人工智能技術研究精選(九篇)

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第1篇：人工智能技術研究范文

關鍵詞；人工智能；物聯網應用；互聯網

中圖分類號：TP393 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2016）30-0194-02

目前，物聯網的定義已經從傳感器網絡逐漸發展到萬物互聯時代。隨著萬物互聯時代的發展和信息量的逐步擴大，對物聯網設備、信息和數據的處理、監控和分析將面臨很大的問題?；谖锫摼W應用的這些實際問題就需要開發一項核心技術。能夠解決傳統通信技術所擅長問題的基礎上，進一步解決在物聯網領域的實際應用問題。人工智能相關技術就是基于通信技術的研發基礎上對物聯網及其他網絡的內在驅動力進行改善。人工智能相關軟件的開發和應用為物聯網提供了極大的網絡能力、計算能力和存儲能力。使網絡具有獨特的靈活性和運維性。本文就對面向物聯網應用的人工智能相關技術的概念及應用情況做以下分析。

1 關于物聯網技術的概念及物聯網的應用發展

物聯網泛指無處不在的末端設備和設施，通過無線或有線的通訊網絡實現互聯互通、應用大集成和基于云計算的SaaS營運模式等，在內網、專網和互聯網的環境下采用適當的信息安全保障機制，提供安全可控以及個性化的實時在線監測、定位追溯、報警聯動、調度指揮、運城監控和決策支持等等服務功能。以實現對萬物的高效、節能和安全環保的管控一體化模式。

物聯網技術是通過射頻識別、紅外感應器、全球定位系統、激光掃器等信息傳感設備按照約定協議將任何物品和互聯網進行連接，通過信息交換和通信的方式實現智能化識別、定位、追蹤、監控和管理的一種網絡技術。物聯網技術的應用在中國受到了極大的關注和重視，在網絡迅速發展的未來世界中物聯網技術的應用也將得到進一步的開發和廣泛應用。

2人工智能的概念和相P技術分析

通俗講，人工智能使對人的意識、思維的信息過程進行模擬，使基于人的思維而逐漸超越人的能力的一種概念。用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論和技術。人工智能是模擬人類智能方式以作出相應反應動作的智能機器，在實際生活中我們可以認識到的有機器人、語音識別、圖像識別、自然語言識別和專家系統等等。人工智能的最終研究目標就是能夠讓機器勝任一些通常需要人類智能才能實現的復雜工作。人工智能在計算機領域得到了廣泛的應用，并在機器人、經濟政治決策、控制系統和仿真系統中得以應用。

人工智能技術主要包括智能化的問題求解、邏輯推理和定理證明、自然語言處理、智能信息檢索技術和專家系統等等方面的應用技術。而人工智能技術的核心基礎就是對自然語言的處理技術，也稱之為自然語言理解技術。這項技術的開發和研究是人工智能能夠在實踐中得到應用和推廣的基礎。自然語言處理技術包括語義理解、機器翻譯、語音識別、語音合成等。其中語音識別和語義理解的技術在現代化網絡科技的飛速進步和發展中得到了更深層次的開發和利用。在語義理解技術實踐應用的基礎之上，相關技術領域對智能語音識別技術加強投入研發和應用，時智能語音識別系統在應用中得到廣泛的提升和認可，并為通訊信息的識別、應用和處理奠定了基礎，成為信息網絡時展的重要核心技術。

3物聯網應用與人工智能相結合的技術分析

基于對物聯網概念的了解以及對人工智能相關技術的分析，將人工智能相關技術應用到物聯網領域，可以有效加強其內部驅動力和信息處理能力。物聯網應用與人工智能相結合的技術有以下幾種。

3.1物聯網的核心關鍵技術

基于物聯網的應用范圍和技術應用概念，物聯網的核心關鍵技術包括RFID技術、傳感器技術、無線網絡技術、人工智能技術、云計算技術等。RFID技術主要是實現物品的自動識別功能。傳感器技術主要是負責接收物品的識別信息和內容，對信息進行處理和識別等活動。無線網絡技術即包括遠距離無線連接全球語音和數據網絡，也包括近距離的藍牙技術和紅外線技術。人工智能技術是研究使用計算機來模擬人的某些思維過程和智能行為的技術。主要負責將物品的識別信息內容進行智能分析實現計算機自動處理技術。而云計算激素則是對物聯網的海量信息進行存儲和計算的應用技術。

3.2基于物聯網應用的人工智能發展技術

基于物聯網的相關核心技術，隨著科技的進步和人類思維模式的發展，人類對于未來的構想也指引者人類社會科技和文明的迅速發展。針對于物聯網應用的人工智能未來發展的技術，包括自動駕駛技術、3D全息投影技術和視網膜屏幕技術等等。這些技術在深度的研發和初步實踐的基礎上，對人工智能相關技術做了相應的完善和提升，將智能語音識別、視覺識別和智能操作技術都做了進一步改善，在原有智能操作的基礎上將整體變得更加自動化和智能化。這些人工智能技術也是和物聯網緊密結合的應用技術。

1）自動駕駛技術的結構包括視頻攝像頭、雷達傳感器和激光測距器等，這些設備能夠對周圍的交通情況進行全面了解，通過地圖對道路進行智能導航，通過谷歌的數據中心來處理和識別汽車收集的大量信息，通過對信息識別和分析，對道路進行精準導航，從而實現自動駕駛的目的。汽車的自動駕駛技術也是物聯網技術應用之一。盡管這項技術還正在初步實驗階段，但也展示了人類智能和計算機技術相結合的交通方式對社會發展的積極作用。

2）3D全息投影技術；3D全息投影是一種利用干涉和衍射原理記錄并再現物體真實的三維圖像，體驗者無需佩戴3D眼睛就可以立體的虛擬任務。3S動漫正式利用這種全新的技術改變了人們對傳統舞臺的聲光電技術的審美態度。3D全息立體投影技術是將不同角度影像投影到進口的MP全息投影膜上，以各種角度呈現立體觀影效果。此技術的應用主要是汽車服裝會、舞臺節目、互動、酒吧娛樂、場所互動投影等等。這項技術的實現將智能化更加貼近實際生活。讓我們突破傳統的視覺和聽覺模式，接收未來更加智能化和多元化的技術創新。

3）視網膜屏幕技術；視網膜屏幕是一種具備超高像素密度的液晶屏，可以將960×640的分辨率壓縮到一個3.5英寸的顯示屏內。使屏幕像素高達326像素/英寸。已經超越了人類肉眼的辨別極限。此技術的應用更加提升了人們對品質的需求。這也是人工智能技術在物聯網領域的發展應用前景。

4結束語

綜上所述，在網絡時代，人工智能技術的發展得到了更大的擴展空間，在技術提升和新思路開發的過程中，人工智能的相關技術在物聯網領域的應用和實踐成為提升人工智能技術，改善未來智能化應用的重要依據。人工智能將物聯網和互聯網融合的大數據進行智能化分析，以實現物聯網應用的便捷、普及和推廣。所以，面向物聯網應用的人工智能相關技術在未來將具有更加廣泛的研發和應用前景。

參考文獻：

[1] 楊震，楊寧，徐敏捷.面向物聯網應用的人工智能相關技術研究[J].電信技術，2016（5）：16-19，23.

[2] 徐楊，王曉峰，何清漪.物聯網環境下多智能體決策信息支持技術[J].軟件學報，2014（10）：2325-2345.

[3] 沈蘇彬，范曲立，宗平，等.物聯網的體系結構與相關技術研究[J].南京郵電大學學報：自然科學版，2009（6）：1-11.

第2篇：人工智能技術研究范文

關鍵詞：關鍵詞：人工智能；應用領域；發展趨勢

中途分類號：TP39    文獻標識碼：A     文章編號：

引言:

計算機學科的一個重要分支就是人工智能，它與基因工程、納米科學被列為二十一世紀三大尖端技術、同時人工智能是一門匯集了多種學科相互滲透發展起來的交叉學科。對于人工智能的定義，至今尚未統一，美國斯坦福大學人工智能研究中心尼爾遜教授認為：人工智能是關于知識的學科——怎樣表示知識以及怎樣獲得知識并使用知識的科學；麻省理工學院的溫斯頓教授認為：人工智能就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能工作。除此之外，還有很多種不同的觀點，但這些說法都形象地反映了人工智能學科的基本內容和核心思想，那就是：人工智能是研究如何用人工的方法在計算機上模擬、實現和擴展人類智能的一門科學與技術。

1. 人工智能技術的發展

人工智能（(Artificial Intelligence)從上世紀50年展到現在，有也有低迷的時期。研究的方法和研究的態度也有多種，不管是何觀點,它們都推動著人工智能技術的發展。今天人工智能技術已滲透到人類生活的方方面面，實實在在的影響著科學技術的發展。

2. 人工智能技術的應用

我們可以看到，當今社會很多領域的各種技術的發展都涉及到了人工智能技術。下面就人工智能的幾種典型應用做如下探討：

2.1人工智能應用之問題的求解

人工智能中的問題解求，就是如何讓機器去解決人類會遇到的問題，如何根據某一具體問題找到思考問題并解決這個問題的方法。目前，人工智能技術已經可以通過計算機程序解決了如何考慮要解決的問題，并能尋求較為準確的解決方案。

2.2人工智能應用之邏輯的推理與定理的證明

人工智能研究中最持久的探究領域之一就是邏輯推理。有關定理的證明就是讓機器證明非數值性的真假。其中比較重要的是，通過找到合理、準確的方法，集中注意力在大型數據庫中的有效事實，關注可信度證明，并在出現新信息時適時修改這些證明。

2.3人工智能應用之自然語言的處理

智能的另一表現就是進行自然語言的交流，自然語言處理就是讓機器與人類進行無阻礙的溝通，這正是人工智能技術應用于實際領域的典型范例。目前此領域的主要研究內容是：如何利用計算機系統以主題和對話情境為基礎，生成和理解自然語言。

2.4人工智能應用之模式的識別

如何使機器具有感知能力也是智能的表現。模式的識別是利用人工智能技術開發智能機器的關鍵，主要是通過計算機用數學技術方法來研究模式的自動處理和判讀，讓計算機實現“看見”，“聽見”等功能。計算機模式識別的主要特點是速度快，準確率高，效率高，計算機模式識別也為人類認識自身智能提供了有利幫助。

2.5人工智能應用之智能信息的檢索技術

在科學技術飛速發展的今天，人類已進入了“知識爆炸”的時代。傳統檢索系統已經滿不足了對如今如此數量巨大以及種類繁多的文獻檢索要求。人工智能科技持續穩定發展的重要前提就是智能檢索模塊，可以說，智能信息的檢索技術的運用勢在必行。

2.6人工智能應用之專家系統

我們常說的專家系統就是指從人類專家那里獲取的知識，并用來解決只有專家才能解決的疑難問題。這是一種基于知識的系統，從而也被稱為知識基系統。專家系統是人工智能技術中研究最活躍，最有成效的一個領域。現在的專家系統尤其特殊的模仿了專家在處理故障時的思維方式，其水平有時甚至可以超過人類專家的水平。

2.7人工智能應用之機器人學

機器人對我們并不陌生，已在多個領域獲得了越來越普遍的應用，諸如農業、工業、商業、旅游業、航空和海洋等。那么，機器人學所研究的問題主要包括從機器人手臂的最佳移動到實現機器人目標的動作序列的規劃方法。機器人和機器人學的研究對人工智能思想的發展都起到了促進作用。

3. 人工智能技術發展趨勢

科學技術是第一生產力，但技術的發展往往是遠遠超越我們的想象。就目前的一些前瞻性研究可以看出，未來人工智能技術的發展有如下幾大趨勢：

3.1問題求解

問題求解一般包括兩種，一種是指解決管理活動中由于意外引起的非預期效應或與預期效應之間的偏差。正在逐漸發展成為搜索和問題歸約這類人工智能的基本技術；另一種問題的求解程序，是把各種數學公式符號匯編在一起。其性能已達到非常高的水平，并正在被許多工程師和科學家應用，甚至還有些程序能夠用經驗來改善其性能。

3.2機器學習

人工智能研究的核心課題之一就是機器學習。我們知道學習是人類智能的重要特征，那么機器學習就是指機器自動獲取知識的過程。機器學習是機器獲取知識的根本途徑，也是機器智能的重要標志。計算機的機器學習主要研究內容為如何讓計算機模擬或實現人類的學習能力。今后機器學習的研究主要是研究人腦思維的過程、人類學習的機理等。

3.3模式識別

用計算機實現模式(文字、聲音、人物、物體等)的自動識別，彌補計算機對外部世界感知能力低下的缺陷，使計算機能夠通過感官接受外界信息，識別和理解周圍環境。依然是人工智能技術今后研究的重要方向。因為模式識別能為人類認識自身智能提供線索，也是開發智能機器的一個最關鍵的突破口。目前計算機模式識別系統的研究熱點主要為三維景物、活動目標的識別和分析方面。傳統的用統計模式和結構模式的識別方法將會被近年來迅速發展起來的模糊數學模式、人工神經網絡模式的方法逐漸取代，特別是神經網絡方法在模式識別中取得較大進展。

3.4專家系統

專家系統是根據某領域中一個或多個專家提供的知識或經驗，進行推理和判斷，模擬人類專家的決策過程，以便解決那些需要人類專家處理的復雜問題的智能軟件，它是一個具有大量的專門知識與經驗的程序系統。目前各種專家系統已遍布各個專業領域，因此專家系統還將是人工智能應用研究最廣泛和最活躍的應用領域之一。

3.5人工神經網絡

人工神經網絡，常被簡稱為神經網絡或類神經網絡。是未來人工智能應用的新領域，人工神經網絡是指由大量處理單元（神經元）互連而成的網絡。人工神經網絡具有很強的自學習能力，主要擅長處理復雜的多維的非線 性問題，不但可以解決定量的問題，還可以解決定性的問題，同時人工神經網絡還具有大規模并行處理和分布的信息存儲能力?；蛟S未來智能計算機的構成可能就是作為主機的馮•諾依曼型機與作為智能外圍的人工神經網絡的結合。

4. 結論語

人工智能的基本思想已經在許多領域中得到應用，對于人工智能技術未來的發展還有很多未知的可能，但無論如何發展都將推動人類在科學與生活領域的發展。

參考文獻：

[1]胡勤.人工智能概述[J].電腦知識與技術，2010，（13）：3507-3509.

[2]朱福喜，湯怡群等.人工智能原理[M].武昌：武漢大學出版社，2002.87-91.

[3]張妮等.人工智能技術發展及應用研究綜述[J].煤礦機械，2009，（02）：4-7.

[4]亓慧.議當代人工智能的應用領域和發展狀況[J].福建電腦，2008，（05）：33.

[5]蔡自興，徐光.人工智能及其應用[M].北京：清華大學出版社，2003.51-93.

[6]王鴻斌，張立毅等.人工神經網絡理論及其應用[J].山西電子技術，2006，（02）：41-43.

第3篇：人工智能技術研究范文

關鍵詞：入侵檢測；神經網絡；遺傳算法

中圖分類號：TP393 文獻標識碼：A 文章編號：1674-7712 （2013） 22-0000-01

入侵是指未經授權的試圖繞過計算機或網絡的安全機制進行非法數據訪問或者篡改數據等危害網絡資源保密性、完整性或可用性的行為。入侵檢測是一種主動的網絡安全防御技術，有效彌補了靜態安全防御技術的不足，能夠對網絡系統提供全面保護。因此，對于入侵檢測技術的研究是很有必要的，而智能化的入侵檢測技術是其中一個研究重點。

一、入侵檢測技術分類

（一）按數據來源分類

1.基于主機的入侵檢測?；谥鳈C的入侵檢測通常以主機系統事件和日志文件作為主要數據來源加以分析，對攻擊事件進行分析、自動檢測審計記錄來發現攻擊，選擇適當方法來抵御攻擊?；谥鳈C的入侵檢測系統保護的目標僅僅是運行該系統的主機，對于網絡環境下發生的大規模攻擊行為通常做不出及時反應。

2.基于網絡的入侵檢測。基于網絡的入侵檢測使用網絡中傳輸的數據包作為主要數據來源，通過統計分析、模式匹配等手段判斷是否發生攻擊行為，能夠實時監控網絡中的數據流量，在攻擊發生時就能將其檢測出來，并做出快速響應。

（二）按檢測方法分類

1.異常入侵檢測。異常入侵檢測是一種基于行為的檢測，根據目標系統的正常行為模式創建狀態模型不斷更新，將用戶行為的各參數與模型中的特征值相比較，若兩者相差較大則視為入侵行為。在檢測過程中，有些正常用戶行為僅僅是因為改變了以往的行為習慣而產生了新的行為，這些行為與狀態模型庫中的值偏差較大，但并不是真正的入侵，會有誤報情況出現，誤報率較高是異常入侵檢測不可避免的問題。

2.誤用入侵檢測。誤用入侵檢測是一種基于知識的檢測，將已知的攻擊方法進行歸納分析創建入侵行為模式狀態模型庫，將實際用戶行為數據與模型中的特征值進行特征匹配或規則匹配，若發現滿足條件的匹配則視為入侵行為。但它檢測范圍很有限，只能檢測出預先定義好的已知入侵行為，對未知入侵行為不能做出正確的響應，所以不斷更新入侵行為模式庫才能保證檢測的完整性。

（三）按響應方式分類

1.主動入侵檢測。主動入侵檢測是在檢測出入侵行為后主動對其進行響應處理，采用的響應方式有自動修復目標系統漏洞、強制關閉相關服務端口或者對有可疑行為的用戶強制其退出系統登錄等。

2.被動入侵檢測。被動入侵檢測是在檢測出入侵行為后只產生報警信息而不主動進行響應處理，系統安全管理員收到報警信息辨別入侵行為，進而對入侵行為進行處理。

（四）按體系結構分類

1.集中式入侵檢測。集中式入侵檢測將系統的各個模塊都集中在一臺主機上，包括收集數據、分析數據及響應處理，它適用于網絡環境比較簡單的情況。

2.分布式入侵檢測。分布式入侵檢測將系統的各個模塊分布到網絡上不同的計算機設備中，通過收集合并多個主機的審計數據作為主要數據來源，對這些數據進行分布式監聽、集中式分析，并通過檢查網絡的通信，可以檢測出由多個主機共同發起的協同攻擊行為，它適用于網絡環境比較復雜的情況。

二、智能化入侵檢測技術

（一）神經網絡

神經網絡是基于模仿人腦結構和功能而形成的一種智能化信息處理技術，它具備自適應、自學習的能力，可以發展知識，適合處理背景知識不確定、背景信息很復雜的問題。它的學習方式有兩種：一是有監督的學習，利用給定的樣本標準進行分類或模仿學習；二是無監督的學習，不給定學習樣本，只規定學習方式或某些規則，根據系統所處的環境產生不同的學習內容，自動發現環境特征和規律性，此時具有更接近人腦的功能。正是由于神經網絡的自我學習能力使其在入侵檢測領域得到了很好的應用。

（二）遺傳算法

遺傳算法是基于自然選擇和遺傳機理的自適應全局優化概率搜索算法，該算法通過使用計算機模擬生物遺傳和進化過程的方法使得系統具有自學習和優化能力并且適應能力強等特征，它是現代有關智能計算方面的關鍵技術。遺傳算法的優點主要有：對數據對象的個體編碼進行運算，有效地使用遺傳算子解決非數值個體的優化問題；每一代群體中有多個個體，每一次迭代都是對數據集合中的多個個體進行搜索，所以搜索效率較高；它是一種自適應概率搜索技術，以一定的概率確定是否執行各種遺傳操作，所以搜索更靈活。

（三）遺傳算法結合神經網絡的入侵檢測技術

神經網絡技術在智能控制、模式識別、信號處理等方面得到了快速發展，已經滲透到計算機的各個應用領域，但仍然存在一些難以解決的問題。由于遺傳算法全局搜索能力強，利用它的優點可以克服神經網絡算法收斂慢和易局部收斂的問題，兩者相結合，也解決了單獨利用遺傳算法不易在短時間內搜索到接近最優解的問題。

1.將遺傳算法用于神經網絡訓練。將神經網絡中所有可能存在的神經元的連接權值編碼成二進制碼串表示的個體，利用遺傳算法進行常規的優化計算。將碼串解碼成神經網絡，通過計算此神經網絡的所有訓練樣本產生的平均誤差來確定個體的適應度。采用這種方式遺傳算法的運算量較大，當優化設計解決復雜問題的大規模神經網絡時，遺傳算法的搜索空間會急劇增大。

2.利用遺傳算法優化神經網絡結構。利用遺傳算法優化設計神經網絡的結構以及神經網絡的學習規則和與之相關聯的參數。對于每個選擇的個體都解碼成未經訓練的神經網絡，將其結構模式和學習規則編碼成碼串表示的個體，再對神經網絡進行訓練以確定神經網絡的連接權值，此時遺傳算法搜索的空間相對較小。

三、結束語

本文研究了基于神經網絡和遺傳算法的入侵檢測技術，隨著神經網絡和遺傳算法理論的進一步完善，兩者結合可以應用在很多技術領域。

參考文獻：

第4篇：人工智能技術研究范文

關鍵詞：電力變壓器；故障診斷；人工智能

中圖分類號：X77 文獻標識碼：A

1 變壓器故障以及診斷方法

變壓器的故障有多種形式，造成故障的原因也較為復雜多樣，根據實際情況來看，變壓器制造上的問題占據了事故發生總量的80%左右，運行維護中的問題占據了20%左右。制造方面包括套管質量差、絕緣缺陷、短路強度差以及分解開關質量等問題，在運行方面主要是進水受潮，運行、安裝以及檢修不當造成的各種狀況，其他還有一些諸如雷擊、絕緣老化、過電壓、污閃等問題。按照發生部位可分為外在故障以及內在故障，這些故障的發生嚴重影響著變壓器的正常運行，造成了電力系統故障。

針對這些故障進行診斷，首先就是要根據變壓器故障征兆進行判斷，定位故障發生的位置和性質。故障檢測主要是通過繼電保護、有種氣體分析、絕緣試驗、電氣試驗等綜合進行診斷，主要有神經網絡方法、模糊集理論方法以及專家系統方法等。人工智能技術的應用不僅能夠克服傳統故障診斷的不足，提升診斷準確性更好的設計解決方案，同時在此系統的基礎上實現混合智能診斷系統的開發，這對于拓展人工智能技術的應用前景具有積極意義。

2 人工智能技術在變壓器故障診斷中的應用

人工智能技術集成神經網絡系統、范例推理、模糊數學的綜合應用，對于故障診斷過程中的模糊性問題既能在已有的經驗知識基礎之上進行故障診斷，提升準確性和可靠性，同時還能夠通過輸入與輸出狀態間“映射”關系的訓練學習提升各神經元之間的結合程度，使其加強映射的質量。因此，作為最有前景的故障診斷技術，人工智能技術能夠不斷通過對已知范例的學習，逐步增強對未知故障的診斷能力。目前，人工智能技術的故障診斷主要是基于神經網絡方法、模糊集理論、專家系統、遺傳算法與粗糙集理論五種方法進行故障診斷，下面我們以其中幾項方法的應用為例略作分析。

2.1 人工神經網絡的變壓器故障診斷

作為典型的模擬人類神經系統進行信息傳輸與數據處理的人工智能技術，神經網絡方法最大的特點就在于對于神經元網絡的應用。不同神經元之間的溝通連接共同構成了網絡運行的基礎，對于各種隱含所處理問題的智慧進行權重連接，從而實現診斷與處理。從其運行方式和結構來看，它具有一定的學習能力，能夠通過對學習算法的應用實現訓練樣本的訓練，同時完成知識的自我組織與構建，容錯能力較強，即使輸入信號存在一定的干擾因素，也能在較大程度上給出相對正確的輸出結果。同時，系統強大的神經元并行運算能力還能并行處理故障診斷，因為在執行效率上也較為令人滿意。眾多的神經網絡模型中，應用較為廣泛和典型的是誤差逆傳播神經網絡（BP網絡）。這種網絡具有很強的非線性映射能力，同時是一種柔性網絡結構，能夠隨著逆傳播的修正不斷減少誤差，同時還能通過對輸入模式的響應做好分類，提升正確率，尤其是對于變壓器故障中的油中溶解氣體類故障診斷具有較好的應用效果。

雖然誤差逆傳播神經網絡在變壓器的故障診斷中有過多次成功的先例，但是隨著學習樣本的增多，輸入輸出關系的發雜多樣化，這種系統的網絡收斂速度不斷受到影響，變得越來越慢，有時候甚至出現不收斂現象?；谶@種情況，有些研究指出將徑向路基函數網絡應用與變壓器的故障診斷，以此來彌補和改善此神經系統的缺陷，有些研究則提出了基于概率神經網絡的變壓器故障診斷方法等等不一而足。神經網絡方法的應用簡化了復雜故障問題的處理與分類，同時在自我學習的基礎上實現了對專家系統不足的彌補，但是綜合來說，還是存在網絡收斂慢、結構參數受經驗設定影響大等情況，仍舊需要不斷加強研究，拓寬神經網絡應用范圍，不斷綜合其他方法優勢進行彌補，提升應用效率。

2.2 專家系統的變壓器故障診斷

專家系統作為以知識和推理程序主要構成方式的智能系統，在內部設置中包括大量專家知識與經驗等內容，通過對這些知識經驗的整合與分類來處理相關領域的問題。作為在電力系統中最成功的應用方式，專家系統的存在為其故障診斷提供了強大的助力。這種系統主要有知識庫、數據庫、知識獲取、解釋機制、推理機五部分組成。其中知識庫的建立以及知識的獲取是系統運行和成功的關鍵所在，解釋機制則將具體問題的診斷用知識加以分析，為最終形成處理方案做指導。專家系統的應用重點魏濤氣體色譜分析，同時結合外部檢查與絕緣油特性試驗等檢測手段建立較為完善的知識庫，在傳統三比值法的基礎上更進一步提升系統的綜合分析能力。系統中最重要的知識庫以模塊形式存在，互相之間相互獨立，這對于不斷更新、修改、調整知識庫來說較為便利，能夠持續實現系統的擴充與升級，將最先進的專家知識與經驗融入系統，不斷提升診斷功能和水平。專家系統依靠知識和經驗的優勢對變壓器運行的整體狀況進行評測、分析，對故障進行診斷處理，尤其對內部故障的早期診斷存在一定預見性，在很大程度上可以減少故障的發生，降低影響和損失。雖然專家系統具有以上優點，但是在實際使用中也仍舊存在一定局限性。完備知識的獲取和經驗的總結，是知識庫建立的基礎，這種瓶頸的存在很大程度上制約了系統的不斷發展和應用，尤其是一般專家系統因為不具備學習能力，在超出系統知識范圍外的新故障處理上經常出現失誤，且容錯能力較大，也在很大程度上制約了這種系統的推廣。因此，將神經網絡系統中的學習功能與專家系統相結合是近年來專家系統發展的大趨勢之一。

2.3 遺傳算法的應用

作為近些年來新發展起來的一種優化算法，遺傳算法是通過對自然界生物進化過程的模擬設計計算模型，根據達爾文優勝劣汰得到進化規則，對可能包含故障信息的群體進行類似于遺傳學的操作，促使新的群體的不斷生成以及進化，并且選取進化過程中表現最為優秀的個體，以滿足其要求完成最優解的運算。雖然目前來說這種算法的應用還存在一定難度，適用范圍還稍窄一些，但是這種新思路對于人們解決高度復雜的問題來說是一種探索性和實踐性很強的模式。這種算法在變壓器故障診斷中的應用范圍很廣，效果也較好，運行過程中能夠以極短的運算速度和較大概率獲得全局最優解，可以說是一種應用前景非常好的算法。

人工智能技術在電力工程變壓器故障診斷中應用對于維護電力系統的正常運行，及時應對故障，尋求解決措施提供了眾多幫助，同時關于這種技術的研究也在不斷拓展變壓器診斷的途徑與方法。在多種方法應用的基礎上，不斷實現優勢的綜合互補，是未來人工智能技術發展應用的必然趨勢。

參考文獻

第5篇：人工智能技術研究范文

【關鍵詞】人工智能；計算機網絡技術；應用；優化

【中圖分類號】TP393【文獻標志碼】A【文章編號】1673-1069（2020）08-0180-02

1引言

人工智能技術與大數據技術是新時期計算機網絡技術快速發展的產物，在這一背景下，人工智能技術、大數據技術應用水平得到了很大提升，各個行業都需要將人工智能技術、大數據技術、計算機技術進行有效融合，積極探索先進技術的應用形式，明確計算機網絡技術發展趨勢，為技術研發控制工作的開展提供支持，滿足計算機網絡技術的科學發展需求?；诖耍恼玛U述了人工智能技術的相關內容，介紹了人工智能在計算機網絡技術中的應用，總結了實踐應用及優化措施。

2人工智能技術概述

人工智能技術將計算機科學、心理學、生理學、語言學等進行了有效融合，這項技術賦予了機器人工智能功能，機器可以針對復雜、危險的工作進行有效處理，既能夠提升工作效率，又可以保障人身安全[1]。目前，人工智能技術呈現出綜合性特點，為計算機科學技術的進步、發展提供了技術支持，技術人員需要將人工智能技術作為核心，針對數值計算、問題求解進行優化，可以將其發展成知識處理，人工智能還可以處理各項不確定信息，加深對系統資源狀態的實時了解、追蹤，以獲取更多有效的信息內容，向用戶提供更多的信息。人工智能技術的寫作能力比較強，能夠針對很多資源、信息進行整合，用戶可以共享、傳輸各項信息，根據多寫作的分布式人工智能思想、網絡管理，提高網絡管理工作效率、效益。在網絡智能化管理過程中，人工智能具有很大優勢，具備很強的學習能力、推理能力，其在網絡管理中的應用能夠快速、準確處理各項信息，還具備記憶功能，可以存儲更多信息，構建信息庫，針對信息進行總結，產生高級的信息。

3計算機網絡技術中人工智能應用現狀

在科學技術的快速發展中，計算機網絡涉及范圍日益擴大，人工智能技術和計算機網絡進行有效融合，人民群眾越來越關注人工智能技術優勢及發展。在日常工作、生活過程中，人們可以利用人工智能技術，有效地處理模糊信息，改善了傳統計算機網絡技術局限性的影響，人工智能技術還能夠根據網絡環境強化信息監控力度，提高工作的準確性。同時，人工智能技術能夠確保各項管理工作的協調性，利用人工智能技術可以制定信息約束管理系統，配合人工智能技術全面監測各項網絡信息，突出各個管理層相互協作的特征。現階段，人工智能技術的應用范圍更加廣泛，并處于快速發展時期，在未來社會的發展中人工智能技術水平也將提升，為人民群眾的生活、工作提供更多便利。

4人工智能在計算機網絡技術中的應用

4.1網絡安全管理

在信息技術的快速發展中，網絡安全管理是完善、探索過程中的關鍵管理工作，網絡安全管理工作為提升網絡技術應用提供了基礎保障，通過確保網絡技術應用安全，可以為生產工作的有效性提供支持。在這一背景下，技術人員利用大數據技術、人工智能技術，可以有效地規劃網絡安全管理工作要點，滿足網絡安全管理中的各項技術應用需求，其主要原因是大數據技術、人工智能技術的應用，有效地提升了網絡安全管理系統的防護能力，為網絡安全管理提供了防護保障。例如，在大數據時代，為了滿足計算機網絡技術、人工智能技術應用需求，應建立網絡安全防護中的人工智能防護體系，可以將智能攔截防護技術、人工智能技術進行融合，組建技術控制中的核心防護網絡體系，將其作為計算機網絡技術傳輸的信息防護形式。另外，在網絡安全管理過程中，利用人工智能技術、大數據技術，可以有效地整合網絡安全防護體系，提升網絡安全防護技術水平。

4.2數據采集與分析

現階段，在數據采集分析過程中，技術人員需要強化人工智能技術的應用，工作人員在應用計算機技術的過程中，會產生龐大的數據量，需要挖掘更多的數據，大數據時代信息逐漸呈現出多樣性、數據總量大等特點，單純地依賴傳統技術采集數據壓力相對較大，而利用人工智能技術可以有效地解決數據采集問題，科學、合理地采集、分析更多數據，有效地提升數據分析效率。

4.3計算機網絡系統管理及評價

為了滿足大數據時代的多元化功能、服務需求，需要將計算機網絡技術、人工智能技術進行融合。在計算機網絡安全管理過程中，技術人員需要將人工智能滲透到計算機網絡技術中，確保網絡管理的安全性，其具備的問題求解技術、專家知識庫能夠促使計算機網絡綜合管理?，F階段，計算機網絡呈現出瞬變性、動態性、復雜性特點，人工智能技術的應用可以將復雜的計算機網絡綜合管理進行簡單化處理，為綜合管理提供便利[2]。同時，以人工智能技術基礎發展的專家決策、支持方法，已在信息系統管理中得到了有效應用，并取得了很大效果，專家系統可以自主吸收、總結專家的經驗、知識，將更多的經驗、知識錄入系統中，針對系統知識進行完善，能夠利用匯集的專家經驗自主解決、處理更多相似問題。另外，人工智能技術在計算機網絡管理、系統評價中的應用，可以有效地解決復雜工作。

5人工智能在計算機網絡技術中的優化措施

5.1提升人工智能的智能化程度

現階段，技術人員需要強化人工智能技術研究力度，不斷提升智能化水平，充分發揮出人工智能在計算機網絡中的作用，為了提升人工智能技術的智能水平，需要針對場景、數據模擬效果進行強化，如人工智能技術的應用可以根據計算機網絡技術特點，創新、優化人工智能系統。

5.2政府與企業參與技術創新

人工智能技術屬于高新技術，在應用、推廣過程中，工作人員需要進行改革創新，政府、企業是人工智能技術的創新主體，對于政府部門來說，企業創新具有很大優勢。政府部門需要根據人工智能技術研發相應的政策支持，營造良好的環境，在人工智能技術創新過程中，需要大量資金、優秀人才作為支持，政府部門需要發揮領導作用，鼓勵企業進行創新，還需要加大資金投入力度，促使人工智能技術向高層次進行發展。

5.3強化網絡安全維護人工智能應用環境

人工智能在計算機網絡技術中的應用，需要強化網絡安全維護工作，促使人工智能技術更好地應用到計算機網絡技術中，相關部門需要強化網絡安全維護工作，營造良好的人工智能技術應用環境，重視信息泄露問題，確保各個部門放心使用人工智能技術，實現人工智能技術應用的預期效果[3]。

6結語

第6篇：人工智能技術研究范文

關鍵詞：互聯網;大數據;人工智能;管理會計

隨著社會經濟和科技的不斷發展，管理會計態勢也發生了一定的變化，需要增強人工智能、互聯網等現代技術與管理會計的融合，進而將管理會計的作用充分發揮出來，提升單位價值管理水平。

一、管理會計理論

管理會計理論，一是成本管理。隨著管理會計學的不斷發展，成本管理法不斷完善，更多的企業單位運用成本管理法開展成本控制。當前被普遍運用的成本管理法有完全成本法、作業成本法和標準成本法。其中，作業成本法是企業單位把作業消耗當作成本的重要因素，企業單位可運用該種成本法對復雜業務和經濟費用較大的項目展開成本管理。而標準成本法就是將標準成本預先制定出來，并將其與設計成本進行對比，分析成本差異的原因。企業單位采用標準成本法，可對經常性項目的成本目標予以制定，并可對項目展開成本分析、成本控制與成本考核。二是預算管理。預算管理是根據單位實際情況進行預算編制，并在預算年度中認真執行預算，使經濟活動的控制不斷強化。

二、互聯網、大數據、人工智能對管理會計的影響

（一）推動管理會計技術手段不斷創新

隨著互聯網、大數據等現代技術的不斷發展，管理會計在企業單位中的作用雖然不斷提升，但其弊端也逐漸顯現出來。所以在互聯網、大數據和人工智能不斷發展的背景下，應充分挖掘先進技術，并將其積極運用到管理會計工作中，進而推動企業單位戰略規劃的制定與完善，并更好地控制企業單位經營管理成本。此外，云計算平臺的發展也使得事業單位資源配置優化成為可能，為信息資源共享構建了良好的平臺。所以企業單位要將以上技術積極運用到管理會計實踐中，及時創新管理會計技術手段，進而不斷推動管理會計工作順利、高效開展。

（二）推動管理會計數據資源共享

管理會計相關信息一般來自企業單位的經營活動。在開展管理會計工作時，要結合企業經營活動的原始資料，根據對應的數據處理方式，完成內控以及預測工作?？梢砸揽炕ヂ摼W、大數據以及人工智能技術，推動財務數據信息共享服務平臺的構建，并借助該平臺開展數據資源的共享，進而不斷提高企業管理質量和水平。

三、互聯網、大數據、人工智能背景下管理會計的實踐策略

（一）成本管理創新實踐

成本管理會影響企業管理績效目標的落實。因此企業單位要積極利用互聯網、大數據和人工智能技術，加強成本控制，降低成本支出。企業單位在成本管理方面的創新實踐主要有以下兩個方面。

一方面是組織成本控制。企業單位應利用信息技術優化推動業務流程再造，不斷精簡業務流程，減少業務組織成本，使成本支出得到合理降低。此外，企業單位可以運用大數據分析技術來分解復雜業務，構建成本目標，選擇合理的作業成本模式。也可以應用管理會計信息系統匯集成本數據，將業務流程的作業資源實際消耗計算出來，再結合資源消耗狀況調節業務環節，推動業務流程朝著高效穩定的方向發展。

另一方面是完全成本控制。企業單位可運用大數據技術對包含大量業務活動的生成數據展開收集，進而多層次地分析數據，將數據中蘊含的成本控制信息剖析出來，進而推動成本的優化控制。具體做法是根據業務活動的消耗，對成本核算對象進行責任劃分，將不同部門的成本管理責任一一明確之后，建立成本管理系統，并將其與采供管理、物資管理、資金結算等管理系統一一對接，保證成本數據的全面性。最后結合獲得的信息，對業務總成本與單位成本展開計算，對間接費用做好分類，將其分攤到對應的成本對象上，使業務的成本構成得到更精準的計算，進而對企業單位各業務的實際資源耗費狀況有全面的了解，更好地實現成本控制目標。

（二）預算管理創新實踐

在預算管理過程中，要非常注重成本費用、預算編制和實際執行，運用先進的科技推動預算編制工作的開展，并對數據進行收集和分析，使預算編制的質量和水平不斷提升。在其具體的數據分析上有以下幾種方法。一是分類分析法。企業單位在針對不同項目進行預算時，可運用分類分析法構建分類模型，對不同類別的數據進行匯總并展開相關分析，掌握不同數據的關聯性與規律，為之后的費用預算編制奠定基礎。二是回歸分析法。企業單位在對項目發展趨勢及其資源耗費進行預測時，可運用回歸分析法，通過對數據的分析，將數據的時間維度變化找出來，進而生成變量間的函數關系，預測數據的發展趨勢，并找尋相關性規律。三是聚類分析法。企業單位對專利費用支出、差旅費進行預算時可以運用這種方法，這種方法可以很好地分析較大類別的數據，將相似度較高的數據項目找出來，進而明確數據特征。企業單位在運用這種方法分析經營活動產生的相關數據時，可以發現不同支付項目存在的規律性，為之后的編制預算奠定基礎。

預算審批結束后，企業單位可運用財務共享服務中心對各項費用支出展開監控，減少由于人為因素導致的越權審批或超預算審批等問題。并可運用財務共享服務中心構建云會計預算信息系統，對不同崗位的審批權和數據權限情形分別予以設置，使預算執行率得到顯著提高，進而更加精準地掌控業務流程的成本支出。

（三）績效管理創新實踐

企業單位要推動績效管理機制的構建和完善，運用平衡計分卡開展績效考核評價，突出與企業單位戰略目標有關的指標。在績效考核過程中，企業單位要充分運用互聯網、大數據和人工智能技術推動績效考核調整，推動其朝著數據化、智能化方向發展。企業單位可通過網絡績效評價系統的構建，進而對相關數據進行實時錄入和監控，使績效考核的全過程具有很好的數據支撐。并結合原始數據，對不同部門和崗位的績效考核展開過程性評價。此外，在網絡績效評價體系中，工作人員可以對自身考核情況進行實時了解，知道自身任務完成情況，進而及時調整工作狀態，保障績效考核成績良好。同時，由于網絡績效評價系統將企業單位的各種信息和評價結果匯聚一體，因此可以增強績效考核結果的可信度和真實性，大大降低人為因素對績效考核造成的不良影響，使績效考核數據朝著更加真實全面的方向發展。

第7篇：人工智能技術研究范文

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8篇：人工智能技術研究范文

【關鍵詞】人工智能 計算機技術

一、人工智能的定義

“人工智能”(Artificial Intelligence)一詞最初是在1956年Dartmouth學會上提出的。人工智能是指研究、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做出反應的智能機器。目前能夠用來研究人工智能的主要物質手段以及能夠實現人工智能技術的機器就是計算機,人工智能的發展歷史是和計算機科學與技術的發展史聯系在一起的。

人工智能理論進入21世紀,正醞釀著新的突破,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做出更大貢獻。

二、人工智能的應用領域

1.在管理系統中的應用

(1)人工智能應用于企業管理的意義主要不在于提高效率,而是用計算機實現人們非常需要做,但工業工程信息技術是靠人工卻做不了或是很難做到的事情。在《談談人工智能在企業管理中的應用》一文中劉玉然指出把人工智能應用于企業管理中,以數據管理和處理為中心,圍繞企業的核心業務和主導流程建立若干個主題數據庫,而所有的應用系統應該圍繞主題數據庫來建立和運行。換句話說,就是將企業各部門的數據進行統一集成管理,搭建人工智能的應用平臺,使之成為企業管理與決策中的關鍵因子。

(2)智能教學系統(ITS)是人工智能與教育結合的主要形式,也是今后教學系統的發展方向。信息技術的飛速發展以及新的教學系統開發模式的提出和不斷完善,推動人們綜合運用超媒體技術、網絡基礎和人工智能技術區開發新的教學系統,計算機智能教學系統就是其中的典型代表。計算機智能教學系統包含學生模塊、教師模塊,體現了教學系統開發的全部內容,擁有著不可比擬的優勢和極大的吸引力。

2.在工程領域的應用

(1)醫學專家系統是人工智能和專家系統理論和技術在醫學領域的重要應用,具有極大的科研和應用價值,它可以幫助醫生解決復雜的醫學問題,作為醫生診斷、治療的輔助工具。事實上,早在1982年,美國匹茲堡大學的Miller就發表了著名的作為內科醫生咨詢的Internist 2Ⅰ內科計算機輔助診斷系統的研究成果,由此,掀起了醫學智能系統開發與應用的。目前,醫學智能系統已通過其在醫學影像方面的重要作用,從而應用于內科、骨科等多個醫學領域中,并在不斷發展完善中。

(2)地質勘探、石油化工等領域是人工智能的主要作用發揮領地。1978年美國斯坦福國際研究所就研發制成礦藏勘探和評價專家系統“PROSPECTOR”,該系統用于勘探評價、區域資源估值和鉆井井位選擇等,是工業領域的首個人工智能專家系統,其發現了一個鉬礦沉積,價值超過1億美元。

3.在技術研究中的應用

(1)在超聲無損檢測(NDT)與無損評價(NDE)領域中,目前主要廣泛采用專家系統方法對超聲損傷(UT)中缺陷的性質、形狀和大小進行判斷和歸類;專家運用超聲無損檢測儀器,以其高精度的運算、控制和邏輯判斷力代替大量人的體力與腦力勞動,減少了任務因素造成的無擦,提高了檢測的可靠性,實現了超聲檢測和評價的自動化、智能化。

(2)人工智能在電子技術領域的應用可謂由來已久。隨著網絡的迅速發展,網絡技術的安全是我們關心的重點,因此我們必須在傳統技術的基礎上進行網絡安全技術的改進和變更,大力發展數據挖掘技術、人工免疫技術等高效的AI技術,開發更高級AI通用和專用語言,和應用環境以及開發專用機器,而與人工智能技術則為我們提供了可能性。

三、人工智能的發展方向

1.專家系統是目前人工智能中最活躍、最有成效的一個研究領域,它是一種具有特定領域內大量知識與經驗的程序系統。近年來,在“專家系統”或“知識工程”的研究中已出現了成功和有效應用人工智能技術的趨勢。人類專家由于具有豐富的知識,所以才能達到優異的解決問題的能力。那么計算機程序如果能體現和應用這些知識,也應該能解決人類專家所解決的問題,而且能幫助人類專家發現推理過程中出現的差錯,現在這一點已被證實。

2.智能信息檢索技術的飛速發展。人工智能在網絡信息檢索中的應用,主要表現在:(1)如何利用計算機軟硬件系統模仿、延伸與擴展人類智能的理論、方法和技術。(2)由于網絡知識信息既包括規律性的知識,如一般原理概念,也包括大量的經驗知識這些知識不可避免地帶有模糊性、隨機性、不可靠性等不確定性因素對其進行推理,需要利用人工智能的研究成果。

3.SOAr是一種通用智能體系結構,其始終處在人工智能研究的前沿,已顯示出強大的問題求解能力,它認為機器人的開發是人工智能應用的重要領域。在它的研究中突出4個概念:(1)所處的境遇機器人不涉及抽象的描述,而是處在直接影響系統的行為的境地。(2)具體化機器人有軀干,有直接來自周圍世界的經驗,他們的感官起作用后會有反饋。(3)智能的來源不僅僅是限于計算裝置,也是由于與周圍進行交互的動態決定。(4)浮現從系統與周圍世界的交互以及有時候系統的部件間的交互浮現出智能。目前,國內外不少學者都對機器人足球系統頗感興趣,足球機器人涉及機器人學、人工智能以及人工生命、智能控制等多個領域。足球機器人系統本身既是一個典型的多智能體系統,是一個多機器人協作自治系統,同時又為它們的理論研究和模型測試提供一個標準的實驗平臺。

參考文獻:

[1]元慧.議當代人工智能的應用領域和發展狀況[J].福建電腦,2008.

[2]劉玉然.談談人工智能在企業管理中的應用[J].價值工程,2003.

[3]焦加麟,徐良賢,戴克昌.人工智能在智能教學系統中的應用[J].計算機仿真,2003,(8).

[4]周明正.人工智能在醫學專家系統中的應用[J].科技信息, 2007.

[5]張海燕,劉鎮清.人工智能及其在超聲無損檢測中的應用[J].無損檢測,2001,(8).

[6]馬秀榮,王化宇.簡述人工智能技術在網絡安全管理中的應用[J].呼倫貝爾學院學報,2005,(4).

第9篇：人工智能技術研究范文

關鍵詞：人工智能 科學技術 倫理問題

一.人工智能的背景

人工智能是計算機科學的分支，它企圖了解智能的實質，并研制出一種新型的以人類思維相似的方式做出相應反應的智能機器，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。

人工智能的思想萌芽最早可以追溯到十七世紀的巴斯卡和萊布尼茨。十九世紀，英國數學家布爾和摩爾根提出了“思維定律”，這些可謂是人工智能的開端。（1）50年代至70年代，人工智能相繼出現了一批顯著的成果，這一階段的特點是重視問題求解的方法，忽視知識重要性。（2）隨著第五代計算機的研制進入了80年代，人工智能得到迅猛發展。它的研制形成了一股研究人工智能的熱潮。（3）90年代，由于國際互連網的技術發展，將人工智能更面向實用。研究人工智能出現新的。

二.人工智能的發展給人類帶來倫理問題

（1）人工智能的情感問題。情感問題是千百年來人們一直在談論的話題。明斯基認為，通過把我們的身體部分看做是大腦可以使用的資源，就可以改變它們的精神狀態。因此，現在人工智能界的一種觀點認為情感是一種特別的思維方式，我們可以利用它來增加我們的機智。智能機器人畢竟是一個賦予一種人類情感程序的機器，實質上還是沒有人類的意識，只有固定的程序。

（2）人工智能機器的責任問題。人類不斷向前發展，社會不斷進步，人類把人工智能機器研制出來，賦予一定的程序，幫助老人，照顧小孩等；愛，不僅是男女之間的愛，也有父母對子女，這種愛是相互的。人們要面對智能機器的情感控制，我們不能把它視為一臺機器，應該視為人類其中的一員，他們是一個種族，我們要對研制出來的人工智能機器負責。智能機器賦予人類的情感，我們也要給予同等的情感。我們不僅要研制智能機器，我們也要愛護和保護他們。

三.人工智能的問題對策

（1）人工智能情感問題研究。我們可以看出人工智能的機器情感是一個極其復雜的問題，這不僅涉及到人工智能的技術層面，同時情感是一種特殊的思維方式，機器是同樣可以具有情感的。人類可能賦予人工智能一定的情感程序，我們要把人工智能的看成一類種族，讓人工智能與我們共同創建美好的大家庭。

（2）人工智能的責任問題研究。隨著人類社會的不斷發展和進步，人工智能技術研究將成為人類不可避免，人類研究人工智能不僅會給人類帶來幫助，也會給人們的帶來一些困惑。我們在研究人工智能機器要考慮到，智能機器發展到一定程度的時，智能機器可以自己轉變程序，人類要研究一種機器人的法律規范，也要賦予研究機器人的科學家一定的法律法規。

四.人工智能的影響

（1）人工智能帶來負面影響。隨著現代科學技術的發展，人工智能給人類帶來幫助，也給人們帶來了一些問題，像氣候變暖，生物物種的滅絕，新型細菌的出現等。

（2）研究人工智能涉及的學科領域。人工智能是研究使計算機來模擬人的某些思維過程的智能行為學科，主要包括如下領域：專家系統、機器學習能力、模式識別、人工神經網絡。在智能領域里最關鍵的問題之一，就是機器學習的問題。一旦機器有了學習能力，人類的未來發展難以預料！

（3）人工智能的積極影響及美好前景。人工智能的發展還沒有到達一定水平，人工智能機器就可以和人做朋友，可以作為家里的一份子出現，進入人們的生活。我們在未來要研究人工智能的發展，也要研究人工智能出現以后所帶來的問題，把人工智能的優勢發揮的更好，給人類帶來更美好的未來。

結束語：