Page 202 - 电气控制技术与管理

电气控制技术与管理
Electrical Control Technology and Management

2.机器学习的发展
机械学习是人工智能继专业系统之后的另一个重要研究领域，也是人工智能
和神经元的关键研究课题之一。计算机机器学习是人工智能领域中一个相对较新

的领域，其发展过程可分为四个时期：
20世纪50年代中期到60年代中期，属于热烈时期。
20世纪60年代中期至70年代中期，称为机器学习的冷静时期。
20世纪70年代中期至80年代中期，称为复兴时期。

1986年开始是机器学习的最新阶段。这个时期的机器学习具有以下一些特
点：①机器学习已成为新的边缘学科并在高校成为一门独立课程；②融合了各种
学习方法且形式多样地集成学习系统研究正在兴起：③机器学习与人工智能各种
基础问题的统一性观点正在形成；④各种学习方法的应用范围不断扩大，一部分

应用研究成果已转化为商品：③与机器学习有关的学术活动空前活跃。
3.学习系统
所谓学习系统，是指能够在一定程度上实现机械学习的系统。Sari曾经定义
了学习系统：如果系统能够从未知的过程或环境特征中学习相关信息，并且能够

利用学习信息进行未来的评估、分类、决策或控制，以提高系统的性能，则是一
个学习系统。其他研究人员给出了类似的定义：一个系统是否可以使用过去获得
的信息与环境交互并提高其性能，那么这样的系统就是一个学习系统。
一个机器学习系统通常应该具有如下主要特征：

①目的性。系统必须知道学习什么内容。
②结构性。系统必须具备适当的知识存储机构来记忆学到的知识，能够修改
和完善知识表示与知识的组织形式。
③有效性。系统学到的知识应受到实践的检验，新知识必须对改善系统的行

为起到有益的作用。
④开放性。系统的能力应在实际使用过程中，在同环境进行信息交互的过程
中不断改进。
（三）计算机视觉技术

1.计算机视觉技术概述
计算机视觉（Computer Vision，CV）是一个研究如何使计算机像人一样
“看”的主题。更准确地说，它使用相机和计算机代替人眼，使计算机具有分

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