智能設(shè)計(jì)與不確定信息處理

內(nèi)容概要

　　本書旨在進(jìn)行產(chǎn)品智能設(shè)計(jì)中的知識(shí)處理和不確定性信息處理方法的研究，試圖探索出一條對(duì)大多數(shù)機(jī)電產(chǎn)品的智能設(shè)計(jì)都具有一定適用性的途徑。本書討論了與現(xiàn)代產(chǎn)品設(shè)計(jì)理論有密切關(guān)聯(lián)性的產(chǎn)品設(shè)計(jì)過(guò)程知識(shí)建模方法，提出了新的設(shè)計(jì)過(guò)程模型和設(shè)計(jì)對(duì)象模型，并且綜合采用模糊理論、粗糙集理論、D?S證據(jù)理論、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、聚類分析、模式識(shí)別等理論與方法討論了產(chǎn)品的設(shè)計(jì)、優(yōu)化、評(píng)估、決策方法。同時(shí)以低壓電器產(chǎn)品及其子類——繼電器產(chǎn)品作為具體對(duì)象，驗(yàn)證了這些方法的合理性和有效性。

書籍目錄

前言
第1章緒論
　1.1現(xiàn)代產(chǎn)品設(shè)計(jì)技術(shù)概述
　　1.1.1設(shè)計(jì)的本質(zhì)與產(chǎn)品設(shè)計(jì)理論的發(fā)展
　　1.1.2現(xiàn)代產(chǎn)品設(shè)計(jì)方法及其核心內(nèi)容
　　1.1.3產(chǎn)品設(shè)計(jì)的分類
　1.2產(chǎn)品智能設(shè)計(jì)技術(shù)
　　1.2.1人工智能與專家系統(tǒng)
　　1.2.2機(jī)器智能的實(shí)現(xiàn)途徑
　　1.2.3智能設(shè)計(jì)與知識(shí)處理
　　1.2.4智能設(shè)計(jì)技術(shù)的發(fā)展
　　1.2.5智能設(shè)計(jì)面臨的困難
　1.3產(chǎn)品設(shè)計(jì)中的不確定性
　1.4本書討論的主要問(wèn)題
第2章產(chǎn)品設(shè)計(jì)知識(shí)的分類與基本的知識(shí)表示方法
　2.1知識(shí)分類
　2.2基本的知識(shí)表示方法
　　2.2.1語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)表示法
　　2.2.2框架表示法
　　2.2.3產(chǎn)生式表示法
　　2.2.4過(guò)程表示法
　　2.2.5面向?qū)ο蟊硎痉?br />　2.3廣義知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)
第3章產(chǎn)品智能設(shè)計(jì)知識(shí)的建模
　3.1產(chǎn)品設(shè)計(jì)過(guò)程知識(shí)模型
　　3.1.1已有的幾種產(chǎn)品設(shè)計(jì)過(guò)程知識(shí)模型
　　3.1.2基于設(shè)計(jì)模式的設(shè)計(jì)模型
　3.2功能模式下的產(chǎn)品設(shè)計(jì)對(duì)象模型
　　3.2.1產(chǎn)品的三種設(shè)計(jì)模式
　　3.2.2功能模型的信息組成
　　3.2.3功能模型的BNF定義
　　3.2.4繼電器電磁系統(tǒng)功能模型的BNF描述
　　3.2.5功能模型的特點(diǎn)及其在智能設(shè)計(jì)系統(tǒng)中的組織形式
　3.3參數(shù)化模式下的產(chǎn)品設(shè)計(jì)對(duì)象模型
　　3.3.1產(chǎn)品設(shè)計(jì)在參數(shù)化模式下所面臨的問(wèn)題
　　3.3.2參數(shù)化模型的信息組成
　　3.3.3參數(shù)化模型的BNF定義
　　3.3.4一種設(shè)計(jì)問(wèn)題求解策略和機(jī)器學(xué)習(xí)方法
　　3.3.5參數(shù)化模式下特征模型的作用
　3.4實(shí)例模式下的產(chǎn)品設(shè)計(jì)對(duì)象模型
　　3.4.1實(shí)例和實(shí)例模型的信息組成
　　3.4.2實(shí)例的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)示例
　3.5功能模型、參數(shù)化模型和實(shí)例模型之間的關(guān)系
第4章設(shè)計(jì)對(duì)象的屬性集提取與屬性值獲取
第5章產(chǎn)品設(shè)計(jì)中的知識(shí)利用
第6章模糊貼近度的有關(guān)算法
第7章產(chǎn)品的選型設(shè)計(jì)與概念設(shè)計(jì)
第8章基于規(guī)則的推理與不確定性的傳播
第9章產(chǎn)品的優(yōu)化設(shè)計(jì)
第10章產(chǎn)品設(shè)計(jì)方案的綜合評(píng)估
第11章決策過(guò)程中不確定性信息的綜合處理
第12章人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在產(chǎn)品設(shè)計(jì)中的應(yīng)用
評(píng)估方法
參考文獻(xiàn)

章節(jié)摘錄

版權(quán)頁(yè)：插圖：知識(shí)表示、知識(shí)推理一直是人工智能（AI）的核心，有關(guān)內(nèi)容的研究雖已開展多年，但關(guān)于知識(shí)的嚴(yán)格定義至今仍未統(tǒng)一。以下是對(duì)知識(shí)的幾種定義：①知識(shí)是經(jīng)過(guò)削減、塑造、解釋、選擇和轉(zhuǎn)換的信息；②知識(shí)=事實(shí)+信念‘啟發(fā)式；③知識(shí)由特定領(lǐng)域的描述、關(guān)系和過(guò)程組成；④知識(shí)是有關(guān)信息關(guān)聯(lián)在一起所形成的信息結(jié)構(gòu)。顯然，知識(shí)在層次上高于信息。作為智能設(shè)計(jì)系統(tǒng)的輸入，用戶提出的設(shè)計(jì)要求是系統(tǒng)求解問(wèn)題的已知條件（也稱為初始事實(shí)），屬于信息的層次，系統(tǒng)就是從這一初始設(shè)計(jì)信息出發(fā)展開推理的。設(shè)計(jì)要求在表達(dá)方式上可分為三類：1）通過(guò)數(shù)字來(lái)表達(dá)。例如，要求設(shè)計(jì)一個(gè)繼電器產(chǎn)品，切換電路的時(shí)間不大于4ms。這里，“切換電路的時(shí)間”稱為屬性（也稱特征，或者特征因素、指標(biāo)），“不大于4ms”為相應(yīng)的屬性值（也稱特征值、指標(biāo)值）。本書把這類由數(shù)字來(lái)定義其值的特征，稱為數(shù)值型特征或數(shù)值型設(shè)計(jì)要求。用于表達(dá)繼電器技術(shù)性狀的“技術(shù)特征（或稱技術(shù)屬性）”通常都是數(shù)值型特征。另外，一般把用于表達(dá)繼電器幾何特征的“幾何屬性”也作為數(shù)值型特征處理。2）通過(guò)模糊評(píng)語(yǔ)來(lái)表達(dá)。例如，要求繼電器的可加工性和可制造性良好、成本較低、體積較小。這里，“可加工性”、“可制造性”、“成本”、“體積”均為特征，“良好”、“較低”、“較小”為相應(yīng)的特征值。一般把這類可以由模糊評(píng)語(yǔ)來(lái)定義其值的特征，稱為評(píng)語(yǔ)型特征或評(píng)語(yǔ)型設(shè)計(jì)要求。

編輯推薦

《智能設(shè)計(jì)與不確定信息處理》由機(jī)械工業(yè)出版社出版。

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