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高炉异常炉况判断专家系统的设计与实现
被引：2
作者：
李景银
郭宏飞
周伟
机构：
[1] 东北大学计算机科学与工程系
来源：
关键词：
实时专家系统，实时计算机诊断系统，机器学习，人工智能;
D O I：
暂无
中图分类号：
TP18 [人工智能理论];
学科分类号：
081104 ;
0812 ;
0835 ;
1405 ;
摘要：
探讨了高炉异常炉况判断专家系统的结构，讨论了从传感器数据中抽取高炉炉况特征的方法．时态黑板结构与时间知识表示，对于炉况特征的模糊量化和专家知识中的参数设定，系统采用机器学习方法自动调整．对于高炉异常炉况的操作方法，系统采用规划－动作－反应方法向用户提出动作建议，并对所作的动作建议实现实时的重构解释．
引用
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