扩展产生式规则知识表示方法

通过对现有知识表示方法进行分析，指出了产生式规则和概念图表示方法在自然语言理解中存在的问题，提出了扩展产生式规则知识表示方法，并对该规则的推理机制和具体实现进行了讨论．扩展产生式规则表示方法是将产生式规则的前提、结论和处理分别用概念图表示，是一种混合知识表示方法．它既保持了产生式规则的模块性，又揭示了自然语言中的深层次关系，与自然语言形成自然映射。通过分析表明，扩展产生式规则的总体性能要优于传统的产生式规则。并且特别适合于自然语言理解中的知识表示．该规则已应用于网络故障诊断专家系统的自然语言接口设计中．     

减摇鳍故障诊断专家系统应用研究

本文结合减摇鳍的特点讨论了其故障诊断专家系统的组成、知识表示和推进原理，结合故障诊断中的不确定因素，重点对故障诊断中的故障树和模糊推理进行了研究。在建造本专家系统时，还引入了功能很强的图形显示和管理功能。     

故障诊断专家系统的新型知识网络推理模型

介绍故障诊断专家系统中的一种新型知识网络表示法，并给出了详细的推理算法与故障判决算法，此知识网络的推理通过消息传递来实现，具有分布式特性，且在整个知识网络的推理与故障判决中融入了不精确推理算法，故能适合大多数的故障诊断专家系统模型。     

基于规则的柴油机故障诊断专家系统

介绍了基于规则的柴油机故障诊断专家系统,以及柴油机故障诊断专家系统的基本结构、功能、模块化设计方法及编程语言——CLIPS。该系统能根据柴油机的故障现象进行自动诊断并最终给出专家操作建议,为柴油机的故障诊断、分析和排除提供了具有较大实用价值的研究方法。     

确定性故障诊断知识节点式表示技术

基于汽车故障诊断专家系统确定性知识的特点 ,建立了子集产生式、语义网络式、框架式知识表示技术优点于一体的节点式知识表示方法 ,并进行实例分析 ,实际应用表明节点式知识表示技术 ,能提高专家系统故障诊断的效率。     

基于遗传算法的网络故障诊断专家系统的设计与实现

采用遗传算法理论实现了故障规则的自动获取,并利用专家系统实现诊断,提高了系统抑制噪声的能力,同时使系统具备了自学习功能,并对该系统的结构和各模块功能进行了阐述.采用面向对象方法和Visual C 6.0程序设计语言开发了一个智能故障诊断专家系统,在校园网环境中进行了实验.调试结果表明,该系统能够在校园网环境下实现告警数据的收集与处理、网络状态的监测以及简单故障的诊断等功能.     

基于规则的复合人工神经网络故障诊断专家系统

提出了一种基于规则的新智能故障诊断专家系统,该系统使传统故障诊断专家系统和神经网络有机结合,并融合了模糊理论。系统增加了自学习机制,使知识获取容易,解释机制更灵活,因而使故障诊断系统更具灵活性和透明性。     

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。     

基于故障树的变压器故障诊断专家系统

电力变压器是电力系统中主要设备之一,在电力系统中占据着重要的地位,由于它蛄构复杂部件繁多,对其故障原因难以进行分析。本文提出一种基于故障树的变压器故障诊断专家系统,分析了基于故障树分析的知识获取的过程和知识表示的方法,为变压器故障诊断的进一步的研究打下基础。     

FMS故障诊断专家系统中的知识处理技术

分析了诊断专家系统中证据和知识的不确定性来源，介绍了ＦＭＳ故障诊断专家 浅知识和深知识的不确定性描述及其不确定性传播，给出一棵主驱动故障及其部分带点的框图知识表示，以及经过简化的ＦＭＳ故障诊断专家系统的诊断流程。     

基于神经网络推理的故障诊断专家系统

本文利用神经网络(NN)的知识并行处理、自学习及联想记忆等功能，建立了基于神经网络推理的专家系统论述了NN的结构、算法参数的确定、系统知识获取和离线／在线自学习功能，提出了NN数值推理和ES深层逻辑概念相结合的输入／输出转换机制与NN推理的解释机制．研究表明系统具有良好的实用性。     

神经网络专家系统对导弹测试车的故障诊断

研究了基于神经网络的故障诊断专家系统的理论与方法 ,并介绍了具体实现过程 ,同时又将此方法应用于某大型导弹武器系统的局部故障诊断之中 ,结果表明了该方法的有效性     

基于故障树的故障诊断专家系统研究

根据航空发动机控制系统的一般故障模式,建立故障树,结合专家系统生成了专家系统的知识库,并着重强调了推理机制的实现.故障解决方法能够很好解决专家系统知识库获取的困难,并能提高故障诊断水平.     

结合专家知识改进BP网络在故障诊断中的应用

针对BP网络利用知识和表达知识的方式单一，忽略专家知识的缺点，提出了一种结合专家知识的改进BP网络，并应用于故障诊断。它分别利用了神经网络和专家系统的优点，利用专家系统和BP网络的结合来取长补短。实例结果表明，该算法学习收敛较快，故障识别效果也优于标准BP网络。     

基于神经网络的汽油发动机的故障诊断专家系统初探

阐述了故障诊断专家系统的组成,提出了一种基于神经网络的汽油发动机的故障诊断专家系统.该系统诊断的特点是先用故障树建立诊断的专家系统,即诊断树,然后从故障树中提练出训练样本,结合人工神经网络的自学习功能,从不同角度和不同层次进行诊断推理.结果表明,该系统提高了系统的诊断效率,克服了传统专家系统的一些不足.该系统结合面向对象的VB为开发工具,具有较好的可视性和操作性.     

发动机点火系统故障诊断的研究

建立了基于神经网络的发动机点火系统故障诊断专家系统,并较好地应用于自行开发的汽车示波器上.经实车测试,故障珍断结果可靠.     

一种新的故障诊断专家系统

为了在新的环境中建造一个更加有效的故障诊断专家系统,在一般故障诊断专家系统的基础上,根据智能模拟器综合测试的特点和故障诊断要求,提出了一种新的专家系统知识分类和表示的方法．按照这种方法,利用ＨＰＶＥＥ（可视化工程环境）编程语言在Ｗｉｎｄｏｗｓ平台上建造了一个实用系统．该系统的仿真运行得到了很好的结果,故障诊断率达到１００％,诊断速度完全满足系统要求．