2023年《人工智能》学习报告.docx
![资源得分’ title=](/images/score_1.gif)
![资源得分’ title=](/images/score_1.gif)
![资源得分’ title=](/images/score_1.gif)
![资源得分’ title=](/images/score_1.gif)
![资源得分’ title=](/images/score_05.gif)
《2023年《人工智能》学习报告.docx》由会员分享,可在线阅读,更多相关《2023年《人工智能》学习报告.docx(7页珍藏版)》请在得力文库 - 分享文档赚钱的网站上搜索。
1、2023年人工智能学习报告 深圳大学硕士研究生课程作业人工智能 人工智能学习报告 深圳大学机电与控制工程学院彭建柳 学号:0943010210 1.引言 人工智能(Artificial Intelligence,AI),曾经有一部电影,著名导演斯蒂文斯皮尔伯格的科幻片人工智能(A.I.)对许多人的头脑又一次产生了震动,引起了一些人士了解并探索人工智能领域的兴趣。人工智能对于普通人来说是那样的可望而不可及,然而它却吸引了无数研究人员为之奉献才智,从美国的麻省理工学院(MIT)、卡内基-梅隆大学(CMU)到IBM公司,再到日本的本田公司、SONY公司以及国内的清华大学、中科院等科研院所,全世界的实
2、验室都在进行着AI技术的实验。 一直以来,关于人工智能的理论,我一直认为是科学的前沿,理解起来较为飘渺。但是,从本学期人工智能课程的学习中,本人较系统的接触到了关于人工智能的理论,从有限的课程中,通过老师的详细介绍和查阅人工智能方面的书籍,学习了关于人工智能几个主要方面的知识,如模糊控制、专家系统、神经网络等。下面是本人关于人工智能理论的一些基本认识。 2.人工智能的形成与发展 说到人工智能,首先先认识下自动控制理论,自动控制理论从形成到发展至今,已经经历了六十多年的历程,其主要分为三个阶段: 务和现实模型的描述、符号和环境的识别以及知识库和推理机的开发上,即智能控制的关键问题不是设计常规控制
3、器,而是研制智能机器的模型。此外,智能控制的核心在高层控制,即组织控制。高层控制是对实际环境或过程进行组织、决策和规划,以实现问题求解。为了完成这些任务,需要采用符号信息处理、启发式程序设计、知识表示、自动推理和决策等有关技术。这些问题求解过程与人脑的思维过程有一定的相似性,即具有一定程度的“智能”。 随着人工智能和计算机技术的发展,已经有可能把自动控制和人工智能以及系统科学中一些有关学科分支(如系统工程、系统学、运筹学、信息论)结合起来,建立一种适用于复杂系统的控制理论和技术。智能控制正是在这种条件下产生的。它是自动控制技术的最新发展阶段,也是用计算机模拟人类智能进行控制的研究领域。1965
4、年,傅京孙首先提出把人工智能的启发式推理规则用于学习控制系统。1985年,在美国首次召开了智能控制学术讨论会。1987年又在美国召开了智能控制的首届国际学术会议,标志着智能控制作为一个新的学科分支得到承认。智能控制具有交叉学科和定量与定性相结合的分析方法和特点。 3.模糊控制 在传统的控制领域里,控制系统动态模式的精确与否是影响控制优劣的最主要关键,系统动态的信息越详细,则越能达到精确控制的目的。然而,对于复杂的系统,由于变量太多,往往难以正确的描述系统的动态,于是工程师便利用各种方法来简化系统动态,以达成控制的目的,但却不尽理想。换言之,传统的控制理论对于明确系统有强而有力的控制能力,但对于
5、过于复杂或难以精确描述的系统,则显得无能为力了。因此便尝试着以模糊数学来处理这些控制问题。通过课堂中,导师生动的讲解,以及引用到生活当中鲜活的例子,如冰箱温度的模糊控制,智能汽车的行驶路线控制等等,充分的认识到,模糊控制在当今社会的应用已经很广泛,只是理论知识的缺乏而感觉不到它们的存在。 一般控制架构包括:定义变量、模糊化、知识库、逻辑判断及反模糊化,详细如下: (1) 定义变量:也就是决定程序被观察的状况及考虑控制的动作,例如在一般控制问题上,输入变量有输出误差E与输出误差之变化率CE,而控制变量 则为下一个状态之输入U。其中E、CE、U统称为模糊变量。 (2) 模糊化(fuzzify):将
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- 人工智能 2023 学习 报告
![提示](https://www.deliwenku.com/images/bang_tan.gif)
限制150内