人工智能二级考试理论知识点

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第二届全国人工智能应用技术技能大赛理论知识竞赛题库答案

第二届全国人工智能应用技术技能大赛理论知识竞赛题库答案

第二届全国人工智能应用技术技能大赛理论知识竞赛题库答案一、选择题1. 人工智能的定义是什么?人工智能(AI)是指使计算机系统具有一定的智能,可以模仿、实现和扩展人类的部分智能能力的学科。

答案:D. 可以模仿、实现和扩展人类的部分智能能力的学科2. 以下哪个不属于人工智能的分支?A. 机器学习B. 自然语言处理C. 逻辑推理D. 云计算答案:D. 云计算3. 人工智能的发展可以分为几个阶段?A. 1个阶段B. 2个阶段C. 3个阶段D. 4个阶段答案:C. 3个阶段4. 以下哪个不是人工智能的特征?A. 学习能力B. 推理能力C. 感知能力D. 计算能力答案:D. 计算能力二、填空题1. 人工智能的主要应用领域有________、________、________、________等。

答案:医疗、金融、教育、交通2. 在人工智能中,神经网络是一种________学习方法。

答案:机器3. 人工智能的发展受益于大数据和________技术的进步。

答案:云计算三、简答题1. 请简要说明人工智能的三个发展阶段。

答案:人工智能的发展可以分为三个阶段。

第一个阶段是符号主义人工智能(Symbolic AI)。

这个阶段主要关注人类智能的模拟和推理演绎,采用逻辑推理和规则系统。

第二个阶段是连接主义人工智能(Connectionist AI),也称为神经网络人工智能。

这个阶段的关键是人工神经网络,通过训练数据进行学习和模式识别。

第三个阶段是深度学习与增强学习,利用大数据和强化学习算法使模型具有更强的学习能力和智能性。

2. 请简要说明人工智能的主要应用领域。

答案:人工智能的主要应用领域包括但不限于医疗、金融、教育、交通等。

在医疗领域,人工智能可以用于辅助诊断、疾病预测、医疗影像分析等。

在金融领域,人工智能可以用于风险管理、欺诈检测、预测市场趋势等。

在教育领域,人工智能可以用于个性化教育、智能辅导、学习分析等。

在交通领域,人工智能可以用于智能交通管理、无人驾驶等。

人工智能基础知识(二)2024

人工智能基础知识(二)2024

人工智能基础知识(二)引言概述:本文将进一步介绍人工智能的基础知识,帮助读者更深入地了解人工智能的领域和应用。

本文将分为五个大点,依次讨论人工智能的推理与决策、机器学习、自然语言处理、计算机视觉和专家系统。

正文:一、推理与决策:1. 推理的概念和作用2. 符号逻辑和谓词逻辑的应用3. 常见的推理算法和方法4. 人工智能在推理与决策中的应用领域5. 推理系统的局限性和挑战二、机器学习:1. 机器学习的基本原理和分类2. 监督学习、非监督学习和强化学习的区别与应用3. 常见的机器学习算法和模型4. 机器学习在图像识别、语音识别等领域的应用5. 机器学习的发展趋势和挑战三、自然语言处理:1. 自然语言处理的定义和目标2. 语言模型和语义理解的基本原理3. 文本分类和命名实体识别的方法4. 机器翻译和问答系统的技术手段5. 自然语言处理在社交媒体、智能助手中的应用四、计算机视觉:1. 计算机视觉的定义和研究内容2. 图像处理和特征提取的方法3. 目标检测和图像分类的算法原理4. 视觉SLAM和目标跟踪的技术手段5. 计算机视觉在无人驾驶、安防监控中的应用五、专家系统:1. 专家系统的概念和特点2. 知识表示和推理机制的设计方法3. 基于规则和基于案例的专家系统技术4. 专家系统在医疗诊断、金融风险评估中的应用5. 专家系统的发展前景和挑战总结:通过本文的阐述,我们更全面地认识了人工智能的基础知识。

推理与决策、机器学习、自然语言处理、计算机视觉和专家系统是人工智能的重要组成部分,它们在实际应用中有着广泛的应用。

然而,人工智能仍然面临着许多挑战,如数据质量、模型可解释性等,未来的发展仍然需要不断努力和创新。

(人工智能)人工智能考试整理

(人工智能)人工智能考试整理

(⼈⼯智能)⼈⼯智能考试整理(⼈⼯智能)⼈⼯智能考试整理智能定义(知识阈值理论)智能就是在巨⼤的搜索空间中迅速找到⼀个满意解的能⼒智能的综合性定义:智能是知识和智⼒的总和。

其中知识是智能⾏为的基础。

智能的特征:1)具有记忆与思维能⼒存贮有感官得到的外界信息并加以处理(如分析,计算,联想、决策等)2)具有感知能⼒:通过感官获取外部信息的能⼒。

3)具有⾃适应能⼒通过与外部世界交互学习,积累经验,增长知识,以适应环境变化。

4)具有表达能⼒通过语⾔、⼿势、表情等⽅式完成信息的输出。

深蓝:能够模拟⼈的思维,进⾏博弈的计算机。

1997年5⽉12⽇,⼀个名为“深蓝”(deepBlue)的IBM计算机系统战胜当时的国际象棋冠军盖利.卡斯帕罗夫图灵测试:两个房间,⼀个是⼈,⼀个是机器,测试者通过⼀系列的提问,如果提问题的⼈⽆法分辨是⼈还是机器在回答问题,则认为该机器具有智能⼈⼯智能(ArtificalIntelligence,简称AI)⼜称机智能machineintelligence,⼀般认为起源于美国1956年的⼀次夏季讨论(达特茅斯会议)在这次会议上,第⼀次提出了“ArtificalIntelligence”这个词。

AI的本质问题:研究如何制造出⼈造的智能机器或系统,来模拟⼈类的智能活动的能⼒,以延伸⼈们智能的科学。

产⽣式系统由三个部分组成1)综合数据库(GlobeDatabase)也称为:事实库,上下⽂等。

作⽤:存放问题求解的过程中产⽣的状态描述信息。

2)规则库(RuleBase)(问题本⾝知识、求解知识)也称为规则基、规则集等。

作⽤:存放规则知识。

产⽣式规则的⼀般表达形式:IF(前提)…THEN(结论)…即:如果…那么….例:1)数学定理2)IFA是⼀种动物ANDA是哺乳动物ANDA吃⾁THENA是⾼级动物关于不精确推理当规则的前提成⽴时,结论并⾮完全成⽴。

这种推理称为不精确推理。

通常采⽤阈值⽅法来解决此类问题。

青少年人工智能技术水平测试二级第一章 第四节人工智能技术于应用

青少年人工智能技术水平测试二级第一章 第四节人工智能技术于应用


人工智能发展方 向
弱人工智能
弱人工智能只专注完成一些特别设定的任务。例如语音识 别,图像识别等。
ห้องสมุดไป่ตู้人工智能
“强人工智能系统”包括了学习,语言,认知,推理,创造和计划,目标是让人工智能在非监督学习的情况 下处理前所未见的细节,并同时与人类开展交互式学习。
超人工智能
通过模拟人类的智慧, 人工智能开始具备自主思 维意识,形成新的智能群 体,能够像人类一样独立 地进行思维。

人工智能在生 活中的应用
计算机视觉是指计算机从图像中识别出 物体、场景和活动的能力。
医疗成像分析被用来提高疾病的预测、 诊断和治疗。
人脸识别被支付宝或者网上一些自助服 务用来自动识别照片里的人物。
语音识别
语音识别技术就是语音转 化为文字,并对其进行识别 认知和处理。
语音识别的主要应用包括 医疗听写、语音书写、电脑 系统声控、电话客服等。
繁荣:1980-1987
80年代,一类名为“专家系统” 的AI程序开始为全世界的公司 所采纳,专家系统的能力来自 于它们存储的专业知识。而 “知识处理”成为了主流AI研究 的焦点。这是70年代以来AI研 究的一个新方向。
日本政府在同一年代投资AI以促进其第五代计算机工程
第二次低谷
1987-1993年AI经历了第二次低谷。也叫“AI之冬”。“AI之冬 (en:AI winter)”一词由经历过1974年经费削减的研究者们创 造出来。
语言处理
自然语言处理(NPL),将各种有助于实现目标的多种 技术进行了融合,实现人机间自然语言通信。
智能机器人
智能机器人在生活中随处可见,
扫地机器人、陪伴机器人……这些
机器人不管是跟人语音聊天,还

人工智能考试必备知识点

人工智能考试必备知识点

人工智能考试必备知识点第三章约束推理约束的定义:一个约束通常是指一个包含若干变量的关系表达式,满足的条件。

贪心算法:贪心法把构造可行解的工作分阶段来完成。

在各个阶段,选择那些在某些意义下是局部最优的方案,期望各阶段的局部最优的选择带来整体最优。

回溯算法:有些问题需要彻底的搜索才能解决问题,然而,彻底的搜索要以大量的运算时间为代价,对于这种情况可以通过回溯法来去掉一些分支,从而大大减少搜索的次数第四章定性推理定性推理的定义是从物理系统、生命系统的结构描述出发 , 导出行为描述 , 以便预测系统的行为并给出原因解释。

定性推理采用系统部件间的局部结构规则来解释系统行为态的变化行为只与直接相邻的部件有关第六章贝叶斯网络贝叶斯网络的定义:贝叶斯网络是表示变量间概率依赖关系的有向无环图,这里每个节点表示领域变量,表示变量间的概率依赖关系,同时对每个节点都对应着一个条件概率分布表 (CPT) 该变量与父节点之间概率依赖的数量关系。

条件概率:条件概率:我们把事件B 已经出现的条件下,事件 A 发生的概率记做为并称之为在B 出现的条件下 A 出现的条件概率,而称 P(A)为无条件概率。

贝叶斯概率:先验概率、后验概率、联合概率、全概率公式、贝叶斯公式先验概率:先验概率是指根据历史的资料或主观判断所确定的各事件发生的概率,验证实,属于检验前的概率,所以称之为先验概率后验概率:后验概率一般是指利用贝叶斯公式,结合调查等方式获取了新的附加信息,对先验概率进行修正后得到的更符合实际的概率联合概率:联合概率也叫乘法公式,是指两个任意事件的乘积的概率,或称之为交事件的概率。

贝叶斯问题的求解步骤定义随机变量、确定先验分布密度、利用贝叶斯定理计算后验分布密度、利用计算得到的厚颜分布密度对所求问题作出推断贝叶斯网络的构建为了建立贝叶斯网络,第一步,必须确定为建立模型有关的变量及其解释。

为此,需要:(1) 确定模型的目标,即确定问题相关的解释; (2) 确定与问题有关的许多可能的观测值,并确定其中值得建立模型的子集; (3) 将这些观测值组织成互不相容的而且穷尽所有状态的变量。

人工智能知识点总结(二)2024

人工智能知识点总结(二)2024

人工智能知识点总结(二)引言概述:人工智能(Artificial Intelligence)是一门研究如何使计算机能够模拟智能的学科。

本文是人工智能知识点总结系列的第二篇,将详细介绍人工智能领域中的五个重要主题。

这些主题包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉和强化学习。

我们将逐一介绍这些主题的核心概念和应用,帮助读者快速了解人工智能领域的知识。

一、机器学习机器学习(Machine Learning)是人工智能领域的基石之一,它研究如何通过从数据中学习来构建模型和预测结果。

在这一主题下,我们将讨论以下几个关键点:1. 监督学习和无监督学习的区别;2. 常见的机器学习算法,如线性回归、决策树和支持向量机;3. 交叉验证和训练集-测试集划分的概念;4. 特征选择和特征工程的重要性;5. 机器学习在现实生活中的应用,如垃圾邮件过滤和推荐系统。

二、深度学习深度学习(Deep Learning)是人工智能领域的前沿技术,它通过建立多层神经网络来模拟人脑的工作方式。

在这一主题下,我们将探讨以下几个关键点:1. 神经网络的基本概念和结构;2. 前馈神经网络和反向传播算法的原理;3. 一些常见的深度学习模型,如卷积神经网络和循环神经网络;4. 深度学习在图像识别和语音识别等领域的应用;5. 深度学习的发展趋势和研究方向。

三、自然语言处理自然语言处理(Natural Language Processing)是人工智能领域的重要研究方向,它研究如何使计算机能够理解和处理人类的自然语言。

在这一主题下,我们将讲解以下几个关键点:1. 自然语言处理的基本任务,如文本分类和信息提取;2. 语言模型和词嵌入的概念;3. 常见的自然语言处理技术,如分词、词性标注和命名实体识别;4. 文本生成和机器翻译的原理和方法;5. 自然语言处理在智能助手和智能客服等领域的应用。

四、计算机视觉计算机视觉(Computer Vision)是研究如何使计算机能够理解和分析图像和视频的学科。

ai总结试卷知识点

ai总结试卷知识点

ai总结试卷知识点一、人工智能的基本概念1. 人工智能的定义和特点人工智能是指利用计算机技术模拟人类智能的能力,包括感知、认知、学习、推理、规划和行动等方面。

具有智能的特点,如自主性、学习能力、推理能力、语言能力等。

2. 人工智能的分类根据不同的方法和技术,人工智能可以分为强人工智能和弱人工智能。

强人工智能是指具有人类智能水平的人工智能系统,能够思考、学习和创造;弱人工智能则是指专门针对某一领域或任务的人工智能系统,无法与人类智能相提并论。

二、人工智能的技术原理1. 机器学习机器学习是一种基于数据的自动化学习方法,通过训练数据和算法的迭代优化,使计算机系统能够从中提取知识、模式和规律。

常见的机器学习方法包括监督学习、无监督学习和强化学习。

2. 深度学习深度学习是一种基于人工神经网络的学习方法,具有多层次的表示和抽象特征提取能力。

它能够处理大规模的数据,并在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。

3. 自然语言处理自然语言处理是指通过计算机技术处理和理解自然语言的能力,包括文本分析、语义理解、机器翻译等。

它是人工智能技术的重要应用领域之一,已经在搜索引擎、智能对话系统等方面得到了广泛应用。

4. 强化学习强化学习是一种基于奖励信号进行学习的方法,通过试错和反馈机制,使智能体在与环境的交互中学习并优化策略。

它在游戏、机器人控制、自动驾驶等领域具有重要应用价值。

5. 人工智能的伦理和安全问题随着人工智能技术的发展,一些伦理和安全问题也愈发突出。

包括数据隐私保护、算法歧视、自动化生产带来的社会影响等。

需要制定相关政策和法规来保障个人权益和社会稳定。

三、人工智能的应用领域1. 医疗健康领域人工智能技术在医疗影像诊断、药物研发、健康管理等方面得到了广泛应用,能够提高诊断精度和治疗效果,促进健康产业的发展。

2. 金融领域人工智能技术在风险管理、信用评估、市场预测等方面具有重要作用,能够提高金融机构的运营效率和风险控制能力。

人工智能考试复习资料

人工智能考试复习资料

人工智能第一章1、智能(intelligence )人的智能是他们理解和学习事物的能力,或者说,智能是思考和理解能力而不是本能做事能力。

2、人工智能(学科)人工智能研究者们认为: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力功能,并开发相关理论和技术。

3、人工智能(能力)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智能行为,这些智能行为涉及学习、感知、思考、理解、识别、判断、推理、证明、通信、设计、规划、行动和问题求解等活动。

4、人工智能:就是用人工的方法在机器上实现的智能,或者说,是人们使用机器模拟人类的智能。

5、人工智能的主要学派:符号主义:又称逻辑主义、心理学派或计算机学派,其原理主要为物理符号系统(即符号操作系统)假设和有限合理性原理。

代表人物有纽厄尔、肖、西蒙和尼尔逊等。

连接主义:又称仿生学派或生理学派,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。

行为主义:又称进化主义或控制论学派,其原理为控制论及感知—动作模式控制系统。

6、人类认知活动具有不同的层次,它可以与计算机的层次相比较,见图人类 计算机认知活动的最高层级是思维策略,中间一层是初级信息处理,最低层级是生理过程,即中枢神经系统、神经元和大脑的活动,与此相对应的是计算机程序、语言和硬件。

研究认知过程的主要任务是探求高层次思维决策与初级信息处理的关系,并用计算机程序来模拟人的思维策略水平,而用计算机语言模拟人的初级信息处理过程。

7、人工智能研究目标为:1、更好的理解人类智能,通过编写程序来模仿和检验的关人类智能的理论。

2、创造有用和程序,该程序能够执行一般需要人类专家才能实现的任务。

一般来说,人工智能的研究目标又可分为近期研究目标和远期研究目标两种。

两者具有不可分割的关系,一方面,近期目标的实现为远期目标研究做好理论和技术准备,打下了必要的基础,并增强人们实现远期目标的信心。

《人工智能基础》考试重点

《人工智能基础》考试重点

《人工智能基础》考试重点《人工智能基础》考试重点人工智能的考试重点参考书目:《人工智能基础》第二版,高等教育出版社人工智能定义:(P2,3)(学科)是智能科学中涉及研究、设计和应用智能机器和智能系统的一个分支,而智能科学是一门与计算机科学并行的学科。

(能力)是智能机器所执行的通常与人类有关的职能行为,这些智能行为涉及学习、感知、思考、理解、识别、判断、推理、证明、通信、设计、规划、行动和问题求解等活动。

人工智能的主要学派和研究的主要方法:(P7,P9)1、符号主义:主要研究方法是功能模拟方法,通过分析人类认知系统所具备的功能和机能,然后用计算机模拟这些功能,实现人工智能。

2、连接主义:主要研究方法是结构模拟方法,主要是神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。

认为功能、结构和智能行为是密切相关的,不同的结构表现出不同的功能和行为。

3、行为主义:主要研究方法是采用行为模拟方法,认为功能、结构和智能行为是不可分的,不同行为表现出的功能和不同控制结构。

模式识别定义:(P19)是指计算机代替人类或帮助人类感知模式,是对人类感知外界功能的模拟,研究的是计算机模式识别系统,也就是使一个计算机系统具有模拟人类通过感官接受外界信息、识别和理解周围环境的感知能力。

知识表示定义:(P28)是研究用机器表示知识的可行性、有效性的一般方法,是一种数据结构和控制结构的统一体,既考虑知识的存储有考虑知识的使用。

知识表示可看成是一组描述事物的约定,以便把人类知识表示成机器能处理的数据结构。

状态空间法定义:(P29)基于解答空间的问题表示和求解方法就是状态空间法。

状态空间法的要素:(P29)1、状态:表示问题解法中每一步问题状况的数据结构。

2、算符:把问题从一种状态变换为另一种状态的手段。

3、状态空间方法:基于解答空间的问题表示和求解方法,它是以状态与算符为基础来表示和问题求解的。

置换:(P46)一个表达式的置换就是在该表达式中用置换项置换变量。

二级机器人考试知识点总结

二级机器人考试知识点总结

二级机器人考试知识点总结一、基本概念1. 什么是机器人?机器人是指由计算机或者数字电子控制设备控制自动执行工作的机械装置。

它具有自主感知、决策、执行任务等能力,可以替代人类完成一些重复、复杂、危险的工作。

2. 机器人的分类机器人按照其功能和用途可以分为:工业机器人、服务机器人、特种机器人等。

按照机器人的构造和工作方式可以分为:定点机器人、移动机器人等。

3. 机器人的组成和工作原理机器人通常由机械结构、传感器、执行器、控制系统等组成。

机器人的工作原理是依靠计算机系统随时根据环境和任务变化,控制机械结构和执行器执行任务。

二、机器人的感知技术1. 传感器的类型和原理机器人常用的传感器有位置传感器、速度传感器、力传感器、视觉传感器、声音传感器等。

它们通过采集环境中的信息,反馈给控制系统,使机器人能够感知环境变化。

2. 视觉传感器的原理和应用视觉传感器是机器人感知环境的重要设备之一,它可以通过摄像头或者激光扫描仪等设备采集环境中的图像信息,从而实现识别、定位等功能。

3. 声音传感器的原理和应用声音传感器可以通过麦克风等设备采集环境中的声音信息,从而实现语音识别、指令执行等功能,是机器人交互的重要手段。

三、机器人的控制技术1. 控制系统的原理和类型控制系统是机器人的大脑,它通过传感器采集的信息进行处理,控制执行器的运动,从而实现机器人的任务。

常见的控制系统有:开环控制系统、闭环控制系统等。

2. PID控制器的原理和应用PID控制器是一种常用的控制系统,通过比例控制、积分控制、微分控制来调节执行器的运动状态,使机器人能够更加精确和稳定地执行任务。

3. 遗传算法在机器人控制中的应用遗传算法是一种模拟达尔文生物进化的算法,可以通过选择、交叉、变异等操作,优化机器人的控制参数,从而使机器人具有更好的执行效果。

四、机器人的执行技术1. 机器人的动力系统机器人的动力系统是机器人的“心脏”,通过电机、液压系统、气动系统等设备,为机器人提供动力,使其能够运动和执行任务。

《人工智能》知识点整理

《人工智能》知识点整理

《人工智能》知识点整理第二讲知识表示2.0.知识表示的重要性知识是智能的基础:获得知识、运用知识符合计算机要求的知识模式:计算机能存储、处理的知识表示模式;数据结构(List, Table, Tree, Graph, etc.)2.1 基本概念2.1.1 数据、信息与知识数据(Data)⏹信息的载体和表示⏹用一组符号及其组合表示信息信息(Information)⏹数据的语义⏹数据在特定场合下的具体含义知识(Knowledge)⏹信息关联后所形成的信息结构:事实& 规则⏹经加工、整理、解释、挑选、改造后的信息2.1.2 知识的特性⏹相对正确性⏹一定条件下⏹某种环境中⏹......⏹不确定性⏹存在“中间状态”⏹“真”(“假”)程度⏹随机性⏹模糊性⏹经验性⏹不完全性⏹...... ⏹可表示性& 可利用性⏹语言⏹文字⏹图形⏹图像⏹视频⏹音频⏹神经网络⏹概率图模型⏹......2.1.3 知识的分类⏹常识性知识、领域性知识(作用范围)⏹事实性知识、过程性知识、控制知识(作用及表示)⏹确定性知识、不确定性知识(确定性)⏹逻辑性知识、形象性知识(结构及表现形式)⏹零级知识、一级知识、二级知识(抽象程度)2.1.4 常用的知识表示方法⏹一阶谓词(First Order Predicate)⏹产生式(Production)⏹框架(Framework)⏹语义网络(Semantic Network)⏹剧本(Script)⏹过程(Procedure)⏹面向对象(Object-Oriented)⏹Petri网(Petri Network)⏹信念网(Belief Network)⏹本体论(Ontology)……2.1.5 如何选择合适的表示方法?⏹充分表示领域知识⏹有利于对知识的利用⏹便于理解和实现⏹便于对知识的组织、管理与维护2.2 一阶谓词表示法1. 优点⏹自然性⏹接近自然语言,容易接受⏹精确性⏹用于表示精确知识⏹严密性⏹有严格的形式定义和推理规则⏹易实现性⏹易于转换为计算机内部形式2. 缺点⏹无法表示不确定性知识⏹所能表示的知识范围太狭窄⏹难以表示启发性知识及元知识⏹未能充分利用与问题本身特性有关的知识⏹组合爆炸⏹经常出现事实、规则等的组合爆炸⏹效率低⏹推理与知识的语义完全割裂2.3 产生式表示法⏹1943年E. Post第一次提出⏹称为“Post机”的计算模型(《计算理论》)⏹一种描述形式语言的语法⏹AI中应用最多的知识方法之一⏹Feigenbaum研制的化学分子结构专家系统DENDRAL⏹Shortliffe研制的的诊断感染性疾病的专家系统MYCIN⏹……2.3.1 产生式的基本形式P → Q 或IF P THEN Q CF = [0, 1]其中,P是产生式的前提,Q是一组结论或操作,CF(Certainty Factor)为确定性因子,也称置信度。

人工智能知识点总复习(附答案)

人工智能知识点总复习(附答案)

知识点1.什么是人工智能?它的研究目标是什么?人工智能的研究目标远期目标揭示人类智能的根本机理,用智能机器去模拟、延伸和扩展人类的智能涉及到脑科学、认知科学、计算机科学、系统科学、控制论等多种学科,并依赖于它们的共同发展近期目标研究如何使现有的计算机更聪明,即使它能够运用知识去处理问题,能够模拟人类的智能行为。

相互关系远期目标为近期目标指明了方向近期目标则为远期目标奠定了理论和技术基础2.人工智能有哪几个主要学派?各自的特点是什么?人工智能研究的三大学派:随着人工神经网络的再度兴起和布鲁克(R.A.Brooks)的机器虫的出现,人工智能研究形成了符号主义、联结主义和行为主义三大学派。

符号主义学派是指基于符号运算的人工智能学派,他们认为知识可以用符号来表示,认知可以通过符号运算来实现。

例如,专家系统等。

联结主义学派是指神经网络学派,在神经网络方面,继鲁梅尔哈特研制出BP网络之后,人工神经网络研究掀起了第二次高潮。

之后,随着模糊逻辑和进化计算的逐步成熟,又形成了“计算智能”这个统一的学科范畴。

行为主义学派是指进化主义学派,在行为模拟方面,麻省理工学院的布鲁克教授1991年研制成功了能在未知的动态环境中漫游的有6条腿的机器虫。

智能科学技术学科研究的主要特征(1)由对人工智能的单一研究走向以自然智能、人工智能、集成智能为一体的协同研究;(2)由人工智能学科的独立研究走向重视与脑科学、认知科学、等学科的交叉研究;(3)由多个不同学派的独立研究走向多学派的综合研究;(4)由对个体、集中智能的研究走向对群体、分布智能的研究;(5)智能技术应用已渗透到人类社会的各个领域。

知识表示的类型按知识的不同存储方式:陈述性知识:知识用某种数据结构来表示;知识本身和使用知识的过程相分离。

过程性知识:知识和使用知识的过程结合在一起。

知识表示的基本方法非结构化方法:一阶谓词逻辑产生式规则结构化方法:语义网络框架知识表示的其它方法状态空间法和问题归约法。

人工智能考试复习重点.doc

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1.人工智能研究途径有:(1)符号主义(Symbolicism)基于物理符号系统假设和有限合理性原理的人工智能学派。

(2)联结/连接主义(Connectionism)基于神经元及神经元之间的网络联结机制来模拟和实现人工智能。

(3)行为主义(Actionism)基于控制论和“感知——动作”型控制系统的人工智能学派P. S:知识和推理是人工智能的核心,学习是人工智能的关键。

命题是能表达判断并具有确定真值的陈述句。

人工智能的研究内容——机器思维,机器感知,决策与行为,其目的即实现人的智能!人工智能研究的基本内容是机器感知、机器思维、机器学习、机器行为、智能系统及智能计算机的构造技术。

2.人工智能的研究途径主要有以符号处理为核心的方法、以网络连接为主的连接机制方法及系统集成。

3.人工智能的研究领域主要有专家系统、机器学习、模式识别、自然语言理解、自动定理证明、自动程序设计、机器人学、的.弈、智能决策支持系统、人工神经网络等。

2.人工智能研究方法:采集,预处理,推理,机器学习和反馈。

3.知识的特性:相对正确性,知识来自于人们对客观世界运动规律的正确认识,是从感性认识上升成为理性认识的高级思维劳动过程的结品,故相应于一定的客观环境与条件下,知识无疑是正确的。

然而当客观环境与条件发生改变时,知识的正确性就要接受检验,必要时就要对原来的认识加以修正或补充,以至全部更新而取而代之。

不确定性,如前所述,知识由若干信息关联的结构组成。

但是,其中有的信息是精确的,有的信息却是不精确的。

这样,则由该信息结构形成的知识也有了确定或不确定的特征。

可表示性与可利用性,可发展性。

知识的可利用性使得计算机或智能机器能利用知识成为现实;而知识的机器可学习、E表示性使得人工智能不断得以进步与发展成为必然。

4.产生式的基本形式:产生式通常用于表示具有因果关系的知识,其基本形式是: P—Q 或者IfP Then QlElse SJ其中,P是前件,用于指出该产生式是否可用的条件。

计算机二级题库中的计算机人工智能题解析

计算机二级题库中的计算机人工智能题解析

计算机二级题库中的计算机人工智能题解析近年来,随着计算机技术的不断发展,人工智能(Artificial Intelligence,AI)成为了热门话题。

计算机二级题库中也相应地涉及了一些与人工智能相关的考题。

本文将对计算机二级题库中的计算机人工智能题进行解析和讲解。

题目一:什么是人工智能?人工智能是一门研究如何使计算机能够像人一样执行智能任务的学科。

它包括了模拟人类思维过程的方法和技术,使计算机具有学习、推理、分析、识别、理解、感知等智能特征。

解析:这道题需要对人工智能的定义进行解释。

可以从宏观角度说明人工智能的研究范围和目标。

另外,可以提及人工智能的核心特征,如学习、推理、分析等。

题目二:人工智能的应用领域有哪些?人工智能的应用领域非常广泛。

在图像识别方面,人工智能可以实现人脸识别、物体检测等功能。

在自然语言处理方面,人工智能可以实现语音识别、机器翻译等功能。

此外,人工智能还应用于医疗、金融、交通、农业等各个领域。

解析:这道题需要罗列人工智能的应用领域,并对每个领域进行简要的概述。

可以举例说明人工智能在该领域的具体应用场景,如在医疗领域中可以应用于辅助诊断和药物研发等。

题目三:机器学习和深度学习有什么区别?机器学习(Machine Learning)是一种通过给计算机提供数据和算法,使其自动从数据中学习和改进性能的方法。

而深度学习(Deep Learning)是机器学习的一种方法,它基于人工神经网络的多层组织结构,可以模拟人脑神经元之间的连接关系进行学习和决策。

解析:这道题需要比较机器学习和深度学习的不同点。

可以从其定义、应用范围、原理等方面进行解析,并举例说明两者的应用场景和实际效果。

题目四:什么是神经网络?神经网络(Neural Network)指的是一种模拟人脑神经元之间连接方式的数学模型。

它由多层神经元组成,每个神经元接收上一层神经元的输入,并通过激活函数进行非线性的数据处理,最终输出结果。

人工智能二级考试答案

人工智能二级考试答案

人工智能二级考试答案一、单项选择题(每题2分,共20分)1. 人工智能的定义是什么?A. 模拟人类智能行为的计算机程序B. 模拟人类思维过程的计算机程序C. 模拟人类情感的计算机程序D. 模拟人类意识的计算机程序答案:A2. 下列哪项技术不属于人工智能的范畴?A. 机器学习B. 深度学习C. 云计算D. 自然语言处理答案:C3. 人工智能的发展历程中,哪个阶段标志着机器学习技术的兴起?A. 1950年代B. 1980年代C. 2000年代D. 2010年代答案:B4. 在人工智能领域,下列哪项技术主要用于图像识别?A. 语音识别B. 机器视觉C. 语义分析D. 强化学习答案:B5. 人工智能在医疗领域的应用不包括以下哪项?A. 辅助诊断B. 药物研发C. 患者护理D. 法律咨询答案:D6. 人工智能中的“深度学习”主要依赖于哪种类型的神经网络?A. 循环神经网络B. 卷积神经网络C. 深度信念网络D. 随机森林答案:B7. 人工智能在金融领域的应用包括以下哪项?A. 风险评估B. 客户服务C. 市场预测D. 所有以上选项答案:D8. 人工智能的伦理问题不包括以下哪项?A. 数据隐私B. 算法偏见C. 能源消耗D. 艺术创作答案:D9. 人工智能在教育领域的应用不包括以下哪项?A. 个性化学习B. 自动评分C. 课程设计D. 学生心理辅导答案:D10. 人工智能技术在交通领域的应用不包括以下哪项?A. 自动驾驶汽车B. 交通流量分析C. 车辆故障预测D. 城市规划设计答案:D二、多项选择题(每题3分,共15分)11. 人工智能在制造业中的应用包括以下哪些?A. 质量检测B. 预测性维护C. 供应链优化D. 客户服务答案:ABC12. 人工智能在农业领域的应用包括以下哪些?A. 作物监测B. 病虫害预测C. 土壤分析D. 市场趋势分析答案:ABC13. 人工智能在零售领域的应用包括以下哪些?A. 个性化推荐B. 库存管理C. 客户服务D. 市场趋势分析答案:ABCD14. 人工智能在能源领域的应用包括以下哪些?A. 能源消耗预测B. 能源分配优化C. 能源生产监控D. 环境影响评估答案:ABC15. 人工智能在法律领域的应用包括以下哪些?A. 法律文档分析B. 案件预测C. 合同审查D. 法律咨询答案:ABCD三、判断题(每题1分,共10分)16. 人工智能的发展完全依赖于大数据。

ai基础知识题库及答案

ai基础知识题库及答案

ai基础知识题库及答案人工智能(AI)基础知识题库及答案1. 什么是人工智能(AI)?人工智能是计算机科学的一个分支,它致力于创建能够执行通常需要人类智能的任务的系统。

这些任务包括学习、推理、解决问题、知识理解、语言识别、视觉感知、自然语言处理等。

2. 人工智能有哪些主要分支?人工智能的主要分支包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人学和专家系统。

3. 什么是机器学习?机器学习是人工智能的一个子领域,它使计算机能够从数据中学习并做出预测或决策,而无需进行明确的编程。

4. 什么是深度学习?深度学习是机器学习的一个子集,它使用类似于人脑的神经网络结构来模拟人类学习过程,处理复杂的数据模式。

5. 人工智能的发展历程中有哪些重要里程碑?人工智能的发展历程中的重要里程碑包括1950年图灵测试的提出、1956年达特茅斯会议的召开、1980年代专家系统的兴起、21世纪初大数据和计算能力的提升以及深度学习技术的突破。

6. 什么是神经网络?神经网络是由大量节点(或称为神经元)相互连接构成的计算系统,模仿人脑处理信息的方式,用于识别模式和数据特征。

7. 什么是监督学习?监督学习是一种机器学习类型,其中算法从标记的训练数据中学习,以便对新的未标记数据进行预测或分类。

8. 什么是无监督学习?无监督学习是机器学习的一种形式,算法从未标记的数据中学习,目的是发现数据中的结构和模式。

9. 什么是强化学习?强化学习是一种机器学习类型,其中算法通过与环境交互来学习最佳行为策略,以最大化某种累积奖励。

10. 人工智能在哪些领域有应用?人工智能在医疗、金融、交通、教育、娱乐、制造业等多个领域都有广泛的应用。

11. 什么是自然语言处理(NLP)?自然语言处理是人工智能的一个分支,它涉及到使计算机能够理解、解释和生成人类语言的技术。

12. 什么是计算机视觉?计算机视觉是人工智能的一个领域,它使计算机能够从图像或多维数据中解释和理解视觉信息。

人工智能相关知识点考试

人工智能相关知识点考试

人工智能相关知识点考试一、人工智能的基本概念。

1. 定义。

- 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。

它旨在让机器能够像人类一样进行感知、学习、推理、决策等智能行为。

2. 发展历程。

- 人工智能的发展可以追溯到20世纪50年代。

- 达特茅斯会议被视为人工智能诞生的标志,当时的科学家们提出了人工智能的概念,并对其未来发展进行了讨论。

- 早期的人工智能发展经历了符号主义阶段,主要基于逻辑推理和知识表示,例如专家系统的构建。

- 后来随着计算能力的提升和数据量的增加,连接主义兴起,以神经网络为代表,尤其是深度学习的发展,推动了人工智能在图像识别、语音识别等众多领域取得巨大突破。

3. 人工智能的分类。

- 弱人工智能:专注于执行特定任务,如语音助手只能进行语音交互相关的任务,而不具备真正意义上的通用智能。

- 强人工智能:具备与人类相当的智能水平,能够像人类一样思考、学习、解决各种复杂问题,目前还尚未完全实现。

- 超人工智能:在智能水平上远远超过人类,这是一种理论上的未来发展阶段。

二、人工智能的主要技术。

1. 机器学习。

- 定义:机器学习是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。

它专门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。

- 分类:- 监督学习:- 概念:使用标记数据进行学习,训练数据集中包含输入特征和对应的输出标签。

例如在图像分类任务中,输入是图像,输出是图像所属的类别(如猫、狗等)。

- 常见算法:线性回归、逻辑回归、支持向量机(SVM)、决策树等。

- 非监督学习:- 概念:使用未标记数据进行学习,旨在发现数据中的结构、模式或规律。

例如聚类分析,将数据点划分为不同的簇,使得同一簇内的数据点具有相似性,不同簇的数据点具有较大差异。

- 常见算法:K - 均值聚类、层次聚类等。

人工智能二级考试理论知识点

人工智能二级考试理论知识点
2、凸轮机构的缺点
1)凸轮与从动件间为点或线接触,易磨损,只宜用于传力不大的场合;
2)凸轮轮廓精度要求较高,需用数控机床进行加工;
3)从动件的行程不能过大,否则会使凸轮变得笨重。
(二)棘轮
棘轮(ratchet),定义为一种外缘或内缘上具有刚性齿形表面或摩擦表面的齿轮,是组成棘轮机构的重要构件。[1]由棘爪推动作步进运动,这种啮合运动的特点是棘轮只能向一个方向旋转,而不能倒转。
④曲底式从动件。
按从动件的运动形式分类:
①直动从动件;
②摆动从动件。
按凸轮与从动件维持运动副接触的方式分类:
①力封闭方中应用最多的是盘形凸轮、滚子式从动杆凸轮。
用途应用
1.气阀杆的运动规律规定了凸轮的轮廓外形。当矢径变化的凸轮轮廓与气阀杆的平底接触时,气阀杆产生往复运动;而当以凸轮回转中心为圆心的圆弧段轮廓与气阀杆接触时,气阀杆将静止不动。因此,随着凸轮的连续转动,气阀杆可获得间歇的、按预期规律的运动。
棘轮机构常用于实现进给、转位或分度、制动以及超越离合等运动。棘轮机构的类型,特点及应用如表:
棘轮类型
特点
应用
齿式棘轮(机构)
单动式棘轮机构
外缘或内缘上具有刚性轮齿;棘轮转角只能是相邻两齿所夹中心角的倍数,只能有级地进行调节。结构简单、制造方便、运动可靠,但容易引起噪声和齿尖磨损,传动平稳性差。
常用于牛头刨床中工作台的横向进给装置。
2:摩擦力
阻碍物体相对运动(或相对运动趋势)的力叫做摩擦力。摩擦力的方向与物体相对运动(或相对运动趋势)的方向相反。
摩擦力分为静摩擦力、滚动摩擦、滑动摩擦三种。
一个物体在另一个物体表面发生滑动时,接触面间产生阻碍它们相对运动的摩擦,称为滑动摩擦。

计算机二级题库中的人工智能题解析

计算机二级题库中的人工智能题解析

计算机二级题库中的人工智能题解析计算机二级考试是对考生计算机基础知识和应用能力的综合考查,其中人工智能题目是考点之一。

本文将对计算机二级题库中的人工智能题进行解析,帮助考生更好地理解和应对这一考点。

1. 人工智能的定义及历史背景人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术和应用系统的一门科学。

其起源可以追溯到1950年代,随着计算能力的不断提升和算法的发展,人工智能逐渐成为计算机科学的重要分支。

2. 人工智能的基本概念和分类人工智能包括感知、推理、学习和决策等多个方面。

根据问题的性质和解决方法的不同,可以将人工智能分为弱人工智能和强人工智能。

弱人工智能是指解决特定问题的智能系统,如语音识别、图像分类等;强人工智能是指具有和人类相似智能水平的系统,能够处理复杂的任务和解决广泛的问题。

3. 人工智能的应用领域人工智能技术在各个领域都有广泛的应用,如医疗健康、金融、交通、教育等。

以医疗健康领域为例,人工智能可以辅助医生进行疾病诊断、药物研发等;在金融领域,人工智能可以进行风险评估、智能投资等。

4. 人工智能的发展趋势随着技术的不断进步和应用场景的扩大,人工智能的发展呈现出以下几个趋势:- 深度学习的发展:深度学习是人工智能领域的重要分支,通过模仿人脑中神经网络的结构和工作原理,实现了对大规模数据的学习和理解,取得了重要突破。

- 增强学习的应用:增强学习是一种通过试错策略不断调整和优化模型的方法,其应用领域逐渐扩展,包括机器人控制、自动驾驶等。

- 人机融合的发展:人工智能技术不仅仅是取代人类的工作,更多是与人类合作,发挥各自的优势,提高工作效率和品质。

5. 面临的挑战和未来展望人工智能虽然取得了巨大的进步,但仍然面临一些挑战。

其中包括数据隐私和安全问题、伦理和道德问题等。

未来,人工智能有望在各个领域发挥更大的作用,提升人类生活品质和工作效率。

人工智能程序设计python语言二级题库

人工智能程序设计python语言二级题库

人工智能程序设计python语言二级题库
由于题目和题库的复杂性,这里只能提供一些可能有用的信息和资源,以帮助您更好地准备人工智能程序设计python语言二级考试。

首先,您需要了解人工智能程序设计python语言二级考试的一般要求和考试内容。

根据不同的考试机构和地区,可能会有不同的考试要求和内容。

但一般来说,考试会涉及到以下方面:
1. Python语言基础:包括语法、数据类型、控制流、函数等。

2. 人工智能算法和模型:包括机器学习、深度学习、自然语言处理等。

3. 数据处理和分析:包括数据清洗、数据可视化、数据挖掘等。

4. 项目实践:要求考生能够设计和实现一个小型的人工智能项目。

为了准备考试,您可以从以下几个方面入手:
1. 学习Python语言基础,可以参考《Python基础教程》、《Python核
心编程》等书籍。

2. 学习人工智能算法和模型,可以参考《机器学习实战》、《深度学习实战》等书籍。

3. 学习数据处理和分析,可以参考《数据清洗实战》、《数据可视化实战》等书籍。

4. 进行项目实践,可以选择一些小型的人工智能项目进行实践,例如垃圾邮件分类器、图像识别等。

此外,还可以参考一些在线教育平台,如Coursera、Udacity、edX等,它们提供了大量的人工智能相关的课程,可以作为考试的参考和补充。

最后,您可以通过查阅相关的考试大纲和题库,了解考试的题型和难度,以便更好地备考。

需要注意的是,题库中的题目可能只是考试的一部分,而且考试的难度和题型可能会随时发生变化,因此还需要注重掌握基础知识和技能。

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双动式棘轮机构
可变向式棘轮机构
1.棘轮扳手。利用棘轮机构原理制造的快速扳手。例如:棘轮梅花扳手,棘轮六角扳手。
2.工业棘轮产品。一种手动螺丝松紧工具,单头、双头多规格活动柄棘轮梅花扳手(固定孔的)。是由不同规格尺寸的主梅花套和从梅花套通过铰接键的阴键和阳键咬合的方式连接的。由于一个梅花套具有两个规格的梅花形通孔,使它可以用于两种规格螺丝的松紧,从而扩大了使用范围,节省了原材料和工时费用。活动扳柄可以方便地调整扳手使用角度。这种扳手用于螺丝的松紧操作,具有适用性强,使用方便和造价低的特点。
2.当圆柱凸轮回转时,凹槽侧面迫使摆动从动件摆动,从而驱使与之相连的刀架运动。至于刀架的运动规律则完全取决于凹槽的形状。
注意问题
1、凸轮机构的优点
只需设计适当的凸轮轮廓,便可使从动件得到任意的预期运动,而且结构简单、紧凑、设计方便,因此在自动机床、轻工机械、纺织机械、印刷机械、食品机械、包装机械和机电一体化产品中得到广泛应用。
知识点一:
1、齿轮:
凸轮,棘轮
(一)凸轮:
凸轮指的是机械的回转或滑动件(如轮或轮的突出部分),它把运动传递给紧靠其边缘移动的滚轮或在槽面上自由运动的针杆,或者它从这样的滚轮和针杆中承受力。凸轮随动机构可设计成在其运动范围内能满足几乎任何输入输出关系一对某些用途来说,凸轮和连杆机构能起同样的作用(二学的取舍常随设计人而定——泽者注),对于两者都可以用的工作说,凸轮比连杆机构易于设计,并且凸轮还能做许多连杆机构所不能做的事情,从另一方面来说,凸轮构比连杆机易于制造。[
(2)增大压力;
(3)化滚动摩擦为滑动摩擦;
减小有害摩擦的方式
(1)用滚动摩擦代替滑动摩擦;
(2)使接触面分离【在物体接触面形成一层气垫或磁悬浮】;
(3)减小压力;
(4)减小物体接触面粗糙程度。
在工程技术中人们往往通过施加润滑油的方法来减少摩擦,研究这个问题的科学称为摩擦学,它是机械制造的一个分支科学。
固体摩擦
两个固体面互相摩擦。假如两个固体面的材料选择不当或它们之间相互施加的压力非常大的话,那么固体摩擦就会造成磨损。在不使用润滑油或润滑油失效的情况下会造成固体摩擦。
公式:F=μ×FN:FN:正压力(不一定等于施力物体的重力)μ:动摩擦因数(是数值,无单位)摩擦力的单位N(牛顿)
测量
使用弹簧测力计,用钩子钩上被测物体,在水平桌面上(相对的)进行匀速直线运动,弹簧测力计上的示数即是被测物体的摩擦力的大小(粗略)弹簧的拉力等于摩擦力。加速运动,摩擦力不变.
(三)能量的转化与守恒
一、能量的相互转化
1.各种形式的能量有:电能、热能、化学能、生物能,机械能(包括动能和势能)、光能、太阳能、水能、风能,原子核能、地热能、潮汐能等。
2.能量的相互转化实质上是能量的转移和转化过程,包括“消耗能量”、“利用能量”和“获得能量”。能量的转化普遍存在,如动能转化为势能,化学能转化为电能,生物能转化为势能,电能转化为光能和热能等。
公式
摩擦力的符号为f。
两个互相接触的物体,当它们发生相对运动或具有相对运动趋势时,就会在接触面上产生阻碍相对运动或相对运动趋势的力,这种力叫做摩擦力
条件
第一:物体间相互接触;
第二:物体间有相互挤压作用;
第三:物体接触面都粗糙;
第四:物体间有相对运动趋势或相对运动;
增大有益摩擦的方法
(1)增大接触面粗糙程度;
摩擦力内最大的区分是静摩擦力与其它摩擦力之间的区别。有人认为静摩擦力实际上不应该算作摩擦力。其它的摩擦力都与耗散有关:它使得相互摩擦的物体的相对速度降低,并将机械能转化为热能。
固体表面之间的摩擦力分滑动摩擦、滚动摩擦、静摩擦、滚压摩擦和转动摩擦。在工程技术中人们使用润滑油来降低摩擦。假如相互摩擦的两个表面被一层液体隔离,那么它们之间可以产生液体摩擦,假如液体的隔离不彻底的话,那么也可能产生混合摩擦。气垫导轨是利用气体摩擦来工作的。润滑油和气垫导轨的工作原理都是利用“用液体或气体(即流体)摩擦来代替固体摩擦”来工作的。
1、势能
势能是指物体(或系统)由于位置或位形而具有的能。例如,举到髙处的打桩机重锤具有势能,故下落时能使它的动能增加并对外界做功,把桩打入土中;张开的弓具有势能,故在释放能时对箭做功,将它射向目标。
2、热能
物质内部原子分子热运动的动能,温度愈高的物质所包含的热能愈大。热机是膨胀的水蒸气把它的热能变成了热机的动能
假如润滑油、液体或气体沿一个固体表面流动,其流速会受摩擦力的影响而降低。固体表面的构造对这个摩擦力的影响比较小,最主要的是流体的横截面面积。其原因是不仅在流体与固体的交面有摩擦力,流体内部不同的层之间也有内部摩擦,流体离固体表面的距离不同,其流速也不同。
一个相对于一个流体运动的物体受到阻力。这个阻力与它的运动方向相反。在层流的情况下这个阻力与它的速度成比例,在紊流中这个阻力与它的速度的平方成比例。有时一个物体同时受到阻力和摩擦力,比如一辆汽车在运动时既受到空气的阻力也受到其轮胎的滚动摩擦。[1](摩擦力有时能使物体运动,与阻力不同。)
主要类型
轮齿式棘轮机构结构简单、制造方便、工作可靠,棘轮转角的大小可进行有级调节,但由于回程时棘爪在棘轮齿背上滑行,容易磨损,并产生噪音。另外,为使棘爪能顺利啮人棘轮轮齿间,棘爪的位移必须大于棘轮运动角的相应位移,这就存在空程并产生冲击。摩擦式棘轮机构无上述缺点,且从动轮的转角可实现无级调节,但由于接触表面间易发生滑动,因而其运动的准确性和可靠性比轮齿式棘轮机构差。一般情况下,棘轮机构不适合用于高速或运动精度要求高的场合。[2]
棘轮结构
棘轮是组成棘轮机构的主要构件。弹簧迫使止动爪和棘轮保持接触。其中摇杆空套在棘轮轴上,棘爪装在摇杆上,而棘轮则用键固联在从动轴上。[1]
工作原理
当主动件摇杆逆时针摆动时,驱动棘爪便插入棘轮的齿槽中,推动棘轮转过一个角度,此时,止动爪在棘轮的齿背上滑动。当主动件摇杆顺时针摆动时,止动爪阻止棘轮沿顺时针方向转动,而驱动棘爪却能够在棘轮齿背上滑过,故棘轮静止不动。这样,当摇杆作连续的往复摆动时,棘轮便作单向的间歇运动。其中,主动件的往复摆动可由摆动从动件凸轮机构、曲柄摇杆机构或由液压传动和电磁装置等得到。[1]
2、凸轮机构的缺点
1)凸轮与从动件间为点或线接触,易磨损,只宜用于传力不大的场合;
2)凸轮轮廓精度要求较高,需用数控机床进行加工;
3)从动件的行程不能过大,否则会使凸轮变得笨重。
(二)棘轮
棘轮(ratchet),定义为一种外缘或内缘上具有刚性齿形表面或摩擦表面的齿轮,是组成棘轮机构的重要构件。[1]由棘爪推动作步进运动,这种啮合运动的特点是棘轮只能向一个方向旋转,而不能倒转。
3.棘轮(乐器)是敲击乐器的一种。原理和工业用的棘轮一样,装有一个只能单方向转动的齿轮,以及在齿牙边装上数块薄木片。当齿轮转动时,齿牙触及薄木片令到其弯曲,及后木片反弹回原位并接触下一个齿牙,期间两者的磨擦及撞击产生了“啪、啪”声的声响。
棘轮效应,又称制轮作用,是指人的消费习惯形成之后有不可逆性,即易于向上调整,而难于向下调整。
棘轮机构常用于实现进给、转位或分度、制动以及超越离合等运动。棘轮机构的类型,特点及应用如表:
棘轮类型
特点
应用
齿式棘轮(机构)
单动式棘轮机构
外缘或内缘上具有刚性轮齿;棘轮转角只能是相邻两齿所夹中心角的倍数,只能有级地进行调节。结构简单、制造方便、运动可靠,但容易引起噪声和齿尖磨损,传动平稳性差。
常用于牛头刨床中工作台的横向进给装置。
结构分类
凸轮是一个具有曲线轮廓或凹槽的构件。
一般按外形可分为三类:
①盘形凸轮:凸轮为绕固定轴线转动且有变化直径的盘形构件;
②移动凸轮:凸轮相对机架作直线移动;
③圆柱凸轮:凸轮是圆柱体,可以看成是将移动凸轮卷成一圆柱体。
按从动件的形状分类:
①顶尖式从动件;
②滚子式从动件;
③平底式从动件;
凸轮间歇分度机构
3、物体由于运动而具有的能量,称为物体的动能。
生活中常见的能量转化:
1、电灯泡将电能转化成光能和内能(热能:灯开久了表面会发热);2、电吹风将电能转化成动能和内能;3、电风扇将电能转化成机械能(包括动能和势能);4、电炉、电饭锅、电热器将电能转化成内能;5、电热孵化器工作将电能转化成内能;6、电熨斗将电能转化成内能;
凸轮机构(cam mechanism)一般是由凸轮、从动件(follower)和机架三个构件组成的高副机构。凸轮通常作连续等速转动,从动件根据使用要求设计使它获得一定规律的运动.凸轮机构能实现复杂的运动要求,广泛用于各种自动化和半自动化机械装置中。
简单凸轮结构
凸轮机构通常由两部份动件组成,即凸轮与从动子(follower),两者均固定于座架上。凸轮装置是相当多变化的,故几乎所有任意动作均可经由此一机构产生。
④曲底式从动件。
按从动件的运动形式分类:
①直动从动件;
②摆动从动件。
按凸轮与从动件维持运动副接触的方式分类:
①力封闭方式;
②几何形封闭方式;
胶印机中应用最多的是盘形凸轮、滚子式从动杆凸轮。
用途应用
1.气阀杆的运动规律规定了凸轮的轮廓外形。当矢径变化的凸轮轮廓与气阀杆的平底接触时,气阀杆产生往复运动;而当以凸轮回转中心为圆心的圆弧段轮廓与气阀杆接触时,气阀杆将静止不动。因此,随着凸轮的连续转动,气阀杆可获得间歇的、按预期规律的运动。
凸轮可以定义为一个具有曲面或曲槽之机件,利用其摆动或回转,可以使另一组件—从动子提供预先设定的运动。从动子之路径大部限制在一个滑槽内,以获得往覆运动。在其回复的行程中,有时依靠其本身之重量,但有些机构为获得确切的动作,常以弹簧作为回复之力,有些则利用导槽,使其在特定的路径上运动。[3]
作用
凸轮机构主要作用是使从动杆按照工作要求完成各种复杂的运动,包括直线运动、摆动、等速运动和不等速运动。
2:摩擦力
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