人工智能及其應用

1.1人工智能及其發展人工智能是計算機科學、控制論、信息論、神經生理學、語言學等多種學科互相滲透而發展起來的一門學科。人工智能智能是研究、設計和應用智能機器或智能系統，來模擬人類智能活動的能力、以延伸人類智能的科學。人類的能力：1）認識、理解外部環境的能力

2）提出概念、建立方法，進行演繹和歸納推理、作出決策的能力；3）學習能力；4）自適應能力第一章緒論2、人工智能的發展史孕育期(1956年以前)形成期(1956年-1970年)成長期（知識期）(1970年-80年代初)發展期(80年代初以后)2、人工智能的發展史孕育期（1956年以前）：思想基礎1）人類追求用工具代替人的腦力勞動；2）世界上第一臺機械式加法器研制成功，成為用工具代替人的部分腦力勞動的真正開端；3）1915年西班牙研制的能下國際象棋殘局的機器，揭開人類用機器進行推理的新篇章。2、人工智能的發展史-孕育期（1956年前）

理論基礎

1）19世紀數學家(英)G.Bool建立的布爾代數-提出用符號描述思維活動的基本法則，為數理邏輯打下了基礎

2）二十世紀中期1937年(英)數學家財A.M.Turing提出了自動機理論(圖靈機),建立了理想計算機模型，有許多智能機器的思想

3）1948年美數學家N.Wiener創立了控制論

4）1948年美數學家C.E.Shannon創立了信息論5）同期美籍奧地利生物學Badenlofe建立了系統論2、人工智能的發展史-孕育期（1956年前）

物質基礎1）1946年美數學家莫克利發明了世界上第一臺通用電子計算機ENIAC(ElectronicNumericalIntegratorandCalculator)2）1943年美神經生物學家夢卡洛克研制創建了神經細胞模型開創了微觀AI研究工作為ANN研究奠定了基礎。

物質基礎使的用機器代替部分腦力勞動有進一步實現的可能1、AI學科誕生的標志：1956年夏在美國Dartmouth大學召開的討論會，討論：用機器模擬人類智能行為的各種特征、方法等方面的問題，會后在美國形成了三個以AI為目標的研究組織。（1）卡納奇工科大學-藍德公司協作組（2）IBM公司研究組（3）MIT研究組。2、人工智能的發展史——形成期（1956-1970年）2、形成期見成立了學術組織：（1）1969年國際人工智能聯合會（IJCAI）（2）1970年創辦“ArtificialIntelligence”(雙月刊）及人工智能聯合會會議錄1）形成人工智能學科體系2）知識工程興起：知識表示知識獲取3）從實驗室走向實際應用：如專家系統、智能機器人最引人注目2、人工智能的發展史——成長期（1970年-80年代初）（1）經典書籍出版：N.J.尼爾遜色《人工智能原理》

費根鮑姆《人工智能手冊》

（2）一批學術團體成立：美人工智能學會AAAI,英國AISB

中國人工智能學會CAAI（3）AI雜志文集：日本“AI”,英國機器智能(MachineIntelligence),美認知科學（CongnitiveScience)

中國人工智能學會CAAI2、人工智能的發展史—發展期（80年代初以后）日本1982年開始“第五代計算機研制計劃”即：“知識信息處理計算機系統KIPS”目的：使邏輯推理達到數值計算那么快！

意義：“第五代計算機研制”推進人工智能得到迅速發展！

2、人工智能的發展史—發展期（80年代初以后）部分成果：1、1984年完成了串行推理機PSI和操作系統SIMPOS

2、1988年完成了并行推理機Multi-PSI和操作系統PIMOS

！

80年代末期ANN飛速發展給AI發展注入新血液：1、80年代Hopfield模型及B-P反向傳播模型的提出使ANN興起了一個熱潮1987年美國召開了第一次ANN國際會議，1988年日本稱為神經計算機六年，提出研制第六代計算機計劃第二節人工智能的學科范疇一、研究目標

AI是一門研究：如何使機器具有智能，如何設計智能機器的學科，即使機器具有象人那樣的

（1）感知能力（2）思維能力（3）行為能力

（4）學習、記憶能力四種能力：感知能力聽、看、聞思維能力將感知到的東西通過思維上升為理性，最后作出結論（判斷），即讓機器具有分析、綜合、計算、推理、聯想、判斷、規劃、決策的能力行為能力將作出的結論付之于行動，即去說、寫、畫，進行操作、處理等。學習、記憶能力獲取、處理、運用知識AI近期目標：

第二節人工智能的學科范疇研究用機器的軟、硬件來模擬人類上述能力的用仿生學的觀點和方法研究AI遠期目標：

基本理論基本技術基本方法腦模型模擬智能二、人工智能的具體研究領域1、模式識別：目的：研究如何使機器認識圖形、語言，即如何給計算機配置感覺器官，以便由計算機直接接受外界的各種信息，涉及機器輸入問題。

現狀：用電話攝像機、送話器、掃描儀等傳感器把外界的信息（語音、圖、文字）轉成電信號序列給計算機，計算機進一步對這些電信號序列進行處理，再處理。第二節人工智能的學科范疇目前研究在兩個方面進行：（1）圖形識別：研究各種圖形的分類（文字、符號、圖象、照片），已能識別印刷體和手寫體，識別指紋、白血球、癌細胞（2）語音識別：研究各種語音信號的區別二、人工智能的具體研究領域2、智能機器人：目的（1）代替人從事精密儀器搬運、有限環境和危險環境工作（原子能、海底開發、宇宙開發、化學、核電），提高工作效率和質量（2）為AI研究提供試驗場所。第二節人工智能的學科范疇機器人的發展：

（1）程序控制機器人（第一代機器人）（2）自適應機器人（第二代機器人）（3）智能機器人（第三代機器人）第二節人工智能的學科范疇二、人工智能的具體研究領域3、專家系統（ES）：

用人類專家的水平解決領域中難以用精確的數學模型表示的困難問題的計算機軟件。4、自然語言理解：讓機器理解自然語言，以實現人和計算機之間自然語言的直接通訊，從而推動計算機更廣范的應用。60年代以前偏重于語法研究70年代后期注意了語義分析，研究自然語言理解程序交替運用語法、語義和推理規則二、人工智能的具體研究領域5、自動程序設計目的：讓計算機根據原始條件和要求，自動生成計算機程序。任務：（1）自動編程（2）驗證程序第二節人工智能的學科范疇6、數據庫的智能檢索智能檢索要求：（1）理解自然語言（2）不僅存儲專門知識，還要存儲一般知識（3）具有一定的推理能力（4）有較強的知識獲取能力，能方便地刪除、查找、自學習#1第二節人工智能的學科范疇二、人工智能的具體研究領域7、博弈：斗智、對策：本課程主要內容1、人工智能基本原理2、人工智能中的知識表示技術3、人工智能中的搜索策略4、專家系統介紹5、人工智能中的推理技術6、人工智能在電力系統中的應用介紹參考書：

《專家系統及其在電力系統中的應用》楊以涵等水利電力出版社《人工智能原理與方法》王永慶西安交通大學出版社《人工智能與專家系統》尹朝慶尹皓編著中國水利水電出版社第二章人工智能基本原理第一節問題求解與問題表示一、問題表示的三要素

所謂問題表示就是把所要解決的問題用一個恰當的方式來表示與描述。一切問題有三個要素構成：問題的狀態、操作（或稱算符、走步）、目標狀態：初始狀態、當前狀態及可能出現的狀態。操作：使問題從一個狀態轉換成另一個狀態。目標：問題求解需達到的最終狀態。第二章人工智能基本原理第一節問題求解與問題表示問題表示要確定三件事：1、確定狀態描述的方式，特別是初始狀態的描述；2、確定操作的集合及它們對狀態的作用；3、確定目標狀態以及目標狀態描述的特性。

問題求解過程就是要找出一組操作序列，使問題從初始狀態最終達到目標狀態。第二章人工智能基本原理第一節問題求解與問題表示二、狀態空間法1、圖的概念與術語nrnhnpninqnjnsnl1nl2nl3圖，父輩結點與后繼結點路徑，樹2、狀態空間表示一個問題求解系統，問題的狀態可由圖中的結點代表，它的所有可能的狀態就成結點的集合，構成了狀態空間，或稱狀態圖。狀態空間圖中：

有向弧線代表操作，反應狀態間的轉移關系；節點代表問題的狀態。問題求解的過程相當于在狀態圖上從根節點（起始節點）尋找一條路徑最終達到目標節點（葉節點）第一節問題求解與問題表示三、實例簡介2813674512836745八數碼難題推銷員旅行問題ABEDC2813674528136745281367452813674528136745281367452813674528136745（A）（AB）（AC）（AD）（AE）（ACD）（ACDE）（ACDEB）（ACDEBA）第二節搜索策略搜索：人工智能研究的是那些沒有成熟方法可循的問題領域，必須通過逐步的探索求得問題的解，這種探索的過程稱為搜索。在狀態圖中就是搜索一條解的路徑。npns1ns2ns3nsm擴展節點第二節搜索策略搜索策略：指在搜索過程中如何選擇擴展節點的次序問題。回溯策略圖搜索策略：

盲目的圖搜索啟發式搜索第二節搜索策略盲目的圖搜索策略1、寬度優先搜索：從根節點開始，按層進行搜索，即按層擴展節點。（A）（AB）（AC）（AD）（AE）第1層第2層第3層特點：完備的搜索。但有時搜索過程會很長第二節搜索策略盲目的圖搜索策略：盲目的、無信息引導的搜索2、深度優先搜索：從根節點開始，首先擴展最新產生的節點，即沿著搜索樹的深度方向發展，直到沒有后繼節點再返回。017特點：不完備的搜索。有時會陷入“死胡同”，可進行“界”的限制23456891011第二節搜索策略啟發式的圖搜索策略：有信息引導的搜索啟發信息：特定問題領域的信息能有效引導搜索，使搜索簡化。啟發信息的作用：1、用它來決定下一步先擴展哪一個節點，不是盲目、隨意地擴展2、擴展節點時，用它來決定選哪一個或哪幾個操作，即有選擇性地擴展節點。不是所有的操作都選擇。3、用它來決定哪些節點在搜索樹上應舍棄，即確定哪些路徑是無望的例如：“八數碼難題”：設計估價函數：f(n)=d(n)+w(n)

作為啟發信息。d(n):表示從初始結點到第n個中間結點已花的代價。w(n)表示從第n個中間結點到目標結點花的代價。

如果設d(n)反映搜索層次或深度，當w(n)=0，

f(n)=d(n)，即同一層代價相同，就全部要擴展，挨個判斷是否為目標——寬度優先搜索當d(n)=0，極好地反映被解問題的特性，使搜索完全向目標結點進行——深度優先搜索。討論281367452813674528136745281367452813674528136745281367452813674565555464推銷員旅行問題ABEDC城市間的距離為：AB=7,AC=6,AD=10,AE=13，BC=7,BD=10,BE=10，CD=5,CE=9,DE=6設計啟發搜索函數求最小推銷路徑不同搜索策略搜索效率的衡量指標1、外顯率(P):反映搜索過程中，從初始結點向目標結點進行時搜索區域的寬度。定義：P=L/T

L:從初始結點到達目標的路徑長度T:整個搜索過程中所生成的結點總數（不包括初始結點）不同搜索策略搜索效率的衡量指標2、有效分枝因數(B):表示每個有效結點平均生成的子結點數目。定義：B+B2+B3+…+BL=T

L:從初始結點到達目標的路徑長度T:整個搜索過程中所生成的結點總數（不包括初始結點）思考題用“八數碼難題”比較寬度優先搜索和深度優先搜索的搜索成效！第三節問題歸約所謂“歸約”就是“約簡”“化簡”的意思！問題歸約就是把一個初始問題經過一系列變換歸約為若干較易解決的子問題的集合。問題歸約的描述1、問題的描述：三元表（S,F,G）2、操作：使問題轉換、歸約、化簡為幾個子問題的集合。3、本原問題：已經有解答的一類問題二、實例——梵塔問題AABBCC問題可用三個數的表表示（I，j，k）I，j，k依次表示圓盤C,B,A放在柱子I，j，k上123123問題描述為：（1，1，1）（3，3，3）AABBCC（1）將圓盤A，B從柱子1移至柱子2，即有123123（1，1，1）（1，2，2）二、實例——梵塔問題（2）將圓盤C從柱子1移至柱子3，即有（1，2，2）（3，2，2）（3）將圓盤A，B從柱子2移至柱子3，即有（3，2，2）（3，3，3）雙圓盤難題雙圓盤難題梵塔問題歸約為本原問題（1，1，1）（3，3，3）（1，2，2）（3，2，2）（1，1，1）（1，2，2）（3，2，2）（3，3，3）（1，1，1）（1，1，3）（1，1，3）（1，2，3）（1，2，3）（1，2，2）（3，2，2）（3，2，1）（3，2，1）（3，3，1）（3，3，1）（3，3，3）三、問題歸約的與/或圖表示1、與/或圖表示：節點代表問題，由三要素標注，弧線代表歸約操作符。IM1M2M3t1t2t3t4t52、終葉節點、可解與不可解節點：3、解圖：第三章專家系統基本原理與結構第一節專家系統的基本概念什么是專家系統?（ES，ExpertSystem)

專家系統的基本思想是讓計算機能夠存儲某一領域的專門知識并能象專家那樣有效地利用這些知識去解決該領域的復雜問題!專家系統的特點?具有：1、啟發性：2、透明性：3、靈活性：1）ES是一個計算機軟件2）是一個模擬人類專家求解特定領域問題（不萬能）3）是用AI原理和技術（知識表示，推理方法和策略）編的軟件第三章專家系統基本原理與結構專家系統的組成：知識庫數據庫

人機接口知識獲取咨詢解釋推理機專家用戶知識庫:存放領域專門知識，知識以適當的知識表達式和結構存入知識庫。具有存儲、檢索、修改等功能。數據庫：存放所解問題的原始數據（事實）和推理中得到的各種中間信息。為方便問題求解，表示形式盡量和知識庫的表示相容。第三章專家系統基本原理與結構專家系統的組成：知識庫數據庫

人機接口知識獲取咨詢解釋推理機專家用戶推理機：是一組程序，用來控制和協調整個專家系統的工作。根據數據庫中的信息和知識庫中的知識，按一定的推理策略去解決所研究的問題。同時具有向知識庫中添加新知識和刪除舊知識的功能。知識獲取：是學習功能，為知識庫的建立、修改已有知識，擴充新知識提供手段，直接影響系統的生命力。第三章專家系統基本原理與結構專家系統的組成：知識庫數據庫

人機接口知識獲取咨詢解釋推理機專家用戶咨詢解釋:負責對推理出的結果作出必要的解釋，以便向用戶說明推理過程。人機接口：負責把用戶熟悉的信息表示手段（如表格、圖形、自然語言），轉換成專家系統內部表示形式；將專家系統輸出的信息轉換成用戶理解的形式顯示給用戶。第三章專家系統基本原理與結構第二節專家系統的理想結構理想的專家系統是一個面向領域的語言處理系統規劃記事簿結果事實規則執行程序調度程序一致性處理程序解釋程序語言處理程序黑板第三章專家系統基本原理與結構第三節專家系統與傳統程序的區別傳統的程序設計方法可表示為：數據+算法=程序專家系統程序設計方法可表示為：知識+推理=程序比較項目傳統程序專家系統領域知識的表達數學模型和算法規則等知識表示問題求解數字仿真邏輯推理、判斷處理的信息數字信息字符信息知識及知識處理混在一起明確分開影響可信度的因素模型和算法的精度事實和規則的可信度增加知識的方式改程序模塊，增減困難修改知識庫，容易解釋能力差好人類的智能活動過程是一個獲得并運用知識的過程，知識是智能的基礎。第四章人工智能中的知識表示基本概念：什么是知識？知識有哪些特性？數據與信息：信息需要用一定的形式表示出來才能被記載和傳遞，用一組符號及其組合表示的信息成為數據！，數據是對客觀事物的數量、屬性、位置及其相互關系的抽象表示。數據是信息的載體和表示。第一節概述第四章人工智能中的知識表示什么是知識？把有關信息聯系在一起所形成的信息結構稱為知識，它是對客觀世界的認識與經驗。知識有哪些特性？（1）相對正確性（2）不確定性（3）可表示性和可利用性第一節概述第四章人工智能中的知識表示知識的分類：（1）敘述型知識：表示問題的狀態、概念、條件、常識的知識。放在數據庫中。（2）過程性知識：表示問題求解過程中用到的操作、演算和行動的知識。放在知識庫中。（3）控制性知識：表示問題求解過程中決定決定選用哪種操作、演算和行動的判斷或決策知識。放在推理機中。第一節概述第四章人工智能中的知識表示第一節概述知識表示的重要性知識表示技術：研究在計算機上如何用最合適的形式，對問題求解過程中所需的各種知識進行表示并組織的技術。是一個實際問題的抽象化、形式化問題。衡量知識表示的好壞標準：有效性、方便性、簡明性第四章人工智能中的知識表示1、產生式知識表示法2、謂詞邏輯知識表示法3、框架知識表示法4、語義網絡知識表示法5、狀態空間知識表示法6、與/或圖知識表示法7、特性表知識表示法8、面向對象知識表示法9、人工神經網絡知識表示法10、Petri網知識表示法第一節概述人工智能中知識表示方法:

知識表示最后反映在計算機內部都是某種數據結構，如數組、字符串、二值邏輯等等！！第二節產生式表示法第四章人工智能中的知識表示一、產生式知識表示法（ProductionRule)產生式表示法（前提-結論對，規則表示法）一般形式：If

Conditions(前提條件）Then

Conclusions(結論）If

（101

redand102

red)Then（Lstop)例如：101102L“條件”“結論”可用英文字符串、數字、二值邏輯等第二節產生式表示法第四章人工智能中的知識表示二、產生式系統的基本結構用產生式方法表示知識的專家系統稱為產生式系統！它一般由三個部分組成（三要素）：（1）總數據庫：數據結構中心。（2）產生式規則集：存放過程型知識，以規則的形式存放。（3）控制系統：負責選擇規則的決策系統，對應控制型知識。產生式系統的控制策略實質是個搜索過程，要對一系列規則進行探索，直到發現某一規則滿足數據庫終止條件為止。第二節產生式表示法第四章人工智能中的知識表示二、產生式系統的基本結構控制系統規則庫綜合數據庫第二節產生式表示法第四章人工智能中的知識表示二、產生式系統的基本結構（2）產生式規則集：例如：“八數碼難題”如果采用空格牌移動規則時，移動的規則可表示如下：用O(ij)表示空牌位置，i表示空格所在行，j表示空格所在列。空格走步知識表示左走條件：Ifj-1≥1Then

O(ij)可左移上走條件：Ifi-1≥1ThenO(ij)可上移右走條件：Ifj+1≤3

ThenO(ij)可右移下走條件：Ifi+1≤3ThenO(ij)可下移28136745第二節產生式表示法第四章人工智能中的知識表示二、產生式系統的基本結構（3）控制系統：產生式系統的問題求解過程的步驟如下：1）將數據庫初始化；2）當存在某有用的規則前提能與數據庫中的事實相匹配，則繼續下一步，否則轉5）；3）使用規則，更新數據，并將所用過的規則作上標記。4）判斷數據庫中是否有目標解，如是，則終止求解，否則轉2）5）要求更多的關于問題的信息，充實數據庫，并轉2）；如不能提供所要信息，則求解失敗。產生式系統特點：清晰性、模塊性、靈活性、解釋性第三節框架表示法第四章人工智能中的知識表示一、框架表示法是明斯基在研究計算機視覺問題時提出的二、框架表示法一般形式《框架名》《槽名1》<側面11>(值111，值112………)<側面12>(值121，值122………)

《槽名2》<側面21>(值211，值212………)<側面22>(值221，值222………).《槽名n》<側面n1>(值n11，值n12………)<側面n2>(值n21，值n22………).—槽、側面名、值可以是任意有限個數—側面是對槽的進一步說明—槽中的信息類型可是數值、文字、二值邏輯等，也可是一個子框架。第三節框架表示法第四章人工智能中的知識表示二、框架表示法一般形式《框架名》《槽名1》<側面11>(值111，值112………)<側面12>(值121，值122………)

《槽名2》<側面21>(值211，值212………)<側面22>(值221，值222………).《槽名n》<側面n1>(值n11，值n12………)<側面n2>(值n21，值n22………).-框架表示法是個分層次的結構-相關框架的繼承與嵌套組成一個框架系統-可表示出某種行為、概念、觀點及事務間的因果關系。第三節框架表示法第四章人工智能中的知識表示框架表示法舉例一個電廠的框架框架1名稱**火電廠類別火電廠所屬**電力系統額定參數容量**MW電壓等級**KV,**KV,**KV

設備概況鍋爐數**汽機數**發電機數**主變數**狀態（運行/擴建/停役）第三節框架表示法第四章人工智能中的知識表示框架表示法舉例一個電廠的框架框架2名稱220kv母線類別電氣所屬**火電廠額定參數斷路器型號**MW接線形式**

冷卻方式**

電壓**保護差動保護，母聯過流保護。。領域正母/副母/旁路狀態運行/停役/部分檢修方式雙母并聯/雙母分段/單母/雙母帶旁路第三節框架表示法第四章人工智能中的知識表示框架表示法舉例一個電廠的框架框架3名稱220kv正母線類別電氣所屬母線聯絡設備線路**MW主變**

其他…額定電流**KA/**KA運行狀態運行/充電/停運檢修

第三節框架表示法第四章人工智能中的知識表示框架表示法的特點:1、框架表示法描述范圍廣、存儲信息較多，槽、側面及值均是用來描述各種具體屬性及其信息，而不是關系；2、是一個有層次的結構，上下層有一定的關系下層（叫子層）框架包含有上層的特性，下層特性由于有具體個性，比上層要優先，表示法具有模塊性；3、相互關聯的框架可連接起來組成框架系統或框架網絡第四節謂詞表示法第四章人工智能中的知識表示謂詞表示的一般形式：P（x1,x2,…xi…xn)

P-稱為謂詞，用來刻劃個體的性質或關系

x-稱為個體變量（又稱變元），表示獨立存在的事物，可以是一個抽象的概念，也可是一個具體的事物。它的變化范圍稱為個體域，可以是有限的，也可是無限的。謂詞的元數：個體變元的數目稱為謂詞的元數。謂詞的階數：與一個個體變元相聯的謂詞稱為一階謂詞，與多個個體變元相聯的謂詞稱為多階謂詞。個體間的次序不可隨意調換。第四節謂詞表示法第四章人工智能中的知識表示謂詞公式：用簡單謂詞、聯結詞、量詞按一定規則組成公式，叫謂詞公式。聯結詞：否定聯結詞

～

合取聯結詞

∧

析取聯結詞

∨

條件聯結詞

→雙條件聯結詞量詞：全稱量詞：對所有的

存在量詞：存在

第四節謂詞表示法第四章人工智能中的知識表示三、一階謂詞的知識表示：1、用謂詞表示事實：此時的個體變元要用確定值2、用謂詞表示狀態：問題的狀態可用語句來描述，而語句可用謂詞來表示。3、用謂詞表示操作：操作由兩個部分組成（條件和動作）第四章人工智能中的知識表示例如：表示變電所中負荷的供電狀態，如圖所示：在母線帶電，斷路器、刀閘1、2均處于合位時，負荷才能供電，用謂詞公式表示如下：LINK(Breaker,Switch1)LINK(Switch1,Bus)LINK(Switch2,Breaker)LIVE(Bus)CLOSE(Breaker)CLOSE(Switch1)CLOSE(Switch2)busSwitch1BreakerSwitch2操作的條件：LINK(Breaker,Switch1)LINK(Switch1,Bus)OPEN(Breaker)CLOSE(Switch1)操作后應刪去：CLOSE(Switch1)增加：

OPEN(Switch1)操作：OPEN(Switch1)第四節謂詞表示法第四章人工智能中的知識表示四、謂詞邏輯表示法的特點嚴格性：可保證其演繹推理的正確性，可較精確地表達知識通用性：擁有通用的邏輯演算的方法和推理規則自然性：接近于自然語言的形式語言模塊性：一個謂詞可獨立地插入知識庫、數據庫缺點：無法表達不確定性及模糊性知識，推理效率低第五節其它表示法第四章人工智能中的知識表示一、語義網絡表示法：是以網絡格式表示人類知識構造的一種形式是一種基于廣義圖的表示方法語義網絡是通過概念及其語義關系表達知識的一種網絡圖節點：表示所研究領域中的物體、概念、特性值弧：表示它們之間的關系指針：說明這種關系（如隸屬、性能）的語句網絡圖第五節其它表示法第四章人工智能中的知識表示二、特性表表示法：是一種用特征及值組成的表格形式表達所研究問題的對象的性質、狀態的知識表示方法，是框架的一種特例。特征姓名性別出生

值不同研究的問題有不同的特征項，簡單、直觀。第四章人工智能中的知識表示面向對象知識表示法面向對象技術:包括面向對象程序設計方法學,面向對象數據庫,面向對象操作系統,面向對象軟件開發環境,面向對象硬件支持.第四章人工智能中的知識表示面向對象基本概念1、對象：從廣義講，任何事物從問題求解角度講，是與問題領域有關的事物從對象的實現機制講，是一臺機器，它有一個名字，一組數據，一組操作，不同對象之間的相互作用通過傳消息實現。其中：數據：表示對象的狀態操作：一類用于對數據的操作，改變對象的狀態二類用于產生輸出結果對象是一個具有局部狀態和一個操作集合的實體，且數據與操作是不可分的。

第四章人工智能中的知識表示2、類：是一種抽象機制，它是對一組相似對象的抽象3、封裝：把一切屬于對象的信息和操作局限于對象內，在外面不可見。屬于信息隱藏技術4、繼承：在由超類、子類以及具體具體對象所形成的層次結構中，父類所具有的數據和操作，可被子類繼承面向對象的基本特征：模塊性、繼承性、封裝性、多態性、易維護性、便于增量設計第四章人工智能中的知識表示表示知識方法結構形式：Class

<類名>[:<超類名>]

[<類變量表>]Structure

<對象的靜態結構描述>Method

<關于對象的操作定義>Restraint

<限制條件>

END

面向對象方法在電力系統中的應用第六章推理技術推理技術:是指利用表達與問題有關的知識的符號在計算機中進行機器思維，求解問題，實現推理的智能操作的各種方法。分為：精確推理和不精確推理二類。第一節精確推理精確推理包括：正向推理、反向推理和混合推理一、正向推理——由原始數據出發，按照一定的策略，運用知識庫中的專家知識推斷出結論。——若用產生式表示法表示知識，則正向推理就是從問題的前提（事實）出發，根據選定的搜索策略選擇知識庫中的規則，將事實與規則的前提去匹配，不斷得到新的事實，直到找到目標或規則用完為止。屬數據驅動策略正向推理-簡單、易實現、目的性不強數據庫知識庫12345前提1前提2前提3前提4前提5結論1結論2結論3結論4結論5事實1事實2事實3二、反向推理——先提出假設結論，按照一定的策略，到知識庫中去找支持此結論的條件，再到數據庫里去找這些條件是否存在？當條件在數據庫中時，則此假設結論成立推理成功。否則重新假設結論，直到找到條件為止。屬目標驅動策略反向推理-有盲目性數據庫知識庫12345前提1前提2前提3前提4前提5結論1結論2結論3結論4結論5事實1事實2事實3正反向混合推理正向正向反向反向中間結果相遇應用：1）條件不足

2）事實的可信度不高

3）懷疑是否有其它結論沖突消解策略在推理過程中，系統要不斷地用當前已知的事實與知識庫中的知識進行匹配，可能出現以下三中情況：1）已知事實不能與知識庫中的任何知識匹配成功2）已知事實恰好與知識庫中的一條知識匹配成功3）已知事實可與知識庫中的多個知識匹配成功，或有多個已知事實與知識庫中的某一個知識匹配成功，或有多個已知事實與知識庫中的多個知識匹配成功。（稱這種情況為發生沖突，解決沖突的過程稱為沖突消解）沖突消解辦法-對知識進行排序1、特殊優先策略2、新知識優先策略3、差異性優先策略不精確推理基本框架:1、定量描述知識的不確定性IFATHENB

f(B,A)用圖表示為：ABf(B,A)規則的前提條件規則的結論規則的強度不精確推理A為真時，B為真，f(B,A)為最大值A為真時，B為假，f(B,A)為最小值A對B無影響，f(B,A)為單位元f(B,A)一般由領域專家給出2、定量描述命題A的不確定性不精確推理用c(A)表示，刻劃命題為真的程度A為真c(A)為最大值A為假c(A)為最小值A未知c(A)為單位元原始證據的不確定性一般由用戶提供。不精確推理1)證據的合成：c1(A)，新的c2(A)，如何更新？2)證據的邏輯組合：c(A1andA2)=g1(c(A1),c(A2))c(A1orA2)=g2(c(A1),c(A2))3)確定規則結論部分的不確定性：由c(A)和f(B,A),求c(B)3、基本算法的定義第七章專家系統的研制建好一個專家系統的關鍵：1）總結領域的經驗知識2）選用合適的知識表示方法3）選用合適的推理方法領域專家與知識工程師的密切配合領域專家知識工程師

專家系統詢問問題分析、解答總結經驗寫成規則確定策略專家系統的分類解釋型診斷型預測型規劃型設計型監測型教育型專家系統設計的三個階段第一：可行性研究第二：生成專家系統原型第三：生成實用專家系統第二：建造原型專家系統的步驟認識問題特征找出概念建立關系設計組織知識結構編制軟件檢驗知識庫及系統的功能再認識再分析再設計再改造提出要求形成概念原型系統認識階段概念化階段形式化階段實現階段測試階段建立知識表示推理方法第八章專家系統在電力系統中的應用第一節應用的必要性和意義隨著電力系統規模由小__大,由簡單__復雜的發展過程，電力系統的分析方法也經歷了幾個階段：1、在系統規模小、計算機未廣泛應用，此階段著重研究：

元件的數學模型及電力系統定性解的方法；2、系統不斷擴大，運行復雜性不斷增加，由于定性分析已不能正確地、完整地反映實際情況，另外計算機技術不斷發展。此階段將系統作為整體研究，建立整體數學模型；3、大系統安全性很突出，故障后影響面大，即系統的安全性和經濟性要求：要研究在線控制問題。第八章專家系統在電力系統中的應用第一節應用的必要性和意義大機組、大系統、大電網的精確規劃、設計及運行中存在許多特殊問題：1、有些問題沒有精確的數學模型，例如：元件及系統的故障診斷；2、系統規模太大，情況太復雜，求解太困難，如：大系統的信息報警處理，優化設計問題（約束多）；3、有些問題的求解不能用數學形式表示，而是經驗性的、啟發式的、直覺的，如運行操作。第八章專家系統在電力系統中的應用第二節ES在電力系統中應用的分類1、監視類：包括故障診斷、報警處理、事故評估。2、分析、控制類：包括正常、緊急狀態下的控制，如系統安全性的分析及對策的研究、電壓/無功控制專家系統。3、系統規劃類：系統規劃、運行規劃、基建規劃。第八章專家系統在電力系統中的應用第三節電力系統故障診斷和恢復處理ES電力系統故障診斷包括：故障檢測——測定判斷故障時所需的數據、信息；故障分析——根據故障信息，分析故障地點、性質和原因；故障處理——根據故障分析結果，提出處理意見（包括報警、轉移負荷、設備停運等）。電力系統故障診斷和恢復處理ES的總體結構電力系統

SCADA實時庫接口2接口1故障判斷和處理的內核部分屏幕顯示打印機人機接口故障判斷部分的內核結構：數據庫：存放原始數據，如電網拓撲數據、故障信息、潮流信息和推理過程中的初步結果。知識庫：存放故障判斷中用到的專家經驗、書本知識等推理機：利用知識庫中的知識，按一定的推理方法，獲得問題的解答推理控制策略：一般線路故障搜索用正向推理，簡單母線故障用反向推理，而復雜母線故障用混合推理。開始1線路16母線11聯絡變18復雜故障13復雜故障3復雜故障17簡單故障2簡單故障12簡單故障22母差不閉鎖高頻21母差閉鎖高頻14母聯分15母聯合4單母線側斷路器拒動6母聯分7母聯合9母聯分10母聯合20母聯合19母聯分5雙母線側斷路器拒動8其他母線側斷路器拒動高壓斷路器故障分析專家系統實例用途：借助專家系統對斷路器故障進行診斷并輔助檢修人員提高業務水平。通過通過告知故障位置、原因及檢修措施1、系統總體結構控制策略總體數據庫數據輸入知識庫人機交互顯示診斷結果顯示檢修措施

解釋

知識擴充2、知識表示技術-產生式表示法以SW6-110高壓斷路器所配CY3液壓操作機構的建不起壓力故障為例：Rule1:IF

分合閘一、二級閥口密封不嚴，

THEN

機構將建不起壓力；Rule2:IF閥口有磨損或合閘一級閥小球托翻倒或分閘小球托翻倒，

THEN分合閘一、二級閥口密封不嚴；Rule3:IF閥口有磨損，

THEN請用研磨膏研磨閥口或用鋼球硌一下閥口；3、推理機制目標驅動的反向推理故障機構建不起壓力油泵建壓時間過長油泵啟動頻繁分閘不成功絕緣損壞分合閘一、二級閥口密封不嚴熱偶繼電器脫扣分閘小球托翻道合閘一級閥小球托翻道閥口被磨損油泵柱塞研壞或間隙配合過大因果關系圖4、不確定性推理策略前提的不確定性：系統前提的可信度，用0-1之間的數表示

1表示事實完全確定，0表示完全不確定不知道取0.5例如：診斷“斷路器合閘不成功”故障時，用規則：IF合閘電磁鐵線圈斷線0r匝間短路0r線圈接觸不良THEN

合閘回路故障取三前提的可信度a為：0.9,0.0,0.6，則：前提的可信度a=max(0.9,0.0,0.6)=0.94、不確定性推理策略IFA

THEN

By結論的可信度