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一种基于机器学习的专家系统知识获取方法
引用本文:马昕,刘长龙,张贝克.一种基于机器学习的专家系统知识获取方法[J].北京化工大学学报(自然科学版),2008,35(5):89-93.
作者姓名:马昕  刘长龙  张贝克
作者单位:北京化工大学信息科学与技术学院, 北京 100029
基金项目:北京化工大学校科研和教改项目
摘    要:提出一种基于机器学习的混合知识获取方法,该方法结合了基于历史数据的规则提取方法和基于模型的规则提取方法。使用这两种方法提取规则,将其应用于对原油电脱盐系统的故障诊断中。实验结果表明,该方法能够有效的进行规则的提取,为故障诊断打下了良好的基础。其中基于历史数据的规则提取方法通过基于遗传算法的粗糙集约简来实现;基于模型的规则提取方法利用了符号有向图(SDG)的计算机自动推理结果,将因果图转化为规则。利用两种规则获取方法同时充实专家系统知识库,提供覆盖整个工艺流程的知识。

关 键 词:知识获取    粗糙集约简    符号有向图    故障诊断  知识获取    粗糙集约简    符号有向图    故障诊断
收稿时间:2008-04-01

Knowledge acquisition methods for expert systems based on machine learning
MA Xin,LIU ChangLong,ZHANG BeiKe.Knowledge acquisition methods for expert systems based on machine learning[J].Journal of Beijing University of Chemical Technology,2008,35(5):89-93.
Authors:MA Xin  LIU ChangLong  ZHANG BeiKe
Institution:College of Information Science and Technology, Beijing University of Chemical and Technology, Beijing 100029, China
Abstract:The objective of this paper is to present a hybrid method for knowledge acquisition which combines rule acquisition methods based on historical data with model-based methods.The former method derives rules through rough set reduction of a genetic algorithm,while the latter transforms the cause-effect graph to rules by using the automatic reasoning result of a signed directed graph(SDG).Using the rules obtained by the above hybrid method to enrich the rules base provides knowledge covering the whole flow process.An example of the use of the method is given for an electric desalting system.
Keywords:knowledge acquisition  rough set reduction  signed directed graph(SDG)  fault diagnosis
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