智能信息处理 资料说明

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1、智能信息处理——自选课程资料及其说明一、课程设立的必要性人工智能的概念在1956年Dartmouth会议上被提出后得到了极大的丰富和发展，其中，控制、金融、管理及生物医学等领域中因复杂和不确定信息处理需要而促成了一大批具有智能的信息管理方法及相关工具，并逐渐形成了智能信息处理这一分支。智能信息处理的方法不仅已经成功应用于解决控制、金融、管理及生物医学等领域的实际问题，而且其理论探索极富挑战性，横跨众多领域，除了计算机科学以外,还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医

2、学和哲学等多门学科，其发展联动效益显著。鉴于此，国内外众多著名高校和研究所，如哈佛大学、麻省理工学院、中科院等，均设立了人工智能或智能信息处理的研究方向，并开设相关的基础理论和专业课程。目前，智能信息处理或同类课程已经成为我国各高校信息学科（包括控制科学与工程学科）的重要课程之一。二、资料自选的原因尽管人工智能自提出已半个多世纪，但鉴于其固有的复杂性，该学科远未成熟，未形成完备的理论框架和理论基础，亦未形成公认的统一授课模式和授课内容。各高校和研究院所同类课程往往结合自身研究方向和研究需要决定授课内

3、容和讲授方式，不同学校之间的教学方法和授课内容往往难以直接借用。此外，该学科自身发展历史等原因也决定了目前很多高校和研究院所的智能信息处理课程内容集中于知识表示、自动推理和搜索方法、知识处理系统、自然语言理解、自动程序设计、数据挖掘等方面，而对与控制科学与工程学科结合更为密切的建模和控制等问题的讨论则相对较少。另一方面，市面上与智能信息处理或人工智能相关的书往往难以直接作为控制科学与工程学科该方向课程的教材：1）有的偏重于方法的罗列，全方位介绍遗传算法、神经网络等多种方法，但受篇幅限制而无法展开介绍

4、各方法的内在特点以及方法之间的联系；2）另一些虽能具体深入介绍算法的内涵及其应用细节，但内容过于集中、单一，例如介绍神经网络的书；3）部分教材，尤其是经典的人工智能教材，深入浅出而系统性较强，但内容庞杂，且偏重介绍知识表示、自动推理和搜索方法、自然语言理解等方面的理论和方法，与自动化学科结合不够紧密。针对上述问题，本课程将结合本学科研究生学位培养的要求和智能信息处理学科的具体特点，以“刚性的程序如何解决控制和建模过程中的柔性问题”为中心进行选材，阐述智能信息处理方法在建模与控制中的目标与意义，介绍智

5、能信息处理的部分相关术语、基础知识、通用框架及常用方法，通过实例说明如何有机结合智能信息处理方法与传统信息处理方法以解决建模和控制等领域中的不确定和动态变化问题。建议读者在学习过程中考虑以下问题：1）在控制系统的设计和应用过程中有哪些常见的不确定因素？这些因素对建模、控制系统设计以及控制效果存在哪些影响？2）控制和建模过程的智能化为什么可以克服这些不确定性因素的影响？3）可以采用什么样的通用方法和通用系统结构实现智能？4）智能信息处理如何与传统的信息处理方法有机结合？人作为使用和设计者应在其中发挥何

6、种作用？三、所选资料的说明第一部分简单介绍线性、动态、反馈等基本概念。为本科阶段非自动控制及相关专业的读者介绍与本课程内容有关的简要基础知识（节选自网上电子资料：罗抟翼等,控制工程及信号处理基础,机械工业出版社,2008和罗键,系统灵敏度理论导论,西北工业大学出版社,1990）。第二部分简单介绍多种不确定因素来源及其对系统性能的影响。通过强非线性执行器（如强非线性阀门等）、参数大范围时变的对象或生产过程（如工业机器人、浓度控制的化工过程等）等实际例子，简单介绍了不确定性因素的来源及其对于系统性能的影

7、响（节选自K.J.Astrom,李清泉译,自适应控制,科学出版社,1992）。这些不确定因素对控制提出了很高的要求。当被控对象具有强非线性特性时（例如，pH控制、强非线性阀过程的控制），对象在不同工作点的增益往往差别很大，甚至可达上万倍。如P45图2.2所示，若按固定控制增益的方式进行控制，则在对象增益较小的工作点附近，系统响应缓慢；而在对象增益较大的工作点附近，系统响应又会出现振荡。高性能机器人往往重量很轻，因而对于姿态和负载的变化非常敏感。例如，如P47图2.7所示，机械臂由直立位置到伸张位置，

8、惯性矩的变化可达1:50。而如P49图2.9所示，若采用固定参数的常规PID控制，当惯性矩变化范围超过1:4时，在小惯性矩时系统响应可能过于缓慢，而惯性矩过大时响应却可能过于激烈而振荡，表明固定参数的PID控制方法已不适宜。抑制这些不确定因素的影响要求控制方法能根据实际情况自动调整控制参数，甚至改变控制器的结构（例如改PID控制为其他控制算法）。然而，要达到这一目的，控制算法必须解决两方面的问题：1）自动识别“实际情况”发生了什么变化。2）针对这些变化作出恰当的调整。