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文档简介

“人工智能及应用”教学大纲课程编号：课程名称：人工智能及应用英文名称： Artificial Intelligence and Applications学时：32 学分：2适用专业：电气类 课程性质：选修先修课程：自动控制原理一、 课程教学目标“人工智能及应用”是电气类专业本科生的一门选修课。通过本课程的教学，使学生能了解人工智能理论的发展过程、目前的研究状况、发展趋势以及在电气类专业的应用情况；使学生掌握以下人工智能技术的基本概念、基本原理、基本应用方法：人工神经网络、模糊控制、专家系统、遗传算法；使学生了解智能技术综合应用的情况；使学生完成本课程学习后，能够掌握上述人工智能技术在电气类专业的具体应用方法。二、 教学内容及基本要求课堂教学部分1、 人工智能概述 人工智能的概念；人工智能的研究途径；人工智能的研究目标；人工智能研究的历史回顾及进展。12、 人工神经网络 人工神经网络概述；1多层前馈神经网络（BP）；2HOPFIELD神经网络；2海明（Hamming）神经网络；自组织特征映射神经网络；1神经网络技术的应用（神经网络技术在电力负荷预测、电机传动智能控制中的应用）。13、 模糊控制 模糊控制的起源、发展、应用及展望；基本模糊控制器；2建立模糊模型的方法；2控制规则可调整的模糊控制器设计；2应用模糊数模型与插值算法的模糊控制器；1模糊技术的应用（模糊技术在电力负荷预测、电机传动智能控制中的应用）。14、 专家系统 专家系统定义与特点、知识表示和获取、专家系统的建造步骤；2直接专家系统控制；2间接专家系统控制；2专家控制系统的应用（变电站电压、无功功率专家控制）。15、 遗传算法遗产算法的基本概念；简单遗传算法；2图式定理；遗传算法应用中的知识表达、适应度、控制参数和终止判断；1高级遗传算法；2遗传算法的应用（在电网优化规划中的应用）。16、 智能技术的综合应用 模糊神经网络；1专家模糊系统；1遗传神经网络。1三、 教学安排及方法“人工智能及应用”课程的课内学时为32学时，课内外1：2。教学安排如下表。内容讲课时数作业量及批改要求课内外学时比实践环节人工智能概述1每章布置一次作业，全部批改。1：2熟悉MATLAB中相关工具箱的使用。人工神经网络7模糊控制8专家系统7遗传算法6智能技术的综合应用3共计32四、 考核方法：本课程通过三方面考核：作业30%；开卷考试70%。五、 推荐教材与参考资料1、人工智能基础邵军力， 张
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