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摘 要：介绍人工智能主要技术及与智能化关系比较密切的人工智能应用领域，涉及专家系统、计算智能、分布式人工智能、机器学习、机器人学、模式识别和机器视觉、智能控制、智能决策与调度、智能信息管理等；探讨冶金智能化的进展并列举冶金智能化的成功案例，包括冶金专家系统、冶炼和轧制过程智能控制、矿井智能安全监控与灾害处置系统、基于模式识别和机器视觉的冶金生产系统以及冶金智能机器人等；最后，就中国冶金智能化的开发与应用方向提出一些建议。
关键词：人工智能；冶金；自动化；智能化
引言：人工智能的一个重要应用领域，也是冶金自动化的人工智（ArtificialIntelligence，AI）已发展[1 - 2]重要发展方向。成为一门广泛交叉的前沿科学。近 20 多年来，智能自动化是一类无需人的干预就能驱动
现代计算机和信息技术的进步促进人工智能获智能机器或系统自主实现其目标的过程和技术。得进一步发展。经过几十年的发展与积累，人工智能自动化是继机械自动化、电气自动化、信息自动化、综合自动化之后的一种新型自动化，信息智能的研究和应用已经十分广泛和丰富。
一.智能自动化的主要领域
如前所述，人工智能在自动化中的应用即智能自动化，而人工智能技术在冶金自动化中的应用即冶金智能化。与冶金智能化比较密切相关的人工智能领域包括以下几个方面。
（1）专家系统（Expert Systems）。专家系统是一类智能计算机程序系统，基于规则的专家系统是专家系统的典型代表，也是冶金专家系统的基础技术。在设计专家系统时，知识工程师的任务 就是使计算机尽可能模拟人类专家解决某些实际问题的决策和工作过程，即模仿人类专家如何运用他们的知识和经验来解决所面临问题的方法、技巧和步骤。
专家系统由下列主要部分组成：
1）知识库。用于存储某领域专家系统的专门知识，包括事实、可行操作与规则等。为了建立知识库，要解决知识获取和知识表示问题，前者涉及知识工程师如何从专家那里获得专门知识的问题；后者则要解决如何用计算机能够理解的形式表达和存储知识的问题。
2）综合数据库。又称全局数据库或总数据库，用于存储领域或问题的初始数据和推理过程中得到的中间数据（信息），即被处理对象的一些当前事实。
3）推理机。用于记忆所采用的规则和控制策略的程序，使整个专家系统能够以逻辑方式协调地工作；能够根据知识进行推理和导出结论，而不是简单地搜索现成的答案。
4）解释器。向用户解释专家系统的行为，包括解释推理结论的正确性以及系统输出其他候选解的原因。
使用户输入数据、提出问题和了解推理过程及推理结果等。
（2）计 算 智 能（Computational Intelligence，CI）。计算智能是有别于传统人工智能的研究新方向，是各种基于仿生算法的人工智能技术，它基于生物进化的进化计算机制和生理学的人工神经网络机制，依赖数据而不是知识进行思维行为研究。计算智能涉及神经计算、模糊计算、进化计算、粒子计算和免疫计算等研究领域，已在智能系统建模、优化与控制中获得日益广泛的应用。
（3）分布式人工智能（Distributed AI，DAI）。分布式人工智能是分布式计算与人工智能结合的结果。DAI 在于构造描述自然系统、社会系统以及人 - 自然 - 社会关系系统的精确概念模型，研究由多个问题求解实体组成的系统中各实体间的交互作用以及知识和动作的分布与协作，以提高系统的整体性能。DAI 系统是具有分布性和开放性等特征的人工智能系统，它以鲁棒性作为控制系统质量的标准，并具有互操作性，即不同的异构系统在快速变化的环境中具有交换信息和协同工作的能力。DAI 系统能够克服单个智能系统在资源、时空分布和功能上的局限性，具备并行、分布、开放和容错等优点，因而获得很快发展，得到越来越广泛的应用。分布式智能感知系统、机器人足球竞赛系统、网络测控系统和高炉集散现场总线控制系统等都是分布式人工智能系统应用的典型。
（4）机器学习（Machine Learning）。机器学习是研究用机器模拟人类的学习活动、获取知识和技能，用于改善系统性能的学科理论和方法，也就是说，机器学习是一门机器获取新知识和新技能，并识别现有知识的学问。使机器（计算机）具有学习能力，能够极大地提高机器的问题求解能力和应用领域。学习方法有归纳学习、类比学习、神经网络学习、数据挖掘与知识发现等。
二、总结
計算机化已经解决了冶金自动化的许多难题，为钢铁工业做出了历史性的贡献。冶金自动化许多新的更难的问题，需要由智能化来处理。冶金自动化也进入了发展的“深水区”，面临更大的难度与更高的要求，需要攻坚克难，攀登冶金智能化的新高峰。
参考文献
[1]CHERTOV A D. Application of artificial intelligence sys-tems in metallurgy[J]. Metallurgy，2003（7）：32-37.
[2]蔡自兴. 人工智能及其应用[M]. 4 版. 北京：清华大学出版社，2010.
[3]蔡自兴. 智能系统原理、算法与应用[M]. 北京：机械工业出版社，2014.
[4]蔡自兴. 智能控制导论[M]. 2 版. 北京：中国水利水电出版社，2013.
（作者单位：辽宁科技学院）
关键词：人工智能；冶金；自动化；智能化
引言：人工智能的一个重要应用领域，也是冶金自动化的人工智（ArtificialIntelligence，AI）已发展[1 - 2]重要发展方向。成为一门广泛交叉的前沿科学。近 20 多年来，智能自动化是一类无需人的干预就能驱动
现代计算机和信息技术的进步促进人工智能获智能机器或系统自主实现其目标的过程和技术。得进一步发展。经过几十年的发展与积累，人工智能自动化是继机械自动化、电气自动化、信息自动化、综合自动化之后的一种新型自动化，信息智能的研究和应用已经十分广泛和丰富。
一.智能自动化的主要领域
如前所述，人工智能在自动化中的应用即智能自动化，而人工智能技术在冶金自动化中的应用即冶金智能化。与冶金智能化比较密切相关的人工智能领域包括以下几个方面。
（1）专家系统（Expert Systems）。专家系统是一类智能计算机程序系统，基于规则的专家系统是专家系统的典型代表，也是冶金专家系统的基础技术。在设计专家系统时，知识工程师的任务 就是使计算机尽可能模拟人类专家解决某些实际问题的决策和工作过程，即模仿人类专家如何运用他们的知识和经验来解决所面临问题的方法、技巧和步骤。
专家系统由下列主要部分组成：
1）知识库。用于存储某领域专家系统的专门知识，包括事实、可行操作与规则等。为了建立知识库，要解决知识获取和知识表示问题，前者涉及知识工程师如何从专家那里获得专门知识的问题；后者则要解决如何用计算机能够理解的形式表达和存储知识的问题。
2）综合数据库。又称全局数据库或总数据库，用于存储领域或问题的初始数据和推理过程中得到的中间数据（信息），即被处理对象的一些当前事实。
3）推理机。用于记忆所采用的规则和控制策略的程序，使整个专家系统能够以逻辑方式协调地工作；能够根据知识进行推理和导出结论，而不是简单地搜索现成的答案。
4）解释器。向用户解释专家系统的行为，包括解释推理结论的正确性以及系统输出其他候选解的原因。
使用户输入数据、提出问题和了解推理过程及推理结果等。
（2）计 算 智 能（Computational Intelligence，CI）。计算智能是有别于传统人工智能的研究新方向，是各种基于仿生算法的人工智能技术，它基于生物进化的进化计算机制和生理学的人工神经网络机制，依赖数据而不是知识进行思维行为研究。计算智能涉及神经计算、模糊计算、进化计算、粒子计算和免疫计算等研究领域，已在智能系统建模、优化与控制中获得日益广泛的应用。
（3）分布式人工智能（Distributed AI，DAI）。分布式人工智能是分布式计算与人工智能结合的结果。DAI 在于构造描述自然系统、社会系统以及人 - 自然 - 社会关系系统的精确概念模型，研究由多个问题求解实体组成的系统中各实体间的交互作用以及知识和动作的分布与协作，以提高系统的整体性能。DAI 系统是具有分布性和开放性等特征的人工智能系统，它以鲁棒性作为控制系统质量的标准，并具有互操作性，即不同的异构系统在快速变化的环境中具有交换信息和协同工作的能力。DAI 系统能够克服单个智能系统在资源、时空分布和功能上的局限性，具备并行、分布、开放和容错等优点，因而获得很快发展，得到越来越广泛的应用。分布式智能感知系统、机器人足球竞赛系统、网络测控系统和高炉集散现场总线控制系统等都是分布式人工智能系统应用的典型。
（4）机器学习（Machine Learning）。机器学习是研究用机器模拟人类的学习活动、获取知识和技能，用于改善系统性能的学科理论和方法，也就是说，机器学习是一门机器获取新知识和新技能，并识别现有知识的学问。使机器（计算机）具有学习能力，能够极大地提高机器的问题求解能力和应用领域。学习方法有归纳学习、类比学习、神经网络学习、数据挖掘与知识发现等。
二、总结
計算机化已经解决了冶金自动化的许多难题，为钢铁工业做出了历史性的贡献。冶金自动化许多新的更难的问题，需要由智能化来处理。冶金自动化也进入了发展的“深水区”，面临更大的难度与更高的要求，需要攻坚克难，攀登冶金智能化的新高峰。
参考文献
[1]CHERTOV A D. Application of artificial intelligence sys-tems in metallurgy[J]. Metallurgy，2003（7）：32-37.
[2]蔡自兴. 人工智能及其应用[M]. 4 版. 北京：清华大学出版社，2010.
[3]蔡自兴. 智能系统原理、算法与应用[M]. 北京：机械工业出版社，2014.
[4]蔡自兴. 智能控制导论[M]. 2 版. 北京：中国水利水电出版社，2013.
（作者单位：辽宁科技学院）