钱大群
- 作品数：28 被引量：27H指数：3
- 供职机构：上海交通大学更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术环境科学与工程理学机械工程更多>>
- “人工智能及其工程应用”讲座 第三讲 过程性知识与产生系统
- 1991年
- 一、陈述性知识与过程性知识陈述性知识(declarative knowledge)是一种描述事实的知识。例如:"炉温很高"、"水位下降"等。通常陈述性知识在计算机中以数据的形式存贮,因而表达清晰,易于扩充,可在计算现屏幕上显示,便于理解;但使用时效率较低。陈述性知识的主要表达方式有语义网等。过程性知识(procedure knowledge)是指有关规则、控制策略的知识。例如:"如果炉温很高,则立即采取降温措施","如果水位下降,则水管可能泄漏"。过程性知识常常以过程的形式表达,因而具有较高的推理效率,且便于表达启发式知识,但它不具有可扩充性、可理解性等优点。过程性知识的常见表达方式是产生式系统。
- 钱大群吴智铭
- 关键词：人工智能过程性知识
- “人工智能及其工程应用”讲座 第十一讲 人工智能在优化中的应用
- 1992年
- 一、引言在优化过程中,人们常常会遇到如下问题:①有些优化问题难以用精确的数学模型描述;②对于复杂的优化问题的求解,往往受到计算机的存贮容量、计算时间以及资金等经济因素的制约;③有些优化问题要求在很短的时间内得到近似最优解;④传统的最优化方法未必能够有效地提供符合精度要求的解;⑤有些最优化方法在解决某些问题时比较呆板,诸如多峰值寻优、克服死循环等。为了解决上述问题,人们探讨采用人工智能、启发式技术等来改进目前的最优化方法。 50年代,人们在最优化方法中设入了启发式技术,以解决运筹学中的组合优化问题。70年代,Simon提出了"满意原则",指出许多实际问题往往只需要满意解,而不是最优解。
- 钱大群吴智铭
- 关键词：人工智能
- 定性理论及其在计算机仿真中的应用
- 钱大群陈建平
- 关键词：计算机化仿真数学模型人工智能
- 一种自学习策略及其在模糊控制与神经网络控制中的应用
- 1995年
- 提出一种新的自学习控制策略。模糊控制与神经网络控制的仿真研究证实该策略具有易于实现、在线学习、跟踪控制和一定通用性的优点，并具有满意的学习功能。
- 钱大群赵元平
- 关键词：模糊控制神经网络控制
- 一个通用的有向图故障诊断算法
- 一、引言目前,人们已提出了一系列的故障检测与诊断的方法,诸如:符号有向图故障诊断算法[1],有向图反向搜素事故定位方法[2],故障诊断专家系统[3]等。这些故障检测和诊断的方法的特点,在很大程序上取决于它们的知识表达方式...
- 钱大群张钟俊
- 关键词：故障诊断人工智能有向图
- 一个垃圾焚烧智能控制系统被引量：5
- 1993年
- 本文提出了一个垃圾焚烧智能控制系统,它采用了模糊控制与神经网络技术,解决燃烧控制中的一个关键问题:燃料含水量的估计,并应用于日本某垃圾焚饶厂,运行结果表明它可有效地改进ACC的控制效果。
- 钱大群孙振飞
- 关键词：垃圾垃圾焚化
- “人工智能及其工程应用”讲座第四讲 语义网络与框架系统被引量：1
- 1991年
- 一、语义网络语义网络(semantic network)是由Quillion于1968年从心理学的角度提出的,用于表达英语词组之间的语义关系。由于目前语义网络已经得到了广泛的应用,它已不仅仅用于表示语言中的词汇以及它们之间的关系,因此,也有人用"联想网络"代替"语义网络"一词。语义网络是一个有向图,它由节点与连接弧构成。节点通常表示实体、情况、概念等,连接弧表示它们之间的联系,并在连接弧边上用文字或符号加以说明。例如,语句"PID调节器是一种广泛使用的调节器"可用图1中的语义网络表示。
- 钱大群吴智铭
- 关键词：人工智能语义网络
- 智能控制理论的进展
- ＜正＞一.引言知识表达方式是控制理论的基础,并确定了控制理论的应用范围和特点.控制理论中的一些基本概念、定理和方法都是建立在相应的知识表达方式的基础上.经典控制论的知识表达方式是微分方程（传递函数）和频率特性,在此基础上...
- 钱大群陈建平蒋炯
- 关键词：智能控制人工智能知识表达
- 文献传递
- 相关分析在动态系统建模中的应用被引量：1
- 1993年
- 分析和确定动态数学模型的结构是系统辨识的一项艰巨而重要的任务.本文提出了一些用以分析和确定模型结构的相关分析技术.该技术具有易于掌握、使用简单的优点,并在垃圾焚烧炉这一复杂系统的建模中得到应用.
- 钱大群
- 关键词：系统辨识
- 一个快速命题模式匹配算法
- 1989年
- 工业专家系统必须具有良好的实时性能.由于专家系统的模式匹配工作占用了系统大量的运行时间,因此提高模式匹配的速度对改进专家系统的实时性能是至关重要的,本文提出了一个适用于动态环境的快速命题模式匹配算法.此算法是建立在一个称为命题识别网的表达方式的基础上.算法的复杂性分析和计算例子表明这个算法可以有效地减少模式匹配与推导的次数.
- 钱大群
- 关键词：专家系统命题
