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标题: 与人工智能相关的工具及平台 [打印本页]

作者: jack 时间: 2016-3-25 07:33
标题: 与人工智能相关的工具及平台
一、主体网格智能平台AGrIP

   主体网格智能平台AGrIP(Agent Grid Intelligence Platform)是协同工作环境, 包括了主体网格的开发环境和运行环境，采用面向智能主体的编程方法和软件方法学，基于智能主体和多主体的技术而构建，为协同工作环境开发者提供一个从系统分析、设计到具体实现和运行的整个过程，也能直接为终端用户提供实际的智能应用系统。

   AGrIP由底层支撑平台MAGE（Multi-Agent Environment），中间件层和应用层组成。中间件层包括Web智能信息处理系统GHunt、多策略知识挖掘软件MSMiner、专家系统开发工具OKPS、范例推理工具CBRS、知识管理系统KMSphere、基于特征的多媒体信息检索系统MIRES等。通过多主体运行环境MAGE集成这些中间件形成一个主体网格的协同工作环境。

   用主体网格智能平台AGrIP构建知识管理系统, 获取企业集体的知识与技能,并将这些知识与技能提供给员工, 激发员工的创意，以增强企业的竞争力。该平台将为信息时代的智能型企业提供协同工作环境。

二、KMSphere: 知识管理平台

   知识管理的重要意义

   人类社会是以组织的方式存在并运作的。组织可以视为由个人和其他组织组成的抽象的完整的运作实体。这包括各种商业公司、公共机构、研究机构等。任何组织要存在和发展，就必须进行各种活动来满足其他个人和组织的需要，这些活动要求该组织成员集体努力和协作，并受到监控和管理，组织管理的主要目标就是有效地协调组织成员的工作。在信息时代，激烈的竞争客观上要求组织能更快地对相关领域和市场的变化作出更快的响应。这种环境下，知识无疑是一种极具经济价值的核心资源。特别是对知识密集型组织来说，更是一种战略性资源。最近几十年的变化深刻地印证了这一论断。具体来说，可以从以下四个方面详细阐述知识管理的重要意义。

   知识管理是信息和知识本质的需要

   信息的指数级增长和异构性的特点给信息管理提出了严峻的挑战。如何发现有价值的信息？如何处理信息的演进？如何预测将来的需求？海量信息不仅给管理员带来了沉重的负担，而且可能防碍和影响组织决策。特别是各种有形的和无形的知识可能存放在不同的地点，如数据库、知识库、文件系统、因特网、头脑等。知识管理不经可以减轻知识管理员的工作量，而且可以集成异构的知识表现视图，进而加以解释为真正可使用的知识。

   知识管理是组织正常活动的需要

   一般来说，对于组织的不同的成员，都需要依赖各种知识来指导其决策。如开发和研究人员可能对开发技巧、开发文档和数据管理等知识感兴趣，人力资源管理员可能更需要能力评价和培训方面的知识，而高层管理人员需要组织战略和质量管理方面的知识。通常，创造知识和利用知识在时间和空间上是不同的，如生产线上的各种统计数据对于工人来说是毫无价值的，可是对于高层管理人员来说就极为重要。另外，知识的及时获取是保证决策质量的关键。

   知识管理是组织内外部因素的需要

   激烈的国际竞争要求组织具有更快响应市场的能力。知识驱动组织成员的决策和行为，进而决定组织的行为。事实表明，一个高效率的知识记忆体(Memory)对于组织的生存和发展是极为重要的。

三、多主体环境MAGE

MAGE介绍
   多主体环境MAGE是一种面向主体的软件开发、集成和运行环境。MAGE主要基于智能主体和多主体技术，为用户提供一种面向主体的软件开发和系统集成模式，包括面向主体的需求分析、系统设计、主体生成以及系统实现等多个阶段。它提供了多种软件重用模式，可以方便地重用以不同语言编写的主体或非主体软件；它还提供了面向主体的软件开发模式，以主体为最小粒度，通过封装和自动化主体一般性质，程序员可以通过特殊行为的添加方便地实现自己的应用；这样，通过构建新的软件以及重用旧的软件，应用程序员可以方便地进行各种应用集成。具体流程如图1所示。

1 MAGE主体平台体系结构

MAGE主体平台主要包括四个模块，即主体管理系统AMS、目录服务主体DF、一般主体以及消息传输系统MTS（在MAGE中由主体通信通道ACC实现），此外，还有两个辅助的模块为主体系统开发提供方便，即主体库和功能构件库。具体的体系结构如图2所示。

2 主体结构

主体的基本结构主要由六大模块组成：主体内核(Kernel)、基本能力模块(Basic capabilities)、感知器(Sensor)、通信器(Communicator)、功能模块接口(Function modules)以及主体知识库(knowledge base)。具体结构如图3所示。

3 主体声明周期

主体在主体平台中有一个基本的生命周期，如图4所示，它包括五个基本状态：初始态、活动状态、等待状态、挂起状态、转移状态。其主要生命过程为，当主体平台依据特定的主体类来创建一个新的主体时，主体就诞生了，标志其生命的开始，进入初始状态；主体通过调用则正式进入活动状态，可以执行其基本的任务与功能；当系统需要将其暂停时，则主体进入挂起状态，直到有恢复命令使得主体又回到活动状态；当执行条件不满足（如等待资源）时，则主体处于等待状态，直到该主体被唤醒（条件满足）；当主体由于系统的需要开始移动到其它计算机上时，则进入转移状态，直到系统执行它时，再进入活动状态。在所有这些状态中，若系统发出终止命令，或者主体自动退出时，此时主体即完成其整个生命周期，主体将不复存在。

四、多策略数据挖掘平台MSMiner

一、概述
随着国家信息基础结构建设目标的实施，企业在各种活动中普遍采用现代信息技术来提高竞争力。传统的基于数据的管理信息系统已不能满足决策者对数据质量的需求，面向决策的知识管理系统正在蓬勃兴起。管理信息系统与决策支持系统的结合是目前最为迫切需要的系统软件。适应这一要求，多策略数据挖掘平台的建设目标是开发具有自主版权的、多策略的通用数据挖掘平台，为企业决策和智能信息处理提供数据挖掘总体解决方案。系统采用功能强大的元数据作为调度中心，实现了数据仓库与数据抽取、转换、装载(ETL)、数据挖掘、；联机分析处理(OLAP)的有机集成和各种数据挖掘算法的无缝连接。系统还提供了多种数据转换规则和数据挖掘算法，全面支持企业的生产、销售、市场营销、财务管理、企业决策等领域活动，具有广阔的应用前景。同时，多策略的数据挖掘工具也可以应用于其他一些国民经济的关键领域，如税务稽查、商业营销决策、金融部门等。在本系统的研究过程和软件开发过程中充分考虑我国企业的需求和产品化问题，在国民经济的各个领域中推广应用，开发具有自主知识版权的数据挖掘软件。

二、体系结构

五、智能决策支持系统

   智能决策支持系统(Intelligent Decision Support System)是利用人工智能，特别是专家系统的原理和技术所建立的辅助决策的计算机软件系统, 支持半结构化和非结构化问题的决策。依靠计算机辅助决策系统才能使管理更加科学化，并取得更好的效果。

   长期来信息系统的研究者以及技术人员不断研究和构建决策支持系统（DSS）。DSS的大致发展历程是：20世纪60年代后期，面向模型的DSS的诞生，标志着决策支持系统这门学科的开端；20世纪70年代，DSS的理论得到长足发展；20世纪80年代前期和中期，实现了金融规划系统以及群体决策支持系统（Group DSS）。20世纪80年代中期，专家系统的功能引入了决策支持系统，通过将DDS与知识系统相结合，这样使决策支持系统既有模型分析能力，又有专家知识推理能力，从而扩大了处理问题的范围，提高了决策能力和水平。我们提出并实现了智能决策支持系统（IDSS）(参考:史忠植: 知识工程)。20世纪90年代以来，出现了主管信息系统，联机分析处理（OLAP）以及商业智能。近年来，发展基于Web的协同智能决策支持系统成为活跃的研究领域，并产生了广泛的影响。

六、多媒体信息检索系统Mires

   近年来随着计算机网络的全面普及，多媒体信息检索发展很快。IBM公司数字图书馆方案将物理信息转化为数字多媒体形式，通过网络安全地发送给世界各地的用户。自然语言查询和概念查询对返回给用户的信息进行筛选，使相关数据的定位更为简单和精确。聚集功能将查询结果组织在一起，使用户能够简单地识别并选出相关的信息。摘要功能能够对查询结果进行主要观点的概括，这样用户不必查看全部文本就可以确定所要查找的信息。IBM Almaden 研究中心推出了QBIC系统。该系统开创了图象信息查询的全新领域。图像可以按照颜色，灰度，纹理和位置进行查询。查询要求将以图形方式表达，如从颜色表中选取颜色，或从例图中选择图像的纹理。查询结果可以按照相关的序列指导子序列查询的进行。这种方法能够使用户更为快速和简便地对可视化信息进行筛选和确定。在“863”高技术项目支持下, 我们研究基于特征的多媒体信息检索系统MIRES(Multimedia Information REtrieval System)。

   运行环境：

   该产品客户端、Web服务器端使用Java语言开发，应用服务器使用C++语言开发，然后使用中间件服务器CORBA进行集成。应用服务器可运行于Windows2000,Windows NT,Windows Server。Web服务器可运行于各种主流操作系统，包括Windows，UNIX，Linux，Macintosh等。要求具有Java运行环境(Java虚拟机JVM)，如JDK1.3以上，另外还必须有中间件CORBA服务器，如visibroker ,orbix等。Web服务器的支撑软件可是支持JSP/Servlet的任何平台，如TOMCAT等。客户端仅要求支持Java的网络浏览器，如IE4.0等。硬件上要求PII、256M内存以上或者Sun、HP工作站等主流机型。

   主要功能：

   在MIRES的客户端，用户可以完成以下功能：
   （1）提供要检索的样本图象提交给图象服务器；
   （2）提供要检索图象的语义关键词提交给图象服务器；
   （3）用户可以以上两种模式交互混合检索所需图象。
   （4）对样本图象检索方式，允许用户设置各种特征的重要性系数；
   （5）对返回的结果图象组，用户可以通过交互式反馈，使检索更为符合用户的要求。

   在服务器端，接收客户端回传的检索请求，进行分析，选择查询策略，启动检索引擎进行检索；将查询结果图象排序后返回客户端。服务器还要完成对检索进程的管理、图象数据库的管理功能。接口和封装功能，能对各种已有软件或者程序进行良好的接口和封装，包括外挂式、内嵌式以及动态连接库等方式接口。运行平台能够提供网络运行模式，即一个平台可以分布在多台计算机上，而多个平台也可以相互进行通信和服务访问。客户端与服务器端之间要有友好的、高效的通信方式，并能选择不同的协议进行通信。

   关键技术：

   ●基于特征的图象信息检索：图象信息具有丰富的内涵，给人以直觉、形象、生动的感受，在多媒体信息中是一种重要的信息形态。重点研究按照颜色、形状、纹理等特征对图象信息进行检索。
   ●中文信息全文检索：研究中文信息全文检索方法，具有布尔检索、截词模糊匹配检索、完全字符串匹配检索、位置相邻检索等多种检索机制。利用相关索引机制，提高检索效率。
   ●内容的创建和获取：将物理形式的资料转化为数字信息，并进行压缩和转化。多媒体信息载体由于采用了大量的图象、视, 其数据量比传统以文字为主的单媒体要大数百倍。数据的压缩及还原成了多媒体发展的一项关键技术。
   ●信息存储管理：存储对象可以是文本、图形、图象数字化信息等。研究大容量信息组织管理方法，探索多维空间索引方法以提高信息管理的有效性及检索高效性。信息存储管理采用客户/服务器方式。
   ●跨平台的客户端检索：跨平台的客户端检索技术就是解决网络环境（特别是Internet/Intranet环境）下，多种软、硬件平台上统一的图形检索界面问题。网络环境中，不同检索客户端的软、硬件配置千差万别，跨平台的客户端检索技术将使这些差别对用户透明，不同平台上的用户将使用统一的图形检索界面进行检索工作。

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