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) 自動程序設(shè)計組合調(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)計題目軟件工程人工智能方向

人工智能畢業(yè)設(shè)計（論文）課題簡介JHF1 基于VGA采集卡的VGA信號實時采集技術(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。軟件抓屏方式通過在計算機(jī)上安裝軟件方式實現(xiàn)，通過軟件進(jìn)行抓屏和壓縮，嚴(yán)重影響采集計算機(jī)的性能；在播放視頻文件時，無法實時采集到畫面，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)量可能會更差，很難滿足實際教學(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信號實時采集技術(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)實時，又能保證清晰不失真，從而完美解決了VGA信號的實時采集壓縮這一難題。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，是由一個或多個模擬視頻輸入口、圖像數(shù)字處理器、壓縮芯片和一個具有網(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，從而實現(xiàn)遠(yuǎn)程實時監(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、資源和服務(wù)等方面的建設(shè)。教育資源庫軟件平臺是支撐教育資源管理和使用的基礎(chǔ)平臺，是整個軟件平臺的核心。系統(tǒng)平臺支持基于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)制實現(xiàn)跨平臺、跨服務(wù)器的系統(tǒng)耦合，實現(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)，平臺的功能包括資源目錄瀏覽、資源檢索、資源前臺服務(wù)管理、系統(tǒng)后臺管理、計費(fèi)管理、資源統(tǒng)計、個人知識管理器等主要功能，對八類標(biāo)準(zhǔn)資源子庫實施操作。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)成為社會急需解決的迫切問題，也是當(dāng)前個學(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)有實際意義，且能通過計算機(jī)軟件和人工智能的工具實現(xiàn)理論與實際相結(jié)合。SSD3 基于PC的數(shù)字硬盤錄像機(jī)的設(shè)計數(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,用計算機(jī)代替人實現(xiàn)對多媒體數(shù)據(jù)流自動分析,進(jìn)而實現(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,如多媒體展示,多媒體著作,視覺設(shè)計,都可以當(dāng)作多媒體推理.GSY3 地理信息系統(tǒng)的設(shè)計與實現(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)計方法,實現(xiàn)方案和技術(shù)特點.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,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)合圖象或時間上變化圖形。

畢業(yè)設(shè)計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靈感

我原來也搞過專家系統(tǒng)，其實根本不可能，如果只要一個人做，首先，你要花時間精通編程，熟練運(yùn)用lisp語言，第二，你要精通這個領(lǐng)域。必須把專家的知識提取出來，并且能轉(zhuǎn)換為計算機(jī)能運(yùn)用的語言。一個人根本不可能什么都懂。國外也是成立一個小組，有領(lǐng)域?qū)＜?，有計算機(jī)高手，并有專家系統(tǒng)經(jīng)驗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。其實能做到這樣一步，就憑你們兩個人的力量已經(jīng)不錯了。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)展的主要動力源泉，并且在很大程度上將決定21世紀(jì)邏輯學(xué)的面貌。至少在21世紀(jì)早期，邏輯學(xué)將重點關(guān)注下列論題：（1）如何在邏輯中處理常識推理的弗協(xié)調(diào)、非單調(diào)和容錯性因素？（2）如何使機(jī)器人具有人的創(chuàng)造性智能，如從經(jīng)驗證據(jù)中建立用于指導(dǎo)以后行動的可錯的歸納判斷？（3）如何進(jìn)行知識表示和知識推理，特別是基于已有的知識庫以及各認(rèn)知主體相互之間的知識而進(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)展動力主要來自于數(shù)學(xué)中的公理化運(yùn)動。當(dāng)時的數(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，從而把整個數(shù)學(xué)構(gòu)造成為一個嚴(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)代邏輯誕生的主要動力。由此造成的后果就是20世紀(jì)邏輯研究的嚴(yán)重數(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)入第三個高峰期，并且對整個現(xiàn)代科學(xué)特別是數(shù)學(xué)、哲學(xué)、語言學(xué)和計算機(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)展的主要動力將來自何處？大致說來將如何發(fā)展？我個人的看法是：計算機(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)展的主要動力源泉，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，它的難點不在于人腦所進(jìn)行的各種必然性推理（這一點在20世紀(jì)基本上已經(jīng)做到了，如用計算機(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性、創(chuàng)造性思維，這種思維活動中包括學(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，并著重研究人的思維中最能體現(xiàn)其能動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算機(jī)和人工智能中具有重要的應(yīng)用價值。ai從認(rèn)知心理學(xué)、社會科學(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； ·做計劃和計劃再認(rèn)； ·關(guān)于他人的知識和信念的推理； ·各認(rèn)知主體之間相互的知識； ·自然語言理解； ·知識表示； ·常識的精確處理； ·對不確定性的處理，容錯推理； ·關(guān)于時間和因果性的推理； ·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，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)將會重點關(guān)注下述幾個領(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推理中的弗協(xié)調(diào)、非單調(diào)和容錯性因素？（2）如何使機(jī)器人具有人的創(chuàng)造性智能，如從經(jīng)驗證據(jù)中建立用于指導(dǎo)以后行動的歸納判斷？（3）如何進(jìn)行知識表示和知識推理，特別是基于已有的知識庫以及各認(rèn)知主體相互之間的知識而進(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。