復(fù)雜供水系統(tǒng)建模與控制新方法 ：
本課題是國家經(jīng)委資助的節(jié)能研究項目。對供水系統(tǒng)按管網(wǎng)、水廠、過程三級進行遞階控制。研究的完整性，此前未見先例。研究雖然針對供水系統(tǒng)，但從中提出的控制理論新概念、新方法卻具有普遍意義。
管網(wǎng)級的控制任務(wù)是在滿足供水負荷要求的條件下，調(diào)度各水廠，分配負荷，達到最大限度節(jié)能的目的。過去的管網(wǎng)模型，一般是純統(tǒng)計模型，其回歸系數(shù)無物理意義，因而只能進行水負荷量的分時預(yù)報，不能作分地預(yù)報，這又正是管網(wǎng)調(diào)度的關(guān)鍵。也有純機理模型，但它只能用于簡單的樹狀管網(wǎng)，不具普遍意義。本研究提出“宏觀統(tǒng)計機理模型”，采用定性合成，定量分析的方法，綜合了上述兩種模型的優(yōu)點[1]。針對模型中有約束參數(shù)估計的困難，研究了模型統(tǒng)計擬合誤差和基本模型擬合誤差下降保持一致的條件，并在此基礎(chǔ)上提出將參數(shù)最小二乘遞推估計與“基本誤差調(diào)試法”相結(jié)合求解問題[2]，最終解決了建模中的維數(shù)高、非線性、信息不充分等難題。此模型每個節(jié)點流量可計算得出，它代表一個區(qū)域的用水負荷。利用此模型，加上對多層遞階預(yù)報的改進，滿意地解決了復(fù)雜管網(wǎng)水負荷量的分時分地預(yù)報[3]。接著，對模型的隱含特征、非凸性等適當(dāng)處理，采用Tamura目標協(xié)調(diào)法，得出了更為簡便的離線最優(yōu)控制算法。采用離線算法與實時修正相結(jié)合，保證了控制的精度和實時性，滿意地實現(xiàn)了管網(wǎng)的動態(tài)遞階控制[4]。
水廠水量控制的任務(wù)是根據(jù)管網(wǎng)級的調(diào)度指令，協(xié)調(diào)廠內(nèi)各生產(chǎn)過程的運行，達到降低生產(chǎn)成本的目的。研究考慮了利用清水池的儲水作用進行電負荷的調(diào)峰，并利用其水位變化使泵站得到更有利的組合運行方式，這給各生產(chǎn)過程又加上一個強耦合，問題是一個難于按子系統(tǒng)或按時間作簡單分解的復(fù)雜系統(tǒng)。研究考慮到水質(zhì)處理眾多過程對水量控制的影響可以集中為一個具有傳輸滯后τ的水流過程，此過程把取水、清水池儲水、送水聯(lián)系起來，叫作“關(guān)聯(lián)過程”。只要對τ進行在線辯識并適時修正水量控制模型就可將水質(zhì)控制過程與水量控制過程解耦[5-6]。這樣的時延動態(tài)過程優(yōu)化，已有算法尚無法求解。研究中提出“后效型微分動態(tài)規(guī)劃”，推導(dǎo)了算法，證明了一定條件下的收斂性，解決了Bellman以來未曾解決的一般時延動態(tài)過程尋優(yōu)問題[7]。為了追求更高的效益，又對水廠這種概周期過程的周期初態(tài)尋優(yōu)，提出一種“虛擬尋優(yōu)法”[8]。為了克服模型與實際系統(tǒng)差異帶來的不良后果，研究了閉環(huán)遞階控制，提出“一種自適應(yīng)雙反饋遞階控制系統(tǒng)”[9-10]。利用運行參數(shù)快時變與系統(tǒng)特征參數(shù)慢時變的巨大差異，用開環(huán)算法得到閉環(huán)遞階控制的效果，計算量少，收斂性好，解決了閉環(huán)控制實時性問題。
泵站控制決策方面，在一般條件下討論了泵站選泵與調(diào)速問題，其主要困難在于離散變量與連續(xù)變量混合
作用。為此也采用了遞階思想，分兩層尋優(yōu)。此方法為一般混合規(guī)劃問題提供了新思路。此外，在信息不充分條件下，提出用校正式線性逼近法對水泵參數(shù)進行在線辯識，實現(xiàn)自適應(yīng)控制[11-12]。
以上理論研究成果部分地在現(xiàn)代化水廠中得到應(yīng)用，部分解決了只引進硬件沒有優(yōu)化控制軟件的問題。論文發(fā)表后，大多被別的研究所引用，部分被EI（美）和“科學(xué)技術(shù)速報”（日）摘引，被眾多論文集全文重復(fù)轉(zhuǎn)載。整個研究經(jīng)省級鑒定認為達到國際先進水平，部分居國際前沿地位。2005年,項目整體獲“世界優(yōu)秀學(xué)術(shù)成果金獎”,部分論文獲中國記錄年鑒匯編委員會的“中國科學(xué)發(fā)展優(yōu)秀學(xué)術(shù)成果一等獎”等各種獎項。
發(fā)表的論文：
[1] 段文澤,劉士榮.城市供水系統(tǒng)建模方法研究[J].系統(tǒng)工程理論與實踐,1988,8（3）:17-27.
[2] 劉士榮,段文澤.大規(guī)模管網(wǎng)系統(tǒng)的有約束參數(shù)估計[J].重慶建筑工程學(xué)院學(xué)報,1987,(3):18-30.
[3]段文澤,劉士榮.城市供水系統(tǒng)負荷量的分時分地預(yù)報.中國系統(tǒng)工程學(xué)會.發(fā)展戰(zhàn)略與系統(tǒng)工程[C].北京:學(xué)術(shù)期刊出版社，1987:573-579.
[4]段文澤,劉士榮.大規(guī)模供水系統(tǒng)的動態(tài)遞階最優(yōu)控制[J].系統(tǒng)工程理論與實踐,1990,10(6):39-47.
[5]段文澤,楊少林.水廠生產(chǎn)過程最優(yōu)協(xié)調(diào)控制[J]. 中國給水排水,1990,6(3):28-31.
[6]段文澤,李遠樹.大系統(tǒng)控制的關(guān)聯(lián)過程協(xié)調(diào)模型及優(yōu)化算法[J].系統(tǒng)工程學(xué)報,1992, 7(2): 106-115.
[7]段文澤,楊少林.后效型微分動態(tài)規(guī)劃及其應(yīng)用[J].控制與決策,1990,Suppl.1:13-18.
[8]李遠樹,段文澤.無限長概周期過程的虛擬尋優(yōu)控制[J].信息與控制,1991,20(4):11-15.
[9]段文澤,李遠樹.一種自適應(yīng)雙反饋遞階控制系統(tǒng)[J].自動化學(xué)報,1993,19(2):146-153.
[10]DUAN Wenze, LI Yuanshu. An Adaptive Hierarchical Control System with Dual Feedback [J].Chinese J. of Automation, ALLERTON PRESS,INC. 1994,6(1).
[11]段文澤,李遠樹.給水泵站最優(yōu)調(diào)度策略與通用程序[J].中國給水排水,1987,3(6):3-9.
[12]段文澤,楊少林.泵站調(diào)速節(jié)能的自適應(yīng)控制[J].電氣傳動,1990,20(5):38-45.
電氣傳動控制系統(tǒng)及其工程設(shè)計—專著特色與創(chuàng)新介紹 ：
本書的特色有三：
一是內(nèi)容的新穎性，力圖反映當(dāng)時電氣傳動領(lǐng)域的最新進展，同時也包括作者本人的工程實踐和研究成
果；
二是強調(diào)實踐性，但又不失系統(tǒng)性，重點放在工程實際問題上，安排作者曾經(jīng)完成的工程實例[1]貫穿全書；
三是內(nèi)容的廣泛性，不僅研究單機自動化問題，還涉及與電氣傳動有關(guān)的生產(chǎn)過程及大系統(tǒng)自動控制。這種風(fēng)格的著作在國內(nèi)尚屬少見。
本書目標是作為工業(yè)自動化專業(yè)高年級大學(xué)生、研究生、教師以及工程師從事研究工作的參考。著作出版后被一些名牌大學(xué)大量引用于教材中，被一些作者在研究工作中頻繁引用。專著于1996年獲電子工業(yè)部二等獎，相關(guān)的一些論文也曾獲省市科協(xié)、全國電氣自動化學(xué)術(shù)年會優(yōu)秀論文獎、中國管理科學(xué)理論成果特等獎、世界重大學(xué)術(shù)成果特等獎等多個獎項。有的論文被《中國學(xué)術(shù)大百科全書》、《世界重大學(xué)術(shù)成果精選》等多種典籍全文轉(zhuǎn)載。
在“電氣傳動方案選擇與參數(shù)計算”一章中，分析了負載與電機配合工作的穩(wěn)定性、調(diào)速特性、過渡過程特性、可靠性和經(jīng)濟指標等基本問題。按照不同負載特性，討論了機床傳動、軋制機械、起重機械、透平機械等典型生產(chǎn)機械的工藝特點、傳動方案選擇和參數(shù)計算問題，其中包括了作者工程實踐的總結(jié)[1]。這些生產(chǎn)實踐知識在國內(nèi)文獻中，還很少看見系統(tǒng)的論述。
在“調(diào)速系統(tǒng)”一章里，對“調(diào)速范圍”提出了更加符合生產(chǎn)實際的定義，不僅從靜差率的觀點看，還動態(tài)地從轉(zhuǎn)速不勻度去考察，給出了計算調(diào)速范圍的方法[2-3]，用以指導(dǎo)調(diào)速系統(tǒng)研究。在線性系統(tǒng)工程設(shè)計方法的基礎(chǔ)上，進一步討論了非線性校正、變結(jié)構(gòu)系統(tǒng)設(shè)計等問題。研究表明，突破線性系統(tǒng)設(shè)計的框框，對改進系統(tǒng)性能往往能收到更顯著的效果，如基于相平面分析提出的“浮動死區(qū)”微分反饋方案，就大大提高了系統(tǒng)的快速性[4]，“按速差變換結(jié)構(gòu)”的方案[5]，不但提高了系統(tǒng)性能，還簡化了結(jié)構(gòu)。書中討論了數(shù)字仿真與計算機輔助設(shè)計，提出一些相應(yīng)的設(shè)計方法[6-8] ,對解決非線性系統(tǒng)、多變量系統(tǒng)等問題是有效的。
在“位置隨動系統(tǒng)”一章里，對不同構(gòu)成方案進行了歸納分類，討論了實現(xiàn)這些方案的特殊部件選擇問題。除位置輸入、速度輸入、加速度輸入外，對于一般輸入，對于擾動作用下的穩(wěn)態(tài)設(shè)計討論較細。比較了不同系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和動態(tài)設(shè)計方法，并在此基礎(chǔ)上提出一種帶速差校正的復(fù)合控制隨動系統(tǒng)設(shè)計方法[9]，能較好地兼顧運行的平穩(wěn)性和快速性。提高低速性能是隨動系統(tǒng)中的重要特殊問題，本書討論了力矩擾動、干摩擦影響和減速器彈性影響，綜合了已有國外文獻和作者的研究結(jié)果[2-3]。本章結(jié)束了貫穿全書的工程實例[1][9]，給出了相應(yīng)的設(shè)計圖，具有較強的實踐性和解決問題的獨創(chuàng)性。這是一些名牌大學(xué)編寫教材時引用較多的一章。
“生產(chǎn)過程與大系統(tǒng)最優(yōu)控制”是電氣傳動系統(tǒng)應(yīng)用中必然遇到的問題，專列一章進行討論，涉及最短時間控制、最小能耗控制和多模態(tài)控制等。具體討論了起重機械和風(fēng)機水泵優(yōu)化控制的實例。國內(nèi)外的電梯控制一直把運行時間最短作為優(yōu)化目標，作者研究了平穩(wěn)快速起制動條件下的最小能耗控制規(guī)律，以后又進一步完善了這一研究，比較了兩種控制規(guī)律的能耗，形成完整的成果[10]。風(fēng)機水泵類的能耗占有很大比重，對其最優(yōu)節(jié)能控制規(guī)律卻一直沒有深入的研究。本章“給水泵站最優(yōu)節(jié)能控制”一節(jié)總結(jié)了作者在這方面的研究[11-13]，后來又進一步研究了節(jié)能的自適應(yīng)控制問題[14]。對大系統(tǒng)最優(yōu)控制，國內(nèi)還很少成熟的應(yīng)用，本書選擇了作者仿真研究的一個典型實例，用以論述建模、預(yù)報和控制中若干復(fù)雜問題的處理方法，可參考“復(fù)雜供水系統(tǒng)建模與控制新方法”一文，見：
“可靠性設(shè)計與系統(tǒng)調(diào)試維修”一章在扼要介紹可靠性理論基礎(chǔ)上給出了設(shè)計的工程實例。以作者的工程實踐為主線，對提高可靠性的具體措施進行了討論，包括：干擾抑制[15]、生產(chǎn)過程檢查與質(zhì)量控制、系統(tǒng)調(diào)試、故障診斷與系統(tǒng)保護等。扼要介紹了故障自診斷與自保護問題。作者在實踐中形成的調(diào)試基本方法后來在引進項目的大型變頻裝置調(diào)試中發(fā)揮了重要作用，保證了現(xiàn)代化水廠的生產(chǎn)與節(jié)能。
發(fā)表的相關(guān)論文
[1] 段文澤. 錯位無環(huán)流調(diào)速-電軸系統(tǒng)[J].重型機床,1980,（1）:43-50.
[2] 段文澤. 寬調(diào)速系統(tǒng)調(diào)速范圍的分析研究[J].四川機械，1982，（12）：18-27.
[3] 段文澤等. 調(diào)速系統(tǒng)低速性能的分析研究[J].電氣傳動,1983,13(4):21-31.
[4] 段文澤，姚加飛.快速系統(tǒng)中電流變化率非線性控制的研究報告[J].重慶建筑工程學(xué)院學(xué)報,1983,5(2):33-55.
[5] 李遠樹等(在段文澤指導(dǎo)下完成).按速差變換結(jié)構(gòu)的調(diào)速系統(tǒng)[J].電氣傳動,1987,17(5):1-5.
[6] 童明叔. 關(guān)于飽和非線性特性仿真的商榷[J].信息與控制,1985,14(4).
[7] 童明叔. 調(diào)壓調(diào)磁速度控制系統(tǒng)的計算機輔助設(shè)計[J].電氣傳動,1988,18(1).
[8] 童明叔. 在控制系統(tǒng)設(shè)計中應(yīng)用單純形法尋優(yōu)時應(yīng)注意的問題[J].重慶建筑工程學(xué)院學(xué)報,1988,10(1).
[9] 段文澤. 按速差校正的復(fù)合控制隨動系統(tǒng)[J].電氣傳動,1989,19(3):23-29,52.
[10] 段文澤. 電梯兩種控制規(guī)律設(shè)計及其對比研究[J].電氣傳動,1996,26(3):32-39.
[11] 段文澤. 供水泵站最優(yōu)節(jié)能控制策略研究.第三屆全國電氣自動化學(xué)術(shù)年會論文集[C].天津.1986：684-689.
[12] 段文澤等. 給水泵站最優(yōu)調(diào)度策略與通用程序[J].中國給水排水,1987,3(6):3-9.
[13] 姚加飛，李遠樹，段文澤.供水泵站微機最優(yōu)實時控制系統(tǒng)[J].重慶建筑工程學(xué)院學(xué)報,1987,9(4):57-64.
[14] 段文澤等. 泵站調(diào)速節(jié)能的自適應(yīng)控制[J].電氣傳動,1990,20(5):38-45.
[15] 段文澤. 直流電子拖動系統(tǒng)中的抗干擾問題[J].機床通訊,1976,(4):21-40.
JX-1機器翻譯系統(tǒng)試驗研究報告 ：
段文潤1 段文澤2 段文滋3
（1 四川大學(xué) 2 重慶大學(xué) 3 瀘洲市六中）
摘要：JX-1 機器翻譯系統(tǒng)以“隱詞形論”為基礎(chǔ)來排除歧義，將自然語言作成一種“梯級表達”形式，用以提高語法和翻譯規(guī)則的覆蓋面。在知識表達方面采用框架式矩陣表達并采用常量和變量相結(jié)合來標志語法、語義和語境特征。語法分析采用隱詞形分類和句法分析交錯進行、相互反饋的方法。在與規(guī)則匹配時采用解耦智能搜索解決“組合爆炸”問題。用PROLOG編程時綜合出一種程序全局結(jié)構(gòu)優(yōu)化模式，大大減少了存儲空間的消耗；采用了指針重定位防止程序出錯的措施。對系統(tǒng)的試驗表明，翻譯達到了較為理想的準確度。
注: 此項工作中，段文潤負責(zé)機器翻譯的語言學(xué)基礎(chǔ)及工程框架，段文澤及段文滋負責(zé)工程實現(xiàn)及程序編寫。參與此項工作的還有段之宓、段琦麗、段鷹，荷芒等人。
1 JX-1機譯試驗課題的背景
機器翻譯始自上世紀四十年代，已有60余年的歷史。目前正進入初步實用階段。其質(zhì)量只能達到30—40%的合格率。提高質(zhì)量的瓶頸在于語言知識的粒度不夠細。對于“細度”問題，上世紀70年代末—80年代，曾提出過多種語法理論。這些理論重視詞匯及短語的“復(fù)雜特征”（即“細度”），為機器翻譯可預(yù)期的商業(yè)實用指明了正確的道路。然而，它們過多地把注意力放到了復(fù)雜特征知識的表達及相關(guān)的演算上。對復(fù)雜特征應(yīng)是一些什么特征及它們的排歧機制本身重視不夠。此后流行的語料庫語言學(xué)及統(tǒng)計方法為機器翻譯所需知識的獲取開辟了半自動化的道路，近年的機器詞典又為詞典的義素化打下了基礎(chǔ)。然而，它們對復(fù)雜特征的全面細化及其排歧機制仍缺乏商用性的貢獻。因此，這個問題至今仍是有待突破的瓶頸。我們在上世紀80年代末也曾獨立提出了基于復(fù)雜特征的“隱詞形論”框架 [1-2]。此后，於1994—1998年曾經(jīng)用以進行過一次受限詞典與受限句型的英—漢機譯試驗（JX—1系統(tǒng)），取得了良好的效果，本文將作簡要介紹。JX-1系統(tǒng)采用規(guī)則匹配方法，進一步的工作可將它與統(tǒng)計方法相結(jié)合，通過機器自學(xué)習(xí)，以取得規(guī)則更大的覆蓋面。
2 JX-1采用的語言理論---隱詞形論及隱詞形語法
2.1什么是隱詞形？
簡單說，就是帶有功能、語義、語境信息的詞形。
一般認為，man是一個詞。但是，還有man’s, men等形式。這便是詞的詞形（wordform）。man可以出現(xiàn)在不同的語境中，從而表現(xiàn)出它潛在具有的各種功能和語義，這便是隱詞形。例如：wife and man中man的意義是“丈夫”。又如1) It’s a man.和 2）The car is drived by a man 。1) 里man的功能是作表語，而2）中 man的功能是被動主體。此man非彼man。
2.2什么是隱詞形語法？
隱詞形類別的劃分可粗可細。最粗的是一般講的詞類，最細的是能排除詞形之一切功能、語義歧義的類別。所謂語法規(guī)則，乃是以詞形的類作定義域的多元一次代數(shù)函數(shù)（即以詞形的類充當(dāng)規(guī)則的項）。類分得愈細，函數(shù)值（短語或句子）的岐義愈少。如果把類劃分到最小等價類，歧義便接近於零，這便是我們提出的隱詞形語法�，F(xiàn)以詞man相關(guān)的幾條短語規(guī)則作簡單的比較：
2.2.1 Chomsky式短語結(jié)構(gòu)語法基本上以傳統(tǒng)的詞類作規(guī)則的項，故其排歧能力很弱。例如
（1）Det + N －＞ Np
是一條常見的短語結(jié)構(gòu)規(guī)則，適用於短語實例a man （Det表示限定語，a ∈Det）。本來，man ∈N∪Vt∪Int∪Adj。通過這條規(guī)則后，刪除了Vt和Int ，仍然保留N∪Adj。
2.2.2一般的復(fù)雜特征語法以帶有若干特征的詞類作為規(guī)則的項。特征本質(zhì)上是對詞類的進一步分類。故此類語法的排歧能力大大增強。例如，將（1）修改為規(guī)則
（2）Det + N(n/adj兼類，語境結(jié)構(gòu)：Det + N +[非N]) －＞Np@N（語境結(jié)構(gòu)：Det + N +[非N]），其中@之后的N是短語的中心詞，下同；[非N]是短語之外的語境限制條件。短語 a man 通過規(guī)則（2）以后，而只余下man∈N。詞類歧義全被消除。再將（2）修改為
（3）a + N(n/adj兼類，帶不定冠詞，泛指，單數(shù)，不帶限定性定語，語境結(jié)構(gòu)：a + N +[非N] )－＞Np@N(帶不定冠詞，泛指，單數(shù)，不帶限定性定語，語境結(jié)構(gòu)：a + N +[非N] )
此處引進了不定冠詞a這一常量作為規(guī)則的一個項。通過此規(guī)則后，因為有man∈（帶不定冠詞，泛指，單數(shù)，不帶限定性定語，語境結(jié)構(gòu)：a + N +[非N]），所以刪除了詞 man 潛在可能具有的特性：①“無冠詞”，②“特指”，③“復(fù)數(shù)”④帶限定性定語。從而，其詞義中便可以刪除由這四項特性依次決定的以下十多個義項：①人科（如morden man）；老兄、老弟（作呼語）；代表（如our man in Havana）② 最合適的人（如It’s the man you need. He is the very man）；頭頭、老板、白人、白人社會、毒品販子等（ the man，美語中的俚語）；③ 男雇員（如master and men）;士兵們（如oficier and men）；④校友、大學(xué)生（如an Oxford man）。
2.2.3 隱詞形語法把最小等價類作為語法規(guī)則的項，將會進一步減少歧義。如把（3）修改為
（4） a + N（n/adj兼類，帶不定冠詞，泛指，單數(shù)，不帶限定性定語，可數(shù)名詞，語境結(jié)構(gòu)：①（[非系動詞，且非as，且非帶賓語和賓語補足語的動詞] + a + N + [非N] ）∧②（[非“句號”，且非“句號+Adverbial”] + a + N + [非N∧非Vp之一般現(xiàn)在時] ））→Np @ N（帶不定冠詞，泛指，單數(shù)，不帶限定性定語，可數(shù)名詞，指個體，語境結(jié)構(gòu)：①（[非系動詞，且非as，且非帶賓語和賓語補足語的動詞] + a + N + [非N] ）∧②（[非“句號”，且非“句號+Adverbial”] + a + N + [非N∧非Vp之一般現(xiàn)在時] )）。
a man 通過此規(guī)則后，應(yīng)有man∈（4）中的@N，并繼承了它的全部特征。由于名詞若是單數(shù)且可數(shù)且?guī)Р欢ü谠~且泛指且出現(xiàn)在上述語境結(jié)構(gòu)（注：此時應(yīng)刪除其中“非N”之外的“非”字，并將①、②之間的∧改為∨，把①和②中的“且”改為“或”）中，乃表示一個類；若不改變語境規(guī)定則表示一個個體；故短語實例若通過規(guī)則（4），則其名詞乃指個體而非類。譯成漢語時，個體一般要加“一”字，類則一般不必加“一”字。因此，這條規(guī)則排除了以下表示類的用法：①The worker is a man(男人[類])[but not a woman,or a monkey].② He worked there as a teacher(教師[類])[but not an engineer].③ The army will make a man of you（男子漢[類]）[won’t be like a woman].④A semi-conductor has some important properties(半導(dǎo)體[類])[but not a conductor]。只余下⑤ there is coming a man by bus （[一個男]人）這類表示個體的用法。再把以上的（4）修改為規(guī)則
（5） a + N（n/adj兼類，帶不定冠詞，泛指，單數(shù)，不帶限定性定語，可數(shù)名詞，指個體，非專業(yè)詞且非口語詞且為修辭中性詞，語境結(jié)構(gòu)：①（[非系動詞，且非as，且非帶賓語和賓語補足語的動詞] + a + N +[非N]）∧②（[非“句號”，且非“句號+Adverbial”] + a + N + [非Vp之一般現(xiàn)在時] )）－＞Np@ N（帶不定冠詞，泛指，單數(shù)，不帶限定性定語，可數(shù)名詞，指個體，非專業(yè)詞且非口語詞且為修辭中性詞，語境結(jié)構(gòu)：①（[非系動詞，且非as，且非帶賓語和賓語補足語的動詞] + a + N+[非N]）∧②（[非“句號”，且非“句號+Adverbial”] + a + N + [非Vp之一般現(xiàn)在時] )）。
a man 通過此規(guī)則后，man∈（5）中的@N，也繼承了它的全部特征，因此應(yīng)排除專業(yè)、口語，和帶修辭色彩等相關(guān)詞義，man又可刪除以下義項：球隊男隊員（體），棋子（體），（反映上帝的）人（宗），封臣、佃戶（史），情夫（口），16-17歲的男孩（帶戲謔色彩）。
短語規(guī)則（5）基本上已將詞形man 劃分入最小等價類，其詞匯歧義已全部消除 [3] ，只剩下“（男）人”一個義項，功能已明確為“泛指個體”（暫沒有討論可能的種種“格”功能）。
通過上例可以看出，隱詞形語法無論在基于規(guī)則匹配的規(guī)則制定中，還是在基于統(tǒng)計方法的語料庫編制時，其排歧能力都是最強的。
3. JX-1系統(tǒng)的知識表達
JX-1的知識表達框架類似‘功能合—文法’的‘復(fù)雜特征—值’框架，仍然用矩陣表示。不過，矩陣的元素一般沒有采取‘<特征名>=值
’的形式，而是直接記入特征值；但是，事先規(guī)定好矩陣中的元
應(yīng)表示何類特征。這樣做有利於減少機器的運算量，提高運算速度。下面，我們示意性地給出詞形is coming的矩陣表達形式（還應(yīng)增加fi的數(shù)量，以表示數(shù)、人稱、方式（陳述、假定、疑問）等等特征）如表1。
表1 詞形is coming∈Vi的表達式（其中假定其Vi子類有5種，假定其現(xiàn)在進行時的轉(zhuǎn)義有5種，15個義項及其義素乃根據(jù)牛津詞典）
 編號 |
 詞形 |
 義項 |
 子類 |
 各義項要求的格之承擔(dān)者應(yīng)具有的義素x |
 各義項對應(yīng)的義素集 |
 各詞形的語法意義 |
| 第一義項 |
… |
第四義項 |
…第15 義項 |
第一義項 |
… |
第四義項 |
直至第15 義項 |
現(xiàn)在進行時(is coming) |
直至最后的形態(tài) |
| 1 |
is coming |
來，走來 |
Version-sp |
agentive(x) |
… |
degree(x) |
… |
Move |
… |
reach |
… |
直義（正在……） |
0 |
| 2 |
0 |
2 |
2 |
direction(x) |
… |
0 |
… |
towards to speaker |
… |
fall |
… |
轉(zhuǎn)義1（計劃、打算…） |
0 |
| 3 |
0 |
3 |
3 |
goal(x) |
… |
0 |
… |
0 |
… |
rise |
… |
轉(zhuǎn)義2（將要…） |
0 |
| 4 |
0 |
達到… |
4 |
instrument(x) |
… |
0 |
… |
0 |
… |
0 |
… |
4 |
0 |
| 5 |
0 |
5 |
5 |
0 |
… |
0 |
… |
0 |
… |
0 |
… |
5 |
0 |
| 6 |
0 |
6 |
0 |
0 |
… |
0 |
… |
0 |
… |
0 |
… |
6 |
0 |
| 7 |
0 |
7 |
0 |
0 |
… |
0 |
… |
0 |
… |
0 |
… |
0 |
0 |
| … |
0 |
… |
0 |
0 |
… |
0 |
… |
0 |
… |
0 |
… |
0 |
0 |
| 15 |
0 |
15 |
0 |
0 |
… |
0 |
… |
0 |
… |
0 |
… |
0 |
0 |
其中：
1、取0值表示某項內(nèi)詞形或特性不存在，因此當(dāng)詞形表達式作為一個項進入規(guī)則與實例相匹配（匹配只檢查交集是否非空，非空則匹配成功）時，只需要對非零特征進行匹配。
2、這個表格框架已對作為詞的come預(yù)留了位置，只要把第1列(
)與第6列(
)的0補充成為相應(yīng)的詞形及其語法意義，便已是come
的表達式。當(dāng)然，要作為詞come的表達式，還應(yīng)以
的形式添加上
，n和int（感嘆詞）等詞類的特征，再增加三張表。
3、可以看出
自身也是矩陣。把它們轉(zhuǎn)置一下，將列變成行，并只占一列，則將成為一個三維的結(jié)構(gòu)，使義項與義項，詞形與詞形對上號。
4、若f1,f2,f3中只取一行，f4中只取一列和一至若干行，f5中只取一列，f6中只取一行一列,構(gòu)成矩陣，便是隱詞形的矩陣表達。例如：is coming k=Vi〔is coming , 來 , Version-sp ,〔agentive(x), instrument(x)〕,〔move , towards to speaker〕, 直義（正在…） 〕指的是 is coming 的第k號隱詞形，屬於Vi，形態(tài)是is coming ，詞義是“來”，屬于Vi的子類Version-sp(可構(gòu)成主謂倒裝句者)，要求的格是agentive（主格）和instrument（工具格），承擔(dān)格的名詞應(yīng)有義素x ，詞項“來”具有的義素有move和towards to speaker，“直義”指現(xiàn)在進行時的語法意義是直義。
4. 隱詞形語法的弱點和JX-1的對策----自然語言的梯級表示
隱詞形語法也有其弱點，一是制定規(guī)則很花人力，二是規(guī)則的覆蓋面窄�？紤]到規(guī)則之常量愈多，則歧義愈少；我們可以用帶有不同數(shù)目常量的規(guī)則來減輕我們制訂隱詞形語法規(guī)則的工作量；同時也可容許一般的短語結(jié)構(gòu)文法，以保證系統(tǒng)的覆蓋面。這樣，將自然語言作成一種梯級的表示 [4]。這種方法不失為目前開發(fā)機器翻譯系統(tǒng)的權(quán)宜之計。例如，針對Chengdu sets to control environment pollution適配的句型，我們可以提出規(guī)則① N+Vt+Np → S ②N（地名, x, y）+Vt（階段動詞[表示開始、繼續(xù)、結(jié)束等意義] 要求接inf, x, y）+Vt(inf,要求其賓語具有義素z )+Np（N(t)+N（[z,t]）） → S ③N(地名, x, y)+Vt（階段動詞,x y）+ control environment pollution ∈Vp@Vi(inf)) → S 。①是一般的短語結(jié)構(gòu)文法規(guī)則，顯然會留下許多歧義；甚至可能把sets to譯成“開始大吃”。②是隱詞形短語結(jié)構(gòu)規(guī)則。其中, x, y可保證主、謂語之間人稱和數(shù)的一致；z可以保證動、賓之間的可搭配性；t 可以保證N作N的定語時的可搭配性。因此，基本上沒有歧義（詞典中x,y, z, t定義不當(dāng)時，仍可能誤譯）。③由于規(guī)則的第3項是短語常量，更可保證譯文的正確性。④我們甚至可以定義Happy birthday → S 這樣的全常量“規(guī)則”，并把它們記入英漢對照詞典。這當(dāng)然是絕對正確的。
上面規(guī)則中的常量有兩種類型：一是將詞組直接寫入規(guī)則，如規(guī)則③的第三項；第二種如規(guī)則②、③中的“地名”，它明確規(guī)定了隱詞形特征，相對于x, y, z, t 而言，也可看成特征常量，x, y,等則看成變量。常量愈多，譯文愈準，覆蓋面愈窄。顯然，②、③中如果把x,y, 改為“第3人稱”和“單數(shù)”，規(guī)則的覆蓋面就會變窄。
這種分詞匯常量、特征常量和特征變量的表達方法就是“梯級表示”，它有利于逐步地分層地對句子進行分析，避免一攬子的搜索匹配帶來的“組合爆炸”。
JX-1系統(tǒng)正是按上述方案進行試驗的。試驗結(jié)果表明：隱詞形語法和帶常量的語法規(guī)則處理的文章和句子全部正確，其余部分正確率仍然較低。
5. JX-1的語法分析過程----切分組合與規(guī)則的調(diào)用
我們沒有采用常用的對短語結(jié)構(gòu)樹形圖進行搜索的分析方法。我們采用的是隱詞形分類和句法分析交錯進行、相互反饋的方法。這一方面是為了適應(yīng)隱詞形語法的需要，另一方面也可以減少多余的搜索�，F(xiàn)以There is coming a man with a hammer為例，示意性地說明其過程。
1)查詞典并調(diào)用屈折規(guī)則，進行第一次切分，得There / is coming / a / man / with / a / hammer. 切分前，come∈Vi∪Vt∪N∪Int，經(jīng)過屈折規(guī)則的切分，只剩下 is coming∈Vi∪Vt。
2）調(diào)用簡單名詞短語規(guī)則，進行第二次切分，得There/ is coming /np( a man) / with /np( a hammer)。切分前，man ∈N∪Vt∪Int∪Adj ，切分后只剩下了man∈N，且man的詞匯歧義全部排除（見前文）。切分前,hammer∈N∪Vi∪Vt，切分后hammer∈N（討論從略）。至此，句中已無詞類岐義，已不必再調(diào)用詞類兼類排歧規(guī)則模塊，或相應(yīng)的統(tǒng)計模塊。
3）調(diào)用介詞短語規(guī)則，進行第三次切分得There / is coming /np( a man) /pp(with( a hammer))。
4）調(diào)用格分類判定規(guī)則（討論從略），進行第四次切分，得There / is coming / np( np( a man)pp( withnp( a hammer)))。切分前pp∈修飾格∪趨向格∪目的格∪工具格，man∈施事格∪賓格，is coming∈Vi∪Vt；切分后pp及np(a hammer)僅余修飾格，pp作np( a man)的定語; np( a man)為施事格，作主語（含大np）; is coming 僅余Vi，with僅余義項“帶著”。
5）調(diào)用現(xiàn)在進行時直義、轉(zhuǎn)義分類規(guī)則，和帶常量的句型規(guī)則“（There + is coming + NP）∈simple sentence”對全句進行組合，得s(There /is coming /np(np(a man) pp(with np(a hammer)))，且there的義項是“過來”。至此，句法分析全部完成。
6）調(diào)用詞義排岐模塊 [3]，消除句中詞匯的一切多余義項。
6. JX-1中的翻譯規(guī)則
JX-1沒有采用“源語分析→目標語生成”兩大模塊的一般處理模式，而是采取對每個短語和句子的分析結(jié)果給出一條翻譯規(guī)則的方法。例如，首先可以對5）編號如下：
s(aThere /b is coming /c np(a’ np(a’’ a b’’ man) b’ pp(d with e np(f a g hammer)))，其中 a b c d e f g a’ b’ a’’ b’’ 等等皆是各成分和單詞的編號。
利用分析得出的隱詞形及隱詞形短語的特性，可制訂翻譯規(guī)則：a+b+c(a(a+b)+b(d+e(f+g)))→ c(a’’+個+d+g+的+b’’)+正+b+a = a’’+個+d+g+的+b’ ’+正+b+a 。調(diào)用此規(guī)則，并填入各隱詞形的義項，得譯文“一個帶著錘子的人正走過來”
顯然，用我們這種方法，省去了一大模塊，故可以大大減少機器的工作量。而翻譯規(guī)則的制定也比較簡單，并因為它與句法分析結(jié)果一一對應(yīng)，其準確性也更高。
（注意：（1）pp的短語翻譯規(guī)則從略，（2）有的短語分析表達式不宜單獨給出翻譯規(guī)則（討論從略），（3）5.6.兩節(jié)中從略的部分，可參閱文[2]。
7. JX-1中的規(guī)則匹配與搜索策略[5-6]
在機器翻譯處理句子時，按文[2]的“隱詞形語法”，在短語切分組合過程中，每個部分（項）在專用的機譯詞典中具有多個語法、語義、語境特征并有相應(yīng)的譯義，如表1所示。在程序中它們可用多個字符串或復(fù)合數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)表達。它們在句子中又可構(gòu)成更多的組合方案。究竟選擇哪個組合方案才能得到正確的譯義，就要把各種方案和句法規(guī)則相匹配。由此，抽取一類相關(guān)對象組合模型表述如下：
模型1：設(shè)有m個對象G1，G2，…Gm，它們分別是字符串或復(fù)合數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的集合。不影響問題的一般性，設(shè)它們都各自有n個數(shù)據(jù)（對應(yīng)機譯中n個特征）。
G1 ={G11，G12，…，G1n}
G2 ={G21，G22，…，G2n} （1）
……
Gm ={Gm1，Gm2，…，Gmn}
按順序從每個對象中抽出一個數(shù)據(jù)來進行排列（對應(yīng)句子），可得nm種，其中之一為
S_={G1_，G2_，…，Gm_} （2）
其中下劃線_ 表示某一個號碼�，F(xiàn)在要從nm 種排列中，搜索出能與規(guī)則
T=[T1，T2，…，Tm]（3）
相匹相匹配的一種。這里，規(guī)則對象數(shù)據(jù)的特征用不同字符表示。某些字符（特征）是已知的常量，如a，b，c等，它們在（句型）規(guī)則中形成固定的搭配；另一些則是未知的，如x，y，z等，它們可以取不同值[（這樣可判定詞匯和格的搭配關(guān)系以便排除詞匯和格的歧義；并簡化句內(nèi)的一致關(guān)系的處理，使一條短語或句型規(guī)則囊括更多的句子）。不同對象的數(shù)據(jù)之間可能是相關(guān)的，在句中，相應(yīng)字符（與表1中 
相對應(yīng)）應(yīng)相等（若是表簡單特征的字符便要求相等；若是字符指一個集合表示一個復(fù)雜特征，則要求“交集非空”。不過，要求集合A與集合B之交集非空，實際上也就是要求A與B有相同的元素，只是運算復(fù)雜一點而已。下同）。例如：
T1=“axbycd”
T4=“efxgzh”
T5=“ijklmx”
T7=“nyzopq”
其中，T1的第2位，T4的第3位，T5的第6位都是x，它們應(yīng)相等；T1的第4位，T7的第2位都是y，又應(yīng)相等；T4的第5位，T7的第3位都是z，也應(yīng)相等。因此，T1、T4、T5以參數(shù)x相關(guān)，T1、T7以參數(shù)y相關(guān)，T4、T7以參數(shù)z相關(guān)。與之相匹配的G1_，G4_，G5_，G7_就應(yīng)滿足下面的三個全局相關(guān)約束條件(分別相對于x,y,z 三個參數(shù))：
g12 = g43 = g56
g14 = g72 (5)
g45 = g73
其中g(shù)12 表示G1_（G1中的某個數(shù)據(jù)）中的第2個字符，其余類推。
對于上面搜索問題采用深度優(yōu)先策略時，往往產(chǎn)生“組合爆炸”，而啟發(fā)式智能搜索又難以實現(xiàn)。我們?nèi)裟芙獬龑ο笾g的相關(guān)關(guān)系，即實現(xiàn)解耦，問題就大為簡化，如圖1所示。
圖1 相關(guān)對象組合的解耦遞解智能搜索
這里，解耦處理后的搜索已變成三個獨立的搜索，開銷將大為減少，從nm次減為nm次。在JX-1工作中我們提出“閉環(huán)消除法”，利用先驗知識（相當(dāng)于機譯中的句法規(guī)則），消去不滿足相關(guān)約束的那些數(shù)據(jù)，剩下的全部滿足相關(guān)約束。匹配時就只需考慮數(shù)據(jù)中那些已知項的匹配，也就只需順序搜索了。由于消去一些數(shù)據(jù)，順序搜索次數(shù)也更少一些。在文[6]的一個例子中，n=5，m=10，最壞情況下要花 nm = 9765625次搜索；而采用解耦智能搜索后，考慮到分兩層處理，只花81次搜索。“深度優(yōu)先”的操作次數(shù)是“解耦遞階智能搜索”的120563倍�。�！
文[5-6]證明了方法的有效性。上機試驗的結(jié)果，在既定條件下操作次數(shù)減少12倍。
8. 機譯系統(tǒng)的PROLOG程序結(jié)構(gòu)優(yōu)化與糾錯 [7-8]
PROLOG作為人工智能語言，在知識表達、邏輯推理、狀態(tài)空間搜索等方面都具有明顯的優(yōu)越性，其描述性語言特征也使問題求解大為簡化。它把每個謂詞作成一個封閉體，除了通過“約束-非約束變量”的渠道與外界進行雙向數(shù)據(jù)交換外，別無它路。這一方面減弱了模塊間的耦合性，增強了程序的可移植性，減少了出錯概率；另一方面也少了一個數(shù)據(jù)通道。如果謂詞的執(zhí)行成功，一些被占用的空間就不能釋放，常出現(xiàn)堆溢出問題。當(dāng)程序規(guī)模增大時，這一問題尤為突出。
在JX-1的工作中，我們以減少存儲空間消耗為主要目標，研究了程序的優(yōu)化結(jié)構(gòu)[7]。在分析程序基本結(jié)構(gòu)及其優(yōu)化方法的基礎(chǔ)上，提出一種強制失敗-數(shù)據(jù)旁路結(jié)構(gòu)，作為已有優(yōu)化方法的補充。由此綜合出一種全局結(jié)構(gòu)優(yōu)化模式。
對一篇短文作重復(fù)翻譯試驗的結(jié)果，程序優(yōu)化前只能運行一次，第二次即出現(xiàn)堆溢出。優(yōu)化后，按計算能運行2580次。這實際上已相當(dāng)于不受限制，因為翻譯多次后總要退出菜單。當(dāng)重新進入翻譯系統(tǒng)時，一切又已恢復(fù)如初�？梢娺@一研究為在微機上運行較大型的翻譯軟件奠定了一個良好的基礎(chǔ)。
一些程序語言（PROLOG和C語言等）具有指針定位不確定性的問題，它常使程序出錯，嚴重時甚至無法往下運行。在JX-1的工作中，分析了其產(chǎn)生的條件，提出了用“特征辯識”對指針重定位的對策，保證了程序的正確運行[8]。
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8. 段鷹，薛克飛, 段文澤. 邏輯程序設(shè)計中指針的重定位.計算機應(yīng)用研究 [J],1998,15(2):264-265
段文澤，重慶大學(xué)教授。1958年畢業(yè)于莫斯科動力學(xué)院。于重慶建筑大學(xué)歷任校學(xué)術(shù)委員、機電學(xué)院學(xué)術(shù)委員會副主任、自動化教研室、研究室主任。校外被聘為CAA-EA 和CES-CS第二、三屆委員兼控制理論與應(yīng)用學(xué)組副組長，全國建筑電氣情報網(wǎng)理事，建設(shè)部專家組成員，世界教科文衛(wèi)組織專家成員。主要研究領(lǐng)域是電氣傳動自動化和建設(shè)與環(huán)境工程的大系統(tǒng)控制。
1984年，段文澤涉獵大系統(tǒng)控制領(lǐng)域，結(jié)合四川維尼綸廠供水分廠項目和國家經(jīng)委節(jié)能課題以及研究生培養(yǎng)工作，開始研究城市供水系統(tǒng)最優(yōu)節(jié)能控制。此項目對供水系統(tǒng)分管網(wǎng)、水廠、過程三級進行遞階控制，研究的完整性此前未見先例。管網(wǎng)級的控制任務(wù)是在滿足供水負荷要求的條件下，調(diào)度各水廠，分配負荷，達到最大限度節(jié)能的目的。大規(guī)模復(fù)雜管網(wǎng)的建模是個難題，對此，論文“城市供水系統(tǒng)建模方法研究”及“大規(guī)模管網(wǎng)系統(tǒng)的有約束參數(shù)估計”提出“宏觀統(tǒng)計-機理模型”及相應(yīng)的參數(shù)估計方法，吸取了原有統(tǒng)計模型和機理模型的優(yōu)點，既解決了維數(shù)災(zāi)，模型參數(shù)又具物理意義。因為模型的這些特點，在論文“城市供水系統(tǒng)的負荷量分時分地預(yù)報”中加上對多層遞階預(yù)報的改進，解決了此前未能解決的復(fù)雜管網(wǎng)水負荷量的分時分地預(yù)報問題。接著在論文“大規(guī)模供水系統(tǒng)的動態(tài)遞階最優(yōu)控制”中，對控制模型適當(dāng)處理，運用Tamura 目標協(xié)調(diào)法，得出簡便的離線最優(yōu)控制算法，提出改進的按時空分解的遞階控制結(jié)構(gòu)，將離線算法與實時修正相結(jié)合，用以實現(xiàn)管網(wǎng)調(diào)度。水廠級的控制任務(wù)是根據(jù)管網(wǎng)級的調(diào)度指令，協(xié)調(diào)廠內(nèi)各生產(chǎn)過程的運行，既滿足供水要求，又降低生產(chǎn)成本。對水廠眾多生產(chǎn)過程，在論文“大系統(tǒng)控制的關(guān)聯(lián)過程協(xié)調(diào)模型及優(yōu)化算法”中提出關(guān)聯(lián)過程協(xié)調(diào)概念來考慮過程間的主要關(guān)聯(lián)影響，簡化了復(fù)雜模型。對模型中的動態(tài)大滯后過程，論文“后效型微分動態(tài)規(guī)劃及其應(yīng)用”提出的算法，解決了Bellman以來未曾解決的一般時延動態(tài)過程尋優(yōu)問題。對于無限長過程無法尋優(yōu)的問題，在論文“無限長概周期過程的虛擬尋優(yōu)控制”中，抓住過程近似的周期特性，提出了“虛擬尋優(yōu)法”。為克服模型與實際系統(tǒng)差異帶來的惡果，在論文“An Adaptive Hierarchical Control System with Dual Feedback”中，用開環(huán)算法實現(xiàn)局部與全局的雙反饋閉環(huán)遞階控制，計算量少，收斂性好，既解決控制精度又解決了控制實時性問題。在過程級的泵站控制決策方面，論文“泵站調(diào)速節(jié)能的自適應(yīng)控制”提出用“校正式逐次線性逼近法”解決有約束參數(shù)估計，用“分級尋優(yōu)決策”實現(xiàn)優(yōu)化控制。以上研究在兩個現(xiàn)代化水廠引進項目中，部分得到應(yīng)用，解決了只引進硬件，沒有優(yōu)化控制軟件的問題。而理論成果本身提出的新概念、新方法，從方法論的角度豐富了大系統(tǒng)理論。1995年整體成果經(jīng)省級鑒定認為達到國際先進水平，部分居國際前沿地位。后來，不同論文分別獲得中國記錄年鑒匯編委員會等機構(gòu)的“中國科學(xué)發(fā)展優(yōu)秀學(xué)術(shù)成果一等獎”等多個獎項，整體成果獲世界優(yōu)秀學(xué)術(shù)成果金獎，。
