8-2-人工智能技術(shù)在軋制中的應(yīng)用20

1、人工智能在軋制中的應(yīng)用 PAGE 40跋人工智能概皚述唉人工智能（瓣Artif傲icial百 Inte搬llige半nce，簡(jiǎn)暗記為AI）稗是當(dāng)前科學(xué)扒技術(shù)發(fā)展中巴的一門前沿捌學(xué)科，同時(shí)擺也是一門新翱思想、新觀頒念、新理論頒、新技術(shù)不皚斷出現(xiàn)的新拔興學(xué)科以及安正在迅速發(fā)辦展的學(xué)科。把它是在計(jì)算癌機(jī)科學(xué)、控壩制論、信息叭論、神經(jīng)心拔理學(xué)、哲學(xué)頒、語(yǔ)言學(xué)等靶多種學(xué)科相拔互滲透的基吧礎(chǔ)上發(fā)展起霸來(lái)的，因此扳又可以把它?？醋魇且婚T版綜合性的邊阿緣學(xué)科。礙它主要研究鞍如何用機(jī)器背（計(jì)算機(jī)）板來(lái)模仿和實(shí)案現(xiàn)人類的智巴能行為。它板的出現(xiàn)及所芭取得的成就耙引起了人們皚的高度重視笆，并得到了辦很高的評(píng)價(jià)佰。有人

2、把人辦工智能同空盎間技術(shù)、原懊子能技術(shù)一癌起譽(yù)為20熬世紀(jì)的三大敖科學(xué)技術(shù)成礙就；有的人扳把它稱為繼隘三次工業(yè)革岸命后的又一拌次革命，并暗稱前三次工啊業(yè)革命主要敖是延長(zhǎng)了人斑手的功能，百把人類從繁襖重的體力勞跋動(dòng)中解放出哀來(lái)，而人工奧智能則是延澳伸人腦的功盎能，實(shí)現(xiàn)腦隘力勞動(dòng)的自岸動(dòng)化氨1-2半。哎隨著信息社芭會(huì)和知識(shí)經(jīng)伴濟(jì)時(shí)代的來(lái)澳臨，信息正安在以前所未敗有的速度膨拔脹，信息和矮知識(shí)已成為白人們的一個(gè)靶熱門話題。氨然而，在這版?zhèn)€話題的背拌后還蘊(yùn)含著叭另外一個(gè)更岸深層的問(wèn)題佰斑智能。一般霸說(shuō)來(lái)，信息邦是由數(shù)據(jù)所扒表達(dá)的客觀阿事實(shí)，知識(shí)傲是信息經(jīng)過(guò)按智能性加工阿后的產(chǎn)物，疤智能是用來(lái)哀對(duì)信息和知

3、般識(shí)進(jìn)行加工埃的加工器。哀在信息社會(huì)瓣，人類面對(duì)壩的信息量將啊非常龐大，拌僅依靠人腦罷表現(xiàn)出來(lái)的搬自然智能是唉遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的巴，如何用人跋造的智能去礙模仿和擴(kuò)展艾人類的自然斑智能，實(shí)現(xiàn)霸信息的智能按化處理，是版信息社會(huì)所凹面臨的一個(gè)捌重大課題。襖必須開(kāi)發(fā)那骯種由機(jī)器實(shí)稗現(xiàn)的人工智凹能，就像在矮工業(yè)社會(huì)人拜類需要用機(jī)佰器去放大和盎延伸自己的伴體能一樣，板在信息社會(huì)笆人類又需要捌用機(jī)器去放阿大和延伸自翱己的智能，拌實(shí)現(xiàn)腦力勞敖動(dòng)的自動(dòng)化稗。人工智能半的前景是非捌常誘人的，巴同時(shí)也是任盎重而道遠(yuǎn)的案2班。埃d。懊1.1人工暗智能的定義搬人工智能作埃為一門研究稗機(jī)器智能的昂學(xué)科，其目搬的是要用人般工的方法

4、和班技術(shù)，研制笆智能機(jī)器或愛(ài)智能系統(tǒng)，骯來(lái)模仿、延壩伸和擴(kuò)展人頒的智能。因壩此，它是人盎類邁向信息瓣社會(huì)、迎接昂知識(shí)經(jīng)濟(jì)挑扒戰(zhàn)所必須具敗備的一項(xiàng)核岸心技術(shù)安3矮。擺j。壩首先應(yīng)指出岸，人工智能耙和其它許多艾新興學(xué)科一挨樣，至今尚芭無(wú)一個(gè)統(tǒng)一礙的定義，所吧謂人工智能隘的定義，是芭人工智能學(xué)奧者根據(jù)對(duì)它唉的已有認(rèn)識(shí)瓣所作的一些哀不同解釋。氨它是一個(gè)含骯義很廣的詞胺語(yǔ)，在其發(fā)熬展工程中，安具有不同學(xué)啊科背景的人半工智能學(xué)者岸對(duì)它有著不版同的理解，叭提出了一些般不同的觀點(diǎn)安。綜合各種扳不同的人工捌智能觀點(diǎn)，傲可以從案“骯能力背”哀和瓣“傲學(xué)科扒”佰兩個(gè)方面對(duì)霸人工智能進(jìn)唉行定義。從罷能力的角度百來(lái)看，

5、人工拔智能是相對(duì)岸于人的自然叭智能而言的般，所謂人工邦智能是指用扮人工的方法辦在機(jī)器（計(jì)拔算機(jī)）上實(shí)啊現(xiàn)的智能；笆從學(xué)科的角捌度來(lái)看，人拔工智能是作笆為一個(gè)學(xué)科按名稱來(lái)使用挨的，所謂拜人工智能是敖一門研究如班何構(gòu)造智能癌機(jī)器和智能癌系統(tǒng)，使它板能模擬、延哀伸和擴(kuò)展人芭類智能的學(xué)絆科按。挨D。安因此，可以壩將拔人工智能定把義為：人工壩智能是一門靶研究如何構(gòu)扮造智能機(jī)器白（智能計(jì)算愛(ài)機(jī)）或智能熬系統(tǒng)，使它骯能模擬、延拌伸、擴(kuò)展人癌類智能的學(xué)板科。拔通俗地說(shuō)，啊人工智能就啊是要研究如盎何使機(jī)器具胺有能聽(tīng)、會(huì)懊說(shuō)、能看、敖會(huì)寫、能思柏維、會(huì)學(xué)習(xí)懊、能適應(yīng)環(huán)百境變化、能霸解決各種面啊臨的實(shí)際問(wèn)壩題等功能

6、的盎一門學(xué)科。矮總之，它是爸要使機(jī)器能矮做需要人類癌智能才能完把成的工作，俺甚至比人更礙高明跋3-4懊。昂P。辦1.2皚人工智能的柏研究目標(biāo)哎1-5拌關(guān)于人工智般能的研究目凹標(biāo)，目前還板沒(méi)有一個(gè)統(tǒng)挨一的說(shuō)法，半1978年埃，扒索羅門（A唉.Slom拜an）翱對(duì)鞍人工智能給佰出了以下三案?jìng)€(gè)主要目標(biāo)扒：班艾對(duì)智能行為埃有效解釋的熬理論分析；挨澳解釋人類智芭能；叭稗構(gòu)造智能的班人工制品。百要實(shí)現(xiàn)索羅藹門的這些目骯標(biāo)，需要同阿時(shí)開(kāi)展對(duì)智奧能機(jī)理和智昂能構(gòu)造技術(shù)案的研究。揭示人類智能隘的根本機(jī)理班，用智能機(jī)凹器去模擬、阿延伸和擴(kuò)展澳人類智能應(yīng)板該是人工智隘能研究的根般本目標(biāo)，或哀者叫遠(yuǎn)期目辦標(biāo)。暗j。板

7、人工智能的俺遠(yuǎn)期目標(biāo)涉骯及到腦科學(xué)般、認(rèn)知科學(xué)扳、計(jì)算機(jī)科斑學(xué)、系統(tǒng)科霸學(xué)、控制論扒及微電子等拜多種學(xué)科，隘并有賴于這骯些學(xué)科的共同發(fā)展。但辦從目前這些伴學(xué)科的現(xiàn)狀耙來(lái)看，實(shí)現(xiàn)艾人工智能的案遠(yuǎn)期目標(biāo)還凹需要一個(gè)較把長(zhǎng)的時(shí)期。百P。藹在這種情況按下，人工智頒能研究的近跋期目標(biāo)是研究如何使現(xiàn)鞍有的計(jì)算機(jī)扮更聰明，即敗使它能夠運(yùn)敖用知識(shí)去處跋理問(wèn)題，能隘夠模擬人類的智能行為敗，如推理、埃思考、分析懊、決策、預(yù)敗測(cè)、理解、巴規(guī)劃、設(shè)計(jì)爸和學(xué)習(xí)等。奧為了實(shí)現(xiàn)這半一目標(biāo)，人爸們需要根據(jù)隘現(xiàn)有計(jì)算機(jī)胺的特點(diǎn)，研八究實(shí)現(xiàn)智能敖的有關(guān)理論拔、方法和技瓣術(shù)，建立相搬應(yīng)的智能系澳統(tǒng)。叭B。昂實(shí)際上，人皚工智能的遠(yuǎn)斑

8、期目標(biāo)與近凹期目標(biāo)是相伴互依存的。半遠(yuǎn)期目標(biāo)為皚近期目標(biāo)指拜明了方向，熬而近期目標(biāo)昂則為遠(yuǎn)期目拜標(biāo)奠定了理壩論和技術(shù)基哀礎(chǔ)。同時(shí)，班近期目標(biāo)和佰遠(yuǎn)期目標(biāo)之奧間并無(wú)嚴(yán)格搬界限，近期岸目標(biāo)會(huì)隨人傲工智能的發(fā)邦展而變化，癌并最終達(dá)到巴遠(yuǎn)期目標(biāo)。氨J。瓣1.3人工柏智能的產(chǎn)生矮與發(fā)展胺2哎-5靶人工智能這辦個(gè)術(shù)語(yǔ)自1皚956年正氨式提出，并啊作為一個(gè)新把興學(xué)科的名壩稱被使用以捌來(lái)，已經(jīng)有礙四十多年的柏歷史了。回昂顧其產(chǎn)生與翱發(fā)展過(guò)程，芭可大致分為唉孕育、形成挨、知識(shí)應(yīng)用柏、綜合集成稗這四個(gè)階段拔。擺Q。懊孕育期（1吧956年之懊前）：在人工智能板誕生之前世柏界上的一些靶著名科學(xué)家襖就已經(jīng)創(chuàng)立阿了數(shù)理邏

9、輯愛(ài)、自動(dòng)機(jī)理百論、控制論扮和信息論，拔并發(fā)明了通岸用電子數(shù)字白計(jì)算機(jī)，這哎些成就已經(jīng)俺為人工智能藹的產(chǎn)生準(zhǔn)備盎了必要的思拌想、理論和辦物質(zhì)技術(shù)條罷件。伴I。擺懊形成期（1斑956-1襖970年）澳：佰1956年凹夏季，包括皚數(shù)學(xué)家、計(jì)矮算機(jī)專家麥?？ㄥa教授在礙內(nèi)的10位隘來(lái)自美國(guó)數(shù)笆學(xué)、神經(jīng)學(xué)扮、心理學(xué)、吧信息科學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)笆方面的杰出拔年輕科學(xué)家拌，在一起共敖同探討了用百機(jī)器模擬人鞍類智能的有頒關(guān)問(wèn)題，并拌由麥卡錫提拜議正式采用伴了扮“阿人工智能A暗I（Art艾ifici凹al In佰telli艾gence敗）癌”爸這一術(shù)語(yǔ)。胺從而，一個(gè)傲以研究如何岸用機(jī)器來(lái)模疤擬人類智能盎的新興學(xué)科絆

10、癌人工智能誕哀生了。隘Q。暗在此之后，懊在美國(guó)很快稗就形成了三般個(gè)以人工智板能為研究目巴標(biāo)的研究小芭組。一個(gè)是爸紐厄爾和西靶蒙的卡內(nèi)基啊凹蘭德小組（百也稱心理學(xué)小組），1哀957年這骯個(gè)小組研制昂了一個(gè)稱為搬邏輯理論機(jī)笆（Logi擺c The拜ory M按achin俺e, 簡(jiǎn)稱埃LT）的數(shù)叭學(xué)定理邏輯俺證明程序。霸該程序模擬擺了人類用數(shù)哎理邏輯證明隘定理時(shí)的思霸維規(guī)律，開(kāi)拌創(chuàng)了用計(jì)算搬機(jī)研究人類白思維活動(dòng)規(guī)瓣律的工作。佰另一個(gè)小組柏為IBM工埃程課題研究般小組，19氨56年塞繆翱爾在IBM捌 704計(jì)傲算機(jī)上研制白成功了具有凹自學(xué)習(xí)、自矮組織和自適拔應(yīng)能力的西把洋跳棋程序哀，該程序可熬以從棋譜

11、中頒學(xué)習(xí)，也可氨以在下棋過(guò)班程中積累經(jīng)版驗(yàn)、提高棋安藝，這是用機(jī)器模擬人類學(xué)習(xí)過(guò)程矮的一次成功班探索，其主爸要貢獻(xiàn)在于哎發(fā)現(xiàn)了啟發(fā)半式搜索是表瓣現(xiàn)智能行為唉的最基本機(jī)胺制。第三個(gè)凹為MIT小扒組，195胺8年麥卡錫把建立了行動(dòng)礙規(guī)劃咨詢系白統(tǒng)；196礙0年研制了阿人工智能語(yǔ)昂言LISP跋，該語(yǔ)言不邦僅可以處理俺數(shù)值，而且俺可以方便地礙處理符號(hào)，案作為建造智拌能系統(tǒng)的重柏要語(yǔ)言工具霸在人工智能背領(lǐng)域得到了暗廣泛應(yīng)用；瓣1961年按，明斯基發(fā)胺表了絆“笆走向人工智拌能的步驟熬”鞍論文，推動(dòng)頒了人工智能笆的發(fā)展。在絆其它方面，澳人工智能也霸有了跳躍性伴的進(jìn)展，這叭一切都推動(dòng)奧了人工智能捌的應(yīng)用。骯O

12、。拔拌知識(shí)應(yīng)用期唉（1971八-80年代唉末）：進(jìn)入20世罷紀(jì)70年代俺后，人工智壩能的研究已霸不僅僅局限安于少數(shù)幾個(gè)隘國(guó)家，許多背國(guó)家都相繼靶開(kāi)展了這方擺面的研究工傲作，研究成班果大量涌現(xiàn)礙。例如19把72年法國(guó)笆馬賽大學(xué)的哎科麥瑞爾（拌A.Com芭eraue背r）提出并半實(shí)現(xiàn)了邏輯罷程序語(yǔ)言P襖ROLOG擺；斯坦福大埃學(xué)的肖特里白菲（E.H爸.Shor擺tliff礙e）等人從芭1972年骯開(kāi)始研制用壩于診斷和治凹療感染性疾絆病的專家系敖統(tǒng)MYCI骯N等。爸o。爸但困難和問(wèn)挨題也接踵而翱來(lái)，人工智疤能面臨著巨爸大的壓力和靶挑戰(zhàn)。在機(jī)耙器學(xué)習(xí)、定岸理證明、問(wèn)版題求解、機(jī)啊器翻譯等方瓣面都出現(xiàn)了

13、鞍大量的問(wèn)題敗，甚至在人耙工智能的本扮質(zhì)、理論、辦思想及機(jī)理襖方面，也受哎到了來(lái)自哲班學(xué)、心理學(xué)挨、神經(jīng)生理阿學(xué)等社會(huì)各叭界的責(zé)難、邦懷疑和批評(píng)捌。在這種極擺其困難的環(huán)伴境下，仍有辦一大批人工愛(ài)智能學(xué)者不氨畏艱辛、潛百心研究。經(jīng)艾過(guò)認(rèn)真的反笆思、總結(jié)，啊費(fèi)根鮑姆關(guān)把于以知識(shí)為巴中心開(kāi)展人艾工智能研究靶的觀點(diǎn)被大挨多數(shù)人接受哎。從此，人搬工智能的研愛(ài)究又迎來(lái)了拌蓬勃發(fā)展的佰新時(shí)期，即吧以知識(shí)為中矮心的時(shí)期，柏為人工智能擺的發(fā)展開(kāi)辟熬了新的出路挨。擺M。背自人工智能扳從對(duì)一般思半維規(guī)律的探哀討轉(zhuǎn)向以知愛(ài)識(shí)為中心的按研究以來(lái)，凹專家系統(tǒng)的疤研究在多個(gè)半領(lǐng)域中都取般得了重大突艾破，各種不靶同功能、不搬

14、同類型的專版家系統(tǒng)如雨辦后春筍般的暗建立起來(lái)，罷化學(xué)專家系罷統(tǒng)、地質(zhì)勘探專家系統(tǒng)阿、數(shù)學(xué)專家藹系統(tǒng)、醫(yī)療版專家系統(tǒng)等按都有了快速疤發(fā)展，產(chǎn)生爸了巨大的經(jīng)邦濟(jì)效益與社搬會(huì)效益。此奧外，在知識(shí)扮表示、不精笆確推理、人案工智能語(yǔ)言吧等方面也有擺了重大進(jìn)展壩。挨m。班但隨著專家佰系統(tǒng)應(yīng)用的拌不斷深入和爸計(jì)算機(jī)技術(shù)跋的飛速發(fā)展叭，專家系統(tǒng)傲本身所存在耙的應(yīng)用領(lǐng)域捌狹窄、缺乏暗常識(shí)性知識(shí)安、知識(shí)獲取半困難、推理鞍方法單一等啊問(wèn)題被逐漸奧暴露出來(lái)，皚人工智能又巴面臨著一次唉考驗(yàn)。奧l。靶 芭 敖矮綜合集成期扳（20世紀(jì)愛(ài)80年代末佰至今）皚在專家系統(tǒng)矮方面，從2敖0世紀(jì)80岸年代末開(kāi)始拔逐步走向多拜技術(shù)、多

15、方挨法的綜合集八成與多學(xué)科安、多領(lǐng)域的白綜合應(yīng)用型凹發(fā)展。大型跋專家系統(tǒng)開(kāi)半發(fā)采用了多敗種人工智能按語(yǔ)言、多種俺知識(shí)表示方巴法、多種推懊理機(jī)制和多辦種控制策略百相結(jié)合的方拌式，并開(kāi)始奧運(yùn)用各種專把家系統(tǒng)外殼跋、專家系統(tǒng)搬開(kāi)發(fā)工具和拔專家系統(tǒng)開(kāi)哀發(fā)環(huán)境等。盎N。背目前，人工巴智能技術(shù)正叭在向大型分凹布式人工智俺能、大型分霸布式多專家班系統(tǒng)、廣義笆知識(shí)表達(dá)、鞍綜合知識(shí)庫(kù)板、并行推理爸、多種專家?jiàn)W系統(tǒng)開(kāi)發(fā)工熬具、大型分癌布式人工智爸能開(kāi)發(fā)環(huán)境般和分布式環(huán)霸境下的多智鞍能體協(xié)同系辦統(tǒng)等方向發(fā)靶展。搬3。啊盡管如此，癌從目前來(lái)看哀，人工智能盎仍處于學(xué)科扒發(fā)展的早期安階段，其理八論、方法和啊技術(shù)都不太盎成

16、熟，人們案對(duì)它的認(rèn)識(shí)哎也比較膚淺按，都還有待白于人工智能斑工作者的長(zhǎng)按期探索。俺4。傲1.4人工伴智能研究的按基本內(nèi)容伴在人工智能敖的研究中有把許多學(xué)派，爸不同學(xué)派的安研究?jī)?nèi)容與挨研究方法都哎不相同。另安外，人工智版能又有多種癌研究領(lǐng)域，哀各個(gè)研究領(lǐng)爸域的研究重凹點(diǎn)亦不相同背。再者，在皚人工智能的懊不同發(fā)展階段，研究的霸側(cè)重面也有白區(qū)別，本來(lái)懊是研究的重版點(diǎn)內(nèi)容一旦熬理論和技術(shù)芭上的問(wèn)題都拌得到了解決熬，就不再成斑為研究?jī)?nèi)容翱。因此我們稗只能在較大傲的范圍內(nèi)討吧論人工智能礙的基本研究敖內(nèi)容。結(jié)合跋人工智能的藹遠(yuǎn)期目標(biāo)，跋認(rèn)為人工智版能的基本研半究?jī)?nèi)容應(yīng)包盎括機(jī)器感知藹、機(jī)器思維暗、機(jī)器學(xué)習(xí)啊、

17、機(jī)器行為阿、智能系統(tǒng)扳及智能計(jì)算爸機(jī)的構(gòu)造技愛(ài)術(shù)等方面拔3霸。拔E。頒1.5人工拜智能的研究吧途徑安1-5捌自人工智能皚作為一門學(xué)案科面世以來(lái)柏，關(guān)于它的巴研究途徑主凹要有兩種不擺同的觀點(diǎn)。隘一種觀點(diǎn)主霸張用生物學(xué)哎的方法進(jìn)行胺研究，搞清伴楚人類智能稗的本質(zhì)；另靶一種觀點(diǎn)主稗張通過(guò)運(yùn)用叭計(jì)算機(jī)科學(xué)盎的方法進(jìn)行捌研究，實(shí)現(xiàn)拔人類智能在跋計(jì)算機(jī)上的礙模擬。前一澳種方法稱為安以網(wǎng)絡(luò)連接岸為主的連接氨機(jī)制方法，板后一種方法隘為以符號(hào)處壩理為核心的吧方法。佰Q。瓣（1）以符半號(hào)處理為核罷心的方法案以符號(hào)處理班為核心的方骯法又稱為自巴上而下方法唉或符號(hào)主義白，這種方法罷起源于20霸世紀(jì)50年吧代中期。堅(jiān)背

18、持這種方法藹的人認(rèn)為，背人工智能的吧研究目標(biāo)是案實(shí)現(xiàn)機(jī)器智頒能，而計(jì)算伴機(jī)自身具有昂符號(hào)處理的哀推算能力，斑這種能力本扒身就蘊(yùn)含著靶演繹推理的澳內(nèi)涵，因而骯可通過(guò)運(yùn)行跋相應(yīng)的程序癌系統(tǒng)來(lái)體現(xiàn)盎出某種基于敗邏輯思維的捌智能行為，捌達(dá)到模擬人唉類智能活動(dòng)奧的效果。由拌于該方法的搬核心是符號(hào)捌處理，因此扒人們把它稱搬為以符號(hào)處芭理為核心的半方法或符號(hào)岸主義。班h。板該方法的特耙征是：艾立足于邏輯艾運(yùn)算和符號(hào)笆操作，適合岸于模擬人的巴邏輯思維過(guò)暗程，解決需唉要進(jìn)行邏輯搬推理的復(fù)雜般問(wèn)題。拔懊知識(shí)可用顯稗式的符號(hào)表扳示，在已知絆基本規(guī)則的隘情況下，無(wú)絆需大量的細(xì)巴節(jié)知識(shí)。把隘便于模塊化阿，當(dāng)個(gè)別事澳實(shí)發(fā)

19、生變化凹時(shí)易于修改氨。礙笆能與傳統(tǒng)的隘符號(hào)數(shù)據(jù)庫(kù)熬進(jìn)行連接。扳版可對(duì)推理結(jié)按論作出合理藹解釋，便于俺對(duì)各種可能礙性進(jìn)行選擇扒。澳p。笆但是，人們岸并非僅僅依耙靠邏輯來(lái)求愛(ài)解問(wèn)題，有啊時(shí)非邏輯推扳理在求解問(wèn)柏題的過(guò)程中背起著更重要拌的作用，甚傲至是決定性盎的作用。人襖的感知過(guò)程澳主要是形象鞍思維，這是哎邏輯推理做霸不到的，因按而無(wú)法用符壩號(hào)方法進(jìn)行癌模擬。另外拜，用符號(hào)表唉示概念時(shí)，奧其有效性在疤很大程度上班取決于符號(hào)襖表示的正確爸性，當(dāng)把有叭關(guān)信息轉(zhuǎn)換藹成推理機(jī)構(gòu)般能進(jìn)行處理拜的符號(hào)時(shí)，辦將會(huì)丟失一拌些重要信息爸，它對(duì)帶有氨噪聲的信息骯以及不完整案的信息也難扳以進(jìn)行處理靶。這就表明搬單憑符號(hào)方

20、艾法來(lái)解決人扒工智能中的邦所有問(wèn)題是罷不可能的。氨d。把（2）以網(wǎng)熬絡(luò)連接為主傲的連接機(jī)制把方法礙以網(wǎng)絡(luò)連接癌為主的連接八機(jī)制方法是埃近些年比較絆熱門的一種敗方法，它屬阿于非符號(hào)處佰理范疇，是凹在人腦神經(jīng)芭元及其相互拌連接而成網(wǎng)胺絡(luò)的啟示下愛(ài)，試圖通過(guò)安許多人工神罷經(jīng)元間的并白行協(xié)同作用奧來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)人板類智能的模版擬。這種方疤法又稱自下拔而上方法或胺連接主義。稗堅(jiān)持這種方藹法的人認(rèn)為俺，大腦是人隘類一切智能凹活動(dòng)的基礎(chǔ)隘，因而從大挨腦神經(jīng)元及佰其連接機(jī)制伴著手進(jìn)行研按究，搞清楚罷大腦的結(jié)構(gòu)哎以及它進(jìn)行俺信息處理的盎過(guò)程與機(jī)理罷，揭示人類埃智能在機(jī)器白上的模擬。吧K。按該方法的主佰要特征是：襖頒通

21、過(guò)神經(jīng)元伴之間的并行澳協(xié)同作用實(shí)斑現(xiàn)信息處理安，處理過(guò)程班具有并行性骯、動(dòng)態(tài)性、藹全局性。罷跋通過(guò)神經(jīng)元氨間分布式的安物理聯(lián)系存把儲(chǔ)知識(shí)及信礙息，因而可骯以實(shí)現(xiàn)聯(lián)想翱功能，對(duì)于澳帶有噪聲、敖缺損、變形翱的信息能進(jìn)扮行有效的處阿理，取得比爸較滿意的結(jié)背果。把般通過(guò)神經(jīng)元霸間連接強(qiáng)度哎的動(dòng)態(tài)調(diào)整搬來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)人矮類學(xué)習(xí)、分般類等的模擬傲。埃澳適合于模擬扳人類的形象扳思維過(guò)程。稗邦求解問(wèn)題時(shí)唉，可以比較霸快地求得一敗個(gè)近似解。岸z。扳但是，這種般方法不適合俺模擬人們的安邏輯思維過(guò)罷程，而且就捌目前神經(jīng)網(wǎng)靶絡(luò)的研究現(xiàn)壩狀來(lái)看，由案固定的體系熬結(jié)構(gòu)與組成翱方案所構(gòu)成矮的系統(tǒng)還達(dá)懊不到開(kāi)發(fā)多疤種多樣知識(shí)奧的要

22、求，因矮此單靠連接皚機(jī)制方法來(lái)邦解決人工智半能中的全部安問(wèn)題也是不壩現(xiàn)實(shí)的。扒N。?。?）系統(tǒng)愛(ài)集成擺由上面的討盎論可以看出傲，符號(hào)方法凹與連接機(jī)制扒方法各有長(zhǎng)鞍短。符號(hào)方柏法善于模擬吧人的邏輯思?jí)尉S過(guò)程，求拔解問(wèn)題時(shí)，八如果問(wèn)題有啊解，它可以板準(zhǔn)確地求出叭最優(yōu)解，但半是求解過(guò)程辦中的運(yùn)算量熬將隨問(wèn)題復(fù)氨雜性的增加擺而呈指數(shù)性罷的增長(zhǎng)；另芭外符號(hào)方法罷要求知識(shí)與罷信息都用符昂號(hào)表示，這拌一形式化的笆過(guò)程需由人般來(lái)完成，它跋自身不具有啊這一能力。辦連接機(jī)制方斑法善于模擬挨人的形象思艾維過(guò)程求解柏問(wèn)題，由于芭它可以并行癌處理，因而澳可以比較快搬地得到解，懊但解一般是俺近似的、次俺優(yōu)的；另外叭連接機(jī)

23、制方把法求解問(wèn)題捌過(guò)程是隱式暗的，難以對(duì)哀求解過(guò)程給罷出顯式的解百釋。在這一懊情況下，如安果能將兩者芭結(jié)合起來(lái)，罷就可達(dá)到取傲長(zhǎng)補(bǔ)短的目吧的。再者，愛(ài)就人類的思隘維過(guò)程來(lái)看懊，邏輯思維板與形象思維礙只是人類智瓣能中思維方懊式的兩個(gè)方瓣面。一般來(lái)說(shuō)，人在求俺解問(wèn)題時(shí)都埃是兩種思維斑方式并用的哀，通過(guò)形象笆思維得到一鞍個(gè)直覺(jué)的解熬或給出一種礙假設(shè)，然后扳用邏輯思維版進(jìn)行仔細(xì)的矮論證或搜索礙，最終得到壩一個(gè)最優(yōu)解般。因此，從哀模擬人類智愛(ài)能的角度來(lái)挨看，也應(yīng)該懊將兩者結(jié)合暗起來(lái)。叭K。安就目前的研笆究而言，把矮兩種方法結(jié)頒合起來(lái)的途邦徑主要有兩愛(ài)種：一種是叭結(jié)合，即兩澳者分別保持俺原來(lái)的結(jié)構(gòu)吧，但密

24、切合跋作，任何一埃方都可把自辦己不能解決搬的問(wèn)題轉(zhuǎn)化辦給另一方；鞍另一種是統(tǒng)艾一，即把兩扮者自然地統(tǒng)板一在一個(gè)體氨系中，既有吧邏輯思維的版功能，又有熬形象思維的熬功能。扒w。扮2.人工智吧能在軋制中昂的應(yīng)用吧在過(guò)去的幾哎十年中，鋼凹鐵工業(yè)一直隘面臨著擴(kuò)大礙生產(chǎn)能力、背提高生產(chǎn)率霸、降低成本稗和開(kāi)發(fā)價(jià)值辦更高的新產(chǎn)拜品的挑戰(zhàn)。埃進(jìn)入90年霸代后，用戶芭對(duì)鋼鐵產(chǎn)品瓣的質(zhì)量和品昂種規(guī)格的要矮求越來(lái)越嚴(yán)敖格?？刂坪桶}系統(tǒng)技術(shù)是拜解決這些問(wèn)拔題的重要手拌段之一。鋼艾鐵工業(yè)從6案0年代開(kāi)始哎將計(jì)算機(jī)應(yīng)阿用在信息采叭集和集中處埃理方面。到霸了708藹0年代，計(jì)按算機(jī)被用于背高爐、轉(zhuǎn)爐百、連鑄機(jī)、隘加熱爐、軋

25、罷鋼等的過(guò)程板控制。為了俺提高控制的霸水平和實(shí)現(xiàn)拜完全的自動(dòng)礙化，90年瓣代又開(kāi)始引伴入以專家系暗統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)柏絡(luò)等為代表藹的人工智能捌技術(shù)（AI白）。日本的拜鋼鐵工業(yè)早靶在1988扳年就已經(jīng)開(kāi)百發(fā)出75種耙AI應(yīng)用系唉統(tǒng)。英國(guó)、佰奧地利、芬版蘭、瑞典、盎澳大利亞、敖韓國(guó)、美國(guó)胺、加拿大等背幾乎所有主半要產(chǎn)鋼國(guó)都昂已經(jīng)采用或伴者正在研制疤各種AI系埃統(tǒng)。壩p。哎近年來(lái)隨著版社會(huì)發(fā)展與熬科學(xué)技術(shù)的礙進(jìn)步，用戶捌對(duì)鋼鐵產(chǎn)品跋質(zhì)量、品種艾、性能的要扳求越來(lái)越高斑，鋼材質(zhì)量皚指標(biāo)已經(jīng)達(dá)般到相當(dāng)高的骯程度，例如傲在內(nèi)部組織襖結(jié)構(gòu)方面，半已實(shí)現(xiàn)了對(duì)把微米、亞微米級(jí)的組織隘進(jìn)行控制，敖試驗(yàn)室中普艾通鋼的晶粒疤

26、尺寸已經(jīng)可背以控制在1啊佰m左右，工扮業(yè)規(guī)模生產(chǎn)安中已經(jīng)獲得壩了晶粒尺寸俺在34擺頒m左右的細(xì)盎晶結(jié)構(gòu)鋼；挨另外，有些啊專門用途的凹鋼材還有深骯沖、超深沖安、可焊接性爸、耐磨、耐八腐蝕等使用氨性能方面的半嚴(yán)格要求，瓣這就為軋制笆過(guò)程的控制襖進(jìn)一步增加唉了難度。同礙時(shí)，在鋼鐵盎行業(yè)內(nèi)部存敖在著激烈的疤競(jìng)爭(zhēng)，全世般界范圍內(nèi)生奧產(chǎn)能力嚴(yán)重罷過(guò)剩，給企岸業(yè)生存帶來(lái)巴極大的壓力隘，迫使企業(yè)靶提高生產(chǎn)技熬術(shù)水平，改皚善經(jīng)營(yíng)管理埃6白。爸c。爸現(xiàn)代金屬軋叭制過(guò)程特別半是連軋過(guò)程唉的控制非常擺復(fù)雜，它涉翱及到壓力、頒速度、流量叭、溫度等大扳量物理參數(shù)敗，以及彈性百變形、塑性案變形、熱捌骯力耦合等復(fù)礙雜過(guò)程、工

27、跋件內(nèi)部組織骯結(jié)構(gòu)與性能耙的變化等多澳方面的問(wèn)題啊。從控制的熬角度來(lái)看，板金屬軋制過(guò)敖程具有典型埃的多變量、傲非線性、強(qiáng)頒耦合特征。胺回顧軋制理叭論的發(fā)展歷盎程，如果說(shuō)伴20世紀(jì)3隘0年代卡爾按曼（Kra頒man）理邦論及其后繼案的工程法（瓣Slab 矮Metho熬d）為軋制佰理論的發(fā)展拜樹(shù)立了第一哎個(gè)里程碑，皚60年代變拌分法、上下唉界法等一系俺列基于能量安原理的近代百解法標(biāo)志著半第二個(gè)里程伴碑，70案80年代以哎有限元（F疤EM）為代阿表的現(xiàn)代數(shù)拔值模擬解析稗方法確立了邦第三個(gè)里程奧碑的話，那唉么90年代懊人工智能在芭軋制領(lǐng)域中矮的廣泛應(yīng)用伴可以說(shuō)為軋靶制理論與技百術(shù)的發(fā)展樹(shù)搬立了第四個(gè)辦

28、里程碑吧6-7愛(ài)。按t。礙人工智能與暗傳統(tǒng)方法不爸同，它避開(kāi)案了過(guò)去那種拔對(duì)軋制過(guò)程隘深層規(guī)律的版無(wú)止境的探皚求，轉(zhuǎn)而模凹擬人腦來(lái)處藹理那些實(shí)實(shí)拌在在發(fā)生了霸的事情。它般不是從基本皚原理出發(fā)，懊而是以事實(shí)疤和數(shù)據(jù)作根巴據(jù)，來(lái)實(shí)現(xiàn)吧對(duì)過(guò)程的優(yōu)化控制。人稗工智能在軋疤制領(lǐng)域中的哎應(yīng)用其意義癌是深遠(yuǎn)的。昂從某種意義挨上說(shuō)，它引佰起了人們對(duì)挨軋制過(guò)程本百質(zhì)認(rèn)識(shí)方法氨的一次革命扳。圍繞人工板智能在軋制罷中的應(yīng)用，奧在世界范圍絆內(nèi)一輪新的礙競(jìng)爭(zhēng)已經(jīng)開(kāi)敖始斑4擺。班f。板目前，人工般智能技術(shù)在藹軋制過(guò)程已捌經(jīng)得到成功佰的應(yīng)用，從稗生產(chǎn)計(jì)劃的斑編排、坯料藹的管理、加哎熱中的優(yōu)化瓣燃燒控制、按軋制中的設(shè)愛(ài)定計(jì)算

29、及厚案度和板形控白制以及成品擺庫(kù)的管理等襖都有人工智啊能方法成功耙應(yīng)用的例子唉。人工智能搬技術(shù)已經(jīng)成稗為現(xiàn)代化軋斑機(jī)高精度控埃制的一個(gè)非叭常有效的工扒具把8-10霸佰。壩b。罷2.1專家拜系統(tǒng)在軋制礙中的應(yīng)用伴2.1.1頒概述奧專家系統(tǒng)是艾目前人工智俺能中最活躍半、最有成效半的一個(gè)研究哎領(lǐng)域，已經(jīng)敗廣泛應(yīng)用于笆醫(yī)療診斷、鞍地質(zhì)勘探、皚石油化工、傲軍事、冶金盎材料等各個(gè)白方面，產(chǎn)生捌了巨大的社皚會(huì)效益和經(jīng)稗濟(jì)效益。專傲家系統(tǒng)是一挨種基于知識(shí)耙的系統(tǒng)，它瓣從人類專家鞍那里獲得知翱識(shí)，并用來(lái)啊解決只有專扮家才能解決扮的困難問(wèn)題絆。因此，可吧以這樣來(lái)定皚義專家系統(tǒng)盎：專家系統(tǒng)奧是一種具有矮特定領(lǐng)域內(nèi)胺

30、大量知識(shí)與叭經(jīng)驗(yàn)的程序礙系統(tǒng)，它應(yīng)百用人工智能盎技術(shù)、模擬吧人類專家求般解問(wèn)題的思頒維過(guò)程求解唉領(lǐng)域內(nèi)的各昂種問(wèn)題，其傲水平可以達(dá)挨到甚至超過(guò)唉人類專家的拌水平凹3挨。瓣k。凹專家系統(tǒng)可扳以解決的問(wèn)安題一般包括埃解釋、預(yù)測(cè)版、診斷、設(shè)礙計(jì)、規(guī)劃、捌監(jiān)視、修理俺、指導(dǎo)和控按制等，預(yù)報(bào)敗性能的專家?jiàn)W系統(tǒng)也已經(jīng)班從學(xué)術(shù)研究澳開(kāi)始而進(jìn)入襖實(shí)際應(yīng)用研氨究。隨著人爸工智能整體唉水平的提高啊，專家系統(tǒng)芭也獲得發(fā)展哀。正在開(kāi)發(fā)傲的新一代專扳家系統(tǒng)有分笆布式專家系俺統(tǒng)和協(xié)同式壩專家系統(tǒng)等扮11熬。白t。圖1.專家系統(tǒng)的一般結(jié)構(gòu)8啊根據(jù)目前人氨們的一般看氨法，不管是鞍哪一種類型伴的專家系統(tǒng)扒，都應(yīng)具有吧如下的基本

31、艾特征：把敖具有專家水昂平的專門知八識(shí)；阿襖具有符號(hào)處版理能力；靶唉具有對(duì)一般胺問(wèn)題求解的暗能力；隘奧具有一定的敗復(fù)雜度和難疤度；笆絆具有解釋功版能；罷絆具有獲取知阿識(shí)的能力。芭M。胺圖1給出了扮一個(gè)專家系礙統(tǒng)的一般結(jié)絆構(gòu)，其中給扒出了專家系按統(tǒng)必要的特熬性。在一個(gè)百專家系統(tǒng)中頒，知識(shí)庫(kù)不白僅是數(shù)據(jù)、百事實(shí)和規(guī)則鞍的總和，而敖且也包括用吧于描述物理哎關(guān)系的部分辦簡(jiǎn)單模型。捌一個(gè)知識(shí)庫(kù)柏應(yīng)該達(dá)到下啊列要求：靶J。板（1）將專家掌握的各叭種技術(shù)知識(shí)柏和訣竅編制阿成文件和技扒術(shù)資料庫(kù)；邦（2）解除愛(ài)專家們重復(fù)澳性的日常工扮作負(fù)擔(dān)；般（3）有一佰個(gè)支持專家凹們解決問(wèn)題骯的外存儲(chǔ)器稗；矮（4）擴(kuò)大扳專家

32、知識(shí)，巴以贏得更廣愛(ài)泛的用戶；岸（5）不受稗時(shí)間、地點(diǎn)伴限制地提供吧專業(yè)知識(shí)。霸 扳 扳 埃 熬 八 澳采集專家知瓣識(shí)的范圍不凹僅包括本課埃題的專家，艾而且還要咨半詢來(lái)自不同唉操作部門的疤物理學(xué)家和邦工程師。例吧如對(duì)于軋鋼熬專家來(lái)說(shuō)，半還包括技術(shù)俺、鋼廠、質(zhì)隘量監(jiān)督和技哎術(shù)數(shù)據(jù)處理隘等部門，以皚便將原來(lái)分扒散的專業(yè)知氨識(shí)相互聯(lián)系昂起來(lái)并使之跋系統(tǒng)化，同八時(shí)將多個(gè)專半家解決問(wèn)題盎的策略加以埃比較并驗(yàn)證辦專家知識(shí)。m。板專家系統(tǒng)必版須具有下列鞍能力：阿（1）在一愛(ài)定環(huán)境下進(jìn)隘行通訊而沒(méi)癌有定義方面辦的沖突（對(duì)叭話部分）；凹（2）包括凹數(shù)據(jù)、事實(shí)板和規(guī)則等知暗識(shí)的采集和氨管理（知識(shí)奧采集系統(tǒng)和背知識(shí)

33、庫(kù)）；敗R。拌（3）區(qū)分靶相關(guān)信息和頒不相關(guān)信息骯（對(duì)話部分敖和推論機(jī)制埃）；鞍（4）認(rèn)識(shí)安問(wèn)題和解決半問(wèn)題（對(duì)話部分和推論岸機(jī)制）；（5）說(shuō)明啊解決方法（搬說(shuō)明部分）唉；唉（6）專家艾系統(tǒng)主要是背處理說(shuō)明性敖知識(shí)，也就澳是說(shuō)專家系翱統(tǒng)支持推論皚。啊6。鞍2.1.2氨專家系統(tǒng)的阿開(kāi)發(fā)步驟扮11 一班般專家系統(tǒng)跋的開(kāi)發(fā)可分安為7個(gè)階段案，18個(gè)步稗驟皚8襖。靶（1）第一靶階段：專家把系統(tǒng)應(yīng)用判斷版步驟1：決癌定對(duì)某個(gè)項(xiàng)傲目采用專家系統(tǒng)，并組敗織開(kāi)發(fā)隊(duì)，氨確定開(kāi)發(fā)目癌標(biāo)并得到項(xiàng)目經(jīng)理的承扮認(rèn)，初步確阿定開(kāi)發(fā)體制叭和工作進(jìn)度跋表。背5。敖（2）第二階段：知識(shí)傲的采集背步驟2：制半定目標(biāo)計(jì)劃礙,承擔(dān)開(kāi)

34、發(fā)拌專家系統(tǒng)的扮知識(shí)工程師百要理解該項(xiàng)翱目范疇內(nèi)的般專業(yè)術(shù)語(yǔ)及懊該項(xiàng)目的概胺要情況。扮Z。伴步驟3：知扮識(shí)的采集和鞍整理。在詳藹細(xì)詢問(wèn)專家扒并記錄下專稗家知識(shí)的同捌時(shí),將這些班知識(shí)加以整叭理,消除可襖能存在的矛盾,并防止啊知識(shí)的遺漏啊。扒X。隘步驟4：確百定開(kāi)發(fā)工作癌的進(jìn)度表。澳在整理知識(shí)靶的基礎(chǔ)上,搬修改初步工懊作進(jìn)度表,爸同時(shí)研究確柏定各開(kāi)發(fā)階襖段的必要性芭。啊w。氨（3）第三壩階段:解決啊問(wèn)題方法的絆設(shè)計(jì)，這是版開(kāi)發(fā)專家系靶統(tǒng)的關(guān)鍵階百段之一,包岸括四個(gè)步驟安。拜L。瓣步驟5：數(shù)疤據(jù)來(lái)源的確皚認(rèn)和規(guī)定本稗專家系統(tǒng)推版理結(jié)果的輸安出條件和形辦式,確認(rèn)外哀圍系統(tǒng)和業(yè)把務(wù)系統(tǒng)接口啊的主要條件。

35、佰f。拌步驟6：確拔定計(jì)算機(jī)處扮理的內(nèi)部程隘序,完成程叭序設(shè)計(jì),并叭把經(jīng)過(guò)整理氨的專家知識(shí)扒納入此程序暗中。翱0。版步驟7：詳敖細(xì)設(shè)計(jì)解決哎問(wèn)題的方案白。包括設(shè)計(jì)傲解決基本問(wèn)擺題的程序(班前半部分)胺,和把它與扮控制系統(tǒng)所俺具有的控制暗機(jī)構(gòu)和知識(shí)拌表達(dá)方法結(jié)唉合起來(lái)形成鞍解決具體問(wèn)拔題的程序(敗后半部分)安。案S。襖步驟8：合俺適工具的選阿定,在設(shè)計(jì)頒解決基本問(wèn)般題的程序的壩同時(shí),選定耙合適的硬件凹/軟件工具跋。翱k。般（4）第四捌階段：關(guān)鍵翱開(kāi)發(fā)階段百1）推理部頒分工具,包霸括四個(gè)步驟敗。跋步驟9：確霸定與整個(gè)控爸制系統(tǒng)其它板部分進(jìn)行數(shù)吧據(jù)通訊的格背式。決定推艾理部分和外敗圍系統(tǒng)接口吧的詳細(xì)

36、內(nèi)容版。斑5。跋步驟10：爸?jǐn)?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的疤設(shè)計(jì)。在知識(shí)處理中,叭決定所使用骯數(shù)據(jù)的預(yù)處艾理方法和在澳知識(shí)庫(kù)中數(shù)笆據(jù)表達(dá)方法唉。八2。礙步驟11：八完成推理部挨分的制作。稗規(guī)定程序設(shè)扮計(jì)規(guī)則、推吧理部分的功頒能,完成詳隘細(xì)設(shè)計(jì)和具佰體制作。伴O。扒步驟12：暗推理部分的鞍試驗(yàn)。將和邦控制系統(tǒng)的拜其它部分進(jìn)頒行通訊的格靶式包括進(jìn)來(lái)按,進(jìn)行推理矮部分的試驗(yàn)板,以證明所隘設(shè)計(jì)專家系伴統(tǒng)的實(shí)用性百。版g。昂2)輔助部辦分工具,包版括兩個(gè)步驟礙。扒步驟13：骯建立樣機(jī)系巴統(tǒng)。將所開(kāi)稗發(fā)的專家系絆統(tǒng)轉(zhuǎn)換到與氨最終控制對(duì)埃象的范圍和案動(dòng)作條件相霸吻合的目標(biāo)暗系統(tǒng)上來(lái)。笆O。襖步驟14：暗輔助部分的隘設(shè)計(jì)與制作案

37、。這里所說(shuō)暗的輔助部分耙,包括主系熬統(tǒng)方面的前罷處理和后處奧理,是根據(jù)癌原系統(tǒng)的設(shè)壩計(jì)和制作順皚序開(kāi)發(fā)的。壩S。把（5）第五伴階段：系統(tǒng)百測(cè)試吧步驟15：胺系統(tǒng)測(cè)試。笆測(cè)試方法和澳其它系統(tǒng)一辦樣,想象使壩用時(shí)的情況白和條件,用柏真實(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)扒行測(cè)試。擺B。安（6）第六柏階段：試運(yùn)爸行和性能評(píng)跋價(jià)班步驟16：般現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)。頒以用戶為主哀,在實(shí)際運(yùn)凹行條件下,爸運(yùn)用所開(kāi)發(fā)氨的專家系統(tǒng)藹來(lái)檢驗(yàn)其實(shí)半用性和可靠拔性。哀L。靶步驟17:矮向?qū)嶋H運(yùn)行靶的過(guò)渡做好暗準(zhǔn)備,制定啊在實(shí)際運(yùn)行凹條件下系統(tǒng)埃的維護(hù)管理白規(guī)劃。按G。版（7）第七案階段：實(shí)際按運(yùn)行階段百步驟18：哀在實(shí)際運(yùn)行伴過(guò)程中,系般統(tǒng)開(kāi)發(fā)人員癌的責(zé)

38、任就是霸對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行柏維護(hù)和管理頒。耙F。挨2.1.3瓣應(yīng)用實(shí)例敗專家系統(tǒng)在半軋鋼領(lǐng)域得暗到了廣泛的按應(yīng)用，現(xiàn)在阿已經(jīng)開(kāi)發(fā)出笆不銹鋼帶鋼岸軋機(jī)的軋制昂規(guī)程設(shè)定與柏控制專家系斑統(tǒng)；工字鋼邦孔型設(shè)計(jì)專癌家系統(tǒng)、帶八材厚度精度背診斷專家系暗統(tǒng)；板形控胺制專家系統(tǒng)隘；棒材生產(chǎn)奧線生產(chǎn)節(jié)奏暗控制專家系襖統(tǒng)；熱軋鋼拌材組織和性版能預(yù)測(cè)及控霸制專家系統(tǒng)壩、板坯管理岸專家系統(tǒng)；俺板卷傳送專叭家系統(tǒng)等岸6-16昂耙。氨P。拌軋鋼機(jī)是復(fù)辦雜的機(jī)械設(shè)俺備，過(guò)程參案數(shù)的正確設(shè)白定存在一定矮的難度。比背利時(shí)ARB白ED公司開(kāi)斑發(fā)的專家系襖統(tǒng)可以根據(jù)拔產(chǎn)品的種類吧和鋼種，給伴出最佳設(shè)定霸參數(shù)的建議胺，而且可以柏在發(fā)現(xiàn)幾何骯

39、缺陷時(shí)給出班如何處理的皚建議。加拿扳大STEL跋CO公司用白在五機(jī)架串矮聯(lián)式冷軋機(jī)敖上的專家系斑統(tǒng)也是幫助壩工作人員設(shè)扮定過(guò)程參數(shù)岸。比較使用靶專家系統(tǒng)前捌后的操作結(jié)靶果，發(fā)現(xiàn)專耙家系統(tǒng)的作唉用非常明顯搬：頭批帶卷藹廢品頭的重百量平均減少翱了25%；埃頭批帶卷以安后的軋制速邦度平均提高啊了12%。啊并且專家系半統(tǒng)還可以用奧于培訓(xùn)工人唉，培訓(xùn)需要扳的時(shí)間從幾愛(ài)年減少到幾癌個(gè)月。專家罷系統(tǒng)還應(yīng)用巴于設(shè)備的維半護(hù)。198俺9年初安裝懊在阿根廷P芭ropul佰sora 啊Sider罷urgic把a(bǔ)冷軋廠的盎專家系統(tǒng)，拌推理速度很癌快，可以把背發(fā)現(xiàn)故障的白時(shí)間縮短為擺原來(lái)的1/扳5霸12昂。哀b。班芬蘭

40、Rau隘taruu矮kki公司扒開(kāi)發(fā)出制定絆生產(chǎn)計(jì)劃的敗專家系統(tǒng)，案利用它可以伴找出生產(chǎn)中白的限制性環(huán)氨節(jié)。日本川挨崎公司應(yīng)用巴專家系統(tǒng)為拌無(wú)縫鋼管的扒軋制作業(yè)制懊定計(jì)劃，用柏時(shí)由原來(lái)的擺2天左右縮奧短為12扮小時(shí)。美國(guó)隘USX公司奧于1990暗年引進(jìn)美國(guó)案西北大學(xué)鋼百資源中心研埃制的鋼板軋八機(jī)作業(yè)計(jì)劃安專家系統(tǒng)，翱用于Gar邦y廠，也得捌到比較滿意壩的效果搬12襖。瓣H。礙（1）工字胺鋼孔型設(shè)計(jì)懊專家系統(tǒng)爸13拜 工芭字鋼在軋制癌過(guò)程中，斷拔面各部分變疤形不均勻，跋變形不同時(shí)扒，變形過(guò)程皚復(fù)雜。由于哎涉及的參數(shù)斑眾多、考慮懊的因素復(fù)雜稗，因此以手般工設(shè)計(jì)工字阿鋼孔型系統(tǒng)奧難度大，雖笆然已開(kāi)發(fā)

41、出八工字鋼CA跋RD軟件，暗但通過(guò)該軟暗件設(shè)計(jì)孔型班時(shí)，還需要暗有豐富設(shè)計(jì)八經(jīng)驗(yàn)的設(shè)計(jì)癌者，通過(guò)人版機(jī)對(duì)話的方扒式進(jìn)行設(shè)計(jì)翱參數(shù)的選擇奧和修改，才拌能滿足生產(chǎn)佰要求。頒O。圖2.工字鋼專家系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)岸北京科技大奧學(xué)吳龍翔、襖楊覺(jué)先等開(kāi)半發(fā)的工字鋼頒孔型設(shè)計(jì)專艾家系統(tǒng)，其阿總體結(jié)構(gòu)如百圖2所示。埃該系統(tǒng)功能氨如下：百扳設(shè)計(jì)新孔型澳?？梢赃x擇艾直軋孔型系哀統(tǒng)、直邊斜癌軋孔型系統(tǒng)扮、直軋矮擺直邊斜軋孔矮型系統(tǒng)、直拜軋案扳彎邊斜軋疤哀直邊斜軋孔礙型系統(tǒng)等孔癌型系統(tǒng)中的哀任一種進(jìn)行澳設(shè)計(jì)。邦壩繪圖功能。扮可以繪出標(biāo)啊有尺寸的孔把型樣板圖、傲配輥圖、軋壩件與孔型重盎疊圖和軋件跋咬入狀況圖拜。叭敖優(yōu)化功

42、能。邦可用專家啟拔發(fā)性知識(shí)進(jìn)百行多目標(biāo)優(yōu)化，得到滿爸足多個(gè)目標(biāo)挨的優(yōu)化解。吧唉解釋功能。能對(duì)系統(tǒng)的案設(shè)計(jì)過(guò)程進(jìn)辦行解釋。班半輸入防錯(cuò)糾班錯(cuò)功能?？砂质拐`操作不哎引起系統(tǒng)中擺斷。笆靶記憶功能。霸該系統(tǒng)經(jīng)現(xiàn)翱場(chǎng)應(yīng)用結(jié)果爸表明：工字把鋼孔型設(shè)計(jì)伴專家系統(tǒng)能柏夠自動(dòng)設(shè)計(jì)扒出合理的孔叭型，能夠進(jìn)霸行啟發(fā)式多艾目標(biāo)優(yōu)化，癌得到滿意解隘，可以使咬唉入角、軋制笆力、軋制力哎矩得到良好疤的均衡效果邦，有利于提扮高軋制過(guò)程岸的穩(wěn)定性和靶降低能耗。拜X。（2）熱軋巴鋼材組織和盎性能預(yù)測(cè)及骯控制專家系瓣統(tǒng)半 14隘。圖3. CASPPC技術(shù)的組成隘除化學(xué)成分癌外，熱軋工半藝參數(shù)是影絆響熱軋鋼材把組織和性能笆的關(guān)鍵因素

43、捌，對(duì)某一特爸定鋼種，可艾以通過(guò)改變班軋制工藝參邦數(shù)改變其組?？椇托阅堋ＡT鋼材熱軋已按從單純的為扒獲得所需形案狀和尺寸的澳分方向發(fā)展跋成性能控制澳塑性加工。半但是以外的搬熱軋工藝參襖數(shù)與組織性版能的關(guān)系是佰通過(guò)大量實(shí)敗驗(yàn)室和現(xiàn)場(chǎng)阿試驗(yàn)而得到啊的，需大量版人力、物力愛(ài)和財(cái)力及時(shí)俺間，且有局安限性；如需熬進(jìn)一步提高班鋼材強(qiáng)韌性扒，開(kāi)發(fā)新品拜種，就必須昂再進(jìn)行有關(guān)按試驗(yàn)工作；俺再則，在生巴產(chǎn)過(guò)程中并敗不能對(duì)熱軋皚鋼材組織和巴性能進(jìn)行實(shí)巴時(shí)控制（開(kāi)般環(huán)或閉環(huán)）搬，因此利用鞍高速計(jì)算機(jī)拔應(yīng)用技術(shù)，埃建立熱軋鋼襖材組織和性礙能預(yù)測(cè)及控艾制專家系統(tǒng)骯（也稱計(jì)算絆機(jī)輔助組織哎和性能預(yù)測(cè)敗及控制技術(shù)辦，即Com

44、懊puter隘 Aide鞍d Str愛(ài)uctur暗e/Pro巴perty安 Pred柏ictio耙n and斑 Cont俺rol，簡(jiǎn)安稱CASP胺PC），是扮當(dāng)前軋鋼技芭術(shù)發(fā)展的重跋要內(nèi)容之一拌。襖h。斑CAS奧PPC是在扒物理冶金理襖論、軋制理吧論及計(jì)算機(jī)皚應(yīng)用技術(shù)獲懊得可喜進(jìn)展傲的基礎(chǔ)上建拜立起來(lái)的，般是以采用建吧立在物理冶般金理論基礎(chǔ)絆上的一系列班數(shù)學(xué)模型而背發(fā)展起來(lái)的骯計(jì)算機(jī)預(yù)測(cè)礙和控制技術(shù)敗。CASS愛(ài)PPC技術(shù)絆對(duì)離線熱軋哀生產(chǎn)程序的芭最優(yōu)化或在疤線生產(chǎn)工藝埃參數(shù)的精確八控制等是一項(xiàng)極其有用伴的新技術(shù)，皚可以使軋鋼跋學(xué)科得到進(jìn)岸一步發(fā)展。暗D。安CASPP絆C技術(shù)的組骯織與功能：八

45、該專家系統(tǒng)扒通常由軋制板、相變和性爸能三個(gè)模塊巴組成，如圖氨3拜所示：班F。圖4 軋制模塊的組成絆軋制模塊用氨于推定鋼材案加熱和熱軋爸過(guò)程中奧氏矮體組織狀態(tài)疤的變化、微艾合金元素的扒固溶作用和扳析出行為，罷它是由晶粒隘長(zhǎng)大、回復(fù)吧和再結(jié)晶、懊析出三個(gè)子白模塊組成，胺如圖4所示背。因?yàn)槲⒘繍?ài)元素的固溶壩、析出行為氨對(duì)回復(fù)和再骯結(jié)晶行為有瓣明顯的影響背，所以要求般這三個(gè)子模扮型必須有機(jī)跋地結(jié)合。癌p。圖5. 相變模塊的組成爸相變模塊是扳根據(jù)軋制模扳塊推出的奧百氏體晶粒直般徑、再結(jié)晶白百分?jǐn)?shù)、加礙工硬化程度藹等信息，分八析軋后連續(xù)扒冷卻過(guò)程中搬奧氏體向鐵把素體、珠光斑體和貝氏體胺相變的行為哀，并通過(guò)

46、熱靶力學(xué)模型、癌形核速率模把型、長(zhǎng)大速八率模型，隨隘時(shí)計(jì)算各種擺轉(zhuǎn)變相的體案積膨脹率，扮推定軋后冷霸卻時(shí)的相變暗速率和最終叭成品的組織芭，如圖5所叭示。鞍X。傲性能模塊根盎據(jù)相變模塊伴推出的最終艾成品組織推敗定熱軋鋼材扳的最終力學(xué)擺性能，包括埃屈服強(qiáng)度、壩抗拉強(qiáng)度、靶延伸率和韌伴性。邦X。爸CAS背PPC技術(shù)伴可以有不同敖的應(yīng)用方式擺，即離線預(yù)昂測(cè)、在線預(yù)稗測(cè)、在線控芭制和化學(xué)成熬分及工藝參佰數(shù)設(shè)計(jì)與優(yōu)絆化等。離線凹預(yù)測(cè)是CA愛(ài)SPPC技巴術(shù)的最基本搬的應(yīng)用方式俺。專家系統(tǒng)扒建立后，只哀要輸入化學(xué)般成分、加工懊和冷卻條件藹，所軋產(chǎn)品氨的組織變化骯和最終力學(xué)拌性能都可以拔預(yù)測(cè)出來(lái)，扮并且可以繪敗

47、制TTT和笆CCT曲線罷，這樣就節(jié)案約了常規(guī)實(shí)霸驗(yàn)手段所需啊的時(shí)間和資熬金。同時(shí)也柏可通過(guò)離線佰預(yù)測(cè)軟件的斑反復(fù)運(yùn)算，阿對(duì)新鋼種進(jìn)壩行設(shè)計(jì)和優(yōu)唉化。在線預(yù)百測(cè)、在線控哎制是CAS絆PPC技術(shù)稗在線應(yīng)用的凹兩個(gè)階段。笆在線預(yù)測(cè)是敖指在線對(duì)成扒品長(zhǎng)向與寬邦向（對(duì)板材捌）性能進(jìn)行霸預(yù)測(cè)，從而靶節(jié)約實(shí)際檢伴測(cè)時(shí)間。這癌對(duì)板卷的生頒產(chǎn)特別適用壩，因?yàn)橥ǔ０林粰z測(cè)板帶拜卷頭尾兩端半的性能，而板卷中間部斑分的性能則埃難于測(cè)試與般保證。日本奧和韓國(guó)（浦艾項(xiàng)鋼鐵有限哀公司）都已捌建立了鋼板百組織和性能霸在線預(yù)測(cè)的八生產(chǎn)線。在岸線控制是C版ASPPC哀技術(shù)的最終背目標(biāo)。需要辦軋制參數(shù)的胺在線檢測(cè)和敗精確的模型耙及

48、反應(yīng)迅速唉的計(jì)算機(jī)系扳統(tǒng)。在此階巴段，可以在罷生產(chǎn)過(guò)程中斑對(duì)熱軋過(guò)程凹中對(duì)熱軋鋼唉材組織和性懊能進(jìn)行實(shí)時(shí)擺控制，從而扒減少鋼材組唉織和提高生凹產(chǎn)率，與其岸它技術(shù)相結(jié)哎合，可以實(shí)拌現(xiàn)軋制力的擺精確預(yù)報(bào)。挨圖6是CA霸SPPC技盎術(shù)實(shí)際應(yīng)用百圖示。襖S。圖6. CASPPC技術(shù)在熱軋帶鋼生產(chǎn)中的應(yīng)用骯（3） 帶暗鋼厚度偏差皚診斷與監(jiān)控捌專家系統(tǒng)半10隘由東北大學(xué)扳軋制技術(shù)及佰連軋自動(dòng)化絆國(guó)家重點(diǎn)實(shí)鞍驗(yàn)室開(kāi)發(fā)的疤帶鋼厚度偏昂差診斷與監(jiān)背控專家系統(tǒng)安(Thic礙kness懊 Devi敗ation氨 Diag瓣nosis伴 and 哎Super阿visio八n Exp隘ert S背ystem斑系統(tǒng)，簡(jiǎn)稱

49、礙TDD-E背S系統(tǒng))，扮在對(duì)現(xiàn)場(chǎng)數(shù)耙據(jù)進(jìn)行分析頒處理的基礎(chǔ)巴上，利用對(duì)挨厚差曲線的耙頻譜分析，斑對(duì)厚度偏差把的來(lái)源及特安征作出及時(shí)絆診斷。背K。擺為了向建立霸的專家系統(tǒng)拔提供軋制信澳息，開(kāi)發(fā)了班熱連軋精軋安機(jī)組數(shù)據(jù)采斑集及信息處襖理系統(tǒng)。通凹過(guò)傳感器采挨集過(guò)程數(shù)據(jù)芭、工藝設(shè)定襖數(shù)據(jù)、軋機(jī)叭設(shè)備參數(shù)和鋼板參數(shù)等藹，為生產(chǎn)過(guò)鞍程的優(yōu)化、佰診斷、模擬澳和監(jiān)控提供礙支撐服務(wù)。耙主要檢測(cè)精扳軋機(jī)組各架柏軋制力、輥盎縫、速度、拔電流、活套拔角度、出口盎左和寬差等頒值。按t。胺對(duì)數(shù)據(jù)采集矮系統(tǒng)得到的盎檢測(cè)數(shù)據(jù)和啊過(guò)程控制數(shù)懊據(jù)進(jìn)行高通罷、低通濾波版，對(duì)軋件頭跋尾溫差趨勢(shì)安項(xiàng)進(jìn)行處理拔，對(duì)所得的案厚差曲線數(shù)

50、吧據(jù)用改進(jìn)的邦富氏變換進(jìn)班行頻譜分析背，根據(jù)其頻柏譜特點(diǎn)來(lái)診啊斷帶鋼厚度矮偏差的原因疤。用于現(xiàn)場(chǎng)壩診斷的實(shí)例捌表明，厚差斑曲線的高頻扒分量，恰與白支撐輥的旋吧轉(zhuǎn)速度相對(duì)班應(yīng)，而其低挨頻分量恰與昂加熱爐內(nèi)水板管的距離相阿對(duì)應(yīng)。這就懊有力的說(shuō)明，厚差的高跋頻部分是由跋于支撐輥的癌偏心引起的氨，而低頻部擺分是加熱水芭印引起的。絆本專家系統(tǒng)頒的診斷結(jié)果矮，可以對(duì)現(xiàn)八場(chǎng)生產(chǎn)中加背熱制度改進(jìn)礙、換輥時(shí)間艾的確定等操罷作要素提供霸指導(dǎo)。阿m。礙目前TDD板-ES系統(tǒng)背已經(jīng)在熱軋襖帶鋼生產(chǎn)線斑得到應(yīng)用，疤并在提高熱啊軋帶鋼厚度搬精度方面發(fā)壩揮了作用。氨s。唉2.2鞍神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在白軋制中的應(yīng)芭用案2.2.1吧概述

51、昂隨著社會(huì)不巴斷的進(jìn)步和把科學(xué)技術(shù)突熬飛猛進(jìn)的發(fā)敖展，人們對(duì)笆鋼鐵產(chǎn)品的埃質(zhì)量要求越扮來(lái)越嚴(yán)格，般我國(guó)鋼鐵產(chǎn)凹品的標(biāo)準(zhǔn)也藹逐漸向國(guó)際扳先進(jìn)標(biāo)準(zhǔn)看靶齊。為了提瓣高產(chǎn)品質(zhì)量芭、降低成本藹，使我國(guó)的敗冶金企業(yè)的啊生產(chǎn)水平盡岸早達(dá)到國(guó)際吧先進(jìn)水平，凹滿足國(guó)際國(guó)敖內(nèi)鋼鐵市場(chǎng)叭激烈競(jìng)爭(zhēng)的敖需求，在軋翱鋼生產(chǎn)過(guò)程芭中，越來(lái)越胺多的現(xiàn)代化班技術(shù)已得到版應(yīng)用，如軋柏制過(guò)程的自哀動(dòng)控制，產(chǎn)把品性能的預(yù)骯報(bào)等等，為俺產(chǎn)品質(zhì)量的阿提高提供了澳條件。般V。壩所有這些技皚術(shù)的成功應(yīng)用都是建立百在許許多多巴的數(shù)學(xué)模型叭的基礎(chǔ)之上搬的，如果沒(méi)白有一個(gè)比較盎切合實(shí)際的癌數(shù)學(xué)模型，罷這些過(guò)程就叭很難實(shí)施。靶因此對(duì)于一半個(gè)冶金工作

52、吧者來(lái)說(shuō)，針拜對(duì)生產(chǎn)的實(shí)艾際情況，尋癌找符合實(shí)際疤的數(shù)學(xué)模型靶是一步很重邦要的工作。伴5。艾傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)挨模型大多數(shù)版是建立在前岸人大量的實(shí)邦驗(yàn)基礎(chǔ)之上白的，而且大案多數(shù)都是屬佰于經(jīng)驗(yàn)共識(shí)瓣，其適用范挨圍也比較窄矮，計(jì)算的精艾度比較低。拌隨著技術(shù)的哀發(fā)展，這些擺數(shù)學(xué)模型很敗難滿足生產(chǎn)拔的要求。軋般鋼系統(tǒng)是一敗個(gè)很復(fù)雜的系統(tǒng)，多個(gè)愛(ài)因素之間相按互影響、相搬互制約，他癌們之間的關(guān)扒系相當(dāng)復(fù)雜岸，而且有些安關(guān)系結(jié)構(gòu)是拔不確定的，拌他們是隨著搬生產(chǎn)條件的版變化而變化百。所以，采敖用傳統(tǒng)的模疤型方法，即擺采用在實(shí)驗(yàn)柏的基礎(chǔ)上建耙立確定的數(shù)安學(xué)模型結(jié)構(gòu)爸，然后再直奧接用在生產(chǎn)百過(guò)程中，通背過(guò)在生產(chǎn)中壩調(diào)整數(shù)

53、學(xué)模芭型中的一些爸參數(shù)來(lái)對(duì)生八產(chǎn)過(guò)程進(jìn)行澳控制的建模埃方法。這樣半的模型的建拜立過(guò)程往往阿事先進(jìn)行了皚很多的假設(shè)拜，計(jì)算精度拜低，甚至可背能得出錯(cuò)誤版的結(jié)果，給佰企業(yè)帶來(lái)很叭大的損失。叭u。柏人工神經(jīng)網(wǎng)跋絡(luò)是模擬腦佰神經(jīng)傳遞信癌息的方法建稗立起來(lái)的一俺種人工智能氨的模式識(shí)別骯方法，具有疤自學(xué)習(xí)、自胺組織、自適愛(ài)應(yīng)和非線性扮動(dòng)態(tài)處理等扳特性，為解跋決非線性系氨統(tǒng)及模型未罷知系統(tǒng)的預(yù)霸測(cè)和控制，邦提供了一種版新的途徑。霸人工神經(jīng)網(wǎng)般絡(luò)(ANN白)在軋制領(lǐng)擺域中所應(yīng)用扳的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)襖實(shí)際上是一霸組計(jì)算機(jī)程拔序，這組程哎序提供了一愛(ài)套具有記憶搬功能的算法熬，能夠?qū)Υ姘逶谝蚬P(guān)系氨的事物根據(jù)俺輸入條件的哎

54、變化來(lái)預(yù)測(cè)傲結(jié)果。懊Y。頒人工神經(jīng)網(wǎng)版絡(luò)根據(jù)其網(wǎng)岸絡(luò)結(jié)構(gòu)和學(xué)皚習(xí)規(guī)則可分柏為很多的種盎類，其中應(yīng)傲用最廣泛的捌是BP神經(jīng)氨網(wǎng)絡(luò)。在實(shí)稗際應(yīng)用中，叭人工神經(jīng)網(wǎng)哀絡(luò)（BP網(wǎng)絡(luò)）主要有耙兩個(gè)方面的矮用途：啊跋用于模式識(shí)瓣別；八襖用于非線性巴系統(tǒng)的函數(shù)皚擬合。這兩佰個(gè)方面的用岸途在軋鋼領(lǐng)敖域都得到了拌比較成功的敖應(yīng)用。靶2。背一般來(lái)說(shuō)，胺在金屬軋制俺過(guò)程中，有背以下幾方面矮可以應(yīng)用神哀經(jīng)網(wǎng)絡(luò)案6扮：凹o(jì)。愛(ài)（1）過(guò)程疤模型。當(dāng)積柏累了足夠的暗生產(chǎn)過(guò)程歷敖史數(shù)據(jù)之后懊，就可以利阿用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)癌建立精確的半神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)翱學(xué)模型。耙i。暗（2）過(guò)程鞍優(yōu)化。一旦埃建立起過(guò)程隘模型，就可安以用來(lái)確定熬達(dá)到優(yōu)化目絆的

55、所需要的把優(yōu)化的過(guò)程柏變量設(shè)置點(diǎn)俺。跋C。芭（3）開(kāi)環(huán)皚咨詢系統(tǒng)。頒如果將神經(jīng)藹網(wǎng)絡(luò)模型與捌簡(jiǎn)單的專家啊系統(tǒng)結(jié)合起盎來(lái)，網(wǎng)絡(luò)從伴實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)得阿到的優(yōu)化結(jié)澳果可以顯示般給工程的操俺作人員，操吧作人員可以安改變操作參按數(shù)以避免過(guò)版程失常。啊S。敖（4）產(chǎn)品班質(zhì)量預(yù)測(cè)。暗一般工廠只哎能在產(chǎn)品完稗成一段時(shí)間拜后，才能從矮實(shí)驗(yàn)室里得白到產(chǎn)品的質(zhì)鞍量檢驗(yàn)結(jié)果癌，而神經(jīng)網(wǎng)岸絡(luò)模型可以柏實(shí)現(xiàn)在線預(yù)擺測(cè)產(chǎn)品質(zhì)量襖，并及時(shí)調(diào)澳整過(guò)程參數(shù)邦。背1。胺（5）可預(yù)版測(cè)的多變量拜統(tǒng)計(jì)過(guò)程控唉制。網(wǎng)絡(luò)模氨型可用來(lái)觀拜察所有有疑胺問(wèn)的變量對(duì)癌統(tǒng)計(jì)過(guò)程控扒制器（SP安C）所設(shè)置安的控制點(diǎn)的暗影響。采用岸多變量控制八，可以精確暗預(yù)

56、測(cè)SPC奧圖上的未來(lái)藹幾個(gè)點(diǎn)的位瓣置，可以較班早地預(yù)測(cè)過(guò)版程失誤的可唉能性。熬X。斑（6）預(yù)測(cè)敗設(shè)備維修計(jì)癌劃。設(shè)備在安連續(xù)使用中哀性能要降低頒。用神經(jīng)網(wǎng)暗絡(luò)可以監(jiān)測(cè)柏設(shè)備性能，百預(yù)測(cè)設(shè)備實(shí)巴效的可能時(shí)昂間，以制定癌設(shè)備維修計(jì)背劃。愛(ài)q。阿（7）傳感氨器監(jiān)測(cè)?？砂钣蒙窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)拌監(jiān)測(cè)實(shí)效的阿傳感器，并懊提供失效警鞍報(bào)，而且當(dāng)艾重新安裝傳阿感器后，網(wǎng)頒絡(luò)可以提供哎合適的重新爸設(shè)置值。俺5。擺（8）閉環(huán)拔實(shí)時(shí)控制。把網(wǎng)絡(luò)模型可白以對(duì)復(fù)雜的扮閉環(huán)實(shí)時(shí)控伴制問(wèn)題給出皚解決方法，扒預(yù)測(cè)和優(yōu)化埃非常迅速，隘可以用于實(shí)頒時(shí)閉環(huán)控制啊。扒p。奧2.2.2岸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拔應(yīng)用實(shí)例扮在實(shí)際生產(chǎn)罷過(guò)程中，神壩經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在熱隘

57、帶鋼連軋機(jī)伴控制、微合啊金鋼熱軋奧按氏體晶粒尺氨寸及流變應(yīng)柏力模型、冷凹軋軋制力的凹預(yù)測(cè)、熱連安軋精軋機(jī)組邦帶鋼寬度變佰化預(yù)測(cè)、熱皚變形中屈服佰應(yīng)力的預(yù)測(cè)敗、軋輥偏心俺的識(shí)別、板艾形板厚綜合皚控制等方面挨都得到了廣盎泛的應(yīng)用佰16-3癌1。愛(ài)B。案（1）人工岸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在芭軋制過(guò)程控背制方面的應(yīng)凹用叭現(xiàn)代的板帶昂鋼生產(chǎn)工藝藹都采用連軋擺的方式，軋愛(ài)制力預(yù)報(bào)是礙連軋精軋機(jī)澳組計(jì)算機(jī)設(shè)絆定模型的核白心，其預(yù)報(bào)藹精度直接影柏響輥縫的設(shè)芭定。軋制力哀預(yù)報(bào)涉及一扒些非線性模扳型，包括溫岸降模型、變奧形抗力模型埃、應(yīng)力狀態(tài)敖模型等等。埃因此，采用安傳統(tǒng)設(shè)定模暗型的方法，捌各個(gè)模型系瓣數(shù)的建立需愛(ài)要采集大批的

58、數(shù)據(jù)，在拜預(yù)先建立的案模型的基礎(chǔ)絆上，進(jìn)行非百線性回歸來(lái)伴確定，因用懊于統(tǒng)計(jì)的數(shù)白據(jù)不可能是捌同一環(huán)境下板的數(shù)據(jù)，故拌回歸所得模頒型對(duì)于環(huán)境阿變動(dòng)具有平瓣均性。拔o。板人工神經(jīng)網(wǎng)啊絡(luò)具有自學(xué)埃習(xí)、自適應(yīng)斑、高度非線敗性擬合的優(yōu)俺點(diǎn)，因此能襖提高預(yù)測(cè)的熬精度，采用哀一個(gè)三層的跋BP網(wǎng)絡(luò)對(duì)靶各架軋機(jī)的拌軋制力進(jìn)行安了離線和在岸線的學(xué)習(xí)預(yù)哎報(bào)，結(jié)果表氨明人工神經(jīng)吧網(wǎng)絡(luò)的預(yù)報(bào)懊結(jié)構(gòu)比采用擺傳統(tǒng)的模型罷法的預(yù)報(bào)結(jié)版果精度高，扮而且神經(jīng)網(wǎng)辦絡(luò)的預(yù)報(bào)具案有在線自適凹應(yīng)的能力稗32啊。扮t。疤在精軋機(jī)組藹負(fù)荷分配方岸面，采用具辦有兩層隱含愛(ài)層的BP網(wǎng)伴絡(luò)，對(duì)精軋捌機(jī)組的負(fù)荷耙分配進(jìn)行識(shí)岸別，與傳統(tǒng)佰的能耗法負(fù)

59、奧荷分配相比把，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)半的方法更加昂準(zhǔn)確、高速藹、簡(jiǎn)便易行白，可以排除跋人的主觀性阿，而且可以凹根據(jù)生產(chǎn)實(shí)稗際情況進(jìn)行礙動(dòng)態(tài)調(diào)整，搬能更好地適澳應(yīng)生產(chǎn)的變般化。靶j。巴 鋼罷材的力學(xué)性柏能的預(yù)測(cè)是癌一個(gè)很復(fù)雜巴的問(wèn)題，它愛(ài)的影響因素捌很多，采用叭傳統(tǒng)的回歸背模型的方法稗進(jìn)行預(yù)測(cè)，礙由于有些因岸素的影響是捌非線性的，氨其模型結(jié)構(gòu)壩很難確定，按最終的預(yù)測(cè)百精度就很難澳保證。采用敖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的壩方法對(duì)軋后岸機(jī)械性能進(jìn)般行預(yù)報(bào)，其胺精度高，簡(jiǎn)?；巳斯ぴO(shè)辦定模型的工岸作，能夠達(dá)巴到預(yù)期的目埃的斑33-3扒4藹。按d。霸（2）軋制伴力的高精度暗A(chǔ)NN預(yù)報(bào)昂10唉提高軋制力昂預(yù)報(bào)精度對(duì)瓣提高設(shè)定精鞍度及第

60、一塊埃鋼和帶鋼頭岸部的命中率霸都具有重要捌意義。軋制跋力直接影響盎到負(fù)荷分配伴、AGC和熬AFC等環(huán)板節(jié)，是所有矮軋制參數(shù)中巴最為活躍的按參數(shù)。板X。拌過(guò)去利用傳耙統(tǒng)軋制理論唉已經(jīng)使軋制唉力的計(jì)算精啊度有了大幅板度的提高，班但是仍然不澳能滿足用戶熬對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量絆越來(lái)越嚴(yán)格岸的要求。沿耙用修正數(shù)學(xué)盎模型的方法頒來(lái)提高軋制百力計(jì)算精度翱的傳統(tǒng)做法拔已很難再有胺大幅度的提吧高，人工智敖能則為之開(kāi)皚辟了一條新胺途徑。罷n。翱采用數(shù)學(xué)模挨型(MM)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)按(ANN)瓣相結(jié)合方法凹，用數(shù)學(xué)模按型的預(yù)報(bào)作扳為基值，用胺ANN作為吧數(shù)學(xué)模型計(jì)昂算誤差的實(shí)擺時(shí)補(bǔ)償，兩拔者組成一個(gè)笆智能糾偏網(wǎng)艾絡(luò)，用于預(yù)拜報(bào)軋