智能信息处理教案

智能信息处理课程教学大纲

《智能信息处理》课程教学大纲 一、课程基本信息 1、课程代码：IE426 2、课程名称：智能信息处理/Intelligent Signal Processing 3、学时/学分：36学时/2学分 4、先修课程：信号与系统，高等数学，计算机程序语言 5、面向对象：电子信息类各专业本科生 6、开课院（系）、教研室：电子信息与电气工程学院（电子工程系）、电路与系统教研室 7、教材、教学参考书： 《人工智能原理及其应用》，王万森，电子工业出版社，2000 《人工神经网络与模拟进化计算》，阎平凡，张长水，清华大学出版社，2000 《遗传算法原理及应用》，周明，孙树栋，国防工业出版社，1999 《人工免疫系统原理与应用》，莫宏伟，哈尔滨工业大学出版社，2002 二、本课程的性质和任务 智能信息处理是当前科学技术发展中的前沿学科，同时也是新思想、新观念、新理论、新技术不断出现并迅速发展的新兴学科，具有非常广泛的应用领域。该课程的主要任务是通过各个教学环节，运用各种教学手段和方法，使学生掌握智能信息处理的基本概念、基本原理、基本计算方法；培养学生分析、解决问题的能力和实验技能，为日后从事工程技术工作、科学研究以及开拓新技术领域，打下坚实的基础。 三、教学内容和要求 第一章人工智能导论（8） 要求：理解并掌握人工智能的基本概念和范畴、基本原理和研究方法；了解人工智能的发展历史、目前的实际状况、未来的发展前景和实际的应用领域；掌握人工智能中的知识和知识表示方法：演绎系统、产生式系统、框架结构、语义网络、过程性知识；掌握人工智能中采用的搜索策略：无变量盲目搜索算法、带变量盲目搜索算法、启发式搜索算法、博弈树搜索；理解非经典逻辑和非经典推理；理解自然语言理解：语法学、语义学、语用学。 第二章人工智能的应用（2） 要求：理解专家系统的基本概念；理解机器学习的基本概念和方法；理解模式识别的基本概念；理解智能决策支持系统的基本概念。 第三章人工神经网络（10） 要求：了解人工神经网络的发展历史；理解人工神经网络所借鉴的生物学上的人脑神经元的信息处理模式；掌握人工神经元和感知器的基本模型；掌握人工神经网络的结构、特点、学习方式和工作方式；掌握前向神经网络中的多层感知器模型和反向传播（BP）算法，理解径向基函数（RBF）网络模型；掌握反向神经网络中离散型和连续型的Hopfield网络模型，了解模拟退火算法和玻尔兹曼机；理解自组织神经网络的Hebb学习规则和ART模型；理解模糊神经网络。 第四章模糊数学基础（4） 要求：掌握模糊集合的概念；掌握模糊规则与推理；理解模糊推理系统。 第五章进化算法（4）

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《人工智能》课程教案 第一章绪论 教学内容：本章首先介绍人工智能的定义、发展概况及相关学派和他们的认知观，接着 讨论人工智能的研究和应用领域，最后简介本书的主要内容和编排。 教学重点： 1．从不同科学或学科出发对人工智能进行的定义； 2．介绍人工智能的起源与发展过程； 3．讨论人工智能与人类智能的关系； 4．简介目前人工智能的主要学派； 5．简介人工智能所研究的范围与应用领域。 教学难点： 1．怎么样理解人工智能； 2．人工智能作为一门学科有什么意义； 3．人工智能的主要学派与其争论焦点； 教学方法：课堂教学为主，充分利用网络课程中的多媒体素材来表示抽象概念。 教学要求：重点掌握人工智能的几种定义，掌握目前人工智能的三个主要学派及对人工智能的理解，一般了解人工智能的主要研究范围和应用领域。 1.1 人工智能的定义与发展 教学内容：本小节主要介绍目前对人工智能的几种定义，并对人工智能的起源和发展进行了总结和分析。 教学重点：几种人工智能的定义和人工智能发展的几个重要时期。 教学难点：理解人工智能的定义与本质。 教学方法：课堂讲授为主。 教学要求：从学科和能力的角度深刻理解人工智能的定义，初步了解人工智能的起源及其发展过程。 1.1.1人工智能的定义 定义 1智能机器 能够在各类环境中自主地或交互地执行各种拟人任务(anthropomorphic tasks) 的机器。 定义 2人工智能(学科) 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。 定义 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，如判断、推理、

基于MATLAB光学信息处理结果的模拟

主要符号表 λ 入射光的波长 0 r 狭缝到接收屏的距离 a 缝宽(矩形孔的长度) b 矩形孔的宽度 d 缝间距 r 圆孔半径 θ 衍射角 f 透镜的焦距 x 屏上横向坐标 y 屏上纵向坐标 0I 0P 点的光强 I P 点的光强

1 绪论 1.1MATLAB语言用于计算机模拟的优势 有过计算机语言编程经验的人可能都会有这样的体会，当我们进行程序设计时，特别是当程序涉及到矩阵运算或绘图时，程序的编程过程是比较繁琐的，尤其是当我们需要编出一个通用程度较高的程序时就更为麻烦。它不仅要求我们深刻了解所要求解的问题以找到一个可靠性较好的算法，还必须研究各种可能的边界条件，特别是要考虑各种范围的数据大小等。另外，还要熟练掌握所使用的计算机语言。即便如此，所编写出的程序仍有可能会由于这样或那样的原因出错，或得不到满意的结果。因此，对于非计算机专业的科研和教学人员，更渴望有一种能让他们省时省力就能编写出解决专业问题的软件，从而避免资源浪费，提高工作效率。MATLAB就是顺应这一需求产生的，而且从它诞生之日起，就受到用户的欢迎，并且很快在各个领域得到推广。 MATLAB语言是Mathworks公司推出的一套高性能的数值计算可视化软件,它集数值分析、矩阵运算和图形显示于一体,被称为演算纸式的语言,是当今国际上最具活力的软件开发工具包。它提供了强大的科学运算、灵活的程序设计流程、高质量的图形生成及模拟、便捷的与其它程序和语言接口的功能。高质量的图形生成及模拟包括完成2D和3D数据图示、图像处理、动画生成、图形显示等功能的高层MATLAB命令,也包括用户对图形图像等对象进行特性控制的低层MATLAB 命令,以及开发GUI应用程序的各种工具。MATLAB提供了一个人机交互的系统环境,与利用Ｃ语言或FORTRAN语言作数值计算的程序设计相比,可以节省大量的 编程时间。通过MATLAB高质量的图形生成及模拟功能对抽象物理现象的细致模拟,使这些过程变得非常直观明了,从而把一些抽象的理论简明化,而且这种方法的实现要比其它的一些仿真软件简单、易行。因为MATLAB既是一种直观、高效的计算机语言,同时又是一个科学计算平台,它为数据分析和数据可视化、算法和应用程序开发提供了最核心的数学和高级图形工具。根据它提供的500多个数学和工程函数,可以在它的集成环境中交互或编程以完成各自的计算及图形生成与模拟。MATLAB中的Simulink是用来对真实世界的系统建模、模拟和分析的部件,提供了基于MATLAB核心的数值、图形、编程功能的一个块状图界面,对模型进行分析和模拟。通过利用MATLAB的编译器、Ｃ/Ｃ++数学库和图形库,可以自动地将包含数值计算和图形的MATLAB语言的源程序转换为Ｃ/Ｃ++的源代码。这些代码根据需要既可以当作子模块嵌入大的应用程序中,也可以作为一个独立的程序脱离环境单独运行。这样把一些复杂的物理现象通过MATLAB模拟出来并生成可执行的程序,可以拿来直接MATLAB使用,这是非常方便的。 MATLAB软件包括基本部分和专业扩展部分。基本部分包括：矩阵的运算和各种变换，代数和超越方程的求解。数据处理和傅立叶边变换，数值积分等等。专业扩展部分称为工具箱。它实际上是用MATLAB的基本语句编成的各种子程序集，用于解决某一方面的专门问题，或实现某一类的新算法。易扩展性是MATLAB 最重要的特点，每一个MATLAB用户都可以成为对其有贡献的人。在MATLAB的发展过程中，许多科学家、数学家、工程人员就用它来开发一些新的、有价值的应用程序，所有的程序完全不需要使用低层代码来编写。通过这些工作，已经发展

3.5智能处理-浙教版高中信息技术必修一教案

3.5智能处理 导入课程 进入今天的课程之前，老师先问大家一个问题。“同学们日常上网的时候，有没有看到过类似网络兼职的广告？” “我们经常能看到的，是一个叫做打字员的兼职广告。大概意思是，需要完成音频转文字或者图片转文字的任务。”今天，老师就跟大家一起来探究一下，这个骗术低端在哪个地方。 我们日常生活当中，网络聊天软件已经是不可缺少的一部分。许多人采用文字聊天，有些人采用语音聊天，也有部分人采用语音转文字。 这个地方，我们重点来聊一下语音转文字功能。 课程展开 语音识别 通过输入法软件功能，可以把人们说出的话识别成文字，在输入框中显示出来。这就是语音识别的一个表现。除此之外，有没有同学可以说说生活中接触过的语音识别？ 手机智能助理；天猫精灵；百度音箱； 这些机器无一不是智能设备，都具备识别语音的功能。随着技术发展，语音识别将会在更多的领域发挥作用。而同学们需要意识到，机器能完成的简单任务通常不会用人力来完成。所以所谓音频转文字的打字员兼职，如果真按照人为完成，是一件成本极高，效率不高的事情。 同理，图片识别成文字，从简单的聊天软件qq，已经可以看出这项功能非常简单易上手。只需要将图片扫描，即可得到文字。大家都知道智能手机是电脑的延伸，早在几年前，计算机上已经可以配合相对应的软件系统完成文字识别。这个也就是本节课要重点学习的ocr字符识别。

在你们行动之前，我先演示一遍。 先打开ocr识别软件，从软件中打开图片。 倾斜校正和版面分析； 文字识别； 文稿校对； 存储为文本文件。 接下来请同学们打开素材中的待识别图片，识别出文本并校对。 有问题及时举手。 获取文本后，可以把文字内容填充到给你们的半成品文档中。 等大家完成后，我会让做的好的同学来分享自己的制作体会。并且对于自己的作品做一个评价。 通过刚刚的实践探究，大家已经对ocr字符识别比较熟悉了。 那么接下来我们在看到书本提到的最后一项智能处理，而在当下网络环境中，非常普遍的一项处理方式：机器翻译，就是常见的在线翻译，一个单词忘记了或者看不懂的单词可以在翻译网站得到大概的结果。流量比较大的网站比如有道翻译、百度翻译。有些外文网站打开后也会提醒你翻译成中文。虽然机器翻译在语法和语义上可能有点误差，但是基本上可以满足简单的要求。 现在请同学们把素材中的英语文章翻译成中文。修改润色完成后，把文档存在自己的文件夹中。课后提交。 在课堂结束之前，请大家来讨论最后一个问题。

光学信息处理讲义

光学信息处理 1. 引 言 自六十年代激光出现以来，光学的重要发展之一是形成了一个新的光学分支——傅里叶光学。傅里叶光学是指把数学中的傅里叶分析方法用于波动光学，把通讯理论中关于时间、时域、时间调制、频率、频谱等概念相应地改为空间、空域、空间调制、空间频率、空间频谱，并用傅里叶变换的观点来描述和处理波动光学中学波的传播、干涉、衍射等。傅里叶变换已经成为光信息处理的极为重要的工具。 光学信息处理就是对光学图像或光波的振幅分布作进一步的处理。自从阿贝成像理论提出以后，近代光学信息处理通常是在频域中进行。由于光的衍射,图像的夫琅和费衍射分布,即图像的空间频谱分布与图像的空间分布规律不同,这使得在频谱面上对其进行处理可获得一些特殊的图像处理效果。近代光学信息处理具有容量大，速度快，设备简单，可以处理二维图像信息等许多优点，是一门既古老又年青的迅速发展的学科。光学信息存储、遥感、医疗、产品质量检验等方面有着重要的应用。 2. 实验目的 1) 通过实验，加强对傅里叶光学中有关空间频率、空间频谱和空间滤波等概念的理解。 2) 掌握光学滤波技术，观察各种光学滤波器产生的滤波效果，加深对光学信息处理基本思想的认识。 3) 加深对卷积定理的理解 4) 了解用光栅滤波实现图像相加减及光学微分的原理和方法。 5) 了解黑白图像等密度的假彩色编码。 3. 实验原理 1) 二维傅里叶变换和空间频谱 在信息光学中常用傅里叶变换来表达和处理光的成像过程。设在物屏X -Y 平面上光场的复振幅分布为g (x ，y ) ，根据傅里叶变换特性，可以将这样一个空间分布展开成一系列二维基元函数的线性叠加，即 )](2exp[y f x f i y x +π∫∫+∞ ∞ ?+= y x y x y x df df y f x f i f f G y x g )](2exp[),(),(π （1） 式中f x 、f y 为x 、y 方向的空间频率，即单位长度内振幅起伏的次数，G (f x ，f y )表示原函数g (x ，y )中相应于空间频率为f x 、f y 的基元函数的权重，亦即各种空间频率的成分占多大的比例，也称为光场（optical field ）g (x ，y )的空间频谱。G (f x 、f y )可由g (x ，y )的傅里叶变换求得 ∫∫+∞ ∞ ?+?= dxdy y f x f i y x g f f G y x y x )](2exp[),(),(π (2) g (x ，y )与G (f x ，f y )是一对傅里叶变换式，G (f x ，f y )称为g (x ，y )的傅里叶的变换，g (x ，y )是G (f x ，f y )的逆变换，它们分别描述了光场的空间分布及光场的频率分布，这两种描述是等

智能信息处理

什么是智能信息处理？及其起源、发展与应用。 智能信息处理是模拟人与自然界其他生物处理信息的行为，建立处理复杂系统信息的理论、算法和系统的方法和技术。智能信息处理主要面对的是不确定性系统和不确定性现象的现象处理问题。智能现象处理在复杂系统建模、系统分析、系统决策、系统控制、系统优化和系统设计等领域具有广大的应用前景。 起源：20世纪90年代以来，在智能信息处理研究的纵深发展过程中，人们特别关注到精确处理和非精确处理的双重性，强调符号物理机制与联结机制的综合，倾向于冲破“物理学式”框架的“进化论”新路，一门称为计算智能的新学科分支被概括地提出来了，并以更快的目标蓬勃发展。 首次给出计算智能定义的是美国学者James C. Bezdek。他在题为“什么是计算智能”的报告中讲到：智能有三层次，第一层是生物智能（BI），第二层是人工智能（AI），第三层是计算智能（CI）。目前，国际上提出计算智能就是以人工神经网络为主导，与模糊逻辑系统、进化计算以及信号与信息处理系统的综合集成。 我们认为新一代的计算智能信息处理技术应该是神经网络、模糊系统、进化计算、混沌动力学、分型理论、小波变换、人工生命等交叉学科的综合集成。一般来说，智能信息处理分为两大类，一类为基于传统计算机的智能信息处理，另一类为基于神经计算的智能信息处理。

为了适应信息时代的信息处理要求，当前信息处理技术逐渐向智能化方向发展，从信息的载体到信息处理的各个环节，广泛地模拟人的智能来处理各种信息。人工智能学科与认知科学的结合，会进一步促进人类的自我了解和控制能力的发挥。研究具有认知机理的智能信息处理理论与方法，探索认知的机制，建立可实现的计算模型并发展应用，有可能带来未来信息处理技术突破性的发展。 现阶段信息处理技术领域呈现两种发展趋势：一种是面向大规模、多介质的信息，使计算机系统具备处理更大范围信息的能力；另一种是与人工智能进一步结合，使计算机系统更智能化地处理信息。智能信息处理是计算机科学中的前沿交叉学科，是应用导向的综合性学科，其目标是处理海量和复杂信息，研究新的、先进的理论和技术。智能信息处理研究涵盖基础研究、应用基础研究、关键技术研究与应用研究等多个层次。它不仅有很高的理论研究价值，而且对于国家信息产业的发展乃至整个社会经济建设、发展都具有极为重要的意义。 总的来说，具有神经计算的智能信息处理正朝着生物智能方向发展，“计算智能”时期重要的理论基础。一般认为计算智能包括神经网络、模糊系统和进化计算三个主要方面，其积极意义在于促进了基于计算和基于物理符号相结合的各种智能理论、模型和方法的综合集成，有利于发展思想更先进，功能更强大并能够解决更复杂系统问题的智能行为。目前国际上计算智能研究正注意几个结合：神经网络与进化计算结合；神经网络与模糊及混沌三者的结合；神经网络与近代信号处理方法子波、分型等的结合，以更有效地模拟人脑的思维机

用智能工具处理信息(教学设计教案)

4.2用智能工具处理信息 (四川教师资格证高中信息技术试讲教案教学设计粤教版) 教学目标： 1、知识、技能目标：初步了解人工智能的概念。初步了解“自然语言理解”、“模式识别”的概念与分类。 2、能力、方法目标：引导学生体验智能工具处理信息的过程，形成对人工智能技术的感性认识。 3、情感、态度目标：让学生感受信息智能处理的魅力，能客观评价智能信息处理工具给学习和生活带来的变化，激发起学习和探索人工智能知识的热情和愿望，为学生今后选修“人工智能”打下基础。 教学重点：能应用和体验智能信息处理工具 教学难点：了解智能信息处理工具的工作原理 教学方法策略：采用讲授法，讨论法。1、 创设情境2、任务驱动3、案例分析4、合作探究 教学环境：多媒体教室：（计算机、有声投影仪、因特网、视频播放软件，相关视频光盘） 教学时间：1课时 教学过程：情境导入：与学生互动，宋世迎老师演示用智能手机的语音拨号软件拨号。（我们的手机很聪明哈，能识别我们的语音并做出了拨打电话这个动作。它应用了人工智能技术，也就是智能化的信息处理技术。这节课就让我们一起来了解（板书）用智能工具处理信息。）任务引领，合作探究：（分四个小组，分别选代表上台体验四个智能处理工具的使用1、手写板输入2、利

用OCR(光学字符识别)软件将相片中的文字识别为可以编辑的字符文档。3、和网络机器人小I聊天4、使用双向翻译系统在线翻译） 在任务过程中提示同学们思考：1、智能处理工具和前面学的一般处理工具有什么不同？2、四种处理工具有没有什么不同？分组讨论交流，评价。宋世迎老师点评并引出：人工智能的两个研究领域，（板书）模式识别、自然语言理解。（讲解：模式识别是利用计算机对物体、图像、语音、字符等进行识别的技术。自然语言理解主要是研究如何使计算机能够理解和生成自然语言的技术。它的应用有自然语言对话、机器翻译等。） 案例分析：分析刚才体验中智能信息处理的过程及简单原理。（P86页） 小结：指出智能处理软件通常处理的问题是不确定的，非结构性、没有固定算法的，处理的过程是推理控制的过程，最终得到的结果常常是不太确定的，可能是正确的，也可能是不正确的。但是已经具有实用价值。 （板书）信息智能处理的应用价值 （前面，我们一起体验了自然语言理解技术和模式识别技术。可以说，虽然这些技术现在还不是很成熟，在使用的过程中还存在

光学图像信息处理

课题光学图像信息处理 1．了解光学图像信息处理的基本理论和技术 教学目的 2．掌握光的衍射、光学傅里叶变换、频谱分析及频谱滤波的原 理和技术。 重难点 1．光具组各元件的共轴调节； 2．傅里叶变换原理的理解。 教学方法讲授、讨论、实验演示相结合。 学时 3个学时 一、前言 光学信息处理技术是近20年多来发展起来的新的研究领域，在现代光学中占有重要的位置。光学信息处理可完成对二维图像的识别、增强、恢复、传输、变换、频谱分析等。从物理光学的角度，光学信息处理是基于傅里叶变换和光学频谱分析的综合技术，通过在空域对图像的调制或在频域对傅里叶频谱的调制，借助空间滤波的技术对光学信息进行处理。 二、实验仪器 黑白胶片、白光光源、聚光镜、小孔滤波器、准直镜、黑白编码片框架、傅氏变换透镜、频谱滤波器、场镜、CCD彩色摄像机、彩色监视器、白屏等。 三、实验原理 光学信息处理的理论基础是阿贝（Abbe）二次衍射成像理论和著名的阿贝－波特（Abbe－Porter）实验。阿贝成像理论认为，物体通过透镜成像过程是物体发出的光波经物镜，在其后焦面上产生夫琅和费衍射的光场分布，即得到第一次衍射的像（物的傅里叶频谱）；然后该衍射像作为新的波源，由它发出次波在像面上干涉而构成物体的像，称为第二次衍射成像，如图1所示。

进一步解释，物函数可以看作由许多不同空间频率的单频（基元）信息组成，夫琅和费衍射将不同空间频率信息按不同方向的衍射平面波输出，通过透镜后的不同方向的衍射平面波分别汇聚到焦平面上不同的位置，即形成物函数的傅里叶变换的频谱，频谱面上的光场分布与物函数(物的结构)密切相关。不难证明，夫琅和费衍射过程就是傅里叶变换过程，而光学成像透镜即能完成傅立叶变换运算，称傅里叶变换透镜。 阿贝成像理论由阿贝－波特实验得到证明：物面采用正交光栅（网格状物），用平行单色光照明，在频谱面放置不同滤波器改变物的频谱结构，则在像面上可得到物的不同的像。实验结果表明，像直接依赖频谱，只要改变频谱的组份，便能改变像。这一实验过程即为光学信息处理的过程，如图2所示。 如果对物或频谱不进行任何调制（改变），物和像是一致的，若对物函数或频谱函数进行调制处理，由图2所示的在频谱面采用不同的频谱滤波器，即改变了频谱则会使输出的像发生改变而得到不同的输出像，实现光学信息处理的目的。

智能信息处理课程设计报告

智能信息处理课程设计报告 班级：11电科2 姓名：张俊为 学号： Xb11640218 浙江理工大学科技与艺术学院

1． 课程设计目的 1． 提高分析问题、解决问题的能力，进一步巩固智能信息处理算法的基本原理与方法。 2． 熟悉掌握一门计算机语言，可以进行智能信息处理的应用开发设计。 2． 课程设计内容及实现 1． 掌握BP 网络的基本原理，能利用BP 网络解决Hermit 多项式的逼近问题，具体内 容如下： 考虑Hermit 多项式的逼近问题，该问题由Mackay 提出： ()()22 1.112exp 2x F x x x ?? =-+- ??? ，式中，x ∈R 。 训练样本产生方式如下：样本数N=100，其中样本输入x i 服从区间[-4, 4]内的均匀分布，样本输出为F(x i )+e i ， e i 为添加的噪声，服从均值为0，标准差为0.1的正态分布。 对于该函数逼近问题，可以用一个单输入单输出的3层BP 网络对样本进行拟合，网络的隐节点数选为10。 其它学习参数设定如下：神经网络采用标准Sigmoid 激活函数，输出层采用线性激活函数，即：()f u u =。 学习率η=0.003，目标误差ε=0.5，最大学习次数20000，初始权值和偏移取[-0.1, 0.1]内的随机数。 2． 掌握模糊C 均值聚类算法的基本原理，并用该算法实现彩色图像分割。 2.1、BP 网络解决函数逼近 2.1.1、BP 神经网络设计 图 1创建BP 神经网络 2.1.2、BP 神经网络训练

图 2训练图2.1.3、BP神经网络测试及结果分析 图 3仿真结果图 P=linspace(-4,4,100);%均匀产生随机数 T=1.1.*(1-P+2.*P.^2).*exp(-P.^2/2)+sqrt(0.1)*rand n(1); %样本输出fx+ei t net=newff(P,T,10); %产生bp网络，10个神经元net.trainParam.show = 50;%显示周期 net.trainParam.lr = 0.003; %学习率 net.trainParam.epochs = 20000;%最大学习次数 net.trainParam.goal = 0.001; %目标误差 net.IW{1,1}=rand(10,1)*0.2-0.1;%初始权值 net.b{1,1}=rand(10,1)*0.2-0.1; net.b{2,1}=rand(1)*0.2-0.1;%初始偏移量 [net,tr]=train(net,P,T); p=8.*rand(1,100)-4; A = sim(net,P); %仿真figure; plot(P,T,'o',P,A,'x'); 2.2、基于模糊C均值聚类的彩色图像分割 2.2.1、基本原理及实现流程 在数字图像由于存在混合像素的原因，也就是说一个像素中不仅存在一类地物，因而采用硬分类方式往往不合适，而模糊C均值就是引入模糊集对每个像素的划分概率不单单是

《智能信息处理》教学设计

《智能信息处理》教学设计 一、教学目标 知识与技能： （1）了解信息智能处理的方式 （2）知道智能信息处理工具的基本工作过程 （3）了解其实际应用价值 过程与方法： （1）尝试使用信息智能处理工具“手写板”输入文字 （2）使用翻译软件进行英汉互译 （3）与机器人对话 情感态度与价值观： 感受信息智能处理的魅力，能客观评价信息智能处理给学习和生活带来的变化，激发起学习探索人工智能知识的热情和愿望，为学生今后选修“人工智能”打下基础。 二、内容分析 1、本课内容选自高中信息课程标准：信息技术必修模块(二)信息的加工与表达(4)通过部分智能信息处理工具软件的使用，体验其工作过程，了解其实际应用价值。 2、本节的作用和地位： 沿着技术发展趋势，信息技术自然会涉及到信息智能处理，这是前沿技术在日常应用中的体现。高中学生有必要也有兴趣追求和学习前沿技术。本节内容只是要求学生在使用信息智能处理信息的过程中，对信息智能处理工具进行初步体验，并形成感性认识。 三、重点与难点 教学重点：信息智能处理的实际应用价值 教学难点：信息智能处理的方式 四、学情分析 高一年级学生已经具备了一定的计算机使用经验，但大多数都是常用工具软件以及网络应用，对于信息智能处理工具软件的使用，可能个别学生已经具有一定的使用经验，例如翻译软件、手写板输入等，但教学中还是以注重“启蒙，兴趣培养”为主。 本节教学主题是用部分智能工具处理信息，目标是体验其工作过程，了解其实际应用价值，客观认识人工智能技术对社会的影响，培养正确的科学技术应用观。由于地处信息技术应用欠广泛应用的地区，学生对生活中智能信息处理的工具和环境接触很少，所以教学内容不易过深，过多，重在体验，感悟、兴趣激发。 五、教学过程 导入新课： 一、播放美国电影《人工智能》中关于机器人的视频剪辑，给学生以未来人工智能的引领。 二、引言导入：人们利用计算机来处理信息是为了提高处理信息的效率，代替人来处理信息，但计算机执行的程序目前大多数都是人们预设的，不能根据实际情况的变化像人一样作出灵活的变化，于是智能信息处理成为人们新的研究方向。

智能信息处理

智能信息处理 教学目标： 1、认识智能信息处理工具及作用； 2、了解信息智能处理的方式及基本应用； 3、了解智能信息处理工具的工作原理； 4、了解智能信息处理的实际应用价值。 教学重点： 信息智能处理的方式及基本应用。 教学难点： 智能信息处理工具的工作原理。 教学过程： 一、导入： 播放视频：世界围棋大赛“人机大战” 1、从视频中，你看到了什么？ 2、机器战胜人类，你觉得对我们又何威胁？ 3、在生活中，我们还有哪些事物属于人工智能？ 好！下面我们就一起来学习一下智能信息的处理这一小节的内容。 二、新授： 1、认识只能信息处理工具及作用：（通过观看几组图片来分析不同 的智能信息处理工具及作用）

2、智能处理工具与一般处理工具的异同点： 相同点：都是通过计算机程序来实现的。 不同点：一般处理工具:处理的问题有固定算法，处理过程是重复计算的过程，最终得到一个确定的结果。如求方程组的解，加密解密程序。智能处理工具:处理的问题是不确定、非结构的、没有固定算法的，处理过程是推理控制的过程，最终结果不太确定。如手写汉字的识别率还不足100%，但已具有实用价值。 3、信息智能处理的方式： 人工智能（Artificial Intelligence 简称AI）：是以探索和模拟人类智能活动为基本目标而设计出类似人的某些智能的自动机器的科学。 人工智能研究的两个领域：模式识别和自然语言理解。

4、信息智能处理的方式及基本应用： 模式识别：是表征事物或现象的各种形式 的信息（图片、文字、符号、声音）等进 行自动识别的技术。模式识别的研究范畴 有：文字识别、指纹识别、声音语言识别、 声音信号和地震信号分析、照片图片分 析、化学模式识别等（P86左边小字）。 指纹识别：利用指纹来鉴定人的身份，可以克服证件、签字、照片、密码、钥匙、印鉴等容易假冒、丢失、遗 忘等缺点。 如：浙江省公安厅使用北大自动指纹识别 系统，建立了100多万人的指纹库，检索 一个现场只需4分钟。 指纹识别结合生物扫描技术，可以识别指 纹的平面图像特征，可以对指纹表皮下的 毛细血管的分布特征以及手指的三维图 像特征进行识别。 光学字符识别（OCR技术）：在邮件的自动分拣中，可以使用OCR和光学条码识别、人工辅助识别等手段相结合来完成邮政编码的阅读。（扫描仪输入文字）

(人工智能)人工智能教案章知识表示概述

（人工智能）人工智能教案章知识表示概述

4.1概述 4.1.1知识的定义 很难给知识以明确的定义，只能从不同侧面加以理解，不同的人有不同的理解。 知识表示是人工智能研究中最基本的问题之壹。于知识处理中总要问到：如何表示知识，怎样使机器能懂这些知识，能对之进行处理，且能以壹种人类能理解的方式将处理结果告诉人们。 于AI系统中，给出壹个清晰简洁的有关知识的描述是很困难的。有研究报道认为。严格地说AI对知识表示的认真、系统的研究才刚刚开始。 下面是壹些专家的见法： Feigenbaum：知识是经过消减、塑造、解释和转换的信息。 Bernstein：知识是由特定领域的描述、关系和过程组成的。 Hayes-roth：知识是事实、信念和启发式规则。 从知识库的观点见，知识是某领域中所涉及的各有关方面的壹种符号表示。 另外有壹种三维的描述方法：（范围，目的，有效性）,其中知识的范围由具体到壹般，知识的目的从说明到指定，知识的有效性从确定到不确定。例如，“今天下雨”这种知识是具体的、说明性、不确定的，而“要证A→B，只需证明A∧～B是不可满足的”这种知识是壹般性的、指示性、确定性的。 4.1.2知识的分类 从不同的角度、不同的侧面对知识有着不同的分类方法。

于此，我们根据知识表达的内容，将其简单地分为如下几类：事实性知识 知识的壹般直接表示，如果事实性知识是批量的、有规律的，则往往以表格、图册，甚至数据库等形式出现。 这种知识描述壹般性的事实，如凡是冷血动物均要冬眠，哺乳动物均是胎生繁殖后代等。 过程性知识 表述做某件事的过程。标准程序库也是常见的过程性知识，而且是系列化、配套的。 如电视机维修法，怎样烹制法国大餐等。 行为性知识 不直接给出事实本身，只给出它于某方面的行为。行为性知识经常表示为某种数学模型，从某种意义上讲，行为性知识描述的是事物的内涵，而不是外延。 如微分方程 实例性知识 只给出壹些实例。知识藏于实例中。感兴趣的不是实例本身，而是隐藏于大量实例中的规律性知识。 举例说明 类比性知识 既不给出外延，也不给出内涵，只给出它和其它事物的某些相似之处。类比性知识壹般不能完整地刻画事物，但它能够启发人们

昆工信息光学(光信息处理技术)试卷及答案

判断题 1、光波是电磁波，光波的传播满足麦克斯韦方程，其传播过程是衍射过程。（ 对 ） 2、Whittaker-Shannon 二维抽样定理是唯一的抽样定理。 （ 错 ） 3、由于菲涅耳衍射的DFFT 算法中物平面及衍射观测平面保持相同的取样宽度,当衍射距离较大时,DFFT 算法将不能完整地给出衍射场。（ 对 ） 4、使用菲涅耳衍射的SFFT 计算方法可以计算距离d 趋近于0的衍射图样。 （ 错 ） 5、光波在自由空间中由衍射屏到观测屏的传播过程,在频域中等效于通过一个半径为λ1的 理想低通滤波器。 （ 对 ） 填空题 1.若对函数()()ax c a x h sin =进行抽样，其允许的最大抽样间隔为 ||1 a 。 2.一列波长为λ，振幅为A 的平面波，波矢量与x 轴夹角为α，与y 轴夹角为β，与z 轴夹角为γ ，则该列波在d z =平面上的复振幅表达式为 )]cos cos cos (exp[),,(γβαd y x jk A d y x U ++=。 3.透镜对光波的相位变换作用是由透镜本身的性质决定的。在不考虑透镜的有限孔径效应时， 焦距为f 的薄凸透镜的相位变换因子为 )](2exp[22 y x f jk +- 。 4. 在 直 角 坐 标 系 xyz 中平 面 光 波 的 波 动 方 程 为 (,,)(,,)exp[(cos cos cos )])U x y z u x y z jk x y z αβγ=++ 傍轴球面光波发散的波动方程为 ) 2exp(|)|exp(||),,(2 20z y x jk z jk z U z y x U += 。 简答题 1. 写出菲涅尔近似条件下，像光场（衍射光场）() U x y d ,,与物光场（初始光场） ()U x y 000,,0间的关系式，并简述如何在频域中求解菲涅尔衍射积分？ 22 000000exp()(,,)(,,0)exp[()()]2jkd jk U x y d U x y x x y y dx dy j d d λ∞∞ -∞-∞=-+-?? 变化卷积形式22exp()(,,)(,,0)*exp[()]2jkd jk U x y d U x y x y j d d λ=+ 由于空域的卷积为频域的积，则：

最新光学信息处理实验

光学信息处理实验

光学信息处理实验

阿贝成像与空间滤波实验 (2) 调制 (5) 光栅自成像实验 (8) 马赫—泽德干涉仪 (10) 阿贝成像与空间滤波实验 光学信息处理是在上世纪中叶发展起来的一门新兴学科， 1948年首次提出全息术，1955年建立光学传递函数的概念，1960年诞生了强相干光——激光，这是近代光学发展历史上的三件大事。而光学信息处理的起源，可以追溯到阿贝的二次成像理论的提出和空间滤波技术的兴起。空间滤波的目的是通过有意识地改变像的频谱，使像产生所希望地变换。光学信息处理则是一个更为广阔地领域，它主要是用光学方法实现对输入信息的各种变换或处理。阿贝于1893年，波特于1906年为验证这一理论所作的实验，说明了成像质量与系统传递的空间频谱之间的关系。 实验目的 频谱滤波实验是信息光学中最典型的实验，通过对频谱的观察和动手完成阿贝——波特实验（方向滤波），高通滤波、低通滤波实验，可加深对傅立叶信息光学中的空间频率、空间频谱、空间滤波和阿贝成像原理的理解和认识。首先，叙述一下实验原理。 实验原理 阿贝认为在相干的平行光照明下，透镜的成像可以分为两步，第一步是平行光透过物体后产生的衍射光，经透镜后在其后焦面上形成衍射图样。第二步是这

些衍射图上的每一点可以看作是相干的次波源，这些次波源发出的光在像平面上相干叠加，形成物体的几何像。 成像的这两步，从频谱分析的观点来看，本质上就是两次傅立叶变换，如果物光的复振幅分布是g(x 0,y 0),可以证明在物镜后焦面),(ηξ上的复振幅分布是g(x 0,y 0)的傅立叶变换G ),(y x f f （只要令f f f f y x ληλξ==,；λ为波长，?为透镜的焦距）。所以第一步就是将物光场分布变换为空间频率分布，衍射图所在的后焦面称频谱面（简称谱面或者傅氏面）。第二步是将谱面上的空间频率分布作逆傅氏变换还原成为物的像（空间分布）。按照频谱分析理论，谱面上的每一点均有以下四点明确的物理意义。 第一点：谱面上任一光点对应着物面上的一个空间频率分布。 第二点：光点离谱面中心的距离标志着物面上该频率成分的高低，离中心远的点代表物面上的高频成分，反映物的细节部分。靠近中心的点，代表物面的低频成分，反映物的粗轮廓，中心亮点是0级衍射即零频，她不包含任何物的信息，所以反映在像面上呈现均匀的光斑而不能成像。 第三点：光点的方向是指出物平面上该频率成分的方向，例如横向的谱点表示物面有纵向栅缝。 第四点：光点的强弱则显示物面上该频率成分的幅度大小。 如果在谱面上人为的插上一些滤波器（吸收板可移相板）以改变谱面上的光场分布，就可以根据需要改变像面上的光场分布，这就叫空间滤波。最简单的滤波器就是一些特种形状的光阑。把这种光阑放在谱面上，使一部分频率分量能通过而挡住其它的频率分量，从而使像平面上的图像中某部分频率得到相对加强或者减弱，以达到改善图像质量的目的。常用的滤波方法有如下这些。

《初识人工智能》教学案例

《初识人工智能》教学案例 作者：夏燕萍 单位：无锡市第一中学214031 email：xiayp@https://www.360docs.net/doc/5e17234509.html, 一、案例背景信息 1．模块：高中信息技术必修模块《信息技术基础》 2．年级：高中一年级 3．所用教材章节：中国地图版教材第四单元第四节 4．学时数：2 5．学校状况：我校信息技术课在多媒体网络教室进行。教室内有一台教师机，一台服务器和五十六台学生机，通过百兆交换机组建成星型局域网。学生可以通过局域网访问教师自主开发的信息技术学习网站，了解学习内容、获取学习资源、记录学习感受、提交学习成果。教师可以通过大屏幕投影仪创设学习情境，进行必要的集体讲解和演示操作。 二、教学设计 （一）教学目标 知识与技能 1、理解人工智能技术的含义和研究目的； 2、了解人工智能的发展历程及历史人物； 3、熟悉人工智能的研究领域，如机器证明、模式识别、机器翻译、人机博弈、智能机器人等； 4、能够列举出人工智能技术在社会生产、生活中的一些应用实例。 过程与方法 1、通过学习活动，了解光学字符识别和手写输入识别软件的使用方法； 2、通过具体实践，学会使用金山全文翻译软件进行英汉翻译； 3、在人机博弈的过程中了解机器博弈的原理和方法。 情感态度与价值观 1、激发学生对人工智能学科的浓厚兴趣； 2、认识到人类智能和机器智能之间的区别和联系； 3、通过介绍中国及华裔科学家在人工智能领域的杰出贡献，增强学生的民族自豪感； 4、体会到人工智能技术的应用价值，培养正确的科学技术应用观； 5、学会独立地、辨证地思考问题，提高科学素养。 （二）内容分析 1、本节的地位和作用 本节是中国地图出版社出版的普通高中课程标准实验教科书《信息技术基础》(必修)中的第四单元第四节。在前一节《尝试开发技巧》中，教材通过分析网页特效程序，简单介绍了程序设计的三种基本结构。本节在前面的基础上，介绍了人工智能的相关内容，是在信息编程加工基础上的一种提升，能开阔学生的视野，激发学生对人工智能的兴趣，也为选修模块《人工智能初步》的开设作了有益的铺垫。 2、本节的主要内容 本节的内容包括：人工智能的概念、研究目的和发展历程，人工智能的研究领域（如自然语言处理、模式识别、人机博弈、智能机器人等）。通过学习这些内容，不仅要让学生掌握有关人工智能的知识性内容，更重要的是让他们体验人工智能技术给社会生活各方面带来的影响，激发他们对人工智能的学习兴趣。3、重点、难点分析 教学重点：体验人工智能的独特魅力，了解其应用领域和实用价值。

现代光信息处理试题汇总

现代光信息处理思考题汇总 1. 透镜的相位变换因子t （x,y ）的表达式。 t(x,y)=)](2ex p[22y x f jk +- 2. 单位振幅的平面波垂直入射，透镜前表面的复振幅1),(1=y x U ，则透镜后表面上的复振幅 =),('1y x U )](2ex p[22y x f jk +- 3. 不管衍射物体位于何种位置，只要观察面是照明光源的 ，则物面（输入面）和观察面（输出面）之间的关系都是傅里叶变换关系，即观察面上的衍射场都是 型 参考答案：共轭面；夫琅禾费 4. 如图所示的等腰直角三角形孔径放在透镜的前焦面上，以单位振幅的单色平面波垂直照明，试求透镜后焦面上的夫琅禾费衍射图样的复振幅分布。 参考答案：注意到等腰直角三角形三个边的方程分别为00x y =，00x y -=，a x =0. 000000')](2exp[),() ,(dy dx y x j y x t c y x U ηξπ+-=?? ??-+-= a x x dy y x j dx c 0 000' )](2exp[ηξπ +++-=a c a j a jc )(sin ])({ex p[2'ηξηξππη })(sin )](exp[a c j ηξηξ π--- 其中，f x λξ= ，f y λη= . 5. 散射物体的菲涅尔全息图的一个有趣性质是，全息图上局部区域的划痕和脏迹并不影响像的再现，甚

至取出全息图的一个碎片，仍能完整地再现原始物体的像，这一性质称为全息图的冗余性。 应用全息照相的基本原理，对这一性质加以说明。 碎片的尺寸对再现像的质量有哪些影响？ 参考答案： (1) 对于散射物体的菲涅尔全息图，物体与底片之间的关系是点面对应关系，即每一物点所发 出的光波都直接照射到记录介质的整个平面上；反过来，菲涅尔全息图上的每一点都包含了物 体各点的全部信息，称为全息图的“冗余性”。这意味着只要一小块全息图就可完整再现原始物 的像。因此，局部区域的划痕和脏迹并不影响物的完整再现，甚至取出一小块仍能完整再现原 始物体的像。 (2) 虽然，冗余的各小块并不带来新的信息，但各小块再现像的叠加提高了像的信噪比，增加 了像的亮度。其次，一个物点再现为一个像点是在假定全息记录介质也即全息图为无限大的情 况下得出的。对于有限大小的全息图，点物的再现像是一个衍射斑，全息图越小衍射斑越大， 分辨率越低。碎块的再现像分辨率较低。最后，通过全息图来观察再现像，犹如通过橱窗看里 面的陈列品一样，如将橱窗的一部分遮挡，有些物品就可能看不到。因此，小块全息图再现时， 视场较小。 6.简述全息照相与普通照相的区别。 参考答案：（1）普通照相是以光的直线传播、光的反射和折射等几何光学的规律为基础的，而全息照相是以光的干涉和衍射等物理光学的规律为基础的；（2）普通照相成的像是二维平面的，而全息照相成像具有三维立体性；（3）普通照相具有不可分割性，而全息照相可分割，即“冗余性”（上题有具体阐述）；（4）普通照相的底片上只能拍一个场景，而全息照相底片上可分层记录多幅全息照，再现时互不干扰，所以全息底片的存储量很大；（5）普通照相对光源没有要求，而全息照相需要用相干性很高的激光。 7.简述全息照相的两步过程。 参考答案：第一步，全息记录，物光波与参考光波的干涉，使物波的振幅和相位信息被调制成干涉条纹分布，再把干涉条纹图的强度分布转化为全息图的振幅透过率分布。 第二步，全息再现，用与参考光波一模一样的照明光波照射全息图，应用衍射原理，使全息图上的强度调制信息（振幅透过率信息）还原（解调）为原物光波的振幅和相位信息，再现原物光波。 8.全息记录以及再现分别是利用光学中的什么原理？记录时参考光波的作用？ 答案：记录是用的干涉原理 再现是利用的衍射原理。 因为全息记录的不仅是振幅信息，还包含相位信息。参考光波的作用正好完成使物波波前的相 位分布转换成干涉条纹的强度分布的任务。 9.以下是全息再现中的全息基本方程，请指出其中每一项的作用。 U’( x , y ) = C ( x , y ) · t H ( x , y ) =C o( x , y ) exp [ jφC ( x , y )] ?[∣O∣2 +∣R∣2 + O·R* + O*·R ] = C o O o2exp [ jφC ( x , y )]+ C o R o 2exp [ jφC ( x , y )]+ C o O o R o exp [ j (φO -φR+φC)]+ C o O o R o exp [ - j (φO -φR -φC) ] 答：第一、二项是零级衍射像（位相与照明光完全相同，传播方向与C(x,y)相同） 第三项是+1级衍射波，包含再现像的位相信息，用来重现全息像。 第四项是-1级衍射波，包含再现像的共轭位相的信息，形成赝像。