脑科学与类脑研究概述

脑科学和类脑智能技术是两个重要的前沿科技领域;二者相互借鉴、相互融合的发展是近年来国际科学界涌现的新趋势。脑科学研究对大脑认知神经原理的认识,提升了人类对自身的理解和脑重大疾病的诊治水平,也为发展类脑计算系统和器件、突破传统计算机架构的束缚提供了重要的依据。文章概括性地总结了国际脑科学和智能技术领域的总体进展,未来15年的发展趋势和有望解决的重大科学问题,以及我国在这两领域发展的特色和优势。     

模糊进化神经网络在DSS模型选择中的应用探讨

随着计算机技术的发展，人工智能技术也被引入到模型选择问题中，并在模型选择方法与模型选择知识处理等方面取得了一些进展。但因为模型选择是一个比较困难的问题，至今这方面的成果还很有限，绝大多数研究成果还不能实现自动模型选择，而是依靠专家和过去的选择经验进行选择。为解决诸多问题，本文提出一种新的思路，即将模糊进化神经网络应用于决策支持系统模型选择中的可行性，并作出较深入的分析。     

机械电子工程与人工智能技术的结合性研究

随着我国科学技术的不断发展,在机械电子技术领域也取得了相当优异的成绩,作为现代科技的主要代表之一,对机械电子技术的研究也显得更加具有实际意义,其作为先进化科学领域的新兴技术,不但被科学界所重视,更是被国家和电子生产企业所关注,对机械电子技术进行研究,能够在一定程度上增加企业的生产力,使得其在我国国民经济发展的过程中发挥着越来越重要的作用,对于对机械电子技术的合理应用,在一定程度上可以满足人们在生活过程中的需求。本文通过对机械电子与人工智能技术的结合进行分析研究,以期能够为机械电子设备的设计与发展提供相应的帮助。     

炼金术与人工智能:休伯特·德雷福斯对人工智能发展的影响

1965年12月,休伯特·德雷福斯以兰德公司顾问的身份,发表了编号为P-3244的《人工智能与炼金术》的研究报告,对兰德公司本身主导的人工智能(以下简称AI)研究提出了重大理论挑战,1972年德雷福斯以该报告为基础出版了《计算机不能做什么——人工智能的极限》,该书与1966年美国国家科学院的ALPAC报告,1973年英国科学研究理事会的Light Hill报告一起,标志着AI发展历史上的第一次冬天,即使经历了上世纪80年代由于专家系统兴起的AI再次繁荣,以及90年代初AI的第二次冬天,AI的研究纲领已经变化甚多,但德雷福斯仍然坚持其基本观点,对隐含在AI研究纲领中的关于人类认知和问题解决能力的深层假设,从现象学和海德格尔哲学为核心的大陆哲学立场出发,始终进行批判性地思考和分析,无论AI科学家共同体对其观点是否认同,德雷福斯这些深刻的哲学思考,客观上推动了从AI研究早期基于知识主义、符号主义强纲领的盲目乐观,到目前对实现人类级别智能的智能机器建造的审慎态度,以及更加丰富的研究进路的转变。     

神经网络优化算法与《最优化方法》课程教学融合研究

近年来,人工智能在学术界和工业界都取得了极大的成功,这正是由于深度神经网络在最近十年内的飞速发展。神经网络模型的目标就是最优化,对一个复杂的问题中作出最优决策。几乎所有的神经网络模型都可以建模为一个优化问题。本文就求解神经网络模型过程中涉及的优化算法进行总结,并对《最优化方法》课程教学内容进行了探索。通过将神经网络模型及其优化算法与《最优化方法》课程教学融合,使学生熟悉并掌握其原理和优化求解方法,具备更强的核心竞争力。     

基于k-means与神经网络机器学习算法的用户信息聚类及预测研究

【目的/意义】基于机器学习算法对信息进行聚类及预测引起了广泛关注,本文将以航空公司客户信息为对 象构建出k-means,BP神经网络模型,对航空用户进行聚类及预测,实现用户的精准营销。【方法/过程】首先,对航 空公司的客户信息进行预处理,并根据信息聚类和信息预测理论,构建出k-means客户聚类模型与BP神经网络的 流失预测模型。【结果/结论】实证结果表明,在聚类模型上,k-means算法将客户聚为五类,实现了不同价值客户的 差异化识别;在客户预测模型上,BP神经网络的准确性更高。【创新/局限】本次研究将LRFMC模型引入到用户聚 类模型的实验中,使得模型泛化能力上存在了一定的局限,但也为该问题的未来研究提供了新的方式。     

基于模糊聚类和神经网络的医学图像分类

本文探讨了不同成像方式下医学图像的分类识别算法,提取了具有代表性的图像特征,如图像面积熵、灰度共生矩阵、图像细小纹理区域个数等,并通过设计模糊聚类、BP神经网络图像分类器,实现对CT图像、MR图像、X线图像及B超图像的分类。结果表明本文提出的分类器对医学图像的分类识别取得了一定的效果。     

基于神经网络和联机分析处理的高校图书馆危机与预警系统模型研究

采用神经网络和联机分析处理(On-Line Analytical Processing,OLAP)等技术相结合,提出了一种新的高校图书馆危机与预警系统模型。实验证明,这个模型对危机的判定准确率较高,具有一定的科学性和实用性。     

基于人工智能的液压传动系统故障诊断技术的研究与探讨

本课题来源于本人在担任《液压与气压传动控制技术》课程的实践教学过程中遇到的故障诊断问题及思考。     

人工智能行业研发投入、创新策略与企业绩效——基于112家上市企业的实证研究

基于双元理论,以2015-2019年人工智能A股上市公司作为研究样本,研究我国人工智能企业的研发投入、创新策略与企业绩效三者关系.实证结果表明:探索式创新负向调节企业绩效(不显著),利用式创新正向调节企业绩效(不显著);加入调节变量研发投入后,探索式创新显著正向影响企业绩效,利用式创新则显著负向调节企业绩效.稳健性检验...     

人工智能在出版领域中的应用及其对 就业的影响研究

近几年,人工智能技术逐步被应用于出版领域。一方面,人工智能为出版业效率的提升与转型升级提供了前所未有的机遇;另一方面,技术的应用也对就业产生了一定的影响,引发了行业从业人员与未来求职者的忧虑。本文围绕人工智能技术对出版领域就业的影响,首先阐述出版业中诸如选题、内容与发行等环节日益智能化的趋势;其次,分析出版业的智能化对本领域就业产生的影响;最后,在结合上述分析的基础上,简要阐述人工智能对出版业就业影响的总趋势,并基于政府、企业与个人三个不同层面,提出了相应的应对建议。     

基于数据挖掘与神经网络技术的股票预测模型的研究

近年来,股票市场在我国发展迅速,已逐步成为金融业必不可少的组成部分,受到投资者的普遍关注.股票市场具有高噪声、强非线性不确定性等特点.但许多研究表明,股价还是可以预测的,至少是短期可预测的,这为投资者的投资决策提供了一定的参考.     

类脑智能研究现状与发展思考

近年来人工智能研究的许多重要进展反映了一个趋势:来自脑科学的启发,即使是局部的借鉴都能够有效地提升现有人工智能模型与系统的智能水平。然而,想要真正逼近乃至超越人类水平的人工智能,还需要对脑信息处理机制更为深入的研究和借鉴。类脑智能研究的目标就是通过借鉴脑神经结构及信息处理机制,实现机制类脑、行为类人的下一代人工智能系统。文章从受脑启发的新一代人工神经网络、基于记忆、注意和推理的认知功能模型、基于生物脉冲神经网络的多脑区协同认知计算模型等角度,并结合研究团队在类脑智能领域的研究进展,论述类脑智能的研究进展、发展方向和对未来发展的思考。     

统一人工智能的研究与进展

分析了人工智能的符号主义、结构主义和行为主义三大学派的主要观点和遇到的问题;着重研究了机制主义和AORBCO模型;并从核心思想、不足与困难、认知层次、哲学基础等方面对已有的人工智能学派进行了对比分析;最后,讨论了各种人工智能统一方法的不足,并给出了将来的发展方向。本文综述了人工智能的主要流派和人工智能统一的研究,研究内容对于相关人员从事人工智能基础理论的研究具有一定的参考价值。     

BAM神经网络模型形式与研究方法分析

双向联想记忆神经网络模型形式与结构多种多样,研究方法也千差万别。总结了在双向联想记忆神经网络的研究中对网络联接权重、时滞及信号传递函数等的不同要求,比较了在不同环境下双向联想记忆神经网络的种种模型的形式。最后,对双向联想记忆神经网络理论研究中常用的方法进行了分析,并探讨了进一步的研究方向。     

数据挖掘中SOM神经网络的聚类方法研究

在数据挖掘领域里,SOM神经网络聚类是典型的基于模型思想的聚类方法.本文阐述了SOM神经网络的工作过程、算法的训练过程及应用.通过对我国各地区GDP数据进行聚类分析,可以及时了解各地区经济实力等重要的信息,对各级政府政策制定及宏观调控都具有非常重要的现实意义.     

大学生对人工智能影响就业的 预期与态度的实证研究

近年来,各国际智库纷纷关注人工智能及其相关技术发展对就业的替代效应和收入效应在不同行业间的不均衡分布。然而,国内相关研究仍然较少。本文以大学生为目标群体,通过实证调查探讨了大学生群体对人工智能影响就业的预期和态度。研究发现,大学生群体对于人工智能对不同行业的影响和就业的选择在较大程度上符合智库的估算。同时,研究也反映出部分大学生群体对于金融等行业受人工智能冲击认识不足,就业选择与被消极影响部门重叠的情况。其中,受访大学生的性别,专业和对人工智能的了解程度与对人工智能促进就业的态度呈现出了显著相关的关系。最后根据调查结果,提出了短期和长期的政策建议。     

人工神经网络在遥感图像分析与处理中的应用

结合遥感影像及人工神经网络的特性,介绍人工神经网络在遥感图像分析与处理领域的应用现状,重点分析了在遥感图像分类、遥感图像复原、影像边缘检测与纹理信息提取等方面的应用。     

山东省脑科学与类脑科学发展战略研究

近年来,脑科学与类脑科学研究是全球科学技术发展的战略制高点之一。部分国家早已开展脑计划的战略布局,国内的脑科学研究亦逐渐形成北京、上海两大中心,广东、江苏位列第二梯队,经济发达地区脑科学与类脑研究机构分布密集的发展格局。本文通过综述国内外脑科学和类脑科学研究现状,对山东省目前在脑科学和类脑科学领域存在的问题进行分析,最后借鉴国内外研究的先进经验,对山东省脑科学和类脑科学的发展研究提出对策建议。