混合推理在某型雷达故障诊断中的应用

传统诊断方法各有优缺点,对于大型装备的故障诊断来说,由于故障的复杂性、故障信息的多样性,单一的诊断方法满足不了实际应用的要求。为此,在介绍基于案例、模型、神经网络专家系统诊断推理方法的基础上,论述了基于案例、模型和神经网络的混合推理策略,给出了建立混合推理系统的方法,并在某型雷达的故障诊断系统中得到了应用。     

专家系统与测试技术相结合的诊断维护系统

本文介绍的诊断维护系统ＩＴＭＤＭＳ将专家系统技术与传统的测试知识相结合。该系统包括两类知识：浅层知识和深层知识,知识用一阶谓词表示。推理过程分三步完成：（１）浅层推理;（２）深层推理;（３）浅层推理。知识维护手段使系统的知识在使用中不断完善。该系统的框架可适用于任意复杂的数字系统的诊断维护。     

模糊规则推理在某型导弹故障智能诊断中的应用

针对某新型导弹武器装备尚未形成全面技术保障能力的现状,构建出基于模糊规则推理(模糊矩阵算法和规则推理)的导弹故障智能诊断平台,降低了故障诊断中的误判和漏判,充分发挥了该型导弹装备的效能.该故障诊断系统的诊断方法具有一般性,可推广应用到其他装备的故障诊断系统.     

基于观测器的某火控系统故障诊断方法

以某自行高炮火控系统为对象,研究了基于状态观测器的故障诊断方法,并作了仿真试验.通过状态观测器提取相对余差来检测和识别故障.试验结果表明,对于火控系统中可以建立数学模型的分系统或单体,基于观测器的故障诊断方法具有较好的诊断效果.该方法已成功应用于某高炮火控系统的综合检测与诊断设备中.     

基于贝叶斯网络的计算机网络端到端服务故障诊断

研究了利用贝叶斯网络不确定推理技术实现端到端服务故障诊断的方法,详细描述了贝叶斯网络故障诊断模型的建立方法,设计了基于Pearl信念传播机制的故障诊断算法,并对其进行了改进,以提高诊断效果.最后,通过仿真验证了该方法的有效性,并提出了下一步的研究方向.     

移动代理的分布式系统监控模型研究与实现

提出将一种移动Agent与专家系统技术相结合的分布式网络故障诊断系统模型,该模型能够提高故障诊断效率,缩短系统响应时间,降低诊断时网络流量.提高诊断的智能性与容错性,克服了传统集中式故障诊断的诸多缺点.     

单步和多步寻优结合的诊断策略构建方法

为避免AO*算法及Rollout算法的回溯操作,同时克服信息熵算法最优性较差的问题,达到以较低测试费用对装备进行故障检测和隔离的目的,提出了一种单步和多步寻优结合的诊断策略构建方法.该方法以诊断策略构建与无噪声编码的相似性为依据,根据故障状态模糊集中的概率分布情况选择单步或多步寻优搜索方法.提出在故障状态模糊集中概率最...     

目标数据关联多因素分布式推理判决系统推理结构

目标数据关联多因素分布式推理判决系统 ,是一基于分布式判决分类系统理论进行目标数据关联分析的大规模推理判决系统 ,在C3I系统中有着广泛的应用前景。本文在分析推理判决系统的推理规则类型和状态类型的基础上 ,给出系统的推理结构图 ,该推理结构是正关联神经推理结构     

基于概率推断网的水雷战专家系统

针对反水雷作战决策的需要,运用贝叶斯推理、模糊逻辑以及可信度不确定推理方法,设计了一个基于概率推断网的水雷战专家系统.利用该系统可得出两种结论:一是利用计算概率的方法得出的结论,二是利用计算可信因子方法得出的结论,两种结论呈现定量和定性的互补关系.可较好地为反水雷作战指挥员提供辅助决策,以减少舰船遭毁伤的概率.     

基于CBR的指挥自动化装备故障诊断专家系统研究

以故障诊断的理论和方法为基础,综合运用基于案例推理和专家系统理论,对指挥自动化装备的故障诊断问题进行研究,形成一个集成的智能诊断专家系统。介绍了系统的总体结构和工作原理,并给出具体的诊断实例,此方法充分利用CBR的优点,将提高指挥自动化装备故障诊断的正确性和效率。     

C3I系统中战术态势估计的推理方法

本文首先讨论了态势估计中推理框架的现有形式，并从中抽取共性；然后讨论了推理算法的研究现状及存在的问题；最后在推理框架共性之下，提出了应用模糊理论和统计理论解决这些问题的步骤。     

不确定性推理

本文对专家系统中所使用的一些不确定推理方法作了分析及综述,并给出了一种基于联想的不确定推理模式。     

基于事例推理的自行火炮故障诊断专家系统

根据自行火炮故障诊断的特点,以全新的角度提出基于事例与规则的混合推理方法,基于相似度建立了事例的描述和检索机制,并对二者的结合方式做了阐述。给出了专家系统的整体实现结构,对元知识的内容和用途做了说明。最后给出了一个多层、分布式诊断事例,验证了以上方法的正确性和整体实现框架的有效性。     

C3I系统中的态势关联技术

态势关联是在态势估计前必须解决的一个问题,即要将不同时刻的态势数据进行关联,得到各个时刻态势数据中描述的目标间的关系。对时间间隔比较长的态势数据的关联,研究了一种基于模糊推理的态势关联方法,综合考虑了目标属性信息和状态信息、战场环境信息、指挥人员的态势预估计知识,通过推理得到关联的结果。     

关于MYCIN不精确推理机制的局限性

本文对MYCIN医疗诊断专家系统的不精确推理机制的某些局限性进行评价。作者认为,正是这些局限性使得MYCIN系统的方法不便于广泛推广到其它领域的专家系统。     

关于模糊非单调推理系统的研究

传统的逻辑推理是有局限性的,而非单调推理则具有普遍的意义。本文在分析和研究非单调推理、非单调推理系统 TMS 的基础上,指出了 TMS 存在的问题,如:没有处理模糊信息、不精确信息的能力,效率低等等;提出了模糊非单调推理系统 FTMS,在该系统中,引入模糊数学中贴近度的概念解决了模糊命题的不相容性,并用一个新的概念—假设正确度解决了 TMS 面向从属关系回溯中选择错误效率低的问题。     

类比推理中的一种相似性准则及其验证方法

类比推理是人工智能领域中的重要研究方向,而相似性准则是类比推理中的重要概念。文中给出了类比推理的一种描述框架,定义了相似性准则,并且基于项重写技术,提出了相应的验证方法。     

火灾调查推理模式探讨

火灾调查是一种回溯推理。根据蕴涵关系的逻辑性质和异因异果原理,可建构正确的火灾调查推理模式。由这种推理模式可明确火灾调查结论正确与否的事理根源,从中会得到许多有益启示。     

目标识别系统中的一种多传感器数据融合算法

Dempster证据组合规则在D-S证据理论中具有十分重要的作用。但在将Dempster证据组合规则应用于多传感器数据融合时,理论上仍有值得探讨之处。在对Dempster证据组合规则进行分析的基础上,提出了解决目标识别系统中多传感器数据融合的“一次Dempster联合法”,避免了原有算法中需多次采用Dempster证据组合规则来计算的问题,从而减少了计算量。