流量测量在经济建设、社会生活各个方面有着广泛的应用。计量仪表精确度的高低,也直接影响着企业的经济效益。但由于流量测量仪表的种类繁多、结构复杂,应用范围也各不相同,仪表设计过程非常复杂,仅由人类专家来完全设计的难度是很高的。专家系统是人工智能研究的重要方向,它是一套能在某特定领域内,利用知识和推理,以人类专家水平去解决该领域中困难问题的计算机程序。它可以通过对符号的处理来模拟专家的思维过程,利用知识来推理出结果。将专家系统应用在仪表设计上,可以代替人类专家的部分劳动,有效提高仪表设计的效率,减少设计错误。 专家系统一般是由知识获取、知识表示、推理机、解释器等几部分组成的。其中知识表示与推理机是专家系统的核心。本文结合仪表设计与专家系统开发方法的特点,对知识库与推理机制进行深入的研究,并设计实现了仪表设计专家系统的知识库和推理机。 本文主要论述了B/S结构下仪表设计专家系统的研究开发。在课题研究的过程中,我们对大量的专家知识、规则及相关数据进行了整理。根据仪表设计的数据特点,基于SQL Server 2000数据库建立了系统的知识库。知识库主要由仪表的设计规则与仪表的模块参数等构成。在推理机的研究设计中,本文参考了几种常用的搜索算法并研究仪表设计的推理特征,采用遗传算法对功耗、精度和价格等目标参数进行优化。并根据本系统的特点,对算法进行了改进。同时,在推理的过程中,运用了基于规则和基于事例相结合的推理机制,有效提高了推理效率。在上述研究的基础上,完成了智能仪表设计专家系统的原型系统。