論文《人工智能》-文獻(xiàn)檢索結(jié)課作業(yè)

人工智能【摘要】：人工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的科學(xué)，但也是一門邊沿學(xué)科。它屬于自然科學(xué)和社會(huì)科學(xué)的交叉。涉及的學(xué)科主要有哲學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、數(shù)學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、信息論、控制論、不定性論、仿生學(xué)等。人工智能(ArtificialIntelligence)，英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器，該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等.蔡自興，徐光祐.人工智能及其應(yīng)用.北京：清華大學(xué)出版社，2010。

.蔡自興，徐光祐.人工智能及其應(yīng)用.北京：清華大學(xué)出版社，2010【關(guān)鍵詞】：人工智能；應(yīng)用領(lǐng)域；發(fā)展方向；人工檢索。1．人工智能描述

人工智能(ArtificialIntelligence)，英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)元慧·議當(dāng)人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域與發(fā)展?fàn)顟B(tài)〖Ｊ〗．2008。人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式作出反應(yīng)的智能機(jī)器，該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。“人工智能”一詞最初是在1956年Dartmouth學(xué)會(huì)上提出的。從那以后,研究者們發(fā)展了眾多理論和原理,人工智能的概念也隨之?dāng)U展。人工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的科學(xué)，從事這項(xiàng)工作的人必須懂得計(jì)算機(jī)知識(shí)，心理學(xué)和哲學(xué)。人工智能是包括十分廣泛的科學(xué)，它由不同的領(lǐng)域組成，如機(jī)器學(xué)習(xí)，計(jì)算機(jī)視覺等等，總的說來，人工智能研究的一個(gè)主要目標(biāo)是使機(jī)器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復(fù)雜工作。但不同的時(shí)代、不同的人對(duì)這種“復(fù)雜工作”的理解是不同的。例如繁重的科學(xué)和工程計(jì)算本來是要人腦來承擔(dān)的，現(xiàn)在計(jì)算機(jī)不但能完成這種計(jì)算,而且能夠比人腦做得更快、更準(zhǔn)確，因之當(dāng)代人已不再把這種計(jì)算看作是“需要人類智能才能完成的復(fù)雜任務(wù)”,可見復(fù)雜工作的定義是隨著時(shí)代的發(fā)展和技術(shù)的進(jìn)步而變化的,人工智能這門科學(xué)的具體目標(biāo)也自然隨著時(shí)代的變化而發(fā)展。它一方面不斷獲得新的進(jìn)展，一方面又轉(zhuǎn)向更有意義、更加困難的目標(biāo)。目前能夠用來研究人工智能的主要物質(zhì)手段以及能夠?qū)崿F(xiàn)人工智能技術(shù)的機(jī)器就是計(jì)算機(jī),人工智能的發(fā)展歷史是和計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展史聯(lián)系在一起的。除了計(jì)算機(jī)科學(xué)以外,人工智能還涉及信息論、控制論、自動(dòng)化、仿生學(xué)、生物學(xué)、心理學(xué)、數(shù)理邏輯、語言學(xué)、醫(yī)學(xué)和哲學(xué)等多門學(xué)科。人工智能學(xué)科研究的主要內(nèi)容包括：知識(shí)表示、自動(dòng)推理和搜索方法、機(jī)器學(xué)習(xí)和知識(shí)獲取、知識(shí)處理系統(tǒng)、自然語言理計(jì)算機(jī)視覺、智能機(jī)器人、自動(dòng)程序設(shè)計(jì)等方。元慧·議當(dāng)人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域與發(fā)展?fàn)顟B(tài)〖Ｊ〗．20082.國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀世界各國都前赴后繼地奔跑在研究利用人工智能這條新路上，特別是美國和日本已經(jīng)逐步發(fā)展成為了人工智能強(qiáng)國。我國人工智能研究起步較晚。納入國家計(jì)劃的研究（智能模擬）始于1978年，1984年召開了智能計(jì)算機(jī)及其系統(tǒng)的全國學(xué)術(shù)研討會(huì),1986年起把智能計(jì)算機(jī)系統(tǒng)、智能機(jī)器人和智能信息處理（含模擬

識(shí)別)等重大項(xiàng)目列為國家高技術(shù)研究計(jì)劃，1993年起，又把智能10控制和智能自動(dòng)化等項(xiàng)目列入國家科技攀登計(jì)劃。1981年起，相繼

成立了中國人工智能學(xué)會(huì)，全國高校人工智能專業(yè)委員會(huì)、中國計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)人工智能與模式識(shí)別專業(yè)委員會(huì)等。1989年首次召開的中國人工智能控制聯(lián)合會(huì)議（cjcai）至今已召開多次。已有多部國內(nèi)自編的人工智能專著和教材公開出版。《模擬識(shí)別與人工智能》雜志已于1987年創(chuàng)刊。我國近年來許多單位都緊跟世界研究潮流，開展了對(duì)知識(shí)發(fā)現(xiàn)、數(shù)據(jù)挖掘、多agent系統(tǒng)、模式識(shí)別、智能機(jī)器人、自然語言處理和自動(dòng)推理等多領(lǐng)域的研究與開發(fā)工作，并取得了一定的進(jìn)展。當(dāng)前，我國已有數(shù)以萬計(jì)的科技人員和大學(xué)師生從事不同層次的人工智能研究與學(xué)習(xí)，人工智能研究已經(jīng)在我國深入開展。盡管中國人工智能學(xué)科起步晚，但在理論研究方面已趕超日本、追平美國，完全達(dá)到了世界領(lǐng)跑水平，特別是中國科學(xué)家協(xié)同配合國外傳統(tǒng)研究方法，開發(fā)出的新的綜合創(chuàng)新性研究體系，為國際人工智能科學(xué)發(fā)展做出了突出貢獻(xiàn)。中國科學(xué)家提出的仿生識(shí)別方法、可拓學(xué)理論等在全球可謂獨(dú)樹一幟，能夠較好地處理過去在人工智能方面難以解決的矛盾問題，并已逐步替代之前的模擬人體結(jié)構(gòu)理論等，成為全球?qū)嶒?yàn)室優(yōu)先采用的研究方法。我國雖然在人工智能的軟件方面水平不低，但在硬件、機(jī)器制造方面水平還不高，和日本等應(yīng)用水平和普及度都較高的國家相比，中國還處于一個(gè)‘很初級(jí)’的階段。這并不代表我們不能開發(fā)出具有

強(qiáng)大功能的機(jī)器人，事實(shí)上我國的實(shí)驗(yàn)室研究生產(chǎn)水平已經(jīng)完全可以制造出與日本同等水平的人工智能成果。當(dāng)前影響我國人工智能應(yīng)用發(fā)展的原因主要是，工業(yè)化生產(chǎn)水平相比于美日還存在較大差距,對(duì)資源和能源的消耗也都難以達(dá)到需求，此外，一項(xiàng)先進(jìn)的人工智能成果在剛開始投入市場(chǎng)生產(chǎn)時(shí)需要較高的成本，這對(duì)于我國一些普通家庭來說還屬于奢侈品，因此在市場(chǎng)需求和推廣上也難以跟上國外的腳步。雖然有差距，但是也在不斷的進(jìn)行努力和嘗試。在2006年中國就曾經(jīng)進(jìn)行過一次中國象棋的人機(jī)大戰(zhàn)，其過程和效果堪比美

國的深藍(lán)人機(jī)競(jìng)賽，另外，以哈工大為首的國內(nèi)眾多高校的人工智能研發(fā)水平近年來發(fā)展迅猛，在一些國際水平的機(jī)器人足球賽、機(jī)器人起重大賽等人工智能競(jìng)賽中都取得了優(yōu)異的成績(jī)。3.人工智能的應(yīng)用前景人工智能是在計(jì)算機(jī)科學(xué)、控制論、信息論、心理學(xué)、語言學(xué)等多種學(xué)科相互滲透的基礎(chǔ)發(fā)展起來的一門新興邊緣學(xué)科，主要研究用用機(jī)器（主要是計(jì)算機(jī)）來模仿和實(shí)現(xiàn)人類的智能行為，經(jīng)過幾十年的發(fā)展，人工智能應(yīng)用在不少領(lǐng)域得到發(fā)展，在我們的日常生活和學(xué)習(xí)當(dāng)中也有許多地方得到應(yīng)用。本文就符號(hào)計(jì)算、模式識(shí)別、專家系統(tǒng)、機(jī)器翻譯等方面的應(yīng)用作簡(jiǎn)單介紹，籍此使讀者對(duì)我們身邊的人工智能應(yīng)用有一個(gè)感性的認(rèn)識(shí)。3.1符號(hào)計(jì)算計(jì)算機(jī)最主要的用途之一就是科學(xué)計(jì)算,科學(xué)計(jì)算可分為兩類:一類是純數(shù)值的計(jì)算,例如求函數(shù)的值,方程的數(shù)值解,比如天氣預(yù)報(bào)、油藏模擬、航天等領(lǐng)域;。另一類是符號(hào)計(jì)算,又稱代數(shù)運(yùn)算,這是一種智能化的計(jì)算,處理的是符號(hào)。符號(hào)可以代表整數(shù)、有理數(shù)、實(shí)數(shù)和復(fù)數(shù),也可以代表多項(xiàng)式,函數(shù),集合等。長(zhǎng)期以來,人們一直盼望有一個(gè)可以進(jìn)行符號(hào)計(jì)算的計(jì)算機(jī)軟件系統(tǒng)。。早在50年代末,人們就開始對(duì)此研究。進(jìn)入80年代后,隨著計(jì)算機(jī)的普及和人工智能的發(fā)展,相繼出現(xiàn)了多種功能齊全的計(jì)算機(jī)代數(shù)系統(tǒng)軟件,其中Mathematica和Maple是它們的代表，由于它們都是用C語言寫成的,所以可以在絕大多數(shù)計(jì)算機(jī)上使用。Mathematica是第一個(gè)將符號(hào)運(yùn)算,數(shù)值計(jì)算和圖形顯示很好地結(jié)合在一起的數(shù)學(xué)軟件,用戶能夠方便地用它進(jìn)行多種形式的數(shù)學(xué)處理。計(jì)算機(jī)代數(shù)系統(tǒng)的優(yōu)越性主要在于它能夠進(jìn)行大規(guī)模的代數(shù)運(yùn)算。通常我們用筆和紙進(jìn)行代數(shù)運(yùn)算只能處理符號(hào)較少的算式,當(dāng)算式的符號(hào)上升到百位數(shù)后,手工計(jì)算就很困難了,這時(shí)用計(jì)算機(jī)代數(shù)系統(tǒng)進(jìn)行運(yùn)算就可以做到準(zhǔn)確,快捷,有效?，F(xiàn)在符號(hào)計(jì)算軟件有一些共同的特點(diǎn)就是在可以進(jìn)行符號(hào)運(yùn)算、數(shù)值計(jì)算和圖形顯示等同時(shí),還具有高效的可編程功能。在操作界面上一般都支持交互式處理,人們通過鍵盤輸入命令,計(jì)算機(jī)處理后即顯示結(jié)果。并且人機(jī)界面友好,命令輸入方便靈活,很容易尋求幫助。盡管計(jì)算機(jī)代數(shù)系統(tǒng)在代替人繁瑣的符號(hào)運(yùn)算上有著無比的優(yōu)越性,但是,計(jì)算機(jī)畢竟是機(jī)器,它只能執(zhí)行人們給它的指令，有一定的局限性。首先,多數(shù)計(jì)算機(jī)代數(shù)系統(tǒng)對(duì)計(jì)算機(jī)硬件有較高的要求,在進(jìn)行符號(hào)運(yùn)算時(shí),通常需要很大的內(nèi)存和較長(zhǎng)的計(jì)算時(shí)間,而精確的代數(shù)運(yùn)算以時(shí)間和空間為代價(jià)的。第二個(gè)問題是用計(jì)算機(jī)代數(shù)系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)值計(jì)算,雖然計(jì)算精度可以到任意位,但由于計(jì)算機(jī)代數(shù)系統(tǒng)是用軟件本身浮點(diǎn)運(yùn)算代替硬件算術(shù)運(yùn)算,所以在速度要比用Fortran語言算同樣的問題慢百倍甚至千倍。另外,雖然計(jì)算機(jī)代數(shù)系統(tǒng)包含大量的數(shù)學(xué)知識(shí),但這僅僅是數(shù)學(xué)中的一小部分,目前仍有許多數(shù)學(xué)領(lǐng)域未能被計(jì)算機(jī)代數(shù)系統(tǒng)涉及。計(jì)算機(jī)代數(shù)系統(tǒng)仍在不斷地發(fā)展、完善之中。3.2模式識(shí)別模式識(shí)別就是通過計(jì)算機(jī)用數(shù)學(xué)技術(shù)方法來研究模式的自動(dòng)處理和判讀。這里,我們把環(huán)境與客體統(tǒng)稱為“模式”,隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，人類有可能研究復(fù)雜的信息處理過程。用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)模式（文字、聲音、人物、物體等）的自動(dòng)識(shí)別，是開發(fā)智能機(jī)器的一個(gè)最關(guān)鍵的突破口，也為人類認(rèn)識(shí)自身智能提供線索Troxel.Rethinkingnetworkingarchitecturesforcognitivecontrol.InMicrosoftResearch'sCognitiveWirelessNetworkingSummit.Snoqualmie,WA,2008.。信息處理過程的一個(gè)重要形式是生命體對(duì)環(huán)境及客體的識(shí)別。對(duì)人類來說，特別重要的是對(duì)光學(xué)信息（通過視覺器官來獲得）和聲學(xué)信息（通過聽覺器官來獲得）的識(shí)別.Troxel.Rethinkingnetworkingarchitecturesforcognitivecontrol.InMicrosoftResearch'sCognitiveWirelessNetworkingSummit.Snoqualmie,WA,2008..曾雪峰·論人工智能的研究與發(fā)展〖Ｊ〗·現(xiàn)代工業(yè)·2009（13）

計(jì)算機(jī)識(shí)別的顯著特點(diǎn)是速度快、準(zhǔn)確性和效率高。識(shí)別過程與人類的學(xué)習(xí)過程相似。以“漢字識(shí)別”為例：首先將漢字圖象進(jìn)行處理，抽取主要表達(dá)特征并將其特征與漢字的代碼存在計(jì)算機(jī)中。就像把老師教我們這個(gè)字叫什么、如何寫的知識(shí)記憶在大腦中。這一過程叫做“訓(xùn)練”。識(shí)別過程就是將輸入的漢字圖像經(jīng)處理后與計(jì)算機(jī)中所保存的全部漢字進(jìn)行比較，找出最相近的字作為識(shí)別結(jié)果,這一過程叫做“匹配”。語音識(shí)別就是讓計(jì)算機(jī)能聽懂人說的話，一個(gè)重要的例子就是七國語言（英、日、意、韓、法、德、中）口語自動(dòng)翻譯系統(tǒng)。其中，中文部分的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)設(shè)立在中國科學(xué)院自動(dòng)化所的模式識(shí)別國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，這是口語翻譯研究跨入世界領(lǐng)先水平的標(biāo)志。該系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)后，人們出國預(yù)定旅館、購買機(jī)票、在餐館對(duì)話和兌換外幣時(shí)，只要利用電話網(wǎng)絡(luò)和國際互聯(lián)網(wǎng)，就可用手機(jī)、電話等與“老外”通話。

指紋是人體的一個(gè)重要特征，具有唯一性。北京大學(xué)有關(guān)專家對(duì)數(shù)字圖像的離散幾何性質(zhì)進(jìn)行了深入研究，建立了從指紋灰度圖像精確計(jì)算紋線局部方向、進(jìn)而提取指紋特征信息的理論與算法，隨后研究成功了適于民用身份鑒定的全自動(dòng)指紋鑒定系統(tǒng)，以及適于公安刑事偵破的指紋鑒定系統(tǒng)。從而開創(chuàng)了我國指紋自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)應(yīng)用的先河。北大指紋自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)的推出，使我國公安干警從指紋查對(duì)的繁重人工處理中解放出來。浙江省從1997年開始使用北大指紋自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)，采取省地（市）二級(jí)建庫、省地（市）縣三級(jí)查詢的方式，形成了獨(dú)特的”浙江模式”。省公安廳現(xiàn)已建立了100多萬人的指紋庫，是目前國內(nèi)的第二大庫。在100多萬人的指紋庫中，檢索一枚現(xiàn)場(chǎng)指紋僅需4分鐘左右。2000年浙江省用指紋自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)直接破案3063起，連帶破案12000多起。破案率為全國第一，并遙遙領(lǐng)先于國內(nèi)其它指紋識(shí)別系統(tǒng)，被公安部樹為指紋系統(tǒng)建設(shè)應(yīng)用樣板。這里介紹一個(gè)綜合應(yīng)用的例子，一汽集團(tuán)公司與國防科技大學(xué)最近合作研制成功”紅旗轎車自主駕駛系統(tǒng)”（即無人駕駛系統(tǒng)），它標(biāo)志著我國研制高速智能汽車的能力已達(dá)到當(dāng)今世界先進(jìn)水平。汽車自主駕駛技術(shù)是集模式識(shí)別、智能控制、計(jì)算機(jī)學(xué)和汽車操縱動(dòng)力學(xué)等多門學(xué)科于一體的綜合性技術(shù)，代表著一個(gè)國家控制技術(shù)的水平。紅旗車自主駕駛系統(tǒng)采用計(jì)算機(jī)視覺導(dǎo)航方式，并采用仿人控制，實(shí)現(xiàn)了對(duì)紅旗車的操縱控制L.Tesler.Adages&Coinages,2011./LarryTeslerConsulting/AdagesandCoinages.html,cited29March2011.。首先，攝像機(jī)將車前方的道路和車輛行駛情況輸入到圖像處理和圖像識(shí)別系統(tǒng)。該系統(tǒng)識(shí)別出道路狀況、前方車輛的相對(duì)距離和相對(duì)車速。接著，路徑規(guī)劃系統(tǒng)根據(jù)這些信息規(guī)劃出一條合適路徑，即決定如何開車。然后，路徑跟蹤系統(tǒng)根據(jù)需跟蹤的路徑，結(jié)合車輛行駛狀態(tài)參數(shù)和車輛駕駛動(dòng)力學(xué)約束，形成控制命令，控制方向盤和油門開啟機(jī)構(gòu)產(chǎn)生相應(yīng)動(dòng)作，使汽車按照規(guī)劃好的路徑前進(jìn)，即按自主駕駛系統(tǒng)的規(guī)劃路徑前進(jìn)。L.Tesler.Adages&Coinages,2011./LarryTeslerConsulting/AdagesandCoinages.html,cited29March2011.3.3專家系統(tǒng)專家系統(tǒng)是一種模擬人類專家解決領(lǐng)域問題的計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng)。專家系統(tǒng)內(nèi)部含有大量的某個(gè)領(lǐng)域的專家水平的知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)，能夠運(yùn)用人類專家的知識(shí)和解決問題的方法進(jìn)行推理和判斷，模擬人類專家的決策過程，來解決該領(lǐng)域的復(fù)雜問題。專家系統(tǒng)是人工智能應(yīng)用研究最活躍和最廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域之一,涉及到社會(huì)各個(gè)方面，各種專家系統(tǒng)已遍布各個(gè)專業(yè)領(lǐng)域，取得很大的成功。根據(jù)專家系統(tǒng)處理的問題的類型，把專家系統(tǒng)分為解釋型、診斷型、調(diào)試型、維修型、教育型、預(yù)測(cè)型、規(guī)劃型、設(shè)計(jì)型和控制型等10種類型。具體應(yīng)用就很多了，例如血液凝結(jié)疾病診斷系統(tǒng)、電話電纜維護(hù)專家系統(tǒng)、花布圖案設(shè)計(jì)和花布印染專家系統(tǒng)等等。為了實(shí)現(xiàn)專家系統(tǒng)，必須要存儲(chǔ)有該專門領(lǐng)域中經(jīng)過事先總結(jié)、分析并按某種模式表示的專家知識(shí)(組成知識(shí)庫)，以及擁有類似于領(lǐng)域?qū)＜医鉀Q實(shí)際問題的推理機(jī)制(構(gòu)成推理機(jī))。系統(tǒng)能對(duì)輸入信息進(jìn)行處理，并運(yùn)用知識(shí)進(jìn)行推理，做出決策和判斷，其解決問題的水平達(dá)到或接近專家的水平，因此能起到專家或?qū)＜抑值淖饔?。開發(fā)專家系統(tǒng)的關(guān)鍵是表示和運(yùn)用專家知識(shí)，即來自領(lǐng)域?qū)＜业募罕蛔C明對(duì)解決有關(guān)領(lǐng)域內(nèi)的典型問題有用的事實(shí)和過程。目前，專家系統(tǒng)主要采用基于規(guī)則的知識(shí)表示和推理技術(shù)。由于領(lǐng)域的知識(shí)更多是不精確或不確定的，因此，不確定的知識(shí)表示與知識(shí)推理是專家系統(tǒng)開發(fā)與研究的重要課題。此外，專家系統(tǒng)開發(fā)工具的研制發(fā)展也很迅速，這對(duì)擴(kuò)大專家系統(tǒng)的應(yīng)用范圍，加快專家系統(tǒng)的開發(fā)過程，將起到積極地促進(jìn)作用.宋紹云，仲濤.BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的新型算法.人工智能及識(shí)別技術(shù),2009,5(5)。隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)整體水平的提高，分布式專家系統(tǒng)、協(xié)同式專家系統(tǒng)等新一代專家系統(tǒng)的研究也發(fā)展很快。在新一代專家系統(tǒng)中，不但采用基于規(guī)則的推理方法，而且采用了諸如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法與技術(shù)。.宋紹云，仲濤.BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的新型算法.人工智能及識(shí)別技術(shù),2009,5(5)3.4機(jī)器翻譯機(jī)器翻譯是利用計(jì)算機(jī)把一種自然語言轉(zhuǎn)變成另一種自然語言的過程，用以完成這一過程的軟件系統(tǒng)叫做機(jī)器翻譯系統(tǒng)。幾十年來，國內(nèi)外許多專家、學(xué)者為機(jī)器翻譯的研究付出了大量的心血和汗水。雖然至今還沒有一個(gè)實(shí)用、全面、高質(zhì)量的自動(dòng)翻譯系統(tǒng)出現(xiàn)，不過也取得了很大的進(jìn)展，特別是作為人們的輔助翻譯工具，機(jī)器翻譯已經(jīng)得到大多數(shù)人的認(rèn)可。目前，國內(nèi)的機(jī)器翻譯軟件不下百種，根據(jù)這些軟件的翻譯特點(diǎn)，大致可以分為三大類：詞典翻譯類、漢化翻譯類和專業(yè)翻譯類Troxel.Rethinkingnetworkingarchitecturesforcognitivecontrol.InMicrosoftResearch'sCognitiveWirelessNetworkingSummit.Snoqualmie,WA,2008.Troxel.Rethinkingnetworkingarchitecturesforcognitivecontrol.InMicrosoftResearch'sCognitiveWirelessNetworkingSummit.Snoqualmie,WA,2008.

機(jī)器翻譯：

1.一句一句處理，上下文缺乏聯(lián)系；

2.對(duì)源語言的分析只是求解句法關(guān)系，完全不是意義上的理解；

3.缺乏領(lǐng)域知識(shí)，從計(jì)算機(jī)到醫(yī)學(xué)，從化工到法律都通用，就換專業(yè)詞典；

4.譯文轉(zhuǎn)換是基于源語言的句法結(jié)構(gòu)的，受源語言的句法結(jié)構(gòu)的束縛；

5.翻譯只是句法結(jié)構(gòu)的和詞匯的機(jī)械對(duì)應(yīng)。

人工翻譯：

1.一般會(huì)先通讀全文，會(huì)前后照應(yīng)；

2.對(duì)源語言是求得意義上的理解；

3.只有專業(yè)翻譯人員，而沒有萬能翻譯人員；

4.譯文是基于他對(duì)源語言的理解，不受源語言的句法結(jié)構(gòu)的束縛；

5.翻譯是一個(gè)再創(chuàng)造的過程。在目前的情況下，計(jì)算機(jī)輔助翻譯應(yīng)該是一個(gè)比較好的實(shí)際選擇。事實(shí)上，在很多領(lǐng)域中，計(jì)算機(jī)輔助人類工作的方式已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用，例如CAD軟件。如果計(jì)算機(jī)輔助技術(shù)用于語言的翻譯研究，應(yīng)該同樣可以起到很大的輔助作用，這就是所謂的“計(jì)算機(jī)輔助翻譯”。它集機(jī)器記憶式翻譯、語法分析式翻譯和人際交互式翻譯為一體，把翻譯過程中機(jī)械、重復(fù)、瑣碎的工作交給計(jì)算機(jī)來完成V.Sesum-CavicandE.Kuhn.ApplyingswarmintelligenceV.Sesum-CavicandE.Kuhn.Applyingswarmintelligencealgorithmsfordynamicloadbalancingtoacloudbasedcallcenter.InIEEESelf-AdaptiveandSelf-OrganizingSystemsWorkshoponSelf-AdaptiveNetworking,pages42{49.(NewYork,NY:IEEEPress),2010.機(jī)器翻譯研究歸根結(jié)底是一個(gè)知識(shí)處理問題，它涉及到有關(guān)語言內(nèi)的知識(shí)、語言間的知識(shí)、以及語言外的世界知識(shí)，其中包括常識(shí)和相關(guān)領(lǐng)域的專門知識(shí)。隨著因特網(wǎng)的普及與發(fā)展，機(jī)器翻譯的應(yīng)用前景十分廣闊。作為人類探索自己智能和操作知識(shí)的機(jī)制的窗口，機(jī)器翻譯的研究與應(yīng)用將更加誘人。國際上有關(guān)專家分析認(rèn)為機(jī)器翻譯要想達(dá)到類似人工翻譯一樣的流暢程度，至少還要經(jīng)歷15年時(shí)間的持續(xù)研究，但在人類對(duì)語言研究還沒有清楚“人腦是如何進(jìn)行語言的模糊識(shí)別和判斷”的情況下，機(jī)器翻譯要想達(dá)到100%的準(zhǔn)確率是不可能的。4人工智能的相關(guān)研究?jī)?nèi)容人工智能的早起發(fā)展和研究可分為以下幾個(gè)階段：第一階段：50年代人工智能的興起和冷落：人工智能概念首次提出后，相繼出現(xiàn)了一批顯著的成果，如機(jī)器定理證明、跳棋程序、通用問題s求解程序、LISP表處理語言等。但由于消解法推理能力的有限，以及機(jī)器翻譯等的失敗，使人工智能走入了低谷。這一階段的特點(diǎn)是：重視問題求解的方法，忽視知識(shí)重要性。第二階段：60年代末到70年代，專家系統(tǒng)出現(xiàn)，使人工智能研究出現(xiàn)新高潮。DENDRAL化學(xué)質(zhì)譜分析系統(tǒng)、MYCIN疾病診斷和治療系統(tǒng)、PROSPECTIOR探礦系統(tǒng)、Hearsay-II語音理解系統(tǒng)等專家系統(tǒng)的研究和開發(fā)，將人工智能引向了實(shí)用化。并且，1969年成立了國際人工智能聯(lián)合會(huì)議（InternationalJointConferencesonArtificialIntelligence即IJCAI）。第三階段：80年代，隨著第五代計(jì)算機(jī)的研制，人工智能得到了很大發(fā)展。日本1982年開始了”第五代計(jì)算機(jī)研制計(jì)劃”，即”知識(shí)信息處理計(jì)算機(jī)系統(tǒng)KIPS”，其目的是使邏輯推理達(dá)到數(shù)值運(yùn)算那么快。雖然此計(jì)劃最終失敗，但它的開展形成了一股研究人工智能的熱潮。第四階段：80年代末，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)飛速發(fā)展。1987年，美國召開第一次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)國際會(huì)議，宣告了這一新學(xué)科的誕生。此后，各國在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的投資逐漸增加，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迅速發(fā)展起來。第五階段：90年代，人工智能出現(xiàn)新的研究高潮.由于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)特別是國際互連網(wǎng)的技術(shù)發(fā)展，人工智能開始由單個(gè)智能主體研究轉(zhuǎn)向基于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的分布式人工智能研究。不僅研究基于同一目標(biāo)的分布式問題求解，而且研究多個(gè)智能主體的多目標(biāo)問題求解，將人工智能更面向?qū)嵱?。另外，由于Hopfield多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的提出，使人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究與應(yīng)用出現(xiàn)了欣欣向榮的景象。人工智能已深入到社會(huì)生活的各個(gè)領(lǐng)域。人工智能的近期研究目標(biāo)在于建造智能計(jì)算機(jī)，用以代替人類從事腦力勞動(dòng)，即使現(xiàn)有的計(jì)算機(jī)更聰明更有用。正是根據(jù)這一近期研究目標(biāo)，我們才把人工智能理解為計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支。人工智能還有它的遠(yuǎn)期研究目標(biāo)，即探究人類智能和機(jī)器智能的基本原理，研究用自動(dòng)機(jī)(automata)模擬人類的思維過程和智能行為。這個(gè)長(zhǎng)期目標(biāo)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出計(jì)算機(jī)科學(xué)的范疇，幾乎涉及自然科學(xué)和社會(huì)科學(xué)的所有學(xué)科。在重新闡述我們的歷史知識(shí)的過程中，哲學(xué)家、科學(xué)家和人工智能學(xué)家有機(jī)會(huì)努力解決知識(shí)的模糊性以及消除知識(shí)的不一致性。這種努力的結(jié)果，可能導(dǎo)致知識(shí)的某些改善，以便能夠比較容易地推斷出令人感興趣的新的真理。人工智能研究尚存在不少問題，這主要表現(xiàn)在下列幾個(gè)方面：4.1宏觀與微觀隔離一方面是哲學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、思維科學(xué)和心理學(xué)等學(xué)科所研究的智能層次太高、太抽象；另一方面是人工智能邏輯符號(hào)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和行為主義所研究的智能層次太低。這兩方面之間相距太遠(yuǎn)，中間還有許多層次未予研究，無法把宏觀與微觀有機(jī)地結(jié)合起來和相互滲透。

4.2全局與局部割裂人類智能是腦系統(tǒng)的整體效應(yīng)，有著豐富的層次和多個(gè)側(cè)面。但是，符號(hào)主義只抓住人腦的抽象思維特性；連接主義只模仿人的形象思維特性；行為主義則著眼于人類智能行為特性及其進(jìn)化過程。它們存在明顯的局限性。必須從多層次、多因素、多維和全局觀點(diǎn)來研究智能，才能克服上述局限性。4.3理論和實(shí)際脫節(jié)大腦的實(shí)際工作，在宏觀上我們已知道得不少；但是智能的千姿百態(tài)，變幻莫測(cè)，復(fù)雜得難以理出清晰的頭緒。在微觀上，我們對(duì)大腦的工作機(jī)制卻知之甚少，似是而非，使我們難以找出規(guī)律。在這種背景下提出的各種人工智能理論，只是部分人的主觀猜想，能在某些方面表現(xiàn)出“智能”就算相當(dāng)成功了。上述存在問題和其它問題說明，人腦的結(jié)構(gòu)和功能要比人們想象的復(fù)雜得多，人工智能研究面臨的困難要比我們估計(jì)的重大得多，人工智能研究的任務(wù)要比我們討論過的艱巨得多。同時(shí)也說明，要從根本上了解人腦的結(jié)構(gòu)和功能，解決面臨的難題，完成人工智能的研究任務(wù)，需要尋找和建立更新的人工智能框架和理論體系，打下人工智能進(jìn)一步發(fā)展的理論基礎(chǔ)。我們至少需要經(jīng)過幾代人的持續(xù)奮斗，進(jìn)行多學(xué)科聯(lián)合協(xié)作研究，才可能基本上解開“智能”之謎，使人工智能理論達(dá)到一個(gè)更高的水平。5.關(guān)鍵技術(shù)5.1.智能機(jī)器人機(jī)器人和機(jī)器人學(xué)是人工智能研究的另一個(gè)重要的應(yīng)用領(lǐng)域，促進(jìn)了許多人工智能思想的發(fā)展，由它衍生而來的一些技術(shù)可用來模擬現(xiàn)實(shí)世界的狀態(tài)，描述從一種狀態(tài)到另一種狀態(tài)的變化過程，而且對(duì)于規(guī)劃如何產(chǎn)生動(dòng)作序列以及監(jiān)督規(guī)劃執(zhí)行提供了較好的幫助。機(jī)器人的應(yīng)用范圍越來越廣，已開始走向第三產(chǎn)業(yè)，如商業(yè)中心、辦公室自動(dòng)化等。目前機(jī)器人學(xué)的研究方向主要是研制智能機(jī)器人。智能機(jī)器人將極大地?cái)U(kuò)展機(jī)器人應(yīng)用領(lǐng)域。智能機(jī)器人本身能夠認(rèn)識(shí)工作環(huán)境、工作對(duì)象及其狀態(tài)，根據(jù)人給予的指令和自身的知識(shí)，獨(dú)立決定工作方式，由操作機(jī)構(gòu)和移動(dòng)機(jī)構(gòu)實(shí)現(xiàn)任務(wù)，并能適應(yīng)工作環(huán)境的變化K.Z.Haigh,T.S.Hussain,C.Partridge,andG.D.Troxel.Rethinkingnetworkingarchitecturesforcognitivecontrol.InMicrosoftResearch'sCognitiveWirelessNetworkingSummit.Snoqualmie,WA,2008.。智能機(jī)器人只要告訴它做什么，而不用告訴怎么做。它共有四種基本功能，分別是：(1)運(yùn)動(dòng)功能，類似于人的手、臂和腿的基本功能，對(duì)外界環(huán)境施加作用。(2)感知功能，獲取外界信息的功能。(3)思維功能，求解問題的認(rèn)識(shí)、判斷、推理的功能。(4)人機(jī)通信功能，理解指示，輸出內(nèi)部狀態(tài)，與人進(jìn)行信息交流的功能。智能機(jī)器人是以一種“認(rèn)知——適應(yīng)”方式進(jìn)行操作的.智能機(jī)器人.K.Z.Haigh,T.S.Hussain,C.Partridge,andG.D.Troxel.Rethinkingnetworkingarchitecturesforcognitivecontrol.InMicrosoftResearch'sCognitiveWirelessNetworkingSummit.Snoqualmie,WA,2008..智能機(jī)器人.華南理工大學(xué)出版社。2008年01月5.2模式識(shí)別與智能系統(tǒng)模式識(shí)別與智能系統(tǒng)是20世紀(jì)60年代以來在信號(hào)處理、人工智能、控制論、計(jì)算機(jī)技術(shù)等學(xué)科基礎(chǔ)上發(fā)展起來的新型學(xué)科。該學(xué)科以各種傳感器為信息源，以信息處理與模式識(shí)別的理論技術(shù)為核心，以數(shù)學(xué)方法與計(jì)算機(jī)為主要工具，探索對(duì)各種媒體信息進(jìn)行處理、分類、理解并在此基礎(chǔ)上構(gòu)造具有某些智能特性的系統(tǒng)或裝置的方法、途徑與實(shí)現(xiàn)，以提高系統(tǒng)性能。模式識(shí)別與智能系統(tǒng)是一門理論與實(shí)際緊密結(jié)合，具有廣泛應(yīng)用價(jià)值的控制科學(xué)與工程的重要學(xué)科分支。5.3計(jì)算機(jī)感知感知問題是人工智能的一個(gè)經(jīng)典研究課題，涉及神經(jīng)生理學(xué)、視覺心理學(xué)、物理學(xué)、化學(xué)等學(xué)科領(lǐng)域，具體包括計(jì)算機(jī)視覺和聲音處理等。感知問題的關(guān)鍵是必須把數(shù)量巨大的感知數(shù)據(jù)以一種易于處理的精練的方式，進(jìn)行簡(jiǎn)練、有效的表征和描述。對(duì)計(jì)算機(jī)視覺做出卓越貢獻(xiàn)的是馬爾(D.Marr)教授，他認(rèn)為視覺是一個(gè)復(fù)雜的信息處理過程，并有不同的信息表達(dá)方式和不同層次的處理過程，而最終的目的是實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)對(duì)外部世界的描述V.Sesum-CavicandE.Kuhn.ApplyingswarmintelligenceV.Sesum-CavicandE.Kuhn.Applyingswarmintelligencealgorithmsfordynamicloadbalancingtoacloudbasedcallcenter.InIEEESelf-AdaptiveandSelf-OrganizingSystemsWorkshoponSelf-AdaptiveNetworking,pages42{49.(NewYork,NY:IEEEPress),2010.5.4計(jì)算機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有模仿人的大腦判斷能力和適應(yīng)能力、可并行處理多種數(shù)據(jù)功能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)，可以判斷對(duì)象的性質(zhì)與狀態(tài)，并能采取相應(yīng)的行動(dòng)，而且可同時(shí)并行處理實(shí)時(shí)變化的大量數(shù)據(jù)，并引出結(jié)論。神經(jīng)電腦除有許多處理器外，還有類似神經(jīng)的節(jié)點(diǎn)，每個(gè)節(jié)點(diǎn)與許多點(diǎn)相連。若把每一步運(yùn)算分配給每臺(tái)微處理器，它們同時(shí)運(yùn)算，其信息處理速度和智能會(huì)大大提高。神經(jīng)電子計(jì)算機(jī)的信息不是存在存儲(chǔ)器中，而是存儲(chǔ)在神經(jīng)元之間的聯(lián)絡(luò)網(wǎng)中。若有節(jié)點(diǎn)斷裂，電腦仍有重建資料的能力，它還具有聯(lián)想記憶、視覺和聲音識(shí)別能力。5.5機(jī)器翻譯機(jī)器翻譯（MachineTranslation，經(jīng)常簡(jiǎn)寫為MT）屬于計(jì)算語言學(xué)（ComputationalLinguistics）的范疇，其研究借由計(jì)算機(jī)程序?qū)⑽淖只蜓菡f從一種自然語言翻譯成另一種自然語言。簡(jiǎn)單來說，機(jī)器翻譯是通過將一個(gè)自然語言的字辭取代成另一個(gè)語言的字辭。借由使用語料庫的技術(shù)，可達(dá)成更加復(fù)雜的自動(dòng)翻譯，包含可更佳的處理不同的文法結(jié)構(gòu)、詞匯辨識(shí)、慣用語的對(duì)應(yīng)等。機(jī)器翻譯軟件通?？稍试S針對(duì)特定領(lǐng)域或是專業(yè)（例如天氣預(yù)報(bào)）來加以客制化，目的在于將詞匯的取代縮小于該特定領(lǐng)域的專有名詞上，以借此改進(jìn)翻譯的結(jié)果。這樣的技術(shù)針對(duì)一些使用較正規(guī)或是較制式化陳述方式的領(lǐng)域來說特別有效。例如像是政府機(jī)關(guān)或是法律相關(guān)文件，這類型的文句通常皆比起一般的文句來的正式與制式化，其機(jī)器翻譯的結(jié)果往往比起像是日常生活的對(duì)話這種非正式文件要來的好。5.6數(shù)字圖像處理 數(shù)字圖像處理最早出現(xiàn)于20世紀(jì)50年代，當(dāng)時(shí)的電子計(jì)算機(jī)已經(jīng)發(fā)展到一定水平，人們開始利用計(jì)算機(jī)來處理圖形和圖像信息。數(shù)字圖像處理作為一門學(xué)科大約形成于20世紀(jì)60年代初期。早期的圖像處理的目的是改善圖像的質(zhì)量，它以人為對(duì)象，以改善人的視覺效果為目的。圖像處理中，輸入的是質(zhì)量低的圖像，輸出的是改善質(zhì)量后的圖像，常用的圖像處理方法有去除噪聲、圖像增強(qiáng)、復(fù)原、分割、提取特征、編碼、壓縮等陳宗海.陳宗海.系統(tǒng)仿真技術(shù)及其應(yīng)用，中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)出版社。2009年07月6.參考文獻(xiàn)：[1]曾雪峰·論人工智能的研究與發(fā)展〖Ｊ〗·現(xiàn)代工業(yè)·2009（13）[2]元慧·議當(dāng)人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域與發(fā)展?fàn)顟B(tài)〖Ｊ〗．2008[3]蔡自興，徐光祐.人工智能及其應(yīng)用.北京：清華大學(xué)出版社，2010[4]宋紹云，仲濤.BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的新型算法.人工智能及識(shí)別技術(shù),2009,5(5)[5]陳宗海.系統(tǒng)仿真技術(shù)及其應(yīng)用，中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)出版社。2009年07月[6]智能機(jī)器人.華南理工大學(xué)出版社。2008年01月[7]PaoloDario,EugenioGuglielmelli,etal.RoboticforMedicalApplications.IEEERoboticsandAutomationMagazine,September2009:44-56.[8]V.Sesum-CavicandE.Kuhn.Applyingswarmintelligencealgorithmsfordynamicloadbalancingtoacloudbasedcallcenter.InIEEESelf-AdaptiveandSelf-OrganizingSystemsWorkshoponSelf-AdaptiveNetworking,pages42{49.(NewYork,NY:IEEEPress),2010.[9]J.TapiadorandJ.Clark.Learningautonomicsecurityrecon_gurationpolicies.InComputerandInformationTechnology(CIT),2010IEEE10thInternationalConferenceon,pages902{909,2010.[10]L.Tesler.Adages&Coinages,2011./LarryTeslerConsulting/AdagesandCoinages.html,cited29March2011.[11]Y.Vigfusson,A.Silberstein,B.F.Cooper,andR.Fonseca.Adaptivelyparallelizingdistributedrangequeries.Proc.VLDBEndowment,2:682{693,August2009.[12]S.J.H.Yang,J.Zhang,L.Lin,andJ.J.P.Tsai.Improvingpeer-to-peersearchperformancethroughintelligentsocialsearch.ExpertSystemswithApplications,36(7):10312{10324,September2009.[13]T.Newman,J.Evans,andA.Wyglinski.Recon_guration,adaptationandoptimization.InA.M.Wyglinski,M.Nekovee,andT.Hou,editors,CognitiveRadioCommunicationsandNetworks:PrinciplesandPractice.(NewYork,NY:Elsevier/NorthHolland),2009.[14]K.Z.Haigh,T.S.Hussain,C.Partridge,andG.D.Troxel.Rethinkingnetworkingarchitecturesforcognitivecontrol.InMicrosoftResearch'sCognitiveWirelessNetworkingSummit.Snoqualmie,WA,2008.[15]R.ChadhaandC.-Y.Chiang.Drama:DistributedpolicymanagementforMANETs.InIEEEWorkshoponPoliciesforDistributedSystemsandNetworks,pages235{237,June2008.[16]E.ElkindandK.Leyton-Brown.Introductiontotheaimagazinespecialissueonalgorithmicgametheory.AIMagazine,Winter,2010.[17]S.J.H.Yang,J.Zhang,L.Lin,andJ.J.P.Tsai.Improvingpeer-to-peersearchperformancethroughintelligentsocialsearch.ExpertSystemswithApplications,36(7):10312{10324,September2009.7.引文報(bào)考查閱的文獻(xiàn)為：標(biāo)題:

KABOOM!AnewsuffixarraybasedalgorithmforclusteringexpressiondataDEC152011.作者:

Hazelhurst,Scott;Liptak,Zsuzsanna附錄資料：不需要的可以自行刪除C語言曲線函數(shù)像素函數(shù)putpixel()畫像素點(diǎn)函數(shù)getpixel()返回像素色函數(shù)直線和線型函數(shù)line()畫線函數(shù)lineto()畫線函數(shù)linerel()相對(duì)畫線函數(shù)setlinestyle()設(shè)置線型函數(shù)getlinesettings()獲取線型設(shè)置函數(shù)setwritemode()設(shè)置畫線模式函數(shù)多邊形函數(shù)rectangle()畫矩形函數(shù)bar()畫條函數(shù)bar3d()畫條塊函數(shù)drawpoly()畫多邊形函數(shù)圓、弧和曲線函數(shù)getaspectratio()獲取縱橫比函數(shù)circle()畫圓函數(shù)arc()畫圓弧函數(shù)ellipse()畫橢圓弧函數(shù)fillellipse()畫橢圓區(qū)函數(shù)pieslice()畫扇區(qū)函數(shù)sector()畫橢圓扇區(qū)函數(shù)getarccoords()獲取圓弧坐標(biāo)函數(shù)填充函數(shù)setfillstyle()設(shè)置填充圖樣和顏色函數(shù)setfillpattern()設(shè)置用戶圖樣函數(shù)floodfill()填充閉域函數(shù)fillpoly()填充多邊形函數(shù)getfillsettings()獲取填充設(shè)置函數(shù)getfillpattern()獲取用戶圖樣設(shè)置函數(shù)圖像函數(shù)imagesize()圖像存儲(chǔ)大小函數(shù)getimage()保存圖像函數(shù)putimage()輸出圖像函數(shù)圖形和圖像函數(shù)對(duì)許多圖形應(yīng)用程序，直線和曲線是非常有用的。但對(duì)有些圖形只能靠操作單個(gè)像素才能畫出。當(dāng)然如果沒有畫像素的功能，就無法操作直線和曲線的函數(shù)。而且通過大規(guī)模使用像素功能，整個(gè)圖形就可以保存、寫、擦除和與屏幕上的原有圖形進(jìn)行疊加。(一)像素函數(shù)putpixel()畫像素點(diǎn)函數(shù)功能：函數(shù)putpixel()在圖形模式下屏幕上畫一個(gè)像素點(diǎn)。用法：函數(shù)調(diào)用方式為voidputpixel(intx,inty,intcolor);說明：參數(shù)x,y為像素點(diǎn)的坐標(biāo)，color是該像素點(diǎn)的顏色，它可以是顏色符號(hào)名，也可以是整型色彩值。此函數(shù)相應(yīng)的頭文件是graphics.h返回值：無例：在屏幕上(6,8)處畫一個(gè)紅色像素點(diǎn)：putpixel(6,8,RED);getpixel()返回像素色函數(shù)功能：函數(shù)getpixel()返回像素點(diǎn)顏色值。用法：該函數(shù)調(diào)用方式為intgetpixel(intx,inty);說明：參數(shù)x,y為像素點(diǎn)坐標(biāo)。函數(shù)的返回值可以不反映實(shí)際彩色值，這取決于調(diào)色板的設(shè)置情況(參見setpalette()函數(shù))。這個(gè)函數(shù)相應(yīng)的頭文件為graphics.h返回值：返回一個(gè)像素點(diǎn)色彩值。例：把屏幕上(8,6)點(diǎn)的像素顏色值賦給變量color。color=getpixel(8,6);(二)直線和線型函數(shù)有三個(gè)畫直線的函數(shù)，即line(),lineto(),linerel()。這些直線使用整型坐標(biāo)，并相對(duì)于當(dāng)前圖形視口，但不一定受視口限制，如果視口裁剪標(biāo)志clip為真，那么直線將受到視口邊緣截?cái)?；如果clip為假，即使終點(diǎn)坐標(biāo)或新的當(dāng)前位置在圖形視口或屏幕極限之外，直線截?cái)嗟狡聊粯O限。有兩種線寬及幾種線型可供選擇，也可以自己定義線圖樣。下面分別介紹直線和線型函數(shù)。line()畫線函數(shù)功能：函數(shù)line()使用當(dāng)前繪圖色、線型及線寬，在給定的兩點(diǎn)間畫一直線。用法：該函數(shù)調(diào)用方式為voidline(intstartx,intstarty,intendx,intendy);說明：參數(shù)startx,starty為起點(diǎn)坐標(biāo),endx,endy為終點(diǎn)坐標(biāo)，函數(shù)調(diào)用前后，圖形狀態(tài)下屏幕光標(biāo)(一般不可見)當(dāng)前位置不改變。此函數(shù)相應(yīng)的頭文件為graphics.h返回值：無例：見函數(shù)60.linerel()中的實(shí)例。lineto()畫線函數(shù)功能：函數(shù)lineto()使用當(dāng)前繪圖色、線型及線寬，從當(dāng)前位置畫一直線到指定位置。用法：此函數(shù)調(diào)用方式為voidlineto(intx,inty);說明：參數(shù)x,y為指定點(diǎn)的坐標(biāo)，函數(shù)調(diào)用后，當(dāng)前位置改變到指定點(diǎn)(x,y)。該函數(shù)對(duì)應(yīng)的頭文件為graphics.h返回值：無例：見函數(shù)60.linerel()中的實(shí)例。linerel()相對(duì)畫線函數(shù)功能：函數(shù)linerel()使用當(dāng)前繪圖色、線型及線寬，從當(dāng)前位置開始，按指定的水平和垂直偏移距離畫一直線。用法：這個(gè)函數(shù)調(diào)用方式為voidlinerel(intdx,intdy);說明：參數(shù)dx,dy分別是水平偏移距離和垂直偏移距離。函數(shù)調(diào)用后，當(dāng)前位置變?yōu)樵黾悠凭嚯x后的位置，例如，原來的位置是(8,6)，調(diào)用函數(shù)linerel(10,18)后，當(dāng)前位置為(18,24)。返回值：無例：下面的程序?yàn)楫嬀€函數(shù)調(diào)用實(shí)例：#include<graphics.h>voidmain(){intdriver,mode;driver=DETECT;mode=0;initgraph(&driver,&mode,"");setcolor(15);line(66,66,88,88);lineto(100,100);linerel(36,64);getch();restorecrtmode();}setlinestyle()設(shè)置線型函數(shù)功能：setlinestyle()為畫線函數(shù)設(shè)置當(dāng)前線型，包括線型、線圖樣和線寬。用法：setlinestyle()函數(shù)調(diào)用方式為voidsetlinestyle(intstly,unsignedpattern,intwigth);說明：參數(shù)style為線型取值，也可以用相應(yīng)名稱表示，如表1-10中所示。參數(shù)pattern用于自定義線圖樣，它是16位(bit)字，只有當(dāng)style=USERBIT_LINE(值為1)時(shí)，pattern的值才有意義，使用用戶自定義線圖樣，與圖樣中“1”位對(duì)應(yīng)的像素顯示，因此，pattern=0xFFFF，則畫實(shí)線；pattern=0x9999，則畫每隔兩個(gè)像素交替顯示的虛線，如果要畫長(zhǎng)虛線，那么pattern的值可為0xFF00和0xF00F，當(dāng)style不為USERBIT_LINE值時(shí)，雖然pattern的值不起作用，但扔須為它提供一個(gè)值，一般取為0。參數(shù)wigth用來設(shè)定線寬，其取值見表1-11，表中給出了兩個(gè)值，即1和3，實(shí)際上，線寬取值為2也是可以接受的。若用非法參數(shù)調(diào)用setlinestyle()函數(shù)，那么graphresult()會(huì)返回錯(cuò)誤代碼，并且當(dāng)前線型繼續(xù)有效。TurboC提供的線型與線寬定義在頭文件graphics.h中，表1-10和1-11分別列出了參數(shù)的取值與含義。表1-10線型名稱取值含義SOLID_LINE0實(shí)線DOTTED_LINE1點(diǎn)線CENTER_LINE2中心線DASHED_LINE3虛線USERBIT_LINE4用戶自定義線型表1-11線寬名稱取值說明NORM_WIDTH（常寬）1一個(gè)像素寬（缺省值）THICK_WIDTH（加寬）3三個(gè)像素寬這個(gè)函數(shù)的頭文件是graphics.h返回值：無例：下面的程序顯示了BC中所提供的線型圖樣：#include<graphics.h>voidmain(){intdriver,mode;i;driver=DETECT;mode=0;initgraph(&driver,&mode,"");for(i=0;i<4;i++){setlinestyle(i,0,1);line(i*50,200,i*50+60,200);}getch();restorecrtmode();}getlinesettings()獲取線型設(shè)置函數(shù)功能：函數(shù)getlinesettings()用當(dāng)前設(shè)置的線型、線圖樣和線寬填寫linesettingstype型結(jié)構(gòu)。用法：函數(shù)調(diào)用方式為voidgetlinesettings(structlinesettingstype*info);說明：此函數(shù)調(diào)用執(zhí)行后，當(dāng)前的線型、線圖樣和線寬值被裝入info指向的結(jié)構(gòu)里，從而可從該結(jié)構(gòu)中獲得線型設(shè)置。linesettingstype型結(jié)構(gòu)定義如下：structlinesettingstype{intlinestyle;unsignedupattern;intthickness;};其中l(wèi)inestyle用于存放線型，線型值為表1-10中的各值之一。upattern用為裝入用戶自定義線圖樣，這是16位字，每一位等于一個(gè)像素，如果哪個(gè)位被設(shè)置，那么該像素打開，否則關(guān)閉。thickness為線寬值存放的變量，可參見表1-11。getlinesettings()函數(shù)對(duì)應(yīng)的頭文件為graphics.h返回值：返回的線型設(shè)置存放在info指向的結(jié)構(gòu)中。例：把當(dāng)前線型的設(shè)置寫入info結(jié)構(gòu)：structlinesettingstypeinfo;getlinesettings(&info);setwritemode()設(shè)置畫線模式函數(shù)功能：函數(shù)setwritemode()設(shè)置畫線模式用法：函數(shù)調(diào)用方式為voidsetwritemode()(intmode);說明：參數(shù)mode只有兩個(gè)取值0和1，若mode為0，則新畫的線將覆蓋屏幕上原有的圖形，此為缺省畫線輸出模式。如果mode為1，那么新畫的像素點(diǎn)與原有圖形的像素點(diǎn)先進(jìn)行異或(XOR)運(yùn)算，然后輸出到屏幕上，使用這種畫線輸出模式，第二次畫同一圖形時(shí)，將擦除該圖形。調(diào)用setwritemode()設(shè)置的畫線輸出模式只影響函數(shù)line(),lineto(),linerel(),recangle()和drawpoly()。setwritemode()函數(shù)對(duì)應(yīng)的頭文件是graphics.h返回值：無例：設(shè)置畫線輸出模式為0：setwritemode(0);(三)、多邊形函數(shù)對(duì)多邊形，無疑可用畫直線函數(shù)來畫出它，但直接提供畫多邊形的函數(shù)會(huì)給用戶很大方便。最常見的多邊形有矩形、矩形塊(或稱條形)、多邊形和多邊形塊，我們還把長(zhǎng)方形條塊也放到這里一起考慮，雖然它不是多邊形，但它的特例就是矩形(塊)。下面直接介紹畫多邊形的函數(shù)。rectangle()畫矩形函數(shù)功能：函數(shù)rectangle()用當(dāng)前繪圖色、線型及線寬，畫一個(gè)給定左上角與右下角的矩形(正方形或長(zhǎng)方形)。用法：此函數(shù)調(diào)用方式為voidrectangle(intleft,inttop,intright,intbottom);說明：參數(shù)left,top是左上角點(diǎn)坐標(biāo)，right,bottom是右下角點(diǎn)坐標(biāo)。如果有一個(gè)以上角點(diǎn)不在當(dāng)前圖形視口內(nèi)，且裁剪標(biāo)志clip設(shè)置的是真(1)，那么調(diào)用該函數(shù)后，只有在圖形視口內(nèi)的矩形部分才被畫出。這個(gè)函數(shù)對(duì)應(yīng)的頭文件為graphics.h返回值：無例：下面的程序畫一些矩形實(shí)例：#include<graphics.h>voidmain(){intdriver,mode;driver=DETECT;mode=0;initgraph(&driver,&mode,"");rectangle(80,80,220,200);rectangle(140,99,180,300);rectangle(6,6,88,88);rectangle(168,72,260,360);getch();restorecrtmode();}bar()畫條函數(shù)功能：函數(shù)bar()用當(dāng)前填充圖樣和填充色(注意不是給圖色)畫出一個(gè)指定上左上角與右下角的實(shí)心長(zhǎng)條形(長(zhǎng)方塊或正方塊)，但沒有四條邊線)。用法：bar()函數(shù)調(diào)用方式為voidbar(intleft,inttop,intright,intbottom);說明：參數(shù)left,topright,bottom分別為左上角坐標(biāo)與右下角坐標(biāo)，它們和調(diào)用函數(shù)rectangle()的情形相同，調(diào)用此函數(shù)前，可用setfillstyle()或setfillpattern()設(shè)置當(dāng)前填充圖樣和填充色。注意此函數(shù)只畫沒有邊線的條形，如果要畫有邊線的的條形，可調(diào)用下面的函數(shù)bar3d()來畫，并將深度參數(shù)設(shè)為0，同時(shí)topflag參數(shù)要設(shè)置為真，否則該條形無頂邊線。這應(yīng)的頭文件為graphics.h返回值：無例：見函數(shù)bar3d()中的實(shí)例。bar3d()畫條塊函數(shù)功能：函數(shù)bar3d()使用當(dāng)前繪圖色、線型及線寬畫出三維長(zhǎng)方形條塊，并用當(dāng)前填充圖樣和填充色填充該三維條塊的表面。用法：此函數(shù)調(diào)用方式為voidbar3d(intleft,inttop,intright,intbottom,intdepth,inttopflag);說明：參數(shù)left,top,right,bottom分另為左上角與右下角坐標(biāo)，這與bar()函數(shù)中的一樣。參數(shù)depth為條塊的深度，以像素為單位，通常按寬度的四分之一計(jì)算。深度方向通過屏顯縱橫比調(diào)節(jié)為約45度(即這時(shí)x/y比設(shè)置為1：1)。參數(shù)topflag相當(dāng)于一個(gè)布爾參數(shù)，如果設(shè)置為1(真)那么條塊上放一頂面；若設(shè)置為0(假)，則三維條形就沒有頂面，這樣可使多個(gè)三維條形疊加在一起。要使圖形更加美觀，可利用函數(shù)floodfill()或setfillpattern()來選擇填充圖樣和填充色(參見本小節(jié)(五)填充函數(shù))。bar3d()函數(shù)對(duì)應(yīng)的頭文件為graphics.h返回值：無例：下面的程序畫一個(gè)條形和條塊：#include<graphics.h>voidmain(){intdriver,mode;driver=DETECT;mode=0;initgraph(&driver,&mode,"");setfillstyle(SOLID-FILL,GREEN);bar(60,80,220,160);setfillstyle(SOLID-FILL,RED);bar3d(260,180,360,240,20,1);getch();restorecrtmode();}drawpoly()畫多邊形函數(shù)功能：函數(shù)drawpoly()用當(dāng)前繪圖色、線型及線寬，畫一個(gè)給定若干點(diǎn)所定義的多邊形。用法：此函數(shù)調(diào)用方式為voiddrawpoly(intpnumber,int*points);說明：參數(shù)pnumber為多邊形的頂點(diǎn)數(shù)；參數(shù)points指向整型數(shù)組，該數(shù)組中是多邊形所有頂點(diǎn)(x,y)坐標(biāo)值，即一系列整數(shù)對(duì)，x坐標(biāo)值在前。顯然整型數(shù)組的維數(shù)至少為頂點(diǎn)數(shù)的2倍，在定義了多邊形所有頂點(diǎn)的數(shù)組polypoints時(shí)，頂點(diǎn)數(shù)目可通過計(jì)算sizeof(polypoints)除以2倍的sizeof(int)得到，這里除以2倍的原因是每個(gè)頂點(diǎn)有兩個(gè)整數(shù)坐標(biāo)值。另外有一點(diǎn)要注意，畫一個(gè)n個(gè)頂點(diǎn)的閉合圖形，頂點(diǎn)數(shù)必須等于n+1，并且最后一點(diǎn)(第n+1)點(diǎn)坐標(biāo)必須等于第一點(diǎn)的坐標(biāo)。drawpoly()函數(shù)對(duì)應(yīng)的頭文件為grpahics.h返回值：無例：下面的程序畫一個(gè)封閉星形圖與一個(gè)不封閉星形圖：#include<graphics.h>voidmain(){intdriver,mode;staticintpolypoints1[18]={100,100,110,120,100,130,120,125,140,140,130,120,140,110,120,115,100,100};staticintpolypoints2[18]={180,100,210,120,200,130,220,125,240,140,230,120,240,110,220,115,220,110};driver=DETECT;mode=0;initgraph(&driver,&mode,"");drawpoly(9,polypoints1);drawpoly(9,polypoints2);getch();restorecrtmode();}(四)、圓、弧和曲線函數(shù)在一個(gè)屏幕上畫得很圓的圖形到另一個(gè)屏幕上可能被壓扁或拉長(zhǎng)，這是因?yàn)槊恳环N顯示卡與之相應(yīng)的顯示模式都有一個(gè)縱橫比?？v橫比是指像素的水平方向大小與垂直方向大小的比值。如VGA顯示卡由于偈素基本上是正方形，所以縱橫比為1.000。為了保證幾何圖形基本按預(yù)計(jì)情況顯示在屏幕上，用屏顯的縱橫比來計(jì)算和糾正不同硬件及顯示卡產(chǎn)生的畸變。計(jì)算縱橫比所需要的水平方向和垂直方向的比例系數(shù)可調(diào)用函數(shù)getaspectratio()獲得。getaspectratio()獲取縱橫比函數(shù)功能：函數(shù)getaspectratio()返回x方向和y方向的比例系數(shù)，用這兩個(gè)整型值可計(jì)算某一特定屏顯的縱橫比。用法：此函數(shù)調(diào)用方式為voidgetaspectratio(intxasp,intyasp);說明：參數(shù)xasp指向的變量存放返回的x方向比例系數(shù)；參數(shù)yasp指向的變量存放返回的y方向比例系數(shù)。通常y方向比例系數(shù)為10000，x方向比例系數(shù)不大于10000(這是因?yàn)榇蠖鄶?shù)屏幕像素高比寬長(zhǎng))。注意縱橫比自動(dòng)用作下面函數(shù)arc(),circle()和pieslice()中的標(biāo)尺因子，使屏幕上圓或弧正常顯示。但用ellipse()函數(shù)畫橢圓必須調(diào)用本函數(shù)獲取縱橫比作為標(biāo)尺因子，否則不予調(diào)整?？v橫比可用于其它幾何圖形，目的是校正和顯示圖形。getaspectratio()函數(shù)對(duì)應(yīng)的頭文件為graphics.h返回值：返回x與y方向比例系數(shù)分別存放在xasp和yasp所指向的變量中。例：下面的程序顯示縱橫比：intxasp,yasp;floataspectratio;getaspectratio(&xasp,&yasp);aspectratio=xasp/yasp;printf("aspectratio:%f",aspectratio);circle()畫圓函數(shù)功能：函數(shù)circle()使用當(dāng)前繪圖色并以實(shí)線畫一個(gè)完整的圓。用法：該函數(shù)調(diào)用方式為voidcircle(intx,inty,intradius);說明：參數(shù)x,y為圓心坐標(biāo)，radius為圓半徑，用像素個(gè)素表示。注意，調(diào)用circle()函數(shù)畫圓時(shí)不用當(dāng)前線型。不同于ellipse()函數(shù)，只用單個(gè)半徑radius參數(shù)調(diào)用circle()函數(shù)，故屏顯縱橫比可以自動(dòng)調(diào)節(jié)，以產(chǎn)生正確的顯示圖。此函數(shù)對(duì)應(yīng)的頭文件為graphics.h返回值：無例：畫六個(gè)同心圓，圓心在（100,100）。#include<graphics.h>voidmain(){intdriver,mode;driver=DETECT;mode=0;initgraph(&driver,&mode,"");circle(100,100,10);circle(100,100,20);circle(100,100,30);circle(100,100,40);circle(100,100,50);circle(100,100,60);getch();restorecrtmode();}arc()畫圓弧函數(shù)功能：函數(shù)arc()使用當(dāng)前繪圖色并以實(shí)線畫一圓弧。用法：函數(shù)調(diào)用方式為voidarc(intx,inty,intstartangle,intendangle,intradius);說明：參數(shù)x,y為圓心坐標(biāo)，startangle與endangle分別為起始角與終止角，radius為半徑。圓心坐標(biāo)和半徑以像素個(gè)數(shù)給出，起始角和終止角以度為單位，0度位于右邊，90度位于頂部，180度位于左邊，底部是270度。同往常一樣，360度與0度重合。角度按逆時(shí)針方向增加，但并不要求終止角一定比起始角大。例如指定300度和90度分別為起始角和終止角，與指定300度和450度分別為起始角和終止角可畫出相同的弧。大于360度可作為參數(shù)，它將被化到0度￣360度范圍里。函數(shù)arc()能畫封閉圓，只要取起始角為0度，終止角為360度即可。此函數(shù)中，屏顯縱橫比可自動(dòng)調(diào)節(jié)。arc()函數(shù)對(duì)應(yīng)的頭文件為graphics.h返回值：無例：以（200,200）為圓心，100為半徑，從0度到120度畫圓?。?include<graphics.hvoidmain(){intdriver,mode;driver=DETECT;mode=0;initgraph(&driver,&mode,"");setcolor(WHITE);arc(200,200,0,120,100);getch();restorecrtmode();}graphics.h頭文件的內(nèi)容：/*graphics.hDefinitionsforGraphicsPackage.Copyright(c)BorlandInternational1987,1988AllRightsReserved.*/#if__STDC__#define_Cdecl#else#define_Cdeclcdecl#endif#if!defined(__GRAPHX_DEF_)#define__GRAPHX_DEF_enumgraphics_errors{/*graphresulterrorreturncodes*/grOk=0,grNoInitGraph=-1,grNotDetected=-2,grFileNotFound=-3,grInvalidDriver=-4,grNoLoadMem=-5,grNoScanMem=-6,grNoFloodMem=-7,grFontNotFound=-8,grNoFontMem=-9,grInvalidMode=-10,grError=-11,/*genericerror*/grIOerror=-12,grInvalidFont=-13,grInvalidFontNum=-14,grInvalidVersion=-18};enumgraphics_drivers{/*definegraphicsdrivers*/DETECT,/*requestsautodetection*/CGA,MCGA,EGA,EGA64,EGAMONO,IBM8514,/*1-6*/HERCMONO,ATT400,VGA,PC3270,/*7-10*/CURRENT_DRIVER=-1};enumgraphics_modes{/*graphicsmodesforeachdriver*/CGAC0=0,/*320x200palette0;1page*/CGAC1=1,/*320x200palette1;1page*/CGAC2=2,/*320x200palette2:1page*/CGAC3=3,/*320x200palette3;1page*/CGAHI=4,/*640x2001page*/MCGAC0=0,/*320x200palette0;1page*/MCGAC1=1,/*320x200palette1;1page*/MCGAC2=2,/*320x200palette2;1page*/MCGAC3=3,/*320x200palette3;1page*/MCGAMED=4,/*640x2001page*/MCGAHI=5,/*640x4801page*/EGALO=0,/*640x20016color4pages*/EGAHI=1,/*640x35016color2pages*/EGA64LO=0,/*640x20016color1page*/EGA64HI=1,/*640x3504color1page*/EGAMONOHI=0,/*640x35064Koncard,1256Koncard,4pages*/HERCMONOHI=0,/*720x3482pages*/ATT400C0=0,/*320x200palette0;1page*/ATT400C1=1,/*320x200palette1;1page*/ATT400C2=2,/*320x200palette2;1page*/ATT400C3=3,/*320x200palette3;1page*/ATT400MED=4,/*640x2001page*/ATT400HI=5,/*640x4001page*/VGALO=0,/*640x20016color4pages*/VGAMED=1,/*640x35016color2pages*/VGAHI=2,/*640x48016color1page*/PC3270HI=0,/*720x3501page*/IBM8514LO=0,/*640x480256colors*/IBM8514HI=1/*1024x768256colors*/};/*Colorsforsetpaletteandsetallpalette*/#if!defined(__COLORS)#define__COLORSenumCOLORS{BLACK,/*darkcolors*/BLUE,GREEN,CYAN,RED,MAGENTA,BROWN,LIGHTGRAY,DARKGRAY,/*lightcolors*/LIGHTBLUE,LIGHTGREEN,LIGHTCYAN,LIGHTRED,LIGHTMAGENTA,YELLOW,WHITE};#endifenumCGA_COLORS{CGA_LIGHTGREEN=1,/*PaletteC0ColorNames*/CGA_LIGHTRED=2,CGA_YELLOW=3,CGA_LIGHTCYAN=1,/*PaletteC1ColorNames*/CGA_LIGHTMAGENTA=2,CGA_WHITE=3,CGA_GREEN=1,/*PaletteC2ColorNames*/CGA_RED=2,CGA_BROWN=3,CGA_CYAN=1,/*PaletteC3ColorNames*/CGA_MAGENTA=2,CGA_