?人们在寻找信息时，常常需要借助搜索引擎，主动地提供准确的关键词来进?行行相应的搜索，但是当?用户?无法找到准确描述?自?己需求的关键字时，搜索引擎就?无能为?力力了了。
和搜索引擎?一样，推荐系统也是?一种帮助?用户快速发现有?用信息的?工具。但是和搜索引擎不不同的是，推荐系统不不需要?用户提供明确的需求，?而是通过分析?用户的历史?行行为给?用户的兴趣建模，从?而主动给?用户推荐能够满?足它们兴趣与需求的信息。
近?十年年来，推荐引擎对互联?网?用户来说随处可?见。以亚?马逊为例例，简单说说实际的应?用。Amazon 有个性化商品推荐列列表和相关商品的推荐列列表，以下为?一种基于物品的的推荐算法（item-based method ），它会给我推荐那些和之前我喜欢的物品相似的物品，因为我之前查找过关于算法数据结构相关的书籍，所以就给我推荐了了以下这些计算机领域的经典图书
除了了个性化推荐列列表，亚?马逊另?一个重要的推荐应?用就是相关推荐列列表。?一种是包含购买此商品的顾客也同时购买，另?一种是包含浏览过这个商品的顾客购买的其他商品
机器?学习算法系列列（13）：推荐系统（1）—简介
?一、定义
1.1 从搜索引擎说起
1.2 推荐系统的具体应?用
此外，还有?一个应?用就是打包销售，同时购买这些商品往往会给你?一定的折扣。
机器学习10大算法 什么是机器学习呢？ 从广泛的概念来说，机器学习是人工智能的一个子集。人工智能旨在使计算机更智能化，而机器学习已经证明了如何做到这一点。简而言之，机器学习是人工智能的应用。通过使用从数据中反复学习到的算法，机器学习可以改进计算机的功能，而无需进行明确的编程。 机器学习中的算法有哪些？ 如果你是一个数据科学家或机器学习的狂热爱好者，你可以根据机器学习算法的类别来学习。机器学习算法主要有三大类：监督学习、无监督学习和强化学习。 监督学习 使用预定义的“训练示例”集合，训练系统，便于其在新数据被馈送时也能得出结论。系统一直被训练，直到达到所需的精度水平。 无监督学习 给系统一堆无标签数据，它必须自己检测模式和关系。系统要用推断功能来描述未分类数据的模式。 强化学习 强化学习其实是一个连续决策的过程，这个过程有点像有监督学习，只是标注数据不是预先准备好的，而是通过一个过程来回调整，并给出“标注数据”。
机器学习三大类别中常用的算法如下： 1. 线性回归 工作原理：该算法可以按其权重可视化。但问题是，当你无法真正衡量它时，必须通过观察其高度和宽度来做一些猜测。通过这种可视化的分析，可以获取一个结果。 回归线，由Y = a * X + b表示。 Y =因变量；a=斜率；X =自变量；b=截距。 通过减少数据点和回归线间距离的平方差的总和，可以导出系数a和b。 2. 逻辑回归 根据一组独立变量，估计离散值。它通过将数据匹配到logit函数来帮助预测事件。 下列方法用于临时的逻辑回归模型: 添加交互项。 消除功能。 正则化技术。 使用非线性模型。 3. 决策树 利用监督学习算法对问题进行分类。决策树是一种支持工具，它使用树状图来决定决策或可能的后果、机会事件结果、资源成本和实用程序。根据独立变量，将其划分为两个或多个同构集。 决策树的基本原理：根据一些feature 进行分类，每个节点提一个问题，通过判断，将数据分为两类，再继续提问。这些问题是根据已有数据学习出来的，再投
烹饪中常见的26种技法有哪些 煎：煎是先把锅烧热，用少量的有刷一下锅底，然后把加工成型（一般为扁型）的原料放入锅中，用少量的油煎制成熟的一种烹饪方法。一般先煎一面，再煎另一面、煎时不停地晃动锅子，使原料受热均匀，色泽一致。 熏；熏是讲已经处理熟的主料用烟加以熏制的一种烹调方法。 滑：把上薄浆的鸡鸭鱼猪等的肉片用烧开的水或热锅冷油滑开使原本塞牙的肉质变嫩且口感好。 熘：熘就是用旺火急速烹调的一种方法。熘法一般是先将原料经过油炸或者开水氽熟后，另外起油锅调制卤汁，然后将处理好的原料放入卤汁中搅拌或讲卤汁浇淋于处理好的原料表面。 爆：爆就是急、速、烈的意思，加热时间极短。烹制出的菜肴脆嫩鲜爽。爆法主要用于烹制脆性、韧性原料，常用的爆法主要为：油爆、芜爆、葱爆、酱爆等。
焗：通过盖上锅盖，保留热气，使未熟的十五熟透。 炒：烧是最基本的烹饪技法，其原料一般是片、丝、丁、条、块，炒时要用旺火，要热锅热油，所用底油多少随料而定。依照材料、火候，油温高低的不同，可分为生炒、滑炒、熟炒及干炒等方法。 拔丝：拔丝是将糖（冰糖或白糖）加油或水熬到一定的火候，然后放入炸过的食物翻炒，吃时能拔出糖丝的一种烹调方法。 卷：卷是以菜叶、蛋皮、面皮、花瓣等作为卷皮，卷入各种馅料后，裹成圆筒或椭圆形后，再蒸或炸的一种烹调方法。 氽：氽既是对有些烹饪原料进行出水处理的方法，也是一种制作菜肴的烹调方法。氽菜的主料多是细小的片、丝、花刀型或丸子，而且成品汤多。氽属旺火速成的烹调方法。 蒸：蒸是以水蒸气为导热体，将经过调味的原料，用旺火或中火加热，使成菜熟嫩或酥烂的一种烹调方法。常见的蒸法有干蒸、清蒸、粉蒸
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
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。
东南大学 硕士学位论文 移动机器人完全遍历路径规划算法研究 姓名：胡正聪 申请学位级别：硕士 专业：机械电子工程 指导教师：张赤斌 20080403
第一章绪论 第一章绪论 １．１移动机器人的发展史 社会的主体是人类，历史的推动者是人类，伟大的人类运用自己的智慧不断创造伟大的发明，不断推动社会的发展。邓小平同志说过：“科技是第一生产力。”生产力是社会发展的动力，所以人类推动社会发展就是要致力于发展生产力，致力于发展科技。人类不断发展生产力来提高自身认识自然、改造自然、得到自己所需物质的能力，这种能力的进化由最初的运用双手、简单工具、发展到运用畜力、发展到运用简单机器、发展到运用自动化设备、还会发展到我们无法想象的未来。 机器人就是生产力发展的产物。机器人的概念最早是在１９２０年的科幻小说中提出的，而早期的机器人如１９３９年美国纽约世界博览会上展出的西屋电气公司制造的家用机器人Ｅｌｅｋｔｒｏ和１９５６年美国人乔治?德沃尔制造出的世界上第一台可编程的机器人都是一些实用价值不高的机器人，它们是现代机器人的雏形。上世纪６０年代，由于传感器和计算机技术的发展及应用，兴起了全世界第二代机器人的研究热潮，并向人工智能进发。１９６８年，美国斯坦福研究所公布了他们研发成功的机器人Ｓｈａｋｅｙ。它带有视觉传感器，能根据人的指令发现并抓取积木。Ｓｈａｋｅｙ可以算是世界第一台智能机器人，它拉开了第三代机器人研发的序幕。到了上世纪８０年代，发达国家都组建各种机器人研究机构，尤其是以美国为代表的国家将机器人的研究列入了军事发展计划，带动各国把机器人的研究推上了高潮，日本和欧洲各国都成立了各自的机器人研究中心和规划了自己的研究计划。进入９０年代后，机器人的应用领域除了工业和军事外，还涉及到了服务和娱乐领域，以日本本田公司的ＡＳＩＭＯ人型机器人和索尼公司的ＡＩＢＯ娱乐机器人为代表的机器人展示了机器人领域各方面的先进研究成果。在欧洲，２００２年丹麦ｉＲｏｂｏｔ公司推出了吸尘器机器人Ｒｏｏｍｂａ，它能避开障碍，自动设计行进路线，还能在电量不足时，自动驶向充电座。Ｒｏｏｍｂａ是目前世界上销量最大、最商业化的家用机器人。２００６年６月，微软公司推出ＭｉｃｒｏｓｏＲＲｏｂｏｔｉｃｓＳｔｕｄｉｏ，机器人模块化、平台统一化的趋势越来截明显，比尔?盖茨预言：“家用机器人很快将席卷伞球。” 图１．１丹麦ｉＲｏｂｏｔ公司推出的吸尘机器人Ｒｏｏｍｂａ［
机器学习的十种经典算法详解 毫无疑问，近些年机器学习和人工智能领域受到了越来越多的关注。随着大数据成为当下工业界最火爆的技术趋势，机器学习也借助大数据在预测和推荐方面取得了惊人的成绩。比较有名的机器学习案例包括Netflix根据用户历史浏览行为给用户推荐电影，亚马逊基于用户的历史购买行为来推荐图书。那么，如果你想要学习机器学习的算法，该如何入门呢？就我而言，我的入门课程是在哥本哈根留学时选修的人工智能课程。老师是丹麦科技大学应用数学和计算机专业的全职教授，他的研究方向是逻辑学和人工智能，主要是用逻辑学的方法来建模。课程包括了理论/核心概念的探讨和动手实践两个部分。我们使用的教材是人工智能的经典书籍之一：Peter Norvig教授的《人工智能——一种现代方法》，课程涉及到了智能代理、基于搜索的求解、对抗搜索、概率论、多代理系统、社交化人工智能，以及人工智能的伦理和未来等话题。在课程的后期，我们三个人还组队做了编程项目，实现了基于搜索的简单算法来解决虚拟环境下的交通运输任务。我从课程中学到了非常多的知识，并且打算在这个专题里继续深入学习。在过去几周内，我参与了旧金山地区的多场深度学习、神经网络和数据架构的演讲——还有一场众多知名教授云集的机器学习会议。最重要的是，我在六月初注册了Udacity的《机器学习导论》在线课程，并且在几天前学完了课程内容。在本文中，我想分享几个我从课程中学到的常用机器学习算法。机器学习算法通常可以被分为三大类——监督式学习，非监督式学习和强化学习。监督式学习主要用于一部分数据集（训练数据）有某些可以获取的熟悉（标签），但剩余的样本缺失并且需要预测的场景。非监督式学习主要用于从未标注数据集中挖掘相互之间的隐含关系。强化学习介于两者之间——每一步预测或者行为都或多或少有一些反馈信息，但是却没有准确的标签或者错误提示。由于这是入门级的课程，并没有提及强化学习，但我希望监督式学习和非监督式学习的十个算法足够吊起你的胃口了。监督式学习1.决策树：决策树是一种决策支持工具，它使用树状图或者树状模型来表示决策过程以及后续得到的结果，包括概率事件结果等。请观察下图来理解决策树的结构。 从商业决策的角度来看，决策树就是通过尽可能少的是非判断问题来预测决策正确的概
一种移动机器人的路径规划算法 作者：霍迎辉，张连明 (广东工业大学自动化研究所广州510090 文章来源：自动化技术与应用点击数：1419 更新时间：2005-1-24 摘要：本文提出一种移动机器人路径规划最短切线路径算法。依据此算法，机器人能顺利地避开障碍物到达目标位置，其原理简单，计算快捷，容易实现。仿真结果验证了它的有效性和实用性。 关键词：移动机器人；路径规划；机器人避障 1引言 移动机器人路径规划问题是指在有障碍物的工作环境中寻找一条恰当的从给定起点到终点的运动路径，使机器人在运动过程中能安全、无碰撞地绕过所有的障碍物［1］。 障碍环境中机器人的无碰撞路径规划［2］是智能机器人研究的重要课题之一，由于在障碍空间中机器人运动规划的高度复杂性使得这一问题至今未能很好地解决。路径规划问题根据机器人的工作环境模型可以分为两种，一种是基于模型的路径规划，作业环境的全部信息都是预知的；另一种是基于传感器的路径规划，作业环境的信息是全部未知或部分未知的。 对机器人路径规划的研究，世界各国的专家学者们提出了许多不同的路径规划方法，主要可分为全局路径和局部路径规划方法。全局路径规划方法有位形空间法、广义锥方法、顶点图像法、栅格划归法；局部路径规划方法主要有人工势场法。这些方法都各有优缺点［3］，也没有一种方法能够适用于任何场合。 本文提出一种最短切线路径的规划方法，其涉及的理论并不高深，计算简单，容易实现，可供侧重于应用的读者参考。下面将详细介绍该算法的基本原理，最后给出仿真实现的结果。 2最短切线路径算法 2.1算法基本原理 (1)首先判断机器人和给定的目标位置之间是否存在障碍物。如图1所示，以B代表目标位置，其坐标 为(x Ｂ，y Ｂ ），以R、A分别代表机器人及障碍物，坐标为(x Ｒ ，y Ｒ )、(x Ａ ，y Ａ )。Ｒr和Ra表示机器人和障 碍物的碰撞半径，也就是说在其半径以外无碰撞的危险。这里对碰撞半径的选择作出一点说明，碰撞半径越小，发生碰撞的危险度越大，但切线路径越短；碰撞半径越大，发生碰撞的危险度越小，但同时切线路径越长。要根据实际情况和控制要求来确定碰撞半径。若机器人与目标位置之间不存在障碍物，机器人可走直线直接到达目标位置，此时的直线方程可由两点式确定：
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
机器学习常见算法分类汇总 ?作者：王萌 ?星期三, 六月25, 2014 ?Big Data, 大数据, 应用, 热点, 计算 ?10条评论 机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。这里IT经理网为您总结一下常见的机器学习算法，以供您在工作和学习中参考。 机器学习的算法很多。很多时候困惑人们都是，很多算法是一类算法，而有些算法又是从其他算法中延伸出来的。这里，我们从两个方面来给大家介绍，第一个方面是学习的方式，第二个方面是算法的类似性。 学习方式 根据数据类型的不同，对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域，人们首先会考虑算法的学习方式。在机器学习领域，有几种主要的学习方式。将算法按照学习方式分类是一个不错的想法，这样可以让人们在建模和算法选择的时候考虑能根据输入数据来选择最合适的算法来获得最好的结果。 监督式学习：
在监督式学习下，输入数据被称为“训练数据”，每组训练数据有一个明确的标识或结果，如对防垃圾邮件系统中“垃圾邮件”“非垃圾邮件”，对手写数字识别中的“1“，”2“，”3“，”4“等。在建立预测模型的时候，监督式学习建立一个学习过程，将预测结果与“训练数据”的实际结果进行比较，不断的调整预测模型，直到模型的预测结果达到一个预期的准确率。监督式学习的常见应用场景如分类问题和回归问题。常见算法有逻辑回归（Logistic Regression）和反向传递神经网络（Back Propagation Neural Network） 非监督式学习： 在非监督式学习中，数据并不被特别标识，学习模型是为了推断出数据的一些内在结构。常见的应用场景包括关联规则的学习以及聚类等。常见算法包括Apriori算法以及k-Means算法。 半监督式学习：
遗传算法与机器人路径规划 摘要：机器人的路径规划是机器人学的一个重要研究领域，是人工智能和机器人学的一个结合点。对于移动机器人而言，在其工作时要求按一定的规则，例如时间最优，在工作空间中寻找到一条最优的路径运动。机器人路径规划可以建模成在一定的约束条件下，机器人在工作过程中能够避开障碍物从初始位置行走到目标位置的路径优化过程。遗传算法是一种应用较多的路径规划方法，利用地图中的信息进行路径规划，实际应用中效率比较高。 关键词：路径规划；移动机器人；避障；遗传算法 Genetic Algorithm and Robot Path Planning Abstract: Robot path planning research is a very important area of robotics, it is also a combine point of artificial intelligence and robotics. For the mobile robot, it need to be worked by certain rulers（e.g time optimal），and find a best movement path in work space. Robot path planning can be modeled that in the course of robots able to avoid the obstacles from the initial position to the target location,and it ruquire to work under ertain constraints. Genetic algorithm used in path planning is very common, when planning the path ,it use the information of map ,and have high eficient in actual. Key words: Path planning,mobile robot, avoid the obstacles, genetic algorithm 1路径规划 1.1机器人路径规划分类 （1）根据机器人对环境信息掌握的程度和障碍物的不同，移动机器人的路径规划基本上可分为以下几类： 1，已知环境下的对静态障碍物的路径规划； 2，未知环境下的对静态障碍物的路径规划； 3，已知环境下对动态障碍物的路径规划； 4，未知环境下的对动态障碍物的路径规划。 （2）也可根据对环境信息掌握的程度不同将移动机器人路径规划分为两种类型： 1，基于环境先验完全信息的全局路径规划； 2，基于传感器信息的局部路径规划。 （第二种中的环境是未知或部分未知的，即障碍物的尺寸、形状和位置等信息必须通过传感器获取。） 1.2路径规划步骤 无论机器人路径规划属于哪种类别，采用何种规划算法，基本上都要遵循以下步骤： 1, 建立环境模型，即将现实世界的问题进行抽象后建立相关的模型； 2, 路径搜索方法，即寻找合乎条件的路径的算法。 1.3路径规划方法
菜肴的烹调方法 烹调方法是指把经过初步加工和切制成形的烹饪原料，综合运用加热、调制等手段制成不同风味菜肴特色的方法。在实际应用中，烹调方法还包括只调制不加热的方法，如生拌、生炝、生渍、生腌等；以及只加热、不调制的方法，如煮（饭）、熬（粥）、蒸（馒头）、烤（白薯）等。 由于烹饪原料的性能、质地、形态各异，因此，菜肴在色、香、味、形、质诸要素等方面的要求也各不一样。因而菜肴制作过程中的加热途径、糊浆、芡汁和火候运用也不尽相同。这样也就衍生形成了多种多样的烹调方法。运用烹调方法的目的是通过对热能、调料和炊具综合的或分别的利用，施加于粗加工、细加工等工序处理过的主、配料，产生复杂的理化反应，形成为色泽、香气、味道、形状、质感等不同的风味特色，使烹饪原料变为既符合饮食养生要求、又美味可口的菜肴。因此，烹调方法对菜肴起着决定性的作用，是中式烹调技艺的核心。 第一节烹调方法的分类 目前，中式菜肴的烹调方法可按传热介质分类、按烹和调的运用情况分类和按冷热菜式分类。现分别介绍如下： 一、按传热介质分类 按传热介质的不同，烹调方法可分为油烹法、水烹法、汽烹法、
固体烹法、电磁波烹法及其他烹法，还包括有多种传热介质综合套用的混合烹法。 1.油烹法 油烹法是指通过油脂把热能以热对流的方式传递给原料，将烹饪原料制成菜肴的烹调方法，如炒、爆、炸、熘、烹、拔丝、挂霜等。 2.水烹法 水烹法是指通过水将热能以热对流的方式传递给烹饪原料，其菜肴主要成熟过程是以水作为传热介质的烹调方法，如汆、涮、烩、煮、焖、烧、炖、扒、灼、浸、蜜汁、软熘等。 3.汽烹法 汽烹法是指通过水蒸气将热能以热对流的方式传递给烹饪原料，其菜肴主要成熟过程是以水蒸气作为传热介质的烹调方法，如蒸、隔水炖。 4.固体烹法 固体烹法是指通过盐或砂粒等固体物质将热能以热传导的方式 传递给烹饪原料，其菜肴主要成熟过程是以固体物质作为传热介质的烹调方法，如盐焗、砂炒等。 5.电磁波烹法 电磁波烹法是指依靠电磁波、远红外线、微波、光能等为热源，
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。
机器视觉基本概念 2018.1.29 机器视觉系统 作用：利用机器代替人眼来做各种测量和判断。 它是计算机学科的一个重要分支，它综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面的技术，涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域。 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。可以在最快的生产线上对产品进行测量、引导、检测、和识别，并能保质保量的完成生产任务 视觉检测：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。是用于生产、装配或包装的有价值的机制。它在检测缺陷和防止缺陷产品被配送到消费者的功能方面具有不可估量的价值。 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。 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
5-1简述机器学习十大算法的每个算法的核心思想、工作原理、适用情况及优缺点等。 1）C4.5算法： ID3算法是以信息论为基础，以信息熵和信息增益度为衡量标准，从而实现对数据的归纳分类。ID3算法计算每个属性的信息增益，并选取具有最高增益的属性作为给定的测试属性。 C4.5算法核心思想是ID3算法，是ID3算法的改进，改进方面有： 1）用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足； 2）在树构造过程中进行剪枝 3）能处理非离散的数据 4）能处理不完整的数据 C4.5算法优点：产生的分类规则易于理解，准确率较高。 缺点： 1)在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算 法的低效。 2)C4.5只适合于能够驻留于内存的数据集，当训练集大得无法在内存容纳时程 序无法运行。 2）K means 算法： 是一个简单的聚类算法，把n的对象根据他们的属性分为k个分割，k < n。算法的核心就是要优化失真函数J,使其收敛到局部最小值但不是全局最小值。 ，其中N为样本数，K是簇数，r nk b表示n属于第k个簇，u k是第k个中心点的值。 然后求出最优的u k 优点：算法速度很快 缺点是，分组的数目k是一个输入参数，不合适的k可能返回较差的结果。 3）朴素贝叶斯算法： 朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。算法的基础是概率问题，分类原理是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率，选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。朴素贝叶斯假设是约束性很强的假设，假设特征条件独立，但朴素贝叶斯算法简单，快速，具有较小的出错率。 在朴素贝叶斯的应用中，主要研究了电子邮件过滤以及文本分类研究。
第25卷第7期V ol.25No.7 控制与决策 Control and Decision 2010年7月 Jul.2010移动机器人路径规划技术综述 文章编号:1001-0920(2010)07-0961-07 朱大奇,颜明重 (上海海事大学水下机器人与智能系统实验室，上海201306) 摘要:智能移动机器人路径规划问题一直是机器人研究的核心内容之一.将移动机器人路径规划方法概括为:基于模版匹配路径规划技术、基于人工势场路径规划技术、基于地图构建路径规划技术和基于人工智能的路径规划技术.分别对这几种方法进行总结与评价,最后展望了移动机器人路径规划的未来研究方向. 关键词:移动机器人；路径规划；人工势场；模板匹配；地图构建；神经网络；智能计算 中图分类号:TP18；TP273文献标识码:A Survey on technology of mobile robot path planning ZHU Da-qi,YAN Ming-zhong (Laboratory of Underwater Vehicles and Intelligent Systems，Shanghai Maritime University，Shanghai201306, China．Correspondent：ZHU Da-qi，E-mail：zdq367@https://www.doczj.com/doc/fd7981394.html,) Abstract:The technology of intelligent mobile robot path planning is one of the most important robot research areas.In this paper the methods of path planning are classi?ed into four classes:Template based,arti?cial potential?eld based,map building based and arti?cial intelligent based approaches.First,the basic theories of the path planning methods are introduced brie?y.Then,the advantages and limitations of the methods are pointed out.Finally,the technology development trends of intelligent mobile robot path planning are given. Key words:Mobile robot；Path planning；Arti?cial potential?eld；Template approach；Map building；Neural network; Intelligent computation 1引言 所谓移动机器人路径规划技术,就是机器人根据自身传感器对环境的感知,自行规划出一条安全的运行路线,同时高效完成作业任务.移动机器人路径规划主要解决3个问题:1)使机器人能从初始点运动到目标点;2)用一定的算法使机器人能绕开障碍物,并且经过某些必须经过的点完成相应的作业任务;3)在完成以上任务的前提下,尽量优化机器人运行轨迹.机器人路径规划技术是智能移动机器人研究的核心内容之一,它起始于20世纪70年代,迄今为止,己有大量的研究成果报道.部分学者从机器人对环境感知的角度,将移动机器人路径规划方法分为3种类型[1]:基于环境模型的规划方法、基于事例学习的规划方法和基于行为的路径规划方法;从机器人路径规划的目标范围看,又可分为全局路径规划和局部路径规划;从规划环境是否随时间变化方面看,还可分为静态路径规划和动态路径规划. 本文从移动机器人路径规划的具体算法与策略上,将移动机器人路径规划技术概括为以下4类:模版匹配路径规划技术、人工势场路径规划技术、地图构建路径规划技术和人工智能路径规划技术.分别对这几种方法进行总结与评价,展望了移动机器人路径规划的未来发展方向. 2模版匹配路径规划技术 模版匹配方法是将机器人当前状态与过去经历相比较,找到最接近的状态,修改这一状态下的路径,便可得到一条新的路径[2,3].即首先利用路径规划所用到的或已产生的信息建立一个模版库,库中的任一模版包含每一次规划的环境信息和路径信息,这些模版可通过特定的索引取得;随后将当前规划任务和环境信息与模版库中的模版进行匹配,以寻找出一 收稿日期:2009-08-30；修回日期:2009-11-18. 基金项目:国家自然科学基金项目(50775136)；高校博士点基金项目(20093121110001)；上海市教委科研创新项目(10ZZ97). 作者简介:朱大奇(1964?),男,安徽安庆人,教授,博士生导师,从事水下机器人可靠性与路径规划等研究；颜明重(1977?),男,福建泉州人,博士生,从事水下机器人路径规划的研究.
炒古写作“煼”，是目前最基本的烹调方法之一；即将食物切成小件，连同调味料放入烧猛油的铁镬（锅）中迅速翻搅致熟的手法。 炝食物切好后，经沸水或热油的“灼”或“泡”等处理后，再在烧镬（锅）中爆入干辣椒和花椒油拌匀的烹调方法。 炊即利用蒸、煮等将食物致熟的方法。多见冠名在潮州菜中。 煮最简单的烹调方法之一；在镬（锅）中用适量的沸水或汤水以及调味料将食物致熟的烹调方法。 煎烧热铁镬（锅），放入少许生油，然后将食物平滩紧贴在镬中，利用慢火热油使食物的表面呈金黄色及致熟的烹调方法。 爆利用热镬（锅）热油，攒入适量调好的汁酱或汤水，使镬中的小件食物快速致熟又赋入香气的烹调方法。 炸古写作“煠”，最常用的烹调方法之一；指将食物放入大量的热油中致熟至脆的烹调手法。 烚古写作“煠”，利用大量的沸水将肉质较韧的食物在炉火上炊软炊熟的加工方法。 滚利用大量的沸水的涌动将食物窳味带出的加工方法。利用大量的汤水将已煎好的食物煮熟并得出汤水的烹调方法。 氽北方烹调术语，古为“川”；近乎粤菜的“渌”，即将加工成丸状或片状的食物在沸水中致熟后，捞起入碗中，再添入沸汤的烹调方法。 灼北方写作“焯”；是指食物切成薄片等，利用沸水迅速至熟再
蘸上酱料而吃的烹调方法。 炟将蔬菜放入添有枧水或生油的沸中用慢火煮透，使成品软并保持翠绿的加工方法。 涮北方烹调术语；将切成薄片的食物放入辣汤中致熟再蘸上酱料而吃的烹调方法。 煀古时写作“爩”；指将食物直接放入镬（锅）中或瓦罉（煲）中，加入大量姜葱等香料料头，盖上盖，利用大量的香料料头至香及达到成熟的烹调方法。 焗利用灼热的粗盐等将用锡纸或玉扣纸等包封好的食物在密封的条件下致熟的烹调方法。利用沙姜粉加精盐调拌致熟的烹调方法或是用密封的条件受热致熟的烹调方法。 焖北方烹调法；指质韧的食物放入镬（锅）中，加入适量的汤水，盖上盖并利用文火炊软及致熟的烹调方法。 炆近乎北方烹调法的“烧”，故有“南炆北烧”之说；指质韧的食物放入镬（锅）中，加入适量的汤水，利用文火炊软及致熟的烹调方法。 烩用适量的汤水将多种肉料和蔬菜一同炊煮的烹调方法。 蒸利用水蒸汽的热力使食物致熟的烹调方法。 炖食物加入清水或汤水，放入有盖的容器中，盖盖，再利用水蒸汽的热力致熟并得出汤水的烹调方法。北方菜系是指用大量汤水及文火将食物炊软炊熟的烹调方法。 扣食物经调味及预加工后，整齐排放入扣碗之中隔水蒸熟，然后
《中国烹饪概论》综合复习题 四川烹饪高等专科学校 《烹饪概论》复习题 第一章烹饪与中国烹饪学 一、名词 烹饪、烹调、食品、中国烹饪学、传统烹饪 二、单项选择 1．烹饪一词最早出现于( )。 (1)《周易》(2)《论语》(3)《礼记》(4)《尚书》 2．( )的出现是古老烹饪的开始。 (1)火(2)青铜器(3)鼎(4)铁器 3．烹饪的性质是( )。 (1)手工制作(2)成新(3)烹炒调制(4)食物由生变熟 4．中国烹饪学属于一门( )学科。 (1)自然科学性(2)社会科学性(3)技术科学性(4)综合性 三、多项选择 1．传统手工烹饪的特点有( )。 (1)手工性、地区性(2)传承性、个性化(3)时间性 (4)全面性(5)狭隘性 2．现代烹饪相对于传统烹饪来说，具有的优势有( )。 (1)规模化(2)规范化(3)标准化 (4)智能化(5)现代化 3．烹饪成品以能提供( )为基本要求。 (1)营养(2)蛋白质(3)卫生 (4)美感(5)维生素
四、判断 1．在不久的将来，现代烹饪必将全面替代手工烹饪。 五、简答或论述。 1．为什么说中国烹饪学是一门综合性的学科? 2．传统手工烹饪与现代食品工业有什么特点和关系? 第二章中国烹饪文化 一、名词 文化、中国烹饪文化、中国饮食文化、烹饪典籍、饮馔语言、饮食成语、饮食谚语、饮食歇后语、医食相通 二、单项选择 1．《饮膳正要》是( )人( )编着的。 (1)宋代、林洪(2)明代、宋诩(3)清代、袁枚(4)元代、忽思慧 2．以下书籍中，( )是唐代一本谈烹饪技艺的刀工专着。 (1)《调鼎集》(2)《醒园录》(3)《山家清供》(4)《砍脍书》 3．世界上第一部论述茶叶的科学专着《茶经》的作者是( )的陆羽。 (1)汉代(2)唐代(3)明代(4)清代 4．中国烹饪文化的精华是( ) (1)烹饪典籍(2)饮食文献(3)饮食思想与哲理(4)食风食俗 5．豆腐的发明者是( ) (1)黄庭坚(2)老子(3)苏轼(4)刘安 6．“治大国若烹小鲜”出自( ) (1)《礼记》(2)《论语》(3)《尚书》(4)《道德经》 7．最早记月饼这一食品名称的着作，是宋代周密的( )。 (1)《清嘉录》(2)《荆楚岁时记》(3)《风土记》(4)《武林旧事》 8．《厨者王小余传》的作者是( )。 (1)李渔(2)张英(3)袁枚(4)徐珂 9．最早进行中西饮食比较研究的书籍是( ) (1)《厨者王小余传》(2)《武林旧事》 (3)《清稗类钞》(4)《建国方略》 10．清代郎廷极编着的( )对中国古代酒文化具有重要价值。 (1)《酒名记》(2)《胜饮篇》