人工智能是近年来引起极大兴趣的一个研究领域：其研究目标是用机器，通常是电子仪器、计算机等，尽可能模拟人的心智活动。努力最终提高和超越人在这些方面的能力；下面是边肖整理分享的一些关于人工智能在毕业论文中的应用的文章。欢迎阅读！
人工智能在毕业论文中的应用(一)
人工智能的日常应用
人工智能是近年来引起极大兴趣的一个研究领域：其研究目标是用机器，通常是电子仪器、计算机等，尽可能模拟人的心智活动。努力最终提高和超越人在这些方面的能力；它有着广泛的研究领域和应用，如自动定理证明、推理、模式识别、专家知识系统、智能机器人、学习、赌博、自然语言理解等。本文主要介绍人工智能在符号计算、模式识别、专家系统和机器翻译中的日常应用。
一.符号计算
计算机最重要的用途之一是科学计算，可分为两类：一类是纯数值计算，如求函数的值和方程的数值解，如天气预报、水库模拟、航空航天等领域；另一种是符号计算，也叫代数计算，是一种智能计算，处理符号。符号可以表示整数、有理数、实数和复数，也可以表示多项式、函数、集合等。长期以来，人们一直期待着一个可以计算符号的计算机软件系统。早在20世纪50年代末，人们就开始研究它。20世纪80年代以后，随着计算机的普及和人工智能的发展，各种功能完备的计算机代数系统软件相继出现，其中Mathematica和Maple是其代表。因为都是用C语言写的，所以可以在大部分电脑上使用。Mathematica是第一个将符号运算、数值计算和图形显示结合在一起的数学软件，用户可以方便地使用它进行各种形式的数学处理。
计算机代数系统的优越性在于能够进行大规模的代数运算。通常我们用纸笔进行代数运算时，只能处理符号少的公式。当公式的符号上升到几百位数时，手工计算就非常困难了。这时候就可以利用计算机代数系统进行准确、快速、有效的计算。目前的符号计算软件有一些共同的特点，即可以进行符号计算、数值计算和图形显示，同时还具有高效的可编程功能。一般情况下，操作界面支持交互处理。人通过键盘输入命令，计算机处理后显示结果。并且人机界面友好，命令输入方便灵活，求助方便。
第二，模式识别
模式识别是利用数学技术研究计算机对模式的自动处理和解释。在这里，我们统称环境和对象为“模式”。随着计算机技术的发展，人类研究复杂的信息处理过程成为可能。自动识别模式(字符、声音、人物、物体等。)通过计算机是开发智能机器最关键的突破口，也为人类认识自身智能提供了线索。信息处理的一种重要形式是生物对环境和物体的识别。对于人类来说，识别光学信息(视觉器官获得)和声学信息(听觉器官获得)尤为重要。这是模式识别的两个重要方面。计算机识别的显著特点是速度快、准确、高效。识别的过程类似于人类学习的过程。以“汉字识别”为例：首先对汉字图像进行处理，提取主要表情特征，将其特征和汉字编码存入计算机。就像是在脑子里背老师教给我们的单词叫什么，怎么写的知识。这个过程叫做“训练”。识别器
指纹是人体的重要特征，具有唯一性。北京大学专家对数字图像的离散几何性质进行了深入研究，建立了从指纹灰度图像中精确计算脊线局部方向，进而提取指纹特征信息的理论和算法。接着，他们又成功研究出适用于民用身份识别的自动指纹识别系统和适用于公安刑事侦查的指纹识别系统。从而开创了自动指纹识别系统在中国应用的先河。随着北京大学自动指纹识别系统的引入，中国的警察从繁重的手工指纹核对过程中解放出来。
三。专家系统
专家系统是模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。专家系统包含了某一领域的大量专家知识和经验。它可以利用人类专家的知识和解决问题的方法进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，解决该领域的复杂问题。专家系统是人工智能应用研究中最活跃、最广泛的应用领域之一，涉及社会的方方面面。各种专家系统已经遍布各个专业领域，并取得了巨大的成功。根据专家系统处理问题的类型，专家系统可分为10种类型：解释型、诊断型、调试型、维护型、教育型、预测型、规划型、设计型和控制型。具体应用有很多，如凝血疾病诊断系统、电话电缆维修专家系统、布料图案设计和布料印染专家系统等。
为了实现专家系统，需要将事先已经总结、分析并以一定方式表达的专业领域的专家知识存储起来(构成知识库)，并具有类似于领域专家解决实际问题的推理机制(构成推理机)。系统能够对输入的信息进行处理，利用知识进行推理、决策和判断，其解决问题的水平达到或接近专家的水平，因此可以起到专家或专家助手的作用。目前，专家系统主要采用基于规则的知识表示和推理技术。由于领域知识更加不精确或不确定，不确定知识的表示和推理是专家系统开发和研究的重要课题。此外，专家系统开发工具的发展也非常迅速，这将对扩大专家系统的应用范围，加快专家系统的开发进程起到积极的作用。随着计算机科学技术整体水平的提高，分布式专家系统、协作式专家系统等新一代专家系统的研究也得到了迅速发展。在新一代专家系统中，不仅采用了基于规则的推理方法，还采用了人工神经网络等方法和技术。
四。机器翻译
机器翻译是用计算机将一种自然语言转换成另一种自然语言的过程，用来完成这一过程的软件系统称为机器翻译系统。几十年来，国内外许多专家学者为机器翻译的研究倾注了大量的心血和汗水。虽然目前还没有一个实用的、全面的、高质量的自动翻译系统，但是已经取得了很大的进步，尤其是作为人的辅助翻译工具，机器翻译已经得到了大多数人的认可。但是，机器翻译也存在一些缺点，如：逐句处理，缺乏上下文；对源语言的分析只是为了解决句法关系，根本不是为了理解意思；缺乏领域知识，从计算机到医学，从化工到法律，换专业词典；翻译以源语言的句法结构为基础并受其制约；翻译只是句法结构和词汇之间的机械对应，等等。
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