常用的人工智能技術精選(九篇)
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第1篇：常用的人工智能技術范文
關鍵詞 人工智能；電氣控制；自動化系統(tǒng)
中圖分類號TM92 文獻標識碼A 文章編號 1674-6708（2012）72-0083-02
電氣自動化是一門以電氣系統(tǒng)的運行、控制、研發(fā)為對象的實踐應用性學科。人類社會發(fā)展到當代，解放人類的雙手，最大程度實現(xiàn)機械運行與控制的自動化。全面應用人工智能技術的最新成就，充分推動電氣設備自動化的進一步深化發(fā)展，提高其系統(tǒng)運行趨于智能化的同時，人工智能技術的應用還利于強化系統(tǒng)工作的安全性、穩(wěn)定性，有利于企業(yè)生產效率的提升以及市場競爭力的增強。
1 人工智能技術研究與應用的現(xiàn)實情況
近年來，大量科研單位以及專業(yè)院校都在人工智能技術的創(chuàng)新與研究以及其電氣設備控制系統(tǒng)中的應用上開展了大量工作，人工智能用于電氣設備系統(tǒng)的結構設計、故障診斷、預警、監(jiān)控以及自動保護等方面都達到了一定的水平。
以結構設計方面為例，因電氣設備系統(tǒng)結構設計復雜性高，涉及到諸如電路、電磁、電機電器應用等等大量的學科專業(yè)知識，更要求工作人員有豐富的實踐經驗。目前，在數(shù)字技術空前創(chuàng)新發(fā)展的背景下，電氣產品及其控制系統(tǒng)的設計工作業(yè)已轉向了CAD，使得新產品新系統(tǒng)的構建周期顯著縮短。在此基礎上加入人工智能技術，系統(tǒng)設計的質量以及速度都可得到全面提升。
此外，人工智能技術在進行電氣設備系統(tǒng)故障控制與預警方面也有非常獨特的優(yōu)勢。電氣控制系統(tǒng)出現(xiàn)故障之前征兆呈非線性，因此人工智能技術中的模糊邏輯、神經網絡等等部分可以充分發(fā)揮其優(yōu)勢。
最后是人工智能技術在電氣自動化控制系統(tǒng)中的運用，主要的技術方法有、神經網絡、專家系統(tǒng)以及模糊控制三種，其中以最后一種控制技術最為簡便，可應用性最強。人工智能技術在電氣自動化控制系統(tǒng)中以AI控制器為主，其可以視為非線性函數(shù)近似器。與一般的函數(shù)估計設備相比較，AI控制系統(tǒng)在進行設計時不一定必須工作對象的具體模型，這就避免在設計時需要考慮控制對象模型本身的參數(shù)變等不確定性。此外，其性能提升的空間比較大，而且易于調節(jié)，一致性強，對于新的數(shù)據(jù)信息適應性良好；配置成本低而且更新簡便、抗干擾能力強。
2 電氣自動化控制系統(tǒng)中人工智能技術的具體應用
電氣自動化控制系統(tǒng)當中，人工智能技術的應用有兩種，一是直流傳動控制；另一種是效流傳動控制。
在直流傳動控制中，人工智能技術的應用有模糊邏輯控制技術為主，有Mamdani與兩種可用于調速控制系統(tǒng)。它們均具備規(guī)則庫部分，規(guī)則庫實質上是一個if-them的模糊規(guī)則集合。以后者為例，它最主要的規(guī)則就是“if x=A,且y=B,則z=f（x，y）z則z”。其中的都是模糊集。模糊控制設備以推理機為核心部分，它負責模仿人腦的智能化決策以及模糊控制命令的推理。除此以外還有模糊化部分、知識庫部分以及反模糊化部分，第一個部分是通過多種不同形式的函數(shù)對所輸入的變量做出測量，并將其量化、模糊化；第二部分就是由數(shù)據(jù)規(guī)則以及語言控制庫構成所構成的知識庫，本庫設計時就是應用專家的知識與經驗對電氣設備進行控制，在建立設備模型時，模型操作設備依據(jù)人工神經網絡系統(tǒng)的推理機制進行模型建設；最后是以模型參數(shù)量化與中間平均技術等模糊化技術的應用。
除了模糊邏輯控制技術以外，還有人工神經網絡控制技術。這種技術主要用于不同模式的識別以及各種信號的處理，可以在電氣傳動控制工作中發(fā)揮有效作用。這種技術以并行結構為主，適用范圍比較廣，可以大大提升條件監(jiān)控、診斷系統(tǒng)的準確性；該控制技術最常用的學習策略是誤差反向傳播，也就是說在網絡具備充足的隱藏層、結點和恰當?shù)募詈瘮?shù)的情況下，多層人工神經網絡只要利用反向傳播就可以計算出對應的非線性函數(shù)近似參數(shù)，大大提高網絡運行速度。
在交流傳動控制中，人工智能技術的應用也同樣有模糊邏輯與神經網絡兩種具體運用。
就模糊邏輯而言，到目前為止均以模糊控制器直接代替原有的普通速度控制設備為主，不過西方某大學研發(fā)了一種高性能的帶有多個模糊控制器的全數(shù)字化傳動控制體系，該體系所帶有的模糊控制器即可以用來代替普通的速度控制設備，又可以用于執(zhí)行它控制任務。
就人工神經網絡控制技術而言，實踐研究中以其對交流電氣設備及其驅動環(huán)境參數(shù)監(jiān)測及診斷為主。人工神經網絡用作步進電動機控制時，可采用一般的反向轉波計算方法，就是通過實驗數(shù)據(jù)的應用，通過電機負載轉矩以及電機的初始速度最終確定智能監(jiān)控系統(tǒng)可監(jiān)測的最大速度增加值。這種設計方案的實現(xiàn)，要求神經網絡具備識別三維圖形映射的能力，以便達到比常規(guī)梯形控制計算模式強的控制成效。在此模式下，人工神經網絡可以大大縮減電氣自動化系統(tǒng)定位所需要的時間，并且強化對于負載轉矩以及非初始速度變化范圍的控制工作。人工神經網絡的結構以多層前饋型為主，具體可分為兩個系統(tǒng)：系統(tǒng)一是在辨識電氣動態(tài)參數(shù)的基礎上對通過定子的電流進行自動調節(jié)與控制，系統(tǒng)二是在辨識機電系統(tǒng)的運行參數(shù)基礎上對轉子速度進行自動調節(jié)與控制。
3 結論
電氣自動化控制系統(tǒng)作為提高電氣設備的生產能力、流通交換速度的重要環(huán)節(jié)，脫離了人力操作控制，最大程度實現(xiàn)智能化，不僅可以為企業(yè)節(jié)約人力成本，而且有利于生產效率的增加。人工智能技術是專門研究人類智能模擬的科學，其應用范圍以問題求解、邏輯推理、語言理解、以及專業(yè)知識數(shù)據(jù)庫和自動性強的機器人等多個方面，最大的特征就是自動化。即以推動機械向人類行為意識能力靠攏，從這個意義上來說，人工智能技術在電氣自動化控制系統(tǒng)中的應用前景非常廣闊，在數(shù)字控制理念的指導下，傳統(tǒng)上使用的控制器設計技術將逐漸會為控制效果更好的人工智能軟件技術所取代，因此有關單位與部門須加強這方面的技術研究力度。
參考文獻
第2篇：常用的人工智能技術范文
關鍵字：人工智能技術；電氣自動化；應用
中圖分類號： S972.7+4 文獻標識碼： A 文章編號：
人工智能技術在電氣自動化方面的應用已成為近年研究的熱點，相對于傳統(tǒng)技術，它不僅促進了電器設備的設計與應用，而且大大的節(jié)省了人力資本投入，極大地提高了運作效率，解決了許多傳統(tǒng)技術很難進行解決的問題。
1 人工智能技術
人工智能技術指的是通過對人類智能的相關理論進行研究，并以此為依據(jù)對其進行模擬、延伸和擴展的一門方法和技術。人工智能技術作為一門新興的學科，其致力于了解人類智能產生的實質，并對其進行模擬，以實現(xiàn)智能機器的生產，其主要研究的內容包括人、機器、專家系統(tǒng)、語言及圖像處理系統(tǒng)等等。它不僅包含數(shù)學、計算機學等傳統(tǒng)學科，也包括了哲學、心理學、倫理學等學科。因此，人工智能技術可以說是全面地模擬人腦，以期達到人腦控制下的行為反應，最終達到在電氣自動化操作過程中的人性化、標準化、智能化，實現(xiàn)人機合一。
人工智能技術最為突出的特點即可實現(xiàn)人類復雜腦力勞動的代替，有效進行信息的收集和識別，并進行分析和有效地處理。在這種優(yōu)勢的促進下，復雜的腦力活動將逐漸被計算機的智能運算所代替。通過這種方式，不僅實現(xiàn)了生產、流通、交換以及分配過程的增強，還有效實現(xiàn)了生產環(huán)節(jié)的自動化，極大的減少人力成本的資源投入，同時提高了工作效率，實現(xiàn)產業(yè)結構的優(yōu)化配置，最終提高生產力的發(fā)展水平，提高整個企業(yè)的經濟效益和自動化水平。
2 人工智能技術的主要作用及手段
2.1人工智能技術的主要作用
目前，人工智能技術已經在電氣自動化上進行了大量的實際應用，主要用于以下幾個方面：對于各主要設備和系統(tǒng)的運行狀態(tài)進行實時智能的監(jiān)測，發(fā)生故障時，有事故報警和狀態(tài)變化事件報警；記錄故障并且進行在線分析；通過鍵盤和鼠標操作對斷路器和電動隔離開關進行控制；對于所有開關量、模擬量的實時數(shù)據(jù)進行采集、存儲和處理，可以模擬畫面，真實地顯示一次設備和系統(tǒng)的實際運行狀態(tài)，實現(xiàn)電流和電壓所有模擬量、計算量、斷路器等實時開關狀態(tài)的顯示與監(jiān)控，并且能夠生成歷史趨勢圖。
2.2人工智能技術的主要手段
在實際控制環(huán)節(jié)中應該采取實時監(jiān)控以及搜集信息的方式進行相關數(shù)據(jù)的整理，并且根據(jù)系統(tǒng)要求設定定時處理功能以及定時備份功能，這樣可以更加完善整個工作的進展。也可以運用圖像生成軟件的技術對于電氣系統(tǒng)進行模擬運轉，可以對電氣系統(tǒng)電流、電壓和電機設備的運轉情況進行直觀形象的反應，并且根據(jù)實際需要進行設計相關數(shù)據(jù)分析及圖表。這里需要注意的是要考慮到設備的硬件設施條件，因為圖像和畫面比正常的字符占用的空間更大，這樣可以避免運算速度太慢或者資源占用過多的情況發(fā)生，導致整個系統(tǒng)失靈的情況發(fā)生。
3 人工智能技術在電氣自動化中的應用
3.1人工智能技術對于電氣設備的優(yōu)化設計
電氣設備在設計時，由于傳統(tǒng)的設計方式在前期會有一個漫長的產品試驗過程，需通過歸納法得到相關設計經驗后再由產品設計師進行手工完成，而這一過程很難達到產品預期的效果，所以這就很難獲得最合理的方案。且前期的試驗與后期的制作方式都需要投入大量的人力物力與財力，所以，這樣的生產方式顯然不適用于當今社會科技快速發(fā)展的需要。伴隨著計算機科學技術的發(fā)展，電氣產品的設計開始從傳統(tǒng)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(tǒng)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(jù)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，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。人工智能技術的加入極大的改善了這種情況，優(yōu)化了產品的設計過程，因此這一前期的試驗周期得到了極大的縮短。
3.2人工智能技術對于電氣設備的診斷
電氣設備出現(xiàn)故障具有很大的不確定性和非線性，面對電氣自動化控制過程中出現(xiàn)的故障與事故，人工智能技術可以及時預防與解決問題。人工智能技術的出現(xiàn)與發(fā)展則有效地改善了這種情況，特別是處理在變壓器、發(fā)動機等問題上，人工智能技術的表現(xiàn)尤為突出。人工智能技術運用到電氣設備中以后，對于電氣設備故障的診斷，人工智能技術有三種方法：模糊邏輯、專家系統(tǒng)以及神經網絡。在診斷發(fā)電機以及電動機時，人工智能的診斷技術就發(fā)揮了作用，它可以把模糊理論和神經網絡進行結合，這樣不僅保留了故障診斷知識的模糊性，也能夠結合神經網絡學習能力強的特點，實現(xiàn)了對于電機故障的全面診斷，極大地提高了診斷故障的準確率。例如對于模糊控制而言，此過程主要是電氣傳統(tǒng)過程中直流及交流傳動的作用而實現(xiàn)的。通常而言，電氣直流傳動控制過程中模糊邏輯控制主要包括了Mamdani（邁達尼）和Sugeno（高木-關野）。而對于具體應用時，前者多用來進行調速控制，后者則屬于前者的例外情況。對于交流傳動過程中的應用等相關問題而言，則多以模糊控制器取代常規(guī)調速控制器而實現(xiàn)功能的發(fā)揮。
3.3人工智能技術對電氣自動化流程的控制
電氣自動化領域的操作流程非常的繁瑣，對于操作的步驟要求也非常嚴格，一旦出現(xiàn)細微的操作問題，則可能引起嚴重的機器故障發(fā)生，并造成無法估量的損失。如何保證電氣設備能夠有效穩(wěn)定的運作，并在控制過程中盡量實現(xiàn)操作的簡單化、程序化是每個研究人員關心的難題。人工智能技術的出現(xiàn)與發(fā)展有效的解決了這個難題，通過對日常資料的儲存與分析，可以在機器發(fā)生事故時采取及時有效的措施，最大程度上保證社會的和諧發(fā)展。此外，人工智能技術通過對電氣設備的遠端操控，實現(xiàn)了控制流程的簡單化、程序化，方便技術人員對電氣設備進行定期的檢查與維修，節(jié)約時間的同時，也降低運行成本。
3.4 人工智能技術在日常操作過程中的應用分析
對于傳統(tǒng)電氣領域而言，其操作過程通常要求相當嚴格，具體操作過程的步驟也相當復雜繁瑣，一旦出錯就可能引起重大的故障問題，導致重大損失發(fā)生。由于電氣領域通常同人們的日常生活和工作密切相關，甚至直接關系著社會的穩(wěn)定和諧，因而如何實現(xiàn)此領域中日常操作過程的簡單化，不斷提高其操作效率是如今擺在相關研究工作人員面前的一個難題，而人工智能技術的出現(xiàn)有效地解決了這些問題，不僅實現(xiàn)了日常操作過程中操作流程的簡化，還實現(xiàn)了對電氣系統(tǒng)的遠程控制及其操作，通過對界面進行簡化界面，可對某些重要信息或資料進行及時地儲存，以方便日后進行查閱。此外，通過該技術還可自動進行表報的生成，大大節(jié)約了時間。
4 結語
社會的發(fā)展進步要求生產力更加先進，計算機技術的發(fā)展促進了人工智能技術的不斷創(chuàng)新與發(fā)展，更多的科研成果開始運用到生產生活中來。在未來的實踐過程中，人工智能技術大量應用到電氣自動化控制中將會是一個新的發(fā)展趨勢，電氣自動化控制在人工智能技術的支持下將會獲得更好的發(fā)展。
參考文獻
[1] 周超.人工智能技術在電氣自動化控制中的運用[J].硅谷,2012.
[2] 陳洪峰.國內電氣自動化發(fā)展狀況與趨勢[J].科技創(chuàng)新導報，2009.
第3篇：常用的人工智能技術范文
關鍵詞：人工智能;電氣;自動化
人工智能是研究、開發(fā)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(tǒng)的一門新的技術科學。人工智能是計算機科學的一個分支 它企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式作出反應的智能機器．該領域的研究包括機器人．語言識別、圖像識別 自然語言處理和專家系統(tǒng)等。電氣自動化是研究與電氣工程有關的系統(tǒng)運行、自動控制，電力電子技術、信息處理、試驗分析 研制開發(fā)以及電子與計算機應用等領域的一門學科。實現(xiàn)機械的自動化，讓機械部份脫離人類的直接控制和操作自動實現(xiàn)某些過程是電氣自動化和人工智能研究的交匯點。積極運用人工智能的新成果無疑有利于電氣自動化學科特別是自動控制領域的發(fā)展．也有利于提高電氣設各運行的智能化水平．對改造電氣設備系統(tǒng)，增強控制系統(tǒng)穩(wěn)定性．加快生產效率都有重大意義。
1、人工智能應用理論分析
人工智能(Artificial Intelligence)，英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)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(tǒng)的一門新的技術科學。人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質．并生產出一種新的能以人類智能相似的方式作出反應的智能機器 該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別 自然語言處理和專家系統(tǒng)等。自從1956年“人工智能 一詞在Dartmouth學會上提出以后，人工智能研究飛速發(fā)展，成為以計算機為主．涉及信息論．控制論， 自動化、仿生學、生物學、心理學、數(shù)理邏輯、語言學、醫(yī)學和哲學的一門學科。人工智能研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜的工作。
當今社會，計算機技術已經滲透到生產生活的方方面面．計算機編程技術的日新月異催生自動化生產，運輸 傳播的快速發(fā)展。人腦是最精密的機器，編程也不過是簡單的模仿人腦的收集、分析、交換、處理、回饋．所以模仿模擬人腦的機能將是實現(xiàn)自動化的主要途徑。電氣自動化控制是增強生產．流通、交換、分配等關鍵一環(huán)．實現(xiàn)自動化，就等于減少了人力資本投入，并提高了運作的效率。
2、人工智能控制器的優(yōu)勢
不同的人工智能控制通常用完全不同的方法去討論。但Al控制器例如：神經、模糊、模糊神經以及遺傳算法都可看成一類非線性函數(shù)近似器。這樣的分類就能得到較好的總體理解．也有利于控制策略的統(tǒng)一開發(fā)。這些Al函數(shù)近似器比常規(guī)的函數(shù)估計器具有更多的優(yōu)勢．這些優(yōu)勢如下：
(1)它們的設計不需要控制對象的模型(在許多場合，很難得到實際控制對象的精確動態(tài)方程，實際控制對象的模型在控制器設計時往往有很多不確實性因素，例如：參數(shù)變化，非線性時，往往不知道)。
(2)通過適當調整(根據(jù)響應時間 下降時間、魯棒性能等)它們能提高性能。例如模糊邏輯控制器的上升時間比最優(yōu)PID控制器快1.5倍 ，下降時間快3.5倍， 過沖更小。
(3)它們比古典控制器的調節(jié)容易。
(4)在沒有必須專家知識時．通過響應數(shù)據(jù)也能設計它們。
(5)運用語言和響應信息可能設計它們。
總而言之，當采用自適應模糊神經控制器、規(guī)則庫和隸屬函數(shù)在模糊化和反模糊化過程中能夠自動地實時確定。有很多方法來實現(xiàn)這個過程，但主要的目標是使用系統(tǒng)技術實現(xiàn)穩(wěn)定的解，并且找到最簡單的拓樸結構配置．自學習迅速，收斂快速。
3、人工智能的應用現(xiàn)狀
隨著人工智能技術的發(fā)展，許多高等院校及科研機構就人工智能在電氣設備的應用方面展開了研究工作，如將人工智能用于電氣產品優(yōu)化設計，故障預測及診斷、控制與保護等領域。
3.1 優(yōu)化設計
電氣設備的設計是一項復雜的工作 它不僅要應用電路、電磁場、電機電器等學科的知識，還要大量運用設計中的經驗性知識。傳統(tǒng)的產品設計是采用簡單的實驗手段和根據(jù)經驗用手工的方式進行的．因此很難獲得最優(yōu)方案。隨著計算機技術的發(fā)展，電氣產品的設計從手工逐漸轉向計算機輔助設計(CAD)，大大縮短了產品開發(fā)周期。人工智能的引進．使傳統(tǒng)的CAD技術如虎添翼．產品設計的效率及質量得到全面提高。用于優(yōu)化設計的人工智能技術主要有遺傳算法和專家系統(tǒng)。遺傳算法是一種比較先進的優(yōu)化算法，非常適合于產品優(yōu)化設計。因此電氣產品人工智能優(yōu)化設計大部分采用此種方法或其改進方法。
3.2 故障診斷
電氣設備的故障與其征兆之間的關系錯綜復雜，具有不確定性及非線性．用人工智能方法恰好能發(fā)揮其優(yōu)勢。已用于電氣設備故障診斷的人工智能技術有：模糊邏輯、專家系統(tǒng)、神經網絡。
變壓器由于在電力系統(tǒng)中的特殊地位而備受關注，有關方面的研究論文較多。目前對變壓器進行故障診斷最常用的方法是對變壓器油中分解的氣體進行分析．從而判斷變壓器的故障程度。人工智能故障診斷技術在發(fā)電機及電動機方面的研究工作也較為活躍。
3.3 智能控制
人工智能控制技術在自動控制領域的研究與應用已廣泛展開．但在電氣設備控制領域所見報道不多。可用于控制的人工智能方法主要有3種：模糊控制、神經網絡控制、專家系統(tǒng)控制。由于模糊控制是其中最為簡單、最具實際意義的方法．因而它的應用實例最多。
第4篇：常用的人工智能技術范文
一、利用人工智能，強化用戶體驗，降低機構成本
人工智能最首要的功能就是強化用戶的體驗，降低機構運營成本。保險行業(yè)的主要服務內容包括保險營銷、保險咨詢以及保險理賠等，在以往的保險服務中，采用的主要是人工服務手段，在服務的效率上比較低，客戶的滿意度也不高。尤其是保險理賠過程，手續(xù)繁瑣、理賠流程漫長，使用戶的體驗大大受到影響。加之一些保險銷售員在銷售的過程中往往對保險行業(yè)夸大其詞，與保險的服務內容出現(xiàn)了嚴重的偏差，以至于在后期的理賠中使用戶感受到巨大的落差，這也是用戶與保險公司矛盾激化的根本原因。隨著人們保險意識的逐漸提高，保險的購買率在逐漸升高，與此同時理賠率也在不斷提高，如果保險公司依然采取以往的人工理賠服務手段，就顯得工作效率過低、處理時間長，并且管理難度也比較大，而且在對理賠定損的判定中，也容易產生差錯。這些都造成了保險公司巨大的經營壓力，一些大的保險公司對風險或許還有一定的抵御能力，但是對于一些中小型的保險公司來說，風險的承受能力較差，如果保險公司長期處于這種風險之中，將會面臨較大的經營危機[1]。隨著人工智能技術的不斷發(fā)展，各保險公司都相繼研發(fā)了遠程定損系統(tǒng)，雖然遠程系統(tǒng)提供了較大的方便性，但是在具體的應用中還是有不理想的地方，而隨著智能人工技術的不斷拓展和水平的提升，保險公司遠程定損的精準度和自動化水平都在不斷的提高，這為保險行業(yè)的發(fā)展奠定了扎實的基礎，將人工智能技術發(fā)展推向了更高的領域。目前，利用智能遠程技術進行保險定損的檢測，已經具有較高的準確性，并且為定損效率也提供了較大保證。通過對人工智能技術的利用，大大的降低了在理賠過程中的人力成本和時間成本，使保險理賠的流程更簡單，不僅簡化了保險公司工作人員的工作流程，也縮短了用戶等待的時間，智能人工的應用有效的提升了用戶的服務滿意度，也達到了降低保險行業(yè)經營成本的目的。智能人工服務不僅體現(xiàn)在理賠領域，還更多的體現(xiàn)在咨詢服務的領域和保險購買服務領域等，人工智能服務都發(fā)揮了積極的作用。
二、利用人工智能，提高保險行業(yè)風險決策以及反欺詐能力
利用人工智能，能夠有效提高保險行業(yè)風險決策以及反欺詐的能力。在保險行業(yè)的發(fā)展中，長期以來都受到欺詐信息的影響。盜賣投保人信息、被保險人信息以及虛假理賠的發(fā)生都為保險公司帶來了嚴重的影響。據(jù)不完全統(tǒng)計，以車險理賠案為例，在美國保險行業(yè)中，發(fā)生的虛假理賠案例每年高達百分之二十。在中國車險行業(yè)中，每年發(fā)生的假理賠案有百分之三十，損失的金額估計會高達上千億。可見保險欺詐對保險行業(yè)發(fā)展產生的影響有多嚴重。欺詐案件在保險行業(yè)屢禁不止，欺詐案件數(shù)量的升高與保險行業(yè)監(jiān)管不嚴和行業(yè)漏洞都有很大的關系，欺詐事件頻繁直接導致的后果就是保險行業(yè)的成本升高，如果長期以此現(xiàn)象發(fā)展下去，保險公司的利益會遭到嚴重的損害。運用人工智能技術，將對保險從購買、報案再到理賠各階段實施全程監(jiān)控，將人工智能技術應用在理賠流程中，大大的提高了保險理賠反欺詐的能力，同時也提高了保險行業(yè)監(jiān)控和決策的能力。相比于以往的人工系統(tǒng)，智能系統(tǒng)具備更強的規(guī)則與策略，針對可疑數(shù)據(jù)的分析和決斷具有更高的準確性，基于人工智能系統(tǒng)進行的保險理賠，能夠很好的防范理賠中的風險，相比于以往的理賠流程也更加的動態(tài)化，使理賠的流程得到了進一步的優(yōu)化[2]。現(xiàn)階段，應用在保險行業(yè)理賠中，主要是通過對機器學習模型的定位將各項理賠的出險指標定義出來，以此來分析保險理賠的概率，從而在針對相應的理賠案件的時候，通過監(jiān)控將保險公司相關聯(lián)的服務商、定損員給予科學的提供。
三、人工智能在財務管理中的運用
(一)加強對會計電子檔案、電子發(fā)票等的推廣現(xiàn)階段，消費者在消費的過程中很多都是通過微信、支付寶等平臺進行支付的，而在發(fā)票的開具方面，由于紙質的發(fā)票不易保存，非常容易出現(xiàn)丟失、損壞等方面的情況，因此，企業(yè)可以支持電子發(fā)票的開具，一方面可以提升發(fā)票管理的效率，另一方面可以減少企業(yè)財務人員的工作量，非常值得大面積推廣。現(xiàn)在的財務工作開展過程中，很多都是通過財務軟件來完成的，已經很少有企業(yè)采用手工賬簿的方式記錄企業(yè)的財務信息，我國法律也有明確的規(guī)定，電子賬簿和紙質賬簿具有同等的法律效力，不需要在經營紙質發(fā)票以及紙質賬簿的制作。
(二)做好網上報銷系統(tǒng)的普及工作現(xiàn)在，越來越多的人選擇在攜程等網絡電子平臺上購買火車票、機票等，還有客戶在網絡平臺上預定用車；企業(yè)常用的辦公用品也多是在網絡平臺上采購，針對這種情況，電商平臺就可以直接為客戶開具電子發(fā)票，企業(yè)在報賬的過程中，就可以直接將電子發(fā)票上傳至網絡平臺，系統(tǒng)可以自動對發(fā)票的內容進行識別，生成報賬信息。省去了財務人員手工填寫報銷單，制作報銷憑證的麻煩，一方面減少了財務人員的工作量，另一方面真正實現(xiàn)了無紙化辦公，更加環(huán)保。
(三)充分發(fā)揮管理信息系統(tǒng)的作用要想實現(xiàn)業(yè)財融合的管理目標，就需要充分發(fā)揮管理信息系統(tǒng)的作用，真正達到財務管理全電子化的目標。現(xiàn)階段的財務管理工作中，最常用的就是ERP系統(tǒng)，其能夠將以往企業(yè)中相對獨立的部門聯(lián)系到一起，使企業(yè)管理者能對企業(yè)現(xiàn)有的資源進行合理的整合。實際應用的過程中，企業(yè)管理者還可以將ERP系統(tǒng)與企業(yè)財務人員在報賬、進行電子支付等方面的工作有機地結合到一起，整合成更能夠滿足企業(yè)發(fā)展需要的全新的信息管理系統(tǒng)，真正將涉及企業(yè)經營各個環(huán)節(jié)的財務工作整合到一起，實現(xiàn)自動化處理。隨著人工智能技術在人民生活以及工作中的普及，企業(yè)中很多崗位的工作都被信息技術取代，一方面幫助企業(yè)節(jié)約了人工成本，另一方面提升了財務數(shù)據(jù)的準確性，由此可見管理信息系統(tǒng)在企業(yè)中的應用將會成為未來的一個大趨勢，企業(yè)管理者必須主動轉變觀念，迎接全新的時代。
第5篇：常用的人工智能技術范文
【關鍵詞】智能技術 電氣自動化控制 應用
隨著工業(yè)競爭日益激烈，社會生產的需求不斷增大，如何能夠節(jié)約資金成本，提高生產效率早已成為焦點。傳統(tǒng)的手工方法費時費力，不僅技術上得不到提高，生產力也極其低下。人工智能技術的使用可以高效，合理的解決這一難題。手工設計已經被電氣自動化取而代之，它可以將產品的研發(fā)周期有效縮短，提高工作效率，當我們把智能技術和電氣自動化二者完美結合，就可以實現(xiàn)生產效率上的新突破，為電氣自動化控制的發(fā)展帶來新的發(fā)展契機。
1 智能技術的現(xiàn)狀
通過人們對物理知識的深入探究，我們利用電磁原理等知識實現(xiàn)電氣自動化，在合理運用電氣自動化的過程中，人工智能的引用將推上一個新的臺階，作為計算機技術的一個重要組成部分，這種只能技術能模仿人類操作，從而實現(xiàn)生產。智能技術的主要基礎就是計算機科學，我們通常把能運用智能技術的機器叫智能機，通過程序設計可以對人的大腦進行模仿，代替人類復雜的體力或腦力勞動，極大的方便了人們的生活。
2 智能技術在電氣自動化控制中的應用特點
（1）人工智能技術可以模擬實際操作系統(tǒng)的工作狀況，通過模擬場景，進行精確的數(shù)據(jù)采集，并如期按照規(guī)定流程進行操作。（2）它可以進行遠程操控，極大的解決了惡劣工作環(huán)境工作困難的問題，在環(huán)境惡劣，噪音強烈的地方，可由主控制臺進行工作分配與控制。（3）無論是遠程操控還是進程操控，它都可以對設備進行實時監(jiān)控，當有故障或者危險發(fā)生時，它可以通過程序報警并記錄詳細的參數(shù)變化，降低了操作風險，方便了故障處理，使電子自動化的控制和處理變得極為簡便。（4）智能技術在電氣自動化控制中可以縮短響應時間，并且操作簡便，工作誤差小，相比于單純的電氣自動化控制而言，極大的方便了工作人員的使用。
3 智能技術在電氣自動化控制中的實際應用
3.1 智能技術在電氣自動化控制應用中的要求
（1）現(xiàn)階段，我國有很多生產線運用的都是這種由智能技術主導的電氣自動化控制，它涉及的方向非常廣泛，但是只有這二者合理的結合與應用，才能達到最完美的效果。（2）人工智能是人類新興起的智慧產物，它可以模仿人類大腦，減輕工作者體力及腦力勞動。但是這種技術的研發(fā)與設計必須有專業(yè)的工作人員，另外在智能技術的操作與維護過程中也需要專職人員進行間歇性監(jiān)控，以免意外發(fā)生。（3）智能技術應用在電氣自動化控制中，其正常運轉關系到多個方面的科學技術，在具備優(yōu)秀專業(yè)技能的操作人員的控制下，它才能完美的發(fā)揮它的作用，將電氣自動化控制的工作效率進行有效提升。
3.2 智能技術在電氣自動化中的有效運用
智能技術在電氣自動化控制中的熟練應用時大勢所趨，行業(yè)所迫，因為它可以大力提高生產力，極大的減輕人類的體力，腦力勞動，節(jié)約資金，降低操作風險，所以在電氣自動化控制中的應用過程中，人工智能的引領是非常重要的。它可分為專家系統(tǒng)控制，神經網絡控制和模糊控制這三大類。（1）所謂的專家系統(tǒng)控制，是以計算機技術為主，對專業(yè)知識進行總結與匯編之后，形成完整的程序，模擬專家的大腦運作過程，解決那些疑難問題，擁有高強度的智能化是它最突出的特點。（2）通常采用數(shù)學公式，理論來控制的稱為模糊控制系統(tǒng)，它能將理論知識和實際操作經驗相結合，針對于數(shù)據(jù)量龐大，但還需精確控制系統(tǒng)是非常有效率的。（3）最后一類是人們最常用的，基于神經網絡，對那些及其復雜無需的操作對象進行統(tǒng)一規(guī)劃，計算處理等，因此命名為神經網絡控制。（4）智能技術在電氣自動化控制中的應用有兩個方面，分別為直流傳動和交流傳動。直流傳動是通過模糊邏輯控制和人工神經網絡，交流傳動是通過模糊邏輯控制和神經網絡控制，二者的區(qū)別在于人工神經網絡具有特殊的系統(tǒng)結構，它可以適應各種傳感器的數(shù)據(jù)輸入，常用的有監(jiān)控系統(tǒng)和故障診斷系統(tǒng)。是具有一致性的非線性函數(shù)估計器的數(shù)學模型，但它操作圓滑，不需要被固定控制。可以極大的解決其他控制工作死板，操作響應時間略長的問題，是對系統(tǒng)控制的一個合理的優(yōu)化功能。
3.3 智能技術在故障診斷過程中的應用
智能技術在故障診斷過程中的重要組成部分分別為專家系統(tǒng)控制，神經網絡控制和模糊理論，它們在電氣自動化的故障診斷中起著非常大的作用。由于智能技術的優(yōu)勢與特點，例如應用于環(huán)境惡劣、偏遠的地區(qū)，電氣控制難免會發(fā)生故障，如果診斷不及時，難么損失將不可估量。傳統(tǒng)的故障解決方法準確性極低，對生產行業(yè)多半會造成不小的損失，但智能技術的應用可以將專家系統(tǒng)控制，神經網絡控制和模糊理論這三類組合起來，可以有效地解決那些診斷難度大的問題，并且有效的提高了故障診斷的準確性。
3.4 智能技術在電氣自動化控制中的日常應用
電氣自動化控制早已融入到我們的生活中，如今它已經是不可或缺的一部分，人工智能技術在電氣自動化控制中合理有效的運用，解決了傳統(tǒng)電氣控制的復雜難控制，低能低效率，延時性太長，誤差太大的問題，真正的實現(xiàn)了電氣的自動化，甚至我們不可足不出戶通過電子計算機對其進行精確控制。通過遠程操控，極大的解決了工作環(huán)境惡劣，操作過程繁瑣的難題，當有故障發(fā)生時，可以及時妥善處理，合理解決，方便了人們的工作與生活，提高了生產效率，節(jié)約成本，增加企業(yè)經濟效益，是電氣自動化控制的一個新的發(fā)展方向。
4 結語
雖然電氣自動化的大力推廣與使用極大地方便我們的生活，提高了生產力，但智能技術的結合與應用，為我國大力發(fā)展生產力產生了新的突破，為各行各業(yè)的取得了很大的發(fā)展空間，生產力得到了很大的提升。現(xiàn)在，智能技術在電氣自動化控制中的應用已經成為主流，它深刻影響著各行各業(yè)的發(fā)展，人們的生活水平因此而改進，成為了對未來生活新的探索方向。
參考文獻
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第6篇：常用的人工智能技術范文
人工智能是研究、開發(fā)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(tǒng)的一門新的技術科學。隨著電氣設計的發(fā)展，傳統(tǒng)的方法有時很難適應。在此背景下，人工智能技術被引入電氣設備的優(yōu)化設計過程中，并取得了一些成功經驗。文章在總結人工智能在電氣設備領域取得成果的基礎上，對具體應用提出一些看法與策略。
1 人工智能應用理論分析
人工智能(Artificial Intelligence)，英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)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(tǒng)的一門新的技術科學。人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式作出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。
當今社會，計算機技術已經滲透到生產生活的方方面面，計算機編程技術的日新月異催生自動化生產，運輸，傳播的快速發(fā)展。人腦是最精密的機器，編程也不過是簡單的模仿人腦的收集、分析、交換、處理、回饋，所以模仿模擬人腦的機能將是實現(xiàn)自動化的主要途徑。電氣自動化控制是增強生產、流通、交換、分配等關鍵一環(huán)，實現(xiàn)自動化，就等于減少了人力資本投入，并提高了運作的效率。比如說，超高壓輸電設備，如果沒有穩(wěn)定可靠的自動化控制系統(tǒng)來運行，單靠人來直接控制，不但影響效率而且會造成諸如人身傷亡，供電調配不均，資源浪費等問題。中國制造早已名聲在外，但中國生產線的自動化水平卻非常低，生產效率不高。中國是以大量勞動力廉價輸出而換取的經濟總量，并沒有達到較發(fā)達國家的經濟質量。人工智能應用于電氣自動化控制領域，就是打造具有人的一部份判斷能力、處理能力的電氣控制系統(tǒng)，提高生產能力，支持產業(yè)結構的調整和優(yōu)化。
2 人工智能控制器的優(yōu)勢
(1)它們的設計不需要控制對象的模型(在許多場合，很難得到實際控制對象的精確動態(tài)方程，實際控制對象的模型在控制器設計時往往有很多不確實性因素，例如：參數(shù)變化，非線性時，往往不知道)。
(2)通過適當調整(根據(jù)響應時間、下降時間、魯棒性能等)它們能提高性能。例如：模糊邏輯控制器的上升時間比最優(yōu)PID控制器快1.5倍，下降時間快3.5倍，過沖更小。
(3)它們比古典控制器的調節(jié)容易。
(4)在沒有必須專家知識時，通過響應數(shù)據(jù)也能設計它們。
(5)運用語言和響應信息可能設計它們。
(6)它們有相當好的一致性(當使用一些新的未知輸入數(shù)據(jù)就能得到好的估計)，與驅動器的特性無關。現(xiàn)在沒有使用人工智能的控制算法對特定對象控制效果十分好，但對其他控制對象效果就不會一致性地好，因此對具體對象必須具體設計。
(7)它們對新數(shù)據(jù)或新信息具有很好的適應性。
(8)它們能解決常規(guī)方法不能解決的問題。
(9)它們具有很好的抗噪聲干擾能力。
(10)它們的實現(xiàn)十分便宜，特別是使用最小配置時。
(11)它們很容易擴展和修改。
總而言之，當采用自適應模糊神經控制器，規(guī)則庫和隸屬函數(shù)在模糊化和反模糊化過程中能夠自動地實時確定。有很多方法來實現(xiàn)這個過程，但主要的目標是使用系統(tǒng)技術實現(xiàn)穩(wěn)定的解，并且找到最簡單的拓樸結構配置，自學習迅速，收斂快速。
3 人工智能的應用現(xiàn)狀
3.1 優(yōu)化設計
電氣設備的設計是一項復雜的工作，它不僅要應用電路、電磁場、電機電器等學科的知識，還要大量運用設計中的經驗性知識。傳統(tǒng)的產品設計是采用簡單的實驗手段和根據(jù)經驗用手工的方式進行的，因此很難獲得最優(yōu)方案。隨著計算機技術的發(fā)展，電氣產品的設計從手工逐漸轉向計算機輔助設計(CAD)，大大縮短了產品開發(fā)周期。人工智能的引進，使傳統(tǒng)的CAD技術如虎添翼，產品設計的效率及質量得到全面提高。
用于優(yōu)化設計的人工智能技術主要有遺傳算法和專家系統(tǒng)。遺傳算法是一種比較先進的優(yōu)化算法，非常適合于產品優(yōu)化設計。因此電氣產品人工智能優(yōu)化設計大部分采用此種方法或其改進方法。
優(yōu)化設計的另一個有力武器是專家系統(tǒng)。但從目前已開發(fā)的專家系統(tǒng)來看，總體上仍處于研究階段，離實用尚有一定距離。將專家系統(tǒng)應用到電機設計領域是從1988年J.H.Garret建立變壓器設計專家系統(tǒng)開始的，目前我國沈陽工業(yè)大學特種電機研究所研制了永磁直流電動機及永磁同步電動機的設計專家系統(tǒng);西安交通大學、華中理工大學、東南大學各自開發(fā)了異步電動機的設計專家系統(tǒng)，都取得了一定成效。在電器設計方面，河北工業(yè)大學做了一些有益的嘗試，他們將CAD技術與專家系統(tǒng)相結合，開發(fā)了電磁繼電器CAD專家系統(tǒng)。該系統(tǒng)由三部分組成：最初設計、優(yōu)化設計及零件結構設計。使用時只要輸入繼電器的參數(shù)，專家系統(tǒng)便按要求自動設計出電磁系統(tǒng)的結構尺寸、線圈匝數(shù)、觸頭材料等并可繪出特性曲線和結構圖。除了以上用遺傳算法與專家系統(tǒng)對電氣設備進行優(yōu)化設計的方法外，還有用模糊邏輯及神經網絡實現(xiàn)的設計方法。
3.2 故障診斷
電氣設備的故障與其征兆之間的關系錯綜復雜，具有不確定性及非線性，用人工智能方法恰好能發(fā)揮其優(yōu)勢。已用于電氣設備故障診斷的人工智能技術有：模糊邏輯、專家系統(tǒng)、神經網絡。
變壓器由于在電力系統(tǒng)中的特殊地位而備受關注，有關方面的研究論文較多。目前對變壓器進行故障診斷最常用的方法是對變壓器油中分解的氣體進行分析，從而判斷變壓器的故障程度。
人工智能故障診斷技術在發(fā)電機及電動機方面的研究工作也較為活躍。
3.3 智能控制
人工智能控制技術在自動控制領域的研究與應用已廣泛展開，但在電氣設備控制領域所見報道不多。可用于控制的人工智能方法主要有三種：模糊控制、神經網絡控制、專家系統(tǒng)控制。由于模糊控制是其中最為簡單、最具實際意義的方法，因而它的應用實例最多。
4 結束語
人類智能主要包括三個方面，即感知能力，思維能力，行為能力。而人工智能是指由人類制造出來的“機器”所表現(xiàn)出來的智能。人工智能主要包括感知能力、思維能力和行為能力。人工智能的應用體現(xiàn)在問題求解，邏輯推理與定理證明，自然語言理解，自動程序設計，專家系統(tǒng)，機器人學等方面，而這諸多方面都體現(xiàn)了一個自動化的特征，表達了一個共同的主題，即提高機械人類意識能力，強化控制自動化，因此人工智能在電氣自動化領域將會大有作為，電氣自動化控制也需要人工智能的參與。
第7篇：常用的人工智能技術范文
鐘老師，您已經研究了幾十年的信息科學。《信息科學原理》一書已經重印到第五版。您能否給讀者們講一講，信息科學是什么？有什么特點？
鐘義信：簡要地說，信息科學就是研究信息及其運動規(guī)律的科學。具體地說，信息科學是“以信息為研究對象、以信息運動規(guī)律為研究內容、以信息科學方法為研究指南、以擴展人的智力能力（它是信息能力的有機整體）為研究目標”的一門新興橫斷科學。
武健：從概念、定義來看，信息科學與計算機科學并不完全一樣。因為信息科學是以信息運動規(guī)律為研究內容的，研究內容既不專指計算，也不是專指計算機。從這個角度思考，信息科技課程與計算機課程的內容將有很大的區(qū)別。這對于一線信息技術教師來說，了解信息科學就更加重要了。您能否給我們講一講信息科學的核心內容是什么？它對于整個社會能發(fā)揮什么作用？
鐘義信：信息科學的概念（定義）也可以通過它的基本模型來表現(xiàn)（見下頁圖1）。
這個模型也可以簡化為以下更直觀一些的模型（見下頁圖2）。
考察信息科學的定義和它的基本模型（以及簡化模型）可以知道：
信息科學最大的特點是研究“信息”（而不是物質和能量）。
它的核心內容就是研究“信息運動規(guī)律，即信息-知識-智能轉換的規(guī)律”。
世間一切物質的運動都會產生信息。人類正是通過研究信息，才能認識世界（包括自然和社會）。因此，信息科學的研究目標，就是“擴展人類的智力能力，也就是擴展人類認識世界和改造世界的能力”。這就是信息科學對于整個社會的作用所在。
武健：我記得您曾經講過信息分成主客體關系，那么我們理解基本模型與簡化模型也是一步步地發(fā)展出來的。從簡到繁是否可以這樣理解？（如下頁圖3）
從信息定義的基本模型中，還可以看到信息科學在特別關注著策略，尤其是人的策略。從這個角度來看，信息科技課程中會有著一批以前沒有的教學內容。技術課中的學習計算機操作的教學目標是學會操作。而信息科技框架下的課程則需要以應用技術，挖掘其中的問題解決策略，了解信息科學概念與原理為主要目標了。
每個學科都會有一批本學科的科學家，像牛頓對于物理，哈勃對于天文，歐姆對于電學……信息科學是一門新興的橫斷科學，那么您認為這門學科中有代表性的信息科學家有哪些人？
鐘義信：橫斷科學，是在概括和綜合多門學科的基礎上形成的一類學科。它不是以客觀世界的某種物質結構及其運動形式為研究對象，而是從許多物質結構及其運動形式中抽出某一特定的共同方面作為研究對象，其研究對象橫貫多個領域甚至一切領域。所以，信息科學家、信息技術專家會有自己的領域，但會在共同的信息方向有突出貢獻。
如香農（Shannon）在1948年發(fā)表了論文“通信的數(shù)學理論”，奠定了“通信信息論”;維納（Wiener）在1948年出版了著作《控制論》，奠定了隨機控制理論，貝塔朗菲（Bertalanffy）在20世紀60年代出版了《一般系統(tǒng)論》，建立了系統(tǒng)論。西蒙（Simon）對功能模擬的人工智能理論做出了奠基性的貢獻，費根鮑姆（Feigenbaum）是人工智能專家系統(tǒng)的開拓者，閔斯基（Minsky）對人工神經網絡和認知理論有突出的貢獻，查德（Zadeh）創(chuàng)建了支持信息科學研究的模糊集合和模糊邏輯， 柯爾莫戈洛夫（Kolmogorov）對信息理論和控制理論都有杰出貢獻，等等。這些人都在信息科學領域有過不同方面的重要建樹，都可以稱之為信息科學家。
由于我國只有各種信息技術的學術機構而沒有專門的信息科學的學術機構，很少純粹信息科學方面的交流機會，因此很難確定誰是信息科學家。不過，由于我國信息化建設的迅猛發(fā)展，確實出現(xiàn)了不少在信息科學技術方面做出重要貢獻的人員。
武健：信息科學是一門新興的學科。既然是“新興”，那么它一定在發(fā)展，甚至是快速發(fā)展。您認為信息科學主要研究的方向與進展如何？現(xiàn)階段出現(xiàn)了什么樣的困難？
鐘義信：相對而言，信息科學是一門非常年輕的學科。因此，它的主要研究方向應當是信息科學的基礎理論，研究信息的基本運動規(guī)律。其中包括信息理論、知識理論、智能理論，特別是信息、知識、智能之間的轉換理論（一體化理論）。
經過半個多世紀的研究和探索，我們在這些基礎研究方面取得了可喜的進展，具體表現(xiàn)在：建立了超越與拓展傳統(tǒng)信息論的“全信息理論”，發(fā)現(xiàn)了“知識的生態(tài)學規(guī)律”，創(chuàng)建了“機制模擬的人工智能理論”，實現(xiàn)了“結構主義、功能主義、行為主義人工智能理論”的統(tǒng)一，還創(chuàng)建了“基礎意識―情感―理智三位一體的高等人工智能”，特別值得提到的是，發(fā)現(xiàn)了意義重大的“信息轉換與智能創(chuàng)生定律”。
在取得這些進展的過程中，發(fā)現(xiàn)物質科學（代表性科學是物理科學）的科學觀（還原論）和方法論（分而治之）不適用于信息科學（和智能科學）研究，總結并提出了適用于信息科學研究的新的科學觀和方法論。
面臨的主要困難是：由于信息科學和智能理論的研究對象多數(shù)是非常復雜的問題，因此現(xiàn)有的數(shù)學工具不敷應用，特別是其中的邏輯理論還相當單薄，不足以支持這些復雜問題的創(chuàng)新研究。這是當前信息科學發(fā)展中的“瓶頸”。
武健：信息科學關系到的方法論可以分成信息科學研究的方法論和信息技術應用的方法論。根據(jù)這樣的觀點，在信息科技課程中，需要以完整的信息綜合活動展開教學，而不適合片面地學習信息獲取、信息處理某一個片段。因為信息科學方法論更強調從整體到局部，不建議從信息運動中的某一細節(jié)去理解典型的信息過程。
信息科技的方法論分成理論研究層級和技術應用層級。您認為在信息科學研究中，常用的方法與手段有哪些？
鐘義信：與物理科學研究方法最大的不同，是不再采用“分而治之，各個擊破”這種流行了數(shù)百年之久而且一直行之有效的傳統(tǒng)科學研究方法論，而是改為運用全新的“信息轉換與智能創(chuàng)生”方法論。
原因是：“分而治之”方法論在把系統(tǒng)分解為若干子系統(tǒng)的時候，必定會丟失各個子系統(tǒng)之間相互聯(lián)系相互作用的信息，而這些信息正是復雜信息系統(tǒng)的生命線。就像研究人腦思維奧秘的時候，如果采用“分而治之”的方法把人腦分解為若干部分進行研究，即使把每個部分都研究好了，也無法揭示人腦思維的奧秘，因為分解之后的這些人腦部分根本無法復原為活的人腦。
“信息轉換與智能創(chuàng)生”方法認為，信息系統(tǒng)是一個生態(tài)系統(tǒng)：由信息生成知識進而生成智能（策略），從而按照策略解決問題。它強調信息、知識、智能（策略）之間的相互聯(lián)系和相互作用，強調信息、知識、智能（策略）之間的生態(tài)聯(lián)系，根據(jù)外部世界客體的信息和認識主體的目的，可以通過學習創(chuàng)生解決問題的智能策略。
至于具體的研究工具，基本也是硬件試驗和軟件仿真（包括虛擬現(xiàn)實）。
武健：在信息科學體系中，您認為這個領域中最基本的概念和原理是什么？
鐘義信：信息科學最基本的概念包括信息、知識、智能。人們往往把信息科學技術僅僅局限在“信息”范疇，這其實是對信息科學技術嚴重的。經過這樣的信息科學技術的作用，就大大被削弱了。
信息科學最基本的原理則是：信息―知識―智能轉換原理。正確運用這個基本原理，人們就可以在具體的環(huán)境中求出解決問題、而且保證實現(xiàn)“主客雙贏”的智能策略，從而滿意地解決問題。
武健：一般人都知道，現(xiàn)代科學與技術有著不可分割的密切關系。一方面，很多人還不知道什么是信息科學，另一方面，還不能想象信息科學與信息技術之間有什么關系。您認為兩者有什么樣的區(qū)別與聯(lián)系？
鐘義信：信息科學與信息技術是一對孿生的概念，信息科學是信息技術的理論基礎，信息技術是信息科學理論的具體實現(xiàn)。兩者相互聯(lián)系，相互促進。
武健：很多人認為信息技術就是計算機技術加上網絡技術，信息技術就是能夠用計算機上網。這部分人覺得，信息技術就是信息技術，不是什么“關于信息的技術”。關于這些觀點您是怎么看的？從信息科學的角度來看信息技術應當包含什么內容？
鐘義信：只要對照信息科學的簡化模型，就可以很明確地回答：信息技術不等于計算機技術和網絡技術，因為這個說法很不全面，忽略了傳感技術，忽略了控制技術，特別是忽略了人工智能技術。
實際上，在以往，關于“信息技術”的概念，確實曾經流行過很多各不相同的說法。其中比較出名的包括：
1C說――認為“信息技術就是Communication技術”，理由是：信息論就是通信論;也有一些人認為“信息技術就是Computer技術”，理由是：計算機就是用來處理信息的技術。
2C說――認為“信息技術就是Computer+ Communication技術”。
3C說――認為“信息技術就是Computer+ Communication + Control技術”。
但是，對照信息科學的簡化模型就可以明白，這些說法都屬于“以偏概全”的認識，都是不全面的認識。
從信息科學的簡化模型可以非常清晰地了解到具體的信息技術內容，包括實現(xiàn)信息獲取功能的“傳感技術”，實現(xiàn)信息傳遞和策略傳遞功能的“通信技術”，實現(xiàn)信息預處理功能的“計算機技術和存儲技術”，實現(xiàn)信息認知功能和智能決策功能的“人工智能技術”，實現(xiàn)策略執(zhí)行功能的“控制技術”，以及實現(xiàn)反饋學習和策略優(yōu)化的“信息系統(tǒng)自組織技術”等。
武健：您認為未來20～30年，信息科技最有意思的發(fā)展可能是什么？
鐘義信：根據(jù)“科學技術擬人律”，未來20～30年，信息科學技術最有意義的發(fā)展將是人工智能技術。
對照信息科學簡化模型就知道，擴展感覺器官功能的傳感技術、擴展傳導神經系統(tǒng)的通信技術、擴展思維器官預處理功能的計算機技術以及擴展效應器官功能的控制技術都是相對而言的技術，擴展思維器官認知功能和決策功能的人工智能技術才是核心技術。目前信息技術已經得到長足的發(fā)展（未來當然還會繼續(xù)發(fā)展），這就為核心信息技術的發(fā)展打好了基礎，也產生了需求。因此，未來20～30年間，人工智能科學技術必然成為發(fā)展的主導潮流。
武健：您認為學習信息科技的知識對于中小學生來說有何意義？有沒有哪一部分內容需要在現(xiàn)階段特別強調的？
鐘義信：中小學生絕對應當學習基本的信息科學知識，掌握信息技術的基本能力。當今的時代是信息時代，不學習信息科學技術，就會成為落伍的一代，被淘汰的一代。這是非常危險的。
當然，中小學生學習信息科學技術應當遵循“循序漸進”的認知規(guī)律和“興趣引導”的教學方法。事實上，信息科學技術本身的發(fā)展就是循序漸進的，如圖4所示。
武健：您對中小學的信息科學與技術課程（不等同于計算機課程）有何期望與要求？
鐘義信：根據(jù)“信息科學技術”的定義，“計算機科學技術”只是“信息科學技術”的一個組成部分。部分不等于全體，部分不能代替全體。所以，不能用“計算機”課程代替“信息科學技術”課程。
中小學的信息科學技術教育是一個極其重要的問題，又是一個十分復雜的問題。我們不能就事論事孤立地討論中小學的信息科學技術課程，而應當把它作為“國家信息科學技術教育系統(tǒng)工程”來統(tǒng)籌考慮：小學階段學什么？中學階段學什么？大學階段學什么？碩士研究生階段學什么？博士研究生階段學什么？等等。
按照“信息科學技術教育系統(tǒng)工程”的思路，中小學生應當通過“學習最為基礎的信息科學概念”和“掌握最為基本的信息技術能力”形成“最淺層（然而又是準確的）的信息科學技術觀念和濃厚的興趣”。其中，“觀念和興趣”是最重要的，而“概念和能力”則是支撐這種“觀念和興趣”的支柱。
武健：鐘老師，感謝您的指導。您認為2010年后，學科基本研究才逐步成熟起來。一門學科從成熟到走進基礎教育往往需要十多年的工作，而信息科技課程的發(fā)展將是長期的。希望您以后能夠經常關注基礎教育中的信息科技課程發(fā)展，給我們更多指導。
附錄：
第8篇：常用的人工智能技術范文
關鍵詞：計算機；稅收征管；應用
中圖分類號：F812 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9599 （2012） 16-0000-02
1 計算機應用對稅收征管產生的影響
1.1 計算機的輔助應用使稅收征管工作走向正規(guī)
計算機的應用，在隨著其技術的不斷進步與完善發(fā)展的過程中，逐漸的擴展向信息交流與管理的層次中，傳統(tǒng)的稅收征管辦法，在隨著電算法的日趨發(fā)展中已經愈發(fā)難以滿足應用的需求，因此要使稅收征管工作實現(xiàn)現(xiàn)代化的發(fā)展要求，就必須在應用方式上進行改革創(chuàng)新，從而提高稅收征管工作的效率。計算機輔助稅收征管的應用，可以把稅收征管工作中常用的納稅評估、選案及稅務稽查以及相應報表的比對進行分析、比對，把繁瑣的工作得以簡便、智能化，從而達到現(xiàn)代化發(fā)展的相關要求。
1.2 使稅收征管的工作得以規(guī)范統(tǒng)一
傳統(tǒng)的稅收征管工作耗費了大量的人力物力，稅務部門的管理嚴格程度和參與稅收征管人員的個人素質都直接對稅收工作的規(guī)范與否產生著重要的影響，由于稅收征管工作的范圍比較廣泛，它參照的政策性文件和相關法律法規(guī)也很大程度上存在著不一致性，不同的條文廣泛、內容也是千差萬別，在進行稅收征管工作時要花費大量的時間去搜集相應的資料。通過計算機的輔助應用，使得稅收征管工作的工作效率得到大幅度的提高，促進了稅收征管工作的規(guī)范統(tǒng)一。它通過日常稅收征管工作的應用，組織建立起一系列的稅收征管資料，在日后的查找資料中大大縮短了整理時間，提高了工作效率，還能對整個工程的項目通過對應的軟件和考核的形式進行快速的計算，使得稅收征管工作的時間大大縮短。
1.3 稅收征管方式方法得以優(yōu)化
對于傳統(tǒng)的稅收征管工作，可以分為手工記帳、會計電算系統(tǒng)的流程發(fā)展和優(yōu)化。利用計算機輔助應用技術，可以在稅收征管的工作中對流程的運行方式上進行改革優(yōu)化，計算機的輔助應用通過建立起不斷發(fā)展和優(yōu)化的發(fā)展模式，使稅收征管的工作得以實現(xiàn)持續(xù)的進步與發(fā)展。同時，計算機的輔助應用很好的把稅收征管工作的范圍進行了擴大，讓稅收征管的工作有了更充實的內容和要求。進而實現(xiàn)了傳統(tǒng)的稅收征管工作信息資料的管理走向內部控制、整體系統(tǒng)性以及信息的系統(tǒng)安全性等相關科學的管理方向上去。
2 計算機應用在稅收征管中存在的問題
2.1 稅收征管人員達不到計算機稅收征管的同步要求
地稅系統(tǒng)為使稅收征管人員能有一個良好的計算機稅收征管的操作規(guī)范，多次組織進行相關的操作要求培訓，然而實則要求參與培訓的征管人員只需掌握最基本的命令提示符以及文字的簡單錄入。實際上，對計算機只有最基本的了解是遠遠不夠的，還應該對計算機的硬件有所了解，并能自行解決掉在平時的操作中出現(xiàn)的軟、硬件方面比較普遍的問題。只是單純的掌握文字的基本錄入，遠遠達不到計算機稅收征管的基本要求。此外，普遍存在的一個問題是單位配備的計算機操作人員過少，人力的不足同樣會對稅收的征管帶來影響，同時，能全面掌握稅務知識并且還對計算機有一個全面了解的人更是少之又少，因此就造成了稅收征管軟件開發(fā)的滯后性、對網絡的維護產生了阻礙。
2.2 技術水平的滯后性
第一，一些辦公自動化的設備在實際使用中未被推廣和配置，降低了工作效率，傳統(tǒng)方式的文書內容的錄入方式，繁瑣冗雜的納稅人的大批資料，采用人工錄入的方式費時又費力，在錄入過程中稍有不慎就會出現(xiàn)數(shù)據(jù)上的錯誤，使得資料無法顯現(xiàn)出其真實準確性，出現(xiàn)了一些誤差，進而降低了工作效率。現(xiàn)在，稅收征管單位很多仍然是采用的手工錄入的形式，這就使信息人工低速錄入與計算機高效處理之間無法接軌，造成自相矛盾。
第二，應用軟件的開發(fā)在稅收領域中涉及的還不夠廣泛，尤其是一些通用的稽查軟件和實用性比較強的軟件更需要加快開發(fā)的進程。由于各地稅務的實際情況不同，至今仍未開發(fā)出一套能夠進行全國稅收統(tǒng)一征管的軟件。
2.3 各地方征管軟件的獨立開發(fā)
在進行稅收征管的改革中，很多省市紛紛響應，根據(jù)本地實際情況，爭相開發(fā)符合本地稅收征管的軟件。這種積極性固然值得贊揚與支持，并且獲得的成績值得去稱贊，然而于此同時更多的一面卻是資源的大肆浪費。此外，計算機網絡的組建要投入一部分金額，當不同網絡之前的互聯(lián)還要使用一些大功率的路由器和交換機，又增長出了一些資金的使用。因此，各個地方進行稅收征管軟件的開發(fā)在消耗大量成本的同時，對網絡的連接暢通性也產生了阻礙作用，嚴重浪費了人力物力。
3 計算機在稅收征管中的改革構想
3.1 提高稅收征管人員的素質，增強其計算機操作的技能水平
根據(jù)稅收征管人員的具體分工要求和其掌握計算機知識的多少，分成兩部分進行初級培訓班和高級培訓班的培訓。參加初級培訓班的人員，要求其能熟練的掌握常用的命令提示符命令和基本的文字錄入，了解計算機日常的保養(yǎng)和維護方法，能夠自行處理計算機常出現(xiàn)的小問題，并了解辦公自動化設備比如復印機、打印機的正確使用方法，了解相關設備的保養(yǎng)方法；對于已經具備了計算機常規(guī)知識的稅收征管人員，則參加高級培訓班的相關培訓，擴大自己的知識范圍，更加全面靈活的對計算機進行學習。在進行通過培訓班提升稅收征管人員素質的基礎上，同時引入計算機過硬的專業(yè)人才。這樣就能是征管人員的素質有一個持久的提高，更能使計算機專業(yè)知識同稅務專業(yè)知識之間有一個完整的結合，對日后稅務征管軟件的維護和開發(fā)升級提供有力的保障。
3.2 相關硬件的投入使用
首先，購買配置一些較高端計算機用于提升網絡的暢通性和連接速度；其次，辦公自動化設備的投入使用，用以提升辦公的效率，比如復印機、打印機等，這在提升了辦公效率的同時，更為納稅人資料庫的組建帶來更多便利的條件，在硬件上為加強稅收征管工作做出鋪墊。
3.3 工作流程的規(guī)范
為了便于計算機能夠高效快速的處理數(shù)據(jù)，要保證工作報告的制度化、文書使用的標準化及稽查工作的程序化，使信息的傳送能夠快速及時。
3.4 全國稅收統(tǒng)一征管軟件的開發(fā)
第一，稅收征管軟件在開發(fā)過程中要注重具有便捷的可維護性和穩(wěn)定的可移植性，在軟件的操作上要做到便捷、直觀。數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)的選用上，面向對象的開發(fā)形式已經成為今后的熱門。面向對象的數(shù)據(jù)庫最大的特點就在于方便人員的操作，還能對稅收征管軟件的開發(fā)以及管理人員對軟件日后的擴充和維護提供便捷的服務。
第二，人工智能技術的引用。人工智能是指的利用自動化的機器，模擬人外在和宏觀的思維運動進行現(xiàn)實存在問題的一種快速、高效解決的技術。隨著近年來不斷的發(fā)展和推廣，人工智能設計的領域已經愈發(fā)的廣泛。在計算機稅后征管中，如果引入人工智能技術將會產生積極的進步作用和相關的科學探索，實現(xiàn)了計算機應用同人工智能技術的結合，是計算機稅收征管改革的全新方向。
4 結束語
進行稅收征管的改革，與計算機網絡技術是密不可分的，要采用先進的科學管理方法并結合先進的技術進行稅收征管的工作，進而達到稅收征管的現(xiàn)代化標準。因此，我們不僅要認識到計算機網絡技術應用的重要性，還要更多的去注重如何才能有效的實現(xiàn)以計算機網絡技術為基礎的稅收征管工作。
參考文獻：
第9篇：常用的人工智能技術范文
關鍵詞 分布式數(shù)據(jù)庫；發(fā)展趨勢；面向對象；人工智能
中圖分類號：TP311.13
計算機技術的迅猛發(fā)展帶動著與其相關技術的發(fā)展，數(shù)據(jù)庫技術就是其中之一。數(shù)據(jù)庫技術自六十年代中末期產生，到現(xiàn)在已有近40年的歷史了。在這40年時間里，數(shù)據(jù)庫技術已經經歷了三展，顯示出了驚人發(fā)展速度，這是其他技術所無法比擬的。第一代層次型、網狀數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)產生于20世紀70年代，第二代關系型數(shù)據(jù)庫產生于20世紀80年代。在各自的時代里，數(shù)據(jù)庫技術都為當時的眾多領域帶來了巨大的貢獻、成就。然而，隨著數(shù)據(jù)庫技術在更多的領域被應用、被擴展，相應的不足與問題也逐漸凸顯出來。近些年，科學技術得到了飛速的發(fā)展，數(shù)據(jù)庫技術與其他各項技術的相互結合，如網絡技術、并行計算技術、多媒體技術、人工智能技術和面向對象技術等，成為了數(shù)據(jù)庫研究的新方向和發(fā)展趨勢，也為數(shù)據(jù)庫開拓了更為廣闊的使用空間[1，2]。
1 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫
1.1 層次數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)
整個數(shù)據(jù)庫發(fā)展歷程中最早出現(xiàn)的系統(tǒng)就是層次數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，該模型的主要思想是通過層次結構組織事務進而模擬現(xiàn)實世界。從本質上講，層次數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)采用了樹狀結構，即整個數(shù)據(jù)模型是由一個個基本的層次結構集合、整合而成。這樣的結構比較符合人們的思維習慣，具有層次清晰、便于理解等優(yōu)勢。
1.2 網狀數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)
網狀數(shù)據(jù)庫采用了網狀結構模型，其模型的結構圖為有向圖。這樣的結構從一定程度上克服了層次數(shù)據(jù)庫模型的缺陷。網狀數(shù)據(jù)庫的特點為：并不是所有結點都有雙親結點；擁有雙親結點的結點，可以擁有多余一個的結點。正是基于這樣一種結構模型，保證了數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)能夠處理m：n這樣的實體聯(lián)系，也為解決實體之間更為復雜的聯(lián)系提供了可能性。
1.3 關系數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)
在三種傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫模型中，關系數(shù)據(jù)庫模型是影響最深遠的一個，也是使用最廣泛且目前仍被利用的數(shù)據(jù)結構模型。關系數(shù)據(jù)庫模型的優(yōu)勢在于它有嚴格的數(shù)據(jù)基礎，因為這種模型中最基本的理論為關系數(shù)據(jù)。這種嚴格的數(shù)據(jù)基礎是層次模型和網狀模型不可及的。通常，在關系模型中，數(shù)據(jù)的邏輯獨立性非常高，模型簡單明了，使用方便。
2 分布式數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)
分布式數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)是物理上分布而邏輯上集中的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。其物理上分布指的是數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)分布在地理位置分散的不同站點上，但通過網絡連接起來；其邏輯上集中指的是不同數(shù)據(jù)庫站點之間在邏輯上是一個整體，且由統(tǒng)一的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)管理，與此同時不同站點之間又具有管理本地數(shù)據(jù)的能力。分布式數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)可以看成是計算機網絡與數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的有機結合體，但是，它并不是簡單的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)加上計算機網絡[3]。
分布式數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)包含了兩個重要組成部分：分布式數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)。分布式數(shù)據(jù)庫是網絡環(huán)境中各節(jié)點數(shù)據(jù)庫的邏輯集合。而分布式數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)與集中式數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)一樣，為分布式數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中的一組軟件，主要負責管理邏輯集成數(shù)據(jù)的存儲、有效性、一致性、完整性等。但是，因為分布式數(shù)據(jù)庫的分布性，它還必須具有計算機網絡通訊協(xié)議上的分布管理特性。
3 分布式數(shù)據(jù)庫發(fā)展趨勢
數(shù)據(jù)庫技術的產生，主要是為了方便人們自動化管理和使用日常生活中的海量數(shù)據(jù)。利用數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)對數(shù)據(jù)進行自動化地管理、分析，能夠有效提供人們的工作效率。而隨著傳統(tǒng)的人工管理數(shù)據(jù)文件的方式逐漸被取代，它也逐漸被廣泛應用到各個領域。數(shù)據(jù)庫技術發(fā)展的歷程中，每一個管理方式都是前一個管理方式的補充、優(yōu)化、完善，其中的推動力則是數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)對于數(shù)據(jù)獨立性和共享性的更高要求。正是基于這兩點，數(shù)據(jù)庫理論的逐漸完善，而對于分布式數(shù)據(jù)而言，與人工智能的有機結合、與面向對象技術的結合、應用并行計算機、高性能工作站對其影響顯著，也引導著分布式數(shù)據(jù)庫的發(fā)展趨勢[4，5]。
人工智能和分布式數(shù)據(jù)庫的相結合是數(shù)據(jù)庫技術發(fā)展的重要方向之一，這種結合能夠使分布式數(shù)據(jù)庫更加智能化，即數(shù)據(jù)挖掘和知識工程。兩技術的結合能夠旨在發(fā)現(xiàn)大量數(shù)據(jù)中的新信息、所蘊含的知識，而這些內容將為人們的生活提供便利與幫助。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫技術僅僅是一種數(shù)據(jù)處理、分析方面的技術，它的優(yōu)勢在于對數(shù)據(jù)進行存儲、管理、檢索，而邏輯推理能力是數(shù)據(jù)庫技術所不具備的。另一方面，人工智能則可以通過計算機模擬人的大腦思維過程，邏輯推理和判斷是人工智能技術的主要特征。智能化的分布式數(shù)據(jù)庫應該是人工智能和分布式數(shù)據(jù)庫技術的有機結合，同時具有兩者的優(yōu)點且避免他們的缺點，而這也就是分布式知識庫系統(tǒng)。知識庫是存儲事實的外延數(shù)據(jù)庫和存儲常用知識的內涵數(shù)據(jù)庫的聯(lián)合體。
以關系代數(shù)為理論基礎的關系數(shù)據(jù)庫管理系是非常嚴格的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。目前，它已經能夠滿足現(xiàn)實生活中的眾多應用。然而，隨著近些年軟件工程技術的發(fā)展，傳統(tǒng)的結構化的軟件編程方法已經逐步進入到基于面向對象的編程時代，這一點也逐漸滲透到數(shù)據(jù)庫技術領域，也推動著分布式數(shù)據(jù)庫的應用發(fā)展由傳統(tǒng)領域往面向對象領域的擴展。分布式面向對象數(shù)據(jù)庫具有以下幾個優(yōu)點，高性能和高可用性，能夠很好的適應面向對象數(shù)據(jù)庫的高度分布，同時，它還支持異構數(shù)據(jù)庫，也擁有隱藏信息的特性。
隨著數(shù)據(jù)庫技術的迅猛發(fā)展，新一代數(shù)據(jù)庫必將具有數(shù)據(jù)量大和結構復雜的特點，而新的數(shù)據(jù)庫應用則需要具有復雜數(shù)據(jù)處理操作和高效事物處理能力，這也就需要高性能的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)支持。近些年，并行計算機系統(tǒng)發(fā)展迅猛，而并行計算機機群為高性能數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的實現(xiàn)帶來了強有力的支持。在這個基礎上建立的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)稱為并行數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。并行數(shù)據(jù)服務器系統(tǒng)和分布式數(shù)據(jù)庫相比，具有以下三點重要的不同：應用目標不同，并行數(shù)據(jù)服務器中并不苛求最大程度的本地處理能力；實現(xiàn)方式不同，在并行服務器系統(tǒng)中，站點間工作負載主要利用高速網絡相互調節(jié)；各站點的地位不同，即并行服務器系統(tǒng)中不存在局部應用和全局應用的概念，站點之間是完全不獨立的。
4 結束語
分布式數(shù)據(jù)庫技術被公認為下一代數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的發(fā)展方向，它仍將是一項會不斷完善的技術。數(shù)據(jù)庫已經深入到人們生活中的各個領域，而隨著眾多科學技術的發(fā)展，如網絡技術、人工智能、面向對象等技術，分布式數(shù)據(jù)庫技術與這些技術進行有機結合所能產生的巨大推動力、影響力，也必將更貼近人們的需要，給人們的生活帶來更大的便利。
參考文獻：
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[2]龐惠，翟正利.論分布式數(shù)據(jù)庫[J].電腦知識與技術，2011，2：271-273.
[3]張偉.分布式數(shù)據(jù)庫查詢優(yōu)化算法的研究[D].遼寧工程技術大學，2009.
