《人工智能基础与应用》(樊重俊编著)第10章+机器人

一、名词解释1. 弱人工智能弱人工智能是擅长于单个方面的人工智能。

比如有能战胜彖棋世界冠军的人工智能，但是它只会下彖棋，你要问它怎样更好地在硬盘上储存数据，它就不知道怎么回答你了。

2. 强人工智能强人工智能系统包括了学习、语言、认知、推理、创造和计划，目标是使人工智能在非监督学习情况下处理前所未见的细节，并同时与人类开展交互式学习。

强人工智能目标：会自己思考的电脑。

3. 感知智能感知智能，即视觉、听觉、触觉等感知能力，当下十分热门的语音识别、语音合成、图像识别。

4. 认知智能认知智能则为理解、解释的能力。

5. 计算智能计算智能即快速计算、记忆和储存能力6. 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（即符号操作系统）假设和有限合理性原理7. 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&行为主义行为主义，又称进化主义或控制论学派，其原理为控制论及感知-动作型控制系统。

二、选择题1、根据机器智能水平由低到高，（A ）是正确的是。

A. 计算智能、感知智能、认知智能B.计算智能、感应智能、认知智能C.机器智能、感知智能、认知智能D.机器智能、感应智能、认知智能2、三大流派的演化正确的是（C ）。

A.符号主义・> 知识表示・> 机器人B.联结主义・> 控制论-> 深度学习C.行为主义・> 控制论-> 机器人D.符号主义・>神经网络-> 知识图谱3、人工智能发展有三大流派，下列属于行为主义观点的包括（D） oA. 行为主义又叫心理学派、计算机主义B. 行为主义又叫进化主义、仿生学派C. 行为主义立足于逻辑运算和符号操作，把一些高级智能活动涉及到的过程进行规则化、符号化的描述，变成一个形式系统，让机器进行推理解释.D. 基本思想是一个智能主体的智能来自于他跟环境的交互，跟其他智能主体之间的交互，提升他们的智能.4、（ B ）不是人工智能学派。

第十章课后题答案
1.C
2.B
3.零售业未来发展就是数字化。

AI+零售行业的发展需要解决浅层次数字化“虚假繁荣”的问题。

即弥补由数据采集到分析直至辅助决策应用之间的落地“鸿沟”。

这需要服务提供方加深对零售业务的深刻理解、零售企业内部组织的协调配合、甚至是多方合作建立AI 化的业务发展战略视角。

4.上游：食品、百货供应商，提供食品、饮料、蔬菜、海鲜、日用品等。

中游：商超、便利店，利用折扣赚取会员费和差价。

下游：C端用户。

5.玩家大致分为云服务商、AI技术企业、软件开发商/系统集成商、零售企业科技子公司四大类，致力于融合数据、算法与业务经验，加强AI技术赋能零售行业的深度和广度。

云服务巨头目前保持相对领先地位；AI技术和集成商依靠算法优势寻求新发展，例如推荐算法、商品识别分析、线下消费者行为洞察等垂直细分领域。

人工智能基础与应用作业指导书第1章人工智能概述 (3)1.1 人工智能的定义与分类 (3)1.1.1 按照智能化程度分类 (4)1.1.2 按照应用领域分类 (4)1.2 人工智能的发展历程与未来趋势 (4)1.2.1 发展历程 (4)1.2.2 未来趋势 (4)1.3 人工智能的应用领域 (4)1.3.1 医疗健康 (5)1.3.2 交通运输 (5)1.3.3 工业制造 (5)1.3.4 金融科技 (5)1.3.5 教育与培训 (5)1.3.6 日常生活 (5)第2章逻辑推理与知识表示 (5)2.1 命题逻辑与谓词逻辑 (5)2.1.1 命题逻辑 (5)2.1.2 谓词逻辑 (5)2.2 模糊推理与不确定性推理 (6)2.2.1 模糊推理 (6)2.2.2 不确定性推理 (6)2.3 知识表示方法 (6)第3章搜索算法 (7)3.1 盲目搜索与启发式搜索 (7)3.1.1 盲目搜索 (7)3.1.2 启发式搜索 (7)3.2 状态空间搜索与问题空间搜索 (7)3.2.1 状态空间搜索 (7)3.2.2 问题空间搜索 (7)3.3 A算法与启发式函数 (7)3.3.1 A算法 (7)3.3.2 启发式函数 (8)第4章机器学习 (8)4.1 监督学习与无监督学习 (8)4.1.1 监督学习 (8)4.1.2 无监督学习 (8)4.2 线性回归与逻辑回归 (8)4.2.1 线性回归 (8)4.2.2 逻辑回归 (9)4.3 决策树与随机森林 (9)4.3.1 决策树 (9)第5章神经网络与深度学习 (9)5.1 神经网络基本原理 (9)5.1.1 神经元模型 (9)5.1.2 神经网络结构 (9)5.1.3 学习算法 (9)5.2 深度前馈网络与卷积神经网络 (10)5.2.1 深度前馈网络 (10)5.2.2 卷积神经网络 (10)5.3 循环神经网络与长短时记忆网络 (10)5.3.1 循环神经网络 (10)5.3.2 长短时记忆网络 (10)第6章自然语言处理 (10)6.1 与词向量 (10)6.1.1 的定义与作用 (10)6.1.2 词向量的概念与表示 (11)6.1.3 的训练与评估 (11)6.2 语法分析与应用 (11)6.2.1 语法分析的基本概念 (11)6.2.2 依存句法分析及应用 (11)6.2.3 组块分析及应用 (11)6.3 机器翻译与情感分析 (11)6.3.1 机器翻译的基本原理 (11)6.3.2 情感分析的概念与任务 (11)6.3.3 机器翻译与情感分析的实际应用 (11)第7章计算机视觉 (11)7.1 图像处理与特征提取 (11)7.1.1 图像预处理 (12)7.1.2 图像特征提取 (12)7.1.3 特征降维与选择 (12)7.2 目标检测与跟踪 (12)7.2.1 目标检测方法 (12)7.2.2 目标跟踪方法 (12)7.3 语义分割与实例分割 (12)7.3.1 语义分割方法 (12)7.3.2 实例分割方法 (13)第8章语音识别与合成 (13)8.1 语音信号处理与特征提取 (13)8.1.1 语音信号预处理 (13)8.1.2 语音特征提取 (13)8.2 隐马尔可夫模型与深度学习模型 (13)8.2.1 隐马尔可夫模型 (13)8.2.2 深度学习模型 (13)8.3 语音合成与语音识别应用 (14)8.3.2 语音识别应用 (14)8.3.3 语音识别与合成融合应用 (14)第9章人工智能伦理与法律 (14)9.1 人工智能伦理问题 (14)9.1.1 隐私权与数据安全 (14)9.1.2 人工智能歧视 (14)9.1.3 人工智能责任归属 (14)9.1.4 人工智能对人类劳动的影响 (15)9.2 人工智能法律规范 (15)9.2.1 数据保护法律规范 (15)9.2.2 反歧视法律规范 (15)9.2.3 产品责任法律规范 (15)9.2.4 劳动法律规范 (15)9.3 人工智能伦理与法律的教育与普及 (15)9.3.1 教育培训 (15)9.3.2 宣传普及 (15)9.3.3 企业社会责任 (16)9.3.4 国际合作与交流 (16)第10章人工智能应用案例 (16)10.1 医疗健康领域 (16)10.1.1 疾病诊断 (16)10.1.2 药物研发 (16)10.1.3 患者管理 (16)10.2 金融服务领域 (16)10.2.1 风险管理 (16)10.2.2 投资顾问 (16)10.2.3 反欺诈 (17)10.3 智能交通领域 (17)10.3.1 自动驾驶 (17)10.3.2 交通管理 (17)10.3.3 车联网 (17)10.4 教育与娱乐领域 (17)10.4.1 个性化教育 (17)10.4.2 智能推荐 (17)10.4.3 游戏娱乐 (17)第1章人工智能概述1.1 人工智能的定义与分类人工智能（Artificial Intelligence，）作为计算机科学领域的一个重要分支，旨在研究、开发和应用使计算机模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术和系统。

人工智能与机器学习应用作业指导书第1章人工智能与机器学习基础 (3)1.1 人工智能概述 (3)1.1.1 定义与分类 (3)1.1.2 发展历程 (3)1.1.3 应用领域 (3)1.2 机器学习基本概念 (3)1.2.1 定义 (3)1.2.2 学习类型 (3)1.2.3 评估指标 (4)1.3 数据预处理 (4)1.3.1 数据清洗 (4)1.3.2 特征工程 (4)1.3.3 数据变换 (4)1.3.4 数据采样 (4)第2章线性回归 (4)2.1 线性回归原理 (4)2.2 最小二乘法 (4)2.3 梯度下降法 (5)第3章逻辑回归与分类 (5)3.1 逻辑回归 (5)3.1.1 基本原理 (5)3.1.2 模型构建与优化 (6)3.2 模型评估指标 (6)3.2.1 准确率（Accuracy） (6)3.2.2 精确率（Precision） (6)3.2.3 召回率（Recall） (7)3.2.4 F1分数（F1 Score） (7)3.3 其他分类算法 (7)3.3.1 支持向量机（Support Vector Machine，SVM） (7)3.3.2 决策树（Decision Tree） (7)3.3.3 随机森林（Random Forest） (7)3.3.4 神经网络（Neural Networks） (7)第4章决策树与随机森林 (7)4.1 决策树基本原理 (7)4.2 特征选择 (8)4.3 随机森林 (8)第5章支持向量机 (8)5.1 支持向量机原理 (9)5.1.1 最大间隔分类 (9)5.1.2 硬间隔与软间隔 (9)5.1.3 对偶问题 (9)5.2 核函数 (9)5.2.1 常见核函数 (9)5.2.2 核函数的选择 (9)5.3 支持向量回归 (9)5.3.1 ε支持向量回归 (10)5.3.2SVR的优化目标 (10)5.3.3SVR的核函数 (10)第6章人工神经网络 (10)6.1 神经元模型 (10)6.1.1 神经元结构 (10)6.1.2 激活函数 (10)6.2 感知机 (10)6.2.1 感知机模型 (11)6.2.2 感知机学习算法 (11)6.3 反向传播算法 (11)6.3.1 算法原理 (11)6.3.2 算法流程 (11)第7章深度学习 (11)7.1 卷积神经网络 (11)7.1.1 基本原理 (12)7.1.2 结构与特点 (12)7.1.3 应用场景 (12)7.2 循环神经网络 (12)7.2.1 基本原理 (12)7.2.2 结构与特点 (12)7.2.3 应用场景 (12)7.3 对抗网络 (13)7.3.1 基本原理 (13)7.3.2 结构与特点 (13)7.3.3 应用场景 (13)第8章集成学习 (13)8.1 集成学习概述 (13)8.2 Bagging算法 (13)8.3 Boosting算法 (14)第9章聚类分析 (14)9.1 聚类基本概念 (14)9.2 K均值聚类 (14)9.3 层次聚类 (15)第10章机器学习应用实践 (15)10.1 数据挖掘与可视化 (15)10.2 文本分类与情感分析 (16)10.3 语音识别与合成 (16)10.4 计算机视觉与图像识别 (16)第1章人工智能与机器学习基础1.1 人工智能概述1.1.1 定义与分类人工智能（Artificial Intelligence，）是指使计算机系统模拟人类智能行为，进行感知、推理、学习和解决问题的技术。

人工智能在工业应用作业指导书第1章人工智能基础理论 (3)1.1 人工智能概述 (3)1.2 人工智能发展历程 (3)1.3 人工智能关键技术 (3)第2章工业智能化概述 (4)2.1 工业智能化发展背景 (4)2.2 工业智能化的意义与价值 (4)2.3 工业智能化体系架构 (5)第3章机器学习在工业应用 (5)3.1 监督学习 (5)3.1.1 故障诊断 (5)3.1.2 质量控制 (5)3.1.3 预测维护 (6)3.2 无监督学习 (6)3.2.1 数据预处理 (6)3.2.2 产品分类 (6)3.2.3 过程优化 (6)3.3 强化学习 (6)3.3.1 自动控制 (6)3.3.2 路径规划 (6)3.3.3 能源管理 (6)第4章深度学习在工业应用 (7)4.1 卷积神经网络 (7)4.1.1 图像识别 (7)4.1.2 物体检测 (7)4.1.3 视频监控 (7)4.2 循环神经网络 (7)4.2.1 时间序列预测 (7)4.2.2 自然语言处理 (7)4.3 对抗网络 (8)4.3.1 图像 (8)4.3.2 数据增强 (8)4.3.3 模式识别 (8)第5章计算机视觉在工业应用 (8)5.1 图像识别与处理 (8)5.1.1 概述 (8)5.1.2 图像预处理 (8)5.1.3 特征提取与匹配 (8)5.1.4 识别算法 (8)5.2 视觉检测技术 (9)5.2.1 概述 (9)5.2.3 缺陷检测 (9)5.2.4 自动检测与控制 (9)5.3 三维重建与虚拟现实 (9)5.3.1 概述 (9)5.3.2 三维重建技术 (9)5.3.3 虚拟现实技术 (9)5.3.4 工业应用案例 (9)第6章自然语言处理在工业应用 (9)6.1 词向量与文本表示 (9)6.1.1 词向量表示方法 (10)6.1.2 工业应用案例 (10)6.2 命名实体识别与关系抽取 (10)6.2.1 命名实体识别 (10)6.2.2 关系抽取 (10)6.2.3 工业应用案例 (10)6.3 机器翻译与对话系统 (10)6.3.1 机器翻译 (11)6.3.2 对话系统 (11)6.3.3 工业应用案例 (11)第7章语音识别与处理在工业应用 (11)7.1 语音信号处理 (11)7.1.1 语音信号预处理 (11)7.1.2 语音特征提取 (11)7.2 语音识别技术 (11)7.2.1 基于隐马尔可夫模型（HMM）的语音识别 (11)7.2.2 深度学习在语音识别中的应用 (12)7.3 语音合成与交互 (12)7.3.1 语音合成技术 (12)7.3.2 语音交互技术 (12)7.3.3 语音交互在工业场景的应用案例 (12)第8章与自动化 (12)8.1 工业概述 (12)8.2 路径规划与控制 (12)8.3 视觉与抓取 (13)第9章人工智能在制造业的应用案例 (13)9.1 智能制造系统 (13)9.1.1 智能调度与优化 (13)9.1.2 设备故障预测与维护 (13)9.1.3 质量检测与控制 (13)9.2 智能生产线 (14)9.2.1 智能 (14)9.2.2 自动化装配线 (14)9.2.3 智能物流系统 (14)9.3.1 自动化立体仓库 (14)9.3.2 智能分拣系统 (14)9.3.3 智能物流配送 (14)第10章人工智能在工业应用的未来发展 (14)10.1 工业互联网与大数据 (14)10.2 边缘计算与云计算 (15)10.3 人工智能在工业应用的安全与伦理问题 (15)10.4 人工智能在工业应用的发展趋势与展望 (15)第1章人工智能基础理论1.1 人工智能概述人工智能（Artificial Intelligence, ）是指由人制造出来的系统所表现出来的智能行为。

人工智能的应用与原理1. 自然语言处理自然语言处理是指让计算机能够理解人类语言的过程。

该技术广泛应用于虚拟助手、机器翻译、智能客服等领域。

我们可以使用语音识别技术，让虚拟助手执行指令来帮助我们完成诸如定闹钟、播放音乐等任务。

自然语言处理还用于社交媒体监控、情感分析等商业领域。

2. 机器学习机器学习是指使用算法让计算机自主地从数据中学习和提高性能的技术。

机器学习广泛应用于图像和语音识别、推荐系统、自动驾驶等领域。

谷歌的AlphaGo就是一个基于机器学习的程序，它井然有序、自我学习，能在围棋对战中打败人类顶尖选手。

3. 机器人技术机器人技术是指制造和设计可编程机器人的技术。

机器人技术的应用包括工业生产、医疗保健、农业等领域。

现代汽车制造商使用机器人组装汽车，医疗机器人可以通过微创手术技术治疗癌症或进行器官移植手术。

4. 数据分析在大数据时代，数据分析已经成为人工智能的核心技术之一。

数据分析让企业和政府能够运用数据洞察商业和社会趋势，创建精准的目标市场和政策，并提供高效的客户服务和更好的决策制定。

在医疗保健领域，数据分析可以使用大型临床研究数据、电子病历和医院信息系统，有效提高全球不同地区的医疗质量。

1. 神经网络神经网络的概念是从生物神经元启发而来的，其模拟人脑的工作原理。

神经网络由一些基本单元组成，每个基本单元接收来自其他单元的输入，并产生对应的输出，同时内部状态被动态更新。

神经网络设计可以处理非线性和复杂问题，比如语音和图像识别。

2. 决策树决策树是一种基于特征值分类和预测的模型。

在生成决策树时，数据最初被分为根节点和多个子节点。

每个节点代表一个特征值，而每个分支代表该特征的选择。

这种模型可用于解决非线性决策问题，目前主要用于金融、医疗保健和工业领域等。

3. 遗传算法遗传算法是基于自然进化理论的一种优化算法，其主要思想是通过模拟自然选择、交叉、变异等过程，从初始种群中筛选出适应度更高的新个体，来逐渐优化所求解问题的解。

第1章习题参考答案1. 答：人工智能是研究、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，即用人工的方法在机器(计算机)上实现的智能；或者说是人类智能在机器上的模拟，因此又可称之为机器智能。

是在计算机科学、控制论、信息论、神经心理学、哲学、语言学等多学科研究的基础上发展起来的综合性很强的交叉学科，是一门新思想、新观念、新理论、新技术不断出现的新兴学科，也是正在迅速发展的前沿学科。

2. 答：专注于实现AI指名功能的人工智能学派成为符号主义，即只要在符号计算上实现了相应的功能，那么在现实世界就实现了对应的功能，这是智能的充分必要条件。

因此，符号主义认为，只要在机器上是正确的，现实世界就是正确的。

专注于实现AI指心功能的人工智能学派称为连接主义，连接主义认为大脑是一切智能的基础，主要关注于大脑神经元及其连接机制，试图发现大脑的结构及其处理信息的机制、揭示人类智能的本质机理，进而在机器上实现相应的模拟。

专注于实现AI指物功能的人工智能学派成为行为主义，行为主义假设智能取决于感知和行动，不需要知识、表示和推理，只需要将智能行为表现出来就好，即只要能实现指物功能就可以认为具有智能了。

3. 答：知识的基本单位是概念。

精通掌握任何一门知识，必须从这门知识的基本概念开始学习。

而知识自身也是一个概念。

第2章习题参考答案1. 答：知识是人们在长期的生活及社会实践中、在科学研究及实验中积累起来的对客观世界的认识与经验。

知识是符合文明方向的、人类对物质世界以及精神世界探索的结果总和。

知识具有相对正确性、不确定性、可表示性与可利用性的特性。

2. 答：谓词逻辑是基于命题中谓词分析的一种逻辑。

个体表示某个独立存在的事物或者某个抽象的概念。

个体变量的取值范围称为个体域。

个体域可以是有限的,也可以是无限的。

谓词的真值是“真”或“假”，而函数的值是个体域中的某个个体，函数无真值可言，它只是在个体域中从一个个体到另一个个体的映射。

第十章人工智能基础一、选择题1.人类智能的特性表现在4个方面（B）。

A.聪明、灵活、学习、运用B.能感知客观世界的信息、能通过思维对获得的知识进行加工处理、能通过学习积累知识、增长才干和适应环境变化、能对外界的刺激做出反应并传递信息C.感觉、适应、学习、创新D.能捕捉外界环境信息，能利用外界的有利因素，能传递外界信息，能综合外界信息进行创新思维2.人工智能的目的是让机器能够（D），以实现某些脑力劳动的机械化。

A.具有智能B.和人一样工作C.完全代替人的大脑D.模拟、延伸和扩展人的智能3.下列关于人工智能的叙述不正确的有（C）A.人工智能技术与其它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20世纪50年代开始的，非常新，所以十分重要D.人工智能有力地进了社会的发展4.人工智能研究的一项基本内容是机器感知。

以下叙述中的（C）不属于机器感知的领域A.使机器具有视觉，听觉，触觉，味觉和觉等感知能力B.使机器具有理解文字的能力·C.使机器具有能够获取新知识，学习新技巧的能力D.使机器具有听懂人类语言的能力5.自然语言理解是人工智能的重要应用领域，以下叙述中的（C）不是它要实现的目标A.理解别讲的话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6.为了解决如何模拟人类的感性思维，例如视觉理解、直觉思维、悟性等，研究者找到一个重要的信息处理的机制是（B）A.专家系统B.人工神经网络C.模式识别D.智能代理7.如果把知识按照作用来分类，下述（B）不在分类的范围内A.用控制策略表示的知识，即控制性知识B.可以通过文字，语言，图形和声音等形式编码记录和传播的知识，即显性知识C.提供有关状态变化，问题求解过程的操作，演算和行为的知识，即过程性知识D.用提供概念和事实使人们知道是什么的知识，即陈述性知识8.下述（A）不是知识的特征A.复杂性和明确性B.进化和相对性C.客观性和依附性D.可重用性和共享性9.下述（D）不是人工智能中常用的知识格式化表示方法。

1．什么是智能？智能有什么特征？答：智能可以理解为知识与智力的总和。

其中，知识是一切智能行为的基础，而智力是获取知识并运用知识求解问题的能力，即在任意给定的环境和目标的条件下，正确制订决策和实现目标的能力，它来自于人脑的思维活动。

智能具有下述特征：（1）具有感知能力（系统输入）。

（2）具有记忆与思维的能力。

（3）具有学习及自适应能力。

（4）具有行为能力（系统输出）。

2．人工智能有哪些学派？他们各自核心的观点有哪些？答：根据研究的理论、方法及侧重点的不同，目前人工智能主要有符号主义、联结主义和行为主义三个学派。

符号主义认为知识可用逻辑符号表达，认知过程是符号运算过程。

人和计算机都是物理符号系统，且可以用计算机的符号来模拟人的认知过程。

他们认为人工智能的核心问题是知识表示和知识推理，都可用符号来实现，所有认知活动都基于一个统一的体系结构。

联结主义原理主要是神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。

他们认为人的思维基元是神经元，而不是符号运算。

认为人脑不同于电脑，不能用符号运算来模拟大脑的工作模式。

行为主义原理为控制论及“感知—动作”型控制系统。

该学派认为智能取决于感知和行动，提出智能行为的“感知—动作”模式，他们认为知识不需要表示，不需要推理。

智能研究采用一种可增长的方式，它依赖于通过感知和行动来与外部世界联系和作用。

3．人工智能研究的近期目标和远期目标是什么？它们之间有什么样的关系？答：人工智能的近期目标是实现机器智能，即主要研究如何使现有的计算机更聪明，使它能够运用知识去处理问题，能够模拟人类的智能行为。

人工智能的远期目标是要制造智能机器。

即揭示人类智能的根本机理，用智能机器去模拟、延伸和扩展人类的智能。

人工智能的近期目标与远期目标之间并无严格的界限，二者相辅相成。

远期目标为近期目标指明了方向，近期目标则为远期目标奠定了理论和技术基础。

4．人工智能的研究途径有哪些？答：人工智能的研究途径主要有：（１）心理模拟，符号推演；（２）生理模拟，神经计算；（３）行为模拟，控制进化论。

习题7一、名词解释1、智能制造所谓智能制造，是指将信息物理系统用于企业生产、加工的各个环节，以传感器抓取企业生产加工中的数据，通过物联网技术将数据上传至云计算平台，在云平台上对生产流动实行智能检测和智能控制，从而实现制造业生产最优化。

2、智能制造系统智能制造系统是一种由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智能系统，它在制造过程中能以一种高度柔性与集成不高的方式，借助计算机模拟人类专家的智能活动进行分析、推理、判断、构思和决策等，从而取代或者延伸制造环境中人的部分脑力劳动。

同时，收集、存贮、完善、共享、集成和发展人类专家的智能。

3、工业机器人所谓工业机器人就是面向工业领域的多关节机械手或多自由度机器人，是工业生产用自动化装置，能够在工业生产线中自动完成点焊、弧焊、喷漆、切割、装配、搬运、包装、码垛等作业，广泛应用于机械加工、汽车制造、家用电器生产以及钢铁、化工等行业。

4、机器人执行机构执行机构即机器人本体，其臂部一般采用空间开链连杆机构，其中的运动副（转动副或移动副）常称为关节，关节个数通常即为机器人的自由度数。

5、机器人驱动装置驱动装置是驱使执行机构运动的机构，按照控制系统发出的指令信号，借助于动力元件使机器人进行动作。

它输入的是电信号，输出的是线、角位移量。

机器人使用的驱动装置主要是电力驱动装置，如步进电机、伺服电机等，此外也有采用液压、气动等驱动装置。

6、机器人检测装置检测装置是实时检测机器人的运动及工作情况，根据需要反馈给控制系统，与设定信息进行比较后，对执行机构进行调整，以保证机器人的动作符合预定的要求。

7.机器人机器人（Robot）是自动执行工作的机器装置。

它既可以接受人类指挥，又可以运行预先编排的程序，也可以根据以人工智能技术制定的原则纲领行动。

它的任务是协助或取代人类工作的工作，例如生产业、建筑业，或是危险的工作。

二、填空题1、机器人控制系统有两种方式，一种是集中式控制，另一种是（分散式）控制。

人工智能基础与应用人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是当前科技领域最热门的话题之一。

随着技术的发展，AI正逐渐渗透到日常生活的方方面面。

本文将探讨人工智能的基础知识和应用领域。

首先，我们来了解人工智能的基础知识。

人工智能是模拟人类智能和思维过程的理论和方法的总称。

它通过计算机系统模拟人类智能的各种能力，比如学习、推理、判断和决策等。

人工智能的基础包括机器学习、深度学习、数据挖掘等。

机器学习是一种让计算机通过学习算法从数据中自动获取知识的方法。

深度学习则是一种基于人工神经网络的机器学习方式，通过多层次的神经网络结构进行训练和学习，以实现更加复杂的任务。

人工智能的应用领域广泛且多样。

首先是在医疗领域的应用。

人工智能可以辅助医生诊断疾病，在大数据和医学图像分析中发挥关键作用。

例如，AI可以通过对成千上万份病例数据的分析，帮助医生提高疾病诊断的准确性和速度。

同时，通过对医学影像的处理和分析，AI还可以辅助医生进行疾病的早期筛查和诊断。

其次，人工智能在交通领域也发挥着重要作用。

自动驾驶技术正逐渐成为现实，AI在其中起到了核心推动作用。

利用传感器和算法，汽车可以感知周围环境并做出相应决策，实现自动驾驶。

这不仅提高了交通安全性，还能减少交通事故和交通拥堵。

除了汽车，人工智能还可以应用于智慧城市的交通监控和管理系统中，通过实时数据分析和预测，优化城市交通流动性。

人工智能在金融领域的应用正在不断扩大。

AI可以通过对大量的金融数据进行分析，提供财务风险评估和投资决策支持。

此外，AI还可以用于欺诈检测和预防，在金融交易中起到重要的保护作用。

另外，人工智能还可以用于个人金融管理，通过智能推荐系统为用户提供理财建议和优化投资组合。

人工智能的应用也涉及到教育领域。

AI辅助教学系统可以根据学生的学习情况和水平，个性化地提供学习资源和指导。

通过分析学生的学习数据，AI可以发现学生的学习问题并提供针对性的辅导。

人工智能中的机器人技术与应用人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指利用计算机模拟和模仿人类智能的一门科学，而机器人则是人工智能领域中的一个重要应用技术。

机器人是能够自动执行各种任务的物理实体，其结合了传感器、执行器、控制系统和人工智能算法，能够感知环境、推断并决策，实现与人类的交互。

机器人技术是人工智能领域的重要组成部分之一，它包括感知系统、决策系统和执行系统。

感知系统使机器人能够感知环境，通过各种传感器获取外部信息，如摄像头、激光雷达、触觉传感器等。

决策系统则是机器人的智能核心，通过人工智能算法对感知到的数据进行分析和推理，从而做出合理的决策和行动计划。

执行系统则是机器人的执行机构，通过执行器实现具体的动作，如推动轮子、伸展机械臂等。

在日常生活中，机器人技术已经得到了广泛的应用。

在工业领域，机器人用于自动化生产线上的物料搬运、装配和焊接等工作，大幅度提高了生产效率和产品质量。

在医疗领域，机器人用于进行手术操作和病房护理，具有高精度和稳定性，减少了医疗事故和手术风险。

在军事领域，机器人用于无人侦察、无人驾驶和无人战斗等任务，提高了战场上的安全性和效率。

在家庭领域，机器人用于家政服务、婴儿监测和老人照料等工作，使得家庭生活更加便利和舒适。

机器人技术的发展离不开人工智能算法的支持。

人工智能算法是机器人实现自主性的关键，包括机器学习、计算机视觉、自然语言处理、决策树等技术。

机器学习是指通过训练数据使机器具备识别和分类的能力，其中包括监督学习和无监督学习。

监督学习是通过标记好的样本数据进行训练，实现对未知数据的预测和判断，如图像识别和语音识别。

无监督学习则是通过无标记的样本数据进行训练，实现对数据的聚类和分类，如数据挖掘和推荐系统。

计算机视觉是指机器通过处理图像和视频来感知环境。

自然语言处理是指机器通过处理语言文本来理解和生成自然语言，如机器翻译和语音识别。

决策树是通过建立一系列规则和条件，使机器能够推断和决策，如机器人路径规划和行为决策。