數(shù)控編程技術(shù)的發(fā)展概況(參考版)
2025-06-30 10:52本頁面
【正文】 當(dāng)這篇論文完成后就意味著我們大學(xué)生涯即將結(jié)束，我將進(jìn)入一個(gè)新的生活階段。在此，我對各授課老師、同學(xué)和朋友們表示衷心的感謝。在此，我向董老師表示衷心的感謝！ 畢業(yè)論文設(shè)計(jì)期間，我的各授課老師、同學(xué)和朋友們也很慷慨地奉獻(xiàn)出他們的幫助。 畢業(yè)論文設(shè)計(jì)期間，董老師不惜犧牲自己的休息時(shí)間不停地幫我選題、收集資料和修改并且給我講述畢業(yè)論文相關(guān)知識。INA 滾針和保持架組件 K40X45X13 NUP312ETVP2 FAG 止推軸承座 BND3080ZTBLS INA 液壓桿端軸承 GIHRK80DO FAG 止推軸承座 BND3234HCTAFS 可以想象基于廣義智能的“智能經(jīng)濟(jì)”將比基于知識的“知識經(jīng)濟(jì)”將具有更高的智能水平，更高更快發(fā)展速度。知識是智能的基礎(chǔ)，知識只有轉(zhuǎn)化為智能才能發(fā)揮作用，知識無限的積累，智能也就將在人類社會(huì)起越來越大的作用，更有人提出：知識經(jīng)濟(jì)的進(jìn)一步發(fā)展將是“智能經(jīng)濟(jì)”。 人類經(jīng)過五千的發(fā)展進(jìn)入了基于知識的“知識經(jīng)濟(jì)”。要建立起一套完整的理論和技術(shù)系統(tǒng)，需要作出更多努力和探討。 多年來，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究取得了較大的進(jìn)展，成為具有一種獨(dú)特風(fēng)格的信息處理學(xué)科。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是在研究人腦的奧秘中得到啟發(fā)，試圖用大量的處理單元（人工神經(jīng)元、處理元件、電子元件等）模仿人腦神經(jīng)系統(tǒng)工程結(jié)構(gòu)和工作機(jī)理。 決策支持系統(tǒng)是屬于管理科學(xué)的范疇，它與“知識—智能”有著極其密切的關(guān)系。而且有自我學(xué)習(xí)、歸納、總結(jié)、提高已掌握知識的能力。目前已經(jīng)有了一些商品化的產(chǎn)品。 第二代（自適應(yīng)）機(jī)器人：這種機(jī)器人配備有相應(yīng)的感覺傳感器（如視覺、聽覺、觸覺傳感器等），能取得作業(yè)環(huán)境、操作對象等簡單的信息，并由機(jī)器人體內(nèi)的計(jì)算機(jī)進(jìn)行分析、處理，控制機(jī)器人的動(dòng)作。日前商品化、實(shí)用化的機(jī)器人大都屬于這一類。如任務(wù)或環(huán)境有了改變，要重新進(jìn)行程序設(shè)計(jì)。另一種是被稱為“示教—再現(xiàn)”方式，這種方式是在機(jī)器人第一次執(zhí)行任務(wù)之前，由技術(shù)人員引導(dǎo)機(jī)器人操作，機(jī)器人將整個(gè)操作過程一步一步地記錄下來，每一步操作都表示為指令。目前，研究計(jì)算機(jī)進(jìn)行文字或語言的自動(dòng)翻譯，人們作了大量的嘗試，還沒有找到最佳的方法，有待于更進(jìn)一步深入探索。二是計(jì)算機(jī)對輸入的信息能產(chǎn)生相應(yīng)的摘要，而且復(fù)述輸入的內(nèi)容。 計(jì)算機(jī)如能“聽懂”人的語言（如漢語、英語等），便可以直接用口語操作計(jì)算機(jī)，這將給人們帶極大的便利。近年來迅速發(fā)展起來應(yīng)用模糊數(shù)學(xué)模式、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式的方法逐漸取代傳統(tǒng)的用統(tǒng)計(jì)模式和結(jié)構(gòu)模式的識別方法。如識別物體、地形、圖象、字體（如簽字）等。目前已經(jīng)取得很大的進(jìn)展，但還沒有能完全解決問題。 機(jī)器學(xué)習(xí)的研究是在信息科學(xué)、腦科學(xué)、神經(jīng)心理學(xué)、邏輯學(xué)、模糊數(shù)學(xué)等多種學(xué)科基礎(chǔ)上的。另一種是使計(jì)算機(jī)本身有獲得知識的能力，它可以學(xué)習(xí)人類已有的知識，并且在實(shí)踐過程中不總結(jié)、完善，這種方式稱為機(jī)器學(xué)習(xí)。它是在特定的領(lǐng)域內(nèi)具有相應(yīng)的知識和經(jīng)驗(yàn)的程序系統(tǒng)，它應(yīng)用人工智能技術(shù)、模擬人類專家解決問題時(shí)的思維過程，來求解領(lǐng)域內(nèi)的各種問題，達(dá)到或接近專家的水平。 目前，人工智能的研究是與具體領(lǐng)域相結(jié)合進(jìn)行的。按照這一目標(biāo)，根據(jù)現(xiàn)行的計(jì)算機(jī)的特點(diǎn)研究實(shí)現(xiàn)智能的有關(guān)理論、技術(shù)和方法，建立相應(yīng)的智能系統(tǒng)。 從上面的對話可以看出，能滿足這樣的要求，要求計(jì)算機(jī)不僅能模擬而且可以延伸、擴(kuò)展人的智能，達(dá)到甚至超過人類智能的水平，在目前是難以達(dá)到的，它是人工智能研究的根本目標(biāo)。 詢問者：圣誕節(jié)是冬天的一個(gè)日子，我想匹克威克先生對這個(gè)比喻不會(huì)介意吧。 智者：它確是合韻，但沒有人愿意被比作“冬日”。在這段對話中“詢問者”代表人，“智者”代表機(jī)器，并且假定他們都讀過狄更斯（）的著名小說《匹克威克外傳》，對話內(nèi)容如下： 詢問者：在14行詩的首行是“你如同夏日”，你不覺得“春日”更好嗎？ 智者：它不合韻。通過對話，如果人的一方不能區(qū)分對方是人還是機(jī)器，那么就可以認(rèn)為那臺機(jī)器達(dá)到了人類智能的水平。因而，人工智能的研究得以解決了許多理論和技術(shù)上問題。 專家系統(tǒng)的成功，充分表明知識是智能的基礎(chǔ)，人工智能的研究必須以知識為中心來進(jìn)行。它還通過以下的測試：在互相隔離的情況下，用MYCIN系統(tǒng)和九位斯坦福大學(xué)醫(yī)學(xué)院醫(yī)生，分別對十名不清楚感染源的患者進(jìn)行診斷和處方，由八位專家進(jìn)行評判，結(jié)果是MYCIN和三位醫(yī)生所開出的處方對癥有效；而在是否對其它可能的病原體也有效而且用藥又不過量方面，MYCIN 則勝過了九位醫(yī)生。 自從人工智能轉(zhuǎn)向以知識為中心進(jìn)行研究以來，以專家知識為基礎(chǔ)開發(fā)的專家系統(tǒng)在許多領(lǐng)域里獲得成功，例如：地礦勘探專家系統(tǒng)（PROSPECTOR）擁有15種礦藏知識，能根據(jù)巖石標(biāo)本及地質(zhì)勘探數(shù)據(jù)對礦產(chǎn)資源進(jìn)行估計(jì)和預(yù)測，能對礦床分布、儲(chǔ)藏量、品位、開采價(jià)值等進(jìn)行推斷，制定合理的開采方案，成功地找到了超億美元的鉬礦。只是對一般事物的思維規(guī)律進(jìn)行探索是不可能解決較高層次問題的。”“一個(gè)系統(tǒng)之所以有智能是因?yàn)樗哂锌蛇\(yùn)用的知識。 然而，人工智能研究的先驅(qū)者們沒有放棄，而是經(jīng)過認(rèn)真的反思、總結(jié)經(jīng)驗(yàn)和教訓(xùn)，認(rèn)識到人的
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