智能工程及其在水利工程中的应用
智能测控工程在水利工程中的应用与效益评估
智能测控工程在水利工程中的应用与效益评估水利工程作为关乎国计民生的重要基础设施，对于水资源的合理调配、防洪减灾以及农业灌溉等方面发挥着至关重要的作用。
随着科技的不断进步，智能测控工程在水利工程中的应用日益广泛，为水利工程的高效运行和管理带来了显著的效益。
智能测控工程在水利工程中的应用涵盖了多个方面。
首先，在水文监测方面，通过智能传感器和远程监测系统，能够实时、准确地获取水位、流量、降雨量等水文数据。
这些数据的及时获取和传输，为水利工程的调度决策提供了重要依据。
例如，在洪水来临前，根据实时的水位和流量监测数据，可以提前开启泄洪闸，有效减轻洪水对下游地区的威胁。
其次，智能测控工程在大坝安全监测中也发挥着关键作用。
大坝作为水利工程的重要组成部分，其安全状况直接关系到人民生命财产安全。
利用各种传感器，如应变计、测缝计、渗压计等，对大坝的变形、应力、渗流等参数进行实时监测，能够及时发现大坝可能存在的安全隐患，并采取相应的措施进行处理。
同时，通过数据分析和模型预测，可以对大坝的长期稳定性进行评估，为大坝的维护和加固提供科学依据。
再者，在水资源调配方面，智能测控技术能够实现对渠道流量、闸门开度等的精确控制。
通过安装在渠道上的流量计和自动控制闸门，根据用水需求和水源情况，实时调整水资源的分配，提高水资源的利用效率。
这不仅有助于保障农业灌溉和城市供水的需求，还能减少水资源的浪费。
另外，智能测控工程在水质监测方面也具有重要意义。
通过在线水质监测设备，可以实时监测水中的溶解氧、化学需氧量、氨氮等指标，及时发现水质污染情况，并采取相应的治理措施，保护水资源的生态环境。
智能测控工程在水利工程中的应用带来了多方面的显著效益。
在经济效益方面，通过精确的水资源调配和高效的水利设施运行管理，可以降低水资源的浪费，提高水利工程的发电效率和灌溉效益，从而为社会创造更多的经济价值。
同时，及时发现和处理水利工程中的安全隐患，避免了因事故造成的巨大经济损失。
水利工程中的智能化与信息技术应用
水利工程中的智能化与信息技术应用1. 前言水利工程作为国家基础设施建设的重要组成部分，关系到国计民生和社会稳定。
随着科技的不断进步，智能化与信息技术已逐步渗透到水利工程的各个领域，为传统水利行业带来了革命性的变革。
本文将重点探讨水利工程中智能化与信息技术的应用，以及其对水利行业发展所产生的深远影响。
2. 智能化与信息技术在水利工程规划与管理中的应用在水利工程规划与管理阶段，智能化与信息技术的应用主要体现在以下几个方面：2.1 遥感技术遥感技术通过卫星或航空器获取地球表面信息，能够实时、快速地监测水文水资源变化，为水利工程规划与管理提供准确的数据支持。
2.2 地理信息系统（GIS）GIS技术将空间数据与属性数据相结合，为水利工程规划提供了强大的空间分析与决策支持功能。
通过GIS技术，工程师可以直观地分析地形地貌、土壤类型、气候条件等因素，优化工程布局和设计。
2.3 数值模拟与仿真利用数值模拟与仿真技术，可以对水利工程的各种工况进行模拟，预测工程运行效果，为工程规划与管理提供科学依据。
3. 智能化与信息技术在水利工程设计中的应用在水利工程设计阶段，智能化与信息技术的应用主要体现在以下几个方面：3.1 计算机辅助设计（CAD）CAD技术在水利工程设计中发挥着重要作用，它可以提高设计效率，减少人为错误，提高设计质量。
3.2 参数化设计参数化设计技术通过对关键参数的控制，实现水利工程设计的自动化和智能化，大大提高了设计的灵活性和准确性。
3.3 设计协同设计协同技术使水利工程师能够实现远程协作和实时交流，提高了设计效率和质量。
4. 智能化与信息技术在水利工程施工中的应用在水利工程施工阶段，智能化与信息技术的应用主要体现在以下几个方面：4.1 施工监控与自动化通过智能化监控系统和自动化施工设备，可以实时掌握施工现场的情况，提高施工效率和质量。
4.2 施工仿真利用施工仿真技术，可以提前预测施工过程中可能出现的问题，为施工方案的优化提供依据。
智能工程及其在水利工程中的应用44页PPT
智能工程及其在水利工程中的应用
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风
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7、翩翩新 来燕，双双入我庐 ，先巢故尚在，相 将还旧居。
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9、 陶渊 明（ 约 365年 —427年 ），字 元亮， （又 一说名 潜，字 渊明 ）号五 柳先生 ，私 谥“靖 节”， 东晋 末期南 朝宋初 期诗 人、文 学家、 辞赋 家、散
谢谢！
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61、奢侈是舒适的，否则就不是奢侈 。——CocoCha nel 62、少而好学，如日出之阳；壮而好学 ，如日 中之光 ；志而 好学， 如炳烛 之光。 ——刘 向 63、三军可夺帅也，匹夫不可夺志也。 ——孔 丘 64、人生就是学校。在那里，与其说好 的教师 是幸福 ，不如 说好的 教师是 不幸。 ——海 贝尔 65、接受挑战，就可以享受胜利的喜悦 。——杰纳勒 尔·乔治·S·巴顿
人工智能技术在水利工程管理中的应用研究
人工智能技术在水利工程管理中的应用研究近年来，随着人工智能技术的不断发展和创新，它已经逐渐融合到了生活的各个方面，并产生了巨大的影响。
在水利工程管理领域，人工智能技术也开始得到广泛的应用，尤其是在水利工程的设计、建设、运行及维护等各个方面。
本文将就这一话题展开探讨。
一、人工智能技术在水利工程设计中的应用水利工程设计是水利工程管理中的一个重要环节，它对水利工程的实际运用具有决定性的影响。
传统的设计方式主要靠人工计算和分析来完成，但这种方式存在的问题也很明显，例如计算速度慢、计算过程容易出错、难以对大量数据进行分析等等。
而随着人工智能技术的发展，人们开始尝试利用人工智能技术来辅助水利工程的设计。
目前，深度学习技术已经开始应用于水利工程的设计中。
通过机器学习的方式，可以将历史的水文和气象数据、地貌地质数据等融合在一起，构建出复杂的模型，并对未来的水利工程进行预测和优化设计。
同时，在水利工程的施工过程中，通过对大量的结构数据进行分析，可以有效地识别出一些潜在的问题，并提出相应的解决方案。
二、人工智能技术在水利工程建设中的应用水利工程的建设过程是一个复杂而庞大的任务。
建设中需要进行各种土方、固结、钢筋混凝土等方面的施工，这需要大量的工人参与，并需要严格的监控和管理。
而随着人工智能技术的进步，水利工程建设工作的效率得到了很大的提高。
例如，在土方工程的施工中，传统的方法是通过对土方体积进行三角测量来计算土方体积，这种方法比较麻烦且错误率较高。
但是，在人工智能技术的帮助下，可以通过激光测量技术来对土方体积进行精确的测量，从而大大提高了测量的准确性。
三、人工智能技术在水利工程运行中的应用水利工程的运行阶段是整个水利工程的重要环节，直接关系到水利工程的安全运营和性能表现。
在这个阶段中，人工智能技术可以发挥出很多作用。
首先，人工智能技术可以通过大量的数据采集和分析，对水流、水压、水位、温度等因素进行起伏监测和分析。
这样，可以及时发现潜在的问题，并采取相应的措施来解决。
人工智能在水利工程管理中的应用
人工智能在水利工程管理中的应用摘要：人工智能科技的运用在今天显得尤为重要，它起步于多种传感技术的探索研究，人工智能的主要核心在于它的多媒体系统和智能技术系统，所谓人工智能，是指即使没有人在旁边进行指挥操作，它也能够十分有效地、稳定地进行工作的维持和管理。
水利工程的管理的作用是保障工程的质量并且维持工程的正常运行，是水利工程所必须的相关准备措施，人工智能则能够大幅提升水利管理的效率，以往的水利管理技术较为落后，并且所需求的人员数量和资源消耗过大，当下的人工智能的运用则解决了这个问题，既提升了效率，又节省了成本。
所以对于人工智能技术的掌握是十分有必要的。
关键词：人工智能；水利工程；管理；应用引言水利工程管理是水利工作的重点之一，目前人工智能技术已经应用到水利工程建设管理的多个技术层面，包括视、听、触、嗅等多元化感知领域。
能够极大提升工作效率和工作质量，保障水利工程运行安全，节省管理成本，减少人员进入高风险区域的几率。
1人工智能的概念目前人工智能的应用非常广泛，无论是制造企业、制造企业、互联网企业等，都开始应用人工智能技术。
它可以模拟在处理问题的过程中的某些思考和决策。
通过大量的数据计算，人工智能的主要特点是精确、高效和严谨。
2人工智能技术在水利工程管理中的应用现状如今我国正强力推进国家治理体系和治理能力现代化，水利工程作为国家基础设施体系的重要组成部分，要实现水利治理体系和治理能力现代化，必须实现水利业务与新一代信息技术深度融合，其中很重要的应用领域就是以人工智能替代人工作业。
人工智能是通过先进的计算机神经网络分析技术，来替代各种重复、繁琐、具有较强逻辑关联的人工作业。
例如语音识别（会议速记）、文字识别（水尺标记）、图像识别（漂浮物、水质变化、闸门开启度、遥感影像比对分析等）、特征物体识别（人、车、船等）、阈值预警（位移、温度、压力、空气质量等）等工作，若采用人工识别，不仅耗时较长，而且准确率难以保障。
人工智能在水利工程中的应用
人工智能在水利工程中的应用人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一项新兴技术，已在许多领域展现出其巨大的潜力和应用前景。
在水利工程领域，人工智能技术的引入和应用，为提高水利工程的运行效率、优化水资源管理以及提升灾害预警和防治能力等方面带来了许多可喜的成果。
本文将从智能监测与控制、水资源管理、水灾预警与防治等几个方面，探讨人工智能在水利工程中的应用现状和未来发展趋势。
一、智能监测与控制在水利工程中，智能监测与控制系统的建设是实现自动化、智能化管理的基础。
借助人工智能技术，可以对水文、水质等数据进行实时采集、处理和分析，提供准确可靠的监测数据，为水利工程的安全运行提供重要支撑。
同时，通过智能算法和模型的运用，可以实现对水利工程的自动控制和优化调度，提高水资源的利用效率和运行的经济性。
二、水资源管理水资源的管理与调度是水利工程的核心任务之一。
人工智能技术可以辅助进行水资源的合理配置和调度决策，提高水资源的优化利用效率。
利用数据挖掘、机器学习等技术，可以对历史水文数据进行分析和挖掘，预测未来水文情势，为水资源的科学调度提供决策支持。
此外，还可以结合人工智能模型和算法，进行水资源量化评估、水资源优化配置等工作，实现水利资源的可持续发展。
三、水灾预警与防治水灾是水利工程面临的一大挑战，也是社会经济发展的重要威胁。
通过人工智能技术，可以对水文、气象等数据进行实时监测和预测，提前发现和预警水灾风险。
利用深度学习、模型预测等技术，可以对洪水、旱情等水灾情景进行模拟和预测，为水利工程提供科学决策依据。
此外，人工智能还可应用于水灾的智能防治，在灾害发生时可以通过智能感知和响应系统，实时监控和调度，最大限度减少水灾对人民生命财产的损失。
综上所述，人工智能技术在水利工程领域发挥着重要的作用。
智能监测与控制、水资源管理以及水灾预警与防治等方面的应用，不仅提高了水利工程的效率和安全性，也为保护水资源、防范水灾等提供了重要的手段和方法。
人工智能在水利工程中的应用调研报告
人工智能在水利工程中的应用调研报告一、引言水利工程作为国家基础设施建设的重要组成部分，关系到国家经济发展、生态环境保护等方面。
随着人工智能技术的迅速发展，其在水利工程中的应用也日益广泛。
本报告旨在对人工智能在水利工程中的应用进行深入调研和分析，以期为进一步推动水利工程发展提供科学依据。
二、人工智能在水利工程中的应用领域1. 水资源调度优化人工智能在水资源调度中发挥着重要的作用。
通过对大数据的采集和分析，结合机器学习算法，可实现智能化的水资源调度系统。
该系统可以根据实时的水情、气象数据等信息，预测未来一段时间内的水资源供需情况，并自动进行优化调度，提高水资源的利用效率。
2. 水文预报与防洪减灾人工智能技术在水文预报和防洪减灾方面也有广泛应用。
通过监测和分析水文信息、气象数据等，人工智能算法可以对未来一段时间内的降雨量、汛情等进行预测，并提前采取相应的防范措施，减少洪涝灾害的发生。
3. 水环境监测与治理人工智能技术在水环境监测与治理方面也发挥着重要作用。
通过对水质监测数据的实时分析，人工智能系统可以对水环境进行全面监测和评估。
同时，通过自动化处理和控制技术，可以实现对污水排放、水质净化等环境治理工作的智能化管理。
4. 水利工程设计与施工人工智能技术在水利工程设计与施工方面的应用也越来越受到关注。
通过对工程设计、施工等数据的分析，人工智能算法可以提供科学的水利工程设计方案，并优化施工流程，提高施工效率和质量。
三、人工智能在水利工程中的优势及挑战1. 优势人工智能技术可以对大数据进行高效处理和分析，帮助决策者快速获取信息和决策依据。
同时，通过自动化和智能化的管理，可以提高水利工程的运行效率，降低人力成本，减少安全隐患。
2. 挑战人工智能在水利工程中的应用还面临一些挑战。
首先，数据采集和处理的可靠性和准确性需要加强，以保证人工智能算法的精度和可靠性。
其次，对于一些特殊情况和异常事件，人工智能系统的应对能力仍有待提高。
浅谈人工智能技术在水利工程中的应用
04
人工智能技术在水利工程中的 应用挑战与对策
技术挑战与对策
技术成熟度
人工智能技术在水利工 程中的应用仍处于初级 阶段，技术成熟度有待 提高。
技术适用性
目前的人工智能技术尚 未完全适应水利工程的 复杂环境和多变需求。
对策
加大技术研发力度，推 动人工智能技术在水利 工程中的应用研究，提 人工智能技术在水利工程中的 应用案例
基于深度学习的水资源预测模型
深度学习技术
01
利用深度学习技术对历史气象、水文数据等进行训练和学习，
建立水资源预测模型。
预测准确性
02
通过不断优化模型结构和参数，提高水资源预测的准确性和精
度，为水利工程规划和调度提供科学依据。
资源优化配置
03
根据预测结果，合理配置和调度水资源，提高水资源利用效率
，减少浪费。
基于机器学习的水环境监测与保护系统
机器学习技术
利用机器学习技术对水质、水生态等水环境数据进行监测和分析 ，识别异常情况。
水环境监测
通过部署传感器、浮标等设备，实时监测水环境参数，为水环境 保护提供数据支持。
水环境保护
根据监测结果，采取相应的保护措施，如污染治理、生态修复等 ，保障水环境安全。
浅谈人工智能技术在水利工 程中的应用
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目录
• 引言 • 人工智能技术在水利工程中的
应用领域 • 人工智能技术在水利工程中的
应用案例 • 人工智能技术在水利工程中的
应用挑战与对策 • 未来发展趋势与展望
01
引言
人工智能技术概述
人工智能定义
人工智能是一种模拟人类智能的 技术，包括机器学习、深度学习 、自然语言处理、计算机视觉等
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机界面是必须的，它将起到桥梁的作用，把人和机器沟通
联系起来，使人真正成为自动化决策过程中的一个重要部 分，作为最具有创造性的知识源，在智能化人--机系统中
起到关键决策的作用。
一、智能工程的概念
智能化的人—机界面
1、方便灵活、多种介质信息的 输入输出方式
数值、符号、图形、图像
2、设立用户密级
无经验用户 专家用户
五、应用实例
数据挖掘技术的步骤
以一个具体的例子说明 分析大坝垂直位移测值序列在2001年产生突变的物理成 因。
五、应用实例
数据挖掘技术的步骤
1.
2.
3.
4.
5.
定义问题：了解相关领域的有关情况，熟悉背景知识，弄清需求。 分析测点异常测值的物理成因。 集成数据：根据需求从数据库中提取相关数据。将有关大坝的数据 （如监测量测值、日常巡查数据、大坝设计及竣工数据、大坝运行 情况数据等）以及环境量测值（如库水位、气温、降雨、地震等） 集成在数据库中。 预处理数据：对数据进行再加工，检查数据的完整性和一致性，对 丢失的数据进行补充。 挖掘数据：运用数据挖掘的方法，从数据中提取用户所需的知识， 这些知识可用一种特定的方式表示。 评价或解释：利用可视化工具将发现的知识以用户能理解和观察的 方式呈现。可循环至满意。环境量测值在这个区间内变化平稳，在 沉降值发生突变的2001年没有突变；大坝设计及竣工数据、大坝 运行情况数据都很平稳等等；在日常巡查数据发现2001年该坝所 在地曾发生过几次有感地震。数据挖掘的结果表明，此次突变的原 因极有可能是发生区域性特殊荷载（地震）所致。
五、应用实例
数据挖掘技术
数据挖掘技术基于多方面的技术，如数据库技术、 统计科学、模式识别、知识库、信息索引技术、高 性能计算以及数据的可视化等， 高度自动化地分析原有的数据，并做出归纳性的推 理，从中挖掘出潜在的模式，预测目标的行为，为
决策提供强有力的技术支持。
确切的说，数据挖掘技术是利用人工智能技术为决 策提供支持的过程，属于智能工程。
理论知识 经验知识 数值模型 符号模型 ……
计算机对知识进行获 取、表达、集成、管理、 协调及使用，即利用具有 一定智能的计算机来代替 人脑的部分功能，以达到 决策自动化的目的。
一、智能工程的概念
智能工程的原则
开放性
透明性 继承性
① 易于与其他智能系统交换信息和集成 ② 系统内部的知识易于扩展（知识库的修改和完善等） ① 使用户对复杂系统的总体结构及其功能有所了解 ② 用户能获取进程执行的有关信息（进度、中间结果等） ③ 对出错信息的跟踪与解释 ① 便于继承以往的软件成果 ② 能为现在或今后在不同环境和背景下开发的软件提供继承 ① 知识内容和形式的集成 ② 智能软件系统与环境的集成 ③ 复杂软件系统集成的结构
类Ⅱ：属性+方法
……
主要内容
一、智能工程的概念
二、知识的获取及表达
三、知识的运用
四、专家系统 五、应用实例
三、知识的运用
知识的重要运用----推理
推理是人们求解问题的主要思维方法，而智能系统
的推理行为则由推理机完成。推理机是智能系统必不可
少的一个组件，其基本任务就是在一定控制策略指导下， 搜索知识库中可用的知识，与事实库中的事实匹配，产
必须输入计算机内部以某种方式被表达出来才能被利用，
研究将知识用什么方式在系统中进行表达，并以什么结构 存储可以在智能系统在运行过程中能被推理机利用的问题 就是知识表达的研究内容。
二、知识的获取与表达
2. 知识的表达
知识表达的典型方法： ① 规则式（产生式）知识表达
② 基于框架的知识表达
③ 语义网络知识表达 ④ 逻辑表达法 ⑤ 过程表示 ⑥ 面向对象表示
主要内容
一、智能工程的概念
二、知识的获取及表达
三、知识的运用
四、专家系统 五、应用实例
五、应用实例
数据挖掘技术
在大坝安全决策支持系统中的应用 在大坝安全监控领域，一座大坝上布置的监测点个数以千 记，各监测点年复一年的观测所采集和累计的数据是海量
的。坝体、库水、坝基、气温、降雨、地震等等
针对水利行业海量的数据，我们应该如何利用现代的信息 技术去进行采集、存贮、传输、处理呢？
不精确推理
用于求解具有不精确知识的问题，主要理论基础是概率论
三、知识的运用
搜索技术
盲目搜索（无信息搜索） 启发式搜索
传统的搜索技术
（解决简单问题）
博弈树搜索
遗传算法 模拟退火算法 免疫算法
智能的搜索算法
（解决复杂问题）
主要内容
一、智能工程的概念
二、知识的获取及表达
三、知识的运用
四、专家系统 五、应用实例
四、专家系统
专家系统
专家系统是智能工程的一个重要分支，是人工智能理论的 实际应用，是从一般思维方法探讨转入专门知识运用的重 大突破。
专家系统可视为一类具有专门知识和经验的计算机智能程 序系统，具有与专家同等解决问题能力的水平。
专家系统把知识和系统中其它部分分离开来，它强调的是 知识而不是方法。这主要是由于：
四、专家系统
专家系统的开发工具
专家系统是具有某个领域专家级知识的系统，要研制 和开发一个专家系统是一件复杂、困难和费时的工作。人 们已经研制出一些比较通用的工具，作为设计和开发专家 系统的辅助手段和环境，以提高专家系统的开发效率、质 量和自动化程度。这种开发工具或环境，就称为专家系统 开发工具。（例如机器人仿真、matlab、simulink、组态软 件、管理信息系统开发工具）。可以理解成开发专家系统 用的组态软件。 现有的专家系统开发工具，主要分成以下四类：骨架 系统（又称外壳）、语言型工具、辅助工具和支撑环境。
四、专家系统
专家系统的基本结构
专家பைடு நூலகம்用户
人
为用户提供直观方便 的人机交互手段。 知识获取
机
接
口
用来控制、协调整个专家 系统工作的一组程序。
推理机
咨询解释 负责对推理出的结果 作出必要的解释。
为知识库的建立、修 改和扩充提供手段。 用于存放系统求解 问题所需要的领域 专门知识。 知识库 数据库
用于存放原始数据 和推理过程中得到 的各种中间信息。
3、独立的专家系统
咨询、帮助、解释、跟踪
一、智能工程的概念
智能工程与人工智能的区别和联系
利用计算机模拟 人的智能 理 论 研 究 为 导 向 利用具有智能的计算机（硬 件和软件）解决实际问题 工 程 实 际 应 用 导 向
重要基础
人工智能
贡献理论成果
智能工程
注重研究智能活动过程的 机理，具有严格的逻辑性 和推理，注重普遍适用性
机器学习
知识源
学习机
推理机
专家、书本、数据库
知识库
专家系统 机器学习的基本模型
二、知识的获取与表达
机器学习
机械式学习
基于解释的学习
基于事例的学习 基于概念的学习 基于类比的学习 基于决策树的归纳学习
基于神经网络的学习
……
二、知识的获取与表达
2. 知识的表达
当知识从知识源经知识获取形成条理化的知识后，它
知识的分类：
描述性知识 判断性知识 过程性知识 按作用分： 对象级知识 元级知识
按作用分：
二、知识的获取与表达
1. 知识的获取
知识的来源：
知识获取方法：
① 人工知识获取 ② 机器学习
二、知识的获取与表达
人工知识的获取
人工知识获取的基本模式
二、知识的获取与表达
人工知识的获取
知识获取的步骤
二、知识的获取与表达
多 介 质 信 息 处 理 的 集 成
- 不同型号的计算机及其它硬设备 - 不同语言环境支持的软件系统之间
冲突决策问题
- 子系统间的决策冲突 - 不同领域专家的决策冲突
任务分配问题
-根据系统目标将各种任务分给不 同的子系统 -对任务执行情况进行检测和控制
一、智能工程的概念
智能化的人—机界面
面向复杂问题的集成化智能软件系统，在它的建立、 发展、完善和使用的过程中，都需要有人类专家的参与。 因此，一种非常便于使用、灵活友好、具有一定智能（如 对手迹和语音的识别功能、解释功能、咨询功能）的人—
注重研究智能活动过程的 机理，具有严格的逻辑性 和推理，注重普遍适用性
主要内容
一、智能工程的概念
二、知识的获取及表达
三、知识的运用
四、专家系统 五、应用实例
二、知识的获取与表达
1. 知识的获取
知识的概念：
知识是人们在社会实践和生产实践中对各种信息经过去 粗取精、去伪存真、由表及里、由此及彼而形成的各种对于 客观事物规律性的认识。
二、知识的获取与表达
2. 知识的表达
① 规则式（产生式）知识表达
二、知识的获取与表达
2. 知识的表达
② 基于框架的知识表达
二、知识的获取与表达
2. 知识的表达
③ 语义网络知识表达
二、知识的获取与表达
2. 知识的表达
④ 逻辑表达法
基于数理逻辑（一阶谓词演算）的知识
二、知识的获取与表达
2. 知识的表达
问题的解
三、知识的运用
推理方法
演绎推理和归纳推理
演绎推理是从已知的判断出发，通过演绎推出结论的一种推理方 式，是一种由一般到个别的推理，相反，归纳推理是从个别到一般的 推理。
形式逻辑推理
根据谓词逻辑进行推理，依赖于严密的逻辑学
联想型推理
在语义网络表达的知识中，利用结构关系及上层到下层概
念的继承性进行推理