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人工智能的發展狀況范文1
關鍵詞：人工智能 計算機 信息技術 應用
中圖分類號：TP391.6 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2016）12-0118-01
近年來，其初步成果已經在我們的生活中得到了運用?？茖W家們借助一臺計算機或者是一個機器人載體通過輸入代碼等方式，對計算機作出指令讓其代替人們完成一些需要人們親自動手或者是動腦的工作，既包括對人生命健康安全存在隱患的高危工作，也包括是毫無技術水平，重復枯燥的體力勞動。隨著人工智能技術應用越來越具備挑戰性，作為實現平臺的計算機更是發揮了不可忽視的作用。因此，討論探究人工智能在計算機中的應用就顯得尤為的重要。
1 人工智能的含義
人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。就其本質而言，是對人的思維的信息過程的模擬。該詞于1956年在Dartmouth學會上被科學家們提出，最早是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學?，F在被當作為計算機科學的一個分支，它進一步的深化智能，并以生產出一種能做出與人類相似反應的智能程序為目標，包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。人工智能在計算機中的應用不是簡單的機器制造，是模擬人類智力活動和反應能力的系統創造，是信息時代高科技不斷發展的代表產物，人工智能的發展在現代信息社會的發展中占據著越來越重要的地位。
2 人工智能在計算機應用中存在的問題
2.1 語言智能存在缺陷
在計算機語言智能雖然取得了一定程度的成果，但是在具體應用方面仍舊存在著一定缺陷。由于在實際生活中使用環境的限制，使用者不能保證在任何使用情況下周圍安靜無噪音，再加上用戶不同的口音、停頓、語言習慣等等，這都給計算機接受指令作出智能反應帶來了極大的挑戰，需要科學家和技術人員不斷提高計算機語言智能智能能力，另外計算機語言正處于起步階段，雖然計算機對于人們發出的指令智能進行簡單的翻譯，但是對于句子意義的理解稍顯不足，容易在語序語法上出現低級錯誤，計算機語言理解能力還有待加強，翻譯和理解的能力在實際應用中也需要大幅度提升。
2.2 缺少詞匯量和互動環節
詞匯量決定計算機系統接受語音信息和指令的完整程度，互動環節的多少決定計算機系統智能水平的高低。一方面使用者語言的多樣性增添了系統語音識別難度，由于系統缺乏世界語言的不足，在搜索計算法效率的不斷提升和搜索詞匯量的不斷增加的情況下，如用戶引用的詞匯超出系統存儲范圍時，系統很有可能出現混亂、奔潰等情況。這都給用戶在計算機人工智能語音應用方面造成了極大的困擾；另一方面人們生活水平不斷提高，對應用的人性化和趣味化要求也在同步提升，但是從現實狀況來看，計算機人工智能互動模式和內容太過死板和枯燥，難以吸引用戶使用興趣，要想促進人工智能在計算機的不斷應用，就得不斷創新，研究開發新模式吸引用戶注意。
3 人工智能在計算機中的具體應用
3.1 進入生產領域，節省人力資本
隨著人工智能與計算機的高度結合，越來越多的企業將目光投向于人工智能在生產領域的研究，一方面對于一些事故發生率較高、財產損失規模較大、且對工作者生命安全造成極大威脅的高危行業，企業的管理者可以運用計算機控制，以機器代替人工進行作業，如地下采煤、高空作業、爆破工作等等，既將工人的生命威脅降至最低，又能提高生產工作效率，促M企業的發展乃至行業的整體進步，另一方面，由于我國國情存在著大量的勞動密集型產業，人工智能促進了流水線生產，電腦系統化解放了大批勞動力，節省了大量企業資本，促使企業將更多的資源運用進人工智能和產品的研發，從而對計算機人工智能的進一步發展起著積極的作用。
3.2 投放科學領域，促進時代進步
人工智能在計算機中的應用典型例子就不能忽略超級計算機的研發和使用，所謂的超級計算機是以計算機為載體，具有代替人們進行任務規劃和強大計算、處理數據的能力，主要特點表現為高速度和大容量，配有多種外部和設備及豐富的、高功能的軟件系統。現有的超級計算機運算速度大都可以達到每秒一太（萬億）次以上。例如我國“天河二號”，它工作一秒鐘相當于我們每個國民加起來全年無休工作1000年的計算量。因此，其多應用于國家高科技領域和尖端技術研究，人工智能與計算機的有機結合、相互作用、相互影響、其所表現出來的科學產物，不僅體現了一個國家的科研實力，同時對國家安全，經濟和社會發展具有舉足輕重的意義。
3.3 運用實際生活，提高生活水平
隨著電子信息技術和計算機的發展，人工智能影響到我們的方方面面，通過搜索引擎就能查找我們所需要的圖片和信息，點擊人工語音選項我們便能對電腦程序發出指令，圖搜商品導購、攝像頭智能識別等等，被我們所熟悉的還有由谷歌公司研發創造的圍棋人工智能程序阿爾法與微軟互聯網工程院于2014年的人工智能機器人“小冰”。前者在2016年3月以4：1的總比分戰勝李世石，后者則擁有人工智能聊天，具有“陪你數羊”能人性化功能。由此可見，人工智能在計算機中的應用在給我們的生活帶來挑戰的同時，極大地提高了我們的生活水平、擴寬了娛樂方式。
4 結語
隨著信息時代和高科技技術的高速發展，人工智能近年來所表現的迅猛勢頭不容小覷。雖然人工智能在計算機領域應用起步較晚，但它逐漸顯現出其獨特的發展潛力，對我們的生活和工作也發揮著越來越重要的影響。就目前人工智能發展狀況來看離不開與計算機的結合和使用，因此我們不斷學習和研究，不斷促進人工智能在計算機領域中的應用和發展。
參考文獻
人工智能的發展狀況范文2
關鍵詞：燃氣輪機;故障診斷;研究展望;人工智能
引言
作為一種典型的成套式大型機械動力設備，燃氣輪機的發展不斷融合多種新工藝、新科技、新材料于一體，該設備擁有先進且復雜的結構，導致其故障率及對維修水平的要求不斷提高。然而，由于燃氣輪機具有熱效率高、工作平穩、啟動較快等優點而得到了廣泛的應用，尤其是在航空航天、能源電力等高端領域。該設備一旦發生故障，便會帶來不可估量的經濟損失。所以，對燃氣輪機的故障診斷技術進行研究進而保障燃氣輪機能夠處于正常穩定的運行狀態意義重大。故障診斷技術是通過利用有效的分析方法對采集現場重要的狀態數據、歷史信息進行分析處理，從而對機械設備的運行狀態進行評價的一項識別技術。對燃氣輪機的運行狀態進行監測可以在很大程度上減少維修成本，提高系統運行的可靠度。
1.故障診斷技術發展狀況
1.1國外研究探索
從上個世紀六十年代開始，伴隨計算機技術、傳感器工藝的快速發展，故障診斷技術逐步作為一門重要的學科和研究領域而發展起來。在燃氣輪機故障診斷方面，美國是首先進行故障診斷技術研究與探索的國家，其相關技術較為先進且發展水平在多個方面均處在世界的領先地位，對航空及艦船的燃氣輪機故障診斷擁有自身的理論優勢與先進的技術支撐。在理論的相關研究中，美國首次將應用統計學與神經網絡濾波相結合有效的增強來源于運行設備本體的信息及數據的可靠性，還利用神經網絡技術實時監測并分析燃氣輪機的運行狀態，對設備的性能變化作出及時的診斷。經過不斷的探索，最終建立合理的故障診斷理論體系與可靠的專家診斷系統，就燃氣輪機的不同故障提出相應的維護建議。此后利用神經網絡技術成功采集到RR公司生產制造的RB211型燃氣輪機的本體信息，并將多層傳感器、徑向基函數和回歸神經網等應用到故障診斷中，對徑向基函數神經網絡能夠且適合用來對發動機性能參數、傳感器故障診斷與監測、發動機獲取參數困難下的安全預測等作出了闡述。此外，非常多的文獻對燃氣輪機的故障診斷方面的知識和方法進行了說明。還有不少資料對燃氣輪機的旋轉式設備進行故障診斷，大都采取不同類型的神經網絡并利用小波分析技術對振動類型的信號進行處理，均得到良好的應用效果。
1.2國內研究探索
隨著燃氣輪機在國內軍事設備及民用機械的應用規模不斷擴大，我國逐步進入對其故障診斷技術的探索。不過與其它國家相比，因相關研究起步晚、規模不大并且缺少實用的診斷系統等限制，當前發展狀況相對落后。但因為許多新的理論和方法不斷應用到燃氣輪機故障診斷，該方面的探索取得了不錯的科研成果。尤其是計算機技術、人工智能技術的逐步發展使其故障診斷水平發展到智能化的水平。王永泓等在燃氣輪機的專家診斷系統中引入模糊Petri網知識表示系統取得不錯的效果，并采用綜合利用算法、模型診斷等結合而成的混合型人工智能故障診斷方法。翁史烈等人在“基于熱力參數的燃氣輪機智能故障診斷”中建議采用故障和征兆兩者間的定量求解途徑，并以此為基礎探索了模糊邏輯與神經網絡的診斷技術。卜凱旗等人研發出完整的燃氣輪機發電機組振動信號監測及故障診斷系統，利用分析得到的振動數據以提前預測機組工作過程中產生的異常狀況，然后利用專家故障診斷系統給出合理建議以供技術工作者參考。通過使用驗證，該系統有效的保障了生產安全，提高了經濟效益。
2.智能故障診斷技術
由于燃氣輪機設備的大型化及復雜化，設備會產生多種故障同發以及不同故障間的相互作用、聯系分析困難的狀況。隨著人工智能技術的發展和在診斷系統中的應用，成功的使燃氣輪機的故障診斷技術提升到智能化新高度，彌補了傳統式故障診斷技術在現場應用中存在的缺陷，很好地處理了復雜系統故障診斷過程中出現的問題。
最初的專家診斷系統均采用基于規則的診斷方法，該方法采用直接及啟發式知識表示，診斷速度較快，且容易實現編程和系統開發，具有直觀方便的優點。不過由于知識庫中的故障類型較少，面對新的故障問題時就顯得無從下手，極易導致診斷失誤或者失敗;基于人工神經網絡的故障診斷主要是建立故障源和征兆間的映射，具有高度的容錯機制及非線性等優點。不過由于神經網絡的診斷方法對系統內部的潛在關系不能進行準確的揭示，因而增加了該方法出現誤診的概率;混合型智能診斷方法可以依據發動機組性能參數的不同以及采集存儲的歷史數據信息按照一定的選用規則選取合理的診斷方法，具有良好的綜合性能。
3.結束語
燃氣輪機故障診斷技術的發展直接關系到其經濟性，必須得到充分的關注和研究，目前已建立有一定代表性的故障診斷系統。不過隨著新技術、新知識、新方法的不斷出現，對燃氣輪機故障診斷技術的研究也需更加深入。智能化故障診斷技術作為專家診斷系統的核心，具有廣闊的應用空間。如何將理論研究運用到現場運行中進而保證燃氣輪機的運行可靠性，達到高智能化水平是相關研究者的共同目標。
參考文獻：
[1]孫祥逢，陳玉春，胡福.發動機故障診斷主因子模型的測量參數選擇[J].航空動力學報. 2010（01）.
人工智能的發展狀況范文3
關鍵詞：人工智能；本科高年級教學；教學改革
中圖分類號：G642 文獻標識碼：B
1 引言
人工智能是計算機科學與技術學科類各專業重要的基礎課程，在信息類相關的許多高年級本科和研究生都開設了人工智能課程。人工智能是一門前沿性的學科，它主要研究計算機實現智能的基本原理和基本方法，同時人工智能也是一門多學科交叉的綜合學科，它涉及計算機科學、數學、心理學、認知科學等眾多領域。廣義的人工智能涵蓋了模式識別、機器學習、數據挖掘、計算智能、神經網絡、統計學習理論等眾多研究方向。人工智能作為計算機學科的重要分支，已成為人類在信息社會和網絡經濟時代所必須具備的一項核心技術，并將在未來發揮更大的作用。
由于人工智能課程的學習難度較大，內容更新比較快，也繁多，使得教學有一定的難度。特別是針對本科高年級的人工智能教學，由于本科生的研究意識相對較弱，而人工智能比較強調科研性，所以如何教好本科高年級的人工智能課程是一項非常具有挑戰性的任務。
本文通過分析本科高年級的教學特點和人工智能課程的自身特點，在如何提高教學質量這一問題上提出了幾點思考。
2 本科高年級的教學特點
中國的本科教育，由于歷史和經濟發展水平等諸多原因，目前的定位還是培養某方面專業人才的專才教育。本科高年級學生在完成了低年級公共基礎課程和部分專業基礎課程的學習之后，迫切希望了解本專業的應用領域和發展前景，所以在教學過程中要注意內容的應用性和專業性。另一方面，本科高年級學生也是研究生教育的儲備人才，在教學過程中要適時的進行科研引導，這樣能夠讓畢業生保持對科學的興趣，從而為研究生階段進一步深入研究打下基礎。本科生一般于4年級的10月份開始著手畢業設計，在本科高年級的教學過程中還要注意與畢業設計的內容相結合，這樣可以讓學生提前做好準備，選擇適合自己的方向。
3 人工智能課程的學科特點
與信息類其它專業課程相比，人工智能具有應用性、研究性和發展性三個重要學科特點。首先，人工智能是一門應用性很強的學科。人工智能學科的主要目標在于研究用機器來模仿和執行人腦的某些智力功能，并開發相關理論和技術。人工智能技術廣泛應用于模式識別、數據挖掘、智能控制、信息檢索、智能機器人等領域，在日常生活中，隨處可見人工智能技術的應用實例；其次，人工智能技術具有很強的研究價值，是計算機科學領域中重要的研究方向。技術進步無止境，研究者們不斷追求開發出效率更高、更智能的人工智能技術：最后，人工智能是一門正在發展中的學科。隨著信息化、計算機網絡和Internet技術的發展，人類已步入信息社會和網絡經濟的時代，它們為人工智能提出了許多新的研究目標和研究課題，人工智能的應用領域以及技術算法都在不斷發展。
4 人工智能教學的三點思考及對策
4.1 注重應用性和介紹性
在教學實踐中，筆者發現，本科高年級學生一般比較關心各種人工智能技術的應用領域和使用方法，而對基礎性理論和技術細節不是很感興趣。他們一方面希望能學到很多較新和較實用的人工智能算法，并且最好可以看到使用效果；另一方面又希望老師的教學主要停留在介紹性層面，不想花太多時間在復雜的理論理解上。這也比較符合本科高年級的教學特點，本科階段主要是培養具備較強應用性和基礎科研素質的專業人才。傳統的人工智能教學主要講授知識表示和搜索推理技術，大部分實例都是解答式或推證式的。由于其知識的抽象性，又加之其應用實例較少，所以往往教師感覺難講，學生在學習過程中也感覺乏味，對講授的內容大多都是死記其方法和步驟，因此影響了教學效果。針對這一問題，筆者認為，在設計人工智能教學時，要注重內容的新穎性、實用性和介紹性。除了講授那些仍然有用的和有效的基本原理和方法之外，要著重介紹一些新的和正在研究的人工智能方法和技術，特別是近期發展起來的方法和技術，如支持向量機、決策樹、模糊集、遺傳算法、蟻群算法等。這些內容的理論部分可以不必過分深究，教學重點主要放在介紹每種技術的產生背景、發展狀況、應用領域和具體實現上。此外，要注意理論與實際應用密切結合，在教學過程中加入一些與課程內容結合的、可以用計算機實現的實際應用內容。考慮到目前應用最廣泛的人工智能領域之一是模式識別，而研究模式識別的主要計算機工具是Matlab，所以筆者在教學過程中以手寫數字識別作為教學實例，針對所介紹的每一種人工智能技術，都將其應用于手寫數字識別當中，并講解了這些技術的Matlab實現方法。學生在掌握了基本理論之后，可以按照實現步驟的指導，立刻上機見到算法的實際效果，加深對算法實現思路和方法的認識。
4.2 注重科研引導性
本科教學不僅要培養學生的應用能力，還要培養學生具備基本的科研素質。本科教育一方面為社會培養了大批應用型人才，另一方面也要為我國的科研事業培養后備力量。特別是近幾年來我國對科研的投入不斷增加，研究生招生規模逐年增大，本科高年級學生打算繼續讀研的也不在少數。而人工智能是計算機相關學科非常活躍的研究課題，其涵蓋的分支非常廣泛，如模式識別、機器學習、數據挖掘、計算智能、統計學習理論等，都是目前國際和國內熱門的研究方向。針對這一特點，在本科高年級的人工智能教學中，還要注意對學生適時適度的科研引導。這樣可以激發學生的研究興趣，樹立目標意識，找準研究方向，為未來的科研工作打下基礎。在教學過程中，可以引導學生思考每種人工智能技術的優點是什么?缺點是什么?有沒有改進的辦法?比如BP神經網絡是計算智能中較為成熟的技術，具有強大的非線性學習能力，在模式識別、經濟數據分析、生物信息學、數據挖掘等眾多領域都取得過成功應用。然而BP神經網絡算法自身也存在著一些缺點，如會有局部最小解、解受初值影響較大、理論解釋不完善等。近十年來，研究者逐漸把目光轉移到另一種新的非線性學習工具――支持向量機上。同神經網絡相比，支持向量機具有泛化能力強、不受局部最小問題困擾、理論背景完善等顯著優點。在給學生講解BP神經網絡算法的時候，一方面可以通過手寫數字識別實驗展示其強大的非線性分類能力，另一方面也要告訴學生，BP神經網絡并不是完美的，其缺點同樣明顯。然后引導學生對這些問題進行思考，討論有沒有更好的解決辦法。此時，順勢引出支持向量機的內容，并且介紹支持向量機的研究現狀和研究方向。通過兩者的對比，學生不但了解到了較新的人工智能技術，又對人工智能研究中如何去發現問題、解決問題、人工智能技術的進化歷程有了直觀的印象。
4.3 教學內容與畢業設計相結合
本科畢業設計是對本科生用所學知識來解決實際問題和進行專業研究能力的檢驗，是本科高年級學生將要面臨的一項重要任務。由于人工智能學科具有應用性和科研性的特點，人臉識別、網頁檢索、經濟預測、基因數據處理等應用領域都離不開人工智能技術，所以人工智能方向為學生提供了豐富的畢業設計選題。針對這一特點，在本科高年級的人工智能教學中，可以適當穿插介紹有關畢業設計的內容。告訴學生哪些應用領域是目前人工智能研究的熱點方向，哪些人工智能技術可以用來解決這些問題。通過向學生介紹具有一定應用價值和研究意義的題目，然后引導他們查找閱讀相關技術文獻，分析問題，解決問題，最后編寫代碼和撰寫論文。比如筆者給學生提供的選題包括：(1)基于支持向量機的上市公司信用評價；(2)正則化回歸在股票預測中的應用；(3)基于膚色的人臉檢測；(4)基于內容的網頁圖像檢索等。這些題目應用性強，具有一定科研深度但是難度又不至于太大，學生選擇這些題目的積極性很高。通過將教學內容與畢業設計相結合，不但加深了學生對課程的理解，又使其找到了合適的畢業設計題目，可謂一舉兩得。
人工智能的發展狀況范文4
關鍵詞：人工智能，電氣，自動化控制
人類智能主要要包括三個力面，即感知能力，思維能力，行為能力，而人工智能是指由人類制造出來的“機器”所表現出來的智能。人工智能主要包括感知能力、思維能力和行為能力。人工智能是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式作出反應的智能機器。該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。電氣自動化是研究與電氣工程有關的系統運行、自動控制、電力電子技術、信息處理、試驗分析、研制開發以及電子與計算機應用等領域的一門學科。實現自動化，就等于減少了人力資本投入，并提高了運作的效率。
1人工智能應用理論分析
人工智能(Artificial Intelligence),英文縮寫為AI。它是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智能是門邊沿學科，屬于自然科學和社會科學的交叉。涉及哲學和認知科學、數學、心理學、計算機科學、控制論、不定性論，其研究范疇為自然語言處理，知識表現，智能搜索，推理，規劃，機器學習，知識獲取，感知問題，模式識別，邏輯程序設計，軟計算，不精確和不確定的管理，人工生命，神經網絡，復雜系統，遺傳算法等，應用于智能控制，機器人學，語言和圖像理解，遺傳編程。
當今社會，計算機技術已經滲透到生產和生活的方方面面，計算機編程技術的日新月異催生自動化生產、運輸、傳播的快速發展。人腦是最精密的機器，編程也不過是簡單的模仿人腦的收集、分析、交換、處理、回饋，所以模仿模擬人腦的機能將是實現自動化的主要途徑。電氣自動化控制是增強生產、流通、交換、分配等關鍵一環，實現自動化，就等于減少了人力資本投入，并提高了運作的效率。
2人工智能控制器的優勢
不同的人工智能控制通常用完全不同的方法去討論。但AI控制器例如:神經、模糊、模糊神經以及遺傳算法都可看成一類非線性函數近似器。這樣的分類就能得到較好的總體理解，也有利于控制策略的統一開發。這些AI函數近似器比常規的函數估計器具有更多的優勢，這些優勢如下
（1）它們的設計不需要控制對象的模型（在許多場合，很難得到實際控制對象的精確動態方程，實際控制對象的模型在控制器設計時往往有很多不確實性因素。例如:參數變化，非線性時，往往不知道。)
（2）通過適當調整（根據響應時間、下降時間、魯棒性能等)它們能提高性能。例如:模糊邏輯控制器的上升時間比最優PID控制器快1.5倍，下降時間快3.5倍。
(3)它們比古典控制器的調節容易。
(4)在沒有必須專家知識時，通過響應數據也能設計它們。
(5)運用語言和響應信息可能設計它們。論文格式，自動化控制。。
(6)它們有相當好的一致性(當使用一些新的未知輸入數據就能得到好的估計)，與驅動器的特性無關。論文格式，自動化控制?！，F在沒有使用人工智能的控制算法對特定對象控制效果非常好，但對其他控制對象效果就不會一致性地好，因此對具體對象必須具體設計。
3人工智能的應用現狀
(1)優化設計電氣設備的設計是一項復雜的工作，它不僅要應用電路、電磁場、電機電器等學科的知識，還要大量運用設計中的經驗性知識。傳統的產品設計是采用簡單的實驗手段和根據經驗用手工的方式進行的。因此，很難獲得最優方案。隨著計算機技術的發展，電氣產品的設計從手工逐漸轉向計算機輔助設計(CAD)，大大縮短了產品開發周期。人工智能的引進，使傳統的CAD技術如虎添翼，產品設計的效率及質量得到全面提高。
用于優化設計的人工智能技術主要有遺傳算法和專家系統。遺傳算法是一種比較先進的優化算法，非常適合于產品優化設計，因此電氣產品人工智能優化設計大部分采用此種方法或其改進方法。
（2）智能控制的功能實現
①數據采集與處理：對所有開關量、模擬量的實時采集，并能按要求處理或存貯。
②畫面顯示：模擬畫面真實顯示一次設備和系統的運行狀態，可實時顯示電流、電壓等所有模擬量、計算量、隔離開關、斷路器等實際開關狀態及掛牌檢修功能，能生成歷史趨勢圖。
③運行監視：具有對各主要設備的模擬量數值、開關量狀態的實時智能監視，有事故報警越限和狀態變化事件報警，事件順序記錄、聲光、語音、電話圖象報警。
④操作控制：通過鍵盤或鼠標實現對斷路器及電動隔離開關的控制，勵磁電流的調整。按順控程序進行同期并網帶負荷或停機操作。系統對運行人員的操作權限加以限制，以適應各級運行值班管理。
⑤故障錄波:模擬量故障錄波，波形捕捉，開關量變位，順序記錄等（包括主要輔機)。論文格式，自動化控制。。
⑥在線分析：不對稱運行分析、負序量計算等。
⑦在線參數設定及修改：保護定值包括軟壓板的投退。
⑧運行管理:操作票專家系統，運行日志，報表的生成及存儲或打印，運行曲線等。
人工智能控制技術在自動控制領域的研究與應用已廣泛展開，但在電氣設備控制領域所見報道不多?？捎糜诳刂频娜斯ぶ悄芊椒ㄖ饕?種:模糊控制、神經網絡控制、專家系統控制。
4恒壓供水案例簡析
恒壓供水在工業和民用供水系統中已普遍使用，由于系統的負荷變化的不確定性，采用傳統的PID算法實現壓力控制的動態特性指標很難收到理想的效果。在恒壓供水自動化控制系統的設計初期曾采用多種進口的調節器，系統的動態特性指標總是不穩定，通過實際應用中的對比發現，應用模糊控制理論形成的控制方案在恒壓系統中有較好的效果。在實施過程中選用了AI 一808人工智能調節器作為主控制器，結合FXIN PLC邏輯控制功能很好地實現了水廠的全自動化恒壓供水。對于單獨采用PLC實現壓力和邏輯控制方案，由于PLC的運算能力不足編寫一個完善的模糊控制算法比較困難，而且參數的調整也比較麻煩，所以所提出的方案具有較高的性價比。
本案例中只是一個人工智能在電氣自動化中的一個小小的應用，也是電氣元
件生產供給的一個方向，實現機械智能化是我們努力的追求，將人工智能的先進的最新成果應用于電氣自動化控制的實踐是一個誘人的課題。
5結語
人工智能研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能完成的復雜的工作，電氣自動化是研究與電氣工程有關的系統運行。人工智能主要包括感知能力、思維能力和行為能力，人工智能的應用體現在問題求解，邏輯推理與定理證明，自然語言理解，自動程序設計，專家系統，機器人學等方面。而這諸多方面都體現了一個自動化的特征，表達了一個共同的主題，即提高機械的人類意識能力，強化控制自動化。因此人工智能在電氣自動化領域將會大有作為，電氣自動化控制也需要人工智能的參與。
參考文獻
[1]陳洪峰.國內電氣自動化發展狀況與趨勢[J].科技創新導報，2009
[2]張培銘，繆希仁等.展望21世紀電器發展方向----人工智能電器[J].電工技術雜志，2006(4).
人工智能的發展狀況范文5
關鍵詞：雙目視覺；三維可視化；信息融合
1.引言
隨著計算機軟、硬件突飛猛進的發展，社會的各行各業對三維可視化技術的需求已經越來越突出。當前三維顯示技術已在軍事、航空、航天、醫學、地質勘探、文化娛樂和藝術造型等方面得到廣泛應用。
為實現變電站的三維可視化，需要對變電站進行三維建模，構建變電站的三維模型。監控攝像頭采集現場數據之后，對視頻進行智能處理，根據設備的狀態和人員目標的狀態，將設備與人員的狀態融合入變電站的三維可視化系統中，通過采集的數據以及處理結果實時更新目標的狀態和位置，并且實時顯示到變電站三維系統中。
2.三維可視化技術研究現狀
（1）研究現狀
1）建模軟件
目前應用較多的是歐特克（Autodesk） 公司的 3ds MAX 和Maya；Multigen 公司的 Creator；Google 公司的 Sketch Up；Microsoft旗下Caligari公司的trueSpace等。這些建模軟件，幾乎可以滿足我們所見到的任何現實世界中的物體模型的建立，比如房屋、道路、管道、植物、動物、日常用品以及我們現實生活中見到的一切。
2）平臺軟件和應用軟件
三維可視化軟件大都依賴于計算機圖形學和可視化技術的發展。人們對計算機可視化技術的研究已經歷了一個很長的歷程，而且形成了許多可視化工具，比如 Directx 和 OpenGL，尤其在地里信息系統領域，當前Arc/info，MapInfo，MAPGIS，SuperMap，GeoStar等國內外專業二維 GIS 軟件都有自己專有的三維GIS 子系統。比較專業的三維可視化系統軟件或平臺有：美國 ERDAS 公司的 IMAGINE Virtual GIS；美國 Skyline 軟件；國內適普軟件有限公司的 IMAGIS Classic；國內靈圖的VRMap。
另外，像國內的武漢吉奧公司的CCGIS、上海杰圖三維展示系統、中視典的 VRP 產品體系，在三維可視化方面都有自己獨特的功能。
（2）雙目立體視覺與三維重建
雙目立體視覺是計算機視覺的基礎內容，它利用成像設備在不同角度獲取目標物體的兩幅圖像，然后基于視差原理，計算兩幅圖像中對應點的位置偏差，獲取物體空間信息的方法。
3.信息融合技術發展狀況及方法
（1）發展狀況
信息融合技術是智能信息處理的一個重要研究領域。1973年，美國國防部自主開發了聲吶信號理解系統，數據融合技術在該系統中得到最早的體現。此后，數據融合技術蓬勃發展，不僅在人工系統中盡可能采用多種傳感器來收集信息，而且在工業控制和管理等領域也朝著多傳感器方向發展。20世紀70年代末，在公開的技術文獻中開始出現基于多傳感器信息整合意義的融合一詞，并開始廣泛應用與軍事與民用領域。
在美國軍用電子技術帶動下，20世紀80年代后期以來西方其他先進技術國家也先后加強多傳感器信息融合研究活動，而且很快向民用部門擴展。1987年2月，美國國家科學基金會（NSF）首次在猶他州召開了“制造自動化中的多傳感器信息融合”學術研討會。
同年10月，全美人工智能學會（AAL）在伊利諾斯州召開了“空間推進與多傳感器融合”學術研討會。1988年，美國攝影儀器工程師協會（SPIE）主辦了兩次有關信息融合的學術研討會，一次主題為“空間推理與景物解釋”，另一次主題為“傳感器融合”。同年，美國國防部把信息融合技術列為90年代重點研究開發的二十項關進技術之一，且列為最優先發展的A類。1989年，北約組織也在巴黎召開了這方面的會議，主題是“計算機視覺中的多傳感器融合”。美國一實驗室理事會（JDL）下設的C3技術委員會（TPC3）專門成立了信息融合學術會議，并通過SPIE傳感器融合專輯、IEEE Trans，On AES，AC等發表有關論著；為了進行廣泛的國際交流，1998年成立了國際信息融合學會，總部設在美國，每年舉行一次信息融合研究國際學術大會。
到目前為止，美、英、法、意、日等國已研究出上百個軍用融合系統，取得了一定的成果，但還存在著一些難題沒有完全解決。如傳感器模型、融合過程的推理以及有關算法的研究等。
國內關于信息融合技術的研究起步相對較晚，到了20世紀80年代末才開始有關多傳感器信息融合技術研究的報道。20世紀90年代初，這一領域在國內才逐漸形成。在政府、軍方和各種基金部門的資助下，國內一批高校和研究所開始廣泛從事這一技術的研究工作，出現了一大批理論研究成果。
20世紀90年代中期以來，信息融合技術在國內已發展成為多方關注的共性關鍵技術，出現了許多熱門研究方向，許多學者致力于機動目標跟蹤、分布監控融合、多傳感器綜合跟蹤與定位、分布信息融合、目標識別與決策信息融合、姿態評價與威脅估計、圖像融合、智能機器人等領域的理論及應用研究，相繼出現了一批多目標跟蹤系統和有初步綜合能力的多傳感器信息融合系統。
（2）信息融合技術方法
信息融合作為對多源信息的綜合處理過程，具有本質的復雜性。傳統的估計理論和識別算法，以及新興的基于統計推斷、人工智能和信息論的新方法，都可以用來解決信息融合問題。目前主要的信息融合方法可以分為以下幾類：
1）信號處理與估計理論方法
這種方法包括小波變換技術、加權平均、最小二乘、卡爾曼濾波等線性估計技術，以及擴展卡爾曼濾波（EKF）、高斯和濾波（GSF）等非線性估計技術，以及近年來發展的 UKF濾波、粒子濾波和馬爾科夫鏈蒙特卡洛（Markov Chain Monte Carlo， MCMC）等非線性估計技術。
2）統計推斷方法
統計推斷方法包括經典推理、貝葉斯推理、證據推理、隨機集（random set）理論以及支持向量機理論等
3）信息論方法
信息論方法運用優化信息度量的手段融合多源數據。典型算法有熵方法、最小描述長度方法（MDL）等。
4）決策論方法
決策論方法往往應用與高級別的決策融合。
5）人工智能方法
人工智能方法包括模糊邏輯、神經網絡、遺傳算法、基于規則的推理，以及專家系統、邏輯模板法和品質因數法等。
6）幾何方法
幾何方法通過充分探討環境以及傳感器模型的幾何屬性來達到多傳感器信息融合的目的。
4.總結
隨著新技術的不斷發展，未來還會應用到更多更新的領域中，本文對三維可視化技術和信息融合技術的研究現狀及原理進行了分析，相信基于信息融合的三維可視化技術未來也將在電網建設中進一步深化應用。
參考文獻
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人工智能的發展狀況范文6
摘 要 隨著改革開放的步伐加快，中國的經濟已經朝著縱深發展，其突出表現就是工業的自動化程度越來越高，工業生產的效率和成本也在逐漸降低，高科技成為工業生產的代名詞。而越來越多的高新技術被運用于工業自動化領域，為工業自動化的發展帶來更大的動力。
關鍵詞 工業自動化 市場 發展狀況
一、工業自動化概述
工業自動化是20世紀工業的主要表現形式，工業一開始是全人工的方式實現。工業自動化的進程中最為重要的就是蒸汽機的發明，其劃時代的意義在于工業自動化的發展不再依賴于外部條件，只要擁有蒸汽機就可以實現機器帶給手工生產。此后蒸汽機逐步變為汽油機、柴油機等。另一件具有里程碑意義的是電動機的出現，工業自動化時代進入電力時代。即使在今天，我們依然可以認為工業自動化處于電力時代，只是技術在不斷的創新和進步。
對目前的工業自動化而言，實現工業自動化是一種借助機器，各種儀器儀表計算機等等，運用控制理論實現工業生產、檢測、優化、調度等全部由機器完成的過程。其主要的目標就是提高工業生產的效率，降低生產的成本，提高生產的質量等等。
二、我國工業自動化市場的發展現狀 （一）我國工業自動化已經處于信息化時代
21世紀是計算機的時代，但是這也不僅僅是計算機的時代。21世紀的工業自動化是離不開計算機的，所有的自動化過程目前幾乎都需要計算機來完成。特別是最近出現的人工智能設備，屬于一個層級的飛越。在過去機器是由人來控制的，并不是說人來控制不好，人控制機器自然有其好處，因為人是智能的，處理問題是靈活的，所以人控制機器在一些特殊領域依然無法取代。之所以用計算來來代替人來控制機器是基于效率的提升和成本的降低，而現在我們又需要回歸到人本身上了，誰就是要將過去人控制機器的優勢通過今天的計算機技術實現，這就是人工智能。在工業自動化領域引進人工智能一位置自動化的處理技術將更加的靈活高校，能滿足想愛你在產品生產日益個性化的需求，質量也會有很大的提高。 （二）工業自動化帶來產業升級
中國的人口數量是美國的三到四倍，但是整個工業的產量卻不能和美國想媲美。過去中國由于勞動力富足，在工作的大部分企業都屬于勞動密集型企業，西方發達國家借助中國的人口優勢，將一些工廠都放在中國。但是隨著中國人口紅利的逐步消失，勞動力成本的進一步上升，特別是廣東等沿海城市出現了很多用工荒問題。隨著這種問題在全國范圍內蔓延，工業的生產也會逐漸的從勞動力密集型轉移到技術技術密集型。以往在工業自動化和人工之間存在權衡取舍，用自動化就一位置固定成本的投入增加，資本回收期的增長，用人工就意味著效率低，短期成本較高，但是長期成本較低。而隨著這種勞動力市場的轉變，這種趨勢在逐漸翻轉。企業在權衡趨勢的時候會有更多的動力選擇投入更多的成本在設備的自動化領域，這樣的狀況會帶動中國生產企業的升級，也會令整個中國的工業化進程加快，進一步走向全方位的自動化。 （三）高端自動化技術創新不足
中國的自動化進程一直是在西方發達國家的后面，而技術在一定程度上是開放的，這種開放會給后來者帶來一些便利，就是發展中國家的后來者可以輕易的獲得發達國家研發了幾十年的技術。這種情況在短期內會促進一個國家的發展，帶動其工業化進程。但是長期的以一種后來者的身份發展會帶來創新的問題。以往發達國家用過的技術，會逐步的被發展中國家學過來繼續使用，通過模仿別人的技術，會帶來很多的好處，但是這也讓中國這樣的厚積薄發的國際面臨尖端技術的欠缺的尷尬問題。目前我們注意到，在一些工業生產的高端領域的技術，中國大部分都不太能夠實現自主研發，特別是一些高新技術的軟件，中國落后發達國家很多。
三、工業自動化市場未來發展趨勢展望 （一）工業自動化朝向人工智能發展
在上文中也提到了，工業自動化技術朝著人工智能的方向發展，是技術本身的回歸。從本質上來說，自動化技術是由人來開發的，那么一切技術的來源都是人本身創造的并不是機器。所以未來自動化的發展方向就是回歸到人的技術本身，讓技術實現自我思考和自我個性，技術本身具備再創新技術的能力和處理一些更為復雜的問題將讓自動化在工業中的應用更為廣泛。我們可以預想到，那些目前只能借助人工來完成的生產在不久的將來還是會被自動化取代，這是大勢所趨，也是技術發展的必然。 （二）工業自動化市場會更加開放，不同國家地區差距將減小
發展中國際的工業自動化技術雖然一直處于發達國家的后方，屬于追趕著角色，雖然在短期內不能夠追上，但是我們看到的情況者，發展中國家個發達國家質檢的工業自動化水平正在逐步縮小，并且隨著時間經濟一體化趨勢這種工業自動化領域的差距也會進一步縮小，并且未來國家地區之間技術的交流將會更加的方便和頻繁，這樣會進一步縮小發展中國家和發達國家之間的技術差距。 （三）我國會在一些特殊領域自動化技術領先
雖然在整體上，我國的工業自動化水平沒有能力和美國日本等國相比，但是在一些特殊領域，中國正在暗自發功。這也是區域優勢和比較優勢理論的體現，在技術更加一步發展的情況下，并不存在全才，即使是現在的發達國家，每個國家技術的領先領域不盡相同，正如臺灣和韓國的電子產品，美國的農業，德國的工業水平。世界最終的發展情況就是，每個國家都在發展自己最擅長的領域的技術，中國也會在一些特殊領域的自動化技術必將處于世界前列。
參考文獻：
[1] 中自傳媒“閃耀”廣州SIAF展――工業自動化市場分析與前景展望[J].伺服控制，2013.02：12.
