基于神经网络的专家系统

人工神经网络与专家系统，作为人工智能应用的两大分支，在实际应用中都有许多成功的范例，但作为单个系统来讲，二者都存在很大的局限性。主要是专家系统知识获取的“瓶颈问题”和神经网络知识表达的“黑箱结构”。为解决这个问题，本文提出将专家系统与神经网络技术集成，达到优势互补的目的。利用神经网络优良的自组织、自学习和自适应能力来解决令家系统知识获取的困难，同时用专家系统良好的解释机能来弥补神经网络中知识表达的缺陷。论文提出了基于神经网络专家系统的结构模型，知识表示方式以及推理机制等。     

神经网络知识获取及推理技术在番茄专家系统中的应用

针对传统专家系统知识获取的瓶颈性问题，提出了基于神经网络和传统知识获取与表示相结合的方法。传统的推理方式存在推理效率低和冲突消解问题，提出了由神经网络推理和逻辑推理所组成的混和推理系统。利用神经网络的自学习、自组织、自适应特点，来实现自动知识获取；混和推理既利用了神经网络的并行处理的效率、解决了传统推理存在的冲突消解问题，又克服了神经网络推理结果无法解释等特点，具有较高的准确性和效率性。最后给出了番茄病虫害诊断的应用实例。     

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.     

基于专家系统和神经网络的卫星故障诊断系统设计与实现

为改善基于知识的专家系统在知识获取上的不足,提高对卫星故障的诊断能力,提出了一种专家系统与神经网络相结合的卫星故障诊断系统。首先,采用开发工具CLIPS以产生式规则搭建知识库,然后利用神经网络方法对知识库进行扩展,解决了专家系统知识获取的"瓶颈"问题,最后利用该系统对卫星故障进行诊断。仿真结果表明,该方法可以提高对卫星故障的诊断能力,有助于卫星测控人员快速定位故障,从而有效保障卫星安全。     

基于神经网络专家系统的边坡系统设计

基于神经网络和专家系统自的特点，研究了神经网络和专家系统的集成系统，论述了系统的设计思想、总体结构及实现的基本原理，通过软件设计实现了“可视化”操作，系统具有知识自动获取，预测速度快，鲁棒性及容错能力强等特点，这一研究为解决边坡稳定性评估问题提供了一种有效途径。     

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。     

数据挖掘在多塔蒸馏故障诊断专家系统中的应用

知识获取是专家系统乃至其他知识系统的一个“瓶颈”问题。分析了多塔蒸馏专家系统中知识获取过程中存在的困难,探讨了将数据挖掘技术应用到专家系统,从而实现知识自动获取,给出了相关模型,同时提出了有待解决的问题。     

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。     

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ANN与ES混合系统的银行贷款风险预警研究

鉴于银行贷款风险预警信号通常包括有关财务状况信号与非财务状况因素信号，即既具有可量化也有非量化信号的特点，这里尝试运用人工智能技术，基于人工神经网络（ANN）和专家系统（亦称基于知识系统KBS）的混合系统进行贷款风险预警研究。对于有关财务状况预警信号采用前向三层BP神经网络建立财务预警模式。对于BP网络的输出，把它同非财务因素信号一起直接输入专家系统。最后将由专家系统作出风险预警的最终建议。文中在对财务预警BP神经网络进行实验设计基础上再整合到经过结构化的KBS原型系统。     

基于人工神经网络和专家系统结合运用的电网故障诊断技术的研究

人工神经网络（ＡＮＮ）和专家系统（ＥＳ）的结合是智能系统研究的发展方向。本文对ＡＮＮ和ＥＳ结合用于电力系统故障诊断问题进行了研究，提出一种新的电力系统故障诊断方法。该方法综合了ＥＳ和ＡＮＮ各自的优点，充分利用ＥＳ的推理能力和ＡＮＮ的学习能力，由ＥＳ根据故障报警信息搜索电网数据库，提出故障假设，再由ＡＮＮ对故障假设进行诊断。该方法教授给ＡＮＮ的知识是电网通用的故障判断知识，具有较强的能用性。研究表明ＡＮＮ和ＥＳ结合用于电网故障诊断是非常有效的。     

电液伺服阀故障诊断专家系统的研究

针对最常见的双喷嘴档板式滑阀力反馈电液伺服阀，结合上海宝山钢铁公司生产线上使用的该类型伺服阀进行了实验研究，利用模糊神经网络与符号推理集成技术，建立了电液伺服阀故障诊断专家系统，实验证明，该专家系统对电液伺服阀常见的故障的诊断准确率达９０％以上。     

基于神经网络专家系统的卫星姿态确定系统故障诊断

介绍了一种基于人工神经网络与专家系统相结合的智能故障诊断系统,将专家系统与神经网络结合运用取长补短,发挥各自的优势.给出了系统的结构组成,并具体描述了神经网络专家系统的工作原理.采用的RBF网络有效地克服了BP网络收敛速度慢,且易陷入局部极小的缺陷.同时利用神经网络的并行处理功能,有效地解决了传统专家系统的推理复杂、时间冗余等缺点.仿真结果证明了该方法应用于卫星姿态确定系统的故障诊断是有效的.     

基于神经网络的客车车身造型评价专家系统

阐述了利用人工神经网络(ANN)技术构建专家系统对客车车身造型进行评价的方法,从数据收集、图形的预处理、知识库的构建及神经网络模型的设计与训练等方面研究了准三维造型评价专家系统的关键技术问题.开发了客车造型评价专家系统软件,并通过实际客车造型任务,验证了所开发软件的有效性.     

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。     

故障诊断专家系统神经网络学习机研究

根据故障诊断专家系统的特点，设计了一种面向故障诊断问题的机器学习系统。在参数修正自学习模型中，引入了变结构的参数修正人工神经网络模型，采用B-P学习算法及后验学习方式，实现了故障诊断专家系统参数修正学习机设计。在汽车故障诊断问题中的应用结果表明。学习效果良好。     

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.     

基于人工神经网络的非线性系统辨识

人工神经网络是-个非线性动力学系统,具有自适应、自组织、自学习等功能。本文利用人工神经网络具有表达任意非线性映射的能力,对非线性系统进行系统辨识。仿真结果表明,该方法是可行的,计算精度高。