计算机毕业论文/设计有哪些题目 ，这个很广，我们先看看看他的分类吧！其在学术领域分类属于信息科技类 计算机硬件技术(213081篇,5个子库) 一般性问题(65877篇,7个子库) 总论(51190篇) 设计与性能分析(1850篇) 总体结构 、系统结构(2768篇) 制造、装配、改装(1904篇) 调整、测试、校验(2055篇) 检修、维护(4325篇) 机房(1812篇) 一般计算器和计算机(398篇) 电子计算机(105991篇,8个子库) 基本电路(6101篇) 运算器和控制器(中央处理机)(12275篇) 存贮器(49820篇) 外部设备(29717篇) 信息转换及其设备(782篇) 总线、通道(2395篇) 仿真器(468篇) 各种电子数字计算机(4476篇) 微型计算机(32442篇,5个子库) 微机的通讯和应用(1568篇) 嵌入式系统(14663篇,2个子库) 各种微处理机(1418篇) 微处理机的应用(2897篇) 单版微型计算机(125篇) 个人计算机(12979篇) 服务器及网络计算机(3106篇) 其他计算机(719篇) 计算机软件及计算机应用(704123篇,12个子库) 计算机理论与方法(20010篇) 安全保密(30408篇) 计算机软件概况(29467篇) 程序设计、软件工程(113118篇,4个子库) 一般程序设计(17335篇) 网络程序设计(2285篇) 软件工程(80741篇) 软件工具、工具软件(2326篇) 程序语言、算法语言(12743篇,3个子库) 硬件语言(720篇) 程序语言(3065篇) 网络语言(2079篇) 编译程序、解释程序(1036篇) 管理程序、管理系统(11354篇) 操作系统(28374篇) 数据库理论及系统(37292篇) 程序包(应用软件)(26852篇) 专用应用程序(17339篇) 计算机的应用(368387篇,2个子库) 信息处理(信息加工)(182023篇,4个子库) 模式识别与装置(85062篇) 机器辅助技术(42229篇) 计算机仿真(32410篇) 翻译、检索、诊断、教学及其他(20871篇) 计算机在其他方面的应用(186631篇,11个子库) 计算机在文化、科学、教育、体育等领域的应用(64250篇) 计算机在政、经、法等领域的应用(59711篇) 计算机在天文学、地球科学等领域的应用(21879篇) 计算机在农业科学领域的应用(3310篇) 计算机在数理科学及化学领域的应用(595篇) 计算机在交通运输领域的应用(7562篇) 计算机在航空、航天领域的应用(630篇) 计算机在医药、卫生及生物科学领域的应用(4752篇) 计算机在环境科学及劳动保护科学等领域的应用(134篇) 计算机在工业技术领域的应用(21798篇) 计算机在军事领域的应用(265篇) 互联网技术(156717篇,8个子库) 计算机网络理论(6490篇) 网络结构与设计(6859篇) 通信协议(3664篇) 通信设备与线路(8526篇) 网络管理与运行(7786篇) 网络安全(38952篇) 网络应用程序(39285篇,4个子库) 浏览器与资源(15727篇) 文件传送程序(1066篇) 远程登陆、远程控制(100篇) 电子邮件及相关问题(4165篇) 各种网络(15607篇,3个子库) 局域网(12847篇,3个子库) 以太网(1446篇) ATM局域网(41篇) 校园网(5462篇) 广域网(359篇) 互联网(2401篇) 以上是专业数据库(CNKI等)查到的部分文献，您可以去这里免费求助资料篇目的全文: 文献检索是一门很有用的学科，指依据一定的方法，从已经组织好的大量有关文献集合中查找并获取特定的相关文献的过程。。一般的论文资料检索集合包括了期刊，书籍，会议，报纸，硕博论文等等。
在人类历史发展和社会生活中，数学发挥着不可替代的作用，同时也是学习和研究现代科学技术必不可少的基本工具。关于数学方面的论文我们可以写哪些呢?下面我给大家带来关于数学方向的优秀论文题目有哪些，希望能帮助到大家!
最全组合数学论文题目
1、并行组合数学模型方式研究及初步应用
2、数学规划在非系统风险投资组合中的应用
3、金融经济学中的组合数学问题
4、竞赛数学中的组合恒等式
5、概率 方法 在组合数学中的应用
6、组合数学中的代数方法
7、组合电器局部放电超高频信号数学模型构建和模式识别研究
8、概率方法在组合数学中的某些应用
9、组合投资数学模型发展的研究
10、高炉炉温组合预报和十字测温数学建模
11、证券组合的风险度量及其数学模型
12、组合数学中的Hopf方法
13、PAR方法在组合数学问题中的应用研究
14、概率方法在组合数学及混合超图染色理论中的应用
15、一些算子在组合数学中的应用
16、陀螺/磁强计组合定姿方法的相关数学问题研究
17、高中数学人教版新旧教材排列组合内容的比较研究
18、生物絮凝吸附-曝气生物滤池组合工艺处理生活污水的数学模拟研究
19、基于数学形态学-小波分析组合算法的牵引网故障判定方法
20、证券组合投资的灰色优化数学模型的研究
21、一些算子在组合数学中的应用
22、概率方法在组合数学中的应用
23、组合数学中的Hopf方法
24、概率方法在组合数学中的某些应用
25、概率方法在组合数学及混合超图染色理论中的应用
26、竞赛数学中的组合恒等式
27、Stern-Lov醩z定理及在组合结构中的应用
28、几类特殊图形的渐近估计及数值解
29、Fine格路和有禁错排
30、基于DFL的Agent自主学习模型及其应用研究
31、基于DFL的多Agent自动推理平台设计
32、预应力混凝土斜拉桥施工监控概率方法研究
33、最大概率方法与最近邻准则下的图像标注
34、亚式期权定价的偏微分方程方法和概率方法
35、编目空间碎片的碰撞概率方法研究及应用
36、基于概率方法的机器人定位
37、民用建筑内部给水设计秒流量的概率方法研究
38、图论中的组合方法和概率方法
39、物理概率方法预估贮存寿命研究
40、静载下结构参数识别的误差分析和概率方法
41、概率方法在组合计数证明中的应用
42、基于非概率方法的结构全寿命总费用评估
43、概率方法在组合数学中的应用
44、概率方法与邻点可区别全染色的色数上界
45、既有钢筋混凝土结构耐久性评定的概率方法
46、概率方法在多任务EEG脑机接口中的应用研究
47、应用概率方法对居住小区给水设计秒流量的推求
48、概率方法与图的染色问题
49、概率方法对居住小区设计秒流量的推求
50、概率方法在组合数学中的某些应用
51、概率方法在组合恒等式证明中的应用
52、遗传算法的研究与应用
53、基于空间算子代数理论的链式多体系统递推动力学研究
54、关于Weidmann猜想及具有转移条件微分算子的研究
55、实数编码遗传算法杂交算子组合研究
56、基于OWA算子理论的混合型多属性群决策研究
57、序列算子与灰色预测模型研究
58、具有转移条件的Sturm-Liouville算子和具有点作用的Schrodinger算子谱分析的研究
59、高精度径向基函数拟插值算子的构造及其应用
60、多线性算子加权Hardy算子与次线性算子的相关研究
数学建模论文题目
1、高中数学核心素养之数学建模能力培养的研究
2、小学数学建模数字化教学的设计与实施策略——以“自行车里的数学问题”为例
3、培养低年段学生数学建模意识的微课教学
4、信息化背景下数学建模教学策略研究
5、数学建模思想融入解析几何的实际应用探讨
6、以数学建模为平台培养大学生创新能力的SWOT分析──以内蒙古农业大学为例
7、基于高等数学建模思维的经济学应用
8、以数学建模促进应用型本科院校数学专业的发展
9、高等代数在数学建模中的应用探讨
10、融入数学建模思想的线性代数案例教学研究
11、以“勾股定理的应用”为例谈初中数学的建模教学
12、经管概率统计中的数学建模思想研究——评《经管与 财税 基础》
13、数学建模实例——河西学院校内充电站最佳选址问题
14、基于数学建模探讨高职数学的改革途径
15、大数据时代大学生数学建模应用能力的提升研究
16、“数学写作之初见建模”教学设计及思考
17、大学数学教学过程中数学建模意识与方法的培养简析
18、基于建模思想的高等数学应用研究
19、小学数学建模教学实践
20、依托对口支援平台培养大学生的数学建模能力
21、跨界研究在数学建模教与学中的应用
22、基于结构参数的机织物等效导热率数学建模
23、数学建模对大学生综合素质影响的调查研究
24、计算机数学建模中改进遗传算法与最小二乘法应用
25、数学建模在高中数学课堂的教学策略分析
26、发动机特性数字化处理与数学建模
27、数学建模中的数据处理——以大型百货商场会员画像描绘为例
28、数学建模竞赛对医学生 学习态度 和自学能力的影响
29、数学建模思想与高等数学教学的融会贯通
30、试论数学建模思想在小学数学教学中的应用
31、浅析飞机地面空调车风量测控系统数学建模及工程实施
32、高中数学教学中数学建模能力的培养——基于核心素养的视角
33、注重数学建模 提炼解题思路——对中考最值问题的探究
34、在数学建模教学中培养思维的洞察力
35、刍议数学建模思想如何渗透于大学数学教学中
36、数学建模竞赛背景下对高校数学教学的思考
37、数学建模课程对高职学生创新能力的培养探究
38、高等数学教学中数学建模思想方法探究
39、初中数学教学中数学建模思想的渗透
40、无线激光通信网络海量信息快速调度数学建模
41、基于多元线性回归模型的空气质量数据校准——2019年大学生数学建模竞赛D题解析
42、中学数学建模教学行为探究
43、数学建模竞赛成果诊断倒逼教学资源库优化的机制研究
44、基于数学建模活动的高校数学教学改革
45、数学建模与应用数学的结合研究
46、谈初中数学建模能力的培养
47、数学建模在初中数学应用题解答中的运用
48、基于数学建模思想的高等数学 教学方法 研究
49、数学建模融入高等数学翻转课堂模式研究
50、数学软件融入数学建模课程教学的探讨
最新小学数学教学论文题目
小学数学教材问题探析
小学数学生活化教学研究
小学数学___教学方法有效性分析
小学数学多媒体课件设计研究
小学生数学思维培养探究
小学数学中创新意识的培养
数学作业批改中巧用评语
新课标下小学数学教学改革研究
数学游戏在小学数学教学中的应用
《9和几的进位加法》教学设计
小学数学教学中素质 教育 研究
小学数学学困生的转化策略
小学数学教学中的情感教育
《六的乘法口诀》教学 反思
浅谈数学课堂中学生问题意识的培养
问答式学习课堂教学怎样转向小组合作学习
浅谈农村课堂的有效交流
浅谈在实践活动中提高学生解决实际问题的能力
浅谈小学应用题教学
浅谈学生合作意识的培养
“层次性体验”在数学课堂中的应用
数学课堂教学中学生探索能力的培养
小学数学低段学生阅读能力培养点滴
“观察、 品味、 顿悟” 我谈小学数学空间与图形教学
浅谈小学数学课堂教学中的“留白”
润物细无声--小班化数学作业面批有效策略的尝试
“我的妈妈体重 50 千克” 对培养良好数感的思考
“圆的面积” 教学一得
利用图解法解决逆推题
我教《24 时计时法》
《解简易方程》 教学反思
“可能性” 的反思
折线统计图折射出的“光芒”
《平均数》 教学反思
数学课堂上的“失误“也是一种资源
幽默语言在教学中的应用
“圆的认识” 教学片断与反思
计算机多媒体与小学数学教学的整
充分发挥学生的主体作用
“圆柱的体积” 教学反思
“平行四边形的面积” 听课反思
听“逆向求和应用题” 有感
小学低年级教学策略的实践与反思
“相遇问题” 建立“数学模型”
如何提高课堂语言评价的有效性
“20 以内退位减法” 教学反思
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模式识别的大作业真经典，经久不变
15级自动化系路过
查重系统是根据参考文献格式自动识别的。系统识别为参考文献就会跳过不查，所以，参考文献的格式一定要正确，否则会被当正文查重，误判为抄袭。
认为查重要怎么样分辨与参考文献的话？根据它们两者共同选择的重要文献。或者是论文的结构不同
论文查重的原理是什么？接近毕业的时候，学生们为毕业论文的调查而奋斗。毕业论文的查重一直是个大问题，论文的查重原理是什么？为什么论文要经过调查？论文合格是我们的毕业的前提，我们在写作论文的时候，要谨慎小心，既要保证论文的质量，也要保证论文的安全性。今天paperfree小编重点给大家讲解论文查重的原理。首先，每个人都应该知道第一点，那就是重复13个字以上的文档或论文会被计算重复率。第二，引用的文献内容总和在你的各检查段落达到5％，满足以上两个条件，就会被论文查重系统认为抄袭。第三，可能知道的学生很少，但也很重要。也就是说，论文查重系统可以识别参考文献和引用内容，但参考文献和引用内容两部分不作为正文检测，在查重过程中系统会自己删除这两部分的内容，所以在引用时，请记住要注明引用内容。以上是论文查重原理的全部内容，最后表格、照片和公式编辑时，使用mathtype编辑，在查重时被判定为抄袭的概率相当低。以上是论文查原理的内容，希望对大家的毕业论文查重有所帮助，如果有不知道或疑问的地方，欢迎同学们随时咨询小编。
正规毕业论文查重是不包括参考文献的，参考文献并不在毕业论文查重范畴内。可是毕业论文查重并不能够识别全部的参考文献，只有符合格式的参考文献才会被毕业论文查重识别出来，这也就意味着只有参考文献的格式规范且正确的时候，毕业论文查重才会将该部分参考文献排除出查。
学生进教室后自动识别个人信息，系统自动签到签退，全程监控学生上课听讲情况，就连发呆、打瞌睡和玩手机等行为都能被识别出来……近日，位于江苏南京的中国药科大学在部分教室“试水”安装了人脸识别系统，引起社会的广泛关注。 国内已有很多学校安装了人脸识别系统，其引发争议的一个共同问题是，是否侵犯隐私？首先要承认，对于被监控的学生来讲，恐怕普遍会有种不适感，因为自己多低一会儿头，可能就会被“记录在案”，这无形中是一种压力。人脸识别的第二个问题是，是否对学习有帮助？根据学校方面的调研，人脸识别技术不仅可以高效率地进行考勤，还可以发现和捕捉学生的学习情况，有助于激励和鞭策学生将主要精力放在学习上。有人则认为这不是必然结果，如果课堂总是很“水”，即便能留住学生的人，也未必能留住学生的心，甚至还会让学生对学习产生反感。 梳理这些争议，其实跟两种思维有关。一种是“管理思维”，一种是“教育思维”。持“管理思维”的人，对于人性缺乏信任，认为充分的自由未必能转化为学习的自律，因此对有利于提高工作效率、减轻工作强度的措施情有独钟。而持“教育思维”的人，总是相信人性的魅力，认为只要课程足够好，学生就自然喜爱，不必采取人为干预。这两种看法都有道理。现在外界的诱惑太多了，有些学生对学习提不起兴趣，当然需要严管厚爱；但众多“逃课族”“低头族”的出现，也说明了教学乏善可陈，呼唤更多“金课”。
好的。。。。。给你。。。代劳
写设计系统方面的就可以了。之前也是苦于写不出，还是学姐给的文方网，写的《人脸识别系统的研究与实现——图像获取、定位、特征提取和特征识别》，很专业的说人寿保险老业务综合处理系统的设计与实现输油泵机组远程监测及诊断系统设计与实现FORTRAN语言题库管理系统的设计与实现大中型企业网络会计信息系统的设计与实现住房改革管理信息系统的设计与实现DMS-2002型轮机模拟器船舶电力系统故障模拟的研制与实现利用MATLAB基于频率法实现系统串联校正基于红外线检测的停车场智能引导系统研究与实现网络选课系统研究与实现基于人脸识别技术的身份认证系统实现简介基于三维技术的城市工程地质信息系统设计与实现大型烧结机整粒自动控制系统的实现基于B/S模式的药品信息咨询系统的设计与实现使用UML实现学生注册管理系统需求建模基于UML实现三层C/S结构系统的架构基于MuitiGen机载导弹地面训练虚拟现实系统的实现基于Web Service技术实现大型系统集成图书管理系统的设计与实现基于Lucene的电子文档管理系统的设计与实现编组钩计划演示系统设计与实现网络型监控系统的设计与实现热量计多路数据采集系统的设计与实现铁路计量管理信息系统的设计与实现基于ARM的嵌入式绣花机系统的软件实现机载SAR监控系统的设计与实现基于B/S模式的教师信息管理系统的设计与实现一种教学机器人控制系统的设计与实现基于智能Agent的用户个性化检索系统的实现矿井通风实验装置监测监控系统软件的设计与实现基于J2EE的网上考试系统设计与实现基于21554的无主多处理器系统实现列车接近防护系统的设计与实现研究生教育网络管理系统的设计与实现嵌入式电力监控系统的研究与实现博硕士论文远程提交及检索系统功能模块的组成和实现基于Extranet和构件的造纸企业产品数据管理系统设计与实现DVB-C系统中两种滤波器的FPGA实现VC++实现基于工控机与单片机串行通讯的监控系统ERP系统用户权限的全动态配置研究及实现政府宏观决策信息网络系统的设计与实现基于CC1020芯片无线传输系统的设计与实现具有主动功能的连锁经营企业配送中心管理信息系统的设计与实现DLP背投系统的研究及在高速公路监控系统的实现学生评教系统的设计与实现微小型电动无人机动力系统试验台的设计与实现全集成船舶主机遥控系统的研究及实现
学术堂整理了十五个好写的计算机软件毕业论文题目，供大家进行参考：1、基于西门子S7-1200电梯控制系统设计与实现2、基于ArcGIS Engine工程施工自动规划系统设计与实现3、基于云平台的光伏监控系统设计与实现4、基于移动终端的变电站导航系统设计与实现5、人造板在线同步图像采集系统设计与实现6、基于LoRa的园区能耗管理系统设计与实现7、电厂机组一次调频参数在线监测系统设计与实现8、基于组件技术的船舶导航系统设计与实现9、智能家居控制系统设计与实现10、大型地面光伏电站综合自动化系统设计与实现11、无人驾驶喷雾机电控系统设计与试验12、国产重力输液过程智能监控系统设计与临床转化应用研究13、大型医院医技检查自动预约系统的设计与应用14、高校计算机教学综合管理系统设计与实现15、基于移动物联网的智慧教室设计与实现
cvpr全称：IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition中文：IEEE国际计算机视觉与模式识别会议CVPR [C]即该文献被IEEE收录
1.维基百科维基百科, 百度百科是很多人用来查概念定义的, 但是光用来查定义太浪费了. 把页面滑到底部, 你就会发现新大陆.维基百科的规范性较强, 几乎每个词条都会附带参考文献和延伸阅读等材料, 找不到合适的中文文献, 这里可以提供.当你切换到英文的维基百科, 文献更是扑面而来.维基百科上的描述需要人工维护, 因此中英文模式下看到的内容是不一样的, 同样搜索 “模式识别”, 英文下的参考文献达到22条, 而中文下只有4条可能对于大部分人, 硬啃英文维基是比较有难度的, 这时候可以挑着来找. 比如我要找模式识别的应用, 直接点击导航的 Uses 关键词, 就不用通篇硬啃了.然后借助划词翻译, 把英文转为中文, 润色一下就可以避免查重, 而右上角的小标, 也可以直接定位到文献出处.这里不推荐百度百科, 在一些偏学术的用词定义上, 百度百科的词条并不完善, 比如我查找模式识别, 居然没有参考文献! 看来词条作者确实有点东西.2.用学术网站查找文献常用的学术聚合网站有谷歌学术, 百度学术, 必应学术, Sci-hub, 知网等.谷歌学术由于众所周知的原因, 是无法直接访问的, 可以借助工具或者镜像网站来访问.其他的几个网站都可以直接访问.个人推荐: 谷歌学术>=Sci-hub>百度学术>知网>必应学术Sci-hub实际上做了引流, 一定程度上可以作为谷歌学术翻版.除了关键词查找和标题查找外, 利用引用查找也是一个选择. 点击被引次数, 相关的文章都可以找到.百度学术有个优点是查找中英两种关键词比较方便, 比如查找 “模式识别” ,直接点击上方的按钮就可以查到英文文献, 不需要自己翻译关键词.另一个优点是相关研究点的推荐, 不知道怎么对论文研究点进行挖掘, 可以尝试搜索一下.去哪里下说完了去哪里找, 再来说说去哪里下. 以下的中英文文献并无严格区分必须要在对应网站下载, 只是在相应网站下载成功率较高.英文文献1.维基百科前文提到我们可以去维基百科查参考文献, 特别是英文的参考文献.光用来查参考文献还是太浪费了, 我们还可以用来直接下载部分参考文献.2.学术搜索像谷歌学术搜索还会提供不同版本的信息, 如果下载到的文件有问题, 或者搜索显示的不能下载, 可以尝试从其他网站下载.。
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计算机人工智慧是一种发展前景较广,潜力较大的计算机发展形式。下面是我为大家整理的，供大家参考。
摘要：阐述了人工智慧的核心问题及启发式搜寻函式的基本概念，介绍了4种经典问题启发式搜寻函式的选择及其研究中遇到的难题，并从中求解来探讨解决问题的思路。
关键词：人工智慧;问题求解;启发式搜寻函式
中图分类号：TP18文献标识码：A文章编号：1009-3044***2008***08-10ppp-0c
人工智慧问题广义地说，都可以看作是一个问题求解过程，因此问题求解是人工智慧的核心问题，它通常是通过在某个可能的解答空间中寻找一个解来进行的。在问题求解过程中，人们所面临的大多数现实问题往往没有确定性的演算法，通常需要用搜索演算法来解决。目标和达到目标的一组方法称为问题，搜寻就是研究这些方法能够做什么的过程。问题求解一般需要考虑两个基本问题：首先是使用合适的状态空间表示问题，其次是测试该状态空间中目标状态是否出现。
1 什么是启发式搜寻函式
在人工智慧中有很大一类问题的求解技术依赖于搜寻。启发式方法就是采用有利于问题自身特征资讯来引导搜寻过程的方法，在学生学习过程中启发式函式的选取至关重要，决定整个演算法的效率与成败。启发式搜寻通常用于两种不同型别的问题：***1***前向推力和***2***反向推理。前向推理一般用于状态空间的搜寻。在前向推理中，推理是从预定义的初始状态出发向目标状态反向方向执行;反向推理一般用于问题归约中。在反向推理中，推理是从给定的目标状态向初始状态执行。
用来评估节点重要性的函式称为评估函式。评估函式f***x***定义为从初始节点S0出发，约束地经过节点x到达目标节点Sg的所有路径中最小路径代价的估计值。其一般形式为：
其中，g***x***表示从初始节点S0到节点x的实际代价;h***x***表示从x到目标节点Sg的最优路径的评估代价，它体现了问题的启发式资讯，其形式要根据问题的特征确定，h***x***称为启发式函式。因此，启发式方法把问题状态的描述转换成了对问题解决程度的描述，这一程度用评估函式的值来表示。
2 滑动积木游戏启发式搜寻函式
滑动积木块游戏的棋盘结构及某一种将牌的初始排列结构如下：
其中B表示黑色将牌，W表示白色将牌，E表示空格。游戏的规定走法是：
***1***任意一个将牌可以移入相邻的空格，规定其耗散值为1;
***2***任意一个将牌可相隔1个或2个其他的将牌跳入空格，规定其耗散值等于跳过将牌的数目;游戏要达到的目标是使所有白将牌都处在黑将牌的左边***左边有无空格均可***。对这个问题，定义一个启发函式h***n***，并给出利用这个启发函式用演算法A求解时所产生的搜寻树。可定义h为：h=B右边的W的数目
很多知识对求解问题有好处，这些知识并不一定要写成启发函式的形式，很多情况下，也不一定能清晰的写成一个函式的形式。由题意，在目标状态下，一个扇区的数字之和等于12，一个相对扇区的数字之和等于24，而一个阴影扇区或者非阴影扇区的数字之和为48。
为此，我们可以将目标进行分解，首先满足阴影扇区的数字之和为48。为了这个目标我们可以通过每次转动圆盘45o实现。在第一个目标被满足的情况下，我们再考虑第二个目标：每一个相对扇区的数字和为24。在实现这个目标的过程中，我们希望不破坏第一个目标。为此我们采用转动90o的方式实现，这样即可以调整相对扇区的数字和，又不破坏第一个目标。在第二个目标实现之后，我们就可以实现最终目标：扇区内的数字和为12。同样我们希望在实现这个目标的时候，不破坏前两个目标。为此我们采用转动180o的方式实现。这样同样是即可以保证前两个目标不被破坏，又可以实现第三个目标。
经过这样的分析以后，我们发现该问题就清晰多了。当然，是否每一个第一、第二个目标的实现，都能够实现第三个目标呢?有可能不一定。在这种情况下，就需要在发现第三个目标不能实现时，重新试探其他的第一、第二个目标。
4 传教士野人问题启发式搜寻函式
传教士野人问题，n个传教士和n个野人从河的一边摆渡到河的另一边，为安全起见，任何时候传教士的数目不能小于野人的数目，渡船每次渡k个人， N=5，k≤3的M-C问题，找到相应的启发函式。定义h1=M+C-2B，其中M，C分别是在河的左岸的传教士人数和野人人数。B=1表示船在左岸，B=0表示船在右岸。也可以定义h2=M+C，h1是满足A*条件的，而h2不满足。
要说明h***n***=M+C不满足A*条件是很容易的，只需要给出一个反例就可以了。比如状态***1, 1, 1***，h***n***=M+C=1+1=2，而实际上只要一次摆渡就可以达到目标状态，其最优路径的耗散值为1。所以不满足A*的条件。
下面我们来证明h***n***=M+C-2B是满足A*条件的。
我们分两种情况考虑。先考虑船在左岸的情况。如果不考虑限制条件，也就是说，船一次可以将三人从左岸运到右岸，然后再有一个人将船送回来。这样，船一个来回可以运过河2人，而船仍然在左岸。而最后剩下的三个人，则可以一次将他们全部从左岸运到右岸。所以，在不考虑限制条件的情况下，也至少需要摆渡次。其中分子上的"-3"表示剩下三个留待最后一次运过去。除以"2"是因为一个来回可以运过去2人，需要个来回，而"来回"数不能是小数，需要向上取整，这个用符号表示。而乘以"2"是因为一个来回相当于两次摆
渡，所以要乘以2。而最后的"+1"，则表示将剩下的3个运过去，需要一次摆渡。
再考虑船在右岸的情况。同样不考虑限制条件。船在右岸，需要一个人将船运到左岸。因此对于状态***M，C，0***来说，其所需要的最少摆渡数，相当于船在左岸时状态***M+1，C，1***或***M，C+1，1***所需要的最少摆渡数，再加上第一次将船从右岸送到左岸的一次摆渡数。因此所需要的最少摆渡数为：***M+C+1***-2+1 。其中***M+C+1***的"+1"表示送船回到左岸的那个人，而最后边的"+1"，表示送船到左岸时的一次摆渡。
综合船在左岸和船在右岸两种情况下，所需要的最少摆渡次数用一个式子表示为：M+C-2B。其中B=1表示船在左岸，B=0表示船在右岸。 由于该摆渡次数是在不考虑限制条件下，推出的最少所需要的摆渡次数。因此，当有限制条件时，最优的摆渡次数只能大于等于该摆渡次数。所以该启发函式h是满足A*条件的。
5 结束语
总之，计算机人工智慧启发式搜寻函式选取的方法比较多，试图找出问题中选取函式的相似的方法，从文中可知还没有那一个函式可以处于绝对的地位，可以适用于所有环境。如何将各种选取启发式搜寻函式的思路结合起来，寻找各个问题选取函式的特点规律，在这个方面还是有很多的理论和实践值得深入研究。
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摘要：近年来，随着资讯科技以及计算机技术的不断发展，人工智慧在计算机中的应用也随之加深，其被广泛应用于计算机的各个领域。本文针对计算机在人工智慧中的应用进行研究，阐述了人工智慧的理论概念，分析当前其应用于人工智慧所存在的问题，并介绍人工智慧在部分领域中的应用。
关键词：计算机;人工智慧;应用研究
中图分类号： 文献标识码：A文章编号：1007-9599 ***2011*** 19-0000-01
Applied Research of puter on Artificial Intelligence
Han Xiaoying
***Jiujiang University,Jiujiang332005,China***
Abstract:In recent years,as information technology and puter technology continues to evolve,the application of artificial intelligence in the puter also will deepen thEir puters are widely used in various this paper,puter applications in artificial intelligence research,explained the concept of artificial intelligence theory to *** yze the current applied to the problems of artificial intelligence,and describes the field of artificial intelligence in some applications.
intelligence;Applied research
一、前言
人工智慧又称机器智慧，来自于1956年的Dartmouth学会，在这学会上人们最初提出了“人工智慧”这一词。人工智慧作为一门综合性的学科，其是在电脑科学、资讯理论、心理学、神经生理学以及语言学等多种学科的互相渗透下发展而成。在计算机的应用系统方面，人工智慧是专门研究如何制造智慧系统或智慧机器来模仿人类进行智慧活动的能力，从而延伸人们的科学化智慧。人工智慧是一门富有挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识、心理学与哲学。人工智慧是处于思维科学的技术应用层次，是其应用分支之一。数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言及思维领域，人工智慧学科须借用数学工具。数学在标准逻辑及模糊数学等范围发挥作用，其进入人工智慧学科，两者将互相促进且快速发展。
二、人工智慧应用于计算机中存在的问题
***一***计算机语言理解的弱点。当前，计算机尚未能确切的理解语言的复杂性。然而，正处于初步研制阶段的计算机语言翻译器，对于演算法上的规范句子，已能显示出极高的造句能力及理解能力。但其在理解句子意思上，尚未获得明显成就。我们所获取的资讯多来自于上下文的关系以及自身掌握的知识。人们在日常生活中的个人见解、社会见解以及文化见解给句子附加的意义带来很大影响。
***二***模式识别的疑惑。采用计算机进行研究及开展模式识别，在一定程度上虽取得良好效果，有些已作为产品进行实际应用，但其理论以及方法和人的感官识别机制决然不同。人的形象思维能力以及识别手段，即使是计算机中最先进的识别系统也无法达到。此外，在现实社会中，生活作为一项结构宽松的任务，普通的家畜均能轻易对付，但机器却无法做到，这并不意味着其永久不会，而是暂时的。
三、人工智慧在部分领域中的应用
伴随着AI技术的快速发展，当今时代的各种资讯科技发展均与人工智慧技术密切相关，这意味着人工智慧已广泛应用于计算机的各个领域，以下是笔者对于人工智慧应用于计算机的部分领域进行阐述。具体情况如下。
***一***人工智慧进行符号计算。科学计算作为计算机的一种重要用途，可分为两大类别。第一是纯数值的计算，如求函式值。其次是符号的计算，亦称代数运算，是一种智慧的快速的计算，处理的内容均为符号。符号可代表实数、整数、复数以及有理数，或者代表 *** 、函式以及多项式等。随着人工智慧的不断发展以及计算机的逐渐普及，多种功能的计算机代数系统软体相继出现，如Maple或Mathematic。由于这些软体均用C语言写成，因此，其可在多数的计算机上使用。
***二***人工智慧用于模式识别。模式识别即计算机通过数学的技术方法对模式的判读及自动处理进行研究。计算机模式识别的实现，是研发智慧机器的突破点，其使人类深度的认识自身智慧。其识别特点为准确、快速以及高效。计算机的模式识别过程相似于人类的学习过程，如语音识别。语音识别即为使计算机听懂人说
的话而进行自动翻译，如七国 语言的口语自动翻译系统。该系统的实现使人们出国时在购买机票、预定旅馆及兑换外币等方面，只需通过国际网际网路及电话 网路，即可用电话或手机与“老外”进行对话。
***三***人工智慧 计算机网路安全中的 应用。当前，在计算机的网路安全 管理中常见的技术主要有入侵检测技术以及防火墙技术。防火墙作为计算机网路安全的装置之一，其在计算机的网路安全管理方面发挥重要作用。以往的防火墙尚未有检 测加密Web流量的功能，原因在于其未能见到加密的SSL流中的资料，无法快速的获取SSL流中的资料且未能对其进行解密。因而，以往的防火墙无法有效的阻止应用程式的攻击。此外，一般的应用程式进行加密后，可轻易的躲避以往防火墙的检测。因此，由于以往的防火墙无法对应用资料流进行完整的监控，使其难以预防新型攻击。新型的防火墙是通过利用 统计、概率以及决策的智慧方法以识别资料，达到访问受到许可权的目地。然而此方法大多数是从人工智慧的学科中采取，因此，被命名为“智慧防火墙”。
***四***人工智慧应用于计算机网路系统的故障诊断。人工神经网路作为一种资讯处理系统，是通过人类的认知过程以及模拟人脑的 组织结构而成。1943年时，人工神经网路首次被人提出并得到快速 发展，其成为了人工智慧技术的另一个分支。人工神经网路通过自身的优点，如联想记忆、自适应以及并列分布处理等，在智慧故障诊断中受到广泛关注，并且发挥极大的潜力，为智慧故障诊断的探索开辟新的道路。人工神经网路的诊断方法异于专家系统的诊断方法，其通过现场众多的标准样本进行学习及训练，加强调整人工神经网路中的阀值与连线权，使从中获取的知识隐藏分布于整个网路，以达到人工神经网路的模式记忆目的。因此，人工神经网路具备较强的知识捕捉能力，能有效处理异常资料，弥补专家系统方法的缺陷。
四、结束语
总而言之，人工智慧作为计算机技术的潮流，其研究的理论及发现决定了计算机技术的发展前景。现今，多数人工智慧的研究成果已渗入到人们的日常生活。因此，我们应加强人工智慧技术的研究及开发，只有对其应用于各领域中存在的问题进行全面分析，并对此采取相应措施，使其顺利发展。人工智慧技术的发展将给人们的生活、学习以及 工作带来极大的影响。
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随着科学技术的发展，人工神经网络技术得到了空前的发展，并且在诸多领域得到了广泛的应用，为人工智能化的发展提供了强大的动力。以下是我整理分享的人工智能神经网络论文的相关资料，欢迎阅读!
人工神经网络的发展及应用
摘要随着科学技术的发展，人工神经网络技术得到了空前的发展，并且在诸多领域得到了广泛的应用，为人工智能化的发展提供了强大的动力。人工神经网络的发展经历了不同的阶段，是人工智能的重要组成部分，并且在发展过程中形成了自身独特的特点。文章对人工神经网络的发展历程进行回顾，并对其在各个领域的应用情况进行探讨。
关键词人工神经网络;发展;应用
随着科学技术的发展，各个行业和领域都在进行人工智能化的研究工作，已经成为专家学者研究的热点。人工神经网络就是在人工智能基础上发展而来的重要分支，对人工智能的发展具有重要的促进作用。人工神经网络从形成之初发展至今，经历了不同的发展阶段，并且在经济、生物、医学等领域得到了广泛的应用，解决了许多技术上的难题。
1人工神经网络概述
关于人工神经网络，到目前为止还没有一个得到广泛认可的统一定义，综合各专家学者的观点可以将人工神经网络简单的概括为是模仿人脑的结构和功能的计算机信息处理系统[1]。人工神经网络具有自身的发展特性，其具有很强的并行结构以及并行处理的能力，在实时和动态控制时能够起到很好的作用;人工神经网络具有非线性映射的特性，对处理非线性控制的问题时能给予一定的帮助;人工神经网络可以通过训练掌握数据归纳和处理的能力，因此在数学模型等难以处理时对问题进行解决;人工神经网络的适应性和集成性很强，能够适应不同规模的信息处理和大规模集成数据的处理与控制;人工神经网络不但在软件技术上比较成熟，而且近年来在硬件方面也得到了较大发展，提高了人工神经网络系统的信息处理能力。
2人工神经网络的发展历程
萌芽时期
在20世纪40年代，生物学家McCulloch与数学家Pitts共同发表文章，第一次提出了关于神经元的模型M-P模型，这一理论的提出为神经网络模型的研究和开发奠定了基础，在此基础上人工神经网络研究逐渐展开。1951年，心理学家Hebb提出了关于连接权数值强化的法则，为神经网络的学习功能开发进行了铺垫。之后生物学家Eccles通过实验证实了突触的真实分流，为神经网络研究突触的模拟功能提供了真实的模型基础以及生物学的依据[2]。随后，出现了能够模拟行为以及条件反射的处理机和自适应线性网络模型，提高了人工神经网络的速度和精准度。这一系列研究成果的出现为人工神经网络的形成和发展提供了可能。
低谷时期
在人工神经网络形成的初期，人们只是热衷于对它的研究，却对其自身的局限进行了忽视。Minskyh和Papert通过多年对神经网络的研究，在1969年对之前所取得的研究成果提出了质疑，认为当前研究出的神经网络只合适处理比较简单的线性问题，对于非线性问题以及多层网络问题却无法解决。由于他们的质疑，使神经网络的发展进入了低谷时期，但是在这一时期，专家和学者也并没有停止对神经网络的研究，针对他们的质疑也得出一些相应的研究成果。
复兴时期
美国的物理学家Hopfield在1982年提出了新的神经网络模型，并通过实验证明在满足一定的条件时，神经网络是能够达到稳定的状态的。通过他的研究和带动，众多专家学者又重新开始了对人工神经网络方面的研究，推动了神经网络的再一次发展[3]。经过专家学者的不断努力，提出了各种不同的人工神经网络的模型，神经网络理论研究不断深化，新的理论和方法层出不穷，使神经网络的研究和应用进入了一个崭新的时期。
稳步发展时期
随着人工神经网络研究在世界范围内的再次兴起，我国也迎来了相关理论研究的热潮，在人工神经网络和计算机技术方面取得了突破性的进展。到20世纪90年代时，国内对于神经网络领域的研究得到了进一步的完善和发展，而且能够利用神经网络对非线性的系统控制问题进行解决，研究成果显著。随着各类人工神经网络的相关刊物的创建和相关学术会议的召开，我国人工神经网络的研究和应用条件逐步改善，得到了国际的关注。
随着人工神经网络的稳步发展，逐渐建立了光学神经网络系统，利用光学的强大功能，提高了人工神经网络的学习能力和自适应能力。对非线性动态系统的控制问题，采取有效措施，提高超平面的光滑性，对其精度进行改进。之后有专家提出了关于人工神经网络的抽取算法，虽然保证了精度，但也加大了消耗，在一定程度上降低了神经网络的效率，因此在此基础上又提出了改进算法FERNN。混沌神经网络的发展也得到了相应的进步，提高了神经网络的泛化能力。
3人工神经网络的应用
在信息领域中的应用
人工神经网络在信息领域中的应用主要体现在信息处理和模式识别两个方面。由于科技的发展，当代信息处理工作越来越复杂，利用人工神经网络系统可以对人的思维进行模仿甚至是替代，面对问题自动诊断和解决，能够轻松解决许多传统方法无法解决的问题，在军事信息处理中的应用极为广泛[4]。模式识别是对事物表象的各种信息进行整理和分析，对事物进行辨别和解释的一个过程，这样对信息进行处理的过程与人类大脑的思维方式很相像。模式识别的方法可以分为两种，一种是统计模式识别，还有一种是结构模式识别，在语音识别和指纹识别等方面得到了广泛的应用。
在医学领域的应用
人工神经网络对于非线性问题处理十分有效，而人体的构成和疾病形成的原因十分复杂，具有不可预测性，在生物信号的表现形式和变化规律上也很难掌握，信息检测和分析等诸多方面都存在着复杂的非线性联系，所以应用人工神经网络决解这些非线性问题具有特殊意义[5]。目前，在医学领域中的应用涉及到理论和临床的各个方面，最主要的是生物信号的检测和自动分析以及专家系统等方面的应用。
在经济领域中的应用
经济领域中的商品价格、供需关系、风险系数等方面的信息构成也十分复杂且变幻莫测，人工神经网络可以对不完整的信息以及模糊不确定的信息进行简单明了的处理，与传统的经济统计方法相比具有其无法比拟的优势，数据分析的稳定性和可靠性更强。
在其他领域的应用
人工神经网络在控制领域、交通领域、心理学领域等方面都有很广泛的应用，能够对高难度的非线性问题进行处理，对交通运输方面进行集成式的管理，以其高适应性和优秀的模拟性能解决了许多传统方法无法解决的问题，促进了各个领域的快速发展。
4总结
随着科技的发展，人工智能系统将进入更加高级的发展阶段，人工神经网络也将得到更快的发展和更加广泛的应用。人工神经网络也许无法完全对人脑进行取代，但是其特有的非线性信息处理能力解决了许多人工无法解决的问题，在智能系统的各个领域中得到成功应用，今后的发展趋势将向着更加智能和集成的方向发展。
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模式识别中一个方法是聚类，而神经网络中，如感知机、BP算法、RBF算法、Hopfield算法等都可以做聚类，这可以是一个思路。
计算机人工智慧是一种发展前景较广,潜力较大的计算机发展形式。下面是我为大家整理的，供大家参考。
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关键词：人工智慧;问题求解;启发式搜寻函式
中图分类号：TP18文献标识码：A文章编号：1009-3044***2008***08-10ppp-0c
人工智慧问题广义地说，都可以看作是一个问题求解过程，因此问题求解是人工智慧的核心问题，它通常是通过在某个可能的解答空间中寻找一个解来进行的。在问题求解过程中，人们所面临的大多数现实问题往往没有确定性的演算法，通常需要用搜索演算法来解决。目标和达到目标的一组方法称为问题，搜寻就是研究这些方法能够做什么的过程。问题求解一般需要考虑两个基本问题：首先是使用合适的状态空间表示问题，其次是测试该状态空间中目标状态是否出现。
1 什么是启发式搜寻函式
在人工智慧中有很大一类问题的求解技术依赖于搜寻。启发式方法就是采用有利于问题自身特征资讯来引导搜寻过程的方法，在学生学习过程中启发式函式的选取至关重要，决定整个演算法的效率与成败。启发式搜寻通常用于两种不同型别的问题：***1***前向推力和***2***反向推理。前向推理一般用于状态空间的搜寻。在前向推理中，推理是从预定义的初始状态出发向目标状态反向方向执行;反向推理一般用于问题归约中。在反向推理中，推理是从给定的目标状态向初始状态执行。
用来评估节点重要性的函式称为评估函式。评估函式f***x***定义为从初始节点S0出发，约束地经过节点x到达目标节点Sg的所有路径中最小路径代价的估计值。其一般形式为：
其中，g***x***表示从初始节点S0到节点x的实际代价;h***x***表示从x到目标节点Sg的最优路径的评估代价，它体现了问题的启发式资讯，其形式要根据问题的特征确定，h***x***称为启发式函式。因此，启发式方法把问题状态的描述转换成了对问题解决程度的描述，这一程度用评估函式的值来表示。
2 滑动积木游戏启发式搜寻函式
滑动积木块游戏的棋盘结构及某一种将牌的初始排列结构如下：
其中B表示黑色将牌，W表示白色将牌，E表示空格。游戏的规定走法是：
***1***任意一个将牌可以移入相邻的空格，规定其耗散值为1;
***2***任意一个将牌可相隔1个或2个其他的将牌跳入空格，规定其耗散值等于跳过将牌的数目;游戏要达到的目标是使所有白将牌都处在黑将牌的左边***左边有无空格均可***。对这个问题，定义一个启发函式h***n***，并给出利用这个启发函式用演算法A求解时所产生的搜寻树。可定义h为：h=B右边的W的数目
很多知识对求解问题有好处，这些知识并不一定要写成启发函式的形式，很多情况下，也不一定能清晰的写成一个函式的形式。由题意，在目标状态下，一个扇区的数字之和等于12，一个相对扇区的数字之和等于24，而一个阴影扇区或者非阴影扇区的数字之和为48。
为此，我们可以将目标进行分解，首先满足阴影扇区的数字之和为48。为了这个目标我们可以通过每次转动圆盘45o实现。在第一个目标被满足的情况下，我们再考虑第二个目标：每一个相对扇区的数字和为24。在实现这个目标的过程中，我们希望不破坏第一个目标。为此我们采用转动90o的方式实现，这样即可以调整相对扇区的数字和，又不破坏第一个目标。在第二个目标实现之后，我们就可以实现最终目标：扇区内的数字和为12。同样我们希望在实现这个目标的时候，不破坏前两个目标。为此我们采用转动180o的方式实现。这样同样是即可以保证前两个目标不被破坏，又可以实现第三个目标。
经过这样的分析以后，我们发现该问题就清晰多了。当然，是否每一个第一、第二个目标的实现，都能够实现第三个目标呢?有可能不一定。在这种情况下，就需要在发现第三个目标不能实现时，重新试探其他的第一、第二个目标。
4 传教士野人问题启发式搜寻函式
传教士野人问题，n个传教士和n个野人从河的一边摆渡到河的另一边，为安全起见，任何时候传教士的数目不能小于野人的数目，渡船每次渡k个人， N=5，k≤3的M-C问题，找到相应的启发函式。定义h1=M+C-2B，其中M，C分别是在河的左岸的传教士人数和野人人数。B=1表示船在左岸，B=0表示船在右岸。也可以定义h2=M+C，h1是满足A*条件的，而h2不满足。
要说明h***n***=M+C不满足A*条件是很容易的，只需要给出一个反例就可以了。比如状态***1, 1, 1***，h***n***=M+C=1+1=2，而实际上只要一次摆渡就可以达到目标状态，其最优路径的耗散值为1。所以不满足A*的条件。
下面我们来证明h***n***=M+C-2B是满足A*条件的。
我们分两种情况考虑。先考虑船在左岸的情况。如果不考虑限制条件，也就是说，船一次可以将三人从左岸运到右岸，然后再有一个人将船送回来。这样，船一个来回可以运过河2人，而船仍然在左岸。而最后剩下的三个人，则可以一次将他们全部从左岸运到右岸。所以，在不考虑限制条件的情况下，也至少需要摆渡次。其中分子上的"-3"表示剩下三个留待最后一次运过去。除以"2"是因为一个来回可以运过去2人，需要个来回，而"来回"数不能是小数，需要向上取整，这个用符号表示。而乘以"2"是因为一个来回相当于两次摆
渡，所以要乘以2。而最后的"+1"，则表示将剩下的3个运过去，需要一次摆渡。
再考虑船在右岸的情况。同样不考虑限制条件。船在右岸，需要一个人将船运到左岸。因此对于状态***M，C，0***来说，其所需要的最少摆渡数，相当于船在左岸时状态***M+1，C，1***或***M，C+1，1***所需要的最少摆渡数，再加上第一次将船从右岸送到左岸的一次摆渡数。因此所需要的最少摆渡数为：***M+C+1***-2+1 。其中***M+C+1***的"+1"表示送船回到左岸的那个人，而最后边的"+1"，表示送船到左岸时的一次摆渡。
综合船在左岸和船在右岸两种情况下，所需要的最少摆渡次数用一个式子表示为：M+C-2B。其中B=1表示船在左岸，B=0表示船在右岸。 由于该摆渡次数是在不考虑限制条件下，推出的最少所需要的摆渡次数。因此，当有限制条件时，最优的摆渡次数只能大于等于该摆渡次数。所以该启发函式h是满足A*条件的。
5 结束语
总之，计算机人工智慧启发式搜寻函式选取的方法比较多，试图找出问题中选取函式的相似的方法，从文中可知还没有那一个函式可以处于绝对的地位，可以适用于所有环境。如何将各种选取启发式搜寻函式的思路结合起来，寻找各个问题选取函式的特点规律，在这个方面还是有很多的理论和实践值得深入研究。
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摘要：近年来，随着资讯科技以及计算机技术的不断发展，人工智慧在计算机中的应用也随之加深，其被广泛应用于计算机的各个领域。本文针对计算机在人工智慧中的应用进行研究，阐述了人工智慧的理论概念，分析当前其应用于人工智慧所存在的问题，并介绍人工智慧在部分领域中的应用。
关键词：计算机;人工智慧;应用研究
中图分类号： 文献标识码：A文章编号：1007-9599 ***2011*** 19-0000-01
Applied Research of puter on Artificial Intelligence
Han Xiaoying
***Jiujiang University,Jiujiang332005,China***
Abstract:In recent years,as information technology and puter technology continues to evolve,the application of artificial intelligence in the puter also will deepen thEir puters are widely used in various this paper,puter applications in artificial intelligence research,explained the concept of artificial intelligence theory to *** yze the current applied to the problems of artificial intelligence,and describes the field of artificial intelligence in some applications.
intelligence;Applied research
一、前言
人工智慧又称机器智慧，来自于1956年的Dartmouth学会，在这学会上人们最初提出了“人工智慧”这一词。人工智慧作为一门综合性的学科，其是在电脑科学、资讯理论、心理学、神经生理学以及语言学等多种学科的互相渗透下发展而成。在计算机的应用系统方面，人工智慧是专门研究如何制造智慧系统或智慧机器来模仿人类进行智慧活动的能力，从而延伸人们的科学化智慧。人工智慧是一门富有挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识、心理学与哲学。人工智慧是处于思维科学的技术应用层次，是其应用分支之一。数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言及思维领域，人工智慧学科须借用数学工具。数学在标准逻辑及模糊数学等范围发挥作用，其进入人工智慧学科，两者将互相促进且快速发展。
二、人工智慧应用于计算机中存在的问题
***一***计算机语言理解的弱点。当前，计算机尚未能确切的理解语言的复杂性。然而，正处于初步研制阶段的计算机语言翻译器，对于演算法上的规范句子，已能显示出极高的造句能力及理解能力。但其在理解句子意思上，尚未获得明显成就。我们所获取的资讯多来自于上下文的关系以及自身掌握的知识。人们在日常生活中的个人见解、社会见解以及文化见解给句子附加的意义带来很大影响。
***二***模式识别的疑惑。采用计算机进行研究及开展模式识别，在一定程度上虽取得良好效果，有些已作为产品进行实际应用，但其理论以及方法和人的感官识别机制决然不同。人的形象思维能力以及识别手段，即使是计算机中最先进的识别系统也无法达到。此外，在现实社会中，生活作为一项结构宽松的任务，普通的家畜均能轻易对付，但机器却无法做到，这并不意味着其永久不会，而是暂时的。
三、人工智慧在部分领域中的应用
伴随着AI技术的快速发展，当今时代的各种资讯科技发展均与人工智慧技术密切相关，这意味着人工智慧已广泛应用于计算机的各个领域，以下是笔者对于人工智慧应用于计算机的部分领域进行阐述。具体情况如下。
***一***人工智慧进行符号计算。科学计算作为计算机的一种重要用途，可分为两大类别。第一是纯数值的计算，如求函式值。其次是符号的计算，亦称代数运算，是一种智慧的快速的计算，处理的内容均为符号。符号可代表实数、整数、复数以及有理数，或者代表 *** 、函式以及多项式等。随着人工智慧的不断发展以及计算机的逐渐普及，多种功能的计算机代数系统软体相继出现，如Maple或Mathematic。由于这些软体均用C语言写成，因此，其可在多数的计算机上使用。
***二***人工智慧用于模式识别。模式识别即计算机通过数学的技术方法对模式的判读及自动处理进行研究。计算机模式识别的实现，是研发智慧机器的突破点，其使人类深度的认识自身智慧。其识别特点为准确、快速以及高效。计算机的模式识别过程相似于人类的学习过程，如语音识别。语音识别即为使计算机听懂人说
的话而进行自动翻译，如七国 语言的口语自动翻译系统。该系统的实现使人们出国时在购买机票、预定旅馆及兑换外币等方面，只需通过国际网际网路及电话 网路，即可用电话或手机与“老外”进行对话。
***三***人工智慧 计算机网路安全中的 应用。当前，在计算机的网路安全 管理中常见的技术主要有入侵检测技术以及防火墙技术。防火墙作为计算机网路安全的装置之一，其在计算机的网路安全管理方面发挥重要作用。以往的防火墙尚未有检 测加密Web流量的功能，原因在于其未能见到加密的SSL流中的资料，无法快速的获取SSL流中的资料且未能对其进行解密。因而，以往的防火墙无法有效的阻止应用程式的攻击。此外，一般的应用程式进行加密后，可轻易的躲避以往防火墙的检测。因此，由于以往的防火墙无法对应用资料流进行完整的监控，使其难以预防新型攻击。新型的防火墙是通过利用 统计、概率以及决策的智慧方法以识别资料，达到访问受到许可权的目地。然而此方法大多数是从人工智慧的学科中采取，因此，被命名为“智慧防火墙”。
***四***人工智慧应用于计算机网路系统的故障诊断。人工神经网路作为一种资讯处理系统，是通过人类的认知过程以及模拟人脑的 组织结构而成。1943年时，人工神经网路首次被人提出并得到快速 发展，其成为了人工智慧技术的另一个分支。人工神经网路通过自身的优点，如联想记忆、自适应以及并列分布处理等，在智慧故障诊断中受到广泛关注，并且发挥极大的潜力，为智慧故障诊断的探索开辟新的道路。人工神经网路的诊断方法异于专家系统的诊断方法，其通过现场众多的标准样本进行学习及训练，加强调整人工神经网路中的阀值与连线权，使从中获取的知识隐藏分布于整个网路，以达到人工神经网路的模式记忆目的。因此，人工神经网路具备较强的知识捕捉能力，能有效处理异常资料，弥补专家系统方法的缺陷。
四、结束语
总而言之，人工智慧作为计算机技术的潮流，其研究的理论及发现决定了计算机技术的发展前景。现今，多数人工智慧的研究成果已渗入到人们的日常生活。因此，我们应加强人工智慧技术的研究及开发，只有对其应用于各领域中存在的问题进行全面分析，并对此采取相应措施，使其顺利发展。人工智慧技术的发展将给人们的生活、学习以及 工作带来极大的影响。
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