基于混合推理的仿真实验设计方法智能选择

摘要

针对仿真实验设计方法众多而在实际应用中难以准确选择的问题,提出一种用于仿真实验设计方法智能选择的混合推理方法.首先,给出了基于混合推理的仿真实验智能化设计流程;然后,针对案例检索策略,将仿真实验设计案例的属性分为三种类型,分别给出其属性差异度量模型及特征值归一化方法,并采用训练后的神经网络模型分配属性权重;进一步,当推荐的案例未能满足给定的相似度阈值时,引入属性优先级的概念,提出了一种基于规则的柔性逐层推理方法;在此基础上,设计了案例库和规则库;最后,通过实验验证了所提出方法的有效性.