數(shù)控技術：普通機床的數(shù)控化改造(參考版)
2025-05-17 17:34本頁面
【正文】 當這篇論文完成后就意味著我們大學生涯即將結束，我將進入一個新的生活階段。在此，我對各授課老師、同學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)論文設計期間，我的各授課老師、同學和朋友們也很慷慨地奉獻出他們的幫助。 畢業(yè)論文設計期間， 董 老師不惜犧牲自己的休息時間不停地幫我選題、收集資料和修改并且給我講述畢業(yè)論文相關知識?？梢韵胂蠡趶V義智能的 “ 智能經(jīng)濟 ” 將比基于知識的 “ 知識經(jīng)濟 ” 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，知識只有轉化為智能才能 發(fā)揮作用，知識無限的積累，智能也就將在人類社會起越來越大的作用，更有人提出：知識經(jīng)濟的進一步發(fā)展將是 “ 智能經(jīng)濟 ” 。 人類經(jīng)過五千的發(fā)展進入了基于知識的 “ 知識經(jīng)濟 ” 。要建立起一套完整的理論和技術系統(tǒng)，需要作出更多努力和探討。 多年來，人工神經(jīng)網(wǎng)絡的研究取得了較大的進展，成為具有一種獨特風格的信息處理學科。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡 人工神經(jīng)網(wǎng)絡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)工程結構和工作機理。 智能決策支持系統(tǒng) 決策支持系統(tǒng)是屬于管理科學的范疇，它與 “知識 —智能 ”有著極其密切的關系。而且有自我學習、歸納、總結、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）機器人：這種機器人配備有相應的感覺傳感器（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，并由機器人體內的計算機進行分析、處理，控制機器人的動作。日前商品化、實用化的機器人大都屬于這一類。如任務或環(huán)境有了改變，要重新進行程序設計。另一種是被稱為 “示教 —再現(xiàn) ”方式，這種方式是在機器人第一次執(zhí)行任務之前，由技術人員引導機器人操作，機器人將整個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，研究計算機進行文字或語言的自動翻譯，人們作了大量的嘗試，還沒有找到最佳的方法，有待于更進一步深入探索。二是計算機對輸入的信息能產(chǎn)生相應的摘要，而且復述輸入的內容。 理解自然語言 計算機如能 “聽懂 ”人的語言（如漢語、英語等），便可以直接用口語操作計算機，這將給人們帶極大的便利。 近年來迅速發(fā)展起來應用模糊數(shù)學模式、人工神經(jīng)網(wǎng)絡模式的方法逐漸取代傳統(tǒng)的用統(tǒng)計模式和結構模式的識別方法。如識別物體、地形、圖象、字體（如簽字）等。目前已經(jīng)取得很大的進展，但還沒有能完全解決問題。 機器學習的研究是在信息科學、腦科學、神經(jīng)心理學、邏輯學、模糊數(shù)學等多種學科基礎上的。另一種是使計算機本身有獲得知識的能力，它可以學習人類已有的知識，并且在實踐過程 中不總結、完善，這種方式稱為機器學習。它是在特定的領域內具有相應的知識和經(jīng)驗的程江西贛江職業(yè)技術學院畢業(yè)論文 9 序系統(tǒng)，它應用人工智能技術、模擬人類專家解決問題時的思維過程，來求解領域內的各種問題，達到或接近專家的水平。 人工智能的研究領域 目前，人工智能的研究是與具體領域相結合進行的。按照這一目標，根據(jù)現(xiàn)行的計算機的特點研究實現(xiàn)智能的有關理論、技術和方法，建立相應的智能系統(tǒng)。 從上面的對話可以看出，能滿足這樣的要求，要求計算機不僅能模擬而且可以延伸、擴展人的智能，達到甚至超過人類智能的 水平，在目前是難以達到的，它是人工智能研究的根本目標。 詢問者：圣誕節(jié)是冬天的一個日子，我想匹克威克先生對這個比喻不會介意吧。 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)分對方是人還是機器，那么就可以認為那臺機器達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上問題。 專家系統(tǒng)的成功，充分表明知識是智能的基礎，人工智能的研究必須以知識為中心來進行。它還通過以下的測試：在互相隔離的情況下，用 MYCIN 系統(tǒng)和九位斯坦福大學醫(yī)學 院醫(yī)生，分別對十名不清楚感染源的患者進行診斷和處方，由八位專家進行評判，結果是 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。 自從人工智能轉向以知識 為中心進行研究以來，以專家知識為基礎開發(fā)的專家系統(tǒng)在許多領域里獲得成功，例如：地礦勘探專家系統(tǒng)（ PROSPECTOR）擁有 15 種礦藏知識，能根據(jù)巖石標本及地質勘探數(shù)據(jù)對礦產(chǎn)資源進行估計和預測，能對礦床分布、儲藏量、品位、開采價值等進行推斷，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)律進行探索是不可能解決較高層次問題的。 ”“ 一個系統(tǒng)之所以有智能是因為它具有可運用的知識。 然而，人工智能 研究的先驅者們沒有放棄，而是經(jīng)過認真的反思、總結經(jīng)驗和教訓，認識到人的智能表現(xiàn)在人能學習知識，有了知識，能了解、運用已有的知識。在其它方面也都遇到這樣或者那樣的困難。 智能與知識 在 20 世紀 70 年代以后，在許多國家都相繼開展了人工智能的研究，由于當時對實現(xiàn)機器智能理解得過于容易和片面，認為只要一些推理的定律加上強大的計算機就能有專家的水平和超人的能力。實現(xiàn)了人類智力的計算機上的部分模擬。比賽結束了給人們留下了深刻的思考；下棋要獲勝要求選手要有很強的思維能力、記憶能力、
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