基于知识驱动的拟人智能控制系统若干关键技术研究

论文摘要

基于知识驱动的拟人智能控制系统，是一种模拟人类思维和决策过程，解决难以用精确的数学模型(微分方程或差分方程)来描述的复杂系统的控制难题的一种全新的控制系统。它是计算机技术、人工智能、控制理论与技术、传感检测技术高度发展和有机集成的产物。本学位论文在总结和分析目前智能控制研究和应用中存在的问题的基础上，提出了基于知识驱动的拟人智能控制系统的整体框架，并就其中的若干关键技术展开研究。论文对多元信息融合机理、多元信息的采集和处理方法、知识获取与知识进化理论、拟人智能控制策略和实现方法进行了系统、深入的研究。最后，以汽车行驶辅助控制系统为系统原型，对论文提出的相关理论和方法进行了验证，取得了较好的效果。论文取得的成果和创新点主要有：1、根据人类认识外部事物的基本模式，提出了多元信息智能融合的集成框架模型，深入研究了多元信息的激励、互补和关联机制，给出了多元信息系统及多元信息特征的数学描述。2、动态视频信号处理和特征提取技术是实现拟人智能控制的关键。论文重点对背景分离与特征提取、色彩滤波器和特定环境下的目标快速识别算法进行了探讨。所述方法具有实用价值。3、研究了特定场景下语音识别的端点检测、噪声消除和基于仿生模式识别的语音识别方法，探讨了自然语言理解方法和实现技术，为多元信息的智能融合奠定了基础。4、系统研究了知识获取算法、知识链模型和知识进化机理，提出了拟人智能控制策略与实现方法，为拟人智能控制系统开发提供了理论支持和实现工具。这些工作具有理论上的创新。5、为了支持原型系统的开发，应用微电子技术和嵌入式技术的最新成果，自主开发了动态激光测距传感系统，在测量原理、实现技术和接口方法上都有一定的创新。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 智能控制理论及其技术发展
• 1.1 智能控制理论研究进展
• 1.1.1 智能控制产生的背景
• 1.1.2 智能控制的定义和特点
• 1.1.3 智能控制面临的问题
• 1.1.4 现阶段智能控制的误区及其展望
• 1.2 人工智能与拟人智能
• 1.2.1 人的智能（HI）
• 1.2.2 人工智能（AI）
• 1.2.3 集成智能（II）
• 1.3 数据驱动与知识驱动
• 1.3.1 数据驱动
• 1.3.2 知识驱动
• 1.4 人工神经网络及其学习方法
• 1.4.1 基本的神经网络模型
• 1.4.2 前向神经网络
• 1.4.3 反馈神经网络
• 1.4.4 随机神经网络
• 1.4.5 自组织特征映射神经网络
• 1.5 论文的主要研究内容及论文结构
• 1.5.1 系统总体框架
• 1.5.2 论文的主要研究内容
• 1.5.3 论文结构
• 第2章 多元信息融合机理
• 2.1 概述
• 2.2 多元信息与信息关联度
• 2.2.1 多元信息
• 2.2.2 信息关联度
• 2.3 信息融合系统的结构模型
• 2.3.1 集中式融合结构的实现方法
• 2.3.2 分散式融合结构的实现方法
• 2.4 多元信息的智能融合模型
• 2.4.1 知识库
• 2.4.2 信息采集和识别
• 2.4.3 假设产生器
• 2.4.4 知识表达
• 2.4.5 知识链表
• 2.5 多元信息的激励、互补和关联机制
• 2.5.1 多元信息结构模型
• 2.5.2 多元信息关系模型
• 2.6 本章小结
• 第3章 视频信号处理与图像理解
• 3.1 概述
• 3.2 视频信号处理
• 3.2.1 视频信号处理系统结构
• 3.2.2 背景分离及特征提取
• 3.2.3 色彩滤波器及颜色提取
• 3.2.4 车辆可视区域的目标检测与识别
• 3.3 图像理解
• 3.3.1 基于知识的图像理解系统的结构
• 3.3.2 仿真实验
• 3.4 本章小结
• 第4章 语音识别与自然语言理解
• 4.1 概述
• 4.2 语音信号处理技术
• 4.2.1 语音信号的预处理
• 4.2.2 常用语音识别方法
• 4.2.3 基于仿生模式识别的语音识别
• 4.2.4 仿真实验与结果分析
• 4.3 自然语言理解及其在控制领域的应用
• 4.3.1 自然语言理解的基本模型
• 4.3.2 语义的机器理解方法
• 4.3.3 关键技术的实现
• 4.4 本章小结
• 第5章 知识获取与知识进化
• 5.1 概述
• 5.2 知识的层次结构及其获取方法
• 5.2.1 知识的层次结构
• 5.2.2 知识获取方法
• 5.3 知识链模型
• 5.3.1 知识链的概念及结构
• 5.3.2 知识链的构建流程
• 5.4 知识进化机理
• 5.4.1 知识进化的特点
• 5.4.2 知识进化的模型
• 5.5 本章小结
• 第6章 拟人智能控制策略与实现
• 6.1 拟人智能控制模型
• 6.1.1 拟人智能控制系统的特点
• 6.1.2 拟人智能控制的基本模型
• 6.2 控制策略与实现
• 6.2.1 控制系统的动态特征向量
• 6.2.2 系统动态特征模式及分类
• 6.2.3 特征模式与控制策略的映射关系
• 6.3 多智能体协作
• 6.3.1 信息沟通机制
• 6.3.2 支持协作的网络拓扑结构
• 6.4 本章小结
• 第7章 原型系统设计与实验分析
• 7.1 原型系统结构模型
• 7.1.1 系统结构
• 7.1.2 系统功能描述
• 7.2 动态激光测距系统与仿真
• 7.2.1 概述
• 7.2.2 激光测距算法
• 7.2.3 基于FPGA的动态激光测距系统结构
• 7.2.4 测距系统仿真与结果分析
• 7.3 原型系统实验与结论
• 7.3.1 测距系统工作仿真
• 7.3.2 拟人智能控制仿真
• 7.3.3 操作控制模拟
• 7.4 本章小结
• 第8章 研究工作总结与展望
• 8.1 研究要点
• 8.2 创新点
• 8.3 展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读博士学位期间主持和参加的科研项目及发表的论文