民航机务维修差错预警专家系统中的可信度不确定性推理研究

"这篇论文探讨了基于可信度的不确定性推理在民航机务维修差错预警专家系统中的应用。作者杨阿琴通过 Jess 推理引擎进行了深入研究，旨在提高飞行安全，有效预测和控制可能的维修差错。" 在当前的专家系统中，由于知识的不完善性和不确定性，引入不确定性推理显得至关重要。不确定性推理的研究涵盖了多种理论，如经典概率、贝叶斯概率、确定性理论以及模糊理论等。然而，尽管已有多种不确定性理论，一个完整的理论体系尚未形成。 杨阿琴的研究聚焦于基于可信度的不确定性推理，特别是在民航机务维修差错预警领域的应用。她发现维修差错与诱因之间的关系并非确定性的一对一对应，而是多对多且存在一定程度的不确定性。因此，采用了一种基于规则的不确定性推理模型，其中可信度方法被用来量化规则强度。 Jess 是一个用 Java 实现的规则推理引擎，它在 CLIPS 的基础上进行了扩展，但原始的 Jess 不支持可信度因子在不确定性推理中的传播。为了适应民航机务维修差错预警的需求，论文中提到的专家系统对 Jess 进行了扩展，以实现不确定性推理功能。 Jess 具备正向推理（Forward-Chaining）和逆向推理（Backward-Chaining）的能力，这两种推理方式在处理复杂的规则和事实时非常有用。正向推理是从已知事实出发推导出新事实，而逆向推理则从目标或问题出发，逆向寻找满足条件的事实。 通过 Jess 的扩展，系统能够处理维修差错诱因的不确定性和多变性，从而更准确地预测和预防潜在的维修差错。这不仅提高了预警系统的效能，也为整个民航业的安全管理提供了有力的支持。 总结来说，这篇论文揭示了不确定性推理在解决复杂现实问题中的关键作用，特别是在航空安全领域。通过将可信度概念融入Jess推理引擎，杨阿琴的研究为开发更加智能和适应性强的专家系统提供了理论和技术基础。这样的系统能够更好地应对不确定性，提高决策的准确性和可靠性，从而有助于减少民航维修差错，保障飞行安全。