【摘 要】
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专家系统(EI，excerpt system)在智能诊断领域一直比较热门，是因为它良好的性能和实用性。而案例推理技术(CBR，case-based reasoning)又是专家系统模型里较为新的技术，缓解了知识
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专家系统(EI，excerpt system)在智能诊断领域一直比较热门，是因为它良好的性能和实用性。而案例推理技术(CBR，case-based reasoning)又是专家系统模型里较为新的技术，缓解了知识获取的难度，基础原理是认知科学，能够模拟人类处理问题的思考模式：利用以往类似的处理经验来解决当前遇到的问题，也就是把案例储存起来，然后通过新问题的特征属性寻找相似的案例。本文针对印刷机故障复杂、诊断难度高等问题，设计了基于案例推理的印刷机故障诊断专家系统，课题完成的主要工作如下： (1)介绍专家系统的发展现状，重点阐述案例推理技术的结构模型、优缺点以及其核心技术：根据印刷机故障特点，选择基于面向对象的知识表示方法表示案例，基于熵值原理提出了权重计算方法，熵值法属于客观的计算方法，不受主观因素影响。 (2)本文提出了“检索．匹配．检索”的分层推理模型。第一次检索根据印刷故障类型对数据库案例进行区域划分，检索后大范围缩小案例计算规模；匹配阶段采用的是K值近邻算法(KNN，K Nearest Neighbor)计算案例的相似度距离，通过三种距离函数的模拟效果对比，最后选择基于欧氏距离作为系统距离计算函数；第三次检索，是通过对案例的三级特征进行索引，如果检索成功即可得到解案例。 (3)采用的SQL Server2008设计案例库，以visual studio2010中的C＃为开发语言，采用客户/服务器模式(C/S，Client/Server)实现了印刷机故障诊断专家系统，系统各项性能达到了预期的要求，并通过多次印刷平网及套准实验验证了系统的可行性。 通过本课题的研究，为印刷机故障诊断技术提供了先进的理论方法和可靠地技术手段，以满足印刷机故障诊断的高准确性和高效率的工作要求，具有一定的理论和实际意义。
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