人工智能技術精選(九篇)

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第1篇：人工智能技術范文

[關鍵詞] 電子商務　人工智能　數據挖掘

電子商務的飛速發展給全球經濟帶來的沖擊是巨大的。基于人工智能技術的電子商務將能更好地為其發展帶來良好的基礎，這一過程是電子商務向著良性發展的必然趨勢。本文從人工智能技術與電子商務的國內外動態、人工智能技術在電子商務中的應用例子，以及數據挖掘技術在Web上的應用等幾個方面對其進行論述。

一、電子商務與人工智能技術的國內外動態

1.省略域名22220個，BtoB電子商務市場廣闊，遠遠未達到飽和狀態，大量的服務和贏利渠道還處于空白狀態。電子商務不僅是企業建網站，宣傳企業產品及形象；也不是簡單的網上購物。真正的電子商務應該是以internet為核心的信息技術進行商務活動和企業資源處理，說穿了就是信息流的高效管理、增值運用。商務中國在開發的每個欄目力求幫助企業在客戶及供應商之間建立信息共享、高速流動，改變商貿傳統運作方式，在不受時間、地域限制的虛擬商業網進行交易。

本世紀90年代以來，取得了顯著效果的企業信息系統模式是外貿部門的edi系統、商業部門的商場信息系統以及制造業的mrpⅡ系統。這些系統的成功，主要是解決了過去手工作業的速度慢、效率低的問題。而國外在這一階段比較成功的一些例子是制造業的cals系統、流通業的edi和金融業的電子商務系統。這些系統的最大的特點都是在于企業之間的協作。1996年，日本將三菱汽車、日本電裝等汽車公司和部件公司聯合起來，成立了“v-cals聯合體”。它們的目標不僅是將新車的開發周期縮短一半，而且要將各種部件調撥活動的信息、cad設計信息、各種沖突、噪音試驗信息等構成共享數據庫，從而形成一個多企業的有機聯合體。

2.人工智能技術的國內外動態

從1956年正式提出人工智能學科算起，40多年來，人工智能學科取得了長足的發展，成為一門廣泛的交叉和前沿科學。總的說來，人工智能的目的就是讓計算機這臺機器能夠像人一樣思考。如果希望做出一臺能夠思考的機器，那就必須知道什么是思考，更進一步講就是什么是智慧。什么樣的機器才是智慧的呢？科學家已經作出了汽車，火車，飛機，收音機等等，它們模仿我們身體器官的功能，但是能不能模仿人類大腦的功能呢？到目前為止，我們也僅僅知道這個裝在我們天靈蓋里面的東西是由數十億個神經細胞組成的器官，我們對這個東西知之甚少，模仿它或許是天下最困難的事情了。

當計算機出現后，人類開始真正有了一個可以模擬人類思維的工具，在以后的歲月中，無數科學家為這個目標努力著。現在人工智能已經不再是幾個科學家的專利了，全世界幾乎所有大學的計算機系都有人在研究這門學科，學習計算機的大學生也必須學習這樣一門課程，在大家不懈的努力下，現在計算機似乎已經變得十分聰明了。例如，1997年5月，IBM公司研制的深藍（Deep Blue）計算機戰勝了國際象棋大師卡斯帕洛夫（Kasparov）。大家或許不會注意到，在一些地方計算機幫助人進行其它原來只屬于人類的工作，計算機以它的高速和準確為人類發揮著他的作用。人工智能始終是計算機科學的前沿學科，計算機編程語言和其他計算機軟件都因為有了人工智能的進展而得以存在。

在大多數學科中存在著幾個不同的研究領域，每個領域都有其特有的感興趣的研究課題、研究技術和術語。在人工智能中，這樣的領域包括語言處理、自動定理證明、智能數據檢索系統、視覺系統、問題求解、人工智能方法和程序語言以及自動程序設計等。在過去30多年中，已經建立了一些具有人工智能的計算機系統；例如，能夠求解微分方程的，下棋的，設計分析集成電路的，合成人類自然語言的，檢索情報的，診斷疾病以及控制太空飛行器和水下機器人的具有不同程度人工智能的計算機系統。

人工智能理論進入21世紀，正醞釀著新的突破――人工生命的提出，不僅意味著人類試圖從傳統的工程技術途徑，而且將開辟生物工程技術途徑，去發展人工智能；同時人工智能的發展，又將作為人工生命科學的重要支柱和推動力量。可以預言:人工智能的研究成果將能夠創造出更多更高級的智能“制品”，并使之在越來越多的領域超越人類智能；人工智能將為發展國民經濟和改善人類生活作出更大貢獻。

二、電子商務中應用人工智能技術

人工智能就是設計和開發出各種計算機程序來模擬人的思維結構、推理和求解問題的行為。由于人工智能的研究范圍十分廣泛，對電子商務也有多方面的影響。

1.數據倉庫

數據倉庫是把分布在網絡中不同信息孤島上的數據集成到一起，存儲在一個單一的集成關系型數據庫中。利用這種集成信息，用戶可以方便地對信息進行訪問，還可以使決策人員對一段時間內的歷史數據進行分析、研究，以獲得事物發展的趨勢。

數據倉庫有兩大優點：一是不必重新編制輸入（事務）處理系統就能夠建立一個結構化的環境，將輸出（決策支持）處理移入新環境（數據倉庫）中；二是數據倉庫建立概念模式（邏輯數據模型）、內部模式（歷史文件）和外部模式（數據倉庫）的三模式環境。其中歷史文件中的“多對多”（mn）維護關系可以簡化為三模式環境下的多個“一對多”（m*n）關系。

2.數據挖掘與知識發現

數據挖掘（DM. Data Mining）和數據庫知識發現（KDD. Kwowledge Discovery in Data base）是隨著數據庫技術、人工智能技術和網絡技術的發展而提名的。尤其是隨著電子商務的開展，信息總量不斷增加，更迫切地需要有效的信息分析工具，以便能發現大量商業數據間隱藏的依賴關系，從而抽取有用的信息或知識，指導商業決策。過去只有簡單的數據統計技術，還未達到成為智能數據分析工具。因此，在數據生成和數據理解之間還存在很大的差距。DM和KDD就是一種新型的數據分析技術，旨在從大型數據庫中提取隱藏的預測性信息，構建高校的數據倉庫，發掘數據間潛在的模式，以便于用理解和觀察的形式反映給用戶，從而為企業做出前瞻的，基于知識的決策參考意見。

DM與KDD需要解決的問題有：超大規模數據庫和高維數據；數據丟失；變化中的數據和知識；模式的易懂性；非標準格式數據；多媒體數據以及面向對象數據的處理；與其他系統的集成；網絡與分布式環境下的KDD問題等。

DM與KDD的區別是：KDD是一個綜合的過程，包括實驗記錄，疊代求解，用戶交互以及許多定制要求和決策設計等，而DM只是KDD中的一個具體但又是關鍵的步驟。當然，它們都對數據倉庫進行有效利用的技術手段。

3.生物認證技術

目前，許多磁卡、存單大都是用密碼來進行安全保障的，一旦密碼泄漏，也就不安全了。

在電子商務中，電子貨幣將得到急速的發展，對安全水平的要求也相應提高，從而帶動了人工智能的一個分支領域――生物認證技術的研究與開發。

生物認證技術是指利用人體某一具有特征的部位，或個人的習慣，如指紋、掌紋、手形、網膜、虹膜、臉形、聲紋及筆跡等來識別人們的身份的技術。這種識別技術與磁卡式的靠持有物認證的方法和密碼式的靠知識認證的方法相比，具有極大的優越性，它不會丟失、被盜和被偽造。

生物認證技術作為一種準確、快速和高效的身份認證方法，正應用于如銀行、海關、醫療保險、重要通道控制、信息網絡安全等領域。這是一項集現代化生物科技與計算機科學相結合的高科技實用項目。微軟公司宣布將把生物認證技術添加到自己的視窗操作系統中，這對這項新技術的發展將起到促進作用。

4.智能數據庫信息檢索

在電子商務平臺應用實踐中，如何根據用戶的意圖、興趣和特點自適應地和智能化地從現有的客戶信息、商品庫存信息等大量數據信息中對信息進行相關性排列，調整匹配機制，以獲得用戶滿意的檢索輸出，成為電子商務今后應用所面臨的一個技術問題。

三、結束語

本文從人工智能技術和電子商務在國內外的發展動態、人工智能技術在電子商務中的應用實例，以及數據挖掘技術在Web上的應用幾個方面對人工智能技術在電子商務中的應用進行了概括的論述。隨著電子商務的不斷發展和人工智能技術的不斷完善，兩者在各個領域、各個層次的相互融合將更加密切。作為各自的成功因素，電子商務和人工智能技術的融合必將成為一種關鍵技術。

參考文獻:

[1]王桂森李向陽楊立東:我國電子商務發展的制約因素分析[J].商業研究,2007，04

[2]（加）韓家煒堪博著范明孟小峰譯:數據挖掘概念與技術（原書第2版）[M].機械工業出版社，2007，03

第2篇：人工智能技術范文

Abstract: Cognitive radio technology provides new opportunities and challenges for the development of wireless communication. Intelligence is an important characteristic for cognitive radio, and application of artificial intelligence techniques is key to implement this characteristic. This paper will first provide our own research framework on cognitive radio, second give an overview of application of artificial intelligence to cognitive radio, and last introduce and simulate the application of neural network to cognitive radio.

關鍵詞： 人工智能；認知無線電；神經網絡

基金項目：國家重點基礎研究發展規劃（“973”計劃）項目（2009CB320403）；國家自然科學基金資助項目（60832008，60832006）；國家科技重大專項課題（2009ZX03007-004）。

作者簡介：柴新代（1964-），男，北京人，本科，高級工程師，研究方向為通信系統工程；董旭（1979-），男，河北景縣人，博士研究生，講師，研究方向為認知無線電。

1 概述

無線通信技術的飛速發展，正在越來越深刻地影響著人們的生活。與此同時，無線通信技術的發展也面臨著嚴峻的考驗，一方面頻譜資源的固定分配模式和利用率不均衡制約著無線通信寬帶化的發展，另一方面多種空中接口和網絡協議并存的局面為無線網絡的融合提出了挑戰。1999年Mitola博士提出的“認知無線電（Cognitive Radio）”[1]為解決無線通信所面臨的問題提供了新的機遇。因此，認知無線電技術迅速成為業界研究的熱點。

認知是人類獲取運用知識解決問題的一種抽象，將認知運用到無線電技術，會提高無線電系統的智能性，這也是認知無線電技術區別于普通軟件無線電的最大特點。認知無線電技術通過實時的獲取外部環境信息，并對這些信息進行分析、學習和判斷，得到無線電知識，然后根據這些知識智能地調整各種通信參數，從而最終實現可靠的通信，并達到最佳的頻譜利用效率。人工智能技術為實現認知無線電的智能性提供了可能，本文將主要圍繞多種人工智能技術在認知無線電中的應用進行論述，下面將首先介紹認知無線電智能化的基礎框架――認知環路和認知引擎，然后對幾種人工智能技術在認知無線電中的應用進行簡要介紹，最后將詳細介紹神經網絡在人工智能中的應用，并通過仿真給出一個具體的示例。

2 相關工作

2.1 認知環路 Mitola博士在提出認知無線電概念的同時提出了OOPDAL（觀察-判斷-計劃-決策-行動-學習）認知環路[1]，用以支持其認知無線電架構。此外，學術界還提出了多種認知環路模型[2,3]，比較著名的有軍事戰略家Boyd提出的OODA（觀察-判斷-決策-行動）環路、IBM為自主計算提出的MAPE（監測-分析-計劃-執行）環路、Motorola為自主網絡提出的FOCALE（基礎-觀察-比較-行動-學習-擦除）環路等等。OOPDAL環路具有完整認知功能和清晰的認知過程，是設計認知無線電最為理想的環路模型。本文對OOPDAL環路各環節進行了重新定義，豐富了環路模型的內涵與外延，并在原環路模型基礎上增加“知識庫”，明確表達了知識獲取與運用的過程。

如圖1所示，經改進的OOPDAL認知環路由外環和內環組成，外環也稱決策環。認知無線電首先“感知”無線域、網絡域、用戶域、政策域中的數據，并對其建模以明確自身所處態勢；“判斷”是對數據的精煉，也即對感知數據進行清理、集成和選擇，提取出其中對決策有貢獻的信息；“計劃”根據用戶需求與當前環境生成優化目標；“決策”根據優化目標執行優化；“行動”將決策結果付諸實施，使內部狀態和外界環境發生變化，這些變化又被重新“感知”，進入下一輪循環。內環又稱學習環，用于從外環運行的歷史經驗中提取知識，并存放入知識庫以指導決策環運行。

OOPDAL環路對知識的運用過程充分體現了認知無線電的智能性，其中計劃、學習、決策等環節更是智能性得以實現的關鍵所在，具體的實現方法則需要借助于人工智能技術。

2.2 認知引擎 認知引擎是實現認知環路功能的技術手段。但很多認知引擎的設計是針對特定方法實現特定任務的，本文希望設計一種通用的認知引擎架構，以適應認知無線電所面臨的各種應用。通用認知引擎結構由認知核與接口部分組成。認知核提供各種豐富的工具，包括知識表示工具、各種推理機、學習機、優化算法庫等，為完成認知循環的各環節功能提供支持。接口部分包括感知器接口與用戶接口。感知器接口收集各種感知數據，并通過建模系統以機器可理解的方式表示；用戶接口部分允許用戶調用認知核中各種工具并對其進行流程編排和建模完成專用認知引擎的構建。另外，可配置無線網絡具備動態可配置波形與協議，以執行認知引擎的決策。

認知核是認知引擎的核心，包括多種人工智能工具，如專家系統，案例推理，神經網絡，遺傳算法等，每種人工智能的工具不但可以實現相應的認知功能，還可通過多種不同工具的編排組合實現認知無線電的各種應用，即實現認知引擎的通用性。

3 人工智能技術概述

如果說認知核是認知引擎的核心，那么人工智能技術就是認知核的核心。人工智能技術已有比較成熟的理論體系[4]，但將其應用到認知無線電還處于探索階段。下面先簡要介紹幾種人工智能技術在認知無線電中的應用。

3.1 專家系統 專家系統在人工智能技術領域有著非常成功的應用[5]，并能夠很好的與其他人工智能技術結合使用，如遺傳算法，人工神經網絡等。專家系統是運用知識和推理過程來解決只有專家才能解決的復雜問題，也就是說專家系統是一種模擬專家決策能力的計算機系統。專家系統主要包括兩個部分：知識庫和推理機。知識庫用來存儲專家知識，推理機則依據專家知識對已有事實進行推理和決策。認知無線電可以借助專家系統完成推理決策功能。認知無線電可以通過主動學習或“人在環中”的方式獲取無線電知識并存儲到知識庫中，然后根據外部無線環境和用戶需求的變化，到知識庫中查詢相應的先驗知識，并通過推理機進行決策，從而調整無線電的工作參數以適應環境和需求的變化。CLIPS是目前比較成熟的專家系統工具，已有學者將基于CLIPS的專家系統應用到認知無線電的研究中[6]。

3.2 案例推理 案例推理作為一種人工智能技術致力于從以往的經歷或者案例當中得到新問題的解決方案。基于案例的系統通過在案例庫查找與需要解決的問題相似度最大的案例來找到問題的解決的方法，并將找到的案例與當前的場景進行匹配，這種匹配實際上就是一種最優化的過程。而最初找到的案例是為了節省優化的時間，通過優化的新的解決方案，將被作為新的案例存儲到案例庫中。認知無線電可以根據無線環境的變化調整工作參數，不同的環境和工作參數可以作為案例存儲到案例庫中[7]。當環境發生變化，認知無線電可以在案例庫中查找與當前環境最為相似的一個案例，然后用該案例與當前環境進行匹配，優化工作的參數，并把當前環境和優化的參數作為新的案例存儲到案例庫中。Soar作為一種人工智能系統的開發工具，可以實現案例推理功能，并可以基于案例進行學習，國內已有學者基于Soar和GUN Radio軟件無線電平臺開發出認知無線電原型系統。

3.3 遺傳算法 遺傳算法借鑒生物進化和遺傳的生物學原理，可用于解決目標優化問題，即找到一組參數（基因）使得目標函數最大化。其基本原理是根據求解問題的目標構造適值函數，使初始種群通過雜交和變異不斷選擇好的適值進行繁殖，并最終得到最優解。遺傳算法同樣可以作為認知無線電的決策方法[6,8]：可以把無線電類比為一個生物系統，將無線電的特征定義為一個染色體，染色體的每個基因對應無線電一個可變的參量，比如發射功率、頻率、帶寬、糾錯編碼方法、調制算法和幀結構等等，這樣就可以通過遺傳算法的進化來得到滿足用戶需求和適應環境變化的系統配置參數。

4 神經網絡在認知無線電中的應用

對于人工神經網絡的研究源于對人類大腦思維過程的模擬，在很多領域，神經網絡已經有了廣泛的應用。下面將詳細介紹神經網絡在認知無線電中的應用。

4.1 神經網絡簡介 1943年神經物理學家W.McCulloch和邏輯學家W.Pits在對人腦的研究中提出了人工神經網絡。目前人工神經網絡作為一種人工智能技術主要基于統計評估、優化和控制理論。人工神經網絡由用以模擬生物神經元的大量相連的人工神經元組成，主要用于解決人工智能領域的一些復雜問題，比如機器學習。根據網絡結果和訓練方法的不同，人工神經網絡可以分為多種類型，以適應多種的應用需求[7]。多層線性感知器網絡（MLPN）：MLPN由多層神經元構成，每一個神經元都是上一層神經元輸出的線性組合。一般這種線性組合的權值在訓練前是隨機生成的，并且可以隨著訓練不斷的更新。更新的方法有多種，如后向傳播（BP）、遺傳算法等。其訓練方法的性能將由其網絡規模和應用場景決定。非線性感知器網絡（NPN）：NPN是利用對每個神經元的輸入平方或兩兩相乘的方法將非線性引入神經網絡使其可以對動態變化的訓練數據進行更好的擬合。但NPN的網絡結構需要根據訓練數據進行調整，另外如果采用BP方法進行訓練會使網絡收斂緩慢而導致處理時間過長。徑向基函數網絡（RBFN）：RBFN和NPN類似，不同的只是其非線性的引入是在隱含層利用徑向基函數實現非線性映射，這可以防止網絡收斂到局部最小值。

4.2 應用舉例 由于神經網絡可以動態的自適應和實時的訓練，因此可以對系統的各種模式、參數、屬性等進行“學習”，并“記住”這些事實，當系統有了新的輸入和輸出時，可以進行實時的訓練來記憶新的事實。這正符合了認知無線電認知功能的需求，因此神經網絡在認知無線電中有著廣泛的應用前景。下面就列舉一些神經網絡在認知無線電中的應用[9-12]。神經網絡可以用于認知無線電的頻譜感知，例如利用基于神經網絡的分類器可以根據信號的循環平穩特性或者頻譜特性等對信號進行分類。神經網絡還可用于無線電參數的自適應決策和調整，神經網絡可以根據當前信道質量和用戶需求等所確定的優化目標選擇無線電參數。另外神經網絡還可以對無線電系統的各種性能進行預測，神經網絡可以記憶不同無線環境不同無線參數所達到的系統性能，比如誤碼率、吞吐量、時延等等，從而對未來可能產生的系統性能進行預測，進而對各種無線參數進行優化。

5 仿真及分析

由于無線環境的開放性，無線系統大都是非線性系統，因此神經網絡用于認知無線電也應采用非線性模型。非線性感知器網絡（NPN）可以完成認知無線電的學習功能，從而對各種系統性能進行預測，下面就通過一個具體例子來仿真基于NPN的誤碼率性能預測。

5.1 仿真模型 NPN由三層節點構成：輸入層、隱含層和輸出層。隱含層通常只有一層神經元，本文在此基礎上擴展了隱含層的層數，從而擴大了神經網絡的規模，使其具有更好的學習效果。具體的網絡結構如圖2所示，每個節點都與下一層的所有節點唯一相連，除了輸入層節點，其他各層節點稱為神經元，具有一個非線性的激活函數，以實現對非線性系統的擬合。本文將采用最為常用的非線性激活函數――S函數，即：f

神經網絡的訓練將采用BP方法，具體算法如下：

③根據RMS誤差決定是否調整權值，直到RMS誤差或者迭代次數達到停止要求。

5.2 仿真場景 仿真場景的設置將根據上面提出通用認知引擎架構進行編排。首先認知引擎要收集各種數據。WiMax可以根據信道質量調整其調制編碼模式等無線電參數，因此將作為通用認知引擎架構中的可重配置的無線電平臺將系統的誤碼率性能實時上報給認知引擎；信噪比作為無線環境的表征可通過感知器進行收集；編碼速率作為用戶對業務的需求可通過用戶接口上報給認知引擎。然后認知引擎內基于NPN的學習機就可以對這些數據進行訓練了，訓練的方法如上節所述。最后訓練好的神經網絡就可以根據無線環境和用戶需求對系統的誤碼率進行實時的預測，從而調整認知無線電的各種操作參數。

5.3 仿真結果及分析 由于對神經網絡模型的隱含層進行了擴展，首先驗證一下改進的模型性能是否有所提升。仿真結果如圖3所示，分別仿真了具有2層、3層和4層神經元的NPN的收斂性能。其中2層模型是沒有經過改進的，其收斂速度最快，但RMS誤差較三層模型差；3層模型雖然收斂速度稍慢，但收斂的RMS誤差最低；4層模型的網絡規模最大，因此收斂速度最慢，但其RMS誤差收斂的并不是最低，這是由于神經網絡的規模應該與訓練數據的規模相適應，過大的網絡規模反而不會得到很好的收斂性能。折中考慮，在后續誤碼率預測仿真中，將采用3層神經元模型的NPN對數據進行訓練。

如圖4所示，利用3層神經元模型分別對WiMax場景下的64QAM、16QAM、QPSK和BPSK的誤碼率性能進行了預測。從預測結果和實際的仿真結果的比較可以顯示，隨著調制模式的升高，預測的性能將越來越好。

6 結束語

本文主要介紹了人工智能技術在認知無線電中的應用，并通過人工神經網絡進行舉例，從仿真的結果可以看出神經網絡在認知無線電中應用的可能性。人工智能技術在認知無線電領域的應用還有著廣闊的研究前景，應該積極探索更多的人工智能技術在認知無線電中應用。但也并非所有的人工智能技術都適用于認知無線電的開發和應用，應在研究中有所選擇把握方向。不同的應用場景也對人工智能技術提出了不同的需求，找到適用于相應場景的人工智能技術也很重要。未來的工作應更多的考慮一些實際的應用，讓無線通信系統可以真正的像人一樣思考。

參考文獻：

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[8]Thomas W.Rondeau，“Application of Artificial Intelligence to Wireless Communication”，Doctor Thesis，2007.

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[10]X.Zhu，Y.Liu，W.Weng，and D.Yuan，“Channel sensing algorithm based on neural network for cognitive wireless mesh network”，in Proceedings of IEEE International Conference on Wireless Communications（WiCom），pp.1-4，2008.

第3篇：人工智能技術范文

【關鍵詞】人工智能技術；電氣工程；自動化；發展方向

前言

隨著現代社會尖端領域中的人工智能技術迅速的發展，尖端高科技技術正在逐漸滲透到每個人的生活當中。當現有的電氣自動化技術已經難以與現在的高科技飛速發展的多樣化需求相匹配的時候，相關的電氣工程技術就需要不斷地進行相應的更新換代，從而為社會市場經濟經濟創造更大的市場價值。因此，在電氣自動化控制中引進尖端領域中的人工智能技術對于電氣設備的設計與應用而言具有不可或缺的重要意義，在掌握電氣自動化的人工智能技術相關理論的基礎上，相關企業更需要探究在不同角度里電氣工程自動化的人工智能技術應怎樣進一步合理實現，并對此做出進一步的完善與改進。

1 電氣自動化的人工智能技術相關理論概述

隨著近年來社會市場經濟模式及體系的迅速轉變，大量相關的科研單位已經將電氣自動化的人工智能技術作為尖端科技領域內的重點研究工作。人工智能屬于技術科學所研究的范疇，其主要內容包括學習、模仿和完善人的一種新型智能方法，而另一方面，人工技能的本質實際上也是計算機學科的分支，無論是在工業生產還是實際生活方面，人工智能技術的大規模應用要歸功于21世紀微型計算機的普遍應用，模擬信息技術與智能算法模式在計算機上的廣泛應用上成為人工智能信息運輸傳播有利的推動力。而在電氣自動化的實際應用中，相應的人工智能技術多是使用計算機的軟件創造并對人類的相關智能行為進行進一步完善，并輔以相應的數學、心理學、電力工程學等相互交叉并有所關聯的學科范疇加以總結，最終生產出的有利于電氣工程自動化不同應用領域的新型人工智能。而在電氣自動化現有的體系與模式當中，同樣也正是利用這些人工智能技術原理來提高生產效率，為企業創造更大的市場經濟效益。在電氣設備控制系統的相關應用上，人工智能技術取得了卓越的進展。以電氣設備系統的結構設計為例，現階段在電路、電磁、電機電氣等方面均能看到使用人工智能技術的實例，同時，由于數字技術等尖端產業在21世紀已經步入了創新發展的嶄新時代，電氣產品及其相關的應用已經從傳統的工廠設計轉向成為更多的計算機輔助設計，使得新產品與新系統的創造周期與生產周期相較于以前有了顯著的縮短，在此前提下加入人工智能技術，系統設計的質量以及速度都將會得到大幅度的提升。另一方面，電力系統中分布著大量的自動控制和手動控制裝置，如繼電氣、斷路器、隔離開關等，這些相對簡單的局部控制的協同作用構成整個電力系統復雜的實時控制，電力系統的保護實時控制有離散和連續兩種控制類型，由于人工智能技術具有清晰的邏輯思維和快速的處理能力，因此同樣將成為未來電氣工程自動化技術重要的發展方向。

2 現階段電氣自動化人工智能技術應用情況

2.1 利用人工智能技術對電氣設備進行故障診斷與排查

由于21世紀高新科技的迅速發展，新工藝和新設備將會在電氣工程企業的運行過程中擁有更為廣泛的應用，但隨之而來的同樣也是企業所面對的各種技術難題。新型設備往往也會擁有更為前進的技術，但其故障的檢修往往也會更為復雜，這就對相應的檢修員工的專業技術提出了更為過硬的技術要求，同時，由于電氣設備出現故障具有很大的不確定性和非線性可能，相應的故障診斷與排查也將會更為艱難。通過利用人工智能技術可以很好解決這一問題，對于電氣設備故障的診斷與排查，可以利用人工智能技術進行仿真系統的模糊邏輯診斷，例如在排查發電機組或電動機組故障時，通過利用人工智能技術中的仿真系統，將通用機型的發電機組構造、工作原理、檢修工藝、檢修標準化作業指導書，以及區域檢修公司完成的機組檢修參數、存在問題、解決辦法、檢修效果等數據（文檔）等錄入智能系統，進行模糊邏輯診斷，結合相應的實際應用經驗，將會實現對于電機故障的全面排查，也會大大提高了檢修故障的精確程度。

2.2 利用人工智能技術對電氣設備進行優化設計

電氣設備的優化設計及相關的工作實際是一項極其復雜和繁瑣的工作，傳統的設備設計都是采用簡單的實驗加上實際操作經驗的傳統手工方式進行的，所以這就很難獲得最合理的方案。伴隨著21實際計算機科學技術的發展，電氣設備的設計已經漸漸從傳統的手工設計向計算機輔助設計方面轉型，通過人工智能技術的引進，使得傳統的計算機及輔助設計有了新的轉變，可以將大量復雜的的計算過程和模擬過程通過計算機軟件進行完成，從而極大地提高了設計的效率和設計的精確度，這需要工作人員根據實際情況和應用需求對相關人工智能軟件進行科學化的篩選，但同時也需要對人工智能軟件技術的常用方法具有廣泛的了解和實踐能力。

2.3 利用人工智能技術進行設備的實時檢測

在電氣自動化的工程中，也可以利用人工智能技術對于骨干設備和子系統的運行狀態進行智能實時監測，通過模擬虛擬畫面，真是再現設備和子系統的運行狀態，同時，通過錄入相應的模擬量，人工智能技術也可實現相應的數據采集和處理，開關量模擬實時數據，電流電壓全程模擬，電流自動斷電保護等復雜功能。同時，實時監測也會加強相關企業的安全程度，通過在線分析連接報警器可以及時預報相應的突然性災害，保證相關安全問題的有效落實。

3 不同領域中電氣自動化人工智能技術的進一步完善

3.1 建立電氣工程自動化的系統架構，合理設置智能化管理監測模塊

在對電氣工程自動化相關智能化應用進行使用與架構時，應當充分了解使用人工智能相應的實際特點，避免因不熟悉造成相關安全事故的發生。同時，建立電氣工程自動化的系統架構對于使用電氣自動化人工智能技術的相關企業也是不可或缺的，這將使得企業能夠進一步避免潛在的不安全因素發生。同時，在智能化電氣自動化系統的架構過程中，還應對部分系統重點采取設置智能化管理監測模塊的方式，并制定相應的管理策略，達到提升資源利用率的有效目的。

3.2 選用優質的自動化設備，確保相關應用的合理控制

電氣工程自動化人工智能技術應用的相關基礎多為電氣工程自動化的相關基礎設備，因此，工程自動化設備選用的質量高低將會直接決定了整個人工智能的科學性和效率等等。相關的設備采購人員應保障自動化設備的高效選取，確保相關應用的合理控制，保障相關應用質量的有效落實。

4 結束語

隨著電氣自動化領域的不斷發展，電氣自動化中的人工智能技術作為電氣工程中不可或缺的重要工具，對21世紀未來的發展方向已然提出了嶄新的要求。企業應當立足于人工智能技術的應用現狀，要求相關員工熟練掌握人工智能技術的的相關理論，并對人工智能技術在電氣自動化各種具體的應用方式進行了詳細的探討與拓展，以期望將電氣自動化的人工智能技術在不同領域進一步地發展，為當今的社會市場經濟創造更好的經濟效益。

參考文獻：

[1]劉大衛.人工智能技術在電氣自動化控制中的應用[J].電氣工程及相關理論，2013（20）.

第4篇：人工智能技術范文

關鍵詞：人工智能技術；電氣自動化；應用

中圖分類號：TM76 文獻標識碼：A

電氣自動化是一門新興的學科，在電氣信息領域中發展較快，真正實現了現代化科學技術與電氣信息技術的有機結合，與人們日常的生活、生產息息相關，而將人工智能化技術與電氣自動化結合起來可以大幅度提高電氣設備的智能化水平，提高系統控制的穩定性以及生產效率等，成為近幾年電氣自動化學科中研究的熱點問題。

1 人工智能化與電氣自動化

人工智能化技術到目前為止還沒有一個統一的定義。一般認為，人工智能化技術就是利用計算機技術對人類的思維、意識和信息過程進行模擬，使機器能夠完成一些通常只能由人的智能才能完成的復雜工作。人工智能技術以計算機技術為基礎，并關聯信息技術、控制技術、自動化技術、仿生學、哲學、心理學、邏輯學以及生物學等，可以說，人工智能化技術是一個應用極為廣泛、高度前沿、綜合性很強的學科。

電氣自動化技術是研究與電氣工程有關的系統運行、自動控制、電力電子技術、信息處理、試驗分析、研制開發以及電子與計算機應用等領域的一門學科。電氣自動化技術在設備控制上需要一定的人力投入，因此在工作中容易出現人為差錯，并且工作效率較為低下。因此，將人工智能化技術用在電氣自動化中，使電氣控制系統具備一定人類的思維判斷能力，可有效彌補當前電氣自動化技術的不足，增加設備控制的智能化，提高工作效率，有利于產業結構的優化與調整。

2 人工智能化技術在電氣自動化中應用的優勢

人工智能化技術是將預先設定好的計算機語言和程序輸入到計算機內，使計算機根據邏輯運算法則對設備進行發號施令，因此在電氣自動化領域的應用中，人工智能化技術具有傳統技術所不具備的優勢。

2.1 將人為因素的影響降為最低

在傳統的電氣自動化設備操作中，由于要建立一個系統需要數量龐大的電氣設備，同時需要對系統在運行過程中的實時狀態進行監測以及數據采集，對數據進行運算分析等，這個系統的建立需要外接大量的線纜，因此整個過程中都需要人的參與，由于人的勞動偶然性較大，一旦失誤可能會影響整個電氣自動化系統的運行。而人工智能化技術在電氣自動化中不需要外接線纜，可以部分替代人類的腦力勞動，根據系統運行的實時監控數據應用計算機程序對其作出自主的分析和判斷，從而確定設備下一步要進行的工作，完全或部分解放人腦勞動，將人對系統運行的影響程度降為最低，確保系統有效運行。

2.2 簡化了操作方法

相對于傳統電氣自動化控制技術來說，人工智能電氣自動化控制比較容易調整，而且操作方法簡便，對信息和數據的適應能力和應變能力較強，不需要復雜的專業知識，僅通過信息和數據即可對系統進行設計。

2.3 使電氣自動化控制系統運行更精確

傳統的自動化控制系統是根據控制對象來設計控制器模型，由于電氣自動化控制系統復雜程度較高，因此其不可控因素較多，而在實際工作中控制對象的參數是時刻變化的，不可能得出一個精確的動態方程，使得自動化控制系統的運行也不可能精確無誤，從一定程度上降低了系統的工作效率。而人工智能化電氣控制系統不需要根據控制對象來設計模型，因而不受其他因素的影響，使其在運行過程中較為精確，工作效率較高。

2.4 可有效提高產品一致性

在人工智能化電氣控制系統的控制下，電氣產品的生產過程是依靠預先設定好的機器語言來操作，操作過程嚴格按照設定的參數來執行，在重復的生產過程中機器的動作可達到完全的精確，從而確保了電氣產品的一致性。即便在生產過程中出現一定的誤差，通過監測系統監測到的數據將會及時反饋到控制系統，控制系統根據當前反饋的信息和數據及時作出調整，以適應新的生產條件。

3人工智能化技術在電氣自動化控制中的實際應用

3.1 人工智能化技術促進電氣的產品優化設計

傳統的電氣產品設計一般是手工來完成，利用實驗法與設計經驗相結合的方式來進行產品設計，因此一般設計的過程較為漫長，工作效率不高，并且設計方案無法達到最優。而隨著人工智能化技術的應用，一些原本靠經驗、靠實驗、靠手工的設計將由計算機技術代為完成，可以有效縮短設計的時間，極大增加了設計效率。人工智能化技術可以將專家的經驗和知識輸入到計算機中建立自己的智能專家系統，通過這個專家系統可以模擬專家的思維、判斷過程，而不需要真正的專家在場，對設計方案進行智能比對，給出修改意見，對方案進行取長補短，實現電器產品的最優化設計。

3.2 簡化電氣自動化控制的流程

傳統的電氣自動化控制流程較為復雜，在工作過程中要求嚴格按照流程順序操作，任何一個環節出現問題都會導致出現故障，嚴重影響電氣設備的正常運行。應用人工智能技術，可以使電氣自動化控制流程更為簡單，因此在自動化控制的整個過程中出現故障的概率大為降低，保證設備的正常運行。

3.3 人工智能化技術對電氣設備的故障的診斷

在電氣設備出現故障時，傳統的故障診斷技術耗時較長，效率較低，而且無法對潛在的故障進行分析和預判。而人工智能化技術集合了專家系統、模糊邏輯和神經網絡等三種故障診斷方法，一旦電氣設備出現故障，系統經過快速的分析和運算及時找到故障所在，因此故障診斷效率極高，并且通過專家系統可實現對故障的預判，以便及時采取有效措施，實現故障的事前控制，將故障消除在最初狀態，有效保證系統的運行，提高了工作效率。

結語

將人工智能化技術用在電氣自動化生產中可以有效提高系統運行的可靠性，降低人為因素對生產的干擾，并可提高設備的生產效率和產品的一致性，除此之外，人工智能化技術還在不斷發展的過程中，在可預見的將來在電氣自動化生產中會發揮更大的作用。

第5篇：人工智能技術范文

糊理論、遺傳算法等人工智能技術的含義進行了介紹，并對這些技術在電力系統中的應用和存在問題進行了分析。

關鍵詞：人工智能、電力系統、應用

中圖分類號：TM76 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2012）03-0000-00

1、人工智能技術

人工智能技術(AI artificial intelligence)是一項將人類知識轉化為機器智能的技術。它研究的是怎樣用機器模仿人腦從事推理、規劃、設計、思考和學習等思維活動，解決需要由專家才能處理好的復雜問題。在應用方面，以專家系統、人工神經網絡、遺傳算法等最為普遍[1][2] 。

1.1 專家系統(ES)

專家系統是利用知識和推理來解決專家不能解決的問題。傳統程序需要固定程序和復雜算法，輸入數據并得出結果。專家系統集中大量的符號處理，采用啟發式方法模擬專家的推理過程，通過推理，利用知識解決問題。它具有邏輯思維和符號處理能力，能修改原來知識，適合于電力系統問題的分析。

1.2 人工神經網絡(ANN)

人工神經網絡是大量處理單元廣泛互聯而成的網絡，是一種模擬動物神經系統的技術。神經網絡具有自適應和自學習的能力，能并行處理分布信息。電力系統應用人工神經網絡可以進行實時控制、狀態評估等。

1.3 遺傳算法(GA)

遺傳算法是一種進化論的數學模型，借鑒自然遺傳機制的隨機搜索算法。它的主要特征是群體搜索和群體中個體之間的信息交換。該方法適用于處理傳統搜索方法難以解決的非線性問題。

1.4 模糊邏輯(FL)

當輸入是離散的變量，難以建立數學模型。而模糊邏輯則成功地應用在潮流計算、系統規劃、故障診斷等電力系統問題。

1.5 混合技術

以上各種智能控制方法各有局限性，有些甚至難以處理電力系統實際問題。因此需要結合各個算法的優勢，采用人工智能混合技術。其中包括：模糊專家系統、神經網絡模糊系統、神經網絡專家系統等技術。

2、人工智能技術的在電力自動化的應用

2.1在電能質量研究中的應用

人工智能技術可以對電壓波動、電壓不平衡、電網諧波等電能質量參數進行在線監測和分析。在檢測和識別電能質量擾動時能克服傳統方法的缺陷。專家系統隨著經驗的積累、擾動類型變化而不斷擴充和修改，便于用戶的掌握[3] 。

此外，專家系統和模糊邏輯可用于培訓變電站工作人員。智能軟件可以模擬故障情形，有利于提高運行人員的操作技能。

2.2 變壓器狀態監測與故障診斷專家系統

變壓器事故原因判斷起來十分復雜。判斷過程中，必須通過內外部的檢測等各種方法綜合分析作出判斷。變壓器監測和診斷專家系統首先對油中氣體進行分析。異常時，根據異常程度結合試驗進行分析，決定變壓器的停運檢查。若經分析發現變壓器已嚴重故障，需立即退出運行，則要結合電氣試驗手段對變壓器的故障性質及部位做出確診。

變壓器監測和診斷專家系統通過診斷模塊和推理機制，能診斷出變壓器的故障并提出相應對策，提高了變壓器內部故障的診斷水平，實現了電力變壓器狀態檢修和在線監測。

2.3 人工智能技術在低壓電器中的應用

低壓電器的設計以實驗為基礎，需要分析靜態模型和動態過程。人工智能技術能進行分段過程的動態設計，對變化規律進行曲線擬合并進行人工神經網絡訓練，建立變化規律預測模型，降低了開發成本。

低壓電器需要通過試驗進行性能認證。而低壓電器的壽命很難進行評價。模糊識別方法，從考慮產品性能的角度出發，將動態測得的反映性能的特性指標作為模糊識別的變量特征值，能夠建立評估電器性能的模糊識別模型[5] 。

2.4 人工智能在電力系統無功優化中的應用

無功優化是保證電力系統安全，提高運行經濟性的手段之一。通過無功優化，可以使各個性能指標達到最優。但是無功優化是一個復雜的非線性問題[6] 。

人工智能算法能應用于電力系統無功優化。如改進的模擬退火算法，在求解高中壓配電網的無功優化問題中，采用了記憶指導搜索方法來加快搜索速度。模式法進行局部尋優以增加獲得全局最優解的可能性，能夠以較大概率獲得全局最優解，提高了收斂穩定性。禁忌搜索方法尋優速度較快，在跳出局部最優解方面有較大優勢。遺傳算法在解決多變量、非線性、離散性的問題時有極大的優勢。要求較少的求解信息的，模型簡單，適用范圍廣。

2.5 人工智能在電力系統繼電保護中應用

自適應型繼電保護裝置能地適應各種變化，改善保護的性能，使之適應各種運行方式和故障類型。它能夠有效地處理各種故障信息，獲得可靠的保護。

借助于人工智能技術不但能夠提取故障信息，還能利用其自學習和自適應能力，根據不同運行工況，自適應地調整保護定值和動作特性。

2.6 人工智能在抑制電力系統低頻振蕩的應用

大規模電網互聯易產生低頻振蕩，嚴重威脅著電力系統的安全。人工智能為電力系統低頻振蕩的控制提供了技術支持。神經網絡、模糊理論、GA等人工智能技術應用于FACTS控制器和自適應PSS的研究，為抑制電力系統低頻振蕩提供了新的手段。

3、人工智能在電力系統中存在的前景

作為一門交叉學科，人工智能將隨著其他理論的發展而進入新的發展階段。應用新方法解決問題，或促進各種方法的融合，保持簡單的數學模型和全局尋優情況下，尋求到更少的運算量，提高算法效率，將是未來發展的趨勢。

隨著電力系統的發展，電力系統的復雜性不斷增加，不確定因素越來越多。隨著人工智能技術的不斷發展和提高，利用人工智能技術來解決電力系統的問題將會受到越來越多的重視。

4、結語

隨著我國電力系統的持續穩步發展，電力系統數據量不斷增加，管理上復雜程度大幅度增長，市場競爭的加大，為人工智能技術在電力系統的應用提供了廣闊前景。

但人工智能技術的基本理論還不成熟，只是停留在仿真和實驗階段。人工智能的開發是一個長期的過程，需要不斷改進和完善，并在實際應用中接受檢驗。

參考文獻：

[1] 馬少平,朱小燕. 人工智能[M]．北京：清華大學出版社，2004

第6篇：人工智能技術范文

 

對于政府監管來說，監管手段總是在一定程度上落后于正在發展中的產品技術，因而導致一個個監管盲區，由此而引發很多不必要的監管事故，所以進行必要的監管技術調研就成為了衛生計生綜合監督管理局的重要工作，現在以電子工程與人工智能技術相結合的電子產品日益成為消費市場的新寵，相應的監管要求也隨之而來，下面本文通過對于電子工程與人工智能技術的探討來研究提升監管水平的方法，以有利于人民的身心健康。

 

1 電子工程與人工智能技術概述以及關系

 

1.1 技術概述

 

隨著社會經濟大發展，現代學科間交流水平也在不斷提升，他山之石可以攻玉，很多學科的交叉點都會給我們帶來意想不到驚喜，同時也會帶來會更多的困惑與不解，同時學科交叉點的技術要求也比較高，造成科技黑箱的幾率比較大，下面就是關于電子工程與人工智能技術的基本定義：

 

“電子工程又稱“弱電技術”或“信息技術”。可進一步細分為電測量技術、調整技術以及電子技術。是電氣工程的一個子類，是面向電子領域的工程學。在今天其研究對象已經超出了電子領域。應用形式涵蓋了電動設備以及運用了控制技術、測量技術、調整技術、計算機技術，直至信息技術的各種電動開關。主要研究領域為電路與系統、通信、電磁場與微波技術以及數字信號處理等。”

 

“人工智能是研究、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。屬于計算機科學，并力圖明了智能的實質，并生產出一種新的與人類智能相類似的做出反應的智能機器，探究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。人工智能從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大。”

 

1.2 相互關系概述

 

由上文的基本概述可知對于電子工程與人工智能來說，二者都是科技時代的產物都以計算機技術作為技術支撐，都帶與現代科技的烙印并且都屬于現代科技體系中的新興勢力但二者現在發展潛力巨大，并且對于二者來說都需要大量的高素質專業人才才能維持現實情況下的體系運轉，同時整個社會對于其的依賴性也在加強，并且在進行社會活動時，這兩項技術在很多的時候處于相互之間不可或缺的狀態，特別是在現實的實際應用中這樣的案例更是明顯。

 

最明顯的實際應用案例就是淘寶中的“推薦購物”，其技術設計基礎就是電子工程，同時通過人工智能進行大數據的處理，進而分析得出消費者的購物偏好，進而影響消費者的購物選擇，這其實就是電子工程與人工智能初步結合的案例，但是在其中我們也能明顯地發現在這兩種技術的相互作用上還是有一些細微的不均衡之處，尤其是在二者的相互配合上，還是一太保的商品推薦為例，在一定的情況下由于不能很好的識別相關產品信息很容易，造成產品信息大量供應給消費者使消費者對于商品選擇無所適從，反而側面打壓了消費者的消費興趣，減少了消費量。

 

還有一種實際案例就是搜索引擎中的搜索引導，特別是“相關搜索”選項的出現更是這樣兩種技術的典型應用，在進行“相關搜索”的匹配時也是進行電子工程基礎上的人工智能技術的具體應用，但是主要的大范圍社會人眾多數據分析而不是個人數據分析，在進行大范圍的社會人的數據分析時不可避免的會造成對于個人數據要的缺失尤其是對于特殊個人數據的重視不夠。這樣一來，精細化水平就會大大下降，不得不說一方面這是現在人工智能技術還不很過關另一方面也可以看出這樣大數據分析下宏觀規律下的微觀缺失。

 

上面介紹的是日常共組與生活中的具體應用，但是在一些高端制造業二者的相互結合與相互之間技術主導權的爭奪會表現得更加明顯。

 

微電子工業是現在新興工業的代表之一，其對于電子工程與人工智能的工業化要求就很有現代工業發展的代表性，對于微電子工業來說，其生產很大程度上就是依賴于人工智能技術在其生產車間，很少有人工的出現特別是精密儀器更是完全被電子機器人所取代，而這一類型的生產機器人就是電子工程與人工智能技術的結合體，在微電子工業中這種機器人的作用是不可替代的相應的，兩種技術的結合也是不可替代的，窺一斑可見全豹，對于現代工業發展來說，電子工程與人工智能技術的相互結合是不可避免的，但是隨著技術的發展到底是重視基礎工程建設還是進行高端技術建設就會成為現在技術控制者們必須考慮的問題，所以在相對經費一定情況下在微電子工業內部，自然也會進行這樣的論爭。

 

2 電子工程與人工智能技術對于政府監管的影響

 

上面我們講了電子工程與人工智能技術的相互結合與相互促進的關系以及在其中一些相互爭奪技術主導權的影響，下面我們根據二者關系下的實際生活應用，對于政府相關監管部門，特別是衛生計生綜合監督部門在其中起的作用和可能面臨的挑戰進行探討。

 

2.1 監管部門面臨的挑戰

 

對于現在的衛生計生綜合監督部門來說電子工程與人工智能技術相互結合產生的社會新產品，對于現實工作確實造成了不少的困難以及相關的挑戰。

 

首先，對于現下比較流行性的網絡虛假醫療廣告，特別是近年來泛濫成災的未經檢驗合格的化妝品與減肥藥銷售，由于網絡中網店的覆蓋面積廣而且在現代物流下產品從發貨到消費者使用的時效性大大加快，并于此產生了很多相關危害公共安全的事件，很多都是監管部門不能及時進行監管活動而造成的，但是這些物流與購買系統都是以電子工程與人工職能相結合為技術基礎的，由此可知，在現實條件下對于衛生監管部門來說，這種技術的廣泛推廣確實造成了監管漏洞的出現，

 

在造成監管漏洞的同時，人才的缺乏也是監管部門面臨的巨大挑戰，對于監管部門來說很多的新人都是通過公務員招聘考試而來的，由于公務員招聘考試不可能進行定向的專業招聘，而且現實中精通這兩項技術的人，大多出路比較好，相對而言公務員的待遇對他們并不具有很大的吸引力，所以一方面，人才的匱乏另一方面很難進行相對應有針對性的設別使用，特別是進行專業設別的采購困難增加的情況下。

 

2.2 監管部門的技術升級機遇

 

監管部門的技術很明顯落后與時代的發展，所以現在對于監管部門來說適應電子工程與人工智能技術結合就成為了當務之急，所謂機遇與挑戰并存，根據“倒逼理論”這又何嘗不是監管部門進行人才更新換代與技術升級的大好機會。

 

監管部門主要就是衛生計生綜合監督局，對于現在的衛生計生監督局來說，最重要的就是適應現在的潮流，進行人才的選拔與培養，一方面進行大學生人才培養計劃，與當地重點大學以及省內外重點大學進行溝通，建立雙向人才培養機制，并以此為基點提升衛生計生綜合監督活動信息化的進程，通過這些人才的引進，進一步提升管理水平以及進行人才的更新換代，在引進人才的同時也可以在本單位內進行，相關人才的培訓，一方面可以進行人才的更新換代并為其做一個準備避免人才出現斷層，另一方面，在進行本單位舊有人才的培養可以為現在有志于學習與自我提升的干部同志提供一個學習的機會并利用他們舊有的經驗與現在的技術設備進行調試性試驗，提升設備在單位的基本適應性，以便與未來的人才與設備的集體適應性提升。

 

上面是對于人才的建設，另一方面也不可忽視設備建設，對于現在的設備制造可以充分采用招標與技術協商的方式，并可以對原有的技術河北進行升級改造提升原有設備的適應性，以此為基本新舊結合，促進技術的進步，以便于更好的進行衛生計生綜合監督工作為社會安全作出自己的貢獻。

 

3 小結

 

本文通過對于現代電子工程與人工智能技術的介紹以及相關的應用前景探究，可以清楚地表明二者之間的關系時相互依存的雖然在一定時候會出現內部技術的主導權之爭，但是這不是主流，所以在進行現代的衛生與計生管理時應該充分利用這樣的優勢并利用其客觀條件實現人才的更新換代，完成現代衛生工作的重要改革，為人民的公共安全提供自己的力量。

第7篇：人工智能技術范文

人工智能技術是人類科學技術不斷發展進步的必然結果，也是工業發展過程中，促進工業自動化科學化發展的重要推動力量。在人工智能技術的發展中，科技的發展和工業技術的進步會促進人工智能技術的發展；反之，人工智能技術的進步，可以完成那些人類自身無法辦到、技術條件效果不好的生產技術操作。當前的人工智能主要是計算機技術的發展結果，隨著計算機技術的飛速發展，通過對計算機信息特點和操作性能的了解和設計，使計算機操作系統具有更多更先進的人工化反應，并在實際的信息技術處理過程中，通過其系統內部的人工化、智能化識別和處理系統，對電氣自動化控制和其他工業技術領域在運行中的問題進行自主解決。如今，人工智能技術已經取得了較大的進步，其研究發展項目也越來越多，越來越先進，實用性越來越強。人工智能技術已經廣泛運用與工業自動化、過程控制和電子信息處理等先進的技術領域。人工智能技術通過模糊理論算法、遺傳算法和模糊神經算法等方式，可以在電氣自動化控制中，采取更靈活多變的控制方式，對電氣自動化設備運行中的不穩定因素和動態變化進行自主的調整，從而保障其運行的準確和高效，減少出錯率。人工智能技術的運用，可以大大減少在電氣自動化控制等領域的人力成本，并且能夠解決一些工作人員無法有效監控和解決的問題，做到及時有效。

2人工智能技術在電氣自動化控制中的應用

2.1人工智能控制實現了數據的采集及處理功能

在電氣設備的運行過程中，數據的采集和處理是了解電氣設備自動化控制情況，發現運行過程中的問題和提出解決辦法的重要依據。在傳統的自動化控制中，由于技術水平和實際運行中的動態變化，數據的采集和傳輸無法做到準確和穩定，保存數據容易出現丟失的情況。人工智能技術的使用，可以保障電氣自動化運行過程中對動態信息的及時收集和穩定傳輸，對相關數據的保存工作也更安全，這就提高了電氣自動化的控制水平，充分保障了電氣運行中的安全性和穩定性。

2.2人工智能控制實現了系統運行監視機報警功能

電氣自動化控制是用電氣的可編程控制器，控制繼電器，帶動執行機構，完成預期設計動作的過程。在此過程中，系統內部各部分之間的運行都要嚴格按照設計模型和函數計算的基礎上進行，如果系統中的一點出現問題，就會造成整個自動控制系統的故障。在以往的自動化控制系統運行中，對系統內部各部分之間的運行數據和運行狀態進行實時監測，對運行中的特殊情況進行及時的報警處理，幫助自動化系統及時處理可能出現的故障，提醒電氣管理人員加強對電氣系統的管理。

2.3人工智能控制實現了操作控制功能

電氣自動化控制的主要特征之一就是通過計算機的一鍵操作，就可以實現對電氣系統的整體控制，保障電氣自動化運行符合現實的需要。傳統的自動化系統的操作，需要靠人工對系統各個環節進行人工操作，從而促進自動化系統內部的協調和配合，這種方式既降低了自動化運行的效率，也增加了自動化系統的故障發生頻率。人工智能技術對電氣自動化系統的控制，是通過各種先進的算法，按照電氣自動化的需求，對自動化系統進行自動化和智能化設計，從而實現對電氣自動化控制系統的同時操作，大大提高了自動化控制的效率，減少了單獨指令操作中容易出現的不協調情況的發生。

3人工智能技術在電氣自動化控制中的控制方式

3.1模糊控制

模糊控制以模糊推理和模糊語言變量等為理論基礎，并以專家經驗作為模糊控制的規則。模糊控制就是在被控制的對象的模糊模型的基礎之上，運用模糊控制器，實現對電氣控制系統的控制。在實際控制設計過程中，通過對計算機控制系統的使用，使電氣自動化系統形成具有反饋通道的閉環結構的數字控制系統，從而達到對電氣自動化系統的科學控制。

3.2專家控制

專家控制是指在進行電氣自動化控制過程中，利用相關的系統控制理論和控制技術的結合，通過對以往控制經驗的模擬和學習，實現電氣自動化控制中智能控制技術的實施。這種控制方式具有很強的靈活性，在實際運行中，面對控制要求和系統運行情況，專家控制可以自覺選取控制率，并通過自我調整，強化對工作環境的適應。

3.3網絡神經控制

網絡神經控制的原理就是基于對人腦神經元的活動模擬，以逼近原理為依據的網絡建模。神經控制是有學習能力的，屬于學習控制，對電氣自動化控制中出現的新問題可以及時提出有效的解決辦法，并通過對相關技術問題的分析解決，提高自身的人工智能水平。

4結語

第8篇：人工智能技術范文

【關鍵詞】人工智能;自動化;電氣工程

工程師們將人工智能技術運用于電氣工程自動化中，可以隨時監控和分析電氣工程自動化中的數據，方便我們做出及時有效的處理，確保電力系統運行的穩定與安全運行。

1電氣自動化人工智能技術的應用優勢

1.1受外界因素干擾程度小

在構建電氣自動化模型時，傳統的電氣工程的控制器一般會受到很多因素的影響，比如，模型的參數變化、數值計算的不同數據和類型等，而如果運用人工智能的電氣工程自動化，那么就可以避免外界因素的干擾，受影響程度比較小。同時，人工智能化的電氣工程控制器沒有必要或得十分精確的動態數據模型，對模型環境及相關參數的要求程度不高。

1.2自動化控制能力比較強

智能化技術有著十分強大的控制功能，可以對形式不同的數據進行多方位的分析評估與處理，并得到相比人工計算出來的數據更加的精確。人工智能化的控制系統對數據的處理有著相對一致性的特點，由于具有不同的控制對象，其具體的內容呈現出豐富的多樣性變化，根據現實的問題的需要，進行智能化技術的集中精確處理，以便于合理地解決所遇到的問題。

1.3參數的調整更為方便

相對于傳統的電氣自動化技術來說，人工智能技術對參數的調整及方式的控制更為簡單方便快捷，在實際的應用中，人工智能系統較為簡單，易于操作與學習。人工智能技術在具體的應用中適應能力極強，可以在無人操作成為未來的可能，無需工作人員到現場進行控制，便可以實現對電氣系統的故障排查與處理，并自動調整電氣工程運行中出現的不確定性參數。電氣系統的參數出現的現象，往往是無法避免的。由于測量的不是非常精準，參數的實際值將會與其設計值有所偏差，電氣系統在運行中受環境的影響，會引起參數的大幅度的不一致。利用抗變換性的變化、下降的時間與響應的時間，能夠十分有效地節省電氣工程系統的人力、物力和財務。

1.4計算具有超高的精確性

鑒于人工智能技術受外部因素影響不是很大，有著十分強烈的抗干擾性。工程師們提前對電氣系統的參數進行設定，在實際的操作中不用過多的考慮參數的變化，這些參數會在劃分在一個固定的范圍內，不會出現差值較大的情況，在一定程度上提升了計算的精確度。工程師們在實際的電氣工程控制中，借助參數模型對一些常見的故障進行簡單的模擬處理，科學合理地預防故障。比如高鐵故障程序的精確計算和科學預防。

2電氣自動化人工智能技術的應用

2.1智能控制

運用智能化的一些技術手段，可實現電氣工程的無人化操作，實行對電氣項目的遠程化管理與監控，節省了較多的人力與物力，同時使得電氣項目得以更加便捷有效的開展。人工智能于電氣設備控制方面的一些具體應用，涉及到模糊控制、專家系統控制以及神經網絡控制，簡化設備的操作與電流的簡單調整，實現報表的自動化生成與存儲，更好地規范不同類型文件的格式，減輕工作人員后期對數據查找、篩選的負擔。除此之外，工作者們通過傳統控制過程的直、交流傳動，有效控制整個電氣工程系統，這些大多體現在人工智能的一些模糊控制中。因此，人工智能在改善電氣工程自動化的操作效率、簡化操作的流程、降低人力的工作量等方面有著較為顯著的成效。

2.2故障診斷

我們通常所說的電氣工程故障診斷，是根據電氣工程的設備在工作中的有關信息，來判斷其狀態是否有異常，對故障進行準確的定性，確定發生故障的位置，探查故障的發生的原因，預測故障的發展趨勢，尋求相應的解決措施。電氣工程故障的診斷以故障機理與技術檢測為根本，以信號的處理與模式的識別為基本方法。在電氣系統的實際運行中，變壓器、發電機等電氣設備出現故障是不可避免的，我們傳統的故障診斷方法存在諸多問題，比如說耗時多、診斷難等。基于人工智能的神經網絡、專家系統和模糊理論的運用，檢測并診斷電氣工程可能存在的故障，最大限度地避免差錯的發生，來達到出錯率降最低。

2.3優化設計

對電氣工程自動化設備的優化設計，涵蓋許多方面的內容，舉個簡單的例子，電壓、電動機、變壓器等，這是一個覆蓋面廣、復雜性高、耗時耗力的過程，需要設計人員具備豐富的電氣自動化知識、相關經驗及動手操作的能力。由于人工智能與計算機技術的快速發展，電氣工程自動化設備的完善設計，已經由原來的手工設計轉變為計算機自動化輔助設計，減少了產品開發的周期。人工智能借助CAD技術與計算機輔助技術進行自動化設備的優化設計，通常采用比較先進的計算方法，在操作結構的對象方面更加直接，在計算方面有著準確性與高效性。電氣設備所發生的故障多數設計的十分復雜，只有明確地把握問題出現的預兆與隱患，才能使得電氣設備的設計更加優化。

3結論

綜上所述，人工智能技術作為新興的電氣工程自動化技術，其作用是不容忽視的，在具體的實踐中得到較好的驗證。人工智能技術于工程自動化中的應用，是對系統的感知、分析、判斷與行動，使得機械化的電氣系統如同人類一般，有著一定的邏輯思維，可以取代人的位置來完成一些特定的工作。通過人工智能技術對電氣工程的智能控制、故障診斷、優化設計，加強其穩定性與安全性，推動電力產業的結構調整，實現經濟效益與社會效益的統一。

參考文獻

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[2]孥磊.淺談電氣自動化控制系統中智能化技術的應用[J].大科技•科學之謎,2012.

第9篇：人工智能技術范文

【關鍵詞】電氣自動化；人工智能技術

中圖分類號：F407文獻標識碼： A

0.引言

隨著社會不斷的發展進步，對于生產力的要求也相應的有所提高，而提高生產力最有效的辦法就是將科學技術運用到生產當中。如果將人工智能技術運用到企業生產過程中，不僅可以提高生產效率，而且可以減少生產成本，所以，許多企業對人工智能技術產生了濃厚的興趣。作為一門實踐應用性學科，電氣自動化的主要任務是就是針對電氣系統進行研究，從而促進生產力的發展。在現代生產力的發展過程中，電氣自動化發揮了非常重要的作用，所以必須要注重對其的研究與創新。將人工智能技術運用到電氣控制系統中，是電氣自動化領域的一項重大的改革創新之舉。在電氣自動化領域中運用人工智能技術，不僅可以減少安全事故的發生，而且可以有效的提高工作效率，從而促進企業的發展。本文通過分析當前人工智能技術的發展狀況，結合其自身特點，研究人工智能技術在電氣控制系統中的運用。

1.人工智能技術的內容及特點

對于人工智能技術而言，其不僅包括對人類智能相關理論的探索，還包括在此基礎上對人類智能相關理論的進一步深入研究，如模擬、延伸和拓展等。人工智能技術是計算機技術的一個重要組成部分，對人工智能技術進行研究，不僅可以對人類智能出現的相關理論進行探討，還可以在此基礎上進行相應的模擬研究，將生產過程智能化。人工智能化技術涉及到多門學科，例如心理學和邏輯學等等，但是，作為人工智能技術的基礎，計算機科學對其有著十分重要的影響。一般而言，人工智能技術的相關研究主要針對一些復雜問題，并希望這些復雜的工作是由智能機器來完成的。作為一種非常精密的機器，人腦的思考是可以被模仿的，例如智能機的編程過程便是如此。因此，大部分企業都采用了模擬人腦的方法來實現自動化。

人工智能技術最突出段特點就是與人一樣，能夠完成復雜的腦力勞動，可以自動采集信息并作出相應的處理。人工智能機擁有精確的計算能力，如果在電氣自動化控制中運用人工智能機，不僅可以優化生產和交換等過程，而且可以將生產過程自動化，這樣就可以讓企業縮減成本，同時，還能提高生產效率。所以，為了優化產業結構，應該在電氣自動化控制行業運用人工智能技術。

2.人工智能技術在電氣自動化控制行業中運用的現狀

（1）在完善電氣設備設計的過程中,不僅設計到相關的電路和電磁場理論知識,而且還要求設計人員擁有相關的實踐經驗。在傳統的設計方法中，普遍采取手工設計的方式，這種方式主要依賴于以往的設計經驗，所以難以選出最佳的設計方案。但是，社會經濟的發展使得計算機技術有了很大的提高，這就改變了電氣產品的設計方式，讓手工設計開始向計算機設計轉變，這對于電氣產品而言，很大程度的縮短了其研發周期。在電氣自動化控制中，運用人工智能技術可以促進CAD技術的發展，從而提高了產品設計的總有效率，同時確保了產品的質量。

（2）實現智能控制功能。首先，要采集并整理數據，這就需要實時采集所有的開關量以及模擬量，在進行處理和儲存的過程當中，應該根據需要來進行；其次，實現監視和事件報警功能。在進行實時智能監視的過程中，需要根據各種主要設備的模擬量數值和開關量狀態來進行，一旦發現事故報警越限和狀態變化事件報警情況，就會出現事故處理提示和自動處理功能，從而實現語音、電話和圖像等報警功能；然后，實現操作控制功能。通過鍵盤或鼠標就能實現對斷路器及電動隔離開關的控制、勵磁電流的調整。運行人員可按順控程序進行同期并網帶負荷或停機操作。另外，為了能夠與值班管理相互適應，系統還應該限制運行人員的操作權限。最后，實現故障錄波功能，例如波形捕捉、開關量的變位和順序記錄等功能。

3.電氣自動化控制中人工智能技術的應用

3.1 在電氣設備中運用人工智能技術

根據實踐經驗發現，在電氣自動化化領域中，要想讓電氣化系統運行正常不是一項簡單的工作，這其中涉及的知識面非常廣泛，因此，必須任用高素質人才控制電氣化系統的運行。除此之外，任用控制電氣化系統運行人員時，還必須選擇責任心強的工作人員，只有這樣才能在最大程度上保證設備可以正常運行。但是，如果選擇人工智能技術來控制電氣化系統的運行，只要通過編寫程序并進行相關的網絡操作，就可以很好完成這項工作，讓電氣設備無需人為干涉，就可以自動運作，這樣不僅可以為企業節省人力資源的成本，而且可以更加完美的完成工作。

3.2 在電氣控制過程中運用人工智能技術

在電氣領域中，電氣控制有著舉足輕重的的作用，如果可以將電氣控制的過程全面自動化，不僅可以幫助企業提高生產效率，縮減資金投入，而且可以為企業節省人力資源成本。在電氣自動化領域中運用人工智能技術，其最突出的體現除了神經網絡控制和模糊控制之外，還有專家系統控制。

3.3 在平常操作中運用人工智能技術

在我們的日常生活中，常常會遇到與電氣行業相關的問題，因此，我們應該通過改進傳統的操作方法，讓電氣系統的操作更加簡單有效，使其能夠更好的在我們日常生活中發揮作用。只要將人工智能技術運用到電氣系統操作過程中，就能夠化繁為簡，這樣就可以在任何地點通過電腦控制完成相關操作，達到遠程控制的目的。除此之外，通過對界面進行優化設計，對信息進行分類保存，這樣以后需要查詢時就可以迅速準確的找到想要的信息。不僅如此，通過運用人工智能技術，還可以自動生成報表，這不僅可以為企業節省時間和人力資源成本，還可以提高工作效率。

3.4 在電氣事故和故障診斷過程中運用人工智能技術

在電氣事故和故障診斷過程中運用人工智能技術，主要是通過模糊理論、神經網絡以及專家系統進行診斷，這是非十分有效的一種方法。由于電氣行業自身的特點，常常會有電氣事故和故障發生，如果不能及時的發現電氣事故和故障發生的原因，將會為企業帶來重大的損失。傳統的事故和故障診斷方式不僅復雜，而且其診斷的準確率較低。例如傳統方式診斷變壓器故障時，首先要收集變壓器油液中排出的廢氣，然后對其進行分析，最后才能根據分析結果判斷導致故障的原因。這種方法不僅耗時長，效率低，需要經過很長時間才能得出診斷結果，而且不能確保得出準確的診斷結果。與此同時，在排除故障時，傳統的方法也不簡單。所以，必須對傳統的故障診斷方法進行改進，這樣才能減少故障帶來的損失，如果在電氣事故和故障診斷中運用人工智能技術，就可以很好的解決這個問題，不僅如此，這種診斷方法的準確率也更高，且排除故障的效率同樣更高。

4.結束語

綜上所述，在電氣自動化控制中運用人工智能技術，不僅可以將電氣控制的過程全面自動化，幫助企業提高生產效率，而且可以為企業節省人力資源成本和資金投入，對于電氣自動化領域的發展有著重大意義。

【參考文獻】

[1]翟輝.人工智能在電氣自動化控制中應用[J].科技創新導報，2011(27).

[2]胡蝶.人工智能在電氣自動化控制中的應用[J].中小企業管理與科技，2012(27).