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当智能工程及其在电力发展战略研究中的应用

发布时间:2021-09-14 21:24:36 阅读: 来源:灰浆泵厂家
当智能工程及其在电力发展战略研究中的应用

智能工程及其在电力发展战略研究中的应用

分类号:TP18 文献标识码:A

文章编号: (2000) INTELLIGENT ENGINEERING AND ITS APPLICATION TO

POWER DEVELOPMENT STRATEGY STUDYHU Zhao-guang

(Power Economic Redearch Centre,Beijing 100761,China)

FANG Yan-ping

(Beijing College of Information Engineering,Beijing 100085,China)ABSTRACT:There are many studies on development strategies for m使用寿命长anufactures. However, only fewer of them have been studied with some models quantitatively since there are lots of factors with uncertainty in social and economical areas, which are very difficult to be studied in the models. In this paper, intelligent engineering has been studied to provide a new way on development strateg会影响该器件的使用寿命ies. In order to do so, the fundamental of intelligent engineering and intelligent space have been studied.

KEY WORDS:development strategy; intelligent engineering; intelligent space▲1 引言 国家电力公司作为国有企业,能否将国有资产保值增值,具有较高的效益及利润,是需要研究的重要课题。对此,国家电力公司提出了发展战略构想,并着手研究企业的发展战略,为国家电力公司指出今后的发展方向。

国内外在企业的发展战略方面已有很多研究,也有一些模型,但大多是定性的研究,许多社会、经济领域中的不确定性因素,难以在模型中充分体现。对此,本文尝试采用智能工程的方法研究电力发展战略问题,为发展战略研究提供一条新的思路。

人工智能,神经络,模糊系统3者之间有着一个共同点,即它们都试图模拟人类的智能行为。然而,由于它们各自采用不同的方法,但它们正转向采取智能复合材料以下降SHM的本钱所以各有优点和不足。本文的主要思想即将此3种方法结合起来,称为智能工程(IE),以求在解决问题时共享各种方法之优点,同时避免其不足。为了实现这一目的,仅将上述3种方法简单地结合起来是不行的,必须建立起具有一定理论的智能工程基本框架。2 人工智能、神经络及模糊系统的基本概念2.1 人工智能(AI)

在AI的研究中最基本的问题是知识表达及搜索问题,常用的形式是IF-THEN规则。谓词算子在需要描述问题领域内的特性及关系之间定性推理而非数学计算其结果时是很有用的。

在问题的解决中搜索是一个关键点。它在问题的状态空间内探求解答。状态空间搜索把问题的解决描述为从初始状态到目标状态找到一个解决问题路径的过程。此路径可以通过建立一系列规则来找到,这就是推理过程。推理可用3种方式完成:前向搜索,后向搜索及双向搜索。

此外,AI模拟人类的推理过程[1]。在这种方法中,专家系统(基于规则的专家系统)被广泛应用于确定的问题中,比如DENDRAL,MYCIN,PROEPEDTOR等等。有人认为专家系统可以解决AI的所有问题。实践证明这种看法是过于乐观的。AI确实已取得了许多杰出的成果,但也有许多失败的例子。我们可以看到有许多知识、经验和当压力油从油口进入工作油缸并作用在工作活塞的下端面时人类行为难以用完全的规则集来描述。即使它们中某些是可以用这种方法表示的,但规则的建立需要知识工程师与专门领域的专家相互沟通,而知识工程师要从专门领域专家那里获取有关问题的全部规则仍然是很困难的。从某种意义上来说,只有少数知识可以用规则集表达,而所有人类智能的重要方面都超出了一个简单规则集的范围。因为知识获取很困难,所以计算机要通过人工智能或专家系统来模拟人类智能也是很困难的。

2.2 神经络(NN)

NN的研究来自于生物学领域的启示。它由一系列的基本元素以类似于生物体神经元的最基本功能的方式工作。这些元素以一种接近于大脑结构的方式组织在一起工作。除了这些表面的相似性之外,NN表现出了极多大脑的特性。比如,它们学习专家经验[2],从以前的经验到新的知识进行归纳,并从包含不相关数据的输入中抽取必要的特性。NN通过训练进行知识的获取。它们以训练集的形式提出,其中包含表达实际问题的各种数据。在训练过程中,对各种元素的权值不断进行修正以满足实际输出值与期望输出值之间误差范围。这一优点使NN在许多领域得到应用[3、4]。

然而,尽管有这些功能上的相似,却不能认为NN将能模拟人类智能,因为:(1)不能确定人类大脑是以与NN相同的方式工作的;(2)无法模拟人类专家所能很好完成的不确定性问题;(3)当有众多个适合于用户的模型而难以作出最合理的选择时,还没有一个方法来引导我们如何选择。

2.3 模糊系统(FS)

FS以模糊集为基础,它由deh提出,在过去的几十年中得到研究,并取得了丰硕的成果、应用于多种领域[5,6]。

模糊理论认为所有的事物都有其度,它把许多人类心理学问题表示为机器可识别的形式。模糊理论把黑白逻辑和数学改变为特殊的

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