水闸老化评估神经网络专家系统知识获取方法

摘要：

专家系统的工作过程是一个获得并应用知识的过程,恰当的知识表示对于专家系统的构建具有重要意义.以上海地区多座中小型水闸老化检测实例为基础,开发出水闸老化评估神经网络专家系统ESANN-SLUICE.此系统从实例中生成数据,再对神经网络进行训练和管理,从而建立权值矩阵,然后转换成相当规则的知识库,提供给专家系统使用.该方法是水闸老化评估知识获取的一种新方法,是对传统知识获取方式的拓展和补充.最后通过实例证明该方法是可行和有效的.

关键词：水闸、专家系统、人工神经网络、知识获取

所属期刊栏目：12

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2006-11-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：539-542