系统工程教案--中国矿大第四章第四节

第一篇：系统工程教案--中国矿大第四章第四节

第四节系统工程模型技术的新进展

随着系统工程理论的发展和应用不断深入，系统工程所研究的问题越来越多地涉及复杂系统、非线性系统，传统的模型方法已经不能适应这种研究的需要，规划论、“硬”的优化技术已经很难应对这种局面。

高度非线性及复杂性是现实系统的基本特征，用传统的“硬”技术理解和预测这种多变量、多参数、非线性的复杂系统是不适用的，而且很难建立起合适的数学模型，因此迫切需要建立与之相适应新的“软”技术。传统的分析方法由于它的精确性和定量化而不能处理现实复杂多变的系统。事实表明，在处理这类系统时，我们必须面对程度越来越高的不精确性和不确定性问题。

随着信息技术和计算机智能化的发展，针对这种情况，Zadeh提出了一种新的方法——软计算(soft computing)。软计算不是一个单独的方法论，而是一个方法的集合[1]，在这个集合中的主要成员包括模糊逻辑控制(fuzzy logic control)、神经网络(neural network)、近似推理以及一些具有全局优化性能且通用性强的meta-heuristic算法，如遗传算法(genetic algorithms, GA)、模拟退火算法(simulated annealing, SA)、禁忌搜索算法(taboo search, TS)、蚁路算法(ant system, AS)等[2] [3]。这些方法的特点是他们更多地借鉴了生物原理和人的思维，因此有人也称之为“拟人”方法。更适应于解决管理、经济和复杂的工程大系统问题。

模糊逻辑推广了经典的二值逻辑，可以具有无穷多个中间状态，是处理不精确性和不确定性的有效工具。模糊技术以模糊逻辑为基础，从人类思维中的模糊性出发，对于模糊信息进行量化，其中最重要的一步是利用专家知识和实际经验来定义相应模糊集的隶属函数。在模糊理论研究中，隶属函数是最基本的研究对象，它的确定主要是靠专家知识与实际经验，其中包含有主观的因素，但这并不意味着由此建立的理论将不可靠，相反正是因为利用了这一点，模糊集反映了人脑的思维特征，而使得模糊理论在许多以人为主要对象的领域（如管理领域、经济领域）得到了成功应用。模糊控制是基于模糊集的一种“软控制”，相应的控制算法则是人脑思维的量化模拟。所以模糊集及模糊控制理论是智能信息处理、软计算技术的基础。

人工神经网络是模仿人脑生理特性的新型智能信息处理系统，它以模拟生物神经元为基础，使系统具有自适应性、自组织性、容错性等。可以通过优化网络拓扑结构、设计网络连接权的学习算法来改善系统的各种性能。即使一个给定的网络也具有很强的映射能力，所以神经网络是进行曲线拟合、近似实现各种非线性复杂系统的有效工具。人工神经网络开创了用已知非线性系统去近似实现实际应用中的复杂系统，甚至是“黑箱”的典型范例。由于神经网络从另一个方面反映出人脑的特性，所以它也构成了软计算的基础。

软计算的另一个基本内容是超启发式（meta-heuristic）算法，例如其中的遗传算法对目标函数的要求很低,甚至无须知道目标函数的表达式，所以该算法非常适于对非线性复杂系统的研究。

与传统的“硬计算”完全不同，软计算的目的在于适应现实世界遍布的不精确性。因此，其指导原则是开拓对不精确性、不确定性和部分真实的容忍，已达到可处理性、鲁棒性、低成本求解以及与现实更好的紧密联系。在最终的分析中，软计算的作用模型是人的思维。

在软计算方法集合中，每一种方法具有其优点和长处，它们之间是互补的而不是竞争的。这些技术紧密集成形成了软计算的核心。通过它们的协同工作，可以保证软计算有效地利用人类知识，处理不精确以及不确定的情况，对位置或变

化的环境进行学习和调节以提高性能。针对学习和自适应，软计算需要强化计算。

例如，神经网络和遗传算法都是对生物学原理的模拟，遗传算法是基于生物的进化机制，而神经网络则是人脑的典型特征的表现，将二者进行有机结合可以达到很好的实际效果。另一方面，模糊系统的设计可以由遗传算法或神经网络来完成。虽然模糊技术已在许多的应用领域取得了成功，专家知识可以用模糊规则很好地表现出来，但规则的提取和隶属函数的选择却十分费劲，这时可以利用神经网络的自学习和自组织性来解决这一问题，分类已知的训练数据并规定模糊规则的数量，用神经网络模糊分割输入空间，通过学习，获取相应于所有规则的隶属函数的特性，并生成对应于任意输入矢量的隶属值，这时由神经网络的拟合功能可产生相应的隶属函数。在此过程中，为了解决基于局部区域的梯度学习算法缺乏全局性和易陷入局部最小这类缺陷，并且对网络结构进行优化，可以利用遗传算法来完善相应的功能，获取最佳的结果。反过来也可凭借模糊系统或神经网络的学习能力来设置遗传算法中的各种参数，包括种群的尺度、交叉概率、变异概率以及算法迭代的步数等，使遗传算法自适应地自我调节和进化。总之，将模糊逻辑、神经网络和遗传算法进行有机地结合，可以有效地处理非线性复杂系统，对智能信息进行表示、传递、存储、恢复[4]。

下面就软计算当中所应用到的meta-heuristic算法进行简要地介绍：

1)禁忌搜索算法（TS）

TS是Glove模拟智能过程而提出的一种具有记忆功能的全局逐步优化算法。TS的核心在于对搜索过程使用短期记忆和中长期记忆，以令搜索具有广泛性和集中性。其基本思想是搜索可行的解空间，在当前解的邻域中找到另一个更好的解。但是为了能够逃出局部极值和避免循环，算法中设置了禁止表，当搜索的解在禁止表中时，则放弃该解。TS算法可以灵活地使用禁止表记录搜索过程，从而使搜索既能找到局部最优解，同时又能越过局部极值得到更优的解[5]。

2)模拟退火算法（SA）

SA是基于蒙特卡洛（Mente Carlo）迭代求解的一种全局概率型搜索算法，首先由Kirkpatrick等人用于组合优化[6]中。该算法源于固体退火过程的模拟。固体退火是先将固体加热至熔化，再徐徐冷却使之凝固成规整的晶体，熔解是为了消除系统中原先可能存在的非均匀状态，冷却过程之所以徐徐进行是为了使系统在每一温度下都达到平衡态。因为在平衡态，系统的自由能达到最小值。如果将优化问题的目标函数类比为能量函数，控制参数类比为温度T，模拟固体退火过程就可将给定控制参数值时优化问题的相对最优解求出，然后减少控制参数使其趋于0，最终求得组合优化问题的整体最优解。SA是一种全局优化方法，通过人为地引入噪声，使得当算法陷入局部最优的陷阱时，而造成从该陷阱中逃脱的条件，进而再逐步减小噪声，以使得算法能停留在全局最优点。

3)遗传算法（GA）

GA是Holland[7]研究自然遗传现象与人工系统的自适应行为时，借鉴“优胜劣汰”的生物进化与遗传思想而提出的一种全局性并行搜索算法。自然界生物的进化通过两个基本过程：自然选择和有性生殖不断进化。在漫长的进化过程中，生物逐渐从简单的低级生物到人类，这是一个完美的进化过程。按达尔文进化论的观点，这一过程遵循适者生存，优胜劣汰的自然选择原则，它使自然界生物的演化问题得到较好地解决。正因为如此，人们开始把进化这种奇异的本领看成值得仿效的东西。即用搜索和优化过程模拟生物体的进化过程，用搜索空间中的点模拟自然界生物体，经过变形后的目标函数度量生物体对环境的适应能力，生物

优胜劣汰类比为优化和搜索过程中用好的可行解取代较差可行解的迭代过程。这样就形成了进化策略。GA注重父代与子代遗传细节上的联系，主要强调染色体操作。GA是一个群体优化过程，为了得到目标函数的最小（大）值，我们不是从一个初始值出发，而是从一组初始值出发进行优化。这一组初始值好比一个生物群体，优化的过程就是这个群体繁衍、竞争和遗传、变异的过程。

4)蚁路算法（AS）

AS是一种源于大自然中生物世界的新的仿生类算法，作为通用型随机优化方法，它吸收了昆虫王国中蚂蚁的行为特性，通过其内在的搜索机制，在一系列困难的组合优化问题求解中取得了成效[8] [9]。由于在模拟仿真中使用的是人工蚂蚁概念，因此有时亦被称为蚂蚁系统。据昆虫学家的观察和研究发现，生物世界中的蚂蚁有能力在没有任何可见提示下找出从其窝巢至食物源的最短路径，并能随环境的变化而变化，适应性地搜索新的路径，产生新的选择。作为昆虫的蚂蚁在寻找食物源时，能在其走过的路径上释放一种蚂蚁特有的分泌物——信息激素（pheromone），使得一定范围内的其他蚂蚁能够察觉到并由此影响它们以后的行为。当一些路径上通过的蚂蚁越来越多时，其因下的信息激素轨迹（trail）也越来越多，以致信息激素强度增大（当然，随时间的推移会逐渐减弱），后来蚂蚁选择该路径的概率也越高，从而更增加了该路径的信息激素强度，这种选择过程被称之为蚂蚁的自催化行为（auto catalytic behavior）。由于其原理是一种正反馈机制，因此，可将蚂蚁王国（ant colony）理解成所谓的增强型学习系统（reinforcement learning system）[10]。

用于优化领域的人工蚂蚁算法，其基本原理吸收了生物界中蚂蚁群体行为的某些显著特征：(1)能察觉小范围区域内状况并判断出是否有食物或其他同类的信息素轨迹；(2)能释放自己的信息素；(3)所遗留的信息素数量会随时间而逐步减少。由于自然界中的蚂蚁基本没有视觉，既不知向何处去寻找和获取食物，也不知发现食物后如何返回自己的巢穴，因此它们仅仅依赖于同类散发在周围环境中的特殊物质——信息素的轨迹，来决定自己何去何从。有趣的是，尽管没有任何先验知识，但蚂蚁们还是有能力找到从其巢穴到食物源的最佳路径，甚至在该路线上放置障碍物之后，它们仍然能很快重新找到新的最佳路线。

以上这些方法为系统工程建模和优化提供了新的技术工具，为解决社会经济问题、大系统问题提供了新的途径，值得我们注意。1 张智星，孙春在，水谷英二 著，张平安，高春花 等译，神经－模糊和软计算，西安交通大学出版社，Prentice-Hall，2000Andradottir, S., “A Review of Simulation Optimization Techniques”, Proceedings of the 1998 Winter Simulation Conference, 1998 3 钱敏平，龚光鲁，从数学角度看计算智能，《科学通报》，1998, vol.43, no.16, p1681-1695 4 刘普寅，李洪兴，软计算及其哲学内涵，《自然辩证法研究》，2000, vol.16, no.5, p26-30邵亮，李磊，陈嫦娟，Tabu搜索算法在电话网智能管理中的应用，《软件学报》，2002，vol.13, no.8, p1705-1709 6 Kirkpartick S., Gelatt CD., Vecchi MP,.“ Optimization by simulated annealing”, Science, 1983, vol.220, p671-680 7 Holland JH,.Adaptation in natural and artificial systems, Boston: MITPress, 1992 8 Colorni A., DorigoM., Maniezzo V., “Distributed optimization by ant colonies”, Proc.of the First European Conf.On Artificial Life, Paris, France, 1991 9 Dorigo M., ManiezzoV., Colorni A., “Ant system: optimization by acolony of cooperating agents”, IEEE Trans.On Systems, Man, and Cybernetics, 1996, vol.26, no.1, p29-41 10 马良，项培军，蚂蚁算法在组合优化中的应用，《管理科学学报》，2001, vol.4, no.2,p32-37

第二篇：中国矿大(北京)2005研究生安全系统工程试题

2005年硕士研究生入学考试（安全系统工程）

一、正误判断题。

1、事故树的最小径集是保证顶事事故不发生的充要条件。（）

2、安全系统工程的主要技术手段包括系统安全分析、系统安全评价安全决策与事故控制。（）

3、安全系统工程也可称为系统的事故预测技术。（）

4、事故树的顶事故的状态变量φ，仅取1或0两种。（）

5、事故树中的基本事件的结构重要度分析只是按事故树的结构分析各基本事件对顶事件的影响程度。（）

6、安全标准体现了绝对安全的内涵。（）

7、美国道化学公司火灾爆炸指数评价法和英国帝国化学公司蒙特评价法的应用范围是一样的（）。

8、安全评价的单元危险性快速排序法中的物质系数和美国道化学公司火灾爆炸指数评价法中的物质系数的定义有所不同。（）

9、事故树的割集是引起顶事故发生的充要条件。（）

10、用布尔代数法计算事故树的最小割集是将布尔表达式最简析取表达式。（）

二、简答题。

1、安全评价应遵循的原理有哪些，具体内容是什么？

2、事故树安全分析在进行系统安全分析过程中应采取何种步骤？

3、请简述安全决策方法中，评分法的意义及其决策过程。

三、综合问答题。

1、请简述美国道化学公司的火灾爆炸指数评价法第七版的评价程序，并根据其评价内容说明其适用范围。

2、请简述预先危险性分析、危险性和可操作研究两种安全分析法的异同。并根据自己的认识，说明如何在实际工作中应用。

第三篇：《第四节 中国的民族》教案

《第四节中国的民族》教案

一、教学目标

1．知道我国是一个团结统一的多民族大家庭，共有56个民族。

2．运用中华民族分布图说出我国民族分布特征。

3．了解我国独特的民族风情，结合资料说明我国地方文化特色对旅游业发展的影响。

4．通过对我国民族政策的了解，初步树立正确的民族观。

5．培养学生收集、归纳、分析资料的能力。

二、教材分析

本节教材包括“五十六个民族”、“中国的民族分布”和“独特的民族风情”3部分内容，知识结构如下：

“五十六个民族”、“中国的民族分布”所对应的课程标准内容是“运用中华民族分布图说出我国民族分布特征”。

我国民族的分布特征，主要包括3个方面。第一，从全国范围来看，汉族分布最广，少数民族则主要分布在陆地边疆地区。第二，从地区分布来看，汉族主要集中在东部和中部地区，少数民族则主要分布在西南、西北和东北部地区。第三，从具体分布来看，各民族分布呈现出“大散居，小聚居，交错杂居”的特征。前两个分布特征和第三个分布特征中的“小聚居”，在我国民族分布图上可直接读出来；“大散居，交错杂居”的特征需要辅以文字说明。在学习民族分布的基础上，应了解我国实行民族区域自治的民族政策，理解各民族互帮互助、和睦共处，组成统一的祖国大家庭，从而增强民族团结的意识。

按照“标准”的设计思路，“五十六个民族”正文介绍了我国民族构成情况，渗透了增强民族团结的意识。为了引发学生的学习兴趣，充分调动学生的已有知识来建构新知识，教材选择一组少数民族歌舞图片设计了相关“活动”。“中国的民族分布”部分，配合教材安排的“中华民族分布”图，正文内容扼要介绍了我国民族分布特征。为落实“课标”要求，采用读图填表、举例说明等形式，设计了一组相关“活动”。这组“活动”侧重于读图归纳能力的训练。

“独特的民族风情”所对应的课程标准内容是“结合有关资料说明我国地方文化特色对旅游业发展的影响”。

第四篇：第三章,第四节。中国的海洋资源教案 2

第三章中国的自然资源资源 第四节中国海洋资源

一、教学目标 ：

1．知识与技能：

（1）知道海洋中的生物资源和非生物资源。

（2）理解开发海洋资源的重要性。

（3）了解我国丰富的海洋资源，发展海洋水产业的有利条件。

（4）记住我国主要的渔场，最大的渔场——舟山渔场。

（5）记住我国四大盐场，最大的盐场——长芦盐场和近海油的分布。

（6）了解我国在开发海洋资源中出现的问题和采取的对策。

2．过程与方法：通过读图，分析我国发展海洋水产业的有利条件。

3．情感态度与价值观：通过本节的学习，增强学生保护海洋资源的意识。

二、教学重点：

记住我国的四大渔场、四大盐场和近海油田的分布。

三、教学难点 ：

发展海洋水产业的有利条件。

四、教学方法： 讲、议、练结合。

五、授课类型： 新授课

六、授课时数：

1课时

七、教学过程：

复习提问：

1、2、我国水资源分布的特点？

如何解决我国水资源时空分布不均的问题？

播放5张投影片

海洋不仅美丽，而且富饶，有人称海洋为“天然的蛋白质仓库”、“乌金的储存库”、“盐类的故乡”、“能量的源泉”，这说明海洋中蕴藏着大量丰富的资源。今天我们就来学习第三章第四节中国的海洋资源。（导入新课）

投影：第四节中国的海洋资源

（一）多样的生物资源：

1、优越的海洋资源条件 读图回答提问：

（1）．我国拥有多少千米海岸线（18000多千米）

（2）、濒临哪几个近海？（渤海、黄海、东海、南海）

（3）、我国海域南北 跨哪几个温度带？（热带、亚热带、北温带）

由此可以说明我国海域十分辽阔，自然条件十分优越，海洋资源也十分丰富。下面大家看一组数字。（找同学读课文第二自然段）

2、四大海产

由于我国大陆沿岸的海域广阔，对发展海洋水产事业非常有利。下面大家看我国近海主要渔场和海流分布示意图。让我们共同分析一下我国发展海洋渔业的有利条件。（投影）

3、四大渔场

1．我国大陆边缘的海洋，多为深度超过200米的浅海区。海水浅，阳光可直射海底，水温适宜，有利于海洋生物的繁殖和生长。

2．在这些浅海中，有众多的河流注入海洋，带来丰富的有机质和营养盐类，使浮游生物大量生长，为海洋业提供了大量的饵料，又有从高、中、低纬南下的沿岸流。在寒暖流交汇地方，海水容易发生搅动，下层的营养盐类到上层，使得上层海水中的浮游生物特别丰富，吸引大批鱼群。

东海素有“天然鱼仓”之称，其中舟山渔场是我国第一大渔场。

海洋不仅为人类提供了丰富的生物资源，还提供了丰富的矿产。

（二）丰富的矿产资源

1、丰富的石油和天然气

我国近海石油资源相当丰富，近年来，经过多次钻探，已在几个海域中发现了含油气的盆地。渤海盆地、南黄海盆地、东海盆地、珠江口盆地、东沙盆地。2、1、2、海滨砂石矿十分丰富 开发利用化学资源的途径

海盐生产及主要盐场（播放投影片）

一、巨量的化学资源

（1）我国海岸线长，其中有很多地势平坦的泥质海滩适于晒盐，这些适于发展盐业的海滩就有几百万公顷。

（2）海水晒盐依靠自然蒸发，我国多数盐场都有良好的蒸发条件。其中河北长芦盐场为我国最大的盐场。（这里雨季前的二、三个月，天晴风多，气温较高，蒸发旺盛，全年的海盐大部分就是在这时生产的。

（三）海洋资源的保护。（找同学读课文理解）

1、巨大的开发空间

2、海洋污染严重（播放投影）

3、保护措施（播放投影和音像资料）课堂小结

八、板书设计

第四节中国的海洋资源

一、多样的生物资源

1、优越的海洋资源条件

（1）海洋面积广大近海大陆架面积宽阔（2）地跨多个温度带（3）水温适中适合生物生长

二、丰富的矿产资源

1、石油天然气

2、海滨砂石矿十分丰富

三、化学资源

1、开发利用化学资源的途径

2、海盐生产及主要盐场

四、保卫“蓝色国土”

1、巨大的开发空间

2、海洋污染严重

3、保护措施

布置作业

同步配套练习题

第五篇：第四节鱼_教案

第四节：鱼

【教学目的】

1．指导学生认识鱼类的外形及鱼类的概念

2．培养学生的观察能力、初步的归纳概括能力。【教学重点】 鱼的外形和概念。【教学难点】

根据鱼的共同特征进行演绎推理。【教学过程】

一、双方举例，初步建立概念。

1.请学生举例,各种常见的鱼类。例如，鲤鱼，金鱼„„

2.利用PPT上的图片，提出：你认识图片上画的几种鱼吗？（草金鱼、鲤鱼、鲫鱼、黄花鱼）

引导学生们进行讨论

①鱼生活在什么地方?

②鱼靠什么行动?

③鱼是怎样呼吸的？

④引导学生进行简单归纳,这些鱼类有什么共同特征? 同时提问，我们平常意义上将所有的水中生物都称之为“鱼”，这样的说法是否合理？ 举例，章鱼，娃娃鱼等，是否也是鱼类？

教师小结：这些鱼在外形上具有以下共同特征：身体表面有鳞，头部有鳃，靠鳍运动，终生生活在水里。3.认识鱼的共同特征

（1）讲述：我们通过观察、比较，知道了我们几种常见的鱼在外形、生活环境和繁殖后代方面的共同特征。自然界里鱼的种类很多，你能根据对这几种鱼的研究，推想所有的鱼有什么共同特征吗？

（2）引导学生讨论、归纳、推理：

鲤鱼、鲫鱼等身体表面都有鳞，头部都有鳃，都靠鳍运动，终生生活在水里，都用卵繁殖后代。从而推断：所有的鱼身体表面都有鳞，头部都有鳃，都靠鳍运动，都是终生生活在水里，用卵繁殖后代。

（3）教师小结：鱼的共同特征。

二、确立概念，深化概念

（1）经过上述的讨论和归纳，提问：谁能说说，什么样的动物是鱼？

（2）教师小结：凡是身体表面有鳞、头部有鳃、靠鳍运动、终生生活在水里、用卵繁殖后代的动物都是鱼。确定鱼类的概念。

（3）教师：“既然已经给出相关概念，同学们通过观察、实验、讨论、总结出鱼的5个特征，凡是具有5个特征的动物就是鱼，凡是没有这5个特征的或只具备其中的一点两点的动物就不是鱼，你们还有什么不明白的吗？” 请同学列举些不是鱼类的例子，并简述原因。

如，章鱼是软体动物不是鱼，它不具备鱼的一些特征。海豚是哺乳动物不是鱼

三、巩固

1．再次令学生回忆：

具备什么特征的动物是鱼？

2．课本图中的这些动物你认识吗？叫什么名字？

（金枪鱼、旗鱼、乌贼、章鱼、带鱼、比目鱼、鲸鱼）

3．小组讨论：

课本图中的动物，哪些是鱼？哪些不是鱼？为什么？

4．引入推理，总结之前提到的各种鱼类和非鱼类：

（1）凡是身体表面有鳞、头部有鳃、靠鳍运动的动物都是鱼。

金枪鱼、旗鱼、带鱼、比目鱼身体表面有鳞、头部有鳃、靠鳍运动，所以金枪鱼、旗鱼、带鱼、比目鱼都是鱼。

（2）凡是鱼都靠鳍运动。

乌贼、章鱼没有鳍，所以乌贼、章鱼不是鱼。

（3）凡是鱼都靠卵繁殖后代。

鲸是胎生的，所以鲸不是鱼。

（四）布置作业

1．搜集各种鱼的图片，弄清名称与生活习性，在小组内交流。

2.完成相关课后习题