专家系统在材料领域中的研究现状与展望

收稿日期:2004-03-22

白润,1978年生,硕士研究生,主要从事战斗部材料专家系统的研究工作

专家系统在材料领域中的研究现状与展望

白　润 郭启雯

(北京理工大学材料科学与工程学院,北京　100081)

文　摘　简要介绍了专家系统的一般结构及功能,综述了近年来专家系统在材料领域中的应用,即在材料优化设计、材料智能加工与智能控制、材料缺陷诊断与质量控制等方面国内外研究现状与取得的成果,探

讨了今后的发展方向。

关键词　专家系统,材料设计,智能加工,

性能检测

Current Status and Outlook of Expert System in Material Science

Bai Run G uo Qiwen

(School of Material Science and Engineering ,Beijing Institute of T echnology ,Beijing 100081)

Abstract The structure and functions of a basic expert system are briefly introduced.Application and development of expert systems in material science at home and abroad in recent years are reviewed systematically including material de 2sign and optimization ,intelligent processing and controlling of materials ,fault detection and quality control.Future de 2

velopment is discussed as well.

K ey w ords Expert system ,Material design ,Intelligent process ,Detect property 1　引言

专家系统又称基于知识的系统,是人工智能走向实用化研究中最引人注目的一个领域,其实质是一个以知识为基础的计算机程序系统,其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验,能够模仿人类专家思维和求解该领域问题。实践表明,只要经验知识和数据表述合理、准确,并且达到一定的数量,通过严密的计算机程序,由专家系统代替人类专家进行推理,其结果的准确性和有效性并不逊于人类专家;在某些数据量巨大、复杂程度较高、而模糊程度较低的问题的处理上,专家系统甚至超过了人类专家。它的高性能和实用性引起了全球科技领域的广泛重视。近年来,专家系统走出实验室,开始在各行各业中得到应用,在材料科学领域中的应用也受到关注。2　专家系统构成及各模块功能

一般专家系统由知识库、推理机、数据库、知识

获取机制、解释机制以及人机界面组成,其相互间的关系如图1所示。

图1　专家系统的一般结构

Fig.1　S tructure of a basic expert system

知识库用以存放专家提供的专业知识,包括计算模型、表达式、判据、经验知识等;数据库是用于存放推理的初始证据、中间结果以及最终结果等的工作存储器;推理机用来协调控制整个系统以决定如何使用知识库中的知识与规则推导出新的知识,它是构成专家系统的核心部分;通过知识获取机制可以扩充和修改知识库,实现专家系统的自我学习;解释机制通过对推理过程的回溯能够根据用户的提问,对结论、求解过程以及系统当前的求解状态提供说明;人机界面实现用户与系统之间的交互。专家系统的性能在很大程度上取决于知识库中的知识对解决相应领域的问题是否合适和完备。

3　材料领域应用的专家系统

随着材料科学研究水平的不断提高,已经呈现出由实验科学向计算科学发展的趋势。由于材料研

究及其制备加工过程的影响因素非常复杂且具有很大的不确定性,其研究方法更多地依赖于专家经验。专家系统等人工智能方法对于处理这种具有强非线性关系的研究越来越多地引起材料科研人员的重视,并随着应用范围的不断拓展开始发挥重要作用。

目前应用于材料领域的专家系统主要集中在材料优化设计、材料智能加工与智能控制、材料缺陷诊断与质量控制等方面。

3.1　材料优化设计专家系统

材料优化设计专家系统是指具有相当数量的与材料有关的各种背景知识,并能应用这些知识解决材料设计中有关问题的计算机程序系统[1]。材料优化设计专家系统的工作流程是:根据使用要求,提出材料性能指标,先对数据库进行查询,如查询成功,进而应用优化系统,选择出最符合要求的材料,实际上,这是一个优选材料的过程;如查询不成功,则利用知识库中的有关信息(材料性能、组织与工艺的关系),通过推理给出达到设计要求的材料成分及工艺建议,再根据建议进行实验验证。这类专家系统通常也可用来预测新材料的性能。

根据建立专家系统的基础不同,材料设计专家系统又可分为以下几类[1]:以知识检索、简单计算和推理为基础的专家系统;以计算机模拟和运算为基础的专家系统;以模式识别和人工神经网络为基础的专家系统。3.1.1　以知识检索、简单计算和推理为基础的专家系统

1985年日本的三岛良绩和岩田修一[1]建立了利用大型知识库和数据库辅助材料设计的合金设计系统,为未来的可控热核反应炉设计和选择材料。他们在大型计算机内存储了各种与合金设计有关的信息,其中包括各种元素的基本物理化学数据、合金相图、合金物性的各种经验方程式、各种合金的性能和用途等,构筑了以70多种元素的含量为坐标的多维空间,将上述各种信息记录在该多维空间中,然后输入对材料性能的要求,最终得到所需材料。日本国家无机材料研究院[2]还开发了陶瓷材料设计专家系统。他们利用元素的晶体化学数据库和化合物的热力学数据库,并将氮化硅的烧结参数、微观结构和强度之间的关系建成知识库,采用人工智能软件进行推理,从众多的氧化物中选出合适的烧结助剂,计算出陶瓷材料在室温和高温下的强度值。

为了进行高温结构陶瓷的材料设计,清华大学赖树刚[3]等人先后建成了陶瓷材料数据库和二氧化锆知识库。此数据库包括Z rO2、Si3N4和SiC等高温结构陶瓷材料,收集了国内外有关实验数据4000组。利用此系统可由所需性能出发,查出满足性能要求的材料,给出其组分与工艺。二氧化锆知识库主要收集和整理了有关Z rO2组分、工艺与性能之间的关系,可以用来预测材料的性能和进行材料的工艺设计。清华大学曹茂盛等人[4]对“压电复合材料设计专家系统”进行了研究,并完成了原型设计。此系统将专业领域知识根据设计过程的不同阶段分别存放在三个知识库中,另外还建立了两个元知识库,在推理过程中,其中一个元知识库可根据数据库的当前状态加载相应的知识库,另一个元知识库对系统进行初始化,对推理结果进行检测,确定推理是否结束。系统采用数据驱动的控制策略,对可用规则的搜索采用深度优先的搜索策略,同时加入了元规则控制,提高了推理效率。

3.1.2　以计算机模拟和运算为基础的专家系统

美国西北大学高性能钢研究组[5](Steel Research G roup,缩写SRG)开展了可计算材料设计,能对大范围内不同空间和时间尺度上发生的物理现象进行模拟。该小组的研究目标是探索材料设计的普遍方法、工具及建立数据库,并以高性能钢作为试验设计

对象,以材料的制备、结构、性能和使用效能关系为逻辑结构,利用计算模型和数据库,查询适合的组分和制备方案,得到符合设计要求的合金。SRG利用此框架已发展出具有优良特性的新合金,用于飞机、航空母舰、发动机等方面。

钢铁研究总院和东北大学[6]联合开发了金属材料组织、性能预报及在线监测系统,该项目为国家高技术研究发展计划(863)重点项目。他们利用物理冶金学模型,对带钢热轧生产中各种金属学现象,如奥氏体的再结晶,奥氏体向铁素体、珠光体和贝氏体的转变等,进行计算机模拟,预测出轧后产品组织状态和力学性能,从而实现对产品性能质量的控制、工艺及组分的优化设计及在线检测,并且结合宝钢2050热连轧机开发出我国第一个具有知识产权的热轧带钢组织和性能预测软件。该系统目前已广泛使用于各大钢厂,提高了成品率,取得了显著的经济效益。

3.1.3　以模式识别和人工神经网络为基础的专家系统

由于材料设计要素之间影响关系复杂,因此在专家系统的应用中,借助了模式识别、人工神经网络等人工智能方法。模式识别和人工神经网络是处理受多种因素影响的复杂数据集、用于总结半经验规律的有力工具。材料设计中的两个核心问题是组织结构—性能和制备工艺—性能的关系。这两类关系都受多种因素的制约,故可用模式识别和人工神经网络从已知实验数据集中归纳出数学模型,并据此预测未知材料的性能和达到此性能的优化配方及优化工艺。人工神经网络的优点是不用预先指定函数便能对强非线性在内的各类数据进行拟合、建模和预报;其拟合能力很强,是定量建模的有力工具。

中国科学院上海冶金研究所陆文聪等人[7,8],利用模式识别方法研究了V2PT C陶瓷半导体材料ρ

/ρmin与配方、生产工艺间的规律,设计了两个新配方并预报了相应的最佳工艺条件,提高了V2PT C材料ρ0/ρmin值。该所化学键组[9,10]建立了金属间化合物检索和预报专家系统。他们利用化学键和模式识别方法相结合,总结二元金属间化合物的晶型规律。在总结规律的基础上,合成并发现了EuNi2、EuFe2、LaPd5、PrPd5、NdIr3等一系列新的金属间化合

物,它们的实测晶型也和预报的大体符合。刘刚[11]建立的K DPAG专家系统,把知识库、数据库、模式识别、人工神经网络和遗传算法五个模块连接在一起,组成辅助材料研制和新产品开发通用的专家系统。该专家系统已应用于设计高亮度绿色荧光粉新配方、PT C双功能半导体陶瓷的新配方并预报相应的最佳工艺条件、优化镍氢电池电极材料和设计优化含氟铋系高温超导体等等。

北京科技大学姚斌[12]应用混合人工智能技术,利用遗传算法快速、全局收敛及增强式学习等性能,与误差逆传播学习算法相结合,将神经网络同专家系统相结合,建立了基于遗传算法的神经网络高炉专家系统。系统主要由炉况监测、炉温状态诊断、顺行状态诊断、炉体状态监视及数据管理等几个子系统组成,能同时监测十多种影响炉况扰动的因素变化。在其调试运行过程中,异常炉况的综合命中率达到92%,对减少事故发生率起到了积极作用。采用该专家系统对鞍钢10号高炉(2580m3)的检测参数进行了实时处理,可以预报高炉炉热状态、炉温波动情况和炉况发展趋势,对异常状况的发生、变化趋势以及可能性大小作出了预测和预报,在此基础上,综合运用操作经验知识调整炉况,达到了高炉生产“顺行、稳定、均衡和安全”的要求。

3.2　材料智能加工与智能控制专家系统

智能加工与智能控制专家系统[13]即将人工智能技术应用于加工过程的各个环节,通过模拟专家的智能活动,取代或延伸制造环境中的部分脑力劳动,从而在制造过程中,系统具有自组织能力,能自动监视其运行状态,在受到外界或内部激励时能够自动调整其参数,以达到最佳状态。此类专家系统具有解释、预测、诊断、规划、执行等功能。

材料智能加工研究始于20世纪80年代中期,其目标是通过在线传感器在材料制造过程中采集信息,并通过智能控制以实现控制决策,使制备中的材料能循着最佳途径成为性能优良、稳定以及成品率高的材料。用于材料生产的智能控制及系统建模在材料生产与成形过程中,涉及到化学成分配制、工艺参数选取、成型过程监控及过程参数协调等诸多因素,忽略任一因素都可能使成形过程中断或造成废品。由于该过程的复杂性、随机性和不确定性,使过程监测、预报和自动控制非常困难,长期以来,一直

是材料工作者努力探索的研究课题。其实现途径主要为:模糊控制、基于专家系统的智能控制和神经网络控制。人工神经网络是由大量简单的处理单元广泛连接组成的复杂网络,具有人脑功能的基本特征:学习、记忆和归纳,从而解决了智能控制中的某些局限性,为控制领域的研究开辟了新的途径。

OsakadaK[14]对神经网络用于冷锻工艺设计专家系统进行了研究,采用三层BP网络实现了一次成形时的工艺选择和多工步中间毛坯设计。东北大学丁桦[15]等运用BP神经网络对型材挤压过程的有限元模拟(FE M)结果所产生的样本进行组织训练,建立了模具几何参数与应力、应变等参数之间的映射关系,从而实现了挤压过程的建模,并以此为基础,建立了相应的专家系统。中南大学李桃[16]开发了烧结过程智能实时操作指导系统。首次用人工神经网络解决烧结终点预报问题,实现了神经网络的快速在线学习,建立了基于多层前向神经网络的烧结终点自适应神经网络预报器,预报命中率达到90%以上。在武汉钢铁厂435m2大型烧结机上进行了联机应用,成功地实现了烧结过程的全局控制,实现了稳定过程、优化指标、降低能耗的目标,取得了显著的经济效益。

3.3　材料缺陷诊断与质量控制专家系统

材料缺陷诊断与质量控制专家系统是在知识库中存储与材料缺陷检测及质量控制有关的知识,根据具体的问题设计其推理策略,实现对材料的缺陷、性能检测与控制等功能。

李桃等[17]将数学模型、模糊技术和专家系统相结合,建立了烧结过程异常状况诊断专家系统。该系统通过知识获取,建立了烧结过程中出现的17种典型异常状况的表征现象集合,研究了烧结过程异常类型的模糊诊断模型。应用于烧结生产过程的实时在线诊断,诊断和操作决策的准确率在85%以上。

由于压铸过程复杂,许多因素可以导致压铸缺陷的产生,而缺陷与产生原因及消除措施之间不存在确切的一一对应关系,因此正确地判断压铸缺陷产生原因及提出准确的消除措施比较困难。为此沈阳铸造研究所卢宏远[18]等开发了DCES压铸缺陷及对策专家系统。此系统在广泛收集领域知识的基础上,对压铸过程中常见的缺陷、原因及对策进行了归纳整理,确定了三者之间的逻辑对应关系。采用了产生式规则、框架及过程等知识表达方式,使用正向和模糊推理机制及优先权法求解策略,较好地应用了专家处理压铸缺陷时的思路和方法。广西大学王春伟[19]开发出的DADC专家系统,可用来寻找铸件产生缺陷的原因。整个DADC专家系统共开发了各种产生式规则1966条,它的推理机引入了不精确推理策略。

上海交通大学汪锐等[20]把两个人工神经网络相串接应用于拉深件成形缺陷分析。第一个神经网络以缺陷拉深件的相关信息作为输入,以缺陷的原因为输出;第二个神经网络以第一个网络找出缺陷的原因为输入,最终找出解决方案。大连铁道学院侯英玮[21]建立了锻件缺陷诊断及咨询专家系统原型,其中包括知识库和缺陷图形库,完成了咨询数据库、锻件质量分析、锻件缺陷咨询、帮助等模块的设计。缺陷图形库的建立使诊断更加直观。

4　专家系统在材料研究中的应用展望

专家系统在材料领域中的应用已经取得了一定的研究成果,为材料设计性能预测、智能加工和检测等提供了一种新型的方法,使材料的优化设计和精确控制成为可能。目前应用的专家系统的特点是专用性较强、针对特定问题而建,所以功能比较单一,基本未商业化。展望专家系统的发展趋势,预计作为材料领域应用的专家系统将向着高智能化、多功能集成化、网络化与多媒体化、商业化的方向发展。

(1)高智能化

高智能化的内涵,一方面意味着专家系统所具备的知识的质量与数量将大大增加,知识与判据更加丰富和充分,尤其对于那些数据量巨大、复杂程度较高而模糊程度较低的推理过程的应用,专家系统的工作效率和判断的准确性可大大提高,甚至超过人类专家;另一方面,随着人工智能技术的不断成熟与发展,专家系统所采用的推理技术与方法由单一或少量几种发展为多技术综合应用、由简单或单向推理向复杂或多维推理发展,如将计算技术、人工神经网络技术、模糊技术、模式识别技术等多种人工智能技术结合形成综合系统,可大大提高推理与判断的准确性、可靠性与适应性。

(2)多功能集成化

更多专业技术领域的技术专家与计算机专家共

同努力,将使专家系统的跨学科应用进入更高层次,专家系统将不再只针对解决单一目标问题,而是使系统同时具备多种功能,如将材料制备与加工的工艺过程控制系统同材料性能检测与缺陷诊断系统形成实时控制与实时监测的闭环系统,用于材料生产制备的全过程管理与控制,可大大提高成品率与生产效率;将材料优化设计、材料制备与加工的工艺过程控制、性能检测与缺陷诊断、模拟验证,甚至与C AD、C AM或一些大型计算模拟软件联合使用,可构成多功能集成的“巨型”专家系统。

(3)网络化与多媒体化

由于网络技术的普及以及网络给人类带来的极大便利,基于网络的专家系统已经出现,而且呈现出强劲趋势,通过网络(局域网或广域网)可实现异地协同工作、资源共享和远程咨询等,使专家系统的应用范围更加宽泛和便捷,还可大大提高专家系统的使用效率与价值。专家系统的人机界面引入动画、音频、视频等多媒体技术,可使系统更加生动和人性化,使系统的推理、演示更加丰富、直观和逼真,并可帮助用户更快更好地掌握和使用系统。

(4)商业化

基础性和共性是材料科学的基本特征,因此材料专家系统具有很大的商业价值。随着专家系统开发工具的不断发展、材料领域的各种标准不断统一与完善,将改变目前具有共性的材料专家系统重复开发、从头开始、自成体系的低水平、低效益的现状,建立具有共享性、通用性的商业化专家系统。同时为满足个性化或在专用性较强的领域中的应用,建立专家系统的通用化平台,提高开发起点,降低开发难度,使非计算机专业人员只需进行少量的、有针对性的开发就可以建立满足使用要求的专用系统,则具有更大的商业化前景。

参考文献

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19　王春伟,赖炼,王强.铸件缺陷分析诊断专家系统.特种铸造及有色合金,2002;(2):18～19

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21　侯英玮,王晓明.锻件缺陷诊断专家系统的研究.塑性工程学报,2001;8(1):62～65

酶学性质研究

1.6 酶学性质研究 （1）pH 的影响：分别测定粗酶液在pH3.0、4.0、5.0、6.0、7.0、8.0下的酶活力，确定其最适反应pH 值；将粗酶液用上述pH 缓冲液稀释后，45℃水浴保温4小时后，测定其剩余酶活力。 （2）温度的影响：分别在40~95℃下测定酶活力，确定其最适反应温度；将酶液在40～90℃范围内的不同温度下保温60 min 后，测定其剩余酶活力。 （3）金属离子的影响：在酶液中分别添加各种金属离子，使其浓度为4 mmol ／L ，然后测定酶活力。 2.5 纤维素酶粗酶液酶学性质 2.5.1酶反应的最适pH 值和酶的pH 稳定性 粗酶液在不同pH 值下测得的酶活及在不同pH 值下处理4小时后测得的相对酶活示于图11。结果表明，CMCase 在pH 3.5～4.5有较高的酶活力，最适反应pH 值为4.0；β-Gluase 在pH 4.5～5.5酶活力较高，最适反应pH 值为5.0，同样方法测得FPA 最适反应pH 为5.0。可见，该菌株所产的各组分纤维素酶是酸性酶。 图11表明，该菌产CMCase 在pH3.0～6.0的范围内，β-Gluase 在pH3.5～5.5的范围内，酶活力均可保持在80％以上，说明该菌株所产酸性纤维素酶可在较宽的pH 值范围内保持其酶活力的稳定性。2.5.2 酶反应的最适温度和酶的热稳定性 在不同温度下直接进行酶促反应测得的酶活及在不同温度下热处理60 min 后于最适反应温度和最适pH 下测得的相对酶活(以4℃保存的酶液活力为100%)示于图12。结果表明，CMCase 、β-Gluase 及FPA 最适反应温度均为65℃。 c e l l u l a s e a c t i v i t y ( U .m l -1) pH r e l a t i v e y a c t i v i t y （%） c e l l u l a s e a c t i v i t y ( U .m l -1) temperature ( o C ) r e l a t i v e y a c t i v i t y （%） 图11 pH 值对酶活力及酶稳定性的影响 Fig.10 Effects of pH value on Cellulase activity and stability 图12 温度对酶活力及酶稳定性的影响 Fig.11 Effects of temperature on activity and stability of cellulase

新材料行业发展趋势

新材料行业发展趋势 与传统材料相比，新材料产业具有技术高度密集，研究与开发投入高，产品的附加值高，生产与市场的国际性强，以及应用范围广，发展前景好等特点，其研发水平及产业化规模已成为衡量一个国家经济，社会发展，科技进步和国防实力的重要标志，世界各国特别是发达国家都十分重视新材料产业的发展。下面是有关于新材料行业发展趋势的分析，一起来看看。 中国新材料产业发展前景分析新材料作为二十一世纪三大关键技术之一，是高新技术发展的基础和先导，已成为全球经济迅猛增长的源动力。 随着科学技术发展，人们在传统材料的基础上，根据现代科技的研究成果，开发出新材料。新材料按组分为金属材料、无机非金属材料(如陶瓷、砷化镓半导体等)、有机高分子材料、先进复合材料四大类。按材料性能分为结构材料和功能材料。结构材料主要是利用材料的力学和理化性能，以满足高强度、高刚度、高硬度、耐高温、耐磨、耐蚀、抗辐照等性能要求;功能材料主要是利用材料具有的电、磁、声、光热等效应，以实现某种功能，如半导体材料、磁性材料、光敏材料、热敏材料、隐身材料和制造原子弹、氢弹的核材料等。新材料在国防建设上作用重大。例如，超纯硅、砷化镓研制成功，导致大规模和超大规模集成电路的诞生，使计

算机运算速度从每秒几十万次提高到每秒百亿次以上;航空发动机材料的工作温度每提高100℃，推力可增大24%;隐身材料能吸收电磁波或降低武器装备的红外辐射，使敌方探测系统难以发现等等。 在新材料产业中分布情况 21世纪科技发展的主要方向之一是新材料的研制和应用。新材料的研究，是人类对物质性质认识和应用向更深层次的进军。 信息材料是最活跃的新材料领域，微电子材料在未来10~15年仍是最基本的信息材料，集成电路及半导体材料将以硅材料为主体，化合物半导体材料及新一代高温半导体材料共同发展。光电子材料将成为发展最快和最有前途的信息材料，主要集中在激光材料、高亮度发光二极管材料、红外探测器材料、液晶显示材料、光纤材料等领域。 XX年，在“国家半导体照明工程”计划的推动下，我国半导体照明产业发展加速，关键技术取得突破，蓝光功率型LED芯片发光效率达到90mW，处于国际先进水平;封装的功率型白光LED发光效率超过30lm/W，达到国际先进水平。建立了上海、大连、厦门、南昌4个国家半导体照明产业化基地，民营资本投资近37亿元人民币，我国LED产业迎来了快速发展的时期。 XX年我国推出了激光电视样机，技术水平达到国际先进。

浅谈专家系统应用与发展

浅谈专家系统应用与发展 摘要：专家系统作为人工智能应用研究的课题之一在各个领域得到广泛应用，但也存在一些突出问题限制了其进一步的发展。本文就专家系统的应用领域和研究热点及其存在问题作了讨论，并提出了新型专家系统的一些特点，指出发展新型专家系统是很有必要的。 关键字：专家系统，知识获取，数据挖掘，多Angent Application and Prospect of Expert System Abstract:Expert system is one of the research subjects of the application of AI(artificial intelligence),and widely uesd in many fields,but some predominant problems confined its development.This article discussed the application areas and research hotspots of expert system,and brought up some characteristics of new style expert system,finally pointed that it’s necessary for us to develop new style expert system. Key words:expert system; knowledge acquisition; data mining; multi-agent system 1专家系统概述 1.1 专家系统的起源与含义 专家系统（expert system）是人工智能领域应用研究最活跃和最广泛的课题之一。第一个专家系统是在1956年由Allen Newell、Herbert Simon及J. C. Shaw 所发展。其后，许多专家系统也纷纷随之建立，但在前期多半是属于研究性质的雏形系统。1970年代之后，人工智能与专家系统专用的程序语言及软件开发工具逐渐开始发展，而各种知识表示法及算法也被广泛地研究，使得专家系统的建构与发展方式产生了不小的改变。在1980年代后期开始，专家系统便能够逐渐脱离实验室的研究而广泛应用于各行业中[1,2]。 专家系统是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术和计算机技术，根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以便解决那些需要人类专家处理的复杂问题[1]。 1.2 专家系统的结构 专家系统的基本结构如图1所示，其中箭头方向为数据流动的方向。专家系统通常由人机交互界面、知识库、推理机、解释器、综合数据库、知识获取等6个部分构成。

专家系统及其在教育中的应用研究

专家系统及其在教育中的应用研究 学院 专业 研究方向 学生姓名 学号 任课教师姓名 任课教师职称 2013年06 月20 日

专家系统及其在教育中的应用研究 摘要：作为人工智能应用研究的一个重要分支，专家系统被广泛应用于各个领域并取得了巨大的成功。本文在介绍专家系统的内涵、基本结构原理和发展趋势的基础上对专家系统在教育领域中的应用现状作了探讨，分析了专家系统与计算机辅助教学、网络远程教学的结合应用以及在辅助教育教学方面的其他应用。 关键字：人工智能；专家系统；ITES；ICAI；IDSS 一、引言 信息技术的飞速发展正以一种前所未有的深度和广度渗透到社会的方方面面，改变着人们的生活。其中，对于人工智能领域的关注和研究一直领跑于信息技术的前沿，标志着社会发展的智能化趋势。而人工智能中最接近实际应用、发展最快、效益最显著的当属专家系统。可以说“专家系统是人工智能从幻想到实践，再由实践到理论的主角川¨。从1965年世界上第一个专家系统诞生至今，随着知识工程的深入研究，以及专家系统的理论和技术的不断发展，使得专家系统的应用渗透到几乎各个领域，并在实际应用中产生了巨大的经济效益。当今社会对教育现代化的呼吁和关注，使专家系统在教育中的应用也越来越得到人们的重视，且具有广阔的发展前景。尤其是专家系统与传统的计算机辅助教学、网络远程教学的结合，更能满足学生的个性化学习需求，充分体现了教与学的灵活性、互动性和适应性，同时，专家系统在辅助教育教学中的其他应用也极大地促进了教育信息化的发展。 二、有关专家系统 专家系统(Expert System)是人工智能应用研究中最活跃、最成熟的一个领域。专家系统的实质就是一种具有特定领域内大量知识和经验的计算机智能程序系统。它包括两个方面的含义。首先，专家系统是一种智能程序系统，因此，它不同于一般的程序系统，是一种能够运用已有知识和经验进行推理、判断与决策并对结论的推理过程作出解释的启发式程序系统。其次，专家系统的智能来源于领域专家的知识和经验，它应用人工智能技术，模拟人类专家求解问题的思维过程求解领域内的各种问题，其水平可以达到甚至超过人类专家的水平，而且能够在运行过程中不断积累和更新知识，和人类专家相比更具持久性、灵活性和一致性。专家系统又可称为“基于知识的系统”。这种基于知识的系统以知识为中心，以逻辑推理为手段解决问题。因此，专家系统的核心内容是知识库和推理机制，其主要组成部分是：知识库、推理机、综合数据库、解释机构、知识获取机构和用户界面。其一般结构如图1所示： 领域专家、知识工程师 用户

灌浆材料的发展现状与展望模板

灌浆材料的发展现状与展望 摘要：灌浆工法作为防渗补强加固的一种重要手段，其灌浆材料起着至关重要的作用。本文对灌浆材料的种类及其使用性能作了详细的描述，同时对今后浆材的发展方向提出了展望。 关键词：灌浆灌浆材料 注浆法出现于19世纪初，注浆工法在水利水电工程中多称灌浆法。采用灌浆技术以解决土建工程的有关技术难题，至今已有一个世纪的历史。浆液注入到地层中去的方式是该工法的关键。随着注浆技术的广泛应用，注浆材料得到了较大的发展。注浆材料从最早的石灰和黏土、水泥，发展到今天的水泥－－水玻璃浆液、各种化学浆液。而注浆材料的开发与应用，又反过来推动了注浆工法在更广泛的领域内的应用。通常说的注浆材料是指浆液中的主剂。注浆材料必须是能固化的材料。习惯上把注浆原材料分为粒状材料和化学材料两个系统。而浆液是同主剂、固化剂，以及溶剂、助剂经混合后所配成的液体，分为溶液型和悬浊液型两大类。 1 灌浆材料的种类及其特点 1.1 溶液型浆材 溶液型浆材又叫化学浆材，可分为水玻璃类、木质素类灌浆材料、丙烯酰胺类灌浆材料、丙烯酸盐类灌浆材料、聚氨酯类灌浆材料、环氧树脂灌浆材料、甲基丙烯酸酯类灌浆材料、脲醛树脂类、其它类化学灌浆材料。1.1.1 水玻璃类灌浆材料 水玻璃（硅酸钠）是化学灌浆中最早使用的一种材料，水玻璃类浆液是由水玻璃溶液和相应的胶凝剂组成。其无机胶凝剂有氯化钙、铝酸钠、氟硅酸、磷酸、草酸、硫酸铝、混合钠剂等，有机胶凝剂有醋酸、酸性有机盐、有机酸酯、醛类（乙二醛类）、聚乙烯醇等。二氧化碳亦可与水玻璃溶液在被灌体内生成硅酸凝胶。 灌浆用水玻璃模数在2.4~3.4之间为宜，水玻璃溶液的浓度在35~45°Be'为宜。 水玻璃类浆材主要特点及性能： (1) 胶凝时间从瞬间~24小时不等； (2) 固砂体强度可达6MPa； (3) 粘度从1.2~200×10-3Pa·s； (4) 可灌性好，渗透系数可达10-5～10-6cm/s，可灌入 0.1mm以上的土层。 (5) 毒副作用小，造价低。 1.1.2 木质素类浆液 木质素类浆液由纸浆废液、胶凝剂和促凝剂等组成。木质素类浆液包括铬木素和硫木素浆液两种。铬木素浆液的固化剂是重铬酸钠。但重铬酸钠毒性大，难以大规模使用。硫木素浆液是在铬木素浆液的基础上发展起来的，是采用过硫酸铵完全代替重铬酸钠，使之成为低毒、无毒木质素浆液，是一种很有发展前途的注浆材料。

故障诊断专家系统及其发展

综述与评论 计算机测量与控制.2008.16(9) C omputer Measurement &Control 1217 中华测控网https://www.wendangku.net/doc/2a14234561.html, 收稿日期:2008-06-08; 修回日期:2008-07-16。 作者简介:安茂春(1967-),山东莱阳人,副研究员,主要从事测试与故障诊断技术的管理工作。 文章编号:1671-4598(2008)09-1217-03 中图分类号:TP182 文献标识码:A 故障诊断专家系统及其发展 安茂春 (北京系统工程研究所,北京 100101) 摘要:文章对主要的故障诊断专家系统进行了系统的归纳和分类,主要关注故障诊断专家系统在军事领域的应用;重点讨论了基于规则的诊断专家系统、基于模型的诊断专家系统、基于人工神经网络的诊断专家系统、基于模糊推理的诊断专家系统和基于事例的诊断专家系统的技术要点、发展现状、优缺点及其在军事方面的应用;最后,对该学科的发展做出了预测,指出基于多种模型结合的诊断专家系统、分布式诊断专家系统、实时诊断专家系统是今后的发展方向。 关键词:专家系统;故障诊断;军事应用;基于规则推理;建模技术;人工神经网络;模糊推理;基于事例推理 A Survey on Fault Diagnosis Expert Systems An M ao chun (Beijing Institute o f System and Eng ineering ,Beijing 100101,China) Abstract:In this article w e present a s urvey of fault diagnosis expert system s,and categorize them into 5different types according to know ledge organiz ation m ethod and reasoning m ech anis m,w hich are ru le-b as ed fault diagn osis expert system,model-based fault diagnosis ex pert system,n eural netw ork fault diagnosis exp ert sy stem,fuz zy fault diagn osis expert system and cas e-based fault diagn os is expert sys -tem,for each type w e describ e its techn ical pr op erties,curren t status,ad vantag es and disadvantages,and application s in military field.At the end of th is article,w e point out that hybrid model-based,distributed and real-time diagnosis expert sys tems are fu tu re direction s. Key words:ex pert sys tem;fault diagnosis ;military application;rule -b as ed reasoning;modelin g;artificial neural netw or k;fuzzy reasonin g;ease-b as ed reasoning 1 故障诊断专家系统及其分类 专家系统(Ex per t Sy st em,ES)是人工智能技术(A rt if-i cial I ntelligence,A I)的一个重要分支,其智能化主要表现为能够在特定的领域内模仿人类专家思维来求解复杂问题。专家系统必须包含领域专家的大量知识,拥有类似人类专家思维的推理能力,并能用这些知识来解决实际问题。 故障诊断技术是一门应用型边缘学科,其理论基础涉及多门学科,如现代控制理论、计算机工程、数理统计、模糊集理论、信号处理、模式识别等。故障诊断的任务是在系统发生故障时,根据系统中的各种量(可测的或不可测的)或其中部分量表现出的与正常状态不同的特性,找出故障的特征描述并进行故障的检测与隔离。 故障诊断专家系统是将专家系统应用到故障诊断之中,可以利用领域知识和专家经验提高故障诊断的效率[1]。目前专家系统在故障诊断领域的应用非常广泛,如美空军研制的用于飞机喷气发动机故障诊断专家系统XM AN [2],N A SA 与M IT 合作开发的用于动力系统诊断的专家系统,英国某公司为英美军方开发的直升机发动机转子监控与诊断专家系统[3]等,此外在电力、机械、化工、船舶等许多领域中也大量应用了故障诊断专家系统。 根据知识组织方式与推理机制的不同,可将目前常用的故障诊断专家系统大致分为基于规则的诊断专家系统、基于模型 的诊断专家系统、基于人工神经网络的诊断专家系统、基于模糊推理的诊断专家系统和基于事例的诊断专家系统。 2 故障诊断专家系统对比分析 2 1 基于规则的诊断专家系统 在基于规则的诊断专家系统中,领域专家的知识与经验被 表示成产生式规则,一般形式是:if<前提>then<结论>其中前提部分表示能与数据匹配的任何模型,结论部分表示满足前提时可以得出的结论。基于规则的推理是先根据推理策略从规则库中选择相应的规则,再匹配规则的前提部分,最后根据匹配结果得出结论。 基于规则的诊断知识表达方式直观、形式统一,在求解小规模问题时效率较高,并且具有易于理解与实现的优点,因而取得了一定成功。20世纪90年代,国外在军用水压系统、电力供应网络等方面进行了应用。 但是,对于复杂系统,所观测到的症状与对应的诊断之间的联系是相当复杂的,通过归纳专家经验来获取规则有着相当的难度,且诊断时只能对事先预想到的并能与规则前提匹配的事件进行推理,存在知识获取的瓶颈问题。2 2 基于模型的诊断专家系统 在基于模型的诊断专家系统中,领域专家的专业知识包含在建立的系统模型中,这种基于模型的诊断更多地利用系统的结构、功能与行为等知识。相比基于规则的诊断专家系统,这种诊断方式能够处理预先没有想到的情况,并且可能检测到系统存在的潜在故障。这类系统的知识库相对容易建立并且具有一定的灵活性,已应用于航天器动力燃烧系统故障诊断等方面。

专家系统在材料领域中的研究现状与展望

收稿日期:2004-03-22 白润,1978年生,硕士研究生,主要从事战斗部材料专家系统的研究工作 专家系统在材料领域中的研究现状与展望 白　润 郭启雯 (北京理工大学材料科学与工程学院,北京　100081) 文　摘　简要介绍了专家系统的一般结构及功能,综述了近年来专家系统在材料领域中的应用,即在材料优化设计、材料智能加工与智能控制、材料缺陷诊断与质量控制等方面国内外研究现状与取得的成果,探 讨了今后的发展方向。 关键词　专家系统,材料设计,智能加工, 性能检测 Current Status and Outlook of Expert System in Material Science Bai Run G uo Qiwen (School of Material Science and Engineering ,Beijing Institute of T echnology ,Beijing 100081) Abstract The structure and functions of a basic expert system are briefly introduced.Application and development of expert systems in material science at home and abroad in recent years are reviewed systematically including material de 2sign and optimization ,intelligent processing and controlling of materials ,fault detection and quality control.Future de 2 velopment is discussed as well. K ey w ords Expert system ,Material design ,Intelligent process ,Detect property 1　引言 专家系统又称基于知识的系统,是人工智能走向实用化研究中最引人注目的一个领域,其实质是一个以知识为基础的计算机程序系统,其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验,能够模仿人类专家思维和求解该领域问题。实践表明,只要经验知识和数据表述合理、准确,并且达到一定的数量,通过严密的计算机程序,由专家系统代替人类专家进行推理,其结果的准确性和有效性并不逊于人类专家;在某些数据量巨大、复杂程度较高、而模糊程度较低的问题的处理上,专家系统甚至超过了人类专家。它的高性能和实用性引起了全球科技领域的广泛重视。近年来,专家系统走出实验室,开始在各行各业中得到应用,在材料科学领域中的应用也受到关注。2　专家系统构成及各模块功能 一般专家系统由知识库、推理机、数据库、知识 获取机制、解释机制以及人机界面组成,其相互间的关系如图1所示。 图1　专家系统的一般结构 Fig.1　S tructure of a basic expert system

中国磁性材料产业现状及其发展展望(1)

中国磁性材料产业现状及其发展展望(1) 摘要：磁性材料是各种电子产品主要的配套产品，无论是消费家电产品和工业类如计算机、通讯设备、汽车，以及国防工业均离不开磁性材料。当前，中国各种磁性材料的产量基本上世界第一，成为磁性材料生产大国和磁性材料产业中心。中国磁性材料的中长期市场前景十分光明，中国的磁性材料产品在全球的地位必将进一步提高。必须加强科技创新力度、加强技术改造加强企业管理水平，调整产业结构和提高产品档次，使中国磁性材料从大国走向强国。本文着重从宏观角度分析了中国磁体产业整体情况，介绍了稀土永磁材料特别是中国钕铁硼烧结和粘结产业现状，以及中国新型的稀土永磁材料的研究开发情况，同时对我国磁体产业发展前景进行了预测和分析。 1 中国磁体产业的发展历程 目前，全球的经济已进入了一个信息时代，作为一种功能材料，磁性材料所占的地位越来越重要。当前主要的商品磁体共有4类：20世纪30年代开发的铝-镍-钴永磁；50年代初期开发的铁氧体磁体；60年代末开发的钐-钴磁体，包括第一代稀土永磁－SmCo5和第二代稀土永磁－Sm2Co17；80年代初开发的稀土永磁钕铁硼。而稀土永磁，特别是钕铁硼是磁性材料里最重要的一部分，在永磁材料中发展最快，平

均以每年10％的速度增长。中国磁体产业在中国的出现远较西方发达国家晚，起始期是1969年到1987年之间。因为当时的稀土永磁钐钴磁体的高成本、国内市场的需求量少，所以到八十年代初还没有形成自己的磁体工业。1987～1996的十年是中国磁体产业开始发展的第一阶段，其特点是起点低：由于投资小，设备简陋，生产设备基本完全是国产的，经营理念落后，仍局限于小生产的模式。 1997～20XX的五年是中国磁体产业发展的第二阶段，其特点是起点远高于前一阶段：投资强度大，引进一部分国外的先进技术设备，能够按先进的工艺路线组织生产，产品质量一般属中低档。 20XX年起，中国磁体产业的发展将进入第三阶段。企业建立的特点将是“三高”，即高起点、高投入、高回报：1）产品瞄准特定用途所需的高档磁体；投资规模巨大，引进整条先进生产线；2）按现代化管理的理念，组织集约式分段联营的大生产：磁体生产分为两段—母合金/粉料的生产和磁体制备，投资显著降低，效益则大为提高；3）按资本运作的规律运营，从而保证磁体产业较高的回报率。特别是有可能从国外引进最先进的或采用国产先进生产线，生产高档的磁体产品。 进入21世纪，发达国家的磁体生产由于成本过高，已难以为继，世界磁性材料行业纷纷向中国或第三世界地区转移，中国作为首选的国家。世界一些著名的磁性材料制造企

专家系统的应用实例专家系统及其在教育中的应用研究

专家系统的应用实例专家系统及其在教育中的应用研究专家系统及其在教育中的应用研究 学院 专业 研究方向 学生姓名 学号 任课教师姓名 任课教师职称 xx年 06 月 20 日 专家系统及其在教育中的应用研究

摘要：作为人工智能应用研究的一个重要分支，专家系统被广泛应用于各个领域并取得了巨大的成功。本文在介绍专家系统的内涵、基本结构原理和发展趋势的基础上对专家系统在教育领域中的应用 现状作了探讨，分析了专家系统与计算机辅助教学、网络远程教学的结合应用以及在辅助教育教学方面的其他应用。 关键字：人工智能；专家系统；ITES ；ICAI ；IDSS 一、引言 信息技术的飞速发展正以一种前所未有的深度和广度渗透到社会的方方面面，改变着人们的生活。其中，对于人工智能领域的关注和研究一直领跑于信息技术的前沿，标志着社会发展的智能化趋势。而人工智能中最接近实际应用、发展最快、效益最显著的当属专家系统。可以说“专家系统是人工智能从幻想到实践，再由实践到理论的主角川¨。从1965年世界上第一个专家系统诞生至今，随着知识工程的深入研究，以及专家系统的理论和技术的不断发展，使得专家系统的应用渗透到几乎各个领域，并在实际应用中产生了巨大的经济效益。当今社会对教育现代化的呼吁和关注，使专家系统在教育中的应用也越来越得到人们的重视，且具有广阔的发展前景。尤其是专家系统与传统的计算机辅助教学、网络远程教学的结合，更能满足学生的个性化学习需求，充分体现了教与学的灵活性、互动性和适应性，同时，

专家系统在辅助教育教学中的其他应用也极大地促进了教育信息化 的发展。 二、有关专家系统 专家系统(Expert System)是人工智能应用研究中最活跃、最成熟的一个领域。专家系统的实质就是一种具有特定领域内大量知识和经验的计算机智能程序系统。它包括两个方面的含义。首先，专家系统是一种智能程序系统，因此，它不同于一般的程序系统，是一种能够运用已有知识和经验进行推理、判断与决策并对结论的推理过程作出解释的启发式程序系统。其次，专家系统的智能领域专家的知识和经验，它应用人工智能技术，模拟人类专家求解问题的思维过程求解领域内的各种问题，其水平可以达到甚至超过人类专家的水平，而且能够在运行过程中不断积累和更新知识，和人类专家相比更具持久性、灵活性和一致性。专家系统又可称为“基于知识的系统”。这种基于知识的系统以知识为中心，以逻辑推理为手段解决问题。因此，专家系统的核心内容是知识库和推理机制，其主要组成部分是：知识库、推理机、综合数据库、解释机构、知识获取机构和用户界面。其一般结构如图1所示： 领域专家、知识工程师

镁基复合材料的研究发展现状与展望

——颗粒增强镁基复合材料 课程名称：金属基复合材料 学生姓名： 学号: 班级： 日期：2010/12/26

——颗粒增强镁基复合材料 摘要：镁基复合材料具有很高的比强度、比刚度以及优良的阻尼减震性能，是汽车制造、航空航天等领域的理想材料之一。本文综述了颗粒增强镁基复合材料的研究概况，镁基复合材料常用的基体合金和常用的增强相。着重介绍了其制备方法、力学以及阻尼性能，并对它的发展趋势进行了展望。 关键词：镁基复合材料；制备方法；基体镁合金；颗粒增强体；性能 1.前言 与传统的金属材料相比，金属基复合材料具有高的比强度、比刚度、耐高温、耐磨损耐疲劳、热膨胀系数小、化学稳定性和尺寸稳定性好等优异性能。金属基复合材料的增强体主要有长纤维、短纤维、颗粒和晶须等，其中颗粒增强金属基复合材料由于制备工艺简单、成本较低微观组织均匀、材料性能各向同性且可以采用传统的金属加工工艺进行二次加工等优点，已经成为金属基复合材料领域最重要的研究方向，正在向工业规模化生产和应用发展。颗粒增强金属基复合材料的主要基体有铝、镁钛、铜和铁等，其中铝基复合材料发展最快；由于镁的密度更低(1.74 g／cm3)，仅为铝的2／3，具有更高的比强度、比刚度，而且具有良好的阻尼性能和电磁屏蔽等性能，镁基复合材料正成为继铝基之后的又一具有竞争力的轻金属基复合材料。镁基复合材料因其密度小，且比镁合金具有更高的比强度、比刚度、耐磨性和耐高温性能，受到航空、航天、汽车、机械及电子等高技术领域的重视．自20世纪8O年代至现在，镁基复合材料已成为金属基复合材料的研究热点之一。颗粒增强镁基复合材料与连续纤维增强、非连续(短纤维、晶须等)纤维增强镁基复合材料相比，具有力学性能呈各向同性、制备工艺简单、增强体价格低廉、易近终成型、易机械加工等特点，是目前最有可能实现低成本、规模化商业生产的镁基复合材料。 2．制备方法 2．1粉末冶金法 粉末冶金法是把微细纯净的镁合金粉末和增颗粒均匀混合后在模具中冷压，然后在真空中将合体加热至合金两相区进行热压，最后加工成型得复合材料的方法。粉末冶金的特点：可控制增颗粒的体积分数，增强体在基体中分布均匀；制备温度较低，一般不会发生过量的界面反应。该法工艺设备较复杂，成本较高，不易制备形状复杂的零件。 2.2熔体浸渗法 包括压力浸渗、无压浸渗和负压浸渗。压力浸渗是先将增强颗粒做成预制件，加入液态镁合金后加压使熔融的镁合金浸渗到预制件中，制成复合材料采用高压浸渗，可克服增强颗粒与基体的不润湿情况，气孔、疏松等铸造缺陷也可以得到很好的弥补。无压浸渗是指熔的镁合金在惰性气体的保护下，不施加任何压力对增强颗粒预制件进行浸渗。该工艺设备简单、成本低，但预制件的制备费用较高，因此不利于大规模生产。增强颗粒与基体的润湿性是无压浸渗技术的关键。负压浸渗是通过预制件造成真空的负压环境使熔融的镁合金渗入到预制件中。由负压浸渗制备的SiC／Mg颗粒在基体中分布均匀。

汽车故障诊断专家系统的研究和设计

摘要 本文介绍了汽车故障诊断专家系统的基本结构及其开发的基本方法，论述了汽车故障诊断专家系统软件的开发研究的意义和设计中的难点，针对汽车故障的复杂性特点模拟经验丰富的维修专家的诊断思路及方法，利用Delphi7进行编程，建立友好的人机界面，依据计算机数据结构原理，采用故障树的数据结构和关系数据库原理完成知识表示建立完善的知识库，实现了确定性故障诊断所需的知识库和推理机。从而可使用户通过人机对话的形式方便、快速、准确地找出故障原因，大大地提高汽修行业的效益及汽车的使用寿命。 关键字：汽车故障诊断专家系统

The paper introduces Automobile Fault Diagnosis Expert System of basic structure and development of basic methods. Discusses the software of Automobile Fault Diagnosis Expert System 's research meaning and the difficulty in the design. Aiming at the complexity characteristic of the fault ,simulating the way that experienced diagnosis maintenance of expert thinking, using Delphi7, established friendly human-machine interface. According to the principle structure data of the computer , adopt the fault tree's data structure and relation theories of database to accomplish the representation of knowledge, and realized the uncertainty of knowledge base for fault diagnosis and reasoning machine. The user could find fault convenient, fast and accurately through the man-machine dialogue form , greatly improve the automobile industry's efficiency and the automobile's service life. Key words：automobile fault diagnosis expert system

浅谈专家系统的发展现状和展望

浅谈专家系统的发展现状和展望 摘要：专家系统是人工智能领域最重要的应用之一。介绍了专家系统的含义与结构，对专家系统的研究与应用现状、开发方法进行了论述，并提出了新型专家系统的发展趋势与特点，指出专家系统重大的社会和经济价值。 关键词：人工智能；专家系统；研究现状；应用现状；发展趋势；开发方法； 引言：电子计算机的研制成功是科学发展史上具有开拓意义的伟大创举之一。在短短的几十年中, 它已成为现代科学不可缺少的重要工具, 其功用已涉及到各行各业。随着大型计算机的开发和在各个领域中的广泛应用,在竞争意识相当强烈、技术更新十分迅速的今天, 传统的数据处理系统愈来愈不能满足科学发展的需要, 最终必将导致人工智能( A I) 的出现，而作为AI的重要分支，专家系统（ES）必将发挥越来越重要的作用。 1 专家系统概述 1.1 专家系统的含义 专家系统是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术和计算机技术，根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以便解决那些需要人类专家处理的复杂问题。 1.2 专家系统的结构 每个专家系统所需要完成的任务和特点不相同，其系统结构也有一定的差别，但基本结构一般由知识库、数据库、推理机、知识获取、咨询解释和人机接口等6 部分组成，其中知识库和推理机是核心部分。 （1）知识库：专家系统存储知识的地方。主要用于收集和存储某领域专家的经验、知识及书本知识、常识等，包括可行操作、事实和规则等； （2）综合数据库：综合数据库又称总数据库或全局数据库，主要用于存放有关问题求解的假设、初始数据、目标、求解状态、中间结果以及最终结果； （3）推理机：推理机是专家系统的核心部分，实际是一组计算机程序，用于模拟专家的思维过程，控制、协调整个专家系统的工作。它根据用户所提供的初始数据和问题求解要求，运用知识库中的事实和规则，按照一定的推理方法和控制策略对问题进行推理求解，并将产生的结果输出给用户； （4）知识获取子系统：在建造和维护知识库时充当专家系统和领域专家、知识工程师的接口； （5）解释子系统：解释机构由一组计算机程序组成，它对推理给出必要的解释，并根据用户问题的要求做出相应的回应，最后把结果通过人机接口输出给用户，以增强用户对系统推理的理解和信任； （6）人机接口：用户、专家系统和领域专家知识工程师之间沟通的媒介，它把三者 交互的信息转换成彼此都能够理解的形式，由一组程序及相应的硬件组成，用于完成I/ O工作。 1.3专家系统的特征 （1）知识丰富。积累了相当数量专家的知识； （2）启发性。专家系统能运用专家知识进行判断、推理和决策； （3）复杂度高。知识库中的知识虽然涉及的面比较窄，但是它具有较高的复杂度与

新材料产业发展现状及趋势

新材料产业发展现状及趋势 “十五”期间，在我国新材料产业发展过程中，国家给予了大力支持，初步形成了比较完整的新材料产业体系。“十五”期间发布的《国家计委关于组织实施新材料高技术产业化专项公告》，通过100多个产业化专项的实施．有力地推动了我国具有自主知识产权的新材料产业的发展，在电子信息材料、先进金属材料、电池材料、磁性材料、新型高分子材料、商性能陶瓷材料和复合材料等方面形成了一批高技术新材料核心产业。“十一五”期间又进一步加大了支持力度。按我国目前经济发展趋势预计，新材料需求增长速度将高于经济增长速度，按10％的增长速度计算，到2010年我国新材料市场可达6500亿元。新材料产业也已成为衡量一个国家经济社会发展、科技进步和国防实力的重要标志。 我国新材料产业的发展现状 当前，我国的新材料产业在国际产业布局中正处于由低级向高级发展的阶段，随着对外开放和与全球业界的广泛交流合作，我国新材料产业正呈现快速健康发展的良好状态，在一些重点、关键新材料的制备技术、工艺技术、新产品开发及节能、环保和资源综合利用等方面取得了明显成效，促进了一批新材料产业的形成与发展。 1．新一代钢铁结构材料 迄今为止，钢铁结构材料依然是国民经济各支柱产业和国防工业的重要支撑材料和应用范围最宽、使用量最大的材料，其生产和应用过程对全球资源、能源和人类生存环境有着不可忽视的影响，以去年为例： 2007年生产钢材46719.3万吨，比去年增长16.2％。同时，高技术含量、高附加值品种钢材产量大幅度增长。全年生产冷轧薄宽钢带1740.27万吨，同比增长31.8％；冷轧薄板1563.83万吨，同比增长25.2％；镀层板(带)1754.58万吨，同比增长37.9％；涂层板(带)317.21万吨，同比增长36.1％；电工钢板(带)415.57万吨。同比增长23.5％。以上5个品种钢材合计生产5791.487吨，比上年增长31.28％，高于钢材生产总量增幅8.59个百分点。全年生产不锈钢720.6万吨，比上年增加190.6万吨，增长35.96％，居世界第一位。其中，世界一流工艺装备的生产量达到70％，国内市场占有率达到75％，实现了重大的突破。全行业已基本形成以企业为主体、市场为导向、产学研相结合的技术创新和新产品研发体系，形成了科研基础设施建设加强、科技投入增加的良好格局。全行业在高效采选技术、钢铁冶炼技术、轧钢新技术、高端产品开发、大型冶金成套装备技术集成、节能节水和废弃物综合利用新技术等方面，都取得了新的成果和进步。 2007年宝钢试制成功X120管线钢，实现电镀锌机组全面无铬化生产，年产150万吨生铁的COREX3000熔融还原工艺装置投产；鞍钢继续完善冷连轧自主集成成套工艺技术，开发成功一批具有自主知识产权的核心技术，并在相关企业投入使用；武钢新一代取向硅钢、高效电机硅钢的研发和装备技术集成，高强度桥梁钢生产技术提高；太钢建成世界一流的现代化不锈钢生产基地；攀钢转炉铁水提钒和半钢炼钢连续工业性试生产成品钒渣等均取得了工艺技术的新突破。 2007年在研发和扩大生产市场需求的短缺产品方面，船用高强度宽厚板、高强度海洋结构用钢板、高档汽车用板和汽车零部件用钢、工程机械和高层建筑用高强度厚钢板、X80以上高等级管线钢板、百米在线热处理钢轨和时速350公里高速铁路钢轨、高速动车组用钢、高端压

新材料在军工方面的研究现状和发展趋势

新材料在军工方面的研究现状及发展趋势 摘要：新材料在军工领域已经得到了广泛的应用，这里综述了军工结构材料以及功能材料的研究现状，最后展望了新材料在军工方面的发展趋势。 关键字：新材料, 军工, 研究现状，结构材料，功能材料，发展趋势 The status quo and development trend of new materials in aspects of the military-industrial (Wang Hongwei Material Science and Engineering Institute in North University of China) Abstract:The new materials has been widely used in the military-industrial，here reviewed the status quo of research of Structural materials and functional materials in aspects of the military-industrial. Finally, here prospect the development trend of the new materials in aspects of the military-industrial. Key words: new materials, military-industrial, the status quo of research, structural materials, functional materials, the trends of development 在现代工业、国防和高新技术发展中，新材料已成为一项共性关键技术，并且正在成为当代和下世纪初最重要、发展最快的科学技术之一。国防科技工业常常是新材料技术成果的优先使用者，同时也是一些重要高性能新材料的需求牵引者。新材料技术的研究开发对于国防科技工业和武器装备的发展有着决定性的意义，新材料是指那些新出现或正在发展中的具有传统材料所不具备的优异性能的材科，而军工新材料则是指用于制造各种先进武器装备或用于武器装备改造的新材料[1]。 1.军工新材料的分类 按照物化成的武器装备，军工新材料可分成航空材料、航天材料、兵器材料、舰船材料、核武器及核动力装置材料、动能、定向能武器材料以及军用电子材料等。按照材料的主要用途，军工新材料可分为结构材料和功能材料两大类。其中，结构材料又可分为金属结构材料，陶瓷结构材料、高分子结构材料和复合材料；功能材料则可分为磁性材料、电子和光学材料、防热材料、抗核、抗激光、抗粒

专家系统研究现状与展望_20073195414523

专家系统研究现状与展望 杨兴1，朱大奇1，桑庆兵1，史慧 2 (1.江南大学控制科学与工程研究中心,无锡 214122； 2.北京航天测控技术公司故障诊断技术部,北京 100830) 摘要：回顾了专家系统发展的历史和现状，对目前比较成熟的专家系统模型进行分析，指出各自的特点和局限性。最后对专家系统的热点进行展望和对新型专家系统的介绍。 关键词：专家系统；知识获取；数据挖掘；多Agent系统；人工神经网络 0 引言 近三十年来人工智能（Artificial Intelligence，AI）获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果。作为人工智能一个重要分支的专家系统（Expert System，ES）[1]是在20世纪60年代初期产生和发展起来的一门新兴的应用科学，而且正随着计算机技术的不断发展而日臻完善和成熟。1982年美国斯坦福大学教授费根鲍姆给出了专家系统的定义：“专家系统是一种智能的计算机程序，这种程序使用知识与推理过程，求解那些需要杰出人物的专门知识才能求解的复杂问题。” 一般认为，专家系统就是应用于某一专门领域，由知识工程师通过知识获取手段，将领域专家解决特定领域的知识，采用某种知识表示方法编辑或自动生成某种特定表示形式，存放在知识库中，然后用户通过人机接口输入信息、数据或命令，运用推理机构控制知识库及整个系统，能像专家一样解决困难的和复杂的实际问题的计算机（软件）系统。 专家系统有三个特点，即：启发性，能运用专家的知识和经验进行推理和判断；透明性，能解决本身的推理过程，能回答用户提出的问题；灵活性，能不断地增长知识，修改原有的知识。 1 专家系统的产生与发展 专家系统按其发展过程大致可分为三个阶段[2~4]：初创期(1971年前)，成熟期(1972—1977年)，发展期(1978年至今)。 1.1 初创期 人工智能早期工作都是学术性的，其程序都是用来开发游戏的。尽管这些努力产生了如国际象棋、跳棋等有趣的游戏[5]，但其真实目的在于计算机编码加入人的推理能力，以达到更好的理解。在这阶段的另一个重要领域是计算逻辑。1957年诞生了第一个自动定理证明程序，称为逻辑理论家。20世纪60年代初，人工智能研究者便集中精力开发通用的方法和技术，通过研究一般的方法来改变知识的表示和搜索，并且使用它们来建立专用程序。到了60年代中期，知识在智能行为中的地位受到了研究者的重视，这就为以专门知识