人工智能自然语言理解论文
人工智能自然语言理解论文II
1 现有园林设计面临的问题
随着人们环保意识的提高，绿化已成为城市建设的重要组成部分，而园林的设计与建设又是城市绿化的重要组成部分。 景观设计是研究如何运用艺术和技术手段处理自然、建筑和人类活动之间的复杂关系，从而达到和谐完美、生态良好、风景如画的学科。 艺术设计只有通过设计者的艺术修养才能完成和完善，而在工程技术上会面临很多问题，主要有以下几个方面：
1.1 由于系统本身的原因，参与设计的人员需要具备非常广泛的知识，不仅有计算机知识，还有建筑知识、动物知识等，对工程技术人员要求太高，难度大实现。
1.2 设计园林的重复使用率很低，由于不同地区的气候、地形等因素，设计园林系统无法在其他地方复制，浪费大量的人力物力。
1.3 现有的CAD技术只能为客户提供单一的图形，客户很难在设计成型前看到疗效，不利于技术人员与客户的及时沟通。 很容易造成设计师和客户的意见出现错误，造成损失。
2 智慧园林系统设计
本系统完全遵循园林规划设计的流程，用计算机模拟园林规划设计的每一个环节。 每个环节除了是一个孤立的环节外，还可以与其他环节的结果动态关联，便于设计人员和审阅人员在各个环节的协作和交接，实现园林设计过程的迭代修改。
按照通常的园林规划设计流程，本软件分为以下子系统：
2.1 项目大纲设置 用计算机对子系统进行建模的前提是首先需要对项目进行基本设置，以确定手工生成项目的基本规则。 然后将收集到的信息输入电脑。 需要输入的基本信息包括：建设规模、投资规模、可持续发展、服务对象、地理位置、温度、光照、季风风向等，这些信息将作为全局参数影响计算机的推理结果. 如建筑面积、建筑风格、植被花木选择等。
2.2 地形子系统地形子系统的目标是利用输入的地质调查数据，根据推理机进行估算，输出目标园的地形设计图。 首先，需要人工处理的是地质调查工作，目前很难被计算机所取代。 根据调查工作分为前期粗略工作和后期细化工作。 粗略的目的是将初审或投标方案的设计定型，投入较少的人力获取勘察数据，粗略一些。 详细勘察的目的是为工程施工准备施工图，需要对整个现场进行详细勘察。 我们的软件系统可以在粗略数据和精细数据之间平滑过渡。 输入粗略数据后，再输入详细数据，系统会人工细化修正设计结果。 这里需要输入的调查数据包括基地现状图、等高线图、水文分布图、土壤酸度分布图等，作为推理机的输入参数。 后面推理机会会参考前面步骤输入的基础信息，包括建设规模、投资规模、可持续发展、服务对象、地理位置、温度、光照、季风风向等数据，以及基本设计普通园林和现有园林的规格 对于其他园林的设计，解释得出初步的地形模型。
我们选择规则引擎作为推理引擎。 规则引擎起源于基于规则的专家系统，基于规则的专家系统是专家系统的分支之一。 专家系统属于人工智能的范畴，它模仿人类推理的形式，采用试探性的方法进行推理，并用人类能够理解的术语来解释和证明其推理推论。 有了它，业务决策者的业务决策逻辑和应用开发者的技术决策可以在应用系统中分离，这个业务决策可以放在中央数据库或者其他统一的地方，这样他们就可以动态的在运行时进行管理和变更，从而为企业保持灵活性和竞争力提供有效的技术支持。 简单的说：让程序的业务逻辑通过规则配置来处理。
在本次开发中，Drools.NET被用作规则引擎。 Drools.NET 是 Drools 的 .NET 版本，Drools 是一个基于 CharlesForgy 的 RETE 算法的开源业务规则引擎。 推理的一般规则如下：
R1：根据普通园林基本设计规范，输入建设规模、投资规模、可持续发展、服务对象、地理位置、温度，估算绿地、水体、开放空间、建筑面积、地形改造比例成本占总成本的百分比等。
R2：根据园林设计模板数据库输入等高线图和R1的结果数据，估算推荐地形。
R3：使用推荐的地形等高线图和原始等高线图估算进出土方总量。 用土方定额表估算建设成本，是否符合投资情况。
R4：根据园林设计样板库，使用推荐的地形图定义绿地、建筑物、水体、空地的面积。
R5：手动调整地形模板、地形设计细节、区域定义等，倒入R2、R3、R4的规则中进行迭代估算，得到满意的结果。
2.3 主干道子系统 主干道子系统的目标是利用地形子系统输出地形数据生成主干道。 地形设计完成后，在进行其他设计之前，需要先设计道路人工智能 自然语言处理，避免同时划定建筑物、园林和行道树。 推理的一般规则如下：
R1：根据建设规模、投资规模、可持续发展、服务对象等，估算道路选型（沥青、水泥、鹅卵石）、费用占总体建设成本的比例等数据。
R2：根据之前输出的地形生成推荐路线图。
R3：道路密度符合景观设计规范。
R4：根据道路建设定额表，使用推荐路线图估算建设成本，是否符合投资情况。
R5：手动调整路线图，倒入R2、R3、R4的规则中进行迭代估计，得到满意的结果。
2.4 建筑子系统随着地形和主干道的设计，园林的面积已经明确界定。 然后，建筑物、树木和花卉的设计可以并行进行。 为了描述方便，我们先从建筑系统说起。
建筑系统的目标是为花园中的建筑生成蓝图。 推理的一般规则如下：
R1：根据建设规模、投资规模、可持续发展、服务对象等，推导设计风格，估算建设成本占总成本的比例等数据。
R2：根据之前导出的地形图和主要道路图，参考R1导出的设计风格和建筑设计模板库，生成推荐的建筑设计图。
R3：使用推荐的建筑设计图纸根据施工定额表估算造价，是否符合投资情况。
R4：人工调整建筑设计图，倒入R2、R3的规则中进行迭代估算，得到满意的结果。
2.5 行道树花子系统 行道树花子系统的目标是生成园林中行道树花的分布图。 推理的一般规则如下：
R1：根据建设规模、投资规模、可持续发展、服务对象、地理位置、温度、光照、季风风向等推导行道树、花卉的选择，估算建设成本占总成本的比例成本等数据。
R2：根据之前导出的地形图和主干道图，参考R1导出的数据和行道树花卉数据库，生成推荐的行道树花卉种植分布图。
R3：行道树和花卉的繁殖位置。 参考地质沉积图（酸度、地下水位）推断是否适合种植。 如果不适合养殖，则推断是否需要连接行道树、花卉或改善地质沉积物。
R4：利用行道树花卉种植分布图，根据行道树花卉定额表估算建设成本，是否符合投资情况。
R5：人工调整行道树和花卉种植分布图，倒入R2、R3、R4规则进行迭代估算，得到满意结果。
2.6 水电管网子系统的地形、主要道路、建筑物、树木、花卉等设计完成后，还需要对相关路灯、房屋、厕所、喷泉、灌溉等配套供水供电系统进行设计。其他系统。 推理的一般规则如下：
R1：根据建设规模、投资规模、可持续发展、服务对象等，估算水电管网系统建设成本占总建设成本的比例等数据。
R2：根据之前输出的地形图、主干道图、建筑设计图、树木花卉种植分布图等，生成推荐的水电管网图。
R3：使用推荐的水电管网图，根据水电管网建设定额估算建设成本，是否符合投资情况。
R4：人工调整水电管网图，倒入R2、R3规则进行迭代估算，得到满意结果。
2.7 图纸图表输出子系统 园林各环节设计完成后，需要输出相关图纸供审核和施工。 本系统可输出的图纸有：
总布置图（网格图）、竖向设计图（土方地形图）、主体剖面图、土方平衡表（含土方进出水总量）、给水、排水、管网总体布置图、表主要材料、电气总布置图、系统图等。
由于计算机程序处理的优势，各种图纸和图表的输出具有以下优点：①各专业图纸相互一致，能够论证。 ② 各专业图纸具有精确的衔接和连续关系。 ③快速出图，所见即所得，设计完成后，可一键导入各类专业图纸，节省排版时间。
3 结论
以上介绍了人工智能在园林设计中应用的具体实施过程。 人工智能研究处于计算机科学结构的较低层次。 由于之前软硬件条件的限制，长期以来一直没有突破。 目前，软硬件基础已经打好，人工智能的研究已经突破到一个临界点，研究者应该更加重视。
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人工智能自然语言理解论文
自从人工智能的概念于 1956 年在达特茅斯会议上被提出以来，这门科学迅速成为上个世纪发展最快的学科之一。 它衍生出神经网络、蚁群算法、遗传算法等多种算法，并得到广泛应用。 各种技术领域。 以下是小编整理分享的人工智能自然语言理解论文相关资料，欢迎阅读！
人工智能自然语言理解论文一
摘要：在实际工程中的信号处理问题中，模糊控制一直被广泛应用； 而在模糊理论的应用中，最重要的步骤之一就是构造模糊集的隶属函数，如何客观准确地选择隶属函数也是一个重要课题。 在这个问题中，人工智能发挥了重要作用，提供了许多非传统的方法来解决隶属函数问题。
关键词：信号处理，模糊控制，隶属函数，人工智能，神经网络，遗传算法，小波分析
1 简介
在实际工程中的信号处理问题中，模糊控制一直被广泛应用； 而在模糊理论的应用中，最重要的步骤之一就是构造模糊集的隶属函数。 确定隶属函数不仅可以进一步确定自然界中模糊系统的特性，也是通过定量方法实现物理估计的桥梁。 然而，隶属函数的选择和构造在很大程度上取决于人们的主观心理，这使得学者们很难总结出更系统的求解隶属函数的方法。 事实上，统计方法、实例方法、专家经验方法等广泛使用的隶属函数构造方法已经总结出来，但仍然不能满足许多领域的需要。
自从人工智能的概念于 1956 年在达特茅斯会议上被提出以来，这门科学迅速成为上个世纪发展最快的学科之一。 它衍生出神经网络、蚁群算法、遗传算法等多种算法，并得到广泛应用。 各种技术领域。 如今，人工智能方法也被应用于获取和优化模糊推理系统的隶属函数，这在解决非典型和更复杂的问题方面具有很大的优势。 下面是几种人工智能方法在模糊系统中的典型应用。
2. 神经网络
2.1 借助BP神经网络推断隶属函数
比较经典的隶属函数构造方法有专家经验法和试错法。 这两种方法也有传统的缺点，即主观性太强，浪费人力。 与前两者相比，目前流行的基于神经网络的方法可以大大提高函数的客观性和准确性人工智能 自然语言处理，不需要大量的专家经验，可以节省人力。
卷积神经网络，即BP神经网络，是目前应用广泛的一种神经网络模型。 它可以通过梯度增长规律对偏差进行反向传播，通过多层修正将偏差最小化，即使从属函数趋向于最精确的值。 将卷积神经网络与模糊逻辑相结合产生的神经模糊推理系统是一个多层系统，每一层都有自己不同的功能。
利用这些方法求解隶属函数，首先要确定一个初步的输入输出隶属函数。 具体来说，必须通过降维在输入和输出空间中找到隶属函数。 常用的降维方法有渐进降维法和传统降维法。 有两种维度方法； 第二步是使用学习算法来发现模糊规则。 原则上也是通过降低输入模式的维度来获得的。 构建模糊规则后，建立网络模型； 最后，借助反射和传播函数进一步优化隶属函数，即利用BP网络反向传播输出隶属函数的偏差，使偏差最小，进而得到最准确的隶属函数。
2.2 多目标优化模型的模糊求解
需要多个目标在有限条件下求得最优解的问题称为多目标优化问题。 现实中多目标优化问题无处不在，其解法也多种多样。 比较常用的求解方法有目标规划法等。后来，科学家们将遗传算法应用到多目标优化问题的求解中。 然而，在多目标最优解中，目标之间往往存在模糊关联，不考虑模糊关系的解不一定能得到真正的最优解。 因此，后面讨论了多目标优化的模糊解。 阶段。 其中，基于神经网络的多目标模型的模糊求解是比较突出的一个。
多目标模糊求解首先需要按照通常的步骤求出各个子目标的约束最优解。 借助该最优解对子目标函数进行模糊化处理后，最终得到使交集隶属函数取最大值的解。 是模型的模糊最优解。 其中，最重要的一步是选择合适的隶属函数。 而人为选择的隶属函数往往缺乏一定的客观性。 由于函数连接网络强大的配准能力和非线性映射能力，其学习速度非常快，非常适合模糊处理问题。 通过将网络与函数连接起来，将多目标问题转化为单目标优化问题，从而找到非主观的、最合适的隶属函数，实现多目标模型的理想模糊解.
3.小波分析理论：利用小波分析优化模糊推理规则
小波变换是时空卷积的局部分析。 可以实现低频频率细分和高频时间细分。 在频域和
卷积具有良好的定位特性，因此它们可以专注于信号的任何细节。
建立隶属函数的最大问题是很难系统地找到准确的隶属函数。 将小波基函数与模糊集隶属函数相结合，可以构造小波隶属函数。 这些功能有助于弥补上述不足，但仍未能消除根据固有推理规则进行推理所带来的问题。 遗传算法是一种全局优化搜索算法。 借助小波函数优化，可以改善函数自学习功能的不足，建立优化的小波隶属函数，使隶属函数的搜索进一步细化。
4. 遗传算法
遗传算法是生物界基于适者生存原则的一种随机搜索方法。 可直接对结构对象进行操作，无需建模即可操作复杂的优化问题； 具有良好的全局优化能力，采用概率优化搜索方式，可手动调整搜索方向。 这一优势可以对模糊系统的隶属函数起到很好的优化作用。
根据遗传算法的原理，使用该算法进行优化，首先要将问题的个体部分对应到基因片段，根据遗传规则进行选择、交叉、变异后，选出优秀的个体，保留下来形成下一代。 clan，从而完成优化。 利用遗传算法优化模糊系统的隶属函数主要是调整位置、形状等参数。 优化后往往可以达到增强整个系统的稳定精度，更接近隶属度的全局最优解的疗效。
5 结论
由于模糊理论的实际意义，模糊控制系统在实际生产和生活中有着非常广泛的应用。 过去隶属函数的构造通常是通过经验获得，但现在人们发现了越来越系统的构造方法，其中人工智能的应用占据了非常重要的位置。 这里介绍的方法只是其中很小的一部分。 各种实践经验证明，该方法能够达到系统构建和优化隶属函数的疗效。