【摘 要】
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本文针对传统专家系统存在的知识获取的"瓶颈"问题、"窄台阶"问题;缺乏联想功能,推理能力弱以及智能水平低,系统层次少,实用性差等缺点,将神经网络理论应用于传统专家系统,设
【机 构】
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浙江工商大学计算机与信息工程学院,杭州,310035
【出 处】
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2005年中国模糊逻辑与计算智能联合学术会议
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本文针对传统专家系统存在的知识获取的"瓶颈"问题、"窄台阶"问题;缺乏联想功能,推理能力弱以及智能水平低,系统层次少,实用性差等缺点,将神经网络理论应用于传统专家系统,设计了一个基于BP(backpropagation)神经网络的智能温室专家系统,仿真模拟了该系统的学习过程和预测过程.仿真结果表明,基于BP神经网络建立专家系统,可以克服传统专家系统不能用于非线性领域的弱点,能够较好解决传统专家系统知识获取的瓶颈问题.
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