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基于CART决策树和SMO算法概括规则的桥梁管理实时决策支持系统
摘要：在桥梁的动态条件下，我们需要实时管理。为此，本文提出了一种基于规则的决策支持系统，该系统从 Aimsun 交通微观模拟软件的模拟结果中提取必要的规则。然后，借助模糊规则生成算法对这些规则进行泛化。然后，通过一组监督和非监督学习算法对它们进行训练，以获得在实际情况下做出决策的能力。作为一项试点案例研究，在 Aimsun 中模拟了德黑兰的 Nasr 桥，并使用 WEKA 数据挖掘软件执行学习算法。根据这项实验，监督算法泛化规则的准确率大于 80%。此外，CART 决策树和顺序最小优化 (SMO) 为正常数据提供了 100% 的准确率，这些算法对于桥梁危机管理非常可靠。这意味着，可以使用此类机器学习方法在实时条件下管理桥梁。
“如何度过人工智能寒冬” James Luke 博士，IBM 杰出工程师和首席发明家 如果您不知道，人工智能寒冬是指在人们对人工智能的期望达到顶峰之后出现的低迷，资金枯竭，专业人士对其潜力嗤之以鼻。70 年代末 80 年代初发生过一次人工智能寒冬，十年后又发生过一次——最后一次是在 1992 年。在这样的“寒冬”里，人们对人工智能嗤之以鼻并不罕见——James Luke 深情地回忆起 IBM 的一位（至今仍是）高管在他职业生涯早期告诉他，“如果你想在公司有所成就，就离开人工智能”。但即便是 Luke 也承认，考虑到挑战的规模，出现怀疑者并不奇怪。Luke 在会议开幕式主旨演讲中表示：“我们试图用人工智能重塑人脑的智能，这是人类面临的最大工程挑战。” “它比曼哈顿计划、比大型强子对撞机还要大——但我们通常只以两三个人组成的团队进行研究。”尽管如此，他仍敦促与会代表对人工智能保持积极态度，因为如果以正确的方式对待，人工智能可以发挥作用并带来巨大的机遇。那么，什么才是“正确的方式”？卢克说，人工智能有效用例的最佳例子之一仍然是 1997 年超级计算机深蓝与世界冠军国际象棋选手加里卡斯帕罗夫之间的著名比赛。深蓝曾在 1996 年挑战卡斯帕罗夫并失败，而它的架构师 IBM 决心不再重蹈覆辙。IBM 工程师寻求另一位国际象棋大师的帮助来构建深蓝，并对计算机进行编程，使其能够预测未来 14 步。从本质上讲，它复制了人类的能力，但通过巨大的规模进行了扩展。尽管“深蓝”赢得了 1997 年的锦标赛，但它的局限性也暴露无遗。当时参与打造它的大师说：“深蓝每秒评估两百万步，我评估三步。但我怎么知道该评估哪三步？”卢克说，这句话完美地概括了人工智能的缺点：“我们还没有解决这个问题，我们不明白大师如何知道该评估哪三步。这是智能和人工智能之间差异的一个很好的例子。人工智能不会比人类更好——人类脑细胞比电子神经元复杂得多。”他补充说，人工智能经常被认为比人类智能更好，因为它不会忘记东西。但卢克认为，人类忘记的能力是智能的一部分，因为忘记可以帮助我们“概括、实验和学习”——更不用说不会被我们做过的所有可耻的事情所打败。卢克分享了三条让人工智能发挥作用的建议：
“如何度过人工智能寒冬” James Luke 博士，IBM 杰出工程师和首席发明家 如果您不知道，人工智能寒冬是指在人们对人工智能的期望达到顶峰之后出现的低迷，资金枯竭，专业人士对其潜力嗤之以鼻。70 年代末 80 年代初发生过一次人工智能寒冬，十年后又发生过一次——最后一次是在 1992 年。在这样的“寒冬”里，人们对人工智能嗤之以鼻并不罕见——James Luke 深情地回忆起 IBM 的一位（至今仍是）高管在他职业生涯早期告诉他，“如果你想在公司有所成就，就离开人工智能”。但即便是 Luke 也承认，考虑到挑战的规模，出现怀疑者并不奇怪。Luke 在会议开幕式主旨演讲中表示：“我们试图用人工智能重塑人脑的智能，这是人类面临的最大工程挑战。” “它比曼哈顿计划、比大型强子对撞机还要大——但我们通常只以两三个人组成的团队进行研究。”尽管如此，他仍敦促与会代表对人工智能保持积极态度，因为如果以正确的方式对待，人工智能可以发挥作用并带来巨大的机遇。那么，什么才是“正确的方式”？卢克说，人工智能有效用例的最佳例子之一仍然是 1997 年超级计算机深蓝与世界冠军国际象棋选手加里卡斯帕罗夫之间的著名比赛。深蓝曾在 1996 年挑战卡斯帕罗夫并失败，而它的架构师 IBM 决心不再重蹈覆辙。IBM 工程师寻求另一位国际象棋大师的帮助来构建深蓝，并对计算机进行编程，使其能够预测未来 14 步。从本质上讲，它复制了人类的能力，但通过巨大的规模进行了扩展。尽管“深蓝”赢得了 1997 年的锦标赛，但它的局限性也暴露无遗。当时参与打造它的大师说：“深蓝每秒评估两百万步，我评估三步。但我怎么知道该评估哪三步？”卢克说，这句话完美地概括了人工智能的缺点：“我们还没有解决这个问题，我们不明白大师如何知道该评估哪三步。这是智能和人工智能之间差异的一个很好的例子。人工智能不会比人类更好——人类脑细胞比电子神经元复杂得多。”他补充说，人工智能经常被认为比人类智能更好，因为它不会忘记东西。但卢克认为，人类忘记的能力是智能的一部分，因为忘记可以帮助我们“概括、实验和学习”——更不用说不会被我们做过的所有可耻的事情所打败。卢克分享了三条让人工智能发挥作用的建议：
![第 9 章 巴甫洛夫、斯金纳和其他行为主义者对人工智能的贡献 *** Witold Kosinski 和 Dominika Zaczek-Chrzanowska 波兰-日本信息技术研究所，波兰-日本计算机技术研究中心 ul. Koszykowa 86, 02-008 Warszawa wkos@pjwstk.edu.pl mado@pjwstk.edu.pl 摘要 将在真实和人工系统的背景下提供一种智能行为的定义。将简要介绍学习原理，从巴甫洛夫的经典条件作用开始，到桑代克和斯金纳的强化反应和操作性条件作用，最后到托尔曼和班杜拉的认知学习。本文将描述行为主义中最重要的人物，尤其是那些对人工智能做出贡献的人物。本文将介绍一些根据这些原理行事的人工智能工具。本文将尝试说明何时一些简单的行为修改规则可以导致复杂的智能行为。 1. 智能：描述 毫无疑问，行为主义者对人工智能的发展做出了巨大贡献。动物学习理论的证据，尤其是行为主义者发现的学习规律，多年来吸引了人工智能领域的研究人员，许多模型都以此为基础。智能是一个复杂而有争议的概念，因此很难用一个简单的定义来概括它。根据 Jordan 和 Jordan [1] 的说法，将智能视为我们用来描述具有一定质量的行为的概念是恰当的。在这方面应该使用两个标准，即速度（即代理执行需要智力的特定任务的速度）和能力（即代理可以执行的任务的难度）。另一方面，我们可以找到另一种智能定义，即执行认知过程的能力。有三个基本的认知过程：1) 抽象，2) 学习，3) 处理新颖性。该领域的杰出研究人员对智力给出了许多定义，例如，它被定义为：](/simg/6/627f48c0041fd2d34b503b6ed02bb4f19b9f3644.png)
第 9 章 巴甫洛夫、斯金纳和其他行为主义者对人工智能的贡献 *** Witold Kosinski 和 Dominika Zaczek-Chrzanowska 波兰-日本信息技术研究所，波兰-日本计算机技术研究中心 ul. Koszykowa 86, 02-008 Warszawa wkos@pjwstk.edu.pl mado@pjwstk.edu.pl 摘要 将在真实和人工系统的背景下提供一种智能行为的定义。将简要介绍学习原理，从巴甫洛夫的经典条件作用开始，到桑代克和斯金纳的强化反应和操作性条件作用，最后到托尔曼和班杜拉的认知学习。本文将描述行为主义中最重要的人物，尤其是那些对人工智能做出贡献的人物。本文将介绍一些根据这些原理行事的人工智能工具。本文将尝试说明何时一些简单的行为修改规则可以导致复杂的智能行为。 1. 智能：描述 毫无疑问，行为主义者对人工智能的发展做出了巨大贡献。动物学习理论的证据，尤其是行为主义者发现的学习规律，多年来吸引了人工智能领域的研究人员，许多模型都以此为基础。智能是一个复杂而有争议的概念，因此很难用一个简单的定义来概括它。根据 Jordan 和 Jordan [1] 的说法，将智能视为我们用来描述具有一定质量的行为的概念是恰当的。在这方面应该使用两个标准，即速度（即代理执行需要智力的特定任务的速度）和能力（即代理可以执行的任务的难度）。另一方面，我们可以找到另一种智能定义，即执行认知过程的能力。有三个基本的认知过程：1) 抽象，2) 学习，3) 处理新颖性。该领域的杰出研究人员对智力给出了许多定义，例如，它被定义为：
第 9 章 巴甫洛夫、斯金纳和其他行为主义者对人工智能的贡献 *** Witold Kosinski 和 Dominika Zaczek-Chrzanowska 波兰-日本信息技术研究所，波兰-日本计算机技术研究中心 ul. Koszykowa 86, 02-008 Warszawa wkos@pjwstk.edu.pl mado@pjwstk.edu.pl 摘要 将在真实和人工系统的背景下提供一种智能行为的定义。将简要介绍学习原理，从巴甫洛夫的经典条件作用开始，到桑代克和斯金纳的强化反应和操作性条件作用，最后到托尔曼和班杜拉的认知学习。本文将描述行为主义中最重要的人物，尤其是那些对人工智能做出贡献的人物。本文将介绍一些根据这些原理行事的人工智能工具。本文将尝试说明何时一些简单的行为修改规则可以导致复杂的智能行为。 1. 智能：描述 毫无疑问，行为主义者对人工智能的发展做出了巨大贡献。动物学习理论的证据，尤其是行为主义者发现的学习规律，多年来吸引了人工智能领域的研究人员，许多模型都以此为基础。智能是一个复杂而有争议的概念，因此很难用一个简单的定义来概括它。根据 Jordan 和 Jordan [1] 的说法，将智能视为我们用来描述具有一定质量的行为的概念是恰当的。在这方面应该使用两个标准，即速度（即代理执行需要智力的特定任务的速度）和能力（即代理可以执行的任务的难度）。另一方面，我们可以找到另一种智能定义，即执行认知过程的能力。有三个基本的认知过程：1) 抽象，2) 学习，3) 处理新颖性。该领域的杰出研究人员对智力给出了许多定义，例如，它被定义为：
FTIR-ATR检测蛋白质和小分子通过DNA结合 前额叶皮层在持久性中的作用 距离距离协议 加强学习中的概括 结合质粒DNA转移在幽门螺杆菌幽门螺杆菌中，由染色体编码的弛豫酶和trag样蛋白介导 人脑功能的发展 冒险参加青春期：大脑和行为科学的新观点 战略规划在现代组织中的作用Marilen Pirtea 1 Cristina Nicolescu 2 Claudiu Botoc 3摘要：有一个非常重要的 Walrasian，Neo-Hobbesian和Marxian模型 心理和同理心理论的神经元相关 生化分析和优化玻璃 - 西硅芯片中抑制和吸附现象 资本主义经济中的失业 隐藏的马尔可夫模型适合文本生成 上生长的gan的gan mishemts and MMIC的性能和可靠性 选定的书目
傅里叶变换红外衰减的总反射（FTIR-ATR）已广泛用于研究表面和界面上的吸附和反应。与其他技术不同，例如荧光，无线电标记和电动检测，FTIR-ATR不需要额外的标签，并且可以提供有关系统的大量信息。因此，FTIR-ATR具有许多潜在的生物学应用，并且有望成为一种高敏感，无标签和通用的生物传感方法。近年来，FTIR-ATR生物学应用的主要研究工作集中在（a）原位观察蛋白质或细胞吸附[1-5]； （b）生物膜的结构和方向分析[5-11]； （c）检查酶促反应[12,13]。我们的兴趣集中于FTIR-ATR的生物传感应用，以检测与固定的DNA或寡核苷酸（Oligo）探针有关的生化过程。
加强学习中的概括
幽门螺杆菌的惊人特征之一是临床分离株之间广泛的遗传多样性。这种多样性归因于突变率升高，DNA修复受损，DNA转移和频繁重组事件。质粒也已在幽门螺杆菌中鉴定出来，但尚不清楚连接是否可以导致临床分离株之间的DNA转移。检查幽门螺杆菌是否具有共轭质粒转移的固有能力，将穿梭载体引入了幽门螺杆菌中，其中含有含有共轭Incp质粒质粒RP4的原始序列，但没有动员（MOB）基因。表明，这些载体可以稳定复制并在幽门螺杆菌菌株中动员。还证明，幽门螺杆菌染色体上携带的trag和弛豫酶（RLX）同源物对于质粒转移至关重要。引物扩展研究和诱变进一步证实了幽门螺杆菌中的弛豫酶同源物RLX1编码能够在RP4 ORIT上作用的功能酶。此外，这项研究的发现表明，TRAG和RLX1独立于先前描述的IV型分泌系统，包括由CAG致病性岛和梳子转化设备编码的，在介导H. Pylori菌株之间的结合质粒DNA转移中。