模拟人脑思维推理的天气预报专家系统共16页

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模糊理论综述

模糊理论综述引言模糊理论（Fuzzy Logic)是在美国加州大学伯克利分校电气工程系的L.A.zadeh（扎德）教授于1965年创立的模糊集合理论的数学基础上发展起来的,主要包括模糊集合理论、模糊逻辑、模糊推理和模糊控制等方面的内容.L.A.Zadeh教授在1965年发表了著名的论文，文中首次提出表达事物模糊性的重要概念：隶属函数，从而突破了19世纪末康托尔的经典集合理论,奠定模糊理论的基础。

1974年英国的E.H.Mamdani成功地将模糊控制应用于锅炉和蒸汽机的控制，标志着模糊控制技术的诞生。

随之几十年的发展，至今为止模糊理论已经非常成熟，主要包括模糊集合理论、模糊逻辑、模糊推理和模糊控制等方面的内容。

模糊理论是以模糊集合为基础，其基本精神是接受模糊性现象存在的事实，而以处理概念模糊不确定的事物为其研究目标，并积极的将其严密的量化成计算机可以处理的讯息，不主张用繁杂的数学分析即模型来解决问题。

二、模糊理论的一般原理由于客观世界广泛存在的非定量化的特点，如拔地而起的大树，人们可以估计它很重，但无法测准它实际重量。

又如一群人，男性女性是可明确划分的，但是谁是“老年人”谁又算“中年人”；谁个子高，谁不高都只能凭一时印象去论说，而实际人们对这些事物本身的判断是带有模糊性的，也就是非定量化特征。

因此事物的模糊性往往是人类推理，认识客观世界时存在的现象。

虽然利用数学手段甚至精确到小数点后几位，实际仍然是近似的。

特别是对某一个即将运行的系统进行分析，设计时，系统越复杂，它的精确化能力越难以提高。

当复杂性和精确化需求达到一定阈值时，这二者必将出现不相容性，这就是著名的“系统不相容原理”。

由于系统影响因素众多，甚至某些因素限于人们认识方法，水准，角度不同而认识不足，原希望繁荣兴旺，最后导致失败，这些都是客观存在的。

这些事物的现象，正反映了我们认识它们时存在模糊性。

所以一味追求精确，倒可能是模糊的，而适当模糊以达到一定的精确倒是科学的，这就是模糊理论的一般原理。

人工智能与专家系统练习题(一)2019-12-11

人工智能与专家系统练习题(二)1.什么是人工智能?它的研究目标是什么？定义：用机器模拟人类智能。

研究目标：用计算机模仿人脑思维活动，解决复杂问题；从实用的观点来看，以知识为对象，研究知识的获取、知识的表示方法和知识的使用。

2.人工智能有哪几个主要学派？各自的特点是什么？主要学派：符号主义和联结主义。

特点：符号主义认为人类智能的基本单元是符号，认识过程就是符号表示下的符号计算，从而思维就是符号计算；联结主义认为人类智能的基本单元是神经元，认识过程是由神经元构成的网络的信息传递，这种传递是并行分布进行的。

3.什么是人工神经元？它有哪几种主要模型？人工神经网络是由大量处理单元经广泛互连而组成的人工网络，用来模拟脑神经系统的结构和功能。

而这些处理单元称为人工神经元。

人工神经网络可以看成是以人工神经元为节点，用有向加权弧连接起来的有向图。

根据激发函数的不同分为：阈值型（M-P模型）、分段线性型、Sigmoid函数型、双曲正切型4.什么是人工神经网络？它有哪些联结方式？模拟人脑神经系统的结构和功能，运用大量简单处理单元经广泛连接而组成的人工网络系统。

人工神经网络中，各神经元的连接方式一般有很多种，不同的连接方式就构成了网络的不同连接模型。

常见的连接模型有前向网络、从输入层到输出层有反馈的网络、层内有互连的网络和网络内任意两个神经元都可以互连的互连网络。

5.什么是机器学习？机器学习研究的目标是什么? 研究机器学习的意义何在?答:机器学习是研究如何使用计算机来模拟人类学习活动的一门学科。

更严格地说，就是研究计算机获取新知识和新技能、识别现有知识、不断改善性能、实现自我完善的方法。

机器学习研究的目标有三个：人类学习过程的认知模型；通用学习算法；构造面向任务的专用学习系统的方法。

（a）人类学习过程的认知模型。

这一方向是对人类学习机理的研究。

这种研究不仅对人类的教育，而且对开发机器学习系统都有重要的意义。

（b）通用学习算法。

人工智能chapter1((人工智能基础)

人工智能发展概要人工智能定义从1956年正式提出人工智能学科算起，40多年来，取得长足的发展，成为一门广泛的交叉和当计算机出现后，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人工智能理论进入21世纪，正酝酿着新的突破-人工生命的提出，不仅意味着人类试图从传统的什么是人工智能?定义1 智能机器(intelligent machine)能够在各类环境中自主地或交互地执行各种拟人任务人工智能是那些与人的思维、决•Schalkoff, 1990 人工智能是一门通过计算过程，力图理解和模仿智能行为的学科。

•Rick和Knight,1991 人工智能研究如何使计算机做事，而让人过得更好。

•Winston, 1992 人工智能是研究那些使理解、推理和行为成为可能的计算。

•Luger和Stubblefield,1993 人工智能是计算机科学中，与智能行为的自动化有关的一个分支。

1956年夏季，由麦卡锡(J. McCarthy)等美国年轻学者发起的首次人工智能研讨会标志着人工1. 形成期1956年到1961年可以说是AI研究的形成时2. 成长期•1961年以后进入AI研究成长期。

然而在成长期的早期（60年代），由于不适当地过分强调和依赖于符号逻辑和形式推理（AI形成期为AI建立的研究基础），导致了AI研究陷入基于弱法（weak methods）的纯学术研究的困境。

•所谓弱法就是通用问题求解策略，由于片面强调相应算法的通用性，忽视问题域特别信息的指导作用，容易引起所谓的组合爆炸问题。

•组合爆炸意指，复杂的问题涉及大量因素，由这些因素的适当组合而构成的可能解答的数目相当庞大，以至于再高速的计算机已无法在合理的时间内通过穷尽的枚举来找出正确答案。

•结果，弱法只能解决智力游戏（过河，九宫图）、玩具问题（积木块世界动作规划）等十分简单的问题。

60年代中期到70年代初，斯坦福大学研制的DENDRAL（用化学专业知识从质谱议数据推断有机化合物的结构）和MYCIN（人血液疾病诊断咨询系统）以及随之涌现的大批专家系统和建造工具的研制，使AI从纯弱法的研究困境中解脱出来，赋予新的生命力，以至引起八十年代初的AI大发展。

人工智能

人工智能人工智能是在计算机科学、控制论、信息论、心理学、语言学等多种学科相互渗透的基础发展起来的一门新兴边缘技术，主要研究用机器（主要是计算机）来模仿和实现人类的智能行为，经过几十年的发展，人工智能应用在不少领域得到发展，在我们的日常生活和学习当中也有许多地方得到应用。

以下是我所找的几个例子，就符号计算、模式识别、专家系统、机器翻译等方面的应用作简单介绍，籍此对我们身边的人工智能应用有一个感性的认识。

计算机最主要的用途之一就是科学计算,科学计算可分为两类:一类是纯数值的计算,例如求函数的值,方程的数值解,比如天气预报、油藏模拟、航天等领域；另一类是符号计算，又称代数运算，这是一种智能化的计算，处理的是符号。

符号可以代表整数、有理数、实数和复数，也可以代表多项式、函数、集合等……长期以来,人们一直盼望有一个可以进行符号计算的计算机软件系统。

早在50年代末,人们就开始对此研究。

进入80年代后,随着计算机的普及和人工智能的发展,相继出现了多种功能齐全的计算机代数系统软件,其中Mathematica和Maple是它们的代表，由于它们都是用C语言写成的,所以可以在绝大多数计算机上使用。

Mathematica是第一个将符号运算,数值计算和图形显示很好地结合在一起的数学软件,用户能够方便地用它进行多种形式的数学处理。

计算机代数系统的优越性主要在于它能够进行大规模的代数运算。

通常我们用笔和纸进行代数运算只能处理符号较少的算式,当算式的符号上升到百位数后,手工计算就很困难了,这时用计算机代数系统进行运算就可以做到准确,快捷,有效。

现在符号计算软件有一些共同的特点就是在可以进行符号运算、数值计算和图形显示等同时,还具有高效的可编程功能。

在操作界面上一般都支持交互式处理,人们通过键盘输入命令,计算机处理后即显示结果。

并且人机界面友好,命令输入方便灵活,很容易寻求帮助。

尽管计算机代数系统在代替人繁琐的符号运算上有着无比的优越性,但是,计算机毕竟是机器,它只能执行人们给它的指令，有一定的局限性。

数学思维在天气预报中的作用是什么

数学思维在天气预报中的作用是什么在我们的日常生活中，天气预报扮演着至关重要的角色。

无论是决定出行时的穿着，还是安排重要的户外活动，亦或是为农业生产制定计划，准确的天气预报都能为我们提供宝贵的参考。

然而，你是否想过，在这看似简单的天气预测背后，数学思维究竟发挥着怎样的作用呢？首先，让我们来理解一下什么是数学思维。

数学思维并非仅仅是对数字的运算和公式的推导，它更是一种逻辑推理、模式识别、数据分析和概率估算的能力。

在天气预报中，这些能力的应用无处不在。

数学中的统计学在天气预报中起着基础性的作用。

气象学家通过收集大量的历史气象数据，包括气温、气压、湿度、风速、风向等各种参数，运用统计学方法来分析这些数据的分布规律和趋势。

例如，他们会计算某个地区在特定季节的平均气温、平均降水量以及极端天气出现的频率。

通过对这些数据的统计分析，可以建立起初步的天气模型，从而对未来的天气情况做出大致的预测。

概率和不确定性的概念在天气预报中也至关重要。

天气是一个极其复杂和多变的系统，充满了不确定性。

即使拥有最先进的观测设备和最丰富的数据，也无法保证对未来天气的预测能够百分之百准确。

数学中的概率理论帮助气象学家量化这种不确定性。

他们会给出不同天气状况发生的概率，比如明天有 80%的可能会下雨，或者未来一周内气温超过 30 摄氏度的概率为 50%。

这种概率性的表达让我们对天气的变化有了更清晰的认识，也能更好地做出相应的准备。

数学中的模型构建是天气预报的核心手段之一。

气象学家利用数学公式和方程来描述大气的物理过程，如大气的流动、热量的传递、水汽的凝结等。

这些模型通常基于流体力学、热力学和物理学的基本原理，将复杂的大气现象转化为可计算的数学表达式。

通过输入当前的气象观测数据，如卫星图像、气象站的测量数据等，模型可以模拟出大气未来的演变情况，从而预测天气的变化。

然而，模型并非完美无缺，它们需要不断地改进和优化。

这就涉及到数学中的误差分析和模型验证。

人脑认知体系结构及其计算模型

人脑认知体系结构及其计算模型人脑是人类思维和认知的核心，其认知体系结构是由大脑的神经网络组成的复杂网络系统。

这个体系结构包括了多个功能区域和连接通路，负责不同的认知活动和信息处理过程。

为了更好地理解和模拟人脑认知，科学家们提出了多种计算模型。

人脑的认知体系结构可以分为感知、注意、记忆、语言和执行控制等模块。

感知模块包括视觉、听觉、触觉等感觉通路，负责接收外界的刺激并将其转化为神经信号。

注意模块负责筛选和集中注意力，以便对感知到的信息进行加工和处理。

记忆模块涉及短期记忆和长期记忆，负责储存和检索个体的经验和知识。

语言模块负责语言的理解和产生，包括语音识别、语义理解和语言生成等过程。

执行控制模块则负责规划和控制认知活动的执行，协调各个模块之间的合作。

为了模拟人脑的认知过程，科学家们提出了多种计算模型。

其中，最著名的模型之一是神经网络模型，它通过模拟神经元之间的连接和信息传递，以及神经元的激活和抑制过程，来模拟人脑的信息处理过程。

神经网络模型可以通过训练和学习，自动调整神经元之间的连接权重，以实现不同的任务，如图像识别、语音识别和自然语言处理等。

还有基于符号的认知模型，它将认知过程看作是对符号的操作和推理。

在这种模型中，符号表示了不同的概念和知识，通过对符号的操作和推理，来模拟人脑的思维过程。

符号系统模型在逻辑推理、问题解决和专家系统等领域有广泛应用。

还有基于统计的认知模型，它通过统计分析大量的数据，来发现数据中的模式和规律。

这种模型主要应用于机器学习和数据挖掘等领域，可以实现自动分类、预测和决策等任务。

除了以上模型，还有许多其他的认知模型，如混合模型、连接主义模型和群体智能模型等。

这些模型从不同的角度和层次，对人脑的认知过程进行了建模和解释。

人脑的认知体系结构是由多个功能区域和连接通路组成的复杂网络系统，负责感知、注意、记忆、语言和执行控制等认知活动。

为了模拟和理解人脑的认知过程，科学家们提出了多种计算模型，如神经网络模型、符号系统模型和统计模型等。

word素材。题目。答案三合一

WORD素材（习题要求及答案在后面）从外表上看这是一个像袖珍计算机的普通小盒子。

它有一个非常薄的玻璃外壳，里面装着肉眼看不见的多层蛋白质，蛋白质间由复杂的晶格联结，很像电影《超人》中的北极圈避难所。

这种精巧的蛋白质晶格里是一些生物分子，这就是生物计算机的集成电路。

生物计算机中的生物分子，在电流的作用下同样可以产生“开”和“关”的两种状态，并能储存、输出“0”和“1”这样的二进制信息。

因此，可以像电子计算机一样进行运算和信息处理。

组成生物计算机的蛋白分子，直径只有头发丝上的五千分之一。

体积仅手指头粗细的一只生物计算机，其储存信息的容量可以比现在的普通电子计算机大一千万倍。

而且由于生物分子非常微小，彼此之间的距离又非常近，所以传递信息和计算速度非常快。

如果将这种计算机和人脑比较，人脑进行思维是靠神经冲动传递的，与声音在空气中传递的速度（每秒330米）相当；而在生物计算机中，分子的电子运动速度与光速相接近，高达每秒约30万公里。

因此，生物计算机的速度比人脑思维的速度快近100万倍。

生物计算机这样微小的体积和惊人的运算速度，可以用来制造真人大小的机器人，使机器人具有像人脑一样的智能。

生物计算机能够与健康人的大脑连在一起，甚至植入人的大脑，代替大脑有病的人进行思维、推理、记忆。

它可以装备机器人，使机器人更小巧，用来执行高度危险的任务；可以植入人体，使截瘫病人站立走路，给盲人重建光明。

国外有一个名叫罗斯纳的“共生人”，他有两个身体，但只有一个大脑。

两个身躯接受同一个大脑的指令。

如果给他植入一台生物计算机的话，那么这个机器脑就能控制其中一个躯体的一切活动，再通过外科手术，就能得到完整的两个人。

第一页共17 页计算机的诞生是20世纪人类最伟大的发明创造之一。

自1946年第一台电子计算机问世以来，计算机技术得到迅猛的发展。

计算机在科学研究、工农业生产、国防建设以及社会的各个领域都得到越来越广泛的应用，计算机已经是各行各业必不可少的一种基本工具。

第一章人工智能概述

机视觉的组成部分。
６、机器行为

机器行为主要是指机器人行动规划。它
是智能机器人的核心技术。

机器人要依靠规划功能拟定行动步骤和
动作序列。规划功能的强弱反映了智能
机器的智能水平。
§２基于研究途径与实现技术的领域划分１符号智能

符号智能就是以符号知识为基础，通过符
号推理进行问题求解而实现的智能。

符号智能研究的主要内容包括知识工程和
符号处理技术。

知识工程涉及知识获取、知识表示、知识
管理、知识运用以及知识库系统等一系列知识处理技术。

符号处理技术指基于符号的推理和学习技
术，它主要研究经典逻辑和非经典逻辑理论以及相关的程序设计技术。

符号智能基于人脑的心理模型，运用传
统的程序设计方法实现人工智能，是传
§1 符号主义—功能模拟，符号推演

功能模拟法就是以人脑的心理模型，将问
题或知识表示成某种逻辑网络，采用符号推演的方法，实现搜索、推理、学习等功能，从宏观上来模拟人脑的思维，实现机器智能。

基于功能模拟的符号推演是人工智能研
究中最早使用也是现在还在使用的主要方
法。这种方法一般是利用显式的知识和推
机器，即拟人机器。
人工智能学科虽然是计算机科学的一个分支，但它涉及到数学、思维科学、生命科学、哲学，以及信息论、控制论、系统论等许多学科，因此也是一门综合性的交叉学科和边缘学科。
§２为什么要研究人工智能
1. 现在计算机的智能还相当低下，人们研究人工智能的初衷是为了让计算机（电脑）同人脑一样具有智能。

§３基于应用领域的领域划分

中职计算机高级教程——1

中职计算机高级教程——1.1测试考试时间：40分钟；满分：100分您的姓名： [填空题] *_________________________________一、选择题1. 在系统结构方面发展了并行处理技术、分布式计算机系统和计算机网络是第()代电子计算机。

(D) [单选题] *A.一B.二C.三D.四(正确答案)2.第二代电子计算机采用( )作为主要电子器件。

（） [单选题] *A.电子管B.晶体管(正确答案)C.中、小规模集成电路D.大规模、超大规模集成电路3.下列不属于计算机科学计算的应用是( )。

（） [单选题] *A.大规模天气预报B.数控机床(正确答案)C.天文学D.卫星轨迹计算4.办公自动化(OA)是属于计算机在( )领域中的应用（） [单选题] *A.科学计算B.数据处理(正确答案)C.过程控制D.人工智能5.第一台个人计算机(PC)诞生时间是( )年（） [单选题] *A.1956B.1958C.1981(正确答案)D.19716.以下关于计算机特点的论述错误的是( )。

（） [单选题] *A.无法自动运行(正确答案)B.强大的存储能力C.网络和通信功能D.准确的逻辑判断能力7.下列不是第五代发展方向的是( )。

（） [单选题] *A.巨型化B.微型化C.网络化D.简便化(正确答案)8.按信息处理方式计算机可以分为( )。

（） [单选题] *A.巨型机、大型机、中型机、小型机和微型机B.数字计算机、模拟计算机和混合计算机(正确答案)C.通用计算机和专用计算机D.8位、16位、32位、64位9.全球第一个微处理器是()。

（） [单选题] *A.8008B.2002C.4004(正确答案)D.600610.下列不属于我国的微处理器芯片的是（）。

（）[单选题] *A.方舟B.星光C.龙芯D.奔腾(正确答案)11.下列说法错误的是()。

（） [单选题] *A.计算机辅助设计 CAT(正确答案)B.计算机辅助制造 CAMC.计算机辅助教学 CAID.计算机管理 CMI12.MIPS的含义是（） [单选题] *A.每秒百万条指令(正确答案)B.每秒百万字节C.每秒百万次D.每秒百万个比特位13.下列关于内存储器容量的说法,错误的是()。

人工智能发展

人工智能发展人工智能（AI）作为一项前沿技术，在过去几年中得到了快速发展和广泛应用。

随着计算能力的增强和算法的不断改进，人工智能正在成为改变各行各业的重要力量。

本文将从人工智能的发展历程、应用领域以及对社会的影响三个方面来阐述人工智能的发展。

一、人工智能的发展历程人工智能的起源可以追溯到上世纪50年代，当时科学家们开始尝试通过模拟人脑思维来构建智能系统。

随着计算机技术的发展，人工智能研究逐渐取得突破。

20世纪80年代，专家系统成为人工智能的研究热点，它模拟了人类专家的知识和决策过程。

然而，由于计算能力的限制和知识表示的局限性，专家系统并没有取得预期的成果。

进入21世纪，深度学习技术的兴起为人工智能的发展注入了新的活力。

深度学习通过模仿人脑神经网络的工作原理，使得机器可以从庞大的数据中学习和推理。

这项技术的突破推动了人工智能在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了巨大成功。

二、人工智能的应用领域人工智能的应用已经渗透到了各个行业。

在医疗领域，人工智能可以通过分析大量的医疗数据，帮助医生进行疾病诊断和治疗方案的制定。

在金融领域，人工智能可以通过算法交易、欺诈检测等方式提高交易效率和安全性。

在交通领域，人工智能可以通过智能交通系统、自动驾驶等技术改善交通拥堵问题和提高交通安全性。

另外，人工智能还在教育、农业、物流等领域发挥重要作用。

在教育领域，人工智能可以通过个性化教学和智能辅导系统提供更好的学习支持。

在农业领域，人工智能可以通过无人机、物联网等技术实现精准农业，提高农作物的产量和质量。

在物流领域，人工智能可以通过智能调度和路径规划等技术提高物流效率，降低运营成本。

三、人工智能对社会的影响人工智能的发展对社会产生了深远的影响。

一方面，人工智能的应用为人们提供了更加便利和高效的生活方式。

例如，智能语音助手可以为我们提供天气预报、交通路况等信息，智能家居系统可以实现智能控制，提高家居生活的便利性。

另一方面，人工智能也给传统产业带来了巨大的挑战。

《人工智能时代天气如何预报》阅读习题和答案

《人工智能时代,天气如何预报》阅读习题和答案《人工智能时代,天气如何预报》阅读习题和答案「篇一」人工智能安全性问题的根本问题，并不在于它能否真正超越人类，而在于它是否是一种安全可靠的工具和人类是否对其拥有充分的控制权。

就像高铁、飞机等交通工具那样，虽然它们的速度远远超过了人类，但人类拥有绝对控制权，所以人们相信它们是安全的。

为了实现对其控制的目标，首先需要对人工智能的自主程度进行限定。

虽然人工智能发展迅速，但人类智能也有自己的优势，比如目前人工智能的认知能力还远不如人类智能。

我们可以充分发挥人工智能在信息存储、处理等方面的优势，让它在一些重大事件上做人类的高级智囊，但最终的决定权仍在人类。

比如，当我们把人工智能应用于军事领域时，我们可以利用人工智能来评估危险程度，以及可以采取的措施，但是否应该发动战争、如何作战等重大决策，还是需要掌握在人类自己手里。

正如霍金斯所说的那样：“对于智能机器我们也要谨慎，不要太过于依赖它们。

”与限定人工智能的自主程度类似，我们也需要对人工智能的智能水平进行某种程度的限定。

从长远来看，人工智能是有可能全面超越人类智能的。

从人工智能的发展历程来看，尽管它的发展并非一帆风顺，但短短六十年取得的巨大进步让我们完全有理由相信将来它会取得更大的突破。

从世界各国对人工智能高度重视的现实情况来看，想要阻止人工智能的发展步伐是不现实的，但为了安全起见，限定人工智能的智能程度却是完全可以做到的。

我们应当还需要成立“人工智能安全工程”学科，建立人工智能安全标准与规范，确保人工智能不能自我复制，以及在人工智能出现错误时能够有相应的保护措施以保证安全。

人们对人工智能安全问题的担忧的另一主要根源在于，人工智能的复制能力远胜于人类的繁衍速度，如果人工智能不断地复制自身，人类根本无法与其抗衡。

因此，在人工智能的安全标准中，对人工智能的复制权必须掌握在人类手中。

同时，建立人工智能安全控制许可制度，只有人工智能产品达到安全标准，才允许进行商业推广和使用。

教科版(2019)必修1《第五单元_数据分析与人工智能》2022年单元测试卷(1)+答案解析(附后)

教科版（2019）必修1《第五单元数据分析与人工智能》2022年单元测试卷（1）1. 王老师在教学与生活中经常使用电脑，请判断他使用的技术中，不属于人工智能应用范畴的是（）A. 用手写板输入汉字B. 用耳麦进行语音对话C. 将纸质试卷扫描并借助OCR软件识别成电子文档D. 用翻译软件将一篇英文稿件翻译成中文2. 下列不属于人工智能的主要方法的是（）A. 符号主义B. 联结主义C. 行为主义D. 自由主义3. 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（）A. 机器感知B. 机器学习C. 自动化D. 机器思维4. 下列关于人工智能说法错误的是（）A. 人工智能是一门多学科广泛交叉的前沿科学B. AlphaGo Zero 不依赖人类棋手数据而在自我博弈中不断提升棋力是行为主义的体现C. AlphaGo 于 2016 年战胜围棋九段棋手李世石，是符号主义的应用D. 机器学习主要研究计算机如何自动获取知识和技能，实现自我完善5. 随着信息技术、通信技术和大数据的发展，引发了人工智能热。

下列关于人工智能的描述，错误的是（）A. 机器翻译不属于人工智能的应用B. 人工智能的不断创新，促使大量“沉睡”的数据被唤醒、被挖掘，释放出巨大价值C. 近年来，有了大数据的支持，智能算法的效果得到了极大的体现D. 人机对弈、无人驾驶、智能识图都属于人工智能的应用6. 下列2022北京冬奥会相关应用中，体现人工智能技术的是（）A. “非接触垃圾箱”的传感器检测到人的手接近时会自动开启箱盖B. 智能向导机器人发现没带口罩的人时会语音提醒C. 雪花引导牌采用五路供电技术，在电线断了3、4根时引导牌也能正常发光D. 国家游泳中心“水立方”改造时使用了5G技术7. 下列应用没有使用到人工智能技术的是（）A. 进入考场时“刷脸”验证身份B. 校门口通过摄像头识别车牌号码C. 扫描商品条形码，屏幕上显示出相应价格D. 快递分捡机器人接收工作人员的语音指令进行包裹分捡8. 以下为演绎三段论推理的过程：所有有羽毛的动物都是鸟类（大前提）某动物有羽毛（小前提）该动物是鸟类采用上述方式研究并实现人工智能的方法称为（）A. 强化学习B. 联结主义C. 行为主义D. 符号主义9. 扫地机器人事先并不知道场所布局和物品摆放，是在运动中不断从环境中学习，经过一段时间的交互，就可获悉环境的全貌。

人工智能的方法主要涉

人工智能的方法主要涉1、功能模拟法，符号主义学派也可称为功能模拟学派。

他们认为:智能活动的理论基础是物理符号系统,认知的基元是符号,认知过程是符号模式的操作处理过程。

功能模拟法是人工智能最早和应用最广泛的研究方法。

功能模拟法以符号处理为核心对人脑功能进行模拟。

本方法根据人脑的心理模型,把问题或知识表示为某种逻辑结构,运用符号演算,实现表示、推理和学习等功能,从宏观上模拟人脑思维,实现人工智能功能。

功能模拟法已取得许多重要的研究成果,如定理证明、自动推理、专家系统、自动程序设计和机器博弈等。

功能模拟法一般采用显示知识库和推理机来处理问题,因而它能够模拟人脑的逻辑思维,便于实现人脑的高级认知功能。

功能模拟法虽能模拟人脑的高级智能,但也存在不足之处。

在用符号表示知识的念时,其有效性很大程度上取决于符号表示的正确性和准确性。

当把这些知识概念转换成推理机构能够处理的符号时,将可能丢失一些重要信息。

此外,功能模拟难于对含有噪声的信息、不确定性信息和不完全性信息进行处理。

这些情况表明,单一使用符号主义的功能模拟法是不可能解决人工智能的所有问题的。

2、结构模拟法，联结主义学派也可称为结构模拟学派。

他们认为:思维的基元不是符号而是神经元,认知过程也不是符号处理过程。

他们提出对人脑从结构上进行模拟,即根据人脑的生理结构和工作机理来模拟人脑的智能,属于非符号处理范畴。

由于大脑的生理结构和工作机理还远未搞清,因而现在只能对人脑的局部进行模拟或进行近似模拟。

人脑是由极其大量的神经细胞构成的神经网络。

结构模拟法通过人脑神经网络、神经元之间的连接以及在神经元间的并行处理,实现对人脑智能的模拟。

与功能模拟法不同,结构模拟法是基于人脑的生理模型,通过数值计算从微观上模拟人脑,实现人工智能。

本方法通过对神经网络的训练进行学习,获得知识并用于解决问题。

结构模拟法已在模式识别和图像信息压缩领域获得成功应用。

结构模拟法也有缺点,它不适合模拟人的逻辑思维过程,而且受大规模人工神经网络制造的制约,尚不能满足人脑完全模拟的要求。

人工智能简介

人工智能简介人工智能简介一、什么是人工智能？人工智能（Artificial Intelligence，缩写为AI）亦称机器智能，指由人制造出来的机器所表现出来的智能。

对人工智能的定义大多可划分为四类，即机器“像人一样思考、像人一样行动、理性地思考、理性地行动”。

人工智能是研究、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。

它是计算机科学的一个分支，无论在理论和实践上都已自成系统。

它是研究使计算机模拟人的思维过程和智能行为（学习、推理、思考、规划等）的学科，制造类似于人脑的智能计算机，使计算机实现更高层次的应用。

二、人工智能涉及的学科：人工智能可以说几乎涉及自然科学和社会科学的所有学科。

除了计算机科学，还涉及信息论、控制论、自动化、数学、生物学、心理学、哲学、数理逻辑、语言学、医学、仿生学和哲学等多门学科。

数学常被认为是基础科学，不仅在标准逻辑、模糊数学等方面发挥作用，也进入语言、思维领域。

人工智能学科也必须借助数学这个工具。

人工智能处于思维科学的技术应用层面，不仅限于逻辑思维，还包括形象思维、灵感思维。

三、人工智能研究的范围：智能机器人学习和翻译，智能控制，专家系统，遗传编程机器人工厂、自动推理和搜索方法、自动程序设计，航天应用，庞大的语言和图像等信息的收集、存储、处理和管理，执行化合生命体无法执行的或复杂或规模庞大的任务等。

四、人工智能的实现方法：人工智能在计算机上实现时有2种不同的方法。

一是工程学方法（ENGINEERING APPROACH），采用传统的编程技术，使系统呈现智能的效果，而不考虑所用方法是否与人或动物机体所用的方法相同。

这种方法已在一些领域内作出了成果，如文字识别、电脑下棋等。

二是模拟法（MODELING APPROACH），不仅要看效果，还要求与人类或生物机体所用的方法相同或相似。

遗传算法（GENERIC ALGORITHM，简称GA）和人工神经网络（ARTIFICIAL NEURAL NETWORK，简称ANN）均属后一类型。

人工智能与天气预报精准的新技术

人工智能与天气预报精准的新技术近年来，随着人工智能的快速发展，它在各个领域的应用也越来越广泛。

其中，天气预报领域也不例外。

传统的天气预报方法往往受制于气象仪器数据的有限性和专业人士的经验，无法真正做到精准预测。

而人工智能的出现，则为天气预报带来了新的希望。

1. 人工智能在天气预报中的应用人工智能在天气预报中的应用主要通过机器学习和深度学习等技术实现。

首先，机器学习通过将大量的历史气象数据输入到模型中，并通过算法进行分析和学习，从而构建出一个复杂的预测模型。

这个模型可以自动地识别出不同的气象模式，从而准确地预测未来的天气情况。

而深度学习则通过构建神经网络，模拟人脑的结构和行为，使计算机可以像人一样进行抽象思考和深度分析，从而提高天气预报的精准度。

2. 人工智能在气象数据分析中的作用气象数据是天气预报的基础，它包含了气温、湿度、气压等各种指标。

传统的天气预报方法主要依赖气象专业人员对这些数据的分析和判断。

然而，由于数据量大且复杂，传统的人工分析往往存在主观性和误差。

而人工智能可以通过对大量的气象数据进行学习和分析，提取出其中的规律和趋势，从而更准确地预测未来的天气情况。

同时，人工智能可以自动识别异常数据并进行修正，提高数据分析的精准度。

3. 人工智能在气象模型构建中的作用气象模型是天气预报的核心，它基于不同的气象指标和数据，通过建立数学模型来预测未来的天气情况。

传统的气象模型建立往往依赖气象专家的经验和人工的试错，存在一定的不确定性和局限性。

而人工智能可以通过大数据的学习和分析，从中找到隐藏的规律和关联性，构建出更加准确的气象模型。

同时，人工智能还可以实时更新模型参数，根据不同的气象条件进行优化和调整，提高天气预报的精度和可靠性。

4. 人工智能在气象预警中的作用气象灾害是人们生活中的重大威胁之一。

传统的气象预警往往依赖专业人员的判断和发出，存在时间延迟和遗漏的问题。

而人工智能可以通过对大量的气象数据进行实时监测和分析，识别出气象灾害的早期信号，并自动发出预警信息。

比较专家系统、模糊方法、遗传算法、神经网络、蚁群算法的特点及其适合解决的实际问题

比较专家系统、模糊方法、遗传算法、神经网络、蚁群算法的特点及其适合解决的实际问题一、专家系统(Expert System)1，什么是专家系统？在日常生活中大家所认知的“专家”一般都拥有某一特定领域的大量专业知识，以及丰富的实际经验。

在解决问题时，专家们通常拥有一套独特的思维方式，能较圆满地解决一类困难问题，或向用户提出一些建设性的建议等。

专家系统一般定义为一个具有智能特点的计算机程序。

它的智能化主要表现为能够在特定的领域内模仿人类专家思维来求解复杂问题。

因此，专家系统必须包含领域专家的大量知识，拥有类似人类专家思维的推理能力，并能用这些知识来解决实际问题。

专家系统的基本结构如图1所示，其中箭头方向为数据流动的方向。

图1 专家系统的基本组成专家系统通常由知识库和推理机两个主要组成要素。

知识库存放着作为专家经验的判断性知识,例如表达建议、推断、命令、策略的产生式规则等, 用于某种结论的推理、问题的求解,以及对于推理、求解知识的各种控制知识。

知识库中还包括另一类叙述性知识, 也称作数据,用于说明问题的状态,有关的事实和概念,当前的条件以及常识等。

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。

推理机实际上是一个运用知识库中提供的两类知识,基于木某种通用的问题求解模型,进行自动推理、求解问题的计算机软件系统。

它包括一个解释程序, 用于决定如何使用判断性知识推导新的知识, 还包括一个调度程序, 用于决定判断性知识的使用次序。

推理机的具体构造取决于问题领域的特点,及专家系统中知识表示和组织的方法。

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。

数值天气预报第十章_几种数值模式及模拟试验举例

数值天气预报第十章几种数值模式及模拟试验举例兰州大学大气科学学院中小尺度天气系统常与暴雨、冰雹、雷雨大风等剧烈天气过程联系在一起。

随着探测手段的进步，监测和跟踪能力的提高，对中小尺度天气系统发生、发展机制的探讨及预报方法的研究，近年来取得迅速的进展。

1986——1990 年期间，中国建立了京津冀地区的中尺度天气系统的监测和预报基地。

数值模拟是用试验的手段分析中小尺度天气系统的理论工具。

用其研究中小尺度天气过程，可以避免研究中求解非线性方程组的困难，但却较真实的揭示出影响中小尺度天气过程的物理因子以及演变的细节。

本章内容描述中小尺度天气系统的基本方程组描述中小尺度天气系统的线性方程组的动力学特征模拟中小尺度天气系统应考虑的物理因子中尺度天气系统数值模拟实例3.其他方程的简化热流量方程、水分方程及其他气体和气溶胶方程，一般较少做简化，采用原有方程形式。

只有当源汇项较小时，可将它们略去。

小结：简化的中小尺度系统的方程组，其连续方程根据系统深厚或浅薄分别取(10.20)式或(10.22)式；其垂直运动方程根据系统的水平尺度分别取(10.27)或(10.28)式；水平运动方程采用(10.32)式和(10.33)式；而其他方程一般仍取原有形式，即(10.2)及(10.4)至(10.8)式。

这些方程则构成了描述中小尺度系统的基本方程组。

(10.75)(10.76)引入这两个参数的目的是为了在分析中追踪它们所代表的项；以便很清楚地了解采用流体静力假设或滞弹性假设应被忽略的项。

二、形式解与频率方程上述方程组中含有6个未知数及，有6个方程，则方程组闭合，可以求解。

设各未知数有下列形式的解：11,0,λ⎧=⎨⎩21,0,λ⎧=⎨⎩表示流体是非静力的表示流体是静力平衡的表示流体是可压缩的表示流体是滞弹性的u v w p ρ′′′′′、、、、θ′(10.77)将上述形式解代入方程组(10.69)～(10.74)中，可得含有6个未知数的线性齐次代数方程：%()()()() ()() ()()()()%()(),,,,,,,,,,,,x z x z x z x z x z x z i k x k z t x zi k x k z t x z i k x k z t x z i k x k z t x z i k x k z t x z i k x k z t x z u u k k e v v k k ew w k k e p p k k e k k e k k eωωωωωωωωωωρρωθθω+−+−+−+−+−+−⎧′=⎪⎪′=⎪′⎪=⎪⎨′=⎪⎪′=⎪⎪′=⎪⎩%力假定或滞弹性流体假定去除。

人工智能在气象预报中的应用

人工智能在气象预报中的应用随着科技的发展，人工智能（AI）已逐渐渗透到各个行业当中，其中气象预报领域尤为显著。

气象预报一直是人类社会重要的科学技术之一，直接影响人们的生活与生产，因此如何提高气象预报的准确性和及时性，成为了全球范围内科学家和工程师们共同面对的挑战。

人工智能以其强大的计算能力和自我学习能力，为气象预报事业提供了崭新的视角与解决方案。

人工智能的基本概念人工智能指的是通过计算机模拟人类智能过程，使计算机可以进行感知、推理、学习等自我适应能力的科技。

常见的人工智能技术包括深度学习、机器学习、神经网络等。

这些技术可以处理大量的数据，从中提取特征并进行预测。

气象预报的基本原理气象预报是基于对大气层中物理现象进行观察、研究与分析，通过数值模型模拟未来天气状态的方法。

传统的气象模型依赖于对历史数据的综合分析，并通过一系列复杂的数学公式进行计算。

然而，传统手段在面对大规模、多样化的气象数据时，往往显得力不从心，因此需要借助新的技术手段来提升预报的准确性。

人工智能如何应用于气象预报数据收集与处理现代气象预报依赖于各种传感器（如卫星、气象站等）所收集到的实时数据，以构成反映大气状态的基础。

随着观测技术的不断进步，数据量不断增加，而人工智能则可以通过其强大的数据处理能力迅速整理和分析这些庞大的数据集。

例如，在预报过程中，通过引入机器学习算法，可以自动识别出影响天气变化的重要因素，从而帮助气象专家更快、更准确地做出天气预测。

模型训练与优化在人工智能的帮助下，气象模型培训变得更为高效。

通过使用历史天气记录来训练深度学习模型，可以使模型能够捕捉到大气中复杂变化规律。

与传统方法相比，基于 AI 的模型不仅速度更快，而且能够逐渐适应新的数据，这使得其在不断变化的大气环境中仍能保持较高的预测精度。

预测精准度提升通过使用集成学习方法（如随机森林、极限梯度提升等），多个机器学习模型可以协作进行预测，进一步提高天气预测的准确率。