浅谈机器学习中的贝叶斯算法

浅谈机器学习中的贝叶斯分类器

王贤举

摘 要：学习是人工智能研究中非常活跃且范围甚广的一个领域。而机器学习所关注的是：计算机程序如何随着经验积累自动提高性能，让机器完成某些任务，从而使其在某些方面为人类服务。贝叶斯分类器作为机器学习中的一种，在有些方面有着其优越的一面，本文通过对机器学习中贝叶斯分类器的解析，指出了贝叶斯分类器在机器学习中的适用方面和不足之处。

关键词：机器学习 贝叶斯算法 适用

1. 引言

机器学习是计算机问世以来，兴起的一门新兴学科。所谓机器学习是指研究如何使用计算机来模拟人类学习活动的一门学科，研究计算机获得新知识和新技能，识别现有知识，不断改善性能，实现自我完善的方法，从而使计算机能更大性能的为人类服务。

机器学习所适用的范围广阔，在医疗、军事、教育等各个领域都有着广泛的应用，并发挥了积极的作用。而分类是机器学习中的基本问题之一，目前针对不同的分类技术，分类方法有很多，如决策树分类、支持向量机分类、神经网络分类等。贝叶斯分类器作为机器学习分类中的一种，近年来在许多领域也受到了很大的关注，本文对贝叶斯分类器进行总结分析和比较，提出一些针对不同应用对象挑选贝叶斯分类器的方法。

2. 贝叶斯公式与贝叶斯分类器：

2.1 贝叶斯公式：

在概率论方面的贝叶斯公式是在乘法公式和全概率公式的基础上推导出来的，它是指设n B B B ,...,,21是样本空间Ω的一个分割，即n B B B ,...,,21互不相容，且 n i i B

1=Ω=，如果0)(>A P ，0)(>i B P ，n i ,...,2,1=，则

∑==

n j j

j i i i B A P B P B A P B P A B p 1)|()()

|()()|( ，n i ,...,2,1=

这就是贝叶斯公式，)|(A B p i 称为后验概率，)|(i B A P 为先验概率，一般是已知先验概率来求后验概率，贝叶斯定理提供了“预测”的实用模型，即已知某事实，预测另一个事实发生的可能性大小。

2.2机器学习中的贝叶斯法则：

在机器学习中，在给定训练数据D 时，确定假设空间H 中的最佳假设，我们用)(h P 来代表在没训练数据前假设h 拥有的初始概率。)(h P 为h 的先验概率，用)(D P 代表将要观察训练数据D 的先验概率，以)|(h D P 代表假设h 成立的情况下观察到数据D 的概率，以)|(D h P 为给定训练数据D 时h 成立的概率，)|(h D P 称为h 的后验概率，机器学习中的贝叶斯公式为：

)()

()|()|(D P h P h D P D h P =

学习器考虑候选假设集合H 并在其中寻找给定数据D 时可能性最大的假设，称为MAP 假设，记为MAP h ，则

)

|(max arg D h P h H h MAP ∈= )()()|(max

arg D P h P h D P H h ∈=

)

()|(max arg h P h D P H h ∈=

2.3贝叶斯分类器

贝叶斯分类器是用于分类的贝叶斯网络。该网络中应包含类结点C ,其中C 的取值来自于类集合( c1, c2,…, cm) ,还包含一组结点X = ( X1, X2,…, Xn) ,表示用于分类的特征。对于贝叶斯网络分类器,若某一待分类的样本 D ,其分类特征值为

x = ( x1, x2,…, xn) ,

则样本D 属于类别ci 的概率

P ( C = ci|X1= x1, X2= x2,…, Xn= xn) , ( i = 1 , 2 ,…, m ) 应满足下式:

P ( C = ci|X = x ) = Max{ P ( C = c1|X = x ) , P ( C = c2|X = x ) ,…, P ( C = cm|X = x ) }

而由贝叶斯公式

)()

()|()|(x X P c C P c C x X P x X c C P i i i ==?=====

其中, P ( C = ci) 可由经验得到,而P ( X = x |C = ci) 和P ( X = x )的计算则较困难。应用贝叶斯网络分类器进行分类主要分成两阶段：第一阶段是贝叶

斯网络分类器的学习,即从样本数据中构造分类器,包括结构学习和CPT 学习;第二阶段是贝叶斯网络分类器的推理,即计算类结点的条件概率,对分类数据进行分类。这两个阶段的时间复杂性均取决于特征值间的依赖程度,甚至可以是NP 完全问题,因而在实际应用中,往往需要对贝叶斯网络分类器进行简化。

3. 贝叶斯最优分类器与朴素贝叶斯分类器

3.1 贝叶斯最优分类器

“给定训练数据，对新实例的最可能分类是什么？”新实例的最可能分类可通过合并所有假设的预测得到，用后验概率来加权。如果新样例的可能分类可取某集合V 中的任一值

j υ，那么概率)|(D P j υ表示新实例的正确分类为j υ的概率，

其值为：

∑∈=

H h i i j j i D h P h P D P )|()|()|(υυ 新实例的最优分类为使)|(D P j υ最大的

j υ值，则 ∑∈∈=H h i i j v j i j D h P h P D P )

|()|(max arg )|(υυυ

按上式分类新实例的系统被称为贝叶斯最优分类器。使用相同的假设空间和相同的先验概率，使用贝叶斯最优分类器是最好的，它能使新实例被正确分类的可能性达到最大。

3.2朴素贝叶斯分类器

朴素贝叶斯分类器是贝叶斯学习方法中实用性很高的一种，朴素贝叶斯对于数据的分类过程如下： 对每个实例x 可由属性值的合取描述，而目标函数)(x f 从某有限集合V 中取值。学习器被提供一系列关于目标函数的训练样例以及新实例>

)

,...,|(max arg 21n j V MAP a a a P j υυυ∈=

使用贝叶斯公式，可将此表达式重写为

),...,()()|,...,(max

arg 2121n j j n V MAP a a a P P a a a P j υυυυ∈=

)

()|,...,(max arg 21j j n V P a a a P j υυυ∈=

朴素贝叶斯分类器基于一个简单的假定：在给定目标值时属性值之间相互条件独立。因此联合的n a a a ,...,21的概率等于每个单独属性的概率的乘积

∏=i j i j n a P a a a P )|()|,...,(21υυ

将其带人上式得

∏∈=i j i j V NB a P P j )

|()(max arg υυυυ

其中NB υ表示朴素贝叶斯分类器输出的目标值。

朴素贝叶斯分类器模型中：

MAP υ为给定一个实例，得到的最可能的目标值。

j υ属于集合V 。

a1...an 是这个实例里面的属性.

MAP υ是后面计算得出的概率最大的一个，所以用max 来表示。

4. 贝叶斯分类器的优缺点分析与决策树分类的比较

在机器学习的分类模型中，应用较为广泛的为决策树模型和贝叶斯模型，决策树模型利用构造树来解决分类问题。决策树模型利用训练数据来构造一棵决策树，将树建立起来，就可以为未知样本进行一个分类，决策树模型便于使用，且能高效解决问题。决策树的另一优点为可以对有许多属性的数据集构造决策树，但决策树也有其不完美的一面，对处理缺失数据时较困难，对拟合问题中往往会忽略数据集中属性之间的相关性。

与决策树相比，贝叶斯模型发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以及较为稳定的分类概率，同时，朴素贝叶斯模型所需估计的参数不多，对缺失数据不太敏感，算法也较为简单，朴素贝叶斯模型与其他的分类方法相比具有最小的误差率。

但贝叶斯模型也有其缺失的一面，在应用朴素贝叶斯分类器时，其主要设计的两个问题是，首先要决定怎样讲任意文档表示为属性值的形式，其次是要决定如何估计朴素贝叶斯分类器所需的概率。对于朴素贝叶斯模型，由于假设属性之间相互独立，但这个假设在实际应用中往往是不成立的，这会给朴素贝叶斯模型的正确分类带来一定的影响，在属性个数比较多或属性之间相关性较大时，选择朴素贝叶斯模型的分类效率是很低的。

还有就是贝叶斯分类器是在假设知道先验概率的基础上，预测出事件的后验概率，但在实际的应用中，要知道事件是先验概率也是很困难的，对有许多的问题其先验概率所采取的都是近似值，这在有些方面也给贝叶斯分类器计算出的后验概率带来一定的影响。因此贝叶斯分类器也不是万能的，必须根据实际情况，看所选择的问题是否使用于贝叶斯分类器。

对于一些规模性较小的数据集而言，采用贝叶斯分类器的分类效果较好，并且当数据集之间的属性关联性较弱时，贝叶斯分类器的分类效果优于其他的分类器，采用贝叶斯分类器是不二的选择，对于规模较大、属性间关联性较强的数据集而言,则要根据情况而定。

5. 小结

机器学习的分类方法很多，本文着重结束了贝叶斯分类器在机器学习中的应用。并对贝叶斯分类器的分类效果进行了分析和比较，指出贝叶斯分类器的优点，

同时也对贝叶斯分类器的不足之处进行了分析。通过分析，指出了可以根据数据集之间的规模和属性间的关联性来选择是否适合贝叶斯分类器。

由于机器学习的领域宽广，所以对其选择的分类方法也很多，对于不同的分类方法在某些方面都有其独特的一面，贝叶斯分类器作为机器学习中的一种较为重要的分类，在许多的方面都可能应用到，因此对于机器学习而言掌握贝叶斯分类器是很有必要的，当然贝叶斯分类器不是万能的，在有些方面也不一定会适用。但到现在为止，还没有那一种方法是万能的，一成不变的。所以对于不同的情况，必须具体问题具体分析，根据不同的问题选择出最优的分类方法，解决问题才是最重要的。

参考文献：

[1]Tom M.Mitchell.机器学习[M].机械工业出版社，2003

[2]方玮玮.机器学习方法浅析[J]

[3]周颜军,王双成,王辉.基于贝叶斯网络的分类器研究[J ] .东北师范大学学报:自然科学版, 2003 ,35 (2) :21-27.

[ 4 ]王双成,张邦佐,王辉,等.基于贝叶斯网络理论的TAN分类器无向依赖扩展[J ] .小型微型计算机系统, 2005 ,26 (1) :42-45.

姓名：王贤举

学号：4201110600322

专业：计算数学

跳舞机器人设计毕业设计论文

课程设计任务书 （ 2015 级） 目录 摘要------------------------------------------------------4 引言------------------------------------------------------5 任务书-----------------------------------------------------6 第一章 我国机器人技术的发展概况------------------------------------7 第二章机器人的总体设计解剖 1.1资料的收集与阐述-----------------------------------------7 1.2机器人工作原理简介 1.总体设计剖------------------------------------------------8 2.伺服电机的剖析--------------------------------------------9 第三章机器人总体设计综述 ---------------------------------12 1、1设计课题的阐述-----------------------------------------12 1、2单片机的选择-------------------------------------------12 1、3主控板部分简介-----------------------------------------12 第四章机器人的总体设计方案与部分简介 1、1设计方案-----------------------------------------------13 1、2各部分功能及原理简介-----------------------------------13 第五章机器人的原理图设计、仿真及电路板制作 1、1机器人的原理图设计-------------------------------------15 1、2电源部分-----------------------------------------------16 1、3稳压电源部分-------------------------------------------16 1、5接口电路部分-------------------------------------------17 1、6单片机最小系统和ISP在线编程---------------------------18 1、9电路板制作---------------------------------------------18 第六章机器人电路板的调试与结论

机器人视觉算法 参考答案

1.什么是机器视觉 【概述】 机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分 CMOS 和 CCD 两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。 机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉；同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。 正是由于机器视觉系统可以快速获取大量信息，而且易于自动处理，也易于同设计信息以及加工控制信息集成，因此，在现代自动化生产过程中，人们将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。【基本构造】 一个典型的工业机器视觉系统包括：光源、镜头、 CCD 照相机、图像处理单元（或图像捕获卡）、图像处理软件、监视器、通讯 / 输入输出单元等。 系统可再分为： 主端电脑(Host Computer) 影像撷取卡(Frame Grabber)与影像处理器影像摄影机 CCTV镜头显微镜头照明设备： Halogen光源 LED光源 高周波萤光灯源闪光灯源其他特殊光源影像显示器 LCD 机构及控制系统 PLC、PC-Base控制器 精密桌台伺服运动机台 【工作原理】 机器视觉检测系统采用CCD照相机将被检测的目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号，图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、数量、位置、长度，再根据预设的允许度和其他条件输出结果，包括尺寸、角度、个数、合格 / 不合格、有 / 无等，实现自动识别功能。 【机器视觉系统的典型结构】 一个典型的机器视觉系统包括以下五大块： 1.照明 照明是影响机器视觉系统输入的重要因素，它直接影响输入数据的质量和应用效果。由于没有通用的机器视觉照明设备，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，以达到最佳效果。光源可分为可见光和不可见光。常用的几种可见光源是白帜灯、日光灯、水银灯和钠光灯。可见光的缺点是光能不能保持稳定。如何使光能在一定的程度上保持稳定，是实用化过程中急需要解决的问题。另一方面，环境光有可能影响图像的质量，所以可采用加防护屏的方法来减少环境光的影响。照明系统按其照射方法可分为：背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。其中，背向照明是被测物放在光源和摄像机之间，它的优点是能获得高对比度的图像。前向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧，这种方式便于安装。结构光照明是将光栅或线光源等投射到被测物上，根据它们产生的畸变，解调出被测物的三维信息。频闪光照明是将高频率的光脉冲照射到物体上，摄像机拍摄要求与光源同步。 2.镜头FOV（Field Of Vision）=所需分辨率*亚象素*相机尺寸/PRTM（零件测量公差比）镜头选择应注意： ①焦距②目标高度③影像高度④放大倍数⑤影像至目标的距离⑥中心点 / 节点⑦畸变 3.相机 按照不同标准可分为：标准分辨率数字相机和模拟相机等。要根据不同的实际应用场合选不同的相机和高分辨率相机:线扫描CCD和面阵CCD；单色相机和彩色相机。 4.图像采集卡 图像采集卡只是完整的机器视觉系统的一个部件，但是它扮演一个非常重要的角色。图像采集卡直接决定了摄像头的接口：黑白、彩色、模拟、数字等等。 比较典型的是PCI或AGP兼容的捕获卡，可以将图像迅速地传送到计算机存储器进行处理。有些采集卡有内置的多路开关。例如，可以连接8个不同的摄像机,然后告诉采集卡采用那一个相机抓拍到的信息。有些采集卡有内置的数字输入以触发采集卡进行捕捉，当采集卡抓拍图像时数字输出口就触发闸门。 5.视觉处理器 视觉处理器集采集卡与处理器于一体。以往计算机速度较慢时，采用视觉处理器加快视觉处理任务。现在由于采集

机器视觉检测的分析简答作业及答案要点学习资料

2012研究生机器视觉课程检测及课程设计内容 一、回答下列问题： 1、什么是机器视觉，它的目标是什么？能否画出机器视觉检测系统的结构方 块图，并说出它们的工作过程原理和与人类视觉的关系？ 机器视觉是机器（通常指计算机）对图像进行自动处理并报告“图像中有什么”的过程，也就是说它识别图像中的内容。图像中的内容往往是某些机器零件，而处理的目标不仅要能对机器零件定位，还要能对其进行检验。 原始数据特征向量类别标识 特征度量模式分类器 机器视觉系统的组成框图 2、在机器视觉检测技术中：什么是点视觉技术、一维视觉技术、二维视觉技 术、三维视觉技术、运动视觉技术、彩色视觉技术、非可见光视觉技术等？ 能否说出他们的应用领域病句、案例？能否描述它们的技术特点？ 答：点视觉：用一个独立变量表示的视觉称之为点视觉。如应用位移传感器测量物体的移动速度。 一维视觉：普通的CCD。 两维视觉：用两个独立变量表示的视觉称之为两维视觉。比如普通的CCD。 三维视觉：用三个独立变量表示的视觉称之为三维视觉。比如用两个相机拍摄（双目视觉）；或者使用一个相机和一个辅助光源。 彩色视觉：用颜色作为变量的视觉称之为彩色视觉。物体的颜色是由照 射光源的光谱成分、光线在物体上反射和吸收的情况决定的。比如，一 个蓝色物体在日光下观察呈现蓝色，是由于这个物体将日光中的蓝光 反射出来，而吸收了光谱中的其他部分的光谱，而同样的蓝色物体， 在红色的光源照射下，则呈现红紫色， 非可见光视觉技术：用非可见光作为光源的视觉技术。比如非可见光成像技术。

3、机器视觉检测技术中：光源的种类有哪些？不同光源的特点是什么？光照 方式有几种？不同光照方式的用途是什么？又和技术特点和要求？ 机器视觉检测技术中光源有以下几种：荧光灯，卤素灯+光纤导管，LED 光源，激光，紫外光等。几种光源的特点如下： 成本亮度稳定度使用寿命复杂设计温度影响种类名 称 荧光灯低差差一般低一般 卤素灯+光纤导管高好一般差一般差LED光源一般一般好好高低光照方式有以下几种： 背景光法（背光照射）是将被测物置于相机和光源之间。这种照明方式的优点是可将被测物的边缘轮廓清晰地勾勒出来。由于在图像中，被测物所遮挡的部分为黑色，而未遮挡的部分为白色，因此形成“黑白分明”的易于系统分析的图像。此方法被应用于90%的测量系统中。 前景光法（正面照射）是将灯源置于被测物和相机之前。又可分为明场照射和暗场照射。明场照射是为了获得物体的几乎全部信息，照射物体的光在视野范围之内几乎全部反射回去；暗场照射是为了获取物体表面的凹凸，照射物体的光在视野范围之外有部分光反射回去。 同轴光法是将灯源置于被测物和相机之间。 4、机器视觉检测系统中，光学系统的作用是什么？光学器件有哪几种，它们 各自的作用是什么？光学镜头有几种类型，它们各自有何用途？光学镜头有哪些技术参数，各自对测量有什么影响？ 答：机器视觉检测系统中，光学系统用来采集物体的轮廓、色彩等信息。 光学器件主要有：镜头、成像器件（CCD和CMOS)、光圈、快门等。 镜头的作用是对成像光线进行调焦等处理，使成像更清晰；成像器件的作用是将光学图像转换成模拟电信号；光圈的作用如同人得瞳孔， 控制入射光的入射量，实现曝光平衡；快门的作用是将想要获取的光学

仿生机器人浅谈

仿生机器人浅谈 02320902 20090440 于苏显众所周知，自然界中的生物以其多彩多姿的形态!灵巧机敏的动作活跃于自然界，这中其人类灵巧的双手和可以直立行走的双足是最具灵活特性的。而非人生物的许多机能又是人类无法比拟的，如柔软的象鼻子，可以在任意管道中爬行的蛇，小巧的昆虫等。因此，自然界生物的运动行为和某些机能已成为机器人学者进行机器人设计!实现其灵活控制的思考源泉，导致各类仿生机器人不断涌现，仿生机器人就是模仿自然界中生物的外部形状或某些机能的机器人系统。 在人类发展的历史长河中，对仿生机械（器）的研究，都是多方面的，也就是既要发展模仿人的机器人，又要发展模仿其他生物的机械（器）。机器人未问世之前，人们除研究制造自动偶人外，对机械动物非常感兴趣，如传说诸葛亮制造木牛流马，现代计算机先驱巴贝吉设计的鸡与羊玩具，法国著名工程师鲍堪松制造的凫水的铁鸭子等，都非常有名。几年前，科技工作者为圣地亚哥市动物园制造电子机器鸟，它能模仿母兀鹰，准时给小兀鹰喂食；日本和俄罗斯制造了一种电子机器蟹，能进行深海控测，采集岩样，捕捉海底生物，进行海下电焊等作业。美国研制出一条名叫查理的机器金枪鱼，长1.32米，由2843个零件组成。通过摆动躯体和尾巴，能像真的鱼一样游动，速度为7.2千米/小时。可以利用它在海下连续工作数个月，由它测绘海洋地图和检测水下污染，也可以用它来拍摄生物，因为它模仿金枪鱼惟妙惟肖。 仿生机器人主要分为仿人类肢体机器人和仿非人生物机器人。仿人类肢体又可以分为仿人手臂和双足。仿非人的主要分为宏型和微型。仿人手臂型主要是研

究其自由度和多自由度的关节型机器人操作臂!多指灵巧手及手臂和灵巧手的组合。仿人双足型主要是研究双足步行机器人机构。宏型仿非人生物机器人主要是研究多足步行机器人（四足，六足，八足），蛇形机器人、水下鱼形机器人等，其体积结构较大。微型仿非人生物机器人主要是研究各类昆虫型机器人，如仿尺蠖虫行进方式的爬行机器人、微型机器狗、蟋蟀微机器人、蟑螂微机器人、蝗虫微机器人等。仿生机器人的主要特点：一是多为冗余自由度或超冗余自由度的机器人，机构复杂；二是其驱动方式有些不同于常规的关节型机器人，采用绳索或人造肌肉驱动。 仿生式体系结构的思想原理：从本质上来讲，慎思式智能、反应式智能以及分布式智能，都是对生物控制逻辑和推理方式的一种借鉴和仿生，但由于客观条件的限制和需求目的的局限，它们都只是从某一个角度和方向对生物智能的一种片面的、局部的模仿。本文的仿生式体系结构就是以前述的生物控制逻辑和行为推理为基础，充分借鉴基于慎思式智能、反应式智能和分布式智能等三种体系结构思想的优点与不足之处，针对目前机器人特别是未知环境下工作的移动机器人在控制体系结构方面所存在的缺点和问题，提出一种具有适应行为与进化能力的新的控制思想与理念。 借鉴分布式智能的思想，在控制体系结构中引人社会式行为控制层； 借鉴生物的自适应性思想，在控制体系结构中实现本代内的由慎思式行为层到反射式行为层的学习； 借鉴生物的自进化性思想，在控制体系结构中实现多代间的由反射式行为层向本能式行为层的进化(或退化)。 所以，仿生式体系结构共有四个行为控制层组成，即本能式行为控制层、反

浅谈机器学习与深度学习的概要及应用

龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/9e17206546.html, 浅谈机器学习与深度学习的概要及应用 作者：宁志豪周璐雨陈豪文 来源：《科技风》2019年第15期 摘;要：在20世纪五六十年代，“人工智能”这个术语就早已被正式提出。经历了几十个年代的发展，在AlphaGo击败李世乭时，人工智能（Artificial Intelligence）又受到了学者们的广泛关注和研究，同时机器学习（Machine Learning）和深度学习（deep learning）也相应的被提及到，甚至作为了人工智能其中的一个发展方向去拓展。本文对机器学习和深度学习的概念进行了解释与区分，从实际应用出发阐述了机器学习和深度学习的方向与应用，以及机器学习算法的分类。鉴于没有系统的学习过，可能在许多地方会有出入，还望更多的人能够有自己的思考。 关键词：机器学习;深度学习;算法 1 定义与区分 随着愈来愈多的学者对机器学习领域的深入探索，机器学习这个词的不同解释也出现了很多。其中，Arthur Samuel对机器学习的定义是指在没有明确的设定情况下，使计算机具有学习能力的研究领域。计算机程序从经验E中学习，为了解决某一任务T进行某一性能度量P，通过P测定在T上的表现因经验E而提高，这是Tom Mitchell对机器学习的定义。[1]其实简单来说，它是对数据分布进行建模，然后从大量看似无规律的数据中抽象出共性的模式。而深度学习是机器学习的一个子类，可以把它看作一种特殊的机器学习。深度学习的概念源于人工神经网络的研究。深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法，是一种能够模拟出人脑的神经结构的机器学习方法。 先举个例子来区分机器学习和深度学习，比如在识别猫和狗时，机器学习需要人工的将区别猫、狗的一些特征进行提取，而深度学习则自动找出分类问题的特征。因此，对于大量数据，使用深度学习较好，数据量少时，传统机器学习更适用。机器学习在解决问题时需把问题的步骤分解，而深度学习直接得到结果，可以实现实时的效果。当然，深度学习在具备高效能的优点时，它对硬件的要求也很高，尤其对GPU的要求。 2 机器学习算法分类 机器学习算法分为监督学习、无监督学习、强化学习以及推荐系统四大类。监督学习（Supervised Learning）是给出带有正确答案的数据集，通过算法得出更多的正确答案;无监督学习（Unsupervised Learning）是不提前告知算法，只给出一堆数据集。监督学习主要用于解决回归问题（预测连续的数据值）和分类问题（预测离散值输出）。如预测房价是回归问题，根据某些已有的数据可以得出直线、二次函数或二阶多项式。预测肿瘤的良性、恶性，只有两

机器学习算法分类与趋势分析

机器学习算法分类与趋势分析

机器学习算法的分类是棘手的，有几种合理的分类，他们可以分为生成/识别，参数/非参数，监督/无监督等。 例如，Scikit-Learn的文档页面通过学习机制对算法进行分组。这产生类别如：1，广义线性模型，2，支持向量机，3，最近邻居法，4，决策树，5，神经网络等 但从我们的经验来看，这并不总是算法分组最为实用的方法。那是因为对于应用机器学习，你通常不会想，“今天我要训练一个支持向量机！”相反，你心里通常有一个最终目标，如利用它来预测结果或分类观察。 所以在机器学习中，有一种叫做“没有免费的午餐”的定理。简而言之，它的意思就是说没有任何一种算法可以完美地解决每个问题，这对于监督式学习（即预测性建模）尤其重要。 例如，你不能说神经网络总是比决策树好，反之亦然。有很多因素在起作用，比如数据集的大小和结构。因此，您应该为您的问题尝试许多不同的算法，同时使用数据的“测试集”来评估性能并选择优胜者。 当然，你尝试的算法必须适合你的问题，这就是选择正确的机器学习算法的重要性之所在。打个比方，如果你需要清理你的房子，你可以使用真空吸尘器，扫帚或拖把，但是你不会拿出一把铲子然后开始挖掘。

因此，我们想要介绍另一种分类算法的方法，即通过机器学习所负责的任务来分类。 机器学习的任务 1.回归 回归是一种用于建模和预测连续数值变量的监督学习任务。例如预测房地产价格，股价变动或学生考试分数。 回归任务的特征是具有数字目标变量的标记数据集。换句话说，对于每个可用于监督算法的观察结果，您都有一些“基于事实”的数值。

1.1。（正则化）线性回归 线性回归是回归任务中最常用的算法之一。它最简单的形式是试图将一个直的超平面整合到你的数据集中（即当你只有两个变量的时候，你只能得到一条直线）。正如您可能猜到的那样，当数据集的变量之间存在线性关系时，它的效果是非常好的。 实际上，简单的线性回归经常被正则化的同类算法（LASSO，Ridge和Elastic-Net）所忽略。正则化是一种惩罚大系数的技术，以避免过度拟合，它应该调整其惩罚的力度。

机器视觉算法开发软件----HALCON

机器视觉算法开发软件----HALCON HALCON是世界范围内广泛使用的机器视觉软件，用户可以利用其开放式结构快速开发图像处理和机器视觉软件。 HALCON提供交互式的编程环境HDevelop。可在Windows,Linux,Unix下使用，使用HDevelop可使用户快速有效的解决图像处理问题。HDevelop含有多个对话框工具，实时交互检查图像的性质，比如灰度直方图，区域特征直方图，放大缩小等，并能用颜色标识动态显示任意特征阈值分割的效果，快速准确的为程序找到合适的参数设置。HDevelop程序提供进程，语法检查，建议参数值设置，可在任意位置开始或结束，动态跟踪所有控制变量和图标变量，以便查看每一步的处理效果。当用户对于机器视觉编程代码完成后，HDevelop可将此部分代码直接转化为C++,C或VB源代码，以方便将其集成到应用系统中。 HALCON提供交互式的模板描述文件生成工具HmatchIt,。可交互式地为一个模型定义一个任意形状的感性趣区域，HmatchIt优化给出此创建模型的合适参数, 自动生成模板描述文件以供程序调用，快速为基于形状匹配和结构匹配的用户找到实现目标识别和匹配应用的合适的参数设置。 HALCON提供支持多CPU处理器的交互式并行编程环境Paralell Develop, 其继承了单处理器板HDevelop的所有特点，在多处理器计算机上会自动将数据比如图像分配给多个线程，每一个线程对应一个处理器，用户无需改动已有的HALCON程序，就立即获得显

著的速度提升。 HALCON中HDevelop Demo中包含680个应用案例，根据不同的工业领域，不同的用法和算法分类列出，用户可以根据自己的需求方便的找到相对应的类似案例，快速掌握其函数用法。 HALCON提供的函数使用说明文档，详细介绍每个函数的功能和参数用法，提供在不用开发语言（VC,VB,.NET等）下的开发手册，而且提供一些算法（例如3D）的原理性介绍，给用户的学习提供帮助。 特点：原型化的开发平台，自动语法检查； 动态察看控制和图标变量； 支持多种操作系统； 支持多CPU； 支持多种文件格式； 自动语言转化功能； 与硬件无关，可支持各种硬件； 应用领域：医学图像分析； 2D/3D测量； 立体视觉； 匹配定位； 光学字符识别； Blob分析；

浅谈智能机器人教学及竞赛训练方法

我的智能机器人教学及竞赛训练心得 我校是2003年3月引进机器人，尝试进行机器人兴趣小组教学，至今已经开展有8年，在这8年时间里我校在机器人竞赛教学方面积累了比较多的经验。 机器人活动对学校来说属于一个较大投入的项目，想大范围的开展机器人教学对学校来说存在一定的压力，因此只能是选拔一部分有能力有兴趣的学生参与，先形成点，然后带动面再进行选修教学，针对参与学生就存在一定的选拔机制，这决定着如何培训如何选拔最好的学生参加活动，下面是我培训、选拔学生、参赛的整个流程： 有部分同学 自然淘汰退 出，参加其他 兴趣小组或 者是研究性 学习团队

自2009年以来新疆实行新课程改革，响应学校的政策，机器人小组也尽量向新课程模式靠拢，相继开设了机器人校本选修课、机器人研究性学习小组，这样做就可以将机器人课程纳入到学校正常教学的序列中，保证了机器人教学的学时，为机器人教学的开展建立了基本保障。 在机器人竞赛训练中主要对以下几个方面进行了侧重： 注重学生个人自学能力的培养，在现今这个社会越来越注重于个人的自学能力，通过C 语言到机器人知识的自主学习，学生们认识到学习不能仅仅在课堂上学习，还应在课余通过自己的努力探索进行学习，这作为他们的基本能力，这种能力可以迅速的在他们其他学科的学习中体现出来。要让学生充分认识到他自己才是学习的主体，作为教师要充分了解每位学生的学习特点，找到他们的长处，给他们创造可以挑战困难的环境，感受制作机器人的失败和成功，学生在自己制作机器人的过程中可能会遇到很多困难，这并不是坏事，这是他们成功的基石，只有通过这些困难和曲折，他们才能真正体验在自主学习中带来的快乐。 注重团队精神的培养，通过机器人竞赛的教学，越来越让同学们知道团队是多么重要，团队可以给他们带来快乐，带来灵感，能让他们充分体验到团队精神为他们机器人竞赛带来的益处。这个团队应该是个互相竞争的团队，也是个互相学习互相帮助的团队，努力营造一个团队学习的氛围，让学生在团队的氛围中愉快地探索、学习。在大的团队下，每个项目应该也有两个或者是两个以上的小组，这样小组之间可以经常比赛切磋，随时都可以发现有哪些不足，不断取得进步。在小组中不能光强调小组内的团结协作，更要强调小组和小组之间乃至不同竞赛小组之间的一种默契。在整个团队中一定要有一个具有凝聚力的同学，能够把大家都团结起来。这位同学必须有很坚强的毅力，遇到困难不会轻易放弃，能够坚持下去；善于分析对手的特点，学习别人的长处，带领同队同学不断前进；同时能够用他的行为感化别人带动别人，这是团队的精神所在。 注重创新能力的培养，机器人制作需要学生们的创新意识，需要他们踊跃进行创新，进行大胆的创新，只有这样自己制作的机器人才能独特于别人的，也才能比别人的机器人强。在这项中，我校的学生在每届的机器人大赛中都有突出的表现，我校学生曾将鼠夹改造后用于足球机器人的足球弹射，曾将建筑材料废料用于灭火机器人的传感器制作，曾自己到华菱市场寻找自己机器人能用的材料，这些都无不体现着学生主动创新主动制作的能力和愿望。 注重自信心的培养，机器人竞赛的机器人如果全是学生自己亲手做的，那么他对自己的机器人了如指掌，这样他自己的信心就比较足，而且遇到弱队和强队知道分析，攻其弱点，这本身就是一种自信心的培养。在机器人竞赛队伍里的学生有可能是在其他学科成绩不是很优秀的，但经过机器人兴趣活动的洗礼后，学生的自信心增强，然后学习成绩就会稳步提升，当然这要建立在学生对本活动具有较浓厚的兴趣，并参与了一些竞赛活动。 注重实践动手能力的培养，现今社会不缺精通理论的人，但奇缺能把理论给实践化的人，我机器人竞赛活动提倡学生利用自己手头的工具进行设计并进行制作，将自的想法付诸于实践制作，进而进行理论验证。在机器人队伍中一旦有这样一位同学善于设计，那么其他同学也会争相设计，做出各式各样的创新设计，然后同学们互相再进行交流，再进行修改，作出的设计就比较完美了。而这样培养出来的学生我相信进入社会将会对他的事业有较大帮助，对社会也会做出更大的贡献。 注重兴趣培养，兴趣是最好的老师，在整个选拔的流程中，也是我培养学生兴趣的流程，直到最后剩下的几个同学是真正能参与机器人竞赛的同学。使用这种筛选法，可以少去很多麻烦，如关系户、能力不行的等等都会给荡涤出去的，留下的全部是精英。 注重纪律要求的培养，因为在制作机器人方面需要遵守很多规范和规则，这就要从学生平时的为人处事出发，如严格要求每天的考勤，严格要求每天完成的任务并进行考核，如有

机器学习及其算法发展分析

机器学习及其算法发展分析 发表时间：2019-07-18T10:00:54.027Z 来源：《科技尚品》2019年第1期作者：赵明刘复星 [导读] 随着当今社会的发展和科技的进步，机器智能化在各个领域的应用越来越广泛。由于当下机器学习还处于初始阶段，主要依赖监督学习，且并未完全攻克弱人工智能，相关人员需要不断完善机器学习理论基础和实践。在对应科学范畴和计算机技术发展中，应为机器学习提供良好的环境，机器学习的发展前景十分广阔。要积极吸取发达国家的经验和教训，在人工智能技术上不断创新发展。 中国汽车技术研究中心有限公司 引言 在现代化信息技术的支持下，计算机技术为智能人工技术发展奠定良好基矗以计算机技术为支持的智能计算技术涉及了统计学、逼近论、算法复杂论以及凸分论等学科知识，可通过计算机技术，利用自身的学习经验，在自我系统中不断完善自身性能。以计算机规律性信息数据为支持，在计算机中找到规律性信息，获取知识经验，实现计算机技术的智能化，使得计算机向人工智能方向发展。 1概述 机器学习是AI人工智能的一个分支，在人工智能的时代机器学习作为一门重要的分支越来越受到学术界以及社会的关注，机器学习是一门涉及多领域的交叉学科，涉及统计学、凸分析、概率论、算法复杂度等多学科多门类，通过研究计算机相关模拟性能以及人类学习习惯和行为来获得新的技能或者新知识，并且根据自身框架结构不断优化完善自身体系性能。在此基础上持续优化模型，使得后续工作执行得更好。机器学习是令计算机不呈现程序即可显示获得某些功能的学习领域，也是计算机自身获取知识并逐步反馈逐步改进提示的过程。机器学习的研究需要以神经网络，统计分类等统计学，生物学为基础，让机器模拟人类学习过程。对此需要输入巨量的数据和学习样本以形成人类所知的"经验"，不断重复拆分、回归、聚合，最终得到元素间的关系并可依此形成类似经历的判断和预测。因此也应用于数据挖掘，大数据处理等基于海量数据的预测，应用领域十分广泛，涉及大数据分析、数据深度挖掘、自然语言处理、搜索引擎、语音识别、机器人控制应用等。 机器学习的本质在于数据的整合归纳，模型的建立和算法的改进。在整个学习过程中，最基本的条件是持续的外界反馈，以某种方式形成的外界信息源，运用算法将获取的外部信息加工成为"经验"，并储备在内在的数据库里。数据库根据建立的原则和规律提供执行的行动，而行动过程中获得的外界信息又成为了新的反馈来源，对下一次的行为提供新的指导信息。 2机器学习分类内容 机器学习中数据处理以人为标注为标准判断机器学习，主要有监督和无监督两种形式。监督学习是将学习目标采取具有标签的数据辅助完成学习，这种学习方式在实践中效果显著。但是，采取监督学习方式成本较大，价格昂贵。采用先进无监督学习则通过计算机自身自动化技术学习，以多种数据完善先验式知识吸收，整体上成本可控，不需要大量资金投入；但是，这种学习方式的实际效率较低。 2.1监督学习 监督学习以人为方式标注目标，初始训练数据是监督学习中需收集的必然数据。监督学习能够将机器自身泛化能力充分发挥出来，可以有效解决分类和回归问题。这种监督学习经典算法为卷积神经网络、多层感知机和逻辑回归等。经典方式由BN、SVN、KNN以及CBR等组成。由标注特征对机器展开数据集训练，使其能够学习对不同事物的合理划分，以学习的方式对规则、规律数据进行预测。 2.2无监督学习 无监督学习中，机器在未标记样本数据时，不进行的训练，开展无监督学习。无监督学习可以在机器学习中及时区分一些原理相似性概念，无监督学习可以和人类一样学习需要的知识。这种无监督的学习经典性算法分为深度置信网络、受限玻尔兹曼机、自动编码器等内容，在解决聚类问题上有广泛的应用。 3机器学习的经典算法 机器学习目标是在一定的网络结构基础上，构建符合要求的数学模型，选择合理的学习方式和数据训练方法，学习输入数据的内在模式和数据结构，不断调整内部参数，通过数学工具求解模型最优化的预测反馈，提高泛化能力、防止过拟合进行半独立甚至独立的繁琐性工作。机器学习算法主要是指通过数学及统计方法求解最优化问题的步骤和过程，下面以机器学习领域经典的BP算法、卷积神经网络和深度学习算法来介绍。 3.1BP算法 BP算法属于有监督学习，该算法的基本原理如为浅层前向型神经网络计算模型，包含输入层、隐藏层和输出层，由大量神经元作为网络节点彼此连接，每个神经元通过激励函数处理作为网络权值的连接强度信号，通过调整这些连接强度，将输入数据中包含的模式信息映射到输出层。 3.2卷积神经网络 本质上，卷积神经网络是一种带有卷积结构的多层前馈神经网络，但区别于传统的全连接前馈神经网络，CNN具有局部连接和参数共享的重要特征，从而减少了连接和权值的数量，降低了网络模型的复杂度，提高了计算效率，特别是网络规模越大、效果越显著。另外，CNN通过层叠的卷积和下采样操作自动提取具有平移不变性的局部特征。 3.3深度学习算法 深度学习是机器学习的一个最新分支。Hinton等人于2006年提出基本概念，是机器学习基于数据辩表征学习的方法，用半监督式或非监督式的特征学习和分层特征提取高效算法来替代手工获取特征。人们一直在研究数字神经网络与人类大脑间的关系，随着对生物神经科学和计算机技术深入研究及它们的发展与应用，人们逐渐认识到神经网络的分层计算模型与人类大脑结构的特定区域相对应。近年来，深度学习模型的研究与应用成果也进一步证明了这个事实。因此，深度学习网络模型是最接近人类大脑的智能学习方法和认知过程，这也是其实践应用的理论依据。 4机器学习未来与发展 4.1非监督学习 非监督学习，目前还未是一门成熟的学科，主要关注统计数据密度问题，在训练中所需的已标识数据是经人工处理而成，且需由相关

基于OpenMv的跌倒检测算法设计与实现

Computer Science and Application 计算机科学与应用, 2019, 9(11), 2020-2027 Published Online November 2019 in Hans. https://www.doczj.com/doc/9e17206546.html,/journal/csa https://https://www.doczj.com/doc/9e17206546.html,/10.12677/csa.2019.911227 Design and Implementation of Drop Detection Algorithm Based on OpenMv Zihong Yang, Wenjie Yang, Jia Liu* School of Information Engineering, Wuhan Business University, Wuhan Hubei Received: Oct. 22nd, 2019; accepted: Nov. 6th, 2019; published: Nov. 13th, 2019 Abstract Today, the number of elderly people in society is on the rise, but also accompanied by a growing number of elderly security problems, such as falls, sudden illness, dementia, and a series of a threat to the elderly life problems, and in this paper, the fall problem is proposed based on a OpenMv fall detection algorithm, mainly through OpenMv cameras to capture images for image arithmetic for the elderly fall state. The fall detection proposed in this paper is mainly realized through OpenMv’s built-in function library and the three-frame difference algorithm, and then the fluctuation range of the body center coordinates of the elderly is adjusted to determine whether the elderly has fallen. Keywords Elderly, Camera, Fall Detection, Three Frame Difference Algorithm 基于OpenMv的跌倒检测算法设计与实现 杨子弘，杨文杰，刘佳* 武汉商学院信息工程学院，湖北武汉 收稿日期：2019年10月22日；录用日期：2019年11月6日；发布日期：2019年11月13日 摘要 现如今，社会上老年人的数量正在持续增长，而伴随着的也是日益增多的老年人的安全问题，例如跌倒、突发疾病、失智等一系列对老年人生命产生威胁的问题，本文就其中的跌倒问题提出了一种基于OpenMv *通讯作者。

数字图像处理与机器视觉 2015-2016期末试卷参考答案

数字图像处理与机器视觉 2015-2016期末试卷参考答案南昌大学研究生2015,2016年第2学期期末考试试卷 试卷编号: (开)卷课程名称: 数字图像处理与机器视觉适用班级: 2015级硕士研究生姓名: 学号: 专业: 学院: 机电工程学院考试日期: 题号一二三四五六七八九十总分累分人 签名题分 10 15 15 10 20 30 100 得分 考生注意事项:1、本试卷共4页，请查看试卷中是否有缺页或破损。如有请报告以便更换。 2、使用A4答题纸，注意装订线。 一、单项选择题(从下列各题四个备选答案中选出一个正确答案，并将其 代号填在题前的括号内。每小题1分，共10分) ( b )1.图像与灰度直方图间的对应关系是: a.一一对应 b.多对一 c.一对多 d.都不对 ( d )2. 下列算法中属于图象平滑处理的是: a.Hough变换法 b.状态法 c.高通滤波 d. 中值滤波 ( c )3.下列算法中属于图象锐化处理的是: a.局部平均法 b.最均匀平滑法 c.高通滤波 d. 中值滤波 ( d )4. 下列图象边缘增强算子中对噪声最敏感的是: a.梯度算子 b.Prewitt算子 c.Roberts算子 d. Laplacian算子 ( b )5. 下列算法中属于点处理的是: a.梯度锐化 b.二值化 c.傅立叶变换 d.中值滤波 ( d )6.下列算子中利用边缘灰度变化的二阶导数特性检测边缘的是:

a.梯度算子 b.Prewitt算子 c.Roberts算子 d. Laplacian算子 ( c )7.将灰度图像转换成二值图像的命令为: a.ind2gray b.ind2rgb c.im2bw d.ind2bw ( d )8.数字图像处理的研究内容不包括: a.图像数字化 b.图像增强 c.图像分割 d.数字图像存储 ( d )9.对一幅100?100像元的图象，若每像元用,bit表示其灰度值，经霍夫曼编码后图象的压缩比为2:1，则压缩图象的数据量为: a.2500bit b.20000bit c.5000bit d.40000bit ( b )10.图像灰度方差说明了图像哪一个属性: a.平均灰度 b.图像对比度 c.图像整体亮度 d.图像细节 第 1 页 二、填空题(每空1分，共15分) l. 图像处理中常用的两种邻域是 4-邻域和 8-邻域。 2.图象平滑既可在空间域中进行，也可在频率域中进行。 3.常用的灰度内插法有最近邻元法、双线性内插法和三次内插法。 4. 低通滤波法是使高频成分受到抑制而让低频成分顺利通过，从而实现图像平滑。 5.Prewitt边缘检测算子对应的模板是和。 -1 -1 -1 -1 0 1 0 0 0 -1 0 1 1 1 1 -1 0 1 (不分先后) 6.图像压缩系统是有编码器和解码器两个截然不同的结构块组成的。 7.灰度直方图的纵坐标是该灰度出现的频率。 8.依据图象的保真度，图象编码可分为无失真(无损)编码和有失真(有损)编码两 种。

贝叶斯网络结构学习及其应用研究_黄解军

收稿日期:2004-01-23。 项目来源:国家自然科学基金资助项目(60175022)。 第29卷第4期2004年4月武汉大学学报#信息科学版 Geomatics and Information Science of Wuhan U niversity V ol.29No.4Apr.2004 文章编号:1671-8860(2004)04-0315-04文献标识码:A 贝叶斯网络结构学习及其应用研究 黄解军1 万幼川1 潘和平 1 (1 武汉大学遥感信息工程学院,武汉市珞喻路129号,430079) 摘 要:阐述了贝叶斯网络结构学习的内容与方法,提出一种基于条件独立性(CI)测试的启发式算法。从完全潜在图出发,融入专家知识和先验常识,有效地减少网络结构的搜索空间,通过变量之间的CI 测试,将全连接无向图修剪成最优的潜在图,近似于有向无环图的无向版。通过汽车故障诊断实例,验证了该算法的可行性与有效性。 关键词:贝叶斯网络;结构学习;条件独立性;概率推理;图论中图法分类号:T P18;T P311 贝叶斯网络学习是贝叶斯网络的重要研究内容,也是贝叶斯网络构建中的关键环节,大体分为结构学习和参数学习两个部分。由于网络结构的空间分布随着变量的数目和每个变量的状态数量呈指数级增长,因此,结构学习是一个NP 难题。为了克服在构建网络结构中计算和搜索的复杂性,许多学者进行了大量的探索性工作[1~5]。至今虽然出现了许多成熟的学习算法,但由于网络结构空间的不连续性、结构搜索和参数学习的复杂性、数据的不完备性等特点,每种算法都存在一定的局限性。本文提出了一种新算法,不仅可以有效地减少网络结构的搜索空间,提高结构学习的效率,而且可避免收敛到次优网络模型的问题。 1 贝叶斯网络结构学习的基本理论 1.1 贝叶斯网络结构学习的内容 贝叶斯网络又称为信念网络、概率网络或因果网络[6] 。它主要由两部分构成:1有向无环图(directed acyclic graph,DAG),即网络结构,包括节点集和节点之间的有向边,每个节点代表一个变量,有向边代表变量之间的依赖关系;o反映变量之间关联性的局部概率分布集,即概率参数,通常称为条件概率表(conditional probability table,CPT),概率值表示变量之间的关联强度或置信度。贝叶斯网络结构是对变量之间的关系描 述,在具体问题领域,内部的变量关系形成相对稳定的结构和状态。这种结构的固有属性确保了结构学习的可行性,也为结构学习提供了基本思路。贝叶斯网络结构学习是一个网络优化的过程,其目标是寻找一种最简约的网络结构来表达数据集中变量之间的关系。对于一个给定问题,学习贝叶斯网络结构首先要定义变量及其构成,确定变量所有可能存在的状态或权植。同时,要考虑先验知识的融合、评估函数的选择和不完备数据的影响等因素。 1.2 贝叶斯网络结构学习的方法 近10年来,贝叶斯网络的学习理论和应用取得了较大的进展。目前,贝叶斯网络结构学习的方法通常分为两大类:1基于搜索与评分的方法,运用评分函数对网络模型进行评价。通常是给定一个初始结构(或空结构),逐步增加或删减连接边,改进网络模型,从而搜索和选择出一个与样本数据拟合得最好的结构。根据不同的评分准则,学习算法可分为基于贝叶斯方法的算法[3,7]、基于最大熵的算法[8]和基于最小描述长度的算法[1,2]。o基于依赖关系分析的方法,节点之间依赖关系的判断通过条件独立性(CI )测试来实现,文献[9,10]描述的算法属于该类算法。前者在DAG 复杂的情况下,学习效率更高,但不能得到一个最优的模型;后者在数据集的概率分布与DAG 同构的条件下,通常获得近似最优的模型[11],

浅谈小学机器人课堂教学的实践策略

浅谈小学机器人课堂教学的实践策略 [内容摘要]机器人，我们现在都已经比较熟悉了，她作为信息技术学科的一个拓展平台已经得到各方面的认可：让机器人走进课堂，走向每一位学生，让更多的孩子了解机器人，培养孩子综合能力和信息素养。然而，当我们看到机器人这个特殊的课堂教学平台的亮丽风景的同时，我们还在思考：机器人课堂教学中到底要教什么采用怎么样的教学模式与策略学生才会感兴趣对机器人教学成效又该怎样评价本文就以这样的思路，谈谈我对机器人课堂教学实践策略的思考。 [关键词] 机器人课堂教学实践策略 随着机器人课堂教学活动的不断推进，实践中的我们都遇到类似的困惑：学生对机器人的兴趣很高很高，可是在短短几堂课的教学实践之后，学生的兴趣、学生的热情似乎大打折扣，到底是什么原因引起的这种变化，怎样才能让机器人课堂“活”起来，让学生能够灵活应用机器人学习中的各种知识，解决生活中的实际问题，真正地做到活学活用。 一、找准机器人教与学的支点：机器人课堂教学到底要教什么 1.机器人课堂教学需要准确定位 首先，我们必须清楚地意识到，我们所讲的机器人不是一门学科，他不是大学所学的机器人学科“下放”到我们中小学的学习中来。 其次，我们必须明确我们开展机 器人课堂教学的主要任务是培养学 生对机器人研究的兴趣，同时培养学

生分析问题、解决问题的能力。 如今，新课程提倡研究性学习，真正的研究性学习才能激发学生兴趣，提高学习的效率，而我们的机器人的学习属于真正的研究性学习。在整个学习过程中，学生得到多元的乐趣体验，与生活息息相关。 因此，我觉得我们的机器人课堂教学的核心应该是：程序设计初步知识，在此基础上培养孩子协作、创新的多元智能。 2.认清机器人课堂教学对教师提出的要求 作为机器人课堂教学实践的我们自身需要做好各项准备，这也是对我们参与机器人课堂教学实践所提出的具体要求，我们在实践过程中发现机器人课堂实践对我们的要求很高，主要体现在：1.有一定的耐心。2.有一定的动手能力。3.有一定的电子技能技术。4.有一定的程序编写能力。5.有一定的创造欲望。6.有一定的观察生活感受生活的激情。 由于机器人的教学还是处于起步阶段，我们都还在不断了解，也都在“摸石头过河”，我们自身的准备工作，对自身所提出的要求，做得踏实一点，要求严格一些，在教学中就可以做到游刃有余。 二、瞅准机器人教与学的时机：什么时候开始教学机器人 机器人的学习需要学生的生活经验作为基础，包括学生对问题的分析、解决问题的能力，都会影响机器人学习的积极性。 曾经也有学者提出“程序设计教学越早越好”但我个人认为也不能太早。必须切合学生的学习实际，跟学校信息技术教学整体协同，不过我们可以在早期的机器人课堂教学采用实体机器人，进行搭建研究学习，简单介绍相关机械原理，培养孩子的动手能力。