《基于VB语言的神经网络专家系统设计与应用》这篇论文主要探讨了如何利用VB编程语言构建神经网络故障诊断专家系统，以应对日益增长的计算机故障检测需求。VB语言在解决计算机运行速度和人机交互问题上具有显著优势，使得该专家系统能更有效地工作。
神经网络专家系统的核心在于其设计原理，包括四个主要模块：知识获取模块、推理机制模块、解释说明模块和I/O模块。知识获取模块负责收集专家的知识，这些知识通常来自于大量的经验样本。知识库的组建是系统构建的关键，涉及知识的获取和存储。神经网络通过学习模型从典型样本中学习，以矩阵形式存储知识，便于管理和更新。知识库的构建步骤包括故障分析、样本匹配和神经元权重及阈值的确定。
推理机制是神经网络专家系统解决问题的方式，它通过网络参数的学习和算法调整进行动态推理，具有自我适应性。这种机制将符号运算转化为数值运算，减少了推理过程中的冲突，提高了问题解决的效率和精度。
解释机制在神经网络专家系统中扮演着重要角色。当系统出现故障时，它能对诊断结果进行合理解释，以用户可理解的方式（如语音）呈现，增强了系统的可用性和用户友好性。
在实际应用中，神经网络专家系统常用于自动装弹机的故障诊断，如旋转输弹机的常见故障。通过对神经网络的训练，获取准确的权值和阈值，然后与知识库中的数据进行对比，快速诊断故障并提供解决方案，提升了数据处理的效率和准确性。
随着计算机网络技术的不断发展，基于VB的神经网络专家系统展现出强大的潜力。它不仅能够快速诊断已知故障，还能通过自我学习识别新的问题，对于未来神经网络专家系统的研究具有深远意义。参考文献中提及的相关研究进一步证实了这一领域的深度和广度，为后续的探索提供了有价值的资源。
