第六章CAPP决策推理和人工智能技术

《人工智能概论》课程笔记第一章人工智能概述1.1 人工智能的概念人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指使计算机具有智能行为的技术。

智能行为包括视觉、听觉、语言、学习、推理等多种能力。

人工智能的研究目标是让计算机能够模拟人类智能的某些方面，从而实现自主感知、自主决策和自主行动。

人工智能的研究领域非常广泛，包括机器学习、计算机视觉、自然语言处理、知识表示与推理等。

1.2 人工智能的产生与发展人工智能的概念最早可以追溯到上世纪50 年代。

1950 年，Alan Turing 发表了著名的论文《计算机器与智能》，提出了“图灵测试”来衡量计算机是否具有智能。

1956 年，在达特茅斯会议上，John McCarthy 等人首次提出了“人工智能”这个术语，并确立了人工智能作为一个独立的研究领域。

人工智能的发展可以分为几个阶段：（1）推理期（1956-1969）：主要研究基于逻辑的符号操作和自动推理。

代表性成果包括逻辑推理、专家系统等。

（2）知识期（1970-1980）：研究重点转向知识表示和知识工程，出现了专家系统。

代表性成果包括产生式系统、框架等。

（3）机器学习期（1980-1990）：机器学习成为人工智能的重要分支，研究如何让计算机从数据中学习。

代表性成果包括决策树、神经网络等。

（4）深度学习期（2006-至今）：深度学习技术的出现，推动了计算机视觉、自然语言处理等领域的发展。

代表性成果包括卷积神经网络、循环神经网络等。

1.3 人工智能的三大学派人工智能的研究可以分为三大学派：（1）符号主义学派：认为智能行为的基础是符号操作和逻辑推理。

符号主义学派的研究方法包括逻辑推理、知识表示、专家系统等。

（2）连接主义学派：认为智能行为的基础是神经网络和机器学习。

连接主义学派的研究方法包括人工神经网络、深度学习、强化学习等。

（3）行为主义学派：认为智能行为的基础是感知和行动。

行为主义学派的研究方法包括遗传算法、蚁群算法、粒子群算法等。

人工智能的推理推断和决策方法人工智能（Artificial Intelligence, AI）是一门研究如何使计算机能够模拟和表现人类智能的学科。

推理、推断和决策是人工智能领域中至关重要的技术之一。

本文将介绍人工智能中的推理推断和决策方法，并深入探讨它们在现实生活中的应用。

一、推理推断方法推理推断是通过已有信息和已有的推理机制从中得出新的结论或发现之间的关系。

推理推断的方法可以分为演绎推理和归纳推理。

1. 演绎推理演绎推理是根据已知的前提和逻辑规则，通过确定性推理得出结论。

它可以分为传统逻辑推理和不确定逻辑推理。

传统逻辑推理是依据逻辑学的基本规则和形式公理进行推理。

其中最著名的逻辑是命题逻辑和谓词逻辑。

命题逻辑主要用于处理简单的命题间的推理，例如当已知A为真，且A蕴含B时，可以推出B为真。

谓词逻辑则用于处理谓词与量词，更为灵活。

不确定逻辑推理是用于处理不确定性信息的推理方法，其中最常用的方法是模糊逻辑和概率逻辑。

模糊逻辑通过引入模糊概念来处理不精确或不完全的信息，如“云彩是模糊的白色”。

概率逻辑则通过将概率引入到逻辑推理中来处理不确定性，如“在下雨的情况下，道路湿滑的概率更高”。

2. 归纳推理归纳推理是通过从具体的事实或实例中总结出普遍规律来进行推理。

归纳推理的方法可以分为归纳泛化和归纳推理。

归纳泛化是从特殊情况中抽象出一般规律。

例如，我们观察到许多坏学生是在游戏时间过长后表现不佳，可以推断出游戏时间过长对学生学习的负面影响。

归纳推理则是通过观察现象、分析数据等方法得出结论。

它通过观察和经验总结概括，可能会受到样本规模、采样偏差等因素的影响。

二、决策方法决策是从多个备选方案中选择最佳方案的过程。

在人工智能领域中，决策问题经常被建模为决策树、马尔可夫决策过程、深度强化学习等形式。

1. 决策树决策树是一种树状的决策图，用于帮助决策者作出决策。

在决策树中，每个分支代表一个决策点，而每个叶节点代表一个可能的决策结果。

第六章CAPP的决策推理和人工智能技术一般来说，CAPP的主要功能是根据详细的工艺模型和工艺数据，自
动生成优化的工艺计划，以满足其中一种或一些特定的条件要求，使设备
最大限度地发挥其功能和性能优势，以及实现最佳的生产效率和成本效益。

为了实现CAPP技术，需要建立一个能够模拟和推理工艺设计、决策
分析的数据库。

这过程需要使用计算机来分析数据，这需要利用人工智能
技术系统，包括模式识别、知识表示、决策理论和机器学习等技术来支持。

模式识别技术能够实现计算机自动从海量的数据中识别相关的模式，
这可以极大地改善CAPP系统的性能。

知识表示技术可以使计算机可以快
速分析和理解工艺设计的复杂性，从而减少计算机系统的错误率。

决策理
论技术可以帮助CAPP系统根据特定的决策标准，自动选择最恰当的方案，以达到最佳的效果。

智能化CAPP决策薛永红;段守道【期刊名称】《成组技术与生产现代化》【年(卷),期】1992(000)003【摘要】机械制造系统中联结物质流和信息流的载体CAPP是集成制造系统和柔性制造系统的关键环节。

人工智能(AI)技术在CAPP决策中显示了其特殊的优越性,制造技术的发展由原始集成、、低技术经济、规模经济到高技术经济、范围经济,经历了艰难的发展历程。

我国机械制造技术要适应多变市场的需求,从根本上解决决生产上的落后状况,不能不加强工艺及相关技术的研究和应用。

工艺设计及工艺的智能决策是计算机集成制造系统(CIMS)中同制造紧密相关的一个重要方面。

智能化CAPP决策是以推理机和知识库为基础,首先将工艺知识加以描述,建立工艺设计系统的专用推理机和知识库,然后根据推理机的推理机制和知识库的专业系统知识设计零件的加工工艺路线、刀具的运动轨迹、切削参数的合理选择、优化等。

因此,推理机和知识库的设计和实现,是智能化CAPP决策的关键。

智能化CAPP的评介的主要性能指标就与推理机和知识库的可靠性和适用性有密切的关系。

【总页数】3页(P203-205)【作者】薛永红;段守道【作者单位】不详;不详【正文语种】中文【中图分类】TH162【相关文献】1.智能化人机混合工艺决策CAPP系统的研究 [J], 严贵生;蔡颖;闫海新2.基于CAPPFramework的智能化CAPP技术 [J], 许建新;孔宪光;贾晓亮;黄乃康3.智能化CAPP系统的工艺决策 [J], 王大康;刘永峰;石亚宁4.CAPP中解决“多前提同结论”逻辑决策问题的决策网方法 [J], 李惠云;王先逵5.基于CBR的叶片智能化CAPP系统研究 [J], 侍磊;周麟坤;陈月芳;丁玉;刘会霞;王霄因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

第一章 现代制造系统P1 ✧ 机械工业的分类 P10 ✧ 现代集成制造系统的发展趋势包括哪些方面？ P2 ✧ 机械工业行业的特点 ✧ 敏捷制造的基本思想是什么？有何特征？ P3 ✧ 机械制造系统的概念P11 ✧ 虚拟制造P4 ✧ 机械自动化的概念✧ 机械制造自动化系统的特点、分类 ✧ 精益生产的基本思想是什么？有何特征？ P12✧ 智能制造的概念P5 ✧ CAM 的概念（广义、狭义） P14 ✧ 网络化制造的概念、内容与关键技术 P6 ✧ 计算机集成制造系统的含义✧ 并行工程的概念、特点P7✧ 计算机集成制造系统有哪些部分组成第二章 成组技术与CAPP 的原理P18✧ 机械类产品零件的分布规律 ✧ 成组技术的实质✧ 成组技术的概念（广义、狭义）P30 ✧ 常用零件分类成组的方法有哪些?编码分类法的原理 P34✧ 工艺设计工作主要包括P35 ✧ 传统设计方法对工艺人员提出的要求 P19 ✧ 成组技术的任务和目标 ✧ 成组技术的应用 ✧ 手工编制工艺的步骤✧ 传统工艺设计方法阻碍设计效率的表现 P20 ✧ 成组技术的发展P36 ✧ CAPP 的含义、优点 P21 ✧ 什么是零件分类编码系统✧ 建立零件分类编码系统时要考虑的因素 P37 ✧ CAPP 系统的工作原理P22 ✧ 零件分类编码系统的结构形式P37 ✧ CAPP 系统的分类（从基本工作原理、实现方式、适用平台、功能） P23 ✧ Opitz 、JLBM-1、KK-3分类编码系统的结构特点P42 ✧ 企业信息化的概念、层次、阶段 P27 ✧ 刚性编码系统的优缺点P46 ✧ CAPP 系统的发展趋势如何P28✧ 什么是柔性分类编码系统？与刚性编码系统相比有何特点？P48 ✧ 应用CAPP 技术能为企业带来哪些方面的效益工艺设计的主要任务及作用。

任务：为被加工零件选择合适的加工方法和加工顺序，以便能按设计要求生产出合格的零件。

作用：产品制造过程中一项重要的技术准备工作，是连接产品设计与车间生产的纽带，它所生成的工艺文件是指导生产的重要文件及制订生产计划与调度的依据。

第六章成组技术与CAPP第一节成组技术近年来，由于科学技术飞跃发展及市场竞争日益激烈，机械工业企业的产品更新愈来愈快，产品品种日益增多，而每种产品的批量却愈来愈少。

目前，多品种中小批生产企业约占机械工业企业总数的75％～80％，通常这些企业的劳动生产率比较低、生产周期长，产品成本高，不利于竞争。

更严重的是，随着国内外市场竞争的日益加剧和科技水平的飞跃发展，要求产品不断改进和更新。

因此，多品种小批量生产的方式还将有继续增长的趋势。

但是，传统的小批量生产方式不能适应生产进一步发展的需要，因为它存在着一些问题。

1．传统小批量生产方式的缺点(1)产量小、生产周期长，限制了先进技术的采用，因而生产率低单件小批生产的工厂，一般均采用效率较低的通用机床，车间按机群式布置，一个零件往往需要通过若干个机群式工段或小组，进行往返运输，才能加工完毕。

零件在车间内停留等待时间很长，在制品数量多，机床调整频繁，实际利用率低。

无法采用效率较高的专用设备和工艺装备，这些都严重影响了小批生产下生产率的进一步提高。

(2)生产准备工作量大在传统的生产方式中，总是分别地针对每一种产品及每一种零件进行图纸设计和工艺准备工作，这些工作中很多是重复性的劳动。

小批量生产时，品种多，更换快，因此生产准备工作量更大，有时甚至无法满足生产的要求。

(3)生产计划、组织管理复杂化由于生产品种和生产过程的多样性使生产组织管理工作复杂化，很难实现科学管理。

鉴于上述情况，与大批大量生产相比，小批量生产的技术水平和经济效益都是很低的；如果能将小批量生产转化为批量较大的生产，就能较好地解决这一矛盾。

成组技术便是解决这一问题的一种手段。

事实上，不同的机械产品，尽管其用途和功能各不相同，然而每种产品中所包含的零件类型却存在一定的规律性。

德国阿亨工业大学曾在机床、发动机、矿山机械、轧钢设备、仪器仪表、纺织机械、水利机械和军械等26 个不同性质的企业中选取45000 种零件进行分析，结果表明，任何一种机械产品中的组成零件都可以分为以下三类：A类：复杂件或特殊件这类零件在产品中数量少，约占零件总数的5％～10％，但结构复杂，产值高。

人工智能推理技术人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一门涉及计算机科学、数学、逻辑学等多个领域的研究领域，近年来取得了显著进展。

其中，人工智能推理技术作为人工智能的核心技术之一，对于实现机器智能化具有重要意义。

本文将从基本概念、应用领域和发展趋势三个方面来阐述人工智能推理技术的关键内容。

一、基本概念1.1 人工智能推理的定义人工智能推理（Artificial Intelligence Reasoning）是指机器通过分析、推断和推理过程，模拟人类的思维方式，从而得出一定的结论或解决问题的过程。

1.2 推理的基本原理推理的基本原理包括逻辑推理、概率推理和模糊推理。

逻辑推理依据事实和规则进行推理；概率推理依据概率统计进行推理；模糊推理依据模糊逻辑进行推理。

二、应用领域2.1 专家系统专家系统是人工智能推理技术的重要应用之一。

通过将专家的知识和经验用规则的形式储存起来，并结合推理引擎实现对问题的分析和解决，专家系统在医疗、金融、工程等领域得到广泛应用。

2.2 自动驾驶人工智能推理技术在自动驾驶领域的应用越来越广泛。

通过分析和推论来判断周围环境的情况，自动驾驶汽车能够实现避免障碍物、规划最佳路径等功能。

2.3 智能机器人智能机器人是人工智能推理技术的典型应用。

机器人通过对环境的感知、语音识别和推理能力，可以与人类进行交互，并执行相应的任务。

三、发展趋势3.1 深度学习与推理技术的结合深度学习作为人工智能的一个重要分支，与推理技术相结合，将会进一步提升人工智能的推理能力。

3.2 强化学习与推理技术的融合强化学习通过试错反馈机制，使机器可以根据环境的变化不断提升自己的推理水平。

3.3 推理技术在决策支持系统中的应用推理技术在决策支持系统中具有广泛的应用前景。

通过分析决策者的需求和信息，系统可以提供决策者最佳的决策方案。

总结：人工智能推理技术作为人工智能的核心技术之一，在专家系统、自动驾驶、智能机器人等领域具有重要应用。

封面作者：Pan Hongliang仅供个人学习见习机械设计工程师资格考试培训计算机辅助设计及制造技术第3章计算机辅助工艺设计(CAPP)3.1 CAPP的概念CAPP(Computer Aided Process Planning, 计算机辅助工艺规划)是利用计算机信息技术辅助完成零件的工艺路线和工序内容的过程。

CAPP是利用计算机技术辅助工艺师完成零件从毛坯到成品的设计和制造过程，是将产品的设计信息转换为制造信息的一种技术。

CAPP是通过向计算机输入被加工零件的几何信息（形状、尺寸等）和工艺信息（材料、热处理、批量等），由计算机自动输出零件的工艺路线和工序内容的过程。

与传统的工艺设计方法相比较，CAPP技术所具有的优势：1.缩短工艺设计周期，保证工艺设计的质量，提高产品在市场上的竞争力。

2.将工艺师从繁重的、重复性的手工劳动中解放出来，使其将主要精力投入到新产品的开发、工艺装备的改进及新工艺的研究等创造性的工作中。

3.继承老工艺师的丰富经验并保存下来，以保证企业工艺设计的可继承性。

4.有利于实现企业工艺设计的标准化和最优化。

5.满足现代制造业的需要，并未实现计算机集成制造系统创造必要的技术基础。

CAPP的基本类型：1．检索式CAPP。

它是最简单的CAPP系统，适用于工件种类少的大批量生产模式，只需要将各类零件的工艺规程输入计算机，对已建立的工艺规程进行管理即可。

2．派生式CAPP。

目前大多数实用型CAPP系统属于该种类型。

根据成组技术将各种零件分类归组，形成零件族，选择一个能包含零件特征的零件为标准样件，对标准样件编制标准工艺规程，存入数据库。

3．创成式CAPP。

它是今后研究重点之一，目前技术尚未成熟。

它不存在标准工艺规程，但有一个收集工艺数据的数据库和一个存储工艺专案知识的知识库。

系统模仿工艺专家，应用各种工艺决策规则，自动生成该零件的工艺规程。

4．半创成式CAPP。

是一种实用性强，很有发展前途的CAPP模式。