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《广西大学》 2001年
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矿渣微晶玻璃神经网络专家系统研究

文岐山  
【摘要】:矿渣微晶玻璃是国家资源综合利用行动的战略发展重点和环 保治理重点,已成为国内外社会可持续发展和推动清洁生产的优 先开发项目。但是,矿渣微晶玻璃材料组分、结构、性能之间的 关系还不十分清楚,材料设计过程还停留在“炒菜法”的低水平 上,给矿渣微晶玻璃的材料设计和工业化应用造成了很大的困难。 本文在深入分析专家系统技术、人工神经网络技术,收集、 整理、归纳和总结矿渣微晶玻璃理论知识和设计实例的基础上, 将人工神经网络引入到矿渣微晶玻璃设计中来,提出建立矿渣微 晶玻璃神经网络专家系统,使矿渣微晶玻璃新材料的研制由“炒 菜法”向优化设计的深层次转化。 本文根据材料设计思想和人工智能原理,对矿渣微晶玻璃材 料设计过程概念化和模型化。采用关系型数据库技术建立矿渣微 晶玻璃材料设计实例库和知识库。探讨了人工神经网络在矿渣微 晶玻璃知识获取、知识表达和性能预测中的应用。研究了矿渣微 晶玻璃材料设计中的类比方法和经验方法,建立了类比设计模型 和经验设计模型。 本文提出了人工神经网络和传统专家系统在矿渣微晶玻璃材 料设计知识获取和知识表达上的有机结合和优势互补,研究了两 者的结合方式,从而有效解决了专家系统的知识获取和知识表达 问题。 本研究基本上建立了一个包含数据库和知识库、推理机、解 释器和良好的人机界面的矿渣微晶玻璃神经网络专家系统,并初 步具有了进行矿渣微晶玻璃材料设计和性能预测的功能。
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