模式识别与人工智能论文模板-海南师范大学物电学院人工智能电子信息科学与技术应用

人工智能选修课论文学院：海南师范大学物电学院 班级：10电子1班姓名：陈增桂摘要：随着科技发展越来越迅速，很多东西的都发展到智能时代。电视是智能的，电网也是智能的，手机也是智能。我们生活的世界也越来越智能，所以学习一些人工智能的知识也很重要。通过长达16周对人工智能的学习，我们有了对人工智能的初步了解。本文主要分两部分模式识别与人工智能论文模板，第一是：是这个学期人工智能学习的知识点的总结；第二是：人工智能在电子信息科学与技术当中的应用。关键字：人工智能 电子信息科学与技术 应用第一部分：人工智能知识的总结。概念：人工智能是计算机科学的一个重要分支，也是一门正在发展中的综合性前沿学科，它是由计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、哲学、语言学等多种学科相互渗透而发展起来的，目前正处于发展阶段尚未形成完整体系。发展过程中经历的阶段有： 第一阶段（40年代中～50年代末） 神经元网络时代第二阶段（50年代中～60年代中） 通用方法时代第三阶段（60年代中～80年代初） 知识工程时代第四阶段（80年代中～90年代初） 新的神经元网络时代第五阶段（90年代初～现在） 海量信息处理与网络时代研究的基本内容：搜索技术、知识表示、规划方法、机器学习、认知科学、自然语言理解与机器翻译、专家系统与知识工程、定理证明、博弈、机器人、数据挖掘与知识发现、多Agent系统、复杂系统、足球机器人、人机交互技术等。

研究领域：（１）问题求解； （２）逻辑推理与定理证明； （３）自然语言理解； （４）自动程序设计； （５）专家系统； （６）机器学习； （７）神经网络； （８）机器人学； （９）模式识别； （１０）机器视觉； （１１）； 智能控制； （１２）智能检索； （１３）智能调度与指挥； （１４）分布式人工智能与Ａｇｅｎｔ；（１５）计算智能与进化计算；（１６）数据挖掘与知识发现； （１７）人工生命； （１８）系统与语言工具知识与知识表示：一、谓词表示法：首先定义谓词，指出每个谓词的确切含义，然后再用连接词把有关的谓词连接起来，形成一个谓词公式表达一个完整的意义。二、产生式表示法：产生式系统由3个基本部分组成：规则库、综合数据库、控制系统。三、框架表示法：框架通常由指定事物各个方面的槽组成，每个槽拥有若干个侧面，而每个侧面又可拥有若干个值。四、语义网络表示法：语义网络由节点和弧线或链线组成模式识别与人工智能论文模板，节点用于表示物体、概念和状态，弧线用于表示节点间的关系。推理：所谓推理就是按某种策略由已知判断推出另一判断的思维过程。一、经典逻辑推理：● 自然演绎推理：从一组已知为真的事实出发，直接运用经典逻辑的推理规则推出结论的过程，称为自然演绎推理。

其中，基本的推理规则是P规则、T规则、假言推理、拒取式推理等。● 归结演绎推理：归结演绎推理的理论基础是海伯伦理论及鲁滨逊归结原理，它是通过把公式化为子句集并运用归结规则实现对定理的证明的。归结原理的基本思想是：若欲证明子句集S是否可满足，则检验S中是否包含矛盾，或能否从S中导出矛盾来。如果有矛盾或者能导出矛盾，则称S是不可满足的。 ● 与/或形演绎推理：归结演绎推理要求把有关问题的知识及目标的否定都化成子句形式，然后通过归结进行演绎推理，其推理规则只有一条，即归结规则；与/或形演绎推理不再把有关知识转化成子句集，而把领域知识及已知事实分别用蕴含式及与/或形表示出来，然后通过运用蕴含式进行演绎推理，从而证明某个目标公式。二、不确定与非单调推理：不确定性匹配是指两个知识模式不完全致，但是它们的相似程度又在规定的限度内。推出的结论不是单调增加。搜索策略：依靠经验，利用已有知识，根据问题的实际情况，不断寻找可利用知识，从而构造一条代价最小的推理路线，使问题得以解决的过程称为搜索一、 状态空间搜索策略：先把问题的初始状态作为当前扩展节点对其进行扩展，生成一组子节点，然后检查问题的目标状态是否出现在这些子节点中。

若出现，则搜索成功，找到了问题的解；若没出现，则再按照某种搜索策略从已生成的子节点中选择一个节点作为当前扩展节点。重复上述过程，直到目标状态出现在子节点中或者没有可供操作的节点为止。所谓对一个节点进行“扩展”是指对该节点用某个可用操作进行作用，生成该节点的一组子节点。 1) 盲目搜索● 广度优先搜索：从初始节点S0开始逐层向下扩展，在第n层节点还没有全部搜索完之前，不进入第n+1层节点的搜索。Open表中的节点总是按进入的先后排序，先进入的节点排在前面，后进入的节点排在后面。● 深度优先搜索 ：从初始节点S0开始，在其子节点中选择一个最新生成的节点进行考察，如果该子节点不是目标节点且可以扩展，则扩展该子节点，然后再在此子节点的子节点中选择一个最新生成的节点进行考察，依此向下搜索，直到某个子节点既不是目标节点，又不能继续扩展时，才选择其兄弟节点进行考察。 ● 有界深度优先搜索● 代价树的广度优先搜索：在代价树中，可以用g(n)表示从初始节点S0到节点n的代价，用c(n1, n2)表示从父节点n1到其子节点n2的代价。这样，对节点n2的代价有：g(n2)=g(n1)+c(n1, n2)。

代价树搜索的目的是为了找到最佳解，即找到一条代价最小的解路径。● 代价树的深度优先搜索：(1) 把初始节点S0放入Open表中，置S0的代价g(S0)=0； (2) 如果Open表为空，则问题无解 ，失败退出； (3) 把Open表的第一个节点取出放入Closed表，并记该节点为n； (4) 考察节点n是否为目标节点。若是，则找到了问题的解，成功退出； (5) 若节点n不可扩展，则转第(2)步； (6) 扩展节点n，生成其子节点ni(i=1, 2, …)，将这些子节点按边代价由小到大放入Open表的首部，并为每一个子节点设置指向父节点的指针。然后转第(2)步。2) 启发式搜索● 局部择优搜索● 全局择优搜索● A*算法二、 与/或树搜索策略：与/或树的搜索过程实际上是一个不断寻找解树的过程。其一般搜索过程如下：(1) 把原始问题作为初始节点S0，并把它作为当前节点； (2) 应用分解或等价变换操作对当前节点进行扩展； (3) 为每个子节点设置指向父节点的指针； (4) 选择合适的子节点作为当前节点，反复执行第(2)步和第(3)步，在此期间需要多次调用可解标记过程或不可解标记过程，直到初始节点被标记为可解节点或不可解节点为止。

1) 盲目搜索● 广度优先搜索● 深度及有界深度优先搜索2) 有序搜索（特殊情况）----》博弈问题：极大极小分析法：计算出端节点的估值，再推算出父节点的得分。推算的方法是：对“或”节点，选其子节点中一个最大的得分作为父节点的得分，这是为了使自己在可供选择的方案中选一个对自己最有利的方案；对“与”节点，选其子节点中一个最小的得分作为父节点的得分，这是为了立足于最坏的情况。这样计算出的父节点的得分称为倒推值。（提高搜索效率的方法）-----》α-β剪枝技术：对于一个“与”节点来说，它取当前子节点中的最小倒推值作为它倒推值的上界，称此值为β值。对于一个“或”节点来说，它取当前子节点中的最大倒推值作为它倒推值的下界，称此值为α值。其一般规律为:（1）任何“或”节点x的α值如果不能降低其父节点的β值，则对节点x以下的分枝可停止搜索，并使x的倒推值为α。这种剪枝成为β剪枝。（2）任何“与”节点x的β值如果不能升高其父节点的α值，则对节点x以下的分枝可停止搜索，并使x的倒推值为β。这种剪枝成为α剪枝。第二部分：人工智能在电子信息科学与技术当中的应用人工智能与电子信息科学之间的关系：在实现人工智能的过程中，需要用到很多功能强大且独特的电子专用设备。

而电科的一些研究成果则需要通过人工智能中的虚拟与仿真技术才能比较简单清晰的呈现在人们面前。状态空间搜索策略盲目搜索启发式搜索深度优先搜索有界深度优先搜索代价树的广度优先搜索代价树的深度优先搜索局部择优搜索全局择优搜索A*算法与/或树搜索策略盲目搜索广度优先搜索深度及有界深度优先搜索有序搜索特殊情况提高搜索效率的方法电子设计EDA软件中应用：EDA是电子设计自动化（Electronic Design Automation）以计算机为工作平台，融合了应用电子技术、计算机技术、信息处理及智能化技术的最新成果，进行电子产品的自动设计。 利用EDA工具，电子设计师可以从概念、算法、协议等开始设计电子系统，大量工作可以通过计算机完成，并可以将电子产品从电路设计、性能分析到设计出IC版图或PCB版图的整个过程的计算机上自动处理完成。在电子设计当中现在越来越依赖与运用人工智能设计出来的软件。运用其可以帮助我们电子设计者可以在没有的设备的时候就可以进行验证电路和对电路进行调试，减小成本，缩短开发周期。一下是一些常用EDA软件。（1） Altium Designer：Altium Designer 提供了唯一一款统一的应用方案，其综合电子产品一体化开发所需的所有必须技术和功能。

Altium Designer 在单一设计环境中集成板级和FPGA系统设计、基于FPGA和分立处理器的嵌入式软件开发以及PCB版图设计、编辑和制造。并集成了现代设计数据管理功能,使得Altium Designer成为电子产品开发的完整解决方案－一个既满足当前，也满足未来开发需求的解决方案。（2） Proteus 在电子设计初期当中的仿真是非常强大的，Proteus是世界上著名的EDA工具(仿真软件)，从原理图布图、代码调试到单片机与外围电路协同仿真，一键切换到PCB设计，真正实现了从概念到产品的完整设计。是目前世界上唯一将电路仿真软件、PCB设计软件和虚拟模型仿真软件三合一的设计平台，其处理器模型支持8051、PIC10、AVR、ARM、8086和MSP430等，2010年又增加了Cortex和DSP系列处理器，并持续增加其他系列处理器模型。在编译方面，它也支持IAR、Keil和MPLAB等多种编译器。（3） MATLAB：它的一大特性是有众多的面向具体应用的工具箱和仿真块，包含了完整的函数集用来对图像信号处理、控制系统设计、神经网络等特殊应用进行分析和设计。它具有数据采集、报告生成和MATLAB语言编程产生独立C/C++代码等功能。

MATLAB产品族具有下列功能：数据分析；数值和符号计算、工程与科学绘图；控制系统设计；数字图像信号处理；财务工程；建模、仿真、原型开发；应用开发；图形用户界面设计等。MATLAB产品族被广泛应用于信号与图像处理、控制系统设计、通讯系统仿真等诸多领域。物联网中应用： 物联网是指通过信息传感设备，按照约定的协议，把任何物品与互联网连接起来，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。它是在互联网基础上延伸和扩展的网络。而物联网需要人工智能的研究成功如问题求解，逻辑推理证明、专家系统、数据挖掘、模式识别、自动推理、机器学习、智能控制等技术。通过这些技术的应用使物联网有人工机器的特性，从而实现物联网智能处理数据能力。特别是智能物联网发展初期，专家系统和智能控制应该首先应用进去，使物联网具有基本的智能特性。例如：物联网专家系统是指在物联网上存在一类具有专门知识和经验的计算机智能程序系统或智能机器设备（服务器），通过网络化部署的专家系统来实现物联网数据的基本智能处理，以实现对物联网用户提供智能化专家服务功能。物联网专家系统的特点是实现对多用户专家服务，其决策数据来源于物联网智能数据终端采集的数据。

物联网专家系统工作原理图如右图所示。在图中智能采集终端负责采集数据提交到物联网数据库。数据库也称动态库或工作库储存器，是反映当前问题求解状态的集合，用于存放系统运行过程所需的原始数据等。推理机是实施问题求解的核心机构，它实际上是对知识进行解释的程序，根据知识的语义，对按一定策略找到的知识进行解释执行，并把结果记录到动态库的适当空间中。解释器用于对求解过程作出说明，并回答用户提问。结论：人工智能渗透到生活当中每个方面，运用人工智能的研究结果加上电子技术实现。我们的世界正被这些技术一点一点的改变，而这些改变使我们生活的地球越来越有智慧。参考资料： 1：相关概念摘自“百度百科”2：人工智能课程的相应的PPT