推理機
- 基于專家系統(tǒng)的配電網(wǎng)設(shè)備運行方式優(yōu)化研究
及其管理系統(tǒng)、推理機等進行了功能介紹,能夠?qū)崿F(xiàn)分工明確。以電力變壓器為例,建立電力變壓器剩余壽命預(yù)測專家系統(tǒng),系統(tǒng)運行穩(wěn)定可靠,剩余壽命預(yù)測誤差在2%以內(nèi),能夠有效對電力變壓器剩余使用壽命的預(yù)測,為實現(xiàn)配電網(wǎng)設(shè)備壽命周期管理提供指導(dǎo),增加配電網(wǎng)運行的智能化,提高運維人員作業(yè)效率。1 專家系統(tǒng)專家系統(tǒng)是人工智能技術(shù)中的一個研究領(lǐng)域,即計算機智能程序系統(tǒng),主要由知識庫及其管理系統(tǒng)、知識獲取機構(gòu)、綜合數(shù)據(jù)庫及其管理系統(tǒng)、推理機、人機接口、解釋器等組成[7-8],
鹽科學(xué)與化工 2023年9期2023-10-20
- 裝配公差項目的自動生成—Jena規(guī)則
SWRL規(guī)則的推理機推理效率低，且面對大型的裝配體模型時，容易達到推理極限，導(dǎo)致推理任務(wù)無法完成，而相比于支持SWRL規(guī)則的drools推理機而言，Jena規(guī)則推理機的推理效率和推理極限更高。主要原因是SWRL-drools推理機與Jena通用規(guī)則推理機在性能上存在一定的差異。因此，針對SWRL規(guī)則推理機對知識推理的低效率問題，研究一種基于Jena規(guī)則的裝配公差項目自動生成的方法。構(gòu)建公差的OWL語義表示模型，進而實現(xiàn)OWL文件的自動生成；構(gòu)建幾何尺寸與公
機械設(shè)計與制造 2023年7期2023-07-27
- 機載復(fù)雜系統(tǒng)綜合診斷推理設(shè)計方法
進行了綜合診斷推理機的設(shè)計與開發(fā)。1 綜合診斷推理方法1.1 基于測試性模型的故障綜合診斷推理測試性模型又稱為多信號流圖模型，可對每一個監(jiān)測節(jié)點的信號流向以及每一組件影響的信號流向進行動態(tài)跟蹤，同時可以利用系統(tǒng)結(jié)構(gòu)模型對這些信號之間的依賴聯(lián)系進行準確描述[12]。由于多信號流圖模型同時具備了基于依賴模型故障診斷方法(系統(tǒng)功能、關(guān)系明確)與基于結(jié)構(gòu)模型故障診斷方法(層級劃分明確)的優(yōu)勢[13]，因此適合規(guī)模較大、結(jié)構(gòu)復(fù)雜的大型系統(tǒng)的故障診斷模型的建立。基于多
測控技術(shù) 2022年10期2022-10-28
- 煤礦主要工種本體構(gòu)建及安全規(guī)則推理
，基于Jena推理機自定義安全規(guī)則，可有效實現(xiàn)對作業(yè)人員操作安全性的推理，為人員安全提供智能化分析保障。1 OWL和Jena推理機1.1 OWLOWL由XML(Extensible Markup Language，可擴展標記語言)和RDF(Resource Description Framework，資源描述框架)發(fā)展而來。OWL采用抽象的形式化語言定義各種實體、屬性及實體間的邏輯關(guān)系，具有結(jié)構(gòu)嚴謹清晰、形式化強、機器可解釋性強等優(yōu)點，在知識工程、信息檢索
工礦自動化 2022年1期2022-01-25
- 基于Android手機系統(tǒng)APP蠶豆病蟲害智能診斷系統(tǒng)
害知識表，助推推理機的構(gòu)建。Android手機農(nóng)業(yè)智能系統(tǒng)知識表如表1和表2所示。表1 蠶豆蟲害推理機知識表表2 蠶豆病害推理機知識表表1 和表2分別為蠶豆病蟲害推理機知識表，詳細介紹了蠶豆常見病蟲害的名稱、癥狀和防治的措施，將推理機知識表應(yīng)用于系統(tǒng)推理過程中，為蠶豆病蟲害診斷提供科學(xué)的依據(jù)。1.3 農(nóng)業(yè)智能系統(tǒng)設(shè)計1.3.1 農(nóng)業(yè)智能系統(tǒng)流程設(shè)計Android手機APP農(nóng)業(yè)智能系統(tǒng)構(gòu)架設(shè)計結(jié)合蠶豆病蟲害知識表，應(yīng)用推理機的推理方法，根據(jù)云南省大理州劍川縣
食品工業(yè) 2021年9期2021-10-20
- 基于LabVIEW蛋品質(zhì)分級系統(tǒng)設(shè)計
登錄、知識庫、推理機及人機接口組成。散養(yǎng)雞場養(yǎng)殖戶可以通過對比專家推理方法的計算機模型來解決實際的雞蛋分級問題。具體功能[2]主要由四大模塊構(gòu)成，分別是用戶或?qū)＜业卿浗缑?、?shù)據(jù)庫核查界面、推理機推理系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)處理模塊。將測試的雞蛋的特征參數(shù)，保存下來；運行用戶或?qū)＜业卿浗缑?，輸入正確的用戶名和密碼，點擊登錄按鈕，選擇進入等級判斷推理機推理系統(tǒng)還是數(shù)據(jù)庫核查界面，系統(tǒng)功能框圖如圖1所示。圖1 蛋品質(zhì)分級系統(tǒng)功能框圖Fig.1 The functiona
農(nóng)業(yè)技術(shù)與裝備 2021年8期2021-10-14
- AI推理：從沉寂走向新生
的，并且用AI推理機從該知識庫可自動推出一個結(jié)論，那么該結(jié)論在該場景中也是真的?？煽啃詶l件體現(xiàn)了下列設(shè)計思想：為了用AI推理得到一個應(yīng)用場景中的每一個結(jié)論（結(jié)果），只需給出該場景的知識庫（只包含該場景的基礎(chǔ)知識，用它們可推出大量其他知識），并用推理機對可能的結(jié)論進行自動推理。AI推理有不同程度的弱形式，均在不同程度上遵守可靠性條件。如在搜索法中，起知識庫作用的是搜索空間，起推理機作用的是搜索算法；在訓(xùn)練法中，起知識庫作用的是用帶標注數(shù)據(jù)訓(xùn)練得到的模型，起推
智能系統(tǒng)學(xué)報 2021年2期2021-04-10
- 基于知識工程的船舶救生系統(tǒng)布置設(shè)計
知識表示形式和推理機制構(gòu)建船舶救生設(shè)計知識顧問程序。1 知識工程知識工程是以知識為處理對象，研究知識系統(tǒng)的知識表示、處理和應(yīng)用的方法和開發(fā)工具的學(xué)科。本文選取船舶救生系統(tǒng)為例，闡述按照知識工程的一般實施步驟如何對船舶舾裝設(shè)計知識工程化。2 船舶救生系統(tǒng)知識分析船舶救生設(shè)備的配備和布置主要由船型、航區(qū)/船舶等級、船員人數(shù)、載客人數(shù)、船長、船寬、型深、總噸位、滿載水線、最輕載水線以及推進器位置等因素決定。船舶設(shè)計時，設(shè)計人員根據(jù)這些要素進行船舶救生設(shè)備配置和布
船舶標準化工程師 2021年2期2021-04-08
- 自定義SWRL知識圖譜推理補全插件的實現(xiàn)
插件能被主流的推理機如Pellet[11]或者Hermit[12]等支持，從而極大地豐富了SWRL在數(shù)學(xué)計算、字符串處理和時間處理等方面的推理規(guī)則表述能力。但是由于這些SWRL 插件是官方為通用推理場景設(shè)計的，因此不能很好地滿足豐富的知識圖譜應(yīng)用場景下不斷拓展的具體知識推理規(guī)則的建模表述需求，使得推理插件的自定義性十分局限。特別是與實時信息獲取相關(guān)的推理需求，官方定義的SWRL推理插件不能很好的進行支持，甚至無法通過插件取得當前系統(tǒng)的實時工作時間。這為一些
計算機工程與應(yīng)用 2021年1期2021-01-11
- 基于關(guān)系數(shù)據(jù)庫的機械零件智能設(shè)計系統(tǒng)研究
智能設(shè)計系統(tǒng);推理機若想實現(xiàn)制作業(yè)智能化、產(chǎn)業(yè)化、自動化發(fā)展的目標，需要提高機械零件智能化水平，促使計算機可以在最大范圍內(nèi)發(fā)揮價值，完成對數(shù)據(jù)、信息、知識的處理，全面提升自動化水平，從而有效提升設(shè)計工作的效率和質(zhì)量，更好的滿足市場對產(chǎn)品的需求。在傳統(tǒng)CAD系統(tǒng)基礎(chǔ)上，通過知識處理技術(shù)的處理，形成智能CAD系統(tǒng)也就是1CAD系統(tǒng)，而后結(jié)合了人工智能技術(shù)、計算機繪圖等各種參數(shù)計算技術(shù)，利用各自的優(yōu)勢，相得益彰。但是，現(xiàn)階段我國智能設(shè)計系統(tǒng)仍處在1CAD初期階段
裝備維修技術(shù) 2020年6期2020-11-20
- 提升機故障處理專家系統(tǒng)在煤礦的應(yīng)用
基礎(chǔ)，知識庫、推理機及解釋機構(gòu)便是據(jù)此搭建，一定程度上此項工作決定了專家系統(tǒng)的準確性及實用性。2 煤礦提升機電控系統(tǒng)故障診斷及處理專家系統(tǒng)結(jié)構(gòu)專家系統(tǒng)(Expert System, ES)指以邏輯學(xué)和推理為方法，針對某一領(lǐng)域的特定問題，結(jié)合本領(lǐng)域?qū)I(yè)知識解決這些問題。專家系統(tǒng)通常由人機交互界面、知識庫、推理機、解釋器、綜合數(shù)據(jù)庫、知識獲取等6個部分構(gòu)成[2]，煤礦提升機電控系統(tǒng)故障診斷及處理專家系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，如圖1所示。圖1 煤礦提升機電控系統(tǒng)故障診斷及處理專
煤 2020年9期2020-09-11
- 基于Jena開發(fā)包的交通本體推理機制研究
立領(lǐng)域本體及其推理機制，發(fā)掘概念、實例之間隱含的信息，從而實現(xiàn)基于語義的智能地理信息檢索。本文以交通領(lǐng)域本體為例，在使用Protégé建好交通本體之后，基于Jena推理機和SWRL推理規(guī)則語言，自定義了一些基本的本體推理規(guī)則，并設(shè)計了一套面向具體應(yīng)用的本體推理機制，以解決實際的應(yīng)用問題。關(guān)鍵詞：本體;地理本體;交通本體;本體推理中圖分類號：U495;TP391.1文獻標識碼：A 文章編號：1003-5168（2020）13-0102-03Research
河南科技 2020年13期2020-07-04
- 基于應(yīng)用數(shù)學(xué)和知識的決策支持系統(tǒng)在決策建模中的應(yīng)用研究
實現(xiàn)以及本體和推理機的實現(xiàn)。文章最后得出了對進行建?；顒記Q策有用的結(jié)論。關(guān)鍵詞：決策，DSS，KBS，本體，推理機，OWL1 引言更好的決策意味著改進提供的信息。在這篇文章中，我們試圖勾勒出從決策模型中采取行動的知識必須被實施，以改善信息，實際上為用戶提供更好的信息。將決策模型用于解決問題的任務(wù)在過去被證明是成功的。它的結(jié)論是靜態(tài)模型，非自適應(yīng)模型，對用戶具有一定的實用性，因為它們捕捉到了一種模型，這種模型以將知識從模型傳遞給人類的形式強加給決策者執(zhí)行動作
科學(xué)導(dǎo)報·學(xué)術(shù) 2020年12期2020-04-14
- 基于知識工程的推理機在產(chǎn)品配置中的研究
設(shè)計效率。2 推理機體系結(jié)構(gòu)按照機械復(fù)雜產(chǎn)品的設(shè)計需要，結(jié)合客戶的多樣化需求，設(shè)計了在產(chǎn)品配置中的推理機體系結(jié)構(gòu)。體系結(jié)構(gòu)，如圖1所示。推理機采用Microsoft Visual Studio軟件和SQL Server軟件作為工具支撐，并且與產(chǎn)品配置系統(tǒng)進行集成，研究了知識工程中知識表示、知識存儲、知識解析和知識推理等方法。將產(chǎn)品開發(fā)經(jīng)驗以規(guī)則形式存儲在知識庫及數(shù)據(jù)庫中。設(shè)計人員首先向領(lǐng)域?qū)＜沂占?、獲取知識，然后通過規(guī)則編輯界面將知識按照一定的形式輸入知識
機械設(shè)計與制造 2020年3期2020-03-27
- 基于AI-ESTATE 的診斷技術(shù)研究進展
知識、數(shù)據(jù)以及推理機服務(wù)的標準化描述，支持基于組件診斷結(jié)構(gòu)與其他測試信息集之間的互操作，為上述問題提供了解決方案。AI-ESTATE 從制定至今，經(jīng)歷了多次修正，包 括IEEE Std 1232-1990、IEEE Std 1232-1995、IEEE Std 1232.1-1997、IEEE Std 1232.2-1998、IEEE Std 1232-2002 以及IEEE Std 1232-2010。1 AI-ESTATE 的產(chǎn)生20 世紀80 年代，
火力與指揮控制 2019年10期2019-11-19
- 面向?qū)ο蟮闹R表示
內(nèi)容，并且利用推理機的功能實現(xiàn)具體的知識表示?！娟P(guān)鍵詞】面向?qū)ο?知識表示;推理機一、面向?qū)ο蟮闹R表示方法目前，面向?qū)ο蠹夹g(shù)的研究已經(jīng)深入到計算機軟、硬件的多個領(lǐng)域，人們開始把面向?qū)ο蟮乃枷?、方法用于智能系統(tǒng)的設(shè)計與構(gòu)造，并在知識表示、知識庫的組成與管理、專家系統(tǒng)的設(shè)計等方面有了一定進展。相對于傳統(tǒng)的知識表示方法，面向?qū)ο蟮闹R表示方法從客觀世界的具體事物及事物間的聯(lián)系進行抽象，更符合人們認識問題和分析問題的習(xí)慣思維方式，并具有代碼重用和可維護性好等特點
智富時代 2019年8期2019-09-23
- 基于專家系統(tǒng)的穴盤苗品種識別算法設(shè)計與試驗
計苗的知識庫及推理機，推理采用了不確定推理算法及學(xué)習(xí)算法。系統(tǒng)采集了120盤10個品種的穴盤苗，采用專家系統(tǒng)識別試驗，成功率達到了98.3%，而相同樣本采用支持向量機（support vector machine，簡稱SVM）的識別率是84.0%，采用粒子群優(yōu)化支持向量機（particle-swarm optimization SVM，簡稱PSOSVM）的識別率是86.3%，采用反向傳遞（back propagation，簡稱BP）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識別率是62.
江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué) 2019年4期2019-08-10
- 煤礦采煤機故障診斷系統(tǒng)知識庫及推理機設(shè)計
點針對知識庫及推理機展開了設(shè)計，本研究對后續(xù)的采煤機故障診斷整個系統(tǒng)的進一步完善奠定了一定的理論基礎(chǔ)。關(guān)鍵詞：采煤機;故障診斷;知識庫;推理機DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2019.19.0761 故障診斷系統(tǒng)簡介采煤機是煤礦井下生產(chǎn)的主要設(shè)備，型號種類較多、故障現(xiàn)象差別很大，采煤機在故障診斷過程中，針對性強、應(yīng)用范圍窄，所以探索一種適用于各種類型采煤機的故障診斷方法就顯得尤為重要。不僅可以在設(shè)備檢修故障過程中提供指導(dǎo)，還有助
山東工業(yè)技術(shù) 2019年19期2019-07-22
- 煉鋼連鑄混合智能優(yōu)化調(diào)度方法及應(yīng)用
中的知識庫，由推理機為每個爐次選擇合適的煉鋼爐設(shè)備和精煉設(shè)備，并且為每個設(shè)備的煉鋼流程提供方案。3.1.1 基于關(guān)系數(shù)據(jù)庫的知識庫由于專家系統(tǒng)方法中的數(shù)據(jù)庫儲存大量專業(yè)技術(shù)人員操作時的寶貴經(jīng)驗和規(guī)范的操作標準，為了提高搜索效率，加快求解速度，將數(shù)據(jù)庫中的經(jīng)驗和規(guī)則提前進行分類，可以分為設(shè)備類規(guī)則、時間類規(guī)則、工藝類規(guī)則、設(shè)備選擇規(guī)則等。像圖書館搜索系統(tǒng)一樣為這些規(guī)則建立索引號，從而根據(jù)索引號匹配的規(guī)則進行快速搜索，可以提高搜索效率，降低無效搜索時對時間的浪
中小企業(yè)管理與科技 2019年17期2019-01-27
- 基于移動設(shè)備的遠程故障診斷專家系統(tǒng)的研究
個基于知識庫，推理機和界面的計算機化系統(tǒng)。其目的是判斷，解釋和認識特定領(lǐng)域的問題。但是，由于這個特定區(qū)域可能非常小，對認知的定義也有不同的解釋，因此可能會很小，例如一些汽車專家系統(tǒng)根據(jù)外觀特征只能識別十多種類型的車輛以及一些基于12萬種不同醫(yī)學(xué)特征的八千多種疾病的醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)。盡管專家系統(tǒng)的定義尚未完全定義，但基本上，當系統(tǒng)的復(fù)雜性，對專業(yè)知識的需求以及其實施的可靠性和有效性與專家的可比性相當時，我們可稱其為專家系統(tǒng)。因為專家系統(tǒng)可以提供智能決策和幫助，解
數(shù)碼世界 2018年4期2018-12-25
- 北斗監(jiān)測站故障診斷專家系統(tǒng)設(shè)計及實現(xiàn)
知識表示方法和推理機設(shè)計進行了改進，通過為故障樹節(jié)點設(shè)置故障判斷規(guī)則索引的方法，縮小了推理機的知識搜索范圍，大大提高了推理機的工作效率。1 總體設(shè)計為了提高系統(tǒng)故障診斷速度，增強故障診斷的實時性，監(jiān)測站故障診斷系統(tǒng)采用故障樹分析法與專家系統(tǒng)相結(jié)合的故障診斷方法。其工作原理為：首先根據(jù)監(jiān)測站設(shè)備故障排查方案，建立監(jiān)測站設(shè)備故障樹知識庫及故障判斷規(guī)則庫，用于進行故障推理及故障定位。故障診斷專家系統(tǒng)通過局域網(wǎng)自動獲取故障特征值，并根據(jù)故障樹知識庫及故障判斷規(guī)則庫
無線電工程 2018年9期2018-08-23
- 基于CLIPS的循環(huán)流化床鍋爐故障診斷專家系統(tǒng)
實庫、知識庫、推理機和人機界面組成，其中知識庫和推理機是兩個重要組成部分，總體結(jié)構(gòu)如圖1所示。3.2 專家系統(tǒng)知識庫的建立專家系統(tǒng)知識庫基于CLIPS語言編寫，按照CLIPS語法構(gòu)成自定義模板、自定義事實和自定義規(guī)則三個部分。如“對流煙道受熱面迎風面磨損”。圖1 專家系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)Fig.1 General Structure of Expert System故障，可表示為：(defrule rule-1 “受熱面磨損” (Heating surface w
山東化工 2018年10期2018-06-07
- 回族傳統(tǒng)節(jié)日本體的構(gòu)建方法研究
事件本體模型 推理機 語義 Web本體語言1 概述回族是我國人口較多的一個少數(shù)民族，主要集居在寧夏回族自治區(qū)。目前有關(guān)回族傳統(tǒng)節(jié)日的記載更多的來源于一些傳統(tǒng)的存儲介質(zhì)，利用本體論的思想將這些分散的、非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)進行整合，且以一種友好的方式展現(xiàn)給互聯(lián)網(wǎng)用戶，從而幫助用戶了解回族傳統(tǒng)節(jié)日，進而了解回族文化，這對于中國這個多民族國家來講顯得尤為重要。事件本體是一種面向事件的知識表達方法，是一種領(lǐng)域本體，用來描述事件的本體模型有很多，國外有EO（Event On
電子技術(shù)與軟件工程 2018年5期2018-04-09
- 面向?qū)ο蟮膸缀味ɡ硗茖?dǎo)系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)
雜的過程，其中推理機（Inference Engine）的設(shè)計與應(yīng)用就是一個難點。推理機是專家系統(tǒng)中實現(xiàn)基于知識推理的部件，是基于知識的推理在計算機中的實現(xiàn)，主要包括推理和控制兩個方面，是專家系統(tǒng)中不可缺少的重要組成部分，所以推理機智的研究，有助于該領(lǐng)域技術(shù)知識的進一步提高與發(fā)展。關(guān)鍵詞：專家系統(tǒng)；推理機；正向推理；知識表示1 需求分析本課題主要解決的問題是分析專家系統(tǒng)中的推理機的內(nèi)容和工作原理，以及推理機制的推理控制策略，并利用所設(shè)計的推理機實現(xiàn)對數(shù)學(xué)中
科學(xué)與財富 2017年24期2017-09-06
- 基于貝葉斯推理機診斷液壓油缸爬行故障研究
8）基于貝葉斯推理機診斷液壓油缸爬行故障研究聞源長1，郭建斌2，張曉康2（1.杭州市蕭山區(qū)農(nóng)機水利局，浙江 杭州 31 1 2 5 1；2.河海大學(xué)能源與電氣學(xué)院，江蘇 南京 2 1009 8）應(yīng)用貝葉斯推理機的后驗概率，模糊定量化液壓油缸爬行故障與產(chǎn)生故障影響因素之間的相關(guān)性趨勢。液壓油缸爬行故障的診斷應(yīng)用表明，貝葉斯推理機對底事件驅(qū)動后驗失效概率呈現(xiàn)0.03% ～ 10.93%分布，有效指向故障原因按密封圈失效導(dǎo)致進氣、導(dǎo)向壓條過緊導(dǎo)致摩擦力不均等次序
浙江水利科技 2017年4期2017-08-23
- 基于Naive Bayesian算法改進的智能診病系統(tǒng)研究
系統(tǒng)；知識庫；推理機；Naive Bayesian算法中圖分類號：TH165.3 文獻識別碼：A 文章編號：1001-828X（2017）009-0-01一、智能診病系統(tǒng)的發(fā)展人工智能是現(xiàn)今最尖端的技術(shù)之一，近三十年來，人工智能發(fā)展迅速，在很多領(lǐng)域都得到了廣泛的應(yīng)用。專家系統(tǒng)是人工智能重要的一個分支，它通過一個或多個專家提供的專業(yè)領(lǐng)域知識，模擬人類專家解決那些需要專業(yè)領(lǐng)域知識才能完成的問題。1965年，美國斯坦福大學(xué)研制出了DENRAL系統(tǒng)，該系統(tǒng)具有豐富
現(xiàn)代經(jīng)濟信息 2017年9期2017-06-14
- 基于Naive Bayesian算法改進的智能診病系統(tǒng)研究
系統(tǒng)；知識庫；推理機；Naive Bayesian算法中圖分類號：TH165.3 文獻識別碼：A 文章編號：1001-828X（2017）009-0-01一、智能診病系統(tǒng)的發(fā)展人工智能是現(xiàn)今最尖端的技術(shù)之一，近三十年來，人工智能發(fā)展迅速，在很多領(lǐng)域都得到了廣泛的應(yīng)用。專家系統(tǒng)是人工智能重要的一個分支，它通過一個或多個專家提供的專業(yè)領(lǐng)域知識，模擬人類專家解決那些需要專業(yè)領(lǐng)域知識才能完成的問題。1965年，美國斯坦福大學(xué)研制出了DENRAL系統(tǒng)，該系統(tǒng)具有豐富
現(xiàn)代經(jīng)濟信息 2017年8期2017-06-03
- 面向遠程診斷的AI-ESTATE智能診斷系統(tǒng)研究動態(tài)
)通過定義診斷推理機與測試系統(tǒng)、用戶、知識庫等系統(tǒng)間的接口，規(guī)范診斷知識描述為測試系統(tǒng)與診斷系統(tǒng)分離，診斷知識可互換，診斷軟件可移植提供了條件，通過進一步的規(guī)范診斷過程的接口函數(shù)，使得與AI-ESTATE兼容的系統(tǒng)更適合遠程故障診斷系統(tǒng)。1 AI-ESTATE功能與結(jié)構(gòu)AI-ESTATE可以實現(xiàn)以下功能：1)推理機和測試系統(tǒng)其他功能組件的接口標準化，確保測試系統(tǒng)各組件的互操作性；2)測試相關(guān)知識的規(guī)范定義，滿足測試、診斷知識的兼容性；3)推理系統(tǒng)的最大兼容
計算機測量與控制 2017年4期2017-05-10
- 面向服務(wù)的AI-ESTATE故障診斷系統(tǒng)建模
準化描述和診斷推理機的服務(wù)接口，為知識互換和軟件可移植提供了條件；論文研究了面向服務(wù)的AI-ESTATE開放式故障診斷系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)和信息傳遞模式，分析了推理機模型管理服務(wù)和互操作服務(wù)；然后運用靜態(tài)診斷模型服務(wù)關(guān)系圖和UML時序圖分析了AI-ESTATE服務(wù)在診斷模型編輯、索引等功能實現(xiàn)中的交換流程，運用動態(tài)診斷模型的UML時序圖分析了AI-ESTATE互操作服務(wù)在故障診斷系統(tǒng)運行中推理機與其它組件的動態(tài)交互過程，為開放式AI-ESTATE智能診斷系統(tǒng)的開
計算機測量與控制 2017年3期2017-03-27
- 斜拉橋智能施工控制專家系統(tǒng)推理機設(shè)計*
工控制專家系統(tǒng)推理機設(shè)計*滕 陽，袁帥華(湖南科技大學(xué) 土木工程學(xué)院，湘潭 411201)斜拉橋施工控制是斜拉橋施工過程中的關(guān)鍵技術(shù)問題.本文在以往橋梁施工控制專家系統(tǒng)研究的基礎(chǔ)之上，討論了斜拉橋智能施工控制專家系統(tǒng)的推理方式、控制策略、推理規(guī)則群；對斜拉橋智能施工控制專家系統(tǒng)中的推理機制進行了設(shè)計，具體包括推理性知識的預(yù)處理、推理預(yù)處理、正向推理方法、沖突消解策略方法.結(jié)果表明，設(shè)計達到了推理靈活、高效以及推理結(jié)果可靠的效果，可以基于它來構(gòu)建智能斜拉橋施
湖南工程學(xué)院學(xué)報（自然科學(xué)版） 2016年4期2017-01-09
- SCADA安全因素神經(jīng)元的云推理機研究與仿真
因素神經(jīng)元的云推理機研究與仿真熊柳1,曹謝東1,李杰1,楊力2,劉增良3(1. 西南石油大學(xué) 電氣信息學(xué)院,四川 成都 610500； 2. 西南石油大學(xué) 計算機科學(xué)學(xué)院,四川 成都 610500； 3. 中國人民解放軍國防大學(xué) 信息作戰(zhàn)研究所,北京 100091)為了解決SCADA系統(tǒng)信息安全的問題，本文提出了一種基于因素神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主動防御方法。將SCADA系統(tǒng)信息安全的影響因素映射到因素空間坐標中，然后利用知識因素的因素神經(jīng)元表示方法，通過云模型推理機
智能系統(tǒng)學(xué)報 2016年5期2016-12-24
- 基于最小推理機的模糊系統(tǒng)一階逼近性
87）基于最小推理機的模糊系統(tǒng)一階逼近性索春鳳，王貴君（天津師范大學(xué)數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院，天津 300387）推理機在模糊系統(tǒng)的前件模糊集運算中起著關(guān)鍵性作用.通過引入最小推理機（最小算子），重新建立一種模糊系統(tǒng)，利用多元函數(shù)微分中值定理和最小運算的性質(zhì)證明了該模糊系統(tǒng)對連續(xù)可微函數(shù)具有一階逼近性.最小推理機；模糊系統(tǒng)；微分中值定理；最大模；一階逼近性自日本學(xué)者Takagi-Sugeno［1］首次提出T-S模糊系統(tǒng)以來，人們對該模糊系統(tǒng)的研究興趣與日俱增.文獻［2
天津師范大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版） 2016年2期2016-11-01
- 盧卡西維茨多值邏輯在模糊模態(tài)邏輯中的應(yīng)用
換為布爾邏輯的推理機計算簡單，而且還能用于模糊模態(tài)和模糊謂詞推理中.基于此，驗證了模態(tài)邏輯和盧卡西維茨的三值邏輯的相符性，并將推理機應(yīng)用于模糊模態(tài)邏輯中.盧卡西維茨多值演算；模態(tài)邏輯；推理機；模糊邏輯邏輯學(xué)研究的主要是推理形式及其規(guī)律.推理通常由若干命題組成，推理形式通過命題得以表示.模態(tài)邏輯研究模態(tài)推理形式及其規(guī)律，即，必然、可能及其相關(guān)概念的邏輯性質(zhì).其中，□表示必然，◇表示可能.□和◇之間的聯(lián)系為◇x=?□?x（?表示非、否定）.古典邏輯是二值邏輯，
湖北民族大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版) 2016年2期2016-10-12
- 基于描述邏輯的EER模型檢測
用pellet推理機實現(xiàn)了EER模型可滿足性和冗余性推理。描述邏輯SHOIN(D)知識庫ER模型EER模型0 引 言描述邏輯是一種具備很強表達能力和可判定性的知識表示工具，具有高效的判定算法和推理機制支撐，適合于相關(guān)推理問題的研究。實體聯(lián)系ER模型是一種數(shù)據(jù)庫設(shè)計工具，是現(xiàn)實世界的抽象描述，在概念模型設(shè)計中得到廣泛應(yīng)用。隨著應(yīng)用環(huán)境的復(fù)雜化，為了準確地模擬客觀世界，研究人員又擴展了基本ER模型的概念，提出了增強實體聯(lián)系模型EER。Alex Borgida和
計算機應(yīng)用與軟件 2016年8期2016-09-08
- 基于Visual Prolog的液壓站最小故障診斷專家系統(tǒng)的實現(xiàn)
故障實現(xiàn)了故障推理機，推理機推理的結(jié)果表明本文設(shè)計的最小專家系統(tǒng)故障診斷的結(jié)果是準確的．關(guān)鍵詞：液壓站；專家系統(tǒng)；Visual Prolog；推理機Visual Prolog是基于Prolog語言的可視化集成開發(fā)環(huán)境，它在專家診斷系統(tǒng)中被廣泛應(yīng)用．文獻[1]將Visual Prolog運用于石油煉化中的催化裂化故障診斷專家系統(tǒng)中，對出現(xiàn)的故障能夠有效地推理分析并及時查找出故障原因；文獻[2]將Visual Prolog運用在齒輪加工工藝故障診斷專家系統(tǒng)中，
三峽大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版) 2016年3期2016-08-04
- 基于虛擬現(xiàn)實的化工廠救援客觀推理系統(tǒng)設(shè)計
關(guān)系集合，客觀推理機通過讀取配置文件來構(gòu)建具有多種狀態(tài)映射關(guān)系的推理關(guān)系樹，而一個狀態(tài)內(nèi)具體包含的執(zhí)行語句序列則由狀態(tài)對應(yīng)的腳本文件控制。最終，根據(jù)初始條件，客觀推理機重復(fù)輪詢已經(jīng)滿足要求的狀態(tài)節(jié)點，通過消息通信模塊使之與對應(yīng)腳本關(guān)聯(lián)［10］，從而調(diào)用相應(yīng)函數(shù)接口，改變虛擬人物或設(shè)備的狀態(tài)。實驗結(jié)果表明，化工廠的虛擬現(xiàn)實救援演練中，系統(tǒng)可以根據(jù)客觀對象狀態(tài)的改變來執(zhí)行不同的演練流程分支，提高了虛擬應(yīng)急演練的多樣性和適應(yīng)性。1 客觀推理仿真系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)圖
計算機工程與設(shè)計 2015年8期2015-12-23
- 針對肺心病的診療專家系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)
識庫、數(shù)據(jù)庫、推理機、知識獲取器、解釋器、字典庫和人機交互界面等幾個部分組成。該系統(tǒng)是利用輸入患者臨床病癥指標的各種數(shù)據(jù)，通過知識庫中保存的專業(yè)知識和國內(nèi)外該病的診斷規(guī)則，模擬肺心病專家的臨床診治思維模式，通過推理機的邏輯推理，對規(guī)則庫中的規(guī)則進行全面搜索、匹配、分析和判定，最后給出診斷結(jié)論。1.1 知識庫的構(gòu)建知識庫保存的是系統(tǒng)求解問題所需的知識。它是專家系統(tǒng)作出決策的依據(jù)[3]。知識庫的質(zhì)量好壞直接影響專家系統(tǒng)的好壞[4]以及系統(tǒng)判定的精確度和準確率。
網(wǎng)絡(luò)安全與數(shù)據(jù)管理 2015年11期2015-11-10
- 繼電保護整定計算模塊的設(shè)計
的完整性；系統(tǒng)推理機方式采用正向與反向推理的混合方式，有效提高了整定計算系統(tǒng)的計算速率。利用專家系統(tǒng)改進知識庫的表征方法與推理機的混合工作原理，設(shè)計了繼電保護整定計算模塊，并針對實際電廠模型，驗證了設(shè)計系統(tǒng)的準確性。關(guān)鍵詞： 繼電保護； 知識庫； 推理機； 整定計算中圖分類號： TN702?34 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2015）18?0049?04Abstract： Relay protection setting calcul
現(xiàn)代電子技術(shù) 2015年18期2015-09-16
- 基于盧卡西維茨多值演算的模態(tài)邏輯推理機
演算的模態(tài)邏輯推理機周 娟，李 超（湖北民族學(xué)院科技學(xué)院，湖北 恩施 445000）模態(tài)邏輯廣泛應(yīng)用于人工智能領(lǐng)域，但沒有實際有效的推理機.針對上述問題，研究了模態(tài)邏輯中演繹推理的方法，該方法用必要的形式化方法將模態(tài)邏輯轉(zhuǎn)換為盧卡西維茨多值邏輯，再將盧卡西維茨多值邏輯轉(zhuǎn)換為布爾邏輯.結(jié)果表明和其他方法相比，該推理機在模態(tài)邏輯中具有普適性、計算簡單性、推理規(guī)則應(yīng)用的非限制性.盧卡西維茨多值演算；模態(tài)邏輯；推理機模態(tài)邏輯究必然、可能及其相關(guān)概念的邏輯性質(zhì).在模
湖北民族大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版) 2015年3期2015-06-23
- 基于CLIPS的雷達故障診斷專家系統(tǒng)研究
庫、事實庫以及推理機的設(shè)計，并在CLIPS6.3上調(diào)試，實驗結(jié)果能完成預(yù)期故障診斷。1 基于CLIPS的故障診斷系統(tǒng)簡介圖1 故障診斷專家系統(tǒng)組成框圖專家系統(tǒng)與自然語言理解、機器人一起并列為人工智能研究最活躍的三大領(lǐng)域。專家診斷系統(tǒng)是針對設(shè)備故障特征、機理以及故障的處理而建立的設(shè)備智能診斷專家?guī)?。專家?guī)煸谙到y(tǒng)運行期間，每遇到一個新型故障，就將其作為事例加入到事例庫，從而不斷完善智能診斷專家?guī)?。并且把完善的專家系統(tǒng)及時反饋到現(xiàn)場診斷系統(tǒng)。其組成框圖1所示。利
時代農(nóng)機 2014年3期2014-09-24
- PIE+MOM的Mamdani模糊系統(tǒng)通用逼近性充要條件
.定義2 乘積推理機(PIE).指定U上的給定模糊集A'向V上的模糊集B'的映射規(guī)則如下:其中μA'(x)表示模糊集分別為模糊規(guī)則前件、后件的隸屬度函數(shù).Mamdani模糊系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)比T-S模糊系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)要復(fù)雜得多，因為對于Mamdani模糊系統(tǒng)來說，其規(guī)則后件也為模糊數(shù)，而且解模糊器也有多種選擇.本文只討論基于乘積推理機(PIE)的情形.對于Mamdani型模糊系統(tǒng)，根據(jù)其規(guī)則后件的不同，其模糊系統(tǒng)具有不同形式.當采用一般解模糊化算子［20］時，其模糊系
哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報 2014年11期2014-09-03
- 有限狀態(tài)自動機產(chǎn)生式推理的一般性建模方法
限狀態(tài)自動機與推理機定義1 一個確定性有限狀態(tài)自動機(deterministic finite state automata，DFSA)定義為一個五元組［8］:式中:X為非空有限狀態(tài)集;∑為有限事件集;δ為狀態(tài)轉(zhuǎn)移函數(shù);x0∈Xm為初始狀態(tài);Xm∈X為標志狀態(tài)集。定義2 對有限自動機G和任一狀態(tài)x0∈X，∑*為輸入符號串集合，則自動機G產(chǎn)生的語言L(G)定義為使狀態(tài)轉(zhuǎn)移函數(shù)δ(ω，x0)為輸入符號串ω∈∑*的一個集合［8］，也即:規(guī)則產(chǎn)生式一般由if與th
自動化儀表 2014年5期2014-06-01
- DUCG 在核電站故障診斷中的推理機設(shè)計與實現(xiàn)
故障診斷系統(tǒng)推理機實現(xiàn)2.1 推理機系統(tǒng)功能推理機是DUCG 故障診斷系統(tǒng)的核心，程序的主體部分包括程序操作界面、實時UDP數(shù)據(jù)接收、DUCG 預(yù)處理、DUCG 化簡、表達式展開化簡和概率計算。DUCG 故障診斷系統(tǒng)推理機需要實現(xiàn)的主要目標是基于接收到的信號參數(shù)，甄別異常信號數(shù)據(jù)，生成并記錄下故障狀態(tài)，利用DUCG 化簡規(guī)則化簡因果圖，展開并化簡表達式，推理出故障原因并計算概率，在此基礎(chǔ)上還可做更進一步的分析及預(yù)報。在推理過程中，要基于接收到的測點數(shù)據(jù)，
原子能科學(xué)技術(shù) 2014年1期2014-03-20
- 基于Jena 的應(yīng)急預(yù)案名稱本體構(gòu)建及其推理
體，提供相關(guān)的推理機制，和完整的本體解析、存儲、推理和查詢函數(shù)和調(diào)用接口[3]。Jena接口能夠查找和操作本體模型中的陳述（statement），由于其在數(shù)據(jù)庫支持方面的可靠性和持續(xù)穩(wěn)定性[4]，它一直是各類應(yīng)用系統(tǒng)在開發(fā)過程中的首選。其中的Reasoner和Ontology子系統(tǒng)，組成了Jena的基本核心架構(gòu)。Jena具體結(jié)構(gòu)框架如下:1)以RDF/XML、三元組形式讀寫RDF；資源描述框架(RDF)是描述資源的一項標準 (在技術(shù)上是W3C的推薦標準)，
電子設(shè)計工程 2014年24期2014-01-16
- 機掃雷達智能BIT系統(tǒng)設(shè)計
、事實產(chǎn)生器、推理機、解釋器、知識庫、知識庫管理模塊、控制模塊以及人機交互接口。圖1 機掃雷達智能BIT系統(tǒng)架構(gòu)圖1.1 罩內(nèi)設(shè)備和艙內(nèi)設(shè)備罩內(nèi)設(shè)備包括裂縫天線、饋線、波控器、驅(qū)動器、罩內(nèi)冷卻設(shè)備等分系統(tǒng)，艙內(nèi)設(shè)備包括發(fā)射機、中央單元、信號處理機、數(shù)據(jù)處理機等分系統(tǒng)。罩內(nèi)設(shè)備和艙內(nèi)設(shè)備實時或定時向狀態(tài)監(jiān)測模塊上報各個設(shè)備BIT狀態(tài)。1.2 系統(tǒng)控制模塊系統(tǒng)控制模塊根據(jù)推理機產(chǎn)生的指令或者人為指令對罩內(nèi)設(shè)備和艙內(nèi)設(shè)備進行控制。事實上，控制模塊是結(jié)合專家知識和
現(xiàn)代雷達 2014年12期2014-01-01
- 基于LabSQL 的故障診斷系統(tǒng)研究
知識獲取模塊、推理機模塊、解釋機構(gòu)模塊和人機接口模塊五大部分，基本結(jié)構(gòu)如圖1 所示。圖1 故障診斷系統(tǒng)基本結(jié)構(gòu)其基本原理是從知識庫獲取故障推理的相應(yīng)知識，從數(shù)據(jù)庫獲取故障推理的相應(yīng)推理規(guī)則，綜合以后通過推理機進行推理，然后通過解釋機構(gòu)向用戶顯示便于識別的信息。從故障診斷系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)不難看出，故障診斷的過程實際上是一個對知識庫、數(shù)據(jù)庫等進行查詢控制的過程，由此可見，推理機模塊的設(shè)計是實現(xiàn)故障診斷的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。2.2 推理機模塊流程設(shè)計推理機模塊主要作用是在故
機床與液壓 2013年17期2013-12-14
- 支持模糊粗糙本體的推理機研究
粗糙信息的本體推理機。本文提出了一種新型推理機——支持模糊粗糙本體的推理機，不僅能夠提高推理效率，而且能夠增加知識表達的完備性。下面將從支持模糊粗糙本體的推理機的功能，推理機總體結(jié)構(gòu)及推理機組成模塊的功能作用等方面進行闡述。最后，將本文研究的推理機與其它推理機進行了比較分析。1 基本概念人類認識世界的過程與方法往往是以不確定性為本質(zhì)的，而大部分的不確定信息是不精確的。就目前的認知水平而言，學(xué)術(shù)界普遍認為，不確定性［3］（或稱不精確性）是由模糊性、粗糙性和隨
計算機工程與設(shè)計 2013年10期2013-09-08
- CBTCCBTC綜合測評技術(shù)的研究
進行描述。2）推理機制的通用性要求低，專用性要求高。傳統(tǒng)專家系統(tǒng)為了滿足在多領(lǐng)域中的通用性，對推理機的設(shè)計考慮了各種前提和可能發(fā)生的情況，采用了傳統(tǒng)的模式匹配算法如Rete算法等。這樣的設(shè)計使系統(tǒng)獲得了很大的通用性，但也帶來了推理效率不高等缺陷。CBTC綜合測評不存在對其他領(lǐng)域支持的需求。因此，需要以提高推理效率為目標，對傳統(tǒng)推理機制進行取舍和改進，使其適用于CBTC系統(tǒng)。3）數(shù)據(jù)量巨大，數(shù)據(jù)來源多樣，數(shù)據(jù)預(yù)處理需要有效提高輸入數(shù)據(jù)的質(zhì)量。傳統(tǒng)專家系統(tǒng)獲取
鐵路通信信號工程技術(shù) 2013年1期2013-05-09
- 高校財務(wù)專家系統(tǒng)開發(fā)與應(yīng)用
知識獲取，構(gòu)造推理機進行推理，最后通過人機界面實現(xiàn)用戶和專家系統(tǒng)的信息交互。一是高校財務(wù)專家系統(tǒng)總體設(shè)計。高校財務(wù)專家系統(tǒng)的總體設(shè)計如圖1所示。高校財務(wù)專家系統(tǒng)包含人機接口、解釋機制、推理機、知識庫、知識獲取和綜合數(shù)據(jù)庫等功能模塊，其中推理機為整個專家系統(tǒng)的核心部分。圖1 高校財務(wù)專家系統(tǒng)總體設(shè)計二是知識獲取。知識的獲取就是通過模擬人類學(xué)習(xí)知識的基本過程，從信息源中抽取出所需知識，進而獲得事實、規(guī)則及模式的集合，并把它們轉(zhuǎn)換為符合計算機知識表示的形式。在整
財會通訊 2013年4期2013-01-24
- 液相色譜選擇優(yōu)化專家系統(tǒng)推理機的構(gòu)建
擇優(yōu)化專家系統(tǒng)推理機的構(gòu)建姜 楠1董鴻曄2（沈陽藥科大學(xué)， 遼寧 沈陽 110016）本文以構(gòu)建液相色譜選擇性優(yōu)化專家系統(tǒng)推理機作為研究對象，論述了產(chǎn)生式系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)特點及正向推理機制，將專家系統(tǒng)的推理規(guī)則按層次存儲在樹型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中，設(shè)計了基于產(chǎn)生式模式的系統(tǒng)推理機的框架結(jié)構(gòu)、工作流程和用戶界面。該系統(tǒng)能兼顧計算機和用戶的可讀性、交互性，不僅提高了推理機的推理效率，同時表明該系統(tǒng)具有可行性和實際應(yīng)用前景。液相色譜；專家系統(tǒng)；產(chǎn)生式；推理機近年來，色譜法已成為
中國醫(yī)藥指南 2012年1期2012-10-31
- 混合式模糊本體推理機框架設(shè)計
規(guī)則語言，模糊推理機等，針對當前沒有一種高效的模糊本體推理機的局限性，提出設(shè)計了一種混合式模糊本體推理機框架，通過將Pellet與fuzzyDL結(jié)合，同時利用通用規(guī)則推理機Jena的外部連接優(yōu)勢，實現(xiàn)了模糊本體的推理服務(wù)，使推理結(jié)果更加準確高效。1 相關(guān)概念介紹1.1 模糊本體在語義網(wǎng)中，本體是共享概念模型的形式化規(guī)范說明［2］，而模糊本體可以用一個五元組F＝＜I，C，T，N，X＞［3］表示，其中：I是個體的集合，也被叫做概念實例。C是模糊概念集合 （或者
計算機工程與設(shè)計 2012年3期2012-07-25
- 基于規(guī)則庫的除冰機器人專家控制方法的研究
主要由知識庫、推理機、靜態(tài)數(shù)據(jù)庫、動態(tài)數(shù)據(jù)庫、解釋機制和人機接口組成，如圖1所示。圖1 專家系統(tǒng)的組成本文首先對試驗線路進行編號，然后對線路上的障礙進行特征提取，最后根據(jù)以往經(jīng)驗將機器人運行過程中的標準運動狀態(tài)及所對應(yīng)的傳感器信息以列表的形式列出。利用clips與VC++相結(jié)合的方式編程，將這些靜態(tài)知識信息轉(zhuǎn)化為機器人所能識別的語言存入靜態(tài)數(shù)據(jù)庫中。根據(jù)以上事實，制定高效、簡潔、可擴展性好的規(guī)則存儲與知識庫中。結(jié)合實時采集的機器人的運動事實，由推理機通過推
制造業(yè)自動化 2012年1期2012-07-03
- 基于雷達輻射源識別專家系統(tǒng)的數(shù)據(jù)融合方法研究
知識庫管理器、推理機等組成。它利用雷達分選和識別的相關(guān)知識來推理判斷具有某些信號特征的雷達輻射源可能的體制、用途、型號及工作方式等。它的主要特征是有一個巨大的知識庫，存儲著各種已知雷達的參數(shù)特征、體制、工作狀態(tài)等以及人類專家所積累的對雷達進行識別的規(guī)則及經(jīng)驗。而系統(tǒng)的控制級通常表達成某種推理規(guī)則［2］。整個系統(tǒng)的工作過程是從知識庫出發(fā)，通過控制推理，得到所需的結(jié)論。其基本工作流程如圖1所示。圖1 雷達輻射源識別專家系統(tǒng)基本工作流程框圖在整個輻射源識別專家系
艦船電子對抗 2012年3期2012-04-25
- 基于專家系統(tǒng)的不確定性推理機的研究與實現(xiàn)
和方法[1]。推理機是專家系統(tǒng)的“思維”機構(gòu)，使得計算機能夠運用知識進行推理，求解問題，構(gòu)成了專家系統(tǒng)的核心部分。本文研究與開發(fā)了一套基于專家系統(tǒng)的推理機平臺，能夠處理多種不同組織形式的知識，對于推理機的設(shè)計提出了更高的要求，不僅適用于某一具體專家系統(tǒng)，還具有可擴充性，對于處理不同問題的專家系統(tǒng)，具有實用性、高效性。利用該平臺，農(nóng)業(yè)專家可以很方便地輸入各種農(nóng)業(yè)知識規(guī)則，形成具體的農(nóng)業(yè)專家系統(tǒng)。對于不同結(jié)構(gòu)形式或表現(xiàn)形式的知識，可以選擇各自合適的推理機。1
制造業(yè)自動化 2011年18期2011-07-10
- 基于中間件技術(shù)的分布式專家系統(tǒng)研究與設(shè)計
。5）引入新的推理機制：在新型專家系統(tǒng)中，除演繹推理之外，還應(yīng)有歸納推理，各種非標準邏輯推理，以及各種基于不完全知識和模糊知識的推理等。6）具有自糾錯和自完善能力：為了排錯必須首先有識別錯誤的能力，為了完善必須首先有鑒別優(yōu)劣的標準。7）先進的智能人機接口：理解自然語言，實現(xiàn)語聲、文字、圖形和圖象的直接輸入輸出是如今人們對智能計算機提出的要求。3 基于中間件的分布式專家系統(tǒng)由于現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)的飛速發(fā)展、普及以及中間件技術(shù)的產(chǎn)生促使了多層分布式系統(tǒng)的產(chǎn)生并使它成為人
電子設(shè)計工程 2011年23期2011-06-09
- 自動判讀系統(tǒng)在載人航天器電測中的應(yīng)用
系統(tǒng)由知識庫和推理機構(gòu)成，其一般實現(xiàn)中還包含有知識獲取模塊和結(jié)論顯示模塊[9]。與此類似，目前載人航天器電測中采用的自動判讀系統(tǒng)的構(gòu)成包括：判讀數(shù)據(jù)庫，判讀推理機，結(jié)論存儲引擎，知識管理客戶端和結(jié)論顯示客戶端，其系統(tǒng)設(shè)計如圖1所示。圖1 自動判讀系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖Fig.1 Structure of the automatic diagnostic system自動判讀系統(tǒng)各組成部分的功能如下。1）判讀數(shù)據(jù)庫：存放判讀所需要的知識（由判讀規(guī)則組成）、判讀推理機
航天器環(huán)境工程 2011年6期2011-06-08
- 飼料工藝與設(shè)備專家系統(tǒng)推理機的研究
s實現(xiàn)了系統(tǒng)的推理機并創(chuàng)建了友好的人機界面。飼料工藝與設(shè)備專家系統(tǒng)的核心部件主要指兩個部分：其一是由飼料工藝與設(shè)備的專業(yè)知識經(jīng)過分類組織所形成的知識庫，其二為運用知識進行推理時所要遵循的推理機制，簡稱為推理機。推理是指根據(jù)一定的原則（公理或規(guī)則）從已知的事實（或判斷）推出新的事實（或另外的判斷）的思維過程，其中推理所依據(jù)的事實叫做前提，由前提所推出的新的事實叫做結(jié)論，基于知識推理的計算機實現(xiàn)就構(gòu)成了專家系統(tǒng)的推理機[1]。對于飼料工藝與設(shè)備專家系統(tǒng)而言，推
飼料工業(yè) 2010年9期2010-03-09
- 白絨山羊疾病診斷專家系統(tǒng)推理機的設(shè)計
系統(tǒng)采用單一的推理機制，容易造成診斷不準確的問題。根據(jù)白絨山羊痰病診斷的特點，引入基于事例推理和基于規(guī)則推理的混合推理機制，使用面向?qū)ο蟮某绦蛟O(shè)計方法，設(shè)計白絨山羊疾病診斷專家系統(tǒng)推理機的原型系統(tǒng)。測試表明，該推理機較好地反映了人類專家的推理過程，診斷結(jié)果準確，具有很高的實用價值。
現(xiàn)代電子技術(shù) 2009年14期2009-09-05
- 基于模具曲面研拋專家系統(tǒng)的研究
al C++；推理機中圖分類號：TG701 文獻標識碼：A 文章編號：1009-2374（2009）15-0016-02采用數(shù)控和CAD/CAM等先進制造技術(shù)，已基本能夠?qū)崿F(xiàn)模具曲面形狀加工的自動化，但最后的光潔度精加工還依靠手工操作，這種手工操作一般是研磨－測試－研磨，模具產(chǎn)品的一致性差，研磨工時占整個模具制造的37%～42%，在中國這個比例約為50%，極大地制約了目前占主導(dǎo)地位的多品種，小批量的生產(chǎn)模式。由于研磨知識和技術(shù)的體系化比較欠缺，這嚴重地影響
中國高新技術(shù)企業(yè) 2009年15期2009-07-31
- 淺議疾病智能診斷系統(tǒng)的研究
關(guān)鍵詞]醫(yī)療 推理機 智能診斷系統(tǒng)中圖分類號：TP2文獻標識碼：A文章編號：1671－7597（2009）0120018－01一、醫(yī)療智能診斷的過程在任何醫(yī)療部門，專家醫(yī)生的診斷是十分重要的。為使大多數(shù)的醫(yī)生都能使用專家醫(yī)生的知識和技能，提高醫(yī)療水平，人們已把計算機技術(shù)引進醫(yī)療診斷中。計算機可以存儲病理生理機構(gòu)的描述模型和專家醫(yī)生的醫(yī)療知識，并根據(jù)患者的病癥，進行推理判斷，給出診斷治療意見。在診斷中，計算機可做下列工作：詢問患者病癥，解釋病癥，推斷疾病發(fā)展
新媒體研究 2009年2期2009-03-02