這是一個(gè)關(guān)于智能感知技術(shù)PPT，包括了什么是人工智能，專家系統(tǒng)，其它智能技術(shù)，數(shù)據(jù)倉庫，在線分析，數(shù)據(jù)挖掘等內(nèi)容，智能技術(shù)及應(yīng)用 Intelligence Technology Introduction and Application 智能技術(shù)及應(yīng)用第一節(jié)　人工智能技術(shù)第二節(jié)　智能商務(wù)智能技術(shù)及應(yīng)用定義人工智能解釋為什么專家系統(tǒng)可以保存和使用知識(shí)組織如何利用智能技術(shù)改進(jìn)知識(shí)的獲取和使用智能商務(wù)如何幫助組織獲得競爭優(yōu)勢 第一節(jié)　人工智能一、什么是人工智能人工智能(AI)的概念基于計(jì)算機(jī)的具有智能和模擬人的智能行為功能的系統(tǒng)特點(diǎn)：基于計(jì)算機(jī)系統(tǒng)具有一定的智能能夠全部或部分模擬人的智能行為研究人工智能的目的建立一套不包括人類感覺的機(jī)理排除由人掌握的經(jīng)常性不滿意的工作保存專家的意見按有效的方式保存信息通過對(duì)短時(shí)間由人無法分析的大規(guī)模復(fù)雜系統(tǒng)問題提出建議來增強(qiáng)組織的知識(shí)庫人工智能的研究應(yīng)用領(lǐng)域語言學(xué)習(xí)——自然語言完成實(shí)際任務(wù)——機(jī)器人使用感覺器官——感覺系統(tǒng)效仿專家的決策——專家系統(tǒng)執(zhí)行任務(wù)——“智能”機(jī)器人工智能的成果機(jī)器人技術(shù)智能設(shè)備識(shí)別技術(shù)知識(shí)的保存和使用二、專家系統(tǒng)專家系統(tǒng)通過獲取人類專家在特定領(lǐng)域內(nèi)的意見建立的集中知識(shí)的計(jì)算機(jī)程序?qū)＜蚁到y(tǒng)一般通過提問和解釋幫助決策者做出決策特征基于計(jì)算機(jī)系統(tǒng)以專家的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)為依托通過提問和解釋的方式支持決策者的決策專家系統(tǒng)的局限性針對(duì)特定的問題有限的應(yīng)用領(lǐng)域?qū)＜业拇_認(rèn)專家知識(shí)的獲取專家知識(shí)的保存和使用專家系統(tǒng)工作原理知識(shí)庫，歡迎點(diǎn)擊下載智能感知技術(shù)PPT。

智能感知技術(shù)PPT是由紅軟PPT免費(fèi)下載網(wǎng)推薦的一款儀器設(shè)備PPT類型的PowerPoint.

智能技術(shù)及應(yīng)用 Intelligence Technology Introduction and Application 智能技術(shù)及應(yīng)用第一節(jié)　人工智能技術(shù)第二節(jié)　智能商務(wù)智能技術(shù)及應(yīng)用定義人工智能解釋為什么專家系統(tǒng)可以保存和使用知識(shí)組織如何利用智能技術(shù)改進(jìn)知識(shí)的獲取和使用智能商務(wù)如何幫助組織獲得競爭優(yōu)勢 第一節(jié)　人工智能一、什么是人工智能人工智能(AI)的概念基于計(jì)算機(jī)的具有智能和模擬人的智能行為功能的系統(tǒng)特點(diǎn)：基于計(jì)算機(jī)系統(tǒng)具有一定的智能能夠全部或部分模擬人的智能行為研究人工智能的目的建立一套不包括人類感覺的機(jī)理排除由人掌握的經(jīng)常性不滿意的工作保存專家的意見按有效的方式保存信息通過對(duì)短時(shí)間由人無法分析的大規(guī)模復(fù)雜系統(tǒng)問題提出建議來增強(qiáng)組織的知識(shí)庫人工智能的研究應(yīng)用領(lǐng)域語言學(xué)習(xí)——自然語言完成實(shí)際任務(wù)——機(jī)器人使用感覺器官——感覺系統(tǒng)效仿專家的決策——專家系統(tǒng)執(zhí)行任務(wù)——“智能”機(jī)器人工智能的成果機(jī)器人技術(shù)智能設(shè)備識(shí)別技術(shù)知識(shí)的保存和使用二、專家系統(tǒng)專家系統(tǒng)通過獲取人類專家在特定領(lǐng)域內(nèi)的意見建立的集中知識(shí)的計(jì)算機(jī)程序?qū)＜蚁到y(tǒng)一般通過提問和解釋幫助決策者做出決策特征基于計(jì)算機(jī)系統(tǒng)以專家的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)為依托通過提問和解釋的方式支持決策者的決策專家系統(tǒng)的局限性針對(duì)特定的問題有限的應(yīng)用領(lǐng)域?qū)＜业拇_認(rèn)專家知識(shí)的獲取專家知識(shí)的保存和使用專家系統(tǒng)工作原理知識(shí)庫——用于專家系統(tǒng)的人類知識(shí)的模型主要工作方式基于規(guī)則知識(shí)框架推理機(jī) 知識(shí)框架前向推理機(jī)專家系統(tǒng)的建立建立專家系統(tǒng)需要專家(提供知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)) 知識(shí)工程師(翻譯知識(shí)) 步驟確定特定的問題建立原型驗(yàn)證知識(shí)翻譯及推理建立完整系統(tǒng)，增加大量知識(shí)專家系統(tǒng)的問題開發(fā)投入與運(yùn)行投入知識(shí)的有效性知識(shí)的成功表達(dá)與使用只能解決有限問題基于案例推理的組織智能將知識(shí)按照案例的方式組織在數(shù)據(jù)庫中通過對(duì)數(shù)據(jù)庫中案例的搜索實(shí)現(xiàn)知識(shí)的利用通過不斷補(bǔ)充案例實(shí)現(xiàn)知識(shí)的積累基于案例的推理過程三、其它智能技術(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模仿生物大腦活動(dòng)的硬件或軟件生物大腦活動(dòng)的特點(diǎn)由神經(jīng)元組成最小活動(dòng)單位神經(jīng)元之間相互作用神經(jīng)元間并行活動(dòng)生物神經(jīng)元結(jié)構(gòu)人工神經(jīng)元神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與專家系統(tǒng)區(qū)別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不將人類智能模型化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不需要對(duì)方案編程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不直接面對(duì)特定問題神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)調(diào)學(xué)習(xí)能力神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)常無法解釋得到結(jié)果的途徑神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比較敏感，訓(xùn)練數(shù)據(jù)少或過多都會(huì)影響訓(xùn)練效果神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)幾個(gè)應(yīng)用銷售神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：確定銷售模式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于國防：雷達(dá)模式識(shí)別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于電力系統(tǒng)：預(yù)測模糊邏輯一種允許使用不精確的隸屬函數(shù)來解決問題的基于規(guī)則的人工智能方法將所有判斷都看作是不精確的(模糊的) 遺傳算法利用遺傳方法利用0，1表示方案特征步驟在初始方案中選取種子進(jìn)化重組種子自然淘汰獲得最好結(jié)果遺傳算法應(yīng)用傳統(tǒng)智能技術(shù)研究方法以整體為對(duì)象研究整體所反映的行為以概率的形式反映個(gè)體在整體中的地位智能自主體（代理）以每個(gè)擁有智能的個(gè)體為對(duì)象通過研究個(gè)體及個(gè)體之間的關(guān)系來觀察整體的行為——突現(xiàn)對(duì)每個(gè)個(gè)體詳細(xì)描述第二節(jié)　智能商務(wù)智能商務(wù)目的：將組織現(xiàn)有數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成為知識(shí)而提高組織決策的科學(xué)性和有效性效益：為組織提供從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)新關(guān)系的能力加強(qiáng)組織決策及決策過程的精確性實(shí)現(xiàn)智能商務(wù)的步驟　有充分的正確數(shù)據(jù)可以利用 　　　　　　　——數(shù)據(jù)抽取(數(shù)據(jù)倉庫) 這些數(shù)據(jù)被轉(zhuǎn)換成為可利用的信息 　　　　　　　——數(shù)據(jù)分析(多維分析) 這些信息被傳遞給需要它們的人員 　　　　　　　——關(guān)系發(fā)現(xiàn)(數(shù)據(jù)挖掘) 一、數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)倉庫的概念數(shù)據(jù)倉庫就是支持管理決策過程的、面向主題的、集成的、隨時(shí)間可變的、持久的數(shù)據(jù)集合。 　　　　　　　——W. H. Inmon的定義數(shù)據(jù)倉庫的特征面向主題數(shù)據(jù)時(shí)間跨度大數(shù)據(jù)量大內(nèi)容隨時(shí)增加數(shù)據(jù)倉庫的基本功能數(shù)據(jù)獲取數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理信息訪問數(shù)據(jù)倉庫的基本體系結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)倉庫成功實(shí)施的保證集中解決實(shí)際的業(yè)務(wù)問題爭取數(shù)據(jù)倉庫的擁護(hù)者確保項(xiàng)目的實(shí)施詳盡的數(shù)據(jù)支持可靠的歷史數(shù)據(jù)適應(yīng)于業(yè)務(wù)的技術(shù)二、在線分析在線分析的概念通過快速、一致、交互地訪問各種可能的信息視圖，幫助管理人員掌握數(shù)據(jù)中存在的規(guī)律，實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的歸納、分析和處理，幫助組織完成相關(guān)決策。在線分析系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)在線分析的基礎(chǔ)變量：數(shù)據(jù)的實(shí)際意義維：觀察數(shù)據(jù)的特定角度維的層次：如年、月、日等維的成員：維的取值多維數(shù)組：多個(gè)方面表示的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)單元：多維數(shù)組的取值在線分析中的多維數(shù)據(jù)多維分析的基本操作切片：在多位數(shù)組中選定某一維成員切塊：在某一維中選定某一區(qū)間鉆�。耗骋痪S中觀察上下層狀況旋轉(zhuǎn)：改變觀察的方向三、數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)挖掘的概念所謂數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining)，就是從大型數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)中提取人們感興趣的知識(shí)。這些知識(shí)是隱含的、事先未知的潛在有用信息。 　　——W. J. Frawley， G. Piatetsky-Sjapiro 相關(guān)的研究領(lǐng)域歸納學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)分析知識(shí)的表達(dá)方式概念(Concepts) 規(guī)則(Rules) 規(guī)律(Regularities) 模式(Patterns) 約束(Constraints) 可視化(Visualizations) 知識(shí)的使用方式提供給決策者用以輔助決策提供給專家用以修正知識(shí)作為新的知識(shí)存儲(chǔ)于知識(shí)庫中數(shù)據(jù)挖掘的過程數(shù)據(jù)挖掘工作的過程數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段數(shù)據(jù)挖掘階段結(jié)果表達(dá)和解釋階段數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段的工作步驟數(shù)據(jù)集成數(shù)據(jù)選擇數(shù)據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)挖掘階段的步驟決定如何產(chǎn)生假設(shè)用戶設(shè)定假設(shè)——驗(yàn)證知識(shí)系統(tǒng)設(shè)定假設(shè)——發(fā)現(xiàn)知識(shí)選擇合適的工具發(fā)掘知識(shí)的操作證實(shí)發(fā)現(xiàn)的知識(shí)結(jié)果表達(dá)和解釋階段的步驟對(duì)提取出的信息進(jìn)行分析將知識(shí)提交給用戶用戶過濾知識(shí)，若不滿意重復(fù)數(shù)據(jù)挖掘的操作數(shù)據(jù)挖掘的分類總結(jié)規(guī)則挖掘特征規(guī)則挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘分類規(guī)則挖掘聚類規(guī)則挖掘趨勢分析偏差分析模式分析數(shù)據(jù)挖掘面臨的問題數(shù)據(jù)質(zhì)量數(shù)據(jù)可視化數(shù)據(jù)容量性能和成本信息分析員的技能較活躍的數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用8N9紅軟基地

智能路燈答辯ppt：這是智能路燈答辯ppt，包括了什么是智慧路燈，路燈的角色轉(zhuǎn)變，市場概況之行業(yè)規(guī)模，市場概況之前景預(yù)期等內(nèi)容，歡迎點(diǎn)擊下載。

智能小區(qū)設(shè)計(jì)方案ppt：這是智能小區(qū)設(shè)計(jì)方案ppt，包括了現(xiàn)狀分析，方案介紹，方案亮點(diǎn)，產(chǎn)品介紹，案例介紹等內(nèi)容，歡迎點(diǎn)擊下載。

智能機(jī)器人ppt模板：這是智能機(jī)器人ppt模板，包括了主要設(shè)計(jì)問題，彎腰機(jī)構(gòu)的設(shè)計(jì)，轉(zhuǎn)身機(jī)構(gòu)的設(shè)計(jì)，手臂和轉(zhuǎn)頭機(jī)構(gòu)的設(shè)計(jì)，抓取機(jī)構(gòu)等內(nèi)容，歡迎點(diǎn)擊下載。