人工智能与信息处理技术
人工智能与信息系统的融合
人工智能与信息系统的融合随着科技的发展，人工智能（Artificial Intelligence，AI）在各个领域的应用越发广泛，其中与信息系统的融合更是给诸多行业带来了重大的影响和变革。
在本文中，我们将探讨人工智能与信息系统融合的意义、应用以及未来发展趋势。
一、人工智能与信息系统融合的意义人工智能与信息系统的融合意味着将AI技术应用于信息系统中，通过算法、大数据和机器学习等技术实现更高效、智能化的信息处理和决策。
这种融合具有以下几个重要意义：1. 提升效率与准确性：人工智能的运用可以让信息系统更加智能化，使其在信息管理、数据处理和决策支持等方面具备更高的效率与准确性。
2. 优化用户体验：通过人工智能的融合，信息系统可以更好地理解用户的需求，提供个性化的服务和推荐，从而极大地优化了用户体验。
3. 推动行业创新：人工智能的融合为各行各业带来了无限的创新可能，从医疗诊断到智能交通，从金融风控到智能制造，都能够通过融合AI技术来实现更为智能、高效的方式。
二、人工智能与信息系统融合的应用1. 智能助手：人工智能技术可以被应用于信息系统中，开发智能助手，如语音助手或聊天机器人，可以通过自然语言处理、语音识别和机器学习等技术，与用户进行智能交互，提供实时的帮助和答疑。
2. 数据分析与决策支持：人工智能可以利用强大的数据处理能力，通过对大数据的分析和挖掘，提供准确的数据分析与决策支持，帮助企业和组织做出更明智的决策。
3. 智能推荐系统：信息系统通过融合人工智能技术，可以根据用户的历史行为和偏好，进行智能推荐，如电商平台的商品推荐、音乐和电影推荐等，提高用户的满意度和购买转化率。
4. 智能安全监控：人工智能技术可以应用于信息系统的安全监控，通过实时监测和分析数据，可以及时发现异常行为和安全威胁，保护用户的隐私和数据安全。
三、人工智能与信息系统融合的未来发展趋势1. 自主学习与智能化：未来的信息系统将更加注重自主学习和智能化，通过机器学习和深度学习等技术，信息系统可以根据用户的反馈和需求自主优化和进化，提供更为精准的个性化服务。
信息技术与人工智能的融合创新研究
信息技术与人工智能的融合创新研究随着信息技术和人工智能的不断发展，两者之间的融合创新也成为了越来越热门的研究课题。
信息技术是指利用计算机和通信技术来处理、存储和传输信息的技术，而人工智能是指一类机器通过模拟人的思维过程和思考方式实现的具有智能的行为。
两者的结合，不仅能够提高信息处理的效率和精度，还能够打破信息孤岛，为人类社会的发展带来更多的可能性。
信息技术和人工智能在医疗领域的融合应用已经开始有所斩获。
比如在疾病预测和诊断方面，人工智能可以通过大量的医学数据训练出高精度的预测模型，为医生提供更准确的诊断结果。
在医学图像分析方面，人工智能可以对大量的医学图像进行识别和分类，辅助医生进行疾病诊断和治疗。
此外，在药物研发方面，人工智能也可以通过模拟分子结构和化学反应，加速药物研发的速度和准确性。
信息技术和人工智能在智慧城市建设中的应用也受到了越来越多的关注。
传统的城市管理模式通常是基于手工采集和处理数据的方式，效率低下、精度不高。
通过信息技术和人工智能的融合，可以将各种传感器和信息采集设备所产生的数据快速、准确地进行处理和分析，为智慧城市的建设提供更智能、更高效的解决方案。
例如，在交通管理方面，人工智能可以通过路况识别和优化调度，实现交通拥堵的有效缓解，提高通行效率；在应急管理方面，人工智能可以通过分析社交网络数据，及时了解当前的紧急事件和民意状况，以便做出更加合适的应对措施。
除了医疗和智慧城市，信息技术和人工智能的融合在智能家居领域也有着广泛的应用前景。
智能家居通过传感器和智能控制系统，将家中的各种设备进行联网，实现了智能化、无缝化的生活环境。
例如，在智能照明方面，人工智能可以通过分析家庭成员的生活规律、喜好和行为特征，自动地调整照明亮度和色温，提高居住舒适度；在智能空气净化方面，人工智能可以根据实时监测的数据，自动进行室内空气质量的调控，保障家庭成员的健康和舒适。
需要注意的是，信息技术和人工智能的融合在应用过程中，也会带来一些问题和挑战。
人工智能与智能信息处理
人工智能与智能信息处理人工智能（Artificial Intelligence，AI）是当下备受瞩目的领域，它将深刻地改变我们的生活方式与工作方式。
随着信息技术的快速发展，智能信息处理成为了人工智能的重要支撑。
在这篇文章中，我们将探讨人工智能与智能信息处理的关系以及对社会产生的深远影响。
一、人工智能的发展人工智能的概念源于1956年，通过模仿人类的思维以及解决问题的方式，使计算机能够具备智能和自主学习的能力。
传统的人工智能主要通过事先编写的规则来实现，这种方法局限性较大。
然而，随着深度学习和神经网络等技术的进一步发展，人工智能取得了长足的进步。
二、智能信息处理的意义智能信息处理是指通过人工智能技术对原始数据进行解析、分析和利用，使其产生更高级别的信息。
例如，在医疗领域，智能信息处理可以通过分析大量的病历和医疗数据，帮助医生进行诊断和治疗决策。
在交通领域，智能信息处理可以通过分析城市交通数据，提供交通拥堵的预测和路线规划。
这种技术的应用领域广泛，其目的在于提高信息的可用性和可靠性，帮助人类更好地处理和利用数据。
三、智能信息处理的技术基础智能信息处理依赖于多项技术，包括自然语言处理、机器学习、图像识别等。
自然语言处理技术可以帮助计算机理解和处理人类语言，实现与人类的交互。
机器学习技术可以通过训练模型，使计算机能够从数据中学习并做出预测。
图像识别技术可以使计算机理解和解析图像、视频等非结构化数据。
这些技术的进步为智能信息处理提供了坚实的基础。
四、智能信息处理的应用场景智能信息处理在各行各业都有广泛的应用。
在金融领域，智能信息处理可以通过分析市场数据和用户行为数据，提供个性化的投资建议和风险评估。
在零售领域，智能信息处理可以帮助企业更好地了解顾客需求，提供个性化的产品推荐。
在制造业领域，智能信息处理可以通过监测和分析设备运行数据，实现故障预测和维修。
这些应用场景说明了智能信息处理对提高效率和降低成本的重要性。
信息技术核心概念
信息技术核心概念信息技术是现代社会中最为重要的技术之一，它改变了人们的生活方式和工作方式，成为了推动社会发展的重要力量。
本篇文档将介绍信息技术中的一些核心概念，包括信息处理、数据管理、编程与算法、数字媒体、信息系统、人工智能、网络通信、信息安全、计算机硬件等方面。
一、信息处理信息处理是信息技术中最为基础的概念之一，它是指对信息的收集、存储、加工、传递和利用等过程。
信息处理的目的是为了满足人们对于信息的需求，帮助人们更好地理解和利用信息。
二、数据管理数据管理是指对数据的收集、存储、处理、分析和报告等过程。
数据是信息的基础，数据管理的主要目的是为了更好地利用数据，为决策提供支持。
三、编程与算法编程是实现计算机程序的过程，它是信息技术中最为重要的技能之一。
算法则是编程的核心，它是指一组明确的规则和步骤，用于解决特定问题或完成特定任务。
四、数字媒体数字媒体是指以数字形式存在的各种媒体，包括文本、图像、音频和视频等。
数字媒体的出现在很大程度上改变了人们的信息获取和传播方式。
五、信息系统信息系统是指由计算机硬件、软件和数据等组成的系统，用于收集、存储、处理和传递信息，为组织提供支持和决策依据。
六、人工智能人工智能是指让计算机模拟人类智能的一种技术。
人工智能包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个领域，它的应用范围非常广泛，包括自动驾驶、智能客服、智能医疗等。
七、网络通信网络通信是指通过计算机网络进行信息传递和通信的过程。
网络通信的实现使得人们可以随时随地地进行信息交流和协作。
八、信息安全信息安全是指保护信息的安全性和保密性的一种技术。
信息安全的主要目的是防止信息被非法获取、篡改或泄露，保护组织的利益和声誉。
九、计算机硬件计算机硬件是计算机系统的物理组成部分，包括中央处理器、内存、硬盘、显示器等。
计算机硬件是信息技术中最为基础的部分之一，它的性能和可靠性直接影响到计算机系统的运行效果。
第七章人工智能与信息处理技术分析
第七章人工智能与信息处理技术分析
人工智能（AI）和信息处理技术是智能科技快速发展的重要领域。
它
们在解决复杂的现实问题和实现实际应用中发挥着重要作用。
人工智能（AI）是一种用事实和经验来模拟人类思维活动的科学，是
一种用计算机模拟人类情感、思维、智慧和行为的技术。
人工智能可以简
化和解决复杂的人机交互任务，比如语言识别、自然语言理解、机器学习、机器视觉、引擎等，在处理复杂问题中有着重要的作用。
信息处理技术指的是通过处理不同的信息来解决复杂问题的一系列技术。
主要包括数据处理技术、图像处理技术、虚拟现实技术、机器学习技
术以及模式识别等等。
这些技术都有着不同的特点，在解决复杂问题中发
挥着重要作用。
人工智能和信息处理技术构成了智能科学的基本构成部分，在解决实
际问题中发挥着重要作用，将极大地促进科学的发展。
但是，在使用这些
技术时也需要考虑安全性，以防止误用或非法使用。
此外，还需要研究它
们如何能够与其他技术协同工作，以实现复杂的现实应用。
总之，人工智能和信息处理技术是智能科技发展的关键领域之一，在
解决复杂的现实问题和实现实际应用的过程中发挥着重要的作用。
信息技术、数字化、互联网、人工智能联系和区别
信息技术、数字化、互联网、人工智能联系和区别信息技术、数字化、互联网和人工智能都是当今社会中非常重要的概念，它们之间有联系又有区别。
信息技术（Information Technology —–IT）指的是运用计算机等信息处理设备和通信设备进行各种信息的获取、加工、存储、传输和利用的技术和应用方法。
信息技术是一种涵盖面特别广泛的技术，包括计算机硬件、软件、网络、多媒体技术等方面。
信息技术已经成为当今社会最为重要的基础设施之一，它对人们的生产和生活产生了广泛而深刻的影响。
数字化（Digitalization）指的是将实物、声音、影像等物质或事物数字化，并将其进行存储、处理、传输和应用的技术、方法和过程。
数字化是信息技术的一部分，是让现实世界数字化的过程。
数字化使得各种信息以数字的形式存在，这使得信息的处理、传输、存储以及利用变得更加高效和精确。
互联网（Internet）则是一个全球性的计算机网络，它将全球各地的计算机相互连接起来，使得人们可以进行信息交流、数据传输、资源共享等活动。
互联网通过TCP/IP协议为世界各地的计算机连接、数据交换提供了稳定的支持，已经成为现代社会不可或缺的重要工具。
人工智能（Artificial Intelligence -- AI）则是指计算机科学中的一个子领域，研究如何使计算机能够像人类一样具有智能、学习、推理、理解等能力。
人工智能是通过让计算机学习和模仿人类的行为来实现的，它已经应用于图像识别、语音识别、自然语言处理、机器翻译、机器人等比较前沿的领域。
联系方面，信息技术、数字化、互联网和人工智能都是基于计算机技术和网络技术的发展演化而来的，它们在技术上也有很多的交集和互相支持的地方。
比如，数字化技术使得信息可以以数字的形式进行存储和传输，互联网则提供了庞大的网络基础设施，使得信息可以在全球范围内快速流动，信息技术为计算机网络和数据存储等方面提供了支持，而人工智能则是基于信息和数据进行深度学习从而实现自我完善的。
基于人工智能的信号处理技术研究及应用
基于人工智能的信号处理技术研究及应用随着人工智能技术的不断发展，人类在各个领域都可以看到其应用的身影。
其中，基于人工智能的信号处理技术也开始受到人们的重视。
在通信、自动化、医疗等领域，信号处理技术的应用越来越广泛。
本文将介绍一些关于基于人工智能的信号处理技术的研究与应用。
一、基于人工智能的信号处理技术1.1 人工神经网络人工神经网络是一种模仿大脑神经元网络结构的计算机算法。
通过对大量数据样本进行学习，神经网络可以从中提取出数据的潜在特征，以及它们与任务之间的关系，从而对新数据进行分类、预测、识别等操作。
在信号处理中，人工神经网络可以用于信号的分类、识别、拟合等。
1.2 深度学习深度学习是一种利用多层次神经网络进行特征提取和数据分类的技术。
与人工神经网络相比，深度学习更加强调对特征的自动提取和学习，能够应对更加复杂的信号模式。
在信号处理中，深度学习已经广泛应用于语音识别、图像处理、自然语言处理等方面。
1.3 时频分析时频分析是一种将信号在时间和频率两个维度上进行分析的方法。
通过时频分析，可以得到信号在不同时间和频率上的特征，进而进行信号分类、鉴别等操作。
在信号处理中，时频分析被广泛用于声音、振动、图像等信号的分析。
二、基于人工智能的信号处理技术应用2.1 声音处理声音处理是信号处理中最为广泛的应用之一。
在语音识别、声音增强、语音合成等领域，基于人工智能的信号处理技术已经有了广泛的应用。
以语音识别为例，通过训练神经网络或深度学习算法，可以使计算机对不同人的语音进行辨识和翻译。
这种应用将带来人们工作和生活上的极大便利。
2.2 图像处理图像处理是另一种基于人工智能的信号处理技术应用。
在医学图像分析、自动驾驶、安防监控等领域，图像处理的应用越来越广泛。
以医疗图像分析为例，通过对大量病例的学习和分析，利用深度学习等技术，可以对医学图像进行更加准确的识别和分析，为医生提供更好的辅助工具。
2.3 振动分析振动分析是一种将机械设备的振动信号进行分析，以达到监控、预警、维护等目的的技术。
人工智能在计算机与信息技术领域的应用
人工智能在计算机与信息技术领域的应用人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门与计算机科学相关的技术领域，旨在开发出能够模拟人类智能的机器和系统。
近年来，随着计算能力的提升和大数据的普及，人工智能在计算机与信息技术领域中的应用日益广泛。
本文将探讨人工智能在计算机与信息技术领域中的应用，并讨论其中的挑战和前景。
一、人工智能在计算机与信息技术领域的应用概述人工智能在计算机与信息技术领域中的应用非常广泛，涵盖了多个领域，如图像识别、自然语言处理、机器学习、智能推荐等。
下面将从这些方面一一进行介绍。
1. 图像识别图像识别是人工智能在计算机视觉领域中的一项重要应用。
通过机器学习和深度学习等技术，人工智能可以对图像进行自动识别和分析。
例如，人脸识别技术可以用于人脸解锁、安全监控等领域；物体识别技术可以用于自动驾驶、智能家居等领域。
2. 自然语言处理自然语言处理是人工智能在处理和分析人类语言的领域中的一项重要应用。
通过深度学习和自然语言理解等技术，人工智能可以实现机器翻译、语音识别、智能客服等功能。
例如，智能语音助手可以通过语音指令帮助用户完成任务，如播放音乐、查询天气等。
3. 机器学习机器学习是人工智能领域的核心内容之一，它通过让机器从大量数据中学习规律和模式，从而实现自主学习和决策。
机器学习在计算机与信息技术领域中的应用非常广泛，如广告推荐、金融风控、医疗诊断等。
例如，利用机器学习算法可以对用户的兴趣和行为进行分析，从而实现个性化的广告推荐。
4. 智能推荐智能推荐是利用人工智能技术为用户推荐个性化的内容和产品。
例如，电商网站可以根据用户的历史购买记录和兴趣偏好，向其推荐相关商品；音乐平台可以根据用户的听歌记录和音乐偏好，向其推荐适合的歌曲和歌单。
智能推荐不仅提升了用户体验，也为商家提供了更好的销售和推广机会。
二、人工智能在计算机与信息技术领域的挑战虽然人工智能在计算机与信息技术领域中的应用前景广阔，但也面临着一些挑战。
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7.1人工智能概述
❖ 7.1.3人类智能学派 ❖ 人工智能自诞生以来，从符号主义、联结主义到行为主义
变迁，这些研究从不同角度模拟人类智能，在各自研究中 都有取得了很大的成就。 ❖ 1.符号主义 ❖ 符号主义，又称为逻辑主义、心理学派或计算机学派，其 原理主要为物理符号系统假设和有限合理性原理。 ❖ 2.联结主义 ❖ 联结主义，又称为仿生学派或生理学派，其原理主要为神 经网络及神经网络间的连接机制与学习算法
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7.2人工智能技术及应用
❖ 2.模式识别的应用 ❖ （1）文字识别 ❖ （2）语音识别 ❖ （3）图像识别 ❖ （4）医学诊断 ❖ 专家系统 ❖ 1.专家系统概述 ❖ 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。
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7.2人工智能技术及应用
❖ 1.历史 ❖ 控制理论发展至今已有100多年的历史，经历了“经典控制
理论”和“现代控制理论”的发展阶段，已进入“大系统理论” 和“智能控制理论”阶段。 ❖ 自1932年奈魁斯特（H.Nyquist）的有关反馈放大器稳定 性论文发表以来，控制理论的发展已走过了70多年的历程 。 ❖ 20世纪60年代，计算机技术和人工智能技术迅速发展，为 了提高控制系统的自学习能力，控制界学者开始将人工智 能技术应用于控制系统。
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7.2人工智能技术及应用
❖3.物联网智能模型 ❖基于对人工智能技术的认识和研究.依据人
工智能模型.推演出了智能物联网智能化模 型。智能物联网被分为五个层次机器感知 交互层、通信层、数据层、智能处理层、 人机交互层，共五层。 ❖机器感知交互层包括各类传感器、PLC、 数据接口该层主要是从设备物品获取数据. 是物物联网的基础。
❖ (5) 与机器学习有关的学术活动空前活跃。
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7.2人工智能技术及应用
❖7.2.3模式识别 ❖1. 模式识别概述 ❖模式识别(Pattern Recognition)是人类的一
项基本智能，在日常生活中，人们经常在 进行“模式识别”。随着20世纪40年代计算机 的出现以及50年代人工智能的兴起，人们 当然也希望能用计算机来代替或扩展人类 的部分脑力劳动。(计算机)模式识别在20世 纪60年代初迅速发展并成为一门新学科。
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7.2人工智能技术及应用
❖7.2人工智能技术及应用 ❖7.2.1智能控制 ❖智能控制（intelligent controls）是在无人
干预的情况下能自主地驱动智能机器实现 控制目标的自动控制技术。智能控制是多 学科交叉的学科，它的发展得益于人工智 能、认知科学、模糊集理论和生物控制论 等许多学科的发展，同时也促进了相关学 科的发展。
人工智能与信息处理技 术
路漫漫其悠远
2020/3/25
第七章 人工智能与信息处理技术
1 人工智能技术 2 机器学习 3 模式识别
路漫漫其悠远7.1人工Fra bibliotek能概述❖7.1人工智能概念 ❖人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一
门综合了计算机科学、生理学、哲学的交 叉学科。人工智能的研究课题涵盖面很广 ，从机器视觉到专家系统，包括了许多不 同的领域。 其中特点是让机器学会“思考” ❖人工智能学科是计算机科学中涉及研究、 设计和应用智能机器的一个分支。
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7.2人工智能技术及应用
❖ 3. 专家系统的基本结构 ❖ 专家系统的基本结构如图所示，其中箭头方向为数据流动
的方向。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。 ❖ 知识库用来存放专家提供的知识。专家系统的问题求解过 程是通过知识库中的知识来模拟专家的思维方式的，因此 ，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。
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
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7.2人工智能技术及应用
❖机器学习的研究是根据生理学、认知科学 等对人类学习机理的了解，建立人类学习 过程的计算模型或认识模型，发展各种学 习理论和学习方法，研究通用的学习算法 并进行理论上的分析，建立面向任务的具 有特定应用的学习系统。这些研究目标相 互影响相互促进。 自从1980年在卡内 基-梅隆大学召开第一届机器学术研讨会以 来，机器学习的研究工作发展很快，已成 为中心课题之一。
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7.2人工智能技术及应用
❖ 2）智能物联网的实现途径 ❖ 要实现物联网智能化就必须让人工智能成为物联知终端、
传输网络、具有人工智能的数据处理服务器。 ❖ 2.物联网需要的人工智能技术 ❖ 1）物联网中需要来自人工智能技术的研究成果.如问题求
解、逻辑推理证明、专家系统、数据挖掘、模式识别、自 动推理、机器学习、智能控制等技术。 ❖ 2）物联网的智能控制 ❖ 在物联网的应用中.控制将是物联网的主要环节.如何在物 联网中实现智能控制将是物联网发展的关键。
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7.2人工智能技术及应用
❖ 机器学习进入新阶段的重要表现在下列诸方面：(1) 机器 学习已成为新的边缘学科并在高校形成一门课程。
❖ (2) 结合各种学习方法，取长补短的多种形式的集成学习 系统研究正在兴起
❖ (3) 机器学习与人工智能各种基础问题的统一性观点正在 形成
❖ (4) 各种学习方法的应用范围不断扩大，一部分已形成商 品。
❖ 2.各行各业的应用 ❖ （1）工业过程中的智能控制。生产过程的智能控制主要
包括两个方面:局部级和全局级。
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7.2人工智能技术及应用
❖ （2）机械制造中的智能控制。在现代先进制造系统中， 需要依赖那些不够完备和不够精确的数据来解决难以或无 法预测的情况，人工智能技术为解决这一难题提供了有效 的解决方案。
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7.2人工智能技术及应用
❖ 7.2.4物联网的应用 ❖ 物联网智能是利用人工智能技术服务于物联网络的技
术是将人工智能的理论方法和技术通过具有智能处理功 能的软件部署在网络服务器中去服务于接入物联网的物 品设备和人。 ❖ 1.智能物联网 ❖ 1）智能物联网概念 ❖ 智能物联网就是对接入物联网的物品设备产生的信息 能够实现自动识别和处理判断，并能将处理结果反馈给 接入的物品设备，同时能根据处理结果对物品设备进行 某种操作指令的下达使接入的物品设备作出某种动作响 应.而整个处理过程无需人类的参与。
❖ （3）电力电子学研究领域中的智能控制。电力系统中发 电机、变压器、电动机等电机电器设备的设计、生产、运 行、控制是一个复杂的过程，国内外的电气工作者将人工 智能技术引入到电气设备的优化设计、故障诊断及控制中 ，取得了良好的控制效果 。
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7.2人工智能技术及应用
❖7.2.2机器学习 ❖1.机器学习 ❖机器学习(Machine Learning)是研究计算机
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7.1人工智能概述
❖ 7.1.2人工智能历史与展望 ❖ 人工智能的发展并非一帆风顺，它经历了以下几个阶段： ❖ 第一阶段：50年代人工智能的兴起和冷落。 ❖ 第二阶段：60年代末到70年代，专家系统使人工智能研究
出现新高潮。 ❖ 第三阶段：80年代，第五代计算机使人工智能得到了很大
发展。 ❖ 第四阶段：80年代末，神经网络飞速发展。 ❖ 第五阶段：90年代，人工智能再次出现新的研究高潮。
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7.2人工智能技术及应用
❖模式识别(Pattern Recognition)是指对表征 事物或现象的各种形式的(数值的、文字的 和逻辑关系的)信息进行处理和分析，以对 事物或现象进行描述、辨认、分类和解释 的过程，是信息科学和人工智能的重要组 成部分。
❖应用计算机对一组事件或过程进行辨识和 分类，所识别的事件或过程可以是文字、 声音、图像等具体对象，也可以是状态、 程度等抽象对象。这些对象与数字形式的 信息相区别，称为模式信息。
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7.2人工智能技术及应用
❖2.机器学习的发展史 ❖机器学习是人工智能研究较为年轻的分支
，它的发展过程大体上可分为4个时期。 第一阶段是在50年代中叶到60年代中叶， 属于热烈时期。第二阶段是在60年代中叶 至70年代中叶，被称为机器学习的冷静时 期。第三阶段是从70年代中叶至80年代中 叶，称为复兴时期。机器学习的最新阶段 始于1986年。
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7.2人工智能技术及应用
❖ 20世纪70年代初，傅京孙、Glofis0和Saridis等学者从控 制论角度总结了人工智能技术与自适应、自组织、自学习 控制的关系
❖ 20世纪70年代中期，以模糊集合论为基础，智能控制在规 则控制研究上取得了重要进展。
❖ 20世纪80年代，专家系统技术的逐渐成熟及计算机技术的 迅速发展，使得智能控制和决策的研究也取得了较大进展 。
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7.2人工智能技术及应用
❖ 2.发展历史 ❖ 专家系统的发展已经历了3个阶段，正向第四代过渡和发
展。 ❖ 第一代专家系统（dendral、macsyma等）以高度专业化
、求解专门问题的能力强为特点。但在体系结构的完整性 、可移植性等方面存在缺陷，求解问题的能力弱。 ❖ 第二代专家系统（mycin、casnet、prospector、hearsay 等）属单学科专业型、应用型系统 ❖ 第三代专家系统属多学科综合型系统，采用多种人工智能 语言，综合采用各种知识表示方法和多种推理机制及控制 策略
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7.1人工智能概述
❖3.行为主义 ❖行为主义，又称进化主义或控制论学派，