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。     

基于案例推理的小麦叶面积指数估算研究

小麦叶面积指数是评价其长势和预测产量的重要农学参数,为了提高小麦叶面积指数的估算精度,本文提出了一种基于案例推理的小麦叶面积指数估算方法。利用小麦的10种植被指数,首先建立小麦叶面积指数的统计回归估算模型;然后使用基于案例推理的方法对小麦叶面积指数进行估算。实验结果表明,基于案例推理的方法相对于统计回归模型,提高了小麦叶面积指数的估算精度。说明基于案例推理的小麦叶面积指数估算方法是一种有效可行的方法。     

基于案例推理的虚拟样机概念设计支持系统

采用基于案例推理与XML相结合的技术方案,实现一种支持复杂产品虚拟样机概念设计的原型系统CBRDT,并介绍其中两个关键技术：用XML进行案例的知识表达,用归纳法与最近相邻法结合的案例检索模型．     

基于案例的推理及其在专家系统中的应用

基于案例的推理是继基于规则推理的又一专家系统设计技术。结合房地产估价专家系统，着重论述了基于案例推理的基本原理及实现过程。     

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.     

案例推理和规则推理结合的紧急预案信息系统

将基于案例推理（CBR）与基于规则推理（RBR）两种人工智能技术相结合，引入到紧急预案信息系统的系统设计中，设计了系统的结构和工作流程并对系统实现的主要技术，预案和知识的表示，案例的存储结构，案例检索，案例适配与系统学习进行了探讨和构想。     

基于案例推理的知识库系统设计

基于案例推理技术是近年出现的具有一定的代表性的推理技术,利用这种技术进行知识库系统设计可简化问题,提高效率。从基于案例推理机制入手,阐述了基于案例推理知识库系统的工作过程和原理,提出了系统设计的方法。     

远程故障诊断中融合推理及信息反馈的研究

基于案例推理(CBR)与基于规则推理(RBR)的专家系统优势互补,并在机械故障诊断领域中有了一定的应用,但仍然受到知识库"瓶颈"的约束.文章提出了将CBR与RBR相结合的专家系统引入远程故障诊断中,使得系统的学习能力增强,知识库扩展速度提高;并引入信息反馈,提高了案例标本的准确性,更大程度地提高了故障诊断的效率及准确率...     

融合案例与规则推理的汽车购买决策支持系统

文章通过对消费者的汽车购买决策过程进行分析,指出目前汽车市场中消费者选购汽车的复杂性,说明引入汽车购买决策支持系统的必要性,并将基于案例的推理和基于规则的推理相融合,构造了混合推理的系统框架,建立了汽车购买决策支持系统的整体框架和购车案例库的表示结构,解决了汽车购买等复杂决策领域中决策支持系统冗余推理的问题。     

基于案例推理中案例表示的研究

基于案例推理利用过去的案例或经验进行推理来求解新问题,是一种重要的机器学习方法.在CBR(Case-based Reason ing)中知识表示以案例表示为基础,案例是一段带有上下文信息的知识,该知识表达了推理机在达到其目标的过程中能起关键作用的经验.案例表示可能是半结构化或非结构化的,甚至用自然语言来表达的,涉及系统的运行效率.分析了目前的多种表示方法,研究了不同环境下的案例表示,以及选用合适的方法来构筑的案例库.     

基于案例与模糊推理的中医诊断系统研究

中医诊断过程中存在着大量的不确定信息,使得需要精确数据的计算机很难参与其中.阐述了案例推理和模糊推理的基本概念和原理,结合中医领域知识的特点,提出一种模糊规则推理机制.采用基于案例的模糊推理机制来实现推理过程,融合了人工智能领域的案例和模糊推理技术,并应用于中医诊断.实践证明:该机制具备良好的推理能力,能够为医生的正确判断提供决策支持.     

基于实例推理机制(CBR)综述

从比较几种推理机制入手,介绍了基于实例推理机制(CBR)的由来和现状,阐述了其基本概念和工作原理,详细介绍了几种CBR的实现技术,比较了几种开发工具,指出目前CBR研究中存在的问题并介绍了CBR的发展趋势。     

基于事例推理的注塑模成本评估系统

探讨了利用基于事例的推理技术来评估注塑模的制造成本。讨论了事例的索引、检索、改写、学习机制和神经网络的应用。提出了考虑模具的制造成本、税收、管理费、设计费等各个方面的综合成本模型，此模型可用于模具的报价。     

协同商务环境下基于案例推理机制研究

在激烈的市场竞争中,为企业提供一种整合企业内外资源进行企业运作的策略显得尤为重要．协同商务正是为了满足企业这样的要求而出现的新的管理理念,通过跨组织的知识共享和重用,在协同工作的过程中寻求新的商业机会,最终敏捷地制造和提供更加适合客户需求的产品和服务．基于案例推理（CBR）是一种重用历史问题的解决方案以得到新问题解决方案的技术,把CBR技术应用于协同商务,提出基于案例的协同商务推理模型,并研究了协同商务条件下的案例协同推理过程．     

基于CBR的机械产品智能设计方法研究

为快速有效地设计机械工程产品,提出基于实例的机械工程产品设计方法,可实现重用以往设计知识进行新产品的快速设计.该法应用CBR技术依据共享模型的基础构建智能设计平台,以解决实例的检索和修改问题为重点,最终实现了相似匹配计算及最佳实例;并将技术层面的设计问题归属于人机交互的情感设计,避免或减少重复性劳动,改善了工程技术人员的工作环境.给出基于实例的智能设计方法,以桥式起重机产品为例说明了这一方法实现的可行性.     

基于网络的案例推理专家系统

基于案例推理与网络的结合是案例推理技术发展的一个重要方向.根据网络的特点,提出采用面向服务的体系结构实现网络上的CBR专家系统,并基于J2EE平台实现了此CBR专家系统,以适应网络环境下知识工程的发展.     

Applying AHP-Based CBR to Estimate Pavement Maintenance Cost

The cost-efficacy control of maintenance operations in developing countries has become critical to the infrastructure asset management after highway construction. To effectively manage numerous projects annually with limited resources, it is necessary to reasonably estimate costs during the process of making maintenance project selection decisions. This study outlines the modeling of case-based reasoning (CBR) estimation that compares and retrieves the most similar instance across the case library. Four CBR approaches were presented and assessed in terms of their mean absolute prediction error rates. The resulting model demonstrates the ability of estimating the pavement maintenance project costs with the satisfactory accuracy at the early stages.     

基于案例推理的过滤算法及智能信息推荐系统

智能信息推荐系统能够通过用户偏好,利用信息过滤算法主动剔除无关信息。该文提出了一个基于案例推理的职能信息推荐系统的架构,主要包含数据层、过滤层和结果展示层3个功能层次。设计了一个基于案例推理的过滤算法,将用户对文本的评价定义为案例;采用归一化的Euclidean距离,计算用户之间的相似度。在一个公共数据集上进行了不同过滤算法的reca ll值对比实验。结果表明,采用案例推理技术,对协同过滤的准确度有一定程度的改善。     

旋转机械智能化故障诊断混合推理系统设计

为了提高旋转设备故障诊断正确率,将支持向量机SVM和基于案例推理CBR相融合,设计了旋转机械智能化故障诊断混合推理系统。根据两者各自的特点将它们最大限度地结合起来,同时每个推理单元又保持各自的独立性和完整性。讨论了进行SVM和CBR混合推理的关键过程和策略,并以矿井风机为例,建立了矿井风机案例库,对混合推理系统进行了验证。研究结果表明:混合推理系统不仅能提高故障诊断的正确率和系统运行的效率,而且还能增强系统对知识的提取能力。     

基于案例推理的浮选过程智能优化设定

针对在浮选过程中表征关键工艺指标的精矿品位和尾矿品位难以建立精确数学模型,而常规控制方法又难以进行有效控制的难题,将案例推理和常规控制相结合,提出了基于案例推理技术的浮选过程工艺指标优化设定方法.该方法从浮选过程积累的大量过程历史数据中获取过程知识,将典型生产工况总结成案例的形式来构造案例库,并对案例检索、案例重用、案例修正及存储进行了论述.由智能优化设定模型自动更新基础控制回路的设定值,避免了人工手动设定的主观性和随意性.该方法应用于某选矿厂浮选过程,取得了显著的应用效果,表明了该方法的有效性.