人工智能与神经网络课程论文
1. 引言 (2)
2. 在农业生产管理与决策中的应用 (2)
2.1. 在农业机械化中的应用 (2)
2.2. 在智能农业专家系统中的应用 (3)
3. 在预测和估产中的应用 (3)
3.1. 在农作物虫情预测中的应用 (3)
3.2. 在作物水分和营养胁迫诊断及产量估测中的应用 (4)
4. 在分类鉴别与图像处理中的应用 (5)
5. 结束语 (5)
BP 神经网络的研究与应用
摘要: 本文概述了BP 神经网络在农机总动力预测、农业专家系统信息决策、虫情测报、农作物水分和养分胁迫、土壤墒情、变量施肥、分类鉴别和图像处理等领域的应用情况，总结了人工神经网络模型的优点，指出其在精准农业和智能农业中的重要理论技术支撑作用。
关键词: BP神经网络; 农业工程; 农业专家系统; 变量施肥; 土壤墒情
Research and Application of BP Neural Network
Abstract: Application of BP neural network in prediction of total power in agriculture machinery，information decision-making by agricultural experts system，pest forecast，crops to water stress and nutrient stress，soil moisture condition，variable rate fertilization，identification and image processing were overviewed．Characteristics of artificial neural network model were summed．Supporting role for important theory and technology in precision agriculture and intelligent agriculture were pointed．
Key words: BP neural network，Agricultural engineering，Agricultural experts system，Variable rate fertilization，Soil moisture condition
1.引言
人工神经网络通常可分为前向神经网络、反馈神经网络和自组织映射神经网络。在人工神经网络模型中，BP 神经网络是研究最为成熟的一种，被广泛用于函数拟合、预测、图像识别和自动控制等学科和领域中。BP 神经网络是一种单向传播的多层前向神经网络，分为输入层、中间层和输出层，其显著特点是具有自学习、自组织和自适应能力，能够通过训练达到预期的效果。BP 神经网络学习过程由信号正向传播和误差反向传播两个过程组成。输入样本从输入层神经元传入，经隐层神经元逐层处理后传向输出层神经元，若实际输出与期望输出不符，则转向误差反向传播过程。网络学习训练过程即为信号正向传播与误差反向传播的各层神经元权值调整过程，这种反复训练学习过程直到网络输出误差减少到可以接受的程度，或者达到预先设定的学习次数为止。
2.在农业生产管理与决策中的应用
2.1. 在农业机械化中的应用
农机总动力反映一个地区农机装备的总体水平，是农机化发展规划的主要指标。影响农机总动力变化的因素主要有农业政策、农民年收入、农业人口数和农机技术发展水平等，目前已有的预测方法包括人工神经网络、线性回归模型等，人工神经网络只靠过去的经验就可进行学习，相对于传统的数据处理方法，它更适合进行农机总动力的预测。勾国华[1]在灰色GM(1,1)模型基础上,利用BP神经网络修正残差,建立灰色BP神经网络组合预测模型,对农业机械总动力进行预测。此组合模型既克服了数据的非线性关系及随机波动大对预测精度的影响,也增强了预测的自适应性。以郑州市农业机械总动力作为实例进行预测,结果证明了该组合模型的优势,为农机部门制定该区域相关农机动力发展政策提供了参考依据。BP 神经网络还能够对农业机械化发展水平进行科学正确的评估和诊断。
2.2. 在智能农业专家系统中的应用
20 世纪90 年代，我国农业专家系统的研究蓬勃发展起来。余华等用微机技术和人工智能技术开发出的小麦高产栽培技术专家系统; 刘禾等研究的水果果形判别人工神经网络专家系统; 李道亮等设计的农业资源高效利用技术集成专家系统;李旭等设计的小麦管理智能决策系统等。农业专家系统( Agriculture Expert System，AES) 大多是由各学科专家在各自专业领域知识基础上建立的，主要采用产生式规则表达，缺乏自学习功能，无法及时获取并更新各学科专家知识，且受地域、环境和季节影响较大，而人工神经网络信息具有分布存储、并行处理和自学习的功能，可有效解决智能专家系统的局限性。谭宗琨[2]提出了基于互联网环境下的BP 神经网络玉米智能农业专家系统的模拟模型，将玉米分为播种、出苗、幼苗、拔节、抽雄、吐丝、灌浆、乳熟和成熟9 个发育期，相应地建立起9 个发育期的BP 神经网络智能决策系统，通过电话专线或宽带互联网来沟通用户与多领域专家知识的联系，实现其应有的功能。
3.在预测和估产中的应用
3.1. 在农作物虫情预测中的应用
虫害的发生与气温、日照和降雨量等自然因素有密切的关系，各因子之间交互作用复杂，BP 神经网络具有对非线性系统预测的良好特性，可以有效地刻画其具有的不确定、多输入、复杂的非线性特征。气候条件( 如温度、湿度、降水和光照) 可以直接影响昆虫的生长、发育、生存与繁殖，因此建立BP 神经网络模型，确定虫害的发生量与气候因子的关系就显得十分必要。Matlab 软件提供了包括神经网络在内的许多实用工具箱，不需要进行繁琐的编程，提高了开发效率。基于Matlab 神经网络工具箱的BP 网络应用于农作物虫情预测的建模，可以很好地刻画农作物虫害的发生量同气候因素间的多输入多输出、复杂的非线性以及不确定性等特征。彭莹琼等[3]建立了基于Matlab 的水稻虫害发生量BP 神经网络预测系统，采用平均气温、最低气温、日照时数和降雨量4 个气象因子作为BP 网络的输入，确定了自然因素与发生量之间的联系，预测江西省抚州市1998—2008 年5—10 月份的虫害发生情况，由规则得到的结果与预期结果一致的测试例比例达到了81%。根据预测情况，可以决定喷洒农药的时间和剂量，达到节本增效的目的，具有较好的应用价值。
3.2. 在作物水分和营养胁迫诊断及产量估测中的应用
合理的灌溉需要计算作物需水量或蒸发蒸腾量。气象条件、作物种类、土壤情况、植物叶面积指数和生育阶段是影响作物蒸腾量的主要因素，用BP 神经网络对作物需水量建模，利用前一阶段的气象数据和需水量来预测后一阶段的需水量，通过多个气象因素与作物需水量的相关分析，确定网络拓扑结构，训练好的神经网络即可实时预测作物需水量。高丹等[4]选取温度、空气饱和差、日照时数和风速4 个影响因子作为输入变量，建立了基于Matlab 神经网络的水稻需水量的预报模型，用预测数据和原始数据进行对比，发现BP 神经网络预测水稻需水量的相对误差值较小，可信度高。分析目标地区的多个墒情影响因子，进行分组或数值量化表示，选取具有普遍代表性的一系列样本对神经网络模型进行训练，得出神经网络模型参数，即可对土壤墒情进行预测。郑重等[5]以平均气温、相对湿度、净辐射量、土壤相对湿度和棉花叶面积指数为输入量，依据新疆石河子气象站1999—2003 年4—9 月的气象资料，建立了农田蒸散量的BP 神经网络预报模型，除去播种出苗期内棉花叶面积指数小和降温迅速致使叶片干枯脱落等因素的影响外，试验证明预报精度较好，误差值非常小。马丽丽等[6]针对影响温室土壤水分蒸发量的环境因子建立了BP 人工神经网络模型，用土壤水分传感器测定土壤体积含水量，数据采集系统自动记录太阳辐射、温度、相对湿度和CO2浓度等环境数据，覆膜抑制土壤蒸发，分别建立土壤水分蒸发、番茄植株蒸腾量与环境因子的量化关系。以室内温度、湿度和光照作为BP 神经网络的输入变量，用2008 年7—8 月的资料训练网络，对9 月的任意3 d 进行土壤水分蒸发量预测，结果表明模拟值和实测值有很好的拟合效果。变量施肥是精准农业中的核心技术部分，以不同空间单元的产量数据与土壤理化性质、病虫草害、气候等多层数据的叠合分析为依据，以作物生长模型、作物营养专家系统为支持，根据种植的作物和土壤情况，进行氮、磷、钾和有机肥的合理配方，从根本上改变传统农业大面积、大样本平均投入的资源浪费做法，提高肥料利用率，降低生产成本，并减少对环境的污染。养分平衡法和肥料效应函数法是传统的精准施肥策略，养分平衡法待定系数较多，不能反映养分间的交互作用，目标产量很难估计准确。产量和土壤养分、施肥量以及其他因素间呈现高度非线性关系，而神经网络对于解决非线性问题具有优势。
4.在分类鉴别与图像处理中的应用
常用的图像分割方法有阈值分割法、区域生长法、边缘检测与边界跟踪法等，图像成像条件及包含在图像中的信息十分复杂，应根据不同的场合采取相应的分割方法，BP 神经网络在图像分割和特征提取方面表现出了较好的适应性。运用BP 神经网络在图像理解与分析阶段进行分类器的设计，可以得到精确的分类结果。同时，BP 神经网络作为一种有效的分类识别器，结合计算机视觉技术，在食品加工和品质评定中应用广泛。吕朝辉等[7]研究了真彩色秧苗图像分割的神经网络方法，以人工分割后的秧苗图像为导师信号，用BP 算法对图像的特征向量进行训练，用玉米秧苗做实例研究，试验结果表明BP 神经网络能很好地将玉米秧苗与背景分割开来，为进一步处理奠定基础。王勇等[8]利用图像处理的方法，分析获得棉桃、棉叶的面积、主轴、长度与宽度4 个变量，归一化处理后作为神经网络的输入，调节参数值训练网络，对处理后的棉桃进行识别，试验采用38 个棉花数据和10 个棉叶数据，在48 个检验样本中，网络对棉桃的正确识别率达到83. 3%。陈源等[9]对多种水果混合的图像，利用Matlab 软件进行处理，提取水果的颜色、形状和边缘特征，构造训练和测试样本，在150 个包含桔子、苹果和香蕉3 种水果的图像训练样本中，BP 神经网络的识别正确率达100%。
5.结束语
随着计算机软硬件的不断发展，神经网络将会在农业决策与管理、外观分类、品质评判和预测评估等方面充分发挥其自学习能力强、可以处理非线性复杂关系的优点，通过对样本数据的学习和网络的训练，更好地解决农业工程领域中的各类问题，应用前景十分广阔。
参考文献
[1] 勾国华．基于灰色BP神经网络农业机械总动力预测的研究[J].中国农机化学
报.2013(05).
[2] 谭宗琨．BP 人工神经网络在玉米智能农业专家系统中的应用[J].农业网络信
息.2004(10):9-11．
[3] 彭莹琼，陈艺东，唐建军．基于Matlab 的优化BP 神经网络在水稻虫害预测预报中的应
用[J].科技广场.2010(11):19-21．
[4] 高丹，迟道才，王铁良．基于MATLAB 神经网络的水稻需水量的预报模型[J].沈阳农业
大学学报，2005，36(5):599-602．
[5] 郑重，马富裕，李江全等．基于BP 神经网络的农田蒸散量预报模型[J].水利学报，2008，
39(2):230-234．
[6] 马丽丽，贺超兴，纪建伟等．基于BP 人工神经网络的温室土壤水分蒸发灌溉模型研究
[C]第十五届中国计算机农业.应用学术研讨会论文集，2009:71-78．
[7] 吕朝辉，陈晓光，吴文福等．用BP 神经网络进行秧苗图像分割[J].农业工程学报，2001，
17(3):146-148．
[8] 王勇，沈明霞，姬长英．基于BP 神经网络的成熟棉桃识别研究[J].浙江农业科学，2007(6)
687-689．
[9] 陈源，张长江．水果自动识别的BP 神经网络方法[J].微型机与应用，2010，29( 22) :
40-43．
人工智能与神经网络课程论文
1. 引言 (2) 2. 在农业生产管理与决策中的应用 (2) 2.1. 在农业机械化中的应用 (2) 2.2. 在智能农业专家系统中的应用 (3) 3. 在预测和估产中的应用 (3) 3.1. 在农作物虫情预测中的应用 (3) 3.2. 在作物水分和营养胁迫诊断及产量估测中的应用 (4) 4. 在分类鉴别与图像处理中的应用 (5) 5. 结束语 (5)
BP 神经网络的研究与应用 摘要: 本文概述了BP 神经网络在农机总动力预测、农业专家系统信息决策、虫情测报、农作物水分和养分胁迫、土壤墒情、变量施肥、分类鉴别和图像处理等领域的应用情况，总结了人工神经网络模型的优点，指出其在精准农业和智能农业中的重要理论技术支撑作用。 关键词: BP神经网络; 农业工程; 农业专家系统; 变量施肥; 土壤墒情 Research and Application of BP Neural Network Abstract: Application of BP neural network in prediction of total power in agriculture machinery，information decision-making by agricultural experts system，pest forecast，crops to water stress and nutrient stress，soil moisture condition，variable rate fertilization，identification and image processing were overviewed．Characteristics of artificial neural network model were summed．Supporting role for important theory and technology in precision agriculture and intelligent agriculture were pointed． Key words: BP neural network，Agricultural engineering，Agricultural experts system，Variable rate fertilization，Soil moisture condition
人工智能结课论文
小论知识与知识表示方法 摘要： 知识是人们在生产生活中经常使用的词汇，知识表示的过程是用一些约定的符号把知识编码成计算机可以接受的数据形式。知识的表示方法例如一阶谓词逻辑表示法，产生式表示法，语义网络表示法，框架表示法和过程规则表示法等等。目前，产生式表示法已经成了人工智能中应用最多的一种知识表示模式，尤其是在专家系统方面，产生式的基本形式P→Q 或者 IF P THEN QP是产生式的前提，也称为前件，它给出了该产生式可否使用的先决条件，由事实的逻辑组合来构成；Q是一组结论或操作，也称为产生式的后件，它指出当前题P 满足时，应该推出的结论或应该执行的动作。 关键字：知识；知识表示；产生式表示法 引言： 知识和知识表示方法是人们生活中必不可少的一部分，知识表示能力是指知识表示方法能否正确、有效地将推理所需要的各种知识表示出来，这是对知识表示方法的最为重要的要求。因为产生式表示方
法的自然性，有效性，一致性获得了所有人的肯定，成为构造专家系统的第一选择的知识表示方法。 正文： 1、知识 1.1知识的定义 知识是经过筛选和整理的信息，是对事物运动变化规律的表述，是人类对客观世界一种较为准确、全面的认识和理解。 1.2知识的特性 1）真假性及其相对性 2）不确定性 3）矛盾性或相容性 4）可表示性与可利用性 1.3知识的分类 1）叙述型知识，有关系统状态、环境、条件和问题的概念、定义和事实的知识。 2）过程型知识，有关系统变化、问题求解过程的操作、演算和运动的知识。 3）控制型知识，有关如何选择相应的操作、演算和行动的比较、判断、管理和决策的知识。 2、知识表示方法——产生式表示方法 “产生式”由美国数学家波斯特（E.POST）在1943年首先提出，它根据串代替规则提出了一种称为波斯特机的计算模型，模型中的每
人工神经网络论文
基于LVQ神经网络的人脸朝向识别 摘要人脸识别是当今模式识别和人工智能的一个重要的研究方向。人脸的朝向识别是一个复杂的模式识别问题。在实际应用中，大量图像和视频源中人脸的位置、朝向、旋转角度都是不固定的，这大大增加了人脸识别的难度。为了解决这些问题，本实验采用了LVQ神经网络模型对图像中的人脸朝向识别进行研究。本实验基于matlab平台设计LVQ神经网络，实现对人脸朝向的判断。实验结果表明，LVQ神经网络可以根据输入图像的二值信息，以较高的准确率判别该图像中的人脸朝向。 关键字：人脸朝向识别；LVQ神经网络；matlab；特征提取 人脸识别是一个活跃的研究领域。尽管相对于虹膜和指纹识别，人脸识别的准确还比较低，但人脸的易采集、非接触的优点，让人脸识别受到越来越多的关注。人脸识别对人脸位置和状态都有一定的限制，实际应用中，图像和视频源 中人脸的位置，朝向和旋转都不是固定的，这就为我们后续的人脸识别有了更大的难度。 在人脸识别的研究领域中，人脸朝向识别是其中的一个分支。在以往的研究中，绝大多数的研究人员希望能够消除人脸朝向在人脸识别中的不良影响，但在复杂的实际环境中，我们无法忽略人脸朝向对人脸识别的影响。因此，对人脸朝向的判定和识别是非常有必要和有意义的。 1LVQ神经网络 学习向量量化(Learning Vector Quantization，LVQ)神经网络，属于前向神经网络类型，在模式识别和优化领域有着广泛的应用。LVQ神经网络由三层组成，即输入层、隐含层和输出层，网络在输入层与隐含层间为全连接，而在隐含层与输出层间为部分连接，每个
输出层神经元与隐含层神经元的不同组相连接。隐含层和输出层神经元之间的连接权值固定为1。输入层和隐含层神经元间连接的权值建立参考矢量的分量（对每个隐含神经元指定一个参考矢量）。在网络训练过程中，这些权值被修改。隐含层神经元（或称为Kohnen神经元）和输出神经元都具有二进制输出值。当某个输入模式被送至网络时，参考矢量最接近输入模式的隐含神经元因获得激发而赢得竞争，因而允许它产生一个“1”，而其它隐含层神经元都被迫产生“0”。与包含获胜神经元的隐含层神经元组相连接的输出神经元也发出“1”，而其它输出神经元均发出“0”。产生“1”的输出神经元给出输入模式的类，由此可见，每个输出神经元被用于表示不同的类。 2人脸朝向识别的设计 2.1问题描述 现采集到一组不同人脸朝向的图像，这组图像来自于10个人，每人5张图片，人脸朝向分为：左方、左前方、正面、右前方、右方，如图2-1所示。创建一个LVQ神经网络，对给出的人脸进行朝向的判定与识别。 2-1人脸朝向识别图 2.2建立模型 2.2.1设计思路 通过观察不难发现，当人脸朝向不同的方向时，眼睛在图像中的位置差别较大。所以，将眼睛位置的特征信息作为LVQ神经网络识别的输入，将5个朝向作为其输出。在对训练
人工智能论文
内蒙古科技大学2010/2011 学年第一学期《人工智能》结课报告 课程号：67111317 考试方式：报告 使用专业、年级：计算机应用2007 任课教师：陈淋艳 班级：08级-计算机-1班 学号：0867111116 姓名：冯淑梅
摘要：知识处理是人工智能这一科学领域的关键问题。本文对知识处理的核心问题之——识的表示进行了全面的综述,目前流行的知识表达方式不下十种，在此只介绍一阶谓词逻辑、产生式、语义网络、框架、混合等目前最常用的知识表示方法。并对其进行了优缺点分析及简单对比。最后对知识表示的发展趋向作出了展望。 关键词：知识人工智能（AI）知识表达式一阶谓词逻辑产生式语义网络框架 一、知识和知识的表示 1、知识的概念 知识是人类世界特有的概念，他是人类对客观世界的一种比较准确、全面的认识和理解的结晶。 (1) 知识只有相对正确的特性。 常言道：实践出真理。只是源于人们生活、学习与工作的实践，知识是人们在信息社会中各种实践经验的汇集、智慧的概括与积累。 只是爱源于人们对客观世界运动规律的正确认识，是从感知认识上升成为理性认识的高级思维劳动过程的结晶，故相应于一定的客观环境与条件下，只是无疑是正确的。然而当客观环境与条件发生改变时，知识的正确性就接受检验，必要时就要对原来的认识加以修改和补充，一至全部更新而取而代之。 例如知道1543年哥白尼学说问世之前，人们一直都以为地球是宇宙的核心；再有：人们都知道一个关于“瞎子摸象”的故事，它通俗地说明了完整的只是形式是一个复杂的智能过程。 通常人们获取知识的重要手段是：利用信息，把各种信息提炼、概括并关联在一起，就形成了知识。而利用信息关联构成知识的形式有多种多样。 (2) 知识的确定与不确定性 如前说述，知识有若干信息关联的结构组成，但是，其中有的信息是精确的，有的信息却是不精确的。这样，则由该信息结构形成的知识也有了确定与不确定的特征。 例如，在我国中南地区，根据天上出现彩虹的方向及其位置，可以预示天气
人工智能结课论文
人工智能在电子信息上的应用————专家系统 引言： 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。 专家系统是人工智能应用研究的一个重要领域。它实现了人工智能从理论研究走向实际应用，从一般思维方法探讨转入专门知识运用的重大突破。专家系统是一个智能计算机程序系统，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题。 摘要: 专家系统是人工智能应用研究的主要领域。专家系统是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术和计算机技术，根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以便解决那些需要人类专家处理的复杂问题，简而言之，专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。它运用于医疗、军事、地质勘探、教学、化工等领域，产生了巨大的经济效益和社会效益。现在，专家系统已成为人工智能领域中最活跃、最受重视的领域。 关键词：人工智能，专家系统 正文： 1、什么是专家系统 专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。专家系统内部含有大量的某个领域的专家水平的知识与经验，能够运用人类专家的知识和解决问题的方法进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，来解决该领域的复杂问题。 目前，对什么是专家系统还没有一个严格公认的形式化定义。作为一种一般的解释，可以认为专家系统是一种具有大量专门知识与经验的智能程序系统，它能运用领域专家多年积累的经验和专门知识，模拟领域专家的思维过程，解决该领域中需要专家才能解决的复杂问题。 2、专家系统的基本结构 专家系统通常由人机交互界面、知识库、推理机、解释器、综合数据库、知识获取等6个部分构成。 在其中，知识库是专家系统质量是否优越的关键所在，即知识库中知识的质量和数量决定着专家系统的质量水平。一般来说，专家系统中的知识库与专家系统程序是相互独立的，用户可以通过改变、完善知识库中的知识内容来提高专家系统的性能。 人工智能中的知识表示形式有产生式、框架、语意网络等，而在专家系统中运用得较为普遍的知识是产生式规则。产生式规则以IF…THEN…的形式出现，就像编程语言里的条件语句一样，IF后面跟的是条件（前件），THEN后面的是结论（后件），条件与结论均可以通过逻辑运算AND、OR、NOT进行复合。在这里，产生式规则的理解非常简单：如果前提条件得到满足，就产生相应的动作或结论。产生式专家系统的知识库中包含了大量的规则，换言之，这里的知识库就是一个规则集。 3、专家系统的特性（与人类专家相比） 专家系统作为一个计算机程序系统具有如下几个特性： （1）不受时间限制：人类专家的工作时间有限，但专家系统是恒久，一旦开发完成，可随时使用，并可二十四小时持续运作。
人工神经网络大作业
X X X X大学 研究生考查课 作业 课程名称：智能控制理论与技术 研究生姓名：学号： 作业成绩： 任课教师(签名) 交作业日时间：2010年12月22日
人工神经网络(artificial neural network，简称ANN)是在对大脑的生理研究的基础上，用模拟生物神经元的某些基本功能元件(即人工神经元)，按各种不同的联结方式组成的一个网络。模拟大脑的某些机制，实现某个方面的功能，可以用在模仿视觉、函数逼近、模式识别、分类和数据压缩等领域，是近年来人工智能计算的一个重要学科分支。 人工神经网络用相互联结的计算单元网络来描述体系。输人与输出的关系由联结权重和计算单元来反映，每个计算单元综合加权输人，通过激活函数作用产生输出，主要的激活函数是Sigmoid函数。ANN有中间单元的多层前向和反馈网络。从一系列给定数据得到模型化结果是ANN的一个重要特点，而模型化是选择网络权重实现的，因此选用合适的学习训练样本、优化网络结构、采用适当的学习训练方法就能得到包含学习训练样本范围的输人和输出的关系。如果用于学习训练的样本不能充分反映体系的特性，用ANN也不能很好描述与预测体系。显然，选用合适的学习训练样本、优化网络结构、采用适当的学习训练方法是ANN的重要研究内容之一，而寻求应用合适的激活函数也是ANN研究发展的重要内容。由于人工神经网络具有很强的非线性多变量数据的能力，已经在多组分非线性标定与预报中展现出诱人的前景。人工神经网络在工程领域中的应用前景越来越宽广。 1人工神经网络基本理论[1] 1.1神经生物学基础 可以简略地认为生物神经系统是以神经元为信号处理单元,通过广泛的突触联系形成的信息处理集团,其物质结构基础和功能单元是脑神经细胞即神经元(neu ron)。(1)神经元具有信号的输入、整合、输出三种主要功能作用行为。突触是整个神经系统各单元间信号传递驿站,它构成各神经元之间广泛的联接。(3)大脑皮质的神经元联接模式是生物体的遗传性与突触联接强度可塑性相互作用的产物,其变化是先天遗传信息确定的总框架下有限的自组织过程。 1.2建模方法 神经元的数量早在胎儿时期就已固定,后天的脑生长主要是指树突和轴突从神经细胞体中长出并形成突触联系,这就是一般人工神经网络建模方法的生物学依据。人脑建模一般可有两种方法:①神经生物学模型方法,即根据微观神经生物学知识的积累,把脑神经系统的结构及机理逐步解释清楚,在此基础上建立脑功能模型。②神经计算模型方法,即首先建立粗略近似的数学模型并研究该模型的动力学特性,然后再与真实对象作比较(仿真处理方法)。 1.3概念 人工神经网络用物理可实现系统来模仿人脑神经系统的结构和功能,是一门新兴的前沿交叉学科,其概念以T.Kohonen.Pr的论述最具代表性:人工神经网络就是由简单的处理单元(通常为适应性)组成的并行互联网络,它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。 1.4应用领域 人工神经网络在复杂类模式识别、运动控制、感知觉模拟方面有着不可替代的作用。概括地说人工神经网络主要应用于解决下述几类问题:模式信息处理和模式识别、最优化问题、信息的智能化处理、复杂控制、信号处理、数学逼近映射、感知觉模拟、概率密度函数估计、化学谱图分析、联想记忆及数据恢复等。 1.5理论局限性 (1)受限于脑科学的已有研究成果由于生理试验的困难性,目前对于人脑思维与记忆机制的认识尚很肤浅,对脑神经网的运行和神经细胞的内部处理机制还没有太多的认识。 (2)尚未建立起完整成熟的理论体系目前已提出的众多人工神经网络模型,归纳起来一般都是一个由节点及其互连构成的有向拓扑网,节点间互连强度构成的矩阵可通过某种学
基于人工神经网络预测探究文献综述
基于人工神经网络的预测研究文献综述专业：电子信息工程班级：08级2班作者：刘铭指导老师：熊朝松 引言 随着多媒体和网络技术的飞速发展及广泛应用，人工神经网络已被广泛运用于各种领域，而它的预测功能也在不断被人挖掘着。人工神经网络是一种旨在模仿人脑结构及其功能的信息处理系统。现代计算机构成单元的速度是人脑中神经元速度的几百万倍，对于那些特征明确，推理或运算规则清楚地可编程问题，可以高速有效地求解，在数值运算和逻辑运算方面的精确与高速极大地拓展了人脑的能力，从而在信息处理和控制决策等方面为人们提供了实现智能化和自动化的先进手段。但由于现有计算机是按照冯·诺依曼原理，基于程序存取进行工作的，历经半个多世纪的发展，其结构模式与运行机制仍然没有跳出传统的逻辑运算规则，因而在很多方面的功能还远不能达到认得智能水平。随着现代信息科学与技术的飞速发展，这方面的问题日趋尖锐，促使科学和技术专家们寻找解决问题的新出路。当人们的思想转向研究大自然造就的精妙的人脑结构模式和信息处理机制时，推动了脑科学的深入发展以及人工神经网络和闹模型的研究。随着对生物闹的深入了解，人工神经网络获得长足发展。在经历了漫长的初创期和低潮期后，人工神经网络终于以其不容忽视的潜力与活力进入了发展高潮。这么多年来，它的结构与功能逐步改善，运行机制渐趋成熟，应用领域日益扩大，在解决各行各业的难题中显示出巨大的潜力，取得了丰硕的成果。通过运用人工神经网络建模，可以进行预测事物的发展，节省了实际要求证结果所需的研究时间。 正是由于人工神经网络是一门新兴的学科，它在理论、模型、算法、应用和时限等方面都还有很多空白点需要努力探索、研究、开拓和开发。因此，许多国家的政府和企业都投入了大量的资金，组织大量的科学和技术专家对人工神经网络的广泛问题立项研究。从人工神经网络的模拟程序和专用芯片的不断推出、论文的大量发表以及各种应用的报道可以看到，在这个领域里一个百家争鸣的局面已经形成。 为了能深入认识人工神经网络的预测功能，大量收集和阅读相关资料是非常必要的。搜集的资料范围主要是大量介绍人工神经网路，以及认识和熟悉了其中重要的BP网络。参考的著作有：马锐的《人工神经网络原理》，胡守仁、余少波的《神经网络导论》以及一些相关论文，董军和胡上序的《混沌神经网络研究进展和展望》，朱大奇的《人工神经网络研究现状及其展望》和宋桂荣的《改进BP算法在故障诊断中的应用》，这些
神经网络在人工智能中的应用
神经网络在人工智能中的应用 摘要：人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。关键词：人工智能，神经网络 一、人工智能 “人工智能”一词最初是在1956 年Dartmouth学会上提出的。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。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能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。例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的，现在计算机不但能完成这种计算, 而且能够比人脑做得更快、更准确，因之当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”, 可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的, 人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展，一方面又转向更有意义、更加困难的目标。 二、神经网络
神经网络是：思维学普遍认为，人类大脑的思维分为抽象（逻辑）思维、形象（直观）思维和灵感（顿悟）思维三种基本方式。 逻辑性的思维是指根据逻辑规则进行推理的过程；它先将信息化成概念，并用符号表示，然后，根据符号运算按串行模式进行逻辑推理；这一过程可以写成串行的指令，让计算机执行。然而，直观性的思维是将分布式存储的信息综合起来，结果是忽然间产生想法或解决问题的办法。这种思维方式的根本之点在于以下两点:1.信息是通过神经元上的兴奋模式分布储在网络上;2.信息处理是通过神经元之间同时相互作用的动态过程来完成的。 人工神经网络就是模拟人思维的第二种方式。这是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。 人工神经网络是由大量的简单基本元件——神经元相互联接而成的自适应非线性动态系统。每个神经元的结构和功能比较简单，但大量神经元组合产生的系统行为却非常复杂。 人工神经网络反映了人脑功能的若干基本特性，但并非生物系统的逼真描述，只是某种模仿、简化和抽象。 与数字计算机比较，人工神经网络在构成原理和功能特点等方面更加接近人脑，它不是按给定的程序一步一步地执行运算，而是能够自身适应环境、总结规律、完成某种运算、识别或过程控制。三．神经网络在人工智能中的应用专家系统
人工智能论文3500字
研究生课程论文 人工智能前沿 论文题目:人工智能技术在求机器人工作 空间的应用 课程老师:罗亚波 学院班级:汽研1602班 学生姓名:张小涵 学号:15 2016年10月
人工智能技术在求机器人工作空间的应用 摘要 人工智能的发展迅速,现在已经渗透到机器人的全方位分析与机器人的工作空间的计算中,其对机器人的应用起着越来越重要的作用。元素限制法由三个限制元素构成,分别为杆长限制、转角限制、连杆的干涉。在初步确定限制元素后即可得到边界条件,即可得到工作空间。圆弧相交法由运动学反解过程、工作空间的几何描述以及工作空间的计算过程组成。两者各有其优缺点,都就是可取的求工作空间的方法。 关键词:人工智能元素限制圆弧相交工作空间 Abstract With the rapid development of artificial intelligence, it has been applied to the analysis of the robot and the working space of the robot、It plays a more and more important role in the application of the robot、The element restriction method is composed of three elements, which are the length of the rod, the restriction of the angle and the interference of the connecting rod、 Boundary conditions can be obtained after the preliminary determination of the limiting element、 The arc intersection method is composed of the process of the inverse kinematics of the kinematics, the geometric description of the working space and the calculation process of the working space、 Both have their own advantages and disadvantages, are desirable for the working space of the method、Key words: artificial intelligence element limit arc intersection working space
人工神经网络课程论文
浅谈人工神经网络 一、人工神经网络的发展 1943年，心理学家W.S.McCulloch和数理逻辑学家W.Pitts建立了神经网络和数学模型，称为MP模型。他们通过MP模型提出了神经元的形式化数学描述和网络结构方法，证明了单个神经元能执行逻辑功能，从而开创了人工神经网络研究的时代。1984年，美国加州工学院物理学家J.J.Hopfield提出了连续时间Hopfield神经网络模型，为神经计算机的研究做了开拓性的工作，开创了神经网络用于联想记忆和优化计算的新途径，有力地推动了神经网络的研究，1986年进行认知微观结构地研究，提出了并行分布处理的理论。近20年来，神经网络的软件模拟得到了广泛研究和应用，发展速度惊人。 二、人工神经网络的原理 人工神经网络是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。在工程与学术界也常直接简称为“神经网络”或类神经网络。神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称“神经元”，或“单元”）和之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数（activation function）。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重（weight），这相当于人工神经网络的记忆。网络的输出则依网络的连接方式，权重值和激励函数的不同而不同。而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。 它的构筑理念是受到生物（人或其他动物）神经网络功能的运作启发而产生的。人工神经网络通常是通过一个基于数学统计学类型的学习方法（Learning Method）得以优化，所以人工神经网络也是数学统计学方法的一种实际应用，通过统计学的标准数学方法我们能够得到大量的可以用函数来表达的局部结构空间，另一方面在人工智能学的人工感知领域，我们通过数学统计学的应用可以来做人工感知方面的决定问题(也就是说通过统计学的方法，人工神经网络能够类似人一样具有简单的决定能力和简单的判断能力)，这种方法比起正式的逻辑学推理演算更具有优势。 三、人工神经网络的应用范围及热点 计算机人工神经网络是一门应用广泛，涉及多学科交叉、综合的前沿学科。人工神经网络是在对人脑神经网络的基本研究的基础上，采用数理方法和信息处理的角度对人脑神经网络进行抽象，并建立的某种简化模型。突破了传统的以线性处理为基础的数字电子计算机的局限，标志着人们智能信息处理能力和模拟人
人工神经网络论文
人工神经网络及其应用 1. 人工神经网络发展前景 人工神经网络（Artificial Neural Networks，NN）是由大量的、简单的处理单元（称为神经元）广泛地互相连接而形成的复杂网络系统，它反映了人脑功能的许多基本特征，是一个高度复杂的非线性动力学系统。神经网络具有大规模并行、分布式存储和处理、自组织、自适应和自学习能力，特别适合处理需要同时考虑许多因素和条件的、不精确和模糊的信息处理问题。神经网络的发展与神经科学、数理科学、认知科学、计算机科学、人工智能、信息科学、控制论、机器人学、微电子学、心理学、微电子学、心理学、光计算、分子生物学等有关，是一门新兴的边缘交叉学科。 神经网络具有非线性自适应的信息处理能力，克服了传统人工智能方法对于直觉的缺陷，因而在神经专家系统、模式识别、智能控制、组合优化、预测等领域得到成功应用[2]。神经网络与其他传统方法相组合，将推动人工智能和信息处理技术不断发展。近年来，神经网络在模拟人类认知的道路上更加深入发展，并与模糊系统、遗传算法、进化机制等组合，形成计算智能，成为人工智能的一个重要方向。 1.1 人工神经网络的研究背景和意义 人工神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应[5]。 人工神经网络就是模拟人思维的一种方式，是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。 近年来通过对人工神经网络的研究，可以看出神经网络的研究目的和意义有以下三点：（1）通过揭示物理平面与认知平面之间的映射，了解它们相互联系和相互作用的机理，从而揭示思维的本质，探索智能的本源。（2）争取构造出尽可能与人脑具有相似功能的计算机，即神经网络计算机。（3）研究仿照脑神经系统的人工神经网络，将在模式识别、组合优化和决策判断等方面取得传统计算机所难以达到的效果。 人工神经网络特有的非线性适应性信息处理能力，克服了传统人工智能方法对于直觉，如模式、语音识别、非结构化信息处理方面的缺陷，使之在神经专家系统、模式识别、智能控制、组合优化、预测等领域得到成功应用。人工神经网络与其它传统方法相结合，将推动人工智能和信息处理技术不断发展。近年来，人工神经网络正向模拟人类认知的道路上更加深入发展，与模糊系统、遗传算法、进化机制等结合，形成计算智能，成为人工智能的一个重要方向，将在实际应用中得到发展。将信息几何应用于人工神经网络的研究，为人工神经网络的理论研究开辟了新的途径。神经计算机的研究发展很快，已有产品进入市场。光电结合的神经计算机为人工神经网络的发展提供了良好条件。 1.2 神经网络的发展与研究现状 1.2.1神经网络的发展
人工智能之人工神经网络(PDF 23页)
1 第八章人工神经网络吉林大学地面机械仿生技术教育部重点实验室 张锐
2 8.1 神经网络的基本概念及组成特性 8.1.1 生物神经元的结构与功能特性 从广义上讲，神经网络通常包括生物神经网络与人工神经网络两个方面。生物神经网络是指由动物的中枢神经系统及周围神经系统所构成的错综复杂的神经网络，它负责对动物肌体各种活动的管理，其中最重要的是脑神经系统。 人工神经网络是指模拟人脑神经系统的结构和功能，运用大量的软、硬件处理单元，经广泛并行互连，由人工方式建立起来的网络系统。 生物神经元就通常说的神经细胞，是构成生 物神经系统的最基本单元，简称神经元。 神经元主要由三个部分构成，包括细胞体、 轴突和树突，其基本结构如图所示。 1. 生物神经元的结构 生物神经元结构 吉林大学地面机械仿生技术教育部重点实验室 张锐
3 从生物控制论的观点来看，作为控制和信息处理基本单元的神经元，具有下列一些功能与特性。 2. 神经元的功能特性 （1）时空整合功能 神经元对于不同时间通过同一突触传入的信息，具有时间整合功能；对于同一时间通过不同突触传入的信息，具有空间整合功能。两种功能相互结合，使生物神经元具有时空整合的输入信息处理功能。 （2）神经元的动态极化性 尽管不同的神经元在形状及功能上都有明显的不同，但大多数神经元都是以预知的确定方向进行信息流动的。 （3）兴奋与抑制状态 神经元具有两种常规工作状态，即兴奋状态与抑制状态。 （4）结构的可塑性 突触传递信息的特性是可变的，随着神经冲动传递方式的变化，其传递作用可强可弱，所以神经元之间的连接是柔性的，这称为结构的可塑性。 吉林大学地面机械仿生技术教育部重点实验室 张锐
人工智能结课论文
内蒙古科技大学2014/2015 学年第一学期《人工智能》结课报告 课程号：76807376-01 考试方式：结课报告 使用专业、年级：计算机应用2012-3,4 任课教师：陈淋艳 班级：12级计算机3班 学号：1276807336 姓名：王志鹏
目录 前言 (3) 一、专家系统简介 (4) 二、关键字： (5) 三、专家系统概念和理论 (6) 四、专家系统的发展概况 (7) 五、专家系统的应用分析 (8) 六、专家系统的发展前景 (12) 七、专家系统的总结 (13) 八、学习心得 (14) 参考文献 (15)
前言 人工智能是经过40多年发展起来的一门综合性学科，它旨在研究如何利用计算机等现代工具设计模拟人类智能行为的系统。在众多的人工智能应用领域中，专家系统是30多年来发展起来的一种最具代表性的智能应用系统，它旨在研究如何设计基于知识的计算机程序系统来模拟人类专家求解专门问题的能力。专家系统是人工智能中最活跃的一个分支，是人工智能发展最重要的推动力。 由于人类对自身的思维规律和智能行为仍在探索中，因此，人工智能与专家系统仍然是一门开放的年轻学科。近几年来，人工智能与专家系统的研究越来越深入，新的思想、新的理论以及新的方法与技术不断涌现，新的研究成果不断充实着这一研究领域，尤其是模糊逻辑与神经网络及其结合的研究已成为当前人工智能或智能模拟的重要研究方向，学术论文数以千计，应用成果迭出。
一、专家系统简介 摘要:自从1965年世界上第一个专家系统DENDRAL问世以来，专家系统的技术和应用，在短短的30年间获得了长足的进步和发展。特别是20世纪80年代中期以后，随着知识工程技术的日渐丰富和成熟，各种各样的实用专家系统如雨后春笋般地在世界各地不断涌现。构建专家系统用到的思维方式可能是各种认知工具中最难的,因为它需要形式推理与逻辑推理,建构专家系统需要智力上的参与和挑战。本文首先介绍了专家系统的概念和理论及发展概况，并着重分析他们的应用和发展前景。
人工智能论文
重庆理工大学 专业选修课课程考查报告 《AI的发展与未来》 课程名称：《人工智能及应用》 专业：软件工程 学号： 学生姓名： 提交时间：2017年5月5日
进入人工智能 人工智能的话题，在近年尤其火热，很多人是因为在2016年看到AlphaGo打败了世界围棋冠军李世石。这使得大家对人工智能非常感兴趣，同时也有很多人思考人工智能是否应该继续无节制地发展下去？人们会担忧将来人工智能发展到一定的高度可能会取代人类。包括霍金、比尔·盖茨这样伟大的人物也怀疑人工智能。 我们谁都无法下结论说到底该不该发展人工智能，所以我们先来了解一下什么是人工智能，否则我们只会在对人工智能的恐惧中无法获得理性认知。 人工智能似乎没有明确的定义。人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作[1]，这是美国麻省理工学院的温斯顿教授认为的人工智能。人工智能大概来说可能是有几个部分，首先是感知，感知是包括视觉、语音、语言；然后是决策，做一些预测，做一些判断；那当然如果你要做一套完整的系统，就像机器人或是自动驾驶，它会需要一个反馈[2]。 人工智能的发展 通过了解人工智能发展的主要里程碑，可能会更加直观的了解人工智能。在感知方面，比如我国的科大讯飞。该企业使命是让机器能听会说，能理解会思考；用人工智能建设美好世界[3]。正如他们的企业使命，讯飞语音识别软件现在已经能听懂人们所说的，而且正确率相当高，如果要打很多字完全可以不动手，直接念一遍就都以文字的形式输出来。以前电视里播的现场直播都是没有字幕的，现在已经可以在直播的时候也可以看到实时字幕。可见语音识别给我们带来了巨大的便利。还如微软的小冰，你可以在微信关注她，并且同她聊天，还可以和她语音聊天，她甚至可以为你唱歌。现在小冰会的东西越来越多，也越来越智能。 决策方面，从早期MicrosoftOffice里的工具到Google广告的推荐，然后到金融行业的很多智能决策公司的出现，进步迅速。现在的gamil，有时候收到email，Google会跳出来问要不要发回复，有时候它连回复都帮你写好了，而且写的很精确。这也是人工智能的体现。可能以后我们讲话都不用，助理能帮我们搞定。最后是反馈，比如无人驾驶汽车，它通过车载传感系统感知道路环境，并根据感知所获得的道路、车辆位置和信息，控制车辆的转向和速度，自动规划行车路线并控制车辆到达预定目标的。从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶。 深度学习及其应用领域 提到人工智能就不得不提深度学习，它是一种神经网络，它的特点是使用了多层网络，能够学习抽象概念，同时融入自我学习，而且收敛相对快速。收敛快速可能是一种技巧，不见得是一个理论，但是有一批人通过它解决了很多重要的问题。简单的来说，如果我们有很多笑脸，然后我们把笑脸的像素输入到一个神经网络里面去，最后你那儿希望让机器能识别这是姚明，那是马云，但是因为你这个深度学习的网络很深，要一次性学会这么多也会比较困难，所以就需要用到一个比较快速收敛的技巧——自我学习。通过自我学习，机器会逐步从大量的样本中逐层抽象出相关的概念，然后做出理解，最终做出判断和决策。深度学习或者是任何的机器学习，它是不是超越人类的能力表现，如果超越的话，可能很多应用就会产生。比如在机场，如果机器识别人脸的准确度超过人，那么那些边防的人就可能不需要那么多。这并不是说机器不会犯错，而是说既然人不能比机器做的更好，那不妨就用机器取代。
人工智能神经网络
基于神经网络的人机对抗人工智能系统（理论） -------------------------------------------------------------------------------- 基于神经网络的人机对抗人工智能系统 Harreke 摘要： 人工智能是一门科学名称。自电子计算机发明后不久，人工智能学科即宣布创立，其目的就是要模拟人类的智力活动机制来改进计算机的软件硬件构成，使他们掌握一种或多种人的智能，以便在各种领域内有效替代人的脑力劳动，特别是解决用传统软硬件方法难以解决的问题，如模式识别，复杂的控制行为或对海量的数据进行实时评估等。 所谓人工智能，就是由人工建立的硬件或软件系统的智能，是无生命系统的智能。智能是人类智力活动的能力，是一个抽象的概念。一个软件或硬件系统是否有智能，只能根据它所表现出来的行为是否和人类某些行为相类似来做判断。 人工智能在计算机上的实现，有两种不同的方式。一种是采用传统的编程技术，使系统呈现智能的效果，而不考虑所用方法是否与人或生物机体所用的方法相同。这种方法称为工程学方法，它的编程方式虽然简单，智能效果显著，可是算法和程序一旦固定下来，智能就很难再进一步提高。另一种是模拟法，它不仅要看智能效果，还要求实现方法和人类或生物机体所用的方法相同或类似。人工神经网络是模拟人类或生物大脑中神经元的活动方式，属于模拟法。 人工神经网络入门难度大，编程者需要为每一个对象设置一个智能系统来进行控制，新设置好的智能系统，虽然一开始什么都不懂，但它拥有学习的能力，可以通过学习，不断提升智能，不断适应环境、应付各种情况。通常来讲，使用人工神经网络虽然编程复杂，但编写完成后的维护工作，将比使用其他方式编程后的维护更加省力。 本文采用人工神经网络构建一个完整的人工智能系统，并将该人工神经网络理论应用于电脑领域的项目DOTA。 关键词：人机对抗，神经网络，人工智能，DOTA 目录 第一章神经网络系统概述 1.1生物学神经网络 1.2人工神经网络
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。
2019人工智能与健康试题及答案
2019人工智能与健康试题及答案 一、单项选择题 1.（）是集机械、电子、控制、计算机、传感器、人工智能等多学科先进技术于一体的现代制造业重要的自动化装备。 D.工业机器人 2.（）是利用计算机将一种自然语言（源语言）转换为另一种自然语言（目标语言）的过程。 B.机器翻译 3.（）是人工智能的核心，是使计算机具有智能的主要方法，其应用遍及人工智能的各个领域。 B.机器学习 4.（）是人以自然语言同计算机进行交互的综合性技术，结合了语言学、心理学、工程、计算机技术等领域的知识。 A.语音交互 5.（）是通过建立人工神经网络，用层次化机制来表示客观世界，并解释所获取的知识，例如图像、声音和文本。 A.深度学习 6.（）是研究用计算机系统解释图，像实现类似人类视觉系统理解外部世界的一种技术，所讨论的问题是为了完成某一任务需要从图像中获取哪些信息，以及如何利用这些信息获得必要的解释。 B.图像理解 7.（）是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术和计算机技术，根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以便解决那些需要人类专家处理的复杂问题。 A.专家系统 8.（）是一种处理时序数据的神经网络，常用于语音识别、机器翻译等领域。 C.循环神经网络 9.（）是一种基于树结构进行决策的算法。 B.决策树 10.（）是用电脑对文本集按照一定的标准进行自动分类标记。
C.文本分类 11.（）是指能够按照人的要求，在某一个领域完成一项工作或者一类工作的人工智能。 C.弱人工智能 12.（）是指能够自己找出问题、思考问题、解决问题的人工智能。 B.强人工智能 13.（）是指在各个领域都比人类要强的人工智能。 A.超人工智能 14.（）是指直接通过肢体动作与周边数字设备和环境进行交互。 A.体感交互 15.（）是自然语言处理的重要应用，也可以说是最基础的应用。 C.文本分类 16.（）宣布启动了“先进制造伙伴计划”“人类连接组计划”“创新神经技术脑研究计划”。 C.美国 17.（）中共中央政治局就人工智能发展现状和趋势举行第九次集体学习。 B.2018年10月31日 18.《“健康中国2030”规划纲要》中提到，健康是经济社会发展的（） B.基础条件 19.《“健康中国2030”规划纲要》中提到，全民健康是建设健康中国的（） D.根本目的 20.1997年，Hochreiter&Schmidhuber提出（）。 D.长短期记忆模型 21.2005年，美国一份癌症统计报告表明：在所有死亡原因中，癌症占（） A.1/4 22.2012年，Hinton教授小组在ImageNet竞赛中夺冠，降低了几乎（）的错误率。 B.50% 23.2017年，卡内基梅隆大学开发的一个人工智能程序在（）大赛上战胜了四位人类玩家，这在人工智能发展史上具有里程碑式的意义。 C.德州扑克 24.50年前，人工智能之父们说服了每一个人：“（）是智能的钥匙。” B.逻辑 25.癌症的治疗分为手术、放疗、化疗。据WTO统计，有（）的肿瘤患者需要接受放疗。