ai的主要研究與應(yīng)用領(lǐng)域(編輯修改稿)
2025-06-16 21:41 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 理能力 ， 能夠根據(jù)已知的信息或知識(shí) ， 演繹出所需要的答案； ? (3) 系統(tǒng)應(yīng)擁有一定的常識(shí)性知識(shí) ， 以補(bǔ)充學(xué)科范圍的專(zhuān)業(yè)知識(shí) 。 系統(tǒng)根據(jù)這些常識(shí) ， 將能演繹出更一般詢(xún)問(wèn)的一些答案 。 3 機(jī)器行為 智能機(jī)器人 ? 機(jī)器人 (Robots)和機(jī)器人學(xué)：機(jī)器人 (Robots)是一種可再編程的多功能操作裝置 。 機(jī)器人學(xué)是在電子學(xué) 、 人工智能 、 控制論 、 系統(tǒng)工程 、 精密機(jī)械 、 信息傳感 、 仿生學(xué) 、 以及心理學(xué)等多種學(xué)科或技術(shù)發(fā)展的基礎(chǔ)上形成的一種綜合性技術(shù)學(xué)科 。 ? 機(jī)器人研究的意義：機(jī)器人既是人工智能的研究對(duì)象 ， 同時(shí)又是人工智能的試驗(yàn)場(chǎng)地 ，人工智能的所有技術(shù)幾乎都可以在這個(gè)領(lǐng)域得到應(yīng)用 。 3 機(jī)器行為 智能機(jī)器人 ? 機(jī)器人的發(fā)展過(guò)程： 經(jīng)歷了遙控 、 程序 、 自適應(yīng) 、 智能機(jī)器人 、 情感機(jī)器人 。 人工智能的主要研究對(duì)象是智能機(jī)器人和情感機(jī)器人 。 ? 智能機(jī)器人具有的能力：感知能力 、 思維能力和行為能力的機(jī)器人 。 這種機(jī)器人能夠主動(dòng)的適應(yīng)外界環(huán)境變化 ， 并能夠通過(guò)學(xué)習(xí)豐富自己的知識(shí) 、 提高自己的工作能力 。 ? 情感機(jī)器人：是一種具有情感 （ 愛(ài) 、 恨 … ） 和情緒 (喜 、 怒 、 哀 、 樂(lè) … )功能新一代機(jī)器人 。 MIT研究的情感機(jī)器人 4 計(jì)算智能 ? 計(jì)算智能 （ Computational Intelligence，CI） 是借鑒仿生學(xué)的思想 ， 基于人們對(duì)生物體智能機(jī)理的認(rèn)識(shí) ， 采用數(shù)值計(jì)算的方法去模擬和實(shí)現(xiàn)人類(lèi)的智能 。 ? 計(jì)算智能的三大基本領(lǐng)域包括神經(jīng)計(jì)算 、進(jìn)化計(jì)算 、 模糊計(jì)算 。 4 計(jì)算智能 神經(jīng)計(jì)算 ? 神經(jīng)計(jì)算的概念：亦稱(chēng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (Neural Network， NN)， 它是通過(guò)對(duì)大量人工神經(jīng)元的廣泛并行互聯(lián)所形成的一種人工網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng) ， 用于模擬生物神經(jīng)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和功能 。 ? 主要研究?jī)?nèi)容：包括人工神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)和模型 ，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的互連結(jié)構(gòu)和系統(tǒng)模型 ， 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)結(jié)學(xué)習(xí)機(jī)制等 。 4 計(jì)算智能 神經(jīng)計(jì)算 ? 人工神經(jīng)元：是指用人工方法構(gòu)造單個(gè)神經(jīng)元 ，它有抑制和興奮兩種工作狀態(tài) ， 可以接受外界刺激 ， 也可以向外界輸出自身的狀態(tài) ， 用于模擬生物神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)和功能 ， 是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本處理單元 。 ? 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的互連結(jié)構(gòu) （ 或稱(chēng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu) ） 是指單個(gè)神經(jīng)元之間的連接模式 ， 它是構(gòu)造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ) 。 從互連結(jié)構(gòu)的角度 ， 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可分為前饋網(wǎng)絡(luò)和反饋網(wǎng)絡(luò)兩種主要類(lèi)型 。 4 計(jì)算智能 神經(jīng)計(jì)算 ? 網(wǎng)絡(luò)模型是對(duì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 、 連接權(quán)值和學(xué)習(xí)能力的總括 。 最常用的有傳統(tǒng)的感知器模型 ， 具有誤差前向傳播功能的前向傳播網(wǎng)絡(luò)模型 ， 采用反饋連接方式的反饋網(wǎng)絡(luò)模型等 。 ? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自學(xué)習(xí) 、 自組織 、 自適應(yīng) 、 聯(lián)想 、模糊推理等能力 ， 在模仿生物神經(jīng)計(jì)算方面有一定優(yōu)勢(shì) 。 目前 ， 神經(jīng)計(jì)算的研究和應(yīng)用已滲透到許多領(lǐng)域 ， 如機(jī)器學(xué)習(xí) 、 專(zhuān)家系統(tǒng) 、 智能控制 、 模式識(shí)別等 。 4 計(jì)算智能 進(jìn)化計(jì)算 ? 進(jìn)化計(jì)算的概念：是一種模擬自然界生物進(jìn)化過(guò)程與機(jī)制 ， 進(jìn)行問(wèn)題求解的自組織 、 自適應(yīng)的隨機(jī)搜索技術(shù) 。 它以達(dá)爾文進(jìn)化論的 “ 物竟天擇 、 適者生存 ” 作為算法的進(jìn)化規(guī)則 ， 并結(jié)合孟德?tīng)柕倪z傳變異理論 ， 將生物進(jìn)化過(guò)程中的繁殖 、 變異 、 競(jìng)爭(zhēng)和選擇引入到了算法中 ，是一種對(duì)人類(lèi)智能的演化模擬方法 。 4 計(jì)算智能 進(jìn)化計(jì)算 ? 進(jìn)化計(jì)算的主要分支：遺傳算法 、 進(jìn)化策略 、 進(jìn)化規(guī)劃和遺傳規(guī)劃四大分支 。 其中 ， 遺傳算法是進(jìn)化計(jì)算中最初形成的一種具有普遍影響的模擬進(jìn)化優(yōu)化算法 。 ? 遺傳算法的基本思想： (美國(guó)密執(zhí)安大學(xué)霍蘭德教授1962提出 )是使用模擬生物和人類(lèi)進(jìn)化的方法來(lái)求解復(fù)雜問(wèn)題 。 它從初始種群出發(fā) ， 采用優(yōu)勝略汰 、 適者生存的自然法則選擇個(gè)體 ， 并通過(guò)雜交 、 變異產(chǎn)生新一代種群 ， 如此逐代進(jìn)化 ， 直到滿(mǎn)足目標(biāo)為止 。 4 計(jì)算智能 模糊計(jì)算 ? 模糊計(jì)算亦稱(chēng)模糊系統(tǒng) ， 是通過(guò)對(duì)人類(lèi)處理模糊現(xiàn)象的認(rèn)知能力的認(rèn)識(shí) ， 用模糊集合和模糊邏輯去模擬人類(lèi)的智能行為的 。 模糊集合與模糊邏輯是美國(guó)加州大學(xué)扎德 (Zadeh)教授 1965年提出來(lái)的一種處理因模糊而引起的不確定性的有效方法 。 ? 模糊概念的定義：通常 ， 人們把那種因沒(méi)有嚴(yán)格邊界劃分而無(wú)法精確刻畫(huà)的現(xiàn)象稱(chēng)為模糊現(xiàn)象 ， 并把反映模糊現(xiàn)象的各種概念稱(chēng)為模糊概念
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