人工智能技術(shù)研究精選(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(shù)研究主題范文，僅供參考，歡迎閱讀并收藏。

第1篇：人工智能技術(shù)研究范文

關(guān)鍵詞；人工智能；物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用；互聯(lián)網(wǎng)

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

目前，物聯(lián)網(wǎng)的定義已經(jīng)從傳感器網(wǎng)絡(luò)逐漸發(fā)展到萬物互聯(lián)時代。隨著萬物互聯(lián)時代的發(fā)展和信息量的逐步擴(kuò)大，對物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備、信息和數(shù)據(jù)的處理、監(jiān)控和分析將面臨很大的問題。基于物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的這些實(shí)際問題就需要開發(fā)一項(xiàng)核心技術(shù)。能夠解決傳統(tǒng)通信技術(shù)所擅長問題的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步解決在物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用問題。人工智能相關(guān)技術(shù)就是基于通信技術(shù)的研發(fā)基礎(chǔ)上對物聯(lián)網(wǎng)及其他網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)在驅(qū)動力進(jìn)行改善。人工智能相關(guān)軟件的開發(fā)和應(yīng)用為物聯(lián)網(wǎng)提供了極大的網(wǎng)絡(luò)能力、計算能力和存儲能力。使網(wǎng)絡(luò)具有獨(dú)特的靈活性和運(yùn)維性。本文就對面向物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的人工智能相關(guān)技術(shù)的概念及應(yīng)用情況做以下分析。

1 關(guān)于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的概念及物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用發(fā)展

物聯(lián)網(wǎng)泛指無處不在的末端設(shè)備和設(shè)施，通過無線或有線的通訊網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)互聯(lián)互通、應(yīng)用大集成和基于云計算的SaaS營運(yùn)模式等，在內(nèi)網(wǎng)、專網(wǎng)和互聯(lián)網(wǎng)的環(huán)境下采用適當(dāng)?shù)男畔踩Ｕ蠙C(jī)制，提供安全可控以及個性化的實(shí)時在線監(jiān)測、定位追溯、報警聯(lián)動、調(diào)度指揮、運(yùn)城監(jiān)控和決策支持等等服務(wù)功能。以實(shí)現(xiàn)對萬物的高效、節(jié)能和安全環(huán)保的管控一體化模式。

物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)是通過射頻識別、紅外感應(yīng)器、全球定位系統(tǒng)、激光掃器等信息傳感設(shè)備按照約定協(xié)議將任何物品和互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行連接，通過信息交換和通信的方式實(shí)現(xiàn)智能化識別、定位、追蹤、監(jiān)控和管理的一種網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用在中國受到了極大的關(guān)注和重視，在網(wǎng)絡(luò)迅速發(fā)展的未來世界中物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用也將得到進(jìn)一步的開發(fā)和廣泛應(yīng)用。

2人工智能的概念和相P技術(shù)分析

通俗講，人工智能使對人的意識、思維的信息過程進(jìn)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(kuò)展人的智能的理論和技術(shù)。人工智能是模擬人類智能方式以作出相應(yīng)反應(yīng)動作的智能機(jī)器，在實(shí)際生活中我們可以認(rèn)識到的有機(jī)器人、語音識別、圖像識別、自然語言識別和專家系統(tǒng)等等。人工智能的最終研究目標(biāo)就是能夠讓機(jī)器勝任一些通常需要人類智能才能實(shí)現(xiàn)的復(fù)雜工作。人工智能在計算機(jī)領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，并在機(jī)器人、經(jīng)濟(jì)政治決策、控制系統(tǒng)和仿真系統(tǒng)中得以應(yīng)用。

人工智能技術(shù)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(shù)和專家系統(tǒng)等等方面的應(yīng)用技術(shù)。而人工智能技術(shù)的核心基礎(chǔ)就是對自然語言的處理技術(shù)，也稱之為自然語言理解技術(shù)。這項(xiàng)技術(shù)的開發(fā)和研究是人工智能能夠在實(shí)踐中得到應(yīng)用和推廣的基礎(chǔ)。自然語言處理技術(shù)包括語義理解、機(jī)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(shù)在現(xiàn)代化網(wǎng)絡(luò)科技的飛速進(jìn)步和發(fā)展中得到了更深層次的開發(fā)和利用。在語義理解技術(shù)實(shí)踐應(yīng)用的基礎(chǔ)之上，相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域?qū)χ悄苷Z音識別技術(shù)加強(qiáng)投入研發(fā)和應(yīng)用，時智能語音識別系統(tǒng)在應(yīng)用中得到廣泛的提升和認(rèn)可，并為通訊信息的識別、應(yīng)用和處理奠定了基礎(chǔ)，成為信息網(wǎng)絡(luò)時展的重要核心技術(shù)。

3物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用與人工智能相結(jié)合的技術(shù)分析

基于對物聯(lián)網(wǎng)概念的了解以及對人工智能相關(guān)技術(shù)的分析，將人工智能相關(guān)技術(shù)應(yīng)用到物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，可以有效加強(qiáng)其內(nèi)部驅(qū)動力和信息處理能力。物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用與人工智能相結(jié)合的技術(shù)有以下幾種。

3.1物聯(lián)網(wǎng)的核心關(guān)鍵技術(shù)

基于物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用范圍和技術(shù)應(yīng)用概念，物聯(lián)網(wǎng)的核心關(guān)鍵技術(shù)包括RFID技術(shù)、傳感器技術(shù)、無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、人工智能技術(shù)、云計算技術(shù)等。RFID技術(shù)主要是實(shí)現(xiàn)物品的自動識別功能。傳感器技術(shù)主要是負(fù)責(zé)接收物品的識別信息和內(nèi)容，對信息進(jìn)行處理和識別等活動。無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)即包括遠(yuǎn)距離無線連接全球語音和數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)，也包括近距離的藍(lán)牙技術(shù)和紅外線技術(shù)。人工智能技術(shù)是研究使用計算機(jī)來模擬人的某些思維過程和智能行為的技術(shù)。主要負(fù)責(zé)將物品的識別信息內(nèi)容進(jìn)行智能分析實(shí)現(xiàn)計算機(jī)自動處理技術(shù)。而云計算激素則是對物聯(lián)網(wǎng)的海量信息進(jìn)行存儲和計算的應(yīng)用技術(shù)。

3.2基于物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的人工智能發(fā)展技術(shù)

基于物聯(lián)網(wǎng)的相關(guān)核心技術(shù)，隨著科技的進(jìn)步和人類思維模式的發(fā)展，人類對于未來的構(gòu)想也指引者人類社會科技和文明的迅速發(fā)展。針對于物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的人工智能未來發(fā)展的技術(shù)，包括自動駕駛技術(shù)、3D全息投影技術(shù)和視網(wǎng)膜屏幕技術(shù)等等。這些技術(shù)在深度的研發(fā)和初步實(shí)踐的基礎(chǔ)上，對人工智能相關(guān)技術(shù)做了相應(yīng)的完善和提升，將智能語音識別、視覺識別和智能操作技術(shù)都做了進(jìn)一步改善，在原有智能操作的基礎(chǔ)上將整體變得更加自動化和智能化。這些人工智能技術(shù)也是和物聯(lián)網(wǎng)緊密結(jié)合的應(yīng)用技術(shù)。

1）自動駕駛技術(shù)的結(jié)構(gòu)包括視頻攝像頭、雷達(dá)傳感器和激光測距器等，這些設(shè)備能夠?qū)χ車慕煌ㄇ闆r進(jìn)行全面了解，通過地圖對道路進(jìn)行智能導(dǎo)航，通過谷歌的數(shù)據(jù)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(jìn)行精準(zhǔn)導(dǎo)航，從而實(shí)現(xiàn)自動駕駛的目的。汽車的自動駕駛技術(shù)也是物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用之一。盡管這項(xiàng)技術(shù)還正在初步實(shí)驗(yàn)階段，但也展示了人類智能和計算機(jī)技術(shù)相結(jié)合的交通方式對社會發(fā)展的積極作用。

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

3）視網(wǎng)膜屏幕技術(shù)；視網(wǎng)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(nèi)。使屏幕像素高達(dá)326像素/英寸。已經(jīng)超越了人類肉眼的辨別極限。此技術(shù)的應(yīng)用更加提升了人們對品質(zhì)的需求。這也是人工智能技術(shù)在物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的發(fā)展應(yīng)用前景。

4結(jié)束語

綜上所述，在網(wǎng)絡(luò)時代，人工智能技術(shù)的發(fā)展得到了更大的擴(kuò)展空間，在技術(shù)提升和新思路開發(fā)的過程中，人工智能的相關(guān)技術(shù)在物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的應(yīng)用和實(shí)踐成為提升人工智能技術(shù)，改善未來智能化應(yīng)用的重要依據(jù)。人工智能將物聯(lián)網(wǎng)和互聯(lián)網(wǎng)融合的大數(shù)據(jù)進(jìn)行智能化分析，以實(shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的便捷、普及和推廣。所以，面向物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的人工智能相關(guān)技術(shù)在未來將具有更加廣泛的研發(fā)和應(yīng)用前景。

參考文獻(xiàn)：

[1] 楊震，楊寧，徐敏捷.面向物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的人工智能相關(guān)技術(shù)研究[J].電信技術(shù)，2016（5）：16-19，23.

[2] 徐楊，王曉峰，何清漪.物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下多智能體決策信息支持技術(shù)[J].軟件學(xué)報，2014（10）：2325-2345.

[3] 沈蘇彬，范曲立，宗平，等.物聯(lián)網(wǎng)的體系結(jié)構(gòu)與相關(guān)技術(shù)研究[J].南京郵電大學(xué)學(xué)報：自然科學(xué)版，2009（6）：1-11.

第2篇：人工智能技術(shù)研究范文

關(guān)鍵詞：關(guān)鍵詞：人工智能；應(yīng)用領(lǐng)域；發(fā)展趨勢

中途分類號：TP39    文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A     文章編號：

引言:

計算機(jī)學(xué)科的一個重要分支就是人工智能，它與基因工程、納米科學(xué)被列為二十一世紀(jì)三大尖端技術(shù)、同時人工智能是一門匯集了多種學(xué)科相互滲透發(fā)展起來的交叉學(xué)科。對于人工智能的定義，至今尚未統(tǒng)一，美國斯坦福大學(xué)人工智能研究中心尼爾遜教授認(rèn)為：人工智能是關(guān)于知識的學(xué)科——怎樣表示知識以及怎樣獲得知識并使用知識的科學(xué)；麻省理工學(xué)院的溫斯頓教授認(rèn)為：人工智能就是研究如何使計算機(jī)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(diǎn)，但這些說法都形象地反映了人工智能學(xué)科的基本內(nèi)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(jī)上模擬、實(shí)現(xiàn)和擴(kuò)展人類智能的一門科學(xué)與技術(shù)。

1. 人工智能技術(shù)的發(fā)展

人工智能（(Artificial Intelligence)從上世紀(jì)50年展到現(xiàn)在，有也有低迷的時期。研究的方法和研究的態(tài)度也有多種，不管是何觀點(diǎn),它們都推動著人工智能技術(shù)的發(fā)展。今天人工智能技術(shù)已滲透到人類生活的方方面面，實(shí)實(shí)在在的影響著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展。

2. 人工智能技術(shù)的應(yīng)用

我們可以看到，當(dāng)今社會很多領(lǐng)域的各種技術(shù)的發(fā)展都涉及到了人工智能技術(shù)。下面就人工智能的幾種典型應(yīng)用做如下探討：

2.1人工智能應(yīng)用之問題的求解

人工智能中的問題解求，就是如何讓機(jī)器去解決人類會遇到的問題，如何根據(jù)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(shù)已經(jīng)可以通過計算機(jī)程序解決了如何考慮要解決的問題，并能尋求較為準(zhǔn)確的解決方案。

2.2人工智能應(yīng)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(lǐng)域之一就是邏輯推理。有關(guān)定理的證明就是讓機(jī)器證明非數(shù)值性的真假。其中比較重要的是，通過找到合理、準(zhǔn)確的方法，集中注意力在大型數(shù)據(jù)庫中的有效事實(shí)，關(guān)注可信度證明，并在出現(xiàn)新信息時適時修改這些證明。

2.3人工智能應(yīng)用之自然語言的處理

智能的另一表現(xiàn)就是進(jìn)行自然語言的交流，自然語言處理就是讓機(jī)器與人類進(jìn)行無阻礙的溝通，這正是人工智能技術(shù)應(yīng)用于實(shí)際領(lǐng)域的典型范例。目前此領(lǐng)域的主要研究內(nèi)容是：如何利用計算機(jī)系統(tǒng)以主題和對話情境為基礎(chǔ)，生成和理解自然語言。

2.4人工智能應(yīng)用之模式的識別

如何使機(jī)器具有感知能力也是智能的表現(xiàn)。模式的識別是利用人工智能技術(shù)開發(fā)智能機(jī)器的關(guān)鍵，主要是通過計算機(jī)用數(shù)學(xué)技術(shù)方法來研究模式的自動處理和判讀，讓計算機(jī)實(shí)現(xiàn)“看見”，“聽見”等功能。計算機(jī)模式識別的主要特點(diǎn)是速度快，準(zhǔn)確率高，效率高，計算機(jī)模式識別也為人類認(rèn)識自身智能提供了有利幫助。

2.5人工智能應(yīng)用之智能信息的檢索技術(shù)

在科學(xué)技術(shù)飛速發(fā)展的今天，人類已進(jìn)入了“知識爆炸”的時代。傳統(tǒng)檢索系統(tǒng)已經(jīng)滿不足了對如今如此數(shù)量巨大以及種類繁多的文獻(xiàn)檢索要求。人工智能科技持續(xù)穩(wěn)定發(fā)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(shù)的運(yùn)用勢在必行。

2.6人工智能應(yīng)用之專家系統(tǒng)

我們常說的專家系統(tǒng)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(tǒng)，從而也被稱為知識基系統(tǒng)。專家系統(tǒng)是人工智能技術(shù)中研究最活躍，最有成效的一個領(lǐng)域。現(xiàn)在的專家系統(tǒng)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(yīng)用之機(jī)器人學(xué)

機(jī)器人對我們并不陌生，已在多個領(lǐng)域獲得了越來越普遍的應(yīng)用，諸如農(nóng)業(yè)、工業(yè)、商業(yè)、旅游業(yè)、航空和海洋等。那么，機(jī)器人學(xué)所研究的問題主要包括從機(jī)器人手臂的最佳移動到實(shí)現(xiàn)機(jī)器人目標(biāo)的動作序列的規(guī)劃方法。機(jī)器人和機(jī)器人學(xué)的研究對人工智能思想的發(fā)展都起到了促進(jìn)作用。

3. 人工智能技術(shù)發(fā)展趨勢

科學(xué)技術(shù)是第一生產(chǎn)力，但技術(shù)的發(fā)展往往是遠(yuǎn)遠(yuǎn)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(shù)的發(fā)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(yù)期效應(yīng)或與預(yù)期效應(yīng)之間的偏差。正在逐漸發(fā)展成為搜索和問題歸約這類人工智能的基本技術(shù)；另一種問題的求解程序，是把各種數(shù)學(xué)公式符號匯編在一起。其性能已達(dá)到非常高的水平，并正在被許多工程師和科學(xué)家應(yīng)用，甚至還有些程序能夠用經(jīng)驗(yàn)來改善其性能。

3.2機(jī)器學(xué)習(xí)

人工智能研究的核心課題之一就是機(jī)器學(xué)習(xí)。我們知道學(xué)習(xí)是人類智能的重要特征，那么機(jī)器學(xué)習(xí)就是指機(jī)器自動獲取知識的過程。機(jī)器學(xué)習(xí)是機(jī)器獲取知識的根本途徑，也是機(jī)器智能的重要標(biāo)志。計算機(jī)的機(jī)器學(xué)習(xí)主要研究內(nèi)容為如何讓計算機(jī)模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)能力。今后機(jī)器學(xué)習(xí)的研究主要是研究人腦思維的過程、人類學(xué)習(xí)的機(jī)理等。

3.3模式識別

用計算機(jī)實(shí)現(xiàn)模式(文字、聲音、人物、物體等)的自動識別，彌補(bǔ)計算機(jī)對外部世界感知能力低下的缺陷，使計算機(jī)能夠通過感官接受外界信息，識別和理解周圍環(huán)境。依然是人工智能技術(shù)今后研究的重要方向。因?yàn)槟Ｊ阶R別能為人類認(rèn)識自身智能提供線索，也是開發(fā)智能機(jī)器的一個最關(guān)鍵的突破口。目前計算機(jī)模式識別系統(tǒng)的研究熱點(diǎn)主要為三維景物、活動目標(biāo)的識別和分析方面。傳統(tǒng)的用統(tǒng)計模式和結(jié)構(gòu)模式的識別方法將會被近年來迅速發(fā)展起來的模糊數(shù)學(xué)模式、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式的方法逐漸取代，特別是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在模式識別中取得較大進(jìn)展。

3.4專家系統(tǒng)

專家系統(tǒng)是根據(jù)某領(lǐng)域中一個或多個專家提供的知識或經(jīng)驗(yàn)，進(jìn)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(fù)雜問題的智能軟件，它是一個具有大量的專門知識與經(jīng)驗(yàn)的程序系統(tǒng)。目前各種專家系統(tǒng)已遍布各個專業(yè)領(lǐng)域，因此專家系統(tǒng)還將是人工智能應(yīng)用研究最廣泛和最活躍的應(yīng)用領(lǐng)域之一。

3.5人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，常被簡稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。是未來人工智能應(yīng)用的新領(lǐng)域，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是指由大量處理單元（神經(jīng)元）互連而成的網(wǎng)絡(luò)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很強(qiáng)的自學(xué)習(xí)能力，主要擅長處理復(fù)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)還具有大規(guī)模并行處理和分布的信息存儲能力?；蛟S未來智能計算機(jī)的構(gòu)成可能就是作為主機(jī)的馮•諾依曼型機(jī)與作為智能外圍的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合。

4. 結(jié)論語

人工智能的基本思想已經(jīng)在許多領(lǐng)域中得到應(yīng)用，對于人工智能技術(shù)未來的發(fā)展還有很多未知的可能，但無論如何發(fā)展都將推動人類在科學(xué)與生活領(lǐng)域的發(fā)展。

參考文獻(xiàn)：

[1]胡勤.人工智能概述[J].電腦知識與技術(shù)，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(xué)出版社，2002.87-91.

[3]張妮等.人工智能技術(shù)發(fā)展及應(yīng)用研究綜述[J].煤礦機(jī)械，2009，（02）：4-7.

[4]亓慧.議當(dāng)代人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域和發(fā)展?fàn)顩r[J].福建電腦，2008，（05）：33.

[5]蔡自興，徐光.人工智能及其應(yīng)用[M].北京：清華大學(xué)出版社，2003.51-93.

[6]王鴻斌，張立毅等.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論及其應(yīng)用[J].山西電子技術(shù)，2006，（02）：41-43.

第3篇：人工智能技術(shù)研究范文

關(guān)鍵詞：入侵檢測；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；遺傳算法

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

入侵是指未經(jīng)授權(quán)的試圖繞過計算機(jī)或網(wǎng)絡(luò)的安全機(jī)制進(jìn)行非法數(shù)據(jù)訪問或者篡改數(shù)據(jù)等危害網(wǎng)絡(luò)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(wǎng)絡(luò)安全防御技術(shù)，有效彌補(bǔ)了靜態(tài)安全防御技術(shù)的不足，能夠?qū)W(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)提供全面保護(hù)。因此，對于入侵檢測技術(shù)的研究是很有必要的，而智能化的入侵檢測技術(shù)是其中一個研究重點(diǎn)。

一、入侵檢測技術(shù)分類

（一）按數(shù)據(jù)來源分類

1.基于主機(jī)的入侵檢測?；谥鳈C(jī)的入侵檢測通常以主機(jī)系統(tǒng)事件和日志文件作為主要數(shù)據(jù)來源加以分析，對攻擊事件進(jìn)行分析、自動檢測審計記錄來發(fā)現(xiàn)攻擊，選擇適當(dāng)方法來抵御攻擊?；谥鳈C(jī)的入侵檢測系統(tǒng)保護(hù)的目標(biāo)僅僅是運(yùn)行該系統(tǒng)的主機(jī)，對于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下發(fā)生的大規(guī)模攻擊行為通常做不出及時反應(yīng)。

2.基于網(wǎng)絡(luò)的入侵檢測?；诰W(wǎng)絡(luò)的入侵檢測使用網(wǎng)絡(luò)中傳輸?shù)臄?shù)據(jù)包作為主要數(shù)據(jù)來源，通過統(tǒng)計分析、模式匹配等手段判斷是否發(fā)生攻擊行為，能夠?qū)崟r監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)流量，在攻擊發(fā)生時就能將其檢測出來，并做出快速響應(yīng)。

（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(jù)目標(biāo)系統(tǒng)的正常行為模式創(chuàng)建狀態(tài)模型不斷更新，將用戶行為的各參數(shù)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?yàn)楦淖兞艘酝男袨榱?xí)慣而產(chǎn)生了新的行為，這些行為與狀態(tài)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(xiàn)，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(jìn)行歸納分析創(chuàng)建入侵行為模式狀態(tài)模型庫，將實(shí)際用戶行為數(shù)據(jù)與模型中的特征值進(jìn)行特征匹配或規(guī)則匹配，若發(fā)現(xiàn)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(yù)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(yīng)，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(yīng)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(jìn)行響應(yīng)處理，采用的響應(yīng)方式有自動修復(fù)目標(biāo)系統(tǒng)漏洞、強(qiáng)制關(guān)閉相關(guān)服務(wù)端口或者對有可疑行為的用戶強(qiáng)制其退出系統(tǒng)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(chǎn)生報警信息而不主動進(jìn)行響應(yīng)處理，系統(tǒng)安全管理員收到報警信息辨別入侵行為，進(jìn)而對入侵行為進(jìn)行處理。

（四）按體系結(jié)構(gòu)分類

1.集中式入侵檢測。集中式入侵檢測將系統(tǒng)的各個模塊都集中在一臺主機(jī)上，包括收集數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)及響應(yīng)處理，它適用于網(wǎng)絡(luò)環(huán)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(tǒng)的各個模塊分布到網(wǎng)絡(luò)上不同的計算機(jī)設(shè)備中，通過收集合并多個主機(jī)的審計數(shù)據(jù)作為主要數(shù)據(jù)來源，對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式監(jiān)聽、集中式分析，并通過檢查網(wǎng)絡(luò)的通信，可以檢測出由多個主機(jī)共同發(fā)起的協(xié)同攻擊行為，它適用于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境比較復(fù)雜的情況。

二、智能化入侵檢測技術(shù)

（一）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是基于模仿人腦結(jié)構(gòu)和功能而形成的一種智能化信息處理技術(shù)，它具備自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)的能力，可以發(fā)展知識，適合處理背景知識不確定、背景信息很復(fù)雜的問題。它的學(xué)習(xí)方式有兩種：一是有監(jiān)督的學(xué)習(xí)，利用給定的樣本標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行分類或模仿學(xué)習(xí)；二是無監(jiān)督的學(xué)習(xí)，不給定學(xué)習(xí)樣本，只規(guī)定學(xué)習(xí)方式或某些規(guī)則，根據(jù)系統(tǒng)所處的環(huán)境產(chǎn)生不同的學(xué)習(xí)內(nèi)容，自動發(fā)現(xiàn)環(huán)境特征和規(guī)律性，此時具有更接近人腦的功能。正是由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自我學(xué)習(xí)能力使其在入侵檢測領(lǐng)域得到了很好的應(yīng)用。

（二）遺傳算法

遺傳算法是基于自然選擇和遺傳機(jī)理的自適應(yīng)全局優(yōu)化概率搜索算法，該算法通過使用計算機(jī)模擬生物遺傳和進(jìn)化過程的方法使得系統(tǒng)具有自學(xué)習(xí)和優(yōu)化能力并且適應(yīng)能力強(qiáng)等特征，它是現(xiàn)代有關(guān)智能計算方面的關(guān)鍵技術(shù)。遺傳算法的優(yōu)點(diǎn)主要有：對數(shù)據(jù)對象的個體編碼進(jìn)行運(yùn)算，有效地使用遺傳算子解決非數(shù)值個體的優(yōu)化問題；每一代群體中有多個個體，每一次迭代都是對數(shù)據(jù)集合中的多個個體進(jìn)行搜索，所以搜索效率較高；它是一種自適應(yīng)概率搜索技術(shù)，以一定的概率確定是否執(zhí)行各種遺傳操作，所以搜索更靈活。

（三）遺傳算法結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的入侵檢測技術(shù)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在智能控制、模式識別、信號處理等方面得到了快速發(fā)展，已經(jīng)滲透到計算機(jī)的各個應(yīng)用領(lǐng)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(qiáng)，利用它的優(yōu)點(diǎn)可以克服神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法收斂慢和易局部收斂的問題，兩者相結(jié)合，也解決了單獨(dú)利用遺傳算法不易在短時間內(nèi)搜索到接近最優(yōu)解的問題。

1.將遺傳算法用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中所有可能存在的神經(jīng)元的連接權(quán)值編碼成二進(jìn)制碼串表示的個體，利用遺傳算法進(jìn)行常規(guī)的優(yōu)化計算。將碼串解碼成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過計算此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的所有訓(xùn)練樣本產(chǎn)生的平均誤差來確定個體的適應(yīng)度。采用這種方式遺傳算法的運(yùn)算量較大，當(dāng)優(yōu)化設(shè)計解決復(fù)雜問題的大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時，遺傳算法的搜索空間會急劇增大。

2.利用遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。利用遺傳算法優(yōu)化設(shè)計神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)規(guī)則和與之相關(guān)聯(lián)的參數(shù)。對于每個選擇的個體都解碼成未經(jīng)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將其結(jié)構(gòu)模式和學(xué)習(xí)規(guī)則編碼成碼串表示的個體，再對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練以確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)值，此時遺傳算法搜索的空間相對較小。

三、結(jié)束語

本文研究了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法的入侵檢測技術(shù)，隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法理論的進(jìn)一步完善，兩者結(jié)合可以應(yīng)用在很多技術(shù)領(lǐng)域。

參考文獻(xiàn)：

第4篇：人工智能技術(shù)研究范文

關(guān)鍵詞：電力變壓器；故障診斷；人工智能

中圖分類號：X77 文獻(xiàn)標(biāo)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(fù)雜多樣，根據(jù)實(shí)際情況來看，變壓器制造上的問題占據(jù)了事故發(fā)生總量的80%左右，運(yùn)行維護(hù)中的問題占據(jù)了20%左右。制造方面包括套管質(zhì)量差、絕緣缺陷、短路強(qiáng)度差以及分解開關(guān)質(zhì)量等問題，在運(yùn)行方面主要是進(jìn)水受潮，運(yùn)行、安裝以及檢修不當(dāng)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(fā)生部位可分為外在故障以及內(nèi)在故障，這些故障的發(fā)生嚴(yán)重影響著變壓器的正常運(yùn)行，造成了電力系統(tǒng)故障。

針對這些故障進(jìn)行診斷，首先就是要根據(jù)變壓器故障征兆進(jìn)行判斷，定位故障發(fā)生的位置和性質(zhì)。故障檢測主要是通過繼電保護(hù)、有種氣體分析、絕緣試驗(yàn)、電氣試驗(yàn)等綜合進(jìn)行診斷，主要有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法、模糊集理論方法以及專家系統(tǒng)方法等。人工智能技術(shù)的應(yīng)用不僅能夠克服傳統(tǒng)故障診斷的不足，提升診斷準(zhǔn)確性更好的設(shè)計解決方案，同時在此系統(tǒng)的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)混合智能診斷系統(tǒng)的開發(fā)，這對于拓展人工智能技術(shù)的應(yīng)用前景具有積極意義。

2 人工智能技術(shù)在變壓器故障診斷中的應(yīng)用

人工智能技術(shù)集成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)、范例推理、模糊數(shù)學(xué)的綜合應(yīng)用，對于故障診斷過程中的模糊性問題既能在已有的經(jīng)驗(yàn)知識基礎(chǔ)之上進(jìn)行故障診斷，提升準(zhǔn)確性和可靠性，同時還能夠通過輸入與輸出狀態(tài)間“映射”關(guān)系的訓(xùn)練學(xué)習(xí)提升各神經(jīng)元之間的結(jié)合程度，使其加強(qiáng)映射的質(zhì)量。因此，作為最有前景的故障診斷技術(shù)，人工智能技術(shù)能夠不斷通過對已知范例的學(xué)習(xí)，逐步增強(qiáng)對未知故障的診斷能力。目前，人工智能技術(shù)的故障診斷主要是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法、模糊集理論、專家系統(tǒng)、遺傳算法與粗糙集理論五種方法進(jìn)行故障診斷，下面我們以其中幾項(xiàng)方法的應(yīng)用為例略作分析。

2.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變壓器故障診斷

作為典型的模擬人類神經(jīng)系統(tǒng)進(jìn)行信息傳輸與數(shù)據(jù)處理的人工智能技術(shù)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法最大的特點(diǎn)就在于對于神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用。不同神經(jīng)元之間的溝通連接共同構(gòu)成了網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行的基礎(chǔ)，對于各種隱含所處理問題的智慧進(jìn)行權(quán)重連接，從而實(shí)現(xiàn)診斷與處理。從其運(yùn)行方式和結(jié)構(gòu)來看，它具有一定的學(xué)習(xí)能力，能夠通過對學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用實(shí)現(xiàn)訓(xùn)練樣本的訓(xùn)練，同時完成知識的自我組織與構(gòu)建，容錯能力較強(qiáng)，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(jié)果。同時，系統(tǒng)強(qiáng)大的神經(jīng)元并行運(yùn)算能力還能并行處理故障診斷，因?yàn)樵趫?zhí)行效率上也較為令人滿意。眾多的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，應(yīng)用較為廣泛和典型的是誤差逆?zhèn)鞑ド窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)（BP網(wǎng)絡(luò)）。這種網(wǎng)絡(luò)具有很強(qiáng)的非線性映射能力，同時是一種柔性網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，能夠隨著逆?zhèn)鞑サ男拚粩鄿p少誤差，同時還能通過對輸入模式的響應(yīng)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(yīng)用效果。

雖然誤差逆?zhèn)鞑ド窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)在變壓器的故障診斷中有過多次成功的先例，但是隨著學(xué)習(xí)樣本的增多，輸入輸出關(guān)系的發(fā)雜多樣化，這種系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)收斂速度不斷受到影響，變得越來越慢，有時候甚至出現(xiàn)不收斂現(xiàn)象?；谶@種情況，有些研究指出將徑向路基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用與變壓器的故障診斷，以此來彌補(bǔ)和改善此神經(jīng)系統(tǒng)的缺陷，有些研究則提出了基于概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變壓器故障診斷方法等等不一而足。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的應(yīng)用簡化了復(fù)雜故障問題的處理與分類，同時在自我學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)了對專家系統(tǒng)不足的彌補(bǔ)，但是綜合來說，還是存在網(wǎng)絡(luò)收斂慢、結(jié)構(gòu)參數(shù)受經(jīng)驗(yàn)設(shè)定影響大等情況，仍舊需要不斷加強(qiáng)研究，拓寬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用范圍，不斷綜合其他方法優(yōu)勢進(jìn)行彌補(bǔ)，提升應(yīng)用效率。

2.2 專家系統(tǒng)的變壓器故障診斷

專家系統(tǒng)作為以知識和推理程序主要構(gòu)成方式的智能系統(tǒng)，在內(nèi)部設(shè)置中包括大量專家知識與經(jīng)驗(yàn)等內(nèi)容，通過對這些知識經(jīng)驗(yàn)的整合與分類來處理相關(guān)領(lǐng)域的問題。作為在電力系統(tǒng)中最成功的應(yīng)用方式，專家系統(tǒng)的存在為其故障診斷提供了強(qiáng)大的助力。這種系統(tǒng)主要有知識庫、數(shù)據(jù)庫、知識獲取、解釋機(jī)制、推理機(jī)五部分組成。其中知識庫的建立以及知識的獲取是系統(tǒng)運(yùn)行和成功的關(guān)鍵所在，解釋機(jī)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(dǎo)。專家系統(tǒng)的應(yīng)用重點(diǎn)魏濤氣體色譜分析，同時結(jié)合外部檢查與絕緣油特性試驗(yàn)等檢測手段建立較為完善的知識庫，在傳統(tǒng)三比值法的基礎(chǔ)上更進(jìn)一步提升系統(tǒng)的綜合分析能力。系統(tǒng)中最重要的知識庫以模塊形式存在，互相之間相互獨(dú)立，這對于不斷更新、修改、調(diào)整知識庫來說較為便利，能夠持續(xù)實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的擴(kuò)充與升級，將最先進(jìn)的專家知識與經(jīng)驗(yàn)融入系統(tǒng)，不斷提升診斷功能和水平。專家系統(tǒng)依靠知識和經(jīng)驗(yàn)的優(yōu)勢對變壓器運(yùn)行的整體狀況進(jìn)行評測、分析，對故障進(jìn)行診斷處理，尤其對內(nèi)部故障的早期診斷存在一定預(yù)見性，在很大程度上可以減少故障的發(fā)生，降低影響和損失。雖然專家系統(tǒng)具有以上優(yōu)點(diǎn)，但是在實(shí)際使用中也仍舊存在一定局限性。完備知識的獲取和經(jīng)驗(yàn)的總結(jié)，是知識庫建立的基礎(chǔ)，這種瓶頸的存在很大程度上制約了系統(tǒng)的不斷發(fā)展和應(yīng)用，尤其是一般專家系統(tǒng)因?yàn)椴痪邆鋵W(xué)習(xí)能力，在超出系統(tǒng)知識范圍外的新故障處理上經(jīng)常出現(xiàn)失誤，且容錯能力較大，也在很大程度上制約了這種系統(tǒng)的推廣。因此，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中的學(xué)習(xí)功能與專家系統(tǒng)相結(jié)合是近年來專家系統(tǒng)發(fā)展的大趨勢之一。

2.3 遺傳算法的應(yīng)用

作為近些年來新發(fā)展起來的一種優(yōu)化算法，遺傳算法是通過對自然界生物進(jìn)化過程的模擬設(shè)計計算模型，根據(jù)達(dá)爾文優(yōu)勝劣汰得到進(jìn)化規(guī)則，對可能包含故障信息的群體進(jìn)行類似于遺傳學(xué)的操作，促使新的群體的不斷生成以及進(jìn)化，并且選取進(jìn)化過程中表現(xiàn)最為優(yōu)秀的個體，以滿足其要求完成最優(yōu)解的運(yùn)算。雖然目前來說這種算法的應(yīng)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(fù)雜的問題來說是一種探索性和實(shí)踐性很強(qiáng)的模式。這種算法在變壓器故障診斷中的應(yīng)用范圍很廣，效果也較好，運(yùn)行過程中能夠以極短的運(yùn)算速度和較大概率獲得全局最優(yōu)解，可以說是一種應(yīng)用前景非常好的算法。

人工智能技術(shù)在電力工程變壓器故障診斷中應(yīng)用對于維護(hù)電力系統(tǒng)的正常運(yùn)行，及時應(yīng)對故障，尋求解決措施提供了眾多幫助，同時關(guān)于這種技術(shù)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(yīng)用的基礎(chǔ)上，不斷實(shí)現(xiàn)優(yōu)勢的綜合互補(bǔ)，是未來人工智能技術(shù)發(fā)展應(yīng)用的必然趨勢。

參考文獻(xiàn)

第5篇：人工智能技術(shù)研究范文

【關(guān)鍵詞】人工智能；計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)；應(yīng)用；優(yōu)化

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

1引言

人工智能技術(shù)與大數(shù)據(jù)技術(shù)是新時期計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)快速發(fā)展的產(chǎn)物，在這一背景下，人工智能技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用水平得到了很大提升，各個行業(yè)都需要將人工智能技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)、計算機(jī)技術(shù)進(jìn)行有效融合，積極探索先進(jìn)技術(shù)的應(yīng)用形式，明確計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展趨勢，為技術(shù)研發(fā)控制工作的開展提供支持，滿足計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的科學(xué)發(fā)展需求?；诖?，文章闡述了人工智能技術(shù)的相關(guān)內(nèi)容，介紹了人工智能在計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用，總結(jié)了實(shí)踐應(yīng)用及優(yōu)化措施。

2人工智能技術(shù)概述

人工智能技術(shù)將計算機(jī)科學(xué)、心理學(xué)、生理學(xué)、語言學(xué)等進(jìn)行了有效融合，這項(xiàng)技術(shù)賦予了機(jī)器人工智能功能，機(jī)器可以針對復(fù)雜、危險的工作進(jìn)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(shù)呈現(xiàn)出綜合性特點(diǎn)，為計算機(jī)科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步、發(fā)展提供了技術(shù)支持，技術(shù)人員需要將人工智能技術(shù)作為核心，針對數(shù)值計算、問題求解進(jìn)行優(yōu)化，可以將其發(fā)展成知識處理，人工智能還可以處理各項(xiàng)不確定信息，加深對系統(tǒng)資源狀態(tài)的實(shí)時了解、追蹤，以獲取更多有效的信息內(nèi)容，向用戶提供更多的信息。人工智能技術(shù)的寫作能力比較強(qiáng)，能夠針對很多資源、信息進(jìn)行整合，用戶可以共享、傳輸各項(xiàng)信息，根據(jù)多寫作的分布式人工智能思想、網(wǎng)絡(luò)管理，提高網(wǎng)絡(luò)管理工作效率、效益。在網(wǎng)絡(luò)智能化管理過程中，人工智能具有很大優(yōu)勢，具備很強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力、推理能力，其在網(wǎng)絡(luò)管理中的應(yīng)用能夠快速、準(zhǔn)確處理各項(xiàng)信息，還具備記憶功能，可以存儲更多信息，構(gòu)建信息庫，針對信息進(jìn)行總結(jié)，產(chǎn)生高級的信息。

3計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中人工智能應(yīng)用現(xiàn)狀

在科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展中，計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)涉及范圍日益擴(kuò)大，人工智能技術(shù)和計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行有效融合，人民群眾越來越關(guān)注人工智能技術(shù)優(yōu)勢及發(fā)展。在日常工作、生活過程中，人們可以利用人工智能技術(shù)，有效地處理模糊信息，改善了傳統(tǒng)計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)局限性的影響，人工智能技術(shù)還能夠根據(jù)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境強(qiáng)化信息監(jiān)控力度，提高工作的準(zhǔn)確性。同時，人工智能技術(shù)能夠確保各項(xiàng)管理工作的協(xié)調(diào)性，利用人工智能技術(shù)可以制定信息約束管理系統(tǒng)，配合人工智能技術(shù)全面監(jiān)測各項(xiàng)網(wǎng)絡(luò)信息，突出各個管理層相互協(xié)作的特征?，F(xiàn)階段，人工智能技術(shù)的應(yīng)用范圍更加廣泛，并處于快速發(fā)展時期，在未來社會的發(fā)展中人工智能技術(shù)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(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用

4.1網(wǎng)絡(luò)安全管理

在信息技術(shù)的快速發(fā)展中，網(wǎng)絡(luò)安全管理是完善、探索過程中的關(guān)鍵管理工作，網(wǎng)絡(luò)安全管理工作為提升網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用提供了基礎(chǔ)保障，通過確保網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用安全，可以為生產(chǎn)工作的有效性提供支持。在這一背景下，技術(shù)人員利用大數(shù)據(jù)技術(shù)、人工智能技術(shù)，可以有效地規(guī)劃網(wǎng)絡(luò)安全管理工作要點(diǎn)，滿足網(wǎng)絡(luò)安全管理中的各項(xiàng)技術(shù)應(yīng)用需求，其主要原因是大數(shù)據(jù)技術(shù)、人工智能技術(shù)的應(yīng)用，有效地提升了網(wǎng)絡(luò)安全管理系統(tǒng)的防護(hù)能力，為網(wǎng)絡(luò)安全管理提供了防護(hù)保障。例如，在大數(shù)據(jù)時代，為了滿足計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、人工智能技術(shù)應(yīng)用需求，應(yīng)建立網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)中的人工智能防護(hù)體系，可以將智能攔截防護(hù)技術(shù)、人工智能技術(shù)進(jìn)行融合，組建技術(shù)控制中的核心防護(hù)網(wǎng)絡(luò)體系，將其作為計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)傳輸?shù)男畔⒎雷o(hù)形式。另外，在網(wǎng)絡(luò)安全管理過程中，利用人工智能技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)，可以有效地整合網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)體系，提升網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)技術(shù)水平。

4.2數(shù)據(jù)采集與分析

現(xiàn)階段，在數(shù)據(jù)采集分析過程中，技術(shù)人員需要強(qiáng)化人工智能技術(shù)的應(yīng)用，工作人員在應(yīng)用計算機(jī)技術(shù)的過程中，會產(chǎn)生龐大的數(shù)據(jù)量，需要挖掘更多的數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)時代信息逐漸呈現(xiàn)出多樣性、數(shù)據(jù)總量大等特點(diǎn)，單純地依賴傳統(tǒng)技術(shù)采集數(shù)據(jù)壓力相對較大，而利用人工智能技術(shù)可以有效地解決數(shù)據(jù)采集問題，科學(xué)、合理地采集、分析更多數(shù)據(jù)，有效地提升數(shù)據(jù)分析效率。

4.3計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)管理及評價

為了滿足大數(shù)據(jù)時代的多元化功能、服務(wù)需求，需要將計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、人工智能技術(shù)進(jìn)行融合。在計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全管理過程中，技術(shù)人員需要將人工智能滲透到計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中，確保網(wǎng)絡(luò)管理的安全性，其具備的問題求解技術(shù)、專家知識庫能夠促使計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)綜合管理?，F(xiàn)階段，計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)出瞬變性、動態(tài)性、復(fù)雜性特點(diǎn)，人工智能技術(shù)的應(yīng)用可以將復(fù)雜的計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)綜合管理進(jìn)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(shù)基礎(chǔ)發(fā)展的專家決策、支持方法，已在信息系統(tǒng)管理中得到了有效應(yīng)用，并取得了很大效果，專家系統(tǒng)可以自主吸收、總結(jié)專家的經(jīng)驗(yàn)、知識，將更多的經(jīng)驗(yàn)、知識錄入系統(tǒng)中，針對系統(tǒng)知識進(jìn)行完善，能夠利用匯集的專家經(jīng)驗(yàn)自主解決、處理更多相似問題。另外，人工智能技術(shù)在計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)管理、系統(tǒng)評價中的應(yīng)用，可以有效地解決復(fù)雜工作。

5人工智能在計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的優(yōu)化措施

5.1提升人工智能的智能化程度

現(xiàn)階段，技術(shù)人員需要強(qiáng)化人工智能技術(shù)研究力度，不斷提升智能化水平，充分發(fā)揮出人工智能在計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中的作用，為了提升人工智能技術(shù)的智能水平，需要針對場景、數(shù)據(jù)模擬效果進(jìn)行強(qiáng)化，如人工智能技術(shù)的應(yīng)用可以根據(jù)計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)特點(diǎn)，創(chuàng)新、優(yōu)化人工智能系統(tǒng)。

5.2政府與企業(yè)參與技術(shù)創(chuàng)新

人工智能技術(shù)屬于高新技術(shù)，在應(yīng)用、推廣過程中，工作人員需要進(jìn)行改革創(chuàng)新，政府、企業(yè)是人工智能技術(shù)的創(chuàng)新主體，對于政府部門來說，企業(yè)創(chuàng)新具有很大優(yōu)勢。政府部門需要根據(jù)人工智能技術(shù)研發(fā)相應(yīng)的政策支持，營造良好的環(huán)境，在人工智能技術(shù)創(chuàng)新過程中，需要大量資金、優(yōu)秀人才作為支持，政府部門需要發(fā)揮領(lǐng)導(dǎo)作用，鼓勵企業(yè)進(jìn)行創(chuàng)新，還需要加大資金投入力度，促使人工智能技術(shù)向高層次進(jìn)行發(fā)展。

5.3強(qiáng)化網(wǎng)絡(luò)安全維護(hù)人工智能應(yīng)用環(huán)境

人工智能在計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用，需要強(qiáng)化網(wǎng)絡(luò)安全維護(hù)工作，促使人工智能技術(shù)更好地應(yīng)用到計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中，相關(guān)部門需要強(qiáng)化網(wǎng)絡(luò)安全維護(hù)工作，營造良好的人工智能技術(shù)應(yīng)用環(huán)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(shù)，實(shí)現(xiàn)人工智能技術(shù)應(yīng)用的預(yù)期效果[3]。

6結(jié)語

第6篇：人工智能技術(shù)研究范文

關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng);大數(shù)據(jù);人工智能;管理會計

隨著社會經(jīng)濟(jì)和科技的不斷發(fā)展，管理會計態(tài)勢也發(fā)生了一定的變化，需要增強(qiáng)人工智能、互聯(lián)網(wǎng)等現(xiàn)代技術(shù)與管理會計的融合，進(jìn)而將管理會計的作用充分發(fā)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(xué)的不斷發(fā)展，成本管理法不斷完善，更多的企業(yè)單位運(yùn)用成本管理法開展成本控制。當(dāng)前被普遍運(yùn)用的成本管理法有完全成本法、作業(yè)成本法和標(biāo)準(zhǔn)成本法。其中，作業(yè)成本法是企業(yè)單位把作業(yè)消耗當(dāng)作成本的重要因素，企業(yè)單位可運(yùn)用該種成本法對復(fù)雜業(yè)務(wù)和經(jīng)濟(jì)費(fèi)用較大的項(xiàng)目展開成本管理。而標(biāo)準(zhǔn)成本法就是將標(biāo)準(zhǔn)成本預(yù)先制定出來，并將其與設(shè)計成本進(jìn)行對比，分析成本差異的原因。企業(yè)單位采用標(biāo)準(zhǔn)成本法，可對經(jīng)常性項(xiàng)目的成本目標(biāo)予以制定，并可對項(xiàng)目展開成本分析、成本控制與成本考核。二是預(yù)算管理。預(yù)算管理是根據(jù)單位實(shí)際情況進(jìn)行預(yù)算編制，并在預(yù)算年度中認(rèn)真執(zhí)行預(yù)算，使經(jīng)濟(jì)活動的控制不斷強(qiáng)化。

二、互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能對管理會計的影響

（一）推動管理會計技術(shù)手段不斷創(chuàng)新

隨著互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等現(xiàn)代技術(shù)的不斷發(fā)展，管理會計在企業(yè)單位中的作用雖然不斷提升，但其弊端也逐漸顯現(xiàn)出來。所以在互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能不斷發(fā)展的背景下，應(yīng)充分挖掘先進(jìn)技術(shù)，并將其積極運(yùn)用到管理會計工作中，進(jìn)而推動企業(yè)單位戰(zhàn)略規(guī)劃的制定與完善，并更好地控制企業(yè)單位經(jīng)營管理成本。此外，云計算平臺的發(fā)展也使得事業(yè)單位資源配置優(yōu)化成為可能，為信息資源共享構(gòu)建了良好的平臺。所以企業(yè)單位要將以上技術(shù)積極運(yùn)用到管理會計實(shí)踐中，及時創(chuàng)新管理會計技術(shù)手段，進(jìn)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(shù)據(jù)資源共享

管理會計相關(guān)信息一般來自企業(yè)單位的經(jīng)營活動。在開展管理會計工作時，要結(jié)合企業(yè)經(jīng)營活動的原始資料，根據(jù)對應(yīng)的數(shù)據(jù)處理方式，完成內(nèi)控以及預(yù)測工作?？梢砸揽炕ヂ?lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)以及人工智能技術(shù)，推動財務(wù)數(shù)據(jù)信息共享服務(wù)平臺的構(gòu)建，并借助該平臺開展數(shù)據(jù)資源的共享，進(jìn)而不斷提高企業(yè)管理質(zhì)量和水平。

三、互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能背景下管理會計的實(shí)踐策略

（一）成本管理創(chuàng)新實(shí)踐

成本管理會影響企業(yè)管理績效目標(biāo)的落實(shí)。因此企業(yè)單位要積極利用互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)，加強(qiáng)成本控制，降低成本支出。企業(yè)單位在成本管理方面的創(chuàng)新實(shí)踐主要有以下兩個方面。

一方面是組織成本控制。企業(yè)單位應(yīng)利用信息技術(shù)優(yōu)化推動業(yè)務(wù)流程再造，不斷精簡業(yè)務(wù)流程，減少業(yè)務(wù)組織成本，使成本支出得到合理降低。此外，企業(yè)單位可以運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)來分解復(fù)雜業(yè)務(wù)，構(gòu)建成本目標(biāo)，選擇合理的作業(yè)成本模式。也可以應(yīng)用管理會計信息系統(tǒng)匯集成本數(shù)據(jù)，將業(yè)務(wù)流程的作業(yè)資源實(shí)際消耗計算出來，再結(jié)合資源消耗狀況調(diào)節(jié)業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)，推動業(yè)務(wù)流程朝著高效穩(wěn)定的方向發(fā)展。

另一方面是完全成本控制。企業(yè)單位可運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)對包含大量業(yè)務(wù)活動的生成數(shù)據(jù)展開收集，進(jìn)而多層次地分析數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含的成本控制信息剖析出來，進(jìn)而推動成本的優(yōu)化控制。具體做法是根據(jù)業(yè)務(wù)活動的消耗，對成本核算對象進(jìn)行責(zé)任劃分，將不同部門的成本管理責(zé)任一一明確之后，建立成本管理系統(tǒng)，并將其與采供管理、物資管理、資金結(jié)算等管理系統(tǒng)一一對接，保證成本數(shù)據(jù)的全面性。最后結(jié)合獲得的信息，對業(yè)務(wù)總成本與單位成本展開計算，對間接費(fèi)用做好分類，將其分?jǐn)偟綄?yīng)的成本對象上，使業(yè)務(wù)的成本構(gòu)成得到更精準(zhǔn)的計算，進(jìn)而對企業(yè)單位各業(yè)務(wù)的實(shí)際資源耗費(fèi)狀況有全面的了解，更好地實(shí)現(xiàn)成本控制目標(biāo)。

（二）預(yù)算管理創(chuàng)新實(shí)踐

在預(yù)算管理過程中，要非常注重成本費(fèi)用、預(yù)算編制和實(shí)際執(zhí)行，運(yùn)用先進(jìn)的科技推動預(yù)算編制工作的開展，并對數(shù)據(jù)進(jìn)行收集和分析，使預(yù)算編制的質(zhì)量和水平不斷提升。在其具體的數(shù)據(jù)分析上有以下幾種方法。一是分類分析法。企業(yè)單位在針對不同項(xiàng)目進(jìn)行預(yù)算時，可運(yùn)用分類分析法構(gòu)建分類模型，對不同類別的數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總并展開相關(guān)分析，掌握不同數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性與規(guī)律，為之后的費(fèi)用預(yù)算編制奠定基礎(chǔ)。二是回歸分析法。企業(yè)單位在對項(xiàng)目發(fā)展趨勢及其資源耗費(fèi)進(jìn)行預(yù)測時，可運(yùn)用回歸分析法，通過對數(shù)據(jù)的分析，將數(shù)據(jù)的時間維度變化找出來，進(jìn)而生成變量間的函數(shù)關(guān)系，預(yù)測數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢，并找尋相關(guān)性規(guī)律。三是聚類分析法。企業(yè)單位對專利費(fèi)用支出、差旅費(fèi)進(jìn)行預(yù)算時可以運(yùn)用這種方法，這種方法可以很好地分析較大類別的數(shù)據(jù)，將相似度較高的數(shù)據(jù)項(xiàng)目找出來，進(jìn)而明確數(shù)據(jù)特征。企業(yè)單位在運(yùn)用這種方法分析經(jīng)營活動產(chǎn)生的相關(guān)數(shù)據(jù)時，可以發(fā)現(xiàn)不同支付項(xiàng)目存在的規(guī)律性，為之后的編制預(yù)算奠定基礎(chǔ)。

預(yù)算審批結(jié)束后，企業(yè)單位可運(yùn)用財務(wù)共享服務(wù)中心對各項(xiàng)費(fèi)用支出展開監(jiān)控，減少由于人為因素導(dǎo)致的越權(quán)審批或超預(yù)算審批等問題。并可運(yùn)用財務(wù)共享服務(wù)中心構(gòu)建云會計預(yù)算信息系統(tǒng)，對不同崗位的審批權(quán)和數(shù)據(jù)權(quán)限情形分別予以設(shè)置，使預(yù)算執(zhí)行率得到顯著提高，進(jìn)而更加精準(zhǔn)地掌控業(yè)務(wù)流程的成本支出。

（三）績效管理創(chuàng)新實(shí)踐

企業(yè)單位要推動績效管理機(jī)制的構(gòu)建和完善，運(yùn)用平衡計分卡開展績效考核評價，突出與企業(yè)單位戰(zhàn)略目標(biāo)有關(guān)的指標(biāo)。在績效考核過程中，企業(yè)單位要充分運(yùn)用互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)推動績效考核調(diào)整，推動其朝著數(shù)據(jù)化、智能化方向發(fā)展。企業(yè)單位可通過網(wǎng)絡(luò)績效評價系統(tǒng)的構(gòu)建，進(jìn)而對相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時錄入和監(jiān)控，使績效考核的全過程具有很好的數(shù)據(jù)支撐。并結(jié)合原始數(shù)據(jù)，對不同部門和崗位的績效考核展開過程性評價。此外，在網(wǎng)絡(luò)績效評價體系中，工作人員可以對自身考核情況進(jìn)行實(shí)時了解，知道自身任務(wù)完成情況，進(jìn)而及時調(diào)整工作狀態(tài)，保障績效考核成績良好。同時，由于網(wǎng)絡(luò)績效評價系統(tǒng)將企業(yè)單位的各種信息和評價結(jié)果匯聚一體，因此可以增強(qiáng)績效考核結(jié)果的可信度和真實(shí)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(shù)據(jù)朝著更加真實(shí)全面的方向發(fā)展。

第7篇：人工智能技術(shù)研究范文

關(guān)鍵詞:人工智能;電腦游戲

中圖分類號:TP18文獻(xiàn)標(biāo)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(shù)的發(fā)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(shù)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(jìn)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(jù)周邊環(huán)境或經(jīng)驗(yàn)進(jìn)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(shí)現(xiàn)登場角色智能性動作的方式,可以實(shí)現(xiàn)玩家不必操作的NPC的自然移動或者起到玩家對手或是協(xié)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(biāo)并不是無條件戰(zhàn)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(nèi)外現(xiàn)狀

(一)國外技術(shù)現(xiàn)狀

美國開發(fā)的虛擬人生游戲中,登場人物使用了人工生命的技術(shù),取得了極大的成功,由此也使得人工智能的重要性顯現(xiàn)出來。在虛擬人生游戲的開發(fā)過程中,人工智能技術(shù)從初始階段就受到了極大的重視,當(dāng)然這也為游戲的成功打下了堅實(shí)的基礎(chǔ)。美國藝電公司開發(fā)的NBA,FIFA,MVP等球類運(yùn)動系列游戲也因人工智能技術(shù)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(fā)的“勝利十一人”系列游戲也因人工智能技術(shù)的應(yīng)用取得了不錯的成績。

(二)國內(nèi)技術(shù)現(xiàn)狀

國內(nèi)開發(fā)的大部分游戲基本都屬于MMORPG系列,相對來說,運(yùn)動系列的游戲在國內(nèi)市場的開發(fā)不太活躍,也沒有引起足夠的關(guān)注。戰(zhàn)略游戲的開發(fā)曾經(jīng)非常盛行,但由于國內(nèi)Package游戲市場的不確定性及網(wǎng)絡(luò)游戲的上升趨勢使得戰(zhàn)略游戲逐漸沒落,戰(zhàn)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(zhàn)略游戲中的人工智能角色難以構(gòu)思大量的戰(zhàn)略技巧,玩家可以很輕易地掌握人工智能角色的弱點(diǎn)。初期開發(fā)的運(yùn)動類游戲也是如此,它最初也是被開發(fā)成一種休閑游戲。在運(yùn)動類游戲中,人工智能起到非常重要的作用,但國內(nèi)開發(fā)的同類游戲中人工智能技術(shù)使用非常缺乏,因此主要是玩家相互間的一種競技。

國內(nèi)到目前為止,運(yùn)動類游戲一直沒有得到應(yīng)有的關(guān)注,開發(fā)工作也處于不活躍的狀態(tài)。但隨著MMORPG游戲市場到達(dá)飽和狀態(tài),需要開拓新的游戲市場領(lǐng)域,也開始需要把運(yùn)動類游戲開發(fā)成網(wǎng)絡(luò)游戲形態(tài)。。

三、游戲中的人工智能技術(shù)

FSM是現(xiàn)在廣泛使用的人工智能技術(shù)中的一種。它是利用有限數(shù)量的狀態(tài)來表現(xiàn)NPC的行動方式或管理游戲體系的方法。所謂的狀態(tài),就是行動處理的基本單位,各個狀態(tài)根據(jù)所被賦予的條件可以轉(zhuǎn)化為其它狀態(tài)。例如,把一個怪獸的行動方式用FSM來表現(xiàn)的例子,怪獸的行動方式可以分為幾個狀態(tài),根據(jù)現(xiàn)有狀態(tài)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(shí)現(xiàn)也不困難,對于那些不太需要大量人工智能技術(shù)的游戲來說都是經(jīng)常使用的一種方法。但如果游戲相對比較復(fù)雜的話,其狀態(tài)的數(shù)量自然會增多,隨之想要整理狀態(tài)圖表就是一項(xiàng)比較困難的工作。相應(yīng)的,可引起狀態(tài)變化的外部輸入即條件例程也會急劇復(fù)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(xiàn)在位置到達(dá)目的地或目標(biāo)物的通路或路徑的問題。例如,在戰(zhàn)略游戲中,如果用鼠標(biāo)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(zhàn)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(yù)想費(fèi)用有效地限定通路的探索范圍。因?yàn)檫@種方法具有可以根據(jù)地圖的不同特性,運(yùn)用多樣化的啟發(fā)性的加權(quán)值的優(yōu)點(diǎn),所以在尋找路徑方面得到了廣泛的應(yīng)用。flocking是指模仿鳥或者蜜蜂、魚類等數(shù)量眾多的個體聚集成群后整體移動并描寫說明的方法。團(tuán)隊(duì)人工智能,最近的游戲都特別重視網(wǎng)絡(luò)在線功能,因此,也就特別重視參與玩家間的團(tuán)隊(duì)合作精神。在此基礎(chǔ)上,團(tuán)隊(duì)人工智能作為人工智能技術(shù)的很重要的問題登場了。首先戰(zhàn)略層面上,圍繞整個團(tuán)隊(duì)要達(dá)成的目標(biāo)緊緊團(tuán)結(jié)起來,在團(tuán)隊(duì)層面上,圍繞要達(dá)成的各個目標(biāo)所設(shè)立的計劃緊密團(tuán)結(jié),在個人層面上,要根據(jù)個人的行動規(guī)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(guān)角色的技術(shù)。

四、結(jié)論

游戲中的人工智能正在逐漸發(fā)展,其必要性也顯得日趨重要。對于游戲領(lǐng)域來說,比起單純的勝負(fù)來,玩家們更喜歡通過各種不同的反應(yīng)來體驗(yàn)最大化的娛樂性,同時通過behavioural cloning等技術(shù)的應(yīng)用來縮小人工智能NPC和實(shí)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(shù)不僅僅是在電腦游戲領(lǐng)域,在虛擬現(xiàn)實(shí),數(shù)字電影,動畫,模擬實(shí)驗(yàn)等各種領(lǐng)域中也可以得到廣泛的應(yīng)用。對人工智能應(yīng)用的研究不僅會提升電腦游戲?qū)哟?還會促進(jìn)其他相關(guān)領(lǐng)域的發(fā)展。只有加大國內(nèi)市場上仍處于初級階段的游戲人工智能技術(shù)研究的投資力度,以后才有可能在娛樂市場上與先進(jìn)國家進(jìn)行競爭。

參考文獻(xiàn):

[1]于文莉.淺談游戲開發(fā)中的人工智能技術(shù).商場現(xiàn)代化,2008,1

第8篇：人工智能技術(shù)研究范文

【關(guān)鍵詞】人工智能 計算機(jī)技術(shù)

一、人工智能的定義

“人工智能”(Artificial Intelligence)一詞最初是在1956年Dartmouth學(xué)會上提出的。人工智能是指研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。人工智能是計算機(jī)科學(xué)的一個分支,它企圖了解智能的實(shí)質(zhì),并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器。目前能夠用來研究人工智能的主要物質(zhì)手段以及能夠?qū)崿F(xiàn)人工智能技術(shù)的機(jī)器就是計算機(jī),人工智能的發(fā)展歷史是和計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展史聯(lián)系在一起的。

人工智能理論進(jìn)入21世紀(jì),正醞釀著新的突破,人工智能的研究成果將能夠創(chuàng)造出更多更高級的智能“制品”,并使之在越來越多的領(lǐng)域超越人類智能,人工智能將為發(fā)展國民經(jīng)濟(jì)和改善人類生活做出更大貢獻(xiàn)。

二、人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域

1.在管理系統(tǒng)中的應(yīng)用

(1)人工智能應(yīng)用于企業(yè)管理的意義主要不在于提高效率,而是用計算機(jī)實(shí)現(xiàn)人們非常需要做,但工業(yè)工程信息技術(shù)是靠人工卻做不了或是很難做到的事情。在《談?wù)勅斯ぶ悄茉谄髽I(yè)管理中的應(yīng)用》一文中劉玉然指出把人工智能應(yīng)用于企業(yè)管理中,以數(shù)據(jù)管理和處理為中心,圍繞企業(yè)的核心業(yè)務(wù)和主導(dǎo)流程建立若干個主題數(shù)據(jù)庫,而所有的應(yīng)用系統(tǒng)應(yīng)該圍繞主題數(shù)據(jù)庫來建立和運(yùn)行。換句話說,就是將企業(yè)各部門的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一集成管理,搭建人工智能的應(yīng)用平臺,使之成為企業(yè)管理與決策中的關(guān)鍵因子。

(2)智能教學(xué)系統(tǒng)(ITS)是人工智能與教育結(jié)合的主要形式,也是今后教學(xué)系統(tǒng)的發(fā)展方向。信息技術(shù)的飛速發(fā)展以及新的教學(xué)系統(tǒng)開發(fā)模式的提出和不斷完善,推動人們綜合運(yùn)用超媒體技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)和人工智能技術(shù)區(qū)開發(fā)新的教學(xué)系統(tǒng),計算機(jī)智能教學(xué)系統(tǒng)就是其中的典型代表。計算機(jī)智能教學(xué)系統(tǒng)包含學(xué)生模塊、教師模塊,體現(xiàn)了教學(xué)系統(tǒng)開發(fā)的全部內(nèi)容,擁有著不可比擬的優(yōu)勢和極大的吸引力。

2.在工程領(lǐng)域的應(yīng)用

(1)醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)是人工智能和專家系統(tǒng)理論和技術(shù)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的重要應(yīng)用,具有極大的科研和應(yīng)用價值,它可以幫助醫(yī)生解決復(fù)雜的醫(yī)學(xué)問題,作為醫(yī)生診斷、治療的輔助工具。事實(shí)上,早在1982年,美國匹茲堡大學(xué)的Miller就發(fā)表了著名的作為內(nèi)科醫(yī)生咨詢的Internist 2Ⅰ內(nèi)科計算機(jī)輔助診斷系統(tǒng)的研究成果,由此,掀起了醫(yī)學(xué)智能系統(tǒng)開發(fā)與應(yīng)用的。目前,醫(yī)學(xué)智能系統(tǒng)已通過其在醫(yī)學(xué)影像方面的重要作用,從而應(yīng)用于內(nèi)科、骨科等多個醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中,并在不斷發(fā)展完善中。

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

3.在技術(shù)研究中的應(yīng)用

(1)在超聲無損檢測(NDT)與無損評價(NDE)領(lǐng)域中,目前主要廣泛采用專家系統(tǒng)方法對超聲損傷(UT)中缺陷的性質(zhì)、形狀和大小進(jìn)行判斷和歸類;專家運(yùn)用超聲無損檢測儀器,以其高精度的運(yùn)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(wù)因素造成的無擦,提高了檢測的可靠性,實(shí)現(xiàn)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(shù)領(lǐng)域的應(yīng)用可謂由來已久。隨著網(wǎng)絡(luò)的迅速發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的安全是我們關(guān)心的重點(diǎn),因此我們必須在傳統(tǒng)技術(shù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)的改進(jìn)和變更,大力發(fā)展數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、人工免疫技術(shù)等高效的AI技術(shù),開發(fā)更高級AI通用和專用語言,和應(yīng)用環(huán)境以及開發(fā)專用機(jī)器,而與人工智能技術(shù)則為我們提供了可能性。

三、人工智能的發(fā)展方向

1.專家系統(tǒng)是目前人工智能中最活躍、最有成效的一個研究領(lǐng)域,它是一種具有特定領(lǐng)域內(nèi)大量知識與經(jīng)驗(yàn)的程序系統(tǒng)。近年來,在“專家系統(tǒng)”或“知識工程”的研究中已出現(xiàn)了成功和有效應(yīng)用人工智能技術(shù)的趨勢。人類專家由于具有豐富的知識,所以才能達(dá)到優(yōu)異的解決問題的能力。那么計算機(jī)程序如果能體現(xiàn)和應(yīng)用這些知識,也應(yīng)該能解決人類專家所解決的問題,而且能幫助人類專家發(fā)現(xiàn)推理過程中出現(xiàn)的差錯,現(xiàn)在這一點(diǎn)已被證實(shí)。

2.智能信息檢索技術(shù)的飛速發(fā)展。人工智能在網(wǎng)絡(luò)信息檢索中的應(yīng)用,主要表現(xiàn)在:(1)如何利用計算機(jī)軟硬件系統(tǒng)模仿、延伸與擴(kuò)展人類智能的理論、方法和技術(shù)。(2)由于網(wǎng)絡(luò)知識信息既包括規(guī)律性的知識,如一般原理概念,也包括大量的經(jīng)驗(yàn)知識這些知識不可避免地帶有模糊性、隨機(jī)性、不可靠性等不確定性因素對其進(jìn)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(jié)構(gòu),其始終處在人工智能研究的前沿,已顯示出強(qiáng)大的問題求解能力,它認(rèn)為機(jī)器人的開發(fā)是人工智能應(yīng)用的重要領(lǐng)域。在它的研究中突出4個概念:(1)所處的境遇機(jī)器人不涉及抽象的描述,而是處在直接影響系統(tǒng)的行為的境地。(2)具體化機(jī)器人有軀干,有直接來自周圍世界的經(jīng)驗(yàn),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(jìn)行交互的動態(tài)決定。(4)浮現(xiàn)從系統(tǒng)與周圍世界的交互以及有時候系統(tǒng)的部件間的交互浮現(xiàn)出智能。目前,國內(nèi)外不少學(xué)者都對機(jī)器人足球系統(tǒng)頗感興趣,足球機(jī)器人涉及機(jī)器人學(xué)、人工智能以及人工生命、智能控制等多個領(lǐng)域。足球機(jī)器人系統(tǒng)本身既是一個典型的多智能體系統(tǒng),是一個多機(jī)器人協(xié)作自治系統(tǒng),同時又為它們的理論研究和模型測試提供一個標(biāo)準(zhǔn)的實(shí)驗(yàn)平臺。

參考文獻(xiàn):

[1]元慧.議當(dāng)代人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域和發(fā)展?fàn)顩r[J].福建電腦,2008.

[2]劉玉然.談?wù)勅斯ぶ悄茉谄髽I(yè)管理中的應(yīng)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(xué)系統(tǒng)中的應(yīng)用[J].計算機(jī)仿真,2003,(8).

[4]周明正.人工智能在醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)中的應(yīng)用[J].科技信息, 2007.

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

[6]馬秀榮,王化宇.簡述人工智能技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)安全管理中的應(yīng)用[J].呼倫貝爾學(xué)院學(xué)報,2005,(4).

第9篇：人工智能技術(shù)研究范文

關(guān)鍵詞：人工智能 科學(xué)技術(shù) 倫理問題

一.人工智能的背景

人工智能是計算機(jī)科學(xué)的分支，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并研制出一種新型的以人類思維相似的方式做出相應(yīng)反應(yīng)的智能機(jī)器，該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。

人工智能的思想萌芽最早可以追溯到十七世紀(jì)的巴斯卡和萊布尼茨。十九世紀(jì)，英國數(shù)學(xué)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(xiàn)了一批顯著的成果，這一階段的特點(diǎn)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(jī)的研制進(jìn)入了80年代，人工智能得到迅猛發(fā)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(wǎng)的技術(shù)發(fā)展，將人工智能更面向?qū)嵱?。研究人工智能出現(xiàn)新的。

二.人工智能的發(fā)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?wù)摰脑掝}。明斯基認(rèn)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(tài)。因此，現(xiàn)在人工智能界的一種觀點(diǎn)認(rèn)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(jī)智。智能機(jī)器人畢竟是一個賦予一種人類情感程序的機(jī)器，實(shí)質(zhì)上還是沒有人類的意識，只有固定的程序。

（2）人工智能機(jī)器的責(zé)任問題。人類不斷向前發(fā)展，社會不斷進(jìn)步，人類把人工智能機(jī)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(jī)器的情感控制，我們不能把它視為一臺機(jī)器，應(yīng)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(jī)器負(fù)責(zé)。智能機(jī)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(jī)器，我們也要愛護(hù)和保護(hù)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(jī)器情感是一個極其復(fù)雜的問題，這不僅涉及到人工智能的技術(shù)層面，同時情感是一種特殊的思維方式，機(jī)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(chuàng)建美好的大家庭。

（2）人工智能的責(zé)任問題研究。隨著人類社會的不斷發(fā)展和進(jìn)步，人工智能技術(shù)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(jī)器要考慮到，智能機(jī)器發(fā)展到一定程度的時，智能機(jī)器可以自己轉(zhuǎn)變程序，人類要研究一種機(jī)器人的法律規(guī)范，也要賦予研究機(jī)器人的科學(xué)家一定的法律法規(guī)。

四.人工智能的影響

（1）人工智能帶來負(fù)面影響。隨著現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的發(fā)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(xì)菌的出現(xiàn)等。

（2）研究人工智能涉及的學(xué)科領(lǐng)域。人工智能是研究使計算機(jī)來模擬人的某些思維過程的智能行為學(xué)科，主要包括如下領(lǐng)域：專家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)能力、模式識別、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在智能領(lǐng)域里最關(guān)鍵的問題之一，就是機(jī)器學(xué)習(xí)的問題。一旦機(jī)器有了學(xué)習(xí)能力，人類的未來發(fā)展難以預(yù)料！

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

結(jié)束語：