面向对象的知识表达方法研究

把面向对象的技术应用于知识表达中,提出了面向对象的知识表达方法,给出了面向对象的知识表达方法的基本结构形式,对其静态描述特性、动态描述特性以及继承特性进行了探讨。并以加工中心总体设计的知识表达为例,说明了面向对象的知识表达的特点及作用。     

高炉专家系统的数据采集与处理

高炉专家系统是基于传感器型的生产线实时专家系统，高炉信号由传感器采集后，需经过过程计算机进行预处理，数据预处理包括一次预处理和二次预处理，一次预处理即实现监测数据的平滑，二次预处理包括复合参数的计算，特征参数的计算及参数的模糊处理，通过预处理后的数据便可以用于高炉专家系统的推理，以提高高炉专家系统的命中率。     

武钢四号高炉冶炼专家系统的研制

介绍武钢四号高炉冶炼专家系统的开发背景，描述它的组成、网络结构和软件开发，详细分析它的主要功能，阐明专家系统对保证武钢四号高炉稳定、顺行所起的重要作用。     

人工智能高炉冶炼过程专家系统

为了用现代技术提升传统产业,实现炉况判断自动化和操作标准化,从人工智能、知识工程和模糊数学的理论出发,开发了一个用于高炉各种炉况故障判断与操作指导的综合专家系统.该系统用C Builder实现并与现场生产画面结合,采用菜单操作方式,人-机界面方便灵活.在仿真系统上通过现场生产数据的调试与运行表明,该系统准确可靠,能给出高炉各种故障状态的预报和相应的操作指导.     

高炉专家系统的不精确推理模型

为适应高炉专家系统的要求，开发了一种不精确推理模型，在该 ，全面考虑了重要度，γ算子、证据值、佐证条件、时间因素及分层阈值等对最终结果的影响。     

农作物病虫害专家系统中的知识表示方法

农作物病虫害的知识表示和知识推理方法的有效性是实现农作物病虫害专家系统正确决策的基础。总结了农作物病虫害专家系统中常见的知识传统表示、知识的现代表示以及知识混合表示方法的优缺点及应用情况,对其发展趋势进行了分析和展望。知识混合表示方法因能有效克服单一表示法的局限性并可充分发挥各种方法的长处而被广泛应用。神经网络知识表示因其快速、准确性高、灵活性高的特点应用前景良好。     

提高高炉专家系统实时响应能力的途径

以知识工程的角度,从提高推理效率入手,讨论了提高高炉专家系统实时响应能力的途径,指出了提高高炉专家系统实时响应能力的方法。     

知识基工艺设计专家系统

系统使用Visual Prolog语言，基于知识进行计算机辅助工艺设计。在系统中采用零件特征与加工特性相结合的方法描述零件；分层和分类收集存放知识，知识基与推理机分离，用户可以打开知识库根据要求修改知识；推理机制采用反向推理，进行合一算法自动生成工艺规程。     

高炉热状态预测专家系统的设计及实现方法

利用人工智能、知识工程及模糊数学思想，开发了高炉炉热预测专家系统．该系统知识表达采用了产生式规则的方式，推理机采用了模糊数学中可信度的方法进行模糊推理，取得了比较满意的效果．     

基于神经网络的高炉异常炉况判断专家系统

采用反向传播网络作为揄机，构造了高炉异常炉况判断专家系统，该系统具有良好的自学习功能和联想记忆功能，系统采用离线学习方式，在线运行时，可将高炉操作实绩存入知识库，作为进一步学习的样本，从而提高了系统精度和联想能力。     

高炉炉况判断神经网络专家系统

在深入分析高炉冶炼特点的基础上,提出泛化特性和自适应特性是高炉炉况判断系统稳定有效运行的2个重要特性.设计了增进系统泛化特性和自适应特性的方案,并相应开发出一套炉况判断专家系统.开发的系统在高炉上运行获得了满意效果.     

高炉炉况诊断实时专家系统中数据丢失恢复系统的设计

针对高炉炉况诊断和操作决策人工智能系统中出现的上传数据丢失问题,采用计算机网络和数据丢失恢复技术,对集中采集的传感器数据传送到操作站,再上传到服务器中的数据进行检索搜寻,查找“丢失”的数据,然后从产生数据丢失的操作站的原始数据文件中搜寻丢失的数据,将搜寻到的数据重新上传至服务器,完成“丢失”数据的自动恢复.     

神经网络高炉炉况预测与判断专家系统

将神经网络传统专家系统有机地结合，建立了用于高炉炉况预测与判断的神经网络专家系统，该系统命中率高，适应性强，且具有良好地自学习功能。