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(安徽经济管理学院 信息工程系,安徽 合肥 230031)
摘要:随着现代工业的不断发展,基于人工智能技术的电气自动化控制,已应用于实际的生产生活之中,并取得良好的应用效果.本文分析了人工智能技术在电气自动化控制中的应用现状,并在此基础之上,论述了人工智能技术在电气自动化控制中的具体应用,旨在强化对人工智能技术的认识,并为今后相关领域的研究提供一定的参考.
关键词 :人工智能;自动化控制;控制应用
中图分类号:TM92文献标识码:A文章编号:1673-260X(2015)05-0050-03
在科学信息时代,人工智能技术的出现是现代社会发展的必然产物,更是推动工业现代化发展的重要技术支撑.当前,人工智能技术正处于不断发展的阶段,其在实际生产生活中的应用,充分表现出其强大的现实应用价值.一方面,人工智能技术作为一门新兴科学,具有十分广泛的现实应用价值;另一方面,现代社会发展需要人工智能技术的参与,尤其是现代工业的发展,需要人工智能技术作为支撑.对此,本文立足于人工智能技术的认识,阐述了人工智能技术在电气自动化控制中的应用.
1 人工智能技术
在科学技术快速发展的大背景之下,人工智能技术孕育而生.作为一门新的科学技术,在现代社会的发展中起到重要的作用.人工智能技术的形成,不仅有计算机技术理论的支撑,也有其他学科交互交叉下的共同构建.人工智能技术的本质,主要在于通过对人类智能的模拟,进而创造出可以替代人类从事复杂工作的机器人.当前,人工智能技术的研究领域比较集中,主要在两个领域:一是专家系统;二是机器人系统.模拟人类智能,最为突出的问题就是,大脑问题,人类大脑精密且复杂,如果要模拟,那需要如何实现呢?在现代技术之下,这一模仿成为了可能,进而逐步发展期人工智能技术.在实际的生产生活之中,人工智能化已应用于诸多领域,并取得了良好的应用效果,这也充分证明了人工智能技术强大的现实意义价值.此外,将人工智能﹑专家系统嵌入到仿真环境是减少仿真中的人力消耗,提高仿真自动化程度和仿真精度,是拓宽一体化仿真规模的不可缺少的技术.如下图1所示,是人工智能技术与仿真学科的交叉.
当然,人工智能技术已应用于实际的生产生活之中,但这项技术仍处于不断成熟发展的阶段,人工智能技术也存在一些问题,需要在今后的技术创新之中进行优化与改进.随着自动控制理论的研究发展,人工智能技术在电气自动化控制中的应用主要在专家系统、运作效率和模糊控制三个方面.从实际情况来看,由于模糊控制系统具有操作简单,且易于设备的融入,所以人工智能技术在电气自动化控制系统中的应用,仍主要集中在模糊控制.
2 人工智能技术在电气自动化控制中的应用现状
电气自动化控制是现代社会发展的必然结果,也是推动现代文明前景的重要力量.基于人工智能技术的电气自动化控制,一方面提高了电气自动化的控制效率;另一方面,降低了成本投入,符合工业企业发展的需求.所以,对于电气自动化控制而言,人工智能技术的应用,无疑具有重要的现实意义.
2.1 人工智能技术在电气自动化控制中的应用价值
人工智能技术的优越性非常显著,主要在于人工智能技术实现了对信息的收集、反馈及处理,在很大程度上替代了人类进行复杂的工作.所以,在电气自动化控制领域,人工智能技术的应用,势必是跨越式的发展.首先,基于人工智能技术的电子自动化控制,实现了更优的生产、流通等生产过程,在很大程度上实现了真正意义上的自动化;另一方面;电气自动化的实现,在很大程度上减少了人力的投入,降低了成本投入,提高了生产效率.对此,人工智能技术在电气自动化控制中的应用,推动了电子自动化行业的升级,促进了产业的结构优化.
2.2 人工智能技术在电气自动化控制中的应用现状
在电气设备的设计过程中,需要完备的知识理论作为支撑.而且,电气设备设计具有复杂性和系统性的特点,这就强调设计工作的有效性.人工智能技术应用在电气自动化控制中之后,人工智能控制功能已成为现实,并集中体现在以下几个方面:
2.2.1 人工智能控制实现了数据的采集及处理功能.这一功能的实现,首先实现了对电气设备的数据采集,而且在实际生产之中,可以对相关数据进行处理及保存,这就大大提高了电气自动化的控制效率.
2.2.2 人工智能控制实现了系统运行监视机报警功能.对于电气系统中的主要设备,这一功能可以对其模拟数据值实时监视.与此同时,对于电气设备的开关量,实现了智能化监视,并对于电气设备运行状态的变化进行电话报警、记录等,以便于事故的先前处理.
2.2.3 人工智能控制实现了操作控制功能.电气自动化控制的一大特点,就是通过鼠标或键盘,便可实现对电气系统的控制.所以,对于电气控制系统的操作人员而言,基于控制程序就可以实现同期并网带负荷或体积操作.这样一来,极大地提高了控制的效率,适合当前的工业发展需求.
2.2.4 人工智能控制实现了故障录波功能.人工智能控制的这一功能的实现,主要在于通过对故障录波的模拟、顺序记录、波形的捕捉等,以实现对故障录波的智能化捕捉,这在很大程度上提高了电气设备运行的效率及安全.
3 人工智能技术在电气自动化控制中的应用分析
目前,基于人工智能技术的电气自动化控制,实现了本质性的优化,诸多功能的实现,扩大了人工智能技术在电气控制领域中的应用价值.在此,笔者主要阐述了人工智能技术在电气自动化设备、电气控制过程,以及事故诊断中的应用,强化对人工智能技术在电气自动化控制中的应用认识.
3.1 人工智能技术在电气自动化设备中的应用
实质上,电气自动化系统非常复杂,涉及多个领域与学科.一方面,电气自动化设备的操作,需要操作人员具有良好的综合素质,以及完备的专业知识;另一方面,电气自动化的复杂性,强调操作的有效性,方可减少因为操作失误或不当,而造成的事故或停机.对此,在对这些现实问题的解决中,人工智能技术无疑起到釜底抽薪的效果.首先,人工智能技术以计算机为理论核心,通过程序的编写,可以实现计算机下的智能控制.也就是说,电气设备的操作智能化,代替了人脑劳动操作的不足.这样一来,不仅提高了工作的效率,而且降低了成本投入;其次,人工智能技术的应用,提高了电气自动化设备运行的科学性,优化了设备运行的现实环境.如图2所示,电气自动化设备人工智能化的系统.
3.2 人工智能技术在电气控制过程中的应用
在电气自动化的过程中,电气控制过程是最为核心的部分.人工智能技术在电气控制过程中的有效应用,无疑是提高电气自动化控制的重要基础.首先,在电气控制的过程中实现电气自动化,在很大程度上提高了工作运行的效率.并且,自动化的实现了更加科学化发展,降低运作的成本,尤其是在人力成本上,降低了人力在生产工作中的投入;其次,在电气自动化控制方面,人工智能技术的应用相对比较集中,以专家系统、模糊控制和神经网络控制为主.
3.2.1 模糊控制.模糊控制以模糊推理、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.从其基本思路而言,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,进而实现对电气控制系统的控制.其中,如图3所示,是模糊控制系统的组成框架图.模糊控制是一种自动控制系统,以模糊逻辑的推理规则为理论基础,并采用计算机控制系统构成具有反馈通道的闭环结构的数字控制系统.
3.2.2 专家控制.专家控制是以专家系统理论为主体,并有机结合了控制理论技术,是对专家经验效仿下的人工智能控制技术.所以,专家控制技术在电气控制过程中的应用,表现出显著的特点就是自动化控制的灵活性高,可实现对控制率的灵活选取;具有较好的适应性,能够通过对调控器的参数调整,适应不同的工作环境;可提高电气设备的运行效率和设备的运行安全.
3.2.3 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.当前,网络神经的研究比较广泛,相关技术也日益成熟,在电气控制过程中的应用也日益广泛,且具有良好的应用效果.
为了更好地阐述人工智能技术在电气控制过程中的应用,本文以模糊控制为例进行具体的阐述.具体而言,模糊控制在电气控制过程中的应用,其作用的发挥主要基于直流和交流传动的实现.在直流传动中,其主要的传动控制是Mamdani、Sugeno.其中,mamdani是调速控制,而Sugeno则所有不同.此外,在交流传动中,其人工智能的有效实现依托于模糊控制器.如下图4所示,是模糊控制器的原理图.
3.3 人工智能技术在平常操作中的应用
随着现代工业的不断发展,我们的生活与电气行业的关系日益紧密,电气的安全稳定运行,对我们的生产生活具有重要的意义.电气操作强调操作流程的严格规范,在传统电气领域,由于操作复杂性,在操作的过程中不仅要花费大量的时间,而且操作不当或操作失误,都有可能带来严重的后果.所以,随着电气行业的现代化发展,基于人工技能技术的应用,在很大程度上简化了电气领域的操作过程.一方面,传统繁琐的操作步骤得到进一步的简化,提高了电气操作的效率;另一方面,自动化的实现,降低或杜绝了人工操作失误所带来的问题,在很大程度上提高了电气系统运行的安全稳定性.
3.4 人工智能技术在故障诊断中的应用
人工智能技术以模糊理论、专家技术,以及神经网络控制为核心,在故障诊断领域也具有十分重要的应用价值.在电气系统运行中,变压器、发动机等的故障,不仅影响电气系统运行的效率与安全,而且在检修方面具有较大的难度.在传统的故障诊断中,一是故障诊断的方法复杂,且准确诊断率较低;二是故障诊断需要花费大量的时间与人力,与当前的工业发展需求相冲突.例如,在对变压器的故障诊断中,传统的诊断方法是首先需要对变压器油产生的气体进行收集与分析,基于分析的数据判断变压器是否发生故障.这就需要花费较多的时间和人力,如果数据分析不准确,则会影响诊断的准确率,降低变压器运行的稳定性和安全性.所以,人工智能技术的应用,实现了对变压器故障诊断的自动化,极大地提高了故障诊断的效率和准确性.
4 结束语
快速发展的科学技术,改变了我们的生活.人工智能技术的出现,推动了现代文明的发展.作为一门新兴高科技,其在现实中的应用价值是无限的.首先,基于人工智能技术的电气自动化控制,转变了传统的电气控制模式,实现了跨越式发展;其次,人工智能技术提高了电气自动化控制的效率,无论是在人力上,还是在物力上,都大大降低了成本的投入,表现出良好的现实意义价值.
参考文献:
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〔2〕汤石敏.基于人工智能技术的电气自动化控制探讨[D].中国科技博览,2011.
〔3〕陈浩.电气自动化控制中的人工智能技术探究[J].商品与质量:消费研究,2014(02).
〔4〕孙伟.电气自动化控制中人工智能技术的应用研究[J].科技创新与应用,2014(07).
〔5〕何翔.人工智能技术在电气自动化控制中的应用研究[J].科技风,2012(15).
【关键词】人工智能技术 认知无线电 应用
随着社会经济的快速发展,科学技术不断进步,近年来我国无线通信业务也出现了爆炸式的增长,在这样一个社会大背景下,近年来我国无线电通信领域获得了迅猛的发展,其不仅在无线电通信速度、稳定性、通信距离,及通讯效率方面,得到了极大的提高,随着人工智能技术在无线电通信领域的广泛应用,无线电通讯在智能性方面,也取得了极大的突破,其对于满足人们日益提高的需求,及适应社会发展的需要等,促进无线电通信领域的健康可持续发展等,都有着重要作用。认知无线电就是在这样一个大背景下应运而生的,认知无线电相对于以往的无线电,其本质区别在于其具有很高的智能性,使其具有自动感知周围通信环境,以及通过一系列的计算,实现系统参数的自动转换,及动态检测等功能。此外,融入了人工智能技术的认知无线电,其还有效的解决了传统无线电中存在的频谱短缺问题,有效的提升了其频谱的利用率,因此认知无线电在通信领域有着良好的应用前景。
1 人工智能技术在认知无线电中的应用
在认知引擎中,认知核是其的核心部分,而对于认知核来说,人工智能技术亦是其最为核心的部分。虽然人工智能技术在我国已有很长的一段发展时间,当前其也形成了一套相对十分科学完善的技术理论知识体系,然而该技术在认知无线电中应用情况,其尚处于初始阶段,因此加大对人工智能技术在认知无线电中的应用的相关研究,有着积极意义。以下将就几种常见的人工智能技术在认知无线电中的应用情况进行详细探讨。
1.1 专家系统技术
在人工智能技术中,有一种应用十分广泛的技术系统,其即是专家系统,该系统不仅能够与其他众多人工智能技术联合使用,如人工神经网络技术,以及遗传算法人工智能技术等,其还能有效的应用于认知无线电中。该系统在结构上其主要有两个部分组成,一个是知识库,另一个是推理机。知识库中,其储存的内容,主要是专家的相关知识体系;推理机模块,则包含着专家在应对某一问题时,其运用已有知识解决问题的推理过程,及其决策。该系统的主要工作原理是,借助系统中储存的专家知识,并就相关问题进行推理,解决只有专家才能处理的问题,因而该系统具有较高的问题解决能力。将专家系统人工智能技术应用于认知无线电中,其可以实现问题的推理及决策功效,其具体原理是,认知无线电可以通过专家系统中,其储存的知识体系,来获取相关知识,并储存到数据库里面,但用户,及其无线电外部状况及需求发生变化时,其就可以从数据库中,查询到其需要的相关知识,同时借助推理机的作用,对其实施推理,并作出相应决策,以达到对无线电的相关参数,予以有效调整的目的,以及快速对环境予以适应。如GLIPS就是一种在认知无线电中,应用较为广泛的一种专家系统,其对于提升认知无线电的通讯效果,有着重要作用。
1.2 案例推理技术
在人工智能技术中,还有一种十分常见的技术,那就是案例推理技术,其也是当前使用最为广泛的一种人工智能技术之一。该技术是一种借鉴以往经历,并寻求与当前问题情境最为相似的案例,以找出问题解决方案的一种技术。该智能技术其主要工作原理是,在进行问题解决时,首先对以往的案例库进行查找,找出与当前问题情境最为接近的案例,与之相匹配,并借鉴该案例的成功经验,用于当前问题的解决中,其实质上是一种问题解决的优化过程。在新的问题解决后,其问题情境及解决方案也同样会被纳入到原有的案例库中,成为案例库的一份子。案例推理技术在认知无线电中的应用,其实质上就是认知无线电通过对周围通讯环境的感知,计算得到相关的工作参数,记录到案例库中,当其通讯环境发生变化时,其作出的工作参数调整情况,也会被记录到案例库中。这样一来,当认知无线电通讯环境出现变动时,其就可以从案例库中,找到与此时环境相类似的案例,然后再将其与当前环境予以匹配,对其工作参数予以优化,得到最优的工作参数,以保障认知无线电的高效运转。同时该通讯环境,及其工作参数,也将纳入到案例库中。如Soar就是一种当前使用较为广泛的案例推理智能技术,该技术在GUN Radio 软件无线电平台中,已有了一定程度的应用,并取得了良好的效果。
1.3 遗传算法技术
遗传算法技术也是一种十分主要的人工智能技术,该技术的主要理论依据的是遗传生物学原理,其主要可以适用于目标优化问题的解决。其具体机理是,结合目标问题,构建其适值函数,让原始的种群,通过变异及杂交等方法进行繁殖,并从中找到最优解,从而为最优繁殖提供解决方案。遗传算法技术在认知无线电中的应用,则可以帮助其作出有效决策,如将无线电当成某生物系统,而其特征则作为一个染色体来看待,而其基因者与无线电的变量,进行对应,如带宽,及发射功率等。由此借助遗传算法,就可以获得无线电不同通讯环境下,其最优的工作参数了。
2 结语
由以上可以看出,人工智能技术在认知无线电中的应用,能够有效地提升无线电通讯效率,提升其问题解决效率,因此加大对人工智能技术在认知无线电中的应用的相关研究,有着深远意义。
参考文献
[1]刘怡静,李大白,魏政霞.人工智能技术在认知无线电中的应用[J].无线电通信技术,2011,(02):51-54.
[2]柴新代,董旭,赵智涛.人工智能技术在认知无线电中的应用[J].价值工程,2011,(16):3-5.
[3]赤伟,葛利嘉,陈世娥,张玉.认知无线电中的人工智能技术[J].移动通信,2010,(02):15-20.
明确提出四项重点任务,规划人工智能未来三年发展主线。
《行动计划》提出四项重点任务:1、人工智能产品规模化发展,重点培育和发展智能网联汽车智能化产品,推动智能产品在经济社会的集成应用;2、人工智能整体核心基础能力增强,重点发展智能传感器、神经网络芯片、开源开放平台等关键环节;3、深化发展智能制造,鼓励新一代人工智能技术在工业领域的探索应用,提升关键技术装备创新能力;4、构建行业训练资源库等产业公共支撑体系,完善人工智能发展环境。《行动计划》从基础设施、核心技术、产业化和配套政策四个层面规划了未来三年发展主线,人工智能迎来又一轮发展良机。
继续加快人工智能发展步伐,力争产业化、尖端化服务实体。
随着人工智能在各行各业应用逐步深入,从算法和技术层面走入实体经济的步伐正逐渐加快,作为支撑我国制造强国和网络强国战略的重要举措,人工智能在产业化发展方面需要持续服务行业。其中培育和发展智能化产品,推动智能产品的量产,从供给和需求端推动智能硬件普及将成为人工智能落地实体的重点举措。智能网联汽车、智能服务机器人、智能无人机、医疗影像辅助诊断系统、视频图像身份识别系统、智能语音交互系统、智能翻译系统、智能家居等细分领域有望迎来迅速发展。除产业化之大以外,秉承制造“强”国战略,《行动计划》指出要重点突破核心基础,主要涵盖高精度、低成本智能传感器,面向云端训练、终端应用的神经网络芯片及配套工具,开源开放平台建设等软硬件基础。在产业化基础上,在核心基础技术领域取得突破,主要利好传感器、芯片、开源平台等急需突破的基础层技术。
深化智能制造,人工智能推动生产力和生产关系变革。
人工智能与制造业深度融合,是人工智能产业链之外推动制造强国战略的更进一步举措。《行动计划》指出,深入实施智能制造,要鼓励新一代人工智能技术在工业领域各环节的探索应用,支持重点领域算法突破与应用创新,系统提升制造装备、制造过程、行业应用的智能化水平。我们认为从智能装备角度,人工智能的发展有望在智能制造关键技术设备上取得生产力的突破,同时打造数字化车间、智能工厂等变革生产关系的工业互联网产品。
关键词:人工智能;电脑游戏
中图分类号:TP18文献标识码:A文章编号:1007-9599 (2010) 09-0000-01
Game Artificial Intelligence Technologies
Ma Zilong
(Civil Aviation University of China,Tianjin300300,China)
Abstract:This paper describes the game's artificial intelligence technology is the application status at home and abroad,and analyzed the major artificial intelligence game.
Keywords:Artificial intelligence;Computer game
一、绪论
初期的电脑游戏,因受到硬件,显卡及声卡等条件的限制,所使用的人工智能几乎全部都是依赖于编程者的编程水平,处理非常简单。但随着显卡及声卡技术的发展,游戏玩家们就期望更加自然更加有趣味性的游戏。因此,从1990年代后期开始,人工智能技术在游戏中所起的作用越来越重要了。以游戏中CPU的占有率为例,1997年只占5%以下,从进入2000年以来,其占有率增加到30%左右。
人工智能指的是可以自主思考并且根据周边环境或经验进行智能性行动,具有自律性的角色或是agent。那么人工智能在游戏中到底起着一种什么样的作用呢?游戏中的人工智能作为实现登场角色智能性动作的方式,可以实现玩家不必操作的NPC的自然移动或者起到玩家对手或是协助人的作用,游戏的核心部分就是与人工智能的对决。人工智能的目标并不是无条件战胜玩家,而是必须要起到跟玩家差不多水平的对象的作用。
二、国内外现状
(一)国外技术现状
美国开发的虚拟人生游戏中,登场人物使用了人工生命的技术,取得了极大的成功,由此也使得人工智能的重要性显现出来。在虚拟人生游戏的开发过程中,人工智能技术从初始阶段就受到了极大的重视,当然这也为游戏的成功打下了坚实的基础。美国艺电公司开发的NBA,FIFA,MVP等球类运动系列游戏也因人工智能技术的使用在游戏市场引起了很好的反响。与此同时,日本的KONAMI公司研发的“胜利十一人”系列游戏也因人工智能技术的应用取得了不错的成绩。
(二)国内技术现状
国内开发的大部分游戏基本都属于MMORPG系列,相对来说,运动系列的游戏在国内市场的开发不太活跃,也没有引起足够的关注。战略游戏的开发曾经非常盛行,但由于国内Package游戏市场的不确定性及网络游戏的上升趋势使得战略游戏逐渐没落,战略游戏是一种与别的玩家的一种对决,而不是与受电脑控制的人工智能间的一种对决。战略游戏中的人工智能角色难以构思大量的战略技巧,玩家可以很轻易地掌握人工智能角色的弱点。初期开发的运动类游戏也是如此,它最初也是被开发成一种休闲游戏。在运动类游戏中,人工智能起到非常重要的作用,但国内开发的同类游戏中人工智能技术使用非常缺乏,因此主要是玩家相互间的一种竞技。
国内到目前为止,运动类游戏一直没有得到应有的关注,开发工作也处于不活跃的状态。但随着MMORPG游戏市场到达饱和状态,需要开拓新的游戏市场领域,也开始需要把运动类游戏开发成网络游戏形态。。
三、游戏中的人工智能技术
FSM是现在广泛使用的人工智能技术中的一种。它是利用有限数量的状态来表现NPC的行动方式或管理游戏体系的方法。所谓的状态,就是行动处理的基本单位,各个状态根据所被赋予的条件可以转化为其它状态。例如,把一个怪兽的行动方式用FSM来表现的例子,怪兽的行动方式可以分为几个状态,根据现有状态及条件可以决定对付外界各种变化的方法。FSM非常容易理解,其实现也不困难,对于那些不太需要大量人工智能技术的游戏来说都是经常使用的一种方法。但如果游戏相对比较复杂的话,其状态的数量自然会增多,随之想要整理状态图表就是一项比较困难的工作。相应的,可引起状态变化的外部输入即条件例程也会急剧复杂化。
寻找路径,在游戏过程中最常见的问题之一就是如何正确寻找从现在位置到达目的地或目标物的通路或路径的问题。例如,在战略游戏中,如果用鼠标指明目的地的话,那如何快速找到最便利的捷径移动到要求场所不仅仅是战略游戏,同时也是几乎所有游戏都面临的问题。为解决这一问题使用的最为广泛的方法就是A*算法。这种方法就是利用预想费用有效地限定通路的探索范围。因为这种方法具有可以根据地图的不同特性,运用多样化的启发性的加权值的优点,所以在寻找路径方面得到了广泛的应用。flocking是指模仿鸟或者蜜蜂、鱼类等数量众多的个体聚集成群后整体移动并描写说明的方法。团队人工智能,最近的游戏都特别重视网络在线功能,因此,也就特别重视参与玩家间的团队合作精神。在此基础上,团队人工智能作为人工智能技术的很重要的问题登场了。首先战略层面上,围绕整个团队要达成的目标紧紧团结起来,在团队层面上,围绕要达成的各个目标所设立的计划紧密团结,在个人层面上,要根据个人的行动规则来展开。LOD AI,LOD AI是指对显示屏上可见的角色的人工智能处理使用具体的算法,不可见的角色的人工智能处理使用单纯简单的算法。人工生命,指模仿生命体的行动或行为,并适用于相关角色的技术。
四、结论
游戏中的人工智能正在逐渐发展,其必要性也显得日趋重要。对于游戏领域来说,比起单纯的胜负来,玩家们更喜欢通过各种不同的反应来体验最大化的娱乐性,同时通过behavioural cloning等技术的应用来缩小人工智能NPC和实际使用者间的行动方式的差异。
游戏中使用的人工智能的主要技术不仅仅是在电脑游戏领域,在虚拟现实,数字电影,动画,模拟实验等各种领域中也可以得到广泛的应用。对人工智能应用的研究不仅会提升电脑游戏层次,还会促进其他相关领域的发展。只有加大国内市场上仍处于初级阶段的游戏人工智能技术研究的投资力度,以后才有可能在娱乐市场上与先进国家进行竞争。
参考文献:
[1]于文莉.浅谈游戏开发中的人工智能技术.商场现代化,2008,1
在计算机网络技术迅速发展和人类社会不断进步的带动下,人工智能也与时俱进,并得到迅速传播和发展,进而直接或间接地推动着其他学科领域的进步和发展。网络安全问题也在日渐成为人们的关注焦点,如何才能有效的利用人工智能技术对网络数据进行安全防护呢?本文首先介绍了人工智能与网络安全问题的特点与联系,进而提出在网络安全中引入人工智能技术,防护网络安全的策略,希望能对维护网络起到一部分作用。
关键词:
网络安全;计算机;人工智能;信息安全
引言
人工智能是一门将计算机科学与语言学、控制论、神经生理学等多种学科的理论和应用相互结合、相互渗透,逐渐产生发展的综合性学科,是计算机科学领域内有关研究、设计和利用现代智能工具的一个重要分支。目前网络技术的急速发展,使得人们早就已经习惯运用网络处理各类事宜,如娱乐、聊天、办公等,网络的个人隐私信息也越来越多,传统的网络安全维护办法早已捉襟见肘,人工智能的出现,为网络安全管理提供了一个新的契机。
1.我国网络安全现状
网络安全是每个人都应该了解与维护的职责,人们享受着网络带来的便利,同样也会遭受到个人信息与财产的威胁。而目前的网络安全现状却是:很多时候,当使用者一打开网页时,网页就自动会弹出一些杂乱无章的广告信息,铺天满地的向使用者“传达”无用的信息来麻痹使用者的视野,扰乱使用者的心智。或许,当使用者在下载信息时很容易下载病毒,如果把下载的是病毒当着有用信息保存到电脑中后,除了得不到使用外,还会损害电脑的硬件设备,让电脑长时间的处于“危险”状态。或者是一些人为因素的误操作:有意“种植”木马病毒、编写病毒代码、对电脑硬件不加以保护所造成的。这些不良信息,会是代码病毒、蠕虫等,它们都会扰乱信息源代码,侵染网页,电脑会崩溃。种种原因表明,这些不良信息的大量出现,是一些不法分子以及商家为了谋取暴利而上传在网络上的,来吸引正在使用网络的人们眼球,给使用网络的人带来更多的痛苦。从而产生密码被泄露、数据被篡改、用户难以登录、网络端口故障等现象。这些现象的发生,给现在的网络安全带来危险,使计算机网络安全机制难以“愈合”。病毒的不断涌入、蠕虫的不断产生、黑客的间断性攻击、间谍的蜂拥出现、人为的误操作,给网络的安全问题带来巨大的威胁。
2.人工智能技术特点与优势
将人工智能应用到网络安全管理领域可以帮助网络管理员提高工作效率,相较于传统的网络安全技术,不论是从速度,效率以及可操作性都显著提高,其具体的优势如下所示:
2.1具有处理模糊信息能力
人工智能技术具有处理未知问题的能力。人工智能技术一般采用模糊逻辑的推理方式,不用非常准确的描述数据模型。网络中存在大量不确定也不可知的模糊信息,处理这些信息比较困难。在计算机网络安全管理中应用人工智能技术,可以提高处理信息的能力。
2.2具备学习能力和处理非线性能力
人工智能不同于传统的网络安全处理模式,它最大的特点是它具有一定的学习能力,这一点的优势在处理信息时表现得尤为明显,因为网络中的信息量往往是庞大的,但是许多信息都是简单的,及其容易理解,却可能有有效信息,想要从海量的信息中挖掘出有效的信息,首先要做的就是学习,推理这些简单的信息,人工智能的优势就在于这里。人工智能具有处理非线性能力。
2.3计算成本低
传统网络安全技术消耗的能源量惊人,人工智能在这一方面则有很大的改善,它对于能源消耗速率特别低。因为人工智能采用的是新的算法,即控制算法。这种算法可以利用最优解可以一次性完成计算任务,有效减少资源消耗力度,实现绿色节能。另外,使用这种方法可以保证网络技术的高速性。
3.人工智能技术
在网络安全中的运用在网络安全管理过程中,运用得最广泛的就是防火墙,其中最具有技术含量的核心部分为入侵检测,入侵是指任何可能损害信息的完整性和保密性的所有活动,而入侵检测主要就是识别这些活动,后续再采取其他手段对网络安全进行维护。本文的重心主要在于人工智能技术在这一阶段的运用。
3.1建立规则产生式专家系统
目前网络安全领域运用得最为广泛的人工智能技术就是专家系统。专家系统,顾名思义就是以专家所拥有的经验性知识为基础而设立的入侵检测系统。该系统的管理员可以通过将目前已经了解的入侵特点编码成规则,通过系统自动检测这些特征从而来判断系统的安全性是否到位,同时,专家系统的建立也使得日后的入侵检测工作量减轻。
3.2人工神经网络系统
在网络安全管理中的运用人工神经网络具有较强分辨能力,它可以识别一些带有噪音或者暗藏畸变的入侵模式,这套系统的开发是相关的科研队伍经过长时间的模拟人脑学习技能的而形成的。除了有上诉的优势,它还具备一定的学习能力和高适应能力,能够快速识别入侵行为。人工神经系统在网络安全中的运用,大大提高了面对入侵时管理员的应对速度,对保证网络安全的意义重大。
3.3人工免疫技术
在网络安全领域中的运用人工免疫技术也是人工智能技术的一个分支,它的技术原理是人体免疫之后人体自发的出现一系列的自我防御的现状,运用在信息安全管理上就是基于自然防御机理的学习技术,两种人工免疫技术原理相似。前者保护人体免受病毒打扰,后者保护信息不被入侵,保证信息的完整性、保密性。
4.结束语
将人工智能运用在网络安全还是一个较为新颖的领域。事实上,可以用到网络安全中的人工智能技术并不止上诉提及的几种,它还有待我们去发展和探索,另外,在网络功能如此强大的今天,不少人的日常生活都已经无法离开网络,网络安全正在逐渐成为一个越来越热的话题,对于各类新技术,并不只限于人工智能技术,我们都应该将其灵活运用到网络中来,保障网络的安全性,使网络更好的服务于大众。
参考文献:
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[2]储美芳.基于人工智能理论的网络安全管理关键技术的研究[J].计算机光盘软件与应用,2012(23):95.
关键词:电气工程自动化 人工智能 控制 检测与诊断
一、前言
随着科学技术的飞速发展,“人工智能”这个词在我们的生产生活中出现的频率越来越高。在2016年11月举行的世界互联网大会上,“人工智能”成为四大核心主题之一,可见科学技术领域已经将其视为未来科学发展的重要方向,加以前所未有的关注。
人工智能英文全称是Artificial Intelligence,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,是计算机技术的一个分支。目前,科学界对人工智能的研究领域主要集中在机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等方向。
人工智能目前已经开始广泛运用于人类的生产生活,并且作为一种未来科学越来越展示出它光明的应用前景。它与其他专业领域的交叉运用,将让这些领域变得高效化、智能化,为这些领域的发展提供突破性的催化作用。
例如将人工智能与电气工程自动化这两个领域进行有机结合,就能大大推动电气工程自动化的发展,在具体的生产实践上取得突破性的效果。
二、人工智能技术与电气工程自动化结合的必然性
小到一个开关、一个手机,大到航天飞机、宇宙飞船都离不开电。电能对于我们人类的生产生活实在太重要了,所以作为控制电能、电气设备的电气工程和自动化技术的重要性就不言而喻。电是怎么来的?人类如何能够顺利、安全地使用电能?如何通过发电、变电、输电、配电,把电能送入千家万户?如何让电能乖乖地为我们的生产生活服务,这都是电气工程自动化要研究和解决的领域和问题。
作为一个传统而核心的社会工业分支领域,电气工程自动化必将随着科学技术的发展而不断发展,这是科学技术发展的必然规律。
首先,人类对电能控制和使用的历史,就是一部由落后到进步、由原始到智能的历史,电气工程自动化技术实现自然人控制到人工智能的控制、从有人到无人的控制,这都体现了科学技术的进步和发展。
其次,人工智能的无人化、仿真化、系统化和准确性,可以在电气控制方面让工作变得更加简单、方便,搜集的数据也更加精确,并且可以节约大量成本。
三、现阶段人工智能技术在电气工程自动化领域的实际运用
基于人工智能技术的优势与特点,它与电气工程自动化的结合,在电气工程领域具有广大的应用空间。
那么,在现阶段,人工智能在电气工程自动化领域具体有哪些运用呢?
(一)电气控制中的人工智能。
传统的电气工程自动化的控制技术表现为流程繁琐,操作步骤复杂,人为干预过多,需要投入成本较高,人为控制容易犯错等,这些问题随着人工智能的运用而能够得到非常完美的解决。在引入人工智能的控制手段以后,整个工作流程可以通过事先设置好的、仿照人为控制流程设计的程序有条不紊地运转,避免了人为操控的一系列弊端。
(二)电气故障诊断中的人工智能。
电气故障诊断是以模式识别和信号处理为基本的方法和理论,以技术检测和故障机理为基础,通过电气设备运行中的信息,去识别其运行的状态,然后找出故障的起因,确定故障的部位与性质,最后提出与之相对应的对策。
随着电气系统与设备变得日渐的复杂,随之也带来了较多的问题,如设备的可用性、可靠性、安全性、可维修性等,因此,这也推动了电气设备诊断技术与故障机理技术的研究。并且伴随着数字信号处理技术与计算机技术的不断发展,人工智能在电气故障诊断技术中也得到了广泛的应用,其中,模糊理论、专家系统等在人工智能处理电气故障诊断中,应用的最为广泛,其优点也是显而易见的。
(三)电气优化设计中的人工智能。
众所周知,在电气优化设计中,人为依赖是比较重的――传统的方法,要做好一项优化设计,需要一个经验丰富的工程师经过大量的实验,花费很多时间和精力才能达到满意的效果。现代的电气优化设计越来越复杂,需要的设计单元越来越多,人为的优化设计已经越来越不能满足实际的需求。这个时候,就需要人工智能的介入。人工智能的电气优化辅助设计,可以代替大X做很多组的记忆和计算,优化出来的结果既精确又实用,很容易达到预期的效果。
(四)电气系统预警中的人工智能。
现阶段,人工智能在电气工程中的运用还体现在系统预警上。当电气系统出现故障甚至是危险的时候,通过人工智能触发的预警系统及时报警,可以节约宝贵的应急时间,从而大大挽回相应损失。
四、人工智能在电气工程自动化领域的运用前景展望
由于人工智能已经在电气工程自动化领域显示了自己巨大的作用,我们有理由相信,未来它在电气工程自动化领域的应用,在深度和广度上都还有更大的空间。
具体来讲,智能技术未来必将广泛地运用于电气工程远程监控技术、现场总线监控技术、集中监控技术等方面。未来,电气工程要向统一集成化、对接标准化、系统安全化方向发展,那么,人工智能就将在这些方向大显身手。单纯靠人的知识和经验来控制、检测、诊断、预警的传统电气工程自动化技术已经不能适合未来电气工程发展需求了,人工智能与电气工程自动化的结合,必将迎来发展的春天!
参考文献:
[1]李末.电气工程自动化中人工智能的应用探析[J].中国新技术新产品,2014,24:5.
21CBR:埃森哲持续多年年度技术趋势报告,在你们看来,这份报告有哪几个关键点最为值得关注?
埃森哲:今年技术展望的主题,“智企时代、技术为人”是核心,以人工智能技术为代表的数字技术加速演进,会给全人类带来巨大的发展机会,我们也有义务、有能力塑造技术发展的方向,让技术造福更多人。
在五个趋势里面,“智慧新界”是关注人工智能技术的核心应用在于让人机交互更方便;“生态智联和智才共享”分别讲述的是快速演进中的数字生态系统给企业以及劳动力带来的重要机遇;“人本设计”则第一次在技术展望中把设计提到前所未有的高度,也印证我们技术为人的核心理念;“进军未知”是提醒企业家在开拓数字新疆土时,保持社会责任感,创造更加公平合理的社会。
21CBR:在2017年技术趋势报告中显示,有85%的企业高管计划未来三年广泛投资人工智能相关技术,从技术角度来看,你们认为哪几个领域的投资必不可少?
埃森哲:《埃森哲技术展望2017》调研发现,超过六成的中国企业高管表示正在全面投资数字技术,作为商业战略的重要部分,该比例为全球最高。从埃森哲研究以及与客户交流来看,企业对机器学习、深度学习、自然语言处理、图像和语音识别的投入力度都比较大。全球来看,机器人流程自动化(Robotic Process Automation)是个热点,中国领先企业也已经开始在这方面采取了行动。
有一个比较现实的问题是IT基础设施的投资。有些行业的基础设施是不具备的,或者说是不完善的,有很多企业的这类设施是相对孤立的。如果说未来产品和服务将更多地由数据驱动的话,割裂的IT系统便不能有效地采集、分析和处理数据,因而也不能提供更多价值洞察。这也就表明,目前IT设施的整合是不够的。
当然,除了技术投入,越来越多的企业开始关注生态圈的投入,已经或者正在第三方平台上集成自身的核心业务功能。对于领先企业而言,第三方不仅仅是传统的合作伙伴,更可以是一起构建新生态系统、谋求下一轮战略增长的重要一员。
21CBR:“全球第一CEO”杰克・韦尔奇在《商业的本质》中曾提及,科技革命给市场带来了巨大变化和诸多杂音,在新的生态环境下,应该遵从商业的规则,回归商业本质。你们如何看待这个问题?
埃森哲:企业家们逐渐认识到回归商业本源的重要性。人们会认识电商和传统商业没有了明显的区隔,应该回到用好数字技术服务客户、创造客户价值的商业本质上来。
商业的本源从未改变:通过为客户打造极致的体验为客户创造价值,在此过程中为企业创造商业价值。技术的演变提供了更多的可能的手段与实现商业本源的可能性场景。
当然,我们也感受到了企业家的焦虑感。过去十年,基于移动化、大数据、社交网络和云计算发生的数字化变革深刻改变了人们的生活和工作方式,改变了行业边界和市场疆界。
随着数字技术的指数级增长和成本不断下降,技术创新和商业创新呈现两种形态,一种是大爆炸式创新,很多巨头企业不经意就在这种创新浪潮中被覆,比较容易受到影响的主要是技术、消费和金融行业等轻资产公司;另一种是渐进式的创新颠覆,受到影响主要是重资产公司,由于行业冲击不是非常直接,但运营利润和收入的长期下降,会使企业很容易就在“温水”状态下陷入危机。
可以得到一些启示,例如,企业在制定企业战略时候,越来越需要依赖规模、资源、行业积累以及成熟的数字能力等优势来先人一步预测行业生态的发展轨迹,创造并捕捉机遇。
21CBR:几个世纪以来,技术的发展改变着人类劳动的方式,但人工智能技术的发展却促使人类陷入反思甚至是恐惧,有哪些工作会直接受到人工智能技术的冲击?而又会在哪些领域创造出新的就业机会?
埃森哲:这是《埃森哲技术展望2017》认真回答的首要问题。人工智能将改变一些岗位的设置和工作方式,但是机器不会威胁和取代人类。人工智能将帮助企业打造更好的客户交互体验,将重新设计流程性的工作,从而使员工更多致力于高附加值的工作;同时,人工智能会带来很多专业的细分,带来岗位的增加,许多今天不存在的工作机会可以被创造出来。
我们认为不应把人工智能和人作为两个对立的个体,埃森哲提出的是一个界面的概念,相互学习实现共存,有利于发挥各自特长,实现灵活便捷、互补协作。
这里引述埃森哲的一项最新研究来说明人工智能对未来经济发展的促进作用:通过转变工作方式以及开拓新的价值和增长源,人工智能到2035年有望拉动中国经济年增长率,从6.3%提速至7.9%。
基于人工智能对中国经济整体影响的模拟分析,并结合行业规模数据,埃森哲进一步研究了人工智能对中国15个行业可能带来的经济影响。结果显示:制造业、农林渔业、批发和零售业将成为从人工智能应用中获益最多的三个行业。到2035年,人工智能将推动这三大行业的年增长率分别提升2%、1.8%和1.7%。
21CBR:根据埃森哲的分析,企业沿用百年的等级制雇佣和管理模式将在数字化时代面临挑战,开放型人才市场会成为主流,你对职场人士有哪些建议,以便他们更好地在数字化劳动力关键转型期中把握机会?
埃森哲:顺着《埃森哲技术展望2017》的脉络,我们给职场人士一些建议:
1.智慧新界――努力学习新技术,踏准时代节拍,并能引领创新;
2.生态智联――放开视野,把客户体验、客户价值放在中心位置。以谦虚的态度向数字生态系统里的创新企业学习,向年轻一代企业家学习。
3.智才共享――尽可能加入“柔性团队”,为自己企业的数字化转型贡献力量的同时,也得到快速学习和成长的机会。
4.进军未知――在传统业务以外开创新的业务增长点。
[关键词]人工智能;计算机网络;网络安全;网络管理
中图分类号:TP393;TP18 文献标识码:A 文章编号:1009-914X(2016)21-0394-01
0引言
随着科技的进步,人们对计算机网络的需求在不断的发生变化,单纯的数值计算与问题求解功能已经无法满足人们对计算机网络的要求,计算机要提供更为智能化、人性化的服务工作,是计算机及网络技术高速发展环境下,人们给计算机网络提出的新要求。目前计算机网络存在的问题,尤
其是安全方面的问题,也在强调人工智能在计算机网路技术中应用的必要性。
1 计算机网络技术存在的问题
随着计算机应用范围的不断扩大,网络信息的安全问题越来越受到人们的关注,网络控制和网络监视成为了用户在应用网络管理系统中最为关注的两大功能,但网络控制和网络监视功能的正常发挥,要建立在信息的获取与处理及时准确的基础上,通过网络传输的数据大多具有不规则性、不连续性的特点,而早期的计算机只能实现数据的逻辑化分析以及处理,无法实现数据真实性的判断,要从大量的信息中筛选出真实有效的信息,需要计算机网络具有智能化。计算机应用深度和广度上的发展,使得用户的安全信息需要网络安全管理提供可靠的保障,软件开发技术的发展和网络犯罪的增多,使得计算机如果不具有较为灵敏的观察力以及迅速反应的能力,则较难真正的遏制侵犯用户信息安全的各种违法行为,要想真正实现网络的安全管理,就要依托人工智能技术建立起反应灵敏、科学完善的智能化的管理系统,实现数据的自动收集、运行故障及时诊断以及性能、趋势的在线分析等,当计算机网络发生故障时,能够准确快速的做出反应,并采取相应的措施使计算机网络系统恢复正常。人工智能就能够实现在计算机网络内建立起科学完善的网络防御系统和管理系统,确保用户各类网络信息的安全。
2 人工智能在计算机网络技术中的应用
人工智能在计算机网络中的应用,较大程度上满足了人们希望计算机能够为使用者提供更为智能化、人性化的服务
的需求,计算机网络的智能化需求主要体现在智能化的人机界面、智能化的信息服务、智能化的系统开发以及支撑环境
三个主要的方面,这些需求全面推动了人工智能在计算机网络技术中的应用进程,尤其是人工智能在系统的管理与评价、网络安全以及智能人机界面等主要方面的应用。
2.1 人工智能在网络安全管理中的应用
人工智能在计算机网络技术中的应用非常广泛,在网络安全管理的领域内,人工智能的主要应用体现在三个方面,智能防火墙技术,入侵检测技术,智能型反垃圾邮件系统对用户邮箱所具有的保护功能。
智能化防火墙系统与其他的防御系统存在较大的差别,智能防火墙是采用智能化的识别技术,例如记忆、统计、概率以及决策的方法来对数据进行识别和处理,减少了计算机在进行匹配检查过程中所要进行的庞大的计算,提高了针对网络有害行为的发现效率,实现对有害信息的拦截以及限制访问等功能;智能防火墙系统的安检效率要明显的高于传统的防御软件,有效的解决了普通防御软件发生较为普遍的拒绝服务共计问题,有效的遏制了病毒的传播以及高级应用的入侵。
入侵检测是计算机网络技术安全管理的重要环节,也是保证网络安全最具有关键性作用的环节,是防火墙技术核心组成部分。计算机网络系统入侵监测功能的正常发挥,将直接影响着系统资源的安全性、保密性、完整性以及可用性。入侵检测技术主要是通过数据的采集筛选、数据的分类以及处理等形成最终的报告,及时的向用户反映出网络信息当前的安全状态。目前,人工智能较广泛的应用于专家系统、模糊识别系统以及人工神经网络等系统的入侵检测工作中。
智能型反垃圾邮件系统是运用了人工智能技术所研发出的针对垃圾邮件的防护技术,该技术可以在小影响客户信息的安全性的基础上,对客户的邮件进行有效的监测,对邮箱内的垃圾邮件进行开启式的扫描,并向客户提供针对垃圾邮件的分类信息,提醒用户及早处理可能危害系统或对自身小利的信息,从而保证整个邮箱系统的整体安全性。
2.2 人工智能在网络管理和系统评价中的应用
网络管理方面的智能化发展,主要依赖于电信技术以及人工智能技术的发展。人工智能除了在计算机网络安全管理中的应用外,还可以充分利用人工智能中的专家知识库、问题求解技术,实现计算机网络的综合管理。网络的动态性以及瞬变性给网络管理工作增加了难度,使得现代化的网络管理工作也向着智能化方向上发展,专家级决策和支持方法就是在人工智能理论基础上发展起来的,并在信息系统管理中得到了广泛的应用,专家系统是种智能的计算机程序,实现将某领域内尽可能多的专家的知识、经验进行积累,并在总结归纳的基础上形成资源录入相关系统,进而可以利用汇集了特定领域内多位专家经验的系统,来处理该领域内其他相类似的问题。就计算机网络的管理和系统评价,就可以通过很多的计算机网络管理内相应的专家系统,来进行网络管理以及系统评价的诸多工作。
3 总结
随着人工智能技术自身的不断完善发展,以及在计算机网络中应用需求的增多,人工智能在计算机网络技术中的应
用会越来越广泛,在促进计算机网络的安全管理工作以及系统评级工作中发挥更大作用。
参考文献:
[1]张凯斐.人工智能的应用领域及其未来展望[J]吕梁高等专科学校学报,2010 (04)
[2]宋绍云.人工智能在计算机网络技术中的应用[J]玉溪师范学院学报,2001(02)
随着科学技术的快速发展,机械工程由传统的机械工程项机械电子工程方向转变,同时机械电子工程和人工智能的有效结合,不断的向自动化、智能化、数字化方向发展。机械电子工程与人工智能的整合,为社会生产力的发展带来了历史性的变革,对于推动党建社会的发展和进步具有非常重要的作用。因此,文章针对机械电子工程与人工智能整合思路构建的研究具有非常重要的现实意义。
2机械电子工程与人工智能的特点分析
2.1机械电子工程的特点分析
机械电子工程是指在信息技术快速发展的背景下,发展起来的以机械电子工程为核心的柔性制造系统,是以计算机技术、机械工程与电子工程为核心的综合性学科,机械电子工程的特点主要包括以下几个方面:(1)性能丰富,结构简单,机械电子产品与其他产品最大的区别在于不仅性能丰富,而且结构比较简单,传统的机械产品虽然具有较高的性能,但是外形比较笨重,因此机械电子工程在未来具有非常好的应用前景;(2)多技术融合的设计,电子机械工程是综合计算机技术、机械工程以及电子工程等多个相关技术融合设计的,工程师在进行机械电子工程设计的过程中,需要对各种技术、策略进行考虑,并将所有的技术、策略进行整合,以此完成相关产品的设计。
2.2人工智能的特点分析
人工智能是复杂、综合的学科,主要包括哲学、控制论、心理学、信息论以及计算机等,人工智能在社会生产与生活中发挥了非常重要的作用,具有非常广阔的应用前景。人工智能分为不同的发展阶段:(1)初级阶段,人工智能的研究方向主要集中在博弈、证明以及翻译等方面,此阶段在机器人、专家系统、自然语言理解、计算机视觉等方面获得了非常大的成就;(2)第二发展阶段,该阶段主要集中在商业化产品以及知识工程的应用领域,在智能机器、计算机视觉、基础常识、不确定推理以及分布式人工智能等方面获得了很大的成就,第二发展阶段相对平稳,但是平稳的发展阶段已经从原来的单个体向分布式方向发展。在当今社会,人工智能已经成为一种复杂、系统的技术,并且在人类生产和生活中发挥了至关重要的作用,作为一门使用的技术,在推动时代的发展中占据着非常重要的地位。
3机械电子工程和人工智能的整合思路分析
3.1机械电子工程与人工智能的关系分析
机械电子工程具有一定的不稳定性,描述机械电子系统的输入和输出的关系相对困难,传统的描述方式包括:学习并生成知识描述法、建设规则库方法以及数学方程推导法三种,由于传统的描述方法的严密性和精确度不高,并不能够满足曰益复杂系统的实际要求。人工智能在处理信息中具有很大的优势,能够有效解决传统机械电子系统不确定性、不稳定性、复杂性等问题。因此,机械电子工程与人工智能的整合已经成为一种必然趋势。机械电子工程中人工智能技术的应用存在一定的差异性,并不能够对网络系统进行有效的描述,并且系统资料库创建过程中需要进行严密的数学分析,在分析的过程中会出现许多问题,导致网络系统的建设存在许多问题,导致网络系统出现崩溃的现象,这对于机械电子工程系统的发展是非常不利的。人工智能技术创新的工程方式能够帮助机械电子工程系统创建系统资料库,机械电子工程和人工智能之间存在的密切关系,对现代科学技术进行了强化,对于促进机械电子工程的发展具有非常重要的作用。
3.2人工智能技术在机械电子工程中的应用分析人工智能技术在机械电子工程中的应用,创建了两大系统:其一,模糊推理系统,基于模糊集合理论的模糊推理系统,以模糊理念为设计工具,具有处理模糊信息的功能,模糊推理系统已经被广泛的推广和应用在数据处理、自动化控制等领域,并且获得了良好的效果,机械电子工程中的模糊推理系统,创建了模拟人脑的功能,进行语言信号的分析,通过网络结构接近一个连续函数,并运用域到域的映射方式规则的储存信息,具有非常明确的物力意义,但是模糊推理系统连接不固定,并且计算量相对较小,应用范围相对有限;其二,神经网络系统,神经网络系统是人工智能的重要分支,神经网络以神经元的兴奋模式将信息分布在网络上,并进行动态的相互作用,人工神经网络系统的特点是对信息进行分布式的储存,并且能够进行动态的协同处理,神经网络系统不仅具有丰富的行为,而且结构非常简单,神经网络系统能够模拟大脑的结构,对数字信号进行分析,采用点到点的映射方式联系各个神经元,具有输入输出精度高,计算量大等特点,与模糊推理系统相比,神经网络系统的应用范围更广泛。创建基于模糊推理系统与神经网络系统的智能系统后,其在机械电子工程领域的应用越来越广泛。神经网络与模糊逻辑系统的融合通常采用以下两种方式:功能相似的融合,利用模糊变量隶属函数和神经网络中神经元的非线性映射部分功能相似的融合,对神经元输出特性进行调整,能够实现对隶属函数的优化与修正;利用神经网络与模糊系统算子相似性的融合,合理的选择算子,既能够保证足够的信息量,又能够简化运算;功能互补的融合,将神经网络的学习能力融于模糊系统的分布式储存规则中,能够有效的提高模糊系统的智能;将模糊系统的逻辑推理功能融入到神经网络系统中,能够有效的提高神经网络系统的逻辑推理能力。