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基于實(shí)例推理的大壩安全監(jiān)控專家系統(tǒng)研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、傳統(tǒng)的大壩安全監(jiān)控專家系統(tǒng)多采用基于規(guī)則推理(Rule Based Reasoning,RBR)的方法,存在獲取知識(shí)困難,推理速度較慢,自學(xué)習(xí)能力較差等缺陷?;趯?shí)例的推理(Case Based Reasoning,CBR)方法是新崛起的一種重要推理技術(shù),是人工智能和專家系統(tǒng)領(lǐng)域的最新進(jìn)展。CBR系統(tǒng)具有獲取知識(shí)方便、易于理解、啟發(fā)思維等優(yōu)點(diǎn),它較好地解決了RBR系統(tǒng)的固有缺陷。 目前,國內(nèi)外學(xué)者在基于CBR的專家系統(tǒng)研究開發(fā)方

2、面取得了一定成果,但該領(lǐng)域還有許多理論問題和應(yīng)用技術(shù)問題需要解決。因此,本文選擇基于CBR的大壩安全監(jiān)控專家系統(tǒng)作為研究方向,從大壩安全事故實(shí)例的表示、實(shí)例庫的建立、系統(tǒng)檢索算法、系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)等幾個(gè)方面做深入的研究,得到了相應(yīng)的結(jié)論。本文的主要研究內(nèi)容和結(jié)論有: (1)研究了大壩安全監(jiān)控實(shí)例專家系統(tǒng)中的實(shí)例表示方法。以混凝土面板堆石壩為例,分析了該壩型的安全特征,提取了大壩事故實(shí)例和處理措施的特征信息。通過特征建模技術(shù),構(gòu)造混凝

3、土面板堆石壩事故實(shí)例的描述模型,并確定其內(nèi)容組成,實(shí)現(xiàn)了大壩事故實(shí)例的信息建模。 (2)采用層次結(jié)構(gòu)表示方法對(duì)大壩事故實(shí)例特征信息和解特征信息進(jìn)行描述,給出了事故實(shí)例特征的層次表示模型和混合存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)模型。并將實(shí)例庫組織成兩級(jí)結(jié)構(gòu),以減少實(shí)例檢索次數(shù),提高檢索效率。 (3)構(gòu)造了大壩事故實(shí)例的索引特征,提出了一種簡單實(shí)用的編碼形式,用以構(gòu)造索引標(biāo)識(shí)碼,并給出了編碼實(shí)例。采用基于模糊理論的相對(duì)面積法計(jì)算相似度,針對(duì)其精度低的

4、缺陷,引入模糊集合的隸屬函數(shù)值加以改進(jìn)。 (4)研究了基于特征賦權(quán)K近鄰算法的權(quán)重學(xué)習(xí)算法。針對(duì)傳統(tǒng)方法客觀性差、計(jì)算復(fù)雜等缺點(diǎn),采用PSO優(yōu)化KNN算法的特征權(quán)系數(shù),計(jì)算結(jié)果表明,該方法可有效地搜索出合適的特征權(quán)重,獲得較好的分類精度并淘汰冗余特征。 (5)研究了大壩安全監(jiān)控實(shí)例專家系統(tǒng)的系統(tǒng)需求、系統(tǒng)功能和體系結(jié)構(gòu)。對(duì)系統(tǒng)的工作流程作了詳細(xì)介紹,建立了系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的E-R圖數(shù)據(jù)模型,詳細(xì)設(shè)計(jì)了實(shí)例信息、實(shí)例索引、權(quán)值信

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