基于CBR RBR的推理机在机械比能分析模型中的研究

为了解决录井储层物性评价时由于环境复杂,人员耗费周期长、缺少对数据的全面分析与利用、机械比能分析模型的不确定性的问题,引入知识库的概念,利用CBR RBR推理决策,结合录井专业知识,针对不同情况下的勘探情况,分别建立案例库和规则库,利用混合的推理方法,检索出与当前情况相似度较高的案例库中的案例,并进行推理得出高效的机械比能模型,使之取代人工选择模型,节约人力资源,利用知识驱动概念使模型更加高效,可根据现场人员的需求设计推理结构,可以提高模型的效率,极大地满足储层物性评价需要。

范例推理(CBR)在气象服务中的应用

利用基于范例推理的人工智能技术,通过对河北省历史上寒潮和降水天气的处理,建立了一个天气系统智能搜索引擎,改进了寒潮和降水天气过程的服务效果。

范例推理(CBR)在农作物选种中的应用

主要介绍了范例推理方法的核心、优点、求解问题的方法以及在农作物选种中的应用。

范例推理(CBR)在农业中的应用

本文主要介绍了范例推理方法的产生、原理、关键步骤、优点以及它在农业中的应用。

范例推理(CBR)及其应用

本文主要介绍了范例推理方法的产生、原理、关键步骤、优点以及它的应用。

范例推理中基于时序的范例匹配方法模型

用传统的最近邻检索和匹配算法找到的最相似范例,由于时间的变迁,在实际应用中,该范例的解决方案对于 新问题的解决不一定是最有用的,因而也不是最优的.为了解决这个问题,本文提出了一种基于时序的范例匹配方法模 型,为找到最优相似范例提供了一条有效途径.

基于范例和规则相结合的推理技术

机器学习人员多年来提出诸多机器学习的混合体系结构 ,以改进机器学习的性能 .本文着重提出一个基于范例推理与规则推理相结合的推理技术 ,以及一个范例库划分算法 ,其目的是充分发挥两种推理的优势 ,提高问题求解的效率 .

一个基于范例推理的专家系统ICMIX

蛋鸡饲料配方是一个要求考虑多种制约因素、需要丰富实践经验的问题域．本文介绍的ＩＣＭＩＸ是基于范例推理的蛋鸡饲料配方专家系统，其范例面向规划模型，由日粮类型子范例和营养标准子范例构成．范例库中的基本范例代表了典型情况下的原料组合及营养约束．系统按实际生产环境根据知识库中的规则和模型对范例综合、修正，然后调用线性规划得到最优配方．

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。

集成模糊数学与范例推理的变压器故障诊断方法

提出一种在范例推理框架上集成模糊数学的故障诊断方法 ,并进一步建立起可应用于电力变压器故障诊断的实用模型。由于较好地将模糊数学理论融入到了范例推理过程中 。

范例推理中范例自动获取的数据挖掘技术

范例推理作为基于规则推理技术的一个重要补充,已受到人工智能研究人员的普遍关注.在范例推理中,也有许多相应的知识,它主要包括:范例库、修正知识库、索引模式、相似性判断标准等.这些知识的获取也存在一定的瓶颈问题.通过在范例推理中引入数据挖掘技术,可望部分解决其知识获取的自动化问题,提高智能系统的整体性能.本文着重讨论了在范例推理中使用数据挖掘技术的必要性,提出了二个自动获取范例库的思想与算法,并应用于一个实际的系统之中.实验结果表明,这种思路大大提高了智能系统的开发周期与系统的运行效率.

基于范例推理的灾害性地震应急物资需求预测研究

基于范例推理(CBR)理论,利用最近相邻法和粗糙集理论搜索相似度最高的主震历史范例,分析各主要物资需求量的影响因素,预测当前范例主震期应急物资需求量。通过序贯决策,采用马尔科夫预测模型预测余震类型,进而搜索余震历史范例,预测余震期应急物资需求量。以"玉树"地震为例,运用该方法估算地震发生后食物类、生活用品类、药品类、工程机械类的需求量。

范例推理结合神经网络诊断变压器故障

将范例推理引入到电力变压器的故障诊断 ,对常用的 BP神经网络模型进行修改 ,得出的一种新范例检索算法实现了对电力变压器绝缘故障的诊断。

高速公路软基最终沉降预测的范例推理方法

针对高速公路软基沉降的复杂性和不确定性,充分利用地质资料,运用模糊相似优先的概念,构造了高速公路软基最终沉降预测模型。对每个影响软基沉降的因素,分别建立了软基目标范例与源范例之间的模糊相似优先关系。经过影响因素之间的两两比较,获得了不同影响因素下软基的目标范例与源范例之间的相似性序列,计算得到软基目标范例和源范例之间的综合相似性序列,从而找到与软基目标范例最相似的源范例,实现了软基最终沉降预测。实例评价结果与实际沉降观测结果一致,这为预测软土地基路基沉降提供了一种新的方法。

基于范例推理的公路软基处理方案决策模型

随着高速公路的修建,软土问题越来越突出,已成为影响工程质量、建设工期和工程造价的关键因素之一。因此,如何选择技术可靠、经济合理、安全适用的软基处理方案具有重大的理论和现实意义。针对影响软基处理方案决策因素的随机性和未知性,提出基于范例推理的软基处理方案决策模型,对模型的推理机理、软基处理范例库的建立和目标范例与源范例的相似度计算等问题进行了探讨,该模型原理简单、直观、使用方便。实例分析表明,模型是有效的。

基于范例推理的注塑模具设计自动化技术

研究在最近邻法基础上注塑模具范例的相似度算法,充分考虑不同历史时段技术发展水平导致的模具设计和加工手段的进步。减小由于庞大的范例库造成的匹配时间复杂度,提出采用过滤机制的方法。首先限定一定的搜索范围,只对此范围内的范例进行相似度计算匹配,从而最大限度的提高系统计算、匹配效率;给出特征权重调整的简洁方法,以对传统最近邻法产生的不精确性进行修正。针对检索到的模具范例,从零部件信息和装配结构两个方面进行调整,提出基于标准件库的离线式零部件编辑和以'配合关系寄存器'为中间件的结构调整方式。最后提出一种设计时范例数据获取与重用的设计过程刻录的在线式范例应用的新方法,为基于范例的自动模具设计开辟新途径。

基于模糊相似优先的边坡稳定性评价范例推理方法

提出基于模糊相似优先的边坡稳定性评价范例推理方法。运用模糊相似优先的概念,构造了一个基于模糊相似优先的边坡范例检索模型。对每一个边坡稳定性的影响因素,分别建立了边坡的目标范例与源范例之间的模糊相似优先关系。经过影响因素之间的两两比较,获得了不同的影响因素下边坡的目标范例与源范例之间的相似性序列,在确定影响因素各自的权重分配之后,计算得到边坡的目标范例与源范例之间的综合相似性序列,从而最终找出与边坡的目标范例最相似的边坡的源范例。在以往的边坡范例与当前的边坡稳定性评价之间,建立了合理的推理关系,实现了边坡的稳定性评价。实例分析表明:边坡的稳定性评价结果与边坡的实际状态完全一致。

基于范例推理的变压器油中气体分析综合诊断模型

以变压器油中溶解气体的分析结果为基础 ,建立基于范例推理的变压器绝缘故障综合诊断模型。先用三种不同的范例检索算法分别检索出与待诊变压器故障征兆相近的源范例集 ,然后经对检索的源范例进行综合判断获得和待诊变压器故障征兆最相近的最佳源范例 ,并用其信息得到待诊变压器的诊断结论。实例检验结果表明 ,该模型比现有方法有更高的诊断可靠性和实用前景。

用神经网络来实现基于范例的推理系统

范例推理与神经网络有一种自然的联系。神经网络有许多优点,利用神经网络来实现范例推理可以取得非常好的效果。文章首先详细探讨了在范例推理中使用的神经网络模型与技术,并给出了其上的搜索与学习算法以及数据挖掘算法,旨在提高范例推理系统的鲁棒性和知识获取的自动化程度。

基于范例推理的交通事故智能处理系统

介绍了一个基于范例推理的交通事故智能处理系统 .首先给出了基于 CBR的交通事故智能处理系统的总体框架 .之后 ,对该系统中的核心部分 :范例搜索、基于范例推理的综合推理模型。