淺談智能計算機應(yīng)用論文
智能計算機輔助教學(xué)系統(tǒng)是以人工智能科學(xué)、認知科學(xué)和思維科學(xué)為理論基礎(chǔ)的一種計算機輔助教學(xué)的應(yīng)用模式。下面是學(xué)習(xí)啦小編為大家整理的智能計算機應(yīng)用論文，供大家參考。
智能計算機應(yīng)用論文范文一：論基于人工智能的計算機輔助教學(xué)
【摘 要】計算機輔助教學(xué)的實際需要應(yīng)用人工智能技術(shù)及復(fù)雜的程序,如自然語言理解、知識表示、推理方法等,一些人工智能技術(shù)的特殊應(yīng)用成果,同時以及理論證明等均被應(yīng)用于計算機輔助教學(xué)系統(tǒng),以提高其智能性和實用性。早期絕大多數(shù)計算機輔助教學(xué)技術(shù)被應(yīng)用于建立學(xué)習(xí)模塊。這種方法能控制調(diào)練策略并給出適合學(xué)生的學(xué)習(xí)內(nèi)容。
【關(guān)鍵詞】人工智能 計算機輔助教學(xué) 教學(xué)與控制
一、人工智能的定義
人工智能也稱機器智能,它是計算機科學(xué)、控制論、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、語言學(xué)等多種學(xué)科互相滲透而發(fā)展起來的一門綜合性學(xué)科。從計算機應(yīng)用系統(tǒng)角度來看,人工智能是研究如何制造出智能機器或智能系統(tǒng),實現(xiàn)模擬人類智能活動的能力,以延伸人們智能的科學(xué)。人工智能是一門交叉科學(xué),逐漸形成一門涉及心理學(xué)、認知科學(xué)、思維可循、信息科學(xué)、系統(tǒng)科學(xué)和生物學(xué)科等多學(xué)科的綜合性技術(shù)學(xué)科。
二、計算輔助教學(xué)體系和現(xiàn)狀
計算救助教學(xué)是利用多媒體計算機的功能與特點,利用計算機輔助教師完成各個教學(xué)環(huán)節(jié),并通過與計算機之間的交互活動,激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性和主動性,幫助學(xué)生更有效地學(xué)習(xí)。實用計算機輔助教學(xué),有利于認識主體作用的發(fā)揮,它所提供的圖像、聲音、動畫等信息由利于學(xué)生知識的獲得與保持,達到提高教學(xué)教學(xué)的目的。
目前為止,所實用的絕大多數(shù)傳統(tǒng)以及理論證明等均被應(yīng)用于計算機輔助教學(xué)系統(tǒng),以提高其智能性和實用性。早期絕大多數(shù)計算機輔助教學(xué)將全部教學(xué)信息以編程方式預(yù)置于課件中,這樣的以及理論證明等均被應(yīng)用于計算機輔助教學(xué)系統(tǒng),以提高其智能性和實用性。因此現(xiàn)有的以及理論證明等均被應(yīng)用于計算機輔助教學(xué)系統(tǒng),以提高其智能性和實用性。早期絕大多數(shù)計算機輔助教學(xué)系統(tǒng)面臨許多挑戰(zhàn),它主要存在以下幾個方面的問題。
1.計算機輔助教學(xué)系統(tǒng)的閉塞性
不具有開放性是目前以及理論證明等均被應(yīng)用于計算機輔助教學(xué)系統(tǒng),以提高其智能性和實用性。其弊端在于固定內(nèi)容的局限性使課件的適用面狹窄,而且設(shè)定的運行路線使授課缺乏自主性;授課的針對性不強;無法利用新出現(xiàn)的資源在較高起點上進行二次開發(fā)。
2.智能性的欠缺
現(xiàn)有的計算機智能輔助課件系統(tǒng)不能對不同何曾度的學(xué)生進行有針對性的教育,學(xué)生的學(xué)習(xí)是被動的,不能由系統(tǒng)自動提供助學(xué)信息而使學(xué)生有選擇地學(xué)習(xí)。。
3.人機交互能力較弱
現(xiàn)有計算機智能輔助大多以光盤作為信息的載體,將材料中的內(nèi)容以多媒體的形式展現(xiàn)出來,教學(xué)信息是按預(yù)置的教學(xué)流程機械式地提供給學(xué)者,學(xué)習(xí)者使用計算機智能輔助課件學(xué)習(xí)是完全被動的。
4.教師與學(xué)生的互動在教學(xué)中的缺乏
現(xiàn)有計算機智能輔助課件在學(xué)生自學(xué)以及進行操作使用時,如何學(xué)習(xí)都是學(xué)生自己的事。教師不能全完了解學(xué)習(xí)者的情況,學(xué)生在蹦到問題時不能向教師求教,師生之間互相封閉,談不上師生互動,因此課件所起的效果大打折扣。
5.課程特點沒有突出
各門課程在教學(xué)上有不同的要求,但現(xiàn)有課件對于這些不同要求完全不予理會。例如很多課程都要涉及到大量的曲線或曲面,對有些課程來說,將這些曲線或曲面給出了一個簡單的展示就足夠了,而有些課程這樣的展示不能達到教學(xué)目的的要求。
6.教學(xué)計劃的欠缺
在課件的開發(fā)過程中實際上離不開教學(xué)策略的設(shè)計,但課件的制作者往往并未意識到這一點。例如:現(xiàn)有的絕大多數(shù)課件都是單一的展播式,這樣的可見制作“精美”,但它不可逆、不能互動。實際上運用課件教學(xué)只是手段而不是目的,應(yīng)該在教學(xué)設(shè)計理論的指導(dǎo)下講求課件的實效性,著眼點在于學(xué)生學(xué)習(xí)新知識、掌握新技術(shù)、培養(yǎng)各種能力有幫助,而不是表面上的制作“精美”。
綜上所述,現(xiàn)有的計算機智能輔助存在許多問題,隨著新技術(shù)的不斷出現(xiàn),這些問題將使計算機智能輔助越來越不能適應(yīng)新的要求。因此以智能計算機智能輔助為代表的心的計算機輔助教學(xué)系統(tǒng)將成為教育技術(shù)上需要不斷探求、努力實現(xiàn)的發(fā)展方向。 三、智能計算機輔助教學(xué)系統(tǒng)
智能計算機輔助教學(xué)系統(tǒng)(Intelligent ComputerAided Instruction),簡稱ICAI。教學(xué)過程是一個復(fù)雜的教與學(xué)的思維過程,它需要教師以專門知識和經(jīng)驗為依據(jù),經(jīng)過吸取、講解、推理、示例、綜合等多個步驟才能較好地完成。計算機輔助教學(xué)實際上是一個由計算機系統(tǒng)輔助教師進行教學(xué)以及學(xué)生進行學(xué)習(xí)并得以實現(xiàn)的系統(tǒng)。在智能ICAI中,教學(xué)思想、方法、學(xué)習(xí)內(nèi)容可用知識形式表示,如何解決知識的形式化表示以及知識的訪問與調(diào)用問題,是人工智能的核心技術(shù)之一,也是將ICAI引入教育技術(shù)領(lǐng)域中所要面臨的一個問題。知識庫是實現(xiàn)知識推理與專家系統(tǒng)的基礎(chǔ),可以用知識庫作為智能ICAI的構(gòu)建環(huán)境。在知識庫中,教學(xué)內(nèi)容等的有關(guān)知識可以用事實與規(guī)則表示,并存儲于知識庫內(nèi),教學(xué)與學(xué)習(xí)過程既是對知識庫中知識進行推理,并最終得出所需結(jié)果的過程。ICAI系統(tǒng)的一般包括以下幾個模塊:
1.知識庫。知識庫是關(guān)于教學(xué)內(nèi)容的模塊,解決“教什么”問題。知識庫中的教學(xué)內(nèi)容有待于教學(xué)與控制模塊和學(xué)生模塊進行選取、調(diào)用。
2.學(xué)生模塊。學(xué)生模塊是用于記錄學(xué)生的學(xué)習(xí)情況,對學(xué)生學(xué)習(xí)的各個環(huán)節(jié)信息進行搜集,以便系統(tǒng)對學(xué)生的學(xué)習(xí)情況進行自動評估,提出具有針對性的學(xué)習(xí)建議和個別化的輔導(dǎo)。學(xué)生模塊描述學(xué)生對教學(xué)內(nèi)容理解、掌握的程度,系統(tǒng)可以根據(jù)學(xué)生模塊的具體情況調(diào)整教學(xué)策略并提供適當(dāng)?shù)姆答仭?/p>
3.用戶接口模塊。這是系統(tǒng)與用戶交流的界面。整個系統(tǒng)依靠用戶接口模塊把教學(xué)內(nèi)容呈現(xiàn)給用戶、接受用戶輸入的信息、并向用戶提供反饋。
4.教學(xué)與控制模塊。這是教學(xué)過程與整個系統(tǒng)的控制模塊,涉及到“如何教”的問題。它具有領(lǐng)域知識、教學(xué)策略和人機對話等方面的知識。根據(jù)學(xué)生模型提供的學(xué)生學(xué)習(xí)情況,通過智能系統(tǒng)的搜索與推理,得出智能化的教學(xué)方法與教學(xué)策略,能夠較科學(xué)地評估學(xué)生的學(xué)習(xí)水平,可以通過分析學(xué)生以往的學(xué)習(xí)興趣和學(xué)習(xí)習(xí)慣,預(yù)測學(xué)生的知識需求和常犯錯誤,動態(tài)地將不同的學(xué)習(xí)內(nèi)容、學(xué)習(xí)方法與不同的學(xué)生匹配,智能地分析學(xué)生錯誤的原因進而針對地提出合理的教學(xué)建議、學(xué)習(xí)建議以及改進方法。
新世紀(jì)的教學(xué)將是以智能化的ICAI為主線,是多學(xué)科、多方位發(fā)展的新技術(shù)的體現(xiàn)。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展、計算機輔助教學(xué)的成效將更加明顯。
參考文獻:
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智能計算機應(yīng)用論文范文二：試論認知計算機輔助工藝設(shè)計與人工智能
論文關(guān)鍵字：計算機輔助工藝設(shè)計(CAPP) 人工智能(AI)
論文摘要：隨著計算機技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用，制造也得發(fā)展已經(jīng)離不開計算機了，計算機輔助工藝設(shè)計和人工智能應(yīng)運而生，當(dāng)很多非專業(yè)性人士對此概念十分模糊，本文初步解釋兩個概念和其應(yīng)用范圍。
計算機輔助工藝設(shè)計(CAPP：Computer Aided ProeessPlanning)，自1965年由挪威人Nikbel提出以來，其系統(tǒng)特性經(jīng)歷了檢索式、派生式、混合式、創(chuàng)成式、智能化等過程，智能化CAPP是當(dāng)前CAPP系統(tǒng)的研究熱點。CAPP是現(xiàn)代制造業(yè)信息化的一部分，是計算機集成制造系統(tǒng)(CIMS：Computer IntegratedManufacturing Systems)中的橋梁和紐帶。“人工智能”(Artificial Intelligence)簡稱AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。人工智能研究如何用計算機去模擬、延伸和擴展人的智能;如何把計算機用得更聰明;如何設(shè)計和建造具有高智能水平的計算機應(yīng)用系統(tǒng);如何設(shè)計和制造更聰明的計算機以及智能水平更高的智能計算機等。人工智能是相對于人類智能而言的，它是采用人工的方法和技術(shù)來模擬、延伸和擴展人類智能行為的一門綜合學(xué)科。
將人工智能技術(shù)(AI技術(shù))應(yīng)用到CAPP系統(tǒng)開發(fā)中，使CAPP系統(tǒng)在知識獲取、知識推理等方面模擬人的思維方式，解決復(fù)雜的工藝規(guī)程設(shè)計問題，使其具有人類“智能”的特性即為智能化CAPP，是AI在CAPP中的一種應(yīng)用。
CAPP系統(tǒng)分為專用型和工具型系統(tǒng)。前者可以根據(jù)用戶的特定需求定制開發(fā)，針對性強，具有較好的實用性，但對系統(tǒng)進行功能擴展困難;后者可以由用戶根據(jù)自身特定的要求進行二次開發(fā)，可以實現(xiàn)更多的柔性和開放性，這種系統(tǒng)與CAD(計算機輔助設(shè)計)、CAM(計算機輔助制造)、PDM(產(chǎn)品數(shù)據(jù)管理)等系統(tǒng)的信息共享存在缺陷。
CAPP設(shè)計理論目前研究的很少，機械產(chǎn)品設(shè)計理論研究的較多，有學(xué)者認為設(shè)計理論與方法由設(shè)計理論基礎(chǔ)層、設(shè)計工具和支持技術(shù)平臺層等三大部分組成。有的學(xué)者提出四理論框架，即設(shè)計過程理論、性能需求理論、知識流理論和多方利益協(xié)調(diào)理論。CAPP設(shè)計理論與機械產(chǎn)品設(shè)計理論既有共同性又有特殊性，特別在智能化設(shè)計方法方面有較大的差別，因此認為面向智能化的CAPP設(shè)計理論與方法體系結(jié)構(gòu)由有三層組成，即基礎(chǔ)科學(xué)層、信息技術(shù)層和智能化設(shè)計方法層。
在機械產(chǎn)品工藝設(shè)計中，存在大量的不確定因素，許多問題需要靠經(jīng)驗來解決，早期建立在單純依賴于成組技術(shù)基礎(chǔ)上的CAPP系統(tǒng)，不能很好地解決這些離散知識的獲取問題，只能設(shè)計出檢索式或派生式系統(tǒng)。近年來，人工智能技術(shù)在CAPP系統(tǒng)
開發(fā)中的應(yīng)用，使CAPP技術(shù)得到了較大的發(fā)展，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)就是AI在CAPP系統(tǒng)中一大應(yīng)用。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN： ArtificialNeuralNetwork)是按照生物神經(jīng)系統(tǒng)原理處理真實世界的客觀事物，它由大量的簡單的非線性處理單元高度并聯(lián)而成，具有信息的分布式存儲、并行處理、自組織和自學(xué)習(xí)及聯(lián)想記憶等特性;多層前饋網(wǎng)絡(luò)誤差反向傳播(ErrorBack Propagation，簡稱BP)算法。反向傳播算法(BP)是一種監(jiān)督訓(xùn)練多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法，每一個訓(xùn)練范例在網(wǎng)絡(luò)中經(jīng)過兩遍傳遞計算：第一遍向前推算，從輸入層開始，傳遞各層并經(jīng)過處理后，產(chǎn)生一個輸出，并得到一個該實際輸出和所需輸出之差的差錯矢量;第二遍向后推算，從輸出層至輸入層，利用差錯矢量對權(quán)值進行逐層修改?！ I在CAPP中的另一應(yīng)用——粗糙集技術(shù)。粗糙集(RS：Rough Set)理論是一種擅長處理含糊和不確定問題的數(shù)學(xué)工具，在理論中“知識”被認為是一種對對象的分類能力，通常采用二維決策表來描述論域的信息，其中列表示屬性，行表示對象，每行表示該對象的一條信息。屬性分為條件屬性和決策屬性，論域中的對象根據(jù)條件屬性的不同，被劃分到具有不同決策屬性的決策類中。在CAPP系統(tǒng)中，可以用RS理論構(gòu)建專家系統(tǒng)，對知識進行獲取及優(yōu)化，其基本思路是：將各種零件的加工特征和已知加工方法表達成條件屬性和決策屬性的形式，一行表示一種零件，多種零件構(gòu)成一個二維表，對屬性進行量化，組織決策表，再采用一定的約簡算法對屬性集和屬性值進行約簡，去掉冗余的條件屬性和決策規(guī)則，得到最小化決策規(guī)則集，當(dāng)輸入待加工的零件加工特征時，就可得到優(yōu)化的加工工藝。
遺傳算法，AI在CAPP系統(tǒng)的又一應(yīng)用。遺傳算法(Genetic Algorithm)是模擬達爾文遺傳選擇和自然淘汰的生物進化過程的計算模型，是一種通過模擬自然進化過程搜索最優(yōu)解的方法。遺傳算法是從代表問題可能潛在解集的一個種群開始的，而一個種群則由經(jīng)過基因編碼的一定數(shù)目的個體組成，每個個體實際上是帶有染色體特征的實體。因此，在一開始需要實現(xiàn)從表現(xiàn)型到基因型的映射即編碼工作，如二進制編碼。初代種群產(chǎn)生之后，按照適者生存和優(yōu)勝劣汰的原理，逐代演化產(chǎn)生出越來越好的近似解，在每一代，根據(jù)問題域中個體的適應(yīng)度大小挑選個體，并借助于自然遺傳學(xué)的遺傳算子進行組合交叉和變異，產(chǎn)生代表新的解集的種群。這個過程將導(dǎo)致種群像自然進化一樣的后生代種群比前代更加適應(yīng)于環(huán)境，末代種群中的最優(yōu)個體經(jīng)過解碼，可以作為問題近似最優(yōu)解。
智能化CAPP系統(tǒng)開發(fā)中還有模糊推理、混沌理論等智能化方法，實際應(yīng)用中，往往將多種智能技術(shù)相互結(jié)合，綜合運用，發(fā)揮各自的特長，如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有知覺形象思維的特性，而模糊推理等具有邏輯思維的特性，將這些方法相互滲透和結(jié)合，可起到互補的作用，提高智能化水平。
智能化是今后CAPP系統(tǒng)發(fā)展的主要趨勢，但從目前的人工智能技術(shù)水平來看，不可能使CAPP系統(tǒng)在智能化水平上有實質(zhì)性的突破，因為目前的人工智能技術(shù)主要是模擬人的邏輯思維和邏輯推理方面的能力，不能有效地模擬人的形象思維、抽象思維和創(chuàng)造性思維能力，而CAPP系統(tǒng)不僅要有推理的功能，還要有“聯(lián)想”的功能， CAPP系統(tǒng)開發(fā)是要解決大量的人類思維活動方面的智能問題。因此要提高CAPP系統(tǒng)的智能化水平，必須在人工智能技術(shù)方面有新的發(fā)展，要解決人工智能技術(shù)方面的問題，必須在一些基礎(chǔ)
理論和基礎(chǔ)科學(xué)方面有新的突破，如在生命科學(xué)、數(shù)學(xué)等方面要有新的突破。由此可見，在可以預(yù)見的將來，智能化CAPP系統(tǒng)的發(fā)展仍將是在充分發(fā)揮人的智能優(yōu)勢的基礎(chǔ)上，綜合應(yīng)用各種人工智能技術(shù)，實現(xiàn)CAPP系統(tǒng)的智能化。
通過以上論述，相信大家對計算機輔助工藝設(shè)計與人工智能以及AI在CAPP中的應(yīng)用有了一定的了解。人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，智能化CAPP系統(tǒng)必將在知識獲取、表達和處理的靈活性和有效性上得到進一步的發(fā)展，提高CAPP系統(tǒng)的智能化水平，從而提高現(xiàn)代制造技術(shù)水平，是我國由制造大國成為制造強國。
參考文獻：
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[2]王杰教授四川大學(xué)08級機制專業(yè)討論課;
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