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基于实例推理的振动料斗专家系统的实现

   基于实例推理的振动料斗专家系统的实现根据厂家的零件要求,我们设计一种定向机构。零件的原始信息如下:回转体零件:长径比l/d <1,有一个旋转轴,无对称平面定向装置的信息:定向料槽加凹槽(1)可区别选阶梯状短轴类工件(2)可使零件翻转一个角度输出(3)零件通过凹槽输出(4)挡块的高度稍大于台阶状零件大端的高度(5)凹槽的宽度稍大于台阶状零件小端的直径(6)零件定向要求输出位置为大端在上(7)要求零件特点为阶梯状零件基于实例的推理技术是人工智能研究的一个新方向。它特别适用于具有设计不确定性因素的专家系统中,利用自身知识库的不断扩充解决知识获取的瓶颈问题。本文在基于实例的推理技术的基础上设计振动料斗专家系统,证明这种方法的可行性和有效性。随着实例库的不断扩大,系统运行的效率和准确性都会大大提高。

   振动料斗控制策略主要指推理方向的控制及推理规则的选择策略。推理有正向推理、反向推理和正反向混合推理。正向推理是从已知的事实出发,按照一定的控制策略,利用产生式规则,不断的修改、扩充数据库,最终推断出结论。逆向推理时首先提出假设,然后逆向找寻支持这些假设的证据,直到判明假设是否成立或不再有规则可用为止。正反向混合推理是前两者的综合。此外,推理策略一般还与搜索策略有关。基于实例推理(case-based reasoning)充分利用另一种知识资源:以往设计成功的例子或专家经验。它以实例的形式来体现知识,从而克服了知识获取的困难问题。振动料斗基于实例推理技术(CBR)的基本原理是寻找一个与所求问题相似的实例(Case),根据它们之间的匹配程度对实例作适当调整,使之适应于所求问题,一旦匹配或调整后匹配成功,则该实例即可作为问题的解。本系统是建立在实例推理(CBR)理论基础上的专家系统。

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点击次数:  更新时间:2019-09-11 10:33:04  【打印此页】  【关闭