人工智能神经网络技术精选(九篇)

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第1篇：人工智能神经网络技术范文

关键词：人工智能；计算机网络技术；有效应用

随着我国科学技术的发展，计算机网络技术和人工智能作为新时期的科技产物不断被应用于社会发展的各个领域，对我国的经济发展起到了积极促进作用。特别是计算机网络技术在近年来出现了飞速发展趋势，其自身具有的高效性及跨时空特点等已经深层次地渗透到人们生活、生产、学习的各个方面。计算机网络技术的不断发展和应用，其自身存在的网络安全以及管理方面存在的问题已经表现出与现代社会发展不相符的特点，人们对于该方面问题的关注度不断提升。因此，出现了人工智能应用于计算机网络技术的研究和实践，深入分析人工智能带来的应用优势，加强研究及探析应用趋势，均可有效提升人工智能在计算机网络技术中的应用效果。

1 人工智能应用在计算机网络技术中的优势分析

人工智能是计算机科学技术的分支，是由多种不同领域构成的，例如机器人、计算机视觉等。在现代社会人工智能已经被应用在计算机网络技术中，并得到了不断关注和重视，例如计算机仿真系统、人工控制系统等领域的应用。人工智能技术的应用所具有的优势主要表现在以下几方面：一是人工智能具有更加高效特点，可以将所学各领域知识进行科学合理的应用。优良的思考能力通常是高等生物的主要特征，而人工智能在现代科学的支撑下同样具有思考分析与判断能力。因此将人工智能应用到计算机网络技术中，可以使其对计算机信息数据进行更为科学精准的计算机后期分析处理工作，进而获取到更为科学完整的信息数据，同时还提升了计算机网络的计算效率；二是人工智能提升了计算机网络自身的运行速度、时效性及流畅度。人工智能的应用可以促进计算机用户实现更多时间的处理，比如在模型计算处理过程中，可以应用人工智能具有更为先进的计算能力来开展相应的分析及处理，人工智能对于不确定的信息进行处理过程中具有更高的工作质量及效率，可以应用人工智能获取更为完整和准确的网络信息数据；三是能源消耗少。人工智能的应用可以降低计算机网络技术成本，起到节能减耗的作用。人工智能对于海量数据的计算具有更快的运算速度，节省了数据处理过程中的时间，因而降低了计算机在运行过程中所消耗的能源，节省了社会资源。

2 人工智能在计算机网络技术中的有效应用

2.1 人工智能在网络安全管理方面的应用

计算机网络技术的应用过程中，网络安全管理是每个用户最为关心和关注的问题，计算机网络技术虽然可以给人们的生活、学习、工作等带来便利，但是也会因为网络犯罪分子的存在而造成广大用户信息的泄露，造成用户自身利益被侵犯和损害，尤其是随着现代科技的发展进步，黑客技术也出现了提升，网络信息安全成为计算机网络技术中急需解决的首要问题。因此，相关技术人员不断研究人工智能技术在计算机网络安全管理中的应用方法和效果，通过实践发现人工智能的应用可以促进广大计算机用户成功拦截异常信息，从而更为有效地保证了广大计算机用户的信息安全。目前很多用户在计算机网络运行环境里安装了智能防火墙，通过该项人工智能技术的应用可以更好地做到智能识别，进而完成海量数据的分析和处理，该项技术的应用可以有效减少信息数据在匹配过程中的计算步骤，达到节能减耗的效果。智能防火墙的应用还可帮助广大计算机网络用户有效拦截网络中的各有害信息，遏制网络病毒侵入及传播，进而对广大计算机用户进行了全方位的保护，实现了计算机网络安全管理。再例如，很多计算机网络用户在日常的学习、工作过程中会使用到网络邮箱功能，为了更好地保护网络邮箱的信息安全，可以通过应用智能发垃圾系统，来进行垃圾邮件的分析和处理，保障用户邮箱的安全使用。该技术的应用可以通过对用户邮箱开展全面的信息扫描工作，通过其科学高效的信息分析和处理技术能有精准的发现用户网络邮箱中存在的相关病毒信息邮件、垃圾邮件及残存信息等，还可同时实现对有害邮件的信息分类，并通过信息提醒方式督促计算机用户进行有害邮件的定期处理，以防该类信息对计算机用户造成危害。人工智能入侵检测技术对于计算机网络安全管理起到了重要作用，可以借助其检测系统对存在安全威胁的信息进行预防和拦截。传统形式的防入侵检测技术应用过程可以分为信息采集、入侵信息判断、发出警告及控制几个阶段，该技术的应用有一定的局限性。智能防入侵技术具有规则产生式的专家系统、将神经网络作为技术基础、具有更为科学先进的数据挖掘技术，在这三种先进技术的共同应用和影响下，使得入侵威胁网络安全的有害信息得到了更为有效的检测，更好地控制了有害信息对计算机互联网造成的安全威胁。

2.2 人工智能在网络系统管理和网络评价方面的应用

计算机网络系统管理和网络评价环节的出现源于人工智能的应用，人工智能在计算机网络系统中的应用，可以运用科学使其技术具有人类的大脑思维特征，进而更为有效地帮助了广大计算机用户完成网络系统的分类、归纳及优化。计算机网络具有动态特性及顺便特点，在进行网络系统中的海量信息数据操作过程中，无法完全依赖人力去完成以及实现对计算机网络系统的优化和管理目标。人工智能则可更为高效和科学地完成网络系统的管理及评价，并且可将网络系统的自身运行状态及时向计算机用户反馈，进而提升网络系统管理效率和质量。Agent是人工智能的核心技术内容，指的是具有自主活动特征的软件或者软件主题，该技术涵盖了数据库、翻译推力器及相应的通信设备，其结构存在一定的复杂性。Agent技术应用于计算机用户进行实际问题的解决过程中，通常情况会使用一个Agent专门负责进行各种信息数据的接收，在与其他Agent之间通过沟通处理，进而在极短时间内实现指令任务的处理和完成。Agent还可以实施自定义式的个性化服务，Agent在接收到用户的指令信息之后，Agent系统则会对信息数据进行科学筛选，进而将较为精准的信息数据高效的传输给计算机用户，为计算机用户进行网络信息搜索节约了更多时间。Agent的科学应用还表现在可以帮助用户实现相应知识的深度挖掘，同时在系统中可以实现较完善的知识储备库从而为用户可以提供更先进的导航，并更具计算机用户的日常网络使用和操作特点，给计算机用户制定其所需要的个性化服务，以实现了计算机网络的智能化、便捷化、个性化发展。

3 人工智能在计算机网络技术中的应用趋势

3.1 人工神经网络发展趋势分析

人工智能是具有很大挑战特点的科学技术，从事该项技术工作的各环节工作人员不仅需要具备专业的计算机相关学科知识，还要具备心理学、语言学、生理学等多领域的知识。人工智能技术会随着人类社会的不断进步而不断发展，随着人们对于该技术要求的不断提升，为了更好地服务人类，其在未来的发展趋势中必将朝着更为科学和人性化方向发展。人工神经系统即是人工智能未来的发展趋势之一，其指的是丰富的处理单元，通过大量神经元的相互作用及联系使之成为一种神经网络。人工神经网络最主要的特点是具有更高的自学能力，可以实现自主解决多种多维非线性方面的问题，且在进行实际的解题过程和范围中可以突破传统的局限性，其不仅可以解决定量类型问题，对于定性类型的问题，人工神经网络同样可以实现有效解决。人工神经网络同时还具备和人类的大脑潜意识相仿的巨大信息储存容量，可以帮助各用户更好地解决各类问题，进而实现计算机互联网的有效管理，满足不同用户对各种信息数据的处理需求。

3.2 人工智能机器人具备学习功能

人工智能型机器人技术的开发和应用均是参照人类的大脑思维进行的，在人工智能的未来发展趋势中，实现机器人的自主学习将作为相关领域人员的研究方向。目前在我国科学技术水平支持下，人工智能具备了初级的学习功能，但是还无法与人类自身的学习能力相提并论，因此人工智能需要提升学习能力。人类的大脑神经系统要比人工智能技术中的结构复杂很多，人类可以进行感情、情绪的自由表达，而人工智能则只能通过脸部表情识别方式进行情绪的表现，使得人工智能有局限性。随着科技的进步，在未来的发展趋势中人工机器人的技术发展会越来越趋于人类大脑思维和方式。

3.3 人工智能识别功能领域的扩展

在我国目前的计算机行业中，电子设备已出现了多元化发展特点，计算机用户可选择的软件产品和种类也在日益增多，相关人员利用人类声音设计了不同的软件，还实现了人物图像及文字等的识别功能，但是缺乏外界感知功能。因此，在未来的发展趋势中人工智能会更加趋向于全面识别功能的开发和研究。

4 结束语

随着我国社会的发展和科学技术的不断进步，人工智能在计算机的网络技术中应用的范围和领域会越来越广泛。本文主要分析人工智能应用在计算机网络技术中的优势及有效应用，同时对于人工智能的未来发展趋势进行探析。通过分析与研究可以看到，人工智能在计算机网络技术中的应用目前主要体现在网络安全管理、网络系统管理及网络评价方面的应用，对于计算机网络技术起到了极大的促进作用。保障了计算机用户的信息安全，提升了管理效率和质量，提供了较为个性化的服务。还可看到人工智能在未来的发展趋势中会朝着人工神经网络、人工智能机器人具备自主学习功能及智能识别功能等领域发展，人工智能技术会随着社会的发展不断为人类提供更为科学、高效、个性化的服务。

参考文献

[1]刘哲良.浅谈大数据时代人工智能在计算机网络技术中的应用[J].数码世界，2021(1):260-261.

第2篇：人工智能神经网络技术范文

随着科学技术的迅速发展，在计算机辅助工艺设计中人工智能得到广泛应用。文章主要从人工智能和计算机辅助工艺的概述出发，分析了人工智能在计算机辅助工艺设计中的应用，希望能为应用人工智能提供参考。

关键词：

人工智能；计算机辅助；工艺设计；应用

人工智能技术发展应用，为计算机辅助工艺设计注入新的活力，让计算机辅助工艺设计的水平、效率得到前所未有的提高。本文主要从人工智能入手，研究了人工智能在计算机辅助工艺设计中的应用。

1人工智能和计算机辅助工艺的概述

1.1人工智能

人工智能在计算机设备中的应用，让计算机设备具有人性化，满足计算机高级运用需求。目前，在推理能力基础上对人工智能进行研究已经获得明显成就，逐渐向并行化处理功能与模糊处理功能方向发展。

1.2计算机辅助工艺设计

计算机辅助工艺设计最初出现于上世纪70年代，计算机辅助工艺设计的出现引起了人们的重视，从目前发展来看，计算机辅助工艺设计的发展过程中经历了5个阶段：交互式、智能化、派生式、综合式与创成式等，而计算机辅助工艺发展的关键是智能化，也是未来计算机辅助工艺设计发展的方向。计算机辅助工艺设计的应用能够改变传统工作中人工重复性操作的情况，解放大批手工劳动，实现信息化技术，让人们将更多精力放在研发新技术和工艺上。同时，达到资源的优化配置，提升生产效率，节约生产升本，为生产提供技术支撑。

2人工智能在计算机辅助工艺设计中的应用

2.1人工智能技术

在计算机辅助工艺设计过程中应用人工智能技术，带来最明显的优点就是智能化，对于计算机辅助工艺设计来说，计算机辅助设计技术本身无法脱离辅助工具的范畴，但是，由于人工智能的运用，改变了计算机作为辅助工具的状态，使计算机辅助工艺设计系统具备相应的智能分析能力。目前，在计算机辅助工艺设计中人工智能技术的有效运用，具体体现在推理能力上，主要包括模糊推理功能与混沌理论推理功能。在实际运用人工智能技术过程中这些推理功能都是相互渗透综合使用的，而不是单独使用的，它们在使用过程中发挥各自优势，弥补双方缺陷。例如人工神经网络技术的特性具有自觉形象思维，而模糊图例特性具有逻辑思维，人工智能技术可在计算机辅助工艺设计过程中将这两种技术进行互补，以此提升计算机辅助工艺设计系统的智能化水平。在计算机辅助工艺设计研究的领域中，大部分研究主要集中在研究机械产品设计理论、方法上，而研究辅助工艺设计的技术相对较少。由于设计活动中辅助工艺设计和机械产品设计存在趋同性，所以，可以推断出计算机辅助工艺技术智能化设计理论和方法主要有三部分构成：基础科学层、智能化设计方法层级信息技术层。

2.2遗传算法

遗传算法作为计算机辅助工艺设计系统中人工智能的重要系统，是指模仿达尔文遗传选择与自然淘汰生物进化论过程的一种计算模型，能够通过模仿自然进化论搜索出最优解的方法。遗传算法是开始于代表问题中可能存在的解集种群，而这些种群的组成主要是基因编码个体联合形成的，每一个基因编码个体实际上就是染色体特性的实体。所以，在工艺设计初期，需要将表现型到基因型的编码工作全部完成。例如二进制编码，在初代种群全部完成后，根据优胜劣汰以及适者生存的原理，对产生的近似值进行演化，按照问题当中的实体适应度在每一代中选出合理的实体，并通过自然遗传学的算子让种群组合变异再组合，从而形成新的解集种群。这些种群的变化过程就相当于进化过程，后代会比前代更加适应环境，而最后一代种群中的最有实体经过解码之后，可以将其作为问题最优解的近似值。

2.3人工神经网络技术

计算机辅助辅助工艺设计的产品相对比较复杂，影响因素具有不确定性早期只能依靠成组技术的CAPP系统和以往操作经验来解决这些产品工艺设计的问题，整个生产设计工艺的效率低。随着人工神经系统技术的产生、应用，有效解决了这些问题，提高了计算机辅助工艺设计的技能。人工神经网络技术是根据生物神经系统的基本原理对真实世界客观事物进行处理，主要由单一的非线性处理单元合并形成的，可以分布、联合存储信息，同时自动组织、学习记忆。在计算机辅助工艺设计过程中人工网络神经技术的运用，可以自我适应、调节。例如计算机辅助工艺设计过程中，人工神经网络技术的运用，最初是核对基本数值与系统内部的具体情况，检测自身适应性，以此推演、修改神经网络中每个节点，从而调整网络运用的适应性。

2.4粗糙集技术

该项技术作为现代人工智能领域中计算机辅助工艺设计系统的模糊控制技术，粗糙集技术应用目的是为了有效解决计算机辅助工艺设计系统中模糊不清的问题。例如计算机辅助工艺设计系统一旦出现模糊不清的问题，人工智能技术即可通过迷糊对比分析方式，根据问题影响作用的大小对问题影响因素进行排列，同时，进行加权赋值，然后借助预设判断算法剥离冗余的条件属性与因素，最后剩下的条件因素即是模糊现象的正解。

3结束语

综上所述，人工智能是现代生产生活过程中效率的倍增器，在计算机辅助工艺设计中应用人工智能，可以提高计算机辅助设计系统的能力，提升工作质量与效率，节约成本，方便操作，为计算机辅助工艺的发展指明了新的方向。

参考文献：

[1]王一平.人工智能在计算机辅助工艺设计中的应用[J].自动化与仪器仪表,2012(04):90-92.

[2]吴爽.人工智能在计算机辅助工艺设计中的应用[J].电子制作,2015(06):45-45,46.

第3篇：人工智能神经网络技术范文

1、人工智能的定义 

“人工智能”（Artificial Intelligence）一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的。人工智能是指研究、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。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机，人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。 

2.人工智能的研究历史 

人工智能的发展也并不是一帆风顺的，人工智能的研究经历了以下几个阶段： 孕育阶段：古希腊的亚里士多德，给出了形式逻辑的基本规律。英国的哲学家、自然科学家培根，系统地给出了归纳法。“知识就是力量”德国数学家、哲学家布莱尼兹。提出了关于数理逻辑的思想，把形式逻辑符号化，从而能对人的思维进行运 算和推理。做出了能做四则运算的手摇计算机英国数学家、逻辑学家布尔实现了布莱尼茨的思维符号化和数学化的思想，提出了一种崭新的代数系统——布尔代数。 

第一阶段： 50 年代人工智能的兴起和冷落人工智能概念首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题求解程序LISP表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限，以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是：重视问题求解的方法，忽视知识重要性。 

第二阶段： 60 年代末到70 年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新DENDRAL 化学质谱分析系统、MYCIN 疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR 探矿系统、Hearsay-II 语音理解系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。并且，1969 年成立了国际人工智能联合会议。 

第三阶段： 80 年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了很大发展日本1982 年开始了“第五代计算机研制计划”，即“知识信息处理计算机系统K I P S”，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。 

第四阶段： 80 年代末，神经网络飞速发展1987 年，美国召开第一次神经网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生。此后，各国在神经网络方面的投资逐渐增加，神经网络迅速发展起来。 第五阶段： 90 年代，人工智能出现新的研究由于网络技术特别是国际互连网技术的发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解，而且研究多个智能主体的多目标问题求解，将人工智能更面向实用。另外，由于Hopfield多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。人工智能已深入到社会生活的各个领域。 

3. 人工智能的发展方向 

3.1人工智能的研究新课题。人工智能的长远目标是要创造人类智能的机器，用机器模拟人类的智能。这是一个十分漫长的过程，人工智能研究者将通过多种途径、从不同的研究课题入手进行探索。 在近期，有几方面的研究课题可供选择：更完善更新的人工智能理论框架；自动或半自动的知识获取工具；能实现海量高速存储并具有学习功能的联想知识库；新型推理机制和推理机；分布式人工智能与协同式专家系统；智能控制与智能管理；智能机器人；人工智能机；新一代的电脑模型。因为人工智能的研究领域十分广阔，它总的来说是面向应用的，主要研究领域有专家系统，有人在工作，它就可以用在什么地方，因为人工智能的最根本目的还是要模拟人类的思维。其发展可以归纳为：人机融合、机器智能、智能机器。 

3.2人机融合。人工智能的近期研究目标在于建造智能计算机，用以代替人类从事脑力劳动，即使现有的计算机更聪明更有用。正是根据这一近期研究目标，我们才把人工智能理解为计算机科学的一个分支。人工智能还有它的远期研究目标，即探究人类智能和机器智能的基本原理，研究用自动机（automata）模拟人类的思维过程和智能行为。这个长期目标远远超出计算机科学的范畴，几乎涉及自然科学和社会科学的所有学科。在重新阐述我们的历史知识的过程中，哲学家、科学家和人工智能学家有机会努力解决知识的模糊性以及消除知识的不一致性。这种努力的结果，可能导致知识的某些改善，以便能够比较容易地推断出令人感兴趣的新的真理。 

3.3机器智能。 

第4篇：人工智能神经网络技术范文

关键词：智能技术；电力系统；自动化；控制

中图分类号：F407.61 文献标识码：A 文章编号：

1 人工智能定义概述

“人工智能”被认定为一门前沿科学技术是始于上世纪的五十年代的1956年，由Dartmouth学会向科学领域所提出的。但在1936年，它的模糊概念就已经被阿兰.麦席森.图灵（AlanMathison Turing）所提出，所以后世不少人仍然记得这位曾为人工智能科学研究做出巨大贡献的“人工智能之父”。从现代来看，人工智能是一项综合学科，研究的是各类机械器具、相关操作系统程序、设备模拟作业、以及研究完善现有人工智能技术的一项综合学科技术。而向计算机技术、自动化控制技术等的研究深入，仅是人工智能体系技术探究的一个分支。也就是说，这些技术的推广与应用能够渗透到当前各组织领域，相互之间也存在着紧密的关联性与互补性。

电气自动化控制系统中渗透了人工智能技术，能够使专业电气工程的功能逐步分解到各自动化板块系统中，进而也就强化了设备运行时的处理能力，实现精准、高效处理，降低人力资源消耗成本。此外，人工智能技术在应用到电气控制系统中时，也能够抑制一些不稳定、不确定的因素发生，也就是当前电气自动化系统应用时所普遍强调的模糊动态控制。也就是说，凭借系统中的特定程序设置及参数设定、变量控制等可显著增强控制系统的应用功能，使电气设备在运营阶段时的操作、自动化控制功能发挥更加高效。如，将人工智能应用于电气自动化中的报表生成及打印环节中，可以极大的提高各类报表的制表计算速度及准确性。

2 智能技术在电力自动化控制系统中的应用研究

电力自动化控制系统中引入智能技术在目前看来其应用前景非常广，并且技术运用成果相对突出，其中本文以几种最为常见的典型技术对其进行了研究。

2.1 模糊理论应用

模糊理论别名也称为集合理论，它主要利用语言变量和推理逻辑理论作为电力智能设施的实践基础。此外，运用模糊理论的电力自动化控制系统，能够具备体系完整的推理逻辑性，以及能够模拟人为决策等形式的模糊推理过程。而决定这一推理、逻辑过程的是其技术的数据规则控制。也就是说，应用模糊理论可以直观对模糊输入量进行推理，进而按照其程序的控制原则实现应有的模糊控制输出，而具体的输出成果则是模糊化、推理过程、推理判决。所以，电力自动化控制系统中如果通过模糊理论下的模糊量输出，能够将语言变量进行充分表达，进而实现类似于人的逻辑性能。此外，其鲁棒性也很强，能够使控制系统具备一定的自学、容错能力，即使系统内部出现因网络拓扑或者环境变量改变而引起的系统问题，凭借模糊理论的应用成果，也能够及时寻求出最为合理的解决途径。

2.2 专家系统应用

智能技术体系中的专家系统应用范畴较为广阔，尤其是应用在电力系统自动化中所体现的成果也相当强大。如电力系统的预警状态辨识、系统紧急处理、系统控制性能恢复、系统状态切换、故障点排查及隔离、系统短期负荷提示、以及电压无功控制等方面都会存在智能技术中专家系统的影子。由此可见，专家系统在电力自动化控制系统中的广泛程度非常明显，并在各方面的应用实践取得了一定成果。但值得指出的是，专家系统同样具备约束性。如难以模仿电力专家的创造性；仅采用了浅层知识而缺乏功能理解的深层适应；缺乏有效的学习机构，对情况的处理解决能力非常有限，知识库的验证困难；对复杂的问题缺少好的分析和组织工具等。因此，在开发专家系统方面应注意专家系统的效益分析方法问题，专家系统软件的应用成果及试验性能问题，知识获取问题，专家系统与其他常规工具或系统相结合的协调等问题。

2.3 神经网络的应用

神经网络是人工智能技术体系中的一部分，通过近七十年来的不懈努力与致力钻研，其在模型构造、模型计算及算法等相关方面着实取得了不小研究成果。而神经网络技术自兴起直至被人们接受与高度重视以来，之所以取得不少成就必然与人为的努力研究有直接关系，同时还与其理论的实践性强大有重要关系。即其本质具备非线性特性、系统能力及鲁棒性体现明显、以及自发学习能力功能等非常显著等，都决定了其理论与实践技术应用的开拓程度。当然，其具体作用形式是以大量信息为准；主要通过神经网络将大批量、大规模的信息隐含在连接权值上，并结合与之配套的算法去调节权值，进而能够将神经网络实现一种复杂非线性映射，即神经网络由m维的空间向n维空间的复杂非线性映射，进而更加利于神经网路模型的深入研究。

2.4 综合智能系统应用

综合智能控制系统主要指智能控制性能的综合体现，即集结了现代智能控制技术方法、以及不同智能控制方法的融合和交叉，是种具备综合性能的智能系统。而这种综合性能系统对电力自动化控制系统而言，无疑更具发展潜力与增值空间。也就是说，当前电力市场中具备很多的神经网络和专家系统相结合的系统产物；同理，包括专家系统和模糊理论结合、神经网络和模糊理论相结合等的综合产物。此外，综合性能系统也是根据主要智能技术的性能效果去加以区分、谋划而生成的一种智能技术。如，神经网络的使用范畴往往针对于非结构化知识，但模糊理论则更加适用于一些结构化信息的处理。因此，这两种技术的融合正好能够形成技能互补、低高层计算的逻辑处理等，进而使以低层计算方法为主的神经网络能够与以具备高度推理逻辑的模糊逻辑实现有机结合与协调，为神经网络系统下的大量信息、数据处理的解释和处理提供了有利实施基础。

2.5 线性最优控制

线性最优控制是目前诸多现代控制理论中应用最多，最成熟的一个分支。相关学术界人士曾提出了利用最优励磁控制手段提高远距离输电线路输电能力和改善动态品质的问题，取得了一系列重要的研究成果。该研究指出了在大型机组方面应直接利用最优励磁控制方式代替古典励磁方式。电力系统线性最优控制器目前已在电力生产中获得了广泛的应用，发挥着重要的作用，尤其是局部线性模型的设计及分析，效果比较理想。

结语：

总体而言，目前国内大量电气自动化设备的运行系统已经广泛应用到了人工智能先进技术，最基本的系统控制方法也主要以模糊控制、专家系统、神经网络控制等的应用为主，进而有效推动了电力系统自动化发展的历史进程，并且随着未来产业技术的不断革新，它们的技术关系在未来也势必会加紧密，故而为智能技术应用在电力系统自动化中提供了有利保障，使相关技术应用范畴会更加广泛。

参考文献

[1] 张梓奇,苏健祥. 人工智能技术在电力系统中的应用探讨[J]. 科技资讯, 2007,(21) .

[2] 毕轶慧,尹琳娟. 人工智能在电力系统无功优化中的应用探讨[J]. 中国科技信息, 2008,(20) .

[3] 王艳. 浅谈人工智能在电气自动化控制中应用[J]. 科技致富向导, 2010,(26) .

第5篇：人工智能神经网络技术范文

人工智能是信息时代的一大特点之一，也是人类认识世界和改变世界的一大成果，是人类客观能力发展的高峰。本文的研究旨在从理论的角度对人工智能的相关概念和发展历程进行阐述，对人工智能的现阶段研究进行介绍，对已有的人工智能研究成果进行简要的分析。以期能够更好地促进人工智能的阶段性发展，帮助其在社会中的应用和发展。

【关键词】人工智能 发展 应用

人工智能是产生于20世纪50年代的一门综合高科技学科，它将机器智能和智能机器的概念和技术进行了融合，应用过程涉及了信息科学、心理学、思维科学、生物科学、认知科学以及系统科学等多种学科，随着近些年的不断发展和进步，已经在社会中的很多地方得以应用，向着多元化的方向发展，例如，在博弈、智能机器人、模式识别、自动程序设计、知识处理、自然语言处理、专家系统、自动定理证明、知识库等方面，人工智能都已经取得了很高的成就，备受世人关注。

1 人工智能概述

人工智能，又称为AI，是Artificial Intelligence的简称。可以算作是计算机科学的一个分支，是在1956年的Dartmouth 学会上由McCarthy正式提出的，之后便跻身于世界三大尖端技术之一。很多学者都将人工智能定义为通过研究使计算机来完成之前只有人才能完成的智能属性较高的工作。但是关于人工智能的最完整定义，当前业内还存在一定的正义，尚未形成统一的结果，但是所有的这些说法都能够反映出人工智能的基本内容和基本思想，因此在本文中，笔者将其概念整理为：研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能行为的人工系统。

2 人工智能的发展

人工智能的发展最早始于20世纪50年代，并在20世纪60年代更加壮大，形成了人工智能的初级阶段。这一时期的研究偏向于运用领域知识和启发式思维发展，编写相关的智能计算机程序，为现代的计算机理论奠定一定的基础。从1963年之后，人工智能便进入了研究的第二阶段，人类尝试用自然语言通讯，实现了计算机对自然语言的理解，并将分析图像和图形处理变得可行。70年代中，在进行了大量的研究和探索后，一些专家级的程序系统相继出现，在各个领域得到运用。80年代，人工智能进入到以知识为中心的发展阶段，更多的人开始注意到模拟智能中知识的重要性，围绕这一现象进行了更多的研究和探索。现如今，人工智能的发展正在朝着大型分布式人工智能及多专家协同系统、并行推理、多种专家系统开发工具，以及大型分布式人工智能开发环境和分布式环境下的多智能体协同系统等方向发展。

3 人工智能的研究与应用

3.1 问题求解

求解问题往往是人工智能发展的第一步。一般过程是将复杂问题分成一些较简单的子问题，通过解决子问题的基本技术完成人工智能基本技术的组成。当前依然存在一些未真正解决额问题，例如问题的表示也成为问题的原概念在表述时往往存在解决不了的问题，这边构成了人类发展人工智能过程中的主要工作内容。

3.2 专家系统

专家系统也是研究人工智能的重要分支，这一理论能够将所研究的问题转化为知识求解的专门问题，从而实现人工智能从理论研究到实际应用的重要过度。专家系统可以看作是一种智能的软件，通过启发式方法对一般难以解决的问题进行求解，在不完全、不精确的信息背景下做出结论。专家系统的基本结构如图1所示。

3.3 机器学习

机器学习是对计算机模拟人类活动并实现人类活动而进行研究的过程。它是在专家系统之后出现的人工智能另一重要领域，是计算机能够有智能属性的根本途径，具有很高的重要性。

3.4 神经网络

人工神经网络是由数量巨大的神经元互相连接组成的，也可称作类神经网络或神经网络。神经网络通过大量节点之间的相互连接构成运算模型，通过模拟人的大脑的基本运算机制和机理来实现特定方面的功能。

3.5 模式识别

模式识别是指通过计算机技术让计算机代替人类进行感知和识别。计算机模式识别系统能够让计算机在模拟人类感觉器官功能的帮助下对外界形成感知能力。随着模式识别的发展和壮大，量子计算机技术也已经在模式识别系统中得到运用。早期的模式识别系统仅仅是针对文字或二维图像，但是随着技术的进步，对三维景物的识别方面也已经有了重大突破，并已经延伸到活动物体的识别和分析，取得了长足的进步。

4 结束语

作为一门伟大的科学成就，人工智能的诞生无疑成为20世纪最重要的技术之一，而它也必将成为未来发展的主导学科之一。当前，人工智能的一些研究成果已经在国民生活和生产中得到了广泛的应用，随着信息时代网络技术和知识经济的不断发展，人工智能的技术成果必将受到更多的重视，得到更广泛的应用，更多的推动社会和科技的进步和发展，为人类的生活发挥更多的作用。

参考文献

[1]魏金河.人工智能能否完全替代人类智能[J]. 创新科技，2007（08）.

[2]钱铁云.人工智能是否可以超越人类智能？―计算机和人脑、算法和思维的关系[J].科学技术与辩证法，2004（05）.

[3]雷・库兹韦尔，盛杨燕.如何创造思维：人类思想所揭示出的奥秘[J].中国科技信息，2014（08）.

[4]蔡曙山.哲学家如何理解人工智能―塞尔的“中文房间争论”及其意义[J].自然辩证法研究，2001（11）.

[5]张妮，徐文尚，王文文.人工智能技术发展及应用研究综述[J].煤矿机械，2009（02）.

第6篇：人工智能神经网络技术范文

【关键字】人工智能；教育；进展

【中图分类号】G40-057 【文献标识码】A 【论文编号】1009―8097（2008）13―0018―03

人工智能是一门综合的交叉学科，涉及计算机科学、生理学、哲学、心理学、哲学和语言学等多个领域。人工智能主要研究用人工的方法和技术，模仿、延伸和扩展人的智能，实现机器智能，其长期目标是实现人类水平的人工智能。[1]从脑神经生理学的角度来看，人类智能的本质可以说是通过后天的自适应训练或学习而建立起来的种种错综复杂的条件反射神经网络回路的活动。[2]人工智能专家们面临的最大挑战之一是如何构造一个可以模仿人脑行为的系统。这一研究一旦有突破，不仅给学习科学以技术支撑，而且能反过来促使人脑的学习规律研究更加清晰，从而提供更加切实有效的方法论。[3]人工智能技术的不断发展，使人工智能不仅成为学校教育的内容之一，也为教育提供了丰富的教育资源，其研究成果已在教育领域得到应用，并取得了良好的效果，成为教育技术的重要研究内容。

人工智能的研究更多的是结合具体领域进行的，其主要研究领域有：专家系统、机器学习、模式识别、自然语言理解、自动定理证明、自动程序设计、机器人学、博弈、智能决策支持系统、人工神经网络和分布式人工智能等。[4]目前，在教育中应用较为广泛与活跃的研究领域主要有专家系统、机器人学、机器学习、自然语言理解、人工神经网络和分布式人工智能，下面就这些领域进行阐述。

一 专家系统

专家系统是一个具有大量专门知识与经验的程序系统，它使用人工智能技术，根据某个领域中一个或多个人类专家提供的知识和经验进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以解决那些需要专家决定的复杂问题。[5]专家系统主要组成部分为：知识库，用于存储某领域专家系统的专门知识；综合数据库，用于存储领域或问题的初始数据和推理过程中得到的中间数据或信息；推理机，用于记忆所采用的规则和控制策略的程序，使整个专家系统能够以逻辑方式协调地工作；解释器，向用户解释专家系统的行为；接口，使用户与专家系统进行对话。近几十年来，专家系统迅速发展，是人工智能中最活跃、最有成效的一个研究领域，广泛用于医疗诊断、地质勘探、军事、石油化工、文化教育等领域。

目前，专家系统在教育中的应用最为广泛与活跃。专家系统的特点通常表现为计划系统或诊断系统。计划系统往前走，从一个给定系统状态指向最终状态。如计划系统中可以输入有关的课堂目标和学科内容，它可以制定出一个课堂大纲，写出一份教案，甚至有可能开发一堂样板课，而诊断系统是往后走，从一个给定系统陈述查找原因或对其进行分析，例如，一个诊断系统可能以一堂CBI（基于计算机的教学，computer-based instruction）课为例，输入学生课堂表现资料，分析为什么课堂的某一部分效果不佳。在开发专家计划系统支持教学系统开发（ISD）程序的领域中最有名的是梅里尔（Merrill）的教学设计专家系统（ID Expert）。[6]

教学专家系统的任务是根据学生的特点（如知识水平、性格等），以最合适的教案和教学方法对学生进行教学和辅导。其特点为：同时具有诊断和调试等功能；具有良好的人机界面。已经开发和应用的教学专家系统有美国麻省理工学院的MACSYMA符号积分与定理证明系统，我国一些大学开发的计算机程序设计语言、物理智能计算机辅助教学系统以及聋哑人语言训练专家系统等。[7]

目前，在教育中，专家系统的开发和应用更多的集中于远程教育，为现代远程教育的智能化提供了有力的技术支撑。基于专家系统构造的智能化远程教育系统具有以下几个方面的功能：具备某学科或领域的专门知识，能生成自己的提问和应答； 能够分析学生的特征，评价和记录学生的学习情况，诊断学生学习过程中的错误并进行补救教学；可以选择不同的教学方法实现以学生为主体的个别化教学。[8]目前应用于远程教育的专家系统有智能决策专家系统、智能答疑专家系统、网络教学资源专家系统、智能导学系统和智能网络组卷系统等。

二 机器人学

机器人学是人工智能研究是一个分支，其主要内容包括机器人基础理论与方法、机器人设计理论与技术、机器人仿生学、机器人系统理论与技术、机器人操作和移动理论与技术、微机器人学。[9]机器人的发展经历了三个阶段：第一代机器人是以 “示教―再现”方式进行工作；第二代机器人具有一定的感觉装置，表现出低级智能；第三代机器人是具有高度适应性的自治机器人，即智能机器人。目前开发和应用的机器人大多是智能机器人。机器人技术的发展对人类的生活和社会都产生了重要影响，其研究和应用逐渐由工业生产向教育、环境、社会服务、医疗等领域扩展。

机器人技术涉及多门科学，是一个国家科技发展水平和国民经济现代化、信息化的重要标志，因此，机器人技术是世界强国重点发展的高技术，也是世界公认的核心竞争力之一，很多国家已经将机器人学教育列为学校的科技教育课程，在孩子中普及机器人学知识，从可持续和长远发展的角度，为本国培养机器人研发人才。[10]在机器人竞赛的推动下，机器人教育逐渐从大学延伸到中小学，世界发达国家例如美国、英国、法国、德国、日本等已把机器人教育纳入中小学教育之中，我国许多有条件的中小学也开展了机器人教育。

机器人在作为教学内容的同时，也为教育提供了有力的技术支撑，成为培养学习者创新精神和实践能力的新的载体与平台，大大丰富了教学资源。多年来，我国中小学信息技术教育的主要载体是计算机和网络，教学资源单一，缺乏前瞻性。教学机器人的引入，不仅激发了学生的学习兴趣，还为教学提供了丰富的、先进的教学资源。随着机器人技术的发展，教学机器人种类越来越多，目前在中小学较为常用的教学机器人有：能力风暴机器人、通用机器人、未来之星机器人、乐高机器人、纳英特机器人、中鸣机器人等。

三 机器学习

机器学习是要使计算机能够模仿人的学习行为，自动通过学习来获取知识和技巧，[11]其研究综合应用了心理学、生物学、神经生理学、逻辑学、模糊数学和计算机科学等多个学科。机器学习的方法与技术有机械学习、示教学习、类比学习、示例学习、解释学习、归纳学习和基于神经网络的学习等，近年来，知识发现和数据挖掘是发展最快的机器学习技术。机器学习（自动获取新的事实及新的推理算法）是使计算机具有智能的根本途径，对机器学习的研究有助于发现人类学习的机理和揭示人脑的奥秘。[12]

随着计算机技术的进步和机器学习研究的深入，机器学习系统的性能大大提高，各种学习算法的应用范围不断扩大，例如将连接学习用于图文识别，归纳学习、分析学习用于专家系统等，大大推动了在教育中的应用，例如在建构适应性教学系统中，用机器学习与朴素的贝叶斯分类器动态了解学生的学习偏好，有较高的准确率[13]。基于案例的推理（case-based reasoning，CBR）是一种新兴的机器学习和推理方法，其核心思想是重用过去人们解决问题的经验解决新问题，在计算机辅助教育方面，已经出现了基于CBR的图形仿真教育系统，并且，针对个体特征的教育教学方法研究也有所突破。[14]另外，数据挖掘和知识发现在生物医学、金融管理、商业销售等领域的成功应用，不仅给机器学习注入新的生机，也为机器学习在教育中的应用提供了新的前景。

四 自然语言理解

自然语言理解就是研究如何让计算机理解人类的自然语言，以实现用自然语言与计算机之间的交流。一个能够理解自然语言信息的计算机系统看起来就像一个人一样需要有上下文知识以及根据这些上下文知识和信息用信息发生器进行推理的过程。[15]自然语言理解包括口语理解和书面理解两大任务，其功能为：回答问题，计算机能正确地回答用自然语言提出的问题；文摘生成，计算机能根据输入的文本产生摘要；释义，计算机能用不同的词语和句型来复述输入的自然语言信息；翻译，计算机能把一种语言翻译成另外一种语言。由于创造和使用自然语言是人类高度智能的表现，因此对自然语言处理的研究也有助于揭开人类高度智能的奥秘，深化对语言能力和思维本质的认识。[16]

自然语言理解最早的研究领域是机器翻译，随着应用研究的广泛开展，也为机器人和专家系统的知识获取提供了新的途径，例如由MIT研制的指挥机器人的自然语言理解系统SHRDLU就可以接收自然语言，进行人机对话，回答关于桌面上积木世界中的各种问题。同时，对自然语言理解的研究也促进了计算机辅助语言教学和计算机语言设计等方面的发展，例如“希赛可”网络智能英语学习系统，这个基于网络的“人-机”语境的建立，突破了普通英语教师和传统的单机的多媒体教学软件所能具备能力限制，也比建立于网络的“人-人”语境更具灵活性，可以为远程学习者提供良好的英语学习支持，在国内第一次系统地将用自然语言进行的人机对话系统应用在计算机辅助外语教学上，在国际上也是一种创新。[17]

五 人工神经网络

人工神经网络就是在对大脑的生理研究的基础上，用模拟生物神经元的某些基本功能的元件（即人工神经元），按各种不同的联结方式组织起来的一个网络，其目的在于模拟大脑的某些机理与机制，实现某个方面的功能，例如可以用于模仿视觉、模式识别、声音信号处理、控制、故障诊断等领域，人工神经元是人工神经网络的基本单元。[18]人工神经网络有两种基本结构：递归（反馈）网络和多层（前馈）网络，两种主要学习算法：有指导式学习和非指导式学习。

人工神经网络从模拟人类大脑神经网络的结构和行为出发，具有大规模并行、分布式存储和处理、自组织、自适应和自学习能力，特别适合于处理需要同时考虑许多因素和条件的、不精确和模糊的信息处理问题，[19]这使人工神经网络具有更大的发展潜能，目前已经开发和应用的人工神经网络模型有30多种。人工神经网络在教育中的应用大多是与教学专家系统相结合，以此来改进教学专家系统的性能，提高智能性，使其在教学过程中对突发问题具有更好的应对能力。人工神经网络在学校管理中也得到应用，例如采用误差反传算法（BP）的多层感知器已应用于高校管理之中。

六 分布式人工智能(Distributed Artificial Intelligence，DAI)

分布式人工智能是分布式计算与人工智能结合的结果，研究目标是要创建一种能够描述自然系统和社会系统的精确概念模型，主要研究问题是各Agent之间的合作与对话，包括分布式问题求解和多Agent系统两个领域。[20]分布式人工智能系统一般由多个Agent组成，每个Agent又是一个半自治系统，Agent之间及Agent与环境之间进行并发活动并进行交互来完成问题求解。[21]由于分布式人工智能系统具有并行、分布、开放、协作和容错等优点，在资源、时空和功能上克服了单智能系统的局限性，因此获得了广泛的应用。

分布式人工智能中的Agent和多Agent技术在教学中的应用逐渐受到关注。在教学中引入Agent可以有效地提高教学系统的智能性，创造良好的学习情境，并能激发学习者的学习兴趣，进行个性化教育。目前，Agent和多Agent技术多用于远程智能教学系统，通过利用其分布性、自主性和社会性等特点，提高网络教学系统的智能性，使教学资源得到充分利用，并可实现对学习者的学习行为进行动态跟踪，为学习者的网络学习创造合作性的学习环境。在网络教学软件中应用Agent技术的一个典型是美国南加利福尼亚大学（USC）开发的教学Adele（Agent for Distance Education - Light Edition） [22]。Agent技术在网络教学软件中取得的良好效果，促进了研究者对分布式人工智能在教育中的应用研究。

综上所述，科学技术的发展将会推动人工智能技术在教育中应用的广度和深度。从人工智能的应用趋势来看，人工智能在教育中应用的扩展可以通过以下三个方面进行：一是人工智能与其他先进信息技术结合。人工智能已经与多媒体技术、网络技术、数据库技术等有效的融合，为提高学习效率和效度提供了有力的技术支持，而引起教育技术界广泛关注。[23]例如人工智能技术通过与多媒体技术相结合，可以提高智能教学系统的教学效果；与网络通讯技术相结合，可以提高和改进远程教育的智能性。二是人工智能应用研究领域间的集成。人工智能应用研究领域之间并不是彼此独立，而是相互促进，相互完善，它们可以通过集成扩展彼此的功能和应用能力。例如自然语言理解与专家系统、机器人的集成，为专家系统和机器人提供了新的知识获取途径。三是人工智能的研究和应用出现了许多新的领域，它们是传统人工智能的延伸与扩展，这些新领域有分布式人工智能与Agent、计算智能与进化计算、数据挖掘与知识发现以及人工生命等[24]，这些发展与应用蕴藏着巨大潜能，必将对教育产生重要的影响。

技术发展不断发挥着引导教育技术研究的作用，一种新兴技术的出现总是会掀起相应的研究热潮, 引发对技术在教育中应用的探讨、评价以及与传统技术的对比。[25] 人工智能作为一门交叉的前沿学科，虽然在基本理论和方法等方面存在着争论，但从其研究成果与应用效果来看，有着广阔的应用前景，值得进一步的开发和利用。

参考文献

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[10] 关注机器人幼儿教育――访鲍青山博士[DB/OL].

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[17] 贾积有.人工智能技术的远程教育应用探索――“希赛可”智能型网上英语学习系统[J].现代教育技术,2006,16(2):26-29.

[22] Erin Shaw, W. Lewis Johnson, and Rajaram Ganeshan, Pedagogical Agents on the Web[DB/OL].

第7篇：人工智能神经网络技术范文

关键词：神经计算机；人工神经网络；实用化研究

中图分类号：TP183 文献标识码：A 文章编号：1007—9599 （2012） 14—0000—02

人工神经网络从字面的意思就是采用人工的方法来实现大脑的思维模式，这是因为随着计算机技术的进步，多阵列CPU组成的计算机网络，能够从一定的程度来模拟实现大脑的思维，将CPU替代人类大脑的神经元，从而实现计算机的人工智能，目前基于神经计算机的人工神经网络技术已经被广泛的使用于科技领域的各个方面，比如本文即将要重点介绍的测控技术和中药现代化。

一、人工神经网络的介绍

人工神经网络就是模拟人脑神经突触结构对信息处理的一种数学模型，是基于仿生学的基础，计算机技术的应用，从而实现类似人脑的逻辑性思维，人工神经网络不是通过一个个程序来实现的逻辑性思维，而是通过大量的节点，图1是节点的示意图：

其中：a1～an为输入向量的各个分量；w1～wn为神经元各个突触的权值；b为偏置； f为传递函数，通常为非线性函数。以下默认为hardlim（）；t为神经元输出；数学表示 t=f（WA''+b）；W为权向量；A为输入向量，A''为A向量的转置；f为传递函数。

节点又叫做神经元来进行相互作用实现的逻辑性思维，包括记忆能力，其中每一个神经元代表了一种输出函数，而通过两个神经元之间的连接信号则称为加权值，这实际上就是人工神经网络的记忆。一个节点的计算公式是： ；其中Y是神经元的输出。 是神经元的第i个输入量， 则是第i个所储权值， 则代表了节点的函数平移量，n代表是节点的个数。由此公式衍生的 =0则代表了n维空间中的超平面。这个超平面把n维空间划分了两个平面，一个平面的 是正值，另一个则代表了负数。

人工神经网络的基本特征主要体现在四个方面，分别是非线性、非凸性，非局限性和非常定性，人工神经网络采用了并行的分布系统，因此具备更高级的自适应，自组织和自学习能力。图2则是上述公式衍生出来的神经元结构图：

二、人工神经网络的模拟实现方法

人工神经网络是一种并行分布式系统，是有一个个并行的简单运算单元所组成，因此通过计算机软件来模拟人工神经网络就变得可行，目前大规模的人工神经网络实现模拟则需要专用的硬件，这种硬件设备能够针对某一种特定的人工神经网络，这些硬件设备在制造的过程中有关加权值已经固定，这种固定式人工神经网络芯片主要用于运算非常大的场合；另一种硬件就是通过增加可擦写存储器的半固定电路，对人工神经网络的相关权值进行更新，这种硬件在人工神经网络组成有中等需求。而可以随时更改神经网络结构模型，线性结构和权值的硬件又被称作通用性人工神经网络硬件，这种硬件的需求量较小，但是适应人工神经网络的研究和开发。更高级的硬件就是神经计算机，所谓神经计算机就是一种专门模拟神经网络单指令流，多数据流的并行计算机，在模拟人工神经网络实现时，具有极高的性价比，DSP芯片或者是Transputer芯片是目前人工神经网络构成的主要元件。

三、神经计算机的人工神经网络实用化分析

（一）人工神经网络在测控技术方面的实用化研究

测控技术使用到人工神经网络技术比较广泛，比如在测控过程的优化，自学习自适应过程控制以及多传感器系统的数据实时分析，矫正和控制等，在实时图形和实物识别的测控技术上也离不开人工神经网络。目前人工神经网络在测控技术方面的应用主要体现在四个方面，其一能够实现对生产控制过程的参数优化，比如目前集成电路的规模已经越来越大，传统的测控技术很难保证这些集成电路完工后的品质，经过实验证明，通过在对大型集成电路生产过程中，使用人工神经网络技术来对产品进行管控，往往能够提升良品率10个百分点。其二就是通过人工神经网络在测控技术上的实物识别，这种技术能够利用多个领域，比如身份识别，目前通过神经计算机上最新的SLPODBF算法对10种不同的实物进行识别，将这些实物摆出多达三百多种的姿态，通过对神经计算机的训练，最终有效的识别率能够达到98%，目前SLPODBF算法相对于BP算法属于更高级别的智能算法，能够将神经计算机的训练时间缩短两个数量级；其三就是说话人确认的识别技术，语音识别系统自然也是人工神经网络技术的重点之一，通过基于CASSANDRA—I神经计算机的模拟实现语音识别系统，能够将误判率降低到1%以下，这相对于国外比较先进的Veritron 1000系统要有效的多；其四就是基于人工神经网络的自动控制，这种自动控制应该具备自适应，自学习能力，这是人工神经网络技术的核心，通过半制定的神经网络板以及更为先进的神经计算机，都能够适用于不同场合的自动控制，抗干扰能力强，在使用过程中不会因为程序的错误而导致失控。

（二）基于人工神经网络在中药现代化的方面的实用

从上个世纪90年代人工神经网络就已经在我国中药研究领域广泛的应用了，因为人工神经网络具有自学习，自适应以及自组织的能力，能够实现实物识别，根据自身自学习能力，就能够对电信号和图像进行直接处理，而且基于人工神经网络原理的神经计算机操作比较简单，有专门的人机交互界面，非中药专业的爱好人员也能够通过操作，目前人工神经网络在中药方面的应用十分广泛。

第8篇：人工智能神经网络技术范文

按规模大小FMS可分为如下4类：

1.柔性制造单元(FMC)

FMC的问世并在生产中使用约比FMS晚6~8年，它是由1~2台加工中心、工业机器人、数控机床及物料运送存贮设备构成，具有适应加工多品种产品的灵活性。FMC可视为一个规模最小的FMS，是FMS向廉价化及小型化方向发展和一种产物，其特点是实现单机柔性化及自动化，迄今已进入普及应用阶段。

2.柔性制造系统(FMS)

通常包括4台或更多台全自动数控机床(加工中心与车削中心等)，由集中的控制系统及物料搬运系统连接起来，可在不停机的情况下实现多品种、中小批量的加工及管理。

3.柔性制造线(FML)

它是处于单一或少品种大批量非柔性自动线与中小批量多品种FMS之间的生产线。其加工设备可以是通用的加工中心、CNC机床；亦可采用专用机床或NC专用机床，对物料搬运系统柔性的要求低于FMS，但生产率更高。它是以离散型生产中的柔性制造系统和连续生产过程中的分散型控制系统(DCS)为代表，其特点是实现生产线柔性化及自动化，其技术已日臻成熟，迄今已进入实用化阶段。

4.柔性制造工厂(FMF)

FMF是将多条FMS连接起来，配以自动化立体仓库，用计算机系统进行联系，采用从订货、设计、加工、装配、检验、运送至发货的完整FMS。它包括了CAD/CAM，并使计算机集成制造系统(CIMS)投入实际，实现生产系统柔性化及自动化，进而实现全厂范围的生产管理、产品加工及物料贮运进程的全盘化。FMF是自动化生产的最高水平，反映出世界上最先进的自动化应用技术。它是将制造、产品开发及经营管理的自动化连成一个整体，以信息流控制物质流的智能制造系统(IMS)为代表，其特点是实现工厂柔性化及自动化。

二、关键技术

1.计算机辅助设计

未来CAD技术发展将会引入专家系统，使之具有智能化，可处理各种复杂的问题。当前设计技术最新的一个突破是光敏立体成形技术，该项新技术是直接利用CAD数据，通过计算机控制的激光扫描系统，将三维数字模型分成若干层二维片状图形，并按二维片状图形对池内的光敏树脂液面进行光学扫描，被扫描到的液面则变成固化塑料，如此循环操作，逐层扫描成形，并自动地将分层成形的各片状固化塑料粘合在一起，仅需确定数据，数小时内便可制出精确的原型。它有助于加快开发新产品和研制新结构的速度。

2.模糊控制技术

模糊数学的实际应用是模糊控制器。最近开发出的高性能模糊控制器具有自学习功能，可在控制过程中不断获取新的信息并自动地对控制量作调整，使系统性能大为改善，其中尤其以基于人工神经网络的自学方法更引起人们极大的关注。

3.人工智能、专家系统及智能传感器技术

迄今，FMS中所采用的人工智能大多指基于规则的专家系统。专家系统利用专家知识和推理规则进行推理，求解各类问题(如解释、预测、诊断、查找故障、设计、计划、监视、修复、命令及控制等)。由于专家系统能简便地将各种事实及经验证过的理论与通过经验获得的知识相结合，因而专家系统为FMS的诸方面工作增强了柔性。展望未来，以知识密集为特征，以知识处理为手段的人工智能(包括专家系统)技术必将在FMS(尤其智能型)中起着关键性的作用。人工智能在未来FMS中将发挥日趋重要的作用。目前用于FMS中的各种技术，预计最有发展前途的仍是人工智能。预计到21世纪初，人工智能在FMS中的应用规模将要比目前大4倍。智能制造技术(IMT)旨在将人工智能融入制造过程的各个环节，借助模拟专家的智能活动，取代或延伸制造环境中人的部分脑力劳动。在制造过程，系统能自动监测其运行状态，在受到外界或内部激励时能自动调节其参数，以达到最佳工作状态，具备自组织能力。故IMT被称为未来21世纪的制造技术。对未来智能化FMS具有重要意义的一个正在急速发展的领域是智能传感器技术。该项技术是伴随计算机应用技术和人工智能而产生的，它使传感器具有内在的“决策”功能。

4.人工神经网络技术

人工神经网络(ANN)是模拟智能生物的神经网络对信息进行并行处理的一种方法。故人工神经网络也就是一种人工智能工具。在自动控制领域，神经网络不久将并列于专家系统和模糊控制系统，成为现代自支化系统中的一个组成部分。

三、发展趋势

1.FMC将成为发展和应用的热门技术

这是因为FMC的投资比FMS少得多而经济效益相接近，更适用于财力有限的中小型企业。目前国外众多厂家将FMC列为发展之重。

2.发展效率更高的FML

多品种大批量的生产企业如汽车及拖拉机等工厂对FML的需求引起了FMS制造厂的极大关注。采用价格低廉的专用数控机床替代通用的加工中心将是FML的发展趋势。

3.朝多功能方向发展

第9篇：人工智能神经网络技术范文

关键词：制造规模 关键技术 发展趋势

随着社会对产品多样化、低制造成本及短制造周期等需求日趋迫切，FMS发展颇为迅速，并且由于微电子技术、计算机技术、通信技术、机械与控制设备的发展。

一、自动化机械制造规模

按规模大小FMS可分为如下4类

（一）自动化制造单元

FMC：的问世并在生产中使用约比FMS晚6～8年，它是由1～2台加工中心、工业机器人、数控机床及物料运送存贮设备构成，具有设置应加工多品种产品的灵活性。FMC可视为一个规模最小的FMS，是FMS向廉价化及小型化方向发展和一种产物，其特点是实{目单机自动化化及自动化，迄今已进入普及应用阶段。

（二）自动化制造系统

通常包括4台或更多台全自动数控机床及人工中心与车削中心等），由集中的控制系统及物料搬运系统连接起来，可在不停机的情况下实现多品种、中小批量的加工及管理。

（三）自动化制造线

它是处于单一或少品种大批量非自动化自动线与中小批量多品种f：MS之间的生产线。其加工设备可以是通用的加工中心、CNC机床，亦可采用专用机床或NC专用机床，对物料搬运系统自动化的要求低于FMS，但生产率更高。

（四）自动化制造工厂

FMt是将多条FMS连接起来，配以自动化立体仓库，用计算机系统进行联系，采用从订货、设计、加工、装配、检验、运送至发货的完整FMS。它包括了CAD/CAM，并使计算机集成制造系统（C1MS）投入实际，实现生产系统自动化化及自动化，进而实现全厂范围的生产管理、产品加工及物料贮运进程的全盘化。FMF是自动化生产的最高水平，反映出世界上最先进的自动化应用技术。它是将制造、产品开发及经营管理的自动化连成一个整体，以信息流控制物质流的智能制造系统IMS）为代表，其特点是实现工厂自动化化及自动化。

二、自动化关键技术

（一）计算机辅助设计

未来CAD技术发展将会引入专家系统，使之具有智能化，可处理各种复杂的问题。当前设计技术最新的一个突破是光敏立体成形技术，该项新技术是直接利用CAD数据，通过计算机控制的激光扫描系统，将三维数字模型分成若干层二维片状图形，并按二维片状图形对池内的光敏树脂液面进行光学扫描，被扫描到的液面则变成固化塑料，如此循环操作，逐层扫描成形，并自动地将分层成形的各片状固化塑料粘合在一起，仅需确定数据，数小时内便可制出精确的原型。它有助于加快开发新产品和研制新结构的速度。

（二）模糊控制技术

模糊数学的实际应用是模糊控制器。最近开发出的高性能模糊控制器具有自学习功能，可在控制过程中不断获取新的信息并自动地对控制量作调整，使系统性能大为改善，其中尤其以基于人工神经网络的自学方法更起人们极大的关注。

（三）工智能、专家系统及智能传感器技术

迄今，FMS中所采用的人工智能大多指基于规则的专家系统。专家系统利用专家知识和推理规则进行推理，求解各类问题（如解释、预测、诊断、查找故障、设计、计划、监视、修复、命令及控制等）。由于专家系统能简便地将各种事实及经验证过的理论与通过经验获得的知识相结合，因而专家系统为FMS的诸方面工作增强了自动化。展望未来，以知识密集为特征，以知识处理为手段的人工智能（包括专家系统）技术必将在FMS（尤其智能型）中关键性的作用。人工智能在未来FMS中将发挥日趋重要的作用。目前用于FMS中的各种技术，预计最有发展前途的仍是人工智能。预计到21世纪初，人工智能在FMS中的应用规模将要比目前大4倍。智能制造技术fIMT旨在将人工智能融入制造过程的各个环节，借助模拟专家的智能活动，取代或延伸制造环境中人的部分脑力劳动。在制造过程，系统能自动监测其运行状态，在受到外界或内部激励时能自动调节其参数，以达到最佳工作状态，具备自组织能力。

（四）人工神经网络技术

人工神经网络fANN）是模拟智能生物的神经网络对信息进行并行处理的一种方法。故人工神经网络也就是一种人工智能工具。在自动控制领域，神经网络不久将并列于专家系统和模糊控制系统，成为现代自支化系统中的一个组成部分。

三、启动控制技术发展趋势

（一）FMC将成为发展和应用的热门技术

这是因为FMC的投资比FMS少得多而经济效益相接近，更适用于财力有限的中小型企业。目前国外众多厂家将FMC列为发展之重。

（二）朝多功能方向发展