This work presents an expert system for the classification of a given substance and thus enabling one to select the proper container in consultation with the computer. The system consists of 34 rules and uses Micro Expert as a shell program based on backward chaining method. The prototype system will have to be under extensive test. However, its use is bound to have advantages over conventional methods, e.g. looking up in a reference book or using conventional programs with a database. Since the expert system determines the group of the given substance not by its name but by its physical and chemical properties, it is not necessary to add data items even for newly synthesized substances. The system also provides reasoning for its determination and therefore it can be used as a good package for the training of unskilled operators.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.54
no.9
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pp.531-538
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2005
This paper proposes an expert system which is able to enhance the accuracy and productivity by determining the test strategy based on heuristic rules for test of the hybrid electronic circuit board producted massively in production line. The test heuristic rules are obtained from test system designer, test experts and experimental results. The guarding method separating the tested device with circumference circuit of the device is adopted to enhance the accuracy of measurements in the test of analog devices. This guarding method can reduce the error occurring due to the voltage drop in both the signal input line and the measuring line by utilizing heuristic rules considering the device impedance and the parallel impedance. Also, PSA(Parallel Signature Analysis) technique Is applied for test of the digital devices and circuits. In the PSA technique, the real-time test of the high integrated device is possible by minimizing the test time forcing n bit output stream from the tested device to LFSR continuously. It is implemented in Visual C++ computer language for the purpose of the implementation of the inference engine using the dynamic memory allocation technique, the interface with the electronic circuit database and the hardware direct control. Finally, the effectiveness of the builded expert system is proved by simulating the several faults occurring in the mounting process the electronic devices to the surface of PCB for a typical hybrid electronic board and by identifying the results.
Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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v.7
no.11
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pp.515-524
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2017
In this paper, we design and implement an expert system for diagnosing ADHD. As a result of the analysis with DSM-IV-TR, the ADHD diagnostic criteria are changed according to the age group. With this analyzed diagnostic, objects and their values are set and rules are created. We design a diagnostic system consisting of 'ADHD diagnostic system engine' and 'user query response program'. The ADHD diagnostic system engine is a rule-based reasoning engine that is implemented in the Prolog language and receives INPUT from the user query response program. By INPUT, the rule is executed based on the ADHD diagnostic criteria and the OUTPUT is sent back to the 'user query response program' by inferring the diagnostic result. The 'user query response program' is implemented in the Python language and serves as an interface for handling conversation with the user. The bridge between 'ADHD diagnostic system engine' and 'user query response program' is performed through the Pyswip library. As a result, the ADHD Diagnostic Expert System will help you plan your treatment with reduced diagnostic costs and use-complexity.
The purpose of this paper is to describe the design of the decision support system for container terminal ship planning and to introduce the implemented system. The ship planning in container terminals consists of three major decision processes -the working schedule of gantry cranes the discharging sequence of inbound containers the loading position and sequence of outbound containers. For making these decision the proposed system can provide two ship planning modes the interactive planning mode with user-friendly GUI and the automated planning made. To implement the automated planning routine we acquired the planning rules from the expert planner in container terminals and developed an expert system based on the rules. Finally we evaluated the system developed and the potential for commercialization by using container terminal data.
Journal of the military operations research society of Korea
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v.26
no.2
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pp.55-74
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2000
A knowledge-based with production rules is a representation of static knowledge of an expert. On the other hand, a real system such as the stock market is dynamic in nature. Therefore we need a method to reflect the dynamic nature of a system when we make inferences with a knowledge-based system. This paper suggests a strategy of dynamic inference that can be used to take into account the dynamic behavior of decision-making with the knowledge-based system consisted of fuzzy production rules. A degree of match(DM) between actual input information and a condition of a rule is represented by a value [0,1]. Weights of relative importance of attributes in a rule are obtained by the AHP(Analytic Hierarchy Process) method. Then these weights are applied as exponents for the DM, and the DMs in a rule are combined, with the Min operator, into a single DM for the rule. In this way, the importance of attributes of a rule, which can be changed from time to time, can be reflected in an inference with fuzzy production systems.
This paper presents the hybrid type based expert system for fault diagnosis in transformers. The proposed system uses the novel fault diagnostic technique based on dissolved gas analysis(DGA) in oil-immersed transformers. The uncertainty of key gas analysis, norm threshold, and gas ratio boundaries are managed by using a fuzzy set. Also, the uncertainty of the fault diagnostic rules are handled by using fuzzy measures. Finally, kohnen's feature map performs fault classification in transformers. To verify the effectiveness of the proposed diagnosis technique, the hybrid type based expert system for fault diagnosis has been tested by using KEPCO's transformer gas records.
Kim Se-Jong;Cho Dong-Hyun;Park Hyung-Jin;Yoon Hee-Ro;Koo Kyo-Jin
International conference on construction engineering and project management
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2013.01a
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pp.300-303
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2013
On BIPV systems, especially roof-top PV systems, the power generation is easier to be reduced due to the shades of facilities nearby, or roof itself. To secure profitability of roof-top PV systems, the optimal design of solar arrays through the precise shading analysis is an important item of design considerations. In this paper, an optimization system for array design of roof-top PVs is to be developed using three-dimensional Geospatial Information System(GIS). The profitability of income and expense is considered through the shading analysis of entire roofs. By applying the system to project for validation, the adequacy and the improvement of NPV of the system were verified compared to expert's design. The system has significance by reason that PV modules are placed through rules established with expert knowledge and geometric rules were applied to reflect the constructability and maintainability.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.53
no.10
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pp.565-572
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2004
This paper proposes an expert system which can enhance the accuracy of real-time bus reconfiguration strategy by adopting local minimum tree search method and minimize the spreading effect of the fault by considering totally the operating condition when a main transformer fault occurs in the automated substation. The local minimum tree search method to expand the best-first search method. This method has an advantage which can improve the performance of solution within the limits of the real-time condition. The inference strategy proposed expert system consists of two stages. The first stage determines the switching candidate set by searching possible switching candidates starting from the main transformer or busbar related to the event. And, second stage determines the rational real-time bus reconfiguration strategy based on heuristic rules for the obtained switching candidate set. Also, this paper studies the generalized distribution substation modelling using graph theory and a substation database is designed based on the study result. The inference engine of the expert system and the substation database is implemented in MFC function of Visual C++. Finally, the performance and effectiveness of the proposed expert system is verified by comparing the best-first search solution and local minimum tree search solution based on diversity event simulations for typical distribution substation.
International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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v.2
no.1
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pp.62-75
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2001
The design and manufacture of injection molded polymeric parts with desired properties is a costly process dominated by empiricism including repeated modification of actual tooling. This paper presents and expert design evaluation system which can predict the mechanical performance of a molded product and diagnose the design before the actual mold is machined. The knowledge-based system synergistically combines a rule-based expert system with CAE programs. An iterative boundary pressure reflection method(IBPR) is developed to automate the cavity filling simulation program and to predict thermo-mechanical properties of a molded part precisely. Mathematical models of weldline and frozen-in molecular orientation are established to determine the spatial variation of microstructural anisotropies of a molded part from the result of cavity filling simulation. The strength ellipse is devised as and index which represents th spatial distribution of the microstructural anisotropies of a molded part, Heuristic knowledge of injection molding, flow simulation, and mechanical performance prediction is formalized as rules of an expert consultation system. The expert system interprets the analytical results of the process simulation, predicts the performance, evaluates the design and generates recommendations for optimal design alternative.
Because the quantitative relationships between welding parameters and welding result are not yet blown, optimal values of welding parameters for $CO_2$ robotic arc welding is a difficult task. Using the various artificial data processing methods may solve this difficulty. This research aims to develop an expert system for $CO_2$ robotic arc welding to recommend the optimal values of welding parameters. This system has three main functions. First is the recommendation of reasonable values of welding parameters. For such work, the relationships in between the welding parameters are investigated by the use of regression analysis and fuzzy system. The second is the estimation of bead shape by a neural network system. In this study the welding current voltage, speed, weaving width, and root gap are considered as the main parameters influencing a bead shape. The neural network system uses the 3-layer back-propagation model and a generalized delta rule as teaming algorithm. The last is the optimization of the parameters for the correction of undesirable weld bead. The causalities of undesirable weld bead are represented in the form of rules. The inference engine derives conclusions from these rules. The conclusions give the corrected values of the welding parameters. This expert system was developed as a PC-based system of which can be used for the automatic or semi-automatic $CO_2$ fillet welding with 1.2, 1.4, and 1.6mm diameter the solid wires or flux-cored wires.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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