基于符号定向图(SDG)深层知识模型的定性仿真

• 作者: 吴重光 夏涛 张贝克
• 来源期刊: 系统仿真学报
• 学科: 工学
• 关键词: 定性仿真 符号定向图 深层知识 推理引擎 过程危险评价 故障诊断
• 年，卷（期）: 2003,（10）
• 所属期刊栏目: 符号定向图(SDG)定性仿真与安全科学技术专辑
• 页码范围: 1351-1355
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.9
• 字数: 6810字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-731X.2003.10.001

摘要

定性仿真是系统仿真技术中的重要研究和应用方向,同时也是人工智能技术的一个重要方面.近年来,随着现代计算机技术的日新月异,使得基于符号定向图(SDG)深层知识模型的定性仿真研究和应用取得了显著进展.SDG模型能够表达复杂的因果关系,具有包容大规模潜在信息的能力,因此特别适合于过程系统危险评价(PHA)、危险识别与故障诊断.SDG模型结构简单,易于建立和修改.然而高质量的SDG模型必须采用经验数据和定量动态仿真检验和校正.采用SDG模型进行定性仿真的关键技术是高效双向推理“引擎”,由计算机软件自动完成.目前,在计算机辅助过程系统危险评价方面,SDG是最有效的方法;在过程系统故障诊断方面,其完备性较好,但诊断分辨率尚待提高.今后的研究应解决:定性仿真和定量仿真相结合;SDG自动建模;通用推理软件平台;大系统高分辨率故障诊断等问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张贝克	北京化工大学信息科学与技术学院	98	1277	20.0	31.0
2	吴重光	北京化工大学信息科学与技术学院	99	1768	25.0	37.0
3	夏涛	北京化工大学信息科学与技术学院	28	587	12.0	24.0