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  文章標題:一種電機智能CAD神經網絡專家系統
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作者:jialincy  發表時間:2010-4-22 19:46:16
一種電機智能cad神經網絡專家系統
    劉振凱  貴忠華  蔡  青(西北工業大學西安710072)
    【摘  要】應用專家系統進行電機智能cad,存在著知識獲取瓶頸和推理過程中的匹配沖突、組合爆炸、無窮遞歸等問題。文中提出了一種新的智能cad模型——神經網絡專家系統,研究了它的基本原理,即基于神經網絡的知識表示、推理機制和知識獲取。針對電機設計的特點,提出了一種電機智能cad神經網絡專家系統的結構。
1引  言
  專家系統(expert systern)作為人工智能的一個重要分支,廣泛應用在許多領域,已發揮了巨大的作用。國內外學者近幾年來應用專家系統進行電機智能cad的研究,取得了一定的進展。但是基于專家系統的智能設計系統存在如下的主要缺陷:
    (1)知識獲取的瓶頸:通常專家系統的知識獲取主要依靠人工移植,由知識工程師將領域專家的知識移植到計算中,它是間接的,因而不但費時而且效率低。
    (2)推理能力弱:由于推理方法簡單,控制策略不靈活,所以容易出現匹配沖突、組合爆炸及無窮遞歸等,推理速度慢,效率低。
    電機智能cad專家系統也同樣存在這兩個問題。以非線性并行分布處理為主流的神經網絡(neural network)理論的發展,為人工智能和專家系統的研究開辟了嶄新的途徑,人們可以利用神經網絡系統的學習功能、聯想記憶功能、分布式信息處理功能解決專家系統中的知識獲取和并行推理,即建立神經網絡專家系統。
    gallant于1988年采用前向神經網絡研制了連接機制專家系統,satlo等人也于1988年建立了用于醫療診斷的神經網絡專家系統。    本文研究了神經網絡專家系統的基本原理,提出了一種電機智能cad的神經網絡專家系統的結構,從而將電機智能cad引進一個新的領域。
2神經網絡專家系統基本原理
    神經網絡專家系統是神經網絡和專家系統的集成,它利用神經網絡的學習功能、聯想記憶功能、分布式信息處理功能解決專家系統中某些不足,如知識獲取和并行推理,結合實例介紹神經網絡專家系統中基于神經網絡的知識表示、推理機制和知識獲取。
2.1基于神經網絡的知識表示
    傳統的知識表示不管是產生式系統,還是語義網絡,都可以看作是知識的一種顯示表示,而基于神經網絡的知識表示可看作是一種隱式表示。在這里知識并不象產生式系統中那樣獨立表示每一規則,而是將某一問題的若干知識在同一神經網絡中表示。
    例如,文獻4的醫療診斷神經網絡專家系統采用多層前饋網絡表示知識,其中輸入層有216個單元,每個單元對應于某個癥狀的某個提問的一個可能回答,病人所感受到的癥狀作為提問的回答被編碼到輸入單元。這216個單元覆蓋所有疾病癥狀。輸出層有23個單元。每個單元對應于一種疾病。中間隱含層有72個單元,每個隱含單元都收到來自各輸入單元的信息,將其輸出傳送給所有輸出單元。
2.2基于神經網絡的推理機制
    基于神經網絡的推理機制,與現有專家系統所用的基于邏輯的演繹方法不同,它的推理機制基本上是數值計算過程,主要由三部分組成:
    (1)輸人邏輯概念到輸入模式的變換,并根據論域的特點確定變換規則,再根據相應規則,將目前的狀態變換成神經網絡的輸入模式。
(2)網絡內的前向計算:根據神經元特征,其輸入為xi=σjwijwij為連接權值系數,yj為前層神經元的輸出。本層神經元的輸出yi=fi(xii),其中θi為神經元的閾值,fi為單調遞增非線性函數,通過計算即可生神經網絡的輸出模式。
 (3)輸出模式解釋:隨著論域的不同,輸出模式的解釋規則亦各異。解釋的主要目的是將數值向量轉換成高層邏輯概念。
例如,文獻4中的神經網絡專家系統采用前饋多層網絡的結構,則基于神經網絡的推理步驟為,將原始數據交給輸入單元;計算隱含層神經元輸出;計算輸出層神經元輸出。若輸出值大于0.75,則可確診神經元所對應的疾病。由于一個病人可能同時患有多種疾病,因此輸出值大于0.75的輸出單元可能不止一個。
從這個例子可以看出,神經網絡的推理過程具有的特征:同一層處理單元(即神經元)是完全并行的,只是層間信息傳遞是串行l的,而一層中處理單元的數目要比網絡的層數多得多,因此它是一種并行推理;在傳統推理方法中,如果多條規則的前提均與某一事實相匹配,即出現沖突,從而使推理速度大為降低,但神經網絡的推理過程不存在沖突;推理過程只與網絡自身

 

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