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基于联合推理的立井凿井设备选型与布置系统设计与实现

发布时间:2017-06-26 07:14

  本文关键词:基于联合推理的立井凿井设备选型与布置系统设计与实现,,由笔耕文化传播整理发布。


【摘要】:专家系统已经深入各个行业及领域,但是在采矿辅助设计软件方面,传统的辅助设计软件只能实现简单的辅助运算,软件灵活性差。为了使辅助设计软件能够更加的智能化,专家系统应运而生。专家系统通过对知识进行表示,使计算机能够模拟专家来对复杂的设计问题进行推理从而得出相应的设计方案。采矿辅助设计系统同样可以采取相同的策略,以专家系统为核心来建造采矿辅助设计软件,使其更加智能及高效。然而,在专家系统发展过程中,知识获取以及推理方式仍然是影响专家系统易用性与可靠性的关键因素,并且随着知识的增长,其知识获取瓶颈问题也日益突出。本文在此背景下针对煤矿设计中立井凿井设备选型与布置的设计,建造专家系统,深入研究了专家系统的推理方式、实例检索算法、立井凿井设备布置规则及算法,以保证立井凿井设备选型及布置系统的易用性与可靠性。论文主要研究成果如下:(1)针对实例推理中的关键问题,建立了知识预处理模型,基于神经网络分类算法对实例进行预处理减少最近邻算法的搜索时间,结合信息熵权重计算方法与层次分析法对权重进行预处理增加权重的可靠性。(2)建立了立井凿井布置搜索算法,将其与规则推理相结合,使得系统规则推理结果更加可靠及易用。(3)将采矿辅助设计软件需求与ObjectARX相结合,搭建一套完整的软件设计框架,通过实际软件开发验证了此框架可以缩短软件开发周期,满足软件设计需求,完成了基于专家系统的立井凿井设备选型与布置辅助设计软件,实现了预期功能。
【关键词】:立井凿井设备 专家系统 实例检索 CBR-RBR ObjectARX
【学位授予单位】:河北工程大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TP311.52;TP182
【目录】:
  • 摘要6-7
  • ABSTRACT7-10
  • 第1章 绪论10-15
  • 1.1 研究背景及意义10-11
  • 1.2 国内外研究现状11-13
  • 1.2.1 立井凿井设备选型与布置系统研究现状11-12
  • 1.2.2 专家系统的国内外研究现状12-13
  • 1.3 论文研究内容及结构13-14
  • 1.4 本章小结14-15
  • 第2章 软件需求分析与总体框架设计15-22
  • 2.1 立井凿井设备选型与布置系统需求分析15-16
  • 2.1.1 系统功能需求分析15
  • 2.1.2 系统知识流动分析15-16
  • 2.2 软件总体设计16-17
  • 2.3 系统框架17-21
  • 2.3.1 系统推理方式18-20
  • 2.3.2 系统知识管理设计20-21
  • 2.4 本章小结21-22
  • 第3章 系统规则推理22-37
  • 3.1 立井凿井设备选型及布置规则结构22-24
  • 3.2 立井凿井设备库24-26
  • 3.3 立井凿井设备选型规则推理26-29
  • 3.4 立井凿井设备布置规则推理29-36
  • 3.4.1 设备布置规则表示30-31
  • 3.4.2 设备布置搜索算法31-36
  • 3.5 本章小结36-37
  • 第4章 系统实例推理37-50
  • 4.1 实例库的建立与实例表达38-41
  • 4.2 基于知识预处理的实例检索策略研究41-42
  • 4.3 立井凿井设备选型检索算法42-47
  • 4.3.1 知识预处理模型43
  • 4.3.2 PNN神经网络分类算法43-45
  • 4.3.3 基于粗糙集与层次分析法的权重确定45-47
  • 4.3.4 最近邻算法47
  • 4.4 立井凿井设备布置检索算法47-48
  • 4.5 总结48-50
  • 第5章 系统实现50-59
  • 5.1 开发平台50-53
  • 5.1.1 AutoCAD二次开发平台选择50-52
  • 5.1.2 平台搭建52-53
  • 5.2 AUTOCAD设备图形数据库53-54
  • 5.3 系统软件开发工具类54-55
  • 5.4 系统界面设计55-56
  • 5.5 应用案例56-58
  • 5.5.1 工程概述56
  • 5.5.2 设计流程56-58
  • 5.6 本章小结58-59
  • 结论59-60
  • 致谢60-61
  • 参考文献61-65
  • 作者简介65-66
  • 攻读硕士学位期间发表的论文和参加科研情况66-67

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 罗晨;王欣;苏春;吴泽;;基于案例推理的夹具设计案例表示与检索[J];机械工程学报;2015年07期

2 俞峥峥;朱芳来;徐立云;;基于神经网络和最近邻相似度的实例检索算法[J];机电一体化;2014年11期

3 李涛;徐U

本文编号:485269


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