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时间:2018-04-30
《【论文】基于神经网络专家系统的研究与应用》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、摘要现代化的建设需要信息技术的支持,专家系统是一种智能化的信息技术,它的应用改变了过去社会各领域生产基层领导者决策的盲目性和主观性,缓解了我国各领域技术推广人员不足的矛盾,促进了社会的持续发展。但传统专家系统只能处理显性的表面的知识,存在推理能力弱,智能水平低等缺点,所以本文引入了神经网络技术来克服传统专家系统的不足,来试图解决专家系统中存在的关系复杂、边界模糊等难于用规则或数学模型严格描述的问题。本文采用神经网络进行大部分的知识获取及推理功能,将网络输出结果转换成专家系统推理机能接受的形式,由专家系统的推理机得到问题的最后结果。最后,根据论文中的理论建造了棉铃虫害预测的专家系统
2、,能够准确预测棉铃虫的发病程度,并能给用户提出防治建议及措施。有力地说明了本论文中所建造的专家系统在一定程度上解决了传统专家系统在知识获取上的“瓶颈”问题,实现了神经网络的并行推理,神经网络在专家系统中的应用具有较好的发展前景。关键词神经网络专家系统推理机面向对象知识获取50AbstractModernconstructionneedsthesupportofIT,expertsystemistheITofakindofintelligence,itsapplicationhaschangedpastsocialeachfieldproductionsubjectivityand
3、theblindnessofgrass-rootsleaderdecision-making,havealleviatedthecontradictionthateachfieldtechnicalpopularizationofourcountryhasinsufficientpeople,thecontinueddevelopmentthathaspromotedsociety.Buttraditionalexpertsystemcanonlyhandlethesurfaceofdominanceknowledge,existencehasweakinferenceabili
4、ty,intelligentlevelislow,sothispaperhasledintoartificialneuralnetworktechnologytosurmountthedeficiencyoftraditionalexpertsystem,attempttherelationthatsolutionhasinexpertsystemcomplex,boundaryisfuzzyetc.arehardtodescribestrictlywithregularormathematicsmodel.Thispapercarriesoutthemostofknowledg
5、ewithneuralnetworktogetandinferfunction,changesnetworkoutputasaresultintoexpertsystem,inferencefunctiontheformofaccepting,theinferencemachinefromexpertsystemgetsthefinalresultofproblem.Finally,havebuilttheexpertsystemofthecottonbellforecastofinsectpestaccordingtothetheoryinthisthesis,canaccur
6、ateforecastcottonbellinsectbecomesickdegree,andcanmakepreventionsuggestionandmeasuretouser.Haveprovedoncertaindegreetheexpertsystembuiltusingthistoolhavesolvedtraditionalexpertsysteminknowledgetheproblemof"bottleneck"thatgotten,theparallelinferencethathasrealizedneuralnetwork,Neuralnetworkine
7、xpertsystemapplicationhasthebetterprospectfordevelopment.KeywordsNeuralnetworkExpertsystemReasoningengineObject-orientationKnowledgeacquisition50目录摘要IAbstractII第1章绪论11.1论文研究的背景11.1.1国内外研究现状11.1.2专家系统在开发使用中存在的缺点21.1.3神经网络的局限性31.2论文研究的主要内容31.3论
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