【摘 要】
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通过把过程实时状态获取与预报过程未来状态相结合，预测过程的变化趋势，有效地克服滞后的影响，以增强专家系统的实时性，同时给出了一种实时状态的知识描述方法和结构形式。该方法
【机 构】
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通过把过程实时状态获取与预报过程未来状态相结合，预测过程的变化趋势，有效地克服滞后的影响，以增强专家系统的实时性，同时给出了一种实时状态的知识描述方法和结构形式。该方法可以应用于有延时、慢时变和不确定性的实际系统。
By combining the real-time status of the process with the future status of the forecast process and predicting the trend of the process, the influence of lag can be effectively overcome to enhance the real-time performance of the expert system. At the same time, a knowledge description method and structure of real-time status are given . The method can be applied to real systems with delay, slow time-varying and uncertainties.
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