淺談智能計算機應用論文
智能計算機輔助教學系統(tǒng)是以人工智能科學、認知科學和思維科學為理論基礎的一種計算機輔助教學的應用模式。下面是學習啦小編為大家整理的智能計算機應用論文，供大家參考。
智能計算機應用論文范文一：論基于人工智能的計算機輔助教學
【摘 要】計算機輔助教學的實際需要應用人工智能技術及復雜的程序,如自然語言理解、知識表示、推理方法等,一些人工智能技術的特殊應用成果,同時以及理論證明等均被應用于計算機輔助教學系統(tǒng),以提高其智能性和實用性。早期絕大多數計算機輔助教學技術被應用于建立學習模塊。這種方法能控制調練策略并給出適合學生的學習內容。
【關鍵詞】人工智能 計算機輔助教學 教學與控制
一、人工智能的定義
人工智能也稱機器智能,它是計算機科學、控制論、神經生理學、心理學、語言學等多種學科互相滲透而發(fā)展起來的一門綜合性學科。從計算機應用系統(tǒng)角度來看,人工智能是研究如何制造出智能機器或智能系統(tǒng),實現模擬人類智能活動的能力,以延伸人們智能的科學。人工智能是一門交叉科學,逐漸形成一門涉及心理學、認知科學、思維可循、信息科學、系統(tǒng)科學和生物學科等多學科的綜合性技術學科。
二、計算輔助教學體系和現狀
計算救助教學是利用多媒體計算機的功能與特點,利用計算機輔助教師完成各個教學環(huán)節(jié),并通過與計算機之間的交互活動,激發(fā)學生的學習積極性和主動性,幫助學生更有效地學習。實用計算機輔助教學,有利于認識主體作用的發(fā)揮,它所提供的圖像、聲音、動畫等信息由利于學生知識的獲得與保持,達到提高教學教學的目的。
目前為止,所實用的絕大多數傳統(tǒng)以及理論證明等均被應用于計算機輔助教學系統(tǒng),以提高其智能性和實用性。早期絕大多數計算機輔助教學將全部教學信息以編程方式預置于課件中,這樣的以及理論證明等均被應用于計算機輔助教學系統(tǒng),以提高其智能性和實用性。因此現有的以及理論證明等均被應用于計算機輔助教學系統(tǒng),以提高其智能性和實用性。早期絕大多數計算機輔助教學系統(tǒng)面臨許多挑戰(zhàn),它主要存在以下幾個方面的問題。
1.計算機輔助教學系統(tǒng)的閉塞性
不具有開放性是目前以及理論證明等均被應用于計算機輔助教學系統(tǒng),以提高其智能性和實用性。其弊端在于固定內容的局限性使課件的適用面狹窄,而且設定的運行路線使授課缺乏自主性;授課的針對性不強;無法利用新出現的資源在較高起點上進行二次開發(fā)。
2.智能性的欠缺
現有的計算機智能輔助課件系統(tǒng)不能對不同何曾度的學生進行有針對性的教育,學生的學習是被動的,不能由系統(tǒng)自動提供助學信息而使學生有選擇地學習。。
3.人機交互能力較弱
現有計算機智能輔助大多以光盤作為信息的載體,將材料中的內容以多媒體的形式展現出來,教學信息是按預置的教學流程機械式地提供給學者,學習者使用計算機智能輔助課件學習是完全被動的。
4.教師與學生的互動在教學中的缺乏
現有計算機智能輔助課件在學生自學以及進行操作使用時,如何學習都是學生自己的事。教師不能全完了解學習者的情況,學生在蹦到問題時不能向教師求教,師生之間互相封閉,談不上師生互動,因此課件所起的效果大打折扣。
5.課程特點沒有突出
各門課程在教學上有不同的要求,但現有課件對于這些不同要求完全不予理會。例如很多課程都要涉及到大量的曲線或曲面,對有些課程來說,將這些曲線或曲面給出了一個簡單的展示就足夠了,而有些課程這樣的展示不能達到教學目的的要求。
6.教學計劃的欠缺
在課件的開發(fā)過程中實際上離不開教學策略的設計,但課件的制作者往往并未意識到這一點。例如:現有的絕大多數課件都是單一的展播式,這樣的可見制作“精美”,但它不可逆、不能互動。實際上運用課件教學只是手段而不是目的,應該在教學設計理論的指導下講求課件的實效性,著眼點在于學生學習新知識、掌握新技術、培養(yǎng)各種能力有幫助,而不是表面上的制作“精美”。
綜上所述,現有的計算機智能輔助存在許多問題,隨著新技術的不斷出現,這些問題將使計算機智能輔助越來越不能適應新的要求。因此以智能計算機智能輔助為代表的心的計算機輔助教學系統(tǒng)將成為教育技術上需要不斷探求、努力實現的發(fā)展方向。 三、智能計算機輔助教學系統(tǒng)
智能計算機輔助教學系統(tǒng)(Intelligent ComputerAided Instruction),簡稱ICAI。教學過程是一個復雜的教與學的思維過程,它需要教師以專門知識和經驗為依據,經過吸取、講解、推理、示例、綜合等多個步驟才能較好地完成。計算機輔助教學實際上是一個由計算機系統(tǒng)輔助教師進行教學以及學生進行學習并得以實現的系統(tǒng)。在智能ICAI中,教學思想、方法、學習內容可用知識形式表示,如何解決知識的形式化表示以及知識的訪問與調用問題,是人工智能的核心技術之一,也是將ICAI引入教育技術領域中所要面臨的一個問題。知識庫是實現知識推理與專家系統(tǒng)的基礎,可以用知識庫作為智能ICAI的構建環(huán)境。在知識庫中,教學內容等的有關知識可以用事實與規(guī)則表示,并存儲于知識庫內,教學與學習過程既是對知識庫中知識進行推理,并最終得出所需結果的過程。ICAI系統(tǒng)的一般包括以下幾個模塊:
1.知識庫。知識庫是關于教學內容的模塊,解決“教什么”問題。知識庫中的教學內容有待于教學與控制模塊和學生模塊進行選取、調用。
2.學生模塊。學生模塊是用于記錄學生的學習情況,對學生學習的各個環(huán)節(jié)信息進行搜集,以便系統(tǒng)對學生的學習情況進行自動評估,提出具有針對性的學習建議和個別化的輔導。學生模塊描述學生對教學內容理解、掌握的程度,系統(tǒng)可以根據學生模塊的具體情況調整教學策略并提供適當的反饋。
3.用戶接口模塊。這是系統(tǒng)與用戶交流的界面。整個系統(tǒng)依靠用戶接口模塊把教學內容呈現給用戶、接受用戶輸入的信息、并向用戶提供反饋。
4.教學與控制模塊。這是教學過程與整個系統(tǒng)的控制模塊,涉及到“如何教”的問題。它具有領域知識、教學策略和人機對話等方面的知識。根據學生模型提供的學生學習情況,通過智能系統(tǒng)的搜索與推理,得出智能化的教學方法與教學策略,能夠較科學地評估學生的學習水平,可以通過分析學生以往的學習興趣和學習習慣,預測學生的知識需求和常犯錯誤,動態(tài)地將不同的學習內容、學習方法與不同的學生匹配,智能地分析學生錯誤的原因進而針對地提出合理的教學建議、學習建議以及改進方法。
新世紀的教學將是以智能化的ICAI為主線,是多學科、多方位發(fā)展的新技術的體現。隨著人工智能技術的發(fā)展、計算機輔助教學的成效將更加明顯。
參考文獻:
[1]王萬森.人工之恩那個原理及其應用.電子工業(yè)出版社,2007-3-4.
[2]李東.人工智能技術發(fā)展概述和應用.可編程控制器與工廠自動化,2006-6-9
智能計算機應用論文范文二：試論認知計算機輔助工藝設計與人工智能
論文關鍵字：計算機輔助工藝設計(CAPP) 人工智能(AI)
論文摘要：隨著計算機技術的發(fā)展和應用，制造也得發(fā)展已經離不開計算機了，計算機輔助工藝設計和人工智能應運而生，當很多非專業(yè)性人士對此概念十分模糊，本文初步解釋兩個概念和其應用范圍。
計算機輔助工藝設計(CAPP：Computer Aided ProeessPlanning)，自1965年由挪威人Nikbel提出以來，其系統(tǒng)特性經歷了檢索式、派生式、混合式、創(chuàng)成式、智能化等過程，智能化CAPP是當前CAPP系統(tǒng)的研究熱點。CAPP是現代制造業(yè)信息化的一部分，是計算機集成制造系統(tǒng)(CIMS：Computer IntegratedManufacturing Systems)中的橋梁和紐帶。“人工智能”(Artificial Intelligence)簡稱AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學。人工智能研究如何用計算機去模擬、延伸和擴展人的智能;如何把計算機用得更聰明;如何設計和建造具有高智能水平的計算機應用系統(tǒng);如何設計和制造更聰明的計算機以及智能水平更高的智能計算機等。人工智能是相對于人類智能而言的，它是采用人工的方法和技術來模擬、延伸和擴展人類智能行為的一門綜合學科。
將人工智能技術(AI技術)應用到CAPP系統(tǒng)開發(fā)中，使CAPP系統(tǒng)在知識獲取、知識推理等方面模擬人的思維方式，解決復雜的工藝規(guī)程設計問題，使其具有人類“智能”的特性即為智能化CAPP，是AI在CAPP中的一種應用。
CAPP系統(tǒng)分為專用型和工具型系統(tǒng)。前者可以根據用戶的特定需求定制開發(fā)，針對性強，具有較好的實用性，但對系統(tǒng)進行功能擴展困難;后者可以由用戶根據自身特定的要求進行二次開發(fā)，可以實現更多的柔性和開放性，這種系統(tǒng)與CAD(計算機輔助設計)、CAM(計算機輔助制造)、PDM(產品數據管理)等系統(tǒng)的信息共享存在缺陷。
CAPP設計理論目前研究的很少，機械產品設計理論研究的較多，有學者認為設計理論與方法由設計理論基礎層、設計工具和支持技術平臺層等三大部分組成。有的學者提出四理論框架，即設計過程理論、性能需求理論、知識流理論和多方利益協(xié)調理論。CAPP設計理論與機械產品設計理論既有共同性又有特殊性，特別在智能化設計方法方面有較大的差別，因此認為面向智能化的CAPP設計理論與方法體系結構由有三層組成，即基礎科學層、信息技術層和智能化設計方法層。
在機械產品工藝設計中，存在大量的不確定因素，許多問題需要靠經驗來解決，早期建立在單純依賴于成組技術基礎上的CAPP系統(tǒng)，不能很好地解決這些離散知識的獲取問題，只能設計出檢索式或派生式系統(tǒng)。近年來，人工智能技術在CAPP系統(tǒng)
開發(fā)中的應用，使CAPP技術得到了較大的發(fā)展，人工神經網絡技術就是AI在CAPP系統(tǒng)中一大應用。人工神經網絡(ANN： ArtificialNeuralNetwork)是按照生物神經系統(tǒng)原理處理真實世界的客觀事物，它由大量的簡單的非線性處理單元高度并聯而成，具有信息的分布式存儲、并行處理、自組織和自學習及聯想記憶等特性;多層前饋網絡誤差反向傳播(ErrorBack Propagation，簡稱BP)算法。反向傳播算法(BP)是一種監(jiān)督訓練多層神經網絡的算法，每一個訓練范例在網絡中經過兩遍傳遞計算：第一遍向前推算，從輸入層開始，傳遞各層并經過處理后，產生一個輸出，并得到一個該實際輸出和所需輸出之差的差錯矢量;第二遍向后推算，從輸出層至輸入層，利用差錯矢量對權值進行逐層修改?！ I在CAPP中的另一應用——粗糙集技術。粗糙集(RS：Rough Set)理論是一種擅長處理含糊和不確定問題的數學工具，在理論中“知識”被認為是一種對對象的分類能力，通常采用二維決策表來描述論域的信息，其中列表示屬性，行表示對象，每行表示該對象的一條信息。屬性分為條件屬性和決策屬性，論域中的對象根據條件屬性的不同，被劃分到具有不同決策屬性的決策類中。在CAPP系統(tǒng)中，可以用RS理論構建專家系統(tǒng)，對知識進行獲取及優(yōu)化，其基本思路是：將各種零件的加工特征和已知加工方法表達成條件屬性和決策屬性的形式，一行表示一種零件，多種零件構成一個二維表，對屬性進行量化，組織決策表，再采用一定的約簡算法對屬性集和屬性值進行約簡，去掉冗余的條件屬性和決策規(guī)則，得到最小化決策規(guī)則集，當輸入待加工的零件加工特征時，就可得到優(yōu)化的加工工藝。
遺傳算法，AI在CAPP系統(tǒng)的又一應用。遺傳算法(Genetic Algorithm)是模擬達爾文遺傳選擇和自然淘汰的生物進化過程的計算模型，是一種通過模擬自然進化過程搜索最優(yōu)解的方法。遺傳算法是從代表問題可能潛在解集的一個種群開始的，而一個種群則由經過基因編碼的一定數目的個體組成，每個個體實際上是帶有染色體特征的實體。因此，在一開始需要實現從表現型到基因型的映射即編碼工作，如二進制編碼。初代種群產生之后，按照適者生存和優(yōu)勝劣汰的原理，逐代演化產生出越來越好的近似解，在每一代，根據問題域中個體的適應度大小挑選個體，并借助于自然遺傳學的遺傳算子進行組合交叉和變異，產生代表新的解集的種群。這個過程將導致種群像自然進化一樣的后生代種群比前代更加適應于環(huán)境，末代種群中的最優(yōu)個體經過解碼，可以作為問題近似最優(yōu)解。
智能化CAPP系統(tǒng)開發(fā)中還有模糊推理、混沌理論等智能化方法，實際應用中，往往將多種智能技術相互結合，綜合運用，發(fā)揮各自的特長，如人工神經網絡具有知覺形象思維的特性，而模糊推理等具有邏輯思維的特性，將這些方法相互滲透和結合，可起到互補的作用，提高智能化水平。
智能化是今后CAPP系統(tǒng)發(fā)展的主要趨勢，但從目前的人工智能技術水平來看，不可能使CAPP系統(tǒng)在智能化水平上有實質性的突破，因為目前的人工智能技術主要是模擬人的邏輯思維和邏輯推理方面的能力，不能有效地模擬人的形象思維、抽象思維和創(chuàng)造性思維能力，而CAPP系統(tǒng)不僅要有推理的功能，還要有“聯想”的功能， CAPP系統(tǒng)開發(fā)是要解決大量的人類思維活動方面的智能問題。因此要提高CAPP系統(tǒng)的智能化水平，必須在人工智能技術方面有新的發(fā)展，要解決人工智能技術方面的問題，必須在一些基礎
理論和基礎科學方面有新的突破，如在生命科學、數學等方面要有新的突破。由此可見，在可以預見的將來，智能化CAPP系統(tǒng)的發(fā)展仍將是在充分發(fā)揮人的智能優(yōu)勢的基礎上，綜合應用各種人工智能技術，實現CAPP系統(tǒng)的智能化。
通過以上論述，相信大家對計算機輔助工藝設計與人工智能以及AI在CAPP中的應用有了一定的了解。人工智能技術的不斷發(fā)展，智能化CAPP系統(tǒng)必將在知識獲取、表達和處理的靈活性和有效性上得到進一步的發(fā)展，提高CAPP系統(tǒng)的智能化水平，從而提高現代制造技術水平，是我國由制造大國成為制造強國。
參考文獻：
[1]鄭堅， 面向智能化的CAPP設計理論與方法研究，江西藍天學院學報;
[2]王杰教授四川大學08級機制專業(yè)討論課;
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