人工智能是人类社会的伟大发明,同时也存有巨大的社会风险.它或是"技术一经济"决策导致的风险,也可能是法律保护的科技文明本身带来的风险,这一社会风险具有共生性,时代性,全球性的特点.同时,智能革命对当下的法律规则和法律秩序带来一场前所未有的挑战,在民事主体法,著作权法,侵权责任法,人格权法,交通法,劳动法等诸多方面与现有法律制度形成冲突,凸显法律制度产品供给的缺陷.对于人工智能引发的现代性的负面影响,有必要采取风险措施,即预防性行为和因应性制度.面向未来时代的调整规范构成,应以人工智能的发展与规制为主题,形成制度性,法治化的社会治理体系,包括以安全为核心的法律价值目标,以伦理为先导的社会规范调控体系和以技术,法律为主导的风险控制机制.借鉴国外经验,立足本土需要,当前应尽快出台"国家发展战略",及时制定"机器人伦理章程",适时进行机器人专门立法。

   电站锅炉的运行面临降低运行成本与降低污染物排放的双重要求,高效低污染的优化决策问题日益引起关注.由于锅炉设备结构庞大,运行条件复杂,燃料性质多变等因素,建立电站锅炉排放特性的函数模型难度极大,为满足锅炉高效低污染燃烧优化研究的需要,该文借助优化燃烧特性试验数据,建立了电站锅炉热效率与 NOx 排放的响应特性的神经网络与解析函数的混合模型.文中使用了非函数形式的响应模型,燃烧优化采用了十进制遗传算法.优化数值解表明,该方法可针对锅炉热效率和 NOx 排放的不同优化目标,给出可行的调整各风门开度等操作量的优化控制方案。

不确定性是人类思维活动中最基本的东西,同时也是人工智能中的重要内容。在论述了不确定性的发展由来后,着重提出了解决不确定性的4种方法(可信度推理方法、概率方法、模糊数学方法、灰色理论方法),并分别加以论述。最后,又系统地概括了知识表达和知识处理的一些方法。首先对第 4届"智能系统在电力系统中的应用"国际会议发表的全部论文做了介绍 ,之后概述了近几年来较受关注的分布式人工智能技术、粗糙集理论和数据挖掘方法在电力系统中的应用情况。

   作为电力系统自动化的一个重要组成部分,电力系统无功电压控制具有电力系统控制所固有的复杂性、非线性、不精确性及实时性强等特性,其中有些方面难以用传统的数字模型和常规的控制方法来描述和实现。人工智能技术由于具有传统方法所不具备的智能特性,因而在无功电压控制中得到了广泛的关注。并取得了大量的研究成果。本文综述了近年来专家系统(ES)、人工神经网络(ANN)、模糊理论(FT)、遗传算法(GA)以及多Agent系统(MAS等人工智能技术在电力系统无功电压控制中应用的主要成果和方法,分析比较了它们各自的应用特点,并提出了一些需要解决的问题和值得进一步研究的方向。