計(jì)算機(jī)理論論文的特輯
下面是小編為你整理整合的關(guān)于基本理論的一些論文范文,歡迎閱讀瀏覽,希望你喜歡。
定性仿真綜述
摘要: 本文首先介紹了定性仿真的產(chǎn)生背景及理論發(fā)展?fàn)顩r,然后說明了定性仿真在各領(lǐng)域的應(yīng)用情況,最后對定性仿真的發(fā)展方向進(jìn)行了探討。
關(guān)鍵詞:定性仿真,定性模型
1 定性仿真的產(chǎn)生與理論現(xiàn)狀
定性仿真(Qualitative Simulation)是以非數(shù)字手段處理信息輸入、建模、行為分析和結(jié)果輸出等仿真環(huán)節(jié),通過定性模型推導(dǎo)系統(tǒng)的定性行為描述。定性仿真是系統(tǒng)仿真的一個(gè)分支,是系統(tǒng)仿真與人工智能理論交叉產(chǎn)生的新領(lǐng)域。相對于傳統(tǒng)的數(shù)字仿真,定性仿真有其獨(dú)到之處:這種仿真能處理多種形式的信息,有推理能力和學(xué)習(xí)能力,能初步模仿人類思維方式,人機(jī)界面更符合人的思維習(xí)慣,所得結(jié)果更容易理解。
定性仿真的研究中,美國學(xué)者起步較早。70年代后期,美國XEROX實(shí)驗(yàn)室的John de Kleer 和Seely Brown 在設(shè)計(jì)一個(gè)電路教學(xué)系統(tǒng)時(shí)發(fā)現(xiàn),以常規(guī)的數(shù)學(xué)模型和仿真方法難以使學(xué)生很快明白電路的工作過程,而在實(shí)際教學(xué)中,老師并不是先給出數(shù)學(xué)公式,而是先講解電路的工作原理,采用定性的描述方法,那么是否可以用計(jì)算機(jī)來模擬這一方法呢?同樣在許多的實(shí)際工作中,人們更多的是依靠這種對系統(tǒng)原理性的理解,而這種理解的基礎(chǔ)就是定性知識(shí)。很多專家學(xué)者開始探索如何在數(shù)字仿真中引入定性知識(shí)。
1983年,John de Kleer 和Seely Brown發(fā)表了有關(guān)定性仿真的第一篇論文A Qualitative Physics Based On Confluence?[1],產(chǎn)生了巨大反響,揭開了定性仿真研究熱潮的序幕。美國麻省理工學(xué)院的Kenneth D. Forbus則對定性仿真理論作了全面的總結(jié)[2];1986年美國德州大學(xué)的Benjamin Kuipers在 Qualitative Simulation”一文中提出了動(dòng)態(tài)仿真算法QSIM[3],使定性仿真接近于實(shí)用。1984年人工智能雜志第一次出版了關(guān)于定性問題的專集。此后定性問題的研究成為人工智能和系統(tǒng)建模與仿真領(lǐng)域的一個(gè)熱點(diǎn),許多學(xué)者加入到這一研究領(lǐng)域中,產(chǎn)生了大量的研究成果。1991年,人工智能雜志又出版了有關(guān)定性推理的第二本專集,標(biāo)志著該領(lǐng)域理論研究逐漸成熟并且向應(yīng)用領(lǐng)域擴(kuò)展。90年代以來,該領(lǐng)域的研究情況可謂方興未艾,在IEEE的相關(guān)雜志上和撊斯ぶ悄軘?shù)葒H刊物上經(jīng)常可以看到定性仿真方面的研究成果。國內(nèi)該領(lǐng)域的研究起步較晚,目前從事定性理論研究的僅限于少數(shù)院校的少數(shù)研究者。
定性仿真產(chǎn)生之后,在理論上出現(xiàn)了百家爭鳴的局面,研究者們根據(jù)自己的見解提出了各自的建模和仿真理論。目前,基本可分為三個(gè)理論派別,即模糊仿真方法、基于歸納學(xué)習(xí)的方法和樸素物理學(xué)方法。
模糊數(shù)學(xué)方法可以解決模型信息與測量數(shù)據(jù)的不確定性,所以在定性理論中一般用來作為一種描述手段。最初,系統(tǒng)的定性值是采用區(qū)間模糊數(shù)的行為來描述的,英國的Qiang Shen進(jìn)一步將其發(fā)展到用凸模糊數(shù)來描述定性值[4],在數(shù)據(jù)表示上前進(jìn)了一大步。此后,又有人在其基礎(chǔ)上引入了概率論,來度量生成的多個(gè)行為的可信度。當(dāng)前的模糊定性理論,在模糊數(shù)表示方面都存在一大弱點(diǎn),那就是系統(tǒng)真實(shí)值與模糊量空間的映射問題,即如何確定描述系統(tǒng)的模糊量。
歸納推理法是定性仿真的一個(gè)新方向,它起源于通用系統(tǒng)理論,主要利用其中的通用系統(tǒng)問題求解(General System Problem Solve)技術(shù)。輸入盡可能多的行為,通過歸納學(xué)習(xí)的方式,構(gòu)造系統(tǒng)的定性模型,進(jìn)行仿真研究。歸納推理法最突出的優(yōu)勢在于它完全不需要對象系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)信息,不需要預(yù)先提供任何模型。但是,這種方法需要采集大量的數(shù)據(jù)并處理和維護(hù);而且,由于現(xiàn)實(shí)條件的限制,不能保證歸納的完備性。
樸素物理方法在理論和應(yīng)用上發(fā)展得最為成熟,它興起于一些人工智能專家對樸素物理系統(tǒng)的定性推理研究。根據(jù)建立系統(tǒng)定性模型的方法,又可分為很多派別,比較有影響的有:Seely Brown和John de Kleer提出的基于摿鲾?shù)母拍畹睦碚?,K. D. Forbus 的定性過程理論,B.J.Kuipers基于約束的用定性微分方程描述的定性仿真理論等。
2 定性仿真的應(yīng)用
現(xiàn)在,定性仿真技術(shù)與物理、化工、生態(tài)、生物、社會(huì)等學(xué)科相互滲透、結(jié)合,在系統(tǒng)監(jiān)測、故障診斷、系統(tǒng)行為分析、解釋以及預(yù)測等方面發(fā)揮著越來越大的作用。 國外文獻(xiàn)報(bào)導(dǎo)較多而且應(yīng)用取得成效比較明顯的應(yīng)用領(lǐng)域主要有:工程和工業(yè)過程;電子電路分析和故障診斷;醫(yī)藥和醫(yī)療診斷;社會(huì)經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域。 下面有選擇地按照應(yīng)用領(lǐng)域介紹其中比較典型的項(xiàng)目。
2.1 工程和工業(yè)過程
這里工程指傳統(tǒng)的工程領(lǐng)域及一些工程設(shè)備,如蒸餾塔、高壓鍋爐、汽輪機(jī)等人造設(shè)備;工業(yè)過程指一些連續(xù)系統(tǒng),如機(jī)械制造、發(fā)酵、化工過程和電站等 。這方面的應(yīng)用項(xiàng)目比較多見。
ARTIST是歐洲的ESPRIT 計(jì)劃中的一個(gè)項(xiàng)目[5],項(xiàng)目領(lǐng)導(dǎo)者是蘇格蘭的Heriot-Watt大學(xué)的Leitch.R,完成于1993年7月。此項(xiàng)目建立了定性動(dòng)態(tài)模型,應(yīng)用于過程監(jiān)測與故障診斷。Leitch等人建立了一個(gè)基于定性微分方程(QDE)和模糊量空間的定性仿真器: Fusim, 現(xiàn)已應(yīng)用在輸配電網(wǎng)絡(luò)和化工廠蒸餾塔的過程監(jiān)控、分析、診斷上。
ESPRIT計(jì)劃中另一應(yīng)用定性推理的重要項(xiàng)目是:TIGER工程-汽輪機(jī)的監(jiān)測、診斷系統(tǒng)[6]?,F(xiàn)已應(yīng)用在 Exxon化工廠的大型工業(yè)汽輪機(jī)以及Dassault航空中心的宇宙飛船輔助動(dòng)力單元。系統(tǒng)應(yīng)用定性仿真來預(yù)測汽輪機(jī)啟動(dòng)及負(fù)載改變時(shí)的可能行為。
2.2 電子電路分析和故障診斷
定性仿真的一個(gè)很重要的應(yīng)用領(lǐng)域便是電子電路分析和故障診斷。定性推理的先驅(qū)人物de Kleer早在1976年便開發(fā)了使用定性知識(shí)研究電子線路的系統(tǒng) LOCAL,即根據(jù)電路部件已測知的正常行為和錯(cuò)誤行為,分析實(shí)際行為和預(yù)測行為的不一致之處,然后指出電路的故障點(diǎn)。這種思想后來發(fā)展成了基于模型的故障診斷理論(model-based diagnosis therory)。時(shí)至今日,由于定性推理和仿真技術(shù)的不斷進(jìn)步,該應(yīng)用領(lǐng)域的發(fā)展前景更為廣闊。
這類項(xiàng)目中,最為典型的是Dague.P等人開發(fā)的模擬電路故障診斷工具-DEDALE[7]。Dague對該系統(tǒng)進(jìn)行了一系列實(shí)驗(yàn),聲稱:DEDALE系統(tǒng)能診斷出電路故障的75%,另外的25%故障沒有構(gòu)成對電路性能的顯著影響,并且可以通過其他手段檢測出。Electronique Serge Dassault 繼續(xù)這個(gè)領(lǐng)域的研究工作,已推出一個(gè)名為“DIAGMASTER”的商業(yè)化產(chǎn)品。
2.3 醫(yī)藥和醫(yī)療診斷
人工智能中的專家系統(tǒng),尤其是醫(yī)療專家系統(tǒng),為人工智能的振興起了推波助瀾的作用。而定性仿真在醫(yī)療專家系統(tǒng)的應(yīng)用方面也很活躍。
Bratko.I將定性推理應(yīng)用在心電圖的識(shí)別上[8], 目的在于根據(jù)心電圖辨識(shí)心律,判斷病癥。定性模型用來產(chǎn)生心臟工作狀況,規(guī)則歸納系統(tǒng)用于產(chǎn)生診斷規(guī)則庫。他給出了心電圖詮釋系統(tǒng)-KARDIO,澳大利亞的Telectronics公司已將此系統(tǒng)的部分成果應(yīng)用于他們的心臟病診治系統(tǒng)Intelligent Pacemaker中。
Kuipers和Kassier給出了QSIM理論的定性推理和模型簡化方法[9],并給出了在醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)中的具體應(yīng)用過程。該系統(tǒng)可以對腎臟的水份、鹽份平衡過程進(jìn)行仿真,作為腎炎綜合診治系統(tǒng)的輔助分析工具。
2.4社會(huì)經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域
定性推理由于其處理不完全知識(shí)及模糊數(shù)據(jù)的突出能力,一直在社會(huì)科學(xué)、人文科學(xué)、商業(yè)流通等領(lǐng)域的研究上占有重要位置。
Daniels.HAM,F(xiàn)eelders.AJ給出了一個(gè)商業(yè)行為分析定性仿真模型[10]。作為例子,他們對某個(gè)公司的銷售量、商品價(jià)格、資金狀況進(jìn)行建模,分析其商業(yè)行為的變化,如為什么廣告量的減少會(huì)帶來銷售量的下降,什么原因?qū)е鹿举Y產(chǎn)減少,是否存在經(jīng)營危機(jī)等。對于銀行貸款之前的商業(yè)調(diào)查,該模型具有廣闊的應(yīng)用前景,荷蘭的AMRO銀行正在此基礎(chǔ)上進(jìn)行深入的研究工作。
美國的Farley.A,Lin.KB使用QSIM算法,研究市場預(yù)測的定性仿真模型,即當(dāng)市場需求、供給、價(jià)格等諸因素變動(dòng)時(shí),預(yù)測可能引起的市場變化[11]。
3 定性仿真的發(fā)展方向
定性仿真目前仍然是新興的研究領(lǐng)域,很多基礎(chǔ)性的理論工作尚待完善和突破,因此該領(lǐng)域的發(fā)展前景十分廣闊。對于定性仿真理論,概括來說,有以下幾個(gè)發(fā)展方向:
(1)采用定量與定性結(jié)合的仿真方法
由于定性模型中包含系統(tǒng)的不完全知識(shí),定性仿真會(huì)產(chǎn)生一些虛假和二義的多余行為,當(dāng)實(shí)際系統(tǒng)很復(fù)雜時(shí),定性仿真產(chǎn)生相當(dāng)數(shù)量的多余行為,如何有效地減少定性仿真產(chǎn)生的行為數(shù),成為當(dāng)今定性推理研究的主題。很多研究者紛紛采用定量與定性結(jié)合的仿真方法。在定性仿真中加入相當(dāng)?shù)亩恐R(shí),將定量與定性有機(jī)地結(jié)合起來,將大大減少系統(tǒng)的預(yù)測行為數(shù),增強(qiáng)定性仿真的生命力。
(2)采用模型分解方法
定性仿真走向應(yīng)用時(shí),往往涉及到規(guī)模較大的系統(tǒng),即使省略某些細(xì)節(jié),模型仍是非常復(fù)雜的。所以,定性理論中,必須有處理這種復(fù)雜性的手段。
模型分解方法將系統(tǒng)模型分為若干部分,稱為部件(component),系統(tǒng)的聯(lián)系緊密的變量將集中在一個(gè)部件中,并為部件建立狀態(tài),系統(tǒng)的描述將以這種狀態(tài)為單位,若需要不同部分的變量的事件對應(yīng)性,可以通過不同部分之間的連接來產(chǎn)生。并且,仿真算法上也作了相應(yīng)的變動(dòng),以局部的部件描述為基礎(chǔ)的仿真取代了以全局狀態(tài)為基礎(chǔ)的定性仿真算法。大大提高了模型建立工作的效率和準(zhǔn)確性,并降低了仿真的時(shí)間和空間運(yùn)行代價(jià)。
(3)采用并行定性仿真方法
當(dāng)前定性仿真在減少冗余或虛假行為的研究上取得了很大進(jìn)展,但同時(shí)也帶來了一些始料未及的副作用:定性與定量知識(shí)的結(jié)合,使知識(shí)的表示和推理機(jī)制復(fù)雜化,數(shù)據(jù)量明顯增加;由于信息不完備,系統(tǒng)的搜索空間增大,使得定性仿真在一定的情況下比定量仿真的速度更慢;再者隨著定性仿真逐漸走向應(yīng)用,參數(shù)數(shù)量的增長使問題的規(guī)模成指數(shù)增長,仿真的速度也明顯下降。并行定性仿真能較大幅度地提高定性仿真的效率,因此成為一個(gè)新興的發(fā)展方向。
鑒于定性仿真技術(shù)的諸多優(yōu)點(diǎn)及巨大的實(shí)用價(jià)值,許多學(xué)者紛紛投入到該領(lǐng)域的研究中,各國政府部門及研究機(jī)構(gòu)在研究經(jīng)費(fèi)等方面大力扶助,我們有理由相信在不遠(yuǎn)的將來定性仿真研究會(huì)取得更大的進(jìn)展。
參 考 文 獻(xiàn)
de Kleer J,Brown J S.A Qualitative Physics Based On Confluence.Artif Intell ,1983,59:7-15.
Forbus K D.Qualitative Process Theory.Artilf Intell,1984,24:85-168.
Kuipers B J.Qualitative Simulation.Artilf Intel,1986,29:289-338.
Shen,Q.and Leitch,R.Fuzzy Qualitative Simulation.IEEE Trans. on Systems,Man,and Cybernetics 23(4),1993,
pp.1038-1061.
5 Leitch R,Freitag H,Struss P,Tornielle G.ARTIST: A Methodological Approach to Specifying Model
Based Diagnostic Systems.Intellegent Automation Laboratory,Heriot-Watt University,Edin-burgh & Advanced
Reasoning Methods. Siemens AG,Munich,Germany & Artificial Intelligence Section.
CISE S.p.a.,Segrat,Milano,Italy (Milan Applications Conference, October,1991).
Milne R.On-Line Diagnostic Expert System For Gas Turbines.Intelligent Applications Ltd,Scotland,4th
International Profitbal Condition Monitoring Conference Stratford-upon-Avon,UK,1992.
Dague Ph,Raiman O,Deves Ph.Trouble-shooting: When Modeling is the Trouble.IBM Scientific Center ,Paris ,
France & Electronique Serge Dassault,France,1987.
8 Bratko I,Mozetic I,Lavrac N.KARDIO:A Study in Deep and Qualitative Knowledge for Expert Systems.MIT
Press,1989.
9 Kuiper B J.Qualitative Reasoning--Modeling & Simulation with Incomplete Knowledge.MIT Press,1994.
10 Daniels HAM,Feelders AJ.Model-Based Diagnosis of Business Peformance.Tilburg University,Institute for
Language Technology and AI,Netherlands,1990.
11 Farley A,Lin KP.Qualitative Reasoning in Microeconomics: An Example.Computer Science Dept, University of
Oregon,USA.& Economics Department, Protland State University,Oregon,USA,1991.
淺談學(xué)校計(jì)算機(jī)理論課程教學(xué)的改革
在計(jì)算機(jī)教學(xué)中,計(jì)算機(jī)理論課程是教學(xué)的基礎(chǔ),是學(xué)生提高計(jì)算機(jī)技能、在實(shí)踐中使用計(jì)算機(jī)的奠基石,只有掌握了計(jì)算機(jī)的基本技能,才能熟練地使用計(jì)算機(jī)。所以,我們一定要注重計(jì)算機(jī)理論課程的教學(xué)方法,讓學(xué)生在掌握理論知識(shí)的基礎(chǔ)上,提高自身的計(jì)算機(jī)技能。
一、學(xué)校計(jì)算機(jī)理論課程教學(xué)的現(xiàn)狀
(一)教材的版本有待更新
在信息技術(shù)飛速發(fā)展的時(shí)代,計(jì)算機(jī)的軟硬件更新?lián)Q代非常頻繁,但是,目前,許多學(xué)校使用的教材幾乎是一成不變的,不同屆別使用的課本確實(shí)相同的,或者即使是新版本的教材其內(nèi)容還是沒有多大的改觀,這使得學(xué)生不能技術(shù)接觸新時(shí)代的新知識(shí),甚至在某些二級(jí)院校中,理論課堂的教材是十年以前的,使得學(xué)生學(xué)到的知識(shí)過于陳舊,學(xué)校培養(yǎng)的人才也不能跟上時(shí)代發(fā)展的步伐。所以,學(xué)校的教材需要不斷結(jié)合時(shí)代發(fā)展的需求,不斷改革完善,并及時(shí)地更新,確保學(xué)生接觸到計(jì)算機(jī)最前沿的理論知識(shí)。
(二)教師的教學(xué)水平有待提高
在目前的計(jì)算機(jī)理論課堂教學(xué)中,教師的教學(xué)方法還受到傳統(tǒng)教學(xué)的影響,即在課堂上還是教師教、學(xué)生聽的教學(xué)模式,忽略了學(xué)生在課堂上的主體地位,嚴(yán)重影響計(jì)算機(jī)理論課程教學(xué)的改革。另一方面,在計(jì)算機(jī)理論課堂上,教師的教學(xué)方式過于單一,不注重多媒體技術(shù)等的使用,嚴(yán)重影響學(xué)生學(xué)習(xí)的興趣。再者,教師的備課、課件的制作、課程的設(shè)計(jì)、教學(xué)的目標(biāo)等,忽略了學(xué)生的課堂表現(xiàn),導(dǎo)致課堂缺少活力,影響教學(xué)質(zhì)量。所以,教師需要不斷提升自己的教學(xué)水平,為學(xué)生設(shè)計(jì)最適合他們的教學(xué)模式。
(三)學(xué)校的教學(xué)設(shè)施有待完善
對于計(jì)算機(jī)理論課堂教學(xué)來說,最終的目的還是要學(xué)生能夠熟練使用計(jì)算機(jī),并能夠在日后的工作學(xué)習(xí)中科學(xué)合理地使用。所以,在計(jì)算機(jī)理論課堂中,要注重學(xué)生實(shí)踐能力的培養(yǎng),以及理論知識(shí)在實(shí)踐中的應(yīng)用。但是,目前許多學(xué)校的教學(xué)設(shè)施還不能給學(xué)生提供足夠的方便,甚至都不能滿足學(xué)校教材的不斷更新,而沒有實(shí)踐的理論課就會(huì)顯得枯燥、乏味,影響學(xué)生的學(xué)習(xí)效率。所以,學(xué)校需要對教學(xué)設(shè)施的完備做預(yù)算,不斷完善教學(xué)設(shè)施。
二、學(xué)校計(jì)算機(jī)理論課程教學(xué)的改革措施
(一)改革傳統(tǒng)的教學(xué)理念
在新課程改革以來,相關(guān)的教育部門就不斷提出改革完善傳統(tǒng)的不科學(xué)的教學(xué)理念,讓課堂以提高學(xué)生的素質(zhì)為基本,并鼓勵(lì)以學(xué)生為主體的教學(xué)理念。當(dāng)然,計(jì)算機(jī)理論課程教學(xué)也不例外,要教會(huì)學(xué)生學(xué)習(xí)的方法,鼓勵(lì)學(xué)生知其所以然的接受知識(shí)。另外,在理論課程教學(xué)中,還要提高學(xué)生使用知識(shí)實(shí)踐的能力,讓他們從實(shí)踐中獲取知識(shí)、鞏固知識(shí),從而提高他們的學(xué)習(xí)能力,以及各方面的素質(zhì),滿足素質(zhì)教育的要求。
(二)有效提高教師的教學(xué)水平
在計(jì)算機(jī)理論課程的教學(xué)中,教師的作用是不容忽視的,我們需要有效提高教師的教學(xué)水平,從而提高教學(xué)質(zhì)量。首先,在教師應(yīng)聘的過程中,就需要嚴(yán)格考核他們的專業(yè)素質(zhì),并在日后的工作中,需要合理地對教師進(jìn)行培訓(xùn),讓他們掌握現(xiàn)代的教學(xué)手段。其次,教師需要具有活到老,學(xué)到老的精神,不斷接觸計(jì)算機(jī)新時(shí)代的發(fā)展,對教材的知識(shí)進(jìn)行不斷地補(bǔ)充完善,并將近期計(jì)算機(jī)理論知識(shí)的變化傳授給學(xué)生,確保學(xué)生在時(shí)代的發(fā)展中不掉隊(duì)。再者,在設(shè)計(jì)教案的過程中,需要提前了解學(xué)生的個(gè)性化特點(diǎn),然后合理組織課堂教學(xué),做到因材施教。另外,在課堂上,教師要注重以學(xué)生為主體, 從學(xué)生的表情上觀察他們對知識(shí)的掌握程度。最后,學(xué)生的實(shí)踐是必不可少的,單純的計(jì)算機(jī)理論知識(shí)學(xué)生一定會(huì)感覺到枯燥乏味,但是,通過在機(jī)房的實(shí)踐操作,不僅學(xué)到的理論知識(shí)能夠得到鞏固,而且操作成功也能增強(qiáng)他們的滿足感,從而提高學(xué)習(xí)的興趣,增強(qiáng)學(xué)習(xí)的積極主動(dòng)性,并能提高他們的動(dòng)手能力,促進(jìn)學(xué)生在社會(huì)的發(fā)展中立足。
三、結(jié)束語
總之,在高科技技術(shù)飛速發(fā)展的時(shí)代,我們的計(jì)算機(jī)水平需要不斷地提高,才能適應(yīng)時(shí)代的發(fā)展。在學(xué)校,要想提高學(xué)生的計(jì)算機(jī)技能,就需要學(xué)生儲(chǔ)備大量的計(jì)算機(jī)理論知識(shí),也就是說,我們需要不斷創(chuàng)新改革計(jì)算機(jī)理論教學(xué)的教學(xué)方法,提高教學(xué)質(zhì)量,增強(qiáng)學(xué)生的學(xué)習(xí)效率。因此,學(xué)校需要盡快地將有效的改革措施落到實(shí)處,并積極探索出更有效的改革措施,培養(yǎng)出社會(huì)需要的人才,為我國的教育事業(yè)做貢獻(xiàn)。
計(jì)算機(jī)理論論文相關(guān)文章: