人工智能与仿真模拟 ppt课件
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第4节 人工智能与仿真模拟
18:20:45
虚拟实验室
18:20:45
虚拟实验室
18:20:45
虚拟实验室
18:20:45
内容选择： 内容选择：
第一节 计算机与仪器分析
computer and instrument analysis
第二节 数据采集与计算机控制
computer control and data collection
18:20:45
将专家的判 断过程转变成的 智能程序系统； 智能程序系统；
用户 用户界面 解释功能 知识获取 专家 问题状态 推理机制 知识库
18:20:45
专 家 系 统
推理数据库(用户提供的信息)
实验数据(MS,NMR,IR) 分子式 其他信息
知识表示及编译程序
结 构 发 生 器 结构碎片发生器 整体分子拼接 体结构发生器
18:20:45
辅助光谱图解析系统
基于谱图库的辅助解析系统
确定化合物结构：红外、核磁、质谱 1969年，斯坦福大学的DENDRAL系统 1976年，PBM系统，美国Cornall大学，质谱图解析 1977 1977年，SISCOM系统，前联邦德国煤炭研究所，质谱图解析 SISCOM 谱图存储方法 原则：节省空间，不遗漏信息： 原则：节省空间，不遗漏信息： 保存峰数据； 保存峰数据；按波长取数据 查询对比方法（检索） 查询对比方法（检索） 需要考虑仪器误差（峰位、峰强），判断相似程度的定量指标
二、仪器分析实验多 媒体仿真模拟
multimedia simulation of instrument analysis experiment
一、分析化学中的人工智能技术简介
a introduction to Artificial intelligence 人工智能（ 人工智能（artificial intelligence）: 是指用机器 ） 或计算机通过模拟人类的智慧行为来解决实际问题 的能力。 的能力。 人工智能技术在化学方面的应用： 人工智能技术在化学方面的应用： 计算机辅助结构解析； 计算机辅助合成设计； 计算机辅助结构解析 ； 计算机辅助合成设计 ； 智能化分析仪器；计算机多媒体虚拟实验室。 智能化分析仪器；计算机多媒体虚拟实验室。 一般层次： 知识库+逻辑推理方法； 一般层次：人工智能 = 知识库+逻辑推理方法； 高级层次：具有自学习、自积累能力。 高级层次：具有自学习、自积累能力。
虚拟实验室
18:20:45
虚拟实验室
18:20:45
虚拟实验室
18:20:45
内容选择： 内容选择：
第一节 计算机与仪器分析
computer and instrument analysis
第二节 数据采集与计算机控制
computer control and data collection
18:20:45
将专家的判 断过程转变成的 智能程序系统； 智能程序系统；
用户 用户界面 解释功能 知识获取 专家 问题状态 推理机制 知识库
18:20:45
专 家 系 统
推理数据库(用户提供的信息)
实验数据(MS,NMR,IR) 分子式 其他信息
知识表示及编译程序
结 构 发 生 器 结构碎片发生器 整体分子拼接 体结构发生器
18:20:45
辅助光谱图解析系统
基于谱图库的辅助解析系统
确定化合物结构：红外、核磁、质谱 1969年，斯坦福大学的DENDRAL系统 1976年，PBM系统，美国Cornall大学，质谱图解析 1977 1977年，SISCOM系统，前联邦德国煤炭研究所，质谱图解析 SISCOM 谱图存储方法 原则：节省空间，不遗漏信息： 原则：节省空间，不遗漏信息： 保存峰数据； 保存峰数据；按波长取数据 查询对比方法（检索） 查询对比方法（检索） 需要考虑仪器误差（峰位、峰强），判断相似程度的定量指标
二、仪器分析实验多 媒体仿真模拟
multimedia simulation of instrument analysis experiment
一、分析化学中的人工智能技术简介
a introduction to Artificial intelligence 人工智能（ 人工智能（artificial intelligence）: 是指用机器 ） 或计算机通过模拟人类的智慧行为来解决实际问题 的能力。 的能力。 人工智能技术在化学方面的应用： 人工智能技术在化学方面的应用： 计算机辅助结构解析； 计算机辅助合成设计； 计算机辅助结构解析 ； 计算机辅助合成设计 ； 智能化分析仪器；计算机多媒体虚拟实验室。 智能化分析仪器；计算机多媒体虚拟实验室。 一般层次： 知识库+逻辑推理方法； 一般层次：人工智能 = 知识库+逻辑推理方法； 高级层次：具有自学习、自积累能力。 高级层次：具有自学习、自积累能力。
人工智能ppt课件免费
人工智能的未来趋势
随着算法、算力和数据的发展，人工 智能将在各个领域发挥更大的作用， 如自动驾驶、医疗诊断、智能制造等 。
对观众的寄语和期望
寄语
希望观众能够深入了解人工智能的发展和应用，把握未来的机遇和挑战。
期望
期待观众能够积极探索人工智能在各个领域的应用，为未来的发展做出贡献。
感谢您的观看
THANKS
人工智能 PPT 课件
目录
CONTENTS
• 人工智能简介 • 人工智能技术 • 人工智能的实际应用 • 人工智能的未来展望 • 如何学习和应用人工智能 • 结语
01 人工智能简介
人工智能的定义
人工智能
指通过计算机程序和算法，使机 器能够模拟人类的智能行为，实 现人机交互和自主决策。
人工智能的核心
自动驾驶汽车能够提高交通效率和安 全性，减少交通事故和拥堵现象。
医疗诊断
人工智能在医疗领域的应用， 可以帮助医生提高诊断准确性 和效率。
人工智能可以通过分析大量的 医疗数据和病例，辅助医生进 行疾病诊断和治疗方案制定。
人工智能还可以用于医学影像 分析，自动识别病变和异常情 况，提高医学影像诊断的准确 性和效率。
模拟人类的感知、认知、学习和 推理等智能行为，实现机器的自 主决策和智能控制。
人工智能的历史与发展
早期阶段
当前阶段
20世纪50年代，人工智能概念开始出 现，主要研究领域包括专家系统和自 然语言处理。
21世纪初至今，人工智能技术广泛应 用于各个领域，包括自动驾驶、智能 家居、医疗诊断等。
发展阶段
20世纪80年代末至90年代，随着计算 机技术和大数据的发展，人工智能技 术逐渐成熟，机器学习、深度学习等 领域取得重要突破。
随着算法、算力和数据的发展，人工 智能将在各个领域发挥更大的作用， 如自动驾驶、医疗诊断、智能制造等 。
对观众的寄语和期望
寄语
希望观众能够深入了解人工智能的发展和应用，把握未来的机遇和挑战。
期望
期待观众能够积极探索人工智能在各个领域的应用，为未来的发展做出贡献。
感谢您的观看
THANKS
人工智能 PPT 课件
目录
CONTENTS
• 人工智能简介 • 人工智能技术 • 人工智能的实际应用 • 人工智能的未来展望 • 如何学习和应用人工智能 • 结语
01 人工智能简介
人工智能的定义
人工智能
指通过计算机程序和算法，使机 器能够模拟人类的智能行为，实 现人机交互和自主决策。
人工智能的核心
自动驾驶汽车能够提高交通效率和安 全性，减少交通事故和拥堵现象。
医疗诊断
人工智能在医疗领域的应用， 可以帮助医生提高诊断准确性 和效率。
人工智能可以通过分析大量的 医疗数据和病例，辅助医生进 行疾病诊断和治疗方案制定。
人工智能还可以用于医学影像 分析，自动识别病变和异常情 况，提高医学影像诊断的准确 性和效率。
模拟人类的感知、认知、学习和 推理等智能行为，实现机器的自 主决策和智能控制。
人工智能的历史与发展
早期阶段
当前阶段
20世纪50年代，人工智能概念开始出 现，主要研究领域包括专家系统和自 然语言处理。
21世纪初至今，人工智能技术广泛应 用于各个领域，包括自动驾驶、智能 家居、医疗诊断等。
发展阶段
20世纪80年代末至90年代，随着计算 机技术和大数据的发展，人工智能技 术逐渐成熟，机器学习、深度学习等 领域取得重要突破。
2024版《人工智能》PPT课件
《人工智能》PPT课件•人工智能概述•机器学习原理及算法•自然语言处理技术•计算机视觉技术•语音识别与合成技术•智能推荐系统与数据挖掘•人工智能伦理、法律与社会影响目录定义与发展历程定义人工智能是一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的新技术科学。
发展历程从早期的符号学习到现代的深度学习，人工智能经历了多个发展阶段，包括专家系统、知识工程、机器学习等。
重要事件人工智能领域的重要事件包括图灵测试、达特茅斯会议、AlphaGo战胜围棋世界冠军等。
人工智能的技术原理包括感知、思考、学习和行动四个方面，通过模拟人类的思维和行为方式来实现智能化。
技术原理人工智能的核心思想是让机器能够像人类一样具有智能，包括理解、推理、决策、学习等能力。
核心思想人工智能的实现方式包括符号主义、连接主义和行为主义等多种方法，其中深度学习是当前最热门的技术之一。
实现方式技术原理及核心思想前景展望未来人工智能的发展前景非常广阔，将会在更多领域得到应用，同时也会出现更多的技术创新和突破。
应用领域人工智能已经广泛应用于各个领域，包括智能家居、自动驾驶、医疗诊断、金融风控等。
挑战与机遇人工智能的发展也面临着一些挑战，如数据安全、隐私保护等问题，但同时也带来了巨大的机遇和发展空间。
应用领域与前景展望原理通过最小化预测值与真实值之间的均方误差，学习得到最优的线性模型参数。
应用预测连续型数值，如房价、销售额等。
原理在特征空间中寻找最大间隔超平面，使得不同类别的样本能够被正确分类。
应用分类问题，如图像识别、文本分类等。
原理通过递归地选择最优特征进行划分，构建一棵树状结构，用于分类或回归。
应用分类、回归问题，如信用评分、医学诊断等。
原理将数据划分为K个簇，使得同一簇内的数据尽可能相似，不同簇间的数据尽可能不同。
应用数据挖掘、图像压缩等。
原理通过计算数据点间的相似度，将数据逐层进行聚合或分裂，形成树状结构。
应用社交网络分析、生物信息学等。
2024年度人工智能介绍ppt课件(1)
目录•人工智能概述•机器学习原理及应用•自然语言处理技术•计算机视觉技术•语音识别与合成技术•智能推荐系统设计与实现人工智能概述ABDC定义人工智能（AI ）是计算机科学的一个分支，旨在研究、开发能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
萌芽期20世纪50年代，人工智能的概念被提出，并开始进行基础性的研究。
发展期20世纪60-80年代，专家系统、自然语言处理、计算机视觉等领域取得重要进展。
成熟期20世纪90年代至今，机器学习、深度学习等技术的出现和不断发展，使得人工智能在多个领域实现广泛应用。
定义与发展历程技术原理及核心思想技术原理人工智能通过模拟人类的感知、认知、决策等智能行为，实现对复杂问题的求解和自主学习。
其技术原理主要包括算法设计、模型训练、数据驱动等。
核心思想人工智能的核心思想在于让机器具备类似于人类的智能，能够自主地进行学习、推理、决策等任务。
这需要通过大量的数据训练和优化算法来实现。
应用领域与前景展望应用领域人工智能已经渗透到社会的各个领域，如自然语言处理、计算机视觉、智能机器人、自动驾驶、智慧医疗、智慧金融等。
这些应用不仅提高了工作效率，也改善了人们的生活质量。
前景展望随着技术的不断发展和应用场景的不断拓展，人工智能将在未来发挥更加重要的作用。
例如，在智能制造、智慧城市等领域，人工智能将推动产业升级和转型；在医疗、教育等领域，人工智能将提供更加个性化、高效的服务。
同时，人工智能的发展也将带来新的就业机会和经济增长点。
机器学习原理及应用数据集划分特征提取模型训练模型评估监督学习算法原理01020304将数据集划分为训练集和测试集，训练集用于训练模型，测试集用于评估模型性能。
从原始数据中提取出对预测结果有影响的特征，作为模型的输入。
利用训练集数据，通过最小化损失函数来学习模型的参数。
使用测试集数据对训练好的模型进行评估，衡量模型的预测性能。
数据预处理特征学习聚类分析降维处理非监督学习算法原理对数据进行清洗、去噪和标准化等预处理操作。
人工智能PPT课件
21世纪初，随着大数据和 云计算技术的普及，人工 智能在机器学习和深度学 习等领域取得重大进展。
人工智能的应用领域
自动驾驶
利用计算机视觉和传感 器技术，实现车辆自主
导航和驾驶。
智能语音助手
通过语音识别和自然语 言处理技术，实现人机
语音交互。
医疗诊断
利用人工智能技术辅助 医生进行疾病诊断和治
疗方案制定。
金融风控
通过大数据分析和机器 学习技术，实现金融风
险控制和欺诈检测。
02
人工智能技术
机器学习
总结词
机器学习是人工智能的核心技术之一，通过从数据中自动学习模型和规律，实现 对新数据的预测和分析。
详细描述
机器学习算法可以分为监督学习、无监督学习和强化学习等类型，其中监督学习 是指通过已知标签的数据进行学习，无监督学习是指在没有标签的情况下进行聚 类、降维等操作，强化学习是指通过与环境的交互进行学习。
教育领域
01 02 03 04
人工智能在教育领域的应用，可以实现个性化教育和智能化教学。
人工智能可以根据学生的学习情况和兴趣爱好，自动推荐学习资源和 课程计划，提高学习效果。
人工智能还可以通过智能评估和反馈系统，自动评估学生的学习成果 和提供改进建议，帮助教师更好地指导学生。
人工智能在教育领域的应用将改变教学方式和评估方式，提高教育质 量和效率。
人工智能的就业影响
自动化与就业
人工智能的发展可能导致某些工作被自动化，对传统行业和职业产生冲击。需要关注就业市场的变化 ，采取措施帮助受影响的劳动者转岗和再就业。
新兴职业与技能需求
随着人工智能技术的普及，新兴职业和技能需求将不断涌现。需要培养和更新劳动者的技能，以适应 新的就业市场需求。
人工智能的应用领域
自动驾驶
利用计算机视觉和传感 器技术，实现车辆自主
导航和驾驶。
智能语音助手
通过语音识别和自然语 言处理技术，实现人机
语音交互。
医疗诊断
利用人工智能技术辅助 医生进行疾病诊断和治
疗方案制定。
金融风控
通过大数据分析和机器 学习技术，实现金融风
险控制和欺诈检测。
02
人工智能技术
机器学习
总结词
机器学习是人工智能的核心技术之一，通过从数据中自动学习模型和规律，实现 对新数据的预测和分析。
详细描述
机器学习算法可以分为监督学习、无监督学习和强化学习等类型，其中监督学习 是指通过已知标签的数据进行学习，无监督学习是指在没有标签的情况下进行聚 类、降维等操作，强化学习是指通过与环境的交互进行学习。
教育领域
01 02 03 04
人工智能在教育领域的应用，可以实现个性化教育和智能化教学。
人工智能可以根据学生的学习情况和兴趣爱好，自动推荐学习资源和 课程计划，提高学习效果。
人工智能还可以通过智能评估和反馈系统，自动评估学生的学习成果 和提供改进建议，帮助教师更好地指导学生。
人工智能在教育领域的应用将改变教学方式和评估方式，提高教育质 量和效率。
人工智能的就业影响
自动化与就业
人工智能的发展可能导致某些工作被自动化，对传统行业和职业产生冲击。需要关注就业市场的变化 ，采取措施帮助受影响的劳动者转岗和再就业。
新兴职业与技能需求
随着人工智能技术的普及，新兴职业和技能需求将不断涌现。需要培养和更新劳动者的技能，以适应 新的就业市场需求。
(完整版)人工智能介绍PPT课件
Part 3 人工智能面临的问题
2023/11/27
3
人工智能面临的问题
人工智能的伦理问题
机器人的日益活跃肯定会引发全社会关 于伦理、道德的大讨论，这有可能会在 一定时间内阻碍机器人的发展，但总的 来说，科技是第一生产力，左右着人类 的进程，至于伦理、道德体系只是科技 的衍生物，大不了推倒重建，更何况， 我们已有了如此成熟的法律监管制度， 估计不会把自己搞瘫痪。如此看来，对 人工智能技术伦理问题的研究也就成为 了重中之重，机器人伦理问题近年来也 引起了许多学者和社会大众的关注 [1]
AI
Natural language learning
Pattern recognition
Expert system
2023/11/27
人工智能视频介绍
Part 2 人工智能的发展与应用
2023/11/27
2
人工智能的发展与应用
人工智能飞速发展
1961年,明斯基发表了“走向人工智能的步骤”的论文，推动了人工智 能的发展。
2023/11/27
4
人工智能的未来
对待人工智能的态度
在人工智能发展遇到种种伦理困境的今天 ，我们要始终贯彻以人为本的原则，马克 思说过，“人是人的最高本质。”对于人 工智能的伦理领域的研究也要时刻与其技 术保持同步，要未雨绸缪但要避免过度敏 感。在这条智能走向智慧的路上还会有更 多的问题将接踵而至，而我们要做的就是 不偏不倚走在“科技以人为本”的道路上 迎接人工智能即将带给我们的种种福利。
能语言LISP。 1972-1976年，费根鲍姆研制MYCIN专家系统，用于协助内科医生诊断细
菌感染疾病，并提供最佳处方。 1981年,中国人工智能学会在长沙成立 1991年,”弗里茨”问世 1995年,”深蓝”更新程序，新的集成电路将其思考速度达到每秒300万
人工智能与仿真模拟..22页PPT
越令人高兴 。野心 是使人 勤奋的 原因， 节制使 人枯萎 。 12、不问收获，只问耕耘。如同种树 ，先有 根茎， 再有枝 叶，尔 后花实 ，好好 劳动， 不要想 太多， 那样只 会使人 胆孝懒 惰，因 为不实 践，甚 至不接 触社会 ，难道 你是野 人。(名 言网) 13、不怕，不悔(虽然只有四个字，但 常看常 新。 14、我在心里默默地为每一个人祝福 。我爱 自己， 我用清 洁与节 制来珍 惜我的 身体， 我用智 慧和知 识充实 我的头 脑。 15、这世上的一切都借希望而完成。 农夫不 会播下 一粒玉 米，如 果他不 曾希望 它长成 种籽； 单身汉 不会娶 妻，如 果他不 曾希望 有小孩 ；商人 或手艺 人不会 工作， 如果他 不曾希 望因此 而有收 益。-- 马钉路 德。
谢谢！
21、要知道对好事的称颂过于夸大，也会招来人们的反感轻蔑和嫉妒。——培根 22、业精于勤，荒于嬉；行成于思，毁于随。——韩愈
23、一切节省，归根到底都归结为时间的节省。——马克思 24、意志命运往往背道而驰，决心到最后会全部推倒。——莎士比亚
25、学习是劳动，是充满思想的劳动。——乌申斯基
谢谢！
21、要知道对好事的称颂过于夸大，也会招来人们的反感轻蔑和嫉妒。——培根 22、业精于勤，荒于嬉；行成于思，毁于随。——韩愈
23、一切节省，归根到底都归结为时间的节省。——马克思 24、意志命运往往背道而驰，决心到最后会全部推倒。——莎士比亚
25、学习是劳动，是充满思想的劳动。——乌申斯基
人工智能与仿真模拟PPT演示课件
若X=Y且Y=Z，则X=Z（→为逻辑关系“蕴含”） 大量的知识描述（事实或规则）即构成知识库
15:51:10
5
推理方法
依据提 供的事实， 利用知识库， 通过程序运 行（推理）， 获得结果；
推理方法：
正向推理
逆向推理
15:51:10
6
推理方法
逆向推理
15:51:10
7
2. 专家系统（expert system）
根据获得的原始数据，进行条件优化后，再次进行分析， 提供分析报告。
谱图与数据查询：谱图的再处理，相关谱图查找，计算， 分离条件显示，相关数据显示
15:51:10
10
辅助光谱图解析系统
基于谱图库的辅助解析系统
确定化合物结构：红外、核磁、质谱
1969年，斯坦福大学的DENDRAL系统
1976年，PBM系统，美国Cornall大学，质谱图解析 1977年，SISCOM系统，前联邦德国煤炭研究所，质谱图解析
15:51:10
3
1. 知识库与知识表示方法
知识库：数据库的发展；解决问题的规则（具有因果关 系的数据）的分类集合，为推理服务。
推理模式和知识表示方式决定知识库的数据结构； 知识表示方式：逻辑表示模式；过程表示模式；语义网 络模式；框架表示模式；产生式表示模式。 知识表示方式用于知识的计算机识别，编译程序用于知识 库的内、外部表示的转换；
谱图存储方法
原则：节省空间，不遗漏信息：
保存峰数据；按波长取数据
查询对比方法（检索）
需要考虑仪器误差（峰位、峰强），判断相似程度的定量指标
15:51:10
11
人工智能化合物结构识别系统
模拟专家的思维，将经验抽象成一些规则或数学公式 Munk 红外光谱解释程序：
15:51:10
5
推理方法
依据提 供的事实， 利用知识库， 通过程序运 行（推理）， 获得结果；
推理方法：
正向推理
逆向推理
15:51:10
6
推理方法
逆向推理
15:51:10
7
2. 专家系统（expert system）
根据获得的原始数据，进行条件优化后，再次进行分析， 提供分析报告。
谱图与数据查询：谱图的再处理，相关谱图查找，计算， 分离条件显示，相关数据显示
15:51:10
10
辅助光谱图解析系统
基于谱图库的辅助解析系统
确定化合物结构：红外、核磁、质谱
1969年，斯坦福大学的DENDRAL系统
1976年，PBM系统，美国Cornall大学，质谱图解析 1977年，SISCOM系统，前联邦德国煤炭研究所，质谱图解析
15:51:10
3
1. 知识库与知识表示方法
知识库：数据库的发展；解决问题的规则（具有因果关 系的数据）的分类集合，为推理服务。
推理模式和知识表示方式决定知识库的数据结构； 知识表示方式：逻辑表示模式；过程表示模式；语义网 络模式；框架表示模式；产生式表示模式。 知识表示方式用于知识的计算机识别，编译程序用于知识 库的内、外部表示的转换；
谱图存储方法
原则：节省空间，不遗漏信息：
保存峰数据；按波长取数据
查询对比方法（检索）
需要考虑仪器误差（峰位、峰强），判断相似程度的定量指标
15:51:10
11
人工智能化合物结构识别系统
模拟专家的思维，将经验抽象成一些规则或数学公式 Munk 红外光谱解释程序：
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2020/4/21
1. 知识库与知识表示方法
知识库：数据库的发展；解决问题的规则（具有因果关 系的数据）的分类集合，为推理服务。
推理模式和知识表示方式决定知识库的数据结构； 知识表示方式：逻辑表示模式；过程表示模式；语义网 络模式；框架表示模式；产生式表示模式。 知识表示方式用于知识的计算机识别，编译程序用于知识 库的内、外部表示的转换；
将专家的判
断过程转变成的 智能程序系统；
用户 用户界面
问题状态
解释功能
推理机制
知识获取
知识库
专家
2020/4/21
专 家 系 统
结构解析 专家系统 流程框图
2020/4/21
推理数据库(用户提供的信息)
实验数据(MS,NMR,IR) 分子式 其他信息
知识表示及编译程序
结 结构碎片发生器
构
发
整体分子拼接
生
器 立体结构发生器
化学环境 模式识别
人机交互信息
结构验证 结构输出
谱图-结构
相关表 知 识
其他 库 约束条件
波谱模拟
分子张力能计算
13C-N柱系统推荐软件包 输入碳数、基团、试样类型等 推荐预处理方法，色谱分析方法，分离柱，流动相，检
测器等。 （2）色谱条件优化及离线色谱数据计算软件包
自学习过程：训练集，1/2 含某基团，计算机找出模式空间差异
特征选取：对分类重要的特征。节省空间，加快查找速度
2020/4/21
智能化分析仪器
分析仪器
示意图 热、光、电新技术
新型材料、电子器件
操作 分 析 对 象
控制
信号 实 施 检 测
数据库
信息 数 据 处 理
方法
描述 报 告 结 果
判断
2020/4/21
人工智能 专家系统
最优化技术 自动化技术
多媒体计算机
二、仿真模拟技术与虚拟实验室
multimedia simulation of instrument analysis experiment
在仿现实环境的界面中，模拟实际过程（数学建模）， 完成特定任务。
采用的技术：场景设计；动态非线形交互；多线程；数 学模型；
第二章 计算机与仪器分析
computer and instrument analysis
第四节
人工智能与实验仿真 模拟技术
artificial intelligence and multimedia experiment simulation technology
一、人工智能简介
an introduction to Artificial intelligence
根据获得的原始数据，进行条件优化后，再次进行分析， 提供分析报告。
谱图与数据查询：谱图的再处理，相关谱图查找，计算， 分离条件显示，相关数据显示
2020/4/21
辅助光谱图解析系统
基于谱图库的辅助解析系统
确定化合物结构：红外、核磁、质谱 1969年，斯坦福大学的DENDRAL系统 1976年，PBM系统，美国Cornall大学，质谱图解析 1977年，SISCOM系统，前联邦德国煤炭研究所，质谱图解析 谱图存储方法 原则：节省空间，不遗漏信息： 保存峰数据；按波长取数据 查询对比方法（检索） 需要考虑仪器误差（峰位、峰强），判断相似程度的定量指标
2020/4/21
人工智能化合物结构识别系统
模拟专家的思维，将经验抽象成一些规则或数学公式 Munk 红外光谱解释程序：
将基团分为25大类，159个分类，兼顾峰强和峰形 但无法将结构单元与光谱数据之间用数学关系精确描述 Sasaki 的Chemics-F程序：
将分子结构分成179个结构单元，互不重叠，任一分子 结构都可以由这些基本结构单元组合得到。
若X=Y且Y=Z，则X=Z（→为逻辑关系“蕴含”） 大量的知识描述（事实或规则）即构成知识库
2020/4/21
推理方法
依据提 供的事实， 利用知识库， 通过程序运 行（推理）， 获得结果； 推理方法： 正向推理 逆向推理
2020/4/21
推理方法
逆向推理
2020/4/21
2. 专家系统（expert system）
应用：计算机辅助教学，实验类网络课程； 仪器分析虚拟实验室； 分析化学网络虚拟实验室； 分析化学虚拟考场。
2020/4/21
识别系统流程
红 外
核磁 获得结构单元 分 子 式
可能结构组合 规 则
谱图核对 谱 图 库
结果
2020/4/21
3. 模式识别
模拟人对客观环境的认识。 事物的性质由其特征决定。性质相似的物体其特征相似。
提取特征
分类
羰基 炔类
羰基化合物与炔类化合物在1920，3300cm-1都有红外吸收 峰。以两波长处的吸光度为坐标（二维模式空间）作图，每个 化合物对应一个点，两类物质形成两个有界线的子集。由未知 物的点所在子集，确定所属类，距离最近的点，结构最相似。 扩展到多维空间，判断结果的准确性提高。
二、仪器分析实验多 媒体仿真模拟
multimedia simulation of instrument analysis experiment
一、分析化学中的人工智能技术简介
a introduction to Artificial intelligence 人工智能（artificial intelligence）: 是指用机器
2020/4/21
逻辑表示模式
将事实用“命题”和“谓词”两种方式表示； 命题：“真”、“假”两种可能的事实；
如：P命题“2980cm-1处有吸收”； Q命题“1719cm-1处有吸收”
命题可以用逻辑关系词组合成“复合命题”； P^Q；化合物在两处均有吸收 谓词：描述实体的性质或关系； 如：P(acetone)表示“丙酮在1719cm-1处有吸收”； E(b,c)表示 “b=c”； A(Z,X，Y)表示Z=X+Y； 知识表述： E(X,Y)^ E(Y,Z)→ E(X,Z)
或计算机通过模拟人类的智慧行为来解决实际问题 的能力。
人工智能技术在化学方面的应用： 计算机辅助结构解析；计算机辅助合成设计； 智能化分析仪器；计算机多媒体虚拟实验室。
一般层次：人工智能 = 知识库+逻辑推理方法； 高级层次：具有自学习、自积累能力。
2020/4/21
化学人工智能的核心问题：
（1） 化学知识的模型化和表示方法 （2） 知识库的建立与搜索方法 （3） 推理、演绎、判断与求解方法 （4） 程序设计和技术
1. 知识库与知识表示方法
知识库：数据库的发展；解决问题的规则（具有因果关 系的数据）的分类集合，为推理服务。
推理模式和知识表示方式决定知识库的数据结构； 知识表示方式：逻辑表示模式；过程表示模式；语义网 络模式；框架表示模式；产生式表示模式。 知识表示方式用于知识的计算机识别，编译程序用于知识 库的内、外部表示的转换；
将专家的判
断过程转变成的 智能程序系统；
用户 用户界面
问题状态
解释功能
推理机制
知识获取
知识库
专家
2020/4/21
专 家 系 统
结构解析 专家系统 流程框图
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推理数据库(用户提供的信息)
实验数据(MS,NMR,IR) 分子式 其他信息
知识表示及编译程序
结 结构碎片发生器
构
发
整体分子拼接
生
器 立体结构发生器
化学环境 模式识别
人机交互信息
结构验证 结构输出
谱图-结构
相关表 知 识
其他 库 约束条件
波谱模拟
分子张力能计算
13C-N柱系统推荐软件包 输入碳数、基团、试样类型等 推荐预处理方法，色谱分析方法，分离柱，流动相，检
测器等。 （2）色谱条件优化及离线色谱数据计算软件包
自学习过程：训练集，1/2 含某基团，计算机找出模式空间差异
特征选取：对分类重要的特征。节省空间，加快查找速度
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智能化分析仪器
分析仪器
示意图 热、光、电新技术
新型材料、电子器件
操作 分 析 对 象
控制
信号 实 施 检 测
数据库
信息 数 据 处 理
方法
描述 报 告 结 果
判断
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人工智能 专家系统
最优化技术 自动化技术
多媒体计算机
二、仿真模拟技术与虚拟实验室
multimedia simulation of instrument analysis experiment
在仿现实环境的界面中，模拟实际过程（数学建模）， 完成特定任务。
采用的技术：场景设计；动态非线形交互；多线程；数 学模型；
第二章 计算机与仪器分析
computer and instrument analysis
第四节
人工智能与实验仿真 模拟技术
artificial intelligence and multimedia experiment simulation technology
一、人工智能简介
an introduction to Artificial intelligence
根据获得的原始数据，进行条件优化后，再次进行分析， 提供分析报告。
谱图与数据查询：谱图的再处理，相关谱图查找，计算， 分离条件显示，相关数据显示
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辅助光谱图解析系统
基于谱图库的辅助解析系统
确定化合物结构：红外、核磁、质谱 1969年，斯坦福大学的DENDRAL系统 1976年，PBM系统，美国Cornall大学，质谱图解析 1977年，SISCOM系统，前联邦德国煤炭研究所，质谱图解析 谱图存储方法 原则：节省空间，不遗漏信息： 保存峰数据；按波长取数据 查询对比方法（检索） 需要考虑仪器误差（峰位、峰强），判断相似程度的定量指标
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人工智能化合物结构识别系统
模拟专家的思维，将经验抽象成一些规则或数学公式 Munk 红外光谱解释程序：
将基团分为25大类，159个分类，兼顾峰强和峰形 但无法将结构单元与光谱数据之间用数学关系精确描述 Sasaki 的Chemics-F程序：
将分子结构分成179个结构单元，互不重叠，任一分子 结构都可以由这些基本结构单元组合得到。
若X=Y且Y=Z，则X=Z（→为逻辑关系“蕴含”） 大量的知识描述（事实或规则）即构成知识库
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推理方法
依据提 供的事实， 利用知识库， 通过程序运 行（推理）， 获得结果； 推理方法： 正向推理 逆向推理
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推理方法
逆向推理
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2. 专家系统（expert system）
应用：计算机辅助教学，实验类网络课程； 仪器分析虚拟实验室； 分析化学网络虚拟实验室； 分析化学虚拟考场。
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识别系统流程
红 外
核磁 获得结构单元 分 子 式
可能结构组合 规 则
谱图核对 谱 图 库
结果
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3. 模式识别
模拟人对客观环境的认识。 事物的性质由其特征决定。性质相似的物体其特征相似。
提取特征
分类
羰基 炔类
羰基化合物与炔类化合物在1920，3300cm-1都有红外吸收 峰。以两波长处的吸光度为坐标（二维模式空间）作图，每个 化合物对应一个点，两类物质形成两个有界线的子集。由未知 物的点所在子集，确定所属类，距离最近的点，结构最相似。 扩展到多维空间，判断结果的准确性提高。
二、仪器分析实验多 媒体仿真模拟
multimedia simulation of instrument analysis experiment
一、分析化学中的人工智能技术简介
a introduction to Artificial intelligence 人工智能（artificial intelligence）: 是指用机器
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逻辑表示模式
将事实用“命题”和“谓词”两种方式表示； 命题：“真”、“假”两种可能的事实；
如：P命题“2980cm-1处有吸收”； Q命题“1719cm-1处有吸收”
命题可以用逻辑关系词组合成“复合命题”； P^Q；化合物在两处均有吸收 谓词：描述实体的性质或关系； 如：P(acetone)表示“丙酮在1719cm-1处有吸收”； E(b,c)表示 “b=c”； A(Z,X，Y)表示Z=X+Y； 知识表述： E(X,Y)^ E(Y,Z)→ E(X,Z)
或计算机通过模拟人类的智慧行为来解决实际问题 的能力。
人工智能技术在化学方面的应用： 计算机辅助结构解析；计算机辅助合成设计； 智能化分析仪器；计算机多媒体虚拟实验室。
一般层次：人工智能 = 知识库+逻辑推理方法； 高级层次：具有自学习、自积累能力。
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化学人工智能的核心问题：
（1） 化学知识的模型化和表示方法 （2） 知识库的建立与搜索方法 （3） 推理、演绎、判断与求解方法 （4） 程序设计和技术