薛晓东建模方法综述本刊Ｅ－ｍａｉｌ：ｂｊｂ＠ｓｘｉｎｆｏ．ｎｅｔ综述 中部分可能是彼此相关的变量。 （２）现场数据采集与处理。采集被估计变量和原始辅助变量的历史数据。现场数据必须经过过失误差检测和数据协调．保证数据的准确性。由于神经网络建模一般用于静态估计，应该采集系统平稳运行时的数据。并注意纯滞后的影响。 （３）辅助变量精选—输入数据集降维。通过机理分析．可以在原始辅助变量巾找出相关的变量，选择响应灵敏、测量精度高的变量为最终的辅助变量。更为有效的方法是主元分析法，即利用现场的数据作统计分析计算，将原始辅助变量与被测量变量的关联度排序．实现变量精选。 （４）神经网络模型的结构选择。根据系统特点选择模型的类型．即线性、非线性和混合型等。 从理论上看，神经网络与传统控制理论的结合使控制系统具有相当程度的智能。利用网络的学习能力和任意非线性映射能力．通过对样本数据对的训练．神经网络可以实现对复杂系统的辨识和控制。诚然如此，目前神经网络控制的研究大多仍停留在数学仿真和实验室研究阶段．极少用于实际系统的控制。主要由于神经网络存在以下的局限性：一是存在局部极小值问题．造成网络局部收敛；二是学习速度慢，训练时间长；三是理想的训练样本提取困难。影响网络的训练速度和训练质量；四是网络结构不易优化，特别是隐层节点数目的选取常常带有盲目性；五是尚未从理论上完全解决神经网络学习算法的收敛性。 近年来兴起的小波网络是神经网络模型与小波分析理论。以及这两者的结合所产生的，是研究非线性问题所需要的极其重要的科学工具。小波分析在理论上保证了小波网络在非线性函数逼近中所具有的快速性、准确性和全局收敛性等优点。随着小波网络的不断发展，它们的巨大理论价值和广泛的应用前景为越来越多的学者所公认，尤其是在非线性系统辨识巾的应用潜力越来越大。小波网络的形式和设计方法多种多样：如文献［３］是利用小波函数（或尺度函数）替换普通神经网络中的激励甬数；文献［４］则是从多分辨分析的角度利用正交小波基构造网络；文献［５］则重点讨论了高维小波网络的设计问题。其中以紧支正交小波和尺度函数构造的正交小波网络具有系统化的设计方法，能够根据辨识样本的分布和逼近误差要求确定网络结构和参数；此外，如正交小波网络【６Ｊ还能够明确给出逼近误差估计．网络参数获取不存在局部最小问题等优点。 ３．２模糊辨识方法 对于非线性时变动态系统的辨识，是实际中经常遇到的困难。目前常见的有两种方法【７】：一是用线性模型来近似描述非线性系统，显然这对于有严重非线性的系统误差较大；二是根据被控对象已知的信息，选择与之相近的非线性数学模型。显然有其局限性。由于模糊模型易于表达非线性的动态特性，因此模糊模型辨识方法被认为是解决此类问题的一种可行方法。由输人输出数据求取对象动态模型的模糊辨识方法由两部分组成：前提结构辨识和参数辨识，而参数辨识又分为前提参数辨识和结论参数辨识。Ｔ＿Ｓ模型是由蚀蛹和Ｓｕｇｅｎｏ提出的一种动态系统的模糊模型辨识方法【ｓｌ，是以局部线性化为出发点．具有结构简单、逼近能力强的特点，已成为模糊辨识中的常用模型，而在Ｔ－－Ｓ模型的基础上又发展了一些新的辨识方法。 ３．３基于遗传算法的非线性系统辨识 遗传算法是由美国Ｈｏｌｌａｎｄ教授提出，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。其基本思想是基于Ｄａｒｗｉｎ进化论和Ｍｅｎｄｅｌ的遗传学说。模拟自然界生物进化过程，在解空间中进行大规模、全局、并行搜索，适者生存，劣者淘汰，从而直接对 １７０解群进行操作，而与模型的具体表达方式无关。遗传算法不依赖于梯度信息或其他辅助知识．能够快速有效地搜索复杂、高度非线性和多维空间．为非线性系统辨识的研究与应用开辟一条新途径。文献［９］利用改进的遗传算子，提出一种辨识系统参数的方法．有效地克服了有色噪声的干扰．获得系统参数的无偏估计。文献［１０］给出一种南遗传算法（ＧＡ）、进化编程（ＥＰ）相结合的辨识策略。可以一次辨识出系统的结构和参数．主要思想是用ＧＡ操作保证搜索是在整个解空问进行的，同时优化过程不依赖于种群初值的选取．用ＥＰ操作保证求解过程的平稳性，该方法比分别用ＧＡ和ＥＰ的效果都好。文献［１１］给出一种基于遗传算法的非线性系统模型参数估计的算法。 ４结语 系统辨识的应用价值已在实践中得到验证，从理论上讲，辨识技术可以应用于控制、预报、滤波、信号处理和形成自适应控制等，还可以用于故障诊断和故障检测。可以说．所有需要在线或离线应用过程模型的领域中，都能采片Ｉ辨识技术。因此，辨识的应用研究正在不断深入、应用领域不断扩大。也正因为如此，建模的方法也在飞速的发展．系统辨识的发展方向将是成为综合多学科知识的科学，从而建立更加精确的模型。 参考文献 ［１］方崇智。萧德云．过程辨识［Ｍ］．北京：清华大学出版社，１９８８． ［２］杨斌，田永青，朱仲英智能建模方法巾的数据预处理【Ｊ］．信息与控制，２００２，３ｌ（４）：３８０—３８４． ［３］ＺＨＡＮＧＱ．Ｗａｖｅｌｅｔｎｅｔｗｏｒｋｓ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓ．ＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｓ。１９９２．３（６）：８８９—８９８． ［４］ＢＡＨＡＶＩＫＲＢａｎｄＳＴＥＰＨＡＮＯＰＯＵＬＯＳＧ．Ｗａｖｅｎｅｔ：ａｍｕｌｔｉ—ｒｅｓｏｌｕｓｉｏｎ，ｈｉｅｒａｅｈｉｅａｌｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｗｉｔｈｌｏｃａｌｉｚｅｄｌｅａｒｎｉｎｇ［Ｊ］．ＡＩＣｈＥＪｏｕｎａｌ．１９９３．３９（１）：５７—８１． ［５］ＺＨＡＮＣ，Ｑ．Ｕｓｉｎｇｗａｖｅｌｅｔｎｅｔｗｏｒｋｉｎｎｏｎｐａｒａｍｅｔｆｉｃｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ【ＪＪ．１ＥＥＥＴｍｎｓ．ＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｓ，１９９７，８（２）：２２７—２３６． ［６］王海清．宋执环，李平．采用正交小波网络的非线性系统辨识方法［Ｊ］．控制理论与应用．２００１，１８（２）：２００—２０４． ［７］张化光．何希勤．模糊自适应控制理论及其应用［Ｍ］．北京：北京航空航天大学Ｈ；版社，２００２． ［８］李十勇．模糊控制?神经控制和智能控制论［Ｍ］．哈尔滨：哈尔滨工业大学出版社，１９９８． ［９］李茶玲，孙德保．遗传算法在系统辨识中的应用［Ｊ］．华中理工大学学报，１９９８．２６（７）：５７—５８． ［１０］李孝安．一种基于遗传算法与进化编程的系统辨识方法［Ｊ］．控制与决策，１９９６，ｌｌ（３）：４４）４－４０７． ［１１］姜波。江秉文．基于遗传算法的非线性系统模型参数估计［Ｊ］．控制理论与应用，２０００，１７（ｉ）：１５０－－１５２． （实习编辑：薛艳） 第一作者简介：薛晓东．男，１９８１年１２月生，２００４年毕业于太原理丁大学自动化专业．助理工程师．山西省化工设计院。山 西省太原市，０３０００Ｉ．
人工智能重点总结 第一章：发展简史（此处为简答题） 1.人工智能的萌芽（1956年以前） 1936年，图灵创立了自动机理论（后人称为图灵机），提出一个理论计算机模型，为电子计算机设计奠定了基础，促进了人工智能，特别是思维机器的研究。 麦克洛克和皮茨于1943年提出“拟脑模型”是世界上第一个神经网络模型（MP模型），开创了从结构上研究人类大脑的途径。 1948年维纳发表《控制论—关于动物与机器中的控制与通信的科学》，不但开创了近代控制论，而且为人工智能的控制学派树立了里程碑。 1、古希腊伟大的哲学家思想家亚里士多德的主要贡献是为形式逻辑奠定了基 础。形式逻辑是一切推理活动的最基本的出发点。在他的代表作《工具论》中，就给出了形式逻辑的一些基本规律，如矛盾律、排中律，并且实际上已经提到了同一律和充足理由律。此外亚里士多得还研究了概念、判断问题，以及概念的分类和概念之间的关系判断问题的分类和它们之间的关系。其最著名的创造就是提出人人熟知的三段论。 2、英国的哲学家、自然科学家 Bacon（培根）（1561-1626），他的主要贡献是 系统地给出了归纳法，成为和 Aristotle 的演绎法相辅相成的思维法则。 Bacon 另一个功绩是强调了知识的作用。 Bacon 的著名警句是"知识就是力量"。 3、德国数学家、哲学家 Leibnitz（莱布尼茨）（1646-1716），他提出了关于数 理逻辑的思想，把形式逻辑符号化，从而能对人的思维进行运算和推理。他曾经做出了能进行四则运算的手摇计算机 4、英国数学家、逻辑学家 Boole（布尔）（1815-1864），他初步实现了布莱尼 茨的思维符号化和数学化的思想，提出了一种崭新的代数系统--布尔代数。 5、美籍奥地利数理逻辑学家Godel（哥德尔）（1906-1978），他证明了一阶谓词 的完备性定理；任何包含初等数论的形式系统，如果它是无矛盾的，那么一定是不完备的。此定理的意义在于，人的思维形式化和机械化的某种极限，在理论上证明了有些事是做不到的。
人工智能研究方法的文献综述 1、前言 本文综述了人工智能的主要研究方法，并对各方法进行分析和总结，并阐述了目前人工智能研究方法日趋多样化的研究现状。 2、主题 研究方法，对一个问题的研究方法从根本上说分为两种：其一，对要解决的问题扩展到他所隶属的领域，对该领域做一广泛了解，研究该领域从而实现对该领域的研究，讲究广度，从对该领域的广泛研究收缩到问题本身；其二，把研究的问题特殊化，提炼出要研究问题的典型子问题或实例，从一个更具体的问题出发，做深刻的分析，研究透彻该问题，再一般化扩展到要解决的问题，讲究研究深度，从更具体的问题入手研究扩展到问题本身。 人工智能的研究方法主要可以分为三类：一、结构模拟，神经计算，就是根据人脑的生理结构和工作机理，实现计算机的智能，即人工智能。结构模拟法也就是基于人脑的生理模型，采用数值计算的方法，从微观上来模拟人脑，实现机器智能。采用结构模拟，运用神经网络和神经计算的方法研究人工智能者，被称为生理学派、连接主义。二、功能模拟，符号推演，就是在当前数字计算机上，对人脑从功能上进行模拟，实现人工智能。功能模拟法就是以人脑的心理模型，将问题或知识表示成某种逻辑网络，采用符号推演的方法，实现搜索、推理、学习等功能，从宏观上来模拟人脑的思维，实现机器智能。以功能模拟和符号推演研究人工智能者，被称为心理学派、逻辑学派、符号主义。三、行为模拟，控制进化，就是模拟人在控制过程中的智能活动和行为特性。以行为模拟方法研究人工智能者，被称为行为主义、进化主义、控制论学派。 人工智能的研究方法，已从“一枝独秀”的符号主义发展到多学派的“百花争艳”，除了上面提到的三种方法，又提出了“群体模拟，仿生计算”“博采广鉴，自然计算”“原理分析，数学建模”等方法。人工智能的目标是理解包括人在内的自然智能系统及行为，而这样的系统在实在世界中是以分层进化的方式形成了一个谱系，而智能作为系统的整体属性，其表现形式又具有多样性，人工智能的谱系及其多样性的行为注定了研究的具体目标和对象的多样性。人工智能与前沿技术的结合，使人工智能的研究日趋多样化。 3、总结 人工智能的研究方法会随着技术的进步而不断丰富，很多新名词还会被提出，但研究的目的基本不变，日趋多样化的研究方法追根溯源也就是研究问题的两种方法的演变。对人工智能中尚未解决的众多问题，运用基本的研究问题的方法，结合先进的技术，不断实现智能化。人工智能与前沿技术密切联系，人工智能的研究方法必然日趋多样化。 4、参考文献 （1）人工智能技术导论廉师友西安电子科技大学出版社2007.8 （2）人工智能研究方法及途径熊才权2005年第三期 （3）人工智能学派及其在理论、方法上的观点蔡自兴1995.5 （4）人工智能研究的主要学派及特点黄伟聂东陈英俊2001第三期 （5）人工智能研究对思维学的方法论启示尹鑫苏国辉2002.10第四期
带你认识AI自动建模平台 近几年来，人工智能技术在国内外掀起了巨大的发展浪潮。著名计算机专家预计，到2025年，AI将无处不在，“AI赋能行业”应用模式在未来将迎来高速成长。然而AI在行业应用落地时，却存在着技术门槛高、专业人才短缺、依赖专家经验、费时费力等诸多困难，导致很多中小企业对人工智能望尘莫及。 “每个公司都要有AI，但首先要解决的一点是提供足够的专家人才。” “我们的目的是改变依赖专家的人工低效生产方式，实现AI模型的自动化生产。”该项目负责人专家告诉记者，开发机器学习和人工智能模型需要一个耗时、专家驱动的工作流程。设计AI模型包含多个阶段，每个阶段包含多种可选方法，每个方法包含多组可选参数，这其中组合爆炸，选择空间过大。在专家看来，现在的人工智能建模就好比手工作坊式的生产模式，成本高、效率低。 如何让AI建模本身也变得自动化、智能化、高效化？“用AI技术实现自动化AI 建模，可以达到甚至超越人工建模效果。”专家告诉记者，自动化建模中特征、算法与参数的选择就类似于AlphaGo的落子选择和博弈策略选择，通过AI算法降低选择空间寻找最佳选择，达到可以战胜人类围棋冠军的效果。 “之前，构建一个互联网金融注册用户反欺诈的模型，需要两个AI工程师开发三个月，通过我们这个平台只需要一个AI工程师，5天就可以搞定。”专家告诉记者，自动化建模的精度基本持平甚至超越人工设计，可以大幅度提升建模效率，降低人力研发成本，提高人工智能的生产效率。“门槛低了，效率高了，很多人都可以通过这个工具平台去让人工智能落地。”专家表示，平台让人工智能变得触手可及，不再是一座高山，企业可以便捷、高效地去使用人工智能，满足行业的智能化分析需求。 目前，平台性能优于目前国际上最好的开源自动化机器学习系统Autosklearn，拥有基于强化学习的三阶段机器学习流水线自动化设计、基于自适应连续筛选的模型选择、基于多保真度和贝叶斯优化的超参优化、算法并行化等多项原创性的核心算法。与同类型的产品相比，功能丰富、支持各种AI建模应用场景，性能优异。 据了解，专家带领的大学实验室自2017年初开始从事自动化机器学习技术研究，是国内较早进入领域的研究团队。2018年，团队连续两次荣获国际赛事第三名的优异战绩。日前，在素有“数据世界杯”之称的KDD Cup 2019数据挖掘国际大赛自动化机器学习竞赛中，该团队从全球860多支参赛队中突颖而出，荣获大赛TOP 10优胜奖，再次在国际大赛中创造优异成绩，总体处于国际先进水平。 如今，平台可以广泛应用于互联网金融、政务民生、公安警务、医疗健康、智能制造等不同场景，目前已在华为和360等多家大型企业中落地应用验证。“目前就是要把自动化建模技术推广到更多的传统行业。”在专家看来，传统行业或许更需要Au‐toML平台，因为传统行业的人工智能技术人员寥寥无几。工具平台可
人工智能方法故障诊断。 2基于人工智能的故障诊断方法的应用现状基于人工智能的故障诊断方法不需要知道被控对象的精确模型，能很好的应对不确定性和模糊性的随机故障。目前基于人工智能的故障诊断方法主要有以下几个方向：基于模糊的方法、基于神经网络的方法、专家系统故障诊断方法、基于遗传算法、支持向量机的方法、基于数据挖掘的方法、基于图论的模型推理方法等，以下是对几种故障诊断方法的具体论述。 2.1基于模糊的故障诊断方法 在模糊诊断中，各种故障征兆和故障成因之间都存在不同程度的因果关系，但表现在故障与征兆之间并非存在一一对应的关系，故障征兆信息的随机性、模糊性加上某些信息的不确定性，造成了故障形式复杂多样性。这种模糊性和随机性往往不能用精确的数学公式来描述，然而用模糊逻辑、模糊诊断矩阵等模糊理论来分析其故障与现象之间的不确定性关系是可行的，从模糊数学的角度看，故障诊断是一个模糊推理问题。因而基于模糊的诊断方法得到了长足的发展［2-4］。 故障诊断通常是基于一定的征兆，做出可能引起这些征兆的故障判别，而模糊逻辑系统是应用模糊理论解决问题的重要形式。研究表明，通过建立模糊逻辑系统，采用模糊推理的方法能够实现故障诊断。不过，成熟地应用基于模糊逻辑系统的故障诊断方法，需要解决好如何建立模糊诊断规则库等关键问题。 常用的模糊逻辑诊断方法一般步骤是检测信号经过模糊化单元处理后，输入到模糊推理规则库中进行分析，其输出即为故障信息的模糊输出，经过解模糊单元处理后即可得出故障原因。 另外一种基于模糊理论的诊断方法是用模糊诊断矩阵来描述故障原因和故障征兆之间关系的方法。其模糊关系矩阵的数学模型为［3］: T T Y 二RX 丫…y「— X :=(P X]-4，) -r 1 1r 1 2 r 1 …1 1 m R =r1 2 「2 2…r 2 m =(r ij ) n xm 「1r n2…r n m _ 1 式中 :丫为诊断矩 阵, 'yi 为对象具有故障丫，的 隶属度（i= 1,2,…,n). X为起因矩阵, u Xj为对象 具有症状X j的隶属度（j =1,2,…，m）；R为征兆矩 阵，描述了故障征兆与故障原因之间的关系。 m 乞= 1 i 4 ij（0乞乞1;1乞i空n;1乞j空m） 。 基于模糊的故障诊断方法的优点在于：可将人类的 语言化的知识嵌入系统；可模拟人类的近似推理能力， 且通用性好，只要针对不同的故障类型对推理规则进行 修改就可以应当不同的故障诊断。但与传统的故障诊断 理论和方法相比，仍有不成熟之处：基于模糊逻辑的故 障诊断方法缺少在线学习能力，不适应被控对象变化的 需要；模糊隶属函数和模糊推理规则无法保证任何情况 下都为最优；尚未建立起有效的方法来分析和设计模糊 系统，主要还是依赖专家经验和试凑。 2.2基于人工神经网络的故障诊断方法 从故障诊断的过程来讲，故障诊断实质上也是一类 模式分类问题，而人工神经网络（ANN）作为一 种自适应的模式识别技术，非常适合用于建立大型复杂 系统的智能化故障诊断系统。神经网络通过输入层、隐 含层和输出层来建立故障类型和故障原因之间复杂的映 射关系。基于神经网络的故障诊断 方法具有强大的自学习和数据处理能力，其分类方式通 过网络学习来确定系统参数和结构来完成训练过程。将 样本库的知识以网络的形式存储在神经网络的连接权中 是神经网络的独特之处。待检测故障信息经已训练好的 网络处理后可自动对被识别对象进行分类。故障诊断中 神经网络所采用的模型大多为BP网络，这主要由于对 BP模型的研究比 较成熟［5-6］。神经网络故障诊断技术被广泛应用于
人工智能：模型与算法教学大纲 从逻辑推理、搜索求解、监督学习、无监督学习、深度学习、强化学习和博弈对抗介绍人工智能基本概念和模型算法，帮助学习者了解人工智能历史、趋势、应用及挑战，掌握人工智能在自然语言理解和视觉分析等方面赋能实体经济的手段。 课程概述 人工智能(Artificial Intelligence，简称AI)是以机器为载体所展示出来的人类智能，因此人工智能也被称为机器智能(Machine Intelligence)。对人类智能的模拟可通过以符号主义为核心的逻辑推理、以问题求解为核心的探询搜索、以数据驱动为核心的机器学习、以行为主义为核心的强化学习和以博弈对抗为核心的决策智能等方法来实现。 本课程成体系介绍人工智能的基本概念和基础算法，可帮助学习者掌握人工智能脉络体系，体会具能、使能和赋能，从算法层面对人工智能技术“知其意，悟其理，守其则，践其行”。课程内容包括如下：人工智能概述、搜索求解、逻辑与推理、监督学习、无监督学习、深度学习、强化学习、博弈对抗。 人工智能不单纯是一门课程、一手技术、一项产品或一个应用，而是理论博大深厚、技术生机勃勃、产品落地牵引、应用赋能社会的综合生态体(AI ecosystem)。为了加强实训，课程中安排了以搜索求解为核心的黑白棋AI算法、以线性回归为核心的图像恢复、以深度学习为核心的垃圾分类等实训题目。 授课目标 人工智能具有“至大无外、至小有内”的特点。当前以数据建模和学习为核心的人工智能通过整合数据、模型和算力在计算机视觉、自然语言、语音识别等特定领域取得了显著进展。本课程主要从数据智能这一角度来讲授人工智能的基本算法和模型，辅以一定的实训题目促进对模型的深入了解，希望学习者能够掌握逻辑推理、机器学习、强化学习、博弈对抗等基本模型，明晰人工智能具能、使能和赋能的手段和方法。 课程大纲 第一周人工智能概述 1.1 可计算思想起源与发展
1人工智能是人造智能，即计算机模拟或实现的智能，它是关于人造物的智能行为，而智能行为包括知觉、推理、学习、交流和复杂环境中的行为。 2图灵测试的做法：让一位测试者分别与一台计算机和一个人进行交谈，而测试者事先并不知道哪一个是测试者，哪一个是计算机。若果交谈后测试者分不出哪一个被测者是人，哪一个是计算机，则可以认为这台被测的计算机具有智能。 3人脑的智能及其发生过程都是在其心理层面上可见的，即以某种心理活动和思维过程表现的。这就是说，基于宏观心理层次，我们可以定义智能和研究智能。基于这一认识，我们把脑（主要指人脑）的这种宏观心理层次的智能表现成为脑智能。把这种有群体行为所表现的智能称为群智能。 区别与联系：它们都属于不同层次的智能。脑智能是一种个体智能，而群智能是一种社会智慧，但对于人脑来说，宏观心理层次上的脑智能与神经元层次上的群智能又有密切关系，正是围观生理层次上低级的神经元的群智能形成宏观心理层次上高级的智能。 4 从感觉到记忆到思维这一过程，称为智慧，智慧的结果产生了行为和语言，将行为和语言的表达过程称为“能力”，两者合称智能。 5符号智能：就是符号人工智能，它是模拟脑智能的人工智能，也就是所说的传统人工智能或经典人工智能。符号智能以符号形式的知识和信息为基础，主要通过逻辑推理，运用知识进行问题求解，符号智能的主要智能包括知识获取，知识表示，知识组织与管理和知识运用等技术（这些构成了所谓的知识工程）以及基于知识的智能系统等。 6计算智能：也就是计算人工智能，它是模拟群智能的人工智能，计算智能以数值数据为基础，主要通过数组计算，运用算法进行问题求解，计算智能的主要内容：神经网络，进化计算（亦称演化计算，包括遗传算法，进化规划，进化策略），免疫计算，粒群计算，蚁群计算，自然计算以及人工生命等。 7人工智能的研究内容：搜索与求解：许多人工智能活动（包括脑智能和群智能）的过程，都可以看成或者抽象为一个基于搜索的问题求解过程。学习与发现：指机器的知识学习和规律发现。知识与推理：知识表示要求便于计算机的接受，存储，处理和运用，机器的推理方式与知识的表示又息息相关。发明与创造：发明创造不仅包括我们平时所说的发明创造，也包括创新性软件，它不仅需要知识和推理，还需要想象和灵感。感知与交流：指计算机对外部信息的直接感知和人机之间，智能体之间的直接信息交流，机器感知就是计算机直接感知周围世界。记忆与联想：记忆是智能的基本条件，联想与许多智能技术息息相关，联想的前提是联想记忆与联想存储。系统与建造：智能系统的设计和实现技术。应用与工程：人工智能的应用和工程研究，这是人工智能的技术与实际应用的接口。 8人工智能的研究途径和方法：心理模拟，符号推演（从人脑的宏观心理层面入手，一智能行为的心理模型为依据，将问题或知识表示成某种逻辑网络，采用符号推演的方法，模拟人脑的逻辑思维过程，实现人工智能）、生理模拟，神经计算（从人脑的生理层面，以智能行为的生理模型为依据，采用数值计算的方法，模拟脑神经网络工作过程，实现人工智能）、行为模拟，控制进化（用模拟人和动物在与环境的交互、控制过程中智能活动和行为特性）、群体模拟，仿生计算（模拟生物群落的群体智能行为）、博采广签，自然计算（模拟借鉴自然界的某种机理而设计计算模型）、原理分析，数学建模（通过对智能本质和原理的分析，直接采用某种数学方法来建立智能行为模型）。 9人工智能应用：难题求解；自动规划、调度与配置；机器定理证明；自动程序设计；机器翻译；智能控制；智能管理；智能决策；智能通信；智能仿真；智能CAD；智能制造；智能CAI；智能人机接口；模式识别；数据挖掘与数据库中的知识发现；计算机辅助创新，计算机文艺创作；机器博弈；智能机器人。 10标识，运算，搜索是人工智能的三个最基本，最核心的技术。
Modern Management 现代管理, 2020, 10(3), 360-367 Published Online June 2020 in Hans. https://www.doczj.com/doc/f215401034.html,/journal/mm https://https://www.doczj.com/doc/f215401034.html,/10.12677/mm.2020.103044 Research on the Construction of Human-Machine Collaborative Work Model in the Age of Artificial Intelligence Hui Li1, Guiqing Li2 1School of Labor and Human Resources, Renmin University of China, Beijing 2School of Management, Chengdu University of Information and Technology, Chengdu Sichuan Received: May 13th, 2020; accepted: May 27th, 2020; published: Jun. 3rd, 2020 Abstract With the continuous development of technology, the application of artificial intelligence is becoming more and more common, which brings several challenges to the social economy and business man-agement. First of all, this paper analyzes the role of artificial intelligence technology in the future work, and categorizes the work of the artificial intelligence era on the basis of clarifying the hu-man-machine relationship in the artificial intelligence era. Secondly, based on the new require-ments for workers in the era of artificial intelligence, employees are classified. Finally, based on the in-depth analysis of the respective advantages of human intelligence and machine intelligence, a human-machine collaborative work model based on human-machine matching is constructed to provide valuable theoretical references for solving management issues in the era of artificial in-telligence. Keywords Artificial Intelligence, Human-Machine Collaboration, Human-Machine Matching, Human-Machine Collaborative Work Model 人工智能时代人机协作工作模型构建研究 李慧1，李贵卿2 1中国人民大学劳动人事学院，北京 2成都信息工程大学管理学院，四川成都 收稿日期：2020年5月13日；录用日期：2020年5月27日；发布日期：2020年6月3日
主要内容 1. 人工智能建模相关概念 2. 人工智能的两个流派 2.1基于知识的人工智能系统 2.2人工神经网络 3. 基于知识的人工智能建模 4. 人工神经网络建模 5. 人工智能建模发展趋势 6. 小结 1.相关概念 -人工々健：通过人造物来模拟人的智能的一种方法及其实现技术的一门学科。 ■人工智健建僕：通过模拟人认识客观事物和解决实际问题的方法对实际系统或系统的某一部分进行描述和表达的过程。 也可以简述为利用人工智能方法对实际系统或系统的某一部分进行描述和表达的过程。
2.1基于知识的人工智能系统 Artificial Intelligent System Based on Knowledge ■ 一种从功能角度来模拟人类（特别是各领域专家）智能的方法，也称为专家系统、符号主义或逻辑主义。 专家之所以具有智能，能认识和解决某一领域内的实际问题，关键在于专家具备该领域内的各种磁（常识. 书本知识和实际工作中积累的经验），并且能够运用这些知识进行适当的-rm 2.1基于知识的人工智能系统 -对人类理性认识过程（或逻辑思维过程）的一种模拟，建立在概念、判断和推理这些抽象语言符号的基础 上。 知识的表示 -如何把专家知识转化为机器所能识别、存储和使用的形式。
谓词逻辑 适用场合一用于表达?念和判断等事实知识° 举例一“鲸是哺乳动物”这一判斷用谓词逻辑?示为；哺乳动物（鲸〉， 产生式规则 适用场合一适于表达具有因果关系的逻辑推理知识- 举 一編如果是合金钢，应该进行热处理”这一推理用产生式规则可以 袤示为：IF 合金钢THEN 热处理； 框架表示 适用场合一表达多方面多层次结构知识 举例一果子可以用框架表示为，｛桌面?桌腿仁 桌腿2、桌腿3.桌腿4、 桌面森腿的连接｝. 过程表示 适用场合一用于表示棊一操作序列? 举例 ---- 》头用过程表示表示为：｛和而、定型、蒸?起锅｝? 2.1基于知识的人工智能系统 研究机器如何模拟人类进行知识选择并运用这些知识分析和 解决 实际问题。 常用推理方法： □由已知条件推出结论的正向血《 □由结论出发，寻找应具备条件的反 □综合使用正向推理和反向推理的取崗*?方法? 研究热点=知识表示和推理中的不确定性和模糊性问题. □不确定性是由于各种随机因素的影响而造成的对预测结果的不 肯定程度，一般由概率来描述这种不肯定程度的大小-如，明 天降水概率80%? □模糊性是由于语言表达时词语所对应的概念内涵和外延的不确 定性 决定的-如：“温度高”的表述。 □常用知识表示方法 ■ 推理方法 ■
人工智能--深度学习模型 我们知道机器学习模型有：生成模型（GeneraTIveModel）和判别模型（DiscriminaTIve Model）。判别模型需要输入变量x，通过某种模型来预测p（y｜x）。生成模型是给定某种隐含信息，来随机产生观测数据。 不管何种模型，其损失函数（Loss FuncTIon）选择，将影响到训练结果质量，是机器学习模型设计的重要部分。对于判别模型，损失函数是容易定义的，因为输出的目标相对简单。但对于生成模型，损失函数却是不容易定义的。 2014年GoodFellow等人发表了一篇论文Goodfellow，Ian，et al．GeneraTIve adversarial nets．＂Advances inNeural Information Processing Systems．2014，引发了GAN生成式对抗网络的研究，值得学习和探讨。今天就跟大家探讨一下GAN算法。 GAN算法概念： GAN生成式对抗网络（Generative Adversarial Networks ）是一种深度学习模型，是近年来复杂分布上无监督学习最具有前景的方法之一。GAN生成式对抗网络的模型至少包括两个模块：G模型－生成模型（Generative Model）和D模型－判别模型（Discriminative Model）。两者互相博弈学习产生相当好的输出结果。GAN 理论中，并不要求G、D模型都是神经网络，只需要是能拟合相应生成和判别的函数即可。但实际应用中一般均使用深度神经网络作为G、D模型。 对于生成结果的期望，往往是一个难以数学公理化定义的范式。所以不妨把生成模型的回馈部分，交给判别模型处理。于是Goodfellow等人将机器学习中的两类模型（G、D模型）紧密地联合在了一起（该算法最巧妙的地方！）。 一个优秀的GAN模型应用需要有良好的训练方法，否则可能由于神经网络模型的自由性而导致输出结果不理想。 GAN算法原理：1．先以生成图片为例进行说明：假设有两个网络，分别为G（Generator）和D（Discriminator），它们的功能分别是： 1）G是一个生成图片的网络，它接收一个随机的噪声z，通过这个噪声生成图片，记做G
(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910219248.X (22)申请日 2019.03.21 (71)申请人 深圳点猫科技有限公司 地址 518000 广东省深圳市南山区粤海街 道中心路3331号中建钢构大厦25-26 层 (72)发明人 孙悦 李天驰 陶金金 (74)专利代理机构 深圳市徽正知识产权代理有 限公司 44405 代理人 卢杏艳 (51)Int.Cl. G06T 17/00(2006.01) G06T 15/00(2011.01) (54)发明名称 一种基于人工智能的三维体素建模方法及 系统 (57)摘要 本发明公开了一种基于人工智能的三维体 素建模方法及系统，方法包括：预先获取用户的 建模指令，根据WebGL配合多线程完成三维图像 的计算和渲染，生成三维体素模型；检测到用户 的图形处理指令后，获取鼠标光标在所述三维体 素模型上的点，记录该点所在平面的法向量信 息；根据法向量信息对三维体素模型进行处理， 生成处理后的目标三维体素模型。本发明中鼠标 在三维体素模型中位置不仅指示当前位置，还负 责记录目标面的法向量，从而为三维体素模型的 平移、拉伸等处理提供了方便，进一步提高了三 维体素模型的处理效率，同时建模方法简单，为 少儿操作提供方便。权利要求书2页 说明书7页 附图1页CN 110009729 A 2019.07.12 C N 110009729 A
权 利 要 求 书1/2页CN 110009729 A 1.一种基于人工智能的三维体素建模方法，其特征在于，所述方法包括： 预先获取用户的建模指令，根据WebGL配合多线程完成三维图像的计算和渲染，生成三维体素模型； 检测到用户的图形处理指令后，获取鼠标光标在所述三维体素模型上的点，记录该点所在平面的法向量信息； 根据法向量信息对三维体素模型进行处理，生成处理后的目标三维体素模型。 2.根据权利要求1所述的基于人工智能的三维体素建模方法，其特征在于，所述图形处理指令包括平移、拉伸、圆形的中心建造、方形的中心建造。 3.根据权利要求2所述的基于人工智能的三维体素建模方法，其特征在于，所述图形处理指令为平移时，所述根据法向量信息对三维体素模型进行处理，生成处理后的目标三维体素模型，包括： 获取法向量信息，其中法向量信息是一个包含三个法向量分量的一维数组； 提取法向量分量为0的轴，控制三维体素模型沿着法向量为0的轴进行移动，生成处理后的目标三维体素模型。 4.根据权利要求2述的基于人工智能的三维体素建模方法，其特征在于，所述图形处理指令为拉伸时，所述根据法向量信息对三维体素模型进行处理，生成处理后的目标三维体素模型，包括： 获取法向量信息，其中法向量信息是一个包含三个法向量分量的一维数组； 提取法向量分量不为0的轴，控制三维体素模型沿着法向量不为0的轴进行延展，生成处理后的目标三维体素模型。 5.根据权利要求2所述的基于人工智能的三维体素建模方法，其特征在于，所述图形处理指令为圆形的中心建造，所述根据法向量信息对三维体素模型进行处理，生成处理后的目标三维体素模型，包括： 获取法向量信息，其中法向量信息是一个包含三个法向量分量的一维数组； 提取法向量信息为0的轴，控制圆形沿着法向量分量为0的轴移动，生成处理后的目标三维体素模型。 6.根据权利要求2所述的基于人工智能的三维体素建模方法，其特征在于，所述图形处理指令为正方形的中心建造，所述根据法向量信息对三维体素模型进行处理，生成处理后的目标三维体素模型，包括： 获取法向量信息，其中法向量信息是一个包含三个法向量分量的一维数组； 提取法向量信息为0的轴，控制正方形沿着法向量分量为0的轴移动，生成处理后的目标三维体素模型。 7.根据权利要求5所述的基于人工智能的三维体素建模方法，其特征在于，所述提取法向量信息为0的轴，控制圆形沿着法向量分量为0的轴移动，生成处理后的目标三维体素模型，包括： 检测对称模式是否开启，若开启，则提取法向量信息为0的轴，控制圆形沿着法向量分量为0的轴移动； 计算移动后的三维体素模型在对称模式下对应的三维体素模型并显示，生成处理后的目标三维体素模型。 2
第2章 控制系统描述方式及建模方法 (1)数学模型 一个实际的系统针对所控的变量经一定的合理的假设就变成了物理模型，再根据物理定律和机械定律等进行推导就得到了数学模型。 数学模型只能对某些特定的输入响应，故它不能包含实际系统对输入响应的全部真实的信息，且数学模型是实际系统的简化，所以在建模时就有很大学问。 太复杂和精细的模型可能包含难于估计的参数，也不便于分析。过于简单的模型不能描述系统的重要性能。这就需要我们在建模时掌握好复杂和简单的度，作合理的折中。 (2)仿真数学模型 建立数学模型意味着在计算机上建立起对象的可以计算的模型。 一般来说，系统的数学模型都必须改写成适合于计算机处理的形式才能使用，这种模型被称为仿真数学模型。 (3)仿真模型分类 数学模型分为静态模型和动态模型，前者主要用于系统的静态误差分析。动态模型又分为连续模型(用微分方程表述)和离散模型(用差分方程表述)。 系统的数学模型还可按目的分为三大类，即 1)用来帮助对象设计和操作的模型； 2)用来帮助控制系统设计和操作的模型； 3)用来系统仿真的模型。 本书主要研究后两种情况。 2.1 控制系统描述方式 控制系统主要有如下6种系统描述方式： (1)微分方程(组) (状态空间) 这种方法比较直观，特别是借助于计算机，可以迅速而准确地求得结果。但是，如果系统结构形式改变，便需要重新列写并求解微分方程，因此不便于对系统进行分析和设计。 典型的状态方程如式(2-1-1)所示。 Du CX Y Bu AX X +=+= (2-1-1) (2)传递函数 运用拉氏变换求解系统的线性常微分方程，可以得到系统在复数域的数学模型，称其为传递函数。传递函数不仅可以表征系统的动态特性，而且可借以研究系统的结构或参数变化对系统性能的影响。 在经典控制理论中广泛应用的频率法和根轨迹法，就是在传递函数基础上建立起来的。因此，传递函数是经典控制理论中最基本也是最重要的概念。
人工智能 当今世界，科学技术日新月异，以信息技术等为代表的新技术产业迅速发展，深刻影响着各国的政治、经济、军事、文化等方面。其中，人工智能对人类生活的影响更是尤为重大。 人工智能简称AI，它是一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统于一体的新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。?人工智能?一词最初是在1956 年Dartmouth学会上提出的。从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。 关于人工智能，我想讲以下4点。 一、人工智能的发展现状：人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。除了计算机科以外。人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。符号主义、联结主义、行为主义分别代表了人工智能研究领域的三种主要发展观。它们是人工智能学科发展的最重要的理论成果，同时又是人工智能学科发展的理论基础。 符号主义，又称为逻辑主义或计算机学派，它认为符号是人类的认识基元，同时人认识的过程即是对符号的计算与推理的过程。符号主义首先将人的认识对象通过数学逻辑的方法以符号形式表示出来，然后再利用计算机自身所具有的符号处理推算能力来模拟人的认识过程。支撑符号主义的原理主要为物理符号系统假设和有限合理性原理。符号主义的主要研究内容就是基于逻辑的知识表示和推理技术 J。主要的研究成果有归结推理方法、启发式算法．专家系统、知识工程理论与技术等。符号主义在逻辑问题求解方面取得了巨大的成功。例如，人工智能证明了人类所能证明的全部定理，并且解决了尚无手工证明的?四色猜想?问题，上世纪7O年代专家系统的成功开发和应用等。 联结主义又被叫做仿生学派，其主要原理是人类的智能是由人脑的生理结构和工作模式决定的。联结主义认为人的认识基元是人脑的神经元，认识的过程就是人脑进行信息处理的过程。因此，联结主义主张从结构和工作模式上对人脑进行模仿从而真正实现人类智能在机器上的模拟。联结主义研究的主要内容是神经网络。主要的研究成果有脑模型研究和多层网络中的反向传播(B．P)算法。目前，对人工神经网络的研究仍然热火朝天。 行为主义又被称作进化主义、控制论学派。其主要原理是智能取决于感知和行动，它不需要知识、不需要表示、不需要推理。行为主义认为人的本质能力是行为能力、感知能力和维持生命及自我繁殖的能力，智能行为是通过与现实世界环境的交互作用体现出来的；人工智能应像人类智能一样通过逐步进化而实现，而与知识的表示和知识的推理无关 J。行为主义的研究重点是模拟人的各种控制