Ⅰ 智能演算法30個案例分析這本書關於遺傳演算法的程序解釋
《matlab智能演算法30個案例分析》(作者史峰、王輝、郁磊、胡斐)是作者多年從事演算法研究的經驗總結。書中所有案例均因國內各大matlab技術論壇網友的切身需求而精心設計,其中不少案例所涉及的內容和求解方法在國內現已出版的matlab書籍中鮮有介紹。
Ⅱ 人工智慧應用在哪些方面呢能舉幾個典型的例子嗎
人工智慧應用的領域非常廣泛,隨著人工智慧的不斷發展,這些都會一一實現。
1、智能製造領域。 標准化工業製造中信息感知,自主控制,系統協調,個性化定製,檢查和維護以及過程優化的技術要求。
2.智能農業領域。在具有復雜應用環境和多樣應用場景的農業環境中,標准化技術要求,例如特殊感測器,網路和預測數據模型,以協助農產品的生產和加工並提高農作物的產量。3.智能交通領域。 標准化交通信息數據平台和集成管理系統,從而可以對行人,車輛和道路狀況等動態復雜信息進行智能處理,從而帶動了智能信號燈等技術的推廣。
4.智能醫療領域。 專注。療數據,醫療診斷,醫療服務,醫療監督等方面,著重規范人工智慧醫療在數據採集,數據隱身管理等方面的應用,包括醫療數據特徵表示,人表達能醫療質量評估等標准。
5.智能教育領域。 規范新教學體系中與教學管理全過程有關的人工智慧應用,建立以學習者為中心的教學服務,實現日常教育和終身教育的個性化。
6.智能業務領域。 主要通過復雜的應用場景來標准化商業智能領域,包括服務模型的分類和管理,業務數據的智能分析以及相應推薦引擎系統架構的設計要求
7.智能能源領域。 在能源開發利用,生產和消費的全過程中,對集成智能應用進行標准化,包括能源系統的自組織,自檢,自平衡和自優化。
8.智能物流領域。 規范從計劃,采購,加工,倉儲和運輸到物流全過程的技術和管理要求,引入智能識別,倉儲,調度,跟蹤,配置等方式,以提高物流效率,增強物流信息的可視性, 並優化物流配置。
9.智能金融領域。 標准化在線支付,融資信貸,投資咨詢,風險管理,大數據分析和預測,數據安全性和其他應用技術,以幫助改善信貸調查,產品定價,金融資產投資研究,客戶付款方式,投資咨詢,客戶 服務和其他服務能力。
10.智能家居領域。 標准化產品,服務和應用程序,例如智能家居硬體,智能網路,服務平台,智能軟體,促進智能家居產品的互聯,並有效改善智能家居在照明,監控,娛樂,健康,教育,信息,安全, 等。用戶體驗。
Ⅲ 《matlab智能演算法30個案例分析》急求電子書
matlab智能演算法30個案例分析
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Ⅳ matlab 智能演算法30個案例分析書中第二十二章講得是用蟻群演算法求TSP 問題,源代碼中有load
把計算後工作空間的數據保存就是*.mat文件了。
Ⅳ 托普雲農如何利用人工智慧改變傳統農業
人工智慧的優勢不僅在於替人作業,還在於它能替人思考。例如「城市大腦」就是一個典型的案例,在城市交通早晚高峰時部分道路擁擠,智能演算法則會給你規劃出一條暢行的路線。在農業領域也有個「農業大腦」它是基於農業大數據的採集與處理,利用智能演算法模型,比如在蟲情測報信息方面,農業大腦就可以根據蟲情的趨勢及相關的氣象數據,結合演算法模型,對未來的蟲情發生進行預測預報,為植保部門的蟲情防治方案提供依據,甚至可根據植保部門的資源配置,直接輸出一份防治方案。托普雲農的「植物語言翻譯器」也是同樣的邏輯,基於對作物生長環境信息的採集與處理,農業大腦可根據演算法模型對作物生長狀態進行評估,進而調動物聯網設施採取農事操作,保證作物生長一直處於在最佳環境。
Ⅵ matlab智能演算法30個案例分析中第十二章免疫優化演算法在物流配送中心選址的應用
罰函數是把約束條件變成目標函數一部分的一種方法,系數4是隨意取的,當然這個要根據實際情況,一般和你的目標函數在一個數量級上即可。如果系數取大了,那麼不同的自變數使得目標函數的值不同就表現不出來,如果取小了,反應不出約束條件的第一重要性。
Ⅶ matlab智能演算法30個案例分析中第29哥案例的代碼為什麼一直出錯
在模擬測試階段,原代碼是:
[Predict_1,error_1] = svmpredict(tn_train,pn_train,model);這個代碼運行出來後,predict_1和error_1都是空矩陣,圖自然出錯。
需要改為:[Predict_1,error_1,decision_values1] = svmpredict(tn_train,pn_train,model)
Ⅷ 《matlab智能演算法30個案例》中的第29個案例運行不出圖為什麼呢急求解決
可能是印刷錯誤或錄入錯誤。
你試著改一下 1:length(t_train) 為 (1:length(t_train))',即轉置的形式(兩處)
Ⅸ 人工智慧技術能夠解決商業問題的例子有哪些
人工智慧技術可以解決的商業問題其實有很多的,比如有:
1、智能客服,智能客服主要的工作就是在人工換班或者是等待人太多的時候為客戶解決問題的。
2、智能機器人,因為這種機器人是擁有簡單的智力並且可以自己移動,所以這種機器人可以做的工作非常多,比如可以提醒我們做一些事情,可以幫助做一些家務等等。
3、智能機械,現在工廠中為了避免出現疲勞工作,進而發生事故的情況,會使用一些智能的機械來代替人工工作,不但可以長期的工作,不知疲勞,還可以保證合格率。
實際上,人工智慧技術可以做的事情有很多,不過由於現在還有一些沒有實現,所以在這里就不多介紹了,不過隨著人工智慧的慢慢發展,不斷的研究,相信在以後會有更多的智能產品,來給人們的生活帶來更多的體驗。那下面就分享一些人工智慧的知識,希望可以讓大家更了解人工智慧。
首先從自然語言處理原理到進階實戰的詞向量與詞嵌入方面來看TFIDF、Word2Vec演算法、 Gensim模塊、Skip-gram、TF代碼實現Word2Vec演算法項目、FastText、Word Embedding、深度學慣用戶畫像項目。
然後從自然語言處理原理到進階實戰的循環神經網路原理與優化方面來看有Vanilla RNN、Basic RNN實現MNIST手寫數字圖片識別、LSTM長短時記憶、GRU與雙向LSTM、電影評論情感分析案例、Seq2Seq、機器寫唐詩案例、CNN+LSTM+CRF、POS tagging詞性標注案例、 NER命名實體識別案例、 孿生網路、語義相似度分析案例。
最後從自然語言處理原理到進階實戰的Transformer和Bert方面來看有Attention注意力機制、Attention演算法流程、Transformer、Self-Attention機制、Multi-Head Attention、Bert、Bert as service開源項目。
還有概率圖模型演算法的貝葉斯分類有樸素貝葉斯分類器、拉普拉斯估計代碼實戰垃圾郵件分類;HMM演算法有馬爾可夫過程、初始概率、轉移概率、發射概率、 隱含馬爾可夫模型原理、維特比演算法;最大熵模型有熵、條件熵、相對熵、互信息、最大熵模型演算法原理、有約束條件的函數最優化問題、最大熵和最大似然估計關系、IIS演算法;CRF演算法有條件隨機場的性質條件隨機場的判別函數條件隨機場的學習條件隨機場的推斷CRF與HMM關系。
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