模拟人脑思维推理的天气预报专家系统共16页
模糊理论综述
模糊理论综述引言模糊理论（Fuzzy Logic)是在美国加州大学伯克利分校电气工程系的L.A.zadeh（扎德）教授于1965年创立的模糊集合理论的数学基础上发展起来的,主要包括模糊集合理论、模糊逻辑、模糊推理和模糊控制等方面的内容.L.A.Zadeh教授在1965年发表了著名的论文，文中首次提出表达事物模糊性的重要概念：隶属函数，从而突破了19世纪末康托尔的经典集合理论,奠定模糊理论的基础。
1974年英国的E.H.Mamdani成功地将模糊控制应用于锅炉和蒸汽机的控制，标志着模糊控制技术的诞生。
随之几十年的发展，至今为止模糊理论已经非常成熟，主要包括模糊集合理论、模糊逻辑、模糊推理和模糊控制等方面的内容。
模糊理论是以模糊集合为基础，其基本精神是接受模糊性现象存在的事实，而以处理概念模糊不确定的事物为其研究目标，并积极的将其严密的量化成计算机可以处理的讯息，不主张用繁杂的数学分析即模型来解决问题。
二、模糊理论的一般原理由于客观世界广泛存在的非定量化的特点，如拔地而起的大树，人们可以估计它很重，但无法测准它实际重量。
又如一群人，男性女性是可明确划分的，但是谁是“老年人”谁又算“中年人”；谁个子高，谁不高都只能凭一时印象去论说，而实际人们对这些事物本身的判断是带有模糊性的，也就是非定量化特征。
因此事物的模糊性往往是人类推理，认识客观世界时存在的现象。
虽然利用数学手段甚至精确到小数点后几位，实际仍然是近似的。
特别是对某一个即将运行的系统进行分析，设计时，系统越复杂，它的精确化能力越难以提高。
当复杂性和精确化需求达到一定阈值时，这二者必将出现不相容性，这就是著名的“系统不相容原理”。
由于系统影响因素众多，甚至某些因素限于人们认识方法，水准，角度不同而认识不足，原希望繁荣兴旺，最后导致失败，这些都是客观存在的。
这些事物的现象，正反映了我们认识它们时存在模糊性。
所以一味追求精确，倒可能是模糊的，而适当模糊以达到一定的精确倒是科学的，这就是模糊理论的一般原理。
人工智能与专家系统练习题(一)2019-12-11
人工智能与专家系统练习题(二)1.什么是人工智能?它的研究目标是什么？定义：用机器模拟人类智能。
研究目标：用计算机模仿人脑思维活动，解决复杂问题；从实用的观点来看，以知识为对象，研究知识的获取、知识的表示方法和知识的使用。
2.人工智能有哪几个主要学派？各自的特点是什么？主要学派：符号主义和联结主义。
特点：符号主义认为人类智能的基本单元是符号，认识过程就是符号表示下的符号计算，从而思维就是符号计算；联结主义认为人类智能的基本单元是神经元，认识过程是由神经元构成的网络的信息传递，这种传递是并行分布进行的。
3.什么是人工神经元？它有哪几种主要模型？人工神经网络是由大量处理单元经广泛互连而组成的人工网络，用来模拟脑神经系统的结构和功能。
而这些处理单元称为人工神经元。
人工神经网络可以看成是以人工神经元为节点，用有向加权弧连接起来的有向图。
根据激发函数的不同分为：阈值型（M-P模型）、分段线性型、Sigmoid函数型、双曲正切型4.什么是人工神经网络？它有哪些联结方式？模拟人脑神经系统的结构和功能，运用大量简单处理单元经广泛连接而组成的人工网络系统。
人工神经网络中，各神经元的连接方式一般有很多种，不同的连接方式就构成了网络的不同连接模型。
常见的连接模型有前向网络、从输入层到输出层有反馈的网络、层内有互连的网络和网络内任意两个神经元都可以互连的互连网络。
5.什么是机器学习？机器学习研究的目标是什么? 研究机器学习的意义何在?答:机器学习是研究如何使用计算机来模拟人类学习活动的一门学科。
更严格地说，就是研究计算机获取新知识和新技能、识别现有知识、不断改善性能、实现自我完善的方法。
机器学习研究的目标有三个：人类学习过程的认知模型；通用学习算法；构造面向任务的专用学习系统的方法。
（a）人类学习过程的认知模型。
这一方向是对人类学习机理的研究。
这种研究不仅对人类的教育，而且对开发机器学习系统都有重要的意义。
（b）通用学习算法。
人工智能chapter1((人工智能基础)
人工智能发展概要人工智能定义从1956年正式提出人工智能学科算起，40多年来，取得长足的发展，成为一门广泛的交叉和当计算机出现后，人类开始真正有了一个可以模拟人类思维的工具，在以后的岁月中，无数科学家为这个目标人工智能理论进入21世纪，正酝酿着新的突破-人工生命的提出，不仅意味着人类试图从传统的什么是人工智能?定义1 智能机器(intelligent machine)能够在各类环境中自主地或交互地执行各种拟人任务人工智能是那些与人的思维、决•Schalkoff, 1990 人工智能是一门通过计算过程，力图理解和模仿智能行为的学科。
•Rick和Knight,1991 人工智能研究如何使计算机做事，而让人过得更好。
•Winston, 1992 人工智能是研究那些使理解、推理和行为成为可能的计算。
•Luger和Stubblefield,1993 人工智能是计算机科学中，与智能行为的自动化有关的一个分支。
1956年夏季，由麦卡锡(J. McCarthy)等美国年轻学者发起的首次人工智能研讨会标志着人工1. 形成期1956年到1961年可以说是AI研究的形成时2. 成长期•1961年以后进入AI研究成长期。
然而在成长期的早期（60年代），由于不适当地过分强调和依赖于符号逻辑和形式推理（AI形成期为AI建立的研究基础），导致了AI研究陷入基于弱法（weak methods）的纯学术研究的困境。
•所谓弱法就是通用问题求解策略，由于片面强调相应算法的通用性，忽视问题域特别信息的指导作用，容易引起所谓的组合爆炸问题。
•组合爆炸意指，复杂的问题涉及大量因素，由这些因素的适当组合而构成的可能解答的数目相当庞大，以至于再高速的计算机已无法在合理的时间内通过穷尽的枚举来找出正确答案。
•结果，弱法只能解决智力游戏（过河，九宫图）、玩具问题（积木块世界动作规划）等十分简单的问题。
60年代中期到70年代初，斯坦福大学研制的DENDRAL（用化学专业知识从质谱议数据推断有机化合物的结构）和MYCIN（人血液疾病诊断咨询系统）以及随之涌现的大批专家系统和建造工具的研制，使AI从纯弱法的研究困境中解脱出来，赋予新的生命力，以至引起八十年代初的AI大发展。
人工智能
人工智能人工智能是在计算机科学、控制论、信息论、心理学、语言学等多种学科相互渗透的基础发展起来的一门新兴边缘技术，主要研究用机器（主要是计算机）来模仿和实现人类的智能行为，经过几十年的发展，人工智能应用在不少领域得到发展，在我们的日常生活和学习当中也有许多地方得到应用。
以下是我所找的几个例子，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，籍此对我们身边的人工智能应用有一个感性的认识。
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。
数学思维在天气预报中的作用是什么
数学思维在天气预报中的作用是什么在我们的日常生活中，天气预报扮演着至关重要的角色。
无论是决定出行时的穿着，还是安排重要的户外活动，亦或是为农业生产制定计划，准确的天气预报都能为我们提供宝贵的参考。
然而，你是否想过，在这看似简单的天气预测背后，数学思维究竟发挥着怎样的作用呢？首先，让我们来理解一下什么是数学思维。
数学思维并非仅仅是对数字的运算和公式的推导，它更是一种逻辑推理、模式识别、数据分析和概率估算的能力。
在天气预报中，这些能力的应用无处不在。
数学中的统计学在天气预报中起着基础性的作用。
气象学家通过收集大量的历史气象数据，包括气温、气压、湿度、风速、风向等各种参数，运用统计学方法来分析这些数据的分布规律和趋势。
例如，他们会计算某个地区在特定季节的平均气温、平均降水量以及极端天气出现的频率。
通过对这些数据的统计分析，可以建立起初步的天气模型，从而对未来的天气情况做出大致的预测。
概率和不确定性的概念在天气预报中也至关重要。
天气是一个极其复杂和多变的系统，充满了不确定性。
即使拥有最先进的观测设备和最丰富的数据，也无法保证对未来天气的预测能够百分之百准确。
数学中的概率理论帮助气象学家量化这种不确定性。
他们会给出不同天气状况发生的概率，比如明天有 80%的可能会下雨，或者未来一周内气温超过 30 摄氏度的概率为 50%。
这种概率性的表达让我们对天气的变化有了更清晰的认识，也能更好地做出相应的准备。
数学中的模型构建是天气预报的核心手段之一。
气象学家利用数学公式和方程来描述大气的物理过程，如大气的流动、热量的传递、水汽的凝结等。
这些模型通常基于流体力学、热力学和物理学的基本原理，将复杂的大气现象转化为可计算的数学表达式。
通过输入当前的气象观测数据，如卫星图像、气象站的测量数据等，模型可以模拟出大气未来的演变情况，从而预测天气的变化。
然而，模型并非完美无缺，它们需要不断地改进和优化。
这就涉及到数学中的误差分析和模型验证。
人脑认知体系结构及其计算模型
人脑认知体系结构及其计算模型人脑是人类思维和认知的核心，其认知体系结构是由大脑的神经网络组成的复杂网络系统。
这个体系结构包括了多个功能区域和连接通路，负责不同的认知活动和信息处理过程。
为了更好地理解和模拟人脑认知，科学家们提出了多种计算模型。
人脑的认知体系结构可以分为感知、注意、记忆、语言和执行控制等模块。
感知模块包括视觉、听觉、触觉等感觉通路，负责接收外界的刺激并将其转化为神经信号。
注意模块负责筛选和集中注意力，以便对感知到的信息进行加工和处理。
记忆模块涉及短期记忆和长期记忆，负责储存和检索个体的经验和知识。
语言模块负责语言的理解和产生，包括语音识别、语义理解和语言生成等过程。
执行控制模块则负责规划和控制认知活动的执行，协调各个模块之间的合作。
为了模拟人脑的认知过程，科学家们提出了多种计算模型。
其中，最著名的模型之一是神经网络模型，它通过模拟神经元之间的连接和信息传递，以及神经元的激活和抑制过程，来模拟人脑的信息处理过程。
神经网络模型可以通过训练和学习，自动调整神经元之间的连接权重，以实现不同的任务，如图像识别、语音识别和自然语言处理等。
还有基于符号的认知模型，它将认知过程看作是对符号的操作和推理。
在这种模型中，符号表示了不同的概念和知识，通过对符号的操作和推理，来模拟人脑的思维过程。
符号系统模型在逻辑推理、问题解决和专家系统等领域有广泛应用。
还有基于统计的认知模型，它通过统计分析大量的数据，来发现数据中的模式和规律。
这种模型主要应用于机器学习和数据挖掘等领域，可以实现自动分类、预测和决策等任务。
除了以上模型，还有许多其他的认知模型，如混合模型、连接主义模型和群体智能模型等。
这些模型从不同的角度和层次，对人脑的认知过程进行了建模和解释。
人脑的认知体系结构是由多个功能区域和连接通路组成的复杂网络系统，负责感知、注意、记忆、语言和执行控制等认知活动。
为了模拟和理解人脑的认知过程，科学家们提出了多种计算模型，如神经网络模型、符号系统模型和统计模型等。
word素材。题目。答案三合一
WORD素材（习题要求及答案在后面）从外表上看这是一个像袖珍计算机的普通小盒子。
它有一个非常薄的玻璃外壳，里面装着肉眼看不见的多层蛋白质，蛋白质间由复杂的晶格联结，很像电影《超人》中的北极圈避难所。
这种精巧的蛋白质晶格里是一些生物分子，这就是生物计算机的集成电路。
生物计算机中的生物分子，在电流的作用下同样可以产生“开”和“关”的两种状态，并能储存、输出“0”和“1”这样的二进制信息。
因此，可以像电子计算机一样进行运算和信息处理。
组成生物计算机的蛋白分子，直径只有头发丝上的五千分之一。
体积仅手指头粗细的一只生物计算机，其储存信息的容量可以比现在的普通电子计算机大一千万倍。
而且由于生物分子非常微小，彼此之间的距离又非常近，所以传递信息和计算速度非常快。
如果将这种计算机和人脑比较，人脑进行思维是靠神经冲动传递的，与声音在空气中传递的速度（每秒330米）相当；而在生物计算机中，分子的电子运动速度与光速相接近，高达每秒约30万公里。
因此，生物计算机的速度比人脑思维的速度快近100万倍。
生物计算机这样微小的体积和惊人的运算速度，可以用来制造真人大小的机器人，使机器人具有像人脑一样的智能。
生物计算机能够与健康人的大脑连在一起，甚至植入人的大脑，代替大脑有病的人进行思维、推理、记忆。
它可以装备机器人，使机器人更小巧，用来执行高度危险的任务；可以植入人体，使截瘫病人站立走路，给盲人重建光明。
国外有一个名叫罗斯纳的“共生人”，他有两个身体，但只有一个大脑。
两个身躯接受同一个大脑的指令。
如果给他植入一台生物计算机的话，那么这个机器脑就能控制其中一个躯体的一切活动，再通过外科手术，就能得到完整的两个人。
第一页共17 页计算机的诞生是20世纪人类最伟大的发明创造之一。
自1946年第一台电子计算机问世以来，计算机技术得到迅猛的发展。
计算机在科学研究、工农业生产、国防建设以及社会的各个领域都得到越来越广泛的应用，计算机已经是各行各业必不可少的一种基本工具。
第一章 人工智能概述
机视觉的组成部分。
６、机器行为
机器行为主要是指机器人行动规划。它
是智能机器人的核心技术。
机器人要依靠规划功能拟定行动步骤和
动作序列。规划功能的强弱反映了智能
机器的智能水平。
§２基于研究途径与实现技术的领域划分 １ 符号智能
符号智能就是以符号知识为基础，通过符
号推理进行问题求解而实现的智能。
符号智能研究的主要内容包括知识工程和
符号处理技术。
知识工程涉及知识获取、知识表示、知识
管理、知识运用以及知识库系统等一系列 知识处理技术。
符号处理技术指基于符号的推理和学习技
术，它主要研究经典逻辑和非经典逻辑理论 以及相关的程序设计技术。
符号智能基于人脑的心理模型，运用传
统的程序设计方法实现人工智能，是传
§1 符号主义—功能模拟，符号推演
功能模拟法就是以人脑的心理模型，将问
题或知识表示成某种逻辑网络，采用符号 推演的方法，实现搜索、推理、学习等功 能，从宏观上来模拟人脑的思维，实现机 器智能。
基于功能模拟的符号推演是人工智能研
究中最早使用也是现在还在使用的主要方
法。这种方法一般是利用显式的知识和推
机器，即拟人机器。
人工智能学科虽然是计算机科学的一个分支，但 它涉及到数学、思维科学、生命科学、哲学，以 及信息论、控制论、系统论等许多学科，因此也 是一门综合性的交叉学科和边缘学科。
§２ 为什么要研究人工智能
1. 现在计算机的智能还相当低下，人们研 究人工智能的初衷是为了让计算机（电 脑）同人脑一样具有智能。
§３ 基于应用领域的领域划分
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11、获得的成功越大，就越令人高兴 。野心 是使人 勤奋的 原因， 节制使 人枯萎 。 12、不问收获，只问耕耘。如同种树 ，先有 根茎， 再有枝 叶，尔 后花实 ，好好 劳动， 不要想 太多， 那样只 会使人 胆孝懒 惰，因 为不实 践，甚 至不接 触社会 ，难道 你是野 人。(名 言网) 13、不怕，不悔(虽然只有四个字，但 常看常 新。 14、我在心里默默地为每一个人祝福 。我爱 自己， 我用清 洁与节 制来珍 惜我的 身体， 我用智 慧和知 识充实 我的头 脑。 15、这世上的一切都借希望而完成。 农夫不 会播下 一粒玉 米，如 果他不 曾希望 它长成 种籽； 单身汉 不会娶 妻，如 果他不 曾希望 有小孩 ；商人 或手艺 人不会 工作， 如果他 不曾希 望因此 而有收 益。-- 马钉路 德。
6、最大的骄傲于最大的自卑都表示心灵的最软弱无力。——斯宾诺莎 7、自知之明是最难得的知识。——西班牙 8、勇气通往天堂，怯懦通往地狱。——塞内加 9、有时候读书是一种巧妙地避开思考的方法。——赫尔普斯 10、阅读一切好书如同和过去最杰出的人谈话。——笛卡儿
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