模式识别与人工智能

2018-08-25 建队日 阅读:

模式识别与人工智能(共10篇)

模式识别与人工智能(一)

模式识别和自然语言理解是人工智能的两个研究领域,他们在信息智能处理中起着重要作用.这句话是对是错?

是对的.

模式识别与人工智能(二)

人工智能里的识别和分类是什么关系呢?【模式识别与人工智能】

从模式识别来讲,可以分为分类和聚类,都是将不同模式进行区分的.而识别,就是我们通过分类和聚类方式将不同目标分开,再通过特征提取,特征识别等实现对一个模式的识别.

模式识别与人工智能(三)

人工智能涉及哪些学科?

人工智能涉及的学科比较多,生活中的方方面面都有人工智能的实际应用, 主要涉及哲学和认知科学,数学,神经生理学,心理学,计算机科学,信息论,控制论,不定性论,仿生学等学科
研究范畴 :自然语言处理,知识表现,智能搜索,推理,规划,机器学习,知识获取,组合调度问题,感知问题,模式识别,逻辑程序设计,软计算,不精确和不确定的管理,人工生命,神经网络,复杂系统,遗传算法 人类思维方式
应用领域: 智能控制,专家系统,机器人学,语言和图像理解,遗传编程 机器人工厂
实际应用 :机器视觉:指纹识别,人脸识别,视网膜识别,虹膜识别,掌纹识别,专家系统,智能搜索,定理证明,博弈,自动程序设计,还有航天应用等.

模式识别与人工智能(四)

名词解释——人工智能

人工智能(Artificial Intelligence) ,英文缩写为AI.它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学. 人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等. 同名的还有美国科幻电影《人工智能》等.
  人工智能, 英文单词 artilect ,来源于 雨果·德·加里斯 的著作 .   “人工智能”一词最初是在1956 年Dartmouth学会上提出的.从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展.人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学.人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作.但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的.例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的,现在计算机不但能完成这种计算, 而且能够比人脑做得更快、更准确,因之当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”, 可见复杂工作的定义是随着时代的发具有人工智能的机器人
展和技术的进步而变化的, 人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展.它一方面不断获得新的进展,一方面又转向更有意义、更加困难的目标.目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机, 人工智能的发展历史是和计算机科学技术的发展史联系在一起的.除了计算机科学以外, 人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科.人工智能学科研究的主要内容包括:知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面.
实际应用 机器视觉:指纹识别,人脸识别,视网膜识别,虹膜识别,掌纹识别,专家系统,智能搜索,定理证明,博弈,自动程序设计,还有航天应用等.   学科范畴 人工智能是一门边沿学科,属于自然科学和社会科学的交叉.   涉及学科 哲学和认知科学,数学,神经生理学,心理学,计算机科学,信息论,控制论,不定性论,仿生学,   研究范畴 自然语言处理,知识表现,智能搜索,推理,规划,机器学习,知识获取,组合调度问题,感知问题,模式识别,逻辑程序设计,软计算,不精确和不确定的管理,人工生命,神经网络,复杂系统,遗传算法 人类思维方式   应用领域 智能控制,专家系统,机器人学,语言和图像理解,遗传编程 机器人工厂   安全问题    目前人工智能还在研究中,但有学者认为让计算机拥有智商是很危险的,它可能会反抗人类.这种隐患也在多部电影中发生过.
定义
  人工智能的定义可以分为两部分,即“人工”和“智能”.“人工”比较好理解,争议性也不大.有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的,或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步,等等.但总的来说,“人工系统”就是通常意义下的人工系统.   关于什么是“智能”,就问题多多了.这涉及到其它诸如意识(consciousness)、自我(self)、思维(mind)(包括无意识的思维(unconscious_mind)等等问题.人唯一了解的智能是人本身的智能,这是普遍认同的观点.但是我们对我们自身智能的理解都非常有限,对构成人的智能的必要元素也了解有限,所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了.因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究.其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题.   人工智能目前在计算机领域内,得到了愈加广泛的重视.并在机器人,经济政治决策,控制系统,仿真系统中得到应用.   著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义:“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学.”而另一个美国麻省理工学院的温斯顿教授认为:“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作.”这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容.即人工智能是研究人类智能活动的规律,构造具有一定智能的人工系统,研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作,也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术.   人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是计算机学科的一个分支,二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一(空间技术、能源技术、人工智能).也被认为是二十一世纪(基因工程、纳米科学、人工智能)三大尖端技术之一.这是因为近三十年来它获得了迅速的发展,在很多学科领域都获得了广泛应用,并取得了丰硕的成果,人工智能已逐步成为一个独立的分支,无论在理论和实践上都已自成一个系统.   人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的学科,主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机,使计算机能实现更高层次的应用.人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科.可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科,其范围已远远超出了计算机科学的范畴,人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系,人工智能是处于思维科学的技术应用层次,是它的一个应用分支.从思维观点看,人工智能不仅限于逻辑思维,要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展,数学常被认为是多种学科的基础科学,数学也进入语言、思维领域,人工智能学科也必须借用数学工具,数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用,数学进入人工智能学科,它们将互相促进而更快地发展.

模式识别与人工智能(五)

英语翻译
5.金山词霸可以实现中英文翻译,它应用了人工智能的
\x09A.模式识别技术\x09\x09B.自然语言理解技术
\x09C.语音识别技术\x09\x09D.笔画识别技术

B

模式识别与人工智能(六)

公司考勤部门用的指纹识别机是人工智能的( )应用
A模式识别 B手写识别 C语音识别 D光学字符识别
【模式识别与人工智能】

A模式识别

模式识别与人工智能(七)

关于OCR技术
OCR是一种人工智能技术,其具体类型为
A自然语言理解 B模式识别 C机器翻译

B啊。
OCR (Optical Character Recognition)
n. ocr, 光学文字辨识, 从像素式的图像资料识别符号并把它们转换成一般的文字资料 (计算机用语)
自然语言理解是文字性的语义理解概括:很不成熟,最期待应用如自然语言搜索或查询
OCR是文本图像识别成字符,图像到文字对应,每个具有唯一抽象性的文本图像即是所谓模式:非常成熟
机器翻译是语言A到语言B:一般成熟,参见google翻译功能

模式识别与人工智能(八)

模糊数学是什么?能举个例子吗?谢谢麻烦告诉我

再举一个例子,我们现在要从一片西瓜地里找出一个最大的西瓜,那是件很麻烦的事.必须把西瓜地里所有的西瓜都找出来,再比较一下,才知道哪个西瓜最大.西瓜越多,工作量就越大.如果按通常说的,到西瓜地里去找一个较大的西瓜,这时精确的问题就转化成模糊的问题,反而容易多了.由此可见,适当的模糊能使问题得到简化.
确实,像上面的“一粒”与“一堆”,“最大的”与“较大的”都是有区别的两个概念.但是它们的区别都是逐渐的,而不是突变的,两者之间并不存在明确的界限,换句话说,这些概念带有某种程度的模糊性.类的,我们说一个人很高或很胖,但是究竟多少厘米才算高,多少千克才算胖呢?像这里的高和胖都是很模糊了.
模糊数学模糊数学是研究现实中许多界限不分明问题的一种数学工具,其基本概念之一是模糊集合.利用模糊数学和模糊逻辑,能很好地处理各种模糊问题.
模式识别是计算机应用的重要领域之一.人脑能在很低的准确性下有效地处理复杂问题.如计算机使用模糊数学,便能大大提高模式识别能力,可模拟人类神经系统的活动.在工业控制领域中,应用模糊数学,可使空调器的温度控制更为合理,洗衣机可节电、节水、提高效率.在现代社会的大系统管理中,运用模糊数学的方法,有可能形成更加有效的决策.
模糊数学这种相当新的数学方法和思想方法,虽有待于不断完善,但其应用前景却非常广阔.
模糊数学是运用数学方法研究和处理模糊性现象的一门数学新分支.它以“模糊集合”论为基础.模糊数学提供了一种处理不肯定性和不精确性问题的新方法,是描述人脑思维处理模糊信息的有力工具.它既可用于“硬”科学方面,又可用于“软”科学方面.
模糊数学由美国控制论专家L.A.扎德(L.A.Zadeh,1921--)教授所创立.他于1965年发表了题为《模糊集合论》(《Fuzzy Sets》)的论文,从而宣告模糊数学的诞生.L.A.扎德教授多年来致力于“计算机”与“大系统”的矛盾研究,集中思考了计算机为什么不能象人脑那样进行灵活的思维与判断问题.尽管计算机记忆超人,计算神速,然而当其面对外延不分明的模糊状态时,却“一筹莫展”.可是,人脑的思维,在其感知、辨识、推理、决策以及抽象的过程中,对于接受、贮存、处理模糊信息却完全可能.计算机为什么不能象人脑思维那样处理模糊信息呢?其原因在于传统的数学,例如康托尔集合论(Cantor′s Set),不能描述“亦此亦彼”现象.集合是描述人脑思维对整体性客观事物的识别和分类的数学方法.康托尔集合论要求其分类必须遵从形式逻辑的排中律,论域(即所考虑的对象的全体)中的任一元素要么属于集合A,要么不属于集合A,两者必居其一,且仅居其一.这样,康托尔集合就只能描述外延分明的“分明概念”,只能表现“非此即彼”,而对于外延不分明的“模糊概念”则不能反映.这就是目前计算机不能象人脑思维那样灵活、敏捷地处理模糊信息的重要原因.为克服这一障碍,L.A.扎德教授提出了“模糊集合论”.在此基础上,现在已形成一个模糊数学体系.
所谓模糊现象,是指客观事物之间难以用分明的界限加以区分的状态,它产生于人们对客观事物的识别和分类之时,并反映在概念之中.外延分明的概念,称为分明概念,它反映分明现象.外延不分明的概念,称为模糊概念,它反映模糊现象.模糊现象是普遍存在的.在人类一般语言以及科学技术语言中,都大量地存在着模糊概念.例如,高与短、美与丑、清洁与污染、有矿与无矿、甚至象人与猿、脊椎动物与无脊椎动物、生物与非生物等等这样一些对立的概念之间,都没有绝对分明的界限.一般说来,分明概念是扬弃了概念的模糊性而抽象出来的,是把思维绝对化而达到的概念的精确和严格.然而模糊集合不是简单地扬弃概念的模糊性,而是尽量如实地反映人们使用模糊概念时的本来含意.这是模糊数学与普通数学在方法论上的根本区别.恩格斯说:“辩证法不知道什么绝对分明的和固定不变的界限,不知道什么无条件的普遍有效的‘非此即彼!’它使固定的形而上学的差异互相过渡,除了‘非此即彼!’,并且使对立互为中介;辩证法是唯一的、最高度地适合于自然观的这一发展阶段的思维方法.
模糊数学产生的直接动力,与系统科学的发展有着密切的关系.在多变量、非线性、时变的大系统中,复杂性与精确性形成了尖锐的矛盾.L.A.扎德教授从实践中总结出这样一条互克性原理:“当系统的复杂性日趋增长时,我们作出系统特性的精确然而有意义的描述的能力将相应降低,直至达到这样一个阈值,一旦超过它,精确性和有意义性将变成两个几乎互相排斥的特性.”这就是说,复杂程度越高,有意义的精确化能力便越低.复杂性意味着因素众多,时变性大,其中某些因素及其变化是人们难以精确掌握的,而且人们又常常不可能对全部因素和过程都进行精确的考察,而只能抓住其中主要部分,忽略掉所谓的次要部分.这样,在事实上就给对系统的描述带来了模糊性.“常规数学方法的应用对于本质上是模糊系统的分析来说是不协调的,它将引起理论和实际之间的很大差距.”因此,必须寻找到一套研究和处理模糊性的数学方法.这就是模糊数学产生的历史必然性.模糊数学用精确的数学语言去描述模糊性现象,“它代表了一种与基于概率论方法处理不确定性和不精确性的传统不同的思想,……,不同于传统的新的方法论”.它能够更好地反映客观存在的模糊性现象.因此,它给描述模糊系统提供了有力的工具.
L.A.扎德教授于1975年所发表的长篇连载论著《语言变量的概念及其在近似推理中的应用》(《The Concept of a Linguistic Variable &Its Application to Approximate Reasoning》),提出了语言变量的概念并探索了它的含义.模糊语言的概念是模糊集合理论中最重要的发展之一,语言变量的概念是模糊语言理论的重要方面.语言概率及其计算、模糊逻辑及近似推理则可以当作语言变量的应用来处理.人类语言表达主客观模糊性的能力特别引人注目,或许从研究模糊语言入手就能把握住主客观的模糊性、找出处理这些模糊性的方法.有人预言,这一理论和方法将对控制理论、人工智能等作出重要贡献.
模糊数学诞生至今仅有22年历史,然而它发展迅速、应用广泛.它涉及纯粹数学、应用数学、自然科学、人文科学和管理科学等方面.在图象识别、人工智能、自动控制、信息处理、经济学、心理学、社会学、生态学、语言学、管理科学、医疗诊断、哲学研究等领域中,都得到广泛应用.把模糊数学理论应用于决策研究,形成了模糊决策技术.只要经过仔细深入研究就会发现,在多数情况下,决策目标与约束条件均带有一定的模糊性,对复杂大系统的决策过程尤其是如此.在这种情况下,运用模糊决策技术,会显得更加自然,也将会获得更加良好的效果.
我国学者对模糊数学的研究始于70年代中期,然而发展甚速,已有了一支较强的研究队伍,成立了中国模糊集与系统学会,出版了《模糊数学》杂志.出版了许多颇有价值的论著,例如,汪培庄教授所著《模糊集与随机集落影》、《模糊集合论及其应用》,张文修教授编著的《模糊数学基础》等等.我国学者把模糊数学理论应用于气象预报,提高了预报质量,在1980年召开的国际气象学术讨论会上,我国所提交论文得到会议的好评.在中医医疗诊断方面,还制成了《关幼波教授治疗肝病计算机诊断程序》.实践表明,该计算机的医疗效果良好,为继承、发扬祖国医学作出了贡献.这一经验也被推广应用于治疗急腹症等方面.我国学者应用模糊数学理论,在地质探矿、生态环境、企业管理、生物学、心理学等领域,也都分别取得了较好的应用成果.

模式识别与人工智能(九)

统计学的作用是什么?

统计学自身的发展领域不仅更宽广,而且统计学在计算机科学、信息科学、经济学、管理学、金融工程等领域都有广泛的应用并与之有力结合,共同发展.
1、计算机是统计学的基础工具
对于统计学来说,我们应该看到,计算机与数学一样,是统计学的基础工具.计算机的发展使得比较复杂的数据计算变得简便快捷,成为统计计算的重要工具.当今,个人计算机的普及,英特网的使用,使社会产生了很大的变革,使信息传递的质和量都发生了飞跃的变化.统计学的发展不能离开计算机.毫无疑问,我们的学生应该学习相关的计算机科学知识.这将包括数据结构、算法设计、程序语言设计、程序设计方法、数据库系统的开发与管理、程序设计等等.我们也应该扩展我们的课程计划,它应该包括当前的计算机定向数据分析方法,它们大部分是在统计学科之外发展起来的.如此一来,无疑会大大丰富统计学专业的就业范围.
2、数据挖掘(Data Mining)是统计学的一部分
笔者认为,数据挖掘是与统计学息息相关的,应当是统计学的一部分.数据挖掘是揭示存在于数据里的模式及数据间的关系的学科,它强调对大量观测到的数据库的处理.它是涉及数据库管理,人工智能,机器学习,模式识别,及数据可视化等学科的边缘学科.用统计的观点看,它可以看成是通过计算机对大量的复杂数据集的自动探索性分析.数据挖掘既然也是数据处理,统计学也就应该积极借鉴.在统计学的发展历史上,许多数据处理相关领域发展的新方法被忽略了.比如,模式识别,神经网络,图形模型,数据可视化等等都是在统计科学中出现萌芽,但随后绝大部分又被统计学忽略的方法领域.而这些方法领域又是当今世界高尖端科技的领域,统计学对它们的忽略是痛心疾首的.因此,既然统计学可以在数据挖掘科学中发挥作用,统计学就应该和数据挖掘合作,而不是将它甩给计算机科学家,从而又失去一次自我增值的机会.
21世纪是信息的世纪,统计学将与计算机紧密结合,将与数据挖掘紧密合作,以全新的形式得到更广泛的应用.据统计,计算机专业的就业率高达90%,随着统计学的发展,这个份额必将被统计学专业人才所瓜分.因为计算机专业人员大都缺少必要的数据统计分析理论与方法,而时代又对数据的精度与可信度提出了更高的要求,具有现代统计技术、计算机技术与数据挖掘技术的复合人才无疑是更加吃香的.
3、统计学与经济学、管理学、金融工程等学科的结合
由于数据处理及数据采集挖掘的方法呈现出多样化,统计分析方法也相对复杂化,专业化.统计学的应用不仅要不断提高理论统计学的基本素质,还要注重掌握经济学的理论,金融交易制度及金融理论,管理科学的理论与计算机的技术方法.统计理论与应用的紧密结合显得比以往任何一个时期都更为迫切,更加重要.就拿统计学与金融工程来说,金融工程属于交叉性学科,包括以下3个领域:(1)投资分析;(2)风险管理;(3)期货交易.其中投资分析与风险管理两个领域直接涉及到统计数据描述及推测统计学,期货交易部分主要是与数学有关的应用概率过程,应用概率微分方程式的研究领域,有时被称为数理金融.无论哪个领域,金融工程与统计学都是密切相关的,金融分析离不开统计.目前,注册金融分析师(CFA) 在中国需求量越来越大,但是只有传统的金融理论,金融制度的知识,是远远不够的.CFA对数量技术要求很高,其中尤为重要的就是统计的知识;固定收益证券分析,权益证券分析都要用到各种统计方法.据报道,中国本土金融分析师(CFA)几乎为零,但中国加入WTO后,金融市场对CFA的需求量又很大,这势必造成一个巨大的就业空间.因此,统计学与金融工程的结合,也是统计学发展的一个非常有潜力的空间.
4、统计学自身的发展
统计学不仅要注重与其它学科的结合,统计学自身在统计原理、统计技术、统计方法等领域也要谋求创新和突破.正如本文一开始就提到,我国过去乃至目前,都还是偏重在社会经济统计方面的研究.数理统计学、数据挖掘是统计学的一部分,这已经为很多统计学家、统计学者所认同.因而,统计学就得把它们纳入发展范围,而不是像过去那样,把原本属于自身的东西再次抛弃.数理统计学、数据挖掘给统计方法和统计技术带来更广阔的发展前景,这不仅有利于统计学研究范畴的扩大,也利于统计工作信息化的发展.
5、再谈统计就业
众所周知,政府统计、部门统计、民间统计是我国统计工作领域的三大巨头.一直以来,政府统计、部门统计在统计学生的就业中占有较高的比重.然而,随着社会主义市场的完善,随着中国全球化贸易的发展,民间统计越来越热.民间统计是政府统计之外的涉及市场调研、统计分析、预测和决策等内容的一系列统计活动,包括各类统计调查公司、统计信息咨询中心、统计师事务所、统计研究所,以及把统计方法运用于企业决策和管理的企业管理咨询公司等,是介于市场和企业、居民之间的一个桥梁,主要为企业和居民提供市场微观信息.民间统计机构,由于其服务的多样性、形式的灵活性,目前在我国获得大幅度的发展,已经逐渐为广大统计学生提供广阔的就业机会.随着民间统计机构的持续发展,笔者相信,民间统计机构必将成为统计学生就业的主要渠道之一.

模式识别与人工智能(十)

“人工智能” 和 “自动化” 是一个概念范围吗?
用英文怎么说?
就是说,“人工智能”其实是很多小的“自动化”个体组合的一个机器?
还有英文单词分别怎么解释?

按我的理解来看,人工智能就是拥有一定的智慧,能对环境的变化做出一定的反应,有点灵活
而自动化嘛,不知道你有没看过汽车生产,那就是自动化了,设好程序让他自动运行,出了意外,也照样运行,很死板的
也可以这么理解,就像是一个机器是由很多个零件组成的
如果你想看专业的解释的话那就百度下吧,呵呵
人工智能 artificial intelligence
自动化 automation

模式识别与人工智能

http://m.zhuodaoren.com/jieri848371/

推荐访问:模式识别 计算机学报

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