一種基于神經網絡的專家系統(tǒng)的設計與實現(xiàn).pdf_第1頁
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文檔簡介

1、論文研究的核心是作為知識庫的人工神經網絡ANN (Artificial NeuralNetwork)和基于ANN的推理機制.論文的主要工作有:1.在對現(xiàn)有的知識表示方法進行深入分析的基礎上,研究了一種知識表達的二元產生式規(guī)則方法.知識經過二元標準化后,利于神經網絡上的知識存儲和維護.2.知識的存儲選用神經網絡中的BP(BackPropagation)模型.采用了基于數值優(yōu)化的Leverberg-Marquardt(簡稱LM)算法,對網絡

2、進行訓練,完成知識庫的組建.針對神經網絡的記憶容量,該文提出建立一個包含多個子網的系統(tǒng),每個子網記憶一個對象,多個子網可以并行工作.3.深入分析了基于神經網絡的推理算法的運行機理,討論了正向推理和逆向推理算法的特點.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;以知識的目的為驅動機制,逆向推理算法則從根節(jié)點順著推理的二叉樹往下搜索;直到

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