用智能工具处理信息时教案
《用智能工具处理信息》第一课时教案
《用智能工具处理信息》第一课时教案
【教材分析】
本课是信息技术必修模块第四章第二节的内容，主要是学生通过对部分智能信息处理工具软件的使用，体验其基本工作过程，了解其实际应用价值，探讨智能信息处理应用的前景，从而对智能信息处理工具有一个初步的体验，形成初步的感性认识。
基于学生在体验中形成的认识，教材中设计了一系列活动，让学生根据自己的兴趣和实际，有选择地进行体验式实践。
【学情分析】
大部分学生都比较喜欢科幻故事，对故事中的“机器人”等具有人类智慧的机器充满了好奇，非常想探索其中的奥秘。我们正好利用学生的好奇和兴趣，通过展示我们生活中人工智能的应用实例，简要剖析个中奥秘，让学生打破“人工智能”的神秘感，引领学生们进入一个奥秘无穷的领域。
【教学目标】
知识与技能
1．初步了解人工智能的概念。
2．知道“自然语言理解”、“模式识别”是人工智能的两个研究领域。
3．能简单了解智能信息处理工具的工作原理。
过程与方法
1．体验智能工具处理信息，形成对人工智能技术的感性认识。2．了解人工智能技术的应用领域。
情感态度与价值观
1．感受智能信息处理工具在现实生活中应用的价值。
2．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】体验智能信息处理工具的独特魅力，了解其实际应用价值。
【教学难点】信息智能处理的方式，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。
【教学准备】多媒体课件，汉王光学识别软件，逍遥笔软件、相关智能翻译网址，机器人网站
【教学过程】
第一课时
一、情景导入：
播放视频《人工智能》视频，通过机器人大白引入人工智能。
师：刚才我们观看了视频，谁能给大家谈谈自己对人工智能的理解？生：……
师：同学们说了许多，说的都对，今天我们就要来聊一聊利用智能工具处理信息。
出示课题-----人工智能
二、任务体验：
师：正如刚才视频中的看到的，生活中有许多方面都应用到了人工智能，到底什么是人工智能呢？它的概念是什么？
Ppt出示：人工智能---顾名思义就是人造的智能，是利用计算机来模拟或实现人类智能。它有两个主要的研究领域：自然语言处理和模式识别。
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。
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。它的一般过程包括：样本采集、信息的数字化、预处理、数据特征的提取、与标准模式进行比较、分类识别等。它的应用有图形识别及语言识别。如指纹识别、语音识别、光学字符识别等。第一章曾经提到的语音识别技术也是属于模式识别范畴的。
1．【体验活动一】智能手写输入汉字
活动任务：
安装逍遥笔输入法，在桌面上建立记事本文件，内容为：我心目中理想的大学是XXX，并以dream.txt为名保存。
活动探究：
(1)对于书写不规范,笔画不全的汉字，手写板能否识别？
(2)对于特殊符号、阿拉伯数字、英文字母或不规则图形,手写板能否识别?
(3)影响识别率高低的主客观因素有哪些?
探讨在日常生活中，什么地方或场合最需要这种技术？
2. 【体验活动二】光学字符识别（OCR）
活动任务：
打开并安装程序体验二当中的OCR软件，将提供的图片上的文本利用软件进行提取，并保存。
活动探究：
讨论影响识别率的因素。
3．【体验活动三】与机器人自然语言对话，验证其智能性。
活动任务：
尝试与网络机器人聊天：
网址1：
https://www.360docs.net/doc/b414603734.html,/pandora/talk?botid=b69b8d 517e345aba&skin=custom_iframe
网址2：
https://www.360docs.net/doc/b414603734.html,/pandora/talk?botid=fef38c b4de345ab1&skin=iframe-voice
讨论:
1、机器人能准确回答那些类型的问题？
2、你能不能找到机器人回答问题的规律？比如，它对某些问题会使用同样的答案。
4.【体验活动四】机器翻译，考察机器翻译的准确性，探讨机器翻译的优缺点。
活动任务：
直接到金山在线翻译网站体验：https://www.360docs.net/doc/b414603734.html,（可选：“雅信CAT”英汉双向翻译平台
翻译内容：
大家好，很高兴能认识你们。今天下午我请客吃饭，地点有你们来挑选。
how are you?
Hou old are you ?
I am ill.
I have something in trouble,can you help me ?
You are beautiful.
考察机器翻译的准确性，探讨机器翻译的优缺点。
三、交流与讨论：
师：请各小组派代表发言，谈一谈刚才使用智能工具中处理信息的过
程中的感受。
生：……
师生一起讨论总结：
1. 影响ocr识别率的因素有哪些？
2. 影响手写笔识别的因素有哪些？什么地方或场合最需要这种技术？
智能手写输入汉字的识别率虽然还不足100%，但它在现实生活中已具备了使用价值，广泛应用于各个领域，特别对于手疾人士，语音输入使汉字录入对于他们来说，不再是可望而不可及的事情。
3. 机器人能准确回答我们的问题？
通过网络与机器人对话，我们可以感受到，这是一个比较复杂的系统，它包含了三个部分：语言理解、思考和语言生成。当我们输入一段话，机器人首先要理解这段话的意思，然后根据并利用它所具有的知识，生成一段文字，给出回答。
由于技术上的问题，人机对话的过程可以导致对信息处理结果可能是正确的，也可能是不正确的。
4. 机器翻译的都准确吗？它有缺点吗？
有区别，比较生硬。
四、课程小结：
五、课外拓展：
1、探讨智能处理工具与一般处理工具的区别。智能工具处理信息的工作原理
2、就模式识别和自然语言理解分别举例。
4.2《用智能工具处理信息》教学设计
第四章信息的加工与表达（下） 4.2用智能工具处理信息 第1课时 一、教材分析 《用智能工具处理信息》是广东教育出版社出版的高中信息技术必修模块第四章第二节的内容，根据学生的实际情况和教学的需要，我对教材内容进行了重组，目的是让学生通过部分智能信息处理工具软件的使用，体验智能信息处理工具的基本工作过程，从而对智能信息处理工具有一个初步的体验，形成初步的感性认识，了解其实际应用价值。 二、教学目标 （一）知识与技能 1. 初步了解人工智能的概念； 2. 会使用简单的智能处理工具； 3. 了解信息智能处理的应用价值。 （二）过程与方法 1. 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； 2. 了解人工智能技术的应用领域。 （三）情感态度与价值观 1. 让学生感受智能信息处理工具在现实生活中应用的价值； 2. 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。 三、学情分析 大部分学生都比较喜欢科幻故事，对故事中的“机器人”等具有人类智慧的机器充满了好奇，非常想探索其中的奥秘。我们正好利用学生的好奇和兴趣，通过展示我们生活中人工智能的应用实例，简要剖析个中奥秘，让学生打破“人工智能”的神秘感，引领学生们进入一个奥秘无穷的领域。高一年级学生已经具备了一定的计算机使用经验，但大多数学生都是局限于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了一定的使用经验，例如使用翻译软件、手写板输入等。 四、教学重点和难点 （一）教学重点 体验智能信息处理工具的独特魅力，了解其实际应用价值。 （二）教学难点 信息智能处理的方式，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。 五、教学策略 本节教学主题是用智能工具处理信息，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。由于地处信息技术欠缺
《表格信息加工》 教学反思
《表格信息加工》教学反思 这一次的信息技术课是我在广雅给学生上的第一节课,最大的感触就是，开始以为2节课80分钟会很漫长,但是没想到就是时间过得这么快，可能是由于我在时间分配上的疏忽,让整个教学的后半段在比较匆忙的节奏下结束. 首先,我先对自己的课进行一点自我评价.在课前我心里都是非常忐忑的,可能在过去从来没有面对过50多个学生，2位老师，还有3名实习生的目光讲过课，但是出乎我的意料之外，第一节课开始,学生们进入教室之后,我的心却突然平静下来,毕竟我带的班也是我教的班,所以无论是我对他们,还是他们对我都很熟悉了,因此我也冷静得很迅速,开始先问问大家对EXCEL的认识。在我提问过后,回答的反应不是很好,但是我还是硬着头皮讲了下去，他们不热情那至少我得保持着热情的.还好在让他们做第一道输入题热身的时候,我下去巡视他们,都有很认真在做.不知道是我感觉太冷静,还是自己的语调本来就是不慢不紧的,我在台上已经发现自己说话太过平了,好象不管是问问题,还是给他们讲解的时候,都没有什么变化.这个问题,陶老师在课后提了出来,他觉得我的语调不能强调出重难点,我想,这也是我从微格以来的一个突出的问题.日后会尽量注意改进的。 在演示操作时候,也出现了一两次的奇怪错误,听到学生发出过诧异的声音,但是虽然心里感到很奇怪怎么这么简单都出错,最终我还是试图用其他方法达到了同样的目的.其实在EXCEL中同一个函数的计算就可以有很多种方法,快捷的和繁琐的都有,如果在课堂上操作仅仅用同一个方法,那么学生可能就只会照着我的方法去做,假如我每个方法都提到,课堂的时间又会很紧张,我想我的这个动作可能可以提醒到他们在出错的时候不用着急，还可以用用别的方法. 在课后的评课中，老师对我的第一节课表现都比较满意，他们认为我思路清晰同时安排也挺合理的。但是到了第二节课，我也明显感觉到自己表现得很不好，首先是在对“分类汇总”的作用进行介绍的时候，有点词穷的感觉，当我卡在某一句话的时候自己也觉得有点可笑，但是我也还是稳住情绪继续讲下去，过去在微格也曾经发生过这样的状况，只是在现实课堂中，我不可能因为自己发生的一个错误而终止下整节课，台下这么多双眼睛的监督也逼迫着我自己。 在我下去巡视学生做输入数据的时候，我已经发现有很多已经做好的学生很自觉地查看PPT完成下面的练习，但是还是有一部分学生不断示意我过去，所以我顾着在下面解答也就忽略了那些做好了的学生，老师提醒我让那些同学继续完成练习。这个问题出在我对控制课堂的时间还没有经验造成的，老师告诉我，有时候面对这样的状况，我们只能顾虑到60%的学生，如果要确保所有学生都懂，那恐怕得浪费很多时间。 在课后，我也询问了很多学生的意见，他们普遍认为我存在一下问题：1.声量不够大，虽然有麦克风，但是语调平均，也没有什么气势能够提起他们的精神。2.EXCEL的这部分内容简单，并且在PPT上都能找到答案，所以他们完成的速度也是快慢不一。3.课堂中没有出什么错，也没有特别吸引的地方。 综上所述，我认为我需要解决的问题就是自己的语调，并且要在课堂中设置一两个能够引发他们兴趣的亮点，最后还要控制好课堂时间，让备课时所准备的内容都能够保证全部演示完给学生看。
4.2 用智能工具处理信息 测试
4.2 用智能工具处理信息测试 说明：本节测试分为单项选择题和判断题,其中单项选择题共5小题,每小题10分,共50分,判断题共5小题,每小题10分,共50分，总分100分。 一、单项选择题(每题10分,共50分) 1．用语音识别技术可以文字输入，你认为“语音识别”是属于计算机（）。 A．人工智能 B．通信技术 C．微电子技术 D．传感技术 2．手写板输入汉字的工作流程主要包括以下几个环节，请选择正确的对应关系（）。A．①手写汉字②信息读入③预处理④笔画识别⑤特征匹配⑥特征库⑦显示汉字 B．①手写汉字②预处理③信息读入④特征匹配⑤笔画识别⑥特征库⑦显示汉字 C．①手写汉字②信息读入③预处理④特征库⑤特征匹配⑥笔画识别⑦显示汉字 D．①手写汉字②信息读入③笔画识别④预处理⑤特征匹配⑥特征库⑦显示汉字 3．人工智能的目的是让机器能够（），以实现某些脑力劳动的机械化。 A．具有情感判断 B．和人一样工作 C．完全代替人的大脑 D．模拟、延伸和扩展人的智能 4．自然语言理解是人工智能的重要应用领域，下面列举中的（）就是它要实现的目标。A．理解别人讲的话 B．代替人类进行语言表达 C．欣赏音乐 D．机器翻译 5．语文王老师想把书上的文字，扫描到电脑中并转换成可编辑的文字，你认为她应选择（）工具。 A．手写板 B．照像机 C．摄像机 D．扫描仪及OCR软件 二、判断题(每题10分,共50分) 6．网上的“在线翻译”是应用了自然语言理解技术。（） 7．小明用扫描仪将他小时候的相片转换成图像文件保存在电脑上，他使用的是智能处理工具。（） 8．与聊天机器人艾丽丝(ALICE)对话的活动应用了人工智能的自然语言理解技术。 9．公安机关利用指纹识别系统鉴定人的身份属于人工智能的一个应用。 10．数码照像机的人脸识别属于人工智能的一个应用。
表格信息加工教案
集体备课课时设计活页纸 学科信息技术年级高一级授课时间第15、16、17周 主备人： 授课人：总课题第三章信息的加工与表达（上）课时 3 课题表格信息的加工与表达课型理论课+操作课 教学目标知识与技能： 1、根据任务进行需求分析，找到解决问题的方法。 2、学会使用Excel建立表格的操作方法和技巧。 3、利用数据求和、排序、分类汇总分析表格中的数据。 4、形成简单报告。 过程与方法： 1、认识Excel并创建表格。 2、熟练应用Excel进行数据求和、排序、分类汇总。 3、理解用图表来表现信息的特点与意义并且能够根据需要选择合适的图表类型。 4、通过分析“班级评优活动？”的案例入手，设计一系列学习活动。 情感态度与价值观： 1、培养一定的数据分析意识及对数据的敏感性和观察力。 2、体验表格信息加工的基本过程，了解表格信息加工的思想和方法。 3、培养学生自主尝试探究精神和小组合作精神，感悟信息技术蕴含的文化内涵。 教学重点1、获取原始数据并作需求分析。 2、利用数据求和、排序、分类汇总分析表格中的数据。 教学难点根据任务需求，熟练使用Excel加工信息。 教学准备信息技术教材，ppt课件，多媒体网络教室，office办公软件。 教学过程 教学内容备课札记（个案） 一、问题导入： 同学们，大家好，上一节课我们学习了文本信息的加工与表达， 这节课我们要学习的是另外一种利用计算机处理信息的方法：表格信息的加工与表达（边板书）。 请同学们看大屏幕，请大家用口算或者笔算算出平均分和总分。 下面给大家1分钟的时间算一算。 老师：同学们计算得怎样呢？有没有把结果算出来呢？ 那好，通过了这样的计算，我们发现逐个计算平均分和总分是一 件麻烦的事情。那么有没有更好的办法简单方便的计算出我们要的数 据呢？怎样直观的分析出这些数据里面的最大和最小值呢？今天我 们就来学习一个工具，能够方便的解决以上的问题。 一 按照老师的要求进行计算。进行思考。回答老师的问题。 学生回答：
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
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
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
《表格信息的加工与表达》说课稿教案
第三章第二节《表格信息的加工与表达》说课稿 各位领导同仁,下午好! 今天我将要为大家讲的课题是:《表格信息的加工与表达》,主要分为四个方面来说课,分别是说教材,说教法,说学法,说程序. 一, 说教材 《表格信息的加工与表达》是高中信息技术教材"第三章信息的加工与表达"中的第二节内容.它与前面一节《文本信息的加工与表达》相互辉映,并贯穿了EXCEL以后整个的教学,是学生能够顺利,快捷操作EXCEL的基础,也是形成学生合理知识链的一个必要环节.(这一节教学安排两课时,针对我校的实际情况,第一个课时要求学生初步了解工作表的编辑方法,掌握一种编辑方法,教学地点在放在机房;第二个课时要求在教师的指导下学生深入掌握工作表图表的编辑方法,教学地点放在机房.)今天围绕第一课时进行说课.根据这样的教学安排,我确定这一课时的教学目标如下: 知识目标:要求学生初步了解EXCEL工作表的六类基本编辑方法,熟练掌握每类工作表编辑的一种方法. 能力目标:培养学生合作的精神,解决实际问题的能力,并能在学习中举一反三,融会贯通. 情感目标:通过高一年级创建文明班集体评比变迁发展,激发学生的集体容誉感. 教学重点:复制和移动,单元格内容的修改; 教学难点:区分复制和移动,清除和删除单元格的操作差别,常用函数Average等应用. 二, 说教法 设置一个总任务---让学生掌握利用图表加工软件加工表格信息的过程和方法,然后把它分解成一个个子任务,每个子任务与工作表编辑的各种操作有机结合(任务驱动法),使教学内容合理流动,水到渠成. 三, 说学法 学生在教师的指导下带着一个个子任务通过课堂讨论,分层合作,实际操作等方式,逐步完成子任务,使学生在完成任务的过程中不知不觉实现知识的传递,迁移和融合. 四, 说教学过程 1.创设情境,巧妙导入:见P49, 大家来看一下下面的这个表格(显示),想一下,我们用什么工具可以把这个表格制作出来呢2,建立表格 任务1:建立各班三周以来"评优活动"得分统计表,如下图1所示. 图1 图2 注意点: 标题如何跨列居中对齐(选中→格式菜单→对齐选项卡→合并单元格) 表格边框如何添加,分为内外一致,内外不一致,式样,色彩等(选中→格式菜单→边框选项卡) 有规律性数据的输入 填充柄的使用技巧 数据在单元格中的对齐,小数点的保留位数等等 任务2: 利用工具栏中的"和按钮"完成总分统计. 利用函数"Average"完成"纪律"平均分的统计. 利用鼠标拖动填充句柄方式完成"卫生""礼仪"两个项目的平均分统计. 计算结果如下图2所示: 任务3:拓展练习:完成书本P52图3-15"评优活动各周总成绩"表的建立及数据分析.
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。
(完整版)word中的表格教案
4.3 作品登记表（WORD中表格制作） 一、教学目标 知识与能力：使学生会利用文字工具软件WORD对表格信息进行加工与表达。 过程与方法：通过演示的方法，让学生先理解操作任务所用的命令，然后再自主实践和探究完成操作任务，合作探究操作中所碰到的问题 情感态度价值观：培养学生自主探究能力，树立学生积极向上的求学精神 二、学情分析 对于本节内容，学生已经有一定程度接触。对所涉及的命令，学生会有不同程度的掌握，有的学生的操作已经熟悉，而有的学生可能没有学过，因此老师要根据学生的实际情况调整教学内容和教学方法，使用适当的教学方法进行教学 三、教学策略选择与设计 Word 对现在的学生来说，是一个比较简单的操作模块，因此我选用了自主实践与合作探究相结合的方法，充分利用电子教室让学生之间相互学习，扬长避短，而且这样也可以照顾到各个水平的学生，保证不放弃每一个学生，以达到教学的目的 四、教学重点及难点 教学重点：利用WORD软件灵活处理表格信息 教学难点： 1、培养学生自主实践与探究能力 2、调动学生间相互协作的积极性 五、教学过程 课堂引入： 1、同学们都看一下p54表4-3-1这个表格，我们在学习生活中是不是经常碰到 呢？那你们知不知道用什么工具软件来处理？那我们一块看一看WORD软件是否具有这种功能？思考并回答（师生互动） 2、任务：实践1 请同学们参考p54操作提示，老师演示一步，你们跟着老师操作一步。 a.设置页面 b.建立一个5行4列的规则表格 c.合并单元格 d.调整行高、列宽 e.输入文本并设置文字格式 f.保存文件 3、自主实践： 学生自主完成p55实践2，可以互相交流讨论，老师巡回指导。 4、优秀作品展示： 在班上抽两三名学生的优秀作品进行展示，供其他学生借鉴比较。
高中信息技术《1用智能工具处理信息》优质课教学设计、教案
《用智能工具处理信息》教学设计 学校执教教师 课程内容用智能工具处理信息课程学时 1 课时 所属学科信息技术教学对象高一年级 一、学习内容分析 本课内容是广东教育科学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)中的第四章第二节。主要是开阔学生的视野，激发学生对人工智能的兴趣，让学生对智能工具有一个初步地体验和了解，也为选修模块《人工智能初步》的开设作有益的铺垫。本节内容只是要求学生在使用信息智能处理工具的过程中，初步体验信息智能处理工具，形成感性认识，并可以在今后的生活中对智能处理工具有一个主动认知的能力。根据课本内容以及基于学生的学习思维发展，选择了几种智能处理工具让他们进行体验式实践。本节采用了“情景引入→操作体验→了解原理→ 应用展望→巩固练习→课堂小结”的线索组织内容。 二、学习对象分析 本节教学的对象为高一学生，通过前面的学习，学生对《信息技术基础》这一教科书的学习方法和特点有了一定的掌握。特别是进入第三章的学习之后，已了解在不同的处理需求下，学会正确地使用不同的处理工具来处理不同的信息。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并不熟悉，所以在教学中我引用了生活中的处理工具，让学生可以在学习中更贴近生活，让学生先进行体验后进行知识的讲解，注重学生的“启蒙和兴趣培养”。 三、教学目标 1．知识与技能 （1）认识并初步掌握智手写识别和自然语言理解的工作过程或者工作原理； （2）了解智能处理工具的应用领域。 2.过程与方法 通过观看视频、操作手写输入软件、体验游戏、尝试使用翻译软件、与机器人聊天等活动，体会人工智能的魅力及其工作过程或工作原理。 3.情感态度与价值观 （1）认识到智能工具在实际生活中的应用价值； （2）在课堂的教学应用和体验中，体验其神奇魅力及形成对人工智能这一技术前沿的探索要求； （3）培养学生的探究能力、类比推理能力，激发学生探索人工智能知识的兴趣和热情。 四、教学重点和难点 重点：应用和体验手写识别、机器翻译和与机器人聊天等智能工具。 难点：理解手写识别和自然语言理解的工作过程和工作原理。 五、教学方法 任务驱动法、诱思导学法、实践探究法、类比推理法 六、教学媒体选择
用智能工具处理信息说课稿
第四章第二节《用智能工具处理信息》说课稿 一、说教材 1.本节课的地位及主要内容 本节内容只是要求学生在使用信息智能处理软件处理信息的过程中，对信息智能处理工具进行初步体验，并形成初步的感性认识。基于学生在体验中形成认识的思考，教材中设计了一系列操作活动，让学生根据自己的兴趣和实际情况，有选择地进行体验式实践。本节采用了“情景引入→案例分析→操作体验→过程原理→讨论探究→学生练习→教学小结及评价”的线索组织内容。 2.教学目标 ①知识与技能 初步了解人工智能的概念。 知道“自然语言理解”、“模式识别”是人工智能的两个研究领域。 初步了解“自然语言理解”、“模式识别”的概念与分类。 ②过程与方法 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。 了解人工智能技术的应用领域。 ③情感态度与价值观 让学生感受智能信息处理工具在现实生活中应用的价值。 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。 3.教学重点、难点 重点：体验智能信息处理工具的独特魅力，了解其实际应用价值。 难点：信息智能处理的方式，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。
二、学情分析 通过前期的学习，学生对《信息技术必修》模块的学习方法和特点有了一定的掌握，了解了不同情况下，使用不同处理工具对提高信息处理效率的影响，这是信息技术新课改情况下最核心的内容。对于本节内容，学生可能对一些智能处理工具不熟悉，可能会给新课的讲解带来难度，因此在教学中以让学生体验为主。大部分学生都比较喜欢科幻故事，对故事中的“机器人”等具有人类智慧的机器充满了好奇，非常想探索其中的奥秘。我们正好利用学生的好奇和兴趣，通过展示我们生活中人工智能的应用实例，简要剖析个中奥秘，让学生打破“人工智能”的神秘感，引领学生们进入一个奥秘无穷的领域。 三、说教法 在教学组织上运用合作学习的方式，让学生相互帮助，以弥补学生在知识技能上的缺陷，让学生在合作中自主思考、共同探究、共同体验、共同完成学习任务。 在多个活动中出示明确的、可操作性强的教学任务，同时辅之以任务驱动教学法，以任务引路，学生边学边练，完成自主学习任务。 讲授法也是一种比较重要的、常用的教学方法。本节的部分内容，也采取教师讲授的方式进行。 四、说教学准备 教师在课前可以根据教材中活动要求，1、事先制作好一个PPT课件，把本节的活动全部输入进去；2、准备好本节所需的软件：min OCR识别软件等；3、下载好影片《机械公敌》。 五、说教学过程 1.课程导入 （活动一）【情景导入】教师创设情景：我们先来观看一段视频（影片《机械公敌》中机器人帮助人拿包片段），想象一下机器人在未来生活中的作用。 【思考】影片中涉及到几个任务，其中涉及到机器人的哪些动作？.
中国传媒大学信号与信息处理专业方向介绍
中国传媒大学信号与信息处理专业方向 介绍 1．DSP技术与应用方向 当前，数字音频广播（DAB、数字AM）、数字视频广播（DVB）和高清晰度电视（HDTV）技术发展迅速。数字技术在卫星广播、微波通信领域的应用越来越普遍，广播电视多功能信息网已投入商业运营。国际和国内的广播电视覆盖网正在或即将由模拟信号传输过渡为数字信号传输网。DSP技术与应用研究方向着眼于广播电视数字信号传输系统中信源编码、信道编码和数字调制的实现和相关测试信号的产生，着重研究数字信号的实时处理。本研究方向是信号与信息处理学科的重要组成，也是该学科中十分活跃，近年来发展十分迅速的技术。 DSP技术与应用研究方向利用数字信号处理方法和通用DSP芯片，FPGA芯片，依靠软件无线电技术，计算机仿真技术，研究并实现数字信号传输系统中信源编解码、信道编解码、调制解调、多工复用和同频组网。重点跟踪研究数字音频广播、数字视频广播、高清晰度电视和广播电视综合信息网中的关键技术，探索下一代数字广播电视的新技术及新技术标准。本研究方向对我国广播电视单频网覆盖网的数字化进程作出了重要贡献，参加了多项国家重大科技攻关项目，研制调频数字同步广播系统国内占有率第一。 本方向培养的学生应具有扎实的学科基础和专业基础知识，具有软、硬件分析和设计能力，较强的创新与实践能力，能独立分析和解决实际问题，可在广播电视领域、现代通信领域、信息产业以及其他国民经济部门从事各类数字电视广播、数字视频和多媒体系统设计、研究、教学、管理等工作。 2．多媒体技术方向 多媒体的含义是使声音、图片、文字、图像、视频等多种信息成为一个整体，并具有实时的交互性，而这种统一性及交互性是由逻辑连接起来。多媒体技术融合了信息处理、计算机、网络与通信等多种学科，具有表现力丰富、符合人们的思维和认知习惯的特点，成为当今信息技术中的热点，它也是当今数字媒体技术或新媒体技术的本源，强调了媒体信息的多样化、集成化、智能化以及交互性。 多媒体技术近年来在广播影视传媒领域受到了广泛关注：以视/音频非线性编辑为代表的多媒体技术已经成为广播影视编辑、制作、播出技术的主流，而广播电视台全台制播网络一体化、多媒体综合业务网、新媒体技术及应用、虚拟现实技术及应用等则代表了广播电视技术领域未来的发展方向。另外，基于多媒体技术的智能视频监控系统在各行各业也有了广泛且深入的应用：借助数字图像处理（DIP）、智能视频分析（IVA）、计算机视觉（CV）、计算机图形学（CG）以及地理信息系统（GIS）等多媒体技术手段的实用系统已经在广播电视信号监测、广播电视内容监播、广播电视广告监播与监管、安全防范系统工程、智能交通系统、平安城市工程等诸多系统中发挥出越来越重要的作用。 本研究方向的主要研究内容包括： (1)智能视/音频分析与处理（对象提取、目标检测、目标识别与跟踪、广播电视内容监播、广告监播） (2)多媒体先进编辑技术（新型高/标清、多格式混编技术，基于对象的影视编辑技术） (3)多媒体技术与艺术的结合（表情识别、表情移植、变形动画，基于场景视频的三维虚拟重现）
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。
粤教版《信息技术基础(必修)》第四章4.2《用智能工具处理信息》课程教学设计 高一下册
4.2《用智能工具处理信息》 一、教学分析 1、教材的地位和作用 本节是《用智能工具处理信息》两课时中的第一课时，其内容承接了学生在初中所学的机器人的相关知识，目的是让学生体验更多的智能工具，进而了解一些基本原理，为人工智能选修课打下基础。体现了《普通高中信息技术新课程标准》中提到的，培养学生解决问题的能力，倡导运用信息技术进行创新实践这一基本理念，有助于提升学生的信息素养。教材中的部分内容比较落后，因此我重新选取贴近学生实际生活的新技术。 2、教学目标 知识与技能目标： （1）初步学会几种智能处理工具的使用； （2）了解模式识别的基本工作过程或原理； 过程与方法目标： （1）在体验中领悟模式识别的工作流程； （2）在合作中理解模式识别的原理。 情感态度与价值观目标： （1）激发探索前沿科技的兴趣； （2）培养在学习和生活中，合理选择工具解决问题的能力，以及团队合作的意识； 3、教学重难点： 教学重点：体验智能工具的使用，弄清模式识别的工作流程，了解其工作原理。 教学难点：模式识别的工作原理。 4、教学课时：1课时 二、教学对象分析 本节内容的教学对象是高中一年级学生，他们已经具备了一定的逻辑思维、分析问题、表达思想等能力，初步形成了主动思考和探究的学习习惯。在本书第三章《信息的加工与表达（上）》以及4.1编制计算机程序解决问题的学习之后，学生对信息处理有一定的了解，他们已经具有一定的用一般工具处理信息的经验，其实，高一的学生大多数学生已接触过智能工具，如手机，平板等，只是没有深入思考智能工具和非智能工具的区别，因此，本课从解决学生生活中的实际问题入手，通过四个学习任务，让学生体验身边的智能工具，了解其工作过程，感
高中信息技术 表格信息的加工与表达教案 粤教版必修1
表格信息的加工与表达 各位评委，大家好！我说课的题目是“让数据生动起来”——《Excel数据的图表呈现》，主要从说教材、说教法、说学法、说教学过程四个方面进行。 一、说教材 1、本节课地位和作用 本节课是广东教育出版社的《信息技术基础》必修模块中《表格信息的加工与表达》的内容，属于信息素养中信息加工的范畴。本节内容是表格加工中的重点，另外也为以后学习信息集成和信息交流奠定基础，有承上启下的作用。这节课是在掌握了Excel中数据的输入与统计之后，基于实际应用的需要，用图表来形象表示数据为主要内容的一课。 2、教学目标 知识与技能：掌握图表的制作方法和三种常见图表的使用特点，能够用合适的图表来表示并分析数据形成报告，培养学生处理信息的能力。 情感态度与价值观：通过制作图表的学习活动，激发学生创造的欲望和创新精神；培养学生正确分析、评价数据的价值观；在学习过程中学生利用计算机技术解决实际问题，体验到成功的喜悦和“学有所用”的快乐；同时增强学生爱国主义情感。 3、重点、难点 重点：1）、图表的制作方法及步骤，三种常用图表的使用特点。 2）、图表的分析及应用。 难点：1）、数据源、图表类型、图表选项的选择与修改。 2）、运用有效的图表来表示数据，并对图表数据进行分析，形成报告。 本节的教学对象是高一年级学生，具有一定的基本操作技巧，但是学生通常会在数据源选择、图表修改上遇到问题，以及不会用合适的图表来表示数据，所以确定他们为难点。 二、说教法
学生是学习的主人，教师是学生学习的组织者、引导者与合作 者。 对于信息技术教学，我注意更新教学观念和学生的学习方式， 化学生被动学习为主动愉快学习。为了更好地突出本节课重点、难点，我采用的教学方法是： 先学后教，“生”教“生” 、任务驱动法 、提问引导法 三、说学法 我所教的高一年级大部分学生对信息技术学习有浓厚的兴趣， 肯学敢问，并掌握了windows 系统的基本操作以及上一节课的数据统计，也有个别学生遇到难题不肯寻求方法去解决。这节课内容不难，只要教师积极有效的引导，学生都可以完成。针对以上的情况，我从学生学习的角度出发，指导他们更好地学好本节课的内容。具体采用如下方法： 示范促进法 、角色扮演法、自主探究法、小组协作法 。 四、说过程 教学准备 硬件：网络教室、液晶投影仪 软件：windows 操作系统、Microsoft Excel2000 把这节课所用冬奥会部分数据表拷贝到学生机上 本节课以任务为主线，在解决每个任务时，要求学生自学尝试 操作，自学得好的学生充当小教师，演示给其他学生看，实现“生”教“生”，教师再根据学生自学效果适时地进行精讲、点评，不断解决重难点，最后用一个综合练习，培养学生将知识应用到实践中去的能力。 我采取的教学程序是：
智能信息处理技术考试复习重点
人工智能有能力做三件事：知识存储 解决问题 获取新知识 人工智能的三个关键部分：表示 学习 推理 神经网络至今经历了兴起、萧条和兴盛三个时期。 神经网络动力学过程有 过程--计算过程 和 过程--学习过程 前馈神经网络的发展经历了：兴起 萧条 和 兴盛 三个时期 前馈神经网络模型有：感知器、BP网络、RBF网络 遗传算法的三个算子：选择算子、交叉算子、变异算子 遗传算法主要由三种运算组成：选择运算 交叉变异 变异运算 编码方法可以分为三大类：二进制编码方法、浮点数编码方法、符号编码方法。 Hopfield神经网络模型一般由单层全互连的神经元u i(i=1,…，n)组成。 自组织映射神经网络模型SOM）它是一种无监督学习神经网络 计算智能包括神经网络、模糊信息处理 和 遗传算法 。 计算智能核心内容：神经网络、进化计算和模糊系统 模糊数学是研究和处理模糊性现象的数学方法. 经典数学是以精确性为特征的. 关系的特性：自反性、对称性和传递性 典型的学习规则：hebbian学习规则和Delta学习规则 遗传算法 主要用于函数最优化计算，它是模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程的一种自适应全局寻优的随机搜索算法。 遗传编码: 把问题的可行解从其物理解空间转换到遗传算法所能处理的搜索空间(编码空间)的转换方法称为编码 描述神经网络模型的六个要素：传播规则 活跃规则 输出规则 互连模式 学习规则 环境 神经网络 :是由大量的、同时也是很简单的处理单元（神经元）广泛地互相连接而形成的复杂网络系统。反映了人脑功能的许多特性，是对人脑功能进行某种简化、抽象和模拟。 BP反向传输算法的基本过程：初始化阶段前馈阶段 权值调整阶段 学习精度计算 学习结束判断 智能：智慧和能力。个体有目的的行为、合理的思维以及有效适应环境的能力。 神经计算的特点 大规模并行性、集团运算和容错能力。 信息的分布式表示。学习和自组织能力。多层神经网络系统具有强大的解算能力和处理实际问题的能力。 计算智能：借鉴仿生学思想，基于生物体系的生物进化、神经细胞网络等机制，用数学语言抽象描述的计算方法，用以模仿生物体系和人类的智能机制。 SOM模型计算的基本原理 当某个模式输入时，输出层某一神经元得到最大刺激而竞争获胜（产生最大输出值）。 同时该获胜神经元周围的一些神经元也因侧向相互作用而受到较大刺激，修改这些神经元和输入神经元之间的连接权值。 当输入模式发生变化时，输出层上获胜的输出神经元也发生改变。通过神经网络权值的调整，使得输出层特征分布能反映输入样本的分布情况。 根据SOM模型的输出状态，不但能够判断输入模式所属的类别，并使得输出神经元代表某一模式类别，还能够得到整个数据区域的大体分布情况，即从样本数据中获得数据分布的大体本质特征。 遗传算法的主要过程如下： 1） 初始化。设置进化代数计数器 t =0 ，设置最大进化代数T，随机生成N个个体作为初始群体P(0)。 2） 个体评价。计算群体P(t)的各个个体的适应度。