智能化系统的知识表达与推理机制* (2005年)

针对智能化系统知识研究中的知识表达、学习，提出基于神经网络、模糊逻辑、专家规则结合的图形化拓扑网络结构知识表达及相应的学习方法，能灵活地表达对象知识，方便、直观地形成知识库，有利于智能化系统的知识学习；根据智能化推理中常用的专家系统、模糊逻辑、神经网络等推理的互补性，结合图形化拓扑网络结构知识表达的通用知识库，提出融合型推理模型，能形成较强的推理功能，有效地应用和处理智能化系统知识。实际应用于设备状态监测诊断取得了令人满意的效果。