学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示

嵌入式仪表设计专家系统推理机设计与实现

作　者: 方毅
导　师: 董金祥；黄忠东
学　校: 浙江大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 专家系统 推理机 仪表设计 优化搜索 遗传算法 多级索引
分类号: TP182
类　型: 硕士论文
年　份: 2006年
下　载: 337次
引　用: 1次
阅　读: 论文下载
 

内容摘要


人工智能的根本目的是利用计算机模拟人的思维进行推理活动,专家系统是人工智能科学中偏向于应用的一个分支,是人工智能实用化的具体表现。专家系统实际上是一套能在某特定领域内利用知识和推理,以人类专家水平去解决该领域中困难问题的计算机程序,它具有能在专家级水平上工作的知识、经验和能力。 从20世纪60年代中期,首批专家系统在美国开始研制以来,已广泛应用于医学、数学、教育、工程、地质、生物化学、故障诊断和军事等领域,但在电子设计自动化(Electronic Design Automation)方面,专家系统的应用还比较少,特别是提供嵌入式系统软硬件知识的专家系统。随着电子产品的普遍使用,开发能够使用辅助电子设计的专家系统也成为了制造业信息的当务之急。本文便是在这个背景下研究“嵌入式仪表设计专家系统”的推理机。 “嵌入式智能仪表设计专家系统”基于专家的知识积累和数据挖掘技术建立了智能仪表设计专家知识库、规则库和案例库,利用人工智能技术为智能仪表专业设计人员提供智能化、建设性的设计帮助。区别于传统的程序,通过模拟专家和思维过程,利用知识来推理出结果,其结构可表达为“专家系统=知识+推理”,知识库是基础,推理机是它的核心。本文着重论述了推理机的设计和实现过程。 本文研究了,基于案例的推理和基于规则的推理相结合的推理方法。智能仪表设计的现有案例数据对于设计人员具有非常重要的参考价值,在多数情况下,设计要求往往和已有的成功设计案例具有较强的相似性。但是,基于案例的推理方法在支持创新性设计上提供的支持非常有限,因此本系统采用基于规则和语义网络的推理方法提供创新设计支持。 为了解决了大容量数据推理,时间上的可行性问题。根据嵌入式智能仪表设计的基本原理、设计特点和关键技术,对传统遗传算法进行导向性定制并成功运用到基于规则的的推理机当中;我们把多级分类索引技术和同异反参数选择技术引入基于案例的推理过程。 借助本系统,具备基本设计知识的设计人员便可以根据设计需求和现有条件给出专家程度的成熟的组合设计方案以及相关软、硬件模块和元器件的推荐方案,可以最大限度地扩展设计人员的知识获取能力,缩短智能仪表设计周期,在提高设计质量、可靠性和通用性的前提下为技术创新争取时间和提供平台。专家系统在嵌入式系统智能仪表开发平台中的应用,能够极大的提高企业竞争力,对于促进产业的发展具有现实的迫切性。

全文目录


第一章 绪论  9-28
  1．1．项目背景介绍  9-16
    1．1．1．专家系统功能概述  9-10
    1．1．2．专家系统研究内容  10-13
    1．1．3．专家系统整体框架  13-16
  1．2．领域知识和相关研究  16-26
    1．2．1．人工智能和专家系统  16-19
    1．2．2．专家系统分类和组成  19-21
    1．2．3．传统设计和专家系统流程比较  21-23
    1．2．4．设计方法和推理方法的研究和发展  23-26
  1．3．本文主要研究内容  26-28
第二章 专家系统推理机需求分析  28-32
  2．1．功能需求  28-30
    2．1．1．支持基于案例的经验型设计  28
    2．1．2．支持基于规则的创新的设计  28-29
    2．1．3．支持知识库扩充  29
    2．1．4．支持系统自学习功能  29-30
  2．2．性能需求  30
    2．2．1．系统可拓展性  30
    2．2．2．并行处理性能  30
    2．2．3．响应时间  30
  2．3．工作流程  30-31
  2．4．本章小结  31-32
第三章 主要技术难题和算法研究  32-51
  3．1．知识库建立  32-38
    3．1．1．知识和知识库  32-33
    3．1．2．知识库划分  33
    3．1．3．本系统知识库  33-35
    3．1．4．知识的表示和数据库表达  35-38
  3．2．海量搜索收敛算法  38-44
    3．2．1．遗传算法  39-40
    3．2．2．神经网络  40-41
    3．2．3．模拟退火算法  41-43
    3．2．4．聚类存储的多级索引  43-44
    3．2．5．算法的选择  44
  3．3．过程中评价  44-49
    3．3．1．常用的综合评价方法  44-45
    3．3．2．属性权重的确定  45-46
    3．3．3．同异反应用于案例推理  46-47
    3．3．4．案例间相似性度量  47-48
    3．3．5．判断对中间结果的满意度  48-49
  3．4．决策与反馈  49-50
    3．4．1．评估与决策  49
    3．4．2．阖值的选择  49-50
    3．4．3．反馈与学习  50
  3．5．本章小结  50-51
第四章 推理机设计与实现  51-75
  4．1．开发环境和运行平台  51-53
    4．1．1．开发环境  51-53
    4．1．2．运行平台  53
  4．2．知识库设计  53-59
    4．2．1．知识的表示和获取  53-54
    4．2．2．模块库和元器件设计  54-55
    4．2．3．仪表模型库设计  55
    4．2．3．规则库设计  55
    4．2．5．系统硬件资源匹配推理机制  55-59
  4．3．推理机总体设计  59-64
    4．3．1．模块划分  59-60
    4．3．2．推理流程  60-61
    4．3．3．对结果的分析  61-62
    4．3．4．新模块的增加  62
    4．3．5．解释机制  62-63
    4．3．6．数据结构  63-64
  4．4．基于规则的遗传算法推理  64-69
    4．4．1．算法前准备  64-65
    4．4．2．算法流程  65-68
    4．4．3．结果的产生  68
    4．4．4．算法的特点  68-69
  4．5．基于案例的同异反推理  69-74
    4．5．1．案例推理的分类  69-70
    4．5．2．案例推理的基本过程  70-71
    4．5．3．案例分级聚类存储和检索  71
    4．5．4．同异反度量算法思路  71-73
    4．5．5．算法流程  73-74
    4．5．6．结果的产生  74
  4．6．本章小结  74-75
第五章 系统运行效果  75-85
  5．1．系统操作流程  75-81
    5．1．1．系统框架总揽  75-76
    5．1．2．知识库维护  76-78
    5．1．3．仪表设计过程  78-81
  5．2．运行效率评测  81-84
    5．2．1．基于规则的推理效率  81-83
    5．2．2．基于案例的推理效率  83-84
  5．3．本章小结  84-85
第六章 结论与展望  85-88
  6．1．应用前景  85-86
  6．2．系统评价  86-87
  6．2．改进方向  87
  6．3．本章小结  87-88
参考文献  88-90
致谢  90-91
作者简介  91

相似论文

  1. 天然气脱酸性气体过程中物性研究及数据处理,TE644
  2. 压气机优化平台建立与跨音速压气机气动优化设计,TH45
  3. 基于遗传算法的模糊层次综合评判在高职教学评价中的应用,G712
  4. 部队人员网上训练与考核系统的开发,TP311.52
  5. 基于并行算法的模糊综合评价模型的设计与应用,TP18
  6. 基于神经网络的牡蛎呈味肽制备及呈味特性研究,TS254.4
  7. 基于遗传算法的中短波磁天线的设计及实现,TN820
  8. 基于遗传算法的柑橘图像分割,TP391.41
  9. 基于混合自适应遗传算法的动态网格调度问题研究,TP393.09
  10. 基于遗传—牛顿算法的公交优化调度,TP18
  11. 基于遗传算法优化的BP网络对生物柴油制备工艺的优化,TE667
  12. 基于云理论和蜜蜂进化型遗传算法的纹理合成研究,TP391.41
  13. 基于遗传算法和粗糙集的聚类算法研究,TP18
  14. 我国进境植物检疫专家系统开发,S41-30
  15. 基于遗传算法的淠史杭灌区渠系配水优化编组模型的研究,S274
  16. 遗传算法在物流仓储优化中的应用研究,F259.2
  17. 基于遗传算法的矿山资源优化调度模型的研究,O224
  18. 磁流变阻尼器的力学特性及其在火炮反后坐中的应用研究,TB535.1
  19. 模糊预测函数控制改进算法的研究及应用,TP273
  20. 基于模拟的注塑模浇注系统及成型工艺参数优化研究,TQ320.662
  21. 基于重型机床大型零件铣削加工性能及参数优化的研究,TG54

中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化基础理论 > 人工智能理论 > 专家系统、知识工程
© 2012 www.xueweilunwen.com