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知识图谱建模与智能推理技术 版权信息
- ISBN：9787122385017
- 条形码：9787122385017 ; 978-7-122-38501-7
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
知识图谱建模与智能推理技术 本书特色
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）。
知识图谱建模与智能推理技术 内容简介
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）。
知识图谱建模与智能推理技术 目录
**章绪论1
1.1知识图谱建模与智能推理的概念和沿革1
1.2知识图谱和智能推理的应用进展4
1.3知识图谱建模与智能推理的需求分析12
1.4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17
2.1知识本体17
2.1.1知识本体的基本类型19
2.1.2知识本体的设计规则20
2.2工业自动化信息国际标准ISO 15926 21
2.2.1ISO 15926简介21
2.2.2ISO 15926-2知识本体的基本要素23
2.3ISO 15926原理借鉴和扩展31
2.3.1过程系统的领域知识本体内容信息分类31
2.3.2过程系统的领域知识本体结构信息分类32
2.3.3影响方程35
2.4过程系统的领域知识本体总貌37
2.5剧情对象模型（SOM）39
2.5.1剧情的定义39
2.5.2危险剧情的定义39
2.5.3剧情对象模型（SOM）设计40
2.5.4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56
3.1常用推理分析方法56
3.1.1演绎法——正向推理56
3.1.2归纳法——反向推理57
3.1.3溯因法——双向推理58
3.1.4默认推理58
3.1.5因果反事实推理59
3.2可操作性分析（HAZOP）方法60
3.2.1HAZOP的产生背景和意义60
3.2.2HAZOP国际标准和术语定义61
3.2.3HAZOP原理62
3.2.4设计描述64
3.2.5HAZOP应用65
3.2.6HAZOP分析步骤67
3.2.7人工HAZOP分析方法的不足和改进76
3.3保护层分析（LOPA）方法81
3.3.1LOPA的定义和作用81
3.3.2LOPA的优点82
3.3.3LOPA的局限性82
3.3.4LOPA的结果类型83
3.3.5执行LOPA的**条件83
3.3.6LOPA方法描述83
第四章高效推理算法、图论与网络拓扑90
4.1高效基本回路搜索算法90
4.1.1詹森回路搜索算法90
4.1.2詹森回路搜索算法原理92
4.1.3有向图基本回路搜索算法程序92
4.2有向图基本通路搜索算法及程序97
4.2.1有向图基本通路搜索算法要点97
4.2.2有向图基本通路搜索算法程序设计98
4.2.3基本通路搜索算法程序例题99
4.3网络独立通路和回路搜索算法应用案例100
4.3.1信号流图的稳态和动态解法100
4.3.2图形化控制系统信号流图分析CSA软件101
4.3.3采用CSA自动解算复杂信号流图系统107
4.4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119
5.1符号有向图（SDG）方法的历史与进展121
5.2SDG方法的优缺点123
5.3SDG原理与建模124
5.3.1定量和定性仿真与SDG的关系124
5.3.2SDG模型及定义126
5.3.3SDG建模方法和原则128
5.3.4SDG模型的主要推理机制131
5.4SDG简单建模实例132
5.4.1世界系统SDG建模132
5.4.2离心泵与液位系统SDG建模133
5.5SDG模型简化141
5.6加热炉SDG建模与验证试验142
5.6.1加热炉工艺流程简介143
5.6.2加热炉故障诊断模型的建立145
5.6.3SDG模型检验与验证方法分类152
5.6.4加热炉SDG故障诊断试验154
5.7反应再生装置SDG故障诊断试验158
5.7.1反应再生装置工艺流程简介158
5.7.2反应再生装置故障诊断模型的建立162
5.7.3反应再生装置SDG故障诊断试验167
5.8SDG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174
6.1AI3概述174
6.2AI3总体功能、结构设计描述和应用174
6.3图形化人机界面使用说明与要点177
6.3.1AI3图形化建模编程要点177
6.3.2AI3基本画面和图形化操作方法设计与实现178
6.4推理引擎开发190
6.4.1具体事件一致性和条件约束推理方法190
6.4.2正向推理192
6.4.3反向推理192
6.4.4双向推理193
6.4.5AI3推理速度测试194
6.5推理输出结果表达197
6.5.1AI3推理结果画面197
6.5.2工况数据（“快门”）一览表202
6.5.3反应温度记录曲线查询202
6.5.4模型中具体事件超限状态显示203
6.6AI3应用建模方法205
6.6.1经验渐进法建模要点206
6.6.2“与门”串联连接规则206
6.6.3经验与深度学习相结合的建模要点207
6.6.4知识图谱的初步认知212
第七章AI3在智能教学中的应用214
7.1智能教学系统（ITS）应用进展214
7.2学习内容、教学方法和智能教学219
7.3智能仿真培训系统222
7.4知识本体模型与仿真模型的协同技术226
7.4.1仿真模型的质量评估226
7.4.2动态仿真模型的特点及建模注意事项229
7.5高精度动态仿真模型开发案例231
7.5.1充分利用工程设计的成熟计算方法231
7.5.2阀门特性仿真建模234
7.5.3间歇反应动力学仿真建模238
7.6多功能过程与控制仿真实验系统245
7.6.1MPCE实验系统构成246
7.6.2MPCE过程动态特性测试实验案例254
7.6.3PID控制器参数整定实验257
7.7MPCE连续反应先进控制案例262
7.7.1连续反应系统（CSTR）工艺流程262
7.7.2CSTR控制硬件配置263
7.7.3CSTR控制目标263
7.7.4CSTR系统测试及分析264
7.7.5系统控制策略设计267
7.8智能型危险化学品特种作业仿真培训与考核软件272
7.8.1重特大事故的主因——人为失误274
7.8.2预防操作工人为失误必要的技能、难点和解决方法274
7.8.3危险化学品特种作业实际操作仿真培训与考核系列软件276
7.8.4AI3-TZZY培训与考核软件内容277
7.8.5AI3-TZZY系统考核方法要点279
7.8.6AI3-TZZY培训与考核软件特点280
7.8.7智能仿真培训系列软件主要类型288
7.8.8AI3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290
8.1大型过程工业智能安全评估应用290
8.2智能HAZOP软件CAH使用方法295
8.3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
1.1知识图谱建模与智能推理的概念和沿革1
1.2知识图谱和智能推理的应用进展4
1.3知识图谱建模与智能推理的需求分析12
1.4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17
2.1知识本体17
2.1.1知识本体的基本类型19
2.1.2知识本体的设计规则20
2.2工业自动化信息国际标准ISO 15926 21
2.2.1ISO 15926简介21
2.2.2ISO 15926-2知识本体的基本要素23
2.3ISO 15926原理借鉴和扩展31
2.3.1过程系统的领域知识本体内容信息分类31
2.3.2过程系统的领域知识本体结构信息分类32
2.3.3影响方程35
2.4过程系统的领域知识本体总貌37
2.5剧情对象模型（SOM）39
2.5.1剧情的定义39
2.5.2危险剧情的定义39
2.5.3剧情对象模型（SOM）设计40
2.5.4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56
3.1常用推理分析方法56
3.1.1演绎法——正向推理56
3.1.2归纳法——反向推理57
3.1.3溯因法——双向推理58
3.1.4默认推理58
3.1.5因果反事实推理59
3.2可操作性分析（HAZOP）方法60
3.2.1HAZOP的产生背景和意义60
3.2.2HAZOP国际标准和术语定义61
3.2.3HAZOP原理62
3.2.4设计描述64
3.2.5HAZOP应用65
3.2.6HAZOP分析步骤67
3.2.7人工HAZOP分析方法的不足和改进76
3.3保护层分析（LOPA）方法81
3.3.1LOPA的定义和作用81
3.3.2LOPA的优点82
3.3.3LOPA的局限性82
3.3.4LOPA的结果类型83
3.3.5执行LOPA的**条件83
3.3.6LOPA方法描述83
第四章高效推理算法、图论与网络拓扑90
4.1高效基本回路搜索算法90
4.1.1詹森回路搜索算法90
4.1.2詹森回路搜索算法原理92
4.1.3有向图基本回路搜索算法程序92
4.2有向图基本通路搜索算法及程序97
4.2.1有向图基本通路搜索算法要点97
4.2.2有向图基本通路搜索算法程序设计98
4.2.3基本通路搜索算法程序例题99
4.3网络独立通路和回路搜索算法应用案例100
4.3.1信号流图的稳态和动态解法100
4.3.2图形化控制系统信号流图分析CSA软件101
4.3.3采用CSA自动解算复杂信号流图系统107
4.4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119
5.1符号有向图（SDG）方法的历史与进展121
5.2SDG方法的优缺点123
5.3SDG原理与建模124
5.3.1定量和定性仿真与SDG的关系124
5.3.2SDG模型及定义126
5.3.3SDG建模方法和原则128
5.3.4SDG模型的主要推理机制131
5.4SDG简单建模实例132
5.4.1世界系统SDG建模132
5.4.2离心泵与液位系统SDG建模133
5.5SDG模型简化141
5.6加热炉SDG建模与验证试验142
5.6.1加热炉工艺流程简介143
5.6.2加热炉故障诊断模型的建立145
5.6.3SDG模型检验与验证方法分类152
5.6.4加热炉SDG故障诊断试验154
5.7反应再生装置SDG故障诊断试验158
5.7.1反应再生装置工艺流程简介158
5.7.2反应再生装置故障诊断模型的建立162
5.7.3反应再生装置SDG故障诊断试验167
5.8SDG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174
6.1AI3概述174
6.2AI3总体功能、结构设计描述和应用174
6.3图形化人机界面使用说明与要点177
6.3.1AI3图形化建模编程要点177
6.3.2AI3基本画面和图形化操作方法设计与实现178
6.4推理引擎开发190
6.4.1具体事件一致性和条件约束推理方法190
6.4.2正向推理192
6.4.3反向推理192
6.4.4双向推理193
6.4.5AI3推理速度测试194
6.5推理输出结果表达197
6.5.1AI3推理结果画面197
6.5.2工况数据（“快门”）一览表202
6.5.3反应温度记录曲线查询202
6.5.4模型中具体事件超限状态显示203
6.6AI3应用建模方法205
6.6.1经验渐进法建模要点206
6.6.2“与门”串联连接规则206
6.6.3经验与深度学习相结合的建模要点207
6.6.4知识图谱的初步认知212
第七章AI3在智能教学中的应用214
7.1智能教学系统（ITS）应用进展214
7.2学习内容、教学方法和智能教学219
7.3智能仿真培训系统222
7.4知识本体模型与仿真模型的协同技术226
7.4.1仿真模型的质量评估226
7.4.2动态仿真模型的特点及建模注意事项229
7.5高精度动态仿真模型开发案例231
7.5.1充分利用工程设计的成熟计算方法231
7.5.2阀门特性仿真建模234
7.5.3间歇反应动力学仿真建模238
7.6多功能过程与控制仿真实验系统245
7.6.1MPCE实验系统构成246
7.6.2MPCE过程动态特性测试实验案例254
7.6.3PID控制器参数整定实验257
7.7MPCE连续反应先进控制案例262
7.7.1连续反应系统（CSTR）工艺流程262
7.7.2CSTR控制硬件配置263
7.7.3CSTR控制目标263
7.7.4CSTR系统测试及分析264
7.7.5系统控制策略设计267
7.8智能型危险化学品特种作业仿真培训与考核软件272
7.8.1重特大事故的主因——人为失误274
7.8.2预防操作工人为失误必要的技能、难点和解决方法274
7.8.3危险化学品特种作业实际操作仿真培训与考核系列软件276
7.8.4AI3-TZZY培训与考核软件内容277
7.8.5AI3-TZZY系统考核方法要点279
7.8.6AI3-TZZY培训与考核软件特点280
7.8.7智能仿真培训系列软件主要类型288
7.8.8AI3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290
8.1大型过程工业智能安全评估应用290
8.2智能HAZOP软件CAH使用方法295
8.3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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