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人工智能化的時代范文1
關鍵詞：電子工程；自動化控制；智能技術；應用
一、人工智能應用概述
十九世紀中期人工智能技術由國外知名科學家提出，隨著時代不斷的發展，人工智能技術也隨之不斷發展，由一開始簡單的加減法計算器轉變為正式的計算機系統。人工智能技術作為一門綜合性的學科，其中包括計算機科學、心理學、控制論、信息論、哲學等科學知識，經過長期發展與研究，現階段人工智能技術通過模擬人腦思維活動，來代替人們完成生產、生活，人工智能幾乎與人腦沒有區別。人工智能理論是在豐富的人工智能經驗下總結出的知識，主要分析了模擬人腦的科學理論及其發展趨向，人工智能技術屬于計算機科學中的一部分，同樣也是人工智能系統的基礎，為生產出與人腦思維模式相同的人工機器，使其取代人的工作，經過大量研究人員的辛勤研究，當前人們的生活與計算機技術已牢不可分。計算機技術可通過編程來模擬人腦活動，例如收集、處理、分析、交換信息等，編程技術極大的促進了智能化系統的發展，在生產活動中發揮了巨大的優勢，將智能技術運用在電氣工程自動化中，生產效率與效益得到提高。通過對電氣工程系統生產中各個環節進行優化和控制，節省了生產時間、成本、人力，智能化控制實現了自動化的電氣工程。
二、人工智能控制的優點
人工智能技術控制系統是一個比較復雜的過程，與以往的線性函數控制器不同，人工智能技術采用遺傳算法、模糊神經網絡系統，使用非線性函數控制器，便于對系統各部件的了解，從而實現了對系統控制策略的研究與分析。一般的函數控制器無法對系統各部件進行動態的了解和分析，而人工智能技術的優勢正是在此，可對系統各部件動態進行全方位的了解與掌握，有助于控制和管理系統的運行。一般的系統控制器通過收集控制對象的動態參數，建立與之相應的模型，盡量減少或規避不穩定因素，例如參數起落較大、非線性信息的變化等，人工智能技術則不用建立控制對象的模型，而是依據下降時間、響應時間，來及時調整系統，使其性能得到提高。人工智能技術運用模糊控制與邏輯控制來調節下降時間，與一般的控制器相比要好上四倍，和最好的PID控制器相比還要好兩倍。
人工智能控制器與以往的控制器進行對比，會發現人工智能控制器不僅易于調節，其操作也更便捷，即使在無人操作的情況下，人工智能系統仍能自動生成信息數據、語言來完成設計。并且人工智能控制器干擾較少，幾乎不受驅動器的干擾自動運作，任意輸入信息人工智能系統都能計算出來。面對不同的控制對象時，一般控制器可使用，人工智能控制器使用效果不錯，一般控制器不能使用，人工智能控制器也能保證使用效果的良好，根據設計情況來判斷選擇適合的控制器。人工智能系統在進行模糊化與反模糊化時可確定和適應隸屬函數、規則庫、模糊神經控制器等，其應用方法還需要進行更多的研究。
三、智能技術在電子工程自動化控制中的應用
隨著時代的發展，互聯網技術在各行各業落地生根，而人工智能技術也隨之大力發展，現階段將人工智能技術與電氣工程自動化控制聯系在一起，有助于處理和診斷故障，提高生產效率和工作效率，節省了生產成本與時間，實現企業最佳經濟效益。因此，要注重研究人工智能技術是如何對機械故障進行判斷和檢測、怎樣實現優化設計電氣產品、控制與保護電子工程生產等問題。
電氣機械設計是電子工程生產中的重中之重，由于其設計十分復雜，設計人員既要具備豐富的基礎知識，也要擁有精湛的操作技術水平，最好還能靈活運用理論知識。在以往設計電子產品的時候，大多是根據自身經驗與試驗來進行設計，以人工操作的形式來展開設計方案，這樣無法保證設計出的電子產品是否實用。
目前將電子產品設計與計算機技術聯系在一起，改變了傳統的設計方式，在計算機的幫助下設計電子產品，能夠及時對產品進行檢測和試驗，不但提高了生產效率，也減少了預定的開發產品時間。人工智能化技術使得CAD技術也得到發展，通過遺傳算法與專家系統的應用，優化了電氣產品設計，遺傳算法是一種新興的計算方法，在計算大量數據時也能保證計算精度高，在電氣產品生產與設計環節較多應用，這也證明了遺傳算法在電子工程生產中有著重要的作用。電子產品故障具有非線性、不穩定性的特點，其故障間必然存在某種密切的關聯，并且此種關聯與故障有著內在的聯系，這時可采用專家系統來診斷電氣故障。智能化技術的應用方法包括神經網絡系統、模糊邏輯系統、專家系統等，變壓器是整個電力系統中的關鍵內容之一，其故障診斷是根據判斷變壓器中分解油的氣體，來找出故障位置與原因。
在電力系統自動化中應用可編程邏輯控制器，對工序和開關進行控制，在一些大型的電力企業當中，基本由可編程邏輯控制器取代了繼電控制器，直接對生產過程中任一工序進行控制，還可調整總體系統，保證電子產品的順利生產。一般電力企業的輸煤系統由多個部分組成，例如卸煤、上煤、儲煤、配煤等，電力系統的主站區、現場傳感器、遠程站點共同構成一個整體的輸煤控制系統，便于對輸煤環節進行控制。主站區由人機接口與可編程邏輯控制器構成，設立在集控室內，主要依靠自動控制系統，技術人員通過監視器，對現場控制系統進行控制?？删幊踢壿嬁刂破鞯膽萌〈塑浝^電器，不但提高了生產效率，電力系統也變得穩定、可靠，供電系統也可由智能控制，使其具備自動切換的功能，電能也變得更加安全可靠。
四、結束語
綜上所述，人工智能技術是一種新型的科學技術，具有自動化、數字化、智能化的特點，在電氣工程自動化控制中應用人工智能化技術，能夠發揮出智能化技術的最大優勢，優化了電子產品設計，促進了電氣工程生產的自動化控制。
參考文獻：
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[3]婭.智能化技術在電氣工程自動化控制中的應用[J].科技致富向導，2012（27）
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人們生活水平的提高,對于建筑的要求也越來越高。電氣工程作為建筑中間的一個重要的環節,對于電氣工程的要求也相應的提高了。很多新的技術開始采用,電氣工程中間的智能化技術就大大的提高了電氣工程的質量。電氣工程的施工工序主要是安裝控制裝置、安裝相應的電纜、安裝變壓器、安裝照明裝置、安裝發電裝置等一系列裝置,在所有的裝置安裝到位之后,我們還要試運行,然后再對其中的問題進行修改。
二、智能化技術
隨著建筑工程要求的提高,很多的新技術開始使用,智能化技術就是眾多新技術中間的一種。智能化技術又叫人工智能技術,智能技術是計算機技術、GPS技術等技術的集合體。在20世紀50年代提出了人工智能的概念,人工智能包括用語言識別系統、語言處理系統、圖像文字分析系統、專家系統等。智能技術在控制方面的應用隨著時代的發展,逐漸的豐富著其他的系統結構,逐漸的在原來的系統基礎之上加入仿生學、自動化等新的知識,構成了一個更加全面的系統。既提高了智能技術的整體的可靠性,又提高了它的運行速度和設備性能。
三、智能化技術在建筑電氣工程中間的應用
智能技術已經開始頻繁的應用到建筑電氣工程中,在電氣工程的自動化控制中,在電氣工程設備故障檢測和電氣工程優化中都是應用的智能化技術。在這些電氣工程中,智能化技術的應用大大的提高了電氣工程的自動化程度,加快了電氣工程設備故障的檢測維修速度,對電器工程的優化做出了很大的貢獻。1.智能技術在建筑電氣自動化控制中的應用(1)智能化技術在電氣設備中的應用在電氣化的領域中間,電氣化的操作是一個復雜的工作。因為它涉及的領域較多,需要高素質的人員才能進行控制。同時還要通過控制人員具備高度的責任感,來確保操作的良好進行。(2)電氣控制中人工智能的有效應用電氣控制在整個的建筑電氣工程中間是關鍵的一個環節,實現電氣控制的智能化就可以提高工作的效率、加快工程的進程、提高工程的質量、降低工程的成本。在電氣工程中,我們的電氣工程需要自我保護,我們通過將GPS的定位系統安裝在里面來確定電氣控制的線路。一旦出現問題,我們的計算機智能系統就會自動的傳送出運行狀況,然后對傳出的數據進行分析,最后進行智能化的電氣控制。2.智能化技術在建筑電氣工程故障檢測分析中的應用(1)在建筑電氣工程中,我們可以利用智能化技術進行控制。在控制的中,我們對于系統的智能化檢測就能很好的反饋出問題的所在。對于發生故障的部分進行智能數據的傳送,以便進行更進一步的智能監控,常用的方法主要有神經網絡,模糊網絡,專家系統等。(2)對于電氣的變壓器、發動機、發電機等診斷,我們需要及時有效的處理這些問題。電氣工程中間經常會出現故障,對于故障診斷的不及時和故障診斷的不準確將導致更加嚴重的后果。而傳統的故障診斷的方法和技術比較的繁雜、檢測的時間較長、準確率不高。對于變壓器,我們的傳統方法是檢查變壓箱的氣體,然后對氣體進行分析,來判斷是否存在故障。既浪費時間,又沒有很高的準確率,往往還會出現分析錯誤,導致故障的分析錯誤,造成更大的損失,而智能化的應用就可以清晰的判斷出故障所在。通過人工智能中的模糊理論、神經網絡、專家系統來分析,以此來提高工作的效率和工作的準確度3.智能化技術在建筑電氣工程電氣設備優化設計中的應用(1)智能化技術在電氣自動化技術中進行設備的優化主要包括兩個方面:一個是智能化技術的遺傳算法,另一個是智能化技術的專家系統。遺傳算法是模仿生物遺傳的模仿,在運算的時主要是利用生物的進化規律進行搜索,然后對于里面系統的缺陷進行優化。但是在實際的運用中,我們通常是采用遺傳算法和專家系統相結合的方法來對設備進行優化。(2)除了使用遺傳算法和專機系統進行電氣設備的優化升級之外,還可以采用模糊邏輯、神經網絡的方法進行設備的優化升級。模糊理論主要是利用物理的方法進行的設備的優化升級,神經網絡主要是將計算機中間的算法進行升級,從而提高運算速度。這種方法充分克服了神經網絡運算速度慢的問題,并在優化升級中起到了重大作用。
四、存在的問題及未來展望
(1)從目前來看,國內的人工智能的應用已經取得了一些成績,甚至有些已經經過了實踐的檢驗,證明了其可行度。但是從整體的人工智能化應用來說,還處于低水平的發展狀態,很多的智能化技術還只是停留在理論階段,沒有在實踐中間檢驗它的可行度,現在的建筑電氣工程的智能化技術應用還是智能化技術應用發展的一個小的步驟。對于現在的科技工作者來說,當務之急是將研究理論拿到實踐中間來檢驗。然后將這些成果更多地應用到建筑的電氣工程中間,為整個的電氣工程的發展做出貢獻。(2)從以上可以看出,智能化在電氣工程的應用中,對于變壓器、發電機、電動機等部分研究的比較的深入,而在其他發展中則相對滯后。在建筑電氣工程智能化的過程中,我們要不斷的加深對于其他部分的智能化,從而整體上推動電氣工程的智能化。(3)智能化技術在建筑電氣工程中的應用目前是比較成功的,但是在時代的發展中,要是智能化沒有更多的創新,那么肯定會有其他高端的技術來代替智能化技術。因此,智能化技術也要在時代的發展中間不斷的前進,來適應電氣工程的需要,從而將電氣工程推向更高的智能化水平。(4)智能化技術是多種學科知識的綜合,因此在智能化的發展中,我們要時刻關注其他的學科知識的發展,將其與智能化的發展相互融合,從而推進智能化的發展,以便對建筑的電氣化工程進行更深層次的智能化。
人工智能化的時代范文3
關鍵詞:人工智能;計算機;網絡技術;實踐應用
人工智能是科學技術不斷發展下的新興產物，其在計算機網絡技術中的實踐應用有著無線前景?；诖?，在計算機未來發展過程中需要密切關注人工智能動向，研究與探索人工智能在計算機網絡技術中的應用方向，從而推進計算機的創新性發展。
一、人工智能在計算機網絡技術中的應用方向
(一)網絡與信息安全隨著計算機網絡技術的廣泛應用，使得網絡信息安全問題變得更加突出，怎樣增強網絡信息安全已經受到了社會各界的重點關注。在計算機網絡安全維護中采用傳統方法暴露出了一些弊端與不足，而引入人工智能技術可以有效增強網絡信息安全［1］。比如在人工智能技術支持下，能夠實現網絡安全威脅種類的精確分析與判斷，然后及時選擇有針對性的解決措施，在很大程度上控制安全威脅，從而實現計算機網絡的安全運行。
(二)數據采集與分析在數據信息的采集與分析中引入人工智能技術，是實現海量數據信息有效融合的根本性需要，也是深度開發計算機功能的直接表現。大數據時代序幕的拉開，面對多元化的海量信息，若是采用傳統技術進行數據信息采集與分析，則難以完成這一艱巨任務［2］。而實踐應用人工智能技術，就可以完成計算機系統各種數據信息的具體分類管理，同時準確鑒別與高效提煉出具備價值的數據信息，在很大程度上提高了數據采集與分析效果。
(三)軟件升級對于軟硬件的升級與維護而言，借助于人工智能技術可以進一步深化軟硬件的升級與維護成果。隨著時代的不斷發展，計算機網絡技術功能與作用的發揮越來越依賴軟硬件的升級。而通過人工智能技術能夠實時完成計算機軟硬件的升級與維護，比如騰訊在用戶軟件分析與升級系統中就實踐應用了人工智能技術，其可以準確辨別出用戶是否要完成軟硬件更新，若是發現用戶有需要進行更新的軟件，則會及時把軟件更新信息推送給用戶，然后點擊更新便可。
二、人工智能在計算機網絡技術中的實踐應用
(一)人臉識別技術從本質上分析，人臉識別技術指的是利用技術手段有效識別人臉重要部位，從而實現人臉部位信息的采集與存儲［3］。人臉識別技術在計算機網絡技術領域中的實踐應用比較多，雖然獲得了非凡的成就，但也暴露出了一些弊端，例如對面部表情的微妙變化與發型難以有效識別，且人臉識別技術會受到環境條件、裝扮等有關要素的影響。現如今，人工智能在計算機網絡技術領域中的應用，最具有代表性的就是人臉識別技術，所以應該進一步分析與研究人臉識別技術，以使其在計算機中充分發揮作用與價值。
(二)指紋識別技術指紋技術是人工智能技術的重要代表之一，其在計算機網絡中的實踐應用充分的表現出了人工智能。指紋識別技術指的是有效識別、處理以及存儲人類指紋，確定各個用戶的身份與環境等信息，在保護用戶私人信息的安全性方面起著關鍵性作用［4］。對于指紋識別技術而言，指紋的采集不受位置、時間的限制，且指紋復制比較簡單，所以實踐應用前景十分廣闊。但也必須注意一點，目前指紋識別技術還不是很完善，并沒有達到最佳的識別狀態。
三、人工智能在計算機網絡技術中的應用建議
(一)進一步深化智能程度從本質上分析，在計算機中人工智能的實踐應用效果與其智能化程度息息相關，所以這就需要高度重視人工智能技術的智能化研究，不斷地提高智能化水平，將自身的優勢展現的淋漓盡致。而對于人工智能技術的智能化而言，應該突出實踐應用的便捷性，關注對各種數據信息的整合能力與現場模擬能力。例如，在計算機網絡中實踐應用人工智能技術，應綜合分析應用具體需要與特點，有目標性的優化人工智能技術，提高人工智能技術和實踐應用環境之前的匹配度，充分發揮人工智能技術的各項應用優勢。
(二)進一步強化應用環境進一步強化人工智能技術實踐應用環境，有利于人工智能技術更全面地應用在計算機網絡中，實現應用效果的最大化。縱觀我國網絡發展實際情況，當下網絡環境的整體水平仍然比較低，在一定程度上限制了人工智能技術與計算機網絡技術的發展應用。基于新時代背景下，為了能夠減小或是規避環境帶來的負面影響，就需要高度重視當下網絡環境建設，并對網絡環境問題制定合理化、科學化建議，徹底、有效解決好信息泄露等安全性問題，營建一個良好的人工智能技術實踐應用環境，使更多的人愿意接受與實踐應用人工智能技術。
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【關鍵詞】 計算機技術 網絡技術 人工智能應用
前言：人工智能是計算機科學的一個部分，是隨著信息化技術發展所衍生出一門獨的特技術科學，其實質上是對人意識與思維信息過程的模擬。人工智能的發展是為了能夠代替更多的人力操作，將信息技術轉化為高效生產力，也正是基于此，人工智能技術的發展受到了社會公眾的廣泛關注。人工智能技術是基于信息的處理與編輯特征而實現，其與計算機網絡在應用中存在著相對較高的可融合性，而兩者之間的協調也將會產生更為全面與高新的技術，為此特在本文中對計算機網絡技術中的人工智能應用展開了全面研究。
一、人工智能的發展與實際意義
計算機網絡中的海量數據與信息普遍是用數字、符號、文字等文本形式進行展現，在此過程中需要其達到較高的表達能力、判斷能力等方面的標準，而人工智能為加強計算機網絡的該方面的能力提供了重要的保障。人工智能的出現，能豐富計算機網絡的信息表達能力，憑借其獨特的編輯、處理、操作技術以及超高的分析能力，實現了自動對信息進行翻譯、管理、處理等多方面的工作[1]。人工智能發展的意義主要表現在以下兩個方面：一是人工智能的發展增加了計算機網絡信息表達的圖表、圖像、影音等形式，依托于人腦的思維與行為方式，實現了人的行為，同時由提升了人的謹慎、全面與系統等方面相關能力；二是人工智能的發展開拓了計算機網絡在處理信息的空間與路徑，將計算機網絡所涉及到的眾多工程信息進行有效結合，實現了集中控制的目標，完成智能化的操作。
二、人工智能在計算機網絡技術中的實際應用
2.1計算機網絡多種渠道信息的處理與集成
網絡與計算機等現代高新技術參與到計算機網絡之后，為計算機網絡的發展帶來了無限種可能，為此改變了人工智能的實現方式與實現方向。人工智能在計算機網絡中的應用，由傳統的定向處理，逐漸向大批量、高密度、高頻率數據信息處理的工作所轉變[2]。人工智能的這一轉變體現在多種方面，例如，在現代網絡運營安全管理中，可實現預先在人工智能管理中輸入防火墻功能，如此能夠實現將網絡中流傳的不良信息等進行自動攔截，且能夠對來往傳遞信息進行自動識別與判斷，將存在問題的信息遞交到檢測中心，對信息進行判斷，實現了高等人工智能技術。
2.2人工智能在網絡管理方面的應用
計算機網絡技術中，網絡管理一直是一項繁重的工作，網絡的實時動態以及變化速度快等特點為網絡管理工作行程了一定的難度，而為實現更為高效的網絡管理，人工智能技術也顯示出了一定的效用。人工智能技術在計算機網絡管理中，能夠利用人工智能專家知識庫、問題求解技術，達到對計算機網絡進行綜合管理的效果。專家系統是一種相對智能的計算機程序，將某種領域中的專家知識以及經驗進行累計，將其進行有效的匯總并錄入到相關系統中，由此在某特定領域中匯集多為專家的知識與經驗，實現系統的高效性與全面性，完成對此領域內各種計算機網絡問題的解析[3]。
2.3人工智能在企業管理與教學方面的應用
現代普遍企業管理中均會應用到計算機網絡技術，而在參與了人工智能的計算機網絡中則更為有效的提升了企業管理的安全性與高效性。人工智能能夠實現企業管理系統的自動防御系統與健康系統，是企業管理實現高度智能化。在教學方面，教師可以在教學過程中，利用人工智能技術的知識庫，在知識庫中定義教育知識內容，并對知識庫中的知識進行推理，是學生能夠更為直觀的接受教學內容，提升教學效率。
結論：綜合上文所述，人工智能是計算機網絡技術發展的必經之路，人工智能在計算機網絡技術中的應用，主要表現在計算機網絡管理、計算機網絡安全、辦公安全、信息化教學等多個方面。人工智能在計算機網絡技術中的有效應用，推動了計算機網絡向高效智能化的發展，對計算機網絡技術的發展提供了重要支持與保障。
參 考 文 獻
[1]熊英.人工智能及其在計算機網絡技術中的應用[J].技術與市場，2011，03（02）：20.
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關鍵詞：人工智能；數據挖掘；發展前景
當今社會已經進入了人工智能時代，人工智能的應用，大大改善了我們的生活。大數據時代已經來臨，不論是從數據的使用，挖掘，處理等方面，都為人工智能的應用起到了基礎和保障。
1人工智能
1.1人工智能的定義。人工智能（ArtificialIntelligence），簡稱AI。屬于計算機學科下的分支，顧名思義，它是一門專門研究類人化的智能機器學科，即利用現階段科學的研究方法和技術，研制出具有模仿、延伸和擴展人類智能的機器或智能系統，從而實現利用機器模仿人類智能的一切行為。1.2人工智能的研究背景。在1956年的達特矛斯會議上，“人工智能”這一術語正式由麥卡錫提議并采用了，隨后人工智能的研究取得了許多引人注目的成就。在這之后，科研人員進行了許多的研究和開發，人工智能這個話題也取得了飛速的發展。人工智能是一門極具挑戰性的科學，從事這項工作的人必須了解計算機知識、心理學和哲學理念。人工智能的研究包涵廣泛的科學知識，以及其他領域的知識，如機器學習、計算機視覺等。一般來說，人工智能研究的主要目標是使機器能夠做一些通常需要人工智能完成復雜工作的機器。1.3人工智能的研發歷程。早期研究領域：人工智能專家系統，機器學習，模式識別，自然語言理解，自動定理證明，自動編程，機器人，游戲，人工神經網絡等，現在涉及以下研究領域：數據挖掘，智能決策系統，知識工程，分布式人工智能等。數據挖掘的出現使得人工智能的研究在應用領域得到廣泛的發展。以下簡要介紹其中的幾個重要部分：（1）專家系統。所謂專家系統就是控制計算的智能化程序系統，通過研發人員總結歸納了專業學科知識和日常經驗，能夠知道計算機完成某個領域內的專業性活動或者解決某些專業級別的問題。人工智能技術可以合理利用已知的經驗體系在復雜環境中，解決和處理復雜問題。（2）機器系統。機器系統簡單說就是機器人通過人造神經系統，借助于網絡或者存儲系統汲取系統的知識進行開發研究。（3）感知仿生。感知仿生系統通過模擬人類的感官，感知生物學特征，通過人工智能機器的感部件對外界外部環境進行感知，識別，判斷，分析的能力。能夠更好的適應環境，做出判斷。（4）數據重組和發掘。是指通過人工智能系統，結合當前先進的理念，對大數據的總結歸納，識別存儲，調取等應用。通過數據的加工處理，能夠主動做出判斷和分析。（5）人工智能模式。分布式人工智能是模式之一，該系統利用系統有效的規避和克服系統資源在某段時間內的局限性，并能有效地改善因資源造成的時間和空間不均衡問題。它具備，模式自動轉換，并行處理，開放啟發方式，冗余且容錯糾錯的能力。
2數據挖掘
2.1數據挖掘的定義。數據挖掘(DataMining,DM)是揭示數據中存在的模式和數據關系的學科，強調處理大型可觀察數據庫。數據挖掘的出現使得人工智能的研究在應用領域得到了廣泛的發展。這里包括數據挖掘和智能信息提取過程，前者從大量復雜的現實世界數據中挖掘出未知和有價值的模式或規則，后者是知識的比較，選擇和總結出來的原則和規則，形成一個智能系統。2.2數據挖掘的研究現狀。當前數據挖掘應用主要集中在電信、零售、農業、網絡日志、銀行、電力、生物、天體、化工、醫藥等方面。看似廣泛，實際應用還遠沒有普及。而據Gartner的報告也指出，數據挖掘會成為未來10年內重要的技術之一。而數據挖掘，也已經開始成為一門獨立的專業學科。2.3數據挖掘的研究發展。具體發展趨勢和應用方向主要有：性能方面：數據挖掘設計的數據量會更大，處理的效率會更高，結果也會更精確。工具方面：挖掘工具越來越強大，算法收斂越來越多，預測算法將吸收新穎性算法（支持向量機（SVM），粗糙集，云模型，遺傳算法等），并實現自動化的實現算法，選擇和自動調諧參數。應用：數據挖掘的應用除了應用于大型專門問題外，還將走向嵌入式，更加智能化。例如進一步研究知識發現方法，對貝葉斯定理和Boosting方法的研究和改進，以及對商業工具軟件不斷的生成和改進，著重建立整體系統來解決問題，如Weka等軟件。在先進理論的指導下，按照國內形態發展，至少需要20年的時間，才能改進數據挖掘的發展。
3數據挖掘與人工智能技術的聯系
數據挖掘屬于人工智能中獨立系統。它于人工智能的存在關系屬于，并存聯系，且獨立運行，互不從屬。此設計體系一方面可以有效促進人工智能提升學習能力，增進分析能力，另一方面還對分析，統計，OLSP，以及決策支持系統模塊等起到推動作用。在收挖掘應用領域，處理可以對WEB挖掘，還能夠有效進行文本，數據庫，知識庫，不同領域不同學科的信息進行序列矩陣模式挖掘?；跀祿旧淼姆诸?，辨識，關聯規則，聚類算法更加博大精深。因此，獨立于人工智能的數據挖掘，更加便于科研團體或者領域對數據的使用和分析。數據挖掘是人工智能領域的一部分。首先，高智能是數據挖掘和人工智能的最終目標，正是由于這個目標，人工智能和數據挖掘有很多關聯。其次，數據挖掘和人工智能是各種技術的整合。數據挖掘和人工智能是許多學科的跨學科學科。最后，數據挖掘的出現逐漸發展壯大，加強了人工智能，因此可以說，它們兩者是不可分割的。
4人工智能和數據挖掘技術的發展前景
在當前環境下，人工智能和數據挖掘技術具有以下發展前景:(1)在大數據互聯網中的應用。將人工智能的技術應用于互聯網中將會使網絡技術帶上智能的特性,可以為人們的生活提供智能化的幫助，給人們的生活帶來便利。還可以提高網絡運行效率、增加網絡安全性等。(2)智能化服務的研究。人工智能和數據挖掘都很注重對智能化服務的研究,例如很多智能機器人便應運而生，它們已經能勝任許多簡單的工作，可以為人們提供人性化的服務。高度的智能化是數據挖掘和人工智能研究最終追求的目標,也是二者最終合而為一的標志。(3)使知識產生經濟化。在現階段的知識經濟時代，人工智能和數據挖掘勢必受到經濟的影響，這決定了人工智能和數據挖掘將具有經濟特征。人工智能和數據挖掘技術作為無形資產可以直接帶來經濟效益，通過交流，教育，生產和創新的無形資產將成為知識經濟時代的主要資本?？梢灶A期未來的人工智能和數據挖掘技術將更加經濟實用。(4)交叉學科的技術融合。各行各業的理論和方法都已經開始融入了人工智能和數據挖掘之中。未來的人工智能和數據挖掘技術必將是一個融合眾多領的復合學科。當今，我們已經在逐漸使用人工智能與數據挖掘技術，去攻克更多難題，解決更多問題，造福人類，改善生活，近在眼前。
作者:喻正夫 單位:漢江師范學院
參考文獻：
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人工智能化的時代范文6
文根據智能化技術在電氣工程自動化控制中應用的方法做了詳細的分析。
關鍵詞：電氣工程自動化 智能化技術 應用分析
中圖分類號：TP11 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2013）07（c）-0119-01
隨著我國電力行業的快速發展，我國的電氣工程領域方面也得到了飛速的發展，智能化技術的應用在當今時代應用非常廣泛，特別是對于電氣工程中自動化控制，智能化技術在其中發揮著重要的作用，而電力系統中比較關鍵的一個環節就是電氣工程的自動化控制環節，對電力系統的建設質量能夠起到關鍵性的作用。
1 智能化技術概述
1.1 智能化技術應用
目前情況下，智能化技術的應用范圍主要包括精密傳感器、計算機、GPS定位技術等。在當前的市場競爭環境下，智能化的產品或服務都能夠在現實的生產或生活中得到應用。智能化技術的主要優點有：使設備的可靠性能夠有效的得到提高，同時還能有效的降低設備的維修成本；智能化技術能夠對一些故障進行診斷；在一些重點項目或危險場所進行智能化技術使用時，可以保證其項目順利的完成；智能化技術能夠有效的提高工作的效率和工作質量。
1.2 智能化技術理論基礎
最早提出人工智能是在1956年，其后，人工智能得到了快速的發展以及廣泛的應用。智能化作為一種對智能方法進行延伸、擴展與模擬的技術，可以有效等的幫助人們完成一系列的工作。其中，電氣工程是人們活動中重要的活動之一，相應的，智能化技術正被廣泛的應用到其中，并取得了一定的效果。電氣工程中智能化技術的應用，幫助電氣自動化控制有效的提高了其工作效率，同時還降低了工程所投入的成本，保證了對施工人員的合理分配。
2 智能化技術在電氣自動化中的應用
2.1 應用于故障診斷中
在實際的電氣自動化運行過程中，電氣設備經常會出現各種各樣的故障問題，而在電氣自動化故障發生時，通常也會引起其他一些故障的發生，所以，這就需要運用智能化技術對電氣自動化進行全面的診斷，從而以最快的速度對電氣自動化中所存在的故障問題進行診斷解決。智能化在電氣自動化的故障診斷中，所應用的最主要的方式就是對變壓器中滲漏油對分解氣體進行分析，進而快速的找出變壓器發生故障的范圍，并以此來對故障范圍進一步進行縮小檢查。
2.2 應用與智能控制中
有效的在電氣自動化的控制工作中進行智能化技術的加入，可以幫助電氣化工程控制在無人操作、遠程化、高效化以及自主化的情況下進行，并能夠給智能化控制創造一個良好的發展空間。
2.3 應用與優化設計中
在傳統的設計過程中，方案的達標率通常都比較低，這就導致了對方案修改的難度增大，而對于現在的方案設計來說，其主要運用的技術為CAD技術與計算機輔助軟件相結合進行完成，這樣，就大大的減少了設計所需要的時間，同時也對所設計出來的方案質量及使用性有效的進行了保證。因此，智能化技術因為其所具有的非常強的實用性和先進性，保證了其在使用過程中有效的對設計方案進行優化。
3 智能化技術在電氣自動化應用中性能的發展方向
3.1 高速度高精度高效化
在電氣自動化技術中，其關鍵性的指標就是速度、精度以及效率。在電氣自動化系統中，在現代的電氣自動化技術中，所采用的智能系統都是CPU芯片、RISC芯片、多CPU控制系統以及帶高分辨率絕對式檢測元件的交流數字伺服系統等，因此，這就幫助電氣自動化系統得到有效的改善，同時也保證電力系統的高速高精高效化得到了大大的提高。
3.2 柔性化
通常來說，柔性化主要包括兩個方面，即：電氣自動化群控系統和電氣自動化數控系統。對于電氣自動化群控系統來說，想要使其發揮出自身最大的效能，就需要對信息流和物料流進行動態的調整，對于同一個群控系統來說，必須要求其能夠遵照每個生產流程的具體要求進行。
4 智能化技術在電氣自動化應用中功能發展方向
4.1 用戶截面圖形化
在電氣自動化應用過程中，用戶所選定的截面通常為電氣自動化數控系統與使用者之間對話的接口。智能化圖形的應用對于用戶來說大大方便了使用。在實際的用戶使用過程中，人們通過窗口和菜單就可以進行操作，這就對藍圖編程和快速編程提供了方便，同時也方便了對三維彩色立體動態圖形顯示、圖形模擬以及圖形動態跟蹤和仿真等功能的實現。
4.2 科學計算可視化
科學計算可視化的應用范圍包括對數據的高效處理，這樣就保證信息交流不再局限與運用文字和語言進行表達，而可以簡單的運用圖形、圖像、動畫等進行信息的可視性。同時，對可視化技術與虛擬環境技術進行結合，可以有效的對其如無圖紙設計、虛擬樣機技術等的應用領域進行拓展，這對于產品設計周期的縮短、產品質量的提高以及產品成本的降低都具有非常重要的意義。在現實的電氣自動化數控技術領域的運用過程中，可視化技術的應用也相當廣泛，可以用于CAD/CAM系統，其中，包括自動編程設計、參數自動設計、刀具臂長和刀具管理數據動態處理等。
5 結語
綜上所述，我國當前許多的行業都對人工智能技術進行了應用，特別是在電氣工程自動化中，智能技術得到了充分的體現。同時，智能化技術的廣泛應用，還需要將現有智能化技術中與智能化理論不同的地方進行修改或改進。只有這樣，才能保證智能化技術在電氣自動化中的應用更加合理。如果智能化技術在電氣工程自動化中能夠得到充分的體現，那么我們電氣自動化工程將會有一個美好的前程。
參考文獻
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