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1、 智能制造实训心得体会及收获学智能制造心得体会(9篇)描写智能制造实训心得体会及收获一描写智能制造实训心得体会及收获九 在大多数数学科中存在着几个不同的讨论领域，每个领域都有着特有的感兴趣的讨论课题、讨论技术和术语。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、智能掌握、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
2、病以及掌握掌握太空飞行器、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，它不但要求讨论它的人懂得人工智能的学问，而且要求有比拟扎实的数学根底，哲学和生物学根底，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。由于人工智能的讨论领域非常宽阔，它总的来说是面对应用的，也就说什么地方有人在工作，它就可以用在什么地方，由于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。哪个领域有人进展的智力活动，哪个领域就是人工智能讨论的领域。人工智能就是为了应用机器的特长来帮忙人类进展智力活动。
3、人工智能讨论的目的就是要模拟人类神经系统的功能。 近年来，人工智能的讨论和应用消失了很多新的领域，它们是传统人工智能的延长和扩展。在新世纪开头的时候，这些新讨论已引起人们的更亲密关注。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、数据挖掘与学问发觉，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系统以鲁棒性作为掌握系统质量的标准，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力量。 分布式人工智能的讨论目标是要创立一种能够描述自然
4、系统和社会系统的准确概念模型。dai中的智能并非独立存在的概念，只能在团体协作中实现，因而其主要讨论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详细的求解问题划分为多个相互合作和学问共享的模块或结点。多艾真体系统则讨论各艾真体间智能行为的协调，包括规划、学问、技术和动作的协调。这两个讨论领域都要讨论学问、资源和掌握的划分问题，但分布式问题求解往往含有一个全局的概念模型、问题和胜利标准，而mas则含有多个局部的概念模型、问题和胜利标准。 mas更能表达人类的社会智能，具有更大的敏捷性和适应性，更适合开
5、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掌握科学与工程的讨论热点。当前，艾真体和mas的讨论包括理论、体系构造、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、机场治理、电力治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、进化计算等讨论领域。其中，神经计算和模糊计算已有较长的讨论历史，而进化计算则是较新的讨论领域。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、掌握和优
6、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）。它们遵循一样的指导思想，但彼此存在肯定差异。同时，进化计算的讨论关注学科的穿插和广泛的应用背景，因而引入了很多新的方法和特征，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很多简单系统的自适应掌握和简单优化问题等讨论领域，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寻和优化机制，对计算机科学，特殊是对人工智能的
7、进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展进化。自然选择打算了群体中哪些个体能够生存和生殖，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讨论才开头沟通，并发觉它们的共同理论根底是生物进化论。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、数据挖掘与学问发觉 学问猎取是学问信息处理的关键问题之一。20世纪80年月人们在学问发觉方面取得了肯定的进展。利用样本，通过归纳学习，或者与神经计算结合起来进展学问猎取已有一些试验系统。数据挖掘和学问发觉是90年月初期新崛起的一个
8、活泼的讨论领域。在数据库根底上实现的学问发觉系统，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学问，从而提醒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，实现学问的自动猎取。这是一个富有挑战性、并具有宽阔应用前景的讨论课题。 从数据库猎取学问，即从数据中挖掘并发觉学问，首先要解决被发觉学问的表达问题。最好的表达方式是自然语言，由于它是人类的思维和沟通语言。学问表示的最根本问题就是如何形成用自然语言表达的概念。 机器学问发觉始于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学问猎取讨论有关。到20世纪80年月末，
9、数据挖掘取得突破。越来越多的讨论者参加到学问发觉和数据挖掘的讨论行列。现在，学问发觉和数据挖掘已成为人工智能讨论的又一热点。 比拟胜利的学问发觉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，以及通用的数据库学问发觉系统kdd等。 4、人工生命 人工生命（artificiallife，alife）的概念是由美国圣菲讨论所非线性讨论组的兰顿（langton）于1987年提出的，旨在用计算机和周密机械等人工媒介生成或构造出能够表现自
10、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。 人工生命所讨论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）的宽阔范围内深入讨论“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根底有关。生物学从问题的顶层开头，把器官、组织、细胞、细胞膜，直到分子，以探究生命的神秘和机理。人工生命则从问题的底层开头，把器官作为简洁机构的宏观群体来考察，自底向上进展综合，把简洁的由规章
11、支配的对象构成更大的集合，并在交互作用中讨论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表达的自适应机理通过计算机进展仿真，对相关非线性对象进展更真实的动态描述和动态特征讨论。 人工生命学科的讨论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。比拟典型的人工生命讨论有计算机病毒、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进展，了解国际人工智能的主要流派和路线，了解国内人工智能讨论的根本
12、状况，熟识人工智能的讨论领域。 （2）较具体地论述学问表示的各种主要方法。重点把握了状态空间法、问题归约法和谓词规律法，熟识语义网络法，了解学问表示的其他方法，如框架法、剧本法、过程法等。 （3）把握了盲目搜寻和启发式搜寻的根本原理和算法，特殊是宽度优先搜寻、深度优先搜寻、等代价搜寻、启发式搜寻、有序搜寻、a*算法等。了解博弈树搜寻、遗传算法和模拟退火算法的根本方法。 （4）把握了消解原理、规章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掌握等。 （6）根本了解人工智能程序设计的
13、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，已胜利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帮助其分析，推断和决策；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便利，它还转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消遣生活，引发人们更深层次的精神和哲学层面的思索，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
14、了同样的问题：我们应当如何对待人工智能？如何对待具有智能的机器？会不会有一天机器的智能将超过人的智能？问题的答案或许千差万别，我个人认为上述担忧不太可能成为现实，由于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，从而更好地为人类效劳。 当前人工智能技术进展快速，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概念为根底的分布式人工智能正在异军突起，特殊是对于软件的开发，“面对agent技术”将是继“面对对象技术”后的又一突破。从万维网到人工智能的讨论正在如火如荼的开展。 （1）能够结合现在最新讨论成果着重讲解重点学问，以及叙述在一些讨论成果中人工智能那些学问被应用。 （2）多推举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，可以安排一些试验课程，让同学们自己制作一些简洁的作品，增加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讨论的人工智能方法与技术，让同学们可以了解近期进展起来的方法和技术，在讲解时最好多举例，再结合原理进展讲解，更助于同学们对人工智能的理解。