近似推理研究进展及其在CAPP专家系统中的应用

本文介绍了近似推理研究的新进展,包括概率推理,模糊推理,非单调推理,定性推理及作者提出了灰色推理;讨论了近似推理在计算机辅助工艺规划（ＣｏｍｐｕｔｅｒＡｉｄｅｄＰｒｏｃｅｓｓＰｌａｎｎｉｎｇ,ＣＡＰＰ）专家系统中的应用;展望了今后的发展趋势。     

共轭梯度反传算法及其在液体火箭发动机系统辨识中的应用

结合非线性优化理论和方法提出了易于实现、收敛速度比较快的多层神经网络共轭梯度反传算法。液体火箭发动机参数辨识技术已得到广泛的应用,由于传统的数学方法必须基于发动机已知模型,使得其参数辨识受到极大的限制。文中基于神经网络共轭梯度反传算法进行液体火箭发动机的系统辨识,结合变推力发动机热试车动态数据,得到了满意的仿真结果。     

在线估计表面粗糙度的神经网络多传感器融合方法

针对机床智能加工对加工状况监测的要求,文中提出一种在线估计表面粗糙的神经网络多传感器融合方法,用该方法可获得表面粗糙度的较好估计。文中论述了该方法的特征提取,维数压缩和归一化等预处理方法,神经网络的构造及训练等内容。仿真表明,该方法是可行和有效的。     

基于神经网络的特征结构提取

本文在详细讨论特征结构提取问题的能量函数表示的基础上,通过对该能量函数表示的适当变换和整理,高阶关联非线性连续时间神经网络被引入到特征结构的提取问题中。这种方法直观、明了,它将所要提取的特征结构与网络稳定时的输出直接对应起来,可对特征结构进行自适应跟踪、估计,这为特征结构的提取提出了一个新的方法。     

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。     

基于自组织神经网络的雷达信号分选

本文介绍了一种基于自组织神经网络的雷达信号分选系统,概率神经网络通过计算输入信号矢量的联合概率密度实现贝叶斯分选,它与传统的信号分选算法相比在分选精度和资源利用率上有显著的提高。这种并行的神经网络计算结构也很适合于ＶＬＳＩ实现。本文还介绍了此系统在复杂雷达信号环境下的仿真分选试验。     

航空火控系统微机检测专家系统

在已有的航空军械设备故障诊断系统的基础上,应用计算机测试与控制技术,配以一定的硬件通过、转换接口袋置,研制出一套以ＩＢＭ—ＰＣ／ＸＴ为主机、功能比较完善的ＰＣ总线式飞机火控系统微机检测专家系统。首先介绍了该系统的硬件组成,然后针对火控系统的特点,讨论了为提高检测精度和可靠性,我们在软、硬件上所采取的措施。     

专家系统与市场经济

专家系统与市场经济魏权利专家系统就是把某个领域专家的理论知识与经验知识变为计算机易于表达的形式,存储在计算机中,使计算机能够运用它完成复杂领域的专家工作。专家系统在人工智能的三大应用领域中是最活跃的研究领域,它主要研究的是一类具有“智能”的计算机系统...     

专家系统的不精确推理机制

本文详细探讨了专家系统不精确推理机制的理论基础及其算法,对专家系统开发工作,具有一定的指导意义。     

多传感器数据融合实现卫星及其系留诱饵的识别

卫星在绕地球运行时,其周围可能带有一个或多个系留诱饵。诱饵与卫星运行于相同的轨道,具有与卫星完全相同的运动状态。为了对抗雷达和可见光探测,通过改变诱饵表面涂层,可使其具有和卫星基本相同的雷达和可见光特性。在这种情况下,红外辐射特性成了识别卫星及其诱饵的唯一特征。文章提出了一种基于红外辐射特征的区分卫星及其系留诱饵的多传感器数据融合方法,利用地面三个观测站的三个多波段传感器提供的红外特征,采用神经网络和证据理论实现多级融合,有效地解决了噪声条件下卫星及其诱饵的识别问题。