一种基于神经网络的事例相似度评估方法

提出一种基于分布式神经网络的事例相似度评估的体系结构及实现方法,即通过输入新旧事物中特征之间的两两相似度,利用神经网络来确定新旧事例之间的综合相似度,以此来改善不良结构决策领域中基于事例推理系统的事例检索性能。     

一种基于神经网络的事例相似度评估方法

提出一种基于分布式神经网络的事例相似度评估的体系结构及实现方法 ,即通过输入新旧事例中特征之间的两两相似度 ,利用神经网络来确定新旧事例之间的综合相似度 ,以此来改善不良结构决策领域中基于事例推理系统的事例检索性能     

基于事例推理(CBR)的同构模具工艺设计模型

从同构模具的实际情况出发,分析了同构模具ＣＡＤ系统中工艺设计部分开发过程所遇到的困难,在参考事例推理思想的基础上,提出了基于ＣＢＲ的同构模具ＣＡＤ软件工艺设计模型（ＳＳＰＰＣＢＲ）,并详细分析了模型中ＣＢＲ推理机、交互工艺生成模块、综合数据库、工艺知识库、ＣＡＤ系统主要模块的豚建立在这些模块基础上的同构模具工节生成原因、此模型的采用可有效提高同构模具工艺方案生成的智能性。     

基于事例推理的质量故障处理系统设计

在CBR(Case-Based Reason ing)中高速、有效地完成事例的检索,对问题求解的性能有直接影响,当知识库中事例足够多时,事例匹配可能变得简单,但检索的目标却更难达到。为此,以质量管理系统的设计与开发为背景,提出了一种基于事例推理的质量故障处理方法,给出了基于双库结构的质量故障处理系统的总体结构。该设计采用事例推理方法实现故障处理事例的模糊表示,并利用模糊贴近度完成相似处理事例的检索,所描述的事例表示和检索具有很好的实用价值,可使以往的经验及专家知识得以继承,同时有利于质量故障的准确、快速处理。     

故障诊断中事例推理的理论与方法

针对汽轮发电机组大型旋转机械故障诊断专家系统，提出了故障事例的表达模型与结构、事例推理中事例相似度的概念及相似度的度量准则，以及事例的学习策略，并在基于知识的泊轮发电机组故障诊断专家系统中获得应用     

报高率确定决策事例的检索、匹配与调整

分析报高率决策事件的特征，提出了报高率确定决策事例的层次结构表示方法，研究了事例的组织与管理模式；对报高率确定决策事例的相似性进行了研究，提出了用贴近度表示报高率确定决策事例的相似度，利用灰色系统的预测理论，提出了一种报高率确定决策事例的调整模型。     

基于事例推理的质量管理系统的研究与实现

将事例推理技术应用于质量管理过程中,可以高效地为管理人员解决问题提供决策支持.应用知识发现方法,基于事例检索过程,提出全新的质量管理模式.利用相似度和特征索引从事例中找出与当前问题相关的最佳事例,设计了质量问题事例库,并实现了质量管理系统.     

故障诊断中事例推进的理论与方法

针对汽轮发电机组大型旋转机械故障诊断专家系统，提出了故障事例的表达模型与结构、事例推理中事例相似度的概念概念及相似度的度量准则、以及事例的学习策略在基于知识的汽轮发电机组故障诊断专家系统中获得应用。     

基于事例推理的短期负荷预测

将人工智能中的事例推理(CBR)技术引入到电力系统短期负荷预测中，针对传统规则专家系统知识获取的“瓶颈”问题，事例推理充分利用另一种知识资源(以往预测成功的例子)来解决新的预测问题．以前的预测行为作为历史事例以一定的结构和方式存储在事例库中，对于新的预测问题，从事例库中找寻相似事例，并利用其结论，确定新问题的解决方法．实际算例表明，对于短期负荷预测问题，基于事例推理的预测系统在预测精度上优于单一的数学模型，具有较强的实用性．     

注塑模智能CAD中基于事例推理技术的研究

将知识工程引入注塑模方案设计中，提高了注塑模具设计的智能化程度；研究了基于事例推理的注塑模设计的关键技术，提出了面向对象的事例表达方法与基于相似度的检索方案，比较了相似度索引和神经索引的不同效果。算例表明了该方法的有效性。     

Research on Computing Models of CBR Similarity

Several models of measuring case similarity in CBR systems are deeply explored. We also discuss the case matching process, and present three matching functions. Finally, we illustrate the significance of the models in CBR(Case Based Reasoning) systems implementation.     

基于案例推理的机械故障诊断方法探讨

介绍了基于案例推理的故障诊断方法的机理,从案例的表示与存储、检索和匹配、修改与维护等3个方面对基于案例推理的机械故障诊断过程进行了分析。表明了基于案例推理的故障诊断方法具有实现方式灵活简便、自学习能力强等特点,使用大量的范例特征集合,能够不断积累问题求解的经验,避免知识荻取的困难,缩短了问题求解途径,提高了推理效率,节省了开发时间,具有很好的应用前景。     

基于CBR的反导作战方案生成技术

为提高反导作战的实时性、有效性,提出了一种基于案例推理的思想来解决作战预案的匹配难题。首先分析了作战预案在作战管理系统中的地位及应用;然后结合案例推理CBR(Case Based Reasoning，CBR)特点,对反导作战预案的表示、索引、检索匹配、调整学习4大关键问题进行深入了分析;最后通过一个预案匹配使用实例表明:基于CBR的反导作战方案生成技术在反导作战管理系统中的应用有效性,为实时反导作战方案的确定提供了决策支持和理论依据。     

Associating Memory Through Case-Based Immune Mechanisms for Dynamic Job-Shop Scheduling

Knowledge plays an active role in job-shop scheduling, especially in dynamic environments. A novel case-based immune framework was developed for static and dynamic job-shop problems, using the associative memory and knowledge reuse from case-based reasoning (CBR) and immune response mechanisms. A 2-level similarity index which combines both job routing and problem solution characteristics based on DNA matching ideas was defined for both the CBR and immune algorithms. A CBR-embedded immune algorithms (CBR-IAs) framework was then developed focusing on case retrieval and adaptation methods. In static environments, the CBR-IAs have excellent population diversity and fast convergence which are necessary for dynamic problems with jobs arriving and leaving continually. The results with dynamic scheduling problems further confirm the CBR-IAs effectiveness as a problem solving method with knowledge reuse.     

基于效果域匹配的自适应案例推理决策模型

针对现有研究对案例匹配模式认识和应用的不足,通过分析案例推理决策机理,构建基于效果域匹配的案例推理决策模型.模型在对案例匹配模式进行识别的基础上,基于效果域匹配,采用自适应控制算法推理求解目标问题的决策.应用于煤矿瓦斯爆炸事故应急救援的算例与数值仿真结果表明,基于效果域匹配的决策模型使目标问题更趋近于理想解,求解过程具有更好的可控性.     

案例推理技术用于故障诊断时的相似算法

基于案例推理技术CBR(case based techno logy)应用于故障诊断领域时,如何快速检索到最相似的故障案例是故障诊断成功的关键,相似算法主要包括相似度的定义、计算以及案例检索技术。传统相似算法存在定量计算相似度困难、计算精度低、大量依靠专家经验、案例匹配效率不高等问题。给出了不同情况下相似度的计算公式、案例的表示与存储方法和案例的检索方法,可准确、快速地匹配故障案例,解决了CBR技术应用于实际故障诊断系统中的难题。     

CBR在商业中的应用研究

目前,CBR(Case-Based Reason ing)方法在商业中的应用已成为研究热点。在简介CBR原理的基础上,分析了将CBR应用于商业中所需解决的案例表示与案例库构造、相似匹配算法的选择、特征权值的确定等问题,提出了解决这些问题的思路和方法,通过应用实例验证了所提出方法的有效性。