1.1智能化技术的应用领域

1、智能化技术的应用领域
2.软件领域――基于知识作问题求解的智能化软件系统KB
反思这种局面，有两种感受： 一是仅仅追求领域专家浅表经验知识的获得，而忽略了对应用领域和 求解任务本身的深入理解； 二是人工智能和知识工程热衷于自成体系的封闭式研究，脱离主流计 算（软硬件）环境的倾向严重阻碍了专家系统的实用化。 基于这种反思，以知识处理为核心实现应用软件的智能化，开始成 为人工智能应用技术的主流开发方向。我们把基于知识作问题求解的智 能化软件系统称为KB（Knowledge Based）系统。
在一个控制系统中，如果控制器完成了分不清是机 器还是人完成的任务，称这样的系统为智能控制系 统。
智能控制系统的典型结构为如下图所示：
1、智能化技术的应用领域
广义对象包括通常意义下的控制 对象和所处的外部环境.传感器感 知控制对象的反馈信息，感知信 息处理将传感器感知的反馈信息 加以处理，从中获得有用的信息。 认知部分主要接收和存储知识、 经验和数据，送至规划和控制部 分。规划和控制是整个系统的核 心，它根据给定的任务要求、反 馈的信息及经验知识，进行分析、 推理，作出行动的决策，产生具 体的控制作用经执行器作用于控 制对象。通讯接口建立人－机之 间和系统各模块之间的联系。
1、智能化技术的应用领域
2.软件领域――基于知识作问题求解的智能化软件系统KB 软件智能化应用领域
KB系统已经在管理决策、规划调度、故障诊断、产品设计和教育咨询 等方面在工业和商业得到广泛应用。此外，基于知识的软件智能化技术在文 字、语言、图形图像的识别与理解、机器翻译等领域也取得了重大进展，这 方面的初级产品已经上市。 在商业方面 , 典型的例子是美国 American Express公司研制的专家系 统AA（Authorizer’s Assistant）和CA（Credit Assistant）。AA是用于 信用卡审查的专家系统。每当持卡人为购物付帐而将信用卡放进读卡机时， AA系统查阅该卡所有的历史记录并进行审查，判断是否允许使用该卡。CA 系统用来审查AA系统决策的合理性，以提高AA的有效性。CA系统的开发涉 及到处理美国司法的复杂性――50个州颁布差异很大的信用法律，知识处理 技术正好大有用武之地。
通讯接口 认知
感知信息处理
智能控制器
规划和控制Biblioteka Baidu
传感器 被控对象
执行器
广义对象
图1 智能控制系统的典型结构
1、智能化技术的应用领域
1. 控制领域――智能控制系统 智能控制系统的主要功能特点
（1）学习功能 一个系统，如果能对一个过程或其环境的未知特征所固有的信息进行学习， 并将得到的经验用于进一步的估计、分类、决策或控制，从而使系统的性能得 到改善，那么就称该系统为学习系统。 智能控制系统的学习功能的作用是为了解决主要由于控制对象的非线性和 时变性以及系统建模不良所造成的不确定性问题，即努力降低这种缺乏必要的 先验知识给系统控制带来的困难。在一个控制系统中，如果受控对象或过程的 先验知识全部是已知的，而且能确定的描述，那么从合适的常规控制到最优控 制的各种方法都可以利用，求得满意的控制性能；如果受控对象或过程的先验 知识全部或局部地已知，但只能得到统计的描述 （例如概率分布，密度函数）， 那么就要利用随机设计或统计设计技术来解决控制问题；然而如果受控对象或 过程的先验知识是全部未知或局部未知 ，这时就谈不上完整的建模，传统的优 化控制设计方法就无法进行，甚至常规的控制方法也不能简单地使用。
1、智能化技术的应用领域
1. 控制领域――智能控制系统 智能控制的发展现状
第一阶段 1966 年 J.M. 门德尔 (Mendel) 首先主张将人工智能用于飞船控制 系统设计中 ,1971 年著名学者傅京逊 (K.S.Fu) 从发展学习控制的角度 首次正式提出智能控制这个新兴的学科领域。他列举了三种智能控制系 统的典型情况：人作为控制器的控制系统，人－机结合作为控制器的控 制系统，无人参与的控制系统。
1、智能化技术的应用领域
1. 控制领域――智能控制系统 智能控制的发展现状
第二阶段 G.N.萨里迪斯提出了智能控制系统的分层递阶 的组成结构形式。如右图所示。 由组织级、协调级和执行级三个层次组成。由上 而下精确程度渐增，智能程度递减。 组织级模仿人的行为功能，它将人输入系统的自 然语言翻译成机器语言，组织决策，规划任务，并干 预低层的操作，它所实现的规划、决策、学习、数据 的存取、任务的协调主要是对知识进行处理，因而是 基于知识的系统；协调级接收组织级的模糊指令和符 号语言，来协调执行级的动作，它不需要精确的模型， 但需具备学习功能以便在再现的控制环境中改善性能； 执行级是执行具体的控制任务，它主要是对数值进行 操作和运算，需要比较准确的模型。 图 2
1、智能化技术的应用领域
1. 控制领域――智能控制系统 智能控制系统的基本结构
智能控制系统是实现某种控制任务的一种智能 系统。智能系统具备一定的智能行为。具体地说， 对于一个问题的输入，系统能够产生适合的求解问 题的响应。对于智能控制系统，问题的输入是任务 要求和反馈的传感信息，产生的响应是合适的决策 和控制作用。从系统的角度，智能行为也是一种从 输入到输出的映射关系，这种关系可以定性地加以 说明，并不能用数学的方法精确地加以描述。 智能控制系统的一个通俗但并不严格的定义为：
1、智能化技术的应用领域
1. 控制领域――智能控制系统 智能控制的发展现状
第四阶段 近年来，神经网络的研究得到了越来越多的关注和重视，它在控制中 的应用也是其中的一个主要方面，由于神经网络在许多方面试图模拟人脑 的功能，因此神经网络控制并不依赖于精确的数学模型，而显示出具有自 适应和自学习的功能，因此它也是智能控制的一种典型形式。目前利用神 经网络组成自适应控制以及它在机器人中的应用研究方面均取得了很多成 果，显示了广阔的应用前景。 模糊控制是另一类智能控制形式，它试图模仿人的模糊决策和推理的 功能， 1965 年， L.A. 扎德（ Zadeh ）首先提出了模糊集理论，为模糊控 制奠定了基础。 经过上述几个发展阶段，智能控制仍处在初级发展阶段，仍未形成系 统的理论体系。目前，存在以下几种典型的智能控制系统：模糊控制、神 经网络控制、专家控制、学习控制、分层递阶的智能控制、遗传算法。
智能化技术的应用领域
1、智能化技术的应用领域
1.控制领域――智能控制系统 智能控制的研究对象
智能控制系统是控制理论发展的高级阶段。它主要用来解决那些用传统方 法难以解决的复杂系统的控制问题。其中包括智能机器人系统、CIMS、复杂的 工业过程控制系统、航天航空控制系统、社会经济管理系统、交通运输系统、 环保及能源系统等。 智能控制的研究对象具备以下一些特点： （1）不确定性的模型 传统的控制是基于模型的控制，模型已知或者经过辨识可以得到。而智能控制 的对象通常存在严重的不确定性。不确定性包含两层意思：一是模型未知或知 之甚少；二是模型的结构和参数可能在很大范围内变化。传统方法难于对它们 进行控制。这正是智能控制要解决的问题。
1、智能化技术的应用领域
2.软件领域――基于知识作问题求解的智能化软件系统KB
人工智能的早期研究在机器定理证明、通用问题求解、搜索算法和模 式识别等方面取得了丰硕的成果，但该阶段使人工智能陷入了纯学术研 究的困境，缺乏实际应用前景。 20世纪70年代知识工程的兴起，确立了知识处理在人工智能中的核心 地位，由此引发了80年代初西方发达国家的人工智能应用淘金热，即出 现了众多的专家系统。 但由于知识处理技术的不成熟性使这些专家系统因脆弱性和不可靠性 而滞留在原型阶段，无法投入实际应用。由此，人工智能热在80年代中 期大大降温，进而导致不少人对人工智能学科的发展前景持悲观态度。
1、智能化技术的应用领域
2.软件领域――基于知识作问题求解的智能化软件系统KB 软件智能化应用领域
从AA和CA系统的开发可以得到以下启示： KB系统作为智能助手可以协助人作其力所不能及的工作，但不取代人在 事务决策过程中的主导地位。 对数据库的存取问题非常重要，几乎每个实用 KB系统都不可避免。人工 智能技术开发者易于忽略该问题，并由此影响KB系统的实用化。 在普通计算机上用常规语言开发KB系统可以促进人工智能技术的实用化。 选择工作站而非Lisp机，使用C语言而非Lisp语言，已成为开发KB系统的主 流方向。 人工智能技术和处理技术的实用化必须经历一个从研究成果到实际应用的 技术转变过程。 建立KB系统往往造价昂贵，但只要真正有效用，就能很快收回投资。
1、智能化技术的应用领域
2.软件领域――基于知识作问题求解的智能化软件系统KB 软件智能化应用领域
在工业方面 ，KB系统的应用更为广泛，从企业的经营管理、产品的设
计和装配、生产的调度规划、生产流程的监控和优化、设备故障诊断和产品 质量保证，到工程项目管理、交通运输调度。最有开发潜力的是在零件配置 业中的应用。配置是指产品的装配方式和所用的零件并非固定，而是根据客 户使用要求和使用环境动态地决定，以最大程度的满足客户利益。美国DEC 公司的XCON就是执行配置任务的典型KB系统，其能根据客户的订单自动配 置满足客户要求的计算机系统，不仅大幅度节省了人工配置的费用，而且加 快了对客户的应答和减少失误。
1、智能化技术的应用领域
1. 控制领域――智能控制系统 智能控制系统的主要功能特点
对于先验知识未知的情况，可以采取两种不同的解决方法。一 种是忽略未知部分的先验知识，或者是对这些知识预先猜测而把它 们视同已知，这样就可以基于知识“已知”来设计控制，采取保守 的控制原则，得到低效和次优结果；另一种方法是，在运行过程中 对未知信息进行估计，基于估计信息采用优化控制方法，如果这种 估计能逐渐逼近未知信息的真实情况，那么就可与已知全部先验知 识一样，得到满意的优化控制性能。对未知信息的估计逐步改善而
导致控制性能的逐步完善，就是控制系统的学习功能。
1、智能化技术的应用领域
1. 控制领域――智能控制系统 智能控制系统的主要功能特点
学习功能有高有低，低层次的学习功能主要包括对控制对象参数的 学习，高层次的学习则包括知识的更新。 （2）适应功能 系统具有自适应性，当系统中的某些部分出现故障时，系统也能够 正常工作。如果系统具有更高程度的智能，它还能自动找出故障甚至具 备自修复的功能，从而体现了更强的适应性。 （3）组织功能 对于复杂的任务和分散的传感信息具有自行组织和协调的功能，该 组织功能也能表现为系统具有相应的主动性和灵活性，即智能控制器可 以在任务要求范围内自行决策、主动地采取行动；而当出现多目标冲突 时，在一定的限制下，控制器可有权自行裁决。
1、智能化技术的应用领域
1. 控制领域――智能控制系统 智能控制的研究对象
（2）高度的非线性 在传统的控制方法中，线性系统理论比较成熟。非线性控制理论还不 成熟。智能控制方法能较好地解决这类问题。 （3）复杂的任务要求 传统控制系统中，控制任务简单：要求系统输出量为定值（调节系统 ），或者是要求系统输出量跟踪期望的运动轨迹（跟踪系统）。对于智能控 制系统，控制任务比较复杂：例如，在智能机器人系统中，要求系统具有自 行规划和决策的能力，有自动躲避障碍运动到期望目标位置的能力。再如， 在复杂的工业过程控制系统中，除了要求系统对各被控物理量实现定值调节 外，还要求能实现整个系统的自动启停、故障的自动诊断以及紧急情况的自 动处理等功能。
人
组织级
协调级
执行级
对象
分层递阶智能控制结构
1、智能化技术的应用领域
1. 控制领域――智能控制系统 智能控制的发展现状
第三阶段 著名学者 K.J. 奥斯特洛姆（ Astrom ）将人工智能中的 专家系统 技术 引入到控制系统中，组成了另外一种类型的智能控制系统。在实际的控制 系统中，核心的控制算法只是其中的一部分，它还需要一些逻辑控制。这 些逻辑控制可以采用启发逻辑实现，这部分的程序要远远大于控制算法的 程序量，可针对不同的情况采用不同的控制算法来获得更为满意的控制性 能，这需要启发逻辑来实现这样的转换。这种控制系统吸取了人工智能中 的专家系统技术和传统的控制方法，在实际中取得了明显的效果。虽然， 这种控制系统在理论上并没有新的发展和突破，但是，它作为智能控制的 一种形式，在实际上有着很广阔的应用前景。