基于模型的系统工程
基于模型的系统工程（MBSE）的案例研究
第 1 部分: IBM Rational Harmony 的集中式系统模型
建模自出现以来，一直是系统工程的重要组成部分。在过去十年中，工程师们已经大幅增加基于模型的技术的使用，并发展出一门新的学科，基于模型的系统工程（Model-Based Systems Engineering, MBSE）。这门学科与传统的系统工程不同，它强调中央系统模型，该模型同时捕捉系统需求和满足这些需求的设计决策。除了作为系统工程的工作构件的知识库之外，还可以通过模拟系统模型来验证成本、性能研究和设计选择。IBM Rational Harmony for Systems Engineers 等广泛应用的 MBSE 流程重点关注的是系统功能分析，也就是说，关注如何将功能要求转换为一致的系统操作描述。然后，使用系统操作获得所分配系统架构块之间的端口和接口。这些接口形成了各子系统之间的正式切换的基础。
Mohit Choudhary, 系统工程师, RealTime TechSolutions
2012 年 3 月 23 日
内容
本系列的这一部分旨在通过一个案例研究来探讨标准 MBSE 流程。首先，我们根据 UAV（无人驾驶飞机）地面站控制器的设计来拟定这个案例研究的范围。然后，我们会介绍 Rational Harmony 系统工程流程的基本概念、工作流和工作产品。最后，我们通过定义任务流来实现 UAV 地面站控制器的设计，同时构造每个阶段所需的构件。
案例研究
本案例研究基于对少部分 UAV 地面站控制器的设计分析，这些控制器的功能必须符合表 1 中的要求。
表 1. UAV 地面站控制器需求
Rational Harmony 系统工程中基于模型的系统工程
Rational Harmony for Systems Engineering 使您能够识别并推导出所需的系统功能，还能够确定相关的系统模式和状态。此外，您还可以将已确定的系统功能和状态分配给子系统结构，并确定跨子系统的端口和接口。图1显示了您在每个工程阶段为了完成系统设计而必须执行的基本输入和输出。
图 1. 工程阶段的生命周期
在功能分析阶段，通过一个活动图定义用例的功能流。然后，从活动图推导出用例场景。各场景通过一组序列图表示，创建用例块的端口和接口时需要用到它们。最后，用例基于状态的行为被捕获为一个状态图。
在架构设计阶段，选定的系统块被分解成几部分。最终的系统结构被捕获在SysML 块定义图 (BDD) 和 SysML 内部块图 (IBD) 中。每个用例分配都可以通过一个关联的白盒活动图以图形的形式表示。下图是用例的黑盒活动图的副本，但它被划分为泳道 (swim lane)。每条泳道代表分解层次的一个块。然后，根据选定的设计理念，将操作“移动” 到各自的块泳道。这种分配的一个基本要求是要求维护操作之间的初始链接（功能流）。最后，详细架构设计阶段的重点是端口和接口的定义，以及在架构分解的最低层，系统块基于状态的行为的定义。
设计流程/大纲
UAV 地面站的系统要求被划分成两个用例，如图2所示。为了实现可追溯性，需要将已确定的系统要求与相关的用例相关联。在本文中，假设已经完成需求分析。对于本案例研究，我们将重点关注 Uc1 PerformAreaSearch 用例。
图 2. UAV 管理系统用例图
功能分析
用例的功能流涵盖的方面包括：将搜索分配给选定的UAV、接收来自UAV传感器的追踪信息、保持系统追踪信息与传感器追踪信息一致、维护所需要的传感器追踪信息更新历史、允许操作员中止搜索。您可以使用该工具在黑盒活动图中详细说明每个功能流，如图 3 所示。
图 3. 黑盒活动图
用例场景
您可以看到，活动图中的每个流都表示一个不同的用例场景。这些流不仅能帮助我们详细了解功能流中的操作，还能形成在各个开发阶段验证用例行为的基础。在图 4 所示的五个场景中，您可以通过其中三个场景获得我们的用例。
图 4. 黑盒用例场景
用例状态图
在下一步中，您可以使用序列图获得端口和接口。获得端口和接口之后，必须在状态图中捕捉用例的状态行为。最后，为了设定用例的黑盒行为的基线，需要执行状态机，并且将生成的序列图与刚才创建为场景的序列图进行对比。本用例的状态机如图 5 所示。
图 5. 黑盒状态图
状态“Search Executed” 有两个‘and' 子状态：“Perform Sensor Track Management 执行传感器追踪信息管理” 和“Perform History Check”。第一个子状态支持追踪信息的建立或更新，第二个子状态清除大于 30 分钟的传感器追踪信息历史，如果传感器追踪信息没有历史记录，则清除传感器追踪信息本身。
架构设计
在架构设计阶段，您需要重点关注结构分解，以及如何将操作和行为分配给子系统组件。首先，我们描述了将系统结构性分解成子系统的系统 BDD（参见图 6），然后我们将获得 Use Case White-Box Activity Diagram，并通过它将用例的操作分配给分解后的子系统（参见图 7）。
当将系统分解成子块后，它会以关键系统功能的定义为基础。这一阶段的目标是对系统功能进行分组，每个组可以通过一个子系统组件实现。第一步是将相关的系统功能划分为关键系统功能。对于本用例，我们通过用例黑盒活动图的分析，确定了以下三个关键系统功能：
?管理传感器追踪信息
?控制人机界面
?执行历史管理
图 6. UAV 管理系统 BDD
考虑到要使用一些关键系统功能，我们获得了如图 6 所示的 BDD。因为我们有子系统块，所以接下来的任务是在各个泳道中执行分配操作，以描绘每个独立的子系统块。以下是重要的分配规则：
?如果您无法将操作分配到单个块，那么必须将操作分解。在这种情况下，已分解的相关业务必须通过各自的依赖关系链接到父操作。
?您可以将一个系统级的操作分配到多个块。在这种情况下，需要将相关的操作复制到相应的块泳道，并将它们集成到功能流中。
图 7. 白盒活动图
图 7. 白盒活动图
图 7. 白盒活动图
在图 7 中，与操作员交互相关的操作已包含在人机界面 (MMI) 控制器组件中。同样，与创建、更新和处理传感器追踪信息相关的操作被分配到 Track Manager 泳道。而与历史数据管理有关的操作都推送到 History Manager 泳道。在将连续流拆分成两个块的地方，可以利用消息操作来表示从一个块到另一个块的转发
请求。这种模式的一个示例是，从 History Manager 组件到 Track Manager 组件的消息操作 purgeSensorTrack()，该操作请求后一个组件执行disposeSensorTrack()。
现在，已将操作分配给泳道，下一步就是执行具体的架构设计。
具体的架构设计
在进行具体的架构设计阶段，需要重点关注端口和接口的定义，以及实现子系统块基于状态的行为。为了做到这一点，必须使用白盒序列图确定所子系统块的端口和接口。
黑盒活动图的重点是确定不同的系统功能（操作）流，而白盒活动图的重点则是不同子系统之间的协作，同时还要考虑到操作的分配。接收到服务请求定义一个块的接口。在定义了端口和接口后，必须将所产生的每个叶块基于状态的行为捕获到某个状态图中。
代理白盒序列图如图 8 所示。序列图显示一个子系统块为了满足场景而向另一个子系统块请求的服务。
图 8. 白盒序列图
图 8. 白盒序列图
图 8. 白盒序列图
我们继续使用白盒序列图来获得子系统之间的端口和接口，并获得代理子系统组件基于状态的行为，如图 9、图 10 和图 11 所示。
图 9. MMI 控制器状态
图 10. 追踪信息管理器的状态图
图 11. 白盒端口和接口
结束语
我们描述了如何通过案例研究来应用 Rational Harmony 系统工程流程。从系统工程切换到后续系统开发的关键构件是一个可执行基线模型。该模型是生成规范文档和操作 ICD 的资料库。切换包中包含下列项目：
?可执行子系统模型的基线
?子系统已分配的操作的定义
?子系统端口和逻辑接口的定义
?子系统行为的定义，捕获在状态图中
?测试场景，从系统级用例场景中获得
参考资料
学习
?查看本系列的第 2 部分：为分布式系统的分析和设计开发以数据为中心的流程
?Systems Engineering Best Practices with the Rational Solution for Systems and Software Engineering，作者：Hans Peter Hoffman；工具
书版本
?访问developerWorks 的 Rational 软件专区，获得 Rational Software Delivery Platform 产品的技术资源和最佳实践。
?随时关注developerWorks 技术活动和网络广播，包括各种 IBM 产品和IT 行业主题。
o参加developerWorksLive! 技术讲座，快速了解 IBM 产品和工具，以及 IT 行业趋势。
o观看developerWorks 演示中心，其中包括面向初学者的产品安装和设置演示，以及为经验丰富的开发人员准备的高级功能。
?提高您的技能。查看Rational 培训和认证目录，其中包含了许多广泛议题的课程类型。您可以随时随地学习它们，许多“入门” 课程是免费
的。
获得产品和技术
?下载IBM WebSphere UDDI 注册中心预览版 FAQs的 Rational 软件。
?以最适合您的方式IBM 产品评估试用版软件：下载产品试用版，在线试用产品，在云环境下试用产品，或者在IBM SOA 人员沙箱中花费几个小
时来学习如何高效实现面向服务架构。
第 2 部分: 为分布式系统的分析和
设计开发以数据为中心的流程
分布式系统本身是面向数据的，它通过数据实体规定子系统边界，并通过特定数据交互来定义系统的动态特性。数据实体及其在分布式环境中的行为是不容忽视的。因此，通过对IBM? Rational? Harmony 系统工程流程等典型 MBSE 工作流中进行功能分析，可以推导出端口和接口（数据交互和属性）的来源，在这种情况下，这种结果似乎比较奇怪。在本文中，我们将探索如何开发适用于分布式系统的分析和设计的 MBSE 流程。
Mohit Choudhary, 系统工程师, RealTime TechSolutions
2012 年 3 月 23 日
?内容
在本系列的第 1 部分中，我们获得了 UAV 地面控制器的系统设计，我们使用IBM Rational Harmony 系统工程作为一个流程，指引我们了解子系统和逻辑接口。不过，分布式系统的设计往往以数据为中心，而数据实体在系统设计中又占据最重要的位置。因此，很显然，我们只好稍微调整一下 Rational Harmony 系统工程流程，让设计流程把重点放在数据实体上，同时继续将 Rational Harmony 系统工程等成熟的 MBSE 流程的优势融入设计中。
在分布式系统设计中，使用一个先进的接口语言来定义这些数据交互是有必要的，这样做不仅可以在整个交互过程中确保各子系统的一致性，还可以捕获设置在语言本身中的数据的交互目的和行为。在不断变化的接口规范语言中，类似的步骤是通过 OMG 数据分发服务 (Data Distribution Service, DDS) 规范（参阅参考资料）实现。在派生的逻辑接口中的子系统之间弹出操作性 ICD（界面控制文件）时，标准的 Rational Harmony 系统工程流程结束时的切换（参阅参考资料）已经足够用，但是，在利用数据分发服务 (DDS) 将这些逻辑接口映射到信息交换结构时，可能并不简单。
在本文中，我们将尝试调整标准的 Rational Harmony 系统工程流程的工作流，让它支持分布式不协调性，而不是支持 Rational Harmony。首先，我们将介绍DDS 规范和 Problem-frame Analysis 的结构（请参阅参考资料）。然后，我们遵循修改过的 MBSE 流程中所涉及的步骤，这些步骤及时采用了 DDS，并在整个分布式系统的分析和设计过程中体现它。最后，您应该能够通过使用与本文第 1 部分中相同的案例研究来运行这些步骤。
了解 DDS 和问题框架分析
OMG 数据分布服务 (Data Distribution Service, DDS) 规范被划分为两个架构层次。下层是以数据为中心的发布和订阅 (Data Centric Publish and Subscribe, DCPS) 层，其中包含了发布和订阅通信机制的类型安全的接口。上层是数据本地重构层 (Data Local Reconstruction Layer, DLRL)，它使应用程序开发人员能够在 DCPS 层上构建本地对象模型，以屏蔽应用程序对 DCPS 的感知。本文的内容仅限于 DCPS 的一些特定结构。
以数据为中心的发布和订阅
DCPS 层将数据从发布者传播到感兴趣的订阅者。它的实现所使用的概念是，发布者和数据编写器和在发送端，而订阅者和数据读取器在接收端。DCPS 层由一个或多个数据域组成，其中每个域都包含通过 DDS 进行通信的发布者和订
阅者。每对发布者和订阅者都从属于一个域。在所有数据域中，都是根据主题来
识别数据，主题是一个类型特定的域段，使发布者和订阅者能够明确地指定数据。在一个域中，每个主题都将惟一的主题名称、数据类型和一组服务质量 (QoS)
策略与数据相关联。每个主题都与一个数据类型相关联，但多个不同主题可以发布相同的数据类型。发布者的行为由与发布者、数据创建者和特定数据源的主题元素关联的 QoS 策略决定。同样，订阅者的行为由与订阅者、数据读取器和特定数据接收器的主题元素关联的 QoS 策略决定。可以在语言中指定并在案例研究中使用的一些 QoS 策略和操作，如表 1 和表 2 所示。QoS 策略和操作如下所示。
表 1. 记录相关的 DDS QoS 策略
QoS 描述
Liveliness验证，确保系统中的预期实体仍然活着
Reliability确定样本交付所需的可靠性水平。
History 如果实例的值在与订阅者通信之前发生变化，则控制对该实例的处理
Lifespan避免将“过时” 的数据提供给应用程序。
Deadline确定主题预计在期限内定期更新每个实例。
表 2. 记录相关的 DDS 操作
问题框架分析
Problem Frames Approach（问题框架方法）是需求分析的方法。它使您能够将系统需求归类为一组预定义的问题，类似于解决方案范畴的设计模式。在将问题归类后，就可以通过解答与每个问题框架相关的一套标准题目来轻松地解释这些问题。图 1 显示了本文如何使用该技术来记录案例研究的构件。
图 1. 通过问题框架进行记录
建议的工作流
建议的处理工作流如图 2 所示。图 2. MBSE 流程的工作流
人工智能习题&答案-第6章-专家系统
第六章专家系统 6-1 什么叫做专家系统?它具有哪些特点与优点? 专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的智能计算机程序系统，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方法来处理该领域问题。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处理的复杂问题。 特点： (1)启发性 专家系统能运用专家的知识与经验进行推理、判断和决策 (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，以便让用户能够了解推理过程，提高对专家系统的信赖感。 (3) 灵活性 专家系统能不断地增长知识，修改原有知识，不断更新。 优点： (1) 专家系统能够高效率、准确、周到、迅速和不知疲倦地进行工作。 (2) 专家系统解决实际问题时不受周围环境的影响，也不可能遗漏忘记。 (3) 可以使专家的专长不受时间和空间的限制，以便推广珍贵和稀缺的专家知识与经验。 (4) 专家系统能促进各领域的发展，它使各领域专家的专业知识和经验得到总结和精炼，能够广泛有力地传播专家的知识、经验和能力。 (5) 专家系统能汇集多领域专家的知识和经验以及他们协作解决重大问题的能力，它拥有更渊博的知识、更丰富的经验和更强的工作能力。 (6) 军事专家系统的水平是一个国家国防现代化的重要标志之一。 (7) 专家系统的研制和应用，具有巨大的经济效益和社会效益。 (8) 研究专家系统能够促进整个科学技术的发展。专家系统对人工智能的各个领域的发展起了很大的促进作用，并将对科技、经济、国防、教育、社会和人民生活产生极其深远的影响。
系统动力学模型部分集
第10章系统动力学模型 系统动力学模型(System Dynamic)是社会、经济、规划、军事等许多领域进行战略研究的重要工具，如同物理实验室、化学实验室一样，也被称之为战略研究实验室，自从问世以来，可以说是硕果累累。 1 系统动力学概述 2 系统动力学的基础知识 3 系统动力学模型 第1节系统动力学概述 1.1 概念 系统动力学是一门分析研究复杂反馈系统动态行为的系统科学方法，它是系统科学的一个分支，也是一门沟通自然科学和社会科学领域的横向学科，实质上就是分析研究复杂反馈大系统的计算仿真方法。 系统动力学模型是指以系统动力学的理论与方法为指导，建立用以研究复杂地理系统动态行为的计算机仿真模型体系，其主要含义如下： 1 系统动力学模型的理论基础是系统动力学的理论和方法； 2 系统动力学模型的研究对象是复杂反馈大系统； 3 系统动力学模型的研究内容是社会经济系统发展的战略与决策问题，故称之为计算机仿真法的“战略与策略实验室”； 4 系统动力学模型的研究方法是计算机仿真实验法，但要有计算
机仿真语言DYNAMIC的支持，如：PD PLUS，VENSIM等的支持； 5 系统动力学模型的关键任务是建立系统动力学模型体系； 6 系统动力学模型的最终目的是社会经济系统中的战略与策略决策问题计算机仿真实验结果，即坐标图象和二维报表； 系统动力学模型建立的一般步骤是：明确问题，绘制因果关系图，绘制系统动力学模型流图，建立系统动力学模型，仿真实验，检验或修改模型或参数，战略分析与决策。 地理系统也是一个复杂的动态系统，因此，许多地理学者认为应用系统动力学进行地理研究将有极大潜力，并积极开展了区域发展，城市发展，环境规划等方面的推广应用工作，因此，各类地理系统动力学模型即应运而生。 1.2 发展概况 系统动力学是在20世纪50年代末由美国麻省理工学院史隆管理学院教授福雷斯特（JAY.W.FORRESTER）提出来的。目前，风靡全世界，成为社会科学重要实验手段，它已广泛应用于社会经济管理科技和生态灯各个领域。福雷斯特教授及其助手运用系统动力学方法对全球问题，城市发展，企业管理等领域进行了卓有成效的研究，接连发表了《工业动力学》，《城市动力学》，《世界动力学》，《增长的极限》等著作，引起了世界各国政府和科学家的普遍关注。 在我国关于系统动力学方面的研究始于1980年，后来，陆续做了大量的工作，主要表现如下： 1）人才培养
专家系统
专家系统发展概
述 院系：化工学院化工机械系 班级：10自动化（1） 姓名：李正智 学号：1020301016 日期：2013年10月1日 专家系统发展概述 摘要:回顾了专家系统发展的历史和现状。对目前比较成熟的专家系统模型进行分析,指出各自的特点和局限性。最后对专家系统的热点进行展望并介绍了新型专家系统。 关键词:专家系统;知识获取;数据挖掘;多代理系统;人工神经网络 Abstract:The history and recent research ofexpertsystem was reviewed. Severalwell-researched expertsystemmodelswereintroduced respectively, and their featuresand limitationswere analyzed. Finally, the hotspotofexpertsystem wasoverlookedand future research direction ofexpertsystem wasdiscussed. Key words:expertsystem; knowledge acquisition; datamining; multi-agentsystem; artificialneuralnetwork 近三十年来人工智能(Artificial Intelligence,AI)获得了迅速的发展,在很多学科领域都获 得了广泛应用,并取得了丰硕成果。作为人工智能一个重要分支的专家系统在20世纪60年代初期产生并发展起来的一门新兴的应用科学,而且正随着计算机技术的不断发展而日臻完善和成熟。一般认为,专家系统就是应用于某一专门领域,由知识工程师通过知识获取手段, 将领域专家解决特定领域的知识,采用某种知识表示方法编辑或自动生成某种特定表示形式存放在知识库中;然后用户通过人机接口输入信息、数据或命令,运用推理机构控制知识库及整个系统,能像专家一样解决困难的和复杂的实际问题的计算机(软件)统。 专家系统有三个特点:1.启发性,能运用专家的知识和经验进行推理和判断;2.透明性,能解决本身的推理过程,回答用户提出的问题;3.灵活性,能不断地增长知识,修改原有知识。 1 专家系统的产生与发展 专家系统按其发展过程大致可分为三个阶段[1~3],即初创期(1971年前)、成熟期(1972)1977年)和发展期(1978年至今)。 1.1 初创期 人工智能早期工作都是学术性的,其程序都是用来开发游戏的。尽管这些努力产生了如国际象棋、跳棋等有趣的游戏[4],但其真实目的在于在计算机编码中加入人的推理能力,以
人工智能-基于规则的动物识别专家系统
人工智能实验二 一．题目：基于规则的动物识别专家系统 二．实验目的 1.熟悉产生式的特点，基本结构和设计思想； 2.掌握基于规则推理的基本过程和方法； 3.学会用高级程序设计语言开发基于规则的动物识别系统。 三．实验内容 动物识别专家系统是流行的专家系统实验模型，它用产生式规则来表示知识，共15条规则、可以识别七种动物，这些规则既少又简单，可以改造他们，也可以加进新的规则，还可以用来识别其他东西的新规则来取代这些规则。动物识别15条规则: r1 毛发哺乳动物 r2 奶哺乳动物 r3 羽毛鸟 r4 会飞|下蛋鸟 r5 吃肉食肉动物 r6 犬齿|爪|眼睛盯着前方食肉动物 r7 哺乳动物|蹄有蹄类动物 r8 哺乳动物|反刍有蹄类动物 r9 哺乳动物|食肉动物|黄褐色|暗斑点金钱豹 r10 哺乳动物|食肉动物|黄褐色|黑色条纹虎 r11 有蹄类动物|长脖子|长腿|暗斑点长颈鹿 r12 有蹄类动物|黑条纹斑马 r13 鸟|不会飞|长脖子|长腿|黑白色鸵鸟
r14 鸟|不会飞|游泳|黑白色企鹅 r15 鸟|善飞信天翁 四．实验要求 1、确定推理方法（正向还是反向），并根据问题设计实现一个简单的不通用推理机（匹配、冲突消解）； 2、规则库要求至少包含15条规则； 3、初始事实可以任意给定，输入初始事实后能够得到推理结果； 4、设计人机界面，解释模块提供查询规则的功能； 5、可以不考虑知识库管理模块； 6、提交实验报告，以word文档形式“学号+姓名”命名； ①报告中要有程序源代码； ②有程序运行结果截图； ③要有推理树； ④报告提交到：ftp://192.168.129.253/xstjzy/任建平/人工智能 五．实验原理 1.基于规则产生式系统结构 基于规则的产生式系统一般由规则库（知识库）、综合数据库和推理引擎（推理机）三部分组成，规则库中它的基本组成框架如下图1所示。 知识库由谓词演算事实和有关讨论主题的规则构成，综合库又称为上下文，用来暂时存储推理过程中的结论和数据。推理机是用规则进行推理的过程和行为。知识采集系统是领域专家把相关领域的知识表示成一定的形式，并输入到知识库中。解释系统通过用户输入的条件来分析被系统执行的推理结构，并将专家知识以易理解的方式并把知识解释给用户。 图1 规则产生式系统的基本结构 2. 简单动物识别产生式系统结构： ⑴知识库ANIMAL的知识库非常小，仅仅包含15条规则（一般说来，一个
(完整版)系统动力学模型案例分析
系统动力学模型介绍 1.系统动力学的思想、方法 系统动力学对实际系统的构模和模拟是从系统的结构和功能两方面同时进行的。系统的结构是指系统所包含的各单元以及各单元之间的相互作用与相互关系。而系统的功能是指系统中各单元本身及各单元之间相互作用的秩序、结构和功能，分别表征了系统的组织和系统的行为，它们是相对独立的，又可以在—定条件下互相转化。所以在系统模拟时既要考虑到系统结构方面的要素又要考虑到系统功能方面的因素，才能比较准确地反映出实际系统的基本规律。系统动力学方法从构造系统最基本的微观结构入手构造系统模型。其中不仅要从功能方面考察模型的行为特性与实际系统中测量到的系统变量的各数据、图表的吻合程度，而且还要从结构方面考察模型中各单元相互联系和相互作用关系与实际系统结构的一致程度。模拟过程中所需的系统功能方面的信息，可以通过收集，分析系统的历史数据资料来获得，是属定量方面的信息，而所需的系统结构方面的信息则依赖于模型构造者对实际系统运动机制的认识和理解程度，其中也包含着大量的实际工作经验，是属定性方面的信息。因此，系统动力学对系统的结构和功能同时模拟的方法，实质上就是充分利用了实际系统定性和定量两方面的信息，并将它们有机地融合在一起，合理有效地构造出能较好地反映实际系统的模型。 2.建模原理与步骤
(1)建模原理 用系统动力学方法进行建模最根本的指导思想就是系统动力学的系统观和方法论。系统动力学认为系统具有整体性、相关性、等级性和相似性。系统内部的反馈结构和机制决定了系统的行为特性，任何复杂的大系统都可以由多个系统最基本的信息反馈回路按某种方式联结而成。系统动力学模型的系统目标就是针对实际应用情况，从变化和发展的角度去解决系统问题。系统动力学构模和模拟的一个最主要的特点，就是实现结构和功能的双模拟，因此系统分解与系统综合原则的正确贯彻必须贯穿于系统构模、模拟与测试的整个过程中。与其它模型一样，系统动力学模型也只是实际系统某些本质特征的简化和代表，而不是原原本本地翻译或复制。因此，在构造系统动力学模型的过程中，必须注意把握大局，抓主要矛盾，合理地定义系统变量和确定系统边界。系统动力学模型的一致性和有效性的检验，有一整套定性、定量的方法，如结构和参数的灵敏度分析，极端条件下的模拟试验和统计方法检验等等，但评价一个模型优劣程度的最终标准是客观实践，而实践的检验是长期的，不是一二次就可以完成的。因此，一个即使是精心构造出来的模型也必须在以后的应用中不断修改、不断完善，以适应实际系统新的变化和新的目标。 (2)建模步骤 系统动力学构模过程是一个认识问题和解决问题的过程，根据人们对客观事物认识的规律，这是一个波浪式前进、螺旋式上升的过程，因此它必须是一个由粗到细，由表及里，多次循环，不断深化的过程。系统动力学将整个构模过程归纳为系统分析、结构分析、模型建立、模型试验和模型使用五大步骤这五大步骤有一定的先后次序，但按照构模过程中的具体情况，它们又都是交叉、反复进行的。 第一步系统分析的主要任务是明确系统问题，广泛收集解决系统问题的有关数据、资料和信息，然后大致划定系统的边界。 第二步结构分析的注意力集中在系统的结构分解、确定系统变量和信息反馈机制。 第三步模型建立是系统结构的量化过程(建立模型方程进行量化)。 第四步模型试验是借助于计算机对模型进行模拟试验和调试，经过对模型各种性能指标的评估不断修改、完善模型。 第五步模型使用是在已经建立起来的模型上对系统问题进行定量的分析研究和做各种政策实验。 3.建模工具 系统动力学软件VENSIM PLE软件 4.建模方法 因果关系图法 在因果关系图中，各变量彼此之间的因果关系是用因果链来连接的。因果链是一个带箭头的实线(直线或弧线)，箭头方向表示因果关系的作用方向，箭头旁标有“+”或“-”号，分别表示两种极性的因果链。
国外基于模型的系统工程方法研究与实践
国外基于模型的系统工程方法研究与实践 王崑声袁建华陈红涛蒲洪波 引言 自上世纪60年代以来，系统工程一直是国外航天和国防领域所惯常采用的研制管理方法，保障了自“大力神”导弹及阿波罗计划以来众多项目的成功。然而，自1969年形成美国军用标准《系统工程管理》（Mil-Std-499）以来，该方法变化很小。与此同时，系统的规模和复杂性却在显著地增长，传统系统工程（Traditional Systems Engineering，TSE）方法已经不能满足需求。 2012年1月，在NASA的项目管理挑战研讨会上（PM Challenge），来自约翰逊航天中心的技术人员介绍了在航天服开发中应用“基于模型的系统工程”（MBSE，Model-Based Systems Engineering）的情况。目前，NASA所属的兰利航天中心、喷气推进实验室等都在项目研发、技术管理等方面积极地应用MBSE方法。MBSE作为一种新的范式（Paradigm），NASA、DoD、ESA等政府组织和相关承包商积极在项目中应用，IBM等软件和方案提供商也在积极地开展研究，并开发相关的支持环境。有关MBSE的研究与应用正在快速地扩展开来，影响越来越大。MBSE方法已经成为最近几年系统工程界研究与应用的热点。 一、基于模型的系统工程的概念与内涵 2007年，国际系统工程学会（INCOSE）在《系统工程2020年愿景》中，给出了“基于模型的系统工程”的定义：基于模型的系统工程是对系统工程活动中建模方法应用的正式认同（formalized application of modeling），以使建模方法支持系统要求、设计、分析、验证和确认等活动，这些活动从概念性设计阶段开始，持续贯穿到设计开发以及后来的所有的寿命周期阶段。 从MBSE的定义可以看出，MBSE强调了建模方法的应用问题。我们知道，模型就是针对建模对象（研究对象）中建模者感兴趣的某些方面特征的近似表征，建模就是运用某种建模语言和建模工具来建立模型的过程，仿真是对模型的实施
系统动力学模型
第10 章系统动力学模型 系统动力学模型(System Dynamic)是社会、经济、规划、军事等许多领域进行战略研究的重要工具，如同物理实验室、化学实验室一样，也被称之为战略研究实验室，自从问世以来，可以说是硕果累累。 1 系统动力学概述 2 系统动力学的基础知识 3 系统动力学模型 第1 节系统动力学概述 1.1 概念系统动力学是一门分析研究复杂反馈系统动态行为的系统科学方法，它是系统科学的一个分支，也是一门沟通自然科学和社会科学领域的横向学科，实质上就是分析研究复杂反馈大系统的计算仿真方法。 系统动力学模型是指以系统动力学的理论与方法为指导，建立用以研究复杂地理系统动态行为的计算机仿真模型体系，其主要含义如下： 1 系统动力学模型的理论基础是系统动力学的理论和方法； 2 系统动力学模型的研究对象是复杂反馈大系统； 3 系统动力学模型的研究内容是社会经济系统发展的战略与决策问题，故称之为计算机仿真法的“战略与策略实验室” ； 4 系统动力学模型的研究方法是计算机仿真实验法，但要有计算 机仿真语言DYNAMIC勺支持，如：PD PLUS VENSIM等的支持； 5 系统动力学模型的关键任务是建立系统动力学模型体系； 6 系统动力学模型的最终目的是社会经济系统中的战略与策略决策问题计
算机仿真实验结果，即坐标图象和二维报表； 系统动力学模型建立的一般步骤是：明确问题，绘制因果关系图，绘制系统动力学模型流图，建立系统动力学模型，仿真实验，检验或修改模型或参数，战略分析与决策。 地理系统也是一个复杂的动态系统，因此，许多地理学者认为应用系统动力学进行地理研究将有极大潜力，并积极开展了区域发展，城市发展，环境规划等方面的推广应用工作，因此，各类地理系统动力学模型即应运而生。 1.2 发展概况 系统动力学是在20世纪50年代末由美国麻省理工学院史隆管理学院教授福雷斯特（JAY.W.FORRESTERI出来的。目前，风靡全世界，成为社会科学重要实验手段，它已广泛应用于社会经济管理科技和生态灯各个领域。福雷斯特教授及其助手运用系统动力学方法对全球问题，城市发展，企业管理等领域进行了卓有成效的研究，接连发表了《工业动力学》，《城市动力学》，《世界动力学》，《增长的极限》等著作，引起了世界各国政府和科学家的普遍关注。 在我国关于系统动力学方面的研究始于1980 年，后来，陆续做了大量的工作，主要表现如下： 1 ）人才培养 自从1980年以来，我国非常重视系统动力学人才的培养，主要采用“走出去，请进来”的办法。请进来就是请国外系统动力学专家来华讲学，走出去就是派留学生，如：首批派出去的复旦大学管理学院的王其藩教授等，另外，还多次举办了全国性的讲习班。 2 ）编译编写专著
人工智能第六章_专家系统_的要点
1什么是专家系统。有什么特点和优点？ 专家系统是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统 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特点： 启发性，能够运用专家的知识进行推理判断与决策 透明性，能够解释推理过程和回答用户问题 灵活性，能不断增长知识，更新知识库 专家系统的优点，自己课后了解一下。 2专家系统由哪些部分构成？各部分的作用？ 知识库；综合数据库；推理机；解释器；接口 知识库，存储各领域专家的专门知识。静态。硬盘 综合数据库，存储初始问题数据和推理过程的中间数据。内存推理机，根据知识进行推理并导出结论。ＣＰＵ 接口，用户界面，和用户进行交互。向用户提问，回答用户问题，并进行必要的解释。
知识获取机制是将专业知识转换成机器能理解的表达形式。 解释机制向用户解释以下问题：系统为什么要向用户提出该问题（Why）？计算机是如何得出最终结论的（How）？ ３专家系统的分类，自己课下了解。 ４建造专家系统的关键步骤。 专家系统团队关系图
是否拥有大量知识是专家系统成功与否的关键。因此知识表示是设计专家系统的关键 一．设计初始数据库 二．原型机的开发与实验 三．知识库的改进与归纳 建立专家系统的步骤图６．３P156页 ５基于规则的专家系统
知识库：包含解决问题用到的领域知识，知识表达成为一序列规则。每个规则使用IF(条件)THEN(动作)结构指定的关系。当满足规则的条件部分时，便激发规则，执行动作部分。 数据库：包含一序列事实（一个对象及其取值构成了一个事实），所有的事实都存放在数据库中，用来和知识库中存储的规则的IF（条件）部分相匹配。 3. 基于规则的专家系统的推理机制 推理机制分为两大类：前向连接和后向链接 前向链接就是根据已有事实推断出新的事实。例如已知事实A is x，根据规则IF A is x THEN B is y。获得B is y。然后将B is y加入数据库。再寻找新的规则，即IF B is y THEN ….。
基于模型的设计(MBD)
MBD: Model-based design 河北优控新能源科技有限公司自主研发的发动机控制器（ECU），电动车控制器（VCU）,变速箱控制器（TCU），混动动力控制器（HCU）都采用模块化设计，功能多样化，支持不同的需求。 软件模型 下面详细介绍下基于模型设计的定义及基本步骤。 基于模型的设计(MBD)是一种用数字化和可视化的方法来解决问题和设计相关复杂控制的算法,是一种信号处理和通信系统。它被广泛应用在许多动向控制、工业设备、航空航天和汽车应用领域。基于模型的设计方法应用于嵌入式软件设计。 概述 基于模型的设计在整个设计过程中提供了一个有效方法来建立一个共同通信框架，同时支持开发周期(“V”图)。在基于模型控制系统的设计、开发体现在这四个步骤: 模型设计建设； 模型控制器的分析和合成； 模型和控制器的模拟 集成所有这些阶段模型的控制器。 基于模型的设计范式与传统的设计方法有着显著的不同。设计人员可以使用基于模型的设计来定义模型，采用连续时间和离散时间的建筑块，而不是使用复杂的结构和广泛的软件代码，设计人员可以使用模型为基础的设计。这些内置的模型与仿真工具，可以导致快速原型，软件测试和验证。不仅是测试和验证过程增强，而且，在某些情况下，硬件在环仿真可以使用新的设计范例，以执行测试的动态效果更快速，更有效地比传统的设计方法。
历史 电时代的曙光带来了许多创新和先进的控制系统，早在20世纪20年代的工程、控制理论与控制系统这两个方面的融合，使大型集成系统成为可能。在那些早期的控制系统中，通常在工业环境中使用。大型过程设备开始使用过程控制器，用于调节连续变量，如温度，压力和流量。内置梯形网络的电气继电器是第一个独立的控制设备，自动化的整个生产过程。 控制系统获得的势头，主要是在汽车和航空航天部门。在上世纪五十年代和60年代，在嵌入式控制系统中对空间产生了兴趣。工程师建造的控制系统，如发动机控制单元和飞行模拟器，这可能是部分的最终产品。到第二十世纪末，嵌入式控制系统是无处不在的，如洗衣机和空调，即使是白色的产品包含复杂和先进的控制算法，使他们更“智能”。 1969年,介绍了第一个以计算机为基础的控制器。这些早期的可编程序逻辑控制器(PLC)模仿现有的离散控制操作技术,计算机技术的出现为过程和离散控制市场带来了巨大的转变。现成的桌面含有足够的硬件和软件可以运行整个过程处理单元,执行复杂的，并建立了一个分布式控制系统（集散控制系统）的控制算法或工作。 基于模型的设计步骤 基于模型设计方法的主要步骤是: 1 模型设计建设。模型建设是基于数据驱动，或者是基的第一原则。数据驱动的模式设计采用的技术，如系统识别。通过对实际系统中的原始数据的获取和处理，选择一个数学模型，并选择一个数学模型来识别模型的数学模型。各种各样的分析和模拟，可以使用所确定的模型，它被用来设计一个基于模型的控制器进行执行。第一原则为基础的建模是基于创建一个框图模型，实现已知的微分代数方程组的动态。一种类型的第一原则为基础的建模是物理模型，其中一个模型包括在连接块，代表实际的植物的物理元素。 2 控制器分析和集成。设想在步骤1中的数学模型被用于识别模型的动态特性，然后控制器可以根据这些特性合成。 3，离线仿真和实时仿真。根据复杂的动态系统时间响应,对随时间变化的输入进行了研究。这是通过模拟一个简单的LTI（线性时不变）模型，或通过模拟一个非线性模型的控制器进行。仿真允许规范、要求和建模出现错误时立即可以被发现,而不是在之后的设计工作才被发现。实时仿真可以通过自动生成代码的控制器开发的步骤2。此代码可以部署到一个特殊的实时原型计算机可以运行的代码和控制植物的经营。如果一个工厂原型是不可用，或在原型测试是危险的或昂贵的，代码可以自动生成从工厂模型。该代码可以部署到特定的实时计算机，可以连接到目标处理器与运行控制器代码。因此，一个控制器可以实时测试的实时工厂模型。 4，部署。理想情况下,这是通过开发的步骤2自动从控制器生成代码。控制器将不太可能在实际系统中进行模拟，所以迭代调试过程是通过对实际分析结果目标和更新的控制器模型。基于模型的设计工具，允许在一个统一的视觉环境中执行这些所有迭代步骤。
简谈基于模型的系统工程概述
简谈基于模型的系统工程概述 本文从网络收集而来，上传到平台为了帮到更多的人，如果您需要使用本文档，请点击下载按钮下载本文档（有偿下载），另外祝您生活愉快，工作顺利，万事如意！ 0引言 伴随中国航空工业的发展，航空产品经历了从机械到机械、电子到机械、电子、软件等多学科高度综合的过程，其体系也经历了从分立式到联合式、综合式、高度综合式的发展历程。在系统体系的演变历程中，系统功能的互操作由独立向基于共享资源的交互演进，接口定义由功能性的聚合、松耦合向高度综合、紧耦合的方向发展，集成工作由简单功能向更加复杂的功能发展，系统的互联由离散向高度网络化的互联发展，系统失效模式由透明化的简单行为向不透明的复杂综合行为发展。 目前，在航空系统工程实施过程中，产生的信息均是以文档的形式来描述和记录。随着近年来中国航空型号研制数量大幅度增加，系统复杂度和规模不断提高，跨学科、交叉学科系统的出现，基于文档的系统工程难以保证产品数据一致性、数据的可追溯性等需求。 为了应对类似的挑战，在国际航空领域，NASA
在原有系统工程研制模式的基础上采用了国际系统工程组织(INCOSE)提出的基于模型的系统工程(Model-basedSystemsEngineering，MBSE)[1]管理新模式和实现技术。基于模型的系统工程思想是通过建立和使用一系列模型对系统工程的原理、过程和实践进行形式化控制，通过建立系统、连续、集成、综合、覆盖全周期的模型驱动工作模式帮助人们更好地运用系统工程的原理，大幅降低管理的复杂性，提高系统工程的鲁棒性和精确性，将整个系统工程作为一个技术体系和方法，而不是作为一系列的事件。本文通过从当前遇到的问题、推行基于模型的系统工程的必要性、优势、未来的挑战等几个方面进行了较为详细的阐述。 1TSE的概念 传统的系统工程用各种文本文档构建系统架构，其中的产出物是一系列基于自然语言的、以文本格式为主的文档，比如用户的需求、设计方案，当然也包括一些用实物做成的物理模型等。例如火箭的总体布局方案、推进系统、控制系统等分系统的设计方案以及弹道方案、分离方案等。把这些文档串起来的东西是一系列的术语及参数，这些术语对系统进行了定性描述。各种参数是系统的定量描述。各专业学科的分
专家系统的构成、工作原理及分类-人工智能导论
专家系统的构成、工作原理及分类 1．专家系统概念：实际上就是一种智能的计算机程序，它运用知识和推理来解决只有专家才能解决的复杂问题。 2．专家系统基本组成：知识库（数据库，规则库）和推理机（解释程序，调度程序） 3．专家系统特点： （1）编程思想不同：传统程序=数据结构+算法 专家系统=知识+推理 （2）知识与程序是否独立：传统程序关于问题求解的知识隐含于程序中，而专家系统知识单独组成知识库，与推理机分离。 （3）处理对象不同：传统程序进行数值计算和数据处理，而专家系统还能处理符号。 （4）是否具有解释功能：传统程序没有，专家系统有。 （5）是否给出正确答案：传统程序一定可以给出正确答案，专家系统可能给出错误答案。 4．专家系统的最基本工作原理： （1）推理机和知识库是专家系统的核心，就是要能够学习知识，然后运用知识。（2）数据库用来存放初始的数据，可以放入中间推算的中间的结果。 （3）知识获取机构用来获取知识通过人机接口和专家和知识工程师进行知识获取 （4）解释机构用来给出结果的解释，说明答案为什么是这样。 5．知识获取的过程： 领域专家和知识工程师进行交流沟通，专家进行知识概念解答，工程师进行数据问题提问，知识工程师将从专家处获得的答案形式化，结构化的存到知识库中。6．知识获取类别 一般分为两种，一种是非自动知识获取，即完全是由人来进行的，就是把科技文献领域专家的知识通过阅读度化，让知识工程师掌握，然后通过知识编译器变成计算机能够存储和运用的知识。这种方式的优点是可靠，错误很少，缺点是文献知识都要通过人工来处理，太复杂了。二是自动知识获取，即领域专家与机器对
话，通过语音识别来将专家的答案变成一个机器能够处理的文字。或者说是文字图像经过计算机的识别，放到计算机中，然后再进行归纳理解翻译，然后变成知识库里面的知识。 通常采用两者的结合来进行事务的处理。比如翻译英文著作，可以先通过自动获取知识的专家系统，然后再经过非自动知识获取的专家系统，那样翻译的文章就非常接近原文意思呢。 7．专家系统分类： ⑴按知识表示技术可分为：基于逻辑的专家系统、基于规则的专家系统、基于语义网络的专家系统和基于框架的专家系统。 ⑵按任务类型可分为：解释型：可用来于分析符号数据，进行阐述这些数据的实际意义。预测型：根据对象的过去和现在情况来推断对象的未来演变结果。诊断型：根据输入信息来找到对象的故障和缺陷。调试型：给出自己确定的故障的排除方案。自维修型：指定并实zhidao施纠正某类故障的规划。规划型：根据给定目标拟定行动计划。设计型：根据给定要求形成所需方案和图样。监护型：完成实时监测任务。控制型：完成实施控制任务。教育型：诊断型和调试型的组合，用于教学和培训。
第8章 专家系统信息处理方法
第8章专家系统信息处理方法 8.1引言 近三十年来人工智能（Artificial Intelligence，AI）获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果。作为人工智能一个重要分支的专家系统（Expert System，ES）[1]是在20世纪60年代初期产生和发展起来的一门新兴的应用科学，而且正随着计算机技术的不断发展而日臻完善和成熟。1982年美国斯坦福大学教授费根鲍姆给出了专家系统的定义：“专家系统是一种智能的计算机程序，这种程序使用知识与推理过程，求解那些需要杰出人物的专门知识才能求解的复杂问题。” 一般认为，专家系统就是应用于某一专门领域，由知识工程师通过知识获取手段，将领域专家解决特定领域的知识，采用某种知识表示方法编辑或自动生成某种特定表示形式，存放在知识库中，然后用户通过人机接口输入信息、数据或命令，运用推理机构控制知识库及整个系统，能像专家一样解决困难的和复杂的实际问题的计算机（软件）系统。 专家系统有三个特点，即：启发性，能运用专家的知识和经验进行推理和判断；透明性，能解决本身的推理过程，能回答用户提出的问题；灵活性，能不断地增长知识，修改原有的知识。 8.2专家系统的产生与发展 专家系统按其发展过程大致可分为三个阶段[2~4]：初创期(1971年前)，成熟期(1972—1977年)，发展期(1978年至今)。 2.1初创期 人工智能早期工作都是学术性的，其程序都是用来开发游戏的。尽管这些努力产生了如国际象棋、跳棋等有趣的游戏[5]，但其真实目的在于计算机编码加入人的推理能力，以达到更好的理解。在这阶段的另一个重要领域是计算逻辑。1957年诞生了第一个自动定理证明程序，称为逻辑理论家。20世纪60年代初，人工智能研究者便集中精力开发通用的方法和技术，通过研究一般的方法来改变知识的表示和搜索，并且使用它们来建立专用程序。到了60年代中期，知识在智能行为中的地位受到了研究者的重视，这就为以专门知识为核心求解具体问题的基于知识的专家系统的产生奠定了思想基础。 1965年在美国国家航空航天局要求下，斯坦福大学研制成功了DENRAL系统[6]，DENRAL的初创工作引导人工智能研究者意识到智能行为不仅依赖于推理方法，更依赖于其推理所用的知识。该系统具有非常丰富的化学知识，是根据质谱数据帮助化学家推断分子结构，被广泛地应用于世界各地的大学及工业界的化学实验室。这个系统的完成标志着专家系统的诞生。在此之后，麻省理工学院开始研制MACSYMA系统[2]，它作为数学家的助手使用启发式方法变换代数表达式，现经过不断扩充，能求解600多种数学问题，其中包括微积分、解方程和方程组，矩阵运算等。同期，还有美国卡内基－梅隆大学开发的用于语音识别的专家系统HEARSAY[7]，该系统表明计算机在理论上可按编制的程序同用户进行交谈。20世纪70年代初，匹兹堡大学的鲍波尔和内科医生合作研制了第一个用于医疗的内科病诊断咨询系统INTERNIST[8]。这些系统的研制成功使得专家系统受到学术界及工程领域的广泛关注。 2.2成熟期 到20世纪70年代中期，专家系统已逐步成熟起来，其观点逐渐被人们接受，并先后出现了一批卓有成效的专家系统。其中，最为代表的是肖特立夫等人的MYCIN系统[9]，该系
基于模型的系统工程
基于模型的系统工程（MBSE）的案例研究 第 1 部分: IBM Rational Harmony 的集中式系统模型 建模自出现以来，一直是系统工程的重要组成部分。在过去十年中，工程师们已经大幅增加基于模型的技术的使用，并发展出一门新的学科，基于模型的系统工程（Model-Based Systems Engineering, MBSE）。这门学科与传统的系统工程不同，它强调中央系统模型，该模型同时捕捉系统需求和满足这些需求的设计决策。除了作为系统工程的工作构件的知识库之外，还可以通过模拟系统模型来验证成本、性能研究和设计选择。IBM Rational Harmony for Systems Engineers 等广泛应用的 MBSE 流程重点关注的是系统功能分析，也就是说，关注如何将功能要求转换为一致的系统操作描述。然后，使用系统操作获得所分配系统架构块之间的端口和接口。这些接口形成了各子系统之间的正式切换的基础。 Mohit Choudhary, 系统工程师, RealTime TechSolutions 2012 年 3 月 23 日 内容 本系列的这一部分旨在通过一个案例研究来探讨标准 MBSE 流程。首先，我们根据 UAV（无人驾驶飞机）地面站控制器的设计来拟定这个案例研究的范围。然后，我们会介绍 Rational Harmony 系统工程流程的基本概念、工作流和工作产品。最后，我们通过定义任务流来实现 UAV 地面站控制器的设计，同时构造每个阶段所需的构件。 案例研究 本案例研究基于对少部分 UAV 地面站控制器的设计分析，这些控制器的功能必须符合表 1 中的要求。 表 1. UAV 地面站控制器需求
《系统工程》复习资料
第一章 一、名词解释 1.系统：系统是由两个以上有机联系、相互作用的要素所构成，具有特定功能、结构和环境的整体。 2.系统工程：用定量与定性相结合的系统思想和方法处理大型复杂系统的问题，无论是系统的设计或组织的建立，还是系统的经营管理，都可以统一的看成是一类工程实践，统称为系统工程。 3.自然系统：自然系统主要指由自然物（动物、植物、矿物、水资源等）所自然形成的系统，像海洋系统、矿藏系统等。 4.人造系统：人造系统是根据特定的目标，通过人的主观努力所建成的系统，如生产系统、管理系统等。 5.实体系统：凡是以矿物、生物、机械和人群等实体为基本要素所组成的系统称之为实体系统。 6.概念系统：凡是由概念、原理、原则、方法、制度、程序等概念性的非物质要素所构成的系统称为概念系统。 二、判断正误 1.管理系统是一种组织化的复杂系统。( T ) 2.大型工程系统和管理系统是两类完全不同的大规模复杂系统。( F ) 3.系统的结构主要是按照其功能要求所确定的。( F ) 4.层次结构和输入输出结构或两者的结合是描述系统结构的常用方式。( T) 三、简答 1.为什么说系统工程时一门新兴的交叉学科？ 答：系统工程是以研究大规模复杂系统为对象的一门交叉学科。它是把自然科学和社会科学的某些思想、理论、方法、策略和手段等根据总体协调的需要，有机地联系起来，把人们的生产、科研或经济活动有效地组织起来，应用定量分析和定性分析相结合的方法和电子计算机等技术工具，对系统的构成要素、组织结构、信息交换和反馈控制等功能进行分析、设计、制造和服务，从而达到最优设计、最优控制和最优管理的目的，以便最充分填发挥人力、物力的潜力，通过各种组织管理技术，使局部和整体之间的关系协调配合，以实现系统的综合最优化。 系统工程在自然科学与社会科学之间架设了一座沟通的桥梁。现代数学方法和计算机技术，通过系统工程，为社会科学研究增加了极为有用的定量方法、模型方法、模拟实验方法和优化方法。系统工程为从事自然科学的工程技术人员和从事社会科学的研究人员的相互合作开辟了广阔的道路。 2.简述系统的一般属性 答： （1）整体性：整体性是系统最基本、最核心的特征，是系统性最集中的体现； （2）关联性：构成系统的要素是相互联系、相互作用的；同时，所有要素均隶属于系统整体，并具有互动关系。关联性表明这些联系或关系的特性，并且形成了系统结构问题的基础； （3）环境适应性：任何一个系统都处于一定的环境之中，并与环境之间产生物质、能量和信息的交流。环境的变化必然会引起系统功能及结构的变化。 除此之外，很多系统还具有目的性、层次性等特征。
专家系统研究现状与展望_20073195414523
专家系统研究现状与展望 杨兴1，朱大奇1，桑庆兵1，史慧 2 (1.江南大学控制科学与工程研究中心,无锡 214122； 2.北京航天测控技术公司故障诊断技术部,北京 100830) 摘要：回顾了专家系统发展的历史和现状，对目前比较成熟的专家系统模型进行分析，指出各自的特点和局限性。最后对专家系统的热点进行展望和对新型专家系统的介绍。 关键词：专家系统；知识获取；数据挖掘；多Agent系统；人工神经网络 0 引言 近三十年来人工智能（Artificial Intelligence，AI）获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果。作为人工智能一个重要分支的专家系统（Expert System，ES）[1]是在20世纪60年代初期产生和发展起来的一门新兴的应用科学，而且正随着计算机技术的不断发展而日臻完善和成熟。1982年美国斯坦福大学教授费根鲍姆给出了专家系统的定义：“专家系统是一种智能的计算机程序，这种程序使用知识与推理过程，求解那些需要杰出人物的专门知识才能求解的复杂问题。” 一般认为，专家系统就是应用于某一专门领域，由知识工程师通过知识获取手段，将领域专家解决特定领域的知识，采用某种知识表示方法编辑或自动生成某种特定表示形式，存放在知识库中，然后用户通过人机接口输入信息、数据或命令，运用推理机构控制知识库及整个系统，能像专家一样解决困难的和复杂的实际问题的计算机（软件）系统。 专家系统有三个特点，即：启发性，能运用专家的知识和经验进行推理和判断；透明性，能解决本身的推理过程，能回答用户提出的问题；灵活性，能不断地增长知识，修改原有的知识。 1 专家系统的产生与发展 专家系统按其发展过程大致可分为三个阶段[2~4]：初创期(1971年前)，成熟期(1972—1977年)，发展期(1978年至今)。 1.1 初创期 人工智能早期工作都是学术性的，其程序都是用来开发游戏的。尽管这些努力产生了如国际象棋、跳棋等有趣的游戏[5]，但其真实目的在于计算机编码加入人的推理能力，以达到更好的理解。在这阶段的另一个重要领域是计算逻辑。1957年诞生了第一个自动定理证明程序，称为逻辑理论家。20世纪60年代初，人工智能研究者便集中精力开发通用的方法和技术，通过研究一般的方法来改变知识的表示和搜索，并且使用它们来建立专用程序。到了60年代中期，知识在智能行为中的地位受到了研究者的重视，这就为以专门知识
一种基于规则的专家系统改进模型及其应用
一种基于规则的专家系统改进模型及其应用 摘要：针对现有基于规则的专家系统模型在实际应用中的不足，提出一种相对完善的改进模型，该模型中规则知识库采用“IF THEN SO THAT”闭环结构；在其中引入了模糊集理论与概率理论，并实现了定性知识与定量知识融合；然后，对改进模型的应用场景进行了探讨。 ABSTRACT: For lack of the existing rule-based expert system model in practical applications, we propose a relatively perfect improved model, In this model，the rule knowledge base using "IF THEN SO THAT" closed-loop structure；In which we introduce fuzzy set theory and probability theory, and we realize the integration of qualitative knowledge and quantitative knowledge; then, the application scenarios of this improved model were discussed. 关键字：专家系统；基于规则；知识结构；推理机 KEY WORDS: Expert system; Rule-Based; Knowledge structure; Inference engine 1. 引言 专家系统是人工智能领域最活跃、最有成效的分支，应用人工智能技术和计算机技术，根据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，能够解决那些需要人类专家处理的复杂问题[???]。 早期的专家系统大部分都基于规则，而且到目前为止，基于规则的专家系统也是应用最广泛的人工智能系统之一[???]。基于规则的专家系统相对其它人工智能技术，最大的优点是能够充分利用已有的知识和经验，不需要依赖海量学习数据；并且专家系统不需要依赖完整的、确定的数学模型，即可实现对复杂问题的求解[???]。
系统工程课程总结
系统工程课程总结 一.知识梳理 第一章: 1.早期的系统思想具有”只见森林”和比较抽象的特点.15世纪以后的系统思想具有”只见树木”和比较具体化的特点.19世纪自然科学取得巨大成就,尤其是能量转化,细胞学说,进化论这三 大发现,这个阶段的系统思想具有”先见森林,后见树木”的特点. 2.信息论是研究信息的提取,变换,存储与流通等特点和规律的理论. 3.中国学者在系统工程领域的代表作有钱学森的《工程控制论》，华罗庚的《统筹法》和许国志的《运筹学》。 4.系统工程的研究对象是组织化的大规模复杂系统。 5.系统是由两个以上有机联系，相互作用的要素组成，具有特定的功能，结构和环境的整体。该定义有以下四个要点：①系统及其要素②系统和环境③系统的结构④系统的功能 6.系统的一般属性：①整体性②关系统联性③环境适应性 7.大规模复杂系统的特点：①系统的功能和属性多样②系统通常由多维且不通质的要素构成③一般为人—机系统，而人及其组织或群体表现出固有的复杂性④由要素间相互作用关系所形成的系统结构日益复杂化和动态化⑤具有规模庞大和经济性突出等特点。 8.系统的类型：①自然系统和人造系统②实体系统和概念系统③动态系统和静态系统④封闭系统和开放系统（封闭系统是指系统和环境之间没有物质，能量和信息的交换，因而呈现出一种封闭状态的系统） 9.系统工程：用定量和定性相结合的系统思想和方法处理大型复杂系统的问题，无论是系统的设计或组织建立，还是系统的经营管理，都可以统一的看成是一类工程实践，统称为系统工程。 10.软件工程处理的对象主要是信息，着重为决策服务。 第二章： 11.系统工程方法论：就是分析和解决系统开发，运作及管理实践中的问题所应遵循的工作 程序，逻辑步骤和基本方法。 12.霍尔三维结构是由美国学者A.D.霍尔等人在大量工程实践的基础上，于1969年提出的。霍尔三维结构集中体现了系统工程方法的系统化，综合化，最优化，程序化和标准化等特点。 13.霍尔三维结构：①时间维②逻辑维③知识维（专业维） ▲时间维表示系统工程的工作阶段或进程。系统工程工作整个过程或寿命周期分为七个阶段：①规划阶段②设计阶段③分析或研制阶段④运筹或生产阶段⑤系统实施或“安装”阶段⑥运行阶段⑦更新阶段。其中规划，设计与分析或研制阶段共同构成系统的开发阶段。 ▲逻辑维是指系统工程每个阶段工作所应遵循的逻辑顺序和工作步骤。一般分为：①摆明问题②系统设计③系统综合④模型化⑤最优化⑥决策⑦实施计划 ▲知识维的内容表征从事系统工程工程工作所需要的知识。 霍尔三维结构强调明确目标，核心是最优化。 14.切克兰德方法论的主要内容：①认识问题②根底定义③建立概念模型④比较及探寻⑤ 选择⑥设计与实施⑦评估与反馈 切克兰德方法论的核心是“比较与探寻” 15.系统分析概念：是运用建模及预测，优化，仿真，评价等技术对系统的各有关方面进行