南邮自动化人工智能6--专家系统
邮政行业的人工智能与自动化技术
邮政行业的人工智能与自动化技术近年来，随着科技的飞速发展，人工智能与自动化技术在各个行业中得到了广泛应用。
其中，邮政行业也开始逐渐引入这些先进技术，以提高效率、降低成本，并提供更好的服务质量。
本文将讨论邮政行业中人工智能与自动化技术的应用现状和未来发展趋势。
一、人工智能在邮政行业的应用1. 智能排序系统邮政行业的重要环节之一是邮件的分拣和配送。
传统的分拣过程需要大量人力，而且容易出现错误。
然而，通过引入人工智能技术，可以实现智能排序系统，即机器可以自动地对邮件进行图像识别和分类，大大提高分拣的准确率和效率。
这样不仅可以节省人力成本，还可以缩短邮件的递送时间，提高用户体验。
2. 智能客服系统在邮政行业，客服人员需要处理各种问题和咨询，而随着互联网时代的到来，客服服务的工作量逐渐增加。
因此，引入人工智能技术可以解决客服人员繁忙的问题。
通过建立智能客服系统，系统可以根据用户的问题进行自动回复或者查询相关信息，最大限度地提高客服效率，并解决繁琐的人工应答问题。
3. 物流智能调度在日常的物流运输过程中，需要根据运输需求合理安排物流资源，以提高效率并保障货物的安全运输。
人工智能技术可以利用大数据分析和实时信息传输，对物流调度进行优化，减少运输时间和成本。
此外，还可以通过智能监控系统实时跟踪货物的位置和状态，确保货物的安全运输，提高物流服务的质量。
二、自动化技术在邮政行业的应用1. 自动化包装邮政行业中，包装是一个重要的环节。
传统的包装过程需要大量的人工操作，费时费力。
而现在，自动化包装技术的应用可以极大地提高包装效率。
自动化包装机器可以根据物品的尺寸和形状，自动完成打包和封装的工作，不仅节省了人力成本，还提高了包装的准确性和一致性。
2. 自动化仓储系统邮政行业中的仓储管理非常重要。
传统的仓储系统依赖人工操作，存在一定的误差和效率低下的问题。
而采用自动化仓储系统，可以实现自动化的仓储和物流操作，通过机器人和自动化设备的协作，实现货物的自动存储和取出，大大提高仓储的效率和准确性，减少人为错误。
南邮测控系统课程设计
南邮测控系统课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生掌握测控系统的基础知识，包括传感器原理、信号处理方法及数据传输技术。
2. 让学生了解南邮测控系统的结构组成，理解各部分功能及其相互关系。
3. 使学生能够运用所学知识，分析并解决实际问题，提高测控系统的设计与应用能力。
技能目标：1. 培养学生运用测控技术进行数据采集、处理和传输的能力。
2. 培养学生设计简单的测控系统电路，进行系统调试与优化的能力。
3. 提高学生的团队协作和沟通能力，使其能够在项目实践中发挥积极作用。
情感态度价值观目标：1. 激发学生对测控技术及工程的兴趣，培养其探索精神。
2. 培养学生严谨的科学态度，使其具备良好的工程伦理素养。
3. 增强学生的国家使命感和社会责任感，使其认识到测控技术在国家发展和社会进步中的重要作用。
课程性质：本课程为实践性较强的学科，旨在培养学生的实际操作能力和创新能力。
学生特点：本课程针对的是高年级学生，具备一定的电子技术和测控基础，具有较强的求知欲和动手能力。
教学要求：结合课程性质和学生特点，采用理论教学与实践操作相结合的方式，注重培养学生的实际操作能力和创新精神。
通过课程学习，使学生能够达到上述课程目标，为将来的学术研究或工程实践奠定基础。
二、教学内容1. 测控系统基本原理：包括传感器的工作原理、信号处理方法、数据传输技术等基础知识，对应教材第一章内容。
2. 南邮测控系统结构组成：详细介绍测控系统的各部分功能、相互关系及系统设计原则，对应教材第二章内容。
3. 数据采集与处理：教授数据采集、信号处理、滤波算法等，对应教材第三章内容。
4. 系统设计与实践：包括测控系统电路设计、系统调试与优化，对应教材第四章内容。
5. 实践项目：组织学生进行小组项目实践，运用所学知识设计、实现并优化一个简单的测控系统，提高学生的实际操作能力。
6. 教学案例解析：分析典型的测控系统案例，使学生更好地理解理论知识在实际中的应用。
心得体会 人工智能课程收获
人工智能课程收获人工智能课程收获人工智能学习心得今天是我学习人工智能的第一堂课，也是我上大学以来第一次接触人工智能这门课，通过老师的讲解，我对人工智能有了一些简单的感性认识，我知道了人工智能从诞生，发展到今天经历一个漫长的过程，许多人为此做出了不懈的努力。
我觉得这门课真的是一门富有挑战性的科学，而从事这项工作的人不仅要懂得计算机知识，还必须懂得心理学和哲学。
人工智能在很多领域得到了发展，在我们的日常生活和学习中发挥了重要的作用。
如：机器翻译，机器翻译是利用计算机把一种自然语言转变成另一种自然语言的过程，用以完成这一过程的软件系统叫做机器翻译系统。
利用这些机器翻译系统我们可以很方便的完成一些语言翻译工作。
目前，国内的机器翻译软件有很多，富有代表性意义的当属“金山词霸”，它可以迅速的查询英文单词和词组句子翻译，重要的是它还可以提供发音功能，为用户提供了极大的方便。
通过这堂课，我明白了人工智能发展的历史和所处的地位，它始终处于计算机发展的最前沿。
我相信人工智能在不久的将来将会得到更深一步的实现，会创造出一个全新的人工智能世界。
第二篇、人工智能课程知识总结人工智能课程收获Agent：通过传感器感知所处环境并通过执行器对该环境产生作用的计算机程序及其控制的硬件。
感知信息：表示任意给定时刻Agent的感知输入/感知序列：该Agent 所收到的所有输入数据的完整历史Agent函数：把任意给定感知序列映射到Agent行动的描述/Agent程序：抽象的Agent函数的一个具体实现，该程序在Agent自身结构上运行。
性能度量：通常由理性设计者给出，根据实际在所处的环境中希望得到的结果来设计度量，而不是根据Agent应该表现的行为。
理性的判断取决于：性能度量、Agent对环境的先验知识、Agent可执行的行动、Agent到那时为止的感知序列。
理性Agent应该选择期望能使其性能度量最大化的行动。
任务环境的属性:完全可观察的vs部分可观察的；确定性的vs随机的；片段式的vs延续式的；静态的vs动态的；离散的vs连续的；单Agentvs多Agent。
关于发布更新后的《南京邮电大学核心期刊目录》的通知.
关于发布更新后的《南京邮电大学核心期刊目录》的通知
各二级单位、职能部门：
为适应我校学科全面发展，据专家组论证调研，经校学术委员会讨论，对学校原核心期刊目录进行了更新。
现经党政联席会审议通过后，予以发布。
更新后的《南京邮电大学核心期刊目录》共分为A、B、C三类，各类清单详见附件。
此目录从2010年1月1日起开始执行。
特此通知。
二①一①年五月三十一日
南京邮电大学科技处
附件：
1. 核心期刊A类目录
2. 核心期刊B类目录
3. 核心期刊C类目录
附件1:核心期刊A类目录
核心期刊A类目录
附件2:核心期刊B类目录
核心期刊B类目录
附件3:核心期刊C类目录
核心期刊C类目录。
南京邮电大学《人工智能概论》2022-2023学年第一学期期末试卷 - 副本
南京邮电大学《人工智能概论》2022-2023学年第一学期期末试卷考试课程：人工智能概论考试时间：120分钟专业：计算机科学与技术专业总分：100分---一、单项选择题（每题2分，共20分）1. 人工智能的创始人之一，被誉为“人工智能之父”的是：A. 阿兰·图灵B. 约翰·麦卡锡C. 杰弗里·辛顿D. 约书亚·本吉奥2. 下列哪种算法主要用于分类和回归问题：A. K-means聚类B. 线性回归C. 支持向量机D. Apriori算法3. 在神经网络中，负责传递信息的基本单位是：A. 神经元B. 权重C. 激活函数D. 损失函数4. 下列哪种机器学习方法属于无监督学习：A. 线性回归B. 决策树C. 聚类分析D. 支持向量机5. 在深度学习中，用于防止过拟合的技术是：A. 学习率衰减B. DropoutC. Batch NormalizationD. 激活函数6. 强人工智能的目标是：A. 实现特定任务的智能B. 模拟人类的智能行为C. 实现全面的智能能力D. 优化计算资源的利用7. 下列哪种语言是专门为人工智能开发的：A. PythonB. LispC. JavaD. C++8. 在强化学习中，智能体根据什么来调整其策略：A. 奖励和惩罚B. 监督数据C. 无监督数据D. 输入输出对9. 机器学习中的“过拟合”是指：A. 模型在训练集上表现很好，但在测试集上表现不好B. 模型在训练集和测试集上都表现不好C. 模型在训练集和测试集上都表现很好D. 模型在测试集上表现很好，但在训练集上表现不好10. 图像识别中的卷积神经网络（CNN）主要是通过什么操作来提取图像特征：A. 全连接操作B. 池化操作C. 卷积操作D. 激活操作---二、判断题（每题2分，共20分）11. 人工智能只能应用于计算机科学领域。
（）12. 监督学习需要大量标注数据。
（）13. 深度学习中的神经网络层数越多，模型的表现就一定越好。
南邮 培养方案(一)
南邮培养方案(一)南邮培养方案一、背景介绍南京邮电大学•南京邮电大学（Nanjing University of Posts and Telecommunications，简称南邮）是一所以信息科学技术、工程学科为主体，工、理、管文等多学科相互渗透的多科性普通本专科高等学校。
•南邮位于江苏省南京市，成立于1954年，是中国邮电通信业的人才培养和科学研究基地之一。
培养目标•南邮的培养目标是培养德、智、体、美全面发展的高素质、应用型、创新型人才，以满足信息科技与经济社会发展的需求。
二、培养方案基本思路•以服务信息化经济社会建设为导向，全面促进学生能力培养和综合素质提升。
培养特点•培养理论基础扎实、实践能力强的学生。
•经过专业基础教育后，开展专业拓展与综合素质教育。
•强调培养学生的创新精神和实践能力。
•强调学生的团队协作和交流能力。
培养模式•系统培养模式：根据课程设置和学分要求，科学、系统地安排专业课、实验课、课外活动等，保证学生全面发展。
•主动学习模式：鼓励学生通过课前预习、课堂互动、实验实践等形式，主动参与学习，培养自主学习能力。
•项目驱动模式：将实际项目与课程相结合，通过项目实践，促进学生能力培养和团队合作能力。
具体措施•提供丰富的选修课程，满足学生个性化发展需求。
•开设实验实习课程，加强学生实践能力培养。
•鼓励学生参与科研项目，提升创新能力。
•组织学生参加各类竞赛活动，培养团队合作和竞争意识。
•设立学生社团和志愿者组织，拓宽学生的交流与拓展空间。
三、师资力量教师队伍•南邮拥有一支高水平的教师队伍，大部分教师具有博士学位和海外留学背景，具备丰富的教学和研究经验。
师资培养•学校鼓励教师进行教学研究和教师发展，提供教学培训和教学改革项目，不断提升教师的教学素质和教学方法。
四、就业和创业支持就业支持•学校积极与企业合作，为毕业生提供专业服务和就业指导，帮助学生顺利就业。
•学校鼓励学生参加实习和实训，提供实习机会，增加就业竞争力。
大学_南京邮电大学专业设置
南京邮电大学专业设置南京邮电大学专业设置名单南京邮电大学优势专业由南京邮电大学历届学长学姐实名推荐：1、通信工程推荐指数: 4.9(274人推荐)2、计算机科学与技术推荐指数: 4.7(164人推荐)3、电子信息工程推荐指数: 4.7(140人推荐)4、信息安全推荐指数: 4.6(131人推荐)5、网络工程推荐指数: 4.5(117人推荐)6、物联网工程推荐指数: 4.6(45人推荐)7、信息与计算科学推荐指数: 4.4(38人推荐)8、电子科学与技术推荐指数: 4.5(35人推荐)9、经济学推荐指数: 3.8(34人推荐)10、软件工程推荐指数: 4.7(31人推荐)11、电子信息科学与技术推荐指数: 4.8(29人推荐)12、电气工程及其自动化推荐指数: 4.7(29人推荐)13、自动化推荐指数: 4.6(29人推荐)14、电气信息工程推荐指数: 4.5(27人推荐)15、英语推荐指数: 2.5(25人推荐)南京邮电大学优势专业推荐按照招生专业分类自动化测绘工程光电信息工程测控技术与仪器物联网工程电气信息信息显示与光电技术通信工程计算机科学与技术生物医学工程电气工程与自动化信息工程软件工程网络工程信息管理与信息系统电子信息工程统计学经济学教育技术学广告学信息与计算科学应用物理学地理信息系统电子信息科学与技术微电子学工商管理市场营销电磁场与无线技术电气工程及其自动化材料化学材料物理日语电磁学与无线技术高分子材料与工程智能电网信息工程电气信息工程广播电视工程人力资源管理电子商务公共事业管理英语电子科学与技术数字媒体技术光信息科技与技术信息安全光信息科学与技术南京邮电大学好专业设置应用电子技术专业介绍基本信息分类名称：应用电子技术教育专业代码：080716T学科层次：本科授予学位：工学学士一级学科：工学类开设院校：10所培养目标：培养具备电子技术和信息系统的基础理论和基本技能，掌握现代设计思想与现代制造技术，具有创造性的`思维能力，有较高素质和较高技能的工程与教育复合型人才。
南邮自动化人工智能2--知识表示方法
问题的表示 求解的方法
状态空间法（State Space Representation）：
状态空间法就是用来表示问题及其搜索过程的一种方法。它是 人工智能中最基本的形式化方法，用“状态（state）”和“算 符（operator）”来表示问题。
南京邮电大学
规则知识：是有关问题中与事物的行动、动作相联系的因 果关系知识，是动态的，常以“如果…那么…” 形式出现。
南京邮电大学
三、人工智能系统中的知识
控制知识：是有关问题的求解步骤、技巧的知识，告诉人 们怎么做一件事，也包括当有多个动作同时被激活时应选 哪一个动作来执行的知识。控制知识常与程序结合在一起 出现，如一个问题求解的算法可以看做是一种知识表示。
如何把初试棋局 变成目标棋局？
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再把另一些适用算符 用于这些新的状态； 这样继续下去，直至 产生目标状态为止
（c，1，c，0）
grasp
U=V
（c，1，c，1） 目标状态
南京邮电大学
小结
什么是知识 知识的划分 人工智能系统中的知识 什么是知识表示 状态空间法
南京邮电大学
南京邮电大学
内容提要
第二章：知识表示方法
南京邮电大学自主化个性学分标准及代码一览表
南京邮电大学本科生自主个性化学分 考核标准及代码一览表版本日期:2009年11月8日
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南京邮电大学《Python与人工智能基础》2021-2022学年第二学期期末试卷
南京邮电大学《Python与人工智能基础》2021-2022学年第二学期期末试卷《Python与人工智能基础》考试内容：《Python与人工智能基础》；考试时间：120分钟；满分：100分；姓名：——；班级：——；学号：——一、选择题（每题3分，共30分）1. 在Python中，哪个符号用于单行注释？a) `#`b) `//`c) `/* */`d) `///`2. NumPy库的核心数据结构是：a) DataFrameb) ndarrayc) Listd) Tuple3. 下列哪个Python库最常用于数据可视化？a) NumPyb) Pandasc) Matplotlibd) Scikit-learn4. 在机器学习中，使用已有标签的数据来训练模型的方法称为：a) 监督学习b) 无监督学习c) 半监督学习d) 强化学习5. 在scikit-learn中，用于评估模型性能的一个常见函数是：a) train_test_splitb) accuracy_scorec) fitd) transform6. 以下哪个函数不是Pandas DataFrame的常用方法？a) head()b) mean()c) plot()d) sort_values()e) sort()7. TensorFlow和PyTorch是两种流行的深度学习框架，它们主要用于：a) 网页开发b) 图像处理c) 数据分析d) 机器学习和深度学习8. 在Python中，定义一个空的集合应使用哪个符号？a) `{}`b) `[]`c) `()`d) `set()`9. 决策树算法中，用于分割数据集的属性选择通常基于哪个准则？a) 最小方差b) 最大信息增益c) 平均绝对误差d) 均方误差10. 下列哪个Python库提供了大量的数据预处理工具，包括缺失值处理、编码分类变量等？a) NumPyb) Matplotlibc) Pandasd) Scikit-learn二、填空题（每题2分，共20分）1. Python中，用于定义函数的关键字是 _______。
【南邮考研辅导班】南邮控制工程考研专硕科目参考书考研大纲考研分数线报录比考研经验
【南邮考研辅导班】南邮控制工程考研科目参考书考研大纲考研分数线报录比考研经验一、南邮控制工程简介-启道1、《网络控制技术》方向主要研究通信系统与网络中的控制、管理和优化技术。
主要内容有：①通信系统中控制方法与技术；②复杂网络控制、管理与优化；③基于网络的控制技术。
2、《机器人技术》方向主要研究机器人运动控制、智能控制等相关技术。
主要内容有：①单机器人系统的控制技术研究；②多机器人系统的协调操作与控制研究；③机器人系统智能控制技术研究等。
3、《图像处理技术》方向主要研究图像与视频信息的分析与处理的关键技术，包括：①海量视频信息的分析与检索；②复杂背景下的多目标跟踪；③异常监控视频事件检测。
4、《智能系统应用》方向利用人工智能技术研究生物特征识别智能系统和数据挖掘智能系统。
包括：①生物特征图像或者特征信号的识别；②知识提取、Web挖掘技术；③数据挖掘中的现代智能技术。
5、《智能检测与控制技术》方向研究计算机监测控制系统的工程设计及智能与网络化控制的技术。
主要内容有：①工业监控系统的应用开发与实现；②工业现场监控设备研发；③智能控制算法生成及监控组态软件开发。
二、南邮控制工程考研科目-启道三、南邮控制工程考研参考书-启道四、南邮控制工程考研大纲-启道803--《信号与系统》考试大纲一、基本要求学生应能掌握信号与线性系统的基本概念、基本理论和基本分析方法，建立简单系统的数学模型和对数学模型求解，能够具备理论联系实际、解决实际问题的能力，考试要求考生能够正确理解基本概念，熟练掌握基本的分析工具和分析方法，具有一定的综合应用知识分析解决实际问题的能力。
二、考试范围1信号与系统的基本概念1）信号的描述及其分类2）信号的运算3）系统的数学模型及其分类4）系统的模拟2 连续信号与系统的时域分析1）冲激函数及其性质2）系统的冲激响应3）信号的时域分解和卷积积分4）卷积的图解和卷积积分限的确定5）卷积积分的性质3 连续信号与系统的频域分析1）周期信号分解为傅里叶级数2）周期信号的频谱3）非周期信号频谱4）一些常见信号的频域分析5）傅里叶变换的性质及其应用6）相关函数与谱密度7）连续系统的频域分析8）信号的无失真传输和理想滤波器9）取样定理10）希尔伯特变换4 连续信号与系统的复频域分析1）拉普拉斯变换2）典型信号的拉普拉斯变换3）拉普拉斯变换的性质4）拉普拉斯反变换5）连续系统的复频域分析6）系统函数7）由系统函数的零极点分析系统特性8）连续时间系统的稳定性5 离散信号与系统的时域分析 1）离散时间信号2）离散系统的数学模型和模拟3）离散系统的零输入响应4）离散系统的零状态响应6离散信号与系统的变换域分析 1）Z变换2）Z反变换3）Z变换的性质4）离散系统的Z 域分析5）离散系统函数与系统特性6）离散信号与系统的频域分析、离散系统的Z域分析7 状态变量分析1）状态与状态空间2）连续、离散系统状态方程的建立3）连续系统状态方程的解。
南京邮电大学各院系专业介绍
南京邮电大学各院系专业介绍为方便09年报考南邮的学生了解本校专业，特在此贴上各专业的官方介绍所有信息均来自南邮官网（若有变动，以学校官网为准），顺序亦是如此~此帖仅作参考欢迎补充通信与信息工程学院通信工程专业（本科、四年制）本专业为国家特色专业建设点，江苏省首批品牌专业。
按照现代信息社会提出的人才要求，遵循“加强基础、拓宽专业、提高素质、培养能力”的原则，在学习通信工程专业主要骨干课程的基础上，培养通信网与交换、光纤通信、无线通信、计算机通信、电磁场与微波通信、设备制造和网络运营与管理的德、智、体、美全面发展的高级工程技术人才。
本专业是宽口径、广适应的电子信息类专业。
本专业学生主要学习通信领域中通信原理、交换、传输、网络、信号处理、计算机等基本理论和技术，掌握各类通信设备的基本原理、技术性能以及综合系统的组成、运行、管理等知识，并完成通信工程中必须的基本训练，本专业的学生按照教学计划修满规定的学分后，准予毕业，符合南京邮电大学全日制本科毕业生学士学位授予条件的可以授予工学学士学位。
主要课程有：电路分析基础、信号与系统、模拟电子电路、数字电路与系统、通信原理、数字信号处理、电磁场与传输理论、数据结构、微型计算机原理与接口技术、交换技术基础、通信网基础、光纤通信与数字传输等。
本专业学生继续深造的方向有通信与信息系统、信号与信息处理、电磁场与微波技术、计算机科学与技术等。
本专业的毕业生可以在通信及相关部门从事通信设备、通信系统和通信网的研究、设计、开发、运营和技术管理等工作。
网络工程专业（本科、四年制）本专业充分体现了通信的“全程全网”的概念，培养具备现代网络工程和网络系统运营、管理等方面的知识、素质和能力，具有较宽的系统专业知识，较强的计算机、外语能力和相关工程技术能力，能在国民经济各部门从事网络系统规划、设计、生产、运营、维护和评价工作的高级专门人才。
本专业学生主要学习通信和计算机网络方面的基本理论和基本知识，受到应用网络工程理论与方法分析和解决实际问题方面的基本训练，具有实际网络系统设计的初步能力。
对《人工智能》专业选修课教学的几点体会
作者： 高志峰 林金星 朱松豪
作者机构： 南京邮电大学自动化学院,210046
出版物刊名： 学周刊：上旬
页码： 8-9页
年卷期： 2013年 第9期
主题词： 人工智能 优选教材 考核方式 内容 手段 实践
摘要：＂人工智能＂是大学本科自动化专业所开设的一门专业选修课,为了能够调动自动化专业的学生对本课程学习的积极性,提高《人工智能》专业选修课的教学效果,我们结合近几年的实际教学经验,从优选教材、考核方式、教学内容调整、教学手段的改进和实践教学等方面对《人工智能》这门专业选修课程的教学方法进行了探索和总结。
人工智能基础绪论
3
人工智能及其应用（第四版）
1969，第一届IJCAI召开标志着AI作为一门独立学科登上 国际学术舞台。
以上这些均为人工智能建立了良好的环境、打下了进一 步发展的重要基础。
人工智能及其应用 19
暗淡期（1966-1974） 知识局限性
解析局限性
结构局限性 时代的发展对人工智能提出了新的要求 通过总结经验、进行更深入、更广泛的研究， AI必将走出低谷，迎来新的发展时期。
人工智能及其应用
10
内容提要：
人工智能的定义与发展 人工智能的认知观 人类智能与人工智能 人工智能的研究目标和内容 人工智能研究的主要方法 人工智能的研究与应用领域
11
人工智能及其应用
机器能够思维吗？ 机器能够放大人的智力吗？
Turing试验
测试人
Answer
Answer
人工智能及其应用
20
人工智能及其应用
应用期（1970-1988）
上世纪80年代，专家系统和知识工程在全球得到迅速发展，为企 业赢得了巨大的经济效益。
在大量的应用过程中，众多研究学者认为人工智能系统是一个知 识处理系统。知识表示、知识利用和知识获取则成为人工智能系 统的三个基本问题。
人工智能及其应用
21
集成发展期（1986至今）
依托大学生创新训练计划项目培育中高年级本科生人工智能知识和科研素养的探索与实践
依托大学生创新训练计划项目培育中高年级本科生人工智能知识和科研素养的探索与实践摘要：文章以南京邮电大学新一代人工智能学科建设为出发点，以《高等学校人工智能创新行动计划》为具体指引，本着教书育人严谨务实的治学态度，总结了依托大学生创新训练计划项目培育中高年级本科生人工智能知识和科研素养的探索体会与实践做法，以为南京邮电大学全面展开本科生人工智能课程教学提供及时必要的经验积累。
关键词：人工智能2.0；深度学习；视觉计算；科研素养中图分类号：G642.0文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2020）11-0188-02收稿日期：2019-07-02基金项目：本文受到南京邮电大学教学改革研究项目（JG00218JX11）和国家自然科学基金面上项目（61771250）支持作者简介：邵文泽（1981-），男（汉族），南京邮电大学通信与信息工程学院，博士研究生，副教授，研究方向：计算机视觉，图像处理，机器学习，深度学习。
一、引言人工智能不是一个全新的领域。
1956年，在美国达特茅斯学院，麦卡锡（John McCarthy）教授等学者就已提出人工智能（Artificial Intelligence，AI）的概念，意指要使机器像人那样认知、思考和学习。
2006年以来，以深度学习为代表的机器学习算法在机器视觉和语音识别等领域取得了极大的成功，识别准确性大幅提升，使人工智能再次受到学术界和产业界的广泛关注。
在经历50年的跌宕起伏后，人工智能终于迎来2.0时代。
在人工智能2.0时代，南京邮电大学本科生的人工智能知识和科研素养亟待培育和提升。
通过与通信与信息工程学院、贝尔英才学院、自动化学院、物联网学院以及管理学院中高年级本科生的日常交流发现，不少优秀学生对于人工智能2.0的相关理论、方法和技术表现出了强烈的求知欲望和浓厚的学习兴趣。
作为人工智能领域的一线教学科研人员，我们注意到全校范围内只有自动化学院为自动化专业本科生开设了“人工智能”选修课。
南邮自动化人工智能6--专家系统
数据级和程序级。
数据、知识库和控制。
19
专家系统的主要组成部分
• 知识库（Knowledge Base） • 综合数据库（Global Database） • 推理机（Reasoning Machine） • 解释器（Explanator） • 人机接口（Interface）
专家系统的建造步骤
6.1 专家系20统概述
• 功能 有诊断、调试、计划和执行等功能
• 例子 ACI电话和有线电视维护修理系统
6.1 专家系16统概述
6.1.3专家系统的结构和建造步骤
• 定义：指专家系统各组成部分的构造方法和组织形 式
• 专家系统结构图
专家知识 知识库
输入或提问
答案
推理机
图6.1专家系统结构简图
6.1 专家系17统概述
用户
接口
解释器
事实 规则
知识库
计划
执行器
议程
中间解 黑板
调度器 协调器
图6.2则为理想专家系统的结构图
6.1 专家系18统概述
一般应用程序与专家系统的区别：
一般应用程序
专家系统
把其应用领域的问题
把问题求解的知识 求解知识单独组成一
隐含地编入程序。
个实体,即为知识库。
把知识组织为两级： 将知识组织成三级；
6.1 专家系10统概述
5.规划专家系统 (expert system for planning)
• 任务 寻找出某个能够达到给定目标的动作序 列或步骤
• 特点
• 所要规划的目标可能是动态的或静态的，需要对未来动作做 出预测
• 所涉及的问题可能很复杂
• 例子 军事指挥调度系统、ROPES机器人规划 专家系统、汽车和火车运行调度专家系统等。
南邮自动化人工智能8自动规划
南邮自动化人工智能8自动规划
第一节 自动规划概述
南邮自动化人工智能8自动规划
8.1.1 规划的概念和作用
1、规划的概念及作用 规划的概念：规划是一种重要的问题求解技术，它从某
个特定的问题状态出发，寻求一系列行为动作，并建立 一个操作序列，直到求得目标状态为止。
规划的作用：规划可用来监控问题求解过程，并能够在 造成较大的危害之前发现差错。规划的好处可归纳为简 化搜索、解决目标矛盾以及为差错补偿提供基础。
stack(a,b)： 把积木a堆放在积木 b 上。动作之前要求 机械手必须已抓住积木 a，而且积木 b 顶上必须是空的。
pickup(a)： 从桌面上拾起积木 a，并抓住它不放。 在动作之前要求机械手为空手，而且积木 a 顶上没有任何 东西。
putdown(a)： 把积木 a 放置到桌面上。要求动作之
例: 采用中间-结局分析方法来逐步求解机器人规划 (见P219-221)
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差别表
假定这个问题的初始状态M0和目标G0如下： M0：INROOM(ROBOT，R1)∧INROOM(BOX1,R2)
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OP2：pushthru(b,d,r1,r2) 机器人把物体 b 从房间 r1 经过门 d 推到房间 r2。 先决条件：INROOM(b,r1)∧INROOM(ROBOT,r1)
∧CONNECTS(d,r1,r2) 删除表：INROOM(ROBOT,S)，
INROOM(b,S); 对于任何S。 添加表：INROOM(ROBOT，r2), INROOM(b,r2)。
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3、域的预测和规划的修正 (1) 域的预测 规划方法的成功取决于问题论域的另一特性--预测。如
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接口
解释器
事实 规则
知识库
计划
执行器
议程
中间解 黑板
调度器 协调器
图6.2则为理想专家系统的结构图
6.1 专家系18统概述
一般应用程序与专家系统的区别：
一般应用程序
专家系统
把其应用领域的问题
把问题求解的知识 求解知识单独组成一
隐含地编入程序。
个实体,即为知识库。
把知识组织为两级： 将知识组织成三级；
由于P(E2|S2)=0.68 > P(E2)，使用P(H | S)公式的后半部分，得 到在当前观察S2下的后验概率P(H1| S2)和后验几率O(H1| S2)
P(H1| S2) = P(H1) + ((P(H1| E2) – P(H1)) / (1 - P(E2))) × (P(E2| S2) – P(E2))
人工智能
第6章 专家系统
6.1 专家系统概述 6.5 新型专家系统 6.2 基于规则的专家系统 6.6 专家系统设计 6.3 基于框架的专家系统 6.7 专家系统开发工具 6.4 基于模型的专家系统 6.8 小结
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6.1 专家系统概述
• 专家系统(expert system)是人工智能应用研究最活跃 和最广泛的课题之一,是目前AI应用研究的主要领域 之一。
• 任务 根据观察到的情况(数据)来推断出某个对象机 能失常(即故障)的原因
• 特点 • 能够了解被诊断对象或客体各组成部分的特性以 及它们之间的联系 • 能够区分一种现象及其所掩盖的另一种现象 • 能够向用户提出测量的数据，并从不确切信息中 得出尽可能正确的诊断
• 例子 有医疗诊断等
6.1 专家系9 统概述
• 特点
• 同时具有诊断和调试等功能 • 具有良好的人机界面
• 例子 MACSYMA符号积分与定理证明系统， 计算机程序设计语言和物理智能计算机辅助 教学系统等
10. 修理专家系统 (expert system for repair)
6.1 专家系15统概述
• 任务 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
6.1 专家系11统概述
6.监视专家系统 (expert system for monitoring)
• 任务 对系统、对象或过程的行为进行不断观 察，并把观察到的行为与其应当具有的行为进 行比较，以发现异常情况，发出警报
• 特点
• 系统应具有快速反应能力 • 系统发出的警报要有很高的准确性 • 系统能够动态地处理其输入信息
• 在设计基于框架的专家系统时，把整个问题和 每件事想像为编织起来的事物
• 在辨识事物之后，寻找把这些事物组织起来的 方法
• 对于任何类型的专家系统，其设计是个高度交 互的过程
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开发基于框架的专家系统的主要任务
• 定义问题 • 分析领域 • 定义类与特征 • 定义例子及其框架结构 • 确定模式及其匹配规则 • 规定事物的通信方法 • 设计系统界面 • 对系统进行评价 • 对系统进行扩展，深化和扩展知识
• 功能 有诊断、调试、计划和执行等功能
• 例子 ACI电话和有线电视维护修理系统
6.1 专家系16统概述
6.1.3专家系统的结构和建造步骤
• 定义：指专家系统各组成部分的构造方法和组织形 式
• 专家系统结构图
专家知识 知识库
输入或提问
答案
推理机
图6.1专家系统结构简图
6.1 专家系17统概述
用户
E1) P (H1| E1) = (LS1 × P (H1)) / ((LS1-1) × P (H1) +1) =(2 × 0.091) / ((2 -1) × 0.091 +1) =0.16682
由于P(E1|S1)=0.84 > P(E1)，使用P(H | S)公式的后半 部分，得到在当前观察S1下的后验概率P(H1| S1)和后验 几率O(H1| S1)
1.基于规则的专家系统的工作模型
知识库 （规则）
工作存储器 （事实）
推理机
图6.4 基于规则的工作模型
6.2 基于规则的专23 家系统
基于规则的专家系统采用下列模块来建 立产生式系统的模型：
• 知识库 以一套规则建立人的长期存储器模型
• 工作存储器 建立人的短期存储器模型，存放 问题事实和由规则激发而推断出的新事实
• 任务 通过对已知信息与数据的分析与解释， 确定它们的涵义；
• 特点
数据量很大，常不准确、有错误、不完全 能从不完全的信息中得出解释，并能对数据做出某些假设 推理过程可能很复杂和很长
• 应用 语音理解、图象分析、系统监视、化学 结构分析和信号解释等
6.1 专家系7 统概述
2. 预测专家系统 (expert system for prediction)
• 推理机 借助于把存放在工作存储器内的问题 事实和存放在知识库内的规则结合起来，建立 人的推理模型，以推断出新的信息
6.2 基于规则的专24 家系统
2.基于规则专家系统的结构
解释器
外部程序
用户界面
开发界面
用户
知识工程师
图6.5 基于规则专家系统的结构
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6.3 基于框架的专家系统
• 1. 面向目标编程与基于框架设计
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6.4 基于模型的专家系统
1. 基于模型专家系统的提出 ❖ 关于人工智能的一个观点(定性模型化) ❖ 综合各种模型的专家系统比基于逻辑心
理模型的系统具有更强的功能，从而有 可能显著改进专家系统的设计 ❖ 在诸多模型中，人工神经网络模型的应 用最为广泛
6.4 基于模型的专29 家系统
2. 基于神经网络的专家系统
• 任务 通过对过去与现在已知状况的分析，推 断未来可能发生的情况。
• 特点
• 系统处理的数据随时间变化，且可能是不准确和不 完全
• 系统需要有适应时间变化的动态模型
• 例子 有气象预报、军事预测等
6.1 专家系8 统概述
3. 诊断专家系统 (expert system for diagnosis)
6.1 专家系10统概述
5.规划专家系统 (expert system for planning)
• 任务 寻找出某个能够达到给定目标的动作序 列或步骤
• 特点
• 所要规划的目标可能是动态的或静态的，需要对未来动作做 出预测
• 所涉及的问题可能很复杂
• 例子 军事指挥调度系统、ROPES机器人规划 专家系统、汽车和火车运行调度专家系统等。
• 神经网络模型从知识表示、推理机制到控制方 式，与目前专家系统中的基于逻辑的心理模型 有本质的区别
• 三种神经网络模型与专家系统集成模式
• 神经网络支持专家系统 • 专家系统支持神经网络 • 协同式的神经网络专家系统
6.4 基于模型的专30 家系统
神经网络专家系统的基本结构
专家
神经网络
用户
知识库
• 定义：是一个含有大量的某个领域专家水平的知识 与经验智能计算机程序系统，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；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。
6.1.1 专家系统特点
6.1 专家4系统概述
Байду номын сангаас
专家系统具有一些共同的特点和优点
• 专家系统具有下列3个特点：
= 0.15807
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(2) 由r2计算O(H1| S2) 先把H1的先验概率更新为在E2下的后验概率P(H1| E2) P(H1| E2)=(LS2 × P(H1)) / ((LS2-1) × P(H1)+1) =(100 × 0.091) / ((100 -1) × 0.091 +1) =0.90918
且已知P(E1)= P(E2)= P(H3)=0.6, P(H1)=0.091, P(H2)=0.01, 又由用户告知：
P(E1| S1)=0.84, P(E2|S2)=0.68, P(E3|S3)=0.36 请用主观Bayes方法求P(H2|S1, S2, S3)=?
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解：(1) 由r1计算O(H1| S1) 先把H1的先验概率更新为在E1下的后验概率P(H1|
数据级和程序级。
数据、知识库和控制。
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专家系统的主要组成部分
• 知识库（Knowledge Base） • 综合数据库（Global Database） • 推理机（Reasoning Machine） • 解释器（Explanator） • 人机接口（Interface）
专家系统的建造步骤
6.1 专家系20统概述
P(H1| S1) = P(H1) + ((P(H1| E1) – P(H1)) / (1 - P(E1))) × (P(E1| S1) – P(E1))
= 0.091 + (0.16682 –0.091) / (1 – 0.6)) × (0.84 – 0.6)
=0.091 + 0.18955 × 0.24 = 0.136492 O(H1| S1) = P(H1| S1) / (1 - P(H1| S1))
问题
再设计
改进
知识化
知识
概念化
概念
结构
形式化 规则化
规则
合法化
形式
重新阐述
图6.3建立专家系统的步骤
6.1 专家系21统概述
建立系统的一般步骤如下
设计初始知识库
➢问题知识化 ➢知识概念化 ➢概念形式化 ➢形式规则化 ➢规则合法化
原型机（prototype）的开发与实验 知识库的改进与归纳
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6.2基于规则的专家系统
O(H1| S1,S2)= (O(H1| S1) / O(H1)) × (O(H1| S2) / O(H1)) × O(H1)