课例研究
体积不同的铝块的质量进行比较，发现体积不同的同一金属质量往往不同；再然后对其质量和体积的比值进行计算却发现比值不变，利用铜、铁金属进行同样的实验，结果相同，得出同种金属的质量和体积比值是一定的，不同种金属的质量和体积比值往往是不同的；最后发现质量和体积比值是金属的特性，定义为密度，得出密度的概念。显然在这一过程中用到了归纳法，个别事物是铝、铜和铁三种金属，一般事物是金属，个别事实具有某种特性推断出一般事物也具有这种特性。
当然，科学概念的形成除了来自于大量的经验事实之外，更多的是以已知概念为基础，重新建立的新概念，例如：溶液和混合物、静摩擦力和摩擦力两组概念，后者称为前者的上位概念，前者称为后者的下位概念，上位概念的得出往往是基于下位概念，因此是归纳的。
2.规律教学
科学规律也称之为科学原理，初中科学中例如：质量守恒定律、摩擦力的影响因素、植物的向光性和太阳高度角与季节的关系等都属于规律，规律是在概括大量事实的基础上所得出的，显然用到了归纳法。
例如：在质量守恒定律的教学中，首先利用蜡烛燃烧和木头燃烧等事实说明在两种化学变化中作为反应物的蜡烛和木头的质量减少了，从而提出对生成物去哪里了和质量如何变化的思考；然后通过密闭这一方法
保证生成物也能被测量，利用过氧化氢制氧气的实验定性猜测化学变化反应前后的质量变化；最后通过白磷燃烧和氢氧化钠与硫酸铜反应前后的质量测定确定化学变化反应前后的质量变化，从而得出质量守恒定律。
在上述例子中，发现其设置过程是递进式的，而其间的方法用到的是归纳法，即体现在用具体事例得出一般规律上，也体现在质量变化过程的原因分析中。由于科学规律自身的特征，归纳在规律教学中的应用是及其广泛的。
3.实验教学
实验之于科学教学的重要性不言而喻，从学生发展角度而言，实验可以提高学生的动手实践能力，从科学的角度而言，实验是呈现科学事实的主要途径，是科学研究的起点，也是理论验证的归宿。从实验过程而言，包括实验准备、实验过程和实验总结阶段，实验总结阶段也包括实验数据的处理，因此归纳法在实验总结的应用最为明显。
例如：在研究电流大小与电阻大小的关系实验中，通过实验过程得出了
数据如下表：
实验组别123电阻/欧姆102050电流/安培
1
0.5
0.1
得出结论：在其他条件一定时，电阻越大，电流越小，电流大小与电阻大小成反比。这一结论的得出也是归纳的，用到了归纳法，因为实验考察的对象即电阻和电流数值是三个，而结论中提及的对象则是更多，甚至无限的。
实验教学中的其他环节也会涉及到归纳法，如器材选择、现象分析和误差处理等等。
4.习题教学
习题是教学反馈环节中的重要形式，习题解决是教学反馈的重要途径，初中科学学科也不例外，而在习题教学中归纳法经常被使用到。
例如：在解决下面这一经典的化学题目的过程中就用到了归纳法中的共变法。题目呈现：往10g 的石灰石样品中分四次加入20g 稀盐酸，（第一次加入：剩余固体7.2g，第二次加入：剩余固体4.4g，第三次加入：剩余固体2g，第四次加入：剩余固体2g）.求石灰石的纯度和盐酸的质量分数。共变法体现在加
入盐酸的量的增加导致剩余固体质量的变化上，即盐酸量的增加是剩余固体质量变化的原因，再深入分析是因为生气二氧化碳溢出导致，从而确定碳酸钙的和二氧化碳的质量，解决题目。
归纳法在解题教学中的应用即体现在解决一道题目中，也体现在解决不同题目对解题方法进行归纳总结上。
总之，在初中科学教学中，归纳法的应用是很广泛的，但对于归纳的结论及其应用，应以批判和质疑的目光去对待和思考，以此来培养学生的思维能力。
参考文献：
[1]张大松.科学思维方法论导论[M].北京：科学出版社，2009年5月.[2] 朱清时.义务教育教科书˙科学[M].杭州：浙江教育出版社，2014年7月.
[3] 岳燕宁.归纳与演绎[M].合肥：中国科技大学出版社，2017年9月.
引言：
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机学科的分支，20世纪70年代以来被称为世界三大尖端技术（空间技术、能源技术、人工智能）之一。也被认为是21世纪三大尖端技术（基因工程、纳米工
程、人工智能）之一。它是语言学、神经生理学、心理学、计算机科学等相互融合而发展起来的一门综合性学科。从系统应用的角度分析，人工智能是研究如何制造智能机器人或智能系统来模拟或完成人类活动的能力。30年来人工智能技术获得迅速的发展，它的研究成果将会创造出更多、更高级的智能机器人，并使之在越来越多的领域中得以应用。不但推动着机器人领域的发展，也将为发展国民经济和改善人类生活做出更大贡献。
一、人工智能
1、人工智能的定义“人工智能”（Artificial Intelligence）一词最初是在1956年Dartmouth 学会上提出的。人工智能是指研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
2、人工智能的研究范畴
智能搜索、组合调度问题、机器学习、模式识别、神经网络、复杂系统、语言学习等；
3、人工智能的应用领域
机器人学、语言和图像理解、自动程序设计、智能控制、庞大的信息处理等；
二、机器人
1、机器人的定义
机器人可分为一般机器人和智能机器人。一般机器人是指不具有智能，只具有编程能力和操作能力的机器人。智能机器人是自控机器人，它有类似“人脑”的控制器，同时还具备各种内部信息传感器和外部信息传感器。不但可以向人一样快速计算分析和判断问题，同时还可以感知周边环境的各种变化情况。
2、机器人的种类：
工业机器人、服务机器人、军事机器人等；3、智能机器人的感知系统①听觉感知
目前用的最多的是麦克风、声音传感器等。
②视觉感知
目前常见的视觉传感器有：二维视觉双态成像传感器、二维视觉灰度成像传感器、二位视觉叠加成像传感器、二维线跟踪传感器、二维观察传感器、三维透视、立体传感器等。
③触觉感知
目前常见的触觉传感器有：碳素纤维式传感器、气动复位式传感器等。④行走动力
机器人通常会行走、移动完成或执行相关任务，任务的完成需要一种装置提供动力，我们把提供动力的装置称为马达（电机）、舵机（伺服电机）。
三、人工智能（AI）在机器人领域的应用
1、专家系统（Expert System 简称ES）在机器人领域中的应用。
专家系统是人工智能的主要分支之一。一个典型的专家系统由四部分组成：知识库、推理机、知识获取机制和人机界面。专家系统按其知识表达方式不同，可分为基于规则和基于框架的专家系统；按其推理方式不同可分为正向推理和逆向推理。在知识表达方面，利用产生式规则进行知识表达，一方面得有益于现有人工智能语言，另一方面，它的表达合乎人的心理逻辑，便于进行知识获取，利于人们接受，利用框架进行知识表达得到了越来越多的应用。它是一项很新的技术，在机器人系统中，无论是机器人本身还是机器人所处的环境都有可能发生故障。对于实时系统来说，及时发现和解决故障是一件困难的事情。检测故障，诊断原因，向操作者提供解决问题的参考办法，或直接产生行为规划去控制机器人执行。这个过程可以完全或全部交给专家系统来完成执行。
2、人工神经网络（artificial neural network 简称ANN）在机器人领域中的应用。
人工神经网络是模拟的生物激励系统，将一系列输入通过神经网络产生输出。这里输出、输入都是标准
化的量，输出是输入的非线性函数，其值可由连接各神经元的权重改变，以获得期望的输出值，即所谓的训练过程。基于数值计算方法的神经网络，将已有数据和已知系统模式作样本，通过学习获得两者的映射关系，实现了对人类经验思维的模拟。由于神经网络具有原则上容错、结构拓扑鲁棒、联想、推测、记忆、自适应、自学习、并行和处理复杂模式的功能，使其在工程实际存在着大量的多故障、多过程、突发性故障、庞大复杂机器和系统的监测及诊断中发挥着较大作用。
在机器人领域的应用方式有：从模式识别角度应用神经网络作为分类器
人工智能在机器人领域中的应用
■韦　闯　（辽宁省实验中学东戴河分校　125208）
【摘　要】　当今人工智能技术发展迅速，机器人的应用范围逐年扩大，机器人得以快速的发展，人工智能技术起到了关键性的作用。尤其在对理解语言编程、机器感知、机器控制的研究中，人工智能技术的出现和发展促进了机器人领域的创新和变革，使机器人在越来越多的领域中得到广泛的应用。本文将从人工智能在机器人领域中的应用方面展开分析和研究。
【关键词】　人工智能；机器人；应用【中图分类号】　G632.3 【文献标识码】　A 【文章编号】　2095-3089（2018）09-0237-01
课例研究
进行故障诊断；从预测角度应用神经网络作为动态预测模型进行故障预测；利用神经网络极强的非线性动态跟踪能力进行基于结构映射的故障诊断；从知识处理角度建立基于神经网络的诊断专家系统等。目前，为提高神经网络在实用中的学习和诊断性能，主要从神经网络模型本身改进和模块化模型诊断策略两方面开展研究；同时，与模糊逻辑的结合研究也是一个研究热点。
3、分布式人工智能（distributed AI，简称DAI）在机器人领域中的应用。分布式人工智能是分布式计算机与人工智能相结合的结果。DAI 系统具有互操作性，即不同的异构系统在快速变化的环境中具有交互信息和协同工作能力，其研究目标是创建一种能描述自然与社会系统的精确概念模型。DAI 中的智能并非独立存在的概念，智能在团体协作中实现，因而其主要研究问题是各智能体之间的合作方法与对话机制，包括分布式问题求解和多智能体系两个领域。一方面，智能体系研究成果（理论及方法）依据多智能体系的特性来组织和控制多个机器人，使之通过协作完成单个机器人无法完成的复杂任务是多智能体系理论发展的一条捷径。另一方面，多智能体系为多
智能体的研究提供了一个理想的研究与试验平台，从而大大加快了多智能体理论和方法的研究过程。
随着人工智能技术的快速发展遗传算法、蚁算法等的出现，机器人路径规划问题也得到了相应发展。随着机器人在人类生活中出现，使各行各业得到了飞速的发展，人工智能理论起了非常关键的作用。在不远的未来，相信有人类特性的智能机器人不是幻想，同时更先进的各种领域机器人会被AI 专家制造出来。所以人工智能在机器人领域中的应用，不仅促进了机器人领域的发展和创新，还会改善我们的生活。
参考文献：
[1] 于大方.青岛广播电视大学理工部.《浅谈人工智能及其应用领域》[2] 尹朝庆，尹浩.中国水利水电出版社.《人工智能与专家系统》[3]洪炳熔.计算机世界网（09年第27期）.《空间机器人研究及应用领域》[4] Navi Brain 翻译.金晶立.科学出版社.《机器人集锦》[5]蔡自星.科学出版社.《智能机器人及其发展》
法则1
　设函数
和
在点a
的某个去心邻域
内有定义，且满
足：
（1）及；（2）和
在
内可导，且
；
（3）（A 为常数，或为∞）
则有
=
。
法则2
　设函数
和在点a
的某个去心邻域
内有定义，且
满足：
（1）；
（2）和
在
内可导，且
；
（3）（A 为常数，或为∞）
则有
=
洛必达法则可处理，，
，
，
，
，型。
例1：已知函数
，曲线
在点
处的切线方
程为.
（Ⅰ）求、的值；
（Ⅱ）如果当
，且
时，
，求的取值范围.
解：（1）“过程略”  解得，
.（2）当，且
时，
，即，也即
，记
，
，
且
则，记，则
，
从而在上单调递增，且
，因此当时，
，
当
时，
；
当
时，
，
当时，
，所以在
朱贝贝上单调递减，在
上单调递增.
由洛必达法则有
，
即当
时，
，即当
，且
时，
.因
为
恒成立，所
以.综上所述，当
，
且
时，
成立，的取值范围为
.
注：本题由已知很容易想到用分离变量的方法把参数分离出来.然后对分离出来的函数
求导，研究其单调性、极值.此时遇到了“当
时，函数值没有意义”这一问题，导致考生陷入困境，此时诺必达
法则就能完美解决这个问题，所以对尖子生来说这个方法很有必要。
例2：设函数。
·若，求的单调区间；·若当时，求的取值范围
解：（1）时，，
.
当时，；当
时，.
故在单调减，在单调增
（2）当
时，，对任意实数a，均在；当
时，
等价于
令
（x>0），则
，
令
，
则，，
知在上为增函数，；知
在
上为增函数，；
，g（x）在
上为增函数。
由洛必达法则知，，
故
综上，知a 的取值范围为
。
通过以上例题的分析，我们不难发现应用洛必达法则解决的试题应满足：可以分离变量；
导数可以确定分离变量后一端新函数的单调性；出现“”或“
”型式子.
参考文献：
[1]朱贝贝.关于洛必达法则的“优越性”和“有效性”──对某些教科书的商榷意见《广西教育学院学报》1995年第Z1期。
[2]鲁金松、杨东梅.诺必达法则的使用例析《数理天地》高中板2007年第10期。
洛必达法则在高中数学的实际应用
■罗　尧　（贵州省六盘水市第一实验中学　553000）
【摘　要】　诺必达法则是高等数学中导数运用的一个重要定理，主要用于解决函数的极限问题，高考数学一些压轴题中使用诺必达法则往往会收到很好的效果。
【关键词】　洛必达法则；极限；去心领域【中图分类号】　G63.21 【文献标识码】　A 【文章编号】　2095-3089（2018）09-0238-01