双推理核山羊疾病诊断专家系统

专家系统在动植物疾病虫害诊断领域得到了广泛应用。为辅助兽医求解当地主要经济动物山羊疾病诊断治疗问题,建模山羊疾病诊断专家系统体系架构,提出双推理机核的推理机制,设计重权关联因子可信度预测推理和支持机器学习的贝叶斯(Bayesian)推理算法,构造原型系统,开展现场试验。试验结果表明:双推理机核推理诊断同传统单一推理机制相比,显著改善了准确度,提高知识库利用率,求解模型的综合准确率达到了90%,填补了对比度空白,获得满意的效果。

工业设计中油漆配色专家系统的建构

介绍了如何将人工神经网络与专家系统相结合，以开发出用于工业设计中色彩设计的油漆配色专家系统，重点论述了系统的设计思想、理论基础和基本结构。

基于Internet/Intranet技术建造的远程专家系统

建造了Internet/Intranet网络化选矿远程专家系统 ,该专家系统用网络搜索引擎技术通过网络搜索Web数据库而实现求解。构造了选矿基础Web数据库 ,建立了统一的知识库标准 ,基于关系模式表征了传统的规则、框架、语义网络、谓词逻辑等知识 ;基于数据引导及网络搜索技术实现了Web推理求解机制 。

基于贝叶斯网络的军事工程毁伤评估模型研究

应用贝叶斯网络理论在解决不确定性事件方面的推理优势,提出了基于贝叶斯网络的军事工程毁伤评估新方法。根据军事工程毁伤评估的系统特征与要求,提出了分解、转换、综合的系统建模规则,并引入贝叶斯网络原理,建立了运用贝叶斯网络进行军事工程毁伤评估系统建模的分析框架;在确定军事工程毁伤评估网络节点变量的基础上,以仿真计算数据为样本,确定网络结构和网络参数,寻找隐含的概率依赖关系和知识表达,构建军事工程毁伤评估置信模型。通过实例验证了用贝叶斯网络进行军事工程毁伤评估与推理的有效性。

改进的噪声鲁棒语音稀疏线性预测算法

语音线性预测分析算法在噪声环境下性能会急剧恶化,针对这一问题,提出一种改进的噪声鲁棒稀疏线性预测算法。首先采用学生t分布对具有稀疏性的语音线性预测残差建模,并显式考虑加性噪声的影响以提高模型鲁棒性,从而构建完整的概率模型。然后采用变分贝叶斯方法推导模型参数的近似后验分布,最终实现噪声鲁棒的稀疏线性预测参数估计。实验结果表明,与传统算法以及近几年提出的基于l_1范数优化的稀疏线性预测算法相比,该算法在多项指标上具有优势,对环境噪声具有更好的鲁棒性,并且谱失真度更小,因而能够有效提高噪声环境下的语音质量。

基于BP神经网络的某型装备故障诊断专家系统

为提高现代工程装备在复杂现场环境下的维修保障能力,提出了基于神经网络的专家系统故障诊断方法。进行了该装备各个组成系统的故障模式与故障元件分析,研究了专家系统知识库的建立步骤并完成了故障诊断专家系统的知识库构建,并设计了基于神经网络推理技术的专家系统正向推理机制。研究成果在工程兵部队进行了应用,有效地提高了部队的装备故障维护与保障能力。

多重加权改进型指数双向联想记忆网络及其决策性能

CCWang等作者利用指数双向联想记忆模型 (eBAM) ,构造了由多个eBAM构成的多重eBAM(Multi e BAM)信念组合模型 ,使之可模拟多个专家的投票表决决策 ,并获得了Multi eBAM在各eBAM具有同等权威度条件下的决策性能 .本文在此基础上 ,通过对各eBAM引入不同的权值来模拟各专家不同的权威度 ,推广了Multi eBAM .进一步借助陈所提出的改进型eBAM(IeBAM) ,构建了相应的多重加权改进型eBAM(Multi WIeBAM)信念组合模型 ,获得了此推理模型在同、异步方式下的决策性能及多专家不同权威度下的多数投票因子 ,使之更符合实际的多数表决决策 .理论分析表明Multi WIeBAM所获得的多数投票因子优于Multi WeBAM的多数投票因子 ,即前者较后者具有更紧致的下界 .实验结果也表明了Multi WIeBAM的性能要优于Multi WeBAM .

基于模糊神经网络的智能故障诊断专家系统

发动机是车辆的核心部件,及时有效地发现并排除故障,对降低维修费用,减少经济损失,增加发动机工作时的可靠性,避免事故发生具有重大的意义。以某型号发动机为研究对象,运用测试技术、信号处理、小波分析、神经网络和模糊控制理论,提出了基于模糊神经网络的智能故障诊断系统。建立了发动机故障信号采集试验台,在试验台上人工模拟3种转速下6种工况,通过加速度传感器采集正常工况和异常工况的振动信号,之后利用小波包技术进行消噪处理,并提取出故障信号的特征值,作为网络训练和测试的样本数据。用样本数据训练和检测自适应模糊神经网络,完成对信号的离线模式识别,之后以测试样本数据实现在线故障诊断,通过仿真分析,取得了很好的诊断效果。与传统的BP神经网络故障诊断方法进行对比,无论在诊断精度上还是学习速度上,模糊神经网络在故障诊断中更具有优势。同时,在专家系统的理论基础上,将模糊神经网络与专家系统进行信息融合,实现数据接口通信,利用网络的自学习能力建立智能故障诊断数据库和诊断规则库,通过程序语言快速高效的设计出智能诊断系统。最后,通过发动机故障诊断实例仿真分析,验证了基于模糊神经网络的智能故障诊断专家系统的可行性。

基于概率推断网的水雷战专家系统

针对反水雷作战决策的需要,运用贝叶斯推理、模糊逻辑以及可信度不确定推理方法,设计了一个基于概率推断网的水雷战专家系统。利用该系统可得出两种结论:一是利用计算概率的方法得出的结论,二是利用计算可信因子方法得出的结论,两种结论呈现定量和定性的互补关系。可较好地为反水雷作战指挥员提供辅助决策,以减少舰船遭毁伤的概率。

大雪预报专家系统ZDX构成与实现

大雪预报专家系统ZDX是一个面向气象领域的知识工程语言,它采用了模块化结构,以规则、框架作为系统的知识结构;知识库的管理采取了按类划分、分类存贮、按需调度、统一管理的方法;推理机采用正向分层不精确推理,并具有归纳和学习功能.

基于人工神经网络和专家系统Shel的城市发展水平综合评价专家系统的研究

基于人工神经网络（ＡＮＮ）和专家系统Ｓｈｅｌ（ＥＳＳ），提出一种城市发展水平综合评价专家系统（ＣＣＥＥＳ）的基本结构模式，并对ＣＣＥＥＳ中评价指标规范化方法、基于ＡＮＮ的知识获取方法、基于决策表的知识库自动生成方法以及推理机的工作原理作了描述。ＣＣＥＥＳ现已在ＩＢＭＰＣ３８６／４８６微机上用ＥＳＳ—ＶＰ－Ｅｘｐｅｒｔ和ＴｕｒｂｏＣ、ＦＯＸＢＡＳＥ＋语言实现。

神经网络与专家系统

本文通过对专家系统与神经网络各自特点的考察，探讨了将两者结合起来并保留各自优点的可行途径，进一步指出了有待解决的问题。同时通过对电力系统中ＮＮ应用状况的回顾，展望了这一技术在电力系统中的应用前景。

嵌入式专家系统

本文所介绍的嵌入式专家系统在结构上采用了黑板模型,在知识表示和知识获取上采用了神经网络技术,其推理机则采用多种推理方法共存的方式,因此该系统能够实现在线实时控制。