基于事例的推理技术适用范围比较广泛,对许多领域都能够适用,具有比较好的应用前景。它能够借助数据库系统对以前工作和成功经验进行保存,在遇到新问题时通过检索得到解决方法或可以借鉴的内容。棉纺工艺专家系统(CTES)就是该理论在棉纺领域的具体应用。作为一个棉纺大国,我国棉纺工艺不尽人意,该系统的构建,能够解决棉纺工艺设计的问题,对许多中、小型棉纺企业具有积极的作用。 基于事例推理技术是在模拟人类思考问题和处理问题方法基础上产生的。该技术通过对比需要解决的事例与先前事例的相似性,寻找最优解。并根据实际检索情况进行适应性修改,由于基于事例推理技术同知识表示密切相关,在不同的领域会有不同的方法,该课题主要结合棉纺领域,对基于事例的推理的实际应用做了详细的探讨。 论文首先阐述了课题的背景以及课题研究的意义,并介绍了人工智能、专家系统、基于事例推理和棉纺工艺等国内外研究的现状。其次对基于事例推理方法进行了系统的介绍,包括基于事例推理的定义、基于事例推理的过程模型和基于事例推理同其他推理方法的比较等。第三部分分析了棉纺工艺的流程和特点,对系统进行总体的设计,主要是模块的划分、数据库的设计以及代码设计、输入输出设计等。第四部分对系统实现过程中的关键技术进行了探讨,主要有知识的表示方法、事例的检索和匹配、事例的修改和重用以及检索结果的解释机制等。重点对事例检索匹配算法进行研究。事例检索是专家系统中推理机实现的主要技术,对于普遍采用的最近邻法,存在着两个主要问题:一是检索时间的问题,传统最近邻法会随着事例库的增加检索时间线性增加,文中探讨了如何将结合规则的事例分级筛选同最近邻法进行结合,根据事例分级检索对事例库的事例形成一个聚类,对聚类中较少的事例来进行最邻近法的检索、相似性匹配过程,提高系统检索效率。二是特征权值确定问题,对于采用加权的最近邻法进行事例相似度匹配,探讨了如何用遗传算法对事例的特征权值进行有效的优化,经过选择、交叉、变异等操作,调整特征权值,提高系统检索的精度。最后介绍了系统的实现和系统运行方法,以及对全文进行了总结并对未来工作进行了展望。 通过实验证明,所完成的CTES原型系统能够根据用户的输入进行有效的推理并得出所需的工艺。