本文在凯恩动力学方程的基础上导出了一个计算关节型机器人操作手动力学方程的公式。它简练、直观,特别易于计算机辅助设计计算。文中还以简例说明了该公式的计算步骤和方法

人工智能特别是近几年深度学习的飞速发展，深刻的影响着军事领域，并赋予现代战争智能性、交叉性和破坏性的新特点。要想在军事对抗中取胜，不仅需要机器智能，同样需要人类智慧，能在军事作战中达到人机高度协同，是实现人与机器取长补短的重要途径，也是在愈发复杂的战争形势中取得胜利的关键。本文将军事对抗中人工智能的应用作为切入点，罗列了代表性国家在军事领域对人工智能的重视程度，从对抗策略和物联网三层架构两大角度对发展现状进行总结，同时指出在目前军事领域使用人工智能存在的不足，对人机融合智能在军事对抗中的发展趋势进行分析，并给出可能实现的技术方案，对未来的研究方向作出展望。如何实现高度的人机融合，从而获得“1+1>2”的良好效果，是人工智能在军事对抗中的下一步研究工作

5.1 概述 5.2 基于谓词逻辑的机器推理 5.3 基于产生式规则的机器推理 5.4 几种结构化知识表示及其推理 5.5 不确定性知识的表示与推理

6.1 机器学习概述 6.2 符号学习 6.3 神经网络学习 6.4 知识发现与数据挖掘

《人工智能导论》为计算机科学技术专业和软件工程专业的一门选修课，其目的是使学生初步了解人工智能的基本原理，初步学习和掌握人工智能的基本技术，以便拓宽知识面，并为进一步学习和应用奠定基础。本课程的具体要求为： 1. 了解人工智能的基本概念、分支领域及其发展概况； 2. 理解知识表示及其推理的基本原理，掌握其基本技术； 3. 理解基于搜索的问题求解基本原理，掌握其基本技术； 4. 理解机器学习、知识发现的基本原理；初步掌握其基本方法； 5. 学会一种人工智能程序语言，掌握简单的智能程序设计方法； 6. 能综合运用所学知识，设计实现一个小型专家系统。 教学重点、难点： 1. 搜索与问题求解； 2. 知识表示及其推理； 3. 机器学习与知识发现； 4. 专家系统原理与设计

为了更加快捷、高效地判定边坡稳定与否，基于机器学习，融合主成分分析法（PCA）、参数调整、影响因素权重分析等，建立了一种边坡安全稳定性评价体系。研究发现，运用PCA可以在保留80%数据原信息的前提下将输入变量维度从六维降至三维，但此时模型效果有所下降；随机森林及梯度提升(XGBoost) 两种学习算法均可搭建有效的边坡安全稳定性评估模型，通过对其预测效果的对比分析，确定XGBoost为最佳评价模型。与此同时，采取卡方检验、F检验以及互信息法3种相关性检验手段，并通过计算评价因子的重要程度且加以可视化展示，明确了容重、坡高、内摩擦角以及内聚力4个内在因素的重要性，最终将评估结果与实际结合提出了边坡安全防护措施

针对熔化焊在焊接AA7B04铝合金时易在焊缝中出现孔洞等缺陷，且接头性能下降明显、焊后变形大，以及采用铆接等机械连接方式会增加连接件的重量等问题，采用集成了搅拌摩擦焊末端执行器的KUKA Titan机器人对2 mm厚AA7B04高强铝合金进行了焊接，在转速为800 r·min-1的条件下，研究了焊度对焊接过程中搅拌头3个方向的受力Fx、Fy和Fz的影响.研究发现，Fz受焊速的影响显著，随焊速的增加而降低.利用光学显微镜、透射电子显微镜、拉伸试验、三点弯曲试验和硬度测试等方法，研究了不同焊速下AA7B04铝合金接头的微观组织和力学性能.结果表明：当焊速为100 mm·min-1时，接头的抗拉强度最高为447 MPa，可达母材的80%，且所有接头的正弯和背弯180°均无裂纹；接头横截面的硬度分布呈W型，硬度最低点出现在热力影响区和焊核区的交界处，焊速不同会导致不同的焊接热循环，且随着焊速的增加接头的硬度随之增加；焊核区组织发生了动态再结晶，生成了细小的等轴晶粒，前进侧和后退侧热力影响区的晶粒均发生了明显的变形；前进侧热影响区析出η'相，后退侧热影响区因温度较高析出η'相和尺寸较大的η相

针对机器或设备的剩余寿命（Remaining useful life, RUL）预测精度低的问题，提出基于一维卷积神经网络（Convolutional neural network, CNN）和双向长短期记忆（Bidirectional long short-term memory, BD-LSTM）的集成神经网络模型。为了更好地抽取时间序列上的特征，以及产生更多的训练样本，采用滑动窗口对数据进行处理，同时采用卡尔曼滤波对数据进行降噪处理，将数据标准化以及设置RUL标签。与人工提取特征不同，利用一维CNN对数据进行特征提取，并舍弃了CNN中的池化层。然后将提取到的高维特征输入到BD-LSTM进行回归预测，并采用Bagging的方式对此神经网络进行集成来预测RUL。最后通过在NASA的数据集上验证该模型的有效性，以及相比于其他机器学习或者深度学习模型的优越性，实验表明所提模型在RUL预测方面更加准确

§1-0 引 言 §1-1 机械工业在现代化建设中的作用 §1-2 机器的基本组成要素 §1-3 本课程的内容、性质与任务 §1-4 认识机器

延安大学：《智能机器人》课程教学资源（学习资料）2014机器人足球比赛规则