基于神经网络专家系统的智能变电站检修测试安措自动生成方法研究

由于智能变电站中设备耦合关系复杂,现有的依靠人工拟票的检修测试安全措施主要依靠检修测试人员的经验,受测试人员水平的限制,容易漏项错项,引发检修过程中的安全事故。对此,该文提出基于神经网络专家系统的自动生成检修测试安措新方法,构建智能变电站检修测试任务中的通用规则模型,并利用神经网络推理计算改善现有专家系统的局限性,实现了自动生成优化的检修测试方案,提出明确的操作计划及设备的陪停措施。该方法可用于指导变电站检修工作人员正确开具设备检修测试安措票,以此降低人为因素造成的设备误动作或检修事故发生的概率。

基于知识发现技术的神经网络专家系统

为了克服传统专家系统的 3大缺陷 ,在讨论专家系统新技术的基础上 ,探讨如何在专家系统中融入知识发现的技术 ,提出一个新的系统框架 ,在其中使用的一些知识发现算法包括历史数据库中的数据挖掘及知识库中的知识发现 .对此新的专家系统框架给予了实验 ,结果是 :系统运行后 ,既可以发现新知识 ,又可以改进原有规则 .这样大大提高了系统知识获取的能力 ,而且也求精了知识库 .

基于神经网络的火电厂脱硫系统设备状态分析专家系统

利用神经网络专家系统的主要特征与优势,建立了脱硫设备神经网络专家系统,以辅助分析该控制系统中重要设备的运行状态,以此为依据指导控制。

用于岩体质量评价的神经网络专家系统

应用人工神经网络理论，构造了一种面向岩体质量评价的具有直觉联想和推理功能的新型专家系统──神经网络专家系统ＲＥＮＮＥＳ。它采用神经网络实现专家直觉知识的获取、表示与推理、知识分布式存储与网络并行推理，因而系统容错性好、推理速度快、非线性动态处理与推广能力强、自学习功能强。

神经网络专家系统在矿业中的应用

主要介绍了杂合智能技术在矿业中的应用 ,如ANN与ES、GA与ANN、GA与ES等。当务之急是建立矿山系统的广义杂合智能模型 ,在此基础上 ,开发出一系列矿业智能开发工具及平台。

基于神经网络的舰艇指控系统故障诊断专家系统

针对舰艇指控系统设备故障的复杂性、多样性,采用神经网络和专家系统相结合的方法,构建了舰艇指控系统故障诊断系统,阐述了该系统的基本结构,以及知识库、推理机和解释机的实现方法。较好地解决了舰艇指控系统故障诊断问题。为舰艇指控系统故障诊断提出了一种新的途径。

基于FMECA和神经网络专家系统的某型雷达可靠性分析

为了提高雷达系统可靠性分析的准确性,提出了一种故障模式、影响及危害性分析(简称FMECA)和神经网络专家系统相结合的可靠性分析方法,通过实例分析可以看出,二者结合运用于雷达系统可靠性分析,是非常方便有效的。

应用神经网络专家系统预测浅层地下水水质

在系统介绍神经网络专家系统基本原理和工作步骤的基础上,利用开发出的神经网络专家系统,总结分析出影响淮南市区浅层地下水水质的主要参数,并通过B-P网络对大量实例的学习,自动生成符合实际的专家知识库;对实际问题,只要输入区块的特征参数,系统就能由推理机根据专家知识库给出预测区的水质,权值不受人因素为干扰.并以淮南市区16已知水样点的评价参数及水质级别为学习样本,对6预测水样点的水质进行了预测,结果表明效果良好;从而指出运用神经网络专家系统可以克服指数法和聚类法等不易准确确定参数的隶属度和权重分配等局限性,保证了预测结果的精确度和可靠性;只要测得预测目标的特征参数后,输入系统,很快就能得出预测结果,从而提高了预测速度和工作效率。

神经网络专家系统与煤巷锚杆支护设计

叙说了基于神经网络、专家系统的煤巷锚杆支护设计的原理,在分析各自特点的基础上,提出将两者相结合构建基于神经网络的专家系统进行煤巷锚杆支护设计,对推广和发展我国煤巷锚杆支护技术有指导作用。

基于BP神经网络专家系统的设计质量评价方法

以家用轿车为例,采用基于BP神经网络的专家系统对不同品牌的产品进行质量评价,确定神经网络的训练样本进行训练,以获得各神经元的连接权值和阈值,存储连接权值于一个数据文件中,形成专家系统知识库,经过推理机推理,并通过解释机制将得到的机器语言转换成用户能够理解的方式进行表达,可实现在无专家条件下对产品设计质量进行评价,进而论证了采用专家系统评价产品设计质量的可行性。

人工神经网络实现专家系统中的自动知识获取

神经网络适宜于处理具有残缺结果和含有错误成分的模式,能够在信源信息含糊、不确定、不完整,存在矛盾及假相等复杂环境中进行处理.网络所具有的自学习能力使得传统专家系统技术应用最为困难的知识获取工作转换为网络的变结构调节过程,从而大大方便了知识库中知识的记忆和提取.本文用人工神经网络中BP网络实现了专家系统中自动获取知识的功能.

神经网络专家系统控制器的应用研究

介绍了人工智能与神经网络专家系统的特点及其结合的互补优势,提出了神经网络专家系统控制器的设计原理,及控制器的控制流程。

利用EMG数据作自动诊断的人工神经网络专家系统

目的 研究并实现一种基于EMG数据诊断腰腿痛的神经网络专家系统。方法 系统将专家系统的推理能力与神经网络的学习能力结合起来 ,利用专家系统中诸多临床医师检测经验与总体诊断结果和神经网络能对单块肌肉的肌电图进行计算分析来完成腰腿痛的诊断工作。结果 诊断腰腿痛的神经网络专家系统通过对其系统结构、系统原理及诊断方法进行阐述 ,体现该系统的严密科学性及临床实用性。结论 该系统设计科学 ,诊断快速、准确 。

神经网络专家系统在筛选稠油开采方式上的应用

神经网络专家系统为稠油开采方式的筛选提供了一种比人工估测更为全面精确的手段。文中采用三层BP网构建神经网络专家系统 ,利用优化算法改进神经网络的结构 ,并在动态调整网络参数时 ,不仅考虑了误差的变化 ,还考虑了误差变化的变化趋势 ,从而改进了BP网络的学习性能 ,大大增强了BP网络的自适应性 ,提高了学习速度。实例分析证明系统学习速度快、性能稳定 ,结果与实际情况吻合很好 ,具有一定的通用性 。

神经网络专家系统在120阀性能试验故障识别系统的应用

通过对120型货车空气控制阀性能试验进行了故障分析,并采用神经网络专家系统,建立故障识别判断系统。运用故障识别判断系统提高120阀检修工艺水平。

基于神经网络专家系统的跳汰床层设定方法

针对跳汰选煤过程中跳汰床层的期望值设定问题,将智能控制方法运用其中,采用基于神经网络专家系统的方法,在设计时,在确定神经网络结构、连接权值和阈值、学习算法之后,网络的知识获取、知识表示过程同时进行,不仅提高了时间效率,且保证了更高的质量。现场运行结果表明,将跳汰床层设定纳入智能控制的范畴,可使整个跳汰系统更加智能化,选煤效率和产品质量明显提高。

网络化的神经网络专家系统简介

本文基于网络信息共享和以人工神经网络和专家系统技术为基础构建的网络化的神经网络专家系统,采用全局与局部资源信息思想,依据专家系统的推理和解释能力以及人工神经网络的学习,分析,决策能力完成整体框架。中间采用了多代理技术来研究分散的,松耦合的处理实体或处理器节点,协同进行问题求解。

神经网络专家系统在船舶控制系统故障诊断的应用

首先阐述神经网络技术和专家系统2种算法优劣之处,然后将2种算法相结合应用到船舶控制系统故障诊断中,结合后的算法具有较好的自学习和并行计算能力。在进行算法的详细描述中,介绍神经网络专家系统的基本结构,并对其在船舶控制故障诊断中的框架进行设计,针对具体的实际应用建立知识库。最后利用训练数据进行仿真实验,实验结果表明本文采用的神经网络专家系统在故障诊断方面具有可行性。

VB和MATLAB在混炼胶粘度预测神经网络专家系统中的研究

提出了用于建立混炼胶粘度预测的神经网络专家系统的新思路,并通过用VB调用Matlab的可应用程序提高了建立专家库的效率,设计了友好的操作界面。

施工项目管理绩效评估神经网络专家系统

绩效评估在国内外尚属新兴领域,许多施工企业对于它的认识仅限于概念阶段,缺乏实际操作的经验。本文在阐述神经网络专家系统工作原理的基础上,首先,建立了施工项目管理绩效评估指标体系;其次,构造了一个三层多输出神经网络;第三,详细研究了神经网络专家系统的知识获取与表示;最后,对神经网络专家系统进行了训练与分析。研究结果表明:所建立的神经网络专家系统可以用于识别施工项目管理绩效的好坏,从而为施工企业提高施工项目管理水平、进行人事决策、评价员工和促进员工发展等提供决策支持。