数值处理技术与符号处理技术综述

 

 
 
 
 
一、数值处理技术
从目前计算机应用技术水平来看，计算机的信息处理仍主要是采用以数值模型为核心的数值处理技术，它主要用于结构性问题的求解，也就是可以用确定的数值(或数学)模型来描述，有明确有效的算法解，可在计算机的时、空约束下编制程序进行求解的问题。前面章节中介绍的、在微机化仪器仪表中采用的各种算法(如标度变换、非线性校正等测量算法，PID三作用的控制算法等)都是这种数值处理技术。
在人类社会、工程技术各领域存在大量的非结构性问题，就目前人类的认识水平还不能用确切的数学模型来描述，不能找到有效的算法解，或者无法获得求解所需的完整、淮确的数据。在医疗、气象等领域就有许多这样的例子。例如，医生诊治疾病，由于对一些疾病的产生、发展和治疗方法，目前还无根本性的认识，医生们主要凭借他们在长期的临床实践中积累的丰富经验来诊治疾病，要采用算法程序来描述医生治病方法是十分困难的。又例如，当被控对象具有时变、非线性特性时，要建立正确的数学模型就十分困难，这时常规的控制算法就显得无能为力，必须另辟途径。




二、符号处理技术
科学家很早就想使用计算机来对非结构性问题进行求解。始于20世纪50年代中的A1学科和技术，就是试图通过计算机模拟人的智能行为来求解这类复杂问题。大量事例说明，许多用计算机数值处理技术难于解抉的问题，依靠人们在实践中积累起来的经验知识，往往可以获得较满意的解答。例如，对于建模困难、采用常规方法难于控制的过程，由具有经验的操作人员通过观察、判断，采取适当的对策，往往能圆满地完成控制任务。所以，近十几年来雁着自动化控制技术的迅速发展，借助人工经验和仿入思维的各种智能控制技术也应运而生。例如，建立在模糊集合论基础上的模糊控制对于难以建立数学模型、非线性大滞后的控制对象具有很好的适应性。根据对人类思维的考察，人的思维过程更重要的在于对符号的处理，包含有大量的非数值判断和逻辑推理。当用计算机模拟入脑思维规律时，主要涉及的是符号模型和符号推理技术符号系统和符号信息处理实际上构成了人工智能的基础。所以，D.G.BMchanan在1985年的《英国大百科全书》中，把A1定义为“研究用符号而不是数值表达知识的方法和利用规则集或启发式方法处理信息的方法”。数值处理技术和符号处理技术的相互结合，大大地扩充了计算机的应用范围自动化控制技术向计算机集成制造系统(cIMs)方向发展。http://www.dgzhenghang.cn