论人工智能科学中的机器学习

本文首先提出机器学习是人工智能科学中提高机器智能水平的唯一途径。只有不断完善机器的学习功能，才能使机器接近或超过人类和智能水平，提出了机器的学习方法和分类，指出机器学习的发展必须依靠思维科学的发展。最后，提出了研究机器学习的目标及意义。     

知识约简在机器学习中的应用

文中首先介绍了人工智能中机器学习的概念与概况，并介绍了粗糙集理论中的知识约简的基本概念．在此基础上提出了将知识约简应用于常规的机器学习中，将常规的机器学习方法与粗糙集理论中的知识约简有机地结合起来，使得机器学习将得到更好的效果．     

人工智能研究动向

本文旨在较全面地展示人工智能最新研究成果和面临的问题，并提出自己的观点。     

机器学习研究

由于Internet的使用，不分时间与地域地获得信息已成为现实，但是，如何有效利用这些信息，并使用这些信息提高生产率成为迫切需要解决的问题．机器学习是解决这类问题的有效方法之一．在此将对目前机器学习研究的主要趋势、理论与技术以及存在的问题，根据作者的研究经验进行综述，以便引起研究者的注意．     

人工智能研究动向

本文旨在较全面地展示人工智能最新研究成果和面临的问题,并提出自己的观点．     

人工智能原理在人类学习中的应用

以人工智能理论为指导,探索人的学习过程和基本机理,提出学习方法、指导原则及注意事项,澄清人们早期对学习不正确的看法,以提高人类的学习效率.     

浅析机器学习及其在教育中的应用

本文探讨了学习的机理，从而概述了机器学习，进而探讨了机器学习在网络教育中的应用。     

人工智能赋能网络安全应用

网络安全是一种组织和国家为保护网络空间中使用数据和资产的机密性、完整性及可用性而遵循的与安全风险管理流程相关的方法和行动.文章针对网络安全中的常见问题,对近年来基于人工智能技术的网络安全解决方案和带来的赋能效果进行系统性的总结,分析了近5年来70余篇论文中的研究工作,介绍了人工智能技术中的决策树、贝叶斯、聚类、支持向量...     

机器学习的研究

本文对机器学习进行了深入研究,从机器学习的发展历程、研究领域、系统构成及其在分类上的应用四个方面论述了机器学习的发展和应用。     

机器学习的若干方法分析

介绍几种典型的机器学习方法，比较和分析其优越性和局限性，并在综合不同学习方法的基础上对集成学习系统进行探讨。     

理想机模型与人工智能

提出了理想机是包容性最大的智能系统理论模型，是人类利用工具的最理想目标，是对人、动物及一切人造机器系统功能的科学抽象的概念。在此把人工智能归结到了理想机的高级信息处理机中。鉴于研究人工智能系统的超复杂性和艰巨性，提出了研究智能的策略：跳高原理、波动机理。其核心是制定研究目标要恰当，不能太高、太大。否则结果很可能是失败。     

支持向量机下机器学习模型的分析

首先概述了支持向量机的发展与应用,指出其在机器学习领域有较大的发展前景.分析了支持向量机的基本算法,进而阐述了基于支持向量机的机器学习模型构造思路.给出了其应用于机器学习模型的核函数和训练算法,最后给出了学习模型的具体分类效果.     

机器学习在油气行业中的应用进展综述

近年来,随着深度学习的兴起,机器学习在油气领域得到了进一步深入发展。但是,由于油气行业的特殊性和复杂性,目前还没有建成适用于深度学习的训练样本库,也没有针对性的模型建立和选择方法体系。此外,深度学习方法的不可解释性,导致了学习的模型对环境的高度依赖,制约了机器学习在油气行业中的推广应用。从机器学习的发展阶段出发,介绍机器学习在油气行业各领域的应用中所涉及的重大突破及仍然存在的问题。针对油气行业中不同类型数据的处理方法、样本建立以及如何进行模型适应性分析等方面给出了建议,提出可解释机器学习在油气人工智能上的发展潜力以及研究方向。     

计算思维及开源WEKA在人工智能教学中的应用

本文将计算思维的理念引入人工智能教学活动中,探讨了一种新的以培养学生思维为主的教学方法,并在人工智能课程中通过开源WEKA软件辅助实现此种理念,让学生在教学过程中既获得了"鱼",又学会了"渔",实践了一种全新的教学模式,为推动教学改革提供了一种可借鉴的方法。     

人工智能学科的发展

通过概述人工智能学科的发展历史,主要介绍该学科的定义、研究学派、研究领域和研究成果等内容,揭示了人工智能作为新生事物所具有的在曲折中前进的特征.     

宇宙智能、人类智能、人工智能

在半个世纪内先后出现的“认知模拟”、“人机合一”都不是真正的“人工智能”正确的指导方针。宇宙具有按一定的逻辑结构、逻辑规律由已有事件向新事件必然过渡的逻辑运演机制,这便是“宇宙智能”,人认识后便是从已知进入新知。这客观的必然过渡就是客观的“制约关系”。人类、机器按各自能实现的方式去摹写、模拟宇宙智能,便分别是“人类智能”、“人工智能”。人工智能的基础装置是基于制约逻辑的内涵智能机,其硬件的核心元件是模拟客观的制约关系的“制约门”。希望由中国人首先研制出第一代内涵智能机。     

数据挖掘在人工智能自适应教育领域中的应用

回溯人工智能自适应教育发展历程,归纳数据挖掘相关概念,并结合教育学、心理学理论,利用数据挖掘技术完成个体学习风格与最优学习策略的匹配,定制个性化学习方案。