人工智能论文精品【15篇】
在现实的学习、工作中，大家对论文都再熟悉不过了吧，论文是对某些学术问题进行研究的手段。那么问题来了，到底应如何写一篇优秀的论文呢？下面是小编整理的人工智能论文，仅供参考，欢迎大家阅读。
人工智能论文1
摘要：随着工业领域的迅猛发展，自动化、智能化被当做是电气控制领域的重点发展趋势。为了让电气自动化控制中人工智能技术发挥更大的作用，本文概括了人工智能技术，阐述了人工智能技术在电气自动化领域的使用实例，以此期望对有关工作人员能有帮助。
关键词：电气控制；自动化控制；人工智能
近年来随着国内外人工智能研究的兴起与发展，越来越多的传统领域开始思考能否在自己的产品生产线上使用人工智能技术，所以它的实际使用领域广泛。现代社会的发展离不开人工智能技术的使用，特别是在现代工业的领域，在方法上需要依靠最新的人工智能技术为支持，但要做到让人工智能技术在电气自动化控制中更好的发挥作用，我们先要知道人工智能技术到底是什么样的技术[1]。
1人工智能技术的概述
国内的创新热潮近几年正在蓬勃的发展，各种新技术竞相展现，人工智能技术也逐渐成熟了，而且它在当今社会中的使用也更加宽泛。人工智能技术的建立，不仅要有计算机技术知识进行有效支持，还与其他学科知识息息相关，人工智能技术通俗上讲就是生产出可以替代人类来工作的智能化机器人，将来许多岗位都可以由机器来替代人类工作[2]。随着科技的日新月异，科学家们已经成功地生产出了类似于人脑一样思考的人工大脑芯片，并将这种新技术命名为人工智能技术。在人们平常的生产活动中，已有非常多的范围都使用了人工智能技术，而且它们的现实使用效率非常高。
2人工智能技术在电气自动化中的应用广阔前景
电气自动化中应用人工智能技术，不仅在极大程度上让工人更好的操控电气自动化设备，还极大地减少了电气自动化的使用成本，这说明发展人工智能技术的前景是非常有利的。
2.1电气自动化控制中加入人工智能技术的重要性
人工智能技术同人类的工作方式相比有许多人类不能替代的优势，例如人工智能对于数字和程式非常敏感，可以长时间的集中于处理同一个问题，这些优势可以帮助人类解决一些繁复的工作，所以电气自动化控制中应用人工智能技术后，它一定可以为人类创造更大的价值[3]。
2.2人工智能技术在电气自动化控制中的应用优势
因为电气设备的复杂性和连贯性的要求，所以对电气设备的设计人员就提出了非常高的专业要求，除了具备非常扎实的专业知识以外，还要求他们的设计最好可以结合最新的科学技术。在电气自动化控制中使用人工智能技术之后，会带来很多便利性，具体表现为下面这4点：（1）数据的收集与运算都能利用人工智能技术来实现，因为拥有了这一作用，以此一来就能对电气设备的每样数值开展收集，还可立即对数据进行运算，因此能让电气自动化的现实管控效果得以大范围提高。（2）人工智能技术可实现连续的监管并实现必要的报警。人工智能技术能同步监控电气系统中主要设备的模拟数据值。（3）人工智能管控的操纵监控系统较高效。能够通过鼠标、键盘来对电气设备实行自动化管控，因为使用管控流程就能够实现同步并网带负荷操纵，以此以来不仅能够大范围减少工作人员的劳动时间，还能让控制效率得以提升，这同目前工业发展的现实需要非常符合[4]。（4）差错记载功能也是人工智能技术拥有的独特特点，人类可以更好的运用这个技术来监测每一个运行环节中出现的点滴差池，以此来调试设备使其达到最佳的状态，这从根本上提高了电气设备的运行效率和使用安全度，使其更好的为人类服务。
3人工智能技术在电气自动化中的应用分析
因为目前从根本上升级了人工智能技术，加上它技术的逐渐完备，越来越多的电气设备开始同人工智能技术挂钩，为了更加直观的介绍人工智能设备的特点与技术属性，笔者主要对电气自动化设备中人工智能技术的使用和电气管控流程中人工智能技术的使用开展了辨析。
3.1人工智能技术在电气自动化设备中的应用
电气自动化系统有极大的.繁杂性，它主要牵扯到许多范围与科目，这就对操控电气自动化设备的员工提出了很高的要求，他们应该拥有很高的职业素养，而且还要有充足的知识储备。因为电气自动化体系相当繁杂，所以在现实操控中的效率性要加强，这样才能极大程度地降低因为不合理使用，导致出现非常规错误，有时更可能导致安全事故等。这些问题的解决都可凭借人工智能技术来达成，就人工智能技术自身来看，其系统中心主要是计算机系统，经由编辑每种操控系统，能够使计算机控制中的智能管控得以更好的施行[5]。
3.2人工智能技术在电气控制过程中的应用
就电气自动化的管控流程来看，人工智能可以帮助人类更好的控制电气设备。在电气设备的控制系统中，引入人工智能的现金技术后，能让实际工作操作效果在很大范围上得以提升，还能使得整个操作过程实现无人化监管，这样一来达到了企业节约成本的目的，尤其是不用再去花费大笔的人工费用。除此之外就从整个控制过程来看，人工智能技术可以实现同多台设备的同时控制，专家体系、模拟操控和神经网络操控是其首要应用的人工智能系统[6]。
4总结
科技的发展让人类的生活更加便利与美好，人工智能技术的发挥在那越来越推进了现代工业的更好发展。因为人工智能技术具备相当多的优点，它是这些年来发展起来的一门新兴高科技技术，它在实际应用中有巨大的使用效率，不仅在电气自动化控制中，加入人工智能技术后，极大程度上提高了电气设备的控制度，让它能更好的的服务人类生产活动；同时电气设备上结合了人工智能技术，让电气自动化设备的操控系统变得更加简洁，提高了员工操控效率；降低了企业的人力物力成本，使得生产流程更加科学、连贯，所以大力发展人工智能技术与电气自动化的结合是非常有必要的研究。
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人工智能论文2
随着数字智能技术的不断进步，人工智能技术在电气自动化控制系统中的应用也日益广泛。因此，在电气自动化控制系统中，为提高生产力水平、方便人们日常生活，需要加大对人工智能技术的应用研究，实现自动化体系的升级和发展需要。本文主要以人工智能技术的应用理论和现状入手，具体介绍了电气自动化控制中人工智能技术的应用对策，最终提高经济效益和社会效益。
引言
电气自动化是一门实践性较强的应用性科学，主要研究电气系统的运行控制和研发。人类社会文明发展至今在科学技术方面的最大进步，主要是实现了系统中机械设备运行和控制的自动化和智能化。研究人工智能技术在电气自动化控制中的应用，有助于推动电气系统自动化的进一步发展，实现系统运行的智能化，使得其更加安全稳定，最终提高企业的生产效率，提高市场竞争力。
1 人工智能技术的应用理论
人工智能是一门新型的计算机科学，介于自然科学和社会科学边缘之间，研究对象主要是智能搜索、逻辑程序设计、自然语言问题和感知问题等。人工智能技术的本质就是模拟人类思维进行信息编码的过程，主要是结构模仿和功能模拟两种思维模拟方式。前者模拟形式主要是对人类大脑机制进行模拟，制造出类似人脑的机器设备;后者模拟主要是从人脑的功能角度出发，对人类大脑思维功能进行模拟。较为成功的典型事件就是现代的电子信息计算机，顺利地模拟人类大脑思维进行信息编码。
人工智能不是人的智能，更不是对人的智力功能的超越，其不同于人类大脑运行的`显著特征主要有四个方面：是机械的无意识的物理过程;无社会性;不具备人类意识的创造力;功能是在人类大脑思维之后产生的。应用人工智能技术在电气自动化控制系统中，可以极大地节省人力资源，降低成本。同时，不控制目标模型就可以提高操作的准确度，降低误差。此外，这样还能保证产品的规范，提高性能。
2 人工智能技术的应用现状
近年来，人工智能技术得到了公众的高度重视，大多数的专业性高校和科研单位都对其在电气自动化系统中的应用开展了众多工作，现下的人工智能技术主要应用在电气设备的设计、事故及故障诊断和电气控制过程中的监控预警等工作。首先，在电气自动化系统中电气设备的设计方面，设备的结构设计较为繁琐复杂，涉及面较广，要求操作设计人员具备较多的实践经验。其次，在事故及故障诊断方面，人工智能技术可以利用模糊逻辑和神经网络等发挥优势，做好预警监控工作。最后，在电气控制过程中应用人工智能技术，主要依靠神经网络、模糊控制和专家系统三种方式，其中模糊控制应用较为普遍，以AI控制为主。
3 电气自动化控制中的人工智能技术的应用对策
根据上部分分析的人工智能技术在电气自动化控制系统的应用现状，可知为实现电气自动化控制系统运行的高效性、提高人工智能技术的应用性，对策主要有以下三个方面：应用于电气设备设计、应用于事故及故障诊断和应用于电气控制过程。
3.1 应用于电气设备设计
根据诸多电气工程的实践证明，只有具备各相关专业的学科知识和技艺才能真正实现电气自动化控制系统的高效性，使其稳定运行。在电气设备的设计中应用人工智能技术，可以简化工作，降低人力成本。因此，企业拥有一批素质高的设计团队，这是电气自动化控制系统实现高效性的关键之一。此外，企业需要采取先进的人工智能技术进行电气设备的设计工作，尤其是结构设计工作。具体来说，人工智能技术在进行电气设备设计时主要是采用遗传算法升级计算机系统，全面提高产品的研发、设计和生产，优化设计产品。
3.2 应用于事故及故障诊断
电气故障诊断，指的是对电气自动化控制系统中机械设备的先关信息进行确定，判断技术和运行状况是否正常，如果出现异常，可以及时确定故障的具体内容和性质部位，找出故障原因并提出解决对策。而在电气设备运行时，不确定因素较多，使得系统容易出现各种类型的故障和事故，如果无法及时确定故障的性质和部位，将会给员工的人身安全带来威胁，企业也会承受较大的经济损失。因此，及时判断分析事故并做好故障诊断工作，是一项至关重要的工作。可以在传统的电气控制系统中，采取一些新型的人工智能技术进行诊断。比如说，在诊断变压器的故障中，我们可以引入人工智能技术进行诊断，在节省人力物力的同时保证诊断的精确性，也可以在对发动机和发电机等电气机械设备进行事故诊断时引入人工智能技术，提高精确度，以达到良好的工作效果，实现企业的经济效益。
3.3 应用于电气控制过程
人工智能技术在电气自动化控制系统中起着关键性作用，是电气行业中的重要部分。实现电气自动化控制的人工智能化，有助于降低工作成本，提高工作效率，实现资源优化和最佳配置。在传统的电气自动化控制过程中，由于过程的繁琐复杂操作人员容易出现错误，而采取人工智能化技术则可以避免这些人为错误。人工智能技术主要采取神经系统的控制、专家系统的高效控制和模糊控制。现在最常用的技术方式是模糊控制，通过模糊控制借助直流电和交流电的传动最终实现电气自动化控制系统的智能化控制。模糊控制可以具体分为Surgeno和Mamdan两种表现形式，前者是后者的特殊情况，两者均用来调速控制。
在电气领域里，人工智能技术可以运用到日常操作中。我们可以利用家庭电脑实现对电气自动化控制系统的远程操作控制。具体来说，是通过采用人工智能技术预先设计好的既定程序控制操作过程，实现设备智能化，及时掌控全局。
4 总结
综上所述，电气自动化控制中的人工智能技术的应用研究，既能实现工作效率的提高，还能降低运行成本，更好地实现电气系统的自动化智能化控制。此外，随着科学技术的飞速发展，人工智能技术在电气自动化控制中的应用面临着巨大的机遇和挑战，需要学者们不断研究和完善，使其得到更好的应用。
人工智能论文3
一、人工智能在电气工程自动化中的应用现状与特征优势分析
结合当前我国电气工程自动化技术的现状，人工智能在电气工程自动化中的应用实现主要表现在应用于电气工程电气产品以及设备设计、对于电气工程的智能化控制和作为一种技术在电气工程自动化过程中进行应用实现。首先，人工智能在电气工程设备以及产品中的设计应用主要体现在，对于已经设计成型电气设备以及工程产品，人工智能技术能够在此基础上实现进一步的优化改善。传统的电气工程产品与设备设计主要是借助设计人员的丰富产品设计经验，以手工设计的形式完成实现，而人工智能应用下实现的电气工程产品与设备设计，在借助人工智能化系统自身的丰富电气工程知识与设计经验情况下，以系统自动化设计实现为主，具有较高的自动化，对于减少产品设计所需的时间以及成本费用，提高产品设计质量效率等，都有着积极的作用和意义。其次，人工智能在电气工程自动化中的智能化控制应用，主要体现在通过人工智能技术在电气工程运行中能够实现数据信息的收集与自动处理、控制、管理，具有比自动化更高一级的运行控制系统，对于电气工程自动化的`发展也有着积极的作用意义。最后，电气工程自动化中的智能化技术应用主要体现在电气工程自动化逐渐朝着智能化的方向进行研究发展，数据信息的智能化处理在电气工程自动化中也实现了较为普遍的应用。以电气工程自动化中人工智能应用实际为例，人工智能控制系统作为电气工程自动化中应用较多的一种人工智能现象，该控制系统在实际运行应用中与传统控制熊相比，首先受到外界的作用因素影响比较小，不需要精确的动态模型以及环境要求，其次，该控制系统在实际工作运行中的适用性相对较好，操作应用比较方便，运行过程中能够自动完成参数的调整，此外，工作运行一致性也比较突出，能够有效减小工作运行中的误差。最后，与传统的电气工程控制系统相对比，人工智能控制系统在很大程度上解放了电气工程中的运行成本与劳动强度、人力需求等。
二、电气工程自动化中的人工智能应用分析
结合电气工程自动化实际情况，人工智能在电气工程自动化中的应用实现主要体现在电气工程产品的优化设计以及电气设备故障诊断、电气设备运行的智能控制、电力系统运行管理上。首先，人工智能在电气工程产品设计中的应用，主要是指人工智能对于电气产品设计中存在的很多人力无法解决与控制的问题得到了实现，并且在很大程度上缩减了电气产品的设计成本与时间，提高电气产品设计效率，保证了电气产品设计质量。其次，在进行电气工程中的电气设备运行故障与问题检测中，人工智能技术借助自身的神经网络理论与模糊神经知识，对于电力工程中的变电站以及发电机等电力设备及其运行故障问题能够实现自动化检测与处理，对于电力设备运行安全性和稳定性有了很大的保障。此外，通过人工智能手段还实现了全面系统的电力运行系统的设计构建，实现电力设备与系统的自动运行控制。
三、结束语
总之，人工智能在电气工程自动化中的应用实现，不仅推动了电气工程自动化水平的改进提升，同时对于现代科学技术的发展进步也有着积极作用和意义，具有较为突出的研究价值和意义。
人工智能论文4
机械电子工程与人工智能的关系探究
摘 要 近年来，世界各个发达国家竞相发展机械电子工程，以提高本国的成产力水平，机械电子工程也不断向智能化、网络化、柔性化发展，机械电子工程与人工智能的完美融合给这一产业带来了革命性的变革和惊人的经济效益。本文分别从机械电子工程、人工智能、两者融合3个方面探讨了这一趋势。
关键词 机械电子工程;人工智能;信息处理
0 引言
传统的机械工程一般分为两大类，包括动力和制造。制造类工程包括机械加工、毛坯制造和装配等生产过程，而动力类工程包括各式发电机。电子工程与传统的机械工程相比来言是较新的学科，两者于上世纪逐渐结合在一起。最初，电子工程与机械工程是以块与块的分离模式或功能替代的模式相结合，随着科学技术的不断向前推动，传统的机械工程与现代的电子工程通过信息技术有机的结合起来，形成了现在的机械电子工程学科。随着人工智能技术的不断发展，机械电子工程由传统的能量连接、动能连接逐步发展为信息连接，使得机械电子工程具有了一定的人工智能。传统的机械电子工程通过现代的科学技术进入到一个新的发展领域，同时，人工智能技术伴随着机械电子工程的日益复杂，也得到了长足的发展。
1 机械电子工程
1.1 机械电子工程的发展史
20世纪是科学发展最辉煌的时期，各类学科相互渗透、相辅相成，机械电子工程学科也在这一时期应运而生，它是由机械工程与电子工程、信息工程、智能技术、管理技术相结合而成的新的理论体系和发展领域。随着科学技术的不断发展，机械电子工程也变的日益复杂。
机械电子工程的发展可以分为3个阶段：第一阶段是以手工加工为主要生产力的萌芽阶段，这一时期生产力低下，人力资源的匮乏严重制约了生产力的发展，科学家们不得不穷极思变，引导了机械工业的发展。第二阶段则是以流水线生产为标志的标准件生产阶段，这种生产模式极大程度上提高了生产力，大批量的生产开始涌现，但是由于对标准件的要求较高，导致生产缺乏灵活性，不能适应不断变化的社会需求。第三阶段就是现在我们常见的现代机械电子产业阶段，现代社会生活节奏快，亟需灵活性强、适应性强、转产周期短、产品质量高的高科技生产方式，而以机械电子工程为核心的柔性制造系统正是这一阶段的产物。柔性制造系统由加工、物流、信息流三大系统组合而成，可以在加工自动化的基础之上实现物料流和信息流的自动化。
1.2 机械电子工程的特点
机械电子工程是机械工程与电子技术的有效结合，两者之间不仅有物理上的动力连结，还有功能上的信息连结，并且还包含了能够智能化的处理所有机械电子信息的计算机系统。机械电子工程与传统的机械工程相比具有其独特的特点：
1)设计上的不同。机械电子工程并非是一门独立学科，而是一种包含有各类学科精华的综合性学科。在设计时，以机械工程、电子工程和计算机技术为核心的机械电子工程会依据系统配置和目标的不同结合其他技术，如：管理技术、生产加工技术、制造技术等。工程师在设计时将利用自顶向下的策略使得各模块紧密结合，以完成设计;2)产品特征不同。机械电子产品的结构相对简单，没有过多的运动部件或元件。它的内部结构极为复杂，但却缩小了物理体积，抛弃了传统的笨重型机械面貌，但却提高了产品性能。
机械电子工程的未来属于那些懂得运用各种先进的科学技术优化机械工程与电子技术之间联系的人，在实际应用当中，优化两者之间的联系代表了生产力的革新，人工智能的发展使得这一想法变成可能。
2 人工智能
2.1 人工智能的定义
人工智能是一门综合了控制论、信息论、计算机科学、神经生理学、心理学、语言学、哲学等多门学科的交叉学科，是21世纪最伟大的三大学科之一。尼尔逊教授将人工智能定义为：人工智能是关于怎样表示知识和怎样获得知识并使用知识的科学。温斯顿教授则认为：人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。至今为止，人工智能仍没有一个统一的定义，笔者认为，人工智能是研究通过计算机延伸、扩展、模拟人的智能的一门科学技术。
2.2 人工智能的发展史
2.2.1 萌芽阶段
17世纪的法国科学家B.Pascal发明了世界上第一部能进行机械加法的计算器轰动世界，从此之后，世界各国的科学家们开始热衷于完善这一计算器，直到冯诺依曼发明第一台计算机。人工智能在这一时期发展缓慢，但是却积累了丰富的实践经验，为下一阶段的发展奠定了坚实的基础。
2.2.2 第一个发展阶段
在1956年举办的“侃谈会”上，美国人第一次使用了“人工智能”这一术语，从而引领了人工智能第一个兴旺发展时期。这一阶段的人工智能主要以翻译、证明、博弈等为主要研究任务，取得了一系列的科技成就，LISP语言就是这一阶段的佼佼者。人工智能在这一阶段的飞速发展使人们相信只要通过科学研究就可以总结人类的逻辑思维方式并创造一个万能的机器进行模仿。
2.2.3 挫折阶段
60年代中至70年代初期，当人们深入研究人工智能的工作机理后却发现，用机器模仿人类的思维是一件非常困难的`事，许多科学发现并未逃离出简单映射的方法，更无逻辑思维可言。但是，仍有许多科学家前赴后继的进行着科学创新，在自然语言理解、计算机视觉、机器人、专家系统等方面取得了卓尔有效的成就。1972年，法国科学家发现了Prolog语言，成为继LISP语言之后的最主要的人工智能语言。
2.2.4 第二个发展阶段
以1977年第五届国际人工智能联合会议为转折点，人工智能进入到以知识为基础的发展阶段，知识工程很快渗透于人工智能的各个领域，并促使人工智能走向实际应用。不久之后，人工智能在商业化道路上取得了卓越的成就，展示出了顽强的生命力与广阔的应用前景，在不确定推理、分布式人工智能、常识性知识表示方式等关键性技术问题和专家系统、计算机视觉、自然语言理解、智能机器人等实际应用问题上取得了长足的发展。
2.2.5 平稳发展阶段
由于国际互联网技术的普及，人工智能逐渐由单个主体向分布式主体方向发展，直到今天，人工智能已经演变的复杂而实用，可以面向多个智能主体的多个目标进行求解。
3 人工智能在机械电子工程中的应用
物质和信息是人类社会发展的最根源的两大因素，在人类社会初期，由于生产力水平低，人类社会以物质为首要基础，仅靠“结绳记事”的方法传递信息，但随着社会生产力的不断发展，信息的重要性不断被人们发现，文字成为传递信息最理想的途径，最近五十年间，网络的普及给信息传递带来了新的生命，人类进入到了信息社会，而信息社会的发展离不开人工智能技术的发展。不论是模型的建立与控制，还是故障诊断，人工智能在机械电子工程当中都起着处理信息的作用。
由于机械电子系统与生俱来的不稳定性，描述机械电子系统的输入与输出关系就变得困难重重，传统上的描述方法有以下几种：1)推导数学方程的方法;2)建设规则库的方法;3)学习并生成知识的方法。传统的解析数学的方法严密、精确，但是只能适用于相对简单的系统，如线性定常系统，对于那些复杂的系统由于无法给出数学解析式，就只能通过操作来完成。现代社会所需求的系统日益复杂，经常会同时处理几种不同类型的信息，如传感器所传递的数字信息和专家的语言信息。由于人工智能处理信息时的不确定性、复杂性，以知识为基础的人工智能信息处理方式成为解析数学方式的替代手段。
通过人工智能建立的系统一般使用两类方法：神经网络系统和模糊推理系统。神经网络系统可以模拟人脑的结构，分析数字信号并给出参考数值;而模糊推理系统是通过模拟人脑的功能来分析语言信号。两者在处理输入输出的关系上有相同之处也有不同之处，相同之处是：两者都通过网络结构的形式以任意精度逼近一个连续函数;不同之处是：神经网络系统物理意义不明确，而模糊推理系统有明确的物理意义;神经网络系统运用点到点的映射方式，而模糊推理系统运用域到域的映射方式;神经网络系统以分布式的方式储存信息，而模糊推理系统则以规则的方式储存信息;神经网络系统输入时由于每个神经元之间都有固定联系，计算量大，而模糊推理系统由于连接不固定，计算量较小;神经网络系统输入输出时精度较高，呈光滑曲面，而模糊推理系统精度较低，呈台阶状。
随着社会的不断发展，单纯的一种人工智能方法已经不能满足日益增长的社会需要，许多科学家开始研究综合性的人工智能系统。综合性的人工智能系统采用神经网络系统与模糊推理系统相结合的方法，取长补短，以获得更全面的描述方式，模糊神经网络系统便是一成功范例。模糊神经网络系统做到了两者功能的最大融合，使信息在网络各层当中找到一个最适合的完全表达空间。逻辑推理规则能够对增强节点函数，为神经网络系统提供函数连结，使两者的功能达到最大化。
4 结论
科学的不断发展带来的不仅是学科的高度细化、深化，而且是学科间的高度融合。人工智能就是各学科交叉与综合之后的结果，秉承这一天性，人工智能与机械电子工程自然的进行了完美融合，这一全新领域的发展必将引领世界潮流，促进生产力的飞速发展。
人工智能论文5
摘要：人工智能技术能够让复杂多变的模式辨别或依附在专业基础上的高水平探析成为发展社会中的现实，如此一来就可以有效地提高一些石油勘探开发软件的专业性能。可是在这个方面上依旧存在着特别大的潜力正在等待着优秀的人们去研究挖掘。本文通过研究现在人工智能技术在石油勘探开发领域的使用现状，从而深入地分析了其在实际勘探应用中所出现的主要问题，最终以人工智能技术与地理信息系统技术进行充分结合的应用领域去研究其方案的内在实用性。
关键词：人工智能技术;石油勘探;应用方案
0引言
如今多项技术之间的融合和多个学科领域的有机结合已经成为了未来发展的指定方向，而且石油勘探软件和开发技术等领域中所存在的主要问题由于关联到多技术与多学科这俩个领域，所以其有着异于其它领域的个性特点。例如如何去解释三维与思维地震相关的数据、测井与试井解释和繁琐的多边钻井设计等等，以上所提到的问题在具体的实践应用中便发展演化成了极具系统化但又非常复杂的石油储藏管理问题。由于如今石油勘探开发工作的不断发展与进步，传统的地质统计学方法已经无法更好地适用于其数据处理方面的具体要求。
1人工智能技术在石油勘探中的运用现状
目前人工神经网络(ANNS)技术、模糊逻辑(FuzzyLogic)和专家系统(ES)已经成为了人工智能技术的主要代表技术应用情况是比较活跃的，而且其已逐渐渗入到了石油勘探开发的每一个操作环节。人工智能技术已经在对石油开采量的相关预测、石油层对比分析、NMR实时测井数据反演和剩余油分布研究等主要方面得到了更加深入的应用。我们可以很直观地从以上的案例汇总中得知:人工智能技术目前作为一种比较先进的技术类型，实际上我们如果能够成功地将其实践应用到石油勘探开发的领域，那么气具有特别大的潜力与发展空间。
2人工智能技术实际应用中存在的主要问题
2.1数据接口过于分散，缺乏统一性
对于那些缺乏统一性的相关数据模式和类型，无法实现比较简单便捷的输入，而且还不利于其在具体的实践应用中进行数据的初始化过程，如此一来就很容易造成在智能模型的建立过程和相关数据的处理过程中出现低效化和繁杂化的情况。类似于要建立一个人工神经网络的模型将会需要对各种各样算法的检验验证，例如进行opfield网络技术、LVQ、BP和SOM等等，主要目的是想要通过不断地调整所得的相关参数，另外还要进行一种细致结果的仔细对比，才可以真正地将与之对应的模型正式确定下来。
2.2模拟实验过程中突出的可视化问题
其实对于在石油勘探开发过程之中所进行的具体工作来说，其所研究分析与处理的主要对象实际上以埋藏于地底的地质体居多，而这些地质体自身又都具备着个性化的复杂特性与结构，例如石油储层区域的饱和度分布、石油渗透率与相关孔隙度，地底裂隙网络的全面展布。所以对于那些藏匿于石油勘探开发领域之中的绝大多数问题来说具体实现结果的可视化是特别重要并且极为关键的。那么到底该怎样将人工智能化技术专业计算过之后的结果以一种可视化的方式方法重复叠加于其它地质勘探类图件之中，而且还要在此基础上去做复杂图层运算和二次空间的分析，这就是整个石油勘探开发领域中优化升级应用人工智能技术的基础。
2.3难以对高维度数据进行专业的处理
针对存在于石油勘探开发主要领域的问题来说，其绝大多数问题都与高难度繁杂的空间三维体数据的专业处理与研究分析有很大的关联，例如有关地震属性的数据体，此外还有一些在此基础上进行演进发展所得出的石油储层属性的空间分布区域，还有一些主要以油井资料和通用空间统计学计量方法作为基础而获得的石油储层流体的实际分布情况和相关属性的空间分布等等，以上介绍的这些都可以将其称之为是空间数据体。可是对于一些普通的人工智能系统来讲，在其实际进行分析应用大数据量方面时存在着一些困难，而且还有一些与空间异质性有关的问题，其在一定程度上阻碍了对石油储藏进行精细化描述和对石油勘探开发成果分析等具体工作的深入研究。
3人工智能技术与地理信息系统技术之间形成的集成应用
对于如今在石油勘探开发领域中广泛应用人工智能技术与地理信息系统技术方面所存在的严重问题与不足，我们完全可以将其进行相关的集成综合应用。实际上构建一个良好系统的主要思想是灵巧的人机交互界面、多个模块与不同种类数据库之间的交叉与一致的相关数据接口。从而去构建一个完全可以将绝大部分的相关处理流程集于一身的人工智能化石油勘探开发的决策系统之中，并且可以将此作为集成应用的终极目标。其在主要功能方面一般包含以下内容:(1)对综合性数据的集成与控制。其主要是以面向对象的对象型数据库(OOD)和普通关系型数据(ROD)为基础去与具体的数据标准进行结合，从而去实际运用合适的数据引擎构建多种数据的集成管理，最终可以建立相关数据库之间的灵活交叉。(2)针对一些对指定数据对象的统一接口与多模块之间的处理，从而可以更加高效地管理一些经过运算之后所得到的数据挖掘成果。(3)切合实际地进行决策分析与智能化处理。我们可以通过运用一些相匹配的智能模块去开展相关智能化的研究与处理，从而可以准确地构建一种与之相对应的.预测分析模型。而且还可以将其与空间数据库的同区块部分进行结合，或者与模型所取得的预测结果进行融合，从而开展二次空间的研究分析与相关论证，最后我们就可以经过相关的决策支持系统去得出最需要的各个方案。
4结论
总之，目前多技术、多领域与多学科的综合集成应用已经成为了解决现实复杂问题的重要手段。不管这种系统不是万能的，但是只要将其与人工智能技术与地理信息系统技术进行充分地结合，那么再将这二者进行充分的集成，便可以建立一个综合全面的石油勘探开发智能化的支持系统，并且还可以对于在石油勘探开发中所存在的各种复杂问题，此系统可以提供及时的帮助和尽快地制定具体的解决方案，从而能够有利于降低石油勘探的风险和提高石油开发的实际效率。截止到目前为止，若是能够在石油勘探开发过程中真正地将人工智能技术应用到其中，特别是应用将人工智能与其他辅助技术结合集成的技术方案方式，有利于此领域的更好发展与进步。
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人工智能论文6
摘 要：去年3月，AlphaGo以4：1的绝对优势战胜了世界围棋冠军李世石，排名世界第二。去年年底到今年年初，短短一周内，AlphaGo的升级版Master连胜60场，在围棋界立于不败之地。本文围绕围棋人工智能AlphaGo系统，主要对围棋人工智能的基本概念、工作原理以及围棋人工智能发展意义进行了深刻分析。
关键词：AlphaGo；人工智能；围棋；未来展望
1 围棋与人工智能
围棋作为中国传统四大艺术之一，拥有着几千年的悠久历史。围棋棋盘由19条横线和19条竖线组成，共有19*19=361个交叉点，围棋子分为黑白两种颜色，对弈双方各执一色，轮流将一枚棋子下在纵横交叉点上，终局时，棋子围上交叉点数目最多的一方获胜。围棋棋盘上每一个纵横交叉点都有三种可能性：落黑子、落白子、留空，所以围棋拥有高达3^361种局面；围棋的每个回合有250种可能，一盘棋可长达150回合，所以围棋的计算复杂度为250^150，约为10^170，然而全宇宙可观测的原子数量只有10^80，这足以体现围棋博弈的复杂性和多变性。
人工智能（Artificial Intelligence，AI）主要研究人类思维、行动中那些尚未算法化的功能行为，使机器像人的大脑一样思考、行动。长期以来，围棋作为一种智力博弈游戏，以其变化莫测的博弈局面，高度体现了人类的智慧，为人工智能研究提供了一个很好的测试平台，围棋人工智能也是人工智能领域的一个重要挑战。
传统的计算机下棋程序的基本原理，是通过有限步数的搜索树，即采用数学和逻辑推理方法，把每一种可能的路径都走一遍，从中选举出最优路径，使得棋局胜算最大。这种下棋思路是充分发挥计算机运算速度快、运算量大等优势的“暴力搜索法”，是人类在对弈规定的时间限制内无法做到的。但是由于围棋局面数量太大，这样的运算量对于计算机来讲也是相当之大，目前的计算机硬件无法在对弈规定的时间内，使用计算机占绝对优势的“暴力搜索法”完成围棋所有局面的择优，所以这样的下棋思路不适用于围棋对弈。
搜索量巨大的问题一直困扰着围棋人工智能，使其发展停滞不前，直到20xx年， 蒙特卡罗树搜索的应用出现，才使得围棋人工智能进入了崭新的阶段，现代围棋人工智能的主要算法是基于蒙特卡洛树的优化搜索。
2 围棋人工智能基本原理
目前围棋人工智能最杰出的代表，是由谷歌旗下人工智能公司DeepMind创造的AlphaGo围棋人工智能系统。它在与人类顶级围棋棋手的对弈中充分发挥了其搜索和计算的优势，几乎在围棋界立于不败之地。
AlphaGo系统的基本原理是将深度强化学习方法与蒙特卡洛树搜索结合，使用有监督学习策略网络和价值网络，极大减少了搜索空间，即在搜索过程中的计算量，提高了对棋局估计的准确度。
2.1 深度强化学习方法
深度学习源于人工神经网络的`研究，人类大量的视觉听觉信号的感知处理都是下意识的，是基于大脑皮层神经网络的学习方法，通过模拟大脑皮层推断分析数据的复杂层状网络结构，使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象，其过程类似于人们识别物体标注图片。现如今，应用最广泛的深度学习模型包括：卷积神经网络、深度置信网络、堆栈自编码网络和递归神经网络等。
强化学习源于动物学习、参数扰动自适应控制等理论，通过模拟生物对环境以试错的方式进行交互达到对环境的最优适应的方式，通过不断地反复试验，将变化无常的动态情况与对应动作相匹配。强化学习系统设置状态、动作、状态转移概率和奖赏四个部分，在当前状态下根据策略选择动作，执行该过程并以当前转移概率转移到下一状态，同时接收环境反馈回来的奖赏，最终通过调整策略来最大化累积奖赏。
深度学习具有较强的感知能力，但缺乏一定的决策能力；强化学习具有决策能力，同样对感知问题无能为力。深度强化学习方法是将具有感知能力的深度学习和具有决策能力的强化学习结合起来，优势互补，用深度学习进行感知，从环境中获取目标观测信息，提供当前环境下的状态信息；然后用强化学习进行决策，将当前状态映射到相应动作，基于初期汇报评判动作价值。
深度强化学习为复杂系统的感知决策问题提供了一种全新的解决思路。
2.2 蒙特卡洛树搜索
蒙特卡洛树搜索是将蒙特卡洛方法与树搜索相结合形成的一种搜索方法。所谓蒙特卡洛方法是一种以概率统计理论为指导的强化学习方法，它通常解决某些随机事件出现的概率问题，或者是某随机变量的期望值等数字特征问题。通过与环境的交互，从所采集的样本中学习，获得关于决策过程的状态、动作和奖赏的大量数据，最后计算出累积奖赏的平均值。
蒙特卡洛树搜索算法是一种用于解决完美信息博弈（perfect information games，没有任何信息被隐藏的游戏）的方法，主要包含选择（Selection）、扩展（Expansion）、模拟（Simulation）和反向传播（Backpropagation）四个步骤。
2.3 策略网络与价值网络
AlphaGo系统拥有基于蒙特卡洛树搜索方法的策略网络（Policy Network）和价值网络（Value Network）两个不同的神经网络大脑，充分借鉴人类棋手的下棋模式，用策略网络来模拟人类的“棋感”，用价值网络来模拟人类对棋盘盘面的综合评估。
AlphaGo系统主要采用有监督学习策略网络，通过观察棋盘布局，进行棋路搜索，得到下一步合法落子行动的概率分布，从中找到最优的一步落子位置，做落子选择。DeepMind团队使用棋圣堂围棋服务器上3000万个专业棋手对弈棋谱的落子数据，来预测棋手的落子情况。期间，系统进行上百万次的对弈尝试，进行强化学习，将每一个棋局进行到底，不断积累“经验”，学会赢面最大的棋路走法，最终达到顶级围棋棋手的落子分析能力。而AlphaGo的价值网络使用百万次对弈中产生的棋谱，根据最终的胜负结果来进行价值网络训练，预测每一次落子选择后赢棋的可能性，通过整体局面的判断来帮助策略网络完成落子选择。
3 围棋人工智能意义
经过比赛测试证明，AlphaGo系统的围棋对弈能力已经达到世界顶级棋手水平。一直以来，围棋因为复杂的落子选择和巨大的搜索空间使得围棋人工智能在人工智能领域成为一个具有代表性的难度挑战。目前的硬件水平面对如此巨大的搜索空间显得束手无策，AlphaGo系统基于有监督学习的策略网络和价值网络大大减少搜索空间，在训练中开创性地使用深度强化学习，然后结合蒙特卡洛树搜索方法，使得系统自学习能力大大提高，并且AlphaGo系统在与人类顶级棋手对弈中取得的连胜卓越成绩，槠湓谌斯ぶ悄芰煊虻於了坚实的里程碑地位。
虽然围棋人工智能取得了如此优秀的成绩，但是也仅仅是它在既定规则内的计算处理能力远远超过了人类的现有水平，并且还有有待提高和完善的地方。在人类的其他能力中，例如情感、思维、沟通等等领域，目前的人工智能水平是远远达不到的。但是随着科技的进步和人类在人工智能领域的研究深入，人工智能与人类的差距会逐渐减小，像围棋人机大战人工智能连胜人类这样的例子也可能在其他领域发生，这就意味着人工智能的发展前景十分可观。
4 结语
人类和人工智能共同探索围棋世界的大幕即将拉开，让人类棋手结合人工智能，迈进全新人机共同学习交流的领域，进行一次新的围棋革命，探索围棋真理更高的境界。
参考文献
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[2]陶九阳，吴琳，胡晓峰.AlphaGo技术原理分析及人工智能军事应用展望[J].指挥与控制学报，20xx，（02）：114-120.
人工智能论文7
随着科技的不断攀升与进展，人工智能渐渐走进群众的视野。人工智能，顾名思义，代替人类做工。人工智能的消失意味着我们的生活会更加便利和轻松。
据我所知，人工智能可以做家务。譬如扫地机器人，可以自动将地清扫洁净，不需我们动丝毫。我们可以用这些零碎的时间干更多的事。
有人说，人类做的事情人工智能都可以做到，我觉得不然。我每日伴着晨曦出门上学，都会在门口的早餐店买早点，空气中夹杂着潮湿的淡淡白雾，一股浓郁的芳香钻入鼻腔，新奇的包子出炉了。老阿姨笑着把早餐递给我，触及她温热的双手时，心中涌出一股暖意。这与人工智能截然不同。
而且计算机本就有人类产出，本就是没有情感的死物，它不会像人类有简单的心绪，充盈的精神世界。假设，让一个人与人工智能同处月下，人工智能或许只能答复实时的温度与天气状况，而人类或许回因自身的遭受而由衷地感慨月凉如水，明月几多愁。
但是现在，很多人活着跟机器人更加相像。他们都过着千篇一律的生活，对身边的一切都特别冷漠，失去了价值观与怜悯心，成为生活的傀儡。他们会在看到别人的凄惨后冷笑；会对别人的缺陷冷嘲热讽；会对别人的恳求熟视无睹……每当我遇见这些毫无情感的机器人时，我总会思索萦怀为什么会有如此可悲的人消失？
我认为的生活，虽有一点黑白，但不乏姿彩；虽有吵闹和烦忧，却时有银铃般的欢乐；虽会有挫折与艰辛，但也有克制苦难，战胜挑战后真正的欢乐……这些丰富的'情感，它们是否能感受到呢？
是这个时代生产出这些机器人，也是他们把自己转变成机器人。人际关系的日渐淡薄，亲人间的疏远，朋友间的虚情都在提示着我，让我不要成为这种人。
我憧憬的生活是邻里间的相互问好，而非漠视；是与生疏人之间的一个微笑，而非向下的唇角；是与亲人间的拥抱，而非礼貌性的点头……
盼望我憧憬的生活是我以后的生活，人与人之间布满爱与温情。也盼望机器人越来越少，能有欢乐与泪水，泪水虽咸，亦是真情……
人工智能论文8
摘 要：人工智能是用人工的方法和技术模仿、延伸和扩展人的智能，实现某些“机器思维”。本文在阐述人工智能定义的基础上，详细分析了人工智能的应用领域和当前的发展状况，深入探讨了人工智能未来的发展。
关键词：人工智能;应用;问题;发展
当前，人工智能这个术语已被用作“研究如何在机器上实现人类智能”这门学科的名称。从这个意义上说，可把它定义为：是一门研究如何构造智能机器或智能系统，使它能模拟、延伸、扩展人类智能的学科。具体来说，人工智能就是研究如何使机器具有能听、会说、能看、会写、能思维、会学习、能适应环境变化、能解决各种实际问题的一门学科。
一、人工智能的应用现状
大部分学科都有各自的研究领域，每个领域都有其独有的研究课题和研究技术。在人工智能中，这样的分支包含自动定理证明、问题求解、自然语言处理、人工智能方法、程序语言和智能数据检索系统及自动程序设计等等。在过去的30年中，已经建立了一些具有人工智能的微机软件系统。
目前，人工智能的应用领域主要有以下几个方面：一是问题求解。到目前为止，人工智能程序能知道如何思考他们解决的问题;二是逻辑推理与定理证明。逻辑推理是人工智能研究中最持久的领域之一。定理寻找一个证明或反证，不仅需要有根据假设进行演绎的能力，而且许多非形式的工作，在人工智能方法的研究中定理证明是一个极其重要的论题。三是自然语言处理。自然语言的处理是人工智能技术应用与实际领域的典范，目前该领域的主要课题是:计算机系统如何以主题和对话情景为基础，注重大量的尝试一一世界知识和期望作用，生成和理解自然语言。四是智能信息检索技术。信息获取和净精华技术已成为当代计算机科学与技术研究中迫切需要研究的课题，将人工智能技术应用于这一领域是人工智能走向广泛实际应用的契机与突破口。五是专家系统。专家系统是目前人工智能中最活跃、最有成效的研究领域，它是一种具有特定领域内大量知识与经验的程序系统。
二、人工智能的发展瓶颈
人工智能(AI)学科自1956年诞生至今已走过50多个年头，就研究解释和模拟人类智能、智能行为及其规律这一总目标来说，已经迈出了可喜的一步，某些领域已取得了相当的进展。但从整个发展的过程来看，人工智能发展曲折，而且还面临不少难题，主要有以下几个方面：
(一)研究方法不足
人工智能发展到今天，已经取得了长足进步，但人类对人脑结构和工作模式的认识还不全面、不深入，这也就决定了现阶段神经网络模型无法真正实现对人脑的模拟;硅基元素组成的电子器件与碳基元素组成的神经元组织在物理及化学属性上有很大的不同，适合于人脑的工作模式，但并不适应神经网络计算机;根据马克思主义实践论观点，人脑是人类长期劳动实践的产物，仅靠在实验室里电子器件以及线路的排列组合是不可就能实现模拟的。
(二)机器翻译存在困难
目前机器翻译所面临的主要问题仍然是构成句子的单词和歧义性问题。歧义性问题一直是自然语言理解中的一大难关，要消除歧义性就要对原文的每一个句子及其上下文进行分析理解，寻找导致歧义的词和词组在上下文中的准确意义。然而，计算机却往往孤立地将句子作为理解单位。另外，即使对原文有了一定的理解，理解的意义如何有效地在计算机里表示出来也存在问题。目前的NLU系统几乎不能随着时间的增长而增强理解力，系统的理解大都局限于表层上，没有深层的推敲，没有学习，没有记忆，更没有归纳。导致这种结果的原因是计算机本身结构和研究方法的问题。现在NLU的研究方法很不成熟，大多数研究局限在语言这一单独的领域，而没有对人们是如何理解语言这个问题做深入有效的`探讨。
(三)模式识别存在困惑
虽然使用计算机进行模式识别的研究与开发已取得大量成果，有的已成为产品投入实际应用，但是它的理论和方法与人的感官识别机制是全然不同的。人的识别手段、形象思维能力，是任何最先进的计算
机识别系统望尘莫及的，另一方面，在现实世界中，生活并不是一项结构严密的任务，一般家畜都能轻而易举地对付，但机器不会，这并不是说它们永远不会，而是说目前不会。
三、人工智能发展的思考
人工智能具有十分巨大的发展潜力，当前人工智能虽然经过多年研究已取得了一定成绩，但这也仅仅是刚刚开始而已，继续研究下去在很多方面都会有重大的突破。尤其是在科学技术日新月异的今天，各种新科技的出现层出不穷，人工智能将来的发展将不可限量：一是构建智能计算机，代替人类从事脑力劳动。将人类从繁杂的脑力劳动中解放出来，从而极大的提高运算速度和效率;二是机器学习。科学家一直在致力于研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能。虽然在过去的很长的一段时间内都没有取得十分显著的成果，但许多新的学习方法相继问世，并且已经有了实际的应用，这充分说明在这方面的研究已经有了很大的进步。二是自然语言处理。它是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。在经过人工智能研究人员的艰苦努力之后，在该领域中已取得了大量令人瞩目的理论与实际应用成果，许多产品已经进入了众多领域。智能信息检索技术在Internet技术的影响下，近年来发展势头十分迅猛，而且已经成为了人工智能的一个独立研究分支。
人工智能始终处于计算机这门学科的前沿，其研究的理论和成果在很大程度上将控制科学与技术，决定计算机技术的发展方向。现如今，已经有许多人工智能的研究成果进入到人们的日常生活中。将来，人工智能技术的发展也必将会给人们的工作、生活和教育等带来长远深刻的影响。
人工智能论文9
人工智能、基因工程、纳米科学被认定是 21 世纪的三大顶端高科技，其中人工智能在近些年来其研究领域不断扩大，涉及到哲学、神经生理学、心理学、计算机科学以及仿生学等多个科学领域的研究，其科技成果也层出不群，被广泛应用于科学研究以及工业生产中[1].工业生产过程中采用电气自动化生产模式，能够大大降低劳动成本，提高生产效率的同时还能保证产品质量，因此被众多企业用于生产实践中，而在电气自动化控制系统中应用人工智能技术，可谓是如虎添翼，保障了生产环节控制的高效性和科学性。
1 人工智能在电气自动化控制中的应用优势
1.1 受干扰程度低
以往工业生产中的电气自动化控制都是依靠既定的程序和管理器来实现的，管控系统根据各个生产环节仪器仪表中传递的数据进行分析，套入固定的问题处理软件上，选择指令发布，不具备具体问题具体分析的能力，会受到多个生产因素的干扰。人工智能技术其神奇之处就在于智能，不需要精确的动态模型和具体参数的设置，就能够有效处理生产信息，调控电气化生产设备。除此之外，人工智能技术能够实现调控的一致性，掌控全局进行智能调控，根据生产信息作出有效应答，而不会局限于某一固定生产指令，只调控某一环节的生产设备。
1.2 操作误差小
人工智能本身的运行条件没有太多的限制，与因此与传统的控制器相比，本身的操作误差更小，基本上不会受到外界因素的干扰 [2].一般来说，人工智能技术在电气自动化控制体系中应用，会现根据实际生产需求设置参数，随后又人工智能系统进行统一的调控，而在实际应用过程中，这些参数是基本上不会因为外界干扰而改变的，这也就保证了人工之能够系统的管控质量，不会因为本身的故障而引起决策的失误，大大降低了操作误差，使得各个生产环节能够按照预先设想的方案有序进行。操作误差小，是人工调控与传统控制都不具备的特点，完全符合机械化自动生产的'理念。
1.3 调节效率高
人工智能其数据处理分析能力更为强大，因此在实际应用过程中，即使生产环节发生了变化，需要调整人工智能控制系统的一些参数，其难度也是相对更低的，不需要专门的技术专家来进行指导，只要调整部分参数，人工智能体系就能捕捉到生产环节的变化，执行调整管控模式。例如，在生产环节中，产品种类发生了变化，如果是传统的电气自动化控制体系，就可能要重新输入控制参数，调整控制程序，而人工智能系统能够根据收集到的生产信息，进行合理的自我调整，操作简便快捷[3].
1.4 降低生产成本
在电气自动化控制系统中还没有应用人工智能技术之前，生产虽然已经不要使用人力，但是在其他环节比如设备故障检查以及设备整理仍然需要人工来完成，这样不仅耗费时间，而且产生了一定的人工费用，一直是限制电气自动化生产的一个问题。人工智能能够实现器械故障的自动检测，实现工业生产的全方位管理，确保所有的电气设备都按照设定好的方案进行工作，消除了生产过程中一些常见的生产问题。
2 人工智能在电气自动化控制中的实际应用
人工智能技术的实际应用主要有专家系统、人工神经网络、启发式搜索以及模糊集理论，这些运作体系是其应用于生产实践的基础。一直以来，人工智能技术的目标就是为了让机器能够拥有与人相同的智力，具备接受信息处理事情的能力[4].计算机技术的发展，使得工业生产实现了初步实现了电气自动化生产的目标，但是要想这一管控体系进一步发展，还需要更为先进的机器调控技术，人工智能正好符合这一发展要求，为电气自动化生产的进一步发展提供了无限的可能。
2.1 电气产品的优化设计
一直以来，电气产品的优化设计是一项巨大的工程，受限你要掌握市场行情，融合更为先进的科学技术，根据以往的产品设计经验，进一步优化产品的性能，才能确保产品的销售额度，保证企业的市场占有率。这一研发环节，不能过长，因为如今的市场雪球变化极快，而且市场竞争较大，必须抢占先机，但是又不能以为追求研发速度而忽视质量。随着人工智能技术的应用，目前产品的优化设计模式已经有纯人工操作转变为人工智能辅助设计，大大缩短了产品的研发周期，并且在人工智能的帮助下，产品参数的设置更为合理，数据精确度大大提升。
2.2 电气设备的故障诊断
在工业生产过程中，往往是多个生产环节数千台机器一同运转，单靠人工或者是笨拙的控制器，是无法找出具体故障设备的，需要花费大量的时间，而为了保证生产安全，就必须停下可疑范围内的所有电器设备，对于电器自动化生产来说，时间就是金钱，这样会严重耽误产品的生产，给公司造成巨大的经济损失[5].人工智能技术在电气自动化控制体系中的应用，很好地解决了这一难题，通过专家系统和模糊理论的结合，分析各个生产环节中仪器仪表的数据信息，系统能有效掌握全部的生产信息，实现电气自动化生产的智能控制，及时发现设备故障问题，停止故障设备，将生产损失降低到最小，切实保障企业的生产效益。
2.3 运行过程的智能控制
社会在不断发展，数年前机械化生产代替了人工生产，而随着社会需求的不断扩大，企业生产效率也必须不断提高，才能在激烈的市场竞争中站稳脚跟。人工智能技术的发展，为实现电气自动化的智能控制带来了希望的曙光。在大数据时代背景下，工业生产中设计到的生产信息量是极为庞大的，人工无法快速处理这些信息作出有效决策，智能依靠计算机技术的使用，而计算机信息技术都是依靠固定的程序来处理信息，只有将二者结合，才能实现电气自动化生产的有效管控。人工智能系统是初步具备了人类智力的机械系统，具有计算速度快的优点，能够在短时间内处理大量信息，得出正确的结果，及时作出生产决策。
3 结语
机械技术与计算机信息技术的结合，实现了工业生产的电气自动化控制，大部分的生产过程都是有机械完成的，然而在生产实践中，还是需要人工进行调控，及时调整机器的运行状态，定期检修器械，以免发生故障影响生产效率[6].人工智能技术的出现，实现了电气自动化的智能控制，与传统人工控制相比，其调控效率更高，能够直接处理各个生产环节中出现的一些问题，而且基本上不会受到外界因素的干扰，决策科学，管理高效，绝对是一项值得信赖的尖端技术。人工智能的应用，能够保证生产质量的统一性，优化产品设计，在生产过程中，及时发现电气设备运行故障的问题并进行有效处理，实现了电气化生产的实时动态管控。
参考文献：
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人工智能论文10
本文简述了配电网故障的分类和研究意义，介绍了配电网故障诊断的传统方法和以人工智能为基础的几种现代诊断技术。
我国国民经济迅猛发展，人民生活水平不断提髙，电力在人民物质文化生活中扮演的角色也愈发关键，用户对电能的质量要求也越来越高，一些特殊的用户如医院、炼钢厂等等要求必须实现无间断供电，否则将出现重大事故。拒不完全统计，电网停电中有相当一部分是配电网故障导致的。配电网直接与用户相连，发生故障后只能够先停运，检修排除故障后才能恢复供电，这段时间的停电毫无疑问会导致工厂停产，人民生活受限，更有可能引发为深层次的社会危机。在如何减少配电网故障停电时间的问题上，国内外的学者一直致力于配电网故障恢复系统的研究。我国配电网基本结构形式是树状结构，一般设置一些开关支路提供联络作用以提高可靠性，形成配电网环状结构。配电网也随着电网的发展，线路更加复杂，用户节点增多，发生故障的可能性也越来越大。配电网故障受各种因素制约，很难完全避免， 当故障发生时，应立即对故障区段进行隔离，尽快恢复非故障区段供电，最大限度减小停电波及范围，缩减停电造成的经济损失，另一方面，故障恢复中也应尽量减少供电损耗。
配电网故障诊断
故障发生后，快速诊断和恢复供电是縮短供电中断时间和增强供电可靠性的必要条件。高效的故障诊断方法作为事故恢复的第一步，作为快速、准确定位故障并确定隔离区段的基础，配电网故障诊断技术在现代科学技术进步的大力促进下得到了长足的发展，随着理论研究的不断深入，对该问题的不同数学描述和解决方法也不断涌现出来。传统的方法大多基于图论的知识，而当前的人工智能技术的广泛应用提供了一条新的思路，各种诊断方法都有各自的优势和局限性。
1、传统的诊断方法
传统的方法是一种矩阵算法，这种算法以网络的节点导纳矩阵和故障表征矩阵为基础对开关故障状态信息进行异或计算并进行数字化，以此确定故障所在的位置区间。这种算法缺点比较明显，耗费内存多并且计算量巨大。
2、目前常用的方法
近几年，人工智能技术的智能化优点逐渐体现，模拟人类思维来处理问题、人机交流方便并具有一定学习能力，这种思路正在一步步并被引入电网故障诊断的研究中，并得到了广泛的应用。目前的算法中能够嵌入人工智能技术的，主要有以下几个：专家系统、模糊数学、遗传算法、人工神经网络等。
(1)专家系统
专家系统是指基于知识的智能系统，当研究的对象的数学模型不能够准确描述或定义时，可以考虑使用这种方式进行合理化推测进行解决。专家系统利用一些框架和逻辑词语，来形象表述模型，具有灵活性、高效性和其发行等特征，容易引起人们的进一步思考。目前配电网中所使用的故障定位专家系统，利用产生式规则形式，在实际应用中，这种系统能够依据开关提供的信息来推断故障的位置，实现准确定位，实用性高。但也存在一些问题，最明显的就是过于机械化，容错性能差，不能够靠信息识别故障类型，很容易引起在保护装置误动或者拒动时发生判断失误。
(2)人工神经网络
人工神经网络是人工智能技术的一种，主要是模仿人进行的多信息处理能力，这种能力在机器中很难实现，需要借助有权连接来建立单元与单元之间的联系，这也是其最大特点，故而自我学习能力好，并且容错性能非常髙，具备自我修复的功能，另外单元与单元之间独立，便于信息并行处理。
人工神经网络故障诊断系统的输入量为所有保护和断路器状态，输出量为所有可能的故障位置或元件，采用二进制中的0和1，来代表输入和输出向量的情况，形成计算机能够处理的网络，然后可进行有效的故障诊断。这种方法存在的最严重问题是变通性差。一次的计算时间很长，如果网络结构变化，神经网络必须对应重新训练十分浪费资源。
(3)模糊理论
模糊理论是模糊经典集合理论的简称，原理是将语言变量和逻辑推理进行模糊处理引入理论，形成一套解决不确定性问题的方案的技术。在模糊理论的发展过程中，它的一些优点逐渐显露，深受研究者的'青睐，例如，模糊理论适用于难以把握的不确定性问题;其专家经验由语言变量表示，更接近人类表达习惯，使用更方便;模糊理论的结果不是单一的，可能是多个可能的解决方案，但这些方案是由优先级的，一般按照模糊度的高低对方案进行排序，便于选择。但是模糊理论本身也有不可忽略的缺陷，例如自主学习能力差(近似没有)，数据库的维护复杂，这些问题容易引起模糊系统的误判，造成断路器拒动或者误动，严重时会诱发后续多重故障。
(4)遗传算法
遗传算法出现于60年代后期，是通过模拟生物的遗传与进化过程求解复杂问题的全局或者局部最优解的一种优化技术。遗传算法相对于传统的优化技术有显著的优点，它对于几乎适用于求解所有类型的问题，不涉及常规的最优化问题所必需的的复杂的数学计算过程，并且还有很强的全局寻优能力。在过去的几年时间里，遗传算法得到了充分的发展与应用，并且在工业工程领域取得了一系列研究成果。遗传算法进行故障诊断，首先要建立数学模型，将故障网络进行数字化，利用遗传算法的步骤进行求解。
遗传算法故障诊断系统以全局优化为出发点，在多重故障或保护装置、断路器存在误动的情况等复杂情况下表现优异，结果包含全局最优或局部最优的多个可能的诊断结果，而且容错能力较高。但同时，遗传算法本身存在的问题也很明显，例如如何建立合理的配电网结构、如何建立合理的故障诊断数学模型、如何确定最优的交叉和变异算子以及相应的参数，这些问题都有待于进一步研究。
人工智能论文11
【摘要】21世纪以来，随着计算机技术、信息技术和网络技术的快速发展，人工智能识别技术应运而生，成为一种新兴计算机技术，在各行各业、各个领域的应用范围不断扩大，为经济增长、社会发展提供重要基础保障。然而，就当前应用情况来看，计算机人工智能识别技术的应用面临一系列瓶颈问题。基于此，文章通过研究和探析计算机人工智能识别技术应用瓶颈问题，为计算机人工智能识别技术的应用和发展奠定坚实基础。
【关键词】计算机人工智能识别技术应用瓶颈
作为一种自动化、智能化、科学化计算机技术，计算机人工智能识别技术通过将人类思维模式从抽象化到具体化，进行准确识别、科学判断和准确模拟，最终通过计算机程序完整体现出来。计算机人工智能识别技术被广泛运用于各个领域，与其他计算机技术相比，人工智能识别技术的应用前景更为广阔，能够为人类提供更为高效、便捷和优质服务。近年来，计算机人工智能识别技术在我国相关领域中取得一系列显着应用成效，然而由于发展时间较短，尚未形成一套完整的运行体系，整个应用过程依然面临诸多瓶颈问题。因此，本文研究具备一定的实践意义。
1、计算机人工智能识别技术的含义及类型
1.1、人工智能识别技术的含义
人工智能识别技术，实质上指的是基于计算机技术和人工智能平台所衍生出来的一种科学技术，人工智能识别技术能够对人类各种思维模式、行为方式进行准确识别和完整模拟，经过智能化、自动化，所形成的一种自动智能化机器。在实际应用过程中，计算机人工智能识别技术装置可以对相关物品信息进行扫描、识别。比如:超市中所利用的扫描装置，就是一种人工智能识别装置，通过扫描产品上的条形码，产品的质量、单价、名称等相关信息便会完整呈现出来，售货员进行数量的录入，便可以进行总价的计算，作为计算机人工智能识别技术的一种典型应用案例[1]。此外，计算机人工智能识别技术还能够被应用于企业办公自动化、生产智能化等方面，从而有利于人们办事效率、工作水平的大幅提高。
1.2、人工智能识别技术的类型
按照人工智能化特征进行划分，我们可以将人工智能化识别技术划分为机械化识别技术和人工化识别技术两种类型。
1.2.1、机械化识别技术
机械化识别技术，顾名思义，就是通过识别无生命特征的物体信息，主要涉及到的技术有以下三种:
第一，智能卡技术。作为一种集成电路卡，与计算机系统紧密关联起来，共同完成信息数据的采集、管理、传输、加密和处理。通常情况下，智能卡识别技术被广泛运用于物品验证、车辆识别、信息跟踪等方面。
第二，条形码识别技术。一般而言，条形码识别技术可以划分为两种:一是一维条码技术;二是二维条码技术。二维条码技术是一维条码技术的衍生物，在一维条码技术的改进和优化之上所形成，所以二维条码技术更为先进，能够进行数据信息的采集、识别，并能够准确、即时显示出来，被广泛运用于条码扫描和信息识别等方面。
第三，射频识别技术。射频识别技术与智能卡、条形码识别技术应用原理不同，它不需要与物体进行零距离接触，只需要借助无线电磁波进行信息的采集和识别。射频识别技术主要对物品信息进行有效标识，从一定程度上可以取代传统条形码识别技术，将有可能成为物品标识管理最为有效和先进的一项技术。
1.2.2、人工化识别技术
人工化识别技术，是针对人体所设计的一项智能识别技术，主要涉及到的核心技术有以下三种:
第一，人脸识别技术。对人脸进行扫描，进而进行身份信息的识别和判断，通常所扫描的部位是人的眼睛或脸部结构。人脸识别技术通过局部放大，自动进行人脸部关键特征信息的收集、识别，通过调节亮度，提高识别结果的精准性。
第二，声音识别技术。通过对人的声音进行有效识别，以此来判断声音主体身份。声音识别技术运作原理为，从音色、音调、音质等层面，进行声音的辨别，并在系统中进行特征的记录和匹配，进而实现识别目的[2]。
第三，指纹识别技术。通过扫描人的指纹，进而进行身份的识别和判定。由于每个人与其他人的指纹并不相同，所以指纹识别技术十分先进，能够准确识别和判断个人身份信息。
2、计算机人工智能识别技术应用领域
20世纪60年代之后，随着计算机技术、信息技术和网络技术的快速革新，人工智能识别技术因此得到快速发展，其应用范围和领域不断扩大，逐步发展成为各行各业、各个领域的核心技术。
2.1、应用于机器人技术领域
研究表明，机器人技术源自于20世纪70年代，成为一种专业学科。同时，机器人技术被各个领域所使用，取得一系列显着应用成效。比如:机器人技术运用于外科手术中，机器人助手能够帮助外科手术医生进行手术，其应用范畴不断扩大。究其原因，机器人人工智能识别技术不仅能够减少组织成本性资金投入，而且有利于组织内外部风险的预防和规避。当然，尽管人工智能识别技术在机器人产业中的应用力度较大、范围较广，但是依然需要改进和完善。
2.2、应用于语音识别技术领域
语音识别，顾名思义就是通过某种特别手段和人工智能识别技术，让机器对人类的语言有一定的理解，并且能够产生识别、交互行为。长期以来，语音识别技术深受国内外学术界的高度重视。
语音识别类产品涉及面较广、服务领先，具有巨大交互优势。近年来，随着人工智能识别技术的快速发展，语音识别技术同样实现了较快发展，建立在语音识别技术之上的芯片越来越多，已然成为新时期人工智能识别与交互的核心内容。
2.3、应用于人工神经网络领域
人工神经网络简称为神经网络，是批量处理单元相互交织形成的一种特殊网络形态。神经网络基于人脑，是对人脑抽象活动的具体化、简单化和模拟化，与人脑基本功能极为相似。人工神经网络是通过对人脑活动、指令的模拟、效仿，并从中得到启发，进行批量单元信息的处理。人工神经网络中，神经元之间的相互作用便会产生信息处理过程。尽管人工神经网络并不能等同于人脑，也不能完全发挥出人脑所有作用，但是却能够通过人工智能识别技术帮助人类进行自动化、智能化事件的处理。
3、计算机人工智能识别技术的应用瓶颈
20世纪末，以密码、密钥等安全识别技术为主的信息、数据安全保障手段被广泛运用于各行各业、各个领域之中。然而，其具备一定的易复制性、丢失性、不稳定性，所以在一定程度上严重制约和影响到信息安全技术的发展。计算机人工智能识别技术基于计算机技术之上，通过对信息数据进行采集、识别和录入，能够为人们提供便捷的操作方法[3]。然而，我国计算机人工智能识别技术发展应用时间较短，尽管取得了一系列显着成效，应用范围不断扩大，但是其依然面临巨大的应用瓶颈问题。
3.1、语音人工智能识别技术应用瓶颈
语音人工智能识别技术旨在让机器能够读懂和识别出人类语言，并按照人类的指令进行一系列操作。语音人工智能识别技术作为计算机人工智能识别技术的一项核心技术，长期以来，深受国内外学术界的高度重视。与此同时，语音人工智能识别技术被广泛应用于各行各业、各个领域，其技术和产品优势十分鲜明，在语音电话、语音通信、语音交互等方面取得显着应用成效。21世纪以来，计算机人工智能识别类产品类型的不断增多，语音人工智能识别技术得到快速发展，以语音识别技术为载体的芯片数量日渐增多。然而，语音人工智能识别技术的发展时间较短，依然存在应用瓶颈问题，具体表现在以下三个方面:
(1)语音识别技术有待提升。语音识别技术实际应用过程中，必须尽可能排除外界环境的干扰，比如:外部其他噪声。唯有此，才能准确识别音色、音调、音质。尽管语音识别技术基本上实现了智能化，但是以目前的技术来讲，并无法在外部噪音的干扰下准确识别语音。如此一来，从一定程度上影响到语音识别技术的发展。因此，要想确保语音识别技术能够在外部噪音影响的情况下实现准确识别，必须采取特殊抗噪音麦克风，这对于普通用户来讲，基本上达不到该项要求。与此同时，用户在日常谈吐过程中，较为随意，具有明显的地方特色，加之语速、频率等控制影响较大，普通话不标准等问题，直接影响到语音识别设备对音色、音调、音质等的准确识别。除此之外，人们的语言受到年龄、情绪、身体素质等的影响，其音色、音调、音质随着自身及外部环境的变化而改变，直接给语音识别形成影响。因此，当前语音识别技术可靠性有待提升。
(2)语音识别系统不健全，词汇量较少。目前，我国计算机人工语音识别系统词汇量较少，在实际运行过程中，并不能识别到所有的音色、音调和音质。倘若语音模型有一定的限制，词汇中出现一些难以识别的方言、外语，那么语音识别系统将无法在较短的时间内准确识别出语音，甚至会出现识别错误、不准等情况。基于此，随着语音识别技术的不断发展，其应用范围的进一步扩大，需要进行其词汇量的增加，尽可能准确、快速识别出更多的语音，而建模方法、搜索算法的逐步变革，使得语音识别系统不能实现智能化识别，仅仅能够识别出基础的音色、音调和音质，对于其系统、深入、全面应用来讲，依然存在较多的瓶颈问题[4]。
(3)应用成本较高、体积较大。目前，我国计算机人工智能识别技术的应用范围不断扩大、应用领域不断增多，特别是语音识别技术的应用成效十分显着。然而，语音识别技术的应用成本依然很高，使得普通用户基本无法接受。就目前的发展情况来看，语音识别技术应用成本的降低似乎难度很大。对性能、功能要求较高的语音识别基本上无法实现，当前的条件并不成熟，无法实现规模化、系统化和全面化，仅仅能够准确识别要求标准较低的语音，而受到成本因素的.制约，使得语音识别设备的研发和生产过程受到严重影响。与此同时，语音识别技术体积较大，占用较多的空间资源，巨型化向微型化发展作为语音识别技术未来发展的主要趋势。
而微型化语音识别设备的研发和生产，需要集成微电子芯片，当前的微电子芯片与语音识别技术关联并不密切，在实际操作过程中，微型化语音识别技术并无法在降低成本的同时得以实现，从一定程度上直接阻碍到语音识别技术的广泛推广和应用普及。
3.2、视觉人工智能识别技术应用瓶颈
视觉人工智能识别技术与语音人工智能识别技术相同，均作为计算机人工智能识别技术的重要组成部分。然而，视觉人工智能识别技术面临的应用瓶颈问题更为严重。通过进行相关信息数据的采集、传输、识别和处理，进而达到人工智能化的目的。常见的视觉人工智能识别技术有人脸识别技术、指纹识别技术等，下面重点阐述人脸识别技术和指纹识别技术应用瓶颈。
(1)人脸识别技术应用瓶颈。人脸识别技术主要通过对人脸结构、瞳孔等关键部位进行准确识别和有效判断。尽管人脸识别技术非常方便，便于人们进行身份的认证，但是在实际应用过程中，依然面临以下几个方面的瓶颈问题:一是由于人们脸部表情各不相同，即使同一人，其面部表情也随情绪、外部环境的变化而改变，数据库中的人脸表情数据十分有限，从而之间影响到人脸识别效果;二是人脸结构、轮廓均会跟随外部环境、个人情绪、年龄等发生改变，从而造成识别效果并不明显;三是受到外部环境，诸如光线之类的因素影响，人脸识别同样面临不确定性因素;四是人脸具有一定的雷同性，这就难免造成人脸识别设备的误判、误识。现阶段，人脸人工智能识别技术在我国相关领域已经取得一系列显着成效，但是在实际应用过程中，依然面临较大的瓶颈问题，比如:脸部表情、脸部轮廓、脸部结构、发型、化妆、外部光线等的不同，都将给人脸识别带来巨大的挑战和识别压力。国内外学术界专业学者经过几十年的研究和探索，从各个学科层面出发，对人脸智能识别技术展开了大量研究，但是依然有一些难以彻底解决的难题。就人类自身而言，在日常的生活交际过程中，对人们的面孔识别也难免会出现差错，而人脸智能识别技术跟人脑相比，依然有一定差距，其人脸识别过程更为困难，特别是精准度方面难以有效掌控，这将是制约和影响其发展的一大瓶颈问题。
(2)指纹识别技术应用瓶颈。人类的指纹是独一无二的，也就是说，世界上任何一个人的指纹与其他人均不相同。基于此，指纹识别技术应运而生，成为一种有效识别身份信息的高科技技术。
指纹识别技术通过对人们指纹断点、纹路、交叉点等进行准确识别，从而识别出人们独一无二的身份，有利于个人身份及其他私人信息的保护。然而，看似非常严密的指纹识别，却面临指纹被非法采集的问题，倘若一个人将指纹信息泄露出去，或者被他人所利用，那么其自身信息将容易被暴露、被利用[5]。如此一来，面临巨大的风险隐患。与此同时，尽管指纹识别系统采取非常先进的计算机人工智能识别技术，但是在实际应用过程中，某些人的指纹信息较为模糊，基本上无法看清纹路等，这将无法进行指纹的准确识别。例如:目前国内外大型公司所配置的签到打卡机，便是一种典型的指纹识别装置，便于公司掌握员工出勤情况，但是如果员工指纹损伤，那么将基本上不能被识别。由此可见，指纹识别技术在实际应用过程中，面临一系列瓶颈问题。
当前，人们在应用人脸识别技术和指纹识别技术过程中，基本上均使用计算机进行了密码的设置，但是从应用成效来看，并不显着，存在较大的弊端。这将需要继续对人脸识别和指纹识别技术进行改进、升级，进而来解决计算机人工智能识别技术应用瓶颈，有力推动其健康、持续发展。
参考文献:
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[5]罗勇，向奕雪.计算机人工智能技术研究进展和应用分析[J].电子制作，20xx(18):47.
人工智能论文12
现代社会中机械电子工程的特点
十九世纪末到二十世纪以来科学技术得到了飞速的发展，在这个时期里很多学科都得到了提高和补充，学科间的关系也越来越密切，一系列利好因素的共同作用下，机械电子工程学得以产生并发展。
顾名思义，机械电子工程就是电子信息技术与传统的机械技术的一个结合，充分的发挥了两个不同学科在技术上的共同点，达到了物理上和信息功能上的连结。这是一个跨学科的尝试，更是一个挑战，它可以将所有的机械工程信息进行分析，达到智能化的目的。虽然依旧属于机械工程行业，但是显然已经拥有了自己的特点。
1）不同的设计方法
机械电子工程与传统工程相比，已经不是单一的一个学科，它已经发展成为了有很多技术和科学共同组成的一个新学科，并且在工程设计上充分的吸纳了信息技术、机械技术，并为了使工程的各模块结构布局更加完整，设计人员一般都会采取自上而下的设计方法。
2）产品上的差异
从结构上来说，机械电子产品的构成非常简单，但是小机器却融入了大智慧，与传统机械相比，机械电子产品有很高的科技含量，也没有了臃肿庞大的外观，变得更加小巧、轻便，给机械电子产品走进社会生活创造了条件，同时也代表着生产力水平的一次飞跃。、
2机械电子工程的发展过程
机械电子工程学并不是一个孤立的学科，它与很多工程和技术都有着密切的联系，是机械工程学科和电子信息工程、智能管理技术共同作用下，形成的一个新的发展体系。在信息系统不断完善的过程中，机械电子工程体系也更加完善，并日益成熟。机械电子工程学的发展历程主要是这样的几个方面：
1）机械电子工程学的开端
机械电子工程学在刚起步的阶段，其主要的生产形式是手工生产，此时社会的生产能力很低，没有充足的劳动力资源，发展生产力变得异常艰辛。为了改变这样一个窘迫的状况，科学家进行了大量的研究和尝试，在一次次的失败中，机械工程终于得到了一定的发展。
2）机械电子工程学的高速发展阶段
在经历了起初艰难的'开始阶段以后，机械电子工程迎来了高速发展时期，随着标准件生产在同一的流水线下得以实现，这一时期的生产已经具备了一定的标准，并且极大地刺激了生产力的发展。但是这样的生产模式并不是没有缺点的，生产的过程过于标准，使产品过于单一，满足不了不同用户和社会不断变化的需要。
3）机械电子工程的成熟阶段
经过了多年的发展，机械电子工程产业已经形成了一定的体系，并与现代化科学技术有了一定的融合，进入了现代机械电子发展阶段。归根结底，机械电子工程的发展是为了满足社会工作和生活的需要，现代社会工作节奏加快，生产也更加灵活，对机械电子工程提出了更高的要求，机械电子行业的特点是柔性制造，这也为机械电子同信息化社会的融合创造了条件。
3人工智能在机械电子工程的运用
人类社会的发展始终离不开能源、信息。在古代，生产力水平及其低下，人们对信息的获取能力也十分有限，能源和物质是维持人类生产生活的必需品。长久以来，人类往往都没有认识到信息的作用。随着人类文明的不断发展，生产力水平的不断提高人类对信息的概念逐渐了解，同时也产生了对信息的需求，信息的价值逐渐被发现。
随着电子计算机技术的逐渐应用，人类的生活发生了质的变化，人类社会至此进入了高科技的信息时代。人工智能系统作为电子技术发展的产物，在近两年出现，并且迅速的应用到了机械电子工程领域。
电子信息技术在方便快捷的同时，也存在一定的弊端，比如缺乏一定的稳定性，这使机械信息系统在输入和输出上就会变得十分混乱，并且不利于描述。以往的描述方法一般包括：建设规则库、推导数学方程、学习并生成知识。
一般的解析方法都比较精密、准确，但是应用范围十分有限，只能应用于比较简单的系统，而对比较繁琐复杂的体系，却不能够提供完整的解析式，必须依靠人工操作才能实现。随着人们对系统的要求越来越高，处理的信息变得复杂多样，信息的内容不仅包括数据的形式，也出现了数字信息和语言信息等新形式。为了适应时代形势的发展，人工智能处理方式以其复杂、不确定的特点成为了解析数学的新方法、新手段。
人工智能处理体系一般是这样进行分类的，模糊推理体系和神经网络体系。这两个系统存在着联系，也有所不同。模糊推理系统一般通过对大脑功能进行模拟，从而分析出语言的信号;而神经网络系统模拟的却是大脑的结构，通过对数字信号的处理得出参考数值。
1）模糊推理体系和神经网络体系的相同点
我们可以说，模糊推理体系和神经网络体系都是利用网络结构，然后在某一精度上趋近一个函数。
2）模糊推理体系和神经网络体系的不同点
（1）映射方式
在映射方式的运用方面，模糊推理系统运用域和域之间的映射，神经网络体系则是点到点的映射。
（2）物理性质
模糊推理体系与神经网络体系相比拥有更明确的物理性质。
（3）计算量和计算精度
模糊推理体系没有固定的连接，计算量和计算精度都十分有限，神经网络体系则很好的克服了这一点，在输入的过程中使每个神经元相互作用，大大的提高了计算量，并且能够保证较高的输出精度。
（4）储存方式
在储存信息的过程中，模糊推理体系采用的是比较规则的方式，神经网络体系则是利用分布式对信息进行储存。
社会作为一个不断发展变化的有机结合体，单一的处理手段是无法满足人类发展的需要的。为此，智能系统研究专家开始了对综合智能系统的开发与探索。综合智能系统是对以往人工智能体系的继承和发展，它能够融合以往两种智能体系的优点，使数学描述变得更加全面。
4结论
机械电子工程产业发展是我国工业信息化过程的一个写照，在工程制造的过程中充分利用现代化科学技术的巨大优势，实现了生产力的提高，满足社会发展的需求，机械电子工程和人工智能和完美结合实现了不同学科之间的融合，为工业信息化的发展提供了成功经验和新思路。
人工智能论文13
摘要：计算机软件技术、硬件技术的发展，推动人工智能的进步，也促使社会对于人工智能人才培养有着越来越高的需求。通过分析人工智能专业人才培养定位、素质能力要求、专业知识内容、人工智能培养目标，能够有效推动高校人工智能人才培养中计算机课程体系的构建，为计算机课程设计带来革新策略。
关键词：人工智能；计算机专业；课程建设；革新策略
智能科学技术是当前较为热门的一种研究，智能现象本质是模拟方法的计算机科学技术。随着智能科学技术的不断推进，对于专业技术人才培养有着越来越高的要求。如何针对，人工智能专业培养目标、知识要求、培养定位、素质能力来培养符合社会要求的人工智能专业人才，对于推动人工智能技术的发展有着十分重要的意义。
1 人工智能概述
中国人工智能技术的发展，经历众多艰难挫折，从迷雾重重到艰难起步，又到沖破禁锢，最终见到曙光，实现人工智能的大跨步发展，经历40年的漫长历程。人工智能是为了研究智能机器，即能在人类面前展现出智能行为的机器。人工智能是应用计算机科学技术和智能科学技术进行设计、研究智能机器。人工智能起源于20世纪的30年，其中，真正推动技术的革新进步是“人工智能之父--图灵”，他在1936年提出自动机理论，不仅奠定电子计算机的基础，也为人工智能的发展开启大门。20世纪80年代，中国开始人工智能的探索。1981年9月，“中国人工智能学会”在长沙成立，证明本国已走上人工智能探索的道路，四十年来的发展过程中，人工智能不断取得突破性的进步，虹膜识别、语音识别、基于仿人机器的人机交互合作、智能辅助决策系统等等，都是人工智能技术的产品。随着计算机技术与信息技术的大跨步发展，21世纪人工智能进入新的发展阶段，在这一阶段中一系列的诸如智能生产、智能物流、智能工业机器人、消防救援机器人等等人工智能机器产品，为社会发展带来巨大的推动力。进一步推动中国人工智能水平的进步，积极培养人工智能专业人才有着极其重要的意义。
2 人工智能专业内涵
人工智能包含着人类信息活动的过程和智能科学与技术学科的专业基础两个部分。人类信息行为是由感知、认知、决策到行为四个步骤组成，人工智能也是基于这一步骤，然而新型的设计研究专业方面，基于人类信息活动的完整过程所进行的人工智能研究被称为广义智能，与此相对的只由思维器官所完成的认知决策研究成为狭义的人工智能，无论是广义人工智能亦或是狭义智能对于信息资源的利用，都需要通过信息感知与获取技术、信息传输与存储技术、信息处理技术、信息综合与再生技术、信息转换与执行技术这五个技术来实现，因此，进行人工智能专业人才培养，必须要包含以上方面的内容，来实现人工智能系统的感知、认知、决策和行为。在人工智能专业技术基础学科知识中，各个基础学科相互联系，相互作用，相互合作，其中包含着智能科学与传统科学技术通信科学技术，计算机科学技术控制科学技术等等。这些基础学科，共同组建人工智能的框架，推动人工智能的实现。上述技术实现将传统机器智能化的改变。另外，随着对生命科学认知科学、大脑科学的研究人工智能有着更多灵性的转变。
3 人工智能专业人才培养目标
人工智能专业人才培养，是希望培养出能够符合当前发展状况及和未来发展前景的一个以人为本的目标。当前普遍认为人工智能专业人才培养需要令其掌握良好的科学素养和职业道德，扎实的数学计算机和人工智能有关专业知识基础理论，能系统地掌握智能科学技术基础理论相关知识技能方法，能够灵活处理智能信息数据。并且要求专业人才能够在完成培训后，在相关科研机构，企业组织单位政府机构进行人工智能相关领域的研究、开发、应用、管理。并能融合其他技术成为复合型的人工智能专业人才。细致划分来看人工智能专业技术人才培养目标从理念上希望培养出能够适应当前人工智能研究项目的技术性专业人才或者有着深厚专业素养能够带动人工智能技术进行长远发展的理论性人才。从技术目标上，人工智能专业人才培养希望培养出人工智能技术理论研究人才、人工智能机器设计人才、人工智能项目管理人才以及人工智能产品操作人才四类。另外，复合型的人工智能人才将成为推动人工智能发展的中坚力量。
在人工智能专业人才培养方面，大连海事大学进行初步的探索，将人才专业培养目标定位为偏计算机、偏软件、偏高学历、偏交通运输四个方面的人才培养。分别针对学生的计算机知识体系，智能软件分析设计能力，复合型人才培养以及交通航运行业来进行人才培养。
4 计算机专业课程体系构建依据
无论对人工智能专业人才进行怎样的定位，计算机相关专业知识技能都是其不可或缺的部分。计算机专业有关知识奠定了人工智能技术的基础，在进行人工智能专业人才培养方面，深入进行计算机专业课程体系构建意义深远。在当前，有关计算机专业课程体系革新需要回归人工智能专业人才培养本质，深入了解人工智能专业人才的定位与知识组成。
在人才定位方面，人工智能专业人才有着多样性定位，包括人工智能技术研究、人工智能产品设计、人工智能项目管理以及人工智能设备操作培训。不同定位下的人工智能专业人才培养具体的培养目标与知识体系框架都不相同。现阶段高校作为人工智能专业知识培训的先驱者应该更进一步明确自身定位，由宽入窄、由浅入深，一方面要进行基础知识的详细传授，另一方面又要针对实际状况与自身优势进行明确定位。另外，人工智能专业知识体系十分复杂其基础知识由工具性知识、人文科学知识、自然科学知识、工程专业知识、经济管理知识六各方面组成。高校在进行人工智能专业人才培养的过程中如何把握知识传授侧重需要进行细致得考量，要切实了解本科生阶段学生能够了解并掌握的专业知识能力水平。不同方面专业知识培养的能力不同，深入了解不同方面知识的实际作用对于指导计算机课程体系革新带来帮助。
5 人工智能专业人才培养案例
大连海事大学作为交通运输部所属的全国重点大学，在人工智能科学与技术培养方面有着独到的探索，通过深入分析大学智能专业培养计划，能够了解一般大学在进行人工智能专业计算机课程体系改革方面的内容
（1） 目标
大连海事大学教育智能专业人才培养方面，侧重培养既具有计算机知识基础技能，又能够对智能软件进行分析设计，既能够进一步进行深入培养，又能够从实际出发进行实际行业的应用。大连海事大学以此为目标进行人工智能人才培养。
（2） 课程体系设计
大连海事大学课程体系设计分为三个层次，在三个层次中包含着上述四个方面目标的培养，其中第一层次为理工科公共基础课程，主要包含通識课程和基础课程，诸如政治理论体育、高等数学、大学物理、电路等等，第二层次则是计算机科学与技术，专业技术课程包括计算机语言教学、数据结构、数据库、编译、操作系统、计算机原理等等，第三层次则是智能科学与专业技术课程，诸如认知科学、人工智能、智能信息处理、模式识别等等。从课程体系设计可以看出大连海事大学将本科阶段的人工智能培养分为通识基础教育，计算机专业知识教育与人工智能专业知识教育。三个方面层层递进有助于引导学生一步步了解人工智能专业知识，培养出综合的人工智能知识体系。
6 计算机专业课程体系革新
通过对实际案例的分析，可以发现计算机专业在人工智能科学人才培养方面，计算机专业课程体系需要进行革新。革新内容主要包含以下几个方面。
（1） 计算机基础知识
人工智能人才的培养，同样离不开计算机基础知识的教育，在人工智能人才培养过程中，计算机之础知识教育的比例与一般的计算机教育有所区别。除了培养学生一般的计算机有关概念认知外，还要引导学生再进行更深入的计算机掌握有关专业学习思维。这样才能适应更深入更全面、更细致的与人工智能有关的计算机专业知识教学。
（2） 以思维为导向的计算机课程建设
人工智能专业人才培养重在培养学生掌握信息获取、新兴知识处理、智能系统、智能机器行为等等方面的内容，其中计算机知识有关的课程体系更多的偏向于一种将人类行为信息转化为机器行为信息内容。这个过程中，引导学生掌握这种由人类行为思维将机器行为思维转变的`教学，有着十分重要的意义。在世界顶尖大学中，关于人工智能计算机专业课程开设，有着十分明确的目的，诸如麻省理工大学的计算认知科学、机器视觉课程；斯坦福大学的网络搜索与挖掘、逻辑推理常识、电子商务技术基础；康奈尔大学的电脑游戏设计导论、艺术中的计算、电子时代的视觉成像等等，都是计算机专业课程知识中央领导人类行为，向着机器行为思维转变的课程内容。虽然对于本国一般高校无法开设与此有关的专业课程，但是依旧有着十分明确的参考意义。在普通高校进行计算机专业课程开设时要重点提高计算机硬件操作有关的知识教学，以此来引导学生了解智能机器的实际构造，帮助学生在大脑中形成初印象。
（3） 复合型人才知识体系传授
人工智能时代受到普遍关注的一个问题是人工智能行为与道德伦理是否存在冲突。是否会影响人类行为活动的正常。因此学生在计算机专业课程知识学习的过程中了解计算机执行逻辑思维能够有效。引导学生明白智能机械行为与实际行为之间的冲突。另外，培养学生掌握有关法律知识，使其明白智能机器行为的边界有着极其重要的意义。而且法律知识对于复合型人才培养有着巨大的推动作用，能够保证未来复合型人才在进行人工智能研究过程中，更大限度的降低对社会形象的影响。
7 结束语
人工智能下的计算机知识专业课程体系革新需要阵阵考虑本国实际的人工智能技术发展状况，在课程体系设计过程中参考已有探索经验根据各个高校的实际情况来进行专业课程设计。
参考文献：
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人工智能论文14
你听说过或者看到过智能垃圾桶吗？如果你们没看到，那就请跟我一起坐时光穿梭机到未来世界去参观吧！
未来的大街上，干净无比，没有落叶、没有垃圾、没有到处飞舞的苍蝇、蚊虫、更没有刺鼻的汽油味......
哟！多可爱的米奇老鼠啊！我们一起跑上前，正想抚摸它，嘿！原来是一个垃圾桶。这可不是一般的垃圾桶哟！你们瞧：米奇两眼还发着光呢，原来它正在发电来处理自已肚里的东西。米奇嘴巴紧闭着，头上有二根天线，这天线可不是好玩的，它左边一根天线是吸收路旁汽车的尾气的，右边一根天线是吸收太阳能的，以用来发电处理垃圾的；米奇胖乎乎的身体上还有三颗颜色不同的大纽扣。一个小朋友好奇的触摸了一下第一颗红色的扣子，垃圾桶的门自动翻开了，又按了一下第二颗绿色扣子，门又自动的关上了，那第三颗是干什么的呢？小朋友忍不住又按了一下第三颗的扣子，哈！真神奇，扣子眼里弹出一个微型。这时，一位阿姨走过来，见我们围着米奇，知道我们想知道这只神奇的米奇的功能，于是，便给我们介绍起来：这只米奇的脑袋里装有电脑芯片，它只要看到有人不小心掉了垃圾，它就会走过去，用手将垃圾捡起来，张开紧闭的嘴，把它扔进去。如果看到有人不爱清洁，它的另一只手那么会出示”保护环境荣耀，破坏环境羞耻”的小牌。它还有许多的`内在功能：它会垃圾分类，把有毒和无毒的分装在肚子的两边，它肚子里还有一种溶化器，它把无毒的垃圾处理成肥料，把有毒的垃圾通过自身的排毒器将它转换成一种无毒的清新气体，释放出来。它还有一种非常有趣的趣事，一但它肚子的垃圾装满了，它就会自动处理垃圾，并会走到一棵树下，从紧闭的嘴里弹出一根管了，然后插入土里，把垃圾养份注入树里，然后又回到它原来的位置。
到了秋天，秋风扫落叶时，米奇头上便会张开一个巨大的吸盘，把黄叶都吸进去，然后又做成肥料。米奇的脚下还有一种粘了水的毛刷式吸尘器，它可以一边唱”小曲”，一边走一边清洁道路。如果我们现实中有这种垃圾桶，那该多方便啊！我想，这个愿望不会是梦，我们的愿望一定会实现。
人工智能论文15
摘要：人工智能技术是一种科技的自动化技术，在电气工程的自动化技术中有着十分重要的重要作用，我们可以利用人工智能技术提升电气工程的自动化水平，确保我国电力系统的稳定发展。电气工程自动化作为不必可少的一项重要技术,对各行各业生产效率的提高有着巨大的影响,在对于人工智能的应用中能够实现提高自动化的效率。所以,加强对于电气工程自动化当中人工智能化技术水平的提高是很重要的。本文主要就电气自动化人工智能技术的应用进行分析探讨。
【关键词】人工智能;自动化;电气工程
工程师们将人工智能技术运用于电气工程自动化中，可以随时监控和分析电气工程自动化中的数据，方便我们做出及时有效的处理，确保电力系统运行的稳定与安全运行。
1电气自动化人工智能技术的应用优势
1.1受外界因素干扰程度小
在构建电气自动化模型时，传统的电气工程的控制器一般会受到很多因素的影响，比如，模型的参数变化、数值计算的不同数据和类型等，而如果运用人工智能的电气工程自动化，那么就可以避免外界因素的干扰，受影响程度比较小。同时，人工智能化的电气工程控制器没有必要或得十分精确的动态数据模型，对模型环境及相关参数的要求程度不高。
1.2自动化控制能力比较强
智能化技术有着十分强大的控制功能，可以对形式不同的数据进行多方位的分析评估与处理，并得到相比人工计算出来的数据更加的精确。人工智能化的控制系统对数据的处理有着相对一致性的特点，由于具有不同的控制对象，其具体的内容呈现出丰富的多样性变化，根据现实的问题的需要，进行智能化技术的集中精确处理，以便于合理地解决所遇到的问题。
1.3参数的调整更为方便
相对于传统的电气自动化技术来说，人工智能技术对参数的调整及方式的控制更为简单方便快捷，在实际的应用中，人工智能系统较为简单，易于操作与学习。人工智能技术在具体的应用中适应能力极强，可以在无人操作成为未来的可能，无需工作人员到现场进行控制，便可以实现对电气系统的故障排查与处理，并自动调整电气工程运行中出现的不确定性参数。电气系统的参数出现的现象，往往是无法避免的。由于测量的不是非常精准，参数的实际值将会与其设计值有所偏差，电气系统在运行中受环境的影响，会引起参数的大幅度的不一致。利用抗变换性的变化、下降的时间与响应的时间，能够十分有效地节省电气工程系统的人力、物力和财务。
1.4计算具有超高的精确性
鉴于人工智能技术受外部因素影响不是很大，有着十分强烈的抗干扰性。工程师们提前对电气系统的参数进行设定，在实际的操作中不用过多的考虑参数的变化，这些参数会在划分在一个固定的范围内，不会出现差值较大的情况，在一定程度上提升了计算的精确度。工程师们在实际的电气工程控制中，借助参数模型对一些常见的故障进行简单的模拟处理，科学合理地预防故障。比如高铁故障程序的精确计算和科学预防。
2电气自动化人工智能技术的应用
2.1智能控制
运用智能化的一些技术手段，可实现电气工程的无人化操作，实行对电气项目的远程化管理与监控，节省了较多的人力与物力，同时使得电气项目得以更加便捷有效的开展。人工智能于电气设备控制方面的一些具体应用，涉及到模糊控制、专家系统控制以及神经网络控制，简化设备的操作与电流的简单调整，实现报表的自动化生成与存储，更好地规范不同类型文件的格式，减轻工作人员后期对数据查找、筛选的负担。除此之外，工作者们通过传统控制过程的直、交流传动，有效控制整个电气工程系统，这些大多体现在人工智能的一些模糊控制中。因此，人工智能在改善电气工程自动化的操作效率、简化操作的流程、降低人力的工作量等方面有着较为显著的成效。
2.2故障诊断
我们通常所说的电气工程故障诊断，是根据电气工程的设备在工作中的有关信息，来判断其状态是否有异常，对故障进行准确的定性，确定发生故障的位置，探查故障的.发生的原因，预测故障的发展趋势，寻求相应的解决措施。电气工程故障的诊断以故障机理与技术检测为根本，以信号的处理与模式的识别为基本方法。在电气系统的实际运行中，变压器、发电机等电气设备出现故障是不可避免的，我们传统的故障诊断方法存在诸多问题，比如说耗时多、诊断难等。基于人工智能的神经网络、专家系统和模糊理论的运用，检测并诊断电气工程可能存在的故障，最大限度地避免差错的发生，来达到出错率降最低。
2.3优化设计
对电气工程自动化设备的优化设计，涵盖许多方面的内容，举个简单的例子，电压、电动机、变压器等，这是一个覆盖面广、复杂性高、耗时耗力的过程，需要设计人员具备丰富的电气自动化知识、相关经验及动手操作的能力。由于人工智能与计算机技术的快速发展，电气工程自动化设备的完善设计，已经由原来的手工设计转变为计算机自动化辅助设计，减少了产品开发的周期。人工智能借助CAD技术与计算机辅助技术进行自动化设备的优化设计，通常采用比较先进的计算方法，在操作结构的对象方面更加直接，在计算方面有着准确性与高效性。电气设备所发生的故障多数设计的十分复杂，只有明确地把握问题出现的预兆与隐患，才能使得电气设备的设计更加优化。
3结论
综上所述，人工智能技术作为新兴的电气工程自动化技术，其作用是不容忽视的，在具体的实践中得到较好的验证。人工智能技术于工程自动化中的应用，是对系统的感知、分析、判断与行动，使得机械化的电气系统如同人类一般，有着一定的逻辑思维，可以取代人的位置来完成一些特定的工作。通过人工智能技术对电气工程的智能控制、故障诊断、优化设计，加强其稳定性与安全性，推动电力产业的结构调整，实现经济效益与社会效益的统一。
参考文献
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