人工智能技术在交通控制领域的应用
人工智能技术在交通控制领域的应用
交通信号控制(TrafficSignalControl，TSC)是依据路网交通流数据，对交通信号进行初始化配时和控制，同时根据实时交通流状况，实时调整配时方案，实现交通控制的优化。交通控制从被控区域的最小延误时间出发，获得最佳的配时方案，是系统化最优的思想。为获得整个路口交通效益的最大，可采用两种方法：一是采用数学模型对交叉口各个方向的车辆到达作准确的预测，根据运筹学和最优化理论确定各个方向的绿灯时间；二是采用智能控制的
交通信号控制(Traffic Signal Control，TSC)是依据路网交通流数据，对交通信号进行初始化配时和控制，同时根据实时交通流状况，实时调整配时方案，实现交通控制的优化。交通控制从被控区域的最小延误时间出发，获得最佳的配时方案，是系统化最优的思想。
为获得整个路口交通效益的最大，可采用两种方法：一是采用数学模型对交叉口各个方向的车辆到达作准确的预测，根据运筹学和最优化理论确定各个方向的绿灯时间；二是采用智能控制的方法对交叉口进行控制。由于城市交通系统具有随机性、模糊性、不确定性等特点，很难对其建立数学模型。计算机的出现和广泛应用促成了人工智能研究热潮的掀起，针对传统交通控制系统的固有缺陷和局限性，许多学者把人工智能的实用技术相继推出并应用到交通控制领域。
1 交通控制领域中人工智能研究方法
1.1 基础研究方法
交通控制领域中人工智能基础研究方法有模糊控制、遗传算法、神经网络，另外还有蚁群算法、粒子群优化算法等。
模糊系统模糊逻辑是一种处理不确定性、非线性等问题的有力工具，特别适用于表示模糊及定性知识，与人类思维的某些特征相一致，故嵌入到推理技术中具有良好效果。模糊控制能有效处理模糊信息，但是产生的规则比较粗糙，没有自学习能力。
遗传算法遗传学通过运用仿生原理实现了在解空间的快速搜索，广泛用于解决大规模组合优化问题。在解决实时交通控制系统中的模型及计算问题时，可以通过遗传算法进行全局搜索和确定公共周期，也可以利用遗传算法来解决面控系统中各交叉路口信号控制方案的最优协作问题，有效避免可能由此引起的交通方案组合爆炸后果。
神经网络人工神经网络擅长于解决非线性数学模型问题，并具有自适应、自组织和学习功能，广泛应用于模式识别、数据分析与处理等方面，其显著特点是具有学习功能。
1.2 城市交通网路区域协调
区域协调是指在交通中心的宏观调控作用下，根据不同的交通流量，最大限度地发挥路口之间互补的优势，均衡每个路口的交通流量，从而提高道路的通行能力。他要求路口之间(即包括城市道路与快速路、城市道路与城市道路)的良好协作，然而路口之间是相互影响、相互作用的，因此为实现区域协调必然会引起路口之间出现一定程度的冲突。如何解决这些冲突是一个亟需解决的重要问题。路网协调控制可以采用上述人工智能的基础研究方法，近年来Agent技术开始应用于交通控制领域。
基于Multi-Agent的城市交通网络智能决策系统研究通过应用Agent技术，实现了交通网络系统理论方法，专家的知识经验和计算机之间的相互结合。系统的知识存储于各个Agent中，以便于知识的利用与获联，该系统具有良好的可扩展性。
基于Agent的智能交通控制系统建模的首要任务是将交通控制系统的各功能模块转化成有独立功能的Agent，并根据各个Agent所完成的功能不同，分别建立各个Agent的功能结构，然后让这些Agent之间进行交互和协调，共同完成系统任务。图1是一种较为通用的结构。
智能交通控制系统递阶控制结构各层的功能如下：
组织层控制系统的最高层，由智能交通控制系统决策Agent构成，具有最高的决策权力，对整个系统的交通运行状况进行评估，根据各方面的汇总信息，进行推理、规划和决策，实现所有区域控制系统间的协作，以追求总体控制效果最优，完成交通控制系统的管理。
协调层控制系统的中间层，由区域协调Agent构成，负责本区域内各路口的监测维护工作，对所控制区域的某几个路口进行强行模式设置，以及负责对区域内紧急事件的处理工作，各区域协调Agent之间还可根据需要进行信息的交流及合作。
控制层控制系统的最底层，主要由路口Agent、路段Agent构成，此外，还包括交通灯Agent、车辆Agent等，是实现交通控制任务的主要承担者。
路口Agent具有关于本路口以及其所连接路段的信息，各个方向的交通流在此会聚，并形成车辆的分流、冲突等交通现象，交通的拥挤往往也主要发生在路口，因此，路口Agent非常重要，他可将本路口的交通信息实时通知给其相邻路口或区域控制中心，并能根据需要完成控制中心下达的控制工作。路段Agent用以实时统计各条路段的具体交通信息，通过传感器可了解车辆的数量和当前的运行位置以及路段当前的拥挤情况。
一个实际交通系统和各交通元素Agent之间的交互是非常频繁和复杂的，交通元素Agent的结构、功能以及他们之间的交互关系，需要根据系统的具体要求进行详细的分析和设计。
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2 交通控制系统的仿真工具
为了判别人工智能方法的合理性、有效性，需要仿真软件来进行验证。目前有两类验证方法，一种是通过Matlab、C语言编制仿真程序，另一种是通过专用的交通仿真工具进行验证。交通仿真软件使用灵活、能够更加直观地模拟交通控制现场。现介绍北京工业大学智能交通中心采用的微观交通仿真软件PARAMICS，该仿真软件功能强大、使用方便灵活。
PARAMICS(PARAllel MICroscopic Simulator)意为并行微观仿真软件。PARAMICS源于欧洲共同体Drive-I计划下属的IMAURO项目，以及爱丁堡并行计算中心和英国交通部合作的LINK-TIO项目。在这两个项目研究成果的基础上，Quadstone公司于1993年和1994年与英国工商部合作完成了 PARAMICS向商业化软件的初步转型。PARAMICS为交通工程师和研究人员提供了一个崭新的计算工具来理解、模拟和分析实际的道路交通状况。 PARAMICS具有实时动态的三维可视化用户界面，对单一车辆进行微观处理的能力，多用户并行计算支持，以及功能强大的应用程序接口。PARAMICS 能够适应各种规模的路网，从单节点到全国规模的路网，能支持100万个节点，400万个路段，32 000个区域。
PARAMICS由5个主要工具模块组成，分别是Modeller，Processor，Analyser，Programmer。和Monitor，其中Modeller是整个系统的核心，以下是各部分的简介。
(1) Modeller提供建立交通路网、三维交通仿真和统计数据输出等3大功能。所有这些功能均支持直观的图形用户界面。Modeller的功能涵盖了实际交通路网的各个方面，包括：混合的城市路网和高速路路网、先进的交通信号控制、环形交叉口、左行和右行道路、公共交通、停车场、事故以及重型车和高容量车车道。Modeller既可以精确模拟单个车辆在复杂、拥挤的交通路网中的运行，又能对整体交通状况进行宏观把握。
(2)Processor允许研究者用批处理的方式进行仿真计算，并得到统计数据输出。Processor提供图形用户界面以设定仿真参数、选择输出数据和改变车辆特征。由于用批处理的方式进行仿真计算不显示仿真过程车辆的位置和路网，因此大大加快了仿真的速度。
(3) Analyser用于显示由Modeller或Processor的仿真过程的统计结果。他采用灵活易用的图形用户界面将仿真过程中的各种结果进行可视化的输出，例如车辆行驶路线、路段交通流量、最大车队长度、交通密度、速度和延迟、以
及服务水平参数等。除了可视化输出，Analyser也提供直接的数字输出或将数据存为文本文件以备进一步的应用。
(4)Programmer为研究者提供了基于C++的应用程序接口(API)。应用程序接口使PARAMICS具备更强的可移植性和扩充性。例如，PARAMICS实际上基于英国的驾驶规则和车辆特性，当用于其他国家和地区时，需要研究者编制适当的API程序使之适应当地需要。研究者也可以利用API扩充PARAMICS的功能，通过加入API程序模块以设计和测试特殊的交通控制和管理策略。
(5)Monitor是利用Programmer开发的API模块，他可以跟踪计算仿真的交通路网中所有车辆尾气排放的数量，并在交通仿真过程中进行可视化的显示。
PARAMICS提供了ITS基础上的微观交通仿真功能，利用仿真的交通信号、匝道控制、可变速度控制标志和可变信息板(VMS)等仿真设备，可以实现对仿真车辆的智能化交通诱导。另外，通过API函数还可以实现特殊的控制策略，对于研究新的控制和诱导方法带来了便利。
图2用PARAMICS仿真时的交叉口路况的可视化界面，图中可以直观地显示出车辆的通行状况。
3 未来智能交通系统的功能及组成
智能交通系统(Intelligent Transportation System，ITS)是将先进的信息技术、数据通讯传输技术、电子传感技术、电子控制技术及计算机处理技术等有效的集成运用于整个地面交通管理系统而建立的一种在大范围内、全方位发挥作用的，实时、准确、高效的综合交通运输管理系统。
智能交通系统的运作方式：将采集到的各种道路交通及各种服务信息，经过交通管理控制中心集中处理后传送到公路运输系统的各个用户(包括驾驶者、居民、警察局、停车场、运输公司、医院、救险排障等部门)，出行者可以进行实时的交通方式和交通路线的选择；交通管理部门可以自动进行交通疏导、控制和事故处理；运输部门可以随时掌握所属车辆的动态情况，进行合理调度。
ITS系统主要由卫星地面站、卫星通信系统、汽车自动驾驶系统、公路电子信息系统组成。ITS研究的前沿和热门方向为车辆定位与交通导航系统、信息系统、信号协调控制系统、及自动化公路系统等。
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4 结语
智能交通系统对于我国交通运输领域是一场跨世纪的技术革命，目前，国内已经涌现出一批ITS的科技成果和产品，有些已经得到了广泛的应用。随着研究的深入和成果的推广，ITS将给我们的社会带来经济效益与社会效益。
人工智能地研究方向和应用领域
人工智能的研究方向和应用领域 人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。广义的人工智能包括人工智能、人工情感与人工意志三个方面。 一、研究方向 1.问题求解 人工智能的第一个大成就是发展了能够求解难题的下棋(如国际象棋)程序。在下棋程序中应用的某些技术，如向前看几步，并把困难的问题分成一些比较容易的子问题，发展成为搜索和问题归约这样的人工智能基本技术。今天的计算机程序能够下锦标赛水平的各种方盘棋、十五子棋和国际象棋。另一种问题求解程序把各种数学公式符号汇编在一起，其性能达到很高的水平，并正在为许多科学家和工程师所应用。有些程序甚至还能够用经验来改善其性能。 2.逻辑推理与定理证明 逻辑推理是人工智能研究中最持久的子领域之一。其中特别重要的是要找到一些方法，只把注意力集中在一个大型数据库中的有关事实上，留意可信的证明，并在出现新信息时适时修正这些证明。对数学中臆测的定理寻找一个证明或反证，确实称得上是一项智能任务。为此不仅需要有根据假设进行演绎的能力，而且需要某些直觉技巧。 1976年7月，美国的阿佩尔(K.Appel)等人合作解决了长达124年之久的难题--四色定理。他们用三台大型计算机，花去1200小时CPU时间，并对中间结果进行人为反复修改500多处。四色定理的成功证明曾轰动计算机界。 3.自然语言理解 NLP(Natural Language Processing)自然语言处理也是人工智能的早期研究领域之一，已经编写出能够从内部数据库回答用英语提出的问题的程序，这些程序通过阅读文本材料和建立内部数据库，能够把句子从一种语言翻译为另一种语言，执行用英语给出的指令和获取知识等。有些程序甚至能够在一定程度上翻译从话筒输入的口头指令(而不是从键盘打入计算机的指令)。目前语言处理研究的主要课题是：在翻译句子时，以主题和对话情况为基础，注意大量的一般常识--世界知识和期望作用的重要性。
人工智能技术在交通控制领域的应用
人工智能技术在交通控制领域的应用 交通信号控制(TrafficSignalControl，TSC)是依据路网交通流数据，对交通信号进行初始化配时和控制，同时根据实时交通流状况，实时调整配时方案，实现交通控制的优化。交通控制从被控区域的最小延误时间出发，获得最佳的配时方案，是系统化最优的思想。为获得整个路口交通效益的最大，可采用两种方法：一是采用数学模型对交叉口各个方向的车辆到达作准确的预测，根据运筹学和最优化理论确定各个方向的绿灯时间；二是采用智能控制的 交通信号控制(Traffic Signal Control，TSC)是依据路网交通流数据，对交通信号进行初始化配时和控制，同时根据实时交通流状况，实时调整配时方案，实现交通控制的优化。交通控制从被控区域的最小延误时间出发，获得最佳的配时方案，是系统化最优的思想。 为获得整个路口交通效益的最大，可采用两种方法：一是采用数学模型对交叉口各个方向的车辆到达作准确的预测，根据运筹学和最优化理论确定各个方向的绿灯时间；二是采用智能控制的方法对交叉口进行控制。由于城市交通系统具有随机性、模糊性、不确定性等特点，很难对其建立数学模型。计算机的出现和广泛应用促成了人工智能研究热潮的掀起，针对传统交通控制系统的固有缺陷和局限性，许多学者把人工智能的实用技术相继推出并应用到交通控制领域。 1 交通控制领域中人工智能研究方法 1.1 基础研究方法 交通控制领域中人工智能基础研究方法有模糊控制、遗传算法、神经网络，另外还有蚁群算法、粒子群优化算法等。 模糊系统模糊逻辑是一种处理不确定性、非线性等问题的有力工具，特别适用于表示模糊及定性知识，与人类思维的某些特征相一致，故嵌入到推理技术中具有良好效果。模糊控制能有效处理模糊信息，但是产生的规则比较粗糙，没有自学习能力。 遗传算法遗传学通过运用仿生原理实现了在解空间的快速搜索，广泛用于解决大规模组合优化问题。在解决实时交通控制系统中的模型及计算问题时，可以通过遗传算法进行全局搜索和确定公共周期，也可以利用遗传算法来解决面控系统中各交叉路口信号控制方案的最优协作问题，有效避免可能由此引起的交通方案组合爆炸后果。 神经网络人工神经网络擅长于解决非线性数学模型问题，并具有自适应、自组织和学习功能，广泛应用于模式识别、数据分析与处理等方面，其显著特点是具有学习功能。
浅析人工智能在智能交通中的发展与应用
信息记录材料2019年5月第20卷第5期(信息：技术与应用〕浅析人工智能在智能交通中的发展与应用 张艳阳 (长沙民政职业技术学院电子信息工程学院湖南长沙410000) 【摘要】在科学技术发展背景下人工智能技术得到快速发展，并在各个领域得到广泛应用，日益改变了人们的工作、生活方式.在交通领域应用人工智能技术，有利于城市智能交通建设与智慧城市建设。本文就人工智能在智能交通中的发展与应用展开论述，首先分析了人工智能技术与智能交通的概述，然后介绍了智能交通在我国的发展历程，最后具体论述了人工智能在智能交通中的应用实践。 【关键词】人工智能技术；智能交通；发展历程；应用实践 【中图分类号】TP39【文献标识码:|A【文章编号】1009-5624(2019)05-0105-02 1引言 随着科学技术的发展以及人们生活水平的提高，汽车工业得到了快速发展，尤其私家车的数量在急剧上升。在这一发展背景下，加之道路紊统建设存在的不足使得我国道路交通压力日益变大，对我国的经济发展与社会进步产生了阻碍作用，所以我们迫切需要交通智能化，缓解交通 3.1身份验证和访问管控 为确保访问过程的安全性，医院需要设置访问权限，可以根据工作人员的岗位级别进行不同权限设置叫为方便査找数据操作所对应的人员，为责任到人，需要验证工作人员的身份信息。网络安全关系到医院系统程序的正常运行，为保证数据访问与操作的有效性和安全性，需要对访问者的访问区域进行管控，以确保工作人员在安全范围内使用数据库。 3.2账号安全管理和防火墙设置 信息系统容易在访问者使用数据的过程中受到外来攻击，从而造成数据信息的丢失和账户密码的泄露。针对这种可能出现的突发性状况，工作人员需要设置网络防火墙,并针对用户的账户安全进行有效的密码数据强化。用户对账户密码进行设置时，不要用单一的数字或者拼音进行组合，设置复杂的密码和不定时更换账户密码可以使破译难度变大。防火墙的设置有利于系统不被非法手段控制，也提高了用户在访问数据库时的安全性。 3.3有效防护体系的构建 随着网络信息技术的飞速发展，大部分网络信息供给方式都在不断革新，所以安全防护体系的完善最终还需要结合当代信息系统的供给方式。为了构建适合时代的安全防护体系，还需要依据网络安全的科学评估方法来进行安全检验。首先需要对网络系统进行漏洞扫描、网络的访问区域进行管理控制、网络的管理进行检测评估。其次为防止数据泄露，医院还需要建立一个有效的防护体系来防止病毒攻击。最后针对网络可能出现的安全隐患，医院需要建立应急防护体系，针对相关工作人员的网络管理水平进行技术培训，并教导他们数据备份与恢复。 3.4监控技术的完善 扫描发现安全问题、及时解决安全隐患是监控技术需要达到的最终目的。医院除了需要使用先进、有效的杀毒软件,从而对互联网的安全进行实时保护，还需要将统计技术与其结合，合理利用网络信息技术，以便直接监控网络信息系统。 3.5物理条件的保护 信息资产主要分为软件和硬件两个方面[5]?于软件而言，安全管理人员需要保证操作系统和软件系统能够稳定的运作，从而确保系统的安全性。而硬件则是需要确保信息系统的物理部件一直处于绝对安全的状态。 信息安全主要是针对系统数据流的安全管理，而信息系统的物理条件也很重要。物流条件是指外部硬件运作良好，如硬件接口、中心机房、工作站以及服务器等。中心机房是整个系统硬件中的核心设备，它从避雷措施、供电设施、门禁制度、室内湿度以及温度等多个方面进行安全调节和建设,它的建设依据來自设备的真实需求。工作站作为医生与医护人员的终端设备，它是信息系统较为独立的模块，管理者特别需要保证其安全性和稳定性。对软盘和硬盘进行明确规划,以便实现用户监测与管理，可以从硬件方面来保证整个信息系统能够稳定运行。为保证服务器能够二十四小时正常运转,工作人员需要注意对服务器的物理保护，服务器是支撑整个系统运转的重要设备，安全管理者可以采用双服务器方案以确保服务器运行的稳定性。 4总结 经济的发展，公司组织架构的扩大，工作流程也越来越复杂，传统的办公系统已无法迎合医院的需要，为保证工作高效率，能够适应时代需求，网络化信息系统被应用到医院资料管理与日常工作中。为保证信息网络的安全性，医院针对信息数据流和物理条件作出了一套有效的安全管理方案。 【参考文献】 [1]李强.刍议医院信息系统的网络安全管理与维护措施[J].中国信息化,2019(02):58-59. ⑵曹佳君.医院信息系统网络安全管理与维护[J].信息与电脑(理论版)，2018(23):178-179. [3]杨娥青.医院信息系统的网络安全管理与维护探讨[J].电脑知识与技术，2018,14(19):42+47. [4]王赠，李伟.医院信息系统的网络安全管理与维护[J].通讯世界，2017(12):113. [5]胡姝敬.浅析医院信息网络的安全管理与维护[J].网络安全技术与应用，2019(01):81+87. 105
人工智能的日常应用 论文
研究生学位课程论文论文题目：人工智能的日常应用
人工智能的日常应用 摘要：人工智能（Artificial Intelligence）,英文缩写为AI，是一门由计算机科学、控制论、信息论、语言学、神经生理学、心理学、数学、哲学等多种学科相互渗透而发展的综合性学科。21世纪是计算机科技飞速发展的时代，随着科技的不断发展，一些新型人工智能技术正在走进人类的生活，在我们的日常生活和学习当中也有许多地方得到应用。本文就符号计算、模式识别、专家系统、机器翻译等方面的应用作简单介绍，通过这篇文章使我们对身边的人工智能应用有一个感性的认识。 关键词：人工智能（AI）应用计算机 人工智能是近年来引起人们很大兴趣的一个研究领域：它的研究目标是用机器，通常为电子仪器、电脑等，尽可能地模拟人的精神活动，并且争取在这些方面最终改善并超出人的能力；其研究领域及应用范围十分广泛、例如，自动定理证明、推理、模式识别、专家知识系统、智能机器人、学习、博彩、自然语言理解等等。本文主要介绍符号计算、模式识别、专家系统、机器翻译四个方面的人工智能的日常生活应用。 一、符号计算 计算机最主要的用途之一就是科学计算,科学计算可分为两类:一类是纯数值的计算,例如求函数的值,方程的数值解,比如天气预报、油藏模拟、航天等领域;。另一类是符号计算,又称代数运算,这是一种智能化的计算,处理的是符号。符号可以代表整数、有理数、实数和复数,也可以代表多项式,函数,集合等。长期以来,人们一直盼望有一个可以进行符号计算的计算机软件系统。早在50年代末,人们就开始对此研究。进入80年代后,随着计算机的普及和人工智能的发展,相继出现了多种功能齐全的计算机代数系统软件,其中Mathematica和Maple是它们的代表，由于它们都是用C语言写成的,所以可以在绝大多数计算机上使用。Mathematica是第一个将符号运算,数值计算和图形显示很好地结合在一起的数学软件,用户能够方便地用它进行多种形式的数学处理。 计算机代数系统的优越性主要在于它能够进行大规模的代数运算。通常我们用笔和纸进行代数运算只能处理符号较少的算式,当算式的符号上升到百位数后,手工计算就很困难了,这时用计算机代数系统进行运算就可以做到准确,快捷,有效。现在符号计算软件有一些共同的特点就是在可以进行符号运算、数值计算和图形显示等同时,还具有高效的可编程功能。在操作界面上一般都支持交互式处理,人们通过键盘输入命令,计算机处理后即显示结果。并且人机界面友好,命令输入方便灵活,很容易寻求帮助。 尽管计算机代数系统在代替人繁琐的符号运算上有着无比的优越性,但是,计算机毕竟是机器,它只能执行人们给它的指令，有一定的局限性。首先,多数计算机代数系统对计算机硬件有较高的要求,在进行符号运算时,通常需要很大的内存和较长的计算时间,而精确的代数运算以时间和空间为代价的。第二个问题是用计算机代数系统进行数值计算,虽然计算精度可以到任意位,但由于计算机代数系统是用软件本身浮点运算代替硬件算术运算,所以在速度要比用Fortran 语言算同样的问题慢百倍甚至千倍。另外,虽然计算机代数系统包含大量的数学知识,但这仅仅是数学中的一小部分,目前仍有许多数学领域未能被计算机代数系统涉及。计算机代数系统仍在不断地发展和完善之中。
人工智能在生活中的应用论文
人工智能在生活中的应用 论文 Prepared on 24 November 2020
人工智能在生活中的应用 学号： 姓名：路文轩 课程：大学计算机基础 指导老师：赵奇 摘要 人工智能就是运用知识来解决问题，研究人的方法和技术，模仿、延伸和扩展人的智能，从而实现机器智能，使计算机也具有人类听、说、读、写、思考、学习、适应环境变化、解决各种实际问题的能力。 关键词：专家系统；机器学习；智能交通系统ITS 目录
引言 机器能够思维吗在100年前提这个问题也许会被人们嘲笑，但到了1936年，年仅24岁的英国数学家艾伦·图灵对此进行的研究已经取得了可行性的进展，因此被称为“人工智能之父”。 有人说，智能时代将是成熟的知识经济时代。智能技术发展到今天，其成果已经让我们有了切身感受——机器人家庭保姆、会写小说的电脑、机器人足球大赛……科学的发展总是以不断便捷、服务人类为前提的，那么智能科学带给人类的又是什么呢 最近在美国旧金山召开的一次“奇点高峰会”上，一些未来学家称，到了某一时候，人工智能机器将比其制造者——人更加聪明；他们还畅想几十年后，把计算机、芯片植入人脑，或者说用蛋白质等生物体组织制成的机器人都有可能产生，届时这些芯片将使人类的思考速度达到现今微处理器的水准。有科学家表示，未来人工智能对人类的服务就像人们需要灯光时打开电源开关一样，任何事情都可以“心想事成”。 那么，人机的进一步融合会把我们带向一个什么样的世界呢1.人工智能是什么 在您的眼中，人工智能是什么一个会做饭的机器人，会动手术的仿生手，还是会下象棋的电脑 其实您说得都对，然而人工智能对生活的渗透还远远不止这些。“大至火箭发射、太空探测、国防装备，小至手臂机器人、汽车喷漆、无人驾驶汽车、看病诊断、天气预测，包括机器人足球赛等等，无不和智能科学息息相关，它已经深入到百姓日常生活的各个领域。”中科院计算所主任研究员、中国人工智能学会副理事长史忠植为我们描绘了一幅广阔的人工智能图景。 简单地说，人工智能就是运用知识来解决问题，研究人的方法和技术，模仿、延伸和扩展人的智能，从而实现机器智能，使计算机也具有人类听、说、读、写、思考、学习、适应环境变化、解决各种实际问题的能力。然而，细分起来，人工智能却有包括类人行为、类人思维等在内的10种定义方法，史忠植在《智能科学》一书中，详细介绍了这10种定义。
中国人工智能系列白皮书-智能交通(final)
中国人工智能系列白皮书----智能交通 中国人工智能学会 二○一六年九月
《中国人工智能系列白皮书》编委会 主任：李德毅 执行主任：王国胤 副主任：杨放春谭铁牛黄河燕焦李成马少平刘宏蒋昌俊任福继杨强胡郁 委员：陈杰董振江杜军平桂卫华韩力群何清黄心汉贾英民李斌刘民刘成林刘增良 鲁华祥马华东马世龙苗夺谦朴松昊乔俊飞 任友群孙富春孙长银王轩王飞跃王捍贫 王万森王卫宁王小捷王亚杰王志良吴朝晖 吴晓蓓夏桂华严新平杨春燕余凯余有成 张学工赵春江周志华祝烈煌庄越挺 本书编写组 吴超仲张晖褚端峰吕能超
目录 第1章引言 (1) 第2章智能交通系统概述 (3) 2.1 智能交通系统起源 (3) 2.2 智能交通系统内涵 (4) 2.3 智能交通系统关键技术 (10) 2.3.1 交通信息采集技术 (11) 2.3.2 交通信息预处理技术 (13) 2.3.3 交通信息传输技术 (15) 2.3.4 交通信息发布技术 (17) 2.3.5 交通地理信息系统 (18) 第3章智能交通系统发展历程 (22) 3.1 美国智能交通系统发展历程 (22) 3.2 欧洲智能交通系统发展历程 (27) 3.3 日本智能交通系统发展历程 (33) 3.4 中国智能交通系统发展历程 (38) 第4章智能交通系统发展趋势 (46) 4.1 总体趋势 (46) 4.2 车路协同技术动态 (49) 4.2.1 技术概述 (49) 4.2.2 国内外最新进展及应用 (50) 4.2.3 车路协同发展趋势 (59) 4.3 智能车辆发展趋势 (60) 4.3.1 技术概述 (61) 1
4.3.2 国内外最新进展及应用 (63) 4.3.3 智能车发展趋势 (66) 第5章结束语 (70) 参考文献 (74) 2
人工智能的发展及应用
人工智能的发展及应用 这是个信息爆炸自动控制飞速发展的时代，而在这样的时代中，人工智能也取得了飞速的发展。成为了最前沿最热门的学科和研究方向之一。 人工智能的定义 “人工智能” (Artificial Intelligence) 一词最初是在1956 年Dartmouth 学会上提出的。人工智能是指研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支, 它企图了解智能的实质, 并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机, 人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。 人工智能理论进入21 世纪, 正酝酿着新的突破,人工智能的研究成果将能够创造出更多更高级的智能“制品” , 并使之在越来越多的领域超越人类智能, 人工智能将为发展国民经济和改善人类生活做出更大贡献。 人工智能的应用领域 1. 在管理系统中的应用 (1) 人工智能应用于企业管理的意义主要不在于提高效率, 而是用计算机实现人们非常需要做, 但工业工程信息技术是靠人工却做不了或是很难做到的事情。在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》一文中刘玉然指出把人工智能应用于企业管理中, 以数据管理和处理为中心, 围绕企业的核心业务和主导流程建立若干个主题数据库, 而所有的应用系统应该围绕主题数据库来建立和运行。换句话说, 就是将企业各部门的数据进行统一集成管理, 搭建人工智能的应用平台, 使之成为企业管理与决策中的关键因子。 2. 在工程领域的应用
(1) 医学专家系统是人工智能和专家系统理论和技术在医学领域的重要应用, 具有极大的科研和应用价值,它可以帮助医生解决复杂的医学问题, 作为医生诊断、治疗的辅助工具。事实上, 早在1982年, 美国匹兹堡大学的Miller 就发表了著名的作为内科医生咨询的Internist 2? 内科计算机辅助诊断系统的研究成果, 由此, 掀起了医学智能系统开发与应用的高潮。目前, 医学智能系统已通过其在医学影像方面的重要作用, 从而应用于内科、骨科等多个医学领域中,并在不断发展完善中。 (2) 地质勘探、石油化工等领域是人工智能的主要作用发挥领地。1978 年美国 斯坦福国际研究所就研发制成矿藏勘探和评价专家系统“PROSPECT”OR, 该系统用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等, 是工业领域的首个人工智能专家系统,其发现了一个钼矿沉积, 价值超过1 亿美元。 3. 在技术研究中的应用 (1) 在超声无损检测(NDT)与无损评价(NDE)领域中,目前主要广泛采用专家系统方法对超声损伤(UT)中缺陷的性质、形状和大小进行判断和归类；专家运用超声无损检测仪器, 以其高精度的运算、控制和逻辑判断力代替大量人的体力与脑力劳动减少了任务因素造成的无擦, 提高了检测的可靠性, 实现了超声检测和评价的自动化、智能化。 (2) 人工智能在电子技术领域的应用可谓由来已久。随着网络的迅速发展,网络技术的安全是我们关心的重点, 因此我们必须在传统技术的基础上进行网络安全技 术的改进和变更，大力发展数据挖掘技术、人工免疫技术等高效的AI技术,开发更 高级AI 通用和专用语言, 和应用环境以及开发专用机器, 而与人工智能技术则为我们提供了可能性。 人工智能的发展 人工智能的发展也并不是一帆风顺的，人工智能的研究经历了以下几个阶段: 孕育阶段:古希腊的Aristotle( 亚里士多德)( 前384-322) ，给出了形式逻辑的基本规律。英国的哲学家、自然科学家Bacon(培根)(1561-1626)，系统地给出了归纳法。“知识就是力量”
人工智能的应用领域和发展方向
人工智能的应用领域和发展方向前言 人工智能是一门极富挑战性的科学，但也是一门边沿学科。它属于自然科学和社会科学的交叉。涉及的学科主要有哲学、认知科学、数学、神经生理学、心理学、计算机科学、信息论、控制论、不定性论、仿生学等。 人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。 人工智能的传说可以追溯到古埃及，但随着1941年以来电子计算机的发展，技术已最终可以创造出机器智能，人工智能领域的研究是从1956年正式开始的，这一年在达特茅斯大学召开的会议上正式使用了"人工智能"(Artificial Intelligence，AI)这个术语，从那以后,研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。随后的几十年中，人们从问题求解、逻辑推理与定理证明、自然语言理解、博弈、自动程序设计、专家系统、学习以及机器人学等多个角度展开了研究，已经建立了一些具有不同程度人工智能的计算机系统，例如能够求解微分方程、设计分析集成电路、合成人类自然语言，而进行情报检索，提供语音识别、手写体识别的多模式接口，应用于疾病诊断的专家系统以及控制太空飞行器和水下机器人更加贴近我们的生活。我们熟知的IBM的"深蓝"在棋盘上击败了国际象棋大师卡斯帕罗夫就是比较突出的例子。 长久以来，人工智能对于普通人来说是那样的可望而不可及，然而它却吸引了无数研究人员为之奉献才智，从美国的麻省理工学院(MIT)、卡内基-梅隆大学(CMU)到IBM公司，再到日本的本田公司、SONY公司以及国内的清华大学、中科院等科研院所，全世界的实验室都在进行着AI技术的实验。不久前，著名导演斯蒂文·斯皮尔伯格还将这一主题搬上了银幕，科幻片《人工智能》(A.I.)对许多人的头脑又一次产生了震动，引起了一些人士了解并探索人工智能领域的兴趣。 在它还不长的历史中，人工智能的发展比预想的要慢，但一直在前进，从40年前出现到现在，已经出现了许多AI程序，并且它们也影响到了其它技术的发展。目前，人工智能还在研究中，但有学者认为让计算机拥有智商是很危险的，它可能会反抗人类。这种隐患也在多部电影中发生过。 正文 一有关人工智能 人工智能也称机器智能，它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造出人造的智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。
人工智能技术在城市智能交通方面的应用研究
人工智能技术在城市智能交通方面的应用研究 发表时间：2019-08-30T16:42:15.277Z 来源：《基层建设》2019年第16期作者：何田永 [导读] 摘要：人工智能在交通行业领域已经取得一定的成绩，对缓解交通拥堵、市民出行服务产生一定的效果。 身份证号码：34242219901210XXXX 安徽省合肥市 230000 摘要：人工智能在交通行业领域已经取得一定的成绩，对缓解交通拥堵、市民出行服务产生一定的效果。但是，人工智能在智能交通领域还有很多无法彻底解决的应用。本文谈论人工智能的一些基本技术，当前智能交通面临的问题，然后重点谈论了人工智能关键技术，包括机器学习、计算机视觉以及深度学习，并针对性阐述这些技术在城市智能交通领域相关应用，最后讲述人工智能技术在智能交通领域的应用成果。 关键词：人工智能；智能交通；交通规划；交通监控 1智能交通概况 随着我国经济的不断发展，交通运输系统也不断的壮大；特别是航空、公路、港口、交公、水路、出租等方式的交通运输系统发展越来越快，规模越来越大，他们相互之间的衔接越发紧密，这就使得对交通科技与信息化要求必须越来越高。近年来，国家在城市建设投入了巨资（含交通、安防、城管等），但是大多是只在城市管理上花了更多的钱，塞进更多的高科技设备，电子硬件，并没有把实际获取的数据和信息当作城市管理的资源，只是看成所谓的“技术工具”，这样的城市就像一个四肢发达、头脑简单的城市“植物人”，没有实际灵活的大脑，结果就造成了数据多效果少、单点强全局弱、科技新但落地少。在当前，交通运输已呈现“交通信息系统建设由局部试点向整体应用转变”、“交通信息资源由分散型向集中型转变”、“交通管理模式由被动式向主动式转变，由信息化向智能化转变”、“智能交通产业化由低水平竞争向产业集群转变”等需求特征，所以，需要在新的起点上进一步发展基于人工智能的智能交通系统，提升智能交通水平，才能更好的适应我国社会经济发展的需求，才能更好的解决城市交通压力。 2人工智能技术内涵 人工智能技术通常情况下指的是指以人类智能相关理论研究为依据，研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术以及应用系统的一门新的技术，人工智能也叫机器智能。它是由计算机科学、信息论、统计学、语言科学等多种学科相互融合和发展而来。总的说来，人工智能技术研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。人工智能研究的主要内容是如何制造出人造的智能机器或智能系统，使其具备模拟人类智能活动的能力。在目前人工智能主要包含自然语言处理、语音处理、计算机视觉、机器人技术以及深度学习等热点研究领域。随着科学的发展，计算机运算性能的快速提高，以及存储容量不断扩大，人工智能技术的研究将会不断深入和创新，技术越来越成熟，人类的生活必将会逐渐变得越来越智能化。 3当前城市智能交通面存在的问题 目前，随着科学信息化技术的发展，城市智能交通在与传统的交通系统相比已经有相当大的进步和改善，在城市公交、出租系统以及长途客运运输等方面，智能信息化程度、旅客的舒适度以及监管力度方面能满足大部分的需求，但是，由于城市人口的不断增长、交通枢纽、交通路网、线路规划也越来越复杂、公共车辆数量和种类增多，诸多因素导致城市交通存在压力；所以就目前的状况而言，城市智能交通是满足不了现有的交通管理系统、企业和城市人口的需要，其主要有如下几个方面的问题： 3.1智能交通存在规划的不足 城市智能交通规划所涵盖的范围广并且杂，长期的智能交通发展规划主要还是从当地城市人口增长方面来考虑，从长远考量，未来的交通发展规划必须具体包括：基础设施规划、交通枢纽等众多内容，而短期的智能交通规划则包括：线网规划、车辆规划等内容，所以，因其考虑到城市规模、人口、城市发展等众多因素，现有的交通规划体系，缺乏对未来智能交通规划应有的依据。 3.2城市停车设施供需能力存在不足 根据国外发达国家的管理经验，平均每百辆车要115个停车位才能满足需要，一般露天地面停车场为25～30m2/车，室内停车库为30～35m2/车。但是，在我们国家城市市区百辆汽车停车位数严重不足，只有45个左右，因而就会出现乱停乱放等现象，给城市交通管理造成压力，同时，也出现各类问题滋生。 3.3城市公交系统应对未来路况动态变化能力不足 随着经济的发展，城市机动车数量越来越多，城市交通路况不稳定性因素增加，在公交车辆调度中周期性无法应对路况繁的变化，如何及时感知路网性能状态并预判路网可靠性，这就需要人工智能技术结合当前大数据技术来解决这些问题。同时，出租车服务监管服务水平不力以及机动车交通诱导水平低，出租车行业监管不力，导致目前出租车行业出现司机绕道驾驶，拒载以及盗牌出租车运营等情况，最终出现出租车行业管理混乱，甚至造成各种社会问题的出现。 4人工智能在城市智能交通领域的应用路径 4.1人工智能解决交通规划问题 随着经济的发展，城市规模扩张、人口增长、车辆数量增加、受到资源、环境、安全等方面的制约，智能终端、大数据、云计算、人工智能等新技术正引导着交通规划向智能化方向发展。一个城市，通过智能终端技术收集车辆状态和道路环境信息数据，每天会产生大量的数据，这些数据来源于公安、楼宇、交通、金融等各个方面，这些数据需要我们去汇聚与整合，并基于云计算系统把上述海量数据存储与分析处理工作集中于云端，从而形成综合化和结构化的数据应用，然后通过人工智能技术的支撑向量机、深度神经网络等学习算法，对交通与土地利用相关关系进行量化分析与交通资源的优化配置，分析和预测居民的出行行为与出行偏好，精准把握居民出行时空特性，才能为智能交通需求预测、交通网络态势评估预测以及交通规划决策支持提供有力的依据。 4.2人工智能在出租车行业应用路径 出租车是目前城市交通中主要运输工具之一，人工智能在出租车行业的应用主要表现在通过在出租车上加装改造的移动传感点来作为出租汽车身份合法性的有效识别，然后再结合动态路况信息服务，实现乘客、司机和运营管理部门的信息共享与互动。目的是为提高出租车的服务质量、保障司机的安全、维护出租汽车行业的市场秩序、从而精确打击非法营运等提供支撑。人工智能设备通过视频识别技术，对出租汽车身份合法性的有效识别，精确打击“克隆车”等非法营运车辆，保护合法经营者的权益。也可以通过车载终端技术和对出租汽车
人工智能的应用及展望
人工智能应用及展望 唐小军 内容摘要：人工智能 (Artificial Intelligence)诞生于1956年的美国，至今已接近七十年。它属于自然科学和社会科学的交叉。人工智能基于认知科学、哲学、不定性论的边缘科学研究项目，在上世纪80年代中期人工神经网络取得重大进展，其成果大量应用于系统的感知,模型建立和控制。神经网络通过对输入输出样本的学习,不断地调整网络的权值和阈值,使网络实现给定的输入输出映射关系,并具有一定的学习和自适应运用能力。智能技术是当前新技术、新产品、新产业的重要发展方向、开发策略和显著标志，借助大数据技术，尤其它在解决远程控制、故障诊断、非线性等问题上的优势，给机械系统、符号计算、模式识别的发展指明了方向。随着时代的发展及信息革命的到来,人工智能的研究领域日益拓宽,其内容逐步丰富,对人类发展有划时代的意义。 关键词：认知科学专家系统神经网络大数据 前言 人工智能(Artificial Intelligence)，人工智能可以分为两部分，“智能”是什么，我们可以从不同方面去定义。这关联到到如意识、自我、心灵等问题.我们唯一理解的智能也就是灵长类动物拥有的能自由做出反应的能力，这种能力也是现在和未来人工智能科研的主要奋斗目标。目前我们对灵长类动物的智能的理解，可以用只可意不可言来准确形容，现阶段还不能对自身智能的理解用科学的表达方式表达出来。 1 人工智能的定义 人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是一门研究如何构造智能机器或智能系统，主要研究方向是模拟、延伸、扩展人类智能的。人们通过对外界
事物进行长期实践做出一些归纳并对其用数值量化，用传感设备和用严密的逻辑思维进行推理并干预其结果的差错，通过逻辑计算然后再用于控制终端设备服务于受众，智能包含能力包括感知能力、记忆和思维能力、学习和自适应的能力，行为能力/涉及哲学、认知科学、数学、神经生理学、不定性论、计算机科学、控制论、信息论、仿生学、心理学等；人工智能产品也逐渐融入人类的生活中密不可分。 2 人工智能的发展 人工智能的传说可以追溯到古埃及，但在历史的长河中大部分的传说都基于人们的假想，随着近代特别是二战之后世界格局的发展，1946年世界第一台计算机的诞生以来，计算机在欧美国家得以迅速发展，人工智能终可以辅以计算机系统来实现，技术已最终可以创造出机器智能，1956年在达特茅斯大学召开的会议上正式使用了“人工智能(Artificial Intelligence,AI)”这个术语，人工智能领域的研究也从此正式开始，从那以后,研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。随后的几十年中，人们从问题求解、逻辑推理与定理证明、自然语言理解、博弈、自动程序设计、专家系统、学习以及机器人学等多个角度展开了研究，已经建立了一些智能程度不同的人工智能系统，例如能够求集成设计分析电路、字符计算、求解积分方程、合成人类自然语言，而进行基于字符的情报检索，提供语音识别、触控识别的多模式接口输入模式，应用于疾病诊断的专家系统以及控制太空飞行器和水下机器人。我们熟知的年初的谷歌"Alphago"计算机在棋盘上击败了韩国国际象棋大师李世石就是比较突出的例子。 3 人工智能发展的依托 神经网络 神经网络（artificial neural network. ANN）是设置输出的是一个灵感来自系统的模拟生物激励的输出。这里输出、输入都是标准化的量，输出是输入的
人工智能技术在交通控制领域的应用
ｉ班岱虫圣撞苤》垫ＱＺ笙差垫船总苤！§！期ｋ皇王堇盔廑旦ｇ 人工智能技术在交通控制领域的应用 朱铭琳 （运城学院山西运城０４４０００） 摘要：基于目前交通问题度变通系统发展的现状，近年来人们开始借鉴新的理论和技术研究变又１０的交通控制技术。 舟绍了城市智能交通系统的发展概况与趋势，时当前的研究成果进行了详尽的分析和阐述，井提出了我目智能交通系统研究方向和发展对策。这些研究对于提高城市史通控制系统的拉制效果具有现实意叉。 关键词：城市交通；区域控制‘智能控制，Ｐａｒａｍｉｃｓ微观变通仿真 中围分类号：ＴＰｌ８文献标识码：Ｂ文章编号：１００４—３７３Ｘ（２００７）２３—１４９—０３ ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙｉｎＴｒａｆｆｉｃＣｏｎｔｒｏｌＦｉｅｌｄ ＺＨＵＭｉｎｇｌｉｎ （ＹｕｎｃｈｅｎｇＵａｉｖｅｒｓｊｔｙ．Ｙｕｎｃｈｅｎｇ，０４４０００．Ｃｈｉ吐） Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＡｃｃｏｒｄｉｎｇｔＯｔｈｅＥＵＩＴＬ＝ｎｔｓｉｔｕａｔｉｏｎｏｆｔｒａｆｆｌｃ，ｐｅｏｐｌｅｂｅｇｉｎｔＯａｐｐｌｙｎｅＷｔｈｅｏｉｉｅｘｇａｎｄｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉ目ＤｎｔｈｅｔｒａｌｆｉｃｃｏｎｔｒｏｌＴｈｉｓｐａｐｅｒｉｎｔｒｏｄｕｃｅｓｔｈｅｇｅｎｅｒａｌｓｉｔｕａｔｉｏｎａｎｄｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｔｒｅｎｄｏｎｔｈｅｃｉｔｙｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ．ｍａｋｍａｄｉｓｃｕｓｓｉｏｎｏｎｔｈｅｌａｓｔａｃｈｉｅｖｅｍｅｎｔｉｎｄｅｔａｉＬＩｔａｌｓｏｉｎｔｒｏｄｕｃｅｓｔｈｅｆｕｔｕｒｅｒｅｓｅａｒｃｈｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｎｄｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｐｏｌｉｃ，Ｏｎｉｎｔｅｌｌｉ—ｇｅｎｔｔｒａｆｆｉｃｓｙｓｔｅｍ．ＩｔｉｓｖｅｒｙｉｍｐｏｒｔａｎｔｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｃＯｎｔＩＤｌｅｆｆｅｃｔ ｏｆｔｈｅｕｒｂａｎｔｒａｆｆｉｃｃｏｎｔｒｏｌｓｙｓｔｅｍ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｕｒｂａｎｔｒａｆｆｉｃ｝ａｒｅａｃｏｎｔｒｏｌ；ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｃｏｎｔｒＤｒ；Ｐａｒａｍｉｃｓｍｉｃｒｏｓｃｏｐｉｃｔｒａｆｆｉｃｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ，ｓｏｆｔｗａｒｅ 交通信号控制（ＴｒａｆｆｉｃＳｉｇｎａｌＣｏｎｔｒｏｌ，ＴＳＣ）是依据路网交通流数据，对交通信号进行初始化配时和控制，同时根据实时交通流状况，实时调整配时方案，实现交通控制的优化。交通控制从被控区域的最小延误时间出发，获得最佳的配时方案，是系统化最优的思想“】。 为获得整个路口交通效益的最大，可采用两种方法：一是采用数学模型对交叉ｒｎ各个方向的车辆到达作准确的预测．根据运筹学和最优化理论确定各个方向的绿灯时间；二是采用智能控制的方法对交叉口进行控制。由于城市交通系统具有随机性、模糊性、不确定性等特点，很难对其建立数学模型。计算机的出现和广泛应用促成了人工智能研究热潮的掀起，针对传统交通控制系统的固有缺陷和局限性，许多学者把人工智能的实用技术相继推出并应用到交通控制领域。 １交通控制领域中人工智能研究方法 ｌ－ｌ基础研究方法 交通控制领域中人工智能基础研究方法有模糊控制、遗传算法、神经网络，另外还有蚁群算法、粒子群优化算法等。 模糊系统模糊逻辑是一种处理不确定性、非线性等问题的有力工具，特别适用于表示模糊及定性知识，与人类思维的某些特征相一致，故嵌入到推理技术中具有良好效果。模糊控制能有效处理模糊信息，但是产生的规则比较粗糙，没有自学习能力。 收稿日期：２００７—０４—１８ 遣传算法遗传学通过运用仿生原理实现了在解空间的快速搜索，广泛用于解决大规模组合优化问题。在解决实时交通控制系统中的模型及计算问题时，可以通过遗传算法进行全局搜索和确定公共周期，也可以利用遗传算法来解决面控系统中各交叉路口信号控制方案的最优协作问题，有效避免可能由此引起的交通方案组合爆炸后果。 神经网络人工神经网络擅长于解奂非线性数学模型问题，并具有自适应、自组织和学习功能，广泛应用于模式识别、数据分析与处理等方面，其显著特点是具有学习功能。 １－２城市交通网路区域协调 区域协调是指在交通中心的宏观调控作用下，根据不同的交通流量，最大限度地发挥路口之问互补的优势，均衡每个路口的交通流量，从而提高道路的通行能力。他要求路口之间（即包括城市道路与快速路、城市道路与城市道路）的良好协作，然而路口之间是相互影响、相互作用的，因此为实现区域协调必然会引起路口之间出现一定程度的冲突。如何解决这些冲突是一个亟需解决的重要问题。路网协调控制可以采用上述人工智能的基础研究方法，近年来Ａｇｅｎｔ技术开始应用于交通控制领域。 基于Ｍｕｌｔｉ—Ａｇｅｎｔ的城市交通网络智能决策系统研究通过应用Ａｇｅｎｔ技术，实现了交通网络系统理论方法．专家的知识经验和计算机之间的相互结合。系统的知扳存储于各个Ａｇｅｎｔ中，以便于知识的利用与获取，谈系统具有良好的可扩展性。 基于Ａｇｅｎｔ的智能交通控制系统建模的首要任务是将交通控制系统的各功能模块转化成有独立功能的Ａｇｅｍ，并 】４９ 万方数据
人工智能在管理领域的应用——以星级酒店管理为例
人工智能在管理领域的应用——以酒店管理为例 本文通过对人工智能基础理论、实际应用与发展的学习研究，结合酒店管理体系和应用案例，判断人工智能未来在酒店管理领域中的应用。 一、人工智能基础理论与发展 人工智能（Artificial Intelligence），简称AI，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 智力或知能是指生物一般性的精神能力。这个能力包括：理解、计划、解决问题，抽象思维，表达意念以及语言和学习的能力。 智力三因素理论认为智力分为成分性智力、经验智力、情境智力。成分性智力指思维和问题解决所依赖的心理过程；经验智力指人们在两种极端情况下处理问题的能力，即新异的或常规的问题；情境智力反映，是在对日常事物的处理上，对包括新的和不同环境的适应，选择合适的环境以及有效地改变环境以适应需要。 人工智能是计算机科学的一个分支，是研究机器智能和智能机器的高新技术学科，是模拟、延伸和扩展人的智能，实现某些脑力劳动自动化的技术基础，是开拓计算机应用技术的前沿阵地，是探索人脑思维奥秘和应用计算机的广阔领域。该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能与原子能技术和空间技术，被并称为20世纪的三大尖端技术。 作为一门学科，人工智能于1956年问世，由“人工智能之父”McCarthy及一批数学家、信息学家、心理学家、神经生理学家、计算机科学家在Dartmouth 大学召开的会议上，首次提出。 人工智能的三大发展要素：基础理论引入（控制论、数学、神经科学、统计学、认知科学......）→学科交叉（机器学习、数据挖掘、人工智能）→应用（安
人工智能在城市交通信号控制中的应用
五邑大学智能交通读书报告 人工智能在城市交通信号控制中的应用 五邑大学信息工程学院 2012年4月
目录 摘要 Abstract 第一章绪论 1.1研究背景 1.2智能交通系统简介 1.3城市交通信号控制概述 1.4国内外城市交通信号控制的发展历程 1.5城市交通信号灯控制的发展方向 第二章城市智能交通控制的基本理论 2.1模糊逻辑(Fuzzy Logic) 2.2人工神经网络(Artificial Neural Networks) 2.3遗传算法(Genetic Algorithm) 2.4蚁群算法(Ant Colony Optimization) 2.5粒子群算法(Particle Swarm Optimization) 2.6多智能体技术(Multi-agent) 第三章多智能体技术介绍 3.1智能体(Agent) 3.2 Agent的结构 3.3 Agent的分类 3.4多智能体系统在交通控制领域的优越性 第四章基于RBF神经网络的单交叉口自学习控制系统
4.1引言 4.2问题描述 4.3控制器的设计及其算法 4.3.1基于神经网络的单交叉口模型 4.3.2 RBF神经网络 4.3.3神经网络自学习方案 4.4仿真分析 第五章结论与展望 5.1 总结 5.2 展望
摘要 随着社会的进步，城市化进程加快，城市人口和车辆日益增多，城市交通问题日益突出，严重影响城市发展。先进的城市交通信号控制系统能提高现有道路的通行能力，改善交通状况，达到疏导交通、保证交通安全、畅通，智能交通系统就是其中之一，智能交通系统的发展，城市交通信号控制己成为最重要的研究方向。由于城市交通的复杂性，采用传统的控制方法己无法有效地解决交通信号控制问题，本文研究人工智能控制的方法在城市交通信号控制中的应用。 关键词: 交通信号控制，人工智能，ITS,神经网络，模糊理论，相序优化
人工智能的研究方向和应用领域
人工智能的研究方向和应用领域 一、研究方向 1.咨询题求解 人工智能的第一个大成确实是进展了能够求解难题的下棋(如国际象棋)程序。在下棋程序中应用的某些技术，如向前看几步，并把困难的咨询题分成一些比较容易的子咨询题，进展成为搜索和咨询题归约如此的人工智能差不多技术。今天的运算机程序能够下锦标赛水平的各种方盘棋、十五子棋和国际象棋。另一种咨询题求解程序把各种数学公式符号汇编在一起，其性能达到专门高的水平，并正在为许多科学家和工程师所应用。有些程序甚至还能够用体会来改善其性能。 2.逻辑推理与定理证明 逻辑推理是人工智能研究中最持久的子领域之一。其中专门重要的是要找到一些方法，只把注意力集中在一个大型数据库中的有关事实上，留意可信的证明，并在显现新信息时适时修正这些证明。对数学中臆测的定理查找一个证明或反证，确实称得上是一项智能任务。为此不仅需要有按照假设进行演绎的能力，而且需要某些直觉技巧。 1976年7月，美国的阿佩尔(K.Appel)等人合作解决了长达124年之久的难题--四色定理。他们用三台大型运算机，花去1200小时CPU时刻，并对中间结果进行人为反复修改500多处。四色定理的成功证明曾轰动运算机界。 6.机器学习 学习能力无疑是人工智能研究上最突出和最重要的一个方面。人工智能在这方面的研究近年来取得了一些进展。学习是人类智能的要紧标志和获得知识的差不多手段。机器学习(自动猎取新的事实及新的推理算法)是使运算机具有智能的全然途径。正如香克(R. Shank)所讲："一台运算机若可
不能学习，就不能称为具有智能的。"此外，机器学习还有助于发觉人类学习的机理和揭示人脑的隐秘。因此这是一个始终得到重视，理论正在创立，方法日臻完善，但远未达到理想境地的研究领域。 二、应用领域 1.人工神经网络 由于冯·诺依曼(VanNeumann)体系结构的局限性，数字运算机存在一些尚无法解决的咨询题。人们一直在查找新的信息处理机制，神经网络运算确实是其中之一。 研究结果差不多证明，用神经网络处理直觉和形象思维信息具有比传统处理方式好得多的成效。神经网络的进展有着专门宽敞的科学背景，是众多学科研究的综合成果。神经生理学家、心理学家与运算机科学家的共同研究得出的结论是：人脑是一个功能专门强大、结构专门复杂的信息处理系统，其基础是神经元及其互联关系。因此，对人脑神经元和人工神经网络的研究，可能制造出新一代人工智能机--神经运算机。 对神经网络的研究始于40年代初期，经历了一条十分曲折的道路，几起几落，80年代初以来，对神经网络的研究再次显现高潮。霍普菲尔德(H opfield)提出用硬件实现神经网络，鲁梅尔哈特(Rumelhart)等提出多层网络中的反向传播(BP)算法确实是两个重要标志。现在，神经网络已在模式识不、图象处理、组合优化、自动操纵、信息处理、机器人学和人工智能的其它领域获得日益广泛的应用。 2.机器人学 人工智能研究日益受到重视的另一个分支是机器人学，其中包括对操作机器人装置程序的研究。那个领域所研究的咨询题，从机器人手臂的最佳移动到实现机器人目标的动作序列的规划方法，无所不包。机器人和机器人学的研究促进了许多人工智能思想的进展。它所导致的一些技术可用来模拟世界的状态，用来描述从一种世界状态转变为另一种世界状态的过程。它关于如何样产生动作序列的规划以及如何样监督这些规划的执行有了一种较好的明白得。复杂的机器人操纵咨询题迫使我们进展一些方法，先在抽象和忽略细节的高层进行规划，然后再逐步在细节越来越重要的低