人工智能建模的五種類型（人工智能建模的5種類型）

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來(lái)大家介紹下關(guān)于人工智能建模的五種類型的問(wèn)題，以下是小編對(duì)此問(wèn)題的歸納整理，讓我們一起來(lái)看看吧。

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本文目錄:

• 1、人工智能包括哪些方面

• 2、人工智能四層架構(gòu)中的大模型是什么

• 3、人工智能是什么？

• 4、MATLAB建模方法有哪些

一、人工智能包括哪些方面

工智能（Artificial Intelligence）是研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新技術(shù)科學(xué)。人工智能領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語(yǔ)言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理和專家系統(tǒng)等。

人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開(kāi)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)的一門新技術(shù)科學(xué)。

人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，可以產(chǎn)出一種新的可以和人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器，該領(lǐng)域的研究主要有機(jī)器人、語(yǔ)言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理和專家系統(tǒng)等。

自從人工智能誕生以來(lái)，理論和技術(shù)越來(lái)越成熟，應(yīng)用領(lǐng)域在不斷的擴(kuò)大，可以設(shè)想，未來(lái)人工智能帶來(lái)的科技產(chǎn)品，將會(huì)是人類智慧的“容器”。人工智能可以把人的意識(shí)、思維的信息過(guò)程的模擬。雖然人工智能不是人的智能，但可以像人那樣思考、最終可能超過(guò)人的智能。

優(yōu)點(diǎn)：

1、在生產(chǎn)方面，效率更高且成本低廉的機(jī)器及人工智能實(shí)體代替了人的各種能力，人類的勞動(dòng)力將大大被解放。

2、人類環(huán)境問(wèn)題將會(huì)得到一定的改善，較少的資源可以滿足更大的需求。

3、人工智能可以提高人類認(rèn)識(shí)世界、適應(yīng)世界的能力。

缺點(diǎn)：

1、人工智能代替了人類做各種各樣的事情，人類失業(yè)率會(huì)明顯的增高，人類就會(huì)處于無(wú)依靠可生存的狀態(tài)。

二、人工智能四層架構(gòu)中的大模型是什么

人工智能四層架構(gòu)中的大模型是一種用于解決復(fù)雜問(wèn)題的抽象模型。它將復(fù)雜的問(wèn)題分解為更小的子問(wèn)題，并利用抽象的模型表示每個(gè)子問(wèn)題，以便有效地解決問(wèn)題。大模型的一般結(jié)構(gòu)包括輸入層、隱藏層、輸出層和決策層，這些層之間可以有多種不同的連接模式。

三、人工智能是什么？

簡(jiǎn)而言之，人工智能就是用人造的方法模擬智能。

這里包含兩個(gè)關(guān)鍵概念，一個(gè)是“人造”，另一個(gè)就是“智能”。

“人造”好理解，就是用人工的方法去模擬。但是“智能”是什么呢？

在回答什么是“智能”前，讓我們先看看以下哪個(gè)物品有智能：

第一排很好判斷，大家都認(rèn)為它們是有智能的。

那第二排的呢？

1. 向日葵有智能嗎？它可以跟隨太陽(yáng)移動(dòng)。

2. 搜索引擎有智能嗎？它能把輸入問(wèn)題的答案列出來(lái)，比如：輸入“著名的餐館”，他可以給出著名餐館的列表。

3. 抽水馬桶有智能嗎？它在放水后能夠知道何時(shí)停止放水，轉(zhuǎn)而進(jìn)行蓄水，當(dāng)蓄滿的時(shí)候又知道何時(shí)停止蓄水。

第二排的物品（向日葵、搜索引擎、抽水馬桶）和第一排的物品（現(xiàn)代人類、智人、貓）都有個(gè)共同之處，那就是： 它們能夠根據(jù)外部環(huán)境的變化，從而自發(fā)的改變自己。

比如：向日葵可以根據(jù)太陽(yáng)的移動(dòng)而移動(dòng)自己的花盤；搜索引擎可以根據(jù)用戶的不同輸入展示不同的結(jié)果；抽水馬桶可以根據(jù)水位來(lái)決定自己是放水還是蓄水，還是停止。

進(jìn)一步的一個(gè)問(wèn)題是，同樣都可以根據(jù)外部環(huán)境改變而自發(fā)的改變自己，那么這兩排的物品有什么不同嗎？

這個(gè)區(qū)別還是很明顯的，那就是： 在面對(duì)外部環(huán)境新的變化的時(shí)候，是否可以自主學(xué)習(xí)、理解環(huán)境，從而在新的外部環(huán)境下自發(fā)改變自己？

第二排的物品都是為了某些特定情景提前設(shè)定好的，如果跳出這個(gè)特點(diǎn)情景，它們就不會(huì)有任何自發(fā)行為。

比如：向日葵只是在發(fā)芽到花盤盛開(kāi)前的這段時(shí)間是隨著太陽(yáng)移動(dòng)的。搜索引擎也是通過(guò)事先計(jì)算好的關(guān)鍵字對(duì)應(yīng)關(guān)系來(lái)呈現(xiàn)結(jié)果。最后的抽水馬桶只是為了沖水這一件事情設(shè)計(jì)的。它們都不會(huì)對(duì)新的情景產(chǎn)生新的動(dòng)作。

“智能”通常具備以下兩個(gè)特征：

1. 根據(jù)外部環(huán)境的狀態(tài)變化，而自發(fā)的決定自己的狀態(tài)。

2. 在面對(duì)新的外部環(huán)境的時(shí)候，可以自己學(xué)習(xí)、理解環(huán)境，從而在新的環(huán)境狀態(tài)下自發(fā)決定自己的狀態(tài)。

根據(jù)這兩個(gè)特征，第一排的物品是有智能的，而第二排的物品是沒(méi)有智能的，只是有“功能”。

人工智能就是用人造的方法模擬智能，模擬的智能能達(dá)到智能物品的兩個(gè)特征即可。

目前大家已知的智能物中，人類是被認(rèn)為智能最強(qiáng)的。那么有沒(méi)有什么方法來(lái)判斷人造智能物是否達(dá)到了人類智能的級(jí)別？

著名的現(xiàn)代計(jì)算機(jī)之父圖靈曾經(jīng)提出過(guò)一個(gè)思想實(shí)驗(yàn)，能通過(guò)這個(gè)實(shí)驗(yàn)的，就被認(rèn)為擁有人類智能的級(jí)別。這個(gè)思想實(shí)驗(yàn)也被稱為 “圖靈測(cè)試” 。

圖靈測(cè)試是這樣的，一個(gè)人和一個(gè)機(jī)器在隔開(kāi)的情況下，通過(guò)一些裝置（如鍵盤）向這個(gè)機(jī)器隨意提問(wèn)，進(jìn)行多次測(cè)試后，如果有超過(guò)30%的測(cè)試者不能確定出被測(cè)試者是人還是機(jī)器，那么這個(gè)機(jī)器就通過(guò)了測(cè)試，被認(rèn)為擁有人類級(jí)別的智能。

在圖靈測(cè)試中，圖靈并沒(méi)有檢驗(yàn)機(jī)器是否有合作、分工、演化、自由意志等因素，只是單純的檢測(cè)機(jī)器是否有足夠的智能。但是這并沒(méi)有妨礙哲學(xué)家討論這些問(wèn)題，哲學(xué)家認(rèn)為，如果這些因素機(jī)器都能滿足，那么這種智能叫強(qiáng)人工智能，如果不滿足這些因素，而僅僅是通過(guò)了圖靈測(cè)試，那么是一種弱人工智能。

目前在人工智能領(lǐng)域還沒(méi)有一種機(jī)器（或系統(tǒng)）能通過(guò)圖靈測(cè)試。

“智能”有一個(gè)特征就是在面對(duì)新的外部環(huán)境的時(shí)候，可以自己學(xué)習(xí)、理解環(huán)境，從而在新的環(huán)境狀態(tài)下決定自己的狀態(tài)。那么要如何才能學(xué)習(xí)呢？

人類的學(xué)習(xí)方法是這樣的：從一個(gè)問(wèn)題的一些經(jīng)驗(yàn)中進(jìn)行歸納、演繹、聯(lián)想，得出結(jié)論，進(jìn)一步將結(jié)論用于解決這一類的問(wèn)題上，在這個(gè)推廣過(guò)程中不斷利用上述步驟修正結(jié)論。人類的經(jīng)驗(yàn)非常豐富，這些經(jīng)驗(yàn)有的成為了全人類的一些共識(shí)，這使得人類的學(xué)習(xí)速度加快。

那么如果是一個(gè)機(jī)器呢，我們?cè)撊绾巫屢粋€(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)？它能學(xué)習(xí)到什么程度？

一個(gè)模擬人類學(xué)習(xí)的方法是： 給機(jī)器輸入關(guān)于這個(gè)問(wèn)題的數(shù)據(jù)，利用一些數(shù)學(xué)方法讓機(jī)器根據(jù)這些數(shù)據(jù)做歸納、演繹，從而得出結(jié)論，再利用這個(gè)結(jié)論解決這一類的問(wèn)題 。這個(gè)過(guò)程，稱為機(jī)器學(xué)習(xí)。

在機(jī)器學(xué)習(xí)中，得出的結(jié)論有個(gè)特定的名稱，叫做“模型”；讓機(jī)器根據(jù)數(shù)據(jù)做歸納、演繹的過(guò)程叫做“模型訓(xùn)練”；將模型用于解決這類問(wèn)題的過(guò)程，叫做“泛化”。整個(gè)過(guò)程如下圖所示：

人們利用泛化結(jié)果的好壞來(lái)評(píng)價(jià)學(xué)習(xí)的模型的好壞。

機(jī)器學(xué)習(xí)由于其方法的普適性和解決問(wèn)題的泛化能力，被很多領(lǐng)域都廣泛使用。目前，機(jī)器學(xué)習(xí)的成功已經(jīng)廣泛使用在很多方面。比如： 判斷一封電子郵件是否是垃圾郵件，一些新聞資訊類App自動(dòng)呈現(xiàn)用戶感興趣的內(nèi)容，根據(jù)診斷結(jié)果判斷一些病的患病幾率，自動(dòng)駕駛，和人類對(duì)弈圍棋且戰(zhàn)勝人類，圖片中的一些元素的識(shí)別，語(yǔ)音翻譯，虛擬個(gè)人助理等等。隨著機(jī)器學(xué)習(xí)在這些應(yīng)用領(lǐng)域的不斷使用，機(jī)器也在不斷優(yōu)化自己的結(jié)果，從而不斷提高機(jī)器學(xué)習(xí)的質(zhì)量和效果。

照這個(gè)趨勢(shì)下去，機(jī)器會(huì)超越人類嗎？

機(jī)器學(xué)習(xí)和人類學(xué)習(xí)相比，機(jī)器學(xué)習(xí)還有以下幾個(gè)硬傷：

1. 缺少跳躍式的建模。

目前機(jī)器學(xué)習(xí)的建模方法是逐步遞進(jìn)的，缺少了一些跳躍式的前進(jìn)。人類經(jīng)常有靈光一現(xiàn)等想象力飛躍的時(shí)刻，但是機(jī)器學(xué)習(xí)沒(méi)有，它只有層層遞進(jìn)，逐步收斂，最終得到模型。

2. 計(jì)算能力還不夠強(qiáng)

雖然比人腦單個(gè)神經(jīng)元的計(jì)算速度快，但是人腦的并行計(jì)算能力遠(yuǎn)超現(xiàn)代計(jì)算機(jī)好幾個(gè)量級(jí)。人腦可以同時(shí)有上億個(gè)神經(jīng)元被激活，參與計(jì)算。相比之下，機(jī)器的計(jì)算力有限，如果計(jì)算機(jī)目前的體系結(jié)構(gòu)在未來(lái)保持不變，那機(jī)器在未來(lái)也沒(méi)可能超越人類的計(jì)算能力。

3. 知識(shí)儲(chǔ)備不足

人類的學(xué)習(xí)有個(gè)重要的來(lái)源就是人類共有的知識(shí)，這些知識(shí)給人類理解和學(xué)習(xí)問(wèn)題提供基礎(chǔ)，有時(shí)即便問(wèn)題信息不足，人類依然可以利用這些知識(shí)來(lái)學(xué)習(xí)、梳理問(wèn)題。而每個(gè)機(jī)器有自己學(xué)習(xí)到的模型，目前還不能將這些模型讓其他機(jī)器共享。這也正是機(jī)器學(xué)習(xí)在很多領(lǐng)域很難達(dá)到人類水平的一個(gè)原因，比如：自然語(yǔ)言處理。

4. 不能舉一反三

機(jī)器學(xué)習(xí)不能脫離要解決的實(shí)際問(wèn)題，得出的模型也只是在這類實(shí)際問(wèn)題中得到有限的泛化能力。這就限制了機(jī)器能像人類一樣擁有舉一反三的能力，只能一個(gè)個(gè)的學(xué)習(xí)。這就缺少了面對(duì)環(huán)境變化后的自主學(xué)習(xí)能力。

綜合來(lái)看，機(jī)器學(xué)習(xí)要想超越人類，需要解建模方法、決計(jì)算力、知識(shí)共享，舉一反三這四個(gè)問(wèn)題。目前還不能超越人類，只能在一些高度結(jié)構(gòu)化而且頻繁重復(fù)某些模式的領(lǐng)域才能適用。

到此，我們宏觀的了解了什么是人工智能，以及它的長(zhǎng)處和短處，希望能對(duì)想要了解人工智能領(lǐng)域的人起到幫助。

四、MATLAB建模方法有哪些

首先，Matlab是一個(gè)工具，它不是一個(gè)方法。

其次，我給你推薦一本書

《MATLAB 在數(shù)學(xué)建模中的應(yīng)用（第2版）》

然后它的目錄可以回答你的問(wèn)題：

第1章 數(shù)學(xué)建模常規(guī)方法及其MATLAB實(shí)現(xiàn)

1.1 MATLAB與數(shù)據(jù)文件的交互

1.1.1 MATLAB與Excel的交互

1.1.2 MATLAB與TXT交互

1.1.3 MATLAB界面導(dǎo)入數(shù)據(jù)的方法

1.2 數(shù)據(jù)擬合方法

1.2.1 多項(xiàng)式擬合

1.2.2 指定函數(shù)擬合

1.2.3 曲線擬合工具箱

1.3 數(shù)據(jù)擬合應(yīng)用實(shí)例

1.3.1 人口預(yù)測(cè)模型

1.3.2 薄膜滲透率的測(cè)定

1.4 數(shù)據(jù)的可視化

1.4.1 地形地貌圖形的繪制

1.4.2 車燈光源投影區(qū)域的繪制（CUMCM2002A）

1.5 層次分析法（AHP）

1.5.1 層次分析法的應(yīng)用場(chǎng)景

1.5.2 AHPMATLAB程序設(shè)計(jì)

第2章 規(guī)劃問(wèn)題的MATLAB求解

2.1 線性規(guī)劃

2.1.1 線性規(guī)劃的實(shí)例與定義

2.1.2 線性規(guī)劃的MATLAB標(biāo)準(zhǔn)形式

2.1.3 線性規(guī)劃問(wèn)題解的概念

2.1.4 求解線性規(guī)劃的MATLAB解法

2.2 非線性規(guī)劃

2.2.1 非線性規(guī)劃的實(shí)例與定義

2.2.2 非線性規(guī)劃的MATLAB解法

2.2.3 二次規(guī)劃

2.3 整數(shù)規(guī)劃

2.3.1 整數(shù)規(guī)劃的定義

2.3.2 01整數(shù)規(guī)劃

2.3.3 隨機(jī)取樣計(jì)算法

第3章 數(shù)據(jù)建模及MATLAB實(shí)現(xiàn)

3.1 云模型

3.1.1 云模型基礎(chǔ)知識(shí)

3.1.2 云模型的MATLAB程序設(shè)計(jì)

3.2 Logistic回歸

3.2.1 Logistic模型

3.2.2 Logistic回歸MATLAB程序設(shè)計(jì)

3.3 主成分分析

3.3.1 PCA基本思想

3.3.2 PCA步驟

3.3.3 主成分分析MATLAB程序設(shè)計(jì)

3.4 支持向量機(jī)（SVM）

3.4.1 SVM基本思想

3.4.2 理論基礎(chǔ)

3.4.3 支持向量機(jī)MATLAB程序設(shè)計(jì)

3.5 K均值（KMeans）

3.5.1 KMeans原理、步驟和特點(diǎn)

3.5.2 KMeans聚類MATLAB程序設(shè)計(jì)

3.6 樸素貝葉斯判別法

3.6.1 樸素貝葉斯判別模型

3.6.2 樸素貝葉斯判別法MATLAB設(shè)計(jì)

3.7 數(shù)據(jù)建模綜合應(yīng)用

參考文獻(xiàn)

第4章 灰色預(yù)測(cè)及其MATLAB實(shí)現(xiàn)

4.1 灰色系統(tǒng)基本理論

4.1.1 灰色關(guān)聯(lián)度矩陣

4.1.2 經(jīng)典灰色模型GM（1,1）

4.1.3 灰色Verhulst模型

4.2 灰色系統(tǒng)的程序設(shè)計(jì)

4.2.1 灰色關(guān)聯(lián)度矩陣的程序設(shè)計(jì)

4.2.2 GM（1,1）的程序設(shè)計(jì)

4.2.3 灰色Verhulst模型的程序設(shè)計(jì)

4.3 灰色預(yù)測(cè)的MATLAB程序

4.3.1 典型程序結(jié)構(gòu)

4.3.2 灰色預(yù)測(cè)程序說(shuō)明

4.4 灰色預(yù)測(cè)應(yīng)用實(shí)例

4.4.1 實(shí)例一長(zhǎng)江水質(zhì)的預(yù)測(cè)（CUMCM2005A）

4.4.2 實(shí)例二預(yù)測(cè)與會(huì)代表人數(shù)（CUMCM2009D）

4.5 小結(jié)

參考文獻(xiàn)

第5章 遺傳算法及其MATLAB實(shí)現(xiàn)

5.1 遺傳算法基本原理

5.1.1 人工智能算法概述

5.1.2 遺傳算法生物學(xué)基礎(chǔ)

5.1.3 遺傳算法的實(shí)現(xiàn)步驟

5.1.4 遺傳算法的拓展

5.2 遺傳算法的MATLAB程序設(shè)計(jì)

5.2.1 程序設(shè)計(jì)流程及參數(shù)選取

5.2.2 MATLAB遺傳算法工具箱

5.3 遺傳算法應(yīng)用案例

5.3.1 案例一：無(wú)約束目標(biāo)函數(shù)最大值遺傳算法求解策略

5.3.2 案例二：CUMCM中多約束非線性規(guī)劃問(wèn)題的求解

5.3.3 案例三：BEATbx遺傳算法工具箱的應(yīng)用——電子商務(wù)中轉(zhuǎn)化率影響因素研究

參考文獻(xiàn)

第6章 模擬退火算法及其MATLAB實(shí)現(xiàn)

6.1 算法的基本理論

6.1.1 算法概述

6.1.2 基本思想

6.1.3 其他一些參數(shù)的說(shuō)明

6.1.4 算法基本步驟

6.1.5 幾點(diǎn)說(shuō)明

6.2 算法的MATLAB實(shí)現(xiàn)

6.2.1 算法設(shè)計(jì)步驟

6.2.2 典型程序結(jié)構(gòu)

6.3 應(yīng)用實(shí)例：背包問(wèn)題的求解

6.3.1 問(wèn)題的描述

6.3.2 問(wèn)題的求解

6.4 模擬退火程序包ASA簡(jiǎn)介

6.4.1 ASA的優(yōu)化實(shí)例

6.4.2 ASA的編譯

6.4.3 MATLAB版ASA的安裝與使用

6.5 小結(jié)

6.6 延伸閱讀

參考文獻(xiàn)

第7章 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其MATLAB實(shí)現(xiàn)

7.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本理論

7.1.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)

7.1.2 常用激勵(lì)函數(shù)

7.1.3 常見(jiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論

7.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

7.2.1 鯊魚嗅聞血腥味與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練

7.2.2 透視神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)步驟

7.2.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)擬合過(guò)程

7.3 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

7.3.1 梯度訓(xùn)練法RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

7.3.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能

7.4 應(yīng)用實(shí)例

7.4.1 基于MATLAB源程序公路運(yùn)量預(yù)測(cè)

7.4.2 基于MATLAB工具箱公路運(yùn)量預(yù)測(cè)

7.4.3 艾滋病治療最佳停藥時(shí)間的確定（CUMCM2006B）

7.4.4 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)新客戶流失概率

7.5 延伸閱讀

7.5.1 從金融分析中的小數(shù)定理談神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本遴選規(guī)則

7.5.2 小議BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的衍生機(jī)理

參考文獻(xiàn)

第8章粒子群算法及其MATLAB實(shí)現(xiàn)

8.1 PSO算法相關(guān)知識(shí)

8.1.1 初識(shí)PSO算法

8.1.2 PSO算法的基本理論

8.1.3 PSO算法的約束優(yōu)化

8.1.4 PSO算法的優(yōu)缺點(diǎn)

8.2 PSO算法程序設(shè)計(jì)

8.2.1 程序設(shè)計(jì)流程

8.2.2 PSO算法的參數(shù)選取

8.2.3 PSO算法MATLAB源程序范例

8.3 應(yīng)用案例：基于PSO算法和BP算法訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

8.3.1 如何評(píng)價(jià)網(wǎng)絡(luò)的性能

8.3.2 BP算法能夠搜索到極值的原理

8.3.3 PSOBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)指導(dǎo)原則

8.3.4 PSO算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

8.3.5 PSOBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)

參考文獻(xiàn)

第9章 蟻群算法及其MATLAB實(shí)現(xiàn)

9.1 蟻群算法原理

9.1.1 蟻群算法基本思想

9.1.2 蟻群算法數(shù)學(xué)模型

9.1.3 蟻群算法流程

9.2 蟻群算法的MATLAB實(shí)現(xiàn)

9.2.1 實(shí)例背景

9.2.2 算法設(shè)計(jì)步驟

9.2.3 MATLAB程序?qū)崿F(xiàn)

9.2.4 程序執(zhí)行結(jié)果與分析

9.3 算法關(guān)鍵參數(shù)的設(shè)定

9.3.1 參數(shù)設(shè)定的準(zhǔn)則

9.3.2 螞蟻數(shù)量

9.3.3 信息素因子

9.3.4 啟發(fā)函數(shù)因子

9.3.5 信息素?fù)]發(fā)因子

9.3.6 信息素常數(shù)

9.3.7 最大迭代次數(shù)

9.3.8 組合參數(shù)設(shè)計(jì)策略

9.4 應(yīng)用實(shí)例：最佳旅游方案（蘇北賽2011B）

9.4.1 問(wèn)題描述

9.4.2 問(wèn)題的求解和結(jié)果

9.5 本章小結(jié)

參考文獻(xiàn)

第10章 小波分析及其MATLAB實(shí)現(xiàn)

10.1 小波分析基本理論

10.1.1 傅里葉變換的局限性

10.1.2 伸縮平移和小波變換

10.1.3 小波變換入門和多尺度分析

10.1.4 小波窗函數(shù)自適應(yīng)分析

10.2 小波分析MATLAB程序設(shè)計(jì)

10.2.1 小波分析工具箱函數(shù)指令

10.2.2 小波分析程序設(shè)計(jì)綜合案例

10.3 小波分析應(yīng)用案例

10.3.1 案例一：融合拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

10.3.2 案例二：血管重建引出的圖像數(shù)字水印

參考文獻(xiàn)

第11章 計(jì)算機(jī)虛擬及其MATLAB實(shí)現(xiàn)

11.1 計(jì)算機(jī)虛擬基本知識(shí)

11.1.1 從3G移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)協(xié)議WCDMA談MATLAB虛擬

11.1.2 計(jì)算機(jī)虛擬與數(shù)學(xué)建模

11.1.3 數(shù)值模擬與經(jīng)濟(jì)效益博弈

11.2 數(shù)值模擬MATLAB程序設(shè)計(jì)

11.2.1 微分方程組模擬

11.2.2 服從概率分布的隨機(jī)模擬

11.2.3 蒙特卡羅模擬

11.3 動(dòng)態(tài)仿真MATLAB程序設(shè)計(jì)

11.3.1 MATLAB音頻處理

11.3.2 MATLAB常規(guī)動(dòng)畫實(shí)現(xiàn)

11.4 應(yīng)用案例：四維水質(zhì)模型

11.4.1 問(wèn)題的提出

11.4.2 問(wèn)題的分析

11.4.3 四維水質(zhì)模型準(zhǔn)備

11.4.4 條件假設(shè)與符號(hào)約定

11.4.5 四維水質(zhì)模型的組建

11.4.6 模型求解

11.4.7 計(jì)算機(jī)模擬情境

參考文獻(xiàn)

下篇 真題演習(xí)

第12章 彩票中的數(shù)學(xué)（CUMCM2002B）

12.1 問(wèn)題的提出

12.2 模型的建立

12.2.1 模型假設(shè)與符號(hào)說(shuō)明

12.2.2 模型的準(zhǔn)備

12.2.3 模型的建立

12.3 模型的求解

12.3.1 求解的思路

12.3.2 MATLAB程序

12.3.3 程序結(jié)果

12.4 技巧點(diǎn)評(píng)

參考文獻(xiàn)

第13章 露天礦卡車調(diào)度問(wèn)題（CUMCM2003B）

13.1 問(wèn)題的提出

13.2 基本假設(shè)與符號(hào)說(shuō)明

13.2.1 基本假設(shè)

13.2.2 符號(hào)說(shuō)明

13.3 問(wèn)題分析及模型準(zhǔn)備

13.4 原則①：數(shù)學(xué)模型（模型1）的建立與求解

13.4.1 模型的建立

13.4.2 模型求解

13.5 原則②：數(shù)學(xué)模型（模型2）的建立與求解

13.6 技巧點(diǎn)評(píng)

參考文獻(xiàn)

第14章 奧運(yùn)會(huì)商圈規(guī)劃問(wèn)題（CUMCM2004A）

14.1 問(wèn)題的描述

14.2 基本假設(shè)、名詞約定及符號(hào)說(shuō)明

14.2.1 基本假設(shè)

14.2.2 符號(hào)說(shuō)明

14.2.3 名詞約定

14.3 問(wèn)題分析與模型準(zhǔn)備

14.3.1 基本思路

14.3.2 基本數(shù)學(xué)表達(dá)式的構(gòu)建

14.4 設(shè)置MS網(wǎng)點(diǎn)數(shù)學(xué)模型的建立與求解

14.4.1 模型建立

14.4.2 模型求解

14.5 設(shè)置MS網(wǎng)點(diǎn)理論體系的建立

14.6 商區(qū)布局規(guī)劃的數(shù)學(xué)模型

14.6.1 模型建立

14.6.2 模型求解

14.7 模型的評(píng)價(jià)及使用說(shuō)明

14.7.1 模型的優(yōu)點(diǎn)

14.7.2 模型的缺點(diǎn)

14.8 技巧點(diǎn)評(píng)

參考文獻(xiàn)

第15章 交巡警服務(wù)平臺(tái)的設(shè)置與調(diào)度（CUMCM2011B）

15.1 問(wèn)題的提出

15.2 問(wèn)題的分析

15.3 基本假設(shè)

15.4 問(wèn)題1模型的建立與求解

15.4.1 交巡警服務(wù)平臺(tái)管轄范圍分配

15.4.2 交巡警的調(diào)度

15.4.3 最佳新增服務(wù)平臺(tái)設(shè)置

15.5 問(wèn)題2模型的建立和求解

15.5.1 全市服務(wù)平臺(tái)的合理性分析問(wèn)題的模型與求解

15.5.2 搜捕嫌疑犯實(shí)例的模型與求解

15.6 模型的評(píng)價(jià)與改進(jìn)

15.6.1 模型優(yōu)點(diǎn)

15.6.2 模型缺點(diǎn)

15.7 技巧點(diǎn)評(píng)

參考文獻(xiàn)

第16章 葡萄酒的評(píng)價(jià)（CUMCM2012A）

16.1 問(wèn)題的提出

16.2 基本假設(shè)

16.3 問(wèn)題①模型的建立和求解

16.3.1 問(wèn)題①的分析

16.3.2 模型的建立和求解

16.4 問(wèn)題②模型的建立和求解

16.4.1 問(wèn)題②的基本假設(shè)和分析

16.4.2 模型的建立和求解

16.5 問(wèn)題③模型的建立和求解

16.5.1 問(wèn)題③的分析

16.5.2 模型的建立和求解

16.6 問(wèn)題④模型的建立和求解

16.6.1 問(wèn)題④的分析

16.6.2 模型的建立和求解

16.7 論文點(diǎn)評(píng)

參考文獻(xiàn)

附件數(shù)學(xué)建模參賽經(jīng)驗(yàn)

一、如何準(zhǔn)備數(shù)學(xué)建模競(jìng)賽

二、數(shù)學(xué)建模隊(duì)員應(yīng)該如何學(xué)習(xí)MATLAB

三、如何在數(shù)學(xué)建模競(jìng)賽中取得好成績(jī)

四、數(shù)學(xué)建模競(jìng)賽中的項(xiàng)目管理和時(shí)間管理

五、一種非常實(shí)用的數(shù)學(xué)建模方法——目標(biāo)建模法

以上就是關(guān)于人工智能建模的五種類型相關(guān)問(wèn)題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問(wèn)題，您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢，客服也會(huì)為您講解更多精彩的知識(shí)和內(nèi)容。

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