人工智能与信息处理技术

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7.2人工智能技术及应用
❖7.2人工智能技术及应用 ❖7.2.1智能控制 ❖智能控制（intelligent controls）是在无人
干预的情况下能自主地驱动智能机器实现 控制目标的自动控制技术。智能控制是多 学科交叉的学科，它的发展得益于人工智 能、认知科学、模糊集理论和生物控制论 等许多学科的发展，同时也促进了相关学 科的发展。
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7.2人工智能技术及应用
❖模式识别(Pattern Recognition)是指对表征 事物或现象的各种形式的(数值的、文字的 和逻辑关系的)信息进行处理和分析，以对 事物或现象进行描述、辨认、分类和解释 的过程，是信息科学和人工智能的重要组 成部分。
❖应用计算机对一组事件或过程进行辨识和 分类，所识别的事件或过程可以是文字、 声音、图像等具体对象，也可以是状态、 程度等抽象对象。这些对象与数字形式的 信息相区别，称为模式信息。
❖ (5) 与机器学习有关的学术活动空前活跃。
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7.2人工智能技术及应用
❖7.2.3模式识别 ❖1. 模式识别概述 ❖模式识别(Pattern Recognition)是人类的一
项基本智能，在日常生活中，人们经常在 进行“模式识别”。随着20世纪40年代计算机 的出现以及50年代人工智能的兴起，人们 当然也希望能用计算机来代替或扩展人类 的部分脑力劳动。(计算机)模式识别在20世 纪60年代初迅速发展并成为一门新学科。
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7.1人工智能概述
❖ 7.1.2人工智能历史与展望 ❖ 人工智能的发展并非一帆风顺，它经历了以下几个阶段： ❖ 第一阶段：50年代人工智能的兴起和冷落。 ❖ 第二阶段：60年代末到70年代，专家系统使人工智能研究
出现新高潮。 ❖ 第三阶段：80年代，第五代计算机使人工智能得到了很大
发展。 ❖ 第四阶段：80年代末，神经网络飞速发展。 ❖ 第五阶段：90年代，人工智能再次出现新的研究高潮。
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7.2人工智能技术及应用
❖3.物联网智能模型 ❖基于对人工智能技术的认识和研究.依据人
工智能模型.推演出了智能物联网智能化模 型。智能物联网被分为五个层次机器感知 交互层、通信层、数据层、智能处理层、 人机交互层，共五层。 ❖机器感知交互层包括各类传感器、PLC、 数据接口该层主要是从设备物品获取数据. 是物物联网的基础。
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7.2人工智能技术及应用
❖ 1.历史 ❖ 控制理论发展至今已有100多年的历史，经历了“经典控制
理论”和“现代控制理论”的发展阶段，已进入“大系统理论” 和“智能控制理论”阶段。 ❖ 自1932年奈魁斯特（H.Nyquist）的有关反馈放大器稳定 性论文发表以来，控制理论的发展已走过了70多年的历程 。 ❖ 20世纪60年代，计算机技术和人工智能技术迅速发展，为 了提高控制系统的自学习能力，控制界学者开始将人工智 能技术应用于控制系统。
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7.2人工智能技术及应用
❖ 3. 专家系统的基本结构 ❖ 专家系统的基本结构如图所示，其中箭头方向为数据流动
的方向。专家系统通常由人机交互界面、知识库、推理机 、解释器、综合数据库、知识获取等6个部分构成。 ❖ 知识库用来存放专家提供的知识。专家系统的问题求解过 程是通过知识库中的知识来模拟专家的思维方式的，因此 ，知识库是专家系统质量是否优越的关键所在，即知识库 中知识的质量和数量决定着专家系统的质量水平。
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7.2人工智能技术及应用
❖ 2）智能物联网的实现途径 ❖ 要实现物联网智能化就必须让人工智能成为物联知终端、
传输网络、具有人工智能的数据处理服务器。 ❖ 2.物联网需要的人工智能技术 ❖ 1）物联网中需要来自人工智能技术的研究成果.如问题求
解、逻辑推理证明、专家系统、数据挖掘、模式识别、自 动推理、机器学习、智能控制等技术。 ❖ 2）物联网的智能控制 ❖ 在物联网的应用中.控制将是物联网的主要环节.如何在物 联网中实现智能控制将是物联网发展的关键。
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7.2人工智能技术及应用
❖ 2.模式识别的应用 ❖ （1）文字识别 ❖ （2）语音识别 ❖ （3）图像识别 ❖ （4）医学诊断 ❖ 专家系统 ❖ 1.专家系统概述 ❖ 专家系统是一个智能计算机程序系统，其内部含有大量的
某个领域专家水平的知识与经验，能够利用人类专家的知 识和解决问题的方法来处理该领域问题。
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7.1人工智能概述
❖3.行为主义 ❖行为主义，又称进化主义或控制论学派，
他们认为，人工智能源于控制论，智能取 决于感知和行动，提出了智能行为的“感知 —动作”模式，智能不需要知识、表示和推 理；人工智能可以像人类智能一样逐步进 化；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。
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7.1人工智能概述
❖ 7.1.3人类智能学派 ❖ 人工智能自诞生以来，从符号主义、联结主义到行为主义
变迁，这些研究从不同角度模拟人类智能，在各自研究中 都有取得了很大的成就。 ❖ 1.符号主义 ❖ 符号主义，又称为逻辑主义、心理学派或计算机学派，其 原理主要为物理符号系统假设和有限合理性原理。 ❖ 2.联结主义 ❖ 联结主义，又称为仿生学派或生理学派，其原理主要为神 经网络及神经网络间的连接机制与学习算法
❖ 2.各行各业的应用 ❖ （1）工业过程中的智能控制。生产过程的智能控制主要
包括两个方面:局部级和全局级。
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7.2人工智能技术及应用
❖ （2）机械制造中的智能控制。在现代先进制造系统中， 需要依赖那些不够完备和不够精确的数据来解决难以或无 法预测的情况，人工智能技术为解决这一难题提供了有效 的解决方案。
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❖ 2.发展历史 ❖ 专家系统的发展已经历了3个阶段，正向第四代过渡和发
展。 ❖ 第一代专家系统（dendral、macsyma等）以高度专业化
、求解专门问题的能力强为特点。但在体系结构的完整性 、可移植性等方面存在缺陷，求解问题的能力弱。 ❖ 第二代专家系统（mycin、casnet、prospector、hearsay 等）属单学科专业型、应用型系统 ❖ 第三代专家系统属多学科综合型系统，采用多种人工智能 语言，综合采用各种知识表示方法和多种推理机制及控制 策略
怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取 新的知识或技能，重新组织已有的知识结 构使之不断改善自身的性能。它是人工智 能的核心，ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ使计算机具有智能的根本途 径，其应用遍及人工智能的各个领域，它 主要使用归纳、综合而不是演绎
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7.2人工智能技术及应用
❖机器学习的研究是根据生理学、认知科学 等对人类学习机理的了解，建立人类学习 过程的计算模型或认识模型，发展各种学 习理论和学习方法，研究通用的学习算法 并进行理论上的分析，建立面向任务的具 有特定应用的学习系统。这些研究目标相 互影响相互促进。 自从1980年在卡内 基-梅隆大学召开第一届机器学术研讨会以 来，机器学习的研究工作发展很快，已成 为中心课题之一。
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7.2人工智能技术及应用
❖2.机器学习的发展史 ❖机器学习是人工智能研究较为年轻的分支
，它的发展过程大体上可分为4个时期。 第一阶段是在50年代中叶到60年代中叶， 属于热烈时期。第二阶段是在60年代中叶 至70年代中叶，被称为机器学习的冷静时 期。第三阶段是从70年代中叶至80年代中 叶，称为复兴时期。机器学习的最新阶段 始于1986年。
❖ （3）电力电子学研究领域中的智能控制。电力系统中发 电机、变压器、电动机等电机电器设备的设计、生产、运 行、控制是一个复杂的过程，国内外的电气工作者将人工 智能技术引入到电气设备的优化设计、故障诊断及控制中 ，取得了良好的控制效果 。
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7.2人工智能技术及应用
❖7.2.2机器学习 ❖1.机器学习 ❖机器学习(Machine Learning)是研究计算机
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7.2人工智能技术及应用
❖ 7.2.4物联网的应用 ❖ 物联网智能是利用人工智能技术服务于物联网络的技
术是将人工智能的理论方法和技术通过具有智能处理功 能的软件部署在网络服务器中去服务于接入物联网的物 品设备和人。 ❖ 1.智能物联网 ❖ 1）智能物联网概念 ❖ 智能物联网就是对接入物联网的物品设备产生的信息 能够实现自动识别和处理判断，并能将处理结果反馈给 接入的物品设备，同时能根据处理结果对物品设备进行 某种操作指令的下达使接入的物品设备作出某种动作响 应.而整个处理过程无需人类的参与。
人工智能与信息处理技 术
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2020/3/25
第七章 人工智能与信息处理技术
1 人工智能技术 2 机器学习 3 模式识别
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7.1人工智能概述
❖7.1人工智能概念 ❖人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一
门综合了计算机科学、生理学、哲学的交 叉学科。人工智能的研究课题涵盖面很广 ，从机器视觉到专家系统，包括了许多不 同的领域。 其中特点是让机器学会“思考” ❖人工智能学科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。
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7.2人工智能技术及应用
❖ 机器学习进入新阶段的重要表现在下列诸方面：(1) 机器 学习已成为新的边缘学科并在高校形成一门课程。
❖ (2) 结合各种学习方法，取长补短的多种形式的集成学习 系统研究正在兴起
❖ (3) 机器学习与人工智能各种基础问题的统一性观点正在 形成
❖ (4) 各种学习方法的应用范围不断扩大，一部分已形成商 品。
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7.2人工智能技术及应用
❖ 20世纪70年代初，傅京孙、Glofis0和Saridis等学者从控 制论角度总结了人工智能技术与自适应、自组织、自学习 控制的关系
❖ 20世纪70年代中期，以模糊集合论为基础，智能控制在规 则控制研究上取得了重要进展。
❖ 20世纪80年代，专家系统技术的逐渐成熟及计算机技术的 迅速发展，使得智能控制和决策的研究也取得了较大进展 。