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[摘 要]随着信息技术的飞速发展，人工智能技术也有了很大变化，计算机技术也得到了很大提升，把人工智能技术运用到工业生产过程中能够有效提升生产质量，把其融入到选煤技术中能够有效提升选煤生产效率。人工智能技术在选煤领域中的运用可以从以下三个方面体现出来：选煤厂管理系统的运用、选煤厂设计系统的运用、智能选煤设备数据库的运用。
[关键词]人工智能；选煤；应用
中图分类号：TV51 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2018）34-0253-02
前言
人工智能技术，实际上就是把智能技术融入到人类操作技术和知识中的一种先进技术，从侧面体现出了电子计算机拥有广阔的发展空间。人工智能技术，不仅节省人力，而且在操作正确的前提下会保证生产效率的极大提高。如今，在选煤技术中应用人工智能，是选煤生产技术的极大进步。而选煤领域中的人工智能技术分别为以下三个生产系统：选煤厂管理专家系统、选煤厂设计专家系统、智能型选煤设备图形数据库。
1 选煤厂设计专家系统
1.1关于选煤厂设计专家系统的论述
选煤厂设计专家系统的主要任务就是缓解并解决选煤厂的设计和改造问题，还能进一步完善选煤方法，实现产品结构的优化。系统包括块、末煤分选子系统、煤泥处理子系统和原煤准备子系统，并采用非线性规划方法建立了产品结构优化模型.当用户输入原煤资料和必要的约束条件之后，各子系统都可根据专家知识，自动推荐出可行的和最佳的产品方案和流程.
1.2选煤厂设计专家系统的知识表达
我们都知道，选煤厂的设计工作本身就比较复杂，且设计人员的自身水平直接关系到设计工作质量，所以特别适于使用专家系统技术.但在构造选煤厂专家系统时，专家知识的表达比较困难.选煤厂设计专家系统所涉及的专家知识的特点是：知识量大、知识类型多、知识重复调用、交叉调用.根据选煤厂设计专家知识的特点，选煤厂设计专家系统的专家知识采用了多种表达形式.
（1）产生式规则
产生式系统中的知识涉及到的范围较广，其中主要包含两大类，一类是事实，一类是规则。规则所表达的是推理和行为过程，又称产生式规则，其表现形式为：IF （条件） THEN （结论）或（操作）规则可以有不同的组织方式.在CPDES系统中，规则以结构化和独立的两种形式组织.例如，煤泥处理系统的规则以结构化的形式组织，即从原始资料出发，经过一系列判断后作出，把这些判断规则按询问的先后次序组织，构成决策树.块末煤分选子系统涉及因素多、计算量大，不能用单纯的“是”或“不是”来决定，不易遍历成决策树.因此，这部分知识采用独立的规则表示.根据采用推理方法不同，将这些规则分别处理，有的组成独立的库，完成特定的功能；有的与其他的知识表示方法相配合，分布于方案决定的各个阶段.
（2）过程表示法
选煤厂的设计知识涉及到的领域较为广泛，其中大部分的知识都拥有过程的特性，通常情况下，它们是描述如何做一件事情，例如描述如何一步步地用分配指标表来计算某一种重选流程的分选结果.CPDES系统将这类知识用过程表示.这种表示方法便于知识表达的模块化和参数化，而且允许过程中调用各种子过程，甚至调用自身，可用程序要求的各种参数来实现调用.
（3）面向对象的表示
这种方法主要是通过把事物当成研究对象来实现复杂事物的简单化，研究对象本身就具有层次性和继承性。在知识表达过程中，把各流程中的一些公用部分放在根对象中，如可选性曲线模型、分配曲线模型、原始数据处理模块、根据可选性曲线求出灰分及密度组成的方法等等.然后以根对象为父辈，建立起主选跳汰流程的对象.
（4）其他表示方法
针对部分无法准确表达的知识来说，我们可以采取模糊子集的方法来表示，比如一些流程的可靠性、灵活性、管理难易程度，设备的可靠性等，采用模糊子集表示知识，可方便地表示不能定量的知识，并可用不精确推理形成结论.
2 选煤厂管理专家系统
上文中已经提到，选煤厂系统本身就比较复杂，其中不仅拥有许多自动化水平较强的生产线，还有多个生产环节、几十种控制因素同时影响生产，加之市场情况瞬息万变，原料、运输等外部条件也制约生产，因此，如何根据市场行情、外部条件及选煤生产的内在规律，及时调节生产经营策略，使选煤生产经营活动处于最佳运行状态，并获得最大经济效益，是选煤厂经营决策者面临的重要课题.这也是一个复杂的系统工程，必须用系统的观点解决问题，稍有不慎，一个选煤厂一年的经济损失就是上千万元.
近几年来，选煤工作人员与相关工作人员联合在一起，主要是为了更加深入的研究选煤生产经营活动，特别是计算机技术发展之后，利用计算机技术进行生产经营活动管理、调节和控制的研究也有多种多样，如：选煤厂生产管理信息系统（中国矿业大学、平顶山设计院）、炼焦煤选煤厂选煤方法及产品方案设计专家系统（中国矿业大学）、选煤工艺计算软件包（中国矿业大学）、选煤厂CIMS系统（中国矿业大学）等.这些研究都解决了某些局部的问题，为计算机在选煤中的应用打下了良好基础.对选煤过程的管理与控制研究，可以分为3个层次：第一层次为生产经营信息纳入计算机局域网络实时管理，生产系统设备实现计算机集中启停车控制；第二层次为根据局域网上的生产经营信息实现专家分析与决策，生产系统的主要环节实现单机过程控制；第三层次为以专家分析与决策结果反馈控制生产过程.现有研究初步完成了第一层次，接下来应在完善第一层次的基础上，进行第二层次的研究.
本文主要以选煤厂系统为中心展开了相关的研究工作，通过采用人工智能技术来进一步研究选煤厂管理专家系统，涉及選煤生产、经营活动的各个方面，将外部环境、内部条件和选煤的内在规律综合考虑，综合选煤各项研究成果，建立专家知识库和专家决策系统，根据生产、经营信息，实时分析生产经营情况，给出专家决策，指导生产经营活动，进而实现生产系统的在线控制. 2.1选煤厂管理专家系统主要内容
通常情况下，选煤厂管理专家系统包含的内容主要有以下几点：第一是生产信息实时管理网络信息系统；第二是基于局域网络的生产信息专家分析与决策系统；第三是产品质量预测、生产操作参数优化子系统；第四是产品结构与经济效益优化子系统.选煤专家系统能够辅助领导进行决策，为选煤厂等生产部门实现实时的生产指导，最终为选煤行业的信息化和生产系统的在线控制提供良好的软环境.
2.2选煤厂管理专家系统的实现
选煤厂管理专家系统与选煤厂设计专家系统之间具有较强的相似性，都是拥有信息数据库、专家知识库、推理机、解释机制等.该系统采用Delphi Client/Server For Win-dows进行ActiveX控件开发，实现图形用户界面，简化用户操作.在该Client/Server结构的系统中，前台负责处理用户界面，包括输入、输出数据信息以及数据交互等；后台采用ORACLE为数据库服务器，负责处理数据的查询、检索、逻辑判断及运算等.这样很好地解决了数据库的连接问题.选煤厂管理专家知识库的建立比较麻烦.
因为市场经济的飞速发展，不同选煤厂的生产经营状况各有不同，部分选煤厂对选煤技术管理工作的重视程度不够，且对相关知识的了解不足。面对这些情况，如何使管理的理论知识与不同类型选煤厂的管理实际相结合，真正把先进的管理经验用于实际生产，提高选煤厂的经济效益，是选煤厂专家系统要解决的根本问题.在建立选煤厂管理专家知识库的过程中，充分考虑到上述问题，采取了几项措施：首先以经济效益好、管理水平较高的选煤厂为典型，运用管理理论，总结先进经验，建立基本专家知识库；考虑不同地区、不同选煤厂的差异，建立可通过系统维护程序灵活改动的知识库；对一些只能模糊评价的问题，采用模糊集理论进行处理，建立用隶属函数表示的模糊子集表达知识.
2.3人工智能技术在选煤厂管理系统中运用
选煤工作本身就是一项较为复杂繁琐的工作，尤其是选煤厂的及其管理系统更加复杂，结合当前市场发展的实际情况，企业的外部条件和选煤生产的内在活动规律，及时调整生产策略，保证最佳运营状态以获得最大收益是选煤厂经营决策者所面临的重要的问题。而选煤厂管理专家系统，则可以很好地解决决策者们所面临的问题，有效得提高其对整个市场和选煤厂内部情况的了解，从而做出正确的运营决策。选煤厂管理专家系统的主要内容包含以下四个方面：生产信息实时管理网络信息系统、产品质量预测、生产操作参数优化子系统、基于局域网络的生产信息专家分析与决策系统和生产结构与经济效益优化子系统。通过上述四个主要内容之间的相互配合，选煤专家系统可以积极地配合和辅助领导进行经营决策，为选煤厂的实时经营作出学科的指导，从而实现选煤行业的信息化和生产系统可以得到监控的良好的管理环境。
然而在实践操作过程中，由于不同的选煤企业自身经营状况及生产规模各有不同，因此不同的选煤企业其管理模式也各不相同，同时有些选煤厂对人工智能能提高效益存在着一定的不信任，因此，面对这些情况，如何使得选煤厂管理专家与不同类型的选煤厂的管理实际能够进行比较合适的匹配，真正把先进的管理技术和理念运用到不同的选煤厂，从而提高整个选煤行业的生产效率，提高选煤厂的的经济效益，是选煤厂专家系统需要解决的实际问题。通常，按照不同情况区别对待的原则，可以采取以下几项措施：第一，经济效益好、管理水平高的选煤厂，适合运用选煤管理专家的管理理论，总结经验，从而建立起自己的知识数据库；第二，对不同生产规模和地域的选煤厂的差异，可以建立起灵活性比较高的、可以改动的动态数据库；第三，对于一些比较模糊的管理问题，一般会采用模糊的评价理论进行处理，从而建立起隶属于函数标识的模糊子集百搭知识。
2.4人工智能技术在选煤厂设计工作中的运用
在选煤设计工作中，选煤企业设计人员是设计系统的主要使用者，设计人员可以通过设计系统来完成设计及改造活动，选择怎样的选煤方法和构建怎样的产品结构。整个系统分为几个子系统：块煤分选子系统、末煤分选子系统、原煤准备子系统和煤泥处理子系统。系统所采用的方法是非线性规划的方法，来建立起产业和产品结构优化的处理模型。在操作方面，用户首先要输入原煤资料和一些必要的、清晰的约束条件之后，其下属的四个子系统会按照专家知识，在最短的时间内自行选择出最为科学的、实用的产品方案和生產流程。
选煤厂的设计工作本身就比较复杂繁琐，并且其工作量较大，对技术水平的要求较高，所以需要设计人员拥有丰富的设计知识以及经验，人工智能技术的重要性日益凸显出来。但是，因为知识程度的复杂和专业术语的相对独立性，以及专业知识量大、知识类型丰富、知识重复调用和交叉调用这些显著的特点，在构建选煤厂专家系统时，专家的知识表达存在着加大的困难。所以，为了尽量缩减上述困难，一般会采用如下的表达形式：第一，生产式规则。在生产式系统当中，专业知识被划分为事实和规则这两部分，所谓的规则是推理和行为的过程，其组织方式存在着一定的差异，在通常的CPDES系统当中，规则的存在方式是独立和结构化这两种方式；第二，过程表示法。所谓的过程表示法，即在知识表达中将事情的发展过程进行分配指标式描述，允许在过程中调用不同的子过程；第三，面向对象表示。此种方法是将事物看做不同部分、不同层次的简单的对象的复合体；第四，其他表示方法。对于一些不易表达或精确度不高的知识，应该采用魔术子集处理的方式等方法。
2.5智能型选煤设备图形数据库
智能化的选煤设备数据库能够让人们更加方便的使用计算机进行设计，数据库的设计开发主要是结合选煤厂设计过程中的CAD设备图形调用、设备选型以及设备购置等几个环节落实的。其主要由以下六个部分构成：设备选型计算子系统、设备三视图绘制子系统、设备参数库、CAD接口程序、设备网上订购和设备清册编制子系统。该系统的主要功效是：完成选煤设备的选型、设备购置和安装概算书的编制、CAD调用绘图和网上订货等一些基本的技术性的工作。在“智能型选煤设备图形数据库”开发中，可以将原设备的参数、图库等进行重组，从而构建可利用的专家知识来进行选型、利用的图形数据库。在此基础上开发专家系统，并与CAD系统集成利用。“智能型选煤设备图形数据库”使用的软件主要是3DMAX、AUTOCADR2000、Paradox和DEIPHI。这些软件在工程设计中发挥着重要的作用，对于数据库的构建也发挥着不可代替的作用，这些软件的灵活些体现在不仅可以单机操作，而且还可以在网上进行联机运行。
结语
总的来说，上文中提到的三种人工智能技术是目前为止使用较为广泛的智能选煤技术，然而由于不同选煤企业的自身经营状况不同，上述所说的人工智能技术的实践应用达不到整体上的技术要求，而所产生的负面效应往往被归咎于技术的不成形。所以，要想提高选煤行业的整体生产效率，不仅需要技术上的支持，还需要选煤厂管理者在观念上的更新和资金上的保障，这样，技术的优势才能实现其最大化的发挥。
参考文献
[1] 付丽.现代化的选煤技术与选煤管理初探[J].黑龙江科技信息，2007.
[2] 匡亚莉.选煤工艺艺术与管理[M].中国矿业大学学报，2006.
[3] 刘志明.坝代管理理念和市场需求——太原选煤厂质量分析会之思考[J].选煤技术，2005.
[关键词]人工智能；选煤；应用
中图分类号：TV51 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2018）34-0253-02
前言
人工智能技术，实际上就是把智能技术融入到人类操作技术和知识中的一种先进技术，从侧面体现出了电子计算机拥有广阔的发展空间。人工智能技术，不仅节省人力，而且在操作正确的前提下会保证生产效率的极大提高。如今，在选煤技术中应用人工智能，是选煤生产技术的极大进步。而选煤领域中的人工智能技术分别为以下三个生产系统：选煤厂管理专家系统、选煤厂设计专家系统、智能型选煤设备图形数据库。
1 选煤厂设计专家系统
1.1关于选煤厂设计专家系统的论述
选煤厂设计专家系统的主要任务就是缓解并解决选煤厂的设计和改造问题，还能进一步完善选煤方法，实现产品结构的优化。系统包括块、末煤分选子系统、煤泥处理子系统和原煤准备子系统，并采用非线性规划方法建立了产品结构优化模型.当用户输入原煤资料和必要的约束条件之后，各子系统都可根据专家知识，自动推荐出可行的和最佳的产品方案和流程.
1.2选煤厂设计专家系统的知识表达
我们都知道，选煤厂的设计工作本身就比较复杂，且设计人员的自身水平直接关系到设计工作质量，所以特别适于使用专家系统技术.但在构造选煤厂专家系统时，专家知识的表达比较困难.选煤厂设计专家系统所涉及的专家知识的特点是：知识量大、知识类型多、知识重复调用、交叉调用.根据选煤厂设计专家知识的特点，选煤厂设计专家系统的专家知识采用了多种表达形式.
（1）产生式规则
产生式系统中的知识涉及到的范围较广，其中主要包含两大类，一类是事实，一类是规则。规则所表达的是推理和行为过程，又称产生式规则，其表现形式为：IF （条件） THEN （结论）或（操作）规则可以有不同的组织方式.在CPDES系统中，规则以结构化和独立的两种形式组织.例如，煤泥处理系统的规则以结构化的形式组织，即从原始资料出发，经过一系列判断后作出，把这些判断规则按询问的先后次序组织，构成决策树.块末煤分选子系统涉及因素多、计算量大，不能用单纯的“是”或“不是”来决定，不易遍历成决策树.因此，这部分知识采用独立的规则表示.根据采用推理方法不同，将这些规则分别处理，有的组成独立的库，完成特定的功能；有的与其他的知识表示方法相配合，分布于方案决定的各个阶段.
（2）过程表示法
选煤厂的设计知识涉及到的领域较为广泛，其中大部分的知识都拥有过程的特性，通常情况下，它们是描述如何做一件事情，例如描述如何一步步地用分配指标表来计算某一种重选流程的分选结果.CPDES系统将这类知识用过程表示.这种表示方法便于知识表达的模块化和参数化，而且允许过程中调用各种子过程，甚至调用自身，可用程序要求的各种参数来实现调用.
（3）面向对象的表示
这种方法主要是通过把事物当成研究对象来实现复杂事物的简单化，研究对象本身就具有层次性和继承性。在知识表达过程中，把各流程中的一些公用部分放在根对象中，如可选性曲线模型、分配曲线模型、原始数据处理模块、根据可选性曲线求出灰分及密度组成的方法等等.然后以根对象为父辈，建立起主选跳汰流程的对象.
（4）其他表示方法
针对部分无法准确表达的知识来说，我们可以采取模糊子集的方法来表示，比如一些流程的可靠性、灵活性、管理难易程度，设备的可靠性等，采用模糊子集表示知识，可方便地表示不能定量的知识，并可用不精确推理形成结论.
2 选煤厂管理专家系统
上文中已经提到，选煤厂系统本身就比较复杂，其中不仅拥有许多自动化水平较强的生产线，还有多个生产环节、几十种控制因素同时影响生产，加之市场情况瞬息万变，原料、运输等外部条件也制约生产，因此，如何根据市场行情、外部条件及选煤生产的内在规律，及时调节生产经营策略，使选煤生产经营活动处于最佳运行状态，并获得最大经济效益，是选煤厂经营决策者面临的重要课题.这也是一个复杂的系统工程，必须用系统的观点解决问题，稍有不慎，一个选煤厂一年的经济损失就是上千万元.
近几年来，选煤工作人员与相关工作人员联合在一起，主要是为了更加深入的研究选煤生产经营活动，特别是计算机技术发展之后，利用计算机技术进行生产经营活动管理、调节和控制的研究也有多种多样，如：选煤厂生产管理信息系统（中国矿业大学、平顶山设计院）、炼焦煤选煤厂选煤方法及产品方案设计专家系统（中国矿业大学）、选煤工艺计算软件包（中国矿业大学）、选煤厂CIMS系统（中国矿业大学）等.这些研究都解决了某些局部的问题，为计算机在选煤中的应用打下了良好基础.对选煤过程的管理与控制研究，可以分为3个层次：第一层次为生产经营信息纳入计算机局域网络实时管理，生产系统设备实现计算机集中启停车控制；第二层次为根据局域网上的生产经营信息实现专家分析与决策，生产系统的主要环节实现单机过程控制；第三层次为以专家分析与决策结果反馈控制生产过程.现有研究初步完成了第一层次，接下来应在完善第一层次的基础上，进行第二层次的研究.
本文主要以选煤厂系统为中心展开了相关的研究工作，通过采用人工智能技术来进一步研究选煤厂管理专家系统，涉及選煤生产、经营活动的各个方面，将外部环境、内部条件和选煤的内在规律综合考虑，综合选煤各项研究成果，建立专家知识库和专家决策系统，根据生产、经营信息，实时分析生产经营情况，给出专家决策，指导生产经营活动，进而实现生产系统的在线控制. 2.1选煤厂管理专家系统主要内容
通常情况下，选煤厂管理专家系统包含的内容主要有以下几点：第一是生产信息实时管理网络信息系统；第二是基于局域网络的生产信息专家分析与决策系统；第三是产品质量预测、生产操作参数优化子系统；第四是产品结构与经济效益优化子系统.选煤专家系统能够辅助领导进行决策，为选煤厂等生产部门实现实时的生产指导，最终为选煤行业的信息化和生产系统的在线控制提供良好的软环境.
2.2选煤厂管理专家系统的实现
选煤厂管理专家系统与选煤厂设计专家系统之间具有较强的相似性，都是拥有信息数据库、专家知识库、推理机、解释机制等.该系统采用Delphi Client/Server For Win-dows进行ActiveX控件开发，实现图形用户界面，简化用户操作.在该Client/Server结构的系统中，前台负责处理用户界面，包括输入、输出数据信息以及数据交互等；后台采用ORACLE为数据库服务器，负责处理数据的查询、检索、逻辑判断及运算等.这样很好地解决了数据库的连接问题.选煤厂管理专家知识库的建立比较麻烦.
因为市场经济的飞速发展，不同选煤厂的生产经营状况各有不同，部分选煤厂对选煤技术管理工作的重视程度不够，且对相关知识的了解不足。面对这些情况，如何使管理的理论知识与不同类型选煤厂的管理实际相结合，真正把先进的管理经验用于实际生产，提高选煤厂的经济效益，是选煤厂专家系统要解决的根本问题.在建立选煤厂管理专家知识库的过程中，充分考虑到上述问题，采取了几项措施：首先以经济效益好、管理水平较高的选煤厂为典型，运用管理理论，总结先进经验，建立基本专家知识库；考虑不同地区、不同选煤厂的差异，建立可通过系统维护程序灵活改动的知识库；对一些只能模糊评价的问题，采用模糊集理论进行处理，建立用隶属函数表示的模糊子集表达知识.
2.3人工智能技术在选煤厂管理系统中运用
选煤工作本身就是一项较为复杂繁琐的工作，尤其是选煤厂的及其管理系统更加复杂，结合当前市场发展的实际情况，企业的外部条件和选煤生产的内在活动规律，及时调整生产策略，保证最佳运营状态以获得最大收益是选煤厂经营决策者所面临的重要的问题。而选煤厂管理专家系统，则可以很好地解决决策者们所面临的问题，有效得提高其对整个市场和选煤厂内部情况的了解，从而做出正确的运营决策。选煤厂管理专家系统的主要内容包含以下四个方面：生产信息实时管理网络信息系统、产品质量预测、生产操作参数优化子系统、基于局域网络的生产信息专家分析与决策系统和生产结构与经济效益优化子系统。通过上述四个主要内容之间的相互配合，选煤专家系统可以积极地配合和辅助领导进行经营决策，为选煤厂的实时经营作出学科的指导，从而实现选煤行业的信息化和生产系统可以得到监控的良好的管理环境。
然而在实践操作过程中，由于不同的选煤企业自身经营状况及生产规模各有不同，因此不同的选煤企业其管理模式也各不相同，同时有些选煤厂对人工智能能提高效益存在着一定的不信任，因此，面对这些情况，如何使得选煤厂管理专家与不同类型的选煤厂的管理实际能够进行比较合适的匹配，真正把先进的管理技术和理念运用到不同的选煤厂，从而提高整个选煤行业的生产效率，提高选煤厂的的经济效益，是选煤厂专家系统需要解决的实际问题。通常，按照不同情况区别对待的原则，可以采取以下几项措施：第一，经济效益好、管理水平高的选煤厂，适合运用选煤管理专家的管理理论，总结经验，从而建立起自己的知识数据库；第二，对不同生产规模和地域的选煤厂的差异，可以建立起灵活性比较高的、可以改动的动态数据库；第三，对于一些比较模糊的管理问题，一般会采用模糊的评价理论进行处理，从而建立起隶属于函数标识的模糊子集百搭知识。
2.4人工智能技术在选煤厂设计工作中的运用
在选煤设计工作中，选煤企业设计人员是设计系统的主要使用者，设计人员可以通过设计系统来完成设计及改造活动，选择怎样的选煤方法和构建怎样的产品结构。整个系统分为几个子系统：块煤分选子系统、末煤分选子系统、原煤准备子系统和煤泥处理子系统。系统所采用的方法是非线性规划的方法，来建立起产业和产品结构优化的处理模型。在操作方面，用户首先要输入原煤资料和一些必要的、清晰的约束条件之后，其下属的四个子系统会按照专家知识，在最短的时间内自行选择出最为科学的、实用的产品方案和生產流程。
选煤厂的设计工作本身就比较复杂繁琐，并且其工作量较大，对技术水平的要求较高，所以需要设计人员拥有丰富的设计知识以及经验，人工智能技术的重要性日益凸显出来。但是，因为知识程度的复杂和专业术语的相对独立性，以及专业知识量大、知识类型丰富、知识重复调用和交叉调用这些显著的特点，在构建选煤厂专家系统时，专家的知识表达存在着加大的困难。所以，为了尽量缩减上述困难，一般会采用如下的表达形式：第一，生产式规则。在生产式系统当中，专业知识被划分为事实和规则这两部分，所谓的规则是推理和行为的过程，其组织方式存在着一定的差异，在通常的CPDES系统当中，规则的存在方式是独立和结构化这两种方式；第二，过程表示法。所谓的过程表示法，即在知识表达中将事情的发展过程进行分配指标式描述，允许在过程中调用不同的子过程；第三，面向对象表示。此种方法是将事物看做不同部分、不同层次的简单的对象的复合体；第四，其他表示方法。对于一些不易表达或精确度不高的知识，应该采用魔术子集处理的方式等方法。
2.5智能型选煤设备图形数据库
智能化的选煤设备数据库能够让人们更加方便的使用计算机进行设计，数据库的设计开发主要是结合选煤厂设计过程中的CAD设备图形调用、设备选型以及设备购置等几个环节落实的。其主要由以下六个部分构成：设备选型计算子系统、设备三视图绘制子系统、设备参数库、CAD接口程序、设备网上订购和设备清册编制子系统。该系统的主要功效是：完成选煤设备的选型、设备购置和安装概算书的编制、CAD调用绘图和网上订货等一些基本的技术性的工作。在“智能型选煤设备图形数据库”开发中，可以将原设备的参数、图库等进行重组，从而构建可利用的专家知识来进行选型、利用的图形数据库。在此基础上开发专家系统，并与CAD系统集成利用。“智能型选煤设备图形数据库”使用的软件主要是3DMAX、AUTOCADR2000、Paradox和DEIPHI。这些软件在工程设计中发挥着重要的作用，对于数据库的构建也发挥着不可代替的作用，这些软件的灵活些体现在不仅可以单机操作，而且还可以在网上进行联机运行。
结语
总的来说，上文中提到的三种人工智能技术是目前为止使用较为广泛的智能选煤技术，然而由于不同选煤企业的自身经营状况不同，上述所说的人工智能技术的实践应用达不到整体上的技术要求，而所产生的负面效应往往被归咎于技术的不成形。所以，要想提高选煤行业的整体生产效率，不仅需要技术上的支持，还需要选煤厂管理者在观念上的更新和资金上的保障，这样，技术的优势才能实现其最大化的发挥。
参考文献
[1] 付丽.现代化的选煤技术与选煤管理初探[J].黑龙江科技信息，2007.
[2] 匡亚莉.选煤工艺艺术与管理[M].中国矿业大学学报，2006.
[3] 刘志明.坝代管理理念和市场需求——太原选煤厂质量分析会之思考[J].选煤技术，2005.