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网络。在这种结构形式中，专家系统进行数据的准备和操作，然后人工神经网络进行预测、数据分析、监控和抑制误差。
在并行处理器中，数据双向传输，允许人工神经网络和专家系统之间的交互与合作。而用户界面是将人工神经网络当作一种模式识别技术，这样能增加用户和专家系统交互的灵活性。
2．2紧连接模型
紧连接模型由独立的专家系统和人工神经网络模块组成，各模块之间通过内部数据结构传输信息。这样不仅增强了人工神经网络专家系统的运行性能，还改善了系统的交换能力。紧连接模型可以具有与松连接模型一样的变形，但是紧连接模型的前处理器、后处理器和并行处理器的速度相当快。只有紧连接模型才具有黑板结构、合作系统和嵌入系统的变形。
合作系统是紧连接模型中较为长剑的一种变形，与松连接模型中的并行处理器类似。嵌入系统一般是用一种模块控制调用另一模块。
与松连接模型相比较，紧连接模型减少了模块之间的频繁数据通信，改善了系统的运行时间性能。国外已经有了适用于开发紧连接模型系统的商品软件包，可以帮助开发者开发维护标准的人工神经网络模块和专家系统模块。总之，紧连接模型设计灵活，集成功能较强，适用与CAD人工神经网络专家系统的开发。
3不足及努力方向
关于CAD人工神经网络专家，已有众多的研究者对其基础理论、方法、技巧及其应用方面做了很多开拓性或探索性的工作，取得大量的成果。可是，从国内的实际情况看，CAD人工神经网络专家的理论、方法与技术的应用与开发，仍然处于初步阶段。首先，从内容看，绝大多数的研究和应用主要集中在前馈网络和BP算法上。对于人工神经网络在过程控制和组合优化方面的应用则研究较少。其次，从深度看，总的说来，多数研究工作中对其应用还停留在某些经验关系的拟合上，并未充分发挥模型合建模方法的优势合特长。有些计算机仿真也缺乏必要的试验验证。最后，从试验效果上看，应该说除了少数工程项目外，CAD人工神经网络专家系统基本上还处于实验阶段，距工业实用相去仍然很远。
由于各领域都日趋向综合化方向发展，传统的建模手段已不能适应未来发展的需要，结合了专家系统和人工神经网络两者而成的CAD人工神经网络专家系统便成为我们解决复杂问题的有力工具。当前及今后，这方面的努力方向是：
1） 在对已有成果总结和分析的基础上，使之模块化和规范化，形成通用产品。
2） 由于其结构化的特点，因而可以用于研究制造企业或制造系统的组织结构和运行方式；也可以用于研究产品市场的变化情况或规律。这将是其潜在的一个应用方向。
3） 单一的专家系统功能有限，将多个人工神经专家系统组合在一齐使用，肯定能解决更复杂的问题。模块化是其一个重要的研究方向。
参考文献
1 Prabhakar S, Henderson MR. Automatic Form Feature Recognition Using Neural-Network-Based Techniques on Boundary Representations of Solid Models. CAD, 1992, 24(7):381-393
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5 马建仓，罗磊，吴启彬。小波－人工神经网络信息融合故障诊断方法。中国机械工程，1997，8（2）：38－40
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