技术的发展,网络上出现了大量功能相同而服务质量(QoS)有很大差别的Web服务,QoS逐渐成为评价和选择Web服务的重要依据。目前常用Web服务历史QoS的算术平均值来近似服务的QoS,这种度量方法没有考虑Web服务QoS的动态性,不能准确地度量Web服务的QoS,从而造成被选择的Web服务以较大概率不能满足用户的QoS需求。针对这一问题,提出了一种基于事例推理(CBR)的QoS动态预测方法,该方法将Web服务的QoS与服务的外界环境、所处理的任务类型、任务大小关联起来,利用事例推理技术预测Web服务处理新任务时的QoS。实验结果表明,该预测方法能有效地提高Web服务QoS的准确度。

基于事例推理的注塑模加工时间定额的确定方法

将事例推理技术引入到注塑模加工时间定额研究中,提出了基于事例推理技术的加工时间定额确定方法。重点研究了事例检索和事例修改这两项关键技术,基于遗传算法提出了一个事例层次检索模型,通过对特征权值进行优化处理,提高了事例检索效率和准确度;基于相对系数法和经验公式法提出了一个复合式事例修改策略,通过不同修改规则的优化和组合,保证了事例修改的正确性。最后,通过一个实例验证了此方法的有效性。

基于模糊粗糙集和事例推理的凝汽器真空故障诊断

针对凝汽器真空故障诊断的不确定性和复杂性,提出一种基于模糊粗糙集和事例推理的凝汽器故障诊断新方法。首先,运用模糊粗糙集属性约简方法对故障特征进行约简和权重分配,不仅提取了反映故障的主要特征量,降低了特征变量之间的非线性相关性,而且避免了人的主观性对权重分配的影响。然后,在分析凝汽器真空故障特征的基础上,建立凝汽器真空故障树,以约简特征作为条件对故障树根节点进行归纳检索,有效地减少了候选事例的数量,再通过最近邻法检索故障树叶节点,对凝汽器真空故障进行智能定位。通过对汽轮机凝汽器历史故障特征数据集仿真,验证了该方法的有效性。

基于事例的推理(CBR)研究综述

基于事例的推理(CBR)作为一种增量式的学习方法,规避了传统人工智能在知识获取上的瓶颈问题,逐渐引起人工智能领域研究者的关注。对基于事例的推理(CBR)现有研究工作进行逻辑上的梳理和系统的总结,有助于今后研究工作的开展,具有深远的理论意义。该文首次提出基于事例的推理(CBR)研究的逻辑体系结构,并在此逻辑分析的基础上,从基本理论、关键技术和实践应用三方面进行了综述,对其中关键、通用的方法和技术进行了比较和评价。最后,对未来的研究方向进行了展望。

基于事例推理的冲突消解系统研究

在协同设计过程中 ,由于相互影响、制约的协同小组对设计的考虑角度、评价标准、领域知识不尽相同 ,导致了设计冲突的产生 ,冲突在设计过程中具有正、负面影响 ,因而冲突的消解在协同设计系统中占据着重要的地位。但消解过程复杂 ,目前尚缺乏效果良好的方法。基于事例的推理 (CBR)利用以往处理问题的经验 (事例 )作为现在处理当前问题的参考 ,适用于复杂的工程环境 ,本文提出了基于事例推理的冲突消解系统 ,并对系统中的冲突检测、冲突消解作了详细的说明。

基于事例推理系统中事例相似度评估方法若干问题的探讨

对基于事例推理系统中事例相似度评估方法存在若干问题进行探讨，采用对事例匹配过程及几种匹配函数进行研究和分析的方法，认为当前常用的匹配函数在支持不良结构决策领域的ＣＢＲ系统中并不十分有效，因此必须寻求一种有效的事例相似度评估方法来改善此类ＣＢＲ系统的事例检索性能．

基于事例推理的检索模型研究

一、引言基于事例的推理(CBR—Case—Based Reasoning)是通过访问知识库中过去同类问题的求解从而获得当前问题解决的一种推理模式。CBR研究兴起的主要原因是传统的知识处理系统对其“边界”以外的知识处理十分低效,不能从知识的积累中进行学习而达到自我完善,也不能对问题求解的策略与结果提供有效的解释,因而其整体性能十分脆弱。

基于事例推理的质量故障处理系统设计

在CBR(Case-Based Reason ing)中高速、有效地完成事例的检索,对问题求解的性能有直接影响,当知识库中事例足够多时,事例匹配可能变得简单,但检索的目标却更难达到。为此,以质量管理系统的设计与开发为背景,提出了一种基于事例推理的质量故障处理方法,给出了基于双库结构的质量故障处理系统的总体结构。该设计采用事例推理方法实现故障处理事例的模糊表示,并利用模糊贴近度完成相似处理事例的检索,所描述的事例表示和检索具有很好的实用价值,可使以往的经验及专家知识得以继承,同时有利于质量故障的准确、快速处理。

基于事例和规则混合推理的变电站故障诊断系统

故障诊断是保证电力系统安全运行的重要手段,目前多采用基于规则推理的专家系统,但其知识获取困难,自学习能力差,很难适应电网发展的要求。文中介绍了基于事例推理(CBR)和基于规则推理(RBR)的混合推理的变电站故障诊断专家系统。该系统采用CBR方法确定故障情况,再利用规则评价继电保护和开关的动作情况。事例库包括用RBR系统自动生成的基本事例库及无确定规则的特殊事例,在使用中还可不断地增加新事例以提高系统判断复杂故障的能力。由于采用了混合推理,系统故障诊断快速可靠,动作评价准确,自学习能力也得到很大提高,可减轻运行人员的工作量。

基于事例推理的质量管理系统模型的建立

随着企业信息化的发展,数据库技术广泛应用于质量管理中,汽车企业积累了大量的数据,如何发现这些数据背后隐藏的有用信息以及运用这些信息指导生产,成为企业亟待解决的问题。

基于事例的推理循环中人工神经网络和遗传算法的4种应用模型

从理论上研究了人工神经网络 (ANN)模型和遗传算法 (GA)在基于事例的推理 (CBR)循环中的应用 .针对 CBR循环中遇到的共性技术问题 ,即事例的检索与修改 ,提出了 4种应用模型 :基于神经网络自适应共振 (ART1 )、自组织特征映射 (SOFM)模型的事例聚类 ,基于反向传播神经网络 (BPN)模型的事例相似度计算 ,基于 GA的最近邻检索法 (K- NN)特征权值优化以及基于 GA和 BPN的事例自动修改 .讨论并建立了各种模型的算法 .对提高 CBR实际应用时事例的检索效率与质量具有指导作用 .