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人工智能的发展时期7个阶段

第一阶段

　　50年代人工智能的兴起和冷落。人工智能概念首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题、求解程序、LISTP 表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是：重视问题求解的方法，忽视知识重要性。

　　第二阶段

　　60 年代末到 70 年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮。DENDRAL化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR探矿系统、Hearsay-Ⅱ语音处理系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。并且，1969 年成立了国际人工智能联合会议。

　　第三阶段

　　80年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了很大发展。日本1982年开始了”第五代计算机研制计划”，即“知识信息处理计算机系统KIPS”，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。

　　第四阶段

　　80年代末，神经网络飞速发展。1987年，美国召开第一次神经网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生。此后，各国在神经网络方面的投资逐渐增加，神经网络迅速发展起来。

　　第五阶段

　　90年代，人工智能出现新的研究高潮。由于网络技术特别是国际互连网的技术发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解，而且研究多个智能主体的多目标问题求解，使人工智能更面向实用。另外，由于Hopfield多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。人工智能已深人到社会生活的各个领域。

仪器分析法的局限性

包括：

1. 仪器成本高：往往需要精密的仪器设备，如质谱仪、色谱仪等，这些设备的价格较高，不是所有实验室都能拥有。

2. 操作难度大：许多仪器分析方法需要经过专门的培训和学习才能掌握，而且操作过程比较复杂，对实验条件和实验技能的要求比较高。

3. 样品制备复杂：在进行仪器分析前，往往需要对样品进行复杂的制备和前处理，如萃取、干燥、研磨等，这些过程可能会对样品的某些性质造成影响。

4. 检测结果误差：仪器分析方法往往存在一定的误差，如测量精度不够准确或干扰因素较多等，这会影响到结果的可靠性。

5. 无法替代人工：虽然仪器分析方法可以自动化地完成一些分析任务，但仍然需要人工操作，不能完全替代人工检测。

综上所述，仪器分析法存在一定的局限性，需要根据实际情况选择合适的方法进行检测和分析。

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对于逐点扫描得到的一段质谱数据，数据处理的首要任务是峰位置的判别。其实质是峰数据与既有模型的匹配过程，这与质谱仪的特性、扫描参数以及数据的统计信息等多种因素有关系。简单情况下，连续几个数据都大于设定的阈值（如最大值5％）即可认为该段数据是峰数据，而剩余的数据可认为是本底。

在峰位置判别的基础上，根据本底数据判断谱段的基线。可将感兴趣谱段的非峰数据（未被标记）的平均值作为基线。但对于大范围的质谱扫描谱，可能存在不同谱段本底不同的现象，因此当处理几十个质量扫描范围质谱数据时，应注意基线的波动。

对于每个具有一定幅度的质量峰，确定其峰中心位置是数据处理的重要一环。质量峰的位置准确，才能正确地反映离子流强度的变化。对于左右对称的峰，其峰中心一般取两个半高横坐标的中心；对于左右不对称的峰，可分别对峰两侧的斜坡作延长线，两延长线的交点位置即可作为峰中心。在作峰中心时，数据的涨落往往给计算结果带来显著的偏差，这也是峰中心标定的误差来源。对于平顶不明显的谱图，可以使用二次曲线拟合得到离子流强度。

对于每个峰位置，原始数据的横坐标可能是计算机设定的DAC数值，也可能是按照时间排列的序列数。要通过计算机自动标定每个峰位置对应的质量数，除了要求一定的峰数据的量，还必须有对应的扫描参数和数据库支持。可人工指定几个峰位置对应的质量数，再由计算机根据扫描参数与质量数之间的线性或非线性关系算出其他相邻峰的位置，从而可画出峰强度质量谱图。

对扫描峰离子信号的强度计算，第一种是峰高法，用峰中心位置的数据（或连续几个数据的均值）减去基线数据作为离子信号强度；第二种是峰面积法，用该峰数据（一般选大于5％峰高的数据）和基线围成的面积作为离子信号强度；第三种是采用窗口数据累加，即以峰中心位置开始向大质量数和小质量数寻找固定长度，确定一个质量范围，将该质量范围内的数据平均值减去基线数据作为离子信号强度。

离子峰数据的涨落和基线的涨落都对测试数据有较大的影响，比较而言，峰面积法的精度高于其他方法。

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