典型文献
物理?数据?知识混合驱动的人机混合增强智能系统管控方法
文献摘要：
当代系统认知、管理与控制的核心理论、方法与技术已经转移到大数据和人工智能技术上,这导致当前人工智能技术条件局限与复杂系统认知、管理、控制的需求之间形成了一道鸿沟.因此,现实的需求催生了人工智能的一种新型形态——人机混合增强智能形态,即人类智能与机器智能协同贯穿于系统认知、管理、控制等过程的始终,人类的认知和机器智能认知互相混合,形成增强型的智能形态,这种形态是人工智能或机器智能可行的、重要的成长模式.提出了一种物理?数据?知识混合驱动的人机混合增强智能系统管控方法.从可信分布式数据、计算和算法,物理深度学习,融合系统运行规则的混合型深度强化学习,因果分析,可解释性AI与数字人5个方面详细阐述了所提方法.最后,以电力系统调控为背景,以3个应用为例分析了所提方法的应用方式和技术路径.
文献关键词：
物理-数据-知识混合驱动方法;人机混合增强智能;系统管理与控制;物理深度学习;因果分析;可解释AI;虚拟数字人
中图分类号：
作者姓名：
张俊;许沛东;陈思远;高天露;戴宇欣;张科;赵杭;高杰迈;白昱阳;李金星;张浩然;李湘;陈玖香
作者机构：
武汉大学电气与自动化学院,湖北武汉 430072
文献出处：
引用格式：
[1]张俊;许沛东;陈思远;高天露;戴宇欣;张科;赵杭;高杰迈;白昱阳;李金星;张浩然;李湘;陈玖香-.物理?数据?知识混合驱动的人机混合增强智能系统管控方法)[J].智能科学与技术学报,2022(04):571-583
A类：
人机混合增强智能,系统管理与控制
B类：
混合驱动,智能系统,管控方法,系统认知,核心理论,方法与技术,技术条件,复杂系统,鸿沟,人类智能,机器智能,智能协同,相混,增强型,成长模式,分布式数据,和算,物理深度学习,融合系统,混合型,深度强化学习,因果分析,可解释性,电力系统调控,应用方式,技术路径,驱动方法,虚拟数字人
AB值：
0.2571
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
