【摘 要】
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故障诊断是人工智能的一个重要研究内容,近年来人工智能技术,特别是专家系统,在故障诊断中取得了巨大的成功.但是专家系统自身的进一步发展遇到了很大的障碍,而计算智能,主要
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故障诊断是人工智能的一个重要研究内容,近年来人工智能技术,特别是专家系统,在故障诊断中取得了巨大的成功.但是专家系统自身的进一步发展遇到了很大的障碍,而计算智能,主要包括神经计算、模糊理论和进化算法,却取得了一系列的研究进展.另外,采用单一的基于规则的知识表示方法常常难于完整地表示诊断对象的领域知识,多种表示方法的融合能够有效地解决这一问题.在经验缺乏、知识不完备的诊断区域利用进化算法、神经网络的学习能力获取知识;而在具有不确定知识的部分则通过引入模糊技术,从而能够有效地表示和处理不确定信息,同时研究提高诊断推理效率的方法,并将之与传统的专家系统相结合形成混合的专家系统.该论文以国防预研课题"综合测试专家系统"为背景,对计算智能与专家系统中一些热点问题进行了富有成效的研究.
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