Expert Systems in Engineering pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:Gottlob, Georg; Nejdl, Wolfgang;

出品人:

页数:276

译者:

出版时间:1990-10-18

价格:USD 49.95

装帧:Paperback

isbn号码:9783540531043

丛书系列:

图书标签:

• Expert Systems
• Artificial Intelligence
• Engineering Applications
• Knowledge Engineering
• Decision Support Systems
• Problem Solving
• Automation
• Computer Science
• Intelligent Systems
• AI in Engineering

《工程智能决策：专家系统与前沿应用》 本书深入探讨了专家系统在工程领域的核心价值与前沿发展，为读者勾勒出一幅工程实践与人工智能深度融合的壮丽图景。我们不仅仅是简单地介绍技术，而是着力于揭示专家系统如何成为驱动工程创新、优化流程、乃至重塑行业格局的关键力量。 一、 核心理论与构建基石： 本书首先扎实地铺陈了专家系统的理论基础，使其成为读者理解后续复杂应用的前提。我们将从以下几个关键维度展开： 知识表示的艺术： 深入剖析规则、框架、语义网络、本体等多种核心知识表示方法。我们不仅会解释它们各自的优缺点，更会展示如何在不同的工程问题中选择最合适的表示方式，例如，在故障诊断中，基于规则的系统能够清晰地映射故障与现象之间的因果关系；而在设计优化中，本体则能提供更丰富的语义关联，支持更灵活的知识推理。 推理机制的精妙： 详解前向推理、后向推理、混合推理等经典推理技术。我们将通过生动的工程案例，例如结构稳定性分析的推理过程，展示如何根据问题的特性选择恰当的推理策略，以实现高效、准确的决策。此外，还会探讨不确定性推理，如贝叶斯网络和模糊逻辑，在处理工程数据固有的不确定性和模糊性方面的重要性。 专家系统架构的演进： 梳理并分析了单机式、分布式、以及基于云计算的专家系统架构。从早期的知识库和推理引擎的简单结合，到如今能够集成多源异构知识、具备自学习能力的复杂系统，我们将追溯这一演进历程，并展望未来架构的发展趋势，强调其在处理大规模、分布式工程项目中的潜力。 构建生命周期的管理： 详细阐述了专家系统从需求分析、知识获取、系统开发、测试验证到部署维护的完整生命周期。我们强调了知识获取的挑战性，并介绍访谈、观察、问卷调查等传统方法，以及文本挖掘、机器学习等新兴技术如何辅助知识工程师从海量工程文档和数据中提取宝贵信息。 二、 工程领域的创新应用： 本书的另一核心内容，在于聚焦专家系统在工程各个细分领域的颠覆性应用。我们将通过详实的案例研究，展示专家系统如何解决实际工程难题，提升效率，降低风险： 智能设计与优化： 产品设计： 探讨专家系统如何在概念设计阶段辅助工程师生成创新的设计方案，例如，在航空发动机叶片设计中，系统能够基于性能需求和材料约束，快速生成多种可行设计，并通过仿真评估进行优化。 结构设计： 分析专家系统如何辅助进行结构安全性和经济性的优化，例如，在桥梁或建筑结构设计中，系统可以集成荷载、材料、环境等多种因素，自动生成满足规范要求的最佳结构方案，并进行应力分析。 工艺流程设计： 介绍专家系统在制造业中如何优化生产工艺，例如，在电路板制造中，系统可以根据产品规格和设备能力，自动生成最优的生产排程和工艺参数。 智能故障诊断与预测性维护： 设备健康监测： 深入研究专家系统如何通过实时监测设备运行数据，识别潜在故障，预测设备寿命，从而实现从被动维修到主动预防性维护的转变。例如，在电力变压器状态监测中，系统可以分析油色谱、放电信号等数据，精准诊断内部故障。 故障排除助手： 展示专家系统如何在复杂系统发生故障时，提供快速、准确的诊断和维修建议，缩短停机时间，降低维修成本。例如，在汽车故障诊断中，系统可以根据故障现象和车辆数据，引导维修人员找到根源问题。 智能项目管理与风险控制： 进度与资源优化： 探讨专家系统如何辅助进行项目进度规划、资源分配和风险评估，从而提高项目成功率。例如，在大型工程建设中，系统可以分析任务依赖关系、资源可用性，动态调整项目计划，并识别潜在的延误风险。 质量控制与合规性检查： 分析专家系统如何在工程项目的各个阶段进行质量检查，确保设计和施工符合相关标准和法规。例如，在建筑工程中，系统可以自动审查设计图纸，检查是否满足防火、抗震等要求。 智能安全管理与环境监测： 生产安全预警： 研究专家系统如何识别生产过程中的安全隐患，并发出预警，预防事故发生。例如，在化工厂中，系统可以监测压力、温度、化学品浓度等参数，预测潜在的爆炸或泄漏风险。 环境影响评估： 探讨专家系统如何在工程项目的设计和规划阶段，评估其对环境的影响，并提出减缓措施。例如，在水利工程中，系统可以模拟项目建成后对水质、生态环境的影响。 三、 未来展望与挑战： 本书并非止步于现有成就，更着眼于专家系统在工程领域的未来发展趋势与潜在挑战。我们将深入探讨： 与新兴技术的融合： 机器学习与深度学习： 分析机器学习如何增强专家系统的知识获取能力，例如，通过自动学习从传感器数据中提取规律；以及深度学习在图像识别、自然语言处理等方面的应用，如何为工程领域的智能化决策提供新的可能。 大数据分析： 讨论如何利用大数据技术为专家系统提供更丰富、更准确的知识源，以及如何通过大数据分析优化专家系统的推理过程。 物联网 (IoT) 与边缘计算： 探讨物联网设备如何提供海量的实时工程数据，以及边缘计算如何在本地进行初步的智能处理，为专家系统提供更及时、更可靠的信息输入。 人机协作的深化： 强调专家系统并非要取代人类工程师，而是作为强大的辅助工具，实现人机协作的最大效能。我们将讨论如何设计更直观、更易于理解的专家系统交互界面，以及如何让工程师能够更有效地利用专家系统的决策支持。 可解释性与可信赖性： 深入讨论专家系统的“黑箱”问题，以及如何提高系统的可解释性，让工程师能够理解系统的决策过程，从而建立对系统的信任。这对于高风险工程领域尤为重要。 伦理与社会影响： 审视专家系统在工程应用中可能带来的伦理问题，例如，数据隐私、算法偏见等，并探讨如何负责任地开发和部署这些技术。 《工程智能决策：专家系统与前沿应用》 旨在成为工程师、研究人员、以及对工程智能化感兴趣的读者的必备参考。本书致力于提供一个全面、深入、且极具前瞻性的视角，帮助您理解并掌握专家系统这一强大工具，从而在快速发展的工程领域中，驱动创新，实现卓越。

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