人工智能及其应用的图书信息

遗传算法有许多的重点难点，比如说进化模型搭建。需要依靠遗传算法进行模型设计，编程与模型设计存在难度。行为模型搭建。求偶路径的设计较为困难。交互功能实现。游戏用户与主体的交互功能与进化模型相结合难度大。设计需求量非常之巨大，一般需要团队协作才能完成。各部分设计数量大，时间耗费长。数据结构复杂。基因化作数值进行存储但结构复杂。

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本书系统全面地介绍了遗传算法的基本原理、设计方法及其并行实现，以及它在组合优化、机器学习、图像处理、过程控制、进化神经网络、模糊模式识别和人工生命等方面的应用。本书可作为高等院校计算机、无线电电子学、自动控制、生物医学工程等有关专业高年级学生或研究生的教材和参考书，也可供从事人工智能、信息处理研究和应用的科技人员学习参考。

禁忌搜索是对人类思维过程本身的一种模拟，它通过对一些局部最优解的禁忌（也可以说是记忆）达到接纳一部分较差解，从而跳出局部搜索的目的.遗传算法是基于生物进化的原理发展起来的一种广为应用的、高效的随机搜索与优化的方法。其主要特点是群体搜索策略和群体中个体之间的信息交换，搜索不依赖于梯度信息。蚂蚁算法是群体智能可用于解决其他组合优化问题,比如有n个城市，需要对所有n个城市进行访问且只访问一次的最短距离。

目录摘要IAbstractII引言1第一章基本遗传算法21.1遗传算法的产生及发展31.2基本原理31.3遗传算法的特点31.4基本遗传算法描述51.5遗传算法构造流程6第二章遗传算法的实现技术62.1编码方法72.1.1二进制编码72.1.2格雷码编码72.1.3符点数编码82.1.4参数编码82.2适应度函数102.3选择算子102.4交叉算子102.4.1单点交叉算子102.4.2双点交叉算子112.4.3均匀交叉算子112.4.4部分映射交叉112.4.5顺序交叉122.5变异算子122.6运行参数122.7约束条件的处理方法132.8遗传算法流程图14第三章遗传算法在TSP上的应用153.1TSP问题的建模与描述153.2对TSP的遗传基因编码方法163.3针对TSP的遗传操作算子173.3.1选择算子173.3.1.1轮盘赌选择173.3.1.2最优保存策略选择173.3.2交叉算子203.3.2.1单点交叉203.3.2.2部分映射交叉213.3.3变异算子233.4TSP的混和遗传算法26第四章实例分析274.1测试数据274.2测试结果274.3结果分析27摘要TSP(TravelingSalesmanProblem)旅行商问题是一类典型的NP完全问题，遗传算法是解决NP问题的一种较理想的方法。文章首先介绍了基本遗传算法的基本原理、特点及其基本实现技术；接着针对TSP问题，论述了遗传算法在编码表示和遗传算子（包括选择算子、交叉算子变异算子这三种算子）等方面的应用情况，分别指出几种常用的编码方法的优点和缺点，并且结合TSP的运行实例详细分析了基本遗传算法的4个运行参数群体大小、遗传算法的终止进化代数、交叉概率、变异概率，对遗传算法的求解结果和求解效率的影响，经过多次的测试设定出了它们一组比较合理的取值。最后，简单说明了混合遗传算法在求解TSP问题中的应用并对遗传算法解决TSP问题的前景提出了展望。关键词：TSP遗传算法遗传算子编码@@@需要的话按我的名字找我吧

主要内容包括：线性系统的辨识，多变量线性系统的辨识，线性系统的非参数表示和辨识，非线性系统的辨识，时间序列建模，房室模型（多用于医学、生物工程中）的辨识，神经网络模型的辨识，模糊系统的建模与辨识，遗传算法及其在辨识中的应用，辨识的实施等。各种方法都给出具体的计算步骤或框图，并结合实例或仿真例子给予说明，尽量使读者易学会用。ue003 本书为天津市高校“十五”规划教材，可作为高等学校自动化、系统工程、经济管理、应用数学等专业的高年级本科生和研究生的教材或参考书，也可作为有关科技工作者、工程技术和管理人员的参考书。 图书目录第1章引论(1)ue0031.1建模与系统辨识概述1.1.1系统辨识研究的对象1.1.2系统辨识1.1.3系统辨识的目的1.1.4辨识中的先验知识1.1.5先验知识的获得1.1.6系统辨识的基本步骤1.2数学模型1.2.1概述1.2.2线性系统的4种数学模型1.3本书的指导思想和布局第2章线性静态模型的辨识(12)ue0032．1问题的提出2．2最小二乘法（ls）2.2.1最小二乘估计2.2.2最小二乘估计的性质2.2.3逐步回归方法2.3病态方程的求解方法2.3.1病态对参数估计的影响2.3.2条件数2.3.3病态方程的求解方法2.4模型参数的最大似然估计（ml）2.4.1最大似然准则2.4.2最大似然估计2ue0104ue0103松弛算法习题第3章离散线性动态模型的最小二乘估计(27)ue0033．1问题的提法及一次完成最小二乘估计3.2最小二乘估计的递推算法(rls)3.2.1递推最小二乘法3.2.2初始值的选择3.2.3计算步骤及举例3.3时变系统的实时算法3.3.1渐消记忆（指数窗）的递推算法3.3.2限定记忆（固定窗）的递推算法3.3.3变遗忘因子的实时算法3.4递推平方根算法3.5最大似然估计(ml)习题第4章相关(有色)噪声情形的辨识算法(42)ue0034.1辅助变量法4.2增广最小二乘法(els)4.2.1增广最小二乘法4.2.2改进的增广最小二乘法4.3最大似然法（ml）4ue0104闭环系统的辨识4．4．1问题的提出4．4．2可辨识性4ue0104ue0103闭环条件下的最小二乘估计习题第5章模型阶的辨识5.1单变量线性系统阶的辨识5.1.1损失函数检验法5.1.2f检验法5.1.3赤池信息准则（aic准则）5.2阶与参数同时辨识的递推算法5.2.1辨识阶次的基本思想和方法5.2.2阶的递推辨识算法5.2.3几点说明5.3仿真研究5.3.1辨识方法的仿真研究5.3.2对模型适用性的仿真研究5.3.3控制系统设计中的计算机仿真研究习题ue00b*第6章多变量线性系统的辨识6.1不变量、适宜选择路线及规范形6.1.1代数等价系统6.1.2适宜选择路线与不变量6.1.3适宜选择路线与规范形6.2输入/输出方程6.2.1输入/输出方程一般形式6.2.2pcf规范形对应的输入/输出方程6.3pcf规范形的辨识6.3.1结构确定及参数辨识6.3.2ue00b*和ue00b*的实现算法习题第7章线性系统的非参数表示和辨识7.1线性系统的非参数表示7.1.1脉冲响应函数7.1.2markov参数（hankel模型）7.2估计脉冲响应函数的相关方法7.2.1相关方法的基本原理7.2.2伪随机二位式信号（m序列）7.2.3用m序列做输入信号时脉冲响应函数的估计7.2.4估计ue00ah(t)ue00a的具体步骤与实施习题第8章非线性系统辨识8.1引言8.2单纯形搜索法8.2.1问题的提法8.2.2单纯形搜索法8.3迭代算法的基本原理8.3.1迭代算法的一般步骤8.3.2可接受方向8.4牛顿—拉夫森算法8.5麦夸特方法*8.6数据处理的分组方法

由人民邮电出版社出版的《人工智能通识》面向我国人工智能的通识教育与专业技术人才的培养。全书共8章，分为3篇，分别为人工智能的基本理论、人工智能的应用以及人工智能的融合拓展，涵盖了目前主流的人工智能技术。《人工智能通识》在介绍人工智能的基本原理时，尽量回避了相关的复杂模型和算法设计，方便读者在社会层面理解人工智能的应用形式和未来的发展路径。此外，书中每章都设计了一些思考与练习的题目，以便读者在课堂练习和研讨中使用。

开题报告考核评语集锦 　　无论在学习、工作或是生活中，大家一定都接触过评语吧，不断地改进提高。相信许多人会觉得评语很难写吧，以下是我为大家整理的开题报告考核评语，供大家参考借鉴，希望可以帮助到有需要的朋友。 　　开题报告考核评语1 　　基于神经网络和遗传算法的故障诊断系统的设计与仿真主要研究故障诊断技术、神经网络原理、遗传算法及用遗传算法和神经网络结合实现故障诊断等几方面的内容，在信息、通信领域具有应用价值。 　　邢玙同学所写开题报告内容比较丰富，格式规范、符合要求。 　　在文献综述中该同学针对多用户检测技术的产生和发展及分类、神经网络的原理、遗传算法的实现等设计任务认真查阅了大量的相关资料，论述合理。 　　所提出的实现方案有自己的深刻认识，可以解决本课题研究的实际问题，实现方案可行。 　　该设计题目的工作量适中，难度适中。 　　总体看来，该同学的毕业设计开题报告完成的比较好，同意该同学开题。 　　开题报告考核评语2 　　该生试验准备工作充分：能收集比较详实的中外参考文献，进行试验设计和准备工作，试验材料准备充分，试验计划安排合理，并已开始论文撰写的前期准备。 　　希望继续收集资料，完善试验方案，早日开展试验研究和论文撰写。 　　同意开题！ 　　开题报告考核评语3 　　有针对性意见，写明优缺点，以及在论文撰写中的注意事项。指导教师对文献综述与开题报告的评阅意见 　　通过查阅与本研究方向有关的文献，基本上了解了论文题目所涉及的知识理论，参考文献数量符合要求。 　　开题报告详细说明了论文研究的意义、目的、研究的主要内容，应用的理论知识和方法手段及预期取得的 成果符合要求，同意通过。评审小组意见 　　该论文选题教好，具有重大理论和实践意义；前期准备较充分；研究内容较为充实；研究方法较合理；研 究重点较明确，符合论文开题计划的要求，经过评审和表决，评审小组一致通过论文开题，同意该论文进 入下一步研究工作。该生的论文选题较好， 具有较高的理论和实践价值。 　　开题报告详细说明了论文研究的意 义、目的、研究的内容，研究的理论基础和方法手段及预期取得的成果符合要求。研究的前 期准备较为充分， 通过查阅与本研究有关的文献， 基本上了解了论文题目所涉及的理论知识， 并根据文章的研究方向做了较为全面细致的梳理。研究内容也较为充实，研究方法合理，研 究的重难点比较明确。但是该开题报告也有如下不足： 　　在核心概念界定时，缺少对“后现 代教育理论”这一重要概念的界定。 　　在研究内容中，对后现代教育理论中国化的影响因素 拟采用一种一分为二的研究方式，这是一种简单的、线性的分析，有局限性。建议今后撰写 论文的过程中： 　　经过评审和表决， 评审小组成员一致同意通过该篇选题报告， 同意学生继续进行论文撰写工 作。 　　开题报告考核评语4 　　该课题符合对国内外研究发展的趋势，对现有的研究水平把握准确。 　　采用 3G 技术作为 智能低压配电终端的无线接入技术，有一定的突破性。研究目的明确，研究方法切实可行， 同意开题。 　　开题报告考核评语5 　　该生对选题与老师进行了充分讨论，符合思想政治教育专业毕业论文要求，参考了许多文献，具有一定的实用价值。本选题是学生所学专业知识的延续，符合学生专业发展方向，对于提高学生的基本知识和技能，对于提高学生的研究能力有益。研究方法和研究计划基本合理，难度合适，学生能够在预定时间内完成该论文的设计。 　　同意该课题开题。 　　开题报告考核评语6 　　1. 不及格：该同学未按毕业设计(论文任务书完成主要工作量;论文设计原则与方案选择缺乏足够的依据，存在较大的错误;论文概念不清楚，论据有明显错误，文理混乱，图表不够规范，结论存在原则性错误。论文未达到本科毕业设计(论文要求，不同意组织答辩。并建议成绩为：不及格。 　　2. 该生在规定时间内不能陈述论文的主要内容，条理不清，思维混乱，回答问题错误。经答辩小组经过充分讨论，根据该生论文质量和答辩中的表现，决定评定论文成绩为：不及格。 　　3. 该论文主要研究了铁路信号领域车站计算机联锁软件的安全性。论文选题具有一定的前沿性，有着明确的理论意义和很强的实用价值。调研全面，工作量饱满，分析透彻，设计合理，资料翔实。论文结构合理，写作规范，条理清晰，重点突出，文笔流畅，综合运用了所学知识解决问题。 　　4. 红曲色素是我国传统的食用色素之一，其中有大量特性有待于研究与开发。本文作者应用摇瓶液态发酵筛选并紫外诱变得到了高产色素低产桔霉素的优良菌株。通过响应面实验优化了安全型色素红曲的固液态发酵条件，并进行了放大试验。论文思路新颖，具有前瞻性和较好的应用前景。 　　5. 该毕业论文选题考虑了课题在学术上的前沿性及多样性，为安全型红曲色素的生产工作提供了开拓性思路。论文实验工作量大，分析检测方法完备，对科研结果分析正确。论文攒写格式规范，逻辑严密，数据图表清晰可靠，结论层次清晰，具体实验方案设计思路清晰，工作量大，系统性强，论文达到湖北省优秀硕士学位论文水平。表现出作者具有较扎实的理论基础，具有独立从事科学研究工作的能力。 　　6. 语言表达流畅，格式完全符合规范要求;参考了丰富的文献资料，其时效性较强;没有抄袭现象。 　　7. 论文选题符合专业培养目标，能够达到综合训练目标，题目有难度，工作量较大。选题具有学术研究(参考价值(实践指导意义。 　　8. 该生查阅文献资料能力较强，能较为全面收集关于考试系统的资料，写作过程中能综合运用考试系统知识，全面分析考试系统问题，综合运用知识能力较强。文章篇幅完全符合学院规定，内容较为完整，层次结构安排科学，主要观点突出，逻辑关系清楚，但缺乏个人见解。文题相符，论点突出，论述紧扣主题。 　　9. 语言表达流畅，格式完全符合规范要求;参考了较为丰富的文献资料，其时效性较强;未发现抄袭现象。 　　10. 论文选题符合专业培养目标，能够达到综合训练目标，题目有一定难度，工作量一般。选题具有学术研究(参考价值(实践指导意义。 　　11. 作者以安全型红曲色素为研究对象，采用响应面对色素红曲的液态发酵培养条件进行了进一步优化，并且利用单因素实验方法考察了维生素H对红曲液态发酵的影响，得到维生素H最佳添加量，为色素红曲的开发利用提供实验依据。 　　12. 应用根据摇瓶培养得到的条件，再用L发酵罐进行小试实验，得到了三阶段通风控制的工艺条件。此条件下所得色价为U/ml，桔霉素为mg/L。与优化前相比色素变化不大，而桔霉素下降%。结果较为理想 　　13. 论文选题新颖，具有较好的应用前景，实验测试结果分析合理，数据图表清楚可靠，实验工作量大。论文中心突出，撰写格式规范，论据较充足，结构严谨，层次分明，表达能力较强。材料丰富，数据可靠，加工整理方法科学有效。表现出该生具有扎实的基础知识及系统的专业知识，并具有较深的科研工作能力。论文达到湖北省优秀硕士学位论文水平。 　　14. 该生查阅文献资料能力一般，能收集关于考试系统的资料，写作过程中基本能综合运用考试系统知识，全面分析考试系统问题，综合运用知识能力一般。文章篇幅完全符合学院规定，内容基本完整，层次结构安排一般，主要观点集中邮一定的逻辑性，但缺乏个人见解。文题基本相符，论点比较突出，论述能较好地服务于论点。 　　15. 语言表达一般，格式完全符合规范要求;参考了一定的文献资料，其时效性一般;未见明显抄袭现象。 　　16. 论文选题符合专业培养目标，基本能够达到综合训练目标，题目难度较小，工作量不大。论文选题一般。 　　17. 该生查阅文献资料能力较差，不能全面收集关于考试系统的资料，写作过程中综合运用考试系统知识，全面分析考试系统问题的能力较差强。文章篇幅符合学院规定，内容不够完整，层次结构安排存在一定问题，主要观点不够突出，逻辑性较差，没有个人见解。文题有偏差，论点不够突出，论述不能紧紧围绕主题。 　　18. 语言表达较差，格式符合规范要求;占有资料较少，其时效性较差;有部分内容与他人成果雷同。 　　19. 在为期三个月的毕业设计中，该同学能在老师的严格要求下顺利完成整个毕业设计工作和论文的撰写。程序能正确的运行，界面安排合理，论文符合要求。 　　20. 在整个毕业设计的过程，态度端正，学习也比较认真，时间安排也很合理，能按时到实验室，不存在无故早退或迟到的情况。能基本在每个阶段完成相应的任务，还能主动加班，做到时间上前紧后松。当然，在这其间也存在一些不足和需要提高的地方。 　　开题报告考核评语7 　　1. 该生在实习期间，态度极其认真，工作积极细心踏实，能虚心接受指导;同时善于思考，能够举一反三，具有较强地外语沟通能力和沟通技巧，能保质保量地完成领导交办的任务;还表现出强烈的敬业精神和团队精神，深厚的专业基础和良好的专业知识水平，是一位不可多得的人才。 　　2. 其在研究生阶段的科研学习以及工作都是优秀出色的，相信这些经历和积累都将成为其人生道路上的宝贵财富。希望其在以后的工作和学习中，将继续保持并发扬严谨治学的作风，兢兢业业，争取取得更大的成绩。 　　3. 该研究生的英语已顺利通过CET，并在GRE考试中取得优异成绩。具备较高的英语听说读写能力，在发展与教育心理研究所对外学术交流中表现出色。 　　4. 该生实习期间，工作认真，勤奋好学，踏实肯干，在工作中遇到不懂的地方，能够虚心向富有经验的前辈请教。对于别人提出的工作建议，能够虚心听取。能够将在学校所学的知识灵活应用到具体的工作中去，保质保量完成领导交办的工作。同时该生能够严格遵守我中心的各项规章制度，能与同事和睦相处，表现出较好的团队合作精神和敬业精神。 　　5. 在专业课程的学习上，她根据研究方向的要求，有针对性的认真研读了有关核心课程，打下扎实的科研基础;在读期间她还研修了很多其他课程，开阔了视野，对整个研究领域的结构有了更深刻的认识。在英语学习方面，其具备了较强的英语听说读写能力。 　　6. 该生在实习期间，态度极其认真，工作积极细心踏实，能虚心接受指导;同时善于思考，能够举一反三，具有较强地外语沟通能力和沟通技巧，能保质保量地完成领导交办的任务;还表现出强烈的敬业精神和团队精神，深厚的专业基础和良好的专业知识水平，是一位不可多得的人才。 　　7. 注重心理咨询理论与心理咨询实践相结合，比较出色地承担了校学生心理咨询中心的咨询工作，有比较丰富的心理临床工作经验。 　　8. 其在研究生阶段的科研学习以及工作都是优秀出色的，并得到了多项荣誉证书。相信这些经历和积累都将成为其人生道路上的宝贵财富。希望其在以后的工作和学习中，将继续保持并发扬严谨治学的作风，兢兢业业，争取取得更大的成绩。 　　9. 该论文选题合理。区域经济问题是经济界研究的热点，而农业经济增长问题亦是当前讨论的焦点，近几年来国内外不少专家对此已有许多较为成熟的论述，在XX也有专家学者对XX区域经济问题做了较深入的研究，但对XX农业区域经济及其增长问题的结合研究，尚未发现有专门的论述。如何认识XX农业区域经济差距现状及未来的走势，促进农业经济健康持续增长，是经济现实中急需解决的问题，这也是该论文选题意义所在。 　　10. 论文选题符合专业培养目标，能够达到综合训练目标，题目有一定难度，工作量一般。选题具有实践指导意义。 　　11. 该生查阅文献资料能力一般，能收集关于论文的资料，写作过程中基本能综合运用基础知识，全面分析问题，综合运用知识能力一般。 　　12. 文章篇幅完全符合学院规定，内容基本完整，层次结构安排一般，主要观点集中有一定的逻辑性，但缺乏个人见解。 　　13. 文题基本相符，论点比较突出，论述能较好地服务于论点。 　　14. 语言表达一般，格式完全符合规范要求;参考了一定的文献资料，其时效性一般;未见明显抄袭现象。 　　15. 本文研究了XXXX对处理会计信息失真有较强的实用价值，提供了新的依据。作者思路清晰，论述过程严谨，分析合理，结果于实际应用性较强。论文写作规范，语句通顺，达到了学校对学位论文的各种要求。 　　开题报告考核评语8 　　课题立意明确，技术路线可行，研究内容充实，研究方法切实有效，学生本人对相关领域的国内外现状有较为全面地了解，现开展的工作为完成课题提供了多方面的便利，相信能够完成课题，并撰写出达到硕士学位论文要求的毕业论文。 　　同意该课题开题。 　　(指导教师签名)年 月 日 　　开题报告考核评语9 　　1、崔亮同学的学士学位论文《碎片剪辑与周星驰影片中“无厘头”风格的营造》研究了碎片剪辑这一近年来颇为流行的剪辑艺术手段，并重点分析了周星驰影片中碎片剪辑的运用，创作手段与艺术作品互见，具有明确的主题和清晰的理论脉络，也有比较强烈的使用价值。该论文结构清晰，层次分明，对碎片剪辑产生的电影/文化背景进行了较为详尽的剖析，研究了历史传承，结合中外各国代表影片对碎片剪辑的方式方法进行了有效的分析。更加可贵的是，我国以往对香港/周星驰电影的研究多集中在文化/个体的层面上，而本文从具体的技术/艺术角度研究了周星驰电影的一个创作层面，以理性的态度对其独特艺术形态的形成进行了令人信服的总结和归纳，对于此类电影的研究有着积极的意义。该论文文字严谨，论点明确，例证丰富，论证方法多样。崔亮同学在写作过程中参考了大量文字/影片资料，多次加工修改，不断提高了论文的水平。由于作者是剪辑专业的毕业生，在论文写作中也注重紧紧围绕电影剪辑的艺术/技术特点，避免空洞的理论说教，而是结合具体的剪辑艺术处理，以例证为论据，以分镜头列表、镜头截图和扎实的分析为论证过程，具有剪辑专业毕业论文的特点，并在各章节中注意理论的提升。这是一篇比较优秀的论文。 　　2、张晓章同学的学士学位论文《浅谈舞台表演艺术中的节奏》，研究的是表演艺术中的`一个高级核心元素：节奏。这是一个有相当难度的课题，研究起来也很有价值。论文的特点，一方面梳理了与节奏有关的相关表演理论，一方面以大量具体的实践例子对其论题进行了例证。全文主题突出、层次清晰，扎扎实实，深入浅出。看得出，作者在写作过程中投入了大量的精力，学习态度端正，论文成果显著。当然，节奏的问题对于所有表演艺术的大家来说都是一个没有尽头的科研难题，而节奏又涉及导演艺术、演出样式乃至戏剧本体的各个方面……作为一个本科学生，张晓章同学勇于探索、勤于思考、知难而上，能够在论文中取得如此成绩已属不易。希望他能够将论文中论及的问题和今后的各种实践密切结合，适时拓宽思维的深度和广度，不断提高自己的表演艺术水平和理论水平，身体力行地实现自己“一环扣一环”的艺术生活节奏。 　　3、于丽金同学的学士学位论文《喜剧元素在韩国电影发展中的地位及其研究意义》研究了韩国电影中的喜剧元素问题。这是一个有趣且有意义的选题。面对近年来声名大振的韩国电影，国内的研究大多集中在电影导演和电影类型上，关注韩国电影中具体创作元素的文章较少。于丽金同学的论文，紧紧抓住喜剧元素这一主题，不仅仅研究喜剧电影，更努力分析在不同类型电影中喜剧因素的运用，并且有历时性的探讨，其着眼点和系统性难能可贵。这篇论文以韩国的民族性和韩国电影中体现出的民族性为基础，即研究作品，又研究观众，并且能够把电影问题放入历史和民族的大环境中进行思辨，深入浅出，点面结合，即有理论性，又有实用价值。论文中最有价值的部分，一为对不同类型电影中喜剧元素使用技巧的分析，甚至涉及“残酷政治片”和“悲情历史片”，揭示了韩国电影商业活用各种有利创作因素的成功秘密；一为由对韩国电影的分析渐次进入对中国电影创作的思考，对时下中国电影的创作技巧提出了一些行之有效的建议。论文层次清晰，沉稳大气，资料详实，例证丰富。于丽金同学的写作态度认真，多次向指导教师请教、修改论文，并为全班第一个完成论文的同学，治学态度值得肯定。这是一篇比较优秀的论文。 　　4、王颖同学的学士学位论文《革命样板戏电影剪辑分析》研究了中国“”时期中的革命样板戏电影的剪辑技巧，是一个别具一格的选题。长期以来，对于这一领域的研究基本处于空白，因而这个选题是有价值的。样板戏电影，来源于舞台上的革命样板戏，是经过大批艺术家创作并经历了观众检验的艺术作品。拍摄成电影后，即保持了样板戏的原貌，又在艺术上有一定的创新。由于当时特殊的历史事情，一方面艺术创作受到种种限制，一方面又有条件集中当时国内最优秀的电影艺术家拍摄革命样板戏电影，形成了其艺术上的特色。革命样板戏电影的最大特点，是实现了戏剧艺术和电影艺术的高度结合，创造出一种崭新的假定性。即不是取材于原样板戏进行的电影创作，也不是简单的舞台艺术片。在革命样板戏的创作中，总结、提升了中国电影在此方面的种种经验，并形成了新的样式。对于此类电影的剪辑技巧尤其是一个容易被人忽略的部分，事实上，在革命样板戏中，剪接技巧使用得相当流畅、丰富。王颖同学的论文研究了样板戏电影文戏、武戏的不同剪接技巧，继而深入到唱腔、对白、气氛、动作布局、武打各方面的剪接技巧分析，颇有成果。这篇论文主体清晰，布局合理，深入浅出，详略得当，作者的专业水平和写作态度都是值得肯定的。由于作者原理那个具体的时代，对于一些问题的认知仍存在不足之处，是为遗憾。但作为年轻的学生，敢于挑战如此艰深的课题，起到填补空白的作用，值得称赞。这是一篇比较优秀的论文。 　　5、李小枫同学的学士学位论文《难以割离的性格与角色——论马龙·白兰度的表演艺术》，对美国表演艺术家马龙·白兰度的表演艺术创作进行了全面的分析、研究。表演专业的毕业论文大多是对某一表演元素的研究或者对自身创作的总结，这篇论文属于大师研究的范畴，对于本科毕业生来说，无疑是一种新的挑战。论文以史论体的笔法，以马龙·白兰度的生平与创作为经线，以他的个性与方法派表演技巧为纬线，经纬交织，勾勒出了马龙·白兰度的表演世界。论文研究了美国方法派表演理论的历史传承，认为白兰度的表演风格是方法派与演员自身个性的结合。正是由于此二者的结合，形成了白兰度独特的个人魅力和表现力，为世界电影留下了一系列令人难忘的形象。也正是因为个人性格的过于强烈，也使他在个人创作和个人生活中留下了不少遗憾。论文观点明确，层次清晰，使用了大量的资料，并且进行了梳理与编织。作者对于白兰度三个时期创作的异同点的分析，也颇有见识，令人信服。如果说论文有所不足的话，那就是史论的话语状态稍显强烈，科学的表演理论分析和再建立尚嫌不足。对马龙·白兰度的研究也基本停留在本文分析的层面上，如能更多阐释其对当代电影表演创作有何作用，论文水平将更上一层楼。这是一篇比较优秀的论文。对于开拓表演专业论文的选材范围方面，犹具积极意义。 ;

无论如何,得有如下内容啊.1. 无线数据网络中基于斯塔克尔博格博弈的功率控制 2. 动能定理，机械能守恒定律应用3. 宽带网络中业务模型的仿真分析 4. 基于H.264 AVC码率控制算法的研究 5. 基于GRF-3100射频系统的混频器的设计与制作 6. VOIP语音通信系统的设计与应用 7. 基于Labview的实验数据处理的研究 8. 基于NS2的路由算法研究与仿真 9. 图像处理工具箱的VC实现 10. 嵌入式实时系统设计模式的应用 11. 基于VC的UDP的实现 12. 基于TCP/IP协议嵌入式数字语音传输系统终端硬件设计 13. 基于MPLS的VPN技术原理及其实现 14. 基于FPGA的步进电机控制系统的数字硬件设计研究 15. 多路信号复用的基带发信系统模型 16. 数字音频水印研究 17. 数字电视传输系统-城市数字电视平移 18. 虚拟演播室应用研究与设计 19. 电视节目制作系统设计 20. KM3知识管理系统解决方案 21. 移动通信系统的频率分配算法设计 22. 通信系统的抗干扰技术 23. 扩频通信系统抗干扰分析 24. 基于OPNET的网络规划设计 25. 基于NS2的路由算法仿真 26. 基于GPRS的数据采集与传输系统设计 27. 搅拌混合器微分先行控制系统设计 28. 车辆牌照自动识别系统 29. 基于CPLD器件的数字频率计的设计 30. 大容量汉字显示系统的设计 31. 数控直流电压源的设计 32. 基于s6700电子标签阅读器设计 33. 嵌入式网络连接设计 34. Java手机网络游戏的实现和程序设计 35. 简频率特性测试仪设计 36. DDS及其在声学多普勒流速测量系统中的应用 37. AVR 8位嵌入式单片机在车载全球定位系统显示终端中的应用 38. 基于单片机的考勤系统设计 39. 基于单片机的寻呼机编码器 40. 基于MF RC632射频识别读写器芯片的专用读卡器 41. 具有SPI接口的数字式同步发送器设计 42. 小区停车场计费系统设计 43. 村村通无线接入系统中的CDMA技术 44. 语音校检报文的程序设计 45. 基于轧制扰动负荷观测器的轧机传动机电振动控制系统设计 46. 基于MATLAB的数字滤波器的设计 47. 基于VHDL的乒乓游戏机的设计 48. 语音信号的滤波设计 49. 基于DSPTMS320F206的高炉自动进料控制系统 50. 基于VHDL语言的基带线路码产生电路仿真设计 51. 智能天线的研究 52. 混合动力汽车电机驱动单元 53. 混合动力汽车 54. 直流电机双闭环调速系统设计 55. 双馈电机直接转矩DSP控制 56. 双馈电机直接转矩控制 57. 无刷直流电机调速系统 58. 异步电机直接转矩控制 59. 人脸识别系统的研究与实现 60. 锁相频率合成器的设计与仿真 61. 动态链接库进阶 62. 电话业务综合管理系统设计 63. 弹性分组环RPR的公平算法研究 64. 低轨卫星移动通信信道模型研究 65. 大数计算的算法探讨及其在椭圆曲线密码体制中的应用 66. HY防火墙管理软件开发过程及ACL模块功能实现 67. EPON的原理分析 68. DCS通讯与软测量技术的研究 69. 3G的AKA协议中F1至F5的UE端的实现 70. 《信号与系统》课件的设计与实现 71. 《电路与电子学》电子课件的设计与制作 72. RSA公钥算法研究与实现 73. p2p通信模型的java实现 74. 搜索引擎的开发与实现 75. 图书馆管理系统及原代码毕业设计 76. 网络安全专题学习网站设计 77. 网络教育应用网站设计 78. 校园网组建、开发与管理 79. 最优化软件设计实现 80. 租赁网的设计和实现 81. 远程控制终端数据接口设计 82. 遗传算法及其在网络计划中的应用 83. 研华PCI-1753板卡Linux驱动程序的开发 84. 软测量技术在造纸打浆过程的应用研究 85. 嵌入式系统研制AD数模转换器 86. 劳动生产率增长条件的研究 87. 基于XML帮助系统的设计与实现 88. 基于MPT-1327的集群系统智能基站的研究与设计 89. 基于J2ME的手机部分功能实现 90. 购销存财务软件的应用比较 91. 高清视频多媒体播放器 92. 基于CORBA网络管理技术及其安全性的研究和应用 93. 基本asp.net开发的网上商场的设计与实现 94. 桂林大广电子公司网站设计 95. 电信客户关系管理系统的分析与实现 96. 企业办公局域网的建设 97. 第三代移动通信承载业务和QoS处理机制无线资源管 98. 计算机病毒动态防御系统毕业论文 99. 3G标准化进程及其演进策略 100. 鲁棒数字水印算法的研究和比较 101. 基于SPCE061A的语音遥控小车设计——?硬件电路设计

(1) WANG Yuan, Solutions for 2-dimensional compatibility equations, Accepted by Journal of Mechanical Engineering and Education, 2009.(2) WANG Yuan, Solutions of torsion problems of elastic prismatical bars with generalized cardioid cross section, International Journal of Mechanical Engineering and Education, 2009(3) Li Jinhui, Zhang Limin, WANG Yuan, Fredlund D G, Permeability tensor and REV of saturated cracked soil, Canadian Geotechnical Journal, 2009, 46：928-942.SCI(4) 王媛，刘杰，基于敏感性分析的裂隙岩体渗流与应力静态全耦合参数反演，岩土力学，2009，30(2)。EI(5) 王媛，王飞，基于非稳定渗流随机有限元的隧洞涌水预测，岩石力学与工程学报，2009，28(10)EI。(6) 王飞、王媛、倪小东，渗流场随机性的随机有限元分析，岩土力学，2009(11) EI(7) 倪小东，王媛，王飞，管涌的砂槽试验研究及颗粒流模拟. 四川大学学报(工程科学版)，2009，6 EI(8) 倪小东，王媛. 渗透变形中相似性问题的颗粒流模拟，土木建筑与环境工程，2009(10). EI(9) NI Xiao-dong ，WANG Yuan. A continuum-discrete hydromechanical analysis of seepage deformation. International Forum on Porous Flow and Applications. 2009 ISTP(10)WANG Fei , WANG Yuan. Analysis of Random Characteristics of Seepage Field by SPEM .2009 ISTP(11) Zheng Guilan,WANG Yuan,Wang Fei and Yang Jian. Stochastic back analysis of permeability coefficient using generalized Bayesian method. Water Science and Engineering. 2008, 1(3): 83-92.(12)王媛，李冬田，长江中下游崩岸分布规律及窝崩的平面旋涡形成机制，岩土力学，2008，29(4)：919-924。EI(13)王媛，刘杰，裂隙岩体渗流场与应力场动态全耦合参数反演，岩石力学与工程学报，2008，27(8)。EI(14)王媛，李冬田，王建平，宗国庆，南水北调西线深埋长隧洞引水工程的水文地质调查方法，南水北调与水利科技，2008，6(1)：131-133.(15)郑桂兰，王媛，王飞，广义Bayes法在渗透系数随机反演中的应用，水利学报，2008，39(4)：419-427。EI:(16) 郑桂兰，王媛，裴利华，三维非恒定渗流自由面边界积分项的高精度数值积分，水科学进展，2008，19(1)：123-128。EI: 081911244963(17) 周丽君，王媛，裂隙粘土中硝酸盐渗流模型：CRACK-NP，湖南大学学报(自然科学版)，2008，35(11)：19-22. EI(18) 王媛，刘杰，裂隙岩体非恒定渗流场与弹性应力场动态全耦合分析，岩石力学与工程学报，2007，26(6)。EI(19) 孔亮，王媛，剪切荷载对裂隙渗透性影响研究现状，河海大学学报，2007，(1):42-45. (第一作者为本人指导研究生)(20) 夏均民,王媛，孔亮，泛克立格法在渗透系数随机场离散中的应用及存在的问题.西安石油大学学报,2007，22(2)：85-88. EI:(21) 孔亮，王媛，夏均民，非饱和流固耦合双重孔隙介质模型控制方程，西安石油大学学报, 2007，22(2)：163-165. EI(22) 张强林，王媛，岩体THM耦合模型控制方程建立，西安石油大学学报, 2007，22(2)：139-141. EI:(23) 王媛，陈尚星，汪华安，基于人工神经网络的崩岸预测模型研究，河海大学学报，2007，35(5)：514-517。(24) 张强林，王媛，裂隙岩体渗流-应力-温度三场耦合研究现状，河海大学学报,2007，35(5)：538-541。(25) 曾宏,王媛，三维地质建模及其在隧洞工程中的应用，水利学报，2007，增刊，729-732。(26) 许胜,王媛，堆载预压法加固软土地基简化计算分析，路基工程，2007，(4)，63-65。(27) 张海波，王媛，王鲁明，张伟，裂隙岩体动力特性的试验模拟研究，河海大学学报(自然科学版)，2007，35(3)：309-311.(28) 李锦辉，王媛，胡强，三维稳定渗流的随机变分原理及有限元法,工程力学，2006,23(6):21-24。EI(29) 李锦辉，王媛，胡强，基于随机有限元的堤防渗透失稳概率分析，岩土力学，2006, 27(10)：1847-1850。EI(30) 许胜，王媛，真空预压法加固软土地基理论研究现状及展望，岩土力学 2006年27(增刊)：943-947. EI(31) 夏均民,王媛，孙振辉，深埋隧洞涌水量的关联类比灰色预测. 地下空间与工程学报,2006,2(6)：1086-1088。(第一作者为本人指导研究生)(32) 许胜，王媛， 真空-堆载联合预压法加固软基平面等效算法研究，水运工程，2006，(11):87-91。(第一作者为本人指导研究生)(33) 王媛，王学潮，王建平，石守亮，宗国庆，南水北调西线工程区水文地质条件评价，岩石力学与工程学报，2005，24(20)：3614-3619。EI(34) 王媛，秦峰，李冬田，西线工程区径流模数、岩体透水性研究及隧洞涌水量预测，岩石力学与工程学报，2005，24(20)：3673-3678。EI(35) 王媛，汪华安，孙敏，江水位变化对岸坡稳定影响的研究，防灾减灾工程学报，2004，24增刊：1-5。(36) 王媛，刘杰，重力坝坝基渗透参数进化反演分析，岩土工程学报，2003,25(5):552-556.(37) 王媛，浦德明，三向荷载作用下液固耦合平面有限元分析，河海大学学报，2003,31(1):55-59.(38) 王媛，陈远忠，轴对称饱和土体结构在多向荷载下的液固耦合问题，岩土力学，2003,24(2):257-261。(39) 刘杰，王媛，杨建贵，采用加速遗传算法反演裂隙岩体渗流参数，水利学报，2003,(2):55-60。(40) 刘杰，王媛，改进的遗传算法及其在渗流参数反演中的应用，岩土力学, 2003,24(2): 237-241。(41) 王媛，单裂隙面渗流与应力耦合特性，岩石力学与工程学报，2002,21(1):83-87。(42) 王媛，速宝玉，单裂隙面渗流特性及等效水力隙宽，水科学进展，2002,13(1):61-68. EI(43) 刘杰，王媛，地下巷道弹性位移反分析中改进的Gauss-Newton-Marquit方法，岩石力学与工程学报，2002,21(4):599-603。(44) 刘杰，王媛，岩土工程渗流参数反问题，岩土力学，2002,23(2):152-161。(45) 刘杰，王媛，一种高效混合遗传算法,河海大学学报,2002,30(2):49-53。(46) 王媛，余湘娟，陈晓静，李星召，砂土地基振冲处理效果的有限元评价，河海大学学报，2001,29(3):33-36。(47) 刘杰，王媛，岩体流变参数反演的加速遗传算法,大坝观测与土工测试, 2001,20(6):24-27.(48) 龚利民，王媛，陈晓静，铁岗水库排洪河挡墙失稳原因的探索及治理措施，水利水电科技进展，2001,21(4): 55-57。(49) 王媛，徐志英，速宝玉，复杂裂隙岩体渗流与应力弹塑性全耦合分析,岩石力学与工程学报，2000,19(2):177-181。EI(50) 王媛，姜朴，朱俊高，孔彩粉，松粉砂地基地震后堤坝稳定性分析，水利学报，2000,(11):60-64。EI(51) 盛金昌，速宝玉，王媛，裂隙岩体渗流-弹塑性应力耦合分析,岩石力学与工程学报，2000,19(3):304-309。EI(52) 刘宁，邵国建，王媛，地应力渗流共同作用下洞室围岩加锚稳定的可靠度计算，岩土工程学报，2000,22(6):711-715。EI(53) 王媛，严蕴，曹恒进，景春，高速公路过湿粘土路基掺消石灰处理方法的研究，河海大学学报，1999,27(1):74-78。(54) 陈建生，王媛，赵维炳，孔中同位素示踪方法研究裂隙岩体渗流，水利学报，1999,(11):20-24。EI(55) 陈建生，王媛，赵维炳，钻孔与岩体裂隙斜交渗流场井流理论与示踪方法研究，水利学报，1999,(12):43-47。EI(56) 余湘娟，王媛，掺石灰处理膨胀土路基填料的试验研究，华东公路，1999,(2):46-50。(57) 殷宗泽，王媛，限制侧向变形的方法在地基加固中的应用，河海大学学报，1999,27(岩土工程专辑)：9-12。(58) 王媛，徐志英，速宝玉，裂隙岩体渗流与应力耦合分析的四自由度全耦合法,水利学报，1998,(7):55-59。EI(59) 王媛，求解有自由面渗流问题的初流量法的改进，水利学报，1998,(3):68-73。 (EI:98074299121)(60) 王媛，速宝玉，徐志英，等效连续裂隙岩体渗流与应力的全耦合分析,河海大学学报，1998,26(2):26-30。(61) 王媛，朱俊高，殷宗泽，三峡二期围堰陡坡段三维有限元应力应变分析，中国三峡建设，1998年增刊：43-44。(62) 王媛，速宝玉，徐志英，粗糙裂隙渗流及其受应力作用的计算机模拟，河海大学学报，1997,25(6):80-85.(63) 速宝玉，詹美礼，王媛，裂隙渗流与应力耦合特性的试验研究,岩土工程学报，1997,19(4):73-77。(64) 王媛，速宝玉，徐志英，裂隙岩体渗流模型综述，水科学进展，1996,7(3):276-282。(65) 王媛，速宝玉，徐志英，三维裂隙岩体渗流耦合模型及其有限元模拟，水文地质工程地质，1995年,(3):1-4。(66) 王媛，多孔介质渗流与应力的耦合计算方法，工程勘察，1995,(2):33-37。(67) 王媛，速宝玉，坝基应力计算中的水荷载组合形式，勘察科学技术，1995,(3):3-7。出版专著1.参编：《土工原理》，中国水利水电出版社，2007年。2.参编：《高等土力学》，机械工业出版社，2005年。3.参编：《Soil Mechanics》，人民交通出版社，2004年。4.参编：《土力学》，河海大学出版社，2002年。5.参编：《交通土建软土地基工程手册》，人民交通出版社，2001年。

第1章 线性规划1.1 线性规划问题1.2 投资的收益和风险习题1第2章 整数规划2.1 概论2.2 0-1型整数规划2.3 蒙特卡洛法（随机取样法）2.4 指派问题的计算机求解习题2第3章 非线性规划3.1 非线性规划模型3.2 无约束问题的Matlab解法3.3 约束极值问题3.4 飞行管理问题习题3第4章 图与网络模型及方法4.1 图的基本概念与数据结构4.2 最短路问题4.3 最小生成树问题4.4 网络最大流问题4.5 最小费用最大流问题4.6 Matlab的图论工具箱4.7 旅行商（TSP）问题4.8 计划评审方法和关键路线法4.9 钢管订购和运输习题4第5章 插值与拟合5.1 插值方法5.2 曲线拟合的线性最小二乘法5.3 最小二乘优化5.4 曲线拟合与函数逼近5.5 黄河小浪底调水调沙问题习题5第6章 微分方程建模6.1 发射卫星为什么用三级火箭6.2 人口模型6.3 Matlab求微分方程的符号解6.4 放射性废料的处理6.5 初值问题的Matlab数值解6.6 边值问题的Matlab数值解习题6第7章 目标规划7.1 目标规划的数学模型7.2 求解目标规划的序贯算法7.3 多目标规划的Matlab解法7.4 目标规划模型的实例7.5 数据包络分析习题7第8章 时间序列8.1 确定性时间序列分析方法8.2 平稳时间序列模型8.3 时间序列的Matlab相关工具箱及命令8.4 Arima序列与季节性序列习题8第9章 支持向量机9.1 支持向量分类机的基本原理9.2 支持向量机的Matlab命令及应用例子9.3 乳腺癌的诊断习题9第10章 多元分析10.1 聚类分析10.2 主成分分析10.3 因子分析10.4 判别分析10.5 典型相关分析10.6 对应分析10.7 多维标度法习题10第11章 偏最小二乘回归分析11.1 偏最小二乘回归分析概述11.2 Matlab偏最小二乘回归命令Plsregress11.3 案例分析习题11第12章 现代优化算法12.1 模拟退火算法12.2 遗传算法12.3 改进的遗传算法12.4 Matlab遗传算法工具习题12第13章 数字图像处理13.1 数字图像概述13.2 亮度变换与空间滤波13.3 频域变换13.4 数字图像的水印防伪13.5 图像的加密和隐藏习题13第14章 综合评价与决策方法14.1 理想解法14.2 模糊综合评判法14.3 数据包络分析法14.4 灰色关联分析法14.5 主成分分析法14.6 秩和比综合评价法14.7 案例分析习题14第15章 预测方法15.1 微分方程模型15.2 灰色预测模型15.3 回归分析预测方法15.4 差分方程15.5 马尔可夫预测15.6 时间序列15.7 插值与拟合15.8 神经元网络习题15附录A Matlab软件入门A.1 Matlab“帮助”的使用A.2 数据的输入A.3 绘图命令A.4 Matlab在高等数学中的应用A.5 Matlab在线性代数中的应用A.6 数据处理附录B Lingo软件的使用B.1 Lingo软件的基本语法B.2 Lingo函数B.3 线性规划模型举例参考文献

工智能（Artificial Intelligence）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能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（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，可以产出一种新的可以和人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究主要有机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。自从人工智能诞生以来，理论和技术越来越成熟，应用领域在不断的扩大，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”。人工智能可以把人的意识、思维的信息过程的模拟。虽然人工智能不是人的智能，但可以像人那样思考、最终可能超过人的智能。优点：1、在生产方面，效率更高且成本低廉的机器及人工智能实体代替了人的各种能力，人类的劳动力将大大被解放。2、人类环境问题将会得到一定的改善，较少的资源可以满足更大的需求。3、人工智能可以提高人类认识世界、适应世界的能力。缺点：1、人工智能代替了人类做各种各样的事情，人类失业率会明显的增高，人类就会处于无依靠可生存的状态。

蚁群算法主要应用在哪些方面：二次分配问题、旅行商问题、图着色问题、车辆调度问题。一、蚁群算法1、蚁群算法(ant colony optimization,ACO)，又称蚂蚁算法，是一种用来在图中寻找优化路径的机率型技术。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中引入，其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。2、蚁群算法是一种模拟进化算法,初步的研究表明该算法具有许多优良的性质.针对PID控制器参数优化设计问题,将蚁群算法设计的结果与遗传算法设计的结果进行了比较,数值仿真结果表明,蚁群算法具有一种新的模拟进化优化方法的有效性和应用价值。3、蚁群算法是一种求解组合最优化问题的新型通用启发式方法，该方法具有正反馈、分布式计算和富于建设性的贪婪启发式搜索的特点。通过建立适当的数学模型，基于故障过电流的配电网故障定位变为一种非线性全局寻优问题。由柳洪平创建。二、原理1、蚂蚁在觅食过程中能够在其经过的路上留下一种称之为信息素的物质，并在觅食过程中能够感知这些物质的强度，作为指导自己行为的方向，他们一定是朝着该物质强度高的方向移动，因此大量蚂蚁组成的集体觅食就表现为一种对信息素正反馈的现象。2、某一条路径越短，路径上经过的蚂蚁越多，其信息素遗留的也就越多，信息素的浓度也就越高，蚂蚁选择这条路径的概率也就越大，由此构成了正反馈过程，从而逼近了最优路径，找到最优路径。3、当蚂蚁从食物源走到蚁穴，或者从蚁穴走到食物的地方，都会在经过的路上释放信息素，蚂蚁可以感觉出路径上信息素浓度的大小，并且以较高的概率选择信息素浓度较高的路径。

仿生学就是模仿生物呗！

一、如果想成为游戏开发从业者，则需具备游戏开发的基本技能，如游戏设计理念，软件编程等。二、如果是想在游戏开发行业创业，则需具备基本的创业基金，企业资质，研发团队，运营团队，销售团队等等。三、如果只是想要一款游戏软件，并自己运营，可以选择一家专业的游戏开发公司代理，那样性价比会高很多。

遗传算法具有十分顽强的鲁棒性［56，53］，这是因为比起普通的优化搜索方法，它采用了许多独特的方法和技术，归纳起来，主要有以下几个方面。遗传算法的处理对象不是参数本身，而是对参数集进行了编码的个体。此编码操作，使得遗传算法可直接对结构对象进行操作。所谓结构对象泛指集合、序列、矩阵、树、图、链和表等各种一维或二维甚至三维结构形式的对象。这一特点，使得遗传算法具有广泛的应用领域。比如：①通过对连接矩阵的操作，遗传算法可用来对神经网络或自动机的结构或参数加以优化；②通过对集合的操作，遗传算法可实现对规则集合或知识库的精炼而达到高质量的机器学习目的；③通过对树结构的操作用遗传算法可得到用于分类的最佳决策树；④通过对任务序列的操作，遗传算法可用于任务规划，而通过对操作序列的处理遗传算法可自动构造顺序控制系统。如前所述许多传统搜索方法都是单点搜索算法，即通过一些变动规则，问题的解从搜索空间中的当前解（点）移到另一解（点）。这种点对点的搜索方法，对于多峰分布的搜索空间常常会陷于局部的某个单峰的优解。相反，遗传算法是采用同时处理群体中多个个体的方法，即同时对搜索空间中的多个解进行评估，更形象地说，遗传算法是并行地爬多个峰。这一特点使遗传算法具有较好的全局搜索性能，减少了陷于局部优解的风险，同时这使遗传算法本身也十分易于并行化。在标准的遗传算法中，基本上不用搜索空间的知识或其他辅助信息，无需导数或其他辅助信息，而仅用适应度函数值来评估个体，并在此基础上进行遗传操作。需要着重提出的是，遗传算法的适应度函数不仅不受连续可微的约束，而且其定义域可以任意设定。对适应度函数的惟一要求是，对于输入可计算出加以比较的正的输出。遗传算法的这一特点使它的应用范围大大扩展。图7-1 基本遗传算法的框图遗传算法不是采用确定性规则，而是采用概率的变迁规则来指导它的搜索方向。在以后的章节中我们将会看到，遗传算法采用概率仅仅是作为一种工具来引导其搜索过程朝着搜索空间的更优化的解区域移动。因此虽然看起来它是一种盲目搜索方法，但实际上有明确的搜索方向。遗传算法利用简单的编码技术和繁殖机制来表现复杂的现象，从而解决非常困难的问题。特别是由于它不受搜索空间的限制性假设的约束，不必要求诸如连续性、导数存在和单峰等假设，它能从离散的、多极值的、含有噪音的高维问题中以很大的概率找到全局最优解；其次，由于它固有的并行性，遗传算法非常适用于大规模并行计算。遗传算法目前已经在优化、机器学习和并行处理等领域得到了越来越广泛的应用。

遗传算法是一类借鉴了自然进化过程，应用于搜索优化问题的随机化搜索算法。下面将从不同的角度分析遗传算法的优缺点。一、优点1、可以全局搜索由于遗传算法的多样性搜索性质，它可以在搜索空间中找到许多可能的解，避免了陷入局部最优的风险。因此，它通常能在较短时间内找到全局最优或近似最优的解。2、适用范围广遗传算法不依赖于问题特定的知识，可以解决各种类型的优化问题，如函数优化、组合优化、排程问题等。它具有较强的通用性和灵活性。3、并行处理能力强由于遗传算法具有并行化的天赋，因此它易于与并行计算结合，可以在分布式系统上方便地实现并行搜索。这使得它在大规模优化问题上比其他算法具有更高的效率和可扩展性。二、缺点1、算法参数调节困难遗传算法的性能取决于很多参数的设置，如种群大小，交叉率，变异概率等。但很多时候没有一种固定的参数设置方法适用于所有问题，需要通过实验选取最优参数组合。这使得遗传算法在实际应用中，算法参数调节成为一个比较麻烦的问题。2、可能陷入局部最优虽然遗传算法可避免落入局部最小值，但准确的说，并非完全避免。这是由于父代种子产生子代时，由于操作本身有随机性，无法保证在每次的新一代里找到全局最优解。因此，在遗传算法的实际使用中，仍然会存在陷入局部最优或次优解的情况。3、编码方式受限在遗传算法的操作过程中，要涉及到对个体编码进行交叉、变异等操作。不同的问题可能需要采用不同的编码方式，而某些问题的处理可能很难从实现上表达出相应的编码方式。这可能导致弱化遗传算法的应用范围。三、小结总体来说，遗传算法具有广泛的适用性和良好的性能，特别是对那些需要全局搜索且参数复杂、搜索空间大的问题。但同时也需要注意算法参数的选择及编码方式的限制等问题。在实际应用中，筛选最优算法时需根据具体问题和要求进行取舍。

保证交叉变异后的分子串基因和不变，则采用算术交叉法

对主角的形态进行拆分，用数值表示问题解的最小构成单位即表示基因本身，基因串即表示一个个体。以字符串的形态存储耳朵颜色，形状，眼睛颜色形状，皮肤颜色，花纹以及尾巴颜色，形状的相关数据，通过多点交叉，然后产生新的子代个体，接下来进行图像组合，调整每一个部件的相对位置，组合成完整的个体。适应度由玩家交互的次数决定，玩家对自己最喜爱的宠物的关心最多，然后依次递减，适应度最高的个体有大几率繁衍下一代且携带优秀基因（玩家喜爱度更高），实现进化。

遗传算法的基本原理是：遗传算法是一种基于自然选择和群体遗传机理的搜索算法,它模拟了自然选择和自然遗传过程中的繁殖、杂交和突变现象，在利用遗传算法求解问题时，问题的每一个可能解都被编码成一个"染色体",即个体，若干个个体构成了群体(所有可能解)。在遗传算法开始时总是随机的产生一些个体(即初始解)，根据预定的目标函数对每一个个体进行评估，给出一个适应度值，基于此适应度值,选择一些个体用来产生下一代,选择操作体现了适者生存的原理，”好“的个体被用来产生下代，“坏”的个体则被淘汰，然后选择出来的个体经过交叉和变异，算子进行再组合生成新的一代，这一代的个体由于继承了上代的一些优良性状，因而在性能上上要优于上一代，这样逐步朝着最优解的方向进化，因此，遗传算法可以看成是一个由可行解组成的群体初步进化的过程。

遗传算法的搜索策略和优化搜索方法是不依附于梯度信息及其它的辅助知识，而只需要影响搜索方向的目标函数和相应的适应度函数，所以遗传算法提供了一种求解复杂系统问题的通用框架，它不依赖于问题的具体领域，对问题的种类有很强的鲁棒性，所以广泛应用于许多科学。遗传算法的应用领域有很多，下面针对一些主要的应用领域做简单的介绍。1．函数优化：该领域是遗传算法得以应用的经典领域，同时它也是遗传算法进行性能评价的常用算例，许多人构造出了各种各样复杂形式的测试函数：连续函数和离散函数、凸函数和凹函数、低维函数和高维函数、单峰函数和多峰函数等。对于函数优化问题，如一些非线性、多模型、多目标等函数问题用遗传算法很容易得到较好的结果，而用其他算法则较难。2．组合优化：由于组合优化问题的搜索空间在不断地增大，有时用枚举法很难得到最优解。对这类复杂的问题，人们已经意识到应把主要精力放在寻求满意解上，而遗传算法是寻求这种满意解的最佳工具之一。实践证明，遗传算法对于组合优化中的NP问题非常有效。比如，在旅行商问题、装箱问题及图形划分等问题上，已经成功得以应用了遗传算法。

应用很多，基本上可以用在所有求最优解的问题中。

遗传算法的搜索策略和优化搜索方法是不依附于梯度信息及其它的辅助知识，而只需要影响搜索方向的目标函数和相应的适应度函数，所以遗传算法提供了一种求解复杂系统问题的通用框架，它不依赖于问题的具体领域，对问题的种类有很强的鲁棒性，所以广泛应用于许多科学。遗传算法的应用领域有很多，下面针对一些主要的应用领域做简单的介绍。1．函数优化：该领域是遗传算法得以应用的经典领域，同时它也是遗传算法进行性能评价的常用算例，许多人构造出了各种各样复杂形式的测试函数：连续函数和离散函数、凸函数和凹函数、低维函数和高维函数、单峰函数和多峰函数等。对于函数优化问题，如一些非线性、多模型、多目标等函数问题用遗传算法很容易得到较好的结果，而用其他算法则较难。2．组合优化：由于组合优化问题的搜索空间在不断地增大，有时用枚举法很难得到最优解。对这类复杂的问题，人们已经意识到应把主要精力放在寻求满意解上，而遗传算法是寻求这种满意解的最佳工具之一。实践证明，遗传算法对于组合优化中的NP问题非常有效。比如，在旅行商问题、装箱问题及图形划分等问题上，已经成功得以应用了遗传算法。

遗传算法［56，53］研究的兴起是在20世纪80年代末和90年代初期，但它的历史起源可追溯到20世纪60年代初期。早期的研究大多以对自然遗传系统的计算机模拟为主。早期遗传算法的研究特点是侧重于对一些复杂的操作的研究。虽然其中像自动博弈、生物系统模拟、模式识别和函数优化等给人以深刻的印象，但总的来说这是一个无明确目标的发展时期，缺乏带有指导性的理论和计算工具的开拓。这种现象直到20世纪70年代中期由于Holland和De Jong的创造性研究成果的发表才得到改观。当然，早期的研究成果对于遗传算法的发展仍然有一定的影响，尤其是其中一些有代表性的技术和方法已为当前的遗传算法所吸收和发展。在遗传算法作为搜索方法用于人工智能系统中之前，已有不少生物学家用计算机来模拟自然遗传系统。尤其是Fraser的模拟研究，他于1962年提出了和现在的遗传算法十分相似的概念和思想。但是，Fraser和其他一些学者并未认识到自然遗传算法可以转化为人工遗传算法。Holland教授及其学生不久就认识到这一转化的重要性，Holland认为比起寻找这种或那种具体的求解问题的方法来说，开拓一种能模拟自然选择遗传机制的带有一般性的理论和方法更有意义。在这一时期，Holland不但发现了基于适应度的人工遗传选择的基本作用，而且还对群体操作等进行了认真的研究。1965年，他首次提出了人工遗传操作的重要性，并把这些应用于自然系统和人工系统中。1967年，Bagley在他的论文中首次提出了遗传算法（genetic algorithm）这一术语，并讨论了遗传算法在自动博弈中的应用。他所提出的包括选择、交叉和变异的操作已与目前遗传算法中的相应操作十分接近。尤其是他对选择操作做了十分有意义的研究。他认识到，在遗传进化过程的前期和后期，选择概率应合适地变动。为此，他引入了适应度定标（scaling）概念，这是目前遗传算法中常用的技术。同时，他也首次提出了遗传算法自我调整概念，即把交叉和变异的概率融于染色体本身的编码中，从而可实现算法自我调整优化。尽管Bagley没有对此进行计算机模拟实验，但这些思想对于后来遗传算法的发展所起的作用是十分明显的。在同一时期，Rosenberg也对遗传算法进行了研究，他的研究依然是以模拟生物进化为主，但他在遗传操作方面提出了不少独特的设想。1970年Cavicchio把遗传算法应用于模式识别中。实际上他并未直接涉及到模式识别，而仅用遗传算法设计一组用于识别的检测器。Cavicchio对于遗传操作以及遗传算法的自我调整也做了不少有特色的研究。Weinberg于1971年发表了题为《活细胞的计算机模拟》的论文。由于他和Rosenberg一样注意于生物遗传的模拟，所以他对遗传算法的贡献有时被忽略。实际上，他提出的多层次或多级遗传算法至今仍给人以深刻的印象。第一个把遗传算法用于函数优化的是Hollstien。1971年他在论文《计算机控制系统中的人工遗传自适应方法》中阐述了遗传算法用于数字反馈控制的方法。实际上，他主要是讨论了对于二变量函数的优化问题。其中，对于优势基因控制、交叉和变异以及各种编码技术进行了深入的研究。1975年在遗传算法研究的历史上是十分重要的一年。这一年，Holland出版了他的著名专著《自然系统和人工系统的适配》。该书系统地阐述了遗传算法的基本理论和方法，并提出了对遗传算法的理论研究和发展极为重要的模式理论（schemata theory）。该理论首次确认了结构重组遗传操作对于获得隐并行性的重要性。直到这时才知道遗传操作到底在干什么，为什么又干得那么出色，这对于以后陆续开发出来的遗传操作具有不可估量的指导作用。同年，De Jong完成了他的重要论文《遗传自适应系统的行为分析》。他在该论文中所做的研究工作可看作是遗传算法发展进程中的一个里程碑，这是因为他把Holland的模式理论与他的计算实验结合起来。尽管De Jong和Hollstien一样主要侧重于函数优化的应用研究，但他将选择、交叉和变异操作进一步完善和系统化，同时又提出了诸如代沟（generation gap）等新的遗传操作技术。可以认为，De Jong的研究工作为遗传算法及其应用打下了坚实的基础，他所得出的许多结论迄今仍具有普遍的指导意义。进入20世纪80年代，遗传算法迎来了兴盛发展时期，无论是理论研究还是应用研究都成了十分热门的课题。尤其是遗传算法的应用研究显得格外活跃，不但它的应用领域扩大，而且利用遗传算法进行优化和规则学习的能力也显著提高，同时产业应用方面的研究也在摸索之中。此外一些新的理论和方法在应用研究中亦得到了迅速的发展，这些无疑均给遗传算法增添了新的活力。随着应用领域的扩展，遗传算法的研究出现了几个引人注目的新动向：一是基于遗传算法的机器学习（Genetic Base Machine Learning），这一新的研究课题把遗传算法从历来离散的搜索空间的优化搜索算法扩展到具有独特的规则生成功能的崭新的机器学习算法。这一新的学习机制对于解决人工智能中知识获取和知识优化精炼的瓶颈难题带来了希望。二是遗传算法正日益和神经网络、模糊推理以及混沌理论等其他智能计算方法相互渗透和结合，这对开拓21世纪中新的智能计算技术将具有重要的意义。三是并行处理的遗传算法的研究十分活跃。这一研究不仅对遗传算法本身的发展，而且对于新一代智能计算机体系结构的研究都是十分重要的。四是遗传算法和另一个称为人工生命的崭新研究领域正不断渗透。所谓人工生命即是用计算机模拟自然界丰富多彩的生命现象，其中生物的自适应、进化和免疫等现象是人工生命的重要研究对象，而遗传算法在这方面将会发挥一定的作用。五是遗传算法和进化规划（Evolution Programming，EP）以及进化策略（Evolution Strategy，ES）等进化计算理论日益结合。EP和ES几乎是和遗传算法同时独立发展起来的，同遗传算法一样，它们也是模拟自然界生物进化机制的智能计算方法，既同遗传算法具有相同之处，也有各自的特点。随着遗传算法研究和应用的不断深入和发展，一系列以遗传算法为主题的国际会议十分活跃。从1985年开始，国际遗传算法会议，即ICGA（International Conference on Genetic Algorithm）每两年举行一次。在欧洲，从1990年开始也每隔一年举办一次类似的会议，即 PPSN（Parallel Problem Solving from Nature）会议。除了遗传算法外，大部分有关ES和EP的学术论文也出现在PPSN中。另外，以遗传算法的理论基础为中心的学术会议有FOGA（Foundation of Genetic Algorithm）。它也是从1990年开始，隔年召开一次。这些国际学术会议论文集中反映了遗传算法近些年来的最新发展和动向。

遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。因为它采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则。遗传算法的这些性质，已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域。

遗传算法在很多领域都得到应用；从神经网络研究的角度上考虑，最关心的是遗传算法在神经网络的应用。在遗传算法应用中，应先明确其特点和关键问题，才能对这种算法深入了解，灵活应用，以及进一步研究开发。一、遗传算法的特点1．遗传算法从问题解的中集开始嫂索，而不是从单个解开始。这是遗传算法与传统优化算法的极大区别。传统优化算法是从单个初始值迭代求最优解的；容易误入局部最优解。遗传算法从串集开始搜索，复盖面大，利于全局择优。2．遗传算法求解时使用特定问题的信息极少，容易形成通用算法程序。由于遗传算法使用适应值这一信息进行搜索，并不需要问题导数等与问题直接相关的信息。遗传算法只需适应值和串编码等通用信息，故几乎可处理任何问题。3．遗传算法有极强的容错能力遗传算法的初始串集本身就带有大量与最优解甚远的信息；通过选择、交叉、变异操作能迅速排除与最优解相差极大的串；这是一个强烈的滤波过程；并且是一个并行滤波机制。故而，遗传算法有很高的容错能力。4．遗传算法中的选择、交叉和变异都是随机操作，而不是确定的精确规则。这说明遗传算法是采用随机方法进行最优解搜索，选择体现了向最优解迫近，交叉体现了最优解的产生，变异体现了全局最优解的复盖。5．遗传算法具有隐含的并行性遗传算法的基础理论是图式定理。它的有关内容如下：(1)图式(Schema)概念一个基因串用符号集{0，1，*}表示，则称为一个因式；其中*可以是0或1。例如：H=1x x 0 x x是一个图式。(2)图式的阶和长度图式中0和1的个数称为图式的阶，并用0(H)表示。图式中第1位数字和最后位数字间的距离称为图式的长度，并用δ(H)表示。对于图式H＝1x x0x x，有0(H)＝2，δ(H)＝4。(3)Holland图式定理低阶，短长度的图式在群体遗传过程中将会按指数规律增加。当群体的大小为n时，每代处理的图式数目为0(n3)。遗传算法这种处理能力称为隐含并行性(Implicit Parallelism)。它说明遗传算法其内在具有并行处理的特质。二、遗传算法的应用关键遗传算法在应用中最关键的问题有如下3个1．串的编码方式这本质是问题编码。一般把问题的各种参数用二进制编码，构成子串；然后把子串拼接构成“染色体”串。串长度及编码形式对算法收敛影响极大。2．适应函数的确定适应函数(fitness function)也称对象函数(object function)，这是问题求解品质的测量函数；往往也称为问题的“环境”。一般可以把问题的模型函数作为对象函数；但有时需要另行构造。3．遗传算法自身参数设定遗传算法自身参数有3个，即群体大小n、交叉概率Pc和变异概率Pm。群体大小n太小时难以求出最优解，太大则增长收敛时间。一般n＝30-160。交叉概率Pc太小时难以向前搜索，太大则容易破坏高适应值的结构。一般取Pc=0.25-0.75。变异概率Pm太小时难以产生新的基因结构，太大使遗传算法成了单纯的随机搜索。一般取Pm＝0．01—0．2。三、遗传算法在神经网络中的应用遗传算法在神经网络中的应用主要反映在3个方面：网络的学习，网络的结构设计，网络的分析。 1．遗传算法在网络学习中的应用 在神经网络中，遗传算法可用于网络的学习。这时，它在两个方面起作用 (1)学习规则的优化 用遗传算法对神经网络学习规则实现自动优化，从而提高学习速率。 (2)网络权系数的优化 用遗传算法的全局优化及隐含并行性的特点提高权系数优化速度。 2．遗传算法在网络设计中的应用 用遗传算法设计一个优秀的神经网络结构，首先是要解决网络结构的编码问题；然后才能以选择、交叉、变异操作得出最优结构。编码方法主要有下列3种： (1)直接编码法 这是把神经网络结构直接用二进制串表示，在遗传算法中，“染色体”实质上和神经网络是一种映射关系。通过对“染色体”的优化就实现了对网络的优化。 (2)参数化编码法 参数化编码采用的编码较为抽象，编码包括网络层数、每层神经元数、各层互连方式等信息。一般对进化后的优化“染色体”进行分析，然后产生网络的结构。 (3)繁衍生长法 这种方法不是在“染色体”中直接编码神经网络的结构，而是把一些简单的生长语法规则编码入“染色体”中；然后，由遗传算法对这些生长语法规则不断进行改变，最后生成适合所解的问题的神经网络。这种方法与自然界生物地生长进化相一致。 3．遗传算法在网络分析中的应用 遗传算法可用于分析神经网络。神经网络由于有分布存储等特点，一般难以从其拓扑结构直接理解其功能。遗传算法可对神经网络进行功能分析，性质分析，状态分析。 遗传算法虽然可以在多种领域都有实际应用，并且也展示了它潜力和宽广前景；但是，遗传算法还有大量的问题需要研究，目前也还有各种不足。首先，在变量多，取值范围大或无给定范围时，收敛速度下降；其次，可找到最优解附近，但无法精确确定最扰解位置；最后，遗传算法的参数选择尚未有定量方法。对遗传算法，还需要进一步研究其数学基础理论；还需要在理论上证明它与其它优化技术的优劣及原因；还需研究硬件化的遗传算法；以及遗传算法的通用编程和形式等。

适应度用于评价个体的优劣程度,适应度越大个体越好,反之适应度越小则个体越差；根据适应度的大小对个体进行选择,以保证适应性能好的个体有更多的机会繁殖后代,使优良特性得以遗传.因此,遗传算法要求适应度函数值必须是非负数,而在许多实际问题中,求解的目标通常是费用最小,而不是效益最大,因此需要将求最小的目标根据适应度函数非负原则转换为求最大目标的形式。----------------如何通俗易懂地解释遗传算法？有什么例子？遗传算法，核心是达尔文优胜劣汰适者生存的进化理论的思想。我们都知道一个种群，通过长时间的繁衍，种群的基因会向着更适应环境的趋势进化，牛B个体的基因被保留，后代越来越多，适应能力低个体的基因被淘汰，后代越来越少。经过几代的繁衍进化，留下来的少数个体，就是相对能力最强的个体了。那么在解决一些问题的时候，我们能不能学习这样的思想，比如先随机创造很多很多的解，然后找一个靠谱的评价体系，去筛选比较好的解，再用这些好的解像生小宝宝一样生一堆可能更好的解，然后再筛再生，反复弄个几代，得到的说不定就是近似最优解哟说干就干，有一个经典组合问题叫“背包问题”，我们拿这种思路来试试“背包问题（Knapsack problem）是一种组合优化的NP完全问题。问题可以描述为：给定一组物品，每种物品都有自己的重量和价格，在限定的总重量内，我们如何选择，才能使得物品的总价格最高。问题的名称来源于如何选择最合适的物品放置于给定背包中。”这个问题的衍生简化问题“0-1背包问题” 增加了限制条件：每件物品只有一件，可以选择放或者不放，更适合我们来举例这样的问题如果数量少，当然最好选择穷举法比如一共3件商品，用0表示不取，1表示取，那么就一共有000 001 010 011 100 101110 111这样8种方案，然后让计算机去累加和，与重量上限比较，留下来的解里取最大即可。但如果商品数有300,3000,甚至3w种呢，计算量太大穷举法可能就不适用了，这时如果遗传算法使用得当，就能在较短的时间内帮我们找到近似的最优解，我们继续往下看：新的问题是12件商品的0-1背包问题我们先让计算机随机产生1000个12位的二级制数把总重量超过背包上限的解筛掉剩下的两两一对随机交换“基因片段”产生下一代交换前：0000 1100 11010011 0101 0101交换后：0000 0101 11010011 1100 0101再筛选，再交配，如此反复几代，留下的解携带的“基因“差不多就是最好的了，怎么样跟生物进化是不是一模一样？其实还差点，生物繁殖过程中，新产生的基因是有一定几率突变的，这是很多优良性状的重要来源，遗传算法中可也不能忽略它比如：变异前：000101100101变异后：000101110101那也有人得疑惑了，我怎么知道要让哪个地方产生突变呢？其实蜘蛛侠NB之前，他也不知道蜘蛛咬在那能让他变NB而不是SB，这就是一个概率问题。我们在设计算法的时候，会给每个基因设置一个突变概率（当然是非常非常小了）同样的在基因交换阶段交换哪些基因呢，也是一个算法设置问题。总结一下，遗传算法应该有一个基本函数：适度函数f(x)三个基本操作：选择，交叉，变异一.适度函数适度函数很好理解，其实就是指解的筛选标准，比如我刚才说的把所有超过上限重量的解筛选掉，但是不是有更好的筛选标准或者这个现有的标准根本就是个渣呢？这将直接影响最后结果的接近程度以及求解所耗费的时间，所以设置一个好的适度函数很重要二.选择刚才为了大家理解方便，我直接让所有解都参与了后续的交叉以及变异，但真实世界可不是这样子的，因为也不是每个人都会结婚生子的对吧。说直白点，所谓【屌丝注孤生】【工科男注孤生】什么的还不是因为loser的基因不适合往下传呗。不过实际情况是我们偶尔也能看到或听到屌丝逆袭、鲜花牛粪之类励志故事，只不过频率比较低咯没错，概率！在遗传算法中选择也是个概率问题，在解的世界中（姑且这么称呼吧）适度更高的高富帅们是不是应该有更高的概率被选去传宗接代才合适呢？不过和现实世界一样，适度低的屌丝解是要给人家一点希望的对不对？所以 在选择一些解来产生下一代时，一种常用的选择策略是 “比例选择”，也就是个体被选中的概率与其适应度函数值成正比。假设群体的个体总数是M，那么那么一个体Xi被选中的概率为f(Xi)/( f(X1) + f(X2) + …….. + f(Xn) )三.交叉这是例子中详细说到的，交换两个解的部分”基因”，来构造两个子代的解。四.变异在繁殖子代的过程中，新产生的解中的“基因”会以一定的概率出错，称为变异。我们可以吧变异发生的概率设置为Pm 五.基本遗传算法优化精英主义：这是基本遗传算法的一种优化。目的是防止进化过程中产生的最优解被变异和交叉所破坏。《遗传算法原理及应用》介绍的最优保存策略是：即当前种群中适应度最高的个体不参与交叉运算和变异运算，而是用它来替换掉本代群体中经过交叉、变异等遗传操作后所产生的适应度最低的个体。后记：其实不管是遗传算法，还是模拟退火算法或者其他算法，其本质都是借鉴自然界中的规则规律，人为的为问题设置了一个模拟模型，然后用大自然告诉我们的规律去找最优解，在理解这些算法的时候，可以照着这个思路去走，一般能让你快速拨云见日，了解算法的核心思想。比如遗传算法，我们可以对比种群的进化，给问题设置的模型就是：这样参照着我们熟悉的知识体系，去理解学习，原来听上去遥不可及的理论是不是一下就变得亲切易懂了吧？可是我们再看一些教科书或者就拿百度百科来说（怕也是摘抄的某本书上的段落）真的是通篇不说人话啊！对已经了解这个算法思想的人来说，还能勉强硬着头皮看下去，但对入门者来说，这TMD简直就是噩梦！而这完全是国内各种教材的通病！我其实一直在想，教材面向的明明就是望门欲入的初学者，你不弄得生动活泼一点招徕门徒就算了，在一群幼儿园小朋友面前卖弄之乎者也还显本事了是么！我是还记得我们学校的高数书编的有多么生涩难懂，结果第一节课老教授上课时还说“我们不用同济的版本，那本书太浅，不适合我们学校的学生” 可是在我和大多数同学看来，同济版本的高数倒更像是为了要入门的同学编写的教材，自己学校编的那本却更像是给同行评阅炫耀作者深度的大部头。知识明明可以讲的更有趣，让人愿意入其门来探个究竟。作者：弹弹弹球

f=1/(y-exp(x1)*x3+x4)/ln(x5*exp(x7)))^2即

fplot("variable.*sin(10*pi*variable)+2.0",[-2,2]);fieldd=[20;-1;2;1;0;1;1];函数的范围不同。第一个是【-2，2】，第二个是【-1.-2】.还有里面一句的 plot(variable(i),y,"bo");虽然去后后程序可以正常运行但我不知道怎么用。

遗传算法和粒子群算法两者各有千秋，简单介绍如下：1、遗传算法：是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定，采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则。遗传算法的这些性质，已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域。它是现代有关智能计算中的关键技术；2、粒子群算法

这个看看遗传算法的专著吧。局部收敛，就是所谓的“早熟现象”是遗传算法的一个很让人头疼的问题。对应的措施，我举个例子，可以是提高变异算子的变异概率。变异算子是跳出局部收敛的重要操作算子，当然，遗传算法有很多的改进类型。这里不多说了，我介绍本书，叫《MATLAB遗传算法工具箱及应用》，雷英杰，西安电子科技大学出版社

上篇　方法演绎第1章　数据建模常规方法的matlab实现1.1　数据的读人与读出1.2　数据拟合方法1.3　数据拟合应用实例1.4　数据的可视化第2章　规划问题的matlab求解2.1　线性规划2.2　非线性规划2.3　整数规划第3章　灰色预测及其matlab实现3.1　灰色预测基础知识3.2　灰色预测的matlab程序3.3　灰色预测应用实例第4章　遗传算法及其matlab实现4.1遗传算法基本原理4.1.1人工智能算法概述4.1.2遗传算法生物学基础4.1.3遗传算法实现步骤4.1.4遗传算法的拓展4.2遗传算法MATLAB程序设计4.2.1程序设计流程及参数选取4.2.2 MATLAB遗传算法工具箱4.3遗传算法应用案例4.3.1案例一 无约束目标函数最大值遗传算法求解策略4.3.2案例二 CUMCM中多约束非线性规划问题的求解第5章 粒子群算法及其MATLAB实现5.1 PSO算法相关知识5.1.1 初识PSO算法5.1.2 PSO算法基本理论5.1.3 PSO算法的约束优化5.1.4 PSO算法优缺点5.2 PSO算法程序设计5.2.1程序设计流程5.2.2 PSO算法的参数选取5.2.3 PSO算法MATLAB源程序范例5.3 应用案例 基于PSO算法和BP算法训练神经网络5.3.1如何评价网络的性能5.3.2 BP算法能够搜索到极值的原理5.3.3 PSO-BP神经网络的设计指导原则5.3.4 PSO算法优化神经网络结构5.3.5 PSO-BP神经网络的实现第6章 模拟退火算法及其Matlab实现 6.1 算法的基本理论6.1.1 算法概述6.1.2 基本思想6.1.3 其它一些参数的说明6.1.4 算法基本步骤6.1.5 几点说明6.2 算法的Matlab实现6.2.1 算法设计步骤6.2.2 典型程序结构6.3 应用实例：背包问题的求解9.3.1 问题的描述9.3.2 问题的求解6.4 模拟退火程序包ASA简介6.4.1 ASA的优化实例6.4.2 ASA的编译6.4.3 Matlab版ASA的安装与使用6.5 小结6.6 延伸阅读第7章 人工神经网络及其Matlab实现7.1 人工神经网络基本理论7.1.1 网络模型拓扑结构7.1.2常用激励函数7.1.3 常见神经网络理论7.1.4四层径向基小波神经网络结构设计7.2 BP神经网络MATLAB工具箱7.2.1 BP网络创建函数7.2.2 神经元激励函数7.2.3 BP网络学习函数7.2.4 BP网络训练函数7.2.5 性能函数7.3组建神经网络的注意事项7.3.1神经元结点数7.3.2数据预处理和后期处理7.3.3 学习速度的选定7.4 应用实例7.4.1基于MATLAB工具箱公路运量预测7.4.2 基于MATLAB源程序公路运量预测7.4.3 艾滋病治疗最佳停药时间的确定第8章 小波分析及其MATLAB实现 8.1小波分析基本理论8.1.1 Fourier变换的局限性8.1.2 伸缩平移和小波变换8.1.3小波变换入门和多尺度分析8.1.4小波窗函数自适应分析8.1.5梦的凝缩与小波多尺度分解8.2小波分析MATLAB程序设计8.2.1 小波分析工具箱函数指令8.2.2小波分析程序设计综合案例8.3小波分析应用案例8.3.1案例一 融合拓扑结构的小波神经网络8.3.2案例二 血管重建引出的图像数字水印第9章 计算机虚拟及其MATLAB实现 9.1计算机虚拟基本知识9.1.1从3G移动互联网协议W-CDMA谈MATLAB虚拟9.1.2计算机虚拟与数学建模9.1.3数值模拟与经济效益博弈9.2数值模拟MATLAB程序设计9.2.1 微分方程组模拟9.2.2服从概率分布随机模拟9.2.3蒙特卡罗模拟9.3动态仿真MATLAB程序设计9.2.1 MATLAB音频处理9.2.2 MATLAB常见6种动画形式9.4应用案例 四维水质模型9.3.1引例提出9.3.2 引例分析9.3.3四维水质模型准备9.3.4 条件假设与符号约定9.3.5四维水质模型的组建9.3.6 模型求解9.3.7计算机模拟情境下篇 真题演习 第10章 彩票中的数学(CUMCM2002B) 10.1 问题的提出10.2 问题二模型的建立10.2.1 模型假设与符号说明10.2.2 模型的准备10.2.3 模型的建立10.3 模型的求解10.3.1 求解的思路10.3.2 Matlab程序13.3.3 程序结果10.4 技巧点评第11章 露天矿卡车调度问题(CUMCM2003B) 11.1 问题的提出11.2 基本假设与符号说明11.2.1 基本假设11.2.2 符号的说明11.3 问题的分析及模型的准备11.4 原则1数学模型（模型1）的建立与求解11.4.1模型的建立11.4.2 模型的求解11.5 原则2数学模型（模型2）的建立与求解11.6 技巧点评第12章 奥运会商圈规划问题(CUMCM2004A)12.1 问题的描述12.2 基本假设、名词约定及符号说明12.2.1基本假设12.2.2符号说明12.2.3名词约定12.3 问题的分析与模型的准备12.3.1基本思路12.3.2基本数学表达式的构建12.4. 设置MS网点数学模型的建立与求解12.4.1模型的建立12.4.2模型的求解12.5 设置MS网点理论体系的建立12.6 商区布局规划的数学模型12.6.1模型的建立12.6.2模型的求解12.7 模型的评价及使用说明12.7.1 模型的优点12.7.2 模型的缺点12.8 技巧点评第13章 卫星和飞船的跟踪测控（CUMCM2009C） 13.1 问题的提出13.2 模型的组建13.2.1 基本假设13.2.2 符号约定13.2 模型的建立13.2.1 模型一 椭圆形运行轨道的测控站设置13.2.2 模型二 圆形运行轨道的测控站设置13.3 模型的求解和结果13.4飞船测控系统的仿真13.4.1 仿真思路与步骤13.4.2 仿真程序与结果13.5 模型的讨论13.6 技巧点评第14章 出版社的资源配置问题(CUMCM2006A) 14.1 问题重述14.2 符号说明和基本假设14.2.1 基本符号说明14.2.2 基本假设14.3 问题分析和模型的准备14.3.1 各学科（分社）内部书号个数的分配14.3.2 由分配到的书号数计算销售量14.3.3 人力资源的约束14.3.4 由市场占有率确定强势产品14.3.5 权重满意度、评价函数和潜在效益价值14.4 规划模型的建立14.4.1 目标函数的确定14.4.2 约束条件的挖掘14.4.3 规划模型14.5 模型的求解14.5.1 直接利用MATLAB自带的优化工具箱求解14.5.2 遗传算法求解规划问题14.5.3 所有课程分配书号数的确定14.6 技巧点评第15章 城市供水量预测(电工杯2007B) 15.1 问题重述15.2 模型的建立和求解15.2.1模型的假设15.2.2符号约定15.2.3 问题的分析15.3 模型一 城市计划供水量的灰色预测15.3.1 问题的小波分析15.3.2 灰色预测的建立和实现15.4 模型二 两个水厂计划供水量的灰色预测15.5 模型三 改进型四层隐节点合成BP神经网络模型15.5.1 BP神经网络的建立15.5.2 Matlab实现程序15.5.3 模型的结果15.6 模型的检验15.7 模型的优缺点15.8 技巧点评附件 数学建模参赛经验 一、如何准备数学建模竞赛二、数学建模队员应该如何学习Matlab三、如何才能在数学建模竞赛中取得好成绩四、数学建模竞赛中的项目管理和时间管理五、一种非常实用的数学建模方法：目标建模法

计算机的未来充满了变数,性能的大幅度提高是不可置疑的，而实现性能的飞跃却有多种途径。不过性能的大幅提升并不是计算机发展的唯一路线，计算机的发展还应当变得越来越人性化，也要注重环保。计算机从出现至今，经历了机器语言、程序语言、简单操作系统和Linux、Macos、BSD、Windows等现代操作系统四代，运行速度也得到了极大的提升，第四代计算机的运算速度已经达到几十亿次每秒。未来计算机性能应向着微型化、网络化、智能化和巨型化的方向发展。1、巨型化巨型化是指为了适应尖端科学技术的需要，发展高速度、大存储容量和功能强大的超级计算机。2、微型化随着微型处理器(CPU)的出现，计算机中开始使用微型处理器，使计算机体积缩小了，成本降低了。3、网络化互联网将世界各地的计算机连接在一起，从此进入了互联网时代。4、人工智能化计算机人工智能化是未来发展的必然趋势。现代计算机具有强大的功能和运行速度，但与人脑相比，其智能化和逻辑能力仍有待提高。

戴明刚1，2　曲寿利1（1.中国石化石油勘探开发研究院，北京100083；2.中国地质大学（北京），北京100083）摘要 本文针对重力界面反演的遗传算法（GA）不足进行了改进。根据重力异常与界面深度近似关系使遗传算法初始种群绝大部分在真实解附近产生，去掉多余的搜索空间，加快优质解产生速度。在遗传算法计算到一定程度后，从定义区间的角度和最优解的角度改变搜索步长，进一步加速收敛。同时在GA的交叉和变异操作中采用自适应过程，GA收敛速度和计算效率显著提高。经过前述改进GA后，引进重磁线性迭代算法，有效结合GA与线性算法的优势，使重力界面反演迭代显著提高效率，通过模型计算检验，本方法误差在合理范围内，且不需要界面平均深度，与传统方法比较，计算精度高。关键词 混合优化 遗传算法 重力 界面反演Research on Mixed Optimum Inversion of Gravity InterfaceDAI Ming-gang1，2，QU Shou-li1（1.Exploration ＆ Production Research lnstitute，SlNOPEC，Beijing100083；2.China University of Geoscience，Beijing100083）Abstract This paper has improved the method of gravity interface inversion using Genetic Algorithm（GA）.According to approximative relationship of gravity anomaly and interface，much redundant search space of solution is gotten rid of，that means the most of original population of GA"s solution come into being round true solution.After some times of calculation，search step length is changed from direction of defined range and optimum solution，which accelerates convergence further.At the same time，self adaptive operation are taken in mate and variation of GA"s.Based on GA"s above improve，the calculating time of GA is decreased.When iteration of GA enter in evening，the advantages of non-linear and linear algorithm can be mixed，the linear iteration replace non-linear iteration to accelerate the convergence and raising of efficiency observably.Through numerical tests，it proves that the inversion method，Mixed Optimum Inversion of Gravity Interface，has high precision of calculation whose error are within the range of reasonable contrast to conventional method，and needn"t to give the mean depth for inversion.Key words Mixed Optimum Genetic Algorithm gravity interface inversion在中国海相盆地油气勘探中，地震方法因为其良好的纵向分辨能力成为勘探方法的主力，重磁位场勘探方法具有较好的水平分辨能力，是地震勘探的有力补充。将地震方法与重磁位场方法有机地结合，开展综合地球物理研究，可以降低地球物解释的多解性，加快油气勘探步伐［1，2］。在石油重磁勘探上，界面反演是一个重要的方面，重磁反演方法以线性方法较多，主要有界面直接反演法、统计反演回归分析法、界面迭代反演法等［2～13］。非线性方法主要有模拟退火、人工神经网络和遗传算法等［13～15］。其中遗传算法（Genetic algorithm，简称GA）是全局最优化随机搜索方法中的一种，由Holland 于1975 年提出来，它模仿生物界自然选择和遗传规律，以适者生存、优胜劣汰为原则，在模型参数空间进行完全搜索，逼近全局极值［13～15］。遗传算法自出现以来，在包括地球科学在内的各学科领域得到了广泛的应用，尽管遗传算法比其他传统算法有更强的鲁棒性，但它更擅长全局搜索而局部搜索能力不足。在GA搜索阶段的初期，收敛速度比较快，但随着时间的进展，效率变低。针对遗传算法在地球物理反方面临的这些问题，前人［16～20］分别对遗传算法的收敛范围、染色体编码方式、交叉方式及变异方式做了改进，使整个反演过程能得到全局优化解，又提高了计算速度，取得了一定进展。本文在前人工作的基础上，对遗传算法的初始群体产生、迭代过程搜索范围和后期迭代过程混合线性迭代进一步做了改进。1 重力界面反演的遗传算法改进遗传算法是在选择作用前或作用后保留当前最优解，保证收敛至全局最优解。收敛至全局最优解，实际上是不断保留当前最优解的过程，主要包括3个基本操作：选择再生、交叉和变异。1.1 初始群体及其规模初始群体及其规模影响遗传算法的最终结果及执行效率。本文选用长方体组合模型正演，界面深度由长方体高度构成。随机产生一组界面深度构成染色体，由随机函数生成一系列染色体构成初始种群。群体规模太小导致优化性能一般不太好，而采用较大群体规模可减少算法陷入局部最优解的机会，但却增加了计算复杂程度，为了避免这些问题，因此，群体规模要经过试验选择。由于重力反演中变量很多，如果采用完全随机方法产生初始个体，通过遗传逐步淘汰得到理想解，需要相当长的运算时间，为此本文采用下述措施，根据重力异常与界面深度的关系［5］，可以作如下估计：油气成藏理论与勘探开发技术式中：Δg为处理后的重力异常；Δσ为界面上下密度差；h估为界面的大致深度。这样初始界面的范围［hi，hm］，可以由一组具体Δg的值来确定。确定范围后，由随机函数生成一组群体，重复若干次，生成若干个群体。1.2 目标函数本文遗传算法以均方差作为目标函数：目标函数：油气成藏理论与勘探开发技术适应度函数F=1.0/（1.0+u03d5） 取F极大值1.3 选择过程——混合选择本文使用锦标赛选择与精英化选择混合的选择法。从群体中任意选择一定数目的个体，从中选适应度高的个体复制到下一代，这一过程反复执行，直到保存到下一代的个体数达到预定的数目。同时把群体中适应度最高的个体不进行配对直接复制到下一代中。结合二者，可以保证某一代中过程最优解不被交叉和变异破坏，也避免由于局部最优个体的增加而陷入局部解的可能性。1.4 交叉过程——自适应交换交叉概率控制交叉操作被使用的频度，若较大，可增强开辟新的搜索区域能力，但高性能模式遭到破坏的可能性增大；若太小，可能陷入迟钝状态。因此，交换概率使用自适应交换概率公式［15］，既可使父代中的优秀个体得以保留，又可使交换过程朝优化方向进行，减少适应度值的计算量。1.5 变异过程——自适应的进化变异GA 通过变异过程保证繁殖过程中有足够的新的基因产生，维持群体多样性，从而使整个计算向全局优化极值收敛。为了防止低频度变异使群体重要的基因丢失，高频度的变异使遗传算法趋于纯粹的随机搜索，使用自适应变异［15］。1.6 繁殖过程结束的判定当各个模型的目标函数值的平均值达到一定，不再收敛或者到达规定的次数时，则视为遗传算法繁殖过程结束，取最后一代中模型适应度最高者作为遗传算法反演结果。1.7 迭代过程收敛范围的进一步改进（1）据前人［18］的研究，在迭代一定的次数后，当前最优值会进入真值邻域，可以使搜索空间压缩。因此，本文在迭代一定的次数后，采用黄金分割法对搜索范围作进一步压缩搜索：令D=（Xmax-Xmin）×（1-0.618）若Vbest-D＞Xmin，则 X（Xmin）=Vbest-D若Vbest+D＜Xmax，则 X（Xmax）=Vbest+D式中：Xmin和Xmax分别为各参数初始变量范围；X（Xmin）和X（Xmax）分别为各参数压缩后变量范围；D为伸缩距离；Vbest为变量当前最优值。为了避免把真值可能排除在新的搜索范围之外，在GA迭代次数超过一定次数之后才进行压缩，经过一次压缩后正常迭代若干次后再进行下一次压缩，使模型群体每次对新的个体适应都有一段适应过程。（2）在前述改进迭代超过一个更大的次数后，采用新的压缩方式：若0.8×Vbest≥X（Xmin），X2（Xmin）=0.8×Vbest若1.2×Vbest≤ X（Xmax），X2（Xmax）=1.2×Vbest每迭代若干次压缩一次，X（Xmin），X（Xmax）为最后一次第一种压缩方式后的各参数变量范围。X2（Xmin）和X2（Xmax）分别为各参数新的变量范围；Vbest为变量当前最优值。上述每次范围压缩，新的范围都不超过旧的范围。2 重力界面反演的线性迭代如果遗传过程迭代超过规定的次数，进入晚期还不收敛，此时即进入线性迭代过程。根据遗传算法的结果，算出此时的解作为平均深度，然后用下面的线性迭代法进行反演，不满足精度又进入遗传算法里作为当前代数群体最优解，进行遗传算法运算，反复迭代直至满足规定的原则。本文重力界面反演的线性算法使用的是改进后的重磁异常迭代反演法［2，8］，模型采用三维柱体模型。因此，本文所用方法流程如图1所示。图1 混合优化的重力界面反演流程图3 此方法的模型计算效果为了验证该方法效果，设计了理论界面模型如下，数据为20×18，行间距2km，列间距3km，深度范围1.5～7.1km，密度差0.14g/cm3，在PⅣ2.0 GHz CPU，RAM内存512M兼容机上进行计算。在无噪声和5%噪声情况下分别计算结果（如图2～4）；为了比较其效果，在加5%噪音且知道平均深度情况下，也用传统Parker法作了反演计算（图5；表1，表2）。重力场没有噪声时（图2，图3），用本文方法反演深度最大绝对误差为0.14km，平均绝对误差为0.015km，均方差为0.028km；最大相对误差2.3%，平均相对误差0.3%；其中，绝对误差大于0.1km，所占总数据数的百分比为1.9%，相对误差大于2%，所占总数据数的百分比为1.1%，可以看出误差主要在模型深部。图2 模型深度表1 本文方法与Parker法反演误差比较（一）表2 加5%噪声时本文方法与Parker法反演误差比较（二）图3 正演结果与无噪声反演深度结果给重力场加5%噪声时（图4），用本文方法反演深度最大绝对误差为2.2km，平均绝对误差为 0.34km，均方差为 0.49km，最大相对误差为 42.7%，平均相对误差为8.2%。给重力场加5%噪声时，用Parker法反演深度（图5）最大绝对误差为2.61km，平均绝对误差为 0.61km，均方差为 0.76km；最大相对误差为 37.8%，平均相对误差为14.5%。在计算过程中，本文方法用时约4min，用基本遗传算法计算用时约16min，Parker法用时约10s。从计算结果和计算过程可以得出：本文方法精度比传统Parker法高，结果精度决定于重力场的精度，重力场精度越高，则反演精度越高；误差主要集中在边缘和最深部位，这和一般位场方法基本特征一致；计算效率比基本遗传算法高，但比Parker法低。图4 加5%噪声反演深度结果4 结语本文改进的基于遗传算法的界面反演方法，在遗传反演过程中，从不同角度增加了加速收敛，使遗传算法显著提速；同时使遗传算法与线性迭代算法混合，充分利用二者优势，反演密度界面，使整体性能有进一步的改善，且不需要平均深度。经理论模型试算和与前人方法反演对比，本方法在精度上具有明显优势，同时比基本遗传算法速度快，使基于遗传算法的重力界面反演进一步朝实用化方向迈进。图5 Parker法5%噪声时反演结果在某些严重缺乏地震资料和深井资料或资料质量有限的地区，如有重力资料且分场效果比较好，本方法有应用前景。致谢 研究工作得到了中国石化石油勘探开发研究院孙建国副总工程师、处理解释中心宁俊瑞主任、董宁副主任和陈天胜博士后的帮助，在此表示衷心的感谢。参考文献［1］刘光鼎，肖一鸣.油气沉积盆地的综合地球物理研究［J］.石油地球物理勘探，1985，（5）：445～454.［2］王家林，王一新，万明浩编著.石油重磁解释［M］.北京：石油工业出版社，1991.［3］安玉林等.重磁勘探正反演理论方法研究的新进展［J］.地学前缘，2003，10（1）：141～149.［4］王万银等.双界面模型重力场快速正反演问题［J］.石油物探，1993，32（2），80～87.［5］孙德梅等.三维密度界面反演的一个近似方法［J］.物探与化探，1984，8（2）：89～98.［6］姚长利等.重磁遗传算法三维反演中高速计算及有效存储方法技术［J］.地球物理学报，2003，46（2）：252～258.［7］曾华霖，阚筱玲，谢婷婷等编译.重磁勘探反演问题［M］.北京：石油工业出版社，1991.［8］Gerard A，Deleglia N.Automatic three-dimensional modeling for the interpretation of gravity or magnetic anomalies.Geophysics，1975，40（6）：1014～1034.［9］Oldenberg D.The inversions and interpretation of gravity anomalies.Geophysics，1974，39，526～536.［10］Parker.The rapid calculation of potential anomalies.Geophys.J.R.astr.Soc.，1972，31，447～455.［11］Spector A，Grant F S.Statistical models for interpreting aeromagnetic data.Geophysics，1970，35，293～302.［12］Talwani M，Ewing M.Rapid computation of gravitational attraction of three-dimensional bodies of arbitrary shape.Geophysics，1960，25：203～225.［13］杨文采.地球物理反演的理论与方法［M］.北京：地质出版社，1997.［14］陈国良，王煦发，庄镇全，王东升 编著.遗传算法及其应用［M］.北京：人民邮电出版社，1996.［15］王小平，曹立明.遗传算法——理论、应用与软件实现［M］.西安：西安交通大学出版社，2002.［16］陈军，王家林等.用于重力反演的“自适应多段交换”遗传算法［J］.石油物探，2001，40（1）：102～114.［17］刘云峰，沈晓华.二维密度界面的遗传算法反演［J］.物探化探计算技术，1997，19（2）：138～142.［18］石琳珂.逐步缩小范围的遗传算法［J］.地球物理学进展，1995，10（4）：67～79.［19］张小路.重磁反演的群体优生遗传算法［J］.地质与勘探，1999，（5）：31～35.［20］邹强，周熙襄等.地球物理反演中遗传算法编码进制的讨论［J］.新疆石油地质，2004，25（3）：337～339.

第1章 绪论1．1 什么是人工智能1．1．1 智能的解释1．1．2 人工智能的解释1．1．3 计算机与人工智能1．1．4 人类智能与人工智能1．1．5 人工智能的研究目标1．1．6 人工智能中的通用问题求解方法1．2 人工智能的发展简史1．3 人工智能的研究方法及基本内容1．3．1 人工智能的研究方法1．3．2 人工智能研究的基本内容1．4 人工智能的基本技术1．5 人工智能的主要研究领域及实践1．5．1 人工智能的主要研究领域1．5．2 人工智能实践1．6 人工智能在中国1．6．1 数学机械化1．6．2 机器学习1．6．3 自动推理1．6．4 时间和空间知识表示和推理1．6．5 自然语言处理1．6．6 智能体技术及应用1．6．7 图像识别习题第2章 知识及知识的表示2．1 概述2．1．1 知识的基本概念2．1．2 知识表示2．2 一阶谓词逻辑表示法2．2．1 知识的谓词逻辑表示法2．2．2 谓词逻辑表示知识举例2．2．3 一阶谓词逻辑表示法的特点2．3 产生式表示法2．3．1 产生式的基本形式2．3．2 产生式表示知识的方法2．3．3 产生式系统的组成2．3．4 产生式系统的推理方式2．3．5 产生式系统应用举例2．3．6 产生式表示法的特点2．4 框架表示法2．4．1 框架的构成2．4．2 框架表示知识举例2．4．3 框架系统的推理2．4．4 框架表示法的特点2．5 语义网络表示法2．5．1 语义网络的概念及结构2．5．2 语义网络的基本语义联系2．5．3 语义网络表示知识的方法及步骤2．5．4 语义网络知识表示举例2．5．5 语义网络的推理过程2．5．6 语义网络表示法的特点2．6 面向对象表示法2．6．1 面向对象的基本概念2．6．2 面向对象的知识表示2．6．3 面向对象的知识表示举例习题第3章 经典逻辑推理3．1 概述3．1．1 推理定义3．1．2 推理方式及分类3．2 推理的逻辑基础3．2．1 谓词公式的解释3．2．2 谓词公式的等价性与永真蕴含性3．2．3 置换与合一3．2．4 谓词公式的范式3．3 产生式系统推理3．3．1 产生式系统的基本结构3．3．2 推理方向3．3．3 冲突消解策略3．4 自然演绎推理3．4．1 自然演绎推理的基本概念3．4．2 利用演绎推理解决问题3．5 归结演绎推理3．5．1 子句集及其化简3．5．2 Herbrand理论3．5．3 Robinson归结原理3．5．4 应用归结原理证明问题3．5．6 用归结原理求解问题3．5．7 归结策略习题第4章 不确定性推理4．1 不确定性推理中的基本问题4．2 不确定性推理方法分类4．3 概率方法4．3．1 经典概率方法4．3．2 Bayes定理4．3．3 逆概率方法的基本思想4．3．4 逆概率方法的优缺点4．4 主观Bayes方法4．4．1 知识不确定性的表示4．4．2 证据不确定性的表示4．4．3 不确定性的传递算法4．4．4 结论不确定性的合成算法4．4．5 例子4．4．6 主观Bayes方法的主要优缺点4．5 可信度方法4．5．1 可信度概念4．5．2 C-F模型4．5．3 可信度方法应用举例4．6 证据理论4．6．1 基本概念4．6．2 D-S理论4．6．3 知识的不确定性的表示4．6．4 证据的不确定性的表示4．6．5 例子4．6．6 证据理论的主要优缺点习题第5章 搜索问题求解5．1 基本概念5．2 状态空间搜索5．2．1 问题的状态空间表示5．2．2 状态空间的穷搜索法5．2．3 启发式搜索法5．3 问题归约法5．3．1 问题归约描述5．3．2 与或图表示5．3．3 AO*算法5．4 博弈树搜索5．4．1 极大极小过程5．4．2 α-β过程习题第6章 遗传算法6．1 遗传算法简介6．1．1 遗传算法的起源6．1．2 遗传算法的基本思想6．1．3 遗传算法的主要特点6．1．4 遗传算法的应用6．2 函数优化实例6．2．1 问题描述6．2．2 种群的初始化6．2．3 选择策略6．2．4 遗传算子6．3 基本遗传算法6．3．1 编码表示6．3．2 适应度函数6．3．3 选择策略6．3．4 遗传算子的设计6．4 遗传算法的应用举例6．4．1 函数最优化问题6．4．2 旅行商问题6．4．3 排课表问题习题第7章 人工智能在教育教学领域中的应用7．1 遗传算法在教育教学领域中的应用7．1．1 基于遗传算法的智能组卷策略7．1．2 基于遗传算法和模糊综合评价的课堂效果评价方7．1．3 基于遗传算法的网络教学资源共享优化调度7．2 专家系统在教育教学领域中的应用7．2．1 智能教学专家系统的形式化模型7．2．2 计算机编程辅助教学专家系统的构建7．2．3 专家系统在计算机辅助教学系统中的应用7．2．4 智能计算机辅助教学系统中学生模型库的设计7．2．5 计算机智能导师系统的知识表示7．3 数据挖掘在教育教学领域中的应用7．3．1 数据挖掘在本科教学评估中的应用7．3．2 关联规则挖掘在学分制教学管理中的应用7．3．3 多维关联规则挖掘在高校就业领域中的应用7．4 神经网络在教育教学领域中的应用7．4．1 神经网络在教学工作水平评估中的应用7．4．2 基于BP神经网络的编译原理学绩评估方法附录简单函数优化的遗传算法C代码参考文献

现在比较常用的是台湾一个大学教授编的一个svm工具箱叫“Libsvm”，有c版本的和matlab版本的，你可以到网上下载下来研究一下

人工智能技术应用专业学习的核心课程有：计算思维、计算机网络与分布式处理、数据结构与算法、数据库原理与应用、操作系统及应用、大数据技术原理与应用、机器学习基础、云计算架构与实践。人工智能技术应用是属于普通高等学校本科专业，是一个以计算机科学为基础，由计算机、心理学、哲学等多学科融合的交叉学科，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。人工智能技术应用专业致力于培养具备良好的信息科学、数理统计基础、计算机系统知识及扎实的编程基础，以及大数据基础知识与技能，掌握人工智能核心原理和人工智能思维，能够熟练运用数据思维、人工智能模型、工具、语音识别、图像处理等技术解决实际问题的高素质应用型人才。人工智能需要学习的基础课程1、需要数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析等基础课程。2、需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法；当然还有各个领域需要的算法，比如要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM；算法很多需要时间的积累。3、需要掌握至少一门编程语言，毕竟算法的实现还是要编程的；如果深入到硬件的话，一些电类基础课必不可少；人工智能更加专业的内容要到研究生才会去学，本科也就是蜻蜓点水打基础，毕竟需要的基础课过于庞大。人工智能专业的主要领域是：机器学习、人工智能导论（搜索法等）、图像识别、生物演化论、自然语言处理， 需要的前置课程主要有：信号处理，线性代数，微积分，还有编程（最好有数据结构基础）。

地震反演是利用地表地震观测地震资料，以已知地质规律和钻井、测井资料为约束，对地下岩层空间结构和物理性质进行成像（求解）的过程，广义的地震反演包含了地震处理解释的整个内容。通常地震反演的结果叫做合成声波测井或波阻抗，因此地震反演特指波阻抗反演，地震反演技术就是利用地层资料反演地层波阻抗（或速度）的地震特殊处理解释技术。地震反演技术是在地层岩性圈闭识别中，定量预测储层的核心技术，它主要从纵向上解决储层的分辨和预测问题。地震反演技术可以分为叠前和叠后两大类。近20年来，叠后地震反演取得了巨大进展，已形成了多种成熟技术。这些技术按测井资料在其中所起作用的大小又可分成四类：道积分、测井控制下的地震反演、测井—地震联合反演和地震控制下的测井内插外推，分别用于油气勘探开发的不同阶段（姚逢昌，1997）。从实现方法上可分为道积分反演、递推反演与基于模型的地震反演等。（一）道积分反演道积分是利用叠后地震资料计算地层相对波阻抗的直接反演方法，就是把地震道反射波形由上到下做积分，并去除其直流成分。因为它是在地层波阻抗随深度连续可微条件下推导出来的，因而又成为连续反演，是最简单的相对波阻抗转换。道积分方法无需钻井控制，递推误差小，处理周期短，对于厚层砂岩，利用道积分数据可以直接确定砂体厚度。但是道积分受地震固有频带的限制，分辨率低，无法适应薄层解释的需要；无法得到地层的绝对波阻抗，不能定量计算储集体参数；处理过程中，不能用井资料进行控制，因而其结果的可靠程度较低。道积分反演基本原理是由反射系数计算公式经过一系列推导可得：中国东部裂谷盆地地层岩性油气藏式中：Wk是地震子波；υk是第k个采样点的速度；υ1是第一个采样点的速度；Xi是地震道，C为常数。显然，由于假设地震子波Wk不变，那么对地震道的积分反映了第k个采样点地层速度与起始点地层速度的比值。因此，地震道的积分求和结果就相当于一条相对波阻抗曲线。由于道积分的分辨率实际上低于地震反射剖面，另外道积分没有利用井孔资料，已知信息的标定程度太低，目前道积分反演用得比较少，可能在新区无井时才会采用。（二）递推反演基于反射系数递推计算地层波阻抗（速度）的地震反演方法称为递推反演。递推反演的关键在于从地震记录估算地层反射系数，得到能与已知钻井最佳吻合的波阻抗信息。递推反演方法中测井资料主要起标定和质量控制的作用，因而递推反演又称为直接反演或测井约束下的地震反演。递推反演是对地震资料的转换处理过程，其结果分辨率、信噪比及可靠程度完全依赖于地震资料本身的品质，因此用于反演的地震资料应具有较宽频带、较低噪声、相对振幅保持和准确成像特点。测井资料尤其是声波和密度测井资料，是地震横向预测的对比标准和解释依据，在反演之前应进行预处理和标准化，使其能够正确反映岩层的物理特征。基于地震资料直接转换的递推反演方法比较完整的保留了地震反射的基本特征，不存在基于模型方法的多解性问题，能够明显地反映岩相、岩性地的空间变化，在岩性相对稳定的条件下，能较好地反映储集层的物性变化。由于受地震频带宽度的限制，递推反演资料的分辨率相对较低，不能满足薄储集层研究的需要。1.递推反演原理和方法无噪偏移地震记录的理论模型为：来自献县S（t）= r（t）×W（t）式中：S（t）为地震记录；r（t）为地层反射系数；W（t）为地震子波。通过子波反褶积处理，可由地震记录求得反射系数，进而递推计算出地层波阻抗或层速度。中国东部裂谷盆地地层岩性油气藏式中：Z0为初始波阻抗；Zj+1为第j+1层地层波阻抗。递推反演的技术核心在于由地震资料正确估算地层反射系数（或消除地震子波的影响），比较典型的实现方法有：基于地层反褶积方法、稀疏脉冲反演、和基于频域反褶积与相位校正的递推反演方法等。2.ISIS反演原理及应用效果（1） ISIS反演原理：ISIS软件反演方法属于一种特殊的稀疏脉冲反演，其核心技术是全局优化和局域优化相结合的非线性模拟退火方法，具有抗噪能力强、提高分辨率、忠实地震资料等特点。这一方法的主要步骤：曲线标定、地震子波的提取、初始模型的建立、反演约束参数的选取及模拟退火反演。而建立正确的初始模型又是这一方法的关键。可在勘探和开发阶段，尤其井少或无井的情况下，进行大套储层或特殊岩性储层的研究。（2） ISIS反演应用效果：由于地震合成记录和地震剖面的残差在高频部分充满噪音，而ISIS反演用信噪比和水平连续性作为约束条件，以决定只有有效信号参加反演，同时，有效信号与高频噪音是根据道与道之间波阻抗值的相干性来区分，所以反演结果有较高的信噪比。ISIS反演结果的分辨率主要来自地震资料，其可靠性在横向上是一致的。由于Iu2043SIS软件反演采用了时变子波和层序场技术，适用于较大时窗范围的反演，对于初始模型的要求并不高，目前应用到区带性储层、沉积相研究取得了较好的效果。此外，ISIS反演使用了相干体和倾角体来约束断层和地层走向、接触关系，所以更适合于厚度变化快和侧向加积的地层。对于不同勘探程度的油气区，资料条件各不相同。某些地区地震资料条件较好，分辨率、保真度及信噪比均较高，但是钻井数较少或平面分布不均匀；某些地区地震资料相对较差但钻井、测井资料丰富且质量较高。运用ISIS软件反演过程中，针对工作区资料条件，可通过调整反演流程和约束条件参数分别在上述勘探区（多考虑地震资料）及开发区（多考虑低频约束）均得到了良好的反演效果。在二连盆地的地层岩性油藏勘探实践中，华北油田应用ISIS软件对于乌里雅斯太凹陷南洼槽腾一段透镜状厚层湖底扇砂砾岩体预测取得了明显成效。这些湖底扇砂砾岩体在地震剖面上表现为孤立的透镜状，横向连续性差，反射振幅、反射频率横向变化大。从反演结果看，在纵向上几期湖底扇群相互叠置，在平面上砂砾岩体分布广、横向分布较为稳定、连通性较好（图7-17）。（三）基于模型的地震反演在薄储集层地质条件下，由于地震频带宽度的限制，基于普通地震分辨率的直接反演方法，其精度和分辨率都不能满足油田开发的要求。基于模型地震反演技术以测井资料丰富的高频信息和完整的低频成分补充地震有限带宽的不足，可获得高分辨率的地层波阻抗资料，为薄层油（气）藏精细描述创造了有利条件。基于模型的地震反演的中心思想，就是利用测井资料具有较高的垂向分辨率和地震资料具有较好的横向连续性的特点。将二者结合起来，得到既有较高的垂向分辨率又有较好横向分辨率的反演结果。这类反演的优点是反演结果的分辨率较高，其缺点在于模型对反演结果起着控制作用，因此如何构建合理的地质模型是关键。基于模型反演技术把地震与测井有机地结合起来，突破了传统意义上的地震分辨率的限制，理论上可得到与测井资料相同的分辨率，是油田开发阶段精细描述的关键技术。多解性是基于模型反演方法的固有特性，主要取决于初始模型与实际地质情况的附和程度，在同样的地质条件下，钻井越多，结果越可靠，反之亦然。图7-17 乌里雅斯太凹陷ISIS储层反演剖面图、平面图地震资料在基于模型反演中主要起两方面的作用，其一是提供层位和断层信息来指导测井资料的内插外推建立初始模型，其二是约束地震有效频带的地质模型向正确的方向收敛。地震资料分辨率越高，层位解释就有可能越细，初始模型就接近实际情况，同时，有效控制频带范围就越大，多解区域相应减少。因此提高地震资料自身分辨率是减小多解性的重要途径。著名反演软件Strata和Jason中的InverMod反演模块就属于地震数据与测井数据联合反演这种基于模型的地震反演。华北油田在二连盆地油气勘探中，成功使用了Strata和Jason等反演软件，并取得了非常好的油气勘探效果。1.基于模型反演原理和方法基于模型反演方法的原理是：先建立一个初始地层波阻抗模型，然后由此模型地震正演，求得合成地震记录，将合成地震记录与实际地震记录相比较，根据比较结果，修改地下波阻抗模型的速度、密度、深度及子波，在正演求取合成地震记录，再与实际地震记录比较后，继续修改波阻抗模型，如此反复，从而不断地通过迭代修改，直至合成地震记录与实际地震记录最接近，最终得到地下的波阻抗模型（图7-18）。图7-18 基于模型反演方法思路（据姚逢昌等，2000）基于模型地震反演实质上是地震、测井联合反演，其结果的低、高频信息来源于测井资料，构造特征及中频段取决于地震数据。多解性是基于模型地震反演的固有特性，即地震有效频带以外的信息不会影响合成地震资料的最终结果，减小基于模型方法多解性问题的关键在于正确建立初始模型。基于模型反演结果的精度不仅依赖于研究目标的地质特征、钻井数量、井位分布以及地震资料的分辨率和信噪比，还取决于处理工作的精细程度。基于模型地震反演方法主要有：测井约束反演、地震岩性模拟反演、广义线性反演、多道反演、地质统计学反演、遗传算法反演、混沌反演及波阻抗多尺度反演等。2.Strata反演原理及应用效果（1） Strata反演原理：首先，建立地震地质模型（包括深度、厚度、速度），利用地震频带对测井声波曲线进行滤波，用来作为反演的初始波阻抗模型，然后用初始波阻抗模型和从反演的目标层所提取的子波做合成记录，并与井旁地震道进行对比，如果两者不吻合，则对初始波阻抗模型进行修改，再做合成记录并且继续与井旁道对比，直到二者相似为止。这时的波阻抗模型，便是井旁道的波阻抗。接下来，把井旁道的波阻抗作为下一道的初始波阻抗模型，重新做合成记录，沿地震解释层位与实际地震记录进行与上一轮相同的对比，若不同，则修改，直至相符。按此方法，由井出发沿解释层位做对比并逐道外推，直至运算结束。（2） Strata应用效果：华北油田在二连盆地巴音都兰凹陷的地层岩性油气藏勘探中，紧密结合钻探成果，滚动式开展储层预测。通过应用Strata软件进行储层预测，认为储层在巴19、巴19东及西南较为发育（图7-19），结果被勘探所证实。图7-19 二连盆地巴音都兰凹陷巴19井区Strata波阻抗反演平面图（据杜金虎，2003）图7-20 太43油层Jason波阻抗反演平面图（据杜金虎，2003）3.Jason反演原理及应用效果（1） Jason反演原理：Jason软件中的InverMod反演模块是一个基于模型的多种资料约束的反演工具，而不是一个一般意义上的测井约束反演软件。它尊重测井资料并利用地质资料和地震道振幅数据由井外推，具体就是利用构造地质解释层位数据建立一个称为Framwork的地质框架模型，以此为主要约束条件，由测井数据按照线性加权方法内插一个初始的精细储层模型，即在每个地震道处，由测井数据的线性加权生成模型道。利用PCA（主分量分析）技术计算权值，并修改每个地震道的权重以获得与地震的最佳匹配，直至合成地震数据与实际地震数据相吻合，这时的模型即为最终反演结果。一旦从地震数据中估算出最佳权重，就可以利用同样的权重重建其他任一测井属性，如自然伽马、电阻率、孔隙度等。Jason InverMod反演结果既保留了测井分辨率又保持了横向变化。即最终成果是一个由地震、测井和地质综合得到的具有横向和垂向非均质性的地质模型。（2） Jason应用效果：Jason软件在二连盆地的勘探中发挥了很重要的作用，尤其在地层岩性油气藏勘探过程中，勘探效果显著。如图7-20中太43油层Jason波阻抗反演平面图中，高波阻抗反映储层发育，是湖底扇的主沟道或辫状沟道分布区；在图7-21反演纵剖面中，两套砂体储层显示明显。图7-21 乌里雅斯太凹陷南洼槽IN378测线Jason波阻抗反演剖面图（据杜金虎，2003）

第1章 绪论1.1 引言1.2 蚂蚁的生物学特征1.3 蚁群算法的思想起源1.4 蚁群算法的研究进展1.5 本书的体系结构1.6 本章 小结参考文献第2章 基本蚁群算法原理及其复杂度分析2.1 引言2.2 基本蚁群算法的原理2.3 基本蚁群算法的系统学特征2.4 基本蚁群算法的数学模型2.5 基本蚁群算法的具体实现2.6 基本蚁群算法的复杂度分析2.7 基本蚁群算法的性能评价指标2.8 本章 小结参考文献第3章 蚁群算法的收敛性研究3.1 引言3.2 图搜索蚂蚁系统(GBAS)的收敛性研究3.3 一类改进蚁群算法的收敛性证明3.4 GBAS/tdev和GBAS/tdlb的确定性收敛证明3.5 基本蚁群算法的A.S.收敛性研究3.6 一类分布式蚂蚁路由算法的收敛性研究3.7 基于分支路由和Wiener过程的蚁群算法收敛性证明3.8 一种简单蚁群算法及其收敛性分析3.9 遗传一蚁群算法的Markov收敛性分析3.1 0一类广义蚁群算法(GACA)的收敛性分析3.1 1本章 小结参考文献第4章 蚁群算法的实验分析及参数选择原则4.1 引言4.2 蚁群行为和参数对算法性能影响的实验分析4.3 蚁群算法参数最优组合的“三步走”方法4.4 本章 小结参考文献第5章 离散域蚁群算法的改进研究5.1 引言5.2 自适应蚁群算法5.3 基于去交叉局部优化策略的蚁群算法5.4 基于信息素扩散的蚁群算法5.5 多态蚁群算法5.6 基于模式学习的小窗口蚁群算法5.7 基于混合行为的蚁群算法5.8 带聚类处理的蚁群算法5.9 基于云模型理论的蚁群算法5.1 0具有感觉和知觉特征的蚁群算法5.1 1具有随机扰动特性的蚁群算法5.1 2基于信息熵的改进蚁群算法5.1 3本章 小结参考文献第6章 连续域蚁群算法的改进研究6.1 引言6.2 基于网格划分策略的连续域蚁群算法6.3 基于信息量分布函数的连续域蚁群算法6.4 连续域优化问题的自适应蚁群算法6.5 基于交叉变异操作的连续域蚁群算法6.6 嵌入确定性搜索的连续域蚁群算法6.7 基于密集非递阶的连续交互式蚁群算法(cIACA)6.8 多目标优化问题的连续域蚁群算法6.9 复杂多阶段连续决策问题的动态窗口蚁群算法6.1 0本章 小结参考文献第7章 蚁群算法的典型应用7.1 引言7.2 车间作业调度问题7.3 网络路由问题7.4 车辆路径问题7.5 机器人领域7.6 电力系统7.7 故障诊断7.8 控制参数优化7.9 系统辨识7.1 0聚类分析7.1 1数据挖掘7.1 2图像处理7.1 3航迹规划7.1 4空战决策7.1 5岩土工程7.1 6化学工业7.1 7生命科学7.1 8布局优化7.1 9本章 小结参考文献第8章 蚁群算法的硬件实现8.1 引言8.2 仿生硬件概述8.3 基于FPGA的蚁群算法硬件实现8.4 基于蚁群算法和遗传算法动态融合的软硬件划分8.5 本章 小结参考文献第9章 蚁群算法同其他仿生优化算法的比较与融合9.1 引言9.2 其他几种仿生优化算法的基本原理9.3 蚁群算法与其他仿生优化算法的异同比较9.4 蚁群算法与遗传算法的融合9.5 蚁群算法与人工神经网络的融合9.6 蚁群算法与微粒群算法的融合9.7 蚁群算法与人工免疫算法的融合9.8 本章 小结参考文献第10章 展望10.1 引言10.2 蚁群算法的模型改进10.3 蚁群算法的理论分析10.4 蚁群算法的并行实现10.5 蚁群算法的应用领域10.6 蚁群算法的硬件实现10.7 蚁群算法的智能融合10.8 本章 小结参考文献附录A基本蚁群算法程序A.1 C语言版A.2 Matlab语言版A.3 VisualBasic语言版附录B相关网站附录C基本术语(中英文对照)及缩略语附录D(词一首)鹧鸪天蚁群算法

当然不能学了，智能控制技术很前沿的学科，就是当前最热门的人工智能类专业，虽然前景很好，但是难度比较大，不过你要好好研究下

《系统工程学》图书内容简介：本书作为面向21世纪课程教材《系统工程理论、方法与应用》的第三版，主要是来研究生系统工程教学实践的基础上修订编写的。全书共分13章，主要内容有：系统丁程学理论及方法论(共3章)；系统工程学模型与技术(模型化原理及模型体系、投入产出模型、Petri网技术、系统动力学应用、系统仿真与管理实验，共5章)；系统评价和决策的理论、原理、方法(共2章)；系统工程学在人口、物流、信息化等领域的专题应用(共3 章)。本书主要作为管理学及其相关学科硕士研究生及本科生教学参考书，也可供其他人员学习使用。书籍目录：第一章 系统工程学概述§1-1 复杂系统问题及其特征§l-2 系统科学及系统工程一、系统科学及系统工程的发展二、系统科学体系三、系统工程学的特点§1-3 系统工程学与管理研究主要参考文献第二章 系统工程理论§2-1 经典系统理论一、一般系统论二、控制论三、信息论§2-2现代系统理论一、耗散结构与协同学二、突变论§2-3 系统理论的发展一、系统复杂性研究的兴起二、复杂适应系统理论三、复杂网络理论. 四、系统理论的发展动向主要参考文献第三章 系统工程方法论§3-l 系统工程方法论概述§3-2 初步分析阶段一、阐明问题二、谋划备选方案§3-3 规范分析阶段一、预测未来环境二、建模和预计后果§3-4 综合分析阶段一、评比备选方案二、调整与反馈三、完成分析报告§3-5 系统综合集成方法论主要参考文献第四章 系统模型化原理§4-1系统模型化概述一、基本概念及意义二、模型韵分类三、建模的基本步骤、一般原则以及模型的简化§4-2 常用建模方法一、图解法二、拟合法三、经验法四、机理法§4-3系统模型体系一、基于系统分析过程的系统模型体系二、基于不同功能的系统模型体系三、基于主模型的系统模型体系主要参考文献第五章 投入产出技术及其应用§5-1 投入产出技术的起源与发展一、投入产出技术的理论来源二、投入产出技术的发展§5-2 投入产出技术在我国的应用一、投入产出表的编制二、投入产出技术的具体应用§5-3 投入产出技术与其他技术方法的结合一、投入产出技术与相关数学规划方法结合二、投入产出技术与CGE模型结合三、投入产出技术与高速增长模型结合四、投入产出技术与计量经济模型结合五、投入产出技术与SDA结合主要参考文献第六章Petri网及其应用§6-1 Petri网概述一、基本概念二、Petri网的行为特征分析§6-2 Petri网的扩展一、着色Petri网二、随机Petri网三、Petri网的化简问题§6-3 Petri网与其他方法的结合及应用一、Petri网与排队系统的结合二、柔性制造系统建模中Petri网与一类启发式算法的结合三、基于着色Petri网的供应链系统建模主要参考文献第七章系统动力学的应用§7-1 概述§7-2系统动力学的典型应用一、系统动力学在供应链管理中的应用二、系统动力学与可持续发展三、系统动力学与组织变革§7-3系统动力学与其他理论和方法的结合一、系统动力学与复杂系统理论二、系统动力学与经济学三、系统动力学与软计算方法(以遗传算法为例)主要参考文献第八章 系统仿真及管理实验§8-1系统仿真一、概念及方法二、离散事件系统仿真三、细胞自动机(CA）四、代理人及多代理人系统(MAS)§8-2管理实验一、基本概念二、管理实验的发展历程三、管理实验分类四、管理实验步骤五、管理实验应用§8-3系统仿真与管理实验实例一、离散事件系统仿真实例：排队系统仿真二、细胞自动机仿真实例：流言模型三、多代理人系统仿真实例：多代理人经济仿真模型——AsPEN四、管理实验实例主要参考文献第九章 系统评价原理与方法第十章 决策理论与方法第十一章 系统工程在人El领域的应用第十二章 物流系统工程第十三章 系统工程在信息化中的应用主要参考文献

人工智能的发展现状处于成长期，由于相关人才的数量比较少，人工智能的人才市场处于空缺，出现了供不应求的状况。加之国家发布相关政策促进人工智能的发展；一些省份也比较重视人工智能的发展

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【名词解释——人工智能】 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. 同名的还有美国科幻电影《人工智能》等. 人工智能， 英文单词 artilect ，来源于 雨果·德·加里斯 的著作 . “人工智能”一词最初是在1956 年Dartmouth学会上提出的.从那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展.人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学.人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作.但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的.例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的，现在计算机不但能完成这种计算， 而且能够比人脑做得更快、更准确，因之当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”， 可见复杂工作的定义是随着时代的发具有人工智能的机器人展和技术的进步而变化的， 人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展.它一方面不断获得新的进展，一方面又转向更有意义、更加困难的目标.目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机， 人工智能的发展历史是和计算机科学技术的发展史联系在一起的.除了计算机科学以外， 人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科.人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面.实际应用 机器视觉：指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，还有航天应用等. 学科范畴 人工智能是一门边沿学科，属于自然科学和社会科学的交叉. 涉及学科 哲学和认知科学，数学，神经生理学，心理学，计算机科学，信息论，控制论，不定性论，仿生学， 研究范畴 自然语言处理，知识表现，智能搜索，推理，规划，机器学习，知识获取，组合调度问题，感知问题，模式识别，逻辑程序设计，软计算，不精确和不确定的管理，人工生命，神经网络，复杂系统，遗传算法 人类思维方式 应用领域 智能控制，专家系统，机器人学，语言和图像理解，遗传编程 机器人工厂 安全问题 目前人工智能还在研究中，但有学者认为让计算机拥有智商是很危险的，它可能会反抗人类.这种隐患也在多部电影中发生过. 定义 人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”.“人工”比较好理解，争议性也不大.有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等.但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统. 关于什么是“智能”，就问题多多了.这涉及到其它诸如意识（consciousness）、自我（self）、思维（mind）（包括无意识的思维（unconscious_mind）等等问题.人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点.但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了.因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究.其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题. 人工智能目前在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视.并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用. 著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义：“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学.”而另一个美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作.”这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容.即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术. 人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机学科的一个分支，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能）.也被认为是二十一世纪（基因工程、纳米科学、人工智能）三大尖端技术之一.这是因为近三十年来它获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，人工智能已逐步成为一个独立的分支，无论在理论和实践上都已自成一个系统. 人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理。 人工智能名词解释 “人工智能”一词最初是在1956 年Dartmouth学会上提出的。从那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。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”。 人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。 名词解释——人工智能 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。 同名的还有美国科幻电影《人工智能》等。 人工智能， 英文单词 artilect ，来源于 雨果·德·加里斯 的著作 . “人工智能”一词最初是在1956 年Dartmouth学会上提出的。 从那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。 人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。 例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的，现在计算机不但能完成这种计算， 而且能够比人脑做得更快、更准确，因之当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”， 可见复杂工作的定义是随着时代的发具有人工智能的机器人展和技术的进步而变化的， 人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展，一方面又转向更有意义、更加困难的目标。 目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机， 人工智能的发展历史是和计算机科学技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外， 人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。 人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。实际应用 机器视觉：指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，还有航天应用等。 学科范畴 人工智能是一门边沿学科，属于自然科学和社会科学的交叉。 涉及学科 哲学和认知科学，数学，神经生理学，心理学，计算机科学，信息论，控制论，不定性论，仿生学， 研究范畴 自然语言处理，知识表现，智能搜索，推理，规划，机器学习，知识获取，组合调度问题，感知问题，模式识别，逻辑程序设计，软计算，不精确和不确定的管理，人工生命，神经网络，复杂系统，遗传算法 人类思维方式 应用领域 智能控制，专家系统，机器人学，语言和图像理解，遗传编程 机器人工厂 安全问题 目前人工智能还在研究中，但有学者认为让计算机拥有智商是很危险的，它可能会反抗人类。 这种隐患也在多部电影中发生过。 定义 人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。 “人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。 但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。 关于什么是“智能”，就问题多多了。 这涉及到其它诸如意识（consciousness）、自我（self）、思维（mind）（包括无意识的思维（unconscious_mind）等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。 但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。 其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。 人工智能目前在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。 并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用。 著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义：“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。” 而另一个美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。 即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。 人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机学科的一个分支，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能）。 也被认为是二十一世纪（基因工程、纳米科学、人工智能）三大尖端技术之一。这是因为近三十年来它获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，人工智能已逐步成为一个独立的分支，无论在理论。 人工智能 这个问题很难回答啊。 我觉得应该是不一定吧，因为到目前为止，还没听说哪台电脑对主人产生感情的事件，电脑毕竟不是生命体，说白了，它就是一堆机器，它的自我思维也是建立在人们提前为它设计好的程序上，但应该存在这个可能，我们不妨抱着一颗充满幻想的心去等待.不过有一点我敢肯定，生命体进化出自我思维能力，一定会产生感情.我是一个学自动控制的大学生，我们专业研究的最高领域便是人工智能。有了意识，有了自我思维能力，就会对周围世界产生一个从接触到了解再到认知的过程，进而产生出一套属于自我的关于是非善恶的评判标准，于是有了对客观世界的感情，但还是那个前提--生命。 .。 求关于机器人的名词解释,共10个,逐个解释,每个不超过500字 1.机器人（Robot）是自动执行工作的机器装置。 它既可以接受人类指挥，又可以运行预先编排的程序，也可以根据以人工智能技术制定的原则纲领行动。它的任务是协助或取代人类工作的工作，例如生产业、建筑业，或是危险的工作。 机器人是高级整合控制论、机械电子、计算机、材料和仿生学的产物。在工业、医学、农业、建筑业甚至军事等领域中均有重要用途。 现在，国际上对机器人的概念已经逐渐趋近一致。一般说来，人们都可以接受这种说法，即机器人是靠自身动力和控制能力来实现各种功能的一种机器。 联合国标准化组织采纳了美国机器人协会给机器人下的定义：“一种可编程和多功能的，用来搬运材料、零件、工具的操作机；或是为了执行不同的任务而具有可改变和可编程动作的专门系统。”2.一般所说的“机器人三大原则”是指艾扎克·艾西莫夫在著作《我是机器人》中所提的“机器人工学三原则”。 阿西莫夫也因此获得“机器人学之父”的桂冠！第一条：机器人不得危害人类。此外，不可因为疏忽危险的存在而使人类受害。 第二条：机器人必须服从人类的命令，但命令违反第一条内容时，则不在此限。第三条：在不违反第一条和第二条的情况下，机器人必须保护自己。 The Three Laws of Robotics:1.A robot may not injure a human being, or, through inaction, allow a human being to e to harm.2.A robot must obey the orders given it by human beings except where such orders would conflict with the First Law.3.A robot must protect its own existence as long as such protection does not conflict with the First or Second Law.3.图灵测试一词来源于计算机科学和密码学的先驱阿兰·麦席森·图灵写于1965年的一篇论文《计算机器与智能》。阿兰·麦席森·图灵1950年设计出这个测试，其内容是，如果电脑能在5分钟内回答由人类测试者提出的一系列问题，且其超过30%的回答让测试者误认为是人类所答，则电脑通过测试。 4、 新浪科技讯 北京时间6月5日消息，据英国《每日电讯报》报道，随着机器人技术的不断进步，有些机器人正慢慢具有自我复制能力，但在很大程度上，它们仍需人类帮助制造它们的零部件。现在，英国巴斯大学一支研究小组研制出一种可自我复制的机器人。 不久之后，他们便会揭开其神秘面纱。此外，这种新一代机器人还将具备制造自己的神经系统和大脑的能力。 就像是一台打印机 随着一个单独的机器人具备所有这些能力，有关机器人和人造生命体起源的著作将出现一个新的篇章，但与此同时，可自我复制机器人的出现也会在一定程度上制造恐慌——艾萨克·阿西莫夫科幻小说和“终结者”系列影片中的机器人均拥有自我复制能力，它们经常为人类带来可怕灾难。巴斯大学研制的可打印三维物体的机器人原型名为“RepRap”。 在2008年6月4日至8日举行的切尔滕纳姆科学节上，阿德里安·鲍耶（Adrian Bowyer）博士将向来宾隆重介绍这款机器人。鲍耶希望，科学节的来宾可以同时见到RepRap 机器人中的“父母”和“孩子”，这对他们来说绝对是第一次。 “RepRap”是复制快速原型机的英文缩写，它使用了一种被称之为“添加制造”的技术。RepRap的工作方式与打印机类似，但并不是在纸张上喷洒墨水，而是打印熔化的可生物降解塑料薄层，这些塑料层在凝固后形成一个三维物体。 到目前为止，RepRap已具备制造门把手、凉鞋、挂衣钩等日常塑料用品的能力。除此之外，它还可以复制打印出的所有三维零部件。 零部件复制工作完毕后，新西兰奥克兰的RepRap研制组成员维克·奥利弗（Vik Olliver）又对零部件进行安装，自此，一个新的RepRap便诞生了，在此之后，新RepRap又可以复制同样一套零部件，组装成另一个新的RepRap。5.外骨骼机器人技术是融合传感、控制、信息、融合、移动计算，为作为操作者的人提供一种可穿戴的机械机构的综合技术。 本文简要介绍了军事领域外骨骼世界机器人技术的发展现状与趋势。是指套在人体外面的机器人，也称“可穿戴的机器人”。 6.日本本田技研工业株式会社研制的仿人机器人ASIMO（日本语：アシモ，中文：阿西莫），至2013年最先进的仿人行走机器人。这款机器人模仿人类的动作更精准，以达到帮助人类，特别是行动不便者的设计目的。 据报道，现在的“阿西莫”不但能跑能走、上下阶梯，还会踢足球和开瓶倒茶倒水，动作十分灵巧。7.所有事情都在你睡觉时发生？太好了。 因为"儿童仿生机器人"，又称为CB2现在又来让你产生噩梦般的感觉。正如你所期望的，这个机器人花了大阪大学工作人员两年的时间来研究，现在它能够利用其51型空气动力装置，在室内自由平滑地移动，以便帮助别人。 更重要的是，CB2的研究人员还开始讨论一些未来的项目，包括一个新的"机器人物种"，据他们所说，这类机器人将有学习能力"介于人类和其他灵长类物种之间，如黑猩猩。"我们等不及想看看那些机器人会是什么样子的。 但老实说，上面的样子让我们吓一跳。9.机器鱼，故名思议，从材料制作的外形像鱼的机器，配备有化学传感器的自主机器鱼，它能够在水中游数小时，。 名词解释：自我装配 然而，进化出单个的组成部分是不够的。 这些组成部分需要在形状上互补，以便于它们可以“自我装配”，也就是像七巧板块那样组成一个更大的功能整体。这样的方式会形成病毒。 DNA（基因）的一些部分为病毒成分的建造编码。当它们一建成，它们相互组合形成一个完整的病毒。 所以组成部分需要有如锁和钥匙般的互补。它们需要有自我装配的能力，简单地通过相互碰撞（就在分子级别中经常发生的混乱和高速运动）来实现。 当涉及制造小行星般大小的人工智能机器或者人类大小的人工智能机器，这种自我装配的概念将非常重要。一个人类大小的人工智能机器（或者一个人类大小的任何事物）拥有万亿万亿个分子。 制造人类大小的人工智能机器将需要人工智能机器的所有原子，所有的万亿万亿个原子，以原子般的精确放置在适当的位置。我相信，这样的人工智能机器将通过胚胎形成过程来制造。 它将必须通过胚胎形成制造自己。那么这样的人工智能机器是怎样从一开始制造和设计的呢？ 第一台（非常原始的）人工智能机器将需要进化工程师（如我这样的人）制造出来。 也许他们应该被称为“胚胎制造者”或者“胚胎形成工程师”。首先，进化的三维分子结构可以一块一块地装配成更大的三维结构。 然后，可以制造更加复杂的人工智能机器来执行自我进化（可能在它们的体内），并且以电子速度做出思考。 当然，人类不可能完全了解这些进化的“达尔文人工智能”是怎样发展的。 它们的智慧结构和功能将是如此的复杂并且改变是如此迅速，以至于让人类完全理解它们是不现实的。 这样的人类无知性对于地球主义者来说，将被证明是强大的意识 *** 因素，他们认为就是人工智能制造的自身特征（也就是达尔文自我装配的胚胎形成制造学） 让人工智能机器的行为本质上是不可预计的，并且因此会对人类造成潜在的威胁。 高科技有哪些新名词？ 1、人工智能：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”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。 人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。 2、AIBO机器狗：2017年11月1日，日本索尼公司发布了狗型家用机器人“aibo”。 新型“aibo”搭载了人工智能，能够自己靠近主人，发出有个性的叫声。这是1999年发售的世界首台家用机器人“AIBO”的新机型。 3、智能垃圾桶：采用先进的微电脑控制芯片、红外传感探测装置、机械传动部分组成，是集机光电于一体的高科技新产品，当人的手或物体接近投料口（应感窗）约25cm—35cm时，垃圾桶盖会自动开启，待垃圾投入3-4秒后桶盖又会自动关闭。 人、物不需接触垃圾桶，彻底的解决了传统垃圾桶对使用者存在的卫生感染的隐患，能有效杜绝各种传染性疾病通过垃圾进行传播和防止桶内垃圾气味溢出。 4、石墨烯电池：利用锂离子在石墨烯表面和电极之间快速大量穿梭运动的特性，开发出的一种新能源电池。美国俄亥俄州的Nanotek仪器公司利用锂离子在石墨烯表面和电极之间快速大量穿梭运动的特性，开发出一种新的电池。 5、人脸识别：是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。

你确定是summit？没有固定的介词的，作为名词可以直接用

水解酸化+接触氧化法工作原理如下：1、水解酸化：将废水通过水解酸化反应器，加入适量的酸性物质，使废水中的有机物质发生水解反应，将大分子有机物分解成小分子有机物。2、接触氧化：将水解酸化后的废水通过接触氧化反应器，加入适量的氧气或氧化剂，使废水中的有机物质发生氧化反应，将小分子有机物进一步分解成水和二氧化碳等无害物质。3、沉淀过滤：将接触氧化后的废水通过沉淀过滤器，使废水中的悬浮物和沉淀物沉淀下来，从而达到净化水质的目的。

高压包交流声。每台CRT电视都有的，只是声大小的问题。 应该是老化了。所以声音也比以前大了。

可以。warmup和prereading可以放一起。Warm-upreading，汉语意思是“阅读前的预热”这是阅读教学必不可少的代入环节，作用在于进行阅读前充分调动大脑的思维，以及从母语环境过渡到英语语境直至进入积极思维状态，为顺利完成阅读任务打下基础。

我想你英文I miss you.例句：我想你。I miss you.I"ve been thinking about you.我一直在想念你。I can"t stop thinking about you.我对你的思念无法停止。I can"t wait to see you again.我迫不及待地想见到你。I wish you were here.我多希望你在这里。I can"t wait to talk to you again.我迫不及待地想和你诉衷情。I"m counting down the days.我度日如年。I"m counting the days until I see you again.我度日如年，期盼再次相见。"我想你”只会说老掉牙的 "I miss you"吗？When will I see you again?我什么时候将再次见到你？When can I see you again?我什么时候能再次见到你？I hope I see you again soon.我希望能尽快见到你。I"ve been thinking of you.我脑子里一直都是你。I was thinking about you and it made me smile.我一直都在想念你，这让我为之欣喜。"我想你”只会说老掉牙的 "I miss you"吗？I feel sad without you.没有你在，我的心悲伤忧愁。You"ve been on my mind recently.你的身影一直都萦绕在我的脑海。All I do is think of you.我能做的一切就是想你。I think of you night and day.你令我魂牵梦萦。Your picture makes me smile.你的身影令我喜逐颜开。I miss you so much it hurts.我想你想到黯然神伤。"我想你”只会说老掉牙的 "I miss you"吗？I haven"t seen you for such a long time.我已经有好久都没有见到你了。It"s been too long since I last saw you.距上次见到你已隔三秋。I hope you come here soon.我希望你能尽快来到这里。Visit me soon please.请快点来找我。1.先了解英文26个字母，学会英语音标。英语是有元音和辅音的，以及重音和轻音。通过了解之后，对不认识的英语单词，可以通过查字典，进行划分音节，然后通过重音和元音，辅音进行拼读，就可以把这个陌生的单词读出来。2.学习英语语法，语法就是造句的方法和规则。我们学语法，就是为更好地造句。会造句就会说话，说话其实就是我们的大脑在不断地造句。我们交流的单位就是句子，而不是单词。很多人学语法走了一个误区，学了语法规则之后，专门拿来分析句子，而且不是拿来造句。结果，只会阅读，不会口语，成了哑巴英语。所以说，学语法，一定要以造句为中心，不能脱离造句。3.多看，多读，多练，多造句子。就是当你会读音标，陌生的单词，你还是不会认识，这时候你就要多积累词汇量，多看文章，然后多说，多使用单词进行造句。只要日积月累，才能够学好英语。只有多花时间，花精力，想学一定能学好。孰才能生巧，要是不学不练，时间久了就忘记了，还给老师了，毕竟不是母语。4.学习英语不能三天打鱼两天晒网，在学习的过程中要养成多开口，多练习的好习惯。

心理学基础理论，哲学基础理论，社会学基础理论。根据查询作业帮网显示，幼儿园课程是幼儿园为2至6岁幼儿制定的教学计划和活动安排，制定幼儿园课程需要有一定的基础理论，通过心理学基础理论，哲学基础理论，社会学基础理论三种理论确定课程。基础理论，指一门学科的基本概念、范畴、判断与推理。科学的基础理论，指科学的基本概念、范畴与原理。