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第一篇人工智能论文范文参考：一种新型的智能优化方法-人工鱼群算法
优化命题的解决存在于许多领域,对于国民经济的发展也有着巨大的应用前景.随着优化对象在复杂化和规模化等方面的提高,基于严格机理模型的传统优化方法在实施方面变得越来越困难.
本文将基于行为的人工智能思想通过动物自治体的模式引入优化命题的解决中,构造了一种解决问题的架构一鱼群模式,并由此产生了一种高效的智能优化算法—人工鱼群算法. 文中给出了人工鱼群算法的原理和详细描述,并对算法的收敛性能和算法中各参数对收敛性的影响等因素进行了分析；针对组合优化问题,给出了人工鱼群算法在其中的距离、邻域和中心等概念,并给出了算法在组合优化问题中的描述；针对大规模系统的优化问题,给出了基于分解协调思想的人工鱼群算法；给出了人工鱼群算法中常用的一些改进方法；给出了人工鱼群算法在时变系统的在线辨识和鲁棒PID的参数整定中两个应用实例；最后指出了鱼群模式和算法的发展方向. 在应用中发现,人工鱼群算法具有以下主要特点： ◆ 算法只需要比较目标函数值,对目标函数的性质要求不高, ◆ 算法对初值的要求不高,初值随机产生或设定为固定值均可以, ◆ 算法对参数设定的要求不高,有较大的容许范围, ◆ 算法具备并行处理的能力,寻优速度较快, ◆ 算法具备全局寻优的能力, 鱼群模式和鱼群算法从具体的实施算法到总体的设计理念,都不同于传统的设计和解决方法,同时它又具有与传统方法相融合的基础,相信鱼群模式和鱼群算法有着良好的应用前景.| 有关论文范文主题研究: | 关于人工智能论文范文素材 | 大学生适用: | 8000字研究生论文、8000字专科毕业论文 |
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第二篇人工智能论文样文：基于人工智能的土地利用适宜性评价模型研究与实现
土地是人类赖以生存的基本条件和物质基础.随着人口的增长和经济社会的发展,对土地的需求也在不断增加.在有限的土地资源条件下,如何合理配置人类生产、生活所需用地,保证土地资源的可持续利用,协调人地之间的矛盾,是摆在我们面前的重大课题.土地利用适宜性评价根据特定的用地类型,以土地合理利用为目标,对土地属性进行鉴定,并阐述土地适宜性程度.土地利用适宜性评价是土地规划与决策的重要依据,对土地利用方式的可持续发展与永续利用具有非常重要的意义.但是传统的土地利用适宜性评价工作中,仍然存在评价结果主观性较强,评价过程效率不高,难于做长期的潜在适宜性评价等问题.面对这样的情况,一些人工智能的方法被应用到该领域中了.但是当前使用的人工智能方法相对单一,很多优势性很强的新兴人工智能方法还未得到应有的利用,有必要我们做进一步深入的研究和探讨.
本文以常用的层次分析法为起点,指出层次分析法中存在的缺点,并使用敏感性分析来考察其中的不确定性.研究中,还尝试使用新的适宜性规则分类方法来替代层次分析法,从而减少主观指定的因子权重对评价结果的影响.为了实现潜在适宜性评价,本文又尝试用地理模拟系统来揭示某种开发模式下土地利用适宜性的转换规律,为可持续性的土地规划提供更好的依据.本文的主要工作和研究成果包括：
一、提出了土地利用适宜性模拟的概念.
文中将土地利用适宜性模拟定义为运用地理模拟系统来实现土地利用潜在适宜性评价的方法.利用地理模拟系统能够模拟复杂系统的特点,来支持潜在的土地利用适宜性评价,揭示在特定土地利用方式下适宜性分布形态中的隐含内容,挖掘土地利用适宜性中潜在的规律.
二、用元胞自动机机理模拟潜在土地利用适宜性.
根据提出的土地利用适宜性模拟概念,设计了基于元胞自动机的适宜性模拟方法,这也是土地适宜性研究领域首次运用元胞自动机理论来实现评价工作.该工作是在三个假定：(a)土地利用适宜性领域效应(b)土地利用开发模式(c)土地适宜性限制性因子,都成立的情况下展开的.
基于元胞自动机的潜在土地利用适宜性模拟在一定程度上使预测性土地评价工作更规范化和精确化,使土地利用适宜性评价工作更符合土地利用规划和决策人员的实际要求,为土地可持续利用提供更好的方法措施和技术支持.
三、蚁群算法发掘土地利用适宜性分类规则.
在获取土地利用适宜性分类规则的方法上,本文创新性的引入了最新的人工仿生学智能理论——蚁群算法.该方法避免了层次分析法中权重分配的主观因素,降低了评价过程中权重不确定性的干扰.
本文借鉴了基于规则的分类法中对规则的定义,将适宜性规则表达为IF-THEN的条件关系的形式,同时把由样本获取的知识信息也通过该形式转换,并输入训练集,供蚁群算法发掘分类规则使用.由蚁群算法中优化路径的机制,抽象出训练数据集中发掘分类规则的数据结构,来发掘规则,进行土地利用适宜性分类,形成评价结果图.
四、空间权重敏感性分析.
本文的空间权重敏感性分析是运用改进的OAT (one-at-a-time)方法展开的,由此探究评价结果的稳定性、准则因子的相对权重敏感性,以及如何减低多准则决策方法的不确定性等内容.结果通过表格、图表和专题图的形式表达,能方便明确的找出敏感性高的地理区位.
五、土地利用适宜性评价模型工具的开发.
本文基于Microsoft C#.NET开发平台、运用ESRI ArcGIS Engine开发组件、Mathworks MATLAB嵌入式开发组件等设计开发了LSA-GIS模型工具,并给出了关键的设计流程与示例代码.
设计中特别注重了以用户良好感受为中心的交互设计方法,提升用户使用的工作效率.交互设计中贯彻了UML统一建模的方法,使设计过程更规范化,为今后的模型工具的功能扩展打下基础.
六、研究区灌溉农业用地实例分析.
本文选取澳大利亚Macintyre Brook流域作为研究区,分别用层次分析法、土地利用适宜性分类规则发掘方法和基于元胞自动机的土地利用适宜性模拟方法做了灌溉农地适宜性分析与评价.这三种评价结果根据一定的规则分别进行空间分析对比,得出各种评价方法的可行性、合理性和存在的局限性.实验证明,LSA-GIS模型工具在研究区的评价工作中取得了良好的效果,同样可以在其他研究区的评价工作中推广使用.
第三篇人工智能论文范文模板：基于人工智能的室内指纹定位技术研究
随着无线通信技术的不断发展及室内基于位置的服务(Location Based Service, LBS)业务需求的不断增长,室内无线定位技术近年来得到了越来越广泛的研究.而高性能无线定位技术,如高定位精度、高定位实时性、低计算复杂度、低开发应用成本决定了室内LBS业务的服务质量.基于无线局域网(Wireless Local Area Network, WLAN)的接收信号强度(Received Signal Strength, RSS)指纹信息定位技术受益于米级定位精度性能、智能终端的低开发成本以及WLAN技术在室内场景的广泛分布这三大优势而成为室内LBS系统中定位技术的首选.
而室内指纹定位技术面临一些主要问题以待解决.在离线阶段,需要建立指纹数据库并在环境变化时更新指纹数据库以保证其定位有效性,而数据库的建立与更新需要耗费大量的人力物力,这不利于指纹定位算法的普及,特别是大型定位场景中的应用.在在线阶段,指纹模式匹配技术的设计需要克服RSS受多径效应、阴影效应引起的时变特性所产生的位置估计误差,同时需要降低算法计算复杂度,提高定位实时性性能.针对以上问题,本论文将通过人工智能领域技术及优化技术来改善指纹定位系统整体性能,本文的主要工作及创新点如下：
1)在离线阶段,提出了基于仿射传播聚类算法的指纹数据库自主重构技术.通过基于分簇信道建模算法中的室内区域分区原理观测的RSS值分簇衰落特性,提出了室内无线信号的区域化传播模型(Regional Propogation Model, RPM).利用仿射传播聚类技术对稀疏密度分布的参考点处采样得到指纹图谱进行分簇从而将室内区域划分成特定个数的子区域,然后利用各个子区域的采样数据建立所提的RPM路径损耗传播模型,通过该模型预测其他未测量参考点处的指纹以重构完整的指纹数据库.实验测试结果显示,所提路径损耗传播模型的RSS预测精度高于现有的传播模型；同时,在降低指纹采集工作量50%以上时,所提算法仍然能够获取较高的定位精度.
2)接入点(Access Point, AP)选择算法有利于降低指纹定位系统中信号处理的特征维度,降低算法的计算复杂度从而提高定位实时性：同时,有利于降低系统存储开销.论文通过定位误差估计的克拉美-罗底界分析,提出了一种融合信号强度、区分度及稳定性的混合AP选择算法,从而在降低计算复杂度的同时最大化AP信号的空间位置区分能力以提高定位精度性能.实验测试结果显示,所提算法定位精度性能优于其它算法,平均定位精度可达1～2m.
3)在在线阶段位置估计与追踪算法设计中,提出了基于粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)与卡尔曼滤波(Kalman Filter, KF)算法(PSOKF)的定位追踪系统.论文给出了PSO算法在指纹定位系统中的应用模型,分析了PSO算法粒子群初始化对定位误差的影响及分析了算法的计算复杂度.在动态位置估计中,改进了PSO算法的初始化策略以提高算法的收敛速度及全局收敛性能,从而提高位置估计精度：同时,结合卡尔曼滤波算法对位置估计结果做进一步的修正平滑以获取高精度的终端位置追踪效果.理论分析与实验结果验证了所提PSOKF算法的有效性,结果显示PSOKF算法的最大位置估计误差小于1.5m.
4)论文中所有实验是用所开发的定位平台在两个真实的室内场景中测试实现的,充分验证了所提算法的有效性与实用性,对室内LBS商业化进展具有一定的促进作用.
第四篇人工智能论文范例：精神损害赔偿的定量研究
定量研究是对研究对象数量关系的描述,其作为定性研究的补充,已广泛用于社会科学的研究之中.定量研究既是社会科学发展的必然趋势,也是促进立法科学性和克服司法随意性的必要手段.大陆法系国家强调法的价值观念,倚重法学概念、法律逻辑、法律原则,长期低估了案例的作用.与之相对,英美法系国家重视判例的作用,将量化方法用于立法和司法效果评估并有不少的相关研究成果.由于我国现有立法和司法中缺乏充分的定量研究,造成了有关数量方面法律规定大多不明确,进而使得司法实践中法官裁量差异较大,司法实施效果有的甚至与立法目的相去甚远.本文以民事侵权法的精神损害赔偿为例,进行了一次法学定量研究的体验和探索.
当前我国法学研究中采用定量研究的相关成果并不多,尤其是将人工智能用于法学分析的理论与实例相结合的研究成果更少.本文的创新之处在于在法学量化研究理论分析的基础上,采用量化实证研究方法重新审视我国精神损害的立法与司法的现状、问题,针对司法裁量差异大的问题提出了建立了人工神经网络裁量模型,以减少司法裁量差异和促进立法科学.首先,为克服司法审判实践中相同或相似情形而精神损害赔偿额相差较大的问题和寻找最佳的赔偿额,本文建立了人工智能裁量模型,该模型不仅可为司法审判提供赔偿额的参考,且模型的输出可形成较为稳定的赔偿基准,以保证立法的科学性.其次,通过建立精神损害赔偿立法文本库和医疗损害赔偿案例库,实证考察了我国精神损害赔偿制度的立法和司法的问题和现状,反思了我国医疗精神损害赔偿的立法原则、赔偿标准、裁量因素等,并提出完善相关立法的建议.最后,在此基础上,本文提出和分析了模型的建立机构、模型运行结果转换为立法、模型的修订程序等.
本文的论述分为五部分,其主要内容如下：
第一部分为引论部分.首先,在分析我国当前法学量化研究的背景的基础上,对国内外法学量化研究的理论、应用、以及人工智能在法学中的应用以及精神损害赔偿的量化研究成果进行了综合述评.其次,介绍了本文的研究思路、研究方法和创新之处.
第二部分论述了法学定量分析的可行性.首先,法学定量分析是属于法学实证分析的一部分,主要以有数量变化关系的法律现象作为研究对象,采用统计学、现代数学、信息科学等技术方法,分析司法效果、评估立法合理性,从而促进司法裁量的统一性和立法科学性.法学定量研究旨在缩小裁量的差异性,增强法律的实效性,其核心价值在于促进司法公平和各方利益的利益均衡.其次,与传统研究线性问题的进路不同,人工智能方法以非线性问题为研究对象,既不要求用精确的数量描述司法裁量的各因素,也不要求各裁量因素之间线性无关,具有较强的自学习功能,因而,人工智能方法对模糊性较强的法学研究具有独特的优势.再次,从当前我国案例公开现状和案例指导制度的施行来看,我国完全有条件进行相关的定量研究.
第三部分从司法角度反思了当前我国的精神损害赔偿制度.为进行实证分析,我们建立了两个数据库,一是以地方精神损害赔偿的立法为主建立的立法文本库,二是以医疗审判中涉及精神损害赔偿的案例为基础建立的司法案例库.本文以这两个数据库为基础对我国当前精神损害赔偿制度的问题、现状进行了分析,并对如何完善该制度提出了立法建议.首先,在分析精神损害赔偿制度立法史的基础上,研究精神损害赔偿的现实结构.其次,医疗审判中的涉及精神损害赔偿的案例为例,考察我国当前精神损害赔偿支持率、赔偿额等情况,进而从我国医疗纠纷的特点以及我国经济现状等角度分析了精神损害赔偿额低的原因.再次,在对精神损害赔偿立法原则分析的基础上,通过对司法案例的对照分析,反思了当前精神损害赔偿的原则,认为应区别采用补偿和惩罚原则.第四,论文分析和评估了我国精神损害赔偿立法中的八种精神损害赔偿标准设立的方法,继而结合司法案例,综合评估各设立方式的优劣性,认为倍率式赔偿设立方式最优.第五,在从立法角度对精神损害赔偿的裁量因素分析的基础上,结合我国司法实务,提出应采用主客观相结合的方法,并归纳获得司法实务中医疗精神损害赔偿的裁量因素.最后,在对上述精神损害赔偿制度现状、问题分析的基础上,提出了完善我国精神损害赔偿制度的立法建议.
第四部分由赔偿差异性的思考和研究方法的诘难引出可在法学中使用数学建模的方法.首先,在前文实证分析的基础上,建立了医疗精神损害赔偿的指标体系.其次,引入人工神经网络,并利用其自学习、自适应能力,不断的训练该模型,建立人工神经网络裁量模型.为说明该人工智能裁量模型的优越性,本文通过对比的方法,分别通过实例误差分析和个案赔偿额差异两个实验,证明了人工智能裁量模型运行的结果更接近于法官的实际判决.接着,论文论述该裁量模型结果能够做到相似案例判决给予基本相似赔偿建议.最后,分析了模型运行结果的特点、优势、不足以及其在司法中的地位等进行了分析,认为模型在运行初期不宜强制使用,但可为法官提供参考.
第五部分探讨了裁量模型运行结果对立法的影响.首先,模型运行的结果将使得赔偿额趋于稳定,或趋于大量法官裁量的中间赔偿额,即形成赔偿的基准.该赔偿基准具有时效性、地域性的特征,以司法解释的方式颁布为宜.其次,法院对于获取案例具有天然优势,建议由法院单独成立部门进行模型的建立.第三,若裁量模型的运行结果偏离了正常普适的价值观,可通过一定的程序微调裁量结果.最后,对未来的研究进行了展望,拟从完善研究方法、研究案例和研究领域等方面继续加深本研究.
第五篇人工智能论文范文格式：人工智能方法在估价领域的研究与应用
随着计算机科学与技术的高速发展,人工智能技术已渗透到各学科领域和各行各业,人工智能的理论、方法与应用研究是当前非常热点的课题.本文就人工智能方法在估价领域的应用进行系统研究,研究其在土地估价、房地产估价、工程估价等估价领域的综合应用.
一方面,本文系统阐述了土地估价、房地产估价、工程估价的理论基础,剖析了BP(Back Propagation)神经网络及其改进原理、径向基函数(Radical Basis Function,简称RBF)神经网络和案例推理的理论基础及基于人工神经网络的专家系统设计原理.选用Surfer和ArcGIS这两种地理信息处理软件分别建立数字地价模型,进行可视化地价分析与管理,选用SPSS统计分析软件,根据各个变量之间的相关性分析确定工程造价的主要影响因素.
另一方面,采用调查研究与实际检验,理论与实践相结合的的研究方法,系统分析并构建科学合理的人工智能方法在估价领域中的应用模型.以厦门市土地价格评估为例,建立了基于BP神经网络的土地估价模型,以厦门市住宅用地样点地价为例,建立了基于Surfer和ArcGIS的数字地价模型,以厦门市住宅房地产价格评估为例,建立了基于改进BP神经网络的房地产估价模型.此外,将厦门市55个工程造价指标汇编成案例库,系统阐述了基于RBF神经网络的工程估价模型的建立过程,基于案例推理的工程估价模型的建立过程和基于RBF神经网络的工程估价专家系统的建立过程.
构建的基于人工神经网络的专家系统,利用具有极强自学习能力和能够高效应对网络参数之间的高度非线性关系的RBF神经网络,解决了案例推理方法应用于估价领域时案例之间的相似性度量难以确定的问题.采用案例推理的方法对神经网络的推理结果作出合理修正和解释,解决了神经网络的黑箱决策过程,得到了可以接受的结果.
研究结果表明,神经网络、案例推理、基于人工神经网络的专家系统等人工智能方法可以有效地应用于土地估价、房地产估价和工程估价等估价领域,不仅具有重要的理论意义,而且具有较高的实用价值.
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[2] 比较好写的人工智能论文题目 人工智能论文题目怎么定
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