基于神经网络的地下工程围岩支护决策专家系统的研究

神经网络和专家系统是人类智能活动的两种表示方法，有着各自的优点和弱点。如果将这两种技术结合起来，取长补短，所形成的智能系统同热是会更加完善。本文介绍了基于人工神经网络的岩石地下工程围岩稳定性评价及支护决策专家系统的基本思路与总体框架，重点研究了人工神经网络技术在地下工程围岩稳定性评价和支护决策中的应用。     

基于人工神经网络的专家系统初探

概述了人工神经网络的主要特征 ,综述了国外神经网络专家系统的研究概况及其发展趋势 ,分析了神经网络专家系统的设计思想、系统结构及其优缺点 ,并对神经网络专家系统的技术方法做了进一步探讨。     

专家系统与人工神经网络的发展与结合

专家系统和人工神经网络是智能技术的两个很活跃的分支,它们在电力系统中的应用也很广泛,但对它们的孤立研究都暴露出了很大的局限性。本文分析了智能发展的各个阶段的特点,重点阐述了专家系统和神经网络的概念以及它们的不足之处,从理论和应用实践中论证了专家系统和人工神经网络合壁的必然性和可能性,讨论了几种可供探索的途径。     

人工神经网络在CAPP定位基面选择中的应用

在分析专家系统和人工神经网络特点的基础上,提出了一种基于人工神经网络的零件定位基面选择方法,分组建立了ＢＰ网络模型,并要根据零件特征提出了网络的输入编码方法,针对ＢＰ网络的特性,在训练中采用了变步长和变精度和方法来加快收敛速度,并给出了实例。     

回转类零件的人工神经网络工序选择方法研究

分析了当前计算机辅助工艺设计(CAPP)的发展趋势,及CAPP专家系统存在的问题,提出了一种用人工神经网络技术解决CAPP中工序选择问题的方法。该方法以回转类零件为研究对象,结合成组技术,构建了一种由多个独立的人工神经网络构成的综合系统,提出了零件几何特征及其尺寸、公差、粗糙度分段编码作为神经网络的输入,所选择工序的代码作为输出,搜集样本与样本设计相结合的模式,有效地解决了神经网络应用中的关键技术问题。     

BP神经网络的模糊改进及应用

描述了人工神经网络和模糊推理系统的基本原理,分析了基于人工神经网络和模糊推理方法的故障诊断专家系统的设计思想,提出了一种人工神经网络和模糊推理技术相结合的故障诊断方法——模糊神经网络法.人工神经网络通过对部分测量数据的处理,输出故障出现的可信度,实现系统的故障诊断.模糊推理部分通过对输入输出的模糊表示,结合神经网络的推理,给出故障的程度,实现故障诊断.     

人工神经网络在现代机械设计中的应用

在叙述人工神经网络模型性质的基础上，探讨了神经网络解决问题的能力。研究将人工神经网络作为一种新型的现代设计方法的可行性，并进一步研究人工神经网络在机械设计中的建模技术。最后给出应用神经网络的实例。     

基于多目标、多层次模糊综合评判理论的水电站机组选型专家系统

本文对水力机组选型设计可能涉及到的各种因素进行了较为全面的考察,以多目标、多层次模糊综合评判体系为推理模型,将专家系统技术与水力机组选型设计相结合,提出了一种新的、先进的选型设计方法——水力机组选型设计专家系统,并建立了该系统的基本结构框架。     

人工神经网络专家系统应用研究

叙述了人工神经网络的特征及其在专家系统中的应用 ,讨论了人工神经网络专家系统的优缺点 ,并进一步描述了其前景和意义 .     

一种ANN与ES功能互补的故障诊断方法

根据人工神经网络(ANN)和专家系统(ES)的各自特点,建立一种人工神经网络与专家系统相结合的功能互补式设备故障诊断模型。提出将设备故障分为低层故障和高层故障,用ANN对设备低层故障进行诊断,用ES对设备高层故障进行诊断的新方法,并以MK9-5卷接机组为对象,进行了实验研究,取得了较好的效果。     

混凝土配合比设计方法的研究进展

评述了近年来对混凝土配合比设计方法的研究和开发的成果。传统的基于经验的配合比设计方法不能完全适应现代混凝土工程的需要 ,在配制高性能和特殊性能混凝土时遇到不少困难。研究人员一直在着力于研究新的设计方法 ,包括全计算法、计算机化的设计方法、配合比优化设计、基于专家系统、人工神经网络和神经专家系统的方法等 ,其中智能化的优化设计方法正日益引起人们的关注。所有这些方法都在一定程度上促进了混凝土科学技术的发展     

混合型专家系统在材料设计中的应用

将传统专家系统和人工神经网络的优点相结合,构建混合型专家系统应用于材料设计,弥补了神经网络和专家系统各自的缺陷,建立了材料的成分和性能之间的关系,并通过实验验证了成分对性能的影响规律,实现了知识库自动获取知识,提高了对新材料的预测能力,为加快新材料的研究和开发提供了有力的工具。此研究结果在实践中有较高的应用价值,可以大大降低试验成本,提高新材料开发速度。     

基于虚拟植物生长模型的农业专家系统研究

针对传统农业专家系统存在着缺少动态预测功能及机理性解释的缺点,提出一种虚拟植物生长模型和农业专家系统的集成框架.详细介绍了虚拟植物生长模型的研究概况,着重论述了基于虚拟植物生长模型的农业专家系统体系结构以及各组成部分的功能.在此基础上,进一步讨论了新型农业专家系统的开发原则.虚拟植物生长模型和农业智能系统的有机集成,可以帮助推理机获得推理决策所必需的数据;此外,模型的预测结果与专家经验知识进行有效协同融合,可以实现定性决策与定量决策推理的有机结合,降低系统决策的风险性.     

可拓集合论在专家系统知识表示中的应用

引入了可拓集合论来优化专家系统的设计过程,阐述了可拓集合论应用于专家系统的可行性,在分析知识表示的集合与分类特征的基础上,探讨了可拓集合论在知识表示中的应用,结合人工智能技术的发展趋势,对专家系统在可拓学中的应用前景做出了展望.     

人工智能技术在电阻点焊过程控制中的应用与发展

综述了人工智能技术(人工神经网络、模糊控制、专家系统技术、智能主体等)在电阻点焊工艺参数设计、点焊过程控制、质量预测与评判等领域的应用特点,分析了人工智能技术在解决非线性、病态求解问题中的优势,并指出多种智能技术的集成已经成为人工智能技术在电阻点焊过程控制中应用的趋势。     

电力系统中就人工智能若干问题的讨论分析

人工智能技术领域的研究或多或少的存在一些问题,就其若干关键技术进行深入分析。知识的不确定性导致知识表示成了人工智能技术研究中的一个难点,在专家系统中还不能有效的加以解决,亟需探索新的数据结构以及表示方法来对数据表示加以处理。知识获取主要是从专家知识源、专家库以及人工智能知识库中来获得,限制了知识获取的路径。此外．还要利用获得知识进行推理来解决问题,对电力系统中知识推理存在的问题进行了分析。探讨分析认为与专家交谈、协议分析、多维分析和计算机辅助技术等是专家获取知识的关键技术,并对知识表示、知识获取、知识推理在电力系统中的综合应用进行了展望。     

基于智能技术的电力变压器状态综合分析方法

电力变压器状态的综合评估对电力系统的安全经济运行具有十分重要的意义，在综合采用专家系统、人工神经网络、智能诊断系统等人工智能方法的基础上，结合现场具体实际，应用模糊处理技术，提出了电力变压器状态综合分析方法，并就状态的选取与处理、规则的描述、诊断推理过程作了深入探讨．现场应用实例表明了该方法的有效性和可行性．     

基于神经网络与专家系统结合的模型自动选择

目前的模型选择方法对用户的期望过高,要求用户对DSS模型库中的模型和所要解决的问题都要有深刻的理解,这就导致了模型选择 实用性较差。提出了一种基于专家系统和人工神经网络的模型自动选择理论和方法,这种理论和方法将模型选择分为模型类型选择和模型结构选择两部分,应用人工智能技术完成模型类型的自动选择,应用神经网络技术实现模型结构的自动选择。特别是在模型结构的自动选择中,人工神经网络方法的工作原理主要由两个阶段组成,即学习和选择阶段。在学习阶段,对每一模型类的模型组训练一个神经网络,使训练好的给定类模型的神经网络能够对用户给出一组数据的自动选择（判断）出适当的模型结构。而且,这个方法通过趋势外推型模型类的实验,证明是很有效的。