模型的方法，又可分为很多派别，比较有影响的有：Seely Brown和John de Kleer提出的基于摿鲾的概念的理论，K. D. Forbus 的定性过程理论，B.J.Kuipers基于约束的用定性微分方程描述的定性仿真理论等。 　

2 定性仿真的应用

现在，定性仿真技术与物理、化工、生态、生物、社会等学科相互渗透、结合，在系统监测、故障诊断、系统行为分析、解释以及预测等方面发挥着越来越大的作用。 国外文献报导较多而且应用取得成效比较明显的应用领域主要有：工程和工业过程；电子电路分析和故障诊断；医药和医疗诊断；社会经济领域。 下面有选择地按照应用领域介绍其中比较典型的项目。

2.1 工程和工业过程

这里工程指传统的工程领域及一些工程设备，如蒸馏塔、高压锅炉、汽轮机等人造设备；工业过程指一些连续系统，如机械制造、发酵、化工过程和电站等 。这方面的应用项目比较多见。

ARTIST是欧洲的ESPRIT 计划中的一个项目[5]，项目领导者是苏格兰的Heriot-Watt大学的Leitch.R，完成于1993年7月。此项目建立了定性动态模型，应用于过程监测与故障诊断。Leitch等人建立了一个基于定性微分方程(QDE)和模糊量空间的定性仿真器： Fusim, 现已应用在输配电网络和化工厂蒸馏塔的过程监控、分析、诊断上。

ESPRIT计划中另一应用定性推理的重要项目是：TIGER工程-汽轮机的监测、诊断系统[6]。现已应用在 Exxon化工厂的大型工业汽轮机以及Dassault航空中心的宇宙飞船辅助动力单元。系统应用定性仿真来预测汽轮机启动及负载改变时的可能行为。　

2.2 电子电路分析和故障诊断

定性仿真的一个很重要的应用领域便是电子电路分析和故障诊断。定性推理的先驱人物de Kleer早在1976年便开发了使用定性知识研究电子线路的系统 LOCAL，即根据电路部件已测知的正常行为和错误行为，分析实际行为和预测行为的不一致之处，然后指出电路的故障点。这种思想后来发展成了基于模型的故障诊断理论(model-based diagnosis therory)。时至今日，由于定性推理和仿真技术的不断进步，该应用领域的发展前景更为广阔。

这类项目中，最为典型的是Dague.P等人开发的模拟电路故障诊断工具-DEDALE[7]。Dague对该系统进行了一系列实验，声称：DEDALE系统能诊断出电路故障的75％，另外的25％故障没有构成对电路性能的显著影响，并且可以通过其他手段检测出。Electronique Serge Dassault 继续这个领域的研究工作，已推出一个名为“DIAGMASTER”的商业化产品。

2.3 医药和医疗诊断

人工智能中的专家系统，尤其是医疗专家系统，为人工智能的振兴起了推波助澜的作用。而定性仿真在医疗专家系统的应用方面也很活跃。

Bratko.I将定性推理应用在心电图的识别上[8]， 目的在于根据心电图辨识心律，判断病症。定性模型用来产生心脏工作状况，规则归纳系统用于产生诊断规则库。他给出了心电图诠释系统-KARDIO，澳大利亚的Telectronics公司已将此系统的部分成果应用于他们的心脏病诊治系统Intelligent Pacemaker中。

Kuipers和Kassier给出了QSIM理论的定性推理和模型简化方法[9]，并给出了在医学专家系统中的具体应用过程。该系统可以对肾脏的水份、盐份平衡过程进行仿真，作为肾炎综合诊治系统的辅助分析工具。　

2.4社会经济领域

定性推理由于其处理不完全知识及模糊数据的突出能力，一直在社会科学、人文科学、商业流通等领域的研究上占有重要位置。

Daniels.HAM，Feelders.AJ给出了一个商业行为分析定性仿真模型[10]。作为例子，他们对某个公司的销售量、商品价格、资金状况进行建模，分析其商业行为的变化，如为什么广告量的减少会带来销售量的下降，什么原因导致公司资产减少，是否存在经营危机等。对于银