人工智能

一、选择题(每题1分，共15分)

1、反演归结（消解）证明定理时，若当前归结式是（C ）时，则定理得证。

A)永真式B)包孕式（subsumed）C)空子句

2、从已知事实出发，通过规则库求得结论的产生式系统的推理方式是A

A)正向推理B)反向推理C)双向推理

3、语义网络表达知识时，有向弧AKO 链、ISA 链是用来表达节点知识的（C ）。

A)无悖性B)可扩充性C)继承性

4、(A→B)∧A => B是C

A)附加律B)拒收律C)假言推理D)US

6、命题是可以判断真假的D

A)祈使句B)疑问句C)感叹句D)陈述句

7、仅个体变元被量化的谓词称为A

A)一阶谓词B)原子公式C)二阶谓词D)全称量词

8、MGU是A

A)最一般合一B)最一般替换C)最一般谓词D)基替换

9、下列不在人工智能系统的知识包含的4个要素中C

A)事实B)规则C)控制和元知识D)关系

10、不属于人工智能的学派是B

A)符号主义B)机会主义C)行为主义D)连接主义。

11、人工智能是一门D

A)数学和生理学B)心理学和生理学C)语言学D)综合性的交叉学科和边缘学科

12、所谓不确定性推理就是从( A )的初始证据出发，通过运用( )的知识，最终推出具有一定程度的不确定性但却是合理或者近乎合理的结论的思维过程。

A)不确定性, 不确定性B)确定性, 确定性

C)确定性, 不确定性D)不确定性确定性

13.要想让机器具有智能，必须让机器具有知识。因此，在人工智能中有一个研究领域，主要研究计算机如何自动获取知识和技能，实现自我完善，这门研究分支学科叫（B ）。

A)专家系统B)机器学习C)神经网络D)模式识别

14、下列哪部分不是专家系统的组成部分（A ）

A.）用户B）综合数据库C）推理机D）知识库

15、产生式系统的推理不包括（D ）

A）正向推理B）逆向推理C）双向推理D）简单推理

16、下列哪个不是人工智能的研究领域（D ）

A.机器证明

B.模式识别

C. 人工生命

D. 编译原理

17、神经网络研究属于下列（B ）学派

A. 符号主义

B. 连接主义

C. 行为主义

D. 都不是

18、.已知初始问题的描述，通过一系列变换把此问题最终变为一个子问题集合；这些子问题的解可以直接得到，从而解决了初始问题。这是知识表示法叫（B ）

A. 状态空间法

B. 问题归约法

C. 谓词逻辑法

D. 语义网络法

19、在公式中?y?xp(x,y))，存在量词是在全称量词的辖域内，我们允许所存在的x可能依赖于y值。令这种依赖关系明显地由函数所定义，它把每个y值映射到存在的那个x。这种函数叫做（B ）

A. 依赖函数

B. Skolem函数

C. 决定函数

D. 多元函数

20、如果问题存在最优解，则下面几种搜索算法中，（A ）必然可以得到该最优解。

A.广度优先搜索B、深度优先搜索C、有界深度优先搜索D、启发式搜索

21、消解原理是一种用于（D ）

A、表达式变换的推理规则

B、变量运算的推理规则

C、一定的子句公式的推理规则 D 、规则演绎的推理规则

22、示例学习属于下列哪种学习方法？（B ）

A. 解释学习

B. 归纳学习

C. 类比学习

D. 机械学习

23、人工智能应用研究的两个最重要最广泛领域为：（B ）

A. 专家系统、自动规划

B. 专家系统、机器学习

C. 机器学习、智能控制

D. 机器学习、自然语言理解

24、语义网络的组成部分为：（C ）

A、框架和弧线

B、状态和算

C、节点和链

D、槽和值

25、尽管人工智能学术界出现“百家争鸣”的局面，但当前国际人工智能的主流派仍属于（B ）

A、连接主义

B、符号主义

C、行为主义

D、经验主义

二、填空题(每空1.5分，共30分)

1、1、人工智能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，它的近期目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智力功能。

2、启发式搜索是一种利用启发式信息的搜索，估价函数在搜索过程中起的作用是估计节点位于解路径上的希望。

3、在与或图中，没有后裔的非终叶节点为不可解节点，那么含有或后继节点且后裔中至少有一个为可解的非终叶节点是可解节点，含有与后继节点且后裔中至少有一个为不可解的非终叶节点是不可解节点。

4、从已知事实出发，通过规则库求得结论的产生式系统的推理方式是：正向推理

5、对证据的可信度CF（A）、CF（A1）、CF（A2）之间，规定如下关系：

CF（~A）=-CF(A)、

CF（A1∧A2 ）= min{CF(A1),CF(A2)}

CF（A1∨A2 ）= max{CF(A1),CF(A2)}

6、合一算法：求非空有限具有相同谓词名的原子公式集的：最一般合一（MGU）

7、产生式系统的推理过程中，从可触发规则中选择一个规则来执行，被执行的规则称为：被触发规则

8、P(B|A) 表示在规则A→B中，证据A为真的作用下结论B为真的概率。

9、人工智能的远期目标是：制造智能机器，近期目标是：实现机器智能。

10、化成子句形式为：。

10、产生式系统有三部分组成综合数据库，知识库和推理机。其中推理可分为正向推理和反向推理。

11、在谓词公式中，紧接于量词之后被量词作用的谓词公式称为该量词的辖域，而在一个量词的辖域中与该量词的指导变元相同的变元称为约束变元，其他变元称为自由变元

12、谓词逻辑中，重言式（tautlogy）的值是真。

13、利用归结原理证明定理时，若得到的归结式为空集，则结论成立。

14、若C1=┐P∨Q，C2=P∨┐Q，则C1和C2的归结式R（C1，C2）= ┐P∨P或┐Q∨Q 。

15、若C1=P(x) ∨Q(x)，C2=┐P(a) ∨R(y)，则C1和C2的归结式

R（C1，C2）= Q（a）∨R（y）。

16、在启发式搜索当中，通常用启发函数来表示启发性信息。

17、假言推理（A→B）∧A? B ，假言三段论（A→B）∧（B→C）?A→C .

三、简答及计算题(每题5分，共25分)

1、

2、什么是产生式？产生式规则的语义是什么？

答：产生式规则基本形式：P→Q 或者IF P THEN Q

P 是产生式的前提（前件），用于指出该产生式是否可用的条件

Q 是一组结论或操作（后件），用于指出当前提P 所指示的条件满足时，应该得出的结论或应该执行的操作

产生式规则的语义：如果前提P被满足，则可推出结论Q 或执行Q 所规定的操作

3主观题：

1）当前人工智能有哪些学派？他们对人工智能在理论上有何不同观？

2）请说明神经元的基本结构和前馈型神经网络的工作过程。

3）试说明产生式系统的基本结构，各部分的功能以及主要工作过程。

4、谓词公式G通过9个步骤所得的子句集合S，称为G的子句集。请写出这些步骤。

答：1）消去蕴含式和等价式→，<->

2）减少否定词的作用范围，直到其作用于原子公式:

3）对变元标准化

4.）化为前束范式

5）消去存在量词

6) 化为Skolem标准型

7). 消去全称量词

8). 消去合取词∧

9）更换变元名称

5、深度优先方法的特点是什么？

解答:（1）属于图搜索；（2）是一个通用的搜索方法；（3）如果深度限制不合适，有可能找不到问题的解；（4）不能保证找到最优解。

6、什么是置换？置换是可交换的吗？

回答: 通常用有序对的集合s＝{t1/v1，t2/v2，…，tn/vn}来表示任一置换，置换集的元素ti/vi的含义是表达式中的变量vi处处以项ti来替换，用s对表达式E作置换后的例简记为Es。

一般来说，置换是不可交换的，即两个置换合成的结果与置换使用的次序有关。

7、已知S={P(f(x),y,g(y)),P(f(x),z,g(x))}，求MGU

解：k=0;S0=S;δ0=ε;S0不是单元素集，求得差异集D0={y,z},其中y是变元，z是项，且y不在z中出现。k=k+1=1

有δ1=δ0·｛z/y｝=ε·｛z/y｝=｛z/y｝，

S1=S0·｛z/y｝={P(f(x),z,g(z)),P(f(x),z,g(x))},S1不是单元素集，

求得差异集D1=｛z,x｝,k=k+1=2;δ2=δ1·｛z/x｝=｛z/y,z/x｝,

S2=S1·｛z/x｝=｛P(f(z),z,g(z))｝是单元素集。

根据求MGU算法，MGU=δ2=｛z/y,z/x｝

8、已知W={P(f(x,g(A,y)),z),P(f(x,z),z)}，求MGU

解： k=0;S0=S;δ0=ε;S0不是单元素集，求得差异集D0={g(A,y)},z},其中z是变元，g(A,y)是项，且z不在g(A,y)中出现。k=k+1=1

有δ1=δ0·｛g(A,y)/z｝=ε·｛g(A,y)/z｝=｛g(A,y)/z｝，

S1=S0·｛g(A,y)/z｝={P(f(x,g(A,y)),g(A,y))},S1是单元素集。

根据求MGU算法，MGU=δ1=｛g(A,y)/z｝

9、解释下列模糊性知识：

1) 张三，体型，（胖，0.9））。

2) (患者，症状，(头疼，0.95) )∧(患者，症状，(发烧，1.1) ) →(患者，疾病，(感冒，1.2) ) 答：

1）表示：命题“张三比较胖”

2）解释为：如果患者有些头疼并且发高烧，则他患了重感冒。

10、简单阐述产生式系统的组成：

答：1）产生式规则库：描述相应领域知识的产生式规则集

2）数据库：（事实的集合）存放问题求解过程中当前信息的数据结构（初始事实、外部数据库输入的事实、中间结果事实和最后结果事实）

3）推理机：（控制系统）是一个程序，控制协调规则库与数据库的运行，包含推理方式和控制策略。

11、补齐产生式系统与图搜索的对比表

四、应用题(共30分)

1、用语义网络表示下列信息：

(1)胡途是思源公司的经理，他35岁，住在飞天胡同68号

(2)清华大学与北京大学进行蓝球比赛，最后以89：102的比分结束。

答：

2、将命题：“某个学生读过三国演义”分别用谓词公式和语义网络表示

答：谓词公式表示：

x(student(x)∧read(x,三国演义))

语义网络表示如图：

3、图示博弈树，其中末一行的数字为假设的估值，请利用α-β剪枝技术剪去不必要的分枝。（在节点及边上直接加注释）

4、设有如下关系：（1）如果x是y的父亲，y又是z的父亲，则x是z的祖父；（2）老李是大李的父亲；（3）大李是小李的父亲；问上述人员中谁和谁是祖孙关系？

解:现定义如下谓词

F(x,y)------ x是y的父亲;

G(x,z)------ x是y的祖父;

用谓词逻辑表示已知与求解:

(1) F(x,y)∧F(y,z)→G(x,z)

(2) F(L,D)

(3) F(D,X)

(4) G(u,v),u=?,v=?

其中,L表示老李,D表示大李,X表示小李。

先证存在祖孙关系

①┓F(x,y)∨┓F(y,z)∨G(x,z)．．．从(1)变换

②F(L,D) ．．．从(2)变换

③F(D,X) ．．．从(3)变换

④┓G(u,v) ．．．结论的否定

⑤┓F(D,z)∨G(L,z) ．．．①②归结,置换｛L/x,D/y｝

⑥G(L,X) ．．．③⑤归结,置换｛X/z｝

⑦□．．．④⑥归结,置换｛L/u,X/v｝

得证,说明存在祖孙关系。

为了求解用一个重言式④

④┓G(u,v)∨G(u,v) ．．．用重言式代替结论的否定,重言式恒为真

⑤┓F(D,z)∨G(L,z) ．．．①②归结,置换｛L/x,D/y｝

⑥G(L,X) ．．．③⑤归结,置换｛X/z｝

⑦G(L,X) ．．．④⑥归结,置换｛L/u,X/v｝

得结果:L是X的祖父，即老李是小李的祖父。

5、张某被盗，公安局派了五个侦察员去调查。研究案情时，侦察员Ａ说：“赵与钱中至少有一人作案”；侦察员Ｄ说：“钱与孙至少有一人作案”；侦察员Ｃ说：“孙与李中至少有一个作案”；侦察员Ｄ说“赵与孙至少一个与案无关”；侦察员Ｅ说“钱与李中至少有一人与此案无关”。如果这五个侦察员的话都是可信的，试用消解原理推理求出谁是盗窃犯。（10分）解：设用T(x)表示x是作案者，则

侦察员A的话可表示：T(赵)T(钱)

侦察员B的话可表示：T(钱)T(孙)

侦察员C的话可表示：T(孙)T(李)

侦察员D的话可表示：T(赵) T(孙)

侦察员E的话可表示：T(钱)T(李)

上面五个组成子句集S，求谁是作案者，把T(x)ANSWER(x)并入S1得到。即比S1多出如下一个子句：T(x)ANSWER(x)

然后利用消解原理对S1进行消解可得答案：钱和孙是作案者。

6、、利用谓词逻辑表示下列知识（包括已知和结论），然后化成子句集：

（1）凡是清洁的东西就有人喜欢；

（2）人们都不喜欢苍蝇

求证：苍蝇是不清洁的。

证：现定义如下谓词

L(x,y)------某人x喜欢某物y；

P(y)------ 某物y是清洁的东西

(1) ?y?x(P(y)→L(x,y)) ==> ┓P(y)∨L(f(y),y)

(2) ?x(┓L(x,Fly)) ==> ┓L(x,Fly)

(3) P(Fly) ．．．结论的反

(4) L(f(Fly), Fly) ．．．(1)(3)归结,置换{Fly/y}

(5) □．．．(2)(4)归结,{f(Fly)/x}

得证。

7、某单位派遣出国人员，有赵、钱、孙三位候选人，经讨论后决定：

（1）三人中至少派遣一人。

（2）如果赵去而钱不去，则一定派孙去。

（3）如果钱去，则一定派孙去。

求证：一定会派孙出国。

设用P(x)表示派x出国，zhao、qian、sun分别表示三人，将已知条件与目标用谓词公式正确的表示出来，并用消解反演进行证明。

已知条件与目标公式：消解树：

条件：（1）P(zhao)∨P(qian)∨P(sun)

（2）P(zhao)∧?P(qian)->P(sun)

（3）P(qian)->P(sun)

目标：P(sun)

子句集：

(1)P(zhao)∨P(qian)∨P(sun)

(2)?P(zhao)∨P(qian)∨P(sun)

(3)?P(qian)∨P(sun)

(4)?P(sun)

8. 下图所示博弈树，按从左到右的顺序进行α-β剪枝搜索，试标明各生成节

点的到推值，何处发生剪枝，及应选择的走步。10分

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。

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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，

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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。