畢業(yè)論文人工智能的應用

畢業(yè)論文人工智能的應用

　　人工智能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，盡可能地模擬人的精神活動，并且爭取在這些方面最終改善并超出人的能力;以下是學習啦小編整理分享的關于畢業(yè)論文人工智能的應用的相關文章，歡迎閱讀!

　　畢業(yè)論文人工智能的應用篇一

　　人工智能的日常應用

　　人工智能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，盡可能地模擬人的精神活動，并且爭取在這些方面最終改善并超出人的能力;其研究領域及應用范圍十分廣泛、例如，自動定理證明、推理、模式識別、專家知識系統(tǒng)、智能機器人、學習、博彩、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(tǒng)、機器翻譯四個方面的人工智能的日常生活應用。

　　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(shù)值的計算，例如求函數(shù)的值，方程的數(shù)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(shù)運算，這是一種智能化的計算，處理的是符號。符號可以代表整數(shù)、有理數(shù)、實數(shù)和復數(shù)，也可以代表多項式，函數(shù)，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件系統(tǒng)。早在50年代末，人們就開始對此研究。進入80年代后，隨著計算機的普及和人工智能的發(fā)展，相繼出現(xiàn)了多種功能齊全的計算機代數(shù)系統(tǒng)軟件，其中Mathematica和Maple是它們的代表，由于它們都是用C語言寫成的，所以可以在絕大多數(shù)計算機上使用。Mathematica是第一個將符號運算，數(shù)值計算和圖形顯示很好地結合在一起的數(shù)學軟件，用戶能夠方便地用它進行多種形式的數(shù)學處理。

　　計算機代數(shù)系統(tǒng)的優(yōu)越性主要在于它能夠進行大規(guī)模的代數(shù)運算。通常我們用筆和紙進行代數(shù)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(shù)后，手工計算就很困難了，這時用計算機代數(shù)系統(tǒng)進行運算就可以做到準確，快捷，有效?，F(xiàn)在符號計算軟件有一些共同的特點就是在可以進行符號運算、數(shù)值計算和圖形顯示等同時，還具有高效的可編程功能。在操作界面上一般都支持交互式處理，人們通過鍵盤輸入命令，計算機處理后即顯示結果。并且人機界面友好，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(shù)學技術方法來研究模式的自動處理和判讀。這里，我們把環(huán)境與客體統(tǒng)稱為“模式”，隨著計算機技術的發(fā)展，人類有可能研究復雜的信息處理過程。用計算機實現(xiàn)模式(文字、聲音、人物、物體等)的自動識別，是開發(fā)智能機器的一個最關鍵的突破口，也為人類認識自身智能提供線索。信息處理過程的一個重要形式是生命體對環(huán)境及客體的識別。對人類來說，特別重要的是對光學信息(通過視覺器官來獲得)和聲學信息(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，抽取主要表達特征并將其特征與漢字的代碼存在計算機中。就象把老師教我們這個字叫什么、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圖像經(jīng)處理后與計算機中所保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征，具有唯一性。北京大學有關專家對數(shù)字圖像的離散幾何性質(zhì)進行了深入研究，建立了從指紋灰度圖像精確計算紋線局部方向、進而提取指紋特征信息的理論與算法，隨后研究成功了適于民用身份鑒定的全自動指紋鑒定系統(tǒng)，以及適于公安刑事偵破的指紋鑒定系統(tǒng)。從而開創(chuàng)了我國指紋自動識別系統(tǒng)應用的先河。北大指紋自動識別系統(tǒng)的推出，使我國公安干警從指紋查對的繁重人工處理中解放出來。

　　三、專家系統(tǒng)

　　專家系統(tǒng)是一種模擬人類專家解決領域問題的計算機程序系統(tǒng)。專家系統(tǒng)內(nèi)部含有大量的某個領域的專家水平的知識與經(jīng)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，來解決該領域的復雜問題。專家系統(tǒng)是人工智能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(tǒng)已遍布各個專業(yè)領域，取得很大的成功。根據(jù)專家系統(tǒng)處理的問題的類型，把專家系統(tǒng)分為解釋型、診斷型、調(diào)試型、維修型、教育型、預測型、規(guī)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(tǒng)、電話電纜維護專家系統(tǒng)、花布圖案設計和花布印染專家系統(tǒng)等等。

　　為了實現(xiàn)專家系統(tǒng)，必須要存儲有該專門領域中經(jīng)過事先總結、分析并按某種模式表示的專家知識(組成知識庫)，以及擁有類似于領域?qū)＜医鉀Q實際問題的推理機制(構成推理機)。系統(tǒng)能對輸入信息進行處理，并運用知識進行推理，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?qū)＜抑值淖饔?。目前，專家系統(tǒng)主要采用基于規(guī)則的知識表示和推理技術。由于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(tǒng)開發(fā)與研究的重要課題。此外，專家系統(tǒng)開發(fā)工具的研制發(fā)展也很迅速，這對擴大專家系統(tǒng)的應用范圍，加快專家系統(tǒng)的開發(fā)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，分布式專家系統(tǒng)、協(xié)同式專家系統(tǒng)等新一代專家系統(tǒng)的研究也發(fā)展很快。在新一代專家系統(tǒng)中，不但采用基于規(guī)則的推理方法，而且采用了諸如人工神經(jīng)網(wǎng)絡的方法與技術。

　　四、機器翻譯

　　機器翻譯是利用計算機把一種自然語言轉(zhuǎn)變成另一種自然語言的過程，用以完成這一過程的軟件系統(tǒng)叫做機器翻譯系統(tǒng)。幾十年來，國內(nèi)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(zhì)量的自動翻譯系統(tǒng)出現(xiàn)，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(jīng)得到大多數(shù)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(lián)系;對源語言的分析只是求解句法關系，完全不是意義上的理解;缺乏領域知識，從計算機到醫(yī)學，從化工到法律都通用，就換專業(yè)詞典;譯文轉(zhuǎn)換是基于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匯的機械對應等等。

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