人工智能论文(5)

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模式识别是研究如何使机器具有感知能力，主要研究视觉模式和听觉模式的识别。如识别物体、地形、图像、字体等。在日常生活各方面以及军事上都有广泛的用途。近年来迅速发展起来应用模糊数学模式、人工神经网络模式的方法逐渐取代传统的用统计模式和结构模式的识别方法。

2.1.4 机器人学

机器人是一种能模拟人的行为的机械，对机器人的研究经历了三代的发展过程。 第一代程序控制机器人。第二代自适应机器人。第三代智能机器人。

2.1．5 智能决策支持系统

决策支持系统是属于管理科学的范畴，与“知识－智能”有着极其密切的关系。８０ 年代专家系统在许多方面取得成功，将人工智能中特别是智能和知识处理技术应用于决策支持系统，扩大了决策支持系统的应用范围，提高了系统解决问题的能力，这就成为智能决策支持系统。

2.2人工智能的领域应用

2.2.1遗传算法在岩石领域的应用

岩石边坡等地表工程一般具有规模大、介质多、初始地应力场复杂、监控与施工难以同步进行等特点。所以，在岩石边坡位移反分析中，研究人员选用了遗传算法。

2.2.2人工神经网络在电力系统中的应用

要保证电力系统的安全运行和实现电力设备有定期检修转变为状态检修，如何准确地进行电力设备的故障诊断，一直是最需解决的问题之一，而这类故障的征兆错综复杂，往往呈现出非线性和不确定性，很难用某一确定的逻辑或算法进行识别，而这种识别恰好是人工神经网络所擅长的。人工神经网络的大规模并行处理功能适应于电力系统的潮流计算，我们可以利用系统运行模式向人工神经网络提供训练样本，并用灵敏度分析提高计算精度，从而有效压缩样本空间，为算法的快速性提供了保障。

2.2.3专家系统在机械领域中的应用

专家系统是人工智能的主要分支之一，它的核心内容包括：知识库、知识获取、推理和解释部分。专家系统按其知识表达方式的不同可分为基于规则的和基于框架的专家系统；按其推理方式的不同可分为正向推理和逆向推理。在知识表