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人工智能的计算机网络技术应用论文
摘要：人工智能属于一门综合性的边缘学科。诞生时间为20世纪50年代左右，大概历经了四个时代，第一个时代为神经网络时代，第二个时代为弱方法时代，第三个时代为知识工程时代第四个时代为知识工业时代。它在发展过程中包含的基础有计算机科学，信息论，神经心理学，哲学，统计学等多种学科。至今为止，人工神经网络技术和遗传算法都已经应用于工业，军事等领域。
人工智能[1]（artificialintelligence，简称ai）是计算机学科的一个分支，属于为世界三大尖端技术空间技术、能源技术、人工智能其中之一，最近几十年来，人工智能的发展非常的迅速，在很多的地方都得到了应用，尤其是在科学领域。
人工智能源自于对人的模仿，其最终目的是服务于人类，但是，就像世界上没有相同的两片叶子，也没有完全相同的两个人，也就像没有一家服务企业可以满足一个国家人的所有要求一样，人工智能产业中也会涌现许多实力强大的企业，一些企业也会在某个领域内形成自己的竞争优势，甚至会出现垄断型企业。人工智能产业在国内外都还是处于刚刚发展阶段，人工智能产业的竞争也会伴随不断增长变化的需求而演化，企业也会为了满足并提升社会大众越来的生活品质而不断进步，不断完善自身。
1.2人工智能研究的发展概况。
近年来，人脸识别技术得益于机器学习与大数据，又有了非常令人欣喜的进步，拥有足够的多的人力模型数据，计算机对具体提供的数量足够多的人脸模型数据进行针对性训练，就可以达到一个极高的识别正确率。但是对一个具体的个例可以做到百分百识别，并不能就此完全肯定对人群大众使用就都能达到同样级别的水平，对于大量的人脸数据依然需要不断地整理系统的统计，所以，距离完美的识别率人类还有很长的路要走。不仅是人脸识别，ocr、语音识别、机器翻译等人工智能技术在现实的应用中都会面临准确率的标准。也希望无论是企业还是社会群体大众，用一份积极包容的心态，为人工智能产业的发展营造一个优良的可持续发展环境。
人工智能应用研究有许许多多的可行性。专家系统内部含有大量的某个领域的专家水平的知识与经验，经过运用人类的知识和解决问题的途径进行推理、汇总、判断、解决，来处理某个领域的疑难棘手问题。人工智能系统在很多领域的应用也都在促进着人工智能的理论和技术的不断发展。专家系统也是人工智能应用研究最活跃和最广泛的应用领域之一，涉及社会各个方面，各种专家系统已遍布各个专业领域，取得很大的成功。人工智能在计算机领域内，得到了原来越多的重视。并在机器人等中得到了很多的实际应用。
人工智能是研究人类智能活动的可循规律，创建具有一定人类智能的电子系统，它主要是通过让计算机去完成原本是需要人类智慧才能去解决的问题，换而言之，就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类智慧行为的基本理论、方法和技术。例如：繁重的科学工程和数学计算本来是要人脑来承担的，但是，现今，计算机不但能高效准确的完成这种计算，而且还能够比人脑做得更加的完美，因此，当今社会也不再把这种程度的计算看成是“需要人类智慧高强度才能完成的复杂任务”，由此可见，高强度复杂工作的定义随着人类社会时代的发展和科学技术的不断进步而不断变化，人工智能这门科学的具体目标也自然随着社会科学的变化而发展。它一方面不断地通过科学技术获得新的进展，另一方面又勇敢的转向更有意义、更加困难的目标。
2.1智能信息检索技术。
现今社会，智能信息检索技术的发展日新月异。而人工智能在信息检索技术中的应用，主要集中表现在网络信息的检索。网络信息检索，也即网络信息搜索，是指互联网用户在网络终端，通过特定的网络搜索工具或是通过浏览的方式，查找并获取信息的行为。运用人工智能技术，可以快速准确的在大数据的基础之上获得所需信息。
2.2遗传算法。
遗传算法（geneticalgorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程进行搜索找出最优解的方法。遗传算法是通过一类问题可能潜在的解集的其中一个集群开始的，而一个集群群则由经过基因编码的一定数目的个体组成。每个个体实际上是染色体带有本身特征的实体。比如，它决定了个体所要表现出的外部形状，如单眼皮，双眼皮的特征是由染色体中控制这一特征的某种基因组合决定的。由此可见，从一开始通过表象得到实际的基因的编码程序为一种算法。我们通常将基因的编码工作简单化，如二进制编码，在第一代种群产生之后，遵循适者生存，按照自然法则优胜劣汰，选择最优的结果，并借助交叉和变异，得到一种新的集合。这种办法会得到一种比以前更加优秀，更加适者生存的种群。
人工智能对人类科学来说是一门极富挑战性的科研究，想要从事这项研究工作必须懂得计算机知识，心理学、统计学、哲学等等。人工智能是一种涵盖了非常广泛的知识的科学，它包含了很多不同的领域，如机器学习，计算机视觉、软件工程、操作系统等等，总而言之，人类科学对人工智能研究的一个主要目的是使机器通过一系列的操作能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。在不同的时代、不同的社会环境、不同的人对这种“复杂”程度的理解是不一样的，每个时代的科学发展也是不同的，希望在科学不断发展的今天，人工智能的发展也会带来许许多多的惊喜。
[1]元慧。议当代人工智能的应用领域和发展状况[j]。福建电脑，2008（9）。
[2]刘玉然。谈谈人工智能在企业管理中的应用[j]。价值工程，2013（9）。
[3]焦加麟，徐良贤，戴克昌。人工智能在智能教学系统中的应用[j]。计算机仿真，2013（7）。
[4]周明正。人工智能在医学专家系统中的应用[j]。科技信息，2014（7）。
[5]张海燕，刘镇清。人工智能及其在超声无损检测中的应用[j]。无损检测，2011（5）。
[6]马秀荣，王化宇。简述人工智能技术在网络安全管理中的应用[j]。呼伦贝尔学院学报，2015（7）。
[7]曾雪峰。论人工智能的研究与发展[j]。现代商贸工业，2009（8）。
人工智能的计算机网络技术应用论文
：信息技术为如今时代注入了很多活力，也全面带动了社会的发展，人工智能是一种全新的发展趋势。文章从人工智能的概念出发，介绍了人工智能的优点和缺点，并总结了计算机网络技术存在的问题，最后详细介绍了几种人工智能在计算机网络技术中的应用。
人工智能是以模仿人类智能为核心，但最终超越人类智能的技术[1]。其中包括心理、生理、语言等多个领域，让一些机器具备人的思维以及感官，这种机器最终会达到具备人类的能力与思维，甚至在某些方面能够做到人力不可及的程度。发展人工智能就是为了帮助人类完成一些工作，例如很多高危工作可以让机器人代替人类，让工作人员获得安全保障。人工智能与计算机网络技术的联系非常紧密，计算机网络技术很多方面影响着人工智能的发展，而人工智能也有很多方面可以应用到计算机网络技术中。
2.1保证网络稳定运行。
现在生活中方方面面能够看到计算机网络技术的影子[2]。企业、个人、相关部门都要依赖计算机网络技术进行生产和管理，而计算机网络技术近年来的发展也非常迅猛，为社会发展起到极大的帮助，但计算机网络技术在带给人们便利的同时也造成很多不稳定的因素，例如一些数据处理，由于数据比较模糊无法采取有效的处理方法。人工智能就可以对计算机网络技术提供极大的支持，因为人工智能体现的是对人类思维的模仿，对数据的处理会更加灵活，配合计算机网络技术强大的计算能力，就可以让负责的数据得到高效处理，让工作效率得到提升，减少了数据处理的成本。
2.2网络管理更加便捷。
网络的覆盖范围越来越大，计算机技术更新速度越来越快[3]。人工智能可以让网络管理更加简单便捷。网络结构通常是分层管理，人工智能以多代理协作的方式实现各管理层交流更加通畅，网络管理也随之提升了很大效率。人工智能注定成为未来网络管理的主要方式，因此，加强人工智能与计算机网络技术的协作能力是优化网络管理的主要途径。
2.3资源消耗小。
人工智能可以利用模糊控制法将有效的数据从海量数据中提取出来，让数据处理的效率提升，减少了数据检索的时间。这就代表着人工智能可以极大程度上减少计算资源的消耗，节省人们的时间。
人工智能的理念是模拟人类的大脑，让机器代替人完成工作，所以随着技术更新人工智能会和人类大脑相似度越来越高，未来一定会有越来越多的工作是由人工智能来执行的，如今人工智能和计算机网络技术的结合已经带给人们很多帮助，但这种帮助会让人类产生极大的依赖性，逐渐发展成惰性，人类在生活和生产中参与会越来也少，最大的表现就是会有很多人员失业，毕竟对于企业来说使用人工智能要更加简单，在人力资源成本上投入减少，也有一些研究者认为人工智能最终取代人类，也是有可能发生的。
计算机网络技术对人们的帮助已经非常细致，完全融入日常生活中，在各个领域都有其影子，但网络安全问题一直都是人们关心的重点。网络上数据资源的规模越来越大，但这些资源大多数都是不规则的，有一些数据带给人们的是纯粹的干扰，计算机网络技术智能对这些数据进行简单处理，对其真实性无法准确核实。计算机网络技术让人们的生活更加便利，也让一些不法分子在网上进行非法活动更加便利，但目前对这些网络犯罪行为并没有有效的遏制手段。
5.1反垃圾邮件系统。
这是一种针对邮箱使用研究出的系统，在使用邮箱的过程中，经常会有一些垃圾邮件，有些是用于广告，有些是诈骗信息，这些垃圾邮件让使用者非常困扰，虽然能够手动删除，但这类邮件通常都是源源不断的，一直删除非常麻烦。人工智能的应用就是能够生成反垃圾邮件系统，相当于邮箱外设置了一套防御系统，对垃圾邮箱进行阻拦，这样就不必用户亲自手动删除这些垃圾邮件，使用邮箱就会更加便利，而且在一定程度上也加强了邮箱的安全性，防止了诈骗信息进入，有效保护用户的财产安全。
5.2智能防火墙技术。
防火墙对于计算机使用是非常重要的，能够对一些有害信息进行拦截，是保护计算机安全的主要措施。人工智能的应用让计算机的防火墙更加有效，可以进行自动防御，计算机可以通过智能防火墙技术解决一些软件拒绝服务的问题，而且可以对病毒有效防御。智能防火墙技术可以说是对传统的防火墙技术的强化，对于企业来说尤其重要，如今病毒的种类越来越多，威胁信息安全的隐患也更加复杂，一点小小的失误就容易造成极大的损失，智能防火墙技术从这个角度来说是最实用的应用技术。
5.3入侵检测技术。
严格来说入侵检测技术也是防火墙技术其中的一种，但更加具体，所谓入侵检测就是对计算机收集到的数据进行处理，通过对数据的分析以及筛选，利用编程生成一份报告，在第一时间呈现给用户，用户能够随时掌握计算机的数据收集情况，也是对病毒的防范，能够在最短的时间内发现病毒入侵情况，以便于及时采取措施，保护网络安全。与严格意义上的防火墙不同的是，防火墙体现的是对有害信息的拦截，而入侵检测是对已经收集到的信息进行分析处理，人工智能的融入可以让数据处理的过程更加高效，提高入侵检测技术的性能。
5.4网络管理与系统评价系统。
网络管理与系统评价是一种在人工智能刚开始应用到计算机上时出现的，人工智能在其中起到的特点就是利用数据库以及一种问题求解系统对网络管理进行优化，使之更加高效。计算机在运行中也会出现一些问题，用户往往不知道其中问题产生的真正位置，这样就可以利用问题求解系统来对计算机进行检测，找出其中的问题，便于对计算机进行维护，提高计算机使用的安全性。人工智能在网络管理中起到的作用非常重要，因为人工智能是对人类思维的模仿，对计算机故障分析更加有效，而且在数据处理时能够运用逻辑思维，对重要数据进行储存，以便于随时提取计算机中的数据。
5.5规则产生式专家系统。
这种人工智能是建立起一个以专家知识为主的数据库，吸取专家推理机制的优点，计算机网络管理人员提前编制针对已知的入侵特征设计好的规则，以大量的规则建立成专业数据库，在网络管理中，系统以审计记录以及编制好的规则为依据，对入侵情况进行分析，并判断出入侵系统的种类以及特征。人工智能在对入侵情况进行处理的效率更高，并且更具有准确性，人工智能的处理方式以及相关应用性能也会更加有效。但人工智能也有一定的局限性，因为是以已知的经验以及规则进行处理，检测范围比较有限。
5.6人工神经网络。
这种人工智能的应用是以对人脑的学习机制进行模拟，也体现了人工智能产生的思路，在应用上更加体现智能的特点，尤其学习能力更高。目前人工神经网络对一些存在畸变以及噪声的输入模式识别有广泛的应用，在与入侵检测技术的结合方面也比较广泛，在并行的模式下与入侵检测技术进行融合更加合理，因此在网络管理方面也是非常实用的应用。
5.7数据挖掘技术。
数据挖掘技术的原理就是以审计程序为基础，对一些主机会话以及网络连接的情况进行更加细致的描述，并准确提取数据。数据挖掘技术能够对一些入侵的模式进行更加准确地的捕捉，对计算机网络的一些日常活动以及规则可以进行更加有效的学习和处理，对数据进行全面的记忆，因此在网络出现特别的情况下能够提高计算机及的检测效率以及识别效率。这项应用体现的是人工智能的记忆能力以及学习能力。
5.8人工免疫技术。
人工免疫是一种针对人体免疫的特征设计的应用技术，其中对基因库、克隆选择以及否定选择等机制进行整合，传统计算机入侵检测技术有着非常大的局限性，尤其是识别病毒的能力不强，杀毒能力也有待提高，通过对此项技术的应用可以将这些缺陷进行弥补。在基因库中能够对一些片段进行重组，这一过程对于一些未知病毒进行识别是非常有效的。这种理念非常先进，但实际应用还存在一些问题。在否定选择机制中，系统中会随机产生一些字符串，运用一些算法将一些片段字符串进行判断，若是否定选择是正确的，检测器就可以视为合格。
5.9数据融合技术。
这项应用是对人类的信息处理能力进行模仿，主要是通过对数据进行组合从而获取更多的信息，对资源进行整合协同，在计算机网络管理领域应该比较广泛，可以让多个传感器进行联合并发挥出更大的作用，并让整个系统的性能得到有效提升。单个的传感器在检测范围方面还是比较局限的，这项应用可以将这种局限性打破，让计算机网络安全问题得到有效解决，而且应该能够与其他的人工智能技术进行结合，让计算机的安全性更高。
人工智能是未来人们生活中必不可少的一部分，近年来很多应用人工智能的产品已经走进了人们的生活，随着技术的进步以及经济水平的提升，人工智能的普及范围会更广。将人工智能应用在计算机网络技术领域能够让计算机安全性得到提升，同时提高计算机的各方面性能，带给人们更加便捷的体验，但人工智能在实际应用上还存在一些障碍，而且人工智能的缺点也是值得注意的。
人工智能的计算机网络技术应用论文精选
摘要：人工智能自提出到兴盛，短短半个世纪以来，一直都处于科技研究的前沿和创新热点。人工智能已经逐渐从科学家们的想象逐步走入了人们的工作生活当中，人工智能相关的语音识别、图像处理、自然语言处理、数据挖掘等领域也得到了蓬勃的发展。该文从人工智能的基本概念出发，探索及了解了人工智能领域的相关研究方向和应用领域，解读了人工智能发展历程中的大事件和大人物，立足于现状，对于未来可能的发展方向和技术瓶颈进行了预测和总结。
人工智能是当今科技发展中最具潜力的热点问题之一，2016年初轰动世界的谷歌alphago打败围棋世界冠军李世石的经典案例更是引起了全世界广泛的关注和热议。“人工智能”这个概念再次被推到了风口浪尖。那么，究竟什么是人工智能呢？它会对我们的生活有什么影响？在这个背景下，我们深入探究人工智能及其相关的技术领域，对于人工智能的普及和发展有着重要意义，也希望能给予人工智能相关领域的科学研究者们提供一些参考和方向。
人工智能（artificialintelligence，ai）是一门全新的信息技术科学，是计算机科学技术的一个重要分支，是指对于模拟、拓展和延伸人类的智能的应用系统及相关的理论和技术方法的开发研究。主要通过研究及了解人类智能的本质从而开发出能给出类似人类智能反馈的智能机器，计算机系统在理解目标方向之后所取得的最大化成果是计算机实现的最大智慧。人工智能不单单是一个特定的技术，它所研究的往往是能创造智能意识的高科技机器，包括了算法和其他应用程序，处理的任务也远远超出了简单计算，从学习感知规划到推理识别控制等等。人工智能的研究方向包含语言及图像识别技术、机器人设计、自然语言处理等，日益成熟的理论方法和技术实践也使得应用领域范围大规模扩张，人工智能是人类智慧的结晶，未来也可能展现出超过人类的智能。
人工智能的科学研究通常涉及到数学、逻辑学、认知科学、以及最重要的计算机科学等多学科领域，延伸出了以下几个主要的研究方向：
2.1逻辑推理与证明。
早期的人工智能更多的解决了大量数学问题，逻辑推理是基础也是研究时间最长最重点的领域之一。通过找到可靠的证明或者反证方法实现潜在的定理证明，根据数据库的实例进行推导并及时更新证明结论，演绎和直觉相结合，在推理和证明中实现部分智能。
2.2问题求解。
问题求解领域的一大重要应用则是下棋程序的功能实现，化繁为简、将困难的问题点拆分成为独立的子问题进行求解；而另一个实例则是数学方程的求解实现，分析各种公式符号的组合意义从而为科学研究者提供强有力的基础保障。问题求解中所运用的搜索和规约也是人工智能领域中的两大基本技术。
2.3自然语言处理。
自然语言处理也叫自然语言理解（naturallanguageprocessing，nlp），是指借助计算机来处理使用人类语言作为计算对象的算法程序，并研究相关的理论方法和技术。nlp是人工智能领域的主要研究方向之一，也是发展时间较长的研究方向之一。语音识别、搜索引擎、机器翻译等等都是nlp的重要研究内容，目前也都在人工智能领域获得了突出的应用成果。
2.4专家系统。
专家系统是指具有大量模拟人类相关领域专家知识和经验的智能计算机程序系统，依托于人工智能相关技术，根据专家系统所提供的数据方法进行判断推理进一步决策，从而代替人类专家解决一部分该领域的特定问题。从知识表示技术的角度上看，专家系统可分为基于网络语义、基于规则、基于逻辑、基于框架等几种类别；而从任务类型及专家系统主要解决的问题类型的角度来看，专家系统也可分成解释型（分析和阐述符号数据的意义）、调试型（根据故障制定排除方案）、预测型（根据现状预测指定对象未来可能的结果）、维修型（针对特定故障制定并实施规划方案）、设计型（按指定需求制作图样和方案）、规划型（根据指定目标制定行动方案）等。
专家系统的建立包含以下几个步骤：（1）初始专家知识库的设计：包括问题、知识、概念、形式、规则等多个概念的筹建；（2）开发和试验系y原型机；（3）改进与归纳专家知识库等。
专家系统的实现通常建立在大量的数据统计与人类专家提供的问题解决实例上，没有精确或统一的求解算法，因此也会造成一些局限性。在人工智能与计算机科学快速发展的今天，专家系统也逐渐更重视理论和基础研究，除了基于经验的理论，基于规则和模型的方法也将投入到实际运用中，未来的专家系统将更偏向协同式和分布式方向发展。
2.5机器学习。
机器学习是指计算机自动获取新的推理算法和新的科学事实的过程，是计算机具有智能的基础。计算机的学习能力是人工智能研究史上的突出成就与重要进展，也是人工智能初步实现的重要标志。机器学习除了在人工智能领域有着重要应用，对于探索人类智慧的奥秘以及学习方法和机理都有着重要意义，机器学习的时代才刚刚开始，各种理论方法也正在逐步完善中，未来精彩可期。
人工智能的首次提出至今已有60年的历史，在这个循序渐进的过程中，无论是功能场景还是机器模式，都逐渐从单一到通用、从简单到复杂，表达方法也更多种多样。目前主要通过赋予机器产品一定的人类智能从而有效地提升机器工作效率及能力，未来的人工智能将更多的模拟人类生活环境及思维方式来设计出真正具有人类智能的高效人机系统。
作为辅助人类生产生活的重要工具，日趋成熟的智能机器人已经快速走进了人们的日常生活中，下面我们介绍几种常见的使用场景：（1）智能房屋和家居生活的构建：目前的智能停留在自动控制i域，通过用户指令来便捷的操控比如电视、窗帘、灯具、空调等等；而未来，人工智能的发展将根据你的日常行为了解你的习惯喜好，利用传感器和自动装置搜集用户的行为数据，通过机器学习和深度学习算法改造你所居住的环境。最终实现真正意义上的智能家居生活。（2）无人驾驶的智能汽车：主要通过导航和定位实现规定路线的行驶、通过激光测距、雷达感应和照相等技术，配合复杂的计算公式从而辨别和避让各种障碍，最终脱离人类操控的环境下自动完成发动、驾驶、刹车等动作。行驶的安全性和准确性在智能机器的帮助下其实更可靠，我们完全有理由相信未来自动驾驶将成为人们出行的新方式。（3）基于神经网络的新型翻译方式：在线翻译相信大多数人都不陌生，使用范围广普及率极高，但其准确性一直都是人们关注的焦点之一。谷歌翻译负责人表示将在部分功能上尝试使用深度学习技术，如果能顺利实施必将使得翻译准确性的研究取得实质性突破，而基于神经网络的翻译方式则将帮助计算机更好地模拟和理解人类思维，使得翻译结果更流畅合乎规范，也方便人们更好地理解。
人工智能的发展历程不算很长，但发展速度却特别迅猛。跟所有新兴的前沿学科一样，人工智能的发展中也经历了高潮和低谷时期。根据不同时期代表性人物和事件的发生，我们大致可以将整个过程分为以下几个阶段：
（1）1950年，举世闻名的“图灵测试”（图灵，英国数学家，1912―1954）首次发表于《计算机与智能》一文，即通过房间外的人和两个房间内的人和机器分别对话中，是否能区分人和机器从而判断出机器是否具有了人的智能。这是人类对于人工智能最初的概念。
（2）1956年，由香农、麦卡锡、朗彻斯特和明斯基共同发起的dartmouth学会于达特茅斯大学召开，会上首次提出“人工智能”一词，这是历史上第一次关于人工智能领域的研讨会，见证了人工智能学科研究的开端。
（3）1960年以来，生物进化领域逐渐建立起了遗传、策略和规划等算法。1992年计算智能由bezdek提出，计算智能对于生物进化学的探究有着重大意义，涵盖了模式识别、人工生命、神经网络、进化计算等多学科集合与交叉。
（4）上世纪90年代开始，专家系统逐渐兴起，对于专家知识库的不断改进以及基于规则和模型的协同式分布式专家系统将是未来使用的主要趋势。
（5）从1960年神经网络首次应用于自动控制的实施，到1965年人工智能启发式推理规则的方法引入，再到1977年运筹学理论中概念智能控制模式的成功借鉴，人工智能的发展也顺利引导了自动控制模式逐渐切换到了智能控制模式。
（6）从1956年ai概念的正式提出以来，人工智能领域已经取得了众多突破性的成就和进展，很多天马行空的想象也随着科技的进步在一代代科学工作者的不断努力下逐渐设计落实，人工智能已经从科学研究逐渐走向了人们的日常生活中，成为了当下最具潜力的多学科交叉的前沿科学。
从人工智能的提出到逐渐走入人们生活，人工智能的概念一经问世则得到了人们的普遍关注，甚至带动了语音识别、自然处理处理、机器学习、数据挖掘等一系列相关学科的发展和兴盛。人工智能领域中的创新和蓬勃发展是趋势也是必然，通过了解人工智能学科的发展历程及应用领域，我们大致可以推测出关于未来人工智能的一些方向：（1）机器学习和深度学习算法指导下更聪明更多样性更具智能的机器系统。（2）自然语言处理应用中更自然的人机互动交流。（3）机器学习时代更快速的数据处理分析策略。（4）各研发企业和机构对于人工智能先进技术更激烈的竞争和角逐。（5）超人工智能（artificialsuperintelligence，简称asi）时代下ai是否会走向失控给人们带来的微恐惧。
在短短60年的时间内，人工智能的快速发展已经从很大程度上改善和刷新了人们的生活方式。人工智能的深入研究和实现正在不断帮助我们探索这个世界、帮助我们搜寻信息应对各种各样的挑战。人工智能在逐渐强大的同时，有机遇也存在着巨大的挑战和技术瓶颈，距离人工智能时代的真正实现还有很长的路要走。而人工智能的不断更迭完善，是否能取得超越人类智力和认知的智能、是否会出现违背人类价值观的危险行为将是未来很长一段时间内需要研究的重要课题。
[2]张妮，徐文尚，王文文。人工智能技术发展及应用研究综述[j]。煤矿机械，2009，30（2）：4-7.
[3]turingam.computingmachineryandintelligence[j]。mind，1950，59（236）：433-460.
人工智能论文
人工智能是一门交叉性的前沿学科，也是一门极富挑战性的科学。人工智能技术和理论在一定程度上代表了信息技术的发展方向，所以对其人才的培养也是重中之重。
人工智能是多种学科相互渗透而发展起来的交叉性学科，其涉及计算机科学、信息论、数学、哲学和认知科学、心理学、控制论、不定性论、神经生理学、语言学等多种学科。随着科技的飞速发展和人工智能技术应用的不断扩延，其涉及的学科领域将愈来愈多，它已和人们的学习、生活息息相关，时代和社会需要此方面的大量人才。在高中信息技术课中开设人工智能初步模块是十分必要的，本文拟从其发展现状、存在问题等几个方面对我国高中信息课程中人工智能教育做一下探讨。
人工智能(ai，artificialintelligence)是计算机科学的一个分支，己成为一门具有广泛应用的交叉学科和前沿学科。它研究如何用计算机模拟人脑所从事的推理、证明、识别、理解、设计、学习、规划以及问题求解等思维活动，来解决人类专家才能解决的复杂问题，例如咨询、探测、诊断、策划等。
现实世界的问题可以按照结构化程度划分成三个层次：结构化问题，是能用形式化(或称公式化)方法描述和求解的一类问题；非结构化问题难以用确定的形式来描述，主要根据经验来求解；半结构化问题则介于上述两者之间。
将人工智能课程引入到我国现行的教育中，可以让学生在了解人工智能基本语言特征、理解智能化问题求解的基本策略过程中，体验、认识人工智能技术的同时获得对非结构化、半结构化问题解决过程的了解，从而使学生了解计算机解决问题方法的多样性，培养学生的多种思维方式，更好的解决现实问题。
目前，该学科的教育正处于摸索阶段，由于中学信息技术师资水平、学校硬软件设备等条件的制约，我国尚未在中学专门开设独立的人工智能类课程，internet上与人工智能教育相关的中文信息资源也十分贫乏，在教学环境上大致存在以下问题：
（一）教学条件参差不齐。
开设好人工智能课程，就要求安排更多的实践课程和活动来增强课程的趣味性，让广大师生切实体会到人工智能对我们生活的影响。这些活动大部分要求上机操作或利用网络资源来学习交流，这就对教学条件提出了较高的要求，尤其是一些偏远农村、条件相对落后的中学在开设人工智能课程上存在很大困难。
（1）对硬件性能的要求。
人工智能课程中有较多的实践课程需要老师和学生利用网络资源，使用计算机进行操作。这就需要学校配备计算机网络教学机房，若其性能较差，会延长学生在线进行人机对话的时间，一旦遇到网络堵塞，可能连网页都打不开，这不仅浪费了仅有的'上课时间，而且大大降低了学生的学习兴趣。
（2）对软件性能的要求。
为了降低成本，学校可以利用互联网上提供的免费下载软件和免费在线教学网站等进行实践教学，可大大减少自研开发软件和软件维护的费用。但一旦遇到网络不通、网络拥挤或在线网站停止服务等情况，将无法使用网络资源进行教学，可见，软件的依赖性较强也存在很大的问题。
（1）学生的认识误区。
提及人工智能，给大多数学生的感觉是一门神秘、遥不可及的科学。很多学生认为人工智能技术是很高深的科学，离我们现实生活有一定距离，研究和接触这门科学是少数科学家的事情，从而对该科学的关注程度不高。其实，人工智能学科是一门渐渐成长的科学，它将应用在我们生活的方方面面。我们应在教学中让学生多去体验人工智能的魅力所在，吸引更多对该学科感兴趣的人去研究和使用它。
（2）教师对人工智能学科开设存在偏见。
一些从事该学科教学的教师没有接触过人工智能方面的知识，在接触过后被其中深奥难理解的知识所吓倒，认为即使开设了这门课程也不易被同学们所接受；而一些在大学接触过人工智能课程的教师则认为，其理论枯燥乏味，知识内容艰深，不适合放在高中开设。
（三）一线教师经验不足。
在我国大学教育中，开展人工智能专业课程的大学为数不多，师范类院校更是少之又少。从事人工智能领域的专业人才输出少，所以，缺乏具备一定知识结构、有专业素养的教师来担任高中信息技术课中人工智能课程的教育工作。绝大多数的一线教师并没有接受过人工智能课程的专业培训，在授课内容上的着重点掌握不好，教学目标不够明确；在授课形式上也没有前人的经验可寻，这就给一线教师带来了极大的挑战。
（一）加强软、硬件建设。
在学校条件允许的条件下，应加大硬件设施的投入，改善网络传递信息的效率，同时加强软件资源建设。鼓励师生上网搜索更多适合ai教学的网站，教师应整理出和ai相关的趣味小故事、电影、光盘等和教材相关的素材，以便更好的配合硬件教学。
（二）端正认识，增强支持。
作为教师要树立对高中人工智能选修课程的正确认识。通过对课标中规定的相关内容的深入了解和学习，克服对人工智能的神秘感或恐惧感，理性而客观的看待人工智能技术及其应用，明确在高中开设该课程的目的。同时，教师也不能因为该课程的“选修”性质，从而轻视该课程的作用。
作为学生不应该仅仅看见这门课程的娱乐趣味性，应把一些重要的技术理论知识重视起来，不能过分的放松自己而偏离了我们的教学目标。家长也应该支持和赞同学生选择该课程，不能应认识不到这门课程的作用、怕耽误学生主干课的学习而反对学生积极参与。
校方领导也不应条件限制就轻易放弃这门课程的开设，应给予积极的配合。社会各界也应加强舆论与正确引导，让更多的人们认识人工智能并予以肯定。
总之，人工智能是一门逐渐成长的科学，开设好该课程需要广大教育工作者和校方领导不断努力，互相交流，共同克服困难。
参考文献：
［1］张剑平.人工智能技术与“问题解决”［j］.中小学信息技术教育，2003(10).
［2］段东辉.浅谈信息技术课程中人工智能教育［j］.新乡教育学院学报，第19卷第二期2006，6.
［3］教育部.普通高中技术课程标准（实验稿）.人民教育出版社，2003年4月.
［4］张家华，张剑平.开展高中人工智能教学存在的问题及对策［j］.
年人工智能的计算机网络技术应用论文
摘要：信息技术为如今时代注入了很多活力，也全面带动了社会的发展，人工智能是一种全新的发展趋势。文章从人工智能的概念出发，介绍了人工智能的优点和缺点，并总结了计算机网络技术存在的问题，最后详细介绍了几种人工智能在计算机网络技术中的应用。
人工智能是以模仿人类智能为核心，但最终超越人类智能的技术[1]。其中包括心理、生理、语言等多个领域，让一些机器具备人的思维以及感官，这种机器最终会达到具备人类的能力与思维，甚至在某些方面能够做到人力不可及的程度。发展人工智能就是为了帮助人类完成一些工作，例如很多高危工作可以让机器人代替人类，让工作人员获得安全保障。人工智能与计算机网络技术的联系非常紧密，计算机网络技术很多方面影响着人工智能的发展，而人工智能也有很多方面可以应用到计算机网络技术中。
2.1保证网络稳定运行。
现在生活中方方面面能够看到计算机网络技术的影子[2]。企业、个人、相关部门都要依赖计算机网络技术进行生产和管理，而计算机网络技术近年来的发展也非常迅猛，为社会发展起到极大的帮助，但计算机网络技术在带给人们便利的同时也造成很多不稳定的因素，例如一些数据处理，由于数据比较模糊无法采取有效的处理方法。人工智能就可以对计算机网络技术提供极大的支持，因为人工智能体现的是对人类思维的模仿，对数据的处理会更加灵活，配合计算机网络技术强大的计算能力，就可以让负责的数据得到高效处理，让工作效率得到提升，减少了数据处理的成本。
2.2网络管理更加便捷。
网络的覆盖范围越来越大，计算机技术更新速度越来越快[3]。人工智能可以让网络管理更加简单便捷。网络结构通常是分层管理，人工智能以多代理协作的方式实现各管理层交流更加通畅，网络管理也随之提升了很大效率。人工智能注定成为未来网络管理的主要方式，因此，加强人工智能与计算机网络技术的协作能力是优化网络管理的主要途径。
2.3资源消耗小。
人工智能可以利用模糊控制法将有效的数据从海量数据中提取出来，让数据处理的效率提升，减少了数据检索的时间。这就代表着人工智能可以极大程度上减少计算资源的消耗，节省人们的时间。
人工智能的理念是模拟人类的大脑，让机器代替人完成工作，所以随着技术更新人工智能会和人类大脑相似度越来越高，未来一定会有越来越多的工作是由人工智能来执行的，如今人工智能和计算机网络技术的结合已经带给人们很多帮助，但这种帮助会让人类产生极大的依赖性，逐渐发展成惰性，人类在生活和生产中参与会越来也少，最大的表现就是会有很多人员失业，毕竟对于企业来说使用人工智能要更加简单，在人力资源成本上投入减少，也有一些研究者认为人工智能最终取代人类，也是有可能发生的。
计算机网络技术对人们的帮助已经非常细致，完全融入日常生活中，在各个领域都有其影子，但网络安全问题一直都是人们关心的重点。网络上数据资源的规模越来越大，但这些资源大多数都是不规则的，有一些数据带给人们的是纯粹的干扰，计算机网络技术智能对这些数据进行简单处理，对其真实性无法准确核实。计算机网络技术让人们的生活更加便利，也让一些不法分子在网上进行非法活动更加便利，但目前对这些网络犯罪行为并没有有效的遏制手段。
5.1反垃圾邮件系统。
这是一种针对邮箱使用研究出的系统，在使用邮箱的过程中，经常会有一些垃圾邮件，有些是用于广告，有些是诈骗信息，这些垃圾邮件让使用者非常困扰，虽然能够手动删除，但这类邮件通常都是源源不断的，一直删除非常麻烦。人工智能的应用就是能够生成反垃圾邮件系统，相当于邮箱外设置了一套防御系统，对垃圾邮箱进行阻拦，这样就不必用户亲自手动删除这些垃圾邮件，使用邮箱就会更加便利，而且在一定程度上也加强了邮箱的安全性，防止了诈骗信息进入，有效保护用户的财产安全。
5.2智能防火墙技术。
防火墙对于计算机使用是非常重要的，能够对一些有害信息进行拦截，是保护计算机安全的主要措施。人工智能的应用让计算机的防火墙更加有效，可以进行自动防御，计算机可以通过智能防火墙技术解决一些软件拒绝服务的问题，而且可以对病毒有效防御。智能防火墙技术可以说是对传统的防火墙技术的强化，对于企业来说尤其重要，如今病毒的种类越来越多，威胁信息安全的隐患也更加复杂，一点小小的失误就容易造成极大的损失，智能防火墙技术从这个角度来说是最实用的应用技术。
5.3入侵检测技术。
严格来说入侵检测技术也是防火墙技术其中的一种，但更加具体，所谓入侵检测就是对计算机收集到的数据进行处理，通过对数据的分析以及筛选，利用编程生成一份报告，在第一时间呈现给用户，用户能够随时掌握计算机的数据收集情况，也是对病毒的防范，能够在最短的时间内发现病毒入侵情况，以便于及时采取措施，保护网络安全。与严格意义上的防火墙不同的是，防火墙体现的是对有害信息的拦截，而入侵检测是对已经收集到的信息进行分析处理，人工智能的融入可以让数据处理的过程更加高效，提高入侵检测技术的性能。
5.4网络管理与系统评价系统。
网络管理与系统评价是一种在人工智能刚开始应用到计算机上时出现的，人工智能在其中起到的特点就是利用数据库以及一种问题求解系统对网络管理进行优化，使之更加高效。计算机在运行中也会出现一些问题，用户往往不知道其中问题产生的真正位置，这样就可以利用问题求解系统来对计算机进行检测，找出其中的问题，便于对计算机进行维护，提高计算机使用的安全性。人工智能在网络管理中起到的作用非常重要，因为人工智能是对人类思维的模仿，对计算机故障分析更加有效，而且在数据处理时能够运用逻辑思维，对重要数据进行储存，以便于随时提取计算机中的数据。
5.5规则产生式专家系统。
这种人工智能是建立起一个以专家知识为主的数据库，吸取专家推理机制的优点，计算机网络管理人员提前编制针对已知的入侵特征设计好的规则，以大量的规则建立成专业数据库，在网络管理中，系统以审计记录以及编制好的规则为依据，对入侵情况进行分析，并判断出入侵系统的种类以及特征。人工智能在对入侵情况进行处理的效率更高，并且更具有准确性，人工智能的处理方式以及相关应用性能也会更加有效。但人工智能也有一定的局限性，因为是以已知的经验以及规则进行处理，检测范围比较有限。
5.6人工神经网络。
这种人工智能的应用是以对人脑的学习机制进行模拟，也体现了人工智能产生的思路，在应用上更加体现智能的特点，尤其学习能力更高。目前人工神经网络对一些存在畸变以及噪声的输入模式识别有广泛的应用，在与入侵检测技术的结合方面也比较广泛，在并行的模式下与入侵检测技术进行融合更加合理，因此在网络管理方面也是非常实用的应用。
5.7数据挖掘技术。
数据挖掘技术的原理就是以审计程序为基础，对一些主机会话以及网络连接的情况进行更加细致的描述，并准确提取数据。数据挖掘技术能够对一些入侵的模式进行更加准确地的捕捉，对计算机网络的一些日常活动以及规则可以进行更加有效的学习和处理，对数据进行全面的记忆，因此在网络出现特别的情况下能够提高计算机及的检测效率以及识别效率。这项应用体现的是人工智能的记忆能力以及学习能力。
5.8人工免疫技术。
人工免疫是一种针对人体免疫的特征设计的应用技术，其中对基因库、克隆选择以及否定选择等机制进行整合，传统计算机入侵检测技术有着非常大的局限性，尤其是识别病毒的能力不强，杀毒能力也有待提高，通过对此项技术的应用可以将这些缺陷进行弥补。在基因库中能够对一些片段进行重组，这一过程对于一些未知病毒进行识别是非常有效的。这种理念非常先进，但实际应用还存在一些问题。在否定选择机制中，系统中会随机产生一些字符串，运用一些算法将一些片段字符串进行判断，若是否定选择是正确的，检测器就可以视为合格。
5.9数据融合技术。
这项应用是对人类的信息处理能力进行模仿，主要是通过对数据进行组合从而获取更多的信息，对资源进行整合协同，在计算机网络管理领域应该比较广泛，可以让多个传感器进行联合并发挥出更大的作用，并让整个系统的性能得到有效提升。单个的传感器在检测范围方面还是比较局限的，这项应用可以将这种局限性打破，让计算机网络安全问题得到有效解决，而且应该能够与其他的人工智能技术进行结合，让计算机的安全性更高。
6结语。
人工智能是未来人们生活中必不可少的一部分，近年来很多应用人工智能的产品已经走进了人们的生活，随着技术的进步以及经济水平的提升，人工智能的普及范围会更广。将人工智能应用在计算机网络技术领域能够让计算机安全性得到提升，同时提高计算机的各方面性能，带给人们更加便捷的体验，但人工智能在实际应用上还存在一些障碍，而且人工智能的缺点也是值得注意的。
[参考文献]。
人工智能的计算机网络技术应用论文
随着科学技术近年来突飞猛进的发展，计算机及相关智能化应用在各个领域中占据了越来越重要的地位。无论是日常生活、工业领域还是军事领域，使用计算机的场合越来越多，而且不仅仅局限于最初的科学计算。在这种前提下，人工智能的概念应运而生。人工智能是20世纪中叶科学技术所取得的重大成果之一。它的诞生与发展对人类文明产生了巨大的影响和效益，同时，人类是否最终成为机器人的奴隶，人类社会会被计算机取代等等问题也被人提出并广泛讨论，这也就引起了哲学意识与人工智能的理论探讨。
人工智能是20世纪中叶科学技术所取得的重大成果之一。人工智能是相对于人类智能而言的。它是指用机械和电子装置来模拟和代替人类的某些智能。人工智能也称“机器智能”或“智能模拟”。当今人工智能主要是利用电子技术成果和仿生学方法，从大脑的结构方面模拟人脑的活动，即结构模拟。
人脑是智能活动的物质基础，是由上百亿个神经元组成的复杂系统。结构模拟是从单个神经元入手的，先用电子元件制成神经元模型，然后把神经元模型连接成神经网络（脑模型），以完成某种功能，模拟人的某些智能。如1957年美国康乃尔大学罗森布莱特等人设计的“感知机”，1975年日本的福岛设计的“认知机”（自组织多层神经网络）等。
电子计算机是智能模拟的物质技术工具。它是一种自动、高速处理信息的电子机器。它采用五个与大脑功能相似的部件组成了电脑，来模拟人脑的相应功能。这五个部件是：(1)输入设备，模拟人的感受器（眼、耳、鼻等），用以接受外来的信息。人通过输入设备将需要计算机完成的任务、课题、运算步骤和原始数据采用机器所能接受的形式告诉计算机，并经输入设备把这些存放到存贮器中。(2)存贮器，模拟人脑的记忆功能，将输入的信息存储起来，供随时提取使用，是电子计算机的记忆装置。(3)运算器，模拟人脑的计算、判断和选择功能，能进行加减乘除等算术运算和逻辑运算。(4)控制器，人脑的分析综合活动以及通过思维活动对各个协调工作的控制功能，根据存贮器内的程序，控制计算机的各个部分协调工作。它是电脑的神经中枢。(5)输出设备，模拟人脑的思维结果和对外界刺激的反映，把计算的结果报告给操作人员或与外部设备联系，指挥别的机器动作。
以上五部分组成的电脑是电子模拟计算机的基本部分，称为硬件。只有硬件还不能有效地模拟和代替人脑的某些功能，还必须有相应的软件或软设备。所谓软件就是一套又一套事先编好的程序系统。
人工智能的产生是人类科学技术进步的结果，是机器进化的结果。人类的发展史是人们利用各种生产工具有目的地改造第一自然（自然造成的环境，如江河湖海、山脉森林等），创造第二自然（即人化自然，如人造房屋、车辆机器等）的历史。人类为了解决生理机能与劳动对象之间的矛盾，生产更多的财富，就要使其生产工具不断向前发展。人工智能，是随着科学技术的发展，在人们创造了各种复杂的机器设备，大大延伸了自己的手脚功能之后，为了解决迫切要延伸思维器官和放大智力功能的要求而产生和发展起来的。
从哲学上看，物质世界不仅在本原上是统一的，而且在规律上也是相通的。不论是机器、动物和人，都存在着共同的信息与控制规律，都是信息转换系统，其活动都表现为一定信息输入与信息输出。人们认识世界与在实践中获取和处理信息的过程相联系，改造世界与依据已有的信息对外界对象进行控制的过程相联系。总之，一切系统都能通过信息交换与反馈进行自己调节，以抵抗干扰和保持自身的稳定。因此，可以由电子计算机运用信息与控制原理来模拟人的某些智能活动。
从其它科学上来说，控制论与信息论就是运用系统方法，从功能上揭示了机器、动物、人等不同系统所具有的共同规律。以此把实际的描述形式化，即为现象和行为建立一个数学模型；把求解问题的方式机械化，即根据数学模型，制定某种算法和规则，以便机械地执行；把解决问题的过程自动化，即用符号语言把算法和规则编成程序，交给知识智能机器执行某种任务，使电子计算机模拟人的某些思维活动。所以，控制论、信息论是“智能模拟”的科学依据，“智能模拟”是控制论、信息论在实践中的最重要的实践结果。
人工智能是人类智能的必要补充，但是人工智能与人类智能仍存在着本质的区别：
爱好等心理活动所构成的主观世界。而人类智能则是在人脑生理活动基础上产生的心理活动，使人形成一个主观世界。因此，电脑与人脑虽然在信息的输入和输出的行为和功能上有共同之处，但在这方面两者的差别是十分明显的。从信息的输入看，同一件事，对于两个智能机具有相同的信息量，而对于两个不同的人从中获取的信息量却大不相同。“行家看门道，外行看热闹”就是这个道理。从信息的输出方面看，两台机器输出的同一信息，其信息量相等。而同一句话，对于饱经风霜的老人和天真幼稚的儿童，所说的意义却大不相同。
（2）人工智能在解决问题时，不会意识到这是什么问题，它有什么意义，会带来什么后果。电脑没有自觉性，是靠人的操作完成其机械的运行机能；而人脑智能，人的意识都有目的性，可控性，人脑的思维活动是自觉的，能动的。
（3）电脑必须接受人脑的指令，按预定的程序进行工作。它不能输出未经输入的任何东西。所谓结论，只不过是输入程序和输入数据的逻辑结果。它不能自主地提出问题，创造性地解决问题，在遇到没有列入程序的“意外”情况时，就束手无策或中断工作。人工智能没有创造性。而人脑功能则能在反映规律的基础上，提出新概念，做出新判断，创造新表象，具有丰富的想象力和创造性。
（4）人工机器没有社会性。作为社会存在物的人，其脑功能是适应社会生活的需要而产生和发展的。人们的社会需要远远超出了直接生理需要的有限目的，是由社会的物质文明与精神文明的发展程序所决定的。因此，作为人脑功能的思维能力，是通过社会的教育和训练，通过对历史上积累下来的文化的吸收逐渐形成的。人的内心世界之所以丰富多彩，是由于人的社会联系是丰富的和多方面的，人类智能具有社会性。所以要把人脑功能全面模拟下来，就需要再现人的思想发展的整个历史逻辑。这是无论多么“聪明”的电脑都做不到的。随着科学技术的发展，思维模拟范围的不断扩大，电脑在功能上会不断向人脑接近。但从本质上看，它们之间只能是一条渐近线，它们之间的界限是不会清除的。模拟是近似而不能是等同。
从以上分析不难看出，人工智能与人脑在功能上是局部超过，而整体上不及。由于人工智能是由人造机器而产生的，因此，人工智能永远也不会赶上和超过人类智能。所谓“机器人将超过人奴役人”、“人将成为计算机思想家的玩物或害虫，……保存在将来的动物园”的“预言”是不能成立的。因为，它抹煞了人与机器的本质差别与根本界限。然而，在现代科学认识活动中，没有人工智能，就不会有人类认识能力的突破性发展和认识范围的不断扩大。不仅电脑依赖于人，人也依赖于电脑。这就使得对人工智能的探讨以及对人机互补的关系的探讨成为一个新的课题。
人工智能的计算机网络技术应用论文精选
机械电子工程与人工智能的有机统一，是运用传统机械工程的理论，将人工智能的理念应用到机械电子工程中，实现了机械电子工程的信息化，促进了我国企业生产效率的提高。本文对机械电子工程与人工智能的相关概念进行分析，让人们对这两个概念有深入了解，然后对二者的结合进行阐述，分析人工智能在机械电子工程中应用的作用，在一定程度上促进我国机械电子工程实现智能化。
机械电子工程是一项涵盖各类科学的技术，其核心专业是机械电子，同时要结合信息技术、网络、智能化的相关知识，各类学科相互交叉形成的一类科学，这些学科的理论在机械电子工程中得到了广泛的应用。总体来说，机械电子工程包括计算机技术、网络技术等，机械电子工程实现了技术的多元化和技术的融合，其在使用的过程中必须借助其他学科。在对机械电子工程进行设计时，必须要将计算机技术与网络技术以及机械相关的技术融合，将机械中不同的元件组合，完善设计。机械电子工程在设计时运用的知识比较复杂，但是设计比较简单，结构不复杂，而且具有较好的性能。机械电子工程投入生产时的效率高，夕卜形小巧，从而取代了传统的机械。
人工智能技术是在计算机技术发展的前提下得到应用的，其通过对计算机技术的分析，从而对计算机技术的功能进行进一步的完善而实现的智能化的技术，智能技术在机械电子工程中应用时，主要实现了对机械工程的自动化控制，人工智能在机械电子工程中应用不仅仅采用计算机技术，同时还要结合信息技术、心理学、语言学等知识。人工智能技术的发展经历了几个阶段，在人工智能技术发展的初始阶段，人工智能主要实现了自动翻译、自动推理，而后，人工智能技术进入了其停滞阶段，这时人工智能技术主要是以计算机视觉技术、对语言的理解、系统的研发和机器人设计等方面得到了广泛的应用。人工智能技术进入发展的第二个阶段后，其主要应用的领域是知识工程，知识工程促进了商业化的进程，在这个阶段，人工智能技术主要进行推理以及机器人中得到了广泛的应用。随后，人工智能技术进入了平稳发展时期，在这个阶段，人工智能技术朝着分布式的方向发展，其发展的形式比较简单。
现在，随着我国信息技术的广泛应用，在机械电子工程中都开始使用人工智能的模型，而且能能够对大型机械进行故障的诊断，在机械电子工程投入使用后，机械工程本身的稳定性比较差，导致机械工程在使用的过程中会出现复杂的关系，如机械在进行输入或者输出时，如果不能建立合适的模型，就会导致输出困难。
在使用传统的机械进行生产时，信息系统的精确度比较高，如果系统出现了故障，不能正常的进行输入和输出工作，就会导致一系列的操作不能正常完成，但是，将人工智能技术在机械电子工程中使用，能够对机械设备进行自动化的控制，能够通过模糊的推理对系统进行操作，模糊推理主要是对人脑的模拟，从而分析系统发出的信号，在机械电子工程中，主要是通过对人脑结构的分析从而确定数字信号，实现对数字信号的分析，从而确定信号的参考值。
模糊推理主要实现了对机械电子工程中模糊的系统与神经网络的融合，能够实现神经网络系统与网络的互补融合，将神经网络系统与模糊系统有机地统一，使机械设备的神经网络系统能够自动的识别信号，进行推理，使机械电子工程的系统能够进行复制，使其具备学习的能九这样就使机械电子工程中系统的智能化水平有所提高。智能化技术实现了机械电子工程中功能相似的部件的融合，其主要是运用模糊系统中的信号，与神经网络中的信号进行相似性的对比，通过选择，使具有相似性的部件实现融合，从而可以提高系统的运作效率，简化了运算的程序，在机械电子工程中的非线性的信号与系统中的函数进行相似性的对比，从而能够实现对系统中函数的优化。在机械电子工程中，主要是通过非线性表达运行的，这样能能够实现机械中网络的强化能力，使机械中网络的空间增大，使机械运行的效率更快。
本文通过介绍机械电子工程和人工智能的相关理论，从而分析人工智能在机械电子工程中应用的好处，會能够提高工业化进程，提高生产九因此，智能化技术在机械电子工程中的应用是很有必要的。在机械电子工程中，主要是通过对人脑结构的分析从而确定数字信号，实现对数字信号的分析，从而确定信号的参考值。将人工智能技术在机械电子工程中使用，會能够对机械设备进行自动化的控制，會能够通过模糊的推理对系统进行操作。
人工智能论文
智能交通系统(intelligenttransportationsystems，简称its)是将先进的信息技术、数据通讯传输技术、电子传感技术、电子控制技术及计算机处理技术等有效地集成运用于整个地面交通管理系统而建立的一种在大范围内、全方位发挥作用的，实时、准确、高效的综合交通运输管理系统。its能有效地利用现有交通设施、减少交通负荷和环境污染、保证交通安全、提高运输效率、促进社会经济发展、提高人民生活质量，并以推动社会信息化及形成新产业而受到各国的重视。目前已形成世界二十一世纪的发展方向。
交通仿真是智能交通领域的重要分支，它是利用最先进的计算机技术，通过仿真模拟的方法来分析交通问题，辅助交通管理人员做决策。传统上，数学推导、科学实验是进行科学研究、解决科学问题的主要方法。对于交通问题来说，由于参与交通的人很多，影响交通出行的因素也很多，人们很难、甚至无法对交通问题建立精确的数学模型。同时，由于安全、法规，以及开销方面的原因，进行现场交通实验通常也是不可行的。而交通仿真恰恰能够有效地解决上述两个方面的困难。
然而，传统的交通仿真由于设计理念上的原因，并不能从根本上有效地解决交通问题。这是因为，交通系统是一个庞大的复杂系统，必须用对付复杂系统的方法来处理，也就是要用综合的方法，而不是还原分解的方法来处理。
1)城市交通系统是由经济、环境、人口等因素综合作用的结果，必须全面综合地考虑城市交通和这些系统之间的关系。例如，不能为例城市交通问题的解决，而导致城市生态恶化，危害人居环境；不能为了城市交通的畅通，阻碍城市社会经济活动的健康发展。我们必须在已有工作的基础上，突破传统思维，探索研究此类复杂系统的新途径，而基于人工系统的研究方法正是这种有效途径之一。
2)城市交通问题不存在“一劳永逸”的解决方案。城市交通系统涉及人与社会的动态变化，本身也在不断变化和发展之中，不可避免地需要一个不断深化地认识过程，这类系统实际上不存在精确完备的整体解析模型。因此，无法“一劳永逸”地解决城市交通问题，我们需要基于“不断探索和改善”的'原则，研究建立有效可行的计算实验方法体系，为不断地完善城市交通系统的综合可持续发展方案提供科学依据。
3)城市交通问题不存在一般意义下的最优解，更不存在唯一的最优解。首先，基于解析模型的最优解与假设条件直接相关，具有条件敏感性，但对于城市交通这样的问题，假设条件与实际情况往往存在很大差别。其次，解决这些问题一般不存在单一的优化指标，而多层次多目标优化往往导致多个甚至无数个解决方案，就连采用近似模型的多目标优化也是如此。再者，对于这类复杂系统，有时甚至连确定一个量化的综合优化指标也有困难，特别是由于复杂系统长期行为的不可预测性，试图求解其某一最优化解决方案本身就是不可行的。因此，我们应当接受有效解决方案的概念，而且还要接受一般情况下存在多个有效解决方案的事实。在这种情况下，我们应该利用平行系统方法，追求具有动态适应能力的有效解决方案。
基于以上分析，中国科学研自动化所王飞跃研究员提出了人工交通系统的概念。其基本思想是利用人工社会的理论与方法，把交通仿真推向更高的层次、获得更广的视野。它利用基于代理的建模、面向对象的编程和并行分布式计算等方法和技术，“生长”和“培育”交通系统，即“人工交通系统”。
利用人工交通系统解决问题的思路跟改革开放摸着石头过河差不多，不断探索和改善，使过程、方法更科学化、系统化、综合化，不断改善探索建立城市交通、物流、生态综合发展的理论和方法体系。
三是平行管理运行，虚拟交通系统与实际交通系统相结合，直接采集现实交通数据，进行超前运算，以判断可能发生的交通事件，提前采取预防措施，为交通的高效畅通提供保障。
1)在宏观认识上，人工交通系统不是单纯的讨论交通自身的问题。相反，人工交通系统将交通看作社会整体的一个子系统，与经济、人口、环境、气候等子系统具有平等的地位，并将各个子系统之间的相互衔接、相互联系、相互作用和相互影响作为研究的重点之一。
2)在仿真方法上，人工交通系统属于微观仿真的范畴，但是不局限于研究局部的交通问题。人工交通系统面向大区域的仿真研究，采用复杂性科学中“涌现”的原理，在底层建立单个交通出行元素的代理模型，通过大交通区域内单个代理模型之间的相互作用，“涌现”出宏观的交通现象。
3)在实现手段上，人工交通系统不能在单一、孤立的计算机上进行仿真，要使人工交通系统具备真实交通系统的分散性和社会性，必须采用先进的分布式计算方法，如网格和p2p等，在互联网上建立结构化、分散化的虚拟交通路网系统，并且通过终端界面将网络中的真实人吸引到人工交通系统的运行中来，以使每一个代理模型具有逼近现实的社会属性。
4)在仿真目的上，人工交通系统不是一味的追求逼近现实交通环境和状态。除此之外，人工交通系统可以通过调整参数、添加随机事件等方法产生现实交通系统可能但尚未发生的交通现象，用以制定突发事故的紧急预案、交通控制方案的预评估以及交通参与人员的培训等等。
人工系统说起来有一点抽象，其实说穿了很简单。第一是充分利用计算机技术的发展，第二是仿真与模拟的常态化。仿真不再是一个项目立项前跑一跑看看行不行的手段，仿真要秒秒在、分分在、永远在。它是经验与知识的数字化、动态化和即时化，使人工影响现实，虚拟影响实在。
人工交通系统完善之后，人们可以像玩网络游戏一样，作为一个行人或司机加入到系统中，不必出门即可体验交通；交警同志可以在人工交通系统中学习指挥交通，而不必担心造成拥堵；交通分析人员可以利用人工交通系统研究各种突发事故对交通的影响，而不必担心人民的生命财产受到威胁；交通管理和决策人员可以在人工交通系统试验交通政策和方案，而不必承担决策失败的风险。
人工智能论文人工智能论文
摘要：现代计算机网络技术不断更新换代，无形中改变了人们的生活、工作和学习，为人们提供的服务逐渐趋向于智能化。人工智能技术的产生，是现代计算机网络技术变革的代表之一，根据人们的个性化需要针对性提供服务，知识处理代替问题求解，可以有效降低人工劳动强度，提升工作效率和工作质量，推动社会进步和发展。笔者就计算机网络技术中人工智能的运用进行多角度探究，客观阐述人工智能技术的发展历程和特点，寻求合理对策推动人工智能的持续发展。
关键词：计算机；人工智能；网络技术；安全管理。
人工智能作为一种新型科学产业，以其独特的优势渗透进社会生产与生活中，对于社会生活产生了极其深远的影响。尤其是随着计算机网络技术的大范围普及和应用，人们的生活、工作和学习方式发生了不同程度的改变，但是由于网络自身特性，实际应用中不可避免地出现了一系列安全问题，影响到计算机网络技术的应用安全。而人工智能技术的应用，可以在丰富人们生活的同时，进一步提升工作效率和工作质量，提供优质服务，对于现代社会可持续发展意义深远。由此，加强计算机网络技术中人工智能运用，是现代社会发展的必然选择，可以为后续工作提供支持与参考。
人工智能是一种集合了多种学科的科学产业，其中包括计算机科学、生理学、语言学以及心理学等等，主要是赋予原本单一的机械设备人工智能特性，可以代替人去执行一些危险性较高的任务，可以大大降低人工劳动强度，保障人员安全，对于工作效率提升具有重要促进作用[1]。就人工智能来看，区分人类智能和自然智能，借助计算机系统来模拟人类活动，完成系统指令，推动计算机网络技术发展的同时，可以将数值计算和解决问题转变为知识处理过程。通过对人工智能技术的分析，可以了解其特点主要表现在以下几点。（1）不确定的信息处理。通过网络模糊分析和处理方式，可以打破传统程序信息处理局限性，模拟人类智能活动，高效处理不确定信息，同时，还可以了解到资源的具体分配情况，为用户提供更加优质的服务。（2）网络智能化管理。相较于传统技术而言，人工智能可以有效提升网络管理效率，凭借记忆功能可以构建信息库实现信息的安全存储，将信息库作为信息解释和综合平台，可以大大提升信息准确性和网络智能化管理水平。（3）协作能力强。根据实际需要对现有资源进行有机整合，实现用户之间的信息传输和共享，推行智能化协作和管理，对于提升网络管理效率具有积极作用[2]。
2计算机网络技术发展现状。
现代社会进步和发展中，计算机网络技术渗透进各个行业领域，人们对于网络信息安全问题的重视程度逐渐提升。在网络管理系统应用中，网络监督和控制力度不断提升，只有及时获取精准的信息才可以保证原有功能充分发挥[3-5]。网络数据传输，具有不连续性和不规则性特点，计算机发展初期，仅仅具备数据处理和逻辑分析的能力，无法有效判断数据信息的真实性和准确性，这就需要不断推动计算机网络技术创新，使其逐渐朝着智能化方向发展。提高计算机网络技术的应用深度和广度，在提升数据处理效率和质量的同时，为用户信息安全提供坚实保障。此外，计算机软件开发中，不法分子利用计算机网络技术犯罪，以此来谋求私利[6]。为了规避计算机网络犯罪现象出现，维护用户信息安全，需要计算机具备更强的反应力和观察力，有效遏制侵犯用户信息安全的行为。而实现这一目标，迫切需要人工智能技术的支持，构建智能化网络管理系统，以便于自动化收集数据、在线诊断故障和排除故障，以求更为充分发挥人工智能技术优势。
3.1网络管理。
计算机网络管理中，人工智能技术的应用可以有效提升智能化服务水平。除了在网络安全管理中发挥积极作用以外，人工智能技术还可以通过专家知识库建立综合管理系统，借助先进技术有效解决其中的问题，实现网络综合管理。网络自身的动态性和瞬变性特点，致使网络管理工作难度随之提升，需要智能化技术提供支持[7]。专家系统是人工智能技术中的重要组成内容，通过对专家经验和知识的总结，将其录入信息管理系统中，有助于解决该领域中的问题。计算机网络系统评价和网络管理方面，有助于弥补传统技术缺陷，切实提升网络智能化管理水平。
人工智能agent技术在实际应用中，由通信部分、知识域库和数据库多个部分组成，实现新数据信息的沟通和处理，完成网络管理任务。通常情况下，在人工智能agent技术支持下，用户可以自动搜索信息，将其传输到预设位置，弥补传统技术的缺陷和不足，为用户提供智能化服务，缩短信息查询时间，提供更大的便利[8]。同时，人工智能agent技术渗透在人们的日常生活、工作和学习中，如日程安排、会议安排和网络购物方面，可以有效提升服务智能化水平，推动计算机网络技术的良性发展。
3.3网络安全管理。
在网络安全管理方面，通过人工智能技术的应用，可以为网络信息安全提供保障，具体表现在以下几个方面：首先，入侵检测方面，作为计算机网络安全管理中的重要组成部分，是防火墙的核心所在，可以为网络安全提供坚实保障；入侵监测功能的发挥，有助于合理开发和利用网络资源，维护网络信息安全[9]；就入侵检测技术来看，可以实现网络数据的综合分析和处理，将可疑数据及时反馈给用户，监测网络运行状态，不影响网络性能的同时，为网络安全提供保护。在智能防火墙领域，相较于其他防御系统而言差异显著，可以通过人工智能技术识别外部攻击，在数据处理、统计和决策方面，在降低计算量的同时，将有害信息拦截在内部网络外，维护网络信息安全。此外，通过智能防火墙技术，可以避免病毒传输，阻断黑、客攻击，实时监控网络，确保计算机网络系统安全稳定运行。
4结语。
综上所述，人工智能作为一种前沿科学产业，应用在计算机网络中，可以在丰富人们生活的同时，降低人工劳动强度，进一步提升工作效率和工作质量，为用户提供智能化服务，推动现代社会可持续发展。
参考文献。
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人工智能论文
随着新型科技的持续更新，工程中逐渐应用新科技，这也是科技朝着应用式与开放式方向发展的开始。电子工程在传统工程基础上的革新，随着人工智能化发展，逐渐转换为信息化产业链接。这一智能化技术机械生产明显减少，经济效益与产量提升，我国逐渐进入到智能化阶段。
(一）发展历程。
在机械电子工程发展初期，主要体现为手工制作，生产力水平较低，资源技术等对其发展产生制约。为了提升生产效率，逐渐朝着机械工业方向发展。
在生产线阶段，机械工程已逐渐发展到流水线生产，实现标准化大批量生产，这一生产模式使劳动力得到解放，生产力水平大大提升，同时生产效率也得到提高。但是仍然存在一些不足，比如，部分生产仍就以进口为主，生产成本较大，在市场方面缺少适应力；灵活性较差，难以满足不断变化的市场需求。
在机械电子产业发展阶段中，产品生产能够适应市场的需求，对于不断变化的产品需求产业化发展能够满足。
(二）机械电子工程主要特征。
机械电子工程是复杂综合性学科，同各类学科之间都有着密切的联系。机械电子工程发展要以计算机、电子以及机械为基础，结合其他学科做出合理、科学的设计。在设计的过程中，要求每一个模块都能够实现有机结合，进而使得各个模块都能将其最大优势发挥出来。机械电子产品内部结构简单明了，并不复杂，无需复杂原件的投入，这样能在一定程度上使产品性能得到提升，进而扩大消费市场。
人工智能是一门复杂，并且综合性较强的学科，所涉及到的学科比较多。也可以说，21世纪人工智能是最伟大学科之一。人工智能实现了对人的智能模拟，并且能通过计算机使认得智能化得到进一步的延伸，人工智能这门学科有着较好的发展潜力。人工智能在发展的过程中主要经历下列几个阶段。
初步阶段。人工智能在17世纪开始发生萌芽，法国在这一阶段成功诞生世界上的第一部计算机，这一计算器只是单纯的能进行加法简单运算，但是仍就轰动世界，进而在世界范围内，对这项技术开始进一步研宄。在最初阶段，人工智能并没有明显的进展，主要是在实践的过程中积累与总结知识，这为今后人工智能发展奠定坚实的基础。
发展初始阶段。美国人在二十世纪首次提出人工智能专业用语。在这个发展阶段，人工智能主要以证明与阐释为主要体现，在这一时期对于人工智能的研宄就是首要任务。
发展起伏阶段。随着人们对于人工智能的不断深入研宄，人工智能也处于持续的发展阶段，但是在实践过程中发现，要想使人工智能模仿和人类思维同步是非常困难的。大部分对于人工智能的科学研宄仅仅是停留于简单映射层面，对于逻辑思维的研宄仍就没有突破性进展。不论怎么说，在发展的起伏阶段，人功能智能也在发展中得到了技术创新，特别是在系统方面、计算机机器人以及语言掌握方面取得了较大的成就。
起伏阶段发展以后。在这一阶段，人工智能的相关研究得到了发展，尤其是第五届国际人工智能联合会议的召开，人工智能逐渐朝着知识层面的方向发展，大部分的人工智能研都会结合相应的知识工程，在这个阶段中，人工智能发展的高度是前所未有的，在一定程度上促进了人工智能应用于实际工程中。
稳步发展阶段。随着互联网技术的快速发展，对于人工智能研宄方向发生重大转变，由原本的单一主体朝着集中统一主体的方向发展。关于人工智能在实际中的运用以及研究，受到了互联网技术的影响。网络的普及与快速发展，在一定程度上促进了信息化的发展，信息在传送方面发生率重大性变革。在人们逐渐进入信息化社会后，在信息有效处理方面人工智能的发展到了重要的作用，在模拟设计方面，机械电子工程的发展需要人工智能的大力支持。
随着我国社会经济的持续发展，社会不断的进步，对于信息人们越来越重视。在21世纪，互联网技术得到快速发展，同时信息的传递也逐渐注入新鲜血液。互联网应用的普及说明人们正朝着信息时代的方向迈进，在社会逐步信息化以后，更加需要有人工智能这一技术的支持，特别是机械电子工程发展中有着重要作用，机械电子系统本身缺少一定的稳定性，这样在机械电子工程设计方面就有着较大阻碍存在。在现代社会中，信息的处理量持续增大，并且较为复杂，有些时候需要同时对不同类型的信息进行处理，所以需要采取人工智能的.支持才能完成信息处理。人工智能主要包含模糊推理系统、神经网络系统这种两种方法。神经网络系统倾向于对人脑结构的综合分析，模糊推理系统更加重视对于语言信号的分析与理解。随着现代社会的发展，仅仅采取单一的人工智能方法，明显已经无法适应目前社会中不断变化的市场需求，所以，对于人工智能相关问题的研宂正逐渐朝着多方位、全面的人工智能方向转变。多方位全面人工智能系统通过模糊推理系统和神经网络系统相互统一的方式，扬长补短，将二者有效的结合起来，使得二者的优势得到最大程度的发挥。
智能同机械电子工程之间在相互影响的过程中，逐渐产生崭新的行业。首先通过现代科技逐渐，将人工智能融入到机械电子工程中，使机械工业发展潜力得到充分挖掘。其次随着机械电子工程发展难度的加大，对于人工智能也就提出来新的要求，这从某种程度上来推动了人工智能发展。在将机械电子工程与人工智能有效结合的基础上，促进社会生产力发展，同时也能促进有关经济产业的快速发展，这种效应将会对整个社会产生一定影响，使我国经济得到全面发展。
人工智能论文人工智能论文
人工智能、基因工程、纳米科学被认定是21世纪的三大顶端高科技，其中人工智能在近些年来其研究领域不断扩大，涉及到哲学、神经生理学、心理学、计算机科学以及仿生学等多个科学领域的研究，其科技成果也层出不群，被广泛应用于科学研究以及工业生产中[1].工业生产过程中采用电气自动化生产模式，能够大大降低劳动成本，提高生产效率的同时还能保证产品质量，因此被众多企业用于生产实践中，而在电气自动化控制系统中应用人工智能技术，可谓是如虎添翼，保障了生产环节控制的高效性和科学性。
1人工智能在电气自动化控制中的应用优势。
1.1受干扰程度低。
以往工业生产中的电气自动化控制都是依靠既定的程序和管理器来实现的，管控系统根据各个生产环节仪器仪表中传递的数据进行分析，套入固定的问题处理软件上，选择指令发布，不具备具体问题具体分析的能力，会受到多个生产因素的干扰。人工智能技术其神奇之处就在于智能，不需要精确的动态模型和具体参数的设置，就能够有效处理生产信息，调控电气化生产设备。除此之外，人工智能技术能够实现调控的一致性，掌控全局进行智能调控，根据生产信息作出有效应答，而不会局限于某一固定生产指令，只调控某一环节的生产设备。
1.2操作误差小。
人工智能本身的运行条件没有太多的限制，与因此与传统的控制器相比，本身的操作误差更小，基本上不会受到外界因素的干扰[2].一般来说，人工智能技术在电气自动化控制体系中应用，会现根据实际生产需求设置参数，随后又人工智能系统进行统一的调控，而在实际应用过程中，这些参数是基本上不会因为外界干扰而改变的，这也就保证了人工之能够系统的管控质量，不会因为本身的故障而引起决策的失误，大大降低了操作误差，使得各个生产环节能够按照预先设想的方案有序进行。操作误差小，是人工调控与传统控制都不具备的特点，完全符合机械化自动生产的理念。
1.3调节效率高。
人工智能其数据处理分析能力更为强大，因此在实际应用过程中，即使生产环节发生了变化，需要调整人工智能控制系统的一些参数，其难度也是相对更低的，不需要专门的技术专家来进行指导，只要调整部分参数，人工智能体系就能捕捉到生产环节的变化，执行调整管控模式。例如，在生产环节中，产品种类发生了变化，如果是传统的电气自动化控制体系，就可能要重新输入控制参数，调整控制程序，而人工智能系统能够根据收集到的生产信息，进行合理的自我调整，操作简便快捷[3].
1.4降低生产成本。
在电气自动化控制系统中还没有应用人工智能技术之前，生产虽然已经不要使用人力，但是在其他环节比如设备故障检查以及设备整理仍然需要人工来完成，这样不仅耗费时间，而且产生了一定的人工费用，一直是限制电气自动化生产的一个问题。人工智能能够实现器械故障的自动检测，实现工业生产的全方位管理，确保所有的电气设备都按照设定好的方案进行工作，消除了生产过程中一些常见的生产问题。
2人工智能在电气自动化控制中的实际应用。
人工智能技术的实际应用主要有专家系统、人工神经网络、启发式搜索以及模糊集理论，这些运作体系是其应用于生产实践的基础。一直以来，人工智能技术的目标就是为了让机器能够拥有与人相同的智力，具备接受信息处理事情的能力[4].计算机技术的发展，使得工业生产实现了初步实现了电气自动化生产的目标，但是要想这一管控体系进一步发展，还需要更为先进的机器调控技术，人工智能正好符合这一发展要求，为电气自动化生产的进一步发展提供了无限的可能。
2.1电气产品的优化设计。
一直以来，电气产品的优化设计是一项巨大的工程，受限你要掌握市场行情，融合更为先进的科学技术，根据以往的产品设计经验，进一步优化产品的性能，才能确保产品的销售额度，保证企业的市场占有率。这一研发环节，不能过长，因为如今的市场雪球变化极快，而且市场竞争较大，必须抢占先机，但是又不能以为追求研发速度而忽视质量。随着人工智能技术的应用，目前产品的优化设计模式已经有纯人工操作转变为人工智能辅助设计，大大缩短了产品的研发周期，并且在人工智能的帮助下，产品参数的设置更为合理，数据精确度大大提升。
2.2电气设备的故障诊断。
在工业生产过程中，往往是多个生产环节数千台机器一同运转，单靠人工或者是笨拙的控制器，是无法找出具体故障设备的，需要花费大量的时间，而为了保证生产安全，就必须停下可疑范围内的所有电器设备，对于电器自动化生产来说，时间就是金钱，这样会严重耽误产品的生产，给公司造成巨大的经济损失[5].人工智能技术在电气自动化控制体系中的应用，很好地解决了这一难题，通过专家系统和模糊理论的结合，分析各个生产环节中仪器仪表的数据信息，系统能有效掌握全部的生产信息，实现电气自动化生产的智能控制，及时发现设备故障问题，停止故障设备，将生产损失降低到最小，切实保障企业的生产效益。
2.3运行过程的智能控制。
社会在不断发展，数年前机械化生产代替了人工生产，而随着社会需求的不断扩大，企业生产效率也必须不断提高，才能在激烈的市场竞争中站稳脚跟。人工智能技术的发展，为实现电气自动化的智能控制带来了希望的曙光。在大数据时代背景下，工业生产中设计到的生产信息量是极为庞大的，人工无法快速处理这些信息作出有效决策，智能依靠计算机技术的使用，而计算机信息技术都是依靠固定的程序来处理信息，只有将二者结合，才能实现电气自动化生产的有效管控。人工智能系统是初步具备了人类智力的机械系统，具有计算速度快的优点，能够在短时间内处理大量信息，得出正确的结果，及时作出生产决策。
3结语。
机械技术与计算机信息技术的结合，实现了工业生产的电气自动化控制，大部分的生产过程都是有机械完成的，然而在生产实践中，还是需要人工进行调控，及时调整机器的运行状态，定期检修器械，以免发生故障影响生产效率[6].人工智能技术的出现，实现了电气自动化的智能控制，与传统人工控制相比，其调控效率更高，能够直接处理各个生产环节中出现的一些问题，而且基本上不会受到外界因素的干扰，决策科学，管理高效，绝对是一项值得信赖的尖端技术。人工智能的应用，能够保证生产质量的统一性，优化产品设计，在生产过程中，及时发现电气设备运行故障的问题并进行有效处理，实现了电气化生产的实时动态管控。
参考文献：
[5]陈坤,史策,季永春.人工智能技术在电气自动化控制中的应用思考[j].艺术科技,20xx（08）：76.
[6]姜关胜.人工智能技术在电气自动化控制中的应用问题探讨[j].电子技术与软件工程,20xx（20）：150.
人工智能论文
图像识别技术是信息时代的一门重要的技术，其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。随着计算机技术的发展，人类对图像识别技术的认识越来越深刻。图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。文章简单分析了图像识别技术的引入、其技术原理以及模式识别等，之后介绍了神经网络的图像识别技术和非线性降维的图像识别技术及图像识别技术的应用。从中可以总结出图像处理技术的应用广泛，人类的生活将无法离开图像识别技术，研究图像识别技术具有重大意义。
1图像识别技术的引入。
图像识别是人工智能科技的一个重要领域。图像识别的发展经历了三个阶段：文字识别、数字图像处理与识别、物体识别。图像识别，顾名思义，就是对图像做出各种处理、分析，最终识别我们所要研究的目标。今天所指的图像识别并不仅仅是用人类的肉眼，而是借助计算机技术进行识别。虽然人类的识别能力很强大，但是对于高速发展的社会，人类自身识别能力已经满足不了我们的需求，于是就产生了基于计算机的图像识别技术。这就像人类研究生物细胞，完全靠肉眼观察细胞是不现实的，这样自然就产生了显微镜等用于精确观测的仪器。通常一个领域有固有技术无法解决的需求时，就会产生相应的新技术。图像识别技术也是如此，此技术的产生就是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息，解决人类无法识别或者识别率特别低的信息。
1.1图像识别技术原理。
其实，图像识别技术背后的原理并不是很难，只是其要处理的信息比较繁琐。计算机的任何处理技术都不是凭空产生的，它都是学者们从生活实践中得到启发而利用程序将其模拟实现的。计算机的图像识别技术和人类的图像识别在原理上并没有本质的区别，只是机器缺少人类在感觉与视觉差上的影响罢了。人类的图像识别也不单单是凭借整个图像存储在脑海中的记忆来识别的，我们识别图像都是依靠图像所具有的本身特征而先将这些图像分了类，然后通过各个类别所具有的特征将图像识别出来的，只是很多时候我们没有意识到这一点。当看到一张图片时，我们的大脑会迅速感应到是否见过此图片或与其相似的图片。其实在“看到”与“感应到”的中间经历了一个迅速识别过程，这个识别的过程和搜索有些类似。在这个过程中，我们的大脑会根据存储记忆中已经分好的类别进行识别，查看是否有与该图像具有相同或类似特征的存储记忆，从而识别出是否见过该图像。机器的图像识别技术也是如此，通过分类并提取重要特征而排除多余的信息来识别图像。机器所提取出的这些特征有时会非常明显，有时又是很普通，这在很大的程度上影响了机器识别的速率。总之，在计算机的视觉识别中，图像的内容通常是用图像特征进行描述。
1.2模式识别。
模式识别是人工智能和信息科学的重要组成部分。模式识别是指对表示事物或现象的不同形式的信息做分析和处理从而得到一个对事物或现象做出描述、辨认和分类等的过程。
计算机的图像识别技术就是模拟人类的图像识别过程。在图像识别的过程中进行模式识别是必不可少的。模式识别原本是人类的一项基本智能。但随着计算机的发展和人工智能的兴起，人类本身的模式识别已经满足不了生活的需要，于是人类就希望用计算机来代替或扩展人类的部分脑力劳动。这样计算机的模式识别就产生了。简单地说，模式识别就是对数据进行分类，它是一门与数学紧密结合的科学，其中所用的思想大部分是概率与统计。模式识别主要分为三种：统计模式识别、句法模式识别、模糊模式识别。
2图像识别技术的过程。
既然计算机的图像识别技术与人类的图像识别原理相同，那它们的过程也是大同小异的。图像识别技术的过程分以下几步：信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。
信息的获取是指通过传感器，将光或声音等信息转化为电信息。也就是获取研究对象的基本信息并通过某种方法将其转变为机器能够认识的信息。
预处理主要是指图像处理中的去噪、平滑、变换等的操作，从而加强图像的重要特征。
特征抽取和选择是指在模式识别中，需要进行特征的抽取和选择。简单的理解就是我们所研究的图像是各式各样的，如果要利用某种方法将它们区分开，就要通过这些图像所具有的本身特征来识别，而获取这些特征的过程就是特征抽取。在特征抽取中所得到的特征也许对此次识别并不都是有用的，这个时候就要提取有用的特征，这就是特征的选择。特征抽取和选择在图像识别过程中是非常关键的技术之一，所以对这一步的理解是图像识别的重点。
分类器设计是指通过训练而得到一种识别规则，通过此识别规则可以得到一种特征分类，使图像识别技术能够得到高识别率。分类决策是指在特征空间中对被识别对象进行分类，从而更好地识别所研究的对象具体属于哪一类。
3图像识别技术的分析。
随着计算机技术的迅速发展和科技的不断进步，图像识别技术已经在众多领域中得到了应用。20xx年2月15日新浪科技发布一条新闻：“微软最近公布了一篇关于图像识别的研究论文，在一项图像识别的基准测试中，电脑系统识别能力已经超越了人类。人类在归类数据库imagenet中的图像识别错误率为5.1%，而微软研究小组的这个深度学习系统可以达到4.94%的错误率。”从这则新闻中我们可以看出图像识别技术在图像识别方面已经有要超越人类的图像识别能力的趋势。这也说明未来图像识别技术有更大的研究意义与潜力。而且，计算机在很多方面确实具有人类所无法超越的优势，也正是因为这样，图像识别技术才能为人类社会带来更多的应用。
3.1神经网络的图像识别技术。
神经网络图像识别技术是一种比较新型的图像识别技术，是在传统的图像识别方法和基础上融合神经网络算法的一种图像识别方法。这里的神经网络是指人工神经网络，也就是说这种神经网络并不是动物本身所具有的真正的神经网络，而是人类模仿动物神经网络后人工生成的。在神经网络图像识别技术中，遗传算法与bp网络相融合的神经网络图像识别模型是非常经典的，在很多领域都有它的应用。在图像识别系统中利用神经网络系统，一般会先提取图像的特征，再利用图像所具有的特征映射到神经网络进行图像识别分类。以汽车拍照自动识别技术为例，当汽车通过的时候，汽车自身具有的检测设备会有所感应。此时检测设备就会启用图像采集装置来获取汽车正反面的图像。获取了图像后必须将图像上传到计算机进行保存以便识别。最后车牌定位模块就会提取车牌信息，对车牌上的字符进行识别并显示最终的结果。在对车牌上的字符进行识别的过程中就用到了基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。
3.2非线性降维的图像识别技术。
计算机的图像识别技术是一个异常高维的识别技术。不管图像本身的分辨率如何，其产生的数据经常是多维性的，这给计算机的识别带来了非常大的困难。想让计算机具有高效地识别能力，最直接有效的方法就是降维。降维分为线性降维和非线性降维。例如主成分分析(pca)和线性奇异分析(lda)等就是常见的线性降维方法，它们的特点是简单、易于理解。但是通过线性降维处理的是整体的数据集合，所求的是整个数据集合的最优低维投影。经过验证，这种线性的降维策略计算复杂度高而且占用相对较多的时间和空间，因此就产生了基于非线性降维的图像识别技术，它是一种极其有效的非线性特征提取方法。此技术可以发现图像的非线性结构而且可以在不破坏其本征结构的基础上对其进行降维，使计算机的图像识别在尽量低的维度上进行，这样就提高了识别速率。例如人脸图像识别系统所需的维数通常很高，其复杂度之高对计算机来说无疑是巨大的“灾难”。由于在高维度空间中人脸图像的不均匀分布，使得人类可以通过非线性降维技术来得到分布紧凑的人脸图像，从而提高人脸识别技术的高效性。
3.3图像识别技术的应用及前景。
计算机的图像识别技术在公共安全、生物、工业、农业、交通、医疗等很多领域都有应用。例如交通方面的车牌识别系统;公共安全方面的人脸识别技术、指纹识别技术;农业方面的种子识别技术、食品品质检测技术;医学方面的心电图识别技术等。随着计算机技术的不断发展，图像识别技术也在不断地优化，其算法也在不断地改进。图像是人类获取和交换信息的主要来源，因此与图像相关的图像识别技术必定也是未来的研究重点。以后计算机的图像识别技术很有可能在更多的领域崭露头角，它的应用前景也是不可限量的，人类的生活也将更加离不开图像识别技术。
4总结。
图像识别技术虽然是刚兴起的技术，但其应用已是相当广泛。并且，图像识别技术也在不断地成长，随着科技的不断进步，人类对图像识别技术的认识也会更加深刻。未来图像识别技术将会更加强大，更加智能地出现在我们的生活中，为人类社会的更多领域带来重大的应用。在21世纪这个信息化的时代，我们无法想象离开了图像识别技术以后我们的生活会变成什么样。图像识别技术是人类现在以及未来生活必不可少的一项技术。
机电技术应用毕业论文机电技术应用毕业证
引言:机电一体化系统投入工业应用环境运行时,系统总会受到电网、空间与周围环境干扰。
若系统抵御不住干扰的冲击,各电气功能模块将不能进行正常的工作,微机系统往往会因干扰产生程序“跑飞”,传感器模块将会输出伪信号,功率驱动模块将会输出畸变的驱动信号,使执行机构动作失常,最终导致系统产生故障,甚至瘫痪。
一、干扰源。
从干扰窜入系统的渠道来看,系统所受到的干扰源分为供电干扰、过程通道干扰、场干扰等。
1、供电干扰大功率设备会造成电网的严重污染,使得电网电压大幅度地涨落、浪涌,大功率开关的通断,电动机的启停等原因,电网上常常出现很高的尖峰脉冲干扰。
据统计,电源的投入、瞬时短路、欠压、过压、电网窜入的噪声引起cpu误动作及数据丢失占各种干扰的90%以上。
2、过程通道干扰过程通道干扰主要来源于长线传输。
当系统中有电气设备漏电,接地系统不完善,或者传感器测量部件绝缘不好等;及各通道的传输线如果处于同根电缆或捆扎在一起,尤其是将信号线与交流电源线处于同一根管道时,产生的共模或差模电压都会影响系统,使系统无法工作。
3、场干扰系统周围的空间总存在着磁场、电磁场、静电场,如太阳及天体辐射;广播、电话、通信发射台的电磁波;周围中频设备发出的电磁辐射等。
这些场干扰会通过电源或传输线影响各功能模块的正常工作,使其中的电平发生变化或产生脉冲干扰信号。
二、抗供电干扰的措施。
1、配电系统的抗干扰抑制供电干扰首先从配电系统上采取措施,其次可采用分立式供电方案,就是将组成系统各模块分别用独立的变压、整流、滤波、稳压电路构成的直流电源供电,这样就减少了集中供电的危险性,而且也减少了公共阻抗以及公共电源的相互耦合,提高了供电的可靠性,也有利于电源散热。
另外,交流电的引入线应采用粗导线,直流输出线应采用双绞线,扭绞的螺距要小,并尽可能缩短配线长度。
2利用电源监视电路在配电系统中实施抗干扰措施是必不可少的,但这些仍难抵御微秒级的干扰脉冲及瞬态掉电,特别是后者属于恶性干扰,可能产生严重的事故。
因此应采取进一步的保护性措施,即使用电源监视电路。
电源监视电路需具有监视电源电压瞬时短路、瞬间降压和微秒级干扰及掉电的功能;及时输出供cpu接受的复位信号及中断信号等功能。
三、过程通道抗干扰措施。
抑制过程通道上的干扰,主要措施有光电隔离、双绞线传输、阻抗匹配、电流传输以及合理布线等。
1、光电隔离。
利用光电耦合器的电流传输特性,在长线传输时可以将模块间两个光电耦合器件用连线“浮置”起来,这种方法不仅有效地消除了各电气功能模块间的电流流经公共线时所产生的噪声电压互相窜扰,而且有效地解决了长线驱动和阻抗匹配问题。
2、双绞线传输在长线传输中,双绞线是较常用的一种传输线,与同轴电缆相比,虽然频带较窄,但阻抗高,降低了共模干扰。
由于双绞线构成的各个环路,改变了线间电磁感应的方向,使其相互抵消,因而对电磁场的干扰有一定的抑制效果。
3、阻抗匹配长线传输时,若收发两端的阻抗不匹配,则会产生信号反射,使信号失真,其危害程度与传输的频率及传输线长度有关。
4、电流传输长线传输时,用电流传输代替电压传输,可获得较好的抗干扰能力。
5、合理布线强电馈线必须单独走线,强信号线与弱信号线应尽量避免平行走向。
四、场干扰的抑制。
防止场干扰的'主要方法是良好的屏蔽和正确的接地。
须注意以下问题:。
1、消除静电干扰最简单的方法是把感应体接地,接地时要防止形成接地环路。
2、为了防止电磁场干扰,可采用带屏蔽层的信号线,并将屏蔽层单端接地。
3、不要把导线的屏蔽层当作信号线或公用线来使用。
4、在布线方面,不要在电源电路和检测、控制电路之间使用公用线,也不要在模拟电路和数字脉冲电路之间使用公用线,以免互相串扰。
五、软件抗干扰技术。
各种形式的干扰最终会反映在系统的微机模块中,导致数据采集误差、控制状态失灵、存储数据窜改以及程序运行失常等后果,虽然在系统硬件上采取了上述多种抗干扰措施,但仍然不能保证微机系统正常工作。
因为软件抗干扰是属于微机系统的自身防御行为,实施软件抗干扰的必要条件是:。
1、在干扰的作用下,微机硬件部分以及与其相连的各功能模块不会受到任何损毁,或易损坏的单元设置有监测状态可查询。
2、系统的程序及固化常数不会因干扰的侵入而变化。
3、ram区中的重要数据在干扰侵入后可重新建立,并且系统重新运行时不会出现不允许的数据。
抑制数据采样的干扰可采用:数字滤波,宽度判断抗尖峰脉冲干扰等办法,也可采用重复检查法,偏差判断法来检查判断是否有干扰信号。
作者单位:国投新集能源股份有限公司。
参考文献:。
[1]魏俊民,周砚江.机电一体化系统设计.北京:中国纺织出版社.具有特点控制功能多样化、操作简便、系统可以扩展、维护方便、可靠性高等特点。
dcs是监视集中控制分散，故障影响面小，而且系统具有连锁保护功能，采用了系统故障人工手动控制操作措施，使系统可靠性高。
分布式控制系统与集中型控制系统相比，其功能更强，具有更高的安全性，是当前大型机电一体化系统的主要潮流。
3结束语。
机电一体化的出现是许多科学技术发展的结晶，是社会生产力发展到一定阶段的必然要求。
随着科学技术的发展，各种技术相互融合的趋势将越来越明显，机电一体化技术的发展前景将更为广阔。
参考文献：
[1]王咏莉.浅析机电一体化技术的现状和发展趋势[j].北京电力高等专科学校学报：自然科学版，2010，7.
[2]何建新，黄丽.机电一体化技术应用与发展探讨[j].思茅师范高等专科学校学报，2009，6.
人工智能论文
简要地介绍了人工智能科技技术的基本概念。对专家系统、人工神经网络、模糊理论、遗传算法等人工智能技术的含义进行了介绍，并对这些技术在电力系统中的应用和存在问题进行了分析。
人工智能技术(aiartificialintelligence)是一项将人类知识转化为机器智能的技术。它研究的是怎样用机器模仿人脑从事推理、规划、设计、思考和学习等思维活动，解决需要由专家才能处理好的复杂问题。在应用方面，以专家系统、人工神经网络、遗传算法等最为普遍。
1.1专家系统(es)。
专家系统是利用知识和推理来解决专家不能解决的问题。传统程序需要固定程序和复杂算法，输入数据并得出结果。专家系统集中大量的符号处理，采用启发式方法模拟专家的推理过程，通过推理，利用知识解决问题。它具有逻辑思维和符号处理能力，能修改原来知识，适合于电力系统问题的分析。
1.2人工神经网络(ann)。
人工神经网络是大量处理单元广泛互联而成的网络，是一种模拟动物神经系统的技术。神经网络具有自适应和自学习的能力，能并行处理分布信息。电力系统应用人工神经网络可以进行实时控制、状态评估等。
1.3遗传算法(ga)。
遗传算法是一种进化论的数学模型，借鉴自然遗传机制的随机搜索算法。它的主要特征是群体搜索和群体中个体之间的信息交换。该方法适用于处理传统搜索方法难以解决的非线性问题。
1.4模糊逻辑(fl)。
当输入是离散的变量，难以建立数学模型。而模糊逻辑则成功地应用在潮流计算、系统规划、故障诊断等电力系统问题。
1.5混合技术。
以上各种智能控制方法各有局限性，有些甚至难以处理电力系统实际问题。因此需要结合各个算法的优势，采用人工智能混合技术。其中包括：模糊专家系统、神经网络模糊系统、神经网络专家系统等技术。
2.1在电能质量研究中的应用。
人工智能技术可以对电压波动、电压不平衡、电网谐波等电能质量参数进行在线监测和分析。在检测和识别电能质量扰动时能克服传统方法的缺陷。专家系统随着经验的积累、扰动类型变化而不断扩充和修改，便于用户的.掌握[3]。
此外，专家系统和模糊逻辑可用于培训变电站工作人员。智能软件可以模拟故障情形，有利于提高运行人员的操作技能。
2.2变压器状态监测与故障诊断专家系统。
变压器事故原因判断起来十分复杂。判断过程中，必须通过内外部的检测等各种方法综合分析作出判断。变压器监测和诊断专家系统首先对油中气体进行分析。异常时，根据异常程度结合试验进行分析，决定变压器的停运检查。若经分析发现变压器已严重故障，需立即退出运行，则要结合电气试验手段对变压器的故障性质及部位做出确诊。
变压器监测和诊断专家系统通过诊断模块和推理机制，能诊断出变压器的故障并提出相应对策，提高了变压器内部故障的诊断水平，实现了电力变压器状态检修和在线监测。
2.3人工智能技术在低压电器中的应用。
低压电器的设计以实验为基础，需要分析静态模型和动态过程。人工智能技术能进行分段过程的动态设计，对变化规律进行曲线拟合并进行人工神经网络训练，建立变化规律预测模型，降低了开发成本。
低压电器需要通过试验进行性能认证。而低压电器的寿命很难进行评价。模糊识别方法，从考虑产品性能的角度出发，将动态测得的反映性能的特性指标作为模糊识别的变量特征值，能够建立评估电器性能的模糊识别模型。
2.4人工智能在电力系统无功优化中的应用。
无功优化是保证电力系统安全，提高运行经济性的手段之一。通过无功优化，可以使各个性能指标达到最优。但是无功优化是一个复杂的非线性问题。
人工智能算法能应用于电力系统无功优化。如改进的模拟退火算法，在求解高中压配电网的无功优化问题中，采用了记忆指导搜索方法来加快搜索速度。模式法进行局部寻优以增加获得全局最优解的可能性，能够以较大概率获得全局最优解，提高了收敛稳定性。禁忌搜索方法寻优速度较快，在跳出局部最优解方面有较大优势。遗传算法在解决多变量、非线性、离散性的问题时有极大的优势。要求较少的求解信息的，模型简单，适用范围广。
2.5人工智能在电力系统继电保护中应用。
自适应型继电保护装置能地适应各种变化，改善保护的性能，使之适应各种运行方式和故障类型。它能够有效地处理各种故障信息，获得可靠的保护。
借助于人工智能技术不但能够提取故障信息，还能利用其自学习和自适应能力，根据不同运行工况，自适应地调整保护定值和动作特性。
2.6人工智能在抑制电力系统低频振荡的应用。
大规模电网互联易产生低频振荡，严重威胁着电力系统的安全。人工智能为电力系统低频振荡的控制提供了技术支持。神经网络、模糊理论、ga等人工智能技术应用于facts控制器和自适应pss的研究，为抑制电力系统低频振荡提供了新的手段。
作为一门交叉学科，人工智能将随着其他理论的发展而进入新的发展阶段。应用新方法解决问题，或促进各种方法的融合，保持简单的数学模型和全局寻优情况下，寻求到更少的运算量，提高算法效率，将是未来发展的趋势。
随着电力系统的发展，电力系统的复杂性不断增加，不确定因素越来越多。随着人工智能技术的不断发展和提高，利用人工智能技术来解决电力系统的问题将会受到越来越多的重视。
随着我国电力系统的持续稳步发展，电力系统数据量不断增加，管理上复杂程度大幅度增长，市场竞争的加大，为人工智能技术在电力系统的应用提供了广阔前景。
但人工智能技术的基本理论还不成熟，只是停留在仿真和实验阶段。人工智能的开发是一个长期的过程，需要不断改进和完善，并在实际应用中接受检验。
人工智能论文
人工智能(artificialintelligence，ai)一直都处于计算机技术的最前沿，经历了几起几落……。
----长久以来，人工智能对于普通人来说是那样的可望而不可及，然而它却吸引了无数研究人员为之奉献才智，从美国的麻省理工学院(mit)、卡内基-梅隆大学(cmu)到ibm公司，再到日本的本田公司、sony公司以及国内的清华大学、中科院等科研院所，全世界的实验室都在进行着ai技术的实验。不久前，着名导演斯蒂文·斯皮尔伯格还将这一主题搬上了银幕，科幻片《人工智能》(a.i.)对许多人的头脑又一次产生了震动，引起了一些人士了解并探索人工智能领域的兴趣。
----在本期技术专题中，中国科学院计算技术研究所智能信息处理开放实验室的几位研究人员将引领我们走近人工智能这一充满挑战与机遇的领域。
----“智能”源于拉丁语legere，字面意思是采集(特别是果实)、收集、汇集，并由此进行选择，形成一个东西。intelegere是从中进行选择，进而理解、领悟和认识。正如帕梅拉·麦考达克在《机器思维》(machineswhothinks,1979)中所提出的：在复杂的机械装置与智能之间存在长期的联系。从几个世纪前出现的神话般的巨钟和机械自动机开始，人们已对机器操作的复杂性与自身的某些智能活动进行直观联系。经过几个世纪之后，新技术已使我们所建立的机器的复杂性大为提高。1936年，24岁的英国数学家图灵(turing)提出了“自动机”理论，把研究会思维的机器和计算机的工作大大向前推进了一步，他也因此被称为“人工智能之父”。
----人工智能领域的研究是从1956年正式开始的，这一年在达特茅斯大学召开的会议上正式使用了“人工智能”(artificialintelligence，ai)这个术语。随后的几十年中，人们从问题求解、逻辑推理与定理证明、自然语言理解、博弈、自动程序设计、专家系统、学习以及机器人学等多个角度展开了研究，已经建立了一些具有不同程度人工智能的计算机系统，例如能够求解微分方程、设计分析集成电路、合成人类自然语言，而进行情报检索，提供语音识别、手写体识别的多模式接口，应用于疾病诊断的专家系统以及控制太空飞行器和水下机器人更加贴近我们的生活。我们熟知的ibm的“深蓝”在棋盘上击败了国际象棋大师卡斯帕罗夫就是比较突出的例子。
----当然，人工智能的发展也并不是一帆风顺的，也曾因计算机计算能力的限制无法模仿人脑的思考以及与实际需求的差距过远而走入低谷，但是随着硬件和软件的发展，计算机的运算能力在以指数级增长，同时网络技术蓬勃兴起，确保计算机已经具备了足够的条件来运行一些要求更高的ai软件，而且现在的ai具备了更多的现实应用的基础。90年代以来，人工智能研究又出现了新的高潮。
----我们有幸采访了中国科学院计算技术研究所智能信息处理开放实验室史忠植研究员，请他和他的实验室成员引领我们走近人工智能这个让普通人感到深奥却又具有无穷魅力的领域。
----答：ai研究出现了新的高潮，这一方面是因为在人工智能理论方面有了新的进展，另一方面也是因为计算机硬件突飞猛进的发展。随着计算机速度的不断提高、存储容量的不断扩大、价格的不断降低以及网络技术的不断发展，许多原来无法完成的工作现在已经能够实现。目前人工智能研究的3个热点是：智能接口、数据挖掘、主体及多主体系统。
----智能接口技术是研究如何使人们能够方便自然地与计算机交流。为了实现这一目标，要求计算机能够看懂文字、听懂语言、说话表达，甚至能够进行不同语言之间的翻译，而这些功能的实现又依赖于知识表示方法的研究。因此，智能接口技术的研究既有巨大的应用价值，又有基础的理论意义。目前，智能接口技术已经取得了显着成果，文字识别、语音识别、语音合成、图像识别、机器翻译以及自然语言理解等技术已经开始实用化。
----数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘和知识发现的研究目前已经形成了三根强大的技术支柱：数据库、人工智能和数理统计。主要研究内容包括基础理论、发现算法、数据仓库、可视化技术、定性定量互换模型、知识表示方法、发现知识的维护和再利用、半结构化和非结构化数据中的知识发现以及网上数据挖掘等。
----主体是具有信念、愿望、意图、能力、选择、承诺等心智状态的实体，比对象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定自主性。主体试图自治地、独立地完成任务，而且可以和环境交互，与其他主体通信，通过规划达到目标。多主体系统主要研究在逻辑上或物理上分离的多个主体之间进行协调智能行为，最终实现问题求解。多主体系统试图用主体来模拟人的理性行为，主要应用在对现实世界和社会的模拟、机器人以及智能机械等领域。目前对主体和多主体系统的研究主要集中在主体和多主体理论、主体的体系结构和组织、主体语言、主体之间的协作和协调、通信和交互技术、多主体学习以及多主体系统应用等方面。
----答：我国开始“863计划“时，正值全世界的人工智能热潮。”863-306“主题的名称是”智能计算机系统“，其任务就是在充分发掘现有计算机潜力的基础上，分析现有计算机在应用中的缺陷和”瓶颈”，用人工智能技术克服这些问题，建立起更为和谐的人-机环境。经过十几年来的努力，我们缩短了我国人工智能技术与世界先进水平的差距，也为未来的发展奠定了技术和人才基础。
----但是也应该看到目前我国人工智能研究中还存在一些问题，其特点是：课题比较分散，应用项目偏多、基础研究比例略少、理论研究与实际应用需求结合不够紧密。选题时，容易跟着国外的选题走;立项论证时，惯于考虑国外怎么做;落实项目时，又往往顾及面面俱到，大而全;再加上受研究经费的限制，所以很多课题既没有取得理论上的突破，也没有太大的实际应用价值。
----今后，基础研究的比例应该适当提高，同时人工智能研究一定要与应用需求相结合。科学研究讲创新，而创新必须接受应用和市场的检验。因此，我们不仅要善于找到解决问题的答案，更重要的是要发现最迫切需要解决的问题和最迫切需要满足的市场需求。
----问：请您预测一下人工智能将来会向哪些方面发展？
----答：技术的发展总是超乎人们的想象，要准确地预测人工智能的未来是不可能的。但是，从目前的一些前瞻性研究可以看出未来人工智能可能会向以下几个方面发展：模糊处理、并行化、神经网络和机器情感。
----目前，人工智能的推理功能已获突破，学习及联想功能正在研究之中，下一步就是模仿人类右脑的模糊处理功能和整个大脑的并行化处理功能。人工神经网络是未来人工智能应用的新领域，未来智能计算机的构成，可能就是作为主机的冯·诺依曼型机与作为智能外围的人工神经网络的结合。研究表明：情感是智能的一部分，而不是与智能相分离的，因此人工智能领域的下一个突破可能在于赋予计算机情感能力。情感能力对于计算机与人的自然交往至关重要。
----人工智能一直处于计算机技术的前沿，人工智能研究的理论和发现在很大程度上将决定计算机技术的发展方向。今天，已经有很多人工智能研究的成果进入人们的日常生活。将来，人工智能技术的发展将会给人们的`生活、工作和教育等带来更大的影响。
----人工智能也称机器智能，它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造出人造的智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。
ai理论的实用性。
----在一年一度at&t实验室举行的机器人足球赛中，每支球队的“球员”都装备上了ai软件和许多感应器，它们都很清楚自己该踢什么位置，同时也明白有些情况下不能死守岗位。尽管现在的ai技术只能使它们大部分时间处于个人盘带的状态，但它们传接配合的能力正在以很快的速度改进。
----这种ai机器人组队打比赛看似无聊，但是有很强的现实意义。因为通过这类活动可以加强机器之间的协作能力。我们知道，internet是由无数台服务器和无数台路由器组成的，路由器的作用就是为各自的数据选择通道并加以传送，如果利用一些智能化的路由器很好地协作，就能分析出传输数据的最佳路径，从而可以大大减少网络堵塞。
----我国也已经在大学中开展了机器人足球赛，有很多学校组队参加，引起了大学生对人工智能研究的兴趣。
未来的ai产品。
----安放于加州劳伦斯·利佛摩尔国家实验室的asciwhite电脑，是ibm制造的世界最快的超级电脑，但其智力能力也仅为人脑的千分之一。现在，ibm正在开发能力更为强大的新超级电脑--“蓝色牛仔”(bluejean)。据其研究主任保罗·霍恩称，预计于4年后诞生的“蓝色牛仔”的智力水平将大致与人脑相当。
----麻省理工学院的ai实验室进行一个的代号为cog的项目。cog计划意图赋予机器人以人类的行为。该实验的一个项目是让机器人捕捉眼睛的移动和面部表情，另一个项目是让机器人抓住从它眼前经过的东西，还有一个项目则是让机器人学会聆听音乐的节奏并将其在鼓上演奏出来。
----/报道，比利时的starlab正在制造一个人工猫脑，这个猫脑将有7500万个人造神经细胞。据称，移植了人工猫脑的小猫能够行走，还能玩球。预计它将于制作完程。
人工智能论文
以前我们谈科技进步，谈网络应用，总说是一把双刃剑，有利有弊。现在，面对日益发达的人工智能，我想说：现在，摆在我们面前的任务是把它变成一把单刃的剑。
把人工智能变成一把双刃剑，需要我们以正确的态度去面对。就像一局险胜阿尔法狗的李世石一样，他说：人机大战并没有让我感受到失败的痛苦，反而让我更好地理解了象棋，这让我很开心。连续输三局的天才棋手柯洁说：阿尔法狗让我更好地理解围棋的奥秘。面对人工智能的快速发展，我们应该有更积极的态度和更清晰的认识。不能一味的夸。人工智能有多优秀，多无敌，不能一味贬低人类来看人类。我们需要知道的是，阿尔法狗只是一台机器，是人类创造的玩具。他没有头脑，没有情感，甚至没有——的智商。只是我们在研发过程中输入的一堆冷冰冰的代码，不需要自大，也不需要妄自菲薄。我们和人工智能是平等的，有时候它们可以成为我们的工具。
要把人工智能变成一把单刃剑，我们需要了解它。俗话说知己知彼百战不殆。网上有人说，如果人工智能获得了人类的意识，那么他们就会反过来奴役人类。未来将是人工智能的世界，让人恐慌。首先，人类还没有能够让一台机器拥有意识，很多人还没有意识到意识的起源。做出这种无用的猜测，没有实际意义。现在我们能做的就是找出它的运行规律，了解它的优缺点。掌握使用人工智能的方法。带上她神秘的面纱，而不是看着他的面纱漫天要价。
要把人工智能变成一把单刃剑，最重要的是扬长避短。是的，任何事情都有两面性。就像之前关于学生是否应该使用手机的争论一样，在自律性差的人手里，手机是用不好的，而在头脑清醒、自律性强的人手里，才能充分发挥自己的优势。而且不会让劣势影响自己，人工智能也是一样。现在要注意的是提高自己应用人工智能的能力。让这些过于智能的机器在我们手里得到合理的利用，让它们的缺点得到融化，优势得到彰显。只有这样，人工智能才能得到它的天赋，并充分利用它们。
问：如何让人工智能成为一把双刃剑？回答：以正确的态度面对他，以积极的方式认识他，然后扬长避短，是运用人工智能的好方法。
人工智能论文
摘要：
随着科学技术的不断创新与完善，人工智能化发展得到了质的飞跃。人工智能技术应用作为电气工程自动化过程的重中之重，是一个不可或缺的关键部分，直接关系到电气工自动化的稳定持续发展。人工智能领域涵盖的内容主要包括了图像识别、机器学习、智能搜索、语言识别以及专家系统等。为了推动我国电气自动化控制的创新发展，相关企业要加强对人工智能的研究开发工作，为社会创造出更多的价值效益。本文将进一步对人工智能在电气工程自动化中的应用展开分析与探讨。
关键词：
当前是一个科学技术时代，电气工程发展要与时俱进，跟上时代前进的脚步。电气工程行业要想有效实现电气自动化控制和管理，就必须充分发挥出人工智能技术的作用。人工智能的研究范围不仅涵盖了图像语言识别和自动化控制，还包括了专家系统和人工神经网络等内容。因此，电力企业必须通过合理利用人工智能技术，才能有效实现对各项机械设备的自动化控制，从而大大降低企业的人工成本，保障企业创造出更多的经济效益和社会效益。
二、电气工程自动化过程应用人工智能的主要优势。
（一）利于参数的优化调节。
相比较传统的控制器，通过利用人工智能技术控制有利于各项参数的科学优化调节，同时还较为简单易学，具备了良好的适应能力。合理调整人工智能的相关参数，能够最大限度提升智能函数的各项性能。此外，人工智能控制器无需专家的现场指导帮助，其能够根据计算机事先设置好的合理数据，正确运用反馈的信息与语言进行设定，此外设置好的参数能够进一步完成修改和扩展作业，具有快捷方便的特征。
（二）受相关因素影响较小。
电力企业在传统电气工程建设中所应用的人工控制器会受到各种不确定因素的影响，导致在工作过程中出现各种问题，不利于企业安全稳定的持续发展。而通过在电气工程自动化中应用人工智能技术，能够有效省去获取精确动态模型的步骤，适应能力较强，无需为其提供固定不变的工作环境和参数设置，总体来说受到外界的因素影响较小，能够保障各项机械设备安全可靠的运行生产。
（三）自动化控制过程中产生误差小。
由于在电气工程自动化中有效融合了人工智能技术，该项技术的运行不会过多受到外界因素的干扰，造成严重的运行故障问题，从而确保机器事先设置好的参数在实际操作过程中不会发生任何变动，从而有效避免了实际值与理论值出现很大偏差的问题，充分保障了电气工程自动化的高效控制管理。
（四）具备良好的一致性。
（五）降低企业人力物力。
成本通过在电气工程自动化控制中应用人工智能技术，能够有效减少各项电力机器设备对变压器与线路的需求，企业也无需再专门调度安排更多的工作人员对设备进行管理维护，从而最大限度降低了企业在人力和物力上的投资成本，有利于企业更好地发展。
三、人工智能在电气工程自动化中的实践应用。
（一）完善电气自动化性能，提高产品质量。
众所周知，人工智能技术最为显著的特征就是模拟人类大脑思维，设计人员通过将人工智能技术中的遗传算法有效融入到各项电器设备中，不仅仅能够完善优化各项产品的具体性能，还能够最大限度提升电子自动化性能，从而有效提高各项电气设备的工作质量和效率，充分保障了电气工程自动化控制过程的科学准确性。此外，人工智能技术在电气工程自动化领域的应用，能够降低企业人力成本的支出，推动我国电气工程高速稳定地发展进步。电力企业基于人工智能技术的辅助下，187页）能够将cad应用到任何电器产品设计工作中，从而大大缩减了各种电力产品的开发设计周期，并且拓宽了cad技术的研究应用程度，降低了设计人员的工作难度和任务量，在保障电器产品高质量的前提下，创造出更大的经济效益。
（二）实现智能化控制，提高工作效率。
人工智能技术所使用的智能化控制器，通过将人工智能与电气工程自动化控制有效结合在一起，能够最大化发挥出智能化控制器的作用。例如，智能化控制器能够科学根据下降和响应的具体时间完成对调节控制程度的合理控制，基于这种情况下，人工智能能够大大改善电气自动化控制管理的相关性能［3］，为电气工程自动化建设工作打下扎实的基础。与此同时，电力企业通过引进应用先进的智能化控制器，能够实现电气工程自动化控制相关数据的实时分析调节，无需专门安排专家技术人员在现场进行指导和监督，相关工作人员在控制室通过计算机就能够实现远程控制操作，从而有效提高自动化控制管理的工作效率。
（三）改善故障诊断技术，提高诊断水平。
电力企业在电力工程自动化控制过程中，会遇到各种运行故障问题。例如，常见的发电机断电、变压器过热等事故，对于这些运行故障，传统的诊断方法是通过收集相关气体样本，并对其进行科学分析判断，最终得出发生该故障的具体结论，有针对性地采取解决措施。传统故障诊断方法除了需要维护检修人员花费较多的时间与精力，电力企业还必须安排管理人员对各项设备进行实时监控，这无疑加大了企业的人力支出成本。而通过利用人工智能诊断技术，在故障诊断过程中有效融入模糊理论、专家技术以及神经网络，能够大大提高电气设备故障的诊断效率，在第一时间发现问题并解决问题，从而降低了企业在人力成本上的支出，保障企业各项电力设备安全可靠地持续运行，满足社会对于高质量电力的需求。
四、结语。
综上所述，为了推动我国电气工程自动化的稳定持续发展，政府相关部门要加强与社会企业的联系与合作，共同大力推广应用人工智能技术，不断提高电气工程自动化技术水平。通过在各项机器设备中加入智能化控制器，从而有效实现各个控制环节的自动化，方便企业内部人员的管理和维护，充分保障产品生产的高质量，满足社会用户的各项需求，为国民经济发展贡献最大的力量。
参考文献：
人工智能论文
人工智能和数字地球是计算机科学及信息科学发展中的重要领域。本文简述了人工智能的概念及其在计算机上的实现方式，并提出了人工智能技术在数字地球发展中几个方面的应用，最后总结了人工智能技术为数字地球的发展带来的好处。
1前言。
美国副总统阿尔.戈尔在加利福尼亚科学中心作的演讲中提出了“数字地球”这一新概念并对其作了比较全面和通俗的说明[1]。演讲中戈尔总统给出数字地球可能的无比广阔的应用前景人们可以通过数字地球技术指导仿真外交打击和监测犯罪保护生态多样性预测气候变化增加作物产量等。
在数字地球中非常重要的一点是如何使海量的地理空间数据变得有意义，即让它们能过被人们所理解。但是，在面对这些海量的数据时，我们处理的手段却是有限的。而且这些数据都是由计算机来处理的，在面对大量数据中的无用数据时，计算机是很难将其识别出来的。所以我们需要让计算机具有人类一样的智慧，将这些数据进行有效的处理。如今，人工智能技术在数字地球中有着广泛的应用。通过这一技术，人们可以高效的处理和分析这些海量数据。
人工智能在计算机上有两种不同的实现方式。一种是采用传统的编码技术，使系统呈现智能的效果，而不考虑所用的方法是否与人或动物机体所用的方法相同。另一种是模拟法(modelingapproach)，它要求实现方法也和人或动物机体所用的方法相同或相似。模拟法有两种实现的算法：遗传算法和神经网络算法。
遗传算法借鉴生物进化论，将要解决的问题模拟成一个生物体，通过复制、交叉、突变等操作产生下一代解空间[3]，并通过适应函数度来淘汰那些不良的个体，这样迭代进化几代之后就很有可能得到适应度函数值较高的个体。遗传算法通常用在求解问题最优解的情况下，如函数优化、组合优化等。
神经网络算法通过模拟人或动物的神经网络传递和处理信息的行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型[4]。使用神经网络算法使系统具有像人一样学习的特征。初始时，系统模块跟初生婴儿一样什么也不懂，而且会经常犯错，但是它可用通过学习，从错误中吸取教训，下一次运行时就可能改正。
人工智能能够使我们的计算机具有人能解决问题的能力，使得计算机工作起来更加的高效。而且通过人工智能的学习机制，降低其出错的几率。人工智能在数字地球中可以有以下几个方面的应用：
当前我们主要使用gps技术来做定位和导航的。但是gps只能在室外及卫星信号不被遮挡或反射的地方才能使用。因此，在室内、茂密的树木覆盖处和高层建筑地下gps就很难使用了[5]。
使用人工智能技术进行智能导航，当不能获得gps卫星信号时，系统会智能的使用基于通信基站定位、互联网定位等来提供导航。同时，人工智能系统还可以实现最优路径规划，周边信息搜索等功能。
3.2智能的人机交互。
数字地球的建设依赖于互联网、虚拟现实等技术，但是现在我们能做的仅仅是通过这些技术将我们所获得的海量数据展现在人们面前。而显示信息的形式主要是以浏览器、虚拟头盔等，这些工具存在着不能与人友好交互的问题。我们通常是通过人肢体来交互，而不能像现实生活中人们通过对话的形式交互。
3.3专家系统。
计算机较人强的地方在于它的计算速度快，将计算机的高运算速度和人的智慧集成起来构成专家系统。专家系统使用人类专家推理的模型来处理现实世界中需要专家作出解释的复杂问题，并得出与专家相同的结论[6]。
在气象预测中，我们要处理大量的气象数据。使用传统的计算机处理方式，我们还要对计算机的处理结果做大量的分析。但是通过专家系统，不仅给出处理的数据结果，还可以给出分析的结果，以便研究人员辅助研究使用。这样可以减少大量的人力耗费。
总结。
戈尔总统所提出的数字地球，不仅仅是数字化的地球，其未来的发展跟应该是在数字化的基础之上的智慧地球，正如20xx年ibm所提出的“智慧地球”。未来，电子设备将会更加智能化，人机交互将会更友好化。
同时在面对海量的地理空间数据时，使用人工智能技术可以拓宽我们队这些数据的处理能力。加快数据的处理速度、精确性等。通过智能搜索，可以快速精准的找到我们所需要的信息。就像google公司所做的智能周边搜索一样，当人们走在城市街道上的时候，系统可以搜索并显示周边我们感兴趣的一些商店、景观、饭店等信息。并且人工智能技术还能提供智能导航、人机自然语言交互、专家系统等。未来人工智能技术将在数字地球的发展中起到更大的作用。
人工智能论文
摘要：随着工业领域的迅猛发展，自动化、智能化被当做是电气控制领域的重点发展趋势。为了让电气自动化控制中人工智能技术发挥更大的作用，本文概括了人工智能技术，阐述了人工智能技术在电气自动化领域的使用实例，以此期望对有关工作人员能有帮助。
关键词：电气控制；自动化控制；人工智能。
近年来随着国内外人工智能研究的兴起与发展，越来越多的传统领域开始思考能否在自己的产品生产线上使用人工智能技术，所以它的实际使用领域广泛。现代社会的发展离不开人工智能技术的使用，特别是在现代工业的领域，在方法上需要依靠最新的人工智能技术为支持，但要做到让人工智能技术在电气自动化控制中更好的发挥作用，我们先要知道人工智能技术到底是什么样的技术[1]。
国内的创新热潮近几年正在蓬勃的发展，各种新技术竞相展现，人工智能技术也逐渐成熟了，而且它在当今社会中的使用也更加宽泛。人工智能技术的建立，不仅要有计算机技术知识进行有效支持，还与其他学科知识息息相关，人工智能技术通俗上讲就是生产出可以替代人类来工作的智能化机器人，将来许多岗位都可以由机器来替代人类工作[2]。随着科技的日新月异，科学家们已经成功地生产出了类似于人脑一样思考的人工大脑芯片，并将这种新技术命名为人工智能技术。在人们平常的生产活动中，已有非常多的范围都使用了人工智能技术，而且它们的现实使用效率非常高。
2人工智能技术在电气自动化中的应用广阔前景。
电气自动化中应用人工智能技术，不仅在极大程度上让工人更好的操控电气自动化设备，还极大地减少了电气自动化的使用成本，这说明发展人工智能技术的前景是非常有利的。
2.1电气自动化控制中加入人工智能技术的重要性。
人工智能技术同人类的工作方式相比有许多人类不能替代的优势，例如人工智能对于数字和程式非常敏感，可以长时间的集中于处理同一个问题，这些优势可以帮助人类解决一些繁复的工作，所以电气自动化控制中应用人工智能技术后，它一定可以为人类创造更大的价值[3]。
2.2人工智能技术在电气自动化控制中的应用优势。
因为电气设备的复杂性和连贯性的要求，所以对电气设备的设计人员就提出了非常高的专业要求，除了具备非常扎实的专业知识以外，还要求他们的设计最好可以结合最新的科学技术。在电气自动化控制中使用人工智能技术之后，会带来很多便利性，具体表现为下面这4点：（1）数据的收集与运算都能利用人工智能技术来实现，因为拥有了这一作用，以此一来就能对电气设备的每样数值开展收集，还可立即对数据进行运算，因此能让电气自动化的现实管控效果得以大范围提高。（2）人工智能技术可实现连续的监管并实现必要的报警。人工智能技术能同步监控电气系统中主要设备的模拟数据值。（3）人工智能管控的操纵监控系统较高效。能够通过鼠标、键盘来对电气设备实行自动化管控，因为使用管控流程就能够实现同步并网带负荷操纵，以此以来不仅能够大范围减少工作人员的劳动时间，还能让控制效率得以提升，这同目前工业发展的`现实需要非常符合[4]。（4）差错记载功能也是人工智能技术拥有的独特特点，人类可以更好的运用这个技术来监测每一个运行环节中出现的点滴差池，以此来调试设备使其达到最佳的状态，这从根本上提高了电气设备的运行效率和使用安全度，使其更好的为人类服务。
3人工智能技术在电气自动化中的应用分析。
因为目前从根本上升级了人工智能技术，加上它技术的逐渐完备，越来越多的电气设备开始同人工智能技术挂钩，为了更加直观的介绍人工智能设备的特点与技术属性，笔者主要对电气自动化设备中人工智能技术的使用和电气管控流程中人工智能技术的使用开展了辨析。
3.1人工智能技术在电气自动化设备中的应用。
电气自动化系统有极大的繁杂性，它主要牵扯到许多范围与科目，这就对操控电气自动化设备的员工提出了很高的要求，他们应该拥有很高的职业素养，而且还要有充足的知识储备。因为电气自动化体系相当繁杂，所以在现实操控中的效率性要加强，这样才能极大程度地降低因为不合理使用，导致出现非常规错误，有时更可能导致安全事故等。这些问题的解决都可凭借人工智能技术来达成，就人工智能技术自身来看，其系统中心主要是计算机系统，经由编辑每种操控系统，能够使计算机控制中的智能管控得以更好的施行[5]。
3.2人工智能技术在电气控制过程中的应用。
就电气自动化的管控流程来看，人工智能可以帮助人类更好的控制电气设备。在电气设备的控制系统中，引入人工智能的现金技术后，能让实际工作操作效果在很大范围上得以提升，还能使得整个操作过程实现无人化监管，这样一来达到了企业节约成本的目的，尤其是不用再去花费大笔的人工费用。除此之外就从整个控制过程来看，人工智能技术可以实现同多台设备的同时控制，专家体系、模拟操控和神经网络操控是其首要应用的人工智能系统[6]。
4总结。
科技的发展让人类的生活更加便利与美好，人工智能技术的发挥在那越来越推进了现代工业的更好发展。因为人工智能技术具备相当多的优点，它是这些年来发展起来的一门新兴高科技技术，它在实际应用中有巨大的使用效率，不仅在电气自动化控制中，加入人工智能技术后，极大程度上提高了电气设备的控制度，让它能更好的的服务人类生产活动；同时电气设备上结合了人工智能技术，让电气自动化设备的操控系统变得更加简洁，提高了员工操控效率；降低了企业的人力物力成本，使得生产流程更加科学、连贯，所以大力发展人工智能技术与电气自动化的结合是非常有必要的研究。
参考文献：
[5]黄开平.高级项目中自动化系统的应用[j].电气时代,20xx(02)．。
