基于不确定性及模糊推理的智能制造专家系统研究与实现

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1、基于不确定性及模糊推理的智能制造专家系统研究与实现ResearchandRealizationofExpertSystemforIntelligentManufacturingBasedonUncertaintyandFuzzyReasoning学科专业：控制理论与控制工程研究生：崔巍指导教师：吴爱国教授天津大学电气与自动化工程学院二零一四年十二月独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得天津大学或其他教育机构的

2、学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。学位论文作者签名：签字日期：年月日我是爱天大的！！学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解天津大学有关保留、使用学位论文的规定。特授权天津大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。（保密的学位论文在解密后适用本授权说明）学位论文作者签名：导师签名：签字日期：年月日签字日期：年月日摘要专家系统定义为在特定领域内具有针

3、对某问题的大量专业的专家知识，能够以人类专家的水平解决该特定领域内实际问题的智能计算机程序系统。当前，中国的制造业正向着智能化、信息化高速发展，而具有丰富知识及经验的技术人员数量不足，为解决这一矛盾，开发具有专家级水平的智能制造专家系统势在必行，必将强有力地促进我国智能制造业及整个机械制造业的发展。然而，无论是在理论研究还是实际运用中，当前智能制造业专家系统的发展都存在诸多问题，缺乏诸如不确定性推理等专家系统关键问题的深入研究。所以，本课题旨在研究智能制造业专家系统开发的理论及方法，开发出可应用于智能制造业的专家系统原型软件，为开发出成熟的智能制

4、造专家系统奠定理论基础并提供软件框架。对于专家系统开发的先导工作——知识获取与知识表示，设计了知识列表的知识获取方法，采用了产生式规则的知识表示方法，利用SQLServer（DBMS），方便了对知识进行组织、存储和管理，以建立专家系统的规则库。首先，提出并设计了条件及结论不确定性推理模型及其推理机算法。智能制造业领域的复杂知识体现出很强的不确定性，为解决其中的条件不确定性，本课题在基于可信度（CF）方法的基础上，提出了带有阈值的条件不确定性推理模型和条件加权不确定性推理模型，给出了组合条件的不确定性合成算法，并设计了条件不确定性对结论可信度的传递

5、算法。提出的模型有效模拟了专家对条件和结论不确定性的分析和推理的实际过程，将不确定性以量化的形式表示出来。然后，提出并设计了带有阈值的模糊推理模型及模糊推理机算法。为描述智能制造业领域中的数值型多输入多输出变量，并利用相关经验进行数值型推理决策，本课题将模糊集与模糊理论应用于专家系统中，先提出并建立了包含相应模糊集隶属函数信息及阈值的模糊规则模型，设计模糊关系、合成算子、单点模糊化以及加权平均法解模糊化方法，提出模糊推理机推理算法，最终构建出非常适合完成数值型及不确定性推理决策的模糊推理系统。最后，在VC++开发环境下，实现专家系统的推理机、规则

6、库、人机接口，实现了不确定性推理算法和模糊推理算法的设计，该推理算法建立在上述知识获取方法、知识表示方法、条件及结论不确定性推理模型及算法、模糊推理模型的基础上，最终完成了智能制造业专家系统原型软件的开发。该系统充分模拟了制造业领域专家分析并解决问题，根据条件推理出结论并给出可信度的过程，根据特定问题只需完善相关知识，即可有效地应用到制造业中完成智能推理。关键词：专家系统，不确定性推理，模糊推理，智能制造，推理机，知识获取与知识表示，VC++IABSTRACTExpertsystemisdefinedastheintelligentcompute

7、rprogramsystemwhichcansolvepracticalproblemswithinaparticularfieldwithalargequantityofprofessionalexpertiselikehumanexperts.Atpresent,China'smanufacturingindustryisgainingrapiddevelopmentinintelligenceandinformationtechnology,andthere’salackintechnicalpersonnelwithextensivekn

8、owledgeandexperience.Inordertosolvethisproblem,developingexpertsyste