大连理工大学研究生试卷
系别：机械工程学院
课程名称：精密与特种加工
学号：************
姓名：***
考试时间：***************
1. 目前精密和超精密加工的精度范围分别为多少？
答：（1）目前超精密加工技术是指加工尺寸、形状精度达到亚微米级，加工表面粗糙度达到纳米级的加工技术。在某些领域已经延伸到纳米尺度范围，其加工精度已接近纳米级，表面粗糙度已经达到0.1nm 级，并且正向原子级加工精度逼近。其中，超精密切削的加工精度高于0.01um ，表面粗糙度在0.02~0.005um 之间；超精密磨削的加工精度达到或高于0.1um ，表面粗糙度在0.025~0.003um 之间；超精密抛光的加工精度可达数纳米，加工表面粗糙度可达0.1nm 级。
（2）精密加工的加工精度为0.1~1um ，加工表面粗糙度为0.3~0.03um ；其中精密磨削的加工精度约为1um ，表面粗糙度为0.025um 。
2. 超精密切削对刀具有什么要求？
答：（1）刀具刃口锋锐度ρ小，以实现超薄切削，减小切削刃表面的弹性恢复和表面变质层；
（2）极低的切削刃粗糙度，0.1~0.2y R m μ=，以减少刀具刃口误差复映的影响，获得超光滑表面；
（3）极高的硬度与耐磨性，极高的弹性模量，以保证刀具具有极高的寿命及很高的尺寸耐用度；
（4）足够的强度，刃口无缺陷，耐崩刃，以抵抗切削时晶粒内部强大的分子、原子间结合力；
（5）化学亲和力小，和工件材料的抗粘结性好、摩擦系数低，以得到极好的加工表面完整性。
3. 简述超精密切削时刀具刀刃锋锐度对切削过程和加工表面质量的影响。
答：在超精密切削条件下,刀具的刀刃锋锐度对切削变形和加工表面质量有直接的、很明显的影响。（1）刀具刀刃锋锐度对切削变形有着很大的影响，特别是在背吃刀量和进给量较小的时候。（2）金刚石刀具的刀刃锋锐度对加工表面粗糙度有一定的影响。（3） 但它对加工表面变质层的冷硬和显微硬度有明显差别，使用较锋锐的刀具切削时加工表面变质层存在的冷硬较少。（4）切削表面层的组织位错密度主要由切削变形决定，故刀具刀刃锋锐度对组织位错也有着很大的影响。（5）刀具刀刃锋锐度对加工表面残留应力也有很大的影响，用锋锐的刀具切削时的残留应力要比用较钝的刀具切削时低得多。背吃刀量和进给量也会影响加工表面质量，所以并不是越锋锐的刀具加工出的表面质量越高，要根据加工表面质量要求合理的选择刀具刀刃锋锐度。
4. 简述慢刀伺服车削和快刀伺服车削的特点及应用。
答：（1）慢刀伺服车削：切削时车床主轴与Z轴均进行控制，使机床主轴变成位置可控的C轴，机床的X、Z、C三轴在空间构成了柱坐标系，同时，高性能和高编程分辨率的数控系统将复杂面形零件的三维笛卡尔坐标转化为极坐标，并对所有运动轴发送插补进给指令，精确协调主轴和刀具的相对运动，实现对复杂面形零件的车削加工。慢刀伺服车削Z轴和X轴往往同时作正弦往复运动，需要多轴插补联动。因此，在加工前需要对零件面形进行多轴协调分析，进而确定刀具路径和刀具补偿。此外，慢刀伺服受机床滑座惯性和及电动机响应速度影响较大，机床动态响应速度较低，适合加工面形连续而且较大的复杂光学器件。
应用：对主轴与进给轴、Z轴均进行位置控制且三轴联动插补运动，可以将光学阵列如微透镜阵列、微反射镜阵列等看成自由曲面，利用慢刀伺服车削技术可以一次加工成型，可以解决传统加工中将光学阵列分块加工后拼装和调整的困难。
（2）快刀伺服车削：在车床上安装具有快速响应能力的刀具微进给伺服系统，在车削过程中，主轴带动工件旋转，刀具在伺服系统的驱动下，以与主轴转速相关联的频率沿工件径向（对于非圆车削）或轴向（对于非轴对称车削）做往复进给运动，从而加工出工件的非圆截面轮廓或非轴对称截面。它将被加工的复杂形面分解为回转形面和形面上的微结构，然后将两者叠加。由X轴和Z轴进给实现回转形面的轨迹运动，对车床主轴只进行位置检测并不进行轨迹控制。借助安装在Z轴但独立于车床数控系统之外的冗余运动轴来驱动刀具，完成车削微结构形面所需的Z轴运动。这种加工方法具有高频响、高刚度、高定位精度的特点。
应用：快刀伺服切削的应用实例有加工内燃机活塞轮廓、凸轮轴、凸轮、非圆轴承内轮廓等。
5. 为什么超精密磨削硬脆材料多采用金刚石砂轮？
答：超精密磨削是一种极薄切削，切屑厚度极小，磨削深度可能小于晶粒的大小，磨削就在晶粒内进行，因此磨削力一定要超过晶体内部非常大的原子、分子结合力，从而磨粒上所承受的剪切应力就急速地增加，可能接近磨粒的剪切强度极限。磨粒切削刃处受到高温和高压作用要求磨粒有很高的强度和高温硬度。普通磨料，在高温高压和高剪切应力的作用下，磨粒将会很磨损或崩裂，以随机方式不断形成新切削刃，虽然使连续磨损成为可能，但得不到高精度低表面粗糙度的磨削质量。因此，在超精密磨削时，一般采用人造金刚石、立方氮化硼等超硬磨料砂轮。
6. 固结磨料研磨与游离磨料研磨相比有什么优点？
答：固结磨料研磨与游离磨料研磨相比有如下几方面优点：
（1）工件的受力易于分析。对于传统的游离磨料研磨，磨料的运动是随机的，磨料对工件的研磨切削力的大小和方向也是随机的，这就使得分折磨料对工件的作用力十分困难。而在固结磨料高速研磨中，磨料与磨具一起运动，其运动规律是已知的，这就为我们研究磨料对工件的作用力提供了必要条件。
（２）磨料的密度分布具有可控性。在游离磨料研磨中，磨料在磨盘上是随机分布的，而且随着磨盘的运动而不断的变化，因此磨料的密度分布不均匀且无法控制。而在固结磨料研磨中，磨料被做成丸片粘结在磨盘的许多位置点上，磨料的密度分布是可控的。因此，根据工件磨具间的相对运动轨迹密度分布，合理地设计磨具上磨料密度分布，以使磨具在研磨过程中所出现的磨损不影响磨具面形精度，从而避免修整磨具的麻烦。
（３）研磨速度快，研磨效率高，加工成本低。有锋利的刃口，耐磨性高，因此有较高切除率和磨削比。在游离磨料研磨中，由于磨料是离散的分布在磨盘上，研磨速度不能过快，以避免磨料飞溅，另外在研磨过程中，磨料相互间既有作用力，又有相对运动，这就造成了磨料之间产生切削作用，即磨料磨磨料，加重了磨料的浪费，这就使得研磨加工效率低，加工成本高。而在固结磨料研磨中，因为不存在磨料飞溅问题，所以可以采用较高的转速，一般在400--700r／min，从而提高了研磨加工效率，降低了加工成本。
（４）工件表面加工精度高。对于游离磨料研磨，磨料的尺寸不可能完全一致。在研磨时磨料置于磨盘上，当放上工件后，工件表面主要与尺寸较大的磨料参与较大的磨料接触，这使得参于磨料的磨料数量少，每个参于研磨的磨料承担的压力大，压强大，研磨加工量大，而且它们之间的间距也大，研磨加工产生的划痕深，而且宽，所以游离磨料研磨加工的工件表面比固结磨料研磨加工的工件表面粗糙。而固结磨料研磨时磨削力小，磨削温度低，加工表面质量好，无烧伤、裂纹和组织变化。
7. 简述精密磨削时砂轮修整对加工表面质量的影响。
答：砂轮的修整分为整形和修锐。精密磨削时主要采用细粒度的高硬度砂轮进行磨削，砂轮经过长时间使用后砂轮会被磨损和堵塞。这时就需要对砂轮进行整形和修锐。修锐是使去除磨粒间的结合剂，使磨粒突出结合剂一定高度，形成一定的容屑空间。整形是使砂轮达到一定精度要求的几何形状。
砂轮修锐常用的方法有金刚石车、磨削法、气压喷砂、电解法、激光法等。砂轮堵塞后锋利的磨粒被切屑埋没，降低了砂轮对工件的切削作用。对砂轮进行修锐可以提高砂轮的锋利度，提高砂轮的切削作用，但是此时滑挤，摩擦抛光作用不强，表面粗糙度较高；随着砂轮的使用钝化，切削作用减弱，滑挤，摩擦抛光作用增加，磨削区的高温使得金属软化，钝化微刃的滑擦和挤压将工件表面凸峰碾平，减小表面粗糙度；随着砂轮的继续磨损对工件的切削作用下降，对工件的挤压作用增强，使得磨削温度急剧上升。使得工件表面粗糙度下降，甚至产生磨削烧伤，改变材料晶相组织。
砂轮常用的整形方法有金刚石车，金刚石滚轮，电化学法，超生震动，激光法等。砂轮再长时间使用之后形状精度会下降，砂轮母线的形状会直接复印到工件上，尤其是用磨削做仿形加工是砂轮精度的下降会严重的影响零件的加工精度，所以需要对砂轮进行修整，提高砂轮的形状精度，从而提高零件的形状精度。
8. 研磨加工和抛光加工的机理和特点有何不同？
答：研磨加工的机理：利用硬度比被加工材料更高的微米级磨粒，在硬质研磨盘作用下产生微切削和滚扎作用，实现被加工表面的微量材料去除，使工件的形状、尺寸精度达到要求值，并降低表面粗糙度，减小加工变质层的加工方法。其特点：（1）微量切削。众多磨粒参与研磨，单个磨粒所受载荷很小，控制适当的加工载荷范围可得到小于1微米的切削深度。（2）多刃多向切削。磨粒形状不一致，分步随机，有滑动、滚动，可实现多方向切削。（3）按进化原理成形。当研具与工件接触时，在非强制性研磨压力作用下，能自动旳选择局部凸出处进行加工，故仅切除两者凸出处的材料。
而抛光加工是利用微细磨粒的机械作用和化学作用，在软质抛光工具或化学加工液，电/磁场等辅助作用下，为获得光滑或超光滑表面，减小或完全消除加工变质层，从而获得高表面质量的加工方法，其加工机理以磨粒的微小塑性切削生成切屑，但它仅利用极少磨粒强制压入产生作用，借助磨粒和抛光器与工件流动摩擦使工件表面的凸凹变平。
9. 简述超精密加工机床特点及超精密机床主轴的主要形式和优缺点。
答：超精密机床是实现超精密加工的首要基础条件。其具有极锋利的刀具或微细磨具，机床具有较好的动态刚度和精度以及微量进给系统。超精密机床技术目前已经发展成为一项综合性的系统工程，其发展综合利用了基础理论(包括切削机理、悬浮理论等)、关键单元部件技术、相关功能器件技术、刀具技术、计量与测试分析技术、误差处理技术、切削工艺技术和运动控制技术等。因此，技术高度集成已成为超精密机床的主要特点。
超精密机床主轴的主要形式有液体静压轴承主轴和空气静压轴承主轴。
液体静压轴主轴承优点:刚度和回转精度很高，转动平稳，无振动。缺点：（1）液体静压轴承的油温升高将造成热变形，影响主轴精度；（2）静压油回油使将空气带入油源，形成微小气泡悬浮在油中，不易排出，将降低液体静压轴承的刚度和动特性。
静压轴承主轴的优点：回转精度很高，高速转动时温升甚小，因此造成的热变形误差很小。缺点：刚度低，只能承受较小的载荷。
10. 超声加工和超声辅助加工有何不同？简述超声辅助磨削技术的原理、特点及其应用。
答：超声加工是利用超声振动的工具，带动工件和工具间的磨料悬浮液，冲击和抛磨工件的被加工部位，使其局部材料被蚀除而成粉末，以进行穿孔、切割和研磨等，以及利用超声波振动使工件相互结合的加工方法。超声辅助加工将超声加工与传统的切削加工结合所形成新的加工技术是一种典型的复合加工技术即，这一复合加工技术既充分发挥了机械加工和超声加工这两种加工技术的优点，又弥补了两种技术的局限和不足，因而具有一些突出优点。
超声辅助磨削技术的原理：它是采用电镀或烧结法制备的固结超硬（金刚石和立方氮化硼）磨削工具，在磨削工具或工件上施以超声振动的复合加工方法。根据施加超声振动的方式不同，分为两种形式：一种是在传统的基础上，通过在工件上施加超声振动，实现超声辅助磨削加工。另一种是利用或将超声振动施加于旋转的磨削工具上实现超声辅助磨削加工，也称为旋转超声加工（RUM）。
特点：超声辅助磨削加工技术不仅可以有效降低磨削力、提高加工质量、减小磨损和提高加工效率，而且拓展了可加工材料和可加工零件的适用范围和应用领域。
应用：近年来，国内外研究人员针对难加工材料的超声辅助磨削加工开展了大量的研究，一些机床生产商还开发了超声辅助磨削加工机床。超声辅助磨削加工已在光学、医药、半导体、汽车和航空航天等工业领域得到应用，该技术已成为难加工材料零部件加工中主要先进加工技术之一，具有重要的应用价值和广阔的应用前景。
11.简述磁流变抛光技术的加工原理、特点和应用。
答：磁流变抛光技术的加工原理：利用磁流变抛光液（由磁性颗粒、基液和稳定剂组成的悬浮液）在磁场中的流变特性对工件进行研磨抛光，具体说就是磁流变液在梯度磁场中发生流变而形成的具有黏塑行为的柔性“小磨头”与工件之间具有快速的相对运动，使工件表面受到很大的剪切力，从而使工件表面材料被去除。磁流变抛光（MRF）是电
磁理论、流体力学、分析化学等应用于光学表面加工而形成的一项综合技术。
特点：磁流变抛光是一种柔性抛光方法，不产生亚表面损伤层，加工效率高，表面粗糙度小，能够实现复杂表面的抛光加工，在其他工艺参数保持不变的情况下，通过控制磁场分布情况和加工区域的驻留时间，可以实现确定量抛光。
应用：磁流变抛光技术广范应用于精密与超精密加工中，特别是精密和超精密光学加工中，由于这种抛光方法利用磁流变抛光液在磁场作用下形成的柔性“小磨头”对工件表面各个环带区进行加工，因此特别适合非球面光学元件的制造。
第一章 1、3 什么就是人工智能？它的研究目标就是什么？ 人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它就是研究、开发用于模拟、延伸与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。 研究目标:人工智能就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、自然语言处理与专家系统等。 1、7 人工智能有哪几个主要学派？各自的特点就是什么？ 主要学派:符号主义,联结主义与行为主义。 1.符号主义:认为人类智能的基本单元就是符号,认识过程就就是符号表示下的符号计算, 从而思维就就是符号计算; 2.联结主义:认为人类智能的基本单元就是神经元,认识过程就是由神经元构成的网络的信 息传递,这种传递就是并行分布进行的。 3.行为主义:认为,人工智能起源于控制论,提出智能取决于感知与行动,取决于对外界复 杂环境的适应,它不需要只就是,不需要表示,不需要推理。 1、8 人工智能有哪些主要研究与应用领域？其中有哪些就是新的研究热点？ 1、研究领域:问题求解,逻辑推理与定理证明,自然语言理解,自动程序设计,专家系统,机器 学习,神经网络,机器人学,数据挖掘与知识发现,人工生命,系统与语言工具。 2、研究热点:专家系统,机器学习,神经网络,分布式人工智能与Agent,数据挖掘与知识发 现。 第二章 2、8 用谓词逻辑知识表示方法表示如下知识: (1)有人喜欢梅花,有人喜欢菊花,有人既喜欢梅花又喜欢菊花。 三步走:定义谓词,定义个体域,谓词表示 定义谓词 P(x):x就是人
第三章 随机过程 A 简答题： 3-1 写出一维随机变量函数的均值、二维随机变量函数的联合概率密度（雅克比行列式）的定义式。 3-2 写出广义平稳（即宽平稳）随机过程的判断条件，写出各态历经随机过程的判断条件。 3-3 平稳随机过程的自相关函数有哪些性质功率谱密度有哪些性质自相关函数与功率谱密度之间有什么关系 3-4 高斯过程主要有哪些性质 3-5 随机过程通过线性系统时，输出与输入功率谱密度之间的关系如何 3-6 写出窄带随机过程的两种表达式。 3-7 窄带高斯过程的同相分量和正交分量的统计特性如何 3-8 窄带高斯过程的包络、正弦波加窄带高斯噪声的合成包络分别服从什么分布 3-9 写出高斯白噪声的功率谱密度和自相关函数的表达式，并分别解释“高斯”及“白”的含义。 3-10 写出带限高斯白噪声功率的计算式。 B 计算题： 一、补充习题 3-1 设()()cos(2)c y t x t f t πθ=?+，其中()x t 与θ统计独立，()x t 为0均值的平稳随机过程，自相关函数与功率谱密度分别为：(),()x x R P τω。 ①若θ在（0，2π）均匀分布，求y()t 的均值，自相关函数和功率谱密度。 ②若θ为常数，求y()t 的均值，自相关函数和功率谱密度。 3-2 已知()n t 是均值为0的白噪声，其双边功率谱密度为：0 ()2 N P ω= 双，通过下图()a 所示的相干解调器。图中窄带滤波器（中心频率为c ω）和低通滤波器的传递函数1()H ω及2()H ω示于图()b ，图()c 。
试求：①图中()i n t （窄带噪声）、()p n t 及0()n t 的噪声功率谱。 ②给出0()n t 的噪声自相关函数及其噪声功率值。 3-3 设()i n t 为窄带高斯平稳随机过程，其均值为0，方差为2 n σ，信号[cos ()]c i A t n t ω+经过下图所示电路后输出为()y t ，()()()y t u t v t =+，其中()u t 是与cos c A t ω对应的函数，()v t 是与()i n t 对应的输出。假设()c n t 及()s n t 的带宽等于低通滤波器的通频带。 求()u t 和()v t 的平均功率之比。
通信原理作业答案
第1题 若对某一信号用DSB 进行传输，设加至接收机的调制信号()m t 之功率谱密度为 2()0m m m m m f n f f f P f f f ?≤? =??>? 试求： （1） 接收机的输入信号功率； （2） 接收机的输出信号功率； （3） 若叠加于DSB 信号的白噪声具有双边功率谱密度为 2 n ，设解调器的输出端接有截止频率为m f 的理想低通滤波器，那么，输出信噪功率比是多少？ 解： （1） 设DSB 已调信号()()cos DSB c s t m t t ω=，则接收机的输入信号功率为 22 2 22111()()cos ()(1cos 2)()()d 2222 m m i DSB c n f S s t m t t m t ct m t Pm f f ωω+∞ -∞===+===? （2） 相干解调，乘以同频同相的载波信号后，信号为 21 ()cos ()cos ()(1cos )2 DSB c c c s t t m t t m t t ωωω== + 经过低通滤波器后，输出为 1 ()()2 o s t m t = 输出功率为 211 ()428 m m o i n f S m t S === （3） 调制信号频谱在[,]m m f f -上有值，其他频率为零，已调信号在[,]c m c m f f f f ±-±+上有值，其他频率为零，所以解调器前端带通滤波器的通带为[,]c m c m f f f f ±-±+输入噪声功率为 02222 i m m n N f n f = = 经过低通滤波器后白噪声为窄代白噪声，可表示为 ()()sin ()cos s c c c n t n t t n t t ωω=+ 其中(),()s c N t N t 为独立同分布随机过程，均值为零，方差为σ。所以
人工智能大作业 学生：021151** 021151** 时间：2013年12月4号
一．启发式搜索解决八数码问题 1.实验目的 问题描述：现有一个3*3的棋盘，其中有0-8一共9个数字，0表示空格，其他的数字可以和0交换位置（只能上下左右移动）。给定一个初始状态和一个目标状态，找出从初始状态到目标状态的最短路径的问题就称为八数码问题。 例如：实验问题为
到目标状态： 从初始状态： 要求编程解决这个问题，给出解决这个问题的搜索树以及从初始节点到目标节点的最短路径。 2.实验设备及软件环境 利用计算机编程软件Visual C++ 6.0，用C语言编程解决该问题。 3.实验方法 (1).算法描述： ①.把初始节点S放到OPEN表中，计算() f S，并把其值与节点S联系 起来。 ②.如果OPEN表是个空表，则失败退出，无解。 ③.从OPEN表中选择一个f值最小的节点。结果有几个节点合格，当其 中有一个为目标节点时，则选择此目标节点，否则就选择其中任一节点作为节点i。 ④.把节点i从OPEN表中移出，并把它放入CLOSED的扩展节点表中。 ⑤.如果i是目标节点，则成功退出，求得一个解。 ⑥.扩展节点i，生成其全部后继节点。对于i的每一个后继节点j： a.计算() f j。 b.如果j既不在OPEN表中，也不在CLOSED表中，则用估价函数f
把它添加入OPEN表。从j加一指向其父辈节点i的指针，以便一旦 找到目标节点时记住一个解答路径。 c.如果j已在OPEN表或CLOSED表上，则比较刚刚对j计算过的f 值和前面计算过的该节点在表中的f值。如果新的f值较小，则 I.以此新值取代旧值。 II.从j指向i，而不是指向它的父辈节点。 III.如果节点j在CLOSED表中，则把它移回OPEN表。 ⑦转向②，即GO TO ②。 (2).流程图描述： (3).程序源代码： #include
内蒙古科技大学2012/2013 学年第一学期《人工智能》大作业 课程号：67111317 考试方式：大作业 任课教师：陈淋艳 使用专业、年级 班级： 学号： 姓名：
一、（15分）智能、智力、能力的含义是什么？什么 是人工智能？人类研究人工智能的最终目标是什 么？ 二、（15分）传教士与野人问题：有三个传教士和三 个野人来到河边，河边只有一条一次最多可供两 个人过河的小船，传教士如何用这条小船过河才 能使河两边的野人数目决不会超过传教士的数 目？ 指定状态描述的格式，开始状态和目标状态；画出状态空间图。 （只要画出河两边野人数目不会超过传教士数目的状态即可）。 三、(10分)用谓词公式表示下列语句：因为老百姓授法 律管制，所以晁盖劫了生辰纲，触犯了宋王朝的 法律，受到官府追究；而达官贵人和恶少不受法 律管制，所以高衙内强抢民女，虽然也违法，却 可以横行无忌。 四、(20分)什么是演绎推理？他的推理规则是什么？
试用谓词演算语句集合表示下面这段话；并用归 结反演的方法回答下列问题： 设TONY，|MIKE和JOHN属于ALPINE俱乐部， ALPINE俱乐部的成员不是滑雪运动员就是登山 运动员。登山运动员不喜欢下雨，而且任何不喜欢 雪的人都不是滑雪运动员。MIKE讨厌TONY所 喜欢的一切东西，而喜欢TONY所讨厌的一切东 西。TONY喜欢雨和雪。试问有没有ALPINE俱 乐部的成员，他是一个登山运动员但不是滑雪运动 员。 五、(20分)在主观Bayes推理中，LS和LN的意义是什么？ 设系统中有如下规则： R1：IF E1THEN （50 0，0.01）H1 R2 IF E2THEN （1，100）H1 R3：IF E3THEN （1000，1）H2 R4：IF H1THEN （20，1）H2 并且已知P(H1)=0.1，P(H2)=0.1，P(H3)=0.1，初始
第三章 马尔科夫过程 1、将一颗筛子扔多次。记X n 为第n 次扔正面出现的点数，问{X(n) , n=1,2,3,···}是马尔科夫链吗？如果是，试写出一步转移概率矩阵。又记Y n 为前n 次扔出正面出现点数的总和，问{Y(n) , n=1,2,3,···}是马尔科夫链吗？如果是，试写出一步转移概率矩阵。 解：1)由已知可得，每次扔筛子正面出现的点数与以前的状态无关。 故X(n)是马尔科夫链。 E={1,2,3,4,5,6} ,其一步转移概率为: P ij = P ij =P{X(n+1)=j ∣X(n)=i }=1/6 (i=1,2,…,6,j=1,2,…,6) ∴转移矩阵为 2)由已知可得，每前n 次扔正面出现点数的总和是相互独立的。即每次n 次扔正面出现点数的总和与以前状态无关，故Y(n)为马尔科夫链。 其一步转移概率为 其中 2、一个质点在直线上做随机游动，一步向右的概率为p , (0 《概率论与数理统计》论文题目：正态分布及其应用 学院：航天学院 专业：空间科学与技术 姓名：黄海京 学号：1131850108 正态分布及其应用 摘要：正态分布（normal distribution），是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布，在统计学的许多方面有着重大的影响力。正态分布有极其广泛的实际背景, 例如测量误差, 人的生理特征尺寸如身高、体重等 ,正常情况下生产的产品尺寸:直径、长度、重量高度,炮弹的弹落点的分布等, 都服从或近似服从正态分布，以及确定医学参考值范围，药品规格，用量等。可以说,正态分布是自然界和社会现象中最为常见的一种分布, 一个变量如果受到大量微小的、独立的随机因素的影响, 那么这个变量一般是一个正态随机变量。 关键词：正态分布， 一、正态分布的由来 正态分布（normal distribution）又名高斯分布（Gaussian distribution）。正态分布概念是由德国的数学家和天文学家Moivre于1733年受次提出的，但由于德国数学家Gauss率先将其应用于天文学家研究，故正态分布又叫高斯分布，高斯这项工作对后世的影响极大，他使正态分布同时有了“高斯分布”的名称，后世之所以多将最小二乘法的发明权归之于他，也是出于这一工作。 正态分布是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布，在统计学的许多方面有着重大的影响力。若随机变量X服从一个数学期望为μ、标准方差为σ2的高斯分布，记为：则其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置，其标准差σ决定了分布的幅度。因其曲线呈钟形，因此人们又经常称之为钟形曲线。我们通常所说的标准正态分布是μ= 0,σ= 1的正态分布。 二、正态分布的特性 1. 正太分布的曲线特征 正态曲线呈钟型，两头低，中间高，左右对称，曲线与横轴间的面积总等于1。 （1）集中性：正态曲线的高峰位于正中央，即均数所在的位置。 （2）对称性：正态曲线以均数为中心，左右对称，曲线两端永远不与横轴相交。 （3）均匀变动性：正态曲线由均数所在处开始，分别向左右两侧逐渐均匀下降。 人工智能大作业实验-标准化文件发布号：（9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII 湖南中医药大学本科课程实验教学大纲 《人工智能》 计算机科学与技术专业 执笔人：丁长松 审定人：*** 学院负责人：*** 湖南中医药大学教务处 二○一四年三月 一、课程性质和教学目的 《人工智能》是计算机专业本科生的一门专业必修课，适应于计算机科学与技术专业、医药信息工程专业。本课程是关于人工智能领域的引导性课程，通过本课程的学习，是使学生了解和掌握人工智能的基本概念、原理和方法，培养学生在计算机领域中应用人工智能技术提高分析和解决较复杂问题的能力，启发学生对人工智能的兴趣，培养知识创新和技术创新能力。 《人工智能》主要研究智能信息处理技术、开发具有智能特性的各类应用系统的核心技术。本课程主要介绍人工智能的基本理论、方法和技术，主要包括常用的知识表示、逻辑推理和问题求解方法、人工智能发展学派以及主要理论。 先修课程：高等数学、数据结构、数据库原理、算法设计与分析、数理逻辑 二、课程目标 人工智能实验应在一种为高效率开发专家系统而设计的高级程序系统或高级程序设计语言环境中进行。在目前开来，专家系统开发工具和环境可分为5种主要类型：程序设计语言、知识工程语言、辅助型工具、支持工具及开发环境。在这里主要是要求学生能用相关术语描述、表示一些问题；用程序设计语言如：C、C++、JAVA编程来实现一些基本的算法、推理、搜索等过程。 三、实验内容与要求 实验一：谓词表示 【实验内容】 设农夫、狼、山羊、白菜都在河的左岸，现在要把它们运送到河的右岸去，农夫有条船，过河时，除农夫外船上至多能载狼、山羊、白菜中的一种。狼要吃山羊，山羊要吃白菜，除非农夫在那里。试设计出一个确保全部都能过河的方案。 内蒙古科技大学2013/2014 学年第一学期 《人工智能》大作业 课程号：67111317、76807376 考试方式：大作业 使用专业、年级：计算机2011-1，2，3，4 任课教师：陈淋艳 班级： 学号： 姓名： 一、（15分）智能、智力、能力的含义是什么？什么是人工智能？ 人类研究人工智能的最终目标是什么？ 二、（15分）传教士与野人问题：有三个传教士和三个野人来到河 边，河边只有一条一次最多可供两个人过河的小船，传教士如 何用这条小船过河才能使河两边的野人数目决不会超过传教士 的数目？ 指定状态描述的格式，开始状态和目标状态；画出状态空间图。 （只要画出河两边野人数目不会超过传教士数目的状态即可）。 三、(10分)用谓词公式表示下列语句：因为老百姓授法律管制，所 以晁盖劫了生辰纲，触犯了宋王朝的法律，受到官府追究；而 达官贵人和恶少不受法律管制，所以高衙内强抢民女，虽然也 违法，却可以横行无忌。 四、(20分)什么是演绎推理？他的推理规则是什么？ 试用谓词演算语句集合表示下面这段话；并用归结反演的方法 回答下列问题： 设TONY，|MIKE和JOHN属于ALPINE俱乐部，ALPINE俱乐部的成员不是滑雪运动员就是登山运动员。登山运动员不喜 欢下雨，而且任何不喜欢雪的人都不是滑雪运动员。MIKE讨厌TONY所喜欢的一切东西，而喜欢TONY所讨厌的一切东西。 TONY喜欢雨和雪。试问有没有ALPINE俱乐部的成员，他是一个登山运动员但不是滑雪运动员。 五、(20分)在主观Bayes推理中，LS和LN的意义是什么？ 设系统中有如下规则： R1：IF E1THEN （50 0，0.01）H1 R2 IF E2THEN （1，100）H1 R3：IF E3THEN （1000，1）H2 R4：IF H1THEN （20，1）H2 并且已知P(H1)=0.1，P(H2)=0.1，P(H3)=0.1，初始证据的概率为P(E1|S1)=0.5 ，P(E2|S2)=0 ，P(E3|S3)=0.8，用主观Bayes方法求H2的后验概率P(H2|S1& S2& S3)。 六、（20分）结课报告题目：选以下题目之一或自选题目写一篇5000 字左右的报告，要有关键字，图要有图号，最后要有参考资料。 1、总结知识表达技术。（选取三种知识表达放法加以介绍，并进行比较） 2、查找两篇或三篇已发表的与人工智能理论相关的论文，从文章所论述的问题，阐述的理论，其社会效益，与原有的方法相比，他的优缺点等。 3、介绍一已有的专家系统。 4、写一篇文章介绍人工神经网络。（应用领域，人工神经元模型，学习方法） 不符合以下要求的作业不收 本试题一律使用A4纸完成，一至五题要求手写。 作业1 1．什么是白噪声？白噪声有何特点？ 答：白噪声是均值为0，自相关函数为冲击响应的随机过程。 白噪声的功率谱为常数。 2. 一个离散时间的随机信号由两个正弦波信号叠加而成，即()x t =1sin()A t ω+ 2cos()B t ω，i ω=2i f π，i =1，2，其中幅值A 和B 为独立的高斯随机变量，具有以下概率密度 221/(2)()a A f a σ-= ，222/(2)()b B f a σ-= 求离散时间信号()x t 为严格平稳随机信号的条件。 解：由于()x t 为两个正弦信号的线性叠加，因此()x t 也是正弦信号。又因为 {()}E x t =1{sin()}E A t ω+ 2{cos()}E B t ω=0 {()}D x t =1{sin()}D A t ω+ 2{cos()}D B t ω=2211sin ()t σω+2 222cos ()t σω 所以，()x t 的概率密度函数可以表示为 2222 21122/2[sin ()cos ()] (,)x t t f x t σωσω-+= 若1σ=2σ=σ，1ω=2ω，则{()}D x t =2 σ 此时的()x t 的概率密度函数可以表示为 22/2(,)x f x t σ-= 因此(,)f x t 将与t 无关，因此()x t 为严格平稳的条件为1σ=2σ，1ω=2ω 作业2 1. 在一个3发射4接收的MIMO 无线通信系统中，系统在白噪声的环境下采用训练序列估计信道00h ，10h 和20h ，其中ij h 表示用户i 的数据发射到天线j 时经过的单径信道，训练序列的块长为16，请用最小二乘估计方法估计这三个信道。 解：信道0H =[00h , 10h , 20h ]T , 第0个用户的发射数据为0X =[0,0x , 0,1x , …0,15x ]T 第1个用户的发射数据为1X =[1,0x , 1,1x , …1,15x ]T 第2个用户的发射数据为2X =[2,0x , 2,1x , …2,15x ]T 则我们在第0个天线处接收到的数据为 0Y =0XH +N 其中X =[0X , 1X , 2X ], N 为白噪声向量 因此最后的0H 的最小二乘估计表达式为 0?H =0+X Y 作业3 1．若一条件概率密度函数为高斯分布，则采用该分布函数所获得的绝对损失型、二次型和 作业题目 摘要：机器博弈是人工智能的一个重要研究分支，本文通过设计一个五子棋智能博奕程序，采用传统的博弈树算法，利用剪枝和极大极小树搜索最佳位置，从而实现人机智能博弈。并对现有算法存在的问题进行探究改进，最后给出展示，结果表明效果比较理想。 关键词：人工智能；五子棋；博弈 本组成员： 本人分工：α-β剪枝实现 1 引言 人工智能[1]是一门综合新型的新兴边缘科学，与生物工程、空间技术并列为三大尖端技术，而机器博弈却是其一个重要的研究分支。它研究如何利用计算机去实现那些过去只能靠人的智力去完成的工作，博弈为人工智能提供了一个很好的应用场所。 博弈过程可以采用与或树进行知识表达，这种表达形式称为博弈树。α—β剪枝技术是博弈树搜索中最常采用的策略。 2 算法原理与系统设计 根据五子棋游戏规则，此次五子棋游戏我们采用基于极大极小值分析法的α—β剪枝算法来实现计算机走棋。α—β剪枝技术是博弈树搜索中最常采用的策略，α—β剪枝搜索由极大极小值分析法演变而来[2]。 极大极小分析法其基本思想或算法是： (1) 设博弈的双方中一方为MAX，另一方为MIN。然后为其中的一方(例如MAX)寻找一个最优行动方案。 (2) 为了找到当前的最优行动方案，需要对各个可能的方案所产生的后果进行比较,具体地说，就是要考虑每一方案实施后对方可能采取的所有行动，并计算可能的得分。 (3) 为计算得分，需要根据问题的特性信息定义一个估价函数，用来估算当前博弈树端节点的得分。此时估算出来的得分称为静态估值。 (4) 当端节点的估值计算出来后，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。 (5) 如果一个行动方案能获得较大的倒推值，则它就是当前最好的行动方案。 上述的极小极大分析法，实际是先生成一棵博弈树，然后再计算其倒推值，至使极小极大分析法效率较低。于是在极小极大分析法的基础上提出了α-β剪枝技术。α-β剪枝技术的基本思想或算法是，边生成博弈树边计算评估各节点的倒推值，并且根据评估出的倒推值范围，及时停止扩展那些已无必要再扩展的子节点，即相当于剪去了博弈树上的一些分枝，从而节约了机器开销，提高了搜索效率。 具体的剪枝方法如下： (1) 对于一个与节点MIN，若能估计出其倒推值的上确界β，并且这个β值不大于MIN的父节 随机过程习题解答（一） 第一讲作业： 1、设随机向量的两个分量相互独立，且均服从标准正态分布。 （a）分别写出随机变量和的分布密度 （b）试问：与是否独立？说明理由。 解：（a） （b）由于： 因此是服从正态分布的二维随机向量，其协方差矩阵为： 因此与独立。 2、设和为独立的随机变量，期望和方差分别为和。 （a）试求和的相关系数； （b）与能否不相关？能否有严格线性函数关系？若能，试分别写出条件。 解：（a）利用的独立性，由计算有： （b）当的时候，和线性相关，即 3、设是一个实的均值为零，二阶矩存在的随机过程，其相关函数为 ，且是一个周期为T的函数，即，试求方差 函数。 解：由定义，有： 4、考察两个谐波随机信号和，其中： 式中和为正的常数；是内均匀分布的随机变量，是标准正态分布的随机变量。 （a）求的均值、方差和相关函数； （b）若与独立，求与Y的互相关函数。 解：（a） （b） 第二讲作业： P33/2．解： 其中为整数，为脉宽 从而有一维分布密度： P33/3．解：由周期性及三角关系，有： 反函数，因此有一维分布： P35/4. 解：(1) 其中 由题意可知，的联合概率密度为： 利用变换：，及雅克比行列式： 我们有的联合分布密度为： 因此有： 且V和相互独立独立。 （2）典型样本函数是一条正弦曲线。 （3）给定一时刻，由于独立、服从正态分布，因此也服从正态分布，且 所以。 （4）由于： 所以因此 当时， 当时， 由（1）中的结论，有： P36/7．证明： (1) (2) 由协方差函数的定义，有： P37/10. 解：（1） 当i =j 时；否则 令 ，则有 第三讲作业： P111/7．解： （1）是齐次马氏链。经过次交换后，甲袋中白球数仅仅与次交换后的状态有关，和之前的状态和交换次数无关。 （2）由题意，我们有一步转移矩阵： P111/8．解：（1）由马氏链的马氏性，我们有： （2）由齐次马氏链的性质，有： （2） 自适应控制结课作业 班级： 组员： 2016年1月 目录 1 遗忘因子递推最小二乘法 (1) 1.1最小二乘理论 (1) 1.2带遗忘因子的递推最小二乘法 (1) 1.2.1白噪声与白噪声序列 (1) 1.2.2遗忘因子递推最小二乘法 (2) 2.2仿真实例 (3) 2 广义最小方差自校正控制 (5) 2.1广义最小方差自校正控制 (5) 2.2仿真实例 (6) 3 参考模型自适应控制 (9) 3.1参考模型自适应控制 (9) 3.2仿真实例 (12) 3.2.1数值积分 (12) 3.2.2仿真结果 (12) 参考文献 (16) 1 遗忘因子递推最小二乘法 1.1最小二乘理论 最小二乘最早的想法是高斯在1795年预测行星和彗星运动轨道时提出来的，“未知量的最大可能的值是这样一个数值，它使各次实际观测和计算值之间的差值的平方乘以度量其精确度的数值以后的和为最小”。这一估计方法原理简单，不需要随机变量的任何统计特性，目前已经成为动态系统辨识的主要手段。最小二乘辨识方法使其能得到一个在最小方差意义上与实验数据最好拟合的数学模型。由最小二乘法获得的估计在一定条件下有最佳的统计特性，即统计结果是无偏的、一致的和有效的。 1.2带遗忘因子的递推最小二乘法 1.2.1白噪声与白噪声序列 系统辨识中所用到的数据通常含有噪声。从工程实际出发，这种噪声往往可以视为具有理想谱密度的平稳随机过程。白噪声是一种最简单的随机过程，是由一系列不相关的随机变量组成的理想化随机过程。白噪声的数学描述如下：如果随机过程()t ξ均值为0，自相关函数为2()σδτ，即 2()()R ξτσδτ= 式中，()δτ为单位脉冲函数(亦称为Dirac 函数)，即 ,0 ()0,0τδττ∞=?=? ≠?，且-()1d δττ∞ ∞ =? 则称该随机过程为白噪声，其离散形式是白噪声序列。 如果随机序列{}()V k 均值为零，且两两互不相关，即对应的相关函数为： 2,0 ()[()()]0,0v n R n E v k v k n n σ?==+=?=? 则这种随机序列称为白噪声序列。其谱密度函数为常数2(2)σπ。白噪声序列的功率在π-到π的全频段内均匀分布。 建立系统的数学模型时，如果模型结构正确，则模型参数辨识的精度将直接依赖于输入信号，因此合理选用辨识输入信号是保证能否获得理想的辨识结果的 人工智能期末试题及答案 完整版 Prepared on 21 November 2021 xx学校 2012—2013学年度第二学期期末试卷考试课程：《人工智能》考核类型：考试A卷 考试形式：开卷出卷教师： 考试专业：考试班级： 一单项选择题（每小题2分，共10分） 1.首次提出“人工智能”是在（D ）年 2. 人工智能应用研究的两个最重要最广泛领域为：B A.专家系统、自动规划 B. 专家系统、机器学习 C. 机器学习、智能控制 D. 机器学习、自然语言理解 3. 下列不是知识表示法的是 A 。 A：计算机表示法B：“与/或”图表示法 C：状态空间表示法D：产生式规则表示法 4. 下列关于不确定性知识描述错误的是 C 。 A：不确定性知识是不可以精确表示的 B：专家知识通常属于不确定性知识 C：不确定性知识是经过处理过的知识 D：不确定性知识的事实与结论的关系不是简单的“是”或“不是”。 5. 下图是一个迷宫，S0是入口，S g是出口，把入口作为初始节点，出口作为目标节点，通道作为分支，画出从入口S0出发，寻找出口Sg的状态树。根据深度优先搜索方法搜索的路径是 C 。 A：s0-s4-s5-s6-s9-sg B：s0-s4-s1-s2-s3-s6-s9-sg C：s0-s4-s1-s2-s3-s5-s6-s8-s9-sg D：s0-s4-s7-s5-s6-s9-sg 二填空题（每空2分，共20分） 1.目前人工智能的主要学派有三家：符号主义、进化主义和连接主义。 2. 问题的状态空间包含三种说明的集合，初始状态集合S、操作符集合F以及目标状态集合G 。 3、启发式搜索中，利用一些线索来帮助足迹选择搜索方向，这些线索称为启发式(Heuristic)信息。 人工智能基础 大作业 —－－－八数码难题 学院：数学与计算机科学学院 班级：计科14—1 姓名:王佳乐 学号：１2 2０1６、12、20 一、实验名称 八数码难题得启发式搜索 二、实验目得 八数码问题:在3×3得方格棋盘上,摆放着1到８这八个数码,有1个方格就是空得，其初始状态如图1所示,要求对空格执行空格左移、空格右移、空格上移与空格下移这四个操作使得棋盘从初始状态到目标状态. 要求：1、熟悉人工智能系统中得问题求解过程; 2、熟悉状态空间得启发式搜索算法得应用； 3、熟悉对八数码问题得建模、求解及编程语言得应用。 三、实验设备及软件环境 1.实验编程工具：VC＋+ 6、0 2.实验环境：Wｉndoｗs7 64位 四、实验方法：启发式搜索 1、算法描述 1.将Ｓ放入open表,计算估价函数f(ｓ) 2.判断oｐeｎ表就是否为空，若为空则搜索失败,否则，将opeｎ表中得第 一个元素加入cｌｏse表并对其进行扩展（每次扩展后加入ｏpen表中 得元素按照代价得大小从小到大排序，找到代价最小得节点进行扩展） 注:代价得计算公式ｆ(n)=d（ｎ）+ｗ（n)、其中f（n)为总代价，d(n）为节点得度,w（ｎ)用来计算节点中错放棋子得个数. 判断i就是否为目标节点,就是则成功，否则拓展i，计算后续节点f（j），利用f（j)对oｐeｎ表重新排序 2、算法流程图： 3、程序源代码： ＃ｉncluｄｅ＜stdｉｏ、ｈ> # iｎclude＜strｉng、h> # include 一、1.1设二维随机变量(,)的联合概率密度函数为： 试求:在时,求。 解： 当时，＝ ＝ 1.2 设离散型随机变量X服从几何分布： 试求的特征函数，并以此求其期望与方差。解： 所以： 2.1 袋中红球，每隔单位时间从袋中有一个白球，两个 任取一球后放回，对每 对应随机变量一个确定的t ?????=时取得白球如果对时取得红球 如果对t e t t t X t 3)( .维分布函数族试求这个随机过程的一 2.2 设随机过程 ，其中 是常数，与是 相互独立的随机变量，服从区间上的均匀分布，服从瑞利分布，其概 率密度为 试证明为宽平稳过程。 解：（1） 与无关 （2） ， 所以 （3） 只与时间间隔有关，所以 为宽平稳过程。 2.3是随机变量，且，其中设随机过程U t U t X 2cos )(=求：，.5)(5)(==U D U E .321）方差函数）协方差函数；（）均值函数；（（ 2.4是其中，设有两个随机过程U Ut t Y Ut t X ,)()(32==.5)(=U D 随机变量，且 数。试求它们的互协方差函 2.5， 试求随机过程是两个随机变量设B At t X B A 3)(,,+=的均值),(+∞-∞=∈T t 相互独若函数和自相关函数B A ,.),()(),2,0(~),4,1(~,21t t R t m U B N A X X 及则且立 为多少？ 3.1一队学生顺次等候体检。设每人体检所需的时间服从均值为2分 钟的指数分布并且与其他人所需时间相互独立，则1小时内平均有多少学生接受过体检？在这1小时内最多有40名学生接受过体检的概率是多少（设学生非常多，医生不会空闲） 解：令()N t 表示(0,)t 时间内的体检人数，则()N t 为参数为30的poisson 过程。以小时为单位。 则((1))30E N =。 40 30 (30)((1)40)!k k P N e k -=≤=∑。 3.2在某公共汽车起点站有两路公共汽车。乘客乘坐1,2路公共汽车的强度分别为1λ，2λ，当1路公共汽车有1N 人乘坐后出发；2路公共汽车在有2N 人乘坐后出发。设在0时刻两路公共汽车同时开始等候乘客到来，求（1）1路公共汽车比2路公共汽车早出发的概率表达式；（2）当1N =2N ，1λ=2λ时，计算上述概率。 解： 法一：（1）乘坐1、2路汽车所到来的人数分别为参数为1λ、2λ的poisson 过程，令它们为1()N t 、2()N t 。1 N T 表示1()N t =1N 的发生时 刻，2 N T 表示2()N t =2N 的发生时刻。 1 11 1111111()exp()(1)! N N N T f t t t N λλ-= -- 2 22 1222222()exp()(1)! N N N T f t t t N λλ-= -- 电子信息工程专业概论大作业 电子信息工程专业，是培养具备电子技术和信息系统的基础知识，能从事各类电子设备和信息系统的研究、设计、制造、应用和开发的高等工程技术人才 电子信息工程是一门应用计算机等现代化技术进行电子信息控制和信息处理的学科，主要研究信息的获取与处理，电子设备与信息系统的设计、开发、应用和集成。现在，电子信息工程已经涵盖了社会的诸多方面，像电话交换局里怎么处理各种电话信号，手机是怎样传递我们的声音甚至图像的，我们周围的网络怎样传递数据，甚至信息化时代军队的信息传递中如何保密等都要涉及电子信息工程的应用技术。我们可以通过一些基础知识的学习认识这些东西，并能够应用更先进的技术进行新产品的研究和电子信息工程专业是集现代电子技术、信息技术、通信技术于一体的专业。 本专业培养掌握现代电子技术理论、通晓电子系统设计原理与设计方法，具有较强的计算机、外语和相应工程技术应用能力，面向电子技术、自动控制和智能控制、计算机与网络技术等电子、信息、通信领域的宽口径、高素质、德智体全面发展的具有创新能力的高级工程技术人才开发。 电子信息工程专业主要是学习基本电路知识，并掌握用计算机等处理信息的方法。首先要有扎实的数学知识，对物理学的要求也很高，并且主要是电学方面；要学习许多电路知识、电子技术、信号与系统、计算机控制原理、通信原理等基本课程。学习电子信息工程自己还要动手设计、连接一些电路并结合计算机进行实验，对动手操作和使用工具的要求也是比较高的。譬如自己连接传感器的电路，用计算机设置小的通信系统，还会参观一些大公司的电子和信息处理设备，理解手机信号、有线电视是如何传输的等，并能有机会在老师指导下参与大的工程设计。学习电子信息工程，要喜欢钻研思考，善于开动脑筋发现问题。 随着社会信息化的深入，各行业大都需要电子信息工程专业人才，而且薪金很高。学生毕业后可以从事电子设备和信息系统的设计、应用开发以及技术管理等。比如，做电子工程师，设计开发一些电子、通信器件；做软件工程师，设计开发与硬件相关的各种软件；做项目主管，策划一些大的系统，这对经验、知识要求很高；还可以继续进修成为教师，从事科研工作等。 第一章 1.3 什么是人工智能？它的研究目标是什么？ 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。 研究目标：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。 1.7 人工智能有哪几个主要学派？各自的特点是什么？ 主要学派：符号主义，联结主义和行为主义。 1.符号主义：认为人类智能的基本单元是符号，认识过程就是符号表示下的符号计算，从 而思维就是符号计算； 2.联结主义：认为人类智能的基本单元是神经元，认识过程是由神经元构成的网络的信息 传递，这种传递是并行分布进行的。 3.行为主义：认为，人工智能起源于控制论，提出智能取决于感知和行动，取决于对外界 复杂环境的适应，它不需要只是，不需要表示，不需要推理。 1.8 人工智能有哪些主要研究和应用领域？其中有哪些是新的研究热点？ 1.研究领域：问题求解，逻辑推理与定理证明，自然语言理解，自动程序设计，专家系 统，机器学习，神经网络，机器人学，数据挖掘与知识发现，人工生命，系统与语言工具。 2.研究热点：专家系统，机器学习，神经网络，分布式人工智能与Agent，数据挖掘与 知识发现。 第二章 2.8 用谓词逻辑知识表示方法表示如下知识： (1)有人喜欢梅花，有人喜欢菊花，有人既喜欢梅花又喜欢菊花。 三步走：定义谓词，定义个体域，谓词表示 定义谓词 P(x)：x是人 L(x,y)：x喜欢y y的个体域：{梅花，菊花}。 将知识用谓词表示为： (?x)(P(x)→L(x, 梅花)∨L(x, 菊花)∨L(x, 梅花)∧L(x, 菊花)) (2) 不是每个计算机系的学生都喜欢在计算机上编程序。 定义谓词 S(x)：x是计算机系学生 现代流动测试技术 大作业 姓名： 学号： 班级： 电话： 时间：2016 第一次作业 1）孔板流量计测量的基本原理是什么？对于液体、气体和蒸汽流动，如何布置测点？ 基本原理：充满管道的流体流经管道的节流装置时，在节流件附近造成局部收缩，流速增加，在上下游两侧产生静压差。在已知有关参数的条件下，根据流动连续性原理和伯努利方程可以推导出差压与流量之间的关系而求得流量。公式如下： 4v q d π α== 其中： C －流出系数 无量纲 d －工作条件下节流件的节流孔或喉部直径 D －工作条件下上游管道内径 qv －体积流量 m3/s β－直径比d/D 无量纲 ρ—流体的密度Kg/m3 测量液体时，测点应布置在中下部，应为液体未必充满全管，因此不可以布置的太靠上。 测量气体时，测点应布置在管道的中上部，以防止气体中密度较大的颗粒或者杂质对测量产生干扰。 测量水蒸气时，测点应该布置在中下部。 2）简述红外测温仪的使用方法、应用领域、优缺点和技术发展趋势。 使用方法：红外测温仪只能测量表面温度，无法测量内部温度；安装地点尽量避免有强磁场的地方；现场环境温度高时，一定要加保护套，并保证水源的供应；现场灰尘、水汽较大时，应有洁净的气源进行吹扫，保证镜头的洁净；红外探头前不应有障碍物，注意环境条件：蒸汽、尘土、烟雾等，它阻挡仪器的光学系统而影响精确测温；信号传输线一定要用屏蔽电缆。 应用领域：首先，在危险性大、无法接触的环境和场合下，红外测温仪可以作为首选，比如： 1）食品领域：烧面管理及贮存温度 2）电气领域：检查有故障的变压器，电气面板和接头 3）汽车工业领域：诊断气缸和加热/冷却系统 4）HVAC 领域：监视空气分层，供/回记录，炉体性能。 5）其他领域：许多工程，基地和改造应用等领域均有使用。 优点：可测运动、旋转的物体；直接测量物料的温度；可透过测量窗口进行测量；远距离测量；维护量小。 缺点：对测量周围的环境要求较高，避免强磁场，探头前不应有障碍物，信号传输线要用屏蔽电缆，当环境很恶劣时红外探头应进行保护。 发展趋势：红外热像仪，可对有热变化表面进行扫描测温，确定其温度分布图像，迅速检测出隐藏的温差。便携化，小型化也是其发展趋势。 3）简述LDV 和热线的测速原理及使用方法。 人工智能大作业 人工智能课程 考查论文 学号 姓名 系别 年级 专业 人工智能大作业 (1)什么是人工智能, 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。 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。 人工智能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(Artificial Intelligence，AI)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。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，但没有一个统一的定义。 (2)简述人工智能的研究内容与研究目标、人工智能的研究途径和 方法、人工智能的研究领域。 A. 人工智能的研究内容: 1、搜索与求解: 为了达到某一目标而多次地进行某种操作、运算、推理或计算的过程。事实上，搜索是人在求解问题时而不知现成解法的情况下所采用的一种普遍方法。许多问题(包括智力问题和实际工程问题)的求解都可以描述为或归结为对某种图或空间的搜索问题。搜索技术就成为人工智能最基本的研究内容 2、学习与发现: 学习与发现是指机器的知识学习和规律发现。事实上，经验积累能力、规律发现能力和知识学习能力都是智能的表现 3、知识与推理: 知识就是力量，知识就是智能，发现客观规律，运用知识解决问题都是有智能的表现，而且是最为基本的一种表现。发现规律和运用知识本身还需要知识，因此知识是智能的基础和源泉。研究面向机器的知识表示形式和基于各种表示的机器推理技术:知识表示要求便于计算机的接受、存储、处理和运用，机器的推理方式与知识的表示又息息相关 4、发明与创造:概率论课程期末论文大作业
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