智能教学中的知识表示与知识诊断研究

为了有效评估学生学习效果,提高计算机辅助教学系统的智能性,本文通过分析学科知识测试结果,提出了一种简捷的知识诊断方法。同时结合系统构建需要,引入了一种新的知识表达工具-概念网络,并就如何利用概念网络表示学科知识及设置习题进行了详细介绍。

设施蔬菜病害知识诊断系统的构建

为建立高效求解的植物病害诊断系统,利用经济学的多比例法实现设施蔬菜病害诊断知识数值化,依据蔬菜病害诊断问题特点,改进现有的层次分析法,利用诊断难易程度和影响病害发生的主要环境因子,建立蔬菜病害的分步诊断推理模型;将SQL Server 2005作为后台数据库管理系统,Visual studio.net framework(VS.NET)作为系统集成开发平台,利用C#语言进行编程,建立基于分步诊断模型的设施蔬菜作物病害诊断系统。结果表明,该系统具有病害查询、病害诊断、病害防治与管理方法等查询与咨询功能,对病害诊断的准确性评估结果显示该系统和人类专家诊断正确率差异不显著。

基于BP神经网络和SpringBoot+Vue的知识状态诊断系统

在教育数字化的背景下,如何诊断学生的知识掌握情况,是开展精准教学的重点。然而,当前知识状态诊断需要进行参数估计或大样本训练,适用于大型测试,但难以满足课堂的教学需求。基于此,文中基于BP神经网络和SpringBoot+Vue框架设计了知识状态诊断系统,以实现系统集成和界面设计、知识诊断和报告生成、测试练习和资源推送、系统平台数据管理等核心功能,为教师开展精准教学提供了有效支撑。

基于故障仿真的诊断知识获取关键技术研究

利用PSPICE软件进行电路器件的仿真,并以故障仿真方法获取诊断知识,可部分代替经验故障数据积累和人工实际故障模拟方法建立故障诊断知识库,解决电子设备尤其是故障知识贫乏的新型装备的维修诊断过程中的故障现象、数据获取和故障知识库建立过程困难和对专业知识的依赖性等问题。对复杂电子装备电路板级故障仿真的关键技术:测试对象的仿真建模,仿真故障注入技术,测试节点优选技术和测试集优化策略进行研究,将其应用于地炮情报射击指挥系统仿真实验平台,并给出实例分析。

智能诊断中诊断知识的实时自学习方法

模拟人类专家诊断知识积累过程,提出一种基于模式比较和更新的诊断知识实时自学习模型,以实现智能诊断系统知识库知识的实时积累和更新。用非正态分布假设检验算法实现待确定知识故障模式与正常模式的实时比较,用样本含量估计算法作为有效模式比较所需故障样本量确定的理论依据,用实时模式更新算法实现诊断知识模式与设备的实际运行情况一致。实际测试数据分析表明该模型有利于实现新知识的积累和诊断知识贴近实际设备的实际情况。

粗糙集在构建骨肿瘤辅助诊断知识库的应用研究

在骨肿瘤辅助诊断专家系统研究中 ,知识库的建立是一直困扰系统建立的瓶颈问题 ,知识库的好坏不仅影响到后续推理过程 ,而且还对诊断的精度有着很大的影响。本文使用基于粗糙集理论的数据挖掘技术 ,对已确诊病例资料数据库进行数据分析 ,建立骨肿瘤与患者临床表现之间的推理关系 ,并结合医生的临床实践 ,最终形成一个比较完备的辅助诊断知识数据库 ,为后续的推理、解释程序打下良好的基础。

CPCA监视与知识诊断相结合的智能诊断

将多元统计分析技术与基于知识的故障诊断方法相结合,提出了一种过程智能监视与故障诊断方法.利用多元统计一致主元分析(CPCA)方法对过程异常工况进行监视,以找到故障发生区域及发生时段;针对故障发生区域,将CPCA方法得到的整体及局部的统计指标的定量信息、统计指标超限与否的定性信息以及得分及贡献率等综合信息提供给故障区域的基于知识的专家系统.从连退过程的应用可看出,该方法可检测出单变量监视难以检测的故障,并得到可靠的故障诊断结论.

试题分析中智能疑难知识点诊断的设计和应用

目的目前我们已经通过无纸化方式获取了某课程实验考核的所有数据,期望对现有的数据进行分析统计,及时发现实验中学生存在的疑难点并解决。方法常规的分析方法还缺少了对学生成绩变化趋势和能力等学生信息的进一步分析。本文把数据挖掘技术用于某课程的试题分析,创新地提出了基于知识点的试卷分析方法,并给出疑难知识点的诊断方法。结果用该方法对某年级学生实验数据进行分析并提取疑难知识点。结论通过实验数据与传统的方法比较,证明该方法是有效可行的。

基于诊断知识库的彩超工作站的研发

通过对近万例超声诊断病例的回顾性研究,设计了31个原子知识的诊断知识库,这些知识是按一种非线性的无级树结构构成,用模板技术实现诊断知识库的表示与控制,并运用基于COM/COM+技术的MSOffice编程的方法,诊断报告自动生成Word文本,通过以上技术的研究,开发出一种基于诊断知识库的彩超工作站,所提供的规范而先进的诊断库体系,提高了诊断的效率和质量,且在临床诊断中得到验证和应用。

基于决策树的卫星故障诊断知识挖掘方法

针对目前卫星在轨故障诊断后验证知识获取困难,随着卫星在轨运行功能或性能退化导致门限诊断精度下降的问题,本文深入研究了卫星在轨管理过程中积累的异常数据和故障案例,提出了一种基于决策树的在轨卫星故障诊断知识挖掘方法。该方法选择信息增益率最大的属性作为分割属性,通过挖掘数据获取各属性的最优分割点建立门限,利用剪枝策略防止决策树过拟合或深度过大,最后梳理决策树生成故障诊断知识。通过对算例和对实际在轨数据进行挖掘,提取故障诊断知识,对知识的精度和差错分析,结果说明了本文所用方法能够提高知识的准确性同时降低误警率。

故障诊断知识标准化描述方法综述

诊断知识是智能诊断系统的核心;对传统的知识表示、面向对象的知识表示、AI-ESTATE诊断知识标准化表示、基于XML语言和ATML标准的诊断知识表示进行比较,总结了故障诊断知识表示方法的发展趋势,分析了ATML描述AI-ESTATE标准定义的各种测试诊断知识的优势与实现困难;通过对典型的AI-ESTATE诊断知识类型转换方法和描述进行举例,为面向ATML标准的AI-ESTATE诊断信息标准化描述方法指明了方向;针对语言定义的不同使得目前的描述还不高效的现状,对未来标准化描述发展方向做出了展望。

卫星状态智能诊断知识库设计方法

及时准确地发现并处理卫星出现的异常,对卫星运控管理非常重要,关系到卫星在轨使用寿命。设计卫星状态智能诊断知识库,基于该知识库构建的卫星在轨状态自动化报警诊断系统,能够辅助卫星管理人员进行运控管理,这对提高工作效率、降低管理成本、提高卫星安全性具有重要意义。

基于决策技术和粗糙集理论的诊断知识库构建研究

针对目前诊断推理中知识库构建存在知识获取困难,提出了一种基于粗糙集和决策理论的诊断知识库构建模型.该模型引入决策技术和粗糙集理论,对源数据进行预处理,构建决策表,通过属性约简和属性值约简获取故障诊断的最小约简属性集和诊断规则,并建立诊断规则知识库.实例证明在保持故障诊断分类结果的情况下,该方法可以提取出最能反映故障的特征知识,并能有效地解决诊断知识库构建中规则获取的知识冗余或缺失问题,显著提高故障诊断的精度和效率.

智能教学中的知识模型与教学评价的研究

目前,基于Web的智能教学系统是计算机应用于教育领域的研究方向之一。本文从知识点及其关系出发构建一个知识网络模型,并基于该模型介绍如何进行领域知识表示及考核试题设置,然后设计了试题难度系数的动态更新方法,还提出一种简捷的知识诊断方法,准确地将学生学习缺陷定位到具体的知识点,得出学习路径方面的建议,从而增强了教学的针对性。

智能教学中的知识模型与教学评价的研究

目前,基于Web的智能教学系院是计算机应用于教育领域的研究方向之一。本文从知识点及其关系出发构建一个知识网络模型,并基于该模型介绍如何进行领域知识表示及考核试题设置,然后设计了试题难度系数的动态更新方法,还提出一种简捷的知识诊断方法,准确地将学生学习缺陷定位到具体的知识点,得出学习路径方面的建议,从而增强了教学的针对性。

故障诊断技术方法综述

故障诊断技术是近年来自动控制领域中的一个重要研究方向。文中在分析故障产生原因的基础上,介绍基于知识的诊断方法、基于解析模型的诊断方法和基于信号处理的诊断方法等3种常用的故障诊断方法。并对上述3种方法的适用范围及选用依据进行分析。

旋转机械智能故障诊断技术的发展趋势

对旋转机械智能故障诊断现状进行分析,展望发展趋势.当前的状态监测与故障诊断(condition monitoringand faults diagnosis,CM&FD)系统普遍存在的智能故障决策准确率偏低、可靠性差的状况显示出,相关研究仍面临着非常严峻的挑战.对数据库知识发现(knowledge discovery in database,KDD)和粗糙集理论的介绍表明,基于粗糙集理论工具的KDD为智能诊断向更科学化的方向发展指明了一条实现的新途径.但它也引发出对在线获得的故障知识应进行知识化保护问题研究的新课题.

烟气轮机的故障诊断现状分析

对烟气轮机故障及其诊断现状进行分析基础上,展望了适用于烟气轮机的故障诊断技术发展方向。分析表明,当前的状态监测与故障诊断系统所拥有的性能远不能满足烟气轮机故障诊断的需求。生产现场迫切需要研制新一代拥有更先进机器智能行为的、特别适用于烟气轮机的状态监测与故障诊断系统。而知识挖掘的系统工程思想,为这种新型系统的实现提供了一种新模式。

基于粗糙集结合SimRank算法的数控机床故障诊断研究

数控机床故障复杂且种类繁多,在研究了几千例的数控机床的故障案例后,提出了一套能够精准描述数控机床的故障知识并具备学习能力的诊断系统。在该系统中,定义了数控机床七层故障诊断知识结构,并且在这个知识结构基础上应用粗糙集算法对故障的现象的权重进行自动计算,再应用SimRank算法进行从故障现象到故障原因的诊断。通过典型案例与实验数据,已证明结合粗糙集的SimRank算法的合理性。

基于C/S+B/S双模式的分布式远程诊断专家系统

分布式远程诊断专家系统(DRFDES)是故障诊断领域的发展趋势之一。为此文章深入研究了其工作原理、实现的硬软件结构及工作过程,分析了Web数据库的体系的两层C/S结构和三层B/S结构及其在DRFDES中的优缺点,在该基础上提出了一种基于C/S和B/S混合模式的数据库体系的分布式远程故障诊断专家系统,探讨了故障诊断知识库的更新模式,并对分布式远程诊断专家系统实现的理论基础和关键技术进行了研究。