人工智能

姓名王柳学号2011490061 专业11信管成绩

人工智能在生活中的应用

1.引言：人工智能是计算机科学的一个分支，它是当前科学技术中正在迅速发展、新思想、新观点、新理论、新技术不断涌现的一个学科，也是一门涉及数学。计算机科学、控制论、信息论、心理学、哲学等学科的交叉和边缘学科。它的诞生与发展成为20世纪最伟大的科学成就之一。人工智能技术对我们现今及未来的生活方式的进步和发展有着巨大的影响。

2.人工智能是什么

人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。它是研究、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。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。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。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。

简单地说，人工智能就是运用知识来解决问题，研究人的方法和技术，模仿、延伸和扩展人的智能，从而实现机器智能，使计算机也具有人类听、说、读、写、思考、学习、适应环境变化、解决各种实际问题的能力。

3.人工智能发展及应用

1956年夏季，以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家在一起聚会，共同研究和探讨用机器模拟智能的一系列有关问题，并首次提出了“人工智能”这一术语，它标志着“人工智能”这门新兴学科的正式诞生。IBM公司“深蓝”电脑击败了人类的世界国际象棋冠军更是人工智能技术的一个完美表现。

从1956年正式提出人工智能学科算起，50多年来，取得长足的发展，成为一门广泛的交叉和前沿科学。总的说来，人工智能的目的就是让计算机这台机器能够像人一样思考。

当计算机出现后，人类开始真正有了一个可以模拟人类思维的工具，在以后的岁月中，无数科学家为这个目标努力着。在大家不懈的努力下，如今计算机似乎已经变得十分聪明了。

人工智能理论进入21世纪,正酝酿着新的突破,人工智能的研究成果将能够创造出更多更高级的智能“制品”,并使之在越来越多的领域超越人类智能,人工智能将为发展国民经济和改善人类生活做出更大贡献。

人工智能应用（Applications of artificial intelligence）的范围很广，包括：计算机科学，金融贸易，医药，诊断，重工业，运输，远程通讯，在线和电话服务，法律，科学发现，玩具和游戏，音乐等诸多方面。

4.人工智能对人类的影响

随着信息社会的高速发展，人工智能的技术进步与运用越来越影响和改变着人们的日常生活。社会生活和工作。

首先，人工智能给人们的日常生活地阿里啊了湖大的便或。一反面，人工智能拉近了人们

之间的空间距离，是不同区域的人们之间的交流成为现实，另一方面，人工智能有吧人们相对封闭起来，通过网络和通讯设备来交往的方式越来越成为年轻人的选择。

其次，人工智能对社会经济生活有重大的影响。人工智能工程本身就是包括科研制造。销售。服务、技术培训、知识教育与普及等在内的一系列社会活动，吸引了一大批人来投资和就业，创造了巨大的社会财富，带动了社会经济生活的繁荣。

再次，人工智能改变了人们的工作方式。原始的工作方式具有劳动力密集、速度缓慢、信息传递不通畅的弊端，必然带来工作效率的低下。人工智能以发达的信息系统带来的是人力精简和工作高效。

最后，人工智能对文化有深远的影响。“科学家、人工智能学家及哲学家一起努力消除知识的不确定性以及解决知识的模糊性。这种努力，可能会促进知识的改善，从而推断出令人感兴趣的新真理。

5．人工智能在生活中的应用

5.1智能家居的实现

在人工智能的应用中，智能家居的实现可谓是与我们大众生活息息相关的一大实例。智能家居细线了住房的安全、舒适、清洁。人工智能控制的门窗，可以给室内提供一个清新舒适的休息环境，智能家居中的无线传感器网路可以实现通过各类集成化的微型传感器协作地实时监测、感知和采集各种环境或监测对象的信息的功能，从而保证住房的安全；更值得一提的是，智能家居系统还可以实现通过手机短信和互联网等方式解决了用户在异地对家庭智能系统的远程查询、控制等问题。同时采用RS485拓扑总线结构解决了家庭设备布线及控制问题，真正意义上做到了远程操作，让家中的实时情况不分时间、不分地点的在主人的掌握之中。总之智能家居将人工智能很好的融入到生活中，最大程度的解决生活中的问题，为广大人民所服务。

智能家居系统——为普通消费者提供人性化、主动管家式的服务系统。中国科学院自动化研究所副所长，复杂系统与智能科学重点实验室主任王飞跃教授给记者描述了一幅人性化的图景：当主人外出时，可以命令各种系统自动工作，比如关掉冷气、音响和电视机的电源，接电话自动留言等。当主人回家后，可以发出指令，打开空调，调节室内光线，开启自动做饭系统做饭、煮咖啡等。不少科学家目前还在构想未来的智能化厨房，它将通过互联网与超市相连。用扫描仪记录冰箱中食品的条形码，将信息送入计算机；当食品快用完时，它就会自动打出订货清单，通过互联网送到超市，商店则会及时发送当天订购的货物；如果储存的食品将要超过保质期，冰箱还会自动发出警告。

5.2在医学中的应用

医学专家系统是人工智能和专家系统理论和技术在医学领域的重要应用,具有极大的科研和应用价值,它可以帮助医生解决复杂的医学问题,作为医生诊断、治疗的辅助工具。事实上,早在1982年,美国匹兹堡大学的Miller就发表了著名的作为内科医生咨询的Internist 2Ⅰ内科计算机辅助诊断系统的研究成果,由此,掀起了医学智能系统开发与应用的高潮。目前,医学智能系统已通过其在医学影像方面的重要作用,从而应用于内科、骨科等多个医学领域中,并在不断发展完善中。

由于人工神经网络能够解决知识获取途径中出现的“瓶颈”现象、知识“组合爆炸”问题，以及提高知识的推理能力和自组织、自学习能力等、从而加速了神经网络在医学专家系统中的

应用和发展。例如在医学图像和声音识别方面，日本三菱机电的LSI研究所研制的“人工网膜基片”，能快速、准确地识别数量极大的医学图像信息，起诉大比传统的图像和文字识别系统快数万倍。在医疗诊断方面，由Saito等人研制的局域PDP网络的医疗诊治系统，在只有300例训练样本的情况下其诊断准确率与传统的专家系统完全一致；Steven等研制的基于DP网络肌电信号识别系统，准确性也明显优于实验分析方案；我国的王存冉等人研制的基于逆传播的ANN 中医诊治系统、闫建国等人研制的基于RBF网络的新生儿血糖系统等，在疾病的诊治过程中均取得了良好的结果。

随着计算机技术、人工智能技术等一些非线性技术的发展成熟，使我们开发出新的医学专家系统成为现实。我们相信，未来的智能医学诊断和治疗将成为医生们最得力的助手，它将为各种疾病的预防、诊断和治疗作出更大的贡献。

5.3人工智能在农业生产中的应用

现代农业技术的发展已离不开信息技术的支持，人工智能技术可以贯穿农业的产前、产中、产后直至销售阶段，以其独特的技术优势提升农业生产技术水平，实现智能化的动态管理，减轻农业劳动强度，展示出巨大的应用潜力。

将人工智能技术应用于农业生产中，已经取得了良好的而应用成。比如农业专家系统，农民可利用它及时查询在生产中所遇到的问题如作物栽培、植物保护、配方施肥、农业经济效益分析等等。病虫害防治专家系统，可以针对物不同时期和不同环境条件出现的各种症状，诊断可能出现的病虫灾害，提出有效的防治方法。栽培管理专家系统是在各个作物的不同生育期，根据不同的生态条件，进行科学的农事安排，包括栽培、施肥、灌水、植物保护等。农业机器人，它可以代替农民从事繁重的农业劳动，可在恶劣环境中持续作业，大大提高农业生产的效率，节省劳动力。技术视觉识别技术能用于检验农产品的外观品质，检验效率高，可代替传统人工视觉检验法，给消费者的健康保证。

人工智能的潜力十分巨大，将其应用于我国农业中，将会提高农业生产的经济效益，把农业带入数字和信息化时代，是现代农业的重要发展方向。

5.4智能交通系统实现安全畅通

智能交通系统（Intelligent Transport System 或者Intelligent Transportation System，简称ITS）是将先进的信息技术、通讯技术、传感技术、控制技术以及计算机技术等有效地集成运用于整个交通运输管理体系，而建立起的一种在大范围内、全方位发挥作用的，实时、准确、高效的综合的运输和管理系统。中国科学院自动化研究所副所长、复杂系统与智能科学重点实验室主任王飞跃介绍说，人工系统主要利用计算机仿真技术，通过监测人们出行的行为计算交通流。比如上下班、接送小孩、上街等产生的交通流，进而研究不同时段的交通特征。人工系统不仅可以作为学习、管理的中心，培训交通管理员和操作员，还可以作为实验与评估的工具。比如，人工系统可以模拟交通事故或恶劣天气，以此观测紧急情况造成的道路拥堵情况和对其他路段的影响。

中国交通运输系统工程学会副理事长兼秘书长张国伍教授认为，一个成功的智能交通系统，要做到人、车、路整个大系统的协调，通过搜集信息来计算：路能容纳多少车，客流量需要多少车，车怎么发挥最大的效益，最终做到有人必有车，有车必有路。

自20世纪70年代以来，西欧、北美和日本竞相开展了对智能运输系统的开发研究，到今天，已经取得了很大的进展。在不久前召开的第14届智能交通世界大会上，各种各样人性化、智能化的交通系统大显神通。据了解，明年起我国自主研制开发的不停车收费系统将全面使用，高速路等路口停车收费导致拥堵的现象将在北京消失。届时，每条车道的通行能力将达到每小时800至1200辆次。

也许，在不久的将来，我们将拥有一个完善的智能交通系统，即平行交通管理系统。王飞跃介绍说，所谓平行系统，是指由某一个自然的现实系统和相应的一个或多个虚拟或理想的人工系统所组成的共同系统。与此同时，平行交通管理系统中还有一套完全对应的实际系统。王飞跃解释说：“第一，控制实际交通的计算机总要出毛病，一旦出毛病，我们就可以切换到人工系统，进行热备份，这比冷备份要好得多；第二，人工系统能够模拟实际交通的各种情形，如果有意义，实际系统完全可以借鉴。而且，实际交通中一些难以弄明白的问题也可以通过人工系统来研究和解决，优化道路交通管理措施。”

6.结论

人工智能的诞生与发展成为20世纪最伟大的科学成就之一，也是新世纪引领未来发展的主导学科之一。人工智能相关领域的研究成果已被广泛地应用于国民生活、工业生产、国防建设等各个领域。在网络信息和知识经济时代，人工智能技术正受到越来越广泛地重视，必将为推动科技进步和产业的发展发挥更大的作用。

通过对以上几个方面的介绍，尤其是人工智能技术在各个方面的实际应用，我们就不难发现：人工智能技术虽然说起步比较晚，但是它的发展速度比较快，由于它对我们的生活会产生十分积极的影响，人工智能不但有一定的发展历史和基础，因此其发展的前景也是一片光明的。那么，作为计算机技术当中的一个较为先进的技术，人工智能技术也肩负着使命，必然会引领新一代技术的革新，并有望成为各个行业当中都争相运用的一项新技术。随着人工智能技术的不断发展和开发工具的应用，人工智能的应用将会有一个飞跃。

人工智能的长期目标是建立人类水平的人工智能，由脑科学、认知科学、人工智能等共同研究，形成交叉学科智能科学。脑科学从分子水平、细胞水平、行为水平研究自然智能机理，建立脑模型，揭示人脑的本质。认知科学是研究人类感知、学习、记忆、思维、意识等人脑心智活动过程的科学。人工智能研究用人工的方法和技术，模仿、延伸和扩展人的智能，实现机器智能。智能科学不仅要进行功能仿真，而且要从机理上研究，探索智能的新概念、新理论、新方法。

人工智能的研究一旦取得突破性进展，将会对信息时代产生重大影响，对人类文明产生重大影响。科学发展到今天，一方面是高度分化，学科在不断细分，新学科、新领域不断产生; 另一方面是学科的高度融合，更多地呈现交叉和综合的趋势，新兴学科和交叉学科不断涌现。大学科交叉的这种普遍趋势，在人工智能学科方面表现尤其突出。由脑科学、认知科学、人工智能等共同研究智能的本质和机理，形成交叉学科智能科学。学科交叉将催生更多的研究成果，对于人工智能学科整体而言，要有所突破，需要多个学科合作协同，在交叉学科研究中实现创新。

现在人工智能研究者们正在辛勤耕耘，经过他们的不懈努力，我们坚信人工智能的未来是

十分美好的。在不久的将来，人工智能技术能够更好地为人类服务，它将大大改善人类的生活，带来巨大的社会经济效益。

人工智能及其在金融领域的应用

人工智能及其在金融领域的应用 当前，我国经济发展处于新旧动能转换关键期，人工智能对于我国抢占科技制高点，推动供给侧结构性改革，实现社会生产力新跃升，提高综合国力和国际竞争力具有重要意义。2017年7月，国务院发布了《新一代人工智能发展规划》，提出通过智能金融加快推进金融业智能化升级；通过建立金融大数据系统，提升金融多媒体数据处理与理解能力；创新智能金融产品和服务，发展金融新业态；鼓励金融行业应用智能客服、智能监控等技术和装备，建立金融风险智能预警与防控系统。人工智能将对我国金融业的转型升级、提升竞争力产生深远影响。 下载论文网 人工智能概述 定义 人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是研究使用计算机模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法和技术的新兴科学。作为计算机科学的重要分支，人工智能发展的主要目标是使计算机能够胜任通常需要人类智能才能完成的复杂工作。 主要技术及应用 人工智能在技术层面主要包括算法和利用算法开发的

相关应用。神经网络、遗传算法和隐马尔柯夫链是目前使用较为广泛的算法，建立在上述算法之上的人工智能核心应用技术主要包括深度学习、自然语言处理和计算机视觉。其中，深度学习是人工智能技术的重要领域，旨在建立可以模拟人脑进行分析学习的神经网络，模仿人脑的机制来解释数据。自然语言处理是指让计算机能够听懂、理解人类的语言，主要包括语音识别和语义识别。语音识别是让机器能够“听懂、会说”人类的语言，语义识别是让机器能够理解文字后面的真实内涵。计算机视觉识别技术是人工智能核心技术之一，主要有生物特征识别、物体与场景识别。生物特征识别主要包括人脸识别、指纹识别、虹膜识别等，已广泛应用于金融、安防等领域；物体与场景识别是研究人类如何感知和加工复杂的真实环境信息，主要应用于军事上的武器投射、医疗上的影像扫描辅助诊断及工业上的无人驾驶等领域。 发展历程 按照人工智能的发展程度，大致可分为三个阶段： 第一阶段：计算智能。机器具备像人类一样的记忆能力和计算能力，能够存储和处理海量数据，帮助人类完成大量的存储和复杂的计算，这一步是感知和认知的基础。 第二阶段：感知智能。机器具备像人类一样的感知能力，帮助人类完成“看”和“听”的简单工作。目前人工智能发展正处在感知智能阶段，语音识别、理解和图像识别正在快速发

人工智能项目投资建设可行性研究报告

人工智能项目 投资建设可行性研究报告规划设计/投资分析/产业运营

摘要 人工智能在投资研究上的应用。通过人工智能技术拓宽投资信息来源，提高获取信息的及时性，减少基础数据处理的工作量，通过自动化的数据 分析，为投资决策提供参考，从而提高投资研究的效率。人工智能在资本 市场相关领域的应用。从使用者的角度来看，智能投研的受众包括各种类 型的投资者（买方）、券商（卖方）、监管机构、银行和财经媒体等。从 投资的标的来看覆盖一级市场公司、股票、债券、外汇等。而人工智能的 应用场景涉及业务的各种环节，与投研直接相关的就包括研究、投资、交 易和风险管理。 人工智能是新一轮产业变革的核心驱动力，将进一步释放历次科技革 命和产业变革积蓄的巨大能量，并创造新的强大引擎，重构生产、分配、 交换、消费等经济活动各环节，形成从宏观到微观各领域的智能化新需求，催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式。人工智能正在与各行各 业快速融合，助力传统行业转型升级、提质增效，在全球范围内引发全新 的产业浪潮。国家高度重视人工智能产业的发展。2017年国务院发布《新 一代人工智能发展规划》，对人工智能产业进行战略部署;在2018年3月 和2019年3月的政府工作报告中，均强调指出要加快新兴产业发展，推动 人工智能等研发应用，培育新一代信息技术等新兴产业集群壮大数字经济。

该人工智能项目计划总投资17992.77万元，其中：固定资产投资13304.66万元，占项目总投资的73.94%；流动资金4688.11万元，占项目总投资的26.06%。 本期项目达产年营业收入43788.00万元，总成本费用33492.60万元，税金及附加350.28万元，利润总额10295.40万元，利税总额12065.74万元，税后净利润7721.55万元，达产年纳税总额4344.19万元；达产年投资利润率57.22%，投资利税率67.06%，投资回报率42.91%，全部投资回收期3.83年，提供就业职位644个。

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人工智能在计算机网络技术的应用

人工智能在计算机网络技术的应 用 【摘要】近年来，计算机网络技术取得了极大的发展，与此同时其在多领域应用过程中所存在的问题也逐渐暴露并 引发人们的关注，比如计算机网络信息安全问题等。然而由于应用以往的数据运算等功能已然无法解决现阶段计算机 网络技术在实际应用中所出现的问题，因此便有了对人工智能应用的尝试。然而也正是在计算机网络技术发展日新月异的背景之下，人们对人工智能的应用优势也已然形成了较为成熟的认识，并于实际的计算机网络安全管理过程中扩大了对其的应用。本文首先从计算机网络安全管理技术与网络系统管理和评价技术两个角度介绍了人工智能的应用，接着对人工智能在计算机网络技术中的应用优势做了简要分析，以期能够推动人工智能应用的进一步发展。 【关键词】人工智能；计算机网络技术；应用 1人工智能在计算机网络安全管理技术中的具体应用 智能防火墙、智能反垃圾邮件系统以及智能化入侵检测是人工智能在计算机网络安全管理技术中的几个具体应用方面，在此主要对人工智能在入侵检测方面的应用进行介绍。第一，数据挖掘与数据融合技术。数据挖掘技术具有两大主

要功能，即学习与记忆功能。其在入侵检测过程中的具体应用为：首先应用审计程序提取和描述网络连接和主机会话的特征，接下来再利用数据挖掘技术这项人工智能来学习与记忆网络活动的正常轮廓等，如此一来，便可以在检测异常的情况发生时，对有害性的入侵进行准确的识别，从而使针对于入侵的实际检测效果获得大幅提升。而数据融合技术的应用原理则是，首先对数据进行组合，并在此基础上完成更多信息资源的获得。在计算机网络安全管理技术方面应用数据融合技术可以通过联合多个个体传感器共同发挥作用，从而有效降低其各自发挥作用时在检测范围方面所存在的局限性，最终实现传感器系统运行能力的大幅提升。第二，人工神经网络与人工免疫技术。人工神经网络的主要优势表现在其学习能力与容错能力等方面。将人工神经网络这项人工智能应用于计算机网络安全管理技术中不仅有利于提升对存 在噪声或畸变的输入模式的识别能力，而且还可以得益于并行模式从而有效提升入侵检测工作的效率。相较于传统的入侵检测技术而言，人工免疫技术的优势主要在于其自身所具备的三种机制，即基因库、否定选择、克隆选择，总得来说，这三种机制不仅有利于提升入侵检测系统的杀毒能力，而且有利于提升入侵检测系统对未知病毒的识别能力。而专就基因库这一项机制而言，其功能发挥原理在于：基因片段在发生突变或完成重组以后，可以储存在基因库中，如此一来，

人工智能投资建设项目立项申请(样本)

人工智能投资建设项目立项申请 一、项目背景 1、“十二五”时期，面对经济发展新常态，全市上下坚持科学发展， 以转型发展、可持续发展为引领，突出改善民生，强化改革创新驱动，推 进法治政府建设，确保社会和谐稳定，经济社会总体保持了平稳发展。经 济发展步入新常态。 2、当全球新科技革命和产业革命又来到一个新的历史性选择关头，中 国战略性新兴产业除了激烈外部竞争压力，内部同样面临许多严重的问题。一是产业发展的制度和体制障碍需要进一步理顺，财政金融政策支持、资 源倾斜优先配置等具体落实措施和政策没有完善。二是面对发达国家的技 术垄断壁垒，技术创新进步还需要加大原始积累，关键和核心技术领域优 势不明显，自主创新能力不强，技术研发、转化利用效率不高。三是光伏、风电等个别产业领域出现产能难以消化过剩问题。近几年来，国家出台了 一系列鼓励支持创新创业的政策举措，政策效应正在持续释放，突出表现 为创新创业热度不减，新增市场主体量质齐升。今年上半年，全国新设市 场主体达998.3万户，同比增长12.5%，目前我国市场主体总量已超过1亿户，达到标志性高点。更为可喜的是，新设市场主体的“质”也在同步提

高，上半年，战略性新兴产业新设企业56.9万户，同比增长19.9%。特别 是第二季度以来，大众创业意愿持续走高，4-6月每月新设企业均超过60 万户，创历史新高。从提出培育发展战略性新兴产业战略的背景来看，国 务院是在应对国际金融危机、促进产业振兴和经济增长的同时，为抓住新 一轮科技和产业革命机遇，着力提高经济长远发展中增量的水平，带动整 个产业结构的优化升级和经济发展方式转变而实施的重大部署。因此，培 育发展战略性新兴产业从一开始就肩负着着眼长远为调结构提供新的增长 点和立足当前为经济增长提供新动力的双重历史使命。从这几年的发展实 践来看，战略性新兴产业也确实发挥了这样的作用。在当前严峻复杂的国 内外环境下，很多地方的新兴产业蓬勃发展、逆势而上，出现了新兴产业 投资规模、产出增速、占经济总量比例、提供就业机会等大幅增长的可喜 局面，在调结构、转方式、稳增长中展现出亮丽的前景。战略性新兴产业 要继续同时发挥好这两方面作用，关键在于引导社会资源，结合区域经济 发展实际情况，选择好新兴产业的发展重点和方向，加快创新成果产业化，促使科技第一生产力作用得到发挥，优先扶持高端产业链协同发展。这样，有利于保持我国经济平稳较快发展，为实现今年我国经济社会发展目标作 出更大的贡献，而且有利于加快提高战略性新兴产业在我国经济中所占的 比重，带动我国产业结构不断向高端发展，提升经济发展质量，为经济发 展方式转变提供强大动力。

人工智能选股之stacking集成学习

人工智能选股之stacking集成学习

本文研究导读 (4) Stacking集成学习模型简介 (5) Stacking集成学习的原理 (5) 从传统的Stacking到改进的Stacking (6) Stacking集成学习中基模型的对比和选取 (7) 相同训练数据，不同模型的对比 (7) 训练数据为72个月 (7) 训练数据为6个月 (7) 不同训练数据，相同模型的对比 (8) 模型预测值相关性分析和夏普比率分析 (9) Stacking集成学习测试流程 (10) 测试流程 (10) 模型构建 (12) Stacking模型分层回测分析 (13) 模型选股测试结果和IC值分析 (17) 对比测试1 (18) 对比测试2 (20) 对比测试3 (22) 总结和展望 (24) 附录：传统Stacking和改进Stacking的区别 (25) 传统Stacking模型的构建过程 (25) 改进Stacking模型的构建过程 (25) 风险提示 (27)

图表1： Stacking集成学习示意图 (5) 图表2：传统的Stacking集成学习 (6) 图表3：改进的Stacking集成学习 (6) 图表4：各机器学习模型相对中证500的超额收益（训练数据为72个月） (7) 图表5：各机器学习模型相对中证500的超额收益（训练数据为6个月） (8) 图表6： XGBoost各训练期长度训练所得模型相对中证500的超额收益（训练数据为6个月）.. 8图表7：其他基模型预测值与XGBoost_72m预测值的相关系数 (9) 图表8：基模型夏普比率 (9) 图表9：基模型适应度指标S (9) 图表10： Stacking集成学习模型构建示意图 (10) 图表11：选股模型中涉及的全部因子及其描述 (11) 图表12： Stacking模型滚动训练过程 (12) 图表13： Stacking模型滚动测试过程 (13) 图表14：单因子分层测试法示意图 (14) 图表15： Stacking模型分层组合绩效分析（20110131～20180427） (15) 图表16： Stacking模型分层组合回测净值 (15) 图表17： Stacking模型各层组合净值除以基准组合净值示意图 (15) 图表18： Stacking模型分层组合1相对沪深300月超额收益分布图 (15) 图表19： Stacking模型多空组合月收益率及累积收益率 (15) 图表20： Stacking模型组合在不同年份的收益及排名分析（分十层） (16) 图表21：不同市值区间Stacking模型组合绩效指标对比图（分十层） (16) 图表22：不同行业Stacking模型分层组合绩效分析（分五层） (17) 图表23：对比测试1中各种模型选股指标对比（全A选股，行业中性） (18) 图表24：对比测试1中各种模型超额收益和回撤表现（全A选股，中证500行业中性，每个行业选4只个股） (19) 图表25：对比测试1中各种模型IC，IR指标 (19) 图表26：对比测试1中各种模型IC 值累积曲线 (19) 图表27：对比测试2中各种模型选股指标对比（全A选股，行业中性） (20) 图表28：对比测试2中各种模型超额收益和回撤表现（全A选股，中证500行业中性，每个行业选4只个股） (21) 图表29：对比测试2中各种模型IC，IR指标 (21) 图表30：对比测试2中各种模型IC 值累积曲线 (21) 图表31：对比测试3中各种模型选股指标对比（全A选股，行业中性） (22) 图表32：对比测试3中各种模型超额收益和回撤表现（全A选股，中证500行业中性，每个行业选4只个股） (23) 图表33：对比测试3中各种模型IC，IR指标 (23) 图表34：对比测试3中各种模型IC 值累积曲线 (23) 图表35：传统Stacking模型的构建过程 (25) 图表36：改进Stacking模型的构建过程 (26)

人工智能在金融行业的应用及风险分析

人工智能在金融行业的应用及风险分析 随着计算机技术和互联网行业的发展，越来越多的新兴技术如指纹识别、大数据、云计算、人工智能等逐渐开始影响人们的生活。这些技术在一定程度上提高了人们生活的便捷度，同时也给各个行业带来了巨大的变革。在这个过程中，金融行业也遭到了前所未有的冲击，这些技术已经开始被应用在银行、保险、证券和投资理财等领域。 2017年5月，围棋等级分排名世界第一的中国棋手柯洁在三番棋中不敌谷歌的AlphaGo，再一次将人们的注意力集中到人工智能这一技术上。本文将介绍人工智能这一技术及其对金融行业的影响。 一、人工智能概述 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。人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。这一概念最早在1956年达特茅斯会议上被提出，并在随后几十年中不断得到补充和发展。 人工智能的研究范围非常广泛，包括有效的老式人工智能、联结主义、遗传算法、神经网络等多个领域。当下最热门的机器学习是人工智能的一个分支。简单来说，机器学习

利用算法分析数据、学习数据，通过基于大量数据的“自我训练”，实现对真实世界情况进行判断和预测的能力。因此，程序实际上是在用大量数据和算法进行“自我训练”，从而学会如何完成一项任务，这与预先编写好、只能按照人类指定的逻辑去执行指令的程序不同。实际上，任何通过数据训练的学习算法都属于机器学习，这其中包括很多我们非常熟悉的技术，比如线性回归、K均值、决策树、主成分分析法、支持向量机以及人工神经网络等。 AlphaGo的核心算法是深度学习的人工神经网络。人工神经网络出现得非常早，但受技术限制一直进展缓慢，直到云计算的出现和后来GPU开始大规模部署之后，这种技术才得以快速发展应用。运算能力的发展使神经网络计算变得速度更快、成本更低、性能更强大，而存储设备的容量增加，读取速度加快，进一步降低了运用该技术的门槛。 二、人工智能在金融行业的应用 （一）智能客服 人工智能技术的发展使得语音识别技术逐渐成熟，一些金融机构开始尝试使用该技术来优化现有的远程客户服务、业务咨询和业务办理等，这使得用户能够更加及时地得到满意的答复，提升用户的满意度，同时还可以减轻人工服务的压力，降低企业的运营成本。 交通银行在2015年推出了智能机器人大堂经理――“娇

2019人工智能产业投资分析报告

2019人工智能产业投资分析报告 前言： 人工智能(AI)将接棒移动互联网，成为下一轮科技创新红利的主要驱动力。透过丰富的数据采集(互联网和IoT)、更快的数据传输(5G)、更强大的数据运算处理(AI)，科技企业和传统企业将在更广泛的领域深度融合。 AI将广泛助力传统行业转型，渗透互联网竞争下半场，催生无人驾驶、城市大脑、工业互联网、农业大脑、智慧医疗、Fintech、机器人等广义AI 应用，酝酿万亿级市场和投资机会。

▌AI主导下一轮科技创新红利AI孕育万亿级别市场 人工智能(AI)指利用技术学习人、模拟人，乃至超越人类智能的综合学科。人工智能技术可以显著提升人类效率，在图像识别、语音识别等领域快速完成识别和复杂运算。 此外，面对开放性问题，人工智能技术亦可通过穷举计算找到人类预料之外的规律和关联。自1956年“人工智能”概念首次被提出，AI技术“三起两落”。 本轮人工智能腾飞受益于持续提升的AI算力对神经网络算法的优化。 AI产业链分为:基础层、技术层、应用层。 基础层主要包括:AI芯片、IoT传感器等，技术层主要包括:图像识别、语音识别、自然语言处理NLP、知识图谱等，应用层的场景包括:无人驾驶、智慧安防、智慧城市(城市大脑)、金融科技(Fintech)、智慧医疗、智慧物流等领域。 AI市场规模快速成长。 中国是全球第二大AI力量，人工智能企业超过1000家。

2018年中国AI市场规模约330亿元人民币，全球AI市场规模约2700亿美元。我们预计，中国人工智能市场规模有望成长至万亿量级，成为下一轮科技创新红利的主导力量。 Statista预计2019、2020年，全球人工智能市场规模将分别增长59%、61%，成长至6800亿美元量级。 我们判断，中国人工智能市场有望在2030年达到万亿量级，传统行业和技术的结合是主要的应用领域，2G(对政府）和2B（对企业）将成为主要的营收来源。

人工智能与网络安全带答案

人工智能与网络安全 【考点解析】 人工智能(Artificial Intelligence) , 英文缩写为AI 。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。 人工智能的应用： ①模式识别：指纹识别、语音识别、光学字符识别、手写识别等 ②机器翻译：语言翻译 ③智能机器人、计算机博弈、智能代理 ④其它：机器证明、数据挖掘、无人驾驶飞机、专家系统等 ●例题1：下列不属于人工智能软件的是：（ C ） A、语音汉字输入软件 B、金山译霸 C、在联众网与网友下棋 D、使用OCR汉字识别软件 ●例题2.下列运用了人工智能技术的是（C ） A.播放视频 B.播放音乐 C.手写板输入汉字 D.键盘输入汉字 ●例题3.以下不属于人工智能技术应用的（ B ） A.超级国际象棋电脑“深蓝二代” B.office软件 C.医疗专家系统 D.于机器人对话 ●例题4.某公司为了加强考勤管理，购置了指纹打卡机，这体现信息技术的（ C ） A.多元性 B.网络化 C.智能化 D.多媒体化 ●例题5. 指纹识别属于人工智能学科中的（ B ） A.字迹识别研究范畴 B.模式识别研究范畴 C.语音识别研究范畴 D.字符识别研究范畴 【考点】了解信息的发布与交流的常用方式 【考点解析】 信息发布

?根据发布的方式：视觉：报纸、杂志、书籍听觉：广播视听：电影、电视、网络 ?根据发布主体分成三类：个人信息发布；行业信息发布；官方机构信息发布 ?因特网上信息发布的常用方式：E-mail（电子邮件）BBS（论坛公告板）QQ（同类的还有MSN等）博客（weblog） ?信息发布的效果与以下三个方面有关：发布的时间与地点、媒体的发布速度、信息的保存时间 ●例题6：以下关于电子邮件的说法不正确的是: （ C ） A、电子邮件的英文简称是E－mail。 B、所有的E－mail地址的通用格式是：用户名@邮件服务器名 C、在一台计算机上申请的“电子邮箱”，以后只有通过这台计算机上网才能收信 D、一个人可以申请多个电子邮箱 补充：网络常用术语 站点（网站）：是一组网络资源的集合。便于维护和管理 超级链接：用超级链接可以实现从一个网页到另一个目标的连接，这个目标可以是一个网页，也可以是图像、动画、视频，甚至可以是一 个可执行程序 超文本：主要以文字的形式表示信息，建立链接关系主要是在文本间进行防火墙：是指一个或一组系统，用来在两个或多个网络间加强防问控制，限制入侵者进入，从而起以安全防护的作用。 BBS：就是我们平时所说的论坛，我们可以在里面就自己感兴趣的话题发布信息或提出看法 E-mail:就是我们平时所说的电子邮件，其特点P91 ●例题7.下列不属于在因特网上发布信息的是（ A ） A．将数据保存在光盘中 B.发送E-mail邮件 C.发表博客文章 D.与同学通过QQ聊天 ●例题8.利用业余时间创作了一段flash动画，想与远方的朋友一起分享，下列可供他发表改作品的途径有（ C ） ①在因特网以网页形式发布②在论坛公告板BBS上发布③通过电子邮件发送给朋友④通过固定电话告诉朋友⑤通过网络聊天工具QQ传送 A. ①②③④⑤ B. ①②③④ C. ①②③⑤ D.②③④⑤

2020年公需科目答案：智能金融

智能金融的产生动因不包括（）。 A、信息科技正式进入智能化时代 B、金融消费者对金融产品与服务的需求转变 C、金融机构提升核心竞争力的迫切需要 D、金融创新工具的扩大化 答案：D 以下不属于智能金融未来发展的重要板块的是()。 A、支付领域 B、信贷领域 C、广告领域 D、保险领域 答案：C 金融系统是最能够与人工智能进行结合并产生价值的领域的原因不包括()。 A、金融领域已经被充分的数据化，为人工智能的应用提供了充分的数据基础； B、金融体系内各个分支领域界限相对明确，银行、证券、保险等业务相对独立，便于人工智能在垂直领域中进行应用; C、金融领域的生产环节相对抽象简单，相对于工业生产领域，能够较少受到上下游变化、生产管理等因素的直接影响; D、每天都有大量的金融文本产生,海量的公司年报、公告、新闻等内容分散，数据稀疏，无结构化信息等特点逐渐凸显 答案：D 在金融智能的几大关键技术中，如果把大数据看作智能金融的燃料，那么____是智能金融的发动机，决策着金融服务趋于智能化和自动化，是一切技术能够更好落地于金融的依托，也是智能金融的核心要素。 A、人工智能 B、区块链 C、物联网 D、云计算

答案：A 金融领域中信息来源途径不包括：_______. A、个人产生数据 B、基本自然信息 C、商业过程数据 D、传感器的数据。 答案：B 金融企业的数据的运用，主要分为以下几个阶段_______. A、数据的聚合和分析运用阶段->大数据实时分析和智能决策阶段->人工智能应用阶段 B、大数据实时分析和智能决策阶段->人工智能应用阶段->数据的聚合和分析运用阶段 C、大数据实时分析和智能决策阶段->数据的聚合和分析运用阶段->人工智能应用阶段 D、人工智能应用阶段->数据的聚合和分析运用阶段->大数据实时分析和智能决策阶段答案：A 蚂蚁金服中的芝麻信用属于人工智能技术在金融领域的以下哪个应用场景_______。 A、在海量金融交易数据中识别欺诈信息并自动预测交易变化趋势； B、采用智能算法对融资企业或者个人进行信用影响力和评价； C、构建金融知识图谱对各种金融数据进行整合与分析，对投资方案进行个性化定制； D、建立金融区块链系统以提高金融供应链的信用和效率 答案：B 金融搜索引擎的背后核心技术是高质量的_______和大量的业务规则，帮助实现联想、属性查找、短程关系发现。 A、深度学习 B、自然语言处理 C、知识图谱 D、神经网络技术 答案：C 金融科技主流应用中的自动生成投研报告主要运用自然语言处理(NLP)中的自然语言理解(NLU)和自然语言生成(NLG)两种技术。

人工智能产业园项目投资计划书

人工智能产业园项目投资计划书 xxx科技发展公司

摘要说明— 随着人工智能的迅速发展，将提升社会劳动生产率，特别是在有效降 低劳动成本、优化产品和服务、创造新市场和就业等方面为人类的生产和 生活带来革命性的转变。基于人工智能产业的战略作用，中国政府正通过 多种形式支持人工智能的发展，形成了科学技术部、国家发改委、中央网 信办、工信部、中国工程院等多个部门参与的人工智能联合推进机制。 2017年，人工智能首次写入政府工作报告，同年7月，国务院印发《新一 代人工智能发展规划》，明确人工智能的发展在国家战略中的地位。 该人工智能项目计划总投资19947.72万元，其中：固定资产投资13924.16万元，占项目总投资的69.80%；流动资金6023.56万元，占项目 总投资的30.20%。 达产年营业收入46163.00万元，总成本费用36653.70万元，税金及 附加376.44万元，利润总额9509.30万元，利税总额11197.37万元，税 后净利润7131.97万元，达产年纳税总额4065.39万元；达产年投资利润 率47.67%，投资利税率56.13%，投资回报率35.75%，全部投资回收期 4.30年，提供就业职位747个。 人工智能是新一轮产业变革的核心驱动力，将进一步释放历次科技革 命和产业变革积蓄的巨大能量，并创造新的强大引擎，重构生产、分配、 交换、消费等经济活动各环节，形成从宏观到微观各领域的智能化新需求，

催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式。人工智能正在与各行各 业快速融合，助力传统行业转型升级、提质增效，在全球范围内引发全新 的产业浪潮。国家高度重视人工智能产业的发展。2017年国务院发布《新 一代人工智能发展规划》，对人工智能产业进行战略部署;在2018年3月 和2019年3月的政府工作报告中，均强调指出要加快新兴产业发展，推动 人工智能等研发应用，培育新一代信息技术等新兴产业集群壮大数字经济。 报告内容：项目概论、项目建设背景及必要性分析、项目市场研究、 产品及建设方案、项目选址评价、土建方案说明、工艺说明、项目环境保 护和绿色生产分析、项目生产安全、项目风险说明、节能概况、项目进度 计划、投资分析、经济收益、总结说明等。 规划设计/投资分析/产业运营

人工智能整合

1、人工智能诞生的标志： 1956年夏季，来自数学、心理学、神经生理学、信息论和计算机方面的十位专家，在美国达特莫斯大学召开一次历时两个月的研讨会，讨论了关于机器智能的有关问题，会上达特莫斯大学的麦卡锡提议正式采用“人工智能”一次，标志人工智能学科的正式诞生。 2、状态空间图中三元素分别代表什么？ 状态空间常记为三元组：，S为初始状态的集合，F为操作的集合，G为目标状态的集合。 3、与或图的定义是？ 与或图中节点代表问题：子节点为与关系的节点为与节点，子节点为或关系的节点为或节点，在与或图中无子节点的节点称为端节点。包含与或节点的图称之为与或图。 4、产生式系统推理中的三个推理定义： （1）正向推理：从事实出发，向目标方向进行推理； （2）反向推理：从目标出发，向事实方向进行推理； （3）双向推理：同时从事实和目标出发进行推理。 5、人工智能的学派： 传统划分方法：符号主义学派、连接主义学派和行为主义学派； 现代划分方法：符号智能流派、计算智能流派、群体智能流派。 6、归结策略有哪些：1、删除策略 2、支持集策略 3、线性归结策略 4、单元归结策略 5、语义归结策略祖先过滤型策略；除此之外还有锁归结策略、输入归结策略。 7、不确定性的类型：（1）随机不确定性（2）模糊不确定性（3）不完全性（4）不一致性 简答： ①人工智能的研究领域： 1、博弈 2、自动定理证明 3、专家系统 4、模式识别 5、机器学习 6、计算智能 7、自然语言处理 8、分布式人工智能 9、机器人。 ②子句集的8个步骤： （1）消去蕴含词“->”和等值词“<->”。 （2）缩小否定词的作用范围，使否定词仅作用于原子公式。 （3）变量标准化。适当改名，使得不同量词指导变量不同。 （4）消去存在量词，同时要进行变量替换。 （5）消去所有全称量词。 （6）将公式化为合取范式。 （7）适当改名，使子句之间不含同名的指导变量。 （8）消去合取词，以子句为元素组成一个集合S。 1、状态空间图：状态、操作、状态空间图、求解 2、状态空间图的盲目搜索算法的概念和步骤：深度优先、广度优先（教材30-32页） 3、状态空间图的启发式搜索算法的概念：以启发性知识为导航的搜索就是启发式搜索。 按照考察节点的选择范围不同，算法分为全局择优和局部择优两种。 4、A算法：启发式搜索算法中同时考虑初始节点到当前节点已经付出的代价和当前节点到目标节点的代价，即引入估价函数f(x)=g(x)+h(x) 5、 A*算法：A*算法是一种启发式搜索方法，搜索时对扩展节点的选择方法做了一些限制。要求根据估价函数 f(x)=g(x)+h(x) 对OPEN表中的节点进行排序，并且要求启发函数 h(x) 是 h*(x) 的一个下界，即 h(x)<=h*(x)。h*(x) 是从x节点到目标节点的最小代价路径上的代价。 A* 算法和A算法的区别就是A算法不要求启发函数h(x) 是 h*(x) 的一个下界，即不限制条件h(x)<=h*(x)。A*算法具有可采纳性（如果问题有解，该算法一定能够在有限步内找到一条最优解）、单调性（启发函数值单调递增）、信息性（启发函数的值越大，搜索效率越高） 6、与或图：与或图中节点代表问题：子节点为与关系的节点为与节点，子节点为或关系的节点为或节点，在与或图中无子节点的节点称为端节点。包含与或节点的图称之为与或图。

人工智能神经网络

基于神经网络的人机对抗人工智能系统（理论） -------------------------------------------------------------------------------- 基于神经网络的人机对抗人工智能系统 Harreke 摘要： 人工智能是一门科学名称。自电子计算机发明后不久，人工智能学科即宣布创立，其目的就是要模拟人类的智力活动机制来改进计算机的软件硬件构成，使他们掌握一种或多种人的智能，以便在各种领域内有效替代人的脑力劳动，特别是解决用传统软硬件方法难以解决的问题，如模式识别，复杂的控制行为或对海量的数据进行实时评估等。 所谓人工智能，就是由人工建立的硬件或软件系统的智能，是无生命系统的智能。智能是人类智力活动的能力，是一个抽象的概念。一个软件或硬件系统是否有智能，只能根据它所表现出来的行为是否和人类某些行为相类似来做判断。 人工智能在计算机上的实现，有两种不同的方式。一种是采用传统的编程技术，使系统呈现智能的效果，而不考虑所用方法是否与人或生物机体所用的方法相同。这种方法称为工程学方法，它的编程方式虽然简单，智能效果显著，可是算法和程序一旦固定下来，智能就很难再进一步提高。另一种是模拟法，它不仅要看智能效果，还要求实现方法和人类或生物机体所用的方法相同或类似。人工神经网络是模拟人类或生物大脑中神经元的活动方式，属于模拟法。 人工神经网络入门难度大，编程者需要为每一个对象设置一个智能系统来进行控制，新设置好的智能系统，虽然一开始什么都不懂，但它拥有学习的能力，可以通过学习，不断提升智能，不断适应环境、应付各种情况。通常来讲，使用人工神经网络虽然编程复杂，但编写完成后的维护工作，将比使用其他方式编程后的维护更加省力。 本文采用人工神经网络构建一个完整的人工智能系统，并将该人工神经网络理论应用于电脑领域的项目DOTA。 关键词：人机对抗，神经网络，人工智能，DOTA 目录 第一章神经网络系统概述 1.1生物学神经网络 1.2人工神经网络

2020公需科目《人工智能+智能金融》答案

1、(单选，10分) 智能金融的产生动因不包括（）。 A、信息科技正式进入智能化时代 B、金融消费者对金融产品与服务的需求转变 C、金融机构提升核心竞争力的迫切需要 D、金融创新工具的扩大化 答案：D 2、(单选，10分) 以下不属于智能金融未来发展的重要板块的是()。 A、支付领域 B、信贷领域 C、广告领域 D、保险领域 答案：C 3、(单选，10分) 金融系统是最能够与人工智能进行结合并产生价值的领域的原因不包括()。 A、金融领域已经被充分的数据化，为人工智能的应用提供了充分的数据基础； B、金融体系内各个分支领域界限相对明确，银行、证券、保险等业务相对独立，便于人工智能在垂直领域中进行应用; C、金融领域的生产环节相对抽象简单，相对于工业生产领域，能够较少受到上下游变化、生产管理等因素的直接影响; D、每天都有大量的金融文本产生,海量的公司年报、公告、新闻等内容分散，数据稀疏，无结构化信息等特点逐渐凸显 答案：D 4、(单选，10分) 在金融智能的几大关键技术中，如果把大数据看作智能金融的燃料，那么____是智能金融的发动机，决策着金融服务趋于智能化和自动化，是一切技术能够更好落地于金融的依托，也是智能金融的核心要素。 A、人工智能 B、区块链 C、物联网 D、云计算 答案：A 5、(单选，10分) 金融领域中信息来源途径不包括：_______. A、个人产生数据

B、基本自然信息 C、商业过程数据 D、传感器的数据。 答案：B 6、(单选，10分) 金融企业的数据的运用，主要分为以下几个阶段_______. A、数据的聚合和分析运用阶段->大数据实时分析和智能决策阶段->人工智能应用阶段 B、大数据实时分析和智能决策阶段->人工智能应用阶段->数据的聚合和分析运用阶段 C、大数据实时分析和智能决策阶段->数据的聚合和分析运用阶段->人工智能应用阶段 D、人工智能应用阶段->数据的聚合和分析运用阶段->大数据实时分析和智能决策阶段 答案：A 7、(单选，10分) 蚂蚁金服中的芝麻信用属于人工智能技术在金融领域的以下哪个应用场景 _______。 A、在海量金融交易数据中识别欺诈信息并自动预测交易变化趋势； B、采用智能算法对融资企业或者个人进行信用影响力和评价； C、构建金融知识图谱对各种金融数据进行整合与分析，对投资方案进行个性化定制； D、建立金融区块链系统以提高金融供应链的信用和效率 答案：B 8、(单选，10分) 金融搜索引擎的背后核心技术是高质量的_______和大量的业务规则，帮助实现联想、属性查找、短程关系发现。 A、深度学习 B、自然语言处理 C、知识图谱 D、神经网络技术 答案：C 9、(单选，10分) 金融科技主流应用中的自动生成投研报告主要运用自然语言处理(NLP)中的自然语言理解(NLU)和自然语言生成(NLG)两种技术。 A、正确 B、错误

关于机械电子工程与人工智能整合思路构建的研究

关于机械电子工程与人工智能整合思路构建的研究 摘要：机械、电子以及网络信息等新兴科技的发展，促进了我国机械工程技术的进步，在机械电子工程阶段升级的基础上，将进一步融合先进的人工智能技术，从而提高机械电子工程的数字化和自动化水平，并向智能化方向快速发展。在机械电子工程中融合人工智能技术，对于推动人类社会的进步具有十分重要的意义，同时也是机械工程的一次重要变革。因此相关研究人员应加大对整合人工智能和机械电子工程思路的研究，促进二者深入融合与发展。 关键词：机械电子工程;人工智能;整合思路 随着各种高新技术的快速发展，电子技术在传统机械工程中广泛应用，实现机电一体化的机械电子工程，提高机械工程的现代化水平。同时，以网络信息技术为基础的人工智能技术目前已经成为科技发展的主要趋势之一，因此在机械电子工程中也要加强与人工智能技术的融合，提高机械电子工程的自动化和数字化水平，促使机械电子工程加快智能化发展的速度，从而更好地适应时代发展的需要，为我国经济建设和社会生活提供更加便捷高效的智能化机械电子产品，也能够为机械电子企业创造更大的经济效益。机械电子工程与人工智能的整合将促使社会生产力发生重大的变革，相关企业和研究人员应加大机械电子工程与人工智能整合思路构建的研究力度。 1 概述人工智能以及机械电子工程 1.1 概述机械电子工程特点 随着科技的发展，目前机械电子工程已经成为融合机械工程技术和电子工程技术的综合性系统工程，计算机技术是机械电子工程中的重要组成部分，而电子工程技术和计算机技术与传统机械工程技术的结合极大丰富了机械电子产品的功能，同时也使结构更加简洁，扩大机械电子产品的应用范围，因此机械电子工程具有广阔的发展前景[1]。 1.2 概述人工智能技术 随着计算机以及网络信息技术的发展，目前人工智能技术已经进入到快速发展阶段。人工智能技术在数据处理分析等方面功能更加强大，在机械制造等工业生产中可以完成模型构建，并進行故障预警以及故障排除等，对于全面提高机械电子工程的现代化水平和智能化程度具有十分重要的作用。 2 关于整合机械电子工程以及人工智能的思路构建研究 2.1 分析人工智能技术与机械电子工程之间的关系 传统的机械电子工程在稳定性方面有所欠缺，特别是主要采用的数学方程推

人工智能论文

湖南理工学院 人工智能课程论文 题目：模式识别及人工神经网络 课程名称：人工智能 院系：计算机学院 专业班级： 姓名： 学号: 课程论文成绩： 指导教师： 2016年 6 月 26 日 模式识别及人工神经网络 摘要:人工神经网络是指模拟人脑神经系统的结构和功能,运用大量的处理部件,由人工方式建立起来的网络系统。该文首先介绍了神经网络研究动向，然后介绍了近年来几种新型神经网络的基本模型及典型应用,包括模糊神经网络、神经网络与遗传算法的结合、进化神经网络、混沌神经网络和神经网络与小波分析的结合。最后,根据这几种新型神经网络的特点, 展望了它们今后的发展前景。[2] 关键词:模糊神经网络;神经网络与遗传算法的结合;进化神经网络;混沌神经网络；神经网络与小波分析。 Pattern recognition and artificial neural network

Abstract: Artificial neural network is the system that simulates the human brain’s structure and function, and uses a large number of processing elements, and is manually established by the network system. This paper firstly introduces the research trends of the neural network, and then introduces several new basic models of neural networks and typical applications in recent years, including of fuzzy neural network, the combine of neural network and genetic algorithm, evolutionary neural networks, chaotic neural networks and the combine of neural networks and wavelet analysis. Finally, their future prospects are predicted based on the characteristics of these new neural networks in the paper. Key words: Fuzzy neural network; Neural network and genetic algorithm; Evolutionary neural networks; Chaotic neural networks; Neural networks and wavelet analysis 1 什么是人工神经网络？ 所谓人工神经网络就是模仿生物大脑的结构和功能而构成的一种信息系统计算机，人士地球上具有最高智慧的动物，而人的指均来自大脑，人类靠大脑进行思考，联想，记忆和推理判断等，这些功能是任何被称为“电脑”的一般计算机所无法取代的，长期以来，许多科学家一直致力于人脑内部结构和功能的探讨和研究，并试图建立模拟人脑的计算机，虽然到目前对大脑的内部工作机理还不是完全清楚，但对其结构有所了解。粗略地讲，大脑是由大量神经细胞或者神经元组成的，每个神经元可看作是一个小的处理单元，这些神经元按某种方式连接起来，形成大脑内部的生理神经元网络。这种神经元网络中各神经元之间联结的强弱，按外部的激励信号做自适应变化，而每个神经元又随着所接收到的多个信号的综合大小而呈现兴奋或抑制状态。 1.1 人工智能网络的发展 （1）初期（萌发）期---MP模型的提出和人工升级网络的兴起 --1943年，美国神经生理学家Warren Mcculloch和数学家Walter Pitts 合写了一篇关于神经元如何工作的开拓性文章：“A Logical Calculus of Ideas Immanent in Nervous Activity”。该文指出，脑细胞的活动就像各种逻辑运算。