工智能技术去解决网络路由算法、WEB搜索引擎等的网络智能,也区别于传统的分布式智能。发现复杂网络中不确定性的规律性,无序中的有序性,竞争中的协同性,又称网络化数据挖掘。把网络拓扑作为知识表示方法,针对实际的复杂网络,提出通过拓扑势方法,挖掘出最能代表它的骨干拓扑结构,排列出网络中节点的重要性次序、边的重要性次序,发现不同的社团成员,以及挖掘出社团的结构模式等,都是很有意义的研究工作。4结束语科学发展到今天,一方面是高度分化,学科在不断细分,新学科、新领域不断产生;另一方面是高度融合,更多地呈现学科交叉和综合的趋势。这种特征在人工智能研究中表现尤其突出。秉承人工智能学科交叉的天性,并把它作为创新思想的源泉,必将孕育网络时代人工智能的大突破,对人类文明产生重大影响。8参考文献【1】王士同.人工智能教程(第二版).电子工业出版社,2008【2】崔良沂,赵永昌.人工智能[M].北京:清华大学出版社,2005:3-48【3】蔡自兴,徐光祐.人工智能及其应用[M].北京:清华大学出版社,2005:10-23【4】孔松涛.人工智能的发展及应用[J].河南科技.2003(10):19-20【5】李德毅,杜益.不确定性人工智能[M].北京:国防工业出版社,2005【6】李德毅,刘坤,孙岩,等.涌现计算E辑:技术科学,2007,37(10):1248-1257【7】石纯一,黄昌宁等.人工智能原理.北京:清华大学出版社,1993【8】张师帅.非确定推理的几个问题.计算机工程.1992(4)【9】张成奇.专家系统中的不精确推理概述.计算机科学,1987(1)【10】史忠植.知识工程.北京:清华大学出版社,19889安徽新华学院人工智能课程成绩评定表院系:信息工程学院班级:06计算机科学与技术(2)班学号:062102501227姓名:陈远涛论文题目:人工智能研究与发展教师评定等级:教师签字:年月日
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