基于人工神经网络的葡萄病害诊断专家系统.pdf
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基于神经网络的故障诊断专家系统的研究的开题报告
一、选题背景
随着现代工业的发展，制造过程中所涉及到的各种设备和工具也越来越多。在这些设备和工具中，往往存在着各种各样的故障问题。针对这些故障问题，传统的诊断方法往往需要耗费大量的时间和精力，而且诊断准确度也无法得到保障。因此，基于神经网络的故障诊断专家系统的研究就显得尤为重要。
二、研究的内容
本研究主要围绕基于神经网络的故障诊断专家系统展开。具体研究内容包括：
1.神经网络模型的建立和优化，选择适当的神经网络模型，对其进行参数调整和优化。
2.故障诊断知识的获取和整合，通过数据挖掘和专家知识获取方式，获取故障诊断领域的知识，并将其整合到神经网
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基于神经网络和专家系统的故障诊断_徐常胜.pdf
第 卷 第 期 控 制 与 决 策 年 月
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基于神经网络的装备故障诊断专家系统：原理、构建与实践
一、引言
1.1研究背景与意义
1.1.1研究背景
在当今科技飞速发展的时代，各类装备在工业生产、交通运输、国防军事等众多领域中发挥着关键作用，已然成为支撑现代社会正常运转的重要基石。装备的稳定运行对于保障生产活动的连续性、提升工作效率以及维护系统的安全性和可靠性至关重要。然而，由于装备长期处于复杂多变的工作环境之中，承受着机械应力、热应力、化学腐蚀以及电磁干扰等多种因素的综合影响，同时，随着装备使用年限的增加，其内部零部件会不可避免地出现磨损、老化、疲劳等现象，这些都极大地增加了装备发生故障的概率。
装备一旦发生故障，往往会带来一系列
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知网论文--基于BP神经网络的畜禽疾病诊断专家系统的设计与实现汇报人：XXX2025-X-X
目录1.项目背景与意义
2.系统需求分析
3.系统设计
4.BP神经网络设计
5.系统实现
6.系统测试与评估
7.结论与展望
01项目背景与意义
畜禽疾病诊断现状诊断难度大畜禽疾病种类繁多，诊断难度大，误诊率高达30%。传统诊断方法主要依赖兽医经验，缺乏客观性。诊断周期长传统诊断方法往往需要较长的周期，平均诊断周期为5-7天，影响疾病治疗效果。诊断成本高诊断设备昂贵，诊断流程复杂，导致诊断成本高，小型养殖场难以承受。
BP神经网络概述基本原理BP神经网络是一种误差反向传播算法，通过调整网络权值和偏置
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基于神经网络专家系统的车站信号控制电路故障诊断方法研究
引言
车站信号控制电路是铁路运输系统中的关键组成部分，其稳定运行直接关系到列车运行的安全与效率。一旦信号控制电路发生故障，可能导致列车晚点、停运等严重后果。传统的故障诊断方法在面对复杂的车站信号控制电路时，往往存在诊断准确性不高、实时性差等问题。随着人工智能技术的发展，神经网络专家系统为车站信号控制电路故障诊断提供了新的解决方案。
神经网络专家系统概述
神经网络原理
神经网络是一种模仿生物神经网络结构和功能的计算模型，由大量的神经元相互连接组成。神经元之间通过权重传递信息，通过对大量样本数据的学习，调整权重以实现对输入数据的分类、预测等功
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基于模糊神经网络专家系统的发动机故障诊断深度剖析与应用拓展
一、引言
1.1研究背景与意义
发动机作为各类机械设备的核心动力源，广泛应用于航空航天、汽车、船舶以及工业生产等诸多领域，其运行的稳定性和可靠性对整个系统的正常运转起着决定性作用。一旦发动机发生故障，不仅会导致设备停机，造成生产中断，带来巨大的经济损失，还可能引发严重的安全事故，威胁到人员的生命安全。例如，在航空领域，发动机故障是影响飞行安全的主要因素之一，据统计，发动机故障在飞行故障中占有相当大的比例。在汽车行业，发动机故障也会导致车辆性能下降、抛锚等问题，给车主带来不便和经济负担。因此，发动机故障诊断技术的研究具有至关重要的现实
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基于神经网络的大学生心理障碍诊断专家系统
摘要：目前大学生的心理障碍问题已引起了社会的广泛关注，但各高校解决该问题的途径有限，还得不到预期的效果。为使该问题能得到改善，借助神经网络专家系统，把国内外的心理学专家的经验尽可能全面导入到大学生心理障碍诊断专家系统中，全方面检测大学生心理状况并及时给出诊断结果，为完善大学生心理健康教育提供便利。
关键词：神经网络 心理障碍 专家系统
中图分类号：g64 文献标识码：a 文章编号：1007-9416(2012)02-0174-02
人工神经网络技术的兴起为知识获取开辟了一条新途径。它通过模拟人脑的神经网络结构形式，建立各种网络模型，进行信
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基于粗糙集神经网络的液压机故障诊断专家系统：构建与应用
一、引言
1.1研究背景与意义
在现代工业体系中，液压机作为一种关键设备，凭借其独特的工作原理和卓越的性能，在众多领域发挥着不可或缺的作用。液压机利用液体的压力来传递动力，实现对各种材料的加工、成型和装配等操作，具有压力大、精度高、适应性强等显著优势。在汽车制造行业，液压机用于车身零部件的冲压成型，确保零部件的尺寸精度和表面质量，为汽车的整体性能和外观提供保障；在航空航天领域，液压机用于制造飞机的关键结构件，如机翼、机身框架等，满足航空材料高强度、高精度的加工要求，对航空航天事业的发展起着关键作用；在船舶制造中，液压机用于加工大型船用零
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基于模糊神经网络的设备故障诊断专家系统：原理、构建与应用
一、引言
1.1研究背景与意义
在现代工业生产中，设备的稳定运行对于保障生产效率、降低成本、确保产品质量以及维护生产安全起着举足轻重的作用。随着科学技术的飞速发展，工业设备正朝着大型化、复杂化、智能化的方向迈进，设备各部件之间的关联愈发紧密。这使得设备一旦发生故障，不仅会导致生产中断，造成巨大的经济损失，还可能引发安全事故，威胁人员生命安全。例如，在石油化工行业，反应釜、管道等关键设备的故障可能引发易燃易爆物质泄漏，从而导致爆炸、火灾等严重后果；在电力行业，发电机组故障会影响电力供应的稳定性，进而影响社会的正常运转。因此，及时、准确
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融合专家系统与神经网络：微机监测系统智能诊断新范式
一、引言
1.1研究背景与意义
在当今科技飞速发展的时代，微机监测系统凭借其高精度、高可靠性、易扩展以及易维护等显著优点，已广泛渗透到工业控制、智能家居、医疗设备、电力系统、交通运输等众多领域。在工业自动化场景中，微机监测系统实时监控生产线上各类设备的运行状态，及时察觉异常情况，从而提高生产效率，保障生产过程的安全性；于智能家居领域，它能实现对家居设备的智能控制与状态监测，为用户营造便捷、舒适的生活环境；在医疗设备方面，微机监测系统对医疗设备的运行参数进行精准监测，确保设备稳定运行，为医疗诊断和治疗提供可靠支持。
然而，随着各领域对微机监测
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基于专家系统和神经网络的制造过程智能决策系统
来源：无线测温
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基于神经网络的采掘接替计划专家系统研究的中期报告
中期报告
一、研究背景和目的
随着矿山的开采量不断增长和矿业的发展，矿山的采矿接替已经成为矿山生产和经营管理中一个非常重要的问题。采矿接替是指在一个已经被开采一段时间的矿区用新的采矿方式和采矿系统来控制和管理矿山的生产。在采矿接替过程中，需要考虑多种因素，并制定相应的策略和管理措施，以确保矿山的正常生产和经营。这使得矿山在采矿接替时需要运用先进的信息技术来进行辅助决策。
本研究基于神经网络技术来开发一种采矿接替计划专家系统。该系统将能够处理矿山采矿接替中的大量数据和信息，辅助矿山管理者的决策过程，从而优化矿山的生产效率和经济效益。
本中期报告旨
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精品
摘 要
现代化的建设需要信息技术的支持，专家系统是一种智能化的信息技术，它的应用改变了过去社会各领域生产基层领导者决策的盲目性和主观性，缓解了我国各领域技术推广人员不足的矛盾，促进了社会的持续发展。但传统专家系统只能处理显性的表面的知识，存在推理能力弱，智能水平低等缺点，所以本文引入了神经网络技术来克服传统专家系统的不足，来试图解决专家系统中存在的关系复杂、边界模糊等难于用规则或数学模型严格描述的问题。本文采用神经网络进行大部分的知识获取及推理功能，将网络输出结果转换成专家系统推理机能接受的形式，由专家系统的推理机得到问题的最后结果。最后，根据论文中的理论建造了棉铃虫