第7章专家控制系统

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电力系统自动化与智能电网

电力系统自动化与智能电网

电力系统自动化与智能电网摘要:随着经济社会的不断发展,工业发展和生活需求用电量持续增加,电力系统的稳定安全可以保证用电的持续性。

电力系统本身比较复杂,内部各个电气元件较多,覆盖的范围较多,电力系统中任何元件的故障都可能导致整个电力系统的破坏。

随着信息技术发展,电力系统自动化控制中的智能电网应用越来越广泛,其语义网络和知识网络、自主计算、内容计算功能让电力系统不断得到优化。

鉴于此,文章结合笔者多年工作经验,对电力系统自动化与智能电网提出了一些建议,仅供参考。

关键词:电力系统;自动化;智能电网引言在电力系统中应用智能化技术,提升了电力系统自动化、智能化水平,保证了电力系统运行的安全性、可靠性,从而满足广大用户的电力需求,节省能源、资源,推动电力企业持续健康发展。

1、电力系统自动化技术的运用(1)数据采集。

电力企业应该合理借助各项技术提高系统运行的稳定性和先进性,这样能提高电力输送的质量,从而满足人们各种用电需求。

而电力系统实现自动的技术处理则应该保障其基础——数据采集,通过对电网系统中各项数据信息进行有效的采集和分析,技术人员能及时发现电力系统在运行过程中出现的问题。

在对电力数据进行采集之后能通过传输通道将这些数据信息传输到调度中心,调度工作人员可以根据数据分析发现电网运行中出现的问题,以此对电网运行进行针对性的调度,这样能保障电网运行的稳定性和安全性。

目前在进行数据传输的过程中分为有线和无限这两种传输方式,均能达到数据传输的效果。

(2)监控系统。

电力行业在进行电力系统建设的过程中运用了计算机技术、通信以及信息技术,这样极大地提高了系统建设的技术性和稳定性,进一步保障供电的质量以满足人们的电需求。

要想保障电力系统实现平稳与安全运行则应该对电力系统实施精准的监控,通过监控系统的运用给电力系统提供智能化的技术保障。

通过监控系统的合理运用可以对电力系统的运行数据进行自动化的采集,然后将这些电力信息传输到调度中心,这样能对系统运行情况进行高水准的监督。

军工行业军事装备智能化改造方案

军工行业军事装备智能化改造方案

军工行业军事装备智能化改造方案第1章绪论 (3)1.1 背景与意义 (3)1.2 目标与任务 (3)第2章军事装备智能化改造技术概述 (4)2.1 智能化改造技术发展现状 (4)2.2 智能化改造技术发展趋势 (4)2.3 智能化改造技术在军事领域的应用 (5)第3章军事装备智能化改造需求分析 (5)3.1 装备现状分析 (5)3.2 智能化改造需求识别 (6)3.3 智能化改造需求分析 (6)第4章军事装备智能化改造总体设计 (6)4.1 设计原则与目标 (6)4.1.1 设计原则 (6)4.1.2 设计目标 (7)4.2 智能化改造体系结构 (7)4.2.1 智能化改造层次结构 (7)4.2.2 智能化改造功能结构 (7)4.3 智能化改造关键技术 (7)4.3.1 自主导航技术 (7)4.3.2 目标识别与跟踪技术 (7)4.3.3 信息融合技术 (7)4.3.4 通信与协同作战技术 (8)4.3.5 人工智能与决策支持技术 (8)4.3.6 故障诊断与维修保障技术 (8)第5章智能感知与信息处理技术 (8)5.1 智能感知技术 (8)5.1.1 概述 (8)5.1.2 关键技术 (8)5.2 信息处理技术 (8)5.2.1 概述 (8)5.2.2 关键技术 (8)5.3 数据融合与挖掘 (9)5.3.1 概述 (9)5.3.2 关键技术 (9)5.3.3 应用实例 (9)第6章人工智能算法与模型 (9)6.1 机器学习算法 (9)6.1.1 线性回归算法 (9)6.1.2 决策树算法 (10)6.1.3 支持向量机算法 (10)6.2 深度学习算法 (10)6.2.1 卷积神经网络(CNN) (10)6.2.2 循环神经网络(RNN) (10)6.2.3 对抗网络(GAN) (10)6.3 强化学习算法 (10)6.3.1 Q学习算法 (10)6.3.2 策略梯度算法 (11)6.3.3 深度Q网络(DQN) (11)6.3.4 异策强化学习算法 (11)第7章智能控制系统设计与实现 (11)7.1 控制系统概述 (11)7.2 智能控制器设计 (11)7.2.1 控制器架构设计 (11)7.2.2 控制器硬件设计 (11)7.2.3 控制器软件设计 (11)7.2.4 人工智能算法应用 (12)7.3 仿真与实验验证 (12)7.3.1 仿真分析 (12)7.3.2 实验验证 (12)第8章军事装备智能化改造集成与测试 (12)8.1 集成方案设计 (12)8.1.1 集成目标 (12)8.1.2 集成原则 (12)8.1.3 集成架构 (12)8.2 集成测试方法 (13)8.2.1 测试目标 (13)8.2.2 测试方法 (13)8.2.3 测试工具与设备 (13)8.3 集成测试与评估 (13)8.3.1 测试指标 (13)8.3.2 评估方法 (13)8.3.3 测试结果分析 (13)第9章军事装备智能化改造应用案例 (14)9.1 装甲车辆智能化改造 (14)9.1.1 案例概述 (14)9.1.2 改造内容 (14)9.2 飞行器智能化改造 (14)9.2.1 案例概述 (14)9.2.2 改造内容 (14)9.3 无人作战系统智能化改造 (15)9.3.1 案例概述 (15)9.3.2 改造内容 (15)第10章军事装备智能化改造未来发展展望 (15)10.2 应用前景与挑战 (16)10.3 政策与产业建议 (16)第1章绪论1.1 背景与意义现代战争形态的不断发展,军事装备的智能化水平已成为衡量一个国家军事实力的重要标志。

人工智能专家系统课程教案

人工智能专家系统课程教案

人工智能专家系统课程教案教学内容:本章主要介绍专家系统的定义、结构、特点和类型,分析了基于规则的专家系统、基于框架的专家系统和基于模型的专家系统,归纳了协同式和分布式等新型专家系统,并结合实例介绍了专家系统的设计方法和开发工具。

教学重点:专家系统的特点、专家系统的类型、专家系统的设计等。

教学难点:专家系统的设计。

教学方法:课堂教学为主。

注意结合学生前面所学的人工智能原理、知识的表示等内容,及时提问加深学生对基本原理和概念以及专家系统开发设计等的理解。

利用网络课程中的相关内容,协助对抽象概念的理解。

教学要求:重点掌握专家系统的基本概念和设计,掌握基于规则、基于模型、基于框架的专家系统,了解新型专家系统的一些概念和类型,一般了解专家系统的开发工具以及评价方法。

1专家系统概述教学内容:本小节讨论专家系统的一些基本概念,介绍专家系统的定义、结构、特点和类型。

本小节内容是本章的一个重点,是深入学习讨论专家系统的基础。

教学重点:专家系统的定义、专家系统的结构、专家系统的一般特点、各类专家系统的任务和特点。

教学难点:专家系统的结构与建造步骤。

教学方法:主要通过课堂教学,讲解各种基本概念和系统结构,归纳专家系统的一般特点,分析各类专家系统的任务、特点并进行举例教学要求:重点掌握专家系统的定义与基本结构,掌握专家系统的特点,了解专家系统的类型1.1专家系统的特点1、定义专家系统是一个含有大量的某个领域专家水平的知识与经验智能计算机程序系统,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。

简而言之,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。

2、专家系统特点启发性:专家系统能运用专家的知识与经验进行推理、判断和决策。

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。

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。

3、专家系统的优点具体地说,包括下列八个方面:(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。

微型计算机控制技术第二版课后习题答案_潘新民

微型计算机控制技术第二版课后习题答案_潘新民

第一章1.微型计算机控制系统的硬件由哪几部分组成?各部分作用?由四部分组成(1)主机:这是微型计算机控制系统的核心,通过接口它可以向系统的各个部分发出各种命令,同时对被控对象的被控参数进行实时检测及处理。

主机的主要功能是控制整个生产过程,按控制规律进行各种控制运算(如调节规律运算、最优化计算等)和操作,根据运算结果作出控制决策;对生产过程进行监督,使之处于最优工作状态;对事故进行预测和报警;编制生产技术报告,打印制表等等。

(2)输入输出通道:这是微机和生产对象之间进行信息交换的桥梁和纽带。

过程输入通道把生产对象的被控参数转换成微机可以接收的数字代码。

过程输出通道把微机输出的控制命令和数据,转换成可以对生产对象进行控制的信号。

过程输入输出通道包括模拟量输入输出通道和数字量输入输出通道。

(3)外部设备:这是实现微机和外界进行信息交换的设备,简称外设,包括人机联系设备(操作台)、输入输出设备(磁盘驱动器、键盘、打印机、显示终端等)和外存贮器(磁盘)。

其中作台应具备显示功能,即根据操作人员的要求,能立即显示所要求的内容;还应有按钮,完成系统的启、停等功能;操作台还要保证即使操作错误也不会造成恶劣后果,即应有保护功能.(4)检测与执行机构:a.测量变送单元:在微机控制系统中,为了收集和测量各种参数,采用了各种检测元件及变送器,其主要功能是将被检测参数的非电量转换成电量.b.执行机构:要控制生产过程,必须有执行机构,它是微机控制系统中的重要部件,其功能是根据微机输出的控制信号,改变输出的角位移或直线位移,并通过调节机构改变被调介质的流量或能量,使生产过程符合预定的要求。

2、微型计算机控制系统的软件有什么作用?说出各部分软件的作用。

软件是指能够完成各种功能的计算机程序的总和。

整个计算机系统的动作,都是在软件的指挥下协调进行的,因此说软件是微机系统的中枢神经。

就功能来分,软件可分为系统软件、应用软件及数据库。

(1)系统软件:它是由计算机设计者提供的专门用来使用和管理计算机的程序。

智能控制技术复习题课后答案讲解

智能控制技术复习题课后答案讲解
10.智能控制的不确定性的模型包括两类:(1);
(2)。
10、(1)模型未知或知之甚少;(2)模型的结构和参数可能在很大范围内变化。
立一个实用的专家系统的步骤包括三个方面的设计,它们分别是、
和。知识库的设计推理机的设计人机接口的设计
13.专家系统的核心组成部分为和。知识库、推理机
一、填空题
1.智能控制是一门新兴的学科,它具有非常广泛的应用领域,例如、、和。
1、交叉学科在机器人控制中的应用在过程控制中的应用飞行器控制
2.传统控制包括和。2、经典反馈控制现代理论控制
3.一个理想的智能控制系统应具备的基本功能是、、和。
3、学习功能适应功能自组织功能优化能力
4.智能控制中的三元论指的是:、和。
•(6)具有获取知识的能力;
•(7)知识与推理机构相互独立。专家系统一般把推理机构与知识分开,使其独立,使系统具有良好的可扩充性和维护性。
2、简述专家系统设计的基本结构。
答:基本知识描述---系统体系结构---工具选择----知识表示方法----推理方式----对话模型.P20
4、什么是专家控制系统?专家控制系统分为哪几类?
46、二进制编码
47.遗传算法的3种基本遗传算子、和。
47、比例选择算子单点交叉算子变异算子
48.遗传算法中,适配度大的个体有被复制到下一代。更多机会
49.遗传算法中常用的3种遗传算子(基本操作)为、、和。
49、复制、交叉和变异
第一章
1
答:(1)在无人干预的情况下能自主地驱动智能机器实现控制目标的自动控制技术。
(3)神经控制系统(1分)
神经网络具有某些智能和仿人控制功能。学习算法是神经网络的主要特征。
(4)遗传算法(2分)

智能控制第七章 专家系统

智能控制第七章 专家系统

7.4 专家控制系统
1、结构原理图
间接专家系统控制图2
7.4 专家控制系统
2、专家系统PLD控制结构设计
用专家系统实现智能PND控制的过程,实际上是模拟操作 人员调解PID参数判断和决策过程,是将数字PID控制方法 与专家系统融合起来,从模仿人征订参数的推理决策入手, 以经典Ziegler-Nichols相现在最优控制征订规则为基础,利 用实时控制信息和系统输出信息,将归纳为一系列征订规则, 并把征订过程分成预整定和自整定两部分,预整定运用于系 统初始投入运行且无法给出PID初始参数的场合,自整定运 用于系统正常运行时,不必再辨别对象特性和参数控制,只 需随对象特性的变化而进行迭代优化的场合。
7.2 专家系统的知识表示法
(1) 黑板:黑板用于存储所有知识源可访问的知识,它的全局数据结构被用 于组织问题求解数据,并处理各知识源之间的通讯问题。放在黑板上的对象 可以是输入数据、局部结果、假设、选择方案和最后结果等。各知识源之间 的交互作用是通过黑板执行的。一个黑板可被分割为无数个子黑板;也就是 说,按照求解问题的不同方面,可把黑板分为几个黑板层。 (2) 知识源:知识源是领域知识的自选模块;每个知识源可视为专门用于处 理一定类型的较窄领域信息或知识的独立程序,而且具有决定是否应当把自 身信息提供给问题求解过程的能力。黑板系统中的知识源是独立分开的,每 个知识源具有自己的工作过程或规则集合和自有的数据结构,包含知识源正 确运行所必须的信息。知识源的动作部分执行实际的问题求解,并产生黑板 的变化。知识源能够遵循各种不同的知识表示方法和推理机制。因此,知识 源的动作部分可为一个含有正向/逆向搜索的产生式规则系统,或者是一个 具有填槽过程的基于框架的系统。 (3) 控制器:黑板系统的主要求解机制是由某个知识源向黑板增添新的信息 开始的。然后,这一事件触发其它对新送来的信息感兴趣的知识源。接着, 对这些被触发的知识源执行某些测试过程,以决定它们是否能够被合法执行。 最后,一个被触发了的知识源被选中,执行向黑板增添信息的任务。这个循 环不断进行下去。

2008智能控制基础教学日历

2008智能控制基础教学日历
问题 12:试举一个实时专 家控制系统的应用实例, 说明实时专家控制系统的 构成和工作原理。 问题 13:专家控制器与专 家控制系统的区别? 问题 14:模糊专家系统的 特点是什么? 问题 15:设计专家控制的 原则是什么? 问题 16:描述神经网络专 家系统在知识处理、知识 表示和推理等方面的主要 特征。
6.3.7 模糊自适应共振理论网络(Fuzzy
ARTMAP)(选讲)
第 7 章 专家控制
7.1 概述
7.2 专家控制系统
13
7.2.1 专家控制系统的结构
4
7.2.2 专家控制系统的工作原理
7.2.3 建立专家系统的步骤
7.2.4 专家控制器
7.2.5 PID 专家控制器应用实例
7第.3 模8 糊章专家智系能统控制在过程控制中的应
2.2.2 Putting Control Knowledge into
Rule-Bases
2.2.3 Fuzzy Quantification of
3
knowledge 2.2.4 Matching:
Determining which
4
rules to use
2.2.5 Inference step: Determining
4
2. Speed control design for a vehicle system
using fuzzy logic
实验 2 基于 BP 神经网络自整定 PID
16
2
控制仿真实验
问题 7:列出控制中常用 的神经网络类型及其调节 原理
问题 8:简述专家控制的 基本原理,并说明其典型 结构。 问题 9:专家系统与常规 的应用程序之间有何不同 呢? 问题 10:什么是专家系 统?简单论述专家系统的 一般结构的组成。 问题 11:什么是专家控制 系统?它与传统的专家系 统的区别是什么?

智能控制习题答案

智能控制习题答案

第一章绪论1. 什么是智能、智能系统、智能控制?答:“智能”在美国Heritage词典定义为“获取和应用知识的能力”。

“智能系统”指具有一定智能行为的系统,是模拟和执行人类、动物或生物的某些功能的系统。

“智能控制”指在传统的控制理论中引入诸如逻辑、推理和启发式规则等因素,使之具有某种智能性;也是基于认知工程系统和现代计算机的强大功能,对不确定环境中的复杂对象进行的拟人化管理。

2.智能控制系统有哪几种类型,各自的特点是什么?答:智能控制系统的类型:集散控制系统、模糊控制系统、多级递阶控制系统、专家控制系统、人工神经网络控制系统、学习控制系统等。

各自的特点有:集散控制系统:以微处理器为基础,对生产过程进行集中监视、操作、管理和分散控制的集中分散控制系统。

该系统将若干台微机分散应用于过程控制,全部信息通过通信网络由上位管理计算机监控,实现最优化控制,整个装置继承了常规仪表分散控制和计算机集中控制的优点,克服了常规仪表功能单一,人机联系差以及单台微型计算机控制系统危险性高度集中的缺点,既实现了在管理、操作和显示三方面集中,又实现了在功能、负荷和危险性三方面的分散。

人工神经网络:它是一种模范动物神经网络行为特征,进行分布式并行信息处理的算法数学模型。

这种网络依靠系统的复杂程度,通过调整内部大量节点之间相互连接的关系,从而达到处理信息的目的。

专家控制系统:是一个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经验方法来处理该领域的高水平难题。

可以说是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。

多级递阶控制系统是将组成大系统的各子系统及其控制器按递阶的方式分级排列而形成的层次结构系统。

这种结构的特点是:1.上、下级是隶属关系,上级对下级有协调权,它的决策直接影响下级控制器的动作。

2.信息在上下级间垂直方向传递,向下的信息有优先权。

同级控制器并行工作,也可以有信息交换,但不是命令。

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第7章 专家控制系统教学内容首先介绍专家系统基本概念、特征、组成以及基本类型。

然后讲授专家控制系统的工作原理,最后介绍了建立专家系统的步骤和专家控制器。

教学重点1.专家系统的概念,即它是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。

将专家系统同控制理论和技术相结合,对系统进行控制形成专家控制系统。

把专家系统作为控制器称为专家控制器。

专家系统的基本组成,即由知识库、推理机、解释接口等组成。

2.专家控制系统工作原理。

专家系统设计的基本步骤:认识和阶段化概念,实现阶段,获取知识、构造外部知识库,调试和检验阶段。

教学难点专家系统的工作原理、知识的表示和获取,专家系统的设计。

教学要求1.了解专家系统的概念,理解专家控制系统、专家控制器的概念。

2.掌握专家系统的特征、组成和基本类型。

3.理解专家控制系统的工作原理。

知识的表示和获取。

4.掌握建立专家系统的步骤。

5.了解专家控制器的组成,专家控制器的设计原则。

7.1 概述7.1.1 专家系统的起源与发展人工智能科学家一直在致力于研制在某种意义上讲能够思维的计算机软件,用以“智能化”的处理、解决实际问题。

60年代,科学家们试图通过找到解决多种不同类型问题的通用方法来模拟思维的复杂过程,并将这些方法用于通用目的的程序中。

然而事实证明这种“通用”程序处理的问题类型越多,对任何个别问题的处理能力似乎就越差。

后来,科学家们认识到了问题的关键即计算机界程序解决问题的能力取决于它所具有的知识量的大小。

为使一个程序智能化,必须使其具有相关领域的大量高层知识。

为解决某具体专业领域问题的计算机程序系统的开发研制工作,导致专家系统这一新兴学科的兴起。

从本质上讲,专家系统是一类包含着知识和推理的智能计算机程序,其内部含有大量的某个领域专家水平的知识和经验,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的问题。

1965年斯坦福大学开始建立用于分析化合物内部结构的DENTRAL系统,首先使用了“专家系统”的概念。

70年代末,该校又研制成功了著名的医疗系统MYCIM和用于矿藏勘探的PROSPECTOR系统,推动了专家系统的开发研究和应用。

80年代,专家系统的研究开发进入了高潮,应用范围涉及到工业、农业、国防、教育及教学、物理、控制等许多领域。

在控制系统辅助设计、故障诊断和系统控制等方面得到了推广应用。

专家系统的研究发展,促进了人工智能科学的进步,也使专家系统本身成为人工智能科学的一个重要分支领域。

现在专家系统技术广泛地应用于医疗诊断、语音识别、图像处理、金融决策、地址勘探、石油化工、教学、军事、计算机设计等领域。

由知识工程师从人类专家那里抽取他们求解问题的过程、决策和经验规则,然后把这些知识建造在专家系统中,人们把建造一个专家系统的过程称为“知识工程”。

专家系统可以解决额问题一般包括解释、预测、诊断、设计、规划、监视、指导和控制等。

发展专家系统的关键是表达和运用专家知识,即来自人类的并已经被证明对解决有关领域内的典型问题是有用的事实和过程。

专家系统和传统的计算机“应用程序”最本质的不同之处在于,专家系统所要解决的问题一般没有算法解,并且经常要在不完全、不精确或不确定的信息基础上做出结论。

随着人工智能整体水平的提高,专家系统也在发展。

第一代专家系统只利用人类专家的启发式知识,即只利用浅层表达方式和推理方法。

浅层知识一般表示成产生式规则的形式,即如果(前提),那么(结论)。

这种形式的浅层知识之所以具有启发性,是因为它从观测到的数据(前提)联想到中间事实或最终结论,这种逻辑推理过程短、效率高。

但事实证明,只靠经验知识是不够的,当人类遇到新问题时,没有直接经验,谈不上运用基于经验的浅层启发性知识来解决问题,而只能利用掌握的深入表示事物的结构、行为和功能方面的基本模型等深层知识得出新的启发式浅层知识。

仅局限于熟练技能而不具有深层知识的人,不能称其为人类专家。

因此,旨在模拟人类专家的智能程序(专家系统)应当具备浅层和深层两类知识。

这种不但采用基于规则的方法,而且采用基于模型的原理的专家系统构成了新一代的专家系统。

7.1.2 专家系统的一般结构专家系统由知识库(Knowledge Base)、推理机(Inference Engine)、综合数据库(Global Database)、解释接口(Explanation Interface)和知识获取(Knowledge Acquisition)等五部分组成。

专家系统中的知识的组织方式是,把问题领域的知识和系统的其他知识分离开来,后者是关于如何解决问题的一般知识或如何与用户打交道的知识。

领域知识的集合称为知识库,而通用的问题求解知识称为推理机。

按照这种方式组织知识的程序称为基于知识的系统,专家系统是基于知识的系统。

知识库和推理机是专家系统中两个主要的组成要素。

1. 知识库知识库是知识的存储器,用于存储领域专家的经验性知识以及有关的事实、一般常识等。

知识库中的知识来源于知识获取机构,同时它又为推理机提供求解问题所需的知识。

2. 推理机推理机是专家系统的“思维”机构,实际上是求解问题的计算机软件系统。

其主要功能是协凋、控制系统,决定如何选用知识库中的有关知识,对用户提供的证据进行推理,求得问题的解答或证明某个结论的正确性。

推理机的运行有不同的控制策略。

正向推理或数据驱动策略是从原始数据和已知条件推断出结论的方法;而反向推理或目标驱动策略则是先提出结论或假设,然后寻找支持这个结论或假设的条件或证据,如果成功则结论成立,推理成功;双向推理方法为首先运用正向推理帮助系统提出假设,然后运用反向推理寻找支持该假设的证据。

3. 综合数据库(全局数据库)综合数据库又称为“黑板”或“数据库”。

它是用于存放推理的初始证据、中间结果以及最终结果等的工作存储器(Working Memory)。

综合数据库的内容是在不断变化的。

在求解问题的初始,它存放的是用户提供的初始证据。

在推理过程中,它存放每一步推理所得的结果。

推理机根据数据库的内容从知识库中选择合适的知识进行推理,然后又把推理结果存入数据库中,同时又可记录推理过程中的有关信息,为解释接口提供回答用户咨询的依据。

4. 解释接口解释接口又称人—机界面,它把用户输入的信息转换成系统内规范化的表示形式,然后交给相应模块去处理,把系统输出的信息转换为用户易于理解的外部表示形式显示给用户,回答用户提出的“为什么?”“结论是如何得出的?”等问题。

另外,能对自己的行为做出解释,可以帮助系统建造者发现知识库及推理机中的错误,有助于对系统的调试。

这是专家系统区别于一般程序的重要特征之一。

5. 知识获取知识获取是指通过人工方法或机器学习的方法,将某个领域内的事实性知识和领域专家所特有的经验性知识转化为计算机程序的过程。

早期的专家系统完全依靠领域专家,和知识工程师共同合作,把该领域内的知识总结归纳出来,规范化后送人知识库。

对知识库的修改和扩充也是在系统的调试和验证中进行的,是一件很困难的工作。

知识获取被认为是专家系统中的一个“瓶颈”问题。

目前,一些专家系统已经具有了自动知识获取的功能。

自动知识获取包括两个方面:一是外部知识的获取,通过向专家提问,以接受教导的方式接收专家的知识,然后把它转换成内部表示形式存入知识库;二是内部知识获取,即系统在运行中不断从错误和失败中归纳总结经验,并修改和扩充知识库。

7.1.3 专家系统的知识表示和获取专家系统的性能主要取决于所拥有知识的数量和质量,所以知识的表示和获取是开发和利用专家系统的关键环节。

1. 知识的表示知识表示是将相关领域的知识形式化,以便被计算机存储并有效地运用。

因此,知识表示在专家系统设计中占有重要地位。

一种好的知识表示方法应具备如下性质:(1). 充分表达:它应当有能力表达有关领域内的各种所需知识。

(2). 充分推理:知识表示的形式应当有利于从旧知识推出新知识,导出新结构。

(3). 有效推理:它应当有能力把附加信息结合到结构中去,这些信息能使推理机把搜索方向放到最有希望获得最佳解的方向上。

(4). 有效的知识获取:它有能力促使很方便的获取新知识,更新知识库。

在人工智能领域里,知识表示大致可以分为叙述型方法和过程型方法两类。

在叙述型方法中,大多数知识可以表示成为一个稳定的事实集合,连同控制这些事实的一组通用过程。

该表示方法的优点是:(1). 每条知识只须存储一次,与用不同方法运用这些知识的次数无关。

(2). 容易在不改变已有知识和过程的条件下对系统加入新知识。

在过程型表示法中,知识被表示成如何运用这些知识的过程。

此表示方法的优点是:(1). 很容易表达如何去做某件事的知识。

(2). 很容易表达用简单的叙述型方法较难表达的知识,例如缺省推理和概率推理。

(3). 很容易表达如何有效地做某件事的启发式知识。

传统专家系统主要应用的知识表示方法有谓词、语义网、框架、产生式系统等。

这些方法基本上届于叙述型知识表示法,有些也结合了过程型知识表示法。

实际上,在大多数应用领域中专家系统既需要状态方面的知识,如有关事物,事件的事实,它们之间的关系以及周围事物的状态等,也需要如何运用这些知识的知识,所以很多场合都是这两类方法的组合。

例如,在过程控制应用中,输入一输出是一个动态关系,而本身又是一个过程。

因此在专家系统控制中,知识表示除了使用叙述方法外,还经常使用过程型方法。

传统专家系统的知识主要是人类专家求解某领域问题的专门知识、经验和技巧的形式化、称之为启发式知识,适合于用规则、框架等方法表示。

这些知识是专家多年实践经验的总结和概括,是该领域极其宝贵的高层次知识。

它具有容易表示、推理简捷、搜索效率高的突出优点,因而被广泛应用于实际,并对专家系统乃至人工智能的发展应用起到了积极的推动作用。

然而启发性知识往往是不完备的或不一致的,基于这种知识在某些情况下可能得不出正确解或者无法求得有效解,有时即使得到正确解也不能给出有说服力的解释。

因此,单一的启发式知识和基于规则的表示也限制了专家系统的进一步发展。

为了克服传统知识表示方法的局限性,人们提出了基于神经网络模型、定性物理模型、可视化模型等的知识表示法,从而将专家系统研究推到了一个新阶段。

出现了新一代专家系统。

(1)神经网络模型。

神经网络研究在80年代末取得了重大进展,并被广泛应用于各学科领域。

神经网络是一种基于并行计算的分布式结构网络,它对所有目标同时进行计算,信息分散在网络内部,每个结点及其连接上只表达一部分信息而不是某个具体的概念。

知识以每个神经元的特性和神经元间连接的权值形式分布式地隐式存储。

因而可以在一定程度上模拟专家凭直觉解决局部不确定性问题的过程。

(2)定性物理模型。

人工智能不是以物理量形式去定量描述客观对象的结构行为,只是定性地描述其升高、缩小、不变等状态,我们称这种模型为定性物理模型。

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