水果分类及图片汇总
水果分类及图片汇总
1、水果：是指多汁且有甜味的植物果实，不但含有丰富的营
养且能够帮助消化。是对部分可以食用的植物果实和种子的统称。
2、水果英文：fruit(s)
3、基本解释：水果是对部分可以食用的植物果实或其他器官的统称。
4、详细解释：供食用的含水分较多的植物果实的统称。为家庭或待客常用的果品。如梨、桃、苹果等。
浆果：多心皮，外果皮是一层薄表皮，而果肉柔软多汁且内无核。
如：葡萄、莲雾、芭蕉、莲雾芭蕉、茄苳、扬桃、木瓜等。
柑果：多心皮，果壁富含油胞，果实里面瓤瓣含丰富汁液。
如：柑橘类果实，沙糖桔、柚子、葡萄柚、柠檬、橘子、金桔等。
“水果”就是指“可食用的多汁液的植物果实”这类现象。“可食用”、“多汁液”、“植物的果实”三个属性是归属到“水果”这个概念称谓的集合下不可或缺的要件。
5、水果一般具有以下四个特点：富含汁液；含较多的可溶性糖分，很多还含有挥发性芳香物质；通常生食；可以独立于三餐食用。
6、对健康有好处的水果。
6.1 降血压的水果：山楂、西瓜、梨、菠萝。
6.2 含有叶酸的水果：苹果、香蕉、芒果、木瓜、猕猴桃。
6.3减缓衰老的水果：猕猴桃。
6.4 减肥瘦身的水果：苹果、西柚、火龙果。
6.5 保养皮肤的水果：香蕉、芒果、哈密瓜、草莓、橙子、苹果。
6.6 明目、保护眼睛的水果：猕猴桃、柠檬。
6.7 抗癌的水果：香蕉、猕猴桃、葡萄、橙子、苹果。
6.8 降低胆固醇的水果：苹果、西柚、山楂。
6.9 Vc含量高的水果：猕猴桃、鲜枣、草莓、枇杷、橙、橘、柿子。
7、水果亦暗藏杀机。
7.1 苹果含有糖分和钾盐，吃多了对心脏不利。
7.2 柑橘性凉，肠胃不适，肾肺功能虚寒的老人不能多吃。
7.3 梨子含糖较多，糖尿病人吃多了会引起血糖升高。
7.4 柿子含有单宁、柿胶酚，胃肠不好或便秘患者应少吃，否则容易形成柿石。
7.5 菠萝对有些特异体质的人吃了后会发生阵阵腹痛，甚至呕吐等不适应症，最好把削好的菠萝放在盐水中浸泡后再加热吃。
8、饭后不宜吃水果。现在大多数人都习惯饭后可以吃些水果，其实这个方法是错误的，饭后立即食用水果不仅对肠胃无益而且有害，因为刚吃完饭，肠道和胃里的饭都没有消化，立即食用水果会造成肠道阻塞对胃造成伤害，长期这样习惯下去造成胃胀肚子突出，对健康
造成一定伤害。改掉不良生活习惯会使身体更健康。
苹果
荔枝
椰子
番石榴
创意水果:从书中长出瓜果花草
李子
木瓜 台湾名果：莲雾
芭蕉 柚子 椰子
芒果 哈密瓜 山楂
西瓜 梨 枣
杨桃 石榴
草莓 樱桃 橙子
菠萝 猕猴桃 榴莲
枇杷 柠檬
人工智能小型动物分类专家系统的设计与实现PPT
小型动物分类专家系统的设计与实现 一、实验目的 通过本实验可使学生能够综合利用C语言(或C++)、面向对象程序设计、数据结构、数据库原理、人工智能、软件工程等课程的相关知识，设计并实现小型动物分类专家系统，培养学生综合运用所学计算机软件知识解决实际问题的能力，为今后从事计算机软件开发及应用打下基础。 二、实验内容 运用下列规则，设计并实现一个小型动物分类专家系统。 规则1： 如果：动物有毛发 则：该动物是哺乳动物 规则2： 如果：动物有奶 则：该单位是哺乳动物 规则3: 如果：该动物有羽毛 则：该动物是鸟 规则4： 如果：动物会飞，且会下蛋 则：该动物是鸟 规则5： 如果：动物吃肉 则：该动物是肉食动物 规则6： 如果：动物有犬齿，且有爪，且眼盯前方 则：该动物是食肉动物 规则7： 如果：动物是哺乳动物，且有蹄 则：该动物是有蹄动物 规则8： 如果：动物是哺乳动物，且是反刍动物 则：该动物是有蹄动物 规则9： 如果：动物是哺乳动物，且是食肉动物，且是黄褐色的，且有暗斑点 则：该动物是豹 规则10： 如果：如果：动物是黄褐色的，且是哺乳动物，且是食肉，且有黑条纹 则：该动物是虎
规则11： 如果：动物有暗斑点，且有长腿，且有长脖子，且是有蹄类 则：该动物是长颈鹿 规则12： 如果：动物有黑条纹，且是有蹄类动物 则：该动物是斑马 规则13： 如果：动物有长腿，且有长脖子，且是黑色的，且是鸟，且不会飞 则：该动物是鸵鸟 规则14： 如果：动物是鸟，且不会飞，且会游泳，且是黑色的 则：该动物是企鹅 规则15： 如果：动物是鸟，且善飞 则：该动物是信天翁 动物分类专家系统由15条规则组成，可以识别七种动物，在15条规则中，共出现 30个概念（也称作事实），共30个事实，每个事实给一个编号，从编号从1到30，在规则对象中我们不存储事实概念，只有该事实的编号，同样规则的结论也是事实概念的编号，事实与规则的数据以常量表示，其结构如下：Char *str{}={"chew_cud","hooves","mammal","forward_eyes","claws", "pointed_teeth","eat_meat","lay_eggs","fly","feathers","ungulate", "carnivore","bird","give_milk","has_hair","fly_well", "black&white_color","can_swim","long_legs","long_neck", "black_stripes","dark_spots","tawny_color","albatross", "penguin","ostrich","zebra","giraffe","tiger","cheetah","\0"} 程序有编号序列的方式表达了产生式规则，如资料中规则15，如果动物是鸟，且善飞，则该动物是信天翁。相应的规则数组第七条是{16，13，0，0，0，0}，第十三个是“bird”（鸟），如果事实成立，询问使用者下一个事实，第十六个“fly_well”（善飞），如果也成立，则查找结论断言编号数组{30,29,28, 27,26,25,24,3,3,13,12,12,11,11,0}中第七个“24”，这里24对应事实数组中的“albatross”（信天翁）。 上述就是程序的推理过程，也是程序中的重点，该部分是由规则类（类rul e）中的Query方法实现。 三、实验原理 一个基于规则专家系统的完整结构示于图1。其中，知识库、推理机和工作存储器是构成专家系统的核心。系统的主要部分是知识库和推理引擎。知识库由谓词演算事实和有关讨论主题的规则构成。推理引擎由所有操纵知识库来演绎用户要求的信息的过程构成－如消解、前向链或反向链。用户接口可能包括某种自然语言处理系统，它允许用户用一个有限的自然语言形式与系统交互；也可能用带有菜单的图形接口界面。解释子系统分析被系统执行的推理结构，并把它解释给用户。
【9A文】人工智能机器人论文
《人工智能》课程报告 题目：机器人 学院：机电学院 专业：自动化 班级：二班 学号：2016110235 姓名：汪乾梁 指导教师：姜丽莉 二〇一七年十一月二日
机器人 摘要：人工智能(ArtificialIntelligence)，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。 关键词：人工智能；感官；仿生；机器人 1.前言 人们通常把机器人划分为三代。第一代是可编程机器人。这种机器人一般可以根据操作人员所编的程序,完成一些简单的重复性操作。这一代机器人是从60年后半叶开始投入实际使用的,目前在工业界已得到广泛应用。第二代是“感知机器人”,又叫做自适应机器人,它在第一代机器人的基础上发展起来的,能够具有不同程度的“感知”周围环境的能力。这类利用感知信息以改善机器人性能的研究开始于70年代初期,到1982年,美国通用汽车公司为其装配线上的机器人装配了视觉系统,宣告了感知机器人的诞生,在80年代得到了广泛应用。第三代机器人将具有识别、推理、规划和学习等智能机制,它可以把感知和行动智能化结合起来,因此能在非特定的环境下作业,称之为智能机器人。智能机器人与工业机器人的根本区别在于,智能机器人具有感知功能与识别、判断及规划功能。而感知本身,就是人类和动物所具有的低级智能。因此机器的智能分为两个层次:①具有感觉、识别、理解和判断功能;②具有总结经验和学习的功能。所以,人们通常所说的第二代机器人可以看作是第一代智能机器人。1.国内外机器人发展现状 在国外，工业机器人技术日趋成熟，已经成为一种标准设备被工业界广泛应用。从而，相继形成了一批具有影响力的、著名的工业机器人公司，它们包括：瑞典的ABBRobotics，日本的FANUC、Yaskawa，德国的KUKARobo ter，美国的AdeptTechnology、AmericanRobot、EmersonIndustrialAutomation、S-TRobotics，这些公司已经成为其所在地区的支柱性产业。国外专家预测，机器人产业是继汽车、计算机之后出现的一种焊装线上。但总的来看，我国的工业机器人技术及其工程应用的水平和国外比还有一定的距离，如：可行性低于国外产品；机器人应用工程起步较晚，应用领域窄，生产线系统技术与国外比有差距；在应用规模上，我国已安装的国产工业机器人约200台，约占全球已安装台数的万分之四。以上原因主要是没有形成机器人产业，当前我国的机器人生产都是应用户的要求，“一客户，一次重新设计”，品种规格多、批量小、零部件通用化程度低、供货周期长、成本也不低，而且质量、可行性不稳定。因此迫切需要解决产业化前期的关键技术，对产品进行全面规划，搞好系列化、通用化、模化设计，积极推进产业化进程。 2、机器人的应用领域 1.工业机器人制造工业机器人的目的主要在于消减人员编制和提高产品质量。与传统的机器相比他有两大优点：生产过程几乎完全自动化和生产设备高适应能力。现在工业机器人主要应用于汽车工业、机电工业、通用机械工业、建筑业、金属加工、铸造以及其他重型工业和轻工业部门。在农业方面，已把机器人用于水果和蔬菜嫁接、收获、检验与分类，剪羊毛合计牛奶等。这是一个潜 在的产业机器人应用领域。 2.探索机器人机器人对于探索的应用，即在恶劣或不适于人类工作的环境中执行任务。主要有2个有种探索机器人：自主机器人和遥控机器人。自主机器人一直是人类的研究难题，很多专家都在可能地是机器人自主化。遥控机器人已经得到广泛的应用，其中最为出名的是水下机器人和空间机器人。随着海洋是事业的发展，一般潜水技术应经无法适应高深度综合考察和研究并完成多种作业的需要，水下机器人可以代替人类在深海中进行探索，发现了好多不为认知的深海生物。空间机器人主要任务
诊断专家系统
诊断专家系统 【摘要】 人工智能是研究、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。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。其中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，求解需要专家才能解决的困难问题。 【关键词】计算机，人工智能，专家系统 引言 随着科学技术的发展，装备的结构越来越复杂，功能也越来越完善，自动化程度越来越高，不但同一设备的不同部分之间相互关联，紧密耦合，而且不同设备之间也存在着紧密的联系，在运行过程中形成一个整体。一处故障可能引起一系列连锁反应，导致整个过程不能正常运行，甚至会造成重大的损失。因此，对故障诊断的要求也越来越高。另一方面，人工智能技术近年来得到很大发展，基于知识的故障诊断专家系统已成为当前研究和应用的一个热点。 人工智能又称机器智能，是计算机科学中新兴的一门边缘科学技术，利用计算机模拟人的智能行为、完成能表现出人类智能的任务。故障诊断专家系统是将人类在故障诊断方面的多位专家具有的知识、经验、推理、技能综合后编制成的大型计算机程序，它可以利用计算机系统帮助人们分析解决只能用语言描述、思维推理的复杂问题，扩展计算机系统原有的工作范围使计算机系统有了思维能力，能够与决策者进行“对话”，并应用推理方式提供决策建议，专家系统在故
障诊断领域的应用非常广泛，故障检测与诊断技术与专家系统相结合，使工程的安全性与可靠性得到保证。 1故障诊断专家系统简介 故障诊断专家系统，是指计算机在采集被诊断对象的信息后，综合运用各种规则(专家经验)，进行一系列的推理，必要时还可以随时调用各种应用程序，运行过程中向用户索取必要的信息后，可快速地找到最终故障或最有可能的故障，再由用户来证实。专家系统故障诊断方法 可用下图的结构来说明：它由数据库、知识库、人机接口、推理机等组成。其各部分的功能为： 图1：故障诊断专家系统结构图 (1)数据库数据库通常由动态数据库和静态数据库两部分构成。静态数据库是相对稳定的参数，如设备的设计参数、固有频率等;动态数据库是设备运行中所检测到的状态参数，如工作转速、介质流量、电压或电流等。 (2)知识库存放的知识可以是系统的工作环境、系统知识(反映系统的工作机理及系统结构知识)、设备故障特征值、故障诊断算法、推理规则等，反映系统的因果关系，用来进行故障推理。知识库是专家领域知识的集合。 (3)人机接口人与专家系统打交道的桥梁和窗口，是人机信息的交接点。 (4)被诊断对象 人机接口 数据库 人机推理 结果 知识库
WER2020赛季类人图像识别赛——“人工智能”竞赛规则
WER2020赛季类人图像识别赛 ——“人工智能”竞赛规则 1主题简介 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。它是计算机科学的一个分支，旨在了解智能的实质，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。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程进行模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。 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，总而言之，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。 本次比赛中，参赛选手将控制机器人完成一系列创新又有趣的任务,在竞赛中，选手要认真编程，分析机器人每个动作，才有可能通过一次次考验，最终完成所有任务。通过比赛，选手们可以学到更多人形机器人的知识，增强动手动脑的能力，为未来的学习打下基础。 2比赛场地和环境 2.1比赛场地 比赛场地如图2.1所示，场地尺寸为1366mm*1772mm，在场地上有一个圆形基地，图中蓝色方块为机器人要到达的建议识别区域,共有5个货架，可能摆放位置用淡紫色区域标识(实际地图中无此区域)，5个货架上随机放着水果或人像，其中货架上的蓝色标志代表水果，紫色标志代表人像。 2.2比赛环境 机器人比赛场地环境为冷光源、低照度、无磁场干扰。但由于一般赛场环境的不确定因素较多，例如，场地表面可能有纹路和不平整，光照条件有变化等等。参赛队应考虑各种环境影响，并采取应对措施。
专家系统简介
Analysis of the expert system and the technical problem of unemployment Wu Mingming Hubei University of Education,Wuhan,China Abstract:in twenty-first Century, a large number of unemployment of our generation is an indisputable fact. The cause that causes unemployment said Fungous, seems to have a reason. In this paper, the unique angle of view, from the aspects of innovation on the expert system as the representative of the Internet technology, the science and technology, especially the expert system of the explosive development of the technology of the continuing rise in unemployment. Keywords: expert system, technology business, Internet technology. 专家系统和技术性失业问题浅析 吴明明 湖北第二师范学院计算机学院，武汉，中国 摘要：21世纪，我们这一代人的大量失业已是不争的事实。导致失业的原因各说风云，似乎都有道理。本文以独特的视角，从以专家系统为代表的互联网技术的不断革新方面来说，得到了科学技术尤其是专家系统的爆炸性的发展导致了技术性失业的不断增加的事实。 关键词：专家系统，技术性事业，互联网技术。 引言 随着专家系统(Expert System，简称ES)的深度发展，越来越多的工作可以被计算机技术取代。或许在一定时间之内无法完全取代人类从事的所有工作，但是计算机技术已经体现出了取代人类从事的某些工作的巨大的爆发力。换而言之，在企业生产规模不变的情况下（保守估计），所能提供的岗位已经大为缩减。随之而来导致的是大批量的人员失业，技术性失业已经渐渐进入人们的视线。 1、专家系统 1.1专家系统简介 专家系统（Expert System)，顾名思义，是一种在特定领域内具有专家水平解决问题能力的智能程序系统。它应用人工智能技术和计算机技术，根据已存储的专家级的知识、经验等同过推理得出更好更适合的解决问题的方法。模拟专家的思维，解决特定方向的问题，它属于人工智能的一个分支。
XXX知识库专家系统
知识库专家系统 一、产品聚焦：知识创造未来 1、助力于汇集群体智慧 2、助力于提高知识收集参与热情 3、助力于提高知识点实用化水平 4、助力于降低培训成本，提升服务效率 5、助力于为各种服务渠道机器人提供支撑 二、产品简介 该产品采用一流的体系架构，先进的检索技术，深度融合电力行业的专业知识应用，以使用者便捷的应用为导向，形成知识从收集、分类、推荐、共享、检索、更新、删除全生命周期的知识管理体系。是95598座席人员、业务人员、管理人员工作不可或缺的工具，是相关人员培训和学习的得力帮手，是智能机器人的后台支撑。 三、产品特点 ■信息全面、与营销业务无缝融合 信息覆盖供电企业的各个领域，专业全面，实现与营销业务应用系统数据集成与业务协作，充分实现数据共享与工作协同。 ■技术先进、使用便捷 采用B/A/S多层分布式体系结构和Lucene全文检索引擎技术，提供先进的搜索算法，创建高效的企业级海量数据搜索引擎。 ■地图式知识管理、智能化知识推理 支持使用者自行设定板块知识结构地图或者不同岗位设置知识岗位地图，可自定义知识推理模型，实现知识应用智能化。 ■强大的知识分类，高速的知识共享交流 依托深厚的电力营销业务行业应用背景，合理进行知识分类，贴近使用者的思维习惯，形成知识收集、知识更新、知识推荐、知识共享、知识交流于一体的知识管理体系，支持多种文档格式相同的展现方式。 ■流程化、规范化、制度化管理 采用流程化的知识管理流程，规范化的知识结构设计，创新的积分激励策略，形成一套知识收集覆盖面广而又精准高效、知识分类科学合理、知识应用方便快捷的制度化知识管理体系。 四、应用效果
说明：通过知识门户，根据知识分类、知识关键字全文检索快速搜索定位知识；快速获取热点知识，最新知识；可对知识进行评价和回复，可提出知识诉求。 说明：通过统一全文检索浏览界面，按关键字对知识进行全文检索，并按知识更新先后顺序、知识热点先后顺序排序展示。 五、产品功能
高端水果种类及储存方法
高端水果种类及储存方法 Final approval draft on November 22, 2020
1、泰国龙功果：又名龙宫果、香果、佛头果，一种生长在泰国南部湿热地区的水果。龙宫成串生长，小圆球状，果皮淡黄。外形似微型马铃薯，果肉似微型，气味与相似剥皮即食，果肉浊白，味道醇美，甜中微酸，口感有点像荔枝，但果肉更有质感一些，水分更多，酸甜可口，据说是泰国王妃最爱的水果。储存方式：保鲜要求比较高，常温下保存2天左右，放冰箱可多保存3-4天，但放进冰箱之后再拿到常温环境，会加速变坏。常用运输方式：空运一次日达。 2、榴莲蜜： 榴莲蜜的果形、外皮及植株等特性均与波罗蜜相似，果形则较波罗蜜为小(0.7~4.9Kg/果)，皮较薄，因此又名小波罗蜜，又因其带有似榴莲般的气味，故又名为榴莲蜜。 储存方式：冰箱存放。 3、新西兰斐济果： 又名菠萝番石榴，带有较浓的清香味道、瓤白色、稍有粒状口感（有时几乎感觉不到），甘甜多汁，无比芳香，有菠萝和草莓的混合香味。 存储方式：放在冰箱里，可贮存半个月左右而不损失口感。 4、车厘子：产于、、等美洲国家的个大皮厚的进口樱桃。 存储方式：没有清洗过的车厘子，可以用塑胶袋包起，冷藏于冰箱约可以保存7天。0℃-4℃冷藏。 5、牛油果：牛油果的果实是一种营养价值很高的水果，含多种维生素、丰富的脂肪酸和蛋白质和高含量的钠、钾、镁、钙等元素，营养价值可与奶油媲美，甚至有“森林奶油”的美称，一般作为生果食用，也可被制作为菜肴和罐头。存储方式：阴凉处或者冰箱冷藏室里，冷藏温度4~8℃最佳，不能低于4℃以免冻伤。根据成熟度不同冷藏时间一般为5~10天。 6、莲雾：又名洋蒲桃、紫蒲桃、水蒲桃、水石榴、天桃、辇雾、爪哇浦桃、琏雾，桃金娘科，原产印度、，尤以栽培的最为着名，故又有"爪哇蒲桃"之称。
动物识别专家系统
动物识别专家系统 1、专家系统的基本工作原理 尽管专家系统有众多类型, 名称各异, 但基本原理框图一致, 如图1 所示。专家系统的核心是知识库和推理机, 其基本工作过程为: 系统根据知识库中的知识和用户提供的事实进行推理, 不断地由已知前提推出一些初步结论, 并将这些初步结论作为中间结果存放在数据库中, 然后将其作为新的已知事实进行下一步推理, 往复循环, 逐步逼近求解目标。在这个过程中, 系统可以通过人机接口不断地与用户交流, 向用户提问, 或对用户提出的问题做出解释。知识库是专家系统的知识存储器, 用来存放求解问题的领域知识。推理机是专家系统中用来实现推理的程序。其主要功能是模拟领域专家的思维过程, 控制并执行对问题的求解。它能根据当前已知的事实, 利用知识库中的知识, 按一定的推理方法和控制策略进行推理, 直到得出相应的结论为止。它包括推理方法和控制策略两个部分。大多数专家系统都采用人机对话的交互式解释方法。知识获取机构主要实现机器学习。人机接口是领域专家、知识工程师、一般用户间进行交互的界面, 由一组程序及相应的硬件组成, 用于完成输入输出工作。 2、动物识别专家系统在PROLOG 下的实现和使用说明 为了更好地阐明专家系统的基本工作原理, 我们用PROLOG语言实现一个简单的动物识别专家系统。该系统可以识别老虎、金钱豹、斑马、长颈鹿、鸵鸟、企鹅、海燕这7 种动物 1、知识库 在本系统当中, 知识库中的知识用产生式规则来表示。本系统能够识别7 种动物, 知识库中共有以下15 条 规则。 R1 IF 该动物有毛发THEN 该动物是哺乳动物 R2 IF 该动物有奶THEN 该动物是哺乳动物 R3 IF 该动物有羽毛THEN 该动物是鸟 R4 IF 该动物会飞AND会下蛋THEN 该动物是鸟 R5 IF 该动物吃肉THEN 该动物是肉食动物 R6 IF 该动物有犬齿AND 有爪AND 眼盯前方THEN 该动物是肉食动物
高端水果种类及储存方法 (1)
1、泰国龙功果：又名龙宫果、香果、佛头果，一种生长在泰国南部湿热地区的水果。龙宫成串生长，小圆球状，果皮淡黄。外形似微型马铃薯，果肉似微型山竹，气味与龙眼相似剥皮即食，果肉浊白，味道醇美，甜中微酸，口感有点像荔枝，但果肉更有质感一些，水分更多，酸甜可口，据说是泰国王妃最爱的水果。储存方式：保鲜要求比较高，常温下保存2天左右，放冰箱可多保存3-4天，但放进冰箱之后再拿到常温环境，会加速变坏。常用运输方式：空运一次日达。 2、榴莲蜜： 榴莲蜜的果形、外皮及植株等特性均与波罗蜜相似，果形则较波罗蜜为小 (0.7 ~ 4.9 Kg/果)，皮较薄，因此又名小波罗蜜，又因其带有似榴莲般的气味，故又名为榴莲蜜。 储存方式：冰箱存放。 3、新西兰斐济果： 又名菠萝番石榴，带有较浓的清香味道、瓤白色、稍有粒状口感（有时几乎感觉不到），甘甜多汁，无比芳香，有菠萝和草莓的混合香味。 存储方式：放在冰箱里，可贮存半个月左右而不损失口感。 4、车厘子：产于美国、加拿大、智利等美洲国家的个大皮厚的进口樱桃。 存储方式：没有清洗过的车厘子，可以用塑胶袋包起，冷藏于冰箱约可以保存7天。0℃-4℃冷藏。 5、牛油果：牛油果的果实是一种营养价值很高的水果，含多种维生素、丰富的脂肪酸和蛋白质和高含量的钠、钾、镁、钙等元素，营养价值可与奶油媲美，甚至有“森林奶油”的美称，一般作为生果食用，也可被制作为菜肴和罐头。 存储方式：阴凉处或者冰箱冷藏室里，冷藏温度4~8℃最佳，不能低于4℃以免冻伤。根据成熟度不同冷藏时间一般为5~10天。 6、莲雾：又名洋蒲桃、紫蒲桃、水蒲桃、水石榴、天桃、辇雾、爪哇浦桃、琏雾，桃金娘科，原产印度、马来西亚，尤以爪哇栽培的最为著名，故又有"爪哇蒲桃"之称。 存储方式：一定要是没洗过的，必须先用报纸将莲雾包裹起来，同时放入塑料袋中，最后再将包好的莲雾放入冰箱冷藏室中。一般来说莲雾正常情况下保存时间为1周左右，冰箱保鲜可以延长至10天左右。 7、红毛丹：又名：毛荔枝，韶子，红毛果，红毛胆；为东南亚原产之无患子科大型热带果树，马来文称之“rambutan”，意为“毛茸茸之物”。
综合专家库分类
关于印发评标专家专业分类标准（试行） 的通知 发布时间：2015-02-28 13:31:44 作者：本站编辑来源：本站原创 关于印发评标专家专业分类标准（试行）的通知 发改法规（2010）1538号 为规范和统一评标专家专业分类，切实提高评标活动的公正性，根据《国务院办公厅关于进一步规范招投标活动的若干意见》（国办发[2004]56号）有关精神，按照中央《关于开展工程建设领域突出问题专项治理工作的意见》（中办发[2009]27号）部署和要求，我们制定了《评标专家专业分类标准（试行）》（以下简称《标准》），现予印发。为切实做好《标准》贯彻落实工作，就有关事项和要求通知如下： 一、加强组织领导，抓好贯彻落实。实施全国统一的评标专家分类标准，是建立健全规范化、科学化评标专家分类体系的重要举措。各地各部门要进一步统一思想，提高认识，明确任务，落实责任。发展改革部门要切实发挥指导协调作用，招投标行政监督部门要按照职责分工，推进《标准》实施工作有序进行。 二、结合实际情况，做好衔接工作。2011年1月1日后新投入运行的评标专家库，应依据《标准》设置评标专家分类。2011年1月1日前投入运行的评标专家库，应在2013年6月底前，完成专家库专业分类调整工作。评标专家专业分类实行全国统一编码。各地各部门在保证分类体系和专业代码统一的前提下，可根据实际需要，选择使用《标准》中的相关专业，也可以对《标准》的专业做进一步补充和细化。 三、跟踪落实情况，及时做好反馈。各地各部门要密切关注《标准》试行期间的适用情况，注意收集各方面的反馈信息，及时将实施中遇到的问题向上级主管部门汇报。 附件：评标专家专业分类标准（试行） 国家发展改革委工业和信息化部监察部 财政部住房和城乡建设部交通运输部 铁道部水利部商务部 国务院法制办 二〇一〇年七月十五日评标专家专业分类标准（试行） 一、工程类（编码A） A—工程咨询
专家系统的构成、工作原理及分类-人工智能导论
专家系统的构成、工作原理及分类 1．专家系统概念：实际上就是一种智能的计算机程序，它运用知识和推理来解决只有专家才能解决的复杂问题。 2．专家系统基本组成：知识库（数据库，规则库）和推理机（解释程序，调度程序） 3．专家系统特点： （1）编程思想不同：传统程序=数据结构+算法 专家系统=知识+推理 （2）知识与程序是否独立：传统程序关于问题求解的知识隐含于程序中，而专家系统知识单独组成知识库，与推理机分离。 （3）处理对象不同：传统程序进行数值计算和数据处理，而专家系统还能处理符号。 （4）是否具有解释功能：传统程序没有，专家系统有。 （5）是否给出正确答案：传统程序一定可以给出正确答案，专家系统可能给出错误答案。 4．专家系统的最基本工作原理： （1）推理机和知识库是专家系统的核心，就是要能够学习知识，然后运用知识。（2）数据库用来存放初始的数据，可以放入中间推算的中间的结果。 （3）知识获取机构用来获取知识通过人机接口和专家和知识工程师进行知识获取 （4）解释机构用来给出结果的解释，说明答案为什么是这样。 5．知识获取的过程： 领域专家和知识工程师进行交流沟通，专家进行知识概念解答，工程师进行数据问题提问，知识工程师将从专家处获得的答案形式化，结构化的存到知识库中。6．知识获取类别 一般分为两种，一种是非自动知识获取，即完全是由人来进行的，就是把科技文献领域专家的知识通过阅读度化，让知识工程师掌握，然后通过知识编译器变成计算机能够存储和运用的知识。这种方式的优点是可靠，错误很少，缺点是文献知识都要通过人工来处理，太复杂了。二是自动知识获取，即领域专家与机器对
话，通过语音识别来将专家的答案变成一个机器能够处理的文字。或者说是文字图像经过计算机的识别，放到计算机中，然后再进行归纳理解翻译，然后变成知识库里面的知识。 通常采用两者的结合来进行事务的处理。比如翻译英文著作，可以先通过自动获取知识的专家系统，然后再经过非自动知识获取的专家系统，那样翻译的文章就非常接近原文意思呢。 7．专家系统分类： ⑴按知识表示技术可分为：基于逻辑的专家系统、基于规则的专家系统、基于语义网络的专家系统和基于框架的专家系统。 ⑵按任务类型可分为：解释型：可用来于分析符号数据，进行阐述这些数据的实际意义。预测型：根据对象的过去和现在情况来推断对象的未来演变结果。诊断型：根据输入信息来找到对象的故障和缺陷。调试型：给出自己确定的故障的排除方案。自维修型：指定并实zhidao施纠正某类故障的规划。规划型：根据给定目标拟定行动计划。设计型：根据给定要求形成所需方案和图样。监护型：完成实时监测任务。控制型：完成实施控制任务。教育型：诊断型和调试型的组合，用于教学和培训。
基于神经网络的水果识别(收藏)
---------------------------------------------------------------最新资料推荐------------------------------------------------------ 基于神经网络的水果识别(收藏) 水果识别一、水果识别算法设计： 从水果图像可以看出，仅从水果的主要颜色就可以把它们区分开。 于是我们先提取出主要颜色，然后用 BP 神经网络进行分类。 设计步骤如下： 1) 用 K-均值方法对每幅图像进行聚类。 然后提取出水果的主要颜色。 2) 把每幅图像水果主要颜色的 R、G、B 三个分量分别作为水果的三个特征，把它们作为神经网络的输入。 3) 把一部分提取出的水果特征作为训练样本训练 BP 网络。 4) 读取未知类别的水果图像，然后用 K-均值聚类，提取主要颜色，把主要颜色的 R、G、B 三个分量输入到训练好的神经网络，即可对水果进行分类。 二、实验 1 、特征提取用 k－均值方法对水果图像分类，要分的类别数依赖于图像颜色复杂度，从图像可直观看出三种水果的主要颜色有较大的区别，因此，我们把图像聚成两类，然后提取出主要颜色。 以下是一幅桃子图像聚类的结果原始图像聚类结果把所有水果主要颜色的 R、G、B 三个分量以及每个水果所属类别存放到一个数据文件里（我们存放在 characters.mat 里），以 1 / 5
提供给训练及测试神经网络用。 2 、训练神经网络首先我们选择比较常用的 BP 网络。 网络为两层，其中第一层的传递函数为tan-sigoid，在输出层使用线性传递函数（purelin）。 由于我们要得到的是三个目标，所以输出层使用 3 个神经元，而第一层的神经元需要有试验确定，在这个实验中，通过反复试验，我们发现第一层使用 6 个神经元最为合适，这个时候误差能够达到最好，分类效果也比较理想。 神经网络训练过程中，我们从 characters.mat 文件中读取所有水果的特征和水果所属类别，作为样本。 其中一半的样本用于训练，训练最大循环次数为 100，然后用所有的样本进行测试。 由于每次的初始化是随机的，因此，我们可以反复训练，然后记录训练结果比较的网络。 训练过程发现，网络识别率很容易达到100%，以下是我们训练过程中识别率为 100%时，神经网络的收敛图。 最后的误差可达610 。 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 10010-610-510-410-310-210-1100101100 EpochsTraining-BluePerformance is 3.09984e-006, Goal is 0 三、方法比较 1 、提取两个主颜色上面的方法中，我们只提取一个主颜色作为水果特征，如果我们提取两个组颜色作为水果特征，结果
人工智能的认知技术
人工智能的认知技术 大众媒体将人工智能刻画为跟人一样聪明的或比人更聪明的计算机的来临。而各项技术则在以往只有人能做到的特定任务上面表现得越来越好。我们称这些技术为认知技术，认知技术是人工智能领域的产物，它们能完成以往只有人能够完成的任务。而它们正是商业和公共部门的领导者应该关注的。下面我们将介绍几个最重要的认知技术，它们正被广泛采纳并进展迅速，也获得大量投资。 1）计算机视觉 是指计算机从图像中识别出物体、场景和活动的能力。计算机视觉技术运用由图像处理操作及其他技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。比如，一些技术能够从图像中检测到物体的边缘及纹理。分类技术可被用作确定识别到的特征是否能够代表系统已知的一类物体。 计算机视觉有着广泛应用。其中包括，医疗成像分析被用来提高疾病的预测、诊断和治疗；人脸识别被Facebook用来自动识别照片里的人物；在安防及监控领域被用来指认嫌疑人；在购物方面，消费者现在可以用智能手机拍摄下产品以获得更多购买选择。 机器视觉作为一个相关学科，泛指在工业自动化领域的视觉应用。在这些应用里，计算机在高度受限的工厂环境里识别诸如生产零件一类的物体，因此相对于寻求在非受限环境里操作的计算机视觉来说目标更为简单。计算机视觉是一个正在进行中的研究，而机器视觉则是“已经解决的问题”，是系统工程方面的课题而非研究层面的课题。因为应用范围的持续扩大，计算机视觉领域的初创公司自2011年起已经吸引了数亿美元的风投资本。 2）机器学习 指的是计算机系统无需遵照显式的程序指令而只是依靠暴露在数据中来提升自身性能的能力。其核心在于，机器学习是从数据中自动发现模式，模式一旦被发现便可用于做预测。比如，给予机器学习系统一个关于交易时间、商家、地点、价格及交易是否正当等信用卡交易信息的数据库，系统就会学习到可用来预测信用卡欺诈的模式。处理的交易数据越多，预测就会越好。 机器学习的应用范围非常广泛，针对那些产生庞大数据的活动，它几乎拥有改进一切性能的潜力。除了欺诈甄别之外，这些活动还包括销售预测、库存管理、石油和天然气勘探、以及公共卫生。机器学习技术在其他的认知技术领域也扮演着重要角色，比如计算机视觉，它能在海量图像中通过不断训练和改进视觉模型
专家系统及其设计
《专家系统及其设计》教学设计 天津电子计算机职专冯莉 人工智能作为一门研究运用计算机模拟和延伸人脑功能的综合性学科，在一定程度上代表着信息技术的发展前沿。但是人工智能在国内中学的开设尚属首次，教师教学经验缺乏，对学生来说，也是一个陌生的事物，与其他课程相比，难度较大。专家系统是人工智能领域的重要组成内容，也是该领域发展得较为成熟的部分。为了缩小现实与理想之间的矛盾，在人工智能课程“专家系统”内容的教学中，采用“以问题解决为中心”的教学方式，通过小组协作，让学生在感受什么是专家系统的基础上既了解有关专家系统的基本知识，又能利用专家系统外壳自行开发一个简易的专家系统，由此既增强他们对人工智能的认识，又促进问题解决能力，发散性思维能力和社会合作能力的培养。 一、学习者分析 选修这门课程的学生通常已具有一定的信息技术基础知识，懂得如何操作计算机、上网浏览信息和收集资料等。“专家系统”的学习内容在人工智能教材中一般都是置于“知识表示”之后，因此学生对各种知识表示方式都有初步了解，掌握了例如产生式规则、状态空间图、语义网络等的基本表示方法。但是各种知识表示如何在人工智能中得到应用，学生们对这个问题在上一阶段的学习中还难以深入体会。专家系统通过把领域专家的大量知识加以计算机编程嵌入到计算机内部，产生式规则的知识表示方式在专家系统的知识库建设中得到了实际应用。因此对于学生来说，虽然专家系统完全是个新事物，但是它与各种知识表示，尤其是产生式规则表示方式，有着理论与实际应用的关系。教师在教学设计时，不能忽视这个有利于学生知识增长和能力发展的“最邻近发展区”。 二、教学目标 知识与技能目标： 1. 感受什么是专家系统，知道专家系统和专家系统外壳之间的区别和联系 2.了解专家系统的基本构造和工作机制 3.能利用专家系统外壳自行开发一个简易的专家系统 过程与方法： 1.能够根据任务的要求，有效采集、分类和管理信息 2.通过感受人类专家解决复杂问题的思路，增强逻辑思维和问题解决能力 情感态度与价值观： 1.进一步增强对人工智能领域的认识，感受人工智能技术的丰富魅力 2.增强协作学习和人际交流能力 三、学习时间 本次教学计划用3个课时完成《专家系统及其设计》的课程内容 第1课时：主要让学生感受什么是专家系统，并了解有关专家系统的一些基本知识 第2课时：主要让学生能够利用InterModeller专家系统外壳自行设计一个简易的植物识别专家系统 第3课时：学生展示设计的植物识别专家系统，在互相交流中提高口头表达能力和作品鉴赏能力 四、课前准备
水果识别
进入夏季，西瓜逐渐成为人们首选的消暑食品。福建省工商局有关负责人日前表示，为了让西瓜提前上市、挤进高价水果的行列，一些黑心商贩把用于医学注射的针头对准了一个个尚未到成熟期的西瓜，让它变甜。消费者要小心防范“打针西瓜”。今天，重庆晨报就如何辨别“催熟的水果”编辑了一组小稿，希望能对你选购水果时有所帮助。综合新华社等 化妆手法 荔枝保存时间短，商贩往往会买半熟甚至生荔枝，用稀释过的盐酸浸泡。 识别技巧 摸：挑选“化妆”荔枝的时候，手会觉得潮热，甚至有烧手的感觉。 闻：自然成熟的荔枝闻起来有淡淡的香味，“化妆”荔枝闻起来气味有点酸。 看：鲜荔枝一般需低温冷藏保存，如果荔枝被商贩随便放在盒子里，大多有问题。 化妆手法 给半生不熟的西瓜从瓜蒂处注入色素、糖精水，瓜瓤就会被染红，吃起来很甜。 识别技巧 拍：打过针的西瓜拍打时声音“哑”、不脆亮。 看：自然熟的西瓜籽是黑色的，很饱满。打过针的西瓜籽一般小且白。 尝：打针西瓜甜味不均匀，往往靠近瓜蒂部位甜度较浓，远离瓜蒂部位甜度差得多。 化妆手法 七分熟的香蕉，表面涂上一层含有二氧化硫的催熟剂，一两天香蕉全变成了色黄鲜嫩的上品。或在装香蕉的箱子里注入甲醛气体，几天工夫香蕉变黄。 识别技巧 看：催熟的香蕉表皮一般不会有香蕉熟透的标志———“梅花点”。 闻：催熟的香蕉闻起来有化学药品的味道。 尝：自然熟的香蕉熟得均匀，催熟的香蕉芯则是硬的。
化妆手法 把长有霉斑的橙子洗净、晾干，然后用石蜡上色。这样，原本长了霉斑、灰头土脸的橙子转眼间变得又红又亮。 识别技巧 看：进口橙子表皮的皮孔比较多，摸起来较为粗糙，而假进口橙子表面的皮孔比较少，摸起来相对光滑些。 擦：假冒的进口橙子用纸擦，纸的颜色会变红，是因为假冒进口橙子在处理的过程中加入了色素。
《人工智能初步》模块的理解和再认识—专题讲座-袁志平2015年2月
高中信息技术系列讲座 《人工智能初步》模块 在信息的获取、加工、存储、管理、发布与交流的信息处理过程中，使用的所有技术，统称为信息技术。 图1信息技术图2现代信息技术 现代信息技术则是指以微电子技术为基础的感测技术、通信技术、计算机技术、控制技术的综合技术。 如果没有特殊说明的情况下，人们所说的“信息技术”，通常是指“现代信息技术”。 信息技术学科是一个独立的学科分支，又是其他所有学科发展的基础。一、课程模块 2003年教育部颁发了《全日制普通高中信息技术课程标准》（以下称《课标》）。并将《信息技术》的课程分成六个部分，即：一个基础模块、五个选修模块。 基础模块：①信息技术基础 选修模块：②算法与程序设计③多媒体技术应用④网络技术应用 ⑤数据管理技术⑥人工智能初步 图3 《普通高中（信息/通用）技术课程标准》图4 教科书（配光盘）如今，各地区高中、初中和小学信息技术课程教材，是在融入了教育部《课程标准》的精神和理念之后，参照、参考《信息技术基础》《算法与程序设计》《多媒体技术应用》《网络技术应用》《数据管理技术》《人工智能初步》的“内容标准”而编写的。 信息技术学科的课堂教学，也逐渐地形成了“以信息、信息处理为主线，以提升学生信息素养为最终目标”的教学模式。
二、人工智能初步 人工智能技术是处于现代科学技术的发展过程中，正在不断地延伸、拓展的边沿科学技术之一。 《人工智能初步》模块是由于人工智能技术在求解策略和处理手段上，具有独到之处，即：“将知识符号化、数据化后，输入到计算机等数码设备中，进行信息处理。”而设置的普通高中信息技术课程中的选修模块。 ⒈整体目标 ①了解人工智能的一些基本概念。 ②初步学会使用人工智能语言，解决简单问题。 ③掌握使用简易的专家系统外壳，开发简单的专家系统。 ④体验人工智能技术的应用。认识到人工智能技术，对人类社会生产、生活和学习的影响。 ⑤感受人工智能技术的魅力，增强对信息技术发展前景的向往，和对未来生活的追求。 ⒉内容标准 《人工智能初步》模块由三部分的组成：①知识及其表达②推理与专家系统③人工智能语言与问题求解 ㈠知识及其表达 ①了解人工智能技术的基本概念、特点和发展。 ②知道人工智能技术是随着社会需求、科学技术进步而发展的。 ③了解人工智能主要应用领域，体验人工智能的应用。 ④掌握知识的概念；学会知识表达的基本方法。 ㈡推理与专家系统 ①学会使用简单的产生式专家系统软件，感受用专家系统解决问题的基本过程。 ②了解专家系统的基本结构。 ③知道专家系统正向、反向推理的基本原理。 ④掌握不精确推理的基本过程。 ⑤了解专家系统解释机制的基本概念，以及在专家系统中的重要作用。 ⑥了解专家系统外壳的概念。 ⑦学会使用简易的专家系统外壳，开发简单的专家系统。 信息技术的应用，经历了数值计算、数据处理、知识处理三个阶段。专家系统属于知识处理阶段。 ㈢人工智能语言与问题求解 ①掌握人工智能语言的一些基本概念 ②了解人工智能语言的主要特征。以及基本数据结构、程序结构。 ③初步学会使用人工智能语言设计程序，求解简单问题。 ④了解状态空间的概念与方法。 ⑤学会使用状态空间方法描述待求解的问题。
基于神经网络的水果识别
水果识别 一、水果识别算法设计： 从水果图像可以看出，仅从水果的主要颜色就可以把它们区分开。于是我们先提取出主要颜色，然后用BP神经网络进行分类。设计步骤如下： 1)用K-均值方法对每幅图像进行聚类。然后提取出水果的主要颜色。 2)把每幅图像水果主要颜色的R、G、B三个分量分别作为水果的三个特征， 把它们作为神经网络的输入。 3)把一部分提取出的水果特征作为训练样本训练BP网络。 4)读取未知类别的水果图像，然后用K-均值聚类，提取主要颜色，把主要颜色 的R、G、B三个分量输入到训练好的神经网络，即可对水果进行分类。 二、实验 1、特征提取 用k－均值方法对水果图像分类，要分的类别数依赖于图像颜色复杂度，从图像可直观看出三种水果的主要颜色有较大的区别，因此，我们把图像聚成两类，然后提取出主要颜色。以下是一幅桃子图像聚类的结果 原始图像聚类结果 把所有水果主要颜色的R、G、B三个分量以及每个水果所属类别存放到一个数据文件里（我们存放在characters.mat里），以提供给训练及测试神经网络用。 2、训练神经网络 首先我们选择比较常用的BP网络。网络为两层，其中第一层的传递函数为tan-sigoid，在输出层使用线性传递函数（purelin）。由于我们要得到的是三个目标，所以输出层使用3个神经元，而第一层的神经元需要有试验确定，在这个实
验中，通过反复试验，我们发现第一层使用6个神经元最为合适，这个时候误差能够达到最好，分类效果也比较理想。 神经网络训练过程中，我们从characters.mat文件中读取所有水果的特征和水果所属类别，作为样本。其中一半的样本用于训练，训练最大循环次数为100，然后用所有的样本进行测试。由于每次的初始化是随机的，因此，我们可以反复训练，然后记录训练结果比较的网络。训练过程发现，网络识别率很容易达到100%，以下是我们训练过程中识别率为100%时，神经网络的收敛图。最后的误差可达6 10-。 三、方法比较 1、提取两个主颜色 上面的方法中，我们只提取一个主颜色作为水果特征，如果我们提取两个组颜色作为水果特征，结果会不会更好呢？我们先对图像聚成两类，然后分割出水果，对分割出的水果再聚两类，提取出两个颜色作为特征。然后训练网络。我们 10-下图发现这种情况下识别率仍然为100%，但收敛速度很快，最后误差可达12