專業(yè)人工智能的利弊論文范文(12篇)

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專業(yè)人工智能的利弊論文范文(12篇)
時(shí)間:2023-10-28 11:40:07     小編:薇兒

總結(jié)是我們不斷成長和進(jìn)步的動(dòng)力之一。請(qǐng)教他人的意見和建議,可以為我們寫一篇更加完美的總結(jié)提供不同的視角和思路??偨Y(jié)范文的分享,可以促進(jìn)我們之間的交流和學(xué)習(xí)。

人工智能的利弊論文篇一

人工智能是一門交叉性的前沿學(xué)科,也是一門極富挑戰(zhàn)性的科學(xué)。人工智能技術(shù)和理論在一定程度上代表了信息技術(shù)的發(fā)展方向,所以對(duì)其人才的培養(yǎng)也是重中之重。

人工智能;信息技術(shù);智能教育

人工智能是多種學(xué)科相互滲透而發(fā)展起來的交叉性學(xué)科,其涉及計(jì)算機(jī)科學(xué)、信息論、數(shù)學(xué)、哲學(xué)和認(rèn)知科學(xué)、心理學(xué)、控制論、不定性論、神經(jīng)生理學(xué)、語言學(xué)等多種學(xué)科。隨著科技的飛速發(fā)展和人工智能技術(shù)應(yīng)用的不斷擴(kuò)延,其涉及的學(xué)科領(lǐng)域?qū)⒂鷣碛?,它已和人們的學(xué)習(xí)、生活息息相關(guān),時(shí)代和社會(huì)需要此方面的大量人才。在高中信息技術(shù)課中開設(shè)人工智能初步模塊是十分必要的,本文擬從其發(fā)展現(xiàn)狀、存在問題等幾個(gè)方面對(duì)我國高中信息課程中人工智能教育做一下探討。

(1)人工智能定義

人工智能(ai,artificial intelligence)是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支,己成為一門具有廣泛應(yīng)用的交叉學(xué)科和前沿學(xué)科。它研究如何用計(jì)算機(jī)模擬人腦所從事的推理、證明、識(shí)別、理解、設(shè)計(jì)、學(xué)習(xí)、規(guī)劃以及問題求解等思維活動(dòng),來解決人類專家才能解決的復(fù)雜問題,例如咨詢、探測(cè)、診斷、策劃等。

(2)開設(shè)人工智能課程的意義

現(xiàn)實(shí)世界的問題可以按照結(jié)構(gòu)化程度劃分成三個(gè)層次:結(jié)構(gòu)化問題,是能用形式化(或稱公式化)方法描述和求解的一類問題;非結(jié)構(gòu)化問題難以用確定的形式來描述,主要根據(jù)經(jīng)驗(yàn)來求解;半結(jié)構(gòu)化問題則介于上述兩者之間。

將人工智能課程引入到我國現(xiàn)行的教育中,可以讓學(xué)生在了解人工智能基本語言特征、理解智能化問題求解的基本策略過程中,體驗(yàn)、認(rèn)識(shí)人工智能技術(shù)的同時(shí)獲得對(duì)非結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化問題解決過程的了解,從而使學(xué)生了解計(jì)算機(jī)解決問題方法的多樣性,培養(yǎng)學(xué)生的多種思維方式,更好的解決現(xiàn)實(shí)問題。

目前,該學(xué)科的教育正處于摸索階段,由于中學(xué)信息技術(shù)師資水平、學(xué)校硬軟件設(shè)備等條件的制約,我國尚未在中學(xué)專門開設(shè)獨(dú)立的人工智能類課程,internet上與人工智能教育相關(guān)的中文信息資源也十分貧乏,在教學(xué)環(huán)境上大致存在以下問題:

(一)教學(xué)條件參差不齊

開設(shè)好人工智能課程,就要求安排更多的實(shí)踐課程和活動(dòng)來增強(qiáng)課程的趣味性,讓廣大師生切實(shí)體會(huì)到人工智能對(duì)我們生活的影響。這些活動(dòng)大部分要求上機(jī)操作或利用網(wǎng)絡(luò)資源來學(xué)習(xí)交流,這就對(duì)教學(xué)條件提出了較高的要求,尤其是一些偏遠(yuǎn)農(nóng)村、條件相對(duì)落后的中學(xué)在開設(shè)人工智能課程上存在很大困難。

(1)對(duì)硬件性能的要求

人工智能課程中有較多的實(shí)踐課程需要老師和學(xué)生利用網(wǎng)絡(luò)資源,使用計(jì)算機(jī)進(jìn)行操作。這就需要學(xué)校配備計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)教學(xué)機(jī)房,若其性能較差,會(huì)延長學(xué)生在線進(jìn)行人機(jī)對(duì)話的時(shí)間,一旦遇到網(wǎng)絡(luò)堵塞,可能連網(wǎng)頁都打不開,這不僅浪費(fèi)了僅有的'上課時(shí)間,而且大大降低了學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣。

(2)對(duì)軟件性能的要求

為了降低成本,學(xué)??梢岳没ヂ?lián)網(wǎng)上提供的免費(fèi)下載軟件和免費(fèi)在線教學(xué)網(wǎng)站等進(jìn)行實(shí)踐教學(xué),可大大減少自研開發(fā)軟件和軟件維護(hù)的費(fèi)用。但一旦遇到網(wǎng)絡(luò)不通、網(wǎng)絡(luò)擁擠或在線網(wǎng)站停止服務(wù)等情況,將無法使用網(wǎng)絡(luò)資源進(jìn)行教學(xué),可見,軟件的依賴性較強(qiáng)也存在很大的問題。

(二)對(duì)人工智能科學(xué)的認(rèn)識(shí)不足

(1)學(xué)生的認(rèn)識(shí)誤區(qū)

提及人工智能,給大多數(shù)學(xué)生的感覺是一門神秘、遙不可及的科學(xué)。很多學(xué)生認(rèn)為人工智能技術(shù)是很高深的科學(xué),離我們現(xiàn)實(shí)生活有一定距離,研究和接觸這門科學(xué)是少數(shù)科學(xué)家的事情,從而對(duì)該科學(xué)的關(guān)注程度不高。其實(shí),人工智能學(xué)科是一門漸漸成長的科學(xué),它將應(yīng)用在我們生活的方方面面。我們應(yīng)在教學(xué)中讓學(xué)生多去體驗(yàn)人工智能的魅力所在,吸引更多對(duì)該學(xué)科感興趣的人去研究和使用它。

(2)教師對(duì)人工智能學(xué)科開設(shè)存在偏見

一些從事該學(xué)科教學(xué)的教師沒有接觸過人工智能方面的知識(shí),在接觸過后被其中深?yuàn)W難理解的知識(shí)所嚇倒,認(rèn)為即使開設(shè)了這門課程也不易被同學(xué)們所接受;而一些在大學(xué)接觸過人工智能課程的教師則認(rèn)為,其理論枯燥乏味,知識(shí)內(nèi)容艱深,不適合放在高中開設(shè)。

(三)一線教師經(jīng)驗(yàn)不足

在我國大學(xué)教育中,開展人工智能專業(yè)課程的大學(xué)為數(shù)不多,師范類院校更是少之又少。從事人工智能領(lǐng)域的專業(yè)人才輸出少,所以,缺乏具備一定知識(shí)結(jié)構(gòu)、有專業(yè)素養(yǎng)的教師來擔(dān)任高中信息技術(shù)課中人工智能課程的教育工作。絕大多數(shù)的一線教師并沒有接受過人工智能課程的專業(yè)培訓(xùn),在授課內(nèi)容上的著重點(diǎn)掌握不好,教學(xué)目標(biāo)不夠明確;在授課形式上也沒有前人的經(jīng)驗(yàn)可尋,這就給一線教師帶來了極大的挑戰(zhàn)。

(一)加強(qiáng)軟、硬件建設(shè)

在學(xué)校條件允許的條件下,應(yīng)加大硬件設(shè)施的投入,改善網(wǎng)絡(luò)傳遞信息的效率,同時(shí)加強(qiáng)軟件資源建設(shè)。鼓勵(lì)師生上網(wǎng)搜索更多適合ai教學(xué)的網(wǎng)站,教師應(yīng)整理出和ai相關(guān)的趣味小故事、電影、光盤等和教材相關(guān)的素材,以便更好的配合硬件教學(xué)。

(二)端正認(rèn)識(shí),增強(qiáng)支持

作為教師要樹立對(duì)高中人工智能選修課程的正確認(rèn)識(shí)。通過對(duì)課標(biāo)中規(guī)定的相關(guān)內(nèi)容的深入了解和學(xué)習(xí),克服對(duì)人工智能的神秘感或恐懼感,理性而客觀的看待人工智能技術(shù)及其應(yīng)用,明確在高中開設(shè)該課程的目的。同時(shí),教師也不能因?yàn)樵撜n程的“選修”性質(zhì),從而輕視該課程的作用。

作為學(xué)生不應(yīng)該僅僅看見這門課程的娛樂趣味性,應(yīng)把一些重要的技術(shù)理論知識(shí)重視起來,不能過分的放松自己而偏離了我們的教學(xué)目標(biāo)。家長也應(yīng)該支持和贊同學(xué)生選擇該課程,不能應(yīng)認(rèn)識(shí)不到這門課程的作用、怕耽誤學(xué)生主干課的學(xué)習(xí)而反對(duì)學(xué)生積極參與。

校方領(lǐng)導(dǎo)也不應(yīng)條件限制就輕易放棄這門課程的開設(shè),應(yīng)給予積極的配合。社會(huì)各界也應(yīng)加強(qiáng)輿論與正確引導(dǎo),讓更多的人們認(rèn)識(shí)人工智能并予以肯定。

總之,人工智能是一門逐漸成長的科學(xué),開設(shè)好該課程需要廣大教育工作者和校方領(lǐng)導(dǎo)不斷努力,互相交流,共同克服困難。

參考文獻(xiàn):

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[4]張家華,張劍平.開展高中人工智能教學(xué)存在的問題及對(duì)策[j].

人工智能的利弊論文篇二

:隨著社會(huì)信息技術(shù)和計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展,人們對(duì)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的需求也原來越多,這就需要不斷研究計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),由于人工智能在一定程度上成為科學(xué)技術(shù)前言領(lǐng)域,所以世界上各個(gè)國家對(duì)人工智能的發(fā)展越來越重視。本文首先分析其所具有的重要意義,然后研究其在應(yīng)用過程中的作用,提出以下內(nèi)容。

計(jì)算機(jī);人工智能;應(yīng)用;分析

目前由于人工智能的不斷成熟,人們?cè)谏罘矫嬉约肮ぷ鞯倪^程中,智能化產(chǎn)品隨處可見。這不僅對(duì)人們?cè)诠ぷ髦械男蔬M(jìn)行提高,同時(shí)還對(duì)其生活質(zhì)量進(jìn)行加強(qiáng)。所以人工智能的發(fā)展在一定程度上離不開計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),只有對(duì)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進(jìn)行相應(yīng)的依靠,才能夠讓人工智能研究出更多的成果。

由于計(jì)算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)信息安全問題在一定程度上是人們目前比較關(guān)注的一個(gè)重要問題。在網(wǎng)絡(luò)管理系統(tǒng)應(yīng)用中,其網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控以及網(wǎng)絡(luò)控制是其比較重要的功能,信息能夠及時(shí)有效的獲取以及正確的處理對(duì)其起著決定性作用。所以,對(duì)計(jì)算機(jī)技術(shù)智能化進(jìn)行實(shí)現(xiàn)是比較必要的。由于計(jì)算機(jī)得到了不斷的深入以及管廣泛的運(yùn)用,在一定程度上導(dǎo)致用戶對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全在管理方面的需求比較高,對(duì)自身的信息安全進(jìn)行有效的保證。目前網(wǎng)絡(luò)犯罪現(xiàn)象比較多,計(jì)算機(jī)只有在具備較快的反應(yīng)力和靈敏觀察力的狀況下,才能夠?qū)τ脩粜畔⑦M(jìn)行侵犯的違法活動(dòng)進(jìn)行及時(shí)遏制。充分的利用人工智能技術(shù),建立起相對(duì)較系統(tǒng)化的管理,讓其不僅對(duì)信息進(jìn)行自動(dòng)的收集,同時(shí)還能夠?qū)W(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)的故障進(jìn)行及時(shí)診斷,對(duì)網(wǎng)絡(luò)故障及時(shí)遏制,運(yùn)用有效的措施對(duì)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)進(jìn)行及時(shí)的恢復(fù),保證用戶信息的安全。計(jì)算機(jī)技術(shù)在發(fā)展的過程中對(duì)人工智能應(yīng)用起著決定性作用,人工智能技術(shù)也在一定程度上對(duì)計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展起著促進(jìn)作用。不斷的跟蹤動(dòng)態(tài)化信息,為用戶提供準(zhǔn)確的信息資源??偟膩碚f,計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)在管理的過程中有效的運(yùn)用人工智能,對(duì)網(wǎng)絡(luò)管理水平進(jìn)行不斷的提高。

2.1安全管理應(yīng)用

網(wǎng)絡(luò)安全所具有的漏洞相對(duì)比較多,用戶在網(wǎng)絡(luò)中自身的資料信息安全是現(xiàn)階段人們比較關(guān)注以及重視的主要問題。在對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全進(jìn)行管理時(shí),可以對(duì)人工智能技術(shù)進(jìn)行充分的運(yùn)用,在一定程度上能夠?qū)τ脩糇陨淼碾[身進(jìn)行有效的保護(hù)。主要表現(xiàn)為:一是,智能防火墻的應(yīng)用;二是,智能反應(yīng)垃圾郵件方面;三是,入侵檢測(cè)方面等。智能防護(hù)墻主要應(yīng)用的就是智能化識(shí)別技術(shù),通過概率以及統(tǒng)計(jì)方式、決策方法和計(jì)算等對(duì)信息數(shù)據(jù)不僅進(jìn)行有效的識(shí)別,同時(shí)還能對(duì)其相應(yīng)的處理,對(duì)匹配檢查過程中需要的計(jì)算進(jìn)行消除,充分認(rèn)識(shí)網(wǎng)絡(luò)行為特征值,訪問可以直接進(jìn)行控制,把存在的網(wǎng)絡(luò)及時(shí)發(fā)現(xiàn),攔截以及阻止有害信息的彈出。智能防火墻能夠在一定程度上避免網(wǎng)絡(luò)站點(diǎn)受到黑客的攻擊,遏制病毒傳播,對(duì)相關(guān)局域網(wǎng)進(jìn)行相應(yīng)的管理和控制,反之就會(huì)導(dǎo)致病毒以及木馬的傳播。在智能防火墻中,比較重要的就是入侵檢測(cè),它屬于防護(hù)墻后的.第二安全閘門,在對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全保證方面起著重要的作用。針對(duì)入侵檢測(cè)技術(shù)而言,主要能夠在一定程度上對(duì)網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的分析,并且對(duì)其進(jìn)行及時(shí)的處理,把部分?jǐn)?shù)據(jù)過濾出去,數(shù)據(jù)檢測(cè)后的報(bào)告分析報(bào)告給用戶。入侵檢測(cè)在對(duì)網(wǎng)絡(luò)性能不產(chǎn)生影響的前提下監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò),為操作上的失誤以及內(nèi)外部攻擊提供一定的保護(hù)。針對(duì)智能型反垃圾而言,其自身的郵件系統(tǒng)能夠?qū)τ脩羿]箱進(jìn)行有效的監(jiān)測(cè),對(duì)郵箱進(jìn)行相應(yīng)識(shí)別,把郵箱中存在的垃圾充分的篩選出來。如果郵件進(jìn)入郵箱后,就會(huì)進(jìn)行掃描郵箱,在一定程度上把垃圾郵箱的分類信息發(fā)給用戶,提醒用戶要對(duì)其進(jìn)行及時(shí)的處理,避免給郵箱安全帶來影響。

2.2人工智能agent技術(shù)應(yīng)用分析

針對(duì)人工智能agent技術(shù)而言,它屬于人工智能代理的一種技術(shù),屬于不同部分所組成的軟件實(shí)體,包括:一是,知識(shí)域庫;二是數(shù)據(jù)庫;三是解釋推理器;四是各個(gè)agent之間的通訊部分等。人工智能agent技術(shù)通過任何一個(gè)agent域庫對(duì)新數(shù)據(jù)的相關(guān)信息進(jìn)行處理,并且溝通以至完成任務(wù)。人工智能agent技術(shù)能夠在一定程度上通過用戶自定義對(duì)信息獲得自動(dòng)搜索,然后將其發(fā)送到指定位置。人們通過agent技術(shù)得到人性化服務(wù)。例如:用戶在用電腦查相關(guān)信息時(shí),該技術(shù)不僅能對(duì)信息進(jìn)行處理,同時(shí)還能夠進(jìn)行有效的分析,最后把有用的信息出題給用戶,充分節(jié)省用戶的時(shí)間。agent技術(shù)為用戶在日常生活中提供相應(yīng)的服務(wù),例如:在網(wǎng)上進(jìn)行購物以及會(huì)議等方面的安排。它不僅自主性以及學(xué)習(xí)性,讓計(jì)算機(jī)對(duì)用戶所分配的任務(wù)自動(dòng)完成,進(jìn)一步推動(dòng)機(jī)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展。

2.3在網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)管理以及評(píng)價(jià)過程中的應(yīng)用分析

針對(duì)網(wǎng)絡(luò)管理系統(tǒng)來說,其智能化在一定程度上需要人工技能的不斷發(fā)展。在對(duì)網(wǎng)絡(luò)綜合管理系統(tǒng)進(jìn)行建立的過程中,不僅可以對(duì)人工智能中的專家知識(shí)庫進(jìn)行充分的利用,同時(shí)還能夠?qū)Υ嬖诘募夹g(shù)問題進(jìn)行有效的解決和處理。網(wǎng)絡(luò)存在著動(dòng)態(tài)以及變化性,所以,網(wǎng)絡(luò)在管理的過程中會(huì)面臨著困難,這就需要對(duì)網(wǎng)絡(luò)管理技術(shù)人工智能化進(jìn)行實(shí)現(xiàn)。在人工智能技術(shù)中,其專家知識(shí)庫主要指的就是把各個(gè)相關(guān)領(lǐng)域?qū)<业闹R(shí)以及經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行相應(yīng)的結(jié)語出來,錄入系統(tǒng)中,只有這樣才能形成比較完善的知識(shí)庫系統(tǒng),促進(jìn)智能計(jì)算機(jī)程序的發(fā)展和提高。如果遇到某個(gè)領(lǐng)域問題的過程中,要充分利用專家經(jīng)驗(yàn)程序?qū)ζ溥M(jìn)行及時(shí)的處理。專家知識(shí)經(jīng)驗(yàn)系統(tǒng)促進(jìn)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)管理得到順利開展的同時(shí),對(duì)系統(tǒng)評(píng)價(jià)相關(guān)進(jìn)行工作不斷的提高和加強(qiáng)。

科學(xué)技術(shù)在發(fā)展的同時(shí),也促進(jìn)人工智能技術(shù)的提高,計(jì)算機(jī)在網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中得到了比較多的需求,在一定程度上提高其應(yīng)用范圍和領(lǐng)域,因此可以看出,人工智能其應(yīng)用發(fā)展前景是比較廣泛的,人類對(duì)人工智能技術(shù)的進(jìn)一步研究,會(huì)在未來開創(chuàng)出更多的應(yīng)用領(lǐng)域。

人工智能的利弊論文篇三

1.1制訂本標(biāo)準(zhǔn)的目的是為了統(tǒng)一科學(xué)技術(shù)報(bào)告、學(xué)位論文和學(xué)術(shù)論文(以下簡(jiǎn)稱報(bào)告、論文)的撰寫和編輯的格式,便利信息系統(tǒng)的收集、存儲(chǔ)、處理、加工、檢索、利用、交流、傳播。1.2本標(biāo)準(zhǔn)適用于報(bào)告、論文的編寫格式,包括形式構(gòu)成和題錄著錄,及其撰寫、編輯、印刷、出版等。本標(biāo)準(zhǔn)所指報(bào)告、論文可以是手稿,包括手抄本和打字本及其復(fù)制品;也可以是印刷本,包括發(fā)表在期刊或會(huì)議錄上的論文及其預(yù)印本、抽印本和變異本;作為書中一部分或獨(dú)立成書的專著;縮微復(fù)制品和其他形式。1.3本標(biāo)準(zhǔn)全部或部分適用于其他科技文件,如年報(bào)、便覽、備忘錄等,也適用于技術(shù)檔案。2定義2.1科學(xué)技術(shù)報(bào)告科學(xué)技術(shù)報(bào)告是描述一項(xiàng)科學(xué)技術(shù)研究的結(jié)果或進(jìn)展或一項(xiàng)技術(shù)研制試驗(yàn)和評(píng)價(jià)的結(jié)果;或是論述某項(xiàng)科學(xué)技術(shù)問題的現(xiàn)狀和發(fā)展的文件??茖W(xué)技術(shù)報(bào)告是為了呈送科學(xué)技術(shù)工作主管機(jī)構(gòu)或科學(xué)基金會(huì)等組織或主持研究的人等??茖W(xué)技術(shù)報(bào)告中一般應(yīng)該提供系統(tǒng)的或按工作進(jìn)程的充分信息,可以包括正反兩方面的結(jié)果和經(jīng)驗(yàn),以便有關(guān)人員和讀者判斷和評(píng)價(jià),以及對(duì)報(bào)告中的結(jié)論和建議提出修正意見。2.2學(xué)位論文學(xué)位論文是表明作者從事科學(xué)研究取得創(chuàng)造性的結(jié)果或有了新的見解,并以此為內(nèi)容撰寫而成、作為提出申請(qǐng)授予相應(yīng)的學(xué)位時(shí)評(píng)審用的學(xué)術(shù)論文。學(xué)士論文應(yīng)能表明作者確已較好地掌握了本門學(xué)科的基礎(chǔ)理論、專門知識(shí)和基本技能,并具有從事科學(xué)研究工作或擔(dān)負(fù)專門技術(shù)工作的初步能力。

碩士論文應(yīng)能表明作者確已在本門學(xué)科上掌握了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)理論和系統(tǒng)的專門知識(shí),并對(duì)所研究課題有新的見解,有從事科學(xué)研究工作或獨(dú)立擔(dān)負(fù)專門技術(shù)工作的能力。博士論文應(yīng)能表明作者確已在本門學(xué)科上掌握了堅(jiān)實(shí)寬廣的基礎(chǔ)理論和系統(tǒng)深入的專門知識(shí),并具有獨(dú)立從事科學(xué)研究工作的能力,在科學(xué)或?qū)iT技術(shù)上做出了創(chuàng)造性的成果。2.3學(xué)術(shù)論文學(xué)術(shù)論文是某一學(xué)術(shù)課題在實(shí)驗(yàn)性、理論性或觀測(cè)性上具有新的科學(xué)研究成果或創(chuàng)新見解和知識(shí)的科學(xué)記錄;或是某種已知原理應(yīng)用于實(shí)際中取得新進(jìn)展的科學(xué)總結(jié),用以提供學(xué)術(shù)會(huì)議上宣讀、交流或討論;或在學(xué)術(shù)刊物上發(fā)表;或作其他用途的書面文件。學(xué)術(shù)論文應(yīng)提供新的科技信息,其內(nèi)容應(yīng)有所發(fā)現(xiàn)、有所發(fā)明、有所創(chuàng)造、有所前進(jìn),而不是重復(fù)、模仿、抄襲前人的工作。3編寫要求報(bào)告、論文的中文稿必須用白色稿紙單面繕寫或打字;外文稿必須用打字??梢杂貌煌噬膹?fù)制本。報(bào)告、論文宜用(210mm×297mm)標(biāo)準(zhǔn)大小的白紙,應(yīng)便于閱讀、復(fù)制和拍攝縮微制品。報(bào)告、論文在書寫、打字或印刷時(shí),要求紙的四周留足空白邊緣,以便裝訂、復(fù)制和讀者批注。每一面的上方(天頭)和左側(cè)(訂口)應(yīng)分別留邊25mm以上,下方(地腳)和右側(cè)(切口)應(yīng)分別留邊20mm以上。4編寫格式4.1報(bào)告、論文章、條的編號(hào)參照國家標(biāo)準(zhǔn)gb1.1《標(biāo)準(zhǔn)化工作導(dǎo)則標(biāo)準(zhǔn)編寫的基本規(guī)定》第8章“標(biāo)準(zhǔn)條文的編排”的有關(guān)規(guī)定,采用阿拉伯?dāng)?shù)字分級(jí)編號(hào)。4.2報(bào)告、論文的構(gòu)成5前置部分5.1封面5.1.1封面是報(bào)告、論文的外表面,提供應(yīng)有的信息,并起保護(hù)作用。封面不是必不可少的。學(xué)術(shù)論文如作為期刊、書或其他出版物的一部分,無需封面;如作為預(yù)印本、抽印本等單行本時(shí),可以有封面。5.1.2封面上可包括下列內(nèi)容:a.分類號(hào)在左上角注明分類號(hào),便于信息交換和處理。一般應(yīng)注明《中國圖書資料分類法》的類號(hào),同時(shí)應(yīng)盡可能注明《國際十進(jìn)分類法udc》的類號(hào)。

b.本單位編號(hào)一般標(biāo)注在右上角。學(xué)術(shù)論文無必要。

c.密級(jí)視報(bào)告、論文的內(nèi)容,按國家規(guī)定的保密條例,在右上角注明密級(jí)。如系公開發(fā)行,不注密級(jí)。

d.題名和副題名或分冊(cè)題名用大號(hào)字標(biāo)注于明顯地位。

e.卷、分冊(cè)、篇的序號(hào)和名稱如系全一冊(cè),無需此項(xiàng)。

f.版本如草案、初稿、修訂版……等。如系初版,無需此項(xiàng)。

人工智能的利弊論文篇四

長久以來,人工智能對(duì)于普通人來說是那樣的可望而不可及,然而它卻吸引了無數(shù)研究人員為之奉獻(xiàn)才智,從美國的麻省理工學(xué)院(mit)、卡內(nèi)基-梅隆大學(xué)(cmu)到ibm公司,再到日本的本田公司、sony公司以及國內(nèi)的清華大學(xué)、中科院等科研院所,全世界的實(shí)驗(yàn)室都在進(jìn)行著ai技術(shù)的實(shí)驗(yàn)。不久前,著名導(dǎo)演斯蒂文·斯皮爾伯格還將這一主題搬上了銀幕,科幻片《人工智能》(a.i.)對(duì)許多人的頭腦又一次產(chǎn)生了震動(dòng),引起了一些人士了解并探索人工智能領(lǐng)域的興趣。

在本期技術(shù)專題中,中國科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所智能信息處理開放實(shí)驗(yàn)室的幾位研究人員將引領(lǐng)我們走近人工智能這一充滿挑戰(zhàn)與機(jī)遇的領(lǐng)域。

"智能"源于拉丁語legere,字面意思是采集(特別是果實(shí))、收集、匯集,并由此進(jìn)行選擇,形成一個(gè)東西。intelegere是從中進(jìn)行選擇,進(jìn)而理解、領(lǐng)悟和認(rèn)識(shí)。正如帕梅拉·麥考達(dá)克在《機(jī)器思維》(machineswhothinks,1979)中所提出的:在復(fù)雜的機(jī)械裝置與智能之間存在長期的聯(lián)系。從幾個(gè)世紀(jì)前出現(xiàn)的神話般的巨鐘和機(jī)械自動(dòng)機(jī)開始,人們已對(duì)機(jī)器操作的復(fù)雜性與自身的某些智能活動(dòng)進(jìn)行直觀聯(lián)系。經(jīng)過幾個(gè)世紀(jì)之后,新技術(shù)已使我們所建立的機(jī)器的復(fù)雜性大為提高。1936年,24歲的英國數(shù)學(xué)家圖靈(turing)提出了"自動(dòng)機(jī)"理論,把研究會(huì)思維的機(jī)器和計(jì)算機(jī)的工作大大向前推進(jìn)了一步,他也因此被稱為"人工智能之父"。

人工智能領(lǐng)域的研究是從1956年正式開始的,這一年在達(dá)特茅斯大學(xué)召開的會(huì)議上正式使用了"人工智能"(artificialintelligence,ai)這個(gè)術(shù)語。隨后的幾十年中,人們從問題求解、邏輯推理與定理證明、自然語言理解、博弈、自動(dòng)程序設(shè)計(jì)、專家系統(tǒng)、學(xué)習(xí)以及機(jī)器人學(xué)等多個(gè)角度展開了研究,已經(jīng)建立了一些具有不同程度人工智能的計(jì)算機(jī)系統(tǒng),例如能夠求解微分方程、設(shè)計(jì)分析集成電路、合成人類自然語言,而進(jìn)行情報(bào)檢索,提供語音識(shí)別、手寫體識(shí)別的多模式接口,應(yīng)用于疾病診斷的專家系統(tǒng)以及控制太空飛行器和水下機(jī)器人更加貼近我們的生活。我們熟知的ibm的"深藍(lán)"在棋盤上擊敗了國際象棋大師卡斯帕羅夫就是比較突出的例子。

當(dāng)然,人工智能的發(fā)展也并不是一帆風(fēng)順的,也曾因計(jì)算機(jī)計(jì)算能力的限制無法模仿人腦的思考以及與實(shí)際需求的差距過遠(yuǎn)而走入低谷,但是隨著硬件和軟件的發(fā)展,計(jì)算機(jī)的運(yùn)算能力在以指數(shù)級(jí)增長,同時(shí)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)蓬勃興起,確保計(jì)算機(jī)已經(jīng)具備了足夠的條件來運(yùn)行一些要求更高的ai軟件,而且現(xiàn)在的ai具備了更多的現(xiàn)實(shí)應(yīng)用的基礎(chǔ)。90年代以來,人工智能研究又出現(xiàn)了新的高潮。

我們有幸采訪了中國科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所智能信息處理開放實(shí)驗(yàn)室史忠植研究員,請(qǐng)他和他的實(shí)驗(yàn)室成員引領(lǐng)我們走近人工智能這個(gè)讓普通人感到深?yuàn)W卻又具有無窮魅力的領(lǐng)域。

問:目前人工智能研究出現(xiàn)了新的高潮,那么現(xiàn)在有哪些新的研究熱點(diǎn)和實(shí)際應(yīng)用呢?

答:ai研究出現(xiàn)了新的高潮,這一方面是因?yàn)樵谌斯ぶ悄芾碚摲矫嬗辛诵碌倪M(jìn)展,另一方面也是因?yàn)橛?jì)算機(jī)硬件突飛猛進(jìn)的發(fā)展。隨著計(jì)算機(jī)速度的`不斷提高、存儲(chǔ)容量的不斷擴(kuò)大、價(jià)格的不斷降低以及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)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?qū)崿F(xiàn)。目前人工智能研究的3個(gè)熱點(diǎn)是:智能接口、數(shù)據(jù)挖掘、主體及多主體系統(tǒng)。

智能接口技術(shù)是研究如何使人們能夠方便自然地與計(jì)算機(jī)交流。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo),要求計(jì)算機(jī)能夠看懂文字、聽懂語言、說話表達(dá),甚至能夠進(jìn)行不同語言之間的翻譯,而這些功能的實(shí)現(xiàn)又依賴于知識(shí)表示方法的研究。因此,智能接口技術(shù)的研究既有巨大的應(yīng)用價(jià)值,又有基礎(chǔ)的理論意義。目前,智能接口技術(shù)已經(jīng)取得了顯著成果,文字識(shí)別、語音識(shí)別、語音合成、圖像識(shí)別、機(jī)器翻譯以及自然語言理解等技術(shù)已經(jīng)開始實(shí)用化。

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(jī)的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識(shí)的過程。數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)的研究目前已經(jīng)形成了三根強(qiáng)大的技術(shù)支柱:數(shù)據(jù)庫、人工智能和數(shù)理統(tǒng)計(jì)。主要研究?jī)?nèi)容包括基礎(chǔ)理論、發(fā)現(xiàn)算法、數(shù)據(jù)倉庫、可視化技術(shù)、定性定量互換模型、知識(shí)表示方法、發(fā)現(xiàn)知識(shí)的維護(hù)和再利用、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)以及網(wǎng)上數(shù)據(jù)挖掘等。

主體是具有信念、愿望、意圖、能力、選擇、承諾等心智狀態(tài)的實(shí)體,比對(duì)象的粒度更大,智能性更高,而且具有一定自主性。主體試圖自治地、獨(dú)立地完成任務(wù),而且可以和環(huán)境交互,與其他主體通信,通過規(guī)劃達(dá)到目標(biāo)。多主體系統(tǒng)主要研究在邏輯上或物理上分離的多個(gè)主體之間進(jìn)行協(xié)調(diào)智能行為,最終實(shí)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(yīng)用在對(duì)現(xiàn)實(shí)世界和社會(huì)的模擬、機(jī)器人以及智能機(jī)械等領(lǐng)域。目前對(duì)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(jié)構(gòu)和組織、主體語言、主體之間的協(xié)作和協(xié)調(diào)、通信和交互技術(shù)、多主體學(xué)習(xí)以及多主體系統(tǒng)應(yīng)用等方面。

答:我國開始"863計(jì)劃"時(shí),正值全世界的人工智能熱潮。"863-306"主題的名稱是"智能計(jì)算機(jī)系統(tǒng)",其任務(wù)就是在充分發(fā)掘現(xiàn)有計(jì)算機(jī)潛力的基礎(chǔ)上,分析現(xiàn)有計(jì)算機(jī)在應(yīng)用中的缺陷和"瓶頸",用人工智能技術(shù)克服這些問題,建立起更為和諧的人-機(jī)環(huán)境。經(jīng)過十幾年來的努力,我們縮短了我國人工智能技術(shù)與世界先進(jìn)水平的差距,也為未來的發(fā)展奠定了技術(shù)和人才基礎(chǔ)。

但是也應(yīng)該看到目前我國人工智能研究中還存在一些問題,其特點(diǎn)是:課題比較分散,應(yīng)用項(xiàng)目偏多、基礎(chǔ)研究比例略少、理論研究與實(shí)際應(yīng)用需求結(jié)合不夠緊密。選題時(shí),容易跟著國外的選題走;立項(xiàng)論證時(shí),慣于考慮國外怎么做;落實(shí)項(xiàng)目時(shí),又往往顧及面面俱到,大而全;再加上受研究經(jīng)費(fèi)的限制,所以很多課題既沒有取得理論上的突破,也沒有太大的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

今后,基礎(chǔ)研究的比例應(yīng)該適當(dāng)提高,同時(shí)人工智能研究一定要與應(yīng)用需求相結(jié)合。科學(xué)研究講創(chuàng)新,而創(chuàng)新必須接受應(yīng)用和市場(chǎng)的檢驗(yàn)。因此,我們不僅要善于找到解決問題的答案,更重要的是要發(fā)現(xiàn)最迫切需要解決的問題和最迫切需要滿足的市場(chǎng)需求。

問:請(qǐng)您預(yù)測(cè)一下人工智能將來會(huì)向哪些方面發(fā)展?

答:技術(shù)的發(fā)展總是超乎人們的想象,要準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)人工智能的未來是不可能的。但是,從目前的一些前瞻性研究可以看出未來人工智能可能會(huì)向以下幾個(gè)方面發(fā)展:模糊處理、并行化、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機(jī)器情感。

目前,人工智能的推理功能已獲突破,學(xué)習(xí)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(gè)大腦的并行化處理功能。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是未來人工智能應(yīng)用的新領(lǐng)域,未來智能計(jì)算機(jī)的構(gòu)成,可能就是作為主機(jī)的馮·諾依曼型機(jī)與作為智能外圍的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合。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(lǐng)域的下一個(gè)突破可能在于賦予計(jì)算機(jī)情感能力。情感能力對(duì)于計(jì)算機(jī)與人的自然交往至關(guān)重要。

人工智能一直處于計(jì)算機(jī)技術(shù)的前沿,人工智能研究的理論和發(fā)現(xiàn)在很大程度上將決定計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展方向。今天,已經(jīng)有很多人工智能研究的成果進(jìn)入人們的日常生活。將來,人工智能技術(shù)的發(fā)展將會(huì)給人們的生活、工作和教育等帶來更大的影響。

人工智能也稱機(jī)器智能,它是計(jì)算機(jī)科學(xué)、控制論、信息論、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、語言學(xué)等多種學(xué)科互相滲透而發(fā)展起來的一門綜合性學(xué)科。從計(jì)算機(jī)應(yīng)用系統(tǒng)的角度出發(fā),人工智能是研究如何制造出人造的智能機(jī)器或智能系統(tǒng),來模擬人類智能活動(dòng)的能力,以延伸人們智能的科學(xué)。

在一年一度at&t實(shí)驗(yàn)室舉行的機(jī)器人足球賽中,每支球隊(duì)的"球員"都裝備上了ai軟件和許多感應(yīng)器,它們都很清楚自己該踢什么位置,同時(shí)也明白有些情況下不能死守崗位。盡管現(xiàn)在的ai技術(shù)只能使它們大部分時(shí)間處于個(gè)人盤帶的狀態(tài),但它們傳接配合的能力正在以很快的速度改進(jìn)。

這種ai機(jī)器人組隊(duì)打比賽看似無聊,但是有很強(qiáng)的現(xiàn)實(shí)意義。因?yàn)橥ㄟ^這類活動(dòng)可以加強(qiáng)機(jī)器之間的協(xié)作能力。我們知道,internet是由無數(shù)臺(tái)服務(wù)器和無數(shù)臺(tái)路由器組成的,路由器的作用就是為各自的數(shù)據(jù)選擇通道并加以傳送,如果利用一些智能化的路由器很好地協(xié)作,就能分析出傳輸數(shù)據(jù)的最佳路徑,從而可以大大減少網(wǎng)絡(luò)堵塞。

我國也已經(jīng)在大學(xué)中開展了機(jī)器人足球賽,有很多學(xué)校組隊(duì)參加,引起了大學(xué)生對(duì)人工智能研究的興趣。

安放于加州勞倫斯·利佛摩爾國家實(shí)驗(yàn)室的asciwhite電腦,是ibm制造的世界最快的超級(jí)電腦,但其智力能力也僅為人腦的千分之一?,F(xiàn)在,ibm正在開發(fā)能力更為強(qiáng)大的新超級(jí)電腦--"藍(lán)色牛仔"(bluejean)。據(jù)其研究主任保羅·霍恩稱,預(yù)計(jì)于4年后誕生的"藍(lán)色牛仔"的智力水平將大致與人腦相當(dāng)。

麻省理工學(xué)院的ai實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行一個(gè)的代號(hào)為cog的項(xiàng)目。cog計(jì)劃意圖賦予機(jī)器人以人類的行為。該實(shí)驗(yàn)的一個(gè)項(xiàng)目是讓機(jī)器人捕捉眼睛的移動(dòng)和面部表情,另一個(gè)項(xiàng)目是讓機(jī)器人抓住從它眼前經(jīng)過的東西,還有一個(gè)項(xiàng)目則是讓機(jī)器人學(xué)會(huì)聆聽音樂的節(jié)奏并將其在鼓上演奏出來。

人工智能的利弊論文篇五

電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)是由計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)對(duì)電氣設(shè)備的運(yùn)行進(jìn)行自動(dòng)控制,電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)的應(yīng)用能夠大大提高電氣設(shè)備的工作效率,提高機(jī)械設(shè)備工作的精確性,為企業(yè)帶來了良好的經(jīng)濟(jì)效益,但是隨著電氣設(shè)備自動(dòng)化程度的不斷提高,要求電氣設(shè)備自動(dòng)化控制系統(tǒng)要實(shí)現(xiàn)智能化操作。人工智能技術(shù)是通過計(jì)算機(jī)系統(tǒng)模擬人的智能,在計(jì)算機(jī)的控制下,實(shí)現(xiàn)電氣設(shè)備控制系統(tǒng)的模擬人的智能,例如進(jìn)行圖像分析與處理、語音識(shí)別以及專家控制系統(tǒng)等等??梢哉f將人工智能技術(shù)應(yīng)用在電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)中是電氣自動(dòng)化技術(shù)發(fā)展的必然趨勢(shì)。

人工智能技術(shù)是以計(jì)算機(jī)技術(shù)為基礎(chǔ),融合多門學(xué)科的綜合性科學(xué)技術(shù),其主要是通過計(jì)算機(jī)模擬構(gòu)建人的智能,并且創(chuàng)建機(jī)器人系統(tǒng)和專家系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)對(duì)電氣自動(dòng)控制系統(tǒng)的智能化操作。人工智能技術(shù)的突出特點(diǎn)是:一是操作性。人工智能技術(shù)主要是依托計(jì)算機(jī)的控制實(shí)現(xiàn)對(duì)電氣設(shè)備的控制,因此人工智能技術(shù)具有很強(qiáng)的邏輯性,便于控制人員進(jìn)行操作;二是價(jià)值大。人工智能技術(shù)不僅融合了計(jì)算機(jī)技術(shù),而且其還實(shí)現(xiàn)了對(duì)電氣設(shè)備的自動(dòng)化控制與監(jiān)測(cè),實(shí)現(xiàn)了以較小的投入獲得更大的經(jīng)濟(jì)效益的目的。比如通過人工智能技術(shù)可以減少人工操作環(huán)節(jié),進(jìn)而為企業(yè)節(jié)省相當(dāng)多的人力資源成本費(fèi)用;三是準(zhǔn)確性比較高。人工智能技術(shù)主要是計(jì)算機(jī)依據(jù)人的智能建立計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)對(duì)電氣設(shè)備的精確性操作,比如利用人工智能技術(shù)可以對(duì)電氣設(shè)備的運(yùn)行情況進(jìn)行智能檢測(cè)與處理,避免了人工檢測(cè)所存在的弊端。

人工智能技術(shù)的最大優(yōu)勢(shì)就是通過對(duì)電氣控制系統(tǒng)信息的收集、研究,制定出具體的有效處理措施,從而代替?zhèn)鹘y(tǒng)的依靠人腦進(jìn)行操作的模式。將人工智能技術(shù)應(yīng)用到電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)中具有重要的意義:

2.1能夠有效解決電氣自動(dòng)化控制過程中存在的病態(tài)結(jié)構(gòu)問題

電氣自動(dòng)化控制過程中因?yàn)殡姎庠O(shè)備精密度越來越高,因此在運(yùn)行過程中所出現(xiàn)的病態(tài)結(jié)構(gòu)很難應(yīng)用傳統(tǒng)的方式表達(dá)出來,而人工智能技術(shù)則可以有效解決此類問題,其完全有能力利用定量與定性相結(jié)合的控制方式對(duì)控制系統(tǒng)進(jìn)行計(jì)算與分析。

2.2實(shí)現(xiàn)自動(dòng)控制系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集與處理功能

將人工智能技術(shù)應(yīng)用到電氣自動(dòng)化控制中能夠依托專家系統(tǒng)對(duì)電氣設(shè)備進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)視,并且對(duì)相關(guān)信息進(jìn)行自動(dòng)收集與儲(chǔ)存,一旦發(fā)現(xiàn)存在潛在故障或者存在事故的事件,人工智能技術(shù)就會(huì)自動(dòng)采取相應(yīng)的.控制方式,對(duì)故障進(jìn)行自動(dòng)處理,進(jìn)而避免了電氣系統(tǒng)故障的進(jìn)一步擴(kuò)大化。

2.3簡(jiǎn)化了人工操作過程,降低了人工操作造成的損失

人工智能技術(shù)通過計(jì)算機(jī)設(shè)備就可以實(shí)現(xiàn)對(duì)電氣設(shè)備的自動(dòng)化控制,比如電氣系統(tǒng)的人工智能化控制系統(tǒng)就可以通過鼠標(biāo)對(duì)控制開關(guān)進(jìn)行自動(dòng)控制,并且對(duì)勵(lì)磁電流進(jìn)行調(diào)整。同時(shí)電氣人工智能控制系統(tǒng)還設(shè)定了應(yīng)用管理權(quán)限,限制了相應(yīng)操作人員的權(quán)限,實(shí)現(xiàn)了專人專崗制度,細(xì)化了操作責(zé)任制度。

3.1人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化設(shè)備中的應(yīng)用

我們知道電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)屬于非常負(fù)責(zé)的控制系統(tǒng),其不僅包含復(fù)雜的元件,而且還需要操作人員嚴(yán)格按照自動(dòng)化控制系統(tǒng)的要求進(jìn)行操作,而將人工智能技術(shù)應(yīng)用到電氣設(shè)備中可以實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)的自動(dòng)化操作,最重要的就是可以代替?zhèn)鹘y(tǒng)的需要人工進(jìn)行設(shè)備檢測(cè)的落后模式,實(shí)現(xiàn)了對(duì)電氣設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)、故障檢測(cè)以及維修意見等一體的功能,降低了人工操作的失誤性,提高了電氣設(shè)備的應(yīng)用壽命,為企業(yè)節(jié)省了大量的成本。

3.2人工智能技術(shù)在電氣控制過程中的應(yīng)用

將智能技術(shù)應(yīng)用到電氣自動(dòng)化控制過程中,是人工智能技術(shù)發(fā)展的重要?jiǎng)恿?,通過人工智能化的電氣控制系統(tǒng)不僅可以提高電氣設(shè)備的工作效率,而且還可以降低電氣自動(dòng)化控制中的故障發(fā)生率。人工智能技術(shù)主要師模糊控制、專家控制以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制和集成智能控制。本文以專家控制為例,專家控制就是將專家系統(tǒng)的設(shè)計(jì)規(guī)范和運(yùn)行機(jī)制與電氣控制劉楠相結(jié)合實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì),其主要是對(duì)自動(dòng)控制的知識(shí)獲取、表示以及推理機(jī)制的建立。

3.3在事故和故障診斷中人工智能技術(shù)的應(yīng)用分析

人工智能技術(shù)在電氣設(shè)備故障中的作用是非常大的,尤其是對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)的故障檢修是具有重要作用的,我們知道在電氣設(shè)備中由于其結(jié)構(gòu)比較復(fù)雜,依靠人工很難對(duì)其進(jìn)行深入的檢測(cè),因此需要借助人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備的檢修。我們以變壓器為例,將智能技術(shù)應(yīng)用到變壓器的故障檢修中首先就是先收集電壓器油體中分解的氣體,然后通過對(duì)油體氣體的分析,找出故障的原因,進(jìn)而自動(dòng)形成解決措施。這樣有效避免了人工檢測(cè)所出現(xiàn)的失誤現(xiàn)象。另外人工智能技術(shù)在電氣設(shè)備操作中的應(yīng)用價(jià)值也比較大。通過人工智能技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)電氣自動(dòng)化控制環(huán)節(jié)的簡(jiǎn)單化,比如在機(jī)床加工中,如果運(yùn)用人工智能技術(shù)則能夠有效降低機(jī)床操作的復(fù)雜性,并且能夠?qū)C(jī)床的運(yùn)行信息進(jìn)行收集與儲(chǔ)存,便于日后對(duì)相關(guān)信息的查詢。

總之,人工智能技術(shù)在電氣化領(lǐng)域中應(yīng)用,不但能夠最大限度的降低人工參與的程度,提升控制系統(tǒng)的數(shù)字化、智能化程度,還能夠大幅降低企業(yè)運(yùn)營的成本,提高其利潤空間,并將生產(chǎn)效率提高到一個(gè)全新的層面。因此,相關(guān)部門應(yīng)加強(qiáng)對(duì)人工智能技術(shù)的研究,使其能夠?yàn)槠髽I(yè)的發(fā)展以及社會(huì)的進(jìn)步發(fā)揮出更為突出的作用。

人工智能的利弊論文篇六

摘要:在航空業(yè)的發(fā)展中,人工智能技術(shù)起著積極的促進(jìn)作用。本文介紹了空中交通管理中的人工智能理論及方法運(yùn)用,為優(yōu)化空中交通流量管理系統(tǒng)提供理論依據(jù),更好地服務(wù)于空管系統(tǒng)。

關(guān)鍵詞:人工智能;空中交通;管理

人工智能,即artificialintelligence,是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支,研究對(duì)人的意識(shí)及思維的信息過程的模擬并對(duì)其進(jìn)行延伸和擴(kuò)展,通過了解人類智能,研究出類似的反應(yīng)的智能機(jī)器。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展,人工智能越來越多的運(yùn)用于民航的各個(gè)方面,如飛行間隔的控制,空中流量的預(yù)測(cè),飛行沖突的調(diào)配。但隨著民航業(yè)的飛速發(fā)展,飛行流量日益增大,需要將人工智能技術(shù)有效運(yùn)用于空中交通流量管理中,建立人工智能輔助系統(tǒng),擴(kuò)大空域容量,優(yōu)化空中交通流量,提升空管秩序。

1空中交通流量管理探討

在空中交通流量管理(airtrafficflowcontrolmanagement)中,空中交通流量是指單位時(shí)間和空間通過的航空器數(shù)量。通過優(yōu)化空中交通流量,將空中交通管制服務(wù)與機(jī)場(chǎng)、航路有效結(jié)合,減少延誤,提高機(jī)場(chǎng)和空域的利用率。從時(shí)間角度上,空中交通流量管理可以分為航路流量管理和機(jī)場(chǎng)終端區(qū)流量管理兩部分,從時(shí)間上又可劃分為戰(zhàn)略流量管理,預(yù)戰(zhàn)術(shù)流量管理和戰(zhàn)術(shù)流量管理。當(dāng)航空器數(shù)量飽和時(shí)就要對(duì)航空器進(jìn)行流量控制,目前的常用的控制措施如下:1)地面等待,最主要的空中交通流量管理措施,本著地面讓空中的原則,對(duì)地面航空器的起飛時(shí)間進(jìn)行限制;2)空中等待,航空器在航路上或終端區(qū)規(guī)定的等待點(diǎn)或沒有沖突的臨時(shí)等待點(diǎn)進(jìn)行盤旋等待;3)更改航路等待,當(dāng)航路航線的容量飽和時(shí),航空器可以通過選擇其他航路航線;4)控制航路間隔,通過對(duì)航空器進(jìn)入空域的間隔進(jìn)行限制,來達(dá)到流量管理的目的,吸收部分擁擠的流量。

2人工智能的應(yīng)用研究探討

agent在人工智能的研究中,指能自主活動(dòng)的軟件或者硬件實(shí)體,目前國內(nèi)普遍翻譯為智能體。在人工智能中,設(shè)計(jì)關(guān)鍵智能體,對(duì)于研究人工智能的應(yīng)用是非常重要的。在空中交通流量管理中,設(shè)計(jì)如下關(guān)鍵智能體:航班智能體、航路智能體和機(jī)場(chǎng)終端區(qū)智能體。航班智能體的屬性有高度、速度、上升/下降率、起飛機(jī)場(chǎng)、目的地等。航班智能體可以與區(qū)域內(nèi)或終端區(qū)的其他航班智能體建立通信,通過獲取航班信息和邏輯判斷,結(jié)合周圍環(huán)境與自身狀況,指導(dǎo)控制自身行為。如果航班智能體需要做出相應(yīng)的調(diào)整如改變高度航向等,需要給上級(jí)的航路智能體或機(jī)場(chǎng)終端區(qū)智能體發(fā)出申請(qǐng),上級(jí)智能體批準(zhǔn)后,航班智能體才能采取相應(yīng)的調(diào)整,作出相應(yīng)的控制行為,才能通過交互環(huán)境反饋相應(yīng)結(jié)果。在實(shí)際工作中,這個(gè)過程是通過空中交通管制員指揮航空器實(shí)現(xiàn)的??罩薪煌ü苤茊T在實(shí)際指揮工作中,需要結(jié)合當(dāng)時(shí)的空中交通狀況和自身的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)。航路智能體的主要屬性有航路的`高度、寬度、容量等。航路智能體需要對(duì)航班智能體進(jìn)行指揮,管理航路上的智能體,同時(shí)與其他航路智能體和機(jī)場(chǎng)終端區(qū)智能體進(jìn)行通信,對(duì)航班智能體進(jìn)入和離開航路的時(shí)機(jī)進(jìn)行協(xié)調(diào),記錄流量信息并報(bào)告給上級(jí)流量管理部門,接收上級(jí)智能體的指令。在航班智能體進(jìn)入航路之前首先要進(jìn)行容量評(píng)估。通過評(píng)估后的航班智能體回收到航路智能體發(fā)出的放行許可才能進(jìn)入航路。如果沒有通過容量評(píng)估,則要向上級(jí)智能體發(fā)送將流量限制的申請(qǐng),發(fā)布流量限制后航路就不能批準(zhǔn)航班智能體的進(jìn)入,通過減少航班智能體的數(shù)量,控制航路交通流量。機(jī)場(chǎng)終端區(qū)智能體:在實(shí)際工作中,機(jī)場(chǎng)終端區(qū)的航班管理包括管制指揮、流量控制、地面場(chǎng)面監(jiān)視、進(jìn)離場(chǎng)等,難度較大。終端區(qū)智能體(通常運(yùn)行中為塔臺(tái)管制)首先要處理所收到的信息,如天氣雷達(dá)信息、地面運(yùn)行信息和情報(bào)信息等等,結(jié)合已有知識(shí)開展機(jī)場(chǎng)的容量評(píng)估。如遇到低云低能見度、雷雨等天氣時(shí)可以調(diào)低終端區(qū)/機(jī)場(chǎng)容量,對(duì)進(jìn)入離開的航空器進(jìn)行限制。通過容量評(píng)估,塔臺(tái)會(huì)給航班智能體一個(gè)slottime,航班智能體按照塔臺(tái)的slottime起飛或降落,從而達(dá)到流量控制。如果沒有通過容量評(píng)估,則需要通過上級(jí)的智能體批準(zhǔn),發(fā)布流量控制,限制終端區(qū)的流量,通過控制進(jìn)入或離開的航空器數(shù)量達(dá)到流量限制的目的。機(jī)場(chǎng)終端區(qū)智能體(塔臺(tái))對(duì)終端區(qū)的航空器進(jìn)行管理,還需要與航路智能體和平級(jí)的終端去智能體進(jìn)行通信,對(duì)航班進(jìn)出的slottime進(jìn)行協(xié)調(diào),并將流量管理信息報(bào)告給上級(jí)流量管理部門,接收上級(jí)智能體的命令。如果出現(xiàn)擁堵機(jī)場(chǎng)終端區(qū)智能體需要通過一些措施來管理流量,如分配slottime、指揮航空器地面或空中盤旋等待。

3結(jié)論

綜上所述,以往在模擬空中交通流量進(jìn)行研究的時(shí)候,首先制定流量控制信息,再在系統(tǒng)模擬航班飛行計(jì)劃。這樣的模擬過程不能解決容量告警問題。如果流量控制不合理,只能重新設(shè)定流控信息,再次進(jìn)行模擬,因而加大模擬過程的工作量。而通過智能體的運(yùn)用,可以在模擬中不斷調(diào)整智能體來模擬空中流量,增加了模擬流量過程中的靈活性,將人工智能運(yùn)用于模擬中,借助智能體來模擬空中流量,可以更好的分析空中交通流量問題。

參考文獻(xiàn)

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人工智能的利弊論文篇七

摘要:電氣工程及其自動(dòng)化的實(shí)現(xiàn),從根本上促進(jìn)我國電氣產(chǎn)業(yè)迅速發(fā)展,滿足人們的日常生活需求。但在實(shí)際的自動(dòng)化發(fā)展過程中,還存在一些不足之處影響電氣工程的生產(chǎn)效率,難以滿足當(dāng)前時(shí)代的需求,基于此,作者結(jié)合自身經(jīng)驗(yàn),對(duì)電氣工程及其自動(dòng)化發(fā)展的現(xiàn)狀,及其中存在的問題及解決措施進(jìn)行有效的分析,以供相關(guān)人員參考,為其提供借鑒。

關(guān)鍵詞:電氣工程;自動(dòng)化;問題

引言

隨著時(shí)代不斷發(fā)展,信息技術(shù)、電氣工程自動(dòng)化技術(shù)逐漸被廣泛應(yīng)用。受生產(chǎn)力水平提升的影響,人們對(duì)于電氣工程及其自動(dòng)化的要求也不斷提升,以滿足時(shí)代發(fā)展,但實(shí)際上,現(xiàn)階段電氣工程及其自動(dòng)化中存在諸多問題,其技術(shù)水平與社會(huì)生產(chǎn)力發(fā)展需求未能有效的相適應(yīng),難以滿足當(dāng)前社會(huì)的需求。

1我國電氣工程及其自動(dòng)化現(xiàn)狀分析

電氣工程及其自動(dòng)化屬于新型的技術(shù),具有較強(qiáng)的綜合性,直接影響我國工業(yè)的生產(chǎn)水平,并與人們的日常生活息息相關(guān)?,F(xiàn)階段,我國電氣工程技術(shù)不斷創(chuàng)新發(fā)展,從根本上帶動(dòng)電氣工程及其自動(dòng)化領(lǐng)域發(fā)展,并促使其逐漸向高新技術(shù)轉(zhuǎn)化,擴(kuò)大技術(shù)的應(yīng)用范圍,從整體上促進(jìn)國民經(jīng)濟(jì)提升。實(shí)際上,電氣工程及其自動(dòng)化屬于現(xiàn)代電氣信息領(lǐng)域,其涵蓋內(nèi)容非常廣泛,包括與電氣工程相關(guān)的所有工程,并在多個(gè)領(lǐng)域中進(jìn)行應(yīng)用,例如,工業(yè)領(lǐng)域、軍事領(lǐng)域、農(nóng)業(yè)領(lǐng)域等,對(duì)我國的工業(yè)與社會(huì)發(fā)展起到積極的促進(jìn)作用,同時(shí),電氣工程及其自動(dòng)化技術(shù)的創(chuàng)新與發(fā)展對(duì)于人們的日常生活方式與生產(chǎn)方式也產(chǎn)生影響,以推動(dòng)國民經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定發(fā)展[1]。

2我國電氣工程及其自動(dòng)化中存在的問題

2.1電氣工程能源損耗問題

在電氣工程及其自動(dòng)化的實(shí)際應(yīng)用過程中,受自身的工作性質(zhì)與設(shè)備影響,存在能源損耗問題,直接造成能源浪費(fèi),加劇現(xiàn)階段我國能源緊缺的壓力,與當(dāng)前的節(jié)能減排理念相悖,不符合可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略的實(shí)施,同時(shí)提升了工業(yè)生產(chǎn)的成本支出,降低了經(jīng)濟(jì)效益。

2.2電氣系統(tǒng)的集成化不高

現(xiàn)階段,受時(shí)代發(fā)展與實(shí)際需求的影響,促使電氣工程自動(dòng)化系統(tǒng)逐漸向集成化方向發(fā)展,以滿足當(dāng)前時(shí)代的要求,但由于我國電氣集成化起步較晚,當(dāng)前的集成化水平較低,處于獨(dú)立自動(dòng)化階段,影響信息與資源的共享。

2.3電氣工程自動(dòng)化系統(tǒng)難以統(tǒng)一

為了滿足當(dāng)前的發(fā)展需求,電氣工程要利用先進(jìn)的技術(shù),構(gòu)建完善合理的自動(dòng)化系統(tǒng),以此提升工作效率,但受多種因素影響,系統(tǒng)難以進(jìn)行合理的統(tǒng)一,缺乏兼容性,降低了系統(tǒng)的工作效率。

2.4電氣工程質(zhì)量達(dá)不到要求

電氣工程的質(zhì)量直接影響其使用壽命,但受實(shí)際的工程質(zhì)量管理工作影響,以及工作人員自身的管理水平偏低、管理意識(shí)落后等因素的影響,導(dǎo)致電氣工程質(zhì)量經(jīng)常達(dá)不到實(shí)際的要求,質(zhì)量管理效率不高。

3現(xiàn)階段我國電氣工程及其自動(dòng)化中存在問題的解決措施

3.1合理對(duì)電氣工程進(jìn)行節(jié)能設(shè)計(jì)

在當(dāng)前的時(shí)代背景下,工作人員應(yīng)重視電氣工程的能源損耗問題,利用先進(jìn)的技術(shù)手段,降低能源消耗,以滿足當(dāng)前可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略,緩解我國能源與資源緊缺問題。例如,利用合理的技術(shù)手段,優(yōu)化電氣工程的節(jié)能設(shè)計(jì),從根本上降低能源的不必要浪費(fèi),降低成本的支出。在實(shí)際的節(jié)能設(shè)計(jì)優(yōu)化過程中,工作人員應(yīng)結(jié)合實(shí)際情況,以工作最基本要求為基礎(chǔ),對(duì)非重點(diǎn)環(huán)節(jié)進(jìn)行有效的改良,如,對(duì)現(xiàn)階段的變壓器進(jìn)行改良,選擇繞組阻值較小的供電系統(tǒng)變壓器,以此來降低變壓器的能源損耗,從而減少不必要的損失浪費(fèi),達(dá)到節(jié)能的目的,促使我國電氣工程實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。

3.2從整體上提升電氣工程自動(dòng)化系統(tǒng)的集成化水平

提升工作人員自身的專業(yè)水平與能力,利用工作人員的專業(yè)技術(shù),建立完善的系統(tǒng)平臺(tái),并充分發(fā)揮其創(chuàng)新意識(shí)與主觀意識(shí),從根本上滿足實(shí)際的集成化需求,具體來說,主要從以下兩方面入手:一方面,完善電氣工程系統(tǒng)的兼容性,保證系統(tǒng)軟硬件在交換過程中具有統(tǒng)一的接口,從而實(shí)現(xiàn)信息數(shù)據(jù)的共享;另一方面,提升各功能與系統(tǒng)之間的鏈接效率,從整體上降低電氣工程自動(dòng)化系統(tǒng)的運(yùn)行成本,從而促使減少設(shè)計(jì)成本的支出,以滿足當(dāng)前時(shí)代的需求。

3.3構(gòu)建科學(xué)合理、統(tǒng)一的電氣自動(dòng)化系統(tǒng)

構(gòu)建科學(xué)合理、統(tǒng)一的電氣自動(dòng)化系統(tǒng)是電氣工程未來發(fā)展的主要方向與趨勢(shì),以此來提升電氣工程的整體質(zhì)量。具體來說,主要包含以下幾方面:首先,積極引進(jìn)先進(jìn)的技術(shù),以先進(jìn)的電氣自動(dòng)化技術(shù)為基礎(chǔ),構(gòu)建完善的系統(tǒng),從而提升整體的管理水平;其次,引進(jìn)先進(jìn)的設(shè)計(jì)理念,完善現(xiàn)階段電氣自動(dòng)化系統(tǒng),改善其中的不合理之處,并針對(duì)現(xiàn)階段的企業(yè)不同需求進(jìn)行個(gè)性化開發(fā);最后,實(shí)現(xiàn)信息資源的有效共享,促進(jìn)我國電氣工程領(lǐng)域穩(wěn)定發(fā)展,跟上時(shí)代發(fā)展的步伐[2]。

3.4重視對(duì)電氣工程的質(zhì)量管理

重視對(duì)電氣工程的質(zhì)量管理,可以從根本上提升電氣工程質(zhì)量與使用壽命,并保證工程使用安全。具體來說,可以從以下幾方面入手:首先,加強(qiáng)工作管理人員對(duì)電氣工程質(zhì)量管理的重視力度,認(rèn)識(shí)到管理的重要性,以此來保證工程質(zhì)量;其次,加強(qiáng)現(xiàn)階段工作人員自身的專業(yè)水平與能力,通過定期的培訓(xùn),強(qiáng)化工作人員的專業(yè)水平與技術(shù)理念,利用其良好的綜合素養(yǎng),提升質(zhì)量管理效率;然后,加強(qiáng)對(duì)電氣工程施工材料的管理,保證材料的質(zhì)量,從而提升電氣工程的質(zhì)量;最后,重視對(duì)各個(gè)施工環(huán)節(jié)的質(zhì)量管理,通過合理的監(jiān)督與管理,保證施工的規(guī)范性,并以其整體質(zhì)量為基礎(chǔ),適當(dāng)對(duì)施工進(jìn)度進(jìn)行合理的調(diào)整,以此來保證施工的整體進(jìn)度。

4結(jié)論

綜上所述,電氣工程及其自動(dòng)化中存在的問題,直接影響電氣工程的整體質(zhì)量與效率,因此,工作人員應(yīng)積極引進(jìn)先進(jìn)的技術(shù)與設(shè)備,通過不斷的革新與發(fā)展,合理的進(jìn)行資源節(jié)約,降低成本的支出,以此來獲取可觀的經(jīng)濟(jì)效益。同時(shí),加強(qiáng)對(duì)電氣工程的研究力度,不斷提升其技術(shù)水平,從而推動(dòng)我國電氣工程及其自動(dòng)化領(lǐng)域穩(wěn)定發(fā)展。

參考文獻(xiàn):

[1]宋海南.電氣工程及其自動(dòng)化中存在的問題及解決措施[j].南方農(nóng)機(jī),20xx,47(11):134+148.

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人工智能的利弊論文篇八

人工智能(artificialintelligence,ai)一直都處于計(jì)算機(jī)技術(shù)的最前沿,經(jīng)歷了幾起幾落……

----長久以來,人工智能對(duì)于普通人來說是那樣的可望而不可及,然而它卻吸引了無數(shù)研究人員為之奉獻(xiàn)才智,從美國的麻省理工學(xué)院(mit)、卡內(nèi)基-梅隆大學(xué)(cmu)到ibm公司,再到日本的本田公司、sony公司以及國內(nèi)的清華大學(xué)、中科院等科研院所,全世界的實(shí)驗(yàn)室都在進(jìn)行著ai技術(shù)的實(shí)驗(yàn)。不久前,著名導(dǎo)演斯蒂文·斯皮爾伯格還將這一主題搬上了銀幕,科幻片《人工智能》(a.i.)對(duì)許多人的頭腦又一次產(chǎn)生了震動(dòng),引起了一些人士了解并探索人工智能領(lǐng)域的興趣。

----在本期技術(shù)專題中,中國科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所智能信息處理開放實(shí)驗(yàn)室的幾位研究人員將引領(lǐng)我們走近人工智能這一充滿挑戰(zhàn)與機(jī)遇的領(lǐng)域。

計(jì)算機(jī)與人工智能

----“智能”源于拉丁語legere,字面意思是采集(特別是果實(shí))、收集、匯集,并由此進(jìn)行選擇,形成一個(gè)東西。intelegere是從中進(jìn)行選擇,進(jìn)而理解、領(lǐng)悟和認(rèn)識(shí)。正如帕梅拉·麥考達(dá)克在《機(jī)器思維》(machineswhothinks,1979)中所提出的:在復(fù)雜的機(jī)械裝置與智能之間存在長期的聯(lián)系。從幾個(gè)世紀(jì)前出現(xiàn)的神話般的巨鐘和機(jī)械自動(dòng)機(jī)開始,人們已對(duì)機(jī)器操作的復(fù)雜性與自身的某些智能活動(dòng)進(jìn)行直觀聯(lián)系。經(jīng)過幾個(gè)世紀(jì)之后,新技術(shù)已使我們所建立的機(jī)器的復(fù)雜性大為提高。1936年,24歲的英國數(shù)學(xué)家圖靈(turing)提出了“自動(dòng)機(jī)”理論,把研究會(huì)思維的機(jī)器和計(jì)算機(jī)的工作大大向前推進(jìn)了一步,他也因此被稱為“人工智能之父”。

----人工智能領(lǐng)域的研究是從1956年正式開始的,這一年在達(dá)特茅斯大學(xué)召開的會(huì)議上正式使用了“人工智能”(artificialintelligence,ai)這個(gè)術(shù)語。隨后的幾十年中,人們從問題求解、邏輯推理與定理證明、自然語言理解、博弈、自動(dòng)程序設(shè)計(jì)、專家系統(tǒng)、學(xué)習(xí)以及機(jī)器人學(xué)等多個(gè)角度展開了研究,已經(jīng)建立了一些具有不同程度人工智能的計(jì)算機(jī)系統(tǒng),例如能夠求解微分方程、設(shè)計(jì)分析集成電路、合成人類自然語言,而進(jìn)行情報(bào)檢索,提供語音識(shí)別、手寫體識(shí)別的多模式接口,應(yīng)用于疾病診斷的專家系統(tǒng)以及控制太空飛行器和水下機(jī)器人更加貼近我們的生活。我們熟知的ibm的“深藍(lán)”在棋盤上擊敗了國際象棋大師卡斯帕羅夫就是比較突出的例子。

----當(dāng)然,人工智能的發(fā)展也并不是一帆風(fēng)順的,也曾因計(jì)算機(jī)計(jì)算能力的限制無法模仿人腦的思考以及與實(shí)際需求的差距過遠(yuǎn)而走入低谷,但是隨著硬件和軟件的發(fā)展,計(jì)算機(jī)的運(yùn)算能力在以指數(shù)級(jí)增長,同時(shí)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)蓬勃興起,確保計(jì)算機(jī)已經(jīng)具備了足夠的條件來運(yùn)行一些要求更高的ai軟件,而且現(xiàn)在的ai具備了更多的現(xiàn)實(shí)應(yīng)用的基礎(chǔ)。90年代以來,人工智能研究又出現(xiàn)了新的高潮。

----我們有幸采訪了中國科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所智能信息處理開放實(shí)驗(yàn)室史忠植研究員,請(qǐng)他和他的實(shí)驗(yàn)室成員引領(lǐng)我們走近人工智能這個(gè)讓普通人感到深?yuàn)W卻又具有無窮魅力的領(lǐng)域。

----答:ai研究出現(xiàn)了新的高潮,這一方面是因?yàn)樵谌斯ぶ悄芾碚摲矫嬗辛诵碌倪M(jìn)展,另一方面也是因?yàn)橛?jì)算機(jī)硬件突飛猛進(jìn)的發(fā)展。隨著計(jì)算機(jī)速度的不斷提高、存儲(chǔ)容量的不斷擴(kuò)大、價(jià)格的不斷降低以及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)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?qū)崿F(xiàn)。目前人工智能研究的3個(gè)熱點(diǎn)是:智能接口、數(shù)據(jù)挖掘、主體及多主體系統(tǒng)。

----智能接口技術(shù)是研究如何使人們能夠方便自然地與計(jì)算機(jī)交流。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo),要求計(jì)算機(jī)能夠看懂文字、聽懂語言、說話表達(dá),甚至能夠進(jìn)行不同語言之間的翻譯,而這些功能的實(shí)現(xiàn)又依賴于知識(shí)表示方法的研究。因此,智能接口技術(shù)的研究既有巨大的應(yīng)用價(jià)值,又有基礎(chǔ)的理論意義。目前,智能接口技術(shù)已經(jīng)取得了顯著成果,文字識(shí)別、語音識(shí)別、語音合成、圖像識(shí)別、機(jī)器翻譯以及自然語言理解等技術(shù)已經(jīng)開始實(shí)用化。

----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(jī)的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識(shí)的過程。數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)的研究目前已經(jīng)形成了三根強(qiáng)大的技術(shù)支柱:數(shù)據(jù)庫、人工智能和數(shù)理統(tǒng)計(jì)。主要研究?jī)?nèi)容包括基礎(chǔ)理論、發(fā)現(xiàn)算法、數(shù)據(jù)倉庫、可視化技術(shù)、定性定量互換模型、知識(shí)表示方法、發(fā)現(xiàn)知識(shí)的維護(hù)和再利用、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)以及網(wǎng)上數(shù)據(jù)挖掘等。

----主體是具有信念、愿望、意圖、能力、選擇、承諾等心智狀態(tài)的實(shí)體,比對(duì)象的粒度更大,智能性更高,而且具有一定自主性。主體試圖自治地、獨(dú)立地完成任務(wù),而且可以和環(huán)境交互,與其他主體通信,通過規(guī)劃達(dá)到目標(biāo)。多主體系統(tǒng)主要研究在邏輯上或物理上分離的多個(gè)主體之間進(jìn)行協(xié)調(diào)智能行為,最終實(shí)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(yīng)用在對(duì)現(xiàn)實(shí)世界和社會(huì)的模擬、機(jī)器人以及智能機(jī)械等領(lǐng)域。目前對(duì)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(jié)構(gòu)和組織、主體語言、主體之間的協(xié)作和協(xié)調(diào)、通信和交互技術(shù)、多主體學(xué)習(xí)以及多主體系統(tǒng)應(yīng)用等方面。

----答:我國開始“863計(jì)劃“時(shí),正值全世界的人工智能熱潮?!?63-306“主題的名稱是”智能計(jì)算機(jī)系統(tǒng)“,其任務(wù)就是在充分發(fā)掘現(xiàn)有計(jì)算機(jī)潛力的基礎(chǔ)上,分析現(xiàn)有計(jì)算機(jī)在應(yīng)用中的缺陷和”瓶頸”,用人工智能技術(shù)克服這些問題,建立起更為和諧的人-機(jī)環(huán)境。經(jīng)過十幾年來的努力,我們縮短了我國人工智能技術(shù)與世界先進(jìn)水平的差距,也為未來的發(fā)展奠定了技術(shù)和人才基礎(chǔ)。

----但是也應(yīng)該看到目前我國人工智能研究中還存在一些問題,其特點(diǎn)是:課題比較分散,應(yīng)用項(xiàng)目偏多、基礎(chǔ)研究比例略少、理論研究與實(shí)際應(yīng)用需求結(jié)合不夠緊密。選題時(shí),容易跟著國外的選題走;立項(xiàng)論證時(shí),慣于考慮國外怎么做;落實(shí)項(xiàng)目時(shí),又往往顧及面面俱到,大而全;再加上受研究經(jīng)費(fèi)的限制,所以很多課題既沒有取得理論上的突破,也沒有太大的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

----今后,基礎(chǔ)研究的比例應(yīng)該適當(dāng)提高,同時(shí)人工智能研究一定要與應(yīng)用需求相結(jié)合。科學(xué)研究講創(chuàng)新,而創(chuàng)新必須接受應(yīng)用和市場(chǎng)的檢驗(yàn)。因此,我們不僅要善于找到解決問題的答案,更重要的是要發(fā)現(xiàn)最迫切需要解決的問題和最迫切需要滿足的市場(chǎng)需求。

----問:請(qǐng)您預(yù)測(cè)一下人工智能將來會(huì)向哪些方面發(fā)展?

----答:技術(shù)的發(fā)展總是超乎人們的想象,要準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)人工智能的未來是不可能的。但是,從目前的一些前瞻性研究可以看出未來人工智能可能會(huì)向以下幾個(gè)方面發(fā)展:模糊處理、并行化、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機(jī)器情感。

----目前,人工智能的推理功能已獲突破,學(xué)習(xí)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(gè)大腦的并行化處理功能。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是未來人工智能應(yīng)用的新領(lǐng)域,未來智能計(jì)算機(jī)的構(gòu)成,可能就是作為主機(jī)的馮·諾依曼型機(jī)與作為智能外圍的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合。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(lǐng)域的下一個(gè)突破可能在于賦予計(jì)算機(jī)情感能力。情感能力對(duì)于計(jì)算機(jī)與人的自然交往至關(guān)重要。

----人工智能一直處于計(jì)算機(jī)技術(shù)的前沿,人工智能研究的理論和發(fā)現(xiàn)在很大程度上將決定計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展方向。今天,已經(jīng)有很多人工智能研究的成果進(jìn)入人們的日常生活。將來,人工智能技術(shù)的發(fā)展將會(huì)給人們的`生活、工作和教育等帶來更大的影響。

什么是人工智能?

----人工智能也稱機(jī)器智能,它是計(jì)算機(jī)科學(xué)、控制論、信息論、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、語言學(xué)等多種學(xué)科互相滲透而發(fā)展起來的一門綜合性學(xué)科。從計(jì)算機(jī)應(yīng)用系統(tǒng)的角度出發(fā),人工智能是研究如何制造出人造的智能機(jī)器或智能系統(tǒng),來模擬人類智能活動(dòng)的能力,以延伸人們智能的科學(xué)。

ai理論的實(shí)用性

----在一年一度at&t實(shí)驗(yàn)室舉行的機(jī)器人足球賽中,每支球隊(duì)的“球員”都裝備上了ai軟件和許多感應(yīng)器,它們都很清楚自己該踢什么位置,同時(shí)也明白有些情況下不能死守崗位。盡管現(xiàn)在的ai技術(shù)只能使它們大部分時(shí)間處于個(gè)人盤帶的狀態(tài),但它們傳接配合的能力正在以很快的速度改進(jìn)。

----這種ai機(jī)器人組隊(duì)打比賽看似無聊,但是有很強(qiáng)的現(xiàn)實(shí)意義。因?yàn)橥ㄟ^這類活動(dòng)可以加強(qiáng)機(jī)器之間的協(xié)作能力。我們知道,internet是由無數(shù)臺(tái)服務(wù)器和無數(shù)臺(tái)路由器組成的,路由器的作用就是為各自的數(shù)據(jù)選擇通道并加以傳送,如果利用一些智能化的路由器很好地協(xié)作,就能分析出傳輸數(shù)據(jù)的最佳路徑,從而可以大大減少網(wǎng)絡(luò)堵塞。

----我國也已經(jīng)在大學(xué)中開展了機(jī)器人足球賽,有很多學(xué)校組隊(duì)參加,引起了大學(xué)生對(duì)人工智能研究的興趣。

未來的ai產(chǎn)品

----安放于加州勞倫斯·利佛摩爾國家實(shí)驗(yàn)室的asciwhite電腦,是ibm制造的世界最快的超級(jí)電腦,但其智力能力也僅為人腦的千分之一?,F(xiàn)在,ibm正在開發(fā)能力更為強(qiáng)大的新超級(jí)電腦--“藍(lán)色牛仔”(bluejean)。據(jù)其研究主任保羅·霍恩稱,預(yù)計(jì)于4年后誕生的“藍(lán)色牛仔”的智力水平將大致與人腦相當(dāng)。

----麻省理工學(xué)院的ai實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行一個(gè)的代號(hào)為cog的項(xiàng)目。cog計(jì)劃意圖賦予機(jī)器人以人類的行為。該實(shí)驗(yàn)的一個(gè)項(xiàng)目是讓機(jī)器人捕捉眼睛的移動(dòng)和面部表情,另一個(gè)項(xiàng)目是讓機(jī)器人抓住從它眼前經(jīng)過的東西,還有一個(gè)項(xiàng)目則是讓機(jī)器人學(xué)會(huì)聆聽音樂的節(jié)奏并將其在鼓上演奏出來。

----/報(bào)道,比利時(shí)的starlab正在制造一個(gè)人工貓腦,這個(gè)貓腦將有7500萬個(gè)人造神經(jīng)細(xì)胞。據(jù)稱,移植了人工貓腦的小貓能夠行走,還能玩球。預(yù)計(jì)它將于制作完程。

人工智能的利弊論文篇九

簡(jiǎn)要地介紹了人工智能科技技術(shù)的基本概念。對(duì)專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊理論、遺傳算法等人工智能技術(shù)的含義進(jìn)行了介紹,并對(duì)這些技術(shù)在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用和存在問題進(jìn)行了分析。

人工智能技術(shù)(ai artificial intelligence)是一項(xiàng)將人類知識(shí)轉(zhuǎn)化為機(jī)器智能的技術(shù)。它研究的是怎樣用機(jī)器模仿人腦從事推理、規(guī)劃、設(shè)計(jì)、思考和學(xué)習(xí)等思維活動(dòng),解決需要由專家才能處理好的復(fù)雜問題。在應(yīng)用方面,以專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等最為普遍 。

1.1 專家系統(tǒng)(es)

專家系統(tǒng)是利用知識(shí)和推理來解決專家不能解決的問題。傳統(tǒng)程序需要固定程序和復(fù)雜算法,輸入數(shù)據(jù)并得出結(jié)果。專家系統(tǒng)集中大量的符號(hào)處理,采用啟發(fā)式方法模擬專家的推理過程,通過推理,利用知識(shí)解決問題。它具有邏輯思維和符號(hào)處理能力,能修改原來知識(shí),適合于電力系統(tǒng)問題的分析。

1.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ann)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是大量處理單元廣泛互聯(lián)而成的網(wǎng)絡(luò),是一種模擬動(dòng)物神經(jīng)系統(tǒng)的技術(shù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自適應(yīng)和自學(xué)習(xí)的能力,能并行處理分布信息。電力系統(tǒng)應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以進(jìn)行實(shí)時(shí)控制、狀態(tài)評(píng)估等。

1.3 遺傳算法(ga)

遺傳算法是一種進(jìn)化論的數(shù)學(xué)模型,借鑒自然遺傳機(jī)制的隨機(jī)搜索算法。它的主要特征是群體搜索和群體中個(gè)體之間的信息交換。該方法適用于處理傳統(tǒng)搜索方法難以解決的非線性問題。

1.4 模糊邏輯(fl)

當(dāng)輸入是離散的變量,難以建立數(shù)學(xué)模型。而模糊邏輯則成功地應(yīng)用在潮流計(jì)算、系統(tǒng)規(guī)劃、故障診斷等電力系統(tǒng)問題。

1.5 混合技術(shù)

以上各種智能控制方法各有局限性,有些甚至難以處理電力系統(tǒng)實(shí)際問題。因此需要結(jié)合各個(gè)算法的優(yōu)勢(shì),采用人工智能混合技術(shù)。其中包括:模糊專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)等技術(shù)。

2.1在電能質(zhì)量研究中的應(yīng)用

人工智能技術(shù)可以對(duì)電壓波動(dòng)、電壓不平衡、電網(wǎng)諧波等電能質(zhì)量參數(shù)進(jìn)行在線監(jiān)測(cè)和分析。在檢測(cè)和識(shí)別電能質(zhì)量擾動(dòng)時(shí)能克服傳統(tǒng)方法的缺陷。專家系統(tǒng)隨著經(jīng)驗(yàn)的積累、擾動(dòng)類型變化而不斷擴(kuò)充和修改,便于用戶的.掌握[3] 。

此外,專家系統(tǒng)和模糊邏輯可用于培訓(xùn)變電站工作人員。智能軟件可以模擬故障情形,有利于提高運(yùn)行人員的操作技能。

2.2 變壓器狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷專家系統(tǒng)

變壓器事故原因判斷起來十分復(fù)雜。判斷過程中,必須通過內(nèi)外部的檢測(cè)等各種方法綜合分析作出判斷。變壓器監(jiān)測(cè)和診斷專家系統(tǒng)首先對(duì)油中氣體進(jìn)行分析。異常時(shí),根據(jù)異常程度結(jié)合試驗(yàn)進(jìn)行分析,決定變壓器的停運(yùn)檢查。若經(jīng)分析發(fā)現(xiàn)變壓器已嚴(yán)重故障,需立即退出運(yùn)行,則要結(jié)合電氣試驗(yàn)手段對(duì)變壓器的故障性質(zhì)及部位做出確診。

變壓器監(jiān)測(cè)和診斷專家系統(tǒng)通過診斷模塊和推理機(jī)制,能診斷出變壓器的故障并提出相應(yīng)對(duì)策,提高了變壓器內(nèi)部故障的診斷水平,實(shí)現(xiàn)了電力變壓器狀態(tài)檢修和在線監(jiān)測(cè)。

2.3 人工智能技術(shù)在低壓電器中的應(yīng)用

低壓電器的設(shè)計(jì)以實(shí)驗(yàn)為基礎(chǔ),需要分析靜態(tài)模型和動(dòng)態(tài)過程。人工智能技術(shù)能進(jìn)行分段過程的動(dòng)態(tài)設(shè)計(jì),對(duì)變化規(guī)律進(jìn)行曲線擬合并進(jìn)行人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,建立變化規(guī)律預(yù)測(cè)模型,降低了開發(fā)成本。

低壓電器需要通過試驗(yàn)進(jìn)行性能認(rèn)證。而低壓電器的壽命很難進(jìn)行評(píng)價(jià)。模糊識(shí)別方法,從考慮產(chǎn)品性能的角度出發(fā),將動(dòng)態(tài)測(cè)得的反映性能的特性指標(biāo)作為模糊識(shí)別的變量特征值,能夠建立評(píng)估電器性能的模糊識(shí)別模型。

2.4 人工智能在電力系統(tǒng)無功優(yōu)化中的應(yīng)用

無功優(yōu)化是保證電力系統(tǒng)安全,提高運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性的手段之一。通過無功優(yōu)化,可以使各個(gè)性能指標(biāo)達(dá)到最優(yōu)。但是無功優(yōu)化是一個(gè)復(fù)雜的非線性問題 。

人工智能算法能應(yīng)用于電力系統(tǒng)無功優(yōu)化。如改進(jìn)的模擬退火算法,在求解高中壓配電網(wǎng)的無功優(yōu)化問題中,采用了記憶指導(dǎo)搜索方法來加快搜索速度。模式法進(jìn)行局部尋優(yōu)以增加獲得全局最優(yōu)解的可能性,能夠以較大概率獲得全局最優(yōu)解,提高了收斂穩(wěn)定性。禁忌搜索方法尋優(yōu)速度較快,在跳出局部最優(yōu)解方面有較大優(yōu)勢(shì)。遺傳算法在解決多變量、非線性、離散性的問題時(shí)有極大的優(yōu)勢(shì)。要求較少的求解信息的,模型簡(jiǎn)單,適用范圍廣。

2.5 人工智能在電力系統(tǒng)繼電保護(hù)中應(yīng)用

自適應(yīng)型繼電保護(hù)裝置能地適應(yīng)各種變化,改善保護(hù)的性能,使之適應(yīng)各種運(yùn)行方式和故障類型。它能夠有效地處理各種故障信息,獲得可靠的保護(hù)。

借助于人工智能技術(shù)不但能夠提取故障信息,還能利用其自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力,根據(jù)不同運(yùn)行工況,自適應(yīng)地調(diào)整保護(hù)定值和動(dòng)作特性。

2.6 人工智能在抑制電力系統(tǒng)低頻振蕩的應(yīng)用

大規(guī)模電網(wǎng)互聯(lián)易產(chǎn)生低頻振蕩,嚴(yán)重威脅著電力系統(tǒng)的安全。人工智能為電力系統(tǒng)低頻振蕩的控制提供了技術(shù)支持。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊理論、ga等人工智能技術(shù)應(yīng)用于facts控制器和自適應(yīng)pss的研究,為抑制電力系統(tǒng)低頻振蕩提供了新的手段。

作為一門交叉學(xué)科,人工智能將隨著其他理論的發(fā)展而進(jìn)入新的發(fā)展階段。應(yīng)用新方法解決問題,或促進(jìn)各種方法的融合,保持簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)模型和全局尋優(yōu)情況下,尋求到更少的運(yùn)算量,提高算法效率,將是未來發(fā)展的趨勢(shì)。

隨著電力系統(tǒng)的發(fā)展,電力系統(tǒng)的復(fù)雜性不斷增加,不確定因素越來越多。隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展和提高,利用人工智能技術(shù)來解決電力系統(tǒng)的問題將會(huì)受到越來越多的重視。

隨著我國電力系統(tǒng)的持續(xù)穩(wěn)步發(fā)展,電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)量不斷增加,管理上復(fù)雜程度大幅度增長,市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的加大,為人工智能技術(shù)在電力系統(tǒng)的應(yīng)用提供了廣闊前景。

但人工智能技術(shù)的基本理論還不成熟,只是停留在仿真和實(shí)驗(yàn)階段。人工智能的開發(fā)是一個(gè)長期的過程,需要不斷改進(jìn)和完善,并在實(shí)際應(yīng)用中接受檢驗(yàn)。

人工智能的利弊論文篇十

在科學(xué)技術(shù)日新月異的今天,知識(shí)呈爆炸性增長,全世界每天發(fā)表的論文都有數(shù)以萬計(jì),關(guān)鍵詞能鮮明而直觀地表述文獻(xiàn)論述或表達(dá)的主題,使讀者在未看學(xué)術(shù)論文的文摘和正文之前便能一目了然地知道論文論述的主題,從而作出是否要花費(fèi)時(shí)間閱讀正文的判斷[1]。不僅如此,關(guān)鍵詞揭示的是學(xué)術(shù)論文最核心的內(nèi)容,是文章最基本的學(xué)術(shù)思想、技術(shù)方法的提煉和概括[2],因此學(xué)術(shù)界已約定利用主題概念詞去檢索最新發(fā)表的論文??梢?,關(guān)鍵詞早已成為學(xué)術(shù)論文的文獻(xiàn)檢索標(biāo)識(shí),它并不是可有可無的論文裝飾品,更不是“形式主義”和“八股文”。關(guān)鍵詞標(biāo)引得是否恰當(dāng),關(guān)系到該文被檢索的概率和該成果的利用率。

二、關(guān)鍵詞標(biāo)引的原則

(一)專指性規(guī)則

一個(gè)詞只能表達(dá)一個(gè)主題概念,即為專指性。只要能在敘詞表中找到與該文主題概念直接對(duì)應(yīng)的專指性敘詞,就不允許用詞表中的上位詞(s項(xiàng))或下位詞(f項(xiàng));若找不到與主題概念直接對(duì)應(yīng)的敘詞,而上位詞確實(shí)與主題概念相符,即可選用。限制不加組配的泛指詞的使用,以免出現(xiàn)概念含糊。

(二)組配規(guī)則

1。交叉組配。系指2個(gè)或2個(gè)以上具有概念交叉關(guān)系的敘詞所進(jìn)行的組配,其結(jié)果表達(dá)一個(gè)專指概念。例如:“噴氣式垂直起落飛機(jī)”,可用“噴氣式飛機(jī)”和“垂直起落飛機(jī)”這兩個(gè)泛指概念的詞確切地表達(dá)敘詞表中沒有的專指概念。

2。方面組配。系指一個(gè)表示事物的敘詞和另一個(gè)表示事物某個(gè)屬性或某個(gè)方面的敘詞所進(jìn)行的組配,其結(jié)果表達(dá)一個(gè)專指概念。例如:“信號(hào)模擬穩(wěn)定器”可用“信號(hào)模擬器”與“穩(wěn)定器”組配,即用事物及其性質(zhì)來表達(dá)專指概念。

在組配標(biāo)引時(shí),優(yōu)先考慮交叉組配,然后考慮方面組配;參與組配的敘詞必須是與文獻(xiàn)主題關(guān)系最密切、最臨近的敘詞,以避免越級(jí)組配;組配結(jié)果要求所表達(dá)的概念清楚、確切,只能表達(dá)一個(gè)單一的概念;如果無法用組配方法表達(dá)主題概念時(shí),可選用最直接的上位詞或相關(guān)敘詞標(biāo)引。

(三)采用自由詞標(biāo)引

關(guān)鍵詞允許采用自由詞標(biāo)引,下列幾種情況可采用自由詞標(biāo)引:

1。主題詞表中明顯漏選的制圖概念詞;

2。表達(dá)新學(xué)科、新理論、新技術(shù)、新材料等新出現(xiàn)的概念;

3。詞表中未收錄的地區(qū)、人物、文獻(xiàn)、產(chǎn)品等名稱及重要數(shù)據(jù)名稱;

4。某些概念采用組配,其結(jié)果出現(xiàn)多義時(shí),被標(biāo)引概念也可用自由詞標(biāo)引。

自由詞盡可能選自其他詞表或較權(quán)威的參考書和工具書,選用的自由詞必須達(dá)到詞形簡(jiǎn)練、概念明確、實(shí)用性強(qiáng)。采用自由詞標(biāo)引后,應(yīng)有記錄,并及時(shí)向敘詞表管理部門反映。

(四)標(biāo)引程序

首先對(duì)文獻(xiàn)進(jìn)行主題分析,弄清該文的主題概念和中心內(nèi)容;盡可能從題名、摘要、層次標(biāo)題和正文的重要段落中抽出與主題概念一致的詞和詞組;對(duì)所選出的詞進(jìn)行排序,對(duì)照敘述詞表中找出哪些詞可以直接作為敘詞標(biāo)引,哪些詞可以通過規(guī)范詞化變?yōu)閿⒃~,哪些敘詞可以組配成專指主題概念詞的詞組;還有相當(dāng)數(shù)量無法規(guī)范為敘詞的詞,只要是表達(dá)主題概念所必需的,都可以作為自由詞標(biāo)引并列入關(guān)鍵詞。

三、關(guān)鍵詞標(biāo)引常出現(xiàn)的問題

(一)用詞不規(guī)范

關(guān)鍵詞雖然不像主題詞那么嚴(yán)謹(jǐn)規(guī)范,但絕不能隨意選取。因?yàn)殛P(guān)鍵詞標(biāo)引的正確與否直接影響到計(jì)算機(jī)檢索工作,所以無檢索意義的詞語不能作關(guān)鍵詞。一般規(guī)定關(guān)鍵詞必須是實(shí)詞,即必須是一些具有實(shí)質(zhì)意義的詞語。用詞不規(guī)范主要表現(xiàn)在有些選用的詞語不是實(shí)詞,或不能揭示主題內(nèi)容。

例5:網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)時(shí)代圖書館信息服務(wù)的創(chuàng)新/傅先華//現(xiàn)代圖書情報(bào)技術(shù)。20xx。3

關(guān)鍵詞:網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì);圖書館;信息服務(wù);創(chuàng)新;策略

此論文中的關(guān)鍵詞“圖書館”,用詞太寬泛,作為關(guān)鍵詞輸入電腦檢索,會(huì)跳出大量有關(guān)“圖書館”方面的文獻(xiàn),使其在提示該論文主題內(nèi)容的專指性方面的作用大大降低,失去該關(guān)鍵詞應(yīng)起的作用。

例6:電子商務(wù)在數(shù)字圖書館中的應(yīng)用/謝春枝//現(xiàn)代圖書情報(bào)技術(shù)。20xx。2

關(guān)鍵詞:電子商務(wù);數(shù)字圖書館;應(yīng)用

該論文中的關(guān)鍵詞“應(yīng)用”沒有檢索意義,不能作關(guān)鍵詞。

(二)關(guān)鍵詞的外延過于寬泛

關(guān)鍵詞是學(xué)術(shù)論文的文獻(xiàn)檢索標(biāo)識(shí),是表達(dá)文獻(xiàn)主題概念的自然語言詞匯。它是從論文的題名、摘要、層次標(biāo)題和正文中選出來的,能反映論文主題概念的詞或詞組。因此,應(yīng)從題名、摘要、層次標(biāo)題和正文中選取最恰當(dāng)、最能反映論文所屬學(xué)科的專用的、義項(xiàng)比較單一的詞作為關(guān)鍵詞,切忌選用概念外延過于寬泛的詞。

例3:一篇題名為《論高校自然科學(xué)學(xué)報(bào)發(fā)展的新理念》的論文[3],把“新理念”選作關(guān)鍵詞就不妥當(dāng)。因?yàn)椤靶吕砟睢钡耐庋犹?,任何一門學(xué)科都存在新理念,從正文的3個(gè)層次標(biāo)題中選取“科技理論”、“人文理論”、“編輯理論”作為關(guān)鍵詞要恰當(dāng)?shù)枚唷?/p>

(三)關(guān)鍵詞漏標(biāo)

例6:一篇題名為《話說退稿》的論文[4]的關(guān)鍵詞為:“稿件;期刊;作者;編輯”。這篇論文就明顯地漏標(biāo)了“退稿”這個(gè)關(guān)鍵詞,而沒有這個(gè)關(guān)鍵詞,全文就主題不明。

例7:一篇題名為《文化傳播與外語教學(xué)》的論文[5],關(guān)鍵詞是:“語言;文化;目的語文化”,顯然也漏標(biāo)了“外語教學(xué)”這個(gè)關(guān)鍵詞。由上可見,關(guān)鍵詞漏標(biāo)現(xiàn)象在許多學(xué)術(shù)期刊中也是屢見不鮮的毛病。

(四)英文關(guān)鍵詞不規(guī)范

中、英文關(guān)鍵詞不一一對(duì)應(yīng),有的中文關(guān)鍵詞為6個(gè),英文關(guān)鍵詞則為5個(gè),或中、英文關(guān)鍵詞的順序不一致。英文關(guān)鍵詞拼寫錯(cuò)誤多,有的用詞不正規(guī),不是專用名詞術(shù)語,而是由普通英文名詞羅列而成。

隨著計(jì)算機(jī)硬件設(shè)備的改進(jìn)和軟件技術(shù)的提高,以關(guān)鍵詞做主題索引而設(shè)計(jì)和建立的計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)庫檢索系統(tǒng)越來越多。關(guān)鍵詞作為一種便于文獻(xiàn)信息在計(jì)算機(jī)中進(jìn)行文獻(xiàn)標(biāo)引的最佳形式,具有較高的標(biāo)引效率,特別適合于網(wǎng)上繁雜、無序的海量文獻(xiàn)信息處理,因而成為當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)主要的檢索語言,為國內(nèi)外各種學(xué)術(shù)期刊和文獻(xiàn)檢索工具普遍采用,并得到迅速發(fā)展,這足以說明其對(duì)揭示論文主題和檢索科研成果的重要作用。因此,必須加強(qiáng)對(duì)學(xué)術(shù)論文中關(guān)鍵詞的規(guī)范化建設(shè),重視對(duì)學(xué)術(shù)論文關(guān)鍵詞的學(xué)習(xí)與研究。

人工智能的利弊論文篇十一

圖像識(shí)別技術(shù)是信息時(shí)代的一門重要的技術(shù),其產(chǎn)生目的是為了讓計(jì)算機(jī)代替人類去處理大量的物理信息。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展,人類對(duì)圖像識(shí)別技術(shù)的認(rèn)識(shí)越來越深刻。圖像識(shí)別技術(shù)的過程分為信息的獲取、預(yù)處理、特征抽取和選擇、分類器設(shè)計(jì)和分類決策。文章簡(jiǎn)單分析了圖像識(shí)別技術(shù)的引入、其技術(shù)原理以及模式識(shí)別等,之后介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像識(shí)別技術(shù)和非線性降維的圖像識(shí)別技術(shù)及圖像識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用。從中可以總結(jié)出圖像處理技術(shù)的應(yīng)用廣泛,人類的生活將無法離開圖像識(shí)別技術(shù),研究圖像識(shí)別技術(shù)具有重大意義。

1圖像識(shí)別技術(shù)的引入

圖像識(shí)別是人工智能科技的一個(gè)重要領(lǐng)域。圖像識(shí)別的發(fā)展經(jīng)歷了三個(gè)階段:文字識(shí)別、數(shù)字圖像處理與識(shí)別、物體識(shí)別。圖像識(shí)別,顧名思義,就是對(duì)圖像做出各種處理、分析,最終識(shí)別我們所要研究的目標(biāo)。今天所指的圖像識(shí)別并不僅僅是用人類的肉眼,而是借助計(jì)算機(jī)技術(shù)進(jìn)行識(shí)別。雖然人類的識(shí)別能力很強(qiáng)大,但是對(duì)于高速發(fā)展的社會(huì),人類自身識(shí)別能力已經(jīng)滿足不了我們的需求,于是就產(chǎn)生了基于計(jì)算機(jī)的圖像識(shí)別技術(shù)。這就像人類研究生物細(xì)胞,完全靠肉眼觀察細(xì)胞是不現(xiàn)實(shí)的,這樣自然就產(chǎn)生了顯微鏡等用于精確觀測(cè)的儀器。通常一個(gè)領(lǐng)域有固有技術(shù)無法解決的需求時(shí),就會(huì)產(chǎn)生相應(yīng)的新技術(shù)。圖像識(shí)別技術(shù)也是如此,此技術(shù)的產(chǎn)生就是為了讓計(jì)算機(jī)代替人類去處理大量的物理信息,解決人類無法識(shí)別或者識(shí)別率特別低的信息。

1.1圖像識(shí)別技術(shù)原理

其實(shí),圖像識(shí)別技術(shù)背后的原理并不是很難,只是其要處理的信息比較繁瑣。計(jì)算機(jī)的任何處理技術(shù)都不是憑空產(chǎn)生的,它都是學(xué)者們從生活實(shí)踐中得到啟發(fā)而利用程序?qū)⑵淠M實(shí)現(xiàn)的。計(jì)算機(jī)的圖像識(shí)別技術(shù)和人類的圖像識(shí)別在原理上并沒有本質(zhì)的區(qū)別,只是機(jī)器缺少人類在感覺與視覺差上的影響罷了。人類的圖像識(shí)別也不單單是憑借整個(gè)圖像存儲(chǔ)在腦海中的記憶來識(shí)別的,我們識(shí)別圖像都是依靠圖像所具有的本身特征而先將這些圖像分了類,然后通過各個(gè)類別所具有的特征將圖像識(shí)別出來的,只是很多時(shí)候我們沒有意識(shí)到這一點(diǎn)。當(dāng)看到一張圖片時(shí),我們的大腦會(huì)迅速感應(yīng)到是否見過此圖片或與其相似的圖片。其實(shí)在“看到”與“感應(yīng)到”的中間經(jīng)歷了一個(gè)迅速識(shí)別過程,這個(gè)識(shí)別的過程和搜索有些類似。在這個(gè)過程中,我們的大腦會(huì)根據(jù)存儲(chǔ)記憶中已經(jīng)分好的類別進(jìn)行識(shí)別,查看是否有與該圖像具有相同或類似特征的存儲(chǔ)記憶,從而識(shí)別出是否見過該圖像。機(jī)器的圖像識(shí)別技術(shù)也是如此,通過分類并提取重要特征而排除多余的信息來識(shí)別圖像。機(jī)器所提取出的這些特征有時(shí)會(huì)非常明顯,有時(shí)又是很普通,這在很大的程度上影響了機(jī)器識(shí)別的速率??傊?,在計(jì)算機(jī)的視覺識(shí)別中,圖像的內(nèi)容通常是用圖像特征進(jìn)行描述。

1.2模式識(shí)別

模式識(shí)別是人工智能和信息科學(xué)的重要組成部分。模式識(shí)別是指對(duì)表示事物或現(xiàn)象的不同形式的信息做分析和處理從而得到一個(gè)對(duì)事物或現(xiàn)象做出描述、辨認(rèn)和分類等的過程。

計(jì)算機(jī)的圖像識(shí)別技術(shù)就是模擬人類的圖像識(shí)別過程。在圖像識(shí)別的過程中進(jìn)行模式識(shí)別是必不可少的。模式識(shí)別原本是人類的一項(xiàng)基本智能。但隨著計(jì)算機(jī)的發(fā)展和人工智能的興起,人類本身的模式識(shí)別已經(jīng)滿足不了生活的需要,于是人類就希望用計(jì)算機(jī)來代替或擴(kuò)展人類的部分腦力勞動(dòng)。這樣計(jì)算機(jī)的模式識(shí)別就產(chǎn)生了。簡(jiǎn)單地說,模式識(shí)別就是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類,它是一門與數(shù)學(xué)緊密結(jié)合的科學(xué),其中所用的思想大部分是概率與統(tǒng)計(jì)。模式識(shí)別主要分為三種:統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別、句法模式識(shí)別、模糊模式識(shí)別。

2圖像識(shí)別技術(shù)的過程

既然計(jì)算機(jī)的圖像識(shí)別技術(shù)與人類的圖像識(shí)別原理相同,那它們的過程也是大同小異的。圖像識(shí)別技術(shù)的過程分以下幾步:信息的獲取、預(yù)處理、特征抽取和選擇、分類器設(shè)計(jì)和分類決策。

信息的獲取是指通過傳感器,將光或聲音等信息轉(zhuǎn)化為電信息。也就是獲取研究對(duì)象的基本信息并通過某種方法將其轉(zhuǎn)變?yōu)闄C(jī)器能夠認(rèn)識(shí)的信息。

預(yù)處理主要是指圖像處理中的去噪、平滑、變換等的操作,從而加強(qiáng)圖像的重要特征。

特征抽取和選擇是指在模式識(shí)別中,需要進(jìn)行特征的抽取和選擇。簡(jiǎn)單的理解就是我們所研究的圖像是各式各樣的,如果要利用某種方法將它們區(qū)分開,就要通過這些圖像所具有的本身特征來識(shí)別,而獲取這些特征的過程就是特征抽取。在特征抽取中所得到的特征也許對(duì)此次識(shí)別并不都是有用的,這個(gè)時(shí)候就要提取有用的特征,這就是特征的選擇。特征抽取和選擇在圖像識(shí)別過程中是非常關(guān)鍵的技術(shù)之一,所以對(duì)這一步的理解是圖像識(shí)別的重點(diǎn)。

分類器設(shè)計(jì)是指通過訓(xùn)練而得到一種識(shí)別規(guī)則,通過此識(shí)別規(guī)則可以得到一種特征分類,使圖像識(shí)別技術(shù)能夠得到高識(shí)別率。分類決策是指在特征空間中對(duì)被識(shí)別對(duì)象進(jìn)行分類,從而更好地識(shí)別所研究的對(duì)象具體屬于哪一類。

3圖像識(shí)別技術(shù)的分析

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的迅速發(fā)展和科技的不斷進(jìn)步,圖像識(shí)別技術(shù)已經(jīng)在眾多領(lǐng)域中得到了應(yīng)用。20xx年2月15日新浪科技發(fā)布一條新聞:“微軟最近公布了一篇關(guān)于圖像識(shí)別的研究論文,在一項(xiàng)圖像識(shí)別的基準(zhǔn)測(cè)試中,電腦系統(tǒng)識(shí)別能力已經(jīng)超越了人類。人類在歸類數(shù)據(jù)庫imagenet中的圖像識(shí)別錯(cuò)誤率為5.1%,而微軟研究小組的這個(gè)深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)可以達(dá)到4.94%的錯(cuò)誤率?!睆倪@則新聞中我們可以看出圖像識(shí)別技術(shù)在圖像識(shí)別方面已經(jīng)有要超越人類的圖像識(shí)別能力的趨勢(shì)。這也說明未來圖像識(shí)別技術(shù)有更大的研究意義與潛力。而且,計(jì)算機(jī)在很多方面確實(shí)具有人類所無法超越的優(yōu)勢(shì),也正是因?yàn)檫@樣,圖像識(shí)別技術(shù)才能為人類社會(huì)帶來更多的應(yīng)用。

3.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像識(shí)別技術(shù)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識(shí)別技術(shù)是一種比較新型的圖像識(shí)別技術(shù),是在傳統(tǒng)的圖像識(shí)別方法和基礎(chǔ)上融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的一種圖像識(shí)別方法。這里的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是指人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),也就是說這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并不是動(dòng)物本身所具有的真正的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),而是人類模仿動(dòng)物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后人工生成的。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識(shí)別技術(shù)中,遺傳算法與bp網(wǎng)絡(luò)相融合的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識(shí)別模型是非常經(jīng)典的,在很多領(lǐng)域都有它的應(yīng)用。在圖像識(shí)別系統(tǒng)中利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng),一般會(huì)先提取圖像的特征,再利用圖像所具有的特征映射到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行圖像識(shí)別分類。以汽車拍照自動(dòng)識(shí)別技術(shù)為例,當(dāng)汽車通過的時(shí)候,汽車自身具有的檢測(cè)設(shè)備會(huì)有所感應(yīng)。此時(shí)檢測(cè)設(shè)備就會(huì)啟用圖像采集裝置來獲取汽車正反面的圖像。獲取了圖像后必須將圖像上傳到計(jì)算機(jī)進(jìn)行保存以便識(shí)別。最后車牌定位模塊就會(huì)提取車牌信息,對(duì)車牌上的字符進(jìn)行識(shí)別并顯示最終的結(jié)果。在對(duì)車牌上的字符進(jìn)行識(shí)別的過程中就用到了基于模板匹配算法和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。

3.2非線性降維的圖像識(shí)別技術(shù)

計(jì)算機(jī)的圖像識(shí)別技術(shù)是一個(gè)異常高維的識(shí)別技術(shù)。不管圖像本身的分辨率如何,其產(chǎn)生的數(shù)據(jù)經(jīng)常是多維性的,這給計(jì)算機(jī)的識(shí)別帶來了非常大的困難。想讓計(jì)算機(jī)具有高效地識(shí)別能力,最直接有效的方法就是降維。降維分為線性降維和非線性降維。例如主成分分析(pca)和線性奇異分析(lda)等就是常見的線性降維方法,它們的特點(diǎn)是簡(jiǎn)單、易于理解。但是通過線性降維處理的是整體的數(shù)據(jù)集合,所求的是整個(gè)數(shù)據(jù)集合的最優(yōu)低維投影。經(jīng)過驗(yàn)證,這種線性的降維策略計(jì)算復(fù)雜度高而且占用相對(duì)較多的時(shí)間和空間,因此就產(chǎn)生了基于非線性降維的圖像識(shí)別技術(shù),它是一種極其有效的非線性特征提取方法。此技術(shù)可以發(fā)現(xiàn)圖像的非線性結(jié)構(gòu)而且可以在不破壞其本征結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上對(duì)其進(jìn)行降維,使計(jì)算機(jī)的圖像識(shí)別在盡量低的維度上進(jìn)行,這樣就提高了識(shí)別速率。例如人臉圖像識(shí)別系統(tǒng)所需的維數(shù)通常很高,其復(fù)雜度之高對(duì)計(jì)算機(jī)來說無疑是巨大的“災(zāi)難”。由于在高維度空間中人臉圖像的不均勻分布,使得人類可以通過非線性降維技術(shù)來得到分布緊湊的人臉圖像,從而提高人臉識(shí)別技術(shù)的高效性。

3.3圖像識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用及前景

計(jì)算機(jī)的圖像識(shí)別技術(shù)在公共安全、生物、工業(yè)、農(nóng)業(yè)、交通、醫(yī)療等很多領(lǐng)域都有應(yīng)用。例如交通方面的車牌識(shí)別系統(tǒng);公共安全方面的人臉識(shí)別技術(shù)、指紋識(shí)別技術(shù);農(nóng)業(yè)方面的種子識(shí)別技術(shù)、食品品質(zhì)檢測(cè)技術(shù);醫(yī)學(xué)方面的心電圖識(shí)別技術(shù)等。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展,圖像識(shí)別技術(shù)也在不斷地優(yōu)化,其算法也在不斷地改進(jìn)。圖像是人類獲取和交換信息的主要來源,因此與圖像相關(guān)的圖像識(shí)別技術(shù)必定也是未來的研究重點(diǎn)。以后計(jì)算機(jī)的圖像識(shí)別技術(shù)很有可能在更多的領(lǐng)域嶄露頭角,它的應(yīng)用前景也是不可限量的,人類的生活也將更加離不開圖像識(shí)別技術(shù)。

4總結(jié)

圖像識(shí)別技術(shù)雖然是剛興起的技術(shù),但其應(yīng)用已是相當(dāng)廣泛。并且,圖像識(shí)別技術(shù)也在不斷地成長,隨著科技的不斷進(jìn)步,人類對(duì)圖像識(shí)別技術(shù)的認(rèn)識(shí)也會(huì)更加深刻。未來圖像識(shí)別技術(shù)將會(huì)更加強(qiáng)大,更加智能地出現(xiàn)在我們的生活中,為人類社會(huì)的更多領(lǐng)域帶來重大的應(yīng)用。在21世紀(jì)這個(gè)信息化的時(shí)代,我們無法想象離開了圖像識(shí)別技術(shù)以后我們的生活會(huì)變成什么樣。圖像識(shí)別技術(shù)是人類現(xiàn)在以及未來生活必不可少的一項(xiàng)技術(shù)。

人工智能的利弊論文篇十二

在航空業(yè)的發(fā)展中,人工智能技術(shù)起著積極的促進(jìn)作用。本文介紹了空中交通管理中的人工智能理論及方法運(yùn)用,為優(yōu)化空中交通流量管理系統(tǒng)提供理論依據(jù),更好地服務(wù)于空管系統(tǒng)。

人工智能;空中交通;管理

人工智能,即artificialintelligence,是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支,研究對(duì)人的意識(shí)及思維的信息過程的模擬并對(duì)其進(jìn)行延伸和擴(kuò)展,通過了解人類智能,研究出類似的反應(yīng)的智能機(jī)器。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展,人工智能越來越多的運(yùn)用于民航的各個(gè)方面,如飛行間隔的控制,空中流量的預(yù)測(cè),飛行沖突的調(diào)配。但隨著民航業(yè)的飛速發(fā)展,飛行流量日益增大,需要將人工智能技術(shù)有效運(yùn)用于空中交通流量管理中,建立人工智能輔助系統(tǒng),擴(kuò)大空域容量,優(yōu)化空中交通流量,提升空管秩序。

在空中交通流量管理(airtrafficflowcontrolmanagement)中,空中交通流量是指單位時(shí)間和空間通過的航空器數(shù)量。通過優(yōu)化空中交通流量,將空中交通管制服務(wù)與機(jī)場(chǎng)、航路有效結(jié)合,減少延誤,提高機(jī)場(chǎng)和空域的.利用率。從時(shí)間角度上,空中交通流量管理可以分為航路流量管理和機(jī)場(chǎng)終端區(qū)流量管理兩部分,從時(shí)間上又可劃分為戰(zhàn)略流量管理,預(yù)戰(zhàn)術(shù)流量管理和戰(zhàn)術(shù)流量管理。當(dāng)航空器數(shù)量飽和時(shí)就要對(duì)航空器進(jìn)行流量控制,目前的常用的控制措施如下:1)地面等待,最主要的空中交通流量管理措施,本著地面讓空中的原則,對(duì)地面航空器的起飛時(shí)間進(jìn)行限制;2)空中等待,航空器在航路上或終端區(qū)規(guī)定的等待點(diǎn)或沒有沖突的臨時(shí)等待點(diǎn)進(jìn)行盤旋等待;3)更改航路等待,當(dāng)航路航線的容量飽和時(shí),航空器可以通過選擇其他航路航線;4)控制航路間隔,通過對(duì)航空器進(jìn)入空域的間隔進(jìn)行限制,來達(dá)到流量管理的目的,吸收部分擁擠的流量。

agent在人工智能的研究中,指能自主活動(dòng)的軟件或者硬件實(shí)體,目前國內(nèi)普遍翻譯為智能體。在人工智能中,設(shè)計(jì)關(guān)鍵智能體,對(duì)于研究人工智能的應(yīng)用是非常重要的。在空中交通流量管理中,設(shè)計(jì)如下關(guān)鍵智能體:航班智能體、航路智能體和機(jī)場(chǎng)終端區(qū)智能體。航班智能體的屬性有高度、速度、上升/下降率、起飛機(jī)場(chǎng)、目的地等。航班智能體可以與區(qū)域內(nèi)或終端區(qū)的其他航班智能體建立通信,通過獲取航班信息和邏輯判斷,結(jié)合周圍環(huán)境與自身狀況,指導(dǎo)控制自身行為。如果航班智能體需要做出相應(yīng)的調(diào)整如改變高度航向等,需要給上級(jí)的航路智能體或機(jī)場(chǎng)終端區(qū)智能體發(fā)出申請(qǐng),上級(jí)智能體批準(zhǔn)后,航班智能體才能采取相應(yīng)的調(diào)整,作出相應(yīng)的控制行為,才能通過交互環(huán)境反饋相應(yīng)結(jié)果。在實(shí)際工作中,這個(gè)過程是通過空中交通管制員指揮航空器實(shí)現(xiàn)的。空中交通管制員在實(shí)際指揮工作中,需要結(jié)合當(dāng)時(shí)的空中交通狀況和自身的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)。航路智能體的主要屬性有航路的高度、寬度、容量等。航路智能體需要對(duì)航班智能體進(jìn)行指揮,管理航路上的智能體,同時(shí)與其他航路智能體和機(jī)場(chǎng)終端區(qū)智能體進(jìn)行通信,對(duì)航班智能體進(jìn)入和離開航路的時(shí)機(jī)進(jìn)行協(xié)調(diào),記錄流量信息并報(bào)告給上級(jí)流量管理部門,接收上級(jí)智能體的指令。在航班智能體進(jìn)入航路之前首先要進(jìn)行容量評(píng)估。通過評(píng)估后的航班智能體回收到航路智能體發(fā)出的放行許可才能進(jìn)入航路。如果沒有通過容量評(píng)估,則要向上級(jí)智能體發(fā)送將流量限制的申請(qǐng),發(fā)布流量限制后航路就不能批準(zhǔn)航班智能體的進(jìn)入,通過減少航班智能體的數(shù)量,控制航路交通流量。機(jī)場(chǎng)終端區(qū)智能體:在實(shí)際工作中,機(jī)場(chǎng)終端區(qū)的航班管理包括管制指揮、流量控制、地面場(chǎng)面監(jiān)視、進(jìn)離場(chǎng)等,難度較大。終端區(qū)智能體(通常運(yùn)行中為塔臺(tái)管制)首先要處理所收到的信息,如天氣雷達(dá)信息、地面運(yùn)行信息和情報(bào)信息等等,結(jié)合已有知識(shí)開展機(jī)場(chǎng)的容量評(píng)估。如遇到低云低能見度、雷雨等天氣時(shí)可以調(diào)低終端區(qū)/機(jī)場(chǎng)容量,對(duì)進(jìn)入離開的航空器進(jìn)行限制。通過容量評(píng)估,塔臺(tái)會(huì)給航班智能體一個(gè)slottime,航班智能體按照塔臺(tái)的slottime起飛或降落,從而達(dá)到流量控制。如果沒有通過容量評(píng)估,則需要通過上級(jí)的智能體批準(zhǔn),發(fā)布流量控制,限制終端區(qū)的流量,通過控制進(jìn)入或離開的航空器數(shù)量達(dá)到流量限制的目的。機(jī)場(chǎng)終端區(qū)智能體(塔臺(tái))對(duì)終端區(qū)的航空器進(jìn)行管理,還需要與航路智能體和平級(jí)的終端去智能體進(jìn)行通信,對(duì)航班進(jìn)出的slottime進(jìn)行協(xié)調(diào),并將流量管理信息報(bào)告給上級(jí)流量管理部門,接收上級(jí)智能體的命令。如果出現(xiàn)擁堵機(jī)場(chǎng)終端區(qū)智能體需要通過一些措施來管理流量,如分配slottime、指揮航空器地面或空中盤旋等待。

綜上所述,以往在模擬空中交通流量進(jìn)行研究的時(shí)候,首先制定流量控制信息,再在系統(tǒng)模擬航班飛行計(jì)劃。這樣的模擬過程不能解決容量告警問題。如果流量控制不合理,只能重新設(shè)定流控信息,再次進(jìn)行模擬,因而加大模擬過程的工作量。而通過智能體的運(yùn)用,可以在模擬中不斷調(diào)整智能體來模擬空中流量,增加了模擬流量過程中的靈活性,將人工智能運(yùn)用于模擬中,借助智能體來模擬空中流量,可以更好的分析空中交通流量問題。

[2]甘鑫鑫基于多agent的空中交通協(xié)同流量管理研究[j].科學(xué)與財(cái)富,2015(30):278.

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