2) blast furnace optimizing expert system
炼铁优化专家系统
1.
1 ironmaking plant of Jinan iron and steel group were improved by the application of blast furnace optimizing expert system and implementing integration of control and management.
济钢 1#3 5 0 m3 高炉通过采用“炼铁优化专家系统”进行系统管理 ,改善和提高了生产技术经济指标 ,实现了控制——管理的一体化 ,在一次性投入不足 70万元的情况下 ,年创经济效益 2 34。
3) optimizing operating expert system
优化操作专家系统
1.
The integrity and accuracy of the real-time data acquired by DCS are the foundation of turbogenerator optimizing operating expert system.
从DCS系统得到的实时数据的完整性和准确性是汽轮发电机组优化操作专家系统的基础。
4) intelligent expert system
智能化专家系统
1.
In special,a primary project is presented in constructing the intelligent expert system module.
提出了一个汽车覆盖件冲压成形的智能化计算机仿真模型,并对建立该模型所涉及的具体问题进行了详细讨论,特别是对智能化专家系统模块的实现提出了一种初步构想。
5) expert system
专家系统
1.
Development of resistance welding expert system for automotive armor plate;
汽车用钢板电阻焊焊接专家系统开发
2.
Study of Expert System in Intelligent Diagnosis of Injection Molding Limitations Based on RS Theory;
基于粗糙集的注塑成型缺陷智能诊断的专家系统研究
3.
Application of fuzzy reasoning in the expert system of textile;
模糊推理在纺织专家系统中的应用
6) expert systems
专家系统
1.
Optimizational model and expert systems for coal blending;
配煤优化模型及其专家系统的设计
2.
The Database Used in the Expert Systems of Drill Design Research;
地质钻机设计专家系统中钻机数据库的研究与开发
3.
Development of the knowledge base of fault diagnosis expert systems for reciprocating compressor;
往复压缩机故障诊断专家系统知识库的构建
补充资料：连接专家系统
连接专家系统
connectionist expert system
1 lanjle zhuanl一a xltong连接专家系统(counectionist expert system) 一类利用人工神经网络模拟专家系统功能的系连连·521统。人工神经网络是一种连接机制的系统，故称此种专家系统为连接专家系统。其研究目的是为了改进和提高专家系统的性能。 传统的专家系统由于存在运行效率低、处理速度慢、知识获取困难等缺点，阻碍着它进一步发展。人们试图通过改进它的匹配算法、执行并行处理、增加知识获取机制，来提高它的性能。80年代重新崛起的人工神经网络，由于具有并行处理和学习的固有特性，很快被许多专家、学者用于解决专家系统的_上述问题。 主要研究内容为如何用神经网络来实现专家系统各主要组成部分的功能。下面举3个例子说明其实现方法。 (1)使用人工神经网络来建造专家系统。构造替代推理机功能的神经网络连接模型和相应的知识库。例如6种症状、2种疾病、3种治疗方案的疾病诊断和治疗专家系统。选择8个合适的病人病历作为训练样本集，用xl，x2，…，x6表示症状;x7，x8表示疾病名;x9，xlo，xll表示治疗方案。从病历中分别采集症状有、无或无记录三种信息;疾病的是、否或无记录三种信息;治疗方案是、否执行两种信息，它们分别以+1，一1，0表示。训练样本集见表1。 表1训练样本集输出层附加层输出层中间层枯入层x 1 xZ x3 x4 xs x6 x7 xs xg x10 xll 1 11一10一11一11一11一l一1一1 11一1一11 11一1一1一1 11一1 1 11一l一1一1 11一1一11一1一1一1一1一1一l 1一1 0 1 1 111一1 11 l一1一1 11一1 1 1 11一1 1 11一1一1 11一l一1一l一1一1 11一1 11一11一l一l一1 全连接的神经网络经训练后构造成非全连接模型，见图1。图中连接线旁的数值为权值，神经元内的数值是附加值。把输出层中代表疾病治疗方案的xg，x10，xll分成两个输出层，是由于学习算法的需要，插人一xa，xb，二。附加层而形成的。神经元取值+1，0，一1，特性函数为一离散型的阑值函数，计算公式为 图1非全连接模型如对网络输人病人症状:xl=1，x2二一1和x3=一1，可得x7=1。因有 (2)xl+(一2)x(一1)+(3)x(一l)>0如果其它症状全无(二;，xs，x6均为一1)，类似地可得xg不会出现(xg=一1)，将有治疗方案xlo(x10=l)。 上述的权值和各类症状的疾病变量名构成知识库，网络的神经元计算代表了推理的过程。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条