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。     

基于人工神经网络的电机故障诊断研究

本文着重探讨了故障诊断研究的理论方法,通过采用人工神经网络技术,建立基于人工神经网络的故障诊断专家系统,克服了传统诊断专家系统的不足,可以提高故障诊断的水平和效率。     

基于知识的液压系统故障诊断专家系统

针对液压系统故障诊断问题运用ＡＩ技术建立基于知识的液压系统故障诊断专家系统。该系统由人机接口、知识获取、知识库、推理机、解释系统和动态数据库６个基本模块组成，操作简单、运行方便。     

基于捷联航姿系统挠性陀螺故障诊断方法的研究

本文针对传统BITE不能对捷联航姿系统挠性陀螺软故障进行检测的不足,提出了一种改进的Wald的序惯概率比法。改进的Wald的序惯概率比法是通过补偿方法对Wald的序惯概率比法进行创新,应用改进的Wald的序惯概率比法,能成功地解决捷联航姿系统挠性陀螺的软故障无法检测的难题,使陀螺的误誓率PFAAK原来的6％下降到1％。     

基于专家系统的高速公路监控系统故障诊断

随着高速公路监控系统的发展,系统逐渐趋向于高集成化,以减少人力的配置,然而由于高速公路监控系统的设备繁多而复杂,在移交后的管养人员并非各个专业系统人员,因而造成故障解决困难,专家系统可以很好的帮助后期维护人员定位问题所在,并提示错误原因,帮助管养人员确定问题与维修,使系统在最短的时间内恢复正常运行。     

基于遗传算法和神经网络优化的故障诊断专家系统

传统故障诊断专家系统中存在知识获取困难和推理能力弱的问题,采用模糊神经推理控制器作为推理机可改善此类问题,为进一步提高系统的性能,用遗传算法对推理机进行离线训练．在系统中,使用了传统故障诊断专家系统给予规则的推理方式,使系统在提高灵活性的基础上保持了透明性。     

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     

船用柴油机操纵系统故障诊断专家系统

结合ＭＡＮ Ｂ＆Ｗ Ｓ６０ＭＣ型船用柴油机操纵系统的控制原理和结构特点，建立基于表格表达形式知识库和推理机，由此构造出故障诊断专家系统。该系统对轮机员进行操纵系统故障判断和处理具有重要的意义。     

机床液压系统故障诊断专家系统的研究与开发

根据机床液压系统故障诊断的特点,以VB和Access为开发工具,研究开发了机床液压系统故障诊断专家系统,该系统具有良好的人机交互界面、严密科学的推理机制、突出的自学习功能,可迅速准确地诊断出故障原因并提出相应的解决措施．     

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…

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。该方法综合一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     

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。     

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。     

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.     

基于神经网络的齿轮箱故障诊断专家系统设计

针对神经网络和传统故障诊断专家系统的不足,提出了一个把神经网络与专家系统相结合,发挥各自优点的基于神经网络的齿轮箱故障诊断专家系统设计方案。介绍了该系统的结构功能和主要特点,并阐述了该系统重要模块的实现方法。     

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。     

神经网聚类算法在医疗诊断专家系统中的应用

用基于神经网的聚类算法对医疗诊断专家系统中的诊断分类进行了研究，具体描述了算法的实现方法，并在计算机上进行了模拟，模拟结果表明，该方法克服了传统上基于规则的专家系统的某些缺陷，在实际运用中是可行的。     

基于神经网络与专家系统的故障诊断技术

针对传统的故障诊断方法对复杂系统或装备进行故障诊断速度慢、对多故障同时发生的情况难以准确定位的问题,提出将神经网络与专家系统相融合的设计方案,建立一种基于人工神经网络的故障诊断专家系统。该专家系统结合神经网络和专家系统的优点,具有很强的自学习能力和自适应能力,可从外部环境不断吸取信息,在学习过程中不断完善自己,具有很强的容错性,善于联想、类比和推理。理论分析与仿真实验证明,该系统能实现对故障的快速准确定位,为保障装备可靠高效地发挥功能提供了有效方法     

基于人工神经网络的冲裁件缺陷诊断专家系统

说明了冲裁件成形缺陷分析人工神经网络专家系统的总体结构框架。系统分为综合信息处理模块和缺陷分析推理模块两大部分,有针对性地综合提取了冲裁件缺陷信息加以分类,采用了双3层BP神经网络来分析和处理输入参数,并对系统知识表示、知识获取、知识库的构造及推理机策略的选用进行了深入的阐述,同时还对数据系统原理编写的BDAES（v1．0）软件作了简要介绍。