【摘 要】
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基于Web的专家系统是目前人工智能在实际运用中最重要的课题之一。知识获取、知识表示、知识库的构建以及推理技术是系统实现的核心部分。基于国家科技攻关项目子项目“基于W
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基于Web的专家系统是目前人工智能在实际运用中最重要的课题之一。知识获取、知识表示、知识库的构建以及推理技术是系统实现的核心部分。基于国家科技攻关项目子项目“基于Web的贵州省柑橘农业专家系统”(课题任务书编号:2005BA901A04-4)的研发,本文主要研究了基于BP神经网络算法的知识获取方法,“模糊加权产生式规则”的知识表示方法,XML数据库构建知识库的相关技术以及基于中间件技术的模糊推理引擎的设计与实现。传统的专家系统中的推理引擎与系统的耦合度较高,不利于复用和扩展。当知识表示的方式改变,或者需要改进推理策略时,需要重新设计实现推理引擎。本文针对传统专家系统中推理引擎的不足,提出了模糊推理引擎的EJB设计方案,这种对象组件式的智能推理引擎具有复用性、高效性、扩展性和独立性等特点,并在系统中得到了很好的应用。
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