知识工作自动化.doc

现状在现代工业生产中,自动化技术和系统已经发展到一定水平,但是在复杂分析、精确判断和创新决策等方面还是要依赖人的知识型工作,目前人的智能型工作和自动控制系统只能依靠人机接口交互,,知识自动化系统是用机器实现人的智能型工作的控制系统,知识自动化是工业生产中采用机器实现基于知识自动处理的建模、控制、优化及调度决策的自动化系统理论、,目前对知识的处理方法的研究集中在知识获取、表示、重组和关联推理上,但是离实现工业生产过程所需要的知识型工作自动化还有一定差距.(,,知识获取常用的方法主要有关联规则挖掘[5]、统计方法[6]、人工神经网络[7]、决策树[8]、遗传算法[9]、基于事例的推理方法[10],但工业过程中隐性知识如何获取依然是研究的难点,因为实际工业中数据样本的质量和数量难以保证,工业过程控制系统中建模、控制与优化决策相关知识规则的获取等仍是主要难题,工业大数据环境下获取知识的研究成果还较少.(,或者说是对知识的一组约定,,产生式表示法,框架表示法、面向对象表示法、Petri网表示法、,知识型工作者对事物和信息的表达往往是不精确、不确定和模糊的,最终导致获得的知识具有不确定性,此类知识如何表示对于面向控制需求的知识自动化系统实现具有挑战性.(,[46].知识因子的重组是指将知识客体中的知识因子抽出,并对其进行形式上的归纳、选择、整理或排列,,并对其进行分析与综合,形成新的知识关联,、知识分裂、知识变异、知识融合、,对知识重组的研究还处在理论阶段,,受到多种不确定性因素(如市场、物流和矿源等变化的影响,根据单一属性的知识很难让工业中的智能系统做出最优决策,因此需要将多种属性的知识进行重组,创造出有利于精准决策的新知识,这也是知识自动化系统实现的重要技术手段.(,在知识网络化模型中,知识就是由众多的结点(即知识因子和结点之间联系(即知识关联组成的。Ruiz等[50][51]将知识关联网络应用到系统设计中,知识库开发者可以避开冗长的描述、错误以及矛盾,,在图书馆管理、情报搜集、网络信息分析上运用较多,,,可分为图搜索方法以及逻辑论证方法,图搜索推理的方法是从图中初始状态的节点到目标状态的终止节点的搜索过程,而逻辑论证推理方式是基于知识表示采用谓词逻辑或者其他逻辑形式时,进行推理的过程;根据是否采用启发性知识,分为启发式推理和非启发式推理;根据所用知识因果关系的确定程度,,并结合Bayes统计的方法进行推理,,,一个案例包含问题的初始状态,“回忆”的认知能力,在问题求解时,可以使用以前求解类似问题的经验(即案例来进行推理,,其中案例表示、,总