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      烘干攪拌輸送新聞動態(tài)

       

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      基于數(shù)據(jù)庫技術的氣流干燥烘干專家系統(tǒng)知識庫的建立

      發(fā)布時間:2013-08-14 08:33    來源:未知

          面對復雜的閃速熔煉氣流干燥烘干生產(chǎn)過程,利用干燥烘干過程專家系統(tǒng)可以克服現(xiàn)場控制實時性不高、溫度的測量易受影響、缺乏經(jīng)驗豐富的工程師等缺點,從而能及時對生產(chǎn)狀況作出處理。專家系統(tǒng)是人工智能學科中最為活躍的一個領域,作為一門發(fā)展中的科學,目前對專家系統(tǒng)還沒有確切的定義。從計算機軟件的角度可以簡單地說專家系統(tǒng)是一類計算機程序,專家系統(tǒng)的問題求解是運用專家提供的專門知識,模擬專家的思維方式進行的,知識是決定一個專家系統(tǒng)性能是否優(yōu)越的關鍵因素。一個專家系統(tǒng)的性能很大程度上取決于其知識庫中所含知識的數(shù)量和質(zhì)量.所以知識的獲取和知識庫的建造是一個專家系統(tǒng)成敗的關鍵。
          專家系統(tǒng)軟件的開發(fā)過程中,若知識庫規(guī)則均以外部數(shù)據(jù)文件I/O的方式存儲,如順序文件、索引文件、樹型結(jié)構文件、Hash文件等,就會產(chǎn)生如下一些缺點:組織數(shù)據(jù)復雜困難;知識存儲結(jié)構不清晰,冗余性大;訪問速度慢,使用效率低,不利于查詢;管理能力差,不能簡便有效地維護和擴充數(shù)據(jù)等。利用數(shù)據(jù)庫技術則可以克服這些缺陷,因此建立基于數(shù)據(jù)庫技術的氣流干燥烘干專家系統(tǒng)的知識庫,將使知識庫更加穩(wěn)定和高效,富通新能源銷售木屑顆粒機、木屑顆粒機等生物質(zhì)燃料成型、木屑烘干等機械設備。
      1、利用數(shù)據(jù)庫技術實現(xiàn)知識庫
      1.1  傳統(tǒng)的知識表示方式的缺陷
          知識表示一直是人工智能和專家系統(tǒng)研究的重點,它不僅決定了知識應用的形式,而且也決定了知識處理的效率和實現(xiàn)的域空間規(guī)模的大小,其成功與否直接關系到智能系統(tǒng)的水平。目前常見的知識表示有:一階謂詞邏輯表示、產(chǎn)生式規(guī)則表示、語義網(wǎng)絡表示、框架結(jié)構表示、面向?qū)ο蟮谋硎竞瓦^程表示等。傳統(tǒng)的知識庫管理模式通常采用知識文本文件管理方式,系統(tǒng)中的文件是為特定的系統(tǒng)應用服務的,文件的邏輯結(jié)構對特定應用程序來說是優(yōu)化的,要想對現(xiàn)有的數(shù)據(jù)進行修改比較困難。一旦數(shù)據(jù)的邏輯結(jié)構改變了,必須修改應用程序,修改文件結(jié)構的定義,因此,數(shù)據(jù)與程序之間缺乏獨立性,而且文本文件管理方式不能滿足多用戶、多應用共享知識的需求,造成管理維護困難等缺陷。
      1.2用數(shù)據(jù)庫技術實現(xiàn)知識庫的優(yōu)勢氣流式烘干機    數(shù)據(jù)庫技術具備數(shù)據(jù)結(jié)構化、低冗余度、高獨立性、易擴充性、數(shù)據(jù)使用的非過程性以及數(shù)據(jù)共享等特點。隨著數(shù)據(jù)庫技術的發(fā)展,尤其是關系數(shù)據(jù)庫技術日益強大的功能和運算速度,使關系數(shù)據(jù)庫得以更加廣泛的應用。
          數(shù)據(jù)庫是對數(shù)據(jù)進行存儲和管理,而知識庫的主要功能是針對知識進行存儲和管理,兩者既有區(qū)別又有聯(lián)系。數(shù)據(jù)庫用于數(shù)據(jù)信息管理,而知識庫面向智能信息處理;數(shù)據(jù)庫的主要研究目標是如何有效地存儲和檢索大量數(shù)據(jù),知識庫的主要任務是如何有效地實現(xiàn)知識的表示和推理機制。數(shù)據(jù)庫和知識庫在實現(xiàn)上也有相通之處,知識庫的規(guī)則和事實都可以做成數(shù)據(jù)庫的表的形式,很方便地進行添加、修改、刪除、查詢等操作。因此,實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫和知識庫的結(jié)合,把表示事實的數(shù)據(jù)和代表抽象的知識結(jié)合起來,把數(shù)據(jù)處理的能力和基于知識的處理能力結(jié)合起來,對于形成一個性能更高、更廣義的知識庫系統(tǒng)有著深遠的意義。
      2、基于數(shù)據(jù)庫技術的知識庫建立
      2.1  知識表示方法
          知識庫是人工智能和數(shù)據(jù)庫技術相結(jié)合的產(chǎn)物,是以一致的形式存儲知識的機構。知識庫是專家系統(tǒng)的核心和基礎,故有時專家系統(tǒng)又被稱為基于知識的系統(tǒng)。對知識進行系統(tǒng)化組織與存儲,并能夠有效地管理是建立專家系統(tǒng)時必須要考慮的問題。
          本系統(tǒng)的規(guī)則具有相互耦合、量多、復雜的特點,各參數(shù)、狀態(tài)之間相互影響,相互制約,一個狀態(tài)的變化勢必引起別的參數(shù)或狀態(tài)的變化,使問題變的更加復雜。為了得到一個高效、快速靈活的推理,就需要有一個好的知識表示形式。故本系統(tǒng)采用產(chǎn)生式規(guī)則表示法,產(chǎn)生式規(guī)則的一般形式為C-*R,C表示一組前提(條件或狀態(tài)),R表示若干結(jié)論(或動作),表示“如果前提C滿足則可推出結(jié)論R”。
      2.2規(guī)則庫的數(shù)據(jù)庫結(jié)構
          氣流干燥烘干工藝過程具體可參閱文獻和文獻,在本系統(tǒng)中前提取的是混氣室含氧率和窯頭溫度與銅精礦著火點之差,結(jié)論取的是氮氣和稀釋風閥門的動作。規(guī)則表主要包括規(guī)則編號、前提1、前提2、前提3、結(jié)論、解釋號等幾個字段,其中規(guī)則編號是不能夠重復的,因此將它定義為主鍵,數(shù)據(jù)類型設置為數(shù)字,其它的均設置為文本型,具體如表1所示。

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