智能信息处理技术复习资料

贵州师范大学作业题目：智能信息处理期末综合考试题课程名称：智能信息处理任课教师姓名：研究生姓名：学号：年级：专业：学院（部、所）：任课教师评分：年月日2010-2011学年度第2学期硕士研究生课程“智能信息处理”期末综合考试题一、简答题1. 什么是智能？智能理论的研究主要分为哪两个方面？理解智能包括理解：知识如何获取、表达和存储；智能行为如何产生和学习；动机、情感和优先权如何发展和运用；传感器信号如何转换成各种符号；怎样利用各种符号执行逻辑运算、对过去进行推理及对未来进行规划；智能机制如何产生幻觉、信念、希望、畏惧、梦幻甚至善良和爱情等现象。

目前对人工智能的研究主要集中在两个方面。

第一类包括符号处理的方法。

它们基于物理符号系统的假说。

第二类包括所谓的“子符号”方法。

它们通常采用自下而上的方式，从最低阶段向上进行。

2. 什么是经典人工智能？什么是计算智能？人工智能理论主要包括哪些内容？如何进行知识表示和知识推理？符号处理的方法称为“经典的人工智能”，这类方法中，突出的方法是将逻辑操作应用于说明性知识库。

这种风格的人工智能运用说明语句来表达问题域的“知识”，这些语句基于或实质上等同于一阶逻辑中的语句。

采用逻辑推理可推导这种知识的结果。

这种方法有许多变形，包括那些强调对逻辑语言中定义域的形式公理化的角色的变形。

当遇到“真正的问题”，这一方法需要掌握问题域的足够知识，通常就称作基于知识的方法。

计算智能是以生物进化的观点认识和模拟智能。

按照这一观点，智能是在生物的遗传、变异、生长以及外部环境的自然选择中产生的。

在用进废退、优胜劣汰的过程中，适应度高的结构被保存下来，智能水平也随之提高。

因此说计算智能就是基于结构演化的智能。

人工智能是研究用机器模拟人脑所能从事的感觉、认知、记忆、学习、联想、计算、推理、判断、决策、抽象、概括等思维活动, 来解决人类专家才能处理的复杂问题的理论。

人工智能中常用的知识表示方法有状态空间法、问题归约法、谓词逻辑法、产生式法、语义网络法、框架法、脚本法等。

信息技术复习重点第一章信息、信息科学与信息技术1.1探索信息的真谛1.1．1信息1.什么是信息就一般意义而言，信息可以理解成消息、情报、知识、见闻、通知、报告、事实、数据等等。

信息的传播过程是？？？1.1.3香农对信息的定义香农认为：信息是有秩序的量度，是人们对事物了解的不确定性的消除或减少。

信息是对组织程度的一种测度，信息能使物质系统有序性增强，减少破坏、混乱和噪音。

香农提出：信息的传播过程是“信源”把要提供的信息经过“信道”传递给“信宿”，信宿接收这些经过“译码”的信息符号的过程。

信道是在物理线路上划分的逻辑通道。

在香农确定信息量名称时，将热力学中的“熵”的概念应用到信息领域。

一个系统的熵就是它的无组织程度的度量。

香农是现代信息论的创始人香农信息论的局限性：主要是由于狭义信息论没有解决信息的语义问题和有效性问题。

1.1.6 数据、消息、信号与信息的区别1.数据数据是对客观实体的一种描述形式，是信息的载体。

信息和数据的区别可以理解为：数据是未加工的信息，而信息是数据经过加工以后的能为某个目的使用的数据，信息是数据的内容或诠释。

数据可分为模拟数据和数字数据两种形式。

2.消息信息论的先驱哈特莱认为信息是包含在消息中的抽象量，消息是具体的，其中蕴含着信息。

按照香农理论，在通信过程中，信息总是经过编码(符号化)成为消息以后，才能经由媒介传播的，而信息的接收者收到信息后，总是要经过译码(解读)才能获取其中的信息的。

3.信号把消息变换成适合信道传输的物理量，这种物理量称为信号。

信号是数据的电磁或光脉冲编码。

信号可以分为模拟信号和数字信号。

1.2信息科学1.2.1 信息科学的产生与定义信息和控制是信息科学的基础和核心。

什么是信息科学：信息科学以香农创立的信息论为理论基础，以现代科学方法论作为主要研究方法、以研究信息及其运动规律为主要内容、以扩展人的信息功能作为主要研究目标的一门科学。

信息科学是以信息为基本研究对象，以信息的运动规律和应用方法为主要研究内容，这是信息科学有别于一切传统科学最基本的特征。

人工智能有能力做三件事：知识存储 解决问题 获取新知识人工智能的三个关键部分：表示 学习 推理神经网络至今经历了兴起、萧条和兴盛三个时期。

神经网络动力学过程有 过程--计算过程 和 过程--学习过程前馈神经网络的发展经历了：兴起 萧条 和 兴盛 三个时期前馈神经网络模型有：感知器、BP网络、RBF网络遗传算法的三个算子：选择算子、交叉算子、变异算子遗传算法主要由三种运算组成：选择运算 交叉变异 变异运算编码方法可以分为三大类：二进制编码方法、浮点数编码方法、符号编码方法。

Hopfield神经网络模型一般由单层全互连的神经元u i(i=1,…，n)组成。

自组织映射神经网络模型SOM）它是一种无监督学习神经网络计算智能包括神经网络、模糊信息处理 和 遗传算法 。

计算智能核心内容：神经网络、进化计算和模糊系统模糊数学是研究和处理模糊性现象的数学方法. 经典数学是以精确性为特征的.关系的特性：自反性、对称性和传递性典型的学习规则：hebbian学习规则和Delta学习规则遗传算法 主要用于函数最优化计算，它是模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程的一种自适应全局寻优的随机搜索算法。

遗传编码: 把问题的可行解从其物理解空间转换到遗传算法所能处理的搜索空间(编码空间)的转换方法称为编码描述神经网络模型的六个要素：传播规则 活跃规则 输出规则 互连模式 学习规则 环境神经网络 :是由大量的、同时也是很简单的处理单元（神经元）广泛地互相连接而形成的复杂网络系统。

反映了人脑功能的许多特性，是对人脑功能进行某种简化、抽象和模拟。

BP反向传输算法的基本过程：初始化阶段前馈阶段 权值调整阶段 学习精度计算 学习结束判断智能：智慧和能力。

个体有目的的行为、合理的思维以及有效适应环境的能力。

神经计算的特点大规模并行性、集团运算和容错能力。

信息的分布式表示。

学习和自组织能力。

多层神经网络系统具有强大的解算能力和处理实际问题的能力。

智能信息处理复习提纲一、什么是智能理论？人工智能的主要学派有哪些？人工智能的主要应用领域有哪些？计算智能的生物学基础是什么、主要方法有哪些智能理论的定义：“智能”一词可以用作名词，也可以用作形容词。

如果用作名词，它是指人类所能进行的脑力劳动，包括感觉、认知、记忆、学习、联想、计算、推理、判断、决策、概括……如果用作形容词，它的意义是：人一样的、聪明的、灵活的、柔性的、自学习的、自组织的、自适应的、自治的……智能理论研究的两个方面：一方面是对智能的产生、形成和工作的机制的直接研究，称为自然智能理论；另一方面是研究如何用人工的方法模拟、延伸和扩展智能。

，主要是生理学和心理学研究者所从事的工作，称为人工智能理论。

人工智能的主要学派:(1)符号主义(心理学派):认为可以用一个符号系统在计算机上形式化地描述和模拟人的思维活动过程。

（采用功能模拟方法）(2)联结主义(生理学派):利用人工神经网络模仿人类智能,认为人的智能的基本单元是神经元,由许多人工神经元联结起来的人工神经网络可以具有自学习和自适应能力,能更好地模仿人类智能。

（采用结构模拟）(3)行为主义(控制论学派):认为智能取决于感知和表现为行为,智能行为只能在现实世界中与周围环境交互作用而表现出来。

（采用行为模拟）人工智能的主要应用领域：(1)定理证明(2)专家系统(3)机器学习(4)自然语言理解(5)智能检索(6)机器人学(7)自动程序设计(8)组合调度问题(9)模式识别(10)机器视觉人工智能的目：就是让计算机这台机器能够象人一样思考。

计算智能的生物学基础是什么、主要方法有哪些：计算智能是以生物进化的观点认识和模拟智能。

基于结构演化的人工智能主要方法：人工神经网络、遗传算法、遗传程序、演化程序、局部搜索、模拟退火等二、智能信息技术涉及哪几个领域、各解决哪些问题？试将人类的认知过程与计算机认知过程进行比较。

智能信息技术涉及的领域：信息技术就是感测技术、通信技术、计算机技术和控制技术。

1.信号与系统的关系信号自身需要被分析，也可以用它来研究系统；信号与系统是密不可分的，经常看到的一下几种情况：（1）控制，已知系统和系统输出求输入（2）辨识，已知系统输入和系统输出求系统（3）分析，已知系统输入和系统求系统输出（4）处理，已知系统输入和系统，求系统输出2.信号的分类准周期信号，又称近周期信号。

趋势项信号，一般的不具有周期和确定性变化规律的直流信号，如：定量仪。

瞬变冲激信号，瞬变是指持续几个周期的衰减信号（几个周期就衰减没了），冲激则是不同形式的单个脉冲。

3.随机信号定义随机信号是无法用函数描述的信号，是随机过程的一次实现。

随机过程在条件相同的情况下对一个信号进行重复观测，第i 次观测得到一个随机函Xi(t)，每开始一次观测从t=0开始，得到一个观测的样本集合{ X1(t)、X2(t)、……、Xi(t)、……}，这个集合就是一个随机过程。

随机过程,举例：电子元器件的热噪声和投硬币随机信号的性质：平稳性、各态历经性4.平稳随机信号证明方法：5.方差、均值、自相关函数关系均值：⎰∞∞-==dx t x xf t X E t m x x ),()]([)(方差：⎰∞∞--=-=dxt x f t m x t m t X E t x x x x ),()]([})]()({[)(222σ表示二法：)()]([)(222t m t X E t x x-=σ周期信号下的数字特征6.各态历经性判断：当均值和相关函数的集合平均等于时间平均和时间相关函数时则称：随机信号x(t)满足各态历经性物理意义：单独一个随机函数x(t)所经历的状态可以代表所有随机变量（即随即过程）在所有时间上的经历状态。

实际意义：由一次观测就能够足够了（对一次观测时间平均可以获得总体的统计特性）7.一维概率密度8.相关函数和协方差函数的关系 相关函数：[]212121212121),,,()()(),(dx dx t t x x f x x t X t X E t t R x ⎰⎰+∞∞-+∞∞-==其绝对值越大，表示相关性越强应用：流量计、相关分析的路径记忆、浓度传感器 协方差函数：[][]{})()()()(),(221121t m t X t m t X E t t K x x x --=[])()(),()()()()(),(2121212121t m t m t t R t m t m t X t X E t t K x x x x x x -=-=共同点：也描述了相关性不同点：它只考察了信号交流成分间的相关性（相似性）。

《智能信息处理》课程考试题
1、表1为某电子设备的测试数据与实际故障模式之间的关系，请应用表1数据作为样本，设计一BP神经网络故障辨识器，其中，取学习率η=0.5，动量因子α=0.5，E<0.02，起用增加动量项的BP算法。

（1）给出具体的神经网络结构与结构参数；
（2）给出具体的程序；
（3）给出BP网络训练的误差下降曲线；
（4）表2为该电子设备在使用时的状态测试与数据预处理结果，应用BP网络诊断该设备此时的故障模式。

表1 故障输入、输出训练样本
表2 模糊化数据
解：（1）：利用三层BP网络来识别电路故障。

取输入节点数in =5，代表5个关键测试点
电压信号；取输出节点数out =10，分别代表9种故障元件和正常情况。

其BP网络结构如图所示。

根据BP网络隐层节点设计的经验公式，隐层节点数hide可取为：hide =
in+α=50+α= 12（α=1~10）并且f(x)=1/(1+exp（-x)）
out
*
输入层隐形层输出层
（2）具体的程序见电子版
（3）BP网络训练的误差下降曲线:
（4）应用BP网络诊断该设备表2的故障模式：
Y1=9;Y2=5分别是第9和第5种出现故障。

3、用标准遗传算法求f(x)=x2－22x+30函数的最小值，x [0,31]。

给出了用遗传算法求解此问题的计算过程和结果。

（1）给出源程序；
（2）给出最初两次遗传运算过程；
解：（1）源程序见电子版
当X=11.64时y= -90.64是最小值
用C++运行的结果图如下
（2）前两次计算过程的运行结果图。

智能信息处理技术人工智能有三大研究学派：符号主义、联结主义和行为主义。

前面的章节已经讨论了符号主义的典型技术与应用，下面将对联结主义的主要观点与技术作讨论。

联结主义又称为仿生学派或生理学派，其原理为神经网络及神经网络间的连接机制和学习算法。

联结主义主要进行结构模拟，认为人的思维基元是神经元，而不是符号处理过程，认为大脑是智能活动的物质基础，要揭示人类的智能奥秘，就必须弄清大脑的结构，弄清大脑信息处理过程的机理。

6.1 神经网络神经网络是借鉴人脑的结构和特点，通过大量简单处理单元互联组成的大规模并行分布式信息处理和非线性动力学系统。

神经网络由具有可调节权值的阈值逻辑单元组成，通过不断调节权值，直至动作计算表现令人满意来完成学习。

人工神经网络的发展可以追溯到1890年，美国生物学家阐明了有关人脑的结构及其功能。

1943年，美国心理学家W.Mcculloch和数学家W.Pitts提出了神经元网络对信息进行处理的数学模型（即M- P模型），揭开了神经网络研究的序幕。

1949年，Hebb提出了神经元之间连接强度变化的学习规则，即Hebb 规则，开创了神经元网络研究的新局面。

1987年6月在美国召开的第一次神经网络国际会议（ICNN）宣告了神经网络计算机学科的诞生。

目前神经网络应用于各行各业。

6.1.1 神经网络的模型和学习算法1.神经网络的模型神经网络由神经元来模仿单个的神经细胞。

其中，x表示外部输入，f为输i表式连接权植。

图6-1为一个神经出，圆表示神经元的细胞体，θ为阈值，ωi元的结构。

图6-1 一个神经元的结构输出f取决于转移函数φ，常用的转移函数有三种，根据具体的应用和网络模型进行选择。

神经网络具有以下优点：（1）可以充分逼近任意复杂的非线性关系。

（2）具有很强的鲁棒性和容错性。

（3）并行处理方法，使得计算快速。

（4）可以处理不确定或不知道的系统，因神经网络具有自学习和自适应能力，可根据一定的学习算法自动地从训练实例中学习。

一、选择题
1.下列哪项技术不属于智能信息处理领域？
A.机器学习（正确答案：不属于错误选项，实际属于智能信息处理领域，但此处为设
问方式，实际应选择不属于的项，若严格出题应避免此表述，改为明确不属于的选项或重新设问）
B.数据挖掘
C.自然语言处理
D.传统数据库管理（正确答案）
2.机器学习中的“过拟合”现象是指：
A.模型在训练数据上表现很好，但在新数据上表现差（正确答案）
B.模型在训练数据和新数据上表现都很好
C.模型在训练数据上表现差，但在新数据上表现好
D.模型无法学习任何有用的信息
3.下列哪项是深度学习中的一个常用模型？
A.支持向量机
B.决策树
C.卷积神经网络（正确答案）
D.线性回归
4.自然语言处理（NLP）的主要任务不包括：
A.文本分类
B.语音识别
C.图像生成（正确答案）
D.机器翻译
5.下列哪项不是强化学习中的基本要素？
A.代理（Agent）
B.环境（Environment）
C.奖励（Reward）
D.数据集（Dataset）（正确答案）
6.在智能信息处理中，数据预处理的重要性主要体现在：
A.提高算法的执行速度
B.降低算法的错误率（正确答案）
C.使数据变得更加复杂
D.减少数据的存储需求
7.下列哪项技术常用于推荐系统中，以根据用户的历史行为预测其未来偏好？
A.聚类分析
B.协同过滤（正确答案）
C.文本摘要
D.情感分析
8.在智能信息处理领域，知识图谱主要用于：
A.存储和表示大量实体及其之间的关系（正确答案）
B.实现高效的文本分类
C.生成自然语言文本
D.进行图像识别。

信息技术学业水平考试复习资料精华版一、计算机基础知识1、计算机的发展历程从第一代电子管计算机到如今的超大规模集成电路计算机，计算机的性能不断提升，体积不断缩小，应用范围也越来越广泛。

2、计算机系统的组成计算机系统包括硬件系统和软件系统。

硬件系统由运算器、控制器、存储器、输入设备和输出设备组成；软件系统则分为系统软件和应用软件。

3、操作系统常见的操作系统有 Windows、Mac OS、Linux 等。

操作系统负责管理计算机的硬件和软件资源，为用户提供一个方便、高效的工作环境。

4、计算机网络计算机网络是将分布在不同地理位置的计算机通过通信线路连接起来，实现资源共享和信息传递。

网络的分类包括局域网（LAN）、城域网（MAN）和广域网（WAN）。

二、编程语言1、程序设计的基本概念包括算法、数据结构、程序设计语言等。

算法是解决问题的步骤和方法，数据结构用于组织和存储数据。

2、 Python 语言Python 是一种简单易学、功能强大的编程语言。

它在数据分析、人工智能、Web 开发等领域都有广泛的应用。

三、数据库1、数据库的基本概念数据库是按照一定的数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。

2、关系型数据库如 MySQL、Oracle 等，通过表之间的关系来存储和管理数据。

3、数据库操作包括数据的插入、查询、更新和删除等。

四、多媒体技术1、多媒体的概念多媒体是指多种媒体的综合，包括文本、图像、音频、视频等。

2、图像和图形处理了解图像的格式、分辨率、颜色模式等，以及图形的绘制和编辑。

3、音频和视频处理音频的录制、编辑和格式转换，视频的剪辑、特效制作等。

五、信息安全1、信息安全的重要性随着信息技术的发展，信息安全问题日益突出，保护个人和企业的信息安全至关重要。

2、网络攻击与防范常见的网络攻击方式有病毒、木马、黑客攻击等，要掌握相应的防范措施。

3、密码学密码学是保障信息安全的重要手段，包括对称加密和非对称加密等。

六、信息技术的应用1、电子商务了解电子商务的模式、交易流程和安全问题。

人工智能处理专题班级姓名知识点回顾：一、人工智能（AI）：Artificial Intelligence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。

不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

1、人工智能包括字符识别、语音识别、机器翻译和自然语言处理、人脸识别、指纹识别、图像识别※语音识别:用户通过讲话向系统发出指令或输入文字，录音不属于语音识别；※机器翻译和自然语言处理：机器翻译又称自动翻译，一般指自然语言之间句子和全文的翻译；※人脸识别：安全起见，已在各系统尤其是安全系统中广泛应用，如刷脸住店，刷脸支付；※指纹识别：如指纹开手机——之前有争议，暂且当做人工智能领域吧；※图像识别：如百度根据图片搜索图片、手机APP“形色”等根据照片识别植物；※字符识别：包括印刷体识别和手写体识别，其中手写体识别又包括联机识别和脱机识别；※深度学习和迁移学习：通过程序实现像人类一样深度和迁移学习，如alpaGo；二、字符识别详细：1、联机识别即人边写边识别为文字，识别率较高；输入法输入文字非人工智能；2、脱机识别主要应用OCR（光学字符识别技术），手写体的识别率较低，印刷体一般而言较高；3、OCR的作用是将图片文字（.jpg/.tif/.bmp）识别为文本文字(.txt)硬拷贝物体先扫描或拍照——数字化图片（.jpg/.tif/.bmp)——OCR识别——保存文本文件（txt ) 4、在OCR识别之前要做的工作：※拍照或用扫描仪扫描为图片文字；※倾斜校正（系统自动校正）※版面分析（系统自动分析时可用删除区域或清除区域控制识别区域）※噪声处理和二值化处理可选5、识别分为全部识别和识别6、识别为txt文件后可进行文字校验——通过文字输入、点选相似字处文字、或输入相似字处数字修改巩固练习：1、机器人AlphaGo在围棋对战中战胜了世界围棋冠军， AlphaGo集合了3000万种职业棋手的下法，数百万次深度学习，十分接近带着直觉和第六感的人类大脑。

智能信息处理复习提纲一、什么是智能理论？自然智能和人工智能有何差异？人工智能的主要学派有哪些？人工智能的主要应用领域有哪些？智能信息技术涉及哪几个领域、各解决哪些问题？什么是智能理论?“智能”一词可以用作名词，也可以用作形容词。

如果用作名词，它是指人类所能进行的脑力劳动，包括感觉、认知、记忆、学习、联想、计算、推理、判断、决策、概括……如果用作形容词，它的意义是：人一样的、聪明的、灵活的、柔性的、自学习的、自组织的、自适应的、自治的……智能理论的研究也分为两个方面，一方面是对智能的产生、形成和工作的机制的直接研究；另一方面是研究如何用人工的方法模拟、延伸和扩展智能。

前者称为自然智能理论，主要是生理学和心理学研究者所从事的工作；而后者称为人工智能理论，主要是理工学研究者所从事的工作。

在前者的领域中，“智能”多取名词的用法，因为研究的是“脑力劳动”本身的机制；在后者的领域中，“智能”多取形容词的用法，因为人们主要考察人工智能的功能与自然智能的功能相比，像不像、高不高、强不强？人工智能的主要学派:(1)符号主义(心理学派):认为可以用一个符号系统在计算机上形式化地描述和模拟人的思维活动过程.（采用功能模拟方法）.(2)联结主义(生理学派):利用人工神经网络模仿人类智能,认为人的智能的基本单元是神经元,由许多人工神经元联结起来的人工神经网络可以具有自学习和自适应能力,能更好地模仿人类智能.（采用结构模拟）.(3)行为主义(控制论学派):认为智能取决于感知和表现为行为,智能行为只能在现实世界中与周围环境交互作用而表现出来.（采用行为模拟）.人工智能的主要应用领域:人工智能的研究更多的是结合具体应用领域来进行(1)定理证明(2)专家系统(3)机器学习(4)自然语言理解(5)智能检索(6)机器人学(7)自动程序设计(8)组合调度问题(9)模式识别(10)机器视觉什么是智能信息技术?感测、通信、计算机和控制这4个领域中的智能化技术 智能通信技术：智能网技术、智能化网络管理技术 、网络信息智能搜索技术 智能计算机技术：文字识别 、语言识别、图像识别、语音合成、自然语言理解、机器翻译智能控制技术：模糊控制技术、神经网络控制技术、专家控制技术、学习控制技术、分层递阶控制技术人工智能的目：就是让计算机这台机器能够象人一样思考。

智能信息处理复习提纲一、什么是智能理论？人工智能的主要学派有哪些？人工智能的主要应用领域有哪些？计算智能的生物学基础是什么、主要方法有哪些智能理论的定义：“智能”一词可以用作名词，也可以用作形容词。

如果用作名词，它是指人类所能进行的脑力劳动，包括感觉、认知、记忆、学习、联想、计算、推理、判断、决策、概括……如果用作形容词，它的意义是：人一样的、聪明的、灵活的、柔性的、自学习的、自组织的、自适应的、自治的……智能理论研究的两个方面：一方面是对智能的产生、形成和工作的机制的直接研究，称为自然智能理论；另一方面是研究如何用人工的方法模拟、延伸和扩展智能。

，主要是生理学和心理学研究者所从事的工作，称为人工智能理论。

人工智能的主要学派:(1)符号主义(心理学派):认为可以用一个符号系统在计算机上形式化地描述和模拟人的思维活动过程。

（采用功能模拟方法）(2)联结主义(生理学派):利用人工神经网络模仿人类智能,认为人的智能的基本单元是神经元,由许多人工神经元联结起来的人工神经网络可以具有自学习和自适应能力,能更好地模仿人类智能。

（采用结构模拟）(3)行为主义(控制论学派):认为智能取决于感知和表现为行为,智能行为只能在现实世界中与周围环境交互作用而表现出来。

（采用行为模拟）人工智能的主要应用领域：(1)定理证明(2)专家系统(3)机器学习(4)自然语言理解(5)智能检索(6)机器人学(7)自动程序设计(8)组合调度问题(9)模式识别(10)机器视觉人工智能的目：就是让计算机这台机器能够象人一样思考。

计算智能的生物学基础是什么、主要方法有哪些：计算智能是以生物进化的观点认识和模拟智能。

基于结构演化的人工智能主要方法：人工神经网络、遗传算法、遗传程序、演化程序、局部搜索、模拟退火等二、智能信息技术涉及哪几个领域、各解决哪些问题？试将人类的认知过程与计算机认知过程进行比较。

智能信息技术涉及的领域：信息技术就是感测技术、通信技术、计算机技术和控制技术。

智能信息处理课后习题答案智能信息处理课后习题答案智能信息处理是一门涉及计算机科学和人工智能的学科，它主要研究如何通过计算机系统来处理和分析大量的信息。

在这门课程中，学生将学习到各种智能信息处理的方法和技术，并通过课后习题来巩固所学知识。

以下是一些智能信息处理课后习题的答案，希望对同学们的学习有所帮助。

1. 什么是智能信息处理？智能信息处理是指通过计算机系统来处理和分析大量的信息，以实现智能化的目标。

它主要包括信息获取、信息存储、信息处理和信息应用等方面。

智能信息处理的目标是通过模拟人类的认知过程，实现计算机系统对信息的理解、推理和决策能力。

2. 什么是数据挖掘？数据挖掘是指通过分析大量的数据，发现其中隐藏的有价值的信息和模式的过程。

它主要包括数据预处理、数据转换、数据挖掘和模式评估等步骤。

数据挖掘可以帮助人们从海量的数据中提取有用的信息，并用于决策和预测等方面。

3. 什么是机器学习？机器学习是指通过计算机系统从数据中学习并改进自身的能力。

它主要包括监督学习、无监督学习和强化学习等方法。

机器学习可以帮助计算机系统根据已有的数据进行预测和决策，并逐步提高自身的性能。

4. 什么是自然语言处理？自然语言处理是指通过计算机系统对自然语言进行处理和分析的过程。

它主要包括文本分析、语义理解和语言生成等方面。

自然语言处理可以帮助计算机系统理解和处理人类的自然语言，实现与人类的自然交互。

5. 什么是计算机视觉？计算机视觉是指通过计算机系统对图像和视频进行处理和分析的过程。

它主要包括图像处理、目标检测和图像识别等方面。

计算机视觉可以帮助计算机系统理解和处理图像和视频，实现对视觉信息的理解和应用。

6. 什么是智能推荐系统？智能推荐系统是指通过计算机系统根据用户的兴趣和行为，为用户提供个性化的推荐服务。

它主要包括内容推荐、协同过滤和深度学习等方法。

智能推荐系统可以帮助用户发现和获取感兴趣的信息和产品，提高用户的体验和满意度。

高纲1728江苏省高等教育自学考试大纲12577 智能数据处理南京信息工程大学编（2018年）Ⅲ课程内容与考核要求第一章物联网与产业发展一、学习目的与要求通过本章学习，要求了解物联网产业的发展历史，理解传感器与智能硬件的概念，了解物联网服务平台，了解工业4.0与CPS；理解物联网与大数据的概念及关系；理解物联网产业面临的挑战，理解物联网操作系统与数据库，理解物联网大数据处理与应用。

二、课程内容（考试内容）三、考核知识点与考核要求1. 物联网产业的发展领会：传感器与智能硬件的概念。

传感器通常由敏感元件和转换元件组成，能够检测感受到的信息按一定规律转换成电信号输出，以满足对信息的传输、处理、显示、记录和控制等要求智能硬件：家庭安防、空气净化器、智能路由器、智能插座、智能灯泡等等……简单应用：物联网服务平台，工业4.0与CPS2014年8月苹果WWDC（国际消费电子展）大会上发布了HomeKit平台主要为智能硬件开发者提供IOS上的数据、控制接口，实现利用苹果设备作为智能家居的控制中心工业4.0的概念由德国在2011年的汉诺威工业博览会上第一次提出。

信息物理系统(cyber physical systems,简称CPS)作为计算进程和物理进程的统一体，是集成计算、通信与控制于一体的下一代智能系统。

信息物理系统通过人机交互接口实现和物理进程的交互，使用网络化空间以远程的、可靠的、实时的、安全的、协作的方式操控一个物理实体。

“工业4.0”与“CPS”在本质上是异曲同工的，其战略核心是制造智能化。

它们的目标在于通过物联网、信息通信技术和大数据分析，把不同设备通过数据交互连接到一起，让工厂内部，甚至工厂之间都能成为一个整体，在自动化之上形成制造的智能化。

2. 物联网与大数据领会：物联网与大数据的概念、关系、作用意义。

近年来随着互联网的飞速发展，特别是随着电子商务、社交网络、移动互联网及多种传感器的广泛应用，以数量庞大、种类众多、时效性强为特征的非结构化数据不断涌现，数据的重要性愈发凸显。

人工智能♦以思维与智能为核心。

♦是计算机科学、逻辑学、思维学、生理学、心理学、电子学、语言学、教育学等多学科相互渗透的结果。

人工智能原理的四大问题❖知识表示，人工智能研究的最基本问题♦问题求解，人工智能的根本问题❖机器学习，人工智能产生的核心问题♦系统构成，人工智能的中心问题已有的知识表示法：谓词逻辑表示法、模糊逻辑表示法、产生式表示法、状态空间表示法、与/或图表示法、语义网络表示法，框架表示法等。

■问题的求解与表示(1)问题用谓词公式表示，用演绎推理来求解。

❖智能应用软件❖软件开发环境与工具❖硬件支持环境❖人机智能接口❖专家系统是指一类计算机智能程序，可从事特定的、难度较高的专业工作。

❖基本结构：如图。

专家用户■人工智能应用系统的结构特征(特点)是：(1)系统要有智能就必须拥有知识。

(2)系统应具备某种推理的能力。

(3)具备某种继续获取知识的功能。

什么是人工智能？人工智能的意义和目标是什么？人工智能系统的特点有哪些？第2章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。

♦知识按问题求解要求分为：叙述型知识、过程型知识、控制型知识。

♦知识按其作用分为：描述性知识、判断性知识、过程性知识。

♦知识按其描述对象分为：对象级知识、元知识。

首元知识:Ravis,1997提出。

是关于知识的知识。

守叙述型知识:描述有关系统状态、环境和条件，问题的概念、定义和事实的知识。

守过程型知识:描述有关系统状态变化、问题求解过程的操作、演算和行动的知识。

守控制型知识:描述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。

♦例：对于从北京到大庆，是乘飞机还是坐火车的问题，有关的知识可以归纳为：育叙述型知识:首北京、大庆、飞机、火车、时间费用。

育过程型知识:膏乘飞机、坐火车。

育控制型知识:膏乘飞机较快、较贵；坐火车较慢、较便宜。

■同构变换与同态变换：❖同构问题的解答等价于原始问题的解答。