【摘要】： 論文通過(guò)對(duì)甘蔗收獲機(jī)械智能設(shè)計(jì)系統(tǒng)設(shè)計(jì)目的和功能的分析，并充分考慮甘蔗收獲機(jī)械設(shè)計(jì)領(lǐng)域知識(shí)的特點(diǎn)，以構(gòu)建一套實(shí)用的知識(shí)庫(kù)、實(shí)例庫(kù)系統(tǒng)為目的，對(duì)知識(shí)庫(kù)、實(shí)例庫(kù)系統(tǒng)構(gòu)建的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了研究。 根據(jù)知識(shí)庫(kù)、實(shí)例庫(kù)系統(tǒng)要實(shí)現(xiàn)的功能，論文從系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)入手，構(gòu)建了知識(shí)庫(kù)、實(shí)例庫(kù)管理系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)；確定了論文所要研究的功能模塊：知識(shí)庫(kù)、實(shí)例庫(kù)、評(píng)價(jià)體系、知識(shí)獲取體系、推理機(jī)制和知識(shí)庫(kù)、實(shí)例庫(kù)管理模塊。 知識(shí)庫(kù)、實(shí)例庫(kù)的研究主要是針對(duì)知識(shí)和實(shí)例的表示形式和存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)，論文根據(jù)設(shè)計(jì)領(lǐng)域知識(shí)的特點(diǎn)，提出了面向?qū)ο蟮幕旌现R(shí)表達(dá)模型和面向?qū)ο蟮膶?shí)例層次混合表達(dá)模型來(lái)分別表示設(shè)計(jì)領(lǐng)域的知識(shí)和實(shí)例，其存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)采用的是分類的層次結(jié)構(gòu)；評(píng)價(jià)體系的研究主要是對(duì)已往的評(píng)價(jià)方法和模型進(jìn)行改進(jìn)和拓展，使其能夠?qū)υO(shè)計(jì)領(lǐng)域更廣泛的知識(shí)和實(shí)例進(jìn)行評(píng)價(jià)，并與推理體系相結(jié)合以獲得需要解決問(wèn)題的最佳答案。系統(tǒng)采取的評(píng)價(jià)技術(shù)是模糊綜合評(píng)價(jià)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；知識(shí)獲取體系的研究主要是知識(shí)的獲取過(guò)程、方法和手段。論文在以往的研究基礎(chǔ)上主要探討了半自動(dòng)獲取模式的拓展和實(shí)現(xiàn)；推理機(jī)制的研究主要包括兩個(gè)方面：基于規(guī)則的推理(RBR)和基于實(shí)例的推理(CBR)。由于實(shí)例知識(shí)一般不能用簡(jiǎn)單的規(guī)則來(lái)表示，因此在CBR技術(shù)中采用了相似匹配的原理，提出了一種適合設(shè)計(jì)領(lǐng)域?qū)嵗亩鄬哟尉C合檢索匹配模型，而在RBR技術(shù)中則采用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和多種改進(jìn)了的產(chǎn)生式規(guī)則等方法；知識(shí)庫(kù)、實(shí)例庫(kù)管理的研究主要是知識(shí)和實(shí)例的瀏覽、查詢、添加、修改和維護(hù)。論文針對(duì)實(shí)例知識(shí)的特點(diǎn)提出了利用相似原理處理冗余實(shí)例、利用時(shí)序數(shù)據(jù)挖掘的趨勢(shì)分析技術(shù)處理垃圾實(shí)例和熱點(diǎn)實(shí)例。此外，系統(tǒng)還針對(duì)不同的用戶分配了角色權(quán)限構(gòu)成差別管理。
【學(xué)位授予單位】：廣西大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2006
【分類號(hào)】：S225.53;TH122
【圖文】：

規(guī)則便于描述領(lǐng)域通用行為準(zhǔn)則，而實(shí)例便于解決超越領(lǐng)域知識(shí)的問(wèn)題。RBR與CBR推理技術(shù)的結(jié)合將大大提高甘蔗收獲機(jī)械智能系統(tǒng)對(duì)設(shè)計(jì)領(lǐng)域知識(shí)解決的覆蓋面，其效果如圖4一1所示。在圖4一l中，矩形陰影區(qū)代表了RBR技術(shù)所能處理的知識(shí)域;橢圓型陰影區(qū)代表了CBR技術(shù)所能處理的知識(shí)域;而二者重疊的部分正好是那些可以建立規(guī)則模型的實(shí)例型知識(shí)，這是符合實(shí)際情況的〔川。圖4一 1RBR與CBR相結(jié)合擴(kuò)大問(wèn)題域的履蓋程度Fig.4一 1TheeoverdegreeofexPandedquestionte幣 toryaboutcombiningRBRwithCBR基于實(shí)例的推理(Case一 basedReasoningCBR)是以實(shí)例庫(kù)為核心進(jìn)行的。實(shí)例知識(shí)在實(shí)例庫(kù)中的多少和存儲(chǔ)形式等都將影響實(shí)例推理的結(jié)果。因此，在甘蔗收獲機(jī)智能設(shè)計(jì)系統(tǒng)中構(gòu)建一個(gè)有效的、高質(zhì)量的實(shí)例庫(kù)是至關(guān)重要的。4.1基于實(shí)例推理(CBR)技術(shù)簡(jiǎn)介基于實(shí)例的推理(Case一 basedReasoningCBR)是人工智能領(lǐng)域所提出的一種新型的推理技術(shù)。與傳統(tǒng)的基于規(guī)則的推理(Rule一 basedReasoningRBR)相比，CBR是一種類比推理技術(shù)，它的核心思想是相似的問(wèn)題有相似的解決方法，利用己存在的實(shí)例的解決方法去解決新的問(wèn)題。

功能如圖5一3所示，其用戶角色的分配，體現(xiàn)了系統(tǒng)的安全性。例如若以普，則其只能行使瀏覽、查詢、方案推理和評(píng)價(jià)的功能，不能行使系統(tǒng)任何模修改和刪除等影響系統(tǒng)安知識(shí)庫(kù)、實(shí)例庫(kù)系統(tǒng)運(yùn)行實(shí)例分析知識(shí)庫(kù)、實(shí)例庫(kù)系統(tǒng)是整個(gè)系統(tǒng)智能活動(dòng)的基礎(chǔ)，本論文在前幾章已經(jīng)對(duì)其技術(shù)進(jìn)行了探討和分析，并確立相關(guān)技術(shù)的實(shí)現(xiàn)手段。本節(jié)只對(duì)建立的相關(guān)例運(yùn)行演示。(1)知識(shí)庫(kù)、實(shí)例庫(kù)知識(shí)庫(kù)、實(shí)例庫(kù)是通過(guò)分析其知識(shí)的特點(diǎn)，運(yùn)用適當(dāng)?shù)谋硎拘问酱鎯?chǔ)在Mi。eryer數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)中，其維護(hù)和管理在開(kāi)發(fā)階段除了可以由相應(yīng)的管理，還可以通過(guò)MicrosoftSQLServer進(jìn)行實(shí)現(xiàn)，其運(yùn)行情況如圖5一4所示

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本文編號(hào)：2719744