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人工智能研究生课程(人工智能在职研究生)

2023-01-21 02:40:01 发布人:hao333 阅读( 8050)

人工智能技术是用计算机去做原来只有人才能做的具有智能的工作,如符号、语言和知识表达、状态特征的识别、精确与模糊的信息处理、分析推理、判断决策等,以下是小编精心整理的关于人工智能研究生论文的相关资料,希望对你有帮助!

人工智能技术是用计算机来做只有人才能做的智能工作,如符号、语言和知识表达、状态特征识别、精确和模糊信息处理、分析推理、判断决策等。以下信息是边肖精心编辑的关于人工智能的研究生论文。希望对你有帮助!

人工智能研究生论文第1部分

人工智能在智能控制领域的应用

人工智能技术是用计算机来做只有人才能做的智能工作,如符号、语言和知识表达、状态特征识别、精确和模糊信息处理、分析推理、判断决策等。这种拟人化的思维技术弥补了传统通过计算机控制方式的不足,促进了智能控制的快速发展。

智能一般根据实际结果进行控制,不依赖于被控对象的数学模型,继承了传统人类思维的非线性特征。它打破了传统控制理论中数学模型的框架。

1人工智能(AI)和智能控制的基本概念

人工智能是计算机科学的重要分支,一直处于计算机技术的前沿,被誉为世界三大前沿技术(空间技术、能源技术、人工智能)之一。人工智能研究的理论和发现将在很大程度上决定计算机技术的发展方向。

1.1人工智能的定义和应用领域

1.1.1人工智能的定义

人工智能(AI)又称机器智能,是研究和发展模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术和应用系统的一门新技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支,它试图理解智能的本质,并产生一种新的智能机器,能够以类似于人类智能的方式做出反应。该领域的研究包括机器人学、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统。

1.1.2人工智能的应用领域

问题解决。计算机游戏是人工智能中关于对策和斗智的一个研究领域。目前计算机游戏主要以下棋为主,但研究的主要目的不是让计算机与人下棋,而是为人工智能研究提供一个试验场地。象棋程序中体现出来的一些步骤,比如思考如何往前走几步,既把对手的方法和步骤考虑进去,又把难题一步步分解,最终战胜对手的能力。现在的电脑软件已经达到了国际象棋、围棋等世界锦标赛的先进水平。

逻辑推理和定理证明。推理是人工智能研究中最持久的领域之一。重要的一点是找到一些对策和方法,把大量的材料集中在一个大的数据库里(数据库需要复杂的逻辑结构,甚至模糊的记忆),注意可信的证明,当新的信息出现时,立即修正这些证明。定理证明就是让计算机模拟人类证明定理的方法,自动实现非数字符号的演算过程。如信息检索和医疗诊断,可以形式化为定理证明。它方便了人类,促进了科学发展,实现了人类无法企及的智能.

自然语言处理。自然语言处理主要研究如何让计算机理解并生成自然语言。现在自然语言理解往往和模式识别、计算机视觉等技术相结合。在文字识别和语音识别系统的配合下,我们可以理解书面语和有声语音。

智能信息检索技术。在科学技术飞速发展的今天,信息获取是计算机科学技术研究中一个迫切的课题。该技术在人工智能领域的应用,可以使人工智能走向更广泛的实际应用。

专家控制系统。专家系统是基于专家知识和符号推理方法的智能系统。它通过知识表示来表达专家领域的经验,并将其存入数据库。根据这些资料,在推理机的作用下,可以解决某个特定行业需要专家解决的问题。比如在第二代专家系统中,将原理和经验分离,引入了基于前者的深层推理和基于后者的浅层推理,提高了系统运行的鲁棒性。现在这个已经被证实了。如矿产勘探、化学分析和医学诊断等,专家系统已经达到了人类专家的水平。例如,地质勘探软件程序系统发现了一个价值超过1亿美元的钼矿。我的CIN系统可以为人类血液传染病和乳腺癌的诊断和治疗提供建议。细菌性血液病和脑膜炎的诊断和治疗已经超过了该领域专家的水平。

1.2智能控制理论及研究领域

智能控制是在人工智能和自动控制的基础上发展起来的一门新兴的交叉学科。它有非常广泛的应用,如专家控制、智能机器人控制、智能过程控制、智能故障诊断和智能调度与规划。

智能控制的定义

所谓智能控制,就是定性和定量相结合的方法,针对环境和任务的复杂性和不确定性,有效地、独立地实现对复杂信息的处理,优化决策和控制功能。

1.2.2智能控制的研究领域

传统控制包括经典反馈控制和现代控制理论。它们的主要特点是基于精确系统数学模型的控制,在复杂问题的实际应用中遇到很多困难。因此,有必要在控制系统中引入人工智能的方法,实现系统的智能化,即采用仿人智能控制决策,迫使控制系统向期望的方向发展。

智能控制是在没有(或尽可能少的)人为干预的情况下,能够独立应对环境条件或被处理对象的变化,并有效驱动智能机器实现其目标的一种自动控制。它是自动控制的最新发展阶段。智能控制系统的研究和设计集中在任务和世界模型的描述,符号和环境的识别,知识库和推理机的设计和开发,即在智能机器模型上。

3发展前景

3.1人工智能的发展趋势

加强人脑科学与产业的应用,进行深入的研究与分析,掌握人工神经网络、机器人、人工智能新产品等的开发与应用。并整合现有资源,形成一些该领域的国家级或省级技术中心和实验室,从而推动人工智能相关技术在医疗、工业、三网融合等领域的快速发展。

随着人工智能的快速发展,越来越多的智能机器进入人类生活,在人类生活中发挥着重要作用。他们比血肉之躯的脆弱人类更加灵活,甚至在智力的某些方面,已经超越了我们。宠物、智能电脑游戏、深海机器人、汉字识别系统、语音识别系统,这些智能机器让我们惊喜。

未来,人工智能技术将进一步推动相关技术、新兴技术和产业的深度融合,推动新一轮信息技术革命。其人工智能技术将成为中国经济结构转型升级的全新支撑点。

3.2智能控制的发展趋势

智能的应用领域已经渗透到从工业生产到生物、农业、地质、军事、空间技术、医疗、环境科学、社会发展等诸多领域,在世界各国的高科技研发计划中占有重要地位。由于这些任务的牵引,人们相信智能控制将引起控制理论发展的新飞跃。

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