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| 編輯推薦： |
本书的主要特色在于知识建模和智能推理技术方面的创新，并基于知识图谱建模和智能推理技术的集成完成了一系列应用软件的开发，直观形象、易学易用。本书是AI3软件的详尽解读，分为AI3普及版（自由拷贝，不限使用）、AI3智能教学版以及AI3专业版（适用于复杂过程工业系统AI应用）。
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| 內容簡介： |
本书的主要特色在于知识建模和智能推理技术方面的创新，并基于知识图谱建模和智能推理技术的集成完成了一系列应用软件的开发，直观形象、易学易用。本书是AI3软件的详尽解读，分为AI3普及版（自由拷贝，不限使用）、AI3智能教学版以及AI3专业版（适用于复杂过程工业系统AI应用）。
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| 關於作者： |
本书的主要特色在于知识建模和智能推理技术方面的创新，并基于知识图谱建模和智能推理技术的集成完成了一系列应用软件的开发，直观形象、易学易用。本书是AI3软件的详尽解读，分为AI3普及版（自由拷贝，不限使用）、AI3智能教学版以及AI3专业版（适用于复杂过程工业系统AI应用）。
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| 目錄：
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章绪论11.1知识图谱建模与智能推理的概念和沿革11.2知识图谱和智能推理的应用进展41.3知识图谱建模与智能推理的需求分析121.4本书各章内容概要15第二章知识本体、信息标准化和领域知识本体172.1知识本体172.1.1知识本体的基本类型192.1.2知识本体的设计规则202.2工业自动化信息国际标准ISO
15926
212.2.1ISO
15926简介212.2.2ISO
15926-2知识本体的基本要素232.3ISO
15926原理借鉴和扩展312.3.1过程系统的领域知识本体内容信息分类312.3.2过程系统的领域知识本体结构信息分类322.3.3影响方程352.4过程系统的领域知识本体总貌372.5剧情对象模型（SOM）392.5.1剧情的定义392.5.2危险剧情的定义392.5.3剧情对象模型（SOM）设计402.5.4危险剧情在系统安全领域的应用进展48第三章方法和任务知识本体563.1常用推理分析方法563.1.1演绎法——正向推理563.1.2归纳法——反向推理573.1.3溯因法——双向推理583.1.4默认推理583.1.5因果反事实推理593.2可操作性分析（HAZOP）方法603.2.1HAZOP的产生背景和意义603.2.2HAZOP国际标准和术语定义613.2.3HAZOP原理623.2.4设计描述643.2.5HAZOP应用653.2.6HAZOP分析步骤673.2.7人工HAZOP分析方法的不足和改进763.3保护层分析（LOPA）方法813.3.1LOPA的定义和作用813.3.2LOPA的优点823.3.3LOPA的局限性823.3.4LOPA的结果类型833.3.5执行LOPA的必备条件833.3.6LOPA方法描述83第四章高效推理算法、图论与网络拓扑904.1高效基本回路搜索算法904.1.1詹森回路搜索算法904.1.2詹森回路搜索算法原理924.1.3有向图基本回路搜索算法程序924.2有向图基本通路搜索算法及程序974.2.1有向图基本通路搜索算法要点974.2.2有向图基本通路搜索算法程序设计984.2.3基本通路搜索算法程序例题994.3网络独立通路和回路搜索算法应用案例1004.3.1信号流图的稳态和动态解法1004.3.2图形化控制系统信号流图分析CSA软件1014.3.3采用CSA自动解算复杂信号流图系统1074.4回路搜索和推理在动态系统分析和决策中的作用113第五章基于符号有向图（SDG）的深度学习1195.1符号有向图（SDG）方法的历史与进展1215.2SDG方法的优缺点1235.3SDG原理与建模1245.3.1定量和定性仿真与SDG的关系1245.3.2SDG模型及定义1265.3.3SDG建模方法和原则1285.3.4SDG模型的主要推理机制1315.4SDG简单建模实例1325.4.1世界系统SDG建模1325.4.2离心泵与液位系统SDG建模1335.5SDG模型简化1415.6加热炉SDG建模与验证试验1425.6.1加热炉工艺流程简介1435.6.2加热炉故障诊断模型的建立1455.6.3SDG模型检验与验证方法分类1525.6.4加热炉SDG故障诊断试验1545.7反应再生装置SDG故障诊断试验1585.7.1反应再生装置工艺流程简介1585.7.2反应再生装置故障诊断模型的建立1625.7.3反应再生装置SDG故障诊断试验1675.8SDG深度学习启示172第六章知识图谱建模与智能推理软件AI3的设计与开发1746.1AI3概述1746.2AI3总体功能、结构设计描述和应用1746.3图形化人机界面使用说明与要点1776.3.1AI3图形化建模编程要点1776.3.2AI3基本画面和图形化操作方法设计与实现1786.4推理引擎开发1906.4.1具体事件一致性和条件约束推理方法1906.4.2正向推理1926.4.3反向推理1926.4.4双向推理1936.4.5AI3推理速度测试1946.5推理输出结果表达1976.5.1AI3推理结果画面1976.5.2工况数据（“快门”）一览表2026.5.3反应温度记录曲线查询2026.5.4模型中具体事件超限状态显示2036.6AI3应用建模方法2056.6.1经验渐进法建模要点2066.6.2“与门”串联连接规则2066.6.3经验与深度学习相结合的建模要点2076.6.4知识图谱的初步认知212第七章AI3在智能教学中的应用2147.1智能教学系统（ITS）应用进展2147.2学习内容、教学方法和智能教学2197.3智能仿真培训系统2227.4知识本体模型与仿真模型的协同技术2267.4.1仿真模型的质量评估2267.4.2动态仿真模型的特点及建模注意事项2297.5高精度动态仿真模型开发案例2317.5.1充分利用工程设计的成熟计算方法2317.5.2阀门特性仿真建模2347.5.3间歇反应动力学仿真建模2387.6多功能过程与控制仿真实验系统2457.6.1MPCE实验系统构成2467.6.2MPCE过程动态特性测试实验案例2547.6.3PID控制器参数整定实验2577.7MPCE连续反应先进控制案例2627.7.1连续反应系统（CSTR）工艺流程2627.7.2CSTR控制硬件配置2637.7.3CSTR控制目标2637.7.4CSTR系统测试及分析2647.7.5系统控制策略设计2677.8智能型危险化学品特种作业仿真培训与考核软件2727.8.1重特大事故的主因——人为失误2747.8.2预防操作工人为失误必要的技能、难点和解决方法2747.8.3危险化学品特种作业实际操作仿真培训与考核系列软件2767.8.4AI3-TZZY培训与考核软件内容2777.8.5AI3-TZZY系统考核方法要点2797.8.6AI3-TZZY培训与考核软件特点2807.8.7智能仿真培训系列软件主要类型2887.8.8AI3和智能仿真软件适用范围288第八章AI3在过程工业中的应用2908.1大型过程工业智能安全评估应用2908.2智能HAZOP软件CAH使用方法2958.3大型过程工业智能故障诊断探索308结语316附录一因果反事实推理“如果-怎么样？”化工过程典型问题集319附录二专家陪练-AI3软件说明334参考文献341
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| 內容試閱：
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系统理论的发展为知识本体建模提供了更为系统化和结构化的方法。成功的美国实时在线人工智能专家系统G2已经在20000个以上工业应用和军事应用中取得实效。知识图谱的下一波应用呼唤着新一代专家系统的诞生。部分科技发达国家已经将智能教学系统大规模应用于学校和职业教育领域。目前，国产化、实用、高质量、通用性人工智能专家系统软件奇缺，现有的教科书多数局限于人工智能自身概念或原理介绍，构建领域知识本体和人工智能工业应用技术的指导书奇缺。急需向应用群体广泛普及人工智能的实用知识，急需开发大众化、方便易用、先进的新一代人工智能应用软件，并将其推广普及。这就是我们撰写本书的初衷。本书的主要特色在于知识建模和智能推理技术方面的创新，并基于知识图谱建模和智能推理技术的集成，完成了一系列应用软件的开发，直观形象、易学易用。所开发的具有自主知识产权的高速、高效、省容、多功能通路与回路推理机，是实现人工智能应用的“卡脖子”技术，在本书中公开了算法和程序，仅用一台微机或笔记本电脑就可实现复杂系统的人工智能应用。本书内容主要包括：运用知识工程的知识本体论理念，解读人类的工业实践经验知识和相关国际信息标准，扩展具体事件和概念事件、静态连接关系与动态影响关系的认知；获取计算机化、图形化、自然语言化、标准化精准表达人类知识的知识图谱全谱模型（大数据+静态知识+动态知识模型）；探索因果模型与代数方程组和微分方程组的直接联系，提出实用的因果模型结构信息的影响方程表达方法；基于符号有向图与因果有向模型（SDG＋CDG）进行反事实推理“挖掘”，以实现工业应用的深度学习方法；知识图谱建模与智能推理系列软件平台AI3的设计与开发，以及AI3在智能教学和过程工业中的实际应用案例。本书是AI3软件的详尽解读，软件分为AI3普及版（自由拷贝，不限使用）、AI3智能教学版以及AI3专业版（适用于复杂过程工业系统AI应用）。形式化知识图谱仿真软件MPCE和CSA，实现了系统仿真建模、控制系统组态、硬件在回路、被控对象模型在回路联合组态与多功能仿真实验。实时智能型危险化学品特种作业仿真培训系统AI3-RT-TZZY，是一种功能完备的智能化操作工培训软件，也是知识图谱模型验证的综合型工具软件。实时在线专家系统“石油化工装置安全运行指导系统PSOG”，在数个大型石化装置试运行成功。所有技术细节，包括高效通路、回路推理算法和原理程序，以及实际应用案例，都总结在本书之中。以上进展无意中已经迈进了新一代人工智能专家系统的门槛。本书内容是几十年来师生合作，多单位、多学科和多个科研团队集体智慧的总结。在此对所有参与和支持我们科研与工业应用工作的单位和个人表示衷心的感谢。其中做出重要贡献的有：北京思创信息系统有限公司总经理纳永良博士；北京化工大学信息学院张贝克副教授、许欣博士和高东博士等；清华大学自动化系王雄教授、肖德云教授和杨帆博士后等；中石化青岛安全工程研究院张卫华教授级高级工程师。纳永良博士撰写了本书第三章3.2.6节和第八章8.2节。张卫华博士为本书第八章提供了材料。借此机会也对国家应急管理部危险化学品安全监督管理司新老领导、中国化学品安全协会新老领导和相关工作人员给予我们安全科技成果的充分认可、悉心指导和大力推广普及表示由衷的感谢！研究人工智能知识图谱建模与智能推理关键技术及软件并应用于实践，是我们长期的梦想和不懈的追求。期望AI3系列软件与仿真训练软件的联合平台在教学实践环节中发挥作用；期望本书在人工智能应用技术的研发方面对科研人员具有抛砖引玉的作用。其中，AI3软件的普及版可登录官方网站
www.cipedu.com.cn自行下载使用。鉴于时间所限，书中难免存在不足之处，恳请广大读者批评指正。吴重光2020年12月
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