隨著社會經(jīng)濟的快速發(fā)展,人們的生活水平有了很大程度的提高,小汽車作為一種比較便捷的交通工具備受人們青睞。這樣人們對于駕考的需求日益增大,原始的駕考方式的弊端也一再顯現(xiàn),路考電子化成為一種必然的趨勢。目前的電子化路考系統(tǒng)雖然部分實現(xiàn)了電子化考試,但是只是對路考進行了程序化,考試評判方法的效率參差不齊,并未實現(xiàn)真正意義上的智能。 駕駛人路面考試系統(tǒng)由一系列的評判項目組成,每一評判項目需要考察的因素眾多,因此考試評判規(guī)則的表示非常繁雜、考試評判算法也很復雜。人工智能是研究使計算機來模擬人類的某些思維過程和智能行為(如學習、推理、思考、規(guī)劃等)的學科。人工智能中的專家系統(tǒng)能夠很好地表達現(xiàn)實世界中的各種復雜推理規(guī)則(知識),能夠設計出根據(jù)知識進行推理的高效推理機以實現(xiàn)邏輯推理。因此人工智能和專家系統(tǒng)能夠很好地解決路考系統(tǒng)的考試評判規(guī)則表示和考試評判算法。 在駕駛人路面考試系統(tǒng)中可以運用人工智能和專家系統(tǒng)的技術建立考試規(guī)則庫,并且通過推理機實現(xiàn)對于考試項目的評判,從而在很大程度上降低考試系統(tǒng)的考試評判規(guī)則的表示難度以及提高考試的評判效率和質(zhì)量。在這樣的大背景下,本論文旨在設計考試評判規(guī)則的表示方法、具有高效評判效率的基于人工智能的考試評判模型,并將之應用于實際的駕駛人路面考試系統(tǒng)之中,提高考試評判效率和質(zhì)量,降低路考系統(tǒng)的復雜性,支持路考的可移植性。 本文建立在對人工智能技術和專家系統(tǒng)理論知識深入研究的基礎之上,運用專家系統(tǒng)的方式實現(xiàn)考試評判模型的建立。首先通過領域內(nèi)專家或知識工程師的智慧和經(jīng)驗獲取知識,運用產(chǎn)生式規(guī)則法實現(xiàn)對于知識的表示,從而建立知識庫；運用專家系統(tǒng)的推理技術實現(xiàn)考試評判模型的推理機；專家系統(tǒng)的最終實現(xiàn)通過Prolog邏輯編程語言實現(xiàn),通過C#程序化編程語言實現(xiàn)可視化人機交互界面。最終將該考試評判模型通過Prolog和C#的編程接口應用于駕駛人路面考試系統(tǒng)中。 本文在對于人工智能技術和專家系統(tǒng)理論知識的研究成果之上,最終建立了基于人工智能的考試評判模型,并且將該模型應用于實際的駕駛人里面考試系統(tǒng)中。該模型不僅大大提高了考試評判的效率,還提高了系統(tǒng)的可移植性,為在駕駛人路面考試系統(tǒng)中的成功運用打下了堅實的基礎。
【學位單位】：武漢理工大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2013
【中圖分類】：U471.3;TP18
【文章目錄】：
摘要
Abstract
目錄
第1章 緒論
    1.1 課題研究背景及意義
        1.1.1 課題研究背景
        1.1.2 課題研究目的及意義
    1.2 課題研究的現(xiàn)狀及發(fā)展
    1.3 課題研究內(nèi)容
    1.4 本文組織結構
第2章 人工智能及專家系統(tǒng)簡介
    2.1 人工智能概述
    2.2 專家系統(tǒng)概述
        2.2.1 專家系統(tǒng)的概念
        2.2.2 專家系統(tǒng)的組成及原理
    2.3 PROLOG概述
        2.3.1 Prolog語言簡介
        2.3.2 Prolog語言的特點
        2.3.3 Prolog語言的發(fā)展
    2.4 專家系統(tǒng)在駕駛人路面考試系統(tǒng)中的運用及前景
    2.5 本章小結
第3章 駕駛人路面考試系統(tǒng)中考試評判方法的研究
    3.1 現(xiàn)有考試評判方法介紹
        3.1.1 考試數(shù)據(jù)的采集
        3.1.2 考試評判
    3.2 知識獲取
        3.2.1 常見知識獲取技術
        3.2.2 本系統(tǒng)采用的知識獲取方法
    3.3 知識表示
        3.3.1 常見知識表示方法
        3.3.2 本系統(tǒng)采用的知識表示法
    3.4 知識的運用
    3.5 推理機制和控制策略
        3.5.1 常見推理技術
        3.5.2 本系統(tǒng)所采用的推理機制
        3.5.3 本系統(tǒng)采用的控制策略
    3.6 本章小結
第4章 考試評判模型的設計與實現(xiàn)
    4.1 總體設計
    4.2 知識庫的建立
        4.2.1 知識獲取的實現(xiàn)
        4.2.2 知識表示的實現(xiàn)
        4.2.3 知識庫的管理和實現(xiàn)
        4.2.4 關系數(shù)據(jù)庫到知識庫文件的轉換
    4.3 推理機制的實現(xiàn)
    4.4 本章小結
第5章 基于智能評判模型的駕駛人路面考試系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)
    5.1 系統(tǒng)采用的開發(fā)語言
        5.1.1 AMZI!Prolog和C#的編程接口
        5.1.2 AMZI!Prolog和C#的編程接口的實現(xiàn)
    5.2 系統(tǒng)總體設計
        5.2.1 系統(tǒng)總體設計目標
        5.2.2 系統(tǒng)總體設計
    5.3 系統(tǒng)實現(xiàn)
        5.3.1 考試評判模塊的實現(xiàn)
        5.3.2 可視化界面的實現(xiàn)
        5.3.3 接口部分的編碼實現(xiàn)
    5.4 本章小結
第6章 總結與展望
    6.1 工作總結
    6.2 工作展望
致謝
參考文獻
攻讀碩士學位期間參加科研項目情況

【參考文獻】

相關期刊論文 前10條

1 程春亮;吳業(yè)福;關山威;賈永娜;;系統(tǒng)集成在路考系統(tǒng)中的研究與應用[J];電腦知識與技術;2010年28期

2 劉青松,夏道止;基于正反向推理的電力系統(tǒng)故障診斷專家系統(tǒng)[J];電網(wǎng)技術;1999年09期

3 葉偉中;陳建元;;基于CAN總線的計算機道路考試車輛測控網(wǎng)絡設計[J];工業(yè)控制計算機;2007年09期

4 陳果,左洪福;基于知識規(guī)則的發(fā)動機磨損故障診斷專家系統(tǒng)[J];航空動力學報;2004年01期

5 賴朝安,孫延明,鄭時雄;結合C++與Prolog語言快速開發(fā)專家系統(tǒng)[J];計算機工程與應用;2002年03期

6 年志剛;梁式;麻芳蘭;李尚平;;知識表示方法研究與應用[J];計算機應用研究;2007年05期

7 賀宜;吳超仲;吳業(yè)福;張良力;石永輝;;一種機動車駕駛人道路考試智能評判監(jiān)測系統(tǒng)[J];交通信息與安全;2011年01期

8 張良力;嚴新平;張存保;吳超仲;吳青;;基于RFID的車輛自動駕駛模擬試驗裝置研制[J];武漢理工大學學報(交通科學與工程版);2009年05期

9 于萍;吳業(yè)福;;基于ASP.NET與Amzi! Prolog混合編程開發(fā)專家系統(tǒng)的研究[J];計算機應用與軟件;2010年05期

10 陶云剛;周潔敏;韓永華;王建平;;人工神經(jīng)網(wǎng)絡在智能結構中的應用研究[J];模式識別與人工智能;1997年03期

相關碩士學位論文 前5條

1 關山威;基于SyncML的數(shù)據(jù)庫同步復制技術的研究與應用[D];武漢理工大學;2011年

2 王瀛;軟件錯誤分析專家系統(tǒng)研究開發(fā)[D];西安理工大學;2004年

3 姚晟;教學評估專家系統(tǒng)的研究與應用[D];安徽大學;2007年

4 于萍;基于Web的考核和訓練專家系統(tǒng)研究與應用[D];武漢理工大學;2009年

5 程春亮;數(shù)據(jù)融合技術在路考系統(tǒng)中的研究與應用[D];武漢理工大學;2011年

本文編號：2839970