智能制造系统论文心得体会和感想 智能制造系统论文心得体会和感想怎么写(五篇)
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关于智能制造系统论文心得体会和感想一
在大多数数学科中存在着几个不同的研究领域,每个领域都有着特有的感兴趣的研究课题、研究技术和术语。在人工智能中,这样的领域包括自然语言处理、自动定理证明、自动程序设计、智能检索、智能调度、机器学习、专家系统、机器人学、智能控制、模式识别、视觉系统、神经网络、agent、计算智能、问题求解、人工生命、人工智能方法、程序设计语言等。
在过去50多年里,已经建立了一些具有人工智能的计算机系统;例如,能够求解微分方程的,下棋的,设计分析集成电路的,合成人类自然语言的,检索情报的,诊断疾病以及控制控制太空飞行器、地面移动机器人和水下机器人的具有不同程度人工智能的计算机系统。人工智能是一种外向型的学科,它不但要求研究它的人懂得人工智能的知识,而且要求有比较扎实的数学基础,哲学和生物学基础,只有这样才可能让一台什么也不知道的机器模拟人的思维。因为人工智能的研究领域十分广阔,它总的来说是面向应用的,也就说什么地方有人在工作,它就可以用在什么地方,因为人工智能的最根本目的还是要模拟人类的思维。参照人在各种活动中的功能,我们可以得到人工智能的领域也不过就是代替人的活动而已。哪个领域有人进行的智力活动,哪个领域就是人工智能研究的领域。人工智能就是为了应用机器的长处来帮助人类进行智力活动。人工智能研究的目的就是要模拟人类神经系统的功能。
近年来,人工智能的研究和应用出现了许多新的领域,它们是传统人工智能的延伸和扩展。在新世纪开始的时候,这些新研究已引起人们的更密切关注。这些新领域有分布式人工智能与艾真体(agent)、计算智能与进化计算、数据挖掘与知识发现,以及人工生命等。下面逐一加以概略介绍。
1、分布式人工智能与艾真体
分布式人工智能(distributedai,dai)是分布式计算与人工智能结合的结果。dai系统以鲁棒性作为控制系统质量的标准,并具有互操作性,即不同的异构系统在快速变化的环境中具有交换信息和协同工作的能力。
分布式人工智能的研究目标是要创建一种能够描述自然系统和社会系统的精确概念模型。dai中的智能并非独立存在的概念,只能在团体协作中实现,因而其主要研究问题是各艾真体间的合作与对话,包括分布式问题求解和多艾真体系统(multiagentsystem,mas)两领域。其中,分布式问题求解把一个具体的求解问题划分为多个相互合作和知识共享的模块或结点。多艾真体系统则研究各艾真体间智能行为的协调,包括规划、知识、技术和动作的协调。这两个研究领域都要研究知识、资源和控制的划分问题,但分布式问题求解往往含有一个全局的概念模型、问题和成功标准,而mas则含有多个局部的概念模型、问题和成功标准。
mas更能体现人类的社会智能,具有更大的灵活性和适应性,更适合开放和动
态的世界环境,因而倍受重视,已成为人工智能以至计算机科学和控制科学与工程的研究热点。当前,艾真体和mas的研究包括理论、体系结构、语言、合作与协调、通讯和交互技术、mas学习和应用等。mas已在自动驾驶、机器人导航、机场管理、电力管理和信息检索等方面获得应用。
2、计算智能与进化计算
计算智能(computing intelligence)涉及神经计算、模糊计算、进化计算等研究领域。其中,神经计算和模糊计算已有较长的研究历史,而进化计算则是较新的研究领域。在此仅对进化计算加以说明。
进化计算(evolutionary computation)是指一类以达尔文进化论为依据来设计、控制和优化人工系统的技术和方法的总称,它包括遗传算法(genetical gorithms)、进化策略(evolutionary strategies)和进化规划(evolutionary programming)。它们遵循相同的指导思想,但彼此存在一定差别。同时,进化计算的研究关注学科的交叉和广泛的应用背景,因而引入了许多新的方法和特征,彼此间难于分类,这些都统称为进化计算方法。目前,进化计算被广泛运用于许多复杂系统的自适应控制和复杂优化问题等研究领域,如并行计算、机器学习、电路设计、神经网络、基于艾真体的仿真、元胞自动机等。
达尔文进化论是一种鲁棒的搜索和优化机制,对计算机科学,特别是对人工智能的发展产生了很大的影响。大多数生物体通过自然选择和有性生殖进行进化。自然选择决定了群体中哪些个体能够生存和繁殖,有性生殖保证了后代基因中的混合和重组。自然选择的原则是适者生存,即物竞天择,优胜劣汰。
直到几年前,遗传算法、进化规划、进化策略三个领域的研究才开始交流,并发现它们的共同理论基础是生物进化论。因此,把这三种方法统称为进化计算,而把相应的算法称为进化算法。
3、数据挖掘与知识发现
知识获取是知识信息处理的关键问题之一。20世纪80年代人们在知识发现方面取得了一定的进展。利用样本,通过归纳学习,或者与神经计算结合起来进行知识获取已有一些试验系统。数据挖掘和知识发现是90年代初期新崛起的一个活跃的研究领域。在数据库基础上实现的知识发现系统,通过综合运用统计学、粗糙集、模糊数学、机器学习和专家系统等多种学习手段和方法,从大量的数据中提炼出抽象的知识,从而揭示出蕴涵在这些数据背后的客观世界的内在联系和本质规律,实现知识的自动获取。这是一个富有挑战性、并具有广阔应用前景的研究课题。
从数据库获取知识,即从数据中挖掘并发现知识,首先要解决被发现知识的表达问题。最好的表达方式是自然语言,因为它是人类的思维和交流语言。知识表示的最根本问题就是如何形成用自然语言表达的概念。
机器知识发现始于1974年,并在此后十年中获得一些进展。这些进展往往与专家系统的知识获取研究有关。到20世纪80年代末,数据挖掘取得突破。越来越多的研究者加入到知识发现和数据挖掘的研究行列。现在,知识发现和数据挖掘已成为人工智能研究的又一热点。
比较成功的知识发现系统有用于超级市场商品数据分析、解释和报告的
coverstory系统,用于概念性数据分析和查寻感兴趣关系的集成化系统explora,交互式大型数据库分析工具kdw,用于自动分析大规模天空观测数据的skicat系统,以及通用的数据库知识发现系统kdd等。
4、人工生命
人工生命(artificiallife,alife)的概念是由美国圣菲研究所非线性研究组的兰顿(langton)于1987年提出的,旨在用计算机和精密机械等人工媒介生成或构造出能够表现自然生命系统行为特征的仿真系统或模型系统。自然生命系统行为具有自组织、自复制、自修复等特征以及形成这些特征的混沌动力学、进化和环境适应。
人工生命所研究的人造系统能够演示具有自然生命系统特征的行为,在“生命之所能”(lifeasitcouldbe)的广阔范围内深入研究“生命之所知”(lifeasweknowit)的实质。只有从“生命之所能”的广泛内容来考察生命,才能真正理解生物的本质。人工生命与生命的形式化基础有关。生物学从问题的顶层开始,把器官、组织、细胞、细胞膜,直到分子,以探索生命的奥秘和机理。人工生命则从问题的底层开始,把器官作为简单机构的宏观群体来考察,自底向上进行综合,把简单的由规则支配的对象构成更大的集合,并在交互作用中研究非线性系统的类似生命的全局动力学特性。
人工生命的理论和方法有别于传统人工智能和神经网络的理论和方法。人工生命把生命现象所体现的自适应机理通过计算机进行仿真,对相关非线性对象进行更真实的动态描述和动态特征研究。
人工生命学科的研究内容包括生命现象的仿生系统、人工建模与仿真、进化动力学、人工生命的计算理论、进化与学习综合系统以及人工生命的应用等。比较典型的人工生命研究有计算机病毒、计算机进程、进化机器人、自催化网络、细胞自动机、人工核苷酸和人工脑等。
(1)了解人工智能的概念和人工智能的发展,了解国际人工智能的主要流派和路线,了解国内人工智能研究的基本情况,熟悉人工智能的研究领域。
(2)较详细地论述知识表示的各种主要方法。重点掌握了状态空间法、问题归约法和谓词逻辑法,熟悉语义网络法,了解知识表示的其他方法,如框架法、剧本法、过程法等。
(3)掌握了盲目搜索和启发式搜索的基本原理和算法,特别是宽度优先搜索、深度优先搜索、等代价搜索、启发式搜索、有序搜索、a*算法等。了解博弈树搜索、遗传算法和模拟退火算法的基本方法。
(4)掌握了消解原理、规则演绎系统和产生式系统的技术、了解不确定性推理、非单调推理的概念。
(5)概括性地了解了人工智能的主要应用领域,如专家系统、机器学习、规划系统、自然语言理解和智能控制等。
(6)基本了解人工智能程序设计的语言和工具。
对现代社会的影响有多大?工业领域,尤其是制造业,已成功地使用了人工智能技术,包括智能设计、虚拟制造、在线分析、智能调度、仿真和规划等。金融业,股票商利用智能系统辅助其分析,判断和决策;应用卡欺诈检测系统业已得到普遍应用。人工智能还渗透到人们的日常生活,cad,cam,cai,cap,cims等一系列智能产品给大家带来了极大的方便,它还改变了传统的通信方式,语音拨号,手写短信的智能手机越来越人性化。
人工智能还影响了你们的文化和娱乐生活,引发人们更深层次的精神和哲学层面的思考,从施瓦辛格主演的《终结者》系列,到基努.里维斯主演的《黑客帝国》系列以及斯皮尔伯格导演的《人工智能》,都有意无意的提出了同样的问题:我们应该如何看待人工智能?如何看待具有智能的机器?会不会有一天机器的智能将超过人的智能?问题的答案也许千差万别,我个人认为上述担心不太可能成为现实,因为我们理解人工智能并不是让它取代人类智能,而是让它模拟人类智能,从而更好地为人类服务。
当前人工智能技术发展迅速,新思想,新理论,新技术不断涌现,如模糊技术,模糊--神经网络,遗传算法,进化程序设计,混沌理论,人工生命,计算智能等。以agent概念为基础的分布式人工智能正在异军突起,特别是对于软件的开发,“面向agent技术”将是继“面向对象技术”后的又一突破。从万维网到人工智能的研究正在如火如荼的开展。
(1)能够结合现在最新研究成果着重讲解重点知识,以及讲述在一些研究成果中人工智能那些知识被应用。
(2)多推荐一些过于人工智能方面的电影,如:《终结者》系列、《黑客帝国》系列、《人工智能》等,从而增加同学对这门课程学习的兴趣。
(3)条件允许的话,可以安排一些实验课程,让同学们自己制作一些简单的作品,增强同学对人工智能的兴趣,加强同学之间的学习。
(4)课堂上多讲解一些人工智能在各个领域方面的应用,以及着重阐述一些新的和正在研究的人工智能方法与技术,让同学们可以了解近期发展起来的方法和技术,在讲解时最好多举例,再结合原理进行讲解,更助于同学们对人工智能的理解。
关于智能制造系统论文心得体会和感想二
大力推进教育信息化建设,积极发展网络教育,深入实施教育信息化2.0行动计划,全面提升智慧教育建设水平,根据教育部《教育信息化“十三五”规划》《xx省“十三五”教育发展规划》等文件精神,结合我省中小学教育信息化建设发展实际,决定在全省中小学推进智慧校园建设,特制定《xx省中小学智慧校园建设指导意见》。
面对信息发展的新时代,利用云计算、大数据、物联网、移动互联网、人工智能等信息技术,不断改善中小学信息技术基础设施,营造网络化、数字化、个性化、终身化的智慧教育环境,扩大优质资源覆盖面,推进信息技术与教育教学、管理的深度融合,提高教育教学质量,提升教育治理水平,促进教育公平和优质均衡发展,培养具有较高思维品质和较强实践能力的创新型人才。
坚持以人为本。智慧校园建设要以服务为导向,要为教师、学生、家长和社会公众提供优质的信息化环境和资源服务,提高学生信息素养、创新思维和实践能力,促进教师专业发展、提高教育质量,提升育人水平。
坚持应用驱动。智慧校园建设要坚持以问题为导向、以应用为核心,从学校发展、师生发展、教育改革发展的实际需求出发,统筹规划、分步实施、有序推进。要通过深化应用释放信息技术对教育教学、管理和服务的促进作用,以应用驱动各项建设工作。
坚持融合创新。智慧校园建设要进一步深化信息技术与教育教学和管理的融合创新,不断提升教育信息化的效能。要强化信息技术对教育教学改革的服务与支撑,聚焦教育改革发展过程中困扰教学、管理的核心问题和难点问题,以创新促发展,推动教育理念、教育服务供给方式、教育教学模式和学习方式的变革。
坚持示范引领。智慧校园建设要坚持统筹规划、以点带面、示范引领、分步实施。各地要根据实际情况,在智慧教育环境提升、数字资源共建共享、融合创新及人才培养等方面形成创新性、示范性应用案例,建设具有本地特点的智慧校园。充分发挥示范辐射作用,推动全省中小学智慧校园建设水平的整体提升。
智慧校园围绕智慧环境、数字资源、信息素养、融合创新、支撑保障、特色发展六个方面开展建设。
(一)智慧环境
1.校园网络。利用互联网、移动互联网、物联网等信息技术升级改造校园网络环境,进一步提升宽带网络校校通水平,千兆进校、百兆进班。无线网络覆盖主要教学、办公、生活等场所。支持视频点播、电视直播,电视电话会议及语音、图像等各类信息的多媒体运用。采用智能化设备对装备使用情况进行自动追踪、管理和控制。长沙航天和一电子公司专业生产销售有线高清数字电视、iptv网络互动电视、卫星电视系统工程设备。
⒉信息终端。拥有支撑教学、学习和交互的智能终端及配套设备,满足信息化环境下教学科研和学习活动需求。建有智能卡系统,提供校内消费、图书借阅、门禁管理、考勤管理、宿舍管理、访客管理等应用服务。学校主要公共服务区域(图书馆、活动室、行政楼、食堂、宿舍等)配置公用信息终端,为师生提供各类信息化服务。
3.智慧教室。教室配置多媒体交互设备,建设支持网络教学研究的录播教室、支持教学行为数据采集和分析的智慧教室和学习体验中心。能实现教室、电子设备的集中智能化管控。依托区域教育云和教学资源平台、智能学科辅助工具以及在线学习社区等,实现课堂教学云端一体化。
4.信息安全。建立网络信息安全制度,根据实际需要配备网络安全设备,配置防火墙、入侵检测系统、防病毒系统、漏洞扫描系统、有害信息过滤系统和web应用防火墙等网络安全系统。配备统一上网管理系统,定期开展网络与信息安全等保测评工作,确保网络和信息安全。
5.智能安防。智能安防系统覆盖学校主要场所,与区域行政部门数据同步,与当地公安部门安全防范系统互联互通。能实现校园视频监控、入侵报警、紧急呼叫求助报警、电子巡更、学生出入控制、访客管理、消防报警、紧急广播与疏散等智能化安防管理。
(二)数字资源
1.资源开发。通过自建、引进、合作、共享等多种方式配备学生学习资源、教师教学资源、教师专业发展与教育科研资源和数字校本特色资源。电子期刊、电子图书、视频和音频等数字资源能满足教学、科研和教师进修、学生成长的需要。
2.资源应用。实现优质资源班班通,教师能有效运用优质资源开展课堂教学,能通过网络学习空间开展备课授课、家校互动、网络研修、学习指导。学生能通过网络学习空间进行预习、作业、自测、拓展阅读、网络选修课等学习活动。
3.资源共享。建立资源共建共享机制,实现校内教学资源共建共享,并通过教育资源平台实
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