基于STEP AP233的需求描述转换--从自然语言描述到模型系统描述

介绍了知识支持的需求工程的方法及系统工程数据的描述标准，即ISO 10303－STEP AP233。主要说明了需求的自然语言描述到模型描述的系统的转换。欧洲研究工程KARE－需求工程的知识获取和共享，正在研究这一主题，包括需求工程的形式化过程和工作平台，不同的用户级别使用不同的工作平台配置。每种配置采用不同的方法实现STEP AP233。     

基于神经网络模型的知识获取方法与故障诊断

分析了神经网络模型的应用环境，提出了一种ＢＰ模型的快速算法，并将其应用于ＦＭＳ故障诊断系统，实践证明，这种具有柔性节点的自适应ＢＰ网络模型结构为建立诊断系统知识库提供了一条有效途径。     

基于本体论的故障诊断知识获取

故障诊断知识是故障诊断学的一个重要组成部分,它可以为计算机自动诊断、故障诊断智能教学、故障诊断自然语言理解提供知识基础,为此提出了一种基于本体论的故障诊断知识获取方法,该方法对故障本体的分类、表示进行了建模研究,得出了故障诊断知识的一些公理,并对故障诊断本体的一致性进行了分析.     

机电控制系统故障诊断

回顾状态监测与故障诊断的发展历史;总结目前故障诊断的主要理论和方法;阐明现代故障诊断的主要内容及发展趋势。     

启发性故障诊断知识自动获取机制

本文从机器学习的角度，提出了一种基于故障事例的启发性诊断知识自动获取、自学习机制，即故障概念的获取和启发性诊断推理规则的获取。     

石油蒸馏故障诊断专家系统知识获取与管理

提出了一种用于石油蒸馏过程故障诊断专家系统的知识获取方法———基于深层知识学习模型，该模型可使专家系统知识库不断自动地趋于完善。同时研究了如何将获得的知识存入知识库中，即对知识库内的知识进行管理。提出了一种基于结点规则的相关矩阵的构造规则间层级关系的知识管理方法，该方法可使知识库避免冗余和矛盾     

知识分解与组合探索

知识获取一直被认为是专家系统的瓶颈问题。文中撇开传统上通过归纳,解析等方式进行机器自学习的方法,提出对知识进行分解,根据语义,实现知识的第二次分解,最后对知识重新组合,从而实现机器自学习的基本过程。     

采煤机故障诊断专家系统的知识表示与知识获取

以 Ａ Ｍ５００ 采煤机故障推理网络为对象,讨论采煤机故障诊断专家系统中“规则架＋ 规则体”的知识表示方法及其知识库内部结构,以及专家系统的知识获取设计。     

改进决策树方法及其用于故障诊断知识获取

对大型旋转机械设备的故障诊断知识获取问题进行了研究，分析了ＩＤ３决策树方法及其存在的问题。提出了能够适应于连续型属性的知识获取方法，在产生决策树的过程中，提出了一些控制策略，对产生的决策树和决策规则提出了评价准则，并用实例进行了故障诊断知识获取的说明。     

飞行器故障诊断专家系统中的知识获取机制

根据某飞行器的诊断实例,先通过文字编辑模块（读取编辑器）转换源知识（实例）的形式,得到初始规则,然后运用归纳方法获得用于修理诊断的,精炼合理的系统知识,并由归纳分类形式知识库的分块分层结构,本 系统在ＨＰ ＶＥＥ的环境下开发实现,在某飞行器故障诊断的实际应用中能有效运行,完成知识的自动转换和分类精化。     

故障诊断系统中模糊推理算法的研究

针对故障诊断系统的特点，提出了一种基于模糊ＰｅｔｒｉＮｅｔｓ模型的反向模糊推理算法，并将人的感官信息加于其中，提高了故障诊断系统推理的效率。     

基于本体的故障诊断知识管理系统研究

针对目前企业内存在的故障诊断信息分散,不易共享和重用的问题,提出基于本体的故障诊断知识管理系统模型.根据故障诊断所涉及的源知识特点,建立了结构域、测试域和故障域3个异构领域本体模型,并根据各本体之间的连接关系给出了故障树生成算法,实现知识之间的共享和重用.以4L-20/8型两级空气压缩机为研究对象,开发了基于本体的故障...     

设备监测与诊断系统构成技术的研究和实践

对大型旋转机械设备的故障诊断知识获取问题进行了研究，分析了ＩＤ３决策树方法及其存在的问题，提出了能够适应于连续型属性的知识获取方法．在产生决策树的过程中，提出了一些控制策略，对产生的决策树和决策规则提出了评价准则，并用实例进行了故障诊断知识获取的说明．     

基于语义网络的旋转机械故障诊断知识表示

针对旋转机械故障诊断专家系统中的知识表示问题,讨论了语义网络的知识表示方法。并以此为基础进一步探讨旋转机械典型故障诊断的知识表示模型－－语义网络知识表示模型,文中还讨论了它的计算机语言实现方式,在VC＋＋环境下开发出了一个语义网络知识表示的演示模型。结果说明该知识表示方式是有效的。     

复杂系统基于混合知识模型的智能故障诊断技术

系统阐述了复杂系统故障诊断知识的概念、类别和相互关系,研究发展了定性和定量、浅层和深层、模糊和动态等多种诊断知识的获取方式和集成组织模型,建立了因果、结构和模型等不同层次和类别诊断知识的面向对象表示方法,提出了综合多层次和多类别诊断知识的智能故障诊断理论和策略.该策略能有效提高故障诊断的准确性以及诊断推理的效率.     

故障诊断专家系统知识获取的变精度粗集方法

针对故障诊断专家系统知识获取的问题，利用变精度粗集(VPRS)理论模型进行知识简化，并采用正则条件熵和互信息熵对故障特征的选择进行评价，实现最简诊断知识的提取，以建立专家系统知识库。对滚动轴承故障诊断的实验表明，该方法有效地弥补了传统故障诊断专家系统知识获取的不足，可正确地实现故障诊断功能，在实际系统的故障诊断中具有应用价值。     

基于本体故障树的关键机组诊断决策研究

为了满足石化企业连续性工作设备或机组在发生故障后对故障原因进行快速定位的要求,将本体先进的知识表示方法引入到成熟的故障树研究中,提出了基于本体的故障树构建方法,并通过对生成的故障树进行定量分析,计算出故障判明效时比,以其从大到小的顺序为依据找到故障诊断最优路径,实现了本体和故障树的优势结合.该方法在知识共享和重用的基础上,实现对故障的快速诊断定位,从而提高了故障诊断效率,减少了企业的生产维护成本.     

基于测试事件图的故障诊断系统知识获取技术

针对运载火箭故障诊断专家系统知识获取难度大这一问题,提出了一种基于测试事件图的知识获取方法,通过设置合理的图形组件,绘制出的测试事件图,可完整地表示运载火箭测试流程;通过设计转化算法,可将测试事件图自动转化为故障诊断专家系统知识库中的知识.这种基于测试事件图的知识获取方法可以有效地简化知识获取的难度,便于工程技术人员理解和使用.经过仿真测试,此方法工程应用效果良好.     

基于知识共享和重用的化工过程故障诊断技术研究

基于分布式人工智能的知识共享和重用原理、方法 ,提出了依层次化对象分解构建化工过程的面向对象的集成故障检测与诊断系统的方法 ,并据此构建了一个通用的化工过程故障诊断系统 ( GCFDS)。通过对一具体生产过程的实例化仿真结果来看 ,应用实例的建立和运行结果都令人满意。