一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的專家系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn).pdf

1、論文研究的核心是作為知識庫的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ANN (Artificial NeuralNetwork)和基于ANN的推理機(jī)制.論文的主要工作有:1.在對現(xiàn)有的知識表示方法進(jìn)行深入分析的基礎(chǔ)上,研究了一種知識表達(dá)的二元產(chǎn)生式規(guī)則方法.知識經(jīng)過二元標(biāo)準(zhǔn)化后,利于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上的知識存儲和維護(hù).2.知識的存儲選用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的BP(BackPropagation)模型.采用了基于數(shù)值優(yōu)化的Leverberg-Marquardt(簡稱LM)算法,對網(wǎng)絡(luò)

2、進(jìn)行訓(xùn)練,完成知識庫的組建.針對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的記憶容量,該文提出建立一個包含多個子網(wǎng)的系統(tǒng),每個子網(wǎng)記憶一個對象,多個子網(wǎng)可以并行工作.3.深入分析了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的推理算法的運(yùn)行機(jī)理,討論了正向推理和逆向推理算法的特點(diǎn).基于ANN的知識庫,論文提出了兩種不同的推理算法.正向推理算法從已有的事實出發(fā),與相鄰及后繼事實匹配,進(jìn)行推理循環(huán),推出的新事實自動添加到事實庫中;以知識的目的為驅(qū)動機(jī)制,逆向推理算法則從根節(jié)點(diǎn)順著推理的二叉樹往下搜索;直到