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第一篇智能计算机论文范文参考：基于计算智能的计算机视觉及其应用研究
随着信息获取和信息处理技术的快速发展,计算机视觉,即如何利用计算机技术高效准确地从环境图像或者视频中获取相关信息,进而对客观世界中的事物及发生的现象进行分析、判断和决策,已经成为一个非常重要的研究课题.
生物的视觉和智能,目前还是人类认知的处女地.在生物视觉研究中已经发现大量有趣的现象、结构和功能,但是对于总的工作机制和机理还知道的很少.从信息处理的角度,对于已有的关于生物视觉和智能的研究成果进行总结、分析与综合等研究,必将对计算机视觉和人工智能的发展产生强有力的推动作用,同时计算机视觉和人工智能的研究能为生物视觉和生物智能的工作机理提供重要线索.
计算机视觉基于物理计算设备.七十年来,对于计算设备的能力上限,主流的科学家持悲观的态度.究竟什么是计算计算到底能干什么这是计算机科学、人工智能、计算机视觉的基本问题,是彻底解决计算机视觉和人工智能的前提条件.自适应性和智能化已经成为困扰当前计算机视觉的最大障碍.如何在复杂的背景下,从样本图像和指定目标中自主获取目标的模式,并利用这些模式对未知环境和图像进行分析和判断,如何利用计算产生自适应性,视觉和智能在信息处理的层面上究竟有什么样的关系等问题,是彻底解决计算机视觉的关键.
本学位论文从生物视觉中总结出能代表视觉信息处理的共同特征的、计算机视觉可利用的生物学证据,在此基础上,提出并论证了演化计算具有比算法更强的表达能力的观点,将演化计算、人工神经网络方法、并行计算等技术融合起来,找到一种适合于目标识别过程中使用的知识表示、知识进化、知识使用的新的计算智能方法,将该方法应用于机器视觉技术研究,解决带钢表面缺陷检测过程中的准确度和实时性问题.本文研究工作主要贡献是:
(1)生物视觉对于高等哺乳动物视觉领域中已经取得的一些相关研究成果进行归纳、总结和假设,从中找出能代表视觉信息处理的生物学证据,包括视觉与智能的同源性、演化机制、并行处理机制、自适应机制、层次处理机制、和竞争机制等等.
(2)演化计算基本理论指出了算法和图灵机的缺陷,对于“图灵机是任意物理计算设备的精确模型”的论断提出了质疑,提出了演化计算的概念和相应的自动机模型,并对它的表达能力进行了论证,证明了演化计算方法比算法或图灵机的表达能力更强.
(3)基于演化计算的模式识别将演化计算用于结构模式识别和统计模式识别,将演化计算方法用于统计模式识别的特征选择、分类器参数,以及结构模式识别中的基元结构、基元关系选择、基元关系提取.该方法不仅使得编程人员的工作强度大大降低,而且得到的参数更为合理.
(4)计算机视觉仿真实验平台设计为了提高视觉系统的开发速度,便于程序的学习、训练、演化,提出将虚拟现实技术引入到计算机视觉系统的设计和知识获取过程之中,设计并建立缺陷检测视觉仿真实验平台,以及目标跟踪视觉仿真实验平台.在仿真实验平台可以进行目标识别、分类训练、缺陷知识获取等研究和开发,具有安全、经济、可重复及不受场地条件限制等优势.
(5)基于演化计算的目标识别采用演化计算的方法获得关于钢坯板表面缺陷目标的显性知识和隐性知识,并利用GPU并行计算对表面缺陷目标进行分割、分类和判断,提出了基于互信息熵的钢坯板速度检测方法.
第二篇智能计算机论文样文：计算机智能视频监控系统关键技术研究
计算机智能视频监控是计算机视觉领域一个新兴的应用方向和备受关注的前沿课题,是计算机科学、机器视觉、图像工程、模式识别、人工智能等多学科高技术的结晶.计算机智能视频监控是在不需要人为干预情况下,利用计算机视觉和视频分析的方法对摄像机拍录的图像序列进行自动分析,实现对动态场景中目标的定位、识别和跟踪,并在此基础上分析和判断目标的行为,得出对图像内容含义的理解以及对客观场景的解释,从而指导和规划行动.
视频监控系统已经应用于小区安全监控、火情监控、交通违章、流量控制、军事和银行、商场、机场、地铁等公共场所安全防范等,并且将有着更加广泛的应用前景.但现有的视频监控系统通常只是录制视频图像,用来当作事后证据,没有充分发挥实时主动的监控作用.如果将现有的视频监控系统改进成为智能视频监控系统,就能够大大地增强监控能力、降低不安全隐患,同时节省人力物力资源,节约投资. 目前,计算机智能视频监控在理论和应用上都面临着很多难题,国内外大批学者投身于该领域的研究和探索,并且取得了大量的成果.本文是在这些成果的基础上,对计算机智能视频监控系统的关键技术进行研究.主要贡献可概括如下: 首先,对目标检测技术进行了研究,并提出了一种基于背景建模的运动目标检测算法.利用统计的方法建立了基于颜色和颜色梯度的背景模型,并实时地对背景模型进行更新,最后将这两种背景模型综合考虑对目标进行了有效的检测.该算法较好地解决了背景模型的提取、更新、背景扰动、外界光照变化等问题. 接着,研究了复杂背景下多目标跟踪问题,提出了基于蒙特卡罗粒子滤波器的复杂背景下多目标跟踪算法.给出了序列图像多目标跟踪系统的状态方程、观测方程、重采样方法以及目标跟踪中的一些特殊情况的处理方法.该算法有效解决了目标跟踪算法中的新目标出现、老目标消失、目标遮挡和蒙特卡方法实时性差等问题. 然后,提出了目标分类算法.用有向无环图的多类支持向量机对目标进行分类,该分类器使用少量的样本,就可以得到较好的分类精度.通过最大互信息,辨识出场景无关特征量和场景相关特征量.场景无关特征量的使用,使得第三篇智能计算机论文范文模板：基于商业智能的财务审计信息系统研究
随着计算机技术与网络技术的日益普及,数据库技术在各行各业得到广泛应用,同时也保存着大量数据信息,这些数据大多是面向应用的、低层次的,对于企业管理人员来说从中获取有帮助的知识是非常困难的,因为他们通常面对的是海量数据,难以从中提取到他们想要的知识,但这恰恰是他们最想要的,因此他们不得不处理大量数据来获取所需的知识,而这对管理人员来说,由于缺乏必需的技能和工具,往往难以取得这些知识.商业智能正是解决这一问题的有效的方法,它能够有效地处理大量数据信息,并从中获得有关知识.
本论文以微软SQLServer的商业智能为基础,对其工作机制等方面进行了详尽而全面的分析研究,开发了一个商业智能应用平台；同时也分析研究数据仓库、OLAP、数据挖掘算法的使用及其在财务审计方面的应用.最后研究自定义数据挖掘算法的方法,以扩展商业智能的功能.
本论文对于构造更强大的数据挖掘应用平台及其进一步的深入研究,具有一定的现实意义和参考价值.其创新点主要体现在以下几个方面：
(1)理论框架上的创新：本文把商业智能理论与财务审计理论有机的融合在一起,形成一种新的、革命性的审计理论和手段.基于商业智能的计算机审计是在信息化环境下的一种崭新的审计方式.本文运用学科交叉和不同的思维方式去研究问题的不同层面和侧面,构建了基于商业智能的计算机审计的基本理论框架,提出了商业智能的一般模型,创建了基于商业智能的计算机审计系统的总体结构.
(2)研究方法上的创新：提出并设计了基于商业智能架构的审计分析系统的框架,为审计技术研究提供了新的思路.分析了需要解决的问题,构建了性价比较高的、使用简便的、无需过多专业知识的商业智能审计分析系统,使审计人员从复杂的操作解脱出来,专注于审计理论与方法的研究.
(3)研究理论的有效性：研究了孤立点挖掘算法在商业智能审计中的应用,以孤立点算法为工具进行审计中问题线索的发现.分析了孤立点挖掘与审计的关系,建立了孤立点挖掘模型,构建了孤立点挖掘审计线索发现模型,进行了数据实验,表明了方法的有效性.建立了收入成本配比审计模型,进行模型实验,结果表明了模型的有效性.
(4)研究商业智能展示的科学性、直观性和可操作性：对一些重要的指标数据、审计分析结果、疑点数据以列表、图形、仪表盘等多种形式进行展现,并提供在机构、指标层次等多角度的灵活钻取和分析监测,使本文理论观点更具可靠性,指导具体实践活动更具可操作性和实用性.
第四篇智能计算机论文范例：计算机生成兵力中智能体技术与应用研究
计算机生成兵力(Computer Generated Forces, CGF)是指在分布式仿真战场环境中由计算机来生成和控制仿真实体,通过对人类作战行为的建模,这些实体能自主地对仿真战场环境中的事件和状态做出反应,实现其在战斗中的角色和职能.智能体技术为CGF的研究提供了有效的手段.但是由于CGF特殊的应用背景,基于命令的多智能体系统CMAS(Command-based Multi-Agent Systm)中的个体和组织是以任务为中心来调整其行为的.本文紧紧围绕CMAS中的任务特性,运用心理学和组织行为学理论指导对Agent行为进行研究,用非标准世界的模态逻辑为工具描述Agent思维状态属性和模型,分析各种思维状态属性的性质和相互关系,并对智能体的决策行为进行了研究,提出了适合军事应用的行为模型和决策方法.仿真实验和实践应用验证了研究结果的有效性.
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BDI(Belief-Desire-Intention)模型是描述智能体思维状态的经典理论,但是在CMAS中,个体基于意图的推理和承诺显然不符合命令机制的需要,而任务能够更好地表现个体的社会性.因此,本文提出了一个新的思维状态模型BDM(Belief-Desire-Mission),用任务代替意图作为智能体思维状态的核心来讨论个体的思维特性.通过形式化描述和分析,将任务、信念和愿望等模态算子有机地结合在一起,表达了群体中其他个体对某个个体的一种群体愿望和意图,充分体现了CMAS中的等级关系和命令的强制特征,并且通过基于任务的推理,有效克服逻辑蕴涵的副作用问题.该模型解决了由于智能体过分强调自我意图而导致的行为混乱问题,为CGF中智能体技术的应用奠定了理论基础. 能力和个性都是Agent个体差异的表现,是Agent真实感的重要因素.本文在BDM模型的基础上,对能力和个性进行了形式化描述,分析了能力的基本性质,以及能力与任务、信念等精神状态的相容关系,认为能力是智能体实现自身目标的先决条件.个性包括个性倾向和个性特质,前者影响个体对任务的偏好,后者影响个体行为的取向.通过对个性的量化分级,定量地讨论了个性对于个体和群体行为的影响程度,进而提出了基于能力和个性
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第五篇智能计算机论文范文格式：基于智能计算的计算机辅助建模方法研究
计算智能作为一种现代搜索算法近年来不论从理论还是应用方面都得到了研究者们的极大关注.其中以进化计算、神经网络、群体智能等启发式搜索算法为典型算法.他们的共同特点都是模拟自然界中生物行为的特征来构造算法过程.例如群体动物的运动规律,生物进化的一般准则.以进化算法为例,该类算法都包括以下几个元素:以种群中的个体作为搜索主体,解空间为搜索环境,以适应能力作为评判个体的标准,以个体之间的相互作用为搜索动力.区别于传统的线性优化方法,这类方法可以对较为复杂且不容易得到数学模型的问题能够有效解决.该类方法普遍具有非线性、并行性、通用性等特点.计算智能的主要应用集中在函数优化,机器学习等领域.
随着人们逐渐对该类算法的深入研究和广阔应用,以及该类算法的构造简单性,计算智能算法被应用到更多领域.基于智能计算的计算机辅助设计就是其中一个近年来的研究热点.由于设计问题就是在有限的空间内寻找符合需求的方案,因此计算智能方法尤其是进化算法可以很自然的解决设计问题的工具.
从功能上分,基本可分为两种应用:第一种是工程优化问题.该类问题是通过智能算法对一个不管是从需求还是约束方面具备完整描述的工程性问题进行最优解搜索.这种问题的特征是一般具备明确和唯一的最优解及最优值,且适应值函数容易确定.这类问题的难点在于如何设计高效的算法处理大量复杂的数据.第二种是创造性设计问题.这类问题的特征是问题的描述多样性和最优值的主观性.它是利用计算智能算法协助人脑进行解空间的搜索.由于最优值并不确定,因此如何设计收敛标准是该类问题的难点.由于这个原因,研究人员提出了一种基于由人脑参与的对解的评判机制的交互进化算法.在交互式遗传算法中,由于种群之间的每个个体都需要人工进行评判,因此使得算法时间消耗极大,从而不适合处理大规模问题.
在设计过程中,如何对实体表达也是一个开放性的问题.实体的表示方式有很多种,随着人们对数字化功能的依赖和发展,更多的更高层次的抽象表示方法得以发展.如基于手绘线条的建模,基于骨骼的建模,基于交互的快速建模等方法.
本论文主要针对基于智能机算方法的概念设计展开研究.该研究的主要对象是可由实体的骨骼信息完全描述概念特征的设计对象,如中国传统的花纹装饰,龙的形状变化等等.该研究的目的是通过对骨骼的编码及适应值函数的构造,能够主观的控制骨骼的外观特征,而利用进化算法协助设计者找到既符合外观特征又具变化的设计方案.
研究主要分为以下几个步骤:
第一步,针对骨骼的特征对设计对象的骨骼进行编码,通过这种方法可以对一个设计对象的全局外观信息进行唯一的表示.第二步,编码骨骼数据为基因表示之后设计合适的适应值函数,利用遗传算法搜索设计空间并生产相应的最优解.第三步,对最优搜索空间进行聚类操作,从而进一步提高算法的方案生产效率.
本文主要研究内容包括:
1、提出一种面向设计的利用骨骼的角度和半径的对象表示方法.骨骼数据作为一种表示实体整体外观的工具经常被应用到三维动画、模式识别和快速建模领域,尤其是隐曲面为主的建模方法中骨骼是主要的外观信息表示载体.作为实体的一种高度概括的表示方法,以骨骼本身作为对象的设计方法并不常见.本文根据骨骼数据的特点,固定线段长度而只利用关节角度对骨骼进行完整的表示.该方法符合骨骼数据的本质特征且实现简单,容易获得关节点的位置信息,方便对关节进行角度范围限制.由于线段即半径的长度可控,骨骼的整体信息完全由关节角度表示,因此适合下一步的编码和形状的控制.
2、利用对骨骼的编码对其应用进化算法从而自动生成大量的设计方案.为了能够产生符合要求的设计方案,可通过对适应值函数的设定控制骨骼的外观特征.根据骨骼的编码表示可从多个角度构造适应值函数.第一种方法是利用关节角度的约束,即构造解空间本身约束区间,从而进行骨骼特定关节点的角度控制,利用这种方法可以使产生的骨骼设计方案满足特定的关节角度要求从而达到一定的外观特征.第二种方法是对关节点的位置信息进行控制,使控制点之间距离满足一定的要求或者特定分布.通过设定宽松的进化条件,利用遗传算法对骨骼对象进行设计,可以得到多个最优解也称之为也行解,从而实现辅助设计的目的.实验证明该方法产生最优解的效率很高.
3、利用对搜索空间的聚类划分,可进一步提高该方法的效率.由于该问题是一种多最优值问题,在搜索空间中对于满足同一个适应值函数的最优个体可有多个甚至无限个.因此,多次进行算法可产生相似的设计方案,对多个最优解进行划分和归类则可以进一步提高对算法效率.本论文采用解空间的聚类方法.通过对最优解数据集的无监督聚类操作,使算法能够产生有限个或者特定数目的最优解,而与之类似的方案则与其归为一类而不予显示.本文采用k-means聚类的方法,实验证明,该方法可有效的将设计方案归类从而提供更加灵活和有效的辅助设计方法.
本研究的主要创新点归纳如下:
1、提出一种面向设计的基于角度和半径的骨骼表示方法.通过该方法不仅可以对骨骼进行有效的表达,同时利用这种方法进行骨骼的编码适合进化计算的辅助概念设计.
2、提出一种利用遗传算法对骨骼进行进化设计的方法.该方法不仅采用了改进的交互进化计算,同时提出几种可控制骨骼外观的约束方式.通过这种方法,设计系统可以帮助设计人员产生大量的符合要求的设计方案.
3、对可行解集合进行聚类从而进一步提高算法的效率.通过对相似解的分析,利用k-means聚类算法对集合元素的数量进行削减,降低设计人员的操作时间,提高整体算法效率.
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