矿山安全预警专家系统知识库的研究

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作为人工智能最重要和最广泛的一个应用研究领域,专家系统在过去30多年中取得了很大进展,其基础理论研究不断深入,技术水平不断提高,应用领域不断扩大。现在,随着矿山生产技术的发展,专家系统也越来越引起矿业界的重视,在已经开发出的一些矿山专家系统中,有的己经取得了令人满意的应用效果,并展示了美好的发展前景。将专家系统应用于煤矿安全生产方面,可以保存和利用专家的经验知识并结合有关煤矿安全生产方面的领域知识,对煤矿安全生产运行状态进行综合评判并提供辅助决策服务,从而实现实时分析和综合评价矿山安全等目标,它对于预防和减少煤矿安全事故将会起着非常积极的作用。本文对矿山安全预警专家系统的核心组成部分-矿山安全预警专家系统知识库进行了研究,具体内容如下:首先,介绍了专家系统的基本理论,并对矿山安全预警专家系统进行了总体设计,包括系统需求和用户分析,利用面向对象技术建立了矿山安全预警专家系统开发模型,采用UML技术作了详细的系统用例分析。其次,对矿山安全生产领域知识作了详细分析,并按照矿山安全生产环节以及矿山安全事故类型,将矿山安全预警专家系统的知识进行分类。然后,从人工智能的角度分析,将不同类型的知识按其作用分为:事实性知识、启发性知识和过程性知识,分别用谓词逻辑法和产生式规则法来表示。并针对传统知识表示法的局限性,引入面向对象的知识表示法,并结合面向对象语言C++实现了面向对象的知识表示。并利用面向对象技术,建立了基于面向对象知识表示的推理机制。最后,利用Microsoft SQL Sever2000建立了矿山安全预警专家系统知识库;并利用关系数据库技术,提出了知识库中知识管理方法。
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