基于自主运行体系结构的通用推理引擎设计
文章编号:1006-1630(2017)04-0118-07基于自主运行体系结构的通用推理引擎设计刘博，严云红，程云龙，彭立章，陈元(上海宇航系统工程研究所，上海201109)摘要:为实现基于规则的决策推理，根据自主运行技术的特点对一种基于航天器自主运行体系结构的通用推理引擎设计进行了研究。
该体系结构以策略与机制分离为目标，对系统策略、资源和数据进行统筹管理，自主运行系统包括决策系统、系统策略、系统输入和系统输出四部分。
在自主运行体系结构的基础上，对传统Rete 算法进行改进，优化传统Rete 网络结构，取消了Not 节点，改变了原Rete 算法中的是非逻辑判断，合并了Entry 节点、Token 节点和适配节点功能。
给出了通用推理引擎的推理网络结构，设计了推理算法以实现事实序列的快速推理。
某航天器数管分系统的程控功能样例显示:根据飞行过程中产生的事实序列，用设计的推理引擎推理出级箭分离、中继加电、开发动机、关发动机等事件的发生，由此验证了通用推理引擎的有效性。
关键词:自主运行;推理引擎;Rete 算法;推理网络;模式匹配;通用化;规则库;体系结构中图分类号:V423文献标志码:ADOI :10.19328/j．cnki．1006-1630.2017.04.014Design of General Reasoning Engine Based on Autonomous ArchitectureLIU Bo ，YAN Yun-hong ，CHENG Yun-long ，PENG Li-zhang ，CHEN Yuan(Aerospace System Engineering Shanghai ，Shanghai 201109，China )Abstract :To achieve the reasoning and decision-making based on rules ，the design of general reasoning engine based on autonomous architecture was studied according to the characteristics of autonomous architecture in this paper．The target of the autonomous architecture is to separate strategy and mechanism ，which manages the strategies ，resources and data of the system．The architecture consists of four parts of decision-making system ，system strategy ，system input and system output．According to the autonomous architecture ，the Rete algorithm was improved by optimizing the traditional Rete network ，banning Notnode ，changing logic reasoning of yes-no and combining the function of EntryNode ，TokenNode and AdapterNode．The reasoning structure of general reasoning engine was presented．The reasoning algorithm was designed to achieve the fast reasoning of the fact sequence．The application sample of program controlling function of a spacecraft data management subsystem showed that the happening of events of separation ，relay power on ，engine power on and engine power off could be reasoned by the general reasoning engine designed according to the fact in spacecraft flight ，which verified the validity of the reasoning engine．Keywords :autonomous ;reasoning engine ;Rete algorithm ;reasoning network ;pattern matching ;generalization ;rule library ;architecture收稿日期:2016-09-21;修回日期:2016-11-11基金项目:国家自然科学基金资助(61573247)作者简介:刘博(1988—)，男，硕士，主要研究方向为嵌入式系统设计、智能系统研究。
0引言自主运行技术是美国等在20世纪80年代发展的一种航天器智能技术［1-2］。
该技术通过利用人工智能等现代控制方法实现航天器的自我管理并完成既定任务，进而解决航天器传统控制方法中对地面遥控依赖过强的问题［3-4］。
航天器自主运行技术可通过故障诊断、自主决策等加快对突发事件的响应速度、减少地面干预而降低运行成本。
航天器自主运行的目标是在尽量少依赖地面干预的前提下，根据自身状态、外部环境等数据进行决策，控制航天器完成各种任务［5］。
规则推理技术是人工智能领域的重要分支，已被广泛用于专家系统、模式识别和系统决策等智能领域，为实现高智能、全自动自主运行的目标，需有强大的推理能力作为支撑。
规则推理技术已在国外航天器上得到了验证，深空探测1号(DS-1)、太空技术7号(ST-7)等探测器都采用规则推理技术实现了航天器的自主运行控制［5-6］。
未来，航天器自主运行将会成为一种发展趋势，可用于程控、健康管理、任务管理，以及制导、导航与控制(GNC )等领域。
近年来，智能推理技术发展迅速，Jess ，JBoss Rules 等商用推理引擎不断推出，但国内并没有成熟推理引擎的案例。
航天领域中的故障诊断、规划决策等传统推理系统的功能单一，针对特定任务和功能设计，且多使用基于符号系统的规则模型，需设计专门的解释器配合符号系统使用，无法实现通用化推理［7-8］。
从通用化、组件化的角度出发，基于自主运行体系结构，采用一种通用化推理引擎，能实现自主运行系统的决策推理功能，通用推理引擎根据知识库编译推理网络，从事实序列中挖掘已知事件的匹配情况，整个推理过程与业务逻辑无关，可有极高的适用性和灵活性，能用于数管程控、流程控制、系统故障诊断等领域。
本文对一种基于自主运行体系结构的通用推理引擎设计进行了研究，介绍了自主运行体系结构和自主运行流程，给出了基于改进型Rete 算法的推理引擎设计方法，用仿真演示平台和模拟应用案例验证该推理引擎的有效性，并对通用推理引擎在工程中的应用及未来发展进行了讨论。
1自主运行体系结构我国现有航天器多由多个相对独立的分系统组成，每个分系统负责实现系统的一部分功能，通过分系统间的协作实现航天任务［5］。
该结构因其界面清晰、可靠性高等优点一直被广泛应用。
传统的总体+分系统结构中各分系统的数据和资源相对独立，每个分系统独自管理内部的数据和资源。
随着综合电子技术的发展，整器的数据和资源逐步由分布式管理转变为统筹式管理，自主运行体系结构是在总体+分系统结构的基础上，以策略与机制分离为目标，对系统策略、资源和数据进行统筹管理后形成的一种体系结构。
其中:策略是按规则的格式要求对实际系统应用的业务逻辑进行抽象，形成规则库;机制是通用化、模块化的组件集合，用于管理规则库、数据流处理、推理引擎等核心组件。
自主运行体系结构由决策系统、系统策略、系统输入和系统输出四部分组成，如图1所示。
图1自主运行体系结构Fig．1Autonomous architecture在自主运行体系结构中，根据工程实际任务中的业务逻辑制定系统策略，并基于系统策略维护决策系统。
在系统运行过程中，实时对来自系统输入的外围设备和系统内部的状态数据进行预处理，送决策系统决策，并将决策系统生成的指令或动作通过系统输出发送或执行。
系统策略是对各分系统实际任务的抽象和梳理形成的规则集合。
在系统设计时，按决策系统中定义的数据类型，将各分系统的实际功能分解成若干条规则，并将这些规则注册到策略库。
系统输入是所有待处理数据的集合，包括表征当前软件运行情况的状态数据、来自各传感器或外部设备的遥测数据、接收到的遥控指令，以及系统时间等输入数据。
系统输出是所有外部操作的集合，包括总线通信、阀门、火工品、伺服机构控制、加热器等，与传统航天器中的执行部件集合对应。
决策系统是自主运行体系的关键，为系统自主运行提供了一套通用化推理机制，可适于不同航天器。
决策系统包括策略库、事件库、事实库、事实队列、推理引擎、事件发生器和执行器。
在决策系统中，数据以规则、事件和事实的形式在各组件间流动。
定义1事实，用于表示系统某个属性的当前状态。
可用三元组表示为Fact=〈F_Type，Property，F_Value〉式中:F_Type为事实类型;Property为该事实表征的系统属性，规定了该事实类型的数据源;F_Value为该事实的数值，代表属性当前的状态。
定义2事件，代表系统当前的情况，是一个复合型的状态。
可用三元组表示为Event=〈E_Type，Process，E_Value〉式中:E_Type为事件类型，用于区分系统中发生的不同事件;Process为当系统中发生该事件时的处理方法;E_Value为该事件发生的程度。
定义3表达式，是规则中的一个条件。
可用三元组表示为Exp=〈F_Type，Compare，Value〉式中:F_type为事实类型;Compare为判断内容，包括大于、等于和小于;Value为Compare的参考值。
定义4规则，是一组条件的集合，是对系统策略的抽象表示方法。
可用三元组表示为Rule=〈R_ID，E_Type，{Exp}〉式中:R_ID为系统中该条规则的唯一标识;E_Type 为事件类型，表示当{Exp}全部满足条件时系统发生的事件;{Exp}为表达式集合，规定了构成事件的事实类型和逻辑关系。
学习如何编写一个基本的人工智能推理引擎
学习如何编写一个基本的人工智能推理引擎人工智能推理引擎是一种利用逻辑和推理来解决问题的程序，它可以模拟人类的思维过程，帮助计算机做出合理的决策和推断。
在本文中，我们将介绍如何编写一个基本的人工智能推理引擎。
首先，我们需要了解人工智能推理引擎的基本原理。
推理引擎通常由三个组成部分组成：知识表示、推理规则和推理控制。
知识表示是指将问题领域的知识用适当的形式表示出来，推理规则是指根据已知的事实和知识进行推理的规则，推理控制是指控制推理过程的方法和策略。
接下来，我们将介绍如何编写一个基本的人工智能推理引擎。
第一步：确定问题领域和知识表示首先，我们需要确定问题领域，例如推理引擎用于解决逻辑问题、推理问题等。
然后，我们需要将问题领域的知识表示出来，可以使用规则、事实、概念等形式表示知识。
第二步：编写推理规则根据已知的事实和知识，我们可以编写推理规则。
推理规则通常由前提和结论两部分组成，前提是一些已知的事实，结论是根据前提推断出的结论。
例如，如果A是B的子集，B是C的子集，则推断A是C的子集。
第三步：编写推理控制编写推理控制是控制推理过程的方法和策略。
可以使用规则匹配、逻辑推理等方法来控制推理过程。
例如，可以使用前向推理、后向推理等方法来进行推理。
第四步：编写主控程序最后，我们需要编写一个主控程序，将知识表示、推理规则和推理控制组合起来，实现一个完整的推理引擎。
主控程序可以接受用户输入，根据输入的问题进行推理，并输出推理结果。
综上所述，编写一个基本的人工智能推理引擎需要确定问题领域和知识表示，编写推理规则、推理控制和主控程序。
通过这些步骤，我们可以实现一个简单的人工智能推理引擎，帮助计算机进行推理和决策。
希望本文可以帮助读者了解如何编写一个基本的人工智能推理引擎。
基于本体的语义搜索引擎的概念体系结构研究
基于本体的语义搜索引擎的概念体系结构研究黄海【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2011(034)024【摘要】The future WWW search engine will not only be used to search text, but also can understand the Web content, carry out logical reasoning, and achieve the complex search query and feed back correct results. A concept architecture used for semantic search engine was established. The constructional elements in the concept architecture and their interaction process are discussed in this paper. The superiority of the concept architecture is demonstrated by comparing with traditional semantic search engines. The current problem of the inference engine is that they do not support a sound knowledge base, so its function is limited in the code verification. The concept architecture mentioned in this paper has no such a problem, because the architecture of the inference engine has a complete knowledge base. By using OWL language recommended by W3C, the language standardization is achieved.%未来的WWW搜索引擎将不只用于文字搜索,它应该能够理解Web页面的内容,在其上执行逻辑推理,实现复杂的搜索查询并反馈准确结果.创建了一个用于语义搜索引擎的概念体系结构,讨论了其中的构件以及它们之间的交互过程,并证明了此概念体系结构的优越性.现今推理引擎的问题是它们不支持健全的知识库,所以功能限制在了代码验证上.这里提出的概念体系结构不存在这个问题,该体系结构中的推理引擎具有一个完整的知识库.此外,通过使用W3C推荐的OWL语言,语言标准化的问题也得到了很好解决.【总页数】4页(P90-92,98)【作者】黄海【作者单位】盐城卫生职业技术学院,江苏盐城224005【正文语种】中文【中图分类】TN911-34;TP391【相关文献】1.基于本体的语义搜索引擎解决方案研究新进展 [J], 苏明明;宋文2.基于本体的概念体系结构导出的一致性验证 [J], 江东宇;康达周;王顺3.语义Web环境中本体库管理系统体系结构研究 [J], 李曼;杜小勇;王珊4.一种基于Rough本体的语义搜索引擎模型 [J], 胡军;李志露5.基于语义本体的媒体内容搜索引擎的构建 [J], 高建军;吕振国;曹三省;刘剑波因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于规则推理的人工智能方法
基于规则推理的人工智能方法基于规则推理的人工智能方法在当今科技领域中扮演着重要的角色。
随着人工智能技术的迅速发展，基于规则推理的方法被广泛应用于各种领域，如医疗保健、金融、交通等。
这种方法通过建立一套逻辑规则和推理机制，使计算机能够模拟人类的推理过程，从而实现自主决策和问题解决能力。
基于规则推理的人工智能方法的核心在于构建一个规则引擎，该引擎能够根据事先定义好的规则，对输入的数据进行推理和判断。
这些规则可以是领域专家提供的知识，也可以通过数据挖掘和机器学习等技术来自动生成。
通过规则引擎的运行，系统能够根据具体情况做出相应的决策，并输出相应的结果。
在医疗保健领域，基于规则推理的人工智能方法被广泛应用于辅助医生进行诊断和治疗。
医学领域的知识通常是结构化和规范的，适合用规则来描述和推理。
医疗专家可以将自己的经验和知识转化为规则，通过人工智能系统进行推理和判断，帮助医生提高诊断的准确性和效率。
例如，医疗影像诊断系统可以根据患者的影像数据和病史，利用事先定义好的规则判断病灶的位置和严重程度，为医生提供辅助诊断的建议。
在金融领域，基于规则推理的人工智能方法被广泛应用于风险管理和信贷评估等方面。
利用机器学习和数据挖掘等技术，金融机构可以建立起一套完整的规则体系，用于对客户信用评分和风险预测。
通过规则引擎的推理，系统可以自动识别潜在的风险客户，并采取相应的措施，从而降低金融机构的信用风险。
此外，基于规则推理的人工智能方法还可以帮助金融机构优化客户服务，提高客户满意度。
在交通领域，基于规则推理的人工智能方法被广泛应用于智能交通管理系统。
通过分析交通流量和交通规则等数据，系统可以根据事先定义好的规则，智能地管理和调度交通流量，优化道路使用效率，减少交通拥堵。
基于规则推理的人工智能方法还可以用于智能车辆的自动驾驶和交通事故预防等方面，为交通运输领域带来更高效和安全的服务。
基于规则推理的人工智能方法虽然在许多领域取得了显著的成果，但也存在一些挑战和限制。
基于推理引擎的教师模型分析与设计
教 师 模 型 就是 根 据学 生 对 知识 的掌 握 理 解情 况 ． 自动选 择
相适 应 的 教学 计 划 、 检测 计划 ， 以达 到最 佳 教学 效 益 的模 型 。
推理 了Байду номын сангаас
目 前 ， 许 多 高 效 的 自动 理 论 汪 明机 （ Ｔ ， Ｖａ ｉｅ、 有 Ａ Ｐ） 如 ｍｐｒ
基 于 推 理 弓 擎 的教 师模 型 Ｉ１ ｌ ｌ由一 系 列 规 则 组 成 ， 如 匹 ＿ ８ 例
配 规 则 可 以 推 理 出 哪些 知 识 资 源 是 最 适 合 该 学 生 的 ， 些 知 哪
Ｏ ｔ 、Ｐ Ｓ ｔ ｒ Ｓ Ａ Ｓ用 于 实 现 经 典 Ｆ Ｌ Ｆ ｌ Ｆ ） ｅ Ｏ （ ｕｌ ＯＬ 的推 理证 明 。Ａｒ ｒ Ｐ 通常采用 Ｔ Ｔ Ｐ Ｐ语 法 『 为 输 入 格 式 ． 以 通 过 一 些 语 法 解 析 ０ 】 作 可
ａ ｃ ｒ ｉ ｇｔ ｈ ｉ ｏ ｙ ａ ｄ ｔ ｅｒ ｌｓｂ ｓ ｄ ｏ ｆｒ ｎ ｅ ｅ ｇ ｎ ， ｎ ｎｒ ｄ ｃ ｄ ｔ ｅ ａ ｉ ａ ｔｒ ｌ ｓａ ｄ ｔ ｅ ｍａ ｃ ｉ ｇ ｒ ｌ ｓ ｃ ｏ ｄ ｎ ｏｔ ｅ ｍａｎ ｂ ｄ ｎ ｈ ｕ ｅ ａ ｅ ｎ ｉ ｅ ｅ ｃ ｎ ｉ ｅ ａ ｄ ｉ ｔ ｕ ｅ ｈ ｓｓ ｎ ｅ ｎ ｈ ｔ ｈ ｎ ｕ ｅ ． ｎ ｏ ｔ ｕ
关 键 词 ：推 理 引擎 ； 学 策 略 推 理 机 ； 学 规 则 库 ； 学 效 益 教 教 教
中 图分 类 号 ：１） — ５ １３ ０ 文 献 标 识 码 ：Ａ 文 章 编 号 ：１ ７ — ２ ６ ２ ０） ０ ０ ４ — ３ ６ ４ ６ ３ （ ０１ １ — ０ １ ０
Ａｎａ ｙ ｉ ｎｄ ｄ ｓ ｇ ｏ ｅ ｈｅ ｏ ｌｂ ｓ ｄ ｏ ｉ ｆ ｒ ｎｃ ｎ ｉ ｅ ｌ ｓｓａ ｅ ｉ ｎ ｆｔ ａｃ ｒ ｍ ｄｅ ａ ｅ ｎ ｎ ｅ ｅ ｅ ｅ ｇ ｎ
基子语义Web本体语言的推理机引擎的实现
基子语义Web本体语言的推理机引擎的实现
侯冕; 廖乐健
【期刊名称】《《军民两用技术与产品》》
【年(卷),期】2005(000)007
【摘要】近年来,OWL等本体语言蓬勃发展,并成为W3C未来Web语言的标准。
本体语言的优势在于以较少的表达语句组成知识库,并蕴涵较多的信息。
为了得到这些隐含的信息以及检查知识库的一致性,需要开发出相应的推理机引擎。
针对目前本体语言的发展现状,设计了一个灵活的推理机引擎框架。
推理机引擎结构灵活,可方便地扩充或者降低其所处理的本体语言的表达能力。
同时,也介绍了在实现该推理机引擎过程中的一些具体技术。
【总页数】3页(P41-43)
【作者】侯冕; 廖乐健
【作者单位】北京理工大学计算机系北京100081; 北京理工大学计算机系人工智能所北京100081
【正文语种】中文
【中图分类】TP312
【相关文献】
1.语义Web本体语言及OWL研究 [J], 张蕾
2.语义Web本体语言OWL2研究 [J], 张晓丹;李静;张秋霞;尚子华
3.语义web中以描述逻辑为本体语言的推理 [J], 吴强
4.语义Web环境下的文献搜索引擎的实现 [J], 郭辉;张献春;付红伟
5.基于语义Web本体语言的推理机引擎的实现 [J], 侯冕; 廖乐健
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规则引擎的定义及体系结构
规规则引擎的定义及其体系结构摘要随着经济的迅速发展，市场的快速变化导致商业业务规则的变化也越来越快，因此对于企业的IT部门或者IT企业来说，这就要求设计出来的应用系统能够适应这种快速变化。
然而，软件的开发周期和维护周期长，这和适应快速变化的市场需求产生了矛盾。
规则引擎的出现很好的解决了这一矛盾。
有了规则引擎，我们可将以程序代码的形式固化在应用系统中的业务逻辑分离、抽象出来，被分离的业务逻辑以业务规则形式存储在规则库中，并通过规则引擎进行执行。
本文将介绍规则引擎的定义，并将以WebSphere ILOG JRules 规则引擎为例介绍其体系结构。
关键字规则引擎业务规则业务对象模型规则执行模型规则调用目录第1章绪论1.1 规则引擎的产生背景第2章规则引擎概述2.1 业务规则2.2 规则引擎2.2.1 什么是规则引擎2.2.2 使用规则引擎的优点2.3 规则引擎运行模式第3章规则引擎的架构和工作机制3.1 规则引擎的架构原理3.2 规则引擎的工作机制第4章总结第1章绪论1.1 规则引擎的产生背景随着信息技术在企业的广泛的应用，企业IT 部门所开发和维护的应用系统也越来越复杂，而现代企业要求响应快速及灵活，他们对企业软件也有同样的要求。
企业管理者对企业级IT系统的开发有着如下的要求：一、为提高效率，管理流程必须自动化，即使现代商业规则异常复杂。
二、市场要求业务规则经常变化，IT系统必须依据业务规则的变化快速、低成本的更新。
三、为了快速、低成本的更新，业务人员应能直接管理IT系统中的规则，不需要程序开发人员参与。
因此如何使应用系统能够更快的响应的企业业务的变化已成为企业IT 发展的重要挑战之一。
另外，项目开发人员会碰到了以下问题：一、程序=算法+数据结构，有些复杂的商业规则很难推导出算法和抽象出数据模型。
二、软件工程要求从需求—>设计—>编码，然而业务规则常常在需求阶段可能还没有明确，在设计和编码后还在变化，业务规则往往嵌在系统各处代码中。
mnn 融合算子
mnn 融合算子MNN融合算子随着人工智能技术的不断发展，深度学习模型的部署和运行成为一个重要的问题。
MNN（Mobile Neural Network）是阿里巴巴推出的一款高效的深度学习推理引擎，它具有低延迟、高性能的特点，被广泛应用于移动设备和边缘计算场景。
而MNN的融合算子是MNN引擎的核心组成部分之一，它在模型推理过程中起到了重要的作用。
MNN的融合算子是指将多个算子合并为一个更复杂的算子，从而优化模型的推理性能。
融合算子的设计需要考虑多个方面的因素，包括模型结构、硬件平台、推理需求等。
通过合理的融合算子设计，可以减少模型中的运算量，降低模型的计算复杂度，从而提高模型的推理速度和效率。
在MNN中，融合算子的设计与实现是一个复杂而关键的工作。
首先，需要对模型进行分析和优化，找到可以合并的算子，确定合并的顺序和方式。
然后，需要设计合适的融合算子结构，将多个算子合并为一个更高效的算子。
最后，需要进行算子融合的实现和优化，确保融合后的算子在不同的硬件平台上都能够高效运行。
融合算子的设计和实现涉及到多个领域的知识，包括计算机体系结构、编译优化、神经网络模型等。
在设计过程中，需要考虑算子之间的依赖关系、计算顺序、内存占用等因素，以及不同硬件平台的特点和限制。
同时，还需要考虑推理性能和模型精度之间的权衡，以及模型的可扩展性和可移植性等方面的问题。
值得一提的是，MNN融合算子的设计和实现不仅仅局限于深度学习模型的推理过程，还可以应用于其他领域的问题。
例如，图像处理、语音识别、自然语言处理等领域都可以使用融合算子来提高算法的性能和效率。
MNN的融合算子是一种重要的深度学习推理技术，在模型部署和运行中起着关键的作用。
通过合理的融合算子设计和实现，可以提高模型的推理性能，降低模型的计算复杂度，从而提高整体的推理效率。
随着人工智能技术的发展，MNN融合算子将会在更多的领域得到应用，并为各行业带来更高效、更智能的解决方案。
深入理解推理引擎编程的核心原理和工具
深入理解推理引擎编程的核心原理和工具推理引擎是一种计算机程序，用于实现推理过程，从已有的知识和事实中得出新的结论或解决问题。
它的设计和实现涉及到多个核心原理和工具，本文将对这些方面进行深入探讨。
推理引擎的核心原理之一是基于逻辑推理。
逻辑推理是对事实和规则进行逻辑推导和推断的过程。
它基于一些基本规则，如蕴含规则、率的规则和解释规则，通过应用各种形式的推导规则，从已知的事实和规则中推导出新的结论。
基于逻辑推理的推理引擎通常采用一种形式的逻辑表示方法，如一阶逻辑或产生式规则，来表示事实和规则，并利用逻辑推理规则对它们进行推理。
推理引擎的另一个核心原理是模式匹配。
模式匹配是根据指定的模式，在已有的知识和事实中寻找与之匹配的结构或实例的过程。
推理引擎通过模式匹配机制将问题描述或查询转换成对已有知识和事实的匹配，从而得到问题的解答或结论。
模式匹配的实现通常涉及到字符串匹配、正则表达式、语义网络或语义图等技术。
推理引擎还应用了机器学习和数据挖掘等技术。
机器学习是通过训练样本集合，学习出一个模型或函数，进而对未知数据进行预测或分类的过程。
在推理引擎中，机器学习用于自动学习和识别数据中的模式和规律，并利用这些模式和规律进行推理。
数据挖掘是从大规模数据集中挖掘隐藏的知识或信息的过程。
推理引擎利用数据挖掘技术可以从大量的数据中抽取出有用的规律和知识，并将其应用于推理过程中。
为了实现推理引擎，开发人员可以利用多种工具。
其中，知识表示和推理工具是实现推理过程的核心工具之一。
它们提供了一种表示和管理知识的框架，包括定义规则、编写查询和解释等功能。
常用的知识表示和推理工具有专家系统开发平台Drools、Python中的PyKnow、以及基于规则的语言Prolog等。
另一个重要的工具是语义网络（Semantic Network）和本体论（Ontology）。
语义网络用于表示事实和知识之间的关系，它通过节点和连接构成了一个图形结构，每个节点表示一个概念或实例，每个连接表示它们之间的关系。
《上海航天》2017年总目次
Ⅰ
《 上海航天 》 ２ ０ １ ７ 年总目次
· 专家约稿 · 一体化微波成像探测技术发展和展望 徐红新 ， 栾英宏 （ １ －１ ） ………………………… 吕利清 ， 高光谱观测卫星及应用前景 蒋光伟 ， 李云端 ， 杨 勇， 代海山 ， ……………… 孙允珠 ， 何 军， 王 琦， 叶擎昊 ， 曹 琼（ ３ －１ ） Ｆ Ｙ ３ 卫星应用和发展 － 张 鹏， 谷松岩 ， 朱爱军 ， 胡秀清 ， 杨 军（ 杨忠东 ， ４ －１ ） Ｆ Ｙ ４ 卫星应用和发展 － 陆 风， 方 翔， 唐世浩 ， 张晓虎 ， ……………… 张志清 ， 许映龙 ， 韩 威， 聂肃平 ， 申彦波 ， 周毓荃 （ ４ －２ ） 长征四号乙／丙运载火箭末级空间碎片减缓技术研究与应用 ……………………… 汪轶俊 ， 古艳峰 ， 唐明亮 （ ６ －１ ） · 创新与探索 · 毫米波上变频接收前端光子学集成设计与优化研究 何云涛 ， 张巧月 （ １－１ １） ………………………… 李兴珂 ， 基于数值方法的三维激光海面漫反射特性研究 姚崇斌 ， 周 勃， 尚吉扬 （ １－２ ０） ……………… 李 恪 ， 低温环境光纤光栅反射光谱感应特性研究 曾 捷， 李 钰， 李志慧 ， 龚晓静 ， ……………… 冯翔宇 ， 张旭苹 ， 马 驰， 周 林（ １－２ ７） 基于遗传算法的带筋壁板条带激光喷丸成形工艺优化研究 ……………… 杨荣雪 ， 胡 蓝， 胡永祥 ， 姚振强 （ １－３ ２） 卫星故障诊断系统智能研制技术研究 董云峰 （ ３－５ ２） ………………………………… 李洪珏 ， 基于双星编队 Ｓ 三轨法差分干涉技术的基线设计 Ａ Ｒ 王海涛 （ ３－６ ０） ………………………………… 许丽颖 ， 一种滑动摩擦弹性非相似接触问题直接求解方法研究 陈重华 ， 吴远波 （ ３－６ ６） ………………………… 陈 汀 ， 一种基于 “ 熵图 ” 的红外海天目标潜在区域选取方法研究 …………………………… 朱婧文 ， 刘文好 ， 张 驰， 刘礼城 ， 杨 波， 吴鹏飞 （ ３－７ ３） 基于自主运行体系结构的通用推理引擎设计 严云红 ， 程云龙 ， 彭立章 ， 陈 元（ ４－１ １ ８） ……… 刘 博 ， 泵驱动两相流体回路流量漂移现象的实验研究 张济民 ， 徐 涛， 王 涛， 赵小翔 ， 曹建光 （ ４－１ ２ ５） 刘长鑫 ， 连接翼布局的非线性屈曲分析 … 窦怡彬 ， 张晓宏 （ ５－４ ０） 基于深度学习神经网络的 Ｓ Ａ Ｒ 星上目标识别系统研究 魏松杰 ， 罗 娜（ ５－４ ６） ………………………… 袁秋壮 ， 基于轨迹预测的高超声速飞行器拦截中／末制导研究 魏喜庆 ， 王社阳 （ ６ －７ ） ………………………… 李庚泽 ， 卫星机动过程成像的姿态规划与控制研究 尹海宁 ， 朱文山 ， 朱 虹（ ６－１ ３） ……………… 杜 宁 ， · 专业纵论 · 一种基于连续跟踪的前视红外基准图制备方法研究 杨小冈 ， 郑 刚， 唐小佩 ， ………………………… 刘云峰 ， 黄自力 ， 彭先蓉 （ １－３ ７） 直／气复合控制导弹的自抗扰控制系统设计研究 陈意芬 ， 贾世伟 （ １－４ ３） ………………………… 通雁辉 ， 大气层外拦截器变结构末制导控制方法研究 １－５ １） …………………………………………… 周新耀 （ 微型导弹命中角度和时间受控的制导方法研究 夏晓靖 ， 刘益吉 ， 李 伟（ １－５ ６） ……………… 毕 鹏 ， 固液发动机燃面退移控制因素分析 潘科玮 ， 赵 瑜（ １－６ ２） ………………………… 何 快 ， 空间双臂机器人运动学及动力学分析与建模研究 刘殿富 ， 岳 义， 韦宝琛 （ ３－８ ０） ……………… 吴长征 ， 空间非合作目标近程自主跟踪的全局鲁棒最优滑模控制 杨雪勤 ， 贡 鑫（ ３－８ ８） 研究 …………………… 王洪宇 ， 基于星间测距增强的卫星编队 Ｇ Ｐ Ｓ 相对导航研究 杜耀珂 ， 李东俊 ， 王 瞧， 金小军 ， ……………… 张 伟 ， 徐兆斌 ， 金仲和 （ ３－９ ５） 捕获方法中频率估计算法研究 Ｃ Ｃ Ｐ Ａ Ｚ Ｐ Ｆ Ｔ －Ｆ 徐云东 ， 李晓敏 ， 王 瑞， 谢宝蓉 （ ３－１ ０ ２） ……… 唐振刚 ， 自由漂浮柔性航天器的非线性扰动观测器设计 廖 鹤， 赵艳彬 ， 陈 提， ………………………… 孙凯鹏 ， 许域菲 ， 毕振瀚 （ ５－５ ４） 基于组合特征选择的目标识别算法研究 王传聪 ， 林稚璞 ， 杨 刚（ ５－５ ９） ……………… 郑春红 ， 一种固冲发动机燃气流量指令形成方法研究 周 革， 王 延， 徐胜利 （ ５－６ ５） ……………… 吴大祥 ， 空间快速拦截弹道优化设计研究 肖 勇， 张俊峰 （ ５－７ １） ………………………… 魏鹏涛 ， 大椭圆轨道挠性卫星姿态快速机动控制研究 朱 野， 李 东， 鹿 艺， 朱振才 （ ６－２ ０） ……… 张 洋 ， 高超声速飞行器输入受限自适应反演控制研究 王 柯（ ６－２ ６） ………………………………… 卜祥伟 ， 基于最大似然准则的 Ｌ 阵 ２ Ｄ－Ｄ ＯＡ 配对算法研究 ， ……………… 王志诚 徐 郭晓江 ， 高叶盛 （ ６－３ ６） 卉， 基于时变比例系数的陀螺仪／星敏感器组合定姿方法研究 姜 洋， 余 婧， 于龙江 ， 王 跃（ ６－４ ２） …… 张和芬 ， · 工程实践 · 舰空导弹抗干扰试验复杂环境相似度分析方法研究 吴福强 （ １－６ ７） ………………………………… 雷 鸣 ， 临近空间基红外探测隐身飞机尾焰的仿真研究 兰延豪 ， 康戈文 ， 李 滚（ １－７ ３） ……………… 沈 飞 ， 相控阵导引头空域搜索策略研究 李 晨， 吕瑞恒 ， 赵元楠 ， 杨革文 （ １－８ ０） ……… 陆 加 ， 应用于红外制导武器的动力随动陀螺误差分析 杨海容 ， 朱 牧， 钮赛赛 ， 杨 尧（ １－８ ６） ……… 雷 昊 ， 电子干扰条件下舰空导弹武器系统作战效能评估方法研究 ………………………………… 吕 隽 ， 张兴有 （ １－９ ２） 空间环境铝合金板结构热属性光纤监测技术研究 曾 捷， 李 钰， 李志慧 ， 郭晓华 ， 龚晓静 ， ……… 周 林 ， 王 珂， 梁大开 （ ３－１ ０ ８） 基于波门预估递推剔除大跳动星点快速求解姿态算法研究 …… 刘腾骏 ， 林荣峰 ， 朱晏庆 ， 周 宇， 肖东东 （ ３－１ １ ６） 基于谱相关函数 －Ｗ ｉ ｎ ｅ ｒ ｉ ｌ ｌ ｅ谱的轴承分布故障信号分析 －Ｖ ｇ ……………… 赵发刚 ， 王翠珍 ， 葛 钊， 周徐斌 （ ３－１ ２ ２）
AI芯片技术的选型说明
AI芯⽚技术的选型说明AI芯⽚技术的选型说明⼀、背景与意义当前随着⼈⼯智能理论和技术的⽇益成熟，应⽤范围不断扩⼤，⽬前已⼴泛应⽤于计算机科学、⾦融贸易、医药、诊断、重⼯业、运输、远程通讯、在线和电话服务、法律、科学发现、玩具和游戏、⾳乐等诸多⽅⾯。
算⼒作为承载⼈⼯智能应⽤的平台和基础，其发展推动了整个⼈⼯智能系统的进步和快速演进，是⼈⼯智能最核⼼的要素之⼀。
以⼈⼯智能应⽤为主要任务的，⾯向智能计算的处理器的相关设计⽅法与技术已成为国内外⼯业界和学术界共同⾓逐的热点，国内外企业纷纷布局AI芯⽚。
AI芯⽚的应⽤场景不再局限于云端，部署于智能⼿机、安防摄像头、及⾃动驾驶汽车等终端的各项产品⽇趋丰富。
除了追求性能提升外，AI芯⽚也逐渐专注于特殊场景的优化。
为了进⼀步促进供需对接，为AI芯⽚供应商和需求商提供交流的平台，中国⼈⼯智能产业发展联盟（以下简称“AIIA”或联盟）计算架构与芯⽚推进组启动“AI芯⽚技术选型⽬录”（以下简称“选型⽬录”）的⼯作，希望为AI 芯⽚的可持续发展，服务和促进相关产业发展壮⼤贡献⼀份⼒量。
⼈⼯智能芯⽚按照⽬前的应⽤场景来看，主要分为训练和推断两类场景，按部署位置⼜可分为云端、边缘和终端。
AIIA“AI芯⽚技术选型⽬录”具体根据应⽤场景与部署位置，包含云端训练、基于云端、边缘和终端推断的四⼤产品形态。
⼜依据⾏业应⽤，AI芯⽚技术选型⽬录根据垂直应⽤场景如图3所⽰给出。
AI芯⽚根据⾏业应⽤分类图⼆、云端训练技术概述百度昆仑1芯⽚⾯向AI通⽤计算，基于百度XPU架构，既可以⽤于训练，也可以⽤于推理，能全⾯⽀持语⾳，图像，⾃然语⾔处理等应⽤。
技术指标百度昆仑1芯⽚基于百度XPU架构，采⽤三星14nm⼯艺，HBM2和PCIE4.0等技术，给⽤户提供⾼性能、⾼带宽、低功耗、⾼灵活性、⾼度可编程等优势。
产品信息应⽤案例百度ERNIE模型，应⽤于翻译、搜索排序等场景。
百度⽹盘⾥的图像模型；百度云主机；百度云的⼯业质检客户。