6.1 句法分析与用作翻译的理论基础 6.2 其它相关语法介绍 6.3 语法分析在机器翻译中的应用 6.4 汉语和英语语法的概述 6.5 语义分析

高炉是一个包括复杂物理化学变化和传输过程的高温反应器。由局部反应和区域热平衡、物料平衡建立的机理模型难以适应炉况的迅速变化。用模糊数学理论进行不确定知识的处理,构成了知识库和推理机,从而建立了人工智能高炉异常炉况诊断专家系统,避免了人工可能漏看忽略的仪表微小变化所造成炉况判断的偏差,因而有较高的命中率

7.1 不确定性及其类型 7.2 不确定性知识的表示 7.3 不确定性推理的一般模式 7.4 确定性理论（可信度方法） 7.5 证据理论、7.6 模糊理论

1 统计学习的定义 2 统计模式识别的应用案例 3 统计模式识别系统框架与设计周期 统计模式识别系统框架 统计模式识别设计周期 4 一个案例 5 基本概念 6 机器学习在人工智能中的位置

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4.1 概述 4.2 神经计算 4.3 模糊计算 4.4 粗糙集理论 4.5 遗传算法 4.6 进化策略 4.7 进化编程 4.8 人工生命 4.9 粒群优化 4.10 蚂群算法 4.11 自然计算 4.12 免疫算法

油箱壳外形复杂,拉深成形过程中容易出现侧壁起皱和圆角处破裂的缺陷,成形工艺参数的确定非常重要.结合分类与回归决策树(classification and regression tree,CART)的人工智能技术和模型交叉验证方法,通过调用Python平台开源库Scikit-Learn对油箱壳拉深成形数值模拟结果进行知识挖掘,筛选出对油箱壳拉深成形影响大的工艺参数;以基尼指数(Gini index)最小化作为最优特征值及最优切分点选择的依据,构建了工艺参数与性能指标关系的CART决策树,提取出了可靠的工艺设计规则.油箱壳拉深实例表明,CART决策树理论的知识发现技术是实现板料成形过程数值模拟结果潜在知识挖掘的可行途径

1-1 模糊逻辑的发展 1-2 模糊逻辑与计算机 1-3 模糊逻辑与人工智能 1-4 模糊逻辑技术中的几个问题 2-1 模糊逻辑及其表述 2-2 二值逻辑、多值逻辑和模糊逻辑 2-3 模糊逻辑推理方法 2-4 解模糊判决方法

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