最優(yōu)人工智能及其應(yīng)用論文（通用18篇）

想要做出與眾不同的創(chuàng)作，我們需要從日常瑣事中發(fā)現(xiàn)特別之處。如何使文章更具有感染力？讓我們一起來(lái)研究一下。接下來(lái)將為大家分享一些總結(jié)的寫作思路和方法，希望能激發(fā)大家的創(chuàng)造力。

人工智能及其應(yīng)用論文篇一

關(guān)鍵詞：can總線can控制器can中繼器

can總線是bosch公司為現(xiàn)代汽車應(yīng)用而推出的一種總線，與一般的通信總線相比，can總線的.數(shù)據(jù)通信具有突出的可靠性、實(shí)時(shí)性和靈活性。can總線現(xiàn)已廣泛應(yīng)用于工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)控制、小區(qū)安防、環(huán)境監(jiān)控等眾多領(lǐng)域中。can總線為多主方式工作，網(wǎng)絡(luò)上任一節(jié)點(diǎn)均可在任意時(shí)刻主動(dòng)地向網(wǎng)絡(luò)上其它節(jié)點(diǎn)發(fā)送信息而不分主從，通信方式靈活，且無(wú)需站地址等節(jié)點(diǎn)信息。

can中繼器是can總線系統(tǒng)組網(wǎng)的關(guān)鍵設(shè)備之一，在稍大型的can總線系統(tǒng)中經(jīng)常會(huì)用到中繼器。本文所討論的中繼器除了具有中繼功能以外，還具有一定的網(wǎng)橋功能。因?yàn)橹灰獙?duì)中繼器的初始化參數(shù)進(jìn)行適當(dāng)配置，就能使中繼器既具有報(bào)文轉(zhuǎn)發(fā)功能，又具有報(bào)文過(guò)濾功能，這里只是借用了中繼器的名稱而已。

使用中繼器的優(yōu)點(diǎn)主要表現(xiàn)在以下幾方面：

（1）過(guò)濾通信量。中繼器接收一個(gè)子網(wǎng)的報(bào)文，只有當(dāng)報(bào)文是發(fā)送給中繼器所連的另一個(gè)子網(wǎng)時(shí)，中繼器才轉(zhuǎn)發(fā)，否則不轉(zhuǎn)發(fā)。

（2）擴(kuò)大了通信距離，但代價(jià)是增加了一些存儲(chǔ)轉(zhuǎn)發(fā)延時(shí)。

（3）增加了節(jié)點(diǎn)的最大數(shù)目。

（4）各個(gè)網(wǎng)段可使用不同的通信速率。

（5）提高了可靠性。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)故障時(shí)，一般只影響個(gè)別網(wǎng)段。

（6）性能得到改善。

當(dāng)然，使用中繼器也有一定的缺點(diǎn)，例如：

（1）由于中繼器對(duì)接收的幀要先存儲(chǔ)后轉(zhuǎn)發(fā)，增加了延時(shí)。

（2）can總線的mac子層并沒(méi)有流量控制功能。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)上的負(fù)荷很重時(shí)，可能因中繼器中緩沖區(qū)的存儲(chǔ)空間不夠而發(fā)生溢出，以致產(chǎn)生幀丟失的現(xiàn)象。

（3）中繼器若出現(xiàn)故障，對(duì)相鄰兩個(gè)子網(wǎng)的工作都將產(chǎn)生影響。

1can中繼器硬件電路設(shè)計(jì)

[1][2][3]

人工智能及其應(yīng)用論文篇二

在大多數(shù)數(shù)學(xué)科中存在著幾個(gè)不同的研究領(lǐng)域，每個(gè)領(lǐng)域都有著特有的感興趣的研究課題、研究技術(shù)和術(shù)語(yǔ)。在人工智能中，這樣的領(lǐng)域包括自然語(yǔ)言處理、自動(dòng)定理證明、自動(dòng)程序設(shè)計(jì)、智能檢索、智能調(diào)度、機(jī)器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)、機(jī)器人學(xué)、智能控制、模式識(shí)別、視覺系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、agent、計(jì)算智能、問(wèn)題求解、人工生命、人工智能方法、程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言等。

在過(guò)去50多年里，已經(jīng)建立了一些具有人工智能的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)；例如，能夠求解微分方程的，下棋的，設(shè)計(jì)分析集成電路的，合成人類自然語(yǔ)言的，檢索情報(bào)的，診斷疾病以及控制控制太空飛行器、地面移動(dòng)機(jī)器人和水下機(jī)器人的具有不同程度人工智能的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。人工智能是一種外向型的學(xué)科，它不但要求研究它的人懂得人工智能的知識(shí)，而且要求有比較扎實(shí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，哲學(xué)和生物學(xué)基礎(chǔ)，只有這樣才可能讓一臺(tái)什么也不知道的機(jī)器模擬人的思維。因?yàn)槿斯ぶ悄艿难芯款I(lǐng)域十分廣闊，它總的來(lái)說(shuō)是面向應(yīng)用的，也就說(shuō)什么地方有人在工作，它就可以用在什么地方，因?yàn)槿斯ぶ悄艿淖罡灸康倪€是要模擬人類的思維。參照人在各種活動(dòng)中的功能，我們可以得到人工智能的領(lǐng)域也不過(guò)就是代替人的活動(dòng)而已。哪個(gè)領(lǐng)域有人進(jìn)行的智力活動(dòng)，哪個(gè)領(lǐng)域就是人工智能研究的領(lǐng)域。人工智能就是為了應(yīng)用機(jī)器的長(zhǎng)處來(lái)幫助人類進(jìn)行智力活動(dòng)。人工智能研究的目的就是要模擬人類神經(jīng)系統(tǒng)的功能。

近年來(lái)，人工智能的研究和應(yīng)用出現(xiàn)了許多新的領(lǐng)域，它們是傳統(tǒng)人工智能的延伸和擴(kuò)展。在新世紀(jì)開始的時(shí)候，這些新研究已引起人們的更密切關(guān)注。這些新領(lǐng)域有分布式人工智能與艾真體（agent）、計(jì)算智能與進(jìn)化計(jì)算、數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)，以及人工生命等。下面逐一加以概略介紹。

1、分布式人工智能與艾真體

分布式人工智能（distributedai，dai）是分布式計(jì)算與人工智能結(jié)合的結(jié)果。dai系統(tǒng)以魯棒性作為控制系統(tǒng)質(zhì)量的標(biāo)準(zhǔn)，并具有互操作性，即不同的異構(gòu)系統(tǒng)在快速變化的環(huán)境中具有交換信息和協(xié)同工作的能力。

分布式人工智能的研究目標(biāo)是要?jiǎng)?chuàng)建一種能夠描述自然系統(tǒng)和社會(huì)系統(tǒng)的精確概念模型。dai中的智能并非獨(dú)立存在的概念，只能在團(tuán)體協(xié)作中實(shí)現(xiàn)，因而其主要研究問(wèn)題是各艾真體間的合作與對(duì)話，包括分布式問(wèn)題求解和多艾真體系統(tǒng)（multiagentsystem，mas）兩領(lǐng)域。其中，分布式問(wèn)題求解把一個(gè)具體的求解問(wèn)題劃分為多個(gè)相互合作和知識(shí)共享的模塊或結(jié)點(diǎn)。多艾真體系統(tǒng)則研究各艾真體間智能行為的協(xié)調(diào)，包括規(guī)劃、知識(shí)、技術(shù)和動(dòng)作的協(xié)調(diào)。這兩個(gè)研究領(lǐng)域都要研究知識(shí)、資源和控制的劃分問(wèn)題，但分布式問(wèn)題求解往往含有一個(gè)全局的概念模型、問(wèn)題和成功標(biāo)準(zhǔn)，而mas則含有多個(gè)局部的概念模型、問(wèn)題和成功標(biāo)準(zhǔn)。

mas更能體現(xiàn)人類的社會(huì)智能，具有更大的靈活性和適應(yīng)性，更適合開放和動(dòng)

態(tài)的世界環(huán)境，因而倍受重視，已成為人工智能以至計(jì)算機(jī)科學(xué)和控制科學(xué)與工程的研究熱點(diǎn)。當(dāng)前，艾真體和mas的研究包括理論、體系結(jié)構(gòu)、語(yǔ)言、合作與協(xié)調(diào)、通訊和交互技術(shù)、mas學(xué)習(xí)和應(yīng)用等。mas已在自動(dòng)駕駛、機(jī)器人導(dǎo)航、機(jī)場(chǎng)管理、電力管理和信息檢索等方面獲得應(yīng)用。

2、計(jì)算智能與進(jìn)化計(jì)算

計(jì)算智能（computingintelligence）涉及神經(jīng)計(jì)算、模糊計(jì)算、進(jìn)化計(jì)算等研究領(lǐng)域。其中，神經(jīng)計(jì)算和模糊計(jì)算已有較長(zhǎng)的研究歷史，而進(jìn)化計(jì)算則是較新的研究領(lǐng)域。在此僅對(duì)進(jìn)化計(jì)算加以說(shuō)明。

進(jìn)化計(jì)算（evolutionarycomputation）是指一類以達(dá)爾文進(jìn)化論為依據(jù)來(lái)設(shè)計(jì)、控制和優(yōu)化人工系統(tǒng)的技術(shù)和方法的總稱，它包括遺傳算法（geneticalgorithms）、進(jìn)化策略（evolutionarystrategies）和進(jìn)化規(guī)劃（evolutionaryprogramming）。它們遵循相同的指導(dǎo)思想，但彼此存在一定差別。同時(shí)，進(jìn)化計(jì)算的研究關(guān)注學(xué)科的交叉和廣泛的應(yīng)用背景，因而引入了許多新的方法和特征，彼此間難于分類，這些都統(tǒng)稱為進(jìn)化計(jì)算方法。目前，進(jìn)化計(jì)算被廣泛運(yùn)用于許多復(fù)雜系統(tǒng)的自適應(yīng)控制和復(fù)雜優(yōu)化問(wèn)題等研究領(lǐng)域，如并行計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)、電路設(shè)計(jì)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、基于艾真體的仿真、元胞自動(dòng)機(jī)等。

達(dá)爾文進(jìn)化論是一種魯棒的搜索和優(yōu)化機(jī)制，對(duì)計(jì)算機(jī)科學(xué)，特別是對(duì)人工智能的發(fā)展產(chǎn)生了很大的影響。大多數(shù)生物體通過(guò)自然選擇和有性生殖進(jìn)行進(jìn)化。自然選擇決定了群體中哪些個(gè)體能夠生存和繁殖，有性生殖保證了后代基因中的混合和重組。自然選擇的原則是適者生存，即物競(jìng)天擇，優(yōu)勝劣汰。

直到幾年前，遺傳算法、進(jìn)化規(guī)劃、進(jìn)化策略三個(gè)領(lǐng)域的研究才開始交流，并發(fā)現(xiàn)它們的共同理論基礎(chǔ)是生物進(jìn)化論。因此，把這三種方法統(tǒng)稱為進(jìn)化計(jì)算，而把相應(yīng)的算法稱為進(jìn)化算法。

3、數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)

知識(shí)獲取是知識(shí)信息處理的關(guān)鍵問(wèn)題之一。20世紀(jì)80年代人們?cè)谥R(shí)發(fā)現(xiàn)方面取得了一定的進(jìn)展。利用樣本，通過(guò)歸納學(xué)習(xí)，或者與神經(jīng)計(jì)算結(jié)合起來(lái)進(jìn)行知識(shí)獲取已有一些試驗(yàn)系統(tǒng)。數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)是90年代初期新崛起的一個(gè)活躍的研究領(lǐng)域。在數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)，通過(guò)綜合運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)、粗糙集、模糊數(shù)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)和專家系統(tǒng)等多種學(xué)習(xí)手段和方法，從大量的數(shù)據(jù)中提煉出抽象的知識(shí)，從而揭示出蘊(yùn)涵在這些數(shù)據(jù)背后的客觀世界的內(nèi)在聯(lián)系和本質(zhì)規(guī)律，實(shí)現(xiàn)知識(shí)的自動(dòng)獲取。這是一個(gè)富有挑戰(zhàn)性、并具有廣闊應(yīng)用前景的研究課題。

從數(shù)據(jù)庫(kù)獲取知識(shí)，即從數(shù)據(jù)中挖掘并發(fā)現(xiàn)知識(shí)，首先要解決被發(fā)現(xiàn)知識(shí)的表達(dá)問(wèn)題。最好的表達(dá)方式是自然語(yǔ)言，因?yàn)樗侨祟惖乃季S和交流語(yǔ)言。知識(shí)表示的最根本問(wèn)題就是如何形成用自然語(yǔ)言表達(dá)的概念。

機(jī)器知識(shí)發(fā)現(xiàn)始于1974年，并在此后十年中獲得一些進(jìn)展。這些進(jìn)展往往與專家系統(tǒng)的知識(shí)獲取研究有關(guān)。到20世紀(jì)80年代末，數(shù)據(jù)挖掘取得突破。越來(lái)越多的研究者加入到知識(shí)發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘的研究行列?，F(xiàn)在，知識(shí)發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘已成為人工智能研究的又一熱點(diǎn)。

比較成功的知識(shí)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)有用于超級(jí)市場(chǎng)商品數(shù)據(jù)分析、解釋和報(bào)告的

coverstory系統(tǒng)，用于概念性數(shù)據(jù)分析和查尋感興趣關(guān)系的集成化系統(tǒng)explora，交互式大型數(shù)據(jù)庫(kù)分析工具kdw，用于自動(dòng)分析大規(guī)模天空觀測(cè)數(shù)據(jù)的skicat系統(tǒng)，以及通用的數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)kdd等。

4、人工生命

人工生命（artificiallife，alife）的概念是由美國(guó)圣菲研究所非線性研究組的蘭頓（langton）于1987年提出的，旨在用計(jì)算機(jī)和精密機(jī)械等人工媒介生成或構(gòu)造出能夠表現(xiàn)自然生命系統(tǒng)行為特征的仿真系統(tǒng)或模型系統(tǒng)。自然生命系統(tǒng)行為具有自組織、自復(fù)制、自修復(fù)等特征以及形成這些特征的混沌動(dòng)力學(xué)、進(jìn)化和環(huán)境適應(yīng)。

人工生命所研究的人造系統(tǒng)能夠演示具有自然生命系統(tǒng)特征的行為，在“生命之所能”（lifeasitcouldbe）的廣闊范圍內(nèi)深入研究“生命之所知”（lifeasweknowit）的實(shí)質(zhì)。只有從“生命之所能”的廣泛內(nèi)容來(lái)考察生命，才能真正理解生物的本質(zhì)。人工生命與生命的形式化基礎(chǔ)有關(guān)。生物學(xué)從問(wèn)題的頂層開始，把器官、組織、細(xì)胞、細(xì)胞膜，直到分子，以探索生命的奧秘和機(jī)理。人工生命則從問(wèn)題的底層開始，把器官作為簡(jiǎn)單機(jī)構(gòu)的宏觀群體來(lái)考察，自底向上進(jìn)行綜合，把簡(jiǎn)單的由規(guī)則支配的對(duì)象構(gòu)成更大的集合，并在交互作用中研究非線性系統(tǒng)的類似生命的全局動(dòng)力學(xué)特性。

人工生命的理論和方法有別于傳統(tǒng)人工智能和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論和方法。人工生命把生命現(xiàn)象所體現(xiàn)的自適應(yīng)機(jī)理通過(guò)計(jì)算機(jī)進(jìn)行仿真，對(duì)相關(guān)非線性對(duì)象進(jìn)行更真實(shí)的動(dòng)態(tài)描述和動(dòng)態(tài)特征研究。

人工生命學(xué)科的研究?jī)?nèi)容包括生命現(xiàn)象的仿生系統(tǒng)、人工建模與仿真、進(jìn)化動(dòng)力學(xué)、人工生命的計(jì)算理論、進(jìn)化與學(xué)習(xí)綜合系統(tǒng)以及人工生命的應(yīng)用等。比較典型的人工生命研究有計(jì)算機(jī)病毒、計(jì)算機(jī)進(jìn)程、進(jìn)化機(jī)器人、自催化網(wǎng)絡(luò)、細(xì)胞自動(dòng)機(jī)、人工核苷酸和人工腦等。

（1）了解人工智能的概念和人工智能的發(fā)展，了解國(guó)際人工智能的主要流派和路線，了解國(guó)內(nèi)人工智能研究的基本情況，熟悉人工智能的研究領(lǐng)域。

（2）較詳細(xì)地論述知識(shí)表示的各種主要方法。重點(diǎn)掌握了狀態(tài)空間法、問(wèn)題歸約法和謂詞邏輯法，熟悉語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)法，了解知識(shí)表示的其他方法，如框架法、劇本法、過(guò)程法等。

（3）掌握了盲目搜索和啟發(fā)式搜索的基本原理和算法，特別是寬度優(yōu)先搜索、深度優(yōu)先搜索、等代價(jià)搜索、啟發(fā)式搜索、有序搜索、a*算法等。了解博弈樹搜索、遺傳算法和模擬退火算法的基本方法。

（4）掌握了消解原理、規(guī)則演繹系統(tǒng)和產(chǎn)生式系統(tǒng)的技術(shù)、了解不確定性推理、非單調(diào)推理的概念。

（5）概括性地了解了人工智能的主要應(yīng)用領(lǐng)域，如專家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、規(guī)劃系統(tǒng)、自然語(yǔ)言理解和智能控制等。

（6）基本了解人工智能程序設(shè)計(jì)的語(yǔ)言和工具。

對(duì)現(xiàn)代社會(huì)的影響有多大？工業(yè)領(lǐng)域，尤其是制造業(yè)，已成功地使用了人工智能技術(shù)，包括智能設(shè)計(jì)、虛擬制造、在線分析、智能調(diào)度、仿真和規(guī)劃等。金融業(yè)，股票商利用智能系統(tǒng)輔助其分析，判斷和決策；應(yīng)用卡欺詐檢測(cè)系統(tǒng)業(yè)已得到普遍應(yīng)用。人工智能還滲透到人們的日常生活，cad，cam，cai，cap，cims等一系列智能產(chǎn)品給大家?guī)?lái)了極大的方便，它還改變了傳統(tǒng)的通信方式，語(yǔ)音撥號(hào)，手寫短信的智能手機(jī)越來(lái)越人性化。

人工智能還影響了你們的文化和娛樂(lè)生活，引發(fā)人們更深層次的精神和哲學(xué)層面的思考，從施瓦辛格主演的《終結(jié)者》系列，到基努。里維斯主演的《黑客帝國(guó)》系列以及斯皮爾伯格導(dǎo)演的《人工智能》，都有意無(wú)意的提出了同樣的問(wèn)題：我們應(yīng)該如何看待人工智能？如何看待具有智能的機(jī)器？會(huì)不會(huì)有一天機(jī)器的智能將超過(guò)人的智能？問(wèn)題的答案也許千差萬(wàn)別，我個(gè)人認(rèn)為上述擔(dān)心不太可能成為現(xiàn)實(shí)，因?yàn)槲覀兝斫馊斯ぶ悄懿⒉皇亲屗〈祟愔悄?，而是讓它模擬人類智能，從而更好地為人類服務(wù)。

當(dāng)前人工智能技術(shù)發(fā)展迅速，新思想，新理論，新技術(shù)不斷涌現(xiàn)，如模糊技術(shù)，模糊--神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，遺傳算法，進(jìn)化程序設(shè)計(jì)，混沌理論，人工生命，計(jì)算智能等。以agent概念為基礎(chǔ)的分布式人工智能正在異軍突起，特別是對(duì)于軟件的開發(fā)，“面向agent技術(shù)”將是繼“面向?qū)ο蠹夹g(shù)”后的又一突破。從萬(wàn)維網(wǎng)到人工智能的研究正在如火如荼的開展。

（1）能夠結(jié)合現(xiàn)在最新研究成果著重講解重點(diǎn)知識(shí)，以及講述在一些研究成果中人工智能那些知識(shí)被應(yīng)用。

（2）多推薦一些過(guò)于人工智能方面的電影，如：《終結(jié)者》系列、《黑客帝國(guó)》系列、《人工智能》等，從而增加同學(xué)對(duì)這門課程學(xué)習(xí)的興趣。

（3）條件允許的話，可以安排一些實(shí)驗(yàn)課程，讓同學(xué)們自己制作一些簡(jiǎn)單的作品，增強(qiáng)同學(xué)對(duì)人工智能的興趣，加強(qiáng)同學(xué)之間的學(xué)習(xí)。

（4）課堂上多講解一些人工智能在各個(gè)領(lǐng)域方面的應(yīng)用，以及著重闡述一些新的和正在研究的人工智能方法與技術(shù)，讓同學(xué)們可以了解近期發(fā)展起來(lái)的方法和技術(shù)，在講解時(shí)最好多舉例，再結(jié)合原理進(jìn)行講解，更助于同學(xué)們對(duì)人工智能的理解。

熟讀唐詩(shī)三百首，不會(huì)做詩(shī)也會(huì)吟。為大家整理的3篇人工智能在生活中應(yīng)用的論文人工智能及其應(yīng)用論文到這里就結(jié)束了，希望可以幫助您更好的寫作人工智能的應(yīng)用。

人工智能及其應(yīng)用論文篇三

一、人工智能的發(fā)展過(guò)程

人工智能(cialintelligence)經(jīng)歷了三次飛躍階段：實(shí)現(xiàn)問(wèn)題求解是第一次，代替人進(jìn)行部分邏輯推理工作的完成，如機(jī)器定理證明和專家系統(tǒng)；智能系統(tǒng)能夠和環(huán)境交互是第二次，從運(yùn)行的環(huán)境中對(duì)信息進(jìn)行獲取，代替人進(jìn)行包括不確定性在內(nèi)的部分思維工作的完成，通過(guò)自身的動(dòng)作，對(duì)環(huán)境施加影響，并適應(yīng)環(huán)境的變化，如智能機(jī)器人；第三次是智能系統(tǒng)，具有類人的認(rèn)知和思維能力，能夠發(fā)現(xiàn)新的知識(shí)，去完成面臨的任務(wù)，如基于數(shù)據(jù)挖掘的系統(tǒng)。

二、人工智能的研究熱點(diǎn)

ai研究出現(xiàn)了新的高潮，有兩個(gè)方面的表現(xiàn)，一方面在于人工智能理論方面有了新的進(jìn)展，另一方面是由于突飛猛進(jìn)發(fā)展的計(jì)算機(jī)硬件。隨著不斷提高的計(jì)算機(jī)速度、不斷擴(kuò)大的存儲(chǔ)容量、不斷降低的價(jià)格，以及不斷發(fā)展的網(wǎng)絡(luò)，很多在以前無(wú)法完成的工作在現(xiàn)在都能夠?qū)崿F(xiàn)。當(dāng)前，智能接口、數(shù)據(jù)挖掘、主體及多主體系統(tǒng)是人工智能研究的三個(gè)熱點(diǎn)。

(一)智能接口技術(shù)是研究如何使人們能夠方便自然地與計(jì)算機(jī)交流。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，要求計(jì)算機(jī)能夠看懂文字、聽懂語(yǔ)言、說(shuō)話表達(dá)，甚至能夠進(jìn)行不同語(yǔ)言之間的翻譯，而這些功能的實(shí)現(xiàn)又依賴于知識(shí)表示方法的研究。因此，智能接口技術(shù)的研究既有巨大的應(yīng)用價(jià)值，又有基礎(chǔ)的理論意義。目前，智能接口技術(shù)已經(jīng)取得了顯著成果，文字識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)音合成、圖像識(shí)別、機(jī)器翻譯及自然語(yǔ)言理解等技術(shù)已經(jīng)開始實(shí)用化。

(二)數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但是又潛在有用的信息和知識(shí)的過(guò)程。數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)的研究目前已經(jīng)形成了三根強(qiáng)大的技術(shù)支柱：數(shù)據(jù)庫(kù)、人工智能和數(shù)理統(tǒng)計(jì)。

(三)主體系統(tǒng)是具有信念、愿望、意圖、能力、選擇、承諾等心智狀態(tài)的實(shí)體，比對(duì)象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定的自主性。主體試圖自治、獨(dú)立地完成任務(wù)，而且可以和環(huán)境交互，與其他主體通信，通過(guò)規(guī)劃達(dá)到目標(biāo)。多主體系統(tǒng)主要研究在邏輯上或物理上分離的多個(gè)主體之間進(jìn)行協(xié)調(diào)智能行為，最終實(shí)現(xiàn)問(wèn)題求解。

三、人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域

今天，ai能力更傾向于應(yīng)用到人類或其他動(dòng)物智能的某一或某幾方面，并用自動(dòng)化替代，有時(shí)候也用于對(duì)其進(jìn)行模擬。不過(guò)在有些情況下，這些在高性能計(jì)算機(jī)調(diào)度之下的智能行為遠(yuǎn)遠(yuǎn)比人類的行為更為強(qiáng)大。

(一)路徑查找和路徑規(guī)劃。在最小代價(jià)路徑規(guī)劃和路徑查找系統(tǒng)中，可以使用專門的技術(shù)——它們中有一些非常靈巧微妙，另一些則僅僅是用蠻力解決——來(lái)模擬對(duì)理解的直覺迅速轉(zhuǎn)換或者對(duì)普通人大腦生成過(guò)程的識(shí)別，結(jié)果有時(shí)非常令人驚訝！路徑查找就是路徑規(guī)劃問(wèn)題的一種變體。

為了找到最佳路線，我們需要計(jì)算通過(guò)每一個(gè)往返路線的時(shí)間開銷。時(shí)間就是金錢；所以，我們更傾向于關(guān)注最小代價(jià)路線。這也適用于飛機(jī)航線的制定，它們需要在不同的城市中逗留或更換航班等等。

(二)邏輯和不確定性。計(jì)算機(jī)編程就像是使用邏輯磚塊建造一棟房子一樣。事實(shí)上，人工智能編程通常被認(rèn)為有兩種邏輯形式——命題邏輯和形式邏輯——的一種特殊混合應(yīng)用，也被認(rèn)為是一種謂詞演算。更進(jìn)一步說(shuō)，編程語(yǔ)言中，我們更是采用了一個(gè)命題邏輯更加專門化的形式：布爾邏輯或者布爾代數(shù)。

只有兩種狀態(tài)：或者為真，或者為假。

對(duì)象之間聯(lián)系以及這些聯(lián)系的真假值(布爾形式)在內(nèi)的命題邏輯的一種強(qiáng)化延伸就是謂詞演算(和中學(xué)學(xué)的數(shù)學(xué)計(jì)算毫無(wú)關(guān)系)所包含的。

但是當(dāng)我們?cè)谶壿嬛惺褂眠@些謂詞的時(shí)候，就算是最復(fù)雜的邏輯語(yǔ)句，我們最終獲得的也只是一個(gè)黑白分明的世界：一個(gè)事物不是真的就是假的。如果一個(gè)事物不是真的也不是假的，那么它一定是不存在的事物。否則，它必然兩者居其一。

(三)自然語(yǔ)言處理。在ai應(yīng)用中最重要的一部分就是自然語(yǔ)言處理。但是，現(xiàn)實(shí)卻是，自然語(yǔ)言處理系統(tǒng)并不能像人類那樣能很好地分析這些并沒(méi)有太強(qiáng)邏輯結(jié)構(gòu)地說(shuō)出的以及寫出的詞語(yǔ)的含義。不過(guò)這樣有限的功能對(duì)于殘障人士、翻譯系統(tǒng)、詞語(yǔ)處理拼寫和語(yǔ)法檢查器來(lái)說(shuō)仍然是非常有用的。

(四)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。一種信息處理結(jié)構(gòu)就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對(duì)諸如大腦之類的生物學(xué)神經(jīng)系統(tǒng)進(jìn)行嘗試模仿來(lái)進(jìn)行單純數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換成為信息，就是它的原理。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由很多相互聯(lián)系的處理小元素：神經(jīng)節(jié)點(diǎn)，功能相當(dāng)于一個(gè)大腦神經(jīng)細(xì)胞和神經(jīng)元(synapse)組成，它們相互交互，共同解決具體問(wèn)題。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上的元素將輸入模式轉(zhuǎn)換成為輸出模式，而這些輸出模式又同時(shí)可以成為其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入模式。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)實(shí)例學(xué)習(xí)，這一點(diǎn)和人類的做法一樣。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要設(shè)置為適用于某些具體應(yīng)用中，比如通過(guò)學(xué)習(xí)過(guò)程識(shí)別圖像。而對(duì)于生命系統(tǒng)本身，我們對(duì)學(xué)習(xí)的過(guò)程涉及到神經(jīng)細(xì)胞之間的突觸聯(lián)系的調(diào)整這一說(shuō)法保留質(zhì)疑。

四、結(jié)語(yǔ)

當(dāng)前，大部分ai能力的研究方向是研究如何完整地模擬一個(gè)智能過(guò)程，而不是對(duì)器官所使用的每一個(gè)低級(jí)步驟進(jìn)行再現(xiàn)。一個(gè)極端顯著的示例就是利用數(shù)據(jù)庫(kù)和搜索軟件獲取信息的專家系統(tǒng)。數(shù)據(jù)庫(kù)向大腦提供基本沒(méi)有任何關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)，同時(shí)這些數(shù)據(jù)的傳輸和其在大腦中的存儲(chǔ)形式也毫不相同(科學(xué)家們很清楚這一點(diǎn))。但是很多專家系統(tǒng)還是能夠相當(dāng)好地?fù)?dān)當(dāng)起諸如像內(nèi)科醫(yī)生這樣的專業(yè)角色。當(dāng)然它們也僅僅被應(yīng)用于它們非常熟悉的領(lǐng)域。

人工智能及其應(yīng)用論文篇四

摘要：作為機(jī)電一體化系統(tǒng)工作中關(guān)鍵性技術(shù)，傳感器與檢測(cè)技術(shù)在機(jī)電系統(tǒng)化運(yùn)行中具有至關(guān)重要的作用。如果沒(méi)有傳感器核心檢測(cè)系統(tǒng)，那么機(jī)電一體化無(wú)法實(shí)現(xiàn)自動(dòng)檢測(cè)以及自動(dòng)控制。本文分別從汽車、機(jī)器人、機(jī)械等角度著手，分析傳感器與檢測(cè)技術(shù)在機(jī)電一體化系統(tǒng)中的應(yīng)用，為提升機(jī)電一體化檢測(cè)有效性以及控制有效性打下良好的基礎(chǔ)。

關(guān)鍵詞：傳感器與檢測(cè)技術(shù)；機(jī)電一體化；系統(tǒng)；汽車；機(jī)器人；機(jī)械

1前言

傳感器與檢測(cè)技術(shù)在機(jī)電一體化系統(tǒng)中具有不可替代的作用。利用傳感器與檢測(cè)技術(shù)能夠及時(shí)檢測(cè)系統(tǒng)特征和系統(tǒng)狀態(tài)，同時(shí)也能夠?yàn)榇郎y(cè)系統(tǒng)提供必要性信息。所謂機(jī)電一體化系統(tǒng)，實(shí)際上就是有效結(jié)合機(jī)械與電子，利用多學(xué)科的集成技術(shù)來(lái)設(shè)計(jì)出制造系統(tǒng)以及制造產(chǎn)品，提升產(chǎn)品更新?lián)Q代有效性，實(shí)現(xiàn)機(jī)電一體化系統(tǒng)智能化以及有效性，利用傳感器與檢測(cè)技術(shù)能夠有效轉(zhuǎn)化溫度、速度以及流量等物理量，轉(zhuǎn)換成為對(duì)應(yīng)電信號(hào)，做好點(diǎn)信號(hào)標(biāo)度變化等工作，進(jìn)而能夠有效滿足機(jī)電一體化系統(tǒng)對(duì)于信息快速化以及可靠性的需求，加大資金投入，提升傳感器與檢測(cè)技術(shù)控制效率。

2傳感器與檢測(cè)技術(shù)在機(jī)電一體化系統(tǒng)中的應(yīng)用

2.1傳感器與檢測(cè)技術(shù)在汽車行業(yè)機(jī)電一體化中的應(yīng)用

新型技術(shù)以及傳感技術(shù)日漸發(fā)展促使現(xiàn)代汽車工業(yè)進(jìn)入到新型時(shí)代，汽車機(jī)電一體化發(fā)展取代了傳統(tǒng)機(jī)械化控制部件，實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)化控制。實(shí)際上，不僅汽車發(fā)動(dòng)機(jī)中應(yīng)用了自動(dòng)化控制技術(shù)，汽車其他部件也應(yīng)用了大量檢測(cè)技術(shù)以及控制技術(shù)。將傳感器應(yīng)用于汽車發(fā)動(dòng)機(jī)中，能夠應(yīng)用多類別傳感器裝置，傳感器與檢測(cè)技術(shù)利用電子控制單元來(lái)有效掌握發(fā)動(dòng)機(jī)實(shí)際工作狀況，進(jìn)而精確控制發(fā)動(dòng)機(jī)實(shí)際工作狀態(tài)，有效提升發(fā)動(dòng)機(jī)實(shí)際工作性能。在汽車重點(diǎn)控制部分，主要應(yīng)用了溫度傳感器、曲軸位置傳感器以及壓力傳感器等等，對(duì)改善汽車性能具有非常重要的作用，為人們提供個(gè)性化服務(wù)，有效增強(qiáng)汽車行駛安全性。例如，目前汽車都配備了專業(yè)的.導(dǎo)航系統(tǒng)，利用汽車導(dǎo)航系統(tǒng)能夠促使駕駛員掌握前方建筑物、車輛狀態(tài)，實(shí)際上，不僅應(yīng)用了gprs的定位系統(tǒng)，還應(yīng)用了傳感器與檢測(cè)技術(shù)，利用傳感器能夠有效感知一定距離物質(zhì)運(yùn)動(dòng)的狀態(tài)，這樣能夠給予駕駛員更加準(zhǔn)確的提示，促使駕駛員了解車輛行駛軌跡以及車輛行駛中的阻礙物，這樣能夠?yàn)槠囆旭偘踩峁┯行ПＵ稀?/p>

2.2傳感器與檢測(cè)技術(shù)在機(jī)器人機(jī)電一體化系統(tǒng)中的應(yīng)用

在實(shí)際工作過(guò)程中，工業(yè)機(jī)器人之所以能夠準(zhǔn)確運(yùn)行，主要是由于機(jī)器人身上具備傳感器，這樣能夠有效感受自身狀態(tài)，同時(shí)還能夠有效掌握操作對(duì)象狀態(tài)、工作環(huán)境狀態(tài)等等，利用內(nèi)部傳感器來(lái)有效獲取位置信息、速度信息以及位移信息等等，利用外部傳感器能夠有效感知外部環(huán)境、操作對(duì)象，通過(guò)內(nèi)部傳感器與外部傳感器有效結(jié)合為機(jī)器人提供有效反饋信息，進(jìn)而協(xié)助機(jī)器人能夠更加順利完成工作。由于機(jī)器人關(guān)節(jié)中安裝了大量光電開關(guān)、微動(dòng)開關(guān)等多形式傳感器，利用傳感器與檢測(cè)技術(shù)能夠有效檢測(cè)機(jī)器人極限位置以及零位，進(jìn)而有效保護(hù)機(jī)器人安全動(dòng)作，為機(jī)器人軌跡精度、重復(fù)定位精度等提供保障。由于機(jī)器人關(guān)節(jié)安裝了位移性質(zhì)傳感器，對(duì)機(jī)器人位置移動(dòng)、位置工作具有非常重要的作用。在機(jī)器人抓手位置、手腕位置等都安裝了觸覺傳感器，利用觸覺傳感器能夠促使機(jī)器人準(zhǔn)確定位對(duì)象位置，進(jìn)而利用抓手傳感器來(lái)抓取對(duì)象物體。

3傳感器與檢測(cè)技術(shù)在機(jī)械加工機(jī)電一體化系統(tǒng)中的應(yīng)用

機(jī)械加工機(jī)電一體化系統(tǒng)中，傳感器與檢測(cè)技術(shù)具有非常重要的作用。在開展機(jī)械加工工作之前，需要自動(dòng)檢查加工設(shè)備以及配件，這樣能夠保證機(jī)械加工運(yùn)行有效性，諸如，自動(dòng)調(diào)整以及判斷配件夾持位置，同時(shí)確定上床之后裝夾夾緊力大小以及變形情況。在完成機(jī)械加工之后，還需要檢測(cè)工件是否合格，測(cè)量工件尺寸、工件粗糙度、工作形狀、工件位置公差等等。例如，完成螺紋、齒輪等工件加工，需要及時(shí)檢測(cè)工件齒距、工件節(jié)距半徑、工件螺距、工件導(dǎo)程等等，這樣能夠自動(dòng)進(jìn)行檢測(cè)工作，還能夠?qū)z測(cè)結(jié)果有效輸入到下一道工序。在機(jī)械加工過(guò)程中，為了能夠保證精密產(chǎn)品合格率，在實(shí)際加工過(guò)程中需要不斷收緊加工條件，有效工作工件加工切削速度、切削扭矩、工件壓力等等，有效調(diào)整和檢測(cè)各項(xiàng)數(shù)據(jù)，保證機(jī)械加工能夠達(dá)到最佳狀態(tài)。在機(jī)械切削工作過(guò)程中，傳感器與檢測(cè)技術(shù)在其中具有非常重要的作用，有利于優(yōu)化切削生產(chǎn)力以及材料切除率，進(jìn)而優(yōu)化實(shí)際制造成本。此外，利用傳感器與檢測(cè)技術(shù)能夠有效確定切削力變化、顫振以及切削過(guò)程等等，保證加工精度，為機(jī)械加工設(shè)計(jì)以及切削工作提供精確切削數(shù)據(jù)，為刀架結(jié)構(gòu)以及刀架材料提供重要依據(jù)。

4結(jié)語(yǔ)

工業(yè)自動(dòng)化日漸發(fā)展促使其不斷提升自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)要求，這就需要重視傳感器與檢測(cè)技術(shù)分析工作，實(shí)現(xiàn)瞬時(shí)檢測(cè)傳感器與連續(xù)檢測(cè)傳感器相兼容，實(shí)現(xiàn)傳感器與檢測(cè)技術(shù)智能化發(fā)展。在工業(yè)發(fā)展過(guò)程中，需要結(jié)合實(shí)際需求來(lái)重視新型傳感器開發(fā)工作，不斷擴(kuò)大傳感器性能以及傳感器使用范圍，促進(jìn)傳感器集成化、小型化發(fā)展，提升機(jī)電一體化系統(tǒng)工作效率，為機(jī)電一體化系統(tǒng)順利運(yùn)行提供保障。為了促使機(jī)電一體化系統(tǒng)能夠獲取更加準(zhǔn)確信息，需要積極引進(jìn)先進(jìn)傳感器與檢測(cè)技術(shù)，提升信息獲取與信息傳播的有效性。

參考文獻(xiàn)：

人工智能及其應(yīng)用論文篇五

本文概要地闡述了人工智能的概念、發(fā)展歷史、當(dāng)前研究熱點(diǎn)和實(shí)際應(yīng)用及未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)。

人工智能（artificialintelligence，簡(jiǎn)稱ai），也稱機(jī)器智能，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)角度來(lái)看，人工智能是研究如何制造出智能機(jī)器或智能系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)模擬人類智能活動(dòng)的能力，以延伸人們智能的科學(xué)。人工智能是一門交叉學(xué)科，是一門涉及心理學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、思維科學(xué)、信息科學(xué)、系統(tǒng)科學(xué)和生物科學(xué)等多學(xué)科的綜合性技術(shù)學(xué)科，目前已在知識(shí)處理、模式識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、博弈、自動(dòng)定理證明、自動(dòng)程序設(shè)計(jì)、專家系統(tǒng)、知識(shí)庫(kù)、智能機(jī)器人等多個(gè)領(lǐng)域取得舉世矚目的成果，并形成了多元化的發(fā)展方向。

人工智能經(jīng)歷了三次飛躍階段：第一次是實(shí)現(xiàn)問(wèn)題求解，代替人完成部分邏輯推理工作，如機(jī)器定理證明和專家系統(tǒng);第二次是智能系統(tǒng)能夠和環(huán)境交互，從運(yùn)行的環(huán)境中獲取信息，代替人完成包括不確定性在內(nèi)的部分思維工作，通過(guò)自身的動(dòng)作，對(duì)環(huán)境施加影響，并適應(yīng)環(huán)境的變化，如智能機(jī)器人;第三次是智能系統(tǒng)，具有類人的認(rèn)知和思維能力，能夠發(fā)現(xiàn)新的知識(shí)，去完成面臨的任務(wù)，如基于數(shù)據(jù)挖掘的系統(tǒng)。

ai研究出現(xiàn)了新的高潮，這一方面是因?yàn)樵谌斯ぶ悄芾碚摲矫嬗辛诵碌倪M(jìn)展，另一方面是因?yàn)橛?jì)算機(jī)硬件突飛猛進(jìn)地發(fā)展。隨著計(jì)算機(jī)速度的不斷提高、存儲(chǔ)容量的不斷擴(kuò)大、價(jià)格的不斷降低，以及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展，許多原來(lái)無(wú)法完成的工作現(xiàn)在已經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)。目前人工智能研究的三個(gè)熱點(diǎn)是：智能接口、數(shù)據(jù)挖掘、主體及多主體系統(tǒng)。

1。智能接口技術(shù)是研究如何使人們能夠方便自然地與計(jì)算機(jī)交流。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，要求計(jì)算機(jī)能夠看懂文字、聽懂語(yǔ)言、說(shuō)話表達(dá)，甚至能夠進(jìn)行不同語(yǔ)言之間的翻譯，而這些功能的實(shí)現(xiàn)又依賴于知識(shí)表示方法的研究。因此，智能接口技術(shù)的研究既有巨大的應(yīng)用價(jià)值，又有基礎(chǔ)的理論意義。目前，智能接口技術(shù)已經(jīng)取得了顯著成果，文字識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)音合成、圖像識(shí)別、機(jī)器翻譯及自然語(yǔ)言理解等技術(shù)已經(jīng)開始實(shí)用化。

2。數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但是又潛在有用的信息和知識(shí)的過(guò)程。數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)的研究目前已經(jīng)形成了三根強(qiáng)大的技術(shù)支柱：數(shù)據(jù)庫(kù)、人工智能和數(shù)理統(tǒng)計(jì)。主要研究?jī)?nèi)容包括基礎(chǔ)理論、發(fā)現(xiàn)算法、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、可視化技術(shù)、定性定量互換模型、知識(shí)表示方法、發(fā)現(xiàn)知識(shí)的維護(hù)和再利用、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)及網(wǎng)上數(shù)據(jù)挖掘等。

3。主體系統(tǒng)是具有信念、愿望、意圖、能力、選擇、承諾等心智狀態(tài)的實(shí)體，比對(duì)象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定的自主性。主體試圖自治、獨(dú)立地完成任務(wù)，而且可以和環(huán)境交互，與其他主體通信，通過(guò)規(guī)劃達(dá)到目標(biāo)。多主體系統(tǒng)主要研究在邏輯上或物理上分離的多個(gè)主體之間進(jìn)行協(xié)調(diào)智能行為，最終實(shí)現(xiàn)問(wèn)題求解。多主體系統(tǒng)試圖用主體來(lái)模擬人的理性行為，主要應(yīng)用在對(duì)現(xiàn)實(shí)世界和社會(huì)的模擬、機(jī)器人及智能機(jī)械等領(lǐng)域。目前對(duì)主體和多主體系統(tǒng)的研究主要集中在主體和多主體理論、主體的體系結(jié)構(gòu)和組織、主體語(yǔ)言、主體之間的協(xié)作和協(xié)調(diào)、通信和交互技術(shù)、多主體學(xué)習(xí)及多主體系統(tǒng)應(yīng)用等方面。

1。專家系統(tǒng)

專家系統(tǒng)是一個(gè)具有大量專門知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)的程序系統(tǒng)，專家系統(tǒng)存儲(chǔ)著某個(gè)專門領(lǐng)域中經(jīng)過(guò)事先總結(jié)、分析并按某種模式表示的專家知識(shí)，以及擁有類似于領(lǐng)域?qū)＜医鉀Q實(shí)際問(wèn)題的推理機(jī)制。專家系統(tǒng)的開發(fā)和研究是人工智能中最活躍的一個(gè)應(yīng)用研究領(lǐng)域，涉及社會(huì)各個(gè)方面。

2。知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)

知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)也叫數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)，是儲(chǔ)存某學(xué)科大量事實(shí)的計(jì)算機(jī)軟件系統(tǒng)，它可以回答用戶提出的有關(guān)該學(xué)科的各種問(wèn)題。知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)活躍的分支。為了有效地表示、儲(chǔ)存和檢索大量事實(shí)，已經(jīng)發(fā)展出了許多技術(shù)。但是在設(shè)計(jì)智能信息檢索系統(tǒng)時(shí)還是遇到很多問(wèn)題，包括對(duì)自然語(yǔ)言的理解，根據(jù)儲(chǔ)存的事實(shí)演繹答案的問(wèn)題、理解詢問(wèn)和演繹答案所需要的知識(shí)都可能超出該學(xué)科領(lǐng)域數(shù)據(jù)庫(kù)所表示的知識(shí)。

3。物景分析

計(jì)算機(jī)視覺已從模式識(shí)別的一個(gè)研究領(lǐng)域發(fā)展為一門獨(dú)立的學(xué)科。視覺是感知問(wèn)題之一。整個(gè)感知問(wèn)題的要點(diǎn)是形成一個(gè)精練的表示，以表示難以處理的、極其龐大的未經(jīng)加工的輸入數(shù)據(jù)。最終表示的性質(zhì)和質(zhì)量取決于感知系統(tǒng)的目標(biāo)。機(jī)器視覺的前沿研究領(lǐng)域包括實(shí)時(shí)并行處理、主動(dòng)式定性視覺、動(dòng)態(tài)和時(shí)變視覺、三維景物的建模與識(shí)別、實(shí)時(shí)圖像壓縮傳送和復(fù)原、多光譜和彩色圖像的處理與解釋等。機(jī)器視覺已在機(jī)器人裝配、衛(wèi)星圖像處理、工業(yè)過(guò)程監(jiān)控、飛行器跟蹤和制導(dǎo)及電視實(shí)況轉(zhuǎn)播等領(lǐng)域獲得極為廣泛的應(yīng)用。

4。模式識(shí)別

模式識(shí)別就是識(shí)別出給定物體所模仿的標(biāo)本或標(biāo)識(shí)。計(jì)算機(jī)模式識(shí)別系統(tǒng)能夠彌補(bǔ)計(jì)算機(jī)對(duì)外部世界感知能力低下的缺陷，使計(jì)算機(jī)能夠通過(guò)感官接受外界信息，識(shí)別和理解周圍環(huán)境。模式識(shí)別在二維的文字、圖形和圖像的識(shí)別方面已取得許多成果，在三維景物、活動(dòng)目標(biāo)的識(shí)別和分析方面是目前研究的熱點(diǎn)，同時(shí)它還是智能計(jì)算機(jī)和智能機(jī)器人研究的十分重要的基礎(chǔ)。此外，人工智能還在機(jī)器視覺、組合調(diào)度問(wèn)題、自然語(yǔ)言理解、機(jī)器學(xué)習(xí)、博弈、定理證明等研究應(yīng)用領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用?？梢哉f(shuō)人工智能已深入各行各業(yè)，對(duì)人類社會(huì)作出了巨大的貢獻(xiàn)。

5。機(jī)器人

機(jī)器人學(xué)所研究的問(wèn)題，從機(jī)器人手臂的最佳移動(dòng)到實(shí)現(xiàn)機(jī)器人目標(biāo)的動(dòng)作序列的規(guī)劃方法，無(wú)所不包。盡管已經(jīng)建立了一些比較復(fù)雜的機(jī)器人系統(tǒng)，但是現(xiàn)在工業(yè)上運(yùn)行的機(jī)器人都是一些按預(yù)先編好的`程序執(zhí)行某些重復(fù)作業(yè)的簡(jiǎn)單裝置，大多數(shù)工業(yè)機(jī)器人是“盲人”。機(jī)器人和機(jī)器人學(xué)的研究促進(jìn)了許多人工智能思想的發(fā)展。智能機(jī)器人的研究和應(yīng)用體現(xiàn)出廣泛的學(xué)科交叉，涉及眾多課題。機(jī)器人已在工業(yè)、農(nóng)業(yè)、商業(yè)、旅游業(yè)、空中和海洋及國(guó)防等多個(gè)領(lǐng)域獲得越來(lái)越普遍的應(yīng)用。

目前絕大多數(shù)人工智能系統(tǒng)都是建立在物理符號(hào)系統(tǒng)假設(shè)之上的。在尚未出現(xiàn)能與物理符號(hào)系統(tǒng)假設(shè)相抗衡的新的人工智能理論之前，無(wú)論從設(shè)計(jì)原理還是從已取得的實(shí)驗(yàn)結(jié)果來(lái)看，soar在探討智能行為的一般特征和人類認(rèn)知的具體特征的艱難征途上都取得了有特色的進(jìn)展或成就，處在人工智能研究的前沿。上世紀(jì)80年代，以newella為代表的研究學(xué)者總結(jié)了專家系統(tǒng)的成功經(jīng)驗(yàn)，吸收了認(rèn)知科學(xué)研究的最新成果，提出了作為通用智能基礎(chǔ)的體系結(jié)構(gòu)soar。目前的soar已經(jīng)顯示出強(qiáng)大的問(wèn)題求解能力。在soar中已實(shí)現(xiàn)了30多種搜索方法，實(shí)現(xiàn)了若干知識(shí)密集型任務(wù)（專家系統(tǒng)），如ri等。對(duì)于人工智能未來(lái)的發(fā)展方向，專家們通過(guò)一些前瞻性研究可以看出未來(lái)人工智能可能會(huì)向以下幾個(gè)方面發(fā)展：模糊處理、并行化、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其情感。

目前，人工智能的推理功能已獲突破，學(xué)習(xí)及聯(lián)想功能正在研究之中，下一步就是模仿人類右腦的模糊處理功能和整個(gè)大腦的并行化處理功能。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是未來(lái)人工智能應(yīng)用的新領(lǐng)域。未來(lái)智能計(jì)算機(jī)的構(gòu)成，可能就是作為主機(jī)的馮諾依曼型機(jī)與作為智能外圍的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合。研究表明：情感是智能的一部分，而不是與智能相分離的，因此人工智能領(lǐng)域的下一個(gè)突破可能在于賦予計(jì)算機(jī)情感能力。情感能力對(duì)于計(jì)算機(jī)與人的自然交往至關(guān)重要。

根據(jù)這些前瞻性研究我們也可以通過(guò)想象模擬勾畫出人工智能未來(lái)發(fā)展的三個(gè)階段。

1。融合時(shí)期（2010―2020年）

（1）用語(yǔ)言操縱和控制的智能化設(shè)備十分普及，像遠(yuǎn)程醫(yī)療這樣的服務(wù)也更為完善。

（2）以計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)為基礎(chǔ)的遠(yuǎn)程教育十分普及，在家就可以上大學(xué)。

（3）在身體里植入許多不同功能的芯片已不新奇。

（4）量子計(jì)算機(jī)和dna計(jì)算機(jī)會(huì)有更大發(fā)展，新材料不斷問(wèn)世。

（5）抗病毒程序可以防止各種非自然因素引發(fā)災(zāi)難。

2。自信時(shí)期（2020―2030年）

（1）智能化計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)既能自我修復(fù)，也能自行進(jìn)行研究、生產(chǎn)產(chǎn)品。

（2）一些新型材料的出現(xiàn)，促使智能化向更高層次發(fā)展。

（3）有了高水準(zhǔn)智能化技術(shù)的協(xié)助，人們“定居火星夢(mèng)”可能性大增。

3。非神秘時(shí)期（2030―2040年）

（1）新的全息模式世界將取代原有幾何模式的世界。

（2）人們對(duì)一些目前無(wú)法解釋的自然現(xiàn)象會(huì)有更完善的解釋。

（3）人工智能可以模仿人類的智能，因此會(huì)出現(xiàn)有關(guān)法律來(lái)規(guī)范這些行為。

人工智能一直處于計(jì)算機(jī)技術(shù)的前沿，在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用都相當(dāng)廣泛，而且人工智能研究的理論和發(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?，F(xiàn)在，已經(jīng)有很多人工智能研究的成果進(jìn)入到人們的日常生活之中，考慮到人工智能良好的發(fā)展和應(yīng)用前景，我們應(yīng)當(dāng)加大力度對(duì)人工智能理論進(jìn)行研究，讓其更好地為人類服務(wù)。相信在不久的將來(lái)，人工智能理論將會(huì)有更大的突破，人工智能技術(shù)的發(fā)展會(huì)給人們的生活、工作和教育等帶來(lái)更大的影響。

人工智能及其應(yīng)用論文篇六

一、人工智能的發(fā)展過(guò)程

人工智能(cial intelligence)經(jīng)歷了三次飛躍階段：實(shí)現(xiàn)問(wèn)題求解是第一次，代替人進(jìn)行部分邏輯推理工作的完成，如機(jī)器定理證明和專家系統(tǒng)；智能系統(tǒng)能夠和環(huán)境交互是第二次，從運(yùn)行的環(huán)境中對(duì)信息進(jìn)行獲取，代替人進(jìn)行包括不確定性在內(nèi)的部分思維工作的完成，通過(guò)自身的動(dòng)作，對(duì)環(huán)境施加影響，并適應(yīng)環(huán)境的變化，如智能機(jī)器人；第三次是智能系統(tǒng)，具有類人的認(rèn)知和思維能力，能夠發(fā)現(xiàn)新的知識(shí)，去完成面臨的任務(wù)，如基于數(shù)據(jù)挖掘的系統(tǒng)。

二、人工智能的研究熱點(diǎn)

ai研究出現(xiàn)了新的高潮，有兩個(gè)方面的表現(xiàn)，一方面在于人工智能理論方面有了新的進(jìn)展，另一方面是由于突飛猛進(jìn)發(fā)展的計(jì)算機(jī)硬件。隨著不斷提高的計(jì)算機(jī)速度、不斷擴(kuò)大的存儲(chǔ)容量、不斷降低的價(jià)格，以及不斷發(fā)展的網(wǎng)絡(luò)，很多在以前無(wú)法完成的工作在現(xiàn)在都能夠?qū)崿F(xiàn)。當(dāng)前，智能接口、數(shù)據(jù)挖掘、主體及多主體系統(tǒng)是人工智能研究的三個(gè)熱點(diǎn)。

(一)智能接口技術(shù)是研究如何使人們能夠方便自然地與計(jì)算機(jī)交流。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，要求計(jì)算機(jī)能夠看懂文字、聽懂語(yǔ)言、說(shuō)話表達(dá)，甚至能夠進(jìn)行不同語(yǔ)言之間的翻譯，而這些功能的實(shí)現(xiàn)又依賴于知識(shí)表示方法的研究。因此，智能接口技術(shù)的研究既有巨大的應(yīng)用價(jià)值，又有基礎(chǔ)的理論意義。目前，智能接口技術(shù)已經(jīng)取得了顯著成果，文字識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)音合成、圖像識(shí)別、機(jī)器翻譯及自然語(yǔ)言理解等技術(shù)已經(jīng)開始實(shí)用化。

(二)數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但是又潛在有用的信息和知識(shí)的過(guò)程。數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)的研究目前已經(jīng)形成了三根強(qiáng)大的技術(shù)支柱：數(shù)據(jù)庫(kù)、人工智能和數(shù)理統(tǒng)計(jì)。

(三)主體系統(tǒng)是具有信念、愿望、意圖、能力、選擇、承諾等心智狀態(tài)的實(shí)體，比對(duì)象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定的自主性。主體試圖自治、獨(dú)立地完成任務(wù)，而且可以和環(huán)境交互，與其他主體通信，通過(guò)規(guī)劃達(dá)到目標(biāo)。多主體系統(tǒng)主要研究在邏輯上或物理上分離的多個(gè)主體之間進(jìn)行協(xié)調(diào)智能行為，最終實(shí)現(xiàn)問(wèn)題求解。

三、人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域

今天，ai能力更傾向于應(yīng)用到人類或其他動(dòng)物智能的某一或某幾方面，并用自動(dòng)化替代，有時(shí)候也用于對(duì)其進(jìn)行模擬。不過(guò)在有些情況下，這些在高性能計(jì)算機(jī)調(diào)度之下的智能行為遠(yuǎn)遠(yuǎn)比人類的行為更為強(qiáng)大。

(一)路徑查找和路徑規(guī)劃。在最小代價(jià)路徑規(guī)劃和路徑查找系統(tǒng)中，可以使用專門的技術(shù)——它們中有一些非常靈巧微妙，另一些則僅僅是用蠻力解決——來(lái)模擬對(duì)理解的直覺迅速轉(zhuǎn)換或者對(duì)普通人大腦生成過(guò)程的識(shí)別，結(jié)果有時(shí)非常令人驚訝！路徑查找就是路徑規(guī)劃問(wèn)題的一種變體。

為了找到最佳路線，我們需要計(jì)算通過(guò)每一個(gè)往返路線的時(shí)間開銷。時(shí)間就是金錢；所以，我們更傾向于關(guān)注最小代價(jià)路線。這也適用于飛機(jī)航線的制定，它們需要在不同的城市中逗留或更換航班等等。

(二)邏輯和不確定性。計(jì)算機(jī)編程就像是使用邏輯磚塊建造一棟房子一樣。事實(shí)上，人工智能編程通常被認(rèn)為有兩種邏輯形式——命題邏輯和形式邏輯——的一種特殊混合應(yīng)用，也被認(rèn)為是一種謂詞演算。更進(jìn)一步說(shuō)，編程語(yǔ)言中，我們更是采用了一個(gè)命題邏輯更加專門化的形式：布爾邏輯或者布爾代數(shù)。

只有兩種狀態(tài)：或者為真，或者為假。

對(duì)象之間 聯(lián)系以及這些聯(lián)系的真假值(布爾形式)在內(nèi)的命題邏輯的一種強(qiáng)化延伸就是謂詞演算(和中學(xué)學(xué)的數(shù)學(xué)計(jì)算毫無(wú)關(guān)系)所包含的。

但是當(dāng)我們?cè)谶壿嬛惺褂眠@些謂詞的時(shí)候，就算是最復(fù)雜的邏輯語(yǔ)句，我們最終獲得的也只是一個(gè)黑白分明的世界：一個(gè)事物不是真的就是假的。如果一個(gè)事物不是真的也不是假的，那么它一定是不存在的事物。否則，它必然兩者居其一。

(三)自然 語(yǔ)言處理。在ai 應(yīng)用中最重要的一部分就是自然語(yǔ)言處理。但是，現(xiàn)實(shí)卻是，自然語(yǔ)言處理系統(tǒng)并不能像人類那樣能很好地分析這些并沒(méi)有太強(qiáng)邏輯結(jié)構(gòu)地說(shuō)出的以及寫出的詞語(yǔ)的含義。不過(guò)這樣有限的功能對(duì)于殘障人士、翻譯系統(tǒng)、詞語(yǔ)處理拼寫和語(yǔ)法檢查器來(lái)說(shuō)仍然是非常有用的。

(四)神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)。一種信息處理結(jié)構(gòu)就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對(duì)諸如大腦之類的生物學(xué)神經(jīng)系統(tǒng)進(jìn)行嘗試模仿來(lái)進(jìn)行單純數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換成為信息，就是它的原理。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由很多相互聯(lián)系的處理小元素：神經(jīng)節(jié)點(diǎn)，功能相當(dāng)于一個(gè)大腦神經(jīng)細(xì)胞和神經(jīng)元(synapse)組成，它們相互交互，共同解決具體問(wèn)題。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上的元素將 輸入模式轉(zhuǎn)換成為輸出模式，而這些輸出模式又同時(shí)可以成為其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入模式。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)實(shí)例學(xué)習(xí)，這一點(diǎn)和人類的做法一樣。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要設(shè)置為適用于某些具體應(yīng)用中，比如通過(guò)學(xué)習(xí)過(guò)程識(shí)別圖像。而對(duì)于生命系統(tǒng)本身，我們對(duì)學(xué)習(xí)的過(guò)程涉及到神經(jīng)細(xì)胞之間的突觸聯(lián)系的調(diào)整這一說(shuō)法保留質(zhì)疑。

四、結(jié)語(yǔ)

當(dāng)前，大部分ai能力的研究方向是研究如何完整地模擬一個(gè)智能過(guò)程，而不是對(duì)器官所使用的每一個(gè)低級(jí)步驟進(jìn)行再現(xiàn)。一個(gè)極端顯著的示例就是利用數(shù)據(jù)庫(kù)和搜索軟件獲取信息的專家系統(tǒng)。數(shù)據(jù)庫(kù)向大腦提供基本沒(méi)有任何關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)，同時(shí)這些數(shù)據(jù)的傳輸和其在大腦中的存儲(chǔ)形式也毫不相同(科學(xué)家們很清楚這一點(diǎn))。但是很多專家系統(tǒng)還是能夠相當(dāng)好地?fù)?dān)當(dāng)起諸如像內(nèi)科醫(yī)生這樣的專業(yè)角色。當(dāng)然它們也僅僅被應(yīng)用于它們非常熟悉的領(lǐng)域。

人工智能及其應(yīng)用論文篇七

can總線是bosch公司為現(xiàn)代汽車應(yīng)用而推出的一種總線，與一般的通信總線相比，can總線的數(shù)據(jù)通信具有突出的可靠性、實(shí)時(shí)性和靈活性。can總線現(xiàn)已廣泛應(yīng)用于工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)控制、小區(qū)安防、環(huán)境監(jiān)控等眾多領(lǐng)域中。can總線為多主方式工作，網(wǎng)絡(luò)上任一節(jié)點(diǎn)均可在任意時(shí)刻主動(dòng)地向網(wǎng)絡(luò)上其它節(jié)點(diǎn)發(fā)送信息而不分主從，通信方式靈活，且無(wú)需站地址等節(jié)點(diǎn)信息。

can中繼器是can總線系統(tǒng)組網(wǎng)的關(guān)鍵設(shè)備之一，在稍大型的can總線系統(tǒng)中經(jīng)常會(huì)用到中繼器。本文所討論的中繼器除了具有中繼功能以外，還具有一定的'網(wǎng)橋功能。因?yàn)橹灰獙?duì)中繼器的初始化參數(shù)進(jìn)行適當(dāng)配置，就能使中繼器既具有報(bào)文轉(zhuǎn)發(fā)功能，又具有報(bào)文過(guò)濾功能，這里只是借用了中繼器的名稱而已。

使用中繼器的優(yōu)點(diǎn)主要表現(xiàn)在以下幾方面：

（1）過(guò)濾通信量。中繼器接收一個(gè)子網(wǎng)的報(bào)文，只有當(dāng)報(bào)文是發(fā)送給中繼器所連的另一個(gè)子網(wǎng)時(shí)，中繼器才轉(zhuǎn)發(fā)，否則不轉(zhuǎn)發(fā)。

（2）擴(kuò)大了通信距離，但代價(jià)是增加了一些存儲(chǔ)轉(zhuǎn)發(fā)延時(shí)。

（3）增加了節(jié)點(diǎn)的最大數(shù)目。

（4）各個(gè)網(wǎng)段可使用不同的通信速率。

（5）提高了可靠性。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)故障時(shí)，一般只影響個(gè)別網(wǎng)段。

（6）性能得到改善。

當(dāng)然，使用中繼器也有一定的缺點(diǎn)，例如：

（1）由于中繼器對(duì)接收的幀要先存儲(chǔ)后轉(zhuǎn)發(fā)，增加了延時(shí)。

（2）can總線的mac子層并沒(méi)有流量控制功能。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)上的負(fù)荷很重時(shí)，可能因中繼器中緩沖區(qū)的存儲(chǔ)空間不夠而發(fā)生溢出，以致產(chǎn)生幀丟失的現(xiàn)象。

（3）中繼器若出現(xiàn)故障，對(duì)相鄰兩個(gè)子網(wǎng)的工作都將產(chǎn)生影響。

人工智能及其應(yīng)用論文篇八

［摘要］隨著科學(xué)技術(shù)的飛速發(fā)展，不同學(xué)科的交叉融合越來(lái)越顯著。機(jī)電一體化技術(shù)是一門融合了機(jī)械技術(shù)、電子技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)、信息技術(shù)及其他技術(shù)的獨(dú)立的交叉學(xué)科，它在生產(chǎn)實(shí)踐中的應(yīng)用，不僅提高了機(jī)械工業(yè)的生產(chǎn)效率，還使機(jī)械工業(yè)的生產(chǎn)方式、管理體系等發(fā)生了重大變革。通過(guò)對(duì)機(jī)電一體化技術(shù)的優(yōu)勢(shì)進(jìn)行闡述，根據(jù)當(dāng)前化工企業(yè)機(jī)電一體化技術(shù)的應(yīng)用情況進(jìn)行分析，指出了化工機(jī)電一體化技術(shù)的未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)，希望能為化工機(jī)電一體化技術(shù)的發(fā)展帶來(lái)新的啟示。

［關(guān)鍵詞］化工；機(jī)電一體化；技術(shù)；發(fā)展；趨勢(shì)

一、機(jī)電一體化的優(yōu)勢(shì)

（一）增強(qiáng)設(shè)備安全性，保障安全生產(chǎn)

應(yīng)用機(jī)電一體化技術(shù)，不僅能夠使機(jī)械的運(yùn)行過(guò)程被全程監(jiān)控，還會(huì)在設(shè)備運(yùn)行出現(xiàn)異常時(shí)及時(shí)自動(dòng)報(bào)警，既節(jié)省了檢修和維護(hù)保養(yǎng)時(shí)間，也提高了設(shè)備運(yùn)行的安全性。

（二）提高生產(chǎn)效率，保證產(chǎn)品質(zhì)量

機(jī)電一體化產(chǎn)品運(yùn)用數(shù)字化程序進(jìn)行控制，大規(guī)模的減少了操作按鈕的數(shù)量，使操作過(guò)程更加簡(jiǎn)單方便，減少了人工操作環(huán)節(jié)，降低了人員主觀因素的影響，提高了生產(chǎn)效率的同時(shí)降低了產(chǎn)品的不合格率。

（三）便于產(chǎn)品調(diào)整，養(yǎng)護(hù)維修方便

在生產(chǎn)過(guò)程中，針對(duì)不同用戶的產(chǎn)品需求，可以通過(guò)改變控制程序來(lái)改變工作方式，不需要變更其他生產(chǎn)條件，使操作既簡(jiǎn)單化又多元化。還可以通過(guò)自動(dòng)預(yù)警系統(tǒng)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)機(jī)械操作過(guò)程中的故障及問(wèn)題，及時(shí)修復(fù)，降低了機(jī)械的檢修支出，節(jié)約了成本。

二、化工機(jī)電一體化發(fā)展現(xiàn)狀

20世紀(jì)60年代初，化工機(jī)電一體化技術(shù)作為一門新興事物開始被應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中。隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)、自動(dòng)控制技術(shù)等的大力發(fā)展，不同學(xué)科技術(shù)間的融合更加緊密，推動(dòng)著化工機(jī)電一體化技術(shù)不斷的`創(chuàng)新，一些發(fā)達(dá)國(guó)家開發(fā)出了科技含量更高的化工機(jī)電一體化技術(shù)產(chǎn)品，使化工機(jī)電一體化產(chǎn)品逐步走上了歷史的舞臺(tái)，為未來(lái)的技術(shù)發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。到了90年代，微傳感器、執(zhí)行器等技術(shù)的迅速發(fā)展，人工智能、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)的出現(xiàn)，在各國(guó)學(xué)者的努力研究下，使得化工機(jī)電一體化技術(shù)逐漸形成了完整的科學(xué)體系。

三、化工機(jī)電一體化發(fā)展趨勢(shì)

（一）模塊化

化工機(jī)電一體化產(chǎn)品的構(gòu)成比較復(fù)雜，單元間通過(guò)不同接口進(jìn)行對(duì)應(yīng)，將接口集中起來(lái)實(shí)現(xiàn)區(qū)域模塊化管理，實(shí)現(xiàn)多項(xiàng)功能的集合，不僅能夠提高產(chǎn)品的可裝配性，還能夠滿足不同的生產(chǎn)需求，同時(shí)也降低了維修成本。

（二）智能化

人工智能作為當(dāng)今科技發(fā)展的熱門課題，也必將成為未來(lái)科技發(fā)展的主要方向，運(yùn)用智能化技術(shù)取代人類從事更加危險(xiǎn)復(fù)雜的工作，不僅能夠使人們遠(yuǎn)離危險(xiǎn)的工作環(huán)境，還能確保產(chǎn)品的質(zhì)量和性能。智能化就是模擬人類智能，將判斷和推理能力根植于化工機(jī)電一體化系統(tǒng)，通過(guò)人類對(duì)化工機(jī)電一體化設(shè)備的控制，達(dá)到對(duì)化工生產(chǎn)的控制目標(biāo)。

（三）綠色化

隨著人們對(duì)環(huán)境問(wèn)題的認(rèn)識(shí)不斷深入，綠色環(huán)保已經(jīng)成為工業(yè)發(fā)展中必須要重視的問(wèn)題，也將成為未來(lái)技術(shù)發(fā)展的目標(biāo)之一?；すI(yè)對(duì)人類社會(huì)的發(fā)展有著深遠(yuǎn)的影響，綠色環(huán)保觀念已經(jīng)深入人心，化工企業(yè)想要不斷發(fā)展壯大，就必須加強(qiáng)對(duì)綠色環(huán)?；瘷C(jī)電一體化產(chǎn)品的研究，以環(huán)境污染為代價(jià)的化工機(jī)電一體化產(chǎn)品必然會(huì)被社會(huì)所淘汰。

（四）網(wǎng)絡(luò)化

近年來(lái)，網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展為機(jī)電一體化技術(shù)帶來(lái)了新的機(jī)遇，一是計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)與機(jī)電一體化技術(shù)可以相互推動(dòng)，共同發(fā)展。二是網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的應(yīng)用可以實(shí)現(xiàn)化工機(jī)電一體化產(chǎn)品的遠(yuǎn)程控制目標(biāo)，真正突破時(shí)空限制。

（五）微型化

隨著人們對(duì)納米技術(shù)的不斷深入研究，微型化必將成為機(jī)電一體化技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)。微型化機(jī)電一體化產(chǎn)品不僅能解決傳統(tǒng)產(chǎn)品體積大、功耗高的缺點(diǎn)，也會(huì)拓展其應(yīng)用和普及范圍。隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，諸學(xué)科的不斷創(chuàng)新，化工機(jī)電一體化技術(shù)的發(fā)展也會(huì)越來(lái)越快，其產(chǎn)品在化工企業(yè)生產(chǎn)中的優(yōu)勢(shì)也會(huì)越來(lái)越顯著，發(fā)展前景十分光明。

參考文獻(xiàn)：

[2]楊衛(wèi)平.關(guān)于機(jī)電一體化技術(shù)的應(yīng)用及其發(fā)展趨勢(shì)的探討[j].電子技術(shù)與軟件工程，20xx（12）：124.

人工智能及其應(yīng)用論文篇九

機(jī)電一體化是多門科學(xué)多年的發(fā)展的成果，它是機(jī)電行業(yè)發(fā)展的必然產(chǎn)物，隨著社會(huì)智能化發(fā)展的越來(lái)越快，機(jī)電一體化的技術(shù)應(yīng)用也越來(lái)越廣闊，下來(lái)讓我們看看機(jī)電一體化應(yīng)用的領(lǐng)域。

1、機(jī)床數(shù)控領(lǐng)域

機(jī)電一體化在數(shù)控機(jī)床領(lǐng)域的發(fā)展已經(jīng)有40年的歷史，在技術(shù)領(lǐng)域有了進(jìn)一步的.提高，無(wú)論是在結(jié)構(gòu)上功能上還是在操作上都發(fā)展的比較完善。類型具有總線式、模塊化、緊湊型的結(jié)構(gòu)，在開放性設(shè)計(jì)中，這種設(shè)計(jì)硬件體系和功能模塊具有層次性和兼容性的，可以大大提高用戶的使用效益和智能化的。在機(jī)電一體化的系統(tǒng)研究中分出多級(jí)的網(wǎng)絡(luò)，這樣能使復(fù)雜加工系統(tǒng)的作業(yè)能力的運(yùn)行?？梢詳?shù)控機(jī)床可以裝置單板、單片機(jī)以及控制中心等高新集成技術(shù)。

2、計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng)的領(lǐng)域

計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的組合不是分散的子系統(tǒng)的組合，它是由全局的實(shí)踐總結(jié)出最優(yōu)的系統(tǒng)的組合，它需要各個(gè)部門加強(qiáng)溝通，圍繞制造展開工作。當(dāng)產(chǎn)品的集成度越高，就能夠使各個(gè)生產(chǎn)要素間的配置更加合理和完善。

3、工業(yè)機(jī)器人

工業(yè)機(jī)器人首先出現(xiàn)的是不夠靈活的半機(jī)器人，它根據(jù)示范的動(dòng)作進(jìn)行重復(fù)的運(yùn)動(dòng)，在工作中，不會(huì)考慮工作環(huán)境和作業(yè)對(duì)象的變化。而現(xiàn)代的機(jī)器人，里面裝有不同的傳感元件，機(jī)器人可以作業(yè)環(huán)境和對(duì)象做出簡(jiǎn)單的信息判斷，并能做出簡(jiǎn)單的分析。這是機(jī)電一體化發(fā)展的新成果，也是其發(fā)展的前景所在。

人工智能及其應(yīng)用論文篇十

關(guān)鍵詞：can總線can控制器can中繼器

can總線是bosch公司為現(xiàn)代汽車應(yīng)用而推出的一種總線，與一般的通信總線相比，can總線的數(shù)據(jù)通信具有突出的可靠性、實(shí)時(shí)性和靈活性。can總線現(xiàn)已廣泛應(yīng)用于工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)控制、小區(qū)安防、環(huán)境監(jiān)控等眾多領(lǐng)域中。can總線為多主方式工作，網(wǎng)絡(luò)上任一節(jié)點(diǎn)均可在任意時(shí)刻主動(dòng)地向網(wǎng)絡(luò)上其它節(jié)點(diǎn)發(fā)送信息而不分主從，通信方式靈活，且無(wú)需站地址等節(jié)點(diǎn)信息。

can中繼器是can總線系統(tǒng)組網(wǎng)的關(guān)鍵設(shè)備之一，在稍大型的can總線系統(tǒng)中經(jīng)常會(huì)用到中繼器。本文所討論的中繼器除了具有中繼功能以外，還具有一定的網(wǎng)橋功能。因?yàn)橹灰獙?duì)中繼器的初始化參數(shù)進(jìn)行適當(dāng)配置，就能使中繼器既具有報(bào)文轉(zhuǎn)發(fā)功能，又具有報(bào)文過(guò)濾功能，這里只是借用了中繼器的名稱而已。

使用中繼器的優(yōu)點(diǎn)主要表現(xiàn)在以下幾方面：

（1）過(guò)濾通信量。中繼器接收一個(gè)子網(wǎng)的報(bào)文，只有當(dāng)報(bào)文是發(fā)送給中繼器所連的另一個(gè)子網(wǎng)時(shí)，中繼器才轉(zhuǎn)發(fā)，否則不轉(zhuǎn)發(fā)。

（2）擴(kuò)大了通信距離，但代價(jià)是增加了一些存儲(chǔ)轉(zhuǎn)發(fā)延時(shí)。

（3）增加了節(jié)點(diǎn)的最大數(shù)目。

（4）各個(gè)網(wǎng)段可使用不同的通信速率。

（5）提高了可靠性。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)故障時(shí)，一般只影響個(gè)別網(wǎng)段。

（6）性能得到改善。

當(dāng)然，使用中繼器也有一定的缺點(diǎn)，例如：

（1）由于中繼器對(duì)接收的幀要先存儲(chǔ)后轉(zhuǎn)發(fā)，增加了延時(shí)。

（2）can總線的mac子層并沒(méi)有流量控制功能。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)上的`負(fù)荷很重時(shí)，可能因中繼器中緩沖區(qū)的存儲(chǔ)空間不夠而發(fā)生溢出，以致產(chǎn)生幀丟失的現(xiàn)象。

（3）中繼器若出現(xiàn)故障，對(duì)相鄰兩個(gè)子網(wǎng)的工作都將產(chǎn)生影響。

(本網(wǎng)網(wǎng)收集整理)

1can中繼器硬件電路設(shè)計(jì)

圖1所示為can中繼器硬件結(jié)構(gòu)框圖。can中繼器主要由89c52和兩路can控制器接口組成。89c52作為can中繼器的微控制器，負(fù)責(zé)整個(gè)中繼器的監(jiān)控任務(wù)。兩路can控制器接口電路基本相同，都是由can通信控制器sja1000、光電耦合電路和can總線驅(qū)動(dòng)器82c250組成。can總線驅(qū)動(dòng)器都采用帶隔離的dc／dc模塊單獨(dú)供電。這樣，不僅實(shí)現(xiàn)了兩路can接口之間的電氣隔離，也實(shí)現(xiàn)了中繼器與can總線的隔離。雖然這在一定程度上增加了中繼器硬件的復(fù)雜性和成本，但卻是值得的。采取隔離措施可使故障局限在某一網(wǎng)段內(nèi)，而不至于影響其它網(wǎng)段，既便于維護(hù)，又保證了系統(tǒng)設(shè)備的安全。

中繼器硬件除了以上主要部分以外，還有eeprom、看門狗和led指示等部分。幾個(gè)led分別用于中繼器上電指示和can接口當(dāng)前的接收和發(fā)送狀態(tài)指示，以及接口的通信故障（如總線關(guān)閉）指示?？撮T狗采用max1232。max1232具有高電平、低電平上電復(fù)位和看門狗功能。eeprom采用具有1k字節(jié)容量的24lc08，可用于保存中繼器的配置參數(shù)等信息，便于系統(tǒng)的靈活配置。

2can中繼器的軟件設(shè)計(jì)

can中繼器的主要任務(wù)是在兩個(gè)can網(wǎng)段之間實(shí)現(xiàn)報(bào)文的過(guò)濾和轉(zhuǎn)發(fā)。由于通信實(shí)時(shí)性的要求以及can中繼器cpu中緩存容量有限（89c52內(nèi)部ram容量為256個(gè)字節(jié)），所以在進(jìn)行軟件設(shè)計(jì)時(shí)，要求做到存儲(chǔ)轉(zhuǎn)發(fā)時(shí)間盡量短。為了達(dá)到這一要求，cpu采用中斷方式接收兩個(gè)can控制器的報(bào)文，同時(shí)盡量精簡(jiǎn)cpu收發(fā)子程序的代碼長(zhǎng)度。為了節(jié)省內(nèi)存并對(duì)內(nèi)存實(shí)行有效管理，cpu采用了fifo機(jī)制管理內(nèi)部ram。為了保證通過(guò)中繼器傳輸報(bào)文的通信雙方數(shù)據(jù)的可靠性，唯有使用通信雙方應(yīng)用層的端端差錯(cuò)控制才能滿足要求，但在中繼器的軟件設(shè)計(jì)中不宜加入過(guò)多的差錯(cuò)控制和流量控制功能，因?yàn)檫@不僅達(dá)不到目的，反而還降低了中繼器的運(yùn)行效率，增加了故障隱患。

圖2接收中斷子程序流程圖

can中繼器軟件主要包括以下一些子程序：初始化子程序、主監(jiān)控程序、接收中斷子程序和發(fā)送子程序等。初始化子程序的編寫方法與一般的can總線系統(tǒng)智能節(jié)點(diǎn)的初始化子程序的編寫方法基本相同，只是在對(duì)兩個(gè)can控制器進(jìn)行初始化時(shí)應(yīng)采用不同的初始化參數(shù)。下面主要對(duì)主監(jiān)控程序和接收中斷子程序進(jìn)行介紹。

2．1主監(jiān)控程序的設(shè)計(jì)

收數(shù)據(jù)指針和發(fā)送數(shù)據(jù)指針。當(dāng)兩指針不相等時(shí)即證明緩沖區(qū)中存有有效數(shù)據(jù)。緩沖區(qū)接收數(shù)據(jù)指針的調(diào)整是通過(guò)接收中斷子程序?qū)崿F(xiàn)的，而發(fā)送數(shù)據(jù)指針的調(diào)整則通過(guò)發(fā)送子程序?qū)崿F(xiàn)。在主監(jiān)控程序中，還用到了一個(gè)請(qǐng)求狀態(tài)標(biāo)志，該標(biāo)志在接收中斷子程序中建立，用于中繼器及時(shí)返回本身故障狀態(tài)或響應(yīng)上位機(jī)的狀態(tài)查詢命令。當(dāng)該標(biāo)志為1時(shí)，主監(jiān)控程序會(huì)向上位機(jī)發(fā)送本身狀態(tài)，并清除該標(biāo)志。

2．2接收中斷子程序的設(shè)計(jì)

中繼器接收中斷子程序流程圖如圖2所示。在進(jìn)入中斷后，首先判斷中斷類型。若為錯(cuò)誤警告中斷，則進(jìn)行相應(yīng)處理并建立標(biāo)志，若為接收中斷則接收?qǐng)?bào)文。在報(bào)文接收前，要根據(jù)接收?qǐng)?bào)文的長(zhǎng)度判斷接收緩沖區(qū)是否會(huì)溢出。若會(huì)溢出，則判斷是否為狀態(tài)查詢命令，是則置位請(qǐng)求狀態(tài)標(biāo)志，對(duì)于接收的其它報(bào)文則丟棄。若緩沖區(qū)不會(huì)溢出，則接收該報(bào)文。接收?qǐng)?bào)文后取出命令字節(jié)，判斷是否是中繼器狀態(tài)查詢命令，若是則置位請(qǐng)求狀態(tài)標(biāo)志，不進(jìn)行緩沖區(qū)參數(shù)調(diào)整（因?yàn)槭巧衔粰C(jī)發(fā)送給中繼器的命令，只要求中繼器作出響應(yīng)而不要求其轉(zhuǎn)發(fā)，所以不能放入緩沖區(qū)中）。若不是中繼器狀態(tài)查詢命令，則不作處理，只進(jìn)行緩沖區(qū)參數(shù)調(diào)整，接收?qǐng)?bào)文有效。隨后進(jìn)行釋放can接收緩沖區(qū)、恢復(fù)現(xiàn)場(chǎng)和中斷返回等工作。

3can中繼器在食堂售飯系統(tǒng)的中應(yīng)用

按上述方法設(shè)計(jì)的中繼器現(xiàn)已成功應(yīng)用于東華理工學(xué)院的食堂售飯系統(tǒng)中。根據(jù)學(xué)院食堂及各營(yíng)業(yè)網(wǎng)點(diǎn)的實(shí)際分布情況，設(shè)計(jì)的學(xué)院食堂售飯系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖3所示。從圖中可以看出，中繼器是組網(wǎng)的關(guān)鍵設(shè)備，它將窗口機(jī)等終端與服務(wù)器連接起來(lái)。在該網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中，中繼器共分兩級(jí)。中繼器1～4為一級(jí)中繼器，一端與服務(wù)器相連，另一端則與各個(gè)食堂窗口機(jī)等終端構(gòu)成的子網(wǎng)相連；中繼器5為二級(jí)中繼器，一端與一級(jí)中繼器相連，另一端與浴室、小賣部等窗口機(jī)相連。采用兩級(jí)中繼器的設(shè)計(jì)，使系統(tǒng)的通信距離可達(dá)5km以上，網(wǎng)絡(luò)終端數(shù)目幾乎不受限制。

該設(shè)計(jì)方案已投入實(shí)際運(yùn)行，目前系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)規(guī)模為五臺(tái)中繼器、一百多臺(tái)窗口機(jī)，用餐人數(shù)近萬(wàn)人。從系統(tǒng)的實(shí)際運(yùn)行情況來(lái)看，性能非常穩(wěn)定可靠，而且維護(hù)和擴(kuò)容方便，大大提高了食堂的管理水平和工作效率。

人工智能及其應(yīng)用論文篇十一

摘要：:分析了人才培養(yǎng)質(zhì)量評(píng)價(jià)體系在高職教育中應(yīng)用的必要性，闡述了傳統(tǒng)評(píng)價(jià)模式的弊端，進(jìn)而引入企業(yè)的先進(jìn)理念，構(gòu)建了基于工作過(guò)程的高職機(jī)電一體化技術(shù)專業(yè)人才培養(yǎng)質(zhì)量評(píng)價(jià)體系。

關(guān)鍵詞：:高職院校;人才培養(yǎng)質(zhì)量;職業(yè)崗位能力評(píng)價(jià)

一、人才培養(yǎng)質(zhì)量評(píng)價(jià)體系在高職教育中應(yīng)用的必要性

高等職業(yè)院校，承擔(dān)著服務(wù)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，為企業(yè)輸送高素質(zhì)技術(shù)技能人才的重要任務(wù)，因此，如何滿足企業(yè)的人才需求成為了高職院校的核心任務(wù)。工學(xué)結(jié)合是實(shí)現(xiàn)專業(yè)與職業(yè)崗位對(duì)接的有效途徑，即培養(yǎng)職業(yè)崗位所需的人才。現(xiàn)階段，大部分院校都能夠?qū)⑵髽I(yè)的真實(shí)工作任務(wù)引入人才培養(yǎng)過(guò)程中，但如何對(duì)于所培養(yǎng)的人才從企業(yè)的角度進(jìn)行客觀公正的評(píng)價(jià)是各個(gè)高職院校需要解決的共同問(wèn)題。只有企業(yè)的評(píng)價(jià)才能夠真正的評(píng)判人才培養(yǎng)的質(zhì)量，也只有企業(yè)的評(píng)價(jià)才對(duì)人才培養(yǎng)具有指導(dǎo)意義，因此，引進(jìn)企業(yè)管理理念建立合理客觀公正的人才評(píng)價(jià)體系，對(duì)于現(xiàn)代高職的'教育質(zhì)量提升具有積極的意義。

二、傳統(tǒng)人才培養(yǎng)質(zhì)量評(píng)價(jià)的弊端

高職院校傳統(tǒng)的人才培養(yǎng)質(zhì)量評(píng)價(jià)主要從學(xué)生綜合素質(zhì)、學(xué)生學(xué)業(yè)水平兩方面進(jìn)行評(píng)價(jià)。

(一)考核模式單調(diào)、方法單一

考核主要以期末考試成績(jī)、平時(shí)成績(jī)按比例構(gòu)成。其主要表現(xiàn)為:理論考試多，素質(zhì)能力考查少;終結(jié)性考核多，過(guò)程性、診斷性考核少;無(wú)法準(zhǔn)確考核出學(xué)生真實(shí)的知識(shí)結(jié)構(gòu)、能力和素質(zhì)。

(二)考核內(nèi)容片面呆板，缺乏科學(xué)性

考核內(nèi)容多以理論知識(shí)為主，只注重對(duì)基礎(chǔ)知識(shí)、基本理論和基本原理的檢測(cè)，忽視了對(duì)學(xué)生發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、提出問(wèn)題、分析問(wèn)題、解決問(wèn)題能力的考核。

(三)試題庫(kù)建設(shè)滯后欠完備，考核質(zhì)量難以控制

試題缺乏科學(xué)規(guī)范的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，難以形成保證教學(xué)質(zhì)量和符合學(xué)業(yè)考核要求的試題庫(kù)，起不到優(yōu)化教學(xué)內(nèi)容、改進(jìn)教學(xué)方法、提高教學(xué)質(zhì)量和激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)積極性的作用。

(四)考核評(píng)價(jià)機(jī)制失衡，定位不當(dāng)

考核評(píng)價(jià)機(jī)制陳舊落后，一般通過(guò)平時(shí)成績(jī)、期中成績(jī)、期末成績(jī)測(cè)評(píng)學(xué)生學(xué)業(yè)。忽視技術(shù)能力評(píng)價(jià)，缺乏診斷性評(píng)價(jià)，只重終結(jié)性評(píng)價(jià)的單一評(píng)價(jià)機(jī)制，限制了教學(xué)質(zhì)量的提高和學(xué)生創(chuàng)新精神的培養(yǎng)。

三、基于工作過(guò)程的人才培養(yǎng)模式中人才培養(yǎng)質(zhì)量評(píng)價(jià)體系

(一)基于工作過(guò)程的人才培養(yǎng)模式

通過(guò)深入的企業(yè)調(diào)研發(fā)現(xiàn)，機(jī)電行業(yè)從業(yè)人員主要從事的崗位是機(jī)電設(shè)備操作、機(jī)電產(chǎn)品安裝調(diào)試、機(jī)電系統(tǒng)運(yùn)行維護(hù)維修、生產(chǎn)工藝人員等。按照高職人才培養(yǎng)的特點(diǎn)，結(jié)合各類崗位的職業(yè)能力要求，按照能力遞進(jìn)和崗位升遷的規(guī)律，對(duì)人才培養(yǎng)過(guò)程進(jìn)行合理的序化，基于工作過(guò)程(崗位)進(jìn)行設(shè)計(jì)。具體為:第一學(xué)期主要培養(yǎng)機(jī)電設(shè)備操作、維護(hù)人員;第二學(xué)期主要培養(yǎng)機(jī)電設(shè)備安裝調(diào)試人員;第三學(xué)期培養(yǎng)機(jī)電設(shè)備改造、維修人員;第四學(xué)期培養(yǎng)機(jī)電生產(chǎn)工藝人員。第五、第六學(xué)期學(xué)生進(jìn)入企業(yè)頂崗實(shí)習(xí)。

(二)基于工作過(guò)程的高職機(jī)電一體化技術(shù)專業(yè)人才培養(yǎng)質(zhì)量評(píng)價(jià)體系

根據(jù)企業(yè)需求，結(jié)合機(jī)電一體化專業(yè)人才培養(yǎng)實(shí)際情況，將機(jī)電一體化技術(shù)專業(yè)人才培養(yǎng)質(zhì)量評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)設(shè)計(jì)成為三部分組成，分別是學(xué)生綜合素質(zhì)測(cè)評(píng)、階段學(xué)業(yè)成績(jī)、職業(yè)崗位能力測(cè)評(píng)。1．學(xué)生綜合素質(zhì)測(cè)評(píng)標(biāo)準(zhǔn)主要從學(xué)生的政治表現(xiàn)、思想品德、組織紀(jì)律、社會(huì)實(shí)踐、集體活動(dòng)、日常表現(xiàn)、獎(jiǎng)懲情況等方面對(duì)學(xué)生進(jìn)行評(píng)價(jià)。2．階段學(xué)業(yè)水平評(píng)價(jià)該項(xiàng)成績(jī)?yōu)殡A段所學(xué)課程的平均成績(jī)*40%。每門課程的成績(jī)由專業(yè)任課教師負(fù)責(zé)評(píng)定。其中包含學(xué)生課堂表現(xiàn)(課程項(xiàng)目完成情況)、作業(yè)完成情況、課堂考勤、課程考試等幾部分構(gòu)成。3．職業(yè)崗位能力評(píng)價(jià)通過(guò)與企業(yè)各個(gè)崗位的工作人員交流、座談，項(xiàng)目組遴選了四個(gè)具有代表性的綜合性工作任務(wù)作為職業(yè)能力評(píng)價(jià)的載體，第一階段是車刀刃磨機(jī)的零部件更換，第二階段是x/y軸簡(jiǎn)單搬運(yùn)裝置的安裝與設(shè)備調(diào)試，第三階段是普通車床的plc控制改造，第四階段是柔性生產(chǎn)線物料分揀單元的設(shè)計(jì)。每個(gè)培養(yǎng)階段，學(xué)生自主完成階段測(cè)評(píng)任務(wù)，引進(jìn)企業(yè)生產(chǎn)技術(shù)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，從安全生產(chǎn)、職業(yè)素養(yǎng)、技能水平等方面對(duì)學(xué)生在完成任務(wù)過(guò)程中的表現(xiàn)進(jìn)行評(píng)價(jià)，從而反映出學(xué)生職業(yè)能力培養(yǎng)的水平。

四、基于工作過(guò)程的人才培養(yǎng)模式中人才培養(yǎng)質(zhì)量評(píng)價(jià)體系的優(yōu)點(diǎn)

(一)全員參與

在運(yùn)行過(guò)程中，參與學(xué)生培養(yǎng)的每位成員都參與其中(包括企業(yè)技術(shù)人員)，從不同的角度對(duì)學(xué)生進(jìn)行全面客觀的評(píng)價(jià)。

(二)多方位評(píng)價(jià)

在人才培養(yǎng)過(guò)程中的每個(gè)階段，對(duì)學(xué)生綜合素質(zhì)、職業(yè)素養(yǎng)、職業(yè)能力、知識(shí)水平、學(xué)習(xí)能力等多方面進(jìn)行綜合性評(píng)價(jià)，評(píng)價(jià)更加全面。

(三)量化的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)

結(jié)合企業(yè)人才需求情況，按照高職教育的先進(jìn)理念，構(gòu)建了量化的學(xué)生綜合素質(zhì)測(cè)評(píng)標(biāo)準(zhǔn)、學(xué)生階段學(xué)業(yè)成績(jī)?cè)u(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)、職業(yè)崗位能力評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。評(píng)價(jià)結(jié)果更加客觀，結(jié)果更便于進(jìn)行分析。

五、結(jié)束語(yǔ)

企業(yè)和社會(huì)的需求應(yīng)該是高職專業(yè)才培養(yǎng)關(guān)注的核心，是否滿足企業(yè)和社會(huì)的需求應(yīng)該作為人才培養(yǎng)質(zhì)量的最終評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)。建立一套符合企業(yè)和社會(huì)需求的人才培養(yǎng)質(zhì)量評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)于人才培養(yǎng)質(zhì)量的提升具有深刻的意義。

參考文獻(xiàn):

人工智能及其應(yīng)用論文篇十二

：信息技術(shù)為如今時(shí)代注入了很多活力，也全面帶動(dòng)了社會(huì)的發(fā)展，人工智能是一種全新的發(fā)展趨勢(shì)。文章從人工智能的概念出發(fā)，介紹了人工智能的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)，并總結(jié)了計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)存在的問(wèn)題，最后詳細(xì)介紹了幾種人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用。

：人工智能；計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)；防火墻

人工智能是以模仿人類智能為核心，但最終超越人類智能的技術(shù)[1]。其中包括心理、生理、語(yǔ)言等多個(gè)領(lǐng)域，讓一些機(jī)器具備人的思維以及感官，這種機(jī)器最終會(huì)達(dá)到具備人類的能力與思維，甚至在某些方面能夠做到人力不可及的程度。發(fā)展人工智能就是為了幫助人類完成一些工作，例如很多高危工作可以讓機(jī)器人代替人類，讓工作人員獲得安全保障。人工智能與計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的聯(lián)系非常緊密，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)很多方面影響著人工智能的發(fā)展，而人工智能也有很多方面可以應(yīng)用到計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中。

2.1保證網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定運(yùn)行

現(xiàn)在生活中方方面面能夠看到計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的影子[2]。企業(yè)、個(gè)人、相關(guān)部門都要依賴計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進(jìn)行生產(chǎn)和管理，而計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)近年來(lái)的發(fā)展也非常迅猛，為社會(huì)發(fā)展起到極大的幫助，但計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在帶給人們便利的同時(shí)也造成很多不穩(wěn)定的因素，例如一些數(shù)據(jù)處理，由于數(shù)據(jù)比較模糊無(wú)法采取有效的處理方法。人工智能就可以對(duì)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)提供極大的支持，因?yàn)槿斯ぶ悄荏w現(xiàn)的是對(duì)人類思維的模仿，對(duì)數(shù)據(jù)的處理會(huì)更加靈活，配合計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)強(qiáng)大的計(jì)算能力，就可以讓負(fù)責(zé)的數(shù)據(jù)得到高效處理，讓工作效率得到提升，減少了數(shù)據(jù)處理的成本。

2.2網(wǎng)絡(luò)管理更加便捷

網(wǎng)絡(luò)的覆蓋范圍越來(lái)越大，計(jì)算機(jī)技術(shù)更新速度越來(lái)越快[3]。人工智能可以讓網(wǎng)絡(luò)管理更加簡(jiǎn)單便捷。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)通常是分層管理，人工智能以多代理協(xié)作的方式實(shí)現(xiàn)各管理層交流更加通暢，網(wǎng)絡(luò)管理也隨之提升了很大效率。人工智能注定成為未來(lái)網(wǎng)絡(luò)管理的主要方式，因此，加強(qiáng)人工智能與計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的協(xié)作能力是優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)管理的主要途徑。

2.3資源消耗小

人工智能可以利用模糊控制法將有效的數(shù)據(jù)從海量數(shù)據(jù)中提取出來(lái)，讓數(shù)據(jù)處理的效率提升，減少了數(shù)據(jù)檢索的時(shí)間。這就代表著人工智能可以極大程度上減少計(jì)算資源的消耗，節(jié)省人們的時(shí)間。

人工智能的理念是模擬人類的大腦，讓機(jī)器代替人完成工作，所以隨著技術(shù)更新人工智能會(huì)和人類大腦相似度越來(lái)越高，未來(lái)一定會(huì)有越來(lái)越多的工作是由人工智能來(lái)執(zhí)行的，如今人工智能和計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的結(jié)合已經(jīng)帶給人們很多幫助，但這種幫助會(huì)讓人類產(chǎn)生極大的依賴性，逐漸發(fā)展成惰性，人類在生活和生產(chǎn)中參與會(huì)越來(lái)也少，最大的表現(xiàn)就是會(huì)有很多人員失業(yè)，畢竟對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)使用人工智能要更加簡(jiǎn)單，在人力資源成本上投入減少，也有一些研究者認(rèn)為人工智能最終取代人類，也是有可能發(fā)生的。

計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對(duì)人們的幫助已經(jīng)非常細(xì)致，完全融入日常生活中，在各個(gè)領(lǐng)域都有其影子，但網(wǎng)絡(luò)安全問(wèn)題一直都是人們關(guān)心的重點(diǎn)。網(wǎng)絡(luò)上數(shù)據(jù)資源的規(guī)模越來(lái)越大，但這些資源大多數(shù)都是不規(guī)則的，有一些數(shù)據(jù)帶給人們的是純粹的干擾，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)智能對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單處理，對(duì)其真實(shí)性無(wú)法準(zhǔn)確核實(shí)。計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)讓人們的生活更加便利，也讓一些不法分子在網(wǎng)上進(jìn)行非法活動(dòng)更加便利，但目前對(duì)這些網(wǎng)絡(luò)犯罪行為并沒(méi)有有效的遏制手段。

5.1反垃圾郵件系統(tǒng)

這是一種針對(duì)郵箱使用研究出的系統(tǒng)，在使用郵箱的過(guò)程中，經(jīng)常會(huì)有一些垃圾郵件，有些是用于廣告，有些是詐騙信息，這些垃圾郵件讓使用者非常困擾，雖然能夠手動(dòng)刪除，但這類郵件通常都是源源不斷的，一直刪除非常麻煩。人工智能的應(yīng)用就是能夠生成反垃圾郵件系統(tǒng)，相當(dāng)于郵箱外設(shè)置了一套防御系統(tǒng)，對(duì)垃圾郵箱進(jìn)行阻攔，這樣就不必用戶親自手動(dòng)刪除這些垃圾郵件，使用郵箱就會(huì)更加便利，而且在一定程度上也加強(qiáng)了郵箱的安全性，防止了詐騙信息進(jìn)入，有效保護(hù)用戶的財(cái)產(chǎn)安全。

5.2智能防火墻技術(shù)

防火墻對(duì)于計(jì)算機(jī)使用是非常重要的，能夠?qū)σ恍┯泻π畔⑦M(jìn)行攔截，是保護(hù)計(jì)算機(jī)安全的主要措施。人工智能的應(yīng)用讓計(jì)算機(jī)的防火墻更加有效，可以進(jìn)行自動(dòng)防御，計(jì)算機(jī)可以通過(guò)智能防火墻技術(shù)解決一些軟件拒絕服務(wù)的問(wèn)題，而且可以對(duì)病毒有效防御。智能防火墻技術(shù)可以說(shuō)是對(duì)傳統(tǒng)的防火墻技術(shù)的強(qiáng)化，對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)尤其重要，如今病毒的種類越來(lái)越多，威脅信息安全的隱患也更加復(fù)雜，一點(diǎn)小小的失誤就容易造成極大的損失，智能防火墻技術(shù)從這個(gè)角度來(lái)說(shuō)是最實(shí)用的應(yīng)用技術(shù)。

5.3入侵檢測(cè)技術(shù)

嚴(yán)格來(lái)說(shuō)入侵檢測(cè)技術(shù)也是防火墻技術(shù)其中的一種，但更加具體，所謂入侵檢測(cè)就是對(duì)計(jì)算機(jī)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的分析以及篩選，利用編程生成一份報(bào)告，在第一時(shí)間呈現(xiàn)給用戶，用戶能夠隨時(shí)掌握計(jì)算機(jī)的數(shù)據(jù)收集情況，也是對(duì)病毒的防范，能夠在最短的時(shí)間內(nèi)發(fā)現(xiàn)病毒入侵情況，以便于及時(shí)采取措施，保護(hù)網(wǎng)絡(luò)安全。與嚴(yán)格意義上的防火墻不同的是，防火墻體現(xiàn)的是對(duì)有害信息的攔截，而入侵檢測(cè)是對(duì)已經(jīng)收集到的信息進(jìn)行分析處理，人工智能的融入可以讓數(shù)據(jù)處理的過(guò)程更加高效，提高入侵檢測(cè)技術(shù)的性能。

5.4網(wǎng)絡(luò)管理與系統(tǒng)評(píng)價(jià)系統(tǒng)

網(wǎng)絡(luò)管理與系統(tǒng)評(píng)價(jià)是一種在人工智能剛開始應(yīng)用到計(jì)算機(jī)上時(shí)出現(xiàn)的，人工智能在其中起到的特點(diǎn)就是利用數(shù)據(jù)庫(kù)以及一種問(wèn)題求解系統(tǒng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)管理進(jìn)行優(yōu)化，使之更加高效。計(jì)算機(jī)在運(yùn)行中也會(huì)出現(xiàn)一些問(wèn)題，用戶往往不知道其中問(wèn)題產(chǎn)生的真正位置，這樣就可以利用問(wèn)題求解系統(tǒng)來(lái)對(duì)計(jì)算機(jī)進(jìn)行檢測(cè)，找出其中的問(wèn)題，便于對(duì)計(jì)算機(jī)進(jìn)行維護(hù)，提高計(jì)算機(jī)使用的安全性。人工智能在網(wǎng)絡(luò)管理中起到的作用非常重要，因?yàn)槿斯ぶ悄苁菍?duì)人類思維的模仿，對(duì)計(jì)算機(jī)故障分析更加有效，而且在數(shù)據(jù)處理時(shí)能夠運(yùn)用邏輯思維，對(duì)重要數(shù)據(jù)進(jìn)行儲(chǔ)存，以便于隨時(shí)提取計(jì)算機(jī)中的數(shù)據(jù)。

5.5規(guī)則產(chǎn)生式專家系統(tǒng)

這種人工智能是建立起一個(gè)以專家知識(shí)為主的數(shù)據(jù)庫(kù)，吸取專家推理機(jī)制的優(yōu)點(diǎn)，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)管理人員提前編制針對(duì)已知的入侵特征設(shè)計(jì)好的規(guī)則，以大量的規(guī)則建立成專業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)，在網(wǎng)絡(luò)管理中，系統(tǒng)以審計(jì)記錄以及編制好的規(guī)則為依據(jù)，對(duì)入侵情況進(jìn)行分析，并判斷出入侵系統(tǒng)的種類以及特征。人工智能在對(duì)入侵情況進(jìn)行處理的效率更高，并且更具有準(zhǔn)確性，人工智能的處理方式以及相關(guān)應(yīng)用性能也會(huì)更加有效。但人工智能也有一定的局限性，因?yàn)槭且砸阎慕?jīng)驗(yàn)以及規(guī)則進(jìn)行處理，檢測(cè)范圍比較有限。

5.6人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

這種人工智能的應(yīng)用是以對(duì)人腦的學(xué)習(xí)機(jī)制進(jìn)行模擬，也體現(xiàn)了人工智能產(chǎn)生的思路，在應(yīng)用上更加體現(xiàn)智能的特點(diǎn)，尤其學(xué)習(xí)能力更高。目前人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)一些存在畸變以及噪聲的輸入模式識(shí)別有廣泛的應(yīng)用，在與入侵檢測(cè)技術(shù)的結(jié)合方面也比較廣泛，在并行的模式下與入侵檢測(cè)技術(shù)進(jìn)行融合更加合理，因此在網(wǎng)絡(luò)管理方面也是非常實(shí)用的應(yīng)用。

5.7數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的原理就是以審計(jì)程序?yàn)榛A(chǔ)，對(duì)一些主機(jī)會(huì)話以及網(wǎng)絡(luò)連接的情況進(jìn)行更加細(xì)致的描述，并準(zhǔn)確提取數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠?qū)σ恍┤肭值哪Ｊ竭M(jìn)行更加準(zhǔn)確地的捕捉，對(duì)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的一些日?；顒?dòng)以及規(guī)則可以進(jìn)行更加有效的學(xué)習(xí)和處理，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行全面的記憶，因此在網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)特別的情況下能夠提高計(jì)算機(jī)及的檢測(cè)效率以及識(shí)別效率。這項(xiàng)應(yīng)用體現(xiàn)的是人工智能的記憶能力以及學(xué)習(xí)能力。

5.8人工免疫技術(shù)

人工免疫是一種針對(duì)人體免疫的特征設(shè)計(jì)的應(yīng)用技術(shù)，其中對(duì)基因庫(kù)、克隆選擇以及否定選擇等機(jī)制進(jìn)行整合，傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)入侵檢測(cè)技術(shù)有著非常大的局限性，尤其是識(shí)別病毒的能力不強(qiáng)，殺毒能力也有待提高，通過(guò)對(duì)此項(xiàng)技術(shù)的應(yīng)用可以將這些缺陷進(jìn)行彌補(bǔ)。在基因庫(kù)中能夠?qū)σ恍┢芜M(jìn)行重組，這一過(guò)程對(duì)于一些未知病毒進(jìn)行識(shí)別是非常有效的。這種理念非常先進(jìn)，但實(shí)際應(yīng)用還存在一些問(wèn)題。在否定選擇機(jī)制中，系統(tǒng)中會(huì)隨機(jī)產(chǎn)生一些字符串，運(yùn)用一些算法將一些片段字符串進(jìn)行判斷，若是否定選擇是正確的，檢測(cè)器就可以視為合格。

5.9數(shù)據(jù)融合技術(shù)

這項(xiàng)應(yīng)用是對(duì)人類的信息處理能力進(jìn)行模仿，主要是通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行組合從而獲取更多的信息，對(duì)資源進(jìn)行整合協(xié)同，在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)管理領(lǐng)域應(yīng)該比較廣泛，可以讓多個(gè)傳感器進(jìn)行聯(lián)合并發(fā)揮出更大的作用，并讓整個(gè)系統(tǒng)的性能得到有效提升。單個(gè)的傳感器在檢測(cè)范圍方面還是比較局限的，這項(xiàng)應(yīng)用可以將這種局限性打破，讓計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全問(wèn)題得到有效解決，而且應(yīng)該能夠與其他的人工智能技術(shù)進(jìn)行結(jié)合，讓計(jì)算機(jī)的安全性更高。

人工智能是未來(lái)人們生活中必不可少的一部分，近年來(lái)很多應(yīng)用人工智能的產(chǎn)品已經(jīng)走進(jìn)了人們的生活，隨著技術(shù)的進(jìn)步以及經(jīng)濟(jì)水平的提升，人工智能的普及范圍會(huì)更廣。將人工智能應(yīng)用在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)領(lǐng)域能夠讓計(jì)算機(jī)安全性得到提升，同時(shí)提高計(jì)算機(jī)的各方面性能，帶給人們更加便捷的體驗(yàn)，但人工智能在實(shí)際應(yīng)用上還存在一些障礙，而且人工智能的缺點(diǎn)也是值得注意的。

[]

[1]閔銳。大數(shù)據(jù)時(shí)代人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用[j].科技創(chuàng)新與應(yīng)用，2016（36）：98.

人工智能及其應(yīng)用論文篇十三

機(jī)電一體化是機(jī)械、微電子、控制、計(jì)算機(jī)、信息處理等多學(xué)科的交叉融合，其發(fā)展和進(jìn)步有賴于相關(guān)技術(shù)的進(jìn)步與發(fā)展，其主要發(fā)展方向有數(shù)字化、智能化、模塊化、網(wǎng)絡(luò)化、人性化、微型化、集成化、帶源化和綠色化。

1.1數(shù)字化

微控制器及其發(fā)展奠定了機(jī)電產(chǎn)品數(shù)字化的基礎(chǔ)，如不斷發(fā)展的數(shù)控機(jī)床和機(jī)器人；而計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的迅速崛起，為數(shù)字化設(shè)計(jì)與制造鋪平了道路，如虛擬設(shè)計(jì)、計(jì)算機(jī)集成制造等。數(shù)字化要求機(jī)電一體化產(chǎn)品的軟件具有高可靠性、易操作性、可維護(hù)性、自診斷能力以及友好人機(jī)界面。數(shù)字化的實(shí)現(xiàn)將便于遠(yuǎn)程操作、診斷和修復(fù)。

1.2智能化

即要求機(jī)電產(chǎn)品有一定的智能，使它具有類似人的邏輯思考、判斷推理、自主決策等能力。例如在cnc數(shù)控機(jī)床上增加人機(jī)對(duì)話功能，設(shè)置智能i/o接口和智能工藝數(shù)據(jù)庫(kù)，會(huì)給使用、操作和維護(hù)帶來(lái)極大的方便。隨著模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、灰色理論、小波理論、混沌與分岔等人工智能技術(shù)的進(jìn)步與發(fā)展，為機(jī)電一體化技術(shù)發(fā)展開辟了廣闊天地。

1.3模塊化

由于機(jī)電一體化產(chǎn)品種類和生產(chǎn)廠家繁多，研制和開發(fā)具有標(biāo)準(zhǔn)機(jī)械接口、動(dòng)力接口、環(huán)境接口的機(jī)電一體化產(chǎn)品單元模塊是一項(xiàng)復(fù)雜而有前途的工作。如研制具有集減速、變頻調(diào)速電機(jī)一體的動(dòng)力驅(qū)動(dòng)單元；具有視覺、圖像處理、識(shí)別和測(cè)距等功能的電機(jī)一體控制單元等。這樣，在產(chǎn)品開發(fā)設(shè)計(jì)時(shí)，可以利用這些標(biāo)準(zhǔn)模塊化單元迅速開發(fā)出新的產(chǎn)品。

1.4網(wǎng)絡(luò)化

由于網(wǎng)絡(luò)的普及，基于網(wǎng)絡(luò)的各種遠(yuǎn)程控制和監(jiān)視技術(shù)方興未艾。而遠(yuǎn)程控制的終端設(shè)備本身就是機(jī)電一體化產(chǎn)品，現(xiàn)場(chǎng)總線和局域網(wǎng)技術(shù)使家用電器網(wǎng)絡(luò)化成為可能，利用家庭網(wǎng)絡(luò)把各種家用電器連接成以計(jì)算機(jī)為中心的計(jì)算機(jī)集成家用電器系統(tǒng)，使人們?cè)诩依锟沙浞窒硎芨鞣N高技術(shù)帶來(lái)的好處，因此，機(jī)電一體化產(chǎn)品無(wú)疑應(yīng)朝網(wǎng)絡(luò)化方向發(fā)展。

1.5人性化

機(jī)電一體化產(chǎn)品的最終使用對(duì)象是人，如何給機(jī)電一體化產(chǎn)品賦予人的智能、情感和人性顯得愈來(lái)愈重要，機(jī)電一體化產(chǎn)品除了完善的性能外，還要求在色彩、造型等方面與環(huán)境相協(xié)調(diào)，使用這些產(chǎn)品，對(duì)人來(lái)說(shuō)還是一種藝術(shù)享受，如家用機(jī)器人的最高境界就是人機(jī)一體化。

1.6微型化

微型化是精細(xì)加工技術(shù)發(fā)展的必然，也是提高效率的需要。微機(jī)電系統(tǒng)(microelectronicmechanicalsystems，簡(jiǎn)稱mems)是指可批量制作的，集微型機(jī)構(gòu)、微型傳感器、微型執(zhí)行器以及信號(hào)處理和控制電路，直至接口、通信和電源等于一體的微型器件或系統(tǒng)。自1986年美國(guó)斯坦福大學(xué)研制出第一個(gè)醫(yī)用微探針，1988年美國(guó)加州大學(xué)berkeley分校研制出第一個(gè)微電機(jī)以來(lái)，國(guó)內(nèi)外在mems工藝、材料以及微觀機(jī)理研究方面取得了很大進(jìn)展，開發(fā)出各種mems器件和系統(tǒng)，如各種微型傳感器（壓力傳感器、微加速度計(jì)、微觸覺傳感器），各種微構(gòu)件（微膜、微粱、微探針、微連桿、微齒輪、微軸承、微泵、微彈簧以及微機(jī)器人等）。

人工智能及其應(yīng)用論文篇十四

人工智能（artificial intelligence），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（international joint conferences onartificial intelligence 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?/p>

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。

人工智能及其應(yīng)用論文篇十五

在機(jī)器人教育中，課堂以學(xué)生為中心，教師作為指導(dǎo)者提供學(xué)習(xí)材料和建議，學(xué)生必須自己去學(xué)習(xí)知識(shí)，構(gòu)建知識(shí)體系，提出自己的解決方案，從而有效培養(yǎng)了動(dòng)手能力、學(xué)生創(chuàng)新思維能力。

２、有效激發(fā)學(xué)習(xí)興趣、動(dòng)機(jī)“寓教于樂(lè)”是我們教育追求的目標(biāo)。這也是當(dāng)前教育游戲成為當(dāng)前研究熱點(diǎn)一個(gè)原因。學(xué)習(xí)興趣是學(xué)生的學(xué)習(xí)成功重要因素。機(jī)器人教育可以通過(guò)比賽形式，得到周圍環(huán)境的認(rèn)可和贊賞，能夠激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)的興趣，激發(fā)學(xué)生的斗志和拼博精神。

３、培養(yǎng)學(xué)生的團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力

機(jī)器人教育中大多以小組形式開始，機(jī)器人的學(xué)習(xí)、競(jìng)賽實(shí)際上是一個(gè)團(tuán)體學(xué)習(xí)的過(guò)程。它需要學(xué)習(xí)者團(tuán)結(jié)協(xié)作，包容小組其他成員的缺點(diǎn)和不足，能夠與他人進(jìn)行有效溝通與交流。在實(shí)踐鍛煉中提高自己的團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力，其效果比普通的教育方式、方法更加有效。

４、擴(kuò)大知識(shí)面，轉(zhuǎn)換思維方式

考慮到中小學(xué)生和機(jī)器人課程的特點(diǎn)，為培養(yǎng)學(xué)生的綜合設(shè)計(jì)能力和創(chuàng)新能力，本人認(rèn)為機(jī)器人教學(xué)應(yīng)該在教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)方法、教學(xué)組織方面一改其它課程的教學(xué)模式，走出一條新的路子來(lái)。

1、教學(xué)內(nèi)容：機(jī)器人教學(xué)應(yīng)注意學(xué)生知識(shí)廣度的學(xué)習(xí)。雖然僅通過(guò)一門課程來(lái)擴(kuò)充學(xué)生的知識(shí)面效果有限，但是由于機(jī)器人的設(shè)計(jì)涉及到光機(jī)電一體化、自動(dòng)控制、人工智能等多方面問(wèn)題，既有硬件設(shè)計(jì)也有軟件設(shè)計(jì)，所以是讓學(xué)生了解和掌握大量知識(shí)的絕好機(jī)會(huì)。知識(shí)不追求深度，只要求廣度。例如在確定教學(xué)內(nèi)容時(shí)，注意力不要僅放在競(jìng)賽用輪式成品機(jī)器人上，還應(yīng)該關(guān)注單片機(jī)、嵌入式cpu、各種傳感器、電機(jī)、機(jī)械部件等軟硬件技術(shù)在機(jī)器人和自動(dòng)化技術(shù)上的應(yīng)用。

2、教學(xué)方法：應(yīng)根據(jù)學(xué)段和學(xué)科情況選擇不同的綜合設(shè)計(jì)教學(xué)方法。如：小學(xué)階段可讓學(xué)生完成輪式競(jìng)賽用機(jī)器人的功能模塊組裝的設(shè)計(jì)；初中階段可進(jìn)行生活與學(xué)習(xí)中實(shí)用機(jī)器人的創(chuàng)意設(shè)計(jì)；高中信息技術(shù)課中可重點(diǎn)對(duì)機(jī)器人智能軟件算法進(jìn)行設(shè)計(jì)；而高中通用技術(shù)課中可重點(diǎn)對(duì)機(jī)器人的電氣部分、傳感器部分、動(dòng)力部分和機(jī)械部分進(jìn)行相關(guān)設(shè)計(jì)。總之，教學(xué)方法應(yīng)該側(cè)重綜合設(shè)計(jì)，而不是放在問(wèn)題的分析上。

3、教學(xué)組織機(jī)器人教學(xué)應(yīng)事先營(yíng)造好供學(xué)生動(dòng)手動(dòng)腦進(jìn)行設(shè)計(jì)活動(dòng)的環(huán)境。提供必要的設(shè)備和工具（包括工具軟件），組織學(xué)生進(jìn)行探究式學(xué)習(xí)，特別應(yīng)注意探究式學(xué)習(xí)三個(gè)要素（任務(wù)驅(qū)動(dòng)、協(xié)作學(xué)習(xí)、教師引導(dǎo)）的構(gòu)成，讓學(xué)生能夠充分化動(dòng)手。同時(shí)，還應(yīng)提倡設(shè)計(jì)過(guò)程的規(guī)范化，用于提高學(xué)生的綜合設(shè)計(jì)能力。教學(xué)活動(dòng)不僅在課堂上進(jìn)行，還應(yīng)組織學(xué)生在課余時(shí)間做適當(dāng)?shù)墓ぷ?，以保證教學(xué)的完整性和有效性。

教育機(jī)器人活動(dòng)受到越來(lái)越多的師生歡迎，教育機(jī)器人必將為我國(guó)的素質(zhì)教育做出應(yīng)有的貢獻(xiàn)，教育機(jī)器人的前途是光明的。

人工智能及其應(yīng)用論文篇十六

：信息技術(shù)為如今時(shí)代注入了很多活力，也全面帶動(dòng)了社會(huì)的發(fā)展，人工智能是一種全新的發(fā)展趨勢(shì)。文章從人工智能的概念出發(fā)，介紹了人工智能的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)，并總結(jié)了計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)存在的問(wèn)題，最后詳細(xì)介紹了幾種人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用。

：人工智能；計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)；防火墻

人工智能是以模仿人類智能為核心，但最終超越人類智能的技術(shù)[1]。其中包括心理、生理、語(yǔ)言等多個(gè)領(lǐng)域，讓一些機(jī)器具備人的思維以及感官，這種機(jī)器最終會(huì)達(dá)到具備人類的能力與思維，甚至在某些方面能夠做到人力不可及的程度。發(fā)展人工智能就是為了幫助人類完成一些工作，例如很多高危工作可以讓機(jī)器人代替人類，讓工作人員獲得安全保障。人工智能與計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的聯(lián)系非常緊密，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)很多方面影響著人工智能的發(fā)展，而人工智能也有很多方面可以應(yīng)用到計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中。

2.1保證網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定運(yùn)行

現(xiàn)在生活中方方面面能夠看到計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的影子[2]。企業(yè)、個(gè)人、相關(guān)部門都要依賴計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進(jìn)行生產(chǎn)和管理，而計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)近年來(lái)的發(fā)展也非常迅猛，為社會(huì)發(fā)展起到極大的幫助，但計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在帶給人們便利的同時(shí)也造成很多不穩(wěn)定的因素，例如一些數(shù)據(jù)處理，由于數(shù)據(jù)比較模糊無(wú)法采取有效的處理方法。人工智能就可以對(duì)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)提供極大的支持，因?yàn)槿斯ぶ悄荏w現(xiàn)的是對(duì)人類思維的模仿，對(duì)數(shù)據(jù)的處理會(huì)更加靈活，配合計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)強(qiáng)大的計(jì)算能力，就可以讓負(fù)責(zé)的數(shù)據(jù)得到高效處理，讓工作效率得到提升，減少了數(shù)據(jù)處理的成本。

2.2網(wǎng)絡(luò)管理更加便捷

網(wǎng)絡(luò)的覆蓋范圍越來(lái)越大，計(jì)算機(jī)技術(shù)更新速度越來(lái)越快[3]。人工智能可以讓網(wǎng)絡(luò)管理更加簡(jiǎn)單便捷。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)通常是分層管理，人工智能以多代理協(xié)作的方式實(shí)現(xiàn)各管理層交流更加通暢，網(wǎng)絡(luò)管理也隨之提升了很大效率。人工智能注定成為未來(lái)網(wǎng)絡(luò)管理的主要方式，因此，加強(qiáng)人工智能與計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的協(xié)作能力是優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)管理的主要途徑。

2.3資源消耗小

人工智能可以利用模糊控制法將有效的數(shù)據(jù)從海量數(shù)據(jù)中提取出來(lái)，讓數(shù)據(jù)處理的效率提升，減少了數(shù)據(jù)檢索的時(shí)間。這就代表著人工智能可以極大程度上減少計(jì)算資源的消耗，節(jié)省人們的時(shí)間。

人工智能的理念是模擬人類的大腦，讓機(jī)器代替人完成工作，所以隨著技術(shù)更新人工智能會(huì)和人類大腦相似度越來(lái)越高，未來(lái)一定會(huì)有越來(lái)越多的工作是由人工智能來(lái)執(zhí)行的，如今人工智能和計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的結(jié)合已經(jīng)帶給人們很多幫助，但這種幫助會(huì)讓人類產(chǎn)生極大的依賴性，逐漸發(fā)展成惰性，人類在生活和生產(chǎn)中參與會(huì)越來(lái)也少，最大的表現(xiàn)就是會(huì)有很多人員失業(yè)，畢竟對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)使用人工智能要更加簡(jiǎn)單，在人力資源成本上投入減少，也有一些研究者認(rèn)為人工智能最終取代人類，也是有可能發(fā)生的。

計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對(duì)人們的幫助已經(jīng)非常細(xì)致，完全融入日常生活中，在各個(gè)領(lǐng)域都有其影子，但網(wǎng)絡(luò)安全問(wèn)題一直都是人們關(guān)心的重點(diǎn)。網(wǎng)絡(luò)上數(shù)據(jù)資源的規(guī)模越來(lái)越大，但這些資源大多數(shù)都是不規(guī)則的，有一些數(shù)據(jù)帶給人們的是純粹的干擾，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)智能對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單處理，對(duì)其真實(shí)性無(wú)法準(zhǔn)確核實(shí)。計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)讓人們的生活更加便利，也讓一些不法分子在網(wǎng)上進(jìn)行非法活動(dòng)更加便利，但目前對(duì)這些網(wǎng)絡(luò)犯罪行為并沒(méi)有有效的遏制手段。

5.1反垃圾郵件系統(tǒng)

這是一種針對(duì)郵箱使用研究出的系統(tǒng)，在使用郵箱的過(guò)程中，經(jīng)常會(huì)有一些垃圾郵件，有些是用于廣告，有些是詐騙信息，這些垃圾郵件讓使用者非常困擾，雖然能夠手動(dòng)刪除，但這類郵件通常都是源源不斷的，一直刪除非常麻煩。人工智能的應(yīng)用就是能夠生成反垃圾郵件系統(tǒng)，相當(dāng)于郵箱外設(shè)置了一套防御系統(tǒng)，對(duì)垃圾郵箱進(jìn)行阻攔，這樣就不必用戶親自手動(dòng)刪除這些垃圾郵件，使用郵箱就會(huì)更加便利，而且在一定程度上也加強(qiáng)了郵箱的安全性，防止了詐騙信息進(jìn)入，有效保護(hù)用戶的財(cái)產(chǎn)安全。

5.2智能防火墻技術(shù)

防火墻對(duì)于計(jì)算機(jī)使用是非常重要的，能夠?qū)σ恍┯泻π畔⑦M(jìn)行攔截，是保護(hù)計(jì)算機(jī)安全的主要措施。人工智能的應(yīng)用讓計(jì)算機(jī)的防火墻更加有效，可以進(jìn)行自動(dòng)防御，計(jì)算機(jī)可以通過(guò)智能防火墻技術(shù)解決一些軟件拒絕服務(wù)的問(wèn)題，而且可以對(duì)病毒有效防御。智能防火墻技術(shù)可以說(shuō)是對(duì)傳統(tǒng)的防火墻技術(shù)的強(qiáng)化，對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)尤其重要，如今病毒的種類越來(lái)越多，威脅信息安全的隱患也更加復(fù)雜，一點(diǎn)小小的失誤就容易造成極大的損失，智能防火墻技術(shù)從這個(gè)角度來(lái)說(shuō)是最實(shí)用的應(yīng)用技術(shù)。

5.3入侵檢測(cè)技術(shù)

嚴(yán)格來(lái)說(shuō)入侵檢測(cè)技術(shù)也是防火墻技術(shù)其中的一種，但更加具體，所謂入侵檢測(cè)就是對(duì)計(jì)算機(jī)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的分析以及篩選，利用編程生成一份報(bào)告，在第一時(shí)間呈現(xiàn)給用戶，用戶能夠隨時(shí)掌握計(jì)算機(jī)的數(shù)據(jù)收集情況，也是對(duì)病毒的防范，能夠在最短的時(shí)間內(nèi)發(fā)現(xiàn)病毒入侵情況，以便于及時(shí)采取措施，保護(hù)網(wǎng)絡(luò)安全。與嚴(yán)格意義上的防火墻不同的是，防火墻體現(xiàn)的是對(duì)有害信息的攔截，而入侵檢測(cè)是對(duì)已經(jīng)收集到的信息進(jìn)行分析處理，人工智能的融入可以讓數(shù)據(jù)處理的過(guò)程更加高效，提高入侵檢測(cè)技術(shù)的性能。

5.4網(wǎng)絡(luò)管理與系統(tǒng)評(píng)價(jià)系統(tǒng)

網(wǎng)絡(luò)管理與系統(tǒng)評(píng)價(jià)是一種在人工智能剛開始應(yīng)用到計(jì)算機(jī)上時(shí)出現(xiàn)的，人工智能在其中起到的特點(diǎn)就是利用數(shù)據(jù)庫(kù)以及一種問(wèn)題求解系統(tǒng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)管理進(jìn)行優(yōu)化，使之更加高效。計(jì)算機(jī)在運(yùn)行中也會(huì)出現(xiàn)一些問(wèn)題，用戶往往不知道其中問(wèn)題產(chǎn)生的真正位置，這樣就可以利用問(wèn)題求解系統(tǒng)來(lái)對(duì)計(jì)算機(jī)進(jìn)行檢測(cè)，找出其中的問(wèn)題，便于對(duì)計(jì)算機(jī)進(jìn)行維護(hù)，提高計(jì)算機(jī)使用的安全性。人工智能在網(wǎng)絡(luò)管理中起到的作用非常重要，因?yàn)槿斯ぶ悄苁菍?duì)人類思維的模仿，對(duì)計(jì)算機(jī)故障分析更加有效，而且在數(shù)據(jù)處理時(shí)能夠運(yùn)用邏輯思維，對(duì)重要數(shù)據(jù)進(jìn)行儲(chǔ)存，以便于隨時(shí)提取計(jì)算機(jī)中的數(shù)據(jù)。

5.5規(guī)則產(chǎn)生式專家系統(tǒng)

這種人工智能是建立起一個(gè)以專家知識(shí)為主的數(shù)據(jù)庫(kù)，吸取專家推理機(jī)制的優(yōu)點(diǎn)，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)管理人員提前編制針對(duì)已知的入侵特征設(shè)計(jì)好的規(guī)則，以大量的規(guī)則建立成專業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)，在網(wǎng)絡(luò)管理中，系統(tǒng)以審計(jì)記錄以及編制好的規(guī)則為依據(jù)，對(duì)入侵情況進(jìn)行分析，并判斷出入侵系統(tǒng)的種類以及特征。人工智能在對(duì)入侵情況進(jìn)行處理的效率更高，并且更具有準(zhǔn)確性，人工智能的處理方式以及相關(guān)應(yīng)用性能也會(huì)更加有效。但人工智能也有一定的局限性，因?yàn)槭且砸阎慕?jīng)驗(yàn)以及規(guī)則進(jìn)行處理，檢測(cè)范圍比較有限。

5.6人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

這種人工智能的應(yīng)用是以對(duì)人腦的學(xué)習(xí)機(jī)制進(jìn)行模擬，也體現(xiàn)了人工智能產(chǎn)生的思路，在應(yīng)用上更加體現(xiàn)智能的特點(diǎn)，尤其學(xué)習(xí)能力更高。目前人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)一些存在畸變以及噪聲的輸入模式識(shí)別有廣泛的應(yīng)用，在與入侵檢測(cè)技術(shù)的結(jié)合方面也比較廣泛，在并行的模式下與入侵檢測(cè)技術(shù)進(jìn)行融合更加合理，因此在網(wǎng)絡(luò)管理方面也是非常實(shí)用的應(yīng)用。

5.7數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的原理就是以審計(jì)程序?yàn)榛A(chǔ)，對(duì)一些主機(jī)會(huì)話以及網(wǎng)絡(luò)連接的情況進(jìn)行更加細(xì)致的描述，并準(zhǔn)確提取數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠?qū)σ恍┤肭值哪Ｊ竭M(jìn)行更加準(zhǔn)確地的捕捉，對(duì)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的一些日?；顒?dòng)以及規(guī)則可以進(jìn)行更加有效的學(xué)習(xí)和處理，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行全面的記憶，因此在網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)特別的情況下能夠提高計(jì)算機(jī)及的檢測(cè)效率以及識(shí)別效率。這項(xiàng)應(yīng)用體現(xiàn)的是人工智能的記憶能力以及學(xué)習(xí)能力。

5.8人工免疫技術(shù)

人工免疫是一種針對(duì)人體免疫的特征設(shè)計(jì)的應(yīng)用技術(shù)，其中對(duì)基因庫(kù)、克隆選擇以及否定選擇等機(jī)制進(jìn)行整合，傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)入侵檢測(cè)技術(shù)有著非常大的局限性，尤其是識(shí)別病毒的能力不強(qiáng)，殺毒能力也有待提高，通過(guò)對(duì)此項(xiàng)技術(shù)的應(yīng)用可以將這些缺陷進(jìn)行彌補(bǔ)。在基因庫(kù)中能夠?qū)σ恍┢芜M(jìn)行重組，這一過(guò)程對(duì)于一些未知病毒進(jìn)行識(shí)別是非常有效的。這種理念非常先進(jìn)，但實(shí)際應(yīng)用還存在一些問(wèn)題。在否定選擇機(jī)制中，系統(tǒng)中會(huì)隨機(jī)產(chǎn)生一些字符串，運(yùn)用一些算法將一些片段字符串進(jìn)行判斷，若是否定選擇是正確的，檢測(cè)器就可以視為合格。

5.9數(shù)據(jù)融合技術(shù)

這項(xiàng)應(yīng)用是對(duì)人類的信息處理能力進(jìn)行模仿，主要是通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行組合從而獲取更多的信息，對(duì)資源進(jìn)行整合協(xié)同，在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)管理領(lǐng)域應(yīng)該比較廣泛，可以讓多個(gè)傳感器進(jìn)行聯(lián)合并發(fā)揮出更大的作用，并讓整個(gè)系統(tǒng)的性能得到有效提升。單個(gè)的傳感器在檢測(cè)范圍方面還是比較局限的，這項(xiàng)應(yīng)用可以將這種局限性打破，讓計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全問(wèn)題得到有效解決，而且應(yīng)該能夠與其他的人工智能技術(shù)進(jìn)行結(jié)合，讓計(jì)算機(jī)的安全性更高。

人工智能是未來(lái)人們生活中必不可少的一部分，近年來(lái)很多應(yīng)用人工智能的產(chǎn)品已經(jīng)走進(jìn)了人們的生活，隨著技術(shù)的進(jìn)步以及經(jīng)濟(jì)水平的提升，人工智能的普及范圍會(huì)更廣。將人工智能應(yīng)用在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)領(lǐng)域能夠讓計(jì)算機(jī)安全性得到提升，同時(shí)提高計(jì)算機(jī)的各方面性能，帶給人們更加便捷的體驗(yàn)，但人工智能在實(shí)際應(yīng)用上還存在一些障礙，而且人工智能的缺點(diǎn)也是值得注意的。

[]

[1]閔銳。大數(shù)據(jù)時(shí)代人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用[j]?？萍紕?chuàng)新與應(yīng)用，2016（36）：98.

人工智能及其應(yīng)用論文篇十七

摘要討論了機(jī)電一體化技術(shù)對(duì)于改變整個(gè)機(jī)械制造業(yè)面貌所起的重要作用，并說(shuō)明其在鋼鐵工業(yè)中的應(yīng)用以及發(fā)展趨勢(shì)。

關(guān)鍵詞機(jī)電一體化技術(shù)應(yīng)用

1機(jī)電一體化技術(shù)發(fā)展

機(jī)電一體化是機(jī)械、微電子、控制、計(jì)算機(jī)、信息處理等多學(xué)科的交叉融合，其發(fā)展和進(jìn)步有賴于相關(guān)技術(shù)的進(jìn)步與發(fā)展，其主要發(fā)展方向有數(shù)字化、智能化、模塊化、網(wǎng)絡(luò)化、人性化、微型化、集成化、帶源化和綠色化。

1.1數(shù)字化

微控制器及其發(fā)展奠定了機(jī)電產(chǎn)品數(shù)字化的基礎(chǔ)，如不斷發(fā)展的數(shù)控機(jī)床和機(jī)器人；而計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的迅速崛起，為數(shù)字化設(shè)計(jì)與制造鋪平了道路，如虛擬設(shè)計(jì)、計(jì)算機(jī)集成制造等。數(shù)字化要求機(jī)電一體化產(chǎn)品的軟件具有高可靠性、易操作性、可維護(hù)性、自診斷能力以及友好人機(jī)界面。數(shù)字化的實(shí)現(xiàn)將便于遠(yuǎn)程操作、診斷和修復(fù)。

1.2智能化

即要求機(jī)電產(chǎn)品有一定的智能,使它具有類似人的邏輯思考、判斷推理、自主決策等能力。例如在cnc數(shù)控機(jī)床上增加人機(jī)對(duì)話功能，設(shè)置智能i/o接口和智能工藝數(shù)據(jù)庫(kù)，會(huì)給使用、操作和維護(hù)帶來(lái)極大的方便。隨著模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、灰色理論、小波理論、混沌與分岔等人工智能技術(shù)的進(jìn)步與發(fā)展，為機(jī)電一體化技術(shù)發(fā)展開辟了廣闊天地。

1.3模塊化

由于機(jī)電一體化產(chǎn)品種類和生產(chǎn)廠家繁多，研制和開發(fā)具有標(biāo)準(zhǔn)機(jī)械接口、動(dòng)力接口、環(huán)境接口的機(jī)電一體化產(chǎn)品單元模塊是一項(xiàng)復(fù)雜而有前途的工作。如研制具有集減速、變頻調(diào)速電機(jī)一體的動(dòng)力驅(qū)動(dòng)單元；具有視覺、圖像處理、識(shí)別和測(cè)距等功能的電機(jī)一體控制單元等。這樣，在產(chǎn)品開發(fā)設(shè)計(jì)時(shí)，可以利用這些標(biāo)準(zhǔn)模塊化單元迅速開發(fā)出新的產(chǎn)品。

1.4網(wǎng)絡(luò)化

由于網(wǎng)絡(luò)的普及，基于網(wǎng)絡(luò)的各種遠(yuǎn)程控制和監(jiān)視技術(shù)方興未艾。而遠(yuǎn)程控制的終端設(shè)備本身就是機(jī)電一體化產(chǎn)品，現(xiàn)場(chǎng)總線和局域網(wǎng)技術(shù)使家用電器網(wǎng)絡(luò)化成為可能，利用家庭網(wǎng)絡(luò)把各種家用電器連接成以計(jì)算機(jī)為中心的計(jì)算機(jī)集成家用電器系統(tǒng)，使人們?cè)诩依锟沙浞窒硎芨鞣N高技術(shù)帶來(lái)的好處，因此，機(jī)電一體化產(chǎn)品無(wú)疑應(yīng)朝網(wǎng)絡(luò)化方向發(fā)展。

1.5人性化

機(jī)電一體化產(chǎn)品的最終使用對(duì)象是人，如何給機(jī)電一體化產(chǎn)品賦予人的智能、情感和人性顯得愈來(lái)愈重要，機(jī)電一體化產(chǎn)品除了完善的性能外，還要求在色彩、造型等方面與環(huán)境相協(xié)調(diào)，使用這些產(chǎn)品，對(duì)人來(lái)說(shuō)還是一種藝術(shù)享受，如家用機(jī)器人的最高境界就是人機(jī)一體化。

1.6微型化

微型化是精細(xì)加工技術(shù)發(fā)展的必然，也是提高效率的需要。微機(jī)電系統(tǒng)(microelectronicmechanicalsystems，簡(jiǎn)稱mems)是指可批量制作的，集微型機(jī)構(gòu)、微型傳感器、微型執(zhí)行器以及信號(hào)處理和控制電路，直至接口、通信和電源等于一體的微型器件或系統(tǒng)。自1986年美國(guó)斯坦福大學(xué)研制出第一個(gè)醫(yī)用微探針，1988年美國(guó)加州大學(xué)berkeley分校研制出第一個(gè)微電機(jī)以來(lái)，國(guó)內(nèi)外在mems工藝、材料以及微觀機(jī)理研究方面取得了很大進(jìn)展，開發(fā)出各種mems器件和系統(tǒng)，如各種微型傳感器（壓力傳感器、微加速度計(jì)、微觸覺傳感器），各種微構(gòu)件（微膜、微粱、微探針、微連桿、微齒輪、微軸承、微泵、微彈簧以及微機(jī)器人等）。

1.7集成化

集成化既包含各種技術(shù)的相互滲透、相互融合和各種產(chǎn)品不同結(jié)構(gòu)的優(yōu)化與復(fù)合，又包含在生產(chǎn)過(guò)程中同時(shí)處理加工、裝配、檢測(cè)、管理等多種工序。為了實(shí)現(xiàn)多品種、小批量生產(chǎn)的自動(dòng)化與高效率，應(yīng)使系統(tǒng)具有更廣泛的柔性。首先可將系統(tǒng)分解為若干層次，使系統(tǒng)功能分散，并使各部分協(xié)調(diào)而又安全地運(yùn)轉(zhuǎn)，然后再通過(guò)軟、硬件將各個(gè)層次有機(jī)地聯(lián)系起來(lái)，使其性能最優(yōu)、功能最強(qiáng)。

1.8帶源化

是指機(jī)電一體化產(chǎn)品自身帶有能源，如太陽(yáng)能電池、燃料電池和大容量電池。由于在許多場(chǎng)合無(wú)法使用電能，因而對(duì)于運(yùn)動(dòng)的.機(jī)電一體化產(chǎn)品，自帶動(dòng)力源具有獨(dú)特的好處。帶源化是機(jī)電一體化產(chǎn)品的發(fā)展方向之一。

1.9綠色化

科學(xué)技術(shù)的發(fā)展給人們的生活帶來(lái)巨大變化，在物質(zhì)豐富的同時(shí)也帶來(lái)資源減少、生態(tài)環(huán)境惡化的后果。所以，人們呼喚保護(hù)環(huán)境，回歸自然，實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展，綠色產(chǎn)品概念在這種呼聲中應(yīng)運(yùn)而生。綠色產(chǎn)品是指低能耗、低材耗、低污染、舒適、協(xié)調(diào)而可再生利用的產(chǎn)品。在其設(shè)計(jì)、制造、使用和銷毀時(shí)應(yīng)符合環(huán)保和人類健康的要求，機(jī)電一體化產(chǎn)品的綠色化主要是指在其使用時(shí)不污染生態(tài)環(huán)境，產(chǎn)品壽命結(jié)束時(shí)，產(chǎn)品可分解和再生利用。

2機(jī)電一體化技術(shù)在鋼鐵企業(yè)中應(yīng)用

在鋼鐵企業(yè)中，機(jī)電一體化系統(tǒng)是以微處理機(jī)為核心，把微機(jī)、工控機(jī)、數(shù)據(jù)通訊、顯示裝置、儀表等技術(shù)有機(jī)的結(jié)合起來(lái)，采用組裝合并方式，為實(shí)現(xiàn)工程大系統(tǒng)的綜合一體化創(chuàng)造有力條件，增強(qiáng)系統(tǒng)控制精度、質(zhì)量和可靠性。機(jī)電一體化技術(shù)在鋼鐵企業(yè)中主要應(yīng)用于以下幾個(gè)方面：

2.1智能化控制技術(shù)(ic)

由于鋼鐵工業(yè)具有大型化、高速化和連續(xù)化的特點(diǎn)，傳統(tǒng)的控制技術(shù)遇到了難以克服的困難，因此非常有必要采用智能控制技術(shù)。智能控制技術(shù)主要包括專家系統(tǒng)、模糊控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，智能控制技術(shù)廣泛應(yīng)用于鋼鐵企業(yè)的產(chǎn)品設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、控制、設(shè)備與產(chǎn)品質(zhì)量診斷等各個(gè)方面，如高爐控制系統(tǒng)、電爐和連鑄車間、軋鋼系統(tǒng)、煉鋼---連鑄---軋鋼綜合調(diào)度系統(tǒng)、冷連軋等。

2.2分布式控制系統(tǒng)(dcs)

分布式控制系統(tǒng)采用一臺(tái)中央計(jì)算機(jī)指揮若干臺(tái)面向控制的現(xiàn)場(chǎng)測(cè)控計(jì)算機(jī)和智能控制單元。分布式控制系統(tǒng)可以是兩級(jí)的、三級(jí)的或更多級(jí)的。利用計(jì)算機(jī)對(duì)生產(chǎn)過(guò)程進(jìn)行集中監(jiān)視、操作、管理和分散控制。隨著測(cè)控技術(shù)的發(fā)展，分布式控制系統(tǒng)的功能越來(lái)越多。不僅可以實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過(guò)程控制，而且還可以實(shí)現(xiàn)在線最優(yōu)化、生產(chǎn)過(guò)程實(shí)時(shí)調(diào)度、生產(chǎn)計(jì)劃統(tǒng)計(jì)管理功能，成為一種測(cè)、控、管一體化的綜合系統(tǒng)。dcs具有特點(diǎn)控制功能多樣化、操作簡(jiǎn)便、系統(tǒng)可以擴(kuò)展、維護(hù)方便、可靠性高等特點(diǎn)。dcs是監(jiān)視集中控制分散，故障影響面小，而且系統(tǒng)具有連鎖保護(hù)功能，采用了系統(tǒng)故障人工手動(dòng)控制操作措施，使系統(tǒng)可靠性高。分布式控制系統(tǒng)與集中型控制系統(tǒng)相比，其功能更強(qiáng)，具有更高的安全性。是當(dāng)前大型機(jī)電一體化系統(tǒng)的主要潮流。

2.3開放式控制系統(tǒng)(ocs)

開放控制系統(tǒng)(opencontrolsystem)是目前計(jì)算機(jī)技術(shù)發(fā)展所引出的新的結(jié)構(gòu)體系概念?！伴_放”意味著對(duì)一種標(biāo)準(zhǔn)的信息交換規(guī)程的共識(shí)和支持，按此標(biāo)準(zhǔn)設(shè)計(jì)的系統(tǒng)，可以實(shí)現(xiàn)不同廠家產(chǎn)品的兼容和互換，且資源共享。開放控制系統(tǒng)通過(guò)工業(yè)通信網(wǎng)絡(luò)使各種控制設(shè)備、管理計(jì)算機(jī)互聯(lián)，實(shí)現(xiàn)控制與經(jīng)營(yíng)、管理、決策的集成，通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)總線使現(xiàn)場(chǎng)儀表與控制室的控制設(shè)備互聯(lián)，實(shí)現(xiàn)測(cè)量與控制一體化。

2.4(cims)

鋼鐵企業(yè)的cims是將人與生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)、生產(chǎn)管理以及過(guò)程控制連成一體，用以實(shí)現(xiàn)從原料進(jìn)廠，生產(chǎn)加工到產(chǎn)品發(fā)貨的整個(gè)生產(chǎn)過(guò)程全局和過(guò)程一體化控制。目前鋼鐵企業(yè)已基本實(shí)現(xiàn)了過(guò)程自動(dòng)化，但這種“自動(dòng)化孤島”式的單機(jī)自動(dòng)化缺乏信息資源的共享和生產(chǎn)過(guò)程的統(tǒng)一管理，難以適應(yīng)現(xiàn)代鋼鐵生產(chǎn)的要求。未來(lái)鋼鐵企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的焦點(diǎn)是多品種、小批量生產(chǎn)，質(zhì)優(yōu)價(jià)廉，及時(shí)交貨。為了提高生產(chǎn)率、節(jié)能降耗、減少人員及現(xiàn)有庫(kù)存，加速資金周轉(zhuǎn)，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)、經(jīng)營(yíng)、管理整體優(yōu)化，關(guān)鍵就是加強(qiáng)管理，獲取必須的經(jīng)濟(jì)效益，提高了企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力。美國(guó)、日本等一些大型鋼鐵企業(yè)在20世紀(jì)80年代已廣泛實(shí)現(xiàn)cims化。

2.5現(xiàn)場(chǎng)總線技術(shù)(fbt)

現(xiàn)場(chǎng)總線技術(shù)(fiedbustechnology)是連接設(shè)置在現(xiàn)場(chǎng)的儀表與設(shè)置在控制室內(nèi)的控制設(shè)備之間的數(shù)字式、雙向、多站通信鏈路。采用現(xiàn)場(chǎng)總線技術(shù)取代現(xiàn)行的信號(hào)傳輸技術(shù)(如4～20ma，dc直流傳輸)就能使更多的信息在智能化現(xiàn)場(chǎng)儀表裝置與更高一級(jí)的控制系統(tǒng)之間在共同的通信媒體上進(jìn)行雙向傳送。通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)總線連接可省去66%或更多的現(xiàn)場(chǎng)信號(hào)連接導(dǎo)線。現(xiàn)場(chǎng)總線的引入導(dǎo)致dcs的變革和新一代圍繞開放自動(dòng)化系統(tǒng)的現(xiàn)場(chǎng)總線化儀表，如智能變送器、智能執(zhí)行器、現(xiàn)場(chǎng)總線化檢測(cè)儀表、現(xiàn)場(chǎng)總線化plc(programmablelogiccontroller)和現(xiàn)場(chǎng)就地控制站等的發(fā)展。

2.6交流傳動(dòng)技術(shù)

傳動(dòng)技術(shù)在鋼鐵工業(yè)中起作至關(guān)重要的作用。隨著電力電子技術(shù)和微電子技術(shù)的發(fā)展，交流調(diào)速技術(shù)的發(fā)展非常迅速。由于交流傳動(dòng)的優(yōu)越性，電氣傳動(dòng)技術(shù)在不久的將來(lái)由交流傳動(dòng)全面取代直流傳動(dòng)，數(shù)字技術(shù)的發(fā)展，使復(fù)雜的矢量控制技術(shù)實(shí)用化得以實(shí)現(xiàn)，交流調(diào)速系統(tǒng)的調(diào)速性能已達(dá)到和超過(guò)直流調(diào)速水平?，F(xiàn)在無(wú)論大容量電機(jī)或中小容量電機(jī)都可以使用同步電機(jī)或異步電機(jī)實(shí)現(xiàn)可逆平滑調(diào)速。交流傳動(dòng)系統(tǒng)在軋鋼生產(chǎn)中一出現(xiàn)就受到用戶的歡迎，應(yīng)用不斷擴(kuò)大。

參考文獻(xiàn)

1楊自厚．人工智能技術(shù)及其在鋼鐵工業(yè)中的應(yīng)用[j]．冶金自動(dòng)化，1994（5）

2唐立新.鋼鐵工業(yè)cims特點(diǎn)和體系結(jié)構(gòu)的研究[j]．冶金自動(dòng)化，（4）

3王俊普．智能控制[m]．合肥：中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)出版社，1996

4林行辛．鋼鐵工業(yè)自動(dòng)化的進(jìn)展與展望[j]．河北冶金，（1）

5殷際英．光機(jī)電一體化實(shí)用技術(shù)[m]．北京：化學(xué)工業(yè)出版社，20xx

6芮延年．機(jī)電一體化系統(tǒng)設(shè)計(jì)[m]．北京：機(jī)械工業(yè)出版社，20xx．

人工智能及其應(yīng)用論文篇十八

人工智能（artificialintelligence），英文縮寫為ai，也稱機(jī)器智能。“人工智能”一詞最初是在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)嵱谩Ａ硗?，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?/p>

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。

【本文地址：http://mlvmservice.com/zuowen/4045435.html】