基于ANN和RS的超硬材料及制品知识库的研究①

宋冬冬,杨波,栗正新

(1.河南工业大学材料学院河南郑州450007;2.湖南大学计算机与通信学院湖南长沙410082)

基于ANN和RS的超硬材料及制品知识库的研究①

宋冬冬1,杨波2,栗正新1

(1.河南工业大学材料学院河南郑州450007;2.湖南大学计算机与通信学院湖南长沙410082)

介绍了基于知识工程原理开发超硬材料及制品知识系统的思路。系统包括知识库(基于教材、文献、经验)、数据库(国家标准、产品、原材料、工艺、工装、被加工材料、应用参数)和图像库(石墨-金刚石相图,BN相图、晶体结构、岩相图、金相图、工装结构图)。通过人工神经网络对大量的研究数据进行知识挖掘来补充完善超硬材料及制品设计的配方、工艺和相图数据。应用粗糙集理论,对大量复杂的知识数据进行简化以便去除冗余属性,为配方设计中原料选用提供了一种新方法。研究结果形成了一个初步的基于ANN和RS的超硬材料知识库系统和专家系统,提高了超硬材料及制品(人造金刚石和cBN及制品)的研发效率及准确性。

超硬材料制品;人造金刚石;立方氮化硼;知识库;数据库;人工神经网络;粗糙集

0 引言

目前超硬材料及制品领域的科学技术工作者已经取得了大量可供借鉴的专业知识,但是这些知识都分散在各类载体如书刊、手册中,甚至有的部分还存放在专家的脑子里,有必要建立超硬材料及制品的知识库系统从而提高研究开发效率。

1 概述

知识是一种经验、相关信息和洞察力的组合[1]。可分描述性知识、过程性知识、控制性知识。知识库是把人类所具有的知识以一定的表达形式(数据结构)存入计算机,并能按需要运用其中的知识求解现实实际问题[1]的系统。知识库系统组成如图1所示。用户输入要解决问题的初始信息,系统的推理机根据用户输入的信息,在控制策略的指导下,不断地搜索知识库,把知识库中与所要求解问题的有关知识取出,通过逻辑推理得出问题的解答反馈给用户。

人工神经网络(Artificial Neural Networks,ANN)是模仿动物神经网络行为特征理的算法。可以通过预先提供的一批相互对应的输入-输出数据对模型进行训练,从而得到一组权值描述输入和输出的数学关系。[2]

粗糙集理论是一种刻划不完整性和不确定性的数学工具,能有效的分析和处理不精确、不一致等各种不完备信息,并从中发现隐含的知识,揭示潜在的规律,依据数据本身提供的信息就能够在保留关键信息的前提下,对数据进行化简并求得知识的最小表达[3]。

2 人工神经网络和粗糙集理论在知识库系统中的运用

利用ANN的并行处理、自组织、自学习等特点来支持知识库系统,为解决问题提供有效的方法和技术手段[4]。

ANN和知识库结合采用松耦合模型,即在系统内部分解为各自相对独立的ANN和知识库模块,通过数据文件进行通讯。[5]ANN计算结果作为被调用的文件嵌入到知识库中,收集到的信息被转化为知识库推理过程中的事实和规则。在有规则可循的情况下,应用规则推理;反之,则通过神经网络学习,存储各神经元之间的权值到数据库文件中。

用粗糙集理论获取知识并简化人工神经网络结构的原理如图2所示。将采样数据根据模糊隶属度水平分别进行分类,用粗糙集理论从样本中提取规则经验(即人工神经网络中间的权值)。对决策表进行化简,消去决策表中包含的冗余知识。使得知识库性能得以大大改善[6]。

3 基于人工神经网络和粗糙集理论的超硬材料及制品的知识库系统

超硬材料及制品材料设计知识库系统以专家的理论知识和经验知识相结合为基础,在利用计算机存储、推理等优势的同时,运用人工神经网络的并行处理、自组织、自学习等特点以及粗糙集理论的有效的分析和处理不精确、不一致等各种不完备信息,并从中发现隐含的知识,揭示潜在的规律的功能,建立用于超硬材料性能、磨具配方设计、制品生产工艺等的知识和与其相互关系的知识库系统。

超硬材料及制品的知识库系统由用户界面、知识库(K B)、知识库管理系统(KBM S)、推理机和解释系统组成。其核心组成部分是知识库和推理机。其逻辑框图如图1所示。

图1 知识库系统逻辑框图Fig.1 The logic diag ram of know ledge base system

图2 基于粗糙集的属性约简流程Fig.2 The p rocessof attribu te reduction based on rough set

用户接口是用户和系统进行信息交流的平台,在推理过程中需要输入由用户确定的性能、形状、尺寸等相关参数,并可将推理中间过程与结果反馈给用户。

知识库中存放有关超硬材料及制品设计的知识,由事实知识和规则知识组成。根据设计的任务不同将知识库分为不同的模块。采用一阶谓词逻辑与产生式规则相结合的形式来表示知识,采用Delphi8.0和Access2003为系统开发工具和数据库工具。这在Windows XP Home Edition环境下能变成现实。

推理机主要包括推理方式、搜索策略与冲突消解策略的确定。根据超硬材料及其制品设计思维方法及知识表达方法,通过比较广度优先搜索与深度优先搜索方式的适用范围,确定搜索策略采用广度优先方式。在推理过程中,根据知识特点确定相应的冲突消解策略。采用与用户交互相结合的方式来消解冲突。

知识库管理系统对知识库进行维护和管理,完成对知识的增加、修改和删除,对知识进行一致性检查。

解释机制通过对推理过程的回溯即根据用户的提问,对结论、求解过程以及系统当前的求解状态提供说明。解释系统由一组程序组成,它能跟踪并记录推理过程,当用户提出询问需要给出解释时,它将根据问题的要求分别做相应的处理,最后把解答用约定的形式通过人机接口输出给用户。

图3 超硬材料设计知识子库框架图Fig.3 The frame work graph of super hard materials sub library

4 基于粗糙集人工神经网络建模法的超硬材料及制品的知识库系统功能

超硬材料设计知识子库功能框架如图3所示

选择超硬材料合成工艺的功能是根据需求确定超硬材料的种类(金刚石或者cBN),然后确定合成工艺,包括选择合适的合成温度、压力、保温时间等。

磨具配方设计功能用于确定结合剂、湿润剂、粘结剂的用量以及成型密度等工艺参数。制品生产工艺的确定,根据制品的硬度、密度、形状、尺寸大小、精度要求等确定生产工艺配方,包括压制温度、压力、时间等具体参数。

5 展望

知识库系统开发是一项很庞大复杂的工程,本系统还需进一步的开发。包括经验的收集和实验验证、充实配方库、提高粗糙集的精度等。还需要通过具体的应用对其中存在的错误进行修正,不断提高系统的健壮性,以期能够应用到工程实践中去。

[1] 三岛岩田.新材料开发与合金设计学[M].软科学出版社.东京:1985.

[2] 王春华.磨具配方计算机辅助设计[J].郑州工业高等专科学校学报,1999(1).

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

[4] 高大启.有教师的线性基本函数前向三层神经网络结构研究[J].计算机学报,1998,21(1):80-86.

[5] 陈德礼,程羽.基于神经网络和规则的专家系统的应用研究[J].计算机工程与科学,2004(6).

[6] 白润,郭启雯,李中奎,郑欣,张廷杰,丁旭,王东辉.高密度钨合金材料设计知识库系统的开发[J].中国钼业,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,河南工业大学材料学院研究生。

该课题受国家中小企业创新基金资助,《磨具CAD软件》06C26214101442

栗正新,河南工业大学材料学院教授,研究方向为超硬材料及制品、磨料磨具zhengxin-li@haut.edu.cn