人工智能技術(shù)及其特點(diǎn)精選(九篇)

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第1篇：人工智能技術(shù)及其特點(diǎn)范文

【關(guān)鍵詞】人工智能；電氣自動(dòng)化控制；應(yīng)用研究；智能控制器

1前言

人工智能是計(jì)算機(jī)技術(shù)飛速發(fā)展過(guò)程中產(chǎn)生的一個(gè)重要分支，是對(duì)人的意識(shí)、思維的信息過(guò)程進(jìn)行模擬，通過(guò)對(duì)其擴(kuò)展應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域，對(duì)于整個(gè)社會(huì)的發(fā)展都有著積極的推動(dòng)作用。在企業(yè)、工程運(yùn)行過(guò)程中，為了提高運(yùn)行管理效率，需要大量的應(yīng)用到自動(dòng)化控制技術(shù)，將人工智能應(yīng)用于自動(dòng)化控制領(lǐng)域?qū)τ谔岣咂髽I(yè)運(yùn)營(yíng)水平有著很大的幫助。

2人工智能概念、優(yōu)勢(shì)及特點(diǎn)

在這里我們提到的人工智能，是一門以研究、開發(fā)用于模擬、延伸和伸展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的科學(xué)，其最終目的是生產(chǎn)出能以人類智能相似的方式作出反應(yīng)的智能機(jī)器，并應(yīng)用到社會(huì)生產(chǎn)生活的各個(gè)方面。在理論上人工智能可以像人那樣思考，甚至超過(guò)人腦，所以各領(lǐng)域?qū)τ谌斯ぶ悄艿奈磥?lái)寄予厚望。人工智能除了具有其他智能技術(shù)的特點(diǎn)外，還具有一些獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，具體表現(xiàn)為控制性能更高、使用方法更簡(jiǎn)便、控制效果高度一致等。通過(guò)在電氣自動(dòng)化領(lǐng)域應(yīng)用人工智能技術(shù)，對(duì)于整個(gè)領(lǐng)域都有著積極的推動(dòng)作用，與傳統(tǒng)自動(dòng)化控制方法比較，其突出的優(yōu)點(diǎn)體現(xiàn)為更高的性價(jià)比、更強(qiáng)的可操作性和更高的可靠性。［1］

3人工智能技術(shù)在自動(dòng)化控制方面的應(yīng)用

鑒于人工智能技術(shù)在自動(dòng)化控制方面的發(fā)展水平，目前其應(yīng)用主要是體現(xiàn)在電氣設(shè)備的設(shè)計(jì)、電氣控制、故障診斷等多個(gè)方面。下面我們分別對(duì)其進(jìn)行細(xì)致分析:

3．1在電氣設(shè)備設(shè)計(jì)方面的應(yīng)用

在傳統(tǒng)的電氣設(shè)備設(shè)計(jì)過(guò)程中，由于涉及到的學(xué)科內(nèi)容較多，如電磁學(xué)、電動(dòng)機(jī)、變壓器、交直流轉(zhuǎn)換等。同時(shí)對(duì)于設(shè)計(jì)人員的工作經(jīng)驗(yàn)也提出很高的要求，在設(shè)計(jì)完成后還需要進(jìn)行大量的調(diào)試試驗(yàn)，人力、物力、財(cái)力的消耗都非常大。通過(guò)將人工智能技術(shù)應(yīng)用于電氣設(shè)備設(shè)計(jì)，除了能夠解決以往人腦很難解決的大量計(jì)算和模擬問(wèn)題外，還能夠有效的控制設(shè)計(jì)的精確度和工作效率。在對(duì)電氣設(shè)備進(jìn)行設(shè)計(jì)過(guò)程中，一般需要應(yīng)用到兩方面的人工智能技術(shù)，分別是專家系統(tǒng)和遺傳算法，前者主要是針對(duì)產(chǎn)品的開發(fā)性設(shè)計(jì)，而后者主要是實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)計(jì)方案的優(yōu)化。通過(guò)應(yīng)用人工智能技術(shù)，在設(shè)計(jì)工作中，對(duì)于設(shè)計(jì)人員工作經(jīng)驗(yàn)的要求就大大降低，只需要熟練掌握相關(guān)的設(shè)計(jì)軟件即可。

3．2在電氣控制中的應(yīng)用

自動(dòng)化控制作為電氣控制領(lǐng)域中最為重要的一個(gè)環(huán)節(jié)，通過(guò)與人工智能的融合，能夠很大幅度的提高電氣運(yùn)行控制的自動(dòng)化水平，進(jìn)而有效的降低人、物、財(cái)三者的成本，改善運(yùn)行系統(tǒng)的質(zhì)量和效率。較為成熟的智能控制的方法主要包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制、專家控制、模糊控制三類。3．2．1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制中所指的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，指的是一種經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?，它是通過(guò)對(duì)生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)功能的模仿而建立的。在信息傳輸處理過(guò)程中，模擬生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的傳輸處理方式進(jìn)行。這種模擬人工神經(jīng)的網(wǎng)絡(luò)對(duì)于輸入的信號(hào)有著極強(qiáng)的處理和反應(yīng)能力。鑒于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中各個(gè)神經(jīng)元之間的連接關(guān)系非常復(fù)雜，而且各個(gè)神經(jīng)元之間是以一種非線性的方式進(jìn)行信號(hào)傳遞，這種情況下，在輸入和輸出信號(hào)之間可以構(gòu)建很多種不同的關(guān)系。鑒于這一特點(diǎn)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型同樣可以作為一個(gè)黑箱模型來(lái)處理那些用機(jī)理模型無(wú)法精確描述，但是其輸入輸出間確實(shí)存在關(guān)系的規(guī)律。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制作為一種成熟的經(jīng)驗(yàn)控制的方法，在實(shí)際自動(dòng)化控制中應(yīng)用的越來(lái)越廣泛。3．2．2專家控制專家控制，作為人工智能技術(shù)的一個(gè)重要分支，也被稱為專家智能控制，是將專家系統(tǒng)的理論和技術(shù)，以及控制技術(shù)的理論、方法進(jìn)行有機(jī)的結(jié)合，在未知環(huán)境下，仿效專家的大量經(jīng)驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)對(duì)系統(tǒng)的控制。是通過(guò)對(duì)人類專家的控制知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行模擬來(lái)實(shí)現(xiàn)設(shè)備的智能化控制。3．2．3模糊控制模糊控制在人工智能技術(shù)中發(fā)展的最為成熟，也最為簡(jiǎn)單，所以在各個(gè)領(lǐng)域都得到了廣泛的應(yīng)用。一套典型的模糊控制系統(tǒng)，結(jié)構(gòu)如下圖1所示:通過(guò)對(duì)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖的分析，我們可以看到這一控制系統(tǒng)主要是由模糊控制器、輸入/輸出接口、執(zhí)行機(jī)構(gòu)、被控對(duì)象和檢測(cè)裝置五部分組成。其中模糊控制器作為這一系統(tǒng)的核心，可以實(shí)現(xiàn)如模糊量化處理、模糊決策、非模糊化處理等多個(gè)功能;輸入輸出接口則是實(shí)現(xiàn)被控對(duì)象與控制器間的數(shù)據(jù)交換;執(zhí)行機(jī)構(gòu)主要是生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)的各類電動(dòng)機(jī);在模糊控制系統(tǒng)中，根據(jù)需要實(shí)現(xiàn)功能的不同，被控對(duì)象也各不相同，既可以是裝置、設(shè)備，也可以是各種對(duì)象過(guò)程。模糊控制對(duì)于那些用精確數(shù)學(xué)模型難以定義的對(duì)象具有更高的優(yōu)異性。系統(tǒng)中的檢測(cè)裝置就是各種不同類型的傳感器，其精度與系統(tǒng)的控制精度有著直接的關(guān)系，所以在系統(tǒng)構(gòu)建時(shí)應(yīng)盡量選擇高精度的傳感器。［2］

3．3在故障診斷中的應(yīng)用

在電氣自動(dòng)化運(yùn)行過(guò)程中，故障診斷也是控制系統(tǒng)重要的實(shí)現(xiàn)功能，將人工智能技術(shù)應(yīng)用于這一環(huán)節(jié)，對(duì)于提高整個(gè)自動(dòng)化控制系統(tǒng)的運(yùn)行效率和質(zhì)量有著巨大的意義，具體應(yīng)用到的技術(shù)包括專家系統(tǒng)、模糊理論及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)對(duì)這三種技術(shù)的綜合應(yīng)用，互補(bǔ)優(yōu)缺點(diǎn)，當(dāng)電氣系統(tǒng)中的各類電動(dòng)機(jī)、發(fā)電機(jī)、變壓器發(fā)生故障時(shí)，可通過(guò)人工智能診斷系統(tǒng)對(duì)故障點(diǎn)進(jìn)行及時(shí)的診斷和處理。［3］

4結(jié)語(yǔ)

人工智能作為人類智力的延伸，在提高人類工作效率的同時(shí)，也將會(huì)更好為人類提供服務(wù)。在上面文章里，我們只是簡(jiǎn)單的對(duì)人工智能技術(shù)及其在電氣自動(dòng)化控制領(lǐng)域的應(yīng)用進(jìn)行了探討。通過(guò)加強(qiáng)自動(dòng)化電氣控制方面人工智能技術(shù)的研究和應(yīng)用，將會(huì)有效的推動(dòng)電氣產(chǎn)業(yè)的進(jìn)一步深化和改革。

參考文獻(xiàn):

［1］紀(jì)．人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化控制中的應(yīng)用思路分析［J］．電子測(cè)試，2014，(03):138．

［2］馬仲雄．淺談電氣自動(dòng)化控制中的人工智能技術(shù)［J］．電子技術(shù)與軟件工程，2014，(11):247．

第2篇：人工智能技術(shù)及其特點(diǎn)范文

關(guān)鍵字：人工智能技術(shù)；電氣自動(dòng)化；應(yīng)用

中圖分類號(hào)： S972.7+4 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)：

人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化方面的應(yīng)用已成為近年研究的熱點(diǎn)，相對(duì)于傳統(tǒng)技術(shù)，它不僅促進(jìn)了電器設(shè)備的設(shè)計(jì)與應(yīng)用，而且大大的節(jié)省了人力資本投入，極大地提高了運(yùn)作效率，解決了許多傳統(tǒng)技術(shù)很難進(jìn)行解決的問(wèn)題。

1 人工智能技術(shù)

人工智能技術(shù)指的是通過(guò)對(duì)人類智能的相關(guān)理論進(jìn)行研究，并以此為依據(jù)對(duì)其進(jìn)行模擬、延伸和擴(kuò)展的一門方法和技術(shù)。人工智能技術(shù)作為一門新興的學(xué)科，其致力于了解人類智能產(chǎn)生的實(shí)質(zhì)，并對(duì)其進(jìn)行模擬，以實(shí)現(xiàn)智能機(jī)器的生產(chǎn)，其主要研究的內(nèi)容包括人、機(jī)器、專家系統(tǒng)、語(yǔ)言及圖像處理系統(tǒng)等等。它不僅包含數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)學(xué)等傳統(tǒng)學(xué)科，也包括了哲學(xué)、心理學(xué)、倫理學(xué)等學(xué)科。因此，人工智能技術(shù)可以說(shuō)是全面地模擬人腦，以期達(dá)到人腦控制下的行為反應(yīng)，最終達(dá)到在電氣自動(dòng)化操作過(guò)程中的人性化、標(biāo)準(zhǔn)化、智能化，實(shí)現(xiàn)人機(jī)合一。

人工智能技術(shù)最為突出的特點(diǎn)即可實(shí)現(xiàn)人類復(fù)雜腦力勞動(dòng)的代替，有效進(jìn)行信息的收集和識(shí)別，并進(jìn)行分析和有效地處理。在這種優(yōu)勢(shì)的促進(jìn)下，復(fù)雜的腦力活動(dòng)將逐漸被計(jì)算機(jī)的智能運(yùn)算所代替。通過(guò)這種方式，不僅實(shí)現(xiàn)了生產(chǎn)、流通、交換以及分配過(guò)程的增強(qiáng)，還有效實(shí)現(xiàn)了生產(chǎn)環(huán)節(jié)的自動(dòng)化，極大的減少人力成本的資源投入，同時(shí)提高了工作效率，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化配置，最終提高生產(chǎn)力的發(fā)展水平，提高整個(gè)企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益和自動(dòng)化水平。

2 人工智能技術(shù)的主要作用及手段

2.1人工智能技術(shù)的主要作用

目前，人工智能技術(shù)已經(jīng)在電氣自動(dòng)化上進(jìn)行了大量的實(shí)際應(yīng)用，主要用于以下幾個(gè)方面：對(duì)于各主要設(shè)備和系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)智能的監(jiān)測(cè)，發(fā)生故障時(shí)，有事故報(bào)警和狀態(tài)變化事件報(bào)警；記錄故障并且進(jìn)行在線分析；通過(guò)鍵盤和鼠標(biāo)操作對(duì)斷路器和電動(dòng)隔離開關(guān)進(jìn)行控制；對(duì)于所有開關(guān)量、模擬量的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、存儲(chǔ)和處理，可以模擬畫面，真實(shí)地顯示一次設(shè)備和系統(tǒng)的實(shí)際運(yùn)行狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)電流和電壓所有模擬量、計(jì)算量、斷路器等實(shí)時(shí)開關(guān)狀態(tài)的顯示與監(jiān)控，并且能夠生成歷史趨勢(shì)圖。

2.2人工智能技術(shù)的主要手段

在實(shí)際控制環(huán)節(jié)中應(yīng)該采取實(shí)時(shí)監(jiān)控以及搜集信息的方式進(jìn)行相關(guān)數(shù)據(jù)的整理，并且根據(jù)系統(tǒng)要求設(shè)定定時(shí)處理功能以及定時(shí)備份功能，這樣可以更加完善整個(gè)工作的進(jìn)展。也可以運(yùn)用圖像生成軟件的技術(shù)對(duì)于電氣系統(tǒng)進(jìn)行模擬運(yùn)轉(zhuǎn)，可以對(duì)電氣系統(tǒng)電流、電壓和電機(jī)設(shè)備的運(yùn)轉(zhuǎn)情況進(jìn)行直觀形象的反應(yīng)，并且根據(jù)實(shí)際需要進(jìn)行設(shè)計(jì)相關(guān)數(shù)據(jù)分析及圖表。這里需要注意的是要考慮到設(shè)備的硬件設(shè)施條件，因?yàn)閳D像和畫面比正常的字符占用的空間更大，這樣可以避免運(yùn)算速度太慢或者資源占用過(guò)多的情況發(fā)生，導(dǎo)致整個(gè)系統(tǒng)失靈的情況發(fā)生。

3 人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化中的應(yīng)用

3.1人工智能技術(shù)對(duì)于電氣設(shè)備的優(yōu)化設(shè)計(jì)

電氣設(shè)備在設(shè)計(jì)時(shí)，由于傳統(tǒng)的設(shè)計(jì)方式在前期會(huì)有一個(gè)漫長(zhǎng)的產(chǎn)品試驗(yàn)過(guò)程，需通過(guò)歸納法得到相關(guān)設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)后再由產(chǎn)品設(shè)計(jì)師進(jìn)行手工完成，而這一過(guò)程很難達(dá)到產(chǎn)品預(yù)期的效果，所以這就很難獲得最合理的方案。且前期的試驗(yàn)與后期的制作方式都需要投入大量的人力物力與財(cái)力，所以，這樣的生產(chǎn)方式顯然不適用于當(dāng)今社會(huì)科技快速發(fā)展的需要。伴隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，電氣產(chǎn)品的設(shè)計(jì)開始從傳統(tǒng)的手工設(shè)計(jì)向計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)方面轉(zhuǎn)型，通過(guò)人工智能技術(shù)的引進(jìn)，使得傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)及輔助設(shè)計(jì)有了新的轉(zhuǎn)變，可以將大量復(fù)雜的的計(jì)算過(guò)程和模擬過(guò)程通過(guò)計(jì)算機(jī)軟件進(jìn)行完成，從而極大地提高了設(shè)計(jì)的效率和設(shè)計(jì)的精確度，這需要工作人員根據(jù)實(shí)際情況和應(yīng)用需求對(duì)相關(guān)人工智能軟件進(jìn)行科學(xué)化的篩選，需要對(duì)人工智能軟件技術(shù)的常用方法具有廣泛的了解和實(shí)踐能力。人工智能技術(shù)的加入極大的改善了這種情況，優(yōu)化了產(chǎn)品的設(shè)計(jì)過(guò)程，因此這一前期的試驗(yàn)周期得到了極大的縮短。

3.2人工智能技術(shù)對(duì)于電氣設(shè)備的診斷

電氣設(shè)備出現(xiàn)故障具有很大的不確定性和非線性，面對(duì)電氣自動(dòng)化控制過(guò)程中出現(xiàn)的故障與事故，人工智能技術(shù)可以及時(shí)預(yù)防與解決問(wèn)題。人工智能技術(shù)的出現(xiàn)與發(fā)展則有效地改善了這種情況，特別是處理在變壓器、發(fā)動(dòng)機(jī)等問(wèn)題上，人工智能技術(shù)的表現(xiàn)尤為突出。人工智能技術(shù)運(yùn)用到電氣設(shè)備中以后，對(duì)于電氣設(shè)備故障的診斷，人工智能技術(shù)有三種方法：模糊邏輯、專家系統(tǒng)以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在診斷發(fā)電機(jī)以及電動(dòng)機(jī)時(shí)，人工智能的診斷技術(shù)就發(fā)揮了作用，它可以把模糊理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行結(jié)合，這樣不僅保留了故障診斷知識(shí)的模糊性，也能夠結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)能力強(qiáng)的特點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)于電機(jī)故障的全面診斷，極大地提高了診斷故障的準(zhǔn)確率。例如對(duì)于模糊控制而言，此過(guò)程主要是電氣傳統(tǒng)過(guò)程中直流及交流傳動(dòng)的作用而實(shí)現(xiàn)的。通常而言，電氣直流傳動(dòng)控制過(guò)程中模糊邏輯控制主要包括了Mamdani（邁達(dá)尼）和Sugeno（高木-關(guān)野）。而對(duì)于具體應(yīng)用時(shí)，前者多用來(lái)進(jìn)行調(diào)速控制，后者則屬于前者的例外情況。對(duì)于交流傳動(dòng)過(guò)程中的應(yīng)用等相關(guān)問(wèn)題而言，則多以模糊控制器取代常規(guī)調(diào)速控制器而實(shí)現(xiàn)功能的發(fā)揮。

3.3人工智能技術(shù)對(duì)電氣自動(dòng)化流程的控制

電氣自動(dòng)化領(lǐng)域的操作流程非常的繁瑣，對(duì)于操作的步驟要求也非常嚴(yán)格，一旦出現(xiàn)細(xì)微的操作問(wèn)題，則可能引起嚴(yán)重的機(jī)器故障發(fā)生，并造成無(wú)法估量的損失。如何保證電氣設(shè)備能夠有效穩(wěn)定的運(yùn)作，并在控制過(guò)程中盡量實(shí)現(xiàn)操作的簡(jiǎn)單化、程序化是每個(gè)研究人員關(guān)心的難題。人工智能技術(shù)的出現(xiàn)與發(fā)展有效的解決了這個(gè)難題，通過(guò)對(duì)日常資料的儲(chǔ)存與分析，可以在機(jī)器發(fā)生事故時(shí)采取及時(shí)有效的措施，最大程度上保證社會(huì)的和諧發(fā)展。此外，人工智能技術(shù)通過(guò)對(duì)電氣設(shè)備的遠(yuǎn)端操控，實(shí)現(xiàn)了控制流程的簡(jiǎn)單化、程序化，方便技術(shù)人員對(duì)電氣設(shè)備進(jìn)行定期的檢查與維修，節(jié)約時(shí)間的同時(shí)，也降低運(yùn)行成本。

3.4 人工智能技術(shù)在日常操作過(guò)程中的應(yīng)用分析

對(duì)于傳統(tǒng)電氣領(lǐng)域而言，其操作過(guò)程通常要求相當(dāng)嚴(yán)格，具體操作過(guò)程的步驟也相當(dāng)復(fù)雜繁瑣，一旦出錯(cuò)就可能引起重大的故障問(wèn)題，導(dǎo)致重大損失發(fā)生。由于電氣領(lǐng)域通常同人們的日常生活和工作密切相關(guān)，甚至直接關(guān)系著社會(huì)的穩(wěn)定和諧，因而如何實(shí)現(xiàn)此領(lǐng)域中日常操作過(guò)程的簡(jiǎn)單化，不斷提高其操作效率是如今擺在相關(guān)研究工作人員面前的一個(gè)難題，而人工智能技術(shù)的出現(xiàn)有效地解決了這些問(wèn)題，不僅實(shí)現(xiàn)了日常操作過(guò)程中操作流程的簡(jiǎn)化，還實(shí)現(xiàn)了對(duì)電氣系統(tǒng)的遠(yuǎn)程控制及其操作，通過(guò)對(duì)界面進(jìn)行簡(jiǎn)化界面，可對(duì)某些重要信息或資料進(jìn)行及時(shí)地儲(chǔ)存，以方便日后進(jìn)行查閱。此外，通過(guò)該技術(shù)還可自動(dòng)進(jìn)行表報(bào)的生成，大大節(jié)約了時(shí)間。

4 結(jié)語(yǔ)

社會(huì)的發(fā)展進(jìn)步要求生產(chǎn)力更加先進(jìn)，計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展促進(jìn)了人工智能技術(shù)的不斷創(chuàng)新與發(fā)展，更多的科研成果開始運(yùn)用到生產(chǎn)生活中來(lái)。在未來(lái)的實(shí)踐過(guò)程中，人工智能技術(shù)大量應(yīng)用到電氣自動(dòng)化控制中將會(huì)是一個(gè)新的發(fā)展趨勢(shì)，電氣自動(dòng)化控制在人工智能技術(shù)的支持下將會(huì)獲得更好的發(fā)展。

參考文獻(xiàn)

[1] 周超.人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化控制中的運(yùn)用[J].硅谷,2012.

[2] 陳洪峰.國(guó)內(nèi)電氣自動(dòng)化發(fā)展?fàn)顩r與趨勢(shì)[J].科技創(chuàng)新導(dǎo)報(bào)，2009.

第3篇：人工智能技術(shù)及其特點(diǎn)范文

【關(guān)鍵詞】 計(jì)算機(jī)技術(shù) 網(wǎng)絡(luò)技術(shù) 人工智能應(yīng)用

前言：人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)部分，是隨著信息化技術(shù)發(fā)展所衍生出一門獨(dú)的特技術(shù)科學(xué)，其實(shí)質(zhì)上是對(duì)人意識(shí)與思維信息過(guò)程的模擬。人工智能的發(fā)展是為了能夠代替更多的人力操作，將信息技術(shù)轉(zhuǎn)化為高效生產(chǎn)力，也正是基于此，人工智能技術(shù)的發(fā)展受到了社會(huì)公眾的廣泛關(guān)注。人工智能技術(shù)是基于信息的處理與編輯特征而實(shí)現(xiàn)，其與計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)在應(yīng)用中存在著相對(duì)較高的可融合性，而兩者之間的協(xié)調(diào)也將會(huì)產(chǎn)生更為全面與高新的技術(shù)，為此特在本文中對(duì)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的人工智能應(yīng)用展開了全面研究。

一、人工智能的發(fā)展與實(shí)際意義

計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中的海量數(shù)據(jù)與信息普遍是用數(shù)字、符號(hào)、文字等文本形式進(jìn)行展現(xiàn)，在此過(guò)程中需要其達(dá)到較高的表達(dá)能力、判斷能力等方面的標(biāo)準(zhǔn)，而人工智能為加強(qiáng)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的該方面的能力提供了重要的保障。人工智能的出現(xiàn)，能豐富計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的信息表達(dá)能力，憑借其獨(dú)特的編輯、處理、操作技術(shù)以及超高的分析能力，實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)對(duì)信息進(jìn)行翻譯、管理、處理等多方面的工作[1]。人工智能發(fā)展的意義主要表現(xiàn)在以下兩個(gè)方面：一是人工智能的發(fā)展增加了計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息表達(dá)的圖表、圖像、影音等形式，依托于人腦的思維與行為方式，實(shí)現(xiàn)了人的行為，同時(shí)由提升了人的謹(jǐn)慎、全面與系統(tǒng)等方面相關(guān)能力；二是人工智能的發(fā)展開拓了計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)在處理信息的空間與路徑，將計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)所涉及到的眾多工程信息進(jìn)行有效結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了集中控制的目標(biāo)，完成智能化的操作。

二、人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的實(shí)際應(yīng)用

2.1計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)多種渠道信息的處理與集成

網(wǎng)絡(luò)與計(jì)算機(jī)等現(xiàn)代高新技術(shù)參與到計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)之后，為計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展帶來(lái)了無(wú)限種可能，為此改變了人工智能的實(shí)現(xiàn)方式與實(shí)現(xiàn)方向。人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用，由傳統(tǒng)的定向處理，逐漸向大批量、高密度、高頻率數(shù)據(jù)信息處理的工作所轉(zhuǎn)變[2]。人工智能的這一轉(zhuǎn)變體現(xiàn)在多種方面，例如，在現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)安全管理中，可實(shí)現(xiàn)預(yù)先在人工智能管理中輸入防火墻功能，如此能夠?qū)崿F(xiàn)將網(wǎng)絡(luò)中流傳的不良信息等進(jìn)行自動(dòng)攔截，且能夠?qū)?lái)往傳遞信息進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別與判斷，將存在問(wèn)題的信息遞交到檢測(cè)中心，對(duì)信息進(jìn)行判斷，實(shí)現(xiàn)了高等人工智能技術(shù)。

2.2人工智能在網(wǎng)絡(luò)管理方面的應(yīng)用

計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中，網(wǎng)絡(luò)管理一直是一項(xiàng)繁重的工作，網(wǎng)絡(luò)的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)以及變化速度快等特點(diǎn)為網(wǎng)絡(luò)管理工作行程了一定的難度，而為實(shí)現(xiàn)更為高效的網(wǎng)絡(luò)管理，人工智能技術(shù)也顯示出了一定的效用。人工智能技術(shù)在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)管理中，能夠利用人工智能專家知識(shí)庫(kù)、問(wèn)題求解技術(shù)，達(dá)到對(duì)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行綜合管理的效果。專家系統(tǒng)是一種相對(duì)智能的計(jì)算機(jī)程序，將某種領(lǐng)域中的專家知識(shí)以及經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行累計(jì)，將其進(jìn)行有效的匯總并錄入到相關(guān)系統(tǒng)中，由此在某特定領(lǐng)域中匯集多為專家的知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的高效性與全面性，完成對(duì)此領(lǐng)域內(nèi)各種計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)問(wèn)題的解析[3]。

2.3人工智能在企業(yè)管理與教學(xué)方面的應(yīng)用

現(xiàn)代普遍企業(yè)管理中均會(huì)應(yīng)用到計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，而在參與了人工智能的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中則更為有效的提升了企業(yè)管理的安全性與高效性。人工智能能夠?qū)崿F(xiàn)企業(yè)管理系統(tǒng)的自動(dòng)防御系統(tǒng)與健康系統(tǒng)，是企業(yè)管理實(shí)現(xiàn)高度智能化。在教學(xué)方面，教師可以在教學(xué)過(guò)程中，利用人工智能技術(shù)的知識(shí)庫(kù)，在知識(shí)庫(kù)中定義教育知識(shí)內(nèi)容，并對(duì)知識(shí)庫(kù)中的知識(shí)進(jìn)行推理，是學(xué)生能夠更為直觀的接受教學(xué)內(nèi)容，提升教學(xué)效率。

結(jié)論：綜合上文所述，人工智能是計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展的必經(jīng)之路，人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用，主要表現(xiàn)在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)管理、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全、辦公安全、信息化教學(xué)等多個(gè)方面。人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的有效應(yīng)用，推動(dòng)了計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)向高效智能化的發(fā)展，對(duì)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展提供了重要支持與保障。

參 考 文 獻(xiàn)

[1]熊英.人工智能及其在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用[J].技術(shù)與市場(chǎng)，2011，03（02）：20.

第4篇：人工智能技術(shù)及其特點(diǎn)范文

關(guān)鍵詞：計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)；人工智能；Agent技術(shù)；

引言

隨著我國(guó)步入信息化時(shí)代進(jìn)程的不斷加快，人們對(duì)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的應(yīng)用需求越來(lái)越大。人工智能是改進(jìn)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)設(shè)計(jì)運(yùn)行效率、功能以及智能化數(shù)據(jù)庫(kù)建立效果的主要方向。為此，研究人員應(yīng)在明確計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用發(fā)展現(xiàn)狀的情況下，找出其優(yōu)化建設(shè)的方向途徑，從而使人工智能在其中發(fā)揮出更大的優(yōu)勢(shì)。這是豐富國(guó)現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)建設(shè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的重要課題內(nèi)容，相關(guān)建設(shè)人員應(yīng)將其重視起來(lái)，以加快全面信息化的發(fā)展建設(shè)進(jìn)程。

1研究人工智能應(yīng)用于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的重要性

人工智能具有涉及學(xué)科較廣的特點(diǎn)，因此，研究人員應(yīng)將語(yǔ)言學(xué)、心理學(xué)、生理學(xué)以及計(jì)算機(jī)科學(xué)等功能作用發(fā)揮出來(lái)，從而實(shí)現(xiàn)我國(guó)當(dāng)前的科技發(fā)展目標(biāo)。然而，在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中，尤其是計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)方面，作用系統(tǒng)本身具有復(fù)雜性大、運(yùn)行危險(xiǎn)性高的特點(diǎn)，要想使人工智能真正落實(shí)于其中，需不斷完善人工智能的應(yīng)用手段。這里指的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)運(yùn)行問(wèn)題主要體現(xiàn)在安全性方面，即網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的飛速發(fā)展，使得網(wǎng)絡(luò)犯罪量也在隨之增加，因此，相關(guān)建設(shè)人員應(yīng)處理模糊、不完全以及其他問(wèn)題的控制中，應(yīng)用人工智能，從而通過(guò)提高信息獲取和后期處理的時(shí)效性，來(lái)提高網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)監(jiān)控的效果。具體來(lái)說(shuō)，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)可將人工智能作為核心控制技術(shù)，從而將系統(tǒng)運(yùn)行過(guò)程中出現(xiàn)的問(wèn)題影響以及數(shù)值計(jì)算問(wèn)題通過(guò)轉(zhuǎn)變化知識(shí)方式，來(lái)進(jìn)行處理。這是實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)健康發(fā)展目標(biāo)的關(guān)鍵，研究人員應(yīng)將現(xiàn)有的科學(xué)技術(shù)充分利用起來(lái)，以作用于實(shí)踐。

2計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中人工智能應(yīng)用特點(diǎn)優(yōu)勢(shì)

研究表明，人工智能主要是以網(wǎng)絡(luò)技術(shù)作為載體進(jìn)行發(fā)展應(yīng)用的，其能夠保證網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)運(yùn)行環(huán)境的安全穩(wěn)定性。其作用于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的特點(diǎn)，主要集中在三個(gè)方面，即不確定信息處理、便于網(wǎng)絡(luò)智能化管理以及寫作能力強(qiáng)。對(duì)于不確定信息的處理，是利用網(wǎng)絡(luò)分析模糊處理方式打破原有的固定程度限制，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)人類智能活動(dòng)的模擬。這樣一來(lái)，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)人員就能對(duì)系統(tǒng)資源有個(gè)全面的了解，進(jìn)而為用戶提供更為精準(zhǔn)的信息數(shù)據(jù)。而計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的智能化處理，就是利用人工智能的記憶功能來(lái)建立起完整的信息數(shù)據(jù)庫(kù)，從而提高信息存儲(chǔ)、總結(jié)、解釋以及綜合分析能力，以為計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)提供更為科學(xué)準(zhǔn)確的平臺(tái)。對(duì)于寫作能力的應(yīng)用特點(diǎn)，人工智能因其具有資源整合優(yōu)勢(shì)，使得各個(gè)用戶之間資源的傳輸與共享更為高效。具體來(lái)說(shuō)，此目標(biāo)是通過(guò)有機(jī)整合寫作與網(wǎng)絡(luò)管理方式來(lái)實(shí)現(xiàn)的。基于上述人工智能作用特點(diǎn)及優(yōu)勢(shì)，研究人員應(yīng)在明確計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用發(fā)展現(xiàn)狀及需求的情況下，將人工智能作用于其中，從而加快當(dāng)前科學(xué)技術(shù)發(fā)展的信息化進(jìn)程。

3計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用發(fā)展現(xiàn)狀

就目前來(lái)說(shuō)，計(jì)算機(jī)設(shè)備應(yīng)用范圍呈現(xiàn)出不斷增加的趨勢(shì)，而用戶的增加在一定程度上影響了網(wǎng)絡(luò)信息管理的安全性。要想對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化控制，需通過(guò)網(wǎng)絡(luò)管理控制與網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控功能來(lái)進(jìn)行實(shí)現(xiàn)，但這兩個(gè)目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)，需通過(guò)實(shí)時(shí)的信息獲取與處理來(lái)完成的。然而，當(dāng)前計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的運(yùn)行環(huán)境導(dǎo)致網(wǎng)路數(shù)據(jù)傳輸存在不規(guī)則性以及不連續(xù)性，這就阻礙了網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控管理控制作用的發(fā)揮。對(duì)于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)控制的初期階段，技術(shù)人員僅通過(guò)網(wǎng)絡(luò)邏輯化分析和處理，來(lái)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)環(huán)境安全性的優(yōu)化控制，但這并不能保證數(shù)據(jù)存在狀態(tài)判斷的真實(shí)性。因此，要想提高計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)信息處理的真實(shí)性，需朝著智能化的方向發(fā)展，從而從大量的網(wǎng)絡(luò)信息數(shù)據(jù)中篩選出具有真實(shí)性、有效性的信息內(nèi)容。此外，隨著計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷進(jìn)步，軟件開發(fā)技術(shù)的發(fā)展應(yīng)用衍生出了諸多網(wǎng)絡(luò)犯罪現(xiàn)象，這就為實(shí)現(xiàn)用戶數(shù)據(jù)信息提供安全性保障增加難度。這種市場(chǎng)環(huán)境中，要想遏制侵犯計(jì)算機(jī)用戶信息安全問(wèn)題的現(xiàn)象出現(xiàn)，需采用人工智能技術(shù)系統(tǒng)建立的反應(yīng)快捷以及科學(xué)完善優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)信息的自動(dòng)收集以及運(yùn)行故障診斷與分析的運(yùn)行功能。這樣一來(lái)，當(dāng)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)出現(xiàn)故障時(shí)，基于人工智能的系統(tǒng)功能就能快速而準(zhǔn)確地找出故障發(fā)生節(jié)點(diǎn)，進(jìn)而對(duì)其采取必要的措施方法，從而恢復(fù)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)運(yùn)行的正常狀態(tài)。這是未來(lái)，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用發(fā)展的主要方向，研究人員應(yīng)極大人工智能在此過(guò)程中的功能系統(tǒng)建立，從而實(shí)現(xiàn)確保計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)用戶數(shù)據(jù)信息安全性的目標(biāo)。

4優(yōu)化計(jì)算機(jī)網(wǎng)路技術(shù)中人工智能應(yīng)用策略

當(dāng)前階段，人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用主要集中在三個(gè)方面，即網(wǎng)絡(luò)安全管理、系統(tǒng)評(píng)價(jià)與網(wǎng)絡(luò)管理以及Ag-ent人工智能技術(shù)應(yīng)用。

4.1網(wǎng)絡(luò)安全管理

首先，在應(yīng)用人工智能作用計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的入侵檢測(cè)時(shí)，即應(yīng)作為系統(tǒng)防火墻技術(shù)的核心部分，這是保證網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)信息數(shù)據(jù)安全可靠性的關(guān)鍵。入侵監(jiān)測(cè)功能主要是通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行分類處理以及綜合分析操作，來(lái)進(jìn)行實(shí)現(xiàn)的。具體來(lái)說(shuō)，就是可疑的數(shù)據(jù)進(jìn)行過(guò)濾，從而將生產(chǎn)的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)運(yùn)行情況報(bào)告給用戶，從而提高系統(tǒng)技術(shù)應(yīng)用的安全性。此外，在應(yīng)用人工智能的入侵檢測(cè)功能進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)過(guò)程中，為不影響網(wǎng)絡(luò)性能，應(yīng)以避免操作失誤與保護(hù)網(wǎng)絡(luò)外部與內(nèi)部不受攻擊，作為系統(tǒng)構(gòu)建原則?，F(xiàn)階段，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)人員已經(jīng)將人工智能作用于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)、專家系統(tǒng)以及模糊識(shí)別系統(tǒng)的入侵檢測(cè)過(guò)程中。其次，在智能防火墻方面的應(yīng)用，其與其他計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)防御系統(tǒng)不同，智能防火墻能夠?qū)?shí)現(xiàn)智能化的識(shí)別技術(shù)來(lái)處理相關(guān)數(shù)據(jù)信息。這里的數(shù)據(jù)信息識(shí)別采用的處理方式為：統(tǒng)計(jì)、決策、概率以及記憶等。這一系統(tǒng)的應(yīng)用，不僅降低了計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全管理系統(tǒng)構(gòu)建的計(jì)算量，還能及時(shí)限制有害信息甚至是無(wú)效信息的訪問(wèn)，最大程度的提高了數(shù)據(jù)信息的安全性。這里的有害信息包括：計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的病毒攻擊和黑客攻擊。此外，對(duì)于智能防火墻系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，人工智能作用于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的安檢效率要遠(yuǎn)高于傳統(tǒng)防御系統(tǒng)軟件，解決了拒絕服務(wù)等共計(jì)問(wèn)題。最后，對(duì)于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中反垃圾郵件的人工智能應(yīng)用，其目標(biāo)為對(duì)用戶郵箱加以有效監(jiān)測(cè)，即通過(guò)自動(dòng)掃描和識(shí)別垃圾郵件，來(lái)保證網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)用戶信息數(shù)據(jù)的安全性。其應(yīng)用系統(tǒng)的過(guò)程為，當(dāng)垃圾郵件進(jìn)入到計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)郵箱后，人工智能作用下的系統(tǒng)就能夠?yàn)橛脩舭l(fā)送相關(guān)垃圾郵箱的分類信息，從而提高用戶處理垃圾郵件的便捷性，并最終達(dá)成保證系統(tǒng)郵箱的安全性。

4.2系統(tǒng)評(píng)價(jià)和網(wǎng)絡(luò)管理

對(duì)于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)技術(shù)應(yīng)用環(huán)境來(lái)說(shuō)，其智能化目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)，離不開人工智能技術(shù)以及電信技術(shù)的發(fā)展應(yīng)用。在人工智能技術(shù)方面，其不僅能夠作用于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的安全管理，還能通過(guò)建立計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)運(yùn)行問(wèn)題的求解與專家知識(shí)庫(kù)等綜合管理體系，來(lái)為計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)用戶提供安全穩(wěn)定的使用環(huán)境。此外，由于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)系統(tǒng)具有動(dòng)態(tài)性和瞬變性特點(diǎn)，這就為系統(tǒng)進(jìn)行智能化評(píng)價(jià)與網(wǎng)絡(luò)管理帶來(lái)一定難度。而人工智能技術(shù)條件下的專家知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)建立，就能將專業(yè)領(lǐng)域人員使用計(jì)算機(jī)的經(jīng)驗(yàn)與知識(shí)信息數(shù)據(jù)，納入到計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)安全管理環(huán)境中。這樣一來(lái)，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)系統(tǒng)就能有效處理相關(guān)領(lǐng)域內(nèi)的運(yùn)行不穩(wěn)定問(wèn)題。對(duì)于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)評(píng)價(jià)和網(wǎng)絡(luò)管理而言，能夠利用網(wǎng)絡(luò)管理中的專家系統(tǒng)來(lái)開展評(píng)價(jià)和管理工作，促進(jìn)網(wǎng)絡(luò)管理水平的提升。

4.3Agent人工智能技術(shù)

Agent技術(shù)又被稱為人工智能技術(shù)。其就是通過(guò)作為一種軟件實(shí)體，能夠構(gòu)建出為計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的通訊部分、知識(shí)域庫(kù)以及數(shù)據(jù)庫(kù)。具體來(lái)說(shuō)，就是對(duì)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中新產(chǎn)生的信息數(shù)據(jù)進(jìn)行處理與溝通，從而完成相應(yīng)的工作任務(wù)。因Agent技術(shù)能夠在用戶自定義的基礎(chǔ)上自動(dòng)搜索信息，并將其傳輸至指定位置，所以，其是實(shí)現(xiàn)為計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)用戶提供智能化以及人性化服務(wù)目標(biāo)的關(guān)鍵。這種情況下，用戶在利用計(jì)算機(jī)對(duì)信息進(jìn)行查找時(shí)，人工智能Agent技術(shù)可分析和處理信息，并向用戶傳遞有效的信息，從而促進(jìn)用戶查找時(shí)間的節(jié)省。此外，人工智能Agent技術(shù)在人們?nèi)粘Ｉ钪械玫搅藦V泛的應(yīng)用，如郵件的收發(fā)、會(huì)議的安排、日程的安排以及網(wǎng)上購(gòu)物等，能夠?yàn)槿藗兲峁﹥?yōu)質(zhì)服務(wù)。同時(shí)，該技術(shù)具有一定的學(xué)習(xí)性和自主性，能夠使計(jì)算機(jī)對(duì)用戶分配的任務(wù)進(jìn)行自動(dòng)完成，促進(jìn)計(jì)算機(jī)技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的有序發(fā)展。

5結(jié)語(yǔ)

綜上所述，人工智能應(yīng)用是未來(lái)現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展環(huán)境中，實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)高效運(yùn)行管理功能的主要方向。具體來(lái)說(shuō)，其作為提高計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)防火墻設(shè)置、故障處理以及系統(tǒng)構(gòu)建項(xiàng)目功能細(xì)化等作用效果的重要組成部分，相關(guān)建設(shè)人員應(yīng)將其重視起來(lái)，以推動(dòng)信息化建設(shè)的發(fā)展步伐。事實(shí)證明，在應(yīng)用人工智能中的Agent技術(shù)后，成果實(shí)現(xiàn)了計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的分區(qū)管理，優(yōu)化了大量網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)信息的處理效率，這就實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)發(fā)展有序性目標(biāo)的關(guān)鍵，研究人員將其重視起來(lái)，從而不斷細(xì)化計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的運(yùn)行管理內(nèi)容。

參考文獻(xiàn)：

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第5篇：人工智能技術(shù)及其特點(diǎn)范文

關(guān)鍵詞：人工智能；電氣自動(dòng)化

中圖分類號(hào)：F470.6 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

一、對(duì)人工智能理論的具體分析

人工智能研究了自然科學(xué)和社會(huì)科學(xué)，所涉及的知識(shí)面非常廣，不僅包括哲學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)，除此之外，還包括控制學(xué)、心理學(xué)和不定性論等。我們由此可以看出，對(duì)于這種技術(shù)的研究，內(nèi)容是較為復(fù)雜的。但是這種主要在遺傳編程、智能控制和機(jī)器人學(xué)等領(lǐng)域中有所運(yùn)用。而在電氣自動(dòng)化控制中的應(yīng)用則沒(méi)有很好地開展。因而我們要進(jìn)行持續(xù)的探索，讓這門技術(shù)在電氣領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，促進(jìn)電氣領(lǐng)域的發(fā)展。

二、人工智能控制器的特點(diǎn)

在以往的電氣自動(dòng)化實(shí)踐中中，我們應(yīng)用大多數(shù)是人工智能控制器，其中主要利用的是是非線性函數(shù)近似器，如：神經(jīng)算法、模糊理論、模糊神經(jīng)算法和遺傳算法等。目前較先進(jìn)的是采用AI函數(shù)近似器擁有比常規(guī)函數(shù)估計(jì)器更多優(yōu)良的特點(diǎn)，例如：

1．在進(jìn)行人工智能電氣設(shè)計(jì)時(shí)不需要得到實(shí)際控制對(duì)象精確的動(dòng)態(tài)模型，也不需要知道參數(shù)變化、非線性等具體因素；

2．人工智能控制器擁有良好的一致性，即使在輸入新的未知數(shù)據(jù)時(shí)也能得到很好的預(yù)測(cè)結(jié)果；

3．人工智能控制器可以應(yīng)用語(yǔ)言和響應(yīng)時(shí)間進(jìn)行設(shè)計(jì)，且調(diào)節(jié)更容易，對(duì)數(shù)據(jù)和信息的適應(yīng)性更好，易于擴(kuò)展和修改，抗干擾性能好，并且便于實(shí)現(xiàn)。

三、人工智能在電氣自動(dòng)化中的應(yīng)用

1．人工智能在電氣設(shè)備設(shè)計(jì)中的應(yīng)用。

在實(shí)踐中我們都知道，電氣設(shè)備的設(shè)計(jì)是一個(gè)復(fù)雜過(guò)程，其中會(huì)涉及到電氣自動(dòng)化專業(yè)中電路、電機(jī)、變壓器、電力電子技術(shù)、電磁場(chǎng)等多門學(xué)科內(nèi)容；對(duì)設(shè)計(jì)者的實(shí)際工作經(jīng)驗(yàn)要求很高，需要大量的人力、物力和財(cái)力。而借助于人工智能技術(shù)，可以解決很多人腦難以快速解決的繁瑣計(jì)算和模擬過(guò)程，大大地提高了設(shè)計(jì)中的工作效率和精度。電氣設(shè)備設(shè)計(jì)中應(yīng)該注意不同的算法使用與不同的實(shí)際情況，要進(jìn)行高效率、高質(zhì)量的設(shè)計(jì)工作，要求工作人員具有高水平的人工智能軟件應(yīng)用能力和豐富的工作經(jīng)驗(yàn)。

2．人工智能在電氣控制中的應(yīng)用。

在我們的生產(chǎn)生活中，提高自動(dòng)化水平，就能夠減少人力、物力、財(cái)力投入，提高系統(tǒng)的運(yùn)作效率和質(zhì)量。人工智能技術(shù)在電氣設(shè)備控制中的應(yīng)用主要包括模糊控制、專家系統(tǒng)控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制。在實(shí)際應(yīng)用中，用得最多的是模糊控制。下面以人工智能控制在電氣傳動(dòng)控制中的應(yīng)用為例進(jìn)行介紹。

在電氣傳動(dòng)控制中，模糊控制的應(yīng)用主要分為在直流傳動(dòng)和交流傳動(dòng)中的應(yīng)用。直流傳動(dòng)控制中模糊邏輯控制主要應(yīng)用于模糊控制器中，包括Mamdani和Sugeno。Mamdani用于調(diào)速控制，其規(guī)則庫(kù)是一個(gè)if－then模糊規(guī)則集；而Sugeno控制器實(shí)際上是Mamdani控制器的特例，其典型的規(guī)則是：如果x隸屬于A，且y隸屬于B，則Z＝f（x，y）。

這里，A和B是兩個(gè)模糊集。在交流傳動(dòng)控制中模糊控制器主要用于取代常規(guī)的PI或者PID控制器，另外最新研究中，還將模糊神經(jīng)控制器用于各種全數(shù)字的高動(dòng)態(tài)性能傳動(dòng)系統(tǒng)中，得到了一些新的研究成果。

3．人工智能在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用。

在實(shí)際生產(chǎn)中，人工智能技術(shù)在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用主要有4個(gè)方面——其中包括了專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊集理論和啟發(fā)式搜索。專家系統(tǒng)ES是一個(gè)集大量規(guī)則、經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)知識(shí)于一身的復(fù)雜程序系統(tǒng)，該系統(tǒng)主要是依靠某個(gè)特定領(lǐng)域的專家的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)，進(jìn)行推理判斷，并模擬專家的決策過(guò)程，對(duì)各種需要專家進(jìn)行決策的難題進(jìn)行處理。專家系統(tǒng)由6個(gè)部分組成，即知識(shí)庫(kù)、數(shù)據(jù)庫(kù)、推理機(jī)、咨詢解釋、知識(shí)獲取和人機(jī)接口。

除此之外，現(xiàn)有許多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和訓(xùn)練算法在電力系統(tǒng)中得到廣泛應(yīng)用。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有靈活的學(xué)習(xí)方式和完全分布式的存儲(chǔ)方式，在大規(guī)模信息處理中得到廣泛應(yīng)用；并且其識(shí)別能力和復(fù)雜狀態(tài)分類能力都很強(qiáng)大。在電力系統(tǒng)的短期負(fù)荷預(yù)測(cè)中，BP神經(jīng)網(wǎng)路能夠在足夠的馴良樣本中，對(duì)模型急怒攻心合理分類，對(duì)輸入進(jìn)行選擇，構(gòu)建不同季節(jié)的周預(yù)測(cè)和日預(yù)測(cè)模型；將元件關(guān)聯(lián)分析和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合進(jìn)行復(fù)雜電力系統(tǒng)故障診斷，采用ANN面向元件的模型，可以對(duì)每類元件進(jìn)行故障報(bào)警和定位操作，還可以對(duì)同一跳閘區(qū)域中的不同故障進(jìn)行識(shí)別。模糊理論在電力系統(tǒng)的潮流計(jì)算、系統(tǒng)規(guī)劃和模糊控制等方面的應(yīng)用得到了飛速發(fā)展，因?yàn)槟：壿嬆軌蛲瓿筛唠y度的數(shù)學(xué)近似計(jì)算，對(duì)負(fù)荷變化和電力生產(chǎn)等不確定因素建立隸屬函數(shù)，以構(gòu)建電力系統(tǒng)的最優(yōu)化潮流模型。

4．人工智能在故障診斷中的應(yīng)用。

人工智能技術(shù)中的模糊理論、專家系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在電氣設(shè)備故障診斷中應(yīng)用較廣泛，特別是在變壓器故障診斷、發(fā)電機(jī)和電動(dòng)機(jī)故障診斷中。傳統(tǒng)的故障診斷方法無(wú)法針對(duì)設(shè)備故障的不確定性、非線性和復(fù)雜性等特點(diǎn)進(jìn)行診斷，診斷效率較低。而人工智能方法的應(yīng)用提高了診斷準(zhǔn)確率。人工智能技術(shù)主要使用模糊邏輯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和專家系統(tǒng)三種故障診斷方法。如在電動(dòng)機(jī)和發(fā)動(dòng)機(jī)的故障診斷中使用人工智能化的故障診斷技術(shù)，結(jié)合了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊理論，實(shí)現(xiàn)了故障診斷知識(shí)模糊性與較強(qiáng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)共同的診斷，相對(duì)提高了故障的針對(duì)準(zhǔn)確率。

5．人工智能對(duì)日常操作的影響。

電力系統(tǒng)不僅影響著電力系統(tǒng)建設(shè)的自動(dòng)化水平，對(duì)日常的管理工作的影響也十分重大。人工智能技術(shù)應(yīng)用于日常操作中，可以幫助實(shí)現(xiàn)以家用電腦操作進(jìn)行系統(tǒng)操作，簡(jiǎn)化電流調(diào)整、設(shè)備操作界面，并且可自動(dòng)進(jìn)行日志生成和儲(chǔ)存、報(bào)表自動(dòng)生成等功能。電氣系統(tǒng)日常操作中引進(jìn)人工智能技術(shù)，不僅能夠簡(jiǎn)化各種操作、規(guī)范各種文件樣式和規(guī)格，并且能夠?qū)崿F(xiàn)操作的簡(jiǎn)便性和可視性。人工智能化技術(shù)在電氣自動(dòng)化控制中的應(yīng)用，大大提高了工作效率和工作準(zhǔn)確率。它已經(jīng)成為我國(guó)未來(lái)電氣自動(dòng)化的主要發(fā)展方向，是我國(guó)電氣產(chǎn)業(yè)的一大改革和進(jìn)步

四、總結(jié)：

從目前的科技發(fā)展水平看來(lái)，以前需要通過(guò)人控制機(jī)器去完成的重大任務(wù)，到現(xiàn)在位置完全可以交由人工智能來(lái)完成。人工只能通過(guò)計(jì)算機(jī)來(lái)模擬人類智能活動(dòng)的方式，不但是理論研究上的突破，還能夠極大地節(jié)省人力、物力、財(cái)力，獲得很高的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益?？傊?，人工智能在電氣自動(dòng)化方面具有極大地潛力，我們應(yīng)當(dāng)不斷地推動(dòng)其完善和前進(jìn)。

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第6篇：人工智能技術(shù)及其特點(diǎn)范文

[關(guān)鍵詞]人工智能技術(shù)；電站鍋爐燃燒優(yōu)化；技術(shù)應(yīng)用

中圖分類號(hào)：TK227.1；TP18 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009-914X（2014）35-0093-01

當(dāng)前，我國(guó)電力行業(yè)正在由計(jì)劃經(jīng)濟(jì)體制逐步向市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體制過(guò)渡，發(fā)電企業(yè)一方面面臨廠網(wǎng)分開、競(jìng)價(jià)上網(wǎng)的電力市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)，另一方面由于能源緊張導(dǎo)致煤價(jià)上漲，生產(chǎn)成本進(jìn)一步加大。因此發(fā)電企業(yè)迫切要求挖掘機(jī)組運(yùn)行的潛力，提高機(jī)組運(yùn)行效率，降低生產(chǎn)成本，提高企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)能力。同時(shí)，隨著國(guó)家對(duì)電站NOx排放的限制，如何有效降低NOx排放的技術(shù)也是電廠當(dāng)前關(guān)注的熱點(diǎn)。

鍋爐是實(shí)現(xiàn)能源轉(zhuǎn)化的主要設(shè)備之一，在能源工業(yè)中起著重要的作用。電力、機(jī)械、冶金、化工、紡織、造紙、食品等行業(yè)及民用采暖都需要鍋爐供給大量的蒸汽。據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，能源浪費(fèi)很嚴(yán)重，每年多燃用原煤600Ot，這其中一大部分是煤粉爐?；谶@種情況，世界各國(guó)的專家學(xué)者一直試圖找到可行的方法來(lái)提高鍋爐的熱效率，保持其燃燒的經(jīng)濟(jì)性。

由于人工智能技術(shù)在電站鍋爐燃燒優(yōu)化中能夠有效提高機(jī)組運(yùn)行效率，降低發(fā)電成本，并能夠降低鍋爐NOx排放，因此受到發(fā)電企業(yè)的普遍關(guān)注。

電站鍋爐燃燒是個(gè)復(fù)雜的物理化學(xué)過(guò)程，涉及到燃燒學(xué)、流體力學(xué)、熱力學(xué)、傳熱傳質(zhì)學(xué)等學(xué)科領(lǐng)域。電站鍋爐燃燒產(chǎn)物（簡(jiǎn)稱排放物）的生成機(jī)制很復(fù)雜，受多種因素的制約，諸如煤種、鍋爐熱負(fù)荷、風(fēng)煤比、配風(fēng)方式、爐膛溫度以及其分布的均勻性等。鍋爐燃燒過(guò)程具有非線性、強(qiáng)耦合、大延遲、大熱慣性和時(shí)變多變量的特征，是復(fù)雜的熱力反應(yīng)過(guò)程，其輸入與輸出參數(shù)間存在的強(qiáng)烈非線性關(guān)系。

由于電力市場(chǎng)的原因，使得很多燃煤機(jī)組參與調(diào)峰，因此僅僅考慮鍋爐燃燒的穩(wěn)態(tài)優(yōu)化是不夠的，一個(gè)能夠長(zhǎng)期投運(yùn)有效的燃燒優(yōu)化人工智能控制軟件必須能夠?qū)崿F(xiàn)機(jī)組動(dòng)態(tài)變化過(guò)程中的燃燒優(yōu)化控制。

燃料在鍋爐的爐膛中燃燒釋放熱能，經(jīng)過(guò)金屬壁面?zhèn)鳠崾瑰仩t中的水轉(zhuǎn)化成具有一定壓力和溫度的過(guò)熱蒸汽，隨后把蒸汽送入汽輪機(jī)，由汽輪驅(qū)動(dòng)進(jìn)行發(fā)電。人工智能化燃燒優(yōu)化技術(shù)能夠有效提高鍋爐燃燒的效率并減少污染。

從鍋爐燃燒優(yōu)化技術(shù)角度看，鍋爐燃燒優(yōu)化技術(shù)可以分為三類：第一類通過(guò)在線檢測(cè)鍋爐燃燒的重要參數(shù)，指導(dǎo)運(yùn)行人員調(diào)節(jié)鍋爐燃燒，這類燃燒優(yōu)化技術(shù)目前在國(guó)內(nèi)占據(jù)著主導(dǎo)地位。第二類燃燒優(yōu)化技術(shù)是在DCS的基礎(chǔ)上，作為鍋爐運(yùn)行的監(jiān)督控制系統(tǒng)，通過(guò)采用先進(jìn)的控制邏輯、控制算法或人工智能技術(shù)，實(shí)現(xiàn)鍋爐的燃燒優(yōu)化。隨著先進(jìn)控制和人工智能技術(shù)的逐步成熟和在工業(yè)上成功的應(yīng)用，這類燃燒優(yōu)化技術(shù)發(fā)展迅猛。第三類燃燒優(yōu)化技術(shù)在設(shè)備層面，通過(guò)對(duì)燃燒器、受熱面等的改造實(shí)現(xiàn)鍋爐的燃燒優(yōu)化調(diào)整。上述三類技術(shù)在實(shí)際中各有優(yōu)點(diǎn)和應(yīng)用，但其中第二類技術(shù)成為很多電廠首選的燃燒優(yōu)化技術(shù)。

我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展逐漸從粗放型轉(zhuǎn)入集約型，對(duì)電站鍋爐的燃燒不僅要追求經(jīng)濟(jì)效益還要實(shí)現(xiàn)安全性及環(huán)保性。20世紀(jì)70年代測(cè)量技術(shù)的改進(jìn)有效促進(jìn)煤炭燃燒效率的提高。先進(jìn)的燃燒優(yōu)化技術(shù)是煤炭消耗降低的重要原因之一。

人工智能技術(shù)應(yīng)用于電站鍋爐燃燒優(yōu)化中，著重針對(duì)我國(guó)電站鍋爐的燃燒特點(diǎn)進(jìn)行了研究。應(yīng)用人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)設(shè)計(jì)的燃煤電廠燃燒優(yōu)化控制系統(tǒng)，主要功能是以提高鍋爐熱效率和降低NOx排放為目標(biāo)的穩(wěn)態(tài)優(yōu)化。人工智能系統(tǒng)利用DCS本身具有的數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)，經(jīng)過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在線分析，迅速得出運(yùn)行參數(shù)的最優(yōu)值，然后輸出到DCS，DCS系統(tǒng)通過(guò)控制偏移量，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)NeuSIGHT對(duì)鍋爐燃燒的優(yōu)化控制。

從國(guó)外的情況看，人工智能控制算法已經(jīng)開始在電站鍋爐燃燒優(yōu)化上實(shí)現(xiàn)大規(guī)模應(yīng)用，取得了很好的效果。日本的某些人利用燃燒區(qū)域火焰圖像處理技術(shù)對(duì)燃煤鍋爐爐膛出口未燃盡炭進(jìn)行預(yù)測(cè)，根據(jù)得到的預(yù)測(cè)值調(diào)整鍋爐的燃燒，使鍋爐熱效率提高了3%。

人工智能技術(shù)應(yīng)用于電站鍋爐燃燒優(yōu)化中解決了下述問(wèn)題：一，鍋爐燃燒煤質(zhì)的自動(dòng)辨識(shí)問(wèn)題。煤質(zhì)多變是我國(guó)電站鍋爐的特點(diǎn)，不同的煤質(zhì)下鍋爐表現(xiàn)出不同的燃燒特性，必須首先辨識(shí)出不同的煤質(zhì)，進(jìn)而進(jìn)行相應(yīng)的優(yōu)化控制。二，鍋爐運(yùn)行特性的非線性動(dòng)態(tài)建模問(wèn)題，并研究了模型的自適應(yīng)更新問(wèn)題。鍋爐燃燒是一個(gè)非線性的動(dòng)態(tài)過(guò)程，如果只是建立線性模型或者穩(wěn)態(tài)模型，往往不能進(jìn)行很好的燃燒優(yōu)化控制，并且模型自適應(yīng)也是成功進(jìn)行燃燒優(yōu)化控制的關(guān)鍵。三，基于多目標(biāo)優(yōu)化的鍋爐運(yùn)行優(yōu)化控制問(wèn)題。

人工智能技術(shù)主要包括人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)、模糊控制方法以及遺傳算法。

人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)是人類大腦和思維活動(dòng)的數(shù)字模型，它也稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、神經(jīng)計(jì)算機(jī)、并行處理器。近年來(lái)人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)理論研究及其在鍋爐燃燒優(yōu)化領(lǐng)域中的應(yīng)用特別引人注目，并取得了可喜的成績(jī)。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)是一套在線、實(shí)時(shí)、閉環(huán)控制的鍋爐燃燒優(yōu)化系統(tǒng)，該系統(tǒng)最初采集與燃燒優(yōu)化過(guò)程相關(guān)的特殊數(shù)據(jù)，以建立相關(guān)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，用于系統(tǒng)的控制和優(yōu)化。多達(dá)1000個(gè)輸入變量，例如：機(jī)組出力、排放、運(yùn)行環(huán)境、設(shè)備性能等，可以應(yīng)用于模型，來(lái)分配和平衡爐內(nèi)燃料量與空氣量，達(dá)到燃燒優(yōu)化控制的目的）燃燒優(yōu)化控制系統(tǒng)引入到電廠燃燒控制這一重要領(lǐng)域。只需在電廠現(xiàn)有的DCS、PLC、DDC控制系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，嵌入NeuSIGHT系統(tǒng)，既利用了原有DCS控制系統(tǒng)采集的鍋爐參數(shù)，又利用了先進(jìn)的控制分析軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化處理，達(dá)到燃燒控制優(yōu)化目的。

模糊控制方法是模仿人腦思考方式，根據(jù)人的經(jīng)驗(yàn)對(duì)燃燒系統(tǒng)進(jìn)行計(jì)算內(nèi)部規(guī)劃參數(shù)，它對(duì)人的知識(shí)經(jīng)驗(yàn)有很強(qiáng)的依賴性，在對(duì)其進(jìn)一步改造時(shí)，也是依據(jù)人的經(jīng)驗(yàn)的豐富與否，這就是不便于再次開發(fā)的原因。但是，由于其實(shí)用性強(qiáng)、算法簡(jiǎn)單、跟蹤迅速等，因此，在當(dāng)今還是有很廣泛的應(yīng)用。遺傳算法是根據(jù)達(dá)爾文的進(jìn)化論觀點(diǎn)演化而來(lái)的，采用概率尋優(yōu)。從理論上講，最優(yōu)控制也只是在概率的接近最優(yōu)，按照一定的適應(yīng)度去接近最優(yōu)化，遺傳算法的策略大多是針對(duì)特定的問(wèn)題求解而言，而且首先需要系統(tǒng)模型的構(gòu)建，而鍋爐燃燒模型又是簡(jiǎn)化的，這便注定了算法偏差的存在。運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法優(yōu)化系統(tǒng)時(shí)，可以不必建立系統(tǒng)的模型，通過(guò)改進(jìn)算法，控制DCS的動(dòng)作，這無(wú)疑使系統(tǒng)改造方面變得簡(jiǎn)化，是解決問(wèn)題的一個(gè)新途徑。自尋優(yōu)方法使用了經(jīng)典控制理論，把智能自尋優(yōu)控制器利用到系統(tǒng)中去，把兩套系統(tǒng)即PID系統(tǒng)、智能尋優(yōu)系統(tǒng)通過(guò)監(jiān)測(cè)時(shí)段的不同巧妙的結(jié)合起來(lái)，使系統(tǒng)有很好的動(dòng)態(tài)性能?？梢哉f(shuō)，這種方法很適合一些老的燃燒系統(tǒng)的優(yōu)化改造，因?yàn)樗Ａ袅瞬糠掷系腜ID系統(tǒng)，又把人工智能應(yīng)用到系統(tǒng)中來(lái)，節(jié)約了資金，提高了燃燒效率。以爐膛熱量信號(hào)為被控量的風(fēng)煤比模糊自尋優(yōu)控制算法，引入用于優(yōu)化燃燒狀態(tài)的智能控制系統(tǒng)，以取代傳統(tǒng)的燃燒控制系統(tǒng)。

遺傳算法（GeneticAlgorithm）是一類借鑒生物界的進(jìn)化規(guī)律（適者生存，優(yōu)勝劣汰遺傳機(jī)制）演化而來(lái)的隨機(jī)化搜索方法，由美國(guó)的J.Holland教授1975年首先提出，其主要特點(diǎn)是直接對(duì)結(jié)構(gòu)對(duì)象進(jìn)行操作，不存在求導(dǎo)和函數(shù)連續(xù)性的限定，具有內(nèi)在的并行性和更好的全局尋優(yōu)能力，采用概率化的尋優(yōu)方法，能自動(dòng)獲取指導(dǎo)優(yōu)化的搜索空間，自適應(yīng)地調(diào)整搜索主向，不需要確定的規(guī)則。遺傳算法的這些性質(zhì)，已被人們廣泛地應(yīng)用于組合優(yōu)化、機(jī)器學(xué)習(xí)、信號(hào)處理、自適應(yīng)控制和人工生命等領(lǐng)域。它是現(xiàn)代有關(guān)智能計(jì)算中的關(guān)鍵技術(shù)之一。

從優(yōu)化方法談，我國(guó)人工智能控制算法真正在工業(yè)應(yīng)用的成果不多，大都停留在研究、試驗(yàn)階段。將人工智能控制算法應(yīng)用于電站鍋爐燃燒優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)鍋爐燃燒優(yōu)化控制，在未來(lái)會(huì)有很大的發(fā)展，將為進(jìn)一步提高電廠燃煤鍋爐的熱效率奠定良好的工作基礎(chǔ)。

參考文獻(xiàn)

[1]吳智群，黃廷輝，胡洪華，呂文良.電站鍋爐智能燃燒優(yōu)化技術(shù)的應(yīng)用研究.熱力發(fā)電.2008.09期

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[3] 孔亮，張毅，丁艷軍，吳占松.電站鍋爐燃燒優(yōu)化控制技術(shù)綜述.電力設(shè)備.2006.02期

第7篇：人工智能技術(shù)及其特點(diǎn)范文

關(guān)鍵詞：電氣自動(dòng)化；機(jī)械工程；具體應(yīng)用

DOI：10.16640/ki.37-1222/t.2016.10.089

1 前言

在當(dāng)前電氣自動(dòng)化的發(fā)展中，經(jīng)過(guò)與信息技術(shù)的結(jié)合，電氣自動(dòng)化技術(shù)已經(jīng)發(fā)生了較大的變化，在機(jī)械工程領(lǐng)域中的應(yīng)用也呈現(xiàn)出新的態(tài)勢(shì)。正確了解電氣自動(dòng)化在機(jī)械工程中的具體應(yīng)用，對(duì)掌握電氣自動(dòng)化技術(shù)特點(diǎn)和推動(dòng)電氣自動(dòng)化技術(shù)在機(jī)械工程中的運(yùn)用具有重要作用?；谶@一認(rèn)識(shí)，我們應(yīng)認(rèn)真分析電氣自動(dòng)化在機(jī)械工程中的具體應(yīng)用，把握電氣自動(dòng)化技術(shù)的發(fā)展特點(diǎn)。

2 集成自動(dòng)化技術(shù)在機(jī)械工程中得到了重要應(yīng)用

集成自動(dòng)化技術(shù)作為我國(guó)現(xiàn)代機(jī)械制造業(yè)不可或缺的一種自動(dòng)化技術(shù)，是指在原有的信息技術(shù)基礎(chǔ)上加以改善，從而讓整個(gè)機(jī)械工程中的制造過(guò)程更加的完善。集成自動(dòng)化技術(shù)的出現(xiàn)，主要是為了解決機(jī)械工程中的制造自動(dòng)化問(wèn)題，其應(yīng)用具體表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

2.1 集成自動(dòng)化技術(shù)改變了原有的生產(chǎn)線類型

集成自動(dòng)化技術(shù)的出現(xiàn)，對(duì)原有的機(jī)械工程技術(shù)進(jìn)行了整合，并在充分利用原有生產(chǎn)線的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)化技術(shù)的集成，改變了原有生產(chǎn)線的類型，推動(dòng)了生產(chǎn)線的發(fā)展。

2.2 集成自動(dòng)化技術(shù)賦予了生產(chǎn)線更高的效率

由于集成自動(dòng)化技術(shù)充分利用了機(jī)械工程現(xiàn)有的優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)現(xiàn)有生產(chǎn)線的改造，提高了生產(chǎn)線的自動(dòng)化水平，滿足了生產(chǎn)線的生產(chǎn)需要。因此，集成自動(dòng)化技術(shù)賦予了生產(chǎn)線更高的效率。

2.3 集成自動(dòng)化技術(shù)解決了生產(chǎn)線自動(dòng)化程度不高的問(wèn)題

集成自動(dòng)化技術(shù)的優(yōu)勢(shì)在于對(duì)生產(chǎn)線的改造，將自動(dòng)化技術(shù)作為改善生產(chǎn)線效率的關(guān)鍵技術(shù)，有效的解決了生產(chǎn)線自動(dòng)化程度不高的問(wèn)題，提高了生產(chǎn)線的自動(dòng)化水平和生產(chǎn)效率。

3 智能自動(dòng)化技術(shù)在機(jī)械工程中得到了重要應(yīng)用

智能自動(dòng)化技術(shù)是在集成自動(dòng)化技術(shù)的基礎(chǔ)上發(fā)展而來(lái)的，它主要使用了智能化機(jī)械，同時(shí)采用集成化手段來(lái)達(dá)到全自動(dòng)控制?；趯?duì)智能自動(dòng)化技術(shù)的了解，在智能自動(dòng)化技術(shù)發(fā)展過(guò)程中，對(duì)機(jī)械工程的影響是顯而易見的，智能自動(dòng)化技術(shù)在機(jī)械工程中的應(yīng)用主要表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

3.1 智能自動(dòng)化技術(shù)提高了機(jī)械工程的智能化水平

根據(jù)智能自動(dòng)化技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用實(shí)際，智能自動(dòng)化技術(shù)的突出優(yōu)勢(shì)在于對(duì)機(jī)械工程智能化水平的提升上，通過(guò)應(yīng)用智能化自動(dòng)化技術(shù)，推動(dòng)了機(jī)械工程朝著智能化方向發(fā)展。

3.2 智能自動(dòng)化技術(shù)改變了機(jī)械工程現(xiàn)有的生產(chǎn)方式

應(yīng)用了智能自動(dòng)化技術(shù)之后，現(xiàn)有的生產(chǎn)方式得到了極大的改變，不但給機(jī)械工程發(fā)展注入了新的活力，同時(shí)也改變了機(jī)械工程發(fā)展的局面，有利于機(jī)械工程的智能化發(fā)展。

3.3 智能自動(dòng)化技術(shù)提高了機(jī)械工程的智能化程度

對(duì)于機(jī)械工程而言，機(jī)械工程的智能化發(fā)展是未來(lái)發(fā)展的必由之路，對(duì)機(jī)械工程的發(fā)展有著重要影響。智能自動(dòng)化技術(shù)的應(yīng)用，不但可以解決智能化水平的問(wèn)題，同時(shí)還能提高機(jī)械工程的智能化程度。

4 人工智能自動(dòng)化技術(shù)在機(jī)械工程中得到了重要應(yīng)用

人工智能自動(dòng)化技術(shù)是一種新型的技術(shù)，主要是隨著計(jì)算機(jī)信息技術(shù)發(fā)展產(chǎn)生的，其在機(jī)械工程中的應(yīng)用，不但能夠?qū)崿F(xiàn)機(jī)械工程技術(shù)的自動(dòng)化生產(chǎn)，還能對(duì)機(jī)械工程中的生產(chǎn)目標(biāo)進(jìn)行智能的操作?；跈C(jī)械工程技術(shù)的發(fā)展需要，人工智能自動(dòng)化技術(shù)將成為未來(lái)發(fā)展的重要趨勢(shì)，其應(yīng)用具體表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

4.1 人工智能自動(dòng)化技術(shù)改變了機(jī)械工程的發(fā)展理念

基于對(duì)人工智能自動(dòng)化技術(shù)的了解，人工智能自動(dòng)化技術(shù)的出現(xiàn)使機(jī)械工程的發(fā)展理念有了較大的變化，不但創(chuàng)新了機(jī)械工程的發(fā)展思路，同時(shí)還為機(jī)械工程技術(shù)的發(fā)展提供了動(dòng)力。

4.2 人工智能自動(dòng)化技術(shù)推動(dòng)了機(jī)械工程的快速發(fā)展

根據(jù)人工智能自動(dòng)化技術(shù)的特點(diǎn)，人工智能自動(dòng)化技術(shù)為機(jī)械工程技術(shù)的發(fā)展提供了思路支持和理念保證，最大程度的改變了機(jī)械工程的發(fā)展軌跡，使機(jī)械工程技術(shù)能夠走上智能化發(fā)展道路。

電氣設(shè)備出現(xiàn)問(wèn)題時(shí)，所表現(xiàn)出來(lái)的癥狀及其相關(guān)的實(shí)際問(wèn)題是非常復(fù)雜的，有時(shí)候是很難判斷和查找的，而人工智能技術(shù)的使用恰恰可以解決這一問(wèn)題，同時(shí)利用人工智能故障診斷技術(shù)在電機(jī)和發(fā)電機(jī)也是很常見的。

4.3 人工智能自動(dòng)化技術(shù)成為了機(jī)械工程技術(shù)未來(lái)的發(fā)展方向

人工智能自動(dòng)化技術(shù)作為目前較為先進(jìn)的自動(dòng)化技術(shù)，在機(jī)械工程中的應(yīng)用中取得了積極效果，確保了機(jī)械工程能夠獲得有力的技術(shù)支持，保證機(jī)械工程的發(fā)展獲得更多支持。

電氣設(shè)備的控制是一項(xiàng)復(fù)雜而綜合的工作，要求具有很高的技術(shù)含量，還應(yīng)該會(huì)將各種專業(yè)知識(shí)綜合運(yùn)用，再根據(jù)大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算和分析，通過(guò)人工智能技術(shù)的應(yīng)用，結(jié)合專家系統(tǒng)控制、模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制三者相互結(jié)合的方法，由于人工智能本身的特性可以確保計(jì)算速度快，計(jì)算精度高，從而節(jié)省了大量人力物力。

5 結(jié)論

通過(guò)本文的分析可知，經(jīng)過(guò)與信息技術(shù)的結(jié)合，電氣自動(dòng)化技術(shù)已經(jīng)發(fā)生了較大的變化，在機(jī)械工程領(lǐng)域中的應(yīng)用也呈現(xiàn)出新的態(tài)勢(shì)。其中主要演變成了集成自動(dòng)化技術(shù)、智能自動(dòng)化技術(shù)和人工智能自動(dòng)化技術(shù)，不但提高了機(jī)械工程的整體發(fā)展效果，同時(shí)還推動(dòng)了機(jī)械工程的快速發(fā)展。因此，正確了解電氣自動(dòng)化在機(jī)械工程中的具體應(yīng)用，對(duì)掌握電氣自動(dòng)化技術(shù)特點(diǎn)和推動(dòng)電氣自動(dòng)化技術(shù)在機(jī)械工程中的運(yùn)用具有重要作用?；谶@一認(rèn)識(shí)，我們應(yīng)認(rèn)真分析電氣自動(dòng)化在機(jī)械工程中的具體應(yīng)用。

第8篇：人工智能技術(shù)及其特點(diǎn)范文

關(guān)鍵詞：人工智能技術(shù)；電力系統(tǒng)；繼電保護(hù)

中圖分類號(hào)：F407.61 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：

1暫態(tài)保護(hù)

隨著對(duì)人工智能技術(shù)在繼電保護(hù)領(lǐng)域的深人研究,相繼出現(xiàn)了用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)實(shí)現(xiàn)故障類型的判別、故障距離的確定、方向保護(hù)、主設(shè)備保護(hù);用小波理論的數(shù)學(xué)手段分析故障產(chǎn)生信號(hào)的整個(gè)頻帶的信息并用于實(shí)現(xiàn)故障檢測(cè)。這些人工智能技術(shù)不僅為提高故障判別精確度提供了手段,而且能夠使一些基于單一工頻信號(hào)的傳統(tǒng)算法難以識(shí)別的間題得到解決。然而目前為止,人工智能的應(yīng)用還沒(méi)有能夠提供取代傳統(tǒng)保護(hù)的新的原理,而且這些方法的應(yīng)用同樣受傳感器頻寬的限制,其結(jié)果往往是通過(guò)復(fù)雜的計(jì)算和繁瑣的工作只能換取故障識(shí)別的準(zhǔn)確度或可靠性的一點(diǎn)提高。通過(guò)檢測(cè)故障暫態(tài)產(chǎn)生的高頻信號(hào)來(lái)實(shí)現(xiàn)傳輸線及電力設(shè)備等的保護(hù):“是新一代的電力系統(tǒng)繼電保護(hù)思想,簡(jiǎn)稱“暫態(tài)保護(hù)”。故障暫態(tài)產(chǎn)生的信號(hào)中含有大量的信息,其中包括故障的類型、方向、位置、持續(xù)時(shí)間等。這些信息貫穿于信號(hào)的整個(gè)頻域,從直流、工頻到高頻。在基于工頻的傳統(tǒng)保護(hù)方式中,故障產(chǎn)生的高頻量被當(dāng)作于擾濾掉,大量的研究工作用在設(shè)計(jì)濾掉高頻信號(hào)的濾波器上?！皶簯B(tài)保護(hù)”首先通過(guò)特殊設(shè)計(jì)的高頻檢測(cè)裝置及算法來(lái)從故障暫態(tài)中提取所需的高頻信號(hào),利用專門設(shè)計(jì)的快速信號(hào)處理算法來(lái)判斷故障。微處理機(jī)技術(shù)的發(fā)展使得暫態(tài)保護(hù)的實(shí)現(xiàn)成為可能。

擺開情況下發(fā)生經(jīng)過(guò)渡電阻的短路就是一非線性問(wèn)題,距離保護(hù)很難正確作出故障位置的判別,從而造成誤動(dòng)或拒動(dòng);如果用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法,經(jīng)過(guò)大量故障樣本的訓(xùn)練,只要樣本集中充分考慮了各種情況,則在發(fā)生任何故障時(shí)都可正確判別。提出擁有限脈沖相應(yīng)(finiteimpulseresponse)ANN構(gòu)造單相和三相變壓器的差動(dòng)保護(hù),這種ANN模型適于處理瞬時(shí)信號(hào),研究了3種結(jié)構(gòu):第一種用于檢測(cè)單相變壓器的內(nèi)部故障;第2種用于檢測(cè)三相變壓器的內(nèi)部故障;第3種由一組第1種結(jié)構(gòu)的ANN組成,用于檢測(cè)三相變壓器的內(nèi)部故障。在分析BP算法缺點(diǎn)的基礎(chǔ)上,提出了一種變結(jié)構(gòu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最大值算法,通過(guò)簡(jiǎn)化訓(xùn)練過(guò)程,加快網(wǎng)絡(luò)收斂和診斷推理速度,從而提高故障識(shí)別率,實(shí)現(xiàn)故障的自動(dòng)診斷和智能化綜合保護(hù)。需要指出,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法雖然有利于克服專家系統(tǒng)的知識(shí)獲取瓶頸、知識(shí)庫(kù)維護(hù)困難等問(wèn)題,但它不適于處理啟發(fā)性知識(shí)。而且,由于ANN技術(shù)本身不夠完備,它的學(xué)習(xí)速度慢,訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng)以及解釋功能弱,從而影響了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)用化。其它如遺傳算法、進(jìn)化規(guī)劃等也都有其獨(dú)特的求解復(fù)雜問(wèn)題的能力。將這些人工智能方法適當(dāng)結(jié)合可使求解速度更快。天津大學(xué)從1996年起進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)式繼電保護(hù)的研究,已取得初步成果。

3人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)型繼電保護(hù)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)是模擬人腦組織結(jié)構(gòu)和人類認(rèn)知過(guò)程的信息處理系統(tǒng)。早在1943年,已由心理學(xué)家WarrenS.Meeulloeh和數(shù)學(xué)家WalthH.Pitts提出神經(jīng)元數(shù)學(xué)模型,后被冷落了一段時(shí)間,80年代又迅猛興起〔,飛。ANN之所以受到人們的普遍關(guān)注,是由于它具有本質(zhì)的非線形特征、并行處理能力、強(qiáng)魯棒性以及自組織自學(xué)習(xí)的能力。其中研究得最為成熟的是誤差的反傳模型算法(BP算法),它的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及算法直觀、簡(jiǎn)單,在工業(yè)領(lǐng)域中應(yīng)用較多。對(duì)于電力系統(tǒng)這個(gè)存在著大量非線性的復(fù)雜大系統(tǒng)來(lái)講,ANN理論在電力系統(tǒng)繼電保護(hù)中的應(yīng)用具有很大的潛力,很多難以列出方程式或難以求解的復(fù)雜的非線性問(wèn)題,應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法則可迎刃而解。例如在輸電線兩側(cè)系統(tǒng)電勢(shì)角度

4模糊理論

1965年,美國(guó)學(xué)者L.A.Zadeh在“Informatio-nandConirol’,上首先提出了模糊集合的概念,其論文“FuzzySets”開創(chuàng)了模糊數(shù)學(xué)及其應(yīng)用的新紀(jì)元。在模糊理論發(fā)展的初期,它在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用是十分有限的,這主要是因?yàn)殡娏ο到y(tǒng)的工程師首先考慮的是電力系統(tǒng)的可靠性,對(duì)模糊邏輯還持有懷疑態(tài)度。但隨著這一理論的不斷發(fā)展完善,它在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用領(lǐng)域也越來(lái)越廣泛,華北電力大學(xué)楊奇遜教授提出在特征層次上模擬人腦識(shí)別事物的方法來(lái)識(shí)別電氣量的特征。人類認(rèn)識(shí)事物的過(guò)程是在特征層次上對(duì)事物進(jìn)行分類和識(shí)別,并不需要復(fù)雜、精確的計(jì)算。模糊模式識(shí)別為進(jìn)行這類特征識(shí)別提供了有效的工具。微機(jī)保護(hù)正是在這一點(diǎn)上模擬人類識(shí)別事物的特征,辨別和區(qū)分不同的對(duì)象,最終通過(guò)原理上的智能化實(shí)現(xiàn)更高的性能。用模糊理論構(gòu)造變壓器保護(hù)原理,以區(qū)別內(nèi)部故障、涌流、過(guò)激以及電流互感器飽和情況下的外部故障。選取變壓器原、副邊的電流為特征量,根據(jù)EMTP程序得到的仿真結(jié)果,采用統(tǒng)計(jì)方法得到模糊規(guī)則。之后,采用DemPster一Shafer證據(jù)理論對(duì)模糊規(guī)則進(jìn)行處理,得到最終結(jié)果。基于模糊理論設(shè)計(jì)一種序分量高壓線路保護(hù)選相元件。目前華北電力大學(xué)研制成功應(yīng)用模糊理論的高壓線路保護(hù)一套,現(xiàn)已通過(guò)鑒定,并批量投人運(yùn)行。然而,在模糊理論中,由于隸屬度的獲取,復(fù)雜系統(tǒng)的模糊模型的建立、辨識(shí),語(yǔ)言規(guī)則的獲取、遺忘、修改等理論和方法還不夠完善,使該理論的應(yīng)用受到了限制。從目前情況來(lái)看,將模糊集理論與人工智能中的專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等相結(jié)合不失為解決這一困難的好方法。

5小波分析

小波分析是一種嶄新的時(shí)頻分析方法,具有良好的時(shí)頻局部化特性和對(duì)信號(hào)自適應(yīng)、“變焦距”多尺度分析能力,適合于對(duì)非平穩(wěn)信號(hào)的處理。小波分析是Fourier變換的突破性進(jìn)展,并發(fā)展了窗Fourier變換的局部化思想,它的窗寬隨頻率增高而縮小,符合高頻信號(hào)的分辨率較高的要求。小波分析的主要特點(diǎn)之一是具有用多重分辨率來(lái)刻劃信號(hào)局部特性的能力,從而它很適合探測(cè)在正常信號(hào)中出現(xiàn)的瞬態(tài)反常現(xiàn)象并展示其成分。建立了電壓行波的故障特征和小波變換模極大值之間的聯(lián)系,為構(gòu)造性能優(yōu)良、可靠的行波測(cè)距和行波保護(hù)奠定了重要的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。提出一種用小波理論區(qū)分變壓器勵(lì)磁涌流和短路電流的新原理。華北電力大學(xué)楊奇遜、劉萬(wàn)順教授提出利用小波理論進(jìn)行特征提取,利用模糊集方法區(qū)分變壓器勵(lì)磁涌流和故障的新方法。該方法通過(guò)小波變換的模極大值的符號(hào)特征來(lái)提取勵(lì)磁涌流的間斷角特征,這種從定量到定性的識(shí)別方法為研制新型的變壓器保護(hù)提供了一種較先進(jìn)的新原理。采用小波變換對(duì)故障后的暫態(tài)現(xiàn)象進(jìn)行分析,以快速識(shí)別故障類型,可用于高速保護(hù)。提出用小波變換和ANN檢測(cè)變壓器故障。先用EMTP程序產(chǎn)生變壓器在正常運(yùn)行和故障時(shí)的信號(hào)(主要是電流信號(hào)),之后用小波變換進(jìn)行處理,提取特征量,最后用ANN進(jìn)行訓(xùn)練和估計(jì)。通過(guò)應(yīng)用小波變換提取重要的特征量,ANN的結(jié)構(gòu)得以簡(jiǎn)化,訓(xùn)練速度得到提高。

6結(jié)束語(yǔ)

隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展,新的方法也在不斷涌現(xiàn),在電力系統(tǒng)繼電保護(hù)中的應(yīng)用范圍也在不斷擴(kuò)大,為繼電保護(hù)的發(fā)展注人了新的活力。將不同的人工智能技術(shù)結(jié)合在一起,分析不確定因素對(duì)保護(hù)系統(tǒng)的影響,從而提高保護(hù)動(dòng)作的可靠性,是今后智能保護(hù)的發(fā)展方向。雖然上述智能方法在電力系統(tǒng)繼電保護(hù)中應(yīng)用取得了一些成果,但這些理論本身還不是很成熟,需要進(jìn)一步完善,而且某些應(yīng)用還只是處于探討和實(shí)驗(yàn)階段,距離工程實(shí)際還有差距,因此無(wú)論是在理論研究還是工程應(yīng)用方面都還有很多工作要做。隨著電力系統(tǒng)的高速發(fā)展和計(jì)算機(jī)、通信等各種技術(shù)的進(jìn)步和發(fā)展,可以預(yù)見,人工智能技術(shù)在繼電保護(hù)領(lǐng)域必會(huì)得到應(yīng)用,以解決用常規(guī)方法難以解決的問(wèn)題。

參考文獻(xiàn):

[1] 陳斌.人工智能技術(shù)在繼電保護(hù)中的應(yīng)用與發(fā)展[J]. 廣東科技. 2009(22)

[2] 張梓奇,蘇健祥.人工智能技術(shù)在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用探討[J]. 科技資訊. 2007(21)

第9篇：人工智能技術(shù)及其特點(diǎn)范文

關(guān)鍵詞:人工智能;理論傳授;實(shí)驗(yàn)訓(xùn)練;科研訓(xùn)練

人工智能(Artificial Intelligence,AI)是計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)專業(yè)的一門重要專業(yè)課程,是一門研究運(yùn)用計(jì)算機(jī)模擬和延伸人腦功能的綜合性學(xué)科。它研究如何用計(jì)算機(jī)模仿人腦所從事的推理、證明、識(shí)別、理解、設(shè)計(jì)、學(xué)習(xí)、思考、規(guī)劃以及問(wèn)題求解等思維活動(dòng),并以此解決需要人類專家才能處理的復(fù)雜問(wèn)題,例如咨詢、診斷、預(yù)測(cè)、規(guī)劃等決策性問(wèn)題[1]。人工智能是一門涉及數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)、控制論、信息學(xué)、心理學(xué)、哲學(xué)等學(xué)科的交叉和綜合學(xué)科。目前,人工智能很多研究領(lǐng)域,如自然語(yǔ)言處理、模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、智能檢索、機(jī)器人技術(shù)、智能計(jì)算等都走在了信息技術(shù)的前沿,有許多研究成果已經(jīng)進(jìn)入并影響了人們的生活。

2003年12月5日,國(guó)內(nèi)第一個(gè)“智能科學(xué)與技術(shù)”本科專業(yè)在北京大學(xué)誕生[2],它標(biāo)志著我國(guó)智能科學(xué)與技術(shù)本科教育的開始,對(duì)我國(guó)智能科學(xué)技術(shù)人才培養(yǎng)和智能科學(xué)與技術(shù)學(xué)科建設(shè)起到極大的帶動(dòng)作用。目前,人工智能課程的教學(xué)存在幾個(gè)問(wèn)題:首先,注重講授理論知識(shí),實(shí)驗(yàn)環(huán)節(jié)滯后,這不利于培養(yǎng)學(xué)生的實(shí)踐能力,更談不上實(shí)踐創(chuàng)新。其次,人工智能是交叉學(xué)科,內(nèi)容比較繁雜,各種教材的內(nèi)容不一樣,授課沒(méi)有統(tǒng)一的體系,學(xué)生學(xué)習(xí)時(shí)抓不住重點(diǎn),不能理解人工智能的根本方法和思想。一般說(shuō)來(lái),計(jì)算機(jī)專業(yè)的其他課程,如網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)、算法分析與設(shè)計(jì)等,都是求解結(jié)構(gòu)化問(wèn)題的基本技術(shù),而人工智能技術(shù)則是解決非結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化問(wèn)題的有效技術(shù)。最后,人工智能科學(xué)與技術(shù)飛速發(fā)展,但目前人工智能只被視為一門專業(yè)課,課程講授和人工智能沒(méi)有作為一個(gè)研究方向結(jié)合起來(lái),也沒(méi)有把傳授課本知識(shí)和引導(dǎo)啟發(fā)創(chuàng)新結(jié)合起來(lái)。

適應(yīng)知識(shí)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的高等教育,要把培養(yǎng)創(chuàng)造精神和創(chuàng)新能力擺在突出的位置。創(chuàng)新是基礎(chǔ)研究的生命,而高等學(xué)校的教學(xué)只有與科研緊密結(jié)合,才能在培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新精神方面有所作為。為此,針對(duì)人工智能的課程特點(diǎn),我們積極開展研究型教學(xué)、研究型學(xué)習(xí),提高大學(xué)生的學(xué)習(xí)能力、實(shí)踐能力和創(chuàng)新能力的研究與實(shí)踐。在教材上,我們選用了清華大學(xué)出版社出版、馬少平等編寫的《人工智能》。我們的教學(xué)研究與實(shí)踐的主要內(nèi)容包括三個(gè)方面:啟發(fā)式傳授人工智能解決問(wèn)題的非結(jié)構(gòu)化的思想;成體系的實(shí)驗(yàn)訓(xùn)練;以及與畢業(yè)論文,學(xué)校大學(xué)生科研項(xiàng)目資助計(jì)劃,國(guó)家大學(xué)生創(chuàng)新性實(shí)驗(yàn)計(jì)劃相對(duì)接的科研訓(xùn)練。這三個(gè)主要方面,層層遞進(jìn)、環(huán)環(huán)相扣,是體系完整的創(chuàng)新型人工智能教學(xué)實(shí)踐。下面,我們就這三個(gè)方面內(nèi)容展開探討。

1啟發(fā)式傳授人工智能解決問(wèn)題的非結(jié)構(gòu)化思想

現(xiàn)實(shí)世界的問(wèn)題可以按照結(jié)構(gòu)化程度劃分成三個(gè)層次[1]:1)結(jié)構(gòu)化問(wèn)題,能用形式化(或稱公式化)方法描述和求解的一類問(wèn)題;2)非結(jié)構(gòu)化問(wèn)題,難以用確定的形式來(lái)描述,主要根據(jù)經(jīng)驗(yàn)來(lái)求解;3)半結(jié)構(gòu)化問(wèn)題,介于上述兩者之間。一般說(shuō)來(lái),計(jì)算機(jī)專業(yè)的其他課程如網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)、算法分析與設(shè)計(jì)等,都是求解結(jié)構(gòu)化問(wèn)題的基本技術(shù)。而人工智能技術(shù)則是解決非結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化問(wèn)題的有效技術(shù)。人工智能的教學(xué)可以讓學(xué)生在體驗(yàn)、認(rèn)識(shí)人工智能知識(shí)與技術(shù)的過(guò)程中獲得對(duì)非結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化問(wèn)題的解決過(guò)程的了解,從而達(dá)到培養(yǎng)學(xué)生多角度思維的目的。

我們使用的教材主要內(nèi)容包括搜索和高級(jí)搜素、謂詞邏輯和歸結(jié)原理、知識(shí)表示、不確定性推理方法、機(jī)器學(xué)習(xí)等。這些主要內(nèi)容也可以相應(yīng)地歸結(jié)為若干個(gè)典型算法,如啟發(fā)式A*搜索算法、 剪枝算法、元啟發(fā)式算法(模擬退火,遺傳算法)、謂詞邏輯歸結(jié)算法、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BP算法、自組織網(wǎng)絡(luò)和Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法)。元啟發(fā)式算法是一種啟發(fā)式的隨機(jī)算法,是用來(lái)解決非結(jié)構(gòu)化問(wèn)題的典型算法,其思想和傳統(tǒng)的決定性算法如動(dòng)態(tài)規(guī)劃、分支限界完全不一樣。學(xué)生在剛一接觸到這些元啟發(fā)式算法一時(shí)難以接受和理解其機(jī)理,對(duì)算法的有效性往往半信半疑。根據(jù)非結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化問(wèn)題的特點(diǎn),講解和演示算法在解決此類問(wèn)題的具體步驟和詳細(xì)過(guò)程,從而讓學(xué)生掌握人工智能算法的基本思想。在講解不同的元啟發(fā)式算法的時(shí)候,學(xué)生會(huì)問(wèn),是模擬退火算法強(qiáng),還是遺傳算法強(qiáng);在講到機(jī)器學(xué)習(xí)算法的時(shí)候,學(xué)生會(huì)問(wèn)到底哪個(gè)分類算法最好,這時(shí)候我們可以把搜索(優(yōu)化)領(lǐng)域和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的“沒(méi)有免費(fèi)午餐”定理進(jìn)行適當(dāng)?shù)闹v解和解釋,從而把具體算法實(shí)現(xiàn)層面之上的一些人工智能的哲學(xué)思想進(jìn)行傳授。

在人工智能的具體教學(xué)中,采用問(wèn)題教學(xué)法和參與式教學(xué)法。在問(wèn)題教學(xué)法中,圍繞人工智能的知識(shí)模塊,在引導(dǎo)學(xué)生發(fā)現(xiàn)各種各樣問(wèn)題的前提下,傳授知識(shí)。教學(xué)活動(dòng)中,嘗試使人工智能知識(shí)圍繞實(shí)際問(wèn)題而展現(xiàn),使問(wèn)題不僅成為激發(fā)學(xué)生求知欲的前提,也成為學(xué)生期盼、理解和吸收知識(shí)的前提,以此激發(fā)學(xué)生的創(chuàng)造動(dòng)機(jī)和創(chuàng)造性思維。在參與式教學(xué)中,打破人工智能算法的枯燥、沉悶的傳統(tǒng)教學(xué)法,嘗試開放式教學(xué)內(nèi)容;提問(wèn)式講課;無(wú)標(biāo)準(zhǔn)答案的課程設(shè)計(jì);查找文獻(xiàn),分組動(dòng)手實(shí)現(xiàn)人工智能算法等參與式教學(xué)方法,培養(yǎng)和發(fā)揚(yáng)學(xué)生的參與意識(shí),通過(guò)參與式教學(xué)提高學(xué)生學(xué)習(xí)的主動(dòng)性、積極性和效率,培養(yǎng)學(xué)生的動(dòng)手能力和創(chuàng)新能力。

2成體系的實(shí)驗(yàn)訓(xùn)練

獨(dú)立開展人工智能實(shí)驗(yàn)課程,開發(fā)一批新型、富有創(chuàng)意的實(shí)驗(yàn)案例庫(kù),搭建一個(gè)創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)和虛擬學(xué)習(xí)社區(qū)平臺(tái)。人工智能實(shí)驗(yàn)課程的特點(diǎn)是應(yīng)用各種人工智能方法,根據(jù)問(wèn)題的約束、結(jié)構(gòu)、信息進(jìn)行表示建模和計(jì)算機(jī)上實(shí)現(xiàn),是與人工智能原理同步的實(shí)驗(yàn)課程。學(xué)生必須掌握的人工智能的基本原理和計(jì)算機(jī)操作技能,它對(duì)于學(xué)生的知識(shí)、能力和綜合素質(zhì)的培養(yǎng)與提高起著至關(guān)重要的作用,在整個(gè)教學(xué)過(guò)程中占有非常重要的地位,是計(jì)算機(jī)軟件、計(jì)算機(jī)應(yīng)用、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、軟件工程等專業(yè)的一門重要的必修專業(yè)課程。通過(guò)實(shí)驗(yàn),學(xué)生得到嚴(yán)格的訓(xùn)練,能規(guī)范地掌握人工智能的基本理論和主要方法、基本問(wèn)題求解技術(shù),熟悉各種計(jì)算環(huán)境的基本使用。

在培養(yǎng)學(xué)生掌握實(shí)驗(yàn)的基本操作、基本技能和基本知識(shí)的同時(shí),努力培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新意識(shí)與創(chuàng)新能力。為實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo),在課程內(nèi)容安排上采用適量基本原理與方法的實(shí)驗(yàn)內(nèi)容為基本內(nèi)容,增加一系列綜合性實(shí)驗(yàn)和開放性創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)問(wèn)題,在實(shí)驗(yàn)內(nèi)容方面更注重研究性實(shí)驗(yàn)中的創(chuàng)新問(wèn)題。實(shí)驗(yàn)內(nèi)容方面分為三個(gè)層次:基本原理的基礎(chǔ)性實(shí)驗(yàn)、綜合實(shí)驗(yàn)和研究性實(shí)驗(yàn)。在后兩個(gè)層次的實(shí)驗(yàn)中,部分引入人工智能課程小組團(tuán)隊(duì)的最新科研成果,目的在于通過(guò)完成這些研究性實(shí)驗(yàn),培養(yǎng)學(xué)生獨(dú)立解決實(shí)際問(wèn)題的能力,以提升學(xué)生的科研素質(zhì)與創(chuàng)新意識(shí)。我們將這些設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)稱為新型實(shí)驗(yàn)案例庫(kù),它被放在人工智能課程小組網(wǎng)站上,以此搭建一個(gè)創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)和虛擬學(xué)習(xí)社區(qū)平臺(tái)。通過(guò)實(shí)驗(yàn)課程的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練,學(xué)生應(yīng)達(dá)到下列要求。

1) 掌握人工智能方法的優(yōu)點(diǎn)及其在實(shí)際中的應(yīng)用。

2) 學(xué)會(huì)對(duì)人工智能問(wèn)題進(jìn)行分析建模和應(yīng)用各種計(jì)算工具實(shí)現(xiàn)問(wèn)題求解,熟悉對(duì)實(shí)驗(yàn)現(xiàn)象的觀察和記錄,實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的獲取與設(shè)計(jì),最佳實(shí)驗(yàn)條件的判斷和選擇,實(shí)驗(yàn)結(jié)果的分析和討論等一套嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膶?shí)驗(yàn)方法。

3) 鞏固并加深對(duì)人工智能原理課程的基本原理和概念的理解,培養(yǎng)學(xué)生勤奮學(xué)習(xí),求真求實(shí)的科學(xué)品德,培養(yǎng)學(xué)生的動(dòng)手能力、觀察能力、查閱文獻(xiàn)能力、思維能力、想象能力、表達(dá)能力。

4) 通過(guò)完成綜合研究性實(shí)驗(yàn),培養(yǎng)學(xué)生獨(dú)立解決實(shí)際問(wèn)題的能力,提高學(xué)生的科研素質(zhì)與創(chuàng)新意識(shí)。

在培養(yǎng)學(xué)生掌握實(shí)驗(yàn)的基本操作、基本技能和基本知識(shí)的同時(shí),進(jìn)一步培養(yǎng)學(xué)生分析問(wèn)題和解決問(wèn)題的能力,培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新意識(shí)、創(chuàng)新精神和創(chuàng)新能力,為學(xué)生今后從事科研、教學(xué)或企事業(yè)單位的分析檢驗(yàn)以及新技術(shù)的研發(fā)工作打下扎實(shí)的基礎(chǔ)。

在實(shí)驗(yàn)組織方面,根據(jù)各實(shí)驗(yàn)的目的和要求,學(xué)生分為5人1組,指定一個(gè)組長(zhǎng),每組選擇1套實(shí)驗(yàn)題目。基礎(chǔ)實(shí)驗(yàn)題目要求達(dá)到27學(xué)時(shí)、綜合性實(shí)驗(yàn)題目選擇1題和研究性實(shí)驗(yàn)題目選擇1題,基礎(chǔ)實(shí)驗(yàn)題目要求在規(guī)定時(shí)間內(nèi),小組獨(dú)立完成實(shí)驗(yàn)測(cè)定、數(shù)據(jù)處理,并撰寫實(shí)驗(yàn)報(bào)告。實(shí)驗(yàn)過(guò)程中, 要求學(xué)生勤于動(dòng)手, 敏銳觀察, 細(xì)心操作, 開動(dòng)腦筋, 分析鉆研問(wèn)題, 準(zhǔn)確記錄原始數(shù)據(jù), 經(jīng)教師檢查,實(shí)驗(yàn)及其原始數(shù)據(jù)記錄才有效。同時(shí),團(tuán)隊(duì)作業(yè),需要多人分工合作、相互幫助,這樣可以提高人際交往和溝通能力,學(xué)會(huì)與他人合作,培養(yǎng)團(tuán)隊(duì)創(chuàng)新能力。

3課程學(xué)習(xí)與畢業(yè)論文,科研訓(xùn)練相結(jié)合

人工智能技術(shù)在一定程度上代表著信息技術(shù)的前沿和未來(lái),通過(guò)學(xué)習(xí)和體驗(yàn)人工智能的知識(shí)和技術(shù),學(xué)生能夠在一定程度上了解信息技術(shù)發(fā)展的前沿知識(shí),這有助學(xué)生開闊視野、培養(yǎng)興趣,為今后繼續(xù)深造或走向社會(huì)奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)[3-4]。

人工智能的理論和方法廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識(shí)別、圖像處理中,這些內(nèi)容既是高年級(jí)的后續(xù)課程,又是現(xiàn)在熱門的研究方向。學(xué)習(xí)和深刻理解人工智能的理論、方法和應(yīng)用,對(duì)后續(xù)課程學(xué)習(xí)以及今后的研究具有重要的意義。

我院規(guī)定大學(xué)三年級(jí)的學(xué)生開始聯(lián)系畢業(yè)論文指導(dǎo)導(dǎo)師,同時(shí)確定畢業(yè)論文的研究方向,提前進(jìn)行科研實(shí)踐,以培養(yǎng)實(shí)踐能力和研究素質(zhì)。人工智能課程正好是大三高年級(jí)開設(shè)的專業(yè)課,因此,我們把課程實(shí)驗(yàn)及設(shè)計(jì)與同學(xué)的興趣相結(jié)合,引導(dǎo)學(xué)生,并提煉和形成學(xué)生的畢業(yè)選題和課外的科研方向,它是提高本科生研究創(chuàng)新能力的有效手段。

基于新的教學(xué)實(shí)踐,很多學(xué)生的選題都與上述歸納的人工智能若干算法相關(guān),如算法本身的研究和改進(jìn),或是算法在各領(lǐng)域,如數(shù)據(jù)挖掘、圖像處理等的應(yīng)用。在我們的科研能力訓(xùn)練計(jì)劃中,一批項(xiàng)目和課題,如混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究與應(yīng)用、差分演化算法研究與應(yīng)用、基于協(xié)同訓(xùn)練的推薦系統(tǒng)等,分別受到國(guó)家和學(xué)校本科生科研項(xiàng)目立項(xiàng)資助。一批三四年級(jí)的本科生以第一作者身份在國(guó)內(nèi)核心期刊、國(guó)際會(huì)議和期刊上發(fā)表學(xué)術(shù)論文,這激發(fā)了學(xué)生的科研興趣,使學(xué)生體會(huì)到了創(chuàng)新的樂(lè)趣。

總之,課程學(xué)習(xí)與畢業(yè)論文、學(xué)校大學(xué)生科研項(xiàng)目資助計(jì)劃、國(guó)家大學(xué)生創(chuàng)新性實(shí)驗(yàn)計(jì)劃相對(duì)接的科研訓(xùn)練,極大地提升了學(xué)生的創(chuàng)新能力和科研基本素質(zhì)。

4結(jié)語(yǔ)

針對(duì)人工智能的課程特點(diǎn),我們積極開展研究型教學(xué)、研究型學(xué)習(xí),提高大學(xué)生的學(xué)習(xí)能力、實(shí)踐能力和創(chuàng)新能力的研究與實(shí)踐。我們的教學(xué)研究與實(shí)踐主要內(nèi)容包括三個(gè)方面:啟發(fā)式傳授人工智能解決問(wèn)題的非結(jié)構(gòu)化的思想;成體系的實(shí)驗(yàn)訓(xùn)練;以及與畢業(yè)論文、學(xué)校大學(xué)生科研項(xiàng)目資助計(jì)劃、國(guó)家大學(xué)生創(chuàng)新性實(shí)驗(yàn)計(jì)劃相對(duì)接的科研訓(xùn)練。這三個(gè)主要方面,層層遞進(jìn)、環(huán)環(huán)相扣,是體系完整的創(chuàng)新型人工智能教學(xué)實(shí)踐,新的改革和實(shí)踐在教學(xué)中取得了令人滿意效果。

參考文獻(xiàn):

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[4] 金聰,劉金安. 人工智能教育在能力培養(yǎng)中的作用及改革設(shè)想[J]. 計(jì)算機(jī)時(shí)代,2006(9):66-69.

Reform and Practice of Innovative Teaching in Artificial Intelligence

WANG Jia-hai, YIN Jian, LING Ying-biao

(Department of Computer Science, Sun Yat-sen University, Guangzhou 510006, China)