本书的主要特色在于知识建模和智能推理技术方面的创新，并基于知识图谱建模和智能推理技术的集成完成了一系列应用软件的开发，直观形象、易学易用。本书是AI3软件的详尽解读，分为AI3普及版（自由拷贝，不限使用）、AI3智能教学版以及AI3专业版（适用于复杂过程工业系统AI应用）。

第一章绪论1
1.1知识图谱建模与智能推理的概念和沿革1
1.2知识图谱和智能推理的应用进展4
1.3知识图谱建模与智能推理的需求分析12
1.4本书各章内容概要15

第二章知识本体、信息标准化和领域知识本体17
2.1知识本体17
2.1.1知识本体的基本类型19
2.1.2知识本体的设计规则20
2.2工业自动化信息国际标准ISO 15926 21
2.2.1ISO 15926简介21
2.2.2ISO 15926-2知识本体的基本要素23
2.3ISO 15926原理借鉴和扩展31
2.3.1过程系统的领域知识本体内容信息分类31
2.3.2过程系统的领域知识本体结构信息分类32
2.3.3影响方程35
2.4过程系统的领域知识本体总貌37
2.5剧情对象模型（SOM）39
2.5.1剧情的定义39
2.5.2危险剧情的定义39
2.5.3剧情对象模型（SOM）设计40
2.5.4危险剧情在系统安全领域的应用进展48

第三章方法和任务知识本体56
3.1常用推理分析方法56
3.1.1演绎法——正向推理56
3.1.2归纳法——反向推理57
3.1.3溯因法——双向推理58
3.1.4默认推理58
3.1.5因果反事实推理59
3.2可操作性分析（HAZOP）方法60
3.2.1HAZOP的产生背景和意义60
3.2.2HAZOP国际标准和术语定义61
3.2.3HAZOP原理62
3.2.4设计描述64
3.2.5HAZOP应用65
3.2.6HAZOP分析步骤67
3.2.7人工HAZOP分析方法的不足和改进76
3.3保护层分析（LOPA）方法81
3.3.1LOPA的定义和作用81
3.3.2LOPA的优点82
3.3.3LOPA的局限性82
3.3.4LOPA的结果类型83
3.3.5执行LOPA的必备条件83
3.3.6LOPA方法描述83

第四章高效推理算法、图论与网络拓扑90
4.1高效基本回路搜索算法90
4.1.1詹森回路搜索算法90
4.1.2詹森回路搜索算法原理92
4.1.3有向图基本回路搜索算法程序92
4.2有向图基本通路搜索算法及程序97
4.2.1有向图基本通路搜索算法要点97
4.2.2有向图基本通路搜索算法程序设计98
4.2.3基本通路搜索算法程序例题99
4.3网络独立通路和回路搜索算法应用案例100
4.3.1信号流图的稳态和动态解法100
4.3.2图形化控制系统信号流图分析CSA软件101
4.3.3采用CSA自动解算复杂信号流图系统107
4.4回路搜索和推理在动态系统分析和决策中的作用113

第五章基于符号有向图（SDG）的深度学习119
5.1符号有向图（SDG）方法的历史与进展121
5.2SDG方法的优缺点123
5.3SDG原理与建模124
5.3.1定量和定性仿真与SDG的关系124
5.3.2SDG模型及定义126
5.3.3SDG建模方法和原则128
5.3.4SDG模型的主要推理机制131
5.4SDG简单建模实例132
5.4.1世界系统SDG建模132
5.4.2离心泵与液位系统SDG建模133
5.5SDG模型简化141
5.6加热炉SDG建模与验证试验142
5.6.1加热炉工艺流程简介143
5.6.2加热炉故障诊断模型的建立145
5.6.3SDG模型检验与验证方法分类152
5.6.4加热炉SDG故障诊断试验154
5.7反应再生装置SDG故障诊断试验158
5.7.1反应再生装置工艺流程简介158
5.7.2反应再生装置故障诊断模型的建立162
5.7.3反应再生装置SDG故障诊断试验167
5.8SDG深度学习启示172

第六章知识图谱建模与智能推理软件AI3的设计与开发174
6.1AI3概述174
6.2AI3总体功能、结构设计描述和应用174
6.3图形化人机界面使用说明与要点177
6.3.1AI3图形化建模编程要点177
6.3.2AI3基本画面和图形化操作方法设计与实现178
6.4推理引擎开发190
6.4.1具体事件一致性和条件约束推理方法190
6.4.2正向推理192
6.4.3反向推理192
6.4.4双向推理193
6.4.5AI3推理速度测试194
6.5推理输出结果表达197
6.5.1AI3推理结果画面197
6.5.2工况数据（“快门”）一览表202
6.5.3反应温度记录曲线查询202
6.5.4模型中具体事件超限状态显示203
6.6AI3应用建模方法205
6.6.1经验渐进法建模要点206
6.6.2“与门”串联连接规则206
6.6.3经验与深度学习相结合的建模要点207
6.6.4知识图谱的初步认知212

第七章AI3在智能教学中的应用214
7.1智能教学系统（ITS）应用进展214
7.2学习内容、教学方法和智能教学219
7.3智能仿真培训系统222
7.4知识本体模型与仿真模型的协同技术226
7.4.1仿真模型的质量评估226
7.4.2动态仿真模型的特点及建模注意事项229
7.5高精度

系统理论的发展为知识本体建模提供了更为系统化和结构化的方法。成功的美国实时在线人工智能专家系统G2已经在20000个以上工业应用和军事应用中取得实效。知识图谱的下一波应用呼唤着新一代专家系统的诞生。部分科技发达国家已经将智能教学系统大规模应用于学校和职业教育领域。目前，国产化、实用、高质量、通用性人工智能专家系统软件奇缺，现有的教科书多数局限于人工智能自身概念或原理介绍，构建领域知识本体和人工智能工业应用技术的指导书奇缺。急需向应用群体广泛普及人工智能的实用知识，急需开发大众化、方便易用、先进的新一代人工智能应用软件，并将其推广普及。这就是我们撰写本书的初衷。
本书的主要特色在于知识建模和智能推理技术方面的创新，并基于知识图谱建模和智能推理技术的集成，完成了一系列应用软件的开发，直观形象、易学易用。所开发的具有自主知识产权的高速、高效、省容、多功能通路与回路推理机，是实现人工智能应用的“卡脖子”技术，在本书中公开了算法和程序，仅用一台微机或笔记本电脑就可实现复杂系统的人工智能应用。
本书内容主要包括：运用知识工程的知识本体论理念，解读人类的工业实践经验知识和相关国际信息标准，扩展具体事件和概念事件、静态连接关系与动态影响关系的认知；获取计算机化、图形化、自然语言化、标准化精准表达人类知识的知识图谱全谱模型（大数据+静态知识+动态知识模型）；探索因果模型与代数方程组和微分方程组的直接联系，提出实用的因果模型结构信息的影响方程表达方法；基于符号有向图与因果有向模型（SDG＋CDG）进行反事实推理“挖掘”，以实现工业应用的深度学习方法；知识图谱建模与智能推理系列软件平台AI3的设计与开发，以及AI3在智能教学和过程工业中的实际应用案例。
本书是AI3软件的详尽解读，软件分为AI3普及版（自由拷贝，不限使用）、AI3智能教学版以及AI3专业版（适用于复杂过程工业系统AI应用）。形式化知识图谱仿真软件MPCE和CSA，实现了系统仿真建模、控制系统组态、硬件在回路、被控对象模型在回路联合组态与多功能仿真实验。实时智能型危险化学品特种作业仿真培训系统AI3-RT-TZZY，是一种功能完备的智能化操作工培训软件，也是知识图谱模型验证的综合型工具软件。实时在线专家系统“石油化工装置安全运行指导系统PSOG”，在数个大型石化装置试运行成功。所有技术细节，包括高效通路、回路推理算法和原理程序，以及实际应用案例，都总结在本书之中。以上进展无意中已经迈进了新一代人工智能专家系统的门槛。
本书内容是几十年来师生合作，多单位、多学科和多个科研团队集体智慧的总结。在此对所有参与和支持我们科研与工业应用工作的单位和个人表示衷心的感谢。其中做出重要贡献的有：北京思创信息系统有限公司总经理纳永良博士；北京化工大学信息学院张贝克副教授、许欣博士和高东博士等；清华大学自动化系王雄教授、肖德云教授和杨帆博士后等；中石化青岛安全工程研究院张卫华教授级高级工程师。纳永良博士撰写了本书第三章3.2.6节和第八章8.2节。张卫华博士为本书第八章提供了材料。借此机会也对国家应急管理部危险化学品安全监督管理司新老领导、中国化学品安全协会新老领导和相关工作人员给予我们安全科技成果的充分认可、悉心指导和大力推广普及表示由衷的感谢！
研究人工智能知识图谱建模与智能推理关键技术及软件并应用于实践，是我们长期的梦想和不懈的追求。期望AI3系列软件与仿真训练软件的联合平台在教学实践环节中发挥作用；期望本书在人工智能应用技术的研发方面对科研人员具有抛砖引玉的作用。其中，AI3软件的普及版可登录官方网站 www.cipedu.com.cn自行下载使用。
鉴于时间所限，书中难免存在不足之处，恳请广大读者批评指正。

吴重光
2020年12月