一、智能机器人的今天与明天——访中国人工智能学会副理事长孙增圻教授（论文文献综述）
王娜[1]（2010）在《如何在中小学进行机器人教育教学》文中研究说明注重学生在科学思想方面的教育,是我国开展“科教兴国”战略方针的最基本的要求,也是我国全方位推进素质教育的一个重大任务。正因为如此,增强学生的科学方面的思想教育及其环境建设,使学生从小就可以受到科学方面的思想培养;要对课程相关体系进行修改,对教学的内容做以更新,把这种科学的教育思想渗透到教育教学的过程中来,增强学生的创新意识,创新精神和动手操作等实践能力;要加强青学生科普基地的建设,大力进行科学技术的实践活动。随着我国教育与国际的接轨,人们越来越感觉到,中国孩子需要创新意识!种种实例表明,中国的孩子在学习方面能力超强,分数完美,但是在创新方面孩子们的思维统一,模式化超强!为什么会这样?很多的学生和家长对创新和科学素质并不理解,他们只是单纯的认为学习好就什么都有了,并没有考虑到学生未来的发展方向,而机器人教学一直是少数学校的拓展内容,很多家长因为一些顽固思想的束缚更是不支持孩子参与其中,所以不是中国的孩子没有创新意识,更不是中国的孩子没有创新能力,而是我们的学生和家长们被社会和家长们的升学意识给:“绑架”了!我国提倡素质教育,培养学生的创新意识,但是又有几所学校可以真正的做到呢?不是因为他们不懂而是因为无奈,都是明知可为而不为!做为一名教育者看到这样的情况谁会不为之痛心?本文从我校开展机器人教育的实际出发,从各个角度总结经验,希望可以让更多的人理解机器人教育,让更多的人了解它可以带给学生们的价值,希望它可以为学生的未来埋下一颗科技的种子,创新的种子!
方玄昌[2]（2006）在《电脑仍不是“象棋上帝》文中研究表明
何斌[3]（2005）在《基于可拓逻辑的机器学习理论与方法》文中研究说明机器学习已经被广泛应用到各种智能系统中，它是计算机系统有目的地自动增进知识并改善系统功能的基本手段，是使机器具有智能的根本途径之一。 针对智能学习系统目前仍不具备或仅具备有限的智能学习能力的问题，为了解决智能应用系统中存在的动态性、复杂性和非结构化的学习问题，特别是控制系统和决策系统中不相容问题的学习问题，本论文把可拓逻辑引入机器学习方法之中，提出了“基于可拓逻辑的机器学习”的研究课题，并从形式化和模型化的角度，较系统地研究了“基于可拓逻辑的机器学习”，提出了三种基本的创新学习形式，即“相似学习”、“逆向学习”和“基于问题的学习”，研究了相关的学习策略，建立了适合于解决不相容问题的机器学习方法，对于提高现有机器学习方法解决不相容问题的能力，改善和提高智能系统的性能，具有理论和实践价值。 本论文的主要研究内容和研究结果如下： （1）研究相似学习，建立了相似性的形式化模型，引入δ-相似的概念和δ-相似可拓元的概念，然后给出了测度相似性的定量函数，提出了解决不相容问题的相似替代原理，它是解决不相容问题的有效方法。还建立了三条相似性推理基本规则。研究表明，相似推理是类比推理的推广。相似学习既丰富了相似理论的内容，也扩展了机器学习的相关内容。 （2）研究逆向学习，建立了四种逆向元，讨论了基本元的逆开拓，分析了变换的逆开拓，研究了逆向解的逆向度计算方法，探讨了逆向推理问题，并给出了相关的逆向推理规则。然后，给出了逆向学习的基本步骤。研究表明，逆向学习可运用逆向开拓和逆向推理展开。 （3）研究基于问题的学习，以可拓逻辑为基础，系统性探讨了问题的表示、问题的分析、问题的求解和问题的管理等几个问题；给出了问题的可拓表示方法，探讨了问题的发散性分析方法、共轭性分析方法、关键分析方法和传导分析方法；研究了问题求解的变换方法，特别综合分析了目标变换的上下位蕴含变通方法、转换桥方法和临界方法；指出，除条件变换和目标变换外，利用可拓变换进行环境变换，也是解决不相容问题的重要方法。 以上三种学习方式都是以可拓逻辑为工具，并在集成各种相关学习理论（包括心理学学习理论、机器学习理论和组织学习理论）的基础上发展而成的，都是面向不相容问题求解的，并利用各种恰当的变换和推理进行学习的学习方式。 本论文是把可拓逻辑应用于机器学习的一项探索性研究工作，是以作者十年来进行可拓逻辑和人工智能的研究工作为基础的。所做的探索性研究尝试提供一种新的学习方法，这种学习方法不仅使计算机智能系统解决不相容问题和矛盾问题成为可能，而且使机器学习理论的研究内容和研究方法得到扩展，也为更有效地解决以往的学习问题提供
张琨[4]（2003）在《智能机器人的今天与明天——访中国人工智能学会副理事长孙增圻教授》文中研究指明
二、智能机器人的今天与明天——访中国人工智能学会副理事长孙增圻教授（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、智能机器人的今天与明天——访中国人工智能学会副理事长孙增圻教授（论文提纲范文）
（1）如何在中小学进行机器人教育教学（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 引言 |
| 第1章 中小学生机器人相关领域教育 |
| 1.1 外国开展的机器人教育状况 |
| 1.2 我国机器人教育的发展与现状 |
| 第2章 智能机器人走进中小学信息技术教育. |
| 2.1 智能机器人教学活动 |
| 2.2 智能机器人教育在基础教育中的作用 |
| 2.3 智能机器人课程在中小学基础教育中的主要任务 |
| 2.4 智能机器人在中小学基础课程的特点 |
| 2.5 中学机器人教学的主要内容 |
| 第3章 目前中学机器人开展的情况 |
| 3.1 各项赛事发展 |
| 3.2 国内外机器人教育的发展情况 |
| 第4章 我校是如何开展机器人教育的 |
| 4.1 竞赛活动初步开展 |
| 4.2 机器人教育的普及 |
| 4.3 关于开展机器人教学的一些思考 |
| 第5章 中学机器人教学活动开展所需解决的问题 |
| 5.1 影响机器人教育的几点问题 |
| 5.2 推进机器人教育的几点思考 |
| 5.3 机器人教学的几点建议 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（2）电脑仍不是“象棋上帝（论文提纲范文）
| 电脑计算不能穷尽 |
| 机器人模拟:走出第一步 |
| 机器不会产生意识 |
| 历史上的“人机大战” |
（3）基于可拓逻辑的机器学习理论与方法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究基础及研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 第二章 基础理论概述 |
| 2.1 学习的涵义 |
| 2.1.1 学习的定义 |
| 2.1.2 学习的分类 |
| 2.2 心理学学习理论概述 |
| 2.2.1 联结学习理论 |
| 2.2.2 认知学习理论 |
| 2.3 机器学习概述 |
| 2.3.1 机器学习及与其他学科的关系 |
| 2.3.2 机器学习方法概述 |
| 2.4 组织学习理论概述 |
| 2.4.1 学习力 |
| 2.4.2 学习类型 |
| 2.4.3 学习、思考与创新的关系 |
| 2.4.4 系统方法和系统思考 |
| 2.5 可拓逻辑概述 |
| 2.5.1 可拓逻辑的研究内容 |
| 2.5.2 可拓逻辑的集合基础——可拓集合 |
| 2.5.3 可拓逻辑的模型基础——可拓模型 |
| 第三章 相似学习 |
| 3.1 相似特征和相似事物 |
| 3.1.1 δ-相似特征 |
| 3.1.2 δ-相似事物 |
| 3.1.3 δ-相似可拓元 |
| 3.2 相似替换及其原理 |
| 3.2.1 相似特征替换 |
| 3.2.2 相似事物替换 |
| 3.2.3 问题的相似性替换原理 |
| 3.3 相似度的计算 |
| 3.3.1 多属性对象相似度的计算 |
| 3.3.2 基于Vague集的相似度计算 |
| 3.4 相似推理 |
| 3.4.1 特征的相似推理 |
| 3.4.2 关系的相似推理 |
| 3.4.3 问题的相似推理 |
| 3.5 应用分析 |
| 3.5.1 汽车发动机完全燃烧控制与汽化器的发明 |
| 3.5.2 轧钢钢材均匀度的控制与轧压机的发明 |
| 3.6 本章小节 |
| 第四章 逆向学习 |
| 4.1 基本逆元 |
| 4.1.1 逆物元 |
| 4.1.2 逆事元 |
| 4.1.3 逆关系元 |
| 4.1.4 共轭逆元 |
| 4.2 基本元的逆开拓 |
| 4.2.1 物元的逆开拓 |
| 4.2.2 事元的逆开拓 |
| 4.3 变换的逆开拓 |
| 4.4 逆向度的计算 |
| 4.5 逆向推理 |
| 4.6 逆向学习的基本步骤 |
| 4.7 工程应用 |
| 4.7.1 自适应逆控制 |
| 4.7.2 反求工程 |
| 4.8 本章小结 |
| 第五章 基于问题的学习 |
| 5.1 问题的表示 |
| 5.2 问题的分析 |
| 5.2.1 问题的发散性分析 |
| 5.2.2 问题的共轭性分析 |
| 5.2.3 问题的关键分析 |
| 5.2.4 问题的传导分析 |
| 5.3 问题的求解 |
| 5.3.1 条件的变换 |
| 5.3.2 目标的变换 |
| 5.3.3 环境的分析与变换 |
| 5.4 问题的管理 |
| 5.4.1 问题管理≠目标管理 |
| 5.4.2 问题管理≠危机管理 |
| 5.4.3 问题管理实施的基本步骤 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 初步应用分析 |
| 6.1 可拓自适应复合控制 |
| 6.1.1 引言 |
| 6.1.2 可拓控制的基本思想 |
| 6.1.3 可拓自适应复合控制方法 |
| 6.1.4 小结 |
| 6.2 可拓检测技术及其应用 |
| 6.2.1 可拓检测技术的基本原理 |
| 6.2.2 可拓检测的基元变换 |
| 6.2.3 可拓检测技术的工程应用 |
| 6.3 基于可拓逻辑和集对分析的优化学习 |
| 6.3.1 引言 |
| 6.3.2 基于EMSPA的优化策略生成方法 |
| 6.3.3 小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 |
| 致谢 |
四、智能机器人的今天与明天——访中国人工智能学会副理事长孙增圻教授（论文参考文献）
- [1]如何在中小学进行机器人教育教学[D]. 王娜. 东北师范大学, 2010(01)
- [2]电脑仍不是“象棋上帝[J]. 方玄昌. 中国新闻周刊, 2006(31)
- [3]基于可拓逻辑的机器学习理论与方法[D]. 何斌. 华南理工大学, 2005(12)
- [4]智能机器人的今天与明天——访中国人工智能学会副理事长孙增圻教授[J]. 张琨. 网络科技时代, 2003(12)