基于粗糙集理论的计算机图像识别系统

为解决专家系统较难获取完备知识的瓶颈问题,设计了一种基于粗糙集理论的诊断系统。研究历史数据所形成的决策表,运用粗糙集理论进行约简,构建专家系统知识库模型。通过计算诊断规则粗糙度,确定诊断规则的置信程度。利用推理机,实现对知识库的动态维护。结合诊断的特点,建立基于粗糙集理论的专家诊断系统模型,快速准确地实现诊断的目标。实例表明,该专家诊断系统有效、实用,具有很好的学习能力。     

一种基于Rough集的知识库冗余性化简研究

专家系统知识库的冗余性是影响系统运行效率和知识库维护的一个重要方面。针对一个具体的专家系统——平面几何智能解题系统，分析了关于知识库规则生成时效率低的问题，采用基于粗糙集的化简方法，简化了系统的知识库，减少了知识库的冗余性，提高了系统的效率。     

高瓦斯矿井双局扇系统故障诊断方法的研究

针对现有故障诊断方法及其局限性,文章提出了基于粗糙集神经网络的故障诊断专家系统模型,并将该模型应用于高瓦斯矿井双局扇系统的故障诊断中。重点阐述了基于粗糙集神经网络的高瓦斯矿井双局扇故障诊断专家系统的结构及各功能模块的设计,讨论了知识获取模块和神经网络知识库等关键技术,最后详细给出了系统的仿真结果。     

一种专家系统知识获取时的属性约简算法

知识获取是构造专家系统的“瓶颈”,提供准确的推理知识是进行决策规划的关键。文中运用粗糙集理论,通过粗糙集的约简消除冗余的条件属性,实现对知识库的精简。首先研究知识获取,在阐明知识的层次结构基础上,给出了概念化、形式化、知识库求精三个知识获取过程;然后研究属性约简算法,在研究集合差异度和属性的重要性、约简算法推导过程的基础上,给出了属性约简算法的六个步骤。最后根据属性约简算法及其步骤,对功能点分析法构建软件成本估算专家系统时,组成技术复杂因子的14个因素进行了约简。     

初中几何专家系统中的知识获取及实现

描述了初中几何专家系统中知识获取及实现的一般过程,指出了知识获取及实现中的难点和重点。由于研究问题的复杂性,专家系统规则库中规则量往往十分庞大,这给规则库的管理和维护带来很大不便。专家系统知识库的冗余性是影响系统运行效率和知识库维护的一个重要方面,针对一个具体的专家系统——平面几何智能解题系统,分析了关于知识库规则生成时效率低的问题,然后利用基于粗糙集的约简理论来消除和减少规则库的冗余,使得系统规则库中的规则精炼、简洁,易于维护,同时大大提高了系统的效率。     

煤矿瓦斯预测知识获取模型的应用研究

将粗糙集与神经网络结合,提出由样本更新、粗糙集预处理、神经网络训练、规则提取4个模块组成的煤矿瓦斯预测知识获取模型,将其应用于实时数据进行实验,结果表明,该模型实时性好、可靠性及精度高,可以较好地解决煤矿瓦斯预测知识获取困难的问题,为煤矿瓦斯预测专家系统知识库的建立奠定基础。     

初中几何专家系统中的知识获取及实现

描述了初中几何专家系统中知识获取及实现的一般过程,指出了知识获取及实现中的难点和重点.由于研究问题的复杂性,专家系统规则库中规则量往往十分庞大,这给规则库的管理和维护带来很大不便.专家系统知识库的冗余性是影响系统运行效率和知识库维护的一个重要方面,针对一个具体的专家系统--平面几何智能解题系统,分析了关于知识库规则生成时效率低的问题,然后利用基于粗糙集的约简理论来消除和减少规则库的冗余,使得系统规则库中的规则精炼、简洁,易于维护,同时大大提高了系统的效率.     

基于EBL的过程故障诊断专家系统

建立了基于EBL的学习模型来完善知识库的过程故障诊断专家系统。同时，在获取新知识后对知识库进行维护，示例表明：该专家系统可较好地对过程进行故障诊断。     

基于粗集理论的知识处理方法在专家系统中的应用

为了提高专家系统中知识获取的能力,本文提出了一种基于粗集理论的专家系统模型 ．该模型在知识获取阶段引入知识过滤器,根据知识依赖度的变化对采集的知识进行评价和 分类．该系统还在知识库构造阶段引入知识重构机制,对原有的知识库进行精简和重构．本 文提出的方法不仅消除了知识库中的冗余属性,还对属性值空间进行合理划分,对整个系统 的性能有明显的改善效果．     

一种用于建造多塔精馏过程故障诊断专家系统知识库的方法

提出了一种用于建造多塔精馏过程故障诊断专家系统知识库的方法，该方法借助于实例，通过基于解释学习的学习模型及定量深层知识库来产生故障诊断领域知识，若用该方法建立专家系统知识库，则相应的专家系统在进行蒸馏系统故障诊断时比较快速、准确。     

一种面向对象的模糊知识库模型

本文给出了一种专家系统模糊知识库的结构模型。重点讨论了该模型的体系结构和采用面向对象技术表示模糊规则的方法。并介绍了采用面向对象方法分析和设计模糊知识库的技术和采用面向对象串行化技术实现模糊知识库持久保存的方法。最后,分析了采用面向对象技术构建模糊知识库的优点。     

石油价格预测专家系统OPFES的设计与实现

本文以国际市场石油价格预测问题为背景,采用了大型专家系统设计方法,论述了一个石油价格预测专家系统 OPFES(Oil Price Forecast Expert System)的设计方法.在系统中采用了广义知识表达树作为知识表达方法,系统结构上采用了四库结构(模型库、方法库、数据库、知识库).在推理机方面采用了二级推理:元知识级推理与对象级推理的灵活方式.在人机接口方面,采用了多级菜单驱动方式与有限的自然语言理解方式.整个系统的原型系统用 Turbo-Prolog 语言已在 PC/AT 机上实现.     

大型知识库存储结构的研究

在专家系统及其开发平台的研究中，知识库的存储和管理是一个关键问题。该文提出了多层知识单元的基本概念。基于该知识单元提出了一种基于知识节点(属性)的图矩阵、二维链表、产生式规则的三级管理模式和数据存储结构，通过知识库管理系统(KBMS)实现了二层逻辑结构和一层物理结构的三层独立映射关系。大大压缩r知识的搜索空间。经在农业专家系统综合知识库中的具体应用。该知识库系统结构的定义以及相应的KBMS完全满足上述要求，并可推广至通用的大、中型知识库系统.     

计算机生成航空兵力系统的专家知识表达方法

在计算机生成航空兵力系统中,采用了面向对象技术来表示专家知识,将专家知识封装在飞机对象的实体模型中,文中着重从决策角度叙述文中采用的专家知识表示方法的特点。其中,层次化的知识表示方法便于充分描述专家思想,也利于快速推理。另外文中采用了规则集逻辑有效性检测策略,在保证规则集充分性、唯一性基础上,使得规则集具有表示简单,推理快速的特点,最后给出系统实际运行结论。     

插件式智能麻醉系统

在手术麻醉管理信息系统中增加智能麻醉系统,利用麻醉专家知识库和最优麻醉案例知识库对麻醉方案进行检查和优化。麻醉专家知识库基于专家的经验知识和麻醉规则建成,用于检查麻醉方案;最优麻醉案例知识库基于对大量的成功案例进行挖掘而建成,用于优化麻醉方案。智能麻醉系统以插件形式整合到手术麻醉管理信息系统中,减少开发周期,降低开发成本。     

Kave: a tool for knowledge acquisition to support artificial ventilation

A decision support system for artificial ventilation is being developed. One of the fundamental goals for this system is the application of the system when a domain expert is not present. Such a system requires a rich knowledge base. The knowledge acquisition process is often considered to be the bottleneck in acquiring such a complete knowledge base. Since no single available method, for example interviewing domain experts, is sufficient for removing this bottleneck, we have chosen a combination of different methods. The different backgrounds of knowledge engineers and domain experts could cause communication restrictions and difficulties between them, e.g. they might not understand each others knowledge domain and this will affect formulation of the knowledge. To solve this problem we needed a tool which supports both the knowledge engineer and the domain expert already from the initial phase of developing the knowledge base. We have developed a knowledge acquisition system called KAVE to elicit knowledge from domain experts and storing it in the knowledge base. KAVE is based on a domain specific conceptual model which is a result of cooperation between knowledge engineers and domain experts during identification, design and structuring of knowledge for this domain. KAVE includes a patient simulator to help validate knowledge in the knowledge base and a knowledge editor to facilitate refinement and maintenance of the knowledge base.     

专家系统中基于粗集的知识获取、更新与推理

知识获取、知识更新和不确定性推理是设计专家系统的重要方面。根据粗集理论，提出了一种专家系统的结构模型，该系统在规则获取的基础上，利用系统运行的实例增量式地更新知识库中的规则及其参数，以改善系统的性能，利用知识库中的规则及数量参数进行不确定性推理，得出结论的可信度。     

基于Agent的专家系统推理模型

针对传统专家系统推理模型结构在知识获取方面适应性差的现状,从系统科学的视角,运用复杂适应系统理论,对传统专家系统的结构及运行机制进行了改进.引入Agent来模拟人脑中的神经元,用来承载专家系统中相互作用的知识,然后,基于Multi-Agent之间的相互作用来构建复杂适应的专家系统推理模型.从而,将专家系统中的知识获取机制、知识库、推理机三者统一于由Multi-Agent进行相互作用的复杂适应系统之中.通过设计体育赛事申办决策专家系统的原型,进行了专家系统推理模型的验证.原型运行结果表明:基于Multi-Agent的专家系统推理模型结构能够有效地提高专家系统知识获取的适应性.这为研究更加接近人脑智能的专家系统提供了崭新的研究思路.