机械学习——类比学习
巧用类比法学习高中物理探究
巧用类比法学习高中物理探究类比法是一种常用的学习方法，通过类比可以更好地理解和掌握知识。
在学习高中物理探究的过程中，我们可以通过巧用类比法来更好地理解和应用物理知识。
本文将从力学、热学、光学和电磁学四个方面，列举一些巧用类比法来学习高中物理探究的例子，希望可以帮助大家更好地掌握物理知识。
力学类比法：1. 通过弹簧振子类比学习振动现象在力学中，弹簧振子是一个常见的振动系统。
我们可以通过类比弹簧振子来理解其他振动系统的特点和规律。
比如类比弹簧振子学习摩擦力对振动的影响，类比弹簧振子学习受迫振动等。
2. 通过滑稽简谐振动类比学习波动在波动中，滑稽简谐振动是一种非常典型的波动系统。
通过类比滑稽简谐振动，我们可以更好地理解波的传播特点和波动方程等。
1. 通过热传导类比学习电路中的电流传导在电路中，电流的传导过程和热传导在物体中的传导过程有一定的相似性。
通过类比热传导学习电路中的电流传导，可以帮助我们更好地理解电路中的电流特性和电阻的作用等。
2. 通过热膨胀类比学习气体的状态方程在热学中，热膨胀是一个重要的物理现象，通过类比热膨胀学习气体的状态方程，可以帮助我们更好地理解气体的性质和气体的状态方程等。
1. 通过光的折射类比学习声音的折射在物理中，光的折射是一个常见的现象，通过类比光的折射学习声音的折射，可以帮助我们更好地理解声音在不同介质中传播的规律。
2. 通过几何光学类比学习声学在声学中，我们可以通过类比几何光学来更好地理解声音的反射、衍射和干涉等现象，通过类比几何光学学习声学，可以帮助我们更好地理解和应用声学知识。
机器学习
机器学习(Machine Learning)是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。
基本简介：学习能力是智能行为的一个非常重要的特征，但至今对学习的机理尚不清楚。
人们曾对机器学习给出各种定义。
H.A.Simon认为，学习是系统所作的适应性变化，使得系统在下一次完成同样或类似的任务时更为有效。
R.s.Michalski认为，学习是构造或修改对于所经历事物的表示。
从事专家系统研制的人们则认为学习是知识的获取。
这些观点各有侧重，第一种观点强调学习的外部行为效果，第二种则强调学习的内部过程，而第三种主要是从知识工程的实用性角度出发的。
机器学习在人工智能的研究中具有十分重要的地位。
一个不具有学习能力的智能系统难以称得上是一个真正的智能系统，但是以往的智能系统都普遍缺少学习的能力。
例如，它们遇到错误时不能自我校正；不会通过经验改善自身的性能；不会自动获取和发现所需要的知识。
它们的推理仅限于演绎而缺少归纳，因此至多只能够证明已存在事实、定理，而不能发现新的定理、定律和规则等。
随着人工智能的深入发展，这些局限性表现得愈加突出。
正是在这种情形下，机器学习逐渐成为人工智能研究的核心之一。
它的应用已遍及人工智能的各个分支，如专家系统、自动推理、自然语言理解、模式识别、计算机视觉、智能机器人等领域。
其中尤其典型的是专家系统中的知识获取瓶颈问题，人们一直在努力试图采用机器学习的方法加以克服。
机器学习的研究是根据生理学、认知科学等对人类学习机理的了解，建立人类学习过程的计算模型或认识模型，发展各种学习理论和学习方法，研究通用的学习算法并进行理论上的分析，建立面向任务的具有特定应用的学习系统。
这些研究目标相互影响相互促进。
自从1980年在卡内基-梅隆大学召开第一届机器学术研讨会以来，机器学习的研究工作发展很快，已成为中心课题之一。
在机械制图教学中巧用类比法
在机械制图教学中巧用类比法作者：刘冬芳王艳孟秋红赵帅来源：《科技创新导报》2012年第16期摘要:《机械制图》是门既有理论又有实践的重要技术基础课,在制图教学中,适当的合理的采用类比法,对于沟通知识的联系,实现知识的迁移,深化教学内容,突破教学难点,提高学习效率,培养学生创新思维能力起到了关键作用。
关键词:机械制图类比法教学方法中图分类号:G64 文献标识码:A 文章编号:1674-098X(2012)06(a)-0148-021 引言工程图样是工程界的技术交流语言,《机械制图》课程是以“机械工程图样”为研究对象,融理论性和实践性为一体的专业基础课,是现代工科院校工科专业的学生必学的重要课程。
?针对教学过程中出现的“学生难学,教师难教”、“教师一讲例题就懂,学生一做作业就错”的现象,以优化教学方法,提高教学质量,作为我们新时代教师必须面对和迫切需要解决的课题。
本文结合自己教学中的实践,列举了在课程学习过程中将复杂问题简单化、抽象问题形象化、枯燥问题生动化的类比教学的有效运用。
2 以实体类比——巧妙阐释抽象问题将较为抽象的知识与现实中的实体相联系．有助于学生加深对相关知识点的理解。
(1)三面投影体系与教室墙面类比新课程入门很关键,《机械制图》是用二维平面图形表达三维空间物体,两者的联系依靠正投影法,如何联系则遵循的是“三面投影规律”,那么三面投影体系的建立和展开是学生一开始必须要理解的内容,用教室的三个互相垂直的墙面来形象类比:把黑板面比作正立投影面V;地板面表示水平面H;用右面墙壁面表示侧面W。
这样学生就感到很形象,很好理解。
(2)点、线、面与身边实物类比在讲授点线面时,让学生把自己的拳头当作空间的?点,把教鞭当作空间的直线,把课本或三角板当作空间的平面;比较点的相对位置:让学生用自己的左右拳头放置在不同的位置,来比喻空间两点的相对位置。
这样学生勤动手,多用脑,能够更容易理解和掌握空间点、线、面的投影规律。
《人工智能及其应用》(蔡自兴)课后习题答案第5章
第五章机器学习7-1 什么是学习和机器学习?为什么要研究机器学习?按照人工智能大师西蒙的观点，学习就是系统在不断重复的工作中对本身能力的增强或者改进，使得系统在下一次执行同样任务或类似任务时，会比现在做得更好或效率更高。
机器学习是研究如何使用机器来模拟人类学习活动的一门学科，是机器学习是一门研究机器获取新知识和新技能，并识别现有知识的学问。
这里所说的“机器”，指的就是计算机。
现有的计算机系统和人工智能系统没有什么学习能力，至多也只有非常有限的学习能力，因而不能满足科技和生产提出的新要求。
7-2 试述机器学习系统的基本结构，并说明各部分的作用。
环境向系统的学习部分提供某些信息，学习部分利用这些信息修改知识库，以增进系统执行部分完成任务的效能，执行部分根据知识库完成任务，同时把获得的信息反馈给学习部分。
影响学习系统设计的最重要的因素是环境向系统提供的信息。
更具体地说是信息的质量。
7-3 试解释机械学习的模式。
机械学习有哪些重要问题需要加以研究?机械学习是最简单的机器学习方法。
机械学习就是记忆，即把新的知识存储起来，供需要时检索调用，而不需要计算和推理。
是最基本的学习过程。
任何学习系统都必须记住它们获取的知识。
在机械学习系统中，知识的获取是以较为稳定和直接的方式进行的，不需要系统进行过多的加工。
要研究的问题：(1) 存储组织信息只有当检索一个项目的时间比重新计算一个项目的时间短时，机械学习才有意义，检索的越快，其意义也就越大。
因此，采用适当的存储方式，使检索速度尽可能地快，是机械学习中的重要问题。
(2) 环境的稳定性与存储信息的适用性问题机械学习基础的一个重要假定是在某一时刻存储的信息必须适用于后来的情况(3) 存储与计算之间的权衡如果检索一个数据比重新计算一个数据所花的时间还要多，那么机械学习就失去了意义。
7-4 试说明归纳学习的模式和学习方法。
归纳是一种从个别到一般，从部分到整体的推理行为。
归纳学习的一般模式为：给定：观察陈述(事实)F，假定的初始归纳断言(可能为空)，及背景知识求：归纳断言(假设)H，能重言蕴涵或弱蕴涵观察陈述，并满足背景知识。
机械类比
【2004年10月文章节选】 有两个人在山间打猎，遇到一只凶猛的老虎。其中一个人扔下行囊， 撒腿就跑，另一人朝他喊：“跑有什么用，你跑得过老虎吗?”头 一个人边跑边说：“我不需要跑赢老虎，我只要跑赢你就够了!” 这个故事告诉我们，企业经营首先要考虑的是如何战胜竞争对手， 因为顾客不是选择你，就是选择你的竞争者，所以只要在满足顾客 需求方面比竞争者快一点，你就能够脱颖而出，战胜对手。想要跑 得比老虎快，是企业战略幼稚的表现，追求过高的竞争目标会白白 浪费企业的大量资源。
总结：
当文中通过否定一个概念，从而推出另一个概念 的时候，往往会犯非黑即白的错误。
指出这两者并不是矛盾的概念，或者说明除了这两者外， 还有中间地带或者其他选择，就是对这个错误的分析。 常见关键词 不能。。。所以。。。 。。。总好过。。。所以。。
常见论证有效性分析错误分类
一、混淆概念
1）数字、比例类混淆 2）核心概念类混淆 3）以偏概全/区群谬误 4）机械类比
【2008年1月真题节选】 乙：从科学角度讲，现代医学以生物学为基础，而生物学建立在 物理、化学等学科基础之上。中医不以这些学科为基础，因此它 与科学不兼容，只能说是伪科学。 【高分文章】 首先，文中从。。推出。。是错误的。科学包括自然科学、社会 科学等很多分类。物理、化学为基础并不是成为科学的必要条件。 所以不以物理化学等学科为基础，并不能必然的推出医学与科学 不兼容。退一万步讲，即使中医与科学一定程度上不兼容，也只 能说中医、西医是两条不同的医学发展路线，并不能从中医和科 学不兼容必然的推出中医是伪科学，与科学兼容和伪科学并不是 相互矛盾的两个概念。文章在这里犯了典型的非黑即白逻辑错误。
要么选择每天工作20个小时累死 100% 要么每天躺在家里啥也不干也还有钱拿 0%
人工智能复习试题和参考答案及解析
一、单选题1.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.具有完全的智能B.和人脑一样考虑问题C.完全代替人D.模拟、延伸和扩展人的智能2.下列关于人工智能的叙述不正确的有（C）。
A.人工智能技术它与其他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上世纪五十年代才开始的，非常新，所以十分重要。
D.人工智能有力地促进了社会的发展。
3.A.7.D.不精确推理过程最终推出不确定性的结论10.我国学者吴文俊院士在人工智能的（A）领域作出了贡献。
A.机器证明B.模式识别C.人工神经网络D.智能代理11.1997年5月12日，轰动全球的人机大战中，“更深的蓝”战胜了国际象棋之子卡斯帕罗夫，这是（C）。
A.人工思维B.机器思维C.人工智能D.机器智能12.能对发生故障的对象（系统或设备）进行处理，使其恢复正常工作的专家系统是（）。
A．修理专家系统B．诊断专家系统C．调试专家系统D．规划专家系统13.下列（D）不属于艾莎克.阿莫西夫提出的“机器人三定律”内容？A.机器人不得伤害人，或任人受到伤害而无所作为B.机器人应服从人的一切命令，但命令与A相抵触时例外C.机器人必须保护自身的安全，但不得与A，B相抵触D.机器人必须保护自身安全和服从人的一切命令。
一旦冲突发生，以自保为先14.人工智能诞生于什么地方？（A）A.DartmouthB.LondonC.NewYorksVegas15.一些聋哑为了能方便与人交通，利用打手势方面来表达自己的想法，这是智能的（C）方面。
A.思维能力B.感知能力C.行为能力D.学习能力16.如果把知识按照表达内容来分类，下述（）不在分类的范围内。
A.元知识B.显性知识C.即过程性知识D.事实性知识17.自然语言理解是人工智能的重要应用领域，下面列举中的（C）不是它要实现的目标。
A.B.C.D.23.能通过对过去和现在已知状况的分析，推断未来可能发生的情况的专家系统是（B）。
江西财经大学-人工智能-历年考博真题及答案
江西财经大学人工智能考博真题2014-2017历年考博真题及答案2014年一、简答题1．简述什么是人工智能？❖人工智能（学科）是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。
它的近期主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智能功能，并开发相关理论和技术。
❖人工智能（能力）是智能机器所执行的通常与人类智能有关的功能，如判断、推理、证明、识别、感知、理解、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动。
2．目前人工智能有几大学派，分别是什么？书上：(1)符号主义(symbolicism)，又称为逻辑主义(logicism)、心理学派(psychlogism) 或计算机学派(computerism)，其原理主要为物理符号系统假设和有限合理性原理。
(2) 连接主义(connectionism)，又称为仿生学派(biònicsism)或生理学派(physiologism) ,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。
(3) 行为主义(actionism)，又称进化主义( evolutionism) 或控制论学派( cyberneticsism ) ,其原理为控制论及感知-动作型控制系统。
符号主义(Symbolicism)：认为人类的智能的基本单元是符号，认知过程是符号表示下的符号运算，从而思维就成了符号运算。
大多数比较成功的专家系统是建立在符号主义的基础上（知识的表示）。
联结主义（Connectionism）：认为人工神经网络的基本单元是神经元，而不是符号处理过程。
认知过程是由神经网络构成的，是并行分布的。
行为主义（Actionism）：认为人工智能源于控制论。
智能取决于感知和行动，提出智能行为的“感知—动作”模式。
行为主义者认为智能不需要知识、不需要表示、不需要推理。
3．什么是宽度优先搜索，其优缺点？以接近起始节点的程度逐层扩展节点的搜索方法(breadth-first search)。
机器学习算法及其应用
机器学习方法及应用1、机器学习学习是生物中枢神经系统的高级整合技能之一,是人类获取知识的重要途径和人类智能的重要标志,按照人工智能大师H·Simon的观点[1]:学习就是系统在不断重复的工作中对本身能力的增强或改进,使得系统在下一次执行同样或相类似的任务时,会比原来做得更好或效率更高。
机器学习则是计算机获取知识的重要途径和人工智能的重要标志,是一门研究怎样用计算机来模拟或实现人类学习活动的学科,是研究如何使机器通过识别和利用现有知识来获取新知识和新技能。
一般认为,机器学习是一个有特定目的的知识获取过程,其内部表现为从未知到已知这样一个知识增长过程,其外部表现为系统的某些性能和适应性的改善,使得系统能完成原来不能完成或更好地完成原来可以完成的任务。
它既注重知识本身的增加,也注重获取知识的技能的提高。
1.1 机器学习基本模型以H·Simon的学习定义作为出发点,建立如图1的基本模型。
在机器学习的过程中,首要的因素是外部环境向系统提供信息的质量。
外部环境是以某种形式表达的外界信息集合,它代表外界信息来源;学习是将外界信息加工为知识的过程,先从环境获取外部信息,然后对这些信息加工形成知识,并把这些知识放入知识库中;知识库中存放指导执行部分动作的一般原则,由于环境向学习系统提供的信息形形色色,信息质量的优劣直接影响到学习部分容易实现还是杂乱无章。
而知识库则是影响学习系统设计的第二个因素,由于知识库可能不同,表达方式各有特点,在选择表示方式上要兼顾表达能力强、易于推理、易于完善及扩展知识表示等几个方面的要求。
执行环节是利用知识库中的知识完成某种任务的过程,并把完成任务过程中所获得的一些信息反馈给学习环节,以指导进一步的学习。
1.2机器学习的发展和研究目标机器学习是人工智能研究较为年轻的分支,它的发展过程大体上分为四个时期[2]。
第一阶段是20世纪50年代中叶到60年代中叶,属于热烈时期。
机械类比
【2015年1月真题文章节选】再说生产过剩总比生产不足好，如果 政府的干预使生产过剩变成了生产不足，问题就会更大，因为生 产过剩未必会造成浪费，反而会增加物资储备以应不时之需，而 如果生产不足就势必造成供不应求的现象，让人们重新去过缺衣 少食的日子，那就会影响社会的和谐稳定。
【高分文章】 文中从政府的干预一定会导致生产不足，从而推出一系列的严重 后果的推理犯了诸多错误。首先，对于生产过剩的干预并不必然 会导致生产不足，有可能恰当的调节可以让生产和需求保持相对 的平衡。文中在这里犯了非黑即白的错误。生产不足也是有程度 之分的，少量的不足，或者某些商品的不足，并不能必然的推出 导致人们会过上缺衣少食的生活，也更不能推出一定会影响社会 的和谐稳定，文中在这里犯了滑坡谬误的错误。
甲：我想考个MBA提高一下自己的学历，要不然不好找工作。 乙：考MBA有啥用，你要是认为没学历就不好找工作的话，读MBA 甲：开大排量的车不环保，我们应该一起保护大自然。 也没用，至少要申请清北人MBA，清北人MBA也不够，至少要申请 乙：你要想保护大自然。按你的说法，大家都别开车，坐着牛车， 个耶鲁哈佛才能算是学历够了，你到那时候才能去找工作嘛？ 马车一起上路，这样就保护大自然了对吧。
常见论证有效性分析错误分类二不当推理一混淆概念11数字比例类混淆22核心概念类混淆33以偏概全区群谬误11非黑即白22混淆充分必要条件33推理绝对化44强加因果44机械类比什么叫做非黑即白的逻辑错误非黑即白非此即彼是一种绝对化的思维模式很多人都存在着要么这就是一切要么什么都没有都不是的极端化思维方式
【2014.1.28】陈先生在鼓励他孩子时说道：“不要害怕暂时的困 难和挫折，不经历风雨怎么见彩虹？”他孩子不服气的说：“您 说的不对。我经历了那么多风雨，怎么就没见到彩虹呢？” 陈先生孩子的回答最适宜用来反驳以下哪项？ （A）如果想见到彩虹，就必须经历风雨。 （B）只要经历了风雨，就可以见到彩虹。 （C）只有经历风雨，才能见到彩虹。 （D）即使经历了风雨，也可能见不到彩虹。 （E）即使见到了彩虹，也不是因为经历了风雨。
人工智能简答题
1.人工智能是何时何地怎样诞生的？1956年夏季，来自数学，心理学，神经生理学，信息论和计算机方面的十位专家，在美国达特莫斯大学召开一次历时两个月的研讨会，讨论了关于机器智能的有关问题，会上达特莫斯大学的麦卡锡提议正式采用“人工智能”一词，标志人工智能学科的正式诞生。
2.什么是人工智能？试从学科和能力两方面加以说明。
人工智能（学科）是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。
它的近期主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智能功能，并开发相关理论和技术。
人工智能（能力）是智能机器所执行的通常与人类智能有关的功能，如判断、推理、证明、识别、感知、理解、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动。
3.人工智能的一般研究目标是什么？答：更好的理解人类智能，通过编写程序模仿和检验有关人类智能的理论。
创造有用的灵巧程序，该程序能够执行一般需要人类专家才能实现的任务。
近期目标人工智能的近期目标是实现机器智能。
即先部分地或某种程度地实现机器智能，从而使现有的计算机更灵活好用和更聪明有用。
远期目标人工智能的远期目标是要制造智能机器。
具体讲就是使计算机具有看、听、说、写等感知和交互能力，具有联想、学习、推理、理解、学习等高级思维能力，还要有分析问题解决问题和发明创造的能力。
4.人工智能的基本技术是什么？（1）知识表示技术：研究各种知识的形式化方法，并要求所采用的形式化方法能够便于知识在计算机中进行存贮、组织，便于问题求解中的检索、推理等操作。
（2）知识推理、计算和搜索技术：研究各种问题的求解规律，设计可机械执行的智能算子，用以实现问题求解过程。
（3）系统实现技术：它研究如何实现相关知识的计算机内部表示，将各种智能算子或求解过程转换为程序，对智能应用系统，还要特别考虑人机交互及界面的实现。
5.人工智能的应用领域博弈、自动定理证明、专家系统、模式识别、机器学习、计算智能、自然语言处理分布式人工智能、机器人6.什么是遗传算法，主要遗传操作有哪些？答：遗传算法是仿真生物遗传学和自然选择机理，通过人工方式所构造的一类搜索算法，从某种程度上说遗传算法是对生物进化过程进行的数学方式仿真。
机械学习——类比学习
五、联想类比学习
联想类比学习：是把已知领域（源系统）的知识联想到未
知领域（目标系统）的类比方法，是一种综合的类比推理方法。
联想类比条件：
1）同构相似联想 2）同态相似联想 3）接近联想 4）对比联想 5）模糊联想
六、类比学习方法
最典型的类比学习方法是K-最近邻方法， 它属于懒散学习法，相比决策树等急切学 习法，具有训练时间短，但分类时间长的 特点。K-最近邻算法可以用于分类和聚类 中。 而基于案例的类比学习方法则可以应用到 数据挖掘的分类中。基于案例学习的分类 计数的基本思想是：当对一个新案例进行 分类时，通过检查已有的训练案例找出相 同或者相近的案例，然后根据这些案例提 出这个新案例的可能解。
七、类比学习法种类
类比学习法按原理可分为直接类比、拟人类比、象征类比、幻 想类比、仿生类比、因果类比、对称类比和综合类比等8种。 1、直接类比。就是从自然界或者人为成果中直接寻找出与创意对象相类 似的东西或事物，进行类比创意。 如：鲁班发明锯子，是同带齿的草叶把人手划破和长有齿的蝗虫板牙能 咬断青草获得直接类比实现的。 2、拟人类比。即使创意对象“拟人化”，这种类比就是创意者使自己与 创意对象的某种要素认同、一致，自我进入“角色”，体现问题，产生 共鸣，以获得创意。 如：凯库勒梦见一条蛇咬住自己的尾巴，由此提出了苯分子环状结构理 论。 3、象征类比。这是一种借助事物形象或象征符号，表示某种抽象概念或 情感的类比。 如：麦克斯韦用数学公式表示出了法拉第的电磁变化理论； 4、幻想类比。这是在创意思维中用超现实的理想、梦幻或完美的事物类 比创意对象的创意思维法。 如：在凡尔纳的小说中有霓虹灯、可移动的人行道、空调机、摩天大楼、坦 克、电子操纵潜艇、导弹，在20世纪，这些东西都化为了现实。
小学数学教学研究名词解释
小学数学教材:从广义来说，小学数学教材包括师生共用的教科书、练习册，以及供教师使用的教学指导书、参考书、教学挂图、音像教材、辅助教学软件等教学材料。
从狭义来说，小学数学教材就是指小学数学教科书。
教材的重点:在某一部分教材中，关系全局、直接影响其它知识学习的那些知识，叫做这部分教材的重点。
教材的难点:指学生难以理解和掌握或易于引起混淆或误解的教学内容。
教材的关键:教材中有些内容对掌握某一部分知识或解决某一类问题有着决定性的作用，这些内容就是教材的关键。
小学数学学习:是学生在小学阶段对数学学科的学习，是学生在教师指导下，由于获得数学知识经验而引起的比较持久的行为变化过程。
它是一个有目的、有计划、有组织、有步骤的获得数学知识、掌握数学技能、形成数学问题解决能力、发展个性品质的过程。
机械学习:如果学生在学习时，不理解一些语言文字符号所表示的意义或方法，仅仅记住这些符号的组合或词句，那么这种学习就是机械学习。
有意义的学习:指学生理解由符号或词句所代表的实际内容，新知识与学生头脑中已有的知识建立了非人为的和实质性的联系。
发现学习:不把学习的主要内容以定论的形式提供给学生，而要让学生自己去独立发现，然后内化。
认知:感知到的信息在人脑中被转移、简化、储存、恢复和运用的全过程，就是认知。
认知结构:在认知活动中，结合自己的认知特点，形成了一个具有内部规律的整体结构，这就是认知结构。
数学认知结构:是数学知识结构与学生心理结构相互作用的产物。
同化:如果新知识与原有认知结构中的某些知识有着适当的联系，学生就把新知识纳入原有的认知结构中，从而扩大原有的认知结构，这一过程叫做同化。
顺应:如果在原有的认知结构中没有适当的知识与新知识相联系，那么就要对原有的数学认知结构进行改组，使之能接纳新的知识，这一过程称为顺应。
数学概念:是客观事物的数量关系和空间形式方面的本质属性在人脑中的反映。
概念形成:在课堂教学条件下，从具体事例出发，从学生实际经验的肯定例证中，抽象，概括出一类事物的本质属性。
第4章机器学习
基于演绎的学习 (2) 按推理方式分类 基于归纳的学习 归纳学习 分析学习 连接学习 遗传算法
(3) 按综合属性分类
学习过程与推理过程是紧密相连的，按照
学习中使用推理的多少，机器学习所采用 的策略大体上可分为：机械学习、传授学 习、演绎学习、类比学习和归纳学习。 学习中所用的推理越多，系统的能力越强。
现在是电子计算机，以后还可能是中子 计算机、光子计算机或神经计算机等等。
意义
1、机器学习速度惊人； 2、机器学习可以把学习不断地延续下去，
避免大量的重复学习，使知识积累达到新 的高度； 未来的计算机将有自动获取知识的能力， 直接从书本中学习，通过与人谈话学习， 通过观察学习。通过实践自我完善。
3、机器学习有利于知识的传播：一台计算
机获取的知识很容易复制给任何其他机器。 4、克服人的存储少，效率低，注意力分散， 难以传送所获取知识等局限性。
4.1.2 机器学习的发展史
–机器学习的发展分为4个时期
第一阶段是在50年代中叶到60年代中叶，
属于热烈时期。 第二阶段在60年代中叶至70年代中叶， 被称为机器学习的冷静时期。 第三阶段从70年代中叶至80年代中叶， 称为复兴时期。 机器学习的最新阶段始于1986年。
常用的归纳推理方法有：
枚举归纳 联想归纳 类比归纳
Ⅰ. 枚举归纳 设a1, a2, …是某类事物 A 中的具体事物，若已知 a1, a2, …, an 都有属性 P ,并且没有发生反例，当 n 足 够大时，就可得出“ A 中所有事物都有属性 P ” 的结 论。 这是一种从个别事例归纳出一般性知识的方法， “ A 中所有事物都有属性 P ” 是通过归纳得到的新知 识。 例如：设有如下已知事例： 张三是足球运动员，他的体格健壮。 李四是足球运动员，他的体格健壮。 …… 赵十是足球运动员，他的体格健壮。
人工智能-7机器学习方法.ppt
从H中最特殊假设开始，然后在假设覆盖正例 失败时将其一般化
Find-S算法 1. 将h初始化为H中最特殊假设 2. 对每个正例x
对h的每个属性约束ai 如果x满足ai ,那么不做任何处理 否则 将h中ai替换为x满足的另一个更一般约束 3. 输出假设h
如“麻雀会飞”,“燕子会飞”等归纳“鸟会飞(鸵鸟不会飞)”.
归纳学习依赖于经验数据,因此又称为经验学习. 归纳学习的基本操作：泛化，例化；
泛化- 扩展一假设的语义信息，使其能包含更多的正 例，应用于更多的情况; 例化-用于限制概念描述的应用范围。
归纳学习方法
实例空间
选择例子 (例化)
规则空间
解释过程
单概念/多概念学习;
概念学习
许多机器学习涉及到从特殊训练样例中得到一 般概念。
概念，可被看作一个对象或事件集合，它是从 更大的集合中选取的子集，或在这个较大集合 中定义的布尔函数。
概念学习问题的定义
给定一个样例集合以及每个样例是否属于某个概念 的标注，怎样推断出该概念的一般定义。又称从样 例中逼近布尔函数。
假设的一般到特殊
考虑下面两个假设
h1=<sunny, ?, ?, Strong, ?, ?> h2=<Sunny, ?, ?, ?, ?, ?>
任何被h1划分为正例的实例都会被h2划分为正 例，因此h2比h1更一般(h1比h2更特殊)。
利用这个关系，无需列举所有假设，就能 在无限的假设空间中进行彻底的搜索
AirTemp Humidity
Warm
Normal
Warm
High
Cold
High
Warm Warm
类比必背知识点总结
类比必背知识点总结一、概念类比是一种推理方法，通过将两个事物或概念进行比较，从而推断它们之间的相似之处或联系。
类比是一种常用的思维方式，在日常生活、学术研究和逻辑推理中都有重要作用。
二、类比的重要性1. 提高理解和记忆能力通过对不同事物或概念的比较，可以帮助人们更深入地理解内容，加强记忆。
比如，学习化学时，可以通过将原子模型类比为太阳系，来更好地理解原子结构和元素周期表。
2. 推断和预测类比可以帮助人们在未知领域做出推断和预测。
通过将已知的情况与未知的情况进行比较，可以提供一种思路和框架，从而更好地理解和应对新的问题。
3. 创新和发现类比还可以激发人们的创新思维，用新的视角和思路解决问题。
历史上，许多伟大的发现和发明都是基于类比推理得出的，比如达尔文的生物进化理论和爱因斯坦的相对论。
三、类比的类型1. 比喻类比比喻类比是通过将两个本质上不同的事物进行比较，从而得出类似之处。
比如，“他像一只奔跑的鹿”、“她的眼睛清澈如泉水”，都是通过比喻类比来强调某种特质或形象。
2. 模型类比模型类比是通过将一个已知的模型或图像应用到新的情境中，以帮助理解和解决问题。
比如，在城市规划中，可以将交通流量模型应用到城市规划和交通管理中，以预测交通拥堵情况。
3. 推演类比推演类比是通过将已知的推论或结论应用到新的情境中，以推导出新的结论或推断。
比如，在数学中，可以通过已知的数学定理推演出新的数学问题的解决方法。
4. 情境类比情境类比是通过将不同情境或环境进行比较，以引导人们理解新的情境或环境。
比如，在跨文化交流中，可以通过比较不同文化的传统和价值观，促进跨文化沟通和理解。
四、类比的误用尽管类比是一种重要的思维方式，但在实际应用中也存在一些误区和局限性。
1. 盲目类比有些人在解决问题时，喜欢进行盲目的类比，将不相关的事物强行联系起来，从而得出错误的结论。
这种情况需要注意，避免过度推理和类比。
2. 专业性限制在某些专业领域中，类比方法可能并不适用，因为其中的事物和概念过于专门化和复杂。
机电类比
m
x2
Rm
For the spring
Cm
x1
F
f D = D( x1 x2 )
F = f D = D( x1 x2 )
For the m
dx2 d 2 x2 F Rm =m 2 dt dt
d x2 dx2 m 2 + Rm =F dt dt
2
Substituting v for x,
引言
类比法是一种普遍的科学的思维方法。 类比法是根据两个（两类）对象之间在某 些方面的相同或相似，而推出它们在其他 方面也可能相同或相似的逻辑推理方法。 如运动学中的线量与角量的类比等。 机电类比或声电类比的基础是两种系统之 间具有相同的描述系统运动特征的动力学 方程（微分方程）。
1. Many vibrating systems are mathematically equivalent to corresponding electrical systems
ω0 = 1
LC becomes
ω0 =
D/m = 1
mCm
where D=1/Cm , and Cm is called mechanical compliance (柔顺系数)
2. In a damping of the oscillations,the differential equation for the motion becomes
v1 v2
m
V C
I1
I2 L R
Cm
F
Rm
Equivalent series-parallel systems
The
elements in the mechanical system are said to be in series when they experience the same displacement, The elements in the mechanical system are said to be in parallel when they experience the same force. ( m and spring)
机器学习(六)
(3)
人类的知识不具有继承性，而机器的知识可以具有继续性，可以把知 识不断地延续下去， 避免大量的重复学习， 使知识积累达到新的高度。 (4) 机器学习有利于知识的传播。 机器学习速度快、便于知识积累、学习结果易于传播，因此人类在机器学习 领域的每一点进步， 都会使计算机的能力显著增强， 从而对人类社会产生影 响。 (三)机器学习的发展史 自 50 年代开始研究机器学习以来， 以它们的研究目标和研究方法划分， 可以分为四个阶段： 1、神经元模型和决策理论的研究 主要研究目标是应用决策理论的方法研制种类自组织、自适应的通用学 习系统。 2、符号概念获取研究 研究者们力图在高层知识符号表示的基础上建立人类的学习模型，使机 器能够采用符号来描述概念(符号概念获取)，并提出关于学习概念的各 种假设。 3、知识增强和论域专用学习 系统在开始时并不具有所有属性或概念，但在学习过程中系统将会得到 一些新的属性或概念，并将这些新的属性或概念加入知识库中，使知识 得到增强，这个过程称为构造性的归纳。这类系统一般是为专门的领域 开发的，不能直接用于其它领域，故可以称为论域专用学习。 4、连接学习的研究 (1) 克服了神经元模型的局限性，提出了多层网络的学习算法； (2) 连接学习是一种以非线性大规模并行处理为主流的神经网络研究。 (四)机器学习的主要策略及研究现状 说明： (1) 学习过程与推理过程紧密相连； (2) 学习中使用的推理方法称为学习策略； (3) 学习系统中推理过程实际上是一种变换过程，这种变换的性质决定了 学习策略的类型； (4) 现有的学习系统还只使用单一的策略，多种策略系统是未来研究发展 的目标。 几种基本学习策略： (1) 机械学习。又称记忆学习，外面输入的知识的表示方式与系统内部表 示方式完全一致。
环境学习环节知识库 Nhomakorabea执行环节
人工智能复习试题和答案及解析
一、单选题1. 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. 具有完全的智能B. 和人脑一样考虑问题C. 完全代替人D. 模拟、延伸和扩展人的智能2. 下列关于人工智能的叙述不正确的有（ C ）。
A. 人工智能技术它与其他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上世纪五十年代才开始的，非常新，所以十分重要。
D. 人工智能有力地促进了社会的发展。
3. 自然语言理解是人工智能的重要应用领域，下面列举中的（C）不是它要实现的目标。
A. 理解别人讲的话。
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。
4. 下列不是知识表示法的是（）。
A. 计算机表示法B. 谓词表示法C. 框架表示法D. 产生式规则表示法5. 关于“与/或”图表示知识的叙述，错误的有（D ）。
A. 用“与/或”图表示知识方便使用程序设计语言表达，也便于计算机存储处理。
B. “与/或”图表示知识时一定同时有“与节点”和“或节点”。
C. “与/或”图能方便地表示陈述性知识和过程性知识。
D. 能用“与/或”图表示的知识不适宜用其他方法表示。
6. 一般来讲，下列语言属于人工智能语言的是（D ）。
A. VJB. C#C. FoxproD. LISP7. 专家系统是一个复杂的智能软件，它处理的对象是用符号表示的知识，处理的过程是（C ）的过程。
A. 思考B. 回溯C. 推理D. 递归8. 确定性知识是指（A ）知识。
A. 可以精确表示的B. 正确的C. 在大学中学到的知识D. 能够解决问题的9. 下列关于不精确推理过程的叙述错误的是（ B ）。
A. 不精确推理过程是从不确定的事实出发B. 不精确推理过程最终能够推出确定的结论C. 不精确推理过程是运用不确定的知识D. 不精确推理过程最终推出不确定性的结论10. 我国学者吴文俊院士在人工智能的（ A ）领域作出了贡献。
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七、类比学习法种类
类比学习法按原理可分为直接类比、拟人类比、象征类比、幻 想类比、仿生类比、因果类比、对称类比和综合类比等8种。 1、直接类比。就是从自然界或者人为成果中直接寻找出与创意对象相类 似的东西或事物，进行类比创意。 如：鲁班发明锯子，是同带齿的草叶把人手划破和长有齿的蝗虫板牙能 咬断青草获得直接类比实现的。 2、拟人类比。即使创意对象“拟人化”，这种类比就是创意者使自己与 创意对象的某种要素认同、一致，自我进入“角色”，体现问题，产生 共鸣，以获得创意。 如：凯库勒梦见一条蛇咬住自己的尾巴，由此提出了苯分子环状结构理 论。 3、象征类比。这是一种借助事物形象或象征符号，表示某种抽象概念或 情感的类比。 如：麦克斯韦用数学公式表示出了法拉第的电磁变化理论； 4、幻想类比。这是在创意思维中用超现实的理想、梦幻或完美的事物类 比创意对象的创意思维法。 如：在凡尔纳的小说中有霓虹灯、可移动的人行道、空调机、摩天大楼、坦 克、电子操纵潜艇、导弹，在20世纪，这些东西都化为了现实。
类比学习是把两个或两类事物或情形进行比较，找出它们在 某一对象层上的相似关系，并以这种关系为依据，把某一事物 或情形的有关知识加以适当整理（或变换）对应到另一事物或 情况，从而获得求解另一事物或情形的知识。
（二）类比的重要性：
1、类比现象普遍存在。 2、类比在人的思维中扮演着极为重要的角色。 3、比喻的使用。 4、在计算机上实现类比问题求解系统可以使计算机也具有创造性 思维。
五、联想类比学习
联想类比学习：是把已知领域（源系统）的知识联想到未
知领域（目标系统）的类比方法，是一种综合的类比推理方法。
联想类比条件：
1）同构相似联想 2）同态相似联想 3）接近联想 4）对比联想 5）模糊联想
六、类比学习方法
最典型的类比学习方法是K-最近邻方法， 它属于懒散学习法，相比决策树等急切学 习法，具有训练时间短，但分类时间长的 特点。K-最近邻算法可以用于分类和聚类 中。 而基于案例的类比学习方法则可以应用到 数据挖掘的分类中。基于案例学习的分类 计数的基本思想是：当对一个新案例进行 分类时，通过检查已有的训练案例找出相 同或者相近的案例，然后根据这些案例提 出这个新案例的可能解。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
内容提要
一、 二、 三、 四、 五、 六、 七、 八、 什么是类比学习 类比学习的泛化规则 转换类比学习 派生类比学习 联想类比学习 类比学习方法 类比学习法种类 类比创意设计硕果
一、类比学习（learning by analogy）
类比：类比是人类应用过去的经验来求解新问题的一种 思维过程。
（一）类比学习：
制作人：李品品 学号：31 日期：2010.12.14
引言
• 机械学习是一种单纯依靠记忆学习材料，而避免
去理解其复杂内部和主题推论的学习方法。平时多 称为死记、死背或死记硬背。 由美国心理学家奥 苏伯尔提出与机械学习相对的有意义学习概念， 指符号所代表的新知识与学习者认知结构中已有的 知识建立非实质性的和人为的联系。 这个理念也 可以被描述为类比学习，这是一种很重要、很有 效的学习方略。运用类比，可迅速地把新旧知识进 行对比、联系，可迅速发现同中的异，更加清晰地 理解知识；找出异中的同，构建知识网络。
小结
类比学习在人类生活中发挥出了非常重要的 作用，无论是在生产生活，科学技术，还是 其他领域内，无处不体现了其优越性。因为 类比学习，社会在不断发展，科技在不断进 步，它为整个人类的进步插上了翅膀！
5、因果类比。两个事物的各个事物之间可能存在着同一种因果 关系。 如：在合成树脂中加入发泡剂，可得到质轻、隔热和隔音性能良好的泡 沫塑料，于是有人就用这种因果关系，在水泥中加入一种发泡剂，结果 发明了既质轻又隔热、隔音的气泡混凝土。 6、对称类比。自然界和人造物中有许多事物或东西都有对称的特点。 如：物理学家狄拉克从描述自由电子运动的方程中，得出正负对称的两 个能量解。知道了电荷正负的对称性，狄拉克又从对称类比中，提出了 存在正电子的对称解，结果被实践证实了。 7、仿生类比。人在创意、创造活动中，常将生物的某些特性运用到创 意、创造上。 如：仿鸟类展翅飞翔，造出了具有机翼的飞机； 8、综合类比。事物属性之间的关系虽然很复杂，但可以综合它们相似 的特征进行类比。 如，设计一架飞机，先做一个模型放在风洞中进行模拟飞行试验，就是 综合了飞机飞行中的许多特征进行类比。
八、类比创意设计硕果
历史上，许多重大的科学发现、技术发明和文学艺术创作， 都是运用类比创意技法的硕果。
在科学领域： 惠更斯提出的光的波动说，就是与水的波动，声的波动类比而发的； 欧姆将其对电的研究和傅里叶关于热的研究加以类比，建立了欧姆定 律；医生詹纳发现“种牛痘”可以预防天花，是受到挤牛奶女工感染 牛痘而不患天花的启示…… 技术领域： 控制论创始人维纳，通过类比把人的行为、目的等引入机器又把通信 工程信息和自动控制工程的反馈概念引入活的有机体，从而创立了控 制论；皮卡尔父子利用平流层理论先设计平流层气球飞过15690米高 空，又通过类比设计出世界上下潜深度最深的深潜器，下潜深度达到 19168米；而仿生学的迅猛发展，更说明了类比学习的重要性。
（三）类比学习的过程
1、联想搜索匹配 2、检验相似程度 3、修正变换求解 4、更新知识库
（四）类比学习在求解过程中要明确的问题
1、问题特征怎样抽取 2、相似性测度及计算方法如何确定 3、如何搜索相似的问题 4、怎样找出对应关系，如何匹配 5、老问题的解如何变换地到新问题的解 6、如何更新知识库
二、类比学习的泛化规则
三、转换类比学习
实现： 遇到新问题，将新问题映射到原先已经解决的问题中，如果 部分映射，并且从已解决问题中可以引导出解决该问题的方法，则在该 方法的基础上通过匹配和转换，得到新问题的解决方法。
四、派生类比学习
实现：遇到新问题，将新问题映射到原问题中，在原有问题的基础上，抽 象出解决方法；同时，新问题又能重新引导出另一个原先已解决的问题， 即派生出另一个问题，而又能从该问题中得出新的解决方法，此时便可以 类比两个已解决的问题的解决方法，找出相似之处，得出新问题的解决方 法
获取解的一般过程；插曲记忆组织与重构；T操作符的 改善与获取
插曲记忆组织与重构 获取解的一般过程 1、类比器产生一个新问题后，若经 目的是为了改进相似性/差异测度的精确 过测试，该解满足新问题的要求， 性和对经验/解的记忆的构造和检索。 采用的方法是以失败驱动的方式进行差 则该解加入正例集； 异测度调准 2、若该解不满足新问题，则记录失 败原因，并将该解加入反例集； 3、归纳正例集和反例集，产生一条 T-操作符的改善与获取 规则，能指导所有正例集中的成功解 1、在T空间中比较失败路径解的T-操作符 ，而不满足反例集中任一不成功解； 和成功路径解的T-操作符。 2、如果该T-操作符在差别表中有多个入口， 4、通过对反例容易与正例混淆的 一些入口仅对应于该操作的失败例子，则删 分析可以提出范化规则结构的正例； 除这些入口。 5、当类比器无法求解时获得的信息 3、若某个入口对应的失败比成功多得多， 可作为加强或产生相似性测度的正例 说明要减小的差别描述可能太一般，必 须分解为更特殊差别的不相交子集。 或反例，作为反例去改进相似性测度。