人工智能控制技术
作者: 关景新 高健张中洲11.54万字66人 正在读
已完结现代当代当代文学
目录 (185章)
倒序
正文
001 学习情境1 认识人工智能-学习目标002 学习情境1 认识人工智能-情境简介003 学习情境1 认识人工智能-情境分析004 学习情境1 认识人工智能-支撑知识005 .1 人工智能的产生006 .2 人工智能的发展007 .2.1 计算机时代008 .2.2 人工智能的开端009 .2.3 人工智能程序积累阶段010 .2.4 超越人类的临界点011 .3 人工智能的定义012 .4 人工智能的分类013 .4.1 按发展阶段分014 .4.2 按应用领域分015 .4.3 按智能化强弱程度分016 .5 人工智能对人类的影响017 .6 人工智能应用案例018 学习情境1 认识人工智能-任务实施019 学习情境1 认识人工智能-小结020 学习情境1 认识人工智能-课后习题021 学习情境2 运动系统的设计与应用-学习目标022 学习情境2 运动系统的设计与应用-情境简介023 学习情境2 运动系统的设计与应用-情境分析024 学习情境2 运动系统的设计与应用-支撑知识025 .1.1 定义026 .1.2 应用027 .1.3 特点028 .1.4 发展029 .2.1 定义030 .2.2 分类031 .2.3 执行过程032 .2.4 机械运动033 .3 反馈034 .3.1 定义035 .3.2 分类036 .3.3 应用037 .4 PID技术038 .4.1 比例控制039 .4.2 积分控制040 .4.3 PI控制041 .4.4 微分作用042 .4.5 采样周期043 .4.6 参数调整方法044 .5 脉冲宽度调制045 学习情境2 运动系统的设计与应用-任务实施046 .6 任务1 定级恒温系统设计与应用047 .6.1 开环控制048 .6.2 MCU配置PWM049 .6.3 非机械类的运动控制结构图050 .6.4 过程实施051 .7 任务2 无级变温恒温系统设计与应用052 .7.1 闭环控制053 .7.2 无级调温054 .7.3 数字PID055 .7.4 过程实施056 .8 任务3 可运动的温度控制系统设计与应用057 .8.1 步进电机的使用特性与工作特点058 .8.2 步进电机的选用及其注意事项059 .8.3 步进电机的控制原理060 .8.4 步进电机控制系统的典型接线061 .8.5 步进电机驱动程序范例062 .8.6 过程实施063 学习情境2 运动系统的设计与应用-小结064 学习情境2 运动系统的设计与应用-课后习题065 学习情境3 视觉识别系统的设计与应用-学习目标066 学习情境3 视觉识别系统的设计与应用-情境简介067 学习情境3 视觉识别系统的设计与应用-情境分析068 学习情境3 视觉识别系统的设计与应用-支撑知识069 .1.1 定义070 .1.2 基本原理071 .1.3 典型构成072 .1.4 主要工作过程073 .1.5 应用案例074 .1.6 发展趋势075 .2 视觉识别软件076 .3 OpenCV既定目标识别与跟踪举例077 学习情境3 视觉识别系统的设计与应用-任务实施078 .4 任务1 OpenCV for Android的开发环境搭建079 .4.1 OpenCV特性080 .4.2 Android使用OpenCV的主要过程081 .4.3 图像的基本操作082 .4.4 过程实施083 .5 任务2 OpenCV for Android预览摄像头图像084 .5.1 相机简介085 .5.2 OpenCV有关相机方法086 .5.3 过程实施087 .6 任务3 OpenCV for Android摄像头参数设置088 .6.1 JavaCameraView的参数设置089 .6.2 Camera的回调接口090 .6.3 过程实施091 .7 任务4 OpenCV for Android模板匹配和物体跟踪092 .7.1 模板匹配的定义093 .7.2 模板匹配的基本原理094 .7.3 模板匹配的算法模型095 .7.4 OpenCV for Android模板匹配实现096 .7.5 过程实施097 .8 任务5 OpenCV for Android的颜色识别098 .8.1 颜色空间099 .8.2 OpenCV的HSV颜色空间100 .8.3 OpenCV颜色识别相关函数方法101 .8.4 OpenCV颜色识别主要流程102 .8.5 直方图均衡化103 .8.6 形态学运算104 .8.7 OpenCV的形态学处理函数105 .8.8 过程实施106 .9 任务6 OpenCV for Android的形状识别107 .9.1 图像矩108 .9.2 边缘检测109 .9.3 轮廓提取110 .9.4 图像滤波111 .9.5 霍夫变换112 .9.6 形状识别的主要过程113 .9.7 凸包检测114 .9.8 过程实施115 .10 任务7 OpenCV for Android模型训练及手写数字识别116 .10.1 支持向量机(SVM)117 .10.2 用支持向量机实现识别过程118 .10.3 分类器119 .10.4 过程实施120 学习情境3 视觉识别系统的设计与应用-小结121 学习情境3 视觉识别系统的设计与应用-课后习题122 学习情境4 语音识别系统的设计与应用-学习目标123 学习情境4 语音识别系统的设计与应用-情境简介124 学习情境4 语音识别系统的设计与应用-情境分析125 学习情境4 语音识别系统的设计与应用-支撑知识126 .1.1 定义127 .1.2 三次革命128 .1.3 发展趋势129 .2 语音交互130 .2.1 组成131 .2.2 应用132 .2.3 发展趋势133 .3 语音识别SDK开发包134 .4 科大讯飞语音识别135 学习情境4 语音识别系统的设计与应用-任务实施136 .5 任务1 让机器记下您说的话——语音听写系统的设计与应用137 .5.1 语音听写138 .5.2 科大讯飞语音听写服务139 .5.3 科大讯飞语音识别流程140 .5.4 过程实施141 .6 任务2 让机器说话给您听——语音合成系统的设计与应用142 .6.1 语音合成143 .6.2 讯飞语音合成服务144 .6.3 过程实施145 .7 任务3 让机器执行您的语音指令——语音析义系统的设计与应用146 .7.1 语音唤醒147 .7.2 讯飞语音唤醒服务148 .7.3 科大讯飞多个服务联合应用设计149 .7.4 过程实施150 学习情境4 语音识别系统的设计与应用-小结151 学习情境4 语音识别系统的设计与应用-课后习题152 学习情境5 认知系统的设计与应用-学习目标153 学习情境5 认知系统的设计与应用-情境简介154 学习情境5 认知系统的设计与应用-情境分析155 学习情境5 认知系统的设计与应用-支撑知识156 .1.1 定义157 .1.2 范围158 .2 神经网络159 .2.1 感知器160 .2.2 感知器的应用161 .2.3 权重各阈值162 .2.4 决策模型163 .2.5 矢量化164 .2.6 神经网络的运作过程165 .3 机器学习的实现166 .3.1 关键因素167 .3.2 实现过程168 .4 深度学习169 .5 深度学习的工具170 学习情境5 认知系统的设计与应用-任务实施171 .6 任务1 让机器决策思考训练——决策层的识别模型训练172 .6.1 TensorFlow的基本操作173 .6.2 TensorFlow的安装与配置174 .6.3 损失函数和优化器175 .6.4 TensorFlow模型训练176 .6.5 过程实施177 .7 任务2 让机器执行认知指令——决策层应用设计178 .7.1 TensorFlow Lite简介179 .7.2 TensorFlow Lite的使用180 .7.3 TensorFlow Lite的实现过程181 .7.4 过程实施182 学习情境5 认知系统的设计与应用-小结183 学习情境5 认知系统的设计与应用-课后习题184 附录 人工智能控制技术实训平台185 参考文献
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