Method of Dynamic Knowledge Representation and Learning Based on Fuzzy Petri Nets

A method of knowledge representation and learning based on fuzzy Petri nets was designed. In this way the parameters of weights, threshold value and certainty factor in knowledge model can be adjusted dynamically. The advantages of knowledge representation based on production rules and neural networks were integrated into this method. Just as production knowledge representation, this method has clear structure and specific parameters meaning. In addition, it has learning and parallel reasoning ability as neural networks knowledge representation does. The result of simulation shows that the learning algorithm can converge, and the parameters of weights, threshold value and certainty factor can reach the ideal level after training.     

一种用ANN实现带权不确定性推理的方法

介绍了基于可信度的带权不确定性推理.阐述了用神经网络(ANN)如何实现基于可信度的带权不确定性推理.分析了这种神经网络的知识表示、结构及其不确定性推理方法.说明了如何利用这种神经网络并行地实现多规则的基于可信度的带权不确定性推理,以及如何解决冲突消解问题.采用这种神经网络结构的系统不仅能实现基于可信度的带权不确定性推理,而且具有自学习、并行推理、冲突消解、抗缺省等能力.采用的神经网络结构突破了传统神经网络结构的设计思想,对于扩展神经网络的应用具有参考价值.     

基于扩展模糊逻辑的公共服务事业知识表示方法

为了完成系统设计对公共服务事业知识存储表示的要求，需要有合适的知识表示方法来表示不同类型的知识．基于扩展模糊逻辑的知识表示方法，能够实现对复杂的、模糊的管理决策知识进行表示．该方法将模糊逻辑的隶属度值域从[0，1]扩展为扩展模糊逻辑的[-1，1]，使用0值来表示Zadeh模糊逻辑不能表达“不知道”的逻辑和不完全的知识．基于扩展模糊逻辑的知识表示方法不仅从理论上扩展了模糊逻辑，在实践上也为公共服务事业知识管理增加了新的方法．     

自适应模糊匹配模型及实现技术

讨论了模糊知识表示及机器学习的基本原理,并介绍了在计算机辅助教学系统中的具体应用。通过模糊统计的方法将模糊知识进行量化,从而进行自适应模糊匹配,以达到学习的目的。     

基于Web的个性化教学模型的研究

为了使远程教学系统自动调整学习者的进度和内容,满足各类学习者的需要,提出一种基于Web的个性化远程教学模型。主要讨论了学生认知模型的构建,学生认知能力的评定,课程结构和基于模糊理论的知识表示和推理。模型从实现的角度提出了系统的实施策略和方法。     

模糊系统与神经网络

从知识处理的观点出发，模糊系统与神经网络可按知识表示与结构对应，推理与计算对应，知识获取与学习对应进行系统研究；从函数逼近的观点出发，两者可用广用函数逼近意义上等价来统一处理。本文正是从知识处理和函数逼近两个角度研究了模糊逻辑系统与神经网络相结合的可行性和现实性。     

生产线故障诊断知识引擎系统的集成推理方法

针对大型复杂连续性生产流水线设备所具有的多部件结构、多层次故障症状、故障的不确定性等特点及对其状态监测和故障诊断的实时性要求,在设计了基于综合动、静隶属度运算的模糊识别法和基于神经网络的并行运算方法的基础上,研制了生产线故障诊断知识引擎系统的集成推理机制,突破了只有单一推理方法的诊断系统在领域知识和推理能力方面的局限性,提高了智能诊断系统对偶然性和不确定性问题的诊断能力,同时在一定程度上解决了诊断系统对生产流水线所具有的大量的状态参数和控制信号等知识获取的"瓶颈"问题以及由此而来的快速推理难题,使该智能诊断系统具有在线实时诊断能力.     

Fast generation method of fuzzy rules and its application to flux optimization in process of matter converting

1 INTRODUCTIONIn general ,the physical attributes of tempera-ture ,pressure and position are continuous in theprocess of industrial production. Data with contin-uous attributes are also called numerical data orquantitative data[1 3]. Numerical data can reflectthe real world,but it is very indigestible .It is al-most i mpossible to build mathematical model to op-ti mize complexindustrial process .So it is difficultto obtain steady and opti mal productionindexes ofthe process of nonferrous …     

建筑设备故障的模糊神经网络诊断方法

提出故障诊断系统的总体构造和各个故障原因诊断的神经网络结构，依据模糊推理和Ｉｆ—Ｔｈｅｎ型产生式规则，采用隶属度传递法则，进行故障知识处理，把表示原因和症状间因果关系的频数分布作为网络层间单元的权重。这个诊断方法的主要特征是能够定量地表示所归纳的故障原因，以建筑设备备用电源的柴油机故障诊断为例说明该方法的应用步骤     

船舶控制系统故障诊断神经网络专家系统的研究

将神经网络技术应用于船舶控制系统故障诊断专家系统，给出了系统的组成和知识的表达方法；提出了自增长动态网络学习算法，其优点在于学习迅速，能动态建造多层网；给出了神经网络专家系统的推理方法。     

基于模糊推理的专家系统的研究与实现

介绍了故障诊断型模糊专家系统的知识表示和推理方式,研究运用模糊推理理论,采用模糊产生式知识表示法,利用模糊关系矩阵和语义距离相结合的方法设计了一个诊断模型,并探讨以该诊断模型的研究为基础,实现了一个异步电动机故障诊断型模糊专家系统.     

层次化模糊Petri网:形式化定义和推理

针对复杂知识库中知识规则数量多、知识规则的组织及其相互间的逻辑关系难以把握这一特点,在模糊Petri网的基础上给出了层次化模糊Petri网(Hierarchical Fuzzy PetriNets,HFPN)的形式化定义及其知识表示和知识推理。在HFPN中充分利用库所抽象、转换抽象实现了层次化的知识表示和知识推理。通过层次化,可以采用模块化方法设计知识系统,从而降低构建知识库的复杂性,方便知识库的优化和管理。     

Greyscale based learning in BPNN for image restoration problem

A new method of back propagation learning with respect to the problem of image restoration which is named as greyscale based learning in back propagation neural networks ( BPNN) is investigated. It is observed that by using this method the value of mean square error ( MSE) decreases significantly. In addition,this method also gives good visual results when it is applied in image restoration problem. This method is also useful to tackle the inherited drawback of falling into local minima by reducing its effect on overall system by bifurcating the learning locally different for different grey scale values. The performance of this algorithm has been studied in detail with different combinations of weights. In short,this algorithm provides much better results especially when compared with the simple back propagation algorithm with any further enhancements and without going for hybrid solutions.     

基层战士经常性思想政治工作专家系统

根据部队思想政治工作的实际需要,提出了一种基于模糊数学的心理诊断及疏导专家系统.考虑到某些知识具有的模糊性和不确定性,系统采用了框架和模糊产生式规则相结合的知识表示方法,结合正向模糊推理技术和依据最大匹配可能性分布平均值选择的冲突消解策略,给出了实例的具体实现过程.结果表明,该方法可靠有效,具有一定的实际应用价值.     

用于事故处理的电网结构知识通用表示方法

分析了目前使用的电网结构知识表示的缺陷，提出了用于事故处理的电网结构知识的通用表示方法。该方法改变了以母线为核心的知识表示，提出了以电气设备（包括开关、母线、线路、变压器、发电机）为基本对象的表达方式，电气设备之间通过隔离开关相连接。该知识表示方法适用于各类电网，能完全解决以往的知识表示方法存在的问题。     

Knowledge representation and rule-based solution system for dynamic programming model

0　INTRODUCTIONTheknowledgerepresentationandrule basedsolutionsystemforDynamicProgrammingModel (DPM)isanewresearchfieldintheOperationsResearch (OR)communi ty .ItisalsoaninterestedtaskfortheDecisionSupportSystem (DSS)workers .DynamicProgramming (DP)isaveryimportantpartofOperationsResearch (OR) .Ithasbeenwidelyusedinsuchareasasprocedurecontrol ,in dustrialengineering ,businessmanagementanddecisions ,etc .,sinceRichardBellmanfirstdevelopedtheconceptofDPinthelate 194 0sandearly 195…     

基于本体的产品知识集成

针对产品生命周期中知识表达和集成的需求,提出一种基于中间层的产品知识集成框架,采用本体技术,具有显式定义语义、统一表达和动态集成产品知识的能力.元本体层定义了本体关系原语,提供通用的本体描述方法;本体层扩展元本体为共享本体、领域本体、过程本体和应用本体,支持本体的协作定义和集成映射;知识层提供了相应的逻辑结构,支持对知识实例的结构化、标准化管理,并给出使用Web本体语言（OWL）形式化表达的方法.以汽车减振器为实例说明该方法能有效提高产品数据管理（PDM）系统对知识集成的能力.     

面向纺织服装企业的知识表示与获取技术研究

探讨了纺织服装企业知识管理过程中的知识表示与获取技术．分析了元数据、RDF／XML、知识地图技术,将其与纺织服装企业知识的类型及特点相结合,研究并提出采用RDF／XML技术的纺织服装企业显性知识表示与获取方法、采用XML技术的纺织服装设计实例知识表示与获取方法,以及采用知识地图技术的纺织服装领域专家知识表示与获取方法．     

基于神经网络实现模糊控制的方法

介绍了一般模糊控制器的结构和主要组成部分的工作原理，介绍了实现模糊控制的查表法，硬件表用模糊控制器和软件模糊推理法的特点。     

基于熵判据自组织模糊神经网络的混沌时间序列预测

在自组织模糊神经网络(SOFNN)算法的基础上提出了一种基于熵判据的改进算法。依据动态自适应方式建立模糊神经网络,采用误差均方根判据和误差熵判据相结合的修剪策略,对网络进行剪裁,去掉对网络输出贡献小的节点。算法的主要优点在于:能够自动地决定神经模型的结构并得出模型的参数,而不需要对神经网络和模糊系统有深入的理论知识,算法具有非常高的预测精度,并且通过修剪策略提高网络的泛化能力。应用该算法对典型的混沌时间序列Mackey-Glass序列进行了研究,结果表明,应用新的修剪策略后,算法精度及泛化能力进一步提高,并且需要的先验知识少,更适合于实际应用。