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人工智能畢設(shè)課題,人工智能研究的課題有哪些

來源:整理 時(shí)間:2023-06-21 16:21:54 編輯:智能門戶 手機(jī)版

1,人工智能研究的課題有哪些

自然語言理解 數(shù)據(jù)庫的智能檢索 專家咨詢系統(tǒng) 定理證明 博弈 機(jī)器人學(xué) 自動(dòng)程序設(shè)計(jì) 組合調(diào)度問題 感知問題

人工智能研究的課題有哪些

2,畢業(yè)設(shè)計(jì)題目軟件工程人工智能方向

人工智能畢業(yè)設(shè)計(jì)(論文)課題簡介JHF1 基于VGA采集卡的VGA信號實(shí)時(shí)采集技術(shù)的研究傳統(tǒng)VGA信號采集通常采用軟件抓屏或VGA轉(zhuǎn)AV方式,但兩者都面臨著各種自身無法克服的弱點(diǎn)。軟件抓屏方式通過在計(jì)算機(jī)上安裝軟件方式實(shí)現(xiàn),通過軟件進(jìn)行抓屏和壓縮,嚴(yán)重影響采集計(jì)算機(jī)的性能;在播放視頻文件時(shí),無法實(shí)時(shí)采集到畫面,出現(xiàn)視頻卡殼或者黑屏的現(xiàn)象。采用VGA轉(zhuǎn)AV方式,VGA信號轉(zhuǎn)換為視頻以后,即使不壓縮,清晰度也大大降低,文字、網(wǎng)頁等內(nèi)容幾乎無法看清,再經(jīng)過壓縮,信號質(zhì)量可能會(huì)更差,很難滿足實(shí)際教學(xué)的需求。傳統(tǒng)VGA信號的采集方式嚴(yán)重制約著多媒體教學(xué)及遠(yuǎn)程教育的發(fā)展。采用基于VGA采集卡的VGA信號實(shí)時(shí)采集技術(shù),即直接采集設(shè)備的VGA數(shù)據(jù),既能保證信號的連續(xù)實(shí)時(shí),又能保證清晰不失真,從而完美解決了VGA信號的實(shí)時(shí)采集壓縮這一難題。JHF2 基于PC的網(wǎng)絡(luò)視頻服務(wù)器的設(shè)計(jì)視頻服務(wù)器可以看作是不帶鏡頭的網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī),或是不帶硬盤的DVR,它的結(jié)構(gòu)也大體上與數(shù)字硬盤錄像機(jī)相似,是由一個(gè)或多個(gè)模擬視頻輸入口、圖像數(shù)字處理器、壓縮芯片和一個(gè)具有網(wǎng)絡(luò)連接功能的服務(wù)器所構(gòu)成。視頻服務(wù)器將輸入的模擬視頻信號數(shù)字化處理后,以數(shù)字信號的模式傳送至網(wǎng)絡(luò)上,從而實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)監(jiān)控的目的。由于視頻服務(wù)器將模擬攝像機(jī)成功地“轉(zhuǎn)化”為網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī),因此它也是網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控系統(tǒng)與當(dāng)前CCTV模擬系統(tǒng)進(jìn)行整合的最佳途徑。網(wǎng)絡(luò)視頻服務(wù)器除了可以達(dá)到與網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)相同的功能外,在設(shè)備的配置上更顯靈活,克服了網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)通常受到本身鏡頭與機(jī)身功能較弱等不足。JHF3 教育資源庫管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)教育資源庫是教育信息化中的主要組成部分,教育資源庫的建設(shè)包括軟硬件平臺(tái)、資源和服務(wù)等方面的建設(shè)。教育資源庫軟件平臺(tái)是支撐教育資源管理和使用的基礎(chǔ)平臺(tái),是整個(gè)軟件平臺(tái)的核心。系統(tǒng)平臺(tái)支持基于B/S結(jié)構(gòu)的各類Web應(yīng)用,通過“Web Service”技術(shù)提供了一整套接口機(jī)制實(shí)現(xiàn)跨平臺(tái)、跨服務(wù)器的系統(tǒng)耦合,實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一用戶、統(tǒng)一登錄、統(tǒng)一產(chǎn)品入口等重要功能。從資源使用和管理的流程出發(fā),平臺(tái)的功能包括資源目錄瀏覽、資源檢索、資源前臺(tái)服務(wù)管理、系統(tǒng)后臺(tái)管理、計(jì)費(fèi)管理、資源統(tǒng)計(jì)、個(gè)人知識(shí)管理器等主要功能,對八類標(biāo)準(zhǔn)資源子庫實(shí)施操作。SSD1 ▲應(yīng)用不確定性推理評估交通流及安全性城市交通擁已經(jīng)成為社會(huì)急需解決的迫切問題,也是當(dāng)前個(gè)學(xué)科協(xié)同作戰(zhàn)的重大課題。擬采用人工智能中的不確定性推理方法評估交通流及安全性問題,并提出合理的建議。SSD2 ▲大學(xué)校園安全報(bào)警系統(tǒng)研制根據(jù)校具體情況,聯(lián)系公安部處、學(xué)生處等有關(guān)部門,研制該系統(tǒng)軟件,對于解決災(zāi)害和突發(fā)事件等建立安全預(yù)警專家系統(tǒng)有實(shí)際意義,且能通過計(jì)算機(jī)軟件和人工智能的工具實(shí)現(xiàn)理論與實(shí)際相結(jié)合。SSD3 基于PC的數(shù)字硬盤錄像機(jī)的設(shè)計(jì)數(shù)字硬盤錄像機(jī)硬件組成上采用PC機(jī),通用性強(qiáng);軟件采用了嵌入式LINUX操作系統(tǒng),以及在此基礎(chǔ)上開發(fā)的應(yīng)用軟件,沒有版權(quán)問題的困擾。既無需購買昂貴的操作系統(tǒng),又遺棄了使用盜版軟件的尷尬。操作系統(tǒng)為嵌入式LINUX系統(tǒng),操作系統(tǒng)可以做的相對比較小,既可以加載在硬盤上,也可以固化在優(yōu)盤、CF卡、電子硬盤上,寫入數(shù)據(jù)后永不丟失,便于系統(tǒng)本身的穩(wěn)定以及方便升級。系統(tǒng)穩(wěn)定性好、通用性強(qiáng)、適用性廣,對斷電、非法操作、病毒等均不受影響。GSY1 基于支持向量機(jī)行人檢測模板匹配的方法在行人檢測問題中也是適用,用于匹配的模板的形狀類似棒棒糖。多數(shù)清況下,行人會(huì)在手放在身體兩側(cè),這意味在多數(shù)清況下,行人是有可能被檢測,此外行人的運(yùn)動(dòng)也具有特征,同樣也可被檢測出來.有多種特征選擇算法可供選擇,選擇了小波系數(shù)作為窗口的局部特征,這里小波系數(shù)是對特定濾波器的響應(yīng).特征選定以后,可以按照訓(xùn)練支持向量機(jī)方法,諸如自舉方法進(jìn)一步改善系統(tǒng)性能。GSY2 基于行人檢測的WEB服務(wù)探測技術(shù)1)感知界面 互聯(lián)網(wǎng)出現(xiàn)使人為中心的人機(jī)交互逐步演變?yōu)槿司W(wǎng)交互,用計(jì)算機(jī)代替人實(shí)現(xiàn)對多媒體數(shù)據(jù)流自動(dòng)分析,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)多媒體數(shù)據(jù)有效的管理,查詢和組織,交互檢索,可視化反饋界面,網(wǎng)絡(luò)交互.面向WWW的多媒體的檢索系統(tǒng).2)多媒體推理 從智能和推理地角度,任何涉及多媒體處理的活動(dòng),如多媒體展示,多媒體著作,視覺設(shè)計(jì),都可以當(dāng)作多媒體推理.GSY3 地理信息系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)將地理信息系統(tǒng)技術(shù)應(yīng)用決策和管理,論述系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方法,實(shí)現(xiàn)方案和技術(shù)特點(diǎn).GSY4 一種自適應(yīng)逃逸微粒群算法針對收斂速度慢,容易陷入局部最小等缺點(diǎn),給出一種自適應(yīng)逃逸微粒群算法,逃逸行為是一種變異操作,逃逸微粒群能有效進(jìn)行全局和局部搜索,收斂速度快,采用復(fù)雜函數(shù)優(yōu)化仿真自適應(yīng)逃逸微粒群算法結(jié)果.GSY5 幾何配準(zhǔn)與立體觀察幾何配準(zhǔn)是圖象空間疊加,鑲嵌,加網(wǎng)格的前題,是分析和比較同一類型或不同類型的成像系統(tǒng)在同一時(shí)間攝取同一景物的圖象的首要條件,否則就不可能正確繪出各類型(平面和立體)的復(fù)合圖象或時(shí)間上變化圖形。

畢業(yè)設(shè)計(jì)題目軟件工程人工智能方向

3,關(guān)于人工智能 專家系統(tǒng)的課題希望大家給點(diǎn)靈感

我原來也搞過專家系統(tǒng),其實(shí)根本不可能,如果只要一個(gè)人做,首先,你要花時(shí)間精通編程,熟練運(yùn)用lisp語言,第二,你要精通這個(gè)領(lǐng)域。必須把專家的知識(shí)提取出來,并且能轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)能運(yùn)用的語言。一個(gè)人根本不可能什么都懂。國外也是成立一個(gè)小組,有領(lǐng)域?qū)<?,有?jì)算機(jī)高手,并有專家系統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)的人士共同努力才行!建議你先從簡單的開始,先考慮行業(yè)知識(shí)構(gòu)架,把他分為幾大類問題,再把大類問題逐步分別細(xì)分下去,挑一些簡單的、經(jīng)典的、常見的問題。選作知識(shí)庫的內(nèi)容,采用人機(jī)問答的方式來做,逐步引入的方式來進(jìn)行。就像windows幫助文件這樣的問答形式來搞。其實(shí)能做到這樣一步,就憑你們兩個(gè)人的力量已經(jīng)不錯(cuò)了。這是我的建議!如果是你碩士論文的課題,我想這樣的系統(tǒng)要是能建立起來,也足夠你論文答辯通過了!

關(guān)于人工智能 專家系統(tǒng)的課題希望大家給點(diǎn)靈感

4,人工智能可以準(zhǔn)備哪些論文

找不到方向的可以參考(人工智能與機(jī)器人研究)
[摘要] 本文認(rèn)為,計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能將是21世紀(jì)邏輯學(xué)發(fā)展的主要?jiǎng)恿υ慈⑶以诤艽蟪潭壬蠈Q定21世紀(jì)邏輯學(xué)的面貌。至少在21世紀(jì)早期,邏輯學(xué)將重點(diǎn)關(guān)注下列論題:(1)如何在邏輯中處理常識(shí)推理的弗協(xié)調(diào)、非單調(diào)和容錯(cuò)性因素?(2)如何使機(jī)器人具有人的創(chuàng)造性智能,如從經(jīng)驗(yàn)證據(jù)中建立用于指導(dǎo)以后行動(dòng)的可錯(cuò)的歸納判斷?(3)如何進(jìn)行知識(shí)表示和知識(shí)推理,特別是基于已有的知識(shí)庫以及各認(rèn)知主體相互之間的知識(shí)而進(jìn)行的推理?(4)如何結(jié)合各種語境因素進(jìn)行自然語言理解和推理,使智能機(jī)器人能夠用人的自然語言與人進(jìn)行成功的交際?等等。 [關(guān)鍵詞] 人工智能,常識(shí)推理,歸納邏輯,廣義內(nèi)涵邏輯,認(rèn)知邏輯,自然語言邏輯 現(xiàn)代邏輯創(chuàng)始于19世紀(jì)末葉和20世紀(jì)早期,其發(fā)展動(dòng)力主要來自于數(shù)學(xué)中的公理化運(yùn)動(dòng)。當(dāng)時(shí)的數(shù)學(xué)家們試圖即從少數(shù)公理根據(jù)明確給出的演繹規(guī)則推導(dǎo)出其他的數(shù)學(xué)定理,從而把整個(gè)數(shù)學(xué)構(gòu)造成為一個(gè)嚴(yán)格的演繹大廈,然后用某種程序和方法一勞永逸地證明數(shù)學(xué)體系的可靠性。為此需要發(fā)明和鍛造嚴(yán)格、精確、適用的邏輯工具。這是現(xiàn)代邏輯誕生的主要?jiǎng)恿?。由此造成的后果就?0世紀(jì)邏輯研究的嚴(yán)重?cái)?shù)學(xué)化,其表現(xiàn)在于:一是邏輯專注于在數(shù)學(xué)的形式化過程中提出的問題;二是邏輯采納了數(shù)學(xué)的方法論,從事邏輯研究就意味著象數(shù)學(xué)那樣用嚴(yán)格的形式證明去解決問題。由此發(fā)展出來的邏輯被恰當(dāng)?shù)胤Q為“數(shù)理邏輯”,它增強(qiáng)了邏輯研究的深度,使邏輯學(xué)的發(fā)展繼古希臘邏輯、歐洲中世紀(jì)邏輯之后進(jìn)入第三個(gè)高峰期,并且對整個(gè)現(xiàn)代科學(xué)特別是數(shù)學(xué)、哲學(xué)、語言學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)產(chǎn)生了非常重要的影響。 本文所要探討的問題是:21世紀(jì)邏輯發(fā)展的主要?jiǎng)恿碜院翁帲看笾抡f來將如何發(fā)展?我個(gè)人的看法是:計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能將至少是21世紀(jì)早期邏輯學(xué)發(fā)展的主要?jiǎng)恿υ慈?,并將由此決定21世紀(jì)邏輯學(xué)的另一幅面貌。由于人工智能要模擬人的智能,它的難點(diǎn)不在于人腦所進(jìn)行的各種必然性推理(這一點(diǎn)在20世紀(jì)基本上已經(jīng)做到了,如用計(jì)算機(jī)去進(jìn)行高難度和高強(qiáng)度的數(shù)學(xué)證明,“深藍(lán)”通過高速、大量的計(jì)算去與世界冠軍下棋),而是最能體現(xiàn)人的智能特征的能動(dòng)性、創(chuàng)造性思維,這種思維活動(dòng)中包括學(xué)習(xí)、抉擇、嘗試、修正、推理諸因素,例如選擇性地搜集相關(guān)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù),在不充分信息的基礎(chǔ)上作出嘗試性的判斷或抉擇,不斷根據(jù)環(huán)境反饋調(diào)整、修正自己的行為,……由此達(dá)到實(shí)踐的成功。于是,邏輯學(xué)將不得不比較全面地研究人的思維活動(dòng),并著重研究人的思維中最能體現(xiàn)其能動(dòng)性特征的各種不確定性推理,由此發(fā)展出的邏輯理論也將具有更強(qiáng)的可應(yīng)用性。 實(shí)際上,在20世紀(jì)中后期,就已經(jīng)開始了現(xiàn)代邏輯與人工智能(記為ai)之間的相互融合和滲透。例如,哲學(xué)邏輯所研究的許多課題在理論計(jì)算機(jī)和人工智能中具有重要的應(yīng)用價(jià)值。ai從認(rèn)知心理學(xué)、社會(huì)科學(xué)以及決策科學(xué)中獲得了許多資源,但邏輯(包括哲學(xué)邏輯)在ai中發(fā)揮了特別突出的作用。某些原因促使哲學(xué)邏輯家去發(fā)展關(guān)于非數(shù)學(xué)推理的理論;基于幾乎同樣的理由,ai研究者也在進(jìn)行類似的探索,這兩方面的研究正在相互接近、相互借鑒,甚至在逐漸融合在一起。例如,ai特別關(guān)心下述課題: ·效率和資源有限的推理; ·感知; ·做計(jì)劃和計(jì)劃再認(rèn); ·關(guān)于他人的知識(shí)和信念的推理; ·各認(rèn)知主體之間相互的知識(shí); ·自然語言理解; ·知識(shí)表示; ·常識(shí)的精確處理; ·對不確定性的處理,容錯(cuò)推理; ·關(guān)于時(shí)間和因果性的推理; ·解釋或說明; 21世紀(jì)的邏輯學(xué)也應(yīng)該關(guān)注這些問題,并對之進(jìn)行研究。為了做到這一點(diǎn),邏輯學(xué)家們有必要熟悉ai的要求及其相關(guān)進(jìn)展,使其研究成果在ai中具有可應(yīng)用性. 我認(rèn)為,至少是21世紀(jì)早期,邏輯學(xué)將會(huì)重點(diǎn)關(guān)注下述幾個(gè)領(lǐng)域,并且有可能在這些領(lǐng)域出現(xiàn)具有重大意義的成果:(1)如何在邏輯中處理常識(shí)推理中的弗協(xié)調(diào)、非單調(diào)和容錯(cuò)性因素?(2)如何使機(jī)器人具有人的創(chuàng)造性智能,如從經(jīng)驗(yàn)證據(jù)中建立用于指導(dǎo)以后行動(dòng)的歸納判斷?(3)如何進(jìn)行知識(shí)表示和知識(shí)推理,特別是基于已有的知識(shí)庫以及各認(rèn)知主體相互之間的知識(shí)而進(jìn)行的推理?(4)如何結(jié)合各種語境因素進(jìn)行自然語言理解和推理,使智能機(jī)器人能夠用人的自然語言與人進(jìn)行成功的交際?等等。
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