通過(guò)總結(jié),我們可以對(duì)自己的成長(zhǎng)和進(jìn)步有更清晰的認(rèn)識(shí),為未來(lái)的發(fā)展制定更明確的目標(biāo)。在寫總結(jié)時(shí),要客觀公正,既突出優(yōu)點(diǎn),又指出不足和改進(jìn)的方向。這篇總結(jié)范文的文字流暢、有條理,給人一種清晰和易讀的感受。
人工智能總結(jié)論文篇一
隨著新型科技的持續(xù)更新,工程中逐漸應(yīng)用新科技,這也是科技朝著應(yīng)用式與開(kāi)放式方向發(fā)展的開(kāi)始。電子工程在傳統(tǒng)工程基礎(chǔ)上的革新,隨著人工智能化發(fā)展,逐漸轉(zhuǎn)換為信息化產(chǎn)業(yè)鏈接。這一智能化技術(shù)機(jī)械生產(chǎn)明顯減少,經(jīng)濟(jì)效益與產(chǎn)量提升,我國(guó)逐漸進(jìn)入到智能化階段。
(一)發(fā)展歷程
在機(jī)械電子工程發(fā)展初期,主要體現(xiàn)為手工制作,生產(chǎn)力水平較低,資源技術(shù)等對(duì)其發(fā)展產(chǎn)生制約。為了提升生產(chǎn)效率,逐漸朝著機(jī)械工業(yè)方向發(fā)展。
在生產(chǎn)線階段,機(jī)械工程已逐漸發(fā)展到流水線生產(chǎn),實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化大批量生產(chǎn),這一生產(chǎn)模式使勞動(dòng)力得到解放,生產(chǎn)力水平大大提升,同時(shí)生產(chǎn)效率也得到提高。但是仍然存在一些不足,比如,部分生產(chǎn)仍就以進(jìn)口為主,生產(chǎn)成本較大,在市場(chǎng)方面缺少適應(yīng)力;靈活性較差,難以滿足不斷變化的市場(chǎng)需求。
在機(jī)械電子產(chǎn)業(yè)發(fā)展階段中,產(chǎn)品生產(chǎn)能夠適應(yīng)市場(chǎng)的需求,對(duì)于不斷變化的產(chǎn)品需求產(chǎn)業(yè)化發(fā)展能夠滿足。
(二)機(jī)械電子工程主要特征
機(jī)械電子工程是復(fù)雜綜合性學(xué)科,同各類學(xué)科之間都有著密切的聯(lián)系。機(jī)械電子工程發(fā)展要以計(jì)算機(jī)、電子以及機(jī)械為基礎(chǔ),結(jié)合其他學(xué)科做出合理、科學(xué)的設(shè)計(jì)。在設(shè)計(jì)的過(guò)程中,要求每一個(gè)模塊都能夠?qū)崿F(xiàn)有機(jī)結(jié)合,進(jìn)而使得各個(gè)模塊都能將其最大優(yōu)勢(shì)發(fā)揮出來(lái)。機(jī)械電子產(chǎn)品內(nèi)部結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單明了,并不復(fù)雜,無(wú)需復(fù)雜原件的投入,這樣能在一定程度上使產(chǎn)品性能得到提升,進(jìn)而擴(kuò)大消費(fèi)市場(chǎng)。
人工智能是一門復(fù)雜,并且綜合性較強(qiáng)的學(xué)科,所涉及到的學(xué)科比較多。也可以說(shuō),21世紀(jì)人工智能是最偉大學(xué)科之一。人工智能實(shí)現(xiàn)了對(duì)人的智能模擬,并且能通過(guò)計(jì)算機(jī)使認(rèn)得智能化得到進(jìn)一步的延伸,人工智能這門學(xué)科有著較好的發(fā)展?jié)摿ΑH斯ぶ悄茉诎l(fā)展的過(guò)程中主要經(jīng)歷下列幾個(gè)階段。
初步階段。人工智能在17世紀(jì)開(kāi)始發(fā)生萌芽,法國(guó)在這一階段成功誕生世界上的第一部計(jì)算機(jī),這一計(jì)算器只是單純的能進(jìn)行加法簡(jiǎn)單運(yùn)算,但是仍就轟動(dòng)世界,進(jìn)而在世界范圍內(nèi),對(duì)這項(xiàng)技術(shù)開(kāi)始進(jìn)一步研宄。在最初階段,人工智能并沒(méi)有明顯的進(jìn)展,主要是在實(shí)踐的過(guò)程中積累與總結(jié)知識(shí),這為今后人工智能發(fā)展奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
發(fā)展初始階段。美國(guó)人在二十世紀(jì)首次提出人工智能專業(yè)用語(yǔ)。在這個(gè)發(fā)展階段,人工智能主要以證明與闡釋為主要體現(xiàn),在這一時(shí)期對(duì)于人工智能的研宄就是首要任務(wù)。
發(fā)展起伏階段。隨著人們對(duì)于人工智能的不斷深入研宄,人工智能也處于持續(xù)的發(fā)展階段,但是在實(shí)踐過(guò)程中發(fā)現(xiàn),要想使人工智能模仿和人類思維同步是非常困難的。大部分對(duì)于人工智能的科學(xué)研宄僅僅是停留于簡(jiǎn)單映射層面,對(duì)于邏輯思維的研宄仍就沒(méi)有突破性進(jìn)展。不論怎么說(shuō),在發(fā)展的起伏階段,人功能智能也在發(fā)展中得到了技術(shù)創(chuàng)新,特別是在系統(tǒng)方面、計(jì)算機(jī)機(jī)器人以及語(yǔ)言掌握方面取得了較大的成就。
起伏階段發(fā)展以后。在這一階段,人工智能的相關(guān)研究得到了發(fā)展,尤其是第五屆國(guó)際人工智能聯(lián)合會(huì)議的召開(kāi),人工智能逐漸朝著知識(shí)層面的方向發(fā)展,大部分的人工智能研都會(huì)結(jié)合相應(yīng)的知識(shí)工程,在這個(gè)階段中,人工智能發(fā)展的高度是前所未有的,在一定程度上促進(jìn)了人工智能應(yīng)用于實(shí)際工程中。
穩(wěn)步發(fā)展階段。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展,對(duì)于人工智能研宄方向發(fā)生重大轉(zhuǎn)變,由原本的單一主體朝著集中統(tǒng)一主體的方向發(fā)展。關(guān)于人工智能在實(shí)際中的運(yùn)用以及研究,受到了互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的影響。網(wǎng)絡(luò)的普及與快速發(fā)展,在一定程度上促進(jìn)了信息化的發(fā)展,信息在傳送方面發(fā)生率重大性變革。在人們逐漸進(jìn)入信息化社會(huì)后,在信息有效處理方面人工智能的發(fā)展到了重要的作用,在模擬設(shè)計(jì)方面,機(jī)械電子工程的發(fā)展需要人工智能的大力支持。
隨著我國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的持續(xù)發(fā)展,社會(huì)不斷的進(jìn)步,對(duì)于信息人們?cè)絹?lái)越重視。在21世紀(jì),互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)得到快速發(fā)展,同時(shí)信息的傳遞也逐漸注入新鮮血液。互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的普及說(shuō)明人們正朝著信息時(shí)代的方向邁進(jìn),在社會(huì)逐步信息化以后,更加需要有人工智能這一技術(shù)的支持,特別是機(jī)械電子工程發(fā)展中有著重要作用,機(jī)械電子系統(tǒng)本身缺少一定的穩(wěn)定性,這樣在機(jī)械電子工程設(shè)計(jì)方面就有著較大阻礙存在。在現(xiàn)代社會(huì)中,信息的處理量持續(xù)增大,并且較為復(fù)雜,有些時(shí)候需要同時(shí)對(duì)不同類型的信息進(jìn)行處理,所以需要采取人工智能的.支持才能完成信息處理。人工智能主要包含模糊推理系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)這種兩種方法。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)傾向于對(duì)人腦結(jié)構(gòu)的綜合分析,模糊推理系統(tǒng)更加重視對(duì)于語(yǔ)言信號(hào)的分析與理解。隨著現(xiàn)代社會(huì)的發(fā)展,僅僅采取單一的人工智能方法,明顯已經(jīng)無(wú)法適應(yīng)目前社會(huì)中不斷變化的市場(chǎng)需求,所以,對(duì)于人工智能相關(guān)問(wèn)題的研宂正逐漸朝著多方位、全面的人工智能方向轉(zhuǎn)變。多方位全面人工智能系統(tǒng)通過(guò)模糊推理系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)相互統(tǒng)一的方式,揚(yáng)長(zhǎng)補(bǔ)短,將二者有效的結(jié)合起來(lái),使得二者的優(yōu)勢(shì)得到最大程度的發(fā)揮。
智能同機(jī)械電子工程之間在相互影響的過(guò)程中,逐漸產(chǎn)生嶄新的行業(yè)。首先通過(guò)現(xiàn)代科技逐漸,將人工智能融入到機(jī)械電子工程中,使機(jī)械工業(yè)發(fā)展?jié)摿Φ玫匠浞滞诰?。其次隨著機(jī)械電子工程發(fā)展難度的加大,對(duì)于人工智能也就提出來(lái)新的要求,這從某種程度上來(lái)推動(dòng)了人工智能發(fā)展。在將機(jī)械電子工程與人工智能有效結(jié)合的基礎(chǔ)上,促進(jìn)社會(huì)生產(chǎn)力發(fā)展,同時(shí)也能促進(jìn)有關(guān)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展,這種效應(yīng)將會(huì)對(duì)整個(gè)社會(huì)產(chǎn)生一定影響,使我國(guó)經(jīng)濟(jì)得到全面發(fā)展。
人工智能總結(jié)論文篇二
:隨著社會(huì)信息技術(shù)和計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展,人們對(duì)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的需求也原來(lái)越多,這就需要不斷研究計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),由于人工智能在一定程度上成為科學(xué)技術(shù)前言領(lǐng)域,所以世界上各個(gè)國(guó)家對(duì)人工智能的發(fā)展越來(lái)越重視。本文首先分析其所具有的重要意義,然后研究其在應(yīng)用過(guò)程中的作用,提出以下內(nèi)容。
計(jì)算機(jī);人工智能;應(yīng)用;分析
目前由于人工智能的不斷成熟,人們?cè)谏罘矫嬉约肮ぷ鞯倪^(guò)程中,智能化產(chǎn)品隨處可見(jiàn)。這不僅對(duì)人們?cè)诠ぷ髦械男蔬M(jìn)行提高,同時(shí)還對(duì)其生活質(zhì)量進(jìn)行加強(qiáng)。所以人工智能的發(fā)展在一定程度上離不開(kāi)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),只有對(duì)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進(jìn)行相應(yīng)的依靠,才能夠讓人工智能研究出更多的成果。
由于計(jì)算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)信息安全問(wèn)題在一定程度上是人們目前比較關(guān)注的一個(gè)重要問(wèn)題。在網(wǎng)絡(luò)管理系統(tǒng)應(yīng)用中,其網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控以及網(wǎng)絡(luò)控制是其比較重要的功能,信息能夠及時(shí)有效的獲取以及正確的處理對(duì)其起著決定性作用。所以,對(duì)計(jì)算機(jī)技術(shù)智能化進(jìn)行實(shí)現(xiàn)是比較必要的。由于計(jì)算機(jī)得到了不斷的深入以及管廣泛的運(yùn)用,在一定程度上導(dǎo)致用戶對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全在管理方面的需求比較高,對(duì)自身的信息安全進(jìn)行有效的保證。目前網(wǎng)絡(luò)犯罪現(xiàn)象比較多,計(jì)算機(jī)只有在具備較快的反應(yīng)力和靈敏觀察力的狀況下,才能夠?qū)τ脩粜畔⑦M(jìn)行侵犯的違法活動(dòng)進(jìn)行及時(shí)遏制。充分的利用人工智能技術(shù),建立起相對(duì)較系統(tǒng)化的管理,讓其不僅對(duì)信息進(jìn)行自動(dòng)的收集,同時(shí)還能夠?qū)W(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)的故障進(jìn)行及時(shí)診斷,對(duì)網(wǎng)絡(luò)故障及時(shí)遏制,運(yùn)用有效的措施對(duì)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)進(jìn)行及時(shí)的恢復(fù),保證用戶信息的安全。計(jì)算機(jī)技術(shù)在發(fā)展的過(guò)程中對(duì)人工智能應(yīng)用起著決定性作用,人工智能技術(shù)也在一定程度上對(duì)計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展起著促進(jìn)作用。不斷的跟蹤動(dòng)態(tài)化信息,為用戶提供準(zhǔn)確的信息資源??偟膩?lái)說(shuō),計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)在管理的過(guò)程中有效的運(yùn)用人工智能,對(duì)網(wǎng)絡(luò)管理水平進(jìn)行不斷的提高。
2.1安全管理應(yīng)用
網(wǎng)絡(luò)安全所具有的漏洞相對(duì)比較多,用戶在網(wǎng)絡(luò)中自身的資料信息安全是現(xiàn)階段人們比較關(guān)注以及重視的主要問(wèn)題。在對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全進(jìn)行管理時(shí),可以對(duì)人工智能技術(shù)進(jìn)行充分的運(yùn)用,在一定程度上能夠?qū)τ脩糇陨淼碾[身進(jìn)行有效的保護(hù)。主要表現(xiàn)為:一是,智能防火墻的應(yīng)用;二是,智能反應(yīng)垃圾郵件方面;三是,入侵檢測(cè)方面等。智能防護(hù)墻主要應(yīng)用的就是智能化識(shí)別技術(shù),通過(guò)概率以及統(tǒng)計(jì)方式、決策方法和計(jì)算等對(duì)信息數(shù)據(jù)不僅進(jìn)行有效的識(shí)別,同時(shí)還能對(duì)其相應(yīng)的處理,對(duì)匹配檢查過(guò)程中需要的計(jì)算進(jìn)行消除,充分認(rèn)識(shí)網(wǎng)絡(luò)行為特征值,訪問(wèn)可以直接進(jìn)行控制,把存在的網(wǎng)絡(luò)及時(shí)發(fā)現(xiàn),攔截以及阻止有害信息的彈出。智能防火墻能夠在一定程度上避免網(wǎng)絡(luò)站點(diǎn)受到黑客的攻擊,遏制病毒傳播,對(duì)相關(guān)局域網(wǎng)進(jìn)行相應(yīng)的管理和控制,反之就會(huì)導(dǎo)致病毒以及木馬的傳播。在智能防火墻中,比較重要的就是入侵檢測(cè),它屬于防護(hù)墻后的.第二安全閘門,在對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全保證方面起著重要的作用。針對(duì)入侵檢測(cè)技術(shù)而言,主要能夠在一定程度上對(duì)網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的分析,并且對(duì)其進(jìn)行及時(shí)的處理,把部分?jǐn)?shù)據(jù)過(guò)濾出去,數(shù)據(jù)檢測(cè)后的報(bào)告分析報(bào)告給用戶。入侵檢測(cè)在對(duì)網(wǎng)絡(luò)性能不產(chǎn)生影響的前提下監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò),為操作上的失誤以及內(nèi)外部攻擊提供一定的保護(hù)。針對(duì)智能型反垃圾而言,其自身的郵件系統(tǒng)能夠?qū)τ脩羿]箱進(jìn)行有效的監(jiān)測(cè),對(duì)郵箱進(jìn)行相應(yīng)識(shí)別,把郵箱中存在的垃圾充分的篩選出來(lái)。如果郵件進(jìn)入郵箱后,就會(huì)進(jìn)行掃描郵箱,在一定程度上把垃圾郵箱的分類信息發(fā)給用戶,提醒用戶要對(duì)其進(jìn)行及時(shí)的處理,避免給郵箱安全帶來(lái)影響。
2.2人工智能agent技術(shù)應(yīng)用分析
針對(duì)人工智能agent技術(shù)而言,它屬于人工智能代理的一種技術(shù),屬于不同部分所組成的軟件實(shí)體,包括:一是,知識(shí)域庫(kù);二是數(shù)據(jù)庫(kù);三是解釋推理器;四是各個(gè)agent之間的通訊部分等。人工智能agent技術(shù)通過(guò)任何一個(gè)agent域庫(kù)對(duì)新數(shù)據(jù)的相關(guān)信息進(jìn)行處理,并且溝通以至完成任務(wù)。人工智能agent技術(shù)能夠在一定程度上通過(guò)用戶自定義對(duì)信息獲得自動(dòng)搜索,然后將其發(fā)送到指定位置。人們通過(guò)agent技術(shù)得到人性化服務(wù)。例如:用戶在用電腦查相關(guān)信息時(shí),該技術(shù)不僅能對(duì)信息進(jìn)行處理,同時(shí)還能夠進(jìn)行有效的分析,最后把有用的信息出題給用戶,充分節(jié)省用戶的時(shí)間。agent技術(shù)為用戶在日常生活中提供相應(yīng)的服務(wù),例如:在網(wǎng)上進(jìn)行購(gòu)物以及會(huì)議等方面的安排。它不僅自主性以及學(xué)習(xí)性,讓計(jì)算機(jī)對(duì)用戶所分配的任務(wù)自動(dòng)完成,進(jìn)一步推動(dòng)機(jī)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展。
2.3在網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)管理以及評(píng)價(jià)過(guò)程中的應(yīng)用分析
針對(duì)網(wǎng)絡(luò)管理系統(tǒng)來(lái)說(shuō),其智能化在一定程度上需要人工技能的不斷發(fā)展。在對(duì)網(wǎng)絡(luò)綜合管理系統(tǒng)進(jìn)行建立的過(guò)程中,不僅可以對(duì)人工智能中的專家知識(shí)庫(kù)進(jìn)行充分的利用,同時(shí)還能夠?qū)Υ嬖诘募夹g(shù)問(wèn)題進(jìn)行有效的解決和處理。網(wǎng)絡(luò)存在著動(dòng)態(tài)以及變化性,所以,網(wǎng)絡(luò)在管理的過(guò)程中會(huì)面臨著困難,這就需要對(duì)網(wǎng)絡(luò)管理技術(shù)人工智能化進(jìn)行實(shí)現(xiàn)。在人工智能技術(shù)中,其專家知識(shí)庫(kù)主要指的就是把各個(gè)相關(guān)領(lǐng)域?qū)<业闹R(shí)以及經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行相應(yīng)的結(jié)語(yǔ)出來(lái),錄入系統(tǒng)中,只有這樣才能形成比較完善的知識(shí)庫(kù)系統(tǒng),促進(jìn)智能計(jì)算機(jī)程序的發(fā)展和提高。如果遇到某個(gè)領(lǐng)域問(wèn)題的過(guò)程中,要充分利用專家經(jīng)驗(yàn)程序?qū)ζ溥M(jìn)行及時(shí)的處理。專家知識(shí)經(jīng)驗(yàn)系統(tǒng)促進(jìn)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)管理得到順利開(kāi)展的同時(shí),對(duì)系統(tǒng)評(píng)價(jià)相關(guān)進(jìn)行工作不斷的提高和加強(qiáng)。
科學(xué)技術(shù)在發(fā)展的同時(shí),也促進(jìn)人工智能技術(shù)的提高,計(jì)算機(jī)在網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中得到了比較多的需求,在一定程度上提高其應(yīng)用范圍和領(lǐng)域,因此可以看出,人工智能其應(yīng)用發(fā)展前景是比較廣泛的,人類對(duì)人工智能技術(shù)的進(jìn)一步研究,會(huì)在未來(lái)開(kāi)創(chuàng)出更多的應(yīng)用領(lǐng)域。
人工智能總結(jié)論文篇三
摘要:電氣工程及其自動(dòng)化的實(shí)現(xiàn),從根本上促進(jìn)我國(guó)電氣產(chǎn)業(yè)迅速發(fā)展,滿足人們的日常生活需求。但在實(shí)際的自動(dòng)化發(fā)展過(guò)程中,還存在一些不足之處影響電氣工程的生產(chǎn)效率,難以滿足當(dāng)前時(shí)代的需求,基于此,作者結(jié)合自身經(jīng)驗(yàn),對(duì)電氣工程及其自動(dòng)化發(fā)展的現(xiàn)狀,及其中存在的問(wèn)題及解決措施進(jìn)行有效的分析,以供相關(guān)人員參考,為其提供借鑒。
關(guān)鍵詞:電氣工程;自動(dòng)化;問(wèn)題
引言
隨著時(shí)代不斷發(fā)展,信息技術(shù)、電氣工程自動(dòng)化技術(shù)逐漸被廣泛應(yīng)用。受生產(chǎn)力水平提升的影響,人們對(duì)于電氣工程及其自動(dòng)化的要求也不斷提升,以滿足時(shí)代發(fā)展,但實(shí)際上,現(xiàn)階段電氣工程及其自動(dòng)化中存在諸多問(wèn)題,其技術(shù)水平與社會(huì)生產(chǎn)力發(fā)展需求未能有效的相適應(yīng),難以滿足當(dāng)前社會(huì)的需求。
1我國(guó)電氣工程及其自動(dòng)化現(xiàn)狀分析
電氣工程及其自動(dòng)化屬于新型的技術(shù),具有較強(qiáng)的綜合性,直接影響我國(guó)工業(yè)的生產(chǎn)水平,并與人們的日常生活息息相關(guān)?,F(xiàn)階段,我國(guó)電氣工程技術(shù)不斷創(chuàng)新發(fā)展,從根本上帶動(dòng)電氣工程及其自動(dòng)化領(lǐng)域發(fā)展,并促使其逐漸向高新技術(shù)轉(zhuǎn)化,擴(kuò)大技術(shù)的應(yīng)用范圍,從整體上促進(jìn)國(guó)民經(jīng)濟(jì)提升。實(shí)際上,電氣工程及其自動(dòng)化屬于現(xiàn)代電氣信息領(lǐng)域,其涵蓋內(nèi)容非常廣泛,包括與電氣工程相關(guān)的所有工程,并在多個(gè)領(lǐng)域中進(jìn)行應(yīng)用,例如,工業(yè)領(lǐng)域、軍事領(lǐng)域、農(nóng)業(yè)領(lǐng)域等,對(duì)我國(guó)的工業(yè)與社會(huì)發(fā)展起到積極的促進(jìn)作用,同時(shí),電氣工程及其自動(dòng)化技術(shù)的創(chuàng)新與發(fā)展對(duì)于人們的日常生活方式與生產(chǎn)方式也產(chǎn)生影響,以推動(dòng)國(guó)民經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定發(fā)展[1]。
2我國(guó)電氣工程及其自動(dòng)化中存在的問(wèn)題
2.1電氣工程能源損耗問(wèn)題
在電氣工程及其自動(dòng)化的實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中,受自身的工作性質(zhì)與設(shè)備影響,存在能源損耗問(wèn)題,直接造成能源浪費(fèi),加劇現(xiàn)階段我國(guó)能源緊缺的壓力,與當(dāng)前的節(jié)能減排理念相悖,不符合可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略的實(shí)施,同時(shí)提升了工業(yè)生產(chǎn)的成本支出,降低了經(jīng)濟(jì)效益。
2.2電氣系統(tǒng)的集成化不高
現(xiàn)階段,受時(shí)代發(fā)展與實(shí)際需求的影響,促使電氣工程自動(dòng)化系統(tǒng)逐漸向集成化方向發(fā)展,以滿足當(dāng)前時(shí)代的要求,但由于我國(guó)電氣集成化起步較晚,當(dāng)前的集成化水平較低,處于獨(dú)立自動(dòng)化階段,影響信息與資源的共享。
2.3電氣工程自動(dòng)化系統(tǒng)難以統(tǒng)一
為了滿足當(dāng)前的發(fā)展需求,電氣工程要利用先進(jìn)的技術(shù),構(gòu)建完善合理的自動(dòng)化系統(tǒng),以此提升工作效率,但受多種因素影響,系統(tǒng)難以進(jìn)行合理的統(tǒng)一,缺乏兼容性,降低了系統(tǒng)的工作效率。
2.4電氣工程質(zhì)量達(dá)不到要求
電氣工程的質(zhì)量直接影響其使用壽命,但受實(shí)際的工程質(zhì)量管理工作影響,以及工作人員自身的管理水平偏低、管理意識(shí)落后等因素的影響,導(dǎo)致電氣工程質(zhì)量經(jīng)常達(dá)不到實(shí)際的要求,質(zhì)量管理效率不高。
3現(xiàn)階段我國(guó)電氣工程及其自動(dòng)化中存在問(wèn)題的解決措施
3.1合理對(duì)電氣工程進(jìn)行節(jié)能設(shè)計(jì)
在當(dāng)前的時(shí)代背景下,工作人員應(yīng)重視電氣工程的能源損耗問(wèn)題,利用先進(jìn)的技術(shù)手段,降低能源消耗,以滿足當(dāng)前可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略,緩解我國(guó)能源與資源緊缺問(wèn)題。例如,利用合理的技術(shù)手段,優(yōu)化電氣工程的節(jié)能設(shè)計(jì),從根本上降低能源的不必要浪費(fèi),降低成本的支出。在實(shí)際的節(jié)能設(shè)計(jì)優(yōu)化過(guò)程中,工作人員應(yīng)結(jié)合實(shí)際情況,以工作最基本要求為基礎(chǔ),對(duì)非重點(diǎn)環(huán)節(jié)進(jìn)行有效的改良,如,對(duì)現(xiàn)階段的變壓器進(jìn)行改良,選擇繞組阻值較小的供電系統(tǒng)變壓器,以此來(lái)降低變壓器的能源損耗,從而減少不必要的損失浪費(fèi),達(dá)到節(jié)能的目的,促使我國(guó)電氣工程實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。
3.2從整體上提升電氣工程自動(dòng)化系統(tǒng)的集成化水平
提升工作人員自身的專業(yè)水平與能力,利用工作人員的專業(yè)技術(shù),建立完善的系統(tǒng)平臺(tái),并充分發(fā)揮其創(chuàng)新意識(shí)與主觀意識(shí),從根本上滿足實(shí)際的集成化需求,具體來(lái)說(shuō),主要從以下兩方面入手:一方面,完善電氣工程系統(tǒng)的兼容性,保證系統(tǒng)軟硬件在交換過(guò)程中具有統(tǒng)一的接口,從而實(shí)現(xiàn)信息數(shù)據(jù)的共享;另一方面,提升各功能與系統(tǒng)之間的鏈接效率,從整體上降低電氣工程自動(dòng)化系統(tǒng)的運(yùn)行成本,從而促使減少設(shè)計(jì)成本的支出,以滿足當(dāng)前時(shí)代的需求。
3.3構(gòu)建科學(xué)合理、統(tǒng)一的電氣自動(dòng)化系統(tǒng)
構(gòu)建科學(xué)合理、統(tǒng)一的電氣自動(dòng)化系統(tǒng)是電氣工程未來(lái)發(fā)展的主要方向與趨勢(shì),以此來(lái)提升電氣工程的整體質(zhì)量。具體來(lái)說(shuō),主要包含以下幾方面:首先,積極引進(jìn)先進(jìn)的技術(shù),以先進(jìn)的電氣自動(dòng)化技術(shù)為基礎(chǔ),構(gòu)建完善的系統(tǒng),從而提升整體的管理水平;其次,引進(jìn)先進(jìn)的設(shè)計(jì)理念,完善現(xiàn)階段電氣自動(dòng)化系統(tǒng),改善其中的不合理之處,并針對(duì)現(xiàn)階段的企業(yè)不同需求進(jìn)行個(gè)性化開(kāi)發(fā);最后,實(shí)現(xiàn)信息資源的有效共享,促進(jìn)我國(guó)電氣工程領(lǐng)域穩(wěn)定發(fā)展,跟上時(shí)代發(fā)展的步伐[2]。
3.4重視對(duì)電氣工程的質(zhì)量管理
重視對(duì)電氣工程的質(zhì)量管理,可以從根本上提升電氣工程質(zhì)量與使用壽命,并保證工程使用安全。具體來(lái)說(shuō),可以從以下幾方面入手:首先,加強(qiáng)工作管理人員對(duì)電氣工程質(zhì)量管理的重視力度,認(rèn)識(shí)到管理的重要性,以此來(lái)保證工程質(zhì)量;其次,加強(qiáng)現(xiàn)階段工作人員自身的專業(yè)水平與能力,通過(guò)定期的培訓(xùn),強(qiáng)化工作人員的專業(yè)水平與技術(shù)理念,利用其良好的綜合素養(yǎng),提升質(zhì)量管理效率;然后,加強(qiáng)對(duì)電氣工程施工材料的管理,保證材料的質(zhì)量,從而提升電氣工程的質(zhì)量;最后,重視對(duì)各個(gè)施工環(huán)節(jié)的質(zhì)量管理,通過(guò)合理的監(jiān)督與管理,保證施工的規(guī)范性,并以其整體質(zhì)量為基礎(chǔ),適當(dāng)對(duì)施工進(jìn)度進(jìn)行合理的調(diào)整,以此來(lái)保證施工的整體進(jìn)度。
4結(jié)論
綜上所述,電氣工程及其自動(dòng)化中存在的問(wèn)題,直接影響電氣工程的整體質(zhì)量與效率,因此,工作人員應(yīng)積極引進(jìn)先進(jìn)的技術(shù)與設(shè)備,通過(guò)不斷的革新與發(fā)展,合理的進(jìn)行資源節(jié)約,降低成本的支出,以此來(lái)獲取可觀的經(jīng)濟(jì)效益。同時(shí),加強(qiáng)對(duì)電氣工程的研究力度,不斷提升其技術(shù)水平,從而推動(dòng)我國(guó)電氣工程及其自動(dòng)化領(lǐng)域穩(wěn)定發(fā)展。
參考文獻(xiàn):
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人工智能總結(jié)論文篇四
人工智能(artificialintelligence),英文縮寫為ai,也稱機(jī)器智能?!叭斯ぶ悄堋币辉~最初是在1956年的dartmouth學(xué)會(huì)上提出的。它是計(jì)算機(jī)科學(xué)、控制論、信息論、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、語(yǔ)言學(xué)等多種學(xué)科互相滲透而發(fā)展起來(lái)的一門綜合性學(xué)科。從計(jì)算機(jī)應(yīng)用系統(tǒng)的角度出發(fā),人工智能是研究如何制造智能機(jī)器或智能系統(tǒng)來(lái)模擬人類智能活動(dòng)的能力,以延伸人們智能的科學(xué)。
人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支,它企圖了解智能的實(shí)質(zhì),并生產(chǎn)出一種新的能與人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器。人工智能的發(fā)展史是和計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展史聯(lián)系在一起的,目前能夠用來(lái)研究人工智能的主要物質(zhì)手段以及能夠?qū)崿F(xiàn)人工智能技術(shù)的機(jī)器就是計(jì)算機(jī),人工智能在21世紀(jì)必將為發(fā)展國(guó)民經(jīng)濟(jì)和改善人類生活做出更大的貢獻(xiàn)。
事物的發(fā)展都是曲折的,人工智能的發(fā)展也是如此。人工智能的發(fā)展歷程大致可以劃分為以下五個(gè)階段:
第一階段:20世紀(jì)50年代,人工智能的興起和冷落。人工智能概念在1956年首次提出后,相繼出現(xiàn)了一批顯著的成果,如機(jī)器定理證明、跳棋程序、通用問(wèn)題s求解程序、lisp表處理語(yǔ)言等。但是由于消解法推理能力有限以及機(jī)器翻譯等的失敗,使人工智能走入了低谷。這一階段的特點(diǎn)是重視問(wèn)題求解的方法,而忽視了知識(shí)的重要性。
第二階段:60年代末到70年代,專家系統(tǒng)出現(xiàn),使人工智能研究出現(xiàn)新高潮。dendral化學(xué)質(zhì)譜分析系統(tǒng)、mycin疾病診斷和治療系統(tǒng)、prospectior探礦系統(tǒng)、hearsay—ii語(yǔ)音理解系統(tǒng)等專家系統(tǒng)的研究和開(kāi)發(fā),將人工智能引向了實(shí)用化。并且,1969年成立了國(guó)際人工智能聯(lián)合會(huì)議(internationaljointconferencesonartificialintelligence即ijcai)。
第三階段:80年代,隨著第五代計(jì)算機(jī)的研制,人工智能得到了飛速的發(fā)展。日本在1982年開(kāi)始了“第五代計(jì)算機(jī)研制計(jì)劃”,即“知識(shí)信息處理計(jì)算機(jī)系統(tǒng)kips”,其目的是使邏輯推理達(dá)到數(shù)值運(yùn)算那么快。雖然此計(jì)劃最終失敗,但它的開(kāi)展形成了一股研究人工智能的熱潮。
第四階段:80年代末,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)飛速發(fā)展,。1987年,美國(guó)召開(kāi)第一次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)國(guó)際會(huì)議,宣告了這一新學(xué)科的誕生。此后,各國(guó)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的投資逐漸增加,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迅速發(fā)展起來(lái)。
第五階段:90年代,人工智能出現(xiàn)新的研究高潮。由于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)特別是國(guó)際互連網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展,人工智能開(kāi)始由單個(gè)智能主體研究轉(zhuǎn)向基于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的分布式人工智能研究。不僅研究基于同一目標(biāo)的分布式問(wèn)題求解,而且研究多個(gè)智能主體的多目標(biāo)問(wèn)題求解,將人工智能更面向?qū)嵱?。另外,由于hopfield多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的提出,使人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究與應(yīng)用出現(xiàn)了欣欣向榮的景象。
1、人工智能在管理系統(tǒng)中的應(yīng)用
人工智能應(yīng)用于企業(yè)管理的意義主要不在于提高效率,而是用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)人們非常需要做,但工業(yè)工程信息技術(shù)是靠人工卻做不了或是很難做到的事情。把人工智能應(yīng)用于企業(yè)管理中,以數(shù)據(jù)管理和處理為中心,圍繞企業(yè)的核心業(yè)務(wù)和主導(dǎo)流程建立若干個(gè)主題數(shù)據(jù)庫(kù),而所有的應(yīng)用系統(tǒng)應(yīng)該圍繞主題數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)建立和運(yùn)行。也就是說(shuō),將企業(yè)各部門的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一集成管理,搭建人工智能的應(yīng)用平臺(tái),使之成為企業(yè)管理與決策中的關(guān)鍵因子,這些正體現(xiàn)了人工智能在企業(yè)管理中的巨大價(jià)值。
2、人工智能在工程領(lǐng)域中的應(yīng)用
人工智能在地質(zhì)勘探、石油化工等工程領(lǐng)域也發(fā)揮著非常重要的作用。早在1978年,美國(guó)斯坦福國(guó)際研究所就研發(fā)制成礦藏勘探和評(píng)價(jià)專家系統(tǒng)“prospector”,該系統(tǒng)用于勘探評(píng)價(jià)、區(qū)域資源估值和鉆井井位選擇等,是工程領(lǐng)域的首個(gè)人工智能專家系統(tǒng),其發(fā)現(xiàn)了一個(gè)鉬礦沉積,價(jià)值超過(guò)1億美元。
3、人工智能在技術(shù)研究中的應(yīng)用
人工智能在電子技術(shù)領(lǐng)域的應(yīng)用可謂由來(lái)已久。隨著網(wǎng)絡(luò)的迅速發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的安全已經(jīng)成了人們關(guān)心的重點(diǎn),因此必須在傳統(tǒng)技術(shù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)的`改進(jìn)和變更,大力發(fā)展數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、人工免疫技術(shù)等高效的ai技術(shù),開(kāi)發(fā)更高級(jí)的ai通用與專用語(yǔ)言和應(yīng)用環(huán)境以及開(kāi)發(fā)專用機(jī)器,而人工智能技術(shù)則為其提供了一定的可能。
人工智能的近期研究目標(biāo)在于建造智能計(jì)算機(jī),用以代替人類去從事各種復(fù)雜的腦力勞動(dòng)。正是根據(jù)這一近期研究目標(biāo),人們才把人工智能理解為計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支。當(dāng)然,人工智能還有它的遠(yuǎn)期研究目標(biāo),即探究人類智能和機(jī)器智能的基本原理,研究用自動(dòng)機(jī)(automata)模擬人類的思維過(guò)程和智能行為。這個(gè)長(zhǎng)期目標(biāo)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出計(jì)算機(jī)科學(xué)的范疇,幾乎涉及自然科學(xué)和社會(huì)科學(xué)的所有學(xué)科。如今,人工智能已經(jīng)進(jìn)入了21世紀(jì),其必將為發(fā)展國(guó)民經(jīng)濟(jì)和改善人類生活做出更大的貢獻(xiàn)。但是,從人工智能目前的發(fā)展現(xiàn)狀來(lái)看,其研究也存在一定的問(wèn)題,這些主要表現(xiàn)在以下三個(gè)方面:
1、宏觀與微觀隔離
一方面是哲學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、思維科學(xué)和心理學(xué)等學(xué)科所研究的智能層次太高、太抽象;另一方面是人工智能邏輯符號(hào)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和行為主義所研究的智能層次太低。這兩方面之間相距太遠(yuǎn),中間還有許多層次尚待研究,目前還無(wú)法把宏觀與微觀有機(jī)地結(jié)合起來(lái)和相互滲透。
2、全局與局部割裂
人工智能是腦系統(tǒng)的整體效應(yīng),有著豐富的層次和多個(gè)側(cè)面。但是,符號(hào)主義只抓住人腦的抽象思維特性;連接主義只模仿人的形象思維特性;行為主義則著眼于人類智能行為特性及其進(jìn)化過(guò)程。這就導(dǎo)致了三者之間存在著明顯的局限性。因此,必須從多層次、多因素、多維和全局觀點(diǎn)來(lái)研究人工智能,才能克服上述局限。
3、理論與實(shí)際脫節(jié)
大腦的實(shí)際工作,在宏觀上已知道不少;但是智能的千姿百態(tài),變幻莫測(cè),復(fù)雜的難以理出頭緒。在微觀上,我們對(duì)大腦的工作機(jī)制知之甚少,似是而非,這也使我們難以找出規(guī)律。在這種背景下提出的各種人工智能理論,只是部分人的主觀猜想,能在某些方面表現(xiàn)出“智能”就已經(jīng)算是相當(dāng)?shù)某晒Α?BR> 人工智能一直處于計(jì)算機(jī)技術(shù)的前沿,其研究的理論和發(fā)現(xiàn)在很大程度上將決定計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展方向。人工智能研究與應(yīng)用雖取得了不少成果,但離全面推廣應(yīng)用還有很大的距離,還有許多問(wèn)題有待解決,且需要多學(xué)科的研究專家共同合作。因此,要想從根本上了解人腦的結(jié)構(gòu)和功能,完成人工智能的研究任務(wù),就必須去尋找和建立更新的人工智能框架和理論體系,進(jìn)而為人工智能的進(jìn)一步發(fā)展奠定堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。我們堅(jiān)信在不久的將來(lái),人工智能技術(shù)的應(yīng)用與發(fā)展必將會(huì)給人們的生活、工作和教育等帶來(lái)更大的影響。
人工智能總結(jié)論文篇五
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(dòng)化控制系統(tǒng)中的應(yīng)用也日益廣泛。因此,在電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)中,為提高生產(chǎn)力水平、方便人們?nèi)粘I?,需要加大?duì)人工智能技術(shù)的應(yīng)用研究,實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化體系的升級(jí)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(dòng)化控制中人工智能技術(shù)的應(yīng)用對(duì)策,最終提高經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。
電氣自動(dòng)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(huì)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(dòng)化和智能化。研究人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化控制中的應(yīng)用,有助于推動(dòng)電氣系統(tǒng)自動(dòng)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(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。
人工智能是一門新型的計(jì)算機(jī)科學(xué),介于自然科學(xué)和社會(huì)科學(xué)邊緣之間,研究對(duì)象主要是智能搜索、邏輯程序設(shè)計(jì)、自然語(yǔ)言問(wèn)題和感知問(wèn)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(guò)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(duì)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(duì)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(jì)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(duì)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(gè)方面:是機(jī)械的無(wú)意識(shí)的物理過(guò)程;無(wú)社會(huì)性;不具備人類意識(shí)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(dòng)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(shí),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。
近年來(lái),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(duì)其在電氣自動(dòng)化系統(tǒng)中的應(yīng)用開(kāi)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(jì)、事故及故障診斷和電氣控制過(guò)程中的監(jiān)控預(yù)警等工作。首先,在電氣自動(dòng)化系統(tǒng)中電氣設(shè)備的設(shè)計(jì)方面,設(shè)備的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)較為繁瑣復(fù)雜,涉及面較廣,要求操作設(shè)計(jì)人員具備較多的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。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(shì),做好預(yù)警監(jiān)控工作。最后,在電氣控制過(guò)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。
根據(jù)上部分分析的人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)的應(yīng)用現(xiàn)狀,可知為實(shí)現(xiàn)電氣自動(dòng)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(duì)策主要有以下三個(gè)方面:應(yīng)用于電氣設(shè)備設(shè)計(jì)、應(yīng)用于事故及故障診斷和應(yīng)用于電氣控制過(guò)程。
3.1 應(yīng)用于電氣設(shè)備設(shè)計(jì)
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(shí)和技藝才能真正實(shí)現(xiàn)電氣自動(dòng)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(jì)中應(yīng)用人工智能技術(shù),可以簡(jiǎn)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(jì)團(tuán)隊(duì),這是電氣自動(dòng)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(jì)工作,尤其是結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)工作。具體來(lái)說(shuō),人工智能技術(shù)在進(jìn)行電氣設(shè)備設(shè)計(jì)時(shí)主要是采用遺傳算法升級(jí)計(jì)算機(jī)系統(tǒng),全面提高產(chǎn)品的研發(fā)、設(shè)計(jì)和生產(chǎn),優(yōu)化設(shè)計(jì)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(duì)電氣自動(dòng)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(shí)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(duì)策。而在電氣設(shè)備運(yùn)行時(shí),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(wú)法及時(shí)確定故障的性質(zhì)和部位,將會(huì)給員工的人身安全帶來(lái)威脅,企業(yè)也會(huì)承受較大的經(jīng)濟(jì)損失。因此,及時(shí)判斷分析事故并做好故障診斷工作,是一項(xiàng)至關(guān)重要的工作??梢栽趥鹘y(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(shuō),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(shí)保證診斷的精確性,也可以在對(duì)發(fā)動(dòng)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(shí)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(guò)程
人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)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(dòng)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(dòng)化控制過(guò)程中,由于過(guò)程的繁瑣復(fù)雜操作人員容易出現(xiàn)錯(cuò)誤,而采取人工智能化技術(shù)則可以避免這些人為錯(cuò)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?,F(xiàn)在最常用的技術(shù)方式是模糊控制,通過(guò)模糊控制借助直流電和交流電的傳動(dòng)最終實(shí)現(xiàn)電氣自動(dòng)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(lái)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(duì)電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)的遠(yuǎn)程操作控制。具體來(lái)說(shuō),是通過(guò)采用人工智能技術(shù)預(yù)先設(shè)計(jì)好的既定程序控制操作過(guò)程,實(shí)現(xiàn)設(shè)備智能化,及時(shí)掌控全局。
綜上所述,電氣自動(dòng)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(dòng)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(dòng)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。
人工智能總結(jié)論文篇六
人工智能是一門交叉性的前沿學(xué)科,也是一門極富挑戰(zhàn)性的科學(xué)。人工智能技術(shù)和理論在一定程度上代表了信息技術(shù)的發(fā)展方向,所以對(duì)其人才的培養(yǎng)也是重中之重。
人工智能;信息技術(shù);智能教育
人工智能是多種學(xué)科相互滲透而發(fā)展起來(lái)的交叉性學(xué)科,其涉及計(jì)算機(jī)科學(xué)、信息論、數(shù)學(xué)、哲學(xué)和認(rèn)知科學(xué)、心理學(xué)、控制論、不定性論、神經(jīng)生理學(xué)、語(yǔ)言學(xué)等多種學(xué)科。隨著科技的飛速發(fā)展和人工智能技術(shù)應(yīng)用的不斷擴(kuò)延,其涉及的學(xué)科領(lǐng)域?qū)⒂鷣?lái)愈多,它已和人們的學(xué)習(xí)、生活息息相關(guān),時(shí)代和社會(huì)需要此方面的大量人才。在高中信息技術(shù)課中開(kāi)設(shè)人工智能初步模塊是十分必要的,本文擬從其發(fā)展現(xiàn)狀、存在問(wèn)題等幾個(gè)方面對(duì)我國(guó)高中信息課程中人工智能教育做一下探討。
(1)人工智能定義
人工智能(ai,artificial intelligence)是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支,己成為一門具有廣泛應(yīng)用的交叉學(xué)科和前沿學(xué)科。它研究如何用計(jì)算機(jī)模擬人腦所從事的推理、證明、識(shí)別、理解、設(shè)計(jì)、學(xué)習(xí)、規(guī)劃以及問(wèn)題求解等思維活動(dòng),來(lái)解決人類專家才能解決的復(fù)雜問(wèn)題,例如咨詢、探測(cè)、診斷、策劃等。
(2)開(kāi)設(shè)人工智能課程的意義
現(xiàn)實(shí)世界的問(wèn)題可以按照結(jié)構(gòu)化程度劃分成三個(gè)層次:結(jié)構(gòu)化問(wèn)題,是能用形式化(或稱公式化)方法描述和求解的一類問(wèn)題;非結(jié)構(gòu)化問(wèn)題難以用確定的形式來(lái)描述,主要根據(jù)經(jīng)驗(yàn)來(lái)求解;半結(jié)構(gòu)化問(wèn)題則介于上述兩者之間。
將人工智能課程引入到我國(guó)現(xiàn)行的教育中,可以讓學(xué)生在了解人工智能基本語(yǔ)言特征、理解智能化問(wèn)題求解的基本策略過(guò)程中,體驗(yàn)、認(rèn)識(shí)人工智能技術(shù)的同時(shí)獲得對(duì)非結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化問(wèn)題解決過(guò)程的了解,從而使學(xué)生了解計(jì)算機(jī)解決問(wèn)題方法的多樣性,培養(yǎng)學(xué)生的多種思維方式,更好的解決現(xiàn)實(shí)問(wèn)題。
目前,該學(xué)科的教育正處于摸索階段,由于中學(xué)信息技術(shù)師資水平、學(xué)校硬軟件設(shè)備等條件的制約,我國(guó)尚未在中學(xué)專門開(kāi)設(shè)獨(dú)立的人工智能類課程,internet上與人工智能教育相關(guān)的中文信息資源也十分貧乏,在教學(xué)環(huán)境上大致存在以下問(wèn)題:
(一)教學(xué)條件參差不齊
開(kāi)設(shè)好人工智能課程,就要求安排更多的實(shí)踐課程和活動(dòng)來(lái)增強(qiáng)課程的趣味性,讓廣大師生切實(shí)體會(huì)到人工智能對(duì)我們生活的影響。這些活動(dòng)大部分要求上機(jī)操作或利用網(wǎng)絡(luò)資源來(lái)學(xué)習(xí)交流,這就對(duì)教學(xué)條件提出了較高的要求,尤其是一些偏遠(yuǎn)農(nóng)村、條件相對(duì)落后的中學(xué)在開(kāi)設(shè)人工智能課程上存在很大困難。
(1)對(duì)硬件性能的要求
人工智能課程中有較多的實(shí)踐課程需要老師和學(xué)生利用網(wǎng)絡(luò)資源,使用計(jì)算機(jī)進(jìn)行操作。這就需要學(xué)校配備計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)教學(xué)機(jī)房,若其性能較差,會(huì)延長(zhǎng)學(xué)生在線進(jìn)行人機(jī)對(duì)話的時(shí)間,一旦遇到網(wǎng)絡(luò)堵塞,可能連網(wǎng)頁(yè)都打不開(kāi),這不僅浪費(fèi)了僅有的'上課時(shí)間,而且大大降低了學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣。
(2)對(duì)軟件性能的要求
為了降低成本,學(xué)??梢岳没ヂ?lián)網(wǎng)上提供的免費(fèi)下載軟件和免費(fèi)在線教學(xué)網(wǎng)站等進(jìn)行實(shí)踐教學(xué),可大大減少自研開(kāi)發(fā)軟件和軟件維護(hù)的費(fèi)用。但一旦遇到網(wǎng)絡(luò)不通、網(wǎng)絡(luò)擁擠或在線網(wǎng)站停止服務(wù)等情況,將無(wú)法使用網(wǎng)絡(luò)資源進(jìn)行教學(xué),可見(jiàn),軟件的依賴性較強(qiáng)也存在很大的問(wèn)題。
(二)對(duì)人工智能科學(xué)的認(rèn)識(shí)不足
(1)學(xué)生的認(rèn)識(shí)誤區(qū)
提及人工智能,給大多數(shù)學(xué)生的感覺(jué)是一門神秘、遙不可及的科學(xué)。很多學(xué)生認(rèn)為人工智能技術(shù)是很高深的科學(xué),離我們現(xiàn)實(shí)生活有一定距離,研究和接觸這門科學(xué)是少數(shù)科學(xué)家的事情,從而對(duì)該科學(xué)的關(guān)注程度不高。其實(shí),人工智能學(xué)科是一門漸漸成長(zhǎng)的科學(xué),它將應(yīng)用在我們生活的方方面面。我們應(yīng)在教學(xué)中讓學(xué)生多去體驗(yàn)人工智能的魅力所在,吸引更多對(duì)該學(xué)科感興趣的人去研究和使用它。
(2)教師對(duì)人工智能學(xué)科開(kāi)設(shè)存在偏見(jiàn)
一些從事該學(xué)科教學(xué)的教師沒(méi)有接觸過(guò)人工智能方面的知識(shí),在接觸過(guò)后被其中深?yuàn)W難理解的知識(shí)所嚇倒,認(rèn)為即使開(kāi)設(shè)了這門課程也不易被同學(xué)們所接受;而一些在大學(xué)接觸過(guò)人工智能課程的教師則認(rèn)為,其理論枯燥乏味,知識(shí)內(nèi)容艱深,不適合放在高中開(kāi)設(shè)。
(三)一線教師經(jīng)驗(yàn)不足
在我國(guó)大學(xué)教育中,開(kāi)展人工智能專業(yè)課程的大學(xué)為數(shù)不多,師范類院校更是少之又少。從事人工智能領(lǐng)域的專業(yè)人才輸出少,所以,缺乏具備一定知識(shí)結(jié)構(gòu)、有專業(yè)素養(yǎng)的教師來(lái)?yè)?dān)任高中信息技術(shù)課中人工智能課程的教育工作。絕大多數(shù)的一線教師并沒(méi)有接受過(guò)人工智能課程的專業(yè)培訓(xùn),在授課內(nèi)容上的著重點(diǎn)掌握不好,教學(xué)目標(biāo)不夠明確;在授課形式上也沒(méi)有前人的經(jīng)驗(yàn)可尋,這就給一線教師帶來(lái)了極大的挑戰(zhàn)。
(一)加強(qiáng)軟、硬件建設(shè)
在學(xué)校條件允許的條件下,應(yīng)加大硬件設(shè)施的投入,改善網(wǎng)絡(luò)傳遞信息的效率,同時(shí)加強(qiáng)軟件資源建設(shè)。鼓勵(lì)師生上網(wǎng)搜索更多適合ai教學(xué)的網(wǎng)站,教師應(yīng)整理出和ai相關(guān)的趣味小故事、電影、光盤等和教材相關(guān)的素材,以便更好的配合硬件教學(xué)。
(二)端正認(rèn)識(shí),增強(qiáng)支持
作為教師要樹(shù)立對(duì)高中人工智能選修課程的正確認(rèn)識(shí)。通過(guò)對(duì)課標(biāo)中規(guī)定的相關(guān)內(nèi)容的深入了解和學(xué)習(xí),克服對(duì)人工智能的神秘感或恐懼感,理性而客觀的看待人工智能技術(shù)及其應(yīng)用,明確在高中開(kāi)設(shè)該課程的目的。同時(shí),教師也不能因?yàn)樵撜n程的“選修”性質(zhì),從而輕視該課程的作用。
作為學(xué)生不應(yīng)該僅僅看見(jiàn)這門課程的娛樂(lè)趣味性,應(yīng)把一些重要的技術(shù)理論知識(shí)重視起來(lái),不能過(guò)分的放松自己而偏離了我們的教學(xué)目標(biāo)。家長(zhǎng)也應(yīng)該支持和贊同學(xué)生選擇該課程,不能應(yīng)認(rèn)識(shí)不到這門課程的作用、怕耽誤學(xué)生主干課的學(xué)習(xí)而反對(duì)學(xué)生積極參與。
校方領(lǐng)導(dǎo)也不應(yīng)條件限制就輕易放棄這門課程的開(kāi)設(shè),應(yīng)給予積極的配合。社會(huì)各界也應(yīng)加強(qiáng)輿論與正確引導(dǎo),讓更多的人們認(rèn)識(shí)人工智能并予以肯定。
總之,人工智能是一門逐漸成長(zhǎng)的科學(xué),開(kāi)設(shè)好該課程需要廣大教育工作者和校方領(lǐng)導(dǎo)不斷努力,互相交流,共同克服困難。
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人工智能總結(jié)論文篇七
簡(jiǎn)要地介紹了人工智能科技技術(shù)的基本概念。對(duì)專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊理論、遺傳算法等人工智能技術(shù)的含義進(jìn)行了介紹,并對(duì)這些技術(shù)在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用和存在問(wèn)題進(jìn)行了分析。
人工智能技術(shù)(ai artificial intelligence)是一項(xiàng)將人類知識(shí)轉(zhuǎn)化為機(jī)器智能的技術(shù)。它研究的是怎樣用機(jī)器模仿人腦從事推理、規(guī)劃、設(shè)計(jì)、思考和學(xué)習(xí)等思維活動(dòng),解決需要由專家才能處理好的復(fù)雜問(wèn)題。在應(yīng)用方面,以專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等最為普遍 。
1.1 專家系統(tǒng)(es)
專家系統(tǒng)是利用知識(shí)和推理來(lái)解決專家不能解決的問(wèn)題。傳統(tǒng)程序需要固定程序和復(fù)雜算法,輸入數(shù)據(jù)并得出結(jié)果。專家系統(tǒng)集中大量的符號(hào)處理,采用啟發(fā)式方法模擬專家的推理過(guò)程,通過(guò)推理,利用知識(shí)解決問(wèn)題。它具有邏輯思維和符號(hào)處理能力,能修改原來(lái)知識(shí),適合于電力系統(tǒng)問(wèn)題的分析。
1.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ann)
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是大量處理單元廣泛互聯(lián)而成的網(wǎng)絡(luò),是一種模擬動(dòng)物神經(jīng)系統(tǒng)的技術(shù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自適應(yīng)和自學(xué)習(xí)的能力,能并行處理分布信息。電力系統(tǒng)應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以進(jìn)行實(shí)時(shí)控制、狀態(tài)評(píng)估等。
1.3 遺傳算法(ga)
遺傳算法是一種進(jìn)化論的數(shù)學(xué)模型,借鑒自然遺傳機(jī)制的隨機(jī)搜索算法。它的主要特征是群體搜索和群體中個(gè)體之間的信息交換。該方法適用于處理傳統(tǒng)搜索方法難以解決的非線性問(wèn)題。
1.4 模糊邏輯(fl)
當(dāng)輸入是離散的變量,難以建立數(shù)學(xué)模型。而模糊邏輯則成功地應(yīng)用在潮流計(jì)算、系統(tǒng)規(guī)劃、故障診斷等電力系統(tǒng)問(wèn)題。
1.5 混合技術(shù)
以上各種智能控制方法各有局限性,有些甚至難以處理電力系統(tǒng)實(shí)際問(wèn)題。因此需要結(jié)合各個(gè)算法的優(yōu)勢(shì),采用人工智能混合技術(shù)。其中包括:模糊專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)等技術(shù)。
2.1在電能質(zhì)量研究中的應(yīng)用
人工智能技術(shù)可以對(duì)電壓波動(dòng)、電壓不平衡、電網(wǎng)諧波等電能質(zhì)量參數(shù)進(jìn)行在線監(jiān)測(cè)和分析。在檢測(cè)和識(shí)別電能質(zhì)量擾動(dòng)時(shí)能克服傳統(tǒng)方法的缺陷。專家系統(tǒng)隨著經(jīng)驗(yàn)的積累、擾動(dòng)類型變化而不斷擴(kuò)充和修改,便于用戶的.掌握[3] 。
此外,專家系統(tǒng)和模糊邏輯可用于培訓(xùn)變電站工作人員。智能軟件可以模擬故障情形,有利于提高運(yùn)行人員的操作技能。
2.2 變壓器狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷專家系統(tǒng)
變壓器事故原因判斷起來(lái)十分復(fù)雜。判斷過(guò)程中,必須通過(guò)內(nèi)外部的檢測(cè)等各種方法綜合分析作出判斷。變壓器監(jiān)測(cè)和診斷專家系統(tǒng)首先對(duì)油中氣體進(jìn)行分析。異常時(shí),根據(jù)異常程度結(jié)合試驗(yàn)進(jìn)行分析,決定變壓器的停運(yùn)檢查。若經(jīng)分析發(fā)現(xiàn)變壓器已嚴(yán)重故障,需立即退出運(yùn)行,則要結(jié)合電氣試驗(yàn)手段對(duì)變壓器的故障性質(zhì)及部位做出確診。
變壓器監(jiān)測(cè)和診斷專家系統(tǒng)通過(guò)診斷模塊和推理機(jī)制,能診斷出變壓器的故障并提出相應(yīng)對(duì)策,提高了變壓器內(nèi)部故障的診斷水平,實(shí)現(xiàn)了電力變壓器狀態(tài)檢修和在線監(jiān)測(cè)。
2.3 人工智能技術(shù)在低壓電器中的應(yīng)用
低壓電器的設(shè)計(jì)以實(shí)驗(yàn)為基礎(chǔ),需要分析靜態(tài)模型和動(dòng)態(tài)過(guò)程。人工智能技術(shù)能進(jìn)行分段過(guò)程的動(dòng)態(tài)設(shè)計(jì),對(duì)變化規(guī)律進(jìn)行曲線擬合并進(jìn)行人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,建立變化規(guī)律預(yù)測(cè)模型,降低了開(kāi)發(fā)成本。
低壓電器需要通過(guò)試驗(yàn)進(jìn)行性能認(rèn)證。而低壓電器的壽命很難進(jìn)行評(píng)價(jià)。模糊識(shí)別方法,從考慮產(chǎn)品性能的角度出發(fā),將動(dòng)態(tài)測(cè)得的反映性能的特性指標(biāo)作為模糊識(shí)別的變量特征值,能夠建立評(píng)估電器性能的模糊識(shí)別模型。
2.4 人工智能在電力系統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化中的應(yīng)用
無(wú)功優(yōu)化是保證電力系統(tǒng)安全,提高運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性的手段之一。通過(guò)無(wú)功優(yōu)化,可以使各個(gè)性能指標(biāo)達(dá)到最優(yōu)。但是無(wú)功優(yōu)化是一個(gè)復(fù)雜的非線性問(wèn)題 。
人工智能算法能應(yīng)用于電力系統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化。如改進(jìn)的模擬退火算法,在求解高中壓配電網(wǎng)的無(wú)功優(yōu)化問(wèn)題中,采用了記憶指導(dǎo)搜索方法來(lái)加快搜索速度。模式法進(jìn)行局部尋優(yōu)以增加獲得全局最優(yōu)解的可能性,能夠以較大概率獲得全局最優(yōu)解,提高了收斂穩(wěn)定性。禁忌搜索方法尋優(yōu)速度較快,在跳出局部最優(yōu)解方面有較大優(yōu)勢(shì)。遺傳算法在解決多變量、非線性、離散性的問(wèn)題時(shí)有極大的優(yōu)勢(shì)。要求較少的求解信息的,模型簡(jiǎn)單,適用范圍廣。
2.5 人工智能在電力系統(tǒng)繼電保護(hù)中應(yīng)用
自適應(yīng)型繼電保護(hù)裝置能地適應(yīng)各種變化,改善保護(hù)的性能,使之適應(yīng)各種運(yùn)行方式和故障類型。它能夠有效地處理各種故障信息,獲得可靠的保護(hù)。
借助于人工智能技術(shù)不但能夠提取故障信息,還能利用其自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力,根據(jù)不同運(yùn)行工況,自適應(yīng)地調(diào)整保護(hù)定值和動(dòng)作特性。
2.6 人工智能在抑制電力系統(tǒng)低頻振蕩的應(yīng)用
大規(guī)模電網(wǎng)互聯(lián)易產(chǎn)生低頻振蕩,嚴(yán)重威脅著電力系統(tǒng)的安全。人工智能為電力系統(tǒng)低頻振蕩的控制提供了技術(shù)支持。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊理論、ga等人工智能技術(shù)應(yīng)用于facts控制器和自適應(yīng)pss的研究,為抑制電力系統(tǒng)低頻振蕩提供了新的手段。
作為一門交叉學(xué)科,人工智能將隨著其他理論的發(fā)展而進(jìn)入新的發(fā)展階段。應(yīng)用新方法解決問(wèn)題,或促進(jìn)各種方法的融合,保持簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)模型和全局尋優(yōu)情況下,尋求到更少的運(yùn)算量,提高算法效率,將是未來(lái)發(fā)展的趨勢(shì)。
隨著電力系統(tǒng)的發(fā)展,電力系統(tǒng)的復(fù)雜性不斷增加,不確定因素越來(lái)越多。隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展和提高,利用人工智能技術(shù)來(lái)解決電力系統(tǒng)的問(wèn)題將會(huì)受到越來(lái)越多的重視。
隨著我國(guó)電力系統(tǒng)的持續(xù)穩(wěn)步發(fā)展,電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)量不斷增加,管理上復(fù)雜程度大幅度增長(zhǎng),市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的加大,為人工智能技術(shù)在電力系統(tǒng)的應(yīng)用提供了廣闊前景。
但人工智能技術(shù)的基本理論還不成熟,只是停留在仿真和實(shí)驗(yàn)階段。人工智能的開(kāi)發(fā)是一個(gè)長(zhǎng)期的過(guò)程,需要不斷改進(jìn)和完善,并在實(shí)際應(yīng)用中接受檢驗(yàn)。
人工智能總結(jié)論文篇八
你聽(tīng)說(shuō)過(guò)或者看到過(guò)智能垃圾桶嗎?如果你們沒(méi)看到,那就請(qǐng)跟我一起坐時(shí)光穿梭機(jī)到未來(lái)世界去參觀吧!
未來(lái)的大街上,干凈無(wú)比,沒(méi)有落葉、沒(méi)有垃圾、沒(méi)有到處飛舞的蒼蠅、蚊蟲、更沒(méi)有刺鼻的汽油味......
喲!多可愛(ài)的米奇老鼠??!我們一起跑上前,正想撫摸它,嘿!原來(lái)是一個(gè)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(lái)它正在發(fā)電來(lái)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(yáng)能的,以用來(lái)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(gè)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(dòng)翻開(kāi)了,又按了一下第二顆綠色扣子,門又自動(dòng)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(gè)微型。這時(shí),一位阿姨走過(guò)來(lái),見(jiàn)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(lái):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(huì)走過(guò)去,用手將垃圾撿起來(lái),張開(kāi)緊閉的嘴,把它扔進(jìn)去。如果看到有人不愛(ài)清潔,它的另一只手那么會(huì)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(huì)垃圾分類,把有毒和無(wú)毒的分裝在肚子的兩邊,它肚子里還有一種溶化器,它把無(wú)毒的垃圾處理成肥料,把有毒的垃圾通過(guò)自身的.排毒器將它轉(zhuǎn)換成一種無(wú)毒的清新氣體,釋放出來(lái)。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(huì)自動(dòng)處理垃圾,并會(huì)走到一棵樹(shù)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(shù)里,然后又回到它原來(lái)的位置。
到了秋天,秋風(fēng)掃落葉時(shí),米奇頭上便會(huì)張開(kāi)一個(gè)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??!我想,這個(gè)愿望不會(huì)是夢(mèng),我們的愿望一定會(huì)實(shí)現(xiàn)。
人工智能總結(jié)論文篇九
摘要:在航空業(yè)的發(fā)展中,人工智能技術(shù)起著積極的促進(jìn)作用。本文介紹了空中交通管理中的人工智能理論及方法運(yùn)用,為優(yōu)化空中交通流量管理系統(tǒng)提供理論依據(jù),更好地服務(wù)于空管系統(tǒng)。
關(guān)鍵詞:人工智能;空中交通;管理
人工智能,即artificialintelligence,是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支,研究對(duì)人的意識(shí)及思維的信息過(guò)程的模擬并對(duì)其進(jìn)行延伸和擴(kuò)展,通過(guò)了解人類智能,研究出類似的反應(yīng)的智能機(jī)器。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展,人工智能越來(lái)越多的運(yùn)用于民航的各個(gè)方面,如飛行間隔的控制,空中流量的預(yù)測(cè),飛行沖突的調(diào)配。但隨著民航業(yè)的飛速發(fā)展,飛行流量日益增大,需要將人工智能技術(shù)有效運(yùn)用于空中交通流量管理中,建立人工智能輔助系統(tǒng),擴(kuò)大空域容量,優(yōu)化空中交通流量,提升空管秩序。
1空中交通流量管理探討
在空中交通流量管理(airtrafficflowcontrolmanagement)中,空中交通流量是指單位時(shí)間和空間通過(guò)的航空器數(shù)量。通過(guò)優(yōu)化空中交通流量,將空中交通管制服務(wù)與機(jī)場(chǎng)、航路有效結(jié)合,減少延誤,提高機(jī)場(chǎng)和空域的利用率。從時(shí)間角度上,空中交通流量管理可以分為航路流量管理和機(jī)場(chǎng)終端區(qū)流量管理兩部分,從時(shí)間上又可劃分為戰(zhàn)略流量管理,預(yù)戰(zhàn)術(shù)流量管理和戰(zhàn)術(shù)流量管理。當(dāng)航空器數(shù)量飽和時(shí)就要對(duì)航空器進(jìn)行流量控制,目前的常用的控制措施如下:1)地面等待,最主要的空中交通流量管理措施,本著地面讓空中的原則,對(duì)地面航空器的起飛時(shí)間進(jìn)行限制;2)空中等待,航空器在航路上或終端區(qū)規(guī)定的等待點(diǎn)或沒(méi)有沖突的臨時(shí)等待點(diǎn)進(jìn)行盤旋等待;3)更改航路等待,當(dāng)航路航線的容量飽和時(shí),航空器可以通過(guò)選擇其他航路航線;4)控制航路間隔,通過(guò)對(duì)航空器進(jìn)入空域的間隔進(jìn)行限制,來(lái)達(dá)到流量管理的目的,吸收部分擁擠的流量。
2人工智能的應(yīng)用研究探討
agent在人工智能的研究中,指能自主活動(dòng)的軟件或者硬件實(shí)體,目前國(guó)內(nèi)普遍翻譯為智能體。在人工智能中,設(shè)計(jì)關(guān)鍵智能體,對(duì)于研究人工智能的應(yīng)用是非常重要的。在空中交通流量管理中,設(shè)計(jì)如下關(guān)鍵智能體:航班智能體、航路智能體和機(jī)場(chǎng)終端區(qū)智能體。航班智能體的屬性有高度、速度、上升/下降率、起飛機(jī)場(chǎng)、目的地等。航班智能體可以與區(qū)域內(nèi)或終端區(qū)的其他航班智能體建立通信,通過(guò)獲取航班信息和邏輯判斷,結(jié)合周圍環(huán)境與自身狀況,指導(dǎo)控制自身行為。如果航班智能體需要做出相應(yīng)的調(diào)整如改變高度航向等,需要給上級(jí)的航路智能體或機(jī)場(chǎng)終端區(qū)智能體發(fā)出申請(qǐng),上級(jí)智能體批準(zhǔn)后,航班智能體才能采取相應(yīng)的調(diào)整,作出相應(yīng)的控制行為,才能通過(guò)交互環(huán)境反饋相應(yīng)結(jié)果。在實(shí)際工作中,這個(gè)過(guò)程是通過(guò)空中交通管制員指揮航空器實(shí)現(xiàn)的。空中交通管制員在實(shí)際指揮工作中,需要結(jié)合當(dāng)時(shí)的空中交通狀況和自身的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)。航路智能體的主要屬性有航路的`高度、寬度、容量等。航路智能體需要對(duì)航班智能體進(jìn)行指揮,管理航路上的智能體,同時(shí)與其他航路智能體和機(jī)場(chǎng)終端區(qū)智能體進(jìn)行通信,對(duì)航班智能體進(jìn)入和離開(kāi)航路的時(shí)機(jī)進(jìn)行協(xié)調(diào),記錄流量信息并報(bào)告給上級(jí)流量管理部門,接收上級(jí)智能體的指令。在航班智能體進(jìn)入航路之前首先要進(jìn)行容量評(píng)估。通過(guò)評(píng)估后的航班智能體回收到航路智能體發(fā)出的放行許可才能進(jìn)入航路。如果沒(méi)有通過(guò)容量評(píng)估,則要向上級(jí)智能體發(fā)送將流量限制的申請(qǐng),發(fā)布流量限制后航路就不能批準(zhǔn)航班智能體的進(jìn)入,通過(guò)減少航班智能體的數(shù)量,控制航路交通流量。機(jī)場(chǎng)終端區(qū)智能體:在實(shí)際工作中,機(jī)場(chǎng)終端區(qū)的航班管理包括管制指揮、流量控制、地面場(chǎng)面監(jiān)視、進(jìn)離場(chǎng)等,難度較大。終端區(qū)智能體(通常運(yùn)行中為塔臺(tái)管制)首先要處理所收到的信息,如天氣雷達(dá)信息、地面運(yùn)行信息和情報(bào)信息等等,結(jié)合已有知識(shí)開(kāi)展機(jī)場(chǎng)的容量評(píng)估。如遇到低云低能見(jiàn)度、雷雨等天氣時(shí)可以調(diào)低終端區(qū)/機(jī)場(chǎng)容量,對(duì)進(jìn)入離開(kāi)的航空器進(jìn)行限制。通過(guò)容量評(píng)估,塔臺(tái)會(huì)給航班智能體一個(gè)slottime,航班智能體按照塔臺(tái)的slottime起飛或降落,從而達(dá)到流量控制。如果沒(méi)有通過(guò)容量評(píng)估,則需要通過(guò)上級(jí)的智能體批準(zhǔn),發(fā)布流量控制,限制終端區(qū)的流量,通過(guò)控制進(jìn)入或離開(kāi)的航空器數(shù)量達(dá)到流量限制的目的。機(jī)場(chǎng)終端區(qū)智能體(塔臺(tái))對(duì)終端區(qū)的航空器進(jìn)行管理,還需要與航路智能體和平級(jí)的終端去智能體進(jìn)行通信,對(duì)航班進(jìn)出的slottime進(jìn)行協(xié)調(diào),并將流量管理信息報(bào)告給上級(jí)流量管理部門,接收上級(jí)智能體的命令。如果出現(xiàn)擁堵機(jī)場(chǎng)終端區(qū)智能體需要通過(guò)一些措施來(lái)管理流量,如分配slottime、指揮航空器地面或空中盤旋等待。
3結(jié)論
綜上所述,以往在模擬空中交通流量進(jìn)行研究的時(shí)候,首先制定流量控制信息,再在系統(tǒng)模擬航班飛行計(jì)劃。這樣的模擬過(guò)程不能解決容量告警問(wèn)題。如果流量控制不合理,只能重新設(shè)定流控信息,再次進(jìn)行模擬,因而加大模擬過(guò)程的工作量。而通過(guò)智能體的運(yùn)用,可以在模擬中不斷調(diào)整智能體來(lái)模擬空中流量,增加了模擬流量過(guò)程中的靈活性,將人工智能運(yùn)用于模擬中,借助智能體來(lái)模擬空中流量,可以更好的分析空中交通流量問(wèn)題。
參考文獻(xiàn)
[2]甘鑫鑫基于多agent的空中交通協(xié)同流量管理研究[j].科學(xué)與財(cái)富,20xx(30):278.
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人工智能總結(jié)論文篇十
摘要:社會(huì)在發(fā)展、時(shí)代在進(jìn)步,信息技術(shù)水平也在不斷的提高,在此時(shí)代背景下,越來(lái)越多的技術(shù)手段開(kāi)始在各個(gè)領(lǐng)域滲透和融入,而科技的進(jìn)步,使得各類的先進(jìn)技術(shù)衍生出來(lái),其中的人工智能技術(shù)可謂是典型代表,許多的技術(shù)人員意識(shí)到人工智能技在計(jì)算機(jī)中的發(fā)展和應(yīng)用,所以對(duì)人工智能技術(shù)在計(jì)算機(jī)中的應(yīng)用和發(fā)展這一課題進(jìn)行分析具有一定的必然性,以下內(nèi)容是個(gè)人的見(jiàn)解。
關(guān)鍵詞:人工智能技術(shù);計(jì)算機(jī);發(fā)展;應(yīng)用;
受科學(xué)技術(shù)手段的推動(dòng)性影響,人類文明的發(fā)展步伐日漸加快,現(xiàn)階段,已經(jīng)基本步入到了信息化的時(shí)代背景下,計(jì)算機(jī)在當(dāng)下已經(jīng)是各行各業(yè)中常見(jiàn)的輔助工具,甚至許多行業(yè)的發(fā)展已經(jīng)視計(jì)算機(jī)技術(shù)為基本的動(dòng)力支撐,同時(shí)增加了技術(shù)應(yīng)用的要求,在此社會(huì)不斷發(fā)展的趨勢(shì)下,只有使得計(jì)算機(jī)技術(shù)逐步朝向著個(gè)性化以及智能化的方向發(fā)展,方可體現(xiàn)人工智能技術(shù)手段的作用,并為計(jì)算機(jī)技術(shù)手段的長(zhǎng)遠(yuǎn)化發(fā)展提供相應(yīng)的保障。
一、人工智能技術(shù)的發(fā)展
人工智能一般指的是借助計(jì)算機(jī)技術(shù)手段,將其作為有效的基礎(chǔ),對(duì)人類的行為以及思想進(jìn)行模擬的綜合學(xué)科,它所涉及的行業(yè)較多,比如,心理學(xué)以及哲學(xué)等等均為典型,而后實(shí)現(xiàn)對(duì)人體觸覺(jué)或是感知方面的模擬,通常會(huì)將其安裝到機(jī)械設(shè)備之上,并使得機(jī)器更具智能化特色,借助智能化處理方式或是智能化編程等方法,逐步實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化操作、智能化運(yùn)行,對(duì)人類難以完成的、高難度的、威脅較大的工作進(jìn)行有效處理,極大的提高工作效率,進(jìn)而保證人們的人身財(cái)產(chǎn)安全。
現(xiàn)階段,人工智能技術(shù)已經(jīng)初步取得了一定的成就,相關(guān)的專家學(xué)者在研究和探討以后,也發(fā)現(xiàn)了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系構(gòu)建的發(fā)展方向,希望借此完成工程項(xiàng)目設(shè)計(jì)工作,實(shí)現(xiàn)軟件系統(tǒng)和智能化模塊的有機(jī)結(jié)合,對(duì)軟件的性能進(jìn)行改良,進(jìn)而符合用戶的實(shí)際需求,在基本達(dá)到了人工智能的目標(biāo)以后,還需要對(duì)用戶界面進(jìn)行優(yōu)化和改良,最終為人工智能技術(shù)的發(fā)展和更新提供更多的保障。
二、人工智能技術(shù)手段在計(jì)算機(jī)中的應(yīng)用
(一)網(wǎng)絡(luò)安全方面的應(yīng)用
最近幾年來(lái),人工智能技術(shù)的運(yùn)用已經(jīng)成為未來(lái)幾年來(lái)許多領(lǐng)域的發(fā)展趨向,它的利用將計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢(shì)全方位的體現(xiàn),值得一提的是,它在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全方面所占據(jù)的地位在日漸提高,同時(shí)其應(yīng)用價(jià)值也不斷凸顯。
而后,入侵檢測(cè)也是計(jì)算網(wǎng)絡(luò)安全工作落實(shí)的主要工作,這一過(guò)程中,防火墻可發(fā)揮自身的作用,這一過(guò)程中它的運(yùn)行效果,將會(huì)給整體的系統(tǒng)運(yùn)作安全性帶來(lái)極大的影響,可通過(guò)數(shù)據(jù)整合、搜集的方式,將有價(jià)值的參數(shù)呈現(xiàn)給用戶,通過(guò)郵件的形式發(fā)送給用戶,隨著時(shí)間的推移,郵件數(shù)量也會(huì)不斷的增加。經(jīng)過(guò)筆者的分析和探討,建議將智能型垃圾郵件系統(tǒng)安裝到用戶的系統(tǒng)之中,而后再實(shí)施風(fēng)險(xiǎn)檢測(cè),及時(shí)告知用戶相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)信息,并給予一定的提示,引導(dǎo)用戶妥善處理垃圾信息。
(二)企業(yè)管理方面的應(yīng)用
現(xiàn)階段,人工智能技術(shù)手段已經(jīng)被越來(lái)越多的企業(yè)管理者所認(rèn)知,比如,自動(dòng)報(bào)警系統(tǒng)和監(jiān)控系統(tǒng)的應(yīng)用就為典型代表,它們的運(yùn)用,利于企業(yè)實(shí)現(xiàn)智能化的管理目標(biāo),為企業(yè)的內(nèi)部運(yùn)作營(yíng)造安全的氛圍和環(huán)境,此外,還可以一定程度的減少企業(yè)的運(yùn)作成本,逐步達(dá)到資源配置和優(yōu)化的效果,將企業(yè)的運(yùn)營(yíng)和發(fā)展目標(biāo)落實(shí)到實(shí)處,體現(xiàn)出企業(yè)管理的智能化和現(xiàn)代化特色。
(三)教學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用
隨著新課程改革的推進(jìn),使得標(biāo)準(zhǔn)化教學(xué)體制也在日趨深化,逐步實(shí)現(xiàn)了計(jì)算機(jī)技術(shù)和教學(xué)工作的有機(jī)融合,人工智能計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)系統(tǒng)的運(yùn)用體現(xiàn)了極大的應(yīng)用優(yōu)勢(shì),為傳統(tǒng)教學(xué)模式的優(yōu)化和改革注入了新的活力,可借此方法,完成教學(xué)方法和教學(xué)內(nèi)容的表達(dá),進(jìn)而相應(yīng)的的提高教學(xué)效率,確保教學(xué)質(zhì)量。
此外,引入人工智能技術(shù)的過(guò)程中,也需要重視知識(shí)庫(kù)的運(yùn)用,將其作為教學(xué)中有效的輔助工具,而后把教學(xué)中的要點(diǎn)以及相關(guān)定義等融入到知識(shí)庫(kù)職之中,教師的在落實(shí)教學(xué)工作之時(shí),可對(duì)知識(shí)庫(kù)之內(nèi)的理論知識(shí)加進(jìn)行準(zhǔn)確推理,為學(xué)生呈現(xiàn)更加直觀的推理過(guò)程和運(yùn)算過(guò)程,得出推理后的結(jié)果。從教學(xué)領(lǐng)域日后的發(fā)展角度來(lái)講,人工智能技術(shù)理念的引入,可謂是以此教學(xué)模式的革新,也是突破傳統(tǒng)教學(xué)模式桎梏的有效途徑。
(四)家居行業(yè)的應(yīng)用
當(dāng)前,人們的生活質(zhì)量和生活水平日漸提高,從而自然而然的增加了對(duì)于住房家居的應(yīng)用需要,在此社會(huì)發(fā)展形勢(shì)之下,可將人工智能技術(shù)手段應(yīng)用到家居生活中,盡可能滿人們的日常生活需要,比如,運(yùn)用人工智能技術(shù),對(duì)門窗的閉合進(jìn)行有效控制,或是對(duì)家居環(huán)境進(jìn)行調(diào)整,營(yíng)造良好的生活氛圍。
三、結(jié)語(yǔ)
綜上所述,在此信息技術(shù)發(fā)展如此迅猛的時(shí)代背景下,人工智能技術(shù)手段的運(yùn)用被許多行業(yè)所認(rèn)識(shí)和關(guān)注,此項(xiàng)技術(shù)是一項(xiàng)典型的新型技術(shù)手段,它的應(yīng)用體現(xiàn)了極大的優(yōu)勢(shì),與域外發(fā)達(dá)國(guó)家相比較,我國(guó)的人工智能技術(shù)水平仍舊不足,但是,其發(fā)展速度卻相對(duì)較快,在我國(guó)的諸多行業(yè)中得到了廣泛運(yùn)用,它的未來(lái)發(fā)展前景相對(duì)較佳,值得大力推廣。
參考文獻(xiàn)
[2]黃鑫。分析計(jì)算機(jī)人工智能識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用瓶頸[j].數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用,20xx,26(7):244.
人工智能總結(jié)論文篇十一
十九世紀(jì)末到二十世紀(jì)以來(lái)科學(xué)技術(shù)得到了飛速的發(fā)展,在這個(gè)時(shí)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(lái)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(gè)結(jié)合,充分的發(fā)揮了兩個(gè)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(gè)跨學(xué)科的嘗試,更是一個(gè)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(jì)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(gè)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(gè)新學(xué)科,并且在工程設(shè)計(jì)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(jì)人員一般都會(huì)采取自上而下的設(shè)計(jì)方法。
2)產(chǎn)品上的差異
2機(jī)械電子工程的發(fā)展過(guò)程
機(jī)械電子工程學(xué)并不是一個(gè)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(gè)新的發(fā)展體系。在信息系統(tǒng)不斷完善的過(guò)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(gè)方面:
1)機(jī)械電子工程學(xué)的開(kāi)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(shí)社會(huì)的生產(chǎn)能力很低,沒(méi)有充足的勞動(dòng)力資源,發(fā)展生產(chǎn)力變得異常艱辛。為了改變這樣一個(gè)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(kāi)始階段以后,機(jī)械電子工程迎來(lái)了高速發(fā)展時(shí)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(shí)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(méi)有缺點(diǎn)的,生產(chǎn)的過(guò)程過(guò)于標(biāo)準(zhǔn),使產(chǎn)品過(guò)于單一,滿足不了不同用戶和社會(huì)不斷變化的需要。
3)機(jī)械電子工程的成熟階段
經(jīng)過(guò)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(huì)工作和生活的需要,現(xiàn)代社會(huì)工作節(jié)奏加快,生產(chǎn)也更加靈活,對(duì)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(huì)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(huì)的發(fā)展始終離不開(kāi)能源、信息。在古代,生產(chǎn)力水平及其低下,人們對(duì)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(zhǎng)久以來(lái),人類往往都沒(méi)有認(rèn)識(shí)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(duì)信息的概念逐漸了解,同時(shí)也產(chǎn)生了對(duì)信息的需求,信息的價(jià)值逐漸被發(fā)現(xiàn)。
隨著電子計(jì)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(huì)至此進(jìn)入了高科技的信息時(shí)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(shí),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(huì)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(kù)、推導(dǎo)數(shù)學(xué)方程、學(xué)習(xí)并生成知識(shí)。
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(jiǎn)單的系統(tǒng),而對(duì)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(duì)系統(tǒng)的要求越來(lái)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(yǔ)言信息等新形式。為了適應(yīng)時(shí)代形勢(shì)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(gè)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(guò)對(duì)大腦功能進(jìn)行模擬,從而分析出語(yǔ)言的信號(hào);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(guò)對(duì)數(shù)字信號(hào)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(shuō),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(gè)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(jì)算量和計(jì)算精度
模糊推理體系沒(méi)有固定的連接,計(jì)算量和計(jì)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(guò)程中使每個(gè)神經(jīng)元相互作用,大大的提高了計(jì)算量,并且能夠保證較高的輸出精度。
(4)儲(chǔ)存方式
在儲(chǔ)存信息的過(guò)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(duì)信息進(jìn)行儲(chǔ)存。
社會(huì)作為一個(gè)不斷發(fā)展變化的有機(jī)結(jié)合體,單一的處理手段是無(wú)法滿足人類發(fā)展的需要的。為此,智能系統(tǒng)研究專家開(kāi)始了對(duì)綜合智能系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)與探索。綜合智能系統(tǒng)是對(duì)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(guó)工業(yè)信息化過(guò)程的一個(gè)寫照,在工程制造的過(guò)程中充分利用現(xiàn)代化科學(xué)技術(shù)的巨大優(yōu)勢(shì),實(shí)現(xiàn)了生產(chǎn)力的提高,滿足社會(huì)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(yàn)和新思路。
人工智能總結(jié)論文篇十二
圖像識(shí)別技術(shù)是信息時(shí)代的一門重要的技術(shù),其產(chǎn)生目的是為了讓計(jì)算機(jī)代替人類去處理大量的物理信息。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展,人類對(duì)圖像識(shí)別技術(shù)的認(rèn)識(shí)越來(lái)越深刻。圖像識(shí)別技術(shù)的過(guò)程分為信息的獲取、預(yù)處理、特征抽取和選擇、分類器設(shè)計(jì)和分類決策。文章簡(jiǎn)單分析了圖像識(shí)別技術(shù)的引入、其技術(shù)原理以及模式識(shí)別等,之后介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像識(shí)別技術(shù)和非線性降維的圖像識(shí)別技術(shù)及圖像識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用。從中可以總結(jié)出圖像處理技術(shù)的應(yīng)用廣泛,人類的生活將無(wú)法離開(kāi)圖像識(shí)別技術(shù),研究圖像識(shí)別技術(shù)具有重大意義。
1圖像識(shí)別技術(shù)的引入
圖像識(shí)別是人工智能科技的一個(gè)重要領(lǐng)域。圖像識(shí)別的發(fā)展經(jīng)歷了三個(gè)階段:文字識(shí)別、數(shù)字圖像處理與識(shí)別、物體識(shí)別。圖像識(shí)別,顧名思義,就是對(duì)圖像做出各種處理、分析,最終識(shí)別我們所要研究的目標(biāo)。今天所指的圖像識(shí)別并不僅僅是用人類的肉眼,而是借助計(jì)算機(jī)技術(shù)進(jìn)行識(shí)別。雖然人類的識(shí)別能力很強(qiáng)大,但是對(duì)于高速發(fā)展的社會(huì),人類自身識(shí)別能力已經(jīng)滿足不了我們的需求,于是就產(chǎn)生了基于計(jì)算機(jī)的圖像識(shí)別技術(shù)。這就像人類研究生物細(xì)胞,完全靠肉眼觀察細(xì)胞是不現(xiàn)實(shí)的,這樣自然就產(chǎn)生了顯微鏡等用于精確觀測(cè)的儀器。通常一個(gè)領(lǐng)域有固有技術(shù)無(wú)法解決的需求時(shí),就會(huì)產(chǎn)生相應(yīng)的新技術(shù)。圖像識(shí)別技術(shù)也是如此,此技術(shù)的產(chǎn)生就是為了讓計(jì)算機(jī)代替人類去處理大量的物理信息,解決人類無(wú)法識(shí)別或者識(shí)別率特別低的信息。
1.1圖像識(shí)別技術(shù)原理
其實(shí),圖像識(shí)別技術(shù)背后的原理并不是很難,只是其要處理的信息比較繁瑣。計(jì)算機(jī)的任何處理技術(shù)都不是憑空產(chǎn)生的,它都是學(xué)者們從生活實(shí)踐中得到啟發(fā)而利用程序?qū)⑵淠M實(shí)現(xiàn)的。計(jì)算機(jī)的圖像識(shí)別技術(shù)和人類的圖像識(shí)別在原理上并沒(méi)有本質(zhì)的區(qū)別,只是機(jī)器缺少人類在感覺(jué)與視覺(jué)差上的影響罷了。人類的圖像識(shí)別也不單單是憑借整個(gè)圖像存儲(chǔ)在腦海中的記憶來(lái)識(shí)別的,我們識(shí)別圖像都是依靠圖像所具有的本身特征而先將這些圖像分了類,然后通過(guò)各個(gè)類別所具有的特征將圖像識(shí)別出來(lái)的,只是很多時(shí)候我們沒(méi)有意識(shí)到這一點(diǎn)。當(dāng)看到一張圖片時(shí),我們的大腦會(huì)迅速感應(yīng)到是否見(jiàn)過(guò)此圖片或與其相似的圖片。其實(shí)在“看到”與“感應(yīng)到”的中間經(jīng)歷了一個(gè)迅速識(shí)別過(guò)程,這個(gè)識(shí)別的過(guò)程和搜索有些類似。在這個(gè)過(guò)程中,我們的大腦會(huì)根據(jù)存儲(chǔ)記憶中已經(jīng)分好的類別進(jìn)行識(shí)別,查看是否有與該圖像具有相同或類似特征的存儲(chǔ)記憶,從而識(shí)別出是否見(jiàn)過(guò)該圖像。機(jī)器的圖像識(shí)別技術(shù)也是如此,通過(guò)分類并提取重要特征而排除多余的信息來(lái)識(shí)別圖像。機(jī)器所提取出的這些特征有時(shí)會(huì)非常明顯,有時(shí)又是很普通,這在很大的程度上影響了機(jī)器識(shí)別的速率??傊?,在計(jì)算機(jī)的視覺(jué)識(shí)別中,圖像的內(nèi)容通常是用圖像特征進(jìn)行描述。
1.2模式識(shí)別
模式識(shí)別是人工智能和信息科學(xué)的重要組成部分。模式識(shí)別是指對(duì)表示事物或現(xiàn)象的不同形式的信息做分析和處理從而得到一個(gè)對(duì)事物或現(xiàn)象做出描述、辨認(rèn)和分類等的過(guò)程。
計(jì)算機(jī)的圖像識(shí)別技術(shù)就是模擬人類的圖像識(shí)別過(guò)程。在圖像識(shí)別的過(guò)程中進(jìn)行模式識(shí)別是必不可少的。模式識(shí)別原本是人類的一項(xiàng)基本智能。但隨著計(jì)算機(jī)的發(fā)展和人工智能的興起,人類本身的模式識(shí)別已經(jīng)滿足不了生活的需要,于是人類就希望用計(jì)算機(jī)來(lái)代替或擴(kuò)展人類的部分腦力勞動(dòng)。這樣計(jì)算機(jī)的模式識(shí)別就產(chǎn)生了。簡(jiǎn)單地說(shuō),模式識(shí)別就是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類,它是一門與數(shù)學(xué)緊密結(jié)合的科學(xué),其中所用的思想大部分是概率與統(tǒng)計(jì)。模式識(shí)別主要分為三種:統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別、句法模式識(shí)別、模糊模式識(shí)別。
2圖像識(shí)別技術(shù)的過(guò)程
既然計(jì)算機(jī)的圖像識(shí)別技術(shù)與人類的圖像識(shí)別原理相同,那它們的過(guò)程也是大同小異的。圖像識(shí)別技術(shù)的過(guò)程分以下幾步:信息的獲取、預(yù)處理、特征抽取和選擇、分類器設(shè)計(jì)和分類決策。
信息的獲取是指通過(guò)傳感器,將光或聲音等信息轉(zhuǎn)化為電信息。也就是獲取研究對(duì)象的基本信息并通過(guò)某種方法將其轉(zhuǎn)變?yōu)闄C(jī)器能夠認(rèn)識(shí)的信息。
預(yù)處理主要是指圖像處理中的去噪、平滑、變換等的操作,從而加強(qiáng)圖像的重要特征。
特征抽取和選擇是指在模式識(shí)別中,需要進(jìn)行特征的抽取和選擇。簡(jiǎn)單的理解就是我們所研究的圖像是各式各樣的,如果要利用某種方法將它們區(qū)分開(kāi),就要通過(guò)這些圖像所具有的本身特征來(lái)識(shí)別,而獲取這些特征的過(guò)程就是特征抽取。在特征抽取中所得到的特征也許對(duì)此次識(shí)別并不都是有用的,這個(gè)時(shí)候就要提取有用的特征,這就是特征的選擇。特征抽取和選擇在圖像識(shí)別過(guò)程中是非常關(guān)鍵的技術(shù)之一,所以對(duì)這一步的理解是圖像識(shí)別的重點(diǎn)。
分類器設(shè)計(jì)是指通過(guò)訓(xùn)練而得到一種識(shí)別規(guī)則,通過(guò)此識(shí)別規(guī)則可以得到一種特征分類,使圖像識(shí)別技術(shù)能夠得到高識(shí)別率。分類決策是指在特征空間中對(duì)被識(shí)別對(duì)象進(jìn)行分類,從而更好地識(shí)別所研究的對(duì)象具體屬于哪一類。
3圖像識(shí)別技術(shù)的分析
隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的迅速發(fā)展和科技的不斷進(jìn)步,圖像識(shí)別技術(shù)已經(jīng)在眾多領(lǐng)域中得到了應(yīng)用。20xx年2月15日新浪科技發(fā)布一條新聞:“微軟最近公布了一篇關(guān)于圖像識(shí)別的研究論文,在一項(xiàng)圖像識(shí)別的基準(zhǔn)測(cè)試中,電腦系統(tǒng)識(shí)別能力已經(jīng)超越了人類。人類在歸類數(shù)據(jù)庫(kù)imagenet中的圖像識(shí)別錯(cuò)誤率為5.1%,而微軟研究小組的這個(gè)深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)可以達(dá)到4.94%的錯(cuò)誤率?!睆倪@則新聞中我們可以看出圖像識(shí)別技術(shù)在圖像識(shí)別方面已經(jīng)有要超越人類的圖像識(shí)別能力的趨勢(shì)。這也說(shuō)明未來(lái)圖像識(shí)別技術(shù)有更大的研究意義與潛力。而且,計(jì)算機(jī)在很多方面確實(shí)具有人類所無(wú)法超越的優(yōu)勢(shì),也正是因?yàn)檫@樣,圖像識(shí)別技術(shù)才能為人類社會(huì)帶來(lái)更多的應(yīng)用。
3.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像識(shí)別技術(shù)
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識(shí)別技術(shù)是一種比較新型的圖像識(shí)別技術(shù),是在傳統(tǒng)的圖像識(shí)別方法和基礎(chǔ)上融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的一種圖像識(shí)別方法。這里的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是指人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),也就是說(shuō)這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并不是動(dòng)物本身所具有的真正的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),而是人類模仿動(dòng)物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后人工生成的。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識(shí)別技術(shù)中,遺傳算法與bp網(wǎng)絡(luò)相融合的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識(shí)別模型是非常經(jīng)典的,在很多領(lǐng)域都有它的應(yīng)用。在圖像識(shí)別系統(tǒng)中利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng),一般會(huì)先提取圖像的特征,再利用圖像所具有的特征映射到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行圖像識(shí)別分類。以汽車拍照自動(dòng)識(shí)別技術(shù)為例,當(dāng)汽車通過(guò)的時(shí)候,汽車自身具有的檢測(cè)設(shè)備會(huì)有所感應(yīng)。此時(shí)檢測(cè)設(shè)備就會(huì)啟用圖像采集裝置來(lái)獲取汽車正反面的圖像。獲取了圖像后必須將圖像上傳到計(jì)算機(jī)進(jìn)行保存以便識(shí)別。最后車牌定位模塊就會(huì)提取車牌信息,對(duì)車牌上的字符進(jìn)行識(shí)別并顯示最終的結(jié)果。在對(duì)車牌上的字符進(jìn)行識(shí)別的過(guò)程中就用到了基于模板匹配算法和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。
3.2非線性降維的圖像識(shí)別技術(shù)
計(jì)算機(jī)的圖像識(shí)別技術(shù)是一個(gè)異常高維的識(shí)別技術(shù)。不管圖像本身的分辨率如何,其產(chǎn)生的數(shù)據(jù)經(jīng)常是多維性的,這給計(jì)算機(jī)的識(shí)別帶來(lái)了非常大的困難。想讓計(jì)算機(jī)具有高效地識(shí)別能力,最直接有效的方法就是降維。降維分為線性降維和非線性降維。例如主成分分析(pca)和線性奇異分析(lda)等就是常見(jiàn)的線性降維方法,它們的特點(diǎn)是簡(jiǎn)單、易于理解。但是通過(guò)線性降維處理的是整體的數(shù)據(jù)集合,所求的是整個(gè)數(shù)據(jù)集合的最優(yōu)低維投影。經(jīng)過(guò)驗(yàn)證,這種線性的降維策略計(jì)算復(fù)雜度高而且占用相對(duì)較多的時(shí)間和空間,因此就產(chǎn)生了基于非線性降維的圖像識(shí)別技術(shù),它是一種極其有效的非線性特征提取方法。此技術(shù)可以發(fā)現(xiàn)圖像的非線性結(jié)構(gòu)而且可以在不破壞其本征結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上對(duì)其進(jìn)行降維,使計(jì)算機(jī)的圖像識(shí)別在盡量低的維度上進(jìn)行,這樣就提高了識(shí)別速率。例如人臉圖像識(shí)別系統(tǒng)所需的維數(shù)通常很高,其復(fù)雜度之高對(duì)計(jì)算機(jī)來(lái)說(shuō)無(wú)疑是巨大的“災(zāi)難”。由于在高維度空間中人臉圖像的不均勻分布,使得人類可以通過(guò)非線性降維技術(shù)來(lái)得到分布緊湊的人臉圖像,從而提高人臉識(shí)別技術(shù)的高效性。
3.3圖像識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用及前景
計(jì)算機(jī)的圖像識(shí)別技術(shù)在公共安全、生物、工業(yè)、農(nóng)業(yè)、交通、醫(yī)療等很多領(lǐng)域都有應(yīng)用。例如交通方面的車牌識(shí)別系統(tǒng);公共安全方面的人臉識(shí)別技術(shù)、指紋識(shí)別技術(shù);農(nóng)業(yè)方面的種子識(shí)別技術(shù)、食品品質(zhì)檢測(cè)技術(shù);醫(yī)學(xué)方面的心電圖識(shí)別技術(shù)等。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展,圖像識(shí)別技術(shù)也在不斷地優(yōu)化,其算法也在不斷地改進(jìn)。圖像是人類獲取和交換信息的主要來(lái)源,因此與圖像相關(guān)的圖像識(shí)別技術(shù)必定也是未來(lái)的研究重點(diǎn)。以后計(jì)算機(jī)的圖像識(shí)別技術(shù)很有可能在更多的領(lǐng)域嶄露頭角,它的應(yīng)用前景也是不可限量的,人類的生活也將更加離不開(kāi)圖像識(shí)別技術(shù)。
4總結(jié)
圖像識(shí)別技術(shù)雖然是剛興起的技術(shù),但其應(yīng)用已是相當(dāng)廣泛。并且,圖像識(shí)別技術(shù)也在不斷地成長(zhǎng),隨著科技的不斷進(jìn)步,人類對(duì)圖像識(shí)別技術(shù)的認(rèn)識(shí)也會(huì)更加深刻。未來(lái)圖像識(shí)別技術(shù)將會(huì)更加強(qiáng)大,更加智能地出現(xiàn)在我們的生活中,為人類社會(huì)的更多領(lǐng)域帶來(lái)重大的應(yīng)用。在21世紀(jì)這個(gè)信息化的時(shí)代,我們無(wú)法想象離開(kāi)了圖像識(shí)別技術(shù)以后我們的生活會(huì)變成什么樣。圖像識(shí)別技術(shù)是人類現(xiàn)在以及未來(lái)生活必不可少的一項(xiàng)技術(shù)。
人工智能總結(jié)論文篇十三
語(yǔ)言文學(xué)專業(yè)學(xué)術(shù)論文具有突出的學(xué)術(shù)性,它只能把學(xué)術(shù)問(wèn)題當(dāng)作自己的論題,把學(xué)術(shù)成果當(dāng)作自己的描述對(duì)象,把學(xué)術(shù)見(jiàn)解作為自己的核心內(nèi)容。它以學(xué)術(shù)性區(qū)別于一般的社會(huì)理論文章和政治理論文章。學(xué)術(shù)是有系統(tǒng)、較專門的學(xué)問(wèn),它往往以學(xué)科的形式表現(xiàn)出來(lái)。人們通常將學(xué)科分為自然科學(xué)和社會(huì)科學(xué)兩大類。兩大類又可逐層劃分下去。如社會(huì)科學(xué)可以分為哲學(xué)、政治、經(jīng)濟(jì)、法律、歷史、語(yǔ)言文學(xué)等,語(yǔ)言文學(xué)又可劃分出語(yǔ)言、文學(xué),文學(xué)又可以劃分出文學(xué)理論、文學(xué)史,文學(xué)史又可以分為中外文學(xué)史,中外文學(xué)史又可以劃階段、設(shè)專題。分工越細(xì),學(xué)問(wèn)也就越專門化。但一切專門化的學(xué)問(wèn),又隸屬于它的上級(jí)學(xué)科。語(yǔ)言文學(xué)專業(yè)學(xué)術(shù)論文所研究的,就是這些專門化的學(xué)問(wèn)。語(yǔ)言文學(xué)專業(yè)學(xué)術(shù)論文所要研究和解決的問(wèn)題,是這些專業(yè)知識(shí)中的某一問(wèn)題。
(二)獨(dú)創(chuàng)性
人工智能總結(jié)論文篇十四
人工智能和數(shù)字地球是計(jì)算機(jī)科學(xué)及信息科學(xué)發(fā)展中的重要領(lǐng)域。本文簡(jiǎn)述了人工智能的概念及其在計(jì)算機(jī)上的實(shí)現(xiàn)方式,并提出了人工智能技術(shù)在數(shù)字地球發(fā)展中幾個(gè)方面的應(yīng)用,最后總結(jié)了人工智能技術(shù)為數(shù)字地球的發(fā)展帶來(lái)的好處。
1前言
,美國(guó)副總統(tǒng)阿爾.戈?duì)栐诩永D醽喛茖W(xué)中心作的演講中提出了“數(shù)字地球”這一新概念,并對(duì)其作了比較全面和通俗的說(shuō)明[1]。演講中戈?duì)柨偨y(tǒng)給出數(shù)字地球可能的無(wú)比廣闊的應(yīng)用前景,人們可以通過(guò)數(shù)字地球技術(shù)指導(dǎo)仿真外交,打擊和監(jiān)測(cè)犯罪,保護(hù)生態(tài)多樣性,預(yù)測(cè)氣候變化,增加作物產(chǎn)量等。
在數(shù)字地球中非常重要的一點(diǎn)是如何使海量的地理空間數(shù)據(jù)變得有意義,即讓它們能過(guò)被人們所理解。但是,在面對(duì)這些海量的數(shù)據(jù)時(shí),我們處理的手段卻是有限的。而且這些數(shù)據(jù)都是由計(jì)算機(jī)來(lái)處理的,在面對(duì)大量數(shù)據(jù)中的無(wú)用數(shù)據(jù)時(shí),計(jì)算機(jī)是很難將其識(shí)別出來(lái)的。所以我們需要讓計(jì)算機(jī)具有人類一樣的智慧,將這些數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的處理。如今,人工智能技術(shù)在數(shù)字地球中有著廣泛的應(yīng)用。通過(guò)這一技術(shù),人們可以高效的處理和分析這些海量數(shù)據(jù)。
2人工智能的實(shí)現(xiàn)方式
人工智能在計(jì)算機(jī)上有兩種不同的實(shí)現(xiàn)方式。一種是采用傳統(tǒng)的編碼技術(shù),使系統(tǒng)呈現(xiàn)智能的效果,而不考慮所用的方法是否與人或動(dòng)物機(jī)體所用的方法相同。另一種是模擬法(modelingapproach),它要求實(shí)現(xiàn)方法也和人或動(dòng)物機(jī)體所用的方法相同或相似。模擬法有兩種實(shí)現(xiàn)的算法:遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。
遺傳算法借鑒生物進(jìn)化論,將要解決的問(wèn)題模擬成一個(gè)生物體,通過(guò)復(fù)制、交叉、突變等操作產(chǎn)生下一代解空間[3],并通過(guò)適應(yīng)函數(shù)度來(lái)淘汰那些不良的個(gè)體,這樣迭代進(jìn)化幾代之后就很有可能得到適應(yīng)度函數(shù)值較高的個(gè)體。遺傳算法通常用在求解問(wèn)題最優(yōu)解的情況下,如函數(shù)優(yōu)化、組合優(yōu)化等。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法通過(guò)模擬人或動(dòng)物的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)傳遞和處理信息的行為特征,進(jìn)行分布式并行信息處理的算法數(shù)學(xué)模型[4]。使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法使系統(tǒng)具有像人一樣學(xué)習(xí)的特征。初始時(shí),系統(tǒng)模塊跟初生嬰兒一樣什么也不懂,而且會(huì)經(jīng)常犯錯(cuò),但是它可用通過(guò)學(xué)習(xí),從錯(cuò)誤中吸取教訓(xùn),下一次運(yùn)行時(shí)就可能改正。
3人工智能技術(shù)在數(shù)字地球中的應(yīng)用
人工智能能夠使我們的計(jì)算機(jī)具有人能解決問(wèn)題的能力,使得計(jì)算機(jī)工作起來(lái)更加的高效。而且通過(guò)人工智能的學(xué)習(xí)機(jī)制,降低其出錯(cuò)的幾率。人工智能在數(shù)字地球中可以有以下幾個(gè)方面的應(yīng)用:
3.1智能導(dǎo)航
當(dāng)前我們主要使用gps技術(shù)來(lái)做定位和導(dǎo)航的。但是gps只能在室外及衛(wèi)星信號(hào)不被遮擋或反射的地方才能使用。因此,在室內(nèi)、茂密的樹(shù)木覆蓋處和高層建筑地下gps就很難使用了[5]。
使用人工智能技術(shù)進(jìn)行智能導(dǎo)航,當(dāng)不能獲得gps衛(wèi)星信號(hào)時(shí),系統(tǒng)會(huì)智能的使用基于通信基站定位、互聯(lián)網(wǎng)定位等來(lái)提供導(dǎo)航。同時(shí),人工智能系統(tǒng)還可以實(shí)現(xiàn)最優(yōu)路徑規(guī)劃,周邊信息搜索等功能。
3.2智能的人機(jī)交互
數(shù)字地球的建設(shè)依賴于互聯(lián)網(wǎng)、虛擬現(xiàn)實(shí)等技術(shù),但是現(xiàn)在我們能做的僅僅是通過(guò)這些技術(shù)將我們所獲得的海量數(shù)據(jù)展現(xiàn)在人們面前。而顯示信息的形式主要是以瀏覽器、虛擬頭盔等,這些工具存在著不能與人友好交互的問(wèn)題。我們通常是通過(guò)人肢體來(lái)交互,而不能像現(xiàn)實(shí)生活中人們通過(guò)對(duì)話的形式交互。
3.3專家系統(tǒng)
計(jì)算機(jī)較人強(qiáng)的地方在于它的計(jì)算速度快,將計(jì)算機(jī)的高運(yùn)算速度和人的智慧集成起來(lái)構(gòu)成專家系統(tǒng)。專家系統(tǒng)使用人類專家推理的模型來(lái)處理現(xiàn)實(shí)世界中需要專家作出解釋的復(fù)雜問(wèn)題,并得出與專家相同的結(jié)論[6]。
在氣象預(yù)測(cè)中,我們要處理大量的氣象數(shù)據(jù)。使用傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)處理方式,我們還要對(duì)計(jì)算機(jī)的處理結(jié)果做大量的分析。但是通過(guò)專家系統(tǒng),不僅給出處理的數(shù)據(jù)結(jié)果,還可以給出分析的結(jié)果,以便研究人員輔助研究使用。這樣可以減少大量的人力耗費(fèi)。
總結(jié)
戈?duì)柨偨y(tǒng)所提出的數(shù)字地球,不僅僅是數(shù)字化的地球,其未來(lái)的發(fā)展跟應(yīng)該是在數(shù)字化的基礎(chǔ)之上的智慧地球,正如20xx年ibm所提出的“智慧地球”。未來(lái),電子設(shè)備將會(huì)更加智能化,人機(jī)交互將會(huì)更友好化。
同時(shí)在面對(duì)海量的地理空間數(shù)據(jù)時(shí),使用人工智能技術(shù)可以拓寬我們隊(duì)這些數(shù)據(jù)的處理能力。加快數(shù)據(jù)的處理速度、精確性等。通過(guò)智能搜索,可以快速精準(zhǔn)的找到我們所需要的信息。就像google公司所做的智能周邊搜索一樣,當(dāng)人們走在城市街道上的時(shí)候,系統(tǒng)可以搜索并顯示周邊我們感興趣的一些商店、景觀、飯店等信息。并且人工智能技術(shù)還能提供智能導(dǎo)航、人機(jī)自然語(yǔ)言交互、專家系統(tǒng)等。未來(lái)人工智能技術(shù)將在數(shù)字地球的發(fā)展中起到更大的作用。
人工智能總結(jié)論文篇十五
智能交通系統(tǒng)(intelligenttransportationsystems,簡(jiǎn)稱its)是將先進(jìn)的信息技術(shù)、數(shù)據(jù)通訊傳輸技術(shù)、電子傳感技術(shù)、電子控制技術(shù)及計(jì)算機(jī)處理技術(shù)等有效地集成運(yùn)用于整個(gè)地面交通管理系統(tǒng)而建立的一種在大范圍內(nèi)、全方位發(fā)揮作用的,實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確、高效的綜合交通運(yùn)輸管理系統(tǒng)。its能有效地利用現(xiàn)有交通設(shè)施、減少交通負(fù)荷和環(huán)境污染、保證交通安全、提高運(yùn)輸效率、促進(jìn)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、提高人民生活質(zhì)量,并以推動(dòng)社會(huì)信息化及形成新產(chǎn)業(yè)而受到各國(guó)的重視。目前已形成世界二十一世紀(jì)的發(fā)展方向。
交通仿真是智能交通領(lǐng)域的重要分支,它是利用最先進(jìn)的計(jì)算機(jī)技術(shù),通過(guò)仿真模擬的方法來(lái)分析交通問(wèn)題,輔助交通管理人員做決策。傳統(tǒng)上,數(shù)學(xué)推導(dǎo)、科學(xué)實(shí)驗(yàn)是進(jìn)行科學(xué)研究、解決科學(xué)問(wèn)題的主要方法。對(duì)于交通問(wèn)題來(lái)說(shuō),由于參與交通的人很多,影響交通出行的因素也很多,人們很難、甚至無(wú)法對(duì)交通問(wèn)題建立精確的數(shù)學(xué)模型。同時(shí),由于安全、法規(guī),以及開(kāi)銷方面的原因,進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)交通實(shí)驗(yàn)通常也是不可行的。而交通仿真恰恰能夠有效地解決上述兩個(gè)方面的困難。
然而,傳統(tǒng)的交通仿真由于設(shè)計(jì)理念上的原因,并不能從根本上有效地解決交通問(wèn)題。這是因?yàn)?交通系統(tǒng)是一個(gè)龐大的復(fù)雜系統(tǒng),必須用對(duì)付復(fù)雜系統(tǒng)的方法來(lái)處理,也就是要用綜合的方法,而不是還原分解的方法來(lái)處理。
城市交通系統(tǒng)是一個(gè)典型的復(fù)雜系統(tǒng):
1)城市交通系統(tǒng)是由經(jīng)濟(jì)、環(huán)境、人口等因素綜合作用的結(jié)果,必須全面綜合地考慮城市交通和這些系統(tǒng)之間的關(guān)系。例如,不能為例城市交通問(wèn)題的解決,而導(dǎo)致城市生態(tài)惡化,危害人居環(huán)境;不能為了城市交通的暢通,阻礙城市社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的健康發(fā)展。我們必須在已有工作的基礎(chǔ)上,突破傳統(tǒng)思維,探索研究此類復(fù)雜系統(tǒng)的新途徑,而基于人工系統(tǒng)的研究方法正是這種有效途徑之一。
2)城市交通問(wèn)題不存在“一勞永逸”的解決方案。城市交通系統(tǒng)涉及人與社會(huì)的動(dòng)態(tài)變化,本身也在不斷變化和發(fā)展之中,不可避免地需要一個(gè)不斷深化地認(rèn)識(shí)過(guò)程,這類系統(tǒng)實(shí)際上不存在精確完備的整體解析模型。因此,無(wú)法“一勞永逸”地解決城市交通問(wèn)題,我們需要基于“不斷探索和改善”的原則,研究建立有效可行的計(jì)算實(shí)驗(yàn)方法體系,為不斷地完善城市交通系統(tǒng)的綜合可持續(xù)發(fā)展方案提供科學(xué)依據(jù)。
3)城市交通問(wèn)題不存在一般意義下的最優(yōu)解,更不存在唯一的最優(yōu)解。首先,基于解析模型的最優(yōu)解與假設(shè)條件直接相關(guān),具有條件敏感性,但對(duì)于城市交通這樣的問(wèn)題,假設(shè)條件與實(shí)際情況往往存在很大差別。其次,解決這些問(wèn)題一般不存在單一的優(yōu)化指標(biāo),而多層次多目標(biāo)優(yōu)化往往導(dǎo)致多個(gè)甚至無(wú)數(shù)個(gè)解決方案,就連采用近似模型的多目標(biāo)優(yōu)化也是如此。再者,對(duì)于這類復(fù)雜系統(tǒng),有時(shí)甚至連確定一個(gè)量化的綜合優(yōu)化指標(biāo)也有困難,特別是由于復(fù)雜系統(tǒng)長(zhǎng)期行為的不可預(yù)測(cè)性,試圖求解其某一最優(yōu)化解決方案本身就是不可行的。因此,我們應(yīng)當(dāng)接受有效解決方案的概念,而且還要接受一般情況下存在多個(gè)有效解決方案的事實(shí)。在這種情況下,我們應(yīng)該利用平行系統(tǒng)方法,追求具有動(dòng)態(tài)適應(yīng)能力的有效解決方案。
基于以上分析,中國(guó)科學(xué)研自動(dòng)化所王飛躍研究員提出了人工交通系統(tǒng)的概念。其基本思想是利用人工社會(huì)的理論與方法,把交通仿真推向更高的層次、獲得更廣的視野。它利用基于代理的建模、面向?qū)ο蟮木幊毯筒⑿蟹植际接?jì)算等方法和技術(shù),“生長(zhǎng)”和“培育”交通系統(tǒng),即“人工交通系統(tǒng)”。
利用人工交通系統(tǒng)解決問(wèn)題的思路跟改革開(kāi)放摸著石頭過(guò)河差不多,不斷探索和改善,使過(guò)程、方法更科學(xué)化、系統(tǒng)化、綜合化,不斷改善探索建立城市交通、物流、生態(tài)綜合發(fā)展的理論和方法體系。
人工交通系統(tǒng)有三個(gè)核心組成部分:
三是平行管理運(yùn)行,虛擬交通系統(tǒng)與實(shí)際交通系統(tǒng)相結(jié)合,直接采集現(xiàn)實(shí)交通數(shù)據(jù),進(jìn)行超前運(yùn)算,以判斷可能發(fā)生的交通事件,提前采取預(yù)防措施,為交通的高效暢通提供保障。
人工交通系統(tǒng)具有以下特點(diǎn):
1)在宏觀認(rèn)識(shí)上,人工交通系統(tǒng)不是單純的討論交通自身的問(wèn)題。相反,人工交通系統(tǒng)將交通看作社會(huì)整體的一個(gè)子系統(tǒng),與經(jīng)濟(jì)、人口、環(huán)境、氣候等子系統(tǒng)具有平等的地位,并將各個(gè)子系統(tǒng)之間的相互銜接、相互聯(lián)系、相互作用和相互影響作為研究的重點(diǎn)之一。
2)在仿真方法上,人工交通系統(tǒng)屬于微觀仿真的范疇,但是不局限于研究局部的交通問(wèn)題。人工交通系統(tǒng)面向大區(qū)域的仿真研究,采用復(fù)雜性科學(xué)中“涌現(xiàn)”的原理,在底層建立單個(gè)交通出行元素的代理模型,通過(guò)大交通區(qū)域內(nèi)單個(gè)代理模型之間的相互作用,“涌現(xiàn)”出宏觀的交通現(xiàn)象。
3)在實(shí)現(xiàn)手段上,人工交通系統(tǒng)不能在單一、孤立的計(jì)算機(jī)上進(jìn)行仿真,要使人工交通系統(tǒng)具備真實(shí)交通系統(tǒng)的分散性和社會(huì)性,必須采用先進(jìn)的分布式計(jì)算方法,如網(wǎng)格和p2p等,在互聯(lián)網(wǎng)上建立結(jié)構(gòu)化、分散化的虛擬交通路網(wǎng)系統(tǒng),并且通過(guò)終端界面將網(wǎng)絡(luò)中的真實(shí)人吸引到人工交通系統(tǒng)的運(yùn)行中來(lái),以使每一個(gè)代理模型具有逼近現(xiàn)實(shí)的社會(huì)屬性。
4)在仿真目的上,人工交通系統(tǒng)不是一味的追求逼近現(xiàn)實(shí)交通環(huán)境和狀態(tài)。除此之外,人工交通系統(tǒng)可以通過(guò)調(diào)整參數(shù)、添加隨機(jī)事件等方法產(chǎn)生現(xiàn)實(shí)交通系統(tǒng)可能但尚未發(fā)生的交通現(xiàn)象,用以制定突發(fā)事故的緊急預(yù)案、交通控制方案的預(yù)評(píng)估以及交通參與人員的培訓(xùn)等等。
人工系統(tǒng)說(shuō)起來(lái)有一點(diǎn)抽象,其實(shí)說(shuō)穿了很簡(jiǎn)單。第一是充分利用計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展,第二是仿真與模擬的常態(tài)化。仿真不再是一個(gè)項(xiàng)目立項(xiàng)前跑一跑看看行不行的手段,仿真要秒秒在、分分在、永遠(yuǎn)在。它是經(jīng)驗(yàn)與知識(shí)的數(shù)字化、動(dòng)態(tài)化和即時(shí)化,使人工影響現(xiàn)實(shí),虛擬影響實(shí)在。
人工交通系統(tǒng)完善之后,人們可以像玩網(wǎng)絡(luò)游戲一樣,作為一個(gè)行人或司機(jī)加入到系統(tǒng)中,不必出門即可體驗(yàn)交通;交警同志可以在人工交通系統(tǒng)中學(xué)習(xí)指揮交通,而不必?fù)?dān)心造成擁堵;交通分析人員可以利用人工交通系統(tǒng)研究各種突發(fā)事故對(duì)交通的影響,而不必?fù)?dān)心人民的生命財(cái)產(chǎn)受到威脅;交通管理和決策人員可以在人工交通系統(tǒng)試驗(yàn)交通政策和方案,而不必承擔(dān)決策失敗的風(fēng)險(xiǎn)。
人工智能總結(jié)論文篇一
隨著新型科技的持續(xù)更新,工程中逐漸應(yīng)用新科技,這也是科技朝著應(yīng)用式與開(kāi)放式方向發(fā)展的開(kāi)始。電子工程在傳統(tǒng)工程基礎(chǔ)上的革新,隨著人工智能化發(fā)展,逐漸轉(zhuǎn)換為信息化產(chǎn)業(yè)鏈接。這一智能化技術(shù)機(jī)械生產(chǎn)明顯減少,經(jīng)濟(jì)效益與產(chǎn)量提升,我國(guó)逐漸進(jìn)入到智能化階段。
(一)發(fā)展歷程
在機(jī)械電子工程發(fā)展初期,主要體現(xiàn)為手工制作,生產(chǎn)力水平較低,資源技術(shù)等對(duì)其發(fā)展產(chǎn)生制約。為了提升生產(chǎn)效率,逐漸朝著機(jī)械工業(yè)方向發(fā)展。
在生產(chǎn)線階段,機(jī)械工程已逐漸發(fā)展到流水線生產(chǎn),實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化大批量生產(chǎn),這一生產(chǎn)模式使勞動(dòng)力得到解放,生產(chǎn)力水平大大提升,同時(shí)生產(chǎn)效率也得到提高。但是仍然存在一些不足,比如,部分生產(chǎn)仍就以進(jìn)口為主,生產(chǎn)成本較大,在市場(chǎng)方面缺少適應(yīng)力;靈活性較差,難以滿足不斷變化的市場(chǎng)需求。
在機(jī)械電子產(chǎn)業(yè)發(fā)展階段中,產(chǎn)品生產(chǎn)能夠適應(yīng)市場(chǎng)的需求,對(duì)于不斷變化的產(chǎn)品需求產(chǎn)業(yè)化發(fā)展能夠滿足。
(二)機(jī)械電子工程主要特征
機(jī)械電子工程是復(fù)雜綜合性學(xué)科,同各類學(xué)科之間都有著密切的聯(lián)系。機(jī)械電子工程發(fā)展要以計(jì)算機(jī)、電子以及機(jī)械為基礎(chǔ),結(jié)合其他學(xué)科做出合理、科學(xué)的設(shè)計(jì)。在設(shè)計(jì)的過(guò)程中,要求每一個(gè)模塊都能夠?qū)崿F(xiàn)有機(jī)結(jié)合,進(jìn)而使得各個(gè)模塊都能將其最大優(yōu)勢(shì)發(fā)揮出來(lái)。機(jī)械電子產(chǎn)品內(nèi)部結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單明了,并不復(fù)雜,無(wú)需復(fù)雜原件的投入,這樣能在一定程度上使產(chǎn)品性能得到提升,進(jìn)而擴(kuò)大消費(fèi)市場(chǎng)。
人工智能是一門復(fù)雜,并且綜合性較強(qiáng)的學(xué)科,所涉及到的學(xué)科比較多。也可以說(shuō),21世紀(jì)人工智能是最偉大學(xué)科之一。人工智能實(shí)現(xiàn)了對(duì)人的智能模擬,并且能通過(guò)計(jì)算機(jī)使認(rèn)得智能化得到進(jìn)一步的延伸,人工智能這門學(xué)科有著較好的發(fā)展?jié)摿ΑH斯ぶ悄茉诎l(fā)展的過(guò)程中主要經(jīng)歷下列幾個(gè)階段。
初步階段。人工智能在17世紀(jì)開(kāi)始發(fā)生萌芽,法國(guó)在這一階段成功誕生世界上的第一部計(jì)算機(jī),這一計(jì)算器只是單純的能進(jìn)行加法簡(jiǎn)單運(yùn)算,但是仍就轟動(dòng)世界,進(jìn)而在世界范圍內(nèi),對(duì)這項(xiàng)技術(shù)開(kāi)始進(jìn)一步研宄。在最初階段,人工智能并沒(méi)有明顯的進(jìn)展,主要是在實(shí)踐的過(guò)程中積累與總結(jié)知識(shí),這為今后人工智能發(fā)展奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
發(fā)展初始階段。美國(guó)人在二十世紀(jì)首次提出人工智能專業(yè)用語(yǔ)。在這個(gè)發(fā)展階段,人工智能主要以證明與闡釋為主要體現(xiàn),在這一時(shí)期對(duì)于人工智能的研宄就是首要任務(wù)。
發(fā)展起伏階段。隨著人們對(duì)于人工智能的不斷深入研宄,人工智能也處于持續(xù)的發(fā)展階段,但是在實(shí)踐過(guò)程中發(fā)現(xiàn),要想使人工智能模仿和人類思維同步是非常困難的。大部分對(duì)于人工智能的科學(xué)研宄僅僅是停留于簡(jiǎn)單映射層面,對(duì)于邏輯思維的研宄仍就沒(méi)有突破性進(jìn)展。不論怎么說(shuō),在發(fā)展的起伏階段,人功能智能也在發(fā)展中得到了技術(shù)創(chuàng)新,特別是在系統(tǒng)方面、計(jì)算機(jī)機(jī)器人以及語(yǔ)言掌握方面取得了較大的成就。
起伏階段發(fā)展以后。在這一階段,人工智能的相關(guān)研究得到了發(fā)展,尤其是第五屆國(guó)際人工智能聯(lián)合會(huì)議的召開(kāi),人工智能逐漸朝著知識(shí)層面的方向發(fā)展,大部分的人工智能研都會(huì)結(jié)合相應(yīng)的知識(shí)工程,在這個(gè)階段中,人工智能發(fā)展的高度是前所未有的,在一定程度上促進(jìn)了人工智能應(yīng)用于實(shí)際工程中。
穩(wěn)步發(fā)展階段。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展,對(duì)于人工智能研宄方向發(fā)生重大轉(zhuǎn)變,由原本的單一主體朝著集中統(tǒng)一主體的方向發(fā)展。關(guān)于人工智能在實(shí)際中的運(yùn)用以及研究,受到了互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的影響。網(wǎng)絡(luò)的普及與快速發(fā)展,在一定程度上促進(jìn)了信息化的發(fā)展,信息在傳送方面發(fā)生率重大性變革。在人們逐漸進(jìn)入信息化社會(huì)后,在信息有效處理方面人工智能的發(fā)展到了重要的作用,在模擬設(shè)計(jì)方面,機(jī)械電子工程的發(fā)展需要人工智能的大力支持。
隨著我國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的持續(xù)發(fā)展,社會(huì)不斷的進(jìn)步,對(duì)于信息人們?cè)絹?lái)越重視。在21世紀(jì),互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)得到快速發(fā)展,同時(shí)信息的傳遞也逐漸注入新鮮血液。互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的普及說(shuō)明人們正朝著信息時(shí)代的方向邁進(jìn),在社會(huì)逐步信息化以后,更加需要有人工智能這一技術(shù)的支持,特別是機(jī)械電子工程發(fā)展中有著重要作用,機(jī)械電子系統(tǒng)本身缺少一定的穩(wěn)定性,這樣在機(jī)械電子工程設(shè)計(jì)方面就有著較大阻礙存在。在現(xiàn)代社會(huì)中,信息的處理量持續(xù)增大,并且較為復(fù)雜,有些時(shí)候需要同時(shí)對(duì)不同類型的信息進(jìn)行處理,所以需要采取人工智能的.支持才能完成信息處理。人工智能主要包含模糊推理系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)這種兩種方法。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)傾向于對(duì)人腦結(jié)構(gòu)的綜合分析,模糊推理系統(tǒng)更加重視對(duì)于語(yǔ)言信號(hào)的分析與理解。隨著現(xiàn)代社會(huì)的發(fā)展,僅僅采取單一的人工智能方法,明顯已經(jīng)無(wú)法適應(yīng)目前社會(huì)中不斷變化的市場(chǎng)需求,所以,對(duì)于人工智能相關(guān)問(wèn)題的研宂正逐漸朝著多方位、全面的人工智能方向轉(zhuǎn)變。多方位全面人工智能系統(tǒng)通過(guò)模糊推理系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)相互統(tǒng)一的方式,揚(yáng)長(zhǎng)補(bǔ)短,將二者有效的結(jié)合起來(lái),使得二者的優(yōu)勢(shì)得到最大程度的發(fā)揮。
智能同機(jī)械電子工程之間在相互影響的過(guò)程中,逐漸產(chǎn)生嶄新的行業(yè)。首先通過(guò)現(xiàn)代科技逐漸,將人工智能融入到機(jī)械電子工程中,使機(jī)械工業(yè)發(fā)展?jié)摿Φ玫匠浞滞诰?。其次隨著機(jī)械電子工程發(fā)展難度的加大,對(duì)于人工智能也就提出來(lái)新的要求,這從某種程度上來(lái)推動(dòng)了人工智能發(fā)展。在將機(jī)械電子工程與人工智能有效結(jié)合的基礎(chǔ)上,促進(jìn)社會(huì)生產(chǎn)力發(fā)展,同時(shí)也能促進(jìn)有關(guān)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展,這種效應(yīng)將會(huì)對(duì)整個(gè)社會(huì)產(chǎn)生一定影響,使我國(guó)經(jīng)濟(jì)得到全面發(fā)展。
人工智能總結(jié)論文篇二
:隨著社會(huì)信息技術(shù)和計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展,人們對(duì)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的需求也原來(lái)越多,這就需要不斷研究計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),由于人工智能在一定程度上成為科學(xué)技術(shù)前言領(lǐng)域,所以世界上各個(gè)國(guó)家對(duì)人工智能的發(fā)展越來(lái)越重視。本文首先分析其所具有的重要意義,然后研究其在應(yīng)用過(guò)程中的作用,提出以下內(nèi)容。
計(jì)算機(jī);人工智能;應(yīng)用;分析
目前由于人工智能的不斷成熟,人們?cè)谏罘矫嬉约肮ぷ鞯倪^(guò)程中,智能化產(chǎn)品隨處可見(jiàn)。這不僅對(duì)人們?cè)诠ぷ髦械男蔬M(jìn)行提高,同時(shí)還對(duì)其生活質(zhì)量進(jìn)行加強(qiáng)。所以人工智能的發(fā)展在一定程度上離不開(kāi)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),只有對(duì)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進(jìn)行相應(yīng)的依靠,才能夠讓人工智能研究出更多的成果。
由于計(jì)算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)信息安全問(wèn)題在一定程度上是人們目前比較關(guān)注的一個(gè)重要問(wèn)題。在網(wǎng)絡(luò)管理系統(tǒng)應(yīng)用中,其網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控以及網(wǎng)絡(luò)控制是其比較重要的功能,信息能夠及時(shí)有效的獲取以及正確的處理對(duì)其起著決定性作用。所以,對(duì)計(jì)算機(jī)技術(shù)智能化進(jìn)行實(shí)現(xiàn)是比較必要的。由于計(jì)算機(jī)得到了不斷的深入以及管廣泛的運(yùn)用,在一定程度上導(dǎo)致用戶對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全在管理方面的需求比較高,對(duì)自身的信息安全進(jìn)行有效的保證。目前網(wǎng)絡(luò)犯罪現(xiàn)象比較多,計(jì)算機(jī)只有在具備較快的反應(yīng)力和靈敏觀察力的狀況下,才能夠?qū)τ脩粜畔⑦M(jìn)行侵犯的違法活動(dòng)進(jìn)行及時(shí)遏制。充分的利用人工智能技術(shù),建立起相對(duì)較系統(tǒng)化的管理,讓其不僅對(duì)信息進(jìn)行自動(dòng)的收集,同時(shí)還能夠?qū)W(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)的故障進(jìn)行及時(shí)診斷,對(duì)網(wǎng)絡(luò)故障及時(shí)遏制,運(yùn)用有效的措施對(duì)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)進(jìn)行及時(shí)的恢復(fù),保證用戶信息的安全。計(jì)算機(jī)技術(shù)在發(fā)展的過(guò)程中對(duì)人工智能應(yīng)用起著決定性作用,人工智能技術(shù)也在一定程度上對(duì)計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展起著促進(jìn)作用。不斷的跟蹤動(dòng)態(tài)化信息,為用戶提供準(zhǔn)確的信息資源??偟膩?lái)說(shuō),計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)在管理的過(guò)程中有效的運(yùn)用人工智能,對(duì)網(wǎng)絡(luò)管理水平進(jìn)行不斷的提高。
2.1安全管理應(yīng)用
網(wǎng)絡(luò)安全所具有的漏洞相對(duì)比較多,用戶在網(wǎng)絡(luò)中自身的資料信息安全是現(xiàn)階段人們比較關(guān)注以及重視的主要問(wèn)題。在對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全進(jìn)行管理時(shí),可以對(duì)人工智能技術(shù)進(jìn)行充分的運(yùn)用,在一定程度上能夠?qū)τ脩糇陨淼碾[身進(jìn)行有效的保護(hù)。主要表現(xiàn)為:一是,智能防火墻的應(yīng)用;二是,智能反應(yīng)垃圾郵件方面;三是,入侵檢測(cè)方面等。智能防護(hù)墻主要應(yīng)用的就是智能化識(shí)別技術(shù),通過(guò)概率以及統(tǒng)計(jì)方式、決策方法和計(jì)算等對(duì)信息數(shù)據(jù)不僅進(jìn)行有效的識(shí)別,同時(shí)還能對(duì)其相應(yīng)的處理,對(duì)匹配檢查過(guò)程中需要的計(jì)算進(jìn)行消除,充分認(rèn)識(shí)網(wǎng)絡(luò)行為特征值,訪問(wèn)可以直接進(jìn)行控制,把存在的網(wǎng)絡(luò)及時(shí)發(fā)現(xiàn),攔截以及阻止有害信息的彈出。智能防火墻能夠在一定程度上避免網(wǎng)絡(luò)站點(diǎn)受到黑客的攻擊,遏制病毒傳播,對(duì)相關(guān)局域網(wǎng)進(jìn)行相應(yīng)的管理和控制,反之就會(huì)導(dǎo)致病毒以及木馬的傳播。在智能防火墻中,比較重要的就是入侵檢測(cè),它屬于防護(hù)墻后的.第二安全閘門,在對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全保證方面起著重要的作用。針對(duì)入侵檢測(cè)技術(shù)而言,主要能夠在一定程度上對(duì)網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的分析,并且對(duì)其進(jìn)行及時(shí)的處理,把部分?jǐn)?shù)據(jù)過(guò)濾出去,數(shù)據(jù)檢測(cè)后的報(bào)告分析報(bào)告給用戶。入侵檢測(cè)在對(duì)網(wǎng)絡(luò)性能不產(chǎn)生影響的前提下監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò),為操作上的失誤以及內(nèi)外部攻擊提供一定的保護(hù)。針對(duì)智能型反垃圾而言,其自身的郵件系統(tǒng)能夠?qū)τ脩羿]箱進(jìn)行有效的監(jiān)測(cè),對(duì)郵箱進(jìn)行相應(yīng)識(shí)別,把郵箱中存在的垃圾充分的篩選出來(lái)。如果郵件進(jìn)入郵箱后,就會(huì)進(jìn)行掃描郵箱,在一定程度上把垃圾郵箱的分類信息發(fā)給用戶,提醒用戶要對(duì)其進(jìn)行及時(shí)的處理,避免給郵箱安全帶來(lái)影響。
2.2人工智能agent技術(shù)應(yīng)用分析
針對(duì)人工智能agent技術(shù)而言,它屬于人工智能代理的一種技術(shù),屬于不同部分所組成的軟件實(shí)體,包括:一是,知識(shí)域庫(kù);二是數(shù)據(jù)庫(kù);三是解釋推理器;四是各個(gè)agent之間的通訊部分等。人工智能agent技術(shù)通過(guò)任何一個(gè)agent域庫(kù)對(duì)新數(shù)據(jù)的相關(guān)信息進(jìn)行處理,并且溝通以至完成任務(wù)。人工智能agent技術(shù)能夠在一定程度上通過(guò)用戶自定義對(duì)信息獲得自動(dòng)搜索,然后將其發(fā)送到指定位置。人們通過(guò)agent技術(shù)得到人性化服務(wù)。例如:用戶在用電腦查相關(guān)信息時(shí),該技術(shù)不僅能對(duì)信息進(jìn)行處理,同時(shí)還能夠進(jìn)行有效的分析,最后把有用的信息出題給用戶,充分節(jié)省用戶的時(shí)間。agent技術(shù)為用戶在日常生活中提供相應(yīng)的服務(wù),例如:在網(wǎng)上進(jìn)行購(gòu)物以及會(huì)議等方面的安排。它不僅自主性以及學(xué)習(xí)性,讓計(jì)算機(jī)對(duì)用戶所分配的任務(wù)自動(dòng)完成,進(jìn)一步推動(dòng)機(jī)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展。
2.3在網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)管理以及評(píng)價(jià)過(guò)程中的應(yīng)用分析
針對(duì)網(wǎng)絡(luò)管理系統(tǒng)來(lái)說(shuō),其智能化在一定程度上需要人工技能的不斷發(fā)展。在對(duì)網(wǎng)絡(luò)綜合管理系統(tǒng)進(jìn)行建立的過(guò)程中,不僅可以對(duì)人工智能中的專家知識(shí)庫(kù)進(jìn)行充分的利用,同時(shí)還能夠?qū)Υ嬖诘募夹g(shù)問(wèn)題進(jìn)行有效的解決和處理。網(wǎng)絡(luò)存在著動(dòng)態(tài)以及變化性,所以,網(wǎng)絡(luò)在管理的過(guò)程中會(huì)面臨著困難,這就需要對(duì)網(wǎng)絡(luò)管理技術(shù)人工智能化進(jìn)行實(shí)現(xiàn)。在人工智能技術(shù)中,其專家知識(shí)庫(kù)主要指的就是把各個(gè)相關(guān)領(lǐng)域?qū)<业闹R(shí)以及經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行相應(yīng)的結(jié)語(yǔ)出來(lái),錄入系統(tǒng)中,只有這樣才能形成比較完善的知識(shí)庫(kù)系統(tǒng),促進(jìn)智能計(jì)算機(jī)程序的發(fā)展和提高。如果遇到某個(gè)領(lǐng)域問(wèn)題的過(guò)程中,要充分利用專家經(jīng)驗(yàn)程序?qū)ζ溥M(jìn)行及時(shí)的處理。專家知識(shí)經(jīng)驗(yàn)系統(tǒng)促進(jìn)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)管理得到順利開(kāi)展的同時(shí),對(duì)系統(tǒng)評(píng)價(jià)相關(guān)進(jìn)行工作不斷的提高和加強(qiáng)。
科學(xué)技術(shù)在發(fā)展的同時(shí),也促進(jìn)人工智能技術(shù)的提高,計(jì)算機(jī)在網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中得到了比較多的需求,在一定程度上提高其應(yīng)用范圍和領(lǐng)域,因此可以看出,人工智能其應(yīng)用發(fā)展前景是比較廣泛的,人類對(duì)人工智能技術(shù)的進(jìn)一步研究,會(huì)在未來(lái)開(kāi)創(chuàng)出更多的應(yīng)用領(lǐng)域。
人工智能總結(jié)論文篇三
摘要:電氣工程及其自動(dòng)化的實(shí)現(xiàn),從根本上促進(jìn)我國(guó)電氣產(chǎn)業(yè)迅速發(fā)展,滿足人們的日常生活需求。但在實(shí)際的自動(dòng)化發(fā)展過(guò)程中,還存在一些不足之處影響電氣工程的生產(chǎn)效率,難以滿足當(dāng)前時(shí)代的需求,基于此,作者結(jié)合自身經(jīng)驗(yàn),對(duì)電氣工程及其自動(dòng)化發(fā)展的現(xiàn)狀,及其中存在的問(wèn)題及解決措施進(jìn)行有效的分析,以供相關(guān)人員參考,為其提供借鑒。
關(guān)鍵詞:電氣工程;自動(dòng)化;問(wèn)題
引言
隨著時(shí)代不斷發(fā)展,信息技術(shù)、電氣工程自動(dòng)化技術(shù)逐漸被廣泛應(yīng)用。受生產(chǎn)力水平提升的影響,人們對(duì)于電氣工程及其自動(dòng)化的要求也不斷提升,以滿足時(shí)代發(fā)展,但實(shí)際上,現(xiàn)階段電氣工程及其自動(dòng)化中存在諸多問(wèn)題,其技術(shù)水平與社會(huì)生產(chǎn)力發(fā)展需求未能有效的相適應(yīng),難以滿足當(dāng)前社會(huì)的需求。
1我國(guó)電氣工程及其自動(dòng)化現(xiàn)狀分析
電氣工程及其自動(dòng)化屬于新型的技術(shù),具有較強(qiáng)的綜合性,直接影響我國(guó)工業(yè)的生產(chǎn)水平,并與人們的日常生活息息相關(guān)?,F(xiàn)階段,我國(guó)電氣工程技術(shù)不斷創(chuàng)新發(fā)展,從根本上帶動(dòng)電氣工程及其自動(dòng)化領(lǐng)域發(fā)展,并促使其逐漸向高新技術(shù)轉(zhuǎn)化,擴(kuò)大技術(shù)的應(yīng)用范圍,從整體上促進(jìn)國(guó)民經(jīng)濟(jì)提升。實(shí)際上,電氣工程及其自動(dòng)化屬于現(xiàn)代電氣信息領(lǐng)域,其涵蓋內(nèi)容非常廣泛,包括與電氣工程相關(guān)的所有工程,并在多個(gè)領(lǐng)域中進(jìn)行應(yīng)用,例如,工業(yè)領(lǐng)域、軍事領(lǐng)域、農(nóng)業(yè)領(lǐng)域等,對(duì)我國(guó)的工業(yè)與社會(huì)發(fā)展起到積極的促進(jìn)作用,同時(shí),電氣工程及其自動(dòng)化技術(shù)的創(chuàng)新與發(fā)展對(duì)于人們的日常生活方式與生產(chǎn)方式也產(chǎn)生影響,以推動(dòng)國(guó)民經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定發(fā)展[1]。
2我國(guó)電氣工程及其自動(dòng)化中存在的問(wèn)題
2.1電氣工程能源損耗問(wèn)題
在電氣工程及其自動(dòng)化的實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中,受自身的工作性質(zhì)與設(shè)備影響,存在能源損耗問(wèn)題,直接造成能源浪費(fèi),加劇現(xiàn)階段我國(guó)能源緊缺的壓力,與當(dāng)前的節(jié)能減排理念相悖,不符合可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略的實(shí)施,同時(shí)提升了工業(yè)生產(chǎn)的成本支出,降低了經(jīng)濟(jì)效益。
2.2電氣系統(tǒng)的集成化不高
現(xiàn)階段,受時(shí)代發(fā)展與實(shí)際需求的影響,促使電氣工程自動(dòng)化系統(tǒng)逐漸向集成化方向發(fā)展,以滿足當(dāng)前時(shí)代的要求,但由于我國(guó)電氣集成化起步較晚,當(dāng)前的集成化水平較低,處于獨(dú)立自動(dòng)化階段,影響信息與資源的共享。
2.3電氣工程自動(dòng)化系統(tǒng)難以統(tǒng)一
為了滿足當(dāng)前的發(fā)展需求,電氣工程要利用先進(jìn)的技術(shù),構(gòu)建完善合理的自動(dòng)化系統(tǒng),以此提升工作效率,但受多種因素影響,系統(tǒng)難以進(jìn)行合理的統(tǒng)一,缺乏兼容性,降低了系統(tǒng)的工作效率。
2.4電氣工程質(zhì)量達(dá)不到要求
電氣工程的質(zhì)量直接影響其使用壽命,但受實(shí)際的工程質(zhì)量管理工作影響,以及工作人員自身的管理水平偏低、管理意識(shí)落后等因素的影響,導(dǎo)致電氣工程質(zhì)量經(jīng)常達(dá)不到實(shí)際的要求,質(zhì)量管理效率不高。
3現(xiàn)階段我國(guó)電氣工程及其自動(dòng)化中存在問(wèn)題的解決措施
3.1合理對(duì)電氣工程進(jìn)行節(jié)能設(shè)計(jì)
在當(dāng)前的時(shí)代背景下,工作人員應(yīng)重視電氣工程的能源損耗問(wèn)題,利用先進(jìn)的技術(shù)手段,降低能源消耗,以滿足當(dāng)前可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略,緩解我國(guó)能源與資源緊缺問(wèn)題。例如,利用合理的技術(shù)手段,優(yōu)化電氣工程的節(jié)能設(shè)計(jì),從根本上降低能源的不必要浪費(fèi),降低成本的支出。在實(shí)際的節(jié)能設(shè)計(jì)優(yōu)化過(guò)程中,工作人員應(yīng)結(jié)合實(shí)際情況,以工作最基本要求為基礎(chǔ),對(duì)非重點(diǎn)環(huán)節(jié)進(jìn)行有效的改良,如,對(duì)現(xiàn)階段的變壓器進(jìn)行改良,選擇繞組阻值較小的供電系統(tǒng)變壓器,以此來(lái)降低變壓器的能源損耗,從而減少不必要的損失浪費(fèi),達(dá)到節(jié)能的目的,促使我國(guó)電氣工程實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。
3.2從整體上提升電氣工程自動(dòng)化系統(tǒng)的集成化水平
提升工作人員自身的專業(yè)水平與能力,利用工作人員的專業(yè)技術(shù),建立完善的系統(tǒng)平臺(tái),并充分發(fā)揮其創(chuàng)新意識(shí)與主觀意識(shí),從根本上滿足實(shí)際的集成化需求,具體來(lái)說(shuō),主要從以下兩方面入手:一方面,完善電氣工程系統(tǒng)的兼容性,保證系統(tǒng)軟硬件在交換過(guò)程中具有統(tǒng)一的接口,從而實(shí)現(xiàn)信息數(shù)據(jù)的共享;另一方面,提升各功能與系統(tǒng)之間的鏈接效率,從整體上降低電氣工程自動(dòng)化系統(tǒng)的運(yùn)行成本,從而促使減少設(shè)計(jì)成本的支出,以滿足當(dāng)前時(shí)代的需求。
3.3構(gòu)建科學(xué)合理、統(tǒng)一的電氣自動(dòng)化系統(tǒng)
構(gòu)建科學(xué)合理、統(tǒng)一的電氣自動(dòng)化系統(tǒng)是電氣工程未來(lái)發(fā)展的主要方向與趨勢(shì),以此來(lái)提升電氣工程的整體質(zhì)量。具體來(lái)說(shuō),主要包含以下幾方面:首先,積極引進(jìn)先進(jìn)的技術(shù),以先進(jìn)的電氣自動(dòng)化技術(shù)為基礎(chǔ),構(gòu)建完善的系統(tǒng),從而提升整體的管理水平;其次,引進(jìn)先進(jìn)的設(shè)計(jì)理念,完善現(xiàn)階段電氣自動(dòng)化系統(tǒng),改善其中的不合理之處,并針對(duì)現(xiàn)階段的企業(yè)不同需求進(jìn)行個(gè)性化開(kāi)發(fā);最后,實(shí)現(xiàn)信息資源的有效共享,促進(jìn)我國(guó)電氣工程領(lǐng)域穩(wěn)定發(fā)展,跟上時(shí)代發(fā)展的步伐[2]。
3.4重視對(duì)電氣工程的質(zhì)量管理
重視對(duì)電氣工程的質(zhì)量管理,可以從根本上提升電氣工程質(zhì)量與使用壽命,并保證工程使用安全。具體來(lái)說(shuō),可以從以下幾方面入手:首先,加強(qiáng)工作管理人員對(duì)電氣工程質(zhì)量管理的重視力度,認(rèn)識(shí)到管理的重要性,以此來(lái)保證工程質(zhì)量;其次,加強(qiáng)現(xiàn)階段工作人員自身的專業(yè)水平與能力,通過(guò)定期的培訓(xùn),強(qiáng)化工作人員的專業(yè)水平與技術(shù)理念,利用其良好的綜合素養(yǎng),提升質(zhì)量管理效率;然后,加強(qiáng)對(duì)電氣工程施工材料的管理,保證材料的質(zhì)量,從而提升電氣工程的質(zhì)量;最后,重視對(duì)各個(gè)施工環(huán)節(jié)的質(zhì)量管理,通過(guò)合理的監(jiān)督與管理,保證施工的規(guī)范性,并以其整體質(zhì)量為基礎(chǔ),適當(dāng)對(duì)施工進(jìn)度進(jìn)行合理的調(diào)整,以此來(lái)保證施工的整體進(jìn)度。
4結(jié)論
綜上所述,電氣工程及其自動(dòng)化中存在的問(wèn)題,直接影響電氣工程的整體質(zhì)量與效率,因此,工作人員應(yīng)積極引進(jìn)先進(jìn)的技術(shù)與設(shè)備,通過(guò)不斷的革新與發(fā)展,合理的進(jìn)行資源節(jié)約,降低成本的支出,以此來(lái)獲取可觀的經(jīng)濟(jì)效益。同時(shí),加強(qiáng)對(duì)電氣工程的研究力度,不斷提升其技術(shù)水平,從而推動(dòng)我國(guó)電氣工程及其自動(dòng)化領(lǐng)域穩(wěn)定發(fā)展。
參考文獻(xiàn):
[1]宋海南.電氣工程及其自動(dòng)化中存在的問(wèn)題及解決措施[j].南方農(nóng)機(jī),20xx,47(11):134+148.
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人工智能總結(jié)論文篇四
人工智能(artificialintelligence),英文縮寫為ai,也稱機(jī)器智能?!叭斯ぶ悄堋币辉~最初是在1956年的dartmouth學(xué)會(huì)上提出的。它是計(jì)算機(jī)科學(xué)、控制論、信息論、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、語(yǔ)言學(xué)等多種學(xué)科互相滲透而發(fā)展起來(lái)的一門綜合性學(xué)科。從計(jì)算機(jī)應(yīng)用系統(tǒng)的角度出發(fā),人工智能是研究如何制造智能機(jī)器或智能系統(tǒng)來(lái)模擬人類智能活動(dòng)的能力,以延伸人們智能的科學(xué)。
人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支,它企圖了解智能的實(shí)質(zhì),并生產(chǎn)出一種新的能與人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器。人工智能的發(fā)展史是和計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展史聯(lián)系在一起的,目前能夠用來(lái)研究人工智能的主要物質(zhì)手段以及能夠?qū)崿F(xiàn)人工智能技術(shù)的機(jī)器就是計(jì)算機(jī),人工智能在21世紀(jì)必將為發(fā)展國(guó)民經(jīng)濟(jì)和改善人類生活做出更大的貢獻(xiàn)。
事物的發(fā)展都是曲折的,人工智能的發(fā)展也是如此。人工智能的發(fā)展歷程大致可以劃分為以下五個(gè)階段:
第一階段:20世紀(jì)50年代,人工智能的興起和冷落。人工智能概念在1956年首次提出后,相繼出現(xiàn)了一批顯著的成果,如機(jī)器定理證明、跳棋程序、通用問(wèn)題s求解程序、lisp表處理語(yǔ)言等。但是由于消解法推理能力有限以及機(jī)器翻譯等的失敗,使人工智能走入了低谷。這一階段的特點(diǎn)是重視問(wèn)題求解的方法,而忽視了知識(shí)的重要性。
第二階段:60年代末到70年代,專家系統(tǒng)出現(xiàn),使人工智能研究出現(xiàn)新高潮。dendral化學(xué)質(zhì)譜分析系統(tǒng)、mycin疾病診斷和治療系統(tǒng)、prospectior探礦系統(tǒng)、hearsay—ii語(yǔ)音理解系統(tǒng)等專家系統(tǒng)的研究和開(kāi)發(fā),將人工智能引向了實(shí)用化。并且,1969年成立了國(guó)際人工智能聯(lián)合會(huì)議(internationaljointconferencesonartificialintelligence即ijcai)。
第三階段:80年代,隨著第五代計(jì)算機(jī)的研制,人工智能得到了飛速的發(fā)展。日本在1982年開(kāi)始了“第五代計(jì)算機(jī)研制計(jì)劃”,即“知識(shí)信息處理計(jì)算機(jī)系統(tǒng)kips”,其目的是使邏輯推理達(dá)到數(shù)值運(yùn)算那么快。雖然此計(jì)劃最終失敗,但它的開(kāi)展形成了一股研究人工智能的熱潮。
第四階段:80年代末,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)飛速發(fā)展,。1987年,美國(guó)召開(kāi)第一次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)國(guó)際會(huì)議,宣告了這一新學(xué)科的誕生。此后,各國(guó)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的投資逐漸增加,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迅速發(fā)展起來(lái)。
第五階段:90年代,人工智能出現(xiàn)新的研究高潮。由于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)特別是國(guó)際互連網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展,人工智能開(kāi)始由單個(gè)智能主體研究轉(zhuǎn)向基于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的分布式人工智能研究。不僅研究基于同一目標(biāo)的分布式問(wèn)題求解,而且研究多個(gè)智能主體的多目標(biāo)問(wèn)題求解,將人工智能更面向?qū)嵱?。另外,由于hopfield多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的提出,使人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究與應(yīng)用出現(xiàn)了欣欣向榮的景象。
1、人工智能在管理系統(tǒng)中的應(yīng)用
人工智能應(yīng)用于企業(yè)管理的意義主要不在于提高效率,而是用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)人們非常需要做,但工業(yè)工程信息技術(shù)是靠人工卻做不了或是很難做到的事情。把人工智能應(yīng)用于企業(yè)管理中,以數(shù)據(jù)管理和處理為中心,圍繞企業(yè)的核心業(yè)務(wù)和主導(dǎo)流程建立若干個(gè)主題數(shù)據(jù)庫(kù),而所有的應(yīng)用系統(tǒng)應(yīng)該圍繞主題數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)建立和運(yùn)行。也就是說(shuō),將企業(yè)各部門的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一集成管理,搭建人工智能的應(yīng)用平臺(tái),使之成為企業(yè)管理與決策中的關(guān)鍵因子,這些正體現(xiàn)了人工智能在企業(yè)管理中的巨大價(jià)值。
2、人工智能在工程領(lǐng)域中的應(yīng)用
人工智能在地質(zhì)勘探、石油化工等工程領(lǐng)域也發(fā)揮著非常重要的作用。早在1978年,美國(guó)斯坦福國(guó)際研究所就研發(fā)制成礦藏勘探和評(píng)價(jià)專家系統(tǒng)“prospector”,該系統(tǒng)用于勘探評(píng)價(jià)、區(qū)域資源估值和鉆井井位選擇等,是工程領(lǐng)域的首個(gè)人工智能專家系統(tǒng),其發(fā)現(xiàn)了一個(gè)鉬礦沉積,價(jià)值超過(guò)1億美元。
3、人工智能在技術(shù)研究中的應(yīng)用
人工智能在電子技術(shù)領(lǐng)域的應(yīng)用可謂由來(lái)已久。隨著網(wǎng)絡(luò)的迅速發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的安全已經(jīng)成了人們關(guān)心的重點(diǎn),因此必須在傳統(tǒng)技術(shù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)的`改進(jìn)和變更,大力發(fā)展數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、人工免疫技術(shù)等高效的ai技術(shù),開(kāi)發(fā)更高級(jí)的ai通用與專用語(yǔ)言和應(yīng)用環(huán)境以及開(kāi)發(fā)專用機(jī)器,而人工智能技術(shù)則為其提供了一定的可能。
人工智能的近期研究目標(biāo)在于建造智能計(jì)算機(jī),用以代替人類去從事各種復(fù)雜的腦力勞動(dòng)。正是根據(jù)這一近期研究目標(biāo),人們才把人工智能理解為計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支。當(dāng)然,人工智能還有它的遠(yuǎn)期研究目標(biāo),即探究人類智能和機(jī)器智能的基本原理,研究用自動(dòng)機(jī)(automata)模擬人類的思維過(guò)程和智能行為。這個(gè)長(zhǎng)期目標(biāo)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出計(jì)算機(jī)科學(xué)的范疇,幾乎涉及自然科學(xué)和社會(huì)科學(xué)的所有學(xué)科。如今,人工智能已經(jīng)進(jìn)入了21世紀(jì),其必將為發(fā)展國(guó)民經(jīng)濟(jì)和改善人類生活做出更大的貢獻(xiàn)。但是,從人工智能目前的發(fā)展現(xiàn)狀來(lái)看,其研究也存在一定的問(wèn)題,這些主要表現(xiàn)在以下三個(gè)方面:
1、宏觀與微觀隔離
一方面是哲學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、思維科學(xué)和心理學(xué)等學(xué)科所研究的智能層次太高、太抽象;另一方面是人工智能邏輯符號(hào)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和行為主義所研究的智能層次太低。這兩方面之間相距太遠(yuǎn),中間還有許多層次尚待研究,目前還無(wú)法把宏觀與微觀有機(jī)地結(jié)合起來(lái)和相互滲透。
2、全局與局部割裂
人工智能是腦系統(tǒng)的整體效應(yīng),有著豐富的層次和多個(gè)側(cè)面。但是,符號(hào)主義只抓住人腦的抽象思維特性;連接主義只模仿人的形象思維特性;行為主義則著眼于人類智能行為特性及其進(jìn)化過(guò)程。這就導(dǎo)致了三者之間存在著明顯的局限性。因此,必須從多層次、多因素、多維和全局觀點(diǎn)來(lái)研究人工智能,才能克服上述局限。
3、理論與實(shí)際脫節(jié)
大腦的實(shí)際工作,在宏觀上已知道不少;但是智能的千姿百態(tài),變幻莫測(cè),復(fù)雜的難以理出頭緒。在微觀上,我們對(duì)大腦的工作機(jī)制知之甚少,似是而非,這也使我們難以找出規(guī)律。在這種背景下提出的各種人工智能理論,只是部分人的主觀猜想,能在某些方面表現(xiàn)出“智能”就已經(jīng)算是相當(dāng)?shù)某晒Α?BR> 人工智能一直處于計(jì)算機(jī)技術(shù)的前沿,其研究的理論和發(fā)現(xiàn)在很大程度上將決定計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展方向。人工智能研究與應(yīng)用雖取得了不少成果,但離全面推廣應(yīng)用還有很大的距離,還有許多問(wèn)題有待解決,且需要多學(xué)科的研究專家共同合作。因此,要想從根本上了解人腦的結(jié)構(gòu)和功能,完成人工智能的研究任務(wù),就必須去尋找和建立更新的人工智能框架和理論體系,進(jìn)而為人工智能的進(jìn)一步發(fā)展奠定堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。我們堅(jiān)信在不久的將來(lái),人工智能技術(shù)的應(yīng)用與發(fā)展必將會(huì)給人們的生活、工作和教育等帶來(lái)更大的影響。
人工智能總結(jié)論文篇五
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(dòng)化控制系統(tǒng)中的應(yīng)用也日益廣泛。因此,在電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)中,為提高生產(chǎn)力水平、方便人們?nèi)粘I?,需要加大?duì)人工智能技術(shù)的應(yīng)用研究,實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化體系的升級(jí)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(dòng)化控制中人工智能技術(shù)的應(yīng)用對(duì)策,最終提高經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。
電氣自動(dòng)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(huì)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(dòng)化和智能化。研究人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化控制中的應(yīng)用,有助于推動(dòng)電氣系統(tǒng)自動(dòng)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(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。
人工智能是一門新型的計(jì)算機(jī)科學(xué),介于自然科學(xué)和社會(huì)科學(xué)邊緣之間,研究對(duì)象主要是智能搜索、邏輯程序設(shè)計(jì)、自然語(yǔ)言問(wèn)題和感知問(wèn)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(guò)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(duì)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(duì)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(jì)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(duì)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(gè)方面:是機(jī)械的無(wú)意識(shí)的物理過(guò)程;無(wú)社會(huì)性;不具備人類意識(shí)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(dòng)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(shí),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。
近年來(lái),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(duì)其在電氣自動(dòng)化系統(tǒng)中的應(yīng)用開(kāi)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(jì)、事故及故障診斷和電氣控制過(guò)程中的監(jiān)控預(yù)警等工作。首先,在電氣自動(dòng)化系統(tǒng)中電氣設(shè)備的設(shè)計(jì)方面,設(shè)備的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)較為繁瑣復(fù)雜,涉及面較廣,要求操作設(shè)計(jì)人員具備較多的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。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(shì),做好預(yù)警監(jiān)控工作。最后,在電氣控制過(guò)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。
根據(jù)上部分分析的人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)的應(yīng)用現(xiàn)狀,可知為實(shí)現(xiàn)電氣自動(dòng)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(duì)策主要有以下三個(gè)方面:應(yīng)用于電氣設(shè)備設(shè)計(jì)、應(yīng)用于事故及故障診斷和應(yīng)用于電氣控制過(guò)程。
3.1 應(yīng)用于電氣設(shè)備設(shè)計(jì)
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(shí)和技藝才能真正實(shí)現(xiàn)電氣自動(dòng)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(jì)中應(yīng)用人工智能技術(shù),可以簡(jiǎn)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(jì)團(tuán)隊(duì),這是電氣自動(dòng)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(jì)工作,尤其是結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)工作。具體來(lái)說(shuō),人工智能技術(shù)在進(jìn)行電氣設(shè)備設(shè)計(jì)時(shí)主要是采用遺傳算法升級(jí)計(jì)算機(jī)系統(tǒng),全面提高產(chǎn)品的研發(fā)、設(shè)計(jì)和生產(chǎn),優(yōu)化設(shè)計(jì)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(duì)電氣自動(dòng)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(shí)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(duì)策。而在電氣設(shè)備運(yùn)行時(shí),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(wú)法及時(shí)確定故障的性質(zhì)和部位,將會(huì)給員工的人身安全帶來(lái)威脅,企業(yè)也會(huì)承受較大的經(jīng)濟(jì)損失。因此,及時(shí)判斷分析事故并做好故障診斷工作,是一項(xiàng)至關(guān)重要的工作??梢栽趥鹘y(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(shuō),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(shí)保證診斷的精確性,也可以在對(duì)發(fā)動(dòng)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(shí)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(guò)程
人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)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(dòng)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(dòng)化控制過(guò)程中,由于過(guò)程的繁瑣復(fù)雜操作人員容易出現(xiàn)錯(cuò)誤,而采取人工智能化技術(shù)則可以避免這些人為錯(cuò)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?,F(xiàn)在最常用的技術(shù)方式是模糊控制,通過(guò)模糊控制借助直流電和交流電的傳動(dòng)最終實(shí)現(xiàn)電氣自動(dòng)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(lái)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(duì)電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)的遠(yuǎn)程操作控制。具體來(lái)說(shuō),是通過(guò)采用人工智能技術(shù)預(yù)先設(shè)計(jì)好的既定程序控制操作過(guò)程,實(shí)現(xiàn)設(shè)備智能化,及時(shí)掌控全局。
綜上所述,電氣自動(dòng)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(dòng)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(dòng)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。
人工智能總結(jié)論文篇六
人工智能是一門交叉性的前沿學(xué)科,也是一門極富挑戰(zhàn)性的科學(xué)。人工智能技術(shù)和理論在一定程度上代表了信息技術(shù)的發(fā)展方向,所以對(duì)其人才的培養(yǎng)也是重中之重。
人工智能;信息技術(shù);智能教育
人工智能是多種學(xué)科相互滲透而發(fā)展起來(lái)的交叉性學(xué)科,其涉及計(jì)算機(jī)科學(xué)、信息論、數(shù)學(xué)、哲學(xué)和認(rèn)知科學(xué)、心理學(xué)、控制論、不定性論、神經(jīng)生理學(xué)、語(yǔ)言學(xué)等多種學(xué)科。隨著科技的飛速發(fā)展和人工智能技術(shù)應(yīng)用的不斷擴(kuò)延,其涉及的學(xué)科領(lǐng)域?qū)⒂鷣?lái)愈多,它已和人們的學(xué)習(xí)、生活息息相關(guān),時(shí)代和社會(huì)需要此方面的大量人才。在高中信息技術(shù)課中開(kāi)設(shè)人工智能初步模塊是十分必要的,本文擬從其發(fā)展現(xiàn)狀、存在問(wèn)題等幾個(gè)方面對(duì)我國(guó)高中信息課程中人工智能教育做一下探討。
(1)人工智能定義
人工智能(ai,artificial intelligence)是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支,己成為一門具有廣泛應(yīng)用的交叉學(xué)科和前沿學(xué)科。它研究如何用計(jì)算機(jī)模擬人腦所從事的推理、證明、識(shí)別、理解、設(shè)計(jì)、學(xué)習(xí)、規(guī)劃以及問(wèn)題求解等思維活動(dòng),來(lái)解決人類專家才能解決的復(fù)雜問(wèn)題,例如咨詢、探測(cè)、診斷、策劃等。
(2)開(kāi)設(shè)人工智能課程的意義
現(xiàn)實(shí)世界的問(wèn)題可以按照結(jié)構(gòu)化程度劃分成三個(gè)層次:結(jié)構(gòu)化問(wèn)題,是能用形式化(或稱公式化)方法描述和求解的一類問(wèn)題;非結(jié)構(gòu)化問(wèn)題難以用確定的形式來(lái)描述,主要根據(jù)經(jīng)驗(yàn)來(lái)求解;半結(jié)構(gòu)化問(wèn)題則介于上述兩者之間。
將人工智能課程引入到我國(guó)現(xiàn)行的教育中,可以讓學(xué)生在了解人工智能基本語(yǔ)言特征、理解智能化問(wèn)題求解的基本策略過(guò)程中,體驗(yàn)、認(rèn)識(shí)人工智能技術(shù)的同時(shí)獲得對(duì)非結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化問(wèn)題解決過(guò)程的了解,從而使學(xué)生了解計(jì)算機(jī)解決問(wèn)題方法的多樣性,培養(yǎng)學(xué)生的多種思維方式,更好的解決現(xiàn)實(shí)問(wèn)題。
目前,該學(xué)科的教育正處于摸索階段,由于中學(xué)信息技術(shù)師資水平、學(xué)校硬軟件設(shè)備等條件的制約,我國(guó)尚未在中學(xué)專門開(kāi)設(shè)獨(dú)立的人工智能類課程,internet上與人工智能教育相關(guān)的中文信息資源也十分貧乏,在教學(xué)環(huán)境上大致存在以下問(wèn)題:
(一)教學(xué)條件參差不齊
開(kāi)設(shè)好人工智能課程,就要求安排更多的實(shí)踐課程和活動(dòng)來(lái)增強(qiáng)課程的趣味性,讓廣大師生切實(shí)體會(huì)到人工智能對(duì)我們生活的影響。這些活動(dòng)大部分要求上機(jī)操作或利用網(wǎng)絡(luò)資源來(lái)學(xué)習(xí)交流,這就對(duì)教學(xué)條件提出了較高的要求,尤其是一些偏遠(yuǎn)農(nóng)村、條件相對(duì)落后的中學(xué)在開(kāi)設(shè)人工智能課程上存在很大困難。
(1)對(duì)硬件性能的要求
人工智能課程中有較多的實(shí)踐課程需要老師和學(xué)生利用網(wǎng)絡(luò)資源,使用計(jì)算機(jī)進(jìn)行操作。這就需要學(xué)校配備計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)教學(xué)機(jī)房,若其性能較差,會(huì)延長(zhǎng)學(xué)生在線進(jìn)行人機(jī)對(duì)話的時(shí)間,一旦遇到網(wǎng)絡(luò)堵塞,可能連網(wǎng)頁(yè)都打不開(kāi),這不僅浪費(fèi)了僅有的'上課時(shí)間,而且大大降低了學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣。
(2)對(duì)軟件性能的要求
為了降低成本,學(xué)??梢岳没ヂ?lián)網(wǎng)上提供的免費(fèi)下載軟件和免費(fèi)在線教學(xué)網(wǎng)站等進(jìn)行實(shí)踐教學(xué),可大大減少自研開(kāi)發(fā)軟件和軟件維護(hù)的費(fèi)用。但一旦遇到網(wǎng)絡(luò)不通、網(wǎng)絡(luò)擁擠或在線網(wǎng)站停止服務(wù)等情況,將無(wú)法使用網(wǎng)絡(luò)資源進(jìn)行教學(xué),可見(jiàn),軟件的依賴性較強(qiáng)也存在很大的問(wèn)題。
(二)對(duì)人工智能科學(xué)的認(rèn)識(shí)不足
(1)學(xué)生的認(rèn)識(shí)誤區(qū)
提及人工智能,給大多數(shù)學(xué)生的感覺(jué)是一門神秘、遙不可及的科學(xué)。很多學(xué)生認(rèn)為人工智能技術(shù)是很高深的科學(xué),離我們現(xiàn)實(shí)生活有一定距離,研究和接觸這門科學(xué)是少數(shù)科學(xué)家的事情,從而對(duì)該科學(xué)的關(guān)注程度不高。其實(shí),人工智能學(xué)科是一門漸漸成長(zhǎng)的科學(xué),它將應(yīng)用在我們生活的方方面面。我們應(yīng)在教學(xué)中讓學(xué)生多去體驗(yàn)人工智能的魅力所在,吸引更多對(duì)該學(xué)科感興趣的人去研究和使用它。
(2)教師對(duì)人工智能學(xué)科開(kāi)設(shè)存在偏見(jiàn)
一些從事該學(xué)科教學(xué)的教師沒(méi)有接觸過(guò)人工智能方面的知識(shí),在接觸過(guò)后被其中深?yuàn)W難理解的知識(shí)所嚇倒,認(rèn)為即使開(kāi)設(shè)了這門課程也不易被同學(xué)們所接受;而一些在大學(xué)接觸過(guò)人工智能課程的教師則認(rèn)為,其理論枯燥乏味,知識(shí)內(nèi)容艱深,不適合放在高中開(kāi)設(shè)。
(三)一線教師經(jīng)驗(yàn)不足
在我國(guó)大學(xué)教育中,開(kāi)展人工智能專業(yè)課程的大學(xué)為數(shù)不多,師范類院校更是少之又少。從事人工智能領(lǐng)域的專業(yè)人才輸出少,所以,缺乏具備一定知識(shí)結(jié)構(gòu)、有專業(yè)素養(yǎng)的教師來(lái)?yè)?dān)任高中信息技術(shù)課中人工智能課程的教育工作。絕大多數(shù)的一線教師并沒(méi)有接受過(guò)人工智能課程的專業(yè)培訓(xùn),在授課內(nèi)容上的著重點(diǎn)掌握不好,教學(xué)目標(biāo)不夠明確;在授課形式上也沒(méi)有前人的經(jīng)驗(yàn)可尋,這就給一線教師帶來(lái)了極大的挑戰(zhàn)。
(一)加強(qiáng)軟、硬件建設(shè)
在學(xué)校條件允許的條件下,應(yīng)加大硬件設(shè)施的投入,改善網(wǎng)絡(luò)傳遞信息的效率,同時(shí)加強(qiáng)軟件資源建設(shè)。鼓勵(lì)師生上網(wǎng)搜索更多適合ai教學(xué)的網(wǎng)站,教師應(yīng)整理出和ai相關(guān)的趣味小故事、電影、光盤等和教材相關(guān)的素材,以便更好的配合硬件教學(xué)。
(二)端正認(rèn)識(shí),增強(qiáng)支持
作為教師要樹(shù)立對(duì)高中人工智能選修課程的正確認(rèn)識(shí)。通過(guò)對(duì)課標(biāo)中規(guī)定的相關(guān)內(nèi)容的深入了解和學(xué)習(xí),克服對(duì)人工智能的神秘感或恐懼感,理性而客觀的看待人工智能技術(shù)及其應(yīng)用,明確在高中開(kāi)設(shè)該課程的目的。同時(shí),教師也不能因?yàn)樵撜n程的“選修”性質(zhì),從而輕視該課程的作用。
作為學(xué)生不應(yīng)該僅僅看見(jiàn)這門課程的娛樂(lè)趣味性,應(yīng)把一些重要的技術(shù)理論知識(shí)重視起來(lái),不能過(guò)分的放松自己而偏離了我們的教學(xué)目標(biāo)。家長(zhǎng)也應(yīng)該支持和贊同學(xué)生選擇該課程,不能應(yīng)認(rèn)識(shí)不到這門課程的作用、怕耽誤學(xué)生主干課的學(xué)習(xí)而反對(duì)學(xué)生積極參與。
校方領(lǐng)導(dǎo)也不應(yīng)條件限制就輕易放棄這門課程的開(kāi)設(shè),應(yīng)給予積極的配合。社會(huì)各界也應(yīng)加強(qiáng)輿論與正確引導(dǎo),讓更多的人們認(rèn)識(shí)人工智能并予以肯定。
總之,人工智能是一門逐漸成長(zhǎng)的科學(xué),開(kāi)設(shè)好該課程需要廣大教育工作者和校方領(lǐng)導(dǎo)不斷努力,互相交流,共同克服困難。
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人工智能總結(jié)論文篇七
簡(jiǎn)要地介紹了人工智能科技技術(shù)的基本概念。對(duì)專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊理論、遺傳算法等人工智能技術(shù)的含義進(jìn)行了介紹,并對(duì)這些技術(shù)在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用和存在問(wèn)題進(jìn)行了分析。
人工智能技術(shù)(ai artificial intelligence)是一項(xiàng)將人類知識(shí)轉(zhuǎn)化為機(jī)器智能的技術(shù)。它研究的是怎樣用機(jī)器模仿人腦從事推理、規(guī)劃、設(shè)計(jì)、思考和學(xué)習(xí)等思維活動(dòng),解決需要由專家才能處理好的復(fù)雜問(wèn)題。在應(yīng)用方面,以專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等最為普遍 。
1.1 專家系統(tǒng)(es)
專家系統(tǒng)是利用知識(shí)和推理來(lái)解決專家不能解決的問(wèn)題。傳統(tǒng)程序需要固定程序和復(fù)雜算法,輸入數(shù)據(jù)并得出結(jié)果。專家系統(tǒng)集中大量的符號(hào)處理,采用啟發(fā)式方法模擬專家的推理過(guò)程,通過(guò)推理,利用知識(shí)解決問(wèn)題。它具有邏輯思維和符號(hào)處理能力,能修改原來(lái)知識(shí),適合于電力系統(tǒng)問(wèn)題的分析。
1.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ann)
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是大量處理單元廣泛互聯(lián)而成的網(wǎng)絡(luò),是一種模擬動(dòng)物神經(jīng)系統(tǒng)的技術(shù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自適應(yīng)和自學(xué)習(xí)的能力,能并行處理分布信息。電力系統(tǒng)應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以進(jìn)行實(shí)時(shí)控制、狀態(tài)評(píng)估等。
1.3 遺傳算法(ga)
遺傳算法是一種進(jìn)化論的數(shù)學(xué)模型,借鑒自然遺傳機(jī)制的隨機(jī)搜索算法。它的主要特征是群體搜索和群體中個(gè)體之間的信息交換。該方法適用于處理傳統(tǒng)搜索方法難以解決的非線性問(wèn)題。
1.4 模糊邏輯(fl)
當(dāng)輸入是離散的變量,難以建立數(shù)學(xué)模型。而模糊邏輯則成功地應(yīng)用在潮流計(jì)算、系統(tǒng)規(guī)劃、故障診斷等電力系統(tǒng)問(wèn)題。
1.5 混合技術(shù)
以上各種智能控制方法各有局限性,有些甚至難以處理電力系統(tǒng)實(shí)際問(wèn)題。因此需要結(jié)合各個(gè)算法的優(yōu)勢(shì),采用人工智能混合技術(shù)。其中包括:模糊專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)等技術(shù)。
2.1在電能質(zhì)量研究中的應(yīng)用
人工智能技術(shù)可以對(duì)電壓波動(dòng)、電壓不平衡、電網(wǎng)諧波等電能質(zhì)量參數(shù)進(jìn)行在線監(jiān)測(cè)和分析。在檢測(cè)和識(shí)別電能質(zhì)量擾動(dòng)時(shí)能克服傳統(tǒng)方法的缺陷。專家系統(tǒng)隨著經(jīng)驗(yàn)的積累、擾動(dòng)類型變化而不斷擴(kuò)充和修改,便于用戶的.掌握[3] 。
此外,專家系統(tǒng)和模糊邏輯可用于培訓(xùn)變電站工作人員。智能軟件可以模擬故障情形,有利于提高運(yùn)行人員的操作技能。
2.2 變壓器狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷專家系統(tǒng)
變壓器事故原因判斷起來(lái)十分復(fù)雜。判斷過(guò)程中,必須通過(guò)內(nèi)外部的檢測(cè)等各種方法綜合分析作出判斷。變壓器監(jiān)測(cè)和診斷專家系統(tǒng)首先對(duì)油中氣體進(jìn)行分析。異常時(shí),根據(jù)異常程度結(jié)合試驗(yàn)進(jìn)行分析,決定變壓器的停運(yùn)檢查。若經(jīng)分析發(fā)現(xiàn)變壓器已嚴(yán)重故障,需立即退出運(yùn)行,則要結(jié)合電氣試驗(yàn)手段對(duì)變壓器的故障性質(zhì)及部位做出確診。
變壓器監(jiān)測(cè)和診斷專家系統(tǒng)通過(guò)診斷模塊和推理機(jī)制,能診斷出變壓器的故障并提出相應(yīng)對(duì)策,提高了變壓器內(nèi)部故障的診斷水平,實(shí)現(xiàn)了電力變壓器狀態(tài)檢修和在線監(jiān)測(cè)。
2.3 人工智能技術(shù)在低壓電器中的應(yīng)用
低壓電器的設(shè)計(jì)以實(shí)驗(yàn)為基礎(chǔ),需要分析靜態(tài)模型和動(dòng)態(tài)過(guò)程。人工智能技術(shù)能進(jìn)行分段過(guò)程的動(dòng)態(tài)設(shè)計(jì),對(duì)變化規(guī)律進(jìn)行曲線擬合并進(jìn)行人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,建立變化規(guī)律預(yù)測(cè)模型,降低了開(kāi)發(fā)成本。
低壓電器需要通過(guò)試驗(yàn)進(jìn)行性能認(rèn)證。而低壓電器的壽命很難進(jìn)行評(píng)價(jià)。模糊識(shí)別方法,從考慮產(chǎn)品性能的角度出發(fā),將動(dòng)態(tài)測(cè)得的反映性能的特性指標(biāo)作為模糊識(shí)別的變量特征值,能夠建立評(píng)估電器性能的模糊識(shí)別模型。
2.4 人工智能在電力系統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化中的應(yīng)用
無(wú)功優(yōu)化是保證電力系統(tǒng)安全,提高運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性的手段之一。通過(guò)無(wú)功優(yōu)化,可以使各個(gè)性能指標(biāo)達(dá)到最優(yōu)。但是無(wú)功優(yōu)化是一個(gè)復(fù)雜的非線性問(wèn)題 。
人工智能算法能應(yīng)用于電力系統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化。如改進(jìn)的模擬退火算法,在求解高中壓配電網(wǎng)的無(wú)功優(yōu)化問(wèn)題中,采用了記憶指導(dǎo)搜索方法來(lái)加快搜索速度。模式法進(jìn)行局部尋優(yōu)以增加獲得全局最優(yōu)解的可能性,能夠以較大概率獲得全局最優(yōu)解,提高了收斂穩(wěn)定性。禁忌搜索方法尋優(yōu)速度較快,在跳出局部最優(yōu)解方面有較大優(yōu)勢(shì)。遺傳算法在解決多變量、非線性、離散性的問(wèn)題時(shí)有極大的優(yōu)勢(shì)。要求較少的求解信息的,模型簡(jiǎn)單,適用范圍廣。
2.5 人工智能在電力系統(tǒng)繼電保護(hù)中應(yīng)用
自適應(yīng)型繼電保護(hù)裝置能地適應(yīng)各種變化,改善保護(hù)的性能,使之適應(yīng)各種運(yùn)行方式和故障類型。它能夠有效地處理各種故障信息,獲得可靠的保護(hù)。
借助于人工智能技術(shù)不但能夠提取故障信息,還能利用其自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力,根據(jù)不同運(yùn)行工況,自適應(yīng)地調(diào)整保護(hù)定值和動(dòng)作特性。
2.6 人工智能在抑制電力系統(tǒng)低頻振蕩的應(yīng)用
大規(guī)模電網(wǎng)互聯(lián)易產(chǎn)生低頻振蕩,嚴(yán)重威脅著電力系統(tǒng)的安全。人工智能為電力系統(tǒng)低頻振蕩的控制提供了技術(shù)支持。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊理論、ga等人工智能技術(shù)應(yīng)用于facts控制器和自適應(yīng)pss的研究,為抑制電力系統(tǒng)低頻振蕩提供了新的手段。
作為一門交叉學(xué)科,人工智能將隨著其他理論的發(fā)展而進(jìn)入新的發(fā)展階段。應(yīng)用新方法解決問(wèn)題,或促進(jìn)各種方法的融合,保持簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)模型和全局尋優(yōu)情況下,尋求到更少的運(yùn)算量,提高算法效率,將是未來(lái)發(fā)展的趨勢(shì)。
隨著電力系統(tǒng)的發(fā)展,電力系統(tǒng)的復(fù)雜性不斷增加,不確定因素越來(lái)越多。隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展和提高,利用人工智能技術(shù)來(lái)解決電力系統(tǒng)的問(wèn)題將會(huì)受到越來(lái)越多的重視。
隨著我國(guó)電力系統(tǒng)的持續(xù)穩(wěn)步發(fā)展,電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)量不斷增加,管理上復(fù)雜程度大幅度增長(zhǎng),市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的加大,為人工智能技術(shù)在電力系統(tǒng)的應(yīng)用提供了廣闊前景。
但人工智能技術(shù)的基本理論還不成熟,只是停留在仿真和實(shí)驗(yàn)階段。人工智能的開(kāi)發(fā)是一個(gè)長(zhǎng)期的過(guò)程,需要不斷改進(jìn)和完善,并在實(shí)際應(yīng)用中接受檢驗(yàn)。
人工智能總結(jié)論文篇八
你聽(tīng)說(shuō)過(guò)或者看到過(guò)智能垃圾桶嗎?如果你們沒(méi)看到,那就請(qǐng)跟我一起坐時(shí)光穿梭機(jī)到未來(lái)世界去參觀吧!
未來(lái)的大街上,干凈無(wú)比,沒(méi)有落葉、沒(méi)有垃圾、沒(méi)有到處飛舞的蒼蠅、蚊蟲、更沒(méi)有刺鼻的汽油味......
喲!多可愛(ài)的米奇老鼠??!我們一起跑上前,正想撫摸它,嘿!原來(lái)是一個(gè)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(lái)它正在發(fā)電來(lái)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(yáng)能的,以用來(lái)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(gè)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(dòng)翻開(kāi)了,又按了一下第二顆綠色扣子,門又自動(dòng)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(gè)微型。這時(shí),一位阿姨走過(guò)來(lái),見(jiàn)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(lái):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(huì)走過(guò)去,用手將垃圾撿起來(lái),張開(kāi)緊閉的嘴,把它扔進(jìn)去。如果看到有人不愛(ài)清潔,它的另一只手那么會(huì)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(huì)垃圾分類,把有毒和無(wú)毒的分裝在肚子的兩邊,它肚子里還有一種溶化器,它把無(wú)毒的垃圾處理成肥料,把有毒的垃圾通過(guò)自身的.排毒器將它轉(zhuǎn)換成一種無(wú)毒的清新氣體,釋放出來(lái)。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(huì)自動(dòng)處理垃圾,并會(huì)走到一棵樹(shù)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(shù)里,然后又回到它原來(lái)的位置。
到了秋天,秋風(fēng)掃落葉時(shí),米奇頭上便會(huì)張開(kāi)一個(gè)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??!我想,這個(gè)愿望不會(huì)是夢(mèng),我們的愿望一定會(huì)實(shí)現(xiàn)。
人工智能總結(jié)論文篇九
摘要:在航空業(yè)的發(fā)展中,人工智能技術(shù)起著積極的促進(jìn)作用。本文介紹了空中交通管理中的人工智能理論及方法運(yùn)用,為優(yōu)化空中交通流量管理系統(tǒng)提供理論依據(jù),更好地服務(wù)于空管系統(tǒng)。
關(guān)鍵詞:人工智能;空中交通;管理
人工智能,即artificialintelligence,是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支,研究對(duì)人的意識(shí)及思維的信息過(guò)程的模擬并對(duì)其進(jìn)行延伸和擴(kuò)展,通過(guò)了解人類智能,研究出類似的反應(yīng)的智能機(jī)器。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展,人工智能越來(lái)越多的運(yùn)用于民航的各個(gè)方面,如飛行間隔的控制,空中流量的預(yù)測(cè),飛行沖突的調(diào)配。但隨著民航業(yè)的飛速發(fā)展,飛行流量日益增大,需要將人工智能技術(shù)有效運(yùn)用于空中交通流量管理中,建立人工智能輔助系統(tǒng),擴(kuò)大空域容量,優(yōu)化空中交通流量,提升空管秩序。
1空中交通流量管理探討
在空中交通流量管理(airtrafficflowcontrolmanagement)中,空中交通流量是指單位時(shí)間和空間通過(guò)的航空器數(shù)量。通過(guò)優(yōu)化空中交通流量,將空中交通管制服務(wù)與機(jī)場(chǎng)、航路有效結(jié)合,減少延誤,提高機(jī)場(chǎng)和空域的利用率。從時(shí)間角度上,空中交通流量管理可以分為航路流量管理和機(jī)場(chǎng)終端區(qū)流量管理兩部分,從時(shí)間上又可劃分為戰(zhàn)略流量管理,預(yù)戰(zhàn)術(shù)流量管理和戰(zhàn)術(shù)流量管理。當(dāng)航空器數(shù)量飽和時(shí)就要對(duì)航空器進(jìn)行流量控制,目前的常用的控制措施如下:1)地面等待,最主要的空中交通流量管理措施,本著地面讓空中的原則,對(duì)地面航空器的起飛時(shí)間進(jìn)行限制;2)空中等待,航空器在航路上或終端區(qū)規(guī)定的等待點(diǎn)或沒(méi)有沖突的臨時(shí)等待點(diǎn)進(jìn)行盤旋等待;3)更改航路等待,當(dāng)航路航線的容量飽和時(shí),航空器可以通過(guò)選擇其他航路航線;4)控制航路間隔,通過(guò)對(duì)航空器進(jìn)入空域的間隔進(jìn)行限制,來(lái)達(dá)到流量管理的目的,吸收部分擁擠的流量。
2人工智能的應(yīng)用研究探討
agent在人工智能的研究中,指能自主活動(dòng)的軟件或者硬件實(shí)體,目前國(guó)內(nèi)普遍翻譯為智能體。在人工智能中,設(shè)計(jì)關(guān)鍵智能體,對(duì)于研究人工智能的應(yīng)用是非常重要的。在空中交通流量管理中,設(shè)計(jì)如下關(guān)鍵智能體:航班智能體、航路智能體和機(jī)場(chǎng)終端區(qū)智能體。航班智能體的屬性有高度、速度、上升/下降率、起飛機(jī)場(chǎng)、目的地等。航班智能體可以與區(qū)域內(nèi)或終端區(qū)的其他航班智能體建立通信,通過(guò)獲取航班信息和邏輯判斷,結(jié)合周圍環(huán)境與自身狀況,指導(dǎo)控制自身行為。如果航班智能體需要做出相應(yīng)的調(diào)整如改變高度航向等,需要給上級(jí)的航路智能體或機(jī)場(chǎng)終端區(qū)智能體發(fā)出申請(qǐng),上級(jí)智能體批準(zhǔn)后,航班智能體才能采取相應(yīng)的調(diào)整,作出相應(yīng)的控制行為,才能通過(guò)交互環(huán)境反饋相應(yīng)結(jié)果。在實(shí)際工作中,這個(gè)過(guò)程是通過(guò)空中交通管制員指揮航空器實(shí)現(xiàn)的。空中交通管制員在實(shí)際指揮工作中,需要結(jié)合當(dāng)時(shí)的空中交通狀況和自身的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)。航路智能體的主要屬性有航路的`高度、寬度、容量等。航路智能體需要對(duì)航班智能體進(jìn)行指揮,管理航路上的智能體,同時(shí)與其他航路智能體和機(jī)場(chǎng)終端區(qū)智能體進(jìn)行通信,對(duì)航班智能體進(jìn)入和離開(kāi)航路的時(shí)機(jī)進(jìn)行協(xié)調(diào),記錄流量信息并報(bào)告給上級(jí)流量管理部門,接收上級(jí)智能體的指令。在航班智能體進(jìn)入航路之前首先要進(jìn)行容量評(píng)估。通過(guò)評(píng)估后的航班智能體回收到航路智能體發(fā)出的放行許可才能進(jìn)入航路。如果沒(méi)有通過(guò)容量評(píng)估,則要向上級(jí)智能體發(fā)送將流量限制的申請(qǐng),發(fā)布流量限制后航路就不能批準(zhǔn)航班智能體的進(jìn)入,通過(guò)減少航班智能體的數(shù)量,控制航路交通流量。機(jī)場(chǎng)終端區(qū)智能體:在實(shí)際工作中,機(jī)場(chǎng)終端區(qū)的航班管理包括管制指揮、流量控制、地面場(chǎng)面監(jiān)視、進(jìn)離場(chǎng)等,難度較大。終端區(qū)智能體(通常運(yùn)行中為塔臺(tái)管制)首先要處理所收到的信息,如天氣雷達(dá)信息、地面運(yùn)行信息和情報(bào)信息等等,結(jié)合已有知識(shí)開(kāi)展機(jī)場(chǎng)的容量評(píng)估。如遇到低云低能見(jiàn)度、雷雨等天氣時(shí)可以調(diào)低終端區(qū)/機(jī)場(chǎng)容量,對(duì)進(jìn)入離開(kāi)的航空器進(jìn)行限制。通過(guò)容量評(píng)估,塔臺(tái)會(huì)給航班智能體一個(gè)slottime,航班智能體按照塔臺(tái)的slottime起飛或降落,從而達(dá)到流量控制。如果沒(méi)有通過(guò)容量評(píng)估,則需要通過(guò)上級(jí)的智能體批準(zhǔn),發(fā)布流量控制,限制終端區(qū)的流量,通過(guò)控制進(jìn)入或離開(kāi)的航空器數(shù)量達(dá)到流量限制的目的。機(jī)場(chǎng)終端區(qū)智能體(塔臺(tái))對(duì)終端區(qū)的航空器進(jìn)行管理,還需要與航路智能體和平級(jí)的終端去智能體進(jìn)行通信,對(duì)航班進(jìn)出的slottime進(jìn)行協(xié)調(diào),并將流量管理信息報(bào)告給上級(jí)流量管理部門,接收上級(jí)智能體的命令。如果出現(xiàn)擁堵機(jī)場(chǎng)終端區(qū)智能體需要通過(guò)一些措施來(lái)管理流量,如分配slottime、指揮航空器地面或空中盤旋等待。
3結(jié)論
綜上所述,以往在模擬空中交通流量進(jìn)行研究的時(shí)候,首先制定流量控制信息,再在系統(tǒng)模擬航班飛行計(jì)劃。這樣的模擬過(guò)程不能解決容量告警問(wèn)題。如果流量控制不合理,只能重新設(shè)定流控信息,再次進(jìn)行模擬,因而加大模擬過(guò)程的工作量。而通過(guò)智能體的運(yùn)用,可以在模擬中不斷調(diào)整智能體來(lái)模擬空中流量,增加了模擬流量過(guò)程中的靈活性,將人工智能運(yùn)用于模擬中,借助智能體來(lái)模擬空中流量,可以更好的分析空中交通流量問(wèn)題。
參考文獻(xiàn)
[2]甘鑫鑫基于多agent的空中交通協(xié)同流量管理研究[j].科學(xué)與財(cái)富,20xx(30):278.
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人工智能總結(jié)論文篇十
摘要:社會(huì)在發(fā)展、時(shí)代在進(jìn)步,信息技術(shù)水平也在不斷的提高,在此時(shí)代背景下,越來(lái)越多的技術(shù)手段開(kāi)始在各個(gè)領(lǐng)域滲透和融入,而科技的進(jìn)步,使得各類的先進(jìn)技術(shù)衍生出來(lái),其中的人工智能技術(shù)可謂是典型代表,許多的技術(shù)人員意識(shí)到人工智能技在計(jì)算機(jī)中的發(fā)展和應(yīng)用,所以對(duì)人工智能技術(shù)在計(jì)算機(jī)中的應(yīng)用和發(fā)展這一課題進(jìn)行分析具有一定的必然性,以下內(nèi)容是個(gè)人的見(jiàn)解。
關(guān)鍵詞:人工智能技術(shù);計(jì)算機(jī);發(fā)展;應(yīng)用;
受科學(xué)技術(shù)手段的推動(dòng)性影響,人類文明的發(fā)展步伐日漸加快,現(xiàn)階段,已經(jīng)基本步入到了信息化的時(shí)代背景下,計(jì)算機(jī)在當(dāng)下已經(jīng)是各行各業(yè)中常見(jiàn)的輔助工具,甚至許多行業(yè)的發(fā)展已經(jīng)視計(jì)算機(jī)技術(shù)為基本的動(dòng)力支撐,同時(shí)增加了技術(shù)應(yīng)用的要求,在此社會(huì)不斷發(fā)展的趨勢(shì)下,只有使得計(jì)算機(jī)技術(shù)逐步朝向著個(gè)性化以及智能化的方向發(fā)展,方可體現(xiàn)人工智能技術(shù)手段的作用,并為計(jì)算機(jī)技術(shù)手段的長(zhǎng)遠(yuǎn)化發(fā)展提供相應(yīng)的保障。
一、人工智能技術(shù)的發(fā)展
人工智能一般指的是借助計(jì)算機(jī)技術(shù)手段,將其作為有效的基礎(chǔ),對(duì)人類的行為以及思想進(jìn)行模擬的綜合學(xué)科,它所涉及的行業(yè)較多,比如,心理學(xué)以及哲學(xué)等等均為典型,而后實(shí)現(xiàn)對(duì)人體觸覺(jué)或是感知方面的模擬,通常會(huì)將其安裝到機(jī)械設(shè)備之上,并使得機(jī)器更具智能化特色,借助智能化處理方式或是智能化編程等方法,逐步實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化操作、智能化運(yùn)行,對(duì)人類難以完成的、高難度的、威脅較大的工作進(jìn)行有效處理,極大的提高工作效率,進(jìn)而保證人們的人身財(cái)產(chǎn)安全。
現(xiàn)階段,人工智能技術(shù)已經(jīng)初步取得了一定的成就,相關(guān)的專家學(xué)者在研究和探討以后,也發(fā)現(xiàn)了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系構(gòu)建的發(fā)展方向,希望借此完成工程項(xiàng)目設(shè)計(jì)工作,實(shí)現(xiàn)軟件系統(tǒng)和智能化模塊的有機(jī)結(jié)合,對(duì)軟件的性能進(jìn)行改良,進(jìn)而符合用戶的實(shí)際需求,在基本達(dá)到了人工智能的目標(biāo)以后,還需要對(duì)用戶界面進(jìn)行優(yōu)化和改良,最終為人工智能技術(shù)的發(fā)展和更新提供更多的保障。
二、人工智能技術(shù)手段在計(jì)算機(jī)中的應(yīng)用
(一)網(wǎng)絡(luò)安全方面的應(yīng)用
最近幾年來(lái),人工智能技術(shù)的運(yùn)用已經(jīng)成為未來(lái)幾年來(lái)許多領(lǐng)域的發(fā)展趨向,它的利用將計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢(shì)全方位的體現(xiàn),值得一提的是,它在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全方面所占據(jù)的地位在日漸提高,同時(shí)其應(yīng)用價(jià)值也不斷凸顯。
而后,入侵檢測(cè)也是計(jì)算網(wǎng)絡(luò)安全工作落實(shí)的主要工作,這一過(guò)程中,防火墻可發(fā)揮自身的作用,這一過(guò)程中它的運(yùn)行效果,將會(huì)給整體的系統(tǒng)運(yùn)作安全性帶來(lái)極大的影響,可通過(guò)數(shù)據(jù)整合、搜集的方式,將有價(jià)值的參數(shù)呈現(xiàn)給用戶,通過(guò)郵件的形式發(fā)送給用戶,隨著時(shí)間的推移,郵件數(shù)量也會(huì)不斷的增加。經(jīng)過(guò)筆者的分析和探討,建議將智能型垃圾郵件系統(tǒng)安裝到用戶的系統(tǒng)之中,而后再實(shí)施風(fēng)險(xiǎn)檢測(cè),及時(shí)告知用戶相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)信息,并給予一定的提示,引導(dǎo)用戶妥善處理垃圾信息。
(二)企業(yè)管理方面的應(yīng)用
現(xiàn)階段,人工智能技術(shù)手段已經(jīng)被越來(lái)越多的企業(yè)管理者所認(rèn)知,比如,自動(dòng)報(bào)警系統(tǒng)和監(jiān)控系統(tǒng)的應(yīng)用就為典型代表,它們的運(yùn)用,利于企業(yè)實(shí)現(xiàn)智能化的管理目標(biāo),為企業(yè)的內(nèi)部運(yùn)作營(yíng)造安全的氛圍和環(huán)境,此外,還可以一定程度的減少企業(yè)的運(yùn)作成本,逐步達(dá)到資源配置和優(yōu)化的效果,將企業(yè)的運(yùn)營(yíng)和發(fā)展目標(biāo)落實(shí)到實(shí)處,體現(xiàn)出企業(yè)管理的智能化和現(xiàn)代化特色。
(三)教學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用
隨著新課程改革的推進(jìn),使得標(biāo)準(zhǔn)化教學(xué)體制也在日趨深化,逐步實(shí)現(xiàn)了計(jì)算機(jī)技術(shù)和教學(xué)工作的有機(jī)融合,人工智能計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)系統(tǒng)的運(yùn)用體現(xiàn)了極大的應(yīng)用優(yōu)勢(shì),為傳統(tǒng)教學(xué)模式的優(yōu)化和改革注入了新的活力,可借此方法,完成教學(xué)方法和教學(xué)內(nèi)容的表達(dá),進(jìn)而相應(yīng)的的提高教學(xué)效率,確保教學(xué)質(zhì)量。
此外,引入人工智能技術(shù)的過(guò)程中,也需要重視知識(shí)庫(kù)的運(yùn)用,將其作為教學(xué)中有效的輔助工具,而后把教學(xué)中的要點(diǎn)以及相關(guān)定義等融入到知識(shí)庫(kù)職之中,教師的在落實(shí)教學(xué)工作之時(shí),可對(duì)知識(shí)庫(kù)之內(nèi)的理論知識(shí)加進(jìn)行準(zhǔn)確推理,為學(xué)生呈現(xiàn)更加直觀的推理過(guò)程和運(yùn)算過(guò)程,得出推理后的結(jié)果。從教學(xué)領(lǐng)域日后的發(fā)展角度來(lái)講,人工智能技術(shù)理念的引入,可謂是以此教學(xué)模式的革新,也是突破傳統(tǒng)教學(xué)模式桎梏的有效途徑。
(四)家居行業(yè)的應(yīng)用
當(dāng)前,人們的生活質(zhì)量和生活水平日漸提高,從而自然而然的增加了對(duì)于住房家居的應(yīng)用需要,在此社會(huì)發(fā)展形勢(shì)之下,可將人工智能技術(shù)手段應(yīng)用到家居生活中,盡可能滿人們的日常生活需要,比如,運(yùn)用人工智能技術(shù),對(duì)門窗的閉合進(jìn)行有效控制,或是對(duì)家居環(huán)境進(jìn)行調(diào)整,營(yíng)造良好的生活氛圍。
三、結(jié)語(yǔ)
綜上所述,在此信息技術(shù)發(fā)展如此迅猛的時(shí)代背景下,人工智能技術(shù)手段的運(yùn)用被許多行業(yè)所認(rèn)識(shí)和關(guān)注,此項(xiàng)技術(shù)是一項(xiàng)典型的新型技術(shù)手段,它的應(yīng)用體現(xiàn)了極大的優(yōu)勢(shì),與域外發(fā)達(dá)國(guó)家相比較,我國(guó)的人工智能技術(shù)水平仍舊不足,但是,其發(fā)展速度卻相對(duì)較快,在我國(guó)的諸多行業(yè)中得到了廣泛運(yùn)用,它的未來(lái)發(fā)展前景相對(duì)較佳,值得大力推廣。
參考文獻(xiàn)
[2]黃鑫。分析計(jì)算機(jī)人工智能識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用瓶頸[j].數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用,20xx,26(7):244.
人工智能總結(jié)論文篇十一
十九世紀(jì)末到二十世紀(jì)以來(lái)科學(xué)技術(shù)得到了飛速的發(fā)展,在這個(gè)時(shí)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(lái)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(gè)結(jié)合,充分的發(fā)揮了兩個(gè)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(gè)跨學(xué)科的嘗試,更是一個(gè)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(jì)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(gè)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(gè)新學(xué)科,并且在工程設(shè)計(jì)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(jì)人員一般都會(huì)采取自上而下的設(shè)計(jì)方法。
2)產(chǎn)品上的差異
2機(jī)械電子工程的發(fā)展過(guò)程
機(jī)械電子工程學(xué)并不是一個(gè)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(gè)新的發(fā)展體系。在信息系統(tǒng)不斷完善的過(guò)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(gè)方面:
1)機(jī)械電子工程學(xué)的開(kāi)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(shí)社會(huì)的生產(chǎn)能力很低,沒(méi)有充足的勞動(dòng)力資源,發(fā)展生產(chǎn)力變得異常艱辛。為了改變這樣一個(gè)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(kāi)始階段以后,機(jī)械電子工程迎來(lái)了高速發(fā)展時(shí)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(shí)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(méi)有缺點(diǎn)的,生產(chǎn)的過(guò)程過(guò)于標(biāo)準(zhǔn),使產(chǎn)品過(guò)于單一,滿足不了不同用戶和社會(huì)不斷變化的需要。
3)機(jī)械電子工程的成熟階段
經(jīng)過(guò)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(huì)工作和生活的需要,現(xiàn)代社會(huì)工作節(jié)奏加快,生產(chǎn)也更加靈活,對(duì)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(huì)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(huì)的發(fā)展始終離不開(kāi)能源、信息。在古代,生產(chǎn)力水平及其低下,人們對(duì)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(zhǎng)久以來(lái),人類往往都沒(méi)有認(rèn)識(shí)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(duì)信息的概念逐漸了解,同時(shí)也產(chǎn)生了對(duì)信息的需求,信息的價(jià)值逐漸被發(fā)現(xiàn)。
隨著電子計(jì)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(huì)至此進(jìn)入了高科技的信息時(shí)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(shí),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(huì)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(kù)、推導(dǎo)數(shù)學(xué)方程、學(xué)習(xí)并生成知識(shí)。
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(jiǎn)單的系統(tǒng),而對(duì)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(duì)系統(tǒng)的要求越來(lái)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(yǔ)言信息等新形式。為了適應(yīng)時(shí)代形勢(shì)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(gè)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(guò)對(duì)大腦功能進(jìn)行模擬,從而分析出語(yǔ)言的信號(hào);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(guò)對(duì)數(shù)字信號(hào)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(shuō),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(gè)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(jì)算量和計(jì)算精度
模糊推理體系沒(méi)有固定的連接,計(jì)算量和計(jì)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(guò)程中使每個(gè)神經(jīng)元相互作用,大大的提高了計(jì)算量,并且能夠保證較高的輸出精度。
(4)儲(chǔ)存方式
在儲(chǔ)存信息的過(guò)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(duì)信息進(jìn)行儲(chǔ)存。
社會(huì)作為一個(gè)不斷發(fā)展變化的有機(jī)結(jié)合體,單一的處理手段是無(wú)法滿足人類發(fā)展的需要的。為此,智能系統(tǒng)研究專家開(kāi)始了對(duì)綜合智能系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)與探索。綜合智能系統(tǒng)是對(duì)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(guó)工業(yè)信息化過(guò)程的一個(gè)寫照,在工程制造的過(guò)程中充分利用現(xiàn)代化科學(xué)技術(shù)的巨大優(yōu)勢(shì),實(shí)現(xiàn)了生產(chǎn)力的提高,滿足社會(huì)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(yàn)和新思路。
人工智能總結(jié)論文篇十二
圖像識(shí)別技術(shù)是信息時(shí)代的一門重要的技術(shù),其產(chǎn)生目的是為了讓計(jì)算機(jī)代替人類去處理大量的物理信息。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展,人類對(duì)圖像識(shí)別技術(shù)的認(rèn)識(shí)越來(lái)越深刻。圖像識(shí)別技術(shù)的過(guò)程分為信息的獲取、預(yù)處理、特征抽取和選擇、分類器設(shè)計(jì)和分類決策。文章簡(jiǎn)單分析了圖像識(shí)別技術(shù)的引入、其技術(shù)原理以及模式識(shí)別等,之后介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像識(shí)別技術(shù)和非線性降維的圖像識(shí)別技術(shù)及圖像識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用。從中可以總結(jié)出圖像處理技術(shù)的應(yīng)用廣泛,人類的生活將無(wú)法離開(kāi)圖像識(shí)別技術(shù),研究圖像識(shí)別技術(shù)具有重大意義。
1圖像識(shí)別技術(shù)的引入
圖像識(shí)別是人工智能科技的一個(gè)重要領(lǐng)域。圖像識(shí)別的發(fā)展經(jīng)歷了三個(gè)階段:文字識(shí)別、數(shù)字圖像處理與識(shí)別、物體識(shí)別。圖像識(shí)別,顧名思義,就是對(duì)圖像做出各種處理、分析,最終識(shí)別我們所要研究的目標(biāo)。今天所指的圖像識(shí)別并不僅僅是用人類的肉眼,而是借助計(jì)算機(jī)技術(shù)進(jìn)行識(shí)別。雖然人類的識(shí)別能力很強(qiáng)大,但是對(duì)于高速發(fā)展的社會(huì),人類自身識(shí)別能力已經(jīng)滿足不了我們的需求,于是就產(chǎn)生了基于計(jì)算機(jī)的圖像識(shí)別技術(shù)。這就像人類研究生物細(xì)胞,完全靠肉眼觀察細(xì)胞是不現(xiàn)實(shí)的,這樣自然就產(chǎn)生了顯微鏡等用于精確觀測(cè)的儀器。通常一個(gè)領(lǐng)域有固有技術(shù)無(wú)法解決的需求時(shí),就會(huì)產(chǎn)生相應(yīng)的新技術(shù)。圖像識(shí)別技術(shù)也是如此,此技術(shù)的產(chǎn)生就是為了讓計(jì)算機(jī)代替人類去處理大量的物理信息,解決人類無(wú)法識(shí)別或者識(shí)別率特別低的信息。
1.1圖像識(shí)別技術(shù)原理
其實(shí),圖像識(shí)別技術(shù)背后的原理并不是很難,只是其要處理的信息比較繁瑣。計(jì)算機(jī)的任何處理技術(shù)都不是憑空產(chǎn)生的,它都是學(xué)者們從生活實(shí)踐中得到啟發(fā)而利用程序?qū)⑵淠M實(shí)現(xiàn)的。計(jì)算機(jī)的圖像識(shí)別技術(shù)和人類的圖像識(shí)別在原理上并沒(méi)有本質(zhì)的區(qū)別,只是機(jī)器缺少人類在感覺(jué)與視覺(jué)差上的影響罷了。人類的圖像識(shí)別也不單單是憑借整個(gè)圖像存儲(chǔ)在腦海中的記憶來(lái)識(shí)別的,我們識(shí)別圖像都是依靠圖像所具有的本身特征而先將這些圖像分了類,然后通過(guò)各個(gè)類別所具有的特征將圖像識(shí)別出來(lái)的,只是很多時(shí)候我們沒(méi)有意識(shí)到這一點(diǎn)。當(dāng)看到一張圖片時(shí),我們的大腦會(huì)迅速感應(yīng)到是否見(jiàn)過(guò)此圖片或與其相似的圖片。其實(shí)在“看到”與“感應(yīng)到”的中間經(jīng)歷了一個(gè)迅速識(shí)別過(guò)程,這個(gè)識(shí)別的過(guò)程和搜索有些類似。在這個(gè)過(guò)程中,我們的大腦會(huì)根據(jù)存儲(chǔ)記憶中已經(jīng)分好的類別進(jìn)行識(shí)別,查看是否有與該圖像具有相同或類似特征的存儲(chǔ)記憶,從而識(shí)別出是否見(jiàn)過(guò)該圖像。機(jī)器的圖像識(shí)別技術(shù)也是如此,通過(guò)分類并提取重要特征而排除多余的信息來(lái)識(shí)別圖像。機(jī)器所提取出的這些特征有時(shí)會(huì)非常明顯,有時(shí)又是很普通,這在很大的程度上影響了機(jī)器識(shí)別的速率??傊?,在計(jì)算機(jī)的視覺(jué)識(shí)別中,圖像的內(nèi)容通常是用圖像特征進(jìn)行描述。
1.2模式識(shí)別
模式識(shí)別是人工智能和信息科學(xué)的重要組成部分。模式識(shí)別是指對(duì)表示事物或現(xiàn)象的不同形式的信息做分析和處理從而得到一個(gè)對(duì)事物或現(xiàn)象做出描述、辨認(rèn)和分類等的過(guò)程。
計(jì)算機(jī)的圖像識(shí)別技術(shù)就是模擬人類的圖像識(shí)別過(guò)程。在圖像識(shí)別的過(guò)程中進(jìn)行模式識(shí)別是必不可少的。模式識(shí)別原本是人類的一項(xiàng)基本智能。但隨著計(jì)算機(jī)的發(fā)展和人工智能的興起,人類本身的模式識(shí)別已經(jīng)滿足不了生活的需要,于是人類就希望用計(jì)算機(jī)來(lái)代替或擴(kuò)展人類的部分腦力勞動(dòng)。這樣計(jì)算機(jī)的模式識(shí)別就產(chǎn)生了。簡(jiǎn)單地說(shuō),模式識(shí)別就是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類,它是一門與數(shù)學(xué)緊密結(jié)合的科學(xué),其中所用的思想大部分是概率與統(tǒng)計(jì)。模式識(shí)別主要分為三種:統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別、句法模式識(shí)別、模糊模式識(shí)別。
2圖像識(shí)別技術(shù)的過(guò)程
既然計(jì)算機(jī)的圖像識(shí)別技術(shù)與人類的圖像識(shí)別原理相同,那它們的過(guò)程也是大同小異的。圖像識(shí)別技術(shù)的過(guò)程分以下幾步:信息的獲取、預(yù)處理、特征抽取和選擇、分類器設(shè)計(jì)和分類決策。
信息的獲取是指通過(guò)傳感器,將光或聲音等信息轉(zhuǎn)化為電信息。也就是獲取研究對(duì)象的基本信息并通過(guò)某種方法將其轉(zhuǎn)變?yōu)闄C(jī)器能夠認(rèn)識(shí)的信息。
預(yù)處理主要是指圖像處理中的去噪、平滑、變換等的操作,從而加強(qiáng)圖像的重要特征。
特征抽取和選擇是指在模式識(shí)別中,需要進(jìn)行特征的抽取和選擇。簡(jiǎn)單的理解就是我們所研究的圖像是各式各樣的,如果要利用某種方法將它們區(qū)分開(kāi),就要通過(guò)這些圖像所具有的本身特征來(lái)識(shí)別,而獲取這些特征的過(guò)程就是特征抽取。在特征抽取中所得到的特征也許對(duì)此次識(shí)別并不都是有用的,這個(gè)時(shí)候就要提取有用的特征,這就是特征的選擇。特征抽取和選擇在圖像識(shí)別過(guò)程中是非常關(guān)鍵的技術(shù)之一,所以對(duì)這一步的理解是圖像識(shí)別的重點(diǎn)。
分類器設(shè)計(jì)是指通過(guò)訓(xùn)練而得到一種識(shí)別規(guī)則,通過(guò)此識(shí)別規(guī)則可以得到一種特征分類,使圖像識(shí)別技術(shù)能夠得到高識(shí)別率。分類決策是指在特征空間中對(duì)被識(shí)別對(duì)象進(jìn)行分類,從而更好地識(shí)別所研究的對(duì)象具體屬于哪一類。
3圖像識(shí)別技術(shù)的分析
隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的迅速發(fā)展和科技的不斷進(jìn)步,圖像識(shí)別技術(shù)已經(jīng)在眾多領(lǐng)域中得到了應(yīng)用。20xx年2月15日新浪科技發(fā)布一條新聞:“微軟最近公布了一篇關(guān)于圖像識(shí)別的研究論文,在一項(xiàng)圖像識(shí)別的基準(zhǔn)測(cè)試中,電腦系統(tǒng)識(shí)別能力已經(jīng)超越了人類。人類在歸類數(shù)據(jù)庫(kù)imagenet中的圖像識(shí)別錯(cuò)誤率為5.1%,而微軟研究小組的這個(gè)深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)可以達(dá)到4.94%的錯(cuò)誤率?!睆倪@則新聞中我們可以看出圖像識(shí)別技術(shù)在圖像識(shí)別方面已經(jīng)有要超越人類的圖像識(shí)別能力的趨勢(shì)。這也說(shuō)明未來(lái)圖像識(shí)別技術(shù)有更大的研究意義與潛力。而且,計(jì)算機(jī)在很多方面確實(shí)具有人類所無(wú)法超越的優(yōu)勢(shì),也正是因?yàn)檫@樣,圖像識(shí)別技術(shù)才能為人類社會(huì)帶來(lái)更多的應(yīng)用。
3.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像識(shí)別技術(shù)
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識(shí)別技術(shù)是一種比較新型的圖像識(shí)別技術(shù),是在傳統(tǒng)的圖像識(shí)別方法和基礎(chǔ)上融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的一種圖像識(shí)別方法。這里的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是指人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),也就是說(shuō)這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并不是動(dòng)物本身所具有的真正的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),而是人類模仿動(dòng)物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后人工生成的。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識(shí)別技術(shù)中,遺傳算法與bp網(wǎng)絡(luò)相融合的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識(shí)別模型是非常經(jīng)典的,在很多領(lǐng)域都有它的應(yīng)用。在圖像識(shí)別系統(tǒng)中利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng),一般會(huì)先提取圖像的特征,再利用圖像所具有的特征映射到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行圖像識(shí)別分類。以汽車拍照自動(dòng)識(shí)別技術(shù)為例,當(dāng)汽車通過(guò)的時(shí)候,汽車自身具有的檢測(cè)設(shè)備會(huì)有所感應(yīng)。此時(shí)檢測(cè)設(shè)備就會(huì)啟用圖像采集裝置來(lái)獲取汽車正反面的圖像。獲取了圖像后必須將圖像上傳到計(jì)算機(jī)進(jìn)行保存以便識(shí)別。最后車牌定位模塊就會(huì)提取車牌信息,對(duì)車牌上的字符進(jìn)行識(shí)別并顯示最終的結(jié)果。在對(duì)車牌上的字符進(jìn)行識(shí)別的過(guò)程中就用到了基于模板匹配算法和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。
3.2非線性降維的圖像識(shí)別技術(shù)
計(jì)算機(jī)的圖像識(shí)別技術(shù)是一個(gè)異常高維的識(shí)別技術(shù)。不管圖像本身的分辨率如何,其產(chǎn)生的數(shù)據(jù)經(jīng)常是多維性的,這給計(jì)算機(jī)的識(shí)別帶來(lái)了非常大的困難。想讓計(jì)算機(jī)具有高效地識(shí)別能力,最直接有效的方法就是降維。降維分為線性降維和非線性降維。例如主成分分析(pca)和線性奇異分析(lda)等就是常見(jiàn)的線性降維方法,它們的特點(diǎn)是簡(jiǎn)單、易于理解。但是通過(guò)線性降維處理的是整體的數(shù)據(jù)集合,所求的是整個(gè)數(shù)據(jù)集合的最優(yōu)低維投影。經(jīng)過(guò)驗(yàn)證,這種線性的降維策略計(jì)算復(fù)雜度高而且占用相對(duì)較多的時(shí)間和空間,因此就產(chǎn)生了基于非線性降維的圖像識(shí)別技術(shù),它是一種極其有效的非線性特征提取方法。此技術(shù)可以發(fā)現(xiàn)圖像的非線性結(jié)構(gòu)而且可以在不破壞其本征結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上對(duì)其進(jìn)行降維,使計(jì)算機(jī)的圖像識(shí)別在盡量低的維度上進(jìn)行,這樣就提高了識(shí)別速率。例如人臉圖像識(shí)別系統(tǒng)所需的維數(shù)通常很高,其復(fù)雜度之高對(duì)計(jì)算機(jī)來(lái)說(shuō)無(wú)疑是巨大的“災(zāi)難”。由于在高維度空間中人臉圖像的不均勻分布,使得人類可以通過(guò)非線性降維技術(shù)來(lái)得到分布緊湊的人臉圖像,從而提高人臉識(shí)別技術(shù)的高效性。
3.3圖像識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用及前景
計(jì)算機(jī)的圖像識(shí)別技術(shù)在公共安全、生物、工業(yè)、農(nóng)業(yè)、交通、醫(yī)療等很多領(lǐng)域都有應(yīng)用。例如交通方面的車牌識(shí)別系統(tǒng);公共安全方面的人臉識(shí)別技術(shù)、指紋識(shí)別技術(shù);農(nóng)業(yè)方面的種子識(shí)別技術(shù)、食品品質(zhì)檢測(cè)技術(shù);醫(yī)學(xué)方面的心電圖識(shí)別技術(shù)等。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展,圖像識(shí)別技術(shù)也在不斷地優(yōu)化,其算法也在不斷地改進(jìn)。圖像是人類獲取和交換信息的主要來(lái)源,因此與圖像相關(guān)的圖像識(shí)別技術(shù)必定也是未來(lái)的研究重點(diǎn)。以后計(jì)算機(jī)的圖像識(shí)別技術(shù)很有可能在更多的領(lǐng)域嶄露頭角,它的應(yīng)用前景也是不可限量的,人類的生活也將更加離不開(kāi)圖像識(shí)別技術(shù)。
4總結(jié)
圖像識(shí)別技術(shù)雖然是剛興起的技術(shù),但其應(yīng)用已是相當(dāng)廣泛。并且,圖像識(shí)別技術(shù)也在不斷地成長(zhǎng),隨著科技的不斷進(jìn)步,人類對(duì)圖像識(shí)別技術(shù)的認(rèn)識(shí)也會(huì)更加深刻。未來(lái)圖像識(shí)別技術(shù)將會(huì)更加強(qiáng)大,更加智能地出現(xiàn)在我們的生活中,為人類社會(huì)的更多領(lǐng)域帶來(lái)重大的應(yīng)用。在21世紀(jì)這個(gè)信息化的時(shí)代,我們無(wú)法想象離開(kāi)了圖像識(shí)別技術(shù)以后我們的生活會(huì)變成什么樣。圖像識(shí)別技術(shù)是人類現(xiàn)在以及未來(lái)生活必不可少的一項(xiàng)技術(shù)。
人工智能總結(jié)論文篇十三
語(yǔ)言文學(xué)專業(yè)學(xué)術(shù)論文具有突出的學(xué)術(shù)性,它只能把學(xué)術(shù)問(wèn)題當(dāng)作自己的論題,把學(xué)術(shù)成果當(dāng)作自己的描述對(duì)象,把學(xué)術(shù)見(jiàn)解作為自己的核心內(nèi)容。它以學(xué)術(shù)性區(qū)別于一般的社會(huì)理論文章和政治理論文章。學(xué)術(shù)是有系統(tǒng)、較專門的學(xué)問(wèn),它往往以學(xué)科的形式表現(xiàn)出來(lái)。人們通常將學(xué)科分為自然科學(xué)和社會(huì)科學(xué)兩大類。兩大類又可逐層劃分下去。如社會(huì)科學(xué)可以分為哲學(xué)、政治、經(jīng)濟(jì)、法律、歷史、語(yǔ)言文學(xué)等,語(yǔ)言文學(xué)又可劃分出語(yǔ)言、文學(xué),文學(xué)又可以劃分出文學(xué)理論、文學(xué)史,文學(xué)史又可以分為中外文學(xué)史,中外文學(xué)史又可以劃階段、設(shè)專題。分工越細(xì),學(xué)問(wèn)也就越專門化。但一切專門化的學(xué)問(wèn),又隸屬于它的上級(jí)學(xué)科。語(yǔ)言文學(xué)專業(yè)學(xué)術(shù)論文所研究的,就是這些專門化的學(xué)問(wèn)。語(yǔ)言文學(xué)專業(yè)學(xué)術(shù)論文所要研究和解決的問(wèn)題,是這些專業(yè)知識(shí)中的某一問(wèn)題。
(二)獨(dú)創(chuàng)性
人工智能總結(jié)論文篇十四
人工智能和數(shù)字地球是計(jì)算機(jī)科學(xué)及信息科學(xué)發(fā)展中的重要領(lǐng)域。本文簡(jiǎn)述了人工智能的概念及其在計(jì)算機(jī)上的實(shí)現(xiàn)方式,并提出了人工智能技術(shù)在數(shù)字地球發(fā)展中幾個(gè)方面的應(yīng)用,最后總結(jié)了人工智能技術(shù)為數(shù)字地球的發(fā)展帶來(lái)的好處。
1前言
,美國(guó)副總統(tǒng)阿爾.戈?duì)栐诩永D醽喛茖W(xué)中心作的演講中提出了“數(shù)字地球”這一新概念,并對(duì)其作了比較全面和通俗的說(shuō)明[1]。演講中戈?duì)柨偨y(tǒng)給出數(shù)字地球可能的無(wú)比廣闊的應(yīng)用前景,人們可以通過(guò)數(shù)字地球技術(shù)指導(dǎo)仿真外交,打擊和監(jiān)測(cè)犯罪,保護(hù)生態(tài)多樣性,預(yù)測(cè)氣候變化,增加作物產(chǎn)量等。
在數(shù)字地球中非常重要的一點(diǎn)是如何使海量的地理空間數(shù)據(jù)變得有意義,即讓它們能過(guò)被人們所理解。但是,在面對(duì)這些海量的數(shù)據(jù)時(shí),我們處理的手段卻是有限的。而且這些數(shù)據(jù)都是由計(jì)算機(jī)來(lái)處理的,在面對(duì)大量數(shù)據(jù)中的無(wú)用數(shù)據(jù)時(shí),計(jì)算機(jī)是很難將其識(shí)別出來(lái)的。所以我們需要讓計(jì)算機(jī)具有人類一樣的智慧,將這些數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的處理。如今,人工智能技術(shù)在數(shù)字地球中有著廣泛的應(yīng)用。通過(guò)這一技術(shù),人們可以高效的處理和分析這些海量數(shù)據(jù)。
2人工智能的實(shí)現(xiàn)方式
人工智能在計(jì)算機(jī)上有兩種不同的實(shí)現(xiàn)方式。一種是采用傳統(tǒng)的編碼技術(shù),使系統(tǒng)呈現(xiàn)智能的效果,而不考慮所用的方法是否與人或動(dòng)物機(jī)體所用的方法相同。另一種是模擬法(modelingapproach),它要求實(shí)現(xiàn)方法也和人或動(dòng)物機(jī)體所用的方法相同或相似。模擬法有兩種實(shí)現(xiàn)的算法:遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。
遺傳算法借鑒生物進(jìn)化論,將要解決的問(wèn)題模擬成一個(gè)生物體,通過(guò)復(fù)制、交叉、突變等操作產(chǎn)生下一代解空間[3],并通過(guò)適應(yīng)函數(shù)度來(lái)淘汰那些不良的個(gè)體,這樣迭代進(jìn)化幾代之后就很有可能得到適應(yīng)度函數(shù)值較高的個(gè)體。遺傳算法通常用在求解問(wèn)題最優(yōu)解的情況下,如函數(shù)優(yōu)化、組合優(yōu)化等。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法通過(guò)模擬人或動(dòng)物的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)傳遞和處理信息的行為特征,進(jìn)行分布式并行信息處理的算法數(shù)學(xué)模型[4]。使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法使系統(tǒng)具有像人一樣學(xué)習(xí)的特征。初始時(shí),系統(tǒng)模塊跟初生嬰兒一樣什么也不懂,而且會(huì)經(jīng)常犯錯(cuò),但是它可用通過(guò)學(xué)習(xí),從錯(cuò)誤中吸取教訓(xùn),下一次運(yùn)行時(shí)就可能改正。
3人工智能技術(shù)在數(shù)字地球中的應(yīng)用
人工智能能夠使我們的計(jì)算機(jī)具有人能解決問(wèn)題的能力,使得計(jì)算機(jī)工作起來(lái)更加的高效。而且通過(guò)人工智能的學(xué)習(xí)機(jī)制,降低其出錯(cuò)的幾率。人工智能在數(shù)字地球中可以有以下幾個(gè)方面的應(yīng)用:
3.1智能導(dǎo)航
當(dāng)前我們主要使用gps技術(shù)來(lái)做定位和導(dǎo)航的。但是gps只能在室外及衛(wèi)星信號(hào)不被遮擋或反射的地方才能使用。因此,在室內(nèi)、茂密的樹(shù)木覆蓋處和高層建筑地下gps就很難使用了[5]。
使用人工智能技術(shù)進(jìn)行智能導(dǎo)航,當(dāng)不能獲得gps衛(wèi)星信號(hào)時(shí),系統(tǒng)會(huì)智能的使用基于通信基站定位、互聯(lián)網(wǎng)定位等來(lái)提供導(dǎo)航。同時(shí),人工智能系統(tǒng)還可以實(shí)現(xiàn)最優(yōu)路徑規(guī)劃,周邊信息搜索等功能。
3.2智能的人機(jī)交互
數(shù)字地球的建設(shè)依賴于互聯(lián)網(wǎng)、虛擬現(xiàn)實(shí)等技術(shù),但是現(xiàn)在我們能做的僅僅是通過(guò)這些技術(shù)將我們所獲得的海量數(shù)據(jù)展現(xiàn)在人們面前。而顯示信息的形式主要是以瀏覽器、虛擬頭盔等,這些工具存在著不能與人友好交互的問(wèn)題。我們通常是通過(guò)人肢體來(lái)交互,而不能像現(xiàn)實(shí)生活中人們通過(guò)對(duì)話的形式交互。
3.3專家系統(tǒng)
計(jì)算機(jī)較人強(qiáng)的地方在于它的計(jì)算速度快,將計(jì)算機(jī)的高運(yùn)算速度和人的智慧集成起來(lái)構(gòu)成專家系統(tǒng)。專家系統(tǒng)使用人類專家推理的模型來(lái)處理現(xiàn)實(shí)世界中需要專家作出解釋的復(fù)雜問(wèn)題,并得出與專家相同的結(jié)論[6]。
在氣象預(yù)測(cè)中,我們要處理大量的氣象數(shù)據(jù)。使用傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)處理方式,我們還要對(duì)計(jì)算機(jī)的處理結(jié)果做大量的分析。但是通過(guò)專家系統(tǒng),不僅給出處理的數(shù)據(jù)結(jié)果,還可以給出分析的結(jié)果,以便研究人員輔助研究使用。這樣可以減少大量的人力耗費(fèi)。
總結(jié)
戈?duì)柨偨y(tǒng)所提出的數(shù)字地球,不僅僅是數(shù)字化的地球,其未來(lái)的發(fā)展跟應(yīng)該是在數(shù)字化的基礎(chǔ)之上的智慧地球,正如20xx年ibm所提出的“智慧地球”。未來(lái),電子設(shè)備將會(huì)更加智能化,人機(jī)交互將會(huì)更友好化。
同時(shí)在面對(duì)海量的地理空間數(shù)據(jù)時(shí),使用人工智能技術(shù)可以拓寬我們隊(duì)這些數(shù)據(jù)的處理能力。加快數(shù)據(jù)的處理速度、精確性等。通過(guò)智能搜索,可以快速精準(zhǔn)的找到我們所需要的信息。就像google公司所做的智能周邊搜索一樣,當(dāng)人們走在城市街道上的時(shí)候,系統(tǒng)可以搜索并顯示周邊我們感興趣的一些商店、景觀、飯店等信息。并且人工智能技術(shù)還能提供智能導(dǎo)航、人機(jī)自然語(yǔ)言交互、專家系統(tǒng)等。未來(lái)人工智能技術(shù)將在數(shù)字地球的發(fā)展中起到更大的作用。
人工智能總結(jié)論文篇十五
智能交通系統(tǒng)(intelligenttransportationsystems,簡(jiǎn)稱its)是將先進(jìn)的信息技術(shù)、數(shù)據(jù)通訊傳輸技術(shù)、電子傳感技術(shù)、電子控制技術(shù)及計(jì)算機(jī)處理技術(shù)等有效地集成運(yùn)用于整個(gè)地面交通管理系統(tǒng)而建立的一種在大范圍內(nèi)、全方位發(fā)揮作用的,實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確、高效的綜合交通運(yùn)輸管理系統(tǒng)。its能有效地利用現(xiàn)有交通設(shè)施、減少交通負(fù)荷和環(huán)境污染、保證交通安全、提高運(yùn)輸效率、促進(jìn)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、提高人民生活質(zhì)量,并以推動(dòng)社會(huì)信息化及形成新產(chǎn)業(yè)而受到各國(guó)的重視。目前已形成世界二十一世紀(jì)的發(fā)展方向。
交通仿真是智能交通領(lǐng)域的重要分支,它是利用最先進(jìn)的計(jì)算機(jī)技術(shù),通過(guò)仿真模擬的方法來(lái)分析交通問(wèn)題,輔助交通管理人員做決策。傳統(tǒng)上,數(shù)學(xué)推導(dǎo)、科學(xué)實(shí)驗(yàn)是進(jìn)行科學(xué)研究、解決科學(xué)問(wèn)題的主要方法。對(duì)于交通問(wèn)題來(lái)說(shuō),由于參與交通的人很多,影響交通出行的因素也很多,人們很難、甚至無(wú)法對(duì)交通問(wèn)題建立精確的數(shù)學(xué)模型。同時(shí),由于安全、法規(guī),以及開(kāi)銷方面的原因,進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)交通實(shí)驗(yàn)通常也是不可行的。而交通仿真恰恰能夠有效地解決上述兩個(gè)方面的困難。
然而,傳統(tǒng)的交通仿真由于設(shè)計(jì)理念上的原因,并不能從根本上有效地解決交通問(wèn)題。這是因?yàn)?交通系統(tǒng)是一個(gè)龐大的復(fù)雜系統(tǒng),必須用對(duì)付復(fù)雜系統(tǒng)的方法來(lái)處理,也就是要用綜合的方法,而不是還原分解的方法來(lái)處理。
城市交通系統(tǒng)是一個(gè)典型的復(fù)雜系統(tǒng):
1)城市交通系統(tǒng)是由經(jīng)濟(jì)、環(huán)境、人口等因素綜合作用的結(jié)果,必須全面綜合地考慮城市交通和這些系統(tǒng)之間的關(guān)系。例如,不能為例城市交通問(wèn)題的解決,而導(dǎo)致城市生態(tài)惡化,危害人居環(huán)境;不能為了城市交通的暢通,阻礙城市社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的健康發(fā)展。我們必須在已有工作的基礎(chǔ)上,突破傳統(tǒng)思維,探索研究此類復(fù)雜系統(tǒng)的新途徑,而基于人工系統(tǒng)的研究方法正是這種有效途徑之一。
2)城市交通問(wèn)題不存在“一勞永逸”的解決方案。城市交通系統(tǒng)涉及人與社會(huì)的動(dòng)態(tài)變化,本身也在不斷變化和發(fā)展之中,不可避免地需要一個(gè)不斷深化地認(rèn)識(shí)過(guò)程,這類系統(tǒng)實(shí)際上不存在精確完備的整體解析模型。因此,無(wú)法“一勞永逸”地解決城市交通問(wèn)題,我們需要基于“不斷探索和改善”的原則,研究建立有效可行的計(jì)算實(shí)驗(yàn)方法體系,為不斷地完善城市交通系統(tǒng)的綜合可持續(xù)發(fā)展方案提供科學(xué)依據(jù)。
3)城市交通問(wèn)題不存在一般意義下的最優(yōu)解,更不存在唯一的最優(yōu)解。首先,基于解析模型的最優(yōu)解與假設(shè)條件直接相關(guān),具有條件敏感性,但對(duì)于城市交通這樣的問(wèn)題,假設(shè)條件與實(shí)際情況往往存在很大差別。其次,解決這些問(wèn)題一般不存在單一的優(yōu)化指標(biāo),而多層次多目標(biāo)優(yōu)化往往導(dǎo)致多個(gè)甚至無(wú)數(shù)個(gè)解決方案,就連采用近似模型的多目標(biāo)優(yōu)化也是如此。再者,對(duì)于這類復(fù)雜系統(tǒng),有時(shí)甚至連確定一個(gè)量化的綜合優(yōu)化指標(biāo)也有困難,特別是由于復(fù)雜系統(tǒng)長(zhǎng)期行為的不可預(yù)測(cè)性,試圖求解其某一最優(yōu)化解決方案本身就是不可行的。因此,我們應(yīng)當(dāng)接受有效解決方案的概念,而且還要接受一般情況下存在多個(gè)有效解決方案的事實(shí)。在這種情況下,我們應(yīng)該利用平行系統(tǒng)方法,追求具有動(dòng)態(tài)適應(yīng)能力的有效解決方案。
基于以上分析,中國(guó)科學(xué)研自動(dòng)化所王飛躍研究員提出了人工交通系統(tǒng)的概念。其基本思想是利用人工社會(huì)的理論與方法,把交通仿真推向更高的層次、獲得更廣的視野。它利用基于代理的建模、面向?qū)ο蟮木幊毯筒⑿蟹植际接?jì)算等方法和技術(shù),“生長(zhǎng)”和“培育”交通系統(tǒng),即“人工交通系統(tǒng)”。
利用人工交通系統(tǒng)解決問(wèn)題的思路跟改革開(kāi)放摸著石頭過(guò)河差不多,不斷探索和改善,使過(guò)程、方法更科學(xué)化、系統(tǒng)化、綜合化,不斷改善探索建立城市交通、物流、生態(tài)綜合發(fā)展的理論和方法體系。
人工交通系統(tǒng)有三個(gè)核心組成部分:
三是平行管理運(yùn)行,虛擬交通系統(tǒng)與實(shí)際交通系統(tǒng)相結(jié)合,直接采集現(xiàn)實(shí)交通數(shù)據(jù),進(jìn)行超前運(yùn)算,以判斷可能發(fā)生的交通事件,提前采取預(yù)防措施,為交通的高效暢通提供保障。
人工交通系統(tǒng)具有以下特點(diǎn):
1)在宏觀認(rèn)識(shí)上,人工交通系統(tǒng)不是單純的討論交通自身的問(wèn)題。相反,人工交通系統(tǒng)將交通看作社會(huì)整體的一個(gè)子系統(tǒng),與經(jīng)濟(jì)、人口、環(huán)境、氣候等子系統(tǒng)具有平等的地位,并將各個(gè)子系統(tǒng)之間的相互銜接、相互聯(lián)系、相互作用和相互影響作為研究的重點(diǎn)之一。
2)在仿真方法上,人工交通系統(tǒng)屬于微觀仿真的范疇,但是不局限于研究局部的交通問(wèn)題。人工交通系統(tǒng)面向大區(qū)域的仿真研究,采用復(fù)雜性科學(xué)中“涌現(xiàn)”的原理,在底層建立單個(gè)交通出行元素的代理模型,通過(guò)大交通區(qū)域內(nèi)單個(gè)代理模型之間的相互作用,“涌現(xiàn)”出宏觀的交通現(xiàn)象。
3)在實(shí)現(xiàn)手段上,人工交通系統(tǒng)不能在單一、孤立的計(jì)算機(jī)上進(jìn)行仿真,要使人工交通系統(tǒng)具備真實(shí)交通系統(tǒng)的分散性和社會(huì)性,必須采用先進(jìn)的分布式計(jì)算方法,如網(wǎng)格和p2p等,在互聯(lián)網(wǎng)上建立結(jié)構(gòu)化、分散化的虛擬交通路網(wǎng)系統(tǒng),并且通過(guò)終端界面將網(wǎng)絡(luò)中的真實(shí)人吸引到人工交通系統(tǒng)的運(yùn)行中來(lái),以使每一個(gè)代理模型具有逼近現(xiàn)實(shí)的社會(huì)屬性。
4)在仿真目的上,人工交通系統(tǒng)不是一味的追求逼近現(xiàn)實(shí)交通環(huán)境和狀態(tài)。除此之外,人工交通系統(tǒng)可以通過(guò)調(diào)整參數(shù)、添加隨機(jī)事件等方法產(chǎn)生現(xiàn)實(shí)交通系統(tǒng)可能但尚未發(fā)生的交通現(xiàn)象,用以制定突發(fā)事故的緊急預(yù)案、交通控制方案的預(yù)評(píng)估以及交通參與人員的培訓(xùn)等等。
人工系統(tǒng)說(shuō)起來(lái)有一點(diǎn)抽象,其實(shí)說(shuō)穿了很簡(jiǎn)單。第一是充分利用計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展,第二是仿真與模擬的常態(tài)化。仿真不再是一個(gè)項(xiàng)目立項(xiàng)前跑一跑看看行不行的手段,仿真要秒秒在、分分在、永遠(yuǎn)在。它是經(jīng)驗(yàn)與知識(shí)的數(shù)字化、動(dòng)態(tài)化和即時(shí)化,使人工影響現(xiàn)實(shí),虛擬影響實(shí)在。
人工交通系統(tǒng)完善之后,人們可以像玩網(wǎng)絡(luò)游戲一樣,作為一個(gè)行人或司機(jī)加入到系統(tǒng)中,不必出門即可體驗(yàn)交通;交警同志可以在人工交通系統(tǒng)中學(xué)習(xí)指揮交通,而不必?fù)?dān)心造成擁堵;交通分析人員可以利用人工交通系統(tǒng)研究各種突發(fā)事故對(duì)交通的影響,而不必?fù)?dān)心人民的生命財(cái)產(chǎn)受到威脅;交通管理和決策人員可以在人工交通系統(tǒng)試驗(yàn)交通政策和方案,而不必承擔(dān)決策失敗的風(fēng)險(xiǎn)。