最優(yōu)人工智能及其應用論文（通用18篇）

想要做出與眾不同的創(chuàng)作，我們需要從日?，嵤轮邪l(fā)現(xiàn)特別之處。如何使文章更具有感染力？讓我們一起來研究一下。接下來將為大家分享一些總結的寫作思路和方法，希望能激發(fā)大家的創(chuàng)造力。

人工智能及其應用論文篇一

關鍵詞：can總線can控制器can中繼器

can總線是bosch公司為現(xiàn)代汽車應用而推出的一種總線，與一般的通信總線相比，can總線的.數(shù)據(jù)通信具有突出的可靠性、實時性和靈活性。can總線現(xiàn)已廣泛應用于工業(yè)現(xiàn)場控制、小區(qū)安防、環(huán)境監(jiān)控等眾多領域中。can總線為多主方式工作，網(wǎng)絡上任一節(jié)點均可在任意時刻主動地向網(wǎng)絡上其它節(jié)點發(fā)送信息而不分主從，通信方式靈活，且無需站地址等節(jié)點信息。

can中繼器是can總線系統(tǒng)組網(wǎng)的關鍵設備之一，在稍大型的can總線系統(tǒng)中經(jīng)常會用到中繼器。本文所討論的中繼器除了具有中繼功能以外，還具有一定的網(wǎng)橋功能。因為只要對中繼器的初始化參數(shù)進行適當配置，就能使中繼器既具有報文轉發(fā)功能，又具有報文過濾功能，這里只是借用了中繼器的名稱而已。

使用中繼器的優(yōu)點主要表現(xiàn)在以下幾方面：

（1）過濾通信量。中繼器接收一個子網(wǎng)的報文，只有當報文是發(fā)送給中繼器所連的另一個子網(wǎng)時，中繼器才轉發(fā)，否則不轉發(fā)。

（2）擴大了通信距離，但代價是增加了一些存儲轉發(fā)延時。

（3）增加了節(jié)點的最大數(shù)目。

（4）各個網(wǎng)段可使用不同的通信速率。

（5）提高了可靠性。當網(wǎng)絡出現(xiàn)故障時，一般只影響個別網(wǎng)段。

（6）性能得到改善。

當然，使用中繼器也有一定的缺點，例如：

（1）由于中繼器對接收的幀要先存儲后轉發(fā)，增加了延時。

（2）can總線的mac子層并沒有流量控制功能。當網(wǎng)絡上的負荷很重時，可能因中繼器中緩沖區(qū)的存儲空間不夠而發(fā)生溢出，以致產(chǎn)生幀丟失的現(xiàn)象。

（3）中繼器若出現(xiàn)故障，對相鄰兩個子網(wǎng)的工作都將產(chǎn)生影響。

1can中繼器硬件電路設計

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人工智能及其應用論文篇二

在大多數(shù)數(shù)學科中存在著幾個不同的研究領域，每個領域都有著特有的感興趣的研究課題、研究技術和術語。在人工智能中，這樣的領域包括自然語言處理、自動定理證明、自動程序設計、智能檢索、智能調度、機器學習、專家系統(tǒng)、機器人學、智能控制、模式識別、視覺系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡、agent、計算智能、問題求解、人工生命、人工智能方法、程序設計語言等。

在過去50多年里，已經(jīng)建立了一些具有人工智能的計算機系統(tǒng)；例如，能夠求解微分方程的，下棋的，設計分析集成電路的，合成人類自然語言的，檢索情報的，診斷疾病以及控制控制太空飛行器、地面移動機器人和水下機器人的具有不同程度人工智能的計算機系統(tǒng)。人工智能是一種外向型的學科，它不但要求研究它的人懂得人工智能的知識，而且要求有比較扎實的數(shù)學基礎，哲學和生物學基礎，只有這樣才可能讓一臺什么也不知道的機器模擬人的思維。因為人工智能的研究領域十分廣闊，它總的來說是面向應用的，也就說什么地方有人在工作，它就可以用在什么地方，因為人工智能的最根本目的還是要模擬人類的思維。參照人在各種活動中的功能，我們可以得到人工智能的領域也不過就是代替人的活動而已。哪個領域有人進行的智力活動，哪個領域就是人工智能研究的領域。人工智能就是為了應用機器的長處來幫助人類進行智力活動。人工智能研究的目的就是要模擬人類神經(jīng)系統(tǒng)的功能。

近年來，人工智能的研究和應用出現(xiàn)了許多新的領域，它們是傳統(tǒng)人工智能的延伸和擴展。在新世紀開始的時候，這些新研究已引起人們的更密切關注。這些新領域有分布式人工智能與艾真體（agent）、計算智能與進化計算、數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)，以及人工生命等。下面逐一加以概略介紹。

1、分布式人工智能與艾真體

分布式人工智能（distributedai，dai）是分布式計算與人工智能結合的結果。dai系統(tǒng)以魯棒性作為控制系統(tǒng)質量的標準，并具有互操作性，即不同的異構系統(tǒng)在快速變化的環(huán)境中具有交換信息和協(xié)同工作的能力。

分布式人工智能的研究目標是要創(chuàng)建一種能夠描述自然系統(tǒng)和社會系統(tǒng)的精確概念模型。dai中的智能并非獨立存在的概念，只能在團體協(xié)作中實現(xiàn)，因而其主要研究問題是各艾真體間的合作與對話，包括分布式問題求解和多艾真體系統(tǒng)（multiagentsystem，mas）兩領域。其中，分布式問題求解把一個具體的求解問題劃分為多個相互合作和知識共享的模塊或結點。多艾真體系統(tǒng)則研究各艾真體間智能行為的協(xié)調，包括規(guī)劃、知識、技術和動作的協(xié)調。這兩個研究領域都要研究知識、資源和控制的劃分問題，但分布式問題求解往往含有一個全局的概念模型、問題和成功標準，而mas則含有多個局部的概念模型、問題和成功標準。

mas更能體現(xiàn)人類的社會智能，具有更大的靈活性和適應性，更適合開放和動

態(tài)的世界環(huán)境，因而倍受重視，已成為人工智能以至計算機科學和控制科學與工程的研究熱點。當前，艾真體和mas的研究包括理論、體系結構、語言、合作與協(xié)調、通訊和交互技術、mas學習和應用等。mas已在自動駕駛、機器人導航、機場管理、電力管理和信息檢索等方面獲得應用。

2、計算智能與進化計算

計算智能（computingintelligence）涉及神經(jīng)計算、模糊計算、進化計算等研究領域。其中，神經(jīng)計算和模糊計算已有較長的研究歷史，而進化計算則是較新的研究領域。在此僅對進化計算加以說明。

進化計算（evolutionarycomputation）是指一類以達爾文進化論為依據(jù)來設計、控制和優(yōu)化人工系統(tǒng)的技術和方法的總稱，它包括遺傳算法（geneticalgorithms）、進化策略（evolutionarystrategies）和進化規(guī)劃（evolutionaryprogramming）。它們遵循相同的指導思想，但彼此存在一定差別。同時，進化計算的研究關注學科的交叉和廣泛的應用背景，因而引入了許多新的方法和特征，彼此間難于分類，這些都統(tǒng)稱為進化計算方法。目前，進化計算被廣泛運用于許多復雜系統(tǒng)的自適應控制和復雜優(yōu)化問題等研究領域，如并行計算、機器學習、電路設計、神經(jīng)網(wǎng)絡、基于艾真體的仿真、元胞自動機等。

達爾文進化論是一種魯棒的搜索和優(yōu)化機制，對計算機科學，特別是對人工智能的發(fā)展產(chǎn)生了很大的影響。大多數(shù)生物體通過自然選擇和有性生殖進行進化。自然選擇決定了群體中哪些個體能夠生存和繁殖，有性生殖保證了后代基因中的混合和重組。自然選擇的原則是適者生存，即物競天擇，優(yōu)勝劣汰。

直到幾年前，遺傳算法、進化規(guī)劃、進化策略三個領域的研究才開始交流，并發(fā)現(xiàn)它們的共同理論基礎是生物進化論。因此，把這三種方法統(tǒng)稱為進化計算，而把相應的算法稱為進化算法。

3、數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)

知識獲取是知識信息處理的關鍵問題之一。20世紀80年代人們在知識發(fā)現(xiàn)方面取得了一定的進展。利用樣本，通過歸納學習，或者與神經(jīng)計算結合起來進行知識獲取已有一些試驗系統(tǒng)。數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)是90年代初期新崛起的一個活躍的研究領域。在數(shù)據(jù)庫基礎上實現(xiàn)的知識發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)，通過綜合運用統(tǒng)計學、粗糙集、模糊數(shù)學、機器學習和專家系統(tǒng)等多種學習手段和方法，從大量的數(shù)據(jù)中提煉出抽象的知識，從而揭示出蘊涵在這些數(shù)據(jù)背后的客觀世界的內(nèi)在聯(lián)系和本質規(guī)律，實現(xiàn)知識的自動獲取。這是一個富有挑戰(zhàn)性、并具有廣闊應用前景的研究課題。

從數(shù)據(jù)庫獲取知識，即從數(shù)據(jù)中挖掘并發(fā)現(xiàn)知識，首先要解決被發(fā)現(xiàn)知識的表達問題。最好的表達方式是自然語言，因為它是人類的思維和交流語言。知識表示的最根本問題就是如何形成用自然語言表達的概念。

機器知識發(fā)現(xiàn)始于1974年，并在此后十年中獲得一些進展。這些進展往往與專家系統(tǒng)的知識獲取研究有關。到20世紀80年代末，數(shù)據(jù)挖掘取得突破。越來越多的研究者加入到知識發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘的研究行列。現(xiàn)在，知識發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘已成為人工智能研究的又一熱點。

比較成功的知識發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)有用于超級市場商品數(shù)據(jù)分析、解釋和報告的

coverstory系統(tǒng)，用于概念性數(shù)據(jù)分析和查尋感興趣關系的集成化系統(tǒng)explora，交互式大型數(shù)據(jù)庫分析工具kdw，用于自動分析大規(guī)模天空觀測數(shù)據(jù)的skicat系統(tǒng)，以及通用的數(shù)據(jù)庫知識發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)kdd等。

4、人工生命

人工生命（artificiallife，alife）的概念是由美國圣菲研究所非線性研究組的蘭頓（langton）于1987年提出的，旨在用計算機和精密機械等人工媒介生成或構造出能夠表現(xiàn)自然生命系統(tǒng)行為特征的仿真系統(tǒng)或模型系統(tǒng)。自然生命系統(tǒng)行為具有自組織、自復制、自修復等特征以及形成這些特征的混沌動力學、進化和環(huán)境適應。

人工生命所研究的人造系統(tǒng)能夠演示具有自然生命系統(tǒng)特征的行為，在“生命之所能”（lifeasitcouldbe）的廣闊范圍內(nèi)深入研究“生命之所知”（lifeasweknowit）的實質。只有從“生命之所能”的廣泛內(nèi)容來考察生命，才能真正理解生物的本質。人工生命與生命的形式化基礎有關。生物學從問題的頂層開始，把器官、組織、細胞、細胞膜，直到分子，以探索生命的奧秘和機理。人工生命則從問題的底層開始，把器官作為簡單機構的宏觀群體來考察，自底向上進行綜合，把簡單的由規(guī)則支配的對象構成更大的集合，并在交互作用中研究非線性系統(tǒng)的類似生命的全局動力學特性。

人工生命的理論和方法有別于傳統(tǒng)人工智能和神經(jīng)網(wǎng)絡的理論和方法。人工生命把生命現(xiàn)象所體現(xiàn)的自適應機理通過計算機進行仿真，對相關非線性對象進行更真實的動態(tài)描述和動態(tài)特征研究。

人工生命學科的研究內(nèi)容包括生命現(xiàn)象的仿生系統(tǒng)、人工建模與仿真、進化動力學、人工生命的計算理論、進化與學習綜合系統(tǒng)以及人工生命的應用等。比較典型的人工生命研究有計算機病毒、計算機進程、進化機器人、自催化網(wǎng)絡、細胞自動機、人工核苷酸和人工腦等。

（1）了解人工智能的概念和人工智能的發(fā)展，了解國際人工智能的主要流派和路線，了解國內(nèi)人工智能研究的基本情況，熟悉人工智能的研究領域。

（2）較詳細地論述知識表示的各種主要方法。重點掌握了狀態(tài)空間法、問題歸約法和謂詞邏輯法，熟悉語義網(wǎng)絡法，了解知識表示的其他方法，如框架法、劇本法、過程法等。

（3）掌握了盲目搜索和啟發(fā)式搜索的基本原理和算法，特別是寬度優(yōu)先搜索、深度優(yōu)先搜索、等代價搜索、啟發(fā)式搜索、有序搜索、a*算法等。了解博弈樹搜索、遺傳算法和模擬退火算法的基本方法。

（4）掌握了消解原理、規(guī)則演繹系統(tǒng)和產(chǎn)生式系統(tǒng)的技術、了解不確定性推理、非單調推理的概念。

（5）概括性地了解了人工智能的主要應用領域，如專家系統(tǒng)、機器學習、規(guī)劃系統(tǒng)、自然語言理解和智能控制等。

（6）基本了解人工智能程序設計的語言和工具。

對現(xiàn)代社會的影響有多大？工業(yè)領域，尤其是制造業(yè)，已成功地使用了人工智能技術，包括智能設計、虛擬制造、在線分析、智能調度、仿真和規(guī)劃等。金融業(yè)，股票商利用智能系統(tǒng)輔助其分析，判斷和決策；應用卡欺詐檢測系統(tǒng)業(yè)已得到普遍應用。人工智能還滲透到人們的日常生活，cad，cam，cai，cap，cims等一系列智能產(chǎn)品給大家?guī)砹藰O大的方便，它還改變了傳統(tǒng)的通信方式，語音撥號，手寫短信的智能手機越來越人性化。

人工智能還影響了你們的文化和娛樂生活，引發(fā)人們更深層次的精神和哲學層面的思考，從施瓦辛格主演的《終結者》系列，到基努。里維斯主演的《黑客帝國》系列以及斯皮爾伯格導演的《人工智能》，都有意無意的提出了同樣的問題：我們應該如何看待人工智能？如何看待具有智能的機器？會不會有一天機器的智能將超過人的智能？問題的答案也許千差萬別，我個人認為上述擔心不太可能成為現(xiàn)實，因為我們理解人工智能并不是讓它取代人類智能，而是讓它模擬人類智能，從而更好地為人類服務。

當前人工智能技術發(fā)展迅速，新思想，新理論，新技術不斷涌現(xiàn)，如模糊技術，模糊--神經(jīng)網(wǎng)絡，遺傳算法，進化程序設計，混沌理論，人工生命，計算智能等。以agent概念為基礎的分布式人工智能正在異軍突起，特別是對于軟件的開發(fā)，“面向agent技術”將是繼“面向對象技術”后的又一突破。從萬維網(wǎng)到人工智能的研究正在如火如荼的開展。

（1）能夠結合現(xiàn)在最新研究成果著重講解重點知識，以及講述在一些研究成果中人工智能那些知識被應用。

（2）多推薦一些過于人工智能方面的電影，如：《終結者》系列、《黑客帝國》系列、《人工智能》等，從而增加同學對這門課程學習的興趣。

（3）條件允許的話，可以安排一些實驗課程，讓同學們自己制作一些簡單的作品，增強同學對人工智能的興趣，加強同學之間的學習。

（4）課堂上多講解一些人工智能在各個領域方面的應用，以及著重闡述一些新的和正在研究的人工智能方法與技術，讓同學們可以了解近期發(fā)展起來的方法和技術，在講解時最好多舉例，再結合原理進行講解，更助于同學們對人工智能的理解。

熟讀唐詩三百首，不會做詩也會吟。為大家整理的3篇人工智能在生活中應用的論文人工智能及其應用論文到這里就結束了，希望可以幫助您更好的寫作人工智能的應用。

人工智能及其應用論文篇三

一、人工智能的發(fā)展過程

人工智能(cialintelligence)經(jīng)歷了三次飛躍階段：實現(xiàn)問題求解是第一次，代替人進行部分邏輯推理工作的完成，如機器定理證明和專家系統(tǒng)；智能系統(tǒng)能夠和環(huán)境交互是第二次，從運行的環(huán)境中對信息進行獲取，代替人進行包括不確定性在內(nèi)的部分思維工作的完成，通過自身的動作，對環(huán)境施加影響，并適應環(huán)境的變化，如智能機器人；第三次是智能系統(tǒng)，具有類人的認知和思維能力，能夠發(fā)現(xiàn)新的知識，去完成面臨的任務，如基于數(shù)據(jù)挖掘的系統(tǒng)。

二、人工智能的研究熱點

ai研究出現(xiàn)了新的高潮，有兩個方面的表現(xiàn)，一方面在于人工智能理論方面有了新的進展，另一方面是由于突飛猛進發(fā)展的計算機硬件。隨著不斷提高的計算機速度、不斷擴大的存儲容量、不斷降低的價格，以及不斷發(fā)展的網(wǎng)絡，很多在以前無法完成的工作在現(xiàn)在都能夠實現(xiàn)。當前，智能接口、數(shù)據(jù)挖掘、主體及多主體系統(tǒng)是人工智能研究的三個熱點。

(一)智能接口技術是研究如何使人們能夠方便自然地與計算機交流。為了實現(xiàn)這一目標，要求計算機能夠看懂文字、聽懂語言、說話表達，甚至能夠進行不同語言之間的翻譯，而這些功能的實現(xiàn)又依賴于知識表示方法的研究。因此，智能接口技術的研究既有巨大的應用價值，又有基礎的理論意義。目前，智能接口技術已經(jīng)取得了顯著成果，文字識別、語音識別、語音合成、圖像識別、機器翻譯及自然語言理解等技術已經(jīng)開始實用化。

(二)數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數(shù)據(jù)中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但是又潛在有用的信息和知識的過程。數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)的研究目前已經(jīng)形成了三根強大的技術支柱：數(shù)據(jù)庫、人工智能和數(shù)理統(tǒng)計。

(三)主體系統(tǒng)是具有信念、愿望、意圖、能力、選擇、承諾等心智狀態(tài)的實體，比對象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定的自主性。主體試圖自治、獨立地完成任務，而且可以和環(huán)境交互，與其他主體通信，通過規(guī)劃達到目標。多主體系統(tǒng)主要研究在邏輯上或物理上分離的多個主體之間進行協(xié)調智能行為，最終實現(xiàn)問題求解。

三、人工智能的應用領域

今天，ai能力更傾向于應用到人類或其他動物智能的某一或某幾方面，并用自動化替代，有時候也用于對其進行模擬。不過在有些情況下，這些在高性能計算機調度之下的智能行為遠遠比人類的行為更為強大。

(一)路徑查找和路徑規(guī)劃。在最小代價路徑規(guī)劃和路徑查找系統(tǒng)中，可以使用專門的技術——它們中有一些非常靈巧微妙，另一些則僅僅是用蠻力解決——來模擬對理解的直覺迅速轉換或者對普通人大腦生成過程的識別，結果有時非常令人驚訝！路徑查找就是路徑規(guī)劃問題的一種變體。

為了找到最佳路線，我們需要計算通過每一個往返路線的時間開銷。時間就是金錢；所以，我們更傾向于關注最小代價路線。這也適用于飛機航線的制定，它們需要在不同的城市中逗留或更換航班等等。

(二)邏輯和不確定性。計算機編程就像是使用邏輯磚塊建造一棟房子一樣。事實上，人工智能編程通常被認為有兩種邏輯形式——命題邏輯和形式邏輯——的一種特殊混合應用，也被認為是一種謂詞演算。更進一步說，編程語言中，我們更是采用了一個命題邏輯更加專門化的形式：布爾邏輯或者布爾代數(shù)。

只有兩種狀態(tài)：或者為真，或者為假。

對象之間聯(lián)系以及這些聯(lián)系的真假值(布爾形式)在內(nèi)的命題邏輯的一種強化延伸就是謂詞演算(和中學學的數(shù)學計算毫無關系)所包含的。

但是當我們在邏輯中使用這些謂詞的時候，就算是最復雜的邏輯語句，我們最終獲得的也只是一個黑白分明的世界：一個事物不是真的就是假的。如果一個事物不是真的也不是假的，那么它一定是不存在的事物。否則，它必然兩者居其一。

(三)自然語言處理。在ai應用中最重要的一部分就是自然語言處理。但是，現(xiàn)實卻是，自然語言處理系統(tǒng)并不能像人類那樣能很好地分析這些并沒有太強邏輯結構地說出的以及寫出的詞語的含義。不過這樣有限的功能對于殘障人士、翻譯系統(tǒng)、詞語處理拼寫和語法檢查器來說仍然是非常有用的。

(四)神經(jīng)網(wǎng)絡。一種信息處理結構就是神經(jīng)網(wǎng)絡，對諸如大腦之類的生物學神經(jīng)系統(tǒng)進行嘗試模仿來進行單純數(shù)據(jù)的轉換成為信息，就是它的原理。神經(jīng)網(wǎng)絡由很多相互聯(lián)系的處理小元素：神經(jīng)節(jié)點，功能相當于一個大腦神經(jīng)細胞和神經(jīng)元(synapse)組成，它們相互交互，共同解決具體問題。神經(jīng)網(wǎng)絡上的元素將輸入模式轉換成為輸出模式，而這些輸出模式又同時可以成為其他神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入模式。神經(jīng)網(wǎng)絡通過實例學習，這一點和人類的做法一樣。神經(jīng)網(wǎng)絡需要設置為適用于某些具體應用中，比如通過學習過程識別圖像。而對于生命系統(tǒng)本身，我們對學習的過程涉及到神經(jīng)細胞之間的突觸聯(lián)系的調整這一說法保留質疑。

四、結語

當前，大部分ai能力的研究方向是研究如何完整地模擬一個智能過程，而不是對器官所使用的每一個低級步驟進行再現(xiàn)。一個極端顯著的示例就是利用數(shù)據(jù)庫和搜索軟件獲取信息的專家系統(tǒng)。數(shù)據(jù)庫向大腦提供基本沒有任何關聯(lián)的數(shù)據(jù)，同時這些數(shù)據(jù)的傳輸和其在大腦中的存儲形式也毫不相同(科學家們很清楚這一點)。但是很多專家系統(tǒng)還是能夠相當好地擔當起諸如像內(nèi)科醫(yī)生這樣的專業(yè)角色。當然它們也僅僅被應用于它們非常熟悉的領域。

人工智能及其應用論文篇四

摘要：作為機電一體化系統(tǒng)工作中關鍵性技術，傳感器與檢測技術在機電系統(tǒng)化運行中具有至關重要的作用。如果沒有傳感器核心檢測系統(tǒng)，那么機電一體化無法實現(xiàn)自動檢測以及自動控制。本文分別從汽車、機器人、機械等角度著手，分析傳感器與檢測技術在機電一體化系統(tǒng)中的應用，為提升機電一體化檢測有效性以及控制有效性打下良好的基礎。

關鍵詞：傳感器與檢測技術；機電一體化；系統(tǒng)；汽車；機器人；機械

1前言

傳感器與檢測技術在機電一體化系統(tǒng)中具有不可替代的作用。利用傳感器與檢測技術能夠及時檢測系統(tǒng)特征和系統(tǒng)狀態(tài)，同時也能夠為待測系統(tǒng)提供必要性信息。所謂機電一體化系統(tǒng)，實際上就是有效結合機械與電子，利用多學科的集成技術來設計出制造系統(tǒng)以及制造產(chǎn)品，提升產(chǎn)品更新?lián)Q代有效性，實現(xiàn)機電一體化系統(tǒng)智能化以及有效性，利用傳感器與檢測技術能夠有效轉化溫度、速度以及流量等物理量，轉換成為對應電信號，做好點信號標度變化等工作，進而能夠有效滿足機電一體化系統(tǒng)對于信息快速化以及可靠性的需求，加大資金投入，提升傳感器與檢測技術控制效率。

2傳感器與檢測技術在機電一體化系統(tǒng)中的應用

2.1傳感器與檢測技術在汽車行業(yè)機電一體化中的應用

新型技術以及傳感技術日漸發(fā)展促使現(xiàn)代汽車工業(yè)進入到新型時代，汽車機電一體化發(fā)展取代了傳統(tǒng)機械化控制部件，實現(xiàn)了自動化控制。實際上，不僅汽車發(fā)動機中應用了自動化控制技術，汽車其他部件也應用了大量檢測技術以及控制技術。將傳感器應用于汽車發(fā)動機中，能夠應用多類別傳感器裝置，傳感器與檢測技術利用電子控制單元來有效掌握發(fā)動機實際工作狀況，進而精確控制發(fā)動機實際工作狀態(tài)，有效提升發(fā)動機實際工作性能。在汽車重點控制部分，主要應用了溫度傳感器、曲軸位置傳感器以及壓力傳感器等等，對改善汽車性能具有非常重要的作用，為人們提供個性化服務，有效增強汽車行駛安全性。例如，目前汽車都配備了專業(yè)的.導航系統(tǒng)，利用汽車導航系統(tǒng)能夠促使駕駛員掌握前方建筑物、車輛狀態(tài)，實際上，不僅應用了gprs的定位系統(tǒng)，還應用了傳感器與檢測技術，利用傳感器能夠有效感知一定距離物質運動的狀態(tài)，這樣能夠給予駕駛員更加準確的提示，促使駕駛員了解車輛行駛軌跡以及車輛行駛中的阻礙物，這樣能夠為汽車行駛安全提供有效保障。

2.2傳感器與檢測技術在機器人機電一體化系統(tǒng)中的應用

在實際工作過程中，工業(yè)機器人之所以能夠準確運行，主要是由于機器人身上具備傳感器，這樣能夠有效感受自身狀態(tài)，同時還能夠有效掌握操作對象狀態(tài)、工作環(huán)境狀態(tài)等等，利用內(nèi)部傳感器來有效獲取位置信息、速度信息以及位移信息等等，利用外部傳感器能夠有效感知外部環(huán)境、操作對象，通過內(nèi)部傳感器與外部傳感器有效結合為機器人提供有效反饋信息，進而協(xié)助機器人能夠更加順利完成工作。由于機器人關節(jié)中安裝了大量光電開關、微動開關等多形式傳感器，利用傳感器與檢測技術能夠有效檢測機器人極限位置以及零位，進而有效保護機器人安全動作，為機器人軌跡精度、重復定位精度等提供保障。由于機器人關節(jié)安裝了位移性質傳感器，對機器人位置移動、位置工作具有非常重要的作用。在機器人抓手位置、手腕位置等都安裝了觸覺傳感器，利用觸覺傳感器能夠促使機器人準確定位對象位置，進而利用抓手傳感器來抓取對象物體。

3傳感器與檢測技術在機械加工機電一體化系統(tǒng)中的應用

機械加工機電一體化系統(tǒng)中，傳感器與檢測技術具有非常重要的作用。在開展機械加工工作之前，需要自動檢查加工設備以及配件，這樣能夠保證機械加工運行有效性，諸如，自動調整以及判斷配件夾持位置，同時確定上床之后裝夾夾緊力大小以及變形情況。在完成機械加工之后，還需要檢測工件是否合格，測量工件尺寸、工件粗糙度、工作形狀、工件位置公差等等。例如，完成螺紋、齒輪等工件加工，需要及時檢測工件齒距、工件節(jié)距半徑、工件螺距、工件導程等等，這樣能夠自動進行檢測工作，還能夠將檢測結果有效輸入到下一道工序。在機械加工過程中，為了能夠保證精密產(chǎn)品合格率，在實際加工過程中需要不斷收緊加工條件，有效工作工件加工切削速度、切削扭矩、工件壓力等等，有效調整和檢測各項數(shù)據(jù)，保證機械加工能夠達到最佳狀態(tài)。在機械切削工作過程中，傳感器與檢測技術在其中具有非常重要的作用，有利于優(yōu)化切削生產(chǎn)力以及材料切除率，進而優(yōu)化實際制造成本。此外，利用傳感器與檢測技術能夠有效確定切削力變化、顫振以及切削過程等等，保證加工精度，為機械加工設計以及切削工作提供精確切削數(shù)據(jù)，為刀架結構以及刀架材料提供重要依據(jù)。

4結語

工業(yè)自動化日漸發(fā)展促使其不斷提升自動檢測系統(tǒng)要求，這就需要重視傳感器與檢測技術分析工作，實現(xiàn)瞬時檢測傳感器與連續(xù)檢測傳感器相兼容，實現(xiàn)傳感器與檢測技術智能化發(fā)展。在工業(yè)發(fā)展過程中，需要結合實際需求來重視新型傳感器開發(fā)工作，不斷擴大傳感器性能以及傳感器使用范圍，促進傳感器集成化、小型化發(fā)展，提升機電一體化系統(tǒng)工作效率，為機電一體化系統(tǒng)順利運行提供保障。為了促使機電一體化系統(tǒng)能夠獲取更加準確信息，需要積極引進先進傳感器與檢測技術，提升信息獲取與信息傳播的有效性。

參考文獻：

人工智能及其應用論文篇五

本文概要地闡述了人工智能的概念、發(fā)展歷史、當前研究熱點和實際應用及未來的發(fā)展趨勢。

人工智能（artificialintelligence，簡稱ai），也稱機器智能，它是計算機科學、控制論、信息論、神經(jīng)生理學、心理學、語言學等多種學科互相滲透而發(fā)展起來的一門綜合性學科。從計算機應用系統(tǒng)角度來看，人工智能是研究如何制造出智能機器或智能系統(tǒng)，實現(xiàn)模擬人類智能活動的能力，以延伸人們智能的科學。人工智能是一門交叉學科，是一門涉及心理學、認知科學、思維科學、信息科學、系統(tǒng)科學和生物科學等多學科的綜合性技術學科，目前已在知識處理、模式識別、自然語言處理、博弈、自動定理證明、自動程序設計、專家系統(tǒng)、知識庫、智能機器人等多個領域取得舉世矚目的成果，并形成了多元化的發(fā)展方向。

人工智能經(jīng)歷了三次飛躍階段：第一次是實現(xiàn)問題求解，代替人完成部分邏輯推理工作，如機器定理證明和專家系統(tǒng);第二次是智能系統(tǒng)能夠和環(huán)境交互，從運行的環(huán)境中獲取信息，代替人完成包括不確定性在內(nèi)的部分思維工作，通過自身的動作，對環(huán)境施加影響，并適應環(huán)境的變化，如智能機器人;第三次是智能系統(tǒng)，具有類人的認知和思維能力，能夠發(fā)現(xiàn)新的知識，去完成面臨的任務，如基于數(shù)據(jù)挖掘的系統(tǒng)。

ai研究出現(xiàn)了新的高潮，這一方面是因為在人工智能理論方面有了新的進展，另一方面是因為計算機硬件突飛猛進地發(fā)展。隨著計算機速度的不斷提高、存儲容量的不斷擴大、價格的不斷降低，以及網(wǎng)絡技術的不斷發(fā)展，許多原來無法完成的工作現(xiàn)在已經(jīng)能夠實現(xiàn)。目前人工智能研究的三個熱點是：智能接口、數(shù)據(jù)挖掘、主體及多主體系統(tǒng)。

1。智能接口技術是研究如何使人們能夠方便自然地與計算機交流。為了實現(xiàn)這一目標，要求計算機能夠看懂文字、聽懂語言、說話表達，甚至能夠進行不同語言之間的翻譯，而這些功能的實現(xiàn)又依賴于知識表示方法的研究。因此，智能接口技術的研究既有巨大的應用價值，又有基礎的理論意義。目前，智能接口技術已經(jīng)取得了顯著成果，文字識別、語音識別、語音合成、圖像識別、機器翻譯及自然語言理解等技術已經(jīng)開始實用化。

2。數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數(shù)據(jù)中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但是又潛在有用的信息和知識的過程。數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)的研究目前已經(jīng)形成了三根強大的技術支柱：數(shù)據(jù)庫、人工智能和數(shù)理統(tǒng)計。主要研究內(nèi)容包括基礎理論、發(fā)現(xiàn)算法、數(shù)據(jù)倉庫、可視化技術、定性定量互換模型、知識表示方法、發(fā)現(xiàn)知識的維護和再利用、半結構化和非結構化數(shù)據(jù)中的知識發(fā)現(xiàn)及網(wǎng)上數(shù)據(jù)挖掘等。

3。主體系統(tǒng)是具有信念、愿望、意圖、能力、選擇、承諾等心智狀態(tài)的實體，比對象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定的自主性。主體試圖自治、獨立地完成任務，而且可以和環(huán)境交互，與其他主體通信，通過規(guī)劃達到目標。多主體系統(tǒng)主要研究在邏輯上或物理上分離的多個主體之間進行協(xié)調智能行為，最終實現(xiàn)問題求解。多主體系統(tǒng)試圖用主體來模擬人的理性行為，主要應用在對現(xiàn)實世界和社會的模擬、機器人及智能機械等領域。目前對主體和多主體系統(tǒng)的研究主要集中在主體和多主體理論、主體的體系結構和組織、主體語言、主體之間的協(xié)作和協(xié)調、通信和交互技術、多主體學習及多主體系統(tǒng)應用等方面。

1。專家系統(tǒng)

專家系統(tǒng)是一個具有大量專門知識與經(jīng)驗的程序系統(tǒng)，專家系統(tǒng)存儲著某個專門領域中經(jīng)過事先總結、分析并按某種模式表示的專家知識，以及擁有類似于領域專家解決實際問題的推理機制。專家系統(tǒng)的開發(fā)和研究是人工智能中最活躍的一個應用研究領域，涉及社會各個方面。

2。知識庫系統(tǒng)

知識庫系統(tǒng)也叫數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，是儲存某學科大量事實的計算機軟件系統(tǒng)，它可以回答用戶提出的有關該學科的各種問題。知識庫系統(tǒng)的設計是計算機科學的一個活躍的分支。為了有效地表示、儲存和檢索大量事實，已經(jīng)發(fā)展出了許多技術。但是在設計智能信息檢索系統(tǒng)時還是遇到很多問題，包括對自然語言的理解，根據(jù)儲存的事實演繹答案的問題、理解詢問和演繹答案所需要的知識都可能超出該學科領域數(shù)據(jù)庫所表示的知識。

3。物景分析

計算機視覺已從模式識別的一個研究領域發(fā)展為一門獨立的學科。視覺是感知問題之一。整個感知問題的要點是形成一個精練的表示，以表示難以處理的、極其龐大的未經(jīng)加工的輸入數(shù)據(jù)。最終表示的性質和質量取決于感知系統(tǒng)的目標。機器視覺的前沿研究領域包括實時并行處理、主動式定性視覺、動態(tài)和時變視覺、三維景物的建模與識別、實時圖像壓縮傳送和復原、多光譜和彩色圖像的處理與解釋等。機器視覺已在機器人裝配、衛(wèi)星圖像處理、工業(yè)過程監(jiān)控、飛行器跟蹤和制導及電視實況轉播等領域獲得極為廣泛的應用。

4。模式識別

模式識別就是識別出給定物體所模仿的標本或標識。計算機模式識別系統(tǒng)能夠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(huán)境。模式識別在二維的文字、圖形和圖像的識別方面已取得許多成果，在三維景物、活動目標的識別和分析方面是目前研究的熱點，同時它還是智能計算機和智能機器人研究的十分重要的基礎。此外，人工智能還在機器視覺、組合調度問題、自然語言理解、機器學習、博弈、定理證明等研究應用領域發(fā)揮著重要作用?？梢哉f人工智能已深入各行各業(yè)，對人類社會作出了巨大的貢獻。

5。機器人

機器人學所研究的問題，從機器人手臂的最佳移動到實現(xiàn)機器人目標的動作序列的規(guī)劃方法，無所不包。盡管已經(jīng)建立了一些比較復雜的機器人系統(tǒng)，但是現(xiàn)在工業(yè)上運行的機器人都是一些按預先編好的`程序執(zhí)行某些重復作業(yè)的簡單裝置，大多數(shù)工業(yè)機器人是“盲人”。機器人和機器人學的研究促進了許多人工智能思想的發(fā)展。智能機器人的研究和應用體現(xiàn)出廣泛的學科交叉，涉及眾多課題。機器人已在工業(yè)、農(nóng)業(yè)、商業(yè)、旅游業(yè)、空中和海洋及國防等多個領域獲得越來越普遍的應用。

目前絕大多數(shù)人工智能系統(tǒng)都是建立在物理符號系統(tǒng)假設之上的。在尚未出現(xiàn)能與物理符號系統(tǒng)假設相抗衡的新的人工智能理論之前，無論從設計原理還是從已取得的實驗結果來看，soar在探討智能行為的一般特征和人類認知的具體特征的艱難征途上都取得了有特色的進展或成就，處在人工智能研究的前沿。上世紀80年代，以newella為代表的研究學者總結了專家系統(tǒng)的成功經(jīng)驗，吸收了認知科學研究的最新成果，提出了作為通用智能基礎的體系結構soar。目前的soar已經(jīng)顯示出強大的問題求解能力。在soar中已實現(xiàn)了30多種搜索方法，實現(xiàn)了若干知識密集型任務（專家系統(tǒng)），如ri等。對于人工智能未來的發(fā)展方向，專家們通過一些前瞻性研究可以看出未來人工智能可能會向以下幾個方面發(fā)展：模糊處理、并行化、神經(jīng)網(wǎng)絡及其情感。

目前，人工智能的推理功能已獲突破，學習及聯(lián)想功能正在研究之中，下一步就是模仿人類右腦的模糊處理功能和整個大腦的并行化處理功能。人工神經(jīng)網(wǎng)絡是未來人工智能應用的新領域。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(jīng)網(wǎng)絡的結合。研究表明：情感是智能的一部分，而不是與智能相分離的，因此人工智能領域的下一個突破可能在于賦予計算機情感能力。情感能力對于計算機與人的自然交往至關重要。

根據(jù)這些前瞻性研究我們也可以通過想象模擬勾畫出人工智能未來發(fā)展的三個階段。

1。融合時期（2010―2020年）

（1）用語言操縱和控制的智能化設備十分普及，像遠程醫(yī)療這樣的服務也更為完善。

（2）以計算機和互聯(lián)網(wǎng)為基礎的遠程教育十分普及，在家就可以上大學。

（3）在身體里植入許多不同功能的芯片已不新奇。

（4）量子計算機和dna計算機會有更大發(fā)展，新材料不斷問世。

（5）抗病毒程序可以防止各種非自然因素引發(fā)災難。

2。自信時期（2020―2030年）

（1）智能化計算機和互聯(lián)網(wǎng)既能自我修復，也能自行進行研究、生產(chǎn)產(chǎn)品。

（2）一些新型材料的出現(xiàn)，促使智能化向更高層次發(fā)展。

（3）有了高水準智能化技術的協(xié)助，人們“定居火星夢”可能性大增。

3。非神秘時期（2030―2040年）

（1）新的全息模式世界將取代原有幾何模式的世界。

（2）人們對一些目前無法解釋的自然現(xiàn)象會有更完善的解釋。

（3）人工智能可以模仿人類的智能，因此會出現(xiàn)有關法律來規(guī)范這些行為。

人工智能一直處于計算機技術的前沿，在各個領域的應用都相當廣泛，而且人工智能研究的理論和發(fā)現(xiàn)在很大程度上將決定計算機技術的發(fā)展方向?，F(xiàn)在，已經(jīng)有很多人工智能研究的成果進入到人們的日常生活之中，考慮到人工智能良好的發(fā)展和應用前景，我們應當加大力度對人工智能理論進行研究，讓其更好地為人類服務。相信在不久的將來，人工智能理論將會有更大的突破，人工智能技術的發(fā)展會給人們的生活、工作和教育等帶來更大的影響。

人工智能及其應用論文篇六

一、人工智能的發(fā)展過程

人工智能(cial intelligence)經(jīng)歷了三次飛躍階段：實現(xiàn)問題求解是第一次，代替人進行部分邏輯推理工作的完成，如機器定理證明和專家系統(tǒng)；智能系統(tǒng)能夠和環(huán)境交互是第二次，從運行的環(huán)境中對信息進行獲取，代替人進行包括不確定性在內(nèi)的部分思維工作的完成，通過自身的動作，對環(huán)境施加影響，并適應環(huán)境的變化，如智能機器人；第三次是智能系統(tǒng)，具有類人的認知和思維能力，能夠發(fā)現(xiàn)新的知識，去完成面臨的任務，如基于數(shù)據(jù)挖掘的系統(tǒng)。

二、人工智能的研究熱點

ai研究出現(xiàn)了新的高潮，有兩個方面的表現(xiàn)，一方面在于人工智能理論方面有了新的進展，另一方面是由于突飛猛進發(fā)展的計算機硬件。隨著不斷提高的計算機速度、不斷擴大的存儲容量、不斷降低的價格，以及不斷發(fā)展的網(wǎng)絡，很多在以前無法完成的工作在現(xiàn)在都能夠實現(xiàn)。當前，智能接口、數(shù)據(jù)挖掘、主體及多主體系統(tǒng)是人工智能研究的三個熱點。

(一)智能接口技術是研究如何使人們能夠方便自然地與計算機交流。為了實現(xiàn)這一目標，要求計算機能夠看懂文字、聽懂語言、說話表達，甚至能夠進行不同語言之間的翻譯，而這些功能的實現(xiàn)又依賴于知識表示方法的研究。因此，智能接口技術的研究既有巨大的應用價值，又有基礎的理論意義。目前，智能接口技術已經(jīng)取得了顯著成果，文字識別、語音識別、語音合成、圖像識別、機器翻譯及自然語言理解等技術已經(jīng)開始實用化。

(二)數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數(shù)據(jù)中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但是又潛在有用的信息和知識的過程。數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)的研究目前已經(jīng)形成了三根強大的技術支柱：數(shù)據(jù)庫、人工智能和數(shù)理統(tǒng)計。

(三)主體系統(tǒng)是具有信念、愿望、意圖、能力、選擇、承諾等心智狀態(tài)的實體，比對象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定的自主性。主體試圖自治、獨立地完成任務，而且可以和環(huán)境交互，與其他主體通信，通過規(guī)劃達到目標。多主體系統(tǒng)主要研究在邏輯上或物理上分離的多個主體之間進行協(xié)調智能行為，最終實現(xiàn)問題求解。

三、人工智能的應用領域

今天，ai能力更傾向于應用到人類或其他動物智能的某一或某幾方面，并用自動化替代，有時候也用于對其進行模擬。不過在有些情況下，這些在高性能計算機調度之下的智能行為遠遠比人類的行為更為強大。

(一)路徑查找和路徑規(guī)劃。在最小代價路徑規(guī)劃和路徑查找系統(tǒng)中，可以使用專門的技術——它們中有一些非常靈巧微妙，另一些則僅僅是用蠻力解決——來模擬對理解的直覺迅速轉換或者對普通人大腦生成過程的識別，結果有時非常令人驚訝！路徑查找就是路徑規(guī)劃問題的一種變體。

為了找到最佳路線，我們需要計算通過每一個往返路線的時間開銷。時間就是金錢；所以，我們更傾向于關注最小代價路線。這也適用于飛機航線的制定，它們需要在不同的城市中逗留或更換航班等等。

(二)邏輯和不確定性。計算機編程就像是使用邏輯磚塊建造一棟房子一樣。事實上，人工智能編程通常被認為有兩種邏輯形式——命題邏輯和形式邏輯——的一種特殊混合應用，也被認為是一種謂詞演算。更進一步說，編程語言中，我們更是采用了一個命題邏輯更加專門化的形式：布爾邏輯或者布爾代數(shù)。

只有兩種狀態(tài)：或者為真，或者為假。

對象之間 聯(lián)系以及這些聯(lián)系的真假值(布爾形式)在內(nèi)的命題邏輯的一種強化延伸就是謂詞演算(和中學學的數(shù)學計算毫無關系)所包含的。

但是當我們在邏輯中使用這些謂詞的時候，就算是最復雜的邏輯語句，我們最終獲得的也只是一個黑白分明的世界：一個事物不是真的就是假的。如果一個事物不是真的也不是假的，那么它一定是不存在的事物。否則，它必然兩者居其一。

(三)自然 語言處理。在ai 應用中最重要的一部分就是自然語言處理。但是，現(xiàn)實卻是，自然語言處理系統(tǒng)并不能像人類那樣能很好地分析這些并沒有太強邏輯結構地說出的以及寫出的詞語的含義。不過這樣有限的功能對于殘障人士、翻譯系統(tǒng)、詞語處理拼寫和語法檢查器來說仍然是非常有用的。

(四)神經(jīng) 網(wǎng)絡。一種信息處理結構就是神經(jīng)網(wǎng)絡，對諸如大腦之類的生物學神經(jīng)系統(tǒng)進行嘗試模仿來進行單純數(shù)據(jù)的轉換成為信息，就是它的原理。神經(jīng)網(wǎng)絡由很多相互聯(lián)系的處理小元素：神經(jīng)節(jié)點，功能相當于一個大腦神經(jīng)細胞和神經(jīng)元(synapse)組成，它們相互交互，共同解決具體問題。神經(jīng)網(wǎng)絡上的元素將 輸入模式轉換成為輸出模式，而這些輸出模式又同時可以成為其他神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入模式。神經(jīng)網(wǎng)絡通過實例學習，這一點和人類的做法一樣。神經(jīng)網(wǎng)絡需要設置為適用于某些具體應用中，比如通過學習過程識別圖像。而對于生命系統(tǒng)本身，我們對學習的過程涉及到神經(jīng)細胞之間的突觸聯(lián)系的調整這一說法保留質疑。

四、結語

當前，大部分ai能力的研究方向是研究如何完整地模擬一個智能過程，而不是對器官所使用的每一個低級步驟進行再現(xiàn)。一個極端顯著的示例就是利用數(shù)據(jù)庫和搜索軟件獲取信息的專家系統(tǒng)。數(shù)據(jù)庫向大腦提供基本沒有任何關聯(lián)的數(shù)據(jù)，同時這些數(shù)據(jù)的傳輸和其在大腦中的存儲形式也毫不相同(科學家們很清楚這一點)。但是很多專家系統(tǒng)還是能夠相當好地擔當起諸如像內(nèi)科醫(yī)生這樣的專業(yè)角色。當然它們也僅僅被應用于它們非常熟悉的領域。

人工智能及其應用論文篇七

can總線是bosch公司為現(xiàn)代汽車應用而推出的一種總線，與一般的通信總線相比，can總線的數(shù)據(jù)通信具有突出的可靠性、實時性和靈活性。can總線現(xiàn)已廣泛應用于工業(yè)現(xiàn)場控制、小區(qū)安防、環(huán)境監(jiān)控等眾多領域中。can總線為多主方式工作，網(wǎng)絡上任一節(jié)點均可在任意時刻主動地向網(wǎng)絡上其它節(jié)點發(fā)送信息而不分主從，通信方式靈活，且無需站地址等節(jié)點信息。

can中繼器是can總線系統(tǒng)組網(wǎng)的關鍵設備之一，在稍大型的can總線系統(tǒng)中經(jīng)常會用到中繼器。本文所討論的中繼器除了具有中繼功能以外，還具有一定的'網(wǎng)橋功能。因為只要對中繼器的初始化參數(shù)進行適當配置，就能使中繼器既具有報文轉發(fā)功能，又具有報文過濾功能，這里只是借用了中繼器的名稱而已。

使用中繼器的優(yōu)點主要表現(xiàn)在以下幾方面：

（1）過濾通信量。中繼器接收一個子網(wǎng)的報文，只有當報文是發(fā)送給中繼器所連的另一個子網(wǎng)時，中繼器才轉發(fā)，否則不轉發(fā)。

（2）擴大了通信距離，但代價是增加了一些存儲轉發(fā)延時。

（3）增加了節(jié)點的最大數(shù)目。

（4）各個網(wǎng)段可使用不同的通信速率。

（5）提高了可靠性。當網(wǎng)絡出現(xiàn)故障時，一般只影響個別網(wǎng)段。

（6）性能得到改善。

當然，使用中繼器也有一定的缺點，例如：

（1）由于中繼器對接收的幀要先存儲后轉發(fā)，增加了延時。

（2）can總線的mac子層并沒有流量控制功能。當網(wǎng)絡上的負荷很重時，可能因中繼器中緩沖區(qū)的存儲空間不夠而發(fā)生溢出，以致產(chǎn)生幀丟失的現(xiàn)象。

（3）中繼器若出現(xiàn)故障，對相鄰兩個子網(wǎng)的工作都將產(chǎn)生影響。

人工智能及其應用論文篇八

［摘要］隨著科學技術的飛速發(fā)展，不同學科的交叉融合越來越顯著。機電一體化技術是一門融合了機械技術、電子技術、計算機技術、信息技術及其他技術的獨立的交叉學科，它在生產(chǎn)實踐中的應用，不僅提高了機械工業(yè)的生產(chǎn)效率，還使機械工業(yè)的生產(chǎn)方式、管理體系等發(fā)生了重大變革。通過對機電一體化技術的優(yōu)勢進行闡述，根據(jù)當前化工企業(yè)機電一體化技術的應用情況進行分析，指出了化工機電一體化技術的未來發(fā)展趨勢，希望能為化工機電一體化技術的發(fā)展帶來新的啟示。

［關鍵詞］化工；機電一體化；技術；發(fā)展；趨勢

一、機電一體化的優(yōu)勢

（一）增強設備安全性，保障安全生產(chǎn)

應用機電一體化技術，不僅能夠使機械的運行過程被全程監(jiān)控，還會在設備運行出現(xiàn)異常時及時自動報警，既節(jié)省了檢修和維護保養(yǎng)時間，也提高了設備運行的安全性。

（二）提高生產(chǎn)效率，保證產(chǎn)品質量

機電一體化產(chǎn)品運用數(shù)字化程序進行控制，大規(guī)模的減少了操作按鈕的數(shù)量，使操作過程更加簡單方便，減少了人工操作環(huán)節(jié)，降低了人員主觀因素的影響，提高了生產(chǎn)效率的同時降低了產(chǎn)品的不合格率。

（三）便于產(chǎn)品調整，養(yǎng)護維修方便

在生產(chǎn)過程中，針對不同用戶的產(chǎn)品需求，可以通過改變控制程序來改變工作方式，不需要變更其他生產(chǎn)條件，使操作既簡單化又多元化。還可以通過自動預警系統(tǒng)，及時發(fā)現(xiàn)機械操作過程中的故障及問題，及時修復，降低了機械的檢修支出，節(jié)約了成本。

二、化工機電一體化發(fā)展現(xiàn)狀

20世紀60年代初，化工機電一體化技術作為一門新興事物開始被應用于工業(yè)生產(chǎn)過程中。隨著計算機科學、自動控制技術等的大力發(fā)展，不同學科技術間的融合更加緊密，推動著化工機電一體化技術不斷的`創(chuàng)新，一些發(fā)達國家開發(fā)出了科技含量更高的化工機電一體化技術產(chǎn)品，使化工機電一體化產(chǎn)品逐步走上了歷史的舞臺，為未來的技術發(fā)展奠定了基礎。到了90年代，微傳感器、執(zhí)行器等技術的迅速發(fā)展，人工智能、神經(jīng)網(wǎng)絡等技術的出現(xiàn)，在各國學者的努力研究下，使得化工機電一體化技術逐漸形成了完整的科學體系。

三、化工機電一體化發(fā)展趨勢

（一）模塊化

化工機電一體化產(chǎn)品的構成比較復雜，單元間通過不同接口進行對應，將接口集中起來實現(xiàn)區(qū)域模塊化管理，實現(xiàn)多項功能的集合，不僅能夠提高產(chǎn)品的可裝配性，還能夠滿足不同的生產(chǎn)需求，同時也降低了維修成本。

（二）智能化

人工智能作為當今科技發(fā)展的熱門課題，也必將成為未來科技發(fā)展的主要方向，運用智能化技術取代人類從事更加危險復雜的工作，不僅能夠使人們遠離危險的工作環(huán)境，還能確保產(chǎn)品的質量和性能。智能化就是模擬人類智能，將判斷和推理能力根植于化工機電一體化系統(tǒng)，通過人類對化工機電一體化設備的控制，達到對化工生產(chǎn)的控制目標。

（三）綠色化

隨著人們對環(huán)境問題的認識不斷深入，綠色環(huán)保已經(jīng)成為工業(yè)發(fā)展中必須要重視的問題，也將成為未來技術發(fā)展的目標之一?；すI(yè)對人類社會的發(fā)展有著深遠的影響，綠色環(huán)保觀念已經(jīng)深入人心，化工企業(yè)想要不斷發(fā)展壯大，就必須加強對綠色環(huán)?；瘷C電一體化產(chǎn)品的研究，以環(huán)境污染為代價的化工機電一體化產(chǎn)品必然會被社會所淘汰。

（四）網(wǎng)絡化

近年來，網(wǎng)絡技術的發(fā)展為機電一體化技術帶來了新的機遇，一是計算機網(wǎng)絡技術與機電一體化技術可以相互推動，共同發(fā)展。二是網(wǎng)絡技術的應用可以實現(xiàn)化工機電一體化產(chǎn)品的遠程控制目標，真正突破時空限制。

（五）微型化

隨著人們對納米技術的不斷深入研究，微型化必將成為機電一體化技術的發(fā)展趨勢。微型化機電一體化產(chǎn)品不僅能解決傳統(tǒng)產(chǎn)品體積大、功耗高的缺點，也會拓展其應用和普及范圍。隨著科學技術的不斷發(fā)展，諸學科的不斷創(chuàng)新，化工機電一體化技術的發(fā)展也會越來越快，其產(chǎn)品在化工企業(yè)生產(chǎn)中的優(yōu)勢也會越來越顯著，發(fā)展前景十分光明。

參考文獻：

[2]楊衛(wèi)平.關于機電一體化技術的應用及其發(fā)展趨勢的探討[j].電子技術與軟件工程，20xx（12）：124.

人工智能及其應用論文篇九

機電一體化是多門科學多年的發(fā)展的成果，它是機電行業(yè)發(fā)展的必然產(chǎn)物，隨著社會智能化發(fā)展的越來越快，機電一體化的技術應用也越來越廣闊，下來讓我們看看機電一體化應用的領域。

1、機床數(shù)控領域

機電一體化在數(shù)控機床領域的發(fā)展已經(jīng)有40年的歷史，在技術領域有了進一步的.提高，無論是在結構上功能上還是在操作上都發(fā)展的比較完善。類型具有總線式、模塊化、緊湊型的結構，在開放性設計中，這種設計硬件體系和功能模塊具有層次性和兼容性的，可以大大提高用戶的使用效益和智能化的。在機電一體化的系統(tǒng)研究中分出多級的網(wǎng)絡，這樣能使復雜加工系統(tǒng)的作業(yè)能力的運行?？梢詳?shù)控機床可以裝置單板、單片機以及控制中心等高新集成技術。

2、計算機集成制造系統(tǒng)的領域

計算機系統(tǒng)的組合不是分散的子系統(tǒng)的組合，它是由全局的實踐總結出最優(yōu)的系統(tǒng)的組合，它需要各個部門加強溝通，圍繞制造展開工作。當產(chǎn)品的集成度越高，就能夠使各個生產(chǎn)要素間的配置更加合理和完善。

3、工業(yè)機器人

工業(yè)機器人首先出現(xiàn)的是不夠靈活的半機器人，它根據(jù)示范的動作進行重復的運動，在工作中，不會考慮工作環(huán)境和作業(yè)對象的變化。而現(xiàn)代的機器人，里面裝有不同的傳感元件，機器人可以作業(yè)環(huán)境和對象做出簡單的信息判斷，并能做出簡單的分析。這是機電一體化發(fā)展的新成果，也是其發(fā)展的前景所在。

人工智能及其應用論文篇十

關鍵詞：can總線can控制器can中繼器

can總線是bosch公司為現(xiàn)代汽車應用而推出的一種總線，與一般的通信總線相比，can總線的數(shù)據(jù)通信具有突出的可靠性、實時性和靈活性。can總線現(xiàn)已廣泛應用于工業(yè)現(xiàn)場控制、小區(qū)安防、環(huán)境監(jiān)控等眾多領域中。can總線為多主方式工作，網(wǎng)絡上任一節(jié)點均可在任意時刻主動地向網(wǎng)絡上其它節(jié)點發(fā)送信息而不分主從，通信方式靈活，且無需站地址等節(jié)點信息。

can中繼器是can總線系統(tǒng)組網(wǎng)的關鍵設備之一，在稍大型的can總線系統(tǒng)中經(jīng)常會用到中繼器。本文所討論的中繼器除了具有中繼功能以外，還具有一定的網(wǎng)橋功能。因為只要對中繼器的初始化參數(shù)進行適當配置，就能使中繼器既具有報文轉發(fā)功能，又具有報文過濾功能，這里只是借用了中繼器的名稱而已。

使用中繼器的優(yōu)點主要表現(xiàn)在以下幾方面：

（1）過濾通信量。中繼器接收一個子網(wǎng)的報文，只有當報文是發(fā)送給中繼器所連的另一個子網(wǎng)時，中繼器才轉發(fā)，否則不轉發(fā)。

（2）擴大了通信距離，但代價是增加了一些存儲轉發(fā)延時。

（3）增加了節(jié)點的最大數(shù)目。

（4）各個網(wǎng)段可使用不同的通信速率。

（5）提高了可靠性。當網(wǎng)絡出現(xiàn)故障時，一般只影響個別網(wǎng)段。

（6）性能得到改善。

當然，使用中繼器也有一定的缺點，例如：

（1）由于中繼器對接收的幀要先存儲后轉發(fā)，增加了延時。

（2）can總線的mac子層并沒有流量控制功能。當網(wǎng)絡上的`負荷很重時，可能因中繼器中緩沖區(qū)的存儲空間不夠而發(fā)生溢出，以致產(chǎn)生幀丟失的現(xiàn)象。

（3）中繼器若出現(xiàn)故障，對相鄰兩個子網(wǎng)的工作都將產(chǎn)生影響。

(本網(wǎng)網(wǎng)收集整理)

1can中繼器硬件電路設計

圖1所示為can中繼器硬件結構框圖。can中繼器主要由89c52和兩路can控制器接口組成。89c52作為can中繼器的微控制器，負責整個中繼器的監(jiān)控任務。兩路can控制器接口電路基本相同，都是由can通信控制器sja1000、光電耦合電路和can總線驅動器82c250組成。can總線驅動器都采用帶隔離的dc／dc模塊單獨供電。這樣，不僅實現(xiàn)了兩路can接口之間的電氣隔離，也實現(xiàn)了中繼器與can總線的隔離。雖然這在一定程度上增加了中繼器硬件的復雜性和成本，但卻是值得的。采取隔離措施可使故障局限在某一網(wǎng)段內(nèi)，而不至于影響其它網(wǎng)段，既便于維護，又保證了系統(tǒng)設備的安全。

中繼器硬件除了以上主要部分以外，還有eeprom、看門狗和led指示等部分。幾個led分別用于中繼器上電指示和can接口當前的接收和發(fā)送狀態(tài)指示，以及接口的通信故障（如總線關閉）指示?？撮T狗采用max1232。max1232具有高電平、低電平上電復位和看門狗功能。eeprom采用具有1k字節(jié)容量的24lc08，可用于保存中繼器的配置參數(shù)等信息，便于系統(tǒng)的靈活配置。

2can中繼器的軟件設計

can中繼器的主要任務是在兩個can網(wǎng)段之間實現(xiàn)報文的過濾和轉發(fā)。由于通信實時性的要求以及can中繼器cpu中緩存容量有限（89c52內(nèi)部ram容量為256個字節(jié)），所以在進行軟件設計時，要求做到存儲轉發(fā)時間盡量短。為了達到這一要求，cpu采用中斷方式接收兩個can控制器的報文，同時盡量精簡cpu收發(fā)子程序的代碼長度。為了節(jié)省內(nèi)存并對內(nèi)存實行有效管理，cpu采用了fifo機制管理內(nèi)部ram。為了保證通過中繼器傳輸報文的通信雙方數(shù)據(jù)的可靠性，唯有使用通信雙方應用層的端端差錯控制才能滿足要求，但在中繼器的軟件設計中不宜加入過多的差錯控制和流量控制功能，因為這不僅達不到目的，反而還降低了中繼器的運行效率，增加了故障隱患。

圖2接收中斷子程序流程圖

can中繼器軟件主要包括以下一些子程序：初始化子程序、主監(jiān)控程序、接收中斷子程序和發(fā)送子程序等。初始化子程序的編寫方法與一般的can總線系統(tǒng)智能節(jié)點的初始化子程序的編寫方法基本相同，只是在對兩個can控制器進行初始化時應采用不同的初始化參數(shù)。下面主要對主監(jiān)控程序和接收中斷子程序進行介紹。

2．1主監(jiān)控程序的設計

收數(shù)據(jù)指針和發(fā)送數(shù)據(jù)指針。當兩指針不相等時即證明緩沖區(qū)中存有有效數(shù)據(jù)。緩沖區(qū)接收數(shù)據(jù)指針的調整是通過接收中斷子程序實現(xiàn)的，而發(fā)送數(shù)據(jù)指針的調整則通過發(fā)送子程序實現(xiàn)。在主監(jiān)控程序中，還用到了一個請求狀態(tài)標志，該標志在接收中斷子程序中建立，用于中繼器及時返回本身故障狀態(tài)或響應上位機的狀態(tài)查詢命令。當該標志為1時，主監(jiān)控程序會向上位機發(fā)送本身狀態(tài)，并清除該標志。

2．2接收中斷子程序的設計

中繼器接收中斷子程序流程圖如圖2所示。在進入中斷后，首先判斷中斷類型。若為錯誤警告中斷，則進行相應處理并建立標志，若為接收中斷則接收報文。在報文接收前，要根據(jù)接收報文的長度判斷接收緩沖區(qū)是否會溢出。若會溢出，則判斷是否為狀態(tài)查詢命令，是則置位請求狀態(tài)標志，對于接收的其它報文則丟棄。若緩沖區(qū)不會溢出，則接收該報文。接收報文后取出命令字節(jié)，判斷是否是中繼器狀態(tài)查詢命令，若是則置位請求狀態(tài)標志，不進行緩沖區(qū)參數(shù)調整（因為是上位機發(fā)送給中繼器的命令，只要求中繼器作出響應而不要求其轉發(fā)，所以不能放入緩沖區(qū)中）。若不是中繼器狀態(tài)查詢命令，則不作處理，只進行緩沖區(qū)參數(shù)調整，接收報文有效。隨后進行釋放can接收緩沖區(qū)、恢復現(xiàn)場和中斷返回等工作。

3can中繼器在食堂售飯系統(tǒng)的中應用

按上述方法設計的中繼器現(xiàn)已成功應用于東華理工學院的食堂售飯系統(tǒng)中。根據(jù)學院食堂及各營業(yè)網(wǎng)點的實際分布情況，設計的學院食堂售飯系統(tǒng)網(wǎng)絡結構如圖3所示。從圖中可以看出，中繼器是組網(wǎng)的關鍵設備，它將窗口機等終端與服務器連接起來。在該網(wǎng)絡結構中，中繼器共分兩級。中繼器1～4為一級中繼器，一端與服務器相連，另一端則與各個食堂窗口機等終端構成的子網(wǎng)相連；中繼器5為二級中繼器，一端與一級中繼器相連，另一端與浴室、小賣部等窗口機相連。采用兩級中繼器的設計，使系統(tǒng)的通信距離可達5km以上，網(wǎng)絡終端數(shù)目幾乎不受限制。

該設計方案已投入實際運行，目前系統(tǒng)網(wǎng)絡規(guī)模為五臺中繼器、一百多臺窗口機，用餐人數(shù)近萬人。從系統(tǒng)的實際運行情況來看，性能非常穩(wěn)定可靠，而且維護和擴容方便，大大提高了食堂的管理水平和工作效率。

人工智能及其應用論文篇十一

摘要：:分析了人才培養(yǎng)質量評價體系在高職教育中應用的必要性，闡述了傳統(tǒng)評價模式的弊端，進而引入企業(yè)的先進理念，構建了基于工作過程的高職機電一體化技術專業(yè)人才培養(yǎng)質量評價體系。

關鍵詞：:高職院校;人才培養(yǎng)質量;職業(yè)崗位能力評價

一、人才培養(yǎng)質量評價體系在高職教育中應用的必要性

高等職業(yè)院校，承擔著服務社會經(jīng)濟發(fā)展，為企業(yè)輸送高素質技術技能人才的重要任務，因此，如何滿足企業(yè)的人才需求成為了高職院校的核心任務。工學結合是實現(xiàn)專業(yè)與職業(yè)崗位對接的有效途徑，即培養(yǎng)職業(yè)崗位所需的人才?，F(xiàn)階段，大部分院校都能夠將企業(yè)的真實工作任務引入人才培養(yǎng)過程中，但如何對于所培養(yǎng)的人才從企業(yè)的角度進行客觀公正的評價是各個高職院校需要解決的共同問題。只有企業(yè)的評價才能夠真正的評判人才培養(yǎng)的質量，也只有企業(yè)的評價才對人才培養(yǎng)具有指導意義，因此，引進企業(yè)管理理念建立合理客觀公正的人才評價體系，對于現(xiàn)代高職的'教育質量提升具有積極的意義。

二、傳統(tǒng)人才培養(yǎng)質量評價的弊端

高職院校傳統(tǒng)的人才培養(yǎng)質量評價主要從學生綜合素質、學生學業(yè)水平兩方面進行評價。

(一)考核模式單調、方法單一

考核主要以期末考試成績、平時成績按比例構成。其主要表現(xiàn)為:理論考試多，素質能力考查少;終結性考核多，過程性、診斷性考核少;無法準確考核出學生真實的知識結構、能力和素質。

(二)考核內(nèi)容片面呆板，缺乏科學性

考核內(nèi)容多以理論知識為主，只注重對基礎知識、基本理論和基本原理的檢測，忽視了對學生發(fā)現(xiàn)問題、提出問題、分析問題、解決問題能力的考核。

(三)試題庫建設滯后欠完備，考核質量難以控制

試題缺乏科學規(guī)范的質量標準，難以形成保證教學質量和符合學業(yè)考核要求的試題庫，起不到優(yōu)化教學內(nèi)容、改進教學方法、提高教學質量和激發(fā)學生學習積極性的作用。

(四)考核評價機制失衡，定位不當

考核評價機制陳舊落后，一般通過平時成績、期中成績、期末成績測評學生學業(yè)。忽視技術能力評價，缺乏診斷性評價，只重終結性評價的單一評價機制，限制了教學質量的提高和學生創(chuàng)新精神的培養(yǎng)。

三、基于工作過程的人才培養(yǎng)模式中人才培養(yǎng)質量評價體系

(一)基于工作過程的人才培養(yǎng)模式

通過深入的企業(yè)調研發(fā)現(xiàn)，機電行業(yè)從業(yè)人員主要從事的崗位是機電設備操作、機電產(chǎn)品安裝調試、機電系統(tǒng)運行維護維修、生產(chǎn)工藝人員等。按照高職人才培養(yǎng)的特點，結合各類崗位的職業(yè)能力要求，按照能力遞進和崗位升遷的規(guī)律，對人才培養(yǎng)過程進行合理的序化，基于工作過程(崗位)進行設計。具體為:第一學期主要培養(yǎng)機電設備操作、維護人員;第二學期主要培養(yǎng)機電設備安裝調試人員;第三學期培養(yǎng)機電設備改造、維修人員;第四學期培養(yǎng)機電生產(chǎn)工藝人員。第五、第六學期學生進入企業(yè)頂崗實習。

(二)基于工作過程的高職機電一體化技術專業(yè)人才培養(yǎng)質量評價體系

根據(jù)企業(yè)需求，結合機電一體化專業(yè)人才培養(yǎng)實際情況，將機電一體化技術專業(yè)人才培養(yǎng)質量評價標準設計成為三部分組成，分別是學生綜合素質測評、階段學業(yè)成績、職業(yè)崗位能力測評。1．學生綜合素質測評標準主要從學生的政治表現(xiàn)、思想品德、組織紀律、社會實踐、集體活動、日常表現(xiàn)、獎懲情況等方面對學生進行評價。2．階段學業(yè)水平評價該項成績?yōu)殡A段所學課程的平均成績*40%。每門課程的成績由專業(yè)任課教師負責評定。其中包含學生課堂表現(xiàn)(課程項目完成情況)、作業(yè)完成情況、課堂考勤、課程考試等幾部分構成。3．職業(yè)崗位能力評價通過與企業(yè)各個崗位的工作人員交流、座談，項目組遴選了四個具有代表性的綜合性工作任務作為職業(yè)能力評價的載體，第一階段是車刀刃磨機的零部件更換，第二階段是x/y軸簡單搬運裝置的安裝與設備調試，第三階段是普通車床的plc控制改造，第四階段是柔性生產(chǎn)線物料分揀單元的設計。每個培養(yǎng)階段，學生自主完成階段測評任務，引進企業(yè)生產(chǎn)技術評價標準，從安全生產(chǎn)、職業(yè)素養(yǎng)、技能水平等方面對學生在完成任務過程中的表現(xiàn)進行評價，從而反映出學生職業(yè)能力培養(yǎng)的水平。

四、基于工作過程的人才培養(yǎng)模式中人才培養(yǎng)質量評價體系的優(yōu)點

(一)全員參與

在運行過程中，參與學生培養(yǎng)的每位成員都參與其中(包括企業(yè)技術人員)，從不同的角度對學生進行全面客觀的評價。

(二)多方位評價

在人才培養(yǎng)過程中的每個階段，對學生綜合素質、職業(yè)素養(yǎng)、職業(yè)能力、知識水平、學習能力等多方面進行綜合性評價，評價更加全面。

(三)量化的評價標準

結合企業(yè)人才需求情況，按照高職教育的先進理念，構建了量化的學生綜合素質測評標準、學生階段學業(yè)成績評價標準、職業(yè)崗位能力評價標準。評價結果更加客觀，結果更便于進行分析。

五、結束語

企業(yè)和社會的需求應該是高職專業(yè)才培養(yǎng)關注的核心，是否滿足企業(yè)和社會的需求應該作為人才培養(yǎng)質量的最終評判標準。建立一套符合企業(yè)和社會需求的人才培養(yǎng)質量評價標準，對于人才培養(yǎng)質量的提升具有深刻的意義。

參考文獻:

人工智能及其應用論文篇十二

：信息技術為如今時代注入了很多活力，也全面帶動了社會的發(fā)展，人工智能是一種全新的發(fā)展趨勢。文章從人工智能的概念出發(fā)，介紹了人工智能的優(yōu)點和缺點，并總結了計算機網(wǎng)絡技術存在的問題，最后詳細介紹了幾種人工智能在計算機網(wǎng)絡技術中的應用。

：人工智能；計算機網(wǎng)絡技術；防火墻

人工智能是以模仿人類智能為核心，但最終超越人類智能的技術[1]。其中包括心理、生理、語言等多個領域，讓一些機器具備人的思維以及感官，這種機器最終會達到具備人類的能力與思維，甚至在某些方面能夠做到人力不可及的程度。發(fā)展人工智能就是為了幫助人類完成一些工作，例如很多高危工作可以讓機器人代替人類，讓工作人員獲得安全保障。人工智能與計算機網(wǎng)絡技術的聯(lián)系非常緊密，計算機網(wǎng)絡技術很多方面影響著人工智能的發(fā)展，而人工智能也有很多方面可以應用到計算機網(wǎng)絡技術中。

2.1保證網(wǎng)絡穩(wěn)定運行

現(xiàn)在生活中方方面面能夠看到計算機網(wǎng)絡技術的影子[2]。企業(yè)、個人、相關部門都要依賴計算機網(wǎng)絡技術進行生產(chǎn)和管理，而計算機網(wǎng)絡技術近年來的發(fā)展也非常迅猛，為社會發(fā)展起到極大的幫助，但計算機網(wǎng)絡技術在帶給人們便利的同時也造成很多不穩(wěn)定的因素，例如一些數(shù)據(jù)處理，由于數(shù)據(jù)比較模糊無法采取有效的處理方法。人工智能就可以對計算機網(wǎng)絡技術提供極大的支持，因為人工智能體現(xiàn)的是對人類思維的模仿，對數(shù)據(jù)的處理會更加靈活，配合計算機網(wǎng)絡技術強大的計算能力，就可以讓負責的數(shù)據(jù)得到高效處理，讓工作效率得到提升，減少了數(shù)據(jù)處理的成本。

2.2網(wǎng)絡管理更加便捷

網(wǎng)絡的覆蓋范圍越來越大，計算機技術更新速度越來越快[3]。人工智能可以讓網(wǎng)絡管理更加簡單便捷。網(wǎng)絡結構通常是分層管理，人工智能以多代理協(xié)作的方式實現(xiàn)各管理層交流更加通暢，網(wǎng)絡管理也隨之提升了很大效率。人工智能注定成為未來網(wǎng)絡管理的主要方式，因此，加強人工智能與計算機網(wǎng)絡技術的協(xié)作能力是優(yōu)化網(wǎng)絡管理的主要途徑。

2.3資源消耗小

人工智能可以利用模糊控制法將有效的數(shù)據(jù)從海量數(shù)據(jù)中提取出來，讓數(shù)據(jù)處理的效率提升，減少了數(shù)據(jù)檢索的時間。這就代表著人工智能可以極大程度上減少計算資源的消耗，節(jié)省人們的時間。

人工智能的理念是模擬人類的大腦，讓機器代替人完成工作，所以隨著技術更新人工智能會和人類大腦相似度越來越高，未來一定會有越來越多的工作是由人工智能來執(zhí)行的，如今人工智能和計算機網(wǎng)絡技術的結合已經(jīng)帶給人們很多幫助，但這種幫助會讓人類產(chǎn)生極大的依賴性，逐漸發(fā)展成惰性，人類在生活和生產(chǎn)中參與會越來也少，最大的表現(xiàn)就是會有很多人員失業(yè)，畢竟對于企業(yè)來說使用人工智能要更加簡單，在人力資源成本上投入減少，也有一些研究者認為人工智能最終取代人類，也是有可能發(fā)生的。

計算機網(wǎng)絡技術對人們的幫助已經(jīng)非常細致，完全融入日常生活中，在各個領域都有其影子，但網(wǎng)絡安全問題一直都是人們關心的重點。網(wǎng)絡上數(shù)據(jù)資源的規(guī)模越來越大，但這些資源大多數(shù)都是不規(guī)則的，有一些數(shù)據(jù)帶給人們的是純粹的干擾，計算機網(wǎng)絡技術智能對這些數(shù)據(jù)進行簡單處理，對其真實性無法準確核實。計算機網(wǎng)絡技術讓人們的生活更加便利，也讓一些不法分子在網(wǎng)上進行非法活動更加便利，但目前對這些網(wǎng)絡犯罪行為并沒有有效的遏制手段。

5.1反垃圾郵件系統(tǒng)

這是一種針對郵箱使用研究出的系統(tǒng)，在使用郵箱的過程中，經(jīng)常會有一些垃圾郵件，有些是用于廣告，有些是詐騙信息，這些垃圾郵件讓使用者非常困擾，雖然能夠手動刪除，但這類郵件通常都是源源不斷的，一直刪除非常麻煩。人工智能的應用就是能夠生成反垃圾郵件系統(tǒng)，相當于郵箱外設置了一套防御系統(tǒng)，對垃圾郵箱進行阻攔，這樣就不必用戶親自手動刪除這些垃圾郵件，使用郵箱就會更加便利，而且在一定程度上也加強了郵箱的安全性，防止了詐騙信息進入，有效保護用戶的財產(chǎn)安全。

5.2智能防火墻技術

防火墻對于計算機使用是非常重要的，能夠對一些有害信息進行攔截，是保護計算機安全的主要措施。人工智能的應用讓計算機的防火墻更加有效，可以進行自動防御，計算機可以通過智能防火墻技術解決一些軟件拒絕服務的問題，而且可以對病毒有效防御。智能防火墻技術可以說是對傳統(tǒng)的防火墻技術的強化，對于企業(yè)來說尤其重要，如今病毒的種類越來越多，威脅信息安全的隱患也更加復雜，一點小小的失誤就容易造成極大的損失，智能防火墻技術從這個角度來說是最實用的應用技術。

5.3入侵檢測技術

嚴格來說入侵檢測技術也是防火墻技術其中的一種，但更加具體，所謂入侵檢測就是對計算機收集到的數(shù)據(jù)進行處理，通過對數(shù)據(jù)的分析以及篩選，利用編程生成一份報告，在第一時間呈現(xiàn)給用戶，用戶能夠隨時掌握計算機的數(shù)據(jù)收集情況，也是對病毒的防范，能夠在最短的時間內(nèi)發(fā)現(xiàn)病毒入侵情況，以便于及時采取措施，保護網(wǎng)絡安全。與嚴格意義上的防火墻不同的是，防火墻體現(xiàn)的是對有害信息的攔截，而入侵檢測是對已經(jīng)收集到的信息進行分析處理，人工智能的融入可以讓數(shù)據(jù)處理的過程更加高效，提高入侵檢測技術的性能。

5.4網(wǎng)絡管理與系統(tǒng)評價系統(tǒng)

網(wǎng)絡管理與系統(tǒng)評價是一種在人工智能剛開始應用到計算機上時出現(xiàn)的，人工智能在其中起到的特點就是利用數(shù)據(jù)庫以及一種問題求解系統(tǒng)對網(wǎng)絡管理進行優(yōu)化，使之更加高效。計算機在運行中也會出現(xiàn)一些問題，用戶往往不知道其中問題產(chǎn)生的真正位置，這樣就可以利用問題求解系統(tǒng)來對計算機進行檢測，找出其中的問題，便于對計算機進行維護，提高計算機使用的安全性。人工智能在網(wǎng)絡管理中起到的作用非常重要，因為人工智能是對人類思維的模仿，對計算機故障分析更加有效，而且在數(shù)據(jù)處理時能夠運用邏輯思維，對重要數(shù)據(jù)進行儲存，以便于隨時提取計算機中的數(shù)據(jù)。

5.5規(guī)則產(chǎn)生式專家系統(tǒng)

這種人工智能是建立起一個以專家知識為主的數(shù)據(jù)庫，吸取專家推理機制的優(yōu)點，計算機網(wǎng)絡管理人員提前編制針對已知的入侵特征設計好的規(guī)則，以大量的規(guī)則建立成專業(yè)數(shù)據(jù)庫，在網(wǎng)絡管理中，系統(tǒng)以審計記錄以及編制好的規(guī)則為依據(jù)，對入侵情況進行分析，并判斷出入侵系統(tǒng)的種類以及特征。人工智能在對入侵情況進行處理的效率更高，并且更具有準確性，人工智能的處理方式以及相關應用性能也會更加有效。但人工智能也有一定的局限性，因為是以已知的經(jīng)驗以及規(guī)則進行處理，檢測范圍比較有限。

5.6人工神經(jīng)網(wǎng)絡

這種人工智能的應用是以對人腦的學習機制進行模擬，也體現(xiàn)了人工智能產(chǎn)生的思路，在應用上更加體現(xiàn)智能的特點，尤其學習能力更高。目前人工神經(jīng)網(wǎng)絡對一些存在畸變以及噪聲的輸入模式識別有廣泛的應用，在與入侵檢測技術的結合方面也比較廣泛，在并行的模式下與入侵檢測技術進行融合更加合理，因此在網(wǎng)絡管理方面也是非常實用的應用。

5.7數(shù)據(jù)挖掘技術

數(shù)據(jù)挖掘技術的原理就是以審計程序為基礎，對一些主機會話以及網(wǎng)絡連接的情況進行更加細致的描述，并準確提取數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘技術能夠對一些入侵的模式進行更加準確地的捕捉，對計算機網(wǎng)絡的一些日?；顒右约耙?guī)則可以進行更加有效的學習和處理，對數(shù)據(jù)進行全面的記憶，因此在網(wǎng)絡出現(xiàn)特別的情況下能夠提高計算機及的檢測效率以及識別效率。這項應用體現(xiàn)的是人工智能的記憶能力以及學習能力。

5.8人工免疫技術

人工免疫是一種針對人體免疫的特征設計的應用技術，其中對基因庫、克隆選擇以及否定選擇等機制進行整合，傳統(tǒng)計算機入侵檢測技術有著非常大的局限性，尤其是識別病毒的能力不強，殺毒能力也有待提高，通過對此項技術的應用可以將這些缺陷進行彌補。在基因庫中能夠對一些片段進行重組，這一過程對于一些未知病毒進行識別是非常有效的。這種理念非常先進，但實際應用還存在一些問題。在否定選擇機制中，系統(tǒng)中會隨機產(chǎn)生一些字符串，運用一些算法將一些片段字符串進行判斷，若是否定選擇是正確的，檢測器就可以視為合格。

5.9數(shù)據(jù)融合技術

這項應用是對人類的信息處理能力進行模仿，主要是通過對數(shù)據(jù)進行組合從而獲取更多的信息，對資源進行整合協(xié)同，在計算機網(wǎng)絡管理領域應該比較廣泛，可以讓多個傳感器進行聯(lián)合并發(fā)揮出更大的作用，并讓整個系統(tǒng)的性能得到有效提升。單個的傳感器在檢測范圍方面還是比較局限的，這項應用可以將這種局限性打破，讓計算機網(wǎng)絡安全問題得到有效解決，而且應該能夠與其他的人工智能技術進行結合，讓計算機的安全性更高。

人工智能是未來人們生活中必不可少的一部分，近年來很多應用人工智能的產(chǎn)品已經(jīng)走進了人們的生活，隨著技術的進步以及經(jīng)濟水平的提升，人工智能的普及范圍會更廣。將人工智能應用在計算機網(wǎng)絡技術領域能夠讓計算機安全性得到提升，同時提高計算機的各方面性能，帶給人們更加便捷的體驗，但人工智能在實際應用上還存在一些障礙，而且人工智能的缺點也是值得注意的。

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[1]閔銳。大數(shù)據(jù)時代人工智能在計算機網(wǎng)絡技術中的應用[j].科技創(chuàng)新與應用，2016（36）：98.

人工智能及其應用論文篇十三

機電一體化是機械、微電子、控制、計算機、信息處理等多學科的交叉融合，其發(fā)展和進步有賴于相關技術的進步與發(fā)展，其主要發(fā)展方向有數(shù)字化、智能化、模塊化、網(wǎng)絡化、人性化、微型化、集成化、帶源化和綠色化。

1.1數(shù)字化

微控制器及其發(fā)展奠定了機電產(chǎn)品數(shù)字化的基礎，如不斷發(fā)展的數(shù)控機床和機器人；而計算機網(wǎng)絡的迅速崛起，為數(shù)字化設計與制造鋪平了道路，如虛擬設計、計算機集成制造等。數(shù)字化要求機電一體化產(chǎn)品的軟件具有高可靠性、易操作性、可維護性、自診斷能力以及友好人機界面。數(shù)字化的實現(xiàn)將便于遠程操作、診斷和修復。

1.2智能化

即要求機電產(chǎn)品有一定的智能，使它具有類似人的邏輯思考、判斷推理、自主決策等能力。例如在cnc數(shù)控機床上增加人機對話功能，設置智能i/o接口和智能工藝數(shù)據(jù)庫，會給使用、操作和維護帶來極大的方便。隨著模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡、灰色理論、小波理論、混沌與分岔等人工智能技術的進步與發(fā)展，為機電一體化技術發(fā)展開辟了廣闊天地。

1.3模塊化

由于機電一體化產(chǎn)品種類和生產(chǎn)廠家繁多，研制和開發(fā)具有標準機械接口、動力接口、環(huán)境接口的機電一體化產(chǎn)品單元模塊是一項復雜而有前途的工作。如研制具有集減速、變頻調速電機一體的動力驅動單元；具有視覺、圖像處理、識別和測距等功能的電機一體控制單元等。這樣，在產(chǎn)品開發(fā)設計時，可以利用這些標準模塊化單元迅速開發(fā)出新的產(chǎn)品。

1.4網(wǎng)絡化

由于網(wǎng)絡的普及，基于網(wǎng)絡的各種遠程控制和監(jiān)視技術方興未艾。而遠程控制的終端設備本身就是機電一體化產(chǎn)品，現(xiàn)場總線和局域網(wǎng)技術使家用電器網(wǎng)絡化成為可能，利用家庭網(wǎng)絡把各種家用電器連接成以計算機為中心的計算機集成家用電器系統(tǒng)，使人們在家里可充分享受各種高技術帶來的好處，因此，機電一體化產(chǎn)品無疑應朝網(wǎng)絡化方向發(fā)展。

1.5人性化

機電一體化產(chǎn)品的最終使用對象是人，如何給機電一體化產(chǎn)品賦予人的智能、情感和人性顯得愈來愈重要，機電一體化產(chǎn)品除了完善的性能外，還要求在色彩、造型等方面與環(huán)境相協(xié)調，使用這些產(chǎn)品，對人來說還是一種藝術享受，如家用機器人的最高境界就是人機一體化。

1.6微型化

微型化是精細加工技術發(fā)展的必然，也是提高效率的需要。微機電系統(tǒng)(microelectronicmechanicalsystems，簡稱mems)是指可批量制作的，集微型機構、微型傳感器、微型執(zhí)行器以及信號處理和控制電路，直至接口、通信和電源等于一體的微型器件或系統(tǒng)。自1986年美國斯坦福大學研制出第一個醫(yī)用微探針，1988年美國加州大學berkeley分校研制出第一個微電機以來，國內(nèi)外在mems工藝、材料以及微觀機理研究方面取得了很大進展，開發(fā)出各種mems器件和系統(tǒng)，如各種微型傳感器（壓力傳感器、微加速度計、微觸覺傳感器），各種微構件（微膜、微粱、微探針、微連桿、微齒輪、微軸承、微泵、微彈簧以及微機器人等）。

人工智能及其應用論文篇十四

人工智能（artificial intelligence），英文縮寫為ai，也稱機器智能?！叭斯ぶ悄堋币辉~最初是在1956年的dartmouth學會上提出的。它是計算機科學、控制論、信息論、神經(jīng)生理學、心理學、語言學等多種學科互相滲透而發(fā)展起來的一門綜合性學科。從計算機應用系統(tǒng)的角度出發(fā)，人工智能是研究如何制造智能機器或智能系統(tǒng)來模擬人類智能活動的能力，以延伸人們智能的科學。

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(chǎn)出一種新的能與人類智能相似的方式做出反應的智能機器。人工智能的發(fā)展史是和計算機科學與技術的發(fā)展史聯(lián)系在一起的，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(xiàn)人工智能技術的機器就是計算機，人工智能在21世紀必將為發(fā)展國民經(jīng)濟和改善人類生活做出更大的貢獻。

事物的發(fā)展都是曲折的，人工智能的發(fā)展也是如此。人工智能的發(fā)展歷程大致可以劃分為以下五個階段：

第一階段：20世紀50年代，人工智能的興起和冷落。人工智能概念在1956年首次提出后，相繼出現(xiàn)了一批顯著的成果，如機器定理證明、跳棋程序、通用問題s求解程序、lisp表處理語言等。但是由于消解法推理能力有限以及機器翻譯等的失敗，使人工智能走入了低谷。這一階段的特點是重視問題求解的方法，而忽視了知識的重要性。

第二階段：60年代末到70年代，專家系統(tǒng)出現(xiàn)，使人工智能研究出現(xiàn)新高潮。dendral化學質譜分析系統(tǒng)、mycin疾病診斷和治療系統(tǒng)、prospectior探礦系統(tǒng)、hearsay—ii語音理解系統(tǒng)等專家系統(tǒng)的研究和開發(fā)，將人工智能引向了實用化。并且，1969年成立了國際人工智能聯(lián)合會議（international joint conferences onartificial intelligence 即ijcai）。

第三階段：80年代，隨著第五代計算機的研制，人工智能得到了飛速的發(fā)展。日本在1982年開始了“第五代計算機研制計劃”，即“知識信息處理計算機系統(tǒng)kips”，其目的是使邏輯推理達到數(shù)值運算那么快。雖然此計劃最終失敗，但它的開展形成了一股研究人工智能的熱潮。

第四階段：80年代末，神經(jīng)網(wǎng)絡飛速發(fā)展，。1987年，美國召開第一次神經(jīng)網(wǎng)絡國際會議，宣告了這一新學科的誕生。此后，各國在神經(jīng)網(wǎng)絡方面的投資逐漸增加，神經(jīng)網(wǎng)絡迅速發(fā)展起來。

第五階段：90年代，人工智能出現(xiàn)新的研究高潮。由于網(wǎng)絡技術特別是國際互連網(wǎng)技術的發(fā)展，人工智能開始由單個智能主體研究轉向基于網(wǎng)絡環(huán)境下的分布式人工智能研究。不僅研究基于同一目標的分布式問題求解，而且研究多個智能主體的多目標問題求解，將人工智能更面向實用。另外，由于hopfield多層神經(jīng)網(wǎng)絡模型的提出，使人工神經(jīng)網(wǎng)絡研究與應用出現(xiàn)了欣欣向榮的景象。

1、人工智能在管理系統(tǒng)中的應用

人工智能應用于企業(yè)管理的意義主要不在于提高效率，而是用計算機實現(xiàn)人們非常需要做，但工業(yè)工程信息技術是靠人工卻做不了或是很難做到的事情。把人工智能應用于企業(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)務和主導流程建立若干個主題數(shù)據(jù)庫，而所有的應用系統(tǒng)應該圍繞主題數(shù)據(jù)庫來建立和運行。也就是說，將企業(yè)各部門的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一集成管理，搭建人工智能的應用平臺，使之成為企業(yè)管理與決策中的關鍵因子，這些正體現(xiàn)了人工智能在企業(yè)管理中的巨大價值。

2、人工智能在工程領域中的應用

人工智能在地質勘探、石油化工等工程領域也發(fā)揮著非常重要的作用。早在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，是工程領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、人工智能在技術研究中的應用

人工智能在電子技術領域的應用可謂由來已久。隨著網(wǎng)絡的迅速發(fā)展，網(wǎng)絡技術的安全已經(jīng)成了人們關心的重點，因此必須在傳統(tǒng)技術的基礎上進行網(wǎng)絡安全技術的改進和變更，大力發(fā)展數(shù)據(jù)挖掘技術、人工免疫技術等高效的ai技術，開發(fā)更高級的ai通用與專用語言和應用環(huán)境以及開發(fā)專用機器，而人工智能技術則為其提供了一定的可能。

人工智能的近期研究目標在于建造智能計算機，用以代替人類去從事各種復雜的腦力勞動。正是根據(jù)這一近期研究目標，人們才把人工智能理解為計算機科學的一個分支。當然，人工智能還有它的遠期研究目標，即探究人類智能和機器智能的基本原理，研究用自動機（automata）模擬人類的思維過程和智能行為。這個長期目標遠遠超出計算機科學的范疇，幾乎涉及自然科學和社會科學的所有學科。如今，人工智能已經(jīng)進入了21世紀，其必將為發(fā)展國民經(jīng)濟和改善人類生活做出更大的貢獻。但是，從人工智能目前的發(fā)展現(xiàn)狀來看，其研究也存在一定的問題，這些主要表現(xiàn)在以下三個方面：

1、宏觀與微觀隔離

一方面是 哲學、認知科學、思維科學和 心理學等學科所研究的智能層次太高、太抽象；另一方面是人工智能邏輯符號、神經(jīng) 網(wǎng)絡和行為主義所研究的智能層次太低。這兩方面之間相距太遠，中間還有許多層次尚待研究，目前還無法把宏觀與微觀有機地結合起來和相互滲透。

2、全局與局部割裂

人工智能是腦系統(tǒng)的整體效應，有著豐富的層次和多個側面。但是，符號主義只抓住人腦的抽象思維特性；連接主義只模仿人的形象思維特性；行為主義則著眼于人類智能行為特性及其進化過程。這就導致了三者之間存在著明顯的局限性。因此，必須從多層次、多因素、多維和全局觀點來研究人工智能，才能克服上述局限。

3、理論與實際脫節(jié)

大腦的實際 工作，在宏觀上已知道不少；但是智能的千姿百態(tài)，變幻莫測，復雜的難以理出頭緒。在微觀上，我們對大腦的工作機制知之甚少，似是而非，這也使我們難以找出規(guī)律。在這種背景下提出的各種人工智能理論，只 是部分人的主觀猜想，能在某些方面表現(xiàn)出“智能”就已經(jīng)算是相當?shù)某晒Α?/p>

人工智能一直處于 計算機技術的前沿，其研究的理論和發(fā)現(xiàn)在很大程度上將決定計算機技術的 發(fā)展方向。人工智能研究與 應用雖取得了不少成果，但離全面推廣應用還有很大的距離，還有許多問題有待解決，且需要多學科的研究專家共同合作。因此，要想從根本上了解人腦的結構和功能，完成人工智能的研究任務，就必須去尋找和建立更新的人工智能框架和理論體系，進而為人工智能的進一步發(fā)展奠定堅實的理論基礎。我們堅信在不久的將來，人工智能技術的應用與發(fā)展必將會給人們的生活、工作和 教育等帶來更大的。影響。

人工智能及其應用論文篇十五

在機器人教育中，課堂以學生為中心，教師作為指導者提供學習材料和建議，學生必須自己去學習知識，構建知識體系，提出自己的解決方案，從而有效培養(yǎng)了動手能力、學生創(chuàng)新思維能力。

２、有效激發(fā)學習興趣、動機“寓教于樂”是我們教育追求的目標。這也是當前教育游戲成為當前研究熱點一個原因。學習興趣是學生的學習成功重要因素。機器人教育可以通過比賽形式，得到周圍環(huán)境的認可和贊賞，能夠激發(fā)學生學習的興趣，激發(fā)學生的斗志和拼博精神。

３、培養(yǎng)學生的團隊協(xié)作能力

機器人教育中大多以小組形式開始，機器人的學習、競賽實際上是一個團體學習的過程。它需要學習者團結協(xié)作，包容小組其他成員的缺點和不足，能夠與他人進行有效溝通與交流。在實踐鍛煉中提高自己的團隊協(xié)作能力，其效果比普通的教育方式、方法更加有效。

４、擴大知識面，轉換思維方式

考慮到中小學生和機器人課程的特點，為培養(yǎng)學生的綜合設計能力和創(chuàng)新能力，本人認為機器人教學應該在教學內(nèi)容、教學方法、教學組織方面一改其它課程的教學模式，走出一條新的路子來。

1、教學內(nèi)容：機器人教學應注意學生知識廣度的學習。雖然僅通過一門課程來擴充學生的知識面效果有限，但是由于機器人的設計涉及到光機電一體化、自動控制、人工智能等多方面問題，既有硬件設計也有軟件設計，所以是讓學生了解和掌握大量知識的絕好機會。知識不追求深度，只要求廣度。例如在確定教學內(nèi)容時，注意力不要僅放在競賽用輪式成品機器人上，還應該關注單片機、嵌入式cpu、各種傳感器、電機、機械部件等軟硬件技術在機器人和自動化技術上的應用。

2、教學方法：應根據(jù)學段和學科情況選擇不同的綜合設計教學方法。如：小學階段可讓學生完成輪式競賽用機器人的功能模塊組裝的設計；初中階段可進行生活與學習中實用機器人的創(chuàng)意設計；高中信息技術課中可重點對機器人智能軟件算法進行設計；而高中通用技術課中可重點對機器人的電氣部分、傳感器部分、動力部分和機械部分進行相關設計?？傊?，教學方法應該側重綜合設計，而不是放在問題的分析上。

3、教學組織機器人教學應事先營造好供學生動手動腦進行設計活動的環(huán)境。提供必要的設備和工具（包括工具軟件），組織學生進行探究式學習，特別應注意探究式學習三個要素（任務驅動、協(xié)作學習、教師引導）的構成，讓學生能夠充分化動手。同時，還應提倡設計過程的規(guī)范化，用于提高學生的綜合設計能力。教學活動不僅在課堂上進行，還應組織學生在課余時間做適當?shù)墓ぷ鳎员ＷC教學的完整性和有效性。

教育機器人活動受到越來越多的師生歡迎，教育機器人必將為我國的素質教育做出應有的貢獻，教育機器人的前途是光明的。

人工智能及其應用論文篇十六

：信息技術為如今時代注入了很多活力，也全面帶動了社會的發(fā)展，人工智能是一種全新的發(fā)展趨勢。文章從人工智能的概念出發(fā)，介紹了人工智能的優(yōu)點和缺點，并總結了計算機網(wǎng)絡技術存在的問題，最后詳細介紹了幾種人工智能在計算機網(wǎng)絡技術中的應用。

：人工智能；計算機網(wǎng)絡技術；防火墻

人工智能是以模仿人類智能為核心，但最終超越人類智能的技術[1]。其中包括心理、生理、語言等多個領域，讓一些機器具備人的思維以及感官，這種機器最終會達到具備人類的能力與思維，甚至在某些方面能夠做到人力不可及的程度。發(fā)展人工智能就是為了幫助人類完成一些工作，例如很多高危工作可以讓機器人代替人類，讓工作人員獲得安全保障。人工智能與計算機網(wǎng)絡技術的聯(lián)系非常緊密，計算機網(wǎng)絡技術很多方面影響著人工智能的發(fā)展，而人工智能也有很多方面可以應用到計算機網(wǎng)絡技術中。

2.1保證網(wǎng)絡穩(wěn)定運行

現(xiàn)在生活中方方面面能夠看到計算機網(wǎng)絡技術的影子[2]。企業(yè)、個人、相關部門都要依賴計算機網(wǎng)絡技術進行生產(chǎn)和管理，而計算機網(wǎng)絡技術近年來的發(fā)展也非常迅猛，為社會發(fā)展起到極大的幫助，但計算機網(wǎng)絡技術在帶給人們便利的同時也造成很多不穩(wěn)定的因素，例如一些數(shù)據(jù)處理，由于數(shù)據(jù)比較模糊無法采取有效的處理方法。人工智能就可以對計算機網(wǎng)絡技術提供極大的支持，因為人工智能體現(xiàn)的是對人類思維的模仿，對數(shù)據(jù)的處理會更加靈活，配合計算機網(wǎng)絡技術強大的計算能力，就可以讓負責的數(shù)據(jù)得到高效處理，讓工作效率得到提升，減少了數(shù)據(jù)處理的成本。

2.2網(wǎng)絡管理更加便捷

網(wǎng)絡的覆蓋范圍越來越大，計算機技術更新速度越來越快[3]。人工智能可以讓網(wǎng)絡管理更加簡單便捷。網(wǎng)絡結構通常是分層管理，人工智能以多代理協(xié)作的方式實現(xiàn)各管理層交流更加通暢，網(wǎng)絡管理也隨之提升了很大效率。人工智能注定成為未來網(wǎng)絡管理的主要方式，因此，加強人工智能與計算機網(wǎng)絡技術的協(xié)作能力是優(yōu)化網(wǎng)絡管理的主要途徑。

2.3資源消耗小

人工智能可以利用模糊控制法將有效的數(shù)據(jù)從海量數(shù)據(jù)中提取出來，讓數(shù)據(jù)處理的效率提升，減少了數(shù)據(jù)檢索的時間。這就代表著人工智能可以極大程度上減少計算資源的消耗，節(jié)省人們的時間。

人工智能的理念是模擬人類的大腦，讓機器代替人完成工作，所以隨著技術更新人工智能會和人類大腦相似度越來越高，未來一定會有越來越多的工作是由人工智能來執(zhí)行的，如今人工智能和計算機網(wǎng)絡技術的結合已經(jīng)帶給人們很多幫助，但這種幫助會讓人類產(chǎn)生極大的依賴性，逐漸發(fā)展成惰性，人類在生活和生產(chǎn)中參與會越來也少，最大的表現(xiàn)就是會有很多人員失業(yè)，畢竟對于企業(yè)來說使用人工智能要更加簡單，在人力資源成本上投入減少，也有一些研究者認為人工智能最終取代人類，也是有可能發(fā)生的。

計算機網(wǎng)絡技術對人們的幫助已經(jīng)非常細致，完全融入日常生活中，在各個領域都有其影子，但網(wǎng)絡安全問題一直都是人們關心的重點。網(wǎng)絡上數(shù)據(jù)資源的規(guī)模越來越大，但這些資源大多數(shù)都是不規(guī)則的，有一些數(shù)據(jù)帶給人們的是純粹的干擾，計算機網(wǎng)絡技術智能對這些數(shù)據(jù)進行簡單處理，對其真實性無法準確核實。計算機網(wǎng)絡技術讓人們的生活更加便利，也讓一些不法分子在網(wǎng)上進行非法活動更加便利，但目前對這些網(wǎng)絡犯罪行為并沒有有效的遏制手段。

5.1反垃圾郵件系統(tǒng)

這是一種針對郵箱使用研究出的系統(tǒng)，在使用郵箱的過程中，經(jīng)常會有一些垃圾郵件，有些是用于廣告，有些是詐騙信息，這些垃圾郵件讓使用者非常困擾，雖然能夠手動刪除，但這類郵件通常都是源源不斷的，一直刪除非常麻煩。人工智能的應用就是能夠生成反垃圾郵件系統(tǒng)，相當于郵箱外設置了一套防御系統(tǒng)，對垃圾郵箱進行阻攔，這樣就不必用戶親自手動刪除這些垃圾郵件，使用郵箱就會更加便利，而且在一定程度上也加強了郵箱的安全性，防止了詐騙信息進入，有效保護用戶的財產(chǎn)安全。

5.2智能防火墻技術

防火墻對于計算機使用是非常重要的，能夠對一些有害信息進行攔截，是保護計算機安全的主要措施。人工智能的應用讓計算機的防火墻更加有效，可以進行自動防御，計算機可以通過智能防火墻技術解決一些軟件拒絕服務的問題，而且可以對病毒有效防御。智能防火墻技術可以說是對傳統(tǒng)的防火墻技術的強化，對于企業(yè)來說尤其重要，如今病毒的種類越來越多，威脅信息安全的隱患也更加復雜，一點小小的失誤就容易造成極大的損失，智能防火墻技術從這個角度來說是最實用的應用技術。

5.3入侵檢測技術

嚴格來說入侵檢測技術也是防火墻技術其中的一種，但更加具體，所謂入侵檢測就是對計算機收集到的數(shù)據(jù)進行處理，通過對數(shù)據(jù)的分析以及篩選，利用編程生成一份報告，在第一時間呈現(xiàn)給用戶，用戶能夠隨時掌握計算機的數(shù)據(jù)收集情況，也是對病毒的防范，能夠在最短的時間內(nèi)發(fā)現(xiàn)病毒入侵情況，以便于及時采取措施，保護網(wǎng)絡安全。與嚴格意義上的防火墻不同的是，防火墻體現(xiàn)的是對有害信息的攔截，而入侵檢測是對已經(jīng)收集到的信息進行分析處理，人工智能的融入可以讓數(shù)據(jù)處理的過程更加高效，提高入侵檢測技術的性能。

5.4網(wǎng)絡管理與系統(tǒng)評價系統(tǒng)

網(wǎng)絡管理與系統(tǒng)評價是一種在人工智能剛開始應用到計算機上時出現(xiàn)的，人工智能在其中起到的特點就是利用數(shù)據(jù)庫以及一種問題求解系統(tǒng)對網(wǎng)絡管理進行優(yōu)化，使之更加高效。計算機在運行中也會出現(xiàn)一些問題，用戶往往不知道其中問題產(chǎn)生的真正位置，這樣就可以利用問題求解系統(tǒng)來對計算機進行檢測，找出其中的問題，便于對計算機進行維護，提高計算機使用的安全性。人工智能在網(wǎng)絡管理中起到的作用非常重要，因為人工智能是對人類思維的模仿，對計算機故障分析更加有效，而且在數(shù)據(jù)處理時能夠運用邏輯思維，對重要數(shù)據(jù)進行儲存，以便于隨時提取計算機中的數(shù)據(jù)。

5.5規(guī)則產(chǎn)生式專家系統(tǒng)

這種人工智能是建立起一個以專家知識為主的數(shù)據(jù)庫，吸取專家推理機制的優(yōu)點，計算機網(wǎng)絡管理人員提前編制針對已知的入侵特征設計好的規(guī)則，以大量的規(guī)則建立成專業(yè)數(shù)據(jù)庫，在網(wǎng)絡管理中，系統(tǒng)以審計記錄以及編制好的規(guī)則為依據(jù)，對入侵情況進行分析，并判斷出入侵系統(tǒng)的種類以及特征。人工智能在對入侵情況進行處理的效率更高，并且更具有準確性，人工智能的處理方式以及相關應用性能也會更加有效。但人工智能也有一定的局限性，因為是以已知的經(jīng)驗以及規(guī)則進行處理，檢測范圍比較有限。

5.6人工神經(jīng)網(wǎng)絡

這種人工智能的應用是以對人腦的學習機制進行模擬，也體現(xiàn)了人工智能產(chǎn)生的思路，在應用上更加體現(xiàn)智能的特點，尤其學習能力更高。目前人工神經(jīng)網(wǎng)絡對一些存在畸變以及噪聲的輸入模式識別有廣泛的應用，在與入侵檢測技術的結合方面也比較廣泛，在并行的模式下與入侵檢測技術進行融合更加合理，因此在網(wǎng)絡管理方面也是非常實用的應用。

5.7數(shù)據(jù)挖掘技術

數(shù)據(jù)挖掘技術的原理就是以審計程序為基礎，對一些主機會話以及網(wǎng)絡連接的情況進行更加細致的描述，并準確提取數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘技術能夠對一些入侵的模式進行更加準確地的捕捉，對計算機網(wǎng)絡的一些日常活動以及規(guī)則可以進行更加有效的學習和處理，對數(shù)據(jù)進行全面的記憶，因此在網(wǎng)絡出現(xiàn)特別的情況下能夠提高計算機及的檢測效率以及識別效率。這項應用體現(xiàn)的是人工智能的記憶能力以及學習能力。

5.8人工免疫技術

人工免疫是一種針對人體免疫的特征設計的應用技術，其中對基因庫、克隆選擇以及否定選擇等機制進行整合，傳統(tǒng)計算機入侵檢測技術有著非常大的局限性，尤其是識別病毒的能力不強，殺毒能力也有待提高，通過對此項技術的應用可以將這些缺陷進行彌補。在基因庫中能夠對一些片段進行重組，這一過程對于一些未知病毒進行識別是非常有效的。這種理念非常先進，但實際應用還存在一些問題。在否定選擇機制中，系統(tǒng)中會隨機產(chǎn)生一些字符串，運用一些算法將一些片段字符串進行判斷，若是否定選擇是正確的，檢測器就可以視為合格。

5.9數(shù)據(jù)融合技術

這項應用是對人類的信息處理能力進行模仿，主要是通過對數(shù)據(jù)進行組合從而獲取更多的信息，對資源進行整合協(xié)同，在計算機網(wǎng)絡管理領域應該比較廣泛，可以讓多個傳感器進行聯(lián)合并發(fā)揮出更大的作用，并讓整個系統(tǒng)的性能得到有效提升。單個的傳感器在檢測范圍方面還是比較局限的，這項應用可以將這種局限性打破，讓計算機網(wǎng)絡安全問題得到有效解決，而且應該能夠與其他的人工智能技術進行結合，讓計算機的安全性更高。

人工智能是未來人們生活中必不可少的一部分，近年來很多應用人工智能的產(chǎn)品已經(jīng)走進了人們的生活，隨著技術的進步以及經(jīng)濟水平的提升，人工智能的普及范圍會更廣。將人工智能應用在計算機網(wǎng)絡技術領域能夠讓計算機安全性得到提升，同時提高計算機的各方面性能，帶給人們更加便捷的體驗，但人工智能在實際應用上還存在一些障礙，而且人工智能的缺點也是值得注意的。

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[1]閔銳。大數(shù)據(jù)時代人工智能在計算機網(wǎng)絡技術中的應用[j]?？萍紕?chuàng)新與應用，2016（36）：98.

人工智能及其應用論文篇十七

摘要討論了機電一體化技術對于改變整個機械制造業(yè)面貌所起的重要作用，并說明其在鋼鐵工業(yè)中的應用以及發(fā)展趨勢。

關鍵詞機電一體化技術應用

1機電一體化技術發(fā)展

機電一體化是機械、微電子、控制、計算機、信息處理等多學科的交叉融合，其發(fā)展和進步有賴于相關技術的進步與發(fā)展，其主要發(fā)展方向有數(shù)字化、智能化、模塊化、網(wǎng)絡化、人性化、微型化、集成化、帶源化和綠色化。

1.1數(shù)字化

微控制器及其發(fā)展奠定了機電產(chǎn)品數(shù)字化的基礎，如不斷發(fā)展的數(shù)控機床和機器人；而計算機網(wǎng)絡的迅速崛起，為數(shù)字化設計與制造鋪平了道路，如虛擬設計、計算機集成制造等。數(shù)字化要求機電一體化產(chǎn)品的軟件具有高可靠性、易操作性、可維護性、自診斷能力以及友好人機界面。數(shù)字化的實現(xiàn)將便于遠程操作、診斷和修復。

1.2智能化

即要求機電產(chǎn)品有一定的智能,使它具有類似人的邏輯思考、判斷推理、自主決策等能力。例如在cnc數(shù)控機床上增加人機對話功能，設置智能i/o接口和智能工藝數(shù)據(jù)庫，會給使用、操作和維護帶來極大的方便。隨著模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡、灰色理論、小波理論、混沌與分岔等人工智能技術的進步與發(fā)展，為機電一體化技術發(fā)展開辟了廣闊天地。

1.3模塊化

由于機電一體化產(chǎn)品種類和生產(chǎn)廠家繁多，研制和開發(fā)具有標準機械接口、動力接口、環(huán)境接口的機電一體化產(chǎn)品單元模塊是一項復雜而有前途的工作。如研制具有集減速、變頻調速電機一體的動力驅動單元；具有視覺、圖像處理、識別和測距等功能的電機一體控制單元等。這樣，在產(chǎn)品開發(fā)設計時，可以利用這些標準模塊化單元迅速開發(fā)出新的產(chǎn)品。

1.4網(wǎng)絡化

由于網(wǎng)絡的普及，基于網(wǎng)絡的各種遠程控制和監(jiān)視技術方興未艾。而遠程控制的終端設備本身就是機電一體化產(chǎn)品，現(xiàn)場總線和局域網(wǎng)技術使家用電器網(wǎng)絡化成為可能，利用家庭網(wǎng)絡把各種家用電器連接成以計算機為中心的計算機集成家用電器系統(tǒng)，使人們在家里可充分享受各種高技術帶來的好處，因此，機電一體化產(chǎn)品無疑應朝網(wǎng)絡化方向發(fā)展。

1.5人性化

機電一體化產(chǎn)品的最終使用對象是人，如何給機電一體化產(chǎn)品賦予人的智能、情感和人性顯得愈來愈重要，機電一體化產(chǎn)品除了完善的性能外，還要求在色彩、造型等方面與環(huán)境相協(xié)調，使用這些產(chǎn)品，對人來說還是一種藝術享受，如家用機器人的最高境界就是人機一體化。

1.6微型化

微型化是精細加工技術發(fā)展的必然，也是提高效率的需要。微機電系統(tǒng)(microelectronicmechanicalsystems，簡稱mems)是指可批量制作的，集微型機構、微型傳感器、微型執(zhí)行器以及信號處理和控制電路，直至接口、通信和電源等于一體的微型器件或系統(tǒng)。自1986年美國斯坦福大學研制出第一個醫(yī)用微探針，1988年美國加州大學berkeley分校研制出第一個微電機以來，國內(nèi)外在mems工藝、材料以及微觀機理研究方面取得了很大進展，開發(fā)出各種mems器件和系統(tǒng)，如各種微型傳感器（壓力傳感器、微加速度計、微觸覺傳感器），各種微構件（微膜、微粱、微探針、微連桿、微齒輪、微軸承、微泵、微彈簧以及微機器人等）。

1.7集成化

集成化既包含各種技術的相互滲透、相互融合和各種產(chǎn)品不同結構的優(yōu)化與復合，又包含在生產(chǎn)過程中同時處理加工、裝配、檢測、管理等多種工序。為了實現(xiàn)多品種、小批量生產(chǎn)的自動化與高效率，應使系統(tǒng)具有更廣泛的柔性。首先可將系統(tǒng)分解為若干層次，使系統(tǒng)功能分散，并使各部分協(xié)調而又安全地運轉，然后再通過軟、硬件將各個層次有機地聯(lián)系起來，使其性能最優(yōu)、功能最強。

1.8帶源化

是指機電一體化產(chǎn)品自身帶有能源，如太陽能電池、燃料電池和大容量電池。由于在許多場合無法使用電能，因而對于運動的.機電一體化產(chǎn)品，自帶動力源具有獨特的好處。帶源化是機電一體化產(chǎn)品的發(fā)展方向之一。

1.9綠色化

科學技術的發(fā)展給人們的生活帶來巨大變化，在物質豐富的同時也帶來資源減少、生態(tài)環(huán)境惡化的后果。所以，人們呼喚保護環(huán)境，回歸自然，實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展，綠色產(chǎn)品概念在這種呼聲中應運而生。綠色產(chǎn)品是指低能耗、低材耗、低污染、舒適、協(xié)調而可再生利用的產(chǎn)品。在其設計、制造、使用和銷毀時應符合環(huán)保和人類健康的要求，機電一體化產(chǎn)品的綠色化主要是指在其使用時不污染生態(tài)環(huán)境，產(chǎn)品壽命結束時，產(chǎn)品可分解和再生利用。

2機電一體化技術在鋼鐵企業(yè)中應用

在鋼鐵企業(yè)中，機電一體化系統(tǒng)是以微處理機為核心，把微機、工控機、數(shù)據(jù)通訊、顯示裝置、儀表等技術有機的結合起來，采用組裝合并方式，為實現(xiàn)工程大系統(tǒng)的綜合一體化創(chuàng)造有力條件，增強系統(tǒng)控制精度、質量和可靠性。機電一體化技術在鋼鐵企業(yè)中主要應用于以下幾個方面：

2.1智能化控制技術(ic)

由于鋼鐵工業(yè)具有大型化、高速化和連續(xù)化的特點，傳統(tǒng)的控制技術遇到了難以克服的困難，因此非常有必要采用智能控制技術。智能控制技術主要包括專家系統(tǒng)、模糊控制和神經(jīng)網(wǎng)絡等，智能控制技術廣泛應用于鋼鐵企業(yè)的產(chǎn)品設計、生產(chǎn)、控制、設備與產(chǎn)品質量診斷等各個方面，如高爐控制系統(tǒng)、電爐和連鑄車間、軋鋼系統(tǒng)、煉鋼---連鑄---軋鋼綜合調度系統(tǒng)、冷連軋等。

2.2分布式控制系統(tǒng)(dcs)

分布式控制系統(tǒng)采用一臺中央計算機指揮若干臺面向控制的現(xiàn)場測控計算機和智能控制單元。分布式控制系統(tǒng)可以是兩級的、三級的或更多級的。利用計算機對生產(chǎn)過程進行集中監(jiān)視、操作、管理和分散控制。隨著測控技術的發(fā)展，分布式控制系統(tǒng)的功能越來越多。不僅可以實現(xiàn)生產(chǎn)過程控制，而且還可以實現(xiàn)在線最優(yōu)化、生產(chǎn)過程實時調度、生產(chǎn)計劃統(tǒng)計管理功能，成為一種測、控、管一體化的綜合系統(tǒng)。dcs具有特點控制功能多樣化、操作簡便、系統(tǒng)可以擴展、維護方便、可靠性高等特點。dcs是監(jiān)視集中控制分散，故障影響面小，而且系統(tǒng)具有連鎖保護功能，采用了系統(tǒng)故障人工手動控制操作措施，使系統(tǒng)可靠性高。分布式控制系統(tǒng)與集中型控制系統(tǒng)相比，其功能更強，具有更高的安全性。是當前大型機電一體化系統(tǒng)的主要潮流。

2.3開放式控制系統(tǒng)(ocs)

開放控制系統(tǒng)(opencontrolsystem)是目前計算機技術發(fā)展所引出的新的結構體系概念?！伴_放”意味著對一種標準的信息交換規(guī)程的共識和支持，按此標準設計的系統(tǒng)，可以實現(xiàn)不同廠家產(chǎn)品的兼容和互換，且資源共享。開放控制系統(tǒng)通過工業(yè)通信網(wǎng)絡使各種控制設備、管理計算機互聯(lián)，實現(xiàn)控制與經(jīng)營、管理、決策的集成，通過現(xiàn)場總線使現(xiàn)場儀表與控制室的控制設備互聯(lián)，實現(xiàn)測量與控制一體化。

2.4(cims)

鋼鐵企業(yè)的cims是將人與生產(chǎn)經(jīng)營、生產(chǎn)管理以及過程控制連成一體，用以實現(xiàn)從原料進廠，生產(chǎn)加工到產(chǎn)品發(fā)貨的整個生產(chǎn)過程全局和過程一體化控制。目前鋼鐵企業(yè)已基本實現(xiàn)了過程自動化，但這種“自動化孤島”式的單機自動化缺乏信息資源的共享和生產(chǎn)過程的統(tǒng)一管理，難以適應現(xiàn)代鋼鐵生產(chǎn)的要求。未來鋼鐵企業(yè)競爭的焦點是多品種、小批量生產(chǎn)，質優(yōu)價廉，及時交貨。為了提高生產(chǎn)率、節(jié)能降耗、減少人員及現(xiàn)有庫存，加速資金周轉，實現(xiàn)生產(chǎn)、經(jīng)營、管理整體優(yōu)化，關鍵就是加強管理，獲取必須的經(jīng)濟效益，提高了企業(yè)的競爭力。美國、日本等一些大型鋼鐵企業(yè)在20世紀80年代已廣泛實現(xiàn)cims化。

2.5現(xiàn)場總線技術(fbt)

現(xiàn)場總線技術(fiedbustechnology)是連接設置在現(xiàn)場的儀表與設置在控制室內(nèi)的控制設備之間的數(shù)字式、雙向、多站通信鏈路。采用現(xiàn)場總線技術取代現(xiàn)行的信號傳輸技術(如4～20ma，dc直流傳輸)就能使更多的信息在智能化現(xiàn)場儀表裝置與更高一級的控制系統(tǒng)之間在共同的通信媒體上進行雙向傳送。通過現(xiàn)場總線連接可省去66%或更多的現(xiàn)場信號連接導線?，F(xiàn)場總線的引入導致dcs的變革和新一代圍繞開放自動化系統(tǒng)的現(xiàn)場總線化儀表，如智能變送器、智能執(zhí)行器、現(xiàn)場總線化檢測儀表、現(xiàn)場總線化plc(programmablelogiccontroller)和現(xiàn)場就地控制站等的發(fā)展。

2.6交流傳動技術

傳動技術在鋼鐵工業(yè)中起作至關重要的作用。隨著電力電子技術和微電子技術的發(fā)展，交流調速技術的發(fā)展非常迅速。由于交流傳動的優(yōu)越性，電氣傳動技術在不久的將來由交流傳動全面取代直流傳動，數(shù)字技術的發(fā)展，使復雜的矢量控制技術實用化得以實現(xiàn)，交流調速系統(tǒng)的調速性能已達到和超過直流調速水平。現(xiàn)在無論大容量電機或中小容量電機都可以使用同步電機或異步電機實現(xiàn)可逆平滑調速。交流傳動系統(tǒng)在軋鋼生產(chǎn)中一出現(xiàn)就受到用戶的歡迎，應用不斷擴大。

參考文獻

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人工智能及其應用論文篇十八

人工智能（artificialintelligence），英文縮寫為ai，也稱機器智能?！叭斯ぶ悄堋币辉~最初是在1956年的dartmouth學會上提出的。它是計算機科學、控制論、信息論、神經(jīng)生理學、心理學、語言學等多種學科互相滲透而發(fā)展起來的一門綜合性學科。從計算機應用系統(tǒng)的角度出發(fā)，人工智能是研究如何制造智能機器或智能系統(tǒng)來模擬人類智能活動的能力，以延伸人們智能的科學。

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(chǎn)出一種新的能與人類智能相似的方式做出反應的智能機器。人工智能的發(fā)展史是和計算機科學與技術的發(fā)展史聯(lián)系在一起的，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(xiàn)人工智能技術的機器就是計算機，人工智能在21世紀必將為發(fā)展國民經(jīng)濟和改善人類生活做出更大的貢獻。

事物的發(fā)展都是曲折的，人工智能的發(fā)展也是如此。人工智能的發(fā)展歷程大致可以劃分為以下五個階段：

第一階段：20世紀50年代，人工智能的興起和冷落。人工智能概念在1956年首次提出后，相繼出現(xiàn)了一批顯著的成果，如機器定理證明、跳棋程序、通用問題s求解程序、lisp表處理語言等。但是由于消解法推理能力有限以及機器翻譯等的失敗，使人工智能走入了低谷。這一階段的特點是重視問題求解的方法，而忽視了知識的重要性。

第二階段：60年代末到70年代，專家系統(tǒng)出現(xiàn)，使人工智能研究出現(xiàn)新高潮。dendral化學質譜分析系統(tǒng)、mycin疾病診斷和治療系統(tǒng)、prospectior探礦系統(tǒng)、hearsay—ii語音理解系統(tǒng)等專家系統(tǒng)的研究和開發(fā)，將人工智能引向了實用化。并且，1969年成立了國際人工智能聯(lián)合會議（internationaljointconferencesonartificialintelligence即ijcai）。

第三階段：80年代，隨著第五代計算機的研制，人工智能得到了飛速的發(fā)展。日本在1982年開始了“第五代計算機研制計劃”，即“知識信息處理計算機系統(tǒng)kips”，其目的是使邏輯推理達到數(shù)值運算那么快。雖然此計劃最終失敗，但它的開展形成了一股研究人工智能的熱潮。

第四階段：80年代末，神經(jīng)網(wǎng)絡飛速發(fā)展，。1987年，美國召開第一次神經(jīng)網(wǎng)絡國際會議，宣告了這一新學科的誕生。此后，各國在神經(jīng)網(wǎng)絡方面的投資逐漸增加，神經(jīng)網(wǎng)絡迅速發(fā)展起來。

第五階段：90年代，人工智能出現(xiàn)新的研究高潮。由于網(wǎng)絡技術特別是國際互連網(wǎng)技術的發(fā)展，人工智能開始由單個智能主體研究轉向基于網(wǎng)絡環(huán)境下的分布式人工智能研究。不僅研究基于同一目標的分布式問題求解，而且研究多個智能主體的多目標問題求解，將人工智能更面向實用。另外，由于hopfield多層神經(jīng)網(wǎng)絡模型的提出，使人工神經(jīng)網(wǎng)絡研究與應用出現(xiàn)了欣欣向榮的景象。

1、人工智能在管理系統(tǒng)中的應用

人工智能應用于企業(yè)管理的意義主要不在于提高效率，而是用計算機實現(xiàn)人們非常需要做，但工業(yè)工程信息技術是靠人工卻做不了或是很難做到的事情。把人工智能應用于企業(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)務和主導流程建立若干個主題數(shù)據(jù)庫，而所有的應用系統(tǒng)應該圍繞主題數(shù)據(jù)庫來建立和運行。也就是說，將企業(yè)各部門的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一集成管理，搭建人工智能的應用平臺，使之成為企業(yè)管理與決策中的關鍵因子，這些正體現(xiàn)了人工智能在企業(yè)管理中的巨大價值。

2、人工智能在工程領域中的應用

人工智能在地質勘探、石油化工等工程領域也發(fā)揮著非常重要的作用。早在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，是工程領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、人工智能在技術研究中的應用

人工智能在電子技術領域的應用可謂由來已久。隨著網(wǎng)絡的迅速發(fā)展，網(wǎng)絡技術的安全已經(jīng)成了人們關心的重點，因此必須在傳統(tǒng)技術的基礎上進行網(wǎng)絡安全技術的改進和變更，大力發(fā)展數(shù)據(jù)挖掘技術、人工免疫技術等高效的ai技術，開發(fā)更高級的ai通用與專用語言和應用環(huán)境以及開發(fā)專用機器，而人工智能技術則為其提供了一定的可能。

人工智能的近期研究目標在于建造智能計算機，用以代替人類去從事各種復雜的腦力勞動。正是根據(jù)這一近期研究目標，人們才把人工智能理解為計算機科學的一個分支。當然，人工智能還有它的遠期研究目標，即探究人類智能和機器智能的基本原理，研究用自動機（automata）模擬人類的思維過程和智能行為。這個長期目標遠遠超出計算機科學的范疇，幾乎涉及自然科學和社會科學的所有學科。如今，人工智能已經(jīng)進入了21世紀，其必將為發(fā)展國民經(jīng)濟和改善人類生活做出更大的貢獻。但是，從人工智能目前的發(fā)展現(xiàn)狀來看，其研究也存在一定的問題，這些主要表現(xiàn)在以下三個方面：

1、宏觀與微觀隔離

一方面是哲學、認知科學、思維科學和心理學等學科所研究的智能層次太高、太抽象；另一方面是人工智能邏輯符號、神經(jīng)網(wǎng)絡和行為主義所研究的智能層次太低。這兩方面之間相距太遠，中間還有許多層次尚待研究，目前還無法把宏觀與微觀有機地結合起來和相互滲透。

2、全局與局部割裂

人工智能是腦系統(tǒng)的整體效應，有著豐富的層次和多個側面。但是，符號主義只抓住人腦的抽象思維特性；連接主義只模仿人的形象思維特性；行為主義則著眼于人類智能行為特性及其進化過程。這就導致了三者之間存在著明顯的局限性。因此，必須從多層次、多因素、多維和全局觀點來研究人工智能，才能克服上述局限。

3、理論與實際脫節(jié)

大腦的實際工作，在宏觀上已知道不少；但是智能的千姿百態(tài)，變幻莫測，復雜的難以理出頭緒。在微觀上，我們對大腦的工作機制知之甚少，似是而非，這也使我們難以找出規(guī)律。在這種背景下提出的各種人工智能理論，只是部分人的主觀猜想，能在某些方面表現(xiàn)出“智能”就已經(jīng)算是相當?shù)某晒Α?/p>

人工智能一直處于計算機技術的前沿，其研究的理論和發(fā)現(xiàn)在很大程度上將決定計算機技術的發(fā)展方向。人工智能研究與應用雖取得了不少成果，但離全面推廣應用還有很大的距離，還有許多問題有待解決，且需要多學科的研究專家共同合作。因此，要想從根本上了解人腦的結構和功能，完成人工智能的研究任務，就必須去尋找和建立更新的人工智能框架和理論體系，進而為人工智能的進一步發(fā)展奠定堅實的理論基礎。我們堅信在不久的將來，人工智能技術的應用與發(fā)展必將會給人們的生活、工作和教育等帶來更大的。影響。

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