人工智能技术方案精选(九篇)

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第1篇：人工智能技术方案范文

关键词：空中交通管理；人工智能技术；航班流量；飞行冲突；系统构成

一、研究背景及意义

现阶段，计算机在我国各行各业中都扮演着重要角色，计算机技术的发展为各行业的生产运行提供了坚实有效的保障。与此同时，人工智能技术也取得了惊人的进步，为我国航空航天行业发展做出了巨大贡献。改革开放以来，在我国市场经济不断发展，综合国力不断提升的背景下，民航业发展迅猛，乘坐飞机出行从以前的高不可攀变成如今的大众化出行方式，只用了40年的时间。在这40年里，我国航班架次大幅增涨，现有的空域资源也日趋紧张，在这关键时刻，人工智能技术的出现，为航空事业快速高效的发展带来了新的曙光。空中交通管理的主要目的是防止航空器与航空器相撞以及航空器与障碍物相撞，维护和加快空中交通的有序流动[1]，因此，飞行流量管理和飞行冲突探测、解脱便成了空中交通管理中至关重要的任务。一方面，在空中交通流量接近或达到空中交通管制能力上限时，适时地进行调整，保证空中交通量最佳地流入或通过相应区域，尽可能提高机场、空域可用容量的利用率[1]。另一方面，飞行冲突的探测，能够帮助管制员及早发出指令，使用许可和信息防止航空器相撞，保障空中交通顺畅或控制空域内各航班的间隔，从而保证飞行安全[1]。空中交通管理人工智能辅助系统的运用，不仅能够加速空中交通流量，提高空域利用率，而且能够进行飞行冲突的判断、解除，最大程度的提高航班运行的安全性，为管制员节省大量的时间和精力监控运行，降低工作负荷，提高综合管制服务水平。

二、人工智能与空中交通管理人工智能辅助系统概述

（一）人工智能概述

人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI，它是研究、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[2]。人工智能技术通俗的讲，就是使机器模拟人的智能行为，代替人从事那些人为操作容易出错、速度慢、效率低或者超出能力范围的复杂工作的新技术。它通过研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，指导计算机去完成以往需要、甚至超越人的智能才能胜任的工作[2]。当前，全球科技革命和产业革命方兴未艾，新技术行业融合创新不断，在移动互联网、大数据、云计算、物联网等新理论新技术以及社会发展相关的强烈需求的共同驱动下，人工智能加速发展，逐渐成为了产业革命和行业融合的关键技术。人工智能可以通过对数据的采集、分析和挖掘，形成有价值的信息和知识模型，实现对人类智力智能行为的模拟，具备一定环境下的自适应特性和学习能力[3]。现阶段，人工智能经成为与计算机科学，控制论，信息论，心理学，语言学等多种学科相互渗透的一门新兴学科，在许多领域有着广泛的运用，变得和我们的生活息息相关[4]。

（二）空中交通管理人工智能辅助系统概述

人工智能技术在空中交通管理中的应用主要依靠人工智能辅数据分析和决策系统实现。利用人工智能技术，可以建立智能化流量管理模块系统，科学判断空中交通存在的问题，全面监控空中交通流量并对其进行智能化管理，提高空域的利用率，以及建立智能冲突探测和解脱模块系统,进行飞行冲突的探测，通过引导飞行员采取速度控制、高度调整、航向改变等措施实现避让，解除可能的飞行冲突，实现安全飞行的目标。借助空中交通管理人工智能辅助系统，全面提升空中交通管理水平[5]。

三、人工智能技术在空中交通管理中的具体应用及建议

（一）人工智能技术在飞行流量管理中的应用及建议

空中交通流量管理的目标是根据气象条件、航路结构、扇区容量等限制条件和资源的统筹规划，使航班流量尽可能达到最优状态，从而在保障安全的前提下，提高运行效率。在引入人工智能辅助系统后，可以形成天气预测，流量预测，限制建议和超容告警等模块，通过气象条件探测，各航路各时段航班量预测和生成航班间隔调整预案等方法，为流量管理者在短时间内提供有效的决策参考，从而大大降低流量管理者的工作负荷。其中，气象条件的探测需要民航气象部门提供气象数据源接口，利用计算机模拟技术预测未来各时段的气象变化情况及其对各航线的影响程度。各航路的航班量预测需要接入综合电报处理系统，利用飞行动态电报来判断在未来各时段各航路的航班架次以及航路交汇点可能存在的飞行冲突。得到这些数据信息之后，需要对航班进行排序，合理安排并确定尚未起飞航班的离港时间，从而达到各管制扇区容流匹配，空域资源最优化利用。除此之外，航班排序还要依据接收到的外区限制，并结合专机、要客等优先级信息做出合理安排，对外区限制较大的航路可给出改航建议，并模拟、计算改航后各条航路的流量和交汇点冲突情况，进行进一步优化。对优先级高的航班可自动豁免并给出直飞建议，对确实需要延误的航班，同时模拟航班取消后的损失情况给出合理化延误建议，通过人工智能技术做出合理化安排。完善、及时的数据库信息维护可以保证飞行数据和气象数据的及时、准确，保证流量信息等数据的完整性和可靠性，对于人工智能辅助系统做出正确、有效的建议有着重要而直接的影响，进而对各航路、各扇区的流量管理方案的有效性产生关键影响。因此，人工智能辅助系统的管理人员应及时维护数据库，尽量避免由于数据不完整、不及时而导致的决策错误，减少因航班延误对社会生产生活带来的负面影响。

（二）人工智能技术在飞行冲突探测及解决上的应用及建议

在解决航班飞行冲突上，人工智能技术主要是通过分析航班存在冲突的概率及可能的状况，根据飞行动态信息做出合理化冲突解脱建议，并且在这一过程中找到最有效，最经济和最安全的确定方案。另外，在最终方案选择中，通过对管制员选择结果的智能学习，建立系统自己的飞行冲突处置预案库，利用最短路径算法和偏好路由算法，在数据库系统中精确查找解决方案，并根据最终实施情况进行反馈，实现闭环处理。为了在工作中放心的依照人工智能系统提供的方案，及时发现潜在冲突，解决安全隐患，人工智能辅助系统管制员需要做好数据库维护工作。对于典型的飞行冲突处置案例，如果系统学习有偏差，可人工校正，并及时更新，最大限度的帮助系统提高推理的效率和能力。此外，管制员在实践中可以及时发现人工智能决策系统提供决策能力的不足和尚需改进之处，针对这个问题，他们可以从以下两个方面入手，一是思考什么样的冲突解决方案是最优化的，并提炼出所需遵循的原则，并将这些原则告知人工智能辅助系统的管理人员并协助他们进行完善系统。二是在实践中发现系统的问题和不足并及时反馈给系统管理人员，协助管理人员查找问题根源，更进一步提升系统可靠性。

四、结语

如今，人工智能辅助下的流量管理、飞行冲突调配和系统智能学习技术已经进入三期实验阶段。因此通过建立空中交通管理辅助系统，不断完善人工智能技术，解决系统自动学习的偏差和失误，达成系统学习能力多维度、多层次，才能推动我国航空业得到繁荣发展。综上所述，本文主要围绕着人工智能技术概念、空中交通管理人工智能辅助系统构成、人工智能技术在空气交通管理中的具体应用及建议三个方面展开了论述与探讨。目的是希望通过人工智能技术的加入，提高空管自动化系统的智能化水平和安全性，进一步增强系统的可靠性和建议合理性，切实减轻管制员的工作负荷，为我国民航事业的发展提供技术支持，推动空中交通管理工作不断向安全、高效的方向迈进，推动我国由民航大国向民航强国转变。

【参考文献】

[1]潘卫军.空中交通管理系列教材:空中交通管理基础[M].西安:西南交通大学出版社,2013:367.

[2]百度百科.[DB/OL]网上数据百度百科

[3]张滨.人工智能在安全领域的应用[J].电信工程技术与标准化.2018,31(255).

第2篇：人工智能技术方案范文

关键词:计算机网络;人工智能技术;应用分析

随着科学技术水平的不断提升，人工智能技术的应用范围也在不断的扩大，且取得的应用成效也是十分显著，尤其是在计算机网络技术中的应用，不仅改变了人们的生活方式，为其日常生产生活提供了十分便利的条件，而且也推动了各行各业的迅速发展，使其整体工作效率和工作质量较以往有着质的飞跃，因此，对计算机网络技术中人工智能技术的合理应用进行深入的研究，很有必要。

1计算机网络中人工智能技术的应用优势

1．1实用性优势

随着计算机网络技术的全面普及，人们对其实用性也会提出较高的要求，这种情况下，就需要人工智能技术的有效加入，才能满足人们这种高要求。因为人工智能技术是一种能够模仿人类思维与行为，代替人工来完成一些难度较大、复杂繁琐工作的综合应用技术，其具有较强的学习能力，在计算机网络中，人工智能技术可以促进计算机系统完成一些高难度数据推理核算工作，进而帮助人们更快的提高工作效率，使其能够节省大量的网络查找时间，提高生活质量。由此可见，在计算机网络技术中，人工智能的开发与应用，具有十分突出的实用性优势。

1．2网络管理优势

现如今，计算机网络技术已成为人们日常生活中不可缺少的一部分，随着其应用范围的不断扩大，对其网络安全性也会提出较高的要求，而要想实现这一目标，就需要人工智能技术的大力支持，这样才能更好的提升计算机网络技术的实用性，使其能够协助人们处理一些高难度、较大复杂性的问题。同时，也能够实现对计算机网络的智能管理，使大数据的存储更为安全、更为可靠，进而为人们更好的进行信息交流创造良好的网络环境。因此，对于计算机网络技术而言，人工智能的开发与应用，具有十分突出的网络管理优势。

2计算机网络中人工智能技术的具体应用方案

2．1在网络安全管理方面的应用

尽管计算机网络技术已经覆盖到人们日常生产生活的方方面面，但是却因为以往计算机网络安全管理系统的不完善，而出现很多不良的用户体验。基于此，为了确保网络运行环境的有序性和安全性，就要运用人工智能技术来对现有的网络环境进行全面的净化，并对已经存在的网络安全问题进行有效处理。通过人工智能技术的介入，当前计算机网络中的防火墙系统已逐步实现了智能化管理，其可以运用较强的记忆功能、统计功能以及概率方法等，对海量运行数据进行快速的处理和分析，以便能够在第一时间发现病毒捆绑的问题或恶意网站的存在，并及时对这些现象进行过滤处理，进而全方位保证数据信息的存储安全，为用户营造更加安全、可靠的网络环境。

2．2在网络信息管理方面的应用

随着计算机网络用户的不断增多，人工智能技术的网络服务能力也在与日提升，尤其在信息搜索方面。因为以往人们在利用计算机搜索网络信息时，常常需要浪费大量的时间才能获取到。但在人工智能技术的介入后，这一问题就得到了彻底的解决，计算机网络技术不仅为人们提供了多元化、智能化的信息搜索方式，而且还能通过关键词的输入来对网络信息进行精准定位，进而根据用户的个人喜好、搜索习惯等优先推送一些符合用户心理需求的网络信息，这样既节省了网络搜索时间，提高了信息搜索的精度，同时，也对计算机网络技术的不断发展起到了较大的促进作用。

2．3在打击犯罪方面的应用

目前，网络犯罪己成为最为常见的犯罪类型之一。基于此，提高计算机网络的防护性能，严厉打击网络犯罪就成为有关部门势在必行的工作趋势。而要想高效完成这项任务，就需要利用人工智能技术来提升计算机网络的安全性和稳定性，不仅要构建智能化的网络安全管理系统，而且还要增强计算机数据信息自动化采集功能，使其在数据采集过程中，能够有效识别安全数据和系统漏洞，这样才能从根本上保护用户信息安全，预防网络犯罪的发生几率，进而最大化突显计算机网络安全运营中心的运营效率和网络管理水平。

2．4在科技教学方面的应用

现如今，随着教育改革的不断深入和落实，计算机网络技术与教育教学的有机结合已成为各类各级院校必须重视的工作内容之一，而为了最大化确保科技教学质量，就要积极采用人工智能技术来提高教师的教学水平和教学质量。在实际运用时，不仅要利用该技术为学生构建智能化的学习平台，让学生能够借助网络学习资源形成自主学习的意识和积极性，提高其综合学习能力。而且还要通过人工智能技术的优势来提升教师的职业素养和专业知识，让其在实际教学过程中，能够推陈出新，采取现代化的教学理念和教学方法，这样才能更好的提高教学质量，满足学生的求知欲望。

第3篇：人工智能技术方案范文

关键词：人工智能技术；电气自动化；有效应用

随着现代化科学技术的快速发展，人工智能技术也越来越成熟，其在很多方面都具有明显的优势，因此被广泛地应用在工业、交通、航空等多个领域。人工智能技术在电气自动化中的应用，极大地减轻了工作人员的工作量，明显提高了电气自动化系统的生产效率。

1 人工智能技术的原理

人工智能技术基于人类智能理论，通过扩展、延伸和模拟形成技术。近年来，计算机科学技术快速发展，人工智能技术主要目的是研究人工智能实质，模拟人工智能的思维方式，重点研究专家系统、图像处理、语言、专家系统、机器人等，以计算机科学技术为基础，涉及逻辑学、仿生学、自动化等多门学科[1]。同时，通过研究人工智能技术，加工制造智能化机器，代替人们完成一些复杂、困难的工作，人类大脑被誉为世界上最精密的仪器，而运用现代化科学技术可模拟人类大脑的思考过程，如智能控制系统的编程，通过处理、交换和分析人类智能信息，模拟人脑技能，实现各领域生产过程的自动化。

2 人工智能技术的特点

人工智能研究是一项专业性和技术性较强的工作，其主要采用遗传、模糊神经、模糊、神经等算法，基于非线性函数方程式，和传统函数估计器相比，函数近似器的各方面性能更加优越。人工智能技术在实际应用中具有以下优势：第一，人工智能控制器具有良好的一致性，虽然驱动器在很多运行环节的特性存在一定差异，当人工智能控制器接收到一些未知数据时，也可快速完成分析估计。第二，和传统控制器相比，人工智能控制器的操作调节过程中更加方便，即使工作人员没有经过专业的技能培训，也可结合简单易懂的语言和信息，完成对智能控制系统的设计操作。第三，人工智能控制器可结合运行要求、下降时间、响应时间等变化，自动调节各个模块性能[2]。第四，人工智能控制系统规划设计时，不需要提前构建控制对象模型，由于信息的非线性和不确定性，结合人工智能控制器运行参数实际情况，应用动态方程，优化控制系统运行。

3 人工智能技术在电气自动化中的应用

3.1 实现了电气自动化系统的保护和控制功能

当前，人工智能技术的应用实现了对模拟量数据、开关量的自动化、实时动态处理和采集，并且根据系统的设计要求，批量化地定时进行存贮和整理，同时应用图像生成软件，模拟电气自动化系统的实际运行情况，工作人员可直观地看到断路器、隔离开关、电压、电流等设备和参数的变化[3]，工作人员结合电气自动化系统实际运行要求，编制专业图表，分析相关数据，在这个过程中需注意由于画面和图片所占的电气自动化系统资源比较多，因此应充分考虑到电气自动化系统控制端设备的运行性能和对软件系统的要求，防止控制终端由于采集大量图像占用大量资源，消耗运算资源，影响电气自动化系统中其它程序的正常运行。另外，电气自动化系统的操作控制，工作人员可通过鼠标或者键盘远程控制断路器和隔离开关，自动调整励磁电流，修改或设定在线参数，提高电气自动化系统运行的可靠性和稳定性。

3.2 诊断电气故障

电气自动化系统实际运行过程中，传统诊断技术的效率和准确度较低，并且系统中变压器、发电机、发动机等设备故障频繁发生，以往工作人员多是分析变压器油的气体，结合油样气体成分判断是否发生故障，这种诊断方法的时效性较差，需耗费大量人力和时间。由于电气自动化系统的很多故障和事故都具有不确定性和突发性，系统故障和问题必须在第一时间快速进行解决，若诊断处理方法不合理或者故障处理不及时，会给国家、社会和企业造成巨大损失。而在电气自动化系统中应用人工智能技术，运用专家系统、模糊理论和神经网络，实现对电气自动化系统的实时控制，一旦发现系统故障，自动进行故障诊断，极大地提高电气自动化系统故障诊断的效率和准确性。

3.3 提高电气控制有效性

人工智能技术在电气控制中也发挥着非常重要的作用，电气控制系统的安全、稳定运行是很多企业面临的难题，并且电气控制对于工作人员的操作控制的标准性和规范性有着很高的要求，而具体的操作控制步骤也比较复杂麻烦，因此我国专家学者一直致力于不断提高电气控制系统的操作控制水平。在电气控制中应用人工智能技术，其利用自动化计算和计算机系统，代替工作人员完成某些工作，最大程度地减少了人为误操作，极大地提高了操作控制准确性。同时，人工智能技术在电气控制系统中的应用，应用直观明了的界面化形式，简化了电气系统的操作和控制流程，基于计算机网络系统，实现对电气系统某些环节的远程控制操作。另外，实时地储存电气控制系统重要资料和信息，为日后查询提供便利，人工智能技术可自动生产报表，减少财力、物力和人力等资源的投入，有效提高电气控制系统的精确度和工作效率。电气控制系统中应用人工智能技术主要包括模糊控制、神经网络控制、专家系统控制等多方面内容，电气控制系统中的交流和直流传动通过模糊控制来实现，用模糊控制器代替常规的调速控制器[4]，确保电气控制的准确性。

3.4 提高电气设备设计水平

电气设备设计是一项专业、复杂的系统工作，设计人员需要熟练掌握电机电器、电磁场、电路等学科专业知识，还需积累丰富的电气设计经验。传统的电气设备设计主要是工作人员在实验室根据相关设计要求手动的设计制作，一旦电气设备产品成型很难再进行修改或者优化，不仅维护管理比较麻烦，而且难以获得最佳的设计方案。随着计算机技术的快速发展，电气设备产品的手工设计已经无法满足电气系统发展要求，而应用人工智能技术可利用计算机系统进行辅助设计，如使用二维三维CAD，可根据设计要求随时对设计方案进行修改和优化，有效缩短了电气设备产品开发周期。同时，电气设备产品设计中应用遗传算法，优化电气设备性能，由于电气设备故障具有非线性和不确定性，通过应用人工智能技术，可建立设备故障和运行状态之间的关系，提高电气设备设计水平。

4 结束语

近年来，计算软件技术、微电子技术的快速发展，促进了人工智能技术的发展，被广泛地应用在各种领域。电气自动化中应用人工智能技术，充分发挥了人工智能的多方面优势，有效提高了电气自动化系统运行的安全性和可靠性。

参考文献

[1]周超.人工智能技术在电气自动化控制中的运用[J].硅谷，2012，8：21+87.

[2]自动化技术、计算机技术[J].中国无线电电子学文摘，2010，6：166-242.

[3]朱金芳.人工智能在电气工程自动化中的运用[J].化学工程与装备，2013，5：175-177+183.

第4篇：人工智能技术方案范文

摘要

人工智能时代，网络空间安全威胁全面泛化，如何利用人工智能思想和技术应对各类安全威胁，是国内外产业界共同努力的方向。本报告从风险演进和技术逻辑的角度，将网络空间安全分为网络系统安全、网络内容安全和物理网络系统安全三大领域；在此基础上，本报告借鉴 Gartner 公司的 ASA 自适应安全架构模型，从预测、防御、检测、响应四个维度，提出人工智能技术在网络空间安全领域的具体应用模式。与此同时，本报告结合国内外企业最佳实践，详细阐释人工智能赋能网络空间安全（AI+安全）的最新进展。最后，本报告提出，人工智能安全将成为人工智能产业发展最大蓝海，人工智能的本体安全决定安全应用的发展进程，「人工+「智能将长期主导安全实践，人工智能技术路线丰富将改善安全困境，网络空间安全将驱动人工智能国际合作。

目 录

第一章 人工智能技术的发展沿革

(一) 人工智能技术的关键阶段

(二) 人工智能技术的驱动因素

(三) 人工智能技术的典型代表

(四) 人工智能技术的广泛应用

第二章 网络空间安全的内涵与态势

(一) 网络空间安全的内涵

(二) 人工智能时代网络空间安全发展态势

1、网络空间安全威胁趋向智能2、网络空间安全边界开放扩张3、网络空间安全人力面临不足4、网络空间安全防御趋向主动

第三章 人工智能在网络空间安全领域的应用模式

(一) AI+安全的应用优势

(二) AI+安全的产业格局

(三) AI+安全的实现模式

1、人工智能应用于网络系统安全2、人工智能应用于网络内容安全3、人工智能应用于物理网络系统安全

第四章 人工智能在网络空间安全领域的应用案例

网络系统安全篇

（一）病毒及恶意代码检测与防御

（二）网络入侵检测与防御

第三章 人工智能在网络空间安全领域的应用模式

人工智能技术日趋成熟，人工智能在网络空间安全领域的应用（简称 AI+安全）不仅能够全面提高网络空间各类威胁的响应和应对速度，而且能够全面提高风险防范的预见性和准确性。因此，人工智能技术已经被全面应用于网络空间安全领域，在应对智能时代人类各类安全难题中发挥着巨大潜力。

（一）AI+安全的应用优势

人们应对和解决安全威胁，从感知和意识到不安全的状态开始，通过经验知识加以分析，针对威胁形态做出决策，选择最优的行动脱离不安全状态。类人的人工智能，正是令机器学会从认识物理世界到自主决策的过程，其内在逻辑是通过数据输入理解世界，或通过传感器感知环境，然后运用模式识别实现数据的分类、聚类、回归等分析，并据此做出最优的决策推荐。

当人工智能运用到安全领域，机器自动化和机器学习技术能有效且高效地帮助人类预测、感知和识别安全风险，快速检测定位危险来源，分析安全问题产生的原因和危害方式，综合智慧大脑的知识库判断并选择最优策略，采取缓解措施或抵抗威胁，甚至提供进一步缓解和修复的建议。这个过程不仅将人们从繁重、耗时、复杂的任务中解放出来，且面对不断变化的风险环境、异常的攻击威胁形态比人更快、更准确，综合分析的灵活性和效率也更高。

因此，人工智能的「思考和行动逻辑与安全防护的逻辑从本质上是自洽的，网络空间安全天然是人工智能技术大显身手的领域。

（1）基于大数据分析的高效威胁识别：大数据为机器学习和深度学习算法提供源源动能，使人工智能保持良好的自我学习能力，升级的安全分析引擎，具有动态适应各种不确定环境的能力，有助于更好地针对大量模糊、非线性、异构数据做出因地制宜的聚合、分类、序列化等分析处理，甚至实现了对行为及动因的分析，大幅提升检测、识别已知和未知网络空间安全威胁的效率，升级精准度和自动化程度。

（2）基于深度学习的精准关联分析：人工智能的深度学习算法在发掘海量数据中的复杂关联方面表现突出，擅长综合定量分析相关安全性，有助于全面感知内外部安全威胁。人工智能技术对各种网络安全要素和百千级维度的安全风险数据进行归并融合、关联分析，再经过深度学习的综合理解、评估后对安全威胁的发展趋势做出预测，还能够自主设立安全基线达到精细度量网络安全性的效果，从而构建立体、动态、精准和自适应的网络安全威胁态势感知体系。

（3）基于自主优化的快速应急响应：人工智能展现出强大的学习、思考和进化能力，能够从容应对未知、变化、激增的攻击行为，并结合当前威胁情报和现有安全策略形成适应性极高的安全智慧，主动快速选择调整安全防护策略，并付诸实施，最终帮助构建全面感知、适应协同、智能防护、优化演进的主动安全防御体系。

（4）基于进化赋能的良善广域治理：随着网络空间内涵外延的不断扩展，人类面临的安全威胁无论从数量、来源、形态、程度和修复性上都在超出原本行之有效的分工和应对能力，有可能处于失控边缘，人工智能对人的最高智慧的极限探索，也将拓展网络治理的理念和方式，实现安全治理的突破性创新。人工智能不仅能解决当下的安全难题，而通过在安全场景的深化应用和检验，发现人工智能的缺陷和不足，为下一阶段的人工智能发展和应用奠定基础，指明方向，推动人工智能技术的持续变革及其更广域的赋能。

（二）AI+安全的产业格局

人工智能以其独特的优势正在各类安全场景中形成多种多样的解决方案。从可观察的市场指标来看，近几年来人工智能安全市场迅速成长， 公司在 2018 年的研究表明，在网络安全中人工智能应用场景增多，同时地域覆盖范围扩大，将进一步扩大技术在安全领域的应用，因此人工智能技术在安全市场内将快速发展，预计到 2024 年，可用在安全中的人工智能技术市场规模将超过 350 亿美元，在 2017-2024 年之间年复合增长率（CAGR）可达 31%。

MarketsandMarkets 公司在 2018 年 1 月的《安全市场中人工智能》报告则认为，2016 年 AI 安全市场规模就已达 29.9 亿美元、2017 年更是达到 39.2 亿美元，预测在 2025 年将达到 348.1 亿美元，年复合增长率为 31.38%。而爱尔兰的 Research and Markets 公司在 2018 年 4 月份了专门的市场研究报告，认为到 2023 年人工智能在安全领域应用的市场规模将达 182 亿美元，年复合增长率为 34.5%。由于机器学习对付网络犯罪较为有效，因此机器学习作为单一技术将占领最大的一块市场，到 2023 年其市场规模预计可达 60 亿美元。

除了传统安全公司致力于人工智能安全，大型互联网企业也在积极开展人工智能安全实践，如 Google、Facebook、Amazon、腾讯、阿里巴巴等均在围绕自身业务积极布局人工智能安全应用。

（三）AI+安全的实现模式

人工智能是以计算机科学为基础的综合交叉学科，涉及技术领域众多、应用范畴广泛，其知识、技术体系实际与整个科学体系的演化和发展密切相关。因此，如何根据各类场景安全需求的变化，进行 AI 技术的系统化配置尤为关键。

本报告采用 Gartner 公司 2014 年提出的自适应安全架构（ASA，Adaptive SecurityArchitecture）来分析安全场景中人工智能技术的应用需求，此架构重在持续监控和行为分析，统合安全中预测、防御、检测、响应四层面，直观的采用四象限图来进行安全建模。其中「预测指检测安全威胁行动的能力；「防御表示现有预防攻击的产品和流程；「检测用以发现、监测、确认及遏制攻击行为的手段；「响应用来描述调查、修复问题的能力。

本报告将 AI+安全的实现模式按照阶段进行分类和总结，识别各领域的外在和潜在的安全需求，采用 ASA 分析应用场景的安全需求及技术要求，结合算法和模型的多维度分析， 寻找 AI+安全实现模式与适应条件，揭示技术如何响应和满足安全需求，促进业务系统实现持续的自我进化、自我调整，最终动态适应网络空间不断变化的各类安全威胁。

1、人工智能应用于网络系统安全

人工智能技术较早应用于网络系统安全领域，从机器学习、专家系统以及过程自动化等到如今的深度学习，越来越多的人工智能技术被证实能有效增强网络系统安全防御：

机器学习 (ML， Machine Learning):在安全中使用机器学习技术可增强系统的预测能力，动态防御攻击，提升安全事件响应能力。专家系统（ES， Expert System）：可用于安全事件发生时为人提供决策辅助或部分自主决策。过程自动化 (AT， Automation )：在安全领域中应用较为普遍，代替或协助人类进行检测或修复，尤其是安全事件的审计、取证，有不可替代的作用。深度学习（DL， Deep Learning）：在安全领域中应用非常广泛，如探测与防御、威胁情报感知，结合其他技术的发展取得极高的成就。

如图 3 所示，通过分析人工智能技术应用于网络系统安全，在四个层面均可有效提升安全效能：

预测：基于无监督学习、可持续训练的机器学习技术，可以提前研判网络威胁，用专家系统、机器学习和过程自动化技术来进行风险评估并建立安全基线，可以让系统固若金汤。

防御：发现系统潜在风险或漏洞后，可采用过程自动化技术进行加固。安全事件发生时，机器学习还能通过模拟来诱导攻击者，保护更有价值的数字资产，避免系统遭受攻击。

检测：组合机器学习、专家系统等工具连续监控流量，可以识别攻击模式，实现实时、无人参与的网络分析，洞察系统的安全态势，动态灵活调整系统安全策略，让系统适应不断变化的安全环境。

响应：系统可及时将威胁分析和分类，实现自动或有人介入响应，为后续恢复正常并审计事件提供帮助和指引。

因此人工智能技术应用于网络系统安全，正在改变当前安全态势，可让系统弹性应对日益细化的网络攻击。在安全领域使用人工智能技术也会带来一些新问题，不仅有人工智能技术用于网络攻击等伴生问题，还有如隐私保护等道德伦理问题，因此还需要多种措施保证其合理应用。总而言之，利用机器的智慧和力量来支持和保障网络系统安全行之有效。

2、人工智能应用于网络内容安全

人工智能技术可被应用于网络内容安全领域，参与网络文本内容检测与分类、视频和图片内容识别、语音内容检测等事务，切实高效地协助人类进行内容分类和管理。面对包括视频、图片、文字等实时海量的信息内容，人工方式开展网络内容治理已经捉襟见肘，人工智能技术在网络内容治理层面已然不可替代。

在网络内容安全领域所应用的人工智能技术如下：

自然语言处理（NLP， Natural Language Processing）：可用于理解文字、语音等人类创造的内容，在内容安全领域不可或缺。图像处理（IP， Image Processing）：对图像进行分析，进行内容的识别和分类，在内容安全中常用于不良信息处理。视频分析技术 (VA， Video Analysis)：对目标行为的视频进行分析，识别出视频中活动的目标及相应的内涵，用于不良信息识别。

如图 4 所示，通过分析人工智能技术应用于网络内容安全，在四个层面均可有效提升安全效能：

预防阶段：内容安全最重要的是合规性，由于各领域的监管法律/政策的侧重点不同而有所区别且动态变化。在预防阶段，可使用深度学习和自然语言处理进行相关法律法规条文的理解和解读，并设定内容安全基线，再由深度学习工具进行场景预测和风险评估，并及时将结果向网络内容管理人员报告。

防御阶段：应用深度学习等工具可完善系统，防范潜在安全事件的发生。

检测阶段：自然语言、图像、视频分析等智能工具能快速识别内容，动态比对安全基线，及时将分析结果交付给人类伙伴进行后续处置，除此之外，基于内容分析的情感人工智能也已逐步应用于舆情预警，取得不俗成果。

响应阶段：在后续调查或留存审计资料阶段，过程自动化同样不可或缺。

3、人工智能应用于物理网络系统安全

随着物联网、工业互联网、5G 等技术的成熟，网络空间发生深刻变化，人、物、物理空间通过各类系统实现无缝连接，由于涉及的领域众多同时接入的设备数量巨大，传感器网络所产生的数据可能是高频低密度数据，人工已经难以应对，采用人工智能势在必行。但由于应用场景极为复杂多样，可供应用的人工智能技术将更加广泛，并会驱动人工智能技术自身新发展。

情绪识别（ER， Emotion Recognition）：不仅可用图像处理或音频数据获得人类的情绪状态，还可以通过文本分析、心率、脑电波等方式感知人类的情绪状态，在物理网络中将应用较为普遍，通过识别人类的情绪状态从而可与周边环境的互动更为安全。AI 建模（DT， Digital Twin/AI Modeling）：通过软件来沟通物理系统与数字世界。生物特征识别 (BO， Biometrics)：可通过获取和分析人体的生理和行为特征来实现人类唯一身份的智能和自动鉴别，包括人脸识别、虹膜识别、指纹识别、掌纹识别等技术。虚拟 (VA， Virtual Agents)：这类具有人类行为和思考特征的智能程序，协助人类识别安全风险因素，让人类在物理网络世界中更安全。

第5篇：人工智能技术方案范文

【关键词】人工智能；智能网络；优化方法；优化工具

伴随着知识时代以及信息社会的到来，信息正以空前的速度发展，面对庞大的信息，人类以前所依靠的自然智能越来越吃力，怎样用人工打造的智能来模仿自然智能，以实现对信息的智能处理，这是当今信息社会所面对的一个越来越重要的课题。人工智能长久以来都处在计算机科技的前沿，它是人类面对知识经济巨大挑战以及走向信息社会所必不可少的一项技术。信息社会对于智能的强烈要求是推动人工智能快速发展的强大动力。近年来，随着多媒体技术，计算机网络的发展，人工智能也迎来了蓬勃发展的全新时期。基于人工智能技术在我国网络领域的应用，我国的计算机网络呈现出越来越高的智能化，使我国的网络显现出全新的面貌。与此同时，智能网络的优化也显得越来越重要。

一、人工智能技术的概述

1.人工智能的概念

人工智能也就是所说的机器智能，简称为AI。它是由计算机学、信息论、心理学等诸多学科之间相互渗透而发展形成的一门科学。该科学通过计算机系统模拟智能活动，就科学的层面讲，人工智能可看作计算机学的分支。总体来看，人工智能极富挑战性，研究人工智能的目的是用机器来完成一些需要人类自然智能才可以完成的较复杂工作[1]。

2.人工智能的优势

毫无疑问，人类智能是最高级复杂的天然智能。然而，无数例子表明，人类思维存在着一定的局限性，这主要表现在四个层面：一是对于信息加工处理效率并不高。二是人脑容量有限且准确性比较差。三是人脑在功能及活动空间上有限。四是人在工作过程中容易受到精神状态、生理状况以及外界环境的影响。而人工智能不仅可以向人类思维那样工作，而且还能很好的克服人脑的局限性，因此人工智能体现出很大的优势。

3.人工智能的发展史

人工智能的实现需从计算机刚诞生时算起，其发展可大致分成三个阶段。

第一阶段即人工智能形成的阶段。1955年香农发明一种树形结构程序，该程序运行时，其在树中寻找与答案最接近的分支探索，从而得到正确答案，该程序标志着人工智能技术的正式起步[2]。

第二阶段即发展阶段。人工智能从该阶段由纯理论探索转变为应用研究，从而相继产生专家系统、自动程序设计以及语言理解等重要技术。

第三阶段即人工智能全新高速发展阶段。此时机器翻译全面复苏并走向市场。数百家公司加入研究，人工智能不断完善。智能机器人以及第5代计算机研制产生。人工智能发展进入全新阶段。

二、基于人工智能技术的智能网络优化的概念和内容

1.基于人工智能技术的智能网络优化的概念及意义

伴随通信技术的发展，客户数目不断增加，因此对通信质量要求也越来越高。当前基于人工智能技术的智能网络优化成为热点问题，由当前智能通信网络降低信道拥塞，从而实现通信的高质量。基于人工智能技术的智能网络优化是在对智能网络运行状况有充分了解的前提下，利用各种手段，对智能网络中不恰当的部分加以调整，从而使网络实现最佳状态。基于人工智能技术的智能网络优化是一项长期性质的工作，必须进行合理规划和建设，才能实现网络的良性运行[3]。

基于人工智能技术的智能网络优化指的是在运行的智能网络提取并分析数据。对影响网络运行的因素及网络运行过程中不确定的因素加以分析，经过参数的优化以及利用技术手段进行实时处理，从而对智能网络运行状况进行更新，以至于令当前网络的状况最佳。基于人工智能技术的智能网络优化的目的是提高智能网络的通信质量并保持智能网络的通信质量。若从网络的层面来看，基于人工智能技术的智能网络优化的目的是提高移动通信质量，同时尽量减少进行网络维护所需的成本。

2.基于人工智能技术的智能网络优化的内容

基于人工智能技术的智能网络优化即对网络运行状况有充分了解的情况下，对当前的智能网络数据来进行采集并加以分析，若发现影响网络质量的因素，应立即采取不同的技术或手段来对网络加以调整优化，从而使网络呈现最佳状态，同时优化资源。基于人工智能技术的智能网络优化的内容包括排除设备故障，维持网络均衡以及话务均衡，提升通话质量，改善智能网络运行指标，配置网络资源并建立维护智能网络的优化平台以及智能网络优化方案[4]。

三、基于人工智能技术的智能网络优化的方法

随着我国智能网络的迅猛增长，基于人工智能技术的智能网络建设愈加重要。利用快速有效的智能网络优化方法，改善基于人工智能技术的智能网络性能以及服务质量，成为当今智能网络运营商极为关注的一个问题。

1.基于人工智能技术的智能网络优化

目前多数基于人工智能技术的智能网络优化依赖维护人员经验以及生产商所提供的一些智能网络优化工具，很难实现智能网络优化的系统性、自动化及连续性。所以将较先进的人工智能技术与智能网络优化相结合，来开发智能网络的优化工具就显得很重要。

智能IA即基于庞大信息，其中包括事实，数据，领域知识经验，来模拟人脑思维的集成系统。基于人工智能技术的智能网络优化是高层次网络维护工作，在优化过程中会涉及到网络软件及硬件等各部分，并使用到多方面的技术。因不同厂商所提供的参数及采集的智能网元性能不同，因此智能网络优化应同时考虑不同厂商系统和设备的不同特点。

2.基于人工智能技术的智能网络优化过程

（1）智能建模

表征智能网络特性的即从厂家OMC所采集庞大数据，为实现基于智能网络特性评估上的网络优化，必须对这些数据加以分析，从而判断网络运行状。ISO-CMCN采取模糊隶属度，模糊智能网络性能数据，将它们描述成自然语言，从而建立能够合理描绘网络运行状况的量化模型[5]。

（2）模糊知识库

ISO-CMCN智能网络优化工具中，使用的是基于事例以及规则上的模糊知识的表达方式.所谓规则表达即将智能网络优化经验归为前提到结论的模式，并且引进模糊因子来反映知识的不确定性。事例表达即以“事例-属性”的形式描绘智能网络的优化。采用的是模糊量化方面技术。从应用角度讲模糊表达方式可有效描绘工程师具体网优化时所用的知识。

（3）信息推理

信息推理即运用经验知识以及实时信息进行问题解决的过程。IOS-CMCN设计了在规则及事例基础上的推理机。推理机自动识别优化模型后，进入规则、事例推理。应用规则推理时，以现有网络运行事件作为驱动，通过模糊知识库模拟实现优化专家的思维。应用事例进行推理时，推理机分析事件特征，根据库中典型事例，通过推理方式来进行智能网络优化处理。

四、结束语

本文介绍了基于人工智能技术的智能网络优化方法，推动了智能网络优化的自动化及智能化，降低了对人的依靠，并且提高了优化效率，为智能网络优化提供了新方法。但其仍存在一些不足之处，我们期待能够在不远的将来找到更完善更优化的方法。

参考文献

[1]任锦,彭玮.浅析人工智能技术[J].科教文汇,2010(12).

[2]杜建凤,宋俊德.蜂窝移动通信网络的智能优化方法研究[J].北京邮电大学学报,2010(24).

[3]冯隽逸.基于移动通信网络优化的智能分析优化系统[J].电脑与电信,2009(10).

第6篇：人工智能技术方案范文

关键词：电气工程；智能化技术；理论基础；技术优势；应用

中图分类号：F40 文献标识码：A

智能化技术是计算机技术与人工智能理论的完美融合，是最近才兴起的一个高新技术领域。但是从出现到发展的短短数年间，智能化技术就受到了普遍的关注和广泛的应用，其未来前景不可限量。

1 人工智能理论

人工智能，它是研究、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，是计算机科学的一个分支。通过人工智能本质方向的了解，生产出了一个与人类大脑做出雷同反应的智能化机器，这个主要包含语言识别、自然语言处理、机器人、专家系统和图像识别等。“人工智能”一词是在1956年Dartmouth学会上提出的，人工智能发展迅速，成为以计算机主流，涉及信息论、控制论、自动化、生物学、心理学、语言学、医学和哲学等多版学科。对于其主要的目的就是通过使用机器设备能够达到智能效果，依赖机器来完成复杂性的工作。智能化的电气自动控制系统主要就是为了加强整个劳动分配过程，实现了计算机智能化，这样一来大大的减少了人为劳动过程，加强了工作效率，譬如：铝电解生产中的模糊自适应控制技术，就是大量使用了人工智能技术。在我们国家主要是通过廉价输出的劳动力来得出的经济数值，但是远远没有达到其他较发达的国家经济水平。在我们电气自动化控制中加强人工化智能的使用，研制出一个能类似于人类判断系统、处理功能的控制系统，加强我们生产的能力，推动我们国家的经济发展。

2 人工智能的优点

针对不同的人工智能控制，需要使用不同的方法进行讨论。但是一些人工智能控制器，例如：模糊神经、模糊、遗传算法和神经都是一种类非线形的函数近似器。采取这种的分类有利于对总体的了解，同时会促进对控制策略的综合性开发。上述的人工智能函数近似器具有常规的函数估计器所不具备的优势。首先，在很多情况中，精确的掌握控制对象的动态方程是很复杂的，因此控制器在设计实际控制对象的模型时，往往会产生很多不确定的因素，例如：非线性时、参数变化等，这新信息通常无法掌握。而人工智能控制器在设计的时候可以不需要控制对象的模型。依据下降时间、鲁棒性和响应时间的不同，人工智能控制器通过适当的调整可以提高自身的性能。例如：在下降时间方面，模糊逻辑控制器比最优秀的PID控制器要快4倍。在上升时间方面，模糊逻辑控制器比最优秀的PID控制器要快2倍。与古典控制器相比，人工智能控制器具有更容易调节的特征。即使缺乏专家的现场指导，人工智能控制器也能够使用响应数据来进行设计。还可以通过相应信息、运用语言等方式来进行设计。人工智能控制器具有很强的一致性，输入陌生的数据就能够产生很高的估计，可以忽略驱动器对它产生的影响。对于某些控制对象来说，虽然暂时没有采用人工智能控制器也可以产生良好的效果，但是对其他的控制对象来说，不一定会产生相似的良好效果，因此在设计上必须坚持具体问题具体分析的原则。在反模糊化和模糊化的过程之中，如果采用规则库、隶属函数和适应模糊神经控制器，能够精确的进行实时确定。在实现这个成果的众多方法之中，只有通过系统技术的使用才能得到稳定的解，配合简单的拓扑的结构配置，能够实现迅速的自学习和快速收敛。

3 智能化技术在电气自动化控制中的应用

研究结果表明：智能控制、优化设计以及故障诊断的合理使用是实现电气工程自动化控制的前提条件。

3.1 智能控制

电气自动化的控制工作中加入智能化技术可实现电气工程控制的无人操作化、高效化、远程化以及自主化，给智能化控制创造了良好的发展空间，智能化控制在电气自动化技术中的广泛应用更加验证了智能化技术的优越性，并使智能化技术在其他领域的发展打下了良好的基础。

3.2 优化设计

在电气工程自动化控制过程中，经常会涉及到电气设备的设计，而设计的过程又相当的繁琐，它不仅要求设计人员对磁力、电气、电路等学科的知识要有足够的认识并能恰当的运用到设计工作中，而且它对设计人员的工作经验也有比较高的要求。传统的设计方式是利用实验与经验相结合的手工设计来完成的，因此方案的达标率低，修改的难度较大；而现在的方案设计是利用CAD技术以及计算机辅助软件来完成的，不仅减少了设计所需的时间，而且设计出来的方案无论是质量还是使用性能都相对较好。遗传算法是优化设计的过程中智能化技术应用的具体形式之一，它具有非常强的实用性和先进性，它的使用在一定程度上对设计进行了优化。

3.3 故障诊断

电气工程系统的运行过程中，电气设备发生故障的情况不可避免，而在故障发生前必定会有一系列与故障本身存在一定联系的征兆出现，利用智能化技术，就可以对其进行全面、准确的诊断。由于变压器在电气设备中具有十分重要的作用，因此电气设备监测人员对它的运行状况格外的重视，经常对其进行不定时的检测、维修，不过这样做也不能完全避免电气故障的出现，为了及时地将故障诊断出来，把电气故障造成的损失降到最低，智能化技术无疑是最佳的选择。在运用智能化技术对变压器的故障进行诊断的过程中，最主要的诊断方式就是通过对变压器中渗漏油的分解气体进行分析，快速找到变压器发生故障的大致范围，然后再把范围逐步缩小找出发生故障的具置并对其进行检修。这样做不仅加快了对故障的诊断以及检修速度，而且它还避免了故障对电气设备造成损害的情况出现，使得电气设备的运行经济效益在某种程度上得以提升。

结语

随着科技的不断进步，人工智能技术的发展越来越迅速，在人工智能技术的应用下，各种施工变的更加的智能化。而机械企业在电气自动化不断成熟的今天，引进人工智能技术更是对生产起到了良好的促进作用，促进企业的更好更快的发展。

参考文献

[1]耿英会.智能化技术在电气工程自动化控制中的应用[J].科技创新导报，2012（2）：66～66.

第7篇：人工智能技术方案范文

关键词：电气自动化；人工智能；优点

随着社会生产力的不断改革与发展，社会生产逐步实现了生产自动化，这对产品的效率和质量也提出了更高的要求。电气自动化控制作为一门学科，有其重要的价值。对于社会和国家而言，电气自动化控制是发电厂、工业建筑等重要领域中不可或缺的一项技术，对各行各业的发展都会产生巨大的影响。通过分析人工智能技术在电气自动化控制中的运用可以发现，这一技术极大促进了电气自动化控制在智能控制方面的发展，提高了电气设备运行的智能化水平以及相关的生产效率。促使电气自动化控制向着更智能的方向发展，是对其生产技术的一次重大改革。因此，不断提高电气自动化控制中的人工智能技术水平非常重要[1]。

1人工智能技术的定义

人工智能技术是伴随着科学技术发展而逐渐发展起来的一门新兴科学。简单的说，人工智能技术就是通过计算机技术对人类的活动进行模拟，并作出一定的指令安排，目的是为了通过机械来完成复杂的、危险的工作。这样高科技的技术可以通过计算机在一定程度上实现人脑思考的效果，甚至比人脑更具有优势。人工智能技术的应用可以提高生产效率，降低人力劳动，节约成本。更重要的是，它可以避免人处于危险的环境中，减少人身危害，这对电气自动化控制的发展非常有利。

2人工智能控制器的优点

人工智能是现代科技的新兴产物。跟上时展的步伐，人工智能控制器相对于一般控制技术而言，具有较大的技术优势。主要体现在以下几个方面。2.1设计思路简单传统的控制器一般需要根据不同的操作对象进行特定的设计，且在对实际模型进行建造时，需要考虑很多不确定因素的影响，包括参数的改变、使用环境的影响等，增加了设计难度。但是，如果采用人工智能技术就可以很好地解决这一问题。人工智能控制设计时不需要针对具体的对象模型进行设计，因此可以大大简化设计流程。可见，人工智能设计思路的简单对于电气自动化控制方面具有很大优势[2]。2.2操作方便人工智能控制器比传统控制器更加容易操作。人工智能控制器有很强大的数据处理功能和对新信息的适应能力，可以在短时间内处理大量信息，这样操作者就可以在较短时间内掌握操作技巧，大大简化了操作工作。2.3准确性高对于人工智能操作系统而言，大部分工作是通过计算机程序自主运行，不需要工作人员过多的参与。一般情况下，只要硬件不出现问题，操作过程就不会出现太大的误差，从而极大地保证了准确率。

3电气自动化控制中的人工智能技术应用

在电气行业的正常运行过程中，电气控制发挥着至关重要的作用。为了保证电气工程可以正常安全地进行，需要具备专业知识和实际工作经验的工作人员进行操作。所以，怎样保持电气自动化高效、稳定的运行，一直被认为是比较复杂的问题。但是，随着科学技术的发展，人工智能技术的应用很大程度上解决了这一问题。人工智能控制技术主要依靠计算机运行程序来进行控制，其控制系统会依据不同环节需要来调用不同程序对生产过程实现控制。这在很大程度上减少了误差。此外，通过几年的实践研究发现，人工智能控制在电气自动化控制方面取得了诸多成就，大大提高了生产效率，降低了事故发生率和劳动成本，给企业和国家带来可观的利益。下面就简单分析一下人工智能在电气自动化控制中的应用[3]。3.1节省人力资源人工智能控制技术与传统的人工控制技术相比，最大的优点就是可以代替枯燥乏味的手工劳动，极大地解放了劳动力。电气控制是一个比较庞大和复杂的工程，电气的操控设备多、线路复杂，且是一个比较危险的工程。因此，需要投入大量的专业人员进行仔细认真的操控。但是，人工智能技术截然不同。人工智能技术依靠的是电子计算机，可以利用计算机代替人工处理一些数据的收集、分析，并且可以通过智能机械代替人工解决枯燥乏味的工作，将人类从复杂的劳动中解放出来。这样人工智能技术就可以极大节省人力资源，降低人力成本[4]。3.2缩短产品设计的周期电器产品的设计与实践投入生产过程有一个试用周期。如果按照之前传统的方法进行试验，这个过程比较漫长。需要通过归纳总结，得出经验进行手工设计，且最后的效果还不太满意。但是，如果使用人工智能系统，就可以利用计算机通过数据分析得出结论，直接进行生产，且生产出来的产品合格率较高。因此，人工智能系统的使用可以大大缩短产品设计周期，提高生产率。3.3预防故障事故发生任何生产过程都会出现事故与故障，尤其对于电气自动化控制过程，故障与事故的发生更是不可忽略。人工智能技术对事故及故障进行预防及处理具有非常明显的优势，尤其是在处理发动机、变压器故障方面。人工智能技术主要通过计算机分析数据，对于经常出现的问题提前给出解决方案，并且可以在故障发生的第一时间快速判断问题部位。较传统方法，人工智能技术发现问题快，解决问题快，且准确率高，同时还可以对经常发生故障的地方提前进行检修与预防[5]。3.4提高可靠性人工智能技术是结合计算机运用的高端智能技术。通过计算机的控制，可以减少人工操作的参与，减少人工误差，提高可靠性。同时，设备操作简单，可提高可靠度，降低误差。因为人工智能技术可以更好地保障生产效率，提高可靠度，降低误差，所以对于企业和国家是非常有价值的。因此，对于电气自动化控制中人工智能技术的探究具有重要的研究价值。

4结束语

人工智能技术是人类智慧的结晶，是科学技术的产物，是对人类智力技术的发展。在当前信息自动化飞速发展的时代，人工智能技术有很好的发展市场，在电气自动化控制方向也有其无可替代的优势。所以，随着电气自动化控制工程技术的不断发展与创新，人工智能技术也应该不断改革和创新，更好地与电气自动化控制相结合，提高电子设备的生产率，降低生产成本，更好地服务人民、服务社会[6]。

参考文献

[1]王文志.电气自动化领域中人工智能技术的探讨与研究问题[M].北京：北京邮电大学出版社，2003：55-60.

[2]郭策，范然.设计智能建筑电气自动化系统的思路[J].中国新技术新产品，2012，（3）：121-122.

[3]许立.人工智能技术在电气自动化控制中的应用研究[J].电子测试，2014，（10）：23-25.

[4]朱子龙.人工智能技术在电气自动化控制中的运用探讨[J].科技创新与应用，2012，（6）：62-63.

[5]纪.人工智能技术在电气自动化控制中的应用思路分析[J].电子测试，2014，（3）：137-138.

第8篇：人工智能技术方案范文

关键词：电气 自动化 人工智能

全面应用人工智能技术的最新成就，充分推动电气设备自动化的进一步深化发展，提高其系统运行趋于智能化的同时，人工智能技术的应用还利于强化系统工作的安全性、稳定性，有利于企业生产效率的提升以及市场竞争力的增强。

一、人工智能技术研究与应用的现实情况

近年来，大量科研单位以及专业院校都在人工智能技术的创新与研究以及其电气设备控制系统中的应用上开展了大量工作，人工智能用于电气设备系统的结构设计、故障诊断、预警、监控以及自动保护等方面都达到了一定的水平。

以结构设计方面为例，因电气设备系统结构设计复杂性高，涉及到诸如电路、电磁、电机电器应用等等大量的学科专业知识，更要求工作人员有丰富的实践经验。目前，在数字技术空前创新发展的背景下，电气产品及其控制系统的设计工作业已转向了CAD，使得新产品新系统的构建周期显著缩短。在此基础上加入人工智能技术，系统设计的质量以及速度都可得到全面提升。

此外，人工智能技术在进行电气设备系统故障控制与预警方面也有非常独特的优势。电气控制系统出现故障之前征兆呈非线性，因此人工智能技术中的模糊逻辑、神经网络等等部分可以充分发挥其优势。

最后是人工智能技术在电气自动化控制系统中的运用，主要的技术方法有、神经网络、专家系统以及模糊控制三种，其中以最后一种控制技术最为简便，可应用性最强。人工智能技术在电气自动化控制系统中以AI控制器为主，其可以视为非线性函数近似器。与一般的函数估计设备相比较，AI控制系统在进行设计时不一定必须工作对象的具体模型，这就避免在设计时需要考虑控制对象模型本身的参数变等不确定性。此外，其性能提升的空间比较大，而且易于调节，一致性强，对于新的数据信息适应性良好；配置成本低而且更新简便、抗干扰能力强。

二、电气自动化控制系统中人工智能技术的具体应用

电气自动化控制系统当中，人工智能技术的应用有两种，一是直流传动控制；另一种是效流传动控制。

在直流传动控制中，人工智能技术的应用有模糊逻辑控制技术为主，有Mamdani与两种可用于调速控制系统。它们均具备规则库部分，规则库实质上是一个if-them的模糊规则集合。以后者为例，它最主要的规则就是“if x=A，且y=B，则z=f（x，y）z则z”。其中的都是模糊集。模糊控制设备以推理机为核心部分，它负责模仿人脑的智能化决策以及模糊控制命令的推理。除此以外还有模糊化部分、知识库部分以及反模糊化部分，第一个部分是通过多种不同形式的函数对所输入的变量做出测量，并将其量化、模糊化；第二部分就是由数据规则以及语言控制库构成所构成的知识库，本库设计时就是应用专家的知识与经验对电气设备进行控制，在建立设备模型时，模型操作设备依据人工神经网络系统的推理机制进行模型建设；最后是以模型参数量化与中间平均技术等模糊化技术的应用。

除了模糊逻辑控制技术以外，还有人工神经网络控制技术。这种技术主要用于不同模式的识别以及各种信号的处理，可以在电气传动控制工作中发挥有效作用。这种技术以并行结构为主，适用范围比较广，可以大大提升条件监控、诊断系统的准确性；该控制技术最常用的学习策略是误差反向传播，也就是说在网络具备充足的隐藏层、结点和恰当的激励函数的情况下，多层人工神经网络只要利用反向传播就可以计算出对应的非线性函数近似参数，大大提高网络运行速度。

在交流传动控制中，人工智能技术的应用也同样有模糊逻辑与神经网络两种具体运用。

就模糊逻辑而言，到目前为止均以模糊控制器直接代替原有的普通速度控制设备为主，不过西方某大学研发了一种高性能的带有多个模糊控制器的全数字化传动控制体系，该体系所带有的模糊控制器即可以用来代替普通的速度控制设备，又可以用于执行它控制任务。

就人工神经网络控制技术而言，实践研究中以其对交流电气设备及其驱动环境参数监测及诊断为主。人工神经网络用作步进电动机控制时，可采用一般的反向转波计算方法，就是通过实验数据的应用，通过电机负载转矩以及电机的初始速度最终确定智能监控系统可监测的最大速度增加值。这种设计方案的实现，要求神经网络具备识别三维图形映射的能力，以便达到比常规梯形控制计算模式强的控制成效。在此模式下，人工神经网络可以大大缩减电气自动化系统定位所需要的时间，并且强化对于负载转矩以及非初始速度变化范围的控制工作。人工神经网络的结构以多层前馈型为主，具体可分为两个系统：系统一是在辨识电气动态参数的基础上对通过定子的电流进行自动调节与控制，系统二是在辨识机电系统的运行参数基础上对转子速度进行自动调节与控制。

第9篇：人工智能技术方案范文

关键词：高职教育；人工智能；转型发展

一、高职教育现状

（一）客观层面

（1）社会面。当前社会发展处于转型关键期，高职教育迎来全新发展机遇，对人才培养质量不断提高。传统思想中，家长学生都带着有色眼镜看待高职教育。随着社会给技术技能型人才提供很多高薪岗位，部分学生主动选择高职院校进修学业，提高自身技能水平。高职院校必须以社会发展趋势为导向，及时调整自身发展战略。（2）政策面。在新课程改革视域下，政府高度重视高职教育的发展，出台了多项扶持政策，如《国家职业教育改革实施方案》《职业学校专业顶岗实习标准》《关于推进高等职业教育改革创新引领职业教育科学发展的若干意见》等，极大的推动了高职教育的稳定发展。

（二）主观层面

（1）教学理念。高职教师受传统思想影响，往往重视成绩和理论知识，亟需引进新的教学理念，并落实在实际教学中。高职院校已经意识到人工智能时代，自身转型创新的必要性，正积极将全新的教学理念贯穿在人才培养过程中。（2）教学方式。高职教育逐渐创新教学方式，将顶岗实习、校企合作、实训教学等应用在常规教学中，适应时展，彰显职教特色。但在实际教学中，教师理念未发生变化，能力无法满足新型教学方式需求，存在亟需改进优化的地方。（3）教学体系。只有完善的教学体系，才能为高职教育的改革创新提供依据参考。当前高职教育体系中含有诸多不足，如学科单一、理论与实践比重不协调、知识内容陈旧等。高职教育要想适应新时展趋势，应积极完善教学体系。

二、人工智能现状

（1）国家战略。近年来，国家高度重视人工智能发展，国务院《关于印发新一代人工智能发展规划的通知》（国发〔2017〕35号），提出科技创新的主要方向是人工智能，提倡积极构建全新的人工智能科技创新协同机制，进一步完善人工智能教育体系，实现人才储备和梯队建设的目标，推动智能经济的发展。各部委也积极颁布一系列政策，如《智能制造2025》《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》《机器人产业发展规划（2016-2020）》等[2]。可见，国家为人工智能技术的发展提供了充足动力，人工智能已成为国家战略的一部分。（2）产业发展。多年的探索，人工智能技术有了明显提升，在问题求解、泛逻辑理论、不确定推理、拓扑学、图像处理、模式识别、专家系统等方面有了显著研究成果，一部分成果甚至领先世界水平。例如我国在模式识别领域的研究，文字识别、语言识别、虹膜识别都取得优异成果，被广泛应用在生物医药、机器人视觉研究、卫星遥感、自主导航、军事等领域。企业十分关注人工智能技术的发展应用，像360人工智能研究院、阿里人工智能研究院、百度人工智能研究院等。人工智能技术的深度研究，使应用和商业价值最大化。据不完全统计，2017年人工智能产业创造700亿元市场价值，预计在2020年产业规模超过1600亿元。

三、人工智能推动新时代高职教育转型发展的必要性

（一）技术技能型人才的需求

高职教育发展的目的是培养适合岗位需求的技术技能型人才。人工智能时代，先进技术的广泛应用，大部分岗位对人才的需求发生明显变化，逐渐形成了“机器换人”的局面。企业中简单、重复、劳动强度大的岗位，都由智能机器人予以代替。例如在京东电商的物流中，出现无人机配送方式，直接冲击了传统人工物流配送模式。相信在不久的将来，会有更多的智能机器人走向物流配送的工作岗位，形成全新的工作体系。此外，在生产制造的质检环节，由于传统人工监测方式存在诸多不足，应用人工智能的图像识别技术，可以实现对产品质量的动态检测。可见，人工智能时代会有大批岗位“消失”，取而代之的是智能化机器人。高职教育必须转变以往的教育模式，顺应时展趋势，结合社会岗位对技能人才的需求，调整高职教育方向，实现高职教育价值。

（二）国家发展战略的要求

以往的发展致力于“中国制造”，但新时代“中国制造”已无法提升综合国力，国家必须调整发展战略。人工智能时代将“中国制造”转变为“中国创造”“中国智造”。这一发展战略的转变，能看出先进科学技术在国家发展中的重要地位。为了2025年实现“中国智造”的目标，高职院校创新人才培养模式，顺应国家发展战略的调整。同时，高职教育转型过程中，转变以往以理论、成绩为主的思想观念，对人才进行更加系统的培养，调整理论知识、实习实践之间的关系比例。人工智能时代的高职教育转变与创新，可以加大对学生创新意识的培养力度，使人才综合素养得到更好提升，满足“中国创造”的需求。

（三）学生自身价值实现的需求

时代的发展使高职学生的思想发生变化，传统的高职教育虽能提高学生专业能力，但并不满足当前企业对工作岗位的需求，学生无法实现自身价值。曾经的学生，没有认识到自身与社会的关系，存在“得过且过”等不良思想。新时代，高职学生逐渐认清自身地位，意识到自己与国家民族是“命运共同体”，是实现伟大复兴“中国梦”的主要力量。高职教育转型创新，根据时展要求、学生需求，合理调整教学方案与计划。