一种液晶电视专家系统规则库结构及推理策略
专家系统方法
专家系统方法简介专家系统是一种基于人工智能技术的计算机程序，它模拟了人类专家在特定领域中的决策和问题解决过程。
专家系统结合了知识表示、推理机制和解释功能，能够通过与用户交互获取问题信息，并根据预定义的知识库进行推理和决策。
专家系统的组成部分一个典型的专家系统包含以下几个组成部分：1.知识库（Knowledge Base）：存储了领域专家提供的知识和规则，以及相关事实和概念。
知识库可以采用各种形式进行表示，如规则库、框架等。
2.推理机（Inference Engine）：负责从知识库中提取出合适的知识并进行推理，从而回答用户的问题或解决特定问题。
推理机使用逻辑推理、模糊推理等方法来处理不同类型的问题。
3.用户界面（User Interface）：提供与用户交互的方式，使用户能够输入问题或获取系统回答。
用户界面可以是文字界面、图形界面或自然语言接口等。
4.解释器（Explanation Facility）：用于解释推理过程和结果。
解释器可以向用户提供详细的推理路径、规则解释和推理结果解释，增加系统的可信度和可理解性。
5.知识获取系统（Knowledge Acquisition System）：用于从领域专家获取知识，并将其转化为专家系统可以理解和使用的形式。
知识获取是专家系统开发过程中的关键环节。
专家系统的工作原理专家系统的工作原理可以概括为以下几个步骤：1.知识表示：将领域专家提供的知识转化为计算机可以处理的形式。
常用的知识表示方法包括规则库、框架、语义网络等。
2.知识获取：通过与领域专家交互，获取相关领域的知识。
知识获取可以采用面对面访谈、问卷调查等方式，也可以通过分析文档和数据库来获得。
3.推理过程：根据用户提供的问题或事实，推理机从知识库中提取出相关规则，并进行逻辑推理或模糊推理等方法来得出结论。
4.解释与验证：解释器将推理过程和结果向用户解释，使用户能够了解系统是如何得出结论的，并验证结论是否合理。
专家控制系统
1、什么是专家系统？它具有哪些特点和优点?1）专家系统：专家系统（Expert System）是一种在特定领域内具有专家水平解决问题能力的程序系统，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的经验方法来处理该领域的高水平难题。
也就是说，专家系统是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术和计算机技术，根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以便解决那些需要人类专家才能处理好的复杂问题。
简而言之，专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。
2）专家系统的特点：①启发性：专家系统要解决的问题，其结构往往是不合理的，其问题求解知识不仅包括理论知识和常识，而且包括专家本人的启发知识；②透明性：专家系统能够解释本身的推理过程和回答用户提出的问题，以便让用户了解推理过程，增大对专家系统的信任感；③灵活性：专家系统的灵活性是指它的扩展和丰富知识库的能力，以及改善非编程状态下的系统性能，即自学习能力；④符号操作：与常规程序进行数据处理和数字计算不同，专家系统强调符号处理和符号操作（运算），使用符号表示知识，用符号集合表示问题的概念。
一个符号是一串程序设计，并可用于表示现实世界中的概念；⑤ 不确定性推理：领域专家求解问题的方法大多数是经验性的，经验知识一般用于表示不精确性并存在一定概率的问问题。
止匕外，所提供的有关问题的信息往往是不确定的。
专家系统能够综合应用模糊和不确定的信息与知识，进行推理；⑥为解决特定领域的具体问题，除需要一些公共的常识，还需要大量与所研究领域问题密切相关的知识；⑦ 一般采用启发式的解题方法；⑧在解题过程中除了用演绎方法外，有时还要求助于归纳方法和抽象方法；⑨需处理问题的模糊性、不确定性和不完全性；⑩能对自身的工作过程进行推理（自推理或解释）；11采用基于知识的问题求解方法；12知识库与推理机分离。
人工智能的专家系统与规则推理
人工智能的专家系统与规则推理专家系统与规则推理是人工智能领域中的两个重要概念，它们在解决复杂问题、进行推理和决策过程中发挥着重要作用。
本文将深入探讨专家系统和规则推理的定义、原理、应用以及未来发展方向。
一、专家系统的概念和原理专家系统是通过模拟人类专家的知识和经验，以解决特定问题为目标的计算机程序。
它由知识库、推理机和用户界面三个主要组成部分构成。
知识库包含了专家知识的各种表达形式，这些知识可以是规则、事实、概念、关系等。
推理机是专家系统的核心，其作用在于根据知识库中的规则和事实，进行推理和判断，并提供解决问题的答案。
用户界面则是用户与专家系统进行交互的桥梁，使用户能够输入问题并接收系统的回答。
专家系统的原理基于规则推理，即依据一系列前提条件推导出结论的思维过程。
规则推理是基于规则库中的规则进行的，规则库是知识库的一个重要组成部分。
规则库中的规则通常采用条件-结论形式来表示，它由一个前提和一个结论组成。
前提是一个或多个条件，表示问题的特征或状态；结论是根据前提条件推导出来的结论或行动。
推理机会根据用户提供的前提条件，在规则库中寻找匹配的规则，并根据规则中的结论向用户提供答案或行动建议。
二、专家系统的应用领域专家系统的应用领域非常广泛，涵盖了医疗、金融、工业、农业等多个领域。
以下是几个典型的应用案例。
1. 医疗诊断：专家系统可以根据患者提供的症状和疾病数据库，通过规则推理的方式诊断患者疾病，给出相应的治疗建议。
2. 金融风险评估：专家系统可以根据海量的金融数据和分析模型，通过规则推理的方式评估客户的信用风险，为银行提供贷款决策的建议。
3. 工业故障诊断：专家系统可以根据设备传感器数据和故障数据库，通过规则推理的方式判断设备是否存在故障，并提供相应的维修建议。
4. 农业植物识别：专家系统可以根据植物图像和植物数据库，通过规则推理的方式识别出植物的种类以及相应的养护方法。
三、规则推理的概念和原理规则推理是基于规则库中的规则进行的推理过程，它是专家系统中的核心方法之一。
专家系统举例分析
知识获取可以划分为两个阶段： 一个是在知识库尚未建立起来时，从领域专家及有关文献资料那获取知识。 对于这种情况，为了实现自动知识获取，需要解决自然语言的识别与理解以及从大量事例中归纳知识等问题。 一个是在系统运行过程中，通过运行实践不断总结归纳。 对于这一种情况，还需要解决如何从系统的运行实践中发现问题以及通过总结经验教训，归纳出新知识、修改旧知识等问题。
专家系统MYCIN － 知识表示
领域知识的表示
专家系统MYCIN － 知识表示－领域知识的表示
领域知识用规则表示,其一般形式为： RULE * * * IF <前提> THEN <行为> 1. * * * 是规则的编号。 2.前提的一般形式是： ($ AND <条件-1> <条件-2> … <条件-n>) 3.行为部分由行为函数表示,MYCIN中有三个专门用于表示动作的行为函数:CONCLUDE, CONCLIST和TRANLIST。其中以CONCLUDE用得最多，其形式为： ( CONCLUDE C P V TALLY CF)
创 建 知 识 库
建 立 数 据 库
推 理 机
解 释 机 构
标志结论性规则
释放规则链表
释放事实链表
匹配已知事实
动物识别系统 － 知识表示
知识用产生式规则表示，相应的数据结构为： struct RULE-TYPE{ char * result； int lastflag； struct CAUSE-TYPE* cause-chain； struct RULE-TYPE * next； }; 已知事实用字符串描述,连成链表，其数据结构为： struct CAUSE-TYPE { char cause; struct CAUSE-TYPE* next; };
专家系统的推理机可采用的三种推理方法
专家系统的推理机可采用的三种推理方法摘要：一、引言二、专家系统简介1.定义2.应用领域三、推理机概述1.推理机的定义2.推理机的作用四、三种推理方法1.基于规则的推理a.规则的制定b.规则的应用2.基于事实的推理a.事实的获取与存储b.事实的匹配与推理3.基于模型的推理a.模型的构建b.模型的应用与优化五、三种推理方法的优缺点1.基于规则的推理a.优点b.缺点2.基于事实的推理a.优点b.缺点3.基于模型的推理a.优点b.缺点六、总结与展望正文：一、引言随着人工智能技术的不断发展，专家系统在很多领域取得了显著的成果。
专家系统由知识库、推理机和解释器等部分组成，其中推理机负责根据输入的问题和知识库进行推理，得出解决方案。
本文将介绍专家系统中推理机可采用的三种推理方法，并分析它们的特点和适用场景。
二、专家系统简介1.定义专家系统是一种模拟人类专家在特定领域解决问题的计算机程序。
它通过将领域专家的知识和经验转化为计算机可以理解和执行的规则和知识表示，从而实现对问题的求解。
2.应用领域专家系统在许多领域都有广泛的应用，如医疗、金融、工程、化学等。
通过将领域专家的知识和经验集成到系统中，专家系统能够为用户提供专业的解决方案。
三、推理机概述1.推理机的定义推理机是专家系统中的核心部分，负责根据输入的问题和知识库进行推理，得出解决方案。
它是专家系统中实现智能推理的关键组件。
2.推理机的作用推理机的作用主要有以下几点：（1）根据输入的问题，检索知识库中的相关规则和事实；（2）对检索到的规则和事实进行组合、演绎和推理，得出可能的解决方案；（3）根据推理结果，对问题进行解释和说明。
四、三种推理方法1.基于规则的推理（1）规则的制定基于规则的推理方法主要依据专家在领域内积累的经验和知识来制定规则。
规则通常采用条件-动作（Condition-Action，CA）形式表示，即当满足某种条件时，采取相应的动作。
（2）规则的应用在推理过程中，推理机根据输入的问题，遍历知识库中的所有规则，判断规则的条件是否满足。
专家系统推理机核心设计
中国高新技术企业专家系统推理机核心设计文／崔萌推理指从已知事实出发，运用已经掌握的知识，推导出其中蕴涵的事实性结论或归纳出某些新的结论的过程。
其中，推理所用的事实分为两种情况，一种情况是求解问题的初始证据;另一种情况是推理过程中所得到的中间结论，这些中间结论可以作为进一步推理的己知事实或证据。
一、关于推理的几个概念1演绎推理从已知的一般性知识出发，推理出适合于某种个别情况的结论的过程为演绎推理，它是一种由一般到个别的推理方法。
最常用的演绎推理形式是三段论式，“大前提，小前提，结论”。
2归纳推理从大量特殊事例出发，归纳出一般性结论的推理过程为归纳推理，它是一种由个别到一般的推理方法。
归纳推理的基本思想是:从己知事实中猜测某个结论，然后对该结论的正确性加以证明，比如，数学归纳法。
3默认推理默认推理又称省缺推理，指事实条件不完备的情况下，假定某些条件的成立，在此基础上进行推理的过程。
在推理过程中，如果新的事实加入或推理过程的中间结果导致出现矛盾，说明假设的条件不成立，应放弃已经完成的推理步骤，从新开始推理。
默认推理可能是无效推理，但它解决了在事实不完备情况下的推理问题。
4确定性推理指推理使用的证据、知识及推出的结论都是可以精确表达的，其真值要么为真，要么为假，不会出现第三种情况。
5不确定性推理指推理使用的证据、知识不全是确定的，推出的结论也不完全是确定的。
6单调推理指在推理过程中，由于新知识的加入与使用，使推理所得到的结论越来越接近目标，而不会出现反复情况，即新知识的加入与使用不会否定已推出的结论。
7非单调推理指在推理过程中，某些新知识的加入与使用，不但没有加强己推出的结论，反而否定了某些已推出的结论，使得推理不得不回退一些步骤，重新推理。
二、推理的控制策略推理的控制策略包括推理方向、搜索策略、冲突消解策略、求解策略、限制策略，而推理方法指在推理控制策略确定之后，在进行具体推理时所要采取的匹配方法或不确定性传递算法等方法。
专家系统简介
专家系统是一类具有专门知识和经验的计算机智能程序系统，通过对人类专家的问题求解能力的建模，采用人工智能中的知识表示和知识推理技术来模拟通常由专家才能解决的复杂问题，达到具有与专家同等解决问题能力的水平。
这种基于知识的系统设计方法是以知识库和推理机为中心而展开的，即专家系统 = 知识库 + 推理机它把知识从系统中与其他部分分离开来。
专家系统强调的是知识而不是方法。
很多问题没有基于算法的解决方案，或算法方案太复杂，采用专家系统，可以利用人类专家拥有丰富的知识，因此专家系统也称为基于知识的系统（Knowledge-Based Systems）。
一般说来，一个专家系统应该具备以下三个要素：（1）具备某个应用领域的专家级知识；（2）能模拟专家的思维；（3）能达到专家级的解题水平。
专家系统与传统的计算机程序的主要区别如表7.1所示。
表7.1 专家系统与传统的计算机程序的主要区别列项传统的计算机程序专家系统适用范围无限制封闭世界假设建造一个专家系统的过程可以称为“知识工程”，它是把软件工程的思想应用于设计基于知识的系统。
知识工程包括下面几个方面：（1）从专家那里获取系统所用的知识（即知识获取）（2）选择合适的知识表示形式（即知识表示）（3）进行软件设计（4）以合适的计算机编程语言实现。
专家系统的发展史1965年斯坦福大学的费根鲍姆（E.A. Feigenbaum）和化学家勒德贝格（J. Lederberg）合作研制DENDRAL 系统，使得人工智能的研究以推理算法为主转变为以知识为主。
20世纪70年代，专家系统的观点逐渐被人们接受，许多专家系统相继研发成功，其中较具代表性的有医药专家系统MYCIN、探矿专家系统PROSPECTOR等。
20世纪80年代，专家系统的开发趋于商品化，创造了巨大的经济效益。
1977年美国斯坦福大学计算机科学家费根鲍姆 (E.A.Feigenballm)在第五届国际人工智能联合会议上提出知识工程的新概念。
一种专家系统规则库的可视化编辑方法
专 家 系统 （ ｅ ｘ ｐ ｅ ｒ ｔ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ，Ｅ Ｓ ） ［ １ ３ ，作为 人工 智能 一个 重 要分 支 ，在 ２ Ｏ世 纪 ６ Ｏ年 代初 期 产生 ，经
历 了冷 热 波折 的发 展历程 。面对 大数 据等 复杂 信息 的挑 战 ，专家 系统 等智 能信 息处 理技术 也越 来越 引起
式 中： Ａ、 Ｂ、 ｃ是前 提条 件 ， 一般 是基 本 的事实 或 由其他 规则 推 导 出的结论 ； Ｒ 为所 得结 论 。 在 石 油测井 解 释 中 ，逻 辑推 理 和数值 计算 交叉 混 杂 ，逻 辑 推理 时需要 知道 某些 量 的值 ，而计算 这些 值 时 ，又要 通 过逻 辑推 理 和判 断来选 择合 适 的计算 公 式或选 取恰 当的参 数 。但 是使 用单 一 的产生 式规则 难 以对 该 过程进 行 有效 地描 述 。所 以在产 生式 规则 基础 上 ，文献 Ｅ ２ ］将 纯产 生式 规则加 以改 造 和扩充 ，
最 常 用 的方 法 。
专 家 系统 的结 构根 据应 用 的环境 和所 处理 的任 务类 型而 各不 相 同 ，但 不论 采用 哪种 系统结 构 ，知识 的存放 是 其最基 本 的功 能模 块之 一＿ ２ ］ 。知识 库 用于存 储从 专 家那 里获得 的某 个专 业领 域 的知识 。产 生式
一
种 专 家 系 统 规 则 库 的 可 视 化 编 辑 方 法
邵 尉 ，刭Ｉ 歧 峰 ，段 友 祥 （ 中国石油大学 （ 华东）计算机与通信工程学院， 山 东青 岛２ ６ ６ ５ ８ ０ ）
［ 摘 要 ］ 知 识 库 是 专 家 系统 的 重 要 组 成部 分 ，它 是 专 家 系统 质 量 是 否 优 越 的 关键 。 知 识 库 的 维 护 和 管理 在
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合适的规则库结构及推理策略是开发液 晶电视故障诊 断 适的。模糊 产生式规则把隶属度 的概念引入知识表示 中， 专家系统 的关键 。 表示方法为㈨
１ 维修经验 的知识表 示
类： 一类是常识性 、 资料性 的知识 ， 比如常用 晶体管 、 集成
Ｉ （Ｅ ） Ｔ Ｅ Ｆ Ｈ Ｎ （ ） （ Ｆ） 日 Ｃ
其中 ， 为一些现象或判断的逻辑组合 ， 为结论 ， Ｆ Ｈ， Ｃ（ 例如 ， 长虹 Ｌ ０ 机芯 的液 晶电视 ， Ｓ８ 出现“ 无亮度信号
液晶电视故障诊断专家 系统需要 的知识一般有两 大 Ｅ 为可信度因子 ， ） 其值界于 ０和 １ 之间。 电路的参数 ， 基本 的维修方法及维修工具使用 的介 绍 ， 液 （ Ｉ ” Ｆ ） 的故 障时 ， 首先 检测 “ 屏幕 有无 很 暗 的彩 色 图像 晶电视的故障现象 、 品牌、 机芯 、 型号等 ； 另一类是家 电维 （ ） ， ” 如果答案是 “ ” 则 检测“ Ｄ １０ ３内视频 电路 Ｙ， Ｔ Ａ ５６ 修专家的维修经验 ， 用于液晶电视的故障诊 断。 处理后产生的 Ｙ， Ｖ信号 ， ７ ， ｕ， 在 ４７ ７ ５和 ６脚上是否有
故障维修带来 了困难。利用基于计算机技术、 信息处理技 知识运用及推理 的实时ｆ要求 高， 的表达及知识库 的 生 知识
术和人工智能技术的专家系统对其故障进行诊 断， 可以比 结构必须有利于实现快速推理。考虑到液晶 电视 电路 的
较准确地判定液晶电视故障发生的部位及类 型， 使更多的家 特点及复杂性 ， 使用基 于规则 的形式来 表示故 障诊断 知 电维修人员具有领域专家级的诊断能力， 提高维修效率…。
【 ｅ ｏｄ 】 Ｃ ｒ ； ｘｅ ｓｍ； ｕ ａｅ ｒ ｓ ｉ Ｋ ｙｗ ｒｓ Ｌ Ｄ， ｅｐｒｓ ｔ ｒ ｅ ｓ； ｅ ｏ ｎ ｖ ｔｙ ｅ ｌｂ ａｎｇ
液晶电视是光 、 电等系统组成的复杂 电子设备， 涉及高
知识表示方法与 系统 的推理控 制策略密 切相关 ， 液
压及弱电系统 ， 技术更新快 ， 维修资料缺乏 ， 给液 晶电视的 晶电视故障诊断专家系统的知识具有 比较鲜明的特点 ， 对
１５～ ． 电压 （ ） ， ． １９Ｖ 乃 ” 如果 答 案是 “ ” 进一 步 检测 Ｙ ， “ Ｄ ９７ Ｔ Ａ １８的 ６ ８９ ，， 脚上是否有 １５～ ． ． １９Ｖ电压 （ ） ， ”
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２ 规则库 结构 的设 计
知识库一般 由规则库 、 事实库和综合数据库 ３部分组 成， 各库之间相互独立 ， —个库的修改不会影响其他库， 这样 可以提高系统工作效率， 便于知识的搜索。规则库储存专家 的维修经验， 是专家系统的杨 【 部分 ， 其结构是否合理对推理
规则是否可 以采用 是通 过检 查 当前是 否有 已知事 实与前提 中的条件 匹配来 决定 的 ， 晶 电视 的 品牌 、 液 机 芯和型号之间通过 Ｂａ ｄ Ｉ Ｃ ｒ Ｉ ｒｎ ＿Ｄ、ｏｅ Ｄ字段建立 关联 ， — 故
甚至有些差别很大 。规则库进行推理时需要很 多的信息 ，
ｏ ｅ Ｄ字段建立关联 ， ＿ 因为 如液 晶的电视品牌 、 机芯 、 型号 ， 故障 的现象 ， 元器件及 芯 障现象与具体的型号通过 Ｍ ｄｌｌ 电路 可 能不相 同 ， 检修 方法 及思路 就会 不一 片参数 ， 电路关键点电压和在路 电阻等。把不同的事实存 型号不 同 ， 但事 实上 机芯 相同而 型号不 同 的液 晶电视 ， 电路 其 放在不同的二维 表 中， 二维 表根据具体 内容有 不 同的字 样 ， 减小 了建 立规则 库 的工 作量 。规则库 段 ， 中一个字段为主关键字 ， 其 需要注意的是 ， 相关二维表 基本上是相 同的 ， ａｌＩ ｔ 之间的某个字段必须建立起某种关联 ， 系统能够按照某 的 Ｆ ｕ ＿Ｄ字段用于与某一 型号液 晶电视 的某个故 障建 使 立关联 ， ｕ ＿ ａｈｒ Ｄ字段用 于 区分故 障树 的父节点 ， Ｒ ｌ Ｆ ｔ —Ｉ ｅ ｅ 种推理策略实现相关 的搜 索。系统的各个事实库及规则 Ｙ ｓ Ｎ 字段用于区分搜索时故障树 的走 向， Ｆ字段是规 ｅ ｏ Ｃ 库 的存储结构如图 ２～图 ６ 所示 。
嘲 橱 擞穗
铲 Ｉ ｃｏ 氍ｎ日 ｒｉ ｄ ｌ ｅ ｎⅡ ｎｔ
￣Ｔ Ｔ ＡＮＤ Ｄ Ｓ ＩＧ Ｅ ＵＩ Ｍ ＥＮＴ ＡＮＤＡＲＤ， Ｅ ＴＮＧ ＡＲ ＴＥＳＴＩ Ｔ Ｎ ＱＵＩ Ｑ ＰＭＥ Ｐ Ｎ
标 准 、 测 与仪 器 ＆Ｅ 检
瓣 ■ ＿
【 本文献信息】尤 文坚 ， 戴励 ．一种液 晶电视 专家系统规则库结构及推理策 略［］ 电视技术 ， １ ， （１ Ｊ． ２ ２３ １） ０ ６
的正 向推理策 略， 对事实或结论 的不确定性进行 了合适 的处理 。实践 结果表 明， 结构及 推理策 略实现 简单 ， 该 具有 良好 的推 理 能力 ， 减少 了推理 时 间， 高 了诊 断的效 率， 提 能方便地 与 Ｗｅ ｂ技术相 结合 ， 对建立特定 的液晶电视 故障诊断专家 系统非常有效 。
产生式规则是一种适合表示 因果关 系的知识表达形
性、 故障起 因与故障征兆之间 的多元性 ， 并且还与环境 因 式 ， 晶电视 的故障征兆和故 障原因之间的对应关系较为 液 素、 信号状况等有关 ， 这些特点决定 了其知识表达模糊 ， 领 复杂 ， 经验性 的维修知识具有一定的模糊性 ， ， 但是 一般而 域知识获取不完备 ， 构造 用于推 理 的系统模型及 规则 困 言 ， 其故障现象与故障元件之间还是有比较明确 的逻辑 性
识， 采用结构分解 、 能分解 、 障分解 等方法建 立故 障 功 故 基于符号处理 的专家 系统 ， 问题求 解是一 个在解 树 ， 其 对故障树各节点进行 编码 ， 使得故 障检修过程表述 清
空间搜索 的过程 ， 对于 电路故障诊断等 比较 复杂的对象 ， 晰 ， 便于故 障规 则库 的建立 。图 １ Ｔ Ｌ一 ６ Ｊ 是 Ｃ ２ Ｈ机 芯 搜索空间大 ， 速度慢 。液晶 电视 的故 障诊 断很 复杂 ， 不 “ 花屏 、 马赛克 ” 的故 障检修树 。 仅 由于其涉及的技术广 ， 而且还表现在故 障特征量 的隐含
【 关键词 】液 晶电视； 专家 系统 ； 库； 规则 推理 【 中图分类号】Ｔ ９９７ Ｎ ４．
【 文献标识码】Ａ
Ｒｕ ｅ Ｂａ ｅ Ｓ ｒ ￣ｒ ｎ Ｒｅ ｓ ｎ ｎ ｔ ａ ｅ ｙ ｏ ｐ ｒ ｙ ｔ ｍ ｏ ｌ ｓ ｔ ｕｃ ｅ ａ ｄ ａ ｏ ｉ ｇ Ｓ ｒ ｔ ｇ ｆＥｘ ｅ ｔＳ ｓｅ ｆ ｒ ＬＣＤ ＴＶ ｕ ｔＤｉ ｇ ｓｓ Ｆａ ｌ ａ ｎｏ ｉ
Ｙ Ｕ Ｗｅｊ ｎ ， Ａ ｉ Ｏ ｎｉ Ｄ Ｉ ａ Ｌ
（ ．Ｄｐｒ ｅｔ ｌｔ ｎ ， ｕｎｘ Ａ ｒｕ ｕ ｌ ｏ ｔｎ ｌ ｎ ｅ ｎｌ ｙ ｏｅｅ Ｎ ｎｉ ００ ， ｈ ； ， ｅ ｔ ｎ ｏ ｅ ｒ ｉ Ｇ ａ ｇｉ ｇ ｃｌ ｒ ｃ ｉ ａ ａｄＴ ｈ ｏ ｇ ｌｇ ， ａｎ ｇ５ ０７ Ｃ ｉ ａｍ ｆＥ ｃ ｏ ｃ ｉ ｔａ Ｖ ａｏ ｃ ｏ Ｃｌ ｎ ３ ａ ｎ ２ Ｄｐ ｒ ｅ Ｔｃｎｌ ｙ Ｇａ ｇｉ ｅ ｌＢ ｏｄ ｓｎ ｔ ｉ ， ａ ｎ ｇ ３０２ Ｃ ｉ ） ． ｅ ｔ ｎ ｏ ｅ ｏ ｏ ， ｕ ｎ ｏ ｅ ｒ ｃ ｔ ｇＳ ｔ ｎ Ｎ ｎｉ ５０ ２ ，ｈ ａ ａ ｍｔ ｆ ｈ ｇ ｘ Ｐ ｐ ａ ａ ｉ ａｏ ｎ ｎ
Ｃ ｒ Ｄ ｏｅ Ｉ
Ｃ１ ＣＩ
括号 中是事实的序号。此维修经验用产生式规则表示 为
Ｉ Ｆ Ｈ Ｎ Ｆ （ ． ） Ｆ １ Ｅ ２ ０１ Ｔ
Ｉ Ｆ ＨＥ Ｆ ２Ｔ Ｎ 乃 （．） ０ ３
图 ４ 型 号表存 储 结构
Ｆａ ｌ Ｉ ｕｔ Ｄ Ｆ ｃｓ Ｄｅ ａ ｔ ｓ Ｍｏ ｌ Ｉ ｅ ｄ Ｄ
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