Yarn Quality Prediction and Diagnosis Based on Rough Set and Knowledge-Based Artificial Neural Network

In the spinning process, some key process parameters（ i. e.,raw material index inputs） have very strong relationship with the quality of finished products. The abnormal changes of these process parameters could result in various categories of faulty products. In this paper, a hybrid learning-based model was developed for on-line intelligent monitoring and diagnosis of the spinning process. In the proposed model, a knowledge-based artificial neural network（ KBANN） was developed for monitoring the spinning process and recognizing faulty quality categories of yarn. In addition,a rough set（ RS）-based rule extraction approach named RSRule was developed to discover the causal relationship between textile parameters and yarn quality. These extracted rules were applied in diagnosis of the spinning process, provided guidelines on improving yarn quality,and were used to construct KBANN. Experiments show that the proposed model significantly improve the learning efficiency, and its prediction precision is improved by about 5. 4% compared with the BP neural network model.     

Rete算法的优化及在动车组故障知识库推理中的应用

为了解决动车组在运行途中出现的各类故障,检修段需要根据动车组发生的故障进行原因分析,并及时采取相应的解决措施.因此本文将故障知识库应用到高速铁路动车组,着重研究了基于Rete算法的推理机在知识库系统的应用,并对Rete算法进行了改进,最后利用动车组故障数据对优化前后的Rete算法进行了比较,证明了改进算法的有效性.     

西昌市月城广场设计思路

月城广场是西昌市政府的形象工程。该广场应设计成能够突出西昌特色,具有生态效益、社会效益、经济效益及以人为本的可游可憩的城市广场。本文论述了设计者设计的月城广场方案的立意构思、分区布局、设计特点与手法等。     

基于知识图谱的核电设备健康管理知识建模与分析

随着信息技术发展,设备健康数据与知识图谱技术结合为设备健康发展带来新的发展机遇,知识图谱利用其多种特异性优势,使企业系统中积累的海量设备维修数据得到有效整合利用.本文提出基于知识图谱的核电设备健康管理知识建模与分析方法,并根据实体关系模型构建维修知识图谱本体框架,同时基于核电企业实际的维修工单数据,从统计分析和关联分析两方面取得良好的实践效果.研究结果表明,知识图谱能够在设备维修知识的集成上解决传统的数据孤岛问题,同时能基于故障的可视化分析为维修人员和管理人员提供决策和知识支持.     

我国体制改革与国家创新体系建设取得阶段性成果

《国家中长期科学和技术发展规划纲要(2006-2020年)》对我国科技体制改革与国家创新体系建设提出新的要求。当前和今后一个时期,科技体制改革的重点任务是支持鼓励企业成为技术创新主体,深化科研机构改革、建立现代科研院所制度,推进科技管理体制改革以及全面推进中国特色国家创新体系建设。本刊针对2006年以来我国科技体制改革与国家创新体系建设以及许多领域专家对本领域的建议进行了综合报道。     

基于互信息和疑义度相结合的知识约简方法

提出一种基于互信息和疑义度相结合的知识约简方法，遵循修正的互信息准则，发展了一种类似于正交化特性的启发式算法，从决策系统中找出属性集的约简；该方法采用可增可删的双向回归算法，克服了目前前向选择或后向删除的知识约简方法中存在的属性相互依赖或依赖于决策类别的缺点，可保证分类精度不变的情况下，得到更为简化的决策属性集。最后，通过一个简单实例的仿真分析过程验证了文中所提方法的有效性。     

产业集群中的知识溢出对区域经济发展影响研究——以广东省为例

本文首先分析了知识溢出在产业集群中扩散的方式和途径,然后进一步运用生产函数解释产业集群和知识溢出两种现象对于企业发展的重要作用.针对广东省产业集群发展的具体情况,文章提出了建立学习网络、加强对溢出知识的保护、建立有效的创新激励机制等建议,以发挥知识溢出效应、促进经济发展.     

基于模糊理论的飞机液压油泵车故障诊断专家系统构建

飞机液压油泵车结构复杂,故障发生率很高,现有的故障诊断方法较单一落后,检测精度低.在飞机液压油泵车的故障诊断中,将模糊数学理论与专家系统诊断方法相结合,提出了飞机液压油泵车故障诊断模糊专家系统,该系统依据知识库及综合数据库,在推理机制中采用正向推理,能快速准确找出故障原因,较大地提高了飞机液压油泵车故障诊断效率和精度.     

基于案例推理的知识管理咨询系统

在分析基于案例推理技术特点和知识管理咨询系统含义的基础上,提出了基于案例推理的知识管理咨询系统架构,并分析了架构的组成,给出了基于案例推理的知识管理咨询系统的定义。研究了实现系统所采用的案例知识表示、检索、存储和案例学习等关键技术。依据提出的架构及其关键技术,企业易于实现其知识管理咨询系统,从而有效地支持知识重用和知识创新,提高知识管理的有效性,以及知识资源的共享和充分运用。     

面向运维服务的装备MRO知识管理系统研究

为提高知识管理的效率,实现精益维修的目标,文章在分析装备MRO知识特点的基础上,围绕运维服务对MRO知识的需求,提出了装备MRO知识管理体系。针对不同MRO知识的特点,建立了基于装备结构层次的知识体系,分别围绕维修规程、维修资源、维修历史和维修案例等MRO知识建立知识模型;构建了以维修BOM为核心的MRO知识组织方式,实现对类型繁多、结构复杂、动态变化的知识的有效管理;并围绕不同运维服务,面向应用领域构建了基于本体的知识管理框架和知识视图,实现了全面的MRO知识综合运用。最后,基于以上方法和模型,进行了车辆运维知识管理系统的开发和应用。