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1.
可拓知识库的构建   总被引:2,自引:0,他引:2  
提出采用关系数据库构建可拓知识库,利用可拓学中物元、事元来描述知识中的信息单元及其联系,对信息单元相关性进行评级,利用关系数据库的特点能对可拓知识库进行查询、插入、删除、更新操作,采用程序推理式的语言描述知识,使计算机能自学习,实现人工智能构建可拓知识库。  相似文献   
2.
锚喷支护设计专家系统(PTES)是在广泛收集国内外锚喷支护设计的理论知识和广大支护专家群体丰富设计经验的基础上,结合国家标准锚喷支护设计规范,应用专家系统技术研制而成的。它是一个以人-机对话为主,具有多模块、多功能的智能化程序设计软件。它能模仿人类专家的思维方式和思维过程,最终根据工程类型、地质条件、围岩类别、工程断面形状和尺寸等因素确定工程的支护形式和支护参数。  相似文献   
3.
基于面向对象的思想和有色Petri网理论,构建库所的令牌,描述城市轨道交通牵引供电系统中组成结点的元件、开关及结点的含源性质,进而建立城市轨道交通牵引供电系统结线分析的OOCPN(Object-Ori-ented Colored Petri-Nets)模型。求解该模型可确定城市轨道交通牵引供电系统的故障域;然后结合专家经验以及牵引变电所综合自动化系统轮询到的保护动作信息,通过反向推理遍历搜索该故障域,对故障元件进行定位;根据专家推理规则以及城市轨道交通牵引变电所内的保护配合关系,判断开关的拒动行为。以城市轨道交通牵引供电系统馈线短路且馈线开关拒动为例进行验证,结果表明:提出的城市轨道交通牵引供电系统故障诊断方法能够实现对故障元件的准确定位和开关拒动行为的判断。  相似文献   
4.
铁路线路单元质量管理信息系统框架探讨   总被引:3,自引:1,他引:2  
铁路行业的高速发展向铁路线路管理提出了更高要求,亟需信息系统辅助管理。通过研究分析国内外铁路线路信息管理系统现状,明确线路单元优化划分和养护维修计划优化制定是系统的发展方向。依据公路单元划分的方法,探讨铁路轨道单元划分的原则和方式,研究"秩和检验法"划分线路单元的具体步骤,总结轨道单元划分管理的实际应用效果。参考国外铁路线路信息管理系统的框架搭建形式,结合单元管理思想探讨系统各模块功能,搭建线路检测、单元划分、计划制定、实施效果反馈的连续性管理框架,并在计划管理模块中采用案例推理技术(CBR),设计两次推理过程,建立检测数据与对策源案例的联系,优化养护维修计划制定方法,为铁路线路的管理提供决策支持。  相似文献   
5.
针对智能车辆纵向运动时的交通道路适应性问题,考虑路面附着系数和前车运动速度等因素,研究了智能车辆纵向运动决策与控制方法。论文研究了基于车头时距的纵向运动决策方法并建立不同驾驶行为的目标车速模型,运用变论域模糊推理算法设计了目标加速度模型。基于纵向动力学模型,运用自适应反演滑模控制算法建立了驱动控制器和制动控制器。对高附着系数路面和低附着系数路面的行驶工况进行仿真试验验证,结果表明,在不同的附着系数路面和前车变速行驶条件下,智能车辆能实时、合理地决策目标车速、目标加速度,实现安全、高效、稳定的跟驰。  相似文献   
6.
基于案例推理的汽车维修专家系统   总被引:5,自引:0,他引:5  
依据汽车维修行业领域的专家知识和实践经验,综合运用案例推理、模糊推理和缺省推理等方法,对汽车维修中的多种故障采取原因和症状相结合的维修思路进行推理机制的设置,建立基于案例推理、模糊推理和缺省推理相结合的、能迅速确定汽车维修方案的推理模型,建立了某企业汽车维修系统的原型系统。  相似文献   
7.
模糊逻辑推理在消除交通流诱导负效应中的应用   总被引:1,自引:4,他引:1  
针对交通流诱导可能产生的负效应问题,提出了诱导负效应消除的原理和模糊逻辑推理方法。在原理设计中,考虑了出行者的出行行为对网络交通流分配的影响;在实现方法上,应用模糊推理技术对分流交通量进行了预测,并设计了路线交叉口信号灯配时方案调整的模糊控制算法,模拟结果验证了模糊逻辑推理技术的有效性。研究表明:交通流诱导负效应的产生主要是由于信息条件下的道路出行者路线选择行为的不确定性引起的,而且交通流诱导与控制同时进行是消除交通流诱导负效应产生的关键。  相似文献   
8.
Managers of public transport systems have been facing for years the strategic challenge of maintaining high quality of transport services to improve the mobility of citizens, while reducing costs and ensuring safety and low environmental impact. A well-established way to evaluate the performance achieved by the system or by specific activities is to monitor Key Performance Indicators (KPI). However, existing management systems, which refer to flexible yet large and complex data models, provide a limited support to define and select relevant KPIs for the objectives at hand, and even the identification of whether and how the data model is capable to achieve a certain informative need is a critical and time-consuming task. This work is aimed to propose a framework to ease the development of a monitoring system in the public transport domain. The approach is based on the ontological representation of all the knowledge regarding indicators and their formulas, business objectives, dimension analysis and their relation with the Transmodel, the European reference data model for public transport information systems. On its top, a reasoning framework provides logic functionalities to interactively support designers in a set of common design tasks: the choice of the most suitable indicators for the performance monitoring needs at hand, the definition of new indicators and the identification of the minimal set of Transmodel modules needed to calculate them. A case study is included to discuss these applications, while an evaluation shows the feasibility of the approach.  相似文献   
9.
鲍伟  曹将 《中国公路学报》2019,32(5):162-171
为了实现对湿式离合器出油口甩出油温度传感器的冗余校验和自我诊断,提出了一种基于粒计算约简的离合器出油口甩出油温度的模糊预测方法。首先分析出油口甩出油温度的影响因素,将主要影响因素作为预测输入量,并采用模糊推理理论预测当前离合器出油口甩出油温度。在设计模糊预测方法的过程中,通过分析实车数据得到车辆行驶时离合器处于高滑摩功率过程和低滑摩功率过程的不同特性,分别确定相对应的隶属度函数和模糊预测规则,从而进一步提高出油口甩出油温的预测精度。为了提高模糊预测算法的实时性,基于模糊预测规则创建模糊决策表,模糊输入量和模糊输出量分别作为决策表的条件属性集与决策属性集。利用粒计算理论对模糊决策表的条件属性集进行属性约简,通过削减冗余信息有效降低模糊输入量和模糊预测规则的个数。最后利用实车采集的数据对比分析约简前后模糊预测算法的单步运行时间和预测误差等性能指标。试验结果表明:基于粒计算约简的模糊预测算法能够有效保障预测精度,同时拥有更少的模糊预测规则数和模糊输入量,有效解决了模糊预测算法占用资源较多以及实用性较差的问题。  相似文献   
10.
云模型是对语言值所蕴含的模糊性和随机性的一种数学描述,它用期望值Ex,熵En和超熵He表征定性概念,将概念的模糊性和随机性集成在一起,是实现知识库中定量与定性之间相互转换的一种新途径.本文论述了模糊子集的云模型表示、基于云模型控制规则的不确定性推理,并设计了船舶航向保持系统的一维与二维云模型控制器.仿真结果表明,该控制器简易、直观、鲁棒性强,具有良好的控制性能和较好的应用价值.  相似文献   
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