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。     

神经网络在航空维修专家系统中的应用

本文分析了传统专家系统的特点及航空维修领域专家系统的发展现状,提出将神经网络理论应用于航空维修专家系统设计,并分析了其优点。在此基础上进一步介绍了基于神经网络的航空维修专家系统的结构,诊断策略,及神经网络学习算法,并给出其实现方法。     

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.     

A330飞控系统智能故障诊断

为了实现对A330飞控系统故障的自动识别与准确诊断,提出一种利用专家系统进行故障诊断的新方法。通过构建专家系统知识库和推理机,将传统专家系统与神经网络科学地综合,开发了基于神经网络推理的故障诊断专家系统。诊断结果表明,该方法很好地发挥了其智能性,能够快速准确地诊断出飞控系统的故障,完全适合于A330飞控系统的故障诊断。     

桥梁工程鉴识专家系统设计开发

考虑桥梁工程鉴识过程中影响要素的复杂性,将其视为灰系统反问题,应用神经网络方法避免解的不适定问题带来的求解困难.采用VFP和MATLAB语言分别构建了"桥梁工程鉴识专家系统"的知识数据模块和神经网络仿真模块,并通过两大核心模块与其他辅助模块的良性互动,实现了该系统的信息收集、系统仿真及鉴识分析等各项功能.为进一步的信息完善和网络训练提供开放、友好、安全的平台,以实现鉴识专家系统的准确性和稳定性.     

基于复合神经网络的柴油机故障诊断专家系统

针对ART神经网络和BP神经网络在故障诊断领域应用的优点及不足,结合专家系统擅长推理的优点,将ART2和并行BP神经网络组合优化策略运用在专家系统中,用Visual C＋＋6．0语言作为软件开发环境,构造一个基于复合神经网络的专家系统。最后给出一个应用实例,验证了系统模型的合理性。     

神经网络在航空维修专家系统中的应用

本文分析了传统专家系统的特点及航空维修领域专家系统的发展现状，提出将神经网络理论应用于航空维修专家系统设计，并分析了其优点。在此基础上进一步介绍了基于神经网络的航空维修专家系统的结构，诊断策略，及神经网络学习算法，并给出其实现方法。     

神经网络在采煤机故障诊断专家系统中的应用

为克服符号处理专家系统的局限性,解决采煤机故障诊断复杂的难题,设计了一种基于神经网络的采煤机故障诊断专家系统.该系统将传统专家系统与神经网络科学地加以综合,较好地解决传统专家系统存在的问题,提高系统的诊断速度和准确率.     

基于小样本数据的BP神经网络建模

针对小样本条件下BP(back propogation)神经网络存在预测精度不高的问题,将专家知识融入BP神经网络训练过程中解决此问题.首先BP神经网络通过遗传算法获得最优初始权值和阈值;其次对专家知识进行数学表达;最后通过增广拉格朗日乘子法将专家知识融入BP神经网络训练过程中.利用实际中的结晶动力学问题对所提方法进行...     

神经网络专家系统的状态识别,知识表示和求解策略

将神经网络与人工智能技术相结合，提出了１种新型的知识表示的形式化描述和知识单元，知识通过模式分类导入，并用ＩＭＳＢＰ和（Ｂ－Ｂ）ＢＰ调节２种不同类型的权，在此基础上提出了神经网络的双向求解策略，以加炉控制验证了其可行性。     

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BP网络的飞机燃油系统故障诊断方法研究

对于飞机燃油系统故障诊断问题,提出了一种利用BP神经网络进行飞机燃油系统故障诊断的新方法。通过设计飞机燃油系统层次分类诊断模型,构建了专家系统知识库和推理机,利用CB工具开发了飞机燃油神经网络故障诊断专家系统。仿真结果表明,该系统很好地发挥了专家系统的智能性,能够快速准确地诊断出燃油系统的故障,完全适合于飞机燃油系统的故障诊断。     

基于多级神经网络的指挥仪电路故障诊断

针对某指挥仪电路故障诊断专家系统的不足之处，用层次结构的多级人工神经网络进行电路的故障诊断，用专家知识对学习样本进行筛选，通过对该电路中差分电路模块的诊断实验表明，可以克服专家系统对某些故障无法诊断的不足，而且还可以实现多故障的诊断。     

一种雷达模拟电路故障诊断专家系统的设计

本文概述了专家系统的设计思想,详细介绍了专家系统在雷达模拟电路故障诊断中的实现方法、知识库建立、推理机建造、解释机制建立以及系统软件设计,并采用先进的VXI bus和神经网络为辅,弥补了专家系统的缺点,使系统具有高可靠性和扩展性。     

神经网络与岩石力学专家系统

介绍了岩石力学知识神经网络的表示、知识的获取与学习、神经网络专家系统等，反映了岩石力学与工程专家系统发展趋势。