人工智能与专家系统 中文.docx
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1、人工智能与专家系统研究论文 人工智能对我们有什么帮助?最近,媒体大幅增加了对新技术的广播时间。广播高科技的媒体的焦点主要是急速发展的人工智能。什么是人工智能?媒体关于人工智能有怎样的论述?这个技术对社会真的有利,还是它只是商业与市场中的新名词?人工智能使现有的医疗设备,警察部门,制造业都发生了改变,但是又是怎么改变的呢?由于公众缺少对急速发展的电脑技术的了解,所以才会有这样或那样的疑问。人工智能的定义:一种智能的机器代替人类去思考。科学家和理论家一直争论这个问题是否计算机可以真正代替人类去思考。公众大体上都认为计算机将来将为我们所用,代替人类思考。人工智能在过去十年的快速发展主要是由于计算机技
2、术的提高。术语人工智能实际上是1956年一些科学家在一次会议上提出的。人工智能的早期尝试是人脑中的神经网络系统。但此次尝试收效甚微,主要是缺乏计算机技术来计算规模庞大的方程式。有许多不同的方法来实现人工智能。最受欢迎的方法包括神经式网络,混沌工程,模糊逻辑,知识系统和专家系统。使用上述任何一个方法都需要有一个对应的计算机系统。比如,安德森申请一个知识系统供商业信贷员使用,这个系统需要一个运行速度快的IBM台式电脑。其他系统可能需要运算速度更快的电脑或者工作站,还要有更好的软件。有很少能预写人工智能的应用软件,所以每家公司必须用自己的软件来解决问题。Fuziware公司用几个应用软件组成了相对较
3、大的软件。FuziCalc,FuziQuote,FuziCell,FuziChoice和 FuziCost等产品都是应用了这中软件。管理者认为这个系统是最适合的。为了能说明人工智能,我们当前的工作是保证能够测量被使用的智能。给出个供参考的相对概念,大型超级计算机可以做成一个苍蝇头大小的物体。计算机可以使智能为我所用,这是让人想不到的。人工智能的出现,使几乎所有的科学家,商人,金融机构人员都会从中受益。,计算机的智能在这些领域的变量分析上表现出巨大的优势。人工智能可以用很多方法来解决问题。但是所有方法的共同点就是需要专门的硬件和软件进行支持,所以人工智能系统比较昂贵。可以解决这种问题的顾问公司可
4、以为他们客户降低人工智能系统的成本。许多新人工智能公司如果不在竞争中占据优势,他们将面临倒闭。神经网络系统已经成功,并引起了人们的注意。神经网络系统就一个信息处理系统,就和生物学上的神经系统相似。信息由分析感官系统输入,进行分析后,输出结果。神经网络系统的输出结果由简单变化的、相互联系的质量和长度所决定。决定因素称为节点。节点就好比生物学上的神经元。节点具有各自属性。信息存储是通过各节点中相互联系的数据组成的。信息处理是在网络系统中随机的相互联系的信息进行处理。用神经式网络系统前必须进行培训,有些人可以自学,有些人可以进行专业培训,其他人需要进行实际动手操作。计算机能储存那些被输入的信息并把它
5、们物理的结合起来。另外,计算机可以恢复那些不完全或者部分缺失的存储信息。神经式网络可以根据详细的内容推出所属类别。还有,它有高度容错功能,也就是说它可以承受大量的损坏并保持原有功能。当节点消失的时候,他的性能才会逐渐消失。这个系统对各个领域都会有优秀的设计。它仅仅需要几个人操作,并要不断的学习它。模糊逻辑是Lotfi Zadeh在三十年前提出的,它使用精准的数学系统来解决不精准的描述问题。比如“新”,“漂亮”,“大”等。这个概念也是从生物学衍生出来的。在日常生活中的含糊衍生出来了模糊逻辑。对于生活中模棱两可的问题,这个系统完全可以给出准确的结果。在美国,一个模糊逻辑系统可以分析在不同十字路口电
6、子眼输入的图片,从而控制一个“智能灯”,根据当时的情况来决定出是红绿灯变化频率高点还是一直保持绿灯状态。这些“智能灯”的工作原理:系统给不同的输入赋不同的值,并同时分析这些数值。最大的数值,系统将最关注。例如。用一个逻辑模糊系统来估计水的温度。如果是冷水,输入数值0摄氏度。如果是热水,体统默认为1摄氏度。但是如果为温水,系统将有能力判断水温为0.6摄氏度。通过系统显示出的温度来说明水的冷热程度。模糊逻辑系统可以简单的评定任何输入数据并对其重要性进行分析。另外,模糊逻辑系统可以多线运行,并把其分析结果并入一个神经式网络。两个强大的智能系统的并合带来了新产品。这种结合消除了模糊逻辑和神经式网络的弊
7、端,并带来新的突破。这个新的结合代替了以前神经式网络系统与难确定的实际数据的结合。神经式网络系统可以接受多个模糊数值输入,这大大节约了人们学习这个系统的时间。人工智能实现的另一个途径是混沌工程。混沌理论是尖端的数学规律,它主要针对随机事件进行分析并得出结论。混合理论学家在华尔街做实验很难受到人们的欢迎。然而,混沌工程已经证明在不久的将来它可以遇见未来。1963年,麻省理工学院提出了混沌工程。Edward Lorenz 由于在记录数据时,数据有微小的变化而没有在意,从而导致了天气预报不准确。随着时间的推移,他发现微小的变化随着时间的继续而被放大了。1975年,James Yorke在美国数学月刊
8、上发现了这个问题。James Yorke创立了新的混沌理论。这个理论用数学模型模仿复杂的自然现象。在华尔街股票市场,混沌理论用来构建投资动向,准确的评估市场风险,但这并不是预测未来。遗憾的是,这个理论很难付诸于实践。但是财务主管,财务总监等等对混沌理论还是情有独中的。其实这种做法很容易理解,谁又愿意把钱浪费在自己不熟悉的系统上呢?混沌大多数人不愿意尝试接触它,除非有尝试它的记录。但是必须有人能亲自体验,就像尝试“捕捉22”一样。混沌理论也可以运用到其他领域。一位东京Denki大学的工程教授Kazuyuki Aihara说:混沌工程可以用来分析病人的心脏,每个人心房是有微小变化的,并且各有不同。
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