双层基于案例推理机制的设计

研究了双层基于案例推理机制的设计,讨论了基于案例推理的基本原理与方法,研究了基于案例修改的数学模型、修改原则、修改模型的构建、修改的匹配算法,介绍了基于案例推理和基于案例修改的学习与维护过程。     

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.     

基于案例推理的信息系统构建方法研究

提出一种构建信息系统的基本案例推理的方法及实现技术，为信息系统的方案设计提供一个有关的支持，在案例库的支持下，运用基于案例的推理方法快速实现系统设计方案，提出的方法能有效支持以网络结构设计为主的信息系统方案设计。     

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。     

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。     

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。     

基于案例推理的信息系统构建方法研究

提出一种构建信息系统的基于案例推理的新方法及实现技术,为信息系统的方案设计提供一个有效的支持.在案例库的支持下,运用基于案例的推理方法快速实现系统设计方案.提出的方法能有效支持以网络结构设计为主的信息系统方案设计.     

基于案例推理技术开发工程爆破设计系统

为提高工程爆破方案设计的水平,解决其设计周期长和可靠性低的问题,通过对我国工程爆破方案设计现状和发展趋势的分析,提出将基于案例推理的方法CBR(case based reasoning)应用在开发工程爆破设计系统中,并采用关系数据库技术建立工程爆破案例库,给出了工程爆破案例库的框架结构.结合工程爆破的特点,探讨了在开发工程爆破设计系统中运用CBR的有关理论与关键技术.     

基于案例推理的煤矿工作面设计系统

回采、掘进、开拓工作面的设计是煤炭企业工作的重要组成部分。通过收集以往优秀的工作面设计方案,建立设计案例库,并构建一个基于案例推理的工作面设计系统,可为煤矿设计决策提供智能支持。该系统架构由SQL Sever、IIS服务器及相关插件构成,具有案例收集、检索、判断、优化功能。     

Endpoint temperature prediction of molten steel in RH using improved case-based reasoning

An improved case-based reasoning (CBR) method was proposed to predict the endpoint temperature of molten steel in Ruhrstahl Heraeus (RH) process. Firstly, production data were analyzed by multiple linear regressions and a pairwise comparison matrix in analytic hierarchy process (AHP) was determined by this linear regression’s coefficient. The weights of various influencing factors were obtained by AHP. Secondly, the dividable principles of case base including “0–1” and “breakpoint” were proposed, and the case base was divided into several homogeneous parts. Finally, the improved CBR was compared with ordinary CBR, which is based on the even weight and the single base. The results show that the improved CBR has a higher hit rate for predicting the endpoint temperature of molten steel in RH.     

一种基于改进CBR模型的LF钢水温度预测方法

In the prediction of the end-point molten steel temperature of the ladle furnace, the influence of some factors is nonlinear. The prediction accuracy will be affected by directly inputting these nonlinear factors into the data-driven model. To solve this problem, an improved case-based reasoning model based on heat transfer calculation (CBR-HTC) was established through the nonlinear processing of these factors with software Ansys. The results showed that the CBR-HTC model improves the prediction accuracy of end-point molten steel temperature by 5.33% and 7.00% compared with the original CBR model and 6.66% and 5.33% compared with the back propagation neural network (BPNN) model in the ranges of [?3, 3] and [?7, 7], respectively. It was found that the mean absolute error (MAE) and root-mean-square error (RMSE) values of the CBR-HTC model are also lower. It was verified that the prediction accuracy of the data-driven model can be improved by combining the mechanism model with the data-driven model.     

基于案例推理和数据融合的煤与瓦斯突出预测

为了实现对煤与瓦斯突出快速、准确和动态预测,确保煤矿安全生产,考虑影响煤与瓦斯突出多种因素,提出了一种基于案例推理和数据融合技术的煤与瓦斯突出预测方法.利用基于均值的分批估计融合方法对判别煤与瓦斯突出指标的多传感器数据进行处理以获取更为准确、可靠的数据以提高预测准确性,以获得的多种判别煤与瓦斯突出指标数据为输入利用案例...     

Prediction model for permeability index by integrating case-based reasoning with adaptive particle swarm optimization

To effectively predict the permeability index of smelting process in the imperial smelting furnace,anintelligent prediction model is proposed.It integrates the case-based reasoning(CBR)with adaptive par-ticle swarm optimization(PSO).The number of nearest neighbors and the weighted features vector areoptimized online using the adaptive PSOto improve the prediction accuracy of CBR.The adaptive inertiaweight and mutation operation are used to overcome the premature convergence of the PSO.The proposedmethod...     

基于范例推理的高速公路事件管理系统

针对高速公路事件的特性,将人工智能中的范例推理引入了高速公路突发事件管理中.介绍了范例推理流程,主要包括检索模块、重用模块、修正模块和保存模块.根据CBR推理的基本原则对CBR的工作过程进行了修正,同时提出了相应的高速公路紧急事件管理系统的架构.在该架构中,一个完整的范例包括3个部分,分别是范例表述部分、决策响应预案部分和有效性评价部分.范例表述使用的是属性一值的表示方式.范例检索模块采用基于层次范例的结构辅以权重计算的方法来进行范例的相似度计算,最后,应用这些方法实现了基于范例的高速公路紧急事件管理系统,并且配合基于规则推理的RK-IMS紧急事件管理系统使用.实际应用表明,将范例推理用于高速公路突发事件管理系统的研究,能有效发挥高速公路相关资源的功效,提高高速公路突发事件管理系统的水平.     

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。     

基于案例推理的钻井复杂情况专家系统

传统的钻井专家系统采用基于规则的推理,对于难以规则化的典型案例不能够充分利用。为此设计开发了基于案例推理的钻井复杂情况专家系统(DTES),目的在于利用专家会诊得到的许多具体案例经验,对钻井过程中经常发生的各种各样的复杂问题进行及时、准确的识别和处理,从而提高钻井工作效率。示例结果表明该专家系统简便实用,能很好地提供现场支持。     

基于案例推理的钻井复杂情况专家系统

传统的钻井专家系统采用基于规则的推理，对于难以规则化的典型案例不能够充分利用。为此设计开发了基于案例推理的钻井复杂情况专家系统（DTES），目的在于利用专家会诊得到的许多具体案例经验，对钻井过程中经常发生的各种各样的复杂问题进行及时、准确的识别和处理，从而提高钻井工作效率。示例结果表明该专家系统简便实用，能很好地提供现场支持。     

RH-MFB精炼过程中钢水温度预测模型

建立了RH-MFB精炼过程中钢水温度的数学模型,通过Delphi程序计算了精炼过程中钢水的温度.结果表明,RH-MFB精炼开始阶段,钢水温度急剧下降,前10 min降温速率约为3℃·min-1,加Al吹氧、加合金和真空室内壁初始温度对钢水温度影响较大.采用该模型预测了精炼结束时刻的钢水温度,与生产中钢水温度平均误差在±5℃以内的占80%.