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搜索结果: 1-9 共查到知识库 人工智能 思维相关记录9条 . 查询时间(0.082 秒)
自语境化是未来智能机发展的方向,也是判断其是否能够似人思维的最终判据。智能机能够像人那样思维吗?判断的标准是什么?这是自计算机产生以来,人工智能专家、认知科学家和哲学家一直关注的问题。“深蓝”战胜人类棋手、科幻电影中机器人控制人类的情景使对这个问题的回答更为迫切。
在指数熵的基础上给出了模糊指数信息熵的定义及其性质,避免了对数中无定义点的问题,并用此概念和条件概率定义图像模糊划分的熵,根据熵最大原理进行图像自动分割。为了降低计算复杂度,提高计算速度,改进了思维进化算法(MEA),设计了自适应趋同和小概率随机异化操作,优化模糊隶属参数,搜索最优分割阈值。实验结果表明,该方法能够自动、有效地选取阈值,分割效果优于Otsu等其他算法,并能保留原始图像的主要特征。 ...
提出了一种基于固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)能量熵的特征提取方法。对三类脑电思维信号分别进行了经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD),并得到与其相对应的IMF。试验发现对于不同类别的信号,同阶的IMF能量的判别熵有明显的不同。而采用K-近邻分类器对三类脑电信号进行了分类,发现基于最佳特征向量选择的分类试验的平均正确识...
为了实现系统可靠性设计后期可靠度的精确分配,提出一种采用逆向思维,利用神经网络能够通过学习逼近任意非线性映射的能力,对系统可靠度进行精确分配的方法。以前期可靠性试验数据为基础,分析各子系统可靠度及自身约束条件变化过程中,系统可靠度的变化程度,从而获得子系统可靠度变化对系统整体可靠性影响的程度,作为可靠性分配的依据。将系统可靠度及两两对应子系统自身约束条件作为输入,同时以相对的子系统可靠度比值作为输...
引入群体思维状态对GOAL进行改进,建立了个体与群体思维状态下的AOP语言IG-AOP,给出其语法和操作语义。举例证明该语言的表达力比GOAL强,可以较好地满足多Agent合作求解过程的刻画与并发编程的需要,初步解决了Agent研究理论与实践脱节的问题。
探索一种实用的基于想象运动思维脑电的脑-机接口(BCI)方式,为实现BCI应用奠定比较坚实的理论和实验基础。对6名受试者进行三种不同时段(箭头出现2 s、1 s和0 s后提示按键)情况下想象左右手运动思维作业的信号采集实验,利用小波变换和支持向量机对实验数据进行离线处理。对三种情况下的延缓时间Δt0、Δt1和Δt2分析发现:Δt0与Δt1和Δt2之间都有显著性差别(p<0.05),而Δt1与Δt2...
分析了思维进化算法(MEA)的“趋同”和“异化”算子及多层种群进化过程,建立了群体进化的数列模型;以模型的极限性质为基础,对算法收敛性进行分析,证明了算法的全局收敛性。与数值仿真试验结果所得结论相符。
在计算机围棋中形象思维的研究.
以往对智能Agent的社会思维属性的研究,多是将Agent的社会性划分到某社会层次进行研究,或者是在个体思维模型中加入某种社会思维状态。然而,智能Agent任何时候都是通过承担社会角色而发挥其作用的,而且一旦承担了角色,就完全处于角色的社会环境中,并以角色的方式进行思维,产生角色应有的行为,因此可以认为,智能Agent的社会性体现在承担角色的过程中。基于这种思想提出了基于角色的智能Agent的社会...

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