关于ai的毕业论文

软件系统开发 总图辅助设计 摘要】针对目前总图专业利用AutoCAD进行总图设计存在的问题，提出了用AutoLisp、ObjectARX语言和 AutoCAD2006绘图系统开发总图辅助设计软件，实现土方、坐标表、文字修改、管线标注等自动计算和绘图，以及 总体方案设计优化。通过实例验证程序模块的可用性，提高了总图设计效率和计算机应用水平。 【关键词】总图；软件开发；Autolisp、ObjectARX语言；设计优化 当前总图设计存在的问题： （1）计算量大且费时。高阶段 设计，总图专业要进行土方计算、 统计，施工图阶段要进行各种坐标 表等计算，工作量大，计算速度慢， 花费时间长，且容易出错，需要改 进和提高。 （2）绘图繁琐。绘制总图平土 图时，需书写大量地形标高及平土 标高与地形标高高差等大量数据， 全用手工书写，相当繁琐。 （3）修改优化困难。在工程项 目资料整理完后，若发现设计标高 不合要求，需增加或减少设计标高 大小，那么所有资料都得重新整 理，其工作量是相当大的，图纸修 改不方便。 （4）图纸不易规范。在目前设 计作业中，设计图纸大小，字体格 式、线型、文字、数字标记，很难 做到规范统一，也就是说目前设计 作业中，很难实现图纸的规范化、 标准化。 总图土方、坐标表、文字修改、 管线标注等计算和绘图，具有较强 的规律性，以及目前计算辅助绘图系统应用的普及，因此利用计算机 进行总图专业辅助设计和方案优化 是可能的。 1总图专业设计内容 专业简介 总图专业是我国冶金工程设 计的专业分工之一，全称应为总 图运输设计专业。主要研究的对 象是全厂建构筑物、铁路、道路及 各种管线的位置关系，即在进行厂 区各生产库、场、车间合理布局的 同时，须研究土地的有效使用，研 究各生产库、场、车间之间的运输 衔接与方式，使之物流运输快捷， 满足最大生产能力的要求，以体 现出合理的全厂工艺流程。是以 生产工艺学、运输工程学、土木工 程学、规划理论等为基础而建立 的综合学科，有向总体工程学科 发展的趋势。 专业范围 (1)厂址选择及总体设计：工 厂地理位置的确定(即工业布局一般 由上级领导部门确定，总图起主要 参谋作用)和厂址确定。总体设计与 主要工艺专业配合完成。 (2)工厂所有建构筑物、铁路、 道路、管线等设施的定位(包括高阶 段设计所作平面布置图或总平面布 置图和各种总图施工图)。 (3)铁路运输设计：线路设计、 运输组织、运输设备选型与数量计 算、组织机构和人员定额，并配置为 铁路运输服务的各种设施。 (4)道路运输设计：道路设计、 运输与调度组织、汽车选型与数量 计算、组织机构和人员定额，并配置 为道路运输服务的各种设施。 (5)竖向布置与平土排水设计： 室内外地坪标高的确定、竖向布置 设计、场地平整、土石方计算及平 衡、场地排雨水设计。 2总图专业辅助设计的 微机实现 开发语言介绍 AutoLISP是为用户扩展和定 制AutoCAD功能的一种编程语言。 一种基于LISP的编程语言,起源 于1950年。LISP语言最初是为人 工智能（AI）应用而设计的,现在 依然是许多人工智能应用的基本编 程语言。1980年中期，AutoCAD推 出AutoLISP 版，作为一种应 用编程接口(an plication program- ming interface，缩写API)。LISP 之所以被选为最初的应用编程接口， 它具有独一无二的优势，适合 AutoCAD实体对象的非结构化设 计过程,它含有为设计问题，重复性 地尝试不同的解决方案。 Visual LISP(VLISP)是加快 AutoLISP程序开发的新一代软件开 发工具。V L I S P集成开发环境 (integrated development environ- ment，缩写IDE)提供许多特性，使 得源代码创建和修改，程序测试和调 试更加容易。另外,VLISP为释放在 AutoLISP编写的队列应用提供了一 种工具。 ObjectARX，即AutoCAD? Runtime Extension编程环境，它 包含可构造对象的C++库。这些构 造对象可用来开发AutoCAD应用 程序、扩展AutoCAD类和协议， 以及创建操作方式与AutoCAD内 置命令相同的新命令。 The ObjectARX编程环境 为开发者使用用户化和扩展 AutoCAD软件提供对象的C++, C#和应用编程面向界 面，ObjectARX库为应用程序开发 者提供多种开发工具，利用开放的 A u t o C A D软件结构和直接访问 AutoCAD数据库结构,图形系统, 以及内部的命令定义。 ObjectARX技术帮助你开发 快捷、高效、简明的应用程序，它使 得精通A u t o C A D的用户能定制 AutoCAD软件和使CAD设计师从 重复性的任务得到释放。对一个软 件解决方案，较小的文件、较快的绘 图操作、和平滑的交互性，使用 ObjectARX来开发是最好的选择。 开发32位ObjectARX程序 的系统需求： 英特尔P e n t i u m?4,A M D Athlon GHz 微软Windows?VistaTM, Windows?XP Professional(SP2), Windows 2000(SP4)512 MB R A M Microsoft Visual Studio?2005 (版本) 总图专业辅助设计模块 组成 （1）软件开发总框架（见图1）。 （2）子模块程序组成 优化设计模块：总体设计优 化，总图设计优化及方案评价等。 总平面图设计模块：总图符号、 方格网、区域剪切、编辑文字、画栅 栏、加粗实体、算建、构筑物表等子 程序。 铁路运输设计模块：标注铁路、 车挡符号、切点符号、画道岔、曲线 要素、算铁路表等子程序。 图1软件开发总框架示意图 道路运输设计模块：标注道 路、坡度、坡长、道路标高、道路半 径、曲线要素、算道路表等子程序。 平土图设计模块：采集数据、土 方计算、粗平土图等子程序。 管线综合设计模块：画电力线、 管线名称、管线坐标表等子程序。 排雨水图设计模块：画水沟、 雨水箅、跌水与急流槽、涵洞等子 程序。 另外，还含有对常用标准图库 的调用，如铁路、道路、挡土墙等图 库。 总图设计优化及方案评价 优化设计(optimal design)是从 多种方案中选择最佳方案的设计方 法。它以数学中的最优化理论为基 础，以计算机为手段，根据设计所追 求的性能目标，建立目标函数，在满 足给定的各种约束条件下，寻求最 优的设计方案。一般来说，优化设 计有以下几个步骤：(1)建立数学模 型。(2)选择最优化算法。(3)程序设 计。(4)制定目标要求。(5)计算机自 动筛选最优设计方案等。通常采用 的最优化算法是逐步逼近法，有线 性规划、非线性规划和生物进化规 划及遗传算法。下面重点分析生物 进化规划及遗传算法。 近年来,随着生物工程的蓬勃 发展,随之而起的遗传学算法开始 介入各个工程领域,遗传算法是模 拟生物遗传进化机制而发展起来 的一种算法。由美国Michigan大学 教授于1975年首次提出。 其特点是：群体搜索策略和群体之 间的信息交换，搜索不依赖于梯度 信息。这种算法尤其适用于离散的 非线性结构优化问题。 下面以运输线路为例进行说明。 首先对工程实际所限定的各种 标准运输车辆进行编码,于是运载 车辆不同的运输量组合方案可以形 成不同的代码串,经过对每一代码 串的解码,由计算子程序可以求出 该方案下运输线路的特性如B、Q 等,进而可以求算用于评价方案优 劣程度的目标函数值。然后遗传算 法根据生物遗传进化的原理,对产 生的初始方案进行选择、重组、变 异,产生新一代个体,仿照生物进化 过程代代进化下去,最终可以得到 满足要求的最优个体,解码后即为该 课题的最优方案。 相对于传统的线性,非线性 规划算法,遗传算法的优势在于： （1)算法思路简单,不受规 划问题要求的可微、可导、连续等 限制,不但可以避免线性规划解 的瓶颈问题,也避免了非线性规 划最后对连续路径进行“圆整”带 来的麻烦与偏差。 (2)由于遗传算法从一组方 案出发,扩大了搜索寻优的范围, 减少了传统规划方法线式寻优(如 按梯度搜索)产生局部最优解与全 局最优解差距较大的风险。遗传 算法的不足之处在于耗机时太多, 对大型复杂运输网更是如此。这 主要由于其中的选择,交换,变异 等过程还没有一个适合运输网优 化问题的完善算法,同时也是因 为该算法贯串了几率的思想而不 似传统方法具有确定性。 总图优化设计是一个逐渐深 化的过程，在前期建设、总体设计 阶段，总图方案的优劣，对一个项 目的建设，有更重要的影响。厂区 总图现状、规划的不同，更具有不 确定性，也更复杂。更完善的了解 厂区功能分布、运输量，综合近期 现状、远期规划，合理布置设施是 我们面临的最大挑战，是我们总图 设计优化工作的重点所在。 3总图专业辅助设计软件 应用实例 按上述方法，编制相应设计 模块，在AutoCA2006中运行，自 动完成总图各设计模块，经总图专 业设计人员试用，在各工程应用 中，大大提高了设计效率，减轻设 计人员的工作强度，同时减少图纸 出错率，起了较大的作用。这套软 件的开发也提高了总图专业在同行 中计算机应用水平。图2为利用软 件生成的平土图。 本文介绍了总图专业设计的内 容，以及总图辅助设计软件模块的 构成，并利用AutoLISP、ObjectARX 语言开发AutoCAD2006的技术，编 制相应的设计模块，实现自动计算 和绘图，并且进行方案设计优化，取 得了初步的成功，希望能为以后的 深入应用起到抛砖引玉的作用。 图2利用软件生成的平土图采纳哦

会查重，为了规范人工智能学院本科生毕业论文的管理，杜绝学术不端的行为，现对“查重”工作规定如下：第一条 拟申请本科毕业论文答辩的学生，经指导教师同意，在答辩前一个月须向学院提交论文的电子版（具体时间以当年学院规定为准），进行论文的文字复制比比对，逾期未交者不能参加答辩。同时，指导教师需对学生提交的论文版本进行备案。第二条 经比对，论文总文字复制比超过30%（含30%）的，须重新完成论文，下一年重修；论文总文字复制比超过20%（含20%）但未超过30%的，须修改，经指导教师同意后重新提交论文，进行第二次文字复制比比对。第三条 经第二次对比，论文总文字复制比超过 15%（含 15%）的，须重新完成论文，下一年重修；总文字复制比低于 15%（不含15%）的论文允许进入申请答辩程序。指导教师需对进入申请答辩程序的论文版本进行备案。第四条 进入申请答辩程序的论文，以及最后提交给学院的论文，需要与通过文字复制比比对的论文内容基本保持一致。如果有较大修改，需要在指导教师的指导下进行，并需要提交论文的电子版进行再一次的文字复制比比对，总文字复制比低于 20%（不含 20%）的论文允许提交给学院，指导教师需要保存最后提交给学院的论文版本。第五条 如果学生提交的论文不满足第四条条件，本科毕业论文工作领导小组有权取消其答辩资格及成绩。第六条 如果学生对文字复制比的比对结果有异议，经指导教师同意，可以向学院提出申诉，学院将提交给院学术委员会进行评议，其评议结果将为最终结果。

人工智能是20世纪计算机科学发展的重大成就，在许多领域有着广泛的应用。以下是我整理的人工智能的毕业论文范文的相关资料，欢迎阅读!

摘要：人工智能是20世纪计算机科学发展的重大成就，在许多领域有着广泛的应用。论述了人工智能的定义，分析了目前在管理、教育、工程、技术、等领域的应用，总结了人工智能研究现状，分析了其发展方向。

关键词：人工智能;计算机科学;发展方向

中图分类号：TP18

文献标识码：A

文章编号：1672-8198(2009)13-0248-02

1人工智能的定义

人工智能(Artificial Intelligence，AI)，是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。“人工智能”一词最初是在1956年美国计算机协会组织的达特莫斯(Dartmouth)学会上提出的。自那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。由于智能概念的不确定，人工智能的概念一直没有一个统一的标准。著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而美国麻省理工学院的温斯顿教授认为“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”童天湘在《从“人机大战”到人机共生》中这样定义人工智能：“虽然现在的机器不能思维也没有“直觉的方程式”，但可以把人处理问题的方式编入智能程序，是不能思维的机器也有智能，使机器能做那些需要人的智能才能做的事，也就是人工智能。”诸如此类的定义基本都反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。

2人工智能的应用领域

人工智能在管理及教学系统中的应用

人工智能在企业管理中的应用。刘玉然在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》一文中提到把人工智能应用于企业管理中，认为要做的工作就是搞清楚人的智能和人工智能的关系，了解人工智能的外延和内涵，搭建人工智能的应用平台，搞好企业智能化软件的开发工作，这样，人工智能就能在企业决策中起到关键的作用。

人工智能在智能教学系统中的应用。焦加麟，徐良贤，戴克昌(2003)在总结国际上相关研究成果的基础上，结合其在开发智能多媒体汉德语言教学系统《二十一世纪汉语》的过程中累积的实践经验，介绍了智能教学系统的历史、结构和主要技术，着重讨论了人工智能技术与方法在其中的应用，并指出了当今这个领域上存在的一些问题。

人工智能专家系统在工程领域的应用

人工智能专家系统在医学中的应用。国外最早将人工智能应用于医疗诊断的是MYCIN专家系统。1982年，美国Pittsburgh大学Miller发表了著名的作为内科医生咨询的Internist 2I内科计算机辅助诊断系统的研究成果，1977年改进为Internist 2Ⅱ，经过改进后成为现在的CAU-CEUS，1991年美国哈佛医学院Barnett等开发的DEX-PLAIN，包含有2200种疾病和8000种症状。我国研制基于人工智能的专家系统始于上世纪70年代末，但是发展很快。早期的有北京中医学院研制成“关幼波肝炎医疗专家系统”，它是模拟著名老中医关幼波大夫对肝病诊治的程序。上世纪80年代初，福建中医学院与福建计算机中心研制的林如高骨伤计算机诊疗系统。其他如厦门大学、重庆大学、河南医科大学、长春大学等高等院校和其他研究机构开发了基于人工智能的医学计算机专家系统，并成功应用于临床。

人工智能在矿业中的应用。与矿业有关的第一个人工智能专家系统是1978年美国斯坦福国际研究所的矿藏勘探和评价专家系统PROSPECTOR，用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等。20世纪80年代以来，美国矿山局匹兹堡研究中心与其它单位合作开发了预防煤矿巷道底臌、瓦斯治理和煤尘控制的专家系统;弗尼吉亚理工学院及州立大学研制了模拟连续开采过程中开采、装载、运输、顶板锚固和设备检查专家系统Consim;阿拉斯加大学编写了地下煤矿采矿方法选择专家系统。

人工智能在技术研究中的应用

人工智能在超声无损检测中的应用。在超声无损检测(NDT)与无损评价(NDE)领域中，目前主要广泛采用专家系统方法对超声损伤(UT)中缺陷的性质，形状和大小进行判断和归类;专家在传统超声无损检测与智能超声无损检测之间架起了一座桥梁，它能把一般的探伤人员变成技术熟练。经验丰富的专家。所以在实际应用中这种智能超声无损检测有很大的价值。

人工智能在电子技术方面的应用。沈显庆认为可以把人工智能和仿真技术相结合，以单片机硬件电路为专家系统的知识来源，建立单片机硬件配置专家系统，进行故障诊断，以提高纠错能力。人工智能技术也被引入到了计算机网络领域，计算机网络安全管理的常用技术是防火墙技术，而防火墙的核心部分就是入侵检测技术。随着网络的迅速发展，各种入侵手段也在层出不穷，单凭传统的防范手段已远远不能满足现实的需要，把人工智能技术应用到网络安全管理领域，大大提高了它的安全性。马秀荣等在《简述人工智能技术在网络安全管理中的应用》一文中具体介绍了如何把人工智能技术应用于计算机网络安全管理中，起到了很好的安全防范作用。

3人工智能的发展方向

人工智能的发展现状

国外发展现状。目前，AI技术在美国、欧洲和日本发展很快。在AI技术领域十分活跃的IBM公司。已经为加州劳伦斯・利佛摩尔国家实验室制造了号称具有人脑的千分之一的智力能力的“ASCII White”电脑，而且正在开发的更为强大的新超级电脑――“蓝色牛仔(blue jean)”，据其研究主任保罗・霍恩称，预计“蓝色牛仔”的智力水平将大致与人脑相当。麻省理工学院的AI实验室进行一个的代号为cog的项目。cog计划意图赋予机器人以人类的行为，该实验的一个项目是让机器人捕捉眼睛的移动和面部表情，另一个项目是让机器人抓住从它眼前经过的东西，还有一个项目则是让机器人学会聆听音乐的节奏并将其在鼓上演奏出来。由于人工智能有着广大的发展前景，巨大的发展市场被各国和各公司所看好。除了IBM等公司继续在AI技术上大量投入，以保证其领先地位外，其他公司在人工智能的分支研究方面，也保持着一定的投入比例。微软公司总裁比尔・盖茨在美国华盛顿召开的AI(人工智能)国际会议上进行了主题演讲，称微软研究院目前正致力于AI的基础技术与应用技术的研究，其对象包括自我决定、表达知识与信息、信息检索、机械学习、数据采集、自然语言、语音笔迹识别等。

我国人工智能的研究现状。很长一段时间以来，机械

和自动控制专家们都把研制具有人的行为特征的类人性机器人作为奋斗目标。中国国际科技大学在国家863计划和自然科学基金支持下，一直从事两足步行机器人、类人性机器人的研究开发，在1990年成功研制出我国第一台两足步行机器人的基础上，经过科研10年攻关，于2000年11月，又成功研制成我国第一台类人性机器人。它有人一样的身躯、四肢、头颈、眼睛，并具备了一定的语言功能。它的行走频率从过去的每六秒一步，加快到每秒两步;从只能平静地静态不行，到能快速自如的动态步行;从只能在已知的环境中步行，到可在小偏差、不确定环境中行走，取得了机器人神经网络系统、生理视觉系统、双手协调系统、手指控制系统等多项重大研究成果。

人工智能发展方向

在信息检索中的应用。人工智能在网络信息检索中的应用，主要表现在：①如何利用计算机软硬件系统模仿、延伸与扩展人类智能的理论、方法和技术，包括机器感知、机器思维、机器行为，即知识获取、知识处理、知识利用的过程。②由于网络知识信息既包括规律性的知识，如一般原理概念，也包括大量的经验知识，这些知识不可避免地带有模糊性、随机性、不可靠性等不确定性因素，对其进行推理，需要利用人工智能的研究成果。

基于专家系统的入侵检测方法。入侵检测中的专家系统是网络安全专家对可疑行为的分析后得到的一套推理规则。一个基于规则的专家系统能够在专家的指导下，随着经验的积累而利用自学习能力进行规则的扩充和修正，专家系统对历史记录的依赖性相对于统计方法较小，因此适应性较强，可以较灵活地适应广普的安全策略和检测要求。这是人工智能发展的一个主要方向。

人工智能在机器人中的应用。机器人足球系统是目前进行人工智能体系统研究的热点，其即高科技和娱乐性于一体的特点吸引了国内外大批学者的兴趣。决策系统主要解决机器人足球比赛过程中机器人之间的协作和机器人运动规划问题，在机器人足球系统设计中需要将人工智能中的决策树、神经网络、遗传学的等算法综合运用，随着人工智能理论的进一步发展，将使机器人足球有长足的发展。

4结语

由上述的讨论我们可以看到，目前人工智能的应用领域相当广泛。无论是学术界还是应用领域对人工智能都高度重视。人工智能良好的发展和应用前景，要求我们必须加大研究和投入力度，以使人工智能的发展能为人类服务。

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