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doc02总体思路
采用模糊理论建立设备状态（性能）的评价体系
基于规则的专家系统实现状态量的推理，确定设备的状态
基于统计理论和曲线拟合的数据预测
采用神经网络对色谱分析进行故障判别
基于模糊运算的设备状态综合分析
基于规则专家系统提出状态检修周期及内容
介绍方法
理论基础
系统实现
举例
系统特点
存在问题
理论基础-模糊理论
论域U，集合A，元素x
整数，正数，1
论域U，集合A，元素x
所有年龄，中年人，某年龄
隶属度
理论基础-专家系统
定义：知识 推理的智能计算机程序
基本结构
理论基础-专家系统（知识库）
知识库是专家系统的核心
知识的来源：试验标准，启发性知识
以规则的形式表达
IFATHENB
A-前件，B-后件
IFAANDBTHENC
A、B-前件，C-后件
理论基础-专家系统（推理机）
正向推理：数据驱动型、前件匹配推理。原始信息，从知识库寻找匹配的规则
后向推理：目标驱动型、后件匹配推理。先提出假设性结论，寻找支持该结论的证据
混合推理。
理论基础-专家系统（知识获取）
基本功能：知识库的维护，增、删、改功能，完整性和一致性维护
学习功能：自动知识获取，从错误和失败中归纳总结经验，修改和扩充知识库
理论基础-神经网络
特点：
1、高度的并行性
神经网络由许多神经元按某种拓扑结构组成，大量神经元的并行活动，使神经网络具有极强的信息处理能力。
2、高度的非线形
由于神经元的相互影响和制约，可以实现从输入空间到输出空间的非线形映射。
理论基础-神经网络
3、良好的容错性与联想记忆功能
神经网络通过神经元的连接强度即权系数实现对信息的记忆。
4、十分强的自适应、自学习能力
人工神经网络可以通过训练和学习来获得网络的权值和结构，呈现出很强的自学习能力。
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