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基于数据库的产生式知识表达及其在发酵过程中的应用
  • ISSN号:1671-4628
  • 期刊名称:《北京化工大学学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 分类:TP182[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构:[1]北京化工大学信息科学与技术学院,北京100029
  • 相关基金:国家自然科学基金(20476007/20676013)
中文摘要:

结合数据库技术的优势,提出了一种基于数据库的产生式知识表达方法,并说明了产生式规则的树型结构及其数据库表达。结合发酵过程生物量软测量专家系统的应用,给出了发酵过程生物量软测量建模知识的产生式规则定义及其知识库设计。实验表明,与一般顺序组织结构的产生式知识表达方法相比,基于数据库的产生式知识表达方法有利于提高专家系统的推理效率。

英文摘要:

A production rules knowledge representation based on a database, which introduces the advantages offered by databases, is presented. The tree-structure of the production rules and their expression in the database are described. When combined with the application of a biomass soft-sensor expert system in a fermentation process, definitions of production rules concerning biomass soft-sensor modeling knowledge and design of the knowledge base can be obtained. Tests show that, compared with an ordinal production knowledge representation, the production knowledge representation based on the database leads to an enhanced reasoning efficiency of the expert system.

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期刊信息
  • 《北京化工大学学报:自然科学版》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:教育部
  • 主办单位:北京化工大学
  • 主编:刘振宇
  • 地址:北京市北三环东路15号
  • 邮编:100029
  • 邮箱:bhxbzr@126.com
  • 电话:010-64434926
  • 国际标准刊号:ISSN:1671-4628
  • 国内统一刊号:ISSN:11-4755/TQ
  • 邮发代号:82-657
  • 获奖情况:
  • 1999年教育部优秀科技期刊二等奖,1997年第二届全国科技期刊评比三等奖,1995年全国重点高校自然科学学报二等奖,中国期刊方阵“双效”期刊,首届高校优秀科技期刊,全国石化行业优秀期刊一等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:9420