人工智能技术在CAD中的应用
孙佳霖 08车辆工程摘要：人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一门研究如何构造智能机器或智能系统，使它能模拟、延伸、扩展人类智能的学科。人工智能与CAD系统结合就形成了智能CAD系统 (ICAD)。智能CAD系统是CAD技术的一个重要发展趋势。人工智能在CAD中的应用主要集中在知识工程的引入，发展专家CAD系统。专家CAD系统具有逻辑推理和决策判断能力。它将许多实例和有关专业范围内的经验、准则结合在一起, 给设计者更全面，更可靠的指导。应用这些实例和启发准则，根据设计的目标不断缩小探索的范围，使问题得到解决。
关键词：CAD；人工智能；专家系统；智能CAD技术
Abstract：Artificial intelligence is a study of how to construct intelligent machine or intelligence system, and make it can simulate、 extend and expand human intelligence.
AI and CAD system form intelligent CAD system (ICAD). ICAD is the important development tendency of CAD technology.The application of artificial intelligence in the CAD mainly concentrated in the introduction of knowledge engineering and development experts CAD system. Experts CAD system has logical reasoning and decision making judgment.It makes many examples and the experience of relevant professional field together, and gives the designer more comprehensive and more reliable guidance and makes the problem solved easy. Keywords: CAD;Artificial Intelligence; Expert system; ICAD CAD技术就是利用计算机及其图形设备帮助设计人员进行设计工作。在工程
和产品设计中，计算机可以帮助设计人员担负计算、信息存储和制图等项工作。
在设计中通常要用计算机对不同方案进行大量的计算、分析和比较，以决定最优
方案；各种设计信息，不论是数字的、文字的或图形的，都能存放在计算机的内
存或外存里，并能快速地检索；设计人员通常用草图开始设计，将草图变为工作
图的繁重工作可以交给计算机完成；利用计算机可以进行与图形的编辑、放大、
缩小、平移和旋转等有关的图形数据加工工作。
人工智能(Artificial Intelligence，AI)是计算机科学控制论、信息论、
神经生理学、语言学等多种学科相互渗透而发展起来的一门新兴边缘学科。它是
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。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并
生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包
括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。在这些研究领域
中，其共同的基本特点是让机器学会“思考”，成为智能机器（Intelligence machine)。
人工智能问题的求解是以知识为基础的，知识表示是人工智能的核心技术之
一。所谓知识表示，就是对知识的一种描述，是一组约定，是一种使计算机可以
接受的用于描述知识的数据结构。对知识进行表示就是把知识表示成便于计算机
存储和利用的某种结构目前常用的知识表示发法有谓词表示法、产生式表示法、
框架表示法、语义表示法、面向对象表示法等多种方法。
专家系统（Expert System ，ES）。专家系统是人工智能中最重要的也是最
活跃的一个应用领域，它实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般推理
策略探讨转向运用专门知识的重大突破。20世纪60年代初，出现了运用逻辑学和
模拟心理活动的一些通用问题求解程序，它们可以证明定理和进行逻辑推理。但
是这些通用方法无法解决大的实际问题，很难把实际问题改造成适合于计算机解
决的形式，并且对于解题所需的巨大的搜索空间也难于处理。1965年，f . a .
费根鲍姆等人在总结通用问题求解系统的成功与失败经验的基础上，结合化学领
域的专门知识，研制了世界上第一个专家系统 Dendral，可以推断化学分子结构。
20多年来，知识工程的研究，专家系统的理论和技术不断发展，应用渗透到几乎
各个领域，包括化学、数学、物理、生物、医学、农业、气象、地质勘探、军事、
工程技术、法律、商业、空间技术、自动控制、计算机设计和制造等众多领域，开发了几千个的专家系统，其中不少在功能上已达到，甚至超过同领域中人类专家的水平，并在实际应用中产生了巨大的经济效益。
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。也就是说，专家系统是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术和计算机技术，根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以便解决那些需要人类专家处理的复杂问题，简而言之，专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。
对专家系统可以按不同的方法分类。通常，可以按应用领域、知识表示方法、控制策略、任务类型等分类。如按任务类型来划分，常见的有解释型、预测型、诊断型、调试型、维护型、规划型、设计型、监督型、控制型、教育型等。
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。一般来说，专家系统中的知识库与专家系统程序是相互独立的，用户可以通过改变、完善知识库中的知识内容来提高专家系统的性能。
人工智能中的知识表示形式有产生式、框架、语义网络等，而在专家系统中
运用得较为普遍的知识是产生式规则。产生式规则以IF…THEN…的形式出现，就像BASIC等编程语言里的条件语句一样，IF后面跟的是条件（前件），THEN 后面的是结论（后件），条件与结论均可以通过逻辑运算AND、OR、NOT进行复合。在这里，产生式规则的理解非常简单：如果前提条件得到满足，就产生相应的动作或结论。
推理机针对当前问题的条件或已知信息，反复匹配知识库中的规则，获得新的结论，以得到问题求解结果。在这里，推理方式可以有正向和反向推理两种。正向推理是从前件匹配到结论，反向推理则先假设一个结论成立，看它的条件有没有得到满足。由此可见，推理机就如同专家解决问题的思维方式，知识库就是通过推理机来实现其价值的。
人机界面是系统与用户进行交流时的界面。通过该界面，用户输入基本信息、回答系统提出的相关问题，并输出推理结果及相关的解释等。
综合数据库专门用于存储推理过程中所需的原始数据、中间结果和最终结论，往往是作为暂时的存储区。解释器能够根据用户的提问，对结论、求解过程做出说明，因而使专家系统更具有人情味。
知识获取是专家系统知识库是否优越的关键，也是专家系统设计的“瓶颈”问题，通过知识获取，可以扩充和修改知识库中的内容，也可以实现自动学习功能。
专家系统(ES)的特点：
(1)为解决特定领域的具体问题，除需要一些公共的常识，还需要大量与所研究领域问题密切相关的知识；
(2)一般采用启发式的解题方法；
(3)在解题过程中除了用演绎方法外，有时还要求助于归纳方法和抽象方法；
(4)需处理问题的模糊性、不确定性和不完全性；
(5)能对自身的工作过程进行推理(自推理或解释)；
(6)采用基于知识的问题求解方法；
(7)知识库与推理机分离。
与普通一般专家系统相比设计型专家系统还有如下特点：
(1)常采用“设计—评价—再设计”的设计过程模型。这种设计模型要求专
家系统必须能揭示上一设计方案不能被接受的原因，并能吸收上次设计过程中的成功经验和失败教训，进行自我修改，调整设计参数、改变判定条件等等。
(2)设计过程决策、技术问题决策及判断决策需要多种资源支持。有关决策与相应CAD的资源是紧密结合的。
专家系统的发展。目前的专家系统发展确实存在着一些限制，在未来的年代中，许多今日专家系统缺失将会被改善，相信未来专家系统应该继续研究的项目有:具有处理常识的能力；发展深层的推论系统；不同层次解释的能力；使专家系统具有学习的能力；分布式专家系统；轻易获取与更新知识的能力。
未来发展的专家系统，能经由感应器直接由外界接受资料，也可由系统外的知识库获得资料，在推理机中除推理外，上能拟定规划，仿真问题状况等。知识库所存的不只是静态的推论规则与事实，更有规划、分类、结构模式及行为模式等动态知识。
人工智能在CAD中的应用。机械设计实际上是一个模型的综合和分析的过程，它不仅包括大量的计算、分析、绘图等数值计算型工作；还包括拟定初始方案，选择最优方案，制定合理结构等方案设计工作。目前，有些企业已引入CAD/CAM 系统，由于CAD/CAM系统对符号推理工作需要综合运用多种科学的专门知识和丰富的实践经验才能解决，这需要CAD/CAM系统具有智能性，因此，设计智能化已成为机械设计中一个很热门的研究课题之一，它把计算机从数值处理扩展到非数值处理，包括知识与经验的集成、推理和决策，力图使机械设计过程自动化，减少人类专家在设计过程中由于个人因素造成的不足。此外，与传统设计方法相比，专家系统在机械设计中有着不可比拟的优势，它不仅可以长期稳定工作、节省成本，还可以为专家知识特别是启发式知识提供存储手段和传授途径、易于继承。
传统CAD技术的局限性。一般来讲，工程设计大致可以分为两种工作：一类是数值计算，包括计算、分析、绘图等，另一类是符号推理，包括方案设计、评价、决策、结构设计等。
传统的CAD技术都以数值计算为基础，它不包括符号推理，即没有分析问题和解决问题的能力，它所能做的工作，主要是提供方便的设计手段来辅助设计人
员进行设计，即CAD系统只是一个辅助工具。为了克服传统CAD的不足，人们开始研究新的CAD技术思想，引入人工智能的原理和方法，采用专家系统技术，将CAD发展为智能CAD技术，以适应创造性设计的要求。
智能CAD是人工智能（AI）和CAD技术相结合的一门综合性研究领域，其英文名为Intelligent CAD，简写为ICAD。
迄今为止，虽然对ICAD有许多定义，但还没有一个大家公认的统一的定义。本书给出其中的一个定义为：ICAD是一种由多个智能体（或称专家系统）与多种CAD功能模块有机集成的支持产品设计的复杂系统。
上述ICAD概念的表述强调了以下思想：
(1) ICAD是传统CAD技术与专家系统技术的有机集成。
(2) ICAD中一般包含有多个专家系统，或称智能体，它们独自负责解决某个单一领域的设计问题，但它们又是分布式的。
(3) ICAD系统应该是为复杂产品的创新设计、革新设计或变型设计提供支持环境或工作平台，不应该是针对某类产品设计的专用系统。
(4) ICAD支持复杂产品设计的范围应包括产品需求分析、方案设计、结构设计、可制造性分析、工程分析、优化设计、可靠性设计、详细设计和运动仿真等环节。
智能CAD的发展。根据智能化的水平，可将ICAD的发展分为初级和高级两个阶段。
(1)ICAD的初级阶段—设计型专家系统。随着CAD技术与专家系统技术的发展，人们开始把它们结合起来使CAD系统具备某些计算机化的智能来解决某些设计问题。
(2)ICAD的高级阶段—面向动态联盟的集成化智能设计系统。集成化智能设计（integrated intelligent CAD，IICAD）系统是智能CAD的高级阶段，代表了ICAD的发展方向，从而在人的主导下将复杂产品的设计自动化推向更高的水平。
智能CAD的应用非常广，在这里只给出其中几个应用的例子。
1．自动方案生成。理想的智能CAD是：人类提出设计的要求，由计算机来模拟设计师，自动地设计出形式多样的且能满足要求的设计方案来。
2．智能交互。在智能CAD系统中，系统可以用户输入的信息为基础，通过计算机已具备的知识和推理，自动获得更多的信息，从而使得交互变得简便。
3．智能显示。色彩方面、真实感方面。
由上述内容可见智能CAD技术对于普通的CAD技术有着无可比拟的优势，相信随着人工智能技术和CAD技术的更进一步的发展，人工智能技术在CAD中的应用也将更广泛，智能CAD将会在各个领域的设计制造行业独当一面。
参考文献
[1]王隆太、朱灯林等著.机械CAD/CAM技术第三版，机械工业出版社，2010
[2]袁泽虎、戴锦春等著.计算机辅助设计与制造，中国水利水电出版社，2004
[3]曹承志著.人工智能技术，清华大学出版社，2010
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2、支持线上开户，大部分券商可以直接登录； 3、行情稳定； 4、有比较多的技术指标。 不足之处：还是偏向于传统，缺乏创新。 1.同花顺，大智慧：老牌交易软件, 功能齐全, 资讯及时, 模拟炒股为辅助, 更适合实盘操 作。 2.同花顺的最习惯最顺手，简洁、可视面积大。不过大券商基本都自己开发自家产品了。 电脑：收盘的温馨提示概况得也很实用。资讯栏信息排列得时间错乱 同花顺首页的强弱评级、赚钱效应、个股涨停分布算是挺实用的亮点。K线的指标平台各种指标都有，我觉得实用的一个是“扑捉顶底”，逃顶功能挺准的。感觉软件架构有点问题，容易假死。 雪球星级：四星 雪球最早是做美股论坛的平台，由于上线时间早，累积了大量的专业投资者。现在的雪球更像是个人投资组合的管理工具，同时也比较强调社交属性。 有趣的晒实盘的功能，增加了用户的互动。同时，雪球也推出了“买什么”产品，实质是用户自己建立的投资组合，一些投资组合是免费的，而一些是需要收费的。总的来说，在雪球上可以获得丰富的信息，而且投资者也可以非常便捷的交流。 自媒体社交，好声音打广告，股票微博类
人工智能选股之stacking集成学习
本文研究导读 (4) Stacking集成学习模型简介 (5) Stacking集成学习的原理 (5) 从传统的Stacking到改进的Stacking (6) Stacking集成学习中基模型的对比和选取 (7) 相同训练数据，不同模型的对比 (7) 训练数据为72个月 (7) 训练数据为6个月 (7) 不同训练数据，相同模型的对比 (8) 模型预测值相关性分析和夏普比率分析 (9) Stacking集成学习测试流程 (10) 测试流程 (10) 模型构建 (12) Stacking模型分层回测分析 (13) 模型选股测试结果和IC值分析 (17) 对比测试1 (18) 对比测试2 (20) 对比测试3 (22) 总结和展望 (24) 附录：传统Stacking和改进Stacking的区别 (25) 传统Stacking模型的构建过程 (25) 改进Stacking模型的构建过程 (25) 风险提示 (27)
图表1： Stacking集成学习示意图 (5) 图表2：传统的Stacking集成学习 (6) 图表3：改进的Stacking集成学习 (6) 图表4：各机器学习模型相对中证500的超额收益（训练数据为72个月） (7) 图表5：各机器学习模型相对中证500的超额收益（训练数据为6个月） (8) 图表6： XGBoost各训练期长度训练所得模型相对中证500的超额收益（训练数据为6个月）.. 8图表7：其他基模型预测值与XGBoost_72m预测值的相关系数 (9) 图表8：基模型夏普比率 (9) 图表9：基模型适应度指标S (9) 图表10： Stacking集成学习模型构建示意图 (10) 图表11：选股模型中涉及的全部因子及其描述 (11) 图表12： Stacking模型滚动训练过程 (12) 图表13： Stacking模型滚动测试过程 (13) 图表14：单因子分层测试法示意图 (14) 图表15： Stacking模型分层组合绩效分析（20110131～20180427） (15) 图表16： Stacking模型分层组合回测净值 (15) 图表17： Stacking模型各层组合净值除以基准组合净值示意图 (15) 图表18： Stacking模型分层组合1相对沪深300月超额收益分布图 (15) 图表19： Stacking模型多空组合月收益率及累积收益率 (15) 图表20： Stacking模型组合在不同年份的收益及排名分析（分十层） (16) 图表21：不同市值区间Stacking模型组合绩效指标对比图（分十层） (16) 图表22：不同行业Stacking模型分层组合绩效分析（分五层） (17) 图表23：对比测试1中各种模型选股指标对比（全A选股，行业中性） (18) 图表24：对比测试1中各种模型超额收益和回撤表现（全A选股，中证500行业中性，每个行业选4只个股） (19) 图表25：对比测试1中各种模型IC，IR指标 (19) 图表26：对比测试1中各种模型IC 值累积曲线 (19) 图表27：对比测试2中各种模型选股指标对比（全A选股，行业中性） (20) 图表28：对比测试2中各种模型超额收益和回撤表现（全A选股，中证500行业中性，每个行业选4只个股） (21) 图表29：对比测试2中各种模型IC，IR指标 (21) 图表30：对比测试2中各种模型IC 值累积曲线 (21) 图表31：对比测试3中各种模型选股指标对比（全A选股，行业中性） (22) 图表32：对比测试3中各种模型超额收益和回撤表现（全A选股，中证500行业中性，每个行业选4只个股） (23) 图表33：对比测试3中各种模型IC，IR指标 (23) 图表34：对比测试3中各种模型IC 值累积曲线 (23) 图表35：传统Stacking模型的构建过程 (25) 图表36：改进Stacking模型的构建过程 (26)
人工智能在自动驾驶技术中的应用 摘要：随着技术的快速发展云计算、大数据、人工智能一些新名词进入大众的视野，人工智能是人类进入信息时代后的又一技术革命正受到越来越广泛的重视。作为人工智能等术在汽车行业、交通领域的延伸与应用，无人驾驶近几年在世界范围内受到了产学界甚至国家层面的密切关注。自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。自动驾驶技术将成为未来汽车一个全新的发展方向。本文将主要介绍人工智能技术在自动驾驶中的应用领域，并对自动技术的发展前景进行一个简单的分析。 关键词：人工智能；自动驾驶；智能汽车；图像识别 0. 引言 人工智能是一门起步晚却发展快速的科学。20 世纪以来科学工作者们不断寻求着赋予机器人类智慧的方法。现代人工智能这一概念是从英国科学家图灵的寻求智能机发展而来，直到1937年图灵发表的论文《理想自动机》给人工智能下了严格的数学定义，现实世界中实际要处理的很多问题不能单纯地是数值计算，如言语理解与表达、图形图像及声音理解、医疗诊断等等。1955 年Newell 和Simon 的Logic Theorist证明了《数学原理》中前52 个定理中的38 个。Simon 断言他们已经解决了物质构成的系统如何获得心灵性质的问题( 这种论断在后来的哲学领域被称为“强人工智能”) ，认为机器具有像人一样逻辑思维的能力。1956 年，“人工智能”( AI) 由美国的JohnMcCarthy 提出，经过早期的探索阶段，人工智能向着更加体系化的方向发展，至此成为一门独立的学科。五十年代，以游戏博弈为对象开始了人工智能的研究；六十年代，以搜索法求解一般问题的研究为主；七十年代，人工智能学者进行了有成效的人工智能研究；八十年代，开始了不确定推理、非单调推理、定理推理方法的研究；九十年代，知识表示、机器学习、分布式人工智能等基础性研究方面都取得了突破性的进展。 1. 人工智能在自动驾驶技术中的应用概述 人工智能发展六十年，几起几落，如今迎来又一次热潮，深度学习、计算机
2019 年度人工智能与健康 1.（）是自然语言处理的重要应用，也可以说是最基础的应用。（ 2.0 分） A.文本识别 B.机器翻译 C.文本分类 D.问答系统 我的答案： C √答对 2.如果一个人体检时发现乳腺癌 1 号基因发生突变，可以推断出（）。（2.0 分） A.这个人患乳腺癌的概率增加了 B.这个人已经患了乳腺癌 C.这个人一定会患乳腺癌 D.这个人很快会被检查出乳腺癌 我的答案： A √答对 3.在（）年，AlphaGo 战胜世界围棋冠军李世石。（ 2.0 分） A.2006 B.2012 C.2016 D.2017
我的答案： C √答对 4.在中国现有的心血管病患中，患病人数最多的是（）。（ 2.0 分） A.脑卒中 B.冠心病 C.高血压 D.肺原性心脏病 我的答案： C √答对 5.当前人工智能重点聚焦（）大领域。（ 2.0 分） A.6 B.7 C.8 D.9 我的答案： B √答对 6.医学上用百分位法来判定孩子是否属于矮小。如果一个孩子的身高低于同种族、同年龄、同性别正常健康儿童身高的第（）百分位数，医学上称之为矮小。（2.0 分） A.1 B.2 C.3 D.4
我的答案：C√答对 7.《“健康中国2030”规划纲要》中提到，全民健康是建设健康中国的（）。（2.0分） A.必然要求 B.基础条件 C.核心要义 D.根本目的 我的答案：D√答对 8.（）是一种处理时序数据的神经网络，常用于语音识别、机器翻译等领域。（2.0分） A.前馈神经网络 B.卷积神经网络 C.循环神经网络 D.对抗神经网络 我的答案：C√答对 9.据2005年美国一份癌症统计报告表明，在男性的所有死亡原因中，排在第二 位的是（）。（ 2.0分） A.肺癌 B.肝癌 C.前列腺癌
人工智能历史、核心技术和应用 一、概述 2011年以来，开发与人工智能相关的产品和技术并商业化的公司已获得超过总计20亿美元的风险投资，还有数十亿美元的投资收购人工智能初创公司。巨额投资、计算机导致失业等问题也开始浮现，计算机比人更加聪明并有可能威胁到人类生存这类论断被媒体四处引用并引发广泛关注。 IBM承诺拨出10亿美元来使他们的认知计算平台Watson商业化。谷歌在最近几年里的投资主要集中在人工智能领域，比如收购了8个机器人公司和1个机器学习公司。Facebook聘用了人工智能学界泰斗Yann LeCun 来创建人工智能实验室。牛津大学研究人员的报告，美国约47%的工作因为机器认知技术自动化而变得岌岌可危。 纽约时报畅销书《The Second Machine Age》论断，数字科技和人工智能带来巨大积极改变的时代已经到来，但是随之而来的也有引发大量失业等负面效应。 硅谷创业家Elon Musk 则通过不断投资的方式来保持对人工智能的关注。他甚至认为人工智能的危险性超过核武器。著名理论物理学家Stephen Hawking认为，如果成功创造出人工智能则意味着人类历史的终结，“除非我们知道如何规避风险。”
二、人工智能与认知科技 揭秘人工智能的首要步骤就是定义专业术语，勾勒历史，同时描述基础性的核心技术。 1、人工智能的定义 人工智能领域苦于存在多种概念和定义，有的太过有的则不够。作为该领域创始人之一的Nils Nilsson先生写到：“人工智能缺乏通用的定义。”一本如今已经修订三版的权威性人工智能教科书给出了八项定义，但书中并没有透露其作者究竟倾向于哪种定义。实用的定义为——人工智能是对计算机系统如何能够履行那些只有 依靠人类智慧才能完成的任务的理论研究。例如，视觉感知、语音识别、在不确定条件下做出决策、学习、还有语言翻译等。 比起研究人类如何进行思维活动，从人类能够完成的任务角度对人工智能进行定义，而非人类如何思考，在当今时代能够让我们绕开神经机制层面对智慧进行确切定义从而直接探讨它的实际应用。随着计算机为解决新任务挑战而升级换代并推而广之，人们对那些所谓需要依靠人类智慧才能解决的任务的定义门槛也越来越高。所以，人工智能的定义随着时间而演变，这一现象称之为“人工智能效应”，概括起来就是“人工智能就是要实现所有目前还无法不借助人类智慧才能实现的任务的集合。” 2、人工智能的历史
人工智能模拟卷（B） 一、选择题 1、1997年5月，著名的“人机大战”，最终计算机以3.5比2.5的总比分将世界国际象棋棋王卡斯帕罗夫击败，这台计算机被称为（ A ） A）深蓝B）IBM C）深思D）蓝天 2、下列哪部分不是专家系统的组成部分（A ）。 A.）用户B）综合数据库C）推理机D）知识库 3、下列不在人工智能系统的知识包含的4个要素中的是（D ）。 A)事实B)规则C)控制和元知识D)关系 4、产生式系统的推理不包括（D ）。 A）正向推理B）逆向推理C）双向推理D）简单推理 5、消解原理是一种用于（D ）。 A）表达式变换的推理规则B）变量运算的推理规则 C）一定的子句公式的推理规则D）规则演绎的推理规则 6、要想让机器具有智能，必须让机器具有知识。因此，在人工智能中有一个研究领域，主要研究计算机如何自动获取知识和技能，实现自我完善，这门研究分支学科叫（B ）。 A)专家系统B)机器学习C)神经网络D)模式识别 7、语义网络的组成部分为：（C ） A）框架和弧线B）状态和算符 C）节点和链D）槽和值
8、如果问题存在最优解，则下面几种搜索算法中，（A）必然可以得到该最优解。 A）广度优先搜索B）深度优先搜索 C）有界深度优先搜索D）启发式搜索 9、语义网络的组成部分为：（C ）。 A）框架和弧线B）状态和算符 C）结点和链D）槽和值 10、谓词公式?x(P(x)∨?yR(y))→Q(x)中变元x是（D ）。 A）自由变量B）约束变量 C）既不是自由变量也不是约束变量D）既是自由变量也是约束变量 二、填空题 1、宽度优先搜索和_深度优先_搜索等属于盲目搜索；而有序搜索等属于启发式搜索。 2、语义网络由节点和弧线或链线组成，节点用于表示物体、概念和状态，弧 线用于表示节点间的关系。 3、在二人博弈问题中，最常用的一种分析技术是极大极小分析法，这种方法的思想是先生成一棵博弈树，然后再计算其倒推值。但它的效率较低，因此人们在此基础上，又提出了α-β剪枝技术。 4、在谓词公式中，紧接于量词之后，被量词作用的谓词公式称为该量词的辖域，而在一个量词的辖域中与该量词的指导变元相同的变
人工智能技术在游戏中的应用 学院 专业 研究方向 学生姓名 学号 任课教师姓名 任课教师职称 2012年6月22 日
人工智能技术在游戏中的应用 前言：人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。它是研究、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。人工智能是计算机 科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出 反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系 统等，研究成果已经广泛地用于了各行各业，当然也包括游戏。 我们玩电脑游戏，主要是为了得到一种放松、一种享受、以及在现实生活中无法得到的一种快感。这需要电脑游戏能制作得符合玩家的口味，游戏的主题能够吸引玩家深入，游戏的规则和结果能够使得玩家满意。而在这一切中，人工智能技术扮演了相当重要的角色。摘要：本文探讨了当前人工智能游戏中的应用状况，阐述了游戏AI的应用技术，并列举。 关键词：游戏；人工智能；有限状态自动机；模糊逻辑；产生式系统；决策树；人工生命； 专家系统；神经网络；遗传算法 1. 电脑游戏与人工智能的关系 电脑游戏从诞生以来，由于其强大的模拟现实作用，越来越受到人们的喜爱。随着现代计算机、网络、虚拟现实、人工智能等技术的发展，游戏的拟人化越来越逼真。高度的拟人化使得现代电脑游戏能够模仿人类社会中的各种情形，并把这些情形通过视觉、听觉、甚至触觉等多种感官反映到人的大脑，从而对人们的现实生活产生巨大冲击。 无论是什么游戏，游戏玩家都希望在游戏中能够体验到现实中无法体验到的刺激，得到现实中无法得到的满足。这些刺激和满足主要表现在特定的挑战、社会化、幻想、情感等方面。 人们在玩电脑游戏的时候，也希望游戏中的其他角色能够拥有某些程度上的智能。这些智能可以使得人们能够在游戏的同时得到满足，它可以使人在进行游戏中不觉得孤单。然而，这种智能必须得到控制。如果游戏中的机器角色的智能明显高于玩家的能力，玩家会有很强烈的挫败感，之后便会放弃这样的游戏。所以，人工愚蠢(Artificial Stupidity)技术也是必不可少的。在游戏中，太强或太弱的人工智能都是不合适的。 那何种程度的人工智能才是合适的呢？回答这个问题首先要考虑怎样的机器可以算作智能机器。这里就不能不提人工智能之父图灵。图灵在1950年提出了“图灵实验”的概念，他认为能够通过图灵实验的机器是具有智能的。其实，在游戏中也是一样的。“图灵实验”在游戏中可以这样描述：当玩家和其他玩家同诸多机器在同时游戏时，如果这个玩家通过游戏规则中的任何方式都无法分辨游戏中的其他角色哪个是其他玩家，哪个是机器的线程，那么我们可以说这个游戏通过了“游戏中的图灵测试”。一般来说，通过了“游戏中的图灵测试”的游戏是最适合玩家娱乐的。 最近网络游戏大量流行，我觉得，网络游戏也许是人工智能最佳的实验场合。因为网游是现实社会的一个简化版本，这在里，大量需要各种处理问题的知识与技巧，需要各种类
论人工智能及其在医学上的应用 摘要 阐释了人工智能的概念，概括了人工智能的发展与起源，细数了人工智能已经取得的与人类智能相媲美的成就，最后对人工智能的发展前景与发展方向进行了探讨，并进一步展望了人工智能在医学领域的应用前景。 关键词：人工智能；医学；发展；前景。 1什么是人工智能 人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是在计算机科学、控制论、信息论、神经心理学、哲学、语言学等多种学科研究的基础上发展起来的一门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以及正在发展的前沿学科。 自1956年正式提出人工智能这个术语并把它作为一门新兴科学的名称以来，人工智能获得了迅速的发展，并取得了惊人的成就，引起了人们的高度重视，受到了很高的评价，它与空间技术、原子能技术一起被誉为20世纪三大科学技术成就。有人称它为继三次工业革命后的又一次革命，认为前三次工业革命主要是延长了人手的功能，把人类从繁重的体力劳动中放出来，而人工智能则是延伸了人脑的功能，实现了脑力劳动的自动化。 关于“人工智能”的含义，早在它正式提出之前，就由英国数学家图灵提出了。1950年他发表了题为《计算机与智能》（Computing Machinery and Intelligence）的论文，文章以“机器机能思维吗？”开始，论述并提出了著名的“图灵测试”，形象地指出了什么是人工智能以及机器应该达到的智能标准，现在许多人仍把它作为衡量机器智能的准则。图灵在这篇论文中指出不要问机器是否能思维，而是要看它能否通过如下测试：分别让人与机器位于两个房间里，他们可以通话，但彼此都看不到对方，如果通过对话，作为人的一方不能分辨对方是人还是机器，那么就可以认为对方的那台机器达到了人类智能的水平。为了进行这个测试，图灵还设计了一个很有趣且智能性很强的对话内容，称为“图灵的梦想”。 2为什么要研究人工智能
未来人工智能的十大应用方向 导读: 随着人工智能理论和技术的不断完善，应用范围领域也在逐渐向多方向发展。未来，人工智能虽然不能向人类一样，拥有自己的意识和思维方式，但是这种自我思考的人工智能已经打破了常规。未来，人工智能带来的产品，或许将是人类智慧的“容器”。由此，对于未来人工智能应用方向，也将会成为热点。 关键字：人工智能机器视觉 人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。它是研究、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。 人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。但不是人的智能，能像人那样思考、也可能超过人的智能。但是这种会自我思考的高级人工智能还需要科学理论和工程上的突破。从诞生以来，人工智能理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。正因为如此，人工智能的应用方向才十分之广。 1、机器视觉 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。 人工智能能使机器能够担任一些需要人工处理的工作。而这些工作需要做一定的决策，要求机器能够自行的根据当时的环境做出相对较好的决策。这就需要计算机不仅仅能够计算，还能够拥有一定得智能。而要对周围的环境进做出好的决策就需要对周边的环境进行分析,即要求机器能够“看”到周围的环境，并能够理解它们。就像人做的那样。所以机器视觉是人工智能中非常重要的一个领域。 机器视觉在许多人类视觉无法感知的场合发挥重要作用，如精确定律感知、危险场景感知、不可见物体感知等，机器视觉更突出他的优越性。现在机器视觉已在一些领域的到应用，如零件识别与定位，产品的检验，移动机器人导航遥感图像分析，安全减半、监视与跟踪，国防系统等。它们的应用于机器视觉的发展起着相互促进的作用。 2、指纹识别 指纹识别技术把一个人同他的指纹对应起来，通过比较他的指纹和预先保存的指纹进行比较，就可以验证他的真实身份。每个人（包括指纹在内）皮肤纹路在图案、断点和交叉点上各不相同，也就是说，是唯一的，并且终生不变。依靠这种唯一性和稳定性，我们才能创造指纹识别技术。
西安电子科技大学 人工智能考试模拟试题一 一、选择题（10 小题，共10 分） 1、97 年５月，著名的“人机大战” ，最终计算机以3.5 比2.5 的总比分将世界国际象棋棋王卡斯帕罗夫击败，这台计算机被称为（C ） A）深思B）IBM C）深蓝D）蓝天 2、谓词逻辑下，子句, C1=L∨C1‘, C2= ~ L∨C2‘,?若σ是互补文字的（最一般）合一置换，则其归结式C=（D ） A)C1’∨C2’ B) C1’ ∧C2’ C)C1’σ∧C2’σ D) C1’σ∨C2’σ 3、不属于人工智能的学派是（B ）。 A)符号主义B)机会主义C)行为主义D)连接主义。 4、要想让机器具有智能，必须让机器具有知识。因此，在人工智能中有一个研究领域，主要研究计算机如何自动获取知识和技能，实现自我完善，这门研究分支学科叫（B ）。 A)专家系统B)机器学习C)神经网络D)模式识别 5、下列哪部分不是专家系统的组成部分（D ） A.）知识库B）综合数据库C）推理机D) 用户 6、产生式系统的推理不包括（D ） A）正向推理B）逆向推理C）双向推理D）简单推理 7、AI 这个英文缩写的全称是（B） A)Automatic Intelligence C)Automatice Information B)Artifical Intelligence D)Artifical Information 8、在公式中 ) , (y x xp y? ?，存在量词是在全称量词的辖域内，我们允许所存在的x 可能依 赖于y 值。令这种依赖关系明显地由函数所定义，它把每个y 值映射到存在的那个x。这种函数叫做（B ） A)依赖函数B) Skolem 函数C) 决定函数D) 多元函数 9、子句~P∨Q 和P 经过消解以后，得到（C ） A)P B) ~P C) Q D) P∨Q 10、如果问题存在最优解，则下面几种搜索算法中，（A ）必然可以得到该最优解。 A) 宽度（广度）优先搜索B) 深度优先搜索 C) 有界深度优先搜索D) 启发式搜索 二、填空题（10 个空，共10 分） 1 、 )) , ( ) , ( )( )( (y x Above y x On y x→ ? ?化成子句形式为：~On(x,y) ∨ ) , (y x Above 2、假言推理 B A B A? ∧ →) (，假言三段论（A→B）∧（B→C)) (C A→ ?
2019.01科技论坛 浅谈人工智能技术及其应用发展 李思睿 (绵阳南山中学，四川绵阳，6n o o o) 摘要：本文就人工智能的定义以及其主要的相关技术题型进行阐述，并且探讨了人工智能技术所应用的一些热门领域。 人工智能技术目前作为一门交叉性的学科，未来其发展趋势会在很大程度上影响和改变我们的生活。 关键词：物联网；计算机技术；人工智能 Talking about Artificial Intelligence Technology and Its Application Development Li Sirui (Mianyang Nanshan Middle School,Mianyang Sichuan,621000) Abstract:In this paper,the definition of artificial intelligence and its main related technical topics are described,and some hot areas of application of artificial intelligence technology are discussed.Artificial intelligence technology is currently an interdisciplinary subject,and its future development trend will affect and change our lives to a large extent. K e y w o r d s:Internet of Things;Computer Technology;Artificial Intelligence 〇引言 AI(人工智能技术)其本质是模拟人类意识和思维信息 的过程，通过机器实现,模拟人类感知、识别、和决策功能的 技术。在大数据挖掘,云计算以及深度学习等理论支持下，人 工智能呈现出跨界融合、人机协同、自主操纵等特征。目前，人工智能技术广泛地应用于自动驾驶、智能家居、智慧医疗、图像识别、语音助手等领域。 1人工智能的相关技术 人工智能的应用领域包括问题求解、自然语言处理、人 工智能方法和程序语言等等，这些应用领域已经适用到了很 多行业，进而推动了社会科学的总体发展。对于人工智能技 术的实现技术体系而言，主要涉及以下四个方面：机器学习、自然语言处理技术、图像处理技术、人机交互技术。在机器学 习上，机器学习的能力是人工智能技术最为凸显的一种表现 手段，与此同时人工智能也在此技术上有了很多改变。自然 语言处理是融合了计算机科学、语言学和人工智能于一体的 交叉研宄方向，它的目的是“让计算机理解自然语言”,更高 效的完成工作任务。图像处理技术是将图像处理技术与人工 智能相结合的方法，在原有自动识别的基础上，我们提出一 种基于专家系统的知识识别方法。人机交互技术使用户与计 算机系统通过可以通过人机交互界面进行交流。机器显示大 量提示与请求，用户通过输入设备给计算机提供有关信息，从而达成人机互动。其知识结构体系如表1所示。 表1人工智能主要技术体系 技术体系技术方法 机器学习监督学习（监督分类学习，回归飞行系），无监 督学习，强化学习 图像处理技术遗传算法，图像降维，图像识别，图像分割，特 征提取 人机交互技术UI 设计、可视化技术、GIS跟踪技术、动作识人 机界面技术，语音识别技术 自然语言处理语音识别，语句分析，文本转化 1.1机器学习 机器学习指的是计算机通过分析、学习、归纳大量数据, 达到拥有能够自主做出最佳判断与决策的能力，简单的说, 机器学习是一种A I技术在不同应用场景下时‘命令行”语句 或者方法。机器学习主要内容包涵有深度学习、深度人工神经 网络、决策树、增强算法等。机器学习对于人工智能技术十分重 要，而算法的发展也对人工智能技术的发展起到了作用。 1.2自然语言舰 自然语言处理技术包含两个方面，一是将人类语言转化 为计算机可以处理的形式，二是将计算机数据转为人类语言 的自然形式，以此达到计算机能够理解人类语言的目的。目前，市面上已有应用该技术的产品，例如Apple的siri、微软 的C o r t m a,这些产品能够协助人们完成许多任务，其核心技 术不仅包括自然语言技术，也包含了深度学习。自然语言处 理综合了语言学、计算机科学、数学等学科，该技术内又包含 了信息检索、信息抽取、词性标注、语法分析、语音识别、语法 解析、语种互译等技术。 1.3图像顺支术 图像是人类获取信息的主要途径，人工智能技术要实现 模拟人类分析问题、解决问题的功能,图像处理技术不可缺 少。图像处理技术使计算机拥有视觉，可以处理、分析图片或 多维的数据。在大数据时代，如何对海量图像数据进行信息 iliiia m
人工智能的发展及应用 这是个信息爆炸自动控制飞速发展的时代，而在这样的时代中，人工智能也取得了飞速的发展。成为了最前沿最热门的学科和研究方向之一。 人工智能的定义 “人工智能” (Artificial Intelligence) 一词最初是在1956 年Dartmouth 学会上提出的。人工智能是指研究、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。人工智能是计算机科学的一个分支, 它企图了解智能的实质, 并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机, 人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。 人工智能理论进入21 世纪, 正酝酿着新的突破,人工智能的研究成果将能够创造出更多更高级的智能“制品” , 并使之在越来越多的领域超越人类智能, 人工智能将为发展国民经济和改善人类生活做出更大贡献。 人工智能的应用领域 1. 在管理系统中的应用 (1) 人工智能应用于企业管理的意义主要不在于提高效率, 而是用计算机实现人们非常需要做, 但工业工程信息技术是靠人工却做不了或是很难做到的事情。在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》一文中刘玉然指出把人工智能应用于企业管理中, 以数据管理和处理为中心, 围绕企业的核心业务和主导流程建立若干个主题数据库, 而所有的应用系统应该围绕主题数据库来建立和运行。换句话说, 就是将企业各部门的数据进行统一集成管理, 搭建人工智能的应用平台, 使之成为企业管理与决策中的关键因子。 2. 在工程领域的应用
(1) 医学专家系统是人工智能和专家系统理论和技术在医学领域的重要应用, 具有极大的科研和应用价值,它可以帮助医生解决复杂的医学问题, 作为医生诊断、治疗的辅助工具。事实上, 早在1982年, 美国匹兹堡大学的Miller 就发表了著名的作为内科医生咨询的Internist 2? 内科计算机辅助诊断系统的研究成果, 由此, 掀起了医学智能系统开发与应用的高潮。目前, 医学智能系统已通过其在医学影像方面的重要作用, 从而应用于内科、骨科等多个医学领域中,并在不断发展完善中。 (2) 地质勘探、石油化工等领域是人工智能的主要作用发挥领地。1978 年美国 斯坦福国际研究所就研发制成矿藏勘探和评价专家系统“PROSPECT”OR, 该系统用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等, 是工业领域的首个人工智能专家系统,其发现了一个钼矿沉积, 价值超过1 亿美元。 3. 在技术研究中的应用 (1) 在超声无损检测(NDT)与无损评价(NDE)领域中,目前主要广泛采用专家系统方法对超声损伤(UT)中缺陷的性质、形状和大小进行判断和归类；专家运用超声无损检测仪器, 以其高精度的运算、控制和逻辑判断力代替大量人的体力与脑力劳动减少了任务因素造成的无擦, 提高了检测的可靠性, 实现了超声检测和评价的自动化、智能化。 (2) 人工智能在电子技术领域的应用可谓由来已久。随着网络的迅速发展,网络技术的安全是我们关心的重点, 因此我们必须在传统技术的基础上进行网络安全技 术的改进和变更，大力发展数据挖掘技术、人工免疫技术等高效的AI技术,开发更 高级AI 通用和专用语言, 和应用环境以及开发专用机器, 而与人工智能技术则为我们提供了可能性。 人工智能的发展 人工智能的发展也并不是一帆风顺的，人工智能的研究经历了以下几个阶段: 孕育阶段:古希腊的Aristotle( 亚里士多德)( 前384-322) ，给出了形式逻辑的基本规律。英国的哲学家、自然科学家Bacon(培根)(1561-1626)，系统地给出了归纳法。“知识就是力量”
AI人工智能技术的应用范围和案例 人工智能（Artificial Intelligence），也就是常说的为AI。它是研究、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。 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。 作为一门学科，人工智能于1956年问世，由“人工智能之父“McCarthy 及一批数学家、信息学家、心理学家、神经生理学家、计算机科学Dartmouth大学召开的会议上，首次提出。 当前人工智能己在如下一些领域和方向取得了深入的应用和发展：机器人，金融, 零售，无人驾驶，智能医疗等。 1.人工智能在机器人方向的应用 人工智能在智能机器人中应用所要经过的过程为：
1、识别过程，外界输入的信息向概念逻辑信息转译，将动态静态图像、声音、语音、文字、触觉、味觉等信息转化为形式化（大脑中的信息存储形式）的概念逻辑信息。 2、智能运算过程，输入信息刺激自我学习、信息检索、逻辑判断、决策，并产生相应反应。 3、控制过程，将需要输出的反应转译为肢体运动和媒介信息。 人工智能实体将首先在精确思维能力上超过人，然后在模糊思维能力上超过人。由于创造力是个性化的产物，较高的创造力不是复制及经验的吸收所能产生的，它需要通过个性化的学习来获得，而个性化的学习不是短时间内所能完成的，因而人工智能实体在创造力上全面超过人将需要较长的时间。一旦人工智能实体的创造力超过人其智力水平也就能远远超过人。“智能机器人”将在工业、服务业、军事、航空航天等领域发挥越来越重要的作用。 今天，尽管我们的机器人已经具备了一定的智能，但距离真正的“智能机器人”还有相当大的差距。随着生理学，行为学等学科的发展，随着我们对人脑的工作方式的理解进一步的加深，随着机器视觉和自然语言理解等人工智能领域在机器人上的应用，机器人终将成为真正意义上的“智能机器人”。 这是充满了生机与活力科研领域。研制机器人的最初目的是为了帮助人们摆脱繁重劳动或简单的重复劳动， 以及替代人到有辐射等危险环境中进行作业，因此机器人最早在汽车制造业和核工业领域得以应用。随着机器人技术的不断发展，工业领域的焊接、喷漆、搬运、装配、铸造等场合，己经开始大量使用机器人。另外在军事、海洋探测、航天、医疗、农业、林业甚到家用机器人，服务娱乐行业，也都开始使用机器。
人工智能技术在电子商 务中的应用 集团标准化小组：[VVOPPT-JOPP28-JPPTL98-LOPPNN]
人工智能技术在电子商务中的应用 摘要：人工智能技术和电子商务的飞速发展推动了全球科技经济领域的进步，基于人工智能技术的电子商务更趋向完美和成熟。随着电子商务的不断发展和人工智能技术的不断完善，两者在各个领域、各个层次的相互融合将更加密切。作为各自的成功因素，电子商务和人工智能技术的融合必将成为一种关键技术。 关键词：电子商务；人工智能；数据挖掘 电子商务的飞速发展给全球经济带来的冲击是巨大的。基于人工智能技术的电子商务将能更好的为其发展带来良好的基础，这一过程是电子商务向着良性发展的必然趋势。下面，我将从人工智能技术与电子商务的国内外动态、人工智能技术在电子商务中的应用例子以及数据挖掘技术在Web上的应用等几个方面对其进行论述。 1．人工智能技术与电子商务的国内外动态 人工智能技术的国内外动态 从1956年正式提出人工智能学科算起，40多年来，人工智能学科取得了长足的发展，成为一门广泛的交叉和前沿科学。总的说来，人工智能的目的就是让计算机这台机器能够象人一样思考。如果希望做出一台能够思考的机器，那就必须知道什么是思考，更进一步讲就是什么是智慧。什么样的机器才是智慧的呢科学家已经作出了汽车，火车，飞机，收音机等等，它们模仿我们身体器官的功
能，但是能不能模仿人类大脑的功能呢到目前为止，我们也仅仅知道这个装在我们天灵盖里面的东西是由数十亿个神经细胞组成的器官，我们对这个东西知之甚少，模仿它或许是天下最困难的事情了。 当计算机出现后，人类开始真正有了一个可以模拟人类思维的工具，在以后的岁月中，无数科学家为这个目标努力着。现在人工智能已经不再是几个科学家的专利了，全世界几乎所有大学的计算机系都有人在研究这门学科，学习计算机的大学生也必须学习这样一门课程，在大家不懈的努力下，现在计算机似乎已经变得十分聪明了。例如，1997年5月，IBM公司研制的深蓝（Deep Blue）计算机战胜了国际象棋大师卡斯帕洛夫（Kasparov）。大家或许不会注意到，在一些地方计算机帮助人进行其它原来只属于人类的工作，计算机以它的高速和准确为人类发挥着它的作用。人工智能始终是计算机科学的前沿学科，计算机编程语言和其它计算机软件都因为有了人工智能的进展而得以存在。 在大多数学科中存在着几个不同的研究领域，每个领域都有其特有的感兴趣的研究课题、研究技术和术语。在人工智能中，这样的领域包括语言处理、自动定理证明、智能数据检索系统、视觉系统、问题求解、人工智能方法和程序语言以及自动程序设计等。在过去30多年中，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
人工智能模拟试题(120分钟） 1. 填空题（共12分，每小题2分） 1）知识表示的性能应从以下二个方面评价：____________________和________________；后者又分二个方面______________和________________。 2) 框架系统的特性继承功能可通过组合应用槽的三个侧面来灵活实现，它们是 ______________________________________________________。 3）KB系统通常由以下三个部分组成：__________________________________________； KB系统的开发工具和环境可分为以下三类： ____________________________________。 4）按所用的基本学习策略可以将机器学习方法划分为以下几类：________ _____________________________________________________________。 5) 主观Bayes方法将推理规则表示为P Q形式，称__________为先验似然比， __________ 为条件似然比，_________为规则的充分性因子。 6）自然语言理解中，单句理解分二个阶段：____________和____________，后者又分二个步骤：________________和_________________。 2、问答题（共20分，每小题5分） 1）阐述示例学习所采用的逐步特化学习策略，并说明学习过程中正、反例的作用。 2）为什么要在框架系统中实行相容匹配技术？如何实现？ 3）阐述Xps的冲突解法和推理引擎，并说明综合数据库中事实元素的时间标签在冲突解法中起的作用。 4）什么是问题归约？问题归约的操作算子与一般图搜索有何不同？与或图启发式搜索算法AO*的可采纳性条件是什么？ 3、简单计算题（共35分，每小题7分）
2019年人工智能系列研究：机器学习中的随机数
正文目录 本文研究导读 (4) 机器学习中的随机数 (5) 从计算机中的随机数生成谈起 (5) 数据集的随机划分 (5) 优化算法中的随机数 (6) 赋予参数随机初始值 (6) 随机梯度下降 (6) 集成学习中的随机数 (8) 神经网络中的随机数 (9) Python环境下如何设置随机数种子 (10) 机器学习选股模型随机性的来源 (11) 方法 (12) 人工智能选股模型测试流程 (12) 全连接神经网络模型参数设定 (14) 单因子测试 (14) 回归法和IC值分析法 (14) 分层回测法 (15) 结果 (16) 模型性能 (16) 回归法和IC值分析法 (17) 分层测试法 (18) 不同随机性来源的横向比较 (20) 总结 (22) 风险提示 (23) 图表目录 图表1：机器学习中随机数所涉及的环节、作用和代表模型 (5) 图表2：二元损失函数示意图 (7) 图表3：损失函数为凸函数（左）和非凸函数（右） (7) 图表4：梯度下降法（左）和随机梯度下降法（右） (7) 图表5：Bootstrap重采样示意图 (8) 图表6：Bagging并行集成方法示意图 (9) 图表7：Dropout方法示意图 (10) 图表8：Python常用机器学习包中随机数种子参数设置方法 (11) 图表9：keras包（tensorflow作为后端）设置随机数种子代码实例 (11) 图表10：机器学习选股模型随机性的可能来源和对应的考察方式 (11)
图表11：人工智能选股模型测试流程示意图 (12) 图表12：年度滚动训练示意图 (12) 图表13：选股模型中涉及的全部因子及其描述 (13) 图表14：模型历年滚动训练最优超参数 (14) 图表15：2011~2018年四种模型样本外平均正确率分布 (16) 图表16：2011~2018年四种模型样本外平均AUC分布 (16) 图表17：2018年四种模型样本外平均正确率分布 (16) 图表18：2018年四种模型样本外平均AUC分布 (16) 图表19：2011~2018年四种模型平均t 值分布 (17) 图表20：2011~2018年四种模型平均|t|值分布 (17) 图表21：2011~2018年四种模型平均因子收益率分布 (17) 图表22：2011~2018年四种模型平均Rank IC分布 (17) 图表23：2011~2018年逻辑回归模型累积Rank IC及波动情况 (18) 图表24：2011~2018年XGBoost模型累积Rank IC及波动情况 (18) 图表25：2011~2018年随机森林模型累积Rank IC及波动情况 (18) 图表26：2011~2018年全连接神经网络模型累积Rank IC及波动情况 (18) 图表27：2011~2018年四种模型多空组合年化收益率分布 (18) 图表28：2011~2018年四种模型多空组合夏普比率分布 (18) 图表29：2011~2018年四种模型Top组合年化收益率分布 (19) 图表30：2011~2018年四种模型Top组合夏普比率分布 (19) 图表31：2011~2018年逻辑回归模型多空组合净值及波动情况 (19) 图表32：2011~2018年XGBoost模型多空组合净值及波动情况 (19) 图表33：2011~2018年随机森林模型多空组合净值及波动情况 (19) 图表34：2011~2018年全连接神经网络模型多空组合净值及波动情况 (19) 图表35：2011~2018年逻辑回归模型多空组合平均和最优最差净值 (20) 图表36：2011~2018年XGBoost模型多空组合平均和最优最差净值 (20) 图表37：2011~2018年随机森林模型多空组合平均和最优最差净值 (20) 图表38：2011~2018年全连接神经网络多空组合平均和最优最差净值 (20) 图表39：XGBoost模型四种随机性来源比较 (21)