智能作业
基于人工神经网络的Iris数据集的分析
人工神经网络
人工神经网络( Ar tificial Neur al Netw ork, ANN) 的理论于20世纪提出, 由于自身固有的超强适应和学习能力, 至今已在自动控制、故障诊断与检测、模式识别和分类等很多领域获得了极其广泛的应用。人工神经网络的基本特点：（1）可处理非线性；（2）并行结构．对神经网络中的每一个神经元来说；其运算都是同样的．这样的结构最便于计算机并行处理；（3）具有学习和记忆能力．一个神经网络可以通过训练学习判别事物；学习某一种规律或规则．神经网络可以用于联想记忆；（4）对数据的可容性大．在神经网络中可以同时使用量化数据和质量数据（如好、中、差、及格、不及格等）；（5）神经网络可以用大规模集成电路来实现．如美国用 256个神经元组成的神经网络组成硬件用于识别手写体的邮政编码．
神经网络模型有多种, 目前主要有两大类:一类是以Hopfield 网络模型为代表的反馈型模型, 主要用于联想记忆及解决非线性优化问题;另一类是以多层感知器为基础的前馈模型, 主要用于分类、模式识别、自组织和联想记忆, 以BP网络模型为典型。而据统计, 在人工神经网络的实际应用中, 80- 90%均采用了BP神经网络或它的变化形式。BP网络是一种多层前馈神经网络, 因采用BP( back- propagation,反向传播) 算法而得名。目前主要应用于函数逼近、模式识别、分类和数据压缩或数据挖掘。
BＰ神经网络及其原理
BP神经网络由于理论上可以逼近任意非线性连续函数, 且结构简单, 易于
编程, 而且使用较为广泛, 算法也很成熟。所以笔者对实验数据进行处理时, 采用多层BP神经网络对压力值进行预测。标准的BP神经网络由3个节点层次组成, 即输入层、隐含层( 可有若干层) 和输出层, 各层次的节点之间形成全互连连接, 各层次内的节点之间没有连接。在BP网络学习过程中, 输出层单元与隐含层单元的误差计算有所不同。BP神经网络的信息处理方式具有如下特点：①信息分布存储；②信息并行处理；③具有容错性；④具有自学习、自组织、自适应的能力。
BP神经网络结构模型
BP网络由正向传播和反向传播组成, 在正向传播阶段,每一层神经元的状态只影响下一层神经元的状态, 若在输出层得不到期望的输出值, 则进行误差的反向传播阶段。其具体的学习过程和步骤如下:
(1) 选择一组训练样本, 每个样例由输入信息和期望的输出结果两部分组成;
(2) 从训练样本中取一样本, 把输入的信息输入到网络中;
(3) 分别计算经神经元处理后的各层结点的输出;
(4) 计算网络的实际输出与期望输出的误差, 如果误差达到要求, 则退出, 否
则继续执行第（5）步;
(5) 从输出层反向计算到第一个隐层, 并按照某种能使误差向减小方向发展的
原则, 调整网络中各神经元的连接权值(Weight) 和阈值(Threshold) ; (6) 对训练样本集中的每个样本重复(3) 到(5) , 直到对整个训练样本集的误
差达到要求为止。
BP神经网络模拟人的大脑活动, 具有极强的非线性逼近、大规模并行处理、自训练学习、自组织和容错能力等优点, 将神经网络理论应用于实验数据处理之中, 能克服传统处理方法的一些缺陷, 从而更好地利用实验数据, 分析出其中的科学原理。
实验数据的处理
Iris数据集，用萼片和花瓣的长度、宽度来区分三种不同的花(Setosa , Versicolour , Virginica)。数据集共150 个数据样本, 每一类50个数据样本。应用matlab软件分别用105个数据作为输入，45个数据作为测试和28个数据作为输入，22个数据作为测试两种方式来进行算法的测试。
105个输入，45个测试
28个输入，22个测试
Net:
运用人工神经网络的算法通过区分花瓣和萼片的长度与宽度可以将3种花区分开，得到如上结果。
计算智能大作业--蚁群算法解决TSP问题
（计算智能大作业） 应用蚁群算法求解TSP问题
目录 蚁群算法求解TSP问题 (3) 摘要： (3) 关键词： (3) 一、引言 (3) 二、蚁群算法原理 (4) 三、蚁群算法解决ＴＳＰ问题 (7) 四、解决ｎ个城市的TSP问题的算法步骤 (9) 五、程序实现 (11) 六、蚁群算法优缺点分析及展望 (18) 七、总结 (18)
采用蚁群算法解决TSP问题 摘要：蚁群算法是通过蚂蚁觅食而发展出的一种新的启发算法，该算法已经成功的解决了诸如TSP问题。本文简要学习探讨了蚂蚁算法和TSP问题的基本内容，尝试通过matlab 仿真解决一个实例问题。 关键词：蚁群算法；TSP问题；matlab。 一、引言 TSP（Travelling Salesman Problem）又称货郎担或巡回售货员问题。TSP问题可以描述为：有N个城市，一售货员从起始城市出发，访问所有的城市一次，最后回到起始城市，求最短路径。TSP问题除了具有明显的实际意义外，有许多问题都可以归结为TSP问题。目前针对这一问题已有许多解法，如穷举搜索法（Exhaustive Search Method）, 贪心法（Greedy Method）, 动态规划法（Dynamic Programming Method）分支界定法（Branch-And-Bound），遗传算法（Genetic Agorithm）模拟退火法(simulated annealing),禁忌搜索。本文介绍了一种求解TSP问题的算法—蚁群算法，并通过matlab仿真求解50个城市之间的最短距离，经过仿真试验，证明是一种解决TSP问题有效的方法。
智能仪器大作业
武汉理工大学 数据采集与智能仪器大作业
《数据采集与智能仪器》课程考核（大作业） 武汉理工大学信息学院 参考书赵茂泰《智能仪器原理及应用》（第三版）电子工业出版社 程德福《智能仪器》（第二版）机械工业出版社 第1章概述 本章要求掌握的内容：智能仪器分类、基本结构及特点、智能仪器设计的要点 考试题（10分） 1 智能仪器设计时采用CPLD/FPGA有哪些优点？ 第2章数据采集技术 本章要求掌握的内容：数据采集系统的组成结构、模拟信号调理、A/D转换技术、高速数据采集与传输、D/A转换技术、数据采集系统设计 考试题（30分） 1 设计一个MCS-51单片机控制的程控增益放大器的接口电路。已知输入信号小于10mv,要求当输入信号小于1mv时，增益为1000，而输入信号每增加1mv时，其增益自动减少一倍，直到100mv为止。（15分） 评分标准：正确设计硬件电路图（5分）；正确编写控制程序（5分）；完成仿真调试，实现基本功能（5分）； 2 运用双口RAM或FIFO存储器对教材中图2-22所示的高速数据采集系统进行改造，画出采集系统电路原理图，简述其工作过程。（15分） 评分标准：正确设计硬件电路图（10分）；正确描述工作过程（5分）； 第3章人机接口 本章要求掌握的内容：键盘；LED、LCD、触摸屏 考试题（30分）
1 设计8031单片机与液晶显示模块LCM-512-01A的接口电路，画出接口电路图并编写上下滚动显示XXGCXY(6个大写英文字母)的控制程序（包含程序流程图）。 评分标准：正确设计硬件电路图（10分）；正确画出程序流程图（5分）；正确编写控制程序（5分）；完成仿真调试（10分） 第4章数据通信 本章要求掌握的内容：RS232C、RS485串行总线，USB通用串行总线，PTR2000无线数据传输 考试题（30分） 1 设计PC机与MCS-51单片机的RS232C数据通信接口电路（单片机端含8位LED 显示），编写从PC机键盘输入数字，在单片机的6位LED上左右滚动显示的通信与显示程序。 评分标准：正确设计硬件电路图（5分）；正确画出程序流程图（5分）；正确编写单片机通信程序（5分）；在开发系统上运行，实现基本功能（10分）；制作实物,实现基本功能，效果良好（5分）。
人工智能作业一答案
作业一 1.考虑一个实时的在线电话翻译系统，该系统实现英语与日语之间的实时在线翻译，讨论 该系统的性能度量，环境，执行器，感知器，并对该环境的属性进行分析。 【Answer】 性能度量：翻译的正确率 环境：电话线路 传感器：麦克风 执行器：音响 完全可观察的，单agent，确定的(无噪音条件下)，片段的，静态的，离散的。2.考虑一个医疗诊断系统的agent，讨论该agent最合适的种类(简单agent,基于模型的agent, 基于目标的agent和基于效用的agent)并解释你的结论。 【Answer】 utility-based agent。 能够治愈病人的方法有很多种，系统必须衡量最优的方法来推荐给病人 3.先建立一个完整的搜索树，起点是S,终点是G,如下图,节点旁的数字表示到达目标状态 的距离，然后用以下方法表示如何进行搜索。 (a).深度优先； (b).宽度优先； (c).爬山法； (d).最佳优先； 图一 【Answer】: 建立树： 深度: 宽度： 爬山法： 优先搜索： 4.图二是一棵部分展开的搜索树，其中树的边记录了对应的单步代价，叶子节点标注了到 达目标结点的启发式函数的代价值，假定当前状态位于结点A。 (a)用下列的搜索方法来计算下一步需要展开的叶子节点。注意必须要有完整的计算过 程，同时必须对扩展该叶子节点之前的节点顺序进行记录： 1.贪婪最佳优先搜索 2.一致代价搜索 3.A*树搜索 (b)讨论以上三种算法的完备性和最优性。 【Answer】: 贪婪最佳优先：如果h(B)>5,首先访问叶子结点C,如果h(B)<=5,首先访问B,再访问C 一致代价搜索：B,D,E,F,G,H,C A*树搜索：如果h(B)>15,首先访问D 如果h(B)<=15,首先访问B,在E,G,D,H,F,C 图二 5.给定一个启发式函数满足h(G)=0,其中G是目标状态，证明如果h是一致的，那么它是
人工神经网络大作业
X X X X大学 研究生考查课 作业 课程名称：智能控制理论与技术 研究生姓名：学号： 作业成绩： 任课教师(签名) 交作业日时间：2010年12月22日
人工神经网络(artificial neural network，简称ANN)是在对大脑的生理研究的基础上，用模拟生物神经元的某些基本功能元件(即人工神经元)，按各种不同的联结方式组成的一个网络。模拟大脑的某些机制，实现某个方面的功能，可以用在模仿视觉、函数逼近、模式识别、分类和数据压缩等领域，是近年来人工智能计算的一个重要学科分支。 人工神经网络用相互联结的计算单元网络来描述体系。输人与输出的关系由联结权重和计算单元来反映，每个计算单元综合加权输人，通过激活函数作用产生输出，主要的激活函数是Sigmoid函数。ANN有中间单元的多层前向和反馈网络。从一系列给定数据得到模型化结果是ANN的一个重要特点，而模型化是选择网络权重实现的，因此选用合适的学习训练样本、优化网络结构、采用适当的学习训练方法就能得到包含学习训练样本范围的输人和输出的关系。如果用于学习训练的样本不能充分反映体系的特性，用ANN也不能很好描述与预测体系。显然，选用合适的学习训练样本、优化网络结构、采用适当的学习训练方法是ANN的重要研究内容之一，而寻求应用合适的激活函数也是ANN研究发展的重要内容。由于人工神经网络具有很强的非线性多变量数据的能力，已经在多组分非线性标定与预报中展现出诱人的前景。人工神经网络在工程领域中的应用前景越来越宽广。 1人工神经网络基本理论[1] 1.1神经生物学基础 可以简略地认为生物神经系统是以神经元为信号处理单元,通过广泛的突触联系形成的信息处理集团,其物质结构基础和功能单元是脑神经细胞即神经元(neu ron)。(1)神经元具有信号的输入、整合、输出三种主要功能作用行为。突触是整个神经系统各单元间信号传递驿站,它构成各神经元之间广泛的联接。(3)大脑皮质的神经元联接模式是生物体的遗传性与突触联接强度可塑性相互作用的产物,其变化是先天遗传信息确定的总框架下有限的自组织过程。 1.2建模方法 神经元的数量早在胎儿时期就已固定,后天的脑生长主要是指树突和轴突从神经细胞体中长出并形成突触联系,这就是一般人工神经网络建模方法的生物学依据。人脑建模一般可有两种方法:①神经生物学模型方法,即根据微观神经生物学知识的积累,把脑神经系统的结构及机理逐步解释清楚,在此基础上建立脑功能模型。②神经计算模型方法,即首先建立粗略近似的数学模型并研究该模型的动力学特性,然后再与真实对象作比较(仿真处理方法)。 1.3概念 人工神经网络用物理可实现系统来模仿人脑神经系统的结构和功能,是一门新兴的前沿交叉学科,其概念以T.Kohonen.Pr的论述最具代表性:人工神经网络就是由简单的处理单元(通常为适应性)组成的并行互联网络,它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。 1.4应用领域 人工神经网络在复杂类模式识别、运动控制、感知觉模拟方面有着不可替代的作用。概括地说人工神经网络主要应用于解决下述几类问题:模式信息处理和模式识别、最优化问题、信息的智能化处理、复杂控制、信号处理、数学逼近映射、感知觉模拟、概率密度函数估计、化学谱图分析、联想记忆及数据恢复等。 1.5理论局限性 (1)受限于脑科学的已有研究成果由于生理试验的困难性,目前对于人脑思维与记忆机制的认识尚很肤浅,对脑神经网的运行和神经细胞的内部处理机制还没有太多的认识。 (2)尚未建立起完整成熟的理论体系目前已提出的众多人工神经网络模型,归纳起来一般都是一个由节点及其互连构成的有向拓扑网,节点间互连强度构成的矩阵可通过某种学
智能仪器大作业教学文案
智能仪器大作业
课程名称：数据采集与智能仪器姓名： 学号： 班级：
《数据采集与智能仪器》课程考核（大作业） 武汉理工大学信息学院 参考书赵茂泰《智能仪器原理及应用》（第三版）电子工业出版社 程德福《智能仪器》（第二版）机械工业出版社 第1章概述 本章要求掌握的内容：智能仪器分类、基本结构及特点、智能仪器设计的要点 考试题（10分） 1 智能仪器设计时采用CPLD/FPGA有哪些优点？ 第2章数据采集技术 本章要求掌握的内容：数据采集系统的组成结构、模拟信号调理、A/D转换技术、高速数据采集与传输、D/A转换技术、数据采集系统设计 考试题（30分） 1 设计一个MCS-51单片机控制的程控增益放大器的接口电路。已知输入信号小于10mv,要求当输入信号小于1mv时，增益为1000，而输入信号每增加1mv 时，其增益自动减少一倍，直到100mv为止。（15分） 评分标准：正确设计硬件电路图（5分）；正确编写控制程序（5分）；完成仿真调试，实现基本功能（5分）； 2 运用双口RAM或FIFO存储器对教材中图2-22所示的高速数据采集系统进行改造，画出采集系统电路原理图，简述其工作过程。（15分） 评分标准：正确设计硬件电路图（10分）；正确描述工作过程（5分）； 第3章人机接口
本章要求掌握的内容：键盘；LED、LCD、触摸屏 考试题（30分） 1 设计8031单片机与液晶显示模块LCM-512-01A的接口电路，画出接口电路图并编写上下滚动显示XXGCXY(6个大写英文字母)的控制程序（包含程序流程图）。 评分标准：正确设计硬件电路图（10分）；正确画出程序流程图（5分）；正确编写控制程序（5分）；完成仿真调试（10分） 第4章数据通信 本章要求掌握的内容：RS232C、RS485串行总线，USB通用串行总线，PTR2000无线数据传输 考试题（30分） 1 设计PC机与MCS-51单片机的RS232C数据通信接口电路（单片机端含8位LED显示），编写从PC机键盘输入数字，在单片机的6位LED上左右滚动显示的通信与显示程序。 评分标准：正确设计硬件电路图（5分）；正确画出程序流程图（5分）；正确编写单片机通信程序（5分）；在开发系统上运行，实现基本功能（10分）；制作实物,实现基本功能，效果良好（5分）。 第1章概述 考试题（10分） 1 智能仪器设计时采用CPLD/FPGA有哪些优点？
智能仪器作业水温控制系统综述
智能仪器期末作业：水温控制系统 12043123沈助龙 一、设计任务： 设计一个水温控制系统 一升水由1kW 的电炉加热，要求水温可以在一定范围内由人工设定，并能在环境温度 降低时实现自动调整，以保持设定的温度基本不变。 主要性能指标: 温度设定范围：40～90℃，最小区分度为1℃； 控制精度：温度控制的静态误差≤1℃； 用十进制数码显示实际水温； 二、总体论证 1、控制方法选择 采用比例积分加微分控制(PID 控制)： 微分的作用使控制器的输出与偏差变化的速度成比例，它对克服对象的容量滞后有显著的效果； 在比例基础上加入微分作用，使稳定性提高，再加上积分作用，可以消除余差； PID 控制适用于负荷变化大、容量滞后较大、控制品质要求又很高的控制系统。 一方面，由于可以采用单片机实现控制过程，无论哪一 种控制方法都不会增加系统硬件成本，而只需对 软件作相应改变即可实现不同的控制方案； 另一方面，采用PID 的控制方式可以最大限度地满足系统对诸如控制精度、调节时间和超调量等控制品质的要求。 t
速度估算： ∵ΔQ=mCΔT=1000g×1kcal/g?K×1K=1000kcal 又∵ΔW=P×Δt=4.186×ΔQ ∴Δt=4.186×ΔQ/P＝4.186J/kcal×1000kcal/1000W=4.186s 由此可见，对于指令执行时间一般为几个微秒的单片机系统来说，控制速度几乎没有任何限制 三、系统设计 采用以单片机为核心的直接数字控制系统。 软、硬件功能划分 为了简化系统硬件、降低硬件成本、提高系统灵活性和可靠性，系统的软、硬件功能可作如下划分： PID运算、输入信号滤波及大部分控制过程都可由软件来完成； 硬件的主要功能是温度信号的传感、放大、A/D转换及输出信号的功率放大； 人机通道功能由系统软、硬件配合完成，以降低软件设计的复杂性及缩短系统的研制周期。 总体框图 系统由前向通道模块（即温度采样模块）、后向控制模块、系统主模块及键盘显示摸块等四大模块组成
高性能计算实验大作业
大数据处理技术研究 姓名：；学号：1502；专业：模式识别与智能系统 摘要：本文详细介绍了大数据的相关概念及其对应的处理方法，列举了大数据处理技术在当代计算机处理中的应用，并简要的解释了Hadoop的相关概念，展望了大数据处理技术的发展方向。 关键词：大数据 Hadoop高性能计算 1.研究背景： 大数据浪潮汹涌来袭，与互联网的发明一样，这绝不仅仅是信息技术领域的革命，更是在全球范围启动透明政府、加速企业创新、引领社会变革的利器。 大数据，IT行业的又一次技术变革，大数据的浪潮汹涌而至，对国家治理、企业决策和个人生活都在产生深远的影响，并将成为云计算、物联网之后信息技术产业领域又一重大创新变革。未来的十年将是一个“大数据”引领的智慧科技的时代、随着社交网络的逐渐成熟，移动带宽迅速提升、云计算、物联网应用更加丰富、更多的传感设备、移动终端接入到网络，由此而产生的数据及增长速度将比历史上的任何时期都要多、都要快。 2.大数据定义： “大数据”是一个涵盖多种技术的概念，简单地说，是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。IBM将“大数据”理念定义为4个V，即大量化(Volume)、多样化(Variety)、快速化(Velocity)及由此产生的价值(Value)。如下图;
3.大数据技术的发展： 大数据技术描述了一种新一代技术和构架，用于以很经济的方式、以高速的捕获、发现和分析技术，从各种超大规模的数据中提取价值，而且未来急剧增长的数据迫切需要寻求新的处理技术手段。 在“大数据”(Big data)时代，通过互联网、社交网络、物联网，人们能够及时全面地获得大信息。同时，信息自身存在形式的变化与演进，也使得作为信息载体的数据以远超人们想象的速度迅速膨胀。 云时代的到来使得数据创造的主体由企业逐渐转向个体，而个体所产生的绝大部分数据为图片、文档、视频等非结构化数据。信息化技术的普及使得企业更多的办公流程通过网络得以实现，由此产生的数据也以非结构化数据为主。预计到2012年，非结构化数据将达到互联网整个数据量的75%以上。用于提取智慧的“大数据”，往往是这些非结构化数据。传统的数据仓库系统、BI、链路挖掘等应用对数据处理的时间要求往往以小时或天为单位。但“大数据”应用突出强调数据处理的实时性。在线个性化推荐、股票交易处理、实时路况信息等数据处理时间要求在分钟甚至秒级。 而“大数据”的多样性决定了数据采集来源的复杂性，从智能传感器到社交网络数据，从声音图片到在线交易数据，可能性是无穷无尽的。选择正确的数据来源并进行交叉分析可以为企业创造最显著的利益。随着数据源的爆发式增长，
智能仪器论文
智能仪表课程大作业题目：PID控制算法在变频调速中的应用 班级： 姓名： 学号： 指导教师： 开课时间: 2015 至2016 学年第 1 学期
摘要 P ID控制是工业工程中应用最为广泛,最有效率的控制理论,从它的出现到现在已经经历了很长的时间, 今天它依然在工业控制中占有不可替代的地位, 相信在以后的很长一段时间 P I D控制还会有很强的生命力。现代工业的高速发展使原始,单一的控制技术已经很难适应现代控制的要求,将新型的控制理论,与传统的 P I D 控制技术相结合在未来的控制领域内会有广阔的前景。 针对目前自动称重配料系统中采用传统 PID控制的不足、系统误差不稳定、动态特性不理想，提出了一种基于模糊 PID控制的算法。将模糊控制与传统的 PID控制技术结合起来，共同应用于实际系统的调节当中。系统采用可编程逻辑控制器（PLC）实现模糊 PID双模控制，大大加快了系统的响应速度， PLC模拟输出控制变频器调节皮带电机转速，从而达到控制物料流量的目的。经过实际系统的仿真试验，系统控制性能良好，有效解决了系统运行中误差不稳定和动态特性不理想的问题。 关键词：模糊 PID；控制算法；变频调速；自动配料系统
Abstract PID control is the most widely applied in industrial engineering, the most efficient control theory, from its emergence to now has experienced a very long time, today it still occupies an irreplaceable position in the industry control, believe in the future for a long time of PID control will also have the very strong vitality. With the rapid development of modern industry makes original, single control technology has been difficult to adapt to the requirement of modern control, the new type of control theory, combined with the traditional PID control technology in the future will have broad prospect of control field. In view of the present automatic weighing ingredients for the system’s lack of traditional PID control，instability often system error， the dynamic characteristics were not ideal． A fuzzy PID control algorithm was pro- posed． Fuzzy control and conventional PID control combined together were used in the regulation of the actual system． System used PLC to achieve dual-mode fuzzy PID control， greatly speeding up the system response speed， PLC analog output adjustment belt drive motor speed control to achieve control of material flow purposes． After a system simula- tion test， the system had good dynamic and static performance， to meet the requirements of actual control． Effectively solved the problem of the system operation error instability and dynamic characteristics was not ideal．Key words： fuzzy PID； control algorithm； variable frequency speed regulation； automatic batching system
人工智能大作业翻译
Adaptive Evolutionary Artificial Neural Networks for Pattern Classification 自适应进化人工神经网络模式分类 Abstract—This paper presents a new evolutionary approach called the hybrid evolutionary artificial neural network (HEANN) for simultaneously evolving an artificial neural networks (ANNs) topology and weights. Evolutionary algorithms (EAs) with strong global search capabilities are likely to provide the most promising region. However, they are less efficient in fine-tuning the search space locally. HEANN emphasizes the balancing of the global search and local search for the evolutionary process by adapting the mutation probability and the step size of the weight perturbation. This is distinguishable from most previous studies that incorporate EA to search for network topology and gradient learning for weight updating. Four benchmark functions were used to test the evolutionary framework of HEANN. In addition, HEANN was tested on seven classification benchmark problems from the UCI machine learning repository. Experimental results show the superior performance of HEANN in fine-tuning the network complexity within a small number of generations while preserving the generalization capability compared with other algorithms. 摘要——这片文章提出了一种新的进化方法称为混合进化人工神经网络(HEANN),同时提出进化人工神经网络(ANNs)拓扑结构和权重。进化算法(EAs)具有较强的全局搜索能力且很可能指向最有前途的领域。然而,在搜索空间局部微调时，他们效率较低。HEANN强调全局搜索的平衡和局部搜索的进化过程，通过调整变异概率和步长扰动的权值。这是区别于大多数以前的研究，那些研究整合EA来搜索网络拓扑和梯度学习来进行权值更新。四个基准函数被用来测试的HEANN进化框架。此外,HEANN测试了七个分类基准问题的UCI机器学习库。实验结果表明在少数几代算法中，HEANN在微调网络复杂性的性能是优越的。同时，他还保留了相对于其他算法的泛化性能。 I. INTRODUCTION Artificial neural networks (ANNs) have emerged as a powerful tool for pattern classification [1], [2]. The optimization of ANN topology and connection weights training are often treated separately. Such a divide-and-conquer approach gives rise to an imprecise evaluation of the selected topology of ANNs. In fact, these two tasks are interdependent and should be addressed simultaneously to achieve optimum results. 人工神经网络(ANNs)已经成为一种强大的工具被用于模式分类[1],[2]。ANN 拓扑优化和连接权重训练经常被单独处理。这样一个分治算法产生一个不精确的评价选择的神经网络拓扑结构。事实上,这两个任务都是相互依存的且应当同时解决以达到最佳结果。
《智能仪器》(第二版 程德福 林君)课后习题参考答案
智能仪器考试题型：名词解释、简答、简述、综合 没有给重点，但是老师说考题都是由课后习题凝练出来的，所以我将大部分课后习题答案整理出来，仅供参考。难免有错误，望大家谅解并指出。 课后习题参考 第一章 1-1 你在学习和生活中，接触、使用或了解了哪些仪器仪表？它们分别属于哪种类型？指出他们的共同之处与主要区别。选择一种仪器，针对其存在的问题或不足，提出改进设想（课堂作业）。 解：就测量仪器而言，按测量各种物理量不同可划分为八种：几何量计量仪器、热工量计量仪器、机械量计量仪器、时间频率计量仪器、电磁计量仪器、无线电参数测量仪器、光学与声学测量仪器、电离辐射计量仪器。 1-2 结合你对智能仪器概念的理解，讨论“智能化”的层次。 解：P2 智能仪器是计算机技术和测量仪器相结合的产物，是含有微型计算机或微处理器的测量（或检测）仪器。由于它拥有对数据的存储、运算、逻辑判断及自动化操作等功能，具有一定智能的作用（表现为智能的延伸或加强等），因而被称为智能仪器。 P5- P6 智能仪器的四个层次：聪敏仪器、初级智能仪器、模型化仪器和高级智能仪器。 聪敏仪器类是以电子、传感、测量技术为基础（也可能计算机技术和信号处理技术）。特点是通过巧妙的设计而获得某一有特色的功能。初级智能仪器除了应用电子、传感、测量技术外，主要特点是应用了计算机及信号处理技术，这类仪器已具有了拟人的记忆、存储、运算、判断、简单决策等功能。模型化仪器是在初级智能仪器的基础上应用了建模技术和方法，这类仪器可对被测对象状态或行为作出评估，可以建立对环境、干扰、仪器参数变化作出自适应反映的数学模型，并对测量误差（静态或动态误差）进行补偿。高级智能仪器是智能仪器的最高级别，这类仪器多运用模糊判断、容错技术、传感融合、人工智能、专家系统等技术。有较强的自适应、自学习、自组织、自决策、自推理能力。 1-3 仪器仪表的重要性体现在哪些方面？P3-5
人工智能大作业
人工智能基础 大作业 —－－－八数码难题 学院：数学与计算机科学学院 班级：计科14—1 姓名:王佳乐 学号：１2 2０1６、12、20 一、实验名称 八数码难题得启发式搜索 二、实验目得 八数码问题:在3×3得方格棋盘上,摆放着1到８这八个数码,有1个方格就是空得，其初始状态如图1所示,要求对空格执行空格左移、空格右移、空格上移与空格下移这四个操作使得棋盘从初始状态到目标状态. 要求：1、熟悉人工智能系统中得问题求解过程; 2、熟悉状态空间得启发式搜索算法得应用； 3、熟悉对八数码问题得建模、求解及编程语言得应用。 三、实验设备及软件环境 1.实验编程工具：VC＋+ 6、0 2.实验环境：Wｉndoｗs7 64位 四、实验方法：启发式搜索 1、算法描述 1.将Ｓ放入open表,计算估价函数f(ｓ)
2.判断oｐeｎ表就是否为空，若为空则搜索失败,否则，将opeｎ表中得第 一个元素加入cｌｏse表并对其进行扩展（每次扩展后加入ｏpen表中 得元素按照代价得大小从小到大排序，找到代价最小得节点进行扩展） 注:代价得计算公式ｆ(n)=d（ｎ）+ｗ（n)、其中f（n)为总代价，d(n）为节点得度,w（ｎ)用来计算节点中错放棋子得个数. 判断i就是否为目标节点,就是则成功，否则拓展i，计算后续节点f（j），利用f（j)对oｐeｎ表重新排序 2、算法流程图： 3、程序源代码： ＃ｉncluｄｅ＜stdｉｏ、ｈ> # iｎclude＜strｉng、h> # include
人工智能大作业实验
人工智能大作业实验-标准化文件发布号：（9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII
湖南中医药大学本科课程实验教学大纲 《人工智能》 计算机科学与技术专业 执笔人：丁长松 审定人：*** 学院负责人：*** 湖南中医药大学教务处 二○一四年三月
一、课程性质和教学目的 《人工智能》是计算机专业本科生的一门专业必修课，适应于计算机科学与技术专业、医药信息工程专业。本课程是关于人工智能领域的引导性课程，通过本课程的学习，是使学生了解和掌握人工智能的基本概念、原理和方法，培养学生在计算机领域中应用人工智能技术提高分析和解决较复杂问题的能力，启发学生对人工智能的兴趣，培养知识创新和技术创新能力。 《人工智能》主要研究智能信息处理技术、开发具有智能特性的各类应用系统的核心技术。本课程主要介绍人工智能的基本理论、方法和技术，主要包括常用的知识表示、逻辑推理和问题求解方法、人工智能发展学派以及主要理论。 先修课程：高等数学、数据结构、数据库原理、算法设计与分析、数理逻辑 二、课程目标 人工智能实验应在一种为高效率开发专家系统而设计的高级程序系统或高级程序设计语言环境中进行。在目前开来，专家系统开发工具和环境可分为5种主要类型：程序设计语言、知识工程语言、辅助型工具、支持工具及开发环境。在这里主要是要求学生能用相关术语描述、表示一些问题；用程序设计语言如：C、C++、JAVA编程来实现一些基本的算法、推理、搜索等过程。 三、实验内容与要求 实验一：谓词表示 【实验内容】 设农夫、狼、山羊、白菜都在河的左岸，现在要把它们运送到河的右岸去，农夫有条船，过河时，除农夫外船上至多能载狼、山羊、白菜中的一种。狼要吃山羊，山羊要吃白菜，除非农夫在那里。试设计出一个确保全部都能过河的方案。
人工智能部分习题答案
人工智能部分习题答案 Document number：WTWYT-WYWY-BTGTT-YTTYU-2018GT
1.什么是人类智能它有哪些特征或特点 定义：人类所具有的智力和行为能力。 特点：主要体现为感知能力、记忆与思维能力、归纳与演绎能力、学习能力以及行为能力。 2.人工智能是何时、何地、怎样诞生的 解：人工智能于1956年夏季在美国Dartmouth大学诞生。此时此地举办的关于用机器模拟人类智能问题的研讨会，第一次使用“人工智能”这一术语，标志着人工智能学科的诞生。 3.什么是人工智能它的研究目标是 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。 4.人工智能的发展经历了哪几个阶段 解：第一阶段：孕育期（1956年以前）；第二阶段：人工智能基础技术的研究和形成（1956~1970年）；第三阶段：发展和实用化阶段（1971~1980年）；第四阶段：知识工程和专家系统（1980年至今）。 5.人工智能研究的基本内容有哪些 解：知识的获取、表示和使用。 6.人工智能有哪些主要研究领域 解：问题求解、专家系统、机器学习、模式识别、自动定论证明、自动程序设计、自然语言理解、机器人学、人工神经网络和智能检索等。 7.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。 8.人工智能的近期发展趋势有哪些 解：专家系统、机器人学、人工神经网络和智能检索。 9.什么是以符号处理为核心的方法它有什么特征 解：通过符号处理来模拟人类求解问题的心理过程。 特征：基于数学逻辑对知识进行表示和推理。 11.什么是以网络连接为主的连接机制方法它有什么特征 解：用硬件模拟人类神经网络，实现人类智能在机器上的模拟。 特征：研究神经网络。 1.请写出用一阶谓词逻辑表示法表示知识的步骤。 步骤：（1）定义谓词及个体，确定每个谓词及个体的确切含义；（2）根据所要表达的事物或概念，为每个谓词中的变元赋予特定的值；（3）根据所要表达的知识的语义用适当的联接符号将各个谓词联接起来，形成谓词公式。 2.设有下列语句，请用相应的谓词公式把它们表示出来： （1）有的人喜欢梅花，有的人喜欢菊花，有的人既喜欢梅花又喜欢菊花。 解：定义谓词如下： Like(x,y)：x喜欢y。 Club(x)：x是梅花。 Human(x)：x是人。 Mum(x)：x是菊花。 “有的人喜欢梅花”可表达为：(?x)(Human(x)?Like(x,Club(x))) “有的人喜欢菊花”可表达为：(?x)(Human(x)?Like(x,Mum(x))) “有的人既喜欢梅花又喜欢菊花”可表达为：(?x)(Human(x)?Like(x,Club(x))? Like(x,Mum(x))) （1）他每天下午都去玩足球。 解：定义谓词如下： PlayFootball(x)：x玩足球。 Day(x)：x是某一天。 则语句可表达为：(?x)(D(x)?PlayFootball(Ta)) （2）太原市的夏天既干燥又炎热。 解：定义谓词如下：
人工智能大作业
第一章 1.3 什么是人工智能？它的研究目标是什么？ 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。 研究目标：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。 1.7 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，联结主义和行为主义。 1.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； 2.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.行为主义：认为，人工智能起源于控制论，提出智能取决于感知和行动，取决于对外界 复杂环境的适应，它不需要只是，不需要表示，不需要推理。 1.8 人工智能有哪些主要研究和应用领域？其中有哪些是新的研究热点？ 1.研究领域：问题求解，逻辑推理与定理证明，自然语言理解，自动程序设计，专家系 统，机器学习，神经网络，机器人学，数据挖掘与知识发现，人工生命，系统与语言工具。 2.研究热点：专家系统，机器学习，神经网络，分布式人工智能与Agent，数据挖掘与 知识发现。 第二章 2.8 用谓词逻辑知识表示方法表示如下知识： (1)有人喜欢梅花，有人喜欢菊花，有人既喜欢梅花又喜欢菊花。 三步走：定义谓词，定义个体域，谓词表示 定义谓词 P(x)：x是人 L(x,y)：x喜欢y y的个体域：{梅花，菊花}。 将知识用谓词表示为： (?x)(P(x)→L(x, 梅花)∨L(x, 菊花)∨L(x, 梅花)∧L(x, 菊花)) (2) 不是每个计算机系的学生都喜欢在计算机上编程序。 定义谓词 S(x)：x是计算机系学生
智能仪器大作业
课程名称:数据采集与智能仪器 姓名: 学号: 班级: 《数据采集与智能仪器》课程考核(大作业) 武汉理工大学信息学院 参考书赵茂泰《智能仪器原理及应用》(第三版) 电子工业出版社 程德福《智能仪器》(第二版)机械工业出版社 第1章概述 本章要求掌握的内容:智能仪器分类、基本结构及特点、智能仪器设计的要点 考试题(10分) 1 智能仪器设计时采用CPLD/FPGA有哪些优点？ 第2章数据采集技术 本章要求掌握的内容:数据采集系统的组成结构、模拟信号调理、A/D转换技术、高速数据采集与传输、D/A转换技术、数据采集系统设计 考试题(30分) 1 设计一个MCS-51单片机控制的程控增益放大器的接口电路。已知输入信号小于10mv,要求当输入信号小于1mv时,增益为1000,而输入信号每增加1mv时,其增益自动减少一倍,直到100mv为止。(15分) 评分标准:正确设计硬件电路图(5分);正确编写控制程序(5分);完成仿真调试,实现基本功能(5分); 2 运用双口RAM或FIFO存储器对教材中图2-22所示的高速数据采集系统进行改造,画出采集系统电路原理图,简述其工作过程。(15分) 评分标准:正确设计硬件电路图(10分);正确描述工作过程(5分); 第3章人机接口 本章要求掌握的内容:键盘;LED、LCD、触摸屏 考试题(30分) 1 设计8031单片机与液晶显示模块LCM-512-01A的接口电路,画出接口电路图并编写上下滚动显示XXGCXY(6个大写英文字母)的控制程序(包含程序流程图)。
评分标准:正确设计硬件电路图(10分);正确画出程序流程图(5分);正确编写控制程序(5分);完成仿真调试(10分) 第4章数据通信 本章要求掌握的内容:RS232C、RS485串行总线,USB通用串行总线,PTR2000无线数据传输 考试题(30分) 1 设计PC机与MCS-51单片机的RS232C数据通信接口电路(单片机端含8位LED 显示),编写从PC机键盘输入数字,在单片机的6位LED上左右滚动显示的通信与显示程序。 评分标准:正确设计硬件电路图(5分);正确画出程序流程图(5分);正确编写单片机通信程序(5分);在开发系统上运行,实现基本功能(10分);制作实物,实现基本功能,效果良好(5分)。 第1章概述 考试题(10分) 1 智能仪器设计时采用CPLD/FPGA有哪些优点？ 答:FPGA/CPLD芯片都就是特殊的ASIC芯片,她们除了ASIC的特点之外,还有以下优点:(1)随着VLSI工艺的不断提高,FPGA/CPLD的规模也越来越大,所能实现的功能越来越强可以实现系统集成;(2)FPGA/CPLD的资金投入小,研制开发费用低;(3)FPGA/CPLD可反复的编程、擦除、使用或者在外围电路不动的情况下用不同的EPROM就可实现不同的功能;(4)FPGA/CPLD芯片电路的实际周期短;(5)FPGA/CPLD软件易学易用,可以使设计人员更能集中精力进行电路设计。FPGA/CPLD适合于正向设计,对知识产权保护有利。 第2章数据采集技术 考试题(30分) 1、设计一个MCS-51单片机控制的程控增益放大器的接口电路。已知输入信号小于10mv,要求当输入信号小于1mv时,增益为1000,而输入信号每增加1mv时,其增益自动减少一倍,直到100mv为止。(15分) 评分标准:正确设计硬件电路图(5分);正确编写控制程序(5分);完成仿真调试,实现基本功能(5分); 1.设计原理及简介 程控放大器利用选通开关,控制放大器的反馈电阻阻值,实现改变放大倍数的原理工作。这里采用两片8选1模拟开关器件CD4051作为放大器反馈电阻选择开关,通过两两电阻并联得到32种放大倍数。下面有程序将电阻组合一一列出
计算智能大作业.
题目：遗传算法在图像处理中的应用研究课程: 计算智能 姓名： 学号： 专业：模式识别与智能系统
遗传算法在图像处理中的应用 摘要 遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索与优化方法。近年来，由于遗传算法求解复杂优化问题的巨大潜力，广泛应用在生物信息学、系统发生学、计算科学、工程学、经济学、化学、制造、数学、物理、药物测量学和其他领域之中，这种算法受到了国内外学者的广泛关注，尤其是在计算机科学人工智能领域中。本文介绍了遗传算法基本理论，描述了它的主要特点和基本性质；重点综述遗传算法在图像处理中的主要应用，特别是在图像分割、图像压缩、图像增强等方面的作用；深入研究目前遗传算法在图像处理领域中存在的问题，并结合自己的研究方向，对这些问题提出了一些深刻的见解，展望了今后遗传算法在图像处理应用的发展方向。 关键词：遗传算法，数字图像处理
1.背景介绍 遗传算法(Genetic Algorithm,GA)是一种自适应启发式群体型概率性迭代式的全局收敛搜索算法,其基本思想来源于生物进化论和群体遗传学,体现了适者生存、优胜劣汰的进化原则。使用遗传算法求解科学研究工作和工程技术中各种组合搜索和优化计算问题这一基本思想早在20世纪60年代初期就由美国Michigan大学的Holland教授提出,其数学框架也于20世纪60年代中期形成。由于GA的整体搜索策略和优化计算不依赖于梯度信息,所以它的应用范围非常广泛,尤其适合于处理传统方法难以解决的高度复杂的非线性问题。它在自适应控制、组合优化、模式识别、机器学习、规划策略、信息处理和人工生命等领域的应用中越来越展示出优越性。 图像处理(image processing)，用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术。又称影像处理。图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指用数字摄像机、扫描仪等设备经过采样和数字化得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值为一整数，称为灰度值。图像处理技术的主要内容包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。常见的处理有图像数字化、图像编码、图像增强、图像复原、图像分割和图像分析等。图像处理一般指数字图像处理。图像处理是计算机视觉中德一个重要研究领域，然而，在图像处理过程中，如扫描、特征提取、图像分割等不可避免地会存在一些误差，从而影响图像的效果。于是，研究者就开始探索怎么样才能使这些误差最小从而使计算机视觉达到实用化的重要要求，最终，遗传算法凭借其在这些图像处理中的优化计算方面独特的优势成为各种算法的佼佼者，得到了广泛的应用。 2.遗传算法的原理和基本步骤 遗传算法是一个不断迭代过程的搜索算法，它的基本处理流程如下图所示。