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。     

基于神经网络推理的故障诊断专家系统

本利用神经网络（ＮＮ）知识并行处理，自学习及联想记忆等功能，建立了基于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实用性。     

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。     

混合型神经网络专家系统

本文在分析传统人工智能与神经网络信息处理的各自特点的基础之上,指明二者相互结合的必然性,并给出了混合型神经网络专家系统的框架。     

关于神经网络专家系统的研究

对于专家系统所存在的主要技术问题，讨论了利用神经网络实现ＥＳ的可能性，以前向多层感知机模型分析了神经网络专家系统的功能及其特征，并以识别手写数字的ＮＮＥＳ（ＨＤＲ－１）为例，说明了神经网络技术在ＥＳ开发中所起的作用。     

基于神经网络专家系统的信息智能分拣

针对同步物流系统中信息过剩问题，提出了基于神经网络专家系统的信息智能分拣方案．根据功能需求进行了系统模型结构设计和软件结构设计，对关键模块设计原理和部分代码进行说明，并给出了一个应用实例进行了验证．     

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     

基于专家系统的电源规划

在分析电源规划中专家经验的基础上,将产生式专家系统引入入电源规划中,实现了对工程约束条件的表示,并在规划前期实现了对不可行方案的大量裁减,从而减少了规划后期优化计算的工作师时,结合生产模拟方法,设计出基于专家系统的电源规划方法,并进行了验证,结果表明：该方法是行之有效的。     

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。     

神经网络控制系统仿真

利用基于神经网络修正误差ＢＰ学习算法的多层网络和间接学习或专门学习的动态逆特性控制方法＾［１］编制的神经网络控制系统的仿真软件（ＳＣＳＢＮＮ），给出了调节时间和最大超调量与神经网络中间层节点数的关系曲线，同时给出了各种学习率和神经元作用函数增益的响应曲线。ＳＣＳＢＮＮ也可用于神经网络非线性控制系统。仿真结果说明神经网络非线性控制系统具有良好的控制性能。     

红绿灯控制专家规则及其神经网络实现

在对红绿灯控制系统中专家规则进行分析的基础上，提出了这些规则的模糊数学实现模型，并给出了该模型的神经网络结构及算法。实验表明，该方法用于实时控制是有效的     

基于人工神经网络的矿用汽车发动机故障诊断的理论研究

结合大型矿用汽车发动机的振动信号，利用ＢＰ神经网络对汽车发动机的故障诊断进行了探讨，对网络的结构及其学习参数进行了研究，为对汽车发动机实施故障诊断与在线监测提供了一种有效方法。     

基于神经网络的采掘接替优化研究

矿井采掘计划的编制是典型的不良结构和复杂的技术经济问题。本文采用人工神经网络技术和最优梯度下降算法来构筑ＡＮＮ数据获取器,以此获取采掘技术经济指标,并将ＡＮＮ 模型与计算机模拟相结合对矿井采掘关系进行动态调整与优化。     

一种非线性系统神经网络直接控制器的设计

提出了一种使用神经网络作为非线性对象直接控制器的设计方法 ,该控制器由一个常规控制器和一个神经网络控制器组成 .常规控制器对系统给出粗略控制 ,神经网络控制器给出补偿信号来进一步减小系统输出跟踪误差 .该方法对被控非线性对象类型的限制很少 .在该方法中 ,径向基函数 (RBF)神经网络被用来进行训练 ,训练后系统具有较好的稳定性 .仿真结果表明 ,该方法非常有效 ,对非线性系统能取得比较满意的控制效果     

基于人工神经网络的专家系统的建立

文章提出了一个基于人工神经网络的专家系统及其分层结构、知识获取和推理的方法，并将其用于生烃条件评价中。     

基于神经网络的汽车空调系统变工况运行仿真研究

文章应用神经网络技术,对汽车空调的变工况运行进行了仿真研究,给出一个基于反向传播（ＢＰ）算法的神经网络结构设计方案并进行学习及分析,结果表明：汽车空调变工况运行可以利用ＢＰ神经网络进行计算机仿真,仿真结果与实验十分吻合。     

互感器故障诊断神经网络专家系统

基于神经网络专家系统的基本原理和利用神经网络的知识表达能够反映事物之模糊因果关系的特点，本文建立了一个用于高压电磁式互感器故障诊断的神经网络专家系统，提出了一种有效的推理方法，旨在全面、快速和准确地实现互感器的故障诊断，以提高互感器及电力系统运行的可靠性。图２，参８。     

基于神经网络的三极管温度特性模型研究

温度对三极管的性能影响较大,使得电路中的静态工作点出现不稳定现象.采用神经网络技术分析实际环境温度对三极管放大特性的影响,并通过实测数据和利用线性均差法得到的数据建立三极管温度特性的神经网络模型.利用该模型可预测温度对放大倍数的影响,掌握电路系统的温度漂移,从而为优化系统性能提供设计依据.