成都人工智能项目可行性研究报告
成都人工智能项目可行性研究报告
投资分析/实施方案
报告摘要说明
人工智能产业的快速发展，资本市场大量资金涌入，促使中国人工智
能领域投融资热度快速升温。
2018年中国AI市场规模约330亿元人民币，全球AI市场规模约2700
亿美元。我们预计，中国人工智能市场规模有望成长至万亿量级，成为下
一轮科技创新红利的主导力量。
该人工智能设备项目计划总投资12373.81万元，其中：固定资产
投资8792.03万元，占项目总投资的71.05%；流动资金3581.78万元，占项目总投资的28.95%。
本期项目达产年营业收入28532.00万元，总成本费用21411.34
万元，税金及附加238.40万元，利润总额7120.66万元，利税总额8341.22万元，税后净利润5340.49万元，达产年纳税总额3000.72万元；达产年投资利润率57.55%，投资利税率67.41%，投资回报率
43.16%，全部投资回收期3.82年，提供就业职位418个。
中国人工智能发展水平是在世界领先的。从技术层面分析，中国人工
智能专利申请数量与论文数量均居世界首位。从资本层面分析，中国人工
智能企业对国外的资本均有较大的吸引力，尤其是研发能力较强的几个独
角兽企业吸引到了资金额较大融资。技术和资金的支持将助力中国人工智
能产业更好地发展。
利用人工智能技术构建包含智能学习、交互式学习的新型教育体系，推动人工智能在教学、管理、资源建设等全流程应用，开发基于大数据智能的在线学习教育平台，建立智能、快速、全面的教育分析系统，实现日常教育和终身教育定制化，是我国新一代人工智能发展规划中提出的明确要求。
成都人工智能项目可行性研究报告目录
第一章项目总论
第二章项目市场空间分析
第三章主要建设内容与建设方案
第五章土建工程
第六章公用工程
第七章原辅材料供应
第八章工艺技术方案
第九章项目平面布置
第十章环境保护
第十一章安全保护
第十二章项目风险应对说明
第十三章节能评估
第十四章进度说明
第十五章项目投资方案
第十六章项目经营收益分析
第十七章项目招投标方案
附表1：主要经济指标一览表
附表2：土建工程投资一览表
附表3：节能分析一览表
附表4：项目建设进度一览表
附表5：人力资源配置一览表
附表6：固定资产投资估算表
附表7：流动资金投资估算表
附表8：总投资构成估算表
附表9：营业收入税金及附加和增值税估算表附表10：折旧及摊销一览表
附表11：总成本费用估算一览表
附表12：利润及利润分配表
附表13：盈利能力分析一览表
第一章项目总论
一、项目建设背景
利用人工智能技术构建包含智能学习、交互式学习的新型教育体系，推动人工智能在教学、管理、资源建设等全流程应用，开发基于
大数据智能的在线学习教育平台，建立智能、快速、全面的教育分析
系统，实现日常教育和终身教育定制化，是我国新一代人工智能发展
规划中提出的明确要求。
智慧城市的建设离不开企业的技术创新与产品设备应用，需要将
尖端的技术与城市的发展建设融合在一起，紧扣城市特点和经济社会
发展需求、聚焦城市精细化管理、提高治理能力现代化水平三个方面。
智慧工厂是在科学管理的基础上，深度融合自动化技术、信息通
信技术和智能科学技术，结合数据与信息打造生产过程的可控性、即
时正确地采集生产线数据，以及具有合理的生产计划、生产进度，智
慧工厂是新一代制造业企业及其生态系统的发展方向。
2019年国务院印发了《交通强国建设纲要》，纲要中明确提出，
加强新型载运工具研发，实现3万吨级重载列车、时速250公里级高
速轮轨货运列车等方面的重大突破，加强智能网联汽车（智能汽车、
自动驾驶、车路协同）研发，形成自主可控完整的产业链。
随着AI技术的不断进步，众多行业的发展都迎来了颠覆性的变革。对医疗行业而言，人工智能将在医疗上扮演一定的重要角色，将成为
未来医疗保健领域的主要趋势之一，精准医疗和降低成本的需求将成
为AI在医疗产业的主要驱动因素。
物流业是国民经济基础性、战略性、服务性的产业。随着科技进步，建设智慧物流体系成为共识。企业合力推动物流业转型升级，促
进物流业降本增效成为发展方向。
随着人工智能、云计算和大数据等相关技术的发展，推动着安防
领域向着一个更智能化、更人性化的方向前进，安防正在从传统的被
动防御向主动判断、预警发展。
AI赋能下的家庭家居，给我们的生活带来了全新的生活体验，小
到智能门锁、智能灯光、智能扫地机，大到自动洗碗机、智能空调、
智能视听娱乐……各种智能家居产品开始进入“寻常百姓家”，使得
我们切身感受到科技带给生活的全新体验与魅力。
目前，智慧金融是依托于互联网技术，运用大数据、人工智能、
云计算等金融科技手段，使金融行业在业务流程、业务开拓和客户服
务等方面得到全面的智慧提升，实现金融产品、风控、获客、服务的
智慧化。
随着互联网、大数据、人工智能和云计算等最新技术在各行业中应用，优秀的商业落地产品／技术方案是判断企业商业价值的重要依据之一。随着不同的行业和场景中落地AI技术，未来“AI＋产业”将开创商业模式新格局。
二、报告编制依据
1、《产业结构调整指导目录》。
2、《建设项目经济评价方法与参数》（第三版）。
3、《建设项目经济评价细则》（2010年本）。
4、国家现行和有关政策、法规和标准等。
5、项目承办单位现场勘察及市场调查收集的有关资料。
6、其他有关资料。
三、项目名称
成都人工智能项目
四、项目承办单位
xxx集团
五、项目选址及用地综述
（一）项目选址方案
项目选址位于某某经济技术开发区,地理位置优越，交通便利，规
划电力、给排水、通讯等公用设施条件完备，建设条件良好。
成都，简称蓉，别称蓉城、锦城，是四川省省会、副省级市、特大城市、成都都市圈核心城市，国务院批复确定的中国西部地区重要的中心城市，国家重要的高新技术产业基地、商贸物流中心和综合交通枢纽。截至2018年，全市下辖11个区、4个县，代管5个县级市，总面积14335平方
千米。2019年末，建成区面积949.6平方公里，常住人口1658.10万人，
城镇人口1233.79万人，城镇化率74.41%。成都地处中国西南地区、四川
盆地西部、成都平原腹地，境内地势平坦、河网纵横、物产丰富、农业发达，属亚热带季风性湿润气候，自古有天府之国的美誉；是西部战区机关
驻地，作为全球重要的电子信息产业基地，有国家级科研机构30家，国家
级研发平台67个，高校56所，各类人才约389万人；2019年世界500强
企业落户301家。成都是国家历史文化名城，古蜀文明发祥地。境内金沙
遗址有3000年历史，周太王以一年成邑，二年成都，故名成都；先后有7
个割据政权在此建都；一直是各朝代的州郡治所；汉为全国五大都会之一；唐为中国最发达工商业城市之一，史称扬一益二；北宋是汴京外第二大都会，发明世界上第一种纸币交子。拥有都江堰、武侯祠、杜甫草堂等名胜
古迹，是中国优秀旅游城市。成都先后获世界最佳新兴商务城市、中国内
陆投资环境标杆城市、国家小微企业双创示范基地城市、中国城市综合实
力十强、中国十大创业城市、中国外贸百强城市排名第18等荣誉，正加快建设具有全国引领力、全球竞争力的世界文创名城。
（二）项目用地规模
项目总用地面积30135.06平方米（折合约45.18亩），土地综合利用率100.00%；项目建设遵循“合理和集约用地”的原则，按照人工智能设备行业生产规范和要求进行科学设计、合理布局，符合规划建设要求。
六、土建工程建设指标
项目净用地面积30135.06平方米，建筑物基底占地面积18713.87平方米，总建筑面积47914.75平方米，其中：规划建设主体工程29364.50平方米，项目规划绿化面积3614.34平方米。
七、产品规划方案
根据项目建设规划，达产年产品规划设计方案为：人工智能设备xxx单位/年。综合考xxx集团企业发展战略、产品市场定位、资金筹措能力、产能发展需要、技术条件、销售渠道和策略、管理经验以及相应配套设备、人员素质以及项目所在地建设条件与运输条件、xxx集团的投资能力和原辅材料的供应保障能力等诸多因素，项目按照规模化、流水线生产方式布局，本着“循序渐进、量入而出”原则提出产能发展目标。
八、投资估算及经济效益分析
（一）项目总投资及资金构成
项目预计总投资12373.81万元，其中：固定资产投资8792.03万元，占项目总投资的71.05%；流动资金3581.78万元，占项目总投资的28.95%。
（二）资金筹措
该项目现阶段投资均由企业自筹。
（三）项目预期经济效益规划目标
项目预期达产年营业收入28532.00万元，总成本费用21411.34
万元，税金及附加238.40万元，利润总额7120.66万元，利税总额8341.22万元，税后净利润5340.49万元，达产年纳税总额3000.72万元；达产年投资利润率57.55%，投资利税率67.41%，投资回报率
43.16%，全部投资回收期3.82年，提供就业职位418个。
九、项目建设单位基本情况
（一）公司概况
本公司秉承“顾客至上，锐意进取”的经营理念，坚持“客户第一”的原则为广大客户提供优质的服务。公司坚持“责任+爱心”的服务理念，将诚信经营、诚信服务作为企业立世之本，在服务社会、方
便大众中赢得信誉、赢得市场。“满足社会和业主的需要，是我们不
懈的追求”的企业观念，面对经济发展步入快车道的良好机遇，正以
高昂的热情投身于建设宏伟大业。
公司经过多年的不懈努力，产品销售网络遍布全国各省、市、自
治区；完整的产品系列和精益求精的品质使企业的市场占有率不断提高，除国内市场外，公司还具有强大稳固的国外市场网络；项目承办
单位一贯遵循“以质量求生存，以科技求发展，以管理求效率，以服
务求信誉”的质量方针，努力生产高质量的产品，以优质的服务奉献
社会。
未来，公司计划依靠自身实力，通过引入资本、技术和人才等扩
大生产规模，以“高效、智能、环保”作为产品发展方向，持续加强
新产品研发力度，实现行业关键技术突破，进一步夯实公司技术实力，全面推动产品结构升级，优化公司利润来源，提高核心竞争能力，巩
固和提升公司的行业地位。为实现公司的战略目标，公司在未来三年
将进一步坚持技术创新，加大研发投入，提升研发设计能力，优化工
艺制造流程；扩大产能，提升自动化水平，提高产品品质；在巩固现
有业务的同时，积极开拓新客户，不断提升产品的市场占有率和公司
市场地位；健全人才引进和培养体系，完善绩效考核机制和人才激励
政策，激发员工潜能；优化组织结构，提升管理效率，为公司稳定、快速、健康发展奠定坚实基础。
（二）公司经济效益分析
上一年度，xxx实业发展公司实现营业收入27760.02万元，同比增长18.82%（4396.57万元）。其中，主营业业务人工智能设备生产及销售收入为25653.23万元，占营业总收入的92.41%。
根据初步统计测算，公司实现利润总额6680.33万元，较去年同期相比增长738.02万元，增长率12.42%；实现净利润5010.25万元，较去年同期相比增长505.27万元，增长率11.22%。
十、主要经济指标
主要经济指标一览表
第二章项目市场空间分析
一、人工智能设备行业发展概况
2018年中国AI市场规模约330亿元人民币，全球AI市场规模约2700亿美元。我们预计，中国人工智能市场规模有望成长至万亿量级，成为下一轮科技创新红利的主导力量。
人工智能技术可以显著提升人类效率，在图像识别、语音识别等
领域快速完成识别和复杂运算。
此外，面对开放性问题，人工智能技术亦可通过穷举计算找到人
类预料之外的规律和关联。自1956年“人工智能”概念首次被提出，
AI技术“三起两落”。
基础层主要包括:AI芯片、IoT传感器等，技术层主要包括:图像
识别、语音识别、自然语言处理NLP、知识图谱等，应用层的场景包括:无人驾驶、智慧安防、智慧城市(城市大脑)、金融科技(Fintech)、智
慧医疗、智慧物流等领域。
2018年中国AI市场规模约330亿元人民币，全球AI市场规模约2700亿美元。我们预计，中国人工智能市场规模有望成长至万亿量级，成为下一轮科技创新红利的主导力量。
Statista预计2019、2020年，全球人工智能市场规模将分别增长59%、61%，成长至6800亿美元量级。
中国人工智能市场有望在2030年达到万亿量级，传统行业和技术的结合是主要的应用领域，2G(对政府）和2B（对企业）将成为主要的营收来源。
智能手机销量见顶，移动互联网进入细化竞争的下半场，AI是主要竞争手段。
自2007年全球第一款量产智能手机iPhone放量，智能手机市场历经十年繁荣。
至2016年智能机销量见顶，当年共销售14.73亿部，CAGR超过30%(+2.5%)。2016年中国智能手机销售4.65亿部(+9%)，达到历史高点。
二、人工智能设备市场分析预测
中国人工智能发展水平是在世界领先的。从技术层面分析，中国人工智能专利申请数量与论文数量均居世界首位。从资本层面分析，中国人工智能企业对国外的资本均有较大的吸引力，尤其是研发能力较强的几个独角兽企业吸引到了资金额较大融资。技术和资金的支持将助力中国人工智能产业更好地发展。
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。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。
根据WIPO统计数据，2018年中美日三国人工智能专利数量占全球
人工智能专利总数的75%。中国专利数量领先，美国和日本，专利数量占比为37%，成为全球人工智能专利申请数量最领先的国家。
目前，中美两国人工智能企业数量占据全球总量的60%。根据中国
信通院数据，截至2018年6月底，美国人工智能企业数量为2039家，世界排名第一；中国以1040家企业位居第二。
在人工智能基础层、算法层、技术层和应用层，国内已经涌现出
一批有相当实力的人工智能企业。如在芯片领域有华为海思、寒武纪
科技等企业；算法和综合领域有百度、腾讯、阿里；智能语音领域有
百度、科大讯飞等企业；计算机视觉领域有商汤科技、旷视科技等企业。越来越多的高科技企业广泛涉足人工智能领域，并且到目前为止，中国已初步建立了完整的人工智能产业链。
中国人工智能领域相关投资活跃，增长迅速。融资资金额从2013
年到2018年，六年时间增长了近31倍。从2013年到2018年上半年，中国人工智能领域累计融资金额全球占比60%，超过美国的29%，世界
排名第一。
智能物联网。过去联网的设备是像个人电脑、手机、智能音箱这
些天生智能的产品，而接下来，以联想为代表的人工智能企业将通过
嵌入智能的模块、芯片或者协议等方式，让家里的冰箱、空调，工厂
里的机床，汽车、飞机引擎，以及医院里的X光机、CT机等传统设备，都能够变成智能设备，具备实时在线、与人交互等智能化能力。?传统IT向智能基础设施转型。IT基础架构的智能化是各行各业实
现智能化转型必不可少的基础设施。在传统数据中心，像服务器、存储、网络这些架构是分离的，每需要做一个应用，企业需要分别够买
服务器、存储和网络设备，效率非常低，硬件设备的利用率不到10%。而智能基础架构，是用软件定义，融合、超融合的技术来构筑的IT基
础架构。
自动化机器学习将会更加突出。从根本上改变机器学习解决方案
的一个趋势是AutoML。它将使业务分析师和开发人员能够发展可以解
决复杂场景的机器学习模型，而无需经过机器学习模型的典型培训，业务分析师可以专注于业务问题，而不是迷失在工作流程中。
二、人工智能设备行业发展趋势分析
人工智能产业的快速发展，资本市场大量资金涌入，促使中国人工智能领域投融资热度快速升温。
中国人工智能产业起步相对较晚，但产业布局、技术研究等基础设施正处于进步期，随着科技、制造等业界巨头公司的布局深入，人工智能产业的规模将进一步扩大。而随着众多垂直领域的创业公司的诞生和成长，人工智能将出现更多的产业级和消费级应用产品。
中国人工智能产业规模2016年已突破100亿，以43.3%的增长率达到了100.60亿元，预计2017年增长率将提高至51.2%，产业规模达到152.10亿元，并于2018年增长至238.2亿元。
语音识别是将语音转换为文本的技术。语音识别主要步骤为：语音搜集、降噪、特征提取、语音大数据训练、数据解码、文本转换。目前语音识别的技术已普遍较为成熟，准确率可达95%，未来准确度的进一步提升将会使人们从偶尔使用语音识别技术到普遍通用。
全球智能语音行业在大数据、移动互联网、云计算等技术的发展推动下，已进入快速应用阶段，预计到2017年，全球智能语音产业规
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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
游戏人工智能实验报告记录四
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实验四有限状态机实验 实验报告 一、实验目的 通过蚂蚁世界实验掌握游戏中追有限状态机算法 二、实验仪器 Windows7系统 Microsoft Visual Studio2015 三、实验原理及过程 1）制作菜单 设置参数：点击会弹出对话框，设置一些参数，红、黑蚂蚁的家会在地图上标记出来 运行：设置好参数后点击运行，毒药、食物、水会在地图上随机显示 下一步：2只红蚂蚁和2只黑蚂蚁会随机出现在地图上，窗口右方还会出现红、黑蚂蚁当前数量的统计 不断按下一步，有限状态机就会不断运行，使蚁群产生变化 2）添加加速键
资源视图中下方 选择ID和键值
3）新建头文件def.h 在AntView.cpp中加入#include"def.h" 与本实验有关的数据大都是在这里定义的 int flag=0; #define kForage 1 #define kGoHome 2 #define kThirsty 3 #define kDead 4 #define kMaxEntities 200 class ai_Entity{ public: int type; int state; int row; int col; ai_Entity(); ~ai_Entity() {} void New (int theType,int theState,int theRow,int theCol); void Forage(); void GoHome(); void Thirsty(); void Dead();
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人工智能课内实验报告实验1：猴子摘香蕉问题的VC编程实现 学院：自动化学院 班级：智能1501 姓名：刘少鹏（33） 学号： 06153034 日期： 2017-3-8 10:15-12:00
实验1：猴子摘香蕉问题的VC编程实现 一、实验目的 （1）熟悉谓词逻辑表示法； （2）掌握人工智能谓词逻辑中的经典例子——猴子摘香蕉问题的编程实现。 二、编程环境 VC语言 三、问题描述 房子里有一只猴子（即机器人），位于a处。在c处上方的天花板上有一串香蕉，猴子想吃，但摘不到。房间的b处还有一个箱子，如果猴子站到箱子上，就可以摸着天花板。如图1所示，对于上述问题，可以通过谓词逻辑表示法来描述知识。要求通过VC语言编程实现猴子摘香蕉问题的求解过程。 图1 猴子摘香蕉问题
四、源代码 #include
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
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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。
游戏人工智能实验报告四
实验四有限状态机实验 实验报告 一、实验目的 通过蚂蚁世界实验掌握游戏中追有限状态机算法 二、实验仪器 Windows7系统 Microsoft Visual Studio2015 三、实验原理及过程 1）制作菜单 设置参数：点击会弹出对话框，设置一些参数，红、黑蚂蚁的家会在地图上标记出来 运行：设置好参数后点击运行，毒药、食物、水会在地图上随机显示 下一步：2只红蚂蚁和2只黑蚂蚁会随机出现在地图上，窗口右方还会出现红、黑蚂蚁当前数量的统计 不断按下一步，有限状态机就会不断运行，使蚁群产生变化 2）添加加速键 资源视图中 下方
选择ID和键值 3）新建头文件def.h 在AntView.cpp中加入#include"def.h" 与本实验有关的数据大都是在这里定义的 int flag=0; #define kForage 1 #define kGoHome 2 #define kThirsty 3 #define kDead 4 #define kMaxEntities 200 class ai_Entity{ public: int type; int state; int row; int col; ai_Entity(); ~ai_Entity() {} void New (int theType,int theState,int theRow,int theCol); void Forage(); void GoHome(); void Thirsty(); void Dead(); }; ai_Entity entityList[kMaxEntities]; #define kRedAnt 1 #define kBlackAnt 2
自然辩证法概论结课论文 人工智能对人类未来社会的影响
2016秋《自然辩证法概论》课程期末论文 班级__ 学号__ 姓名__ 开课学院马克思主义学院任课教师_ 成绩________
人工智能对人类未来社会的影响 摘要：近年来，由于“深度学习”神经网络的提出，突破瓶颈的人工智能迅速发展，各大科技公司也纷纷布局。人工智能逐渐融入人们生活，并极大的促进了社会发展，同时其飞速的发展也引发了人们对于人工智能未来与人类关系的忧虑。 关键词：人工智能人类未来 一、人工智能的发展 今年全球最热门的词汇，“人工智能”无疑是其中之一。前不久谷歌AlphaGo与李世石的围棋人机大战,是继1997年IBM计算机“深蓝”战胜人类国际象棋冠军之后，人工智能领域的又一重大里程碑。提到人工智能，因为受科幻小说或电影的影响，大多数人会想到屠杀人类的机器人大军，但就其本质而言，人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟，现代人工智能主要依靠数据和算法。1956年夏季，以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家在一起聚会，共同研究和探讨用机器模拟智能的一系列有关问题，并首次提出了“人工智能”这一术语，它标志着“人工智能”这门新兴学科的正式诞生。随后，人工智能与众多学科产生融合并飞速进展，但在90年代暴力破解需要的呈指数增长的计算量使人工智能发展陷入僵局。直到2006年“深度学习”神经网络的提出，才取得了突破性进展。深度学习算法体现出来的高性能，掀起了新一代人工智能技术的革新浪潮。“近年来，谷歌、微软、IBM、 百度等拥有大数据的高科技公司相继投入大量资源进行深度学习技术研发，在语音、图像、自然语言、在线广告等领域取得显着进展。”[1] 二、人工智能对现代人类社会的影响 人工智能在我们的生活中早已是随处可见，例如，大多数智能手机上都有的语音助手，使用搜索引擎时跳出的快捷项等。人工智能也对社会生产产生众多影响，例如，富士康每年计划打造1万台机器人同时裁掉6万员工，报社使用人工智能进行简单的新闻编辑，甚至有机构在研发已在研发能写药物处方的算法。“技术的社会价值可以表现为积极的正面价值，推动社会发展增进人类幸福，但也可以表现为消极的负面价值，给社会带来诸多风险。”[2]人工智能在初步发展阶段会极大的造福人类，这也正是人类研发其的原因，但也有人担心现阶段人工智能带来的问题，如失业，对科技的依赖等。首先，对于失业，新闻编辑，富士康员工，药师等人员所做的重复性工作由人工智能代替可以把人类从繁重的劳动中解放出来，提高生产生活的效率和质量。被替换掉的人力资源可以进行更高级的生产，促进社会进步。当年工业化刚开始的时候也曾出现过这样的忧虑，现在看来那时的忧虑完全没有必要，现在情况依旧如此。当然让人们放弃熟悉的事物做出改变是比较困难的，却也是无法违背的。其次，对科技的过分依赖，生活中经常听到不要过度的使用手机这类“善良”的劝告，但在我看来，经常使用手机是必须的。手机是当前人与人连接最高效的方式，在信息时代线上生存是大势所趋，如有必要，时刻保持在线。现在只是处于过渡阶段，虽然人们已经通过手机连接，但线下生活依旧是主流，所以在习惯于线下生活的较年长人的眼里，花费大量时间看手机是不务正业。认识趋势，看到趋势，顺应趋势才是明智得做法。所以老师们不应徒劳的去劝说同学们上课不要看手机，而应积极地结合趋势寻找新的传授知识的
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
人工智能实验报告大全
人工智能课内实验报告 （8次） 学院：自动化学院 班级：智能1501 姓名：刘少鹏（34） 学号： 06153034
目录 课内实验1：猴子摘香蕉问题的VC编程实现 (1) 课内实验2：编程实现简单动物识别系统的知识表示 (5) 课内实验3：盲目搜索求解8数码问题 (18) 课内实验4：回溯算法求解四皇后问题 (33) 课内实验5：编程实现一字棋游戏 (37) 课内实验6：字句集消解实验 (46) 课内实验7：简单动物识别系统的产生式推理 (66) 课内实验8：编程实现D-S证据推理算法 (78)
人工智能课内实验报告实验1：猴子摘香蕉问题的VC编程实现 学院：自动化学院 班级：智能1501 姓名：刘少鹏（33） 学号： 06153034 日期： 2017-3-8 10:15-12:00
实验1：猴子摘香蕉问题的VC编程实现 一、实验目的 （1）熟悉谓词逻辑表示法； （2）掌握人工智能谓词逻辑中的经典例子——猴子摘香蕉问题的编程实现。 二、编程环境 VC语言 三、问题描述 房子里有一只猴子（即机器人），位于a处。在c处上方的天花板上有一串香蕉，猴子想吃，但摘不到。房间的b处还有一个箱子，如果猴子站到箱子上，就可以摸着天花板。如图1所示，对于上述问题，可以通过谓词逻辑表示法来描述知识。要求通过VC语言编程实现猴子摘香蕉问题的求解过程。 图1 猴子摘香蕉问题 四、源代码 #include
人工智能导论论文 (1)
《人工智能导论》 课程论文 题目：人工智能导论课程论文 专业：计算机科学与技术 班级：N计科12-1F 姓名：吴文定 学号：24122401811 指导老师：白天
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。
人工智能实验报告
实验报告 1.对CLIPS和其运行及推理机制进行介绍 CLIPS是一个基于前向推理语言，用标准C语言编写。它具有高移植性、高扩展性、 强大的知识表达能力和编程方式以及低成本等特点。 CLIPS由两部分组成：知识库、推理机。它的基本语法是： (defmodule< module-n ame >[< comme nt >]) CLIPS的基本结构： （1）.知识库由事实库（初始事实+初始对象实例）和规则库组成。 事实库： 表示已知的数据或信息，用deftemplat，deffact定义初始事实表FACTLIS，由关系名、后跟 零个或多个槽以及它们的相关值组成，其格式如下： 模板： （deftemplate
人工智能课程论文
中南林业科技大学 课程论文 论文名称：人工智能课程论文 班级：信息与计算科学一班 姓名：丁洁（20083687）指导教师：黄慧华 日期：2011 - 10
人工智能课程论文 摘要：人工智能一直处于计算机技术的前沿，人工智能研究的理论和发现在很大程度上将决定计算机技术的发展方向。今天，已经有很多人工智能研究的成果进入人们的日常生活。将来，人工智能技术的发展将会给人们的生活、工作和教育等带来更大的影响。 关键字：人工智能、智能化电子、符号计算、模式识别、专家系统、机器翻译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。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。 一、人工智能的具体描述 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
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。
人工智能遗传算法实验报告
人工智能实验报告 学号： 姓名： 实验名称：遗传算法 实验日期：2016.1.5
【实验名称】遗传算法 【实验目的】 掌握遗传算法的基本原理，熟悉遗传算法的运行机制，学会用遗传算法来求解问题。 【实验原理】 遗传算法（ Genetic Algorithm ）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。 遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群开始的，而一个种群则由经过基因编码的一定数目的个体组成。每个个体实际上是染色体带有特征的实体。在一开始需要实现从表现型到基因型的映射即编码工作。由于仿照基因编码的工作很复杂，我们往往进行简化， 如二进制编码，初代种群产生之后，按照适者生存和优胜劣汰的原理，逐代演化产生出越来 越好的近似解，在每一代，根据问题域中个体的适应度大小选择个体，并借助于自然遗传学 的遗传算子进行组合交叉和变异，产生出代表新的解集的种群。这个过程将导致种群像自然进化一样的后生代种群比前代更加适应于环境，末代种群中的最优个体经过解码，可以作为问题近似最优解。 遗传算法程度流程图为：
【实验名称】遗传算法 【实验目的】 掌握遗传算法的基本原理，熟悉遗传算法的运行机制，学会用遗传算法来求解问题。 【实验原理】 遗传算法（ Genetic Algorithm ）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。 遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群开始的，而一个种群则由经过基因编码的一定数目的个体组成。每个个体实际上是染色体带有特征的实体。在一开始需要实现从表现型到基因型的映射即编码工作。由于仿照基因编码的工作很复杂，我们往往进行简化， 如二进制编码，初代种群产生之后，按照适者生存和优胜劣汰的原理，逐代演化产生出越来 越好的近似解，在每一代，根据问题域中个体的适应度大小选择个体，并借助于自然遗传学 的遗传算子进行组合交叉和变异，产生出代表新的解集的种群。这个过程将导致种群像自然进化一样的后生代种群比前代更加适应于环境，末代种群中的最优个体经过解码，可以作为问题近似最优解。 遗传算法程度流程图为：
人工智能2014结课论文
内蒙古科技大学2015/2016 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2013-3，4 任课教师：陈淋艳 班级：13级计算机3班 学号：13768073** 姓名：李**
目录 前言 (3) 一、专家系统简介 (5) 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 (11) 七、专家系统的总结 (12) 八、学习心得 (12) 参考文献 (13)
人工智能是近年来引起人们很大兴趣的一个领域：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。 模式识别可能是人工智能这门学科中最基本也是最重要的一部分。简单来说，模式识别就是让电脑能够认识它周围的事物，使我们与电脑的交流更加自然与方便。它包括文字识别(读)、语音识别(听)、语音合成(说)、自然语言理解与电脑图形识别。 现在的电脑可以说是又耸又哑，而且还是个瞎子，如果模式识别技术能够得到充分发展并应用于电脑，那我们就能够很自然地与电脑进行交流，开也不需要记那些英文的命令就可以立接向电脑下命令。这也为智能机器人的研究提供了必要条件，它能使机器人能够像人一样与外面的世界进行交流。 在人工智能的应用当中最有趣的应该就是机器人了其实机器人的范围很广，不仅包括各种外型的智能机器人，还包括一些用于工业生产的、用于代替人类劳动的机器人、现在的机器人技术在制造只有某一种功能的机器人方面已经取得了一定的成果、但是要研制一种多功能、人性化的智能机器人，还需要不少时间。 到了那时，我们在科幻片中看到的人类与机器人的矛盾不知会不会成为现实。专家系统具有一定的商业特性、它先把某一种行业(譬如医
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。
人工智能论文机器学习与大数据
《人工智能》课程结课论文课题：机器学习与大数据 姓名： 学号： 班级： 指导老师： 2015年11月13日
机器学习与大数据 摘要 大数据并不仅仅是指海量数据，而更多的是指这些数据都是非结构化的、残缺的、无法用传统的方法进行处理的数据。大数据时代的来临，随着产业界数据量的爆炸式增长,大数据概念受到越来越多的关注。然而随着大数据“越来越大”的发展趋势，我们在分析和处理的过程中感觉到的困难也愈加的多了。这个时候我们想到了机器学习。机器学习几乎无处不在，即便我们没有专程调用它们，它们也经常出现在大数据应用之中，大数据环境下机器学习的创新和发展也倍加受到了关注。 关键词：大数据；机器学习；大数据时代 Machine learning and big data Abstract Big data is not only refers to the huge amounts of data, and to talk about these data are structured, broken, can't use the traditional method of processing of the era of big data, with the industry to the explosion of data volumes, large data concept is more and more , as the data, the development trend of "growing" in the process of analysis and processing we feel is more time we thought about the machine learning is almost everywhere, even if we don't have to call them specially, they are also often appear in the big data applications, large data machine learning under the environment of innovation and the development also has received