人工智能技术精选(九篇)
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第1篇：人工智能技术范文
[关键词] 电子商务 人工智能 数据挖掘
电子商务的飞速发展给全球经济带来的冲击是巨大的。基于人工智能技术的电子商务将能更好地为其发展带来良好的基础，这一过程是电子商务向着良性发展的必然趋势。本文从人工智能技术与电子商务的国内外动态、人工智能技术在电子商务中的应用例子，以及数据挖掘技术在Web上的应用等几个方面对其进行论述。
一、电子商务与人工智能技术的国内外动态
1.省略域名22220个，BtoB电子商务市场广阔，远远未达到饱和状态，大量的服务和赢利渠道还处于空白状态。电子商务不仅是企业建网站，宣传企业产品及形象；也不是简单的网上购物。真正的电子商务应该是以internet为核心的信息技术进行商务活动和企业资源处理，说穿了就是信息流的高效管理、增值运用。商务中国在开发的每个栏目力求帮助企业在客户及供应商之间建立信息共享、高速流动，改变商贸传统运作方式，在不受时间、地域限制的虚拟商业网进行交易。
本世纪90年代以来，取得了显著效果的企业信息系统模式是外贸部门的edi系统、商业部门的商场信息系统以及制造业的mrpⅡ系统。这些系统的成功，主要是解决了过去手工作业的速度慢、效率低的问题。而国外在这一阶段比较成功的一些例子是制造业的cals系统、流通业的edi和金融业的电子商务系统。这些系统的最大的特点都是在于企业之间的协作。1996年，日本将三菱汽车、日本电装等汽车公司和部件公司联合起来，成立了“v-cals联合体”。它们的目标不仅是将新车的开发周期缩短一半，而且要将各种部件调拨活动的信息、cad设计信息、各种冲突、噪音试验信息等构成共享数据库，从而形成一个多企业的有机联合体。
2.人工智能技术的国内外动态
从1956年正式提出人工智能学科算起，40多年来，人工智能学科取得了长足的发展，成为一门广泛的交叉和前沿科学。总的说来，人工智能的目的就是让计算机这台机器能够像人一样思考。如果希望做出一台能够思考的机器，那就必须知道什么是思考，更进一步讲就是什么是智慧。什么样的机器才是智慧的呢？科学家已经作出了汽车，火车，飞机，收音机等等，它们模仿我们身体器官的功能，但是能不能模仿人类大脑的功能呢？到目前为止，我们也仅仅知道这个装在我们天灵盖里面的东西是由数十亿个神经细胞组成的器官，我们对这个东西知之甚少，模仿它或许是天下最困难的事情了。
当计算机出现后，人类开始真正有了一个可以模拟人类思维的工具，在以后的岁月中，无数科学家为这个目标努力着。现在人工智能已经不再是几个科学家的专利了，全世界几乎所有大学的计算机系都有人在研究这门学科，学习计算机的大学生也必须学习这样一门课程，在大家不懈的努力下，现在计算机似乎已经变得十分聪明了。例如，1997年5月，IBM公司研制的深蓝（Deep Blue）计算机战胜了国际象棋大师卡斯帕洛夫（Kasparov）。大家或许不会注意到，在一些地方计算机帮助人进行其它原来只属于人类的工作，计算机以它的高速和准确为人类发挥着他的作用。人工智能始终是计算机科学的前沿学科，计算机编程语言和其他计算机软件都因为有了人工智能的进展而得以存在。
在大多数学科中存在着几个不同的研究领域，每个领域都有其特有的感兴趣的研究课题、研究技术和术语。在人工智能中，这样的领域包括语言处理、自动定理证明、智能数据检索系统、视觉系统、问题求解、人工智能方法和程序语言以及自动程序设计等。在过去30多年中，已经建立了一些具有人工智能的计算机系统；例如，能够求解微分方程的，下棋的，设计分析集成电路的，合成人类自然语言的，检索情报的，诊断疾病以及控制太空飞行器和水下机器人的具有不同程度人工智能的计算机系统。
人工智能理论进入21世纪，正酝酿着新的突破――人工生命的提出，不仅意味着人类试图从传统的工程技术途径，而且将开辟生物工程技术途径，去发展人工智能；同时人工智能的发展，又将作为人工生命科学的重要支柱和推动力量。可以预言:人工智能的研究成果将能够创造出更多更高级的智能“制品”，并使之在越来越多的领域超越人类智能；人工智能将为发展国民经济和改善人类生活作出更大贡献。
二、电子商务中应用人工智能技术
人工智能就是设计和开发出各种计算机程序来模拟人的思维结构、推理和求解问题的行为。由于人工智能的研究范围十分广泛，对电子商务也有多方面的影响。
1.数据仓库
数据仓库是把分布在网络中不同信息孤岛上的数据集成到一起，存储在一个单一的集成关系型数据库中。利用这种集成信息，用户可以方便地对信息进行访问，还可以使决策人员对一段时间内的历史数据进行分析、研究，以获得事物发展的趋势。
数据仓库有两大优点：一是不必重新编制输入（事务）处理系统就能够建立一个结构化的环境，将输出（决策支持）处理移入新环境（数据仓库）中；二是数据仓库建立概念模式（逻辑数据模型）、内部模式（历史文件）和外部模式（数据仓库）的三模式环境。其中历史文件中的“多对多”（mn）维护关系可以简化为三模式环境下的多个“一对多”（m*n）关系。
2.数据挖掘与知识发现
数据挖掘（DM. Data Mining）和数据库知识发现（KDD. Kwowledge Discovery in Data base）是随着数据库技术、人工智能技术和网络技术的发展而提名的。尤其是随着电子商务的开展，信息总量不断增加，更迫切地需要有效的信息分析工具，以便能发现大量商业数据间隐藏的依赖关系，从而抽取有用的信息或知识，指导商业决策。过去只有简单的数据统计技术，还未达到成为智能数据分析工具。因此，在数据生成和数据理解之间还存在很大的差距。DM和KDD就是一种新型的数据分析技术，旨在从大型数据库中提取隐藏的预测性信息，构建高校的数据仓库，发掘数据间潜在的模式，以便于用理解和观察的形式反映给用户，从而为企业做出前瞻的，基于知识的决策参考意见。
DM与KDD需要解决的问题有：超大规模数据库和高维数据；数据丢失；变化中的数据和知识；模式的易懂性；非标准格式数据；多媒体数据以及面向对象数据的处理；与其他系统的集成；网络与分布式环境下的KDD问题等。
DM与KDD的区别是：KDD是一个综合的过程，包括实验记录，叠代求解，用户交互以及许多定制要求和决策设计等，而DM只是KDD中的一个具体但又是关键的步骤。当然，它们都对数据仓库进行有效利用的技术手段。
3.生物认证技术
目前，许多磁卡、存单大都是用密码来进行安全保障的，一旦密码泄漏，也就不安全了。
在电子商务中，电子货币将得到急速的发展，对安全水平的要求也相应提高，从而带动了人工智能的一个分支领域――生物认证技术的研究与开发。
生物认证技术是指利用人体某一具有特征的部位，或个人的习惯，如指纹、掌纹、手形、网膜、虹膜、脸形、声纹及笔迹等来识别人们的身份的技术。这种识别技术与磁卡式的靠持有物认证的方法和密码式的靠知识认证的方法相比，具有极大的优越性，它不会丢失、被盗和被伪造。
生物认证技术作为一种准确、快速和高效的身份认证方法，正应用于如银行、海关、医疗保险、重要通道控制、信息网络安全等领域。这是一项集现代化生物科技与计算机科学相结合的高科技实用项目。微软公司宣布将把生物认证技术添加到自己的视窗操作系统中，这对这项新技术的发展将起到促进作用。
4.智能数据库信息检索
在电子商务平台应用实践中，如何根据用户的意图、兴趣和特点自适应地和智能化地从现有的客户信息、商品库存信息等大量数据信息中对信息进行相关性排列，调整匹配机制，以获得用户满意的检索输出，成为电子商务今后应用所面临的一个技术问题。
三、结束语
本文从人工智能技术和电子商务在国内外的发展动态、人工智能技术在电子商务中的应用实例，以及数据挖掘技术在Web上的应用几个方面对人工智能技术在电子商务中的应用进行了概括的论述。随着电子商务的不断发展和人工智能技术的不断完善，两者在各个领域、各个层次的相互融合将更加密切。作为各自的成功因素，电子商务和人工智能技术的融合必将成为一种关键技术。
参考文献:
[1]王桂森李向阳杨立东:我国电子商务发展的制约因素分析[J].商业研究,2007，04
[2]（加）韩家炜堪博著范明孟小峰译:数据挖掘概念与技术（原书第2版）[M].机械工业出版社，2007，03
第2篇：人工智能技术范文
Abstract: Cognitive radio technology provides new opportunities and challenges for the development of wireless communication. Intelligence is an important characteristic for cognitive radio, and application of artificial intelligence techniques is key to implement this characteristic. This paper will first provide our own research framework on cognitive radio, second give an overview of application of artificial intelligence to cognitive radio, and last introduce and simulate the application of neural network to cognitive radio.
关键词： 人工智能；认知无线电；神经网络
基金项目：国家重点基础研究发展规划（“973”计划）项目（2009CB320403）；国家自然科学基金资助项目（60832008，60832006）；国家科技重大专项课题（2009ZX03007-004）。
作者简介：柴新代（1964-），男，北京人，本科，高级工程师，研究方向为通信系统工程；董旭（1979-），男，河北景县人，博士研究生，讲师，研究方向为认知无线电。
1 概述
无线通信技术的飞速发展，正在越来越深刻地影响着人们的生活。与此同时，无线通信技术的发展也面临着严峻的考验，一方面频谱资源的固定分配模式和利用率不均衡制约着无线通信宽带化的发展，另一方面多种空中接口和网络协议并存的局面为无线网络的融合提出了挑战。1999年Mitola博士提出的“认知无线电（Cognitive Radio）”[1]为解决无线通信所面临的问题提供了新的机遇。因此，认知无线电技术迅速成为业界研究的热点。
认知是人类获取运用知识解决问题的一种抽象，将认知运用到无线电技术，会提高无线电系统的智能性，这也是认知无线电技术区别于普通软件无线电的最大特点。认知无线电技术通过实时的获取外部环境信息，并对这些信息进行分析、学习和判断，得到无线电知识，然后根据这些知识智能地调整各种通信参数，从而最终实现可靠的通信，并达到最佳的频谱利用效率。人工智能技术为实现认知无线电的智能性提供了可能，本文将主要围绕多种人工智能技术在认知无线电中的应用进行论述，下面将首先介绍认知无线电智能化的基础框架――认知环路和认知引擎，然后对几种人工智能技术在认知无线电中的应用进行简要介绍，最后将详细介绍神经网络在人工智能中的应用，并通过仿真给出一个具体的示例。
2 相关工作
2.1 认知环路 Mitola博士在提出认知无线电概念的同时提出了OOPDAL（观察-判断-计划-决策-行动-学习）认知环路[1]，用以支持其认知无线电架构。此外，学术界还提出了多种认知环路模型[2,3]，比较著名的有军事战略家Boyd提出的OODA（观察-判断-决策-行动）环路、IBM为自主计算提出的MAPE（监测-分析-计划-执行）环路、Motorola为自主网络提出的FOCALE（基础-观察-比较-行动-学习-擦除）环路等等。OOPDAL环路具有完整认知功能和清晰的认知过程，是设计认知无线电最为理想的环路模型。本文对OOPDAL环路各环节进行了重新定义，丰富了环路模型的内涵与外延，并在原环路模型基础上增加“知识库”，明确表达了知识获取与运用的过程。
如图1所示，经改进的OOPDAL认知环路由外环和内环组成，外环也称决策环。认知无线电首先“感知”无线域、网络域、用户域、政策域中的数据，并对其建模以明确自身所处态势；“判断”是对数据的精炼，也即对感知数据进行清理、集成和选择，提取出其中对决策有贡献的信息；“计划”根据用户需求与当前环境生成优化目标；“决策”根据优化目标执行优化；“行动”将决策结果付诸实施，使内部状态和外界环境发生变化，这些变化又被重新“感知”，进入下一轮循环。内环又称学习环，用于从外环运行的历史经验中提取知识，并存放入知识库以指导决策环运行。
OOPDAL环路对知识的运用过程充分体现了认知无线电的智能性，其中计划、学习、决策等环节更是智能性得以实现的关键所在，具体的实现方法则需要借助于人工智能技术。
2.2 认知引擎 认知引擎是实现认知环路功能的技术手段。但很多认知引擎的设计是针对特定方法实现特定任务的，本文希望设计一种通用的认知引擎架构，以适应认知无线电所面临的各种应用。通用认知引擎结构由认知核与接口部分组成。认知核提供各种丰富的工具，包括知识表示工具、各种推理机、学习机、优化算法库等，为完成认知循环的各环节功能提供支持。接口部分包括感知器接口与用户接口。感知器接口收集各种感知数据，并通过建模系统以机器可理解的方式表示；用户接口部分允许用户调用认知核中各种工具并对其进行流程编排和建模完成专用认知引擎的构建。另外，可配置无线网络具备动态可配置波形与协议，以执行认知引擎的决策。
认知核是认知引擎的核心，包括多种人工智能工具，如专家系统，案例推理，神经网络，遗传算法等，每种人工智能的工具不但可以实现相应的认知功能，还可通过多种不同工具的编排组合实现认知无线电的各种应用，即实现认知引擎的通用性。
3 人工智能技术概述
如果说认知核是认知引擎的核心，那么人工智能技术就是认知核的核心。人工智能技术已有比较成熟的理论体系[4]，但将其应用到认知无线电还处于探索阶段。下面先简要介绍几种人工智能技术在认知无线电中的应用。
3.1 专家系统 专家系统在人工智能技术领域有着非常成功的应用[5]，并能够很好的与其他人工智能技术结合使用，如遗传算法，人工神经网络等。专家系统是运用知识和推理过程来解决只有专家才能解决的复杂问题，也就是说专家系统是一种模拟专家决策能力的计算机系统。专家系统主要包括两个部分：知识库和推理机。知识库用来存储专家知识，推理机则依据专家知识对已有事实进行推理和决策。认知无线电可以借助专家系统完成推理决策功能。认知无线电可以通过主动学习或“人在环中”的方式获取无线电知识并存储到知识库中，然后根据外部无线环境和用户需求的变化，到知识库中查询相应的先验知识，并通过推理机进行决策，从而调整无线电的工作参数以适应环境和需求的变化。CLIPS是目前比较成熟的专家系统工具，已有学者将基于CLIPS的专家系统应用到认知无线电的研究中[6]。
3.2 案例推理 案例推理作为一种人工智能技术致力于从以往的经历或者案例当中得到新问题的解决方案。基于案例的系统通过在案例库查找与需要解决的问题相似度最大的案例来找到问题的解决的方法，并将找到的案例与当前的场景进行匹配，这种匹配实际上就是一种最优化的过程。而最初找到的案例是为了节省优化的时间，通过优化的新的解决方案，将被作为新的案例存储到案例库中。认知无线电可以根据无线环境的变化调整工作参数，不同的环境和工作参数可以作为案例存储到案例库中[7]。当环境发生变化，认知无线电可以在案例库中查找与当前环境最为相似的一个案例，然后用该案例与当前环境进行匹配，优化工作的参数，并把当前环境和优化的参数作为新的案例存储到案例库中。Soar作为一种人工智能系统的开发工具，可以实现案例推理功能，并可以基于案例进行学习，国内已有学者基于Soar和GUN Radio软件无线电平台开发出认知无线电原型系统。
3.3 遗传算法 遗传算法借鉴生物进化和遗传的生物学原理，可用于解决目标优化问题，即找到一组参数（基因）使得目标函数最大化。其基本原理是根据求解问题的目标构造适值函数，使初始种群通过杂交和变异不断选择好的适值进行繁殖，并最终得到最优解。遗传算法同样可以作为认知无线电的决策方法[6,8]：可以把无线电类比为一个生物系统，将无线电的特征定义为一个染色体，染色体的每个基因对应无线电一个可变的参量，比如发射功率、频率、带宽、纠错编码方法、调制算法和帧结构等等，这样就可以通过遗传算法的进化来得到满足用户需求和适应环境变化的系统配置参数。
4 神经网络在认知无线电中的应用
对于人工神经网络的研究源于对人类大脑思维过程的模拟，在很多领域，神经网络已经有了广泛的应用。下面将详细介绍神经网络在认知无线电中的应用。
4.1 神经网络简介 1943年神经物理学家W.McCulloch和逻辑学家W.Pits在对人脑的研究中提出了人工神经网络。目前人工神经网络作为一种人工智能技术主要基于统计评估、优化和控制理论。人工神经网络由用以模拟生物神经元的大量相连的人工神经元组成，主要用于解决人工智能领域的一些复杂问题，比如机器学习。根据网络结果和训练方法的不同，人工神经网络可以分为多种类型，以适应多种的应用需求[7]。多层线性感知器网络（MLPN）：MLPN由多层神经元构成，每一个神经元都是上一层神经元输出的线性组合。一般这种线性组合的权值在训练前是随机生成的，并且可以随着训练不断的更新。更新的方法有多种，如后向传播（BP）、遗传算法等。其训练方法的性能将由其网络规模和应用场景决定。非线性感知器网络（NPN）：NPN是利用对每个神经元的输入平方或两两相乘的方法将非线性引入神经网络使其可以对动态变化的训练数据进行更好的拟合。但NPN的网络结构需要根据训练数据进行调整，另外如果采用BP方法进行训练会使网络收敛缓慢而导致处理时间过长。径向基函数网络（RBFN）：RBFN和NPN类似，不同的只是其非线性的引入是在隐含层利用径向基函数实现非线性映射，这可以防止网络收敛到局部最小值。
4.2 应用举例 由于神经网络可以动态的自适应和实时的训练，因此可以对系统的各种模式、参数、属性等进行“学习”，并“记住”这些事实，当系统有了新的输入和输出时，可以进行实时的训练来记忆新的事实。这正符合了认知无线电认知功能的需求，因此神经网络在认知无线电中有着广泛的应用前景。下面就列举一些神经网络在认知无线电中的应用[9-12]。神经网络可以用于认知无线电的频谱感知，例如利用基于神经网络的分类器可以根据信号的循环平稳特性或者频谱特性等对信号进行分类。神经网络还可用于无线电参数的自适应决策和调整，神经网络可以根据当前信道质量和用户需求等所确定的优化目标选择无线电参数。另外神经网络还可以对无线电系统的各种性能进行预测，神经网络可以记忆不同无线环境不同无线参数所达到的系统性能，比如误码率、吞吐量、时延等等，从而对未来可能产生的系统性能进行预测，进而对各种无线参数进行优化。
5 仿真及分析
由于无线环境的开放性，无线系统大都是非线性系统，因此神经网络用于认知无线电也应采用非线性模型。非线性感知器网络（NPN）可以完成认知无线电的学习功能，从而对各种系统性能进行预测，下面就通过一个具体例子来仿真基于NPN的误码率性能预测。
5.1 仿真模型 NPN由三层节点构成：输入层、隐含层和输出层。隐含层通常只有一层神经元，本文在此基础上扩展了隐含层的层数，从而扩大了神经网络的规模，使其具有更好的学习效果。具体的网络结构如图2所示，每个节点都与下一层的所有节点唯一相连，除了输入层节点，其他各层节点称为神经元，具有一个非线性的激活函数，以实现对非线性系统的拟合。本文将采用最为常用的非线性激活函数――S函数，即：f
神经网络的训练将采用BP方法，具体算法如下：
③根据RMS误差决定是否调整权值，直到RMS误差或者迭代次数达到停止要求。
5.2 仿真场景 仿真场景的设置将根据上面提出通用认知引擎架构进行编排。首先认知引擎要收集各种数据。WiMax可以根据信道质量调整其调制编码模式等无线电参数，因此将作为通用认知引擎架构中的可重配置的无线电平台将系统的误码率性能实时上报给认知引擎；信噪比作为无线环境的表征可通过感知器进行收集；编码速率作为用户对业务的需求可通过用户接口上报给认知引擎。然后认知引擎内基于NPN的学习机就可以对这些数据进行训练了，训练的方法如上节所述。最后训练好的神经网络就可以根据无线环境和用户需求对系统的误码率进行实时的预测，从而调整认知无线电的各种操作参数。
5.3 仿真结果及分析 由于对神经网络模型的隐含层进行了扩展，首先验证一下改进的模型性能是否有所提升。仿真结果如图3所示，分别仿真了具有2层、3层和4层神经元的NPN的收敛性能。其中2层模型是没有经过改进的，其收敛速度最快，但RMS误差较三层模型差；3层模型虽然收敛速度稍慢，但收敛的RMS误差最低；4层模型的网络规模最大，因此收敛速度最慢，但其RMS误差收敛的并不是最低，这是由于神经网络的规模应该与训练数据的规模相适应，过大的网络规模反而不会得到很好的收敛性能。折中考虑，在后续误码率预测仿真中，将采用3层神经元模型的NPN对数据进行训练。
如图4所示，利用3层神经元模型分别对WiMax场景下的64QAM、16QAM、QPSK和BPSK的误码率性能进行了预测。从预测结果和实际的仿真结果的比较可以显示，随着调制模式的升高，预测的性能将越来越好。
6 结束语
本文主要介绍了人工智能技术在认知无线电中的应用，并通过人工神经网络进行举例，从仿真的结果可以看出神经网络在认知无线电中应用的可能性。人工智能技术在认知无线电领域的应用还有着广阔的研究前景，应该积极探索更多的人工智能技术在认知无线电中应用。但也并非所有的人工智能技术都适用于认知无线电的开发和应用，应在研究中有所选择把握方向。不同的应用场景也对人工智能技术提出了不同的需求，找到适用于相应场景的人工智能技术也很重要。未来的工作应更多的考虑一些实际的应用，让无线通信系统可以真正的像人一样思考。
参考文献：
[1]J.Mitola Ⅲ."Cognitive radio: Making software radios more personal"，IEEE Personal Communications，vol.6，no.4，pp.13-18，1999.
[2]S.Haykin."Cognitive radio：Brain-empowered wireless communications"，IEEE Journal on Selected Areas in Communications，vol.23，no.2，pp.201-220，2005.
[3]T.W.Rondeau，C.W.Bostian，D.Maldonado，A.Ferguson，S.Ball，B.Le，and S.Midki，“Cognitive radios in public safety and spectrum management”，Telecommunications Policy and Research Conference，vol.33，2005.
[4]George F.Luger，“Artificial Intelligence Structures and Strategies for Complex Problem Solving Fifth Edition”，Pearson Education Limited，2005.
[5]Joseph C.Giarratano, Gary D.Riley，“Expert System Principles and Programming Fourth Edition”，Thomson learning，2006.
[6]Timothy R.Newman，“Multiple Objective Fitness Functions for Cognitive Radio Adaptation”，Doctor Thesis，2008.
[7]A.He，K.K.Bae，T.R.Newman，J.Gaeddert，K.Kim，R.Menon，L.M.Tirado，J.Neel，Y.Zhao，J.H.Reed，and W.H.Tranter，“A survey of artificial intelligence for cognitive radios”，IEEE Transactiongs on Vehicular Technology，vol.59，no.4，pp.1578-1592，2010.
[8]Thomas W.Rondeau，“Application of Artificial Intelligence to Wireless Communication”，Doctor Thesis，2007.
[9]N.Baldo，B.R.Tamma，B.S.Manoj，R.Rao，and M.Zorzi，“A neural network based cognitive controller for dynamic channel selection”，in Proceedings of IEEE International Conference on Communications（ICC），pp.1-5，2009.
[10]X.Zhu，Y.Liu，W.Weng，and D.Yuan，“Channel sensing algorithm based on neural network for cognitive wireless mesh network”，in Proceedings of IEEE International Conference on Wireless Communications（WiCom），pp.1-4，2008.
第3篇：人工智能技术范文
【关键词】人工智能技术；电气工程；自动化；发展方向
前言
随着现代社会尖端领域中的人工智能技术迅速的发展，尖端高科技技术正在逐渐渗透到每个人的生活当中。当现有的电气自动化技术已经难以与现在的高科技飞速发展的多样化需求相匹配的时候，相关的电气工程技术就需要不断地进行相应的更新换代，从而为社会市场经济经济创造更大的市场价值。因此，在电气自动化控制中引进尖端领域中的人工智能技术对于电气设备的设计与应用而言具有不可或缺的重要意义，在掌握电气自动化的人工智能技术相关理论的基础上，相关企业更需要探究在不同角度里电气工程自动化的人工智能技术应怎样进一步合理实现，并对此做出进一步的完善与改进。
1 电气自动化的人工智能技术相关理论概述
随着近年来社会市场经济模式及体系的迅速转变，大量相关的科研单位已经将电气自动化的人工智能技术作为尖端科技领域内的重点研究工作。人工智能属于技术科学所研究的范畴，其主要内容包括学习、模仿和完善人的一种新型智能方法，而另一方面，人工技能的本质实际上也是计算机学科的分支，无论是在工业生产还是实际生活方面，人工智能技术的大规模应用要归功于21世纪微型计算机的普遍应用，模拟信息技术与智能算法模式在计算机上的广泛应用上成为人工智能信息运输传播有利的推动力。而在电气自动化的实际应用中，相应的人工智能技术多是使用计算机的软件创造并对人类的相关智能行为进行进一步完善，并辅以相应的数学、心理学、电力工程学等相互交叉并有所关联的学科范畴加以总结，最终生产出的有利于电气工程自动化不同应用领域的新型人工智能。而在电气自动化现有的体系与模式当中，同样也正是利用这些人工智能技术原理来提高生产效率，为企业创造更大的市场经济效益。在电气设备控制系统的相关应用上，人工智能技术取得了卓越的进展。以电气设备系统的结构设计为例，现阶段在电路、电磁、电机电气等方面均能看到使用人工智能技术的实例，同时，由于数字技术等尖端产业在21世纪已经步入了创新发展的崭新时代，电气产品及其相关的应用已经从传统的工厂设计转向成为更多的计算机辅助设计，使得新产品与新系统的创造周期与生产周期相较于以前有了显著的缩短，在此前提下加入人工智能技术，系统设计的质量以及速度都将会得到大幅度的提升。另一方面，电力系统中分布着大量的自动控制和手动控制装置，如继电气、断路器、隔离开关等，这些相对简单的局部控制的协同作用构成整个电力系统复杂的实时控制，电力系统的保护实时控制有离散和连续两种控制类型，由于人工智能技术具有清晰的逻辑思维和快速的处理能力，因此同样将成为未来电气工程自动化技术重要的发展方向。
2 现阶段电气自动化人工智能技术应用情况
2.1 利用人工智能技术对电气设备进行故障诊断与排查
由于21世纪高新科技的迅速发展，新工艺和新设备将会在电气工程企业的运行过程中拥有更为广泛的应用，但随之而来的同样也是企业所面对的各种技术难题。新型设备往往也会拥有更为前进的技术，但其故障的检修往往也会更为复杂，这就对相应的检修员工的专业技术提出了更为过硬的技术要求，同时，由于电气设备出现故障具有很大的不确定性和非线性可能，相应的故障诊断与排查也将会更为艰难。通过利用人工智能技术可以很好解决这一问题，对于电气设备故障的诊断与排查，可以利用人工智能技术进行仿真系统的模糊逻辑诊断，例如在排查发电机组或电动机组故障时，通过利用人工智能技术中的仿真系统，将通用机型的发电机组构造、工作原理、检修工艺、检修标准化作业指导书，以及区域检修公司完成的机组检修参数、存在问题、解决办法、检修效果等数据（文档）等录入智能系统，进行模糊逻辑诊断，结合相应的实际应用经验，将会实现对于电机故障的全面排查，也会大大提高了检修故障的精确程度。
2.2 利用人工智能技术对电气设备进行优化设计
电气设备的优化设计及相关的工作实际是一项极其复杂和繁琐的工作，传统的设备设计都是采用简单的实验加上实际操作经验的传统手工方式进行的，所以这就很难获得最合理的方案。伴随着21实际计算机科学技术的发展，电气设备的设计已经渐渐从传统的手工设计向计算机辅助设计方面转型，通过人工智能技术的引进，使得传统的计算机及辅助设计有了新的转变，可以将大量复杂的的计算过程和模拟过程通过计算机软件进行完成，从而极大地提高了设计的效率和设计的精确度，这需要工作人员根据实际情况和应用需求对相关人工智能软件进行科学化的筛选，但同时也需要对人工智能软件技术的常用方法具有广泛的了解和实践能力。
2.3 利用人工智能技术进行设备的实时检测
在电气自动化的工程中，也可以利用人工智能技术对于骨干设备和子系统的运行状态进行智能实时监测，通过模拟虚拟画面，真是再现设备和子系统的运行状态，同时，通过录入相应的模拟量，人工智能技术也可实现相应的数据采集和处理，开关量模拟实时数据，电流电压全程模拟，电流自动断电保护等复杂功能。同时，实时监测也会加强相关企业的安全程度，通过在线分析连接报警器可以及时预报相应的突然性灾害，保证相关安全问题的有效落实。
3 不同领域中电气自动化人工智能技术的进一步完善
3.1 建立电气工程自动化的系统架构，合理设置智能化管理监测模块
在对电气工程自动化相关智能化应用进行使用与架构时，应当充分了解使用人工智能相应的实际特点，避免因不熟悉造成相关安全事故的发生。同时，建立电气工程自动化的系统架构对于使用电气自动化人工智能技术的相关企业也是不可或缺的，这将使得企业能够进一步避免潜在的不安全因素发生。同时，在智能化电气自动化系统的架构过程中，还应对部分系统重点采取设置智能化管理监测模块的方式，并制定相应的管理策略，达到提升资源利用率的有效目的。
3.2 选用优质的自动化设备，确保相关应用的合理控制
电气工程自动化人工智能技术应用的相关基础多为电气工程自动化的相关基础设备，因此，工程自动化设备选用的质量高低将会直接决定了整个人工智能的科学性和效率等等。相关的设备采购人员应保障自动化设备的高效选取，确保相关应用的合理控制，保障相关应用质量的有效落实。
4 结束语
随着电气自动化领域的不断发展，电气自动化中的人工智能技术作为电气工程中不可或缺的重要工具，对21世纪未来的发展方向已然提出了崭新的要求。企业应当立足于人工智能技术的应用现状，要求相关员工熟练掌握人工智能技术的的相关理论，并对人工智能技术在电气自动化各种具体的应用方式进行了详细的探讨与拓展，以期望将电气自动化的人工智能技术在不同领域进一步地发展，为当今的社会市场经济创造更好的经济效益。
参考文献：
[1]刘大卫.人工智能技术在电气自动化控制中的应用[J].电气工程及相关理论，2013（20）.
第4篇：人工智能技术范文
关键词：人工智能技术；电气自动化；应用
中图分类号：TM76 文献标识码：A
电气自动化是一门新兴的学科，在电气信息领域中发展较快，真正实现了现代化科学技术与电气信息技术的有机结合，与人们日常的生活、生产息息相关，而将人工智能化技术与电气自动化结合起来可以大幅度提高电气设备的智能化水平，提高系统控制的稳定性以及生产效率等，成为近几年电气自动化学科中研究的热点问题。
1 人工智能化与电气自动化
人工智能化技术到目前为止还没有一个统一的定义。一般认为，人工智能化技术就是利用计算机技术对人类的思维、意识和信息过程进行模拟，使机器能够完成一些通常只能由人的智能才能完成的复杂工作。人工智能技术以计算机技术为基础，并关联信息技术、控制技术、自动化技术、仿生学、哲学、心理学、逻辑学以及生物学等，可以说，人工智能化技术是一个应用极为广泛、高度前沿、综合性很强的学科。
电气自动化技术是研究与电气工程有关的系统运行、自动控制、电力电子技术、信息处理、试验分析、研制开发以及电子与计算机应用等领域的一门学科。电气自动化技术在设备控制上需要一定的人力投入，因此在工作中容易出现人为差错，并且工作效率较为低下。因此，将人工智能化技术用在电气自动化中，使电气控制系统具备一定人类的思维判断能力，可有效弥补当前电气自动化技术的不足，增加设备控制的智能化，提高工作效率，有利于产业结构的优化与调整。
2 人工智能化技术在电气自动化中应用的优势
人工智能化技术是将预先设定好的计算机语言和程序输入到计算机内，使计算机根据逻辑运算法则对设备进行发号施令，因此在电气自动化领域的应用中，人工智能化技术具有传统技术所不具备的优势。
2.1 将人为因素的影响降为最低
在传统的电气自动化设备操作中，由于要建立一个系统需要数量庞大的电气设备，同时需要对系统在运行过程中的实时状态进行监测以及数据采集，对数据进行运算分析等，这个系统的建立需要外接大量的线缆，因此整个过程中都需要人的参与，由于人的劳动偶然性较大，一旦失误可能会影响整个电气自动化系统的运行。而人工智能化技术在电气自动化中不需要外接线缆，可以部分替代人类的脑力劳动，根据系统运行的实时监控数据应用计算机程序对其作出自主的分析和判断，从而确定设备下一步要进行的工作，完全或部分解放人脑劳动，将人对系统运行的影响程度降为最低，确保系统有效运行。
2.2 简化了操作方法
相对于传统电气自动化控制技术来说，人工智能电气自动化控制比较容易调整，而且操作方法简便，对信息和数据的适应能力和应变能力较强，不需要复杂的专业知识，仅通过信息和数据即可对系统进行设计。
2.3 使电气自动化控制系统运行更精确
传统的自动化控制系统是根据控制对象来设计控制器模型，由于电气自动化控制系统复杂程度较高，因此其不可控因素较多，而在实际工作中控制对象的参数是时刻变化的，不可能得出一个精确的动态方程，使得自动化控制系统的运行也不可能精确无误，从一定程度上降低了系统的工作效率。而人工智能化电气控制系统不需要根据控制对象来设计模型，因而不受其他因素的影响，使其在运行过程中较为精确，工作效率较高。
2.4 可有效提高产品一致性
在人工智能化电气控制系统的控制下，电气产品的生产过程是依靠预先设定好的机器语言来操作，操作过程严格按照设定的参数来执行，在重复的生产过程中机器的动作可达到完全的精确，从而确保了电气产品的一致性。即便在生产过程中出现一定的误差，通过监测系统监测到的数据将会及时反馈到控制系统，控制系统根据当前反馈的信息和数据及时作出调整，以适应新的生产条件。
3人工智能化技术在电气自动化控制中的实际应用
3.1 人工智能化技术促进电气的产品优化设计
传统的电气产品设计一般是手工来完成，利用实验法与设计经验相结合的方式来进行产品设计，因此一般设计的过程较为漫长，工作效率不高，并且设计方案无法达到最优。而随着人工智能化技术的应用，一些原本靠经验、靠实验、靠手工的设计将由计算机技术代为完成，可以有效缩短设计的时间，极大增加了设计效率。人工智能化技术可以将专家的经验和知识输入到计算机中建立自己的智能专家系统，通过这个专家系统可以模拟专家的思维、判断过程，而不需要真正的专家在场，对设计方案进行智能比对，给出修改意见，对方案进行取长补短，实现电器产品的最优化设计。
3.2 简化电气自动化控制的流程
传统的电气自动化控制流程较为复杂，在工作过程中要求严格按照流程顺序操作，任何一个环节出现问题都会导致出现故障，严重影响电气设备的正常运行。应用人工智能技术，可以使电气自动化控制流程更为简单，因此在自动化控制的整个过程中出现故障的概率大为降低，保证设备的正常运行。
3.3 人工智能化技术对电气设备的故障的诊断
在电气设备出现故障时，传统的故障诊断技术耗时较长，效率较低，而且无法对潜在的故障进行分析和预判。而人工智能化技术集合了专家系统、模糊逻辑和神经网络等三种故障诊断方法，一旦电气设备出现故障，系统经过快速的分析和运算及时找到故障所在，因此故障诊断效率极高，并且通过专家系统可实现对故障的预判，以便及时采取有效措施，实现故障的事前控制，将故障消除在最初状态，有效保证系统的运行，提高了工作效率。
结语
将人工智能化技术用在电气自动化生产中可以有效提高系统运行的可靠性，降低人为因素对生产的干扰，并可提高设备的生产效率和产品的一致性，除此之外，人工智能化技术还在不断发展的过程中，在可预见的将来在电气自动化生产中会发挥更大的作用。
第5篇：人工智能技术范文
糊理论、遗传算法等人工智能技术的含义进行了介绍，并对这些技术在电力系统中的应用和存在问题进行了分析。
关键词：人工智能、电力系统、应用
中图分类号：TM76 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2012）03-0000-00
1、人工智能技术
人工智能技术(AI artificial intelligence)是一项将人类知识转化为机器智能的技术。它研究的是怎样用机器模仿人脑从事推理、规划、设计、思考和学习等思维活动，解决需要由专家才能处理好的复杂问题。在应用方面，以专家系统、人工神经网络、遗传算法等最为普遍[1][2] 。
1.1 专家系统(ES)
专家系统是利用知识和推理来解决专家不能解决的问题。传统程序需要固定程序和复杂算法，输入数据并得出结果。专家系统集中大量的符号处理，采用启发式方法模拟专家的推理过程，通过推理，利用知识解决问题。它具有逻辑思维和符号处理能力，能修改原来知识，适合于电力系统问题的分析。
1.2 人工神经网络(ANN)
人工神经网络是大量处理单元广泛互联而成的网络，是一种模拟动物神经系统的技术。神经网络具有自适应和自学习的能力，能并行处理分布信息。电力系统应用人工神经网络可以进行实时控制、状态评估等。
1.3 遗传算法(GA)
遗传算法是一种进化论的数学模型，借鉴自然遗传机制的随机搜索算法。它的主要特征是群体搜索和群体中个体之间的信息交换。该方法适用于处理传统搜索方法难以解决的非线性问题。
1.4 模糊逻辑(FL)
当输入是离散的变量，难以建立数学模型。而模糊逻辑则成功地应用在潮流计算、系统规划、故障诊断等电力系统问题。
1.5 混合技术
以上各种智能控制方法各有局限性，有些甚至难以处理电力系统实际问题。因此需要结合各个算法的优势，采用人工智能混合技术。其中包括：模糊专家系统、神经网络模糊系统、神经网络专家系统等技术。
2、人工智能技术的在电力自动化的应用
2.1在电能质量研究中的应用
人工智能技术可以对电压波动、电压不平衡、电网谐波等电能质量参数进行在线监测和分析。在检测和识别电能质量扰动时能克服传统方法的缺陷。专家系统随着经验的积累、扰动类型变化而不断扩充和修改，便于用户的掌握[3] 。
此外，专家系统和模糊逻辑可用于培训变电站工作人员。智能软件可以模拟故障情形，有利于提高运行人员的操作技能。
2.2 变压器状态监测与故障诊断专家系统
变压器事故原因判断起来十分复杂。判断过程中，必须通过内外部的检测等各种方法综合分析作出判断。变压器监测和诊断专家系统首先对油中气体进行分析。异常时，根据异常程度结合试验进行分析，决定变压器的停运检查。若经分析发现变压器已严重故障，需立即退出运行，则要结合电气试验手段对变压器的故障性质及部位做出确诊。
变压器监测和诊断专家系统通过诊断模块和推理机制，能诊断出变压器的故障并提出相应对策，提高了变压器内部故障的诊断水平，实现了电力变压器状态检修和在线监测。
2.3 人工智能技术在低压电器中的应用
低压电器的设计以实验为基础，需要分析静态模型和动态过程。人工智能技术能进行分段过程的动态设计，对变化规律进行曲线拟合并进行人工神经网络训练，建立变化规律预测模型，降低了开发成本。
低压电器需要通过试验进行性能认证。而低压电器的寿命很难进行评价。模糊识别方法，从考虑产品性能的角度出发，将动态测得的反映性能的特性指标作为模糊识别的变量特征值，能够建立评估电器性能的模糊识别模型[5] 。
2.4 人工智能在电力系统无功优化中的应用
无功优化是保证电力系统安全，提高运行经济性的手段之一。通过无功优化，可以使各个性能指标达到最优。但是无功优化是一个复杂的非线性问题[6] 。
人工智能算法能应用于电力系统无功优化。如改进的模拟退火算法，在求解高中压配电网的无功优化问题中，采用了记忆指导搜索方法来加快搜索速度。模式法进行局部寻优以增加获得全局最优解的可能性，能够以较大概率获得全局最优解，提高了收敛稳定性。禁忌搜索方法寻优速度较快，在跳出局部最优解方面有较大优势。遗传算法在解决多变量、非线性、离散性的问题时有极大的优势。要求较少的求解信息的，模型简单，适用范围广。
2.5 人工智能在电力系统继电保护中应用
自适应型继电保护装置能地适应各种变化，改善保护的性能，使之适应各种运行方式和故障类型。它能够有效地处理各种故障信息，获得可靠的保护。
借助于人工智能技术不但能够提取故障信息，还能利用其自学习和自适应能力，根据不同运行工况，自适应地调整保护定值和动作特性。
2.6 人工智能在抑制电力系统低频振荡的应用
大规模电网互联易产生低频振荡，严重威胁着电力系统的安全。人工智能为电力系统低频振荡的控制提供了技术支持。神经网络、模糊理论、GA等人工智能技术应用于FACTS控制器和自适应PSS的研究，为抑制电力系统低频振荡提供了新的手段。
3、人工智能在电力系统中存在的前景
作为一门交叉学科，人工智能将随着其他理论的发展而进入新的发展阶段。应用新方法解决问题，或促进各种方法的融合，保持简单的数学模型和全局寻优情况下，寻求到更少的运算量，提高算法效率，将是未来发展的趋势。
随着电力系统的发展，电力系统的复杂性不断增加，不确定因素越来越多。随着人工智能技术的不断发展和提高，利用人工智能技术来解决电力系统的问题将会受到越来越多的重视。
4、结语
随着我国电力系统的持续稳步发展，电力系统数据量不断增加，管理上复杂程度大幅度增长，市场竞争的加大，为人工智能技术在电力系统的应用提供了广阔前景。
但人工智能技术的基本理论还不成熟，只是停留在仿真和实验阶段。人工智能的开发是一个长期的过程，需要不断改进和完善，并在实际应用中接受检验。
参考文献：
[1] 马少平,朱小燕. 人工智能[M]．北京：清华大学出版社，2004
第6篇：人工智能技术范文
对于政府监管来说，监管手段总是在一定程度上落后于正在发展中的产品技术，因而导致一个个监管盲区，由此而引发很多不必要的监管事故，所以进行必要的监管技术调研就成为了卫生计生综合监督管理局的重要工作，现在以电子工程与人工智能技术相结合的电子产品日益成为消费市场的新宠，相应的监管要求也随之而来，下面本文通过对于电子工程与人工智能技术的探讨来研究提升监管水平的方法，以有利于人民的身心健康。
1 电子工程与人工智能技术概述以及关系
1.1 技术概述
随着社会经济大发展，现代学科间交流水平也在不断提升，他山之石可以攻玉，很多学科的交叉点都会给我们带来意想不到惊喜，同时也会带来会更多的困惑与不解，同时学科交叉点的技术要求也比较高，造成科技黑箱的几率比较大，下面就是关于电子工程与人工智能技术的基本定义：
“电子工程又称“弱电技术”或“信息技术”。可进一步细分为电测量技术、调整技术以及电子技术。是电气工程的一个子类，是面向电子领域的工程学。在今天其研究对象已经超出了电子领域。应用形式涵盖了电动设备以及运用了控制技术、测量技术、调整技术、计算机技术，直至信息技术的各种电动开关。主要研究领域为电路与系统、通信、电磁场与微波技术以及数字信号处理等。”
“人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。属于计算机科学，并力图明了智能的实质，并生产出一种新的与人类智能相类似的做出反应的智能机器，探究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大。”
1.2 相互关系概述
由上文的基本概述可知对于电子工程与人工智能来说，二者都是科技时代的产物都以计算机技术作为技术支撑，都带与现代科技的烙印并且都属于现代科技体系中的新兴势力但二者现在发展潜力巨大，并且对于二者来说都需要大量的高素质专业人才才能维持现实情况下的体系运转，同时整个社会对于其的依赖性也在加强，并且在进行社会活动时，这两项技术在很多的时候处于相互之间不可或缺的状态，特别是在现实的实际应用中这样的案例更是明显。
最明显的实际应用案例就是淘宝中的“推荐购物”，其技术设计基础就是电子工程，同时通过人工智能进行大数据的处理，进而分析得出消费者的购物偏好，进而影响消费者的购物选择，这其实就是电子工程与人工智能初步结合的案例，但是在其中我们也能明显地发现在这两种技术的相互作用上还是有一些细微的不均衡之处，尤其是在二者的相互配合上，还是一太保的商品推荐为例，在一定的情况下由于不能很好的识别相关产品信息很容易，造成产品信息大量供应给消费者使消费者对于商品选择无所适从，反而侧面打压了消费者的消费兴趣，减少了消费量。
还有一种实际案例就是搜索引擎中的搜索引导，特别是“相关搜索”选项的出现更是这样两种技术的典型应用，在进行“相关搜索”的匹配时也是进行电子工程基础上的人工智能技术的具体应用，但是主要的大范围社会人众多数据分析而不是个人数据分析，在进行大范围的社会人的数据分析时不可避免的会造成对于个人数据要的缺失尤其是对于特殊个人数据的重视不够。这样一来，精细化水平就会大大下降，不得不说一方面这是现在人工智能技术还不很过关另一方面也可以看出这样大数据分析下宏观规律下的微观缺失。
上面介绍的是日常共组与生活中的具体应用，但是在一些高端制造业二者的相互结合与相互之间技术主导权的争夺会表现得更加明显。
微电子工业是现在新兴工业的代表之一，其对于电子工程与人工智能的工业化要求就很有现代工业发展的代表性，对于微电子工业来说，其生产很大程度上就是依赖于人工智能技术在其生产车间，很少有人工的出现特别是精密仪器更是完全被电子机器人所取代，而这一类型的生产机器人就是电子工程与人工智能技术的结合体，在微电子工业中这种机器人的作用是不可替代的相应的，两种技术的结合也是不可替代的，窥一斑可见全豹，对于现代工业发展来说，电子工程与人工智能技术的相互结合是不可避免的，但是随着技术的发展到底是重视基础工程建设还是进行高端技术建设就会成为现在技术控制者们必须考虑的问题，所以在相对经费一定情况下在微电子工业内部，自然也会进行这样的论争。
2 电子工程与人工智能技术对于政府监管的影响
上面我们讲了电子工程与人工智能技术的相互结合与相互促进的关系以及在其中一些相互争夺技术主导权的影响，下面我们根据二者关系下的实际生活应用，对于政府相关监管部门，特别是卫生计生综合监督部门在其中起的作用和可能面临的挑战进行探讨。
2.1 监管部门面临的挑战
对于现在的卫生计生综合监督部门来说电子工程与人工智能技术相互结合产生的社会新产品，对于现实工作确实造成了不少的困难以及相关的挑战。
首先，对于现下比较流行性的网络虚假医疗广告，特别是近年来泛滥成灾的未经检验合格的化妆品与减肥药销售，由于网络中网店的覆盖面积广而且在现代物流下产品从发货到消费者使用的时效性大大加快，并于此产生了很多相关危害公共安全的事件，很多都是监管部门不能及时进行监管活动而造成的，但是这些物流与购买系统都是以电子工程与人工职能相结合为技术基础的，由此可知，在现实条件下对于卫生监管部门来说，这种技术的广泛推广确实造成了监管漏洞的出现，
在造成监管漏洞的同时，人才的缺乏也是监管部门面临的巨大挑战，对于监管部门来说很多的新人都是通过公务员招聘考试而来的，由于公务员招聘考试不可能进行定向的专业招聘，而且现实中精通这两项技术的人，大多出路比较好，相对而言公务员的待遇对他们并不具有很大的吸引力，所以一方面，人才的匮乏另一方面很难进行相对应有针对性的设别使用，特别是进行专业设别的采购困难增加的情况下。
2.2 监管部门的技术升级机遇
监管部门的技术很明显落后与时代的发展，所以现在对于监管部门来说适应电子工程与人工智能技术结合就成为了当务之急，所谓机遇与挑战并存，根据“倒逼理论”这又何尝不是监管部门进行人才更新换代与技术升级的大好机会。
监管部门主要就是卫生计生综合监督局，对于现在的卫生计生监督局来说，最重要的就是适应现在的潮流，进行人才的选拔与培养，一方面进行大学生人才培养计划，与当地重点大学以及省内外重点大学进行沟通，建立双向人才培养机制，并以此为基点提升卫生计生综合监督活动信息化的进程，通过这些人才的引进，进一步提升管理水平以及进行人才的更新换代，在引进人才的同时也可以在本单位内进行，相关人才的培训，一方面可以进行人才的更新换代并为其做一个准备避免人才出现断层，另一方面，在进行本单位旧有人才的培养可以为现在有志于学习与自我提升的干部同志提供一个学习的机会并利用他们旧有的经验与现在的技术设备进行调试性试验，提升设备在单位的基本适应性，以便与未来的人才与设备的集体适应性提升。
上面是对于人才的建设，另一方面也不可忽视设备建设，对于现在的设备制造可以充分采用招标与技术协商的方式，并可以对原有的技术河北进行升级改造提升原有设备的适应性，以此为基本新旧结合，促进技术的进步，以便于更好的进行卫生计生综合监督工作为社会安全作出自己的贡献。
3 小结
本文通过对于现代电子工程与人工智能技术的介绍以及相关的应用前景探究，可以清楚地表明二者之间的关系时相互依存的虽然在一定时候会出现内部技术的主导权之争，但是这不是主流，所以在进行现代的卫生与计生管理时应该充分利用这样的优势并利用其客观条件实现人才的更新换代，完成现代卫生工作的重要改革，为人民的公共安全提供自己的力量。
第7篇：人工智能技术范文
人工智能技术是人类科学技术不断发展进步的必然结果，也是工业发展过程中，促进工业自动化科学化发展的重要推动力量。在人工智能技术的发展中，科技的发展和工业技术的进步会促进人工智能技术的发展；反之，人工智能技术的进步，可以完成那些人类自身无法办到、技术条件效果不好的生产技术操作。当前的人工智能主要是计算机技术的发展结果，随着计算机技术的飞速发展，通过对计算机信息特点和操作性能的了解和设计，使计算机操作系统具有更多更先进的人工化反应，并在实际的信息技术处理过程中，通过其系统内部的人工化、智能化识别和处理系统，对电气自动化控制和其他工业技术领域在运行中的问题进行自主解决。如今，人工智能技术已经取得了较大的进步，其研究发展项目也越来越多，越来越先进，实用性越来越强。人工智能技术已经广泛运用与工业自动化、过程控制和电子信息处理等先进的技术领域。人工智能技术通过模糊理论算法、遗传算法和模糊神经算法等方式，可以在电气自动化控制中，采取更灵活多变的控制方式，对电气自动化设备运行中的不稳定因素和动态变化进行自主的调整，从而保障其运行的准确和高效，减少出错率。人工智能技术的运用，可以大大减少在电气自动化控制等领域的人力成本，并且能够解决一些工作人员无法有效监控和解决的问题，做到及时有效。
2人工智能技术在电气自动化控制中的应用
2.1人工智能控制实现了数据的采集及处理功能
在电气设备的运行过程中，数据的采集和处理是了解电气设备自动化控制情况，发现运行过程中的问题和提出解决办法的重要依据。在传统的自动化控制中，由于技术水平和实际运行中的动态变化，数据的采集和传输无法做到准确和稳定，保存数据容易出现丢失的情况。人工智能技术的使用，可以保障电气自动化运行过程中对动态信息的及时收集和稳定传输，对相关数据的保存工作也更安全，这就提高了电气自动化的控制水平，充分保障了电气运行中的安全性和稳定性。
2.2人工智能控制实现了系统运行监视机报警功能
电气自动化控制是用电气的可编程控制器，控制继电器，带动执行机构，完成预期设计动作的过程。在此过程中，系统内部各部分之间的运行都要严格按照设计模型和函数计算的基础上进行，如果系统中的一点出现问题，就会造成整个自动控制系统的故障。在以往的自动化控制系统运行中，对系统内部各部分之间的运行数据和运行状态进行实时监测，对运行中的特殊情况进行及时的报警处理，帮助自动化系统及时处理可能出现的故障，提醒电气管理人员加强对电气系统的管理。
2.3人工智能控制实现了操作控制功能
电气自动化控制的主要特征之一就是通过计算机的一键操作，就可以实现对电气系统的整体控制，保障电气自动化运行符合现实的需要。传统的自动化系统的操作，需要靠人工对系统各个环节进行人工操作，从而促进自动化系统内部的协调和配合，这种方式既降低了自动化运行的效率，也增加了自动化系统的故障发生频率。人工智能技术对电气自动化系统的控制，是通过各种先进的算法，按照电气自动化的需求，对自动化系统进行自动化和智能化设计，从而实现对电气自动化控制系统的同时操作，大大提高了自动化控制的效率，减少了单独指令操作中容易出现的不协调情况的发生。
3人工智能技术在电气自动化控制中的控制方式
3.1模糊控制
模糊控制以模糊推理和模糊语言变量等为理论基础，并以专家经验作为模糊控制的规则。模糊控制就是在被控制的对象的模糊模型的基础之上，运用模糊控制器，实现对电气控制系统的控制。在实际控制设计过程中，通过对计算机控制系统的使用，使电气自动化系统形成具有反馈通道的闭环结构的数字控制系统，从而达到对电气自动化系统的科学控制。
3.2专家控制
专家控制是指在进行电气自动化控制过程中，利用相关的系统控制理论和控制技术的结合，通过对以往控制经验的模拟和学习，实现电气自动化控制中智能控制技术的实施。这种控制方式具有很强的灵活性，在实际运行中，面对控制要求和系统运行情况，专家控制可以自觉选取控制率，并通过自我调整，强化对工作环境的适应。
3.3网络神经控制
网络神经控制的原理就是基于对人脑神经元的活动模拟，以逼近原理为依据的网络建模。神经控制是有学习能力的，属于学习控制，对电气自动化控制中出现的新问题可以及时提出有效的解决办法，并通过对相关技术问题的分析解决，提高自身的人工智能水平。
4结语
第8篇：人工智能技术范文
【关键词】人工智能;自动化;电气工程
工程师们将人工智能技术运用于电气工程自动化中，可以随时监控和分析电气工程自动化中的数据，方便我们做出及时有效的处理，确保电力系统运行的稳定与安全运行。
1电气自动化人工智能技术的应用优势
1.1受外界因素干扰程度小
在构建电气自动化模型时，传统的电气工程的控制器一般会受到很多因素的影响，比如，模型的参数变化、数值计算的不同数据和类型等，而如果运用人工智能的电气工程自动化，那么就可以避免外界因素的干扰，受影响程度比较小。同时，人工智能化的电气工程控制器没有必要或得十分精确的动态数据模型，对模型环境及相关参数的要求程度不高。
1.2自动化控制能力比较强
智能化技术有着十分强大的控制功能，可以对形式不同的数据进行多方位的分析评估与处理，并得到相比人工计算出来的数据更加的精确。人工智能化的控制系统对数据的处理有着相对一致性的特点，由于具有不同的控制对象，其具体的内容呈现出丰富的多样性变化，根据现实的问题的需要，进行智能化技术的集中精确处理，以便于合理地解决所遇到的问题。
1.3参数的调整更为方便
相对于传统的电气自动化技术来说，人工智能技术对参数的调整及方式的控制更为简单方便快捷，在实际的应用中，人工智能系统较为简单，易于操作与学习。人工智能技术在具体的应用中适应能力极强，可以在无人操作成为未来的可能，无需工作人员到现场进行控制，便可以实现对电气系统的故障排查与处理，并自动调整电气工程运行中出现的不确定性参数。电气系统的参数出现的现象，往往是无法避免的。由于测量的不是非常精准，参数的实际值将会与其设计值有所偏差，电气系统在运行中受环境的影响，会引起参数的大幅度的不一致。利用抗变换性的变化、下降的时间与响应的时间，能够十分有效地节省电气工程系统的人力、物力和财务。
1.4计算具有超高的精确性
鉴于人工智能技术受外部因素影响不是很大，有着十分强烈的抗干扰性。工程师们提前对电气系统的参数进行设定，在实际的操作中不用过多的考虑参数的变化，这些参数会在划分在一个固定的范围内，不会出现差值较大的情况，在一定程度上提升了计算的精确度。工程师们在实际的电气工程控制中，借助参数模型对一些常见的故障进行简单的模拟处理，科学合理地预防故障。比如高铁故障程序的精确计算和科学预防。
2电气自动化人工智能技术的应用
2.1智能控制
运用智能化的一些技术手段，可实现电气工程的无人化操作，实行对电气项目的远程化管理与监控，节省了较多的人力与物力，同时使得电气项目得以更加便捷有效的开展。人工智能于电气设备控制方面的一些具体应用，涉及到模糊控制、专家系统控制以及神经网络控制，简化设备的操作与电流的简单调整，实现报表的自动化生成与存储，更好地规范不同类型文件的格式，减轻工作人员后期对数据查找、筛选的负担。除此之外，工作者们通过传统控制过程的直、交流传动，有效控制整个电气工程系统，这些大多体现在人工智能的一些模糊控制中。因此，人工智能在改善电气工程自动化的操作效率、简化操作的流程、降低人力的工作量等方面有着较为显著的成效。
2.2故障诊断
我们通常所说的电气工程故障诊断，是根据电气工程的设备在工作中的有关信息，来判断其状态是否有异常，对故障进行准确的定性，确定发生故障的位置，探查故障的发生的原因，预测故障的发展趋势，寻求相应的解决措施。电气工程故障的诊断以故障机理与技术检测为根本，以信号的处理与模式的识别为基本方法。在电气系统的实际运行中，变压器、发电机等电气设备出现故障是不可避免的，我们传统的故障诊断方法存在诸多问题，比如说耗时多、诊断难等。基于人工智能的神经网络、专家系统和模糊理论的运用，检测并诊断电气工程可能存在的故障，最大限度地避免差错的发生，来达到出错率降最低。
2.3优化设计
对电气工程自动化设备的优化设计，涵盖许多方面的内容，举个简单的例子，电压、电动机、变压器等，这是一个覆盖面广、复杂性高、耗时耗力的过程，需要设计人员具备丰富的电气自动化知识、相关经验及动手操作的能力。由于人工智能与计算机技术的快速发展，电气工程自动化设备的完善设计，已经由原来的手工设计转变为计算机自动化辅助设计，减少了产品开发的周期。人工智能借助CAD技术与计算机辅助技术进行自动化设备的优化设计，通常采用比较先进的计算方法，在操作结构的对象方面更加直接，在计算方面有着准确性与高效性。电气设备所发生的故障多数设计的十分复杂，只有明确地把握问题出现的预兆与隐患，才能使得电气设备的设计更加优化。
3结论
综上所述，人工智能技术作为新兴的电气工程自动化技术，其作用是不容忽视的，在具体的实践中得到较好的验证。人工智能技术于工程自动化中的应用，是对系统的感知、分析、判断与行动，使得机械化的电气系统如同人类一般，有着一定的逻辑思维，可以取代人的位置来完成一些特定的工作。通过人工智能技术对电气工程的智能控制、故障诊断、优化设计，加强其稳定性与安全性，推动电力产业的结构调整，实现经济效益与社会效益的统一。
参考文献
[1]刘振鹏.电气自动化控制人工智能技术的应用分析[J].科技资讯,2014.
[2]孥磊.浅谈电气自动化控制系统中智能化技术的应用[J].大科技•科学之谜,2012.
第9篇：人工智能技术范文
【关键词】电气自动化；人工智能技术
中图分类号：F407文献标识码： A
0.引言
随着社会不断的发展进步，对于生产力的要求也相应的有所提高，而提高生产力最有效的办法就是将科学技术运用到生产当中。如果将人工智能技术运用到企业生产过程中，不仅可以提高生产效率，而且可以减少生产成本，所以，许多企业对人工智能技术产生了浓厚的兴趣。作为一门实践应用性学科，电气自动化的主要任务是就是针对电气系统进行研究，从而促进生产力的发展。在现代生产力的发展过程中，电气自动化发挥了非常重要的作用，所以必须要注重对其的研究与创新。将人工智能技术运用到电气控制系统中，是电气自动化领域的一项重大的改革创新之举。在电气自动化领域中运用人工智能技术，不仅可以减少安全事故的发生，而且可以有效的提高工作效率，从而促进企业的发展。本文通过分析当前人工智能技术的发展状况，结合其自身特点，研究人工智能技术在电气控制系统中的运用。
1.人工智能技术的内容及特点
对于人工智能技术而言，其不仅包括对人类智能相关理论的探索，还包括在此基础上对人类智能相关理论的进一步深入研究，如模拟、延伸和拓展等。人工智能技术是计算机技术的一个重要组成部分，对人工智能技术进行研究，不仅可以对人类智能出现的相关理论进行探讨，还可以在此基础上进行相应的模拟研究，将生产过程智能化。人工智能化技术涉及到多门学科，例如心理学和逻辑学等等，但是，作为人工智能技术的基础，计算机科学对其有着十分重要的影响。一般而言，人工智能技术的相关研究主要针对一些复杂问题，并希望这些复杂的工作是由智能机器来完成的。作为一种非常精密的机器，人脑的思考是可以被模仿的，例如智能机的编程过程便是如此。因此，大部分企业都采用了模拟人脑的方法来实现自动化。
人工智能技术最突出段特点就是与人一样，能够完成复杂的脑力劳动，可以自动采集信息并作出相应的处理。人工智能机拥有精确的计算能力，如果在电气自动化控制中运用人工智能机，不仅可以优化生产和交换等过程，而且可以将生产过程自动化，这样就可以让企业缩减成本，同时，还能提高生产效率。所以，为了优化产业结构，应该在电气自动化控制行业运用人工智能技术。
2.人工智能技术在电气自动化控制行业中运用的现状
（1）在完善电气设备设计的过程中,不仅设计到相关的电路和电磁场理论知识,而且还要求设计人员拥有相关的实践经验。在传统的设计方法中，普遍采取手工设计的方式，这种方式主要依赖于以往的设计经验，所以难以选出最佳的设计方案。但是，社会经济的发展使得计算机技术有了很大的提高，这就改变了电气产品的设计方式，让手工设计开始向计算机设计转变，这对于电气产品而言，很大程度的缩短了其研发周期。在电气自动化控制中，运用人工智能技术可以促进CAD技术的发展，从而提高了产品设计的总有效率，同时确保了产品的质量。
（2）实现智能控制功能。首先，要采集并整理数据，这就需要实时采集所有的开关量以及模拟量，在进行处理和储存的过程当中，应该根据需要来进行；其次，实现监视和事件报警功能。在进行实时智能监视的过程中，需要根据各种主要设备的模拟量数值和开关量状态来进行，一旦发现事故报警越限和状态变化事件报警情况，就会出现事故处理提示和自动处理功能，从而实现语音、电话和图像等报警功能；然后，实现操作控制功能。通过键盘或鼠标就能实现对断路器及电动隔离开关的控制、励磁电流的调整。运行人员可按顺控程序进行同期并网带负荷或停机操作。另外，为了能够与值班管理相互适应，系统还应该限制运行人员的操作权限。最后，实现故障录波功能，例如波形捕捉、开关量的变位和顺序记录等功能。
3.电气自动化控制中人工智能技术的应用
3.1 在电气设备中运用人工智能技术
根据实践经验发现，在电气自动化化领域中，要想让电气化系统运行正常不是一项简单的工作，这其中涉及的知识面非常广泛，因此，必须任用高素质人才控制电气化系统的运行。除此之外，任用控制电气化系统运行人员时，还必须选择责任心强的工作人员，只有这样才能在最大程度上保证设备可以正常运行。但是，如果选择人工智能技术来控制电气化系统的运行，只要通过编写程序并进行相关的网络操作，就可以很好完成这项工作，让电气设备无需人为干涉，就可以自动运作，这样不仅可以为企业节省人力资源的成本，而且可以更加完美的完成工作。
3.2 在电气控制过程中运用人工智能技术
在电气领域中，电气控制有着举足轻重的的作用，如果可以将电气控制的过程全面自动化，不仅可以帮助企业提高生产效率，缩减资金投入，而且可以为企业节省人力资源成本。在电气自动化领域中运用人工智能技术，其最突出的体现除了神经网络控制和模糊控制之外，还有专家系统控制。
3.3 在平常操作中运用人工智能技术
在我们的日常生活中，常常会遇到与电气行业相关的问题，因此，我们应该通过改进传统的操作方法，让电气系统的操作更加简单有效，使其能够更好的在我们日常生活中发挥作用。只要将人工智能技术运用到电气系统操作过程中，就能够化繁为简，这样就可以在任何地点通过电脑控制完成相关操作，达到远程控制的目的。除此之外，通过对界面进行优化设计，对信息进行分类保存，这样以后需要查询时就可以迅速准确的找到想要的信息。不仅如此，通过运用人工智能技术，还可以自动生成报表，这不仅可以为企业节省时间和人力资源成本，还可以提高工作效率。
3.4 在电气事故和故障诊断过程中运用人工智能技术
在电气事故和故障诊断过程中运用人工智能技术，主要是通过模糊理论、神经网络以及专家系统进行诊断，这是非十分有效的一种方法。由于电气行业自身的特点，常常会有电气事故和故障发生，如果不能及时的发现电气事故和故障发生的原因，将会为企业带来重大的损失。传统的事故和故障诊断方式不仅复杂，而且其诊断的准确率较低。例如传统方式诊断变压器故障时，首先要收集变压器油液中排出的废气，然后对其进行分析，最后才能根据分析结果判断导致故障的原因。这种方法不仅耗时长，效率低，需要经过很长时间才能得出诊断结果，而且不能确保得出准确的诊断结果。与此同时，在排除故障时，传统的方法也不简单。所以，必须对传统的故障诊断方法进行改进，这样才能减少故障带来的损失，如果在电气事故和故障诊断中运用人工智能技术，就可以很好的解决这个问题，不仅如此，这种诊断方法的准确率也更高，且排除故障的效率同样更高。
4.结束语
综上所述，在电气自动化控制中运用人工智能技术，不仅可以将电气控制的过程全面自动化，帮助企业提高生产效率，而且可以为企业节省人力资源成本和资金投入，对于电气自动化领域的发展有着重大意义。
【参考文献】
[1]翟辉.人工智能在电气自动化控制中应用[J].科技创新导报，2011(27).
[2]胡蝶.人工智能在电气自动化控制中的应用[J].中小企业管理与科技，2012(27).
