智能混凝土应用（精选8篇）
当前，以智能大厦和智能小区为代表的智能建筑，主要指的是利用 现代 先进技术对楼宇、社区进行控制、通信和治理。如智能大厦是以综合布线为基础，结合楼宇自动化系统（BA）、办公自动化系统（OA）、和综合通信系统（CA）等子系统实现现代办公和生活的理想场所。而智能小区则由小区 网络 通信、闭路电视监控、周界防范、可视对讲、小区一卡通、停车场治理、智能化物业治理、智能家居等子系统组成，以提供一个安全、舒适、便利的社区居住环境。上述传统智能化技术的 应用 有诸多缺点。例如，这些基于电气自动化 计算 机技术的系统过于复杂，维护工作量大；且存在建筑物使用周期长而智能化技术更新周期短的矛盾；据报道，许多智能化集成系统建成后利用率低，甚至是闲臵不用从而不可避免地迅速贬值进而成为负担；更重要的是，过分强调现代通信 电子 技术的使用，带来建筑物的高能耗，直接提高了使用成本，比如北京上海一些高档写字楼，由于使用能耗过高导致出租率租金偏低。要实现真正意义上的智能型建筑，不仅体现在建筑内部弱电系统的应用，还应该把节能、环保、绿色、生态等 发展 可持续建筑的战略思想宗旨
融入建筑的智能化建设中去，实现资源的有效持续利用，节能节水节地，减少废弃物，减低或消除污染，减小地球负荷，体现 社会、经济、环境效益的高度统一。所以，智能建筑的建设不应仅局限于建筑内部子系统，还应包括能源优化系统、生态绿化系统、废弃物治理与处臵系统、水热光气声环境优化系统等，充分体现建筑与四周环境的协调关系以及自身的稳定性可持续性，充分体现绿色建筑节能建筑和生态建筑的思想 内容。要实现上述目标是一个复杂的系统工程，这其中，基于智能建筑材料的开发应用是非常重要的一方面。
1、智能建筑材料智能材料是指模拟生命系统，能感知环境变化，并及时改变自身的性能参数，作出所期望的、能与变化后的环境相适应的复合材料或材料的复合。仿生命感觉和自我调节是智能材料的重要特征。智能材料在建筑中的应用广泛，结构型智能建筑材料可对建筑结构的性能进行预先的检测和预告，不仅大大减少结构维护费用，更重要的是可避免由于结构破坏而造成的严重危害。而本文讨论的功能型智能建筑材料，则主要体现出在节能环保、绿色生态等智能化建筑元素中的作用。以建筑中的功能元素之一湿度调节为例，若使用当前的智能建筑技术，需要通过HVAC（Heating，Ventilating，andAirConditioning）系统实现，能耗很大。而一些建筑材料本身具有调节湿度的功能，可以充分加以利用。传统材料如木材的平衡含水率、石膏的“呼吸”作用，二者都可随空气湿度的变化吸收或放出水分。新开发的某些智能材料其调湿作用更加明显，如下文讨论的调湿混凝土、相转变材料等。
2、混凝土除水泥、水、砂、石及化学外加剂外的添加第六组分，不仅可以改善混凝土的使用性能，一些非常的功能型智能型添加物以及一些特种混凝土，可提供非常的绿色节能生态功能。1）电磁屏蔽混凝土通过掺入金属粉末导电纤维等低电阻导体材料，在提高混凝土结构性能的同时，能够屏蔽和吸收电磁波，降低电磁辐射污染，提高室内电视影像和通讯质量。2）调湿混凝土通过添加要害组分纳米天然沸石粉制成，可探测室内环境温度，并根据需要进行调控，满足人的居住或美术馆等建筑对湿度的控制要求，相比较于传统的利用温度湿度传感器控制器和复杂布线系统，使用和维护成本低。3）透水混凝土具备良好的透水透气性，可增加地表透水、透气面积，调节环境温度、湿度，减少城市热岛效应，维持地下水位和植物生长。4）生物相容型混凝土利用混凝土良好的透水透气性，提供植物生长所需营养。陆地上可种植小草，形成植被混凝土，用于河川护堤的绿化美化；淡水海水中可栖息浮游动物和植物，形成淡水生物、海洋生物相容型混凝土，调节生态平衡。5）抗菌混凝土在传统混凝土中加入纳米抗菌防霉组分，使混凝土具有抑制霉菌生长和灭菌效果，6）净水生态混凝土将高活性净水组分与多孔混凝土复合，提高吸附能力，使混凝土具有净化水质功能和
但是不可否认这些混凝土只是智能混凝土的简单形式, 其功能单一, 并且很多还没有走出实验室, 离普通人印象里的“智能”还有很大距离, 这也是限制智能功能混凝土使用范围的原因之一。目前人们正在研究将两种或两种以上的功能进行组合的智能组装混凝土[3], 这种混凝土是将具有自感应、自修复、自调节功能的组件材料与混凝土基材复合, 并按照结构的需要进行排列, 以实现混凝土结构内部损伤自诊断、自修复和抗震的智能化。
1 智能混凝土的应用
智能混凝土相对于传统混凝土有很多优点, 能解决传统混凝土不能解决的问题。比如在结构健康监测方面、抗震方面、节能环保方面运用智能混凝土将很大程度上改善建筑结构状况。下面以三种智能混凝土的机理以及作用来说明:
1.1 自感知混凝土
自感应性能实质是在混凝土里中加入一些可以导电的成分, 形成具备自感应性能的智能混凝土, 使用最多的添加材料是碳类和金属类。
温度自调节混凝土是在水泥基中掺入一定比例的导电材料, 如碳纤维材料等。掺入导电材料后混凝土中未水化的颗粒、水化产物、裂纹等形成势垒构成一定的导电网络, 从而使混凝土的导电性能大大改善[4]。导电材料的掺入量越大, 混凝土的导电性能越好。当碳纤维混凝土结构受到外荷载作用, 产生应变时, 混凝土中产生裂缝, 导电颗粒之间的距离也随着变化, 从而使碳纤维混凝土的电阻率发生变化, 如图1所示。利用这一温差特性可以对大型建筑物的温差进行实时监控, 也可以用于对温度敏感的设备里, 如热水器、火警报警器等。
如图1所示, 碳纤维混凝土所受的压应力与自身的电阻率有一定关系, 随着压应力增大, 其电阻率先减小后增大。如果将碳纤维混凝土作为建筑结构的关键部位, 测算出碳纤维混凝土的电阻率, 再结合工程实际就可以反推出混凝土结构的受力状况[5], 从而判断建筑结构的安全状况。
1.2 自修复混凝土
混凝土结构广泛应用于各种工程建筑, 普通混凝土因为抗压强度高、耐久性好、成本低的特点得以广泛应用。但是普通混凝土本身具有脆性大的特点, 在使用过程中由于疲劳效应、腐蚀效应和自身老化的不利因素的影响, 混凝土结构将发生损伤积累和抗力衰减, 从而不可避免地会产生微开裂和破坏, 也就是说混凝土结构往往会带裂缝工作。空气中的二氧化碳、二氧化硫、氮氧化物和氯化物等会通过裂缝进入混凝土结构内部, 与混凝土或者钢筋发生反应, 腐蚀混凝土结构, 导致结构强度降低。更严重的是这种破坏比较隐蔽, 很难发现, 为建筑结构安全埋下隐患。为了解决这个问题, 科学家们研制出了自修复混凝土[6]。为达到自修复的功能, 常用的方法有结晶沉淀技术、渗透结晶技术、聚合物固化技术等。下面着重介绍聚合物固化技术。
聚合物固化技术对混凝土裂缝的自修复是模仿生物组织对创伤部位自动分泌某种物质, 使创伤部位修复的原理, 如图2所示, 主要由水泥基、修复剂、修复纤维愈合管、修复剂容器等组成。其作用原理类似生物断骨愈合的过程:当混凝土结构受到外部荷载作用产生裂缝时, 水泥基内部的脆性愈合管由于应力作用破裂, 馆内的修复剂在压力作用下溢出, 流向裂缝处, 然后粘合修复破坏处裂缝, 使混凝土结构再次成为一个完整体, 不但能够增加结构强度还能防止钢筋被腐蚀。这种方式的难点在于愈合管能否按预定条件破裂释放修复剂、修复剂能否准确到达裂缝处以及修复剂的保存。
1.3 自调节性能
普通混凝土, 作为无生命材料并不具备自调节能力, 其结构一般只能承受来自自身和外界的正常荷载。当发生洪水、地震等自然灾害时, 为提高混凝土的承载能力起到减震的效果, 可以在混凝土中加入形状记忆合金、电流变体等驱动材料。在混凝土中添加形状记忆合金形成具备独特的形状记忆效应、调节由温差引起变形能力的自调节混凝土。当受到外荷载的干扰时, 利用其形状记忆的特性, 结构内部发生内力重分布现象, 从而提高混凝土结构的承载力。
利用电流变体其本质属于胶体这一特性, 通过外加电场的方式改变电流变体的流变能性能。用电流变体与混凝土相结合形成的智能混凝土面对混凝土结构受到异常荷载时, 通过改变自身阻尼的性质, 消耗由于变形产生的能量, 进而起到削减异常外荷载带来的不良影响。
2 智能混凝土的发展趋势
现阶段的智能混凝土一般只具备某种单一功能, 智能化程度也不高, 有人提出现阶段的智能混凝土严格意义上只能称作“机敏混凝土”。虽然目前智能混凝土还不能完全满足工程需求, 但是国内外对智能混凝土的研究在不断深入。研究方向正朝着高智能化、高可靠度、低成本的方向发展。
随着科技的发展, 材料、机械、电子方面的技术也不断提高, 新的智能混凝土也将不断涌现, 将使人们的生产生活更加安全、高效、节能、环保。我国现阶段主要重心是经济发展, 城市化进程不断加快, 同时伴随着环境的恶化, 雾霾、水污染、噪声污染等成为日益严峻的问题, 未来智能混凝土将在节能环保方面将做出很大贡献, 为解决我国的环境问题出力。
3 结语
智能化已逐渐向我们生活的方方面面迈进, 智能混凝土作为智能材料的一个分支, 也是建筑材料发展的一个重要趋势。现阶段的智能混凝土不能完全满足要求, 应用范围有限, 但是有些类型的智能混凝土如温度自监控混凝土、生物相容混凝土、导电混凝土、自修复混凝土等现在已经体现出来的潜力是传统混凝土难以比拟的, 发展智能混凝土能有效解决目前建筑中的很多难题, 创造安全、高效、健康的生产生活环境。因此, 作为建筑工程专业的我们为了适应将来工作的需求与研究的深入有必要关注和参与智能混凝土的发展。
摘要：本文结合智能混凝土材料的典型应用, 论述了混凝土材料在诸多方面的工程应用需求及前景。
关键词：智能混凝土,性能,应用,发展趋势
参考文献
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关键词：智能电网；智能电表应用
科学技术的发展，带动了我国智能电网建设的全面推进，对于电网设备也提出了更高的要求，在这种情况下，传统的电能表暴露出许多的缺陷和问题，智能电表逐渐得到应用和普及。相比于传统电能表，智能电表具有容量大、可靠性强、安全等级高等优势，能够适应智能电网发展的实际需求，具有非常重要的现实和长远意义，应该得到电力技术人员的重视和推广。
一、智能电表的功能与特点
智能电表是智能电网中的智能化终端设备，与传统意义上的电能表存在着很大的区别，在基本的用电计量功能基础上，还增加了双向多种费率计费功能、数据传输和通信功能、用户端控制功能以及防窃电功能等，代表了节能型智能电网中，用户智能化终端设备的发展方向。
智能电表的基本功能主要体现在三个方面：
一是双向计量，这也是智能电表最为突出的功能。对于自备有储能和发电设备的分布式用电大户，智能电表能够结合实时电价，依照最优原则，制定出切实可行的购电计划，引导客户进行消费。同时，还能够将用电情况反馈给客户，鼓励其安装太阳能、风能等清洁储电设备，实现节能降耗的目标，促进企业经济效益的提升。
二是双向通信，通过电能表中的通信模块，能够实现数据中心与通信网络的双向交流，一方面，电力企业能够及时了解用户的用电信息，做好输配电管理，另一方面，可以将用电情况以及电价调整信息传输给用户，使得用户能够了解自身的用电水平，从而养成节约用电的习惯。
三是支持浮动电价，智能电表中的测量和数据储存功能，能够支持实时电价浮动，根据时间差对电量进行测量，对电能信息进行储存，为实时电价计量提供参考依据。
与传统电能表相比，智能电表具有非常显著的特点，首先，不需要进行人工抄表，用户的用电量信息能够自动传输到电力企业的相关系统中，便于实现管理的现代化和智能化；其次，先买电后用电的特点，使得用户能够根据实际需求进行购电和用电，充分体现出了电力资源的商品属性；然后，智能断电功能的存在，解决了电费回收困难的问题；最后，智能电表的低功耗设计，能够有效降低电网线损，提高电能的传输效率。
二、智能电网中智能电表的应用
智能电网，也称电网智能化，是以集成高效的双向通信网络为基础，结合先进的测量技术、设备技术以及控制方法等，实现电网可靠、安全、经济、环境友好的目标，具有激励、自愈、抵御攻击等特征。作为智能电网中的智能终端设备，智能电表在智能电网中，发挥着非常显著的作用，主要体现在以下几个方面：
1.电费结算与信息处理
传统的电能表在电费结算以及相关信息的处理上，流程比较复杂繁琐，很容易出现数据或者信息的错漏及误差，影响了电力企业的工作效率和工作成效。而智能电表的应用，能够对电费的结算过程进行大幅度简化，通过信息的自动化处理，有效减少人工误差，实现电费结算与信息处理的实时性和准确性，提高服务水平，满足电力用户的各种需求。
2.评估配网状态
在当前的发展形势下，对于配网用电信息，通常都是根据网络模型、负载估计值以及变电站高压测量得到，不仅使得配网分布信息的准确性难以保证，而且很容易由于负载过大，引发各种各样的不良影响和后果。智能电表的应用，能够实现对配网状态的准确评估，帮助电力工作人员获取相应的负载信息，及时发现电网中出现的电能下滑，或者电力设备负载过大的情况，采取有效措施进行处理，预防和避免不良后果的产生。
3.强化用电管理
在社会经济发展的带动下，各种各样的电气设备在社会生产和人们的日常生活中得到了广泛应用，社会对于电能的需求不断增加。在这种情况下，强化用电管理，提高电能的利用率，减少不必要的浪费，是非常重要的。应用智能电表，电力企业能够为用户提供相应的用电信息，同时针对其实际用电情况，建立起完善的用电管理系统，对电能的输配进行有效管理，在充分满足电力用户用电需求的同时，减少电能的浪费，促进企业自身经济效益和社会效益的共同提高。不仅如此，还能够通过信息的反馈，使得用户明确自身的阶段用电情况，及时发现电能的异常消耗，引导用户形成良好的用电习惯。电力企业还可以从企业发展的实际出发，积极引进新技术和新设备，开发新产品，提升用电管理水平，实现企业与用户的双赢。
4.分析电网负荷
智能电表的应用，能够帮助电力工作人员获取电网运行中的各种信息，为电网负荷的分析提供依据。根据时间的变化，电力企业能够对各种信息以及电网的负荷特性等进行综合分析，对电网整体的能耗需求和峰值需求进行预测，将相关信息与预测结果反馈给电力用户，使得用户能够根据自身的实际用电需求，对用电量进行调节，减少电能的浪费。
5.检测电网故障
智能电表在智能电网中的应用，还体现在故障检测方面。通过智能电表，系统能够对电能表、配电元件以及用户端设备等进行全面自动检测，从而及时发现设备中存在的异常和故障，向工作人员发出告警信息，提醒其对故障进行处理。不仅如此，智能电表的统一管理还能够实现对于表计的定时访问，对于相关信息库的维护以及对表计存储位置的确认等，能够为表计的安全稳定运行提供有力保障。
综上所述，在经济发展的带动下，社会对于电力的需求不断增加，智能电网逐渐得到发展。在智能电网中应用智能电表，能够拓展电能表的功能，适应了新能源的使用以及智能电网的建设和发展需求。因此，电力企业应该充分重视起来，关注智能电表的应用情况，确保其功能的充分发挥，推动智能电网建设的持续稳定展开。
参考文献：
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[3]田永宁.智能电表在智能电网中的应用[J].电子制作，2014，（3）：43.
根据对人脑已有的认识，结合智能的外在表现，从不同的角度、不同的侧面、用不同的方法对智能进行研究，提出了几种不同的观点，其中影响较大的观点有思维理论、知识阈值理论及进化理论。综合三个方面，智能是知识与智力的总和。其中，知识是一切智能行为的基础，而智力是获取知识并应用知识求解问题的能力。智能的基本特征：
1、感知能力、2、记忆与思维能、3、学习能力、4、行为能力（表达能力）
人工智能的研究内容：
知识表示、机器感知、机器思维、机器学习、机器行为 人工智能的研究目标：
近期目标：使现有的电子数字计算机更聪明、更有用，使它不仅能做一般的数值计算及非数值信息的数据处理，而且能运用知识处理问题，能模拟人类的部分智能行为。建造智能机器人代替人类的部分智力劳动。
远期目标：用自动机模仿人类的思维过程和智能行为。最终目标：机器智能实现生物智能的各项功能。
智能行为：感知、推理、学习、通信和复杂环境下的动作行为 知识发现的处理过程：数据挖掘、数据选择、知识评价 人工智能的主要学派：符号主义、连接主义和行为主义 人工智能的研究途径：心理模拟、生理模拟和行为模拟
人工智能的应用领域：智能控制、智能管理、智能决策、智能仿真。人工智能的基本技术：表示、运算、搜索归纳技术、联想技术 人工智能（机器智能）、学科和能力：（书）所谓人工智能就是用人工的方法在机器(计算机)上实现的智能，或者说是人们使机器具有类似于人的智能。从学科角度来看：人工智能是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。它的近期主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智能功能，并开发相关理论和技术。从能力角度来看：人工智能是智能机器所执行的通常与人类智能有关的功能。
对认知行为进行研究：心理活动的最高层级是思维策略，中间一层是初级信息处理，最低层级是生理过程，与此相应的是计算机程序、语言和硬件。研究认知过程的主要任务是探求高层次思维决策与初级信息处理的关系，并用计算机程序来模拟人的思维策略水平，而用计算机语言模拟人的初级信息处理过程。
人工智能新的研究热点：新的研究热点：分布式人工智能与Agent，计算智能与进化计算，数据挖掘与知识发现(超市市场商品数据分析)，人工生命
第二章：知识表示方法
知识的一般概念：知识是人们在改造客观世界的实践中积累起来的认识和经验
知识表示：是研究用机器表示知识的可行性、有效性的一般方法，是一种数据结构与控制结构的统一体，既考虑知识的存储又考虑知识的使用。
知识表示的要求：表示能力、可利用性、可实现性、可组织性、可维护性、自然性、可理解性
状态空间法的三要素：状态、算符、状态空间方法 问题求解技术：问题的表示和求解的方法
二种不确定性：关于证据的不确定性和关于结论的不确定性 原子公式：由若干谓词符号和项组成
问题的状态空间包含三种说明的集合：初始状态集合S、操作符集合以及目标状态集合 “我听音乐或者绘画”的谓词表示的析取式LISTEN(I,MUSIC)VDRAW(I,PAINTING)句子变换成子句形式：(x)｛P(x)→P(x)｝
(ANY x){ P(x)P(x)}(ANY x){~P(x)OR P(x)} ~P(x)OR P(x)最后子句为~P(x)OR P(x)第三章：搜索推理技术
如果搜索是以接近起始节点的程序来依次扩展节点，这种搜索叫宽（广）度优先搜索 盲目（无信息）搜索叫做深度优先搜索
盲目搜索包括：宽度优先搜索，深度优先搜索和等代价搜索 第四章：计算智能（神经计算、模糊计算）
对于人的思维的模拟可以从两条道路进行：一是结构模拟，二是功能模拟 计算智能，涉及研究分支
贝兹德克认为计算智能取决于制造者提供的数值数据，而不依赖于知识。计算智能是智力的低层认知。主要的研究领域为神经计算，模糊计算，进化计算，人工生命。计算智能（CI）、人工智能（AI）和生物智能（BI）的关系。
计算智能是智力的低层认知，主要取决于数值数据而不依赖于知识。人工智能是在计算智能的基础上引入知识而产生的智力中层认知。生物智能，尤其是人类智能，则是最高层的智能。即CI包含AI包含BI 人工神经网络的主要学习算法：(1)指导式(有师)学习(2)非指导(无导师)学习(3)强化学习
第五章：计算智能（进化计算、人工生命）
遗传算法：从一组随机初始化的候选解出发，按某种指标从解群中选取较优的个体，利用遗传算子（选择、交叉和变异）对这些个体进行组合，产生新一代的候选解群，重复此过程，直到满足某种收敛指标为止 遗传算法的特点：
(1)遗传算法是对参数集合的编码而非针对参数本身进行进化；
(2)遗传算法是从问题解的编码组（种群）开始而非从单个解开始搜索；
(3)遗传算法利用目标函数的适应度这一信息而非利用导数或其它辅助信息来指导搜索；
(4)遗传算法利用选择、交叉、变异等算子而不是利用确定性规则进行随机操作。遗传算法的优势:
(1)适应度函数不受连续、可微等条件的约束，适用范围很广。(2)不容易陷入局部极值，能以很大的概率找到全局最优解。(3)由于其固有的并行性，适合于大规模并行计算。(4)不是盲目穷举，而是启发式搜索。
设用遗传算法求解某问题时，产生了四个个体A、B、C和D，适应度值分别为34、88、60和45，采用赌轮选择机制，则个体A的适应度值所占份额为34/227 遗传算法步骤：（1）随机产生一个由确定长度的特征字符串组成的初始种群。
（2）对该字符串种群迭代地执行下面的步骤①和步骤②，直到满足停止准则为止： ① 计算种群每个 字符串的适应值
②应用复制、交叉和变异等遗传算子产生下一代群体。
（3）把在后代中出现的最好的个体字符串指定为遗传算法的执行结果，这个结果可以表示问题的一个角。进化计算包括遗传算法，进化策略，进化编程和遗传编程。遗传算法、进化策略和进化编程的关系如何？有何区别？
关系：它们都是模拟生物界自然进化过程而建立的鲁棒性计算机算法。
区别：进化策略和进化编程把变异作为主要搜索算子，标准遗传算法中，变异处于次要位置。
交叉在遗传法起着重要作用，而在进化编程中却被完全省去，在进化策略中与自适应结合使用，起了很重要的作用。标准遗传算法和进化编程都强调随机选择机制的重要性，而进化策略的选择是完全确定的。进化策略和进化编程，确定地把某个个体排除在被选择之外，而标准遗传算法都对每个个体指定一个非零的选择概率。第六章：专家系统（与一般应用程序有区别）专家系统:
专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的智能计算机程序系统，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题。
专家系统的特点:启发性、透明性、灵活性
建立专家系统的一般步骤：设计初始知识库、原型机的开发与实验、知识库的改进与归纳
专家系统的类型：
解释，预测，诊断，设计，规划，监视，控制，调试，教学，修理 新型专家系统有何特征？什么是分布式专家系统和协同式专家系统？
新型专家系统的特征：并行与分布处理、多专家系统协同工作、高级语言和知识语言描述、具有自学习功能、引入新的推理机制、具有自纠错和自完善能力、先进的智能人机接口
分布式专家系统
具有分布处理的特征，能把一个专家系统的功能经分解以后分布到多个处理器上去并行地工作，从而有总体上提高系统的处理效率。它可以工作在紧耦合的多处理器系统环境中，也可工作在松耦合的计算机网络环境中，其总体结构在很大程度上依赖于其所在的硬件环境。协同式专家系统
又称为“群专家系统”，是一个能综合若干个相近领域或一个领域的多个方面的子专家系统互相协作，共同解决一个更广领域问题的专家系统。是克服一般专家系统的局限性的重要途径。它不着重于处理的分布和知识的分布，而是更强调子系统间的协同合作。它并不一定要求有多个处理机的硬件环境，而且一般都是在同一个处理机上实现各子专家系统的。
什么是建造专家系统的工具?你知道哪些专家系统开发工具，各有什么特点?专家系统开发工具是一些比较通用的工具，作为设计和开发专家系统的辅助手段和环境，以求提高专家系统的开发效率、质量和自动化水平。专家系统开发工具是一种更高级的计算机程序设计语言。比一般的计算机高级语言具有更强的功能。
主要分为骨架型工具(又称外壳)、语言型工具、构造辅助工具和支撑环境等4类。第七章：机器学习机器学习的三要素
一致性假设：样本空间划分：泛化能力： 机器学习的主要策略
机械学习：示教学习：类比学习：示例学习：
归纳学习是以归纳推理为基础的学习，其任务是从某一概念的分类例子集出发，归纳出一个一般概念描述。归纳学习是目前研究最多的学习方法，其学习目的是为了获得新概念、构造新规则或发现新理论。归纳是人类拓展认识能力的重要方法，是一种从个别到一般，从部分到整体的推理行为
类比学习：通过类比，即通过对相似事物加以比较所进行的一种学习
机械学习就是记忆，即把新的知识存储起来，供需要时检索调用，而不需要计算和推理 机器学习所采用的策略：机械学习，示教学习，类比学习，示例学习
任务规划是机器人高层规划最重要的一个方面，它包含建立模型，任务说明，程序综合 第九章：Agent（真体）
多种类型的多真体模型：协商模型、协作规划模型、自协调模型 真体通信语言KQML和KIF 按节点间协作量的多少，多agent的协作分为三类：全协作系统、无协作系统和半协作系统
分布式人工智能系统的特点：分布性、连接性、协作性、开放性、容 错性、独立性 艾真体（真体）
Agent是能够通过传感器感知其环境，并借助执行器作用于该环境的实
体，可看作是从感知序列到动作序列的映射。其特性为：行为自主性，作用交互性，环境协调性，面向目标性，存在社会性，工作协作性，运行持续性，系统适应性，结构分布性，功能智能性
艾真体在结构上有何特点、在结构上又是如何分类的 真体＝体系结构+程序
(1)在计算机系统中，真体相当于一个独立的功能模块，独立的计算机应用系统。(2)真体的核心部分是决策生成器或问题求解器，起到主控作用(3)真体的运行是一个或多个进程，并接受总体调度(4)各个真体在多个计算机CPU上并行运行，其运行环境由体系结构支持。
结构分类及特点反应式、慎思式、跟踪式、基于目标、基于效果、复合式
第十章：自然语言理解
语言理解：从微观上讲，语言理解是指从自然语言到机器(计算机系统)内部之间的一种映射。从宏观上看，语言理解是指机器能够执行人类所期望的某些语言功能。
自然语言处理：是研究人类交际和人机通信的语言问题的一门学科。它要开发表示语言能力和性能的模型，建立实现这种语言模型过程的计算框架，提出不断完善这些过程和模型的辨识方法，以及探究实际系统的评价技术。
第一章 绪 论
1-1.什么是人工智能？试从学科和能力两方面加以说明。
从学科角度来看：人工智能是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。它的近期主要目标在于研 究用机器来模仿和执行人脑的某些智能功能，并开发相关理论和技术。
从能力角度来看：人工智能是智能机器所执行的通常与人类智能有关的功能，如判断、推理、证明、识别、感知、理解、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动
1-2.在人工智能的发展过程中，有哪些思想和思潮起了重要作用？
控制论之父维纳 1940 年主张计算机五原则。他开始考虑计算机如何能像大脑一样工作。系统地创建了控制论，根 据这一理论，一个机械系统完全能进行运算和记忆。
帕梅拉·麦考达克(Pamela McCorduck)在她的著名的人工智能历史研究《机器思维》(Machine Who Think,1979)中曾 经指出：在复杂的机械装置与智能之间存在着长期的联系。
著名的英国科学家图灵被称为人工智能之父,图灵不仅创造了一个简单的通用的非数字计算模型，而且直接证明了计 算机可能以某种被理解为智能的方法工作。提出了著名的图灵测试。
数理逻辑从 19 世纪末起就获迅速发展；到 20 世纪 30 年代开始用于描述智能行为。计算机出现后，又在计算机上 实现了逻辑演绎系统。
1943 年由生理学家麦卡洛克(McCulloch)和数理逻辑学家皮茨(Pitts)创立的脑模型，即 MP 模型。60-70 年代，联结 主义，尤其是对以感知机(perceptron)为代表的脑模型的研究曾出现过热潮，控制论思想早在40-50 年代就成为时代思潮的重要部分，影响了早期的人工智能工作者。到60-70 年代，控制论系 统的研究取得一定进展，播下智能控制和智能机器人的种子。
1-3.为什么能够用机器（计算机）模仿人的智能？
物理符号系统的假设：任何一个系统，如果它能够表现出智能，那么它就必定能执行输入符号、输出符号、存储符 号、复制符号、建立符号结构、条件性迁移6 种功能。反之，任何系统如果具有这6 种功能，那么它就能够表现出 智能(人类所具有的智能)。
物理符号系统的假设伴随有3 个推论。
推论一: 既然人具有智能，那么他(她)就一定是个物理符号系统。
推论二: 既然计算机是一个物理符号系统，它就一定能够表现出智能。
推论三: 既然人是一个物理符号系统，计算机也是一个物理符号系统，那么我们就能够用计算机来模拟人的活动。
1-4.现在人工智能有哪些学派？它们的认知观是什么？
符号主义(Symbolicism)，又称为逻辑主义(Logicism)、心理学派(Psychlogism)或计算机学派(Computerism)[ 其原理 主要为物理符号系统(即符号操作系统)假设和有限合理性原理。]
认为人的认知基元是符号，而且认知过程即符号操作过程。认为人是一个物理符号系统，计算机也是一个物理符号 系统，因此，我们就能够用计算机来模拟人的智能行为。知识是信息的一种形式，是构成智能的基础。人工智能的 核心问题是知识表示、知识推理和知识运用。
联结主义(Connectionism)，又称为仿生学派(Bionicsism)或生理学派(Physiologism)[ 其原理主要为神经网络及神经网 络间的连接机制与学习算法 ]
认为人的思维基元是神经元，而不是符号处理过程。认为人脑不同于电脑，并提出联结主义的大脑工作模式，用于 取代符号操作的电脑工作模式。
行为主义(Actionism)，又称进化主义(Evolutionism)或控制论学派(Cyberneticsism)[ 其原理为控制论及感知-动作型控 制系统 ] 认为智能取决于感知和行动。认为智能不需要知识、不需要表示、不需要推理；人工智能可以象人类智能一样逐步进化。智能行为只能在现实世界中与周围环境交互作用而表现出来。符号主义、联结主义对真实世界客观事物的描 述及其智能行为工作模式是过于简化的抽象，因而是不能真实地反映客观存在的。
1-5.你认为应从哪些层次对认知行为进行研究？
心理活动的最高层级是思维策略，中间一层是初级信息处理，最低层级是生理过程，与此相应的是计算机程序、语 言和硬件。
研究认知过程的主要任务是探求高层次思维决策与初级信息处理的关系，并用计算机程序来模拟人 的思维策略水平，而用计算机语言模拟人的初级信息处理过程。
1-6.人工智能的主要研究和应用领域是什么？其中，哪些是新的研究热点？
问题求解(下棋程序)，逻辑推理与定理证明(四色定理证明)，自然语言理解，自动程序设计，专家系统，机器学习，神经网络，机器人学(星际探索机器人)，模式识别(手写识别，汽车牌照识别，指纹识别)，机器视觉(机器装配，卫星图像处理)，智能控制，智能检索，智能调度与指挥(汽车运输高度，列车编组指挥)，系统与语言工具。
新的研究热点： 分布式人工智能与Agent，计算智能与进化计算，数据挖掘与知识发现(超市市场商品数据分析)，人工生命。
第二章 知识表示方法
2-2 设有 3 个传教士和 3 个野人来到河边，打算乘一只船从右岸渡到左岸去。该船的负载能力为两人。在任何时候，如果野人人数超过传教士人数，那么野人就会把传教士吃掉。他们怎样才能用这条船安全地把所有人都渡过河去?
用S i(nC, nY)表示第i 次渡河后，河对岸的状态，nC 表示传教士的数目，nY 表示野人的数目，由于总人数的确定 的，河对岸的状态确定了，河这边的状态也即确定了。考虑到题目的限制条件，要同时保证，河两岸的传教士数目 不少于野人数目，故在整个渡河的过程中，允许出现的状态为以下3 种情况：
1.nC=0 2.nC=3
3.nC=nY>=0(当nC 不等于0 或3)
用d i(dC, dY)表示渡河过程中，对岸状态的变化，dC 表示，第i 次渡河后，对岸传教士数目的变化，dY 表示，第i 次渡河后，对岸野人数目的变化。当i 为偶数时，dC,dY 同时为非负数，表示船驶向对岸，i 为奇数时，dC, dY 同时 为非正数，表示船驶回岸边。
初始状态为S 0(0, 0)，目标状态为S 0(3, 3)，用深度优先搜索的方法可寻找渡河方案。在此，用图求法该问题，令横坐标为 nY, 纵坐标为 nC，可行状态为空心点表示，每次可以在格子上，沿对角线移 动一格，也可以沿坐标轴方向移动1 格，或沿坐标轴方向移动2 格。第奇数次数状态转移，沿右方，上方，或右上 方移动，第偶数次数状态转移，沿左方，下方，或左下方移动。
从(0,0)开始，依次沿箭头方向改变状态，经过11 步之后，即可以到达目标状态(3,3)，相应的渡河方案为： d1(1,1)--d2(-1,0)--d3(0,2)--d4(0,-1)--d5(2,0)--d6(-1,-1)--d7(2,0)--d8(0,-1)--d9(0,2)--d10(-1,0)--d11(1,1)
2-4 试说明怎样把一棵与或解树用来表达图2.28 所示的电网络阻抗的计算。单独的R、L 或C 可分别用R、jωL 或1/jωC 来计算，这个事实用作本原问题。后继算符应以复合并联和串联阻抗的规则为基础。
约定，用原来的与后继算法用来表达并联关系，用原来的或后继算法用来表达串联关系
2-5 试用四元数列结构表示四圆盘梵塔问题，并画出求解该问题的与或图。
用四元数列(nA, nB, nC, nD)来表示状态，其中nA 表示A 盘落在第nA 号柱子上，nB 表示B 盘落在第nB 号柱子 上，nC 表示C 盘落在第nC 号柱子上，nD 表示D 盘落在第nD 号柱子上。初始状态为 1111，目标状态为 3333
如图所示，按从上往下的顺序，依次处理每一个叶结点，搬动圆盘，问题得解。
2-6 把下列句子变换成子句形式：
(1)(x)｛P(x)→P(x)｝
(2)x y(On(x,y)→Above(x,y))
(3)x y z(Above(x,y)∧Above(y,z)→Above(x,z))(4)～｛(x)｛P(x)→｛（y）〔p(y)→p(f(x,y))〕∧(y)〔Q(x,y)→P(y)〕｝｝｝(1)(ANY x){ P(x)P(x)}(ANY x){~P(x)OR P(x)} ~P(x)OR P(x)
最后子句为 ~P(x)OR P(x)
(2)(ANY x)(ANY y){ On(x,y)Above(x,y)}(ANY x)(ANY y){ ~On(x,y)OR Above(x,y)} ~On(x,y)OR Above(x,y)
最后子句为 ~On(x,y)OR Above(x,y)
(3)(ANY x)(ANY y)(ANY z){ Above(x,y)AND Above(y,z)Above(x,z)}(命题联结词之优先级如下:否定→合取→析取→蕴涵→等价)
(ANY x)(ANY y)(ANY z){ ~ [ Above(x,y)AND Above(y,z)] OR Above(x,z)} ~ [ Above(x,y)AND Above(y,z)] OR Above(x,z)最后子句为 ~[Above(x,y), Above(y,z)] OR Above(x,z)
(4)~{(ANY x){ P(x){(ANY y)[ p(y)p(f(x,y))] AND(ANY y)[ Q(x,y)P(y)] } } } ~ {(ANY x){ ~P(x)OR {(ANY y)[ ~p(y)OR p(f(x,y))] AND(ANY y)[ ~Q(x,y)OR P(y)] } } }(EXT x){ P(x)AND {(EXT x)[ p(y)AND ~p(f(x,y))] OR(EXT y)[ Q(x,y)AND ~P(y)] } }(EXT x){ P(x)AND {(EXT w)[ p(y)AND ~p(f(w,y))] OR(EXT v)[ Q(x,v)AND ~P(v)] } } P(A)AND { [ p(y)AND ~p(f(B,y))] OR [ Q(A,C)AND ~P(C)] }
P(A)AND { [ p(y)AND ~p(f(B,y))OR Q(A,C)] AND [ p(y)AND ~p(f(B,y))OR ~P(C)] } P(A)AND { { p(y), ~p(f(B,y))} OR Q(A,C)} AND { { p(y), ~p(f(B,y))} OR ~P(C)} 最后子句为
P(A)
{ p(x), ~p(f(B,x))} OR Q(A,C){ p(y), ~p(f(B,y))} OR ~P(C)
2-7 用谓词演算公式表示下列英文句子(多用而不是省用不同谓词和项。例如不要用单一的谓词字母来表示每个句 子。)A computer system is intelligent if it can perform a task which, if performed by a human, requires intelligence.先定义基本的谓词
INTLT(x)means x is intelligent
PERFORM(x,y)means x can perform y REQUIRE(x)means x requires intelligence CMP(x)means x is a computer system HMN(x)means x is a human 上面的句子可以表达为
(任意x)
{(存在t)(存在y)[ HMN(y)合取 PERFORM(y,t)合取 REQUIRE(t)合取 CMP(x)合取 PERFORM(x,t)] INTLT(x)}
2-8 把下列语句表示成语义网络描述：
(1)All man are mortal.(2)Every cloud has a silver lining.(3)All branch managers of DEC participate in a profit-sharing plan.(1)
(2)
(3)
2-9 作为一个电影观众，请你编写一个去电影院看电影的剧本。
(1)开场条件
(a)顾客想看电影
(b)顾客在足够的钱
(2)角色
顾客，售票员，检票员，放映员
(3)道具
钱，电影票
(4)场景
场景 1 购票
(a)顾客来到售票处
(b)售票员把票给顾客
(c)顾客把钱给售票员
(d)顾客走向电影院门
场景 2 检票
(a)顾客把电影票给检票员
(b)检票员检票
(c)检票员把电影票还给顾客
(d)顾客进入电影院
场景 3 等待
(a)顾客找到自己的座位
(b)顾客坐在自己座位一等待电影开始
场景 4 观看电影
(a)放映员播放电影
(b)顾客观看电影 场景 5 离开
(a)放映员结束电影放映
(b)顾客离开电影院
(5)结果
(a)顾客观看了电影
(b)顾客花了钱
(c)电影院赚了钱
2-10 试构造一个描述你的寝室或办公室的框架系统。
第三章 搜索推理技术
3-1 什么是图搜索过程?其中，重排OPEN 表意味着什么，重排的原则是什么?
图搜索的一般过程如下：
(1)建立一个搜索图G(初始只含有起始节点S)，把S 放到未扩展节点表中（OPEN 表）中。
(2)建立一个已扩展节点表（CLOSED 表），其初始为空表。
(3)LOOP：若OPEN 表是空表，则失败退出。
(4)选择OPEN 表上的第一个节点，把它从OPEN 表移出并放进CLOSED 表中。称此节点为节点n，它是CLOSED 表中 节点的编号
(5)若n 为一目标节点，则有解并成功退出。此解是追踪图G 中沿着指针从n 到S 这条路径而得到的(指针将在第7 步中设置)
(6)扩展节点n，生成不是n 的祖先的那些后继节点的集合M。将M 添入图G 中。
(7)对那些未曾在G 中出现过的(既未曾在OPEN 表上或CLOSED 表上出现过的)M 成员设置一个通向n 的指针，并将 它们加进OPEN 表。对已经在OPEN 或CLOSED 表上的每个M 成员，确定是否需要更改通到n 的指针方向。对已在CLOSED 表上的每个M 成员，确定是否需要更改图G 中通向它的每个后裔节点的指针方向。(8)按某一任意方式或按某个探试值，重排OPEN 表。
(9)GO LOOP。
重排OPEN 表意味着，在第(6)步中，将优先扩展哪个节点，不同的排序标准对应着不同的搜索策略。
重排的原则当视具体需求而定，不同的原则对应着不同的搜索策略，如果想尽快地找到一个解，则应当将最有可能 达到目标节点的那些节点排在OPEN 表的前面部分，如果想找到代价最小的解，则应当按代价从小到大的顺序重排 OPEN 表。
3-2 试举例比较各种搜索方法的效率。
(1)把起始节点放到OPEN 表中(如果该起始节点为一目标节点，则求得一个解答)。
(2)如果OPEN 是个空表，则没有解，失败退出；否则继续。
(3)把第一个节点(节点n)从OPEN 表移出，并把它放入CLOSED 扩展节点表中。
(4)扩展节点n。如果没有后继节点，则转向上述第(2)步。
(5)把n 的所有后继节点放到OPEN 表的末端，并提供从这些后继节点回到n 的指针。
(6)如果n 的任一个后继节点是个目标节点，则找到一个解答，成功退出；否则转向第(2)步。
有界深度优先搜索
(1)把起始节点S 放到未扩展节点OPEN 表中。如果此节点为一目标节点，则得到一个解。
(2)如果OPEN 为一空表，则失败退出。
(3)把第一个节点(节点n)从OPEN 表移到CLOSED 表。
(4)如果节点n 的深度等于最大深度，则转向(2)。
(5)扩展节点n，产生其全部后裔，并把它们放入OPEN 表的前头。如果没有后裔，则转向(2)。
(6)如果后继节点中有任一个为目标节点，则求得一个解，成功退出；否则，转向(2)。
等代价搜索方法以g(i)的递增顺序扩展其节点，其算法如下：
(1)把起始节点S 放到未扩展节点表OPEN 中。如果此起始节点为一目标节点，则求得一个解;否则令g(S)=0。
(2)如果OPEN 是个空表，则没有解而失败退出。
(3)从 OPEN 表中选择一个节点 i，使其 g(i)为最小。如果有几个节点都合格，那么就要选择一个目标节点作为节 点i(要是有目标节点的话)；否则，就从中选一个作为节点i。把节点i 从OPEN 表移至扩展节点表CLOSED 中。(4)如果节点i 为目标节点，则求得一个解。
(5)扩展节点i。如果没有后继节点，则转向第(2)步。(6)对于节点 i 的每个后继节点 j，计算g(j)=g(i)+c(i,j)，并把所有后继节点 j 放进 OPEN 表。提供回到节点 i 的指针。
(7)转向第(2)步。
3-3 化为子句形有哪些步骤?请结合例子说明之。
任一谓词演算公式可以化成一个子句集。其变换过程由下列九个步骤组成：
(1)消去蕴涵符号
将蕴涵符号化为析取和否定符号
(2)减少否定符号的辖域
每个否定符号最多只用到一个谓词符号上，并反复应用狄· 摩根定律
(3)对变量标准化
对哑元改名以保证每个量词有其自己唯一的哑元
(4)消去存在量词
引入Skolem 函数，消去存在量词
如果要消去的存在量词不在任何一个全称量词的辖域内，那么我们就用不含变量的Skolem 函数即常量。
(5)化为前束形
把所有全称量词移到公式的左边，并使每个量词的辖域包括这个量词后面公式的整个部分。
前束形 =(前缀)(母式)前缀 = 全称量词串
母式 = 无量词公式
(6)把母式化为合取范式
反复应用分配律，将母式写成许多合取项的合取的形式，而每一个合取项是一些谓词公式和(或)谓词公式的否定的析取
(7)消去全称量词
消去前缀，即消去明显出现的全称量词
(8)消去连词符号(合取)
用{合取项1,合取项2}替换明显出现的合取符号
(9)更换变量名称
更换变量符号的名称，使一个变量符号不出现在一个以上的子句中
3-4 如何通过消解反演求取问题的答案?
给出一个公式集S 和目标公式L，通过反证或反演来求证目标公式L，其证明步骤如下：
(1)否定L，得～L；
(2)把～L 添加到S 中去；
(3)把新产生的集合｛～L，S｝化成子句集；
(4)应用消解原理，力图推导出一个表示矛盾的空子句NIL。
3-5 什么叫合适公式?合适公式有哪些等价关系? 合式公式的递归定义为：
(1)原子谓词公式是合式公式
(2)若A 为合式公式，则A 的否定也是合式公式
(3)若A、B 都是合式公式，则A AND B, AOR B, AB, A>B 也都是合式公式
(4)若A 是合式公式，x 为A 中的自由变元，则(ANY x)A 和(EXT x)A 都是合式公式
(5)只有按规则(1)~(4)求得的公式，才是合式公式 等价关系有：否定之否定，蕴含与与或形式的等价，狄.摩根定律；分配律，交换律，结合律，逆否律，否定跨越量 词，全称量词同与或连词，量词中的哑元
3-6 用宽度优先搜索求图3.33 所示迷宫的出路。
第一步 SAB 第二步 BH
BC
第三步 HG
CF
最终路径为SABCF
3-7 用有界深度优先搜索方法求解图3.34 所示八数码难题。
解：定义操作符集：F={f1,f2,f3,f4}，其中： f1 表示空格右移； f2 表示空格上移；
f3 表示空格左移； f4 表示空格下移。
搜索时，节点的扩展顺序规定为按右、左、上、下方向移动空格。并设置深度界限为8。
由上述有界深度优先搜索树中可见，当d=8 时，八数码难题的一个解为： f4, f4, f3, f2, f2, f3, f4, f3
3-10 一个机器人驾驶卡车，携带包裹(编号分别为＃
1、＃2 和＃3)分别投递到林(LIN)、吴(WU)和胡(HU)3 家住宅处。规定了某些简单的操作符，如表示驾驶方位的drive(x,y)和表示卸下包裹的unload(z)都有一定的先决条件和结果。试说明状态空间问题求解系统如何能够应用谓词演算求得一个操作符序列，该序列能够生成一个满足AT(#1，LIN)∧AT(#2，WU)∧AT(#3,HU)的目标状态。
初始状态可描述为：AT(#1, ~LIN)AND AT(#2, ~WU)AND AT(#1, ~HU)AND AT(#1, CAR)AND AT(#2, CAR)AND AT(#3, CAR)目标状态可描述为：AT(#1, LIN)AND AT(#2, WU)AND AT(#1, HU)AND AT(#1, ~CAR)AND AT(#2, ~CAR)AND AT(#3, ~CAR)
对每个操作符都有一定的先决条件和结果，详细如下
drive(x, y)
先决条件：AT(CAR, x)
结果： AT(CAR, y)unload(z)先决条件：AT(z, CAR)AND AT(CAR, x)结果： AT(z, ~CAR)AND AT(z, x)
原问题就转换为寻找一个可将初始状态转换到目标状态的操作序列 如何求得该操作序列???
3-11 规则演绎系统和产生式系统有哪几种推理方式?各自的特点为何?
规则演绎系统的推理方式有正向推理、逆向推理和双向推理
双向推理组合了正向推理和逆向推理的优点，克服了各自的缺点，具有更高的搜索求解效率。
产生式系统的推理方式有正向推理、逆向推理和双向推理
双向推理结合了正向推理和逆向推理的长处，克服了两者的短处，其控制策略比两者都要复杂。
3-12 为什么需要采用系统组织技术?有哪几种系统组织技术?
如果不采用系统组织技术，而直接写出包含所有知识的规则，并让系统利用这些规则，找出一条从给定状态到目标 状态的路径，这种方法有严重的缺点：
(1)随着规则的增加，既要加入新的规则，又要使新规则不与现有规则产生冲突，这将使问题变得愈来愈困难
(2)在问题求解过程中，由于每一步都必须考虑所有规则，效率就会大大降低，然而，实际上却往往是只有应用完 一组规则之后，才考虑另一组别的规则
(3)一种问题求解技术和知识表达形式可能对问题的某一部分是最好的，而对另一部分却不是最好的 因此，采用系统组织技术，将一个大系统中的知识分成一组相对独立的模块比较合适。
有3 种系统组织技术：议程表、黑板法和Delta 极小搜索法
3-13 研究不确定性推理有何意义?有哪几种不确定性?
不确定性推理是研究复杂系统不完全性和不确定性的有力工具。
有3 种不确定性，关于证据的不确定性(观测有误差)，关于结论的不确定性和多个规则支持同一事实时的不确定性。
3-14 单调推理有何局限性?什么叫缺省推理?非单调推理系统如何证实一个节点的有效性?
单调系统不能很好地处理常常出现在现实问题领域中的3 类情况，即不完全的信息、不断变化的情况、以及求解复杂问题过程中生成的假设
有两种方法可以证实节点的有效性：
(1)支持表。
(SL(IN-节点表)(OUT-节点表))
如果某节点的IN 节点表中提到的节点当前都是IN, 且OUT 节点表中提到的节点当前都是OUT，则它是有效的(2)条件证明。
(CP(结论)(IN-假设)(OUT-假设))
条件证明(CP)的证实表示有前提的论点，无论何时，只要在IN 假设中的节点为IN, OUT 假设中的节点为OUT, 则 结论节点往往为IN，于是条件证明的证实有效。
3-15 在什么情况下需要采用不确定推理或非单调推理?
不完全的信息、不断变化的情况、以及求解复杂问题过程中生成的假设
3-16 下列语句是一些几何定理，把这些语句表示为基于规则的几何证明系统的产生式规则：
(1)两个全等三角形的各对应角相等。
(2)两个全等三角形的各对应边相等。
(3)各对应边相等的三角形是全等三角形。
(4)等腰三角形的两底角相等。
规则(1): IF 两个三角形全等
THEN 各对应角相等
规则(2): IF 两个三角形全等
THEN 各对应边相等
规则(3): IF 两个三角形各对应边相等
THEN 两三角形全等
规则(4): IF 它是等腰三角形
THEN 它的两底角相等
第四章 计算智能（1）：神经计算 模糊计算
4-1 计算智能的含义是什么？它涉及哪些研究分支？
贝兹德克认为计算智能取决于制造者提供的数值数据，而不依赖于知识。计算智能是智力的低层认知。
主要的研究领域为神经计算，模糊计算，进化计算，人工生命。
4-2 试述计算智能（CI）、人工智能（AI）和生物智能（BI）的关系。
计算智能是智力的低层认知，主要取决于数值数据而不依赖于知识。人工智能是在计算智能的基础上引入知识而产 生的智力中层认知。生物智能，尤其是人类智能，则是最高层的智能。即CI 包含AI 包含BI
4-3 人工神经网络为什么具有诱人的发展前景和潜在的广泛应用领域？
人工神经网络具有如下至关重要的特性：
(1)并行分布处理 适于实时和动态处理
(2)非线性映射 给处理非线性问题带来新的希望
(3)通过训练进行学习
一个经过适当训练的神经网络具有归纳全部数据的能力，能够解决那些由数学模型或描述规则难以处理的问题
(4)适应与集成
神经网络的强适应和信息融合能力使得它可以同时输入大量不同的控制信号，实现信息集成和融合，适于复杂，大 规模和多变量系统
(5)硬件实现
一些超大规模集成是电路实现硬件已经问世，使得神经网络成为具有快速和大规模处理能力的网络。
4-4 简述生物神经元及人工神经网络的结构和主要学习算法。
生物神经元
大多数神经元由一个细胞体(cell body 或soma)和突(process)两部分组成。突分两类，即轴突(axon)和树突(dendrite)，轴突是个突出部分，长度可达 1m，把本神经元的输出发送至其它相连接的神经元。树突也是突出部分，但一般较 短，且分枝很多，与其它神经元的轴突相连，以接收来自其它神经元的生物信号。
轴突的末端与树突进行信号传递的界面称为突触(synapse)，通过突触向其它神经元发送信息。对某些突触的刺激促 使神经元触发(fire)。只有神经元所有输入的总效应达到阈值电平，它才能开始工作。此时，神经元就产生一个全强 度的输出窄脉冲，从细胞体经轴突进入轴突分枝。这时的神经元就称为被触发。突触把经过一个神经元轴突的脉冲 转化为下一个神经元的兴奋或抑制。学习就发生在突触附近。
每个人脑大约含有 10^11-10^12 个神经元，每一神经元又约有 10^3-10^4 个突触。神经元通过突触形成的网络，传 递神经元间的兴奋与抑制。大脑的全部神经元构成极其复杂的拓扑网络群体，用于实现记忆与思维。
人工神经网络的结构
人工神经网络由神经元模型构成。每个神经元具有单一输出，并且能够与其它神经元连接，存在许多输出连接方法，每种连接方法对应于一个连接权系数。
人工神经网络的结构分为2 类：
(1)递归(反馈)网络 有些神经元的输出被反馈至同层或前层神经元。信号能够从正向和反向流通。Hopfield 网络，Elmman 网络和Jordan 网络是代表。
(2)前馈网络 具有递阶分层结构，由一些同层神经元间不存在互连的层级组成。从输入层至输出层的信号通过单向连接流通，神 经元从一层连接至下一层，不存在同层神经元之间的连接。多层感知器(MLP)，学习矢量量化网络(LVQ)，小脑模 型连接控制网络(CMAC)和数据处理方法网络(GMDH)是代表。
人工神经网络的主要学习算法
(1)指导式(有师)学习
根据期望和实际的网络输出之间的差来调整神经元连接的强度或权。包括Delta 规则，广义Delta 规则，反向传播算 法及LVQ 算法。
(2)非指导(无导师)学习
训练过程中，神经网络能自动地适应连接权，以便按相似特征把输入模式分组聚集。包括 Kohonen 算法，Carpenter-Grossberg 自适应谐振理论(ART)(3)强化学习
是有师学习的一种特例。它不需要老师给出目标输出，而是由一个“评论员”来评介与给定输入相对应的神经网络 输出的优度。例如遗传算法(GA)
4-10 什么是模糊集合和隶属函数或隶属度？
论域U 模糊子集F 隶属函数
序偶 P119
4-11 模糊集合有哪些运算，满足哪些规律？
并(取max)，交(取min)，补
幂等律，交换律，结合律，分配律，吸收律，同一律，Demorgan 律，复原律，对偶律，互补律不成立
4-12 什么是模糊推理？有哪几种模糊推理方法？
模糊推理是建立在模糊逻辑基础上的，一种不确定性推理方法，是在二值逻辑三段论基础上发展起来的。它以模糊判断为前提，动用模糊语言规则，推导出一个近似的模糊判断结论。
有许多模糊推理方法。在Zadeh 法中，有2 种重要的模糊推理规则：广义取式(肯定前提)假言推理法(GMP)和广义 拒式(否定结论)假言推理法(GMT)，分别简称为广义前向推理法和广义后向推理法。
4-13 有哪些模糊蕴含关系？ 模糊合取，模糊析取，基本蕴涵，命题演算，GMP 推理，GMT 推理
4-14 什么叫模糊判决？有哪几种常用的模糊判决方法？
从推理得到的模糊集合中，取一个相对最能代表这个模糊集合的单值的过程就称为解模糊或模糊判决。
常用的模糊判决方法有：重心法，最大隶属度法，系数加权平均法，隶属度限幅元素平均法
第五章 计算智能(2):进化计算 人工生命
5-1 什么是进化计算？它包括哪些内容？它们的出发点是什么？
什么是？
进化计算包括遗传算法，进化策略，进化编程和遗传编程。
出发点？
5-2 试述遗传算法的基本原理，并说明遗传算法的求解步骤。
基本原理？
求解步骤：
(1)随机产生一个由确定长度的特征字符串组成的初始种群体
(2)对该字符串种群迭代地执行下步的步骤[1]和步骤[2]，直到满足停止准则为止：
[1] 计算种群中每个个体字符中的适应值
[2] 应用复制，交叉和变异等遗传算子产生下一代种群
(3)把在后代中出现的最好个体字符指定为遗传算法的执行结果，这个结果可以表示问题的一个解。
5-5 进化策略是如何描述的？
最简单的进化策略可描述如下： P137
5-6 简述进化编程的机理和基本过程，并以四状态机为例说明进化编程的表示。
机理？
基本过程？
P139
5-7 遗传算法、进化策略和进化编程的关系如何？有何区别？
关系： 它们都是模拟生物界自然进化过程而建立的鲁棒性计算机算法。
区别：
进化策略和进化编程把变异作为主要搜索算子，标准遗传算法中，变异处于次要位置。
交叉在遗传法起着重要作用，而在进化编程中却被完全省去，在进化策略中与自适应结合使用，起了很重要的作用。标准遗传算法和进化编程都强调随机选择机制的重要性，而进化策略的选择是完全确定的。
进化策略和进化编程，确定地把某个个体排除在被选择之外，而标准遗传算法都对每个个体指定一个非零的选择概率。
5-8 人工生命是否从1987 年开始研究？为什么？
不是。
1987 年第一次人工生命研讨会上，美国圣塔菲研究所非线性研究组的兰顿正式提出了人工生命的概念，建立起人工 生命新学科。世纪，60 年代，罗森布拉特研究感知机，斯塔尔建立细胞活动模型，林登迈耶提出了生长发育中的细胞交互作 用数学模型。
年代，康拉德等人研究人工仿生系统中的自适应，进化和群体动力学，提出不断完善的“人工世界”模型。细胞 自动机被用于图像处理。康韦提出生命的细胞自动机对策论。
年代，人工神经网络再度兴起，促进了人工生命的发展。
5-9 什么是人工生命？请按你的理解用自己的语言给人工生命下个定义。
1987 年兰德提出的人工生命定义为：人工生命是研究能够演示出自然生命系统特征行为的人造系统。通过计算机或 其它机器对类似生命的行为进行综合研究，以便对传统生物科学起互补作用。
凡是具有自然生命现象和特征的人造系统，都可称为人工生命。
5-10 人工生命要模仿自然生命的特征和现象。自然生命有哪些共同特征？
自然生命的共同特征和现象，包括但不限于：
18(1)自繁殖，自进化，自寻优
(2)自成长，自学习，自组织
(3)自稳定，自适应，自协调
(4)物质构造
(5)能量转换
(6)信息处理
5-11 为什么要研究人工生命？
具有重大的科学意义和广泛的应用价值
(1)开发基于人工生命的工程技术新方法，新系统，新产品(2)为自然生命的研究提供新模型、新工具、新环境(3)延伸人类寿命，减缓衰老，防治疾病(4)扩展自然生命，实现人工进化和优生优育
(5)促进生命科学，信息科学，系统科学的交叉发展
5-12 人工生命包括哪些研究内容？其研究方法如何？ 研究内容大致分为两类：
（1）构成生物体的内部系统，包括脑，神经系统，内分泌系统，免疫系统，遗传系统，酶系统，代谢系统
（2）生物体及其群体的外部系统，包括环境适应系统和遗传进化系统 研究方法主要可分为两类：
（1）信息模型法，根据内部和外部系统所表现出来的生命行为来建造信息模型
（2）工作原理法：生命行为所显示的自律分散和非线性行为，其工作原理是混沌和分形，以此为基础研究人工生命的机理。
第六章 专家系统
6-1 什么叫做专家系统？具有哪些特点和优点？
专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的智能计算机程序系统，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题。也就是说，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，根据某一个领域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，一边解决那些需要人类专家处理的复杂问题。特点：
（1）启发性 专家系统能运用专家的知识与经验进行推理、判断和决策
（2）透明性 专家系统能够解释本身的推理过程和回答用户提出的问题，以便让用户能够了解推理过程，提高对专家系统的信赖感。
（3）灵活性 专家系统能不断地增长知识，修改原有知识，不断更新 优点
（1）专家系统能够高效率、准确、周到、迅速和不知疲倦地进行工作（2）专家系统解决实际问题时不受周围环境的影响，也不可能遗漏忘记
（3）可以使专家的专长不受时间和空间的限制，以便推广珍贵和稀缺的专家知识与经验
（4）专家系统能够促进各领域的发展，它使各领域专家的专业知识和经验得到总结和精炼，能够广泛有力地传播专家的知识、经验和能力
（5）专家系统能够汇集多领域专家的知识和经验以及他们写作解决重大问题的能力，它拥有更渊博的 19 知识、更丰富的经验和更强的工作能力
（6）军事专家系统的水平是一个国家国防现代化的重要标志之一（7）专家系统的研制和应用，具有巨大的经济效益和社会效益
（8）研究专家系统能够促进整个科学技术的发展。专家系统对人工智能的各个领域的发展起了很大的促进作用，并将对科技、经济、国防、教育、社会和人民生活产生极其深远的影响。
6-2 专家系统由哪些部分构成？各个部分的的作用为何？
（1）知识库（knowledge base）知识库用于存储某领域的专门知识，包括事实、可行操作与规则等。（2）综合数据库（global database）综合数据库又称全局数据库或总数据库，它用于存储领域或问题的厨师数据和推理过程中得到的中间数据（信息），即被处理对象的一些当前事实。
（3）推理机（reasoning machine）推理机用于记忆所采用的规则和控制策略的程序，使整个专家系统能够以逻辑方式协调地工作。推理机能够根据指示进行推理和导出结论，而不是简单地搜索现成的答案。（4）解释器（explanator）解释器能够向用户解释专家系统的行为，包括解释推理结论的正确性以及系统输出其他候选解的原因。
（5）接口（interface）又称界面，他能够使系统与用户进行对话，使用户能够输入必要的数据、提出问题和了解推理过程及推理结果等。系统则通过接口，要求用户回答提问，并回答用户提出的问题，进行必要的解释。
6-3 建造专家系统的关键步骤是什么？
是否拥有大量知识是专家系统成功与否的关键，因而知识表示就成为设计专家系统的关键（1）设计初始知识库
问题知识化、知识概念化、概念形式化、形式规则化、规则合法化
（2）原型机（prototype）的开发与试验
建立整个系统所需要的实验子集，它包括整个模型的典型知识，而且只涉及与试验有关的足够简单的任务和推理过程
（3）知识库的改进与归纳
反复对知识库及推理规则进行改进试验，归纳出更完善的结果
6-4 专家系统程序与一般的问题求解软件程序有何不同？开发专家系统与开发其他软件的任务有何不同？
一般应用程序与专家系统的区别在于：前者把问题求解的知识隐含地编入程序，而后者则把其应用领域的问题求解知识单独组成一个实体，即为知识库。知识库的处理时通过与知识库分开的控制策略进行的。更明确地说，一般应用程序把知识组织为两级：数据级和程序级；大多数专家系统则将知识组织成三级：数据、知识库和控制。
在数据级上，是已经解决了的特定问题的说明性知识以及需要求解问题的有关事件的当前状态、在知识库级是专家系统的专门知识与经验。是否拥有大量知识是专家系统成功与否的关键，因而知识表示就成为设计专家系统的关键。
在控制程序级，根据既定的控制策略和所求解问题的性质来决定应用知识库中的哪些知识。
6-5 基于规则的专家系统是如何工作的？其结构为何？
系统的主要部分是知识库和推理引擎。
知识库由谓词演算事实和有关讨论主题的规则构成。“知识工程师”与应用领域的专家共同工作以便把专家的相关知识表示成一种形式，由一个知识采集子系统协助，输入到知识库。
推理引擎由所有操作知识库来演绎用户要求的信息的过程构成-如消解、前向链或反向链。
用户接口可能包括某种自然语言处理系统，它允许用户用一个有限的自然语言形式与系统交互。也可是用带有菜单的图形接口界面。
解释子系统分析被系统只需的推理结构，并把它解释给用户。
6-6 基于框架的专家系统与面向目标的编程技术，以提高系统的能力和灵活性。它们共享许多特征。面向目标的编程其所有数据结构均以目标形式出现，每个目标含有两种基本信息：描述目标的信息和说明目标能做什么的信息。面向目标的编程为表示实际世界目标提供了一种自然的方法。应用专家系统的术语来说，每个目标具有陈述性知识和过程知识。
结构的主要特点在于基于框架的专家系统采用框架而不是规则来表示知识。框架提供一种比规则更丰富的获取问题知识的方法，不仅提供某些目标的包描述，而且还规定了该目标如何工作。开发基于框架的专家系统的主要任务有：
（1）定义问题（对问题和结论的考察与综述）
（2）分析领域（定义事物、事物特征、事件和框架结构）（3）定义类及其特征（4）定义例及其框架结构（5）确定模式匹配法则（6）规定事物通信方法（7）设计系统界面（8）对系统进行评价
（9）对系统进行扩展，深化和扩展知识
6-7 为什么要提出基于模型的专家系统？试述神经网络专家系统的一般结构。
有一种关于人工智能的观点认为：人工智能是对各种定性模型的获得、表达及使用的计算方法进行研究 21 的学问。根据这一观点，一个知识系统中的知识库是由各种模型综合而成的，而这些模型又往往是定性的模型。
采用各种定性模型来设计专家系统，一方面它增加了系统的功能，提高了性能指标，另一方面，可独立地深入研究各种模型及其相关问题，把获得的结果用于改进系统设计。
6-8 新型专家系统有何特征？什么是分布式专家系统和协同式专家系统？ 新型专家系统的特征：（1）并行于分布处理（2）多专家系统协同工作（3）高级语言和知识语言描述
知识工程师只需用一种高级专家系统描述语言对系统进行功能、性能及接口描述，并用知识表示语言描述领域知识，专家系统生成系统就能自动或半自动地生成所需专家系统。（4）具有自学习功能
具有高级的知识获取与学习能力（5）引入新的推理机制
除了能进行演绎推理之外，还有归纳推理（联想、类比）、非标准逻辑推理（非单调逻辑推理、加权逻辑推理）及各种基于不完全知识和模糊知识的推理。（6）具有自纠错和自完善能力（7）先进的智能人机接口
理解自然语言，实现语声、文字、图形和图像的直接输入输出时如今人们对智能计算机提出的要求。
分布式专家系统
具有分布处理的特征，能把一个专家系统的功能经分解以后分布到多个处理器上去并行地工作，从而有总体上提高系统的处理效率。它可以工作在紧耦合的多处理器系统环境中，也可工作在松耦合的计算机网络环境中，其总体结构在很大程度上依赖于其所在的硬件环境。
协同式专家系统
又称为“群专家系统”，是一个能综合若干个相近领域或一个领域的多个方面的子专家系统互相协作，共同解决一个更广领域问题的专家系统。是克服一般专家系统的局限性的重要途径。它不着重于处理的分布和知识的分布，而是更强调子系统间的协同合作。它并不一定要求有多高处理机的硬件环境，而且一般都是在同一个处理机上实现各子专家系统的。
6-9 在设计专家系统时，应考虑哪些技术？（1）具有可靠知识与数据的小搜索空间问题
数据可靠（无噪声、无错误、不丢失、不多余）和知识可靠（不出现假的、近似的或推测性的结论），决定了系统具有单调性并可采用单路推理路线。而小搜索空间的问题一般允许采用穷举搜索策略。（2）不可靠的数据或知识
这种情况应采用概率推理、模糊推理、不可靠数据的精确推理方法或专门的不确定性推理技术。（3）时变数据
一般要设计时间推理技术，推理过程要求较复杂的表示法。（4）大搜索空间的问题
一般要引入启发式搜索策略或采用分层体系结构，来降低求解过程的复杂程度。对打空间的问题通常还要根据具体问题的特征来去相应的对策。
6-10 什么是建造专家系统的工具？你知道哪些专家系统工具，各有什么特点？
专家系统开发工具室一些比较通用的工具，作为设计和开发专家系统的辅助手段和环境，以求提高专家系统的开发效率、质量和自动化水平。专家系统工具是一种更高级的计算机程序设计语言。比一般的计算机高级语言具有更强的功能。主要分为骨架型工具（又称外壳）、语言型工具、构造辅助工具和支撑环境等四类。（1）骨架型工具
借用以前开发好的专家系统，将描述领域知识的规则从原系统中“挖掉”，只保留其独立于问题领域知识的推理机部分，这样形成的工具成为骨架型工具，如EMYCIN, KAS 以及EXPERT等。（2）语言型工具
提供给用户的是建立专家系统所需要的基本机制，其控制策略也不固定于一种或几种形式，用户可以通过一定手段来影响其控制策略。因此语言型工具的结构变化范围广泛，表示灵活，所适应的范围要比骨架型工具广泛得多。像OPS5，OPS83，RLL及ROSIE等，均属于这一类工具。（3）构造辅助工具
主要分两类：一类是设计辅助工具，典型的有AGE系统，另一类是知识获取工具，典型的有TEIRESIAS系统。
（4）支撑环境
是指帮助进行程序设计的工具，它常备作为知识工程语言的一部分。工具支撑环境仅是一个附带的软件包，以便使用户界面更友好，它包括四个典型组件：调试辅助工具、输入输出设施、解释设施和知识库编辑器。ART就属于这一类系统。
第七章 机器学习
7-1 什么是学习和机器学习？为什么要研究机器学习？
按照人工智能大师西蒙的观点，学习就是系统在不断重复的工作中对本身能力的增强或者改进，使得系统在下一次执行同样认为或类似任务时，会比现在做得更好或效率跟高。
机器学习室研究如何使用机器来模拟人类学习活动的一门学科，机器学习是一门研究机器获取新知识和 23 新技能，并识别现有知识的学问。这里说的“机器”，指的就是计算机。
现有的计算机系统和人工智能系统没有什么学习能力，至多也只有非常有限的学习能力，因而不能满足科技和生产提出的新要求。
7-2 试述机器学习系统的基本结构，并说明各部分的作用。
环境向系统的学习部分提供某些信息，学习部分利用这些信息修改知识库，以增进系统执行部分完成任务的效能，执行部分根据知识库完成任务，同时把获得的信息反馈给学习部分。
7-3 试解释机械学习的模式。机械学习有哪些重要问题需要加以研究？
机械学习是最简单的机器学习方法。机械学习就是记忆，即把新的知识存储起来，供需要时检索调用，而不需要计算和推理。是最基本的学习过程。任何学习系统都必须记住它们获取的知识。在机械学习系统中，知识的获取是以较稳定和直接的方式进行的，不需要系统进行过多的加工。要研究的问题：
（1）存储组织信息
只有当检索一个项目的时间比重新计算一个项目的时间短时，机械学习才有意义，检索的越快，其意义也就越大。
（2）环境的稳定性
机械学习基础的一个重要嘉定是在某一时刻存储的信息必须适用于后来的情况。（3）存储与计算之间的权衡
如果检索一个数据比重新计算一个数据所花的时间还要多，那么机械学习就失去了意义。
7-4 试说明归纳学习的模式和学习方法。
归纳是一种从个别到一般，从部分到整体的推理行为。归纳学习的一般模式为：
给定：观察陈述（事实）F，嘉定的初始归纳断言（可能为空），及背景知识 求：归纳断言（假设）H，能重言蕴含或弱蕴含观察陈述，并满足背景知识。学习方法：
（1）示例学习
它属于有师学习，是通过从环境中取得若干与某概念有关的例子，经归纳得出一般性行概念的一种学习方法。示例学习就是要从这些特殊知识中归纳出适用于更大范围的一般性知识，它将覆盖所有的正例并排除所有的反例。（2）观察发现学习
它属于无师学习，其目标是确定一个定律或理论的一般性描述，刻画观察集，制定某类对象的性质。它分为观察学习与机器发现两种，前者用于对事例进行聚类，形成概念描述，后者用于发现规律，产生定律或规则。
7-5 什么是类比学习？其推理和学习过程为何？
类比是一种很有用和很有效的推理方法，它能清晰，简洁地买哦书对象间的相似性，是人类认识世界的 24 一种重要方法。类比推理的目的是从源域S中，选出与目标域T最近似的问题及其求解方法，解决当前问题，或者建立起目标域中已有命题间的联系，形成新知识。
类比学习就是通过类比，即通过对相似事物加以比较所进行的一种学习。类比推理过程如下：（1）回忆与联想
通过回忆与联想在源域S中找出与目标域T相似的情况。（2）选择
从找出的相似情况中，选出与目标域T最相似的情况及其有关知识。（3）建立对应关系
在源域S与目标域T之间建立相似元素的对应关系，并建立起相应的映射。（4）转换
把S中的有关知识引导T中来，从而建立起求解当前问题的方法或者学习到关于T的新知识。
类比学习过程主要包括：
（1）输入一组已经条件（已解决问题）和一组未完全确定的条件（新问题）（2）按照某种相似性的定义，寻找两者可类比的对应关系
（3）根据相似变换的方法，建立从已解决问题到新问题的映射，以获得带求解问题所需的新知识。（4）对通过类比推理得到的关于新问题的知识进行校验。验证正确的知识存入知识库中，暂时无法验证的知识作为参考性知识，置于数据库中。
7-10 考虑一个具有阶梯型阈值函数的神经网络，假设（1）用一常数乘所有的权值和阈值（2）用一常数加于所有权值和阈值 试说明网络性能是否会变化？（1）不会（2）会
7-11 什么是知识发现？知识发现与数据挖掘有何关系？
根据费亚德的定义，数据库中的知识发现时从大量数据中辨识出有效的，新颖的，潜在有用的，并可被理解的模式的高级处理过程。
数据挖掘时知识发现中的一个步骤，它主要是利用某些特定的知识发现算法，在一定的运算效率内，从数据中发现出有关知识。
7-12 增大权值是否能使BP学习变慢？ 是
7-13 试说明知识发现的处理过程。费亚德的知识发现过程包括：（1）数据选择
根据用户需求从数据库中提取与知识发现相关的数据（2）数据预处理
检测数据的完整性与数据的一致性，对噪音数据进行处理，对丢失的数据利用统计方法进行填补，进行发掘数据库
（3）数据变换
利用聚类分析和判别分析，从发掘数据库里选择数据（4）数据挖掘（5）知识评价
对所获得的规则进行价值评定，以决定所得到的的规则是否存入基础知识库
知识发现的全过程，可进一步归纳为三个步骤，即数据挖掘预处理，数据挖掘，数据挖掘后处理。
7-14 有哪几种比较常用的知识发现方法？试略加介绍。常用的知识发现方法有：（1）统计方法
统计方法是从事物外在数量上的表现去推断事物可能的规律性，包括传统方法，模糊集，支持向量机，粗糙集
（2）机器学习方法
包括规则归纳、决策树、范例推理、贝叶斯信念网络，科学发现，遗传算法（3）神经计算方法
常用的有剁成感知器，反向传播网络，自适应映射网络（4）可视化方法
使用有效的可视化界面，可以快速，高效地与大量数据打交道，以发现其中隐藏的特征，关系，模式和趋势
7-15知识发现的应用领域有哪些？试展望知识发现的发展和应用评估。（1）金融业
数据清理，金融市场分析和预测，账户分类，银行担保和信用评估（2）保险业
通过对索赔者的资料与索赔历史数据模式进行比较，以判定用户的索赔是否合理（3）制造业
零部件故障诊断，资源优化，生产过程分析（4）市场和零售业
销售预测，库存需求，零售点选择和价格分析（5）医疗业
数据清理，预测医疗保险费用（6）司法
案件调查，诈骗检测，洗钱认证，犯罪组织分钟（7）工程与科学 工程与科学数据分析
第八章 机器人规划
8-1 有哪几种重要的机器人高层规划系统？它们各有什么特点？你认为哪种规划方法有较大的发展前景？
基于谓词逻辑的规划是用谓词逻辑来描述世界模型机规划过程的一种规划方法（1）规划演绎法。用F规则求解规划序列
（2）逻辑演算和通用搜索法。STRIPS和ABSTRIPS系统。（3）具有学习能力的规划系统。如PULP-I系统
（4）分层规划方法。如NOAH规划系统，他具有更快的规划速度，更强的规划能力和更大的适应性。发展前景？
8-5 机器人Rover 正在房外，想进入房内，但不能开门让自己进去，而只能喊叫，让叫声促使开门。另一机器人Max 在房间内，他能够开门并喜欢平静。Max 通常可以把门打开来使Rover 停止叫喊。假设 Max 和Rover 各有一个STRIPS规划生产系统和规划执行系统。试说明Max 和 Rover 的STRIPS规则和动作，并描述导致平衡状态的规划序列和执行的步骤。用来描述状态的谓词公式有： INROOM(X): X在房间里 OUTROOM(X): X不在房间里 SOUND(X): X在喊叫 QUIET(X): X保持安静
OPENEN(X): X处于打开状态 CLOSED(X): X处于关闭状态
Rover 可执行的动作有： Shout(X): X喊叫
先决条件：OUTROOM(X)AND CLOSED(Door)AND QUIET(X)删除表：QUIET(X)添加表：SOUND(X)ComeIn(X): X走进房间
先决条件：OUTROOM(X)AND OPEN(Door)删除表：OUTROOM(X)添加表：INROOM(X)
Max 可执行的动作有：
Open(X, Door): 为X打开门
先决条件：SOUND(X)AND OUTROOMX AND CLOSED(Door)删除表：OPENED(X)添加表：CLOSED(X)
初始状态M0 OUTROOM(Rover)AND QUIET(Rover)AND CLOSED(Door)AND INROOM(Max)目标状态G0 INROOM(Rover)AND QUIET(Rover)AND CLOSED(Door)AND INROOM(Max)
导致平衡状态的规划序列为{Shout(Rover), Open(Rover, Door), ComeIn(Rover), Close(Door)} 执行步骤：(1)M0：OUTROOM(Rover)AND QUIET(Rover)AND CLOSED(Door)AND INROOM(Max)OP1：Shout(Rover)M1：OUTROOM(Rover)AND SOUND(Rover)AND CLOSED(Door)AND INROOM(Max)(2)M1：OUTROOM(Rover)AND SOUND(Rover)AND CLOSED(Door)AND INROOM(Max)OP2：Open(Rover，Door)M2：OUTROOM(Rover)AND QUIET(Rover)AND OPENED(Door)AND INROOM(Max)(3)M2：OUTROOM(Rover)AND QUIET(Rover)AND OPENED(Door)AND INROOM(Max)OP3：ComeIn(Rover)M3：INROOM(Rover)AND QUIET(Rover)AND OPENED(Door)AND INROOM(Max)OP4：Close(Door)M4(G0)：INROOM(Rover)AND QUIET(Rover)AND CLOSED(Door)AND INROOM(Max)
8-6 用本章讨论过的任何规划生成系统，解决图8.22所示机械手堆积木问题。
用来描述状态的谓词公式有： ON(A,B): 积木A在积木B 上 ONTABLE(A): 积木A在桌子上 CLEAR(A): A上没有东西
HOLDING(A): 机械手正抓住A HANDEMPTY: 机械手为空
机械手可执行的动作有：
Stack(X,Y): 把积木X堆在积木Y上
先决条件：HOLDING(X)AND CLEAR(Y)删除表：HOLDING(X)AND CLEAR(Y)添加表：HANDEMPTY AND ON(X,Y)
UnStack(X,Y): 把堆在积木Y上的积木X抬起
先决条件：HANDEMPTY AND ON(X,Y)AND CLEAR(X)删除表：HANDEMPTY AND ON(X,Y)添加表：HOLDING(X)AND CLEAR(Y)28
PickUp(X): 从桌面上抓起积木X 先决条件：HANDEMPTY AND ONTABLE(X)AND CLEAR(X)删除表：ANDEMPTY AND ONTABLE(X)添加表：HOLDING(X)
PutDown(X): 将积木X 放到桌面上 先决条件：HOLDING(X)删除表：HOLDING(X)添加表：ONTABLE(X)AND HANDEMPTY 初始布局M0：
ON(D,B)AND ON(A,C)AND CLEAR(D)AND ONTALBE(B)AN ONTALBE(C)AND HANDEMPTY 目标布局G0：
ON(A,B)AND ON(B,C)AND ON(C,D)AND ONTABLE(D)AND CLEAR(A)AND HANDEMPTY 如何规划？
第九章 Agent 9-1 分布式人工智能系统有何特点？试与多艾真体系统的特性加以比较。分布式人工智能系统的特点：（1）分布性
系统信息（数据、知识、控制）在逻辑上和物理上都是分布的（2）连接性
各个子系统和求解机构通过计算机网络相互连接（3）协作性
各个子系统协调工作（4）开放性
通过网络互连和系统的分布，便于扩充系统规模（5）容错性
具有较多的冗余处理结点、通信路径和知识，提高工作的可靠性（6）独立性
系统把求解任务规约为几个相对独立的子任务，降低了问题求解及软件开发的复杂性
9-2 什么是艾真体？你对Agent的译法有何见解？
Agent是能够通过传感器感知其环境，并借助执行器作用于该环境的实体，可以看做是从感知序列到动作序列的映射。
其特征为：行为自主性，作用交互性，环境协调性，面向目标性，存在社会性，工作协作性，运行持续性，系统适应性，结构分布性，功能智能性 把agent 译为艾真体的原因有：
（1）一种普遍的观点认为，Agent是一种果果传感器感知其环境，并通过执行器作用于该环境的实体。（2）“主体”一词考虑到了Agent 具有自主性，但并未考虑Agent 还具有交互性，协调性，社会性，适应性和分布性等特性。
（3）“代理”一词在汉语中已经有明确的含义，并不能表示出Agent的原意。
（4）把Agent译为艾真体，含有一定物理意义，即某种“真体”或事物，能够在十分广泛的领域内得到认可。
（5）在找不到一个确切和公认的译法时，宜采用音译。
9-3 艾真体在结构上有什么特点？在结构上如何分类？每种结构的特点如何？ 真体=体系结构+程序
（1）在计算机系统中，真体相当于一个独立的功能模块，独立的计算机应用系统（2）真体的核心部分是决策生成器或问题求解器，起到主控作用（3）真体的运行时一个或多个进程，并接受总体调度
（4）各个真体在多个计算机CPU上并行运行，其运行环境由体系结构支持
结构分类及特点：（1）反应式
只是简单地对外部刺激产生响应，没有内部状态（2）慎思式
是一个具有显示符号模型的基于知识的系统（3）跟踪式
是具有内部状态的反应式真体，通过找到一个条件与现有的环境匹配的规则进行工作，然后执行与规则相关的作用
30（4）基于目标
真体的程序能够与可能的作用结果信息结合起来，以便选择达到目标的行为，只要指定新的目标，就能够产生新的作用（5）基于效果
一个具有显示效果函数的真体能够比较由不同作用获得的效果，从而做出理性决策（6）复合式
在一个真体内组合多种相对独立和并行执行的智能形态，其结构包括感知、动作、反应、建模、规划、通信和决策。
9-4 艾真体为什么需要互相通信？
一些交谈能向受话者传送信息，还有一些交谈要受话者采取行动。通信的双重目的就是建立信任和创建社会联系。
9-5 试述艾真体通信的步骤、类型和方式。通信的步骤：
在一个通信事件中，讲话者（T）要使用文字（W）向受话者（H）调查建议（P）在讲话者身上发生三种作用：（1）意向：T要H相信P（2）生成：T选择文字W（3）总和：H决定相信P 在受话者身上发生四种作用：
（1）感知：H 感知W(理想状态下W’=W，但可能会有错觉)（2）分析：H推断，W’有多个可能的含义P1，P2，P3…….Pn（3）消岐：H推断，T要调查Pi(理想地，Pi=P，但误解是可能的)（4）总和：H决定相信Pi 通信的类型：
（1）使用TELL和ASK通信
真体分享相同的内部表示语言，并通过界面TELL 和ASK 直接访问相互的知识库（2）使用形式语言通信
外部通信语言可以与内部表示语言不同，并且这些真体的每一个都可以有不同的内部语言，只人每个真体能可靠地从外部语言映射到自己的内部语言，它们就无须同意任何内部符号，其通信是通过语言而不是直接访问知识库而实现的 通信的方式：
（1）黑板结构方式
黑板提供公共工作区，真体可以交换信息，数据和知识（2）消息/对话方式
这是实现灵活和复杂的协调策略的基础。各真体使用规定的协议相互交换信息，用于建立通信和协调机制。两真体之间的信息是直接交换的，执行中没有缓冲。
9-6 艾真体有哪几种主要通信语言？它们各自有什么特点？ 知识询问与操作语言KQML KQML定义了一种真体间传递信息的标准语法以及一些动作表达式，分为通信、消息和内容三个从此 知识交换语言KIF 其语法基本上类似于用LISP语法书写的一阶谓词演算
9-7 多艾真体系统有哪几种基本模型？其体型结构又有哪几种？ 基本模型：
（1）BDI模型
它是一个概念和逻辑上的理论模型，渗透在其他模型中，成为研究真体理性和推理机制的基础。将BDI模型扩展至多真体系统时，提出了联合意图、社会承诺、合理行为等描述真体行为的形式化定义。（2）协商模型
产生于经济活动理论，主要用于资源竞争，任务分配和冲突消解等问题（3）协作规划模型
用于制定其协调一致的问题求解规划。每个真体都具有自己的求解目标，考虑其它真体的行动与约束，并进行独立规划。（4）自调整模型
为适应复杂控制系统的动态实时控制和优化而提出来。自协调模型随环境变化自适应地调整行为，是简历在开放和动态环境下的多真体系统模型。
体系结构：
（1）真体网络
无论是远距离还是短距离的真体，其通信都是直接进行的，当真体数目较大时，这种一一交互的结构将导致系统效率低下。（2）真体联盟
若干近程真体通过助手真体进行交互，而远程真体则由各个局部真体群体的助手真体完成交互和消息发送。一个真体无须知道其他真体的详细信息，比真体网络有较大的灵活性。（3）黑板结构
局部真体群体共享数据存储——黑板。其中控制外壳真体负责信息交互，而网络控制真体负责局部真体群体之间的远程信息交互。
9-8 试说明多艾真体的协作方法、协商技术和协调方式。
协作是保持非对抗真体间行为协调的特例，它通过适当的协调，合作完成共同目标。协作方法：
（1）决策网络和递归建模
决策网络可看做是增加了决策节点和效益节点的贝叶斯网络。根据对环境和其他真体的观察信息和贝叶斯学习方法来修正模型，即修正对其他真体行为的信念，并预测它们的行为。（2）Markov对策
单真体系统中真体的动态决策其实是一个Markov过程，在多真体系统中真体的Markov决策过程的扩展形式就是随机对策，即Markov对策（3）真体学习方法
多真题系统的协作，本质上说是每个真体学习其他真体的邢翁策略模型而采取相应的最优反应。（4）决策树和对策树
实质是将对策理论和对策过程形式化，以实现真体的自动推理过程 协商时多真体系统实现协同，协作，冲突消解和矛盾处理的关键环节
协商技术：
（1）协商协议
主要研究真体通信语言的定义，表示，处理和语义解释，主要处理协商过程总，真体之间的交互
32（2）协商策略
用于真体决策及选择协商协议和通信消息，主要修改真体内的决策和控制过程（3）协商处理
侧重描述和分析单个真体和多真体协商社会的整体协作行为，包括协商算法和系统分析两方面 协调时一种动态行为，是真体对环境及其它真体的适应，往往通过改变真体的心智状态来实现
协调方法：
（1）基于集中规划
至少有一个真体具备其他真体的知识，能力和环境资源知识，它作为主控真体，对系统的目标进行分解，任务进行规划，并指示其他真体执行任务（2）基于协商
属于分布式协调，系统中没有作为规划的主控真体（3）基于对策论
包括无通信协调和有通信协调两类（4）基于社会规划
以每个真体都必须遵循的社会规则，过滤策略，标准和惯例为基础的协调方法
9-9 为什么多艾真体需要学习与规划？
学习能力是衡量多真体系统和其他智能系统的重要特征之一。多真体系统学习比单真体学习复杂得多，因为其学习对象处于动态变化中，且其学习离不开真体间的通信。只要给计算机设定一个目标，然后计算机不断与环境交互以达到该目标。
规划是连接精神状态（打算，设想）与执行动作的桥梁。多真体系统中的规划与经典规划有所不同，需要反映环境的持续变化。
9-10 你认为多艾真体系统的研究方向应是哪些？其应用前景又如何？ 研究方向？
生产者对设施农业对应的智能的小型机具提出了需求，设施生产技术规程的制定对于解决产品产量低、生产效益差的问题具有重要意义(刘颖、吕英民等，2010)。设施植保设备标准化及其操作规程标准化是设施生产技术标准化的重要组成部分。
设施生产植保作业标准化首先必须要解决的关键问题是装备，开发移动式标准化智能小型农机是解决这个瓶颈问题的关键环节。设施生产受到生产环境的限制，其本身的湿热特点对杀菌剂等的使用提出了较高的要求，防治不彻底、不到位都会引发大规模的病虫害。加之通风条件等相对非保护地而言较弱，因此对植保设备喷头雾化的要求较高。由于温室其区别非保护地的这些具体特点，对植保设备提出了严格的要求，这些要求也是设施生产设备标准化小型农机的共性特点，目前已有的智能设备已经基本能满足设施标准化生产的需求。图1为一款使用交流电农药喷雾机的结构示意图。该设备可搭载多种标准模块(电源模块、压力单元模块、压力流量调节模块)，在温室内进行高效的植保作业。作为一种温室作业标准化的搭载平台，该设备可满足温室作业流程的要求，并且所有的接口都是标准的接插头，模块固定和电路、管路连接都采用标准配置的接口方式。其中，模块连接采用304电路为防水接插头，药管为不锈钢卡箍连接。图2为一种交流电农药喷雾机实物图。
功能特点
作为推荐的标准设备，其本身针对温室蔬菜生产进行设计优化，在结构和控制上都充分考虑了温室生产实际需求，主要从五个方面考虑进行设计：
该温室交流电喷药机可使用220V照明电源做动力，动力可以在普通温室方便获得。也可以搭载12V蓄电池，通过更换蓄电池备用模块，实现无电线自由行走作业，解决偏远温室以及温室中不便拉电线的位置上照明电取用不方便的问题。通过绕管器可方便缠绕高压药管，防止室内种植的密集作物缠绕；选用三级过滤系统，喷枪可通过把手调节喷雾锥角和喷雾距离，喷枪设有防滴漏和防堵喷嘴，彻底解决了温室作
业的实际需要，同时解决了滴漏导致室内湿度增加的问题。设有地轮，可方便地在不同温室之间移动使用。可根据温室实际路况，更换直径不同的地轮，以提高底盘离地间隙，解决温室建造档次不同路面存在差异的问题和进出温室门槛的问题。
技术参数
这种温室电动精量喷药机作为设施生产植保的标准设备，其特征主要包括：
机架的宽度在0.5m以内，底盘高度为0.3m以上：装有药液的药筒重心高度1.0m固定于所述机架上，该药液箱设有多级过滤和废液回收口：所用动力方便获职，一次准备可连续工作1个工作日；喷射距离和流量可调节：药管8.0m以上，可缠绕。图3为搭载蓄电池模块和电子流量压力调整模块的喷药机实物图。
该精量喷药机的控制模块采用拨打开关或者旋钮式可调电位器调节来实现对压力单元的转速的控制，进而控制输出压力和流量的大小。喷药机采用12V免维护蓄电池做动力，底盘宽度480mm，一般温室道路宽度都可满足；高压药管长度为10m，满足一般温室8m宽度的作业要求，药管可选择更换50m、80m不同规格的高压管，方便更换，在非工作期间可以缠绕在绕管架上。配备有多种喷枪可供选择，根据作物的不同生长期和病虫害情况及时选择合适的喷枪和喷嘴。设备在0.1MPa～0.6MPa范围内，能够稳定调整压力。该机已经申请国家专利，并通过农机检验。起草了相关的企业标准并在标准局备案。并积极参与行业标准的撰写申报。
该精量喷药机特别提升了离地间隙，最大离地间隙可达350mm，以方便在不平路面上灵活移动，基本上适应温室的上下台阶，以及温室之间的田地中移动使用。同时增大了地轮的直径，选用充气式轮胎，有效地减少行走过程中的颠簸。药液箱选用加厚的增强PVC在低温和高湿的环境下不会发生椭圆变形以及开裂的问题，非常适合温室环境下的生产作业。设备具体参数如下：
外形尺寸(am)：970×480×1050
推荐喷量(L／min)：2.0
额定工作压力(MPa)：0.57
药箱容积(L)：12
5操作规程标准化
中国是一个农药生产和使用大国，近年来温室种植发展迅速，温室生产中的施药需求很大，但目前大量使用的汽油机驱动的喷药机在温室内作业时会产生严重的污染，对温室作物的品质产生影响，同时喷嘴的滴漏和堵塞不但降低农药的使用效率，同时成为喷雾作业的瓶颈问题。温室交流电喷雾机利用交流电作为动力，在温室密闭环境下作业时不会产生烟气污染。在不同温室之间移动使用也很方便。工作效率高，喷枪防漏防滴，有效地提高了农药的利用率。
温室电动喷雾机的操作规程必须标准化，才能保证人身安全和食品安全，并满足科学施药的要求。可将规范的重要性分为1～5个评价等级，每个等级一颗星，5颗星为最重要。主要的规范要求有：
★★★★★进行残留农药的药筒的清洗工作一定要配备口罩、手套等防护装置，在专门的地点用专用工具清洗后擦拭干。远离人畜及水源500 m以上。处于下风口清洗。
★★★★施药时防护装置要到位。包括防护服(连体样式，防水透气，头发耳朵都遮挡)口罩(透气性好，工业级别防护等级高)、防护眼镜、手套(加厚加长)、加厚雨靴。没有防护装置不得接触植保设备，药箱中是清水也不能接触。
★★★冬季放水防冻要实行登记制度，登记包括责任人、放水时间、存放地点等。★★施药时从每行的里侧往外退，施药时避免脸部、口鼻、手腕等皮肤接触作物。★作业前进速度要均匀，根据速度设定流量值。匀速作业。
标准化培训和展示
标准化培训和展示工作是设施标准装备推广的重要环节，可以依托当地基层的农机和农业技术推广站开展，获取相关的科技示范项目的资助，并具备一定的媒体平台，扩大标准化培训和展示彻底到位。
以精量喷药机在京郊的标准化培训展示为例，该设备在密云温室示范基地的标准化应用
得到相关部门和领导的大力支持，进行了多次的技术展示和示范，北京市农业机械试验鉴定推广站对设备进行检验并出具相关检验报告，设备的标准化培训推广得到果类蔬菜产业技术体系北京市创新团队项目支持，项目组在多次召开的北京全市基层推广站和植保站站长及技术骨干技术交流学习中，对该设备都进行重点演示和技术讲解，累计有近千人次参与交流学习。图4为召开的设施蔬菜标准园机械设备展示现场会。北京市农业局的相关领导亲临温室观看技术演示和介绍，并给予好评。图5为局领导在温室内观看现场技术演示。设备在温室生产中的应用和示范依托密云农业技术推广站进行，标准化培训和示范中发现的问题每周都进行归纳改进和优化，提高培训展示的质量水平。
展望
关键词：智能混凝土,自诊断,自调节,自修复,发展趋势
混凝土作为最主要的建筑材料距今已有近200年的历史,从诞生到现在,混凝土经历了由普通混凝土向高强、高性能混凝土的发展,目前又朝着多功能和智能化的方向发展。传统的混凝土结构的修复形式主要是定期维护与事后维修,并且维修方式主要是在损伤部位进行外部加固,而对损伤的原结构进行维修比较困难,尤其是对结构内部的损伤修复更是非常困难。因此,研究和开发具有主动、自动地对结构进行自诊断、自调节、自修复的智能混凝土已成为混凝土技术的发展趋势。
1 智能混凝土的概念和发展历史
何为智能材料,1989年日本提出的新概念是“对环境变化有智慧地反应,有发挥功能的能力的新物质与新材料”。目前,智能混凝土大致分为自诊断混凝土、自调节混凝土和自修复混凝土三类。
1.1 损伤自诊断混凝土
1.1.1 碳纤维混凝土
1)碳纤维混凝土的压敏性。通过对材料的宏观行为和微观结构变化进行观测,发现水泥基复合材料的电阻变化与其内部结构变化是相对应的,如电阻率的可逆变化对应于可逆的弹性变形,而电阻率的不可逆变化对应于非弹性变形和断裂,而且这种复合材料可以敏感有效地监测拉、弯、压等情况及静态和动态荷载作用下材料的内部情况。当在水泥净浆中掺加碳纤维时,它作为应变传感器的灵敏度可达700 mV/V,远远高于一般的电阻应变片。在疲劳试验中还发现,无论是在拉伸或是压缩状态下,碳纤维混凝土材料的体积电导率会随疲劳次数发生不可逆的降低。2)碳纤维混凝土的温敏性。碳纤维混凝土具有良好的温敏性。一方面,含有碳纤维的混凝土会产生热电效应(即seeback效应);另一方面,当对碳纤维混凝土施加电场时,在混凝土中会产生热电效应,即所谓的电热效应。研究表明,seeback和电热效应都是由于碳纤维混凝土中存在空穴导电所致。因此可以利用电热效应,把碳纤维混凝土应用于机场跑道、桥梁路面等工程中,以实现自动融雪和除冰的功能。3)碳纤维混凝土的磁敏性。在混凝土中掺入0.5%(体积分数)直径为0.1μm的碳纤维丝,则这种混凝土对1 GHz的电磁波的反射强度要比普通混凝土对1 GHz的电磁波的反射强度高10 dB,且其反射强度比透射强度低3 dB～11 dB。研究表明,对碳纤维微丝经臭氧处理后再掺入混凝土中,可明显地提高混凝土反射电磁波的能力,同时还能提高混凝土的抗拉强度。掺入碳纤维的混凝土的费用要比普通混凝土高出约30%,但这仍比在混凝土结构中粘贴和埋入传感元件便宜得多。因此,当某些重要结构需要进行实时监测时,可优先考虑掺入碳纤维的混凝土。
1.1.2 光纤传感智能混凝土
光纤在传感器中的应用,提供了对土建结构智能及内部状态进行实时、在线无损检测手段,有利于结构的安全监测和整体评价和维护。到目前为止,光纤传感器已用于许多工程,典型的工程有加拿大Caleary建设的一座名为Beddington Tail的双跨公路桥内部应变状态监测。
1.2 自调节智能混凝土
对于通常作为建筑材料使用的混凝土,其结构除了承受正常负荷外,人们还希望它在受台风、地震等自然灾害期间,能够调整承载能力和减缓结构振动。混凝土本身是惰性材料并没有自调节功能,要达到自调节的目的,就要在混凝土中复合驱动器材料,如形状记忆合金(SMA)和电流变体(ER)。
有些建筑物对其室内的湿度有严格的要求,如各类展览馆、博物馆及美术馆等。为此,可在混凝土中掺入沸石粉,即可对室内湿度进行自动调节,它具有如下特点:优先吸附水分;水蒸气气压低的地方,其吸湿容量大;吸放湿与温度有关,温度上升时放湿,温度下降时吸湿。
1.3 自修复智能混凝土
在生命系统中,骨折后,断裂处血液流出,通过营养物质和能量的补给,刺激生长活性因子完成骨头自动愈合。据此可以设计一个方案,让掺入混凝土中的修复剂本身并不具有粘性基材的功能,但当与另外可以当作是生长活性因子的物质相遇时可反应生成具有粘结功能的物质,实现损伤部位的自动修复。
2 智能混凝土的研究现状
自感应混凝土、自调节混凝土和自修复混凝土都只是智能混凝土研究的初级阶段,它们只是具备了智能混凝土的某一基本特征,是一种智能混凝土的简化形式,因此有人也称之为机敏混凝土。然而这种功能单一的混凝土并不能发挥智能的作用,目前人们正致力于将两种或两种以上功能进行所谓智能组装混凝土材料的研究。智能组装混凝土材料是将具有自感应、自调节和自修复功能的组件材料等与混凝土基材复合,并按照结构的需要进行排列,以实现混凝土结构的内部损伤自诊断、自修复和抗震减振的智能化。
目前较为典型的研究热点是自诊断、自愈合智能混凝土材料。该材料是在混凝土中埋入形状记忆合金丝和液芯光纤,从而在混凝土中形成密集分布的自诊断、自修复网络。激光管发出的光通过耦合器进入液芯光纤,光纤的出射光由光敏管接收,通过数据采集处理系统显示出混凝土内部损伤的位置、类型及程度,并且驱动控制电路工作,激励局部形状记忆合金丝,产生局部压应力,使损伤处的液芯光纤断裂,胶液流出,对损伤处进行自修补。
有的实验室也在研究仿生自诊断和自修复智能混凝土。这种混凝土模仿生物神经网络对创伤的感知和生物组织对创伤部位愈合的机能,在混凝土传统组分中复合特殊组分,使混凝土内部形成智能型仿生自诊断、自愈合神经网络系统。该智能复合材料的研究可实现对混凝土材料的能动诊断、实时监测和及时修复,以超前意识确保混凝土结构的安全性,延长混凝土构筑物的使用寿命。
3 智能混凝土的发展趋势
3.1 混凝土中智能组件的集成化和小型化
智能混凝土是在现代材料科学的基础上进一步融入了信息科学的内容,如感知、辨识、寻优和控制驱动等。因此,智能混凝土在传统材料中必须引入传感元件、执行元件、信息处理元件等。而智能组件的集成化和小型化无疑有利于与混凝土基材的更好复合。
3.2 智能控制材料的开发
控制材料是智能组件集成化的关键,神经中枢网络控制材料不但为智能混凝土材料获得实时动态响应提供学习和决策功能,而且能够对环境变化进行适应性调控,从而达到适应环境、调节环境、材料和结构健康状况的自诊断和自修复等目的。因此,必须花大力气探索和开发神经中枢网络控制材料的模型,挖掘新的研究方法和新的制造工艺。
3.3 实现混凝土材料结构、智能一体化
未来的智能混凝土材料既是高性能的建筑结构材料,同时又具有优异的智能特征,真正达到了混凝土材料结构、智能一体化的境界,并且具有多种完善的仿生功能。
4 结语
智能混凝土是智能化时代的产物,它的出现对于重大土木基础设施应变的实量监测、损伤的无损评估、及时修复以及减轻台风、地震的冲击等诸多方面有着巨大的现实意义。智能混凝土材料作为建筑材料领域的高新技术,为传统建材的未来发展注入了新的内容和活力,也提供了全新的机遇。相信随着对其基础理论及其应用技术的深入研究,传统混凝土材料的发展将很快步入科技创新的轨道,传统混凝土工业也将获得新的、质的飞跃。
参考文献
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摘 要：在现在高档建筑日益普及的时候，建筑节能越来越受到人们的重视。能源与经济、环境的矛盾也日益突出。从建筑照明节能方面考虑，我们不仅需要确认合理的照度，从而选择适用的光源，同时我们还需要加强照明系统的控制。
关键词：智能建筑；节能；照明
智能建筑主要是指依托计算机网络控制平台，对安防、配电和照明系统进行监测，最大限度地满足安全性和方便性要求，从而实现高效管理、节能降耗之目的。智能照明行业近几年来一直处于缓慢发展的态势，其最主要原因在于消费者对智能照明认识不足，大部分智能照明厂家目前也正在极力引导消费者，在渠道的建设上也一直在探索着适合这个行业的模式。接近现实需求的产品也在不断增加，产品的功能定位和稳定性均已取得长足的进展。我们坚信，智能照明系统进驻每一栋智能建筑，成为智能建筑内不可或缺的一个智能化子系统将指日可待。
一、智能建筑概述
随着信息技术的飞速发展，世界由工业化社会向信息化社会转型的步伐明显加快，人们对建筑物的安全性、舒适性、便利性、信息交互性、节能性等诸多方面提出了更高的要求。于是，建筑中增加了各种智能化系统，一种能过满足社会信息化发展和生活工作水平提高需要的新型建筑——智能建筑。我国专家对“智能建筑”的定义为：以建筑为平台，兼顾建筑设备、办公自动化通信网络系统，集结构、系统、服务、管理以及它们之间的最优化组合，向人们提供一个安全、高效、舒适、便利的建筑环境。根据这一定义可以看出，智能建筑的基本功能就是为人们提供一个安全、高效、舒适、便利的建筑空间。从用户服务角度看，智能建筑可提供三大服务领域，即安全性、舒适性和高效性。从1981年美国第一座智能建筑发展到现在，智能建筑通过大量采用信息技术及相关设备而具备了许多崭新功能。
二、智能照明与传统照明对比
（一）控制系统比较
传统方式控制简单，只有开和关：智能照明控制系统采用调光模块，通过灯光的调光在不同使用场合产生不同灯光效果，以适应不同的氛围。传统控制采用手动开关，需要开或关每一路：智能照明控制采用低压2次小信号控制，控制功能强、方式多、范围广、自动化程度高，通过实现场景的预设置和记忆功能，操作时只须按一下控制面板上某一个键即可启动一个灯光场景，各照明回路随即自动变换到相应的状态。该功能也可以通过其他界面（如遥控器等）实现。传统控制对照明的管理是人为化的管理：智能控制系统可实现能源管理自动化，通过分布式网络，只需一台计算机就可实现对整幢大楼的管理与控制。
（二）线路系统比较
传统照明控制开关直接接在负载回路中：负载较大时，需相应增大控制开关的容量。开关离负载较远时，大截面电缆用量增加，只能实现简单的开关功能。总线式智能照明系统负载回路连接到输出单元的输出端，控制开关用EIB总线与输出单元相连。负载容量较大时仅考虑加大输出单元容量，控制开关不受影响，开关距离较远时，只须加长控制总线的长度，节省大截面电缆用量。传统照明实现双控时用两个单刀双置开关，开关之间连接照明电缆，多点控制时开关之间的电缆连线增多，使线路安装交得非常复杂，施工难度也增大。总线式智能照明系统双控时只需简单地在控制总线上并联在一个开关：进行多点控制时.依次并联多个开关，开关之间仅用一条总线连接，线路安装简单、方便。
三、智能照明系统在智能建筑中的应用
（一）照明控制智能化
采用智能照明控制系统，可以使照明系统工作在全自动状态，系统将按预先设定的若干基本状态进行工作，这些状态会按预先设定的时间相互自动地切换。例如，当一个工作日结束后，系统将自动进入晚上的工作状态， 自动并缓慢地调暗或者调亮某个区域的灯光，同时系统的移动探测功能也将自动生效，将无人区域的灯自动关闭，并将有人区域的灯光调至最合适的亮度。此外，还可以通过编程随意改变各区域的光照度，以适应各种场合的不同场景要求。智能照明可将照度自动调整到工作最合适的水平。例如，在靠近窗户等自然采光较好的场所，系统会很好地利用自然光照明，调节到最合适的水平。当天气发生变化时，系统仍能自动将照度调节到最合适的水平。总之，无论在什么场所或天气如何变化，系统均能保证室内照度维持在预先设定的水平。
（二）照明效果科学化
传统照明系统中，配有传统镇流器的日光灯以1 00HZ的频率闪动，这种频闪使工作人员头脑发胀、眼睛疲劳，降低了工作效率。而智能照明系统中的可调光电子镇流器则工作在很高频率（4070kltZ）不仅克服了频闪，而且消除了起辉时的亮度不稳定，在为人们提供健康、舒适环境的同时，也提高了工作效率。智能照明控制系统使用了先进的电力电子技术，能对大多数灯具（包括白炽灯、日光灯、LED灯、配以特殊镇流器的钠灯、水银灯、霓虹灯等）进行智能调光。当室外光较强时，室内照度自动调暗，室外光较弱时，室内照度则自动调亮，使室内的照度始终保持在恒定值附近，从而能够充分利用自然光实现节能的目的。除此之外，智能照明的管理系统采用设置照明工作状态等方式，通过智能化管理实现节能。智能照明控制系统将普通照明人为的开与关转换成了智能化管理，不仅使大楼的管理者能将其高素质的管理意识运用于照明控制系统中去，而且将大大减少大楼的运行维护费用，并带来极大的投资回报。
四、结束语
随着我国社会经济的飞速发展，现代计算机网络技术和自动化控制技术为主的智能照明系统在智能建筑中的应用越来越广泛。智能建筑结构中的智能照明系统，给人们的生活和工作带来方便和安全性的同时，仍需进步一步的改进，比如怎样建立一套科学、合理以及经济的智能照明系统。本文对智能照明系统的优点以及在智能建筑中的应用进行分析，并在此基础上提出一些建设性建议。总而言之，智能照明系统的应用给智能建筑带来了极大的方便，通过人性化的控制，使其实现了环保和节能之目的，因此，应当广泛的应用和推广。
参考文献：
[1]朱惠梁.智能建筑照明之智能功能应用分析[J].商品与质量：建筑与发展，2015.
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