计算智能导论
‐‐‐‐从人工智能到计算智能
开课单位：电子工程学院智能科学与技术系
任课老师简介
姓名：刘红英职称：讲师
单位：智能感知与图像理解教育部重点实验室单位智能感知与图像理解教育部重点实验室
电子工程学院智能科学与技术系
电话：029‐88204298
Email: hyliu@https://www.doczj.com/doc/9710145571.html,
办公室:北校区主楼II I416
‐
?分别于2006年与2009年在西安理工大学获得工学学士学位与工学硕士学位，并于2009年4月获得日本文部科学省Global COE 全额奖学金资助赴早稻田大学留学，2012年毕业于早稻田大学信息生产与系统专业，获得工学博士学位。?博士期间从事智能信号处理及其应用研究的课题，近几年来，公开发表论文21 篇，其中SCI 检索篇，检索篇
2 EI9 篇。
课程主要内容
1. 课程绪论
进化计算
2. 进化计算
3. 人工神经网络
4模糊集与模糊系统
4. 模糊集与模糊系统
必修课，48学时，3学分。
概况：必修课48学时3学分
考核：平时到课(10%)+ 大作业(10%)+ 笔试(80%)
课程主要目标
简况：
是信息科学、计算机科学、自动控制，数学，生命科学等多学科交叉的课程;
是信息科学计算机科学自动控制数学生命科学等多
目标：
z培养学生将计算机技术与智能技术综合应用解决实际问题的能力，
z提高学生在科学研究、项目开发、组织管理、技术创新等方面的综合素质。期望功能：
z在外企、IT公司及其他大型公司从事智能应用系统及计算机工程的研发；
z在政府机构、教育机构、信息中心、数据中心及企业的技术部门和行政管理部门从事计算机、信息处理、教学(教师)、技术管理、应用部署(软件系统部门事算信息处教学教师术管应部软件系统
使用和维护)等工作；
在高校科研单位和中外企业的研究中心从事智能信息处理和计算机科学z在高校、科研单位和中外企业的研究中心，从事智能信息处理和计算机科学
等相关领域的开发工作；
z继续攻读智能科学、计算机科学与技术相关学科的硕士、博士研究生；
参考资料
教材：
á计算智能中的仿生学：理论与算法
作者：徐宗本,张讲社,郑亚林.
出版机构：科学出版社.
出版时间：2003-05-01. 平装.
参考资料：
á计算智能与混合系统, 焦李成, 西电出版社
神经网络系统理论焦李成西电出版社
á神经网络系统理论，焦李成，西电出版社。
á神经-模糊和软计算，张智星等，西安交通大学出版社人工智能（上下册）陆汝钤科学出版社
á人工智能（上、下册），陆汝钤，科学出版社
á高级人工智能，史忠植，科学出版社
Artificial Intelligence A New Synthesis J Nilsson Morgan áArtificial Intelligence A New Synthesis,.J.Nilsson, Morgan Kaufmann, 机械工业出版社
西安交通大学 “人工智能导论”课程教学大纲 英文名称：Introduction to Artificial Intelligence 课程编码：COMP3022 学时：32 学分：2 适用对象：自动控制专业 先修课程：离散数学、数据结构、概率统计 使用教材及参考书： 蔡自兴，徐光祐。人工智能及其应用，第三版，本科生用书。清华大学出版社，2003。 廉师友人工智能技术导论（第二版），西安电子科技大学出版社，2002。 一、课程性质、目的和任务 通过本课程的学习，使学生了解人工智能的研究范畴、应用领域和发展方向，掌握该学科的基本概念、原理和方法，对主要技术及应用有一定掌握，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。 学习人工智能的知识表示方法和搜索推理技术，包括状态空间法、问题归约法、谓词逻辑法、语义网络法、盲目搜索、启发式搜索、规则演绎算法和产生式系统等。讨论高级知识推理，涉及非单调推理和各种不确定推理方法。探讨人工智能的新研究领域，如神经计算、进化计算和人工生命等。 二、教学基本要求 三、教学内容及要求 第一章绪论 (2学时) 人工智能概念和发展
人工智能的主要研究和应用领域; 人工智能研究的不同学派 国内外人工智能研究情况和新进展第二章知识表示方法(6学时) 知识与知识表示的概念 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 脚本表示法 过程表示法 面向对象表示法 第三章逻辑推理(6学时) 推理的基本概念 推理的逻辑基础 自然演绎推理 归结演绎推理 基于规则的演绎推理 第四章搜索策略(6学时) 搜索的基本概念 状态空间的盲目搜索 状态空间的启发式搜索 与/或树的搜索 博弈树的搜索 第五章高级求解技术(6学时) 不确定推理的概念和基础
《人工智能导论》课程研究报告题目：BP神经网络的非线性函数拟合 班级：自动化1303班 姓名：汪洋、房亮、彭正昌、蔡博、刘航、范金祥 学号： 2016年1月1日
目录 第一章人工智能相关介绍 1.1人工神经网络与matlab (3) 1.2人工神经网络的研究背景和意义 (3) 1.3神经网络的发展与研究现状 (4) 1.4神经网络的应用 (5) 第二章神经网络结构及BP神经网络 (5) 2.1神经元与网络结构 (5) 2.2 BP神经网络及其原理 (9) 2.3 BP神经网络的主要功能 (11) 第三章基于matlab的BP神经网络的非线性函数拟合 3.1运用背景 (5) 3.2模型建立 (9) 3.3MatLab实现 (11) 参考文献 (15) 附录 (17)
人工智能相关介绍 1.1人工神经网络与matlab 人工神经网络（Artificial Neural Networks，NN）是由大量的、简单的处理单元（称为神经元）广泛地互相连接而形成的复杂网络系统，它反映了人脑功能的许多基本特征，是一个高度复杂的非线性动力学系统。神经网络具有大规模并行、分布式存储和处理、自组织、自适应和自学习能力，特别适合处理需要同时考虑许多因素和条件的、不精确和模糊的信息处理问题。神经网络的发展与神经科学、数理科学、认知科学、计算机科学、人工智能、信息科学、控制论、机器人学、微电子学、心理学、微电子学、心理学、光计算、分子生物学等有关，是一门新兴的边缘交叉学科。 神经网络具有非线性自适应的信息处理能力，克服了传统人工智能方法对于直觉的缺陷，因而在神经专家系统、模式识别、智能控制、组合优化、预测等领域得到成功应用。神经网络与其他传统方法相组合，将推动人工智能和信息处理技术不断发展。近年来，神经网络在模拟人类认知的道路上更加深入发展，并与模糊系统、遗传算法、进化机制等组合，形成计算智能，成为人工智能的一个重要方向。 MATLAB是一种科学与工程计算的高级语言，广泛地运用于包括信号与图像处理，控制系统设计，系统仿真等诸多领域。为了解决神经网络问题中的研究工作量和编程计算工作量问题，目前工程领域中较为流行的软件MATLAB，提供了现成的神经网络工具箱（Neural Network Toolbox，简称NNbox），为解决这个矛盾提供了便利条件。神经网络工具箱提供了很多经典的学习算法，使用它能够快速实现对实际问题的建模求解。在解决实际问题中，应用MATLAB 语言构造典型神经网络的激活传递函数，编写各种网络设计与训练的子程序，网络的设计者可以根据需要调用工具箱中有关神经网络的设计训练程序，使自己能够从烦琐的编程中解脱出来，减轻工程人员的负担，从而提高工作效率。 1.2 人工神经网络的研究背景和意义 人工神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。 人工神经网络就是模拟人思维的一种方式，是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。 近年来通过对人工神经网络的研究，可以看出神经网络的研究目的和意义有以下三点：（1）通过揭示物理平面与认知平面之间的映射，了解它们相互联系和相互作用的机理，从而揭示思维的本质，探索智能的本源。（2）争取构造出尽可能与人脑具有相似功能的计算机，即神经网络计算机。（3）研究仿照脑神
公需科目3 人工智能导论答案 1、(单选，4分) 当前最流行的深度学习属于（） A、连接主义 B、符号注意 C、行为主义 D、经验主义 答案：A 2、(单选，4分) AI是（）的英文缩写 A、Automatic?Intelligence B、Artificial Intelligence C、Automatice?Information D、Artifical?Information 答案：B 3、(单选，4分) 下列哪个不是人工智能的研究领域() A、机器学习 B、图像处理 C、自然语言处理 D、编译原理 答案：D
4、(单选，4分) （）最早提出了机器智能的测试模型，并提出了人工智能的含义 A、爱因斯坦 B、霍金 C、波尔 D、图灵 答案：D 5、(单选，4分) 人工智能的目的是让机器能够( ),以实现某些脑力劳动的机械化。 A、具有完全的智能 B、和人脑一样考虑问题 C、完全代替人 D、模拟、延伸和扩展人的智能 答案：D 6、(单选，4分) 下列关于人工智能的叙述不正确的有( ) A、人工智能技术它与其他科学技术相结合极大地提高了应用技术的智能化水平。 B、人工智能是科学技术发展的趋势。 C、因为人工智能的系统研究是从上世纪五十年代才开始的,非常新,所以十分重要。 D、人工智能有力地促进了社会的发展。 答案：C 7、(单选，4分) 自然语言理解是人工智能的重要应用领域,下面列举中的()不是它要实现的目标。 A、理解别人讲的话。 B、对自然语言表示的信息进行分析概括或编辑。 C、欣赏音乐。
D、机器翻译。 答案：C 8、(单选，4分) 一般来讲,下列语言不常直接用于人工智能开发的是()。 A、Python B、Go C、R D、汇编语言 答案：D 9、(单选，4分) 确定性知识是指()知识。 A、可以精确表示的 B、正确的 C、在大学中学到的知识 D、能够解决问题的 答案：A 10、(单选，4分) 阿尔法狗打败柯洁，用的是（） A、人工思维 B、机器思维 C、人工智能 D、博弈论 答案：C 11、(单选，4分) 下列( )不属于艾莎克.阿莫西夫提出的“机器人三定律”内容? A、机器人不得伤害人,或任人受到伤害而无所作为
D、人造机器人 答案：C PEAS分别是指哪些组件？ A、性能/环境/执行器/传感器 B、传感器/性能/环境/执行器 C、环境/执行器/传感器/性能 D、传感器/环境/执行器/性能 答案：A 智能体程序分别有哪些类型？（） A、感知智能体/决策智能体/学习智能体/规划智能体 B、简单反射型智能体/基于模型的反射型智能体/基于目标的智能体/基于效用的智能体 C、机器人/软件/硬件/算法 D、类人智能体/类动物智能体 答案：B 智能体使用什么组件来获得环境信息？（） A、执行器 B、CPU C、传感器 D、条件--行动规律 答案：C 基于模型的反射型智能体的核心组件比简单反射型智能体多了什么？（） A、执行器 B、传感器 C、CPU D、世界模型 答案：D 基于目标的智能体比基于模型的反射型智能体多了什么组件？（） A、CPU B、世界模型 C、目标 D、环境 答案：C 可以把效用想象成什么？（） A、效果 B、能源 C、金钱 D、智能体 答案：C 基于效用的智能体比基于目标的智能体多了什么核心组件？（） A、世界模型 B、CPU C、效用评估 D、金钱
答案：C 哪个例子是强链接？（） A、收音机听到的一个人 B、微博上的陌生朋友 C、亲人 D、同事 答案：CD 一个图表示为G = (V, E)，其中V是指？（） A、一个点 B、一条边 C、边集合 D、点集合 答案：D 局部信息相似性链路预测的优势是什么？() A、精准 B、速度快 C、符合实际场景 D、包含节点属性 答案：B 下面哪个是全局信息预测算法？() A、Common neighBors (CN) B、JACCArD (JC) C、ADAmiC-ADAr (AA) D、PAgeRAnk 答案：D 谷歌搜索引擎的算法基本框架是？() A、Common neighBors (CN) B、JACCArD (JC) C、ADAmiC-ADAr (AA) D、PAgeRAnk 答案：D PAgeRAnk中，参数Oj是指() A、所有网页的数量 B、从网页引出去的链接的数量 C、指向网页的链接的数量 D、可调参数 答案：B 一个好的学习训练模型应该是？（） A、在训练时最小化错误率（提高在训练集上的准确率） B、模型应该简单（防止过拟合） C、将模型函数正则化 D、可以利用已知的数据特性，例如稀疏、低秩等 答案：ABCD 正则化是为了什么？
一、填空题： 1.材料性质的表述包括力学性能、物理性质和化学性质。 2.化学分析、物理分析和谱学分析是材料成分分析的三种基本方法。 3.材料的结构包括键合结构、晶体结构和组织结构。 4.材料科学与工程有四个基本要素，它们分别是：使用性能、材料的性质、制备/加工和结构/成分。 5.按组成和结构分，材料分为金属材料，无机非金属材料，高分子材料和复合材料。 6.高分子材料分子量很大，是由许多相同的结构单元组成，并以共价键的形式重复连接而成。 7.复合材料可分为结构复合材料和功能复合材料两大类。 8.聚合物分子运动具有多重性和明显的松弛特性。 9.功能复合材料是指除力学性能以外，具有良好的其他物理性能并包括部分化学和生物性能的复合材料。如有 光，电，热，磁，阻尼，声，摩擦等功能。 10.材料的物理性质表述为光学性质、磁学性质、电学性质和热学性质。 11.由于高分子是链状结构，所以把简单重复（结构）单元称为链节，简单重复（结构）单元的个数称为聚 合度。 12.对于脆性的高强度纤维增强体与韧性基体复合时，两相间若能得到适宜的结合而形成的复合材料，其性能显示 为增强体与基体的互补。（ppt-复合材料，15页） 13.影响储氢材料吸氢能力的因素有：（1）活化处理；（2）耐久性（抗中毒性能）； （3）抗粉末化性能；（4）导热性能；（5）滞后现象。 14.典型热处理工艺有淬火、退火、回火和正火。 15.功能复合效应是组元材料之间的协同作用与交互作用表现出的复合效应。复合效应表现线性效应和非线性效 应，其中线性效应包括加和效应、平均效应、相补效应和相抵效应。 16.新材料发展的重点已经从结构材料转向功能材料。 17.功能高分子材料的制备一般是指通过物理的或化学的方法将功能基团与聚合物骨架相结合的过程。功能高 分子材料的制备主要有以下三种基本类型： ①功能小分子固定在骨架材料上； ②大分子材料的功能化； ③已有功能高分子材料的功能扩展； 18.材料的化学性质主要表现为催化性能和抗腐蚀性。 19.1977年，美国化学家MacDiarmid，物理学家Heeger和日本化学家Shirakawa首次发现掺杂碘的聚乙炔具有金 属的导电特性，并因此获得2000年诺贝尔化学奖。 20.陶瓷材料的韧性和塑性较低，这是陶瓷材料的最大弱点。 第二部分名词解释
西安电子科技大学 智能计算导论课程实验报告SAR图像变化检测
SAR图像变化检测 1 引言 遥感变化检测是指通过对不同时期同一区域的遥感图像进行比较分析，根 据图像之间的差异得到我们所需要的地物或目标的变化信息。现代遥感技术的飞速发展为变化检测提供了一种便捷的途径，遥感数据成为变化检测的主要数据源。 与可见光和红外遥感相比，微波遥感具有无可比拟的优点：微波能穿透云雾、雨雪，具有全天候、全天时的工作能力。二，微波对地物有一定穿透能力。三，采用侧视方式成像，覆盖面积大。正是这些优点，使得SAR 图像日益成为变化 检测的重要数据源。 SAR 变化检测技术的需求日益广泛。目前，全球坏境变化加剧，城市急速发展，洪水、地震等自然灾害时有发生，这些都需要及时掌握相关动态信息，为相关决策部门提供支持，而SAR 的种种优点为快速响应提供了技术支持和应急保障。 2 定义 变化检测是指通过分析同一地区不同时间的图像，检测出该地区的地物随时间发生变化的信息 SAR图像的变化检测是指利用多时相获取的同一地表区域的SAR图像来确定和分析地表变化，能提供地物的空间展布及其变化的定性与定量信息 3 常用方法
本报告所用算法流程图 4 实验结果
5 程序 %initial clc clear all close all
Ia=imread('2002.5.bmp');%read image Ib=imread('2005.4.bmp'); Iag=Ia(:,:,1);%rgb2gray Ibg=Ib(:,:,1); %midfilt Iam=medfilt2(Iag); Ibm=medfilt2(Ibg); %find difference ia_double = double(Iam)+1; %uint8todouble ia1 = ia_double/255; %unit ib_double = double(Ibm)+1; ib1 = ib_double/255; di_image=di(ia1,ib1); %构造模糊差异 di_image1=uint8(di_image.*256); di_image1=double(di_image1); %FCM bilateral_di_image=bilateral(di_image1,36,6); %双边滤波 bilateral_di_image1=uint8(bilateral_di_image); bilateral_di_image=double(bilateral_di_image1); fcm_image=fcm(bilateral_di_image); %聚类 [T]=mis(Re,fcm_image,N,L); k=T; disp(sprintf('12óD%d??????￡??ó2??????a%d',N*L,k)); p=k/(N*L)*100 disp(sprintf('?ó2??ê?a%2.4f',p)) %display figure(1); subplot(2,3,1),imshow(Ia); title('原图a'); subplot(2,3,2),imshow(Iam); title('图a中值滤波图'); subplot(2,3,3),imshow(Ib); title('原图b'); subplot(2,3,4),imshow(Ibm); title('图b中值滤波图'); subplot(2,3,5),imshow(di_image); title('模糊差异图'); subplot(2,3,6),imshow(bilateral_di_image1); title('双边滤波图'); figure(2); imshow(fcm_image); title('聚类图'); function [img1] = bilateral(img,winsize,sigma) winsize = round( (winsize-1)/2 )*2 + 1;
《人工智能导论》教学大纲 大纲说明 课程代码：3235042 总学时：32学时（讲课32学时） 总学分：2学分 课程类别：限制性选修 适用专业：计算机科学与技术，以及有关专业 预修要求：C程序设计语言，数据结构 课程的性质、目的、任务： 人工智能是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。本课程是计算机科学与技术，以及有关专业重要的专业方向与特色模块课程之一。通过本课程的开设，使学生对人工智能的发展概况、基本原理和应用领域有初步了解，对主要技术及应用有一定掌握，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。 课程教学的基本要求： 人工智能的研究论题包括计算机视觉、规划与行动、多Agent系统、语音识别、自动语言理解、专家系统和机器学习等。这些研究论题的基础是通用和专用的知识表示和推理机制、问题求解和搜索算法，以及计算智能技术等。要求学生掌握这些研究论题的基础知识。 人工智能还提供一套工具以解决那些用其它方法难以解决，甚至无法解决的问题。这些工具包括启发式搜索和规划算法，知识表示和推理形式，机器学习技术，语音和语言理解方法，计算机视觉和机器人学等。要求学生掌握利用其中的重要工具解决给定问题的基本方法。大纲的使用说明： 通过适当调节教学内容和学时安排，减少有关章节学时和增加专家系统这一章的学时，本大纲亦可作为《人工智能与专家系统》的课程教学大纲。 大纲正文 第一章绪论学时：2学时（讲课2学时）了解人类智能与人工智能的含义，人工智能的发展和应用领域；理解人工智能的内涵。 本章讲授要点：在介绍人工智能概念的基础上，使学生了解本课程所涉知识的重要意义，以及人工智能的应用现状和应用前景。
请选择答案。 1、(单选，4分) 当前最流行的深度学习属于（） A、连接主义 B、符号注意 C、行为主义 D、经验主义 答案：A 2、(单选，4分) AI是（）的英文缩写 A、Automatic?Intelligence B、Artificial Intelligence C、Automatice?Information D、Artifical?Information 答案：B 3、(单选，4分) 下列哪个不是人工智能的研究领域() A、机器学习 B、图像处理 C、自然语言处理 D、编译原理 答案：D 4、（）最早提出了机器智能的测试模型，并提出了人工智能的含义 A、爱因斯坦 B、霍金 C、波尔 D、图灵 答案：D
5、(单选，4分) 人工智能的目的是让机器能够( ),以实现某些脑力劳动的机械化。 A、具有完全的智能 B、和人脑一样考虑问题 C、完全代替人 D、模拟、延伸和扩展人的智能 答案：D 6、(单选，4分) 下列关于人工智能的叙述不正确的有( ) A、人工智能技术它与其他科学技术相结合极大地提高了应用技术的智能化水平。 B、人工智能是科学技术发展的趋势。 C、因为人工智能的系统研究是从上世纪五十年代才开始的,非常新,所以十分重要。 D、人工智能有力地促进了社会的发展。 答案：C 7、(单选，4分) 自然语言理解是人工智能的重要应用领域,下面列举中的()不是它要实现的目标。 A、理解别人讲的话。 B、对自然语言表示的信息进行分析概括或编辑。 C、欣赏音乐。 D、机器翻译。 答案：C 8、(单选，4分) 一般来讲,下列语言不常直接用于人工智能开发的是()。 A、Python B、Go C、R
冯?诺依曼计算机的五个组成部分不包括（） A、运算器 B、控制器 C、处理器 D、存储器 答案：C 2、(单选，10分) 以下对强人工智能的描述不准确的是（） A、机器具有类人或者超越人的智慧 B、人脑与AI界限模糊 C、计算机可表现出不低于人类智能水平的外部智能行为 D、计算机与人类特征连结 答案：C 3、(单选，10分) 当前主流人工智能研究的三个重要特征不包括：（） A、关注智能体的外部行为，而不是产生该行为的内部过程 B、关注如何模拟人类纯粹智能活动，而不是脑力活动 C、将人工智能问题视为计算问题，通过数学建模进行求解 D、最终目标是得到能够适应人类生存环境的智能体 答案：C 4、(单选，10分) 以下哪个方法不属于检测人工智能的手段（） A、威诺格拉德模式挑战 B、机器的标准化测试 C、物理图灵测试 D、中国餐馆测试 答案：D 5、(单选，10分) 2016年3月15日，AlphaGo首次战胜的人类围棋世界冠军是：（） A、李世石 B、柯洁 C、古力 D、樊麾 答案：A
以下哪个部件不是AlphaGo的组成部分（） A、策略网络 B、评估网络 C、蒙特卡罗树搜算法 D、纳什均衡博弈算法 答案：D 7、(单选，10分) AlphaGo的评估网络的设计思想源于（） A、机器学习 B、增强学习 C、深度学习 D、无监督学习 答案：B 8、(单选，10分) AlphaGo的策略网络所采用的学习算法模型是（） A、深度卷积神经网络 B、循环神经网络 C、递归神经网络 D、深度博弈网络 答案：A 9、(单选，10分) 以AlphaGo为代表的智能博弈机器人是典型的强人工智能。 A、正确 B、错误 答案：B 10、(单选，10分) 图灵测试与人工智能研究的最终目标都是得到可以通过图灵测试的计算机。 A、正确 B、错误 答案：B
材料科学导论 Introduction of Materials Science 课程代码：01110610 学分：1.5 总学时：32学时讲课学时：28学时 实验学时：4 学时课程性质：专业基础课 适用专业：材料物理、材料化学 先修课程：高等数学（上、下）、工程化学、物理化学B、工程力学B，08100011/08100021/ 08100200/ 08110422/ 08100192 开课学期：第五学期其他：学位课 一、课程性质及作用 本课程是材料物理与化学专业的专业基础课，是研究材料的化学成分、加工过程与其组织、结构变化与性能之间关系、原理及其变化规律的一门学科。本课程从材料内部的微观结构出发，研究材料微观原子键合、聚集行为，晶体结构特点，以及不完整晶体的缺陷类型及其规律特性（位错），具体到材料类领域主要的概念、结论和规律。让学生理解并掌握不同原子键合原理、特点，理解空间点阵、晶胞等晶体学基础概念，理解典型金属晶体结构及其参数，在此基础上，了解离子晶体、共价键晶体、晶态高分子的典型结构特点；主要讨论并理解基体缺陷的类型、产生、运动及其相互作用，了解其对于晶体组织和性能有关影响。为学习后续专业课程奠定坚实的理论基础。 二、本课程与其它有关课程的联系 学习本课程前，学生应先修先修高等数学（上、下）、工程化学、物理化学B、工程力学B等基础课，并安排一次认识实习、金工实习，以增加感性认识。学生通过对本课程的学习，将为学习扩散与相变，材料物理性能，材料化学等其他专业课程打下坚实的基础。 三、课程内容及课时安排 绪论(2学时) 材料在国民经济中的地位和作用； 工程材料及其分类； 材料科学的研究内容与任务； 学习本课程的目的和方法。 第一章原子结构与键合(4学时) 1、原子结构 物质的组成、原子的结构、原子的电子结构、元素周期表 2、原子间的键合 金属键、离子键、共价键、范德华力、氢键 第二章固体结构(14学时) 1、晶体学基础 晶体的特性、空间点阵和晶胞、晶体、晶系与布拉菲格子、晶面指数和晶向指数、
第2章知识表示方法部分参考答案 2.8设有如下语句，请用相应的谓词公式分别把他们表示出来： (1)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。 解：定义谓词 P(x)：x是人 L(x,y)：x喜欢y 其中，y的个体域是{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) 有人每天下午都去打篮球。 解：定义谓词 P(x)：x是人 B(x)：x打篮球 A(y)：y是下午 将知识用谓词表示为： (?x )(?y) (A(y)→B(x)∧P(x)) (3)新型计算机速度又快，存储容量又大。 解：定义谓词 NC(x)：x是新型计算机 F(x)：x速度快 B(x)：x容量大 将知识用谓词表示为： (?x) (NC(x)→F(x)∧B(x)) (4) 不是每个计算机系的学生都喜欢在计算机上编程序。 解：定义谓词 S(x)：x是计算机系学生 L(x, pragramming)：x喜欢编程序 U(x,computer)：x使用计算机 将知识用谓词表示为： ?(?x) (S(x)→L(x, pragramming)∧U(x,computer)) (5)凡是喜欢编程序的人都喜欢计算机。 解：定义谓词 P(x)：x是人 L(x, y)：x喜欢y 将知识用谓词表示为： (?x) (P(x)∧L(x,pragramming)→L(x, computer))
2.9用谓词表示法求解机器人摞积木问题。设机器人有一只机械手，要处理的世界有一张桌子，桌上可堆放若干相同的方积木块。机械手有4个操作积木的典型动作：从桌上拣起一块积木；将手中的积木放到桌之上；在积木上再摞上一块积木；从积木上面拣起一块积木。积木世界的布局如下图所示。 图机器人摞积木问题 解：(1) 先定义描述状态的谓词 CLEAR(x)：积木x上面是空的。 ON(x, y)：积木x在积木y的上面。 ONTABLE(x)：积木x在桌子上。 HOLDING(x)：机械手抓住x。 HANDEMPTY：机械手是空的。 其中，x和y的个体域都是{A, B, C}。 问题的初始状态是： ONTABLE(A) ONTABLE(B) ON(C, A) CLEAR(B) CLEAR(C) HANDEMPTY 问题的目标状态是： ONTABLE(C) ON(B, C) ON(A, B) CLEAR(A) HANDEMPTY (2) 再定义描述操作的谓词 在本问题中，机械手的操作需要定义以下4个谓词： Pickup(x)：从桌面上拣起一块积木x。 Putdown(x)：将手中的积木放到桌面上。 Stack(x, y)：在积木x上面再摞上一块积木y。 Upstack(x, y)：从积木x上面拣起一块积木y。 其中，每一个操作都可分为条件和动作两部分，具体描述如下：
计算智能概论 ——结课报告 通过一个学期的学习，我们对计算智能概论有了一个大概的了解，虽然我们还不能进行复杂的计算编程，但是对于基本概念我们还是有了初步的认识。遗传算法（Genetic Algorithm）是基于自然选择和基因遗传学原理的随机搜索算法。它是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法，遗传算法起源于对生物系统进行的计算机模拟研究。早在20 世纪40 年代，就有学者开始研究利用计算机进行生物模拟的技术，他们从生物学的角度进行了生物的进化过程模拟、遗传过程模拟等研究工作。早期的研究特点是侧重于对一些复杂操作的研究。最早意识到自然遗传算法可以转化为人工智能算法John H. Holland 教授。1965 年，Holland 教授首次提出了人工智能操作的重要性，并将其应用到自然系统和人工系统中。1967 年，Holland 教授的学生.J.D.Bagley 在其博士论文中首次提出了“遗传算法”一词，并发表了遗传算法应用方面的第一篇论文，从而创立了自适应遗传算法的概念e J.D.Bagley 发展了复制、交叉、变异、显性、倒位等遗传算子，在个体编码上使用了双倍体的编码方法。 人工神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经。神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。人工神经网络以其具有自学习、自组织、较好的容错性和。优良的非线性逼近能力，受到众多领域学者的关注。在实际应用中，80%～90%的人工神经网络模型是采。采用误差反传算法或其变化形式的网
络模型。 从生物神经元到人工神经网络:大脑与神经细胞、神经细胞与神经细胞构成了庞大天文数字量级的高度复杂的网络系统。也正是有了这样的复杂巨系统，大脑才能担负起人类认识世界和改造世界的任务。 “世界上最大的未开发疆域，是我们两耳之间的空间。”（美国汉诺威保险公司总裁比尔·奥伯莱恩） 1、生物神经系统和大脑的复杂性 生物系统是世界上最为复杂的系统。 生物神经系统活动和脑的功能，其复杂性是难以想象的。 ①人大脑平均只有3磅左右。只占身体重量比例的1/30； ②使眼睛可以辨别1000万种细微的颜色； ③使肌肉(如果全部向同一个方向运动)产生25吨的拉力； ④是由100亿个脑细胞和10兆个神经交汇丛组成。整个大脑的神经网络足足有10英里长。 人类的梦想重新构造人脑，并让其代替人类完成相应的工作。（无数科幻故事）智能是个体有目的的行为、合理的思维、以及有效的适应环境的综合能力；也可以说是个体认识客观事物和运用知识解决问题的能力。人类智能的具体含义：感知与认识客观事物、客观世界和自我的能力；通过学习获得经验、积累知识的能力；理解知识、运用知识和经验分析、解决问题的能力；联想、推理、判断、决策的能力；运用语言进行抽象、概括的能力；以上5点是人类智能的基本能力。 对以上5个基本问题的不同回答已经形成3个主要的学术流派：人工智
2006～2007学年第2学期考试A 卷 参考答案 一、1. 符号主义，连接主义，行为主义 3.状态，操作符 4.一套规则，一个控制策略 5.人工神经元网络 6.将误差信号沿原来的连接通路返回，通过修改各层神经元的连接权值，使误差信号减至最小 7.空子句 8.Q 9. L→W 或L1∨L2→W，L 为单文字 10.继承，匹配 11.图灵 12. 13. 14. 零均方差的高斯随机 二、CBCDCCADAB 三、1. （1）自然语言理解 （2）人工神经元网络 数据库智能检索 智能控制 专家咨询系统 智能调度和指挥 定理机器证明 智能决策支持系统 博弈 知识发现和数据发掘 机器人学 分布式人工智能 自动程序设计 组合调度问题 感知问题 2.
3.构成：略 特征：（1）能较好的模拟人的形象思维。 （2）具有大规模并行协同处理能力。 （3）具有较强的学习能力。 （4）具有较强的容错能力和联想能力。 （5）是一个大规模自组织、自适应的非线性动力系统。 4.遗传算法是一种随机搜索算法。该算法将优化问题看作是自然界生物的进化过程。模拟大自然生物进化的遗传规律来达到寻优的目的。 5.设A(x):想出国留学 P(x):欲穷千里目 Q(x):更上一层楼 （1）?x（~A（x）） （2）（?x）（Q（x） P（x）） 四、1. 得到的解路径为：S-B-F-J-T 2.启发式搜索图：
状态空间图：
3.
4.证明： R1：所有不贫穷且聪明的人都快乐：?x（~Poor（x）∧Smart（x）→Happy （x）） R2：那些读书的人是聪明的：?x（read（x）→Smart（x）） R3：约翰能读书且不贫穷：read（John）∧ ~Poor（John） R4：快乐的人过着幸福的生活：?x（Happy（x）→Blest（x）） 结论：约翰过着幸福的生活的否定：~ Blest（John） 将上述谓词公式转化为子句集并进行归结如下： 由R1可得子句： Poor（x）∨~Smart（x）∨Happy（x） 由R2可得子句： ~read（y）∨Smart（y） 由R3可得子句： read（John） ~Poor（John） 由R4可得子句： ~ Happy（z）∨Blest（z） 由结论的否定可得子句： ~ Blest（John） 根据以上6条子句，归结如下： ~ Happy（John）⑤⑥ John/z Poor（John）∨~Smart（John）⑦① John/x ~Smart（John）⑧④ ~ read（John）⑨② John/y □⑩③ 由上可得原命题成立。
同济复试材料导论资料 22.材料表征 1、分析方法综述 SEM的优点: (一)能够直接观察样品表面的结构，样品的尺寸可大至120mm ×80mm×50mm。 (二)样品制备过程简单，不用切成薄片。 (三)样品可以在样品室中作三度空间的平移和旋转，因此，可以从各种角度对样品进行观察。 (四)景深大，图象富有立体感。扫描电镜的景深较光学显微镜大几百倍，比透射电镜大几十倍。 (五)图象的放大范围广，分辨率也比较高。可放大十几倍到几十万倍，它基本上包括了从放大镜、光学显微镜直到透射电镜的放大范围。分辨率介于光学显微镜与透射电镜之间，可达3nm。 (六)电子束对样品的损伤与污染程度较小。 (七) 在观察形貌的同时，还可利用从样品发出的其他信号作微区成分分析。 SEM的缺点： ①异常反差。由于荷电效应，二次电子发射受到不规则影响，造成图像一部分异常亮，另一部分变暗。 ②图像畸形。由于静电场作用使电子束被不规则地偏转，结果造成图像畸变或出现阶段差。 ③图像漂移。由于静电场作用使电子束不规则偏移引起图像的漂移。 ④亮点与亮线。带电样品常常发生不规则放电，结果图像中出现不规则的亮点和亮线。 TEM：由于电子的德布罗意波长非常短，透射电子显微镜的分辨率比光学显微镜高的很多，可以达到0.1～0.2nm，放大倍数为几万～百万倍。因此，使用透射电子显微镜可以用于观察样品的精细结构，甚至可以用于观察仅仅一列原子的结构。透射电子显微镜在材料科学、生物学上应用较多。由于电子易散射或被物体吸收，故穿透力低，样品的密度、厚度等都会影响到最后的成像质量，必须制备更薄的超薄切片，通常为50～100nm。所以用透射电子显微镜观察时的样品需要处理得很薄。常用的方法有：超薄切片法、冷冻超薄切片法、冷冻蚀刻法、冷冻断裂法等。对于液体样品，通常是挂预处理过的铜网上进行观察。 原子力显微镜（Atomic Force Microscope ，AFM），一种可用来研究包括绝缘体在内的固体材料表面结构的分析仪器。它通过检测待测样品表面和一个微型力敏感元件之间的极微弱的原子间相互作用力来研究物质的表面结构及性质。优点：AFM提供真正的三维表面图。同时，AFM不需要对样品的任何特殊处理，如镀铜或碳，这种处理对样品会造成不可逆转的伤害。第三，电子显微镜需要运行在高真空条件下，原子力显微镜在常压下甚至在液体环境下都可以良好工作。这样可以用来研究生物宏观分子，甚至活的生物组织。缺点：成像范围太小，速度慢，受探头的影响太大。 XRD：可以做定性，定量分析。即可以分析合金里面的相成分和含量,可以测定晶格参数,可以测定结构方向、含量，可以测定材料的内应力，材料晶体的大小等等。 一般主要是用来分析合金里面的相成分和含量。 热重分析：在实际的材料分析中经常与其他分析方法连用，进行综合热分析，全面准确分析材料。影响热重法测定结果的因素，大致有下列几个方面：仪器因素，实验条件和参数的选择，试样的影响因素等等。热重分析法可以研究晶体性质的变化，如熔化、蒸发、升华和吸附等物质的物理现象；研究物质的热稳定性、分解过程、脱水、解离、氧化、还原、成份的定量分析、添加剂与填充剂影响、水份与挥发物、反应动力学等化学现象。 质谱（MS）是一种与光谱并列的谱学方法，通常意义上是指广泛应用于各个学科领域中通过制备、分离、检测气相离子来鉴定化合物的一种专门技术。质谱法在一次分析中可提供丰富的结构信息，将分离技术与质谱法相结合是分离科学方法中的一项突破性进展。在众多的分析测试方法中，质谱学方法被认为是一种同时具备高特异性和高灵敏度且得到了广泛应用的普适性方法。质谱仪器一般由样品导入系统、离子源、质量分析器、检测器、数据处理系统等部分组成。 红外光谱对样品的适用性相当广泛，固态、液态或气态样品都能应用，无机、有机、高分子化合物都可检测。此外，红外光谱还具有测试迅速，操作方便，重复性好，灵敏度高，试样用量少，仪器结构简单等特点，因此，它已成为现代结构化学和分析化学最常用和不可缺少的工具。红外光谱在高聚物的构型、构象、力学性质的研究以及物理、天文、气象、遥感、生物、医学等领域也有广泛的应用。 2.X射线分析 ①X射线光电子能谱：由于它可以更准确地测量原子的内层电子束缚能及其化学位移，所以它不但为化学研究提供分子结构和原子价态方面的信息，还能为电子材料研究提供各种化合物的元素组成和含量、化学状态、分子结构、化学键方面的信息。它在分析电子材料时，不但可提供总体方面的化学信息，还能给出表面、微小区域和深度分布方面的信息。另外，因为入射到样品表面的X射线束是一种光子束，所以对样品的破坏性非常小。这一点对分析有机材料和高分子材料非常有利。 ②X射线荧光法：用放射性同位素作激发源，照射待测样品，使受激元素产生二次特征X射线（即荧光），使用X射线荧光仪测量并记录样品中待测元素的特征X射线照射量率，从而确定样品的成分和目标元素含量的方法。方法操作简单，速度快，可以原位测量。 ③X射线衍射分析：建立在X射线与晶体物质相遇时能发生衍射现象的基础上的一种分析方法。应用这种方法可进行物相定性分
《人工智能导论》课程教学大纲 课程标号：学时：32 学分：2 先修课程：《计算机原理及应用》、《数据结构》、《计算机控制技术》、 一．课程性质与目的 本课程是自动化专业的选修课。本门课程的任务是使学生对人工智能的发展概况、基本原理和应用领域有初步了解，对主要技术及应用有一定掌握，领悟到智能理论发展历程中所包含的深刻的科学逻辑和方法论。启发学生对人工智能的兴趣。通过学习，学生能够知道什么时候需要某种合适的人工智能方法用于给定的问题，并能够选择适当的实现方法。 二．教学内容和要求 1.人工智能概述，包括人工智能的定义，人工智能的起源与发展，人工智 能的研究和应用领域。 2.概括地论述知识表示的各种主要方法，包括状态空间法、问题归约法、 谓词逻辑法、结构化表示法（语义网络法、框架）、剧本和过程等。 3.讨论常用搜索原理，如盲目搜索、启发式搜索和消解原理等。 4.讨论一些比较高级的推理求解技术，有规则演绎系统、系统组织技术、 不确定性推理和非单调推理等。 5.探讨人工智能的新研究领域，初步阐述计算智能的基本知识，包含神经 网络、模糊逻辑、遗传算法等。 6.比较详细地讨论人工智能的主要应用，包括专家系统、机器学习、Agent、 自然语言理解和智能控制等。对于应用内容，根据学时，有选择地进行 讲授。 7.简要讲述人工智能语言，有Lisp语言和Prolog语言。（根据学时需要决 定是否讲授。） 三．教材和参考资料 教材：1.蔡自兴，徐光祐。人工智能及其应用，第三版，本科生用书。清华大学出版社，2003。 参考资料：廉师友. 人工智能技术导论, 第二版. 西安电子科技大学出版社, 2002 ； 沟口理一郎、石田亨，人工智能，科学出版社，2003
人工智能导论在线作业集团标准化办公室：[VV986T-J682P28-JP266L8-68PNN]
答：决策树是一种数据挖掘分类算法、是直观运用概率分析的一种图解法、是一个预测模型。 基本方法： 决策树一般由方块结点、圆形结点、方案枝、概率枝等组成，方块结点称为决策结点，由结点引出若干条细支，每条细支代表一个方案，称为方案枝；圆形结点称为状态结点，由状态结点引出若干条细支，表示不同的自然状态，称为概率枝。每条概率枝代表一种自然状态。在每条细枝上标明客观状态的内容和其出现概率。在概率枝的最末稍标明该方案在该自然状态下所达到的结果(收益值或损失值)。这样树形图由左向右，由简到繁展开，组成一个树状网络图。 步骤： a.绘制决策树图。从左到右的顺序画决策树，此过程本身就是对决策问题的再分析过程。 b.按从右到左的顺序计算各方案的期望值，并将结果写在相应方案节点上方。期望值的计算是从右到左沿着决策树的反方向进行计算的。 c.对比各方案的期望值的大小，进行剪枝优选。在舍去备选方案枝上，用“=”记号隔断。 2、什么是知识它有哪些特性列举至少六种知识表示方法 答：经过国内外学者的共同努力，目前已经有许多知识表示方法得到了深入的研究，目前使用较多的知识表示方法主要有：谓词逻辑表示法，产生式表示法、框架表示法、语义网络表示法、表示法、基于本体的知识表示法等。本文将介绍这些知识表示方法的特征和优缺点，进行一些分析和比较。 （1）词逻辑表示法。谓词逻辑表示法是指各种基于（ormalogic）知识表示方式，用逻辑公式描述对象、性质、状况和关系，例如“在轨道上”可以描述成：（npaceshiporbit）它是领域中使用最早和最广泛的知识表示方法之一。其根本目的在于把数学中的逻辑论证符号化，能够采用数学演绎的方式，证明一个新语句是从哪些已知正确的语句推导出来的，那么也就能够断定这个新语句也是正确的。 在这种方法中，识库可以看成一组逻辑公式的集合，识库的修改是增加或删除逻辑公式。使用逻辑法表示知识，将以描述的知识通过引入谓词、函数来加以形式描述，得有关的逻辑公式，而以机器内部代码表示。在逻辑法表示下可采用归结法或其它方法进行准确的推理。
终结者会出现吗？ -----对于人工智能技术发展趋势的思考 摘要：1、时间过去30年了，当回想起这部电影，我们不禁想问几个问题：“终结者”会出现吗？在现在的技术水平下能制造出如此复杂高度发达的机器人吗？未来是否会有制造出“终结者”的可能性？这些问题，都来源于对于当今世界人工智能技术发展的趋势的思考。 2、在当今人工智能发展的领域中跟研制出“终结者”机器人有着最密切的关系的领 域应该有模式识别、机器翻译、自然语言处理、计算机视觉、智能信息检索技术、 专家系统以及最重要的机器学习等领域。 关键词：人工智能自动化自主意识机器学习 当1984年一部名为《终结者》的科幻电影在全球电影院上映的时候，人类第一次对“人工智能”这个词有了一次极为深刻的印象——电影讲述了在2029年原本用于防御人类安全的拥有高级人工智能的智能防御系统“天网”产生了自主意识，试图统治人类，人类几乎被消灭殆尽。剩下的人类在领袖约翰康纳的领导下与电脑英勇作战，并扭转了局面。“天网”为了改变这一切，制造了时光逆转装置，派遣“终结者”人型机械人T-800回到1984年,去杀死约翰的母亲莎拉康纳，以阻止约翰的诞生。其中“终结者T-800”机器人在电影中被塑造成一个有肌肉、血液等人类特性、冷血、为达目的不择手段的机械战士，更重要的是，这个机器人拥有与人类相似的智能特征，能使用工具，能了解人类语言，有学习功能也有了解人性的功能。这个大胆的关于“终结者”的想法使当时的人们为之震惊——如果这种终结者真的出现了，人类要如何应对？ 时间过去30年了，当回想起这部电影，我们不禁想问几个问题：“终结者”会出现吗？在现在的技术水平下能制造出如此复杂高度发达的机器人吗？未来是否会有制造出“终结者”的可能性？这些问题，都来源于对于当今世界人工智能技术发展的趋势的思考。 机器学习是现在人工智能领域的主流研究方法，也是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。学术意义上的人工智能的原始目标是要模拟智能的“人”，即让计算机模拟或实现人类特有的智能行为，包括语言，高级情感，学习行为等。成功的标准即所谓的“图灵测试”：如果电脑能在5分钟内回答由人类测试者提出的一系列问题，且其超过30%的回答让测试者误认为是人类所答，则电脑通过测试。这个直观的目标后来被发现可行性太低，就算是专家系统那样用规则加上知识库（或加上推理机）构造的专用功能，也只能解决预置规则范畴内的问题。就算是专家能够总结出所有经验（很多情况专家自己讲不明白自己是怎