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2017新一代人工智能发展白皮书——机器学习和模式识别主要共性技术

放大字体  缩小字体 发布日期:2018-07-09  浏览次数:386
核心提示:机器学习:持续引导机器智能水平提升机器学习指通过数据和算法在机器上训练模型,并利用模型进行分析决策与行为预测的过程。模式识别:从感知环境和行为到基于认知的决策模式识别是对各类目标信息进行处理分析,进而完成描述、辨认、分类和解释的过程。本白皮书主要由中国电子学会研究咨询中心人工智能研究室编写完成,内容以原创为主,文责自负。

 机器学习:持续引导机器智能水平提升机器学习指通过数据和算法在机器上训练模型,并利用模型进行分析决策与行为预测的过程。机器学习技术体系主要包括监督学习和无监督学习,目前广泛应用在专家系统、认知模拟、数据挖掘、图像识别、故障诊断、自然语言理解、机器人和博弈等领域。机器学习作为人工智能最为重要的通用技术,未来将持续引导机器获取新的知识与技能,重新组织整合已有知识结构,有效提升机器智能化水平,不断完善机器服务决策能力。

机器学习主要共性技术

线性回归技术:学习预测模型时首选的技术之一,自变量可以是连续的也可以是离散的,回归线的本质是线性的。逻辑回归技术:用来计算“事件=Success”和“事件=Failure”的概率,应用于变量类型属于二元变量时。神经网络技术:大量神经元之间相互联接构成的计算模型,表现出良好的智能特性。支持向量机技术:与相关的学习算法有关的监督学习模型,可以分析数据和识别模式。

非监督学习技术
K 均值算法:一种集群分析的算法,其主要是来计算数据聚集程度,寻找点群中心。异常检测算法:能够有效区分系统的非随机偏差。
主成分分析法:利用降维思想,把多指标转化为少数几个综合指标(即主成分)。

4 、模式识别:从感知环境和行为到基于认知的决策模式识别是对各类目标信息进行处理分析,进而完成描述、辨认、分类和解释的过程。模式识别技术体系包括决策理论、句法分析和统计模式等,目前广泛应用在语音识别、指纹识别、人脸识别、手势识别、文字识别、遥感和医学诊断等领域。随着理论基础和实际应用研究范围的不断扩大,模式识别技术将与人工神经网络相结合,由目前单纯的环境感知进化为认知决策,同时量子计算技术也将用于未来模式识别研究工作,助力模式识别技术突破与应用领域拓展。

模式识别主要共性技术

针对要识别的对象进行数字化操作,变换为适合计算机处理的数字信息,随后进行特征提取并分类,从特征空间映射到决策空间。
句法分析技术

参考匹配法:通过与给出的参考链进行比较判别元素是否属于某文法的过程。
状态图法:将有限文法状态用相应的状态图表示,通过状态图判断文法能识别的语句。
填充树图法:给定句子和文法建立三角关系,按文法产生式进行填充,形成分析树。
统计模式技术
有相似性的样本在模式空间中互相接近,并形成“集团”,根据模式之间的距离函数来判别分类。

5 、人机交互:支撑实现人机物交叉融合与协同互动人机交互技术赋予机器通过输出或显示设备对外提供有关信息的能力,同时可以让用户通过输入设备向机器传输反馈信息达到交互目的。人机交互技术体系包括交互设计、可用性分析评估、多通道交互、群件、移动计算等,目前广泛应用在地理空间跟踪、动作识别、触觉交互、眼动跟踪、脑电波识别等领域。随着交互方式的不断丰富以及物联网技术的快速发展,未来肢体识别和生物识别技术将逐渐取代现有的触控和密码系统,人机融合将向人机物交叉融合进化发展,带来信息技术领域的深刻变革。

交互设计技术

模型设计技术:研究人机交互系统的表示模型与设计方法,属于底层设计。认知智能界面设计技术:最终目标是使人机交互系统完成上下文感知、眼动跟踪、手势识别、语音识别、表情识别等重要问题。
Web 设计技术:重点研究 Web 界面信息交互模型和结构、设计基本思想和原则、工具和技术以及可用性分析与评估方法等内容。可用性分析评估技术人机交互系统的重要内容,关系到人机交互
能否达到用户期待目标以及效率与便捷性。

多通道交互技术
主要研究多通道交互界面的表示模型、多通道交互界面的评估方法以及多通道信息的融合等。

群件技术
群件是指帮助群组协同工作的计算机支持的协作环境,研究内容主要包括:群件系统的体系结构、信息共享方式、决策支持工具、应用程序共享及同步实现方法等内容。

移动计算技术
研究移动界面的设计方法、移动界面可用性与评估原则、移动界面导航技术以及移动界面的实现等。

 
关键词: 机器学习 模式识别 人机交互系统
 
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