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异常工况决策支持系统知识获取与知识库构建
作 者: 刘长龙
导 师: 曹柳林;马昕
学 校: 北京化工大学
专 业: 控制理论与控制工程
关键词: 故障诊断 专家系统 知识获取 产生式规则 知识库 粗随集 符号有向图
分类号: TP181
类 型: 硕士论文
年 份: 2009年
下 载: 83次
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内容摘要
针对专家系统知识获取问题,本文提出了一种混合知识获取方法,将基于模型的规则提取方法和基于历史数据的规则获取方法结合,从不同途径获取规则知识,以两种方法提取出来的规则为基础设计知识库结构并建立知识库。这样知识库能够覆盖与工艺流程相关的深、浅层知识,帮助解决专家系统知识获取“瓶颈”问题。本论文研究成果主要包括以下几个方面:1、基于SDG模型进行深层知识获取,对化工生产工艺流程进行建模,将SDG因果图转化为产生式规则,获得整个生产流程规则描述。2、利用粗糙集理论进行浅层知识获取,根据生产装置已有历史数据,不需要任何其他先验知识。以计算属性核为基础,采用基于数据库操作的启发式属性约简算法,去除冗余信息,从而使历史数据分辨率更高,以此为基础获取规则集。3、根据所获规则特点,设计了知识库结构并建立知识库维护系统。4、设计了知识获取系统人机界面模块、知识获取模块、知识库等各模块,把它们结合到一个整体中,形成一个知识获取系统。5、以Visual C++为开发平台、以研究理论成果为基础,开发了知识获取系统,将其应用于某厂常减压蒸馏过程中的原油电脱盐系统。
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全文目录
摘要 5-7 ABSTRACT 7-15 第一章 绪论 15-21 1.1 课题研究目的与意义 15 1.2 国内外研究现状 15-18 1.3 论文主要内容及章节安排 18-21 第二章 专家系统概述 21-37 2.1 故障诊断专家系统 21-25 2.1.1 数据库与知识库 22-23 2.1.2 知识的表示 23-24 2.1.3 知识的获取 24-25 2.2 符号有向图(Signed Directed Graph,SDG) 25-29 2.2.1 SDG基本定义 25-26 2.2.2 SDG模型 26 2.2.3 SDG推理相关概念 26-27 2.2.4 SDG建模方法 27-28 2.2.5 SDG推理机制 28 2.2.6 SDG发展与应用 28-29 2.3 粗糙集理论(Rough Set Theory,RST) 29-37 2.3.1 知识的分类 30-32 2.3.2 信息表与决策表 32-33 2.3.3 粗糙集基本概念 33-35 2.3.4 粗糙集发展与应用 35-37 第三章 基于SDG模型与粗糙集知识获取系统的设计 37-57 3.1 引言 37 3.2 系统总体结构 37-40 3.3 基于SDG模型的知识获取子系统设计 40-49 3.3.1 SDG模型节点信息库 40-45 3.3.2 产生式规则 45-46 3.3.3 知识库的组织 46-49 3.4 基于粗糙集的知识获取子系统设计 49-56 3.4.1 信息表的数据补齐 50-51 3.4.2 信息表的离散化 51-52 3.4.3 属性约简算法 52-56 3.5 小结 56-57 第四章 基于SDG模型与粗糙集知识获取系统的实现 57-73 4.1 开发环境与开发语言 57 4.2 基于SDG模型知识获取子系统的实现 57-63 4.2.1 节点信息数据通信接口 58-59 4.2.2 规则提取程序 59-61 4.2.3 知识库通信接口 61-63 4.3 基于粗糙集的知识获取子系统的实现 63-70 4.3.1 属性约简模块的UML建模 63-66 4.3.2 属性约简模块程序实现 66-68 4.3.3 部分代码说明 68-70 4.4 知识库维护子系统 70-72 4.4.1 知识的添加、删除和修改 71 4.4.2 知识的检验管理 71-72 4.4.3 用户的权限管理 72 4.5 小结 72-73 第五章 知识获取系统的测试 73-79 5.1 电脱盐系统简介 73 5.2 系统界面描述 73-78 5.3 小结 78-79 第六章 总结与展望 79-81 6.1 本文获得的成果 79 6.2 后续工作展望 79-81 参考文献 81-85 致谢 85-87 研究成果及发表的学术论文 87-89 作者及其导师简介 89-90 硕士研究生学位论文答辩委员会决议书 90-91
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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化基础理论 > 人工智能理论 > 自动推理、机器学习
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