管理专家知识的获取过程与方法

知识获取一直是知识工程的难点之一,是专家系统成败的关键。本文分析了管理专家知识的特点,提出了管理专家知识的获取过程、方法及方法学。我们认为,管理专家知识的获取方法和技术目前还不成熟,有待深入研究,才能逐步解决知识获取这一瓶颈问题。     

水闸老化评估神经网络专家系统知识获取方法

专家系统的工作过程是一个获得并应用知识的过程,恰当的知识表示对于专家系统的构建具有重要意义.以上海地区多座中小型水闸老化检测实例为基础,开发出水闸老化评估神经网络专家系统ESANN-SLUICE.此系统从实例中生成数据,再对神经网络进行训练和管理,从而建立权值矩阵,然后转换成相当规则的知识库,提供给专家系统使用.该方法是水闸老化评估知识获取的一种新方法,是对传统知识获取方式的拓展和补充.最后通过实例证明该方法是可行和有效的.     

云环境下的产品知识获取及学习模型

根据云环境下的产品知识资源特点,给出了一个云环境下的产品知识获取框架,该框架由企业用户层、云知识平台层和知识资源层构成;建立了云环境下的产品知识获取过程模型,通过该模型进行产品设计、制造及服务等知识挖掘、收集、分析、归纳、整理和存储等;提出了云环境下的产品知识学习过程模型,通过该模型进行产品知识学习和传播,从而实现企业员工知识能力的提升。     

基于知识的产品过程设计方法研究

产品设计的过程优化与逐层求解中,信息与知识的有效表达与组织受制于需求、原理、标准及材料与成本等约束规则的影响.这里结合产品需求、效应、原理求解及产品试制、材料选择与质量控制等内容进行过程性的循环求解,对产品的过程信息模型中引入了本体的形式化知识表达机制,研究了产品过程进化过程中的设计过程映射与产品制造过程中的回馈求解.以剖布机为实例分析构建了产品过程信息的知识交换与共享语义描述和推理方法.     

基于模糊造纸专家系统中知识获取模块的设计

模糊造纸专家系统在知识表示和知识推导方面结合了模糊理论,使知识表示更符合现实世界中对知识的描述.将人工神经网络应用到知识获取领域,来解决专家系统知识获取的"瓶颈问题",并提出了自动知识调整方法.知识库采用知识分级的方式,使知识的表达更具有层次性和合理性.着重分析了知识获取模块的设计,并提出了改进方向.     

基于IGA的知识检索需求获取方法

针对知识检索过程中用户需求模糊、不充分而难以准确获取的问题,文章通过分析用户需求的特点,将其区分为显性和隐性2部分,并结合概念图的思想设计了一种需求语义描述模型;以此为基础,结合交互式遗传算法的基本原理,探讨了交互式遗传算法在知识检索需求获取过程中的应用模式,并通过实验验证了模型及方法的可行性.     

基于模糊造纸专家系统中知识获取模块的设计

模糊造纸专家系统在知识表示和知识推导方面结合了模糊理论,使知识表示更符合现实世界中对知识的描述。将人工神经网络应用到知识获取领域,来解决专家系统知识获取的“瓶颈问题“,并提出了自动知识调整方法。知识库采用知识分级的方式,使知识的表达更具有层次性和合理性。着重分析了知识获取模块的设计,并提出了改进方向。     

基于模糊造纸专家系统中知识获取模块的设计

模糊造纸专家系统在知识表示和知识推导方面结合了模糊理论，使知识表示更符合现实世界中对知识的描述。将人工神经网络应用到知识获取领域，来解决专家系统知识获取的“瓶颈问题”，并提出了自动知识调整方法。知识库采用知识分级的方式，使知识的表达更具有层次性和合理性。着重分析了知识获取模块的设计，并提出了改进方向。     

复杂产品设计知识应用开发技术研究

复杂产品开发是典型的知识密集型工作.研究了复杂产品设计知识产生和应用特征,建立了基于本体的复杂产品设计知识脉络统一表示,包括设计知识、设计过程、产品、人等表示,研究开发了产品设计知识应用开发工具,实现设计知识概念定义、产品设计过程定义、产品结构定义以及知识应用等功能.以滑膜摊铺机产品设计知识应用开发为例,实现产品设计过程、产品结构、关键词搜索等产品设计知识的快速导航获取,实现知识的管理和知识的传承,支持企业实施基于知识的精益产品创新开发.     

基于关系数据模型的知识表示与知识获取算法研究

基于关系数据模型,提出了知识表示的属性理论,并研究了属性理论中知识表示的基本方法;给出了一种基于属性理论的知识获取算法。经实际应用证明,该理论和方法具有实用参考价值。     

基于人工神经网络的人脸识别分类器设计

为了提高人脸识别系统的自适应性,采用BP神经网络对抽取出的人脸特征进行识别。对人工神经网络、BP网络应用于人脸识别的过程做了简要介绍。并通过仿真实验加以验证。     

基于人工神经网络的井泉滑坡稳定性

针对组成边坡的地质条件、岩土体物理力学性质等因素的不确定性、模糊性特点,为了解决准确预测边坡稳定程度的问题,利用人工神经网络技术,在边坡稳定性评价方面进行了探索,建立了一种把人为因素降到最低程度、融定量与定性指标于一体的边坡稳定性综合评价模型,并应用该模型对井泉滑坡工程实例进行了分析。分析结果表明:该模型对井泉滑坡的安全系数与边坡状态判断准确,与实际情况吻合。该模型在边坡稳定性评价方面具有重要的工程应用。     

基于人工神经网络城市交通流量智能预测的研究

通过对我国目前城市交通情况的分析．说明交通拥挤和流量大小息息相关，因此对城市交通流量进行预测具有重要的意义。目前应用于城市交通流量智能预测的人工神经网络模型主要有线性网络、BP网络、反馈网络等。经过综合分析而采用了线性网络对城市交通流量进行预测，其优点主要表现在结构简单，实用方便，反应速度快，实时性强。根据城市交通的具体情况，对城市交通流量的预测模型进行了仿真。其仿真结果表明所采用的线性神经网络能够用于城市交通流量的预测。     

基于解释的人工神经网络集成学习方法

基于知识的人工神经网络是集成学习方法领域中最主要的研究方向，它利用领域知识决定神经网络的初始拓扑结构和联接权值的设置。一方面利用领域知识加速了网络的学习，另一方面利用神经网络的鲁棒性减少了领域理论不完善和数据噪声的影响，从而较好的解决了不完善领域理论的学习问题。本文对这方面的几个主要系统ＫＢＡＮＮ、ＲＡＰＴＵＲＥ进行了分析和评价，指出了它们在网络拓扑结构的动态改变、深层网络的加速学习和结果网络到规则的转译等方面的弱点，并因此提出了一种有效的集成学习方法——基于解释的人工神经网络。     

基因算法辅助人工神经元网络的结构设计

提出了以基因算法为基础的人工神经元网络结构设计基础。首先从连接权的演化入手,研究了基因算法的实现过程。在结构设计中,提出了稀疏化的编码方法。仿真结果表明这种优化方法对于神经网络的选取是有效的。     

融合粗糙集和人工神经网络的产品敏捷定制设计方法

为快速响应客户需求和提高产品定制效率,通过分析产品设计过程的特点,结合粗糙集理论和神经网络方法各自的优势,提出一种融合粗糙集和神经网络的产品敏捷定制设计新方法,将粗糙集和神经网络方法有机集成应用于产品设计过程。该方法中,运用粗糙集对设计要求进行约简,提炼有效的决策条件;在此基础上,采用神经网络方法构建不同设计阶段的设计要求与其对应的产品结构间的网络模型,快速确定产品结构形式。并将该方法成功应用于某卷板机的总体方案定制设计过程。这种方法为实现产品敏捷定制开发提供了一种新的解决思路和技术手段。     

基于BP人工神经网络的磨料水射流切割深度模型

在已知的磨料水射流切割混凝土实验数据的基础上,应用BP人工神经网络理论,并且借助MATLAB神经网络工具箱,建立磨料水射流切割深度模型.模型中包括的射流参数有射流压力、靶距、磨料粒径、磨料流量、磨料喷嘴直径、磨料喷嘴长度及横移速度.通过模型预测结果与实验结果的比较,表明模型具有一定的精度.     

基于改进的人工神经网络方法预测CTL表位

为简化细胞病毒T细胞(cytotoxicity T lymphocytek, CTL)表位鉴定方法,应用改进的人工神经网络方法定量研究了短肽与MHC(major histocompatibility complex)分子结合亲合力的关系,并建立了CTL表位的预测模型,得到了预测模型最优性能参数.用此模型对短肽与HLA-A*0201分子结合的805个预测样本进行了预测,预测准确度达到73.8%.对来自黑色素MAGE-2的短肽与MHC分子的结合亲合力也进行了预测,结果较好.     

大型房地产投资项目风险评价的人工神经网络模型研究

大型房地产投资项目在建设过程中存在着大量的风险，投资者在决策前必须对风险进行合理的评价。建立风险评价的神经网络模型，并将人工神经网络理论应用于风险评价中，是投资决策的重要研究内容。     

WLAN indoor location method based on artificial neural network

WLAN indoor location method based on artificial neural network (ANN) is analyzed.A three layer feed-forward ANN model offers the benefits of reducing time cost of the layout of an indoor location system, saving storage cost of the radio map establishment and enhancing real-time capacity in the on-line phase.According to the analysis of SNR distributions of recorded beacon signal samples and discussion about the multi-mode phenomenon, the one map method is proposed for the purpose of simplifying ANN input values and increasing location performances.Based on the simulations and comparison analysis with other two typical indoor location methods, K-nearest neighbor (KNN) and probability, the feasibility and effectiveness of ANN-based indoor location method are verified with average location error of 2.37m and location accuracy of 78.6% in 3m.