畢業(yè)論文人工智能的應(yīng)用

　　人工智能是近年來(lái)引起人們很大興趣的一個(gè)研究領(lǐng)域：它的研究目標(biāo)是用機(jī)器，通常為電子儀器、電腦等，盡可能地模擬人的精神活動(dòng)，并且爭(zhēng)取在這些方面最終改善并超出人的能力;以下是學(xué)習(xí)啦小編整理分享的關(guān)于畢業(yè)論文人工智能的應(yīng)用的相關(guān)文章，歡迎閱讀!

　　畢業(yè)論文人工智能的應(yīng)用篇一

　　人工智能的日常應(yīng)用

　　人工智能是近年來(lái)引起人們很大興趣的一個(gè)研究領(lǐng)域：它的研究目標(biāo)是用機(jī)器，通常為電子儀器、電腦等，盡可能地模擬人的精神活動(dòng)，并且爭(zhēng)取在這些方面最終改善并超出人的能力;其研究領(lǐng)域及應(yīng)用范圍十分廣泛、例如，自動(dòng)定理證明、推理、模式識(shí)別、專家知識(shí)系統(tǒng)、智能機(jī)器人、學(xué)習(xí)、博彩、自然語(yǔ)言理解等等。本文主要介紹符號(hào)計(jì)算、模式識(shí)別、專家系統(tǒng)、機(jī)器翻譯四個(gè)方面的人工智能的日常生活應(yīng)用。

　　一、符號(hào)計(jì)算

　　計(jì)算機(jī)最主要的用途之一就是科學(xué)計(jì)算，科學(xué)計(jì)算可分為兩類：一類是純數(shù)值的計(jì)算，例如求函數(shù)的值，方程的數(shù)值解，比如天氣預(yù)報(bào)、油藏模擬、航天等領(lǐng)域;。另一類是符號(hào)計(jì)算，又稱代數(shù)運(yùn)算，這是一種智能化的計(jì)算，處理的是符號(hào)。符號(hào)可以代表整數(shù)、有理數(shù)、實(shí)數(shù)和復(fù)數(shù)，也可以代表多項(xiàng)式，函數(shù)，集合等。長(zhǎng)期以來(lái)，人們一直盼望有一個(gè)可以進(jìn)行符號(hào)計(jì)算的計(jì)算機(jī)軟件系統(tǒng)。早在50年代末，人們就開始對(duì)此研究。進(jìn)入80年代后，隨著計(jì)算機(jī)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(jì)算機(jī)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(yǔ)言寫成的，所以可以在絕大多數(shù)計(jì)算機(jī)上使用。Mathematica是第一個(gè)將符號(hào)運(yùn)算，數(shù)值計(jì)算和圖形顯示很好地結(jié)合在一起的數(shù)學(xué)軟件，用戶能夠方便地用它進(jìn)行多種形式的數(shù)學(xué)處理。

　　計(jì)算機(jī)代數(shù)系統(tǒng)的優(yōu)越性主要在于它能夠進(jìn)行大規(guī)模的代數(shù)運(yùn)算。通常我們用筆和紙進(jìn)行代數(shù)運(yùn)算只能處理符號(hào)較少的算式，當(dāng)算式的符號(hào)上升到百位數(shù)后，手工計(jì)算就很困難了，這時(shí)用計(jì)算機(jī)代數(shù)系統(tǒng)進(jìn)行運(yùn)算就可以做到準(zhǔn)確，快捷，有效。現(xiàn)在符號(hào)計(jì)算軟件有一些共同的特點(diǎn)就是在可以進(jìn)行符號(hào)運(yùn)算、數(shù)值計(jì)算和圖形顯示等同時(shí)，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(jì)算機(jī)處理后即顯示結(jié)果。并且人機(jī)界面友好，命令輸入方便靈活，很容易尋求幫助。

　　二、模式識(shí)別

　　模式識(shí)別就是通過計(jì)算機(jī)用數(shù)學(xué)技術(shù)方法來(lái)研究模式的自動(dòng)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(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，人類有可能研究復(fù)雜的信息處理過程。用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)模式(文字、聲音、人物、物體等)的自動(dòng)識(shí)別，是開發(fā)智能機(jī)器的一個(gè)最關(guān)鍵的突破口，也為人類認(rèn)識(shí)自身智能提供線索。信息處理過程的一個(gè)重要形式是生命體對(duì)環(huán)境及客體的識(shí)別。對(duì)人類來(lái)說，特別重要的是對(duì)光學(xué)信息(通過視覺器官來(lái)獲得)和聲學(xué)信息(通過聽覺器官來(lái)獲得)的識(shí)別。這是模式識(shí)別的兩個(gè)重要方面。計(jì)算機(jī)識(shí)別的顯著特點(diǎn)是速度快、準(zhǔn)確性和效率高。識(shí)別過程與人類的學(xué)習(xí)過程相似。以“漢字識(shí)別”為例：首先將漢字圖象進(jìn)行處理，抽取主要表達(dá)特征并將其特征與漢字的代碼存在計(jì)算機(jī)中。就象把老師教我們這個(gè)字叫什么、如何寫的知識(shí)記憶在大腦中。這一過程叫做“訓(xùn)練”。識(shí)別過程就是將輸入的漢字圖像經(jīng)處理后與計(jì)算機(jī)中所保存的全部漢字進(jìn)行比較，找出最相近的字作為識(shí)別結(jié)果，這一過程叫做“匹配”。

　　指紋是人體的一個(gè)重要特征，具有唯一性。北京大學(xué)有關(guān)專家對(duì)數(shù)字圖像的離散幾何性質(zhì)進(jìn)行了深入研究，建立了從指紋灰度圖像精確計(jì)算紋線局部方向、進(jìn)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(dòng)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(guó)指紋自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)應(yīng)用的先河。北大指紋自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)的推出，使我國(guó)公安干警從指紋查對(duì)的繁重人工處理中解放出來(lái)。

　　三、專家系統(tǒng)

　　專家系統(tǒng)是一種模擬人類專家解決領(lǐng)域問題的計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng)。專家系統(tǒng)內(nèi)部含有大量的某個(gè)領(lǐng)域的專家水平的知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)，能夠運(yùn)用人類專家的知識(shí)和解決問題的方法進(jìn)行推理和判斷，模擬人類專家的決策過程，來(lái)解決該領(lǐng)域的復(fù)雜問題。專家系統(tǒng)是人工智能應(yīng)用研究最活躍和最廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域之一，涉及到社會(huì)各個(gè)方面，各種專家系統(tǒng)已遍布各個(gè)專業(yè)領(lǐng)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(yù)測(cè)型、規(guī)劃型、設(shè)計(jì)型和控制型等10種類型。具體應(yīng)用就很多了，例如血液凝結(jié)疾病診斷系統(tǒng)、電話電纜維護(hù)專家系統(tǒng)、花布圖案設(shè)計(jì)和花布印染專家系統(tǒng)等等。

　　為了實(shí)現(xiàn)專家系統(tǒng)，必須要存儲(chǔ)有該專門領(lǐng)域中經(jīng)過事先總結(jié)、分析并按某種模式表示的專家知識(shí)(組成知識(shí)庫(kù))，以及擁有類似于領(lǐng)域?qū)＜医鉀Q實(shí)際問題的推理機(jī)制(構(gòu)成推理機(jī))。系統(tǒng)能對(duì)輸入信息進(jìn)行處理，并運(yùn)用知識(shí)進(jìn)行推理，做出決策和判斷，其解決問題的水平達(dá)到或接近專家的水平，因此能起到專家或?qū)＜抑值淖饔谩Ｄ壳?，專家系統(tǒng)主要采用基于規(guī)則的知識(shí)表示和推理技術(shù)。由于領(lǐng)域的知識(shí)更多是不精確或不確定的，因此，不確定的知識(shí)表示與知識(shí)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(duì)擴(kuò)大專家系統(tǒng)的應(yīng)用范圍，加快專家系統(tǒng)的開發(fā)過程，將起到積極地促進(jìn)作用。隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)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(luò)的方法與技術(shù)。

　　四、機(jī)器翻譯

　　機(jī)器翻譯是利用計(jì)算機(jī)把一種自然語(yǔ)言轉(zhuǎn)變成另一種自然語(yǔ)言的過程，用以完成這一過程的軟件系統(tǒng)叫做機(jī)器翻譯系統(tǒng)。幾十年來(lái)，國(guó)內(nèi)外許多專家、學(xué)者為機(jī)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(gè)實(shí)用、全面、高質(zhì)量的自動(dòng)翻譯系統(tǒng)出現(xiàn)，不過也取得了很大的進(jìn)展，特別是作為人們的輔助翻譯工具，機(jī)器翻譯已經(jīng)得到大多數(shù)人的認(rèn)可。但是機(jī)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(duì)源語(yǔ)言的分析只是求解句法關(guān)系，完全不是意義上的理解;缺乏領(lǐng)域知識(shí)，從計(jì)算機(jī)到醫(yī)學(xué)，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(yǔ)言的句法結(jié)構(gòu)的，受源語(yǔ)言的句法結(jié)構(gòu)的束縛;翻譯只是句法結(jié)構(gòu)的和詞匯的機(jī)械對(duì)應(yīng)等等。

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