基于ANN和RS的超硬材料及制品知識(shí)庫(kù)的研究①

宋冬冬,楊波,栗正新

(1.河南工業(yè)大學(xué)材料學(xué)院河南鄭州450007;2.湖南大學(xué)計(jì)算機(jī)與通信學(xué)院湖南長(zhǎng)沙410082)

基于ANN和RS的超硬材料及制品知識(shí)庫(kù)的研究①

宋冬冬1,楊波2,栗正新1

(1.河南工業(yè)大學(xué)材料學(xué)院河南鄭州450007;2.湖南大學(xué)計(jì)算機(jī)與通信學(xué)院湖南長(zhǎng)沙410082)

介紹了基于知識(shí)工程原理開(kāi)發(fā)超硬材料及制品知識(shí)系統(tǒng)的思路。系統(tǒng)包括知識(shí)庫(kù)(基于教材、文獻(xiàn)、經(jīng)驗(yàn))、數(shù)據(jù)庫(kù)(國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)、產(chǎn)品、原材料、工藝、工裝、被加工材料、應(yīng)用參數(shù))和圖像庫(kù)(石墨-金剛石相圖,BN相圖、晶體結(jié)構(gòu)、巖相圖、金相圖、工裝結(jié)構(gòu)圖)。通過(guò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)大量的研究數(shù)據(jù)進(jìn)行知識(shí)挖掘來(lái)補(bǔ)充完善超硬材料及制品設(shè)計(jì)的配方、工藝和相圖數(shù)據(jù)。應(yīng)用粗糙集理論,對(duì)大量復(fù)雜的知識(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)化以便去除冗余屬性,為配方設(shè)計(jì)中原料選用提供了一種新方法。研究結(jié)果形成了一個(gè)初步的基于ANN和RS的超硬材料知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)和專家系統(tǒng),提高了超硬材料及制品(人造金剛石和cBN及制品)的研發(fā)效率及準(zhǔn)確性。

超硬材料制品;人造金剛石;立方氮化硼;知識(shí)庫(kù);數(shù)據(jù)庫(kù);人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);粗糙集

0 引言

目前超硬材料及制品領(lǐng)域的科學(xué)技術(shù)工作者已經(jīng)取得了大量可供借鑒的專業(yè)知識(shí),但是這些知識(shí)都分散在各類載體如書(shū)刊、手冊(cè)中,甚至有的部分還存放在專家的腦子里,有必要建立超硬材料及制品的知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)從而提高研究開(kāi)發(fā)效率。

1 概述

知識(shí)是一種經(jīng)驗(yàn)、相關(guān)信息和洞察力的組合[1]?？煞置枋鲂灾R(shí)、過(guò)程性知識(shí)、控制性知識(shí)。知識(shí)庫(kù)是把人類所具有的知識(shí)以一定的表達(dá)形式(數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu))存入計(jì)算機(jī),并能按需要運(yùn)用其中的知識(shí)求解現(xiàn)實(shí)實(shí)際問(wèn)題[1]的系統(tǒng)。知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)組成如圖1所示。用戶輸入要解決問(wèn)題的初始信息,系統(tǒng)的推理機(jī)根據(jù)用戶輸入的信息,在控制策略的指導(dǎo)下,不斷地搜索知識(shí)庫(kù),把知識(shí)庫(kù)中與所要求解問(wèn)題的有關(guān)知識(shí)取出,通過(guò)邏輯推理得出問(wèn)題的解答反饋給用戶。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Networks,ANN)是模仿動(dòng)物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為特征理的算法?？梢酝ㄟ^(guò)預(yù)先提供的一批相互對(duì)應(yīng)的輸入-輸出數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練,從而得到一組權(quán)值描述輸入和輸出的數(shù)學(xué)關(guān)系。[2]

粗糙集理論是一種刻劃不完整性和不確定性的數(shù)學(xué)工具,能有效的分析和處理不精確、不一致等各種不完備信息,并從中發(fā)現(xiàn)隱含的知識(shí),揭示潛在的規(guī)律,依據(jù)數(shù)據(jù)本身提供的信息就能夠在保留關(guān)鍵信息的前提下,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行化簡(jiǎn)并求得知識(shí)的最小表達(dá)[3]。

2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和粗糙集理論在知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)中的運(yùn)用

利用ANN的并行處理、自組織、自學(xué)習(xí)等特點(diǎn)來(lái)支持知識(shí)庫(kù)系統(tǒng),為解決問(wèn)題提供有效的方法和技術(shù)手段[4]。

ANN和知識(shí)庫(kù)結(jié)合采用松耦合模型,即在系統(tǒng)內(nèi)部分解為各自相對(duì)獨(dú)立的ANN和知識(shí)庫(kù)模塊,通過(guò)數(shù)據(jù)文件進(jìn)行通訊。[5]ANN計(jì)算結(jié)果作為被調(diào)用的文件嵌入到知識(shí)庫(kù)中,收集到的信息被轉(zhuǎn)化為知識(shí)庫(kù)推理過(guò)程中的事實(shí)和規(guī)則。在有規(guī)則可循的情況下,應(yīng)用規(guī)則推理;反之,則通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí),存儲(chǔ)各神經(jīng)元之間的權(quán)值到數(shù)據(jù)庫(kù)文件中。

用粗糙集理論獲取知識(shí)并簡(jiǎn)化人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的原理如圖2所示。將采樣數(shù)據(jù)根據(jù)模糊隸屬度水平分別進(jìn)行分類,用粗糙集理論從樣本中提取規(guī)則經(jīng)驗(yàn)(即人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中間的權(quán)值)。對(duì)決策表進(jìn)行化簡(jiǎn),消去決策表中包含的冗余知識(shí)。使得知識(shí)庫(kù)性能得以大大改善[6]。

3 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和粗糙集理論的超硬材料及制品的知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)

超硬材料及制品材料設(shè)計(jì)知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)以專家的理論知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)知識(shí)相結(jié)合為基礎(chǔ),在利用計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)、推理等優(yōu)勢(shì)的同時(shí),運(yùn)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的并行處理、自組織、自學(xué)習(xí)等特點(diǎn)以及粗糙集理論的有效的分析和處理不精確、不一致等各種不完備信息,并從中發(fā)現(xiàn)隱含的知識(shí),揭示潛在的規(guī)律的功能,建立用于超硬材料性能、磨具配方設(shè)計(jì)、制品生產(chǎn)工藝等的知識(shí)和與其相互關(guān)系的知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)。

超硬材料及制品的知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)由用戶界面、知識(shí)庫(kù)(K B)、知識(shí)庫(kù)管理系統(tǒng)(KBM S)、推理機(jī)和解釋系統(tǒng)組成。其核心組成部分是知識(shí)庫(kù)和推理機(jī)。其邏輯框圖如圖1所示。

圖1 知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)邏輯框圖Fig.1 The logic diag ram of know ledge base system

圖2 基于粗糙集的屬性約簡(jiǎn)流程Fig.2 The p rocessof attribu te reduction based on rough set

用戶接口是用戶和系統(tǒng)進(jìn)行信息交流的平臺(tái),在推理過(guò)程中需要輸入由用戶確定的性能、形狀、尺寸等相關(guān)參數(shù),并可將推理中間過(guò)程與結(jié)果反饋給用戶。

知識(shí)庫(kù)中存放有關(guān)超硬材料及制品設(shè)計(jì)的知識(shí),由事實(shí)知識(shí)和規(guī)則知識(shí)組成。根據(jù)設(shè)計(jì)的任務(wù)不同將知識(shí)庫(kù)分為不同的模塊。采用一階謂詞邏輯與產(chǎn)生式規(guī)則相結(jié)合的形式來(lái)表示知識(shí),采用Delphi8.0和Access2003為系統(tǒng)開(kāi)發(fā)工具和數(shù)據(jù)庫(kù)工具。這在Windows XP Home Edition環(huán)境下能變成現(xiàn)實(shí)。

推理機(jī)主要包括推理方式、搜索策略與沖突消解策略的確定。根據(jù)超硬材料及其制品設(shè)計(jì)思維方法及知識(shí)表達(dá)方法,通過(guò)比較廣度優(yōu)先搜索與深度優(yōu)先搜索方式的適用范圍,確定搜索策略采用廣度優(yōu)先方式。在推理過(guò)程中,根據(jù)知識(shí)特點(diǎn)確定相應(yīng)的沖突消解策略。采用與用戶交互相結(jié)合的方式來(lái)消解沖突。

知識(shí)庫(kù)管理系統(tǒng)對(duì)知識(shí)庫(kù)進(jìn)行維護(hù)和管理,完成對(duì)知識(shí)的增加、修改和刪除,對(duì)知識(shí)進(jìn)行一致性檢查。

解釋機(jī)制通過(guò)對(duì)推理過(guò)程的回溯即根據(jù)用戶的提問(wèn),對(duì)結(jié)論、求解過(guò)程以及系統(tǒng)當(dāng)前的求解狀態(tài)提供說(shuō)明。解釋系統(tǒng)由一組程序組成,它能跟蹤并記錄推理過(guò)程,當(dāng)用戶提出詢問(wèn)需要給出解釋時(shí),它將根據(jù)問(wèn)題的要求分別做相應(yīng)的處理,最后把解答用約定的形式通過(guò)人機(jī)接口輸出給用戶。

圖3 超硬材料設(shè)計(jì)知識(shí)子庫(kù)框架圖Fig.3 The frame work graph of super hard materials sub library

4 基于粗糙集人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模法的超硬材料及制品的知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)功能

超硬材料設(shè)計(jì)知識(shí)子庫(kù)功能框架如圖3所示

選擇超硬材料合成工藝的功能是根據(jù)需求確定超硬材料的種類(金剛石或者cBN),然后確定合成工藝,包括選擇合適的合成溫度、壓力、保溫時(shí)間等。

磨具配方設(shè)計(jì)功能用于確定結(jié)合劑、濕潤(rùn)劑、粘結(jié)劑的用量以及成型密度等工藝參數(shù)。制品生產(chǎn)工藝的確定,根據(jù)制品的硬度、密度、形狀、尺寸大小、精度要求等確定生產(chǎn)工藝配方,包括壓制溫度、壓力、時(shí)間等具體參數(shù)。

5 展望

知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)開(kāi)發(fā)是一項(xiàng)很龐大復(fù)雜的工程,本系統(tǒng)還需進(jìn)一步的開(kāi)發(fā)。包括經(jīng)驗(yàn)的收集和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證、充實(shí)配方庫(kù)、提高粗糙集的精度等。還需要通過(guò)具體的應(yīng)用對(duì)其中存在的錯(cuò)誤進(jìn)行修正,不斷提高系統(tǒng)的健壯性,以期能夠應(yīng)用到工程實(shí)踐中去。

[1] 三島巖田.新材料開(kāi)發(fā)與合金設(shè)計(jì)學(xué)[M].軟科學(xué)出版社.東京:1985.

[2] 王春華.磨具配方計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)[J].鄭州工業(yè)高等?？茖W(xué)校學(xué)報(bào),1999(1).

[3] Pawlak Z.etal.Rough sets—Communications of ACM,1995;38(11):89295.

[4] 高大啟.有教師的線性基本函數(shù)前向三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)研究[J].計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào),1998,21(1):80-86.

[5] 陳德禮,程羽.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和規(guī)則的專家系統(tǒng)的應(yīng)用研究[J].計(jì)算機(jī)工程與科學(xué),2004(6).

[6] 白潤(rùn),郭啟雯,李中奎,鄭欣,張廷杰,丁旭,王東輝.高密度鎢合金材料設(shè)計(jì)知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)[J].中國(guó)鉬業(yè),2006,(06).

Research on super hard materials and its products knowledge base with ANN and RS

sonG Dong-dong1,YANG Bo2,LIZheng-x in1
(1.School of Materia ls Science and Engineering of Henan University of Technology,Zhengzhou,Henan 450007;2.School of Computer and Communication of Hunan University,Changsha,Hunan 410082)

This paper systematically in troduces the idea of establishment of a super hard materials and its products know ledge system.Inorder to improve the developing efficiency and accuracy of super hard materials and related products,a know ledge system was developed according to the principle of Know ledge-Based Engineering,which includes the knowledge base(relevant textbooks,literatures and experiences),database(standards,industrial products,raw materials,manufacturing technology,equipments,processed objects and parameters)and image base(graphite-diamond phase diagram,boron nitride phase diagram,crystal structure,ceramic phase diagram,metal phase diagram,mould image).The ANN(Artificial Neural Network)method was carried out to analyze the experiential data.Parameters for the preparation of super hard materials and related products were optimized.RS(Rough Set)method was applied to develop a new method for raw materials selection.A preliminary know ledge-based system and expert system of super hard materials and related products was proposed on the bases of the ANN and RS investigation.

super hard material products;artificial diamond;cubic boron nitride;know ledge base;database;ANN;rough set

TQ 164

A

1673-1433(2010)03-0025-04

2010-05-10

宋冬冬(1986-),男,河南工業(yè)大學(xué)材料學(xué)院研究生。

該課題受國(guó)家中小企業(yè)創(chuàng)新基金資助,《磨具CAD軟件》06C26214101442

栗正新,河南工業(yè)大學(xué)材料學(xué)院教授,研究方向?yàn)槌膊牧霞爸破?、磨料磨具zhengxin-li@haut.edu.cn