畢業論文人工智慧的應用

　　人工智慧是近年來引起人們很大興趣的一個研究領域：它的研究目標是用機器，通常為電子儀器、電腦等，儘可能地模擬人的精神活動，並且爭取在這些方面最終改善並超出人的能力;以下是小編整理分享的關於的相關文章，歡迎閱讀!

　　篇一

　　人工智慧的日常應用

　　人工智慧是近年來引起人們很大興趣的一個研究領域：它的研究目標是用機器，通常為電子儀器、電腦等，儘可能地模擬人的精神活動，並且爭取在這些方面最終改善並超出人的能力;其研究領域及應用範圍十分廣泛、例如，自動定理證明、推理、模式識別、專家知識系統、智慧機器人、學習、***、自然語言理解等等。本文主要介紹符號計算、模式識別、專家系統、機器翻譯四個方面的人工智慧的日常生活應用。

　　一、符號計算

　　計算機最主要的用途之一就是科學計算，科學計算可分為兩類：一類是純數值的計算，例如求函式的值，方程的數值解，比如天氣預報、油藏模擬、航天等領域;。另一類是符號計算，又稱代數運算，這是一種智慧化的計算，處理的是符號。符號可以代表整數、有理數、實數和複數，也可以代表多項式，函式，集合等。長期以來，人們一直盼望有一個可以進行符號計算的計算機軟體系統。早在50年代末，人們就開始對此研究。進入80年代後，隨著計算機的普及和人工智慧的發展，相繼出現了多種功能齊全的計算機代數系統軟體，其中Mathematica和Maple是它們的代表，由於它們都是用C語言寫成的，所以可以在絕大多數計算機上使用。Mathematica是第一個將符號運算，數值計算和圖形顯示很好地結合在一起的數學軟體，使用者能夠方便地用它進行多種形式的數學處理。

　　計算機代數系統的優越性主要在於它能夠進行大規模的代數運算。通常我們用筆和紙進行代數運算只能處理符號較少的算式，當算式的符號上升到百位數後，手工計算就很困難了，這時用計算機代數系統進行運算就可以做到準確，快捷，有效。現在符號計算軟體有一些共同的特點就是在可以進行符號運算、數值計算和圖形顯示等同時，還具有高效的可程式設計功能。在操作介面上一般都支援互動式處理，人們通過鍵盤輸入命令，計算機處理後即顯示結果。並且人機介面友好，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算機用數學技術方法來研究模式的自動處理和判讀。這裡，我們把環境與客體統稱為“模式”，隨著計算機技術的發展，人類有可能研究複雜的資訊處理過程。用計算機實現模式***文字、聲音、人物、物體等***的自動識別，是開發智慧機器的一個最關鍵的突破口，也為人類認識自身智慧提供線索。資訊處理過程的一個重要形式是生命體對環境及客體的識別。對人類來說，特別重要的是對光學資訊***通過視覺器官來獲得***和聲學資訊***通過聽覺器官來獲得***的識別。這是模式識別的兩個重要方面。計算機識別的顯著特點是速度快、準確性和效率高。識別過程與人類的學習過程相似。以“漢字識別”為例：首先將漢字圖象進行處理，抽取主要表達特徵並將其特徵與漢字的程式碼存在計算機中。就象把老師教我們這個字叫什麼、如何寫的知識記憶在大腦中。這一過程叫做“訓練”。識別過程就是將輸入的漢字影象經處理後與計算機中所儲存的全部漢字進行比較，找出最相近的字作為識別結果，這一過程叫做“匹配”。

　　指紋是人體的一個重要特徵，具有唯一性。北京大學有關專家對數字影象的離散幾何性質進行了深入研究，建立了從指紋灰度影象精確計算紋線區域性方向、進而提取指紋特徵資訊的理論與演算法，隨後研究成功了適於民用身份鑑定的全自動指紋鑑定系統，以及適於公安刑事偵破的指紋鑑定系統。從而開創了我國指紋自動識別系統應用的先河。北大指紋自動識別系統的推出，使我國公安幹警從指紋查對的繁重人工處理中解放出來。

　　三、專家系統

　　專家系統是一種模擬人類專家解決領域問題的計算機程式系統。專家系統內部含有大量的某個領域的專家水平的知識與經驗，能夠運用人類專家的知識和解決問題的方法進行推理和判斷，模擬人類專家的決策過程，來解決該領域的複雜問題。專家系統是人工智慧應用研究最活躍和最廣泛的應用領域之一，涉及到社會各個方面，各種專家系統已遍佈各個專業領域，取得很大的成功。根據專家系統處理的問題的型別，把專家系統分為解釋型、診斷型、除錯型、維修型、教育型、預測型、規劃型、設計型和控制型等10種類型。具體應用就很多了，例如血液凝結疾病診斷系統、電話電纜維護專家系統、花布圖案設計和花布印染專家系統等等。

　　為了實現專家系統，必須要儲存有該專門領域中經過事先總結、分析並按某種模式表示的專家知識***組成知識庫***，以及擁有類似於領域專家解決實際問題的推理機制***構成推理機***。系統能對輸入資訊進行處理，並運用知識進行推理，做出決策和判斷，其解決問題的水平達到或接近專家的水平，因此能起到專家或專家助手的作用。目前，專家系統主要採用基於規則的知識表示和推理技術。由於領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開發與研究的重要課題。此外，專家系統開發工具的研製發展也很迅速，這對擴大專家系統的應用範圍，加快專家系統的開發過程，將起到積極地促進作用。隨著計算機科學技術整體水平的提高，分散式專家系統、協同式專家系統等新一代專家系統的研究也發展很快。在新一代專家系統中，不但採用基於規則的推理方法，而且採用了諸如人工神經網路的方法與技術。

　　四、機器翻譯

　　機器翻譯是利用計算機把一種自然語言轉變成另一種自然語言的過程，用以完成這一過程的軟體系統叫做機器翻譯系統。幾十年來，國內外許多專家、學者為機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實用、全面、高質量的自動翻譯系統出現，不過也取得了很大的進展，特別是作為人們的輔助翻譯工具，機器翻譯已經得到大多數人的認可。但是機器翻譯存在一定的弊端如：一句一句處理，上下文缺乏聯絡;對源語言的分析只是求解句法關係，完全不是意義上的理解;缺乏領域知識，從計算機到醫學，從化工到法律都通用，就換專業詞典;譯文轉換是基於源語言的句法結構的，受源語言的句法結構的束縛;翻譯只是句法結構的和詞彙的機械對應等等。

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