机器学习导论

机器人学导论(克雷格)第二章作业答案

2、1 solution: According to the equation of pure transition transformation,the new point after transition is as follows: 2、3 solution: According to the constraint equations: Thus,the matrix should be like this: 2、4 Solution:

= 2、7 Solution: According to the equation of pure rotation transformation , the new coordinates are as follows: 2、9 Solution: Acording to the equations for the bined transformations ,the new coordinates are as follows: 010051 05110 0030010310(,90)(5,3,6)(,90)001060 1004900 0110 00111A B P Rot z Trans Rot x P -????????????????????-? ????????? =???==?????????? ? ????????? ??????????o o

A B Transformations relative to the reference frame Transformations relative to the current frame 2、10 P=Trans(5,3,6)Rot(x,90)Rot(a,90) P 1 0 0 5 1 0 0 0 0 -1 0 0 2 = 0 1 0 3 0 0 -1 0 1 0 0 0 3

2019公需科目《人工智能导论》答案

请选择答案。 1、(单选，4分) 当前最流行的深度学习属于（） A、连接主义 B、符号注意 C、行为主义 D、经验主义答案：A 2、(单选，4分) AI是（）的英文缩写 A、Automatic?Intelligence B、Artificial Intelligence C、Automatice?Information D、Artifical?Information 答案：B 3、(单选，4分) 下列哪个不是人工智能的研究领域() A、机器学习 B、图像处理 C、自然语言处理 D、编译原理答案：D 4、（）最早提出了机器智能的测试模型，并提出了人工智能的含义 A、爱因斯坦 B、霍金 C、波尔 D、图灵答案：D

5、(单选，4分) 人工智能的目的是让机器能够( ),以实现某些脑力劳动的机械化。 A、具有完全的智能 B、和人脑一样考虑问题 C、完全代替人 D、模拟、延伸和扩展人的智能答案：D 6、(单选，4分) 下列关于人工智能的叙述不正确的有( ) A、人工智能技术它与其他科学技术相结合极大地提高了应用技术的智能化水平。 B、人工智能是科学技术发展的趋势。 C、因为人工智能的系统研究是从上世纪五十年代才开始的,非常新,所以十分重要。 D、人工智能有力地促进了社会的发展。答案：C 7、(单选，4分) 自然语言理解是人工智能的重要应用领域,下面列举中的()不是它要实现的目标。 A、理解别人讲的话。 B、对自然语言表示的信息进行分析概括或编辑。 C、欣赏音乐。 D、机器翻译。答案：C 8、(单选，4分) 一般来讲,下列语言不常直接用于人工智能开发的是()。 A、Python B、Go C、R

机器学习概述课程设计报告(MATLAB人脸识别)

机器学习概述课程设计报告题目：MATLAB人脸识别系统姓名：** 学号：** 专业：** 时间：2015/8/7

目录一、课程设计的目的............................................................................... 二、设计的内容与要求........................................................................... 三、详细设计........................................................................................... 四、课程设计的总结............................................................................... 五、参考文献...........................................................................................

一.课程设计的目的人脸识别作为一项新兴的科学研究项目，有着广泛的应用前景，而且随着计算机技术的更新发展，它的科学研究价值也越发凸显。经过几十年的研发探讨，世界各大研究结构的研发人员的不断努力下，人脸识别技术一已取得丰硕的成果，可在一定限制条件下完成人脸的自动识别。这些成果的取得更促进了人们对人脸识别这一课题的深入研究。在电子商务飞速发展的今天，人脸识别系统的范畴一不足以涵括人脸识别的应用范围，在数字图像处理、视频领域、基于内容的检索等方面有着重要的应用价值。。二．设计的内容及要求 1、选择KNN,聚类或SVM方法中的一种或其他机器学习方法的一种进行课程设计 2、要求能完成具体的识别任务：如图像分割、语音识别、人脸识别 3、要求识别的对象中有自己生活元素，比如图像中包括学校的图片或语音时本人的语音等。三．详细设计 YCbCr空间——>灰度图像转换——>噪声消除——>图像填孔——>图像重构——>人脸区域确定——>边缘检测（原图-涉及个人隐私，未呈现原图）

机器人学导论复习题及参考答案新

中南大学网络教育课程考试复习题及参考答案机器人学导论一、名词解释题：二、简答题： 1.机器人学主要包含哪些研究内容？ 2.机器人常用的机身和臂部的配置型式有哪些？ 3.拉格朗日运动方程式的一般表示形式与各变量含义？ 4.机器人控制系统的基本单元有哪些？三、论述题： 1.试论述机器人技术的发展趋势。 2.试论述精度、重复精度与分辨率之间的关系。 4.试论述机器人静力学、动力学、运动学的关系。四、计算题：（需写出计算步骤，无计算步骤不能得分）： 1.已知点u 的坐标为[7,3,2]T ，对点u 依次进行如下的变换：（1）绕z 轴旋转90°得到点v ；（2）绕y 轴旋转90°得到点w ；（3）沿x 轴平移4个单位，再沿y 轴平移-3个单位，最后沿z 轴平移7个单位得到点t 。求u , v , w , t 各点的齐次坐标。 x y z O u v w t 2.如图所示为具有三个旋转关节的3R 机械手，求末端机械手在基坐标系{x 0,y 0}下的运动学方程。 θ1 θ2 θ3 L 2 L 1 L 3 x 0 y 0 O 3.如图所示为平面内的两旋转关节机械手，已知机器人末端的坐标值{x ,y }，试求其关节旋转变量θ1 和θ2.

θ1 θ2 L 2 L 1 x y P 4.如图所示两自由度机械手在如图位置时（θ1= 0 , θ2=π/2），生成手爪力 F A = [ f x 0 ]T 或F B = [ 0 f y ]T 。求对应的驱动力 τ A 和τ B 。 τ1 L 2 x y P L 1 τ2F A F B 0y f ?? ???? 0x f ?????? 5.如图所示的两自由度机械手，手部沿固定坐标系在手上X 0轴正向以 1.0m/s 的速度移动，杆长 l 1=l 2=0.5m 。设在某时刻θ1=30°，θ2=-60°，求该时刻的关节速度。已知两自由度机械手速度雅可比矩阵为 1121221211212 212l s l s l s l c l c l c θθ---?? =? ?+?? J θ1 -θ2 l 2 l 1 x 0 y 0 O x 3 y 3v 3

人工智能期末试题及答案完整版

xx学校 2012—2013学年度第二学期期末试卷考试课程：《人工智能》考核类型：考试A卷考试形式：开卷出卷教师：考试专业：考试班级：一单项选择题（每小题2分，共10分） 1.首次提出“人工智能”是在（D ）年 A.1946 B.1960 C.1916 D.1956 2. 人工智能应用研究的两个最重要最广泛领域为：B A.专家系统、自动规划 B. 专家系统、机器学习 C. 机器学习、智能控制 D. 机器学习、自然语言理解 3. 下列不是知识表示法的是 A 。 A：计算机表示法B：“与/或”图表示法 C：状态空间表示法D：产生式规则表示法 4. 下列关于不确定性知识描述错误的是 C 。 A：不确定性知识是不可以精确表示的 B：专家知识通常属于不确定性知识 C：不确定性知识是经过处理过的知识 D：不确定性知识的事实与结论的关系不是简单的“是”或“不是”。 5. 下图是一个迷宫，S0是入口，S g是出口，把入口作为初始节点，出口作为目标节点，通道作为分支，画出从入口S0出发，寻找出口Sg的状态树。根据深度优先搜索方法搜索的路径是 C 。 A：s0-s4-s5-s6-s9-sg B：s0-s4-s1-s2-s3-s6-s9-sg C：s0-s4-s1-s2-s3-s5-s6-s8-s9-sg D：s0-s4-s7-s5-s6-s9-sg 二填空题（每空2分，共20分） 1.目前人工智能的主要学派有三家：符号主义、进化主义和连接主义。 2. 问题的状态空间包含三种说明的集合，初始状态集合S 、操作符集合F以及目标

状态集合G 。 3、启发式搜索中，利用一些线索来帮助足迹选择搜索方向，这些线索称为启发式(Heuristic)信息。 4、计算智能是人工智能研究的新内容，涉及神经计算、模糊计算和进化计算等。 5、不确定性推理主要有两种不确定性，即关于结论的不确定性和关于证据的不确定性。三名称解释（每词4分，共20分）人工智能专家系统遗传算法机器学习数据挖掘答：（1）人工智能人工智能(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（2）专家系统专家系统是一个含有大量的某个领域专家水平的知识与经验智能计算机程序系统,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.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（3）遗传算法遗传算法是一种以“电子束搜索”特点抑制搜索空间的计算量爆炸的搜索方法，它能以解空间的多点充分搜索，运用基因算法，反复交叉，以突变方式的操作，模拟事物内部多样性和对环境变化的高度适应性，其特点是操作性强，并能同时避免陷入局部极小点，使问题快速地全局收敛，是一类能将多个信息全局利用的自律分散系统。运用遗传算法(GA)等进化方法制成的可进化硬件(EHW)，可产生超出现有模型的技术综合及设计者能力的新颖电路，特别是GA独特的全局优化性能，使其自学习、自适应、自组织、自进化能力获得更充分的发挥，为在无人空间场所进行自动综合、扩展大规模并行处理(MPP)以及实时、灵活地配置、调用基于EPGA的函数级EHW，解决多维空间中不确定性的复杂问题开通了航向（4）机器学习机器学习(Machine Learning)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎（5）数据挖掘数据挖掘是指从数据集合中自动抽取隐藏在数据中的那些有用信息的非平凡过程，这些信息的表现形式为：规则、概念、规律及模式等。它可帮助决策者分析历史数据及当前数据，并从中发现隐藏的关系和模式，进而预测未来可能发生的行为。数据挖掘的

2020年-2021年《人工智能导论》试卷A

福州大学2006～2007学年第2学期考试A卷课程名称人工智能导论考试日期2007-6-14 考生姓名学号专业或类别题号一二三四总分累分人签名题分100 得分考生注意事项：1、本试卷共8 页，请查看试卷中是否有缺页。 2、考试结束后，考生不得将试卷、答题纸和草稿纸带出考场。一、填空题(每空1分，共20分) 得分评卷人 1. 人工智能三大学派是、和。 2. 在知识表示方法中，与谓词逻辑表示为ISA（LIMING ，MAN）等效的语义网络形式为。 3.状态空间表示法的两个基本概念是和。 4. 产生式系统由3个部分组成：一个总数据库、、。 5. ANN中文意义是。 6. 反向传播（back-propagation,BP）算法过程是从输出节点开始，，所以称为“反向传播”。 7. 消解反演证明定理时，若当前归结式是，则定理得证。 8. 子句和P经过消解以后，得到。 9．基于规则的正向演绎系统，其规则形式为，其中前项要满足的条件是。 10. 语义网络下的推理是通过和实现的。 11. 被成为人工智能之父，曾提出一个机器智能的测试模型。 12. 谓词公式(x)(y)(z)(P(x,y)∨Q(y,z)W(z))消去存在量词后，可以化为。

13. 设E1=P(a,v,f(g(y))),E2=P(z,f(a),f(u)),则E1和E2的mgu（最一般合一）为。 14. 进化策略是在父矢量x i，i=1,2,……p中，通过加入一个变量以及预先选择x的标准偏差来产生子代矢量x。二、选择题(每小题2分，共20分) 得分评卷人 1. 在图搜索中，选择最有希望的节点作为下一个要扩展的节点，这种搜索方法叫做( ) A. 宽度搜索 B. 深度搜索 C. 有序搜索 D. 广义搜索 2. 下列人工神经网络属于反馈网络的是（） A. Hopfield网 B. BP网络 C. 多层感知器 D. LVQ网络 3. 使用一组槽来描述事件的发生序列，这种知识表示法叫做( ) A. 语义网络法 B. 过程表示法 C. 剧本表示法 D. 框架表示法 4. 产生式系统的推理不包括( ) A. 正向推理 B. 逆向推理 C. 双向推理 D. 简单推理 5. 启发式搜索是寻求问题（）解的一种方法 A. 最优 B. 一般 C. 满意 D. 最坏 6. 语义网络表达知识时，有向弧AKO链、ISA链表达节点知识的（） A. 无悖性 B. 可扩充性 C. 继承性 D. 完整性 7. 下面表达式对中（）是能够合一的。 A. P（q（f（v）），g（u））和P（x，x） B. P（x，f（x））和P（y，y） C. P（y，y，B）和P（z，x，z） D. P（f（A），x），P（x，A） 8. 在遗传算法中，变量x的定义域为 [-2，5]，要求其精度为10-6，现用二进制进行编码，则码长为（）

机器学习之Mean Shift概述

机器学习之Mean Shift 概述一、前言短短八周，机器学习课就已经离我们而去了。八周的时间里，我们了解了许多，也收获了许多。八周其实根本不足以涵盖这门课的知识，来不及领悟，来不及体会，甚至连一些皮毛都不够。但是其知识背后隐含的奥秘却值得我们去探索。而其中均值漂移，无疑是值得花时间琢磨的知识之一。二、 Mean Shift 简介 Mean Shift 这个概念最早是由Fukunaga 等人于1975年在一篇关于概率密度梯度函数的估计中提出来的，其最初含义正如其名，就是偏移的均值向量，在这里Mean Shift 是一个名词，它指代的是一个向量，但随着Mean Shift 理论的发展，Mean Shift 的含义也发生了变化，如果我们说Mean Shift 算法，一般是指一个迭代的步骤，即先算出当前点的偏移均值，移动该点到其偏移均值，然后以此为新的起始点，继续移动，直到满足一定的条件结束。然而在以后的很长一段时间内Mean Shift 并没有引起人们的注意，直到20年以后，也就是1995年，另外一篇关于Mean Shift 的重要文献才发表。在这篇重要的文献中，Yizong Cheng 对基本的Mean Shift 算法在以下两个方面做了推广，首先Yizong Cheng 定义了一族核函数，使得随着样本与被偏移点的距离不同，其偏移量对均值偏移向量的贡献也不同，其次Yizong Cheng 还设定了一个权重系数，使得不同的样本点重要性不一样，这大大扩大了Mean Shift 的适用范围。另外Yizong Cheng 指出了Mean Shift 可能应用的领域，并给出了具体的例子。 Comaniciu 等人把Mean Shift 成功的运用的特征空间的分析，在图像平滑和图像分割中Mean Shift 都得到了很好的应用。 Comaniciu 等在文章中证明了，Mean Shift 算法在满足一定条件下，一定可以收敛到最近的一个概率密度函数的稳态点，因此Mean Shift 算法可以用来检测概率密度函数中存在的模态。Comaniciu 等人还把非刚体的跟踪问题近似为一个Mean Shift 最优化问题，使得跟踪可以实时的进行。在后面的几节，本文将详细的说明Mean Shift 的基本思想及其扩展，其背后的物理含义，以及算法步骤，并给出理论证明。最后本文还将给出Mean Shift 在聚类，图像平滑，图像分割，物体实时跟踪这几个方面的具体应用。三、基本Mean Shift 给定d 维空间d R 中的n 个样本点i x ，i=1，…，n ，在x 点的Mean Shift 向量的基本形式定义为: ()()1 i h h i x S M x x x k ∈≡-∑ 其中，h S 是一个半径为h 的高维球区域，满足以下关系的y 点的集合 ()() (){ }2:T h S x y y x y x h ≡--≤ k 表示在这n 个样本点i x 中，有k 个点落入h S 区域中。我们可以看到()i x x -是样本点i x 相对于点x 的偏移向量， Mean Shift 向量

机器人学导论习题

1. 自由度：指描述物体运动所需要的独立坐标数。 2. 机器人工作载荷：机器人在规定的性能范围内，机械接口处能承受的最大负载量（包括手部）。 3. 柔性手：可对不同外形物体实施抓取，并使物体表面受力比较均匀的机器人手部结构。 4. 制动器失效抱闸：指要放松制动器就必须接通电源，否则，各关节不能产生相对运动。 5. 机器人运动学：从几何学的观点来处理手指位置与关节变量的关系称为运动学。 6. 机器人动力学：机器人各关节变量对时间的一阶导数、二阶导数与各执行器驱动力或力矩之间的关系，即机器人机械系统的运动方程。 7. 虚功原理：约束力不作功的力学系统实现平衡的必要且充分条件是对结构上允许的任意位移（虚位移）施力所作功之和为零。 8. PWM 驱动：脉冲宽度调制驱动。 9. 电机无自转：控制电压降到零时，伺服电动机能立即自行停转。 10. 直流伺服电机的调节特性：是指转矩恒定时，电动机的转速随控制电压变化的关系。 11. 直流伺服电机的调速精度：指调速装置或系统的给定角速度与带额定负载时的实际角速度之差，与给定转速之比。 12. PID 控制：指按照偏差的比例、积分、微分进行控制。 13. 压电元件：指某种物质上施加压力就会产生电信号，即产生压电现象的元件。 14. 图像锐化：突出图像中的高频成分，使轮廓增强。 15. 隶属函数：表示论域U 中的元素u 属于模糊子集A 的程度，在[0, 1]闭区间内可连续取值。 16. 脱机编程：指用机器人程序语言预先进行程序设计，而不是用示教的方法编程。 17. AUV ：无缆自治水下机器人，或自动海底车。二、简答题： 1.机器人学主要包含哪些研究内容？ 2.机器人常用的机身和臂部的配置型式有哪些？ 4.机器人控制系统的基本单元有哪些？ 5.直流电机的额定值有哪些？ 6.常见的机器人外部传感器有哪些？ 7.简述脉冲回波式超声波传感器的工作原理。 8.机器人视觉的硬件系统由哪些部分组成？ 9.为什么要做图像的预处理？机器视觉常用的预处理步骤有哪些？ 10.请简述模糊控制器的组成及各组成部分的用途。 11.从描述操作命令的角度看，机器人编程语言可分为哪几类？ 12.仿人机器人的关键技术有哪些？ 1.答：机器人研究的基础内容有以下几方面：(1) 空间机构学；(2) 机器人运动学；(3) 机器人静力学；(4)机器人动力学；(5)机器人控制技术；(6)机器人传感器；(7)机器人语言。 2.答：目前常用的有如下几种形式：(1)横梁式。(2)立柱式。(3)机座式。(4)屈伸式。 4.答：构成机器人控制系统的基本要素包括： (1) 电动机，(2) 减速器，(3) 驱动电路，(4) 运动特性检测传感器，(5) 控制系统的硬件，(6) 控制系统的软件， 5.答：直流电动机的额定值有以下几项：(1)额定功率，(2)额定电压，(3)额定电流，(4)额定转速， 6.答常见的外部传感器包括触觉传感器，分为；接触觉传感器、压觉传感器、滑觉传感器和力觉传感器。距离传感器，包括超声波传感器，接近觉传感器，以及视觉传感器、听觉传感器、嗅觉传感器、味觉传感器等。 7.答：在脉冲回波式中，先将超声波用脉冲调制后发射，根据经被测物体反射回来的回波延迟时间Δt ，计算出被测物体的距离R ，假设空气中的声速为v ，则被测物与传感器间的距离R 为： /2R v t =?? 如果空气温度为T （℃)，则声速v 可由下式求得： ()331.50.607m/s v T =+ 8.答：(1) 景物和距离传感器，常用的有摄像机、CCD 图像传感器、超声波传感器和结构光设备等；(2) 视频信号数字化设备，其任务是把摄像机或者CCD 输出的信号转换成方便计算和分析的数字信号；(3)

2019公需科目计算智能+人工智能导论答案

D、人造机器人答案：C PEAS分别是指哪些组件？ A、性能/环境/执行器/传感器 B、传感器/性能/环境/执行器 C、环境/执行器/传感器/性能 D、传感器/环境/执行器/性能答案：A 智能体程序分别有哪些类型？（） A、感知智能体/决策智能体/学习智能体/规划智能体 B、简单反射型智能体/基于模型的反射型智能体/基于目标的智能体/基于效用的智能体 C、机器人/软件/硬件/算法 D、类人智能体/类动物智能体答案：B 智能体使用什么组件来获得环境信息？（） A、执行器 B、CPU C、传感器 D、条件--行动规律答案：C 基于模型的反射型智能体的核心组件比简单反射型智能体多了什么？（） A、执行器 B、传感器 C、CPU D、世界模型答案：D 基于目标的智能体比基于模型的反射型智能体多了什么组件？（） A、CPU B、世界模型 C、目标 D、环境答案：C 可以把效用想象成什么？（） A、效果 B、能源 C、金钱 D、智能体答案：C 基于效用的智能体比基于目标的智能体多了什么核心组件？（） A、世界模型 B、CPU C、效用评估 D、金钱

答案：C 哪个例子是强链接？（） A、收音机听到的一个人 B、微博上的陌生朋友 C、亲人 D、同事答案：CD 一个图表示为G = (V, E)，其中V是指？（） A、一个点 B、一条边 C、边集合 D、点集合答案：D 局部信息相似性链路预测的优势是什么？() A、精准 B、速度快 C、符合实际场景 D、包含节点属性答案：B 下面哪个是全局信息预测算法？() A、Common neighBors (CN) B、JACCArD (JC) C、ADAmiC-ADAr (AA) D、PAgeRAnk 答案：D 谷歌搜索引擎的算法基本框架是？() A、Common neighBors (CN) B、JACCArD (JC) C、ADAmiC-ADAr (AA) D、PAgeRAnk 答案：D PAgeRAnk中，参数Oj是指() A、所有网页的数量 B、从网页引出去的链接的数量 C、指向网页的链接的数量 D、可调参数答案：B 一个好的学习训练模型应该是？（） A、在训练时最小化错误率（提高在训练集上的准确率） B、模型应该简单（防止过拟合） C、将模型函数正则化 D、可以利用已知的数据特性，例如稀疏、低秩等答案：ABCD 正则化是为了什么？

人工智能机器人学导论

人工智能机器人学导论 (1) 简介: (1) 作者简介 (2) 机器人控制器与程序设计 (3) 简介: (3) 机器人制作入门篇 (6) 简介: (6) 作者简介 (6) 机器人智能控制工程 (8) 简介: (8) 人工智能机器人学导论作者：Ricky 文章来源：本站原创更新时间：2006年05月03日打印此文浏览数：2370 Slides for Second Edition (Beta) Chapter 1: What are Robots?. ppt slides and the pdf version (good a quick look) Chapter 2: Telesystems. the pdf version Chapter 3: Biological Foundations of the Reactive Paradigm. ppt slides and pdf version Chapter 5: The Reactive Paradigm Chapter 6: Selecting and Combining Behaviors Chapter 7: Common Sensors and Sensing Techniques Chapter 8: Designing a Behavior-Based Implementation Chapter 9: Multi-Agents Chapter 10: Navigation and the Hybrid Paradigm Chapter 11: Topological Path Planning Chapter 12: Metric Path Planning Chapter 13: Localization and Mapping Chapter 14: Affective Robots Chapter 15: Human-Robot Interaction Chapter 16: What Can Robot Do and What Will They Be Able to Do? 简介: 本书系统地介绍了人工智能机器人在感知、导航、路径规划、不确定导航等领域的主要内容。全书共分两大部分。第一部分共八章，它定义了什么是人工智能机器人，并介绍了为什么需要人工智能。重点介绍了人工智能机器人中智能组织的三个主要结构范式：慎思式、反应式及慎思/反应混合式。这部分还专门介绍了反应式行为的感知和编程技术，以及多智能体群体之间的协调和控制等问题。第二部分共四章，其中三章讲述了定性和定量导航、路径规划技术和在不确定性管理方面的工作。最后一章总结性地介绍了计算机视觉方面的最新技术在机器人中的应用，以及移动机器人在各个领域应用的发展展望。本书每章后均附有参考文献和习题。许多章节还列举了一些实例，用以说明本书讲述的概念和方法在实际机器人中的应用。本书内容丰富，反映了智能机器人学的基础和先进的理论和技术。本书可作为计算机、电子及自动化等专业本科高年级学生和研究生的教材或参考书，也可供从事智能机器人方面研究的教师和研究人员学习参考。

机器人学导论期末作业

机器人学导论期末作业题目：（图说明，图中的圆柱是只沿特定的转轴方向转动的转动副，不是空间圆柱副，没有沿轴线方向的移动）要求：应用螺旋理论方法求解该机构运动的自由度以及受到的约束。过程求解： 1、首先先求解每个分支运动链的运动螺旋系。分析1分支运动系： (1) 11R 的分析。首先该转动副的轴线方向与x 轴相同，所以我将取它的(10 0)s =, 1111 11()r x y z =, 求解011 111111111111(0)10 0i j k s r s x y z z j y k z y ?? ? =?==-=- ? ?? ? ，所以运动螺旋111111(100;0)R z y =- (2) 因为12R 、13R 的轴线方向与11R 相同，都是平行于x 轴，所以它们的s 是相同的，均为 (100)s =，只是相对于坐标原点的位置不同，向量r 不同，所以最终求得各自的运动螺旋为121212(10 0;0)R z y =-，131313(100;0)R z y =-。

(3) 综上可得，分支运动链1的运动螺旋系为：1111111212 1213 1313(100;0)(100;0)(100;0) R z y R z y R z y =-?? =-??=-?，根据互矩为0，可以求出该分支的约束螺旋系111213 (100;000)(000;010)(000;001)r r r R R R ?=?=??=?，其中11r R 表示作用在x 轴线上的约束线矢，12r R 表示绕y 轴的约束力偶，13 r R 表示绕z 轴的约束力偶。 2、分析3分支运动系。由于分支3的各转动副的轴线方向完全与分支1的对应相同，都平行于x 轴，所以同理可得分支3的运动螺旋系为3131 313232 3233 3333(100;0)(100;0)(100;0) R z y R z y R z y =-?? =-??=-?，而相应的约束螺旋系为313233 (100;000)(000;010)(000;001)r r r R R R ?=?=??=?，其中31r R 表示作用在x 轴线上的约束线矢，32r R 表示绕y 轴的约束力偶，33r R 表示绕z 轴的约束力偶。 3、分析2分支运动系。 (1) 21R 的分析首先该转动副的轴线方向与y 轴相同，所以我将取它的(010)s =, 212121() r x y z =, 求解 02 1 (0) 01 i j k s r s x y ?? ?=?==-+=- ? ?? ? ，所以运动螺旋1121 21(010;0)R z x =- (2) 同理可求得， 122222(010;0)R z x =-，132323(010;0)R z x =-。 (3) 综上所述，分支运动链2的运动螺旋系为：21212122222223 2323(010;0) (010;0)(010;0)R z x R z x R z x =-?? =-??=-?，约束螺旋系为：212223 (010;000)(000;100)(000;001)r r r R R R ?=?=??=?，其中21r R 表示作用在y 轴线上的约束线矢，22 r R 表示作绕x 轴的约束力偶，23r R 表示作绕z 轴的用在z 轴上的约束力偶。

机器学习概述课程设计报告MATLAB人脸识别

机器学习概述课程设计报告M A T L A B人脸识别 Document serial number【UU89WT-UU98YT-UU8CB-UUUT-UUT108】

机器学习概述课程设计报告题目：MATLAB人脸识别系统姓名：** 学号：** 专业：** 时间：2015/8/7

目录一、课程设计的目的.......................................... 二、设计的内容与要求........................................ 三、详细设计................................................ 四、课程设计的总结.......................................... 五、参考文献................................................

一. 课程设计的目的人脸识别作为一项新兴的科学研究项目，有着广泛的应用前景，而且随着计算机技术的更新发展，它的科学研究价值也越发凸显。经过几十年的研发探讨，世界各大研究结构的研发人员的不断努力下，人脸识别技术一已取得丰硕的成果，可在一定限制条件下完成人脸的自动识别。这些成果的取得更促进了人们对人脸识别这一课题的深入研究。在电子商务飞速发展的今天，人脸识别系统的范畴一不足以涵括人脸识别的应用范围，在数字图像处理、视频领域、基于内容的检索等方面有着重要的应用价值。。二．设计的内容及要求 1、选择KNN,聚类或SVM方法中的一种或其他机器学习方法的一种进行课程设计 2、要求能完成具体的识别任务：如图像分割、语音识别、人脸识别 3、要求识别的对象中有自己生活元素，比如图像中包括学校的图片或语音时本人的语音等。三．详细设计 YCbCr空间——>灰度图像转换——>噪声消除——>图像填孔——>图像重构——>人脸区域确定——>边缘检测

2020公需科目《人工智能导论》答案

冯?诺依曼计算机的五个组成部分不包括（） A、运算器 B、控制器 C、处理器 D、存储器答案：C 2、(单选，10分) 以下对强人工智能的描述不准确的是（） A、机器具有类人或者超越人的智慧 B、人脑与AI界限模糊 C、计算机可表现出不低于人类智能水平的外部智能行为 D、计算机与人类特征连结答案：C 3、(单选，10分) 当前主流人工智能研究的三个重要特征不包括：（） A、关注智能体的外部行为，而不是产生该行为的内部过程 B、关注如何模拟人类纯粹智能活动，而不是脑力活动 C、将人工智能问题视为计算问题，通过数学建模进行求解 D、最终目标是得到能够适应人类生存环境的智能体答案：C 4、(单选，10分) 以下哪个方法不属于检测人工智能的手段（） A、威诺格拉德模式挑战 B、机器的标准化测试 C、物理图灵测试 D、中国餐馆测试答案：D 5、(单选，10分) 2016年3月15日，AlphaGo首次战胜的人类围棋世界冠军是：（） A、李世石 B、柯洁 C、古力 D、樊麾答案：A

以下哪个部件不是AlphaGo的组成部分（） A、策略网络 B、评估网络 C、蒙特卡罗树搜算法 D、纳什均衡博弈算法答案：D 7、(单选，10分) AlphaGo的评估网络的设计思想源于（） A、机器学习 B、增强学习 C、深度学习 D、无监督学习答案：B 8、(单选，10分) AlphaGo的策略网络所采用的学习算法模型是（） A、深度卷积神经网络 B、循环神经网络 C、递归神经网络 D、深度博弈网络答案：A 9、(单选，10分) 以AlphaGo为代表的智能博弈机器人是典型的强人工智能。 A、正确 B、错误答案：B 10、(单选，10分) 图灵测试与人工智能研究的最终目标都是得到可以通过图灵测试的计算机。 A、正确 B、错误答案：B

人工智能导论复习题

●1、人工智能有哪些研究领域？你能列举出一些与汽车相关的研究领域吗？自然语言理解，数据库的智能检索，专家咨询系统，定理证明，博弈，机器人学，自动程序设计，组合调度问题，感知问题。无人驾驶，安全驾驶辅助系统，环境识别与感知，GPS导航，人工智能换挡互联网 ●2、对于农夫过河问题，分析其中的产生式规则，组成规则库，并给出初始事实数据和目标条件，建立一个小型产生式系统并运行之。 1)农夫每次只能带一样东西过河(2)如果没有农夫看管，狼吃羊，羊吃菜要求：设计一个过河方案，使得农夫、狼、羊、菜都能过河，画出相应的状态空间图。 2)四元组S表示状态，即S＝(农夫，狼，羊，菜) 用0表示在左岸，1表示在右岸初始S=(0，0，0，0) 目标G=(1，1，1，1) 定义操作符L(i)表示农夫带东西到右岸：i=0 农夫自己到右岸；i=1 农夫带狼到右岸； i=2 农夫带羊到右岸； i=3 农夫带菜到右岸；定义操作符R(i)表示农夫带东西到左岸： i=0 农夫自己到左岸； i=1 农夫带狼到左岸；i=2 农夫带羊到左岸； i=3 农夫带菜到左岸；约束状态如下：(1，0，0，X)狼、羊在左岸；(1，X，0，0)羊、菜在左岸； (0，1，1，X)狼、羊在右岸；(0，X，1，1)羊、菜在右岸； (0，0，0，0) / L(2) (1，0，1，0) / R(0) (0，0，1，0) / L(1) \ R(3) (1，1，1，0) (1，0，1，1) / R(2) \ R(2) (0，1，0，0) (0，0，0，1) \ L(3) / L(1) (1，1，0，1) \ R(0) (0，1，0，1) \ L(2) (1，1，1，1) 解一：解二： 1.带羊过河 (1，0，1，0) 1.带羊过河 (1，0，1，0) 2.农夫回来 (0，0，1，0) 2.农夫回来 (0，0，1，0) 3.带狼过河 (1，1，1，0) 3.带菜过河 (1，0，1，1) 4.带羊回来 (0，1，0，0) 4.带羊回来 (0，0，0，1) 5.带菜过河 (1，1，0，1) 5.带狼过河 (1，1，0，1) 6.农夫回来 (0，1，0，1) 6.农夫回来 (0，1，0，1) 7.带羊过河 (1，1，1，1) 7.带羊过河 (1，1，1，1) 4、书上P158—4.10、4.13、4.17 4.10 用语义网络表示：动物能运动，会吃；鸟是一种动物，鸟有翅膀，会飞；鱼是一种动物，鱼生活在水里，会游泳。

(人工智能)人工智能机器人学导论

（人工智能）人工智能机器人学导论

人工智能机器人学导论1 简介:1 作者简介2 机器人控制器和程序设计3 简介:3 机器人制作入门篇6 简介:6 作者简介6 机器人智能控制工程8 简介:8 人工智能机器人学导论作者：Ricky文章来源：本站原创更新时间：2006年05月03日打印此文浏览数：2370 SlidesforSecondEdition(Beta) Chapter1:WhatareRobots?.pptslidesandthepdfversion(goodaquicklook) Chapter2:Telesystems.thepdfversion Chapter3:BiologicalFoundationsoftheReactiveParadigm.pptslidesandpdfversion Chapter5:TheReactiveParadigm Chapter6:SelectingandCombiningBehaviors Chapter7:CommonSensorsandSensingTechniques Chapter8:DesigningaBehavior-BasedImplementation Chapter9:Multi-Agents Chapter10:NavigationandtheHybridParadigm Chapter11:TopologicalPathPlanning Chapter12:MetricPathPlanning Chapter13:LocalizationandMapping Chapter14:AffectiveRobots Chapter15:Human-RobotInteraction Chapter16:WhatCanRobotDoandWhatWillTheyBeAbletoDo? 简介:

机器人学导论课后习题答案

第三章课后习题答案 3.3和3.4 步骤： 1、建立坐标系； 2、列D －H 参数表； 3、根据写出； 4、根据写出 3.3具体计算： i )()()()(111i Z i Z i X i X i i d D R a D R T θα---=T i i 1 -T T T T T N N N 12312010...-=T N αa d θ?? ????? ?????-=100001000000111 101 θθθθc s s c T ?? ??? ?? ?????-????????????-=100 00100 0001000 0010 010000 122 122 12θθθθc s L s c T ?? ??? ???????-=1000010 00003323323 θθθθc s L s c T T T T T B w 2 3 1201=

i 3.8具体计算：因为标定过程中{G}和{T}是重合的，所以则： αa d θ????????????+-=1000100000021111101L L c s s c T θθθθ?? ??? ?? ?????-????????????-=100 0010000001000001001000001222212θθθθc s s c T ????????????-=100001000003333323 θθθθc s L s c T T T B G B T =T T T T S G B S W T B W =T T T T S G B S B W W T 1-=

3.13、3.15—3.21答案 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? = 1 2 2 l P tip tip tip P T P2 2 0=