畢業(yè)論文人工智能的應(yīng)用
畢業(yè)論文人工智能的應(yīng)用
人工智能是近年來引起人們很大興趣的一個(gè)研究領(lǐng)域:它的研究目標(biāo)是用機(jī)器,通常為電子儀器、電腦等,盡可能地模擬人的精神活動,并且爭取在這些方面最終改善并超出人的能力;以下是學(xué)習(xí)啦小編整理分享的關(guān)于畢業(yè)論文人工智能的應(yīng)用的相關(guān)文章,歡迎閱讀!
畢業(yè)論文人工智能的應(yīng)用篇一
人工智能的日常應(yīng)用
人工智能是近年來引起人們很大興趣的一個(gè)研究領(lǐng)域:它的研究目標(biāo)是用機(jī)器,通常為電子儀器、電腦等,盡可能地模擬人的精神活動,并且爭取在這些方面最終改善并超出人的能力;其研究領(lǐng)域及應(yīng)用范圍十分廣泛、例如,自動定理證明、推理、模式識別、專家知識系統(tǒng)、智能機(jī)器人、學(xué)習(xí)、博彩、自然語言理解等等。本文主要介紹符號計(jì)算、模式識別、專家系統(tǒng)、機(jī)器翻譯四個(gè)方面的人工智能的日常生活應(yīng)用。
一、符號計(jì)算
計(jì)算機(jī)最主要的用途之一就是科學(xué)計(jì)算,科學(xué)計(jì)算可分為兩類:一類是純數(shù)值的計(jì)算,例如求函數(shù)的值,方程的數(shù)值解,比如天氣預(yù)報(bào)、油藏模擬、航天等領(lǐng)域;。另一類是符號計(jì)算,又稱代數(shù)運(yùn)算,這是一種智能化的計(jì)算,處理的是符號。符號可以代表整數(shù)、有理數(shù)、實(shí)數(shù)和復(fù)數(shù),也可以代表多項(xiàng)式,函數(shù),集合等。長期以來,人們一直盼望有一個(gè)可以進(jìn)行符號計(jì)算的計(jì)算機(jī)軟件系統(tǒng)。早在50年代末,人們就開始對此研究。進(jìn)入80年代后,隨著計(jì)算機(jī)的普及和人工智能的發(fā)展,相繼出現(xiàn)了多種功能齊全的計(jì)算機(jī)代數(shù)系統(tǒng)軟件,其中Mathematica和Maple是它們的代表,由于它們都是用C語言寫成的,所以可以在絕大多數(shù)計(jì)算機(jī)上使用。Mathematica是第一個(gè)將符號運(yùn)算,數(shù)值計(jì)算和圖形顯示很好地結(jié)合在一起的數(shù)學(xué)軟件,用戶能夠方便地用它進(jìn)行多種形式的數(shù)學(xué)處理。
計(jì)算機(jī)代數(shù)系統(tǒng)的優(yōu)越性主要在于它能夠進(jìn)行大規(guī)模的代數(shù)運(yùn)算。通常我們用筆和紙進(jìn)行代數(shù)運(yùn)算只能處理符號較少的算式,當(dāng)算式的符號上升到百位數(shù)后,手工計(jì)算就很困難了,這時(shí)用計(jì)算機(jī)代數(shù)系統(tǒng)進(jìn)行運(yùn)算就可以做到準(zhǔn)確,快捷,有效?,F(xiàn)在符號計(jì)算軟件有一些共同的特點(diǎn)就是在可以進(jìn)行符號運(yùn)算、數(shù)值計(jì)算和圖形顯示等同時(shí),還具有高效的可編程功能。在操作界面上一般都支持交互式處理,人們通過鍵盤輸入命令,計(jì)算機(jī)處理后即顯示結(jié)果。并且人機(jī)界面友好,命令輸入方便靈活,很容易尋求幫助。
二、模式識別
模式識別就是通過計(jì)算機(jī)用數(shù)學(xué)技術(shù)方法來研究模式的自動處理和判讀。這里,我們把環(huán)境與客體統(tǒng)稱為“模式”,隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展,人類有可能研究復(fù)雜的信息處理過程。用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)模式(文字、聲音、人物、物體等)的自動識別,是開發(fā)智能機(jī)器的一個(gè)最關(guān)鍵的突破口,也為人類認(rèn)識自身智能提供線索。信息處理過程的一個(gè)重要形式是生命體對環(huán)境及客體的識別。對人類來說,特別重要的是對光學(xué)信息(通過視覺器官來獲得)和聲學(xué)信息(通過聽覺器官來獲得)的識別。這是模式識別的兩個(gè)重要方面。計(jì)算機(jī)識別的顯著特點(diǎn)是速度快、準(zhǔn)確性和效率高。識別過程與人類的學(xué)習(xí)過程相似。以“漢字識別”為例:首先將漢字圖象進(jìn)行處理,抽取主要表達(dá)特征并將其特征與漢字的代碼存在計(jì)算機(jī)中。就象把老師教我們這個(gè)字叫什么、如何寫的知識記憶在大腦中。這一過程叫做“訓(xùn)練”。識別過程就是將輸入的漢字圖像經(jīng)處理后與計(jì)算機(jī)中所保存的全部漢字進(jìn)行比較,找出最相近的字作為識別結(jié)果,這一過程叫做“匹配”。
指紋是人體的一個(gè)重要特征,具有唯一性。北京大學(xué)有關(guān)專家對數(shù)字圖像的離散幾何性質(zhì)進(jìn)行了深入研究,建立了從指紋灰度圖像精確計(jì)算紋線局部方向、進(jìn)而提取指紋特征信息的理論與算法,隨后研究成功了適于民用身份鑒定的全自動指紋鑒定系統(tǒng),以及適于公安刑事偵破的指紋鑒定系統(tǒng)。從而開創(chuàng)了我國指紋自動識別系統(tǒng)應(yīng)用的先河。北大指紋自動識別系統(tǒng)的推出,使我國公安干警從指紋查對的繁重人工處理中解放出來。
三、專家系統(tǒng)
專家系統(tǒng)是一種模擬人類專家解決領(lǐng)域問題的計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng)。專家系統(tǒng)內(nèi)部含有大量的某個(gè)領(lǐng)域的專家水平的知識與經(jīng)驗(yàn),能夠運(yùn)用人類專家的知識和解決問題的方法進(jìn)行推理和判斷,模擬人類專家的決策過程,來解決該領(lǐng)域的復(fù)雜問題。專家系統(tǒng)是人工智能應(yīng)用研究最活躍和最廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域之一,涉及到社會各個(gè)方面,各種專家系統(tǒng)已遍布各個(gè)專業(yè)領(lǐng)域,取得很大的成功。根據(jù)專家系統(tǒng)處理的問題的類型,把專家系統(tǒng)分為解釋型、診斷型、調(diào)試型、維修型、教育型、預(yù)測型、規(guī)劃型、設(shè)計(jì)型和控制型等10種類型。具體應(yīng)用就很多了,例如血液凝結(jié)疾病診斷系統(tǒng)、電話電纜維護(hù)專家系統(tǒng)、花布圖案設(shè)計(jì)和花布印染專家系統(tǒng)等等。
為了實(shí)現(xiàn)專家系統(tǒng),必須要存儲有該專門領(lǐng)域中經(jīng)過事先總結(jié)、分析并按某種模式表示的專家知識(組成知識庫),以及擁有類似于領(lǐng)域?qū)<医鉀Q實(shí)際問題的推理機(jī)制(構(gòu)成推理機(jī))。系統(tǒng)能對輸入信息進(jìn)行處理,并運(yùn)用知識進(jìn)行推理,做出決策和判斷,其解決問題的水平達(dá)到或接近專家的水平,因此能起到專家或?qū)<抑值淖饔?。目前,專家系統(tǒng)主要采用基于規(guī)則的知識表示和推理技術(shù)。由于領(lǐng)域的知識更多是不精確或不確定的,因此,不確定的知識表示與知識推理是專家系統(tǒng)開發(fā)與研究的重要課題。此外,專家系統(tǒng)開發(fā)工具的研制發(fā)展也很迅速,這對擴(kuò)大專家系統(tǒng)的應(yīng)用范圍,加快專家系統(tǒng)的開發(fā)過程,將起到積極地促進(jìn)作用。隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)整體水平的提高,分布式專家系統(tǒng)、協(xié)同式專家系統(tǒng)等新一代專家系統(tǒng)的研究也發(fā)展很快。在新一代專家系統(tǒng)中,不但采用基于規(guī)則的推理方法,而且采用了諸如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法與技術(shù)。
四、機(jī)器翻譯
機(jī)器翻譯是利用計(jì)算機(jī)把一種自然語言轉(zhuǎn)變成另一種自然語言的過程,用以完成這一過程的軟件系統(tǒng)叫做機(jī)器翻譯系統(tǒng)。幾十年來,國內(nèi)外許多專家、學(xué)者為機(jī)器翻譯的研究付出了大量的心血和汗水。雖然至今還沒有一個(gè)實(shí)用、全面、高質(zhì)量的自動翻譯系統(tǒng)出現(xiàn),不過也取得了很大的進(jìn)展,特別是作為人們的輔助翻譯工具,機(jī)器翻譯已經(jīng)得到大多數(shù)人的認(rèn)可。但是機(jī)器翻譯存在一定的弊端如:一句一句處理,上下文缺乏聯(lián)系;對源語言的分析只是求解句法關(guān)系,完全不是意義上的理解;缺乏領(lǐng)域知識,從計(jì)算機(jī)到醫(yī)學(xué),從化工到法律都通用,就換專業(yè)詞典;譯文轉(zhuǎn)換是基于源語言的句法結(jié)構(gòu)的,受源語言的句法結(jié)構(gòu)的束縛;翻譯只是句法結(jié)構(gòu)的和詞匯的機(jī)械對應(yīng)等等。
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