菠菜中色素的提取與分離

《菠菜中色素的提取與分離》由會員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫。

1、人工智能在智能機(jī)器人領(lǐng)域中的應(yīng)用在現(xiàn)代的工業(yè)制造，航空航天，交通礦業(yè)等領(lǐng)域，機(jī)器人越來越發(fā)揮著重要的作用。一些日本的專家預(yù)測，到2010年，只有5%的體力勞動需要由人來完成，其余大量的體力勞動要由機(jī)器人來承擔(dān)。隨著機(jī)器人的普及，機(jī)器人安全，規(guī)劃，控制等領(lǐng)域也日益承受著巨大的挑戰(zhàn)。當(dāng)今大多數(shù)機(jī)器人被看作是笨拙的、緩慢的、缺乏智能的。它們只是用來完成一些非常特定的任務(wù)。教機(jī)器人像人類一樣完成一些任務(wù)也是非常困難的。按NitzenllJ的說法，這是機(jī)器人以下的一些特點(diǎn)決定的:(l)操作器的能力有限。機(jī)器人的末端操作器靈活性有限，不能像人的手那樣靈活操作，因此只能操作特定形狀及大小的

2、器件。(2)開環(huán)控制。如今的機(jī)器人多數(shù)都是開環(huán)控制，如搬運(yùn)、焊接等操作，開環(huán)操作導(dǎo)致精確性很難保證。(3)無法進(jìn)行錯誤診斷。絕大多數(shù)機(jī)器人無法對非預(yù)期的故障進(jìn)行診斷并修復(fù)。機(jī)器人系統(tǒng)經(jīng)常無法確認(rèn)機(jī)器人是否按原計劃工作。(4)有限的可移動性。今天的機(jī)器人常常會被引導(dǎo)方式所限制。這些機(jī)器人無法自由運(yùn)動，避障能力也很有限。他們常常只能在確定的環(huán)境中運(yùn)動。在過去的幾十年，機(jī)器人控制理論得到了極大的發(fā)展。國內(nèi)外專家學(xué)者做出了許多有益的嘗試，取得了豐碩的成果。然而，大多數(shù)控制方法需要合適的數(shù)學(xué)模型。但由于機(jī)器人動力學(xué)的非線性、時變性、多關(guān)節(jié)強(qiáng)藕合及變慣量等復(fù)雜性，不僅其數(shù)學(xué)模型的參數(shù)，就

3、連數(shù)學(xué)模型的類型都很難準(zhǔn)確確定。由在線進(jìn)行系統(tǒng)辨識的方法確定的動態(tài)數(shù)學(xué)模型將隨著負(fù)載和機(jī)器人型位的變化而不斷變化。其巨大的計算量使這種方法根本無法應(yīng)用到實(shí)際中去。因此在實(shí)際應(yīng)用中，我們看到最多的應(yīng)用還是Pl，PD和PID控制。另一方面，人類的操作員在執(zhí)行相似任務(wù)的時候，并不需要知道什么數(shù)學(xué)模型，卻能夠執(zhí)行得很好。因此，采用一種方式模擬人類的行為而不需要大量的數(shù)計算的控制方法自然而然地被提出來，這就是所謂的智能控制。智能控制涉及到人工智能的多個領(lǐng)域，包括專家系統(tǒng)、神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)以及模糊控制等。除了“專家系統(tǒng)”之外,還可列舉出其他許多聰明的智能軟件系統(tǒng)。如:機(jī)器博突的智能軟件、智能控

4、制、智能管理、智能通信……的軟件等。例如:IBM的“深藍(lán)”系統(tǒng)戰(zhàn)勝了國際象棋大師卡斯帕諾夫,就是計算機(jī)的機(jī)器智能水平的一次榮譽(yù)記錄,也是聰明的人工智能軟件的一個成功范例。那何謂人工智能呢？“人工智能”(ArtificialIntelligence)簡稱AI它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)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)。人們認(rèn)為“人工智能”是計算機(jī)科學(xué)技術(shù)的前沿科技領(lǐng)域。因此,“人工智能”與計算機(jī)軟件有密切的關(guān)系。人工智能是“類人”機(jī)器人所需要的算法和技術(shù)，也就是說我們研究的主題是高級智能的本質(zhì)，而不是其外在表現(xiàn)和輔助部件。一方面,各種人工智能應(yīng)用系統(tǒng)

5、都要用計算機(jī)軟件去實(shí)現(xiàn),另一方面,許多聰明的計算機(jī)軟件也應(yīng)用了人工智能的理論方法和技術(shù)。例如,專家系統(tǒng)軟件,機(jī)器博奕軟件等。但是,“人工智能”不等于“軟件”,除了軟件以外,還有硬件及其他自動化的通信設(shè)備。人工智能是從思維、感知、行為三層次和機(jī)器智能、智能機(jī)器兩方面研究模擬、延伸與擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及其應(yīng)用的技術(shù)學(xué)科。例如,用計算機(jī)打印常用的報表,進(jìn)行一些常規(guī)的文字處理,都是程序化的操作,談不上有智能。但是,用計算機(jī)給人看病,進(jìn)行病理診斷和藥物處方,或者,用計算機(jī)給機(jī)器看病,進(jìn)行故障診斷和維修處理,就需要計算機(jī)有人工智能。人工智能學(xué)科領(lǐng)域中有一個重要的學(xué)科分支是“專

6、家系統(tǒng)”(ExpertSystem),簡稱代寫論文ES。就是用計算機(jī)去模擬、延伸和擴(kuò)展專家的智能?；趯＜业闹R和經(jīng)驗(yàn),可以求解專業(yè)性問題的、具有人工智能的計算機(jī)應(yīng)用系統(tǒng)。如:醫(yī)療診斷專家系統(tǒng),故障診斷專家系統(tǒng)等。人工智能要解決的問題主要是以下幾個方面：一、識別過程，外界輸入的信息向概念邏輯信息轉(zhuǎn)譯，將動態(tài)靜態(tài)圖像、聲音、語音、文字、觸覺、味覺等信息轉(zhuǎn)化為形式化（大腦中的信息存儲形式）的概念邏輯信息。二、智能運(yùn)算過程，輸入信息刺激自我學(xué)習(xí)、信息檢索、邏輯判斷、決策，并產(chǎn)生相應(yīng)反應(yīng)。三、控制過程，將需要輸出的反應(yīng)轉(zhuǎn)譯為肢體運(yùn)動和媒介信息。實(shí)用機(jī)器人在第三個方面做得比較多，而識別

7、和智能運(yùn)算是很弱的，尤其是概念知識的存儲形式、邏輯判斷和決策這些方面更是鮮有成果，這正是人工智能要重點(diǎn)解決的問題。在機(jī)器人控制中常用的智能控制方式是模糊控制。如圖1所示。圖1：機(jī)器人控制中的模糊控制十幾年來，用神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)來控制機(jī)器人變得非常流行從控制的角度來考慮，神經(jīng)元控制具有如下一些特性:(l)分布式的非線性。(2)從經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行學(xué)習(xí)的能力。(3)強(qiáng)壯的平行多處理能力。(4)在尚未進(jìn)行訓(xùn)練情況下的表現(xiàn)。常見的神經(jīng)元機(jī)器人控制器如圖2所示。圖2：神經(jīng)元機(jī)器人控制器神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)采用不同的結(jié)構(gòu)可用于不同的應(yīng)用，因