高级人工智能 (6)
人工智能时代优秀作文范文【6篇】

人工智能时代优秀作文范文【6篇】人工智能时代优秀作文范文(精选篇1)身处于21世纪的我们,科技正处于喷薄之势,每天,讯息如同波涛汹涌般的向我们袭来;每天,这个世界都在改变,日新月异。
不知从何时起,人工智能这一词汇如同一颗耀眼的新星一般进入了我们的生活之中,随着越来越多的智能化设备出现在我们的视野中,不免有些人杞人忧天的想到,“终结者”这一电影之中的情节。
机器人统治人类?可笑!但社会趋势却又确实如此!在我看来,是科技的发展致使了某些人的胡思乱想。
现如今的社会,人人都拥有手机,每户人家都拥有电脑。
我们可以利用手机做到以前我们所无法想象的事,我们可以利用电脑将世界“缩小化”,可以随时随地的向亲朋好友分享自己的所见所闻,将地球缩小化为“地球村”。
我曾读到过这样一则事例:“一处闻名远近的景点发生了火灾,可当消防员赶到之时,却看见近乎于水泄不通的人流在此拍照,闲聊这火势,却完全没有一个人有丝毫救火之意”。
这也许就是科技发展所导致的弊端吧。
现如今的我们,每天都在受到外界讯息的干扰,有些人受到不良讯息的干扰,出去混社会;有些人受到网络文学的干扰,形成了“君子报仇,十年不晚”的思想价值观和“人不为己,天诛地灭”的行径;更有甚者,有些稚气未脱的脸庞之上已有了历经人生大起大落的沧桑之感。
这些错误的价值观和人生观在我看来很大一部分的原因皆因网络和计算机的迅速发展。
其实,我们早已活在了计算机与网络的“阴影”之下,所谓的人工智能不如说是智能人工,不知是社会进化了,还是人类退化了。
苹果公司总裁库克曾说过:“我不担心人工智能社会让计算机像人类一样思考,反而,我更担心人类像计算机一样思考,失去价值观和同情心,罔顾后果。
”其实,我们所处社会的“价值观”早已扭曲。
我们都是“拜金拜房”之人,这整个社会的“同情心”也早已扭曲,我们早已不再谈论可怜之人,却在谈论他们的可恨之处。
其实,我们早已成为罔顾后果之人!悲哉,那又何为?也许,当计算机与网络淡出人类视野之时,才是我们真正回归于初心之时,才是人类真正悔悟之时。
公需科目:2020年度人工智能与健康试题及答案(六)

眉山市公需科目培训2020年度人工智能与健康试题及答案(六)、单选题1.下列途径中,不会造成乙肝传播的是()。
(2.0分)A. 性接触B. 空气C. 血液D. 母婴2.莱布尼茨除了和牛顿先后独立发明了微积分之外,还对()的发展做出了贡献(2.0 分)A. 二进制B. 八进制C. 十进制D. 十六进制我的答案:A "答对3.对于同一个人来说,下列测量位置中,测出体温最低的是()。
( 2.0分)A. 口腔B. 腋下C. 肛门D. 测量结果都一样我的答案:B "答对4.1956年之前,人工智能的发展处于()。
(2.0分)A. 萌芽期B. 第一次繁荣期C. 第一次低谷期D. 复苏期我的答案:A "答对5.在1986年,罗斯•昆兰提出了()概念,这是机器学习另一个主流的闪光点(2.0 分)A. BPB. 决策树D. 随机森林6.1956年之前,人工智能领域的三论不包括()。
(2.0分)A. 控制论B. 数据论C. 信息论D. 系统论我的答案:B "答对7.智能制造的核心是改变传统产品的本质,最终实现产品的“三化”,其中不包括()。
(2.0 分)A. 数字化B. 网络化C. 智能化D. 规模化我的答案:D "答对8.《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》中指出,至V 2020年人工智能核心产业规模超过()亿元。
(2.0分)A. 1000B. 1500C. 4000D. 10000我的答案: B "答对9.我国于()年发布了《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》。
(2.0分)A. 2016B. 2017C. 2018D. 2019我的答案:B "答对10.世界上第一个将芯片植入体内的人是()。
(2.0分)A. 凯文•沃里克C. 罗斯•昆兰D. 杰弗里•辛顿我的答案:A "答对11.()表现为体格健壮,人体各器官功能良好。
人工智能导论 章节习题(第6章)[4页]
![人工智能导论 章节习题(第6章)[4页]](https://img.taocdn.com/s3/m/09d6851a3868011ca300a6c30c2259010302f341.png)
机器学习章节习题习题选择题1. Logistics regression和一般回归分析有什么区别?A. Logistics regression可以用来预测事件可能性的B. Logistics regression可以用来度量模型拟合程度C. Logistics regression可以用来估计回归系数D. 以上所有2. 想在大数据集上训练决策树, 为了减少训练时间, 可以:A. 增加树的深度B. 增加学习率(learning rate)C. 减少树的深度D. 减少树的数量3. 以下说法正确的是:A. 一个机器学习模型,如果有较高准确率,说明这个分类器一定是好的B. 如果增加模型复杂度,那么模型的测试错误率总是会降低C. 如果增加模型复杂度,那么模型的训练错误率通常是会降低的D. 不可以使用聚类“类别id”作为一个新的特征项,然后再用监督学习分别进行学习4. 如果SVM模型欠拟合, 以下方法哪些可以改进模型:A. 增大惩罚参数C的值B. 减小惩罚参数C的值C. 减小核系数(gamma参数)5. 当模型的bias高时, 我们如何降低它?A. 在特征空间中减少特征B. 在特征空间中增加特征C. 增加数据点6. 在其他条件不变的前提下,以下哪种做法容易引起机器学习中的过拟合问题A 增加训练集量B 减少神经网络隐藏层节点数C 删除稀疏的特征SD SVM算法中使用高斯核/RBF核代替线性核7.关于SVM泛化误差描述正确的是A、超平面与支持向量之间距离B、SVM对未知数据的预测能力C、SVM的误差阈值8.如果使用数据集的全部特征并且能够达到100%的准确率,但在测试集上仅能达到70%左右,这说明:A、欠拟合B、模型很棒C、过拟合9. 一般来说,下列哪种方法常用来预测连续独立变量?A. 线性回归B. 逻辑回顾C. 线性回归和逻辑回归都行D. 以上说法都不对10.下面三张图展示了对同一训练样本(散点),使用不同的模型拟合的效果(曲线)。
人工智能导论课件第6章第4-5节

6.5.2 振动故障诊断的专家系统
• VIBEX专家系统结合了决策表分析(DTA)和DT,决策表分析是通过已知案 例来构建的,而DT是为了做出分类,使用归纳式知识获取过程来构建。 VIBEX DT与机器学习技术相结合,比起ⅤIBEX(VIBration Expert)TBL方 法在处理振动原因和发生概率较高的案例时,其诊断更有效率。人类专家合作 构建DTA,这最终得到了由系统知识库组成的规则集。然后,人们使用贝叶斯 算法计算出规则的确定性因子。
6.5.2 振动故障诊断的专家系统
• 专家系统的重要作用之一是用于故障诊断。在昂贵、高速、关键机械运转的情 况下,故障的早期准确检测非常重要。在机械运转的情况下,异常情况的常见 指标是旋转机械的振动。检测到故障后,维护工程师能够识别症状信息,解释 各种错误信息和指示,并提出正确的诊断。换句话说,识别可能导致故障的组 件以及组件失败的原因。
人工智能导论
Introduction to artificial intelligence
• (1)规划——在这个阶段,根据所有可能的原子构型的集合中和质谱推导出 的约束一致的原子构型集合,还原出答案。应用约束,选择必须出现在最终结 构中的分子片段,剔除不能出现的分子片段。
• (2)生成——使用名为CONGEN的程序来生成可能的结构。“它的基础是组 合算法(具有数学证明的完整性以及非冗余生成性)。组合算法可以产生所有 在拓扑上合法的候选结构。通过使用‘规划’过程提供的约束进行裁剪,引导 生成合理的集合(即满足约束条件的集合),而不是巨大的合法集合。”
《人工智能》练习题

《人工智能》练习题一一、填空题1. 人工智能是科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。
2. 目前,人工智能的主要学派有符号主义、连接主义和。
3.计算智能(Computing Intelligence)涉及神经计算、模糊计算、、粒子群计算等研究领域。
4. 谓词逻辑中,重言式(tautlogy)的值是。
5.目前所用的知识表示形式有状态空间法、和谓词逻辑法等。
6.仅个体变元被量化的谓词称为阶谓词。
7.机器学习所采用的策略大体上可分为4种:机械学习、示教学习、和示例学习。
8. 在设计专家系统时,知识的表示有多种形式,在选择表示方式时要兼顾以下4个方面: 表达能力强、易于推理、容易修改知识库和。
9. 数据库中的知识发现是从大量数据中辨识出、新颖的、潜在有用的、并可被理解的模式的高级处理过程。
10. 在专家系统的结构中,是人与系统进行信息交流的媒介,它为用户提供了直观方便的交互作用手段。
11.人工智能的发展是以硬件与为基础的,经历了漫长的发展历程。
20世纪30年代和40年代,和关于计算本质的新思想对人工智能的形成产生了重要影响。
12. 符号主义认为人的认知基元是,而且认知过程即为符号操作过程。
13.在谓词公式中,紧接于量词之后被量词作用的谓词公式称为该量词的,而在一个量词的辖域中与该量词的指导变元相同的变元称为约束变元,其他变元称为自由变元。
14.目前所用的知识表示形式有状态空间、问题归约法和等。
15.在与或图中,没有后裔的非终叶节点为不可解节点,那么含有或后继节点且后裔中至少有一个为可解的非终叶节点是节点,含有与后继节点且后裔中至少有一个为不可解的非终叶节点是不可解节点。
16. 机器学习所采用的策略大体上可分为4种:机械学习、示教学习、类比学习和。
17.学习就是记忆,即把新的知识存储起来,供需要时检索调用,而不需要计算和推理。
18. 数据库中的知识发现是从大量数据中辨识出有效的、、潜在有用的、并可被理解的模式的高级处理过程。
nlp人才的6个层次

nlp人才的6个层次NLP人才的6个层次NLP(自然语言处理)作为人工智能领域中的重要分支,对于处理和理解人类语言具有重要意义。
而在NLP领域中,人才的层次可以分为以下六个层次,从基础到高级逐渐深入。
第一层次:NLP初学者作为一个NLP初学者,需要了解NLP的基本概念、原理和常见的应用场景。
初学者需要学习自然语言处理的基础知识,例如词法分析、句法分析、语义分析等。
初学者可以通过阅读相关书籍、论文和参加培训课程来增加对NLP的了解和掌握。
第二层次:NLP实践者NLP实践者是指能够运用现有的NLP工具和技术解决实际问题的人才。
他们具备基本的NLP技能,能够使用开源NLP工具包和库,如NLTK、spaCy等。
实践者可以处理文本数据,进行文本分类、情感分析、实体识别等任务。
此外,NLP实践者还需要具备数据处理和数据可视化的能力,以便更好地分析和展示NLP处理的结果。
第三层次:NLP研究员NLP研究员是指在NLP领域有一定研究能力和创新能力的人才。
他们能够深入理解NLP的理论和算法,并能够进行相关的研究工作。
NLP研究员需要具备扎实的数学功底和编程能力,能够设计和实现新的NLP算法和模型。
研究员通常会发表论文、参加学术会议,并与其他研究人员进行合作。
第四层次:NLP架构师NLP架构师是指在NLP系统设计和开发方面有丰富经验的人才。
他们能够设计和构建大规模的NLP系统,解决复杂的自然语言处理问题。
架构师需要熟悉各种NLP算法和模型,并能够根据具体需求选择合适的算法和模型。
此外,架构师还需要具备系统设计和优化的能力,以确保NLP系统的性能和可扩展性。
第五层次:NLP专家NLP专家是指在特定领域具有深入研究和实践经验的人才。
他们对某个领域的NLP问题有深入的理解,并能够提供专业的解决方案。
NLP专家通常会在特定领域进行研究,并与相关领域的专家进行合作。
他们在解决复杂的自然语言处理问题方面具有独特的见解和创新能力。
人工智能单选练习题库含参考答案
人工智能单选练习题库含参考答案一、单选题(共100题,每题1分,共100分)1、人工智能诞生在1955年,50年代末第一款神经网络-()将人工智能推向了第一个高潮。
A、感知机B、无人机C、费曼机D、机器人正确答案:A2、GooLeNet中使用较多小tricks,其中全局平局池化GAP就是一个,使用GAP的优点是()A、加速模型收敛B、提供更好的分类C、增加网络深度D、减少参数量,实现任意大小的输入正确答案:D3、学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异称为(___)。
A、误差B、精度C、查准率D、错误率正确答案:A4、华为的芯片支持 HUAWEI HiAI 的哪一个模块?A、HiAI FrameworkB、HiAI ServiceC、HiAI FoundationD、HiAI Engine正确答案:C5、有统计显示,在未来,非结构化数据的占比将达到()以上。
A、$0.90B、0.8C、0.6D、0.7正确答案:A6、我国人工智能的发展战略是()。
A、12320工业互联B、“1438”战略C、新一代人工智能发展规划D、国家制造创新正确答案:C7、()就是指分类任务中不同类别的训练样例数目差别很大的情况A、类别不相同B、类别不对等C、类别不平衡D、类别数不同正确答案:C8、以下哪个关键字是与 try 语句一起使用来处理异常的?A、&catch(a)&B、catch&C、&exception&D、&except正确答案:D9、深度学习中的“深度”是指()A、计算机对问题的处理更加灵活B、中间神经元网络的层次很多C、计算机的求解更加精准D、计算机理解的深度正确答案:B10、增强现实领域(AR)大量应用了(),典型的就是微软的HoLolens。
A、计算机视觉B、语音识别C、图像处理D、虚拟现实技术正确答案:A11、DBSCAN在最坏情况下的时间复杂度是()A、O(m2)B、O(m*logm)C、O(logm)D、O(m)正确答案:A12、多义现象可以被定义为在文本对象中一个单词或短语的多种含义共存。
6-1-人工智能及哲学思考
认知科学:把AI的计算机模型和心理学的实验相结合, 试图创立一种精确且可检验的人类思维工作方式理 论。
6
理性地思考:“思维法则”方法
“正确思考” 是不能辩驳的推理过程( Aristotle)
的范围内“正确行事”,它就是理性的。
像人一样思考的系统 理性地思考的系统
像人一样行动的系统 理性地行动的系统
3
像人一样行动:图灵测试
Source: lecture notes by Dr. Hwee Tou Ng, Singapore
图灵预测,2000年之前计算机有30%的概率蒙骗一 个普通人达5分钟。
字计算机将成为国际象棋世界冠军。” “十年之内, 数字计算机将发现并证明一个重要的数学定理。”
1965年,H. A. Simon:“二十年内,机器将能完成人 能做到的一切工作。”
1967年,Marvin Minsky:“一代之内……创造‘人工 智能’的问题将获得实质上的解决。”
1970年,Marvin Minsky:“在三到八年的时间里我 们将得到一台具有人类平均智能的机器。”
Turing给出了可计算模型下的局限(停机定理) NP问题描述了实际计算能力下的局限
数学(3):概率
概率起源于对赌博问题可能结果的描述,成为所有 需要定量的科学的无价之宝,帮助对付不确定的测 量和不完备的理论。(Cardano,16世纪)
Bayes提出了根据新证据更新概率的法则(18世纪) Bayes分析形成了大多数AI系统中不确定推理的现代
2 6
语言学:语言和思维是怎样联系起来的?
人工智能作文汇总6篇(最新)
【精选】人工智能作文汇总6篇随着时间的推移,科技作为第一生产力,在21世纪,也得到了飞速的发展。
人工智能这一领域也不再模糊,渐渐走入了人们的视线中。
例如英国物理学家霍金先生所使用的英特尔系统,可以将他的所想转化成语言告诉人们。
如今社会,计算机和智能手机已经逐渐进入了大众化的时代。
人工智能也频频出现在了人们的视线中。
但正如苹果公司总裁库克认为,人类像人工智能一样思考,失去价值观和同情心,才是最可怕的。
试想一下,在未来,人工智能渐渐发展,拥有了思考的能力,而人类却慢慢退化,失去了感情,再也不会思考,只会如同计算机那样冷冰冰的思考、储存自己所需要的,将过期文件删除。
那种场景该有多可怕。
或许届时,侏罗纪时代恐龙灭绝那样,人类也终将走向灭亡。
人类发明了计算机,如果最终被计算机所统治,不也是人类的一大悲哀么?是的,在如今的这个时代,计算机已经成为生活中不可或缺的一部分。
人们每天用它工作、生活。
商人用它收发邮件;学生用它查阅资料;科学家用它计算数据。
人类之所以强大,是因为我们有思考,有同情心和价值观。
人们可以使用计算机,但不能过分依赖于它。
它是科技的产物,而人类却发展了科技。
一旦依赖感产生了,只要遇到困难,大家的第一反应就会是“找百度”。
但殊不知,自己寻找方法的过程才是最为珍贵的。
纵使计算机拥有了思考的能力,但它的本质也不会变,它是一台冷冰冰的机器,它没有人类的感情,没有同情心。
我们会因为亲人的过世而伤心流泪,它们不会;我们会因为感人事迹为之动容,它们不会;我们会为一个走失的孩子倍感焦急,它们不会;我们会为朋友两肋插刀,它们不会;我们会为取得成功激动喜悦,它们不会。
如果人类像计算机一样思考,那么也将失去这些情绪,成为一台冷冰冰的机器,试想你和亲人、朋友互不理睬。
你在路边看到乞讨的小女孩或许会伸出援助之手,但一旦如计算机一般失去同情心,你就会对她视而不见,任她自生自灭。
这该有多么可怕,世界将没有任何情感存在,整个地球将陷入死寂。
AI技术的6种常见使用方法解析
AI技术的6种常见使用方法解析近年来,人工智能(AI)技术的发展迅猛,已经渗透到我们生活的方方面面。
从智能助手到自动驾驶汽车,AI技术正改变着我们的生活方式和工作方式。
在本文中,我们将探讨AI技术的六种常见使用方法,以便更好地理解和应用这一领域的创新。
1. 自然语言处理(NLP)自然语言处理是AI技术的一个重要领域,它专注于使计算机能够理解和处理人类语言。
通过NLP,计算机可以解析和理解人类的语言,包括文字和语音。
这种技术的应用非常广泛,例如语音识别、机器翻译和智能客服。
通过NLP,我们可以与计算机进行自然对话,从而更方便地获取信息和完成任务。
2. 机器学习机器学习是AI技术的核心。
它利用统计学和算法让计算机能够从数据中学习和改进。
通过机器学习,计算机可以自动识别模式和规律,并根据这些规律做出预测和决策。
这种技术的应用非常广泛,例如推荐系统、风险评估和图像识别。
通过机器学习,我们可以让计算机具备智能化的能力,从而提高工作效率和准确性。
3. 计算机视觉计算机视觉是指让计算机能够“看”和理解图像和视频。
通过计算机视觉,计算机可以识别和分析图像中的对象、场景和特征。
这种技术的应用非常广泛,例如人脸识别、无人驾驶和工业检测。
通过计算机视觉,我们可以让计算机具备类似于人类的视觉能力,从而实现更精确和高效的任务执行。
4. 专家系统专家系统是一种基于知识库和推理引擎的AI技术,它模拟了人类专家的决策过程。
通过专家系统,计算机可以根据事先编写的规则和知识进行推理和决策。
这种技术的应用非常广泛,例如医疗诊断、金融风险评估和法律咨询。
通过专家系统,我们可以将专业知识和经验转化为可执行的算法,从而提高决策的准确性和效率。
5. 机器人技术机器人技术结合了AI、机械和控制技术,使机器能够模拟人类的行为和动作。
通过机器人技术,我们可以让机器执行各种任务,例如清洁、搬运和协作。
这种技术的应用非常广泛,例如工业生产、医疗护理和军事应用。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
定性进程推理
2013-6-30
史忠植 高级人工智能
28
定性仿真推理
1984年 Kuipers 发表了“因果性的常识推理:从结构导出 行为”论文。这篇论文建立了一种定性仿真推理的框架, 简单地给出了从常微分方程的抽象而得的定性结构和定性
2013-6-30
史忠植 高级人工智能
10
定性推理的基本方法
定性推理的观点大体上可这样来理解: • 忽略被描述对象的次要因素, 掌握主要因素简化问题的描述。 • 将随时间 t连续变化的参量 x(t) 的值域离散化为定性值集合, 通常变量 x的定性值 [x]定义为
x 0 当x 0 当x 0 当x 0
[x] ⊗ [y]
14
定性模型推理
下面给出⊕和 ⊗ 的运算规则。设 e1, e2是公式, 则有:
[0] ⊕ [e1]⇒[e1] [0] ⊗ [e1]⇒[0] [+] ⊗ [e1]⇒[e1] [-] ⊗ [e1]⇒-[e1]
2013-6-30
史忠植 高级人工智能
15
定性模型推理
使用下列规则,可将运算符+、转换成⊕、⊗:
2013-6-30 史忠植 高级人工智能 20
定性进程推理
(3) 单一机制假设。物理进程被看作是产生变化的机制。
这样,任何变化必须解释为某些物理进程的直接或 间接的影响。进程本体论为定性物理理论的因果性 打下了基础。 (4) 组合的定性数学。人们进行复杂系统推理时,使用 部分信息并进行组合。 (5) 清晰的表示及关于模型化假设的推理。明确地表示 某些特定知识的适用条件,并从领域理论中为特定 系统建模成为定性物理的中心任务。
2013-6-30 史忠植 高级人工智能 9
定性推理的基本方法
为了解决第二、第三个问题,定性推理一般采用下列分析步骤: (1) 结构认识:将对象系统分解成部件的组合。 (2) 因果分析:当输入值变化时,分析对象系统中怎样传播。 (3) 行为推理:输入值随着时间变化,分析对象系统的内部 状态怎样变化。 (4) 功能说明:行为推理的结果表明对象系统的行为,由此 可以说明对象系统的功能。
2013-6-30 史忠植 高级人工智能 21
定性进程推理
一个物理系统的变化是由进程引起的, 一个物理过程由一 些进程来描述, 这就是定性推理进程方法的基本观点。下 面介绍在定性进程推理中的量空间和进程的描述。
2013-6-30
史忠植 高级人工智能
22
定性进程推理
1. 量空间
(1) 时间由区间表示, 区间之间的关系有前、后、相等。两 个区间可以相连, 瞬间认为是极短的区间, 持续时间为 0。 (2) 物体的参数称作量, 量由其数量和导数组成。 Am表示数量的值, As表示数量的符号。 Dm表示数量导数值, Ds表示数量导数的符号。
定性进程推理
Forbus提出的定性进程方法把物理现象视作由一些相关的 进程来描述, 每个进程由一组个体、前提条件、数量条件、 参数关系和影响来描述, 推理过程是从已知的进程表中依次 选出一些可用的进程来描述一个物理过程。定性进程理论 中有关定性物理的关键思想如下: (1) 组织原则为物理进程。本体论在知识的组织上起着重 要作用。在人们进行物理系统推理时,物理进程非常直观, 用它组织物理领域的理论是合理的。 (2) 用顺序关系表示数值。重要的性质差别常由比较而来。 例如,当压力和温度不同时产生流动;当温度到达某一界 值时会发生相变等。在很多情况下,用一套序数关系表示 数值更自然。
2013-6-30 史忠植 高级人工智能 26
定性进程推理
演绎过程 在进程定性推理中,其演绎过程如下: (1) 选进程。 对一组已知的个体来说, 在进程表中依各进程对个 体的说明找出可能出现的那些进程例PI。 (2) 确定激活的 PI。依前提条件、数量条件确定每个 PI的状态。 满足这些条件的为激活的 PI , 激活的 PI 叫进程结构。 (3) 确定量的变化。 个体的变化由相应量的 Ds 值来表示。量的 变化可由进程直接影响,也可由∝Q间接影响。 (4) 确定进程结构变化。量的变化将会引起进程结构的变化,确 定这种变化也叫限制分析, 这样对一个物理过程的描述便由 (1)建 立的 PI 进入了下一个 PI 。 重复(1)-(4) 的步骤便可给出一个物理过程的一串进程描述。
[e1+e2] ⇒ [e1] ⊕ [e2] [e1e2] ⇒ [e1] [e2]
2013-6-30
史忠植 高级人工智能
16
压力调节器
压力调节器是通过弹簧来控制阀门流量, 以使流量为 某一设定值而不受流入的流量和负载变化的影响。根 据物理学有
Q CA 2 P
CA
P 0
dQ dt
2013-6-30
2013-6-30 史忠植 高级人工智能 4
概述
de Kleer的定性模型方法[de Kleer 1984] Forbus的定性进程方法[Forbus 1984]
Kuipers 定性仿真法[Kuipers 1984]
2013-6-30
史忠植 高级人工智能
5
概述
Davis 提出从结构描述出发进行故障论断的方法 Reiler提出从基本原理出发进行故障诊断的方法 Williams把定量运算和定性推理相结合建立了一个
(MQt) 表示时刻 t量 Q的值。
HAS-Quantity是谓词, 指某物体具有某参数。 (3) 一个量的所有可能取值构成量空间, 量空间的元素间有 半序关系。 2013-6-30 23 史忠植 高级人工智能
定性进程推理
2. 进程 一个物理进程 P由 一组个体、 一组前提条件、 一组数量条件、 一组参数关系和 一组影响 组成。
定性推理(qualitative reasoning)是从物理系
统、生命系统的结构描述出发,导出行为描述,
以便预测系统的行为并给出原因解释。定性推理
采用系统部件间的局部结构规则来解释系统行为 ,
即部件状态的变化行为只与直接相邻的部件有关。
概述
1952年 1977年 1984年
Simmons提出定性分析的因果关系。 Rieger 发表了因果仿真的论文。 “Artificial Intelligence”杂志第24卷出版了定性推理专辑 刊载了 de Kleer, Forbus 和Kuipers对定性推理奠基性的 文章, 这标志着定性推理开始走向成熟。 1986年 Iwasaki和Simmons发表了“Causality in Device Behavior” 的文章。 1993年 “Artificial Intelligence”杂志第59卷又发表了一组文章, 回顾十年前这几位定性推理奠基人所做的工作。
18
压力调节器
OPEN状态 A = Amax 定性方程 [P] = 0 ∂P = 0
WORKING 状态
0<A<Amax
定性方程
[P] = [Q]
∂P + ∂A = ∂Q
CLOSED状态
A= 0
定性方程
[Q] = 0
∂Q = 0
除了可以讨论每个状态内的定性分析还可讨论各状态间转换 的定性分析。 de Kleer建立的 ENVSION系统是使用约束传播 与生成测试方法来求解定性方程。 2013-6-30 19 史忠植 高级人工智能
• 依物理规律将微分方程转换成定性(代数)方程, 或直接依物理 规律建立定性模拟或给出定性进程描述。 2013-6-30 11 史忠植 高级人工智能 • 最后给出定性解释
定性模型推理
de Kleer研究解决经典物理问题需要哪些知识及如何 建立问题求解系统。他提出的定性模型方法所涉及 的物理系统是由管子、阀门、容器等装置组成, 约束 条件(定性方程)反映在这些装置的连接处, 依定性方 程给出定性解释。 为将代数方程、微分方程定性化, 首先需定义变 量的定性值集合以及相应的定性运算。
书本上的运动方程, 而是针对几个主要参量的变化趋势
给予粗略的、直观的, 但大体上准确的描述, 这就够了。
2013-6-30
史忠植 高级人工智能
7
定性推理的基本方法
一般分析运动系统行为的标准过程可分为三个步骤:
(1) 决定描述对象系统特征的量。
(2) 用方程式表示量之间的相互关系。
(3) 分析方程式,得到数值解。
一个进程的具体示例称作进程例,用PI表示。
2013-6-30 史忠植 高级人工智能 24
定性进程推理
Process heat-flow. 热流进程 Individuals: 一组个体 src an object, Has-Quantity(src, heat) src 是热源 dst an object, Has-Quantity(dst, heat) dst 是受热对象 path a heat-path, path是热流路径 Heat-connection(path, src, dst) 将 src, dst 连结起来 Preconclitions: 一组前提条件 Heat-Aligned(path) 热流路径安排好 Quantity Conditions: 一组数量条件 A[temperature(src)]> A[temperature(dst)] src 温度高于dst温度
2013-6-30 史忠植 高级人工智能 12
定性模型推理
定性值集合是一个离散集合, 其元素是由对数轴的划分而得到的, 通常把数轴 (-∞,∞)划分成 (-∞,0) , 0,(0, ∞) 三段, 规定定性值 集合为 {-,0,+}, 变量 x的定性值 [x]如下定义:
x 0 当x 0 当x 0 当x 0
x dx dt
13
另外用 ∂x表示 dx/dt的定性值, 也即