人工智能自然语言理解论文， 自1956年达特茅斯会议提出人工智能概念以来，这门科学迅速成为上个世纪发展最快的学科之一，并衍生出神经网络、蚁群算法、遗传算法等多种算法，广泛应用于各个技术领域。以下是边肖整理分享的人工智能自然语言理解论文的相关资料。欢迎阅读！
人工智能自然语言理解论文篇一
摘要：模糊控制在实际工程中的信号处理问题中一直有着广泛的应用；在模糊理论的应用中，最重要的步骤之一就是建立模糊集的隶属函数，而如何客观准确地选择隶属函数一直是一个重要的课题。在这个问题中，人工智能扮演了重要的角色，提供了许多非常规的方法来解决隶属函数。
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.介绍
模糊控制一直被广泛应用于实际工程中的信号处理问题。在模糊理论的应用中，最重要的步骤之一是建立模糊集的隶属函数。确定隶属函数不仅可以进一步确定模糊系统的本质特征，而且可以作为通过定量方法实现数学计算的桥梁。然而，隶属函数的选择和建立在很大程度上取决于人的主观心理，这使得学者们很难总结出系统的方法来求解隶属函数。虽然总结了统计、实例、专家经验等广泛使用的隶属函数建立方法，但在很多领域仍然不能满足需要。
自1956年达特茅斯会议提出人工智能概念以来，这门科学迅速成为上个世纪发展最快的学科之一，并衍生出神经网络、蚁群算法、遗传算法等多种算法，广泛应用于各个技术领域。现在，人工智能方法也被用来计算和优化模糊推理系统的隶属度函数，在解决非典型和复杂问题时具有很大的优势。以下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利用BP神经网络推断隶属函数
建立隶属函数有两种经典方法：专家经验法和试凑法。这两种方法也有传统的缺点，就是主观性太大，浪费人力。与前两种方法相比，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，并且不需要大量的专家经验，还可以节省人力。
前馈神经网络，即BP神经网络，是目前广泛使用的神经网络模型。它可以通过梯度下降将误差传播回去，通过多层修正使误差趋于最小，即使隶属函数趋于最精确值。前馈神经网络与模糊逻辑相结合形成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。
用这种方法求解隶属函数，首先要确定一个初步的输入输出隶属函数，具体来说就是要通过聚类找到输入输出空间的隶属函数。常见的聚类方法有两种：逐步聚类和传统聚类。第二步是通过学习算法发现模糊规则。原则上，它也是通过对输入模式进行聚类而获得的。建立模糊规则后，建立该网络的模型。最后利用反向传播函数进一步优化隶属度函数，即利用BP网络反向传播输出隶属度函数的误差，使误差最小化，从而得到最精确的隶属度函数。
2.2多目标优化模型的模糊求解
多个目标需要在有限的条件下同时达到最优解的问题称为多目标优化问题。多目标优化问题在现实中无处不在，求解方法也多种多样。常用的解决方法有目标规划等。后来，科学家将遗传算法应用于多目标优化问题的求解。而在多目标最优解中，目标之间往往存在模糊关联，不考虑模糊关系求解有可能得不到真正的最优解。因此，多目标优化的模糊解法被提上了讨论的舞台。其中，基于神经网络的多目标模型模糊求解是一个突出的例子。
对于多目标模糊解，首先要按照通常的步骤求出每个子目标的约束最优解。用这些最优解模糊化这些子目标函数后，最大化交集隶属函数的最终解就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。然而，人为选择的隶属函数总是缺乏一些客观性。由于其强大的插值能力和非线性映射能力，泛函连接网络具有非常快的学习速度，因此非常适合处理模糊问题。利用函数连接网络，可以将多目标问题转化为单目标优化问题，从而找出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。
小波变换是时间和空间频率域的局部分析。可以细分低频输出频率和高频输出时间，在时域和频域上进行划分。
频域具有良好的局部化特性，可以聚焦于信号的任何细节。
构造隶属函数的最大问题是无法系统地找到一个准确的隶属函数。将小波基函数与模糊集隶属函数相结合，建立小波隶属函数，有助于弥补上述不足，但仍不能去除按固有推理规则推理带来的问题。遗传算法是一种全局优化搜索算法。用它来优化小波函数，可以改善该函数自学习功能的不足，提高小波隶属函数的优化性，使隶属函数的搜索更加精确。
4.遗传算法
遗传算法是一种基于生物界优胜劣汰的遗传规律的随机搜索方法。可以直接操作结构对象，不需要建模就可以操作复杂的优化问题。具有良好的全局优化能力，采用概率优化方法，能自动调整优化方向。这些优点可以优化模糊系统的隶属函数。
根据遗传算法的原理，要使用这种算法进行优化，首先要将问题的某些部分与基因片段对应起来，然后根据遗传规则选择优秀的个体留下来，形成下一代族群，从而完成优化。用遗传算法优化模糊系统的隶属函数主要是调整参数，如位置、形状等。优化后，整个系统的稳定精度得到提高，隶属度更接近全局最优解。
5.结论。
由于模糊理论的现实意义，模糊控制系统被广泛应用于实际生产和生活中。以前隶属度函数的建立一般是凭经验，现在发现了越来越多系统的方法，其中人工智能的应用起着非常重要的作用，这里介绍的方法只是很小的一部分。许多实践经验证明，这些方法可以达到系统地建立和优化隶属函数的效果。
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