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人工智能畢設(shè)簡(jiǎn)單設(shè)計(jì)（人工智能畢業(yè)設(shè)計(jì)）

發(fā)布時(shí)間：2023-05-22 09:53:08 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 149

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來(lái)大家介紹下關(guān)于人工智能畢設(shè)簡(jiǎn)單設(shè)計(jì)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:

求一個(gè)關(guān)于人工智能的小實(shí)驗(yàn)
工業(yè)機(jī)器人專業(yè)畢業(yè)設(shè)計(jì)能寫(xiě)什么
如果讓你設(shè)計(jì)人工智能產(chǎn)品,你會(huì)設(shè)計(jì)什么?為什么?
畢業(yè)設(shè)計(jì)題目（軟件工程，人工智能方向）

人工智能畢設(shè)簡(jiǎn)單設(shè)計(jì)（人工智能畢業(yè)設(shè)計(jì)）

求一個(gè)關(guān)于人工智能的小實(shí)驗(yàn)

人工智能第二次實(shí)驗(yàn)報(bào)告
1．實(shí)驗(yàn)題目：
遺傳算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
2．實(shí)驗(yàn)?zāi)康模?br/>通過(guò)人工智能課程的學(xué)習(xí)，熟悉遺傳算法的簡(jiǎn)單應(yīng)用。
3．實(shí)驗(yàn)內(nèi)容
用遺傳算法求解f (x) = x2 的最大值，x∈ [0,31]，x取整數(shù)。
可以看出該函數(shù)比較簡(jiǎn)單，只要是為了體現(xiàn)遺傳算法的思想，在問(wèn)題選擇上，選了一個(gè)比較容易實(shí)現(xiàn)的，把主要精力放在遺傳算法的實(shí)現(xiàn)，以及核心思想體會(huì)上。
4. 實(shí)驗(yàn)過(guò)程：
1. 實(shí)現(xiàn)過(guò)程
（1）編碼
使用二進(jìn)制編碼，隨機(jī)產(chǎn)生一個(gè)初始種群。L 表示編碼長(zhǎng)度，通常由對(duì)問(wèn)題的求解精度決定，編碼長(zhǎng)度L 越長(zhǎng)，可期望的最優(yōu)解的精度也就越高，過(guò)大的L 會(huì)增大運(yùn)算量。針對(duì)該問(wèn)題進(jìn)行了簡(jiǎn)化，因?yàn)轭}設(shè)中x∈ [0,31]，所以將二進(jìn)制長(zhǎng)度定為5就夠用了；
（2）生成初始群體
種群規(guī)模表示每一代種群中所含個(gè)體數(shù)目。隨機(jī)產(chǎn)生N個(gè)初始串結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，每個(gè)串結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)成為一個(gè)個(gè)體，N個(gè)個(gè)體組成一個(gè)初始群體，N表示種群規(guī)模的大小。當(dāng)N取值較小時(shí)，可提高遺傳算法的運(yùn)算速度，但卻降低種群的多樣性，容易引起遺傳算法早熟，出現(xiàn)假收斂；而N當(dāng)取值較大時(shí)，又會(huì)使得遺傳算法效率降低。一般建議的取值范圍是20—100。
（3）適應(yīng)度檢測(cè)
根據(jù)實(shí)際標(biāo)準(zhǔn)計(jì)算個(gè)體的適應(yīng)度，評(píng)判個(gè)體的優(yōu)劣，即該個(gè)體所代表的可行解的優(yōu)劣。本例中適應(yīng)度即為所求的目標(biāo)函數(shù)；
（4）選擇
從當(dāng)前群體中選擇優(yōu)良（適應(yīng)度高的）個(gè)體，使它們有機(jī)會(huì)被選中進(jìn)入下一次迭代過(guò)程，舍棄適應(yīng)度低的個(gè)體。本例中采用輪盤(pán)賭的選擇方法，即個(gè)體被選擇的幾率與其適應(yīng)度值大小成正比；
（5）交叉
遺傳操作，根據(jù)設(shè)置的交叉概率對(duì)交配池中個(gè)體進(jìn)行基因交叉操作，形成新一代的種群，新一代中間個(gè)體的信息來(lái)自父輩個(gè)體，體現(xiàn)了信息交換的原則。交叉概率控制著交叉操作的頻率，由于交叉操作是遺傳算法中產(chǎn)生新個(gè)體的主要方法，所以交叉概率通常應(yīng)取較大值；但若過(guò)大的話，又可能破壞群體的優(yōu)良模式。一般取0.4到0.99。
（6）變異
隨機(jī)選擇中間群體中的某個(gè)個(gè)體，以變異概率大小改變個(gè)體某位基因的值。變異為產(chǎn)生新個(gè)體提供了機(jī)會(huì)。變異概率也是影響新個(gè)體產(chǎn)生的一個(gè)因素，變異概率小，產(chǎn)生新個(gè)體少；變異概率太大，又會(huì)使遺傳算法變成隨機(jī)搜索。一般取變異概率為0.0001—0.1。
（7）結(jié)束條件
當(dāng)?shù)玫降慕獯笥诘扔?00時(shí)，結(jié)束。從而觀看遺傳的效率問(wèn)題

工業(yè)機(jī)器人專業(yè)畢業(yè)設(shè)計(jì)能寫(xiě)什么

工業(yè)機(jī)器人專業(yè)畢業(yè)設(shè)計(jì)下列標(biāo)題可以使用，根據(jù)自己專業(yè)挑選題材。
基于QFD與DSM耦合的液壓四足機(jī)器人方法研究
我國(guó)工業(yè)機(jī)器人技術(shù)專利布局及創(chuàng)新策略研究
2D-90壓縮機(jī)氣閥裝配機(jī)器人遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計(jì)研究
凸輪連桿組合機(jī)構(gòu)驅(qū)動(dòng)的四足仿生馬機(jī)器人構(gòu)型設(shè)計(jì)與運(yùn)動(dòng)學(xué)建模分析
下肢外骨骼機(jī)器人人機(jī)協(xié)同控制策略研究
面向機(jī)器人操作的示教學(xué)習(xí)與智能控制方法研究
基于動(dòng)態(tài)場(chǎng)景理解的機(jī)器人示教學(xué)習(xí)研究
基于學(xué)習(xí)人類控制策略的多自由度機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)規(guī)劃的方法研究
基于雙足機(jī)器人步態(tài)規(guī)劃的研究
面向非規(guī)則目標(biāo)的3D視覺(jué)引導(dǎo)抓取方法及系統(tǒng)研究
關(guān)于單目視覺(jué)實(shí)時(shí)定位與建圖中的優(yōu)化算法研究
面向外骨骼機(jī)器人的多模信息特征融合方法研究
磁控軟體微型機(jī)器人的優(yōu)化設(shè)計(jì)與控制
復(fù)雜環(huán)境下基于改進(jìn)ShuffleNet網(wǎng)絡(luò)的靈巧手抓持分類器研究
電路板自動(dòng)光照檢測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
基于機(jī)器視覺(jué)的工件識(shí)別與定位系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
基于深度學(xué)習(xí)的物件識(shí)別定位系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
上肢康復(fù)外骨骼硬件控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與優(yōu)化
雙臂解魔方機(jī)器人的算法實(shí)現(xiàn)
基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器人柔性關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)精度研究
未知環(huán)境下輪式機(jī)器人編隊(duì)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
下肢助行外骨骼機(jī)器人平地斜坡自適應(yīng)步態(tài)控制方法研究
下肢外骨骼機(jī)器人的步態(tài)評(píng)估方法及應(yīng)用研究
新型并聯(lián)攪拌摩擦焊機(jī)器人機(jī)構(gòu)設(shè)計(jì)與性能優(yōu)化研究
動(dòng)態(tài)環(huán)境下仿人機(jī)器人視覺(jué)定位與運(yùn)動(dòng)規(guī)劃方法研究
瓷磚鋪貼機(jī)器人瓷磚空間定位系統(tǒng)研究
閉鏈八桿多足機(jī)器人腿部機(jī)構(gòu)設(shè)計(jì)理論研究
區(qū)域智能制造發(fā)展戰(zhàn)略與對(duì)策研究
基于HMM的仿人機(jī)器人運(yùn)動(dòng)模仿學(xué)習(xí)方法研究
面向外骨骼機(jī)器人的安全監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計(jì)及實(shí)現(xiàn)
基于移動(dòng)機(jī)器人的目標(biāo)檢測(cè)方法研究
基于深度學(xué)習(xí)的機(jī)器人三維環(huán)境對(duì)象感知
中職學(xué)校《工業(yè)機(jī)器人基礎(chǔ)與應(yīng)用》教材開(kāi)發(fā)研究
智能化發(fā)展對(duì)勞動(dòng)力就業(yè)的影響研究
網(wǎng)絡(luò)綜藝節(jié)目《這！就是鐵甲》的視覺(jué)修辭研究
基于超聲波定位的跟隨式移動(dòng)平臺(tái)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
關(guān)于特定目標(biāo)的智能識(shí)別和分揀技術(shù)研究
電解車間自主移動(dòng)機(jī)器人控制系統(tǒng)研究
公司跨界整合機(jī)理研究
面向閥門零件裝配的智能系統(tǒng)研究
計(jì)及時(shí)變時(shí)延的雙邊遙操作系統(tǒng)穩(wěn)定性分析
多傳感器組合的監(jiān)所機(jī)器人定位方法研究
夜巡機(jī)器人姿態(tài)與運(yùn)動(dòng)控制研究
移動(dòng)式提板檢測(cè)機(jī)器人的關(guān)鍵結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
羽毛球運(yùn)動(dòng)員揮拍動(dòng)作的捕捉、識(shí)別與分析
基于模塊化設(shè)計(jì)的羽毛球教育機(jī)器人系統(tǒng)及教學(xué)設(shè)計(jì)
面向動(dòng)態(tài)障礙物的機(jī)器人局部路徑規(guī)劃策略研究與實(shí)現(xiàn)
人工智能對(duì)馬克思勞動(dòng)理論的影響研究
虛擬現(xiàn)實(shí)環(huán)境下人機(jī)交互與設(shè)備遠(yuǎn)程操控關(guān)鍵技術(shù)研究與應(yīng)用
EVA在新松機(jī)器人業(yè)績(jī)?cè)u(píng)價(jià)中的應(yīng)用研究
基于室內(nèi)視覺(jué)定位的輪式機(jī)器人主動(dòng)建圖與導(dǎo)航避障研究
基于三維激光點(diǎn)云分割匹配的同步定位與構(gòu)圖算法研究
云制造環(huán)境下的車間資源虛擬可視化設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
基于ROS系統(tǒng)的自主充電技術(shù)研究
人工智能的倫理道德研究
基于深度學(xué)習(xí)的工業(yè)儀表識(shí)別讀數(shù)算法研究及應(yīng)用
立方體機(jī)器人平衡控制研究
變電站巡檢機(jī)器人系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)與控制研究
下肢外骨骼系統(tǒng)魯棒跟蹤優(yōu)化控制研究
柔性上肢康復(fù)機(jī)器人路徑規(guī)劃及實(shí)現(xiàn)
葉輪加工生產(chǎn)線數(shù)字化設(shè)計(jì)與仿真
葉輪數(shù)字化生產(chǎn)線集成控制技術(shù)
空速管砂帶磨拋技術(shù)及應(yīng)用

如果讓你設(shè)計(jì)人工智能產(chǎn)品,你會(huì)設(shè)計(jì)什么?為什么?

如果設(shè)計(jì)人工智能產(chǎn)品，可以設(shè)計(jì)智能家務(wù)機(jī)器人，目的是為了準(zhǔn)確的打掃家務(wù)，解決上班族的苦惱。

智能家務(wù)機(jī)器人將自動(dòng)測(cè)量工作空間，規(guī)劃合理路徑，大大節(jié)省了掃地時(shí)間。其機(jī)身為自動(dòng)化技術(shù)的可移動(dòng)裝置，與有集塵盒的真空吸塵裝置，配合機(jī)身設(shè)定控制路徑，在室內(nèi)反復(fù)行走。

如：沿邊清掃、集中清掃、隨機(jī)清掃、直線清掃等路徑打掃，并輔以邊刷、中央主刷旋轉(zhuǎn)、抹布等方式，加強(qiáng)打掃效果，以完成擬人化居家清潔效果。

人工智能的影響

人工智能對(duì)自然科學(xué)的影響，在需要使用數(shù)學(xué)計(jì)算機(jī)工具解決問(wèn)題的學(xué)科，AI帶來(lái)的幫助不言而喻。更重要的是，AI反過(guò)來(lái)有助于人類最終認(rèn)識(shí)自身智能的形成。

人工智能對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響，專家系統(tǒng)更深入各行各業(yè)，帶來(lái)巨大的宏觀效益。AI也促進(jìn)了計(jì)算機(jī)工業(yè)網(wǎng)絡(luò)工業(yè)的發(fā)展。但同時(shí)，也帶來(lái)了勞務(wù)就業(yè)問(wèn)題。由于AI在科技和工程中的應(yīng)用，能夠代替人類進(jìn)行各種技術(shù)工作和腦力勞動(dòng)，會(huì)造成社會(huì)結(jié)構(gòu)的劇烈變化。

人工智能對(duì)社會(huì)的影響，AI也為人類文化生活提供了新的模式。現(xiàn)有的游戲?qū)⒅鸩桨l(fā)展為更高智能的交互式文化娛樂(lè)手段，今天，游戲中的人工智能應(yīng)用已經(jīng)深入到各大游戲制造商的開(kāi)發(fā)中。

人工智能畢設(shè)簡(jiǎn)單設(shè)計(jì)（人工智能畢業(yè)設(shè)計(jì)）

畢業(yè)設(shè)計(jì)題目（軟件工程，人工智能方向）

人工智能畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）課題簡(jiǎn)介
JHF1 基于VGA采集卡的VGA信號(hào)實(shí)時(shí)采集技術(shù)的研究
傳統(tǒng)VGA信號(hào)采集通常采用軟件抓屏或VGA轉(zhuǎn)AV方式，但兩者都面臨著各種自身無(wú)法克服的弱點(diǎn)。軟件抓屏方式通過(guò)在計(jì)算機(jī)上安裝軟件方式實(shí)現(xiàn)，通過(guò)軟件進(jìn)行抓屏和壓縮，嚴(yán)重影響采集計(jì)算機(jī)的性能；在播放視頻文件時(shí)，無(wú)法實(shí)時(shí)采集到畫(huà)面，出現(xiàn)視頻卡殼或者黑屏的現(xiàn)象。采用VGA轉(zhuǎn)AV方式，VGA信號(hào)轉(zhuǎn)換為視頻以后，即使不壓縮，清晰度也大大降低，文字、網(wǎng)頁(yè)等內(nèi)容幾乎無(wú)法看清，再經(jīng)過(guò)壓縮，信號(hào)質(zhì)量可能會(huì)更差，很難滿足實(shí)際教學(xué)的需求。傳統(tǒng)VGA信號(hào)的采集方式嚴(yán)重制約著多媒體教學(xué)及遠(yuǎn)程教育的發(fā)展。采用基于VGA采集卡的VGA信號(hào)實(shí)時(shí)采集技術(shù)，即直接采集設(shè)備的VGA數(shù)據(jù)，既能保證信號(hào)的連續(xù)實(shí)時(shí)，又能保證清晰不失真，從而完美解決了VGA信號(hào)的實(shí)時(shí)采集壓縮這一難題。
JHF2 基于PC的網(wǎng)絡(luò)視頻服務(wù)器的設(shè)計(jì)
視頻服務(wù)器可以看作是不帶鏡頭的網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)，或是不帶硬盤(pán)的DVR，它的結(jié)構(gòu)也大體上與數(shù)字硬盤(pán)錄像機(jī)相似，是由一個(gè)或多個(gè)模擬視頻輸入口、圖像數(shù)字處理器、壓縮芯片和一個(gè)具有網(wǎng)絡(luò)連接功能的服務(wù)器所構(gòu)成。視頻服務(wù)器將輸入的模擬視頻信號(hào)數(shù)字化處理后，以數(shù)字信號(hào)的模式傳送至網(wǎng)絡(luò)上，從而實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)監(jiān)控的目的。由于視頻服務(wù)器將模擬攝像機(jī)成功地“轉(zhuǎn)化”為網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)，因此它也是網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控系統(tǒng)與當(dāng)前CCTV模擬系統(tǒng)進(jìn)行整合的最佳途徑。網(wǎng)絡(luò)視頻服務(wù)器除了可以達(dá)到與網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)相同的功能外，在設(shè)備的配置上更顯靈活，克服了網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)通常受到本身鏡頭與機(jī)身功能較弱等不足。
JHF3 教育資源庫(kù)管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)
教育資源庫(kù)是教育信息化中的主要組成部分，教育資源庫(kù)的建設(shè)包括軟硬件平臺(tái)、資源和服務(wù)等方面的建設(shè)。教育資源庫(kù)軟件平臺(tái)是支撐教育資源管理和使用的基礎(chǔ)平臺(tái)，是整個(gè)軟件平臺(tái)的核心。系統(tǒng)平臺(tái)支持基于B/S結(jié)構(gòu)的各類Web應(yīng)用，通過(guò)“Web Service”技術(shù)提供了一整套接口機(jī)制實(shí)現(xiàn)跨平臺(tái)、跨服務(wù)器的系統(tǒng)耦合，實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一用戶、統(tǒng)一登錄、統(tǒng)一產(chǎn)品入口等重要功能。從資源使用和管理的流程出發(fā)，平臺(tái)的功能包括資源目錄瀏覽、資源檢索、資源前臺(tái)服務(wù)管理、系統(tǒng)后臺(tái)管理、計(jì)費(fèi)管理、資源統(tǒng)計(jì)、個(gè)人知識(shí)管理器等主要功能，對(duì)八類標(biāo)準(zhǔn)資源子庫(kù)實(shí)施操作。
SSD1 ▲應(yīng)用不確定性推理評(píng)估交通流及安全性
城市交通擁已經(jīng)成為社會(huì)急需解決的迫切問(wèn)題，也是當(dāng)前個(gè)學(xué)科協(xié)同作戰(zhàn)的重大課題。擬采用人工智能中的不確定性推理方法評(píng)估交通流及安全性問(wèn)題，并提出合理的建議。
SSD2 ▲大學(xué)校園安全報(bào)警系統(tǒng)研制
根據(jù)校具體情況，聯(lián)系公安部處、學(xué)生處等有關(guān)部門，研制該系統(tǒng)軟件，對(duì)于解決災(zāi)害和突發(fā)事件等建立安全預(yù)警專家系統(tǒng)有實(shí)際意義，且能通過(guò)計(jì)算機(jī)軟件和人工智能的工具實(shí)現(xiàn)理論與實(shí)際相結(jié)合。
SSD3 基于PC的數(shù)字硬盤(pán)錄像機(jī)的設(shè)計(jì)
數(shù)字硬盤(pán)錄像機(jī)硬件組成上采用PC機(jī)，通用性強(qiáng)；軟件采用了嵌入式LINUX操作系統(tǒng)，以及在此基礎(chǔ)上開(kāi)發(fā)的應(yīng)用軟件，沒(méi)有版權(quán)問(wèn)題的困擾。既無(wú)需購(gòu)買昂貴的操作系統(tǒng)，又遺棄了使用盜版軟件的尷尬。操作系統(tǒng)為嵌入式LINUX系統(tǒng)，操作系統(tǒng)可以做的相對(duì)比較小，既可以加載在硬盤(pán)上，也可以固化在優(yōu)盤(pán)、CF卡、電子硬盤(pán)上，寫(xiě)入數(shù)據(jù)后永不丟失，便于系統(tǒng)本身的穩(wěn)定以及方便升級(jí)。系統(tǒng)穩(wěn)定性好、通用性強(qiáng)、適用性廣，對(duì)斷電、非法操作、病毒等均不受影響。
GSY1 基于支持向量機(jī)行人檢測(cè)
模板匹配的方法在行人檢測(cè)問(wèn)題中也是適用,用于匹配的模板的形狀類似棒棒糖。多數(shù)清況下,行人會(huì)在手放在身體兩側(cè),這意味在多數(shù)清況下,行人是有可能被檢測(cè),此外行人的運(yùn)動(dòng)也具有特征,同樣也可被檢測(cè)出來(lái).有多種特征選擇算法可供選擇,選擇了小波系數(shù)作為窗口的局部特征,這里小波系數(shù)是對(duì)特定濾波器的響應(yīng).特征選定以后,可以按照訓(xùn)練支持向量機(jī)方法,諸如自舉方法進(jìn)一步改善系統(tǒng)性能。
GSY2 基于行人檢測(cè)的WEB服務(wù)探測(cè)技術(shù)
1）感知界面互聯(lián)網(wǎng)出現(xiàn)使人為中心的人機(jī)交互逐步演變?yōu)槿司W(wǎng)交互,用計(jì)算機(jī)代替人實(shí)現(xiàn)對(duì)多媒體數(shù)據(jù)流自動(dòng)分析,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)多媒體數(shù)據(jù)有效的管理,查詢和組織,交互檢索,可視化反饋界面,網(wǎng)絡(luò)交互.面向WWW的多媒體的檢索系統(tǒng).
2）多媒體推理從智能和推理地角度,任何涉及多媒體處理的活動(dòng),如多媒體展示,多媒體著作,視覺(jué)設(shè)計(jì),都可以當(dāng)作多媒體推理.
GSY3 地理信息系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
將地理信息系統(tǒng)技術(shù)應(yīng)用決策和管理,論述系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方法,實(shí)現(xiàn)方案和技術(shù)特點(diǎn).
GSY4 一種自適應(yīng)逃逸微粒群算法
針對(duì)收斂速度慢,容易陷入局部最小等缺點(diǎn),給出一種自適應(yīng)逃逸微粒群算法,逃逸行為是一種變異操作,逃逸微粒群能有效進(jìn)行全局和局部搜索,收斂速度快,采用復(fù)雜函數(shù)優(yōu)化仿真自適應(yīng)逃逸微粒群算法結(jié)果.
GSY5 幾何配準(zhǔn)與立體觀察
幾何配準(zhǔn)是圖象空間疊加,鑲嵌,加網(wǎng)格的前題,是分析和比較同一類型或不同類型的成像系統(tǒng)在同一時(shí)間攝取同一景物的圖象的首要條件,否則就不可能正確繪出各類型(平面和立體)的復(fù)合圖象或時(shí)間上變化圖形。

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