常用人工智能技術精選(九篇)
前言：一篇好文章的誕生，需要你不斷地搜集資料、整理思路，本站小編為你收集了豐富的常用人工智能技術主題范文，僅供參考，歡迎閱讀并收藏。
第1篇：常用人工智能技術范文
[關鍵詞]應用；特點
中圖分類號：TM76 文獻標識碼：A 文章編號：1009-914X（2017）05-0352-01
1 人工智能技術的應用
現狀在人工智能技術還沒有被人類適用之前，電氣產品的設計都是通過人工慢慢完成，耗費的時間較長。但是自從應用人工智能技術后，在很大程度上改變了電氣產品的設計方式，手工設計逐漸被取代，大大縮短了產品的生產時間，而且也有效提高了產品的質量，因此人工智能技術的應用改變了生產的方式。另外，人工智能技術的應用使得智能控制功能變為現實不僅體現于數據采集與處理方面，而且還體現于操作控制與故障分析等方面。總的來說，人工智能技術的應用范圍越來越廣，給人類帶來了很大的便利。
2 氣工程自動化中智能化技術應用的特點
2.1 自動化控制
電氣工程自動化智能化技術在實際應用中能夠減少工作時間，對操作的準確性較高，自動化實現無人操作，同時能確保正常的開展自動化控制的工作，確保電氣工程設備正常運行。電氣工程自動化智能化技術在實際應用中，可以幫助技術人員對出現的問題故障進行有效的分析并且能夠及時處理。電氣工程智能化系統在處理復雜的數據時可以直接的把控制設備的相關內容清除，使設備處于不需要控制的模型上，這樣可以更好地調節控制設備的節奏，增加精準的把握控制系統。
2.2 調整控制自動化技術
能夠通過響應的時間、下降的時間和魯棒性的變化來隨時的調控對系統的控制程度。使電氣工程系統有效提高工作性能，智能化的控制工作有了最基本的技術保障，因此，在各種情況下，電氣工程自動化、智能化技術都比傳統的電氣工程系統有優勢，更適合應用于實際的生產操作中。在調節控制電氣工程智能化系統中，該系統會通過相關數據來進行自我調節。不需要人工的參與，不必有技術人員當場監控。
2.3 精準性高
憑借有關的處理技術實現精準的評估。不僅能夠處理常用數據，即使不常用的數據也可以有效的處理，同時還能精準的評估。在電氣工程智能化的控制工作中，控制系統對設備具有較強的變更性，這給控制系統增加了難度，就算是電氣工程的智能化系統也不能夠完全的控制設備，所以要根據設備的具體情況，對具體的設備具體分析，量身制作控制系統。
3 人工智能技術在電氣自動化領域中的應用
3.1 生產設計中的應用
生產設計流程設計范圍較廣，而且受到許多因素的影響，對設計人員的要求很高，設計中需要基于理論基礎上，且與自身的實際經驗相結合。但是相關的理論知識體系還沒有發展成熟，設計人員在對電氣產品進行設計的時候，主要是依賴于自己長期實踐積累的經驗，進而對設計成果進行試驗，確定可行后才采取下一步的開發，這樣的一種產品設計模式經過的環節較多，不僅工作任務重，而且成本相對比較高，更為重要的是產品的適用性有待提高。而在產品生產設計環節中應用人工智能技術之后，可以使產品的設計脫離傳統人工操作模式，只要利用計算機技術進行輔助設計就可以完成，新的產品設計模式減輕了工人勞動強度，使產品設計時間變短，從而更快的投入生產，非常有利于生產效率的提高。同時使用人工智能技術增加了產品的科技附加值，對企業的競爭非常有利。一般來說人工智能技術的實踐應用可具體分為遺傳算法，與專家系統兩種，將遺傳算法應用于電氣自動化系統中，可以使其能夠直接控制操作對象，重要的不需要對產品進行試驗，控制系統可以按照設計人員的要求，生成對應的設計方案，因此遺傳算法的應用較為廣泛。專家系統的設計方法與遺傳算法有一定的差別，該方法依賴于控制系統對前人的設計經驗進行分析、歸納，然后自動形成信息資料系統，確保電氣產品設計的可靠性。
3.2 在電氣控制過程應用
在電氣工程自動化發展中最為關鍵的便是電氣控制過程，其直接關系著系統的穩定性與高效性。因此，實踐中對電氣控制過程有著嚴格的要求，但因控制過程過于煩瑣，極易出現各種問題，一旦操作不當，則會引起設備故障，從而降低了其運行效率。而人工智能利用計算機技術，保證了操作精準性，通過界面化形式，簡化了控制流程，同時及時、完整保存了有關信息、數據，可自動生成報表，節約了人力、物力，增強了數據查詢的便捷性。現階段，常見的控制方法為模糊控制，其優點為操作簡便，此外，還包括專家系統控制、神經網絡控制等。
3.3 故障診斷應用
故障診斷中得以應用。實際上電氣工程系統故障很難被檢測出來，它具有很強的隱蔽性，并且還具有一定的波動性，如果工作人員在檢測的過程中采用的是傳統的故障檢測方式，將很難檢測出具體的故障原因與位置，不僅花費時間，而且也企業的財力。但是在使用人工智能技術的情況下，可以在較快的找出系統故障問題，相比于人工檢測，它具有很大的優越性。實際的故障檢測中，首先可以使用模糊邏輯診斷方法，其次可以使用神經網絡檢測方法。最后可以使用專家系統檢測方法，這時目前電氣領域中常使用的人工智能檢測，如果情況較為復雜，可以同時使用多種方式進行故障檢測，這樣就可以有效縮短檢測的時間。
第2篇：常用人工智能技術范文
1 前言
1998年，美國副總統阿爾.戈爾在加利福尼亞科學中心作的演講中提出了“數字地球”這一新概念，并對其作了比較全面和通俗的說明[1]。演講中戈爾總統給出數字地球可能的無比廣闊的應用前景，人們可以通過數字地球技術指導仿真外交，打擊和監測犯罪，保護生態多樣性，預測氣候變化，增加作物產量等。
在數字地球中非常重要的一點是如何使海量的地理空間數據變得有意義，即讓它們能過被人們所理解。但是，在面對這些海量的數據時，我們處理的手段卻是有限的。而且這些數據都是由計算機來處理的，在面對大量數據中的無用數據時，計算機是很難將其識別出來的。所以我們需要讓計算機具有人類一樣的智慧，將這些數據進行有效的處理。如今，人工智能技術在數字地球中有著廣泛的應用。通過這一技術，人們可以高效的處理和分析這些海量數據。
2人工智能的實現方式
人工智能在計算機上有兩種不同的實現方式。一種是采用傳統的編碼技術，使系統呈現智能的效果，而不考慮所用的方法是否與人或動物機體所用的方法相同。另一種是模擬法(modeling approach)，它要求實現方法也和人或動物機體所用的方法相同或相似。模擬法有兩種實現的算法：遺傳算法和神經網絡算法。
遺傳算法借鑒生物進化論，將要解決的問題模擬成一個生物體，通過復制、交叉、突變等操作產生下一代解空間[3]，并通過適應函數度來淘汰那些不良的個體，這樣迭代進化幾代之后就很有可能得到適應度函數值較高的個體。遺傳算法通常用在求解問題最優解的情況下，如函數優化、組合優化等。
神經網絡算法通過模擬人或動物的神經網絡傳遞和處理信息的行為特征，進行分布式并行信息處理的算法數學模型[4]。使用神經網絡算法使系統具有像人一樣學習的特征。初始時，系統模塊跟初生嬰兒一樣什么也不懂，而且會經常犯錯，但是它可用通過學習，從錯誤中吸取教訓，下一次運行時就可能改正。
3人工智能技術在數字地球中的應用
人工智能能夠使我們的計算機具有人能解決問題的能力，使得計算機工作起來更加的高效。而且通過人工智能的學習機制，降低其出錯的幾率。人工智能在數字地球中可以有以下幾個方面的應用：
3.1智能導航
當前我們主要使用GPS技術來做定位和導航的。但是GPS只能在室外及衛星信號不被遮擋或反射的地方才能使用。因此，在室內、茂密的樹木覆蓋處和高層建筑地下GPS就很難使用了[5]。
使用人工智能技術進行智能導航，當不能獲得GPS衛星信號時，系統會智能的使用基于通信基站定位、互聯網定位等來提供導航。同時，人工智能系統還可以實現最優路徑規劃，周邊信息搜索等功能。
3.2智能的人機交互
數字地球的建設依賴于互聯網、虛擬現實等技術，但是現在我們能做的僅僅是通過這些技術將我們所獲得的海量數據展現在人們面前。而顯示信息的形式主要是以瀏覽器、虛擬頭盔等，這些工具存在著不能與人友好交互的問題。我們通常是通過人肢體來交互，而不能像現實生活中人們通過對話的形式交互。
3.3 專家系統
計算機較人強的地方在于它的計算速度快，將計算機的高運算速度和人的智慧集成起來構成專家系統。專家系統使用人類專家推理的模型來處理現實世界中需要專家作出解釋的復雜問題，并得出與專家相同的結論[6]。
在氣象預測中，我們要處理大量的氣象數據。使用傳統的計算機處理方式，我們還要對計算機的處理結果做大量的分析。但是通過專家系統，不僅給出處理的數據結果，還可以給出分析的結果，以便研究人員輔助研究使用。這樣可以減少大量的人力耗費。
總結
戈爾總統所提出的數字地球，不僅僅是數字化的地球，其未來的發展跟應該是在數字化的基礎之上的智慧地球，正如2008年IBM所提出的“智慧地球”。未來，電子設備將會更加智能化，人機交互將會更友好化。
同時在面對海量的地理空間數據時，使用人工智能技術可以拓寬我們隊這些數據的處理能力。加快數據的處理速度、精確性等。通過智能搜索，可以快速精準的找到我們所需要的信息。就像google公司所做的智能周邊搜索一樣，當人們走在城市街道上的時候，系統可以搜索并顯示周邊我們感興趣的一些商店、景觀、飯店等信息。并且人工智能技術還能提供智能導航、人機自然語言交互、專家系統等。未來人工智能技術將在數字地球的發展中起到更大的作用。
第3篇：常用人工智能技術范文
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等。電氣自動化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。實現機械的自動化，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，增強控制系統穩定性．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、數理邏輯、語言學、醫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．實現自動化，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一開發。這些Al函數近似器比常規的函數估計器具有更多的優勢．這些優勢如下：
(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：參數變化，非線性時，往往不知道)。
(2)通過適當調整(根據響應時間 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容易。
(4)在沒有必須專家知識時．通過響應數據也能設計它們。
(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、規則庫和隸屬函數在模糊化和反模糊化過程中能夠自動地實時確定。有很多方法來實現這個過程，但主要的目標是使用系統技術實現穩定的解，并且找到最簡單的拓樸結構配置．自學習迅速，收斂快速。
3、人工智能的應用現狀
隨著人工智能技術的發展，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化設計，故障預測及診斷、控制與保護等領域。
3.1 優化設計
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。傳統的產品設計是采用簡單的實驗手段和根據經驗用手工的方式進行的．因此很難獲得最優方案。隨著計算機技術的發展，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周期。人工智能的引進．使傳統的CAD技術如虎添翼．產品設計的效率及質量得到全面提高。用于優化設計的人工智能技術主要有遺傳算法和專家系統。遺傳算法是一種比較先進的優化算法，非常適合于產品優化設計。因此電氣產品人工智能優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揮其優勢。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、神經網絡。
變壓器由于在電力系統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：常用人工智能技術范文
關鍵詞：人工智能；電氣自動化；應用
中圖分類號：TM76 文獻標識碼：A 文章編號：1006-8937（2013）08-0134-02
1 人工智能化理論的產生和發展
人工智能是研究、開發用于模擬、延伸、擴展人的智能理論、方法、技術、應用系統的一門新的技術科學。人工智能化的概念在二十世紀五十年代被提出后，一直以較好的狀態發展，并且逐漸形成以計算機為核心，包括哲學、醫學、生物學、心理學、自動化、控制論、信息論與數理邏輯的綜合性科學。它是通過對人工智能本質方向的了解，生產出一個與人類大腦做出雷同反應的智能化機器來勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜的工作。電氣自動化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。早期的電氣自動化控制存在一些或多或少的缺陷，引進了人工智能化技術，不僅彌補了電氣工程在早期自動化控制技術中的缺陷，而且還在很大程度上推動了電氣自動化的發展。智能化的電氣自動控制系統主要就是為了加強整個勞動分配過程，實現了計算機智能化，這樣一來減少了人為勞動的投入，大大的提高了工作效率，并能減少工作中出現的人為差錯。
2 人工智能化在電氣自動化應用中的優勢
人工智能化控制是計算機的分支學科，主要是依賴計算機程序內設定好的函數公式和計算法則自動對機器進行操作。與傳統的人工控制技術相比智能化控制技術有以下幾個優點。
2.1 減少人力勞動的投入
傳統的電氣操作是一個復雜的過程，往往涉及到很多的電氣設備，同時對系統運行狀態的檢測和實時數據分析需要外接很多線路。因此在復雜的電力系統中就需要大量的人力資源。而人工智能技術中最顯著的特點就是它能夠實現在一定程度上替代或部分替代人類復雜腦力勞動，并且在不需要外接大量線路的同時實現實時有效開展信息收集與傳輸，并能夠自主的完成數據分析和處理，省去了很多繁瑣的工作，所以人力資源得到了解放。
2.2 限制人為誤差
電力系統每年都會因為人為操作失誤導致事故或故障。而人工智能化系統是計算機按照事先設定好的程序控制系統運行，不會發生變動，并能完成實時數據監測分析，且基本都有自動反饋調節，系統運行數據將基本追隨理論上的數據。整個過程中很少有人參與，所以操作工程中如果不是機器出現問題，一般不會出現實際運行數據和理論數據相差太大的現象。
2.3 設計無需建立控制對象模型
電其設備和系統越來越復雜，運行過程中不可控因素也較多，例如。參數變化、非線性時等，利用傳統的控制器來進行控制時，很難得到實際控制對象的精確動態方程，而傳統控制器都是根據實際控制對象設計控制器的模型，所以設計出來的模型也就不可能精準，最終自動化控制的實際工作效率在一定程度上也會降低。人工智能化控制器不需要對被控對象設計模型，因此它在源頭上避免了那些不可控因素的出現，使自動化控制器的精密系數得到了提升。
2.4 具有較好的一致性
在實用人工智能化技術生產電氣產品的時候，由于智能化的技術是依靠機器設定的同一個程序進行重復生產的，所以保證了產品的規范化和性能的一致性。在人工智能化控制系統，由于負反饋的存在，針對擾動引起的變化能做及時的調整，一定程度上保證了一致性。
另外，人工智能化還有能很好的適應新數據或新信息、容易擴展和修改且十分便宜等優點。綜上所述，人工智能發展的潛力無限大，提升電氣設備的運行智能化，有效增強控制系統穩定的性能，是生產技術又一次巨大的革新。
3 人工智能化在電氣自動化中的應用分析
隨著人工智能化技術在世界范圍內的快速發展，很多研究人員已經展開針對人工智能化在電氣自動化應用方面的研究，也取得了一定的成果，積極運用這些新成果無疑有利于電氣自動化學科的發展。電氣自動化應用人工智能化的常用的方法有專家系統、人工神經網絡、模糊集理論等。
3.1 人工智能化應用于電氣優化設計中
在設計電氣類設備類的工作是一個極為復雜的工作，傳統化的方式是采用簡易的實驗方式方法和具有經驗的老師傅用手工方式來完成的。這不僅需要會電氣、電路等專業的知識內容，還要將長時間積累的設計中的經驗運用在里面，即使這樣也很難達到最優的效果。隨著智能化發展以及計算機的發展，電氣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。人工智能化的出現，使得計算機設計系統也在不斷的更新，整體產品無論從研發、設計到成品等都得到了全面的提高。
人工智能化常用方法中，遺傳算法是一種比較先進的優化算法，對于產品的優化設計是很適合的，因此對于電氣設計往往都是采用這樣的方式方法或加以改進。
3.2 人工智能化應用于電氣控制中
在傳統電氣自動化控制中，其操作過程往往有著更為嚴格的要求，日常的操作過程步驟也十分繁瑣，需要很大的人力投入，過程中無法避免的會出現一些人為差錯。而人工智能化技術是依賴于計算機的先前設定好的程序的控制來進行正常的工作。在智能化的機器內部會由于各個環節的要求，同時有幾個不同編程的程序來控制整個生產過程，人工智能化能實現對各個環節的嚴謹控制掌握，并能及時對運行數據進行分析并與理論情況對比，最大限度限制差錯的出現，而且還能對出現的差錯及時警報。綜上，人工智能技術，在改善電氣自動化的操作效率，簡化操作流程，降低電氣自動化控制中人力工作量方面有著顯著的成果。
3.3 人工智能化應用于電氣故障診斷中
所謂電氣故障診斷，就是通過電氣設備運行中的相關信息來識別其技術狀態是否正常，確定故障的性質與部位，尋找故障起因，預報故障趨勢，并提出相應對策；它以故障機理和技術檢測為基礎，以信號處理和模式識別為其基本理論與方法。隨著現代電氣設備和系統日益復雜化，電氣設備的可靠性、可用性、可維修性與安全性的問題日益突出，從而促進了人們對電氣設備故障機理及診斷技術的研究。并且隨著計算機技術及數字信號處理技術的迅速發展，人工智能化診斷技術在電氣故障中應用越來越廣泛。
專家系統、模糊理論在人工智能化電氣設備故障診斷中應用比較廣泛。變壓器作為電設備中最為常見的設備，其出故障時傳統的診斷方法是利用變壓器分解出來的油氣體，具有較低的準確率，而人工智能智能化監測把專家系統、模糊理論兩個系統結合起來，綜合診斷變壓器的故障，具有較高的準確率，在消除故障隱患方面效果比傳統診斷要好得多。
4 結 語
電氣工程作為人類生產生活的重要組成部分，其生產自動化程度直接關系著電氣工程的工作效率與安全性。人工智能化是人類制作的機器表現出類人的智能， 體現了自動化的特征，因此在電氣自動化控制引入人工化智能技術，構建起一個能完成類似于人類判斷活動的系統，改善電氣自動化系統控制的精確性和穩定性，將會有效的提高工作的質量和效率，提升我國電力生產技術水平，促進我國電氣自動化不斷發展。另外，人工智能化技術在電氣自動化中的應用還有很大的提升空間，需要更多地電力研究人員投入到研究中來，并通過實踐不斷完善技術，相信不久的未來，人工智能化能夠更好的應用到電氣自動化中。
參考文獻：
[1] 王洪鐘.人工智能技術在電氣自動化控制中的應用探討[J].科技創新導報，2012，（25）.
[2] 葉干洲.人工智能技術在電氣自動化控制中的應用[J].科技資訊，2010，（15）.
第5篇：常用人工智能技術范文
人物=P
周鴻t=Z
P：你在新書《智能主義：未來商業與社會的新生態》中首次系統闡述人工智能商業化路徑圖。你說，“當手機行業熱潮來臨的時候，我們視而不見;當O2O模式大行其道的時候，我們依然不為所動。但是，當人工智能的概念進入我的視線的那一刻，我的第一個想法就是要抓住人工智能這波浪潮，并為之肝腦涂地，在所不惜。”為什么如此看重這一領域？
Z：首先，人工智能是一個趨勢，更是一股浪潮。那么這個趨勢、浪潮的意義是什么呢？我覺得，是技術革新能夠帶來的產品創新，也就是說我們要利用人工智能的新技術創造新奇的事物，做出對消費者有價值的產品，解決人類面臨的難題。
現在，我們正在經歷著PC端和移動互聯網時代的變革，我認為下一個時代是IOT（Internet of Things），也叫“萬物互聯”，也就是國內所說的物聯網。對于IOT領域最重要的部分――智能硬件來說，人工智能可以推動IOT硬件設備的功能更加完善，更加符合用戶的需求。現在很多智能硬件設備實際上是假智能，智能不是說能連接上網或者移動端有個App就行，真正的智能是能夠利用先進的人工智能技術，進行產品創新。
P：似乎360這幾年錯過了很多風口，比如O2O、共享經濟、網紅經濟等。在過去一年里，經歷股災的影響、一級市場的價值回歸和360私有化的過程，你對“風口論”和“豬論”有沒有新的認識？
Z：之前也有很多人說“老周啊，你怎么不做O2O，不去送外賣、賣電影票啊”。可能這些事情也讓一些公司動輒估值上萬上億，它們也確實服務了一群用戶。但是，是不是所有公司都適合做O2O？并不是。沒有任何一家公司能夠什么都做，每個公司有其擅長的領域和方向。
360的私有化和回歸，也并不是說要回來追求多少市場收益或者單純地追求市值。我們回來是因為，國家已經意識到網絡安全對國家安全的重要性。國內上百家企業和事業單位的電腦上都跑著360的軟件，從本質上來說，我們是中國人的公司。但是，因為我們最初在美國上市，我的投資人大部分都是境外基金，從資本結構上來說，又是個外資企業。這樣一來，國家挺沒有安全感的，也希望我們能夠回歸。所以我們回歸很重要的目的，是要變成一個內資公司，變成一個真正的中國公司。這樣，我們可以繼續保持在國內網絡安全領域的領先地位，我們的重點，將仍然圍繞在“安全”這個核心周圍。
對于“站在風口上，豬都會飛”的理論，我只能說我們現在做智能硬件、做手機，都不是跟風。即便是趕上了風口，我們也不是要成為“風口上的豬”，而是要為用戶提供更好的安全服務。以前我們是專注線上網絡安全，現在有人工智能技術，我們利用人工智能進行技術創新、產品創新，也開始在線下提供安全服務。每個公司都追逐風口，都往一個風口飛，風口會被堵死。
P：360下一個所謂的風口或者你重兵進軍的是人工智能么？你對360的戰略規劃就是全線硬件產品向人工智能看齊，從圖像識別技術和大數據技術兩個方向深度拓展。能展開講講嗎？
Z：以我們的搜索和導航為例，往后續的發展，它實際上產生了兩個分支，即有兩個重要的方向。
其中一個叫“你問我答”，就像蘋果做的Siri。從搜索的大數據延展到人工智能，讓手機能夠回答你的各種問題，這時候你需要的是一個更即時、更精確的答案。這是方向之一。還有一個方向叫“我搜你看”。其實現在的很多信息在內容方向上一定是偏娛樂、偏體育，因為大家生活富足了，更傾向于接受休閑類的資訊。但是在搜索時，很多時候你并沒有一個明確的關鍵詞，能精準地搜到我要的東西。很多時候大家就是要找個樂子，在幾十分鐘或十幾分鐘的碎片時間里，希望看一些視頻、看一些段子，但是沒有一個明確的目標。這時候“我搜你看”這個概念誕生了，也是利用人工智能和大數據的技術，了解一個人的喜好之后，用機器自動幫他聚合，找到他感興趣的內容，然后推送給他。不需要用戶再去通過輸入某個關鍵詞尋找。有人管這個叫信息流，也有人管這個叫自動推薦。其實名字不重要，重要的是我認為這兩個方向代表了未來搜索的發展。
在搜索方面，我們畢竟有很多的積累，在技術上我覺得是可以跟百度、谷歌這些廠商相抗衡的。這幾年360做下來，我們有幾個億的用戶，也積累了大量用戶的喜好和習慣。這非常關鍵，因為只有通過大數據來計算，你才能獲得用戶的大資訊。
在這兩個方面，我們已經做了一些探索。在公司現有的智能硬件類產品上，我們的兒童手表、兒童機器人，都已經能夠實現人機對話。我們也和包括電視臺在內的一些傳統媒體合作，投資了新媒體集團。現在剛剛開始，但是我們會積極地把我們的搜索技術、人工智能發現技術投入進來，再和內容相結合，未來，我們希望在探索安全之上，用戶的手機里也有我們的一些內容軟件，并能讓用戶每天花40分鐘到一個小時的時間在上面。
P：很多人說你是一個有遠見的人，并且現在證明很多遠見都是正確的。對此你怎么看？這種產品感覺是如何錘煉的？
Z：我覺得，有遠見其實就是會發現需求。發現需求則意味著要經常用另一個角度，去多看多體驗多思考。作為產品經理，首先要學會換位。很多產品經理，覺得自己的產品沒有問題，怎么用都沒有問題，但一換用戶使用，就出現問題了，為什么呢？因為他們總是從自己設計的角度去看待產品，而不是換位到用戶方去考慮。其次，是多看多思考。做一個產品，閉門造車肯定不行，你要去看別人是怎么做的，學習別人的優點。如果你造一輛車，但你作為這個項目的產品經理從來不開車，這車一定是有問題的。
P：2016年，你覺得被媒體報道過的最重要的事情是什么？為什么？
Z：是我關于人工智能和智能硬件的一些理解。因為我覺得，前兩年智能硬件有點走偏，可能是受到包括我在內的一些業內“大忽悠”給忽悠了。所以2016年我聊了不少關于智能硬件的內容，以及硬件能不能免費等問題，還有一些大眾誤區、偽智能的東西。
第6篇：常用人工智能技術范文
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。隨著電氣設計的發展，傳統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，實現自動化，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，如果沒有穩定可靠的自動化控制系統來運行，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，提高生產能力，支持產業結構的調整和優化。
2 人工智能控制器的優勢
(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：參數變化，非線性時，往往不知道)。
(2)通過適當調整(根據響應時間、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容易。
(4)在沒有必須專家知識時，通過響應數據也能設計它們。
(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據就能得到好的估計)，與驅動器的特性無關。現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)它們對新數據或新信息具有很好的適應性。
(8)它們能解決常規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，規則庫和隸屬函數在模糊化和反模糊化過程中能夠自動地實時確定。有很多方法來實現這個過程，但主要的目標是使用系統技術實現穩定的解，并且找到最簡單的拓樸結構配置，自學習迅速，收斂快速。
3 人工智能的應用現狀
3.1 優化設計
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。傳統的產品設計是采用簡單的實驗手段和根據經驗用手工的方式進行的，因此很難獲得最優方案。隨著計算機技術的發展，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周期。人工智能的引進，使傳統的CAD技術如虎添翼，產品設計的效率及質量得到全面提高。
用于優化設計的人工智能技術主要有遺傳算法和專家系統。遺傳算法是一種比較先進的優化算法，非常適合于產品優化設計。因此電氣產品人工智能優化設計大部分采用此種方法或其改進方法。
優化設計的另一個有力武器是專家系統。但從目前已開發的專家系統來看，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開始的，目前我國沈陽工業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;西安交通大學、華中理工大學、東南大學各自開發了異步電動機的設計專家系統，都取得了一定成效。在電器設計方面，河北工業大學做了一些有益的嘗試，他們將CAD技術與專家系統相結合，開發了電磁繼電器CAD專家系統。該系統由三部分組成：最初設計、優化設計及零件結構設計。使用時只要輸入繼電器的參數，專家系統便按要求自動設計出電磁系統的結構尺寸、線圈匝數、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對電氣設備進行優化設計的方法外，還有用模糊邏輯及神經網絡實現的設計方法。
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揮其優勢。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、神經網絡。
變壓器由于在電力系統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，機器人學等方面，而這諸多方面都體現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：常用人工智能技術范文
關鍵詞：人工智能；單片機原理及應用；CAI軟件；自主學習
中圖分類號：G642.3 文獻標志碼：A 文章編號：1674-9324（2016）45-0268-03
一、引言
《單片機原理及應用》是自動化、電氣工程及其自動化、測控技術與儀器、等專業的核心課程。隨著電子技術的飛速發展，單片機系列、型號、功能等也不斷地更新換代，涌現出了許多《單片機原理及應用》方面的優秀教材和著作[1-3]，由于單片機的快速發展和廣泛應用，促使許多教師在教學內容、方法及實驗方面進行了大量的探討和研究，如“微課程教學”、“MOOC教學”等應用已取得了較好的教學效果[4-8]。然而，人工智能技術應用于教育領域目前仍處于初始研究和探索階段，其應用前景廣闊，具有重要的理論研究意義和實際應用價值。
基于“人工智能”中的“專家系統技術”，研究設計《單片機原理及應用》課程新型教學平臺的總體構架，研究課程知識的表述模型和知識獲取的推理算法，建立知識表述規則集和構建專家系統知識庫，以實現：
（1）學生可以自主學習，基于知識樹規則方便地獲取該課程的全部知識點，學生隨時提出的問題，均可及時獲取答案；學生可及時獲取單片機發展的新知識以及新的應用領域成果；
（2）教師高效處理、分析和制作課程知識點信息，并將其進行規則表述，同時可對知識庫進行不斷的更新；隨時可對課程的知識點進行增添、刪除和修改，基于互聯網技術獲取新型單片機原理及相應的應用知識，不斷更換新課程的教學內容；
（3）基于互聯網技術實現教師與學生之間的互動教學和學生與學生之間的協同學習；基于教堂教學、電子課件、動畫、視頻等多媒體手段，以創造大規模、大數據、跨時空的學習模式。
目前，在教育領域，基于人工智能研究的知識模塊化表述和推理機制構成的專家系統是人工智能的代表之一，基于人工智能-專家系統在高密度、大規模的知識數據庫上模擬人類的信息處理和決策過程，因此智能化的專家系統具備了教育功能、自學習功能、咨詢功能及自適應功能等，將其應用于教育領域潛力巨大、用途廣泛、快速高效。
本文研究了《單片機原理及應用》CAI軟件的研制方法，采用MS Visual Studio 2012作為開發環境，結合人工智能技術，實現了智能搜索算法，達到了自主學習與自動答疑的目的。
二、《單片機原理及應用》CAI系統設計
為了提高本科生的教學質量，基于人工智能-專家系統技術研究《單片機原理及應用》課程的教學內容和教學方法改革措施，并可將其研究成果推廣應用于自動化類專業相關課程建設；培養學生掌握本課程的基本原理和應用知識，引導其自主學習以提高分析問題能力、解決問題的能力及創新能力，實現學生與老師之間的互動，實現教學內容的不斷更新和教學方法的不斷完善。
（一）《單片機原理及應用》課程總體設計
分析目前本課程的教學內容和方法的局限性，提出《單片機原理及應用》課程教學內容和教學方法改革的總體方案。目前，普通高校《單片機原理及應用》課程所用教材的目錄大致如圖1中的實線部分所示。虛線表示可即時修改其中的相關內容。
（二）課程知識本體的表達模型
知識的表示對專家系統來說至關重要。知識本體的表述包括事物、個體和對象等，研究其規則、過程和函數，構成應用程序所表述的知識內容，可以作用于表述各種對象類，具有普遍性和通用性。其表達方式如圖2所示。
（三）基于人工智能技術的課程教學內容和教學方法結構設計
專家系統結構一般有六部分：知識庫（Knowledge Base）、數據庫（Data Base）、推理機（Inference Engine）、解釋子系統（Explanatory System）、人機接口（Man-machine Interface）和知識獲取子系統（Knowledge Acquisition）。教學專家系統的基本結構如圖3中的實線部分所示。
①知識厙：用于存儲專家系統知識。主要用于收集和存儲某領域教師、專家的經驗，知識及書本知識、基本常識等。包括事物的表達方式，可行操作、事實和規則等；
②綜合數據庫：綜合數據庫又稱總體數據庫或全局數據庫，主要用于存放有關問題求解的假設、初始數據、目標、求解狀態、中間結果以及最終結果；
③推理機：推理機是專家系統的核心部分，用于模擬專家的思維過程、控制、協調整個專家系統的工作，它根據用戶所提供的初始數據和問題求解要求，運用知識庫中的事實和規則，按照一定的推理方法和控制策略對問題進行推理求解，并將產生的結果輸出給學生；
④知識獲取子系統：在構建和維護知識庫時作為專家系統和教師、領域專家、工程師等的接口；
⑤解釋子系統：解釋機構由一組計算機程序組成，它對推理給出必要的解釋，并根據學生問題的要求做出相應的回應，最后把結果通過人機接口輸出給學生；
⑥人機接口：學生、專家系統和教師、領域專家、工程師之間溝通的媒介，它把相互之間的交互信息轉換成彼此都能夠理解的形式，由一組程序及相應的硬件組成，用于完成I/O工作。
三、CAI軟件實現過程舉例
《單片機原理及應用》課程CAI系統主界面如圖4所示。點擊“進入系統”之后，將出現“課程內容學習”和“知識點概述游覽”兩部分。
（1）“課程內容學習”部分包括“教材知識學習”、“課堂PPT內容講解”以及“實驗教學內容”等，例如目前常用的單片機的類型如圖5所示。本課程的主要設計和創新實驗如圖6所示。
（2）“知識點概述游覽”部分包括：
①知識點獲取方式：即通過引導操作可得到關聯性強的知識點解釋、關聯性中等的知識點解釋以及關聯性弱的知識點解釋；
②問題解答方式：學生可根據自己的學習情況查詢問題的基本答案（即對問題的解釋），若基于專家知識庫無法解釋所提的問題，則可將該問題提交給任課教師，任課教師會盡快對該問題給出解答；
③專家庫知識更新方式：隨著單片機類型、結構、接口技術以及開發方式等的不斷發展，本課程的知識結構和內容的更新也要求同步進行。因此，專家知識庫信息的更新工作可由任課教師來完成，但是更新信息可來源于文獻資料查閱、企業行業應用領域調研以及實踐實驗教學過程總結等。
課程教材與上課PPT和實驗內容具有相關性，在實際教學中也要求其具有一致性，如圖1中虛線部分表示可即時修改相關的內容。
四、結論
本文將人工智能-專家系統技術應用于《單片機原理及應用》課程的教學內容和教學方法的改革方案，構建新型教學平臺。采用《單片機原理及應用》課程知識的綜合表達方式，并研究課程知識的推理機制。基于文獻資料查閱、企業行業應用領域調研以及實踐實驗教學過程總結，實現《單片機原理及應用》課程教學內容快速更新，實現該課程的智能化和網絡化教學。
在教學過程中，實現學生與老師之間的互動，實現學生和老師之間知識的共享，達到學生能夠自主學習和老師能夠及時了解學生學習情況修改補充教學內容的目的。針對“知識庫”、“綜合數據庫”以及“推理機制”實現在線綜合更新方法。《單片機原理及應用》是自動化、電氣工程及其自動化、測控技術與儀器、等專業的核心課程，目前，將人工智能-專家系統技術應用于高等學校該課程的教學，對于提高教學質量，激發學生的學習積極性和增強學生自主學習的能力具有重要的理論研究意義和很好實際應用價值。
參考文獻：
[1]何立民.MCS-51系列單片機應用系統設計[M].北京：北京航天航空大學出版社，1995.
[2]李華，孫曉民，李紅青.MCS-51系列單片機實用接口技術[M].北京航天航空大學出版社，1995.
[3]張毅剛，彭喜元，彭宇.單片機原理及應用（第2版）[M].北京：高等教育出版社，2010.
[4]周冠玲，馮占英，李戰.“單片機原理及應用”課程教學改革的探討[J].中國電化教學，2012，（6）：105-107.
[5]趙月靜，陳繼榮，張永弟.單片機原理及應用課程創新實踐教學改革[J].實驗技術與管理，2013，30（1）：176-179.
[6]李冰.單片機原理及應用課程的項目化教學改革與探索[J].教學研究，2015，38（1）：70-73，82.
第8篇：常用人工智能技術范文
抖音里的私信是不公開的聊天，私信是別人無法看見的，只有發私信方和接收方才能相互看見，私信即社交網站的常用功能，實現用戶與用戶之間一對一的溝通方式，如果用戶想與他人的聊天內容不公開，通常會使用私信。
抖音（TikTok）是由今日頭條推出的一款短視頻分享APP，于2016年9月上線，是一個專注于年輕人音樂短視頻創作分享的社區平臺。抖音應用人工智能技術為用戶創造多樣的玩法，用戶可以通過這款軟件選擇歌曲，拍攝音樂短視頻，形成自己的作品。抖音2016年9月上線，一直磨刀磨到今年春節后可能感覺跑通了才大舉壓上資源，產品優秀的數據表現又讓頭條很快決定將各種流量明星BD推廣資源全力導向這個可以提升公司品相的新項目。抖音很快成為頭條戰略級產品。當然，頭條最核心的算法優勢也用到了抖音上，一開始就在產品層面加入算法推薦模型保證內容分發效率。抖音的名字也改的也及時，如果還叫A.me可能大家都還不知道這是啥東西，直接把自己定位成年輕人的音樂短視頻社區就清楚多了。
（來源：文章屋網 ）
第9篇：常用人工智能技術范文
關鍵詞:Agent;語音識別;人工智能;作戰文書
中圖分類號:TP37文獻標識碼:A文章編號:1009-3044(2009)13-3541-02
1 引言
語音識別起源于20世紀50年代AT&T貝爾實驗室的Audry系統,它第一次實現了10個英文數字的語音識別,這是語音識別研究工作的開端。作為一門交叉學科,它正逐步成為信息技術中人機接口的關鍵技術,被認為是2000年至2010年間信息技術領域十大重要的科技發展技術之一。語音識別技術與語音合成技術結合使人們能夠甩掉鍵盤,取而代之的是以語音輸入這樣便于使用的、自然的、人性化的輸入方式。
2 相關技術簡介
2.1 語音識別技術
所謂語音識別技術就是讓計算機(或機器)通過識別和理解過程把人類的語音信號轉變為相應的文本或命令的技術,屬于多維模式識別和智能計算機接口的范疇。語音識別技術的終極目標就是研制出一臺能聽懂任何人、任何內容的講話的機器。語音識別按發音方式分為孤立詞、連接詞和連續語音的語音識別系統;按詞匯量大小分為小詞表、中詞表和大詞表以及無限詞匯量語音識別;按說話人適應范圍分為特定人、限定人和非特定人語音識別。
2.2 多Agent技術
Agent的研究起源于人工智能領域,Agent具有自治性、社會性、反應性和能動性。智能Agent對自己的狀態和行為有完全的控制能力,它能夠在沒有人或者在其他Agent的直接干預下,對復雜的刺激進行響應并產生內部狀態的控制和適應性的行為,外界通過Agent的接口對Agent實現功能調用和通信,而無需知道Agent內部的具體工作過程。多Agent系統(MAS)由多個自主或半自主的智能體組成,每個Agent或者履行自己的職責,或者與其他Agent通信獲取信息互相協作完成整個問題的求解。語音識別技術本就是人工智能的一個應用方面,而將人工智能的前沿理論―多Agent技術引入語音識別技術中是一項有意義的工作。
3 在語音識別中引入多Agent技術
3.1 多Agent語音識別原理
傳統的語音識別存在自適應問題,對環境條件的依賴性強;噪聲問題,講話人產生情緒或心里上的變化,導致發音失真、發音速度和音調改變,產生Lombard/Loud效應;其它如識別速度問題、拒識問題以及關鍵詞檢測問題。而多Agent技術中自治智能和分布協同的特性能夠在一定程度上解決這些問題。多Agent語音識別其基本原理就是將輸入的語音,經過處理后,將其和語音模型庫進行比較,從而得到識別結果,具體原理見圖1。
該圖中語音輸入Agent就是待識別語音的原始輸入,語音采集Agent指話筒、電話等設備的語音輸入;數字化預處理Agent的功能包括語音信號采樣、反混疊帶通濾波、去除個體發音差異和設備、環境引起的噪聲影響等;特征提取Agent用于提取語音中反映本質特征的聲學參數,常用的特征有短時平均能量或幅度、短時平均跨零率、線性預測系數、基音頻率、倒譜和共振峰等。在訓練階段,將特征參數進行一定的處理后,為每個詞條建立一個模型,保存為模板庫。在識別階段,語音信號經過相同的通道得到語音特征參數,生成測試模板,通過模型匹配Agent和規則判別Agent將匹配分數最高的參考模板作為識別結果。同時在模式匹配和規則判別時還可以在很多專家知識的幫助下,以便提高識別的準確率。
3.2 多Agent語音識別流程
加入了多Agent技術的語音識別系統具體實現細節與傳統的語音識別系統有所不同,加入了更多的智能協作的因素,但所應用的識別過程大致相似,具體流程見圖2。
首先是系統中的協調Agent確定語音識別單元的選取。語音識別單元有單詞(句)、音節和音素三種。然后在特征提取Agent中去除語音中對識別無關緊要的冗余信息,目前廣泛應用的有基于線性預測分析技術提取的倒譜參數和基于感知線性預測分析提取的感知線性預測倒譜。接著采用適當的語音識別方法,通過對確定的語音特征進行模型訓練、智能學習后得到模板庫,然后用若干個特征提取Agent將待識別的輸入語音信號的各個量化的特征通過分工協作的方式進行提取,最后模型匹配Agent將量化的語音特征與模板庫進行模式匹配,通過友好的人機界面把識別結果輸出。
4 多Agent語音識別技術在軍事上的應用
最近十年內語音識別技術軍事化應用非常廣泛,目前研究比較多的有語音識別技術在智能武器裝備開發領域的應用、在軍事作戰文書自動化過程中的應用、在軍事測試設備和軍隊話務臺的應用。下面重點介紹多Agent語音識別技術在軍事作戰文書自動化過程中的應用。
作戰文書句式變化不大、語法簡單、使用人群范圍可定、語音識別模板庫易于建立且要求不高,其語音識別易于實現。總體方案是:盡可能統一各軍兵種作戰文書類型;收集不同類型作戰文書實例;構造作戰文書詞匯庫;針對標圖地域構造地名數據庫;建立不同類型作戰文書的句型庫;分析軍隊標號的涵義建立模板庫;將作戰文書編譯成標圖指令來完成軍事地圖的標繪。其一般過程為作戰文書的詞處理、作戰文書的語法分析、作戰文書標圖指令的形成,最后通過API接口傳輸給計算機完成自動標繪工作,如圖3所示。
5 結束語
語音識別技術是非常重要的人機交互技術,有著非常廣泛的應用領域和市場前景,為網上會議、商業管理、醫藥衛生、教育培訓等各個領域帶來了極大的便利。隨著人工智能技術的發展,把多Agent技術應用到語音識別系統中,通過自治智能和分布協同的特性較好地解決了傳統語音識別技術中存在的突出問題,這必將成為語音識別系統發展的主流。
參考文獻:
[1] 胡斌,湯偉,劉曉明.基于自然語言理解的文本標圖系統設計與實現[J].理工大學學報:自然科學版,2005,6(2):132-136.
[2] 趙力.語音信號處理[M].北京:機械工業出版社,2003:215-240.
[3] 王作英,肖熙.基于段長分布的HMM語音識別模型[J].電子學報,2004,32(1):46-49.
[4] 曹承志.智能技術[M].北京:清華大學出版社,2004.
[5] 杜琳.基于COM技術的軍事標圖組件的設計與實現[D].鄭州:信息工程大學,2006.
[6] 朱民雄,聞新,黃健群,等.計算機語音技術[M].北京:北京航空航天大學出版社,2002.
[7] 方敏,浦劍濤,李成榮,等.嵌入式語音識別系統的研究和實現[J].中文信息學報,2004(6):73-78.
[8] 劉廣鐘.Agent技術及其應用[M].北京:電子科技大學出版社,2002.
