混合专家系统的研究及进展

在简要回顾符号专家系统和神经网络技术的基础上，综述了基于这两种技术的混合专家系统研究领域当前发展的状况。基于符号推理的专家系统在７０年代取得了长足的进步，但其自身的弱点决定了专家系统技术在发展过程中必然遇到不可克服的困难；８０年代，以联接主义为特征的神经网络技术得到了迅速地发展，一定程度上突破了符号专家系统所面临的障碍。神经计算与符号推理系统之间的互补性，使得基于这两种技术的混合专家系统被认为是当前人工智能领域重要的研究方向之一。     

矿井优化设计预处理的混合专家系统

介绍了一种用于矿井方案优化设计预处理的混合专家系统——基于神经网络与规则推理的专家系统；阐述了该混合专家系统的基本结构及实现过程，提出输出向量的模糊分类；此外，简要介绍了该系统的实际应用。     

神经网络在金融业务中的应用及实现

本文从信息论的观点出发，讨论了神经网络技术在金融业务中应用的可能性和实现途径。探讨了金融和经济中存在的信息处理的难点，并给出了应用神经网络技术解决问题的方法。进一步地，阐述了神经网络与模糊系统理论和专家系统相结合，是今后金融领域智能信息处理发展的新方向。     

神经网络专家系统——基本理论与实现

AI的引入使计算机科学取得了惊人的成就,而作为AI最活跃的分支——专家系统的迅速发展和成功应用使AI从学科研究走向实际应用取得了重大突破。然而,专家系统的发展遇到知识获取“瓶颈”、“窄台阶”等因难以及现代数字计算机固有的缺陷,使其支持能力受到极大的限制,亟待开拓新的途径和方法。最新发展的以非线性大规模连续时间模拟并行分布处理为主流的神经网络理论为AI和专家系统的发展开辟了崭新的途径。基于神经网络非线性信息处理基本原理,本文系统地研究并论述了神经网络专家系统理论与基本框架;提出了知识的神经网络表示、知识获取的自适应学习训练、知识的自适应并行联想推理、模糊推理等方法。神经网络专家系统理论的发展和应用必将为AI、计算机科学和信息科学带来历史性的突破。     

混合使用专家系统与神经网络的智能控制系统

本文以融合符号主义及连接机主义这两种人工智能理论为指导思想，提出了混合使用专家系统与神经网络的智能控制系统形式定义及其三种基本混合结构。进而提出一种专家系统神经网络混合式递阶智能控制系统结构（ＥＳＮＮＩＣＳ），并以ＰＩＤ自整定智能控制系统和水净化智能控制系统为例，说明了ＥＳＮＮＩＣＳ结构的实际应用。     

嵌入神经网络专家系统的智能化城市评价DSS

本文以决策支持系统(DSS)的理论方法为基础,综合运用人工智能、模糊集、神经网络理论。提出了嵌入神经网络专家系统的智能化城市评价决策支持系统(ICEDSS)的基本结构模式,介绍了ICEDSS各组成部分的功能,讨论了具有神经网络专家系统的综合评价子系统的工作原理,描述了多层次多目标模糊综合评价模型和基于神经网络的系统自学习原理。整个ICEDSS的原型系统已在IBM微型机上用TurboC,FORTRAN77和Foxbase⁺语言实现。     

模糊神经网络在决策专家系统中的研究与应用

解决知识“瓶颈”问题是拓宽专家系统应用领域的关键技术。在运用模糊集合理论的基础上 ,给出模糊决策规则定义 ,根据模糊神经网络理论 ,提出一种实现规则决策的层次型模糊神经网络 (FRDNN) ,设计 4类不同属性的神经元 ,结合开发的实用GSM网络优化专家系统的知识的特点 ,从“决策域”观点仿真分析并通过实例验证FRDNN的可行性 ,为解决实用专家系统的知识获取提供了新思路     

一个智能集成的故障诊断系统

针对故障智能诊断中单一专家系统方法和单一神经网络方法中存在的不足 ,本文开发了一个集专家系统、神经网络以及人的“心智”为一体的较为通用的故障诊断系统 ,并将其成功地应用于一个“智能集成的可控硅整流稳压电源故障诊断系突”中 .     

基于混合神经网络的模糊定量推理在故障诊断中的应用

本文采用模糊定量推理的方法，解决了故障诊断专家系统存在的模糊问题和实时性问题，同时利用ＢＰ与ＡＲＴ的混合神经网络技术克服了模糊定量推理中存在的问题。     

神经网络与专家系统

本文通过对专家系统与神经网络各自特点的考察，探讨了将两者结合起来并保留各自优点的可行途径，进一步指出了有待解决的问题。同时通过对电力系统中ＮＮ应用状况的回顾，展望了这一技术在电力系统中的应用前景。     

基于数据仓库的决策支持系统框架

数据仓库技术是在充分地开发信息资源的迫切要求下产生并迅速发展起来的一个国际前沿研究新领域 .本文分析传统决策支持系统开发中存在的问题 ,探讨数据仓库技术在决策支持系统建立中的应用 ,提出基于决策支持系统的基本结构框架 ,并讨论系统建立中数据仓库的数据组织与设计、数据挖掘层次空间的建立、知识发现方法等技术关键 ,最后进一步阐述系统的建立方法 .     

KDD*SS的知识库结构设计与实现

针对知识发现系统的不同应用场合,实现了一套基于各类关系型数据库的通用型知识发现工具的数据预处理子系统。该系统通过ODBC可访问各类关系型数据库,并运用数据库系统的视图机制、数据仓库的主题思想以及语言场理论等思想方法,在用户没有建立数据仓库的情况下,可利用此系统自主建立灵活的知识发现系统。给出了该系统的具体功能和实现方法,并对未来的工作做出了展望     

Research of united model of knowledge discovery state space and its application

1.INTRODUCTION Atpresent,complextypedatamining,suchasmulti media,audio,video,image,Webpage,spatial tem poraldataetc.,isreceivingmoreandmoreattention frombothresearchandbusinesscommunity.Howto exploittheexistingminingtechniquesofstructured datatocomplextypesofdata?Canweproposeacom montheoreticalframeworkforminingbothstructured dataandcomplextypesofdata?Wethinkitisurgent forustotrytoanswertheabovequestions.Fromdifferentperspectives,suchasevidencetheo ry,roughsetetc.,someresearchershaveprop…     

客户关系管理中客户知识发现的一种分析方法

研究了客户关系管理(CRM)中的客户知识发现问题。在分析了客户知识发现的含义和客户知识分类的基础上,提出了一种客户知识发现的分析方法。依据该方法,通过采用模糊聚类方法可确定影响CRM效果的关键属性集,进而可归纳发现客户知识的分类规则,并得到有价值的客户知识。最后给出了一个实例分析。     

用C++ Builder建造知识获取系统

设计并实现了一种实用的知识获取系统KAS，它利用C＋Builder强大的数据库技术。依据一种灵活，通用的知识表示方法来构造，实现知识库管理和维护一体化。介绍了该KAS的主要功能，知识表达形式及主要程序模块设计等关键技术，其界面良好、功能、完善、使用方便，具有良好的通用性和开放性。     

概念的抽象与规则库的求精

从语言变量的抽象这一概念出发，给出了冗余规则、规则库等价等一些定义，文章最后还给出了规则库的求精算法。     

知识发现领域的两大猜想

针对目前知识发现所面临的机遇和挑战,提出了知识发现"逆问题猜想"和知识发现"磁铁效应猜想"。这两个猜想构成相互关联的统一的有机体,本质上是围绕着要解决"海量"这一难题。讨论了猜想研究的基础,实现的可行性以及可能的研究内容。     

一种基于智能中间件的综合GDSS框架模型

针对群体决策分析的过程和特点,在传统中间件的基础上,增加知识库的相关内容和方法,获得一个由中央处理单元、辅助选择、功能组合平台和知识库交互平台构成的智能中间件,并提出一个基于智能中间件的综合群体决策支持系统框架模型。在该框架模型中,将知识发现、知识管理和群体决策支持系统相互结合,集智能中间件、知识发现技术于一体,系统分为三个层面:用户层、管理层和分析层,分别对应于用户交互、知识管理和知识挖掘三个平台,并给出了三个平台的框架结构和功能。最后,通过具体实例讨论了该系统框架模型的应用。     

用神经网络来挖掘数据库中的关联规则

在数据库中进行数据挖掘的方法有多种，神经网络方法是其中之一，在某些场合下神经网络方法有它的优势。本文讨论了一种适用于知识发现的神经网络模型，并给出了神经网络知识发现系统的设计过程，最后讨论了该方法的优缺点。     

生物医学文献知识发现研究探讨及展望

采用文本挖掘技术处理海量生物医学科技文献和文本注释型数据库。从而发现创新知识如基因、蛋白质、疾病、药物及其相互关系的研究是当前人工智能和数据挖掘领域研究的热点。本文对生物医学文献知识发现的研究内容、研究成果以及基于文本挖掘的关键技术诸方面进行了系统的分析和阐述。通过分析中医药学数据的特点，提出了基于文本挖掘的中医证候分子生物学知识发现研究，该方法的特点是综合利用中医药学文献和MEDLINE，能够获得创新的证候与基因相关知识。初步实验表明，文本挖掘技术有望为证候的分子水平研究提供辅助和支撑手段。