工艺数据库及工艺参数优化专家系统的开发与管理

数据驱动智能：专家系统中的数据挖掘应用 数据挖掘技术为专家系统注入强大的学习和推理能力，推动其向更高效、智能的方向发展。通过从海量数据中提取隐藏的模式和知识，数据挖掘能够帮助专家系统： 提升知识库构建效率: 自动识别数据中的关联规则和模式，辅助专家进行知识获取和表示，降低构建和维护知识库的成本。 增强推理能力: 利用数据挖掘发现的知识，对复杂情况进行更精准的预测和判断，提高专家系统的解决问题的能力。 实现自适应优化: 根据新数据不断学习和更新知识库，使专家系统能够适应不断变化的环境和需求。 例如，在医疗诊断领域，数据挖掘可以分析大量的病历数据，识别疾病的潜在特征和关联关系，帮助专家系统进行更准确的诊断和治疗方案推荐。 将数据挖掘与神经网络等人工智能算法相结合，可以进一步增强专家系统的学习和推理能力，实现更高级的智能化应用。

本系统管理图纸和工艺信息，支持便捷的查询和录入，并能持续扩充数据库内容。

专家系统通过提供专业知识，提高了决策者和技术人员的生产力。健康信息学研究临床知识统计分析的创建、共享和应用，是医疗保健实践的基础。随着信息学研究的深入，它将在医学实践中扮演越来越重要的角色。

Matlab专家系统辅助的多Agent蚁群算法研究-专家系统辅助的多Agent蚁群算法研究. 该研究通过结合Matlab环境中的专家系统与多Agent蚁群算法，探索如何优化蚁群算法的性能与应用。具体方法包括使用专家系统进行知识推理与决策支持，结合多Agent系统的协同工作模式，提升问题求解的效率和准确性。

通过对8011工作面采煤机的割煤速度、空刀速度、端头等待时间及工作面长度等工序实测数据的统计分析，揭示了各工序的分布规律，并模拟了各工序与循环作业时间的关系。经过深入分析，得出了重要的优化结论。

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为探究烟草加工过程中工艺参数对产品质量指标的影响，采用自组织数据挖掘方法——群方法处理数据(GMDH)建立工艺参数与质量指标的关系模型。通过该模型预测质量指标，并与多元线性回归模型预测结果进行对比，验证了GMDH方法在卷烟质量预测中的有效性。

详细介绍了鹤壁矿区煤层的基本条件，并统计分析了顺层和穿层预抽瓦斯钻孔布置的优缺点。针对当前采取的区域瓦斯治理模式，根据不同空间尺度条件进行了详细分析，探讨了区域消突工艺的细化应用，并深入分析了钻孔施工工艺参数的设计。研究结果显示，不同空间尺度下的区域瓦斯治理模式能够有效满足当前的治理需求。

炼钢生产累积大量原始数据，利用数据库技术对其进行处理和研究可获取有价值的信息。建立炼钢工艺数据库，实现数据查询、统计分析、工艺计算和分析、参数回归和线性规划等功能，为生产工艺提供指导。