人工智能技術的核心精選(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人工智能技術的核心主題范文，僅供參考，歡迎閱讀并收藏。

第1篇：人工智能技術的核心范文

（安徽經濟管理學院 信息工程系，安徽 合肥 230031）

摘要：隨著現代工業的不斷發展，基于人工智能技術的電氣自動化控制，已應用于實際的生產生活之中，并取得良好的應用效果.本文分析了人工智能技術在電氣自動化控制中的應用現狀，并在此基礎之上，論述了人工智能技術在電氣自動化控制中的具體應用，旨在強化對人工智能技術的認識，并為今后相關領域的研究提供一定的參考.

關鍵詞 ：人工智能；自動化控制；控制應用

中圖分類號：TM92文獻標識碼：A文章編號：1673-260X（2015）05-0050-03

在科學信息時代，人工智能技術的出現是現代社會發展的必然產物，更是推動工業現代化發展的重要技術支撐.當前，人工智能技術正處于不斷發展的階段，其在實際生產生活中的應用，充分表現出其強大的現實應用價值.一方面，人工智能技術作為一門新興科學，具有十分廣泛的現實應用價值；另一方面，現代社會發展需要人工智能技術的參與，尤其是現代工業的發展，需要人工智能技術作為支撐.對此，本文立足于人工智能技術的認識，闡述了人工智能技術在電氣自動化控制中的應用.

1 人工智能技術

在科學技術快速發展的大背景之下，人工智能技術孕育而生.作為一門新的科學技術，在現代社會的發展中起到重要的作用.人工智能技術的形成，不僅有計算機技術理論的支撐，也有其他學科交互交叉下的共同構建.人工智能技術的本質，主要在于通過對人類智能的模擬，進而創造出可以替代人類從事復雜工作的機器人.當前，人工智能技術的研究領域比較集中，主要在兩個領域：一是專家系統；二是機器人系統.模擬人類智能，最為突出的問題就是，大腦問題，人類大腦精密且復雜，如果要模擬，那需要如何實現呢？在現代技術之下，這一模仿成為了可能，進而逐步發展期人工智能技術.在實際的生產生活之中，人工智能化已應用于諸多領域，并取得了良好的應用效果，這也充分證明了人工智能技術強大的現實意義價值.此外，將人工智能﹑專家系統嵌入到仿真環境是減少仿真中的人力消耗，提高仿真自動化程度和仿真精度，是拓寬一體化仿真規模的不可缺少的技術.如下圖1所示，是人工智能技術與仿真學科的交叉.

當然，人工智能技術已應用于實際的生產生活之中，但這項技術仍處于不斷成熟發展的階段，人工智能技術也存在一些問題，需要在今后的技術創新之中進行優化與改進.隨著自動控制理論的研究發展，人工智能技術在電氣自動化控制中的應用主要在專家系統、運作效率和模糊控制三個方面.從實際情況來看，由于模糊控制系統具有操作簡單，且易于設備的融入，所以人工智能技術在電氣自動化控制系統中的應用，仍主要集中在模糊控制.

2 人工智能技術在電氣自動化控制中的應用現狀

電氣自動化控制是現代社會發展的必然結果，也是推動現代文明前景的重要力量.基于人工智能技術的電氣自動化控制，一方面提高了電氣自動化的控制效率；另一方面，降低了成本投入，符合工業企業發展的需求.所以，對于電氣自動化控制而言，人工智能技術的應用，無疑具有重要的現實意義.

2.1 人工智能技術在電氣自動化控制中的應用價值

人工智能技術的優越性非常顯著，主要在于人工智能技術實現了對信息的收集、反饋及處理，在很大程度上替代了人類進行復雜的工作.所以，在電氣自動化控制領域，人工智能技術的應用，勢必是跨越式的發展.首先，基于人工智能技術的電子自動化控制，實現了更優的生產、流通等生產過程，在很大程度上實現了真正意義上的自動化；另一方面；電氣自動化的實現，在很大程度上減少了人力的投入，降低了成本投入，提高了生產效率.對此，人工智能技術在電氣自動化控制中的應用，推動了電子自動化行業的升級，促進了產業的結構優化.

2.2 人工智能技術在電氣自動化控制中的應用現狀

在電氣設備的設計過程中，需要完備的知識理論作為支撐.而且，電氣設備設計具有復雜性和系統性的特點，這就強調設計工作的有效性.人工智能技術應用在電氣自動化控制中之后，人工智能控制功能已成為現實，并集中體現在以下幾個方面：

2.2.1 人工智能控制實現了數據的采集及處理功能.這一功能的實現，首先實現了對電氣設備的數據采集，而且在實際生產之中，可以對相關數據進行處理及保存，這就大大提高了電氣自動化的控制效率.

2.2.2 人工智能控制實現了系統運行監視機報警功能.對于電氣系統中的主要設備，這一功能可以對其模擬數據值實時監視.與此同時，對于電氣設備的開關量，實現了智能化監視，并對于電氣設備運行狀態的變化進行電話報警、記錄等，以便于事故的先前處理.

2.2.3 人工智能控制實現了操作控制功能.電氣自動化控制的一大特點，就是通過鼠標或鍵盤，便可實現對電氣系統的控制.所以，對于電氣控制系統的操作人員而言，基于控制程序就可以實現同期并網帶負荷或體積操作.這樣一來，極大地提高了控制的效率，適合當前的工業發展需求.

2.2.4 人工智能控制實現了故障錄波功能.人工智能控制的這一功能的實現，主要在于通過對故障錄波的模擬、順序記錄、波形的捕捉等，以實現對故障錄波的智能化捕捉，這在很大程度上提高了電氣設備運行的效率及安全.

3 人工智能技術在電氣自動化控制中的應用分析

目前，基于人工智能技術的電氣自動化控制，實現了本質性的優化，諸多功能的實現，擴大了人工智能技術在電氣控制領域中的應用價值.在此，筆者主要闡述了人工智能技術在電氣自動化設備、電氣控制過程，以及事故診斷中的應用，強化對人工智能技術在電氣自動化控制中的應用認識.

3.1 人工智能技術在電氣自動化設備中的應用

實質上，電氣自動化系統非常復雜，涉及多個領域與學科.一方面，電氣自動化設備的操作，需要操作人員具有良好的綜合素質，以及完備的專業知識；另一方面，電氣自動化的復雜性，強調操作的有效性，方可減少因為操作失誤或不當，而造成的事故或停機.對此，在對這些現實問題的解決中，人工智能技術無疑起到釜底抽薪的效果.首先，人工智能技術以計算機為理論核心，通過程序的編寫，可以實現計算機下的智能控制.也就是說，電氣設備的操作智能化，代替了人腦勞動操作的不足.這樣一來，不僅提高了工作的效率，而且降低了成本投入；其次，人工智能技術的應用，提高了電氣自動化設備運行的科學性，優化了設備運行的現實環境.如圖2所示，電氣自動化設備人工智能化的系統.

3.2 人工智能技術在電氣控制過程中的應用

在電氣自動化的過程中，電氣控制過程是最為核心的部分.人工智能技術在電氣控制過程中的有效應用，無疑是提高電氣自動化控制的重要基礎.首先，在電氣控制的過程中實現電氣自動化，在很大程度上提高了工作運行的效率.并且，自動化的實現了更加科學化發展，降低運作的成本，尤其是在人力成本上，降低了人力在生產工作中的投入；其次，在電氣自動化控制方面，人工智能技術的應用相對比較集中，以專家系統、模糊控制和神經網絡控制為主.

3.2.1 模糊控制.模糊控制以模糊推理、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.從其基本思路而言，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，進而實現對電氣控制系統的控制.其中，如圖3所示，是模糊控制系統的組成框架圖.模糊控制是一種自動控制系統，以模糊邏輯的推理規則為理論基礎，并采用計算機控制系統構成具有反饋通道的閉環結構的數字控制系統.

3.2.2 專家控制.專家控制是以專家系統理論為主體，并有機結合了控制理論技術，是對專家經驗效仿下的人工智能控制技術.所以，專家控制技術在電氣控制過程中的應用，表現出顯著的特點就是自動化控制的靈活性高，可實現對控制率的靈活選取；具有較好的適應性，能夠通過對調控器的參數調整，適應不同的工作環境；可提高電氣設備的運行效率和設備的運行安全.

3.2.3 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.當前，網絡神經的研究比較廣泛，相關技術也日益成熟，在電氣控制過程中的應用也日益廣泛，且具有良好的應用效果.

為了更好地闡述人工智能技術在電氣控制過程中的應用，本文以模糊控制為例進行具體的闡述.具體而言，模糊控制在電氣控制過程中的應用，其作用的發揮主要基于直流和交流傳動的實現.在直流傳動中，其主要的傳動控制是Mamdani、Sugeno.其中，mamdani是調速控制，而Sugeno則所有不同.此外，在交流傳動中，其人工智能的有效實現依托于模糊控制器.如下圖4所示，是模糊控制器的原理圖.

3.3 人工智能技術在平常操作中的應用

隨著現代工業的不斷發展，我們的生活與電氣行業的關系日益緊密，電氣的安全穩定運行，對我們的生產生活具有重要的意義.電氣操作強調操作流程的嚴格規范，在傳統電氣領域，由于操作復雜性，在操作的過程中不僅要花費大量的時間，而且操作不當或操作失誤，都有可能帶來嚴重的后果.所以，隨著電氣行業的現代化發展，基于人工技能技術的應用，在很大程度上簡化了電氣領域的操作過程.一方面，傳統繁瑣的操作步驟得到進一步的簡化，提高了電氣操作的效率；另一方面，自動化的實現，降低或杜絕了人工操作失誤所帶來的問題，在很大程度上提高了電氣系統運行的安全穩定性.

3.4 人工智能技術在故障診斷中的應用

人工智能技術以模糊理論、專家技術，以及神經網絡控制為核心，在故障診斷領域也具有十分重要的應用價值.在電氣系統運行中，變壓器、發動機等的故障，不僅影響電氣系統運行的效率與安全，而且在檢修方面具有較大的難度.在傳統的故障診斷中，一是故障診斷的方法復雜，且準確診斷率較低；二是故障診斷需要花費大量的時間與人力，與當前的工業發展需求相沖突.例如，在對變壓器的故障診斷中，傳統的診斷方法是首先需要對變壓器油產生的氣體進行收集與分析，基于分析的數據判斷變壓器是否發生故障.這就需要花費較多的時間和人力，如果數據分析不準確，則會影響診斷的準確率，降低變壓器運行的穩定性和安全性.所以，人工智能技術的應用，實現了對變壓器故障診斷的自動化，極大地提高了故障診斷的效率和準確性.

4 結束語

快速發展的科學技術，改變了我們的生活.人工智能技術的出現，推動了現代文明的發展.作為一門新興高科技，其在現實中的應用價值是無限的.首先，基于人工智能技術的電氣自動化控制，轉變了傳統的電氣控制模式，實現了跨越式發展；其次，人工智能技術提高了電氣自動化控制的效率，無論是在人力上，還是在物力上，都大大降低了成本的投入，表現出良好的現實意義價值.

參考文獻：

〔1〕褚凱.基于人工智能技術的電氣自動化控制研究[J].中國新技術新產品，2012（03）.

〔2〕湯石敏.基于人工智能技術的電氣自動化控制探討[D].中國科技博覽，2011.

〔3〕陳浩.電氣自動化控制中的人工智能技術探究[J].商品與質量：消費研究，2014（02）.

〔4〕孫偉.電氣自動化控制中人工智能技術的應用研究[J].科技創新與應用，2014（07）.

〔5〕何翔.人工智能技術在電氣自動化控制中的應用研究[J].科技風，2012（15）.

第2篇：人工智能技術的核心范文

【關鍵詞】人工智能技術 認知無線電 應用

隨著社會經濟的快速發展，科學技術不斷進步，近年來我國無線通信業務也出現了爆炸式的增長，在這樣一個社會大背景下，近年來我國無線電通信領域獲得了迅猛的發展，其不僅在無線電通信速度、穩定性、通信距離，及通訊效率方面，得到了極大的提高，隨著人工智能技術在無線電通信領域的廣泛應用，無線電通訊在智能性方面，也取得了極大的突破，其對于滿足人們日益提高的需求，及適應社會發展的需要等，促進無線電通信領域的健康可持續發展等，都有著重要作用。認知無線電就是在這樣一個大背景下應運而生的，認知無線電相對于以往的無線電，其本質區別在于其具有很高的智能性，使其具有自動感知周圍通信環境，以及通過一系列的計算，實現系統參數的自動轉換，及動態檢測等功能。此外，融入了人工智能技術的認知無線電，其還有效的解決了傳統無線電中存在的頻譜短缺問題，有效的提升了其頻譜的利用率，因此認知無線電在通信領域有著良好的應用前景。

1 人工智能技術在認知無線電中的應用

在認知引擎中，認知核是其的核心部分，而對于認知核來說，人工智能技術亦是其最為核心的部分。雖然人工智能技術在我國已有很長的一段發展時間，當前其也形成了一套相對十分科學完善的技術理論知識體系，然而該技術在認知無線電中應用情況，其尚處于初始階段，因此加大對人工智能技術在認知無線電中的應用的相關研究，有著積極意義。以下將就幾種常見的人工智能技術在認知無線電中的應用情況進行詳細探討。

1.1 專家系統技術

在人工智能技術中，有一種應用十分廣泛的技術系統，其即是專家系統，該系統不僅能夠與其他眾多人工智能技術聯合使用，如人工神經網絡技術，以及遺傳算法人工智能技術等，其還能有效的應用于認知無線電中。該系統在結構上其主要有兩個部分組成，一個是知識庫，另一個是推理機。知識庫中，其儲存的內容，主要是專家的相關知識體系；推理機模塊，則包含著專家在應對某一問題時，其運用已有知識解決問題的推理過程，及其決策。該系統的主要工作原理是，借助系統中儲存的專家知識，并就相關問題進行推理，解決只有專家才能處理的問題，因而該系統具有較高的問題解決能力。將專家系統人工智能技術應用于認知無線電中，其可以實現問題的推理及決策功效，其具體原理是，認知無線電可以通過專家系統中，其儲存的知識體系，來獲取相關知識，并儲存到數據庫里面，但用戶，及其無線電外部狀況及需求發生變化時，其就可以從數據庫中，查詢到其需要的相關知識，同時借助推理機的作用，對其實施推理，并作出相應決策，以達到對無線電的相關參數，予以有效調整的目的，以及快速對環境予以適應。如GLIPS就是一種在認知無線電中，應用較為廣泛的一種專家系統，其對于提升認知無線電的通訊效果，有著重要作用。

1.2 案例推理技術

在人工智能技術中，還有一種十分常見的技術，那就是案例推理技術，其也是當前使用最為廣泛的一種人工智能技術之一。該技術是一種借鑒以往經歷，并尋求與當前問題情境最為相似的案例，以找出問題解決方案的一種技術。該智能技術其主要工作原理是，在進行問題解決時，首先對以往的案例庫進行查找，找出與當前問題情境最為接近的案例，與之相匹配，并借鑒該案例的成功經驗，用于當前問題的解決中，其實質上是一種問題解決的優化過程。在新的問題解決后，其問題情境及解決方案也同樣會被納入到原有的案例庫中，成為案例庫的一份子。案例推理技術在認知無線電中的應用，其實質上就是認知無線電通過對周圍通訊環境的感知，計算得到相關的工作參數，記錄到案例庫中，當其通訊環境發生變化時，其作出的工作參數調整情況，也會被記錄到案例庫中。這樣一來，當認知無線電通訊環境出現變動時，其就可以從案例庫中，找到與此時環境相類似的案例，然后再將其與當前環境予以匹配，對其工作參數予以優化，得到最優的工作參數，以保障認知無線電的高效運轉。同時該通訊環境，及其工作參數，也將納入到案例庫中。如Soar就是一種當前使用較為廣泛的案例推理智能技術，該技術在GUN Radio 軟件無線電平臺中，已有了一定程度的應用，并取得了良好的效果。

1.3 遺傳算法技術

遺傳算法技術也是一種十分主要的人工智能技術，該技術的主要理論依據的是遺傳生物學原理，其主要可以適用于目標優化問題的解決。其具體機理是，結合目標問題，構建其適值函數，讓原始的種群，通過變異及雜交等方法進行繁殖，并從中找到最優解，從而為最優繁殖提供解決方案。遺傳算法技術在認知無線電中的應用，則可以幫助其作出有效決策，如將無線電當成某生物系統，而其特征則作為一個染色體來看待，而其基因者與無線電的變量，進行對應，如帶寬，及發射功率等。由此借助遺傳算法，就可以獲得無線電不同通訊環境下，其最優的工作參數了。

2 結語

由以上可以看出，人工智能技術在認知無線電中的應用，能夠有效地提升無線電通訊效率，提升其問題解決效率，因此加大對人工智能技術在認知無線電中的應用的相關研究，有著深遠意義。

參考文獻

[1]劉怡靜，李大白，魏政霞.人工智能技術在認知無線電中的應用[J].無線電通信技術，2011，（02）：51-54.

[2]柴新代，董旭，趙智濤.人工智能技術在認知無線電中的應用[J].價值工程，2011，（16）：3-5.

[3]赤偉，葛利嘉，陳世娥，張玉.認知無線電中的人工智能技術[J].移動通信，2010，（02）：15-20.

第3篇：人工智能技術的核心范文

明確提出四項重點任務，規劃人工智能未來三年發展主線。

《行動計劃》提出四項重點任務:1、人工智能產品規模化發展，重點培育和發展智能網聯汽車智能化產品，推動智能產品在經濟社會的集成應用;2、人工智能整體核心基礎能力增強，重點發展智能傳感器、神經網絡芯片、開源開放平臺等關鍵環節;3、深化發展智能制造，鼓勵新一代人工智能技術在工業領域的探索應用，提升關鍵技術裝備創新能力;4、構建行業訓練資源庫等產業公共支撐體系，完善人工智能發展環境。《行動計劃》從基礎設施、核心技術、產業化和配套政策四個層面規劃了未來三年發展主線，人工智能迎來又一輪發展良機。

繼續加快人工智能發展步伐，力爭產業化、尖端化服務實體。

隨著人工智能在各行各業應用逐步深入，從算法和技術層面走入實體經濟的步伐正逐漸加快，作為支撐我國制造強國和網絡強國戰略的重要舉措，人工智能在產業化發展方面需要持續服務行業。其中培育和發展智能化產品，推動智能產品的量產，從供給和需求端推動智能硬件普及將成為人工智能落地實體的重點舉措。智能網聯汽車、智能服務機器人、智能無人機、醫療影像輔助診斷系統、視頻圖像身份識別系統、智能語音交互系統、智能翻譯系統、智能家居等細分領域有望迎來迅速發展。除產業化之大以外，秉承制造“強”國戰略，《行動計劃》指出要重點突破核心基礎，主要涵蓋高精度、低成本智能傳感器，面向云端訓練、終端應用的神經網絡芯片及配套工具，開源開放平臺建設等軟硬件基礎。在產業化基礎上，在核心基礎技術領域取得突破，主要利好傳感器、芯片、開源平臺等急需突破的基礎層技術。

深化智能制造，人工智能推動生產力和生產關系變革。

人工智能與制造業深度融合，是人工智能產業鏈之外推動制造強國戰略的更進一步舉措。《行動計劃》指出，深入實施智能制造，要鼓勵新一代人工智能技術在工業領域各環節的探索應用，支持重點領域算法突破與應用創新，系統提升制造裝備、制造過程、行業應用的智能化水平。我們認為從智能裝備角度，人工智能的發展有望在智能制造關鍵技術設備上取得生產力的突破，同時打造數字化車間、智能工廠等變革生產關系的工業互聯網產品。

第4篇：人工智能技術的核心范文

關鍵詞:人工智能;電腦游戲

中圖分類號:TP18文獻標識碼:A文章編號:1007-9599 (2010) 09-0000-01

Game Artificial Intelligence Technologies

Ma Zilong

(Civil Aviation University of China,Tianjin300300,China)

Abstract:This paper describes the game's artificial intelligence technology is the application status at home and abroad,and analyzed the major artificial intelligence game.

Keywords:Artificial intelligence;Computer game

一、緒論

初期的電腦游戲,因受到硬件,顯卡及聲卡等條件的限制,所使用的人工智能幾乎全部都是依賴于編程者的編程水平,處理非常簡單。但隨著顯卡及聲卡技術的發展,游戲玩家們就期望更加自然更加有趣味性的游戲。因此,從1990年代后期開始,人工智能技術在游戲中所起的作用越來越重要了。以游戲中CPU的占有率為例,1997年只占5%以下,從進入2000年以來,其占有率增加到30%左右。

人工智能指的是可以自主思考并且根據周邊環境或經驗進行智能性行動,具有自律性的角色或是agent。那么人工智能在游戲中到底起著一種什么樣的作用呢?游戲中的人工智能作為實現登場角色智能性動作的方式,可以實現玩家不必操作的NPC的自然移動或者起到玩家對手或是協助人的作用,游戲的核心部分就是與人工智能的對決。人工智能的目標并不是無條件戰勝玩家,而是必須要起到跟玩家差不多水平的對象的作用。

二、國內外現狀

(一)國外技術現狀

美國開發的虛擬人生游戲中,登場人物使用了人工生命的技術,取得了極大的成功,由此也使得人工智能的重要性顯現出來。在虛擬人生游戲的開發過程中,人工智能技術從初始階段就受到了極大的重視,當然這也為游戲的成功打下了堅實的基礎。美國藝電公司開發的NBA,FIFA,MVP等球類運動系列游戲也因人工智能技術的使用在游戲市場引起了很好的反響。與此同時,日本的KONAMI公司研發的“勝利十一人”系列游戲也因人工智能技術的應用取得了不錯的成績。

(二)國內技術現狀

國內開發的大部分游戲基本都屬于MMORPG系列,相對來說,運動系列的游戲在國內市場的開發不太活躍,也沒有引起足夠的關注。戰略游戲的開發曾經非常盛行,但由于國內Package游戲市場的不確定性及網絡游戲的上升趨勢使得戰略游戲逐漸沒落,戰略游戲是一種與別的玩家的一種對決,而不是與受電腦控制的人工智能間的一種對決。戰略游戲中的人工智能角色難以構思大量的戰略技巧,玩家可以很輕易地掌握人工智能角色的弱點。初期開發的運動類游戲也是如此,它最初也是被開發成一種休閑游戲。在運動類游戲中,人工智能起到非常重要的作用,但國內開發的同類游戲中人工智能技術使用非常缺乏,因此主要是玩家相互間的一種競技。

國內到目前為止,運動類游戲一直沒有得到應有的關注,開發工作也處于不活躍的狀態。但隨著MMORPG游戲市場到達飽和狀態,需要開拓新的游戲市場領域,也開始需要把運動類游戲開發成網絡游戲形態。。

三、游戲中的人工智能技術

FSM是現在廣泛使用的人工智能技術中的一種。它是利用有限數量的狀態來表現NPC的行動方式或管理游戲體系的方法。所謂的狀態,就是行動處理的基本單位,各個狀態根據所被賦予的條件可以轉化為其它狀態。例如,把一個怪獸的行動方式用FSM來表現的例子,怪獸的行動方式可以分為幾個狀態,根據現有狀態及條件可以決定對付外界各種變化的方法。FSM非常容易理解,其實現也不困難,對于那些不太需要大量人工智能技術的游戲來說都是經常使用的一種方法。但如果游戲相對比較復雜的話,其狀態的數量自然會增多,隨之想要整理狀態圖表就是一項比較困難的工作。相應的,可引起狀態變化的外部輸入即條件例程也會急劇復雜化。

尋找路徑,在游戲過程中最常見的問題之一就是如何正確尋找從現在位置到達目的地或目標物的通路或路徑的問題。例如,在戰略游戲中,如果用鼠標指明目的地的話,那如何快速找到最便利的捷徑移動到要求場所不僅僅是戰略游戲,同時也是幾乎所有游戲都面臨的問題。為解決這一問題使用的最為廣泛的方法就是A*算法。這種方法就是利用預想費用有效地限定通路的探索范圍。因為這種方法具有可以根據地圖的不同特性,運用多樣化的啟發性的加權值的優點,所以在尋找路徑方面得到了廣泛的應用。flocking是指模仿鳥或者蜜蜂、魚類等數量眾多的個體聚集成群后整體移動并描寫說明的方法。團隊人工智能,最近的游戲都特別重視網絡在線功能,因此,也就特別重視參與玩家間的團隊合作精神。在此基礎上,團隊人工智能作為人工智能技術的很重要的問題登場了。首先戰略層面上,圍繞整個團隊要達成的目標緊緊團結起來,在團隊層面上,圍繞要達成的各個目標所設立的計劃緊密團結,在個人層面上,要根據個人的行動規則來展開。LOD AI,LOD AI是指對顯示屏上可見的角色的人工智能處理使用具體的算法,不可見的角色的人工智能處理使用單純簡單的算法。人工生命,指模仿生命體的行動或行為,并適用于相關角色的技術。

四、結論

游戲中的人工智能正在逐漸發展,其必要性也顯得日趨重要。對于游戲領域來說,比起單純的勝負來,玩家們更喜歡通過各種不同的反應來體驗最大化的娛樂性,同時通過behavioural cloning等技術的應用來縮小人工智能NPC和實際使用者間的行動方式的差異。

游戲中使用的人工智能的主要技術不僅僅是在電腦游戲領域,在虛擬現實,數字電影,動畫,模擬實驗等各種領域中也可以得到廣泛的應用。對人工智能應用的研究不僅會提升電腦游戲層次,還會促進其他相關領域的發展。只有加大國內市場上仍處于初級階段的游戲人工智能技術研究的投資力度,以后才有可能在娛樂市場上與先進國家進行競爭。

參考文獻:

[1]于文莉.淺談游戲開發中的人工智能技術.商場現代化,2008,1

第5篇：人工智能技術的核心范文

在計算機網絡技術迅速發展和人類社會不斷進步的帶動下，人工智能也與時俱進，并得到迅速傳播和發展，進而直接或間接地推動著其他學科領域的進步和發展。網絡安全問題也在日漸成為人們的關注焦點，如何才能有效的利用人工智能技術對網絡數據進行安全防護呢？本文首先介紹了人工智能與網絡安全問題的特點與聯系，進而提出在網絡安全中引入人工智能技術，防護網絡安全的策略，希望能對維護網絡起到一部分作用。

關鍵詞：

網絡安全；計算機；人工智能；信息安全

引言

人工智能是一門將計算機科學與語言學、控制論、神經生理學等多種學科的理論和應用相互結合、相互滲透，逐漸產生發展的綜合性學科，是計算機科學領域內有關研究、設計和利用現代智能工具的一個重要分支。目前網絡技術的急速發展，使得人們早就已經習慣運用網絡處理各類事宜，如娛樂、聊天、辦公等，網絡的個人隱私信息也越來越多，傳統的網絡安全維護辦法早已捉襟見肘，人工智能的出現，為網絡安全管理提供了一個新的契機。

1.我國網絡安全現狀

網絡安全是每個人都應該了解與維護的職責，人們享受著網絡帶來的便利，同樣也會遭受到個人信息與財產的威脅。而目前的網絡安全現狀卻是：很多時候，當使用者一打開網頁時，網頁就自動會彈出一些雜亂無章的廣告信息，鋪天滿地的向使用者“傳達”無用的信息來麻痹使用者的視野，擾亂使用者的心智。或許，當使用者在下載信息時很容易下載病毒，如果把下載的是病毒當著有用信息保存到電腦中后，除了得不到使用外，還會損害電腦的硬件設備，讓電腦長時間的處于“危險”狀態。或者是一些人為因素的誤操作：有意“種植”木馬病毒、編寫病毒代碼、對電腦硬件不加以保護所造成的。這些不良信息，會是代碼病毒、蠕蟲等，它們都會擾亂信息源代碼，侵染網頁，電腦會崩潰。種種原因表明，這些不良信息的大量出現，是一些不法分子以及商家為了謀取暴利而上傳在網絡上的，來吸引正在使用網絡的人們眼球，給使用網絡的人帶來更多的痛苦。從而產生密碼被泄露、數據被篡改、用戶難以登錄、網絡端口故障等現象。這些現象的發生，給現在的網絡安全帶來危險，使計算機網絡安全機制難以“愈合”。病毒的不斷涌入、蠕蟲的不斷產生、黑客的間斷性攻擊、間諜的蜂擁出現、人為的誤操作，給網絡的安全問題帶來巨大的威脅。

2.人工智能技術特點與優勢

將人工智能應用到網絡安全管理領域可以幫助網絡管理員提高工作效率，相較于傳統的網絡安全技術，不論是從速度，效率以及可操作性都顯著提高，其具體的優勢如下所示：

2.1具有處理模糊信息能力

人工智能技術具有處理未知問題的能力。人工智能技術一般采用模糊邏輯的推理方式，不用非常準確的描述數據模型。網絡中存在大量不確定也不可知的模糊信息，處理這些信息比較困難。在計算機網絡安全管理中應用人工智能技術，可以提高處理信息的能力。

2.2具備學習能力和處理非線性能力

人工智能不同于傳統的網絡安全處理模式，它最大的特點是它具有一定的學習能力，這一點的優勢在處理信息時表現得尤為明顯，因為網絡中的信息量往往是龐大的，但是許多信息都是簡單的，及其容易理解，卻可能有有效信息，想要從海量的信息中挖掘出有效的信息，首先要做的就是學習，推理這些簡單的信息，人工智能的優勢就在于這里。人工智能具有處理非線性能力。

2.3計算成本低

傳統網絡安全技術消耗的能源量驚人，人工智能在這一方面則有很大的改善，它對于能源消耗速率特別低。因為人工智能采用的是新的算法，即控制算法。這種算法可以利用最優解可以一次性完成計算任務，有效減少資源消耗力度，實現綠色節能。另外，使用這種方法可以保證網絡技術的高速性。

3.人工智能技術

在網絡安全中的運用在網絡安全管理過程中，運用得最廣泛的就是防火墻，其中最具有技術含量的核心部分為入侵檢測，入侵是指任何可能損害信息的完整性和保密性的所有活動，而入侵檢測主要就是識別這些活動，后續再采取其他手段對網絡安全進行維護。本文的重心主要在于人工智能技術在這一階段的運用。

3.1建立規則產生式專家系統

目前網絡安全領域運用得最為廣泛的人工智能技術就是專家系統。專家系統，顧名思義就是以專家所擁有的經驗性知識為基礎而設立的入侵檢測系統。該系統的管理員可以通過將目前已經了解的入侵特點編碼成規則，通過系統自動檢測這些特征從而來判斷系統的安全性是否到位，同時，專家系統的建立也使得日后的入侵檢測工作量減輕。

3.2人工神經網絡系統

在網絡安全管理中的運用人工神經網絡具有較強分辨能力，它可以識別一些帶有噪音或者暗藏畸變的入侵模式，這套系統的開發是相關的科研隊伍經過長時間的模擬人腦學習技能的而形成的。除了有上訴的優勢，它還具備一定的學習能力和高適應能力，能夠快速識別入侵行為。人工神經系統在網絡安全中的運用，大大提高了面對入侵時管理員的應對速度，對保證網絡安全的意義重大。

3.3人工免疫技術

在網絡安全領域中的運用人工免疫技術也是人工智能技術的一個分支，它的技術原理是人體免疫之后人體自發的出現一系列的自我防御的現狀，運用在信息安全管理上就是基于自然防御機理的學習技術，兩種人工免疫技術原理相似。前者保護人體免受病毒打擾，后者保護信息不被入侵，保證信息的完整性、保密性。

4.結束語

將人工智能運用在網絡安全還是一個較為新穎的領域。事實上，可以用到網絡安全中的人工智能技術并不止上訴提及的幾種，它還有待我們去發展和探索，另外，在網絡功能如此強大的今天，不少人的日常生活都已經無法離開網絡，網絡安全正在逐漸成為一個越來越熱的話題，對于各類新技術，并不只限于人工智能技術，我們都應該將其靈活運用到網絡中來，保障網絡的安全性，使網絡更好的服務于大眾。

參考文獻：

[1]吳元立,司光亞,羅批.人工智能技術在網絡空間安全防御中的應用[J].計算機應用研究,2015,32(8):2241-2244.

[2]儲美芳.基于人工智能理論的網絡安全管理關鍵技術的研究[J].計算機光盤軟件與應用,2012(23):95.

第6篇：人工智能技術的核心范文

關鍵詞：電氣工程自動化 人工智能 控制 檢測與診斷

一、前言

隨著科學技術的飛速發展，“人工智能”這個詞在我們的生產生活中出現的頻率越來越高。在2016年11月舉行的世界互聯網大會上，“人工智能”成為四大核心主題之一，可見科學技術領域已經將其視為未來科學發展的重要方向，加以前所未有的關注。

人工智能英文全稱是Artificial Intelligence，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，是計算機技術的一個分支。目前，科學界對人工智能的研究領域主要集中在機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等方向。

人工智能目前已經開始廣泛運用于人類的生產生活，并且作為一種未來科學越來越展示出它光明的應用前景。它與其他專業領域的交叉運用，將讓這些領域變得高效化、智能化，為這些領域的發展提供突破性的催化作用。

例如將人工智能與電氣工程自動化這兩個領域進行有機結合，就能大大推動電氣工程自動化的發展，在具體的生產實踐上取得突破性的效果。

二、人工智能技術與電氣工程自動化結合的必然性

小到一個開關、一個手機，大到航天飛機、宇宙飛船都離不開電。電能對于我們人類的生產生活實在太重要了，所以作為控制電能、電氣設備的電氣工程和自動化技術的重要性就不言而喻。電是怎么來的？人類如何能夠順利、安全地使用電能？如何通過發電、變電、輸電、配電，把電能送入千家萬戶？如何讓電能乖乖地為我們的生產生活服務，這都是電氣工程自動化要研究和解決的領域和問題。

作為一個傳統而核心的社會工業分支領域，電氣工程自動化必將隨著科學技術的發展而不斷發展，這是科學技術發展的必然規律。

首先，人類對電能控制和使用的歷史，就是一部由落后到進步、由原始到智能的歷史，電氣工程自動化技術實現自然人控制到人工智能的控制、從有人到無人的控制，這都體現了科學技術的進步和發展。

其次，人工智能的無人化、仿真化、系統化和準確性，可以在電氣控制方面讓工作變得更加簡單、方便，搜集的數據也更加精確，并且可以節約大量成本。

三、現階段人工智能技術在電氣工程自動化領域的實際運用

基于人工智能技術的優勢與特點，它與電氣工程自動化的結合，在電氣工程領域具有廣大的應用空間。

那么，在現階段，人工智能在電氣工程自動化領域具體有哪些運用呢？

（一）電氣控制中的人工智能。

傳統的電氣工程自動化的控制技術表現為流程繁瑣，操作步驟復雜，人為干預過多，需要投入成本較高，人為控制容易犯錯等，這些問題隨著人工智能的運用而能夠得到非常完美的解決。在引入人工智能的控制手段以后，整個工作流程可以通過事先設置好的、仿照人為控制流程設計的程序有條不紊地運轉，避免了人為操控的一系列弊端。

（二）電氣故障診斷中的人工智能。

電氣故障診斷是以模式識別和信號處理為基本的方法和理論，以技術檢測和故障機理為基礎，通過電氣設備運行中的信息，去識別其運行的狀態，然后找出故障的起因，確定故障的部位與性質，最后提出與之相對應的對策。

隨著電氣系統與設備變得日漸的復雜，隨之也帶來了較多的問題，如設備的可用性、可靠性、安全性、可維修性等，因此，這也推動了電氣設備診斷技術與故障機理技術的研究。并且伴隨著數字信號處理技術與計算機技術的不斷發展，人工智能在電氣故障診斷技術中也得到了廣泛的應用，其中，模糊理論、專家系統等在人工智能處理電氣故障診斷中，應用的最為廣泛，其優點也是顯而易見的。

（三）電氣優化設計中的人工智能。

眾所周知，在電氣優化設計中，人為依賴是比較重的――傳統的方法，要做好一項優化設計，需要一個經驗豐富的工程師經過大量的實驗，花費很多時間和精力才能達到滿意的效果。現代的電氣優化設計越來越復雜，需要的設計單元越來越多，人為的優化設計已經越來越不能滿足實際的需求。這個時候，就需要人工智能的介入。人工智能的電氣優化輔助設計，可以代替大X做很多組的記憶和計算，優化出來的結果既精確又實用，很容易達到預期的效果。

（四）電氣系統預警中的人工智能。

現階段，人工智能在電氣工程中的運用還體現在系統預警上。當電氣系統出現故障甚至是危險的時候，通過人工智能觸發的預警系統及時報警，可以節約寶貴的應急時間，從而大大挽回相應損失。

四、人工智能在電氣工程自動化領域的運用前景展望

由于人工智能已經在電氣工程自動化領域顯示了自己巨大的作用，我們有理由相信，未來它在電氣工程自動化領域的應用，在深度和廣度上都還有更大的空間。

具體來講，智能技術未來必將廣泛地運用于電氣工程遠程監控技術、現場總線監控技術、集中監控技術等方面。未來，電氣工程要向統一集成化、對接標準化、系統安全化方向發展，那么，人工智能就將在這些方向大顯身手。單純靠人的知識和經驗來控制、檢測、診斷、預警的傳統電氣工程自動化技術已經不能適合未來電氣工程發展需求了，人工智能與電氣工程自動化的結合，必將迎來發展的春天！

參考文獻：

[1]李末.電氣工程自動化中人工智能的應用探析[J].中國新技術新產品，2014，24：5.

第7篇：人工智能技術的核心范文

21CBR：埃森哲持續多年年度技術趨勢報告，在你們看來，這份報告有哪幾個關鍵點最為值得關注？

埃森哲：今年技術展望的主題，“智企時代、技術為人”是核心，以人工智能技術為代表的數字技術加速演進，會給全人類帶來巨大的發展機會，我們也有義務、有能力塑造技術發展的方向，讓技術造福更多人。

在五個趨勢里面，“智慧新界”是關注人工智能技術的核心應用在于讓人機交互更方便；“生態智聯和智才共享”分別講述的是快速演進中的數字生態系統給企業以及勞動力帶來的重要機遇；“人本設計”則第一次在技術展望中把設計提到前所未有的高度，也印證我們技術為人的核心理念；“進軍未知”是提醒企業家在開拓數字新疆土時，保持社會責任感，創造更加公平合理的社會。

21CBR：在2017年技術趨勢報告中顯示，有85%的企業高管計劃未來三年廣泛投資人工智能相關技術，從技術角度來看，你們認為哪幾個領域的投資必不可少？

埃森哲：《埃森哲技術展望2017》調研發現，超過六成的中國企業高管表示正在全面投資數字技術，作為商業戰略的重要部分，該比例為全球最高。從埃森哲研究以及與客戶交流來看，企業對機器學習、深度學習、自然語言處理、圖像和語音識別的投入力度都比較大。全球來看，機器人流程自動化（Robotic Process Automation）是個熱點，中國領先企業也已經開始在這方面采取了行動。

有一個比較現實的問題是IT基礎設施的投資。有些行業的基礎設施是不具備的，或者說是不完善的，有很多企業的這類設施是相對孤立的。如果說未來產品和服務將更多地由數據驅動的話，割裂的IT系統便不能有效地采集、分析和處理數據，因而也不能提供更多價值洞察。這也就表明，目前IT設施的整合是不夠的。

當然，除了技術投入，越來越多的企業開始關注生態圈的投入，已經或者正在第三方平臺上集成自身的核心業務功能。對于領先企業而言，第三方不僅僅是傳統的合作伙伴，更可以是一起構建新生態系統、謀求下一輪戰略增長的重要一員。

21CBR：“全球第一CEO”杰克?韋爾奇在《商業的本質》中曾提及，科技革命給市場帶來了巨大變化和諸多雜音，在新的生態環境下，應該遵從商業的規則，回歸商業本質。你們如何看待這個問題？

埃森哲：企業家們逐漸認識到回歸商業本源的重要性。人們會認識電商和傳統商業沒有了明顯的區隔，應該回到用好數字技術服務客戶、創造客戶價值的商業本質上來。

商業的本源從未改變：通過為客戶打造極致的體驗為客戶創造價值，在此過程中為企業創造商業價值。技術的演變提供了更多的可能的手段與實現商業本源的可能性場景。

當然，我們也感受到了企業家的焦慮感。過去十年，基于移動化、大數據、社交網絡和云計算發生的數字化變革深刻改變了人們的生活和工作方式，改變了行業邊界和市場疆界。

隨著數字技術的指數級增長和成本不斷下降，技術創新和商業創新呈現兩種形態，一種是大爆炸式創新，很多巨頭企業不經意就在這種創新浪潮中被覆，比較容易受到影響的主要是技術、消費和金融行業等輕資產公司；另一種是漸進式的創新顛覆，受到影響主要是重資產公司，由于行業沖擊不是非常直接，但運營利潤和收入的長期下降，會使企業很容易就在“溫水”狀態下陷入危機。

可以得到一些啟示，例如，企業在制定企業戰略時候，越來越需要依賴規模、資源、行業積累以及成熟的數字能力等優勢來先人一步預測行業生態的發展軌跡，創造并捕捉機遇。

21CBR：幾個世紀以來，技術的發展改變著人類勞動的方式，但人工智能技術的發展卻促使人類陷入反思甚至是恐懼，有哪些工作會直接受到人工智能技術的沖擊？而又會在哪些領域創造出新的就業機會？

埃森哲：這是《埃森哲技術展望2017》認真回答的首要問題。人工智能將改變一些崗位的設置和工作方式，但是機器不會威脅和取代人類。人工智能將幫助企業打造更好的客戶交互體驗，將重新設計流程性的工作，從而使員工更多致力于高附加值的工作；同時，人工智能會帶來很多專業的細分，帶來崗位的增加，許多今天不存在的工作機會可以被創造出來。

我們認為不應把人工智能和人作為兩個對立的個體，埃森哲提出的是一個界面的概念，相互學習實現共存，有利于發揮各自特長，實現靈活便捷、互補協作。

這里引述埃森哲的一項最新研究來說明人工智能對未來經濟發展的促進作用：通過轉變工作方式以及開拓新的價值和增長源，人工智能到2035年有望拉動中國經濟年增長率，從6.3%提速至7.9%。

基于人工智能對中國經濟整體影響的模擬分析，并結合行業規模數據，埃森哲進一步研究了人工智能對中國15個行業可能帶來的經濟影響。結果顯示：制造業、農林漁業、批發和零售業將成為從人工智能應用中獲益最多的三個行業。到2035年，人工智能將推動這三大行業的年增長率分別提升2%、1.8%和1.7%。

21CBR：根據埃森哲的分析，企業沿用百年的等級制雇傭和管理模式將在數字化時代面臨挑戰，開放型人才市場會成為主流，你對職場人士有哪些建議，以便他們更好地在數字化勞動力關鍵轉型期中把握機會？

埃森哲：順著《埃森哲技術展望2017》的脈絡，我們給職場人士一些建議：

1.智慧新界――努力學習新技術，踏準時代節拍，并能引領創新；

2.生態智聯――放開視野，把客戶體驗、客戶價值放在中心位置。以謙虛的態度向數字生態系統里的創新企業學習，向年輕一代企業家學習。

3.智才共享――盡可能加入“柔性團隊”，為自己企業的數字化轉型貢獻力量的同時，也得到快速學習和成長的機會。

4.進軍未知――在傳統業務以外開創新的業務增長點。

第8篇：人工智能技術的核心范文

[關鍵詞]人工智能；計算機網絡；網絡安全；網絡管理

中圖分類號：TP393；TP18 文獻標識碼：A 文章編號：1009-914X（2016）21-0394-01

0引言

隨著科技的進步，人們對計算機網絡的需求在不斷的發生變化，單純的數值計算與問題求解功能已經無法滿足人們對計算機網絡的要求，計算機要提供更為智能化、人性化的服務工作，是計算機及網絡技術高速發展環境下，人們給計算機網絡提出的新要求。目前計算機網絡存在的問題，尤

其是安全方面的問題，也在強調人工智能在計算機網路技術中應用的必要性。

1 計算機網絡技術存在的問題

隨著計算機應用范圍的不斷擴大，網絡信息的安全問題越來越受到人們的關注，網絡控制和網絡監視成為了用戶在應用網絡管理系統中最為關注的兩大功能，但網絡控制和網絡監視功能的正常發揮，要建立在信息的獲取與處理及時準確的基礎上，通過網絡傳輸的數據大多具有不規則性、不連續性的特點，而早期的計算機只能實現數據的邏輯化分析以及處理，無法實現數據真實性的判斷，要從大量的信息中篩選出真實有效的信息，需要計算機網絡具有智能化。計算機應用深度和廣度上的發展，使得用戶的安全信息需要網絡安全管理提供可靠的保障，軟件開發技術的發展和網絡犯罪的增多，使得計算機如果不具有較為靈敏的觀察力以及迅速反應的能力，則較難真正的遏制侵犯用戶信息安全的各種違法行為，要想真正實現網絡的安全管理，就要依托人工智能技術建立起反應靈敏、科學完善的智能化的管理系統，實現數據的自動收集、運行故障及時診斷以及性能、趨勢的在線分析等，當計算機網絡發生故障時，能夠準確快速的做出反應，并采取相應的措施使計算機網絡系統恢復正常。人工智能就能夠實現在計算機網絡內建立起科學完善的網絡防御系統和管理系統，確保用戶各類網絡信息的安全。

2 人工智能在計算機網絡技術中的應用

人工智能在計算機網絡中的應用，較大程度上滿足了人們希望計算機能夠為使用者提供更為智能化、人性化的服務

的需求，計算機網絡的智能化需求主要體現在智能化的人機界面、智能化的信息服務、智能化的系統開發以及支撐環境

三個主要的方面，這些需求全面推動了人工智能在計算機網絡技術中的應用進程，尤其是人工智能在系統的管理與評價、網絡安全以及智能人機界面等主要方面的應用。

2.1 人工智能在網絡安全管理中的應用

人工智能在計算機網絡技術中的應用非常廣泛，在網絡安全管理的領域內，人工智能的主要應用體現在三個方面，智能防火墻技術，入侵檢測技術，智能型反垃圾郵件系統對用戶郵箱所具有的保護功能。

智能化防火墻系統與其他的防御系統存在較大的差別，智能防火墻是采用智能化的識別技術，例如記憶、統計、概率以及決策的方法來對數據進行識別和處理，減少了計算機在進行匹配檢查過程中所要進行的龐大的計算，提高了針對網絡有害行為的發現效率，實現對有害信息的攔截以及限制訪問等功能；智能防火墻系統的安檢效率要明顯的高于傳統的防御軟件，有效的解決了普通防御軟件發生較為普遍的拒絕服務共計問題，有效的遏制了病毒的傳播以及高級應用的入侵。

入侵檢測是計算機網絡技術安全管理的重要環節，也是保證網絡安全最具有關鍵性作用的環節，是防火墻技術核心組成部分。計算機網絡系統入侵監測功能的正常發揮，將直接影響著系統資源的安全性、保密性、完整性以及可用性。入侵檢測技術主要是通過數據的采集篩選、數據的分類以及處理等形成最終的報告，及時的向用戶反映出網絡信息當前的安全狀態。目前，人工智能較廣泛的應用于專家系統、模糊識別系統以及人工神經網絡等系統的入侵檢測工作中。

智能型反垃圾郵件系統是運用了人工智能技術所研發出的針對垃圾郵件的防護技術，該技術可以在小影響客戶信息的安全性的基礎上，對客戶的郵件進行有效的監測，對郵箱內的垃圾郵件進行開啟式的掃描，并向客戶提供針對垃圾郵件的分類信息，提醒用戶及早處理可能危害系統或對自身小利的信息，從而保證整個郵箱系統的整體安全性。

2.2 人工智能在網絡管理和系統評價中的應用

網絡管理方面的智能化發展，主要依賴于電信技術以及人工智能技術的發展。人工智能除了在計算機網絡安全管理中的應用外，還可以充分利用人工智能中的專家知識庫、問題求解技術，實現計算機網絡的綜合管理。網絡的動態性以及瞬變性給網絡管理工作增加了難度，使得現代化的網絡管理工作也向著智能化方向上發展，專家級決策和支持方法就是在人工智能理論基礎上發展起來的，并在信息系統管理中得到了廣泛的應用，專家系統是種智能的計算機程序，實現將某領域內盡可能多的專家的知識、經驗進行積累，并在總結歸納的基礎上形成資源錄入相關系統，進而可以利用匯集了特定領域內多位專家經驗的系統，來處理該領域內其他相類似的問題。就計算機網絡的管理和系統評價，就可以通過很多的計算機網絡管理內相應的專家系統，來進行網絡管理以及系統評價的諸多工作。

3 總結

隨著人工智能技術自身的不斷完善發展，以及在計算機網絡中應用需求的增多，人工智能在計算機網絡技術中的應

用會越來越廣泛，在促進計算機網絡的安全管理工作以及系統評級工作中發揮更大作用。

參考文獻：

[1]張凱斐.人工智能的應用領域及其未來展望[J]呂梁高等專科學校學報，2010 （04）

[2]宋紹云.人工智能在計算機網絡技術中的應用[J]玉溪師范學院學報，2001（02）

第9篇：人工智能技術的核心范文

隨著科學技術的快速發展，機械工程由傳統的機械工程項機械電子工程方向轉變，同時機械電子工程和人工智能的有效結合，不斷的向自動化、智能化、數字化方向發展。機械電子工程與人工智能的整合，為社會生產力的發展帶來了歷史性的變革，對于推動黨建社會的發展和進步具有非常重要的作用。因此，文章針對機械電子工程與人工智能整合思路構建的研究具有非常重要的現實意義。

2機械電子工程與人工智能的特點分析

2.1機械電子工程的特點分析

機械電子工程是指在信息技術快速發展的背景下，發展起來的以機械電子工程為核心的柔性制造系統，是以計算機技術、機械工程與電子工程為核心的綜合性學科，機械電子工程的特點主要包括以下幾個方面：（1)性能豐富，結構簡單，機械電子產品與其他產品最大的區別在于不僅性能豐富，而且結構比較簡單，傳統的機械產品雖然具有較高的性能，但是外形比較笨重，因此機械電子工程在未來具有非常好的應用前景；（2)多技術融合的設計，電子機械工程是綜合計算機技術、機械工程以及電子工程等多個相關技術融合設計的，工程師在進行機械電子工程設計的過程中，需要對各種技術、策略進行考慮，并將所有的技術、策略進行整合，以此完成相關產品的設計。

2.2人工智能的特點分析

人工智能是復雜、綜合的學科，主要包括哲學、控制論、心理學、信息論以及計算機等，人工智能在社會生產與生活中發揮了非常重要的作用，具有非常廣闊的應用前景。人工智能分為不同的發展階段：（1)初級階段，人工智能的研究方向主要集中在博弈、證明以及翻譯等方面，此階段在機器人、專家系統、自然語言理解、計算機視覺等方面獲得了非常大的成就；（2)第二發展階段，該階段主要集中在商業化產品以及知識工程的應用領域，在智能機器、計算機視覺、基礎常識、不確定推理以及分布式人工智能等方面獲得了很大的成就，第二發展階段相對平穩，但是平穩的發展階段已經從原來的單個體向分布式方向發展。在當今社會，人工智能已經成為一種復雜、系統的技術，并且在人類生產和生活中發揮了至關重要的作用，作為一門使用的技術，在推動時代的發展中占據著非常重要的地位。

3機械電子工程和人工智能的整合思路分析

3.1機械電子工程與人工智能的關系分析

機械電子工程具有一定的不穩定性，描述機械電子系統的輸入和輸出的關系相對困難，傳統的描述方式包括：學習并生成知識描述法、建設規則庫方法以及數學方程推導法三種，由于傳統的描述方法的嚴密性和精確度不高，并不能夠滿足曰益復雜系統的實際要求。人工智能在處理信息中具有很大的優勢，能夠有效解決傳統機械電子系統不確定性、不穩定性、復雜性等問題。因此，機械電子工程與人工智能的整合已經成為一種必然趨勢。機械電子工程中人工智能技術的應用存在一定的差異性，并不能夠對網絡系統進行有效的描述，并且系統資料庫創建過程中需要進行嚴密的數學分析，在分析的過程中會出現許多問題，導致網絡系統的建設存在許多問題，導致網絡系統出現崩潰的現象，這對于機械電子工程系統的發展是非常不利的。人工智能技術創新的工程方式能夠幫助機械電子工程系統創建系統資料庫，機械電子工程和人工智能之間存在的密切關系，對現代科學技術進行了強化，對于促進機械電子工程的發展具有非常重要的作用。

3.2人工智能技術在機械電子工程中的應用分析人工智能技術在機械電子工程中的應用，創建了兩大系統：其一，模糊推理系統，基于模糊集合理論的模糊推理系統，以模糊理念為設計工具，具有處理模糊信息的功能，模糊推理系統已經被廣泛的推廣和應用在數據處理、自動化控制等領域，并且獲得了良好的效果，機械電子工程中的模糊推理系統，創建了模擬人腦的功能，進行語言信號的分析，通過網絡結構接近一個連續函數，并運用域到域的映射方式規則的儲存信息，具有非常明確的物力意義，但是模糊推理系統連接不固定，并且計算量相對較小，應用范圍相對有限；其二，神經網絡系統，神經網絡系統是人工智能的重要分支，神經網絡以神經元的興奮模式將信息分布在網絡上，并進行動態的相互作用，人工神經網絡系統的特點是對信息進行分布式的儲存，并且能夠進行動態的協同處理，神經網絡系統不僅具有豐富的行為，而且結構非常簡單，神經網絡系統能夠模擬大腦的結構，對數字信號進行分析，采用點到點的映射方式聯系各個神經元，具有輸入輸出精度高，計算量大等特點，與模糊推理系統相比，神經網絡系統的應用范圍更廣泛。創建基于模糊推理系統與神經網絡系統的智能系統后，其在機械電子工程領域的應用越來越廣泛。神經網絡與模糊邏輯系統的融合通常采用以下兩種方式：功能相似的融合，利用模糊變量隸屬函數和神經網絡中神經元的非線性映射部分功能相似的融合，對神經元輸出特性進行調整，能夠實現對隸屬函數的優化與修正;利用神經網絡與模糊系統算子相似性的融合，合理的選擇算子，既能夠保證足夠的信息量，又能夠簡化運算；功能互補的融合，將神經網絡的學習能力融于模糊系統的分布式儲存規則中，能夠有效的提高模糊系統的智能;將模糊系統的邏輯推理功能融入到神經網絡系統中，能夠有效的提高神經網絡系統的邏輯推理能力。