人工智能論文精品【15篇】
在現(xiàn)實(shí)的學(xué)習(xí)、工作中，大家對論文都再熟悉不過了吧，論文是對某些學(xué)術(shù)問題進(jìn)行研究的手段。那么問題來了，到底應(yīng)如何寫一篇優(yōu)秀的論文呢？下面是小編整理的人工智能論文，僅供參考，歡迎大家閱讀。
人工智能論文1
摘要：隨著工業(yè)領(lǐng)域的迅猛發(fā)展，自動化、智能化被當(dāng)做是電氣控制領(lǐng)域的重點(diǎn)發(fā)展趨勢。為了讓電氣自動化控制中人工智能技術(shù)發(fā)揮更大的作用，本文概括了人工智能技術(shù)，闡述了人工智能技術(shù)在電氣自動化領(lǐng)域的使用實(shí)例，以此期望對有關(guān)工作人員能有幫助。
關(guān)鍵詞：電氣控制；自動化控制；人工智能
近年來隨著國內(nèi)外人工智能研究的興起與發(fā)展，越來越多的傳統(tǒng)領(lǐng)域開始思考能否在自己的產(chǎn)品生產(chǎn)線上使用人工智能技術(shù)，所以它的實(shí)際使用領(lǐng)域廣泛。現(xiàn)代社會的發(fā)展離不開人工智能技術(shù)的使用，特別是在現(xiàn)代工業(yè)的領(lǐng)域，在方法上需要依靠最新的人工智能技術(shù)為支持，但要做到讓人工智能技術(shù)在電氣自動化控制中更好的發(fā)揮作用，我們先要知道人工智能技術(shù)到底是什么樣的技術(shù)[1]。
1人工智能技術(shù)的概述
國內(nèi)的創(chuàng)新熱潮近幾年正在蓬勃的發(fā)展，各種新技術(shù)競相展現(xiàn)，人工智能技術(shù)也逐漸成熟了，而且它在當(dāng)今社會中的使用也更加寬泛。人工智能技術(shù)的建立，不僅要有計算機(jī)技術(shù)知識進(jìn)行有效支持，還與其他學(xué)科知識息息相關(guān)，人工智能技術(shù)通俗上講就是生產(chǎn)出可以替代人類來工作的智能化機(jī)器人，將來許多崗位都可以由機(jī)器來替代人類工作[2]。隨著科技的日新月異，科學(xué)家們已經(jīng)成功地生產(chǎn)出了類似于人腦一樣思考的人工大腦芯片，并將這種新技術(shù)命名為人工智能技術(shù)。在人們平常的生產(chǎn)活動中，已有非常多的范圍都使用了人工智能技術(shù)，而且它們的現(xiàn)實(shí)使用效率非常高。
2人工智能技術(shù)在電氣自動化中的應(yīng)用廣闊前景
電氣自動化中應(yīng)用人工智能技術(shù)，不僅在極大程度上讓工人更好的操控電氣自動化設(shè)備，還極大地減少了電氣自動化的使用成本，這說明發(fā)展人工智能技術(shù)的前景是非常有利的。
2.1電氣自動化控制中加入人工智能技術(shù)的重要性
人工智能技術(shù)同人類的工作方式相比有許多人類不能替代的優(yōu)勢，例如人工智能對于數(shù)字和程式非常敏感，可以長時間的集中于處理同一個問題，這些優(yōu)勢可以幫助人類解決一些繁復(fù)的工作，所以電氣自動化控制中應(yīng)用人工智能技術(shù)后，它一定可以為人類創(chuàng)造更大的價值[3]。
2.2人工智能技術(shù)在電氣自動化控制中的應(yīng)用優(yōu)勢
因為電氣設(shè)備的復(fù)雜性和連貫性的要求，所以對電氣設(shè)備的設(shè)計人員就提出了非常高的專業(yè)要求，除了具備非常扎實(shí)的專業(yè)知識以外，還要求他們的設(shè)計最好可以結(jié)合最新的科學(xué)技術(shù)。在電氣自動化控制中使用人工智能技術(shù)之后，會帶來很多便利性，具體表現(xiàn)為下面這4點(diǎn)：（1）數(shù)據(jù)的收集與運(yùn)算都能利用人工智能技術(shù)來實(shí)現(xiàn)，因為擁有了這一作用，以此一來就能對電氣設(shè)備的每樣數(shù)值開展收集，還可立即對數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)算，因此能讓電氣自動化的現(xiàn)實(shí)管控效果得以大范圍提高。（2）人工智能技術(shù)可實(shí)現(xiàn)連續(xù)的監(jiān)管并實(shí)現(xiàn)必要的報警。人工智能技術(shù)能同步監(jiān)控電氣系統(tǒng)中主要設(shè)備的模擬數(shù)據(jù)值。（3）人工智能管控的操縱監(jiān)控系統(tǒng)較高效。能夠通過鼠標(biāo)、鍵盤來對電氣設(shè)備實(shí)行自動化管控，因為使用管控流程就能夠?qū)崿F(xiàn)同步并網(wǎng)帶負(fù)荷操縱，以此以來不僅能夠大范圍減少工作人員的勞動時間，還能讓控制效率得以提升，這同目前工業(yè)發(fā)展的現(xiàn)實(shí)需要非常符合[4]。（4）差錯記載功能也是人工智能技術(shù)擁有的獨(dú)特特點(diǎn)，人類可以更好的運(yùn)用這個技術(shù)來監(jiān)測每一個運(yùn)行環(huán)節(jié)中出現(xiàn)的點(diǎn)滴差池，以此來調(diào)試設(shè)備使其達(dá)到最佳的狀態(tài)，這從根本上提高了電氣設(shè)備的運(yùn)行效率和使用安全度，使其更好的為人類服務(wù)。
3人工智能技術(shù)在電氣自動化中的應(yīng)用分析
因為目前從根本上升級了人工智能技術(shù)，加上它技術(shù)的逐漸完備，越來越多的電氣設(shè)備開始同人工智能技術(shù)掛鉤，為了更加直觀的介紹人工智能設(shè)備的特點(diǎn)與技術(shù)屬性，筆者主要對電氣自動化設(shè)備中人工智能技術(shù)的使用和電氣管控流程中人工智能技術(shù)的使用開展了辨析。
3.1人工智能技術(shù)在電氣自動化設(shè)備中的應(yīng)用
電氣自動化系統(tǒng)有極大的.繁雜性，它主要牽扯到許多范圍與科目，這就對操控電氣自動化設(shè)備的員工提出了很高的要求，他們應(yīng)該擁有很高的職業(yè)素養(yǎng)，而且還要有充足的知識儲備。因為電氣自動化體系相當(dāng)繁雜，所以在現(xiàn)實(shí)操控中的效率性要加強(qiáng)，這樣才能極大程度地降低因為不合理使用，導(dǎo)致出現(xiàn)非常規(guī)錯誤，有時更可能導(dǎo)致安全事故等。這些問題的解決都可憑借人工智能技術(shù)來達(dá)成，就人工智能技術(shù)自身來看，其系統(tǒng)中心主要是計算機(jī)系統(tǒng)，經(jīng)由編輯每種操控系統(tǒng)，能夠使計算機(jī)控制中的智能管控得以更好的施行[5]。
3.2人工智能技術(shù)在電氣控制過程中的應(yīng)用
就電氣自動化的管控流程來看，人工智能可以幫助人類更好的控制電氣設(shè)備。在電氣設(shè)備的控制系統(tǒng)中，引入人工智能的現(xiàn)金技術(shù)后，能讓實(shí)際工作操作效果在很大范圍上得以提升，還能使得整個操作過程實(shí)現(xiàn)無人化監(jiān)管，這樣一來達(dá)到了企業(yè)節(jié)約成本的目的，尤其是不用再去花費(fèi)大筆的人工費(fèi)用。除此之外就從整個控制過程來看，人工智能技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)同多臺設(shè)備的同時控制，專家體系、模擬操控和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)操控是其首要應(yīng)用的人工智能系統(tǒng)[6]。
4總結(jié)
科技的發(fā)展讓人類的生活更加便利與美好，人工智能技術(shù)的發(fā)揮在那越來越推進(jìn)了現(xiàn)代工業(yè)的更好發(fā)展。因為人工智能技術(shù)具備相當(dāng)多的優(yōu)點(diǎn)，它是這些年來發(fā)展起來的一門新興高科技技術(shù)，它在實(shí)際應(yīng)用中有巨大的使用效率，不僅在電氣自動化控制中，加入人工智能技術(shù)后，極大程度上提高了電氣設(shè)備的控制度，讓它能更好的的服務(wù)人類生產(chǎn)活動；同時電氣設(shè)備上結(jié)合了人工智能技術(shù)，讓電氣自動化設(shè)備的操控系統(tǒng)變得更加簡潔，提高了員工操控效率；降低了企業(yè)的人力物力成本，使得生產(chǎn)流程更加科學(xué)、連貫，所以大力發(fā)展人工智能技術(shù)與電氣自動化的結(jié)合是非常有必要的研究。
參考文獻(xiàn)：
[1]湯石敏.基于人工智能技術(shù)的電氣自動化控制探討[J].中國科技博覽,20xx(01)．
[2]陳浩.電氣自動化控制中的人工智能技術(shù)探究[J].商品與質(zhì)量：消費(fèi)研究,20xx(02)．
[3]孫偉.電氣自動化控制中人工智能技術(shù)的應(yīng)用研究[J].科技創(chuàng)新與應(yīng)用,20xx(07)．
[4]何翔.人工智能技術(shù)在電氣自動化控制中的應(yīng)用研究[J].科技風(fēng),20xx(15)．
[5]黃開平.高級項目中自動化系統(tǒng)的應(yīng)用[J].電氣時代,20xx(02)．
[6]趙小慶,劉健.中國配電自動化的進(jìn)展及若干建議[J].電力系統(tǒng)自動化,20xx(10)．
人工智能論文2
隨著數(shù)字智能技術(shù)的不斷進(jìn)步，人工智能技術(shù)在電氣自動化控制系統(tǒng)中的應(yīng)用也日益廣泛。因此，在電氣自動化控制系統(tǒng)中，為提高生產(chǎn)力水平、方便人們?nèi)粘Ｉ睿枰哟髮θ斯ぶ悄芗夹g(shù)的應(yīng)用研究，實(shí)現(xiàn)自動化體系的升級和發(fā)展需要。本文主要以人工智能技術(shù)的應(yīng)用理論和現(xiàn)狀入手，具體介紹了電氣自動化控制中人工智能技術(shù)的應(yīng)用對策，最終提高經(jīng)濟(jì)效益和社會效益。
引言
電氣自動化是一門實(shí)踐性較強(qiáng)的應(yīng)用性科學(xué)，主要研究電氣系統(tǒng)的運(yùn)行控制和研發(fā)。人類社會文明發(fā)展至今在科學(xué)技術(shù)方面的最大進(jìn)步，主要是實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)中機(jī)械設(shè)備運(yùn)行和控制的自動化和智能化。研究人工智能技術(shù)在電氣自動化控制中的應(yīng)用，有助于推動電氣系統(tǒng)自動化的進(jìn)一步發(fā)展，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)運(yùn)行的智能化，使得其更加安全穩(wěn)定，最終提高企業(yè)的生產(chǎn)效率，提高市場競爭力。
1 人工智能技術(shù)的應(yīng)用理論
人工智能是一門新型的計算機(jī)科學(xué)，介于自然科學(xué)和社會科學(xué)邊緣之間，研究對象主要是智能搜索、邏輯程序設(shè)計、自然語言問題和感知問題等。人工智能技術(shù)的本質(zhì)就是模擬人類思維進(jìn)行信息編碼的過程，主要是結(jié)構(gòu)模仿和功能模擬兩種思維模擬方式。前者模擬形式主要是對人類大腦機(jī)制進(jìn)行模擬，制造出類似人腦的機(jī)器設(shè)備;后者模擬主要是從人腦的功能角度出發(fā)，對人類大腦思維功能進(jìn)行模擬。較為成功的典型事件就是現(xiàn)代的電子信息計算機(jī)，順利地模擬人類大腦思維進(jìn)行信息編碼。
人工智能不是人的智能，更不是對人的智力功能的超越，其不同于人類大腦運(yùn)行的`顯著特征主要有四個方面：是機(jī)械的無意識的物理過程;無社會性;不具備人類意識的創(chuàng)造力;功能是在人類大腦思維之后產(chǎn)生的。應(yīng)用人工智能技術(shù)在電氣自動化控制系統(tǒng)中，可以極大地節(jié)省人力資源，降低成本。同時，不控制目標(biāo)模型就可以提高操作的準(zhǔn)確度，降低誤差。此外，這樣還能保證產(chǎn)品的規(guī)范，提高性能。
2 人工智能技術(shù)的應(yīng)用現(xiàn)狀
近年來，人工智能技術(shù)得到了公眾的高度重視，大多數(shù)的專業(yè)性高校和科研單位都對其在電氣自動化系統(tǒng)中的應(yīng)用開展了眾多工作，現(xiàn)下的人工智能技術(shù)主要應(yīng)用在電氣設(shè)備的設(shè)計、事故及故障診斷和電氣控制過程中的監(jiān)控預(yù)警等工作。首先，在電氣自動化系統(tǒng)中電氣設(shè)備的設(shè)計方面，設(shè)備的結(jié)構(gòu)設(shè)計較為繁瑣復(fù)雜，涉及面較廣，要求操作設(shè)計人員具備較多的實(shí)踐經(jīng)驗。其次，在事故及故障診斷方面，人工智能技術(shù)可以利用模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等發(fā)揮優(yōu)勢，做好預(yù)警監(jiān)控工作。最后，在電氣控制過程中應(yīng)用人工智能技術(shù)，主要依靠神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊控制和專家系統(tǒng)三種方式，其中模糊控制應(yīng)用較為普遍，以AI控制為主。
3 電氣自動化控制中的人工智能技術(shù)的應(yīng)用對策
根據(jù)上部分分析的人工智能技術(shù)在電氣自動化控制系統(tǒng)的應(yīng)用現(xiàn)狀，可知為實(shí)現(xiàn)電氣自動化控制系統(tǒng)運(yùn)行的高效性、提高人工智能技術(shù)的應(yīng)用性，對策主要有以下三個方面：應(yīng)用于電氣設(shè)備設(shè)計、應(yīng)用于事故及故障診斷和應(yīng)用于電氣控制過程。
3.1 應(yīng)用于電氣設(shè)備設(shè)計
根據(jù)諸多電氣工程的實(shí)踐證明，只有具備各相關(guān)專業(yè)的學(xué)科知識和技藝才能真正實(shí)現(xiàn)電氣自動化控制系統(tǒng)的高效性，使其穩(wěn)定運(yùn)行。在電氣設(shè)備的設(shè)計中應(yīng)用人工智能技術(shù)，可以簡化工作，降低人力成本。因此，企業(yè)擁有一批素質(zhì)高的設(shè)計團(tuán)隊，這是電氣自動化控制系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)高效性的關(guān)鍵之一。此外，企業(yè)需要采取先進(jìn)的人工智能技術(shù)進(jìn)行電氣設(shè)備的設(shè)計工作，尤其是結(jié)構(gòu)設(shè)計工作。具體來說，人工智能技術(shù)在進(jìn)行電氣設(shè)備設(shè)計時主要是采用遺傳算法升級計算機(jī)系統(tǒng)，全面提高產(chǎn)品的研發(fā)、設(shè)計和生產(chǎn)，優(yōu)化設(shè)計產(chǎn)品。
3.2 應(yīng)用于事故及故障診斷
電氣故障診斷，指的是對電氣自動化控制系統(tǒng)中機(jī)械設(shè)備的先關(guān)信息進(jìn)行確定，判斷技術(shù)和運(yùn)行狀況是否正常，如果出現(xiàn)異常，可以及時確定故障的具體內(nèi)容和性質(zhì)部位，找出故障原因并提出解決對策。而在電氣設(shè)備運(yùn)行時，不確定因素較多，使得系統(tǒng)容易出現(xiàn)各種類型的故障和事故，如果無法及時確定故障的性質(zhì)和部位，將會給員工的人身安全帶來威脅，企業(yè)也會承受較大的經(jīng)濟(jì)損失。因此，及時判斷分析事故并做好故障診斷工作，是一項至關(guān)重要的工作。可以在傳統(tǒng)的電氣控制系統(tǒng)中，采取一些新型的人工智能技術(shù)進(jìn)行診斷。比如說，在診斷變壓器的故障中，我們可以引入人工智能技術(shù)進(jìn)行診斷，在節(jié)省人力物力的同時保證診斷的精確性，也可以在對發(fā)動機(jī)和發(fā)電機(jī)等電氣機(jī)械設(shè)備進(jìn)行事故診斷時引入人工智能技術(shù)，提高精確度，以達(dá)到良好的工作效果，實(shí)現(xiàn)企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益。
3.3 應(yīng)用于電氣控制過程
人工智能技術(shù)在電氣自動化控制系統(tǒng)中起著關(guān)鍵性作用，是電氣行業(yè)中的重要部分。實(shí)現(xiàn)電氣自動化控制的人工智能化，有助于降低工作成本，提高工作效率，實(shí)現(xiàn)資源優(yōu)化和最佳配置。在傳統(tǒng)的電氣自動化控制過程中，由于過程的繁瑣復(fù)雜操作人員容易出現(xiàn)錯誤，而采取人工智能化技術(shù)則可以避免這些人為錯誤。人工智能技術(shù)主要采取神經(jīng)系統(tǒng)的控制、專家系統(tǒng)的高效控制和模糊控制。現(xiàn)在最常用的技術(shù)方式是模糊控制，通過模糊控制借助直流電和交流電的傳動最終實(shí)現(xiàn)電氣自動化控制系統(tǒng)的智能化控制。模糊控制可以具體分為Surgeno和Mamdan兩種表現(xiàn)形式，前者是后者的特殊情況，兩者均用來調(diào)速控制。
在電氣領(lǐng)域里，人工智能技術(shù)可以運(yùn)用到日常操作中。我們可以利用家庭電腦實(shí)現(xiàn)對電氣自動化控制系統(tǒng)的遠(yuǎn)程操作控制。具體來說，是通過采用人工智能技術(shù)預(yù)先設(shè)計好的既定程序控制操作過程，實(shí)現(xiàn)設(shè)備智能化，及時掌控全局。
4 總結(jié)
綜上所述，電氣自動化控制中的人工智能技術(shù)的應(yīng)用研究，既能實(shí)現(xiàn)工作效率的提高，還能降低運(yùn)行成本，更好地實(shí)現(xiàn)電氣系統(tǒng)的自動化智能化控制。此外，隨著科學(xué)技術(shù)的飛速發(fā)展，人工智能技術(shù)在電氣自動化控制中的應(yīng)用面臨著巨大的機(jī)遇和挑戰(zhàn)，需要學(xué)者們不斷研究和完善，使其得到更好的應(yīng)用。
人工智能論文3
一、人工智能在電氣工程自動化中的應(yīng)用現(xiàn)狀與特征優(yōu)勢分析
結(jié)合當(dāng)前我國電氣工程自動化技術(shù)的現(xiàn)狀，人工智能在電氣工程自動化中的應(yīng)用實(shí)現(xiàn)主要表現(xiàn)在應(yīng)用于電氣工程電氣產(chǎn)品以及設(shè)備設(shè)計、對于電氣工程的智能化控制和作為一種技術(shù)在電氣工程自動化過程中進(jìn)行應(yīng)用實(shí)現(xiàn)。首先，人工智能在電氣工程設(shè)備以及產(chǎn)品中的設(shè)計應(yīng)用主要體現(xiàn)在，對于已經(jīng)設(shè)計成型電氣設(shè)備以及工程產(chǎn)品，人工智能技術(shù)能夠在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)進(jìn)一步的優(yōu)化改善。傳統(tǒng)的電氣工程產(chǎn)品與設(shè)備設(shè)計主要是借助設(shè)計人員的豐富產(chǎn)品設(shè)計經(jīng)驗，以手工設(shè)計的形式完成實(shí)現(xiàn)，而人工智能應(yīng)用下實(shí)現(xiàn)的電氣工程產(chǎn)品與設(shè)備設(shè)計，在借助人工智能化系統(tǒng)自身的豐富電氣工程知識與設(shè)計經(jīng)驗情況下，以系統(tǒng)自動化設(shè)計實(shí)現(xiàn)為主，具有較高的自動化，對于減少產(chǎn)品設(shè)計所需的時間以及成本費(fèi)用，提高產(chǎn)品設(shè)計質(zhì)量效率等，都有著積極的作用和意義。其次，人工智能在電氣工程自動化中的智能化控制應(yīng)用，主要體現(xiàn)在通過人工智能技術(shù)在電氣工程運(yùn)行中能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)信息的收集與自動處理、控制、管理，具有比自動化更高一級的運(yùn)行控制系統(tǒng)，對于電氣工程自動化的`發(fā)展也有著積極的作用意義。最后，電氣工程自動化中的智能化技術(shù)應(yīng)用主要體現(xiàn)在電氣工程自動化逐漸朝著智能化的方向進(jìn)行研究發(fā)展，數(shù)據(jù)信息的智能化處理在電氣工程自動化中也實(shí)現(xiàn)了較為普遍的應(yīng)用。以電氣工程自動化中人工智能應(yīng)用實(shí)際為例，人工智能控制系統(tǒng)作為電氣工程自動化中應(yīng)用較多的一種人工智能現(xiàn)象，該控制系統(tǒng)在實(shí)際運(yùn)行應(yīng)用中與傳統(tǒng)控制熊相比，首先受到外界的作用因素影響比較小，不需要精確的動態(tài)模型以及環(huán)境要求，其次，該控制系統(tǒng)在實(shí)際工作運(yùn)行中的適用性相對較好，操作應(yīng)用比較方便，運(yùn)行過程中能夠自動完成參數(shù)的調(diào)整，此外，工作運(yùn)行一致性也比較突出，能夠有效減小工作運(yùn)行中的誤差。最后，與傳統(tǒng)的電氣工程控制系統(tǒng)相對比，人工智能控制系統(tǒng)在很大程度上解放了電氣工程中的運(yùn)行成本與勞動強(qiáng)度、人力需求等。
二、電氣工程自動化中的人工智能應(yīng)用分析
結(jié)合電氣工程自動化實(shí)際情況，人工智能在電氣工程自動化中的應(yīng)用實(shí)現(xiàn)主要體現(xiàn)在電氣工程產(chǎn)品的優(yōu)化設(shè)計以及電氣設(shè)備故障診斷、電氣設(shè)備運(yùn)行的智能控制、電力系統(tǒng)運(yùn)行管理上。首先，人工智能在電氣工程產(chǎn)品設(shè)計中的應(yīng)用，主要是指人工智能對于電氣產(chǎn)品設(shè)計中存在的很多人力無法解決與控制的問題得到了實(shí)現(xiàn)，并且在很大程度上縮減了電氣產(chǎn)品的設(shè)計成本與時間，提高電氣產(chǎn)品設(shè)計效率，保證了電氣產(chǎn)品設(shè)計質(zhì)量。其次，在進(jìn)行電氣工程中的電氣設(shè)備運(yùn)行故障與問題檢測中，人工智能技術(shù)借助自身的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論與模糊神經(jīng)知識，對于電力工程中的變電站以及發(fā)電機(jī)等電力設(shè)備及其運(yùn)行故障問題能夠?qū)崿F(xiàn)自動化檢測與處理，對于電力設(shè)備運(yùn)行安全性和穩(wěn)定性有了很大的保障。此外，通過人工智能手段還實(shí)現(xiàn)了全面系統(tǒng)的電力運(yùn)行系統(tǒng)的設(shè)計構(gòu)建，實(shí)現(xiàn)電力設(shè)備與系統(tǒng)的自動運(yùn)行控制。
三、結(jié)束語
總之，人工智能在電氣工程自動化中的應(yīng)用實(shí)現(xiàn)，不僅推動了電氣工程自動化水平的改進(jìn)提升，同時對于現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的發(fā)展進(jìn)步也有著積極作用和意義，具有較為突出的研究價值和意義。
人工智能論文4
機(jī)械電子工程與人工智能的關(guān)系探究
摘 要 近年來，世界各個發(fā)達(dá)國家競相發(fā)展機(jī)械電子工程，以提高本國的成產(chǎn)力水平，機(jī)械電子工程也不斷向智能化、網(wǎng)絡(luò)化、柔性化發(fā)展，機(jī)械電子工程與人工智能的完美融合給這一產(chǎn)業(yè)帶來了革命性的變革和驚人的經(jīng)濟(jì)效益。本文分別從機(jī)械電子工程、人工智能、兩者融合3個方面探討了這一趨勢。
關(guān)鍵詞 機(jī)械電子工程;人工智能;信息處理
0 引言
傳統(tǒng)的機(jī)械工程一般分為兩大類，包括動力和制造。制造類工程包括機(jī)械加工、毛坯制造和裝配等生產(chǎn)過程，而動力類工程包括各式發(fā)電機(jī)。電子工程與傳統(tǒng)的機(jī)械工程相比來言是較新的學(xué)科，兩者于上世紀(jì)逐漸結(jié)合在一起。最初，電子工程與機(jī)械工程是以塊與塊的分離模式或功能替代的模式相結(jié)合，隨著科學(xué)技術(shù)的不斷向前推動，傳統(tǒng)的機(jī)械工程與現(xiàn)代的電子工程通過信息技術(shù)有機(jī)的結(jié)合起來，形成了現(xiàn)在的機(jī)械電子工程學(xué)科。隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，機(jī)械電子工程由傳統(tǒng)的能量連接、動能連接逐步發(fā)展為信息連接，使得機(jī)械電子工程具有了一定的人工智能。傳統(tǒng)的機(jī)械電子工程通過現(xiàn)代的科學(xué)技術(shù)進(jìn)入到一個新的發(fā)展領(lǐng)域，同時，人工智能技術(shù)伴隨著機(jī)械電子工程的日益復(fù)雜，也得到了長足的發(fā)展。
1 機(jī)械電子工程
1.1 機(jī)械電子工程的發(fā)展史
20世紀(jì)是科學(xué)發(fā)展最輝煌的時期，各類學(xué)科相互滲透、相輔相成，機(jī)械電子工程學(xué)科也在這一時期應(yīng)運(yùn)而生，它是由機(jī)械工程與電子工程、信息工程、智能技術(shù)、管理技術(shù)相結(jié)合而成的新的理論體系和發(fā)展領(lǐng)域。隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，機(jī)械電子工程也變的日益復(fù)雜。
機(jī)械電子工程的發(fā)展可以分為3個階段：第一階段是以手工加工為主要生產(chǎn)力的萌芽階段，這一時期生產(chǎn)力低下，人力資源的匱乏嚴(yán)重制約了生產(chǎn)力的發(fā)展，科學(xué)家們不得不窮極思變，引導(dǎo)了機(jī)械工業(yè)的發(fā)展。第二階段則是以流水線生產(chǎn)為標(biāo)志的標(biāo)準(zhǔn)件生產(chǎn)階段，這種生產(chǎn)模式極大程度上提高了生產(chǎn)力，大批量的生產(chǎn)開始涌現(xiàn)，但是由于對標(biāo)準(zhǔn)件的要求較高，導(dǎo)致生產(chǎn)缺乏靈活性，不能適應(yīng)不斷變化的社會需求。第三階段就是現(xiàn)在我們常見的現(xiàn)代機(jī)械電子產(chǎn)業(yè)階段，現(xiàn)代社會生活節(jié)奏快，亟需靈活性強(qiáng)、適應(yīng)性強(qiáng)、轉(zhuǎn)產(chǎn)周期短、產(chǎn)品質(zhì)量高的高科技生產(chǎn)方式，而以機(jī)械電子工程為核心的柔性制造系統(tǒng)正是這一階段的產(chǎn)物。柔性制造系統(tǒng)由加工、物流、信息流三大系統(tǒng)組合而成，可以在加工自動化的基礎(chǔ)之上實(shí)現(xiàn)物料流和信息流的自動化。
1.2 機(jī)械電子工程的特點(diǎn)
機(jī)械電子工程是機(jī)械工程與電子技術(shù)的有效結(jié)合，兩者之間不僅有物理上的動力連結(jié)，還有功能上的信息連結(jié)，并且還包含了能夠智能化的處理所有機(jī)械電子信息的計算機(jī)系統(tǒng)。機(jī)械電子工程與傳統(tǒng)的機(jī)械工程相比具有其獨(dú)特的特點(diǎn)：
1)設(shè)計上的不同。機(jī)械電子工程并非是一門獨(dú)立學(xué)科，而是一種包含有各類學(xué)科精華的綜合性學(xué)科。在設(shè)計時，以機(jī)械工程、電子工程和計算機(jī)技術(shù)為核心的機(jī)械電子工程會依據(jù)系統(tǒng)配置和目標(biāo)的不同結(jié)合其他技術(shù)，如：管理技術(shù)、生產(chǎn)加工技術(shù)、制造技術(shù)等。工程師在設(shè)計時將利用自頂向下的策略使得各模塊緊密結(jié)合，以完成設(shè)計;2)產(chǎn)品特征不同。機(jī)械電子產(chǎn)品的結(jié)構(gòu)相對簡單，沒有過多的運(yùn)動部件或元件。它的內(nèi)部結(jié)構(gòu)極為復(fù)雜，但卻縮小了物理體積，拋棄了傳統(tǒng)的笨重型機(jī)械面貌，但卻提高了產(chǎn)品性能。
機(jī)械電子工程的未來屬于那些懂得運(yùn)用各種先進(jìn)的科學(xué)技術(shù)優(yōu)化機(jī)械工程與電子技術(shù)之間聯(lián)系的人，在實(shí)際應(yīng)用當(dāng)中，優(yōu)化兩者之間的聯(lián)系代表了生產(chǎn)力的革新，人工智能的發(fā)展使得這一想法變成可能。
2 人工智能
2.1 人工智能的定義
人工智能是一門綜合了控制論、信息論、計算機(jī)科學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、語言學(xué)、哲學(xué)等多門學(xué)科的交叉學(xué)科，是21世紀(jì)最偉大的三大學(xué)科之一。尼爾遜教授將人工智能定義為：人工智能是關(guān)于怎樣表示知識和怎樣獲得知識并使用知識的科學(xué)。溫斯頓教授則認(rèn)為：人工智能就是研究如何使計算機(jī)去做過去只有人才能做的智能工作。至今為止，人工智能仍沒有一個統(tǒng)一的定義，筆者認(rèn)為，人工智能是研究通過計算機(jī)延伸、擴(kuò)展、模擬人的智能的一門科學(xué)技術(shù)。
2.2 人工智能的發(fā)展史
2.2.1 萌芽階段
17世紀(jì)的法國科學(xué)家B.Pascal發(fā)明了世界上第一部能進(jìn)行機(jī)械加法的計算器轟動世界，從此之后，世界各國的科學(xué)家們開始熱衷于完善這一計算器，直到馮諾依曼發(fā)明第一臺計算機(jī)。人工智能在這一時期發(fā)展緩慢，但是卻積累了豐富的實(shí)踐經(jīng)驗，為下一階段的發(fā)展奠定了堅實(shí)的基礎(chǔ)。
2.2.2 第一個發(fā)展階段
在1956年舉辦的“侃談會”上，美國人第一次使用了“人工智能”這一術(shù)語，從而引領(lǐng)了人工智能第一個興旺發(fā)展時期。這一階段的人工智能主要以翻譯、證明、博弈等為主要研究任務(wù)，取得了一系列的科技成就，LISP語言就是這一階段的佼佼者。人工智能在這一階段的飛速發(fā)展使人們相信只要通過科學(xué)研究就可以總結(jié)人類的邏輯思維方式并創(chuàng)造一個萬能的機(jī)器進(jìn)行模仿。
2.2.3 挫折階段
60年代中至70年代初期，當(dāng)人們深入研究人工智能的工作機(jī)理后卻發(fā)現(xiàn)，用機(jī)器模仿人類的思維是一件非常困難的`事，許多科學(xué)發(fā)現(xiàn)并未逃離出簡單映射的方法，更無邏輯思維可言。但是，仍有許多科學(xué)家前赴后繼的進(jìn)行著科學(xué)創(chuàng)新，在自然語言理解、計算機(jī)視覺、機(jī)器人、專家系統(tǒng)等方面取得了卓爾有效的成就。1972年，法國科學(xué)家發(fā)現(xiàn)了Prolog語言，成為繼LISP語言之后的最主要的人工智能語言。
2.2.4 第二個發(fā)展階段
以1977年第五屆國際人工智能聯(lián)合會議為轉(zhuǎn)折點(diǎn)，人工智能進(jìn)入到以知識為基礎(chǔ)的發(fā)展階段，知識工程很快滲透于人工智能的各個領(lǐng)域，并促使人工智能走向?qū)嶋H應(yīng)用。不久之后，人工智能在商業(yè)化道路上取得了卓越的成就，展示出了頑強(qiáng)的生命力與廣闊的應(yīng)用前景，在不確定推理、分布式人工智能、常識性知識表示方式等關(guān)鍵性技術(shù)問題和專家系統(tǒng)、計算機(jī)視覺、自然語言理解、智能機(jī)器人等實(shí)際應(yīng)用問題上取得了長足的發(fā)展。
2.2.5 平穩(wěn)發(fā)展階段
由于國際互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的普及，人工智能逐漸由單個主體向分布式主體方向發(fā)展，直到今天，人工智能已經(jīng)演變的復(fù)雜而實(shí)用，可以面向多個智能主體的多個目標(biāo)進(jìn)行求解。
3 人工智能在機(jī)械電子工程中的應(yīng)用
物質(zhì)和信息是人類社會發(fā)展的最根源的兩大因素，在人類社會初期，由于生產(chǎn)力水平低，人類社會以物質(zhì)為首要基礎(chǔ)，僅靠“結(jié)繩記事”的方法傳遞信息，但隨著社會生產(chǎn)力的不斷發(fā)展，信息的重要性不斷被人們發(fā)現(xiàn)，文字成為傳遞信息最理想的途徑，最近五十年間，網(wǎng)絡(luò)的普及給信息傳遞帶來了新的生命，人類進(jìn)入到了信息社會，而信息社會的發(fā)展離不開人工智能技術(shù)的發(fā)展。不論是模型的建立與控制，還是故障診斷，人工智能在機(jī)械電子工程當(dāng)中都起著處理信息的作用。
由于機(jī)械電子系統(tǒng)與生俱來的不穩(wěn)定性，描述機(jī)械電子系統(tǒng)的輸入與輸出關(guān)系就變得困難重重，傳統(tǒng)上的描述方法有以下幾種：1)推導(dǎo)數(shù)學(xué)方程的方法;2)建設(shè)規(guī)則庫的方法;3)學(xué)習(xí)并生成知識的方法。傳統(tǒng)的解析數(shù)學(xué)的方法嚴(yán)密、精確，但是只能適用于相對簡單的系統(tǒng)，如線性定常系統(tǒng)，對于那些復(fù)雜的系統(tǒng)由于無法給出數(shù)學(xué)解析式，就只能通過操作來完成。現(xiàn)代社會所需求的系統(tǒng)日益復(fù)雜，經(jīng)常會同時處理幾種不同類型的信息，如傳感器所傳遞的數(shù)字信息和專家的語言信息。由于人工智能處理信息時的不確定性、復(fù)雜性，以知識為基礎(chǔ)的人工智能信息處理方式成為解析數(shù)學(xué)方式的替代手段。
通過人工智能建立的系統(tǒng)一般使用兩類方法：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)和模糊推理系統(tǒng)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)可以模擬人腦的結(jié)構(gòu)，分析數(shù)字信號并給出參考數(shù)值;而模糊推理系統(tǒng)是通過模擬人腦的功能來分析語言信號。兩者在處理輸入輸出的關(guān)系上有相同之處也有不同之處，相同之處是：兩者都通過網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的形式以任意精度逼近一個連續(xù)函數(shù);不同之處是：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)物理意義不明確，而模糊推理系統(tǒng)有明確的物理意義;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)運(yùn)用點(diǎn)到點(diǎn)的映射方式，而模糊推理系統(tǒng)運(yùn)用域到域的映射方式;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)以分布式的方式儲存信息，而模糊推理系統(tǒng)則以規(guī)則的方式儲存信息;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)輸入時由于每個神經(jīng)元之間都有固定聯(lián)系，計算量大，而模糊推理系統(tǒng)由于連接不固定，計算量較小;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)輸入輸出時精度較高，呈光滑曲面，而模糊推理系統(tǒng)精度較低，呈臺階狀。
隨著社會的不斷發(fā)展，單純的一種人工智能方法已經(jīng)不能滿足日益增長的社會需要，許多科學(xué)家開始研究綜合性的人工智能系統(tǒng)。綜合性的人工智能系統(tǒng)采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)與模糊推理系統(tǒng)相結(jié)合的方法，取長補(bǔ)短，以獲得更全面的描述方式，模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)便是一成功范例。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)做到了兩者功能的最大融合，使信息在網(wǎng)絡(luò)各層當(dāng)中找到一個最適合的完全表達(dá)空間。邏輯推理規(guī)則能夠?qū)υ鰪?qiáng)節(jié)點(diǎn)函數(shù)，為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)提供函數(shù)連結(jié)，使兩者的功能達(dá)到最大化。
4 結(jié)論
科學(xué)的不斷發(fā)展帶來的不僅是學(xué)科的高度細(xì)化、深化，而且是學(xué)科間的高度融合。人工智能就是各學(xué)科交叉與綜合之后的結(jié)果，秉承這一天性，人工智能與機(jī)械電子工程自然的進(jìn)行了完美融合，這一全新領(lǐng)域的發(fā)展必將引領(lǐng)世界潮流，促進(jìn)生產(chǎn)力的飛速發(fā)展。
人工智能論文5
摘要：人工智能技術(shù)能夠讓復(fù)雜多變的模式辨別或依附在專業(yè)基礎(chǔ)上的高水平探析成為發(fā)展社會中的現(xiàn)實(shí)，如此一來就可以有效地提高一些石油勘探開發(fā)軟件的專業(yè)性能。可是在這個方面上依舊存在著特別大的潛力正在等待著優(yōu)秀的人們?nèi)パ芯客诰颉１疚耐ㄟ^研究現(xiàn)在人工智能技術(shù)在石油勘探開發(fā)領(lǐng)域的使用現(xiàn)狀，從而深入地分析了其在實(shí)際勘探應(yīng)用中所出現(xiàn)的主要問題，最終以人工智能技術(shù)與地理信息系統(tǒng)技術(shù)進(jìn)行充分結(jié)合的應(yīng)用領(lǐng)域去研究其方案的內(nèi)在實(shí)用性。
關(guān)鍵詞：人工智能技術(shù);石油勘探;應(yīng)用方案
0引言
如今多項技術(shù)之間的融合和多個學(xué)科領(lǐng)域的有機(jī)結(jié)合已經(jīng)成為了未來發(fā)展的指定方向，而且石油勘探軟件和開發(fā)技術(shù)等領(lǐng)域中所存在的主要問題由于關(guān)聯(lián)到多技術(shù)與多學(xué)科這倆個領(lǐng)域，所以其有著異于其它領(lǐng)域的個性特點(diǎn)。例如如何去解釋三維與思維地震相關(guān)的數(shù)據(jù)、測井與試井解釋和繁瑣的多邊鉆井設(shè)計等等，以上所提到的問題在具體的實(shí)踐應(yīng)用中便發(fā)展演化成了極具系統(tǒng)化但又非常復(fù)雜的石油儲藏管理問題。由于如今石油勘探開發(fā)工作的不斷發(fā)展與進(jìn)步，傳統(tǒng)的地質(zhì)統(tǒng)計學(xué)方法已經(jīng)無法更好地適用于其數(shù)據(jù)處理方面的具體要求。
1人工智能技術(shù)在石油勘探中的運(yùn)用現(xiàn)狀
目前人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANNS)技術(shù)、模糊邏輯(FuzzyLogic)和專家系統(tǒng)(ES)已經(jīng)成為了人工智能技術(shù)的主要代表技術(shù)應(yīng)用情況是比較活躍的，而且其已逐漸滲入到了石油勘探開發(fā)的每一個操作環(huán)節(jié)。人工智能技術(shù)已經(jīng)在對石油開采量的相關(guān)預(yù)測、石油層對比分析、NMR實(shí)時測井?dāng)?shù)據(jù)反演和剩余油分布研究等主要方面得到了更加深入的應(yīng)用。我們可以很直觀地從以上的案例匯總中得知:人工智能技術(shù)目前作為一種比較先進(jìn)的技術(shù)類型，實(shí)際上我們?nèi)绻軌虺晒Φ貙⑵鋵?shí)踐應(yīng)用到石油勘探開發(fā)的領(lǐng)域，那么氣具有特別大的潛力與發(fā)展空間。
2人工智能技術(shù)實(shí)際應(yīng)用中存在的主要問題
2.1數(shù)據(jù)接口過于分散，缺乏統(tǒng)一性
對于那些缺乏統(tǒng)一性的相關(guān)數(shù)據(jù)模式和類型，無法實(shí)現(xiàn)比較簡單便捷的輸入，而且還不利于其在具體的實(shí)踐應(yīng)用中進(jìn)行數(shù)據(jù)的初始化過程，如此一來就很容易造成在智能模型的建立過程和相關(guān)數(shù)據(jù)的處理過程中出現(xiàn)低效化和繁雜化的情況。類似于要建立一個人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型將會需要對各種各樣算法的檢驗驗證，例如進(jìn)行opfield網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、LVQ、BP和SOM等等，主要目的是想要通過不斷地調(diào)整所得的相關(guān)參數(shù)，另外還要進(jìn)行一種細(xì)致結(jié)果的仔細(xì)對比，才可以真正地將與之對應(yīng)的模型正式確定下來。
2.2模擬實(shí)驗過程中突出的可視化問題
其實(shí)對于在石油勘探開發(fā)過程之中所進(jìn)行的具體工作來說，其所研究分析與處理的主要對象實(shí)際上以埋藏于地底的地質(zhì)體居多，而這些地質(zhì)體自身又都具備著個性化的復(fù)雜特性與結(jié)構(gòu)，例如石油儲層區(qū)域的飽和度分布、石油滲透率與相關(guān)孔隙度，地底裂隙網(wǎng)絡(luò)的全面展布。所以對于那些藏匿于石油勘探開發(fā)領(lǐng)域之中的絕大多數(shù)問題來說具體實(shí)現(xiàn)結(jié)果的可視化是特別重要并且極為關(guān)鍵的。那么到底該怎樣將人工智能化技術(shù)專業(yè)計算過之后的結(jié)果以一種可視化的方式方法重復(fù)疊加于其它地質(zhì)勘探類圖件之中，而且還要在此基礎(chǔ)上去做復(fù)雜圖層運(yùn)算和二次空間的分析，這就是整個石油勘探開發(fā)領(lǐng)域中優(yōu)化升級應(yīng)用人工智能技術(shù)的基礎(chǔ)。
2.3難以對高維度數(shù)據(jù)進(jìn)行專業(yè)的處理
針對存在于石油勘探開發(fā)主要領(lǐng)域的問題來說，其絕大多數(shù)問題都與高難度繁雜的空間三維體數(shù)據(jù)的專業(yè)處理與研究分析有很大的關(guān)聯(lián)，例如有關(guān)地震屬性的數(shù)據(jù)體，此外還有一些在此基礎(chǔ)上進(jìn)行演進(jìn)發(fā)展所得出的石油儲層屬性的空間分布區(qū)域，還有一些主要以油井資料和通用空間統(tǒng)計學(xué)計量方法作為基礎(chǔ)而獲得的石油儲層流體的實(shí)際分布情況和相關(guān)屬性的空間分布等等，以上介紹的這些都可以將其稱之為是空間數(shù)據(jù)體。可是對于一些普通的人工智能系統(tǒng)來講，在其實(shí)際進(jìn)行分析應(yīng)用大數(shù)據(jù)量方面時存在著一些困難，而且還有一些與空間異質(zhì)性有關(guān)的問題，其在一定程度上阻礙了對石油儲藏進(jìn)行精細(xì)化描述和對石油勘探開發(fā)成果分析等具體工作的深入研究。
3人工智能技術(shù)與地理信息系統(tǒng)技術(shù)之間形成的集成應(yīng)用
對于如今在石油勘探開發(fā)領(lǐng)域中廣泛應(yīng)用人工智能技術(shù)與地理信息系統(tǒng)技術(shù)方面所存在的嚴(yán)重問題與不足，我們完全可以將其進(jìn)行相關(guān)的集成綜合應(yīng)用。實(shí)際上構(gòu)建一個良好系統(tǒng)的主要思想是靈巧的人機(jī)交互界面、多個模塊與不同種類數(shù)據(jù)庫之間的交叉與一致的相關(guān)數(shù)據(jù)接口。從而去構(gòu)建一個完全可以將絕大部分的相關(guān)處理流程集于一身的人工智能化石油勘探開發(fā)的決策系統(tǒng)之中，并且可以將此作為集成應(yīng)用的終極目標(biāo)。其在主要功能方面一般包含以下內(nèi)容:(1)對綜合性數(shù)據(jù)的集成與控制。其主要是以面向?qū)ο蟮膶ο笮蛿?shù)據(jù)庫(OOD)和普通關(guān)系型數(shù)據(jù)(ROD)為基礎(chǔ)去與具體的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行結(jié)合，從而去實(shí)際運(yùn)用合適的數(shù)據(jù)引擎構(gòu)建多種數(shù)據(jù)的集成管理，最終可以建立相關(guān)數(shù)據(jù)庫之間的靈活交叉。(2)針對一些對指定數(shù)據(jù)對象的統(tǒng)一接口與多模塊之間的處理，從而可以更加高效地管理一些經(jīng)過運(yùn)算之后所得到的數(shù)據(jù)挖掘成果。(3)切合實(shí)際地進(jìn)行決策分析與智能化處理。我們可以通過運(yùn)用一些相匹配的智能模塊去開展相關(guān)智能化的研究與處理，從而可以準(zhǔn)確地構(gòu)建一種與之相對應(yīng)的.預(yù)測分析模型。而且還可以將其與空間數(shù)據(jù)庫的同區(qū)塊部分進(jìn)行結(jié)合，或者與模型所取得的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行融合，從而開展二次空間的研究分析與相關(guān)論證，最后我們就可以經(jīng)過相關(guān)的決策支持系統(tǒng)去得出最需要的各個方案。
4結(jié)論
總之，目前多技術(shù)、多領(lǐng)域與多學(xué)科的綜合集成應(yīng)用已經(jīng)成為了解決現(xiàn)實(shí)復(fù)雜問題的重要手段。不管這種系統(tǒng)不是萬能的，但是只要將其與人工智能技術(shù)與地理信息系統(tǒng)技術(shù)進(jìn)行充分地結(jié)合，那么再將這二者進(jìn)行充分的集成，便可以建立一個綜合全面的石油勘探開發(fā)智能化的支持系統(tǒng)，并且還可以對于在石油勘探開發(fā)中所存在的各種復(fù)雜問題，此系統(tǒng)可以提供及時的幫助和盡快地制定具體的解決方案，從而能夠有利于降低石油勘探的風(fēng)險和提高石油開發(fā)的實(shí)際效率。截止到目前為止，若是能夠在石油勘探開發(fā)過程中真正地將人工智能技術(shù)應(yīng)用到其中，特別是應(yīng)用將人工智能與其他輔助技術(shù)結(jié)合集成的技術(shù)方案方式，有利于此領(lǐng)域的更好發(fā)展與進(jìn)步。
參考文獻(xiàn):
[1]勘探開發(fā)如何與人工智能結(jié)緣[J].油氣地球物理,2018,16(01):14.
[2]王宏琳.通向智能勘探與生產(chǎn)之路[J].石油工業(yè)計算機(jī)應(yīng)用,2016,24(04):7-20+3.
[3]伊廣林.人工智能在地質(zhì)勘探中的應(yīng)用[J].測井技術(shù),1984(05):6-13.
[4]趙睿.人工智能和GIS在石油勘探開發(fā)中的集成應(yīng)用探討[J].石油工業(yè)計算機(jī)應(yīng)用,2007,(01):25-27+63-64.
[5]趙睿.人工智能和地理信息系統(tǒng)技術(shù)在石油勘探開發(fā)中集成應(yīng)用的一種設(shè)想[J].中國石油勘探,2007,(03):64-68+3.
[6]鄔云龍,曹謝東.人工智能及其在油氣勘探開發(fā)領(lǐng)域中的應(yīng)用[J].天然氣工業(yè),2002,(03):106-109.
[7]人工智能來了,石油人的工作真的不保了嗎?[J].新能源經(jīng)貿(mào)觀察,2017,(06):78-79.
[8]屈萬忠,戴啟棟,劉新全,馬穎潔.人工智能技術(shù)在石油工程領(lǐng)域的最新應(yīng)用[J].國外油田工程,2005,(11):24-26.
[9]LideniroAlegre,孫耀華.人工智能在石油工業(yè)方面的潛在應(yīng)用[J].國外油氣勘探,1992,(05):111-116.
[10]美Sandia國家實(shí)驗室動態(tài)—人工智能進(jìn)步和傳感器技術(shù)使汽車和石油業(yè)受益非凡[J].傳感器世界,1996,(11):4-5.
人工智能論文6
摘 要：去年3月，AlphaGo以4：1的絕對優(yōu)勢戰(zhàn)勝了世界圍棋冠軍李世石，排名世界第二。去年年底到今年年初，短短一周內(nèi)，AlphaGo的升級版Master連勝60場，在圍棋界立于不敗之地。本文圍繞圍棋人工智能AlphaGo系統(tǒng)，主要對圍棋人工智能的基本概念、工作原理以及圍棋人工智能發(fā)展意義進(jìn)行了深刻分析。
關(guān)鍵詞：AlphaGo；人工智能；圍棋；未來展望
1 圍棋與人工智能
圍棋作為中國傳統(tǒng)四大藝術(shù)之一，擁有著幾千年的悠久歷史。圍棋棋盤由19條橫線和19條豎線組成，共有19*19=361個交叉點(diǎn)，圍棋子分為黑白兩種顏色，對弈雙方各執(zhí)一色，輪流將一枚棋子下在縱橫交叉點(diǎn)上，終局時，棋子圍上交叉點(diǎn)數(shù)目最多的一方獲勝。圍棋棋盤上每一個縱橫交叉點(diǎn)都有三種可能性：落黑子、落白子、留空，所以圍棋擁有高達(dá)3^361種局面；圍棋的每個回合有250種可能，一盤棋可長達(dá)150回合，所以圍棋的計算復(fù)雜度為250^150，約為10^170，然而全宇宙可觀測的原子數(shù)量只有10^80，這足以體現(xiàn)圍棋博弈的復(fù)雜性和多變性。
人工智能（Artificial Intelligence，AI）主要研究人類思維、行動中那些尚未算法化的功能行為，使機(jī)器像人的大腦一樣思考、行動。長期以來，圍棋作為一種智力博弈游戲，以其變化莫測的博弈局面，高度體現(xiàn)了人類的智慧，為人工智能研究提供了一個很好的測試平臺，圍棋人工智能也是人工智能領(lǐng)域的一個重要挑戰(zhàn)。
傳統(tǒng)的計算機(jī)下棋程序的基本原理，是通過有限步數(shù)的搜索樹，即采用數(shù)學(xué)和邏輯推理方法，把每一種可能的路徑都走一遍，從中選舉出最優(yōu)路徑，使得棋局勝算最大。這種下棋思路是充分發(fā)揮計算機(jī)運(yùn)算速度快、運(yùn)算量大等優(yōu)勢的“暴力搜索法”，是人類在對弈規(guī)定的時間限制內(nèi)無法做到的。但是由于圍棋局面數(shù)量太大，這樣的運(yùn)算量對于計算機(jī)來講也是相當(dāng)之大，目前的計算機(jī)硬件無法在對弈規(guī)定的時間內(nèi)，使用計算機(jī)占絕對優(yōu)勢的“暴力搜索法”完成圍棋所有局面的擇優(yōu)，所以這樣的下棋思路不適用于圍棋對弈。
搜索量巨大的問題一直困擾著圍棋人工智能，使其發(fā)展停滯不前，直到20xx年， 蒙特卡羅樹搜索的應(yīng)用出現(xiàn)，才使得圍棋人工智能進(jìn)入了嶄新的階段，現(xiàn)代圍棋人工智能的主要算法是基于蒙特卡洛樹的優(yōu)化搜索。
2 圍棋人工智能基本原理
目前圍棋人工智能最杰出的代表，是由谷歌旗下人工智能公司DeepMind創(chuàng)造的AlphaGo圍棋人工智能系統(tǒng)。它在與人類頂級圍棋棋手的對弈中充分發(fā)揮了其搜索和計算的優(yōu)勢，幾乎在圍棋界立于不敗之地。
AlphaGo系統(tǒng)的基本原理是將深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法與蒙特卡洛樹搜索結(jié)合，使用有監(jiān)督學(xué)習(xí)策略網(wǎng)絡(luò)和價值網(wǎng)絡(luò)，極大減少了搜索空間，即在搜索過程中的計算量，提高了對棋局估計的準(zhǔn)確度。
2.1 深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法
深度學(xué)習(xí)源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的`研究，人類大量的視覺聽覺信號的感知處理都是下意識的，是基于大腦皮層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)方法，通過模擬大腦皮層推斷分析數(shù)據(jù)的復(fù)雜層狀網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，使用包含復(fù)雜結(jié)構(gòu)或由多重非線性變換構(gòu)成的多個處理層對數(shù)據(jù)進(jìn)行高層抽象，其過程類似于人們識別物體標(biāo)注圖片。現(xiàn)如今，應(yīng)用最廣泛的深度學(xué)習(xí)模型包括：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度置信網(wǎng)絡(luò)、堆棧自編碼網(wǎng)絡(luò)和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。
強(qiáng)化學(xué)習(xí)源于動物學(xué)習(xí)、參數(shù)擾動自適應(yīng)控制等理論，通過模擬生物對環(huán)境以試錯的方式進(jìn)行交互達(dá)到對環(huán)境的最優(yōu)適應(yīng)的方式，通過不斷地反復(fù)試驗，將變化無常的動態(tài)情況與對應(yīng)動作相匹配。強(qiáng)化學(xué)習(xí)系統(tǒng)設(shè)置狀態(tài)、動作、狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率和獎賞四個部分，在當(dāng)前狀態(tài)下根據(jù)策略選擇動作，執(zhí)行該過程并以當(dāng)前轉(zhuǎn)移概率轉(zhuǎn)移到下一狀態(tài)，同時接收環(huán)境反饋回來的獎賞，最終通過調(diào)整策略來最大化累積獎賞。
深度學(xué)習(xí)具有較強(qiáng)的感知能力，但缺乏一定的決策能力；強(qiáng)化學(xué)習(xí)具有決策能力，同樣對感知問題無能為力。深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法是將具有感知能力的深度學(xué)習(xí)和具有決策能力的強(qiáng)化學(xué)習(xí)結(jié)合起來，優(yōu)勢互補(bǔ)，用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行感知，從環(huán)境中獲取目標(biāo)觀測信息，提供當(dāng)前環(huán)境下的狀態(tài)信息；然后用強(qiáng)化學(xué)習(xí)進(jìn)行決策，將當(dāng)前狀態(tài)映射到相應(yīng)動作，基于初期匯報評判動作價值。
深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)為復(fù)雜系統(tǒng)的感知決策問題提供了一種全新的解決思路。
2.2 蒙特卡洛樹搜索
蒙特卡洛樹搜索是將蒙特卡洛方法與樹搜索相結(jié)合形成的一種搜索方法。所謂蒙特卡洛方法是一種以概率統(tǒng)計理論為指導(dǎo)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法，它通常解決某些隨機(jī)事件出現(xiàn)的概率問題，或者是某隨機(jī)變量的期望值等數(shù)字特征問題。通過與環(huán)境的交互，從所采集的樣本中學(xué)習(xí)，獲得關(guān)于決策過程的狀態(tài)、動作和獎賞的大量數(shù)據(jù)，最后計算出累積獎賞的平均值。
蒙特卡洛樹搜索算法是一種用于解決完美信息博弈（perfect information games，沒有任何信息被隱藏的游戲）的方法，主要包含選擇（Selection）、擴(kuò)展（Expansion）、模擬（Simulation）和反向傳播（Backpropagation）四個步驟。
2.3 策略網(wǎng)絡(luò)與價值網(wǎng)絡(luò)
AlphaGo系統(tǒng)擁有基于蒙特卡洛樹搜索方法的策略網(wǎng)絡(luò)（Policy Network）和價值網(wǎng)絡(luò)（Value Network）兩個不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)大腦，充分借鑒人類棋手的下棋模式，用策略網(wǎng)絡(luò)來模擬人類的“棋感”，用價值網(wǎng)絡(luò)來模擬人類對棋盤盤面的綜合評估。
AlphaGo系統(tǒng)主要采用有監(jiān)督學(xué)習(xí)策略網(wǎng)絡(luò)，通過觀察棋盤布局，進(jìn)行棋路搜索，得到下一步合法落子行動的概率分布，從中找到最優(yōu)的一步落子位置，做落子選擇。DeepMind團(tuán)隊使用棋圣堂圍棋服務(wù)器上3000萬個專業(yè)棋手對弈棋譜的落子數(shù)據(jù)，來預(yù)測棋手的落子情況。期間，系統(tǒng)進(jìn)行上百萬次的對弈嘗試，進(jìn)行強(qiáng)化學(xué)習(xí)，將每一個棋局進(jìn)行到底，不斷積累“經(jīng)驗”，學(xué)會贏面最大的棋路走法，最終達(dá)到頂級圍棋棋手的落子分析能力。而AlphaGo的價值網(wǎng)絡(luò)使用百萬次對弈中產(chǎn)生的棋譜，根據(jù)最終的勝負(fù)結(jié)果來進(jìn)行價值網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，預(yù)測每一次落子選擇后贏棋的可能性，通過整體局面的判斷來幫助策略網(wǎng)絡(luò)完成落子選擇。
3 圍棋人工智能意義
經(jīng)過比賽測試證明，AlphaGo系統(tǒng)的圍棋對弈能力已經(jīng)達(dá)到世界頂級棋手水平。一直以來，圍棋因為復(fù)雜的落子選擇和巨大的搜索空間使得圍棋人工智能在人工智能領(lǐng)域成為一個具有代表性的難度挑戰(zhàn)。目前的硬件水平面對如此巨大的搜索空間顯得束手無策，AlphaGo系統(tǒng)基于有監(jiān)督學(xué)習(xí)的策略網(wǎng)絡(luò)和價值網(wǎng)絡(luò)大大減少搜索空間，在訓(xùn)練中開創(chuàng)性地使用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)，然后結(jié)合蒙特卡洛樹搜索方法，使得系統(tǒng)自學(xué)習(xí)能力大大提高，并且AlphaGo系統(tǒng)在與人類頂級棋手對弈中取得的連勝卓越成績，櫧湓諶斯ぶ悄芰煊虻於了堅實(shí)的里程碑地位。
雖然圍棋人工智能取得了如此優(yōu)秀的成績，但是也僅僅是它在既定規(guī)則內(nèi)的計算處理能力遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了人類的現(xiàn)有水平，并且還有有待提高和完善的地方。在人類的其他能力中，例如情感、思維、溝通等等領(lǐng)域，目前的人工智能水平是遠(yuǎn)遠(yuǎn)達(dá)不到的。但是隨著科技的進(jìn)步和人類在人工智能領(lǐng)域的研究深入，人工智能與人類的差距會逐漸減小，像圍棋人機(jī)大戰(zhàn)人工智能連勝人類這樣的例子也可能在其他領(lǐng)域發(fā)生，這就意味著人工智能的發(fā)展前景十分可觀。
4 結(jié)語
人類和人工智能共同探索圍棋世界的大幕即將拉開，讓人類棋手結(jié)合人工智能，邁進(jìn)全新人機(jī)共同學(xué)習(xí)交流的領(lǐng)域，進(jìn)行一次新的圍棋革命，探索圍棋真理更高的境界。
參考文獻(xiàn)
[1]趙冬斌，邵坤，朱圓恒，李棟，陳亞冉，王海濤，劉德榮，周彤，王成紅.深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)綜述：兼論計算機(jī)圍棋的發(fā)展[J].控制理論與應(yīng)用，20xx，（06）：701-717.
[2]陶九陽，吳琳，胡曉峰.AlphaGo技術(shù)原理分析及人工智能軍事應(yīng)用展望[J].指揮與控制學(xué)報，20xx，（02）：114-120.
人工智能論文7
隨著科技的不斷攀升與進(jìn)展，人工智能漸漸走進(jìn)群眾的視野。人工智能，顧名思義，代替人類做工。人工智能的消失意味著我們的生活會更加便利和輕松。
據(jù)我所知，人工智能可以做家務(wù)。譬如掃地機(jī)器人，可以自動將地清掃潔凈，不需我們動絲毫。我們可以用這些零碎的時間干更多的事。
有人說，人類做的事情人工智能都可以做到，我覺得不然。我每日伴著晨曦出門上學(xué)，都會在門口的早餐店買早點(diǎn)，空氣中夾雜著潮濕的淡淡白霧，一股濃郁的芳香鉆入鼻腔，新奇的包子出爐了。老阿姨笑著把早餐遞給我，觸及她溫?zé)岬碾p手時，心中涌出一股暖意。這與人工智能截然不同。
而且計算機(jī)本就有人類產(chǎn)出，本就是沒有情感的死物，它不會像人類有簡單的心緒，充盈的精神世界。假設(shè)，讓一個人與人工智能同處月下，人工智能或許只能答復(fù)實(shí)時的溫度與天氣狀況，而人類或許回因自身的遭受而由衷地感慨月涼如水，明月幾多愁。
但是現(xiàn)在，很多人活著跟機(jī)器人更加相像。他們都過著千篇一律的生活，對身邊的一切都特別冷漠，失去了價值觀與憐憫心，成為生活的傀儡。他們會在看到別人的凄慘后冷笑；會對別人的缺陷冷嘲熱諷；會對別人的懇求熟視無睹……每當(dāng)我遇見這些毫無情感的機(jī)器人時，我總會思索縈懷為什么會有如此可悲的人消失？
我認(rèn)為的生活，雖有一點(diǎn)黑白，但不乏姿彩；雖有吵鬧和煩憂，卻時有銀鈴般的歡樂；雖會有挫折與艱辛，但也有克制苦難，戰(zhàn)勝挑戰(zhàn)后真正的歡樂……這些豐富的'情感，它們是否能感受到呢？
是這個時代生產(chǎn)出這些機(jī)器人，也是他們把自己轉(zhuǎn)變成機(jī)器人。人際關(guān)系的日漸淡薄，親人間的疏遠(yuǎn)，朋友間的虛情都在提示著我，讓我不要成為這種人。
我憧憬的生活是鄰里間的相互問好，而非漠視；是與生疏人之間的一個微笑，而非向下的唇角；是與親人間的擁抱，而非禮貌性的點(diǎn)頭……
盼望我憧憬的生活是我以后的生活，人與人之間布滿愛與溫情。也盼望機(jī)器人越來越少，能有歡樂與淚水，淚水雖咸，亦是真情……
人工智能論文8
摘 要：人工智能是用人工的方法和技術(shù)模仿、延伸和擴(kuò)展人的智能，實(shí)現(xiàn)某些“機(jī)器思維”。本文在闡述人工智能定義的基礎(chǔ)上，詳細(xì)分析了人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域和當(dāng)前的發(fā)展?fàn)顩r，深入探討了人工智能未來的發(fā)展。
關(guān)鍵詞：人工智能;應(yīng)用;問題;發(fā)展
當(dāng)前，人工智能這個術(shù)語已被用作“研究如何在機(jī)器上實(shí)現(xiàn)人類智能”這門學(xué)科的名稱。從這個意義上說，可把它定義為：是一門研究如何構(gòu)造智能機(jī)器或智能系統(tǒng)，使它能模擬、延伸、擴(kuò)展人類智能的學(xué)科。具體來說，人工智能就是研究如何使機(jī)器具有能聽、會說、能看、會寫、能思維、會學(xué)習(xí)、能適應(yīng)環(huán)境變化、能解決各種實(shí)際問題的一門學(xué)科。
一、人工智能的應(yīng)用現(xiàn)狀
大部分學(xué)科都有各自的研究領(lǐng)域，每個領(lǐng)域都有其獨(dú)有的研究課題和研究技術(shù)。在人工智能中，這樣的分支包含自動定理證明、問題求解、自然語言處理、人工智能方法、程序語言和智能數(shù)據(jù)檢索系統(tǒng)及自動程序設(shè)計等等。在過去的30年中，已經(jīng)建立了一些具有人工智能的微機(jī)軟件系統(tǒng)。
目前，人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域主要有以下幾個方面：一是問題求解。到目前為止，人工智能程序能知道如何思考他們解決的問題;二是邏輯推理與定理證明。邏輯推理是人工智能研究中最持久的領(lǐng)域之一。定理尋找一個證明或反證，不僅需要有根據(jù)假設(shè)進(jìn)行演繹的能力，而且許多非形式的工作，在人工智能方法的研究中定理證明是一個極其重要的論題。三是自然語言處理。自然語言的處理是人工智能技術(shù)應(yīng)用與實(shí)際領(lǐng)域的典范，目前該領(lǐng)域的主要課題是:計算機(jī)系統(tǒng)如何以主題和對話情景為基礎(chǔ)，注重大量的嘗試一一世界知識和期望作用，生成和理解自然語言。四是智能信息檢索技術(shù)。信息獲取和凈精華技術(shù)已成為當(dāng)代計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)研究中迫切需要研究的課題，將人工智能技術(shù)應(yīng)用于這一領(lǐng)域是人工智能走向廣泛實(shí)際應(yīng)用的契機(jī)與突破口。五是專家系統(tǒng)。專家系統(tǒng)是目前人工智能中最活躍、最有成效的研究領(lǐng)域，它是一種具有特定領(lǐng)域內(nèi)大量知識與經(jīng)驗的程序系統(tǒng)。
二、人工智能的發(fā)展瓶頸
人工智能(AI)學(xué)科自1956年誕生至今已走過50多個年頭，就研究解釋和模擬人類智能、智能行為及其規(guī)律這一總目標(biāo)來說，已經(jīng)邁出了可喜的一步，某些領(lǐng)域已取得了相當(dāng)?shù)倪M(jìn)展。但從整個發(fā)展的過程來看，人工智能發(fā)展曲折，而且還面臨不少難題，主要有以下幾個方面：
(一)研究方法不足
人工智能發(fā)展到今天，已經(jīng)取得了長足進(jìn)步，但人類對人腦結(jié)構(gòu)和工作模式的認(rèn)識還不全面、不深入，這也就決定了現(xiàn)階段神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型無法真正實(shí)現(xiàn)對人腦的模擬;硅基元素組成的電子器件與碳基元素組成的神經(jīng)元組織在物理及化學(xué)屬性上有很大的不同，適合于人腦的工作模式，但并不適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算機(jī);根據(jù)馬克思主義實(shí)踐論觀點(diǎn)，人腦是人類長期勞動實(shí)踐的產(chǎn)物，僅靠在實(shí)驗室里電子器件以及線路的排列組合是不可就能實(shí)現(xiàn)模擬的。
(二)機(jī)器翻譯存在困難
目前機(jī)器翻譯所面臨的主要問題仍然是構(gòu)成句子的單詞和歧義性問題。歧義性問題一直是自然語言理解中的一大難關(guān)，要消除歧義性就要對原文的每一個句子及其上下文進(jìn)行分析理解，尋找導(dǎo)致歧義的詞和詞組在上下文中的準(zhǔn)確意義。然而，計算機(jī)卻往往孤立地將句子作為理解單位。另外，即使對原文有了一定的理解，理解的意義如何有效地在計算機(jī)里表示出來也存在問題。目前的NLU系統(tǒng)幾乎不能隨著時間的增長而增強(qiáng)理解力，系統(tǒng)的理解大都局限于表層上，沒有深層的推敲，沒有學(xué)習(xí)，沒有記憶，更沒有歸納。導(dǎo)致這種結(jié)果的原因是計算機(jī)本身結(jié)構(gòu)和研究方法的問題。現(xiàn)在NLU的研究方法很不成熟，大多數(shù)研究局限在語言這一單獨(dú)的領(lǐng)域，而沒有對人們是如何理解語言這個問題做深入有效的`探討。
(三)模式識別存在困惑
雖然使用計算機(jī)進(jìn)行模式識別的研究與開發(fā)已取得大量成果，有的已成為產(chǎn)品投入實(shí)際應(yīng)用，但是它的理論和方法與人的感官識別機(jī)制是全然不同的。人的識別手段、形象思維能力，是任何最先進(jìn)的計算
機(jī)識別系統(tǒng)望塵莫及的，另一方面，在現(xiàn)實(shí)世界中，生活并不是一項結(jié)構(gòu)嚴(yán)密的任務(wù)，一般家畜都能輕而易舉地對付，但機(jī)器不會，這并不是說它們永遠(yuǎn)不會，而是說目前不會。
三、人工智能發(fā)展的思考
人工智能具有十分巨大的發(fā)展?jié)摿Γ?dāng)前人工智能雖然經(jīng)過多年研究已取得了一定成績，但這也僅僅是剛剛開始而已，繼續(xù)研究下去在很多方面都會有重大的突破。尤其是在科學(xué)技術(shù)日新月異的今天，各種新科技的出現(xiàn)層出不窮，人工智能將來的發(fā)展將不可限量：一是構(gòu)建智能計算機(jī)，代替人類從事腦力勞動。將人類從繁雜的腦力勞動中解放出來，從而極大的提高運(yùn)算速度和效率;二是機(jī)器學(xué)習(xí)。科學(xué)家一直在致力于研究計算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識或技能。雖然在過去的很長的一段時間內(nèi)都沒有取得十分顯著的成果，但許多新的學(xué)習(xí)方法相繼問世，并且已經(jīng)有了實(shí)際的應(yīng)用，這充分說明在這方面的研究已經(jīng)有了很大的進(jìn)步。二是自然語言處理。它是計算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域與人工智能領(lǐng)域中的一個重要方向。在經(jīng)過人工智能研究人員的艱苦努力之后，在該領(lǐng)域中已取得了大量令人矚目的理論與實(shí)際應(yīng)用成果，許多產(chǎn)品已經(jīng)進(jìn)入了眾多領(lǐng)域。智能信息檢索技術(shù)在Internet技術(shù)的影響下，近年來發(fā)展勢頭十分迅猛，而且已經(jīng)成為了人工智能的一個獨(dú)立研究分支。
人工智能始終處于計算機(jī)這門學(xué)科的前沿，其研究的理論和成果在很大程度上將控制科學(xué)與技術(shù)，決定計算機(jī)技術(shù)的發(fā)展方向。現(xiàn)如今，已經(jīng)有許多人工智能的研究成果進(jìn)入到人們的日常生活中。將來，人工智能技術(shù)的發(fā)展也必將會給人們的工作、生活和教育等帶來長遠(yuǎn)深刻的影響。
人工智能論文9
人工智能、基因工程、納米科學(xué)被認(rèn)定是 21 世紀(jì)的三大頂端高科技，其中人工智能在近些年來其研究領(lǐng)域不斷擴(kuò)大，涉及到哲學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、計算機(jī)科學(xué)以及仿生學(xué)等多個科學(xué)領(lǐng)域的研究，其科技成果也層出不群，被廣泛應(yīng)用于科學(xué)研究以及工業(yè)生產(chǎn)中[1].工業(yè)生產(chǎn)過程中采用電氣自動化生產(chǎn)模式，能夠大大降低勞動成本，提高生產(chǎn)效率的同時還能保證產(chǎn)品質(zhì)量，因此被眾多企業(yè)用于生產(chǎn)實(shí)踐中，而在電氣自動化控制系統(tǒng)中應(yīng)用人工智能技術(shù)，可謂是如虎添翼，保障了生產(chǎn)環(huán)節(jié)控制的高效性和科學(xué)性。
1 人工智能在電氣自動化控制中的應(yīng)用優(yōu)勢
1.1 受干擾程度低
以往工業(yè)生產(chǎn)中的電氣自動化控制都是依靠既定的程序和管理器來實(shí)現(xiàn)的，管控系統(tǒng)根據(jù)各個生產(chǎn)環(huán)節(jié)儀器儀表中傳遞的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，套入固定的問題處理軟件上，選擇指令發(fā)布，不具備具體問題具體分析的能力，會受到多個生產(chǎn)因素的干擾。人工智能技術(shù)其神奇之處就在于智能，不需要精確的動態(tài)模型和具體參數(shù)的設(shè)置，就能夠有效處理生產(chǎn)信息，調(diào)控電氣化生產(chǎn)設(shè)備。除此之外，人工智能技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)調(diào)控的一致性，掌控全局進(jìn)行智能調(diào)控，根據(jù)生產(chǎn)信息作出有效應(yīng)答，而不會局限于某一固定生產(chǎn)指令，只調(diào)控某一環(huán)節(jié)的生產(chǎn)設(shè)備。
1.2 操作誤差小
人工智能本身的運(yùn)行條件沒有太多的限制，與因此與傳統(tǒng)的控制器相比，本身的操作誤差更小，基本上不會受到外界因素的干擾 [2].一般來說，人工智能技術(shù)在電氣自動化控制體系中應(yīng)用，會現(xiàn)根據(jù)實(shí)際生產(chǎn)需求設(shè)置參數(shù)，隨后又人工智能系統(tǒng)進(jìn)行統(tǒng)一的調(diào)控，而在實(shí)際應(yīng)用過程中，這些參數(shù)是基本上不會因為外界干擾而改變的，這也就保證了人工之能夠系統(tǒng)的管控質(zhì)量，不會因為本身的故障而引起決策的失誤，大大降低了操作誤差，使得各個生產(chǎn)環(huán)節(jié)能夠按照預(yù)先設(shè)想的方案有序進(jìn)行。操作誤差小，是人工調(diào)控與傳統(tǒng)控制都不具備的特點(diǎn)，完全符合機(jī)械化自動生產(chǎn)的'理念。
1.3 調(diào)節(jié)效率高
人工智能其數(shù)據(jù)處理分析能力更為強(qiáng)大，因此在實(shí)際應(yīng)用過程中，即使生產(chǎn)環(huán)節(jié)發(fā)生了變化，需要調(diào)整人工智能控制系統(tǒng)的一些參數(shù)，其難度也是相對更低的，不需要專門的技術(shù)專家來進(jìn)行指導(dǎo)，只要調(diào)整部分參數(shù)，人工智能體系就能捕捉到生產(chǎn)環(huán)節(jié)的變化，執(zhí)行調(diào)整管控模式。例如，在生產(chǎn)環(huán)節(jié)中，產(chǎn)品種類發(fā)生了變化，如果是傳統(tǒng)的電氣自動化控制體系，就可能要重新輸入控制參數(shù)，調(diào)整控制程序，而人工智能系統(tǒng)能夠根據(jù)收集到的生產(chǎn)信息，進(jìn)行合理的自我調(diào)整，操作簡便快捷[3].
1.4 降低生產(chǎn)成本
在電氣自動化控制系統(tǒng)中還沒有應(yīng)用人工智能技術(shù)之前，生產(chǎn)雖然已經(jīng)不要使用人力，但是在其他環(huán)節(jié)比如設(shè)備故障檢查以及設(shè)備整理仍然需要人工來完成，這樣不僅耗費(fèi)時間，而且產(chǎn)生了一定的人工費(fèi)用，一直是限制電氣自動化生產(chǎn)的一個問題。人工智能能夠?qū)崿F(xiàn)器械故障的自動檢測，實(shí)現(xiàn)工業(yè)生產(chǎn)的全方位管理，確保所有的電氣設(shè)備都按照設(shè)定好的方案進(jìn)行工作，消除了生產(chǎn)過程中一些常見的生產(chǎn)問題。
2 人工智能在電氣自動化控制中的實(shí)際應(yīng)用
人工智能技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用主要有專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、啟發(fā)式搜索以及模糊集理論，這些運(yùn)作體系是其應(yīng)用于生產(chǎn)實(shí)踐的基礎(chǔ)。一直以來，人工智能技術(shù)的目標(biāo)就是為了讓機(jī)器能夠擁有與人相同的智力，具備接受信息處理事情的能力[4].計算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，使得工業(yè)生產(chǎn)實(shí)現(xiàn)了初步實(shí)現(xiàn)了電氣自動化生產(chǎn)的目標(biāo)，但是要想這一管控體系進(jìn)一步發(fā)展，還需要更為先進(jìn)的機(jī)器調(diào)控技術(shù)，人工智能正好符合這一發(fā)展要求，為電氣自動化生產(chǎn)的進(jìn)一步發(fā)展提供了無限的可能。
2.1 電氣產(chǎn)品的優(yōu)化設(shè)計
一直以來，電氣產(chǎn)品的優(yōu)化設(shè)計是一項巨大的工程，受限你要掌握市場行情，融合更為先進(jìn)的科學(xué)技術(shù)，根據(jù)以往的產(chǎn)品設(shè)計經(jīng)驗，進(jìn)一步優(yōu)化產(chǎn)品的性能，才能確保產(chǎn)品的銷售額度，保證企業(yè)的市場占有率。這一研發(fā)環(huán)節(jié)，不能過長，因為如今的市場雪球變化極快，而且市場競爭較大，必須搶占先機(jī)，但是又不能以為追求研發(fā)速度而忽視質(zhì)量。隨著人工智能技術(shù)的應(yīng)用，目前產(chǎn)品的優(yōu)化設(shè)計模式已經(jīng)有純?nèi)斯げ僮鬓D(zhuǎn)變?yōu)槿斯ぶ悄茌o助設(shè)計，大大縮短了產(chǎn)品的研發(fā)周期，并且在人工智能的幫助下，產(chǎn)品參數(shù)的設(shè)置更為合理，數(shù)據(jù)精確度大大提升。
2.2 電氣設(shè)備的故障診斷
在工業(yè)生產(chǎn)過程中，往往是多個生產(chǎn)環(huán)節(jié)數(shù)千臺機(jī)器一同運(yùn)轉(zhuǎn)，單靠人工或者是笨拙的控制器，是無法找出具體故障設(shè)備的，需要花費(fèi)大量的時間，而為了保證生產(chǎn)安全，就必須停下可疑范圍內(nèi)的所有電器設(shè)備，對于電器自動化生產(chǎn)來說，時間就是金錢，這樣會嚴(yán)重耽誤產(chǎn)品的生產(chǎn)，給公司造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失[5].人工智能技術(shù)在電氣自動化控制體系中的應(yīng)用，很好地解決了這一難題，通過專家系統(tǒng)和模糊理論的結(jié)合，分析各個生產(chǎn)環(huán)節(jié)中儀器儀表的數(shù)據(jù)信息，系統(tǒng)能有效掌握全部的生產(chǎn)信息，實(shí)現(xiàn)電氣自動化生產(chǎn)的智能控制，及時發(fā)現(xiàn)設(shè)備故障問題，停止故障設(shè)備，將生產(chǎn)損失降低到最小，切實(shí)保障企業(yè)的生產(chǎn)效益。
2.3 運(yùn)行過程的智能控制
社會在不斷發(fā)展，數(shù)年前機(jī)械化生產(chǎn)代替了人工生產(chǎn)，而隨著社會需求的不斷擴(kuò)大，企業(yè)生產(chǎn)效率也必須不斷提高，才能在激烈的市場競爭中站穩(wěn)腳跟。人工智能技術(shù)的發(fā)展，為實(shí)現(xiàn)電氣自動化的智能控制帶來了希望的曙光。在大數(shù)據(jù)時代背景下，工業(yè)生產(chǎn)中設(shè)計到的生產(chǎn)信息量是極為龐大的，人工無法快速處理這些信息作出有效決策，智能依靠計算機(jī)技術(shù)的使用，而計算機(jī)信息技術(shù)都是依靠固定的程序來處理信息，只有將二者結(jié)合，才能實(shí)現(xiàn)電氣自動化生產(chǎn)的有效管控。人工智能系統(tǒng)是初步具備了人類智力的機(jī)械系統(tǒng)，具有計算速度快的優(yōu)點(diǎn)，能夠在短時間內(nèi)處理大量信息，得出正確的結(jié)果，及時作出生產(chǎn)決策。
3 結(jié)語
機(jī)械技術(shù)與計算機(jī)信息技術(shù)的結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了工業(yè)生產(chǎn)的電氣自動化控制，大部分的生產(chǎn)過程都是有機(jī)械完成的，然而在生產(chǎn)實(shí)踐中，還是需要人工進(jìn)行調(diào)控，及時調(diào)整機(jī)器的運(yùn)行狀態(tài)，定期檢修器械，以免發(fā)生故障影響生產(chǎn)效率[6].人工智能技術(shù)的出現(xiàn)，實(shí)現(xiàn)了電氣自動化的智能控制，與傳統(tǒng)人工控制相比，其調(diào)控效率更高，能夠直接處理各個生產(chǎn)環(huán)節(jié)中出現(xiàn)的一些問題，而且基本上不會受到外界因素的干擾，決策科學(xué)，管理高效，絕對是一項值得信賴的尖端技術(shù)。人工智能的應(yīng)用，能夠保證生產(chǎn)質(zhì)量的統(tǒng)一性，優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計，在生產(chǎn)過程中，及時發(fā)現(xiàn)電氣設(shè)備運(yùn)行故障的問題并進(jìn)行有效處理，實(shí)現(xiàn)了電氣化生產(chǎn)的實(shí)時動態(tài)管控。
參考文獻(xiàn)：
[1] 牛美英 , 渠基磊 , 吳志鵬 . 人工智能在電氣工程自動化中的應(yīng)用[J]. 價值工程 ,20xx（23）：27-28.
[2] 紀(jì)文革 . 人工智能技術(shù)在電氣自動化控制中的應(yīng)用思路分析 [J].電子測試 ,20xx（03）：137-138.
[3] 馮晶 . 電氣自動化控制中人工智能技術(shù)的應(yīng)用分析 [J]. 電子技術(shù)與軟件工程 ,20xx（01）：254-255.
[4] 錢卓昊 . 人工智能技術(shù)在電氣自動化控制中的應(yīng)用探究 [J]. 中國高新技術(shù)企業(yè) ,20xx（16）：51-52.
[5] 陳坤 , 史策 , 季永春 . 人工智能技術(shù)在電氣自動化控制中的應(yīng)用思考 [J]. 藝術(shù)科技 ,20xx（08）：76.
[6] 姜關(guān)勝 . 人工智能技術(shù)在電氣自動化控制中的應(yīng)用問題探討 [J].電子技術(shù)與軟件工程 ,20xx（20）：150.
人工智能論文10
本文簡述了配電網(wǎng)故障的分類和研究意義，介紹了配電網(wǎng)故障診斷的傳統(tǒng)方法和以人工智能為基礎(chǔ)的幾種現(xiàn)代診斷技術(shù)。
我國國民經(jīng)濟(jì)迅猛發(fā)展，人民生活水平不斷提髙，電力在人民物質(zhì)文化生活中扮演的角色也愈發(fā)關(guān)鍵，用戶對電能的質(zhì)量要求也越來越高，一些特殊的用戶如醫(yī)院、煉鋼廠等等要求必須實(shí)現(xiàn)無間斷供電，否則將出現(xiàn)重大事故。拒不完全統(tǒng)計，電網(wǎng)停電中有相當(dāng)一部分是配電網(wǎng)故障導(dǎo)致的。配電網(wǎng)直接與用戶相連，發(fā)生故障后只能夠先停運(yùn)，檢修排除故障后才能恢復(fù)供電，這段時間的停電毫無疑問會導(dǎo)致工廠停產(chǎn)，人民生活受限，更有可能引發(fā)為深層次的社會危機(jī)。在如何減少配電網(wǎng)故障停電時間的問題上，國內(nèi)外的學(xué)者一直致力于配電網(wǎng)故障恢復(fù)系統(tǒng)的研究。我國配電網(wǎng)基本結(jié)構(gòu)形式是樹狀結(jié)構(gòu)，一般設(shè)置一些開關(guān)支路提供聯(lián)絡(luò)作用以提高可靠性，形成配電網(wǎng)環(huán)狀結(jié)構(gòu)。配電網(wǎng)也隨著電網(wǎng)的發(fā)展，線路更加復(fù)雜，用戶節(jié)點(diǎn)增多，發(fā)生故障的可能性也越來越大。配電網(wǎng)故障受各種因素制約，很難完全避免， 當(dāng)故障發(fā)生時，應(yīng)立即對故障區(qū)段進(jìn)行隔離，盡快恢復(fù)非故障區(qū)段供電，最大限度減小停電波及范圍，縮減停電造成的經(jīng)濟(jì)損失，另一方面，故障恢復(fù)中也應(yīng)盡量減少供電損耗。
配電網(wǎng)故障診斷
故障發(fā)生后，快速診斷和恢復(fù)供電是縮短供電中斷時間和增強(qiáng)供電可靠性的必要條件。高效的故障診斷方法作為事故恢復(fù)的第一步，作為快速、準(zhǔn)確定位故障并確定隔離區(qū)段的基礎(chǔ)，配電網(wǎng)故障診斷技術(shù)在現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)進(jìn)步的大力促進(jìn)下得到了長足的發(fā)展，隨著理論研究的不斷深入，對該問題的不同數(shù)學(xué)描述和解決方法也不斷涌現(xiàn)出來。傳統(tǒng)的方法大多基于圖論的知識，而當(dāng)前的人工智能技術(shù)的廣泛應(yīng)用提供了一條新的思路，各種診斷方法都有各自的優(yōu)勢和局限性。
1、傳統(tǒng)的診斷方法
傳統(tǒng)的方法是一種矩陣算法，這種算法以網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)導(dǎo)納矩陣和故障表征矩陣為基礎(chǔ)對開關(guān)故障狀態(tài)信息進(jìn)行異或計算并進(jìn)行數(shù)字化，以此確定故障所在的位置區(qū)間。這種算法缺點(diǎn)比較明顯，耗費(fèi)內(nèi)存多并且計算量巨大。
2、目前常用的方法
近幾年，人工智能技術(shù)的智能化優(yōu)點(diǎn)逐漸體現(xiàn)，模擬人類思維來處理問題、人機(jī)交流方便并具有一定學(xué)習(xí)能力，這種思路正在一步步并被引入電網(wǎng)故障診斷的研究中，并得到了廣泛的應(yīng)用。目前的算法中能夠嵌入人工智能技術(shù)的，主要有以下幾個：專家系統(tǒng)、模糊數(shù)學(xué)、遺傳算法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。
(1)專家系統(tǒng)
專家系統(tǒng)是指基于知識的智能系統(tǒng)，當(dāng)研究的對象的數(shù)學(xué)模型不能夠準(zhǔn)確描述或定義時，可以考慮使用這種方式進(jìn)行合理化推測進(jìn)行解決。專家系統(tǒng)利用一些框架和邏輯詞語，來形象表述模型，具有靈活性、高效性和其發(fā)行等特征，容易引起人們的進(jìn)一步思考。目前配電網(wǎng)中所使用的故障定位專家系統(tǒng)，利用產(chǎn)生式規(guī)則形式，在實(shí)際應(yīng)用中，這種系統(tǒng)能夠依據(jù)開關(guān)提供的信息來推斷故障的位置，實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確定位，實(shí)用性高。但也存在一些問題，最明顯的就是過于機(jī)械化，容錯性能差，不能夠靠信息識別故障類型，很容易引起在保護(hù)裝置誤動或者拒動時發(fā)生判斷失誤。
(2)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工智能技術(shù)的一種，主要是模仿人進(jìn)行的多信息處理能力，這種能力在機(jī)器中很難實(shí)現(xiàn)，需要借助有權(quán)連接來建立單元與單元之間的聯(lián)系，這也是其最大特點(diǎn)，故而自我學(xué)習(xí)能力好，并且容錯性能非常髙，具備自我修復(fù)的功能，另外單元與單元之間獨(dú)立，便于信息并行處理。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷系統(tǒng)的輸入量為所有保護(hù)和斷路器狀態(tài)，輸出量為所有可能的故障位置或元件，采用二進(jìn)制中的0和1，來代表輸入和輸出向量的情況，形成計算機(jī)能夠處理的網(wǎng)絡(luò)，然后可進(jìn)行有效的故障診斷。這種方法存在的最嚴(yán)重問題是變通性差。一次的計算時間很長，如果網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)變化，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)必須對應(yīng)重新訓(xùn)練十分浪費(fèi)資源。
(3)模糊理論
模糊理論是模糊經(jīng)典集合理論的簡稱，原理是將語言變量和邏輯推理進(jìn)行模糊處理引入理論，形成一套解決不確定性問題的方案的技術(shù)。在模糊理論的發(fā)展過程中，它的一些優(yōu)點(diǎn)逐漸顯露，深受研究者的'青睞，例如，模糊理論適用于難以把握的不確定性問題;其專家經(jīng)驗由語言變量表示，更接近人類表達(dá)習(xí)慣，使用更方便;模糊理論的結(jié)果不是單一的，可能是多個可能的解決方案，但這些方案是由優(yōu)先級的，一般按照模糊度的高低對方案進(jìn)行排序，便于選擇。但是模糊理論本身也有不可忽略的缺陷，例如自主學(xué)習(xí)能力差(近似沒有)，數(shù)據(jù)庫的維護(hù)復(fù)雜，這些問題容易引起模糊系統(tǒng)的誤判，造成斷路器拒動或者誤動，嚴(yán)重時會誘發(fā)后續(xù)多重故障。
(4)遺傳算法
遺傳算法出現(xiàn)于60年代后期，是通過模擬生物的遺傳與進(jìn)化過程求解復(fù)雜問題的全局或者局部最優(yōu)解的一種優(yōu)化技術(shù)。遺傳算法相對于傳統(tǒng)的優(yōu)化技術(shù)有顯著的優(yōu)點(diǎn)，它對于幾乎適用于求解所有類型的問題，不涉及常規(guī)的最優(yōu)化問題所必需的的復(fù)雜的數(shù)學(xué)計算過程，并且還有很強(qiáng)的全局尋優(yōu)能力。在過去的幾年時間里，遺傳算法得到了充分的發(fā)展與應(yīng)用，并且在工業(yè)工程領(lǐng)域取得了一系列研究成果。遺傳算法進(jìn)行故障診斷，首先要建立數(shù)學(xué)模型，將故障網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)字化，利用遺傳算法的步驟進(jìn)行求解。
遺傳算法故障診斷系統(tǒng)以全局優(yōu)化為出發(fā)點(diǎn)，在多重故障或保護(hù)裝置、斷路器存在誤動的情況等復(fù)雜情況下表現(xiàn)優(yōu)異，結(jié)果包含全局最優(yōu)或局部最優(yōu)的多個可能的診斷結(jié)果，而且容錯能力較高。但同時，遺傳算法本身存在的問題也很明顯，例如如何建立合理的配電網(wǎng)結(jié)構(gòu)、如何建立合理的故障診斷數(shù)學(xué)模型、如何確定最優(yōu)的交叉和變異算子以及相應(yīng)的參數(shù)，這些問題都有待于進(jìn)一步研究。
人工智能論文11
【摘要】21世紀(jì)以來，隨著計算機(jī)技術(shù)、信息技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的快速發(fā)展，人工智能識別技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，成為一種新興計算機(jī)技術(shù)，在各行各業(yè)、各個領(lǐng)域的應(yīng)用范圍不斷擴(kuò)大，為經(jīng)濟(jì)增長、社會發(fā)展提供重要基礎(chǔ)保障。然而，就當(dāng)前應(yīng)用情況來看，計算機(jī)人工智能識別技術(shù)的應(yīng)用面臨一系列瓶頸問題。基于此，文章通過研究和探析計算機(jī)人工智能識別技術(shù)應(yīng)用瓶頸問題，為計算機(jī)人工智能識別技術(shù)的應(yīng)用和發(fā)展奠定堅實(shí)基礎(chǔ)。
【關(guān)鍵詞】計算機(jī)人工智能識別技術(shù)應(yīng)用瓶頸
作為一種自動化、智能化、科學(xué)化計算機(jī)技術(shù)，計算機(jī)人工智能識別技術(shù)通過將人類思維模式從抽象化到具體化，進(jìn)行準(zhǔn)確識別、科學(xué)判斷和準(zhǔn)確模擬，最終通過計算機(jī)程序完整體現(xiàn)出來。計算機(jī)人工智能識別技術(shù)被廣泛運(yùn)用于各個領(lǐng)域，與其他計算機(jī)技術(shù)相比，人工智能識別技術(shù)的應(yīng)用前景更為廣闊，能夠為人類提供更為高效、便捷和優(yōu)質(zhì)服務(wù)。近年來，計算機(jī)人工智能識別技術(shù)在我國相關(guān)領(lǐng)域中取得一系列顯著應(yīng)用成效，然而由于發(fā)展時間較短，尚未形成一套完整的運(yùn)行體系，整個應(yīng)用過程依然面臨諸多瓶頸問題。因此，本文研究具備一定的實(shí)踐意義。
1、計算機(jī)人工智能識別技術(shù)的含義及類型
1.1、人工智能識別技術(shù)的含義
人工智能識別技術(shù)，實(shí)質(zhì)上指的是基于計算機(jī)技術(shù)和人工智能平臺所衍生出來的一種科學(xué)技術(shù)，人工智能識別技術(shù)能夠?qū)θ祟惛鞣N思維模式、行為方式進(jìn)行準(zhǔn)確識別和完整模擬，經(jīng)過智能化、自動化，所形成的一種自動智能化機(jī)器。在實(shí)際應(yīng)用過程中，計算機(jī)人工智能識別技術(shù)裝置可以對相關(guān)物品信息進(jìn)行掃描、識別。比如:超市中所利用的掃描裝置，就是一種人工智能識別裝置，通過掃描產(chǎn)品上的條形碼，產(chǎn)品的質(zhì)量、單價、名稱等相關(guān)信息便會完整呈現(xiàn)出來，售貨員進(jìn)行數(shù)量的錄入，便可以進(jìn)行總價的計算，作為計算機(jī)人工智能識別技術(shù)的一種典型應(yīng)用案例[1]。此外，計算機(jī)人工智能識別技術(shù)還能夠被應(yīng)用于企業(yè)辦公自動化、生產(chǎn)智能化等方面，從而有利于人們辦事效率、工作水平的大幅提高。
1.2、人工智能識別技術(shù)的類型
按照人工智能化特征進(jìn)行劃分，我們可以將人工智能化識別技術(shù)劃分為機(jī)械化識別技術(shù)和人工化識別技術(shù)兩種類型。
1.2.1、機(jī)械化識別技術(shù)
機(jī)械化識別技術(shù)，顧名思義，就是通過識別無生命特征的物體信息，主要涉及到的技術(shù)有以下三種:
第一，智能卡技術(shù)。作為一種集成電路卡，與計算機(jī)系統(tǒng)緊密關(guān)聯(lián)起來，共同完成信息數(shù)據(jù)的采集、管理、傳輸、加密和處理。通常情況下，智能卡識別技術(shù)被廣泛運(yùn)用于物品驗證、車輛識別、信息跟蹤等方面。
第二，條形碼識別技術(shù)。一般而言，條形碼識別技術(shù)可以劃分為兩種:一是一維條碼技術(shù);二是二維條碼技術(shù)。二維條碼技術(shù)是一維條碼技術(shù)的衍生物，在一維條碼技術(shù)的改進(jìn)和優(yōu)化之上所形成，所以二維條碼技術(shù)更為先進(jìn)，能夠進(jìn)行數(shù)據(jù)信息的采集、識別，并能夠準(zhǔn)確、即時顯示出來，被廣泛運(yùn)用于條碼掃描和信息識別等方面。
第三，射頻識別技術(shù)。射頻識別技術(shù)與智能卡、條形碼識別技術(shù)應(yīng)用原理不同，它不需要與物體進(jìn)行零距離接觸，只需要借助無線電磁波進(jìn)行信息的采集和識別。射頻識別技術(shù)主要對物品信息進(jìn)行有效標(biāo)識，從一定程度上可以取代傳統(tǒng)條形碼識別技術(shù)，將有可能成為物品標(biāo)識管理最為有效和先進(jìn)的一項技術(shù)。
1.2.2、人工化識別技術(shù)
人工化識別技術(shù)，是針對人體所設(shè)計的一項智能識別技術(shù)，主要涉及到的核心技術(shù)有以下三種:
第一，人臉識別技術(shù)。對人臉進(jìn)行掃描，進(jìn)而進(jìn)行身份信息的識別和判斷，通常所掃描的部位是人的眼睛或臉部結(jié)構(gòu)。人臉識別技術(shù)通過局部放大，自動進(jìn)行人臉部關(guān)鍵特征信息的收集、識別，通過調(diào)節(jié)亮度，提高識別結(jié)果的精準(zhǔn)性。
第二，聲音識別技術(shù)。通過對人的聲音進(jìn)行有效識別，以此來判斷聲音主體身份。聲音識別技術(shù)運(yùn)作原理為，從音色、音調(diào)、音質(zhì)等層面，進(jìn)行聲音的辨別，并在系統(tǒng)中進(jìn)行特征的記錄和匹配，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)識別目的[2]。
第三，指紋識別技術(shù)。通過掃描人的指紋，進(jìn)而進(jìn)行身份的識別和判定。由于每個人與其他人的指紋并不相同，所以指紋識別技術(shù)十分先進(jìn)，能夠準(zhǔn)確識別和判斷個人身份信息。
2、計算機(jī)人工智能識別技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域
20世紀(jì)60年代之后，隨著計算機(jī)技術(shù)、信息技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的快速革新，人工智能識別技術(shù)因此得到快速發(fā)展，其應(yīng)用范圍和領(lǐng)域不斷擴(kuò)大，逐步發(fā)展成為各行各業(yè)、各個領(lǐng)域的核心技術(shù)。
2.1、應(yīng)用于機(jī)器人技術(shù)領(lǐng)域
研究表明，機(jī)器人技術(shù)源自于20世紀(jì)70年代，成為一種專業(yè)學(xué)科。同時，機(jī)器人技術(shù)被各個領(lǐng)域所使用，取得一系列顯著應(yīng)用成效。比如:機(jī)器人技術(shù)運(yùn)用于外科手術(shù)中，機(jī)器人助手能夠幫助外科手術(shù)醫(yī)生進(jìn)行手術(shù)，其應(yīng)用范疇不斷擴(kuò)大。究其原因，機(jī)器人人工智能識別技術(shù)不僅能夠減少組織成本性資金投入，而且有利于組織內(nèi)外部風(fēng)險的預(yù)防和規(guī)避。當(dāng)然，盡管人工智能識別技術(shù)在機(jī)器人產(chǎn)業(yè)中的應(yīng)用力度較大、范圍較廣，但是依然需要改進(jìn)和完善。
2.2、應(yīng)用于語音識別技術(shù)領(lǐng)域
語音識別，顧名思義就是通過某種特別手段和人工智能識別技術(shù)，讓機(jī)器對人類的語言有一定的理解，并且能夠產(chǎn)生識別、交互行為。長期以來，語音識別技術(shù)深受國內(nèi)外學(xué)術(shù)界的高度重視。
語音識別類產(chǎn)品涉及面較廣、服務(wù)領(lǐng)先，具有巨大交互優(yōu)勢。近年來，隨著人工智能識別技術(shù)的快速發(fā)展，語音識別技術(shù)同樣實(shí)現(xiàn)了較快發(fā)展，建立在語音識別技術(shù)之上的芯片越來越多，已然成為新時期人工智能識別與交互的核心內(nèi)容。
2.3、應(yīng)用于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是批量處理單元相互交織形成的一種特殊網(wǎng)絡(luò)形態(tài)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基于人腦，是對人腦抽象活動的具體化、簡單化和模擬化，與人腦基本功能極為相似。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是通過對人腦活動、指令的模擬、效仿，并從中得到啟發(fā)，進(jìn)行批量單元信息的處理。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，神經(jīng)元之間的相互作用便會產(chǎn)生信息處理過程。盡管人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并不能等同于人腦，也不能完全發(fā)揮出人腦所有作用，但是卻能夠通過人工智能識別技術(shù)幫助人類進(jìn)行自動化、智能化事件的處理。
3、計算機(jī)人工智能識別技術(shù)的應(yīng)用瓶頸
20世紀(jì)末，以密碼、密鑰等安全識別技術(shù)為主的信息、數(shù)據(jù)安全保障手段被廣泛運(yùn)用于各行各業(yè)、各個領(lǐng)域之中。然而，其具備一定的易復(fù)制性、丟失性、不穩(wěn)定性，所以在一定程度上嚴(yán)重制約和影響到信息安全技術(shù)的發(fā)展。計算機(jī)人工智能識別技術(shù)基于計算機(jī)技術(shù)之上，通過對信息數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、識別和錄入，能夠為人們提供便捷的操作方法[3]。然而，我國計算機(jī)人工智能識別技術(shù)發(fā)展應(yīng)用時間較短，盡管取得了一系列顯著成效，應(yīng)用范圍不斷擴(kuò)大，但是其依然面臨巨大的應(yīng)用瓶頸問題。
3.1、語音人工智能識別技術(shù)應(yīng)用瓶頸
語音人工智能識別技術(shù)旨在讓機(jī)器能夠讀懂和識別出人類語言，并按照人類的指令進(jìn)行一系列操作。語音人工智能識別技術(shù)作為計算機(jī)人工智能識別技術(shù)的一項核心技術(shù)，長期以來，深受國內(nèi)外學(xué)術(shù)界的高度重視。與此同時，語音人工智能識別技術(shù)被廣泛應(yīng)用于各行各業(yè)、各個領(lǐng)域，其技術(shù)和產(chǎn)品優(yōu)勢十分鮮明，在語音電話、語音通信、語音交互等方面取得顯著應(yīng)用成效。21世紀(jì)以來，計算機(jī)人工智能識別類產(chǎn)品類型的不斷增多，語音人工智能識別技術(shù)得到快速發(fā)展，以語音識別技術(shù)為載體的芯片數(shù)量日漸增多。然而，語音人工智能識別技術(shù)的發(fā)展時間較短，依然存在應(yīng)用瓶頸問題，具體表現(xiàn)在以下三個方面:
(1)語音識別技術(shù)有待提升。語音識別技術(shù)實(shí)際應(yīng)用過程中，必須盡可能排除外界環(huán)境的干擾，比如:外部其他噪聲。唯有此，才能準(zhǔn)確識別音色、音調(diào)、音質(zhì)。盡管語音識別技術(shù)基本上實(shí)現(xiàn)了智能化，但是以目前的技術(shù)來講，并無法在外部噪音的干擾下準(zhǔn)確識別語音。如此一來，從一定程度上影響到語音識別技術(shù)的發(fā)展。因此，要想確保語音識別技術(shù)能夠在外部噪音影響的情況下實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確識別，必須采取特殊抗噪音麥克風(fēng)，這對于普通用戶來講，基本上達(dá)不到該項要求。與此同時，用戶在日常談吐過程中，較為隨意，具有明顯的地方特色，加之語速、頻率等控制影響較大，普通話不標(biāo)準(zhǔn)等問題，直接影響到語音識別設(shè)備對音色、音調(diào)、音質(zhì)等的準(zhǔn)確識別。除此之外，人們的語言受到年齡、情緒、身體素質(zhì)等的影響，其音色、音調(diào)、音質(zhì)隨著自身及外部環(huán)境的變化而改變，直接給語音識別形成影響。因此，當(dāng)前語音識別技術(shù)可靠性有待提升。
(2)語音識別系統(tǒng)不健全，詞匯量較少。目前，我國計算機(jī)人工語音識別系統(tǒng)詞匯量較少，在實(shí)際運(yùn)行過程中，并不能識別到所有的音色、音調(diào)和音質(zhì)。倘若語音模型有一定的限制，詞匯中出現(xiàn)一些難以識別的方言、外語，那么語音識別系統(tǒng)將無法在較短的時間內(nèi)準(zhǔn)確識別出語音，甚至?xí)霈F(xiàn)識別錯誤、不準(zhǔn)等情況。基于此，隨著語音識別技術(shù)的不斷發(fā)展，其應(yīng)用范圍的進(jìn)一步擴(kuò)大，需要進(jìn)行其詞匯量的增加，盡可能準(zhǔn)確、快速識別出更多的語音，而建模方法、搜索算法的逐步變革，使得語音識別系統(tǒng)不能實(shí)現(xiàn)智能化識別，僅僅能夠識別出基礎(chǔ)的音色、音調(diào)和音質(zhì)，對于其系統(tǒng)、深入、全面應(yīng)用來講，依然存在較多的瓶頸問題[4]。
(3)應(yīng)用成本較高、體積較大。目前，我國計算機(jī)人工智能識別技術(shù)的應(yīng)用范圍不斷擴(kuò)大、應(yīng)用領(lǐng)域不斷增多，特別是語音識別技術(shù)的應(yīng)用成效十分顯著。然而，語音識別技術(shù)的應(yīng)用成本依然很高，使得普通用戶基本無法接受。就目前的發(fā)展情況來看，語音識別技術(shù)應(yīng)用成本的降低似乎難度很大。對性能、功能要求較高的語音識別基本上無法實(shí)現(xiàn)，當(dāng)前的條件并不成熟，無法實(shí)現(xiàn)規(guī)模化、系統(tǒng)化和全面化，僅僅能夠準(zhǔn)確識別要求標(biāo)準(zhǔn)較低的語音，而受到成本因素的.制約，使得語音識別設(shè)備的研發(fā)和生產(chǎn)過程受到嚴(yán)重影響。與此同時，語音識別技術(shù)體積較大，占用較多的空間資源，巨型化向微型化發(fā)展作為語音識別技術(shù)未來發(fā)展的主要趨勢。
而微型化語音識別設(shè)備的研發(fā)和生產(chǎn)，需要集成微電子芯片，當(dāng)前的微電子芯片與語音識別技術(shù)關(guān)聯(lián)并不密切，在實(shí)際操作過程中，微型化語音識別技術(shù)并無法在降低成本的同時得以實(shí)現(xiàn)，從一定程度上直接阻礙到語音識別技術(shù)的廣泛推廣和應(yīng)用普及。
3.2、視覺人工智能識別技術(shù)應(yīng)用瓶頸
視覺人工智能識別技術(shù)與語音人工智能識別技術(shù)相同，均作為計算機(jī)人工智能識別技術(shù)的重要組成部分。然而，視覺人工智能識別技術(shù)面臨的應(yīng)用瓶頸問題更為嚴(yán)重。通過進(jìn)行相關(guān)信息數(shù)據(jù)的采集、傳輸、識別和處理，進(jìn)而達(dá)到人工智能化的目的。常見的視覺人工智能識別技術(shù)有人臉識別技術(shù)、指紋識別技術(shù)等，下面重點(diǎn)闡述人臉識別技術(shù)和指紋識別技術(shù)應(yīng)用瓶頸。
(1)人臉識別技術(shù)應(yīng)用瓶頸。人臉識別技術(shù)主要通過對人臉結(jié)構(gòu)、瞳孔等關(guān)鍵部位進(jìn)行準(zhǔn)確識別和有效判斷。盡管人臉識別技術(shù)非常方便，便于人們進(jìn)行身份的認(rèn)證，但是在實(shí)際應(yīng)用過程中，依然面臨以下幾個方面的瓶頸問題:一是由于人們臉部表情各不相同，即使同一人，其面部表情也隨情緒、外部環(huán)境的變化而改變，數(shù)據(jù)庫中的人臉表情數(shù)據(jù)十分有限，從而之間影響到人臉識別效果;二是人臉結(jié)構(gòu)、輪廓均會跟隨外部環(huán)境、個人情緒、年齡等發(fā)生改變，從而造成識別效果并不明顯;三是受到外部環(huán)境，諸如光線之類的因素影響，人臉識別同樣面臨不確定性因素;四是人臉具有一定的雷同性，這就難免造成人臉識別設(shè)備的誤判、誤識。現(xiàn)階段，人臉人工智能識別技術(shù)在我國相關(guān)領(lǐng)域已經(jīng)取得一系列顯著成效，但是在實(shí)際應(yīng)用過程中，依然面臨較大的瓶頸問題，比如:臉部表情、臉部輪廓、臉部結(jié)構(gòu)、發(fā)型、化妝、外部光線等的不同，都將給人臉識別帶來巨大的挑戰(zhàn)和識別壓力。國內(nèi)外學(xué)術(shù)界專業(yè)學(xué)者經(jīng)過幾十年的研究和探索，從各個學(xué)科層面出發(fā)，對人臉智能識別技術(shù)展開了大量研究，但是依然有一些難以徹底解決的難題。就人類自身而言，在日常的生活交際過程中，對人們的面孔識別也難免會出現(xiàn)差錯，而人臉智能識別技術(shù)跟人腦相比，依然有一定差距，其人臉識別過程更為困難，特別是精準(zhǔn)度方面難以有效掌控，這將是制約和影響其發(fā)展的一大瓶頸問題。
(2)指紋識別技術(shù)應(yīng)用瓶頸。人類的指紋是獨(dú)一無二的，也就是說，世界上任何一個人的指紋與其他人均不相同。基于此，指紋識別技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，成為一種有效識別身份信息的高科技技術(shù)。
指紋識別技術(shù)通過對人們指紋斷點(diǎn)、紋路、交叉點(diǎn)等進(jìn)行準(zhǔn)確識別，從而識別出人們獨(dú)一無二的身份，有利于個人身份及其他私人信息的保護(hù)。然而，看似非常嚴(yán)密的指紋識別，卻面臨指紋被非法采集的問題，倘若一個人將指紋信息泄露出去，或者被他人所利用，那么其自身信息將容易被暴露、被利用[5]。如此一來，面臨巨大的風(fēng)險隱患。與此同時，盡管指紋識別系統(tǒng)采取非常先進(jìn)的計算機(jī)人工智能識別技術(shù)，但是在實(shí)際應(yīng)用過程中，某些人的指紋信息較為模糊，基本上無法看清紋路等，這將無法進(jìn)行指紋的準(zhǔn)確識別。例如:目前國內(nèi)外大型公司所配置的簽到打卡機(jī)，便是一種典型的指紋識別裝置，便于公司掌握員工出勤情況，但是如果員工指紋損傷，那么將基本上不能被識別。由此可見，指紋識別技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用過程中，面臨一系列瓶頸問題。
當(dāng)前，人們在應(yīng)用人臉識別技術(shù)和指紋識別技術(shù)過程中，基本上均使用計算機(jī)進(jìn)行了密碼的設(shè)置，但是從應(yīng)用成效來看，并不顯著，存在較大的弊端。這將需要繼續(xù)對人臉識別和指紋識別技術(shù)進(jìn)行改進(jìn)、升級，進(jìn)而來解決計算機(jī)人工智能識別技術(shù)應(yīng)用瓶頸，有力推動其健康、持續(xù)發(fā)展。
參考文獻(xiàn):
[1]楊恒.計算機(jī)人工智能技術(shù)研究進(jìn)展和應(yīng)用分析[J].信息通信，20xx(01):130.
[2]周娟.計算機(jī)人工智能識別技術(shù)應(yīng)用瓶頸分析[J].軟件導(dǎo)刊，20xx(09):28～29.
[3]劉喬輝.計算機(jī)人工智能識別技術(shù)的應(yīng)用探討[J].科技風(fēng)，20xx(04):121～122.
[4]黃鑫.分析計算機(jī)人工智能識別技術(shù)的應(yīng)用瓶頸[J].數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用，20xx(07):244.
[5]羅勇，向奕雪.計算機(jī)人工智能技術(shù)研究進(jìn)展和應(yīng)用分析[J].電子制作，20xx(18):47.
人工智能論文12
現(xiàn)代社會中機(jī)械電子工程的特點(diǎn)
十九世紀(jì)末到二十世紀(jì)以來科學(xué)技術(shù)得到了飛速的發(fā)展，在這個時期里很多學(xué)科都得到了提高和補(bǔ)充，學(xué)科間的關(guān)系也越來越密切，一系列利好因素的共同作用下，機(jī)械電子工程學(xué)得以產(chǎn)生并發(fā)展。
顧名思義，機(jī)械電子工程就是電子信息技術(shù)與傳統(tǒng)的機(jī)械技術(shù)的一個結(jié)合，充分的發(fā)揮了兩個不同學(xué)科在技術(shù)上的共同點(diǎn)，達(dá)到了物理上和信息功能上的連結(jié)。這是一個跨學(xué)科的嘗試，更是一個挑戰(zhàn)，它可以將所有的機(jī)械工程信息進(jìn)行分析，達(dá)到智能化的目的。雖然依舊屬于機(jī)械工程行業(yè)，但是顯然已經(jīng)擁有了自己的特點(diǎn)。
1）不同的設(shè)計方法
機(jī)械電子工程與傳統(tǒng)工程相比，已經(jīng)不是單一的一個學(xué)科，它已經(jīng)發(fā)展成為了有很多技術(shù)和科學(xué)共同組成的一個新學(xué)科，并且在工程設(shè)計上充分的吸納了信息技術(shù)、機(jī)械技術(shù)，并為了使工程的各模塊結(jié)構(gòu)布局更加完整，設(shè)計人員一般都會采取自上而下的設(shè)計方法。
2）產(chǎn)品上的差異
從結(jié)構(gòu)上來說，機(jī)械電子產(chǎn)品的構(gòu)成非常簡單，但是小機(jī)器卻融入了大智慧，與傳統(tǒng)機(jī)械相比，機(jī)械電子產(chǎn)品有很高的科技含量，也沒有了臃腫龐大的外觀，變得更加小巧、輕便，給機(jī)械電子產(chǎn)品走進(jìn)社會生活創(chuàng)造了條件，同時也代表著生產(chǎn)力水平的一次飛躍。、
2機(jī)械電子工程的發(fā)展過程
機(jī)械電子工程學(xué)并不是一個孤立的學(xué)科，它與很多工程和技術(shù)都有著密切的聯(lián)系，是機(jī)械工程學(xué)科和電子信息工程、智能管理技術(shù)共同作用下，形成的一個新的發(fā)展體系。在信息系統(tǒng)不斷完善的過程中，機(jī)械電子工程體系也更加完善，并日益成熟。機(jī)械電子工程學(xué)的發(fā)展歷程主要是這樣的幾個方面：
1）機(jī)械電子工程學(xué)的開端
機(jī)械電子工程學(xué)在剛起步的階段，其主要的生產(chǎn)形式是手工生產(chǎn)，此時社會的生產(chǎn)能力很低，沒有充足的勞動力資源，發(fā)展生產(chǎn)力變得異常艱辛。為了改變這樣一個窘迫的狀況，科學(xué)家進(jìn)行了大量的研究和嘗試，在一次次的失敗中，機(jī)械工程終于得到了一定的發(fā)展。
2）機(jī)械電子工程學(xué)的高速發(fā)展階段
在經(jīng)歷了起初艱難的'開始階段以后，機(jī)械電子工程迎來了高速發(fā)展時期，隨著標(biāo)準(zhǔn)件生產(chǎn)在同一的流水線下得以實(shí)現(xiàn)，這一時期的生產(chǎn)已經(jīng)具備了一定的標(biāo)準(zhǔn)，并且極大地刺激了生產(chǎn)力的發(fā)展。但是這樣的生產(chǎn)模式并不是沒有缺點(diǎn)的，生產(chǎn)的過程過于標(biāo)準(zhǔn)，使產(chǎn)品過于單一，滿足不了不同用戶和社會不斷變化的需要。
3）機(jī)械電子工程的成熟階段
經(jīng)過了多年的發(fā)展，機(jī)械電子工程產(chǎn)業(yè)已經(jīng)形成了一定的體系，并與現(xiàn)代化科學(xué)技術(shù)有了一定的融合，進(jìn)入了現(xiàn)代機(jī)械電子發(fā)展階段。歸根結(jié)底，機(jī)械電子工程的發(fā)展是為了滿足社會工作和生活的需要，現(xiàn)代社會工作節(jié)奏加快，生產(chǎn)也更加靈活，對機(jī)械電子工程提出了更高的要求，機(jī)械電子行業(yè)的特點(diǎn)是柔性制造，這也為機(jī)械電子同信息化社會的融合創(chuàng)造了條件。
3人工智能在機(jī)械電子工程的運(yùn)用
人類社會的發(fā)展始終離不開能源、信息。在古代，生產(chǎn)力水平及其低下，人們對信息的獲取能力也十分有限，能源和物質(zhì)是維持人類生產(chǎn)生活的必需品。長久以來，人類往往都沒有認(rèn)識到信息的作用。隨著人類文明的不斷發(fā)展，生產(chǎn)力水平的不斷提高人類對信息的概念逐漸了解，同時也產(chǎn)生了對信息的需求，信息的價值逐漸被發(fā)現(xiàn)。
隨著電子計算機(jī)技術(shù)的逐漸應(yīng)用，人類的生活發(fā)生了質(zhì)的變化，人類社會至此進(jìn)入了高科技的信息時代。人工智能系統(tǒng)作為電子技術(shù)發(fā)展的產(chǎn)物，在近兩年出現(xiàn)，并且迅速的應(yīng)用到了機(jī)械電子工程領(lǐng)域。
電子信息技術(shù)在方便快捷的同時，也存在一定的弊端，比如缺乏一定的穩(wěn)定性，這使機(jī)械信息系統(tǒng)在輸入和輸出上就會變得十分混亂，并且不利于描述。以往的描述方法一般包括：建設(shè)規(guī)則庫、推導(dǎo)數(shù)學(xué)方程、學(xué)習(xí)并生成知識。
一般的解析方法都比較精密、準(zhǔn)確，但是應(yīng)用范圍十分有限，只能應(yīng)用于比較簡單的系統(tǒng)，而對比較繁瑣復(fù)雜的體系，卻不能夠提供完整的解析式，必須依靠人工操作才能實(shí)現(xiàn)。隨著人們對系統(tǒng)的要求越來越高，處理的信息變得復(fù)雜多樣，信息的內(nèi)容不僅包括數(shù)據(jù)的形式，也出現(xiàn)了數(shù)字信息和語言信息等新形式。為了適應(yīng)時代形勢的發(fā)展，人工智能處理方式以其復(fù)雜、不確定的特點(diǎn)成為了解析數(shù)學(xué)的新方法、新手段。
人工智能處理體系一般是這樣進(jìn)行分類的，模糊推理體系和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系。這兩個系統(tǒng)存在著聯(lián)系，也有所不同。模糊推理系統(tǒng)一般通過對大腦功能進(jìn)行模擬，從而分析出語言的信號;而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)模擬的卻是大腦的結(jié)構(gòu)，通過對數(shù)字信號的處理得出參考數(shù)值。
1）模糊推理體系和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系的相同點(diǎn)
我們可以說，模糊推理體系和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系都是利用網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，然后在某一精度上趨近一個函數(shù)。
2）模糊推理體系和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系的不同點(diǎn)
（1）映射方式
在映射方式的運(yùn)用方面，模糊推理系統(tǒng)運(yùn)用域和域之間的映射，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系則是點(diǎn)到點(diǎn)的映射。
（2）物理性質(zhì)
模糊推理體系與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系相比擁有更明確的物理性質(zhì)。
（3）計算量和計算精度
模糊推理體系沒有固定的連接，計算量和計算精度都十分有限，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系則很好的克服了這一點(diǎn)，在輸入的過程中使每個神經(jīng)元相互作用，大大的提高了計算量，并且能夠保證較高的輸出精度。
（4）儲存方式
在儲存信息的過程中，模糊推理體系采用的是比較規(guī)則的方式，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系則是利用分布式對信息進(jìn)行儲存。
社會作為一個不斷發(fā)展變化的有機(jī)結(jié)合體，單一的處理手段是無法滿足人類發(fā)展的需要的。為此，智能系統(tǒng)研究專家開始了對綜合智能系統(tǒng)的開發(fā)與探索。綜合智能系統(tǒng)是對以往人工智能體系的繼承和發(fā)展，它能夠融合以往兩種智能體系的優(yōu)點(diǎn)，使數(shù)學(xué)描述變得更加全面。
4結(jié)論
機(jī)械電子工程產(chǎn)業(yè)發(fā)展是我國工業(yè)信息化過程的一個寫照，在工程制造的過程中充分利用現(xiàn)代化科學(xué)技術(shù)的巨大優(yōu)勢，實(shí)現(xiàn)了生產(chǎn)力的提高，滿足社會發(fā)展的需求，機(jī)械電子工程和人工智能和完美結(jié)合實(shí)現(xiàn)了不同學(xué)科之間的融合，為工業(yè)信息化的發(fā)展提供了成功經(jīng)驗和新思路。
人工智能論文13
摘要：計算機(jī)軟件技術(shù)、硬件技術(shù)的發(fā)展，推動人工智能的進(jìn)步，也促使社會對于人工智能人才培養(yǎng)有著越來越高的需求。通過分析人工智能專業(yè)人才培養(yǎng)定位、素質(zhì)能力要求、專業(yè)知識內(nèi)容、人工智能培養(yǎng)目標(biāo)，能夠有效推動高校人工智能人才培養(yǎng)中計算機(jī)課程體系的構(gòu)建，為計算機(jī)課程設(shè)計帶來革新策略。
關(guān)鍵詞：人工智能；計算機(jī)專業(yè)；課程建設(shè)；革新策略
智能科學(xué)技術(shù)是當(dāng)前較為熱門的一種研究，智能現(xiàn)象本質(zhì)是模擬方法的計算機(jī)科學(xué)技術(shù)。隨著智能科學(xué)技術(shù)的不斷推進(jìn)，對于專業(yè)技術(shù)人才培養(yǎng)有著越來越高的要求。如何針對，人工智能專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)、知識要求、培養(yǎng)定位、素質(zhì)能力來培養(yǎng)符合社會要求的人工智能專業(yè)人才，對于推動人工智能技術(shù)的發(fā)展有著十分重要的意義。
1 人工智能概述
中國人工智能技術(shù)的發(fā)展，經(jīng)歷眾多艱難挫折，從迷霧重重到艱難起步，又到?jīng)_破禁錮，最終見到曙光，實(shí)現(xiàn)人工智能的大跨步發(fā)展，經(jīng)歷40年的漫長歷程。人工智能是為了研究智能機(jī)器，即能在人類面前展現(xiàn)出智能行為的機(jī)器。人工智能是應(yīng)用計算機(jī)科學(xué)技術(shù)和智能科學(xué)技術(shù)進(jìn)行設(shè)計、研究智能機(jī)器。人工智能起源于20世紀(jì)的30年，其中，真正推動技術(shù)的革新進(jìn)步是“人工智能之父--圖靈”，他在1936年提出自動機(jī)理論，不僅奠定電子計算機(jī)的基礎(chǔ)，也為人工智能的發(fā)展開啟大門。20世紀(jì)80年代，中國開始人工智能的探索。1981年9月，“中國人工智能學(xué)會”在長沙成立，證明本國已走上人工智能探索的道路，四十年來的發(fā)展過程中，人工智能不斷取得突破性的進(jìn)步，虹膜識別、語音識別、基于仿人機(jī)器的人機(jī)交互合作、智能輔助決策系統(tǒng)等等，都是人工智能技術(shù)的產(chǎn)品。隨著計算機(jī)技術(shù)與信息技術(shù)的大跨步發(fā)展，21世紀(jì)人工智能進(jìn)入新的發(fā)展階段，在這一階段中一系列的諸如智能生產(chǎn)、智能物流、智能工業(yè)機(jī)器人、消防救援機(jī)器人等等人工智能機(jī)器產(chǎn)品，為社會發(fā)展帶來巨大的推動力。進(jìn)一步推動中國人工智能水平的進(jìn)步，積極培養(yǎng)人工智能專業(yè)人才有著極其重要的意義。
2 人工智能專業(yè)內(nèi)涵
人工智能包含著人類信息活動的過程和智能科學(xué)與技術(shù)學(xué)科的專業(yè)基礎(chǔ)兩個部分。人類信息行為是由感知、認(rèn)知、決策到行為四個步驟組成，人工智能也是基于這一步驟，然而新型的設(shè)計研究專業(yè)方面，基于人類信息活動的完整過程所進(jìn)行的人工智能研究被稱為廣義智能，與此相對的只由思維器官所完成的認(rèn)知決策研究成為狹義的人工智能，無論是廣義人工智能亦或是狹義智能對于信息資源的利用，都需要通過信息感知與獲取技術(shù)、信息傳輸與存儲技術(shù)、信息處理技術(shù)、信息綜合與再生技術(shù)、信息轉(zhuǎn)換與執(zhí)行技術(shù)這五個技術(shù)來實(shí)現(xiàn)，因此，進(jìn)行人工智能專業(yè)人才培養(yǎng)，必須要包含以上方面的內(nèi)容，來實(shí)現(xiàn)人工智能系統(tǒng)的感知、認(rèn)知、決策和行為。在人工智能專業(yè)技術(shù)基礎(chǔ)學(xué)科知識中，各個基礎(chǔ)學(xué)科相互聯(lián)系，相互作用，相互合作，其中包含著智能科學(xué)與傳統(tǒng)科學(xué)技術(shù)通信科學(xué)技術(shù)，計算機(jī)科學(xué)技術(shù)控制科學(xué)技術(shù)等等。這些基礎(chǔ)學(xué)科，共同組建人工智能的框架，推動人工智能的實(shí)現(xiàn)。上述技術(shù)實(shí)現(xiàn)將傳統(tǒng)機(jī)器智能化的改變。另外，隨著對生命科學(xué)認(rèn)知科學(xué)、大腦科學(xué)的研究人工智能有著更多靈性的轉(zhuǎn)變。
3 人工智能專業(yè)人才培養(yǎng)目標(biāo)
人工智能專業(yè)人才培養(yǎng)，是希望培養(yǎng)出能夠符合當(dāng)前發(fā)展?fàn)顩r及和未來發(fā)展前景的一個以人為本的目標(biāo)。當(dāng)前普遍認(rèn)為人工智能專業(yè)人才培養(yǎng)需要令其掌握良好的科學(xué)素養(yǎng)和職業(yè)道德，扎實(shí)的數(shù)學(xué)計算機(jī)和人工智能有關(guān)專業(yè)知識基礎(chǔ)理論，能系統(tǒng)地掌握智能科學(xué)技術(shù)基礎(chǔ)理論相關(guān)知識技能方法，能夠靈活處理智能信息數(shù)據(jù)。并且要求專業(yè)人才能夠在完成培訓(xùn)后，在相關(guān)科研機(jī)構(gòu)，企業(yè)組織單位政府機(jī)構(gòu)進(jìn)行人工智能相關(guān)領(lǐng)域的研究、開發(fā)、應(yīng)用、管理。并能融合其他技術(shù)成為復(fù)合型的人工智能專業(yè)人才。細(xì)致劃分來看人工智能專業(yè)技術(shù)人才培養(yǎng)目標(biāo)從理念上希望培養(yǎng)出能夠適應(yīng)當(dāng)前人工智能研究項目的技術(shù)性專業(yè)人才或者有著深厚專業(yè)素養(yǎng)能夠帶動人工智能技術(shù)進(jìn)行長遠(yuǎn)發(fā)展的理論性人才。從技術(shù)目標(biāo)上，人工智能專業(yè)人才培養(yǎng)希望培養(yǎng)出人工智能技術(shù)理論研究人才、人工智能機(jī)器設(shè)計人才、人工智能項目管理人才以及人工智能產(chǎn)品操作人才四類。另外，復(fù)合型的人工智能人才將成為推動人工智能發(fā)展的中堅力量。
在人工智能專業(yè)人才培養(yǎng)方面，大連海事大學(xué)進(jìn)行初步的探索，將人才專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)定位為偏計算機(jī)、偏軟件、偏高學(xué)歷、偏交通運(yùn)輸四個方面的人才培養(yǎng)。分別針對學(xué)生的計算機(jī)知識體系，智能軟件分析設(shè)計能力，復(fù)合型人才培養(yǎng)以及交通航運(yùn)行業(yè)來進(jìn)行人才培養(yǎng)。
4 計算機(jī)專業(yè)課程體系構(gòu)建依據(jù)
無論對人工智能專業(yè)人才進(jìn)行怎樣的定位，計算機(jī)相關(guān)專業(yè)知識技能都是其不可或缺的部分。計算機(jī)專業(yè)有關(guān)知識奠定了人工智能技術(shù)的基礎(chǔ)，在進(jìn)行人工智能專業(yè)人才培養(yǎng)方面，深入進(jìn)行計算機(jī)專業(yè)課程體系構(gòu)建意義深遠(yuǎn)。在當(dāng)前，有關(guān)計算機(jī)專業(yè)課程體系革新需要回歸人工智能專業(yè)人才培養(yǎng)本質(zhì)，深入了解人工智能專業(yè)人才的定位與知識組成。
在人才定位方面，人工智能專業(yè)人才有著多樣性定位，包括人工智能技術(shù)研究、人工智能產(chǎn)品設(shè)計、人工智能項目管理以及人工智能設(shè)備操作培訓(xùn)。不同定位下的人工智能專業(yè)人才培養(yǎng)具體的培養(yǎng)目標(biāo)與知識體系框架都不相同。現(xiàn)階段高校作為人工智能專業(yè)知識培訓(xùn)的先驅(qū)者應(yīng)該更進(jìn)一步明確自身定位，由寬入窄、由淺入深，一方面要進(jìn)行基礎(chǔ)知識的詳細(xì)傳授，另一方面又要針對實(shí)際狀況與自身優(yōu)勢進(jìn)行明確定位。另外，人工智能專業(yè)知識體系十分復(fù)雜其基礎(chǔ)知識由工具性知識、人文科學(xué)知識、自然科學(xué)知識、工程專業(yè)知識、經(jīng)濟(jì)管理知識六各方面組成。高校在進(jìn)行人工智能專業(yè)人才培養(yǎng)的過程中如何把握知識傳授側(cè)重需要進(jìn)行細(xì)致得考量，要切實(shí)了解本科生階段學(xué)生能夠了解并掌握的專業(yè)知識能力水平。不同方面專業(yè)知識培養(yǎng)的能力不同，深入了解不同方面知識的實(shí)際作用對于指導(dǎo)計算機(jī)課程體系革新帶來幫助。
5 人工智能專業(yè)人才培養(yǎng)案例
大連海事大學(xué)作為交通運(yùn)輸部所屬的全國重點(diǎn)大學(xué)，在人工智能科學(xué)與技術(shù)培養(yǎng)方面有著獨(dú)到的探索，通過深入分析大學(xué)智能專業(yè)培養(yǎng)計劃，能夠了解一般大學(xué)在進(jìn)行人工智能專業(yè)計算機(jī)課程體系改革方面的內(nèi)容
（1） 目標(biāo)
大連海事大學(xué)教育智能專業(yè)人才培養(yǎng)方面，側(cè)重培養(yǎng)既具有計算機(jī)知識基礎(chǔ)技能，又能夠?qū)χ悄苘浖M(jìn)行分析設(shè)計，既能夠進(jìn)一步進(jìn)行深入培養(yǎng)，又能夠從實(shí)際出發(fā)進(jìn)行實(shí)際行業(yè)的應(yīng)用。大連海事大學(xué)以此為目標(biāo)進(jìn)行人工智能人才培養(yǎng)。
（2） 課程體系設(shè)計
大連海事大學(xué)課程體系設(shè)計分為三個層次，在三個層次中包含著上述四個方面目標(biāo)的培養(yǎng)，其中第一層次為理工科公共基礎(chǔ)課程，主要包含通識課程和基礎(chǔ)課程，諸如政治理論體育、高等數(shù)學(xué)、大學(xué)物理、電路等等，第二層次則是計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)，專業(yè)技術(shù)課程包括計算機(jī)語言教學(xué)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)庫、編譯、操作系統(tǒng)、計算機(jī)原理等等，第三層次則是智能科學(xué)與專業(yè)技術(shù)課程，諸如認(rèn)知科學(xué)、人工智能、智能信息處理、模式識別等等。從課程體系設(shè)計可以看出大連海事大學(xué)將本科階段的人工智能培養(yǎng)分為通識基礎(chǔ)教育，計算機(jī)專業(yè)知識教育與人工智能專業(yè)知識教育。三個方面層層遞進(jìn)有助于引導(dǎo)學(xué)生一步步了解人工智能專業(yè)知識，培養(yǎng)出綜合的人工智能知識體系。
6 計算機(jī)專業(yè)課程體系革新
通過對實(shí)際案例的分析，可以發(fā)現(xiàn)計算機(jī)專業(yè)在人工智能科學(xué)人才培養(yǎng)方面，計算機(jī)專業(yè)課程體系需要進(jìn)行革新。革新內(nèi)容主要包含以下幾個方面。
（1） 計算機(jī)基礎(chǔ)知識
人工智能人才的培養(yǎng)，同樣離不開計算機(jī)基礎(chǔ)知識的教育，在人工智能人才培養(yǎng)過程中，計算機(jī)之礎(chǔ)知識教育的比例與一般的計算機(jī)教育有所區(qū)別。除了培養(yǎng)學(xué)生一般的計算機(jī)有關(guān)概念認(rèn)知外，還要引導(dǎo)學(xué)生再進(jìn)行更深入的計算機(jī)掌握有關(guān)專業(yè)學(xué)習(xí)思維。這樣才能適應(yīng)更深入更全面、更細(xì)致的與人工智能有關(guān)的計算機(jī)專業(yè)知識教學(xué)。
（2） 以思維為導(dǎo)向的計算機(jī)課程建設(shè)
人工智能專業(yè)人才培養(yǎng)重在培養(yǎng)學(xué)生掌握信息獲取、新興知識處理、智能系統(tǒng)、智能機(jī)器行為等等方面的內(nèi)容，其中計算機(jī)知識有關(guān)的課程體系更多的偏向于一種將人類行為信息轉(zhuǎn)化為機(jī)器行為信息內(nèi)容。這個過程中，引導(dǎo)學(xué)生掌握這種由人類行為思維將機(jī)器行為思維轉(zhuǎn)變的`教學(xué)，有著十分重要的意義。在世界頂尖大學(xué)中，關(guān)于人工智能計算機(jī)專業(yè)課程開設(shè)，有著十分明確的目的，諸如麻省理工大學(xué)的計算認(rèn)知科學(xué)、機(jī)器視覺課程；斯坦福大學(xué)的網(wǎng)絡(luò)搜索與挖掘、邏輯推理常識、電子商務(wù)技術(shù)基礎(chǔ)；康奈爾大學(xué)的電腦游戲設(shè)計導(dǎo)論、藝術(shù)中的計算、電子時代的視覺成像等等，都是計算機(jī)專業(yè)課程知識中央領(lǐng)導(dǎo)人類行為，向著機(jī)器行為思維轉(zhuǎn)變的課程內(nèi)容。雖然對于本國一般高校無法開設(shè)與此有關(guān)的專業(yè)課程，但是依舊有著十分明確的參考意義。在普通高校進(jìn)行計算機(jī)專業(yè)課程開設(shè)時要重點(diǎn)提高計算機(jī)硬件操作有關(guān)的知識教學(xué)，以此來引導(dǎo)學(xué)生了解智能機(jī)器的實(shí)際構(gòu)造，幫助學(xué)生在大腦中形成初印象。
（3） 復(fù)合型人才知識體系傳授
人工智能時代受到普遍關(guān)注的一個問題是人工智能行為與道德倫理是否存在沖突。是否會影響人類行為活動的正常。因此學(xué)生在計算機(jī)專業(yè)課程知識學(xué)習(xí)的過程中了解計算機(jī)執(zhí)行邏輯思維能夠有效。引導(dǎo)學(xué)生明白智能機(jī)械行為與實(shí)際行為之間的沖突。另外，培養(yǎng)學(xué)生掌握有關(guān)法律知識，使其明白智能機(jī)器行為的邊界有著極其重要的意義。而且法律知識對于復(fù)合型人才培養(yǎng)有著巨大的推動作用，能夠保證未來復(fù)合型人才在進(jìn)行人工智能研究過程中，更大限度的降低對社會形象的影響。
7 結(jié)束語
人工智能下的計算機(jī)知識專業(yè)課程體系革新需要陣陣考慮本國實(shí)際的人工智能技術(shù)發(fā)展?fàn)顩r，在課程體系設(shè)計過程中參考已有探索經(jīng)驗根據(jù)各個高校的實(shí)際情況來進(jìn)行專業(yè)課程設(shè)計。
參考文獻(xiàn)：
[1] 曹建峰. “人工智能+法律”十大趨勢[J]. 機(jī)器人產(chǎn)業(yè)， 20xx （9）：23-26.
[2] 陳雯柏， 李擎， 王萬森. 工程型智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)知識體系與課程研究[J]. 計算機(jī)教育， 20xx，（10）：12-15.
[3] 蔡自興. 中國人工智能40年[J]. 科技導(dǎo)報， 20xx（8）：19-22.
[4] 張俊， 陳飛， 馮士剛. 大連海事大學(xué)“智能科學(xué)與技術(shù)”本科專業(yè)建設(shè)實(shí)踐[J]. 計算機(jī)教育， 20xx（9）：30-32.
人工智能論文14
你聽說過或者看到過智能垃圾桶嗎？如果你們沒看到，那就請跟我一起坐時光穿梭機(jī)到未來世界去參觀吧！
未來的大街上，干凈無比，沒有落葉、沒有垃圾、沒有到處飛舞的蒼蠅、蚊蟲、更沒有刺鼻的汽油味......
喲！多可愛的米奇老鼠啊！我們一起跑上前，正想撫摸它，嘿！原來是一個垃圾桶。這可不是一般的垃圾桶喲！你們瞧：米奇兩眼還發(fā)著光呢，原來它正在發(fā)電來處理自已肚里的東西。米奇嘴巴緊閉著，頭上有二根天線，這天線可不是好玩的，它左邊一根天線是吸收路旁汽車的尾氣的，右邊一根天線是吸收太陽能的，以用來發(fā)電處理垃圾的；米奇胖乎乎的身體上還有三顆顏色不同的大紐扣。一個小朋友好奇的觸摸了一下第一顆紅色的扣子，垃圾桶的門自動翻開了，又按了一下第二顆綠色扣子，門又自動的關(guān)上了，那第三顆是干什么的呢？小朋友忍不住又按了一下第三顆的扣子，哈！真神奇，扣子眼里彈出一個微型。這時，一位阿姨走過來，見我們圍著米奇，知道我們想知道這只神奇的米奇的功能，于是，便給我們介紹起來：這只米奇的腦袋里裝有電腦芯片，它只要看到有人不小心掉了垃圾，它就會走過去，用手將垃圾撿起來，張開緊閉的嘴，把它扔進(jìn)去。如果看到有人不愛清潔，它的另一只手那么會出示”保護(hù)環(huán)境榮耀，破壞環(huán)境羞恥”的小牌。它還有許多的`內(nèi)在功能：它會垃圾分類，把有毒和無毒的分裝在肚子的兩邊，它肚子里還有一種溶化器，它把無毒的垃圾處理成肥料，把有毒的垃圾通過自身的排毒器將它轉(zhuǎn)換成一種無毒的清新氣體，釋放出來。它還有一種非常有趣的趣事，一但它肚子的垃圾裝滿了，它就會自動處理垃圾，并會走到一棵樹下，從緊閉的嘴里彈出一根管了，然后插入土里，把垃圾養(yǎng)份注入樹里，然后又回到它原來的位置。
到了秋天，秋風(fēng)掃落葉時，米奇頭上便會張開一個巨大的吸盤，把黃葉都吸進(jìn)去，然后又做成肥料。米奇的腳下還有一種粘了水的毛刷式吸塵器，它可以一邊唱”小曲”，一邊走一邊清潔道路。如果我們現(xiàn)實(shí)中有這種垃圾桶，那該多方便啊！我想，這個愿望不會是夢，我們的愿望一定會實(shí)現(xiàn)。
人工智能論文15
摘要：人工智能技術(shù)是一種科技的自動化技術(shù)，在電氣工程的自動化技術(shù)中有著十分重要的重要作用，我們可以利用人工智能技術(shù)提升電氣工程的自動化水平，確保我國電力系統(tǒng)的穩(wěn)定發(fā)展。電氣工程自動化作為不必可少的一項重要技術(shù),對各行各業(yè)生產(chǎn)效率的提高有著巨大的影響,在對于人工智能的應(yīng)用中能夠?qū)崿F(xiàn)提高自動化的效率。所以,加強(qiáng)對于電氣工程自動化當(dāng)中人工智能化技術(shù)水平的提高是很重要的。本文主要就電氣自動化人工智能技術(shù)的應(yīng)用進(jìn)行分析探討。
【關(guān)鍵詞】人工智能;自動化;電氣工程
工程師們將人工智能技術(shù)運(yùn)用于電氣工程自動化中，可以隨時監(jiān)控和分析電氣工程自動化中的數(shù)據(jù)，方便我們做出及時有效的處理，確保電力系統(tǒng)運(yùn)行的穩(wěn)定與安全運(yùn)行。
1電氣自動化人工智能技術(shù)的應(yīng)用優(yōu)勢
1.1受外界因素干擾程度小
在構(gòu)建電氣自動化模型時，傳統(tǒng)的電氣工程的控制器一般會受到很多因素的影響，比如，模型的參數(shù)變化、數(shù)值計算的不同數(shù)據(jù)和類型等，而如果運(yùn)用人工智能的電氣工程自動化，那么就可以避免外界因素的干擾，受影響程度比較小。同時，人工智能化的電氣工程控制器沒有必要或得十分精確的動態(tài)數(shù)據(jù)模型，對模型環(huán)境及相關(guān)參數(shù)的要求程度不高。
1.2自動化控制能力比較強(qiáng)
智能化技術(shù)有著十分強(qiáng)大的控制功能，可以對形式不同的數(shù)據(jù)進(jìn)行多方位的分析評估與處理，并得到相比人工計算出來的數(shù)據(jù)更加的精確。人工智能化的控制系統(tǒng)對數(shù)據(jù)的處理有著相對一致性的特點(diǎn)，由于具有不同的控制對象，其具體的內(nèi)容呈現(xiàn)出豐富的多樣性變化，根據(jù)現(xiàn)實(shí)的問題的需要，進(jìn)行智能化技術(shù)的集中精確處理，以便于合理地解決所遇到的問題。
1.3參數(shù)的調(diào)整更為方便
相對于傳統(tǒng)的電氣自動化技術(shù)來說，人工智能技術(shù)對參數(shù)的調(diào)整及方式的控制更為簡單方便快捷，在實(shí)際的應(yīng)用中，人工智能系統(tǒng)較為簡單，易于操作與學(xué)習(xí)。人工智能技術(shù)在具體的應(yīng)用中適應(yīng)能力極強(qiáng)，可以在無人操作成為未來的可能，無需工作人員到現(xiàn)場進(jìn)行控制，便可以實(shí)現(xiàn)對電氣系統(tǒng)的故障排查與處理，并自動調(diào)整電氣工程運(yùn)行中出現(xiàn)的不確定性參數(shù)。電氣系統(tǒng)的參數(shù)出現(xiàn)的現(xiàn)象，往往是無法避免的。由于測量的不是非常精準(zhǔn)，參數(shù)的實(shí)際值將會與其設(shè)計值有所偏差，電氣系統(tǒng)在運(yùn)行中受環(huán)境的影響，會引起參數(shù)的大幅度的不一致。利用抗變換性的變化、下降的時間與響應(yīng)的時間，能夠十分有效地節(jié)省電氣工程系統(tǒng)的人力、物力和財務(wù)。
1.4計算具有超高的精確性
鑒于人工智能技術(shù)受外部因素影響不是很大，有著十分強(qiáng)烈的抗干擾性。工程師們提前對電氣系統(tǒng)的參數(shù)進(jìn)行設(shè)定，在實(shí)際的操作中不用過多的考慮參數(shù)的變化，這些參數(shù)會在劃分在一個固定的范圍內(nèi)，不會出現(xiàn)差值較大的情況，在一定程度上提升了計算的精確度。工程師們在實(shí)際的電氣工程控制中，借助參數(shù)模型對一些常見的故障進(jìn)行簡單的模擬處理，科學(xué)合理地預(yù)防故障。比如高鐵故障程序的精確計算和科學(xué)預(yù)防。
2電氣自動化人工智能技術(shù)的應(yīng)用
2.1智能控制
運(yùn)用智能化的一些技術(shù)手段，可實(shí)現(xiàn)電氣工程的無人化操作，實(shí)行對電氣項目的遠(yuǎn)程化管理與監(jiān)控，節(jié)省了較多的人力與物力，同時使得電氣項目得以更加便捷有效的開展。人工智能于電氣設(shè)備控制方面的一些具體應(yīng)用，涉及到模糊控制、專家系統(tǒng)控制以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制，簡化設(shè)備的操作與電流的簡單調(diào)整，實(shí)現(xiàn)報表的自動化生成與存儲，更好地規(guī)范不同類型文件的格式，減輕工作人員后期對數(shù)據(jù)查找、篩選的負(fù)擔(dān)。除此之外，工作者們通過傳統(tǒng)控制過程的直、交流傳動，有效控制整個電氣工程系統(tǒng)，這些大多體現(xiàn)在人工智能的一些模糊控制中。因此，人工智能在改善電氣工程自動化的操作效率、簡化操作的流程、降低人力的工作量等方面有著較為顯著的成效。
2.2故障診斷
我們通常所說的電氣工程故障診斷，是根據(jù)電氣工程的設(shè)備在工作中的有關(guān)信息，來判斷其狀態(tài)是否有異常，對故障進(jìn)行準(zhǔn)確的定性，確定發(fā)生故障的位置，探查故障的.發(fā)生的原因，預(yù)測故障的發(fā)展趨勢，尋求相應(yīng)的解決措施。電氣工程故障的診斷以故障機(jī)理與技術(shù)檢測為根本，以信號的處理與模式的識別為基本方法。在電氣系統(tǒng)的實(shí)際運(yùn)行中，變壓器、發(fā)電機(jī)等電氣設(shè)備出現(xiàn)故障是不可避免的，我們傳統(tǒng)的故障診斷方法存在諸多問題，比如說耗時多、診斷難等。基于人工智能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、專家系統(tǒng)和模糊理論的運(yùn)用，檢測并診斷電氣工程可能存在的故障，最大限度地避免差錯的發(fā)生，來達(dá)到出錯率降最低。
2.3優(yōu)化設(shè)計
對電氣工程自動化設(shè)備的優(yōu)化設(shè)計，涵蓋許多方面的內(nèi)容，舉個簡單的例子，電壓、電動機(jī)、變壓器等，這是一個覆蓋面廣、復(fù)雜性高、耗時耗力的過程，需要設(shè)計人員具備豐富的電氣自動化知識、相關(guān)經(jīng)驗及動手操作的能力。由于人工智能與計算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展，電氣工程自動化設(shè)備的完善設(shè)計，已經(jīng)由原來的手工設(shè)計轉(zhuǎn)變?yōu)橛嬎銠C(jī)自動化輔助設(shè)計，減少了產(chǎn)品開發(fā)的周期。人工智能借助CAD技術(shù)與計算機(jī)輔助技術(shù)進(jìn)行自動化設(shè)備的優(yōu)化設(shè)計，通常采用比較先進(jìn)的計算方法，在操作結(jié)構(gòu)的對象方面更加直接，在計算方面有著準(zhǔn)確性與高效性。電氣設(shè)備所發(fā)生的故障多數(shù)設(shè)計的十分復(fù)雜，只有明確地把握問題出現(xiàn)的預(yù)兆與隱患，才能使得電氣設(shè)備的設(shè)計更加優(yōu)化。
3結(jié)論
綜上所述，人工智能技術(shù)作為新興的電氣工程自動化技術(shù)，其作用是不容忽視的，在具體的實(shí)踐中得到較好的驗證。人工智能技術(shù)于工程自動化中的應(yīng)用，是對系統(tǒng)的感知、分析、判斷與行動，使得機(jī)械化的電氣系統(tǒng)如同人類一般，有著一定的邏輯思維，可以取代人的位置來完成一些特定的工作。通過人工智能技術(shù)對電氣工程的智能控制、故障診斷、優(yōu)化設(shè)計，加強(qiáng)其穩(wěn)定性與安全性，推動電力產(chǎn)業(yè)的結(jié)構(gòu)調(diào)整，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)效益與社會效益的統(tǒng)一。
參考文獻(xiàn)
[1]劉振鵬.電氣自動化控制人工智能技術(shù)的應(yīng)用分析[J].科技資訊,20xx.
[2]孥磊.淺談電氣自動化控制系統(tǒng)中智能化技術(shù)的應(yīng)用[J].大科技科學(xué)之謎,20xx.
[3]陳薇.人工智能在電氣工程自動化中的應(yīng)用分析[J].無線互聯(lián)科技,20xx.
【人工智能論文】相關(guān)文章：
人工智能論文09-12
人工智能的議論文02-07
人工智能高中議論文10-25
人工智能機(jī)器人論文(7篇)10-29
關(guān)于人工智能的議論文15篇03-25
人工智能機(jī)器人論文匯編7篇11-12
人工智能作文11-15