- 图搜索
优化搜索
- 启发式搜索
智能计算
- 问题空间中进行符号推演
以计算方式随机进行求解
- 博弈树搜索、A *算法
遗传算法、粒子群算法
知识表示模型有谓词逻辑、产生式表示、语义网络、框架等方法。推理方法有自动推理和不确定推理等。
机器学习与数据挖掘
- 符号学习
- 符号数据为输入,进行推理学习概念或规则
- 决策树、机械学习、类比学习、归纳学习
- 连接学习
- 通过学习调节网络内部权值使输出呈现规律性
- BP算法、Hopfield网络
- 统计学习
- 将学习性与计算复杂性联系
- 支持向量机
- 机器学习、智能计算、粗集和模糊集
- 用搜索方法从数据库或数据集中发现的知识或模式
- 分类、聚类、关联规则、序列模式
- 深度学习
- 模式识别
- 自然语言理解
- 机器视觉
- 专家系统
- Agent系统
- 智能机器人
- 神经网络
- 使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的一系列算法
- 神经网络
卷积神经网络
- 机器学习
- 提取对象类特征,机器学习产生分类知识,对待识别模式进行类别判决。
- 通过模式、判别函数、统计、神经网络等方法识别指纹、人脸、语音及文字等
- 知识表达推理方法
- 通过关键字匹配、句法分析、语义分析等方法进行理解
- 机器翻译、语音理解程序
- 图像处理、模式识别、机器学习
- 由低层视觉提取对象特征,通过机器学习理解视觉对象
- 3D景物建模与识别、机器人装配、卫星图像处理
- 产生式系统
- 专家知识放入知识库,推理机对用户提问进行推理和解释,中间数据放入数据库
- 基于规则、基于模型和基于框架专家系统
- 知识表示、推理、机器学习、模式识别
- Agent是封装的实体,感知环境并接收反馈,运用自身知识问题求解。与其他Agent 协同
- Agent理论、多Agent协同系统
- Agent理论
- 具有感知机能、运动机能、思维机能、通信机能
- 智能机器、自动导航无人飞机