計算機技術與人工智能基礎范文

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人工智能模擬仿真算法危機

1引言

人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是用于研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的科學技術。“人工智能”的提起最早大致是在19世紀中葉的Dartmouth學會上被提出來的。它是計算機科學、信息科學、電子技術學、語言科學等多個學科互相影響促進而發展起來的一門綜合類的學科。從計算機科學的角度出發，人工智能是研究如何制造智能或智能化的機器來仿真人類智能活動的，以模擬人們智能的科學系統。目前，人類社會已處于信息時代，也可以說是信息爆炸的時代。

人類的科學演變已從單一的“數值計算”發展到系統的“邏輯計算”。人類正在將信息工程學逐步提入到計算機系統中，從而出現了“信息管理”“和“信息交換”等科學的迫切需求。而加速擴大“信息處理”層面來說，現有的計算機的處理數據能力是匹配不了的，缺少領域專業“智能”。這樣的“計算機科學”已無法適應信息科學的發展需求。全球的信息科學正在逐步形成，Al作為現代信息科學發展的核心。從古至今人們對提及智能相關的問題就很感興趣，只不過在計算機沒有發明之前，沒有任何高科技輔助工具能解開智能的奧秘。

2“數據處理”與“知識處理”

巨大的信息處理能力是計算機技術產生和發展的巨大動力。計算機可以輔助人們全方位的解析科學未知智能領域，信息處理的發展大致分為兩個重要階段：

（1）數值計算階段，大量文件數據處理和管理。這些都有明確算法和科學的管理方法，這個層面中的顯著特征是“數據處理分析”階段。體顯出對眾多學科領域學術發展的積極促進作用，逾越了許多的計算領域界限，使原本許多不可解決的問題迎刃而解。

（2）邏輯與符號處理實質階段，這就必須讓計算機具有超強的處理分析能力。在這一階段的主要研究是對知識數據的處理過程，實現了這些Al就基本呈現在眼前了。

科學技術的發展是不斷探索未知領域的漫長過程，也是孕育而生新算法智能工具的過程。探索未知的科學領域需要智能的輔助工具，這就使人類對未知科學領域探索的腳步越來越快。

3人工智能的應用領域

（1）地質勘探、石油化工等領域是人工智能的主要發展使用領域。1978年美國斯坦福國際研究所會議中曾經討論研發后來制成了礦產勘探開采系統（PROSPECTOR），該系統主要用于勘探礦產、分析種類以及礦產容量等，是工程領域依靠人工智能的一個典型案例。

（2）人工智能和專家系統理論和技術應用在醫學領域。形成醫學專家系統，他具有極大的科學及經濟價值，醫生診斷復雜的醫學問題集中使用都靠它來解決。人工智能促進醫學發展方面起著重要作用，并應用于多個醫學領域，現階段發展趨于完善。

4計算機及人工智能的發展方向

計算機的發展將趨向超高速、超小型、并行處理和智能化。自從1946年世界上第一臺電子計算機誕生以來，計算機技術迅猛發展，現有計算機的性能受到挑戰，開始從基本原理上尋找計算機發展的領域，新型計算機的研發應運而生。未來量子、光子和分子計算機將具有感知、思考、判斷、學習以及一定的語言表達能力，使計算機走進人工智能時代。

現如今科學技術每天都在飛速發展，人工智能的發展空間領域越來越大。但從目前的一些尖端的科學領域的研究可以看出，人工智能未來的發展可能會向更高層次的科學領域深入人工智能的發展作為一種高輔技術實現與人類智能對接是現代社會發展的高效催化劑，人工智能科學整體性的研究探索可以說才剛剛起步，但是它的迷人魅力會促使科學家們前仆后繼的投入到研究探索的工作當中去。相信人工智能領域研究開發會離我們的期望目的越來越近。

5結語

計算機的發展現在已經處于第五代的研發當中，其中最核心技術便是人工智能，可以說，人工智能的研究一旦取得突破，那么第五代計算機就有可能研發成功，同時在世界范圍內的數據信息科學領域產生重大的意義，乃至對人類文明的發展產生重大影響。由人腦科學、認知能力科學、人工智能等共同研究智能的潛在本質，形成模擬智能科學。而對于人工智能學科整體層面而言，要有所突破前進，必需要有多個學科合作協同，在眾多學科研究中實現主動創新。

由于人工智能與計算機技術的飛速進展，對人類社會、人類認知智能等科學的深入研究，形成了研究人腦及思維等學科。電腦與人腦、人工智能與人類智能，特別是智能計算機高度模擬人腦的研究，全面推動了人類社會認知世界的發展，人工智能的深入研究使計算機更加智能聰慧。計算機發展的未來值得注意的是，人類使計算機更加接近自己，人工智能科學領域帶動了計算機的飛速發展，計算機的聰明才智更接近人類，智能的計算機大大滴提高了人類認知世界改造世界的能力，人類發明使用智能的計算機推動全人類社會文明的飛躍發展。

參考文獻：

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[7]黃國興，陶樹平，丁岳偉.計算機導論（第2版）.清華大學出版社.

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網友提問：連日來，世界冠軍李世石與“阿狗”力戰3局，戰況可謂空前激烈、驚心動魄，最終李世石以0：3不敵“阿狗”。此一戰，人類遭遇完敗，我們該如何看待這場人類智能與人工智能的巔峰對決？

劉慈欣：1997年IBM的超級計算機“深藍”戰勝了國際象棋冠軍弗加里?卡斯帕羅夫；2015年10月“阿狗”以5：0戰勝歐洲圍棋冠軍樊麾；這次“圍棋人機大戰”中“阿狗”再度力克世界冠軍李世石。實際上，前兩次的比賽就已經能夠證明計算機在棋類方面超越人類，結果屬于意料之中。雖然圍棋在復雜程度和組成數量上遠超國際象棋，它最多有3361種局面，這個數字大概是10170，比已觀測到的宇宙中的原子數量還多。但不管怎樣，計算機下棋的思維方式沒有發生根本變化，可以說本質上是一樣的。

計算機在很多方面超越人類已經是不爭的事實，這點毋庸置疑。相較于前兩次人類與計算機的對決，這次比賽的進步之處在于計算機的處理速度、數據庫容量、檢索和分類速度都有巨大提高。但總體來看，仍屬于量變，而不是質變。對于人工智能技術而言，想要實現計算機模擬人的意識、思維以及信息判斷，還需要計算機技術從本質上發生變化。舉個例子，人工智能技術中包括模式識別功能，當前計算機能夠識別出人的面孔，但是還不能理解表情，更無法通過人的肢體動作獲取人類內心的想法。

網友提問：據谷歌公司介紹，“阿狗”已經擁有了極強的學習能力。“圍棋人機大戰”中，面對李世石“奇招”，“阿狗”從容應對，似乎看出它除了有超強的計算能力之外，還具備了一定的學習能力。如果它具備了這種能力，那成熟的人工智能技術離我們還遠嗎？ 李世石（中）

劉慈欣：從“阿狗”的表現來看，它主要展示出的能力還是計算機基本邏輯推理能力，至于谷歌所說的學習能力還沒有得到完全驗證。從人工智能的角度來講，計算機最需要向人類學習的能力是基于有限信息基礎上所產生的想象力和判斷力，當計算機的邏輯推理能力和這些能力實現完美結合時，才意味著人工智能進入成熟階段。

當前距離實現成熟的人工智能技術還很遙遠，甚至可以說，未來能不能實現還是個謎。因為有兩個重要的技術屏障無法突破，一是當前馮?諾依曼型計算機還不具備模擬人腦的強大能力；二是腦科學的發展速度仍然緩慢，人類對于自身大腦詳細的深層結構和運作方式知之甚少。如果腦科學無法實現重大突破，那產生真正意義上的人工智能就是天方夜譚。

如《三體》中所說，當半人馬座α星人發現地球存在生命體后，派出智子將人類的基礎科學鎖死，因為只要基礎科學不能實現重大突破，那么應用型科學的發展是有瓶頸的。同樣，人工智能技術的發展也遵循這個道理，在人工智能技術之下還有更為基礎的計算機科學、腦科學等領域，只有這些科學技術取得重大突破后，人工智能技術才能迎刃而解。

另外，有些網友對人工智能心懷恐懼，這是大可不必的。假如有朝一日成熟的人工智能技術真的誕生了，人類還是有很多辦法可以對它進行約束的。 李世石專心參賽

網友提問：作為人工智能程序的“阿狗”還需要進一步提升、完善，谷歌公司的負責人也表示，希望通過“圍棋人機大戰”找出它的弱點。不過經此一戰，人類已經見識到了人工智能技術的強大能量，那么未來當這種技術成熟后，人類生活會發生哪些變化呢？

劉慈欣：這個現在還無法進行預測，不過可以肯定的是，人工智能的出現，意味著人類所做的很多事情都可以完全被計算機、機器人所替代。而且可以斷定，計算機、機器人能憑借它們強大的能力幫助人類做出更多出色的成績。到那時，機器人會走入家庭，像朋友一樣與人類相處，甚至還可能為成為人類家庭中的一員。

將思路拉回現實，“圍棋人機大戰”再次讓科技成為輿論熱點，并引發公眾對基礎科學的高度關注，對于科學推廣與普及有著積極的意義，會讓越來越多的人真實感受到科學技術的魅力，從而產生濃厚的興趣。同時，對于國家一直以來倡導的科技創新理念也有助推意義，相信人工智能技術會因此受到各方面的關注，吸引更多國家、企業與個人投入力量進行研究。

延伸閱讀：

AlphaGo贏了之后 人工智能的必然

20年前，IBM的計算機“深藍”打敗了國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫，當時引起不少討論與關注。而被視為“智力巔峰”的圍棋，卻是計算機所遇到的一個壁壘，一直無法攻破。如今歷史終于被打破，當學習了人類職業棋手和頂尖棋手上萬份的棋譜，并且進行了上千萬場次自我博弈的AlphaGo出現時，不得不說這是一次質的飛躍。《自然》雜志總結了AlphaGo具備的四套重要算法，如走棋網絡、快速走子、估值網絡、蒙特卡羅樹搜索等，已然具備了高水平的智能決策。

有人質疑AlphaGo沒有情感，沒有創造力，那么試想如果在比賽前不告訴人類，他對戰的是AlphaGo，人類多半會肯定對方棋手的創造力。因為此前，機器的創造力一直不被人類認可，它們看上去死板而且麻煩。但是隨著技術的發展，它們變得越來越簡易而又快速，甚至成了必不可缺的“助手”。在大量工作中，按照固定流程處理的步驟正在變得完全自動化，而且這些自動化的流程還會像AlphaGo那樣，在多種算法與自我博弈中尋求最佳優化。雖然不是每一個公司都像世界級棋手那樣高超得屈指可數，但還是有大量公司對人工智能帶來的智能水平優化趨之若鶩。

說到這里，不得不提一下，人類對于人工智能的恐懼也是有道理的。技術不一定帶來大面積的失業，但是卻會帶來大量工作轉移。大量的白領工作正在被人工智能優化，大量的機械生產管理有了全新的智能流程，大量的市場調查與分析具備新的智能水平，這是一種必然。

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【關鍵詞】電氣工程 自動化 智能化技術

一、智能化技術概述

隨著科技的發展與進步，計算機編程技術可模仿人類的大腦，例如分析、收集、回饋、處理以及交換信息，因而，計算機以模仿人類大腦的形式，在一定的程度上促進電氣工程的自動化發展的步伐。在日常生產、分配、流通與交換中，均需電氣工程的自動化控制，并且通過電氣工程自動化的控制，可有效實現自動化電氣工程，提高工作的效率，進而促使生產與工作總體的效率有所提升。人工智能特殊性是由于其具備三種能力：行為能力、感知能力以及思維能力，因而，人工智能發展的潛力無限大。電氣工程自動化作為一門電氣信息類的新興學科，主要應用于信息處理、控制運動、管理及決策、電子電力的技術、工業過程的控制、檢測及自動化的儀表與電子及計算機技術等領域。

二、人工智能的應用現狀

隨著人工智能技術的不斷發展， 很多研究人員展開了針對人工智能在電氣工程自動化控制方面的研究，例如：應該如何將人工智能系統應用于故障的診斷和預測、電氣產品設計優化和保護與控制等領域。在優化設計方面， 設計電氣設備是很繁瑣的工作。它需要對電磁場、電路、電器電機等學科的知識綜合性的運用， 同時還要使用以往設計中的經驗。設計以往的產品時，通常是在根據經驗和實驗的基礎上， 通過手工的方式開展的。這樣的設計過程很難取得最優的設計方案。電氣產品的設計隨著計算機技術的發展， 逐漸由手工設計向計算機輔助設計不斷轉變， 使開發產品的周期大大減少。尤其是在引進了人工智能技術之后，更加促進了CAD技術的發展，大大提高了設計產品的質量和效率。人工智能技術在電氣設計方面的應用主要包括專家系統和遺傳算法。其中的遺傳算法是一種優化的先進算法，在產品的設計優化上有舉足輕重的作用。因此電氣產品的人工智能化設計很多都采用了這種方式進行優化。電氣設備的故障征兆和故障之間有著很多必然和偶然的關系，具有非線性、不確定性的特點， 它的優勢能夠通過人工智能的方式得到最大的發揮。人工智能技術在電氣設備診斷故障方面的應用主要由：專家系統、模糊邏輯和神經網絡等。在電力系統之中， 變壓器因為重要的地位而受到很多研究者的關注。

三、智能化技術控制的優勢分析

對于不同人工智能的控制，需運用不同方式進行探討，由于部分人工智能的控制器，例如神經、模糊、模糊神經以及遺傳算法均屬于類非線形函數的近似器；采用此分類有利于了解總體，以及促進對人工智能控制策略綜合性的開發，以上人工智能的函數近似器具備常規函數的估計器不具有的優點。

第一，在多數情況下，精確了解控制對象動態方程是相對比較復雜的，所以控制器設計實際的控制對象模型，通常會出現許多不確定因素，例如參數變化與非線性時等，往往無法掌握新的信息。但人工智能的控制器設計，可不需參照控制對象模型。按照魯棒性、響應時間與下降的時間不一樣，人工智能的控制器可經過適當調整以提升自身性能，例如，在下降的時間上，模糊邏輯的控制器可比PID控制器還要快四倍；在上升的時間上，模糊邏輯的控制器可比PID控制器還要快兩倍。同古典的控制器比較，人工智能的控制器更具備易調節的特點。盡管缺少專家現場的指引，人工智能的控制器也可以采取響應數據進行設計。

第二，還可由相應的信息以及語言等形式開展設計工作，人工智能的控制器一致性極強，輸入陌生數據便可以出現很高的估測，還可忽視驅動器對控制器的影響。針對部分控制對象而言，盡管目前未采取人工智能的控制器，也能有良好效果，不過對其他控制的對象而言，不一定能產生良好的效果，因而，設計時需遵守具體問題應具體分析原則。在模糊化與反模糊化的過程中，若運用隸屬函數、規則庫以及適合模糊神經的控制器，便可精確進行實時的確定。

四、智能化技術的運用

（一）電氣產品的優化設計。

電氣產品優化設計的工作是相對比較復雜的，其主要綜合了兩方面內容：理論學科的知識與經驗知識。電氣產品傳統的設計方式主要是設計經驗綜合大量實驗手段的驗證，缺少相關技術的支持，效率比較低，工作量比較大，難以設計出科學合理的方案。由計算機技術迅速發展，以及人工智能的技術應用，電氣產品設計逐漸從手工轉入計算機輔助的設計，從一定程度上而言，減少產品從構思至設計至生產時間，并使得設計逐漸邁向智能化、優質化以及高效化的時代。在人工智能的技術運用在優化設計中，主要有兩種主要方法：遺傳算法與專家系統。遺傳算法特征是直接操作結構對象，具備內在隱并行性與全局尋優的能力；可指導優化與自動獲取搜索空間，以及自行調整搜索的方向，不需標準的要求。這些遺傳算法的特征特別適合產品的優化設計，進而其廣泛運用在電氣產品人工智能的優化設計之中。專家系統運用于計算機技術與人工智能的技術，主要是依據某領域的一個或是多個專家提供經驗與知識，進行合理的判斷與推理，模仿人類專家決策的過程，以此處理需人類專家處理復雜的問題，并且其更是產品的優化設計重要的方式，但目前尚處于研究的階段，實際的應用比較少，未來的發展前景較大。

（二）人工智能控制技術。

人工智能的控制技術將是未來生產的發展趨勢，并且目前在電氣工程的自動化方面也已廣泛運用。控制的方式主要有模糊的控制、專家系統的控制以及神經網絡的控制，主要運用的方面是：記錄故障且實行在線分析；采集及處理全部模擬量與開關量實時的數據；實時智能的監視各個主要的設施與系統運行的狀態；通過鼠標或是鍵盤達到控制系統的目的。

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論文摘要：隨著計算機技術的發展和應用，制造也得發展已經離不開計算機了，計算機輔助工藝設計和人工智能應運而生，當很多非專業性人士對此概念十分模糊，本文初步解釋兩個概念和其應用范圍。

計算機輔助工藝設計(CAPP：Computer Aided ProeessPlanning)，自1965年由挪威人Nikbel提出以來，其系統特性經歷了檢索式、派生式、混合式、創成式、智能化等過程，智能化CAPP是當前CAPP系統的研究熱點。CAPP是現代制造業信息化的一部分，是計算機集成制造系統(CIMS：Computer IntegratedManufacturing Systems)中的橋梁和紐帶。“人工智能”(Artificial Intelligence)簡稱AI。它是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智能研究如何用計算機去模擬、延伸和擴展人的智能;如何把計算機用得更聰明;如何設計和建造具有高智能水平的計算機應用系統;如何設計和制造更聰明的計算機以及智能水平更高的智能計算機等。人工智能是相對于人類智能而言的，它是采用人工的方法和技術來模擬、延伸和擴展人類智能行為的一門綜合學科。

將人工智能技術(AI技術)應用到CAPP系統開發中，使CAPP系統在知識獲取、知識推理等方面模擬人的思維方式，解決復雜的工藝規程設計問題，使其具有人類“智能”的特性即為智能化CAPP，是AI在CAPP中的一種應用。

CAPP系統分為專用型和工具型系統。前者可以根據用戶的特定需求定制開發，針對性強，具有較好的實用性，但對系統進行功能擴展困難;后者可以由用戶根據自身特定的要求進行二次開發，可以實現更多的柔性和開放性，這種系統與CAD(計算機輔助設計)、CAM(計算機輔助制造)、PDM(產品數據管理)等系統的信息共享存在缺陷。

CAPP設計理論目前研究的很少，機械產品設計理論研究的較多，有學者認為設計理論與方法由設計理論基礎層、設計工具和支持技術平臺層等三大部分組成。有的學者提出四理論框架，即設計過程理論、性能需求理論、知識流理論和多方利益協調理論。CAPP設計理論與機械產品設計理論既有共同性又有特殊性，特別在智能化設計方法方面有較大的差別，因此認為面向智能化的CAPP設計理論與方法體系結構由有三層組成，即基礎科學層、信息技術層和智能化設計方法層。

在機械產品工藝設計中，存在大量的不確定因素，許多問題需要靠經驗來解決，早期建立在單純依賴于成組技術基礎上的CAPP系統，不能很好地解決這些離散知識的獲取問題，只能設計出檢索式或派生式系統。近年來，人工智能技術在CAPP系統

開發中的應用，使CAPP技術得到了較大的發展，人工神經網絡技術就是AI在CAPP系統中一大應用。人工神經網絡(ANN： ArtificialNeuralNetwork)是按照生物神經系統原理處理真實世界的客觀事物，它由大量的簡單的非線性處理單元高度并聯而成，具有信息的分布式存儲、并行處理、自組織和自學習及聯想記憶等特性;多層前饋網絡誤差反向傳播(ErrorBack Propagation，簡稱BP)算法。反向傳播算法(BP)是一種監督訓練多層神經網絡的算法，每一個訓練范例在網絡中經過兩遍傳遞計算：第一遍向前推算，從輸入層開始，傳遞各層并經過處理后，產生一個輸出，并得到一個該實際輸出和所需輸出之差的差錯矢量;第二遍向后推算，從輸出層至輸入層，利用差錯矢量對權值進行逐層修改。

AI在CAPP中的另一應用——粗糙集技術。粗糙集(RS：Rough Set)理論是一種擅長處理含糊和不確定問題的數學工具，在理論中“知識”被認為是一種對對象的分類能力，通常采用二維決策表來描述論域的信息，其中列表示屬性，行表示對象，每行表示該對象的一條信息。屬性分為條件屬性和決策屬性，論域中的對象根據條件屬性的不同，被劃分到具有不同決策屬性的決策類中。在CAPP系統中，可以用RS理論構建專家系統，對知識進行獲取及優化，其基本思路是：將各種零件的加工特征和已知加工方法表達成條件屬性和決策屬性的形式，一行表示一種零件，多種零件構成一個二維表，對屬性進行量化，組織決策表，再采用一定的約簡算法對屬性集和屬性值進行約簡，去掉冗余的條件屬性和決策規則，得到最小化決策規則集，當輸入待加工的零件加工特征時，就可得到優化的加工工藝。

遺傳算法，AI在CAPP系統的又一應用。遺傳算法(Genetic Algorithm)是模擬達爾文遺傳選擇和自然淘汰的生物進化過程的計算模型，是一種通過模擬自然進化過程搜索最優解的方法。遺傳算法是從代表問題可能潛在解集的一個種群開始的，而一個種群則由經過基因編碼的一定數目的個體組成，每個個體實際上是帶有染色體特征的實體。因此，在一開始需要實現從表現型到基因型的映射即編碼工作，如二進制編碼。初代種群產生之后，按照適者生存和優勝劣汰的原理，逐代演化產生出越來越好的近似解，在每一代，根據問題域中個體的適應度大小挑選個體，并借助于自然遺傳學的遺傳算子進行組合交叉和變異，產生代表新的解集的種群。這個過程將導致種群像自然進化一樣的后生代種群比前代更加適應于環境，末代種群中的最優個體經過解碼，可以作為問題近似最優解。

智能化CAPP系統開發中還有模糊推理、混沌理論等智能化方法，實際應用中，往往將多種智能技術相互結合，綜合運用，發揮各自的特長，如人工神經網絡具有知覺形象思維的特性，而模糊推理等具有邏輯思維的特性，將這些方法相互滲透和結合，可起到互補的作用，提高智能化水平。

智能化是今后CAPP系統發展的主要趨勢，但從目前的人工智能技術水平來看，不可能使CAPP系統在智能化水平上有實質性的突破，因為目前的人工智能技術主要是模擬人的邏輯思維和邏輯推理方面的能力，不能有效地模擬人的形象思維、抽象思維和創造性思維能力，而CAPP系統不僅要有推理的功能，還要有“聯想”的功能， CAPP系統開發是要解決大量的人類思維活動方面的智能問題。因此要提高CAPP系統的智能化水平，必須在人工智能技術方面有新的發展，要解決人工智能技術方面的問題，必須在一些基礎

理論和基礎科學方面有新的突破，如在生命科學、數學等方面要有新的突破。由此可見，在可以預見的將來，智能化CAPP系統的發展仍將是在充分發揮人的智能優勢的基礎上，綜合應用各種人工智能技術，實現CAPP系統的智能化。

通過以上論述，相信大家對計算機輔助工藝設計與人工智能以及AI在CAPP中的應用有了一定的了解。人工智能技術的不斷發展，智能化CAPP系統必將在知識獲取、表達和處理的靈活性和有效性上得到進一步的發展，提高CAPP系統的智能化水平，從而提高現代制造技術水平，是我國由制造大國成為制造強國。

參考文獻：

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關鍵詞：人工智能的優勢；發展現狀；具體應用

當前人工智能的應用對于普通人的生活來說，最常見的有智能語音助手或者是智能控制家電開關等等。而在計算機網絡中運用人工智這種技術，可以有效借助人工智能技術較為高效的計算能力和超強的學習模仿能力，使得計算機的系統進行更進一步自我完善，增強整體對于數據以及相關信息處理的效率，可以使計算機更加穩定高效的幫助人們進行工作。

1簡述人工智能及其優勢

在日常的生活中，經常會聽到人工智能這幾個字，但是許多的人對其并不了解。人工智能的技術就是在運用智能化的機器系統，以及相對自動化的機械設備來對人的思維模式進行的一種模擬化的技術手段。在計算機網絡中應用人工智能的這種技術，其實就是將網絡的技術與現代的計算機技術進行一個合理的結合，使一部分的人力勞動可以由相關的技術來代替實現更加高效的數據處理，此技術與計算機的網絡技術聯系非常緊密。對于計算機的網絡技術來說，其主要應用場景就是對于一系列數據進行處理，而人工智能的應用可以幫助計算機提升及信息的處理能力，在網絡信息處理的過程中，由于互聯網是一個大的整體，信息的處理會有許多的不確定性，這就使得在信息的處理方面會有非常大的難度，對于所掌握數據的精確程度也很難有一個準確控制。而人工智能的相關技術有著較強的控制信息的能力，并且對于已經有的數據可以進行跟蹤，這樣在信息的處理過程中，就可以極大程度的提升所掌握的數據精確性以及真實性，最大程度地避免了數據模糊不清而造成的處理不到位的情況，極大提升了計算機對于信息的處理能力。

2人工智能的發展現狀

人工智能技術的發展，對于計算機網絡對數據的處理是否真實是否可靠起到了重要的影響作用。由于人工智能的獨特優勢，對于數據的后期編輯、處理以及管理都起到非常大的幫助作用，人工智能的技術研發在我國的計算機和科技領域都是一項重大的突破，在計算機網絡多年的發展歷史中，可以清晰地觀察到人工智能對于計算機網絡的發展起到的重要推動作用。此技術的提出不僅僅在文字和圖片、視頻的處理方面有著極大的促進作用，并且使計算機網絡更加接近人腦的思維方式，對于勞動力的解放有重大的貢獻。此外，人工智能對于數據高效的處理能力，使得人類在使用計算機的時候，工作的效率得到了極大的提升，促進了整體計劃可以更加高效地完成，對于整個計算機網絡的整體發展都起到著不容小覷的推動作用。

3人工智能技術在計算機網絡中俄具體應用

（1）維護網絡的安全

現如今互聯網高速的發展，拉近了人與人之間的距離。幾乎各家各戶都已經用上了互聯網，而不斷在網絡上出現的信息泄露以及個人隱私的數據被盜取現象，使得維護網絡的安全變得迫在眉睫。人工智能技術對于數據的高強度整合能力，以及精確的分析能力可以有效地提升整個網絡系統的安全度，保護個人的信息不被竊取。一方面，用戶在使用互聯網的過程中，可能會由于點擊到一些釣魚網站，而使得整體的電腦有木馬病毒的入侵，使得計算機的安全受到了危害，及時地進行網絡防護墻的設置，可以在計算機遭受到不明病毒攻擊時，就及時進行攔截，智能地向用戶提醒此網站含有不安全的信息。采取人工智能的技術可以對于網絡中的各種信息進行及時的整理和分析，通過智能化的處理網絡中具有高危險性的IP地址，并對其進行一定的記錄，這樣一旦用戶不小心點擊了高危險性的網址就可以及時地進行阻止，并采取防止病毒繼續擴散的措施。即使感染了病毒，由于人工智能的技術擁有良好的查找病毒數據來源的功能，因此可以及時地找到源頭，防止整個的電腦系統由于攻擊而癱瘓。另一方面，人工智能的使用，不僅僅可以防止病毒的入侵，還可以有效的防治垃圾郵件。在日常使用互聯網的過程中，用戶通過互聯網來傳送郵件的過程中，經常會收到許多的垃圾郵件，這對用戶造成了很大的困擾，人工智能相關技術的使用，可以在郵件的使用過程中及時對郵件進行分類，一旦郵件的內容涉及危險以及不健康的內容，就可以智能地向用戶提醒，加強用戶對于郵件信息的篩選以及處理，保護用戶網絡使用時的純凈感。

（2）提升網絡管理的效率

互聯網的不斷擴大，使越來越多的人在日常生活中開始接觸到互聯網，由最開始的尖端高知識分子人才，才能學會使用的網絡技術，到現在甚至是小學生都會用互聯網來進行日常的一些交流活動，用戶群體變得不斷地擴大，這使得網絡的管理變得越來越復雜、越來越困難。因此，及時的提升在計算機網絡中的系統管理能力，對于用戶使用互聯網的感受來說有著極其重要的作用。人工智能技術由于其大數據分析的優勢，可以有效地處理各種各樣的信息數據，并且對這些數據進行一個分類管理，因此將人工智能的技術與計算機網絡的管理進行有效的結合，可以促進對于網絡的系統管理變得更加智能，提升管理的科學性與高效性，極大提升了互聯網中對于各種信息的管理及處理效率，使得用戶在使用的過程中更加的便捷舒適。

（3）對于硬件可以起到防護的作用

一臺計算機要想正常的運轉，除了各種軟件不能遭受到病毒的侵害之外，對于硬件系統進行良好的防護也是非常重要的。比如在計算機的組成中對其電路板以及電阻等一系列的微小的電子性元器件一旦出現問題，就可能會導致整個計算機無法正常的運轉，而人工智能的技術的應用中，其中人工神經網絡技術的應用場景也是非常廣泛，其技術的使用可以有效分析不同的硬件，取保在運行過程中狀態都正常，并且對于控制中樞可以智能性的發出相應的指令來控制硬件正常的運轉。因此對于網絡中的一些核心及關鍵的設備，應當設置人工智能傳感器，一旦設備在運轉的過程中出現了問題，就可以及時地報警，對于產生的故障進行一定的防護措施，避免危害不斷地擴張而造成更大的經濟損失。

（4）提升企業的競爭能力

人工智能的應用可以對于整個計算機的網絡系統實現不斷優化的目標，由于基于人工的智能系統可以及時地獲取計算機在運轉過程中的關鍵性信息，并將其進行整合，在進行信息的整合與分析的基礎之上，對于系統進行控制和不斷地完善，保證整體的計算機可以正常和穩定的運行。此外，對一個企業來說，要想適應不斷發展的信息網絡技術，以及不斷調整的行業要求，就必須將傳統的企業及時與人工智能技術進行結合和轉型。對于企業來說，應用人工智能的技術可以有效地提升整個企業的工作效率，降低由于一些人為因素而導致的誤差，而人工智能的引入可以綜合性的分析企業目前對于科技知識的掌握情況并進行系統的分類，這樣管理人員就可以根據不同的劃分情況以及員工的基礎，制定合理的學習計劃來促進整個企業的人員都可以成為精通人工智能技術以及網絡信息技術的綜合型人才，使得企業在行業中擁有更強的競爭力。

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阿爾文?托夫勒在《第三次浪潮》中講到，人類從農業文明到工業文明是物質高速發展的時代，未來是一個信息文明時代。

隨著計算機的誕生，人類從互聯網時代邁進了現在的移動互聯網時代；隨著計算機技術和互聯網的發展，人工智能從理論研究慢慢走入了現實應用，人類又將迅速迎來新的時代。我們正處于時代變革的風口浪尖。

在移動互聯網時代，數字世界產生的信息越來越多，其數量之大遠遠超過了現實世界的信息總和，其增長速度之快也大大超過了現實世界的信息增速。所以說，這也是一個信息過載的時代。

面對這些海量信息，人類怎樣有效存儲、使用、獲取？怎樣在用的時候就有自動提供的信息？這就是人工智能的意義。

我們需要人工智能提供一個全新的信息解決方案，未來的智慧型手機正是人工智能的一個實現方式。

人工智能+智能手機=智慧手機

我們希望，人工智能能夠幫助我們主動獲取信息、推送所需信息，同時過濾信息，提供及時服務。我們希望，人工智能的信息交互方式能夠更自然，像與人交談一樣更方便、更快捷。

人工智能怎樣實現？智慧型手機是人工智能的一個實現方式。

我在華為負責消費者終端，我的理解是，人工智能加上現在的智能手機，就是未來的智慧型手機。我們把它叫Superphone或Smartphone，把AI+Smartphone融入到智能手機中來。

智慧手機是人的化身

今天，人類獲取信息是人直接和現實世界和數字世界連接。人工智能時代，我們希望智慧手機成為人的分身或化身，人能通過手機與現實世界和數字世界連接。

智慧手機每天伴隨著你，你使用得越久，它越知道你的喜好和需求，最終不僅成為你的仆人、助理，更是你的分身或化身。智慧手機可以直接與現實世界打交道，它主動和你一起進行鏡像的同時工作和雙向交互。

我們希望智慧手機能夠代替人的功能。人有了眼睛、嘴巴、耳朵，能夠看、說、聽，大腦可以直接判斷，身體可以行動。除了胳膊、腿的功能需要機器人實施，未來的智慧手機借助傳感器、語音識別、機器視覺與自然視覺的交互等技術設備，人其他器官的功能都可以在智慧終端上實現。屆時，智慧手機將成為一個人工智能機器人，它只是沒有物理上的胳膊和腿，而語音、視覺、智慧、判斷等其他功能一應俱全。

具備決策、連接和云端功能

智慧手機要具備人本地決策的能力。本地決策是機器在本地學習，是機器使用資料，即使當網絡連接斷掉了，在大數據、云計算和人工智能的運算下，在云端的支撐下，機器能夠繼續通過本地學習做出決策。

我們希望未來的機器人、智慧手機具有連接的功能，能夠代替人連接周邊、產生操作。比如，與車的連接、辦公室的連接、人的連接、家庭的連接，以及和人本身的連接。華為正在研究這種連接的語言，未來我們打算把更智能的東西放進來。我們希望機器和周邊的通信和交互的語言能夠標準化，形成更多能夠互通的語言。

我們希望未來的機器人、智慧手機同時具有云端的功能。人沒有大腦實時對外聯網的能力，但智慧手機具備。人很難記住所有資料，但智慧手機可以通過深度學習、計算、大數據處理在云端獲取所有的資料和經驗。與云端連接后，智慧手機的功能會更強大，甚至在某些方面超過人類。

華為將投向人工智能

這是一個融合的時代。華為是基礎通信設施供應商，我們也提供計算服務、存儲服務、機器學習和芯片解決方案。機器學習、深度計算、大數據和云服務等云端方面的研究，華為一直在做。

人工智能時代對于計算機的架構提出了新的要求，未來的計算機架構會發生很大改變。因為大腦的架構和計算機的架構是不一樣的。大腦的結構中，人的計算、神經元的計算和存儲是在一起交互的，而計算機不是。現在的計算機架構在深度學習和軟件運算時，效率很低，計算機架構的改變可以把效率提升幾千倍、幾萬倍。華為正在做這方面的研究。

去年，華為的研究投入全球排名第九位，今年會繼續增加，可能會上升到前幾位，在可預見的兩三年內，華為的研發投入有望成為世界第一。

篇7

【關鍵詞】配電網 自動化技術 電力系統

現在有越來越多的新型技術被應用到電力系統中，其中配電網自動化技術的應用，可以全面滿足電力行業發展需求，更好的提高電網運行的可靠性與穩定性。想要更好的提高配電網自動化技術在電力系統中的應用效果，需要明確其應用的方向，然后確定相應的應用方式，并將其與其他現代技術，如人工智能、計算機信息技術等，做好對電氣設備以及整體系統的管理。

1 自動化技術在電力系統中應用方向

配電網自動化技術是一種新型的現代化技術，主要以標準信息模型為依據，然后利用各種配網實際與高級應用軟件，如現代電子技術、計算機網絡技術、通信技術等，將配電網實時信息、離線信息、電網結構參數、用戶信息以及地理信息等進行集成處理，構成一個完整的自動化管理系統，對整個配電網系統的運行狀態進行檢、控制以及管理。將其應用到電力系統中，主要可以仿真系統與人工智能兩個方面研究發展。一方面，為獲取更多有效數據，通過自動化技術的研究，建立自動化實時仿真系統，以此來提高試驗穩定性，將其應用到各類新裝置科研測試中，與多種控制裝置形成封閉環境[1]。仿真系統的研究與應用，可以提高電力動態監測效果，并且可以通過仿真建模來提高實驗室仿真程度，提高實驗數據真實性。另一方面，自動化技術與人工智能技術的綜合應用，可以在現有程度上進一步提高元件故障監測與處理，保證電力系統的穩定運行。智能自動化技術的研究，可以對軟件進行設計與開發，提高電力系統智能水平。

2 配電網自動化技術應用所存問題

雖然現在各種新型技術已經與自動化技術進行了有效結合，但是在具體應用過程中仍存在一定的不足，主要是因為受國情決定，城市規劃與電力系統采取分塊管理，存在適應度低的配電結構，不能在整體上滿足電力系統應用需求。對于存在的問題主要體現在幾個方面：（1）配電網絡電源點不能滿足城市發展需求，在城鎮化發展速度加快的背景下，負荷增長過快，現存電力設備配套建設不合理，存在線路長、半徑小等問題[2]。（2）系統規劃不合理，尤其是建設日期比較早的導線過細，各類電氣設備能耗高，具有比較大的線損率。早期配電網建設時投資比較少，所選設備與導線性能比較差，系統運行可靠性低。（3）配電網建設系統性要求高，自身結構復雜，存在大量環網聯絡點。并且為滿足城市建設發展，還需要對既有系統進行改造，整個處理技術要求比較高，對自動化技術的應用要求也更為嚴格。

3 配電網自動化技術在電力系統中應用分析

3.1 變電站自動化技術應用

自動化技術與計算機網絡技術的綜合研究，推動了其在電力系統中應用發展，可以更進一步提高電力生產效率。在實際應用上，應以計算機信息技術作為依據，對變電站整個系統運行方式進行詳細分析，并以電纜或者光纖取代電力信號光纜，形成穩定性、安全性更高的運行系統。想要在變電站實現自動化生產與管理，需要提高對變電站運行監視與控制效果，及時掌握實時運行數據、綜合數據以及各設備參數等，及時發現系統運行中所存問題，并采取措施進行管理。另外，在此基礎上還應做好對輸電線路的電氣自動化研究，實現計算機運行管理以及信息記錄自動化，使得變電站成為電網調度自動化的重要部分，提高變電站自身操作效果。

3.2 智能電網自動化技術應用

信息管理系統作為計算機常用技術之一，現在已經與電力系統自動化技術進行有效的融合，可以完成對整個電網運行的智能化控制，真正實現智能電網自動化。自動化技術在此方面的應用，集合了輸變電、配電、發電以及用戶等整個流程，而作為變電站自動化系統以及穩定控制系統已經被廣泛的應用到計算機技術系統中[3]。智能電網建設需要依托于通信技術，并且要于計算機技術進行綜合分析，保證整個網絡運行控制的實時性與可靠性滿足實際發展需求。

3.3 電網調度自動化技術應用

電網調度自動化技術是配電網自動化技術研究應用的主要方向，具體可以劃分為五個等級，即國家電網、大區電網、省級電網、地區電網以及縣級調度等，并且對于不同等級電網調度與計算機應用并不分開。此方面自動化的實現主要是利用計算機網絡中心， 構建完善電網調度控制中心，將電網系統內各分項均容納其中，在整體上實現電網調度管理。計算機系統在電網調度中的應用，不但可以就整個系統的運行狀態進行實時監控以及數據的采集，更重要的是可以完成數據信息的綜合分析，對電力系統電力負荷進行預測，以及根據實際運行狀態來采取相應的措施進行管理，爭取不斷提高電力系統運行的穩定性與安全性。

3.4 PLC自動化技術應用

PLC技術是繼電接觸控制技術以及計算機技術相結合的產物，可以完成對內部存儲的有效控制，并將可編程序應用到存儲器中，能夠更好的實現對可編程序邏輯的控制。將此項技術應用到電力系統中，可以就傳統系統運行中存在的靈活性差、控制效果低等問題進行優化，并且可以降低系統運行中產生的能耗。另外，PLC自動化技術自身所具有的功能性比較強大，在對各項數據進行分析處理的基礎上，還可以實現對各類數據的傳送與轉換，對提高電網運行管理效果具有重要意義。

4 結語

社會生產速度的加快，使得電網運行負荷不斷增加，為了在現有基礎上更進一步提高系統運行效率，實現電力系統的自動化管理，還需要就自動化技術做更為深入的研究。將其與各項新型現代化技術進行融合，采取有效的措施將其應用到配電網中，對電網運行狀態進行實時監控以及數據采集，并做好各類數據的分析處理，根據系統運行狀態來選擇相應的管理措施，爭取不斷提高電網運行有效性與穩定性。

參考文獻：

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關鍵詞：決策支持系統 人工智能 專家系統

一、智能決策技術概述

1.決策支持系統的形成

隨著計算機技術和應用的發展，如科學計算、數據處理、管理信息系統的發展以及運籌學和管理科學的應用，為決策支持系統的形成打下了基礎。決策支持系統(Decision Support System—DDS)是80年代迅速發展起的新型計算機學科。70年代初由美國M.S.Scott Morton在《管理決策系統》一文中首先提出決策支持系統的概念。

DSS實質上是在管理信息系統和運籌學的基礎上發展起來的。管理信息系統重點在對大量數據的處理。運籌學在運用模型輔助決策體現在單模型輔助決策上。隨著新技術的發展，所需要不得不解決的問題會愈來愈復雜，所涉及的模型會愈來愈多，模型類型也由數學模型擴充數據處理模型。模型數量也愈來愈多。這樣，對多模型輔助決策問題，在決策支持系統出現之前是靠人來實現模型間的聯合和協調。決策支持系統的出現就是要解決由計算機自動組織和協調多模型運行，對大量數據庫中數據的存取和處理，達到更高層次的輔助決策能力。決策支持系統的新特點就是增加了模型庫和模型庫管理系統，它把眾多的模型(數學模型和數據處理模型以及更廣泛的模型)有效地組織和存儲起來，并且建立了模型庫和數據庫的有機結合。這種有機結合適應人機交互功能，自然促使新型系統的出現，即DDS的出現。它不同于MIS數據處理，也不同于模型的數值計算，而是它們的有機集成。它既有數據處理功能又具有數值計算功能。

決策支持系統概念及結構。決策支持系統是綜合利用大量數據，有機組合眾多模型(數學模型與數據處理模型等)，通過人機交互，輔助各級決策者實現科學決策的系統。

DSS使人機交互系統、模型庫系統、數據庫系統三者有機結合起來。它大大擴充了數據庫功能和模型庫功能，即DSS的發展使管理信息系統上升到決策支持系統的新臺階上。DSS使那些原來不能用計算機解決的問題逐步變成能用計算機解決。

2.人工智能概念和研究范圍

(1)人工智能定義。由計算機來表示和執行人類的智能活動(如判斷、識別、理解、學習、規劃和問題求解等)就是人工智能。人工智能的研究在逐步擴大機器智能，使計算機逐步向人的智能靠近。

(2)人工智能的研究范圍。人工智能研究的基本范圍有：問題求解、邏輯推理和定理證明、自然語言處理、自動程序設計、學習、專家系統、機器人學、機器視覺、智能檢索系統、組合高度問題、系統與表達語言等；其主要研究領域有：自然語言處理、機器人學、知識工程。

自然語言處理：語音的識別與合成，自然語言的理解和生成，機器翻譯等。

機器人學：從操縱型、自動型轉向智能型。在重、難、險、害等工作領域中推廣使用機器人。

知識工程：研究和開發專家系統。目前人工智能的研究中，最接近實用的成果是專家系統。專家系統在符號推理、醫療診斷、礦床勘探、化學分析、工程設計、軍事決策、案情分析等方面都取得明顯的效果。

3.決策支持新技術

(1)數據倉庫的興起和概念。數據倉庫(Data Warehouse—DW)的概念是Prism Solutions公司副總裁W.H.Inmon在1992年出版的書《建立數據倉庫》(Building the Data Warehouse)中提出的。數據倉庫的提出是以關系數據庫，并行處理和分布式技術的飛速發展為基礎，它是解決信息技術在發展中一方面擁有大量數據，另一方面有用信息卻很貧乏(Data rich—Information poor)這種不正常現象的綜合解決方案。

W.H.Inmon在《建立數據倉庫》一書中，對數據倉庫定義為：數據倉庫是面向主題的、集成的、穩定的、不同時間的數據集合，用于支持經營管理中決策制定過程。

傳統數據庫用于事務處理，也叫操作型處理，是指對數據庫聯機進行日常操作，即對一或一組記錄的查詢和修改，主要為企業特定的應用服務的。用戶關心的是響應時間，數據的安全性和完整性。數據倉庫用于決策支持，也稱分析型處理，用于決策分析，它是建成立決策支持系統的基礎。

(2)數據倉庫的特點。數據倉庫是面向主題的：主題是數據歸類的標準，每一個主題基本對應一個宏觀的分析領域。

數據倉庫是集成的：數據進入數據倉庫之前，必須經過加工與集成。對不同的數據來源進行統一數據結構和編碼。統一原始數據中的所有矛盾之處，如字段的同名異義，異名同義，單位不統一，字長不一致等。總之將原始數據結構作一個從面向應用到面向主題的大轉變。

數據倉庫是穩定的：數據倉庫中包括了大量的歷史數據。數據經集成進入數據倉庫后是極少或根本不更新的。

數據倉庫是隨時間變化的：數據倉庫內的數據時限在5-10年，故數據的鍵碼包含時間項，標明數據的歷史時期，這適合DSS進行時間趨勢分析。

數據倉庫中數據很大：通常的數據倉庫的數據量為10GB級，大型的是一個TB級數據量。數據中索引和綜合數據占2/3，原始數據占1/3。

數據倉庫軟、硬件要求：需要一個巨大的硬件平臺和一個并行的數據庫系統。

(3)數據開采的概念及方法。1995年在加拿大召開了第一屆知識發現(Knowledge Discovery in Database—KDD)和數據開采(Data Mining—DM)國際學術會議以后，“數據開采”開始流行，它是“知識發現”概念的深化，知識發現與數據開采是人工智能、機器學習與數據庫技術相結合的產物。KDD一詞是在1989年8月于美國底特律市召開的第一屆KDD國際學術會議上正式形成的。

知識發現被認為是從數據中發現有用知識的整個過程。數據開采被認為是KDD過程中的一個特定步驟，它用專門算法從數據中抽取模式。

數據開采的主要方法和技術有：信息論方法、集合論方法、仿生物技術、公式發現、統計分析方法及其它方法。

二、智能決策技術原理

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[關鍵詞]人工智能；電氣自動化控制；應用要點

中圖分類號：U526 文獻標識碼：A 文章編號：1009-914X（2017）14-0066-01

引言

際中自動化技術具有很強的操作性，工作人員利用計算機控制機器完成作業。電氣工程自動化中主要研究信息采集與處理，確保技術的實用效果，因此電氣自動化系統在各行業都有著廣泛應用，而電氣工程自動化必定依賴計算機，研究電氣自動化控制中人工智能技術具有現實意義。

1、人工智能概述

人工智能本質上是計算機科學的重要獨立分支，其依托于計算機技術發展而來，目前來說人工智能在全球都屬于尖端技術。人工智能實際就是讓機器像人一樣快速識別相應事物，借助計算機快速處理速度，保證結果的真實有效。人工智能作為先進技術，包含眾多內容，比如分析與識別模擬景物、理解并生成自然語言等，這些都屬于人工智能的研究范圍。人工智能通過人工方式打造出可以和人類一樣思維并采取相似反應的機器。但人工智能并不能取代人類，僅是人工智能處理方式的達成與人類一樣的處理效果。

2、人工智能優點

2.1 大幅度提高工作效率

在電氣化設備中加入人工智是一項最英明的決策，它能夠有效減少各行業工作時間，提高工作效率。還能夠及時、有效的處理好電腦輸入設備輸送來的數據，并對數據進行整理、分析和記錄，合成新的有用的信息供大家參考和使用。由此可以看出，人工智能的廣泛應用能夠加快信息處理的速度，能夠高效、準確的對信息進行優化和轉換，將復雜信息簡單化，幫助更多有需要的人和行業使用。

2.2 發揮電氣自動化作用

在電氣工程自動化發展歷程中人工智能起著科學的導向作用。他充分發揮著系統的管理作用，促進企業轉型，為企業節能減排做出巨大貢獻，對于預算過程中產生的誤差能進行有效排查和糾錯，幫助企業避免很多因預算不周而產生的損失。同時，人工智能還能幫助企業及時發現和處理突發問題。作為一個幫助企業運轉正常化的重要輔助工具，電氣工程自動化在企業運轉中，具有十分重要的意義和作用。比如，人工智能在制定企業生產計劃、檢測市場現狀和營銷狀況過程中作用顯著。因此，要有效提高企業管理水平，就需要將人工智能與企業發展緊密聯系在一起。

2.3 較高性價比與操作性

電氣自動化中人工智能技術廣泛應用，實現電氣自動化科學管理，實現長遠發展。人工智能技術運行時具有通信與信息收集能力，優化電氣系統運行，有效控制成本，因此性價比較高。此外人工智能技術具有自動邏輯Fenix功能，可以提高技術運行效率與準確度，節省成本開支。此外，數字化平臺開放性帶來操作代碼程序，提高設置使用效率。

3、電氣自動化控制中人工智能技術的應用

3.1 電氣設備設計

電氣設備設計應用很多學科知識，比如電機、電路等內容。現階段隨著相關行業發展壯大，人們對電氣設備設計提出更高要求與標準，設計過程中必須依據人們實際生活改善與提升電氣設備設計水平。傳統電氣設備設計工作中主要憑借設計師自身經驗，很多時候沒有考慮市場需求，出現嚴重資源浪費。而人工智能技術可以有效改善這點問題，設計師設計師需要計算很多復雜公式，極易出現錯誤，而人工智能技術可以有效解決此問題，通過自主演練確保結果的真實有效，降低設計人員工作強度。

3.2 電氣控制質量

電氣自動化控制作為主要環節，提升此環節效率，有助于提升電氣運行系統的自動化水平，同時還能有效降低各項資源消耗度，大幅度提高人工系統運行的順暢性。一般情況下，電氣自動化設備中人工智能技術主要應用在專家系統、模糊控制及神經網絡控制等內容。其中模糊控制有著最廣泛的應用，主要原因在于其與實際生產工序有著緊密聯系。電力系統直接影響系統自動化水平，也在實際管理工作中有著應用，影響日常操作。人工智能可以實時操作電腦程序，結合實際自動生成報表、日志及自動存儲等功能。在企業中建立電氣自動化人工智能化系統，主要就是將企業各方面的管理系統與信息自動化技術有機結合在一起，確保企業內部各級部門日常工作的信息，都能及時收集、匯報到上級管理部門處，以便管理人員能夠在自動化電氣管理系統的輔助之下，對各項工作的開展情況進行分析與管理，從而有效提升企業整體的管理水平以及工作執行能力水平。

3.3 故障診斷應用

電氣故障診斷本質就是依據電氣設備信息確定技術狀態是否正常，同時明確故障性質與部位，查找故障發生原因，并給出具體解決措施。電氣領域中，受到各種不確定因素影響造成頻繁發生各種故障與事故，如果不能及時處理與解決這些故障或意外，既有可能帶來嚴重的經濟損失。傳統電氣控制過程中，也可以充分利用一些診斷方法，但實際中發現這些方法都無法準確確定結果的精準度，診斷過程與方法相對復雜。比如傳統診斷變壓器故障方法是，需要首先收集產生的氣體，診斷氣體判斷其是否存在故障。診斷過程中需要耗費大量人力與物理，如果診斷結果不正確，直接造成大量人力與精力浪費。引入人工智能技術后，可以提高診斷結果的準確性與便捷性。除過變壓器故障診斷外，還可以診斷發動機、發電機等電氣設備進行故障診斷，大幅度提高工作效率，減低企業診斷成本，提高效益。

3.4 電氣控制應用

人工智能技術在電氣自動化控制中發揮著重要作用，已成為電氣領域的主要構成部分。電氣自動化與智能化可以有效降低工作成本，大幅度提高工作效率，比如人工智能抄表系統（圖1）。

傳統電氣自動化控制過程中，實際操作中受到各類因素影響總會出現一些錯誤，加上部分操作過程相對繁瑣，造成錯誤率大幅度提升。電氣自動化控制領域中人工智能技術主要表現為有效控制神經系統、模糊控制與專家系統。利用模糊控制可以通過直流與交流實現自動化傳動控制。通常來說，可以將模糊控制分成兩種：Surgeno和Mamdam，后者可以直接通過調速控制，前者則是后者的主要構成。自從模糊神經元控制器應用于高性能傳動產品中，人工智能技術在電氣領域日益占據更重要的作用。

4、結語

人工智能技術在電氣自動化控制中應用，不但可以實現智能化控制電氣設備，還可以節省人工、通過計算機進行遠程監控，提高企業生產效率，降低生產成本。生產工作中應用智能生產模式可以大大降低成本，企業通過此項技術可以提高自身競爭力，走在行業前列。希望通過本文論述，為融合電氣自動化控制與人工智能技術提供借鑒。

參考文獻

[1] 王佳.人工智能及其在SEO技術中的應用[J].電腦知識與技術.2016（30）：11.

[2] 黃西平.電氣自動化控制中的人工智能技術[J].山東工業技術.2016（21）：78.

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關鍵詞：機械電子；人工智能；安全生產；融合分析

1 機械電子工程特點

機械電子工程從產生到現在總共經歷三個發展階段：第一階段-手工加工時期，在這個階段產品生產主要依靠人力，產品生產效率直接由人力資源決定。這種情況下人們不斷通過提高技術水平促進生產力提高，實現機械工程的發展；第二階段-流水線生產時期，主要標志是產品生產開始使用流水線模式，大幅度提高生產效率，實現規模化生產，但流水線生產模式要求零部件具有統一標準，不能滿足個性化需求；第三階段-集約化生產時期，這個階段也是現在加工制造業正采用的發展模式，該模式下縮短產品生產周期，滿足個性化需求，提高企業核心競爭力。

機械電子工程各學科存在物理上的關聯性，同時還存在信息與功能的協整性。傳統機械電子工程與智能化機械電子工程相比，后者具有明顯優勢：首先設計的差異性，傳統機械電子工程注重機械結構與力學設計，而智能化機械電子工程則將核心調整為機械與電子，設計過程中充分融合其他學科理論強調智能應用，利用機電技術模塊化與集成化的特點，提高性能加大應用范圍，近年在安全生產及管理領域得到了廣泛應用。

2 人工智能特點分析

人工智能技術依托計算機技術誕生的綜合性學科，該學科中涵蓋計算機科學、信息化及人文科學等。人工智能也是計算機科學技術的一個分支，試圖通過研究智能的本質，據此生產出能夠模擬人類大腦、肢體等活動方式的智能機器，具體包括圖像識別、自然語言處理、語音識別和專家系統等內容。有人曾設想，在未來，人工智能帶來的科技產品，將有可能超越人體智能。這個并不是異想天開，在2016年3月15日，由谷歌公司研發的機器人阿爾法狗在圍棋比賽中戰勝韓國圍棋高手李世石，就充分說明了人工智能的強大性。現在人們愈發重視人工智能技術，結合大數據分析應用的人工智能將在生活與工作中發揮越來越重要的作用。

與機械電子工程類似，人工智能也經歷過三個發展階段：初級階段，該階段還沒有廣泛使用計算機，社會也沒有接納機械化大生產模式。這個階段主要還是手工生產，只是偶爾使用機械化手段。部分大型工業企業開始探索人工智能，但受到總體科技水平的限制，成果有限；第二階段，機械化大生產廣泛普及，計算機科學開始發展。生產需求與生活需求不斷增加，這個階段開始使用人工智能，但受到經濟因素影響，人工智能僅在一些大型工廠中使用；第三階段，這個階段中人工智能得到普及，發展速度不斷加快，開始興起物聯網大數據技術。這正是我們所處的階段，人工智能的應用將工作和生活變得簡單與便利，促進人類社會快速發展。

3 整合機械電子工程與人工智能的措施

3.1 兩者相關性分析

隨著科技進步與社會發展，電子化信息迅速發展，機械電子工程作為基礎性學科在生活中得到廣泛應用。但機械電子工程也有不足的地方，比如系統復雜不穩定、功能多變等，這些問題的根本還是電子信息系統不夠完善。人工智能本身具有的信息快速傳遞與及時處理信息等特點可以有效彌補這一情況。機械電子工程輸入與輸出過程中，電子信息系統會出現很多困難與阻力，如果輸入信息過于復雜，電子信息系統極有可能出現失誤，這時就需要人工操作進行解決。如果可以將兩者融合起來，就可以解決機械電子工程中存在的不足與缺陷。

3.2 分析具體應用

3.2.1 機械電子技術中的模糊推理系統要點。模糊推理系統作為一個相對完整的系統，本身具有極強的信息處理能力，加上其結構簡單，因此有著較強的實用性。目前社會上已經在廣泛使用模糊推理系統，主要應用在自動化控制及數據處理。當機械電子系統運行時，該系統會模擬人腦分析語言并下達處理指令，在網絡結構中產生一組與處理指令相對性的函數。模糊推理系統主要運用的方式是域到域，實現儲備信息規則的目的。但實際運行中也存在一些問題，比如：計算量不能滿足實際需求、連接方式不夠固定等，造成該系統在輸入與輸出環節存在誤差，這正是人工智能技術的優勢，目前的趨勢是融合人工智能神經網絡系統到機電模糊推理系統中取長補短，綜合應用。

3.2.2 人工智能技術的神經網絡系統要點。人工智能主要研究如何通過計算機模擬人的行為與思維過程。計算機使用人工智能可以大幅度提高應用層次，擴大應用范圍。神經網絡則是一種通過神經元成立的模式，將其分布在網絡上實現人機互動。人工神經系統結構簡單、功能不足，但也有顯著優勢：神經元構成模式可以最大程度地發揮神經系統的功能與效用，完成高難度的行為模式。神經網絡系統分析數字信號是主要通過模擬結果進行，根據分析出的結果設定相應參數值，最后通過網絡計算出關聯函數。神經網絡系統所運用的方式較為簡單，在信息輸入過程中，所有的神經元之間有著固定的聯系，且計算量會很大，不管是在信息輸出還是信息輸入方面，都具有非常高的精準度。該領域的技術完美的補充了機械電子模糊推理系統計算能力及信息輸入輸出的不足，兩項技術的融合應用前景非常看好。

4 智能信息化機械電子的發展應用趨勢

在我國的生產和安全監管中，機械電子工程的應用也呈現出智能化的發展趨勢，主要體現在研發效率高、機械化程度高的技術，特別是在煤礦、非煤礦山等安全生產、監管領域，智能化的機電技術可以提高安全性、增加效率，有效防止人員誤操作導致的生產安全事故，例如：瓦斯自動斷電系統，絞車自動防跑車系統，煤礦智能監控平臺都已經普遍運用到了生產中，另外目前事故比例最大的交通運輸行業也在普及智能機電技術，全國均已建立了客運信息監控平臺，未來的趨勢是強化平臺功能性、智能化，更好地避免交通事故的發生。在機加工領域紅外遙感結合的智能機電技術已經逐步應用于生產，防止人員過界事故。以往發生的生產安全事故有過慘痛的教訓，如果使用智能機電技術進行防控是可以避免的，例如2014年的昆山“8.2”特別重大爆炸事故，這是一起粉塵濃度過大引起的爆炸，如果當時安裝有粉塵濃度傳感器及自動報警停線系統，那么這起事故完全可以避免，目前該技術已經廣泛應用于煤礦行業的瓦斯監控中。機械化智能化水平不斷提高是當前科技發展的大勢所趨，特別是在安全生產及監管中更應該努力研究并推廣。

5 結束語

總而言之，智能信息化電子工程具有顯著優勢，其本身也將成為工業制造發展的必然趨勢。文章中作者以機械電子工程及人工智能的概念、特點入手，詳細分析兩者之間的相關性，探討兩者融合發展的可行性，最后給出整合機械電子工程與人工智能運用于生產及監管的思路。希望通過文章論述，可以為從業者提供一定的借鑒，共同努力促進行業技術進步發展。

參考文獻