人工智能的应用精选(九篇)

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第1篇：人工智能的应用范文

【关键词】人工智能；选煤；管理；设计

一、前言

所谓的人工智能技术，即将人类的操作技术和知识借助电子设备而转化成为机器智能的一项复杂技术，是电子计算机应用发展的方向。人工智能技术，不仅节省人力，而且在操作正确的前提下会保证生产效率的极大提高。如今，在选煤技术中应用人工智能，是选煤生产技术的极大进步。而选煤领域中的人工智能技术分别为以下三个生产系统：选煤厂管理专家系统、选煤厂设计专家系统、智能型选煤设备图形数据库。

二、选煤厂管理专家系统

在管理上，整个选煤厂是一个机器复杂的管理大系统，在这样复杂的系统中，如何根据市场的实际情况、企业的外部条件和选煤生产的内在活动规律，及时调整生产策略，保证最佳运营状态以获得最大收益是选煤厂经营决策者所面临的重要的问题。而选煤厂管理专家系统，则可以很好地解决决策者们所面临的问题，有效得提高其对整个市场和选煤厂内部情况的了解，从而做出正确的运营决策。

选煤厂管理专家系统的主要内容包含以下四个方面：生产信息实时管理网络信息系统、产品质量预测、生产操作参数优化子系统、基于局域网络的生产信息专家分析与决策系统和生产结构与经济效益优化子系统。通过上述四个主要内容之间的相互配合，选煤专家系统可以积极地配合和辅助领导进行经营决策，为选煤厂的实时经营作出学科的知道，从而实现选煤行业的信息化和生产系统可以得到监控的良好的管理环境。

但是在实际操作过程中，因为不同选煤厂的经营状况和生产规模大小各异，每个选煤厂都有自己的管理和经营人员配备和物资配备，同时有些选煤厂对人工智能能提高效益存在着一定的不信任，因此，面对这些情况，如何使得选煤厂管理专家与不同类型的选煤厂的管理实际能够进行比较合适的匹配，真正把先进的管理技术和理念运用到不同的选煤厂，从而提高整个选煤行业的生产效率，提高选煤厂的的经济效益，是选煤厂专家系统需要解决的实际问题。通常，按照不同情况区别对待的原则，可以采取以下几项措施：第一，经济效益好、管理水平高的选煤厂，适合运用选煤管理专家的管理理论，总结经验，从而建立起自己的知识数据库；第二，对不同生产规模和地域的选煤厂的差异，可以建立起灵活性比较高的、可以改动的动态数据库；第三，对于一些比较模糊的管理问题，一般会采用模糊的评价理论进行处理，从而建立起隶属于函数标识的模糊子集百搭知识。

三、选煤厂设计专家

选煤厂设计专家系统，即主要是供选煤厂的设计技术人员使用，其主要解决的问题是，在先每场设计和改造的活动中，选择怎样的选煤方法和构建怎样的产品结构。整个系统分为几个子系统：块煤分选子系统、末煤分选子系统、原煤准备子系统和煤泥处理子系统。系统所采用的方法是非线性规划的方法，来建立起产业和产品结构优化的处理模型。在操作方面，用户首先要输入原煤资料和一些必要的、清晰的约束条件之后，其下属的四个子系统会按照专家知识，在最短的时间内自行选择出最为科学的、实用的产品方案和生产流程。

选煤厂的设计过程是一个极其复杂的流程，工作量和所要求的技术程度相当高，这就必须依赖设计人员的知识储备和经验的积累，所以特别适用于专家系统技术。但是，因为知识程度的复杂和专业术语的相对独立性，以及专业知识量大、知识类型丰富、知识重复调用和交叉调用这些显著的特点，在构建选煤厂专家系统时，专家的知识表达存在着加大的困难。所以，为了尽量缩减上述困难，一般会采用如下的表达形式：第一，生产式规则。在生产式系统当中，专业知识被划分为事实和规则这两部分，所谓的规则是推理和行为的过程，其组织方式存在着一定的差异，在通常的CPDES系统当中，规则的存在方式是独立和结构化这两种方式；第二，过程表示法。所谓的过程表示法，即在知识表达中将事情的发展过程进行分配指标式描述，允许在过程中调用不同的子过程；第三，面向对象表示。此种方法是将事物看做不同部分、不同层次的简单的对象的复合体；第四，其他表示方法。对于一些不易表达或精确度不高的知识，应该采用魔术子集处理的方式等方法。

四、智能型选煤设备图形数据库

所谓的智能型选煤设备图形数据库，是为了便于计算机设计图形，针对选煤厂设计过程中的CAD设备图形调用、设备选型以及设备购置等几个环节而开发的．其主要由以下六个部分构成：设备选型计算子系统、设备三视图绘制子系统、设备参数库、CAD接口程序、设备网上订购和设备清册编制子系统。该系统的主要功效是：完成选煤设备的选型、设备购置和安装概算书的编制、CAD调用绘图和网上订货等一些基本的技术性的工作。在“智能型选煤设备图形数据库”开发中，可以将原设备的参数、图库等进行重组，从而构建可利用的专家知识来进行选型、利用的图形数据库。在此基础上开发专家系统，并与CAD系统集成利用。“智能型选煤设备图形数据库”使用的软件主要是3DMAX、AUTOCADR2000、Paradox和DEIPHI。这些软件在工程设计中发挥着重要的作用，对于数据库的构建也发挥着不可代替的作用，这些软件的灵活些体现在不仅可以单机操作，而且还可以在网上进行联机运行。

结 语

上述所介绍的三种人工智能技术已经是目前比较成熟的选煤智能技术，但是因为选煤厂的经营规模和现状的不同，上述所说的人工智能技术的实践应用达不到整体上的技术要求，而所产生的负面效应往往被归咎于技术的不成形。所以，要想提高选煤行业的整体生产效率，不仅需要技术上的支持，还需要选煤厂管理者在观念上的更新和资金上的保障，这样，技术的优势才能实现其最大化的发挥。

参考文献

[1]付丽. 现代化的选煤技术与选煤管理初探［J］.黑龙江科技信息，2007.

第2篇：人工智能的应用范文

关键词：计算机；人工智能；电气自动化控制

在人工智能技术发展的前提下，为新时代的生产创新提供了基础，将人工智能运用于电气自动化控制中，有利于矿山在开采过程中更加科学与合理，在提升工作效率的同时有利于保持工作水准的稳定。因此深入研究人工智能对电气自动化控制的影响有利于促进社会生产的升级与发展，最终加快我国各行各业与电气自动化控制的融合，为我国智能化社会生产提供有力条件。

1计算机人工智能技术特点与发展现状

1.1计算机人工智能技术的特点

（1）参数调整便捷。计算机与人工智能技术的机器操作对比传统的控制器，主要的特征是操作更加简单，更容易学习，同时对于机器的参数具有相关的资料进行解释，对于各个参数之间的关系可以通过一体化的参数模型清晰可见，在调整参数时，能够清晰了解对于机器操作的影响以及对于其他参数的影响。降低了实际工作中的操作难度，提高了使用便捷性。（2）控制器一致性较高。对比传统的控制器，人工智能的控制器能够根据自动化的模型，对于数据的输入进行高效的计算与分析，使得工作人员在实际操作过程中，控制更加灵活,产品的规范性也更高，因此控制器一致性的提升有利于使用者的体验感不断提升[1]。（3）计算分析能力突出。对比传统的矿山自动化控制器，计算器人工智能技术能够在较短的时间内建立自动化模型，对于参数的变化，其他相关联数值能够迅速被更新，有效提升了自动化控制水平，为电气自动化的发展提供了较高的促进作用。（4）操作简便。计算机技术的发展促进了信息处理与数理处理的速度，能够降低操作的难度使得普通的工作人员在工作过程中能够充分发挥机器自动化的作用，降低对于相关的专家的依赖程度，只有工作效率不断提升，才能为电气自动化控制进一步发展提供了有利条件。

1.2计算机人工智能技术的意义

人工智能技术的含义是利用互联网技术发展的新技术，借助互联网技术与其他计算机知识降低重复性的工作，降低人力成本同时提升工作效率的技术[2]。计算机技术与人工智能技术的区别是计算机技术需要人为操作才能发挥其自身的技术，而人工智能可以独立自主的完成部分工作，人工智能技术对于未来社会的发展与进步提供了基础。

1.3计算机人工智能技术的应用现状

人工智能技术的功能强大能够包含多个处理器，并且针对不同的处理器提供不同的开发策略。在传统的电气控制系统中，其控制器一般情况下只能包含较少的处理器，所以处理控制器的功能受到限制。而人工智能的处理器丰富，最常见的包括模糊处理器、神经处理器等。正是由于人工智能的多处理器共同运行的优势，从而改变了传统的由于处理器问题影响行业发展运转质量的现状。例如在电力行业中，变压器的性能指标与发电器的性能指标，随着计算机人工智能的不断发展，电力系统处理器的容量不断的扩大，电网中需要的电气设备与种类也变得更加丰富，这是人工智能在其中发挥了重要的作用，人工智能技术不仅运用在矿山的开采中，同时涉及到我国的各行各业，例如医疗、航空、电力等。这些行业的系统运行较为复杂，从前期的智能化设备的设计到后期的生产使用与反馈，每个环节都需要结合调整改进与升级，保障各行业在使用人工智能技术的同时，行业发展更加迅速。

2计算机与人工智能技术在电气自动化控制中的主要功能分析

2.1数据采集与处理功能

计算机与人工智能技术使得工作人员在实际工作中只需要掌握对电气自动化控制面板的操作，工作人员不需要通过脑力开展大量的分析与计算，只需要对人工智能采集的数据进行及时的观察与搜集即可，最终实现电气自动化设备的进一步发展。

2.2系统的实时监控与警报功能

在电气设备制造过程中，一般缺乏对于生产的实时监控，导致安全事故的发生时无法总结其他的问题，既为后期避免类似的问题提供参考依据，同时对于即将发生的异常问题，也无法触发警报，因此需要对安全隐患进行及时的排查。而计算机人工智能技术的主要特点之一就是开展实时监控与警报功能，在生产过程中开展对于设备的实时监控，在发生异常情况时，能够及时发出警报，通知工作人员对于电气设备进一步运维与检修，降低事故发生的概率。而对于没有及时控制的事故，人工智能系统也能记录事故发生的数据变化，为后期避免同类问题提供数据支持，为后期的生产升级提高基础。

2.3操作系统控制功能

传统的机械控制台操作主要是依靠工作人员在控制台的值班，轮流查看相关数据的情况。而人工智能技术主要借助计算机通过智能设备操作，不仅可以远程操作而且可以对操作的人员实现不限区域、不限人员数量的操作，降低传统电力控制台对于操作人员的人数限制、位置限制等，为电气设备自动化发展贡献重要的技术。

3计算机与人工智能技术在矿山电气自动化控制中的实际应用

3.1计算机与人工智能技术在矿山电气自动化运用中的优势

计算机与人工智能应用为矿山的开采带来了较大的技术升级。其主要的优势包括了以下几个方面，其一是人工智能技术的控制台可以借助编程语言，根据实际工作内容设置相关的控制台，在实际操作过程中能够快速索引到相关的信息与数据，对参数进行及时的调整；其二是能够对相关的操作与作业现场进行实时的监控，监控的内容与范围不断扩大，同时监控的开展不会受到天气与人员的影响，抗干扰能力突出；其三是人工智能技术可以结合其自身的技术特点能够开启更加优质的控制模式同时降低人力物力的损失。最后体现在对设备异常模式的控制，能在机器产生异常时及时出现报警与调整的模式，提升稳定性同时能够协调人工智能的一致性。

3.2优化电气设备的设计

矿山的开采需要随着社会经济的发展而不断扩大，在矿山开采过程中借助电气设备能够高效的完成开采工作，满足社会生产的需求。而现代化的开采设备需求对于矿山的开采具有重要意义。利用计算机和人工智能技术对于矿山开采的设备进行了设计优化升级，其中包括了从电子科学、机械设计等内容，而在设备的设计过程中，必须要缩短设计周期，抢占市场份额，将设计的成果投入到实际的矿山开采过程中。需要注意的另一个重点是由于开采设备设计到矿山开采的整体工作链条较长同时研发难度较大，但在技术研发过程中不能为了研发速度而忽视了对于技术优化的高标准，降低对于人工的依赖，减少人力资源的投入，有利于人工智能技术能够集中力量优化设计，参数设置根据实际工作需要设计更加合理，提高数据准确性的同时提升的产品的性能。

3.3加强电气系统运行的智能控制

智能化的机械设备能够有效提高矿山生产的效率，先进的矿山开采效率与质量是现代矿产企业竞争力的重要来源，因此现代矿产企业想要保持竞争力，则必须使用将计算机人工智能技术与机械技术相互融合的电气系统。在传统设备控制器的基础上，结合人工智能，工业生产中的数据处理与信息决策使用人工智能技术，提升人工智能技术对矿山开采的进一步发展。再通过人工智能技术做出相关开采的指令，实时掌握开采的情况与电气设备的运行情况，一方面提升了矿山开采的效率，另一方面人工智能系统降低了大量重复性的工作内容，为人力资源的整合做出了重要贡献。最后人工智能结合了计算机运算速度较快的优势，使得系统能够短时间内对信息进行批量化处理并做出正确的决策，为矿山自动化技术的进一步发展做出贡献。

3.4提高电气设备的故障诊断效率

矿山开采的过程中依赖多个设备同时运转，且各个设备都是开采链条中不可缺少的因素，因此当某个设备发生故障则会影响到整体矿产开采的正常运转，而依靠人工和传统的控制器，故障排查工作的效率较低，不仅影响了生产安全同时也会影响企业的经济效益。在此基础上，发挥人工智能技术对于电气设备的故障诊断升级对于矿山开采具有重要的作用，一方面人工智能能够通过其专家系统与模糊理论相互结合，迅速掌握所有生产相关的实时数据，另一方面通过对系统进行智能化控制，找到故障产生的位置，对故障设备进行替换，降低设备故障对于矿山开采产生的影响，降低企业的经济效益损失。

4结语

计算机与人工智能的发展，使得传统的社会生产行业将机械技术与智能技术进一步的融合，推动了工业生产电气自动化控制，提升了工作效率与工作质量。在传统的控制器中，需要人工不断操控控制台调整机器的运行状态，同时需要定期对于机器进行检验与维修，避免机器故障影响社会生产的正常运转。人工智能的机器控制对于电气自动化的发展是更科学高效的技术。计算机人工智能技术在矿山电气自动化控制中的进一步运用，不仅能够提升对于矿山开采的实时监控水平，同时能够提高开采的效率与安全性，为矿山开采企业的发展提供了技术支持，最终为机器自动化控制应用提供了有利条件。

参考文献

[1]徐小云.人工智能技术在矿山计算机电气自动化控制系统设计中的应用研究[J].科技资讯,2020,18(09):5-6.

第3篇：人工智能的应用范文

关键词：档案管理；信息化；人工智能技术；安全；网络

1人工智能技术与档案管理

1.1人工智能技术

在20世纪50年代中期，欧美等发达国家就已经率先提出了人工智能的概念，并且将这一理论概念逐渐的发展成为了现实存在的技术，震惊了学术界。目前，科学家们致力于研究更加精深的人工智能技术，为此开发了多种多样的理论原理，而人工智能也随着经济全球化得到了普及，被运用到了全球的各个角落当中去，为各行各业的生产力发展提供了巨大的动力。当然，人们所提到人工智能技术的时候，首先会提到的就是AI技术，它是人工智能技术的一个缩写，是通过计算机网络的方式将多个系统集合起来，从而形成一个可以模拟人脑的智能机器，人工智能技术包括了机器视觉、指纹识别、人脸识别、虹膜识别、智能搜索和专家系统等。从这个角度来看，人工智能技术实际上是对人的大脑的一次复制和模拟，尤其是对人脑当中的思维意识和思维过程的一次模拟，但人工智能并不能够与人脑完全等同，他只是人脑的一个低端复制，并不能够超过人的智慧，也不能够进行独立的人类思考。

1.2档案管理

档案管理这项工作属于行政管理工作的范畴，它普遍存在于各行各业和各个层次的公司当中，即便是在规模小的公司，也一定都会具有相应的档案管理工作和专门的负责人员。在传统的档案工作当中，人们主要是通过记忆和书写的方式将一本本档案进行反复的装订和整理，并且撰写目录，相对来说耗时耗力，出现错误的可能性也十分的高。随着科学技术的不断发展，人们更多地将计算机信息技术运用到了档案管理工作当中去，极大地解放了这项工作的生产力，提高了档案管理的工作效率，也使得越来越多的管理人员能够从繁杂的档案整理和文书撰写当中解脱出来。档案管理的内容和项目是复杂的，除了一般的人事档案以外，还包括了文书档案、发展档案、项目档案、财务档案等等内容。

2人工智能技术在档案管理信息化中应用的必要性

2.1降低错误率

将人工智能技术科学地运用到档案管理工作当中去，最显而易见的一个优势就是可以极大程度上降低档案管理的出错率。目前，利用人工智能技术当中的智能检索技术，就可以轻易地降低档案管理和借阅过程当中的错误率，无论是利用语音输入还是图片检索的方式，都使得检索途径逐渐的优化和拓宽，也使得检索的时间成本正在不断的被压缩[2]。另外，有部分工作人员在进行关键词检索的时候，可能对于自己想要的档案和主要的内容还是比较模糊的，这时候利用智能检索技术当中的延伸检索技术，可以对其他相关的档案内容和关键词进行一个拓展和推送，使得用户既能够了解到目前所需的、与关键词相关的档案内容，同时又可以了解到与这些档案相关联或其他用户较多搜索的关联档案内容。即可以不再依赖人力进行档案文字的查阅，通过计算机网络的关键词检索就可以完成档案的查阅，极大地降低了错误率。

2.2提高管理效率

以项目档案为例展开论述的话，当企业展开一个经济活动和项目的时候所需要收集的档案是多方面的，不仅包括了企业的前期投入以及招投标的各个环节，同时也包括了企业的预算以及最后的企业项目负责人员、企业项目决策会议内容等等。如果可以利用人工智能技术，首先在计算机网络当中编制一个成熟的程序，将这些不同的环节和内容首先预留出来，然后再进行完一项工作以后，自动自发地将工作所涉及的档案内容和具体信息上传到计算机中来，最终当整个项目完成以后，就能够形成一份十分详实且准确的项目档案。这种方式可以节约档案管理人员大量的时间，使得他们不用整日被淹没在浩瀚的数据信息当中。档案管理人员往往只需要在后台进行简单的编程操作和扫描工作，就可以将所有的项目信息收录起来，在后期进行简单的排版和目录编制，即可完成一本优秀的项目档案[3]。

2.3减少成本投入

在人工智能可以节约成本这方面，有部分中小企业会表示出较大的质疑情绪，他们认为，人工智能技术相较于传统的聘用管理人员需要付出更多的科技成本，并且后期的养护和维修成本也是一笔高额的支出。人工智能技术是一项长远的投入，当购买一套人工智能技术以后，不仅仅代表着购买了其中的编程和设备，更多的是购买了其中所包含的配套设施和服务，也就是后期的各种更新和维护服务。在传统的档案管理工作当中，企业需要雇佣大量的管理人才，需要付出巨额的人力资源成本，并且还需要缴纳相应的保险支出部分福利。而人工智能技术则更像是一种一次性的投入，仅仅需要在前期支付一笔大额的设备使用和专利使用费用即可。同时，人工智能技术也不需要休假，24h都可以进行工作，工作效率也会一直处于饱和状态。人工智能技术从长远来看，对企业的成本产生了巨大的节约作用。

2.4提高安全性

对于一些大型的企业项目和国家机关事业单位来说，在档案管理的工作当中，最重视的就是安全性问题。在传统的档案管理工作当中，主要是依靠人力来完成管理工作，这样一来就存在着很多的不确定性，一旦档案工作人员自身的思想意志不够坚定，就非常容易出现以权谋私贩卖企业经济信息，以及泄漏政府核心机密的问题。现阶段，如果可以使用人工智能技术来代替传统的人力管理，那么相对来说安全性就得到了保障，人工智能技术可以根据前期编程员所设置的种种权限，一些不具备权限的人员想要查阅这些档案是绝对不可能的，而这些档案也必然会在多重安全密钥的加密之下，更加稳妥的被保管在计算机硬盘当中。但这一切都需要建立在已经能够对档案管理信息化系统的安全性充分保障的基础之上，也就是需要建立起更加牢固的防火墙，有效地规避黑客风险和病毒风险。

3人工智能技术在档案管理信息化中的应用措施

探讨人工智能技术在档案管理信息化当中的应用措施，更多的是从技术角度进行探究的。本文按照不同的技术层面对措施进行分类探究，重点提出了系统智能识别技术、指纹虹膜识别技术以及网络平台共享技术3项内容。

3.1系统智能识别技术

人工智能技术最核心也是最基本的技术，就是系统智能识别技术，这一技术也是目前人工智能技术当中发展最为成熟，运用最为广泛的一项技术。目前所探讨的系统，智能识别技术就是经常能够在搜索引擎上使用的搜索框，目前在智能识别技术当中，不仅仅可以通过文字的形式进行检索，同时还可以通过语音的形式进行检索，通过图片的形式智能判断，而这些技术都可以被广泛地运用到档案管理的信息化工作当中来。举例来说，如果想要进行查阅档案工作的时候，就可以利用系统智能识别技术，将已知的档案文号或者档案标题或者是档案当中内容的关键词放置到搜索框当中，只需要轻轻的点击检索按钮，那么即可以搜索出与之相关的各种档案。在语音识别技术方面同样如此，可以通过语音的方式将所口述的内容转化成为文字，在系统当中自动的进行检索，寻找所需要的档案。而图片智能识别技术则更多的被运用在一些历史档案和项目档案当中，例如企业在发展的过程当中所兴办的一些项目可能已经年代久远，记不清当中的关键词和具体信息，但是在官方网站上具有当时项目的相关图片，那么就可以将图片放置到搜索框当中点击搜索。包含此图片或相近图片内容的档案就会一目了然的展示在我们的面前[4]。

3.2指纹虹膜识别技术

在前文中已经提到，对于档案管理工作来说，其最重要也是最难克服的一项问题就是安全问题，如果安全问题无法得到保障，那么档案当中的信息就时刻都有可能被暴露在大众的面前，尤其是在涉及到一些经济项目或政府机密文件的时候，安全问题应当是我们首要需要保障的。利用指纹识别技术和虹膜识别技术，就可以很大程度上杜绝安全隐患[5]。举例来说，当查阅一些机密文件的时候，那么首先就可以对查阅人的虹膜和指纹进行识别，在前期档案管理工作的时候，要对这些机密文件进行权限的设置，只有专门的人员才能够查阅这些文件。例如，政府工作当中的一些文书档案和人事档案，涉及到了机关内部的人事调整和编制职数，这些都属于机密的内容，而在进行档案管理的时候，就可以将人事档案管理的工作人员、主管领导和单位的主要领导作为可查阅人员，将他们的指纹和虹膜录入进来。在后期，如果他人想要查阅这些档案的时候，系统就会自动的对这个人的虹膜进行扫描，一旦发现不匹配的问题，就会在系统内产生警告信息，并且直接以短信和电子邮件的形式发送至主管领导及人事档案管理人员的手机当中，可以有效对可能存在的风险产生一个预警机制。当主要领导和档案管理的负责人员看到某些人妄图窥探企业的机密档案的时候，那么就能够做出相应的处罚条例，积极地调整管理制度，这就可以使得档案管理工作逐渐朝着更好的道路发展，实现一个良性循环。

3.3网络平台共享技术

档案的查阅、借阅以及归还是一项十分复杂的工作，在传统的档案管理流程当中，主要是通过纸质文件的形式逐级进行向上审批，尤其是在涉及一些机密和机要文件的时候，更需要进行一个繁杂的审批流程。这时候，如果能够利用人工智能技术当中的网络平台共享技术，将这些审批流程进行简化，通过电子计算机或者说是OA软件的形式，在网上平台就能够完成各项审批工作。与此同时，在企业或单位内部一些可以公开的档案文件，可以利用平台中的共享技术直接展示在企业和单位的局域网络当中，只要是企业内部的人员，都可以通过自己的账户和ID进行直接登录和查阅[6]。举例来说，如果在新人培训的环节当中，需要让新人更多的了解到这个企业的发展历程和其中蕴含的深厚企业文化，那么就可以让这些员工登录计算机系统，在局域网内搜索相应的档案。这些档案当中记载着企业的发展历程是可以被完全公开的，不含有一些机密内容的，这样一来，员工的借阅档案和查阅资料，不需要经过繁杂的审批手续，大大减轻了档案管理人员的工作负担，真正实现了简政放权，做到了工作流程的优化与高效。

3.4智能检索技术

人工智能技术作为一种高科技的技术，其研发的主要目的就在于解放生产力，提高工作效率，将人工智能技术广泛地运用到档案管理工作当中，来也可以达到这一目标，帮助档案管理工作的效率实现大幅度的提升。现阶段，如果可以采取人工智能技术来进行智能检索的话，可以极大地解放生产力，使得传统的档案管理工作人员的工作压力得以释放[7]。举例来说，如果在电子档案排布方面可以按照其重要程度和具体价值进行顺序排放的话，那么就可以在后期的检索中，同样按照这一排序标准得出最终的检索结论。与此同时，采取智能检索的方式，不仅可以对想要获知的信息进行检索和取得，同样也可以利用人工智能技术将某一用户的多次检索关键词及结果统一起来，科学的计算出这一用户的使用需求和未来检索预期，并为其推荐相关的关键词及档案。这不仅依靠单一的档案检索系统，更多的是需要专业技术人员能够在联网和共享平台的基础之上，开发一款多个档案局共享的计算机管理软件系统，使得各个局和部门的档案信息，能够有效的归类和统一[8]。

第4篇：人工智能的应用范文

关键词 计算机 人工智能 技术应用 发展趋势

中图分类号：TP18 文献标识码：A

在早年的科幻电影中，总是会出现机器和人的_突，在不少该题材的电影中，机器人因为人工智能技术被赋予了生命，从而引发了一系列的问题。时至今日，该场面似乎已经成为现实，计算机人工智能技术已经得到非常广泛的发展和应用，已经不单单应用在机器人领域，还在社会学、工业发展、哲学、游戏业等多种学科和行业中得到极为广泛的应用。伴随着互联网技术的不断发展和各种智能设备的“平民化”，人工智能技术在未来相当长一段时间内都还会是一个较为热门的话题和学科。

1计算机人工智能技术概述

1.1人工智能技术的概念和提出

2016年，在世界范围内有一个新闻被人们津津乐道。AlphaGo挑战人类围棋高手，并且以4：1的比分战胜了世界围棋冠军李在石。这个被人们爱称为“阿尔法狗”的人工智能机器人就涉及到了当下非常流行的一个话题：人工智能。

人工智能技术是计算机科学的一个重要分支，它指的是利用计算机的运行，使原本不具备自主意识的计算机硬件设备能够以类似人类反应的方式，使计算机硬件实现表面上的“智能化”，从而使人类生活更加便捷的一种技术。传统的人工智能技术被人们熟知和了解主要是在智能机器人领域，而我们这里所要讨论的人工智能技术是范围更加广泛的，包括有虚拟现实技术、语音识别技术、自动处理技术、机器博弈技术、计算机神经网络等多个分支、多个方面的技术总称，并且随着科学技术的发展和进步，人工智能技术的内涵和外延还将不断拓展。

1.2人工智能技术的发展沿革

人工智能技术依托于计算机技术的发展而诞生，所以人工智能技术迄今为止仍然是一项“年轻”的技术，它在上个世纪五十年代由美国的“人工智能之父”麦卡锡提出，是一门涉及到了计算机技术、信息学、心理学、哲学等多个学科的综合性学科。人工智能技术可谓命途多舛，在刚刚提出不到十年的时期，就进入了瓶颈期，直到上个世纪八十年代末才得以发展。在上个世纪八十年代后，随着计算机技术的民用普及化以及互联网的出现与发展，人工智能技术才得到长足的发展，在诸多分支领域中取得了不小的成就。

2计算机人工智能技术的实际应用

2.1人工智能技术的主要分类

人工智能技术是一项内涵非常丰富的技术，它并不仅仅指的是字面上的单纯“智能”。人工智能技术从大的框架上分类主要包括四个方面的主要内容：（1）智能感知。智能感知顾名思义就是以计算机技术赋予无生命的设备模拟感知的功能，使机器能够自主识别出人类常常通过感官感知的周围事物；（2）智能学习。学习能力一直是人类区别于其他生物的最重要的能力，而人工智能技术在近些年也在该领域取得了突破性的进展；（3）智能推理。“阿尔法狗”能够与人类对弈，固然有许多非常复杂的机制，但是其中最主要的一点就是其具备了一定的智能运算和推理能力；（4）智能运动。这项人工智能技术也就是一般人理解的狭义上的人工智能，最具代表性的就是智能机器人的发明和进步。

2.2当前人工智能技术的实际应用

当前人工智能技术在社会生活的各个领域和各个层面都得到了较为蓬勃的发展，受限于文章篇幅本文不可能将其一一列举，这里笔者将具有代表性的几项人工智能技术的应用进行简要的罗列和分析。

2.2.1游戏人工智能技术

在当前时代中，“游戏”已经成为横跨各个年龄段的一个非常热门的词语，在当前时代几乎没有人不知道计算机游戏，也基本上不存在没有听说过或没有玩过游戏的人，尤其是青少年群体，尽管我们一直在诟病游戏对其的消极影响，但是不能否认，游戏已经成为当前不少人们生活当中不可或缺的重要组成部分。

经常接触游戏的人都知道，游戏中有一个看不见、摸不着的事物，叫做”AI”，这个英文缩写即是Artificial Intelligence，直译过来就是“人工智能”。这里的AI人们常常理解为“游戏系统”。当然，游戏人工智能和学术上的人工智能还是存在一定的差异的，但是它在很多方面与学术人工智能是相得益彰的。例如，游戏AI与学术AI都具有一定的可信性，特别是游戏营造的虚拟空间中，人们几乎感觉不到自己是在跟计算机交流，而总是身临其境地认为自身在与其他的玩家进行沟通交流。

2.2.2工业生产应用

人工智能技术在工业生产中的应用非常广泛，其在工业生产中主要应用到的人工智能分支技术是人工神经网络。严格意义上来说神经网络学科的诞生要比人工智能技术更早，但是随着人工智能理论的诞生和发展，赋予了神经网络技术更加广阔的发挥空间。

当然，由于工业是一个非常庞大的概念，所以我们截取工业生产中的一个小的领域――锅炉燃烧技术中的人工智能进行简要的介绍。在锅炉燃烧技术优化过程中，最重要的一点就是要进行算法上的优化。当前已经趋于成熟的人工蜂群算法就是人工智能技术的重要类型之一。人工蜂群算法是一种仿生的算法，模仿蜂群在复杂环境中的活动，产生了I-ABC、PS-ABC、PS-ABCⅡ等多种算法，通过检测锅炉燃烧的状态分析出燃烧的最佳运行状态，并进行实时的调整。

当然，除了生产行业之外，令很多人都意想不到的是，在公共设施建设领域人工智能技术也发挥着非常重要的作用。例如，在城市公路隧道建设中，常常用到故障树分析法。这种方法是一种运用逻辑的方式来进行复杂分析，从而以许许多多基本的事件集合来体现总体系统的状态。通过故障树的建立，在出现问题的时候，公路内的隧道智能监控系统首先会发现异常，并且分析出具体的异常情形，分别分析和排除车检器、CO/VI传感器、火灾感应器、FS/FX传感器、风机、车道灯和照明等的异常，并将这些异常分支连接成完整的故障树，在故障出现时能够及时有效地预警并加以解决。

3计算机人工智能技术发展趋势探析

3.1技术上会不断有大的突破且应用领域更广

人工智能技术是一项综合性极强的学科，它主要依托于计算机技术的发展，并且涉及到多个学科和领域的内容。而计算机技术在经历了刚刚诞生之后的大爆炸式发展之后，也会趋于平缓；与其他学科和领域的融合也在不断地进行和深入当中，所以在当前科技背景下人工智能技g的发展趋于平缓是非常正常也合乎逻辑的。

但是未来，人工智能技术将会在技术上迎来不断的大的突破。一方面，计算机技术还在不断发展过程中，相对来说发展较为低级的人工智能技术有非常大的发展空间，在技术达到一定的积淀之后一定会迎来非常迅猛的发展；另一方面，当前人工智能技术在不少领域都处于浅尝辄止的融合状态，其并没有达到紧密结合的状态，所以在未来也有非常大的发展潜力。

另外，计算机诞生之初，体型非常庞大，其主要的功能是为了进行研究以及军事用途。人工智能技术亦是如此，当前的科学技术条件下，人工智能技术还难以走进千家万户，现在所谓的“智能家居”也仅仅是“智能化”的初级阶段而已，完全担负不起“人工智能”的名头。而随着技术的发展，人工智能技术将会更加地“平民化”，将会真正走进千家万户，科幻电影中的智能机器人与人类和谐相处的画面相信在不久的将来一定能够实现。除了人们的日常生活之外，人工智能技术对人类社会影响最大的或许就会使交通和医疗领域，通过人工智能技术，未来的交通和医疗等将会真正实现全自动化，大大提升效率。

3.2伦理问题将会越来越受到人们的关注

从人工智能技术诞生之初，科学家就从来没有停止过对该项技术的哲学思辨。科学家们在对人工智能技术不断发展的情况下，也开始注意研究人类思维到底是什么样的存在？机器到底是否能够思考？未来人工智能如何跟人类和谐相处？这些问题直到现在也并没有确定的答案。当前限于人工智能技术的发展水平依然并不太高，所以伦理问题即便被注意，也并没有得到过多的重视，但是随着人工智能技术在未来的不断发展和进步，伦理问题将会成为一个绕不开的话题。该不该赋予智能机器人以适当的“人权”、谁来负责机器人的过错、如何定位机器人的道德地位都将会是摆在科学家和每一个社会成员面前的重要课题。

所以在接下来人工智能技术将会在科学技术各个领域取得突破性进展的背景下，在研究人工智能技术的时候一定要注意技术和其他方面的内容一起提升、一起发展：（1）要坚持哲学观念，以的观点寄到技术的发展。要坚持科技是人类的造物，科技是人类认识世界和改造世界的手段，坚持人的主观能动性和主体作用，以人为本，消除错误和不坚定的思想；（2）要提升民众的科学知识素养。要想正视人工智能技术带来的一系列问题，必须要在民众中普及科学文化知识，让人们对该项技术都有深层次的了解，就可以避免很多问题；（3）建立起健康的人工智能发展标准，合理规划人工智能技术的未来发展方向和实际应用，将很多问题遏制在萌芽状态。

4结语

不管我们是否承认，不管我们是否接受，计算机人工智能技术已经悄然走进我们的生活中，给我们的生活带来越来越多的便捷。放眼未来，在经历了三次工业及科学技术革命之后，下一次产业革命说不定就是以人工智能技术的更加成熟及广泛应用为标志，或许在未来的某个时间，“人工智能+”将会取代当前的“互联网+”，成为计算机科学技术领域的全新核心词语。当然，在其发展过程中我们也必须要清醒地意识到人工智能技术并不是万能的，它也存在致命的缺陷并且很可能对我们现存的伦理观念产生颠覆性的冲击和影响，所以我们有必要未雨绸缪，对计算机人工智能技术应用和发展的方方面面进行总结和研究，为该项技术的未来发展和人类的未来发展提供一个更为安全、稳定、和谐的技术环境，从而引领人类的向前进步。

参考文献

[1] 曹少中，涂序彦.人工智能与人工生命[M].北京：电子工业出版社，2011.

[2] [英]玛格丽特・A・博登编著.刘西瑞，王汉琦译.人工智能哲学[M].上海：上海译文出版社，2005.

[3] 罗勇，向奕雪.计算机人工智能技术研究进展和应用分析[J].电子制作，2014（18）.

第5篇：人工智能的应用范文

[关键词]中国下一代广播电视网络；人工智能；数据挖掘；机器学习

1中国下一代广播电视网络简介

所谓“下一代广播电视网”，指的是中华人民共和国科技部出台的基于863重大专项高性能宽带信息网，以IP技术为主要“武器”而形成的系统，其路由交换能力、网络传输速率均以Tbit/s作为单位。其核心为大规模汇聚接入路由器，边缘网络架构以“扁平式”为特征，主要接入方式为缆桥、无源光网络之类技术，可获得40-100Mbit/s的接入数据速率。具备可管理、可追踪、可交互、可沟通、可控制、可迁移、可定制、可漫游、可扩展、可运营、可联网、可互通等12大功能特点。

2人工智能概念

其又叫“机器智能”，指的是“人造系统”所具备的智能。该学科形成于上世纪中期，是一种集中诸多学科之后令其相互渗透而形成的一种“交叉学科”，是一种对优化算法、技术手段、科学原理的运用形式，其实现方式包括诸多领域的算法、方法、原理。

3下一代广播电视网中“人工智能”的应用分析

3.1产品订制与推送个性化

目前的广播电视网对“频道付费购买”这一功能有所支持，而其功能并没有真正地精细划分用户类型，以至于出现潜在用户流失、用户资源浪费等情况。若可按收视习惯特征来将分类与统计进一步精细化，将订制与推送节目“个性化”，其优势不言而喻。如今在很多方面都已经有了颇为成熟的“推荐系统”。 而精准推送信息或商品的行为往往可以一方面将搜索过程加以优化，另一方面对用户体验加以提升。下一代广播电视网有必要对此加以借鉴，针对用户收视习惯来找出相关要素，形成推荐系统。

3.2推送广告

广播电视产业中，广告是一个主要支撑点。传统广告的“固态性”往往难以形成按收视群体特点的“对症下药”活动。若借助于人工智能技术和大数据平台，往往能有效地聚集和分类相应的节目和收视群体，如针对男性观众较多的足球比赛推送洗涤用品广告；针对女性观众较多的韩剧推送汽车广告等，以此增加广告效果，提升经济效益。

3.3发现用户行为

鉴于原有的“第三方统计”用户行为所表现出的难以保证抽样科学性、统计样本不够多、具有时滞性等缺点，下一代广播电视网便能够借助于大数据平台来实时获取用户数据，以此更精准地分析用户行为，并将数据的审视角度多样化。

3.4指导产品制作

获得更精细的用户特征后，“智能技术”可以有效分析各种节目的特点。如各种客观因素会怎样对节目产生影响，借助于“机器学习”之类各种技术生成影视产品生产方面的指导方案、时论等。

3.5舆情

“可交互”也是下一代广播电视网络特点之一，可以形成细粒度、多角度的用户与资源间交互，以此来获得“双工”效果。如今不少视频网站都有“弹幕”等各种交互方法，可以既提高用户乐趣，又获得用户意见和观点。在下一代广播电视网中应用之，玩我刚能够很快借助人工智能来找出相关舆情观点和舆论热点，其意义甚至超越了行业范畴。

4关键技术

4.1云计算技术

至今，云计算技术在诸多关键部件方面均已成熟。各种数据、云计算中心也都层出不穷，而下一代广播电视网也更应形成相应数据中心，从而获得提升服务质量、拓宽业务服务的基础。

4.2非关系型数据库

就广播电视而言，“横向可扩展性”是数据库系统的上层应用关键之处。很多应用都以之作为数据处理组件中的重中之重。下一代广播电视网也同样可以从自身需求出发来对之加以选择。

4.3协议、标准制定

因为下一代广播电视网是基于“多网融合”而成，故而其协议簇必然错综复杂。从下一代广播电视网中应用“人工智能”层面所需，应对其相应协议加以合理制定，尽快形成实用的协议簇。

4.4移动互联网技术

目前，工业4.0概念、物联网技术被提及的次数越来越多，而当前研究和产业中，移动计算也已成为热点。作为下一代广播电视网，应怎样在新形势下发展事业这一课题颇具研究意义。目前，各种通信设备和传感器均已在移动终端设备中获得的应用，有必要进一步开展依托大数据和结合人工智能的相应技术，给下一代广播电视网在此方面的活动提供便利。

4.5信息安全

下一代广播电视网软硬件种类迥异、平台众多、架构复杂，应怎样加以有效管控，保证其可使用性、智能性、可扩展性的同时提升其安全性、隐私性等，都需借助于新旧多种方法体系，而随着周围环境的变化，“信息安全”已经成为了一个重要课题，“十三五”科研计划中，国产自主研发已经成为了重要部分，面对多网共同运转的下一代广播电视网，更应对其信息安全属性的保证这一方面的问题加以有效解决。

5结语

总之，人工智能技术堪称“历史悠久”，而其在如今又有了颇大的突破――应怎样将之和下一代广播电视网结合，以形成“1+1>2”的效果，将是日后研究的关键所在。

参考文献：

第6篇：人工智能的应用范文

关键词：电气自动化；控制；人工智能；技术；应用

随着目前科学技术水平的逐步提高，为民众的工作与工作带来了极大的便捷，其中，人工智能技术就是现代科技极具代表性的产物。当前，越来越多人已经认识到人工智能技术的优势，将其应用到不同的行业，其中，在电气自动化控制工作期间应用该技术能够降低运营成本，增加工作质量及效率，所以，值得相关人士对其进行深入分析。以下简要针对其有关内容进行探讨，供参考。

一、人工智能技术的概念

对于人工智能技术来讲，其指的是建立在人类智能化的基础理论前提下，进行拓展、模拟及延伸的技术与方法。此方法属于计算机技术的一个分支，在分析人类智能的实质前提下实施的模拟活动，以此进行智能化生产。通常人工智能化技术的研究范围包含专家系统即机器人等。同时，该技术还包含很多学科，如：语言学、心理学、逻辑学等。然而，其都是建立在计算机科学的层面上。通常来讲，该技术所探究的问题一般较为复杂，人们试图应用智能机械设备来进行工作。可以说，人类的大脑是最为精密的设备，其中，大脑的思维过程能够被模仿，智能设备的编程就可以视为一种模仿行为。

二、人工智能技术的特点

作为计算机技术的重要分支，人工智能技术会伴随着计算机科技的发展而相应改变，其重要的特点之一就是能够替代人们进行复杂的脑力劳动。通过计算机的编程来处理一些类似信息收集、数据分析、识别图表等工作，之后进行判断，总结出相应的应对方法。在电气自动化领域中，该技术能够极大程度增强电气系统的精确性，进而提高工作质量及工作效率，同时还能够大幅度缩减成本投入，增加企业的经济收益。在电气自动化控制领域内，一般多采用人工智能控制河北进行工作。

三、应用人工智能技术进行电气自动化控制的优点

因为应用的人工智能技术存在差异，所以，其相应产生的控制设备功能也千差万别。一般来讲，智能化的控制设备通常应用非线性的函数近似器进行工作，其较以往的函数估计器相对比，具备十分明显的优点，大致体现为以下几方面内容：其一，并不需要对目标的模型进行控制。很多时候，真实控制目标的动态方程获取十分困难，在设计控制器期间，真实控制目标的模型也会因为很多情况而出现改变，如非线性、参数等经常并不知道，那么，在工作期间应用此种智能技术就可以良好的处理此现象；其二，借助相应调整，增强设备的性能；其三，较以往的控制设备相比，智能技术更方便调节；其四，如果缺少相应的专业知识，借助相关数据资料，也能够设计智能控制器；其五，可以应用相应信息机语言进行智能控制器的设计工作；其六，此种控制器具有良好的统一性，同驱动设备的性能并不存在关联；其七，对新的数据及信息具备较强的适应性；其八，能够良好的处理普通方法无法应对的情况，并且具备良好的抗噪音、抗干扰性能；其九，此种控制器的价格十分便宜，并且方便修改与拓展。

四、在电气自动化控制工作中应用人工智能技术的措施

（一）在电气设备内应用智能技术的措施

经过研究表明，在进行电气自动化控制工作期间，该系统的运行较为复杂，包含各个方面的知识与技能，因此，需要选择专业技能熟练，素养较高的人从事工作，并且还应增强工作者的责任观念，从而确保电气设备可以顺利工作。但是，经过适当的操作与编程，人工智能技术可以代替人力进行相应的工作，从而极大程度提高了设备的工作速率与质量，同时还能够缩减相应的劳动资金投入，增加企业经济收益。

（二）在电气控制工作中应用智能技术的措施

在电气领域内，控制工作是十分重要的内容，假如能够达到自动控制，就可以极大程度增强工作效率，缩减资金成本，并且降低从业者的劳动强度。智能技术中的模糊控制、神经网络控制及专家系统是较为常用的控制电气措施，并且效果良好。以模糊控制为例，简要分析智能技术在电气控制中的应用。在电气直流传动控制期间，较为常用的模糊控制方法有Sugeno与Mamdani两种技术，后者被广泛应用在控制调速方面，而前者则属于后者的特殊情况。模糊控制方法替代了以往的控制设备，能够高质量的处理交流传动控制的相关问题，进而提高工作质量及工作效率，增强企业的市场竞争能力。

（三）在日常操作期间应用智能技术的措施

对于电气行业来讲，其与民众的日常生活与工作都存在紧密的关联，因此，转变以往繁琐、复杂的操作方法，增强电气系统的工作质量及效率是十分重要的事情。将智能技术应用在日常系统操作期间，能够将复杂的操作流程变得简洁，仅需在室内借助电脑就能够完成有关控制，进而达到远程操控的功能。同时，还可以将操作界面进行简化，及时处理并保存相关重要数据，为将来的查找与应用提供方便。另外，借助智能技术还可以自行制作表格，从而缩减了工作时间，提升了工作效率，降低了工作强度。

（四）在故障诊断期间应用智能技术的措施

神经网络、模糊理论及专家系统是智能技术进行故障诊断的重要方式，三者在判断故障与事故期间发挥着重要的作用。因为遭受多方面因素的作用，在进行电气运行期间，经常会出现事故或者故障，假如无法对其进行精确判断，及时找寻原因并予以处理，则很容易造成严重的经济损失。传统的故障诊断方法较为复杂，同时精准性较差。例如：针对变压设备来讲，传统的故障判断方法需要先把变压设备分解的气体收集在一起，然后针对收集的气体进行研究、判断，从而找寻故障的成因。此种措施不但需要消耗大量的时间，同时工作量较大，耗费精力，另外不会马上获取结果，还经常出现判断措施的情况。同时，处理故障的措施也十分繁琐。由于工作效率较低而引发的经济损失也十分巨大。相反，借助智能技术，将神经网路、模糊理论等系统的结合在一起，就能够处理以上问题。并且还能够增强故障的判断精准度，从而为后续处理故障等提供充足时间。

（五）在简化自控流程期间应用智能技术的措施

电气领域的自控流程较为复杂，对各个步骤的要求十分严格，假如出现细小的操作失误，就容易造成严重的事故，引发不可预计的经济损失。人工智能技术能够良好的处理此项问题，其借助分析并整理平时的信息，进而设计相应的故障处理方法，尽可能确保电气自控工作的质量。另外，该技术借助对设备的远程控制，将控制过程简化，为技术从业者维修与检察设备提供了方便。

总结：

总而言之，随着社会经济的不断发展，人们的生活质量及生活水平逐步提高，对智能技术的关注度相应提升。在电气自控工作期间应用智能技术能够良好的提高工作精确度，增强工作质量，缩减资金投入，增加经济收益，提高企业市场竞争能力。因此，相关工作人员应不断提高自身的专业能力及综合素养，深入对智能技术进行研究，从而更好的发挥智能技术的优势，为人们提供更优质的服务。

参考文献：

[1]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（05）.

[2]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（17）.

第7篇：人工智能的应用范文

关键词：人工智能；自动化；电气

电气自动化是研究与电气工程有关的系统运行、自动控制等领域的一门学科。由于电气设备从设计、生产到运行、控制，每个环节都是一个复杂的过程，传统的方法有时很难适应。国内外的电气科技工作者将人工智能技术引入到电厂电气自动化系统中，并取得了突破性进展，已经广泛应用电力领域中。

一、人工智能理论分析

人工智能(Artificial Intelligence)。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。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作出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能研究的一个主要目标就是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。

编程是简单的模仿人脑的收集、分析、交换、处理、回馈，所以模仿模拟人脑的机能将是实现自动化的主要途径。电气自动化控制是增强生产、流通、交换、分配等关键一环。实现自动化，就等于减少了人力资本投入，并提高了运作的效率。

二、人工智能控制器的优势

不同的人工智能控制通常用完全不同的方法去讨论。但AI控制器例如：神经、模糊、模糊神经以及遗传算法都可看成一类非线性函数近似器。这些AI函数近似器比常规的函数估计器具有更多的优势：

（1）它们的设计不需要控制对象的模型(在很多场合，很难得到实际控制对象的精确动态方程，实际控制对象的模型在控制器设计时往往存在不确实性因素)。

（2）通过适当调整(根据响应时间、下降时间、鲁棒性能等)它们能提高性能。

（3）它们比古典控制器的调节容易。

（4）在没有必须专家知识时，通过响应数据也能设计它们。

（5）运用语言和响应信息可能设计它们。

（6）它们有相当好的一致性(当使用一些新的未知输入数据就能得到好的计)，与驱动器的特性无关。

三、人工智能的应用现状

随着人工智能技术的发展，相关科研人员就人工智能在电气设备的应用方面展开了研究工作，如将人工智能用于电气产品优化设计、故障预测及诊断、控制与保护等领域。

（1）优化设计

电气设备的设计是一项复杂的工作，它不仅要应用电路、电磁场、电机电器等学科的知识，还要大量运用设计中的经验性知识。电气产品人工智能优化设计大部分采用遗传算法或其改进方法。

（2）故障诊断

电气设备的故障与其征兆之间的关系错综复杂，具有不确定性及非线性，用人工智能方法恰好能发挥其优势。目前对变压器进行故障诊断最常用的方法是对变压器油中分解的气体进行分析，从而判断变压器的故障程度。人工智能故障诊断技术在发电机及电动机方面的研究工作也较为活跃。

（3）智能控制

人工智能控制技术在自动控制领域的研究与应用已广泛展开，但在电气设备控制领域运用不多。可用于控制的人工智能方法主要有3种：模糊控制、神经网络控制、专家系统控制。

四、人工智能调节器在电厂电气自动化系统改造中的应用

（1）整体概况

假设安装5台发电机，其中#1、2、3、5 机为12MW机组，#4机容量为15MW。有六台主变压器和一台高压备用变压器，其出线电压有三种电压等级：10kV母线东西两段、35kV母线南北两段和110kV母线一段，均可通过联络变压器和母联开关互联。发电机出线电压为6kV，高压厂用电经电抗器取自发电机端，5台机电气部分在主控制室控制，各台机分设汽机和锅炉控制室，通过指挥信号及电话联络。

#1机组设备现状：

#1发电机出线经王1断路器同期并入6kVI段，可选择两种运行方式接入系统：经#5主变接入10kV母线，或经#1主变接入35kV系统。发电机励磁系统采用直流励磁机加磁场变阻器的他励励磁方式，手动调节，继电强励，设计有KFD-3型自动励磁调节器，长期不用。同期并网有手动和自动两种，有ZZQ-5自动准同期装置。发变组保护采用电磁型保护继电器。

（2）系统解决方案

整个系统终期规模包括电厂全厂电气系统：添加AI―808人工智能调节器，110kV、35kV、10kV 线路；5套发电机变压器组，以及与各发变组单元配套的6kV厂用电系统、励磁系统等。整个系统间隔层装置超过120个，本期工程包括1#发电机；1B、5B(联络变)两台主变压器，1#机厂用电系统，间隔层共计30个装置，通过光纤自愈环网联网实现人工智能化的管理。

本次#1机电气自动化系统改造涉及的电气设备：

主变#5B高低压侧断路器王105、王605及隔离开关王105东、王605甲、王605母。

主变#1B高低压侧断路器王351、王601及隔离开关王351北、王351南、王601甲、王601母。

发电机出口断路器王 1，及隔离开关王 1 甲、王 1 母。

厂用电抗器高低压侧断路器厂 611、厂612 及隔离开关厂611母、厂611甲。

发电机端 PT王1，王1。

6kV I段 PT王600表及隔离开关王600

6kV厂用工作段备用进线开关厂610及母线PT。

低压工作变41B、45B及40B的进线开关厂61、厂65、厂60。

低压380V工作四段工作进线开关厂411、厂451，备用进线开关厂410、厂405以及母线PT。

6kV 厂用电的备自投和380V厂用电的备自投。

厂用高压辅机#1排粉、#1给粉、#1磨煤和#2给水。

10kV 线路王11、王13、王14、王17、王18 间隔所有开关及隔离开关。

10kV母线PT、母联开关王502及隔离开关。

（3）改造后实现的功能

数据采集与处理：对所有开关量、模拟量的实时采集，并能按要求处理或存贮。

画面显示：模拟画面真实显示一次设备和系统的运行状态，可实时显示电流、电压等所有模拟量、计算量、隔离开关、断路器等实际开关状态及挂牌检修功能，能生成历史趋势图。

运行监视：具有对各主要设备的模拟量数值、开关量状态的实时智能监视，有事故报警、越限和状态变化事件报警，事件顺序记录、声光、语音、电话图象报警。

操作控制：通过键盘或鼠标实现对断路器及电动隔离开关的控制，励磁电流的调整。按顺控程序进行同期并网带负荷或停机操作。系统对运行人员的操作权限加以限制，以适应各级运行值班管理。

故障录波：模拟量故障录波，波形捕捉，开关量变位，顺序记录等（包括主要辅机）。

在线分析：不对称运行分析、负序量计算等。

第8篇：人工智能的应用范文

关键词：智能机器人 人工智能 系统架构

中图分类号：TP242.6 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2016）08（b）-0010-02

1 智能机器人简述

随着电子、半导体、计算机及互联网等信息技术的飞速发展，机器人的应用越来越广泛，已经被使用于军事、医疗、娱乐、服务等众多领域。目前，在机器人技术与人工智能科学相结合后，机器人演变为可感知外界信息变化、独立思维和自主行动功能的高度智能化机器，和以往熟知的工业机器人相比，表现更为自主化加人性化，能协助人类完成更复杂的任务。

2 智能机器人关键技术

目前，国内外智能机器人相关领域的技术发展很快，其中最为关键的技术涉及到环境感知、自主定位和运动控制这3个重要的问题。

如果在室内环境中，智能机器人必须依赖机器视觉，同时借助于其他环境感知传感器进行场景识别和行动导航；而在室外环境的应用中，复杂多变及光照明暗变化的影响，使得环境感知的实现要求很高，实时性处理要求也更高，因此，多传感器信息融合及对环境建模是智能机器人感知系统需要克服的技术难题。

作为智能机器人，自主定位问题也是必须解决的关键技术。目前，最常用的自主定位技术是基于惯性单元的航迹推算技术，需要对机器人的位置进行递归推导，由于误差积累等因素，使得航迹推算法仅适合于短时、短距离运动的位置姿态估计；对于大范围的动作定位，常常需要图像传感器进行环境观测，然后再与环境地图进行匹配，从而实现机器人的精确定位。

机器人一般是将终端轨迹规划与稳定控制相结合来实现运动控制。机器人的每一个动作，必须预先规划好运动轨迹，然后根据运动学获取各动作关节的旋转角，实现连贯动作。由于在实际环境中，存在很多扰动因素，需要不断对角度反馈校正，才能保证稳定性。

3 智能机器人系统存在问题

随着人们对智能化机器的要求越来越高，机器人的自主意识和模拟类人行为逐渐成为研究的热点。而传统机器人主要存在问题如下。

3.1 环境稳定性低

在多变的环境中或异常情况下，机器人经常会工作不正常或罢工。

3.2 独立自主性差

遭遇陌生环境时，难以自主调整，自主规划，需要太多的人工干预。

3.3 大脑不够发达

存储信息量不足，只能完成短期或程序化的记忆，无法形成经验积累，出错几率很高。

3.4 服务意识低下

缺乏人类的思想行为常识和基本逻辑推理能力，难以适应场景变化。

3.5 人机交互不够友好

机器系统仍然很难使用公共的表达与人顺畅交流沟通。

4 智能机器人系统架构

人工智能（Artificial Intelligence）简称AI，是开始于20世纪的一门新兴技术科学，是研究开发模拟人脑和扩展人的行为的智能化理论方法和技术应用系统。人工智能算法是实现智能机器人所必需的重要技术手段，也是机器高级智能的本质，其中最有效的算法就是深度学习。借助于此算法，人类终于找到了处理“抽象概念”这个难题的方法，同时为机器人能够实现类人一样的高度智能化提供了有效的途径。

通过对目前人工智能的现状和机器人实现技术的深入研究与探讨，笔者提出了一种具有深度学习和认知推理能力的智能机器人系统架构，该系统架构主要包含下面几个模块。

4.1 记忆存储模块

该模块的主要功能是通过存储和关联算法来实现机器人记忆中的知识。每个记忆单元可以提供不同类型的知识，而不同的单元之间相互关联，这些关联能够反映机器人存在的真实世界的动态变化。

4.2 推理与规划模块

该模块是在层次任务格式下建立机器人预先行为规划描述，并把预定规则嵌入到控制逻辑本体，为机器人控制提供行为规划器。机器人根据执行结果，做出可获取的逻辑推理，不断修正规划描述和再规划，借助失败分析和恢复的方法，将经验导入规划器，实现连续动作推理和行为规划功能。

4.3 深度学习模块

该模块由监督学习模块和非监督学习模块构成。为了适合不同的应用场景和功能任务，机器人需要对物体进行分类，同时获取相关的特征值，而监督学习就是通过人类已有的数据词汇指导机器进行学习。非监督学习模块的任务是在很少或没有监督的情况下，通过对大数据样本观察和探索，来获取人类常识。通过构建具有多级隐层的非监督学习模型，以及借助海量的数据训练，机器人能够自主学习更有价值的特征值，从而不断提升系统行为准确性。

4.4 主控制模块

该模块主要功能是从系统整体层次上，协调和执行规划执行器的输入输出行为动作，监控系统运行情况和负责异常处理控制机制。

机器人只有植入人工智能算法及技术，才能向更高智能进化，通过不断学习经验，形成常识性的见解，能够理解人类语言，用人类语言同操作者对话，具有了人类记忆和学习特性的本领，这样的机器人或许才是人类希望拥有的理想智能机器人。

5 结语

尽管人工智能与机器人取得了显著的成效，但机器人还远没有达到其应具备的智能水平。问题所在，不只是电脑运算处理速度不够和感知传感器性能及种类不足，而是在其他方面，如编制机器人理智行为程序的设计思想还不够完善。

参考文献

[1] 曹文祥，冯雪梅.工业机器人研究现状及发展趋势[J].机械制造，2011（2）：41-43.

[2] 白云飞.机器人发展关键问题研究[J].机械工程与自动化，2011（5）：155-156.

[3] 田洪娜，王佰才，郑雪林.智能机器人在科普中的应用[J].机器人技术与应用，2012（6）：22-24.

[4] 彭圣明.机器人控制系统建模及运动规划研究[D].华南理工大学，2011.

第9篇：人工智能的应用范文

人工智能的研究领域分支较多，从研究角度来分有三大分支：知识工程、模式识别与机器人学。当今社会，许多以机器人为题材的电影受到人们的喜爱，如《异形》，《终结者》，《银翼杀手》等。这些电影也表现出人们对机器人领域的重视。“机器人”一词起源于捷克语，意为强迫劳动力或奴隶。这个词是由剧作家 Karel Capek 引入的，他虚构创作的机器人很像Frankenstein 博士的怪物-化学和生物学方法而不是机械方法创造的生物。但现在流行文化中的机械机器人和这些虚构的生物创作物没多大区别。基本上，一个机器人包括：机械设备，如可以与周围环境进行交互的车轮平台、手臂或其它构造；设备上或周围的传感器，可以感知周围环境并向设备提供有用的反馈；根据设备当前的情况处理传感输入，并按照情况指示系统执行相应动作的系统。在制造业领域，机器人的开发集中在执行制造过程的工程机器人手臂上。在航天工业中，机器人技术集中在高度专业的一种行星漫步者上。不同于一台高度自动化的制造业设备，行星漫步者在月亮黑暗的那一面工作－没有无线电通讯，可能碰到意外的情况。至少，一个行星漫步者必须具备某种传感输入源、某种解释该输入的方法和修改它的行动以响应改变着的世界的方法。此外，对感知和适应一个部分未知的环境的需求需要智能（换句话说就是人工智能）。从军事科技和空间探索到健康产业和商业，使用机器人的优势已经被认识到了这种程度 － 它们正在成为我们集体经验和日常生活的一部分。它们能把我们从危险和枯燥中解脱出来。智能机器人本身能够认识工作环境、工作对象及其状态，根据人给予的指令和自身的知识，独立决定工作方式，由操作机构和移动机构实现任务，并能适 应工作环境的变化。智能机器人只要告诉它做什么，而不用告诉怎么做。它共有四种基本功能，分别是：(1)运动功能，类似于人的手、臂和腿的基本功能，对外界环境施加作用。(2)感知功能，获取外界信息的功能。(3)思维功能，求解问题的认识、判断、推理的功能。 (4)人机通信功能，理解指示，输出内部状态，与人进行信息交流的功能。智能机器人是以一种“认知——适应”方式进行操作的。著名的机器人和人工智能专家布拉迪(Brady)曾总结了机器人学当前面临的30个难题，包括传感器、视觉、机动性、设计、控制、典型操作、推理和系统等几个方面，指出了机器人学当 前急需解决的难题。只有在这些方面有所突破，机器人应用和机器人学才能更适应社会的要求，成为开发人类智力的帮手。今天，在仿真人各种外在功能的各个方面，机器人的设计都有很大的进展。现在有一些科学家在研究如何从生物工程的角度去研制高逼真度的仿真机器人。目前的机器人离人们心目中的能够做各种家务活，任劳任怨，并会揣摩主人心思的所谓“机器仆人”的目标还相去甚远。因为机器人所表现的智能行为都是由人预先编好的程序决定的，机器人只会做人要他做的事。人的创造性、意念、联想、随机应变乃至当机立断等都难以在机器人身上体现出来。要想使机器人融入人类的生活，看来还是比较遥远的事情。

2 相关理论研究现状

2.1 理论1  机器学习

2.1.1 描述

机器学习在人工智能的研究中具有十分重要的地位。一个不具有学习能力的智能系统难以称得上是一个真正的智能系统，但是以往的智能系统都普遍缺少学习的能力。例如，它们遇到错误时不能自我校正；不会通过经验改善自身的性能；不会自动获取和发现所需要的知识。它们的推理仅限于演绎而缺少归纳，因此至多只能够证明已存在事实、定理，而不能发现新的定理、定律和规则等。随着人工智能的深入发展，这些局限性表现得愈加突出。正是在这种情形下，机器学习逐渐成为人工智能研究的核心之一。它的应用已遍及人工智能的各个分支，如专家系统、自动推理、自然语言理解、模式识别、计算机视觉、智能机器人等领域。其中尤其典型的是专家系统中的知识获取瓶颈问题，人们一直在努力试图采用机器学习的方法加以克服。 目前，已有许多不同的机器学习方法。可将这些学习方法中体现的基本学习策略总结为机械式学习、指导式学习、类比学习、归纳学习、解释学习五种。

2.2 理论2  模式识别

2.2.1 描述

在模式识别方面，主要研究方向有:①数据挖掘；②医学图像聚类分析；③视频图像的目标检测与跟踪；④视频事件语义分析；⑤人脸识别；⑥小波理论在图像信号处理中的应用。

目前，在国家自然科学基金及多个省部级基金项目的支持下，深化研究这些智能技术和模式识别技术，并将其应用到智能交通系统、基于内容的视频/图像检索系统、虚拟现实环境等问题中。特别是，近年来与镇江江滨医院合作采集了近两年来的CT图像和MIR图像，并按照人体部位分类构建了由头部、四肢等九部分组成的图像总数达20余万幅规模的分布式医学图像数据库。基于该数据库，开展了基于内容检索技术、基于医学图像感兴趣区域特征提取以及数据压缩等方面的研究，并开发了一个基于内容的腹部医学图像数据库管理系统。同时，研制开发了疲劳驾驶检测软件系统、电子病历书写器与嵌入式电子病历系统。这些系统可获得实际应用，有望产生较大的经济效益和社会效益。

2.3 理论3  语音识别

2.3.1 描述

 提起语音识别，最容易想到的例子可能是不会讲笑话的Siri，而像Siri这类语音助手是科技巨头们竟相争夺的领域，Google有Assistant，亚马逊有Alexa，微软有Cortana，Facebook有Jarvis，它们当中已经与应用场深度结合的当属亚马逊配备智能助理Alexa的Echo音响。除了智能家居领域外，未来语音技术在很多应用场景都有很好的机会。在智能车载场景中，用语音代替手势来控制汽车中的功能（比如控制 GPS 导航、信息收发、电话接打、社交网络更新等），将可避免司机过度分散注意力，保证行车安全；教育领域，语音识别辅助英语教学和中英文同声翻译，你只需对着手机说出想要翻译的句子，即可得到中英文双重语音播读结果和可视的文本结果。

2.4 理论4  人脸识别

2.4.1 描述

在人工智能中，人脸识别是其中发展较为成熟的应用领域。同时，人脸识别是符合国家政策趋势、惠及民生的领域，国家863计划、国家科技支撑计划、自然科学基金都会拔出了专款资助人脸识别的相关研究。在国家政策的支持和完善下，人脸识别技术将会被推向更广阔的日常领域。

如今，“刷脸”已经成了人们生活中的日常事务，从移动支付、解锁手机到学校、公司、小区门禁等，都运用到了人脸识别技术。人脸识别技术产品已广泛应用于金融、司法、军队、公安、边检、政府、航天、电力、工厂、教育、医疗及众多企事业单位等领域。

人脸识别在手机端行业中，掀起了人脸识别解锁技术热潮，各大手机厂商也蜂拥挤入，其中最有影响力的便是iPhone X的Face ID。面对日益激烈的行业竞争，如何在强敌林立之下找到自身的立足之地，创新、突破技术显得尤为重要，在这一点上，旷视科技Face++凭借其核心的人脸识别技术 ，成为行业中的“佼佼者”。

2.5 理论5  机器视觉技术

2.5.1 描述

我们所说的机器视觉技术，就是用机器代替人眼来做测量和判断，其最大的特点是速度快、信息量大、功能多。机器视觉作为全球智能的“慧眼”,很大程度上影响着人工智能的进步，无人驾驶、无人机、智能机器人等近期热点中的热点也以机器视觉的发展为前提。作为人功能智能发展前提的机器视觉技术，其主要有五大典型应用：

(1) 图像识别应用：图像识别，是利用机器视觉对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象。图像识别在机器视觉工业领域中最典型的应用就是二维码的识别。将大量的数据信息存储在二维码中，通过条码对产品进行跟踪管理，通过机器视觉系统，可以方便的对各种材质表面的条码进行识别读取，大大提高了现代化生产的效率。

(2) 图像检测应用：检测是机器视觉工业领域最主要的应用之一。几乎所有产品都需要检测，而人工检测存在着较多的弊端，因此，具有诸多优点的机器视觉在图像检测的应用方面也非常的广泛，例如：2000年10月新发行的第五套人民币中，壹圆硬币的侧边增强了防伪功能，鉴于生产过程的严格控制要求，在造币的最后一道工序上安装了视觉检测系统。

(3) 视觉定位应用：视觉定位要求机器视觉系统能够快速准确的找到被测零件并确认其位置。在半导体封装领域，设备需要根据机器视觉取得的芯片位置信息调整拾取头，准确拾取芯片并进行绑定，这就是视觉定位在机器视觉工业领域最基本的应用。

(4) 物体测量应用：机器视觉工业应用最大的特点就是其非接触测量技术，同样具有高精度和高速度的性能，但非接触无磨损，消除了接触测量可能造成的二次损伤隐患。常见的测量应用包括齿轮、接插件、汽车零部件、IC元件管脚、麻花钻、罗定螺纹检测等。

(5) 物体分拣应用：实际上，物体分拣应用是建立在识别、检测之后一个环节，通过机器视觉系统将图像进行处理，实现分拣。在机器视觉工业应用中常用于食品分拣、零件表面瑕疵自动分拣、棉花纤维分拣等。

表2-1  机器视觉技术

图像识别应用

图像检测应用

视觉定位应用

物体测量应用

物体分拣应用

3 研究发展及应用

1 工业机器人 

所谓工业机器人就是面向工业领域的多关节机械手或多自由度机器人。如：机械手。能模仿人体某些器官的功能（主要是动作功能）、有独立的控制系统、可以改变工作程序和编程的多用途自动操作装置。工业机器人在工业生产中能代替人做某些单调，频繁和重复的长时间作业，或是危险、恶劣环境下的作业，例如在冲压、压力铸造、热处理、焊接、涂装、塑料制品成形、机械加工和简单装配等工序上，以及在原子能工业等部门中，完成对人体有害物料的搬运或工艺操作。

2“先行者”类人型机器人 

经过十年攻关，国防科技大学研制成功我国第一台仿人型机器人——“先行者”，实现了机器人技术的重大突破。“先行者”有人一样的身躯、头颅、眼睛、双臂和双足，有一定的语言功能，可以动态步行。

人类与动物相比，除了拥有理性的思维能力、准确的语言表达能力外，拥有一双灵巧的手也是人类的骄傲。正因如此，让机器人也拥有一双灵巧的手成了许多科研人员的目标。

在张启先院士的主持下，北京航空航天大学机器人研究所于80年代末开始灵巧手的研究与开发，最初研究出来的BH－1型灵巧手功能相对简单，但填补了当时国内空白。在随后的几年中又不断改进，现在的灵巧手已能灵巧地抓持和操作不同材质、不同形状的物体。它配在机器人手臂上充当灵巧末端执行器可扩大机器人的作业范围，完成复杂的装配、搬运等操作。比如它可以用来抓取鸡蛋，既不会使鸡蛋掉下，也不会捏碎鸡蛋。灵巧手在航空航天、医疗护理等方面有应用前景。

3 探索机器人

机器人对于探索的应用，即在恶劣或不适于人类工作的环境中执行任务。主要有2种探索机器人：自主机器人和遥控机器人。自主机器一直是人类的研究难题，很多专家都在尽最大可能的使机器人自主化。最为出名的是水下机器人和空间机器人。随着海洋事业的发展，水下机器人可以代替人类在深海中进行探索，发现了好多不为人知的深海生物。空间机器人主要任务分为两大方面：1.在月球、火星及其他星球等非人居住条件完成勘探；2.在宇宙代替宇航员做卫星的服务（主要是捕捉、修理和补给能量），空间站上的服务及空间环境的应用试验。

4 总结

机器人技术领域已经创造了很多种具有基本的物理和导航功能的机器人。同时，社会发展的趋势也开始成为将机器人结合到从娱乐到卫生保健的日常生活中。而且，机器人可以将很多人从危险的情况中解脱出来，本质上就是让机器人作为人类的替代品来使用。AI机器人技术研究人员所研究的很多应用程序已经开始实现这种可能了。另外，机器人还可以用于更普通的工作，如看门工作。然而机器人最初是开发用于肮脏、枯燥和危险的应用程序，现在它们已经被看作是人类的助手了。不管是什么应用程序，随着未来科技发展到一个新的境界，机器人将会需要更多而不是更少的智慧，从而会对我们的社会形成巨大的影响。

参考文献

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[7]Stuart Russell,Peter Norvig.Artificial Intelligence: A Modern Approach.1995