第六章CAPP决策推理和人工智能技术
《人工智能概论》课程笔记
《人工智能概论》课程笔记第一章人工智能概述1.1 人工智能的概念人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指使计算机具有智能行为的技术。
智能行为包括视觉、听觉、语言、学习、推理等多种能力。
人工智能的研究目标是让计算机能够模拟人类智能的某些方面，从而实现自主感知、自主决策和自主行动。
人工智能的研究领域非常广泛，包括机器学习、计算机视觉、自然语言处理、知识表示与推理等。
1.2 人工智能的产生与发展人工智能的概念最早可以追溯到上世纪50 年代。
1950 年，Alan Turing 发表了著名的论文《计算机器与智能》，提出了“图灵测试”来衡量计算机是否具有智能。
1956 年，在达特茅斯会议上，John McCarthy 等人首次提出了“人工智能”这个术语，并确立了人工智能作为一个独立的研究领域。
人工智能的发展可以分为几个阶段：（1）推理期（1956-1969）：主要研究基于逻辑的符号操作和自动推理。
代表性成果包括逻辑推理、专家系统等。
（2）知识期（1970-1980）：研究重点转向知识表示和知识工程，出现了专家系统。
代表性成果包括产生式系统、框架等。
（3）机器学习期（1980-1990）：机器学习成为人工智能的重要分支，研究如何让计算机从数据中学习。
代表性成果包括决策树、神经网络等。
（4）深度学习期（2006-至今）：深度学习技术的出现，推动了计算机视觉、自然语言处理等领域的发展。
代表性成果包括卷积神经网络、循环神经网络等。
1.3 人工智能的三大学派人工智能的研究可以分为三大学派：（1）符号主义学派：认为智能行为的基础是符号操作和逻辑推理。
符号主义学派的研究方法包括逻辑推理、知识表示、专家系统等。
（2）连接主义学派：认为智能行为的基础是神经网络和机器学习。
连接主义学派的研究方法包括人工神经网络、深度学习、强化学习等。
（3）行为主义学派：认为智能行为的基础是感知和行动。
行为主义学派的研究方法包括遗传算法、蚁群算法、粒子群算法等。
人工智能的推理推断和决策方法
人工智能的推理推断和决策方法人工智能（Artificial Intelligence, AI）是一门研究如何使计算机能够模拟和表现人类智能的学科。
推理、推断和决策是人工智能领域中至关重要的技术之一。
本文将介绍人工智能中的推理推断和决策方法，并深入探讨它们在现实生活中的应用。
一、推理推断方法推理推断是通过已有信息和已有的推理机制从中得出新的结论或发现之间的关系。
推理推断的方法可以分为演绎推理和归纳推理。
1. 演绎推理演绎推理是根据已知的前提和逻辑规则，通过确定性推理得出结论。
它可以分为传统逻辑推理和不确定逻辑推理。
传统逻辑推理是依据逻辑学的基本规则和形式公理进行推理。
其中最著名的逻辑是命题逻辑和谓词逻辑。
命题逻辑主要用于处理简单的命题间的推理，例如当已知A为真，且A蕴含B时，可以推出B为真。
谓词逻辑则用于处理谓词与量词，更为灵活。
不确定逻辑推理是用于处理不确定性信息的推理方法，其中最常用的方法是模糊逻辑和概率逻辑。
模糊逻辑通过引入模糊概念来处理不精确或不完全的信息，如“云彩是模糊的白色”。
概率逻辑则通过将概率引入到逻辑推理中来处理不确定性，如“在下雨的情况下，道路湿滑的概率更高”。
2. 归纳推理归纳推理是通过从具体的事实或实例中总结出普遍规律来进行推理。
归纳推理的方法可以分为归纳泛化和归纳推理。
归纳泛化是从特殊情况中抽象出一般规律。
例如，我们观察到许多坏学生是在游戏时间过长后表现不佳，可以推断出游戏时间过长对学生学习的负面影响。
归纳推理则是通过观察现象、分析数据等方法得出结论。
它通过观察和经验总结概括，可能会受到样本规模、采样偏差等因素的影响。
二、决策方法决策是从多个备选方案中选择最佳方案的过程。
在人工智能领域中，决策问题经常被建模为决策树、马尔可夫决策过程、深度强化学习等形式。
1. 决策树决策树是一种树状的决策图，用于帮助决策者作出决策。
在决策树中，每个分支代表一个决策点，而每个叶节点代表一个可能的决策结果。
第六章CAPP的决策推理和人工智能技术
第六章CAPP的决策推理和人工智能技术一般来说，CAPP的主要功能是根据详细的工艺模型和工艺数据，自
动生成优化的工艺计划，以满足其中一种或一些特定的条件要求，使设备
最大限度地发挥其功能和性能优势，以及实现最佳的生产效率和成本效益。
为了实现CAPP技术，需要建立一个能够模拟和推理工艺设计、决策
分析的数据库。
这过程需要使用计算机来分析数据，这需要利用人工智能
技术系统，包括模式识别、知识表示、决策理论和机器学习等技术来支持。
模式识别技术能够实现计算机自动从海量的数据中识别相关的模式，
这可以极大地改善CAPP系统的性能。
知识表示技术可以使计算机可以快
速分析和理解工艺设计的复杂性，从而减少计算机系统的错误率。
决策理
论技术可以帮助CAPP系统根据特定的决策标准，自动选择最恰当的方案，以达到最佳的效果。
CAPP的决策推理和人工智能技术
6.2 人工智能技术
顾客输入事实：油箱有油、电源有电、熔体正常、 主传动链接、进给系统连接、有车刀。
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6.2 人工智能技术
⑵反向推理：先提出假设，然后去寻找支持这个假设 旳证据，也称为“目旳驱动方略”。推理过程如下： ①验证知识库中与否有与假设一致旳事实，若有，则 假设成立；否则，进行下一步。 ②将结论包括此假设旳规则找出，若找不到，推理结 束。 ③将该规则旳条件不负设定为假设，反复①、②两步， 验证新旳假设，直到不再有规则可用为止。
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6.1 决策表和决策树
建立决策表时，必须使表中旳任意两条规则都具有 独立性，使得惟一旳一组条件对应惟一旳一组动作， 即任何两条规则，都不具有相似旳简朴规则。 死循环：假如一种动作被用来变化条件，并且反复调 用该表时，就也许产生死循环。当一种动作旳条件在 这个动作作完后来没有变化，则这个[条件-动作]对会 反复被调用。
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6.1 决策表和决策树
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6.1 决策表和决策树
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6.2 人工智能技术
6.2.1 人工智能简述 人工智能AI（Artificial Intelligence）
是20世纪50年代在美国兴起旳一门综合性 边缘学科，它和“能源技术”、“空间技 术”一起被誉为20世纪三大科学技术成就。 研究领域包括问题求解、定理证明、语音 识别、图像处理和专家系统等分支，其中 专家系统旳研究已经走向实用化。
能程序设计语言。 专家系统开发工具 类型 骨架型：从被实践证明了有价值旳专家
系统中抽出实际领域旳知识，并保留系统 中推理机旳构造而形成旳工具。
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6.3 人工智能语言与专家系统工具
✓通用型：根据专家系统旳不要应用领域和人工智能 活动旳特性研制出来旳合用于开发多种类型专家系统 旳开发工具。 ✓辅助型：介于前两类之间，根据专家系统基本构造 中旳知识库、推理机和人机界面这三部分旳逻辑功能 而设计旳工具系统。 ✓工艺设计专家系统开发工具旳研究内容 ✓知识库开发及管理工具 ✓推理机 ✓解释机
智能化CAPP决策
智能化CAPP决策薛永红;段守道【期刊名称】《成组技术与生产现代化》【年(卷),期】1992(000)003【摘要】机械制造系统中联结物质流和信息流的载体CAPP是集成制造系统和柔性制造系统的关键环节。
人工智能(AI)技术在CAPP决策中显示了其特殊的优越性,制造技术的发展由原始集成、、低技术经济、规模经济到高技术经济、范围经济,经历了艰难的发展历程。
我国机械制造技术要适应多变市场的需求,从根本上解决决生产上的落后状况,不能不加强工艺及相关技术的研究和应用。
工艺设计及工艺的智能决策是计算机集成制造系统(CIMS)中同制造紧密相关的一个重要方面。
智能化CAPP决策是以推理机和知识库为基础,首先将工艺知识加以描述,建立工艺设计系统的专用推理机和知识库,然后根据推理机的推理机制和知识库的专业系统知识设计零件的加工工艺路线、刀具的运动轨迹、切削参数的合理选择、优化等。
因此,推理机和知识库的设计和实现,是智能化CAPP决策的关键。
智能化CAPP的评介的主要性能指标就与推理机和知识库的可靠性和适用性有密切的关系。
【总页数】3页(P203-205)【作者】薛永红;段守道【作者单位】不详;不详【正文语种】中文【中图分类】TH162【相关文献】1.智能化人机混合工艺决策CAPP系统的研究 [J], 严贵生;蔡颖;闫海新2.基于CAPPFramework的智能化CAPP技术 [J], 许建新;孔宪光;贾晓亮;黄乃康3.智能化CAPP系统的工艺决策 [J], 王大康;刘永峰;石亚宁4.CAPP中解决“多前提同结论”逻辑决策问题的决策网方法 [J], 李惠云;王先逵5.基于CBR的叶片智能化CAPP系统研究 [J], 侍磊;周麟坤;陈月芳;丁玉;刘会霞;王霄因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
CAPP考试资料
第一章 现代制造系统P1 ✧ 机械工业的分类 P10 ✧ 现代集成制造系统的发展趋势包括哪些方面？ P2 ✧ 机械工业行业的特点 ✧ 敏捷制造的基本思想是什么？有何特征？ P3 ✧ 机械制造系统的概念P11 ✧ 虚拟制造P4 ✧ 机械自动化的概念✧ 机械制造自动化系统的特点、分类 ✧ 精益生产的基本思想是什么？有何特征？ P12✧ 智能制造的概念P5 ✧ CAM 的概念（广义、狭义） P14 ✧ 网络化制造的概念、内容与关键技术 P6 ✧ 计算机集成制造系统的含义✧ 并行工程的概念、特点P7✧ 计算机集成制造系统有哪些部分组成第二章 成组技术与CAPP 的原理P18✧ 机械类产品零件的分布规律 ✧ 成组技术的实质✧ 成组技术的概念（广义、狭义）P30 ✧ 常用零件分类成组的方法有哪些?编码分类法的原理 P34✧ 工艺设计工作主要包括P35 ✧ 传统设计方法对工艺人员提出的要求 P19 ✧ 成组技术的任务和目标 ✧ 成组技术的应用 ✧ 手工编制工艺的步骤✧ 传统工艺设计方法阻碍设计效率的表现 P20 ✧ 成组技术的发展P36 ✧ CAPP 的含义、优点 P21 ✧ 什么是零件分类编码系统✧ 建立零件分类编码系统时要考虑的因素 P37 ✧ CAPP 系统的工作原理P22 ✧ 零件分类编码系统的结构形式P37 ✧ CAPP 系统的分类（从基本工作原理、实现方式、适用平台、功能） P23 ✧ Opitz 、JLBM-1、KK-3分类编码系统的结构特点P42 ✧ 企业信息化的概念、层次、阶段 P27 ✧ 刚性编码系统的优缺点P46 ✧ CAPP 系统的发展趋势如何P28✧ 什么是柔性分类编码系统？与刚性编码系统相比有何特点？P48 ✧ 应用CAPP 技术能为企业带来哪些方面的效益工艺设计的主要任务及作用。
任务：为被加工零件选择合适的加工方法和加工顺序，以便能按设计要求生产出合格的零件。
作用：产品制造过程中一项重要的技术准备工作，是连接产品设计与车间生产的纽带，它所生成的工艺文件是指导生产的重要文件及制订生产计划与调度的依据。
第六章 成技术与 CAPP
第六章成组技术与CAPP第一节成组技术近年来，由于科学技术飞跃发展及市场竞争日益激烈，机械工业企业的产品更新愈来愈快，产品品种日益增多，而每种产品的批量却愈来愈少。
目前，多品种中小批生产企业约占机械工业企业总数的75％～80％，通常这些企业的劳动生产率比较低、生产周期长，产品成本高，不利于竞争。
更严重的是，随着国内外市场竞争的日益加剧和科技水平的飞跃发展，要求产品不断改进和更新。
因此，多品种小批量生产的方式还将有继续增长的趋势。
但是，传统的小批量生产方式不能适应生产进一步发展的需要，因为它存在着一些问题。
1．传统小批量生产方式的缺点(1)产量小、生产周期长，限制了先进技术的采用，因而生产率低单件小批生产的工厂，一般均采用效率较低的通用机床，车间按机群式布置，一个零件往往需要通过若干个机群式工段或小组，进行往返运输，才能加工完毕。
零件在车间内停留等待时间很长，在制品数量多，机床调整频繁，实际利用率低。
无法采用效率较高的专用设备和工艺装备，这些都严重影响了小批生产下生产率的进一步提高。
(2)生产准备工作量大在传统的生产方式中，总是分别地针对每一种产品及每一种零件进行图纸设计和工艺准备工作，这些工作中很多是重复性的劳动。
小批量生产时，品种多，更换快，因此生产准备工作量更大，有时甚至无法满足生产的要求。
(3)生产计划、组织管理复杂化由于生产品种和生产过程的多样性使生产组织管理工作复杂化，很难实现科学管理。
鉴于上述情况，与大批大量生产相比，小批量生产的技术水平和经济效益都是很低的；如果能将小批量生产转化为批量较大的生产，就能较好地解决这一矛盾。
成组技术便是解决这一问题的一种手段。
事实上，不同的机械产品，尽管其用途和功能各不相同，然而每种产品中所包含的零件类型却存在一定的规律性。
德国阿亨工业大学曾在机床、发动机、矿山机械、轧钢设备、仪器仪表、纺织机械、水利机械和军械等26 个不同性质的企业中选取45000 种零件进行分析，结果表明，任何一种机械产品中的组成零件都可以分为以下三类：A类：复杂件或特殊件这类零件在产品中数量少，约占零件总数的5％～10％，但结构复杂，产值高。
人工智能推理技术
人工智能推理技术人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一门涉及计算机科学、数学、逻辑学等多个领域的研究领域，近年来取得了显著进展。
其中，人工智能推理技术作为人工智能的核心技术之一，对于实现机器智能化具有重要意义。
本文将从基本概念、应用领域和发展趋势三个方面来阐述人工智能推理技术的关键内容。
一、基本概念1.1 人工智能推理的定义人工智能推理（Artificial Intelligence Reasoning）是指机器通过分析、推断和推理过程，模拟人类的思维方式，从而得出一定的结论或解决问题的过程。
1.2 推理的基本原理推理的基本原理包括逻辑推理、概率推理和模糊推理。
逻辑推理依据事实和规则进行推理；概率推理依据概率统计进行推理；模糊推理依据模糊逻辑进行推理。
二、应用领域2.1 专家系统专家系统是人工智能推理技术的重要应用之一。
通过将专家的知识和经验用规则的形式储存起来，并结合推理引擎实现对问题的分析和解决，专家系统在医疗、金融、工程等领域得到广泛应用。
2.2 自动驾驶人工智能推理技术在自动驾驶领域的应用越来越广泛。
通过分析和推论来判断周围环境的情况，自动驾驶汽车能够实现避免障碍物、规划最佳路径等功能。
2.3 智能机器人智能机器人是人工智能推理技术的典型应用。
机器人通过对环境的感知、语音识别和推理能力，可以与人类进行交互，并执行相应的任务。
三、发展趋势3.1 深度学习与推理技术的结合深度学习作为人工智能的一个重要分支，与推理技术相结合，将会进一步提升人工智能的推理能力。
3.2 强化学习与推理技术的融合强化学习通过试错反馈机制，使机器可以根据环境的变化不断提升自己的推理水平。
3.3 推理技术在决策支持系统中的应用推理技术在决策支持系统中具有广泛的应用前景。
通过分析决策者的需求和信息，系统可以提供决策者最佳的决策方案。
总结：人工智能推理技术作为人工智能的核心技术之一，在专家系统、自动驾驶、智能机器人等领域具有重要应用。
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的回答。T表示条件“真”，F表示条件为“假”，而空 则表
示“无关”（即此条件不是影响条件）；
在动作项中，“×”表示执行该动作，空表示不执行。
决策表中，每一列表示一条决策规则。
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6.1 决策表和决策树
➢分类
✓基本型决策表：条件根部分准确地给出了条件是什 么，而条件项只能是真、假或无关。 ✓扩展型决策表：条件项不只是“T”、“F”或无关， 而包含不确切的数值或结论。
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6.2 人工智能技术
6.2.2 知识的表达及推理
➢概述
✓知识的表达包括两个方面的问题：一是用什么方法 来组织、表示知识；二是如何利用表示成一定形式的 知识进行推理。 ✓常用的表达方法：规则表示法、框架表示法、逻辑 表示法、语义网络表示法
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6.1 决策表和决策树
6.1.2 决策树
➢概念：一种带有单个根，并从此根发出多个分 支的图，用于决策时，每个分支都传送一个数 值或表达式，表示一个“IF”语句，而一连串的 分支则表示一个逻辑“AND”或“OR”。由根 到终点的一条路径可以表示一条类似决策表中 的规则，动作则列于每个最终分支的末端。
6.2 人工智能技术
➢专家系统的结构
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6.2 人工智能技术
➢专家系统的特点
✓启发性：能使用判别性知识及已确定理论的形式化 知识进行推理； ✓透明性：能解释其推理过程并对有关知识的询问作 出回答。 ✓灵活性：能够把新知识不断地加入到已有的知识库 中； ✓能根据不精确的和经验性的知识（数据）进行推理； ✓知识库和推理机相分离，只需扩充知识库。
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6.1 决策表和决策树
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6.1 决策表和决策树
➢组成：一个根和一些节点、分支组成。 根是树的源，且每个树智能有一个根；节点可
以有若干个，且节点的前面有分支。根和节点的 分支只能有两个逻辑值——真或假。
节点有两类：互斥的和非互斥的。互斥的节点 允许在其后继的分支中至多有一个为真，而非互 斥的节点则允许所有的后继分支同时为真。
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6.1 决策表和决策树
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6.1 决策表和决策树
➢决策表设计：对于复杂的实际问题，可以采用 分级结构，一级决策表可以调用一张或多张较 低级的决策表，从而使决策表以嵌套式结构实 现。
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6.1 决策表和决策树
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6.1 决策表和决策树
➢决策表技术的特点：
✓自然性：表格直观，易于理解，适合于交流 ✓模块性（易修改性）：规则结构与内容相互独立， 易实现规则的增加、删除和修改 ✓一致性：易于检测各规则之间的冗余和矛盾，易于 维护
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6.2 人工智能技术
6.1.2 专家系统
➢概念：是一种求解问题的智能软件，在某一专 业领域内，它把人类专家的经验和知识表示成 计算机能够接受和处理的符号形式，采用专家 的推理方法和控制策略，解决该领域内问题， 并达到专家级水平，也称知识基系统 （Knowledge Based System）。
通过改变条件根，可以将扩展型决策表转换成基本 型决策表。86.1 决策表和决策树
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6.1 决策表和决策树
➢规则的独立性和一致性
✓简单规则：条件项都是“T”或“F”，并且不含无关 的规则称为简单规则，否则称为复杂规则。一条复杂 规则可以简化成两个或更多的简单规则。
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6.1 决策表和决策树
✓冗余规则：如果有两条规则，除了一个条件项两者 分别取了“T”和“F”之外，其余的条件项和动作项都 相同，这样的两条规则就是冗余规则，或重叠规则， 对冗余规则，应将其合并。
计算机辅助工艺设计
—— CAPP系统设计
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第六章 CAPP的决策推理和人工智能技术
CAPP工艺决策分为：逻辑决策、计算决策 和创造性决策。 ➢逻辑决策：对于长期生产实践中积累的工艺经 验进行系统的总结，建立相应的决策规则，根 据逻辑推理进行决策，广泛应用于加工方法选 择、机床选择和刀具选择等。
最常用的决策逻辑表达和实现方法是决策表 和决策树。
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6.2 人工智能技术
✓专家系统用于处理现实世界中需要专家来分析、解 决的问题； ✓专家系统通过推理的方法来解决问题，且得到的结 论与专家决策相同。
知识+推理=专家系统 数据+算法=一般软件
一般的数据库系统只是简单的存储答案，用户可以在 机器中检索答案；而专家系统中存储的是推理的能力和 知识。
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6.1 决策表和决策树
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6.1 决策表和决策树
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6.2 人工智能技术
6.2.1 人工智能简述
人工智能AI（Artificial Intelligence）是 20世纪50年代在美国兴起的一门综合性边缘学 科，它和“能源技术”、“空间技术”一起被 誉为20世纪三大科学技术成就。研究领域包括 问题求解、定理证明、语音识别、图像处理和 专家系统等分支，其中专家系统的研究已经走 向实用化。
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第六章 CAPP的决策推理和人工智能技术
6.1 决策表和决策树 6.2 人工智能技术 6.3 人工智能语言与专家系统工具 6.4 CAPP专家系统设计
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6.1 决策表和决策树
6.1.1 决策表
➢概念：一种描述设计活动中条件与动作之间复 杂关系的表，为分析、决策、表达决策推理提 供依据。
一个条件动作对，是事务活动的一条逻辑判 断，我们通常称之为一条规则。
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第六章 CAPP的决策推理和人工智能技术
➢计算决策：主要用于能够建立数学模型和已具 备较完善的经验数据的情况，如工序尺寸计算、 切削用量选择及工时计算等。 ➢创造性决策:对于一些具有较大模糊性，需要 十分灵活的推理策略，如基准选择、装夹方案 确定等，在很大程度上依赖于工艺人员的经验 及创造性思维，往往采用人工智能技术来实现 决策。
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6.1 决策表和决策树
如果天下雨，去网吧上网 周末如果不下雨，并且天热，去公园
如果不下雨，但天凉，去野餐
下雨
TFF
天热
TF
去网吧
×
去公园
×
去野餐
×
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6.1 决策表和决策树
➢决策表的基本结构：四部分组成
条件根 条件项（T、F、空格无关）
动作根 动作项（×执行、空格不执行）
每一列中条件项包含一组对条件根所列的所有条件
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6.1 决策表和决策树
建立决策表时，必须使表中的任意两条规则都具有 独立性，使得惟一的一组条件对应惟一的一组动作， 即任何两条规则，都不含有相同的简单规则。
➢死循环：如果一种动作被用来改变条件，并且 重复调用该表时，就可能产生死循环。当一个 动作的条件在这个动作作完以后没有改变，则 这个[条件-动作]对会反复被调用。