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Hybrid Intelligence : Technology and Application
1 Introduction
1.1 Thinking Simulation Method
★
★
★
★
Symbol Processing Method Based on Psychology
Artificial Neural Network Method Based on Physiology
Self-adaptive Method Based on Evolutionism
Agent Method Based on Sociology
1.2 Classifications(Schools) of Intelligence
★ Artificial Intelligence
☆ Symbolicism : Logicism, Psychologism,Computerism
☆ Connectionism : Bionicsism, Physiologism
☆ Actionism : Evolutionism, Cyberneticsism
★ Computational Intelligence
☆ Fuzzy Logic
☆ Evolutionary Computation
☆ Neural Computation
☆ Optimized Algorithms
★ Biological Intelligence: ( Simulated Evolution )
☆ Genetic Algorithms
☆ Genetic Programming
☆ Evolution Strategy
☆ Evolutionary Programming
2 Hybrid Intelligence Frame
2.1 ANN and ES
★
★
★
★
★
Independence Model
Loose Coupling Model
Tight Coupling Model
Integration Model
Transformation Model
2.2 ANN and GA
★ Connection Weight Evolution
★ Network Structure Evolution
★ Learning Rules Evolution
x1
fuzzilize
xn
fuzzilize
xm
fuzzilize
N
N
M
defuzzy
y1
defuzzy
y2
defuzzy
yn
GA
BP
Fig. 1
NN1
X1 X2
a
b
c
General Structure of Genetic Neural Network Model
NN2
X1 X2
d
a
Y
f
g
Y
Fig. 2
NN1
X1 X2
h
a
f
NN2
X1 X2
d
a
b
Y
Cross Operator in Genetic Neural Network
c
g
Y
h
Input pattern（X）
Select training data group（T）
With binary string initialize group（Si，i=1,2,…,N）
，
Translating string Si into Wij, j=1,2,…, p
Using Wij Classify T
Computing fitness function value fi
Ordering{fi，I=1,2,…, N}
Create new Group
Y
fi<e?
N
Copy strings of high fitness value
Crossor operator
Select Wij as optimized weight
Stop
Mutation Operator
Fig. 3 Training Neural Network Weight with Genetic Algorithms
2.3 GA and ES
Information
Instance
Rules Group
Problem
Pressing
Unit
（推理机）
Evolutionary
Knowledge Base
Conclusion
Series
GA
Estimation and Credit
Degree Assigning Unit
Initial Knowledge Base
Fig. 4 Knowledge Discovery with GA in ES
Measuring
Validity of
Rules
2.4 GA and FL
★ Coupling
Commutative Embedding Pattern
★ Fuzzy System Design
Adjusting Membership Subjection Degree
Deciding Logic Rules
Modifying Subjection Degree Function
★ Genetic System Operation
Applying Fuzzy Logic Controller
Utilizing Fuzzy System for Evaluating Function
★ Integration System
Learning Action
Data Classification
2.5 ANN and FL
2.6 ES and FL
3 Application
Several instances:
控 制 器
遗传神经网络模块 GANN
数据采集 指标预报 指标控制
输
入
与
输
出
推
理
机
解
释
系
统
面 向 对 象 黑 板
生产数据 事实
规则
中间信息 最终结果
信息层 n 信息层 n-1 …… 信息层 2 信息层 1
知识源 k 知识源 k-1 …… 知识源 2 知识源 1
面 向 对 象 知 识 库
系统使用说明
引导系统
图 5 生产过程操作指导子系统的功能结构
学
习
系
统
知
识
库
管
理
系
统
ES 使用者（用户）
使 用 接 口
咨 询
预 处 理
控 制 机 制
浅层推理机制
多故障诊断模型
深层推理机制
浅层知识库
学 习 机 制
深层知识库
开 发 接 口
知识获取系统
知识库管理系统
ES 开发者（领域专家）
图 6 故障诊断子系统的功能结构
问题求解结论
结论集成 Agent
基于符号系统
求解 Agent
基于神经网络
求解 Agent
管理 Agent
基于遗传算法
求解 Agent
交 互 Agent
问题求解用户
基于模糊技术
求解 Agent
基于多媒体
求解 Agent
管理 Agent
图 7 基于 Agent 的分布式问题求解系统
图 8 SGES 系统的功能结构
4 Other Researched(ing) Key Technologies
4.1 Distributed Artificial Intelligence Based on Multi-agent
4.2 Model and Communication of Wholly-integrated Intelligent Platform
4.3 Universal Knowledge and Concept Representation Based on Ontology
4.4 Skeletal Tool of Intelligent System
4.5 Java Intelligent System Environment
4.6 Integrated Intelligence for DM and KDD
5 Thanks