人机界面系统智能化发展趋势研究

摘 要：人机界面的数据信息系统的挖掘和实现关系到很多热点的内容，其中人机界面智能化系统已经在很多领域得到广泛的应用，设计多方面的开发系统，也属于智能开发软件的构成系统，在这种开发环境下，智能化的人机界面系统能够应用到很多方面。主要包括界面的开发环境以及主流系统的运行环境等。本文主要研究了人机界面智能化发展的趋势，供读者参考。

关键词：人机界面；系统智能化；发展趋势

人机界面的智能化系统的发展，主要包括软件系统界面友好、可视化程度高、扩展功能强。重点开发了用户模块、数据管理模块、图像管理模块等可视化功能。在数据层与逻辑层的交互中，包含一种主流媒体的接口。在表现层中，利用下拉列表、表格、和MSCHART的饼形图、曲线图、柱状图等插件，实现可视化效果与人机交互功能。在智能人工界面系统系统中经过数据预处理、属性约简、SVM建模及优化，以及识别等环节。

1 人机界面智能化系统的设计与描述

人工界面系统是使用自动或半自动的方式来挖掘隐藏在数据中资源的过程。也称为数据库中进行知识发现的过程。人工界面系统智能化是从海量复杂的数据中经过一系列的归纳提炼后，采用提取或“挖掘”知识的过程。也就是用规律去预测未来。广义的人工智能界面系统是在在数据库的海量数据中寻求潜在有用的信息，狭义的人工界面系统智能化是对于数据进行处理和分析，以便使数据达到最佳效果。对于系统的分类与预测、聚类分析、关联规则、演变分析、特征与差别等等。

2 人机界面智能化系统的任务

人工界面系统智能化的操作任务，可以分类两类人工界面系统方法：一类是描绘数据库中数据的一般特性，这个描述过程具有挖掘性，与一般的系统向比较存在很大的差别，对数据进行推理以及演示的过程，包括很多方面的内容，整体的构成同样采用了数据模型以及函数数据分类的形式，对一些未知对象进行预测和管理，能够实现数据发展的趋势，整体的系统构成等方面也存在一定的限制性内容。其中整体的构成与现有的数据发展模式，能够实现数据库的完美结合。

图1 人工智能化系统的构成

3 人工智能化系统技术的发展阶段

（1）关于传统数据形式的而发展阶段，统的数据挖掘技术，使用历史长久且相对成熟。其中包括统计分析类数据挖掘技术、数据的聚集与度量技术、柱状图、线形回归、非线性回归、聚类、最邻近法等等，其中以统计分析技术的聚类、决策树等有效的方式，都被应用在金融以及经济等众多领域，整体的构成存在很多相似性的内容，在完成过程中实现整体效果的分析了处理。等方法最为突出，常被应用于经济、金融等诸多领域。

（2）现代人工智能化系统技术发展阶段。在这个阶段中，包括很多放年的技术挖掘等内容，涉及规则类型以及网络传系统等方面的内容。整体的构成系统，与系统相互之间的分类等都是联系在一起的过程。重点的内容包括关联规则型。其目的是挖掘隐藏在数据间的相互关系，其用于值域的基数很高或有多个二值属性列的数据库，更多用于无监督学习的知识发现中，如超时扫描纪录的销售数据。 神经网络数据传输形式，对未经训练数据具有较强的分类能力。因此曾受到广泛使用。此外，在数据聚类分析中，该方法也得到较好应用。其中基于自组织神经网络和模糊神经网络技术最为突出，在应用中主要集中运用在预测、模式学习、联想记忆、优化计算和聚类等很多领域。在这些情况下，都会造成精确度不准确的形式，相比之下都采用了计算机进化的形式。

进化计算方法在数据挖掘过程中主要用于分类和优化，或对其他数据挖掘技术的合适度进行评价。比如，遗传算法作为一种基于自然选择和生物遗传机制的优化技术已经在机器学习、控制系统、模式识别、及社会科学领域得到广泛应用。而且该方法常与其它数据挖掘技术相结使用，以提高数据挖掘的处理效率。

（3）人工智能化操作系统在未来的发展方向

针对人工智能化的操作系统，主要是指对数据的话反，也涉及到知识库的内容，其中包含了数据库知识等，从其中数据形式发展过程中，经常会出现一些异常数据的形式，他影响了数据任务的发展，属于一种简约性的提取过程，倾向于多种方式的相互融合与集成。智能算法的融合与集成。在智能挖掘方法中，现今其更倾向于多种方法的融合与集成，从而提高其应用效果。比如，在支持向量机（SVM）的建模中采用粒子群（PSO）进行模型优化，可以得到理想的预测模型；又如半定规划相应的算法工程，与核心的自然函数联系在一起，对提升函数的分析精度等方面具有很重要的作用。也能够得到其他系统的支持，实现整体效果的提升。

结束语：

人工界面的智能化系统，具有广阔的发展前景。发展趋势涉及很多内容，本文研究的只是一小部分内容，存在很多局限性。■

参考文献

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