智能科学导论6章概要
计算机科学导论第6章程序设计与算法分析
计算机科学导论
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• ①顺序结构 把所有元素存放在一片连续的存储单元中， 逻辑上相邻的元素存储在物理位置相邻的存储 单元中，由此得到的存储表示称为顺序存储结 构。 顺序存储结构常借助于程序设计语言中的 数组来实现。优点是使用方法简单，缺点是必 须预先分析出所需定义数组的大小。
计算机科学导论
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• ②链表结构 对逻辑上相邻的元素不要求其物理位置相 邻，元素间的逻辑关系通过附设的指针域来实 现，由此得到的存储表示称为链式存储结构。 链式存储结构通常借助于程序设计语言中 的指针来实现。
初步了解程序设计的基础知识掌握结构化程序设计和面向对象程序设计的基本方法掌握数据结构中的基本数据类型及其实现掌握程序设计算法的基本思想及几种经典的算程序就是能够实现特定功能的一组指令序列的集合
第六章 程序设计与 算法分析
计算机科学导论
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本章要点
◆初步了解程序设计的基础知识 ◆掌握结构化程序设计和面向对象程序设计的基 本方法 ◆掌握数据结构中的基本数据类型及其实现 ◆掌握程序设计算法的基本思想及几种经典的算 法
计算机科学导论
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高级语言的常见类型
• • • • • • • • (1) BASIC语言 (2) FORTRAN语言 (3) COBOL语言 (4) PASCAL语言 (5) C语言 (6) C++语言 (7) 其他高级语言 基于视窗类操作系统的，如Visual Basic、Visual C++、 Delphi、Power Builder、Java等等。
第二个含义称为信息隐蔽，即尽可能隐蔽 对象的内部细节。
计算机科学导论
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5．继承性
• 继承性 是父类和子类之间共享数据和方法的机 制。 原有的类称为基类或父类，产生的新类 称为派生类。
人工智能6章
收敛连接：
火车 汽车
5．不确定性推理(不精确推理) 事实或知识存在不确定性时的推理，即 根据初始证据的可信度值和规则的可信 度值，给出结论的可信度值。 理论依据： (1) 概率论 (2) 证据理论 (3) 模糊集合理论
根据推理方法分类，可分为 1 ． 基 于 规 则 的 推 理 (Rule-based reasoning) 2 ． 基 于 模 型 的 推 理 (Model-based reasoning) 基于模型的推理强调采用反映事物内 部规律的客观世界模型。 ♦定性物理模型 ♦因果模型 ♦功能模型
第六章实用推理技术
6.1 推理的类型 推理----从已有事实推出结论的过程。
根据逻辑基础分类，可分为： 1．演绎推理(Deduction) 演绎推理：由一组前提必然地推导出某个结论 的过程。 核心：三段论法，主要使用假言三段论法： 肯定式：if P then Q, P → Q 否定式：if P then Q, ~Q → ~P 演绎推理可看成是从已知真理中抽出其所包含 的真理。所以演绎推理没有增加新的知识。
求解：(1). 根据P(E)和P(H)及各条件概率计 算各结点的概率。 ①计算结点组{E,A,B}的联合概率 根据 P(E,A,B)=P(E)P(A|E)P(B|E) 共8个： P(e,a,b),P(e,a,~b), P(e,~a,b), P(e,~a,~b) P(~e,a,b),P(~e,a,~b), P(~e,~a,b), P(~e,~a,~b) ②计算结点组{H,T}的联合概率 根据 P(H,T)=P(H)P(T|H) 共4个： P(h,t),P(h,~t),P(~h,t), P(~h,~t)
(2)．设已知P(f)=1，再进行由下而上的证据 传播，计算各结点的概率 ①计算结点组{A,B T}的联合概率 P*(A,B,T) = P(A,B,T|F) P(F|A,B,T)P(A,B,T) P(F)
专题摘编第六章内容
专题摘编第六章内容【引言】第六章的主题是“人工智能在医疗领域的应用”。
在这一章节中，我们主要探讨了人工智能在医疗领域的三个主要应用方向，包括疾病预测、辅助诊断和智能医疗管理。
这章内容在整本书中的地位十分重要，因为它将理论知识和实际应用结合起来，让读者能够更好地理解和掌握人工智能在医疗领域的作用和价值。
【主要内容】【第一个主题】人工智能在疾病预测中的应用疾病预测是人工智能在医疗领域的一个重要应用方向。
通过对大量病例、检验报告和影像资料的分析，人工智能系统可以预测患者在未来可能患上的疾病，从而帮助医生提前进行干预和治疗。
这一应用的实现方法主要包括数据挖掘、机器学习和深度学习等。
【第二个主题】人工智能在辅助诊断中的应用辅助诊断是人工智能在医疗领域的另一个重要应用方向。
通过对病例、检验报告和影像资料的智能分析，人工智能系统可以协助医生进行诊断，提高诊断的准确性和效率。
这一应用的实现方法主要包括自然语言处理、计算机视觉和知识图谱等。
【第三个主题】人工智能在智能医疗管理中的应用智能医疗管理是人工智能在医疗领域的又一个重要应用方向。
通过对医疗资源、患者信息和医疗流程的智能分析和管理，人工智能系统可以提高医疗服务的质量和效率，降低医疗成本。
这一应用的实现方法主要包括大数据分析、云计算和物联网等。
【结论】本章主要介绍了人工智能在医疗领域的三个主要应用方向，即疾病预测、辅助诊断和智能医疗管理。
这些应用展示了人工智能在医疗领域的重要性和广阔前景，也为我国医疗事业的改革和发展提供了有力支持。
通过对这一章的学习，我们可以更好地理解人工智能在医疗领域的实际应用，为后续章节的学习打下坚实基础。
6人工智能导论
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6.7.2 蚁群算法的参数选择
信息素挥发度1-
Ø 当要处理的问题规模比较大时，会使那些从来未被搜索到的路径(可行解) 上的信息量减小到接近于0，因而降低了算法的全局搜索能力；
Ø 而且当1- 过大时，以前搜索过的路径被再次选择的可能性过大，也会
6.7.2 蚁群算ຫໍສະໝຸດ 的参数选择信息素启发因子Ø 反映了蚁群在路径搜索中随机性因素作用的强度；
Ø 值越大，蚂蚁选择以前走过的路径的可能性越大，搜索的随机性减弱； Ø 当 过大时会使蚁群的搜索过早陷于局部最优。
期望值启发式因子
Ø 反映了蚁群在路径搜索中先验性、确定性因素作用的强度；
Ø 值越大，蚂蚁在某个局部点上选择局部最短路径的可能性越大；
影响到算法的随机性能和全局搜索能力；
Ø 反之，通过减小信息素挥发度 1- 虽然可以提高算法的随机性能和全局
搜索能力，但又会使算法的收敛速度降低。
信息素挥发度1-
信息素启发因子
期望值启发式因子
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《人工智能导论》全套教案
知识图谱如何表示呢？ 从 实 际 应 用 的 角 度 出 发 其 实 可 以 简 单 地 把 知 识 图 谱 理 解 成 多 关 系 图 （Multirelational Graph) ,就是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网 络。 (四） 知识归纳
知识图谱的表示： 从实际应用的角度出发其实可以简单地把知识图谱理解成多关系图
2 、联系实际生活.谈一谈知识图谱在生活中还有哪些应用 六、授课过程 — 、二节 ( _ ) 案例引入
( 1 ) 疾 病 症 状 被 G o o g le 纳入••知识图谱”之中 (2) “度 秘 ” 是 另 一 种 形 式 的 百 度 搜 索 框
(3) IB M 想让机器人沃森和你一起开会
(二）知识归纳 知识： 知识是人类在实践中认识客观世界(包括人类自身)的成果. 它包括事实、
发展阶段。
2 、 能够联系实际生活.简述人工智能的应 用价值。
2 、 了解人工智能的社会价值和应用领域、3 、 列举出所者到的人工智能应用实例。
人工智能的未来与展望。
三 、教学重点
1、 人工智能的定义和发展 2 、 人工智能的社会价值 四、 教学难点
1 、 “Al+ ”的行业瘦用 2 、 人工智能的未宋与展望 五、 课前任务设计
教学环境
多媒体教室
_ 、学习内容分析
教学方法 情境教学法、任务驱动法、 讲练结合法、小组讨论教学法
人类之所以有智能行为是因为他们拥有知识.智能活动过程其实就是一个获得并运用 知识的过程.要使机器系统具有人的智能能力（人工智能AI) . 则必须以人的知识为基础. 知识是人工智能的基石。但人类的知识要用适当的模式表示出来，才能够存储到计算机中 并被识别运用. 本节将对人工智能中常用的几种知识表示方法进行介绍，为后续学习奠定 基础。
《人工智能导论》概论精讲
《人工智能导论》概论精讲
人工智能导论，是一门前沿的科学领域，是计算机科学的一个分支，
它涉及由软件、硬件、逻辑、心理和算法组成的复杂系统来模拟和增强人
类智能。
它的目的是使用计算机系统来模拟人类思维，使用它来处理计算
机领域的复杂问题。
人工智能导论可以概括为三个层次：技术层面、模型层面和理论层面。
在技术层面，它主要关注技术的发展，各个算法和数据结构的应用，以及
如何利用计算机系统来实现机器的智能行为。
而在模型层面，它关注有关
智能系统如何理解和处理复杂的环境，如何建立和使用数据模型，以及如
何用有意义的方式表达知识。
最后，在理论层面，它探讨智能系统的演化
和发展，以及它们在解决问题的前提下，如何更加灵活地处理知识和信息。
人工智能导论可以分为以下几个方面：机器学习、算法、规划、自然
语言处理、数据挖掘、图像识别、机器人、信息检索、决策理论以及机器
感知等。
机器学习是对数据的分析，用来构建模型来预测未知的新数据，
可以提高系统的自主能力和预测能力。
算法可以用来解决问题，它能够在
一定范围内找到满足条件的最优解决方案。
《智能制造技术导论》6.1 智能硬件技术
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智能制造基导础论与技应术用
第第六三章章智智能能制制造造的关支键撑技术术
6．洁净机器人 洁净机器人是一种在洁净环境中使用的工业机器人。随着生产技术水平不断 提高，其对生产环境的要求也日益苛刻，很多现代工业产品生产都要求在洁净环 境进行，洁净机器人是洁净环境下生产需要的关键设备。
第第六三章章智智能能制制造造的关支键撑技术术
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智能制造基导础论与技应术用
第第六三章章智智能能制制造造的关支键撑技技术术
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智智能能制制造造基导础论与技应术用
第第六三章章智智能能制制造造的关支键撑技技术术
应用领域 机器人自动装箱、码垛工作站可应用于建材、家电、电子、化纤、汽车、食品 等行业。
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智能制造基导础论与技应术用
第第六三章章智智能能制制造造的关支键撑技术术
酒类装箱码垛线
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智能制造基导础论与技应术用
第六章 智能制造的支撑技术
二、数控机床
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智能制造技术导论
第第六三章章智智能能制制造造的关支键撑技技术术
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智能制造基础与应用
第第六三章章智智能能制制造造的关支键撑技技术术
4．激光加工机器人 激光加工机器人是将机器人技术应用于激光加工中，通过高精度工业机器 人实现更加柔性的激光加工作业。激光加工机器人可以通过示教盒进行在线操 作，也可通过离线方式进行编程。
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智能制造基导础论与技应术用
第第六三章章智智能能制制造造的关支键撑技术术
第六章智能控制
● 智能控制的研究领域
1.智能机器人规划与控制 机器人研究者们所关心的主要研究方向之一是机器人运动的规划与控制。给出一个规定 的任务之后，首先必须作出满足该任务要求的运动规划；然后，这个规划再由控制来执 行，该控制足以使机器人适当地产生所期望的运动。
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2.生产过程的智能监控 许多工业连续生线，如轧钢、化工、炼油、材料加工、造纸和核反应等，其生产过程
需要监视和控制，以保证高性能和高可靠性。为保持物理参数具有一定的精度，确保产品 的优质高产，已在一些连续生产线或工业装置上采用了有效的智能控制模式。例如，旋转 水泥窑的模糊控制、汽车工业的高级模糊逻辑控制、轧钢机的神经控制、分布式材料加工 系统、分级智能材料处理、智能pH值过程控制、塑料剪切过程的智能控制、工业锅炉的递 阶智能控制以及核反器的知识基控制等。
智能仪器智能控制随着微电子技术微机技术人工智能技术和计算机通讯技术的迅速发展自动化仪器正朝着智能化系统化模块化和机电仪一体的方向发展微型计算机或微处理机在仪器中的广泛应用已成为仪器的核心组成部件之一它能够实现信息的记忆判断处理执行以及测控过程的操作监视和诊断并使这类仪器被称为智能仪器
第六章 智能控制
1987年1月，在美国费城由IEEE控制系统学会与计算机学会联合召开了智能 控制国际会议。这是有关智能控制的第一次国际会议，显示出智能控制的长足 进展；同时也说明了：由于许多新技术问题的出现以及相关理论与技术的发展 ，需要重新考虑控制领域及其邻近学科。这次会议及其后续相关事件表明，智 能控制作为一门独立学科已正式在国际上建立起来。
海，导弹，电力系统，控制装置，生产设备和生产过程中得到了比
较成功的应用，而且在经济系统和社会系统中也得到了广泛的应用。
最优控制问题有四个关键点：（1）受控对象为动态系统。（2 ）初始与终端条件（时间和状态）。（3）性能指标。（4）容许控