智能工程及其在水利工程中的应用

智能工程及其

在水利工程中的运用shuiqiangushi/主要内容一、智能工程的概念二、知识的获取及表达三、知识的运用四、专家系统五、运用实例主要内容一、智能工程的概念二、知识的获取及表达三、知识的运用四、专家系统五、运用实例智能工程是一门关于知识的自动化处置和运用技术的计算机运用学科。一、智能工程的概念智能工程的定义实际知识数值模型阅历知识符号模型……自动化处置与运用计算机对知识进展获取、表达、集成、管理、协调及运用，即利器具有一定智能的计算机来替代人脑的部分功能，以到达决策自动化的目的。开放性透明性承继性集成性易于与其他智能系统交换信息和集成系统内部的知识易于扩展〔知识库的修正和完善等〕运用户对复杂系统的总体构造及其功能有所了解用户能获取进程执行的有关信息〔进度、中间结果等〕对出错信息的跟踪与解释便于承继以往的软件成果能为如今或今后在不同环境和背景下开发的软件提供承继知识内容和方式的集成智能软件系统与环境的集成复杂软件系统集成的构造一、智能工程的概念智能工程的原那么知识的获取知识的表达知识的集成知识的协调与管理智能化人—机界面智能工程的研讨内容一、智能工程的概念多义务和多功能的集成多领域多学科知识的集成知识的集成数值计算与推理方法的集成多介质信息处置的集成知识的协调和管理不同型号的计算机及其它硬设备不同言语环境支持的软件系统之间通讯问题子系统间的决策冲突不同领域专家的决策冲突冲突决策问题根据系统目的将各种义务分给不同的子系统对义务执行情况进展检测和控制义务分配问题一、智能工程的概念智能化的人—机界面一、智能工程的概念面向复杂问题的集成化智能软件系统，在它的建立、开展、完善和运用的过程中，都需求有人类专家的参与。因此，一种非常便于运用、灵敏友好、具有一定智能〔如对手迹和语音的识别功能、解释功能、咨询功能〕的人—机界面是必需的，它将起到桥梁的作用，把人和机器沟通联络起来，使人真正成为自动化决策过程中的一个重要部分，作为最具有发明性的知识源，在智能化人--机系统中起到关键决策的作用。1、方便灵敏、多种介质信息的输入输出方式2、设立用户密级3、独立的专家系统数值、符号、图形、图像无阅历用户专家用户咨询、协助、解释、跟踪智能化的人—机界面一、智能工程的概念人工智能智能工程重要根底奉献实际成果利用计算机模拟人的智能利器具有智能的计算机〔硬件和软件〕处理实践问题实际研讨为导向工程实践运用导向注重研讨智能活动过程的机理，具有严厉的逻辑性和推理，注重普遍适用性注重研讨智能活动过程的机理，具有严厉的逻辑性和推理，注重普遍适用性一、智能工程的概念智能工程与人工智能的区别和联络主要内容一、智能工程的概念二、知识的获取及表达三、知识的运用四、专家系统五、运用实例知识的获取知识的概念：知识是人们在社会实际和消费实际中对各种信息经过去粗取精、去伪存真、由表及里、由此及彼而构成的各种对于客观事物规律性的认识。知识的分类：描画性知识判别性知识过程性知识对象级知识元级知识按作用分：按作用分：二、知识的获取与表达知识的获取知识的来源：知识获取方法：人工知识获取机器学习二、知识的获取与表达人工知识的获取人工知识获取的根本方式二、知识的获取与表达人工知识的获取知识获取的步骤二、知识的获取与表达机器学习机器学习的根本模型二、知识的获取与表达知识源学习机推理机知识库专家系统专家、书本、数据库机器学习二、知识的获取与表达机械式学习基于解释的学习基于事例的学习基于概念的学习基于类比的学习基于决策树的归纳学习基于神经网络的学习……知识的表达当知识从知识源经知识获取构成条理化的知识后，它必需输入计算机内部以某种方式被表达出来才干被利用，研讨将知识用什么方式在系统中进展表达，并以什么构造存储可以在智能系统在运转过程中能被推理机利用的问题就是知识表达的研讨内容。二、知识的获取与表达二、知识的获取与表达知识的表达知识表达的典型方法：规那么式〔产生式〕知识表达基于框架的知识表达语义网络知识表达逻辑表达法过程表示面向对象表示规那么式〔产生式〕知识表达二、知识的获取与表达知识的表达基于框架的知识表达二、知识的获取与表达知识的表达语义网络知识表达二、知识的获取与表达知识的表达逻辑表达法二、知识的获取与表达知识的表达基于数理逻辑〔一阶谓词演算〕的知识过程表示二、知识的获取与表达知识的表达面向对象表示二、知识的获取与表达知识的表达面向对象是一种软件开发技术，由于具有良好的封装性、承继性和多态性，作为知识的一种描画方法，也被人工智能广泛地运用。类是面向对象的一个根本概念，类是对象的笼统，它由一组变量和一组操作封装而成，描画了一组具有一样属性和操作的对象。类Ⅰ：属性+方法类Ⅱ：属性+方法……主要内容一、智能工程的概念二、知识的获取及表达三、知识的运用四、专家系统五、运用实例三、知识的运用知识的重要运用----推理推理是人们求解问题的主要思想方法，而智能系统的推理行为那么由推理机完成。推理机是智能系统必不可少的一个组件，其根本义务就是在一定控制战略指点下，搜索知识库中可用的知识，与现实库中的现实匹配，产生或论证新的现实，获得问题的解。推理机设计的两个重要内容：推理方法推理控制战略推理方法：研讨前提与结论之间的种种逻辑关系及其信息传送规律推理控制战略：指点推理过程中进展搜索的战略初始形状空间目的形状空间搜索求解定义规那么问题的解控制战略〔推理战略和搜索战略〕三、知识的运用知识的重要运用----推理三、知识的运用推理方法演绎推理和归纳推理演绎推理是从知的判别出发，经过演绎推出结论的一种推理方式，是一种由普通到个别的推理，相反，归纳推理是从个别到普通的推理。方式逻辑推理根据谓词逻辑进展推理，依赖于严密的逻辑学联想型推理在语义网络表达的知识中，利用构造关系及上层到下层概念的承继性进展推理不准确推理用于求解具有不准确知识的问题，主要实际根底是概率论三、知识的运用盲目搜索〔无信息搜索〕启发式搜索博弈树搜索遗传算法模拟退火算法免疫算法搜索技术传统的搜索技术〔处理简单问题〕智能的搜索算法〔处理复杂问题〕主要内容一、智能工程的概念二、知识的获取及表达三、知识的运用四、专家系统五、运用实例专家系统是智能工程的一个重要分支，是人工智能实际的实践运用，是从普通思想方法讨论转入专门知识运用的艰苦突破。专家系统可视为一类具有专门知识和阅历的计算机智能程序系统，具有与专家同等处理问题才干的程度。专家系统把知识和系统中其它部分别分开来，它强调的是知识而不是方法。这主要是由于：一方面，很多有意义但是比较困难的问题没有易于实现的、基于算法的处理方案；另一方面，专家系统知识相对比较缺乏，并且只需当人类专家拥有丰富的知识时，才可以处理大量的问题。知识在专家系统中具有非常重要的位置。四、专家系统专家系统专家系统也称为知识库专家系统，是基于知识库的知识利用系统，是人工智能的运用工程——“知识工程〞的典型代表。普通说来，一个专家系统应具备以下三个要素：①具备某个运用领域的专家级知识；②能模拟专家的思想；③能到达专家级的解题程度。四、专家系统专家系统推理机人机接口知识获取咨询解释数据库知识库专家用户用于存放系统求解问题所需求的领域专门知识。用于存放原始数据和推理过程中得到的各种中间信息。用来控制、协调整个专家系统任务的一组程序。为知识库的建立、修正和扩展提供手段。担任对推理出的结果作出必要的解释。为用户提供直观方便的人机交互手段。四、专家系统专家系统的根本构造专家系统是具有某个领域专家级知识的系统，要研制和开发一个专家系统是一件复杂、困难和费时的任务。人们曾经研制出一些比较通用的工具，作为设计和开发专家系统的辅助手段和环境，以提高专家系统的开发效率、质量和自动化程度。这种开发工具或环境，就称为专家系统开发工具。〔例如机器人仿真、matlab、simulink、组态软件、管理信息系统开发工具〕。可以了解成开发专家系统用的组态软件。现有的专家系统开发工具，主要分成以下四类：骨架系统〔又称外壳〕、言语型工具、辅助工具和支撑环境。四、专家系统专家系统的开发工具主要内容一、智能工程的概念二、知识的获取及表达三、知识的运用四、专家系统五、运用实例数据发掘技术在大坝平安决策支持系统中的运用在大坝平安监控领域，一座大坝上布置的监测点个数以千记，各监测点年复一年的观测所采集和累计的数据是海量的。坝体、库水、坝基、气温、降雨、地震等等针对水利行业海量的数据，我们应该如何利用现代的信息技术去进展采集、存贮、传输、处置呢？五、运用实例数据发掘技术基于多方面的技术，如数据库技术、统计科学、方式识别、知识库、信息索引技术、高性能计算以及数据的可视化等，高度自动化地分析原有的数据，并做出归纳性的推理，从中发掘出潜在的方式，预测目的的行为，为决策提供强有力的技术支持。确切的说，数据发掘技术是利用人工智能技术为决策提供支持的过程，属于智能工程。五、运用实例数据发掘技术数据发掘技术的步骤以一个详细的例子阐明分析大坝垂直位移测值序列在2001年产生突变的物理成因。五、运用实例数据发掘技术的步骤定义问题：了解相关领域的有关情况，熟习背景知识，弄清需求。分析测点异常测值的物理成因。集成数据：根据需求从数据库中提取相关数据。将有关大坝的数据〔如监丈量测值、日常巡查数据、大坝设计及开工数据、大坝运转情况数据等〕以及环境量测值〔如库水位、气温、降雨、地震等〕集成在数据库中。预处置数据：对数据进展再加工，检查数据的完好性和一致性，对丧失的数据进展补充。发掘数据：运用数据发掘的方法，从数据中提取用户所需的知识，这些知识可用一种特定的方式表示。评价或解释：利用可视化工具将发现的知识以用户能了解和察看的方式呈