提出了一种综合考虑权植、激励函数和拓扑结构三因素的知识获取的前馈神经网络学习算法。分析了飞机总体外形智能设计系统中的关键技术,初步研究了隶属函数的神经网络表达和并行推理的神经网络方法。提出了一种基于神经网络的知识求精方法,该方法克服了理有方法的局限性。提出了工程设计智能混合(人工神经网络与专家系统等)系统(EDIHS)的体系结构、简单结构形式,改进EDIHS黑板结构和一般EDIS结构形式。提出了一种基于实例/规则的解释方法,该方法在一定程度上模拟了人在解释问题时所采用的“举例说明”方法。还研究提出了一种驾驭式解释系统,它与排理过程并发进行,具有主动地解释模糊问题的能力。最后开发了智能实用系统。
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数据更新时间:2023-05-31
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