一 模糊集概念
1.1模糊集定义
广义不确定性可以划分为(狭义)不确定性、不确切性（亦称模糊性）、不完全性、不一致性和时变性等几种类型。对于其中的不确切性知识，可以用程度化、模糊集合、模糊逻辑的理论与方法处理。后两种方法一般是用模糊集合给相关的概念或语言值建模。1965年美国学者L.A.Zadeh 推广了传统集合定义，推出了模糊集合的概念。
定义：设U 是一个论域，U 到区间[]0,1的一个映射[]:0,1U μ→就确定了U 的一个模糊子集A 。映射μ称为A 的隶属函数,记为()A u μ。对于任意的
()[],0,1A U u μμ∈∈称为u 属于模糊子集A 的程度，简称隶属度。论域U 上的模
糊集合A ，一般记作：
()()(){}112233/,/,/.....A A A A u u u u u u μμμ=
或()()()112233///....A A A A u u u u u u μμμ=++
或()/A u U
A u u μ∈=?
或()()()()()(){}1
12233,,,,,...A
A A A u u u u u u μμμ=
对于有限论域U,甚至可以表示成
()()()()()123,,,......A A A A n A u u u u μμμμ=
模糊集可用于元素属于还是不属于某个集合不能明确定义的情况。由此, 可以考虑某个元素属于某集合的隶属度。隶属度可取0到1的值, ()A u μ靠近1，则表示x 属于A 的程度高，()A u μ靠近0，则表示x 属于A 的程度低。 1.2模糊集相关概念 1.2.1模糊集相等
设有两个模糊集A ,B ，对任意的u U ∈（U 是一个论域），若有()()A B u u μμ= （A μ与B μ分别是模糊集A ,B 的隶属函数），则称两模糊集相等，记为A B =。对应的数学关系式：()()A B A B u u μμ=?= 1.2.2模糊集是空集
设模糊集A ，对于u U ?∈都有()0A u μ=，则模糊集A 为空集，记作?。其对应的数学关系式：0A A μ=??=
1.2.3模糊集的包含关系
设(),A B F U ∈，若对任意的x U ∈，有()()A B x x μμ≤，则称A 包含于B 或B 包含A ,记作A B ?。其对应的数学关系式：()()A B A B x x μμ??≤。 特别的当A B ?, B A ?同时成立时，则称A ,B 相等，记作A B =.
图1：A B ?
1.2.4模糊集的补集
设模糊集A ，A 的补集为A '，对补集的定义为：对于x U ?∈，有
()()1A A x x μμ'=-，其对应的数学关系式：()()1A A A x x μμ''?=-
图2：补集
1.2.5模糊集的并集
设模糊集A 、B ，A 、B 的并集为A B ?，定义为包含模糊集A 、B 两者在内
的最小的模糊集。即对于x U ?∈，有()()()()()()
max ,A B A B x x x μμμ?=，其对应的数学关系式：()()()()()()
max ,A B A B A B x x x μμμ???=
1.2.6模糊集的交集
设模糊集A 、B ，A 、B 的交集为A B ?，定义为包含模糊集A 、B 两者在内的最小的模糊集。即对于x U ?∈，有()()()()()()
min ,A B A B x x x μμμ?=，其对应的数学关系式：()()()()()()
min ,A B A B A B x x x μμμ???=
1.3模糊集的基本性质
设A 、B 是两个模糊集，A 、B 的交集A B ?、并集A B ?、补集A ' （1）A A ?
（2）A B ?, B A ?则A B =. （3）A B ?, B C ?则A C ?.
（4）A A A ?=，A A A ?=
（5）A B B A ?=?，A B B A ?=?
模糊集合的运算与普通集合的运算一样。 1.4模糊关系与模糊矩阵
在模糊集理论中把软关系(如“远大于”、“基本相同”、“好朋友”等)称为模糊关系。用模糊子集定义模糊关系，用模糊矩阵来表示模糊关系的矩阵。
1.模糊关系定义：集合12,,...n U U U 的笛卡尔积12n U U LU ??的一个模糊子集R ，称为12,,...n U U U 间的一个n 元模糊关系。它以隶属函数()12,,,n u u L u μ来表示特征的模糊集R 。其中：i i u U ∈1,2,i Ln =
例：设x,y 为汽车，则“x 比y 好”这种关系就是模糊关系。 2.模糊矩阵定义：
设X×Y 中的模糊关系为R ,能用m×n 矩阵表示 :
图3：模糊关系的矩阵表示
1.5模糊集合理论拓展
模糊知识处理技术的进展引起模糊集理论出现了各种拓展。模糊集理论的各
种拓展主要有：直觉模糊集、L-模糊集与L-直觉模糊集、区间值模糊集与区
间值直觉模糊集、Vague集等理论。（关于他们的定义没有具体给出）各个拓展集合之间的关系如下图：
二模糊集研究现状
模糊集合论提出至今已有25年左右的时间，他与世纪系统应用和信息领域之间都有相辅相成的关系。在模糊信息处理方面存在两种关系：一种关于模糊集合论的信息处理方法。
2.1模糊集的表示与处理
要想构造应用了模糊集合论的系统, 首先必须编出能在计算机上表示和处
理模糊集的程序。如果有能表示模糊集的程序设计语言就方便了, 可是这种语言几乎还没有。目前只有模糊集合论的数据结构系统和用处理模糊集的系统。
2.2模糊集用于模糊算法与模糊程序
只用规则不能描述我们所使用的算法和程序。因此,人们还对过程型算法和程序的模糊化进行了研究。
2.3模糊数据库
为收集、检索和处理现实世界中的模糊数据,提出了模糊数据库。包括模糊查询和数据模型推广。
模糊查询：对于通常的关系模型, 可以考虑在查询检索条件中使用模糊集。
数据模型推广：为表示模糊数据, 以前的数据模型已经不够用了, 必须推广数据模型。大部分是推广关系模型的, 但随着想要表示的模糊性的类型不同,公式化的方法也很不相同。
2.4模糊控制
模糊控制是将熟练操作者的经验、知识用模糊控制规则的形式记述井进行模糊推理, 用计算机实现与操作者相同的巧妙的控制，模糊控制的应用实例相当多。例如模糊全自动洗衣机。
模糊理论的应用是从工程领域的控制开始的。但是, 最近控制以外领域的应用也开始流行起来。例如, 各种诊断等的专家系统及知识情报处理、以证券投资
系统为首的决策支持系统等，可见人类所进行的信息处理几乎都是模糊信息处理，而模糊信息处理的研究才刚刚开始，有待以后的大力发展。现在, 模糊理论在模糊控制的应用最为兴盛。不过, 在专家系统、模式识别、机器人、上木·建筑、最优化等方面的应用也发展起来。
三参考文献
[1]廉师友. 人工智能技术导论(第三版)[M]. 西安电子科技大学出版社, 2007.
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[3]涂序彦. 人工智能及其应用[M]. 北京电子工业出版社, 1988.
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FOR MAGNETORHEOLOGICAL DAMPERS[J]. Journal of Engineering Mechanics, 1997, 123(3):230-238.
[6]水本雅晴, 石岩. 模糊工学的现状与展望——以日本模糊控制应用为中心
[J]. 模糊系统与数学, 1993(1):1-11.
[7]马野元秀. 模糊集合论与计算机软件[J]. 计算机科学, 1990,
17(4):23-29.
[8]张善文, 李晓曼, 雷英杰. 多值直觉模糊集定义[J]. 计算机科学, 2008,
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[9]雷英杰, 孙金萍, 王宝树, et al. 模糊知识处理与模糊集理论的若干拓展
[J]. 空军工程大学学报·自然科学版, 2004, 5(3):40-44.
人工智能概念简介
1，哈什么是人工智能？ 人工智能（Artificial Intelligence）简称AI，主要研究如何用人工的方法和技术，使用各种自动化机器或智能机器（主要指计算机）模仿、延伸和扩展人的智能，实现某些机器思维或脑力劳动自动化。 人工智能是那些与人的思维相关的活动，诸如决策、问题求解和学习等的自动化（Bellman, 1978）；人工智能是一种计算机能够思维，使机器具有智力的激动人心的新尝试（Haugeland, 1985）；人工智能是研究如何让计算机做现阶段只有人才能做得好的事情（Rich Knight,1991）；人工智能是那些使知觉、推理和行为成为可能的计算的研究（Winston, 1992）；广义地讲，人工智能是关于人造物的智能行为，而智能行为包括知觉、推理、学习、交流和在复杂环境中的行为（Nilsson，1998） 2，人工智能有哪些研究途径？说明其研究特点。 1.心理模拟，符号推演:模拟人脑的逻辑思维，利用显式的知识和推理来解决问 题。擅长实现人脑的高级认知功能。2.生理模拟，神经计算:具有高度的并行分布型，很强的鲁棒性和容错性，擅长人脑的形象思维，便于实现人脑的低级感知功能。3.行为模拟，控制进化:具有自学习，自适应，自组织特性的智能控制系统和智能机器人。4. 群体模拟，仿生计算：成果可以直接付诸应用，解决工程问题和实际问题。5.博采广鉴，自然计算:模仿和借鉴自然界的某种机理而设计技术模型。7.原理分析，数学建模：纯粹用人的智能去实现机器智能 3，给出人工智能的五个应用领域。 难题求解，自动规划、调度与配置，机器定理证明，自动程序设计，机器翻译，智能控制，智能管理，智能决策，智能通信，智能仿真，智能CAD，智能制造，智能CAI，智能人机接口，模式识别，数据挖掘与数据库中的知识发现，计算机辅助创新，计算机文艺创作，机器博弈，智能机器人。 4，枚举出各种搜索策略。 盲目搜索：无向导的搜索，树式盲目搜索就是穷举搜索，不回溯的线式搜索是随机碰撞式搜索，回溯的线式搜索也是穷举式搜索。 启发式搜索：是利用“启发性信息”引导的搜索策略。“启发性信息”就是与问题有关的有利于尽快找到问题解的信息或知识。启发式搜索分为不同的策略，如全局择优，局部择优，最佳图搜索。按扩展顺序不同分为广度优先和深度优先。 5，人工智能的基本技术有哪些？ 表示：符号智能的表示是知识表示，计算智能的表示一般是对象表示 运算：符号智能的运算是基于知识表示的推理或符号操作，计算智能的运算是基于对象表示的操作或计算 搜索：符号智能在问题空间内搜索进行问题求解，计算智能在解空间搜索进行求解 6，你认为人工智能未来的发展趋势是什么？ 多种途径齐头并进，多种方法协作互补。 新思想、新技术不断涌现，新领域、新方向不断开拓。 理论研究更加深入，应用研究愈加广泛。 研究队伍日益壮大，社会影响越来越大。 7，你认为机器的智能会超过人类吗？为什么？ 8，归结原理进行定理证明的步骤有哪些？归结原理进行求解问题的答案的步骤有哪些？ 证明
小论知识与知识表示方法 摘要： 知识是人们在生产生活中经常使用的词汇，知识表示的过程是用一些约定的符号把知识编码成计算机可以接受的数据形式。知识的表示方法例如一阶谓词逻辑表示法，产生式表示法，语义网络表示法，框架表示法和过程规则表示法等等。目前，产生式表示法已经成了人工智能中应用最多的一种知识表示模式，尤其是在专家系统方面，产生式的基本形式P→Q 或者 IF P THEN QP是产生式的前提，也称为前件，它给出了该产生式可否使用的先决条件，由事实的逻辑组合来构成；Q是一组结论或操作，也称为产生式的后件，它指出当前题P 满足时，应该推出的结论或应该执行的动作。 关键字：知识；知识表示；产生式表示法 引言： 知识和知识表示方法是人们生活中必不可少的一部分，知识表示能力是指知识表示方法能否正确、有效地将推理所需要的各种知识表示出来，这是对知识表示方法的最为重要的要求。因为产生式表示方
法的自然性，有效性，一致性获得了所有人的肯定，成为构造专家系统的第一选择的知识表示方法。 正文： 1、知识 1.1知识的定义 知识是经过筛选和整理的信息，是对事物运动变化规律的表述，是人类对客观世界一种较为准确、全面的认识和理解。 1.2知识的特性 1）真假性及其相对性 2）不确定性 3）矛盾性或相容性 4）可表示性与可利用性 1.3知识的分类 1）叙述型知识，有关系统状态、环境、条件和问题的概念、定义和事实的知识。 2）过程型知识，有关系统变化、问题求解过程的操作、演算和运动的知识。 3）控制型知识，有关如何选择相应的操作、演算和行动的比较、判断、管理和决策的知识。 2、知识表示方法——产生式表示方法 “产生式”由美国数学家波斯特（E.POST）在1943年首先提出，它根据串代替规则提出了一种称为波斯特机的计算模型，模型中的每
人工智能在电子信息上的应用————专家系统 引言： 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。 专家系统是人工智能应用研究的一个重要领域。它实现了人工智能从理论研究走向实际应用，从一般思维方法探讨转入专门知识运用的重大突破。专家系统是一个智能计算机程序系统，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题。 摘要: 专家系统是人工智能应用研究的主要领域。专家系统是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术和计算机技术，根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以便解决那些需要人类专家处理的复杂问题，简而言之，专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。它运用于医疗、军事、地质勘探、教学、化工等领域，产生了巨大的经济效益和社会效益。现在，专家系统已成为人工智能领域中最活跃、最受重视的领域。 关键词：人工智能，专家系统 正文： 1、什么是专家系统 专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。专家系统内部含有大量的某个领域的专家水平的知识与经验，能够运用人类专家的知识和解决问题的方法进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，来解决该领域的复杂问题。 目前，对什么是专家系统还没有一个严格公认的形式化定义。作为一种一般的解释，可以认为专家系统是一种具有大量专门知识与经验的智能程序系统，它能运用领域专家多年积累的经验和专门知识，模拟领域专家的思维过程，解决该领域中需要专家才能解决的复杂问题。 2、专家系统的基本结构 专家系统通常由人机交互界面、知识库、推理机、解释器、综合数据库、知识获取等6个部分构成。 在其中，知识库是专家系统质量是否优越的关键所在，即知识库中知识的质量和数量决定着专家系统的质量水平。一般来说，专家系统中的知识库与专家系统程序是相互独立的，用户可以通过改变、完善知识库中的知识内容来提高专家系统的性能。 人工智能中的知识表示形式有产生式、框架、语意网络等，而在专家系统中运用得较为普遍的知识是产生式规则。产生式规则以IF…THEN…的形式出现，就像编程语言里的条件语句一样，IF后面跟的是条件（前件），THEN后面的是结论（后件），条件与结论均可以通过逻辑运算AND、OR、NOT进行复合。在这里，产生式规则的理解非常简单：如果前提条件得到满足，就产生相应的动作或结论。产生式专家系统的知识库中包含了大量的规则，换言之，这里的知识库就是一个规则集。 3、专家系统的特性（与人类专家相比） 专家系统作为一个计算机程序系统具有如下几个特性： （1）不受时间限制：人类专家的工作时间有限，但专家系统是恒久，一旦开发完成，可随时使用，并可二十四小时持续运作。
人工智能学科诞生于20世纪50年代中期，当时由于计算机的产生与发展，人们开始了具有真正意义的人工智能的研究。（虽然计算机为AI提供了必要的技术基础,但直到50年代早期人们才注意到人类智能与机器之间的联系. Norbert Wiener是最早研究反馈理论的美国人之一.最熟悉的反馈控制的例子是自动调温器.它将收集到的房间温度与希望的温度比较,并做出反应将加热器开大或关小,从而控制环境温度.这项对反馈回路的研究重要性在于: Wiener从理论上指出,所有的智能活动都是反馈机制的结果.而反馈机制是有可能用机器 模拟的.这项发现对早期AI的发展影响很大。） 1956年夏，美国达特莫斯大学助教麦卡锡、哈佛大学明斯基、贝尔实验室申龙、IBM公司信息研究中心罗彻斯特、卡内基——梅隆大学纽厄尔和赫伯特.西蒙、麻省理工学院塞夫里奇和索罗门夫，以及IBM公司塞缪尔和莫尔在美国达特莫斯大学举行了以此为其两个月的学术讨论会，从不同学科的角度探讨人类各种学习和其他职能特征的基础，并研究如何在远离上进行精确的描述，探讨用机器模拟人类智能等问题，并首次提出了人工智能的术语。从此，人工智能这门新兴的学科诞生了。这些青年的研究专业包括数学、心理学、神经生理学、信息论和电脑科学，分别从不同角度共同探讨人工智能的可能性。他们的名字人们并不陌生，例如申龙是《信息论》的创始人，塞缪尔编写了第一个电脑跳棋程序，麦卡锡、明斯基、纽厄尔和西蒙都是“图灵奖”的获奖者。 这次会议之后，在美国很快形成了3个从事人工智能研究的中心，即以西蒙和纽威尔为首的卡内基—梅隆大学研究组，以麦卡锡、明斯基为首的麻省理工学院研究组，以塞缪尔为首的IBM公司研究组。随后，这几个研究组相继在思维模型、数理逻辑和启发式程序方面取得了一批显著的成果： （1）1956年，纽威尔和西蒙研制了一个“逻辑理论家“（简称LT）程序，它将每个问题都表示成一个树形模型,然后选择最可能得到正确结论的那一枝来求解问题，证明了怀特黑德与罗素的数学名著《数学原理》的第2章中52个定理中的38个定理。1963年对程序进行了修改，证明了全部定理。这一工作受到了人们的高度评价，被认为是计算机模拟人的高级思维活动的一个重大成果，是人工智能的真正开端。 （2）1956年，塞缪尔利用对策论和启发式搜索技术编制出西洋跳棋程序Checkers。该程序具有自学习和自适应能力，能在下棋过程中不断积累所获得的经验，并能根据对方的走步，从许多可能的步数中选出一个较好的走法。这是模拟人类学习过程第一次卓有成效的探索。这台机器不仅在1959年击败了塞缪尔本人，而且在1962年击败了美国一个州的跳棋冠军，在世界上引起了大轰动。这是人工智能的一个重大突破。 （3）1958年，麦卡锡研制出表处理程序设计语言LISP，它不仅可以处理数据，而且可以方便的处理各种符号，成为了人工智能程序语言的重要里程碑。目前，LISP语言仍然是研究人工智能何开发智能系统的重要工具。 （4）1960年纽威尔、肖和西蒙等人通过心理学实验，发现人在解题时的思维过程大致可以分为3个阶段：1。首先想出大致的解题计划；2。根据记忆中的公理、定理和解题规划、按计划实施解题过程；3.在实施解题过程中，不断进行方法和目标分析，修改计划。这是一个具有普遍意义的思维活动过程，其中主要是方法和目的的分析。（也就是人们在求解数学问题通常使用试凑的办法进行的试凑是不一定列出所有的可能性，而是用逻辑推理来迅速缩小搜索范围的办法进行的），基于这一发现，他们研制了“通用问题求解程序GPS”，用它来解决不定积分、三角函数、代数方程等11种不同类型的问题，并首次提出启发式搜索概念，从而使启发式程序具有较普遍的意义。
2016秋《自然辩证法概论》课程期末论文 班级__ 学号__ 姓名__ 开课学院马克思主义学院任课教师_ 成绩________
人工智能对人类未来社会的影响 摘要：近年来，由于“深度学习”神经网络的提出，突破瓶颈的人工智能迅速发展，各大科技公司也纷纷布局。人工智能逐渐融入人们生活，并极大的促进了社会发展，同时其飞速的发展也引发了人们对于人工智能未来与人类关系的忧虑。 关键词：人工智能人类未来 一、人工智能的发展 今年全球最热门的词汇，“人工智能”无疑是其中之一。前不久谷歌AlphaGo与李世石的围棋人机大战,是继1997年IBM计算机“深蓝”战胜人类国际象棋冠军之后，人工智能领域的又一重大里程碑。提到人工智能，因为受科幻小说或电影的影响，大多数人会想到屠杀人类的机器人大军，但就其本质而言，人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟，现代人工智能主要依靠数据和算法。1956年夏季，以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家在一起聚会，共同研究和探讨用机器模拟智能的一系列有关问题，并首次提出了“人工智能”这一术语，它标志着“人工智能”这门新兴学科的正式诞生。随后，人工智能与众多学科产生融合并飞速进展，但在90年代暴力破解需要的呈指数增长的计算量使人工智能发展陷入僵局。直到2006年“深度学习”神经网络的提出，才取得了突破性进展。深度学习算法体现出来的高性能，掀起了新一代人工智能技术的革新浪潮。“近年来，谷歌、微软、IBM、 百度等拥有大数据的高科技公司相继投入大量资源进行深度学习技术研发，在语音、图像、自然语言、在线广告等领域取得显着进展。”[1] 二、人工智能对现代人类社会的影响 人工智能在我们的生活中早已是随处可见，例如，大多数智能手机上都有的语音助手，使用搜索引擎时跳出的快捷项等。人工智能也对社会生产产生众多影响，例如，富士康每年计划打造1万台机器人同时裁掉6万员工，报社使用人工智能进行简单的新闻编辑，甚至有机构在研发已在研发能写药物处方的算法。“技术的社会价值可以表现为积极的正面价值，推动社会发展增进人类幸福，但也可以表现为消极的负面价值，给社会带来诸多风险。”[2]人工智能在初步发展阶段会极大的造福人类，这也正是人类研发其的原因，但也有人担心现阶段人工智能带来的问题，如失业，对科技的依赖等。首先，对于失业，新闻编辑，富士康员工，药师等人员所做的重复性工作由人工智能代替可以把人类从繁重的劳动中解放出来，提高生产生活的效率和质量。被替换掉的人力资源可以进行更高级的生产，促进社会进步。当年工业化刚开始的时候也曾出现过这样的忧虑，现在看来那时的忧虑完全没有必要，现在情况依旧如此。当然让人们放弃熟悉的事物做出改变是比较困难的，却也是无法违背的。其次，对科技的过分依赖，生活中经常听到不要过度的使用手机这类“善良”的劝告，但在我看来，经常使用手机是必须的。手机是当前人与人连接最高效的方式，在信息时代线上生存是大势所趋，如有必要，时刻保持在线。现在只是处于过渡阶段，虽然人们已经通过手机连接，但线下生活依旧是主流，所以在习惯于线下生活的较年长人的眼里，花费大量时间看手机是不务正业。认识趋势，看到趋势，顺应趋势才是明智得做法。所以老师们不应徒劳的去劝说同学们上课不要看手机，而应积极地结合趋势寻找新的传授知识的
一、粒子群算法 粒子群算法，也称粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization），缩写为PSO，是近年来发展起来的一种新的进化算法(（Evolu2tionary Algorithm - EA）。PSO 算法属于进化算法的一种，和遗传算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的交叉(Crossover) 和变异(Mutation) 操作，它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视，并且在解决实际问题中展示了其优越性。 优化问题是工业设计中经常遇到的问题,许多问题最后都可以归结为优化问题.为了解决各种各样的优化问题,人们提出了许多优化算法,比较著名的有爬山法、遗传算法等.优化问题有两个主要问题:一是要求寻找全局最小点,二是要求有较高的收敛速度.爬山法精度较高,但是易于陷入局部极小.遗传算法属于进化算法(EvolutionaryAlgorithms)的一种,它通过模仿自然界的选择与遗传的机理来寻找最优解.遗传算法有三个基本算子:选择、交叉和变异.但是遗传算法的编程实现比较复杂,首先需要对问题进行编码,找到最优解之后还需要对问题进行解码,另外三个算子的实现也有许多参数,如交叉率和变异率,并且这些参数的选择严重影响解的品质,而目前这些参数的选择大部分是依靠经验.1995年Eberhart博士和kennedy博士提出了一种新的算法;粒子群优化(ParticalSwarmOptimization-PSO)算法.这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视,并且在解决实际问题中展示了其优越性. 粒子群优化(ParticalSwarmOptimization-PSO)算法是近年来发展起来的一种新的进化算法(Evolu2tionaryAlgorithm-EA).PSO算法属于进化算法的一种,和遗传算法相似,它也是从随机解出发,通过迭代寻找最优解,它也是通过适应度来评价
人工智能发展史 人工智能学科诞生于20世纪50年代中期，当时由于计算机的产生与发展，人们开始了具有真正意义的人工智能的研究。（虽然计算机为AI提供了必要的技术基础,但直到50年代早期人们才注意到人类智能与机器之间的联系. Norbert Wiener是最早研究反馈理论的美国人之一.最熟悉的反馈控制的例子是自动调温器.它将收集到的房间温度与希望的温度比较,并做出反应将加热器开大或关小,从而控制环境温度.这项对反馈回路的研究重要性在于: Wiener从理论上指出,所有的智能活动都是反馈机制的结果.而反馈机制是有可能用机器模拟的.这项发现对早期AI的发展影响很大。） 1956年夏，美国达特莫斯大学助教麦卡锡、哈佛大学明斯基、贝尔实验室申龙、IBM公司信息研究中心罗彻斯特、卡内基——梅隆大学纽厄尔和赫伯特.西蒙、麻省理工学院塞夫里奇和索罗门夫，以及IBM公司塞缪尔和莫尔在美国达特莫斯大学举行了以此为其两个月的学术讨论会，从不同学科的角度探讨人类各种学习和其他职能特征的基础，并研究如何在远离上进行精确的描述，探讨用机器模拟人类智能等问题，并首次提出了人工智能的术语。从此，人工智能这门新兴的学科诞生了。这些青年的研究专业包括数学、心理学、神经生理学、信息论和电脑科学，分别从不同角度共同探讨人工智能的可能性。他们的名字人们并不陌生，例如申龙是《信息论》的创始人，塞缪尔编写了第一个电脑跳棋程序，麦卡锡、明斯基、纽厄尔和西蒙都是“图灵奖”的获奖者。 这次会议之后，在美国很快形成了3个从事人工智能研究的中心，即以西蒙和纽威尔为首的卡内基—梅隆大学研究组，以麦卡锡、明斯基为首的麻省理工学院研究组，以塞缪尔为首的IBM公司研究组。随后，这几个研究组相继在思维模型、数理逻辑和启发式程序方面取得了一批显著的成果： （1）1956年，纽威尔和西蒙研制了一个“逻辑理论家“（简称LT）程序，它将每个问题都表示成一个树形模型,然后选择最可能得到正确结论的那一枝来求解问题，证明了怀特黑德与罗素的数学名著《数学原理》的第2章中52个定理中的38个定理。1963年对程序进行了修改，证明了全部定理。这一工作受到了人们的高度评价，被认为是计算机模拟人的高级思维活动的一个重大成果，是人工智能的真正开端。 （2）1956年，塞缪尔利用对策论和启发式搜索技术编制出西洋跳棋程序Checkers。该程序具有自学习和自适应能力，能在下棋过程中不断积累所获得的经验，并能根据对方的走步，从许多可能的步数中选出一个较好的走法。这是模拟人类学习过程第一次卓有成效的探索。这台机器不仅在1959年击败了塞缪尔本人，而且在1962年击败了美国一个州的跳棋冠军，在世界上引起了大轰动。这是人工智能的一个重大突破。 （3）1958年，麦卡锡研制出表处理程序设计语言LISP，它不仅可以处理数据，而且可以方便的处理各种符号，成为了人工智能程序语言的重要里程碑。目前，LISP语言仍然是研究人工智能何开发智能系统的重要工具。 （4）1960年纽威尔、肖和西蒙等人通过心理学实验，发现人在解题时的思维过程大致可以分为3个阶段：1。首先想出大致的解题计划；2。根据记忆中的公理、定理和解题规划、按计划实施解题过程；3.在实施解题过程中，不断进行方法和目标分析，修改计划。这是一个具有普遍意义的思维活动过程，其中主要是方法和目的的分析。（也就是人们在求解数学问题通常使用试凑的办法进行的试凑是不一定列出所有的可能性，而是用逻辑推理来迅速缩小搜索范围的办法进行的），基于这一发现，他们研制了“通用问题求解程序GPS”，用
《人工智能导论》 课程论文 题目：人工智能导论课程论文 专业：计算机科学与技术 班级：N计科12-1F 姓名：吴文定 学号：24122401811 指导老师：白天
目录 前言 (3) 一、专家系统简介 (4) 二、关键字： (5) 三、专家系统概念和理论 (6) 四、专家系统的发展概况 (7) 五、专家系统的应用分析 (8) 六、专家系统的发展前景 (12) 七、专家系统的总结 (13) 八、学习心得 (14) 参考文献 (15)
前言 人工智能是经过40多年发展起来的一门综合性学科，它旨在研究如何利用计算机等现代工具设计模拟人类智能行为的系统。在众多的人工智能应用领域中，专家系统是30多年来发展起来的一种最具代表性的智能应用系统，它旨在研究如何设计基于知识的计算机程序系统来模拟人类专家求解专门问题的能力。专家系统是人工智能中最活跃的一个分支，是人工智能发展最重要的推动力。 由于人类对自身的思维规律和智能行为仍在探索中，因此，人工智能与专家系统仍然是一门开放的年轻学科。近几年来，人工智能与专家系统的研究越来越深入，新的思想、新的理论以及新的方法与技术不断涌现，新的研究成果不断充实着这一研究领域，尤其是模糊逻辑与神经网络及其结合的研究已成为当前人工智能或智能模拟的重要研究方向，学术论文数以千计，应用成果迭出。
一、专家系统简介 摘要:自从1965年世界上第一个专家系统DENDRAL问世以来，专家系统的技术和应用，在短短的30年间获得了长足的进步和发展。特别是20世纪80年代中期以后，随着知识工程技术的日渐丰富和成熟，各种各样的实用专家系统如雨后春笋般地在世界各地不断涌现。构建专家系统用到的思维方式可能是各种认知工具中最难的,因为它需要形式推理与逻辑推理,建构专家系统需要智力上的参与和挑战。本文首先介绍了专家系统的概念和理论及发展概况，并着重分析他们的应用和发展前景。
中南林业科技大学 课程论文 论文名称：人工智能课程论文 班级：信息与计算科学一班 姓名：丁洁（20083687）指导教师：黄慧华 日期：2011 - 10
人工智能课程论文 摘要：人工智能一直处于计算机技术的前沿，人工智能研究的理论和发现在很大程度上将决定计算机技术的发展方向。今天，已经有很多人工智能研究的成果进入人们的日常生活。将来，人工智能技术的发展将会给人们的生活、工作和教育等带来更大的影响。 关键字：人工智能、智能化电子、符号计算、模式识别、专家系统、机器翻译人工智能也称机器智能，它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造出人造的智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。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作出反应的智能机器，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。 一、人工智能的具体描述 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展和技术的进步而变化的, 人工智能这门科学的
内蒙古科技大学2015/2016 学年第一学期《人工智能》结课报告 课程号：76807376-01 考试方式：结课报告 使用专业、年级：计算机应用2013-3，4 任课教师：陈淋艳 班级：13级计算机3班 学号：13768073** 姓名：李**
目录 前言 (3) 一、专家系统简介 (5) 二、关键字： (5) 三、专家系统概念和理论 (6) 四、专家系统的发展概况 (7) 五、专家系统的应用分析 (8) 六、专家系统的发展前景 (11) 七、专家系统的总结 (12) 八、学习心得 (12) 参考文献 (13)
人工智能是近年来引起人们很大兴趣的一个领域：它的研究目标是用机器，通常为电子仪器、电脑等，尽可能地模拟人的精神活动，并且争取在这些方面最终改善并超出人的能力;其研究领域及应用范围十分广泛、例如，自动定理证明、推理、模式识别、专家知识系统、智能机器人、学习、博彩、自然语言理解等等。 模式识别可能是人工智能这门学科中最基本也是最重要的一部分。简单来说，模式识别就是让电脑能够认识它周围的事物，使我们与电脑的交流更加自然与方便。它包括文字识别(读)、语音识别(听)、语音合成(说)、自然语言理解与电脑图形识别。 现在的电脑可以说是又耸又哑，而且还是个瞎子，如果模式识别技术能够得到充分发展并应用于电脑，那我们就能够很自然地与电脑进行交流，开也不需要记那些英文的命令就可以立接向电脑下命令。这也为智能机器人的研究提供了必要条件，它能使机器人能够像人一样与外面的世界进行交流。 在人工智能的应用当中最有趣的应该就是机器人了其实机器人的范围很广，不仅包括各种外型的智能机器人，还包括一些用于工业生产的、用于代替人类劳动的机器人、现在的机器人技术在制造只有某一种功能的机器人方面已经取得了一定的成果、但是要研制一种多功能、人性化的智能机器人，还需要不少时间。 到了那时，我们在科幻片中看到的人类与机器人的矛盾不知会不会成为现实。专家系统具有一定的商业特性、它先把某一种行业(譬如医
xxx大学 人工智能概论 课程论文 学院核自院 专业机械工程及自动化 班级机械x班 姓名xxx 学号xxx 导师朱x 课题人工智能原理与应用 201x年1x月2x日
人工智能的原理与应用 摘要： 人工智能(AI)一直都处于计算机技术的最前沿，长久以来，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，全世界的实验室都在进行着AI技术的实验。不久前，著名导演斯蒂文斯皮尔伯格还将这一主题搬上了银幕，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。 关键词：人工智能；专家系统；模式识别 引言： 人工智能的发展已达到很高水平，电子计算机将更接近大脑的功能了，虽然计算机解决问题的能力从技术角度看目前还有很大局限性，计算机万能论者的理论依据也是有问题的。计算机暂时不能代替人我相信他预见的会成为现实，目前也有了很多技术突破,这就是人类-机器的结合体，他预见这是人类进化史上的一个飞跃。在这样一个结合体形式下，肯定超出目前的人的智能和人工智能，这个结合体中，人类的大脑将植入能和机器直接沟通的芯片，这个芯片是人机的桥梁，而人类-机器结合体将发挥出人与机器的各自优势。 一、什么是人工智能 由于人工智能是一个边缘学科，是哲学、数学、电子工程、计算机科学、心理学等众多学科的混血儿。它的研究队伍由未自不同领域的学者组成，各自从事着自己感兴趣的工作，他们对人工智能是什么有不同的认识。 如果仅从技术的角度来看，人工智能要解决的问题是如何使电脑表现智能化，使电脑能支灵活方效地为人类服务。只要电脑能够表现出与人类相似的智能
结课报告 课程名称：人工智能 学院：信息工程与自动化学院 专业：物联网工程 年级：2013级 学号：201310107125 学生姓名：王子龙 指导教师：吴霖 日期：2014年12月28日 教务处制
智能家居 摘要 智能家居是在互联网影响之下物联化的体现。智能家居通过物联网技术将家中的各种设备（如音视频设备、照明系统、窗帘控制、空调控制、安防系统、数字影院系统、影音服务器、影柜系统、网络家电等）连接到一起，提供家电控制、照明控制、电话远程控制、室内外遥控、防盗报警、环境监测、暖通控制、红外转发以及可编程定时控制等多种功能和手段。与普通家居相比，智能家居不仅具有传统的居住功能，兼备建筑、网络通信、信息家电、设备自动化，提供全方位的信息交互功能，甚至为各种能源费用节约资金。 智能家居的概念起源很早，但一直未有具体的建筑案例出现，直到1984年美国联合科技公司（United Technologies Building System）将建筑设备信息化、整合化概念应用于美国康涅狄格州（Connecticut)哈特佛市（Hartford）的CityPlaceBuilding时，才出现了首栋的“智能型建筑”，从此揭开了全世界争相建造智能家居派的序幕。 应用价值 随着物联网技术的日益发展，依照物联网技术发展的新兴产业智能家居以住宅为平台，通过物联网、云计算、无线通讯等新技术，将照明、门窗、家电、安防等家居设施集，从而构建高效的住宅设施家庭日程事务的管理系统，并为用户营造安全、健康、舒适的家居生活环境。家居与人们的生活息息相关，所以比传统家居更具优势的智能家居也为人所称道，走进千家万户也是势在必行。 难点 1、用户搞不懂智能家居的概念 2、“智能家居产品太贵了” 3、安全隐患 收获 近年来智能家居行业发展迅速，所以对于行业标准的制定非常重要，1979年，美国的斯坦福研究所提出了将家电及电气设备的控制线集成在一起的家庭总线（HOMEBUS）， 并成立了相应的研究会进行研究，1983年美国电子工业协会组织专门机构开始制定家庭电气设计标准，并于1988年编制了第一个适用于家庭住宅的电气设计标准，即：《家庭自动化系统与通讯标准》，也有称之为家庭总线系统标准(HBS，Home Bus System)。在其制定的设计规范与标准中，智能住宅的电气设计要求必须满足以下三个条件，即： 1．具有家庭总线系统； 2．通过家庭总线系统提供各种服务功能； 3．能和住宅以外的外部世界相连接。 物联传感技术是全球第一个利用物联网来控制灯饰及电子电器产品（我们通称为zigbee产品），并将其作为智能家居主流产品走向了商业化。ZigBee最初预计的应用领域主要包括消费电子、能源管理、卫生保健、家庭自动化、建筑自动化和工业自动化。这种技术低功耗、
人工智能概念股票汇总一览 人工智能概念股活跃龙头：科大讯飞（002230）、蓝色光标（300058）、昆仑万维（300418）、慈星股份（300307）、骅威股份（002502） 人工智能概念股相关上市公司汇总： 沪市：中源协和（600645）、佳都科技（600728）、张江高科（600895）深市：天音控股（000829）、紫光股份（000938）中小板：江南化工（002226）、科大讯飞（002230）、奥飞动漫（002292）、康力电梯（002367）、科远股份（002380）、巨星科技（002444）、骅威股份（002502）创业板：机器人（300024）、蓝色光标（300058）、思创医惠（300078）、慈星股份（300307）、东方网力（300367）、昆仑万维（300418）、科大讯飞（002230） 公司为中国最大智能语音技术提供商，在中文语音合成市场拥有70%以上市场份额，中文语音产业60%以上整体市场份额，处于语音市场绝对领先地位。 高乐股份（002348） 幽联科技共同出资设立子公司，专注语音智能玩具的研发。公司此次与幽联技术的合作，实现了真正意义上对人工智能领域的切入，是公司在“玩具智能化”与“教育智能化”两条发展路径上的必经之路，对公司未来“玩具+教育”
两大布局的意义深远。蓝色光标（300058） 小i机器人专注于智能机器人核心交互技术的研发，并在大量的商业化应用中推动了该技术的产业化进程。在自然语言处理、语义分析和理解、知识工程和智能大数据等方面，小i走在行业的前列，获得了多项国家发明专利授权，并参与国际和国内的智能人机交互标准建设。蓝色光标公司以约5000万元增资“小i机器人”的拥有者上海智臻网络科技有限公司。增资后，公司将持有上海智臻125.16元出资额，占其总股本的7%。公司拥有最先进的智能人机对话引擎，曾起诉苹果公司的Siri语音系统涉嫌专利侵权并胜诉。康力电梯（002367） 公司以现金5330万元增资参股紫光优蓝，其中4000万元用于增资，1330万元用于受让紫光股份所持有紫光优蓝14.285万元出资额，公司共持有紫光优蓝40%的股权。紫光优蓝是国内领先的家用智能机器人研发销售企业，致力于民用智能机器人产品的研发及营销拓展，紫光优蓝的核心技术与管理团队2007年进入家用智能机器人研发领域，并与中国科学院、北京科技大学等国内外顶级科研机构形成战略合作，在AI（人工智能）、语音识别、智能感应、交互式软件等各方面都是行业的专家。昆仑万维（300418） 出资300万美金与其他方共同成立Kunlun AI（昆仑人工智能科技公司）。拟新设的昆仑人工智能总股本为1亿股。
几个世纪以来，人类依靠其智慧，发明了许多机器，使人类能够从许多体力劳动中解放出来。现在，有了电脑，电脑是一个信息处理的工具、人脑也是一个信息处理的器官。那么，在用电脑代替人脑的部分功能，用电脑模拟思维、产生智能行为方面，能否取得同样巨大的成功呢? 这是信息时代必然会提出的问题。社会需求与科技的发展，呼唤着一个新学科的诞生。19世纪以来．数理逻辑、自动机理论、控制论、信息论、仿生学、心理学、电脑等科学技术的发展，为一个新科的诞生准备了思想、理论与物质基础。在这一背景下，1956年美国的一些科学家，包括心理学家、数学家、计算机学家、信息论学家在美国一所大学举办讨论会，正式提出了人工智能（Artificial Intelligence简称A1)这一术语，开始了具有真正意义的人工智能的研究。 由于人工智能是一个边缘学科，是哲学、数学、电子工程、计算机科学、心理学等众多学科的混血儿。它的研究队伍由未自不同领域的学者组成，各自从事着自己感兴趣的工作，他们对人工智能是什么有不同的认识。所以，要想在他们之间找出一个什么是人工智能的共同的看法还是有一定的困难的。 如果仅从技术的角度来看，人工智能要解决的问题是如何使电脑表现智能化，使电脑能支灵活方效地为人类服务。只要电脑能够表现出与人类相似的智能行为、就算是达到了目的，而不在乎在这过程中电脑是依靠某种算法还是真正理解了：这样，人工智能就是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的—个分支，人工智能的目标就是研究怎样用电脑来模仿和执行人脑的某些智力功能，并开发相关的技术产品，建立有关的理论。 除了上述的观点以外，人工智能领域中的心理学家、语言学家倾向于将重点放在用电脑去再现人脑思维的内部状态上．也就是要使电脑程产真正理解它所他的事情，就好保人脑一样去“思考问题”。 由于大家研究的内容与侧重点各不相同，因此对人工智能的认识也有一定的差异。但是，他们的认识又相互补充、相辅相成、共同构成了人工智能丰富多彩的研究层次与多样化的研究队伍。 人工智能的思想萌芽可以追溯到十七世纪的巴斯卡和莱布尼茨，他们较早萌生了有智能的机器的想法。十九世纪，英国数学家布尔和德摩尔根提出了“思维定律“，这些可谓是人工智能的开端。十九世纪二十年代，英国科学家巴贝奇设计了第一架“计算机器“，它被认为是计算机硬件，也是人工智能硬件的前身。电子计算机的问世，使人工智能的研究真正成为可能。 作为一门学科，人工智能于１９５６年问世，是由“人工智能之父“McCarthy及一批数学家、信息学家、心理学家、神经生理学家、计算机科学家在Dartmouth大学召开的会议上，首次提出。对人工智能的研究，由于研究角度的不同，形成了不同的研究学派。这就是：符号主义学派、连接主义学派和行为主义学派。 传统人工智能是符号主义，它以Newell和Simon提出的物理符号系统假设为基础。物理符号系统是由一组符号实体组成，它们都是物理模式，可在符号结构的实体中作为组成成分出现，可通过各种操作生成其它符号结构。物理符号系统假设认为：物理符号系统是智能行为的充分和必要条件。主要工作是“通用问题求解程序“（General Problem Solver, GPS）：通过抽象，将一个现实系统变成一个符号系统，基于此符号系统，使用动态搜索方法求解问题。 连接主义学派是从人的大脑神经系统结构出发，研究非程序的、适应性的、大脑风格的信息处理的本质和能力，研究大量简单的神经元的集团信息处理能力及其动态行为。 人们也称之为神经计算。研究重点是侧重于模拟和实现人的认识过程中的感觉、知觉过程、形象思维、分布式记忆和自学习、自组织过程。
第1章概述 1、重点掌握人工智能的几种定义。 2、掌握目前人工智能的三个主要学派及其认知观。 3、一般了解人工智能的主要研究范围和应用领域。 人工智能的三大学派及其认知观： (1)符号主义：认为人工智能起源于数理逻辑。 (2)连接主义：认为人工智能起源于仿生学，特别是对人脑模型的研究。 (3)行为主义：认为人工智能起源于控制论。 第2章确定性知识系统 ?重点掌握用谓词逻辑法、产生式表示、语义网络法、框架表示法来描述问题，解决 问题； ?重点掌握归结演绎推理方法 谓词逻辑法 一阶谓词逻辑表示法适于表示确定性的知识。它具有自然性、精确性、严密性及易实现等特点。 用一阶谓词逻辑法表示知识的步骤如下： （1）定义谓词及个体，确定每个谓词及个体的确切含义。 （2）根据所要表达的事物或概念，为每个谓词中的变元赋以特定的值。 （3）根据所要表达的知识的语义，用适当的连接符号将各个谓词连接起来，形成谓词公式。例1：设有下列事实性知识： 张晓辉是一名计算机系的学生，但他不喜欢编程序。 李晓鹏比他父亲长得高。 请用谓词公式表示这些知识。 （1）定义谓词及个体。 Computer(x):x是计算机系的学生。 Like(x,y):x喜欢y。 Higher(x,y):x比y长得高。 这里涉及的个体有：张晓辉(zhangxh),编程序(programming), 李晓鹏(lixp)，以及函数father(lixp)表示李晓鹏的父亲。 第二步：将这些个体代入谓词中，得到 Computer(zhangxh) ?Like(zhangxh, programming) Higher(lixp, father(lixp)) ?第三步：根据语义，用逻辑联结词将它们联结起来，就得到了表示上述知识的谓词 公式。 Computer(zhangxh)∧?Like(zhangxh, programming) Higher(lixp, father(lixp)) 例2：设有下列语句，请用相应的谓词公式把它们表示出来： （1）人人爱劳动。 （2）自然数都是大于零的整数。 （3）西安市的夏天既干燥又炎热。 （4）喜欢读《三国演义》的人必读《水浒》。 （5）有的人喜欢梅花，有的人喜欢菊花，有的人既喜欢梅花又喜欢菊花。 （6）他每天下午都去打篮球。
研究生课程考试成绩单 任课教师签名： 日期：
浅谈基于人工神经网络的日负荷预测 学号：138071 姓名：万玉建 摘要 本文是作者在学习《人工智能》课程以后，结合作者本人工作的需要，根据《人工智能》课程中人工神经网络知识和在网上搜索到的相关资料，提出关于电力系统日负荷预测，运用基于人工神经网络的算法的组网结构和实现步骤的一些简单的构思和设想。 1引言 本人一直从事电力系统监控软件研发和管理工作，电力系统监控软件监控的对象就是电力负荷情况，而电力负荷预测则是系统的高级应用，它是根据历史的负荷数据，预测未来的负荷情况。由于电力负荷资源不可储存性，即发电机发出多少电，实时就要用多少负荷量，因此，就要求事先需要知道未来的用电负荷。正确地预测电力负荷，既是为了保证人们生活充足的电力的需要，也是电力工业自身健康发展的需要。 日负荷预测是指对未来1日的负荷进行预测，一般每15分钟一个负荷点，1日共96个数据。实际工作中，当天上午负荷预测人员根据昨天和更前的历史负荷数据预测明天的负荷数据，然后按一定格式生成文件上传到相关负荷管理部门。之前公司负荷预测软件中提供了线性回归法、曲线拟合法、平均值外推法、最小二乘法等负荷预测算法，但是这些算法都只是根据历史负荷数据进行一些数学的运算，没有考虑天气、节假日等情况，这些因素是负荷变化的重要的因素，而这些算法无法将这些因素量化并参加计算。 本学期学习了《人工智能》课程，其中有关于人工神经网络知识，这让本人想起来早在几年前在设计负荷预测软件时，曾经看到有人使用基于人工神经网络，把天气、节假日等因素加进来的进行预测的算法，当时也想增设这样的算法，但因为对算法不是很理解和其他种种原因一直没有实现。而今，恰好在课本学了人工神经网络，就考虑设计一种基于人工神经网络的负荷预测算法。本文描述这种算法的构思和设想。 2影响负荷预测因素的分析 由于电力系统负荷是一个很复杂的非线性系统，有许多直接或间接的因素都会对电力系统的日负荷产生直接的影响。但是在实际的负荷预测中，又不能考虑太多的影响因素。这一方面是收集这些资料困难，另一方面因素太多会造成建模困难，并且会带来大量的计算。因此，在考虑神经网络输入量的问题上，应抓住其中几个最具特征的影响因素。根据对历史负荷的分析，一般可把负荷分为两类：周期性负荷和变动性负荷。周期性负荷，或者说标准负荷，反映的是负荷自身变化的基本规律，呈较强的周期性，尤其受到时间周期的影响。针对短期负荷，时间周期因素包括：周周期、日周期等。它们对于日负荷的曲线模式有着极为重要的影响。 在气象条件中，起主要作用的是温度因素和天气状况。因此为了在负荷预测中考虑这两方面的影响，本文对每天的气温的输入变量可以进行分段处理，将天气状况中最重要的气温因素进行量化处理并作为神经网络的一个输入量。这样就更加能够体现出实际负荷的变化情况。
人工智能的定义及发展历程 定义 人工智能（Artificial Intelligence）最早在1956 年就提出了，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。是对人的意识、思维的信息过程的模拟。 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。 人工智能在计算机领域内，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。 人工智能三次浪潮