基于事例推理的质量故障处理系统设计

在CBR(Case-Based Reason ing)中高速、有效地完成事例的检索,对问题求解的性能有直接影响,当知识库中事例足够多时,事例匹配可能变得简单,但检索的目标却更难达到。为此,以质量管理系统的设计与开发为背景,提出了一种基于事例推理的质量故障处理方法,给出了基于双库结构的质量故障处理系统的总体结构。该设计采用事例推理方法实现故障处理事例的模糊表示,并利用模糊贴近度完成相似处理事例的检索,所描述的事例表示和检索具有很好的实用价值,可使以往的经验及专家知识得以继承,同时有利于质量故障的准确、快速处理。     

基于事例推理短期负荷预测方法的改进

针对基于事例推理（CBR）短期负荷预测中的事例库组织，提出第一级按不同的时刻和星期类型粗分类、第二级按照模糊聚类方法细分类的二级分类方法，可以很好地实现不同预测环境之间的相似性和相异性；针对事例的检索，提出模糊优先比的定量属性检索方法，按此方法进行检索不但可以提高检索效率，还可以对检索过程进行控制．实际算例表明，以此方法进行负荷预测的周平均相对误差为2．620%，低于一般的CBR方法和单一预测方法．     

基于事例推理的质量管理系统的研究与实现

将事例推理技术应用于质量管理过程中,可以高效地为管理人员解决问题提供决策支持.应用知识发现方法,基于事例检索过程,提出全新的质量管理模式.利用相似度和特征索引从事例中找出与当前问题相关的最佳事例,设计了质量问题事例库,并实现了质量管理系统.     

基于事例推理系统中事例相似度评估方法若干问题的探讨

对基于事例外推理系统中事例相似度评估方法存在若干问题进行探讨,采用对事例匹配过程及几种匹配函数进行研究和分析的方法,认为当前常用的匹配函数在支持不良结构决策领域的ＣＢＲ系统中并不十分有效,因此必须寻求一种有效的事例相似度评估方法来改善此类ＣＢＲ系统的事例检索性能。     

一种基于神经网络的事例相似度评估方法

提出一种基于分布式神经网络的事例相似度评估的体系结构及实现方法,即通过输入新旧事物中特征之间的两两相似度,利用神经网络来确定新旧事例之间的综合相似度,以此来改善不良结构决策领域中基于事例推理系统的事例检索性能。     

一种基于神经网络的事例相似度评估方法

提出一种基于分布式神经网络的事例相似度评估的体系结构及实现方法 ,即通过输入新旧事例中特征之间的两两相似度 ,利用神经网络来确定新旧事例之间的综合相似度 ,以此来改善不良结构决策领域中基于事例推理系统的事例检索性能     

实例检索中基于混合属性距离的相似性度量

提出了一种基于混合属性距离的相似性度量方法.利用各个属性间的距离及其组合权重求得实例间的总体距离,再用实例间的总体距离来刻画其相似程度.基于区间数的距离计算公式和模糊集合理论,给出了属性值为模糊数、模糊区间数时的距离公式,并改进了属性值为隶属度函数时的距离公式.同时考虑了属性权重问题,提出了一种基于距离离差信息的客观赋权方法,将主观权重和客观权重加以组合,以组合权重来计算实例的全局相似度.以阀门的概念设计为例,验证了该方法在实例检索中的的可行性和合理性.     

形式概念分析在基于事例推理中的应用

目的形式概念分析(Formal Concept Analysis,简称FCA)在基于事例推理(Case-basedReasoning,简称CBR)中的应用为完善领域知识的分类提供了一种有效的方法;FCA提供了一种事例的组织方式,使对事例库的直接访问变得容易。方法把原来的事例表示与组织方式转换成FCA所要求的形式。结果FCA可以提取嵌入在事例库中的隐含知识,这些以描述事例属性间的依赖规则形式的隐含知识可以用来帮助完成CBR的查询过程。结论FCA在CBR中的应用提高了事例检索的速度和结果的准确性。     

基于CBR的分布式工作流模型与管理方法

为了满足企业信息系统的分布环境下工作流管理系统向智能化管理方向发展的需求,并实现分布式工作流与知识管理、人工智能理论与方法的结合,将一种新的人工智能推理方法--CBR(基于事例推理)引入工作流管理系统.在原有工作的基础上,提出了一种基于CBR的分布式工作流系统框架与管理方法, 重点探讨了CBR的事例检索策略在分布式工作流系统中的应用方法,最后给出了一个分布式工作流管理的实例,实践证明该方法有利于提高分布式工作流的智能性、灵活性和适应能力.     

基于事例推理的冲压工艺辅助设计系统

将基于事例推理技术引入冲压工艺设计过程,提出了冲压工艺设计CBR系统框架,研究了适合冲压工艺设计的特征分类、事例表示、检索和修改方法,开发了一个基于事例推理的冲压工艺辅助设计系统并用实例验证。     

基于粗糙集的航路飞行冲突智能解脱CBR系统案例检索方法

针对航路飞行冲突智能解脱中的案例推理问题,提出了基于粗糙集的改进案例检索方法.建立了框架式案例知识系统表达结构,包括19个条件属性变量和1个决策变量.将基于信息熵的全局优化算法和启发式快速约简算法用于属性约简,把17项案例属性检索指标根据天气和军方活动的情况分别简约为4项.依据条件属性对决策属性的影响程度,建立了基于粗糙集属性重要度的指标权重确定方法.通过算例进行计算,将简约前后的案例检索效果进行比较,结果表明一致性达到90％.简约后的属性不仅可以保证较好的检索质量,还能够有效减少检索空间,提高检索速度.     

基于区间属性值补缺的知识管理自学习案例检索机制

针对知识管理自学习案例检索中存在区间属性以及属性值缺失的情况,提出了基于区间属性值补缺的案例检索机制.首先,运用粗集方法对知识管理自学习案例进行分类,完成初步检索并在分类基础上插补缺失的属性值;而后,利用客观性较强的熵权法完成对确定值和区间属性的权重配置;最后,应用区间灰关联方法实现对知识管理自学习案例的检索功能.算例分析表明,所提出的案例检索方法操作简便、合理有效.     

基于案例推理的区间属性相似度研究

分析了传统的实例检索策略的不足,提出了一种区间属性值之间相似度的计算方法．该方法是通过计算长度重叠率或面积重叠率来计算其相似程度．所提出的方法可以有效地处理实例检索中的不确定性,并能提高基于实例推理系统的性能。     

基于属性表征和信息测度的图像检索

提出了一种基于属性表征和信息测度的图像检索方法，给出了图像的内容属性的表征方法和利用改进的信息测度公式计算图像相似性的方法．最后给出了利用这种方法对WWW图像检索的初步实验结果。实验表明，这种方法对改善检索结果的相关性具有很好的效果。     

冷轧建模中基于粗糙集和神经网络的案例检索

针对一般基于案例属性相似度的案例检索方法在实际应用时存在相似性度量的定义等难点而无法保证两效、准确检索的问题。提出了一种新的案例检索方法。根据粗糙集理论对冷轧负荷分配决策表进行简约以及从简约的决策表数据中发现规则,在此基础上利用发现的规则建立隐层节点数更合理的神经网络模型。以此神经网络模型实现相似案例检索,经在线实验证明,应用该方法可实现快速高效的案例检索。提高了整体智能推理建模的效率和质量。     

基于事例推理的注塑模成本评估系统

探讨了利用基于事例的推理技术来评估注塑模的制造成本。讨论了事例的索引、检索、改写、学习机制和神经网络的应用。提出了考虑模具的制造成本、税收、管理费、设计费等各个方面的综合成本模型，此模型可用于模具的报价。     

基于FCM和CBR-GRA双重检索的应急救援物质需求预测

运用多项数据分析及推理技术提高物资需求预测速度及可靠性.首先利用历史案例信息求救援案例指标权重;之后建立模糊聚类(FCM)及案例检索相结合的算法,案例检索采用CBR-GRA双重检索技术,在得到相似度向量与灰色关联度向量之后,再次应用灰色关联分析求取案例相似-关联度向量,从而保证可靠案例检索;最后建立救援物质需求模型.经实例验证可知:案例聚类实现数据初步筛选,提升了检索速度,2种检索方法融合,提升了检索可靠性.     

实例推理检索中相似度量方法的研究

在实例推理检索过程中 ,通过相似特征度量方法完成最相似实例检索 ,采用粗集理论判断实例特征属性的重要性 ,把最反映本质的相似特征属性用来进行相似度量 ,使度量结果比较客观地反映出实例和待解问题的相似程度 ,提高了实例检索的准确性。     

基于颜色和SIFT特征的视频目标检索方法研究

本文提出并实现了一种结合颜色和SIFT特征的视频目标检索方法。首先,利用图像颜色直方图特征对目标图像进行初步检索和排序;然后对检索结果中与目标图像相似度较高的图像进行SIFT特征提取,并与目标图像中截取的目标区域子图的SIFT特征进行匹配;最后根据SIFT特征匹配结果对初步检索图像再进行二次排序,并反馈目标位置和偏移信息。仿真实验结果表明本文提出的基于颜色和SIFT特征的视频目标检索方法对目标亮度、位置平移、缩放、形态变化等有较好的适应性,能准确检索出目标,具有较高的实用性。