案例类有关论文范文,与基于案例推理的雷达故障检测专家系统设计相关论文格式模板

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基于案例的推理是近年来在人工智能领域新兴起的一种推理方法.它通过回忆以前曾成功解决过的相似问题,比较新旧问题发生背景和时间等差异,经过一系列的调整、修改后重新使用以前的知识和信息以解决当前待处理的问题.它具有许多突出的优点,可以有效解决传统推理方法的许多固有问题,尤其在决策支持、故障诊断等应用领域内其特点更为显著,因此逐渐得到了愈来愈广泛的研究与应用.雷达作为战场指挥员的眼睛,它的主要作用是探测战场态势情况、迅速发现作战目标和及时捕捉战机,一旦发生任何故障,指挥员就会像盲人一样迷失方向,进而直接影响到部队战斗力的生成.我们将案例推理技术应用于雷达故障检测,旨在为复杂装备的维修定位和及时排除故障提供了一种新的解决办法.

故障检测专家系统组成

常用的专家系统组成如图1所示,通常由知识库、数据库、推理机、知识获取机制、解释机制以及人机接口界面等部分组成.专家检测系统是人工智能应用研究最活跃和最广泛的应用领域之一,是一种基于特定领域内大量知识与经验的智能程序系统,可应用人工智能技术模拟人类专家解决领域内问题.专家系统的能力来自它所拥有的专家知识,可通过推理的方法解决问题,即知识+推理等于系统.

知识库存放领域内专家的专门知识,以一定的形式表示,最常用的是用规则表达知识.它不仅可以表达事实,而且还可附加置信度因子,标注事实的可信度.数据库存放专家系统当前工作已知的一些情况、用户提供的事实和推理得到的中间结果.推理机则是一组计算机程序,用以控制协调整个系统,并根据当前输入的数据利用知识库的知识按照一定的推理策略去逐步推理,直到得到相应的结论为止.推理有正向推理、反向推理和正反混合推理.解释机制主要是指对推理给出必要的解释,使用户了解推理过程并记录故障诊断过程,当用户需要时可调出相关文件查看.知识获取则指系统在使用过程中,原来存储的知识可能不够用或与实际情况有偏差,需要对知识库中的原有知识进行必要的修改和扩充.

案例推理专家系统的基本结构

案例推理就是通过回忆以前曾经成功解决过的相似问题,比较新、旧问题发生背景和条件等差异,经过一系列的调整、修改后,重新使用以前的知识和信息,提出解决当前问题的方案.

案例推理故障检测方法的核心在于：能准确地记忆（存储）过去曾经检测的故障及其环境和检测过程；在进行检测时,运用过去的检测经验、过程和方法；通过类比和联想来完成当前的检测任务.一个典型的案例推理专家系统的基本结构如图2所示,通常包括以下4个主要步骤.

（1）检索.检索案例库,计算案例库中案例与新问题的匹配度,获得新问题的相似案例.

（2）重用.比较源案例与目标案例之间的差异,将被用户选取认可的解决力案提交给用户,如果源案例与目标案例高度相似,重用的案例将成功地提供解法,咨询过程终止.

（3）修改.若用户对系统给出的方案不满意,推理系统将此方案进行修改或重新设计后再提交给用户.如果用户认为差异太大,则求解过程终止.

（4）保留.保留有价值的经验和知识,分析新案例,若有必要则按一定的存储策略将其纳入案例库中.

①案例知识的获取

案例知识库中确保有相当数量的相关案例是一个基于案例推理专家系统正常工作的前提条件.因此,专家系统要进行推理决策,必须先要案例获取,且案例知识的多少以及精练、准确对系统执行功能的好坏影响很大.案例获取主要从其手段、来源方面来考虑.参考己有的基于案例推理专家系统,案例知识获取到目前为止还没成为系统中真正运行的一部分.

②案例知识的检索

检索就是开始于一个待求问题的新案例,利用案例库的索引机制,根据相似性度量方法,在某个相似程度的闭值下,在案例库中找出一组与新案例匹配较好的旧实例,并从中选择最佳的案例作为我们的建议解.目前,案例的检索策略通常有最近相邻策略、归纳推理策略和知识导引策略等,在本故障检测系统中,根据案例的组织形式采用了最近相邻策略和知识引导策略.获得当前故障的征兆,进行计算或给定征兆的可信度.对于确定性特征用简单的肯定或否定方式进行判别,即形成关键指标,如果有一条不符合,则表示待检测故障与案例不相似,这样就可很快地排除某些案例.只需要用SQL语句,即可根据关键指标对案例库进行初步检索,例如,Select案例号From案例库Where（关键指标等于输入值）.对于其他征兆中的不确定征兆,则采用灰色关联分析方法计算故障征兆间的相似度.灰色关联度计算不需要隶属函数的选择和模糊关系矩阵的运算,因此在一些对故障症状和故障原因之间关系不十分明确的场合灰色关联推理比较适用.

③案例知识的表示

知识是智能的基础,也是专家系统设计中首要考虑的因素.它反映了客观世界中事物之间的关系,是人们在长期的生活及社会实践中、科学研究及实验中积累起来的对客观世界的认识与经验,需要用适当的模式表示出来才能存储到计算机中.知识表示就是对知识的一种描述和一组约定,是一种可被计算机接受的用于描述知识的数据结构.对知识进行表示的过程就是把知识编码成某种数据结构的过程.在建立一个具体的专家系统时,究竟采用什么表示模式,应根据知识运用领域的具体特性加以分析设计.但一般来说,在选择知识表示方法时,应从以下几方面进行考虑：A充分表示领域知识.确定一个知识表示模式时,首先应该考虑它能否充分表示领域知识.为此,需要深入了解领域知识的特点和每一种表示模式的特征；B有利于对知识的利用.在设计知识的表示形式时,必须使其具备能充分表达知识的能力,并使其表示形式便于对知识的利用.如果一种表示模式的数据结构过于复杂或者难以理解,使推理不便进行匹配、冲突消解及不确定性计算等的处理,就会影响系统推理效率,降低系统求解问题的能力；C便于对知识的组织、维护与管理.由于随着专家系统的使用和对一定数量案例的运行后,旧有知识会在质量、数量或性能等方面出现越来越多的问题,这就需要对其进行多方面的检测,以保证知识的一致性、完整性,所以在确定知识的表示模式时,必须充分考虑维护与管理的方便；D便于理解和实现.知识表示模式应符合人的思维习惯且易于实现,如果一种表示模式不便于在计算机上实现,就不存在任何实用价值.

④推理

基于案例推理的知识系统的推理机的设计主要也就是案例检索算法的设计,在系统中可以采用各种推理策略,最大限度地找到问题的解.推理策略和搜索策略的选择是至关重要的,常用的推理策略有：关联检索策略、归纳检索策略、基于知识检索策略和类似数据库检索的模板检索策略等.

2案例推理专家系统的数据库

基于案例的推理技术尝试将叙述能力、知识整理进行融合,对有关问题的事件或案例的知识进行萃取.基于案例的推理从认知上来讲是一种合理的推理模式,

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