人-机交互仿真的生产单元换线决策专家系统设计与应用

本书为专著。针对当前专家系统研究的局限性，本书采用交互仿真技术、判定稳定算法和专家知识规则遴选算法来实现对专家知识抽取，采用一种融合分类技术来解决专家系统推理能力不足和推理缓慢的问题，提出IER-Trepan算法和预置文本技术来完善专家系统体系。同时，本书利用组件技术和Web服务技术来扩展专家系统的应用模式范围，从而实现一种可以支持在复杂生产环境下辅助操作人员解决随机动态、多目标的生产换线决策。

陈进，博士，副教授，重庆电子工程职业学院智能制造系主任，研究方向为复杂生产系统仿真，人因与认知工程；全国机械行指委工业工程与管理类专业教学指导委员会委员；全国机械行业智能制造职业教育集团理事：全国高职高专工业工程技术专业教学标准制定组组长；2017全国智能制造应用技术技能大赛专家组成员等社会兼职；主持和主研国家自然科学基金项目、教育部新世纪很好人才支持计划项目、重庆市教委科技项目、重庆市高等教育教学改革研究项目和横向课题多项，曾在《管理工程学报》等国家A类很好不错期刊上发表学术论文多篇。

1 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 生产换线相关研究
1.2.2 基于神经网络的专家系统的相关研究
1.2.3 交互仿真的相关研究
1.2.4 国内外相关研究总结
1.3 本书的研究目的、研究内容和技术路线
1.3.1 本书研究目的
1.3.2 本书研究内容
1.3.3 本书研究技术路线
1.4 本书的创新点
1.5 本章小结
2 生产单元换线决策专家系统的总体技术方案
2.1 生产单元换线决策专家系统的实现原理
2.1.1 专家系统结构
2.1.2 神经网络专家系统结构
2.1.3 生产单元换线决策专家系统的实现原理
2.2 生产单元换线决策专家系统实现的技术路线
2.3 生产单元换线决策专家系统的应用形式
2.3.1 生产单元换线专家系统的工作过程
2.3.2 生产单元换线决策专家系统的封装形式
2.3.3 生产单元换线决策专家系统的应用模式
2.4 本章小结
3 基于交互仿真的生产单元专家知识获取
3.1 生产单元的定义和特点
3.2 专家系统知识获取概述
3.3 制造过程仿真软件简介
3.4 构建制造系统仿真模型
3.5 交互仿真模型的构建
3.6 交互仿真的实现
3.6.1 交互仿真实现技术内容
3.6.2 交互仿真实现算法
3.7 本章小结
4 生产单元换线决策专家系统推理机设计
4.1 混合神经网络
4.1.1 小波神经网络
4.1.2 模糊神经网络
4.1.3 遗传神经网络
4.2 推理机的构建
4.2.1 推理控制策略
4.2.2 推理策略选择方法
4.2.3 神经网络权值学习的遗传算法
4.2.4 主成分分析
4.2.5 基于主成分分析和遗传神经网络的推理机构建
4.3 本章小结
5 解释机制的实现
5.1 解释机制设计原理和规则抽取的评价标准
5.2 ROC曲线技术
5.3 Trepan算法 5.4 随机森林
5.5 CART算法
5.6 生产换线决策专家系统解释机制算法
5.7 预置文本技术
5.8 生产换线决策专家系统的程序实现
5.8.1 ADO技术
5.8.2 生产换线决策专家系统的程序
5.9 本章小结
6 应用研究：某摩托车企业生产单元换线决策专家系统
6.1 基于Web服务的网络化应用模式
6.2 某摩托车企业发动机生产单元换线决策专家系统构建
6.2.1 数据处理方法
6.2.2 基于RFID技术的发动机生产现场数据采集和处理
6.2.3 某摩托车发动机生产单元换线决策专家系统交互仿真知识获取
6.2.4 某摩托车发动机生产单元换线决策专家系统推理机的构建
6.2.5 某摩托车发动机生产单元换线决策专家系统解释机制的构建
6.2.6 生产换线决策专家系统程序的实现
6.3 本章小结
7 结论与展望
参考文献