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1、http://www.paper.edu.cn基于神经网络的金属断口图像识别信息知识库的构建方法*颜云辉杨会林王成明雷世超东北大学机械工程与自动化学院沈阳110004摘要本文提出了一种基于神经网络构建金属断口图像识别信息知识库系统的基本结构和实现技术，对知识库系统的访问方式和结构模式等关键问题进行了深入的分析和设计，在此基础上实现了知识扩充的功能。结果表明，这种方法对金属断口模式进行识别是十分有效的。关键词：金属断口；模式识别；知识库；神经网络；知识扩充断裂断口图像的识别是实现断裂构件智能化诊断的重要环节，虽然在金属断口图像的识[1-3]别研究中已经取的一定成果,但识别的种类有限，
2、识别率也有待于提高。文献[8]提出利用小波变换等方法提取出的能量、L1范数和熵等特征，然后利用神经网络进行分类器设计的方法，取得了较好的识别效果，能够解决典型断口图像的识别问题。但在识别的过程中，大量的可识别信息常以图像形式来记录，如何将这些图像信息转变为计算机能够识别的信息，并从这些信息中获取知识，无疑是非常重要的。近年来，人工智能技术在工程领域迅速发展，特别是神经网络技术和基于知识的专家系统等研究日趋活跃，成为辅助人们研究和解决断口图像识别问题的重要工具。1994年，Towell和Shavlik提出了用于知识获取的基于知识的人工神经网络（KnowledgeBasedArtifi
3、cial[4]NeuralNetwork,简称KBANN）,并通过实例证明了此方法的比纯符号方法要好。文献[5-7]也说明了神经网络具有处理复杂多模式及进行联想、推测和记忆的功能，在智能系统中不但能实现自动知识获取，而且便于知识库的组织与管理，通用性强，知识容量大，可把大量的知识规则存储于一个相对小的多的神经网络中。基于神经网络技术这些特性，利用MicrosoftAccess,本文以特定结构设计了一个用于存储断口识别信息的知识库，为实现知识扩充以及断口图像识别智能化提供了必要的基础。1知识库构造技术1.1知识获取知识获取是知识从知识源到知识库的转移过程，是人工智能和知识工程中的关键
4、性技术*国家自然科学基金（50075016）、高等学校博士学科点专项科研基金（20020145023）资助项目1http://www.paper.edu.cn难题。近年来,随着神经网络理论在实践中逐渐得到广泛的应用,国内外许多专家学者对采用神经网络表达知识进行了深入的研究。来源于实践领域的知识往往很模糊，难以提取和表达,因此专家系统的知识获取相对较为困难，而神经网络却具备向现实世界学习和大规模并行处理的能力，因此神经网络作为模式识别知识的获取方法是可行的,特别是对于获取来源于识别过程中的难于表达的知识更为有效。I1输入层O1映x1隐层映I2O2射输出层射x2关y1关系y2系xnIn
5、ynOn图1知识获取的过程在智能断口图像模式识别系统知识库的研究和开发过程中,可用BP神经网络来表达断口图像识别专家知识,这时神经网络的输入结点和输出结点分别对应知识的前提和结论,隐层结点的数目根据问题的复杂程度确定。断口图像信息Ii通过映射关系输入到神经网络系统中，神经网络输入层神经元表示实例样本的原始特征,输出层的神经元表示网络的输出，并按映射关系将数值输出导出为分类语义Oi,从而完成推理过程。输出层结点的数目对应表达知识的数目,知识的表达分布在神经网络全部结点的阈值及神经元之间的连接强度上。只要确定好神经网络的结构,样本经过训练后即可完成知识的隐式表达。神经网络在具有某类样本
6、的一般知识后,通过学习能够获取该样本更深层的知识。这样,神经网络的训练过程既完成了专家知识的隐式表达,又实现了蕴含于数据中的知识的获取过程。过程如图1。1.2知识表示本文的知识库是一种基于关系数据库知识系统，即是在关系数据库的基础上建立的。所用的数据库为MicrosoftAccess，这种数据库具有使用方便，功能强大，访问便捷的特点，适用于建立中小型数据库系统。知识库中记录和管理在神经网络训练过程中产生的知识，所以其结构设计应该达到能够有效的管理这些知识的目的，并让金属断口图像识别软件能在训练及知识扩充阶段，通过既定的算法，方便的访问知识库中的信息。识别过程中产生的知识主要包括训练
7、信息和训练数据两类。2http://www.paper.edu.cn训练信息表用来存储训练过程中产生的各种训练信息。它记录的内容包括：识别类别数、待识别断口图像类型、训练样本数、特征种类、训练次数以及各种神经网络训练参数。软件可以使用这些信息来控制神经网络的结构、调节神经网络的训练参数等。对于训练信息表，每个数据库只有一个记录，这样的设计虽然浪费了一定的数据库字段,但对于数据的访问显得特别简便。而这里的数据恰恰是神经网络训练过程中最常用到的，因此，采用这种结构，知识库
