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        人工智能在熱帶風(fēng)暴潮防災(zāi)減災(zāi)中的應(yīng)用

        2018-01-07 04:08:48李翔
        現(xiàn)代商貿(mào)工業(yè) 2018年36期
        關(guān)鍵詞:防災(zāi)減災(zāi)應(yīng)急管理

        李翔

        摘 要:熱帶風(fēng)暴潮是中國沿海一帶最常見、也最嚴重的海上災(zāi)難。在熱帶風(fēng)暴潮防災(zāi)減災(zāi)、應(yīng)急救援管理方面存在困難,也是當(dāng)前急需解決的問題。在人工智能理論的基礎(chǔ)上,同時采用最好的生產(chǎn)技術(shù),應(yīng)用以信譽為基礎(chǔ)的向前推理策略和數(shù)據(jù)挖掘智能學(xué)習(xí)法,對知識庫和推理機進行研究,從而設(shè)計了一種具有實際操作性的熱帶風(fēng)暴防災(zāi)減災(zāi)人工智能技術(shù)。

        關(guān)鍵詞:熱帶風(fēng)暴潮;防災(zāi)減災(zāi);應(yīng)急管理;輔助決策系統(tǒng)

        中圖分類號:TB 文獻標(biāo)識碼:A doi:10.19311/j.cnki.1672-3198.2018.36.102

        1 引言

        人工智能是20世紀(jì)三項復(fù)雜的科學(xué)技術(shù)成就之一(分別是:人工智能、原子能和空間技術(shù))。盡管人工智能最初是作為20世紀(jì)計算機科學(xué)的一個分支被提出,現(xiàn)在已經(jīng)發(fā)展成一項交叉學(xué)科,被應(yīng)用在計算機科學(xué)、心理學(xué)、生物學(xué)和神經(jīng)系統(tǒng)科學(xué)等多領(lǐng)域。

        專家系統(tǒng)(ES)是人工智能領(lǐng)域最活躍、應(yīng)用最廣泛的技術(shù)。自20世紀(jì)60年代,專家系統(tǒng)作為一種研究工具被開發(fā),Edward Feigenbaum,斯坦福大學(xué)教授,將專家系統(tǒng)定義為“一種智能計算機程序,僅通過一個專家?guī)熘械闹R和判斷程序,可以解決很多復(fù)雜問題”。在20世紀(jì)70年代,專家系統(tǒng)逐漸被廣泛接受。在20世紀(jì)80年代,專家系統(tǒng)開始應(yīng)用到商業(yè)目的,并創(chuàng)造出了商業(yè)價值。自20世紀(jì)90年代,專家系統(tǒng)進入到了高速發(fā)展階段。目前,專家系統(tǒng)被廣泛應(yīng)用到了幾乎所有領(lǐng)域,比如商業(yè)、科學(xué)、工程和制造業(yè)等。

        然而,國內(nèi)在這方面的研究還比較晚,在1977年,國內(nèi)成功的研發(fā)了第一款人工智能,1981年,先后成立了中國人工智能協(xié)會等相關(guān)智能團體,自1986年,相關(guān)大型項目被列入到國家高科技研究計劃。在21世紀(jì),越來越多的ES研究從各類基金計劃中獲得了支持。

        熱帶風(fēng)暴潮是世界海上災(zāi)難中主要的一種,然而,中國與西北太平洋海域相鄰,是自然災(zāi)害的高發(fā)區(qū)。因此,國家計劃通過科學(xué)和教育來發(fā)展海洋(2008-2015,國家海洋局),這體現(xiàn)了國家對海洋自然災(zāi)害(如暴風(fēng)潮、赤潮、漏油事件、海冰、海嘯、海平面上升等)方面的應(yīng)急管理指導(dǎo)思想和要求。通過應(yīng)用專家系統(tǒng)理論,結(jié)合計算機、時間和空間信息、數(shù)據(jù)庫技術(shù),設(shè)計了關(guān)于熱帶風(fēng)暴潮的防災(zāi)防損的專家系統(tǒng),為建立和實施防災(zāi)減災(zāi)應(yīng)急系統(tǒng),甚至是為熱帶風(fēng)暴潮災(zāi)害系統(tǒng)下的整個決策支持系統(tǒng)提供參考。

        2 系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)

        熱帶風(fēng)暴潮的防災(zāi)減災(zāi)系統(tǒng)是跨越多個學(xué)科的前沿系統(tǒng)工程,然而,制定熱帶風(fēng)暴潮防災(zāi)防損專家們,不太可能把海洋、安全和信息技術(shù)等知識,以及豐富的防災(zāi)減災(zāi)實踐經(jīng)驗,超強的解決問題的能力,整合在一起,進而提供良好的技術(shù)支持和幫助。

        熱帶風(fēng)暴潮和防災(zāi)減災(zāi)的有效性,取決于應(yīng)急反饋的速度和應(yīng)急救援的效率。需要制定合理的解決方案,并提供相應(yīng)的決策,使決策工具成為提高速度和效率的有力保證和技術(shù)手段。

        熱帶風(fēng)暴潮人工智能防災(zāi)減災(zāi)的8種模型如下:

        (1)人工機器交互模型:通過多模型用戶界面技術(shù)(MUI),新的互動渠道(間隙、聲音和手勢等),設(shè)備、綜合技術(shù)、使用者,都允許自然的使用人機對話,平行的、多渠道合作,因此,用戶的互動意圖可以通過從多渠道不準(zhǔn)確和準(zhǔn)確的輸入值中捕捉到,這樣人機互動中的自然性和高效性得到提升。

        (2)解釋和分析模型:可以通過根據(jù)用戶和系統(tǒng)容易接受的方式,解釋和分析問題、知識、推理和結(jié)論。

        (3)知識獲取模型:可以通過半自動和全自動方式獲得來自內(nèi)部環(huán)境的知識。

        (4)知識庫模型:知識庫一般包括專家經(jīng)驗和領(lǐng)域知識,同時,也是一種知識和數(shù)據(jù)的存儲庫,在知識庫中,可以通過知識獲取、推斷和智能學(xué)習(xí)來提供權(quán)威知識和數(shù)據(jù),可以被分為事實數(shù)據(jù)庫、規(guī)則數(shù)據(jù)庫和知識數(shù)據(jù)庫。

        (5)推理機模型:該模型用于控制和調(diào)整整個人工智能的核心部分。

        (6)可靠性分析模型:這是一個不精準(zhǔn)的推理模型(IR),并通過可信性因素對目標(biāo)的可信度進行計算。

        (7)聰明的學(xué)習(xí)模型:這是一個數(shù)據(jù)挖掘模型。

        (8)結(jié)論模型:根據(jù)推理結(jié)果和可信度計算來產(chǎn)生輸出結(jié)果。

        3 關(guān)鍵技術(shù)

        3.1 知識庫模型

        熱帶風(fēng)暴潮防災(zāi)減災(zāi)受到很多因素的影響,因此,要根據(jù)熱帶風(fēng)暴災(zāi)害的實際情況,選擇理想的應(yīng)急響應(yīng)系統(tǒng),比如:等級、影響范圍和行進路線、當(dāng)?shù)氐暮0毒€和地形結(jié)構(gòu),不僅僅是人工智能的問題,也是內(nèi)容框架溝通的一個系統(tǒng)的知識庫。

        知識體系的質(zhì)量,知識庫的知識組織、表達和存儲方式,將對推理機的推理效率,在知識庫中對知識的綜合整理和更新,以及專家系統(tǒng)解決問題的能力,產(chǎn)生直接影響。

        在熱帶風(fēng)暴潮防災(zāi)減災(zāi)知識庫中的知識,來自海洋專家、安全專家、富有經(jīng)驗的應(yīng)急救援人員、案例、防災(zāi)防損文檔和材料、有關(guān)部門的應(yīng)急計劃等隱形知識。

        知識表達是知識工程的關(guān)鍵技術(shù)之一。防災(zāi)方面的知識主要總結(jié)如下:

        (1)事實性知識:這是指對客體及其概念特征的認識和相互關(guān)系,問題解決條件,是決策規(guī)則和推理規(guī)則的基礎(chǔ)。

        (2)啟發(fā)式知識:這是指與領(lǐng)域有關(guān)的問題解決的知識,以案例和經(jīng)驗來表達,也是推理機操作的信息。這種信息可以在程序知識中,通過分類等方式編制成規(guī)則。

        (3)根據(jù)實際情況應(yīng)用,比如生產(chǎn)表達、語義網(wǎng)絡(luò)、架構(gòu)表達、本體表達、謂詞邏輯、主語中心表達,都接近于人類思想、自然易懂的、自由添加刪減和改變的規(guī)則等,而且通過關(guān)系數(shù)據(jù)庫將語言進行組織、保存和管理。

        3.2 推理機模型

        推理機是人工智能思考的核心方法。推理機的設(shè)計與知識表達方法是非常相關(guān)的,因此,知識推理機應(yīng)該用合理的推理機械進行操作,具備高效準(zhǔn)確的問題解決能力。在該系統(tǒng)中,采用從事實出發(fā)的前向推理,同時基于可信度,匹配相應(yīng)的沖突解決策略。

        首先應(yīng)將事實基礎(chǔ)輸入推理機模型,然后,對數(shù)據(jù)庫中是否包含問題的解決方案進行檢查。

        3.3 智能學(xué)習(xí)模型

        從國內(nèi)人工智能的實際情況來看,由于用人單位的人員結(jié)構(gòu)偏差、技術(shù)人員結(jié)構(gòu)缺陷,困難在不斷擴大,實時修改、知識庫的研究和發(fā)展,越來越明顯的成為發(fā)展瓶頸。在理想熱帶風(fēng)暴潮防災(zāi)減損人工智能學(xué)習(xí)模型中,數(shù)據(jù)挖掘引擎是數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的最基本部分,可以用于相關(guān)性、演化和變異分析。

        參考文獻

        [1]Nils J.Nilssorr. Artificial Intelligence A New Synthesis[M].Morgan Kaufmann,1999.

        [2]Joseph C.Giarratano. Expert Systems: Principles and Programming,F(xiàn)ourth Edition[M].Course Technology,2006.

        [3]George F.Luger. Artificial Intelligence: Structures and Strategies for Complex Problem Solving,4E[M]. Pearson Education,2004.

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