一种基于机器学习的专家系统知识获取方法

摘要：

提出一种基于机器学习的混合知识获取方法,该方法结合了基于历史数据的规则提取方法和基于模型的规则提取方法.使用这两种方法提取规则,将其应用于对原油电脱盐系统的故障诊断中.实验结果表明,该方法能够有效的进行规则的提取,为故障诊断打下了良好的基础.其中基于历史数据的规则提取方法通过基于遗传算法的粗糙集约简来实现;基于模型的规则提取方法利用了符号有向图(SDG)的计算机自动推理结果,将因果图转化为规则.利用两种规则获取方法同时充实专家系统知识库,提供覆盖整个工艺流程的知识.

关键词：知识获取、粗糙集约简、符号有向图、故障诊断

所属期刊栏目：35

分类号：TP182(自动化基础理论)

资助基金：北京化工大学青年教师基金QN0730

在线出版日期：2008-11-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：89-93