故障诊断专家系统学习机制

根据机器学习的特点，提出并设计了一种能在故障诊断过程中进行参数修正学习、知识扩充，并在诊断结束后能对知识进行归纳的专家系统学习机制。这一系统在可视化工程环境（ＶＥＥ）平台下实现，能有效地运行，使用方便。     

基于神经网络的船闸故障诊断专家系统研究

针对传统故障诊断专家系统所存在的问题,提出了一种基于神经网络的故障诊断专家系统模型,并且把此模型应用到船闸的故障诊断上.详细介绍了基于神经网络的船闸故障诊断专家系统的结构及各功能模块的设计,并且给出了系统的仿真结果.     

故障诊断专家系统推理机研究

要根据故障诊断领域知识的特点，设计了一种通用故障诊断专家系统推理机模型。阐述了该模型中采用的启发式代价树有界深度优先、反向推理策略及实现步骤。在汽车故障诊断专家系统中的应用结果表明效果良好，达到诊断要求。     

基于置信规则库的机载导弹故障诊断

针对机载导弹结构日益复杂,传统专家系统故障数据少、故障诊断效率低、准确率不高等问题,提出基于置信规则库的方法对机载导弹进行故障诊断。首先,描述了基于证据推理的置信规则库推理方法,建立输入与输出之间的非线性模型;其次,为解决传统专家系统中初始BRB参数不准确的问题,结合故障位置信息,建立参数优化学习模型;最后,以某型机载导弹的制冷系统为例,对基于置信规则库的机载导弹故障诊断方法进行了验证和对比。结果表明,该方法既能克服传统专家系统诊断效率低的问题,同时能够通过参数训练提高机载导弹的诊断精度,较好地提高了机载导弹故障诊断效率,为机载导弹的维护保障工作提供了参考。     

基于模糊和规则结合的舰炮故障诊断专家系统

在某文献的基础上，讨论了如何将模糊故障诊断理论应用到专家系统之中，详细阐述了如何建立模糊模型、模糊隶属度函数，解决了如何将模糊故障诊断与CLIPS相结合的问题，并以此建立了舰炮故障诊断专家系统。     

柔性制造系统故障诊断系统的智能知识获取

结合FMS故障诊断专家系统的实际开发,针对故障诊断专家系统中的知识自动获取问题,提出了概念库的管理方式,设计了一种自学习系统．本文研究了学习模块的知识表达问题,提出了一种混合式的知识表达方式,即语义网络和模糊产生式规财相结合的方式,同时介绍了学习过程中的搜索问题及推理策略．     

软件重用在故障诊断专家系统设计中的应用

简述了故障诊断专家系统的概念，介绍了在开发与设计过程中所用到的软件重用技术、面向对象方法以及领域与领域工程的方法，通过对故障诊断专家系统进行领域分析，同时应用面向对象的方法，设计出了故障诊断专家系统的可重用构架和可重用构年，并将其构造到一个实用的系统中，作为结论，软件重用技术在实际应用中切实可行，并且可以大幅度提高系统的设计与开发效率。     

电子线路故障诊断专家系统开发工具 SGEST 的研究与实现

本文阐述一个电子线路故障诊断专家系统开发工具 SGEST 的设计与实现,该工具运用了第二代专家系统的理论,具有使用深层知识和自学习功能,实现了元知识在专家系统中的应用。     

一种故障诊断专家系统设计方法初探

本文首先简要分析了当前在设备技术诊断维修方面存在的问题和不足,阐述了设计开发故障诊断专家系统的实际意义;其次简单的介绍了故障诊断专家系统的应用背景,提出了一种应用在设备故障诊断专家系统的设计方法,重点研究针对确定性和不确定性故障的情况,采取故障树与主观贝叶斯概率分析相结合的诊断方法进行故障诊断专家系统设计：最后对这种故障诊断专家系统设计方法进行了总结概括。     

水电机组故障诊断中的推理策略

在水轮发电机组监测与故障诊断专家系统中，推理机的设计是专家系统的核心．针对水电机组的特点，讨论了知识的表达方式、专家系统推理机推理策略的实现，并讨论了规则可信度的计算．该推理方法用于白莲河水电站监测与故障诊断系统中，成功地对机组的故障原因进行了推理，证明该推理方法是可行的，并为其他电站故障诊断推理机的设计提供了参考。     

支持向量机与人工神经网络

支持向量机（Support Vector Machine,SVM）是由Vapnik等人提出的一种基于统计学习理论的新型机器学习算法;而人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）已经成功用于解决模式识别和任意非线性函数回归估计问题中. 介绍了支持向量机与人工神经网络的基本原理,并对二者进行了逼近方面的比较,结果表明,支持向量机作为一种新兴技术而具有的独特的优越性.     

专家系统研究

本文从专家系统发展中遇到的问题入手,讨论了专家系统所存在的问题的根源,提出了一些不同于现有认识的观点.然后根据近几年分布式解题系统进展的情况和其基本结构,结合机器学习,给出了一种机器学习与问题求解的合成技术模型,并对专家系统进一步发展提出了一些意见。     

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。     

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。     

高速卷接机组集成故障诊断方法的研究与实现

为实现对高速香烟卷接机组故障的快速高效诊断,针对其故障知识的复杂特性,研究了RBR,CBR,ANN等推理算法的特点,提出利用树型结构进行故障分类,利用串行混合推理进行故障定位,采用RBR,CBR和ANN相结合进行集成故障诊断的策略,确定了推理流程,完成了系统的开发,通过联机测试进行了系统验证.     

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.     

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。     

支持向量机算法用于癌症数据建模

支持向量机算法(Support Vector Machine)是基于统计学习理论(SLT)发展起来的新一代机器学习方法,并被成功地应用到很多模式识别问题中。文中支持向量机分类算法用于卵巢癌病变与非卵巢癌病变质谱数据建模。对卵巢癌数据进行判别预测,预报正确率达到98%。通过与KNN、神经网络等算法的预报结果相比较,其预报能力强于KNN、神经网络算法在这个问题中的应用,为支持向量机算法可以应用于癌症疾病辅助检测提供一例证。     

电子产品环境试验自学习专家控制系统

介绍对电子产品进行温度,湿度环境试验的自学习专家智能控制系统。系统以８０９８单片微机组成的控制装置为核心,采用自学习专家控制算法,按照国家测试标准,实现各种测试环境的智能控制。