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人工智能及其應(yīng)用論文篇一
在大多數(shù)數(shù)學(xué)科中存在著幾個不同的研究領(lǐng)域，每個領(lǐng)域都有著特有的感興趣的研究課題、研究技術(shù)和術(shù)語。在人工智能中，這樣的領(lǐng)域包括自然語言處理、自動定理證明、自動程序設(shè)計、智能檢索、智能調(diào)度、機器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)、機器人學(xué)、智能控制、模式識別、視覺系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、agent、計算智能、問題求解、人工生命、人工智能方法、程序設(shè)計語言等。
在過去50多年里，已經(jīng)建立了一些具有人工智能的計算機系統(tǒng)；例如，能夠求解微分方程的，下棋的，設(shè)計分析集成電路的，合成人類自然語言的，檢索情報的，診斷疾病以及控制控制太空飛行器、地面移動機器人和水下機器人的具有不同程度人工智能的計算機系統(tǒng)。人工智能是一種外向型的學(xué)科，它不但要求研究它的人懂得人工智能的知識，而且要求有比較扎實的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，哲學(xué)和生物學(xué)基礎(chǔ)，只有這樣才可能讓一臺什么也不知道的機器模擬人的思維。因為人工智能的研究領(lǐng)域十分廣闊，它總的來說是面向應(yīng)用的，也就說什么地方有人在工作，它就可以用在什么地方，因為人工智能的最根本目的還是要模擬人類的思維。參照人在各種活動中的功能，我們可以得到人工智能的領(lǐng)域也不過就是代替人的活動而已。哪個領(lǐng)域有人進行的智力活動，哪個領(lǐng)域就是人工智能研究的領(lǐng)域。人工智能就是為了應(yīng)用機器的長處來幫助人類進行智力活動。人工智能研究的目的就是要模擬人類神經(jīng)系統(tǒng)的功能。
近年來，人工智能的研究和應(yīng)用出現(xiàn)了許多新的領(lǐng)域，它們是傳統(tǒng)人工智能的延伸和擴展。在新世紀開始的時候，這些新研究已引起人們的更密切關(guān)注。這些新領(lǐng)域有分布式人工智能與艾真體（agent）、計算智能與進化計算、數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)，以及人工生命等。下面逐一加以概略介紹。
1、分布式人工智能與艾真體
分布式人工智能（distributedai，dai）是分布式計算與人工智能結(jié)合的結(jié)果。dai系統(tǒng)以魯棒性作為控制系統(tǒng)質(zhì)量的標準，并具有互操作性，即不同的異構(gòu)系統(tǒng)在快速變化的環(huán)境中具有交換信息和協(xié)同工作的能力。
分布式人工智能的研究目標是要創(chuàng)建一種能夠描述自然系統(tǒng)和社會系統(tǒng)的精確概念模型。dai中的智能并非獨立存在的概念，只能在團體協(xié)作中實現(xiàn)，因而其主要研究問題是各艾真體間的合作與對話，包括分布式問題求解和多艾真體系統(tǒng)（multiagentsystem，mas）兩領(lǐng)域。其中，分布式問題求解把一個具體的求解問題劃分為多個相互合作和知識共享的模塊或結(jié)點。多艾真體系統(tǒng)則研究各艾真體間智能行為的協(xié)調(diào)，包括規(guī)劃、知識、技術(shù)和動作的協(xié)調(diào)。這兩個研究領(lǐng)域都要研究知識、資源和控制的劃分問題，但分布式問題求解往往含有一個全局的概念模型、問題和成功標準，而mas則含有多個局部的概念模型、問題和成功標準。
mas更能體現(xiàn)人類的社會智能，具有更大的靈活性和適應(yīng)性，更適合開放和動
態(tài)的世界環(huán)境，因而倍受重視，已成為人工智能以至計算機科學(xué)和控制科學(xué)與工程的研究熱點。當前，艾真體和mas的研究包括理論、體系結(jié)構(gòu)、語言、合作與協(xié)調(diào)、通訊和交互技術(shù)、mas學(xué)習(xí)和應(yīng)用等。mas已在自動駕駛、機器人導(dǎo)航、機場管理、電力管理和信息檢索等方面獲得應(yīng)用。
2、計算智能與進化計算
計算智能（computingintelligence）涉及神經(jīng)計算、模糊計算、進化計算等研究領(lǐng)域。其中，神經(jīng)計算和模糊計算已有較長的研究歷史，而進化計算則是較新的研究領(lǐng)域。在此僅對進化計算加以說明。
進化計算（evolutionarycomputation）是指一類以達爾文進化論為依據(jù)來設(shè)計、控制和優(yōu)化人工系統(tǒng)的技術(shù)和方法的總稱，它包括遺傳算法（geneticalgorithms）、進化策略（evolutionarystrategies）和進化規(guī)劃（evolutionaryprogramming）。它們遵循相同的指導(dǎo)思想，但彼此存在一定差別。同時，進化計算的研究關(guān)注學(xué)科的交叉和廣泛的應(yīng)用背景，因而引入了許多新的方法和特征，彼此間難于分類，這些都統(tǒng)稱為進化計算方法。目前，進化計算被廣泛運用于許多復(fù)雜系統(tǒng)的自適應(yīng)控制和復(fù)雜優(yōu)化問題等研究領(lǐng)域，如并行計算、機器學(xué)習(xí)、電路設(shè)計、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、基于艾真體的仿真、元胞自動機等。
達爾文進化論是一種魯棒的搜索和優(yōu)化機制，對計算機科學(xué)，特別是對人工智能的發(fā)展產(chǎn)生了很大的影響。大多數(shù)生物體通過自然選擇和有性生殖進行進化。自然選擇決定了群體中哪些個體能夠生存和繁殖，有性生殖保證了后代基因中的混合和重組。自然選擇的原則是適者生存，即物競天擇，優(yōu)勝劣汰。
直到幾年前，遺傳算法、進化規(guī)劃、進化策略三個領(lǐng)域的研究才開始交流，并發(fā)現(xiàn)它們的共同理論基礎(chǔ)是生物進化論。因此，把這三種方法統(tǒng)稱為進化計算，而把相應(yīng)的算法稱為進化算法。
3、數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)
知識獲取是知識信息處理的關(guān)鍵問題之一。20世紀80年代人們在知識發(fā)現(xiàn)方面取得了一定的進展。利用樣本，通過歸納學(xué)習(xí)，或者與神經(jīng)計算結(jié)合起來進行知識獲取已有一些試驗系統(tǒng)。數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)是90年代初期新崛起的一個活躍的研究領(lǐng)域。在數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)上實現(xiàn)的知識發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)，通過綜合運用統(tǒng)計學(xué)、粗糙集、模糊數(shù)學(xué)、機器學(xué)習(xí)和專家系統(tǒng)等多種學(xué)習(xí)手段和方法，從大量的數(shù)據(jù)中提煉出抽象的知識，從而揭示出蘊涵在這些數(shù)據(jù)背后的客觀世界的內(nèi)在聯(lián)系和本質(zhì)規(guī)律，實現(xiàn)知識的自動獲取。這是一個富有挑戰(zhàn)性、并具有廣闊應(yīng)用前景的研究課題。
從數(shù)據(jù)庫獲取知識，即從數(shù)據(jù)中挖掘并發(fā)現(xiàn)知識，首先要解決被發(fā)現(xiàn)知識的表達問題。最好的表達方式是自然語言，因為它是人類的思維和交流語言。知識表示的最根本問題就是如何形成用自然語言表達的概念。
機器知識發(fā)現(xiàn)始于1974年，并在此后十年中獲得一些進展。這些進展往往與專家系統(tǒng)的知識獲取研究有關(guān)。到20世紀80年代末，數(shù)據(jù)挖掘取得突破。越來越多的研究者加入到知識發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘的研究行列。現(xiàn)在，知識發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘已成為人工智能研究的又一熱點。
比較成功的知識發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)有用于超級市場商品數(shù)據(jù)分析、解釋和報告的
coverstory系統(tǒng)，用于概念性數(shù)據(jù)分析和查尋感興趣關(guān)系的集成化系統(tǒng)explora，交互式大型數(shù)據(jù)庫分析工具kdw，用于自動分析大規(guī)模天空觀測數(shù)據(jù)的skicat系統(tǒng)，以及通用的數(shù)據(jù)庫知識發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)kdd等。
4、人工生命
人工生命（artificiallife，alife）的概念是由美國圣菲研究所非線性研究組的蘭頓（langton）于1987年提出的，旨在用計算機和精密機械等人工媒介生成或構(gòu)造出能夠表現(xiàn)自然生命系統(tǒng)行為特征的仿真系統(tǒng)或模型系統(tǒng)。自然生命系統(tǒng)行為具有自組織、自復(fù)制、自修復(fù)等特征以及形成這些特征的混沌動力學(xué)、進化和環(huán)境適應(yīng)。
人工生命所研究的人造系統(tǒng)能夠演示具有自然生命系統(tǒng)特征的行為，在“生命之所能”（lifeasitcouldbe）的廣闊范圍內(nèi)深入研究“生命之所知”（lifeasweknowit）的實質(zhì)。只有從“生命之所能”的廣泛內(nèi)容來考察生命，才能真正理解生物的本質(zhì)。人工生命與生命的形式化基礎(chǔ)有關(guān)。生物學(xué)從問題的頂層開始，把器官、組織、細胞、細胞膜，直到分子，以探索生命的奧秘和機理。人工生命則從問題的底層開始，把器官作為簡單機構(gòu)的宏觀群體來考察，自底向上進行綜合，把簡單的由規(guī)則支配的對象構(gòu)成更大的集合，并在交互作用中研究非線性系統(tǒng)的類似生命的全局動力學(xué)特性。
人工生命的理論和方法有別于傳統(tǒng)人工智能和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論和方法。人工生命把生命現(xiàn)象所體現(xiàn)的自適應(yīng)機理通過計算機進行仿真，對相關(guān)非線性對象進行更真實的動態(tài)描述和動態(tài)特征研究。
人工生命學(xué)科的研究內(nèi)容包括生命現(xiàn)象的仿生系統(tǒng)、人工建模與仿真、進化動力學(xué)、人工生命的計算理論、進化與學(xué)習(xí)綜合系統(tǒng)以及人工生命的應(yīng)用等。比較典型的人工生命研究有計算機病毒、計算機進程、進化機器人、自催化網(wǎng)絡(luò)、細胞自動機、人工核苷酸和人工腦等。
（1）了解人工智能的概念和人工智能的發(fā)展，了解國際人工智能的主要流派和路線，了解國內(nèi)人工智能研究的基本情況，熟悉人工智能的研究領(lǐng)域。
（2）較詳細地論述知識表示的各種主要方法。重點掌握了狀態(tài)空間法、問題歸約法和謂詞邏輯法，熟悉語義網(wǎng)絡(luò)法，了解知識表示的其他方法，如框架法、劇本法、過程法等。
（3）掌握了盲目搜索和啟發(fā)式搜索的基本原理和算法，特別是寬度優(yōu)先搜索、深度優(yōu)先搜索、等代價搜索、啟發(fā)式搜索、有序搜索、a*算法等。了解博弈樹搜索、遺傳算法和模擬退火算法的基本方法。
（4）掌握了消解原理、規(guī)則演繹系統(tǒng)和產(chǎn)生式系統(tǒng)的技術(shù)、了解不確定性推理、非單調(diào)推理的概念。
（5）概括性地了解了人工智能的主要應(yīng)用領(lǐng)域，如專家系統(tǒng)、機器學(xué)習(xí)、規(guī)劃系統(tǒng)、自然語言理解和智能控制等。
（6）基本了解人工智能程序設(shè)計的語言和工具。
對現(xiàn)代社會的影響有多大？工業(yè)領(lǐng)域，尤其是制造業(yè)，已成功地使用了人工智能技術(shù)，包括智能設(shè)計、虛擬制造、在線分析、智能調(diào)度、仿真和規(guī)劃等。金融業(yè)，股票商利用智能系統(tǒng)輔助其分析，判斷和決策；應(yīng)用卡欺詐檢測系統(tǒng)業(yè)已得到普遍應(yīng)用。人工智能還滲透到人們的日常生活，cad，cam，cai，cap，cims等一系列智能產(chǎn)品給大家?guī)砹藰O大的方便，它還改變了傳統(tǒng)的通信方式，語音撥號，手寫短信的智能手機越來越人性化。
人工智能還影響了你們的文化和娛樂生活，引發(fā)人們更深層次的精神和哲學(xué)層面的思考，從施瓦辛格主演的《終結(jié)者》系列，到基努。里維斯主演的《黑客帝國》系列以及斯皮爾伯格導(dǎo)演的《人工智能》，都有意無意的提出了同樣的問題：我們應(yīng)該如何看待人工智能？如何看待具有智能的機器？會不會有一天機器的智能將超過人的智能？問題的答案也許千差萬別，我個人認為上述擔(dān)心不太可能成為現(xiàn)實，因為我們理解人工智能并不是讓它取代人類智能，而是讓它模擬人類智能，從而更好地為人類服務(wù)。
當前人工智能技術(shù)發(fā)展迅速，新思想，新理論，新技術(shù)不斷涌現(xiàn)，如模糊技術(shù)，模糊--神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，遺傳算法，進化程序設(shè)計，混沌理論，人工生命，計算智能等。以agent概念為基礎(chǔ)的分布式人工智能正在異軍突起，特別是對于軟件的開發(fā)，“面向agent技術(shù)”將是繼“面向?qū)ο蠹夹g(shù)”后的又一突破。從萬維網(wǎng)到人工智能的研究正在如火如荼的開展。
（1）能夠結(jié)合現(xiàn)在最新研究成果著重講解重點知識，以及講述在一些研究成果中人工智能那些知識被應(yīng)用。
（2）多推薦一些過于人工智能方面的電影，如：《終結(jié)者》系列、《黑客帝國》系列、《人工智能》等，從而增加同學(xué)對這門課程學(xué)習(xí)的興趣。
（3）條件允許的話，可以安排一些實驗課程，讓同學(xué)們自己制作一些簡單的作品，增強同學(xué)對人工智能的興趣，加強同學(xué)之間的學(xué)習(xí)。
（4）課堂上多講解一些人工智能在各個領(lǐng)域方面的應(yīng)用，以及著重闡述一些新的和正在研究的人工智能方法與技術(shù)，讓同學(xué)們可以了解近期發(fā)展起來的方法和技術(shù)，在講解時最好多舉例，再結(jié)合原理進行講解，更助于同學(xué)們對人工智能的理解。
熟讀唐詩三百首，不會做詩也會吟。為大家整理的3篇人工智能在生活中應(yīng)用的論文人工智能及其應(yīng)用論文到這里就結(jié)束了，希望可以幫助您更好的寫作人工智能的應(yīng)用。
人工智能及其應(yīng)用論文篇二
摘要：闡述了can中繼器的重要作用，詳細分析了can中繼器的軟、硬件設(shè)計方法，并對其在食堂售飯系統(tǒng)中的應(yīng)用作了分析說明。
關(guān)鍵詞：can總線can控制器can中繼器
can總線是bosch公司為現(xiàn)代汽車應(yīng)用而推出的一種總線，與一般的通信總線相比，can總線的.數(shù)據(jù)通信具有突出的可靠性、實時性和靈活性。can總線現(xiàn)已廣泛應(yīng)用于工業(yè)現(xiàn)場控制、小區(qū)安防、環(huán)境監(jiān)控等眾多領(lǐng)域中。can總線為多主方式工作，網(wǎng)絡(luò)上任一節(jié)點均可在任意時刻主動地向網(wǎng)絡(luò)上其它節(jié)點發(fā)送信息而不分主從，通信方式靈活，且無需站地址等節(jié)點信息。
can中繼器是can總線系統(tǒng)組網(wǎng)的關(guān)鍵設(shè)備之一，在稍大型的can總線系統(tǒng)中經(jīng)常會用到中繼器。本文所討論的中繼器除了具有中繼功能以外，還具有一定的網(wǎng)橋功能。因為只要對中繼器的初始化參數(shù)進行適當配置，就能使中繼器既具有報文轉(zhuǎn)發(fā)功能，又具有報文過濾功能，這里只是借用了中繼器的名稱而已。
使用中繼器的優(yōu)點主要表現(xiàn)在以下幾方面：
（1）過濾通信量。中繼器接收一個子網(wǎng)的報文，只有當報文是發(fā)送給中繼器所連的另一個子網(wǎng)時，中繼器才轉(zhuǎn)發(fā)，否則不轉(zhuǎn)發(fā)。
（2）擴大了通信距離，但代價是增加了一些存儲轉(zhuǎn)發(fā)延時。
（3）增加了節(jié)點的最大數(shù)目。
（4）各個網(wǎng)段可使用不同的通信速率。
（5）提高了可靠性。當網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)故障時，一般只影響個別網(wǎng)段。
（6）性能得到改善。
當然，使用中繼器也有一定的缺點，例如：
（1）由于中繼器對接收的幀要先存儲后轉(zhuǎn)發(fā)，增加了延時。
（2）can總線的mac子層并沒有流量控制功能。當網(wǎng)絡(luò)上的負荷很重時，可能因中繼器中緩沖區(qū)的存儲空間不夠而發(fā)生溢出，以致產(chǎn)生幀丟失的現(xiàn)象。
（3）中繼器若出現(xiàn)故障，對相鄰兩個子網(wǎng)的工作都將產(chǎn)生影響。
1can中繼器硬件電路設(shè)計
[1][2][3]
人工智能及其應(yīng)用論文篇三
摘要：:分析了人才培養(yǎng)質(zhì)量評價體系在高職教育中應(yīng)用的必要性，闡述了傳統(tǒng)評價模式的弊端，進而引入企業(yè)的先進理念，構(gòu)建了基于工作過程的高職機電一體化技術(shù)專業(yè)人才培養(yǎng)質(zhì)量評價體系。
關(guān)鍵詞：:高職院校;人才培養(yǎng)質(zhì)量;職業(yè)崗位能力評價
一、人才培養(yǎng)質(zhì)量評價體系在高職教育中應(yīng)用的必要性
高等職業(yè)院校，承擔(dān)著服務(wù)社會經(jīng)濟發(fā)展，為企業(yè)輸送高素質(zhì)技術(shù)技能人才的重要任務(wù)，因此，如何滿足企業(yè)的人才需求成為了高職院校的核心任務(wù)。工學(xué)結(jié)合是實現(xiàn)專業(yè)與職業(yè)崗位對接的有效途徑，即培養(yǎng)職業(yè)崗位所需的人才。現(xiàn)階段，大部分院校都能夠?qū)⑵髽I(yè)的真實工作任務(wù)引入人才培養(yǎng)過程中，但如何對于所培養(yǎng)的人才從企業(yè)的角度進行客觀公正的評價是各個高職院校需要解決的共同問題。只有企業(yè)的評價才能夠真正的評判人才培養(yǎng)的質(zhì)量，也只有企業(yè)的評價才對人才培養(yǎng)具有指導(dǎo)意義，因此，引進企業(yè)管理理念建立合理客觀公正的人才評價體系，對于現(xiàn)代高職的'教育質(zhì)量提升具有積極的意義。
二、傳統(tǒng)人才培養(yǎng)質(zhì)量評價的弊端
高職院校傳統(tǒng)的人才培養(yǎng)質(zhì)量評價主要從學(xué)生綜合素質(zhì)、學(xué)生學(xué)業(yè)水平兩方面進行評價。
(一)考核模式單調(diào)、方法單一
考核主要以期末考試成績、平時成績按比例構(gòu)成。其主要表現(xiàn)為:理論考試多，素質(zhì)能力考查少;終結(jié)性考核多，過程性、診斷性考核少;無法準確考核出學(xué)生真實的知識結(jié)構(gòu)、能力和素質(zhì)。
(二)考核內(nèi)容片面呆板，缺乏科學(xué)性
考核內(nèi)容多以理論知識為主，只注重對基礎(chǔ)知識、基本理論和基本原理的檢測，忽視了對學(xué)生發(fā)現(xiàn)問題、提出問題、分析問題、解決問題能力的考核。
(三)試題庫建設(shè)滯后欠完備，考核質(zhì)量難以控制
試題缺乏科學(xué)規(guī)范的質(zhì)量標準，難以形成保證教學(xué)質(zhì)量和符合學(xué)業(yè)考核要求的試題庫，起不到優(yōu)化教學(xué)內(nèi)容、改進教學(xué)方法、提高教學(xué)質(zhì)量和激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)積極性的作用。
(四)考核評價機制失衡，定位不當
考核評價機制陳舊落后，一般通過平時成績、期中成績、期末成績測評學(xué)生學(xué)業(yè)。忽視技術(shù)能力評價，缺乏診斷性評價，只重終結(jié)性評價的單一評價機制，限制了教學(xué)質(zhì)量的提高和學(xué)生創(chuàng)新精神的培養(yǎng)。
三、基于工作過程的人才培養(yǎng)模式中人才培養(yǎng)質(zhì)量評價體系
(一)基于工作過程的人才培養(yǎng)模式
通過深入的企業(yè)調(diào)研發(fā)現(xiàn)，機電行業(yè)從業(yè)人員主要從事的崗位是機電設(shè)備操作、機電產(chǎn)品安裝調(diào)試、機電系統(tǒng)運行維護維修、生產(chǎn)工藝人員等。按照高職人才培養(yǎng)的特點，結(jié)合各類崗位的職業(yè)能力要求，按照能力遞進和崗位升遷的規(guī)律，對人才培養(yǎng)過程進行合理的序化，基于工作過程(崗位)進行設(shè)計。具體為:第一學(xué)期主要培養(yǎng)機電設(shè)備操作、維護人員;第二學(xué)期主要培養(yǎng)機電設(shè)備安裝調(diào)試人員;第三學(xué)期培養(yǎng)機電設(shè)備改造、維修人員;第四學(xué)期培養(yǎng)機電生產(chǎn)工藝人員。第五、第六學(xué)期學(xué)生進入企業(yè)頂崗實習(xí)。
(二)基于工作過程的高職機電一體化技術(shù)專業(yè)人才培養(yǎng)質(zhì)量評價體系
根據(jù)企業(yè)需求，結(jié)合機電一體化專業(yè)人才培養(yǎng)實際情況，將機電一體化技術(shù)專業(yè)人才培養(yǎng)質(zhì)量評價標準設(shè)計成為三部分組成，分別是學(xué)生綜合素質(zhì)測評、階段學(xué)業(yè)成績、職業(yè)崗位能力測評。1．學(xué)生綜合素質(zhì)測評標準主要從學(xué)生的政治表現(xiàn)、思想品德、組織紀律、社會實踐、集體活動、日常表現(xiàn)、獎懲情況等方面對學(xué)生進行評價。2．階段學(xué)業(yè)水平評價該項成績?yōu)殡A段所學(xué)課程的平均成績*40%。每門課程的成績由專業(yè)任課教師負責(zé)評定。其中包含學(xué)生課堂表現(xiàn)(課程項目完成情況)、作業(yè)完成情況、課堂考勤、課程考試等幾部分構(gòu)成。3．職業(yè)崗位能力評價通過與企業(yè)各個崗位的工作人員交流、座談，項目組遴選了四個具有代表性的綜合性工作任務(wù)作為職業(yè)能力評價的載體，第一階段是車刀刃磨機的零部件更換，第二階段是x/y軸簡單搬運裝置的安裝與設(shè)備調(diào)試，第三階段是普通車床的plc控制改造，第四階段是柔性生產(chǎn)線物料分揀單元的設(shè)計。每個培養(yǎng)階段，學(xué)生自主完成階段測評任務(wù)，引進企業(yè)生產(chǎn)技術(shù)評價標準，從安全生產(chǎn)、職業(yè)素養(yǎng)、技能水平等方面對學(xué)生在完成任務(wù)過程中的表現(xiàn)進行評價，從而反映出學(xué)生職業(yè)能力培養(yǎng)的水平。
四、基于工作過程的人才培養(yǎng)模式中人才培養(yǎng)質(zhì)量評價體系的優(yōu)點
(一)全員參與
在運行過程中，參與學(xué)生培養(yǎng)的每位成員都參與其中(包括企業(yè)技術(shù)人員)，從不同的角度對學(xué)生進行全面客觀的評價。
(二)多方位評價
在人才培養(yǎng)過程中的每個階段，對學(xué)生綜合素質(zhì)、職業(yè)素養(yǎng)、職業(yè)能力、知識水平、學(xué)習(xí)能力等多方面進行綜合性評價，評價更加全面。
(三)量化的評價標準
結(jié)合企業(yè)人才需求情況，按照高職教育的先進理念，構(gòu)建了量化的學(xué)生綜合素質(zhì)測評標準、學(xué)生階段學(xué)業(yè)成績評價標準、職業(yè)崗位能力評價標準。評價結(jié)果更加客觀，結(jié)果更便于進行分析。
五、結(jié)束語
企業(yè)和社會的需求應(yīng)該是高職專業(yè)才培養(yǎng)關(guān)注的核心，是否滿足企業(yè)和社會的需求應(yīng)該作為人才培養(yǎng)質(zhì)量的最終評判標準。建立一套符合企業(yè)和社會需求的人才培養(yǎng)質(zhì)量評價標準，對于人才培養(yǎng)質(zhì)量的提升具有深刻的意義。
參考文獻:
人工智能及其應(yīng)用論文篇四
本文概要地闡述了人工智能的概念、發(fā)展歷史、當前研究熱點和實際應(yīng)用及未來的發(fā)展趨勢。
人工智能（artificialintelligence，簡稱ai），也稱機器智能，它是計算機科學(xué)、控制論、信息論、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、語言學(xué)等多種學(xué)科互相滲透而發(fā)展起來的一門綜合性學(xué)科。從計算機應(yīng)用系統(tǒng)角度來看，人工智能是研究如何制造出智能機器或智能系統(tǒng)，實現(xiàn)模擬人類智能活動的能力，以延伸人們智能的科學(xué)。人工智能是一門交叉學(xué)科，是一門涉及心理學(xué)、認知科學(xué)、思維科學(xué)、信息科學(xué)、系統(tǒng)科學(xué)和生物科學(xué)等多學(xué)科的綜合性技術(shù)學(xué)科，目前已在知識處理、模式識別、自然語言處理、博弈、自動定理證明、自動程序設(shè)計、專家系統(tǒng)、知識庫、智能機器人等多個領(lǐng)域取得舉世矚目的成果，并形成了多元化的發(fā)展方向。
人工智能經(jīng)歷了三次飛躍階段：第一次是實現(xiàn)問題求解，代替人完成部分邏輯推理工作，如機器定理證明和專家系統(tǒng);第二次是智能系統(tǒng)能夠和環(huán)境交互，從運行的環(huán)境中獲取信息，代替人完成包括不確定性在內(nèi)的部分思維工作，通過自身的動作，對環(huán)境施加影響，并適應(yīng)環(huán)境的變化，如智能機器人;第三次是智能系統(tǒng)，具有類人的認知和思維能力，能夠發(fā)現(xiàn)新的知識，去完成面臨的任務(wù)，如基于數(shù)據(jù)挖掘的系統(tǒng)。
ai研究出現(xiàn)了新的高潮，這一方面是因為在人工智能理論方面有了新的進展，另一方面是因為計算機硬件突飛猛進地發(fā)展。隨著計算機速度的不斷提高、存儲容量的不斷擴大、價格的不斷降低，以及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展，許多原來無法完成的工作現(xiàn)在已經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)。目前人工智能研究的三個熱點是：智能接口、數(shù)據(jù)挖掘、主體及多主體系統(tǒng)。
1。智能接口技術(shù)是研究如何使人們能夠方便自然地與計算機交流。為了實現(xiàn)這一目標，要求計算機能夠看懂文字、聽懂語言、說話表達，甚至能夠進行不同語言之間的翻譯，而這些功能的實現(xiàn)又依賴于知識表示方法的研究。因此，智能接口技術(shù)的研究既有巨大的應(yīng)用價值，又有基礎(chǔ)的理論意義。目前，智能接口技術(shù)已經(jīng)取得了顯著成果，文字識別、語音識別、語音合成、圖像識別、機器翻譯及自然語言理解等技術(shù)已經(jīng)開始實用化。
2。數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應(yīng)用數(shù)據(jù)中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但是又潛在有用的信息和知識的過程。數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)的研究目前已經(jīng)形成了三根強大的技術(shù)支柱：數(shù)據(jù)庫、人工智能和數(shù)理統(tǒng)計。主要研究內(nèi)容包括基礎(chǔ)理論、發(fā)現(xiàn)算法、數(shù)據(jù)倉庫、可視化技術(shù)、定性定量互換模型、知識表示方法、發(fā)現(xiàn)知識的維護和再利用、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中的知識發(fā)現(xiàn)及網(wǎng)上數(shù)據(jù)挖掘等。
3。主體系統(tǒng)是具有信念、愿望、意圖、能力、選擇、承諾等心智狀態(tài)的實體，比對象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定的自主性。主體試圖自治、獨立地完成任務(wù)，而且可以和環(huán)境交互，與其他主體通信，通過規(guī)劃達到目標。多主體系統(tǒng)主要研究在邏輯上或物理上分離的多個主體之間進行協(xié)調(diào)智能行為，最終實現(xiàn)問題求解。多主體系統(tǒng)試圖用主體來模擬人的理性行為，主要應(yīng)用在對現(xiàn)實世界和社會的模擬、機器人及智能機械等領(lǐng)域。目前對主體和多主體系統(tǒng)的研究主要集中在主體和多主體理論、主體的體系結(jié)構(gòu)和組織、主體語言、主體之間的協(xié)作和協(xié)調(diào)、通信和交互技術(shù)、多主體學(xué)習(xí)及多主體系統(tǒng)應(yīng)用等方面。
1。專家系統(tǒng)
專家系統(tǒng)是一個具有大量專門知識與經(jīng)驗的程序系統(tǒng)，專家系統(tǒng)存儲著某個專門領(lǐng)域中經(jīng)過事先總結(jié)、分析并按某種模式表示的專家知識，以及擁有類似于領(lǐng)域?qū)＜医鉀Q實際問題的推理機制。專家系統(tǒng)的開發(fā)和研究是人工智能中最活躍的一個應(yīng)用研究領(lǐng)域，涉及社會各個方面。
2。知識庫系統(tǒng)
知識庫系統(tǒng)也叫數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，是儲存某學(xué)科大量事實的計算機軟件系統(tǒng)，它可以回答用戶提出的有關(guān)該學(xué)科的各種問題。知識庫系統(tǒng)的設(shè)計是計算機科學(xué)的一個活躍的分支。為了有效地表示、儲存和檢索大量事實，已經(jīng)發(fā)展出了許多技術(shù)。但是在設(shè)計智能信息檢索系統(tǒng)時還是遇到很多問題，包括對自然語言的理解，根據(jù)儲存的事實演繹答案的問題、理解詢問和演繹答案所需要的知識都可能超出該學(xué)科領(lǐng)域數(shù)據(jù)庫所表示的知識。
3。物景分析
計算機視覺已從模式識別的一個研究領(lǐng)域發(fā)展為一門獨立的學(xué)科。視覺是感知問題之一。整個感知問題的要點是形成一個精練的表示，以表示難以處理的、極其龐大的未經(jīng)加工的輸入數(shù)據(jù)。最終表示的性質(zhì)和質(zhì)量取決于感知系統(tǒng)的目標。機器視覺的前沿研究領(lǐng)域包括實時并行處理、主動式定性視覺、動態(tài)和時變視覺、三維景物的建模與識別、實時圖像壓縮傳送和復(fù)原、多光譜和彩色圖像的處理與解釋等。機器視覺已在機器人裝配、衛(wèi)星圖像處理、工業(yè)過程監(jiān)控、飛行器跟蹤和制導(dǎo)及電視實況轉(zhuǎn)播等領(lǐng)域獲得極為廣泛的應(yīng)用。
4。模式識別
模式識別就是識別出給定物體所模仿的標本或標識。計算機模式識別系統(tǒng)能夠彌補計算機對外部世界感知能力低下的缺陷，使計算機能夠通過感官接受外界信息，識別和理解周圍環(huán)境。模式識別在二維的文字、圖形和圖像的識別方面已取得許多成果，在三維景物、活動目標的識別和分析方面是目前研究的熱點，同時它還是智能計算機和智能機器人研究的十分重要的基礎(chǔ)。此外，人工智能還在機器視覺、組合調(diào)度問題、自然語言理解、機器學(xué)習(xí)、博弈、定理證明等研究應(yīng)用領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。可以說人工智能已深入各行各業(yè)，對人類社會作出了巨大的貢獻。
5。機器人
機器人學(xué)所研究的問題，從機器人手臂的最佳移動到實現(xiàn)機器人目標的動作序列的規(guī)劃方法，無所不包。盡管已經(jīng)建立了一些比較復(fù)雜的機器人系統(tǒng)，但是現(xiàn)在工業(yè)上運行的機器人都是一些按預(yù)先編好的`程序執(zhí)行某些重復(fù)作業(yè)的簡單裝置，大多數(shù)工業(yè)機器人是“盲人”。機器人和機器人學(xué)的研究促進了許多人工智能思想的發(fā)展。智能機器人的研究和應(yīng)用體現(xiàn)出廣泛的學(xué)科交叉，涉及眾多課題。機器人已在工業(yè)、農(nóng)業(yè)、商業(yè)、旅游業(yè)、空中和海洋及國防等多個領(lǐng)域獲得越來越普遍的應(yīng)用。
目前絕大多數(shù)人工智能系統(tǒng)都是建立在物理符號系統(tǒng)假設(shè)之上的。在尚未出現(xiàn)能與物理符號系統(tǒng)假設(shè)相抗衡的新的人工智能理論之前，無論從設(shè)計原理還是從已取得的實驗結(jié)果來看，soar在探討智能行為的一般特征和人類認知的具體特征的艱難征途上都取得了有特色的進展或成就，處在人工智能研究的前沿。上世紀80年代，以newella為代表的研究學(xué)者總結(jié)了專家系統(tǒng)的成功經(jīng)驗，吸收了認知科學(xué)研究的最新成果，提出了作為通用智能基礎(chǔ)的體系結(jié)構(gòu)soar。目前的soar已經(jīng)顯示出強大的問題求解能力。在soar中已實現(xiàn)了30多種搜索方法，實現(xiàn)了若干知識密集型任務(wù)（專家系統(tǒng)），如ri等。對于人工智能未來的發(fā)展方向，專家們通過一些前瞻性研究可以看出未來人工智能可能會向以下幾個方面發(fā)展：模糊處理、并行化、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其情感。
目前，人工智能的推理功能已獲突破，學(xué)習(xí)及聯(lián)想功能正在研究之中，下一步就是模仿人類右腦的模糊處理功能和整個大腦的并行化處理功能。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是未來人工智能應(yīng)用的新領(lǐng)域。未來智能計算機的構(gòu)成，可能就是作為主機的馮諾依曼型機與作為智能外圍的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合。研究表明：情感是智能的一部分，而不是與智能相分離的，因此人工智能領(lǐng)域的下一個突破可能在于賦予計算機情感能力。情感能力對于計算機與人的自然交往至關(guān)重要。
根據(jù)這些前瞻性研究我們也可以通過想象模擬勾畫出人工智能未來發(fā)展的三個階段。
1。融合時期（2010―2020年）
（1）用語言操縱和控制的智能化設(shè)備十分普及，像遠程醫(yī)療這樣的服務(wù)也更為完善。
（2）以計算機和互聯(lián)網(wǎng)為基礎(chǔ)的遠程教育十分普及，在家就可以上大學(xué)。
（3）在身體里植入許多不同功能的芯片已不新奇。
（4）量子計算機和dna計算機會有更大發(fā)展，新材料不斷問世。
（5）抗病毒程序可以防止各種非自然因素引發(fā)災(zāi)難。
2。自信時期（2020―2030年）
（1）智能化計算機和互聯(lián)網(wǎng)既能自我修復(fù)，也能自行進行研究、生產(chǎn)產(chǎn)品。
（2）一些新型材料的出現(xiàn)，促使智能化向更高層次發(fā)展。
（3）有了高水準智能化技術(shù)的協(xié)助，人們“定居火星夢”可能性大增。
3。非神秘時期（2030―2040年）
（1）新的全息模式世界將取代原有幾何模式的世界。
（2）人們對一些目前無法解釋的自然現(xiàn)象會有更完善的解釋。
（3）人工智能可以模仿人類的智能，因此會出現(xiàn)有關(guān)法律來規(guī)范這些行為。
人工智能一直處于計算機技術(shù)的前沿，在各個領(lǐng)域的應(yīng)用都相當廣泛，而且人工智能研究的理論和發(fā)現(xiàn)在很大程度上將決定計算機技術(shù)的發(fā)展方向。現(xiàn)在，已經(jīng)有很多人工智能研究的成果進入到人們的日常生活之中，考慮到人工智能良好的發(fā)展和應(yīng)用前景，我們應(yīng)當加大力度對人工智能理論進行研究，讓其更好地為人類服務(wù)。相信在不久的將來，人工智能理論將會有更大的突破，人工智能技術(shù)的發(fā)展會給人們的生活、工作和教育等帶來更大的影響。
人工智能及其應(yīng)用論文篇五
can總線是bosch公司為現(xiàn)代汽車應(yīng)用而推出的一種總線，與一般的通信總線相比，can總線的數(shù)據(jù)通信具有突出的可靠性、實時性和靈活性。can總線現(xiàn)已廣泛應(yīng)用于工業(yè)現(xiàn)場控制、小區(qū)安防、環(huán)境監(jiān)控等眾多領(lǐng)域中。can總線為多主方式工作，網(wǎng)絡(luò)上任一節(jié)點均可在任意時刻主動地向網(wǎng)絡(luò)上其它節(jié)點發(fā)送信息而不分主從，通信方式靈活，且無需站地址等節(jié)點信息。
can中繼器是can總線系統(tǒng)組網(wǎng)的關(guān)鍵設(shè)備之一，在稍大型的can總線系統(tǒng)中經(jīng)常會用到中繼器。本文所討論的中繼器除了具有中繼功能以外，還具有一定的'網(wǎng)橋功能。因為只要對中繼器的初始化參數(shù)進行適當配置，就能使中繼器既具有報文轉(zhuǎn)發(fā)功能，又具有報文過濾功能，這里只是借用了中繼器的名稱而已。
使用中繼器的優(yōu)點主要表現(xiàn)在以下幾方面：
（1）過濾通信量。中繼器接收一個子網(wǎng)的報文，只有當報文是發(fā)送給中繼器所連的另一個子網(wǎng)時，中繼器才轉(zhuǎn)發(fā)，否則不轉(zhuǎn)發(fā)。
（2）擴大了通信距離，但代價是增加了一些存儲轉(zhuǎn)發(fā)延時。
（3）增加了節(jié)點的最大數(shù)目。
（4）各個網(wǎng)段可使用不同的通信速率。
（5）提高了可靠性。當網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)故障時，一般只影響個別網(wǎng)段。
（6）性能得到改善。
當然，使用中繼器也有一定的缺點，例如：
（1）由于中繼器對接收的幀要先存儲后轉(zhuǎn)發(fā)，增加了延時。
（2）can總線的mac子層并沒有流量控制功能。當網(wǎng)絡(luò)上的負荷很重時，可能因中繼器中緩沖區(qū)的存儲空間不夠而發(fā)生溢出，以致產(chǎn)生幀丟失的現(xiàn)象。
（3）中繼器若出現(xiàn)故障，對相鄰兩個子網(wǎng)的工作都將產(chǎn)生影響。
人工智能及其應(yīng)用論文篇六
一、人工智能的發(fā)展過程
人工智能(cial intelligence)經(jīng)歷了三次飛躍階段：實現(xiàn)問題求解是第一次，代替人進行部分邏輯推理工作的完成，如機器定理證明和專家系統(tǒng)；智能系統(tǒng)能夠和環(huán)境交互是第二次，從運行的環(huán)境中對信息進行獲取，代替人進行包括不確定性在內(nèi)的部分思維工作的完成，通過自身的動作，對環(huán)境施加影響，并適應(yīng)環(huán)境的變化，如智能機器人；第三次是智能系統(tǒng)，具有類人的認知和思維能力，能夠發(fā)現(xiàn)新的知識，去完成面臨的任務(wù)，如基于數(shù)據(jù)挖掘的系統(tǒng)。
二、人工智能的研究熱點
ai研究出現(xiàn)了新的高潮，有兩個方面的表現(xiàn)，一方面在于人工智能理論方面有了新的進展，另一方面是由于突飛猛進發(fā)展的計算機硬件。隨著不斷提高的計算機速度、不斷擴大的存儲容量、不斷降低的價格，以及不斷發(fā)展的網(wǎng)絡(luò)，很多在以前無法完成的工作在現(xiàn)在都能夠?qū)崿F(xiàn)。當前，智能接口、數(shù)據(jù)挖掘、主體及多主體系統(tǒng)是人工智能研究的三個熱點。
(一)智能接口技術(shù)是研究如何使人們能夠方便自然地與計算機交流。為了實現(xiàn)這一目標，要求計算機能夠看懂文字、聽懂語言、說話表達，甚至能夠進行不同語言之間的翻譯，而這些功能的實現(xiàn)又依賴于知識表示方法的研究。因此，智能接口技術(shù)的研究既有巨大的應(yīng)用價值，又有基礎(chǔ)的理論意義。目前，智能接口技術(shù)已經(jīng)取得了顯著成果，文字識別、語音識別、語音合成、圖像識別、機器翻譯及自然語言理解等技術(shù)已經(jīng)開始實用化。
(二)數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應(yīng)用數(shù)據(jù)中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但是又潛在有用的信息和知識的過程。數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)的研究目前已經(jīng)形成了三根強大的技術(shù)支柱：數(shù)據(jù)庫、人工智能和數(shù)理統(tǒng)計。
(三)主體系統(tǒng)是具有信念、愿望、意圖、能力、選擇、承諾等心智狀態(tài)的實體，比對象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定的自主性。主體試圖自治、獨立地完成任務(wù)，而且可以和環(huán)境交互，與其他主體通信，通過規(guī)劃達到目標。多主體系統(tǒng)主要研究在邏輯上或物理上分離的多個主體之間進行協(xié)調(diào)智能行為，最終實現(xiàn)問題求解。
三、人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域
今天，ai能力更傾向于應(yīng)用到人類或其他動物智能的某一或某幾方面，并用自動化替代，有時候也用于對其進行模擬。不過在有些情況下，這些在高性能計算機調(diào)度之下的智能行為遠遠比人類的行為更為強大。
(一)路徑查找和路徑規(guī)劃。在最小代價路徑規(guī)劃和路徑查找系統(tǒng)中，可以使用專門的技術(shù)——它們中有一些非常靈巧微妙，另一些則僅僅是用蠻力解決——來模擬對理解的直覺迅速轉(zhuǎn)換或者對普通人大腦生成過程的識別，結(jié)果有時非常令人驚訝！路徑查找就是路徑規(guī)劃問題的一種變體。
為了找到最佳路線，我們需要計算通過每一個往返路線的時間開銷。時間就是金錢；所以，我們更傾向于關(guān)注最小代價路線。這也適用于飛機航線的制定，它們需要在不同的城市中逗留或更換航班等等。
(二)邏輯和不確定性。計算機編程就像是使用邏輯磚塊建造一棟房子一樣。事實上，人工智能編程通常被認為有兩種邏輯形式——命題邏輯和形式邏輯——的一種特殊混合應(yīng)用，也被認為是一種謂詞演算。更進一步說，編程語言中，我們更是采用了一個命題邏輯更加專門化的形式：布爾邏輯或者布爾代數(shù)。
只有兩種狀態(tài)：或者為真，或者為假。
對象之間 聯(lián)系以及這些聯(lián)系的真假值(布爾形式)在內(nèi)的命題邏輯的一種強化延伸就是謂詞演算(和中學(xué)學(xué)的數(shù)學(xué)計算毫無關(guān)系)所包含的。
但是當我們在邏輯中使用這些謂詞的時候，就算是最復(fù)雜的邏輯語句，我們最終獲得的也只是一個黑白分明的世界：一個事物不是真的就是假的。如果一個事物不是真的也不是假的，那么它一定是不存在的事物。否則，它必然兩者居其一。
(三)自然 語言處理。在ai 應(yīng)用中最重要的一部分就是自然語言處理。但是，現(xiàn)實卻是，自然語言處理系統(tǒng)并不能像人類那樣能很好地分析這些并沒有太強邏輯結(jié)構(gòu)地說出的以及寫出的詞語的含義。不過這樣有限的功能對于殘障人士、翻譯系統(tǒng)、詞語處理拼寫和語法檢查器來說仍然是非常有用的。
(四)神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)。一種信息處理結(jié)構(gòu)就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對諸如大腦之類的生物學(xué)神經(jīng)系統(tǒng)進行嘗試模仿來進行單純數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換成為信息，就是它的原理。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由很多相互聯(lián)系的處理小元素：神經(jīng)節(jié)點，功能相當于一個大腦神經(jīng)細胞和神經(jīng)元(synapse)組成，它們相互交互，共同解決具體問題。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上的元素將 輸入模式轉(zhuǎn)換成為輸出模式，而這些輸出模式又同時可以成為其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入模式。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過實例學(xué)習(xí)，這一點和人類的做法一樣。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要設(shè)置為適用于某些具體應(yīng)用中，比如通過學(xué)習(xí)過程識別圖像。而對于生命系統(tǒng)本身，我們對學(xué)習(xí)的過程涉及到神經(jīng)細胞之間的突觸聯(lián)系的調(diào)整這一說法保留質(zhì)疑。
四、結(jié)語
當前，大部分ai能力的研究方向是研究如何完整地模擬一個智能過程，而不是對器官所使用的每一個低級步驟進行再現(xiàn)。一個極端顯著的示例就是利用數(shù)據(jù)庫和搜索軟件獲取信息的專家系統(tǒng)。數(shù)據(jù)庫向大腦提供基本沒有任何關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)，同時這些數(shù)據(jù)的傳輸和其在大腦中的存儲形式也毫不相同(科學(xué)家們很清楚這一點)。但是很多專家系統(tǒng)還是能夠相當好地擔(dān)當起諸如像內(nèi)科醫(yī)生這樣的專業(yè)角色。當然它們也僅僅被應(yīng)用于它們非常熟悉的領(lǐng)域。
人工智能及其應(yīng)用論文篇七
一、人工智能的發(fā)展過程
人工智能(cialintelligence)經(jīng)歷了三次飛躍階段：實現(xiàn)問題求解是第一次，代替人進行部分邏輯推理工作的完成，如機器定理證明和專家系統(tǒng)；智能系統(tǒng)能夠和環(huán)境交互是第二次，從運行的環(huán)境中對信息進行獲取，代替人進行包括不確定性在內(nèi)的部分思維工作的完成，通過自身的動作，對環(huán)境施加影響，并適應(yīng)環(huán)境的變化，如智能機器人；第三次是智能系統(tǒng)，具有類人的認知和思維能力，能夠發(fā)現(xiàn)新的知識，去完成面臨的任務(wù)，如基于數(shù)據(jù)挖掘的系統(tǒng)。
二、人工智能的研究熱點
ai研究出現(xiàn)了新的高潮，有兩個方面的表現(xiàn)，一方面在于人工智能理論方面有了新的進展，另一方面是由于突飛猛進發(fā)展的計算機硬件。隨著不斷提高的計算機速度、不斷擴大的存儲容量、不斷降低的價格，以及不斷發(fā)展的網(wǎng)絡(luò)，很多在以前無法完成的工作在現(xiàn)在都能夠?qū)崿F(xiàn)。當前，智能接口、數(shù)據(jù)挖掘、主體及多主體系統(tǒng)是人工智能研究的三個熱點。
(一)智能接口技術(shù)是研究如何使人們能夠方便自然地與計算機交流。為了實現(xiàn)這一目標，要求計算機能夠看懂文字、聽懂語言、說話表達，甚至能夠進行不同語言之間的翻譯，而這些功能的實現(xiàn)又依賴于知識表示方法的研究。因此，智能接口技術(shù)的研究既有巨大的應(yīng)用價值，又有基礎(chǔ)的理論意義。目前，智能接口技術(shù)已經(jīng)取得了顯著成果，文字識別、語音識別、語音合成、圖像識別、機器翻譯及自然語言理解等技術(shù)已經(jīng)開始實用化。
(二)數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應(yīng)用數(shù)據(jù)中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但是又潛在有用的信息和知識的過程。數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)的研究目前已經(jīng)形成了三根強大的技術(shù)支柱：數(shù)據(jù)庫、人工智能和數(shù)理統(tǒng)計。
(三)主體系統(tǒng)是具有信念、愿望、意圖、能力、選擇、承諾等心智狀態(tài)的實體，比對象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定的自主性。主體試圖自治、獨立地完成任務(wù)，而且可以和環(huán)境交互，與其他主體通信，通過規(guī)劃達到目標。多主體系統(tǒng)主要研究在邏輯上或物理上分離的多個主體之間進行協(xié)調(diào)智能行為，最終實現(xiàn)問題求解。
三、人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域
今天，ai能力更傾向于應(yīng)用到人類或其他動物智能的某一或某幾方面，并用自動化替代，有時候也用于對其進行模擬。不過在有些情況下，這些在高性能計算機調(diào)度之下的智能行為遠遠比人類的行為更為強大。
(一)路徑查找和路徑規(guī)劃。在最小代價路徑規(guī)劃和路徑查找系統(tǒng)中，可以使用專門的技術(shù)——它們中有一些非常靈巧微妙，另一些則僅僅是用蠻力解決——來模擬對理解的直覺迅速轉(zhuǎn)換或者對普通人大腦生成過程的識別，結(jié)果有時非常令人驚訝！路徑查找就是路徑規(guī)劃問題的一種變體。
為了找到最佳路線，我們需要計算通過每一個往返路線的時間開銷。時間就是金錢；所以，我們更傾向于關(guān)注最小代價路線。這也適用于飛機航線的制定，它們需要在不同的城市中逗留或更換航班等等。
(二)邏輯和不確定性。計算機編程就像是使用邏輯磚塊建造一棟房子一樣。事實上，人工智能編程通常被認為有兩種邏輯形式——命題邏輯和形式邏輯——的一種特殊混合應(yīng)用，也被認為是一種謂詞演算。更進一步說，編程語言中，我們更是采用了一個命題邏輯更加專門化的形式：布爾邏輯或者布爾代數(shù)。
只有兩種狀態(tài)：或者為真，或者為假。
對象之間聯(lián)系以及這些聯(lián)系的真假值(布爾形式)在內(nèi)的命題邏輯的一種強化延伸就是謂詞演算(和中學(xué)學(xué)的數(shù)學(xué)計算毫無關(guān)系)所包含的。
但是當我們在邏輯中使用這些謂詞的時候，就算是最復(fù)雜的邏輯語句，我們最終獲得的也只是一個黑白分明的世界：一個事物不是真的就是假的。如果一個事物不是真的也不是假的，那么它一定是不存在的事物。否則，它必然兩者居其一。
(三)自然語言處理。在ai應(yīng)用中最重要的一部分就是自然語言處理。但是，現(xiàn)實卻是，自然語言處理系統(tǒng)并不能像人類那樣能很好地分析這些并沒有太強邏輯結(jié)構(gòu)地說出的以及寫出的詞語的含義。不過這樣有限的功能對于殘障人士、翻譯系統(tǒng)、詞語處理拼寫和語法檢查器來說仍然是非常有用的。
(四)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。一種信息處理結(jié)構(gòu)就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對諸如大腦之類的生物學(xué)神經(jīng)系統(tǒng)進行嘗試模仿來進行單純數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換成為信息，就是它的原理。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由很多相互聯(lián)系的處理小元素：神經(jīng)節(jié)點，功能相當于一個大腦神經(jīng)細胞和神經(jīng)元(synapse)組成，它們相互交互，共同解決具體問題。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上的元素將輸入模式轉(zhuǎn)換成為輸出模式，而這些輸出模式又同時可以成為其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入模式。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過實例學(xué)習(xí)，這一點和人類的做法一樣。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要設(shè)置為適用于某些具體應(yīng)用中，比如通過學(xué)習(xí)過程識別圖像。而對于生命系統(tǒng)本身，我們對學(xué)習(xí)的過程涉及到神經(jīng)細胞之間的突觸聯(lián)系的調(diào)整這一說法保留質(zhì)疑。
四、結(jié)語
當前，大部分ai能力的研究方向是研究如何完整地模擬一個智能過程，而不是對器官所使用的每一個低級步驟進行再現(xiàn)。一個極端顯著的示例就是利用數(shù)據(jù)庫和搜索軟件獲取信息的專家系統(tǒng)。數(shù)據(jù)庫向大腦提供基本沒有任何關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)，同時這些數(shù)據(jù)的傳輸和其在大腦中的存儲形式也毫不相同(科學(xué)家們很清楚這一點)。但是很多專家系統(tǒng)還是能夠相當好地擔(dān)當起諸如像內(nèi)科醫(yī)生這樣的專業(yè)角色。當然它們也僅僅被應(yīng)用于它們非常熟悉的領(lǐng)域。
人工智能及其應(yīng)用論文篇八
［摘要］隨著科學(xué)技術(shù)的飛速發(fā)展，不同學(xué)科的交叉融合越來越顯著。機電一體化技術(shù)是一門融合了機械技術(shù)、電子技術(shù)、計算機技術(shù)、信息技術(shù)及其他技術(shù)的獨立的交叉學(xué)科，它在生產(chǎn)實踐中的應(yīng)用，不僅提高了機械工業(yè)的生產(chǎn)效率，還使機械工業(yè)的生產(chǎn)方式、管理體系等發(fā)生了重大變革。通過對機電一體化技術(shù)的優(yōu)勢進行闡述，根據(jù)當前化工企業(yè)機電一體化技術(shù)的應(yīng)用情況進行分析，指出了化工機電一體化技術(shù)的未來發(fā)展趨勢，希望能為化工機電一體化技術(shù)的發(fā)展帶來新的啟示。
［關(guān)鍵詞］化工；機電一體化；技術(shù)；發(fā)展；趨勢
一、機電一體化的優(yōu)勢
（一）增強設(shè)備安全性，保障安全生產(chǎn)
應(yīng)用機電一體化技術(shù)，不僅能夠使機械的運行過程被全程監(jiān)控，還會在設(shè)備運行出現(xiàn)異常時及時自動報警，既節(jié)省了檢修和維護保養(yǎng)時間，也提高了設(shè)備運行的安全性。
（二）提高生產(chǎn)效率，保證產(chǎn)品質(zhì)量
機電一體化產(chǎn)品運用數(shù)字化程序進行控制，大規(guī)模的減少了操作按鈕的數(shù)量，使操作過程更加簡單方便，減少了人工操作環(huán)節(jié)，降低了人員主觀因素的影響，提高了生產(chǎn)效率的同時降低了產(chǎn)品的不合格率。
（三）便于產(chǎn)品調(diào)整，養(yǎng)護維修方便
在生產(chǎn)過程中，針對不同用戶的產(chǎn)品需求，可以通過改變控制程序來改變工作方式，不需要變更其他生產(chǎn)條件，使操作既簡單化又多元化。還可以通過自動預(yù)警系統(tǒng)，及時發(fā)現(xiàn)機械操作過程中的故障及問題，及時修復(fù)，降低了機械的檢修支出，節(jié)約了成本。
二、化工機電一體化發(fā)展現(xiàn)狀
20世紀60年代初，化工機電一體化技術(shù)作為一門新興事物開始被應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)過程中。隨著計算機科學(xué)、自動控制技術(shù)等的大力發(fā)展，不同學(xué)科技術(shù)間的融合更加緊密，推動著化工機電一體化技術(shù)不斷的`創(chuàng)新，一些發(fā)達國家開發(fā)出了科技含量更高的化工機電一體化技術(shù)產(chǎn)品，使化工機電一體化產(chǎn)品逐步走上了歷史的舞臺，為未來的技術(shù)發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。到了90年代，微傳感器、執(zhí)行器等技術(shù)的迅速發(fā)展，人工智能、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)的出現(xiàn)，在各國學(xué)者的努力研究下，使得化工機電一體化技術(shù)逐漸形成了完整的科學(xué)體系。
三、化工機電一體化發(fā)展趨勢
（一）模塊化
化工機電一體化產(chǎn)品的構(gòu)成比較復(fù)雜，單元間通過不同接口進行對應(yīng)，將接口集中起來實現(xiàn)區(qū)域模塊化管理，實現(xiàn)多項功能的集合，不僅能夠提高產(chǎn)品的可裝配性，還能夠滿足不同的生產(chǎn)需求，同時也降低了維修成本。
（二）智能化
人工智能作為當今科技發(fā)展的熱門課題，也必將成為未來科技發(fā)展的主要方向，運用智能化技術(shù)取代人類從事更加危險復(fù)雜的工作，不僅能夠使人們遠離危險的工作環(huán)境，還能確保產(chǎn)品的質(zhì)量和性能。智能化就是模擬人類智能，將判斷和推理能力根植于化工機電一體化系統(tǒng)，通過人類對化工機電一體化設(shè)備的控制，達到對化工生產(chǎn)的控制目標。
（三）綠色化
隨著人們對環(huán)境問題的認識不斷深入，綠色環(huán)保已經(jīng)成為工業(yè)發(fā)展中必須要重視的問題，也將成為未來技術(shù)發(fā)展的目標之一。化工工業(yè)對人類社會的發(fā)展有著深遠的影響，綠色環(huán)保觀念已經(jīng)深入人心，化工企業(yè)想要不斷發(fā)展壯大，就必須加強對綠色環(huán)保化機電一體化產(chǎn)品的研究，以環(huán)境污染為代價的化工機電一體化產(chǎn)品必然會被社會所淘汰。
（四）網(wǎng)絡(luò)化
近年來，網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展為機電一體化技術(shù)帶來了新的機遇，一是計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)與機電一體化技術(shù)可以相互推動，共同發(fā)展。二是網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的應(yīng)用可以實現(xiàn)化工機電一體化產(chǎn)品的遠程控制目標，真正突破時空限制。
（五）微型化
隨著人們對納米技術(shù)的不斷深入研究，微型化必將成為機電一體化技術(shù)的發(fā)展趨勢。微型化機電一體化產(chǎn)品不僅能解決傳統(tǒng)產(chǎn)品體積大、功耗高的缺點，也會拓展其應(yīng)用和普及范圍。隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，諸學(xué)科的不斷創(chuàng)新，化工機電一體化技術(shù)的發(fā)展也會越來越快，其產(chǎn)品在化工企業(yè)生產(chǎn)中的優(yōu)勢也會越來越顯著，發(fā)展前景十分光明。
參考文獻：
[2]楊衛(wèi)平.關(guān)于機電一體化技術(shù)的應(yīng)用及其發(fā)展趨勢的探討[j].電子技術(shù)與軟件工程，20xx（12）：124.
人工智能及其應(yīng)用論文篇九
摘要：闡述了can中繼器的重要作用，詳細分析了can中繼器的軟、硬件設(shè)計方法，并對其在食堂售飯系統(tǒng)中的應(yīng)用作了分析說明。
關(guān)鍵詞：can總線can控制器can中繼器
can總線是bosch公司為現(xiàn)代汽車應(yīng)用而推出的一種總線，與一般的通信總線相比，can總線的數(shù)據(jù)通信具有突出的可靠性、實時性和靈活性。can總線現(xiàn)已廣泛應(yīng)用于工業(yè)現(xiàn)場控制、小區(qū)安防、環(huán)境監(jiān)控等眾多領(lǐng)域中。can總線為多主方式工作，網(wǎng)絡(luò)上任一節(jié)點均可在任意時刻主動地向網(wǎng)絡(luò)上其它節(jié)點發(fā)送信息而不分主從，通信方式靈活，且無需站地址等節(jié)點信息。
can中繼器是can總線系統(tǒng)組網(wǎng)的關(guān)鍵設(shè)備之一，在稍大型的can總線系統(tǒng)中經(jīng)常會用到中繼器。本文所討論的中繼器除了具有中繼功能以外，還具有一定的網(wǎng)橋功能。因為只要對中繼器的初始化參數(shù)進行適當配置，就能使中繼器既具有報文轉(zhuǎn)發(fā)功能，又具有報文過濾功能，這里只是借用了中繼器的名稱而已。
使用中繼器的優(yōu)點主要表現(xiàn)在以下幾方面：
（1）過濾通信量。中繼器接收一個子網(wǎng)的報文，只有當報文是發(fā)送給中繼器所連的另一個子網(wǎng)時，中繼器才轉(zhuǎn)發(fā)，否則不轉(zhuǎn)發(fā)。
（2）擴大了通信距離，但代價是增加了一些存儲轉(zhuǎn)發(fā)延時。
（3）增加了節(jié)點的最大數(shù)目。
（4）各個網(wǎng)段可使用不同的通信速率。
（5）提高了可靠性。當網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)故障時，一般只影響個別網(wǎng)段。
（6）性能得到改善。
當然，使用中繼器也有一定的缺點，例如：
（1）由于中繼器對接收的幀要先存儲后轉(zhuǎn)發(fā)，增加了延時。
（2）can總線的mac子層并沒有流量控制功能。當網(wǎng)絡(luò)上的`負荷很重時，可能因中繼器中緩沖區(qū)的存儲空間不夠而發(fā)生溢出，以致產(chǎn)生幀丟失的現(xiàn)象。
（3）中繼器若出現(xiàn)故障，對相鄰兩個子網(wǎng)的工作都將產(chǎn)生影響。
(本網(wǎng)網(wǎng)收集整理)
1can中繼器硬件電路設(shè)計
圖1所示為can中繼器硬件結(jié)構(gòu)框圖。can中繼器主要由89c52和兩路can控制器接口組成。89c52作為can中繼器的微控制器，負責(zé)整個中繼器的監(jiān)控任務(wù)。兩路can控制器接口電路基本相同，都是由can通信控制器sja1000、光電耦合電路和can總線驅(qū)動器82c250組成。can總線驅(qū)動器都采用帶隔離的dc／dc模塊單獨供電。這樣，不僅實現(xiàn)了兩路can接口之間的電氣隔離，也實現(xiàn)了中繼器與can總線的隔離。雖然這在一定程度上增加了中繼器硬件的復(fù)雜性和成本，但卻是值得的。采取隔離措施可使故障局限在某一網(wǎng)段內(nèi)，而不至于影響其它網(wǎng)段，既便于維護，又保證了系統(tǒng)設(shè)備的安全。
中繼器硬件除了以上主要部分以外，還有eeprom、看門狗和led指示等部分。幾個led分別用于中繼器上電指示和can接口當前的接收和發(fā)送狀態(tài)指示，以及接口的通信故障（如總線關(guān)閉）指示?？撮T狗采用max1232。max1232具有高電平、低電平上電復(fù)位和看門狗功能。eeprom采用具有1k字節(jié)容量的24lc08，可用于保存中繼器的配置參數(shù)等信息，便于系統(tǒng)的靈活配置。
2can中繼器的軟件設(shè)計
can中繼器的主要任務(wù)是在兩個can網(wǎng)段之間實現(xiàn)報文的過濾和轉(zhuǎn)發(fā)。由于通信實時性的要求以及can中繼器cpu中緩存容量有限（89c52內(nèi)部ram容量為256個字節(jié)），所以在進行軟件設(shè)計時，要求做到存儲轉(zhuǎn)發(fā)時間盡量短。為了達到這一要求，cpu采用中斷方式接收兩個can控制器的報文，同時盡量精簡cpu收發(fā)子程序的代碼長度。為了節(jié)省內(nèi)存并對內(nèi)存實行有效管理，cpu采用了fifo機制管理內(nèi)部ram。為了保證通過中繼器傳輸報文的通信雙方數(shù)據(jù)的可靠性，唯有使用通信雙方應(yīng)用層的端端差錯控制才能滿足要求，但在中繼器的軟件設(shè)計中不宜加入過多的差錯控制和流量控制功能，因為這不僅達不到目的，反而還降低了中繼器的運行效率，增加了故障隱患。
圖2接收中斷子程序流程圖
can中繼器軟件主要包括以下一些子程序：初始化子程序、主監(jiān)控程序、接收中斷子程序和發(fā)送子程序等。初始化子程序的編寫方法與一般的can總線系統(tǒng)智能節(jié)點的初始化子程序的編寫方法基本相同，只是在對兩個can控制器進行初始化時應(yīng)采用不同的初始化參數(shù)。下面主要對主監(jiān)控程序和接收中斷子程序進行介紹。
2．1主監(jiān)控程序的設(shè)計
收數(shù)據(jù)指針和發(fā)送數(shù)據(jù)指針。當兩指針不相等時即證明緩沖區(qū)中存有有效數(shù)據(jù)。緩沖區(qū)接收數(shù)據(jù)指針的調(diào)整是通過接收中斷子程序?qū)崿F(xiàn)的，而發(fā)送數(shù)據(jù)指針的調(diào)整則通過發(fā)送子程序?qū)崿F(xiàn)。在主監(jiān)控程序中，還用到了一個請求狀態(tài)標志，該標志在接收中斷子程序中建立，用于中繼器及時返回本身故障狀態(tài)或響應(yīng)上位機的狀態(tài)查詢命令。當該標志為1時，主監(jiān)控程序會向上位機發(fā)送本身狀態(tài)，并清除該標志。
2．2接收中斷子程序的設(shè)計
中繼器接收中斷子程序流程圖如圖2所示。在進入中斷后，首先判斷中斷類型。若為錯誤警告中斷，則進行相應(yīng)處理并建立標志，若為接收中斷則接收報文。在報文接收前，要根據(jù)接收報文的長度判斷接收緩沖區(qū)是否會溢出。若會溢出，則判斷是否為狀態(tài)查詢命令，是則置位請求狀態(tài)標志，對于接收的其它報文則丟棄。若緩沖區(qū)不會溢出，則接收該報文。接收報文后取出命令字節(jié)，判斷是否是中繼器狀態(tài)查詢命令，若是則置位請求狀態(tài)標志，不進行緩沖區(qū)參數(shù)調(diào)整（因為是上位機發(fā)送給中繼器的命令，只要求中繼器作出響應(yīng)而不要求其轉(zhuǎn)發(fā)，所以不能放入緩沖區(qū)中）。若不是中繼器狀態(tài)查詢命令，則不作處理，只進行緩沖區(qū)參數(shù)調(diào)整，接收報文有效。隨后進行釋放can接收緩沖區(qū)、恢復(fù)現(xiàn)場和中斷返回等工作。
3can中繼器在食堂售飯系統(tǒng)的中應(yīng)用
按上述方法設(shè)計的中繼器現(xiàn)已成功應(yīng)用于東華理工學(xué)院的食堂售飯系統(tǒng)中。根據(jù)學(xué)院食堂及各營業(yè)網(wǎng)點的實際分布情況，設(shè)計的學(xué)院食堂售飯系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖3所示。從圖中可以看出，中繼器是組網(wǎng)的關(guān)鍵設(shè)備，它將窗口機等終端與服務(wù)器連接起來。在該網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中，中繼器共分兩級。中繼器1～4為一級中繼器，一端與服務(wù)器相連，另一端則與各個食堂窗口機等終端構(gòu)成的子網(wǎng)相連；中繼器5為二級中繼器，一端與一級中繼器相連，另一端與浴室、小賣部等窗口機相連。采用兩級中繼器的設(shè)計，使系統(tǒng)的通信距離可達5km以上，網(wǎng)絡(luò)終端數(shù)目幾乎不受限制。
該設(shè)計方案已投入實際運行，目前系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)規(guī)模為五臺中繼器、一百多臺窗口機，用餐人數(shù)近萬人。從系統(tǒng)的實際運行情況來看，性能非常穩(wěn)定可靠，而且維護和擴容方便，大大提高了食堂的管理水平和工作效率。
人工智能及其應(yīng)用論文篇十
機電一體化是多門科學(xué)多年的發(fā)展的成果，它是機電行業(yè)發(fā)展的必然產(chǎn)物，隨著社會智能化發(fā)展的越來越快，機電一體化的技術(shù)應(yīng)用也越來越廣闊，下來讓我們看看機電一體化應(yīng)用的領(lǐng)域。
1、機床數(shù)控領(lǐng)域
機電一體化在數(shù)控機床領(lǐng)域的發(fā)展已經(jīng)有40年的歷史，在技術(shù)領(lǐng)域有了進一步的.提高，無論是在結(jié)構(gòu)上功能上還是在操作上都發(fā)展的比較完善。類型具有總線式、模塊化、緊湊型的結(jié)構(gòu)，在開放性設(shè)計中，這種設(shè)計硬件體系和功能模塊具有層次性和兼容性的，可以大大提高用戶的使用效益和智能化的。在機電一體化的系統(tǒng)研究中分出多級的網(wǎng)絡(luò)，這樣能使復(fù)雜加工系統(tǒng)的作業(yè)能力的運行?？梢詳?shù)控機床可以裝置單板、單片機以及控制中心等高新集成技術(shù)。
2、計算機集成制造系統(tǒng)的領(lǐng)域
計算機系統(tǒng)的組合不是分散的子系統(tǒng)的組合，它是由全局的實踐總結(jié)出最優(yōu)的系統(tǒng)的組合，它需要各個部門加強溝通，圍繞制造展開工作。當產(chǎn)品的集成度越高，就能夠使各個生產(chǎn)要素間的配置更加合理和完善。
3、工業(yè)機器人
工業(yè)機器人首先出現(xiàn)的是不夠靈活的半機器人，它根據(jù)示范的動作進行重復(fù)的運動，在工作中，不會考慮工作環(huán)境和作業(yè)對象的變化。而現(xiàn)代的機器人，里面裝有不同的傳感元件，機器人可以作業(yè)環(huán)境和對象做出簡單的信息判斷，并能做出簡單的分析。這是機電一體化發(fā)展的新成果，也是其發(fā)展的前景所在。
人工智能及其應(yīng)用論文篇十一
摘要：作為機電一體化系統(tǒng)工作中關(guān)鍵性技術(shù)，傳感器與檢測技術(shù)在機電系統(tǒng)化運行中具有至關(guān)重要的作用。如果沒有傳感器核心檢測系統(tǒng)，那么機電一體化無法實現(xiàn)自動檢測以及自動控制。本文分別從汽車、機器人、機械等角度著手，分析傳感器與檢測技術(shù)在機電一體化系統(tǒng)中的應(yīng)用，為提升機電一體化檢測有效性以及控制有效性打下良好的基礎(chǔ)。
關(guān)鍵詞：傳感器與檢測技術(shù)；機電一體化；系統(tǒng)；汽車；機器人；機械
1前言
傳感器與檢測技術(shù)在機電一體化系統(tǒng)中具有不可替代的作用。利用傳感器與檢測技術(shù)能夠及時檢測系統(tǒng)特征和系統(tǒng)狀態(tài)，同時也能夠為待測系統(tǒng)提供必要性信息。所謂機電一體化系統(tǒng)，實際上就是有效結(jié)合機械與電子，利用多學(xué)科的集成技術(shù)來設(shè)計出制造系統(tǒng)以及制造產(chǎn)品，提升產(chǎn)品更新?lián)Q代有效性，實現(xiàn)機電一體化系統(tǒng)智能化以及有效性，利用傳感器與檢測技術(shù)能夠有效轉(zhuǎn)化溫度、速度以及流量等物理量，轉(zhuǎn)換成為對應(yīng)電信號，做好點信號標度變化等工作，進而能夠有效滿足機電一體化系統(tǒng)對于信息快速化以及可靠性的需求，加大資金投入，提升傳感器與檢測技術(shù)控制效率。
2傳感器與檢測技術(shù)在機電一體化系統(tǒng)中的應(yīng)用
2.1傳感器與檢測技術(shù)在汽車行業(yè)機電一體化中的應(yīng)用
新型技術(shù)以及傳感技術(shù)日漸發(fā)展促使現(xiàn)代汽車工業(yè)進入到新型時代，汽車機電一體化發(fā)展取代了傳統(tǒng)機械化控制部件，實現(xiàn)了自動化控制。實際上，不僅汽車發(fā)動機中應(yīng)用了自動化控制技術(shù)，汽車其他部件也應(yīng)用了大量檢測技術(shù)以及控制技術(shù)。將傳感器應(yīng)用于汽車發(fā)動機中，能夠應(yīng)用多類別傳感器裝置，傳感器與檢測技術(shù)利用電子控制單元來有效掌握發(fā)動機實際工作狀況，進而精確控制發(fā)動機實際工作狀態(tài)，有效提升發(fā)動機實際工作性能。在汽車重點控制部分，主要應(yīng)用了溫度傳感器、曲軸位置傳感器以及壓力傳感器等等，對改善汽車性能具有非常重要的作用，為人們提供個性化服務(wù)，有效增強汽車行駛安全性。例如，目前汽車都配備了專業(yè)的.導(dǎo)航系統(tǒng)，利用汽車導(dǎo)航系統(tǒng)能夠促使駕駛員掌握前方建筑物、車輛狀態(tài)，實際上，不僅應(yīng)用了gprs的定位系統(tǒng)，還應(yīng)用了傳感器與檢測技術(shù)，利用傳感器能夠有效感知一定距離物質(zhì)運動的狀態(tài)，這樣能夠給予駕駛員更加準確的提示，促使駕駛員了解車輛行駛軌跡以及車輛行駛中的阻礙物，這樣能夠為汽車行駛安全提供有效保障。
2.2傳感器與檢測技術(shù)在機器人機電一體化系統(tǒng)中的應(yīng)用
在實際工作過程中，工業(yè)機器人之所以能夠準確運行，主要是由于機器人身上具備傳感器，這樣能夠有效感受自身狀態(tài)，同時還能夠有效掌握操作對象狀態(tài)、工作環(huán)境狀態(tài)等等，利用內(nèi)部傳感器來有效獲取位置信息、速度信息以及位移信息等等，利用外部傳感器能夠有效感知外部環(huán)境、操作對象，通過內(nèi)部傳感器與外部傳感器有效結(jié)合為機器人提供有效反饋信息，進而協(xié)助機器人能夠更加順利完成工作。由于機器人關(guān)節(jié)中安裝了大量光電開關(guān)、微動開關(guān)等多形式傳感器，利用傳感器與檢測技術(shù)能夠有效檢測機器人極限位置以及零位，進而有效保護機器人安全動作，為機器人軌跡精度、重復(fù)定位精度等提供保障。由于機器人關(guān)節(jié)安裝了位移性質(zhì)傳感器，對機器人位置移動、位置工作具有非常重要的作用。在機器人抓手位置、手腕位置等都安裝了觸覺傳感器，利用觸覺傳感器能夠促使機器人準確定位對象位置，進而利用抓手傳感器來抓取對象物體。
3傳感器與檢測技術(shù)在機械加工機電一體化系統(tǒng)中的應(yīng)用
機械加工機電一體化系統(tǒng)中，傳感器與檢測技術(shù)具有非常重要的作用。在開展機械加工工作之前，需要自動檢查加工設(shè)備以及配件，這樣能夠保證機械加工運行有效性，諸如，自動調(diào)整以及判斷配件夾持位置，同時確定上床之后裝夾夾緊力大小以及變形情況。在完成機械加工之后，還需要檢測工件是否合格，測量工件尺寸、工件粗糙度、工作形狀、工件位置公差等等。例如，完成螺紋、齒輪等工件加工，需要及時檢測工件齒距、工件節(jié)距半徑、工件螺距、工件導(dǎo)程等等，這樣能夠自動進行檢測工作，還能夠?qū)z測結(jié)果有效輸入到下一道工序。在機械加工過程中，為了能夠保證精密產(chǎn)品合格率，在實際加工過程中需要不斷收緊加工條件，有效工作工件加工切削速度、切削扭矩、工件壓力等等，有效調(diào)整和檢測各項數(shù)據(jù)，保證機械加工能夠達到最佳狀態(tài)。在機械切削工作過程中，傳感器與檢測技術(shù)在其中具有非常重要的作用，有利于優(yōu)化切削生產(chǎn)力以及材料切除率，進而優(yōu)化實際制造成本。此外，利用傳感器與檢測技術(shù)能夠有效確定切削力變化、顫振以及切削過程等等，保證加工精度，為機械加工設(shè)計以及切削工作提供精確切削數(shù)據(jù)，為刀架結(jié)構(gòu)以及刀架材料提供重要依據(jù)。
4結(jié)語
工業(yè)自動化日漸發(fā)展促使其不斷提升自動檢測系統(tǒng)要求，這就需要重視傳感器與檢測技術(shù)分析工作，實現(xiàn)瞬時檢測傳感器與連續(xù)檢測傳感器相兼容，實現(xiàn)傳感器與檢測技術(shù)智能化發(fā)展。在工業(yè)發(fā)展過程中，需要結(jié)合實際需求來重視新型傳感器開發(fā)工作，不斷擴大傳感器性能以及傳感器使用范圍，促進傳感器集成化、小型化發(fā)展，提升機電一體化系統(tǒng)工作效率，為機電一體化系統(tǒng)順利運行提供保障。為了促使機電一體化系統(tǒng)能夠獲取更加準確信息，需要積極引進先進傳感器與檢測技術(shù)，提升信息獲取與信息傳播的有效性。
參考文獻：
人工智能及其應(yīng)用論文篇十二
1機電一體化技術(shù)發(fā)展
機電一體化是機械、微電子、控制、計算機、信息處理等多學(xué)科的交叉融合，其發(fā)展和進步有賴于相關(guān)技術(shù)的進步與發(fā)展，其主要發(fā)展方向有數(shù)字化、智能化、模塊化、網(wǎng)絡(luò)化、人性化、微型化、集成化、帶源化和綠色化。
1.1數(shù)字化
微控制器及其發(fā)展奠定了機電產(chǎn)品數(shù)字化的基礎(chǔ)，如不斷發(fā)展的數(shù)控機床和機器人；而計算機網(wǎng)絡(luò)的迅速崛起，為數(shù)字化設(shè)計與制造鋪平了道路，如虛擬設(shè)計、計算機集成制造等。數(shù)字化要求機電一體化產(chǎn)品的軟件具有高可靠性、易操作性、可維護性、自診斷能力以及友好人機界面。數(shù)字化的實現(xiàn)將便于遠程操作、診斷和修復(fù)。
1.2智能化
即要求機電產(chǎn)品有一定的智能，使它具有類似人的邏輯思考、判斷推理、自主決策等能力。例如在cnc數(shù)控機床上增加人機對話功能，設(shè)置智能i/o接口和智能工藝數(shù)據(jù)庫，會給使用、操作和維護帶來極大的方便。隨著模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、灰色理論、小波理論、混沌與分岔等人工智能技術(shù)的進步與發(fā)展，為機電一體化技術(shù)發(fā)展開辟了廣闊天地。
1.3模塊化
由于機電一體化產(chǎn)品種類和生產(chǎn)廠家繁多，研制和開發(fā)具有標準機械接口、動力接口、環(huán)境接口的機電一體化產(chǎn)品單元模塊是一項復(fù)雜而有前途的工作。如研制具有集減速、變頻調(diào)速電機一體的動力驅(qū)動單元；具有視覺、圖像處理、識別和測距等功能的電機一體控制單元等。這樣，在產(chǎn)品開發(fā)設(shè)計時，可以利用這些標準模塊化單元迅速開發(fā)出新的產(chǎn)品。
1.4網(wǎng)絡(luò)化
由于網(wǎng)絡(luò)的普及，基于網(wǎng)絡(luò)的各種遠程控制和監(jiān)視技術(shù)方興未艾。而遠程控制的終端設(shè)備本身就是機電一體化產(chǎn)品，現(xiàn)場總線和局域網(wǎng)技術(shù)使家用電器網(wǎng)絡(luò)化成為可能，利用家庭網(wǎng)絡(luò)把各種家用電器連接成以計算機為中心的計算機集成家用電器系統(tǒng)，使人們在家里可充分享受各種高技術(shù)帶來的好處，因此，機電一體化產(chǎn)品無疑應(yīng)朝網(wǎng)絡(luò)化方向發(fā)展。
1.5人性化
機電一體化產(chǎn)品的最終使用對象是人，如何給機電一體化產(chǎn)品賦予人的智能、情感和人性顯得愈來愈重要，機電一體化產(chǎn)品除了完善的性能外，還要求在色彩、造型等方面與環(huán)境相協(xié)調(diào)，使用這些產(chǎn)品，對人來說還是一種藝術(shù)享受，如家用機器人的最高境界就是人機一體化。
1.6微型化
微型化是精細加工技術(shù)發(fā)展的必然，也是提高效率的需要。微機電系統(tǒng)(microelectronicmechanicalsystems，簡稱mems)是指可批量制作的，集微型機構(gòu)、微型傳感器、微型執(zhí)行器以及信號處理和控制電路，直至接口、通信和電源等于一體的微型器件或系統(tǒng)。自1986年美國斯坦福大學(xué)研制出第一個醫(yī)用微探針，1988年美國加州大學(xué)berkeley分校研制出第一個微電機以來，國內(nèi)外在mems工藝、材料以及微觀機理研究方面取得了很大進展，開發(fā)出各種mems器件和系統(tǒng)，如各種微型傳感器（壓力傳感器、微加速度計、微觸覺傳感器），各種微構(gòu)件（微膜、微粱、微探針、微連桿、微齒輪、微軸承、微泵、微彈簧以及微機器人等）。
人工智能及其應(yīng)用論文篇十三
摘要：信息技術(shù)為如今時代注入了很多活力，也全面帶動了社會的發(fā)展，人工智能是一種全新的發(fā)展趨勢。文章從人工智能的概念出發(fā)，介紹了人工智能的優(yōu)點和缺點，并總結(jié)了計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)存在的問題，最后詳細介紹了幾種人工智能在計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用。
關(guān)鍵詞：人工智能；計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)；防火墻
1人工智能的概念
人工智能是以模仿人類智能為核心，但最終超越人類智能的技術(shù)[1]。其中包括心理、生理、語言等多個領(lǐng)域，讓一些機器具備人的思維以及感官，這種機器最終會達到具備人類的能力與思維，甚至在某些方面能夠做到人力不可及的程度。發(fā)展人工智能就是為了幫助人類完成一些工作，例如很多高危工作可以讓機器人代替人類，讓工作人員獲得安全保障。人工智能與計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的聯(lián)系非常緊密，計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)很多方面影響著人工智能的發(fā)展，而人工智能也有很多方面可以應(yīng)用到計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中。
2人工智能的優(yōu)點
2.1保證網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定運行
現(xiàn)在生活中方方面面能夠看到計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的影子[2]。企業(yè)、個人、相關(guān)部門都要依賴計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進行生產(chǎn)和管理，而計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)近年來的發(fā)展也非常迅猛，為社會發(fā)展起到極大的幫助，但計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在帶給人們便利的同時也造成很多不穩(wěn)定的因素，例如一些數(shù)據(jù)處理，由于數(shù)據(jù)比較模糊無法采取有效的處理方法。人工智能就可以對計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)提供極大的支持，因為人工智能體現(xiàn)的是對人類思維的模仿，對數(shù)據(jù)的處理會更加靈活，配合計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)強大的計算能力，就可以讓負責(zé)的數(shù)據(jù)得到高效處理，讓工作效率得到提升，減少了數(shù)據(jù)處理的成本。
2.2網(wǎng)絡(luò)管理更加便捷
網(wǎng)絡(luò)的覆蓋范圍越來越大，計算機技術(shù)更新速度越來越快[3]。人工智能可以讓網(wǎng)絡(luò)管理更加簡單便捷。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)通常是分層管理，人工智能以多代理協(xié)作的方式實現(xiàn)各管理層交流更加通暢，網(wǎng)絡(luò)管理也隨之提升了很大效率。人工智能注定成為未來網(wǎng)絡(luò)管理的主要方式，因此，加強人工智能與計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的協(xié)作能力是優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)管理的主要途徑。
2.3資源消耗小
人工智能可以利用模糊控制法將有效的數(shù)據(jù)從海量數(shù)據(jù)中提取出來，讓數(shù)據(jù)處理的效率提升，減少了數(shù)據(jù)檢索的時間。這就代表著人工智能可以極大程度上減少計算資源的消耗，節(jié)省人們的時間。
3人工智能的缺點
人工智能的理念是模擬人類的大腦，讓機器代替人完成工作，所以隨著技術(shù)更新人工智能會和人類大腦相似度越來越高，未來一定會有越來越多的工作是由人工智能來執(zhí)行的，如今人工智能和計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的結(jié)合已經(jīng)帶給人們很多幫助，但這種幫助會讓人類產(chǎn)生極大的依賴性，逐漸發(fā)展成惰性，人類在生活和生產(chǎn)中參與會越來也少，最大的表現(xiàn)就是會有很多人員失業(yè)，畢竟對于企業(yè)來說使用人工智能要更加簡單，在人力資源成本上投入減少，也有一些研究者認為人工智能最終取代人類，也是有可能發(fā)生的。
4計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)存在的問題
計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對人們的幫助已經(jīng)非常細致，完全融入日常生活中，在各個領(lǐng)域都有其影子，但網(wǎng)絡(luò)安全問題一直都是人們關(guān)心的重點。網(wǎng)絡(luò)上數(shù)據(jù)資源的規(guī)模越來越大，但這些資源大多數(shù)都是不規(guī)則的，有一些數(shù)據(jù)帶給人們的是純粹的干擾，計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)智能對這些數(shù)據(jù)進行簡單處理，對其真實性無法準確核實。計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)讓人們的生活更加便利，也讓一些不法分子在網(wǎng)上進行非法活動更加便利，但目前對這些網(wǎng)絡(luò)犯罪行為并沒有有效的遏制手段。
5人工智能在計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用
5.1反垃圾郵件系統(tǒng)
這是一種針對郵箱使用研究出的系統(tǒng)，在使用郵箱的過程中，經(jīng)常會有一些垃圾郵件，有些是用于廣告，有些是詐騙信息，這些垃圾郵件讓使用者非常困擾，雖然能夠手動刪除，但這類郵件通常都是源源不斷的，一直刪除非常麻煩。人工智能的應(yīng)用就是能夠生成反垃圾郵件系統(tǒng)，相當于郵箱外設(shè)置了一套防御系統(tǒng)，對垃圾郵箱進行阻攔，這樣就不必用戶親自手動刪除這些垃圾郵件，使用郵箱就會更加便利，而且在一定程度上也加強了郵箱的安全性，防止了詐騙信息進入，有效保護用戶的財產(chǎn)安全。
5.2智能防火墻技術(shù)
防火墻對于計算機使用是非常重要的，能夠?qū)σ恍┯泻π畔⑦M行攔截，是保護計算機安全的主要措施。人工智能的應(yīng)用讓計算機的防火墻更加有效，可以進行自動防御，計算機可以通過智能防火墻技術(shù)解決一些軟件拒絕服務(wù)的問題，而且可以對病毒有效防御。智能防火墻技術(shù)可以說是對傳統(tǒng)的防火墻技術(shù)的強化，對于企業(yè)來說尤其重要，如今病毒的種類越來越多，威脅信息安全的隱患也更加復(fù)雜，一點小小的失誤就容易造成極大的損失，智能防火墻技術(shù)從這個角度來說是最實用的應(yīng)用技術(shù)。
5.3入侵檢測技術(shù)
嚴格來說入侵檢測技術(shù)也是防火墻技術(shù)其中的一種，但更加具體，所謂入侵檢測就是對計算機收集到的數(shù)據(jù)進行處理，通過對數(shù)據(jù)的分析以及篩選，利用編程生成一份報告，在第一時間呈現(xiàn)給用戶，用戶能夠隨時掌握計算機的數(shù)據(jù)收集情況，也是對病毒的防范，能夠在最短的時間內(nèi)發(fā)現(xiàn)病毒入侵情況，以便于及時采取措施，保護網(wǎng)絡(luò)安全。與嚴格意義上的防火墻不同的是，防火墻體現(xiàn)的是對有害信息的攔截，而入侵檢測是對已經(jīng)收集到的信息進行分析處理，人工智能的融入可以讓數(shù)據(jù)處理的過程更加高效，提高入侵檢測技術(shù)的性能。
5.4網(wǎng)絡(luò)管理與系統(tǒng)評價系統(tǒng)
網(wǎng)絡(luò)管理與系統(tǒng)評價是一種在人工智能剛開始應(yīng)用到計算機上時出現(xiàn)的，人工智能在其中起到的特點就是利用數(shù)據(jù)庫以及一種問題求解系統(tǒng)對網(wǎng)絡(luò)管理進行優(yōu)化，使之更加高效。計算機在運行中也會出現(xiàn)一些問題，用戶往往不知道其中問題產(chǎn)生的真正位置，這樣就可以利用問題求解系統(tǒng)來對計算機進行檢測，找出其中的問題，便于對計算機進行維護，提高計算機使用的安全性。人工智能在網(wǎng)絡(luò)管理中起到的作用非常重要，因為人工智能是對人類思維的模仿，對計算機故障分析更加有效，而且在數(shù)據(jù)處理時能夠運用邏輯思維，對重要數(shù)據(jù)進行儲存，以便于隨時提取計算機中的數(shù)據(jù)。
5.5規(guī)則產(chǎn)生式專家系統(tǒng)
這種人工智能是建立起一個以專家知識為主的數(shù)據(jù)庫，吸取專家推理機制的優(yōu)點，計算機網(wǎng)絡(luò)管理人員提前編制針對已知的入侵特征設(shè)計好的規(guī)則，以大量的規(guī)則建立成專業(yè)數(shù)據(jù)庫，在網(wǎng)絡(luò)管理中，系統(tǒng)以審計記錄以及編制好的規(guī)則為依據(jù)，對入侵情況進行分析，并判斷出入侵系統(tǒng)的種類以及特征。人工智能在對入侵情況進行處理的效率更高，并且更具有準確性，人工智能的處理方式以及相關(guān)應(yīng)用性能也會更加有效。但人工智能也有一定的局限性，因為是以已知的經(jīng)驗以及規(guī)則進行處理，檢測范圍比較有限。
5.6人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
這種人工智能的應(yīng)用是以對人腦的學(xué)習(xí)機制進行模擬，也體現(xiàn)了人工智能產(chǎn)生的思路，在應(yīng)用上更加體現(xiàn)智能的特點，尤其學(xué)習(xí)能力更高。目前人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對一些存在畸變以及噪聲的輸入模式識別有廣泛的應(yīng)用，在與入侵檢測技術(shù)的結(jié)合方面也比較廣泛，在并行的模式下與入侵檢測技術(shù)進行融合更加合理，因此在網(wǎng)絡(luò)管理方面也是非常實用的應(yīng)用。
5.7數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的原理就是以審計程序為基礎(chǔ)，對一些主機會話以及網(wǎng)絡(luò)連接的情況進行更加細致的描述，并準確提取數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠?qū)σ恍┤肭值哪Ｊ竭M行更加準確地的捕捉，對計算機網(wǎng)絡(luò)的一些日?；顒右约耙?guī)則可以進行更加有效的學(xué)習(xí)和處理，對數(shù)據(jù)進行全面的記憶，因此在網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)特別的情況下能夠提高計算機及的檢測效率以及識別效率。這項應(yīng)用體現(xiàn)的是人工智能的記憶能力以及學(xué)習(xí)能力。
5.8人工免疫技術(shù)
人工免疫是一種針對人體免疫的特征設(shè)計的應(yīng)用技術(shù)，其中對基因庫、克隆選擇以及否定選擇等機制進行整合，傳統(tǒng)計算機入侵檢測技術(shù)有著非常大的局限性，尤其是識別病毒的能力不強，殺毒能力也有待提高，通過對此項技術(shù)的應(yīng)用可以將這些缺陷進行彌補。在基因庫中能夠?qū)σ恍┢芜M行重組，這一過程對于一些未知病毒進行識別是非常有效的。這種理念非常先進，但實際應(yīng)用還存在一些問題。在否定選擇機制中，系統(tǒng)中會隨機產(chǎn)生一些字符串，運用一些算法將一些片段字符串進行判斷，若是否定選擇是正確的，檢測器就可以視為合格。
5.9數(shù)據(jù)融合技術(shù)
這項應(yīng)用是對人類的信息處理能力進行模仿，主要是通過對數(shù)據(jù)進行組合從而獲取更多的信息，對資源進行整合協(xié)同，在計算機網(wǎng)絡(luò)管理領(lǐng)域應(yīng)該比較廣泛，可以讓多個傳感器進行聯(lián)合并發(fā)揮出更大的作用，并讓整個系統(tǒng)的性能得到有效提升。單個的傳感器在檢測范圍方面還是比較局限的，這項應(yīng)用可以將這種局限性打破，讓計算機網(wǎng)絡(luò)安全問題得到有效解決，而且應(yīng)該能夠與其他的人工智能技術(shù)進行結(jié)合，讓計算機的安全性更高。
6結(jié)語
人工智能是未來人們生活中必不可少的一部分，近年來很多應(yīng)用人工智能的產(chǎn)品已經(jīng)走進了人們的生活，隨著技術(shù)的進步以及經(jīng)濟水平的提升，人工智能的普及范圍會更廣。將人工智能應(yīng)用在計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)領(lǐng)域能夠讓計算機安全性得到提升，同時提高計算機的各方面性能，帶給人們更加便捷的體驗，但人工智能在實際應(yīng)用上還存在一些障礙，而且人工智能的缺點也是值得注意的。
[參考文獻]
[1]閔銳。大數(shù)據(jù)時代人工智能在計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用[j]?？萍紕?chuàng)新與應(yīng)用，2016（36）：98.
人工智能及其應(yīng)用論文篇十四
1檢漏儀的發(fā)展狀況
隨著漏損的不斷增加，應(yīng)用預(yù)定位技術(shù)―聽音棒，解決漏損問題已經(jīng)不能滿足社會發(fā)展的需要，人們對檢漏速度和檢漏質(zhì)量的要求越來越高，隨之產(chǎn)生了檢漏儀。目前國外品牌的檢漏儀主要有日本富士檢漏儀，英國雷迪檢漏儀和德國seba檢漏儀，國內(nèi)生產(chǎn)檢漏儀的廠商主要有哈爾濱無線電六廠、揚州西蜀儀器廠和揚州捷通儀器廠。我公司近年來引進的檢漏儀主要是德國seba檢漏儀。從德國seba檢漏儀的發(fā)展來看，從原來的模擬信號處理發(fā)展到現(xiàn)代數(shù)字信號處理。數(shù)字型號的檢漏儀其中以德國seba的hl5000檢漏儀為代表，它是采用數(shù)字信號處理，具有數(shù)字頻率分析p數(shù)字濾波p瞬時值和最小值記錄及區(qū)分漏水與短時用水地連續(xù)監(jiān)測等功能，只有數(shù)字化的儀器才能實現(xiàn)，這使得其抗環(huán)境噪聲干擾能力大大增強。
2hl5000檢漏儀主要功能
2.1hl5000檢漏儀配有音量與擴音的雙向調(diào)節(jié)功能。每一位使用者可根據(jù)所需來調(diào)節(jié)適宜的音量。擴音值有8個刻度，在每次檢測時，應(yīng)選擇中等值3或4為佳，選好后對目標管線進行檢測，這時在主機顯示屏上會出現(xiàn)水平顯示條，可以顯示被擴漏點聲響的瞬時之和最小值，其中瞬時值就是顯示的外界噪聲變化，最小值則是捕捉地下發(fā)出的持續(xù)噪音的變化，根據(jù)泄漏噪音應(yīng)該是連續(xù)的聲音信號的原理，因此可以把最小值作為真正的漏水聲，因此我們在檢測漏水時主要以最小值為準，觀察最小值水平顯示條的長短變化和數(shù)值變化，當檢測到某點的最小值的水平顯示條最長和顯示數(shù)值最大時，則此點基本上可以判斷為漏水點。
2.2hl5000檢漏儀提供了多種組合濾波選擇功能。檢漏人員可以根據(jù)管道材質(zhì)，土壤特性和傳感器進行最佳選擇?？晒┻x擇的頻率有九個，分別是:70hz、106hz、160hz、240hz、360hz、540hz、800hz、1200hz、1800hz。對于經(jīng)驗豐富的檢漏人員，也可選擇組合濾波，通過選擇與漏水聲相匹配的頻率，以增強儀器抗干擾能力。一般來說，松軟的土地，選擇的頻率范圍是70-360hz，硬化較好的路面選擇的.頻率范圍是240-540hz，在塑膠或低工作壓管線檢漏，選擇的頻率范圍是70-240hz，直接用接觸式傳感器檢漏，選擇的頻率范圍是540-1200hz，電力管線或電力設(shè)備會產(chǎn)生300hz以下的低調(diào)波回路聲，因此檢漏時周圍有電力管線干擾的可把頻率選擇240hz或360hz以上的頻率組合，避開此波段干擾。以上這些波段可任意組合，可組合多種濾波范圍，比檔位濾波的可選性大，濾波范圍更寬。hl5000檢漏儀還具有頻率分析功能，能自動提示所聽漏水聲的頻率，從而為使用者適時選擇濾波范圍提供了幫助。使用者最終選擇決定選用哪種濾波波段頻率。一般而言，用地面?zhèn)鞲衅鳒y量時用低頻波段，按鍵接觸式傳感器用高頻波段。若測量不成功，調(diào)到更寬波段，以防止漏點聲響被過濾。
2.3hl5000檢漏儀具有連續(xù)監(jiān)測功能。原理是:設(shè)定好測量時間后，啟動定時測量，主機液晶顯示屏上以圖標形式顯示在設(shè)定的時間段內(nèi)測定的該管道聲響。此方法主要適用于小區(qū)分戶的測量，區(qū)分漏水和短時用水。當進行小區(qū)排查時，發(fā)現(xiàn)分戶自來水管道有漏水異常時，將傳感器固定在管道上，設(shè)定時間后啟動定時測量，測量結(jié)束，液晶顯示屏上會顯示聲級曲線。如果聲級曲線是直的，則說明此管道有漏水存在，反之有凹的聲級曲線，則說明不存在漏水，是用戶用短時水情況。這種方法的最大優(yōu)點是不用人工長時間監(jiān)聽，節(jié)省了檢漏人員的耳力。
3、hl5000數(shù)字檢漏儀的優(yōu)點缺點。
3.1具有攜帶輕便，外形好看顏色醒目，觸摸時按鍵手感舒服，可視操作與耳機監(jiān)聽相結(jié)合，有效的保護了各種噪聲對檢漏人員的耳朵損害，操作簡便設(shè)計更加人性化。
3.2擴音顯示、柱狀圖測量顯示和連續(xù)監(jiān)測顯示，具有較強的直觀性，更加適用于剛從事檢漏工作的人員，通過判定最小值的辦法便可測出漏水點的位置，簡單易學(xué)，最大限度的節(jié)省了檢漏人員的人力。
3.3具有較強的數(shù)字濾波功能，抗干擾能力強，可以自動濾波，也可選擇組合濾波，可選擇的頻率較多，適合在干擾較大的地方使用。
3.4傳感器連接插頭易松動固定不牢。
3.5顯示屏有時會出現(xiàn)死機狀態(tài)，必須按開關(guān)鍵重啟才能恢復(fù)正常。
4、應(yīng)用案例分析。
我們對德國hl5000型檢漏儀和原有設(shè)備德國hl90型檢漏儀的配合使用作一對比，效果顯著。以下我就對在檢漏中遇到的難點，疑點，結(jié)合該儀器發(fā)揮的主要作用，對漏點情況加以分析，提供給大家。
4.1我市黃河大橋收費站在6月發(fā)生了一次dn1200的管道漏水，具體情況如下:我們到達現(xiàn)場后發(fā)現(xiàn)，此次漏水面積非常大，約在300米*20米的矩形范圍內(nèi)，此收費站過往車輛較多，外界環(huán)境噪音較大，管道材質(zhì)為水泥管，管道埋伏有六七深，附近沒有任何閥門，無法采取閥拴聽音和相關(guān)分析，因管道較深，管線定位儀也無法檢測到泄漏管道的準確位置，漏點具體位置很難判定。我們通過對現(xiàn)場情況的認真分析和研究，立即制訂檢測方案，決定同時使用hl5000型檢漏儀和hl90型檢漏儀對該段漏水區(qū)域進行大面積的路面聽音檢測，使用hl90檢漏儀對該段漏水管道檢測時，無法捕捉到漏水信息，無法確定準確漏水點位置。利用hl5000檢漏儀，在漏水區(qū)域內(nèi)進行大面積聽音，使用擴音顯示和柱狀圖形顯示，對瞬時值和最小值進行觀察分析和數(shù)據(jù)對比，并通過選擇組合濾波70-106hz，106-360hz頻率范圍，濾掉外界環(huán)境噪聲干擾，很快定出漏點位置。經(jīng)開挖后狀態(tài)如下:管道埋深6.7米，管徑為dn1200mm水泥管道，漏點為水泥管道承接口處漏水，漏水口朝下方，周圍泥土被沖出地面，路面下方已空，形成水包漏水口的現(xiàn)象，漏量約為100立方米/小時。
4.2，我們對農(nóng)業(yè)路與經(jīng)七路南100米的網(wǎng)通家屬院排查時發(fā)現(xiàn)其觀察表與分表總數(shù)對不住，每月相差近千噸水，經(jīng)過對每戶的管道進行檢測時，發(fā)現(xiàn)有兩處管道有異常，這時我們把傳感器固定在其中一管道上用連續(xù)監(jiān)測功能進行分析，我們設(shè)定了3分鐘定時測量，測量完后，觀察液晶顯示屏上圖標顯示為凹形聲級曲線，由此可判斷是短時用水造成，此疑點排出。我們又把傳感器固定在另一異常管道上監(jiān)測，開始我們同樣設(shè)定了3分鐘定時測量，測量完后，發(fā)現(xiàn)液晶顯示屏上的圖標顯示為直形聲級曲線，我們又用同樣的辦法設(shè)定了10分鐘的定時測量，其結(jié)果同上圖標顯示還是為直形聲級曲線，通過測量我們判斷此管段有漏水存在。隨后我們通過進一步的調(diào)查，用路面音法和鉆探定位法，定出漏點位置，經(jīng)開挖漏點準確無誤，漏點處為進住家戶dn50管道的上翻彎頭承接口開裂。用區(qū)分漏水和短時用水連續(xù)監(jiān)測功能大大節(jié)省了檢漏人員的耳力，同時有效的避免了噪聲對檢漏人員身體健康的損害。
5、結(jié)束語
通過新設(shè)備的使用提高了檢漏速度和檢漏準確率，增加的輔助功能有效的改善了檢漏人員的勞動強度，有效地保護了檢漏人員身體健康。
人工智能及其應(yīng)用論文篇十五
人工智能（artificialintelligence），英文縮寫為ai，也稱機器智能?！叭斯ぶ悄堋币辉~最初是在1956年的dartmouth學(xué)會上提出的。它是計算機科學(xué)、控制論、信息論、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、語言學(xué)等多種學(xué)科互相滲透而發(fā)展起來的一門綜合性學(xué)科。從計算機應(yīng)用系統(tǒng)的角度出發(fā)，人工智能是研究如何制造智能機器或智能系統(tǒng)來模擬人類智能活動的能力，以延伸人們智能的科學(xué)。
人工智能是計算機科學(xué)的一個分支，它企圖了解智能的實質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能與人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機器。人工智能的發(fā)展史是和計算機科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展史聯(lián)系在一起的，目前能夠用來研究人工智能的主要物質(zhì)手段以及能夠?qū)崿F(xiàn)人工智能技術(shù)的機器就是計算機，人工智能在21世紀必將為發(fā)展國民經(jīng)濟和改善人類生活做出更大的貢獻。
事物的發(fā)展都是曲折的，人工智能的發(fā)展也是如此。人工智能的發(fā)展歷程大致可以劃分為以下五個階段：
第一階段：20世紀50年代，人工智能的興起和冷落。人工智能概念在1956年首次提出后，相繼出現(xiàn)了一批顯著的成果，如機器定理證明、跳棋程序、通用問題s求解程序、lisp表處理語言等。但是由于消解法推理能力有限以及機器翻譯等的失敗，使人工智能走入了低谷。這一階段的特點是重視問題求解的方法，而忽視了知識的重要性。
第二階段：60年代末到70年代，專家系統(tǒng)出現(xiàn)，使人工智能研究出現(xiàn)新高潮。dendral化學(xué)質(zhì)譜分析系統(tǒng)、mycin疾病診斷和治療系統(tǒng)、prospectior探礦系統(tǒng)、hearsay—ii語音理解系統(tǒng)等專家系統(tǒng)的研究和開發(fā)，將人工智能引向了實用化。并且，1969年成立了國際人工智能聯(lián)合會議（internationaljointconferencesonartificialintelligence即ijcai）。
第三階段：80年代，隨著第五代計算機的研制，人工智能得到了飛速的發(fā)展。日本在1982年開始了“第五代計算機研制計劃”，即“知識信息處理計算機系統(tǒng)kips”，其目的是使邏輯推理達到數(shù)值運算那么快。雖然此計劃最終失敗，但它的開展形成了一股研究人工智能的熱潮。
第四階段：80年代末，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)飛速發(fā)展，。1987年，美國召開第一次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)國際會議，宣告了這一新學(xué)科的誕生。此后，各國在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的投資逐漸增加，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迅速發(fā)展起來。
第五階段：90年代，人工智能出現(xiàn)新的研究高潮。由于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)特別是國際互連網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，人工智能開始由單個智能主體研究轉(zhuǎn)向基于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的分布式人工智能研究。不僅研究基于同一目標的分布式問題求解，而且研究多個智能主體的多目標問題求解，將人工智能更面向?qū)嵱谩Ａ硗?，由于hopfield多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的提出，使人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究與應(yīng)用出現(xiàn)了欣欣向榮的景象。
1、人工智能在管理系統(tǒng)中的應(yīng)用
人工智能應(yīng)用于企業(yè)管理的意義主要不在于提高效率，而是用計算機實現(xiàn)人們非常需要做，但工業(yè)工程信息技術(shù)是靠人工卻做不了或是很難做到的事情。把人工智能應(yīng)用于企業(yè)管理中，以數(shù)據(jù)管理和處理為中心，圍繞企業(yè)的核心業(yè)務(wù)和主導(dǎo)流程建立若干個主題數(shù)據(jù)庫，而所有的應(yīng)用系統(tǒng)應(yīng)該圍繞主題數(shù)據(jù)庫來建立和運行。也就是說，將企業(yè)各部門的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一集成管理，搭建人工智能的應(yīng)用平臺，使之成為企業(yè)管理與決策中的關(guān)鍵因子，這些正體現(xiàn)了人工智能在企業(yè)管理中的巨大價值。
2、人工智能在工程領(lǐng)域中的應(yīng)用
人工智能在地質(zhì)勘探、石油化工等工程領(lǐng)域也發(fā)揮著非常重要的作用。早在1978年，美國斯坦福國際研究所就研發(fā)制成礦藏勘探和評價專家系統(tǒng)“prospector”，該系統(tǒng)用于勘探評價、區(qū)域資源估值和鉆井井位選擇等，是工程領(lǐng)域的首個人工智能專家系統(tǒng)，其發(fā)現(xiàn)了一個鉬礦沉積，價值超過1億美元。
3、人工智能在技術(shù)研究中的應(yīng)用
人工智能在電子技術(shù)領(lǐng)域的應(yīng)用可謂由來已久。隨著網(wǎng)絡(luò)的迅速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的安全已經(jīng)成了人們關(guān)心的重點，因此必須在傳統(tǒng)技術(shù)的基礎(chǔ)上進行網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)的改進和變更，大力發(fā)展數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、人工免疫技術(shù)等高效的ai技術(shù)，開發(fā)更高級的ai通用與專用語言和應(yīng)用環(huán)境以及開發(fā)專用機器，而人工智能技術(shù)則為其提供了一定的可能。
人工智能的近期研究目標在于建造智能計算機，用以代替人類去從事各種復(fù)雜的腦力勞動。正是根據(jù)這一近期研究目標，人們才把人工智能理解為計算機科學(xué)的一個分支。當然，人工智能還有它的遠期研究目標，即探究人類智能和機器智能的基本原理，研究用自動機（automata）模擬人類的思維過程和智能行為。這個長期目標遠遠超出計算機科學(xué)的范疇，幾乎涉及自然科學(xué)和社會科學(xué)的所有學(xué)科。如今，人工智能已經(jīng)進入了21世紀，其必將為發(fā)展國民經(jīng)濟和改善人類生活做出更大的貢獻。但是，從人工智能目前的發(fā)展現(xiàn)狀來看，其研究也存在一定的問題，這些主要表現(xiàn)在以下三個方面：
1、宏觀與微觀隔離
一方面是哲學(xué)、認知科學(xué)、思維科學(xué)和心理學(xué)等學(xué)科所研究的智能層次太高、太抽象；另一方面是人工智能邏輯符號、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和行為主義所研究的智能層次太低。這兩方面之間相距太遠，中間還有許多層次尚待研究，目前還無法把宏觀與微觀有機地結(jié)合起來和相互滲透。
2、全局與局部割裂
人工智能是腦系統(tǒng)的整體效應(yīng)，有著豐富的層次和多個側(cè)面。但是，符號主義只抓住人腦的抽象思維特性；連接主義只模仿人的形象思維特性；行為主義則著眼于人類智能行為特性及其進化過程。這就導(dǎo)致了三者之間存在著明顯的局限性。因此，必須從多層次、多因素、多維和全局觀點來研究人工智能，才能克服上述局限。
3、理論與實際脫節(jié)
大腦的實際工作，在宏觀上已知道不少；但是智能的千姿百態(tài)，變幻莫測，復(fù)雜的難以理出頭緒。在微觀上，我們對大腦的工作機制知之甚少，似是而非，這也使我們難以找出規(guī)律。在這種背景下提出的各種人工智能理論，只是部分人的主觀猜想，能在某些方面表現(xiàn)出“智能”就已經(jīng)算是相當?shù)某晒Α?BR> 人工智能一直處于計算機技術(shù)的前沿，其研究的理論和發(fā)現(xiàn)在很大程度上將決定計算機技術(shù)的發(fā)展方向。人工智能研究與應(yīng)用雖取得了不少成果，但離全面推廣應(yīng)用還有很大的距離，還有許多問題有待解決，且需要多學(xué)科的研究專家共同合作。因此，要想從根本上了解人腦的結(jié)構(gòu)和功能，完成人工智能的研究任務(wù)，就必須去尋找和建立更新的人工智能框架和理論體系，進而為人工智能的進一步發(fā)展奠定堅實的理論基礎(chǔ)。我們堅信在不久的將來，人工智能技術(shù)的應(yīng)用與發(fā)展必將會給人們的生活、工作和教育等帶來更大的。影響。
人工智能及其應(yīng)用論文篇十六
摘要：機電一體化是一門綜合學(xué)科，它包括機械、電氣、信息、計算機等多種先進技術(shù)，在當前的各大煤礦企業(yè)中應(yīng)用十分廣泛。由于電子技術(shù)的迅速發(fā)展，傳統(tǒng)的煤礦作業(yè)模式已不能滿足企業(yè)發(fā)展的要求，而機電一體化這種運作模式可以很大程度上降低企業(yè)的生產(chǎn)成本，降低工人的勞動強度，提高生產(chǎn)效率，保障了施工作業(yè)的安全性。本文主要介紹機電一體化的技術(shù)原理、發(fā)展歷程和特色優(yōu)勢以及它實踐應(yīng)用意義。
關(guān)鍵詞：機電一體化;煤礦機械;應(yīng)用研究
近年來煤礦工業(yè)的產(chǎn)業(yè)升級越來越明顯，它對于高產(chǎn)、優(yōu)質(zhì)和高效的生產(chǎn)技術(shù)需求也有了一種新的需求。在生產(chǎn)力水平迫切需要提高的大背景下，機電一體化的出現(xiàn)給煤礦企業(yè)帶來了希望，成為了當前各大煤礦企業(yè)普遍應(yīng)用的生產(chǎn)運作模式。煤礦工業(yè)在傳統(tǒng)工業(yè)中是一種比較傳統(tǒng)和主打的產(chǎn)業(yè)，在新產(chǎn)業(yè)迅速崛起的今天，若要穩(wěn)定鞏固自身的地位，就要不斷改進生產(chǎn)運作模式，不斷引入最先進的生產(chǎn)技術(shù)和設(shè)備，降低工人的勞動強度，提高工作效率和生產(chǎn)質(zhì)量，進而提高企業(yè)的經(jīng)濟效益。
1機電一體化的相關(guān)概述
1.1技術(shù)原理
機電一體化即通過對電力電子、信息通信、計算機控制等先進技術(shù)的整合，同時借鑒微電子技術(shù)、智能軟件技術(shù)的技術(shù)精華，實現(xiàn)不同技術(shù)形式之間的相互滲透與結(jié)合的一種廣泛運用于煤礦生產(chǎn)活動中的科技匹配系統(tǒng)。機電一體化代表著煤工業(yè)技術(shù)中先進生產(chǎn)要素的結(jié)晶，以其系統(tǒng)化、智能化、微型化和人性化的諸多優(yōu)勢，廣泛應(yīng)用于煤礦企業(yè)的生產(chǎn)領(lǐng)域，并為各大企業(yè)帶來較為豐厚的效益。實現(xiàn)傳統(tǒng)工業(yè)優(yōu)化升級的同時，將先進的機電一體化技術(shù)應(yīng)用于煤礦機械中，還能節(jié)能降耗，實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的生產(chǎn)目標。
1.2發(fā)展歷程
1.3特色優(yōu)勢
隨著新興科技產(chǎn)業(yè)的蓬勃崛起，科學(xué)與技術(shù)之間的融合逐漸增強，傳統(tǒng)的能源經(jīng)濟的生產(chǎn)模式越發(fā)不能滿足當前國家崛起的戰(zhàn)略需要，因而實現(xiàn)技術(shù)體制的改革創(chuàng)新，促成機電一體化體制的構(gòu)建，既是一種必要性的驅(qū)使，也具有得天獨厚的特色優(yōu)勢。
2煤礦機械中機電一體化技術(shù)的應(yīng)用分析
2.1機電一體化技術(shù)在煤礦安監(jiān)系統(tǒng)中的應(yīng)用
煤礦安全生產(chǎn)監(jiān)控系統(tǒng)是機電一體化技術(shù)的集中體現(xiàn)，但在我國起步很晚，1980年以后才逐漸開始在煤礦中得到應(yīng)用，其原因主要有兩個方面，一方面是因為上世紀80年代實現(xiàn)機電一體化的安監(jiān)系統(tǒng)逐步成熟，開始得到應(yīng)用，另一方面也是因為國外更為先進的煤礦監(jiān)控技術(shù)很大程度上促進、幫助了我國安全監(jiān)控技術(shù)的發(fā)展。安全監(jiān)控系統(tǒng)的應(yīng)用在很大程度上降低了煤礦事故的發(fā)生，對于煤礦企業(yè)的安全生產(chǎn)無疑起到了重要的作用。
2.2機電一體化技術(shù)在煤礦運輸系統(tǒng)中的應(yīng)用
隨著機電一體化技術(shù)的逐步成熟，煤礦企業(yè)嘗試了在井下運輸系統(tǒng)中應(yīng)用這一技術(shù)，如帶式運輸機。由于帶式運輸機運輸距離長、功率大，機電一體化的應(yīng)用可以在很大程度上排除安全隱患，其核心技術(shù)也在實踐中得到了廣泛的發(fā)展，并能夠?qū)崿F(xiàn)大傾角、長距離的安全運輸，相配套的技術(shù)和關(guān)鍵元件也得到了產(chǎn)品研發(fā)與理論研究。
2.3機電一體化技術(shù)在采煤機中的應(yīng)用
煤礦機械自動化不僅能夠提高工作效率，也能大大降低安全隱患，為此，機電一體化的采煤機被逐步研發(fā)應(yīng)用。此類型采煤機采用電牽引，相比傳統(tǒng)的液壓牽引采煤機動力更強，煤層傾角較大、頂板突然來壓導(dǎo)致采煤機下滑時，自身也可以實現(xiàn)制動。同時，機電一體化的采煤機結(jié)構(gòu)上更為簡單，整機效率高，可靠性強，在煤礦生產(chǎn)中的應(yīng)用也越來越廣泛。
2.4提升機中的機電一體化技術(shù)應(yīng)用
交直流全數(shù)字化提升機代表著煤礦機械中機電一體化技術(shù)的最高水平。在內(nèi)裝式提升機上，將驅(qū)動與滾筒的機械結(jié)構(gòu)合二為一，總體整合了電力電子、機械、自動控制、通信等相關(guān)先進技術(shù)。采用總線方式的全數(shù)字化提升機不僅大大簡化了電器安裝，也使其達到了高度可靠的效果。
3機電一體化技術(shù)的應(yīng)用意義
3.1實現(xiàn)了煤礦開采的高效生產(chǎn)
煤礦機械機電一體化技術(shù)的應(yīng)用，在很大程度上提高了礦山開采效率，改變了以往落后的生產(chǎn)方式和作業(yè)模式，提升其中的`技術(shù)操作便捷性和安全性，極大降低了工作人員的勞動強度，同時提升了生產(chǎn)效率和勞動質(zhì)量，實現(xiàn)了產(chǎn)業(yè)升級。
3.2提高了礦山開采的經(jīng)濟效益
煤礦機械中機電一體化技術(shù)的成功應(yīng)用大幅提高了煤炭產(chǎn)量，降低了礦山開采的生產(chǎn)費用，增加了煤炭企業(yè)的經(jīng)濟效益，并帶動了相關(guān)經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，推動了地方經(jīng)濟的蓬勃發(fā)展。
3.3提高了安全的煤礦開采工作環(huán)境
良好的開采環(huán)境是安全生產(chǎn)的有力保證，隨著機電一體化技術(shù)的大量推廣應(yīng)用，煤礦機械的效率大大提高的同時，在很大程度上也減少了安全隱患的發(fā)生。傳統(tǒng)的破、裝、運、支、處等生產(chǎn)環(huán)節(jié)的機械被現(xiàn)代化的設(shè)備逐步取代，將采礦工作人員從危險的開采工作中脫出來，降低了發(fā)生危險事故的幾率，使礦工的人身安全得到了保證，防止了職業(yè)病與工傷的發(fā)生。
4結(jié)語
隨著經(jīng)濟的發(fā)展和社會的不斷進步，煤礦企業(yè)在發(fā)展中對機電一體化也提出了新的要求，這在一定程度上促進了機電一體化技術(shù)的發(fā)展和完善。當前的機電一體化技術(shù)中已經(jīng)融入了網(wǎng)絡(luò)、光纖以及人工智能等新技術(shù)，在很大程度上可以提高工作效率以及作業(yè)的安全性，確保煤礦企業(yè)健康穩(wěn)定的發(fā)展。
參考文獻：
[3]丁建峰.機電一體化技術(shù)在煤礦機械中的應(yīng)用[j].科技風(fēng),20xx(17):109.
人工智能及其應(yīng)用論文篇十七
摘要：隨著人工智能技術(shù)的日新月異，人類社會生活廣泛而深刻的受到其影響，在提高工作效率與生活質(zhì)量的同時，許多新興的法律問題逐漸浮現(xiàn)，尤其對與人類社會生活聯(lián)系緊密的民法提出了挑戰(zhàn)。本文以人工智能技術(shù)為視角，探討民法制度在新的時代背景下的發(fā)展方向。
隨著舉世矚目的人機大戰(zhàn)在2016年3月15日落下帷幕，圍棋人機大戰(zhàn)中人工智能機器人以4比1的成績戰(zhàn)勝圍棋九段棋手，揭開了人們對人工智能討論和聯(lián)想的新高潮。國內(nèi)的一部分科技公司已經(jīng)買下一些機器人公司，準備搶占人工智能的市場先機。在一些企業(yè)中已經(jīng)開始大規(guī)模使用機器人代替工人。人工智能的發(fā)展必然對人們的社會生活產(chǎn)生深刻的影響，隨之而來的是對與社會生活高度相關(guān)的民法制度的沖擊。
第一回合，發(fā)生在第一次工業(yè)革命。第一次工業(yè)革命的標志產(chǎn)物是珍妮紡紗機，它的產(chǎn)生極大提高了工作效率。一位名叫路德的紡織工人，認為是珍妮紡紗機奪走了他們的工作，帶頭搗毀了工廠的機器。事件的態(tài)勢愈演愈烈，最后是英國的政府派出軍隊進行鎮(zhèn)壓才得以控制，這就是“路德事件”。
第二回合，發(fā)生在第三次工業(yè)革命。手機產(chǎn)生于第三次工業(yè)革命，它的出現(xiàn)使傳呼員的職業(yè)徹底消失，拉近了人們之間的距離，提高了工作效率與生活質(zhì)量。機器又一次戰(zhàn)勝了人類。
第三回合，發(fā)生在第四次工業(yè)革命。智能機械手的出現(xiàn)可以大幅度降低產(chǎn)品的不良率，設(shè)備的產(chǎn)能效率大幅度得以提高，其工作效率大大的戰(zhàn)勝了傳統(tǒng)的車間工人。這也使得高危險系數(shù)以及高人工成本的工種消失。
第四回合，就是發(fā)生在不久之前的阿爾法圍棋對戰(zhàn)圍棋九段選手，最終人類以1比4的成績敗北人工智能。
雖然，最智能的機器也需要“老師”的指引，而人類就是機器的老師，但是不容否認的是，在一些領(lǐng)域，人工智能和機器人技術(shù)已經(jīng)代替了人類，并震顫著人類的社會生活。
人工智能產(chǎn)業(yè)是近三十年涌現(xiàn)出的高新產(chǎn)業(yè)。早在“七五”時期政府就開始了對這一高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的攻關(guān)研究，并取得了有目共睹的成果，一批人工智能產(chǎn)品與人工智能應(yīng)用工程層出不窮。[1]近些年，人工智能技術(shù)發(fā)展迅速，其應(yīng)用也愈來愈廣，從之前傳統(tǒng)的工業(yè)領(lǐng)域擴展到軍事、公安、醫(yī)療和服務(wù)等眾多領(lǐng)域。
2012年由某公司的實驗室研發(fā)并推出了無人駕駛汽車，這臺汽車不需要駕駛者就可以進行啟動、行駛以及停止。這些車輛使用照相機、雷達感應(yīng)器和激光測距機來“看”其他的交通狀況，并且使用詳細地圖來為前方的道路導(dǎo)航。該公司表示，這些車輛比有人駕駛的車更安全，因為它們能更迅速、更有效地作出反應(yīng)。這種人工智能汽車的出現(xiàn)，使得汽車的概念以及人們出行方式發(fā)生了極大的轉(zhuǎn)變，同時也體現(xiàn)著人工智能技術(shù)和機器人技術(shù)開始真正融入到人類現(xiàn)實生活中。人類可以預(yù)測到，下一代智能型機器人將更加廣泛的融入到社會運作中。然而這一高新技術(shù)的應(yīng)用，同時也使得如何避免人工智能機器人侵權(quán)或者被侵權(quán)以及如何規(guī)范機器人的制造、使用等法律問題更加突出。
在醫(yī)療領(lǐng)域，人工智能機器人在外科手術(shù)中得以應(yīng)用。美國曾于2000年上市一款醫(yī)療外科手術(shù)機器人。據(jù)統(tǒng)計，至今為止總共2500部機器人被投入市場。這種人工智能機器人的使用，一方面對于提高醫(yī)療水平起到了積極的作用，但是也出現(xiàn)了人工智能機器人侵權(quán)的事件發(fā)生。自2007年至2014年，美國政府就收到了兩百多件關(guān)于該人工智能機器人手術(shù)時發(fā)生燒傷或割傷以及感染等侵權(quán)事故報告，在這兩百多件事故中共造成89名患者醫(yī)治無效死亡。
基于人工智能機器人在社會生活中產(chǎn)生的問題，一些國家如日本、韓國以及歐共體，已經(jīng)開始著手制定規(guī)章或制度以確保社會穩(wěn)定以及人工智能技術(shù)的可持續(xù)發(fā)展。日本公布了《下一代機器人安全問題指導(dǎo)方針（草案）》，用于調(diào)整人工智能技術(shù)的研發(fā)與應(yīng)用。[2]歐洲共同體在2012年推出了歐盟第七框架計劃項目，即機器人法研究，聚集了各個相關(guān)領(lǐng)域的專家學(xué)者，包括法學(xué)、哲學(xué)、仿生神經(jīng)工學(xué)等專業(yè)，討論并草擬機器人立法政策白皮書。韓國已經(jīng)擬定了機器人法，專門規(guī)定了人與機器人的關(guān)系。
除了對人工智能機器人的安全應(yīng)用進行必要的法律規(guī)范以外，同時也應(yīng)對與人工智能機器人的應(yīng)用相關(guān)的法律，如民法制度進行一定程度上的變革。例如，法律該怎樣認定人工智能機器人的法律地位，如若發(fā)生侵權(quán)事故時該怎樣認定相應(yīng)的法律責(zé)任以及適用怎樣的歸責(zé)原則等法律問題。若無人駕駛汽車發(fā)生交通事故該怎樣認定事故責(zé)任。許多相關(guān)法律問題都隨著人工智能機器人廣泛而深入的進入人類社會生活而變得更加凸顯，然而相關(guān)規(guī)章制度仍處于空白階段。因此，變革相關(guān)的法律制度對于平衡人工智能技術(shù)與社會的穩(wěn)定和諧具有重要的意義。
人工智能機器人在社會生活中的廣泛應(yīng)用，更加深刻的影響著人類文明，同時伴隨而來的是大量法律問題逐漸涌現(xiàn)。
2006年美國一個名叫《未來學(xué)家》的雜志曾這樣報道：2016年至2020年，人工智能實體可能會當選為“國會議員”；2020年后，轉(zhuǎn)基因技術(shù)加上機器人技術(shù)，將制造出“有機機器人”。雖然這些設(shè)想都尚未實現(xiàn)，但是在社會生活中人工智能技術(shù)是確確實實得以廣泛應(yīng)用的。許多人工智能機器人已經(jīng)代替人類走向工作崗位，如迎賓機器人、送餐機器人，甚至在日本一款機器人可以向顧客提供推銷手機、簽訂合同等服務(wù)。
（一）人工智能技術(shù)與婚姻法律制度
2016年在某電視臺的明星喜劇真人秀中，某團隊以一部講述主人公用人工智能機器人做女朋友來應(yīng)付父母的催婚，最后發(fā)現(xiàn)連主人公的父母都是人工智能機器人的喜劇作品參加比賽，其作品以夸張的手法描繪了人工智能技術(shù)對人類社會生活的巨大影響。但是不能說小品中的事情不會在現(xiàn)實生活中發(fā)生，英國人工智能學(xué)者戴維萊維曾推測：人類將和機器人結(jié)婚，這一切大約會在2050年實現(xiàn)。
人類與人工智能機器人的結(jié)婚能夠得到法律的認可，就需要對我國民法制度中的婚姻法律規(guī)范進行調(diào)整，目前婚姻只能是自然人的行為，而人工智能機器人目前在法律上不是民事主體，但這并不能阻擋人類與人工智能機器人結(jié)婚的情況發(fā)生。因此，人工智能技術(shù)的發(fā)展會對婚姻法律制度造成一定程度上的沖擊。
（二）人工智能技術(shù)與侵權(quán)責(zé)任法律制度
人工智能技術(shù)的發(fā)展賦予了機器人更加類似于人類行為的功能。在2004年的伊拉克戰(zhàn)場上，美軍僅僅使用了一架由人工智能機器人操作的軍用飛機將一個連的兵力瞬間消滅。美國科學(xué)家在2006年曾宣稱，新研發(fā)并投入軍用的機器人能夠自己檢測損傷并獨立思考出修復(fù)方法。如若這樣的機器人太過于像人，而且擁有智慧，很有可能“造反”，對人類造成侵害。這就需要對侵權(quán)法律制度進行完善以維護社會穩(wěn)定。
早在1978年人工智能機器人侵權(quán)的事件事實上早已存在。在日本廣島一間工廠里，機器人正切割鋼板，但突然轉(zhuǎn)身將其背后正在休息的工人抓住并當做鋼板進行切割，這是世界上第一起機器人侵權(quán)事件。[3]無獨有偶，全蘇國際象棋象棋冠軍對戰(zhàn)早期的人工智能機器人，終以3比1的成績打敗機器人，但機器人惱羞成怒，在眾目睽睽下向?qū)κ轴尫艔婋娏?，這位國際象棋大師最終并沒用搶救過來。
因此，隨著人工智能技術(shù)的日益精湛，人類不得不考慮機器人侵權(quán)的歸責(zé)原則、責(zé)任分配等一系列法律問題，更需要對侵權(quán)責(zé)任法律制度進行一定的調(diào)整以適應(yīng)高科技時代的大背景。
人工智能技術(shù)的發(fā)展對與人們聯(lián)系緊密的民法制度提出了挑戰(zhàn)。如果民法不能適應(yīng)時代的要求，將無法使社會得以穩(wěn)定運作。因此對相關(guān)的民事法律規(guī)范進行調(diào)整，適應(yīng)人工智能技術(shù)的發(fā)展要求，已經(jīng)是新世紀大勢所趨。
[1]金周英，白英。我國機器人發(fā)展的政策研究報告[j]。機器人技術(shù)與應(yīng)用，2009—3—30。
[2]肖尤丹。機器人需要“守法”嗎[n]。xxx，2014—7—21（20）。
[3]黃建民。我們要給機器人以“人權(quán)”嗎[j]。讀書與評論，2009（6）。
人工智能及其應(yīng)用論文篇十八
人工智能（artificial intelligence），英文縮寫為ai，也稱機器智能?！叭斯ぶ悄堋币辉~最初是在1956年的dartmouth學(xué)會上提出的。它是計算機科學(xué)、控制論、信息論、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、語言學(xué)等多種學(xué)科互相滲透而發(fā)展起來的一門綜合性學(xué)科。從計算機應(yīng)用系統(tǒng)的角度出發(fā)，人工智能是研究如何制造智能機器或智能系統(tǒng)來模擬人類智能活動的能力，以延伸人們智能的科學(xué)。
人工智能是計算機科學(xué)的一個分支，它企圖了解智能的實質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能與人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機器。人工智能的發(fā)展史是和計算機科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展史聯(lián)系在一起的，目前能夠用來研究人工智能的主要物質(zhì)手段以及能夠?qū)崿F(xiàn)人工智能技術(shù)的機器就是計算機，人工智能在21世紀必將為發(fā)展國民經(jīng)濟和改善人類生活做出更大的貢獻。
事物的發(fā)展都是曲折的，人工智能的發(fā)展也是如此。人工智能的發(fā)展歷程大致可以劃分為以下五個階段：
第一階段：20世紀50年代，人工智能的興起和冷落。人工智能概念在1956年首次提出后，相繼出現(xiàn)了一批顯著的成果，如機器定理證明、跳棋程序、通用問題s求解程序、lisp表處理語言等。但是由于消解法推理能力有限以及機器翻譯等的失敗，使人工智能走入了低谷。這一階段的特點是重視問題求解的方法，而忽視了知識的重要性。
第二階段：60年代末到70年代，專家系統(tǒng)出現(xiàn)，使人工智能研究出現(xiàn)新高潮。dendral化學(xué)質(zhì)譜分析系統(tǒng)、mycin疾病診斷和治療系統(tǒng)、prospectior探礦系統(tǒng)、hearsay—ii語音理解系統(tǒng)等專家系統(tǒng)的研究和開發(fā)，將人工智能引向了實用化。并且，1969年成立了國際人工智能聯(lián)合會議（international joint conferences onartificial intelligence 即ijcai）。
第三階段：80年代，隨著第五代計算機的研制，人工智能得到了飛速的發(fā)展。日本在1982年開始了“第五代計算機研制計劃”，即“知識信息處理計算機系統(tǒng)kips”，其目的是使邏輯推理達到數(shù)值運算那么快。雖然此計劃最終失敗，但它的開展形成了一股研究人工智能的熱潮。
第四階段：80年代末，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)飛速發(fā)展，。1987年，美國召開第一次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)國際會議，宣告了這一新學(xué)科的誕生。此后，各國在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的投資逐漸增加，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迅速發(fā)展起來。
第五階段：90年代，人工智能出現(xiàn)新的研究高潮。由于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)特別是國際互連網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，人工智能開始由單個智能主體研究轉(zhuǎn)向基于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的分布式人工智能研究。不僅研究基于同一目標的分布式問題求解，而且研究多個智能主體的多目標問題求解，將人工智能更面向?qū)嵱谩Ａ硗?，由于hopfield多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的提出，使人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究與應(yīng)用出現(xiàn)了欣欣向榮的景象。
1、人工智能在管理系統(tǒng)中的應(yīng)用
人工智能應(yīng)用于企業(yè)管理的意義主要不在于提高效率，而是用計算機實現(xiàn)人們非常需要做，但工業(yè)工程信息技術(shù)是靠人工卻做不了或是很難做到的事情。把人工智能應(yīng)用于企業(yè)管理中，以數(shù)據(jù)管理和處理為中心，圍繞企業(yè)的核心業(yè)務(wù)和主導(dǎo)流程建立若干個主題數(shù)據(jù)庫，而所有的應(yīng)用系統(tǒng)應(yīng)該圍繞主題數(shù)據(jù)庫來建立和運行。也就是說，將企業(yè)各部門的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一集成管理，搭建人工智能的應(yīng)用平臺，使之成為企業(yè)管理與決策中的關(guān)鍵因子，這些正體現(xiàn)了人工智能在企業(yè)管理中的巨大價值。
2、人工智能在工程領(lǐng)域中的應(yīng)用
人工智能在地質(zhì)勘探、石油化工等工程領(lǐng)域也發(fā)揮著非常重要的作用。早在1978年，美國斯坦福國際研究所就研發(fā)制成礦藏勘探和評價專家系統(tǒng)“prospector”，該系統(tǒng)用于勘探評價、區(qū)域資源估值和鉆井井位選擇等，是工程領(lǐng)域的首個人工智能專家系統(tǒng)，其發(fā)現(xiàn)了一個鉬礦沉積，價值超過1億美元。
3、人工智能在技術(shù)研究中的應(yīng)用
人工智能在電子技術(shù)領(lǐng)域的應(yīng)用可謂由來已久。隨著網(wǎng)絡(luò)的迅速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的安全已經(jīng)成了人們關(guān)心的重點，因此必須在傳統(tǒng)技術(shù)的基礎(chǔ)上進行網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)的改進和變更，大力發(fā)展數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、人工免疫技術(shù)等高效的ai技術(shù)，開發(fā)更高級的ai通用與專用語言和應(yīng)用環(huán)境以及開發(fā)專用機器，而人工智能技術(shù)則為其提供了一定的可能。
人工智能的近期研究目標在于建造智能計算機，用以代替人類去從事各種復(fù)雜的腦力勞動。正是根據(jù)這一近期研究目標，人們才把人工智能理解為計算機科學(xué)的一個分支。當然，人工智能還有它的遠期研究目標，即探究人類智能和機器智能的基本原理，研究用自動機（automata）模擬人類的思維過程和智能行為。這個長期目標遠遠超出計算機科學(xué)的范疇，幾乎涉及自然科學(xué)和社會科學(xué)的所有學(xué)科。如今，人工智能已經(jīng)進入了21世紀，其必將為發(fā)展國民經(jīng)濟和改善人類生活做出更大的貢獻。但是，從人工智能目前的發(fā)展現(xiàn)狀來看，其研究也存在一定的問題，這些主要表現(xiàn)在以下三個方面：
1、宏觀與微觀隔離
一方面是 哲學(xué)、認知科學(xué)、思維科學(xué)和 心理學(xué)等學(xué)科所研究的智能層次太高、太抽象；另一方面是人工智能邏輯符號、神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)和行為主義所研究的智能層次太低。這兩方面之間相距太遠，中間還有許多層次尚待研究，目前還無法把宏觀與微觀有機地結(jié)合起來和相互滲透。
2、全局與局部割裂
人工智能是腦系統(tǒng)的整體效應(yīng)，有著豐富的層次和多個側(cè)面。但是，符號主義只抓住人腦的抽象思維特性；連接主義只模仿人的形象思維特性；行為主義則著眼于人類智能行為特性及其進化過程。這就導(dǎo)致了三者之間存在著明顯的局限性。因此，必須從多層次、多因素、多維和全局觀點來研究人工智能，才能克服上述局限。
3、理論與實際脫節(jié)
大腦的實際 工作，在宏觀上已知道不少；但是智能的千姿百態(tài)，變幻莫測，復(fù)雜的難以理出頭緒。在微觀上，我們對大腦的工作機制知之甚少，似是而非，這也使我們難以找出規(guī)律。在這種背景下提出的各種人工智能理論，只 是部分人的主觀猜想，能在某些方面表現(xiàn)出“智能”就已經(jīng)算是相當?shù)某晒Α?BR> 人工智能一直處于 計算機技術(shù)的前沿，其研究的理論和發(fā)現(xiàn)在很大程度上將決定計算機技術(shù)的 發(fā)展方向。人工智能研究與 應(yīng)用雖取得了不少成果，但離全面推廣應(yīng)用還有很大的距離，還有許多問題有待解決，且需要多學(xué)科的研究專家共同合作。因此，要想從根本上了解人腦的結(jié)構(gòu)和功能，完成人工智能的研究任務(wù)，就必須去尋找和建立更新的人工智能框架和理論體系，進而為人工智能的進一步發(fā)展奠定堅實的理論基礎(chǔ)。我們堅信在不久的將來，人工智能技術(shù)的應(yīng)用與發(fā)展必將會給人們的生活、工作和 教育等帶來更大的。影響。
人工智能及其應(yīng)用論文篇十九
摘要：綜合本公司實際生產(chǎn)情況和本人多年工作經(jīng)驗知，生產(chǎn)中使用變頻器具有絕對重要性，希望業(yè)內(nèi)人士廣泛使用之。
關(guān)鍵詞：變頻器供水行業(yè)應(yīng)用
引言
一般城市管網(wǎng)的水壓無法完全滿足所有用水居民的用水需求，絕大部分用戶須通過提升水壓才能滿足用水要求。以前大多采用傳統(tǒng)的水塔，高位水箱等等增壓設(shè)備，它們都必須由水泵以高出實際用水高度的壓力提升水量，其結(jié)果大大增加了能量損耗。
一、新、舊泵的測試
例如，我公司對6sh-655kw成套機電設(shè)備做如下測試：
75kw三墾變頻器直拖舊泵測試數(shù)據(jù)表：
75kw三墾變頻器直拖新泵測試數(shù)據(jù)表
由上述測試結(jié)果可得老式供水方式被全新變頻供水方式取代具有多項優(yōu)點：
1.1變頻供水能靈活控制供水壓力。
1.2采用變頻供水節(jié)電效果明顯。
1.3當異步電機在全壓啟動時從靜止狀態(tài)加速到額定轉(zhuǎn)速所需時間小于0.5秒，這意味著在不足0.5秒的'時間里，水的流量從零猛增到額定流量，在極短時間內(nèi)流量的巨大變化將引起對管道的壓強過高或過低的沖擊，壓力過高會爆管而過低導(dǎo)致管子的癟塌。直接停機同樣會引起壓力沖擊。從上表測試結(jié)果可見使用變頻器調(diào)速后，可通過對加減速時間的合理預(yù)置來延長啟動和停止過程，合理控制供水壓力減少管道沖擊，最大限度保護管網(wǎng)，管件，同時也提高電機水泵的使用壽命。從上述測試還可以看出泵老化時嚴重影響出水量供水壓力，維護維修不及時泵效率會大幅降低。
二、變頻器的節(jié)能效果
變頻器節(jié)能效果實際工作中更可觀。例如，我公司有一水廠，水廠原供水方案為280kw機電系統(tǒng)一工一變兩套系統(tǒng)向市區(qū)管網(wǎng)以0.18mpa壓力供水，工頻供水系統(tǒng)為控制供水壓力要采用勒閥門的方法。去年經(jīng)技術(shù)改造改為兩套供水系統(tǒng)均用變頻器供水，嚴禁勒閥門通過變頻器調(diào)頻來控制供水壓力。改變供水方法后該水廠當月電費較前月少近五萬元，當年公司電費較上年減少近六十萬元，可見使用變頻器供水節(jié)能效果很明顯，長期使用變頻器經(jīng)濟效益可觀。
變頻調(diào)速恒壓供水系統(tǒng)，經(jīng)歷了逐步完善的過程。綜合早期的單泵恒壓供水系統(tǒng)與近幾年來被行業(yè)內(nèi)人士普遍使用的多泵恒壓調(diào)速供水系統(tǒng)諸多供水方式來看，我認為最優(yōu)的恒壓供水系統(tǒng)應(yīng)為單泵直拖恒壓供水系統(tǒng)。
三、各種供水方式比較
例如，我單位現(xiàn)使用以下幾種供水方式(以富士變頻器為例)：
3.1變頻器直拖電機變壓（變流量）供水：優(yōu)點：接線簡單，使用電器件少，完全啟用變頻器自身功能運行穩(wěn)定，節(jié)電效果較明顯，維修率較低。缺點：只能變壓（流量）運行，節(jié)能空間有剩余。
3.2多泵運行方式：控制回路用plc(可編程控制器)設(shè)計以三泵為例：優(yōu)點：可控制實現(xiàn)恒壓（恒流量）供水。缺點：只有一臺泵變頻調(diào)速運行，其余各泵均工頻運行，節(jié)能一般,部分能量未被挖掘出來。維修工作量較大，運行穩(wěn)定性較好。:
3.3一拖一單泵運行方式：啟用變頻器內(nèi)置pid功能或外用plc（可編程控制器）均能實現(xiàn)恒壓（流量）供水。此方案要求用戶量與機電設(shè)備工作能力匹配。該方式接線簡單使用電器件少，運行穩(wěn)定，無管線沖擊，維修工作量小，節(jié)能效果較其它方案優(yōu)秀等特點。
綜合本公司實際生產(chǎn)情況和本人多年工作經(jīng)驗知，生產(chǎn)中使用變頻器具有絕對重要性，希望業(yè)內(nèi)人士廣泛使用之。
人工智能及其應(yīng)用論文篇二十
油田作為一個特殊行業(yè)，有其獨特的背景，油田中變頻器的應(yīng)用主要集中在：游梁式抽油機控制(俗稱“磕頭機”)、電潛泵控制、注水井控制和油氣集輸控制等幾個場合，本文主要介紹變頻器在游梁式抽油機上的應(yīng)用。
一、磕頭機的工作原理
目前，在油田抽油設(shè)備中，以游梁式磕頭抽油機應(yīng)用最為普遍，數(shù)量也最多，但是，傳統(tǒng)的磕頭機普遍存在著啟動沖擊大，運行耗電多，大馬拉小車、效率低下等諸多問題，加之油井情況復(fù)雜，稠油、結(jié)蠟、沙卡現(xiàn)象較多，斷桿、燒電機等現(xiàn)象經(jīng)常發(fā)生，對電動機沒有可靠的保護功能，設(shè)備維修量大，為此，急需對現(xiàn)有的抽油機設(shè)備進行改造。
當磕頭機工作時，驢頭懸點上作用的載荷是變化的。上沖程時，驢頭懸點需提起抽油桿柱和液柱，在抽油機未進行平衡的條件下，電動機就要付出很大的能量。在下沖程時，抽油機桿柱轉(zhuǎn)而對電動機做功，使電動機處于發(fā)電機的運行狀態(tài)。抽油機未進行平衡時，上、下沖程的載荷極度不均勻，這樣將嚴重地影響抽油機的四連桿機構(gòu)、減速箱和電動機的效率和壽命，惡化抽油桿的工作條件，增加它的斷裂次數(shù)。為了消除這些缺點，一般在抽油機的游梁尾部或曲柄上或兩處都加上了平衡重。這樣一來，在懸點下沖程時，要把平衡重從低處抬到高處，增加平衡重的位能。為了抬高平衡配重，除了依靠抽油桿柱下落所釋放的位能外，還要電動機付出部分能量。在上沖程時，平衡重由高處下落，把下沖程時儲存的位能釋放出來，幫助電動機提升抽油桿和液柱，減少了電動機在上沖程時所需給出的能量。目前使用較多的游梁式抽油機，都采用了加平衡配重的工作方式，因此在抽油機的一個工作循環(huán)中，有兩個電動機運行狀態(tài)和兩個發(fā)電機運行狀態(tài)。當平衡配重調(diào)節(jié)較好時，其發(fā)電機運行狀態(tài)的時間和產(chǎn)生的能量都較小。
游梁式抽油機的變頻改造主要有以下3個方面
(1)大大提高了功率因數(shù)(可由原來的0.25～0.5提高到0.9以上)，大大減小了供電電流，從而減輕了電網(wǎng)及變壓器的負擔(dān)，降低了線損，可省去大量的“增容”開支.這主要集中在供電企業(yè)對電網(wǎng)質(zhì)量要求較高的場合，為避免電網(wǎng)質(zhì)量的下降，需引入變頻控制，其主要目的就是減小抽油機工作過程對電網(wǎng)的影響。在前期井中，由于剛開采，儲油量大，使用變頻器運行至65hz，頻率提高了1/3，相應(yīng)地電機轉(zhuǎn)速提高了30%，其采用油量也相應(yīng)提高，其綜合采油率可比工頻情況下多采油20%，工效提高了1.2倍，很受油田采油工的歡迎。
(2)以節(jié)能為第一目標的變頻改造，
這點較普遍，一方面，油田抽油機為克服大的起動轉(zhuǎn)矩，采用的電動機遠遠大于實際所需功率，工作時電動機利用率一般為20%～30%，最高不會超過50%，電動機常處于輕載狀態(tài)，造成資源浪費。另一方面，抽油機工作情況的連續(xù)變化，取決于地底下的狀態(tài)，若始終處于工頻運行，也會造成電能浪費。為了節(jié)能，提高電動機工作效率，需進行變頻改造。在中、后期井中，由于井儲量減少，電機若仍工頻行，勢必浪費電能，造成不必要的損耗，因而我們采用降低轉(zhuǎn)速的方式，減少沖程，一般將變頻器的頻率運行至35-40hz之間，這樣電機轉(zhuǎn)速下降了30%，加之采油設(shè)備一般負荷較輕，節(jié)電率可達25%左右，而且提高了功率因數(shù)，減少了無功損耗。
(3)變頻器具有軟啟/軟停功能，在電機啟動時，減少了對抽油桿的機械沖擊，對稠油、結(jié)蠟、沙卡、等都能效地進行保護停機，以保護電機及機械設(shè)備，減少維修量，防止斷桿，變頻器對過壓、欠壓，過載、短路及電機失速都能可靠地保護，對延長電機的壽命，減少機械設(shè)備的磨損等，都具有很好的作用。
由于實現(xiàn)了真正的“軟起動”，對電動機、變速箱、抽油機都避免了過大的機械沖擊，大大延長了設(shè)備的使用壽命，減少了停產(chǎn)時間，提高了生產(chǎn)效率。以提高電網(wǎng)質(zhì)量和節(jié)能為目的的變頻改造。這種情況綜合了上面兩種改造的優(yōu)點，是應(yīng)用中的一個重要發(fā)展方向。
二、抽油機的技術(shù)發(fā)展
第一代：最先的抽油機主馬達主要是采用三相異步電機啟動，三相異步電動機啟動運行缺點就是沒有調(diào)速功能，只能保持一個恒速，嚴重影響產(chǎn)油量。這種不帶保護的抽油機電機控制方式已經(jīng)退出了歷史舞臺。
第二代：由于直流電動機的面世，也加快了直流電機在抽油機上的應(yīng)用，從而替代了異步電機的使用。采用直流調(diào)速的方法明顯的優(yōu)勝三相異步電機，產(chǎn)油量也高了許多;但直流電動機成本比較高，其調(diào)速性能也不是很理想。
第三代：采用變級電機調(diào)速，就是改變電機極對數(shù)來達到調(diào)速的目的，常采用4/8/32極多速電機實現(xiàn)。但其裝置比較復(fù)雜，占用空間也比較大，設(shè)備壽命短，穩(wěn)定性不太好。
第四代：變頻調(diào)速技術(shù)，由于變頻調(diào)速技術(shù)已成為節(jié)能及提高產(chǎn)品效益質(zhì)量的有效措施，油田中變頻器應(yīng)用在游梁式抽油機已經(jīng)非常廣泛。由于油井的類型和工況千差萬別，井下滲油和滲水量每時每刻都在變.抽油機的負載變化是無規(guī)律的，故采用變頻調(diào)速技術(shù)，使抽油機的運動規(guī)律適應(yīng)油井的變化工況，實現(xiàn)抽油系統(tǒng)效率的提高，達到節(jié)能增產(chǎn)的目的。
總而言之，變頻調(diào)速技術(shù)作為高新技術(shù)、基礎(chǔ)技術(shù)和節(jié)能技術(shù)，其應(yīng)用已經(jīng)滲透到石油行業(yè)的各個技術(shù)部門，發(fā)揮著越來越重要的作用。
人工智能及其應(yīng)用論文篇一
在大多數(shù)數(shù)學(xué)科中存在著幾個不同的研究領(lǐng)域，每個領(lǐng)域都有著特有的感興趣的研究課題、研究技術(shù)和術(shù)語。在人工智能中，這樣的領(lǐng)域包括自然語言處理、自動定理證明、自動程序設(shè)計、智能檢索、智能調(diào)度、機器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)、機器人學(xué)、智能控制、模式識別、視覺系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、agent、計算智能、問題求解、人工生命、人工智能方法、程序設(shè)計語言等。
在過去50多年里，已經(jīng)建立了一些具有人工智能的計算機系統(tǒng)；例如，能夠求解微分方程的，下棋的，設(shè)計分析集成電路的，合成人類自然語言的，檢索情報的，診斷疾病以及控制控制太空飛行器、地面移動機器人和水下機器人的具有不同程度人工智能的計算機系統(tǒng)。人工智能是一種外向型的學(xué)科，它不但要求研究它的人懂得人工智能的知識，而且要求有比較扎實的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，哲學(xué)和生物學(xué)基礎(chǔ)，只有這樣才可能讓一臺什么也不知道的機器模擬人的思維。因為人工智能的研究領(lǐng)域十分廣闊，它總的來說是面向應(yīng)用的，也就說什么地方有人在工作，它就可以用在什么地方，因為人工智能的最根本目的還是要模擬人類的思維。參照人在各種活動中的功能，我們可以得到人工智能的領(lǐng)域也不過就是代替人的活動而已。哪個領(lǐng)域有人進行的智力活動，哪個領(lǐng)域就是人工智能研究的領(lǐng)域。人工智能就是為了應(yīng)用機器的長處來幫助人類進行智力活動。人工智能研究的目的就是要模擬人類神經(jīng)系統(tǒng)的功能。
近年來，人工智能的研究和應(yīng)用出現(xiàn)了許多新的領(lǐng)域，它們是傳統(tǒng)人工智能的延伸和擴展。在新世紀開始的時候，這些新研究已引起人們的更密切關(guān)注。這些新領(lǐng)域有分布式人工智能與艾真體（agent）、計算智能與進化計算、數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)，以及人工生命等。下面逐一加以概略介紹。
1、分布式人工智能與艾真體
分布式人工智能（distributedai，dai）是分布式計算與人工智能結(jié)合的結(jié)果。dai系統(tǒng)以魯棒性作為控制系統(tǒng)質(zhì)量的標準，并具有互操作性，即不同的異構(gòu)系統(tǒng)在快速變化的環(huán)境中具有交換信息和協(xié)同工作的能力。
分布式人工智能的研究目標是要創(chuàng)建一種能夠描述自然系統(tǒng)和社會系統(tǒng)的精確概念模型。dai中的智能并非獨立存在的概念，只能在團體協(xié)作中實現(xiàn)，因而其主要研究問題是各艾真體間的合作與對話，包括分布式問題求解和多艾真體系統(tǒng)（multiagentsystem，mas）兩領(lǐng)域。其中，分布式問題求解把一個具體的求解問題劃分為多個相互合作和知識共享的模塊或結(jié)點。多艾真體系統(tǒng)則研究各艾真體間智能行為的協(xié)調(diào)，包括規(guī)劃、知識、技術(shù)和動作的協(xié)調(diào)。這兩個研究領(lǐng)域都要研究知識、資源和控制的劃分問題，但分布式問題求解往往含有一個全局的概念模型、問題和成功標準，而mas則含有多個局部的概念模型、問題和成功標準。
mas更能體現(xiàn)人類的社會智能，具有更大的靈活性和適應(yīng)性，更適合開放和動
態(tài)的世界環(huán)境，因而倍受重視，已成為人工智能以至計算機科學(xué)和控制科學(xué)與工程的研究熱點。當前，艾真體和mas的研究包括理論、體系結(jié)構(gòu)、語言、合作與協(xié)調(diào)、通訊和交互技術(shù)、mas學(xué)習(xí)和應(yīng)用等。mas已在自動駕駛、機器人導(dǎo)航、機場管理、電力管理和信息檢索等方面獲得應(yīng)用。
2、計算智能與進化計算
計算智能（computingintelligence）涉及神經(jīng)計算、模糊計算、進化計算等研究領(lǐng)域。其中，神經(jīng)計算和模糊計算已有較長的研究歷史，而進化計算則是較新的研究領(lǐng)域。在此僅對進化計算加以說明。
進化計算（evolutionarycomputation）是指一類以達爾文進化論為依據(jù)來設(shè)計、控制和優(yōu)化人工系統(tǒng)的技術(shù)和方法的總稱，它包括遺傳算法（geneticalgorithms）、進化策略（evolutionarystrategies）和進化規(guī)劃（evolutionaryprogramming）。它們遵循相同的指導(dǎo)思想，但彼此存在一定差別。同時，進化計算的研究關(guān)注學(xué)科的交叉和廣泛的應(yīng)用背景，因而引入了許多新的方法和特征，彼此間難于分類，這些都統(tǒng)稱為進化計算方法。目前，進化計算被廣泛運用于許多復(fù)雜系統(tǒng)的自適應(yīng)控制和復(fù)雜優(yōu)化問題等研究領(lǐng)域，如并行計算、機器學(xué)習(xí)、電路設(shè)計、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、基于艾真體的仿真、元胞自動機等。
達爾文進化論是一種魯棒的搜索和優(yōu)化機制，對計算機科學(xué)，特別是對人工智能的發(fā)展產(chǎn)生了很大的影響。大多數(shù)生物體通過自然選擇和有性生殖進行進化。自然選擇決定了群體中哪些個體能夠生存和繁殖，有性生殖保證了后代基因中的混合和重組。自然選擇的原則是適者生存，即物競天擇，優(yōu)勝劣汰。
直到幾年前，遺傳算法、進化規(guī)劃、進化策略三個領(lǐng)域的研究才開始交流，并發(fā)現(xiàn)它們的共同理論基礎(chǔ)是生物進化論。因此，把這三種方法統(tǒng)稱為進化計算，而把相應(yīng)的算法稱為進化算法。
3、數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)
知識獲取是知識信息處理的關(guān)鍵問題之一。20世紀80年代人們在知識發(fā)現(xiàn)方面取得了一定的進展。利用樣本，通過歸納學(xué)習(xí)，或者與神經(jīng)計算結(jié)合起來進行知識獲取已有一些試驗系統(tǒng)。數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)是90年代初期新崛起的一個活躍的研究領(lǐng)域。在數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)上實現(xiàn)的知識發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)，通過綜合運用統(tǒng)計學(xué)、粗糙集、模糊數(shù)學(xué)、機器學(xué)習(xí)和專家系統(tǒng)等多種學(xué)習(xí)手段和方法，從大量的數(shù)據(jù)中提煉出抽象的知識，從而揭示出蘊涵在這些數(shù)據(jù)背后的客觀世界的內(nèi)在聯(lián)系和本質(zhì)規(guī)律，實現(xiàn)知識的自動獲取。這是一個富有挑戰(zhàn)性、并具有廣闊應(yīng)用前景的研究課題。
從數(shù)據(jù)庫獲取知識，即從數(shù)據(jù)中挖掘并發(fā)現(xiàn)知識，首先要解決被發(fā)現(xiàn)知識的表達問題。最好的表達方式是自然語言，因為它是人類的思維和交流語言。知識表示的最根本問題就是如何形成用自然語言表達的概念。
機器知識發(fā)現(xiàn)始于1974年，并在此后十年中獲得一些進展。這些進展往往與專家系統(tǒng)的知識獲取研究有關(guān)。到20世紀80年代末，數(shù)據(jù)挖掘取得突破。越來越多的研究者加入到知識發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘的研究行列。現(xiàn)在，知識發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘已成為人工智能研究的又一熱點。
比較成功的知識發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)有用于超級市場商品數(shù)據(jù)分析、解釋和報告的
coverstory系統(tǒng)，用于概念性數(shù)據(jù)分析和查尋感興趣關(guān)系的集成化系統(tǒng)explora，交互式大型數(shù)據(jù)庫分析工具kdw，用于自動分析大規(guī)模天空觀測數(shù)據(jù)的skicat系統(tǒng)，以及通用的數(shù)據(jù)庫知識發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)kdd等。
4、人工生命
人工生命（artificiallife，alife）的概念是由美國圣菲研究所非線性研究組的蘭頓（langton）于1987年提出的，旨在用計算機和精密機械等人工媒介生成或構(gòu)造出能夠表現(xiàn)自然生命系統(tǒng)行為特征的仿真系統(tǒng)或模型系統(tǒng)。自然生命系統(tǒng)行為具有自組織、自復(fù)制、自修復(fù)等特征以及形成這些特征的混沌動力學(xué)、進化和環(huán)境適應(yīng)。
人工生命所研究的人造系統(tǒng)能夠演示具有自然生命系統(tǒng)特征的行為，在“生命之所能”（lifeasitcouldbe）的廣闊范圍內(nèi)深入研究“生命之所知”（lifeasweknowit）的實質(zhì)。只有從“生命之所能”的廣泛內(nèi)容來考察生命，才能真正理解生物的本質(zhì)。人工生命與生命的形式化基礎(chǔ)有關(guān)。生物學(xué)從問題的頂層開始，把器官、組織、細胞、細胞膜，直到分子，以探索生命的奧秘和機理。人工生命則從問題的底層開始，把器官作為簡單機構(gòu)的宏觀群體來考察，自底向上進行綜合，把簡單的由規(guī)則支配的對象構(gòu)成更大的集合，并在交互作用中研究非線性系統(tǒng)的類似生命的全局動力學(xué)特性。
人工生命的理論和方法有別于傳統(tǒng)人工智能和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論和方法。人工生命把生命現(xiàn)象所體現(xiàn)的自適應(yīng)機理通過計算機進行仿真，對相關(guān)非線性對象進行更真實的動態(tài)描述和動態(tài)特征研究。
人工生命學(xué)科的研究內(nèi)容包括生命現(xiàn)象的仿生系統(tǒng)、人工建模與仿真、進化動力學(xué)、人工生命的計算理論、進化與學(xué)習(xí)綜合系統(tǒng)以及人工生命的應(yīng)用等。比較典型的人工生命研究有計算機病毒、計算機進程、進化機器人、自催化網(wǎng)絡(luò)、細胞自動機、人工核苷酸和人工腦等。
（1）了解人工智能的概念和人工智能的發(fā)展，了解國際人工智能的主要流派和路線，了解國內(nèi)人工智能研究的基本情況，熟悉人工智能的研究領(lǐng)域。
（2）較詳細地論述知識表示的各種主要方法。重點掌握了狀態(tài)空間法、問題歸約法和謂詞邏輯法，熟悉語義網(wǎng)絡(luò)法，了解知識表示的其他方法，如框架法、劇本法、過程法等。
（3）掌握了盲目搜索和啟發(fā)式搜索的基本原理和算法，特別是寬度優(yōu)先搜索、深度優(yōu)先搜索、等代價搜索、啟發(fā)式搜索、有序搜索、a*算法等。了解博弈樹搜索、遺傳算法和模擬退火算法的基本方法。
（4）掌握了消解原理、規(guī)則演繹系統(tǒng)和產(chǎn)生式系統(tǒng)的技術(shù)、了解不確定性推理、非單調(diào)推理的概念。
（5）概括性地了解了人工智能的主要應(yīng)用領(lǐng)域，如專家系統(tǒng)、機器學(xué)習(xí)、規(guī)劃系統(tǒng)、自然語言理解和智能控制等。
（6）基本了解人工智能程序設(shè)計的語言和工具。
對現(xiàn)代社會的影響有多大？工業(yè)領(lǐng)域，尤其是制造業(yè)，已成功地使用了人工智能技術(shù)，包括智能設(shè)計、虛擬制造、在線分析、智能調(diào)度、仿真和規(guī)劃等。金融業(yè)，股票商利用智能系統(tǒng)輔助其分析，判斷和決策；應(yīng)用卡欺詐檢測系統(tǒng)業(yè)已得到普遍應(yīng)用。人工智能還滲透到人們的日常生活，cad，cam，cai，cap，cims等一系列智能產(chǎn)品給大家?guī)砹藰O大的方便，它還改變了傳統(tǒng)的通信方式，語音撥號，手寫短信的智能手機越來越人性化。
人工智能還影響了你們的文化和娛樂生活，引發(fā)人們更深層次的精神和哲學(xué)層面的思考，從施瓦辛格主演的《終結(jié)者》系列，到基努。里維斯主演的《黑客帝國》系列以及斯皮爾伯格導(dǎo)演的《人工智能》，都有意無意的提出了同樣的問題：我們應(yīng)該如何看待人工智能？如何看待具有智能的機器？會不會有一天機器的智能將超過人的智能？問題的答案也許千差萬別，我個人認為上述擔(dān)心不太可能成為現(xiàn)實，因為我們理解人工智能并不是讓它取代人類智能，而是讓它模擬人類智能，從而更好地為人類服務(wù)。
當前人工智能技術(shù)發(fā)展迅速，新思想，新理論，新技術(shù)不斷涌現(xiàn)，如模糊技術(shù)，模糊--神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，遺傳算法，進化程序設(shè)計，混沌理論，人工生命，計算智能等。以agent概念為基礎(chǔ)的分布式人工智能正在異軍突起，特別是對于軟件的開發(fā)，“面向agent技術(shù)”將是繼“面向?qū)ο蠹夹g(shù)”后的又一突破。從萬維網(wǎng)到人工智能的研究正在如火如荼的開展。
（1）能夠結(jié)合現(xiàn)在最新研究成果著重講解重點知識，以及講述在一些研究成果中人工智能那些知識被應(yīng)用。
（2）多推薦一些過于人工智能方面的電影，如：《終結(jié)者》系列、《黑客帝國》系列、《人工智能》等，從而增加同學(xué)對這門課程學(xué)習(xí)的興趣。
（3）條件允許的話，可以安排一些實驗課程，讓同學(xué)們自己制作一些簡單的作品，增強同學(xué)對人工智能的興趣，加強同學(xué)之間的學(xué)習(xí)。
（4）課堂上多講解一些人工智能在各個領(lǐng)域方面的應(yīng)用，以及著重闡述一些新的和正在研究的人工智能方法與技術(shù)，讓同學(xué)們可以了解近期發(fā)展起來的方法和技術(shù)，在講解時最好多舉例，再結(jié)合原理進行講解，更助于同學(xué)們對人工智能的理解。
熟讀唐詩三百首，不會做詩也會吟。為大家整理的3篇人工智能在生活中應(yīng)用的論文人工智能及其應(yīng)用論文到這里就結(jié)束了，希望可以幫助您更好的寫作人工智能的應(yīng)用。
人工智能及其應(yīng)用論文篇二
摘要：闡述了can中繼器的重要作用，詳細分析了can中繼器的軟、硬件設(shè)計方法，并對其在食堂售飯系統(tǒng)中的應(yīng)用作了分析說明。
關(guān)鍵詞：can總線can控制器can中繼器
can總線是bosch公司為現(xiàn)代汽車應(yīng)用而推出的一種總線，與一般的通信總線相比，can總線的.數(shù)據(jù)通信具有突出的可靠性、實時性和靈活性。can總線現(xiàn)已廣泛應(yīng)用于工業(yè)現(xiàn)場控制、小區(qū)安防、環(huán)境監(jiān)控等眾多領(lǐng)域中。can總線為多主方式工作，網(wǎng)絡(luò)上任一節(jié)點均可在任意時刻主動地向網(wǎng)絡(luò)上其它節(jié)點發(fā)送信息而不分主從，通信方式靈活，且無需站地址等節(jié)點信息。
can中繼器是can總線系統(tǒng)組網(wǎng)的關(guān)鍵設(shè)備之一，在稍大型的can總線系統(tǒng)中經(jīng)常會用到中繼器。本文所討論的中繼器除了具有中繼功能以外，還具有一定的網(wǎng)橋功能。因為只要對中繼器的初始化參數(shù)進行適當配置，就能使中繼器既具有報文轉(zhuǎn)發(fā)功能，又具有報文過濾功能，這里只是借用了中繼器的名稱而已。
使用中繼器的優(yōu)點主要表現(xiàn)在以下幾方面：
（1）過濾通信量。中繼器接收一個子網(wǎng)的報文，只有當報文是發(fā)送給中繼器所連的另一個子網(wǎng)時，中繼器才轉(zhuǎn)發(fā)，否則不轉(zhuǎn)發(fā)。
（2）擴大了通信距離，但代價是增加了一些存儲轉(zhuǎn)發(fā)延時。
（3）增加了節(jié)點的最大數(shù)目。
（4）各個網(wǎng)段可使用不同的通信速率。
（5）提高了可靠性。當網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)故障時，一般只影響個別網(wǎng)段。
（6）性能得到改善。
當然，使用中繼器也有一定的缺點，例如：
（1）由于中繼器對接收的幀要先存儲后轉(zhuǎn)發(fā)，增加了延時。
（2）can總線的mac子層并沒有流量控制功能。當網(wǎng)絡(luò)上的負荷很重時，可能因中繼器中緩沖區(qū)的存儲空間不夠而發(fā)生溢出，以致產(chǎn)生幀丟失的現(xiàn)象。
（3）中繼器若出現(xiàn)故障，對相鄰兩個子網(wǎng)的工作都將產(chǎn)生影響。
1can中繼器硬件電路設(shè)計
[1][2][3]
人工智能及其應(yīng)用論文篇三
摘要：:分析了人才培養(yǎng)質(zhì)量評價體系在高職教育中應(yīng)用的必要性，闡述了傳統(tǒng)評價模式的弊端，進而引入企業(yè)的先進理念，構(gòu)建了基于工作過程的高職機電一體化技術(shù)專業(yè)人才培養(yǎng)質(zhì)量評價體系。
關(guān)鍵詞：:高職院校;人才培養(yǎng)質(zhì)量;職業(yè)崗位能力評價
一、人才培養(yǎng)質(zhì)量評價體系在高職教育中應(yīng)用的必要性
高等職業(yè)院校，承擔(dān)著服務(wù)社會經(jīng)濟發(fā)展，為企業(yè)輸送高素質(zhì)技術(shù)技能人才的重要任務(wù)，因此，如何滿足企業(yè)的人才需求成為了高職院校的核心任務(wù)。工學(xué)結(jié)合是實現(xiàn)專業(yè)與職業(yè)崗位對接的有效途徑，即培養(yǎng)職業(yè)崗位所需的人才。現(xiàn)階段，大部分院校都能夠?qū)⑵髽I(yè)的真實工作任務(wù)引入人才培養(yǎng)過程中，但如何對于所培養(yǎng)的人才從企業(yè)的角度進行客觀公正的評價是各個高職院校需要解決的共同問題。只有企業(yè)的評價才能夠真正的評判人才培養(yǎng)的質(zhì)量，也只有企業(yè)的評價才對人才培養(yǎng)具有指導(dǎo)意義，因此，引進企業(yè)管理理念建立合理客觀公正的人才評價體系，對于現(xiàn)代高職的'教育質(zhì)量提升具有積極的意義。
二、傳統(tǒng)人才培養(yǎng)質(zhì)量評價的弊端
高職院校傳統(tǒng)的人才培養(yǎng)質(zhì)量評價主要從學(xué)生綜合素質(zhì)、學(xué)生學(xué)業(yè)水平兩方面進行評價。
(一)考核模式單調(diào)、方法單一
考核主要以期末考試成績、平時成績按比例構(gòu)成。其主要表現(xiàn)為:理論考試多，素質(zhì)能力考查少;終結(jié)性考核多，過程性、診斷性考核少;無法準確考核出學(xué)生真實的知識結(jié)構(gòu)、能力和素質(zhì)。
(二)考核內(nèi)容片面呆板，缺乏科學(xué)性
考核內(nèi)容多以理論知識為主，只注重對基礎(chǔ)知識、基本理論和基本原理的檢測，忽視了對學(xué)生發(fā)現(xiàn)問題、提出問題、分析問題、解決問題能力的考核。
(三)試題庫建設(shè)滯后欠完備，考核質(zhì)量難以控制
試題缺乏科學(xué)規(guī)范的質(zhì)量標準，難以形成保證教學(xué)質(zhì)量和符合學(xué)業(yè)考核要求的試題庫，起不到優(yōu)化教學(xué)內(nèi)容、改進教學(xué)方法、提高教學(xué)質(zhì)量和激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)積極性的作用。
(四)考核評價機制失衡，定位不當
考核評價機制陳舊落后，一般通過平時成績、期中成績、期末成績測評學(xué)生學(xué)業(yè)。忽視技術(shù)能力評價，缺乏診斷性評價，只重終結(jié)性評價的單一評價機制，限制了教學(xué)質(zhì)量的提高和學(xué)生創(chuàng)新精神的培養(yǎng)。
三、基于工作過程的人才培養(yǎng)模式中人才培養(yǎng)質(zhì)量評價體系
(一)基于工作過程的人才培養(yǎng)模式
通過深入的企業(yè)調(diào)研發(fā)現(xiàn)，機電行業(yè)從業(yè)人員主要從事的崗位是機電設(shè)備操作、機電產(chǎn)品安裝調(diào)試、機電系統(tǒng)運行維護維修、生產(chǎn)工藝人員等。按照高職人才培養(yǎng)的特點，結(jié)合各類崗位的職業(yè)能力要求，按照能力遞進和崗位升遷的規(guī)律，對人才培養(yǎng)過程進行合理的序化，基于工作過程(崗位)進行設(shè)計。具體為:第一學(xué)期主要培養(yǎng)機電設(shè)備操作、維護人員;第二學(xué)期主要培養(yǎng)機電設(shè)備安裝調(diào)試人員;第三學(xué)期培養(yǎng)機電設(shè)備改造、維修人員;第四學(xué)期培養(yǎng)機電生產(chǎn)工藝人員。第五、第六學(xué)期學(xué)生進入企業(yè)頂崗實習(xí)。
(二)基于工作過程的高職機電一體化技術(shù)專業(yè)人才培養(yǎng)質(zhì)量評價體系
根據(jù)企業(yè)需求，結(jié)合機電一體化專業(yè)人才培養(yǎng)實際情況，將機電一體化技術(shù)專業(yè)人才培養(yǎng)質(zhì)量評價標準設(shè)計成為三部分組成，分別是學(xué)生綜合素質(zhì)測評、階段學(xué)業(yè)成績、職業(yè)崗位能力測評。1．學(xué)生綜合素質(zhì)測評標準主要從學(xué)生的政治表現(xiàn)、思想品德、組織紀律、社會實踐、集體活動、日常表現(xiàn)、獎懲情況等方面對學(xué)生進行評價。2．階段學(xué)業(yè)水平評價該項成績?yōu)殡A段所學(xué)課程的平均成績*40%。每門課程的成績由專業(yè)任課教師負責(zé)評定。其中包含學(xué)生課堂表現(xiàn)(課程項目完成情況)、作業(yè)完成情況、課堂考勤、課程考試等幾部分構(gòu)成。3．職業(yè)崗位能力評價通過與企業(yè)各個崗位的工作人員交流、座談，項目組遴選了四個具有代表性的綜合性工作任務(wù)作為職業(yè)能力評價的載體，第一階段是車刀刃磨機的零部件更換，第二階段是x/y軸簡單搬運裝置的安裝與設(shè)備調(diào)試，第三階段是普通車床的plc控制改造，第四階段是柔性生產(chǎn)線物料分揀單元的設(shè)計。每個培養(yǎng)階段，學(xué)生自主完成階段測評任務(wù)，引進企業(yè)生產(chǎn)技術(shù)評價標準，從安全生產(chǎn)、職業(yè)素養(yǎng)、技能水平等方面對學(xué)生在完成任務(wù)過程中的表現(xiàn)進行評價，從而反映出學(xué)生職業(yè)能力培養(yǎng)的水平。
四、基于工作過程的人才培養(yǎng)模式中人才培養(yǎng)質(zhì)量評價體系的優(yōu)點
(一)全員參與
在運行過程中，參與學(xué)生培養(yǎng)的每位成員都參與其中(包括企業(yè)技術(shù)人員)，從不同的角度對學(xué)生進行全面客觀的評價。
(二)多方位評價
在人才培養(yǎng)過程中的每個階段，對學(xué)生綜合素質(zhì)、職業(yè)素養(yǎng)、職業(yè)能力、知識水平、學(xué)習(xí)能力等多方面進行綜合性評價，評價更加全面。
(三)量化的評價標準
結(jié)合企業(yè)人才需求情況，按照高職教育的先進理念，構(gòu)建了量化的學(xué)生綜合素質(zhì)測評標準、學(xué)生階段學(xué)業(yè)成績評價標準、職業(yè)崗位能力評價標準。評價結(jié)果更加客觀，結(jié)果更便于進行分析。
五、結(jié)束語
企業(yè)和社會的需求應(yīng)該是高職專業(yè)才培養(yǎng)關(guān)注的核心，是否滿足企業(yè)和社會的需求應(yīng)該作為人才培養(yǎng)質(zhì)量的最終評判標準。建立一套符合企業(yè)和社會需求的人才培養(yǎng)質(zhì)量評價標準，對于人才培養(yǎng)質(zhì)量的提升具有深刻的意義。
參考文獻:
人工智能及其應(yīng)用論文篇四
本文概要地闡述了人工智能的概念、發(fā)展歷史、當前研究熱點和實際應(yīng)用及未來的發(fā)展趨勢。
人工智能（artificialintelligence，簡稱ai），也稱機器智能，它是計算機科學(xué)、控制論、信息論、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、語言學(xué)等多種學(xué)科互相滲透而發(fā)展起來的一門綜合性學(xué)科。從計算機應(yīng)用系統(tǒng)角度來看，人工智能是研究如何制造出智能機器或智能系統(tǒng)，實現(xiàn)模擬人類智能活動的能力，以延伸人們智能的科學(xué)。人工智能是一門交叉學(xué)科，是一門涉及心理學(xué)、認知科學(xué)、思維科學(xué)、信息科學(xué)、系統(tǒng)科學(xué)和生物科學(xué)等多學(xué)科的綜合性技術(shù)學(xué)科，目前已在知識處理、模式識別、自然語言處理、博弈、自動定理證明、自動程序設(shè)計、專家系統(tǒng)、知識庫、智能機器人等多個領(lǐng)域取得舉世矚目的成果，并形成了多元化的發(fā)展方向。
人工智能經(jīng)歷了三次飛躍階段：第一次是實現(xiàn)問題求解，代替人完成部分邏輯推理工作，如機器定理證明和專家系統(tǒng);第二次是智能系統(tǒng)能夠和環(huán)境交互，從運行的環(huán)境中獲取信息，代替人完成包括不確定性在內(nèi)的部分思維工作，通過自身的動作，對環(huán)境施加影響，并適應(yīng)環(huán)境的變化，如智能機器人;第三次是智能系統(tǒng)，具有類人的認知和思維能力，能夠發(fā)現(xiàn)新的知識，去完成面臨的任務(wù)，如基于數(shù)據(jù)挖掘的系統(tǒng)。
ai研究出現(xiàn)了新的高潮，這一方面是因為在人工智能理論方面有了新的進展，另一方面是因為計算機硬件突飛猛進地發(fā)展。隨著計算機速度的不斷提高、存儲容量的不斷擴大、價格的不斷降低，以及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展，許多原來無法完成的工作現(xiàn)在已經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)。目前人工智能研究的三個熱點是：智能接口、數(shù)據(jù)挖掘、主體及多主體系統(tǒng)。
1。智能接口技術(shù)是研究如何使人們能夠方便自然地與計算機交流。為了實現(xiàn)這一目標，要求計算機能夠看懂文字、聽懂語言、說話表達，甚至能夠進行不同語言之間的翻譯，而這些功能的實現(xiàn)又依賴于知識表示方法的研究。因此，智能接口技術(shù)的研究既有巨大的應(yīng)用價值，又有基礎(chǔ)的理論意義。目前，智能接口技術(shù)已經(jīng)取得了顯著成果，文字識別、語音識別、語音合成、圖像識別、機器翻譯及自然語言理解等技術(shù)已經(jīng)開始實用化。
2。數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應(yīng)用數(shù)據(jù)中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但是又潛在有用的信息和知識的過程。數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)的研究目前已經(jīng)形成了三根強大的技術(shù)支柱：數(shù)據(jù)庫、人工智能和數(shù)理統(tǒng)計。主要研究內(nèi)容包括基礎(chǔ)理論、發(fā)現(xiàn)算法、數(shù)據(jù)倉庫、可視化技術(shù)、定性定量互換模型、知識表示方法、發(fā)現(xiàn)知識的維護和再利用、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中的知識發(fā)現(xiàn)及網(wǎng)上數(shù)據(jù)挖掘等。
3。主體系統(tǒng)是具有信念、愿望、意圖、能力、選擇、承諾等心智狀態(tài)的實體，比對象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定的自主性。主體試圖自治、獨立地完成任務(wù)，而且可以和環(huán)境交互，與其他主體通信，通過規(guī)劃達到目標。多主體系統(tǒng)主要研究在邏輯上或物理上分離的多個主體之間進行協(xié)調(diào)智能行為，最終實現(xiàn)問題求解。多主體系統(tǒng)試圖用主體來模擬人的理性行為，主要應(yīng)用在對現(xiàn)實世界和社會的模擬、機器人及智能機械等領(lǐng)域。目前對主體和多主體系統(tǒng)的研究主要集中在主體和多主體理論、主體的體系結(jié)構(gòu)和組織、主體語言、主體之間的協(xié)作和協(xié)調(diào)、通信和交互技術(shù)、多主體學(xué)習(xí)及多主體系統(tǒng)應(yīng)用等方面。
1。專家系統(tǒng)
專家系統(tǒng)是一個具有大量專門知識與經(jīng)驗的程序系統(tǒng)，專家系統(tǒng)存儲著某個專門領(lǐng)域中經(jīng)過事先總結(jié)、分析并按某種模式表示的專家知識，以及擁有類似于領(lǐng)域?qū)＜医鉀Q實際問題的推理機制。專家系統(tǒng)的開發(fā)和研究是人工智能中最活躍的一個應(yīng)用研究領(lǐng)域，涉及社會各個方面。
2。知識庫系統(tǒng)
知識庫系統(tǒng)也叫數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，是儲存某學(xué)科大量事實的計算機軟件系統(tǒng)，它可以回答用戶提出的有關(guān)該學(xué)科的各種問題。知識庫系統(tǒng)的設(shè)計是計算機科學(xué)的一個活躍的分支。為了有效地表示、儲存和檢索大量事實，已經(jīng)發(fā)展出了許多技術(shù)。但是在設(shè)計智能信息檢索系統(tǒng)時還是遇到很多問題，包括對自然語言的理解，根據(jù)儲存的事實演繹答案的問題、理解詢問和演繹答案所需要的知識都可能超出該學(xué)科領(lǐng)域數(shù)據(jù)庫所表示的知識。
3。物景分析
計算機視覺已從模式識別的一個研究領(lǐng)域發(fā)展為一門獨立的學(xué)科。視覺是感知問題之一。整個感知問題的要點是形成一個精練的表示，以表示難以處理的、極其龐大的未經(jīng)加工的輸入數(shù)據(jù)。最終表示的性質(zhì)和質(zhì)量取決于感知系統(tǒng)的目標。機器視覺的前沿研究領(lǐng)域包括實時并行處理、主動式定性視覺、動態(tài)和時變視覺、三維景物的建模與識別、實時圖像壓縮傳送和復(fù)原、多光譜和彩色圖像的處理與解釋等。機器視覺已在機器人裝配、衛(wèi)星圖像處理、工業(yè)過程監(jiān)控、飛行器跟蹤和制導(dǎo)及電視實況轉(zhuǎn)播等領(lǐng)域獲得極為廣泛的應(yīng)用。
4。模式識別
模式識別就是識別出給定物體所模仿的標本或標識。計算機模式識別系統(tǒng)能夠彌補計算機對外部世界感知能力低下的缺陷，使計算機能夠通過感官接受外界信息，識別和理解周圍環(huán)境。模式識別在二維的文字、圖形和圖像的識別方面已取得許多成果，在三維景物、活動目標的識別和分析方面是目前研究的熱點，同時它還是智能計算機和智能機器人研究的十分重要的基礎(chǔ)。此外，人工智能還在機器視覺、組合調(diào)度問題、自然語言理解、機器學(xué)習(xí)、博弈、定理證明等研究應(yīng)用領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。可以說人工智能已深入各行各業(yè)，對人類社會作出了巨大的貢獻。
5。機器人
機器人學(xué)所研究的問題，從機器人手臂的最佳移動到實現(xiàn)機器人目標的動作序列的規(guī)劃方法，無所不包。盡管已經(jīng)建立了一些比較復(fù)雜的機器人系統(tǒng)，但是現(xiàn)在工業(yè)上運行的機器人都是一些按預(yù)先編好的`程序執(zhí)行某些重復(fù)作業(yè)的簡單裝置，大多數(shù)工業(yè)機器人是“盲人”。機器人和機器人學(xué)的研究促進了許多人工智能思想的發(fā)展。智能機器人的研究和應(yīng)用體現(xiàn)出廣泛的學(xué)科交叉，涉及眾多課題。機器人已在工業(yè)、農(nóng)業(yè)、商業(yè)、旅游業(yè)、空中和海洋及國防等多個領(lǐng)域獲得越來越普遍的應(yīng)用。
目前絕大多數(shù)人工智能系統(tǒng)都是建立在物理符號系統(tǒng)假設(shè)之上的。在尚未出現(xiàn)能與物理符號系統(tǒng)假設(shè)相抗衡的新的人工智能理論之前，無論從設(shè)計原理還是從已取得的實驗結(jié)果來看，soar在探討智能行為的一般特征和人類認知的具體特征的艱難征途上都取得了有特色的進展或成就，處在人工智能研究的前沿。上世紀80年代，以newella為代表的研究學(xué)者總結(jié)了專家系統(tǒng)的成功經(jīng)驗，吸收了認知科學(xué)研究的最新成果，提出了作為通用智能基礎(chǔ)的體系結(jié)構(gòu)soar。目前的soar已經(jīng)顯示出強大的問題求解能力。在soar中已實現(xiàn)了30多種搜索方法，實現(xiàn)了若干知識密集型任務(wù)（專家系統(tǒng)），如ri等。對于人工智能未來的發(fā)展方向，專家們通過一些前瞻性研究可以看出未來人工智能可能會向以下幾個方面發(fā)展：模糊處理、并行化、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其情感。
目前，人工智能的推理功能已獲突破，學(xué)習(xí)及聯(lián)想功能正在研究之中，下一步就是模仿人類右腦的模糊處理功能和整個大腦的并行化處理功能。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是未來人工智能應(yīng)用的新領(lǐng)域。未來智能計算機的構(gòu)成，可能就是作為主機的馮諾依曼型機與作為智能外圍的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合。研究表明：情感是智能的一部分，而不是與智能相分離的，因此人工智能領(lǐng)域的下一個突破可能在于賦予計算機情感能力。情感能力對于計算機與人的自然交往至關(guān)重要。
根據(jù)這些前瞻性研究我們也可以通過想象模擬勾畫出人工智能未來發(fā)展的三個階段。
1。融合時期（2010―2020年）
（1）用語言操縱和控制的智能化設(shè)備十分普及，像遠程醫(yī)療這樣的服務(wù)也更為完善。
（2）以計算機和互聯(lián)網(wǎng)為基礎(chǔ)的遠程教育十分普及，在家就可以上大學(xué)。
（3）在身體里植入許多不同功能的芯片已不新奇。
（4）量子計算機和dna計算機會有更大發(fā)展，新材料不斷問世。
（5）抗病毒程序可以防止各種非自然因素引發(fā)災(zāi)難。
2。自信時期（2020―2030年）
（1）智能化計算機和互聯(lián)網(wǎng)既能自我修復(fù)，也能自行進行研究、生產(chǎn)產(chǎn)品。
（2）一些新型材料的出現(xiàn)，促使智能化向更高層次發(fā)展。
（3）有了高水準智能化技術(shù)的協(xié)助，人們“定居火星夢”可能性大增。
3。非神秘時期（2030―2040年）
（1）新的全息模式世界將取代原有幾何模式的世界。
（2）人們對一些目前無法解釋的自然現(xiàn)象會有更完善的解釋。
（3）人工智能可以模仿人類的智能，因此會出現(xiàn)有關(guān)法律來規(guī)范這些行為。
人工智能一直處于計算機技術(shù)的前沿，在各個領(lǐng)域的應(yīng)用都相當廣泛，而且人工智能研究的理論和發(fā)現(xiàn)在很大程度上將決定計算機技術(shù)的發(fā)展方向。現(xiàn)在，已經(jīng)有很多人工智能研究的成果進入到人們的日常生活之中，考慮到人工智能良好的發(fā)展和應(yīng)用前景，我們應(yīng)當加大力度對人工智能理論進行研究，讓其更好地為人類服務(wù)。相信在不久的將來，人工智能理論將會有更大的突破，人工智能技術(shù)的發(fā)展會給人們的生活、工作和教育等帶來更大的影響。
人工智能及其應(yīng)用論文篇五
can總線是bosch公司為現(xiàn)代汽車應(yīng)用而推出的一種總線，與一般的通信總線相比，can總線的數(shù)據(jù)通信具有突出的可靠性、實時性和靈活性。can總線現(xiàn)已廣泛應(yīng)用于工業(yè)現(xiàn)場控制、小區(qū)安防、環(huán)境監(jiān)控等眾多領(lǐng)域中。can總線為多主方式工作，網(wǎng)絡(luò)上任一節(jié)點均可在任意時刻主動地向網(wǎng)絡(luò)上其它節(jié)點發(fā)送信息而不分主從，通信方式靈活，且無需站地址等節(jié)點信息。
can中繼器是can總線系統(tǒng)組網(wǎng)的關(guān)鍵設(shè)備之一，在稍大型的can總線系統(tǒng)中經(jīng)常會用到中繼器。本文所討論的中繼器除了具有中繼功能以外，還具有一定的'網(wǎng)橋功能。因為只要對中繼器的初始化參數(shù)進行適當配置，就能使中繼器既具有報文轉(zhuǎn)發(fā)功能，又具有報文過濾功能，這里只是借用了中繼器的名稱而已。
使用中繼器的優(yōu)點主要表現(xiàn)在以下幾方面：
（1）過濾通信量。中繼器接收一個子網(wǎng)的報文，只有當報文是發(fā)送給中繼器所連的另一個子網(wǎng)時，中繼器才轉(zhuǎn)發(fā)，否則不轉(zhuǎn)發(fā)。
（2）擴大了通信距離，但代價是增加了一些存儲轉(zhuǎn)發(fā)延時。
（3）增加了節(jié)點的最大數(shù)目。
（4）各個網(wǎng)段可使用不同的通信速率。
（5）提高了可靠性。當網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)故障時，一般只影響個別網(wǎng)段。
（6）性能得到改善。
當然，使用中繼器也有一定的缺點，例如：
（1）由于中繼器對接收的幀要先存儲后轉(zhuǎn)發(fā)，增加了延時。
（2）can總線的mac子層并沒有流量控制功能。當網(wǎng)絡(luò)上的負荷很重時，可能因中繼器中緩沖區(qū)的存儲空間不夠而發(fā)生溢出，以致產(chǎn)生幀丟失的現(xiàn)象。
（3）中繼器若出現(xiàn)故障，對相鄰兩個子網(wǎng)的工作都將產(chǎn)生影響。
人工智能及其應(yīng)用論文篇六
一、人工智能的發(fā)展過程
人工智能(cial intelligence)經(jīng)歷了三次飛躍階段：實現(xiàn)問題求解是第一次，代替人進行部分邏輯推理工作的完成，如機器定理證明和專家系統(tǒng)；智能系統(tǒng)能夠和環(huán)境交互是第二次，從運行的環(huán)境中對信息進行獲取，代替人進行包括不確定性在內(nèi)的部分思維工作的完成，通過自身的動作，對環(huán)境施加影響，并適應(yīng)環(huán)境的變化，如智能機器人；第三次是智能系統(tǒng)，具有類人的認知和思維能力，能夠發(fā)現(xiàn)新的知識，去完成面臨的任務(wù)，如基于數(shù)據(jù)挖掘的系統(tǒng)。
二、人工智能的研究熱點
ai研究出現(xiàn)了新的高潮，有兩個方面的表現(xiàn)，一方面在于人工智能理論方面有了新的進展，另一方面是由于突飛猛進發(fā)展的計算機硬件。隨著不斷提高的計算機速度、不斷擴大的存儲容量、不斷降低的價格，以及不斷發(fā)展的網(wǎng)絡(luò)，很多在以前無法完成的工作在現(xiàn)在都能夠?qū)崿F(xiàn)。當前，智能接口、數(shù)據(jù)挖掘、主體及多主體系統(tǒng)是人工智能研究的三個熱點。
(一)智能接口技術(shù)是研究如何使人們能夠方便自然地與計算機交流。為了實現(xiàn)這一目標，要求計算機能夠看懂文字、聽懂語言、說話表達，甚至能夠進行不同語言之間的翻譯，而這些功能的實現(xiàn)又依賴于知識表示方法的研究。因此，智能接口技術(shù)的研究既有巨大的應(yīng)用價值，又有基礎(chǔ)的理論意義。目前，智能接口技術(shù)已經(jīng)取得了顯著成果，文字識別、語音識別、語音合成、圖像識別、機器翻譯及自然語言理解等技術(shù)已經(jīng)開始實用化。
(二)數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應(yīng)用數(shù)據(jù)中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但是又潛在有用的信息和知識的過程。數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)的研究目前已經(jīng)形成了三根強大的技術(shù)支柱：數(shù)據(jù)庫、人工智能和數(shù)理統(tǒng)計。
(三)主體系統(tǒng)是具有信念、愿望、意圖、能力、選擇、承諾等心智狀態(tài)的實體，比對象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定的自主性。主體試圖自治、獨立地完成任務(wù)，而且可以和環(huán)境交互，與其他主體通信，通過規(guī)劃達到目標。多主體系統(tǒng)主要研究在邏輯上或物理上分離的多個主體之間進行協(xié)調(diào)智能行為，最終實現(xiàn)問題求解。
三、人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域
今天，ai能力更傾向于應(yīng)用到人類或其他動物智能的某一或某幾方面，并用自動化替代，有時候也用于對其進行模擬。不過在有些情況下，這些在高性能計算機調(diào)度之下的智能行為遠遠比人類的行為更為強大。
(一)路徑查找和路徑規(guī)劃。在最小代價路徑規(guī)劃和路徑查找系統(tǒng)中，可以使用專門的技術(shù)——它們中有一些非常靈巧微妙，另一些則僅僅是用蠻力解決——來模擬對理解的直覺迅速轉(zhuǎn)換或者對普通人大腦生成過程的識別，結(jié)果有時非常令人驚訝！路徑查找就是路徑規(guī)劃問題的一種變體。
為了找到最佳路線，我們需要計算通過每一個往返路線的時間開銷。時間就是金錢；所以，我們更傾向于關(guān)注最小代價路線。這也適用于飛機航線的制定，它們需要在不同的城市中逗留或更換航班等等。
(二)邏輯和不確定性。計算機編程就像是使用邏輯磚塊建造一棟房子一樣。事實上，人工智能編程通常被認為有兩種邏輯形式——命題邏輯和形式邏輯——的一種特殊混合應(yīng)用，也被認為是一種謂詞演算。更進一步說，編程語言中，我們更是采用了一個命題邏輯更加專門化的形式：布爾邏輯或者布爾代數(shù)。
只有兩種狀態(tài)：或者為真，或者為假。
對象之間 聯(lián)系以及這些聯(lián)系的真假值(布爾形式)在內(nèi)的命題邏輯的一種強化延伸就是謂詞演算(和中學(xué)學(xué)的數(shù)學(xué)計算毫無關(guān)系)所包含的。
但是當我們在邏輯中使用這些謂詞的時候，就算是最復(fù)雜的邏輯語句，我們最終獲得的也只是一個黑白分明的世界：一個事物不是真的就是假的。如果一個事物不是真的也不是假的，那么它一定是不存在的事物。否則，它必然兩者居其一。
(三)自然 語言處理。在ai 應(yīng)用中最重要的一部分就是自然語言處理。但是，現(xiàn)實卻是，自然語言處理系統(tǒng)并不能像人類那樣能很好地分析這些并沒有太強邏輯結(jié)構(gòu)地說出的以及寫出的詞語的含義。不過這樣有限的功能對于殘障人士、翻譯系統(tǒng)、詞語處理拼寫和語法檢查器來說仍然是非常有用的。
(四)神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)。一種信息處理結(jié)構(gòu)就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對諸如大腦之類的生物學(xué)神經(jīng)系統(tǒng)進行嘗試模仿來進行單純數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換成為信息，就是它的原理。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由很多相互聯(lián)系的處理小元素：神經(jīng)節(jié)點，功能相當于一個大腦神經(jīng)細胞和神經(jīng)元(synapse)組成，它們相互交互，共同解決具體問題。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上的元素將 輸入模式轉(zhuǎn)換成為輸出模式，而這些輸出模式又同時可以成為其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入模式。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過實例學(xué)習(xí)，這一點和人類的做法一樣。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要設(shè)置為適用于某些具體應(yīng)用中，比如通過學(xué)習(xí)過程識別圖像。而對于生命系統(tǒng)本身，我們對學(xué)習(xí)的過程涉及到神經(jīng)細胞之間的突觸聯(lián)系的調(diào)整這一說法保留質(zhì)疑。
四、結(jié)語
當前，大部分ai能力的研究方向是研究如何完整地模擬一個智能過程，而不是對器官所使用的每一個低級步驟進行再現(xiàn)。一個極端顯著的示例就是利用數(shù)據(jù)庫和搜索軟件獲取信息的專家系統(tǒng)。數(shù)據(jù)庫向大腦提供基本沒有任何關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)，同時這些數(shù)據(jù)的傳輸和其在大腦中的存儲形式也毫不相同(科學(xué)家們很清楚這一點)。但是很多專家系統(tǒng)還是能夠相當好地擔(dān)當起諸如像內(nèi)科醫(yī)生這樣的專業(yè)角色。當然它們也僅僅被應(yīng)用于它們非常熟悉的領(lǐng)域。
人工智能及其應(yīng)用論文篇七
一、人工智能的發(fā)展過程
人工智能(cialintelligence)經(jīng)歷了三次飛躍階段：實現(xiàn)問題求解是第一次，代替人進行部分邏輯推理工作的完成，如機器定理證明和專家系統(tǒng)；智能系統(tǒng)能夠和環(huán)境交互是第二次，從運行的環(huán)境中對信息進行獲取，代替人進行包括不確定性在內(nèi)的部分思維工作的完成，通過自身的動作，對環(huán)境施加影響，并適應(yīng)環(huán)境的變化，如智能機器人；第三次是智能系統(tǒng)，具有類人的認知和思維能力，能夠發(fā)現(xiàn)新的知識，去完成面臨的任務(wù)，如基于數(shù)據(jù)挖掘的系統(tǒng)。
二、人工智能的研究熱點
ai研究出現(xiàn)了新的高潮，有兩個方面的表現(xiàn)，一方面在于人工智能理論方面有了新的進展，另一方面是由于突飛猛進發(fā)展的計算機硬件。隨著不斷提高的計算機速度、不斷擴大的存儲容量、不斷降低的價格，以及不斷發(fā)展的網(wǎng)絡(luò)，很多在以前無法完成的工作在現(xiàn)在都能夠?qū)崿F(xiàn)。當前，智能接口、數(shù)據(jù)挖掘、主體及多主體系統(tǒng)是人工智能研究的三個熱點。
(一)智能接口技術(shù)是研究如何使人們能夠方便自然地與計算機交流。為了實現(xiàn)這一目標，要求計算機能夠看懂文字、聽懂語言、說話表達，甚至能夠進行不同語言之間的翻譯，而這些功能的實現(xiàn)又依賴于知識表示方法的研究。因此，智能接口技術(shù)的研究既有巨大的應(yīng)用價值，又有基礎(chǔ)的理論意義。目前，智能接口技術(shù)已經(jīng)取得了顯著成果，文字識別、語音識別、語音合成、圖像識別、機器翻譯及自然語言理解等技術(shù)已經(jīng)開始實用化。
(二)數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應(yīng)用數(shù)據(jù)中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但是又潛在有用的信息和知識的過程。數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)的研究目前已經(jīng)形成了三根強大的技術(shù)支柱：數(shù)據(jù)庫、人工智能和數(shù)理統(tǒng)計。
(三)主體系統(tǒng)是具有信念、愿望、意圖、能力、選擇、承諾等心智狀態(tài)的實體，比對象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定的自主性。主體試圖自治、獨立地完成任務(wù)，而且可以和環(huán)境交互，與其他主體通信，通過規(guī)劃達到目標。多主體系統(tǒng)主要研究在邏輯上或物理上分離的多個主體之間進行協(xié)調(diào)智能行為，最終實現(xiàn)問題求解。
三、人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域
今天，ai能力更傾向于應(yīng)用到人類或其他動物智能的某一或某幾方面，并用自動化替代，有時候也用于對其進行模擬。不過在有些情況下，這些在高性能計算機調(diào)度之下的智能行為遠遠比人類的行為更為強大。
(一)路徑查找和路徑規(guī)劃。在最小代價路徑規(guī)劃和路徑查找系統(tǒng)中，可以使用專門的技術(shù)——它們中有一些非常靈巧微妙，另一些則僅僅是用蠻力解決——來模擬對理解的直覺迅速轉(zhuǎn)換或者對普通人大腦生成過程的識別，結(jié)果有時非常令人驚訝！路徑查找就是路徑規(guī)劃問題的一種變體。
為了找到最佳路線，我們需要計算通過每一個往返路線的時間開銷。時間就是金錢；所以，我們更傾向于關(guān)注最小代價路線。這也適用于飛機航線的制定，它們需要在不同的城市中逗留或更換航班等等。
(二)邏輯和不確定性。計算機編程就像是使用邏輯磚塊建造一棟房子一樣。事實上，人工智能編程通常被認為有兩種邏輯形式——命題邏輯和形式邏輯——的一種特殊混合應(yīng)用，也被認為是一種謂詞演算。更進一步說，編程語言中，我們更是采用了一個命題邏輯更加專門化的形式：布爾邏輯或者布爾代數(shù)。
只有兩種狀態(tài)：或者為真，或者為假。
對象之間聯(lián)系以及這些聯(lián)系的真假值(布爾形式)在內(nèi)的命題邏輯的一種強化延伸就是謂詞演算(和中學(xué)學(xué)的數(shù)學(xué)計算毫無關(guān)系)所包含的。
但是當我們在邏輯中使用這些謂詞的時候，就算是最復(fù)雜的邏輯語句，我們最終獲得的也只是一個黑白分明的世界：一個事物不是真的就是假的。如果一個事物不是真的也不是假的，那么它一定是不存在的事物。否則，它必然兩者居其一。
(三)自然語言處理。在ai應(yīng)用中最重要的一部分就是自然語言處理。但是，現(xiàn)實卻是，自然語言處理系統(tǒng)并不能像人類那樣能很好地分析這些并沒有太強邏輯結(jié)構(gòu)地說出的以及寫出的詞語的含義。不過這樣有限的功能對于殘障人士、翻譯系統(tǒng)、詞語處理拼寫和語法檢查器來說仍然是非常有用的。
(四)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。一種信息處理結(jié)構(gòu)就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對諸如大腦之類的生物學(xué)神經(jīng)系統(tǒng)進行嘗試模仿來進行單純數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換成為信息，就是它的原理。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由很多相互聯(lián)系的處理小元素：神經(jīng)節(jié)點，功能相當于一個大腦神經(jīng)細胞和神經(jīng)元(synapse)組成，它們相互交互，共同解決具體問題。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上的元素將輸入模式轉(zhuǎn)換成為輸出模式，而這些輸出模式又同時可以成為其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入模式。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過實例學(xué)習(xí)，這一點和人類的做法一樣。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要設(shè)置為適用于某些具體應(yīng)用中，比如通過學(xué)習(xí)過程識別圖像。而對于生命系統(tǒng)本身，我們對學(xué)習(xí)的過程涉及到神經(jīng)細胞之間的突觸聯(lián)系的調(diào)整這一說法保留質(zhì)疑。
四、結(jié)語
當前，大部分ai能力的研究方向是研究如何完整地模擬一個智能過程，而不是對器官所使用的每一個低級步驟進行再現(xiàn)。一個極端顯著的示例就是利用數(shù)據(jù)庫和搜索軟件獲取信息的專家系統(tǒng)。數(shù)據(jù)庫向大腦提供基本沒有任何關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)，同時這些數(shù)據(jù)的傳輸和其在大腦中的存儲形式也毫不相同(科學(xué)家們很清楚這一點)。但是很多專家系統(tǒng)還是能夠相當好地擔(dān)當起諸如像內(nèi)科醫(yī)生這樣的專業(yè)角色。當然它們也僅僅被應(yīng)用于它們非常熟悉的領(lǐng)域。
人工智能及其應(yīng)用論文篇八
［摘要］隨著科學(xué)技術(shù)的飛速發(fā)展，不同學(xué)科的交叉融合越來越顯著。機電一體化技術(shù)是一門融合了機械技術(shù)、電子技術(shù)、計算機技術(shù)、信息技術(shù)及其他技術(shù)的獨立的交叉學(xué)科，它在生產(chǎn)實踐中的應(yīng)用，不僅提高了機械工業(yè)的生產(chǎn)效率，還使機械工業(yè)的生產(chǎn)方式、管理體系等發(fā)生了重大變革。通過對機電一體化技術(shù)的優(yōu)勢進行闡述，根據(jù)當前化工企業(yè)機電一體化技術(shù)的應(yīng)用情況進行分析，指出了化工機電一體化技術(shù)的未來發(fā)展趨勢，希望能為化工機電一體化技術(shù)的發(fā)展帶來新的啟示。
［關(guān)鍵詞］化工；機電一體化；技術(shù)；發(fā)展；趨勢
一、機電一體化的優(yōu)勢
（一）增強設(shè)備安全性，保障安全生產(chǎn)
應(yīng)用機電一體化技術(shù)，不僅能夠使機械的運行過程被全程監(jiān)控，還會在設(shè)備運行出現(xiàn)異常時及時自動報警，既節(jié)省了檢修和維護保養(yǎng)時間，也提高了設(shè)備運行的安全性。
（二）提高生產(chǎn)效率，保證產(chǎn)品質(zhì)量
機電一體化產(chǎn)品運用數(shù)字化程序進行控制，大規(guī)模的減少了操作按鈕的數(shù)量，使操作過程更加簡單方便，減少了人工操作環(huán)節(jié)，降低了人員主觀因素的影響，提高了生產(chǎn)效率的同時降低了產(chǎn)品的不合格率。
（三）便于產(chǎn)品調(diào)整，養(yǎng)護維修方便
在生產(chǎn)過程中，針對不同用戶的產(chǎn)品需求，可以通過改變控制程序來改變工作方式，不需要變更其他生產(chǎn)條件，使操作既簡單化又多元化。還可以通過自動預(yù)警系統(tǒng)，及時發(fā)現(xiàn)機械操作過程中的故障及問題，及時修復(fù)，降低了機械的檢修支出，節(jié)約了成本。
二、化工機電一體化發(fā)展現(xiàn)狀
20世紀60年代初，化工機電一體化技術(shù)作為一門新興事物開始被應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)過程中。隨著計算機科學(xué)、自動控制技術(shù)等的大力發(fā)展，不同學(xué)科技術(shù)間的融合更加緊密，推動著化工機電一體化技術(shù)不斷的`創(chuàng)新，一些發(fā)達國家開發(fā)出了科技含量更高的化工機電一體化技術(shù)產(chǎn)品，使化工機電一體化產(chǎn)品逐步走上了歷史的舞臺，為未來的技術(shù)發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。到了90年代，微傳感器、執(zhí)行器等技術(shù)的迅速發(fā)展，人工智能、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)的出現(xiàn)，在各國學(xué)者的努力研究下，使得化工機電一體化技術(shù)逐漸形成了完整的科學(xué)體系。
三、化工機電一體化發(fā)展趨勢
（一）模塊化
化工機電一體化產(chǎn)品的構(gòu)成比較復(fù)雜，單元間通過不同接口進行對應(yīng)，將接口集中起來實現(xiàn)區(qū)域模塊化管理，實現(xiàn)多項功能的集合，不僅能夠提高產(chǎn)品的可裝配性，還能夠滿足不同的生產(chǎn)需求，同時也降低了維修成本。
（二）智能化
人工智能作為當今科技發(fā)展的熱門課題，也必將成為未來科技發(fā)展的主要方向，運用智能化技術(shù)取代人類從事更加危險復(fù)雜的工作，不僅能夠使人們遠離危險的工作環(huán)境，還能確保產(chǎn)品的質(zhì)量和性能。智能化就是模擬人類智能，將判斷和推理能力根植于化工機電一體化系統(tǒng)，通過人類對化工機電一體化設(shè)備的控制，達到對化工生產(chǎn)的控制目標。
（三）綠色化
隨著人們對環(huán)境問題的認識不斷深入，綠色環(huán)保已經(jīng)成為工業(yè)發(fā)展中必須要重視的問題，也將成為未來技術(shù)發(fā)展的目標之一。化工工業(yè)對人類社會的發(fā)展有著深遠的影響，綠色環(huán)保觀念已經(jīng)深入人心，化工企業(yè)想要不斷發(fā)展壯大，就必須加強對綠色環(huán)保化機電一體化產(chǎn)品的研究，以環(huán)境污染為代價的化工機電一體化產(chǎn)品必然會被社會所淘汰。
（四）網(wǎng)絡(luò)化
近年來，網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展為機電一體化技術(shù)帶來了新的機遇，一是計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)與機電一體化技術(shù)可以相互推動，共同發(fā)展。二是網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的應(yīng)用可以實現(xiàn)化工機電一體化產(chǎn)品的遠程控制目標，真正突破時空限制。
（五）微型化
隨著人們對納米技術(shù)的不斷深入研究，微型化必將成為機電一體化技術(shù)的發(fā)展趨勢。微型化機電一體化產(chǎn)品不僅能解決傳統(tǒng)產(chǎn)品體積大、功耗高的缺點，也會拓展其應(yīng)用和普及范圍。隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，諸學(xué)科的不斷創(chuàng)新，化工機電一體化技術(shù)的發(fā)展也會越來越快，其產(chǎn)品在化工企業(yè)生產(chǎn)中的優(yōu)勢也會越來越顯著，發(fā)展前景十分光明。
參考文獻：
[2]楊衛(wèi)平.關(guān)于機電一體化技術(shù)的應(yīng)用及其發(fā)展趨勢的探討[j].電子技術(shù)與軟件工程，20xx（12）：124.
人工智能及其應(yīng)用論文篇九
摘要：闡述了can中繼器的重要作用，詳細分析了can中繼器的軟、硬件設(shè)計方法，并對其在食堂售飯系統(tǒng)中的應(yīng)用作了分析說明。
關(guān)鍵詞：can總線can控制器can中繼器
can總線是bosch公司為現(xiàn)代汽車應(yīng)用而推出的一種總線，與一般的通信總線相比，can總線的數(shù)據(jù)通信具有突出的可靠性、實時性和靈活性。can總線現(xiàn)已廣泛應(yīng)用于工業(yè)現(xiàn)場控制、小區(qū)安防、環(huán)境監(jiān)控等眾多領(lǐng)域中。can總線為多主方式工作，網(wǎng)絡(luò)上任一節(jié)點均可在任意時刻主動地向網(wǎng)絡(luò)上其它節(jié)點發(fā)送信息而不分主從，通信方式靈活，且無需站地址等節(jié)點信息。
can中繼器是can總線系統(tǒng)組網(wǎng)的關(guān)鍵設(shè)備之一，在稍大型的can總線系統(tǒng)中經(jīng)常會用到中繼器。本文所討論的中繼器除了具有中繼功能以外，還具有一定的網(wǎng)橋功能。因為只要對中繼器的初始化參數(shù)進行適當配置，就能使中繼器既具有報文轉(zhuǎn)發(fā)功能，又具有報文過濾功能，這里只是借用了中繼器的名稱而已。
使用中繼器的優(yōu)點主要表現(xiàn)在以下幾方面：
（1）過濾通信量。中繼器接收一個子網(wǎng)的報文，只有當報文是發(fā)送給中繼器所連的另一個子網(wǎng)時，中繼器才轉(zhuǎn)發(fā)，否則不轉(zhuǎn)發(fā)。
（2）擴大了通信距離，但代價是增加了一些存儲轉(zhuǎn)發(fā)延時。
（3）增加了節(jié)點的最大數(shù)目。
（4）各個網(wǎng)段可使用不同的通信速率。
（5）提高了可靠性。當網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)故障時，一般只影響個別網(wǎng)段。
（6）性能得到改善。
當然，使用中繼器也有一定的缺點，例如：
（1）由于中繼器對接收的幀要先存儲后轉(zhuǎn)發(fā)，增加了延時。
（2）can總線的mac子層并沒有流量控制功能。當網(wǎng)絡(luò)上的`負荷很重時，可能因中繼器中緩沖區(qū)的存儲空間不夠而發(fā)生溢出，以致產(chǎn)生幀丟失的現(xiàn)象。
（3）中繼器若出現(xiàn)故障，對相鄰兩個子網(wǎng)的工作都將產(chǎn)生影響。
(本網(wǎng)網(wǎng)收集整理)
1can中繼器硬件電路設(shè)計
圖1所示為can中繼器硬件結(jié)構(gòu)框圖。can中繼器主要由89c52和兩路can控制器接口組成。89c52作為can中繼器的微控制器，負責(zé)整個中繼器的監(jiān)控任務(wù)。兩路can控制器接口電路基本相同，都是由can通信控制器sja1000、光電耦合電路和can總線驅(qū)動器82c250組成。can總線驅(qū)動器都采用帶隔離的dc／dc模塊單獨供電。這樣，不僅實現(xiàn)了兩路can接口之間的電氣隔離，也實現(xiàn)了中繼器與can總線的隔離。雖然這在一定程度上增加了中繼器硬件的復(fù)雜性和成本，但卻是值得的。采取隔離措施可使故障局限在某一網(wǎng)段內(nèi)，而不至于影響其它網(wǎng)段，既便于維護，又保證了系統(tǒng)設(shè)備的安全。
中繼器硬件除了以上主要部分以外，還有eeprom、看門狗和led指示等部分。幾個led分別用于中繼器上電指示和can接口當前的接收和發(fā)送狀態(tài)指示，以及接口的通信故障（如總線關(guān)閉）指示?？撮T狗采用max1232。max1232具有高電平、低電平上電復(fù)位和看門狗功能。eeprom采用具有1k字節(jié)容量的24lc08，可用于保存中繼器的配置參數(shù)等信息，便于系統(tǒng)的靈活配置。
2can中繼器的軟件設(shè)計
can中繼器的主要任務(wù)是在兩個can網(wǎng)段之間實現(xiàn)報文的過濾和轉(zhuǎn)發(fā)。由于通信實時性的要求以及can中繼器cpu中緩存容量有限（89c52內(nèi)部ram容量為256個字節(jié)），所以在進行軟件設(shè)計時，要求做到存儲轉(zhuǎn)發(fā)時間盡量短。為了達到這一要求，cpu采用中斷方式接收兩個can控制器的報文，同時盡量精簡cpu收發(fā)子程序的代碼長度。為了節(jié)省內(nèi)存并對內(nèi)存實行有效管理，cpu采用了fifo機制管理內(nèi)部ram。為了保證通過中繼器傳輸報文的通信雙方數(shù)據(jù)的可靠性，唯有使用通信雙方應(yīng)用層的端端差錯控制才能滿足要求，但在中繼器的軟件設(shè)計中不宜加入過多的差錯控制和流量控制功能，因為這不僅達不到目的，反而還降低了中繼器的運行效率，增加了故障隱患。
圖2接收中斷子程序流程圖
can中繼器軟件主要包括以下一些子程序：初始化子程序、主監(jiān)控程序、接收中斷子程序和發(fā)送子程序等。初始化子程序的編寫方法與一般的can總線系統(tǒng)智能節(jié)點的初始化子程序的編寫方法基本相同，只是在對兩個can控制器進行初始化時應(yīng)采用不同的初始化參數(shù)。下面主要對主監(jiān)控程序和接收中斷子程序進行介紹。
2．1主監(jiān)控程序的設(shè)計
收數(shù)據(jù)指針和發(fā)送數(shù)據(jù)指針。當兩指針不相等時即證明緩沖區(qū)中存有有效數(shù)據(jù)。緩沖區(qū)接收數(shù)據(jù)指針的調(diào)整是通過接收中斷子程序?qū)崿F(xiàn)的，而發(fā)送數(shù)據(jù)指針的調(diào)整則通過發(fā)送子程序?qū)崿F(xiàn)。在主監(jiān)控程序中，還用到了一個請求狀態(tài)標志，該標志在接收中斷子程序中建立，用于中繼器及時返回本身故障狀態(tài)或響應(yīng)上位機的狀態(tài)查詢命令。當該標志為1時，主監(jiān)控程序會向上位機發(fā)送本身狀態(tài)，并清除該標志。
2．2接收中斷子程序的設(shè)計
中繼器接收中斷子程序流程圖如圖2所示。在進入中斷后，首先判斷中斷類型。若為錯誤警告中斷，則進行相應(yīng)處理并建立標志，若為接收中斷則接收報文。在報文接收前，要根據(jù)接收報文的長度判斷接收緩沖區(qū)是否會溢出。若會溢出，則判斷是否為狀態(tài)查詢命令，是則置位請求狀態(tài)標志，對于接收的其它報文則丟棄。若緩沖區(qū)不會溢出，則接收該報文。接收報文后取出命令字節(jié)，判斷是否是中繼器狀態(tài)查詢命令，若是則置位請求狀態(tài)標志，不進行緩沖區(qū)參數(shù)調(diào)整（因為是上位機發(fā)送給中繼器的命令，只要求中繼器作出響應(yīng)而不要求其轉(zhuǎn)發(fā)，所以不能放入緩沖區(qū)中）。若不是中繼器狀態(tài)查詢命令，則不作處理，只進行緩沖區(qū)參數(shù)調(diào)整，接收報文有效。隨后進行釋放can接收緩沖區(qū)、恢復(fù)現(xiàn)場和中斷返回等工作。
3can中繼器在食堂售飯系統(tǒng)的中應(yīng)用
按上述方法設(shè)計的中繼器現(xiàn)已成功應(yīng)用于東華理工學(xué)院的食堂售飯系統(tǒng)中。根據(jù)學(xué)院食堂及各營業(yè)網(wǎng)點的實際分布情況，設(shè)計的學(xué)院食堂售飯系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖3所示。從圖中可以看出，中繼器是組網(wǎng)的關(guān)鍵設(shè)備，它將窗口機等終端與服務(wù)器連接起來。在該網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中，中繼器共分兩級。中繼器1～4為一級中繼器，一端與服務(wù)器相連，另一端則與各個食堂窗口機等終端構(gòu)成的子網(wǎng)相連；中繼器5為二級中繼器，一端與一級中繼器相連，另一端與浴室、小賣部等窗口機相連。采用兩級中繼器的設(shè)計，使系統(tǒng)的通信距離可達5km以上，網(wǎng)絡(luò)終端數(shù)目幾乎不受限制。
該設(shè)計方案已投入實際運行，目前系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)規(guī)模為五臺中繼器、一百多臺窗口機，用餐人數(shù)近萬人。從系統(tǒng)的實際運行情況來看，性能非常穩(wěn)定可靠，而且維護和擴容方便，大大提高了食堂的管理水平和工作效率。
人工智能及其應(yīng)用論文篇十
機電一體化是多門科學(xué)多年的發(fā)展的成果，它是機電行業(yè)發(fā)展的必然產(chǎn)物，隨著社會智能化發(fā)展的越來越快，機電一體化的技術(shù)應(yīng)用也越來越廣闊，下來讓我們看看機電一體化應(yīng)用的領(lǐng)域。
1、機床數(shù)控領(lǐng)域
機電一體化在數(shù)控機床領(lǐng)域的發(fā)展已經(jīng)有40年的歷史，在技術(shù)領(lǐng)域有了進一步的.提高，無論是在結(jié)構(gòu)上功能上還是在操作上都發(fā)展的比較完善。類型具有總線式、模塊化、緊湊型的結(jié)構(gòu)，在開放性設(shè)計中，這種設(shè)計硬件體系和功能模塊具有層次性和兼容性的，可以大大提高用戶的使用效益和智能化的。在機電一體化的系統(tǒng)研究中分出多級的網(wǎng)絡(luò)，這樣能使復(fù)雜加工系統(tǒng)的作業(yè)能力的運行?？梢詳?shù)控機床可以裝置單板、單片機以及控制中心等高新集成技術(shù)。
2、計算機集成制造系統(tǒng)的領(lǐng)域
計算機系統(tǒng)的組合不是分散的子系統(tǒng)的組合，它是由全局的實踐總結(jié)出最優(yōu)的系統(tǒng)的組合，它需要各個部門加強溝通，圍繞制造展開工作。當產(chǎn)品的集成度越高，就能夠使各個生產(chǎn)要素間的配置更加合理和完善。
3、工業(yè)機器人
工業(yè)機器人首先出現(xiàn)的是不夠靈活的半機器人，它根據(jù)示范的動作進行重復(fù)的運動，在工作中，不會考慮工作環(huán)境和作業(yè)對象的變化。而現(xiàn)代的機器人，里面裝有不同的傳感元件，機器人可以作業(yè)環(huán)境和對象做出簡單的信息判斷，并能做出簡單的分析。這是機電一體化發(fā)展的新成果，也是其發(fā)展的前景所在。
人工智能及其應(yīng)用論文篇十一
摘要：作為機電一體化系統(tǒng)工作中關(guān)鍵性技術(shù)，傳感器與檢測技術(shù)在機電系統(tǒng)化運行中具有至關(guān)重要的作用。如果沒有傳感器核心檢測系統(tǒng)，那么機電一體化無法實現(xiàn)自動檢測以及自動控制。本文分別從汽車、機器人、機械等角度著手，分析傳感器與檢測技術(shù)在機電一體化系統(tǒng)中的應(yīng)用，為提升機電一體化檢測有效性以及控制有效性打下良好的基礎(chǔ)。
關(guān)鍵詞：傳感器與檢測技術(shù)；機電一體化；系統(tǒng)；汽車；機器人；機械
1前言
傳感器與檢測技術(shù)在機電一體化系統(tǒng)中具有不可替代的作用。利用傳感器與檢測技術(shù)能夠及時檢測系統(tǒng)特征和系統(tǒng)狀態(tài)，同時也能夠為待測系統(tǒng)提供必要性信息。所謂機電一體化系統(tǒng)，實際上就是有效結(jié)合機械與電子，利用多學(xué)科的集成技術(shù)來設(shè)計出制造系統(tǒng)以及制造產(chǎn)品，提升產(chǎn)品更新?lián)Q代有效性，實現(xiàn)機電一體化系統(tǒng)智能化以及有效性，利用傳感器與檢測技術(shù)能夠有效轉(zhuǎn)化溫度、速度以及流量等物理量，轉(zhuǎn)換成為對應(yīng)電信號，做好點信號標度變化等工作，進而能夠有效滿足機電一體化系統(tǒng)對于信息快速化以及可靠性的需求，加大資金投入，提升傳感器與檢測技術(shù)控制效率。
2傳感器與檢測技術(shù)在機電一體化系統(tǒng)中的應(yīng)用
2.1傳感器與檢測技術(shù)在汽車行業(yè)機電一體化中的應(yīng)用
新型技術(shù)以及傳感技術(shù)日漸發(fā)展促使現(xiàn)代汽車工業(yè)進入到新型時代，汽車機電一體化發(fā)展取代了傳統(tǒng)機械化控制部件，實現(xiàn)了自動化控制。實際上，不僅汽車發(fā)動機中應(yīng)用了自動化控制技術(shù)，汽車其他部件也應(yīng)用了大量檢測技術(shù)以及控制技術(shù)。將傳感器應(yīng)用于汽車發(fā)動機中，能夠應(yīng)用多類別傳感器裝置，傳感器與檢測技術(shù)利用電子控制單元來有效掌握發(fā)動機實際工作狀況，進而精確控制發(fā)動機實際工作狀態(tài)，有效提升發(fā)動機實際工作性能。在汽車重點控制部分，主要應(yīng)用了溫度傳感器、曲軸位置傳感器以及壓力傳感器等等，對改善汽車性能具有非常重要的作用，為人們提供個性化服務(wù)，有效增強汽車行駛安全性。例如，目前汽車都配備了專業(yè)的.導(dǎo)航系統(tǒng)，利用汽車導(dǎo)航系統(tǒng)能夠促使駕駛員掌握前方建筑物、車輛狀態(tài)，實際上，不僅應(yīng)用了gprs的定位系統(tǒng)，還應(yīng)用了傳感器與檢測技術(shù)，利用傳感器能夠有效感知一定距離物質(zhì)運動的狀態(tài)，這樣能夠給予駕駛員更加準確的提示，促使駕駛員了解車輛行駛軌跡以及車輛行駛中的阻礙物，這樣能夠為汽車行駛安全提供有效保障。
2.2傳感器與檢測技術(shù)在機器人機電一體化系統(tǒng)中的應(yīng)用
在實際工作過程中，工業(yè)機器人之所以能夠準確運行，主要是由于機器人身上具備傳感器，這樣能夠有效感受自身狀態(tài)，同時還能夠有效掌握操作對象狀態(tài)、工作環(huán)境狀態(tài)等等，利用內(nèi)部傳感器來有效獲取位置信息、速度信息以及位移信息等等，利用外部傳感器能夠有效感知外部環(huán)境、操作對象，通過內(nèi)部傳感器與外部傳感器有效結(jié)合為機器人提供有效反饋信息，進而協(xié)助機器人能夠更加順利完成工作。由于機器人關(guān)節(jié)中安裝了大量光電開關(guān)、微動開關(guān)等多形式傳感器，利用傳感器與檢測技術(shù)能夠有效檢測機器人極限位置以及零位，進而有效保護機器人安全動作，為機器人軌跡精度、重復(fù)定位精度等提供保障。由于機器人關(guān)節(jié)安裝了位移性質(zhì)傳感器，對機器人位置移動、位置工作具有非常重要的作用。在機器人抓手位置、手腕位置等都安裝了觸覺傳感器，利用觸覺傳感器能夠促使機器人準確定位對象位置，進而利用抓手傳感器來抓取對象物體。
3傳感器與檢測技術(shù)在機械加工機電一體化系統(tǒng)中的應(yīng)用
機械加工機電一體化系統(tǒng)中，傳感器與檢測技術(shù)具有非常重要的作用。在開展機械加工工作之前，需要自動檢查加工設(shè)備以及配件，這樣能夠保證機械加工運行有效性，諸如，自動調(diào)整以及判斷配件夾持位置，同時確定上床之后裝夾夾緊力大小以及變形情況。在完成機械加工之后，還需要檢測工件是否合格，測量工件尺寸、工件粗糙度、工作形狀、工件位置公差等等。例如，完成螺紋、齒輪等工件加工，需要及時檢測工件齒距、工件節(jié)距半徑、工件螺距、工件導(dǎo)程等等，這樣能夠自動進行檢測工作，還能夠?qū)z測結(jié)果有效輸入到下一道工序。在機械加工過程中，為了能夠保證精密產(chǎn)品合格率，在實際加工過程中需要不斷收緊加工條件，有效工作工件加工切削速度、切削扭矩、工件壓力等等，有效調(diào)整和檢測各項數(shù)據(jù)，保證機械加工能夠達到最佳狀態(tài)。在機械切削工作過程中，傳感器與檢測技術(shù)在其中具有非常重要的作用，有利于優(yōu)化切削生產(chǎn)力以及材料切除率，進而優(yōu)化實際制造成本。此外，利用傳感器與檢測技術(shù)能夠有效確定切削力變化、顫振以及切削過程等等，保證加工精度，為機械加工設(shè)計以及切削工作提供精確切削數(shù)據(jù)，為刀架結(jié)構(gòu)以及刀架材料提供重要依據(jù)。
4結(jié)語
工業(yè)自動化日漸發(fā)展促使其不斷提升自動檢測系統(tǒng)要求，這就需要重視傳感器與檢測技術(shù)分析工作，實現(xiàn)瞬時檢測傳感器與連續(xù)檢測傳感器相兼容，實現(xiàn)傳感器與檢測技術(shù)智能化發(fā)展。在工業(yè)發(fā)展過程中，需要結(jié)合實際需求來重視新型傳感器開發(fā)工作，不斷擴大傳感器性能以及傳感器使用范圍，促進傳感器集成化、小型化發(fā)展，提升機電一體化系統(tǒng)工作效率，為機電一體化系統(tǒng)順利運行提供保障。為了促使機電一體化系統(tǒng)能夠獲取更加準確信息，需要積極引進先進傳感器與檢測技術(shù)，提升信息獲取與信息傳播的有效性。
參考文獻：
人工智能及其應(yīng)用論文篇十二
1機電一體化技術(shù)發(fā)展
機電一體化是機械、微電子、控制、計算機、信息處理等多學(xué)科的交叉融合，其發(fā)展和進步有賴于相關(guān)技術(shù)的進步與發(fā)展，其主要發(fā)展方向有數(shù)字化、智能化、模塊化、網(wǎng)絡(luò)化、人性化、微型化、集成化、帶源化和綠色化。
1.1數(shù)字化
微控制器及其發(fā)展奠定了機電產(chǎn)品數(shù)字化的基礎(chǔ)，如不斷發(fā)展的數(shù)控機床和機器人；而計算機網(wǎng)絡(luò)的迅速崛起，為數(shù)字化設(shè)計與制造鋪平了道路，如虛擬設(shè)計、計算機集成制造等。數(shù)字化要求機電一體化產(chǎn)品的軟件具有高可靠性、易操作性、可維護性、自診斷能力以及友好人機界面。數(shù)字化的實現(xiàn)將便于遠程操作、診斷和修復(fù)。
1.2智能化
即要求機電產(chǎn)品有一定的智能，使它具有類似人的邏輯思考、判斷推理、自主決策等能力。例如在cnc數(shù)控機床上增加人機對話功能，設(shè)置智能i/o接口和智能工藝數(shù)據(jù)庫，會給使用、操作和維護帶來極大的方便。隨著模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、灰色理論、小波理論、混沌與分岔等人工智能技術(shù)的進步與發(fā)展，為機電一體化技術(shù)發(fā)展開辟了廣闊天地。
1.3模塊化
由于機電一體化產(chǎn)品種類和生產(chǎn)廠家繁多，研制和開發(fā)具有標準機械接口、動力接口、環(huán)境接口的機電一體化產(chǎn)品單元模塊是一項復(fù)雜而有前途的工作。如研制具有集減速、變頻調(diào)速電機一體的動力驅(qū)動單元；具有視覺、圖像處理、識別和測距等功能的電機一體控制單元等。這樣，在產(chǎn)品開發(fā)設(shè)計時，可以利用這些標準模塊化單元迅速開發(fā)出新的產(chǎn)品。
1.4網(wǎng)絡(luò)化
由于網(wǎng)絡(luò)的普及，基于網(wǎng)絡(luò)的各種遠程控制和監(jiān)視技術(shù)方興未艾。而遠程控制的終端設(shè)備本身就是機電一體化產(chǎn)品，現(xiàn)場總線和局域網(wǎng)技術(shù)使家用電器網(wǎng)絡(luò)化成為可能，利用家庭網(wǎng)絡(luò)把各種家用電器連接成以計算機為中心的計算機集成家用電器系統(tǒng)，使人們在家里可充分享受各種高技術(shù)帶來的好處，因此，機電一體化產(chǎn)品無疑應(yīng)朝網(wǎng)絡(luò)化方向發(fā)展。
1.5人性化
機電一體化產(chǎn)品的最終使用對象是人，如何給機電一體化產(chǎn)品賦予人的智能、情感和人性顯得愈來愈重要，機電一體化產(chǎn)品除了完善的性能外，還要求在色彩、造型等方面與環(huán)境相協(xié)調(diào)，使用這些產(chǎn)品，對人來說還是一種藝術(shù)享受，如家用機器人的最高境界就是人機一體化。
1.6微型化
微型化是精細加工技術(shù)發(fā)展的必然，也是提高效率的需要。微機電系統(tǒng)(microelectronicmechanicalsystems，簡稱mems)是指可批量制作的，集微型機構(gòu)、微型傳感器、微型執(zhí)行器以及信號處理和控制電路，直至接口、通信和電源等于一體的微型器件或系統(tǒng)。自1986年美國斯坦福大學(xué)研制出第一個醫(yī)用微探針，1988年美國加州大學(xué)berkeley分校研制出第一個微電機以來，國內(nèi)外在mems工藝、材料以及微觀機理研究方面取得了很大進展，開發(fā)出各種mems器件和系統(tǒng)，如各種微型傳感器（壓力傳感器、微加速度計、微觸覺傳感器），各種微構(gòu)件（微膜、微粱、微探針、微連桿、微齒輪、微軸承、微泵、微彈簧以及微機器人等）。
人工智能及其應(yīng)用論文篇十三
摘要：信息技術(shù)為如今時代注入了很多活力，也全面帶動了社會的發(fā)展，人工智能是一種全新的發(fā)展趨勢。文章從人工智能的概念出發(fā)，介紹了人工智能的優(yōu)點和缺點，并總結(jié)了計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)存在的問題，最后詳細介紹了幾種人工智能在計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用。
關(guān)鍵詞：人工智能；計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)；防火墻
1人工智能的概念
人工智能是以模仿人類智能為核心，但最終超越人類智能的技術(shù)[1]。其中包括心理、生理、語言等多個領(lǐng)域，讓一些機器具備人的思維以及感官，這種機器最終會達到具備人類的能力與思維，甚至在某些方面能夠做到人力不可及的程度。發(fā)展人工智能就是為了幫助人類完成一些工作，例如很多高危工作可以讓機器人代替人類，讓工作人員獲得安全保障。人工智能與計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的聯(lián)系非常緊密，計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)很多方面影響著人工智能的發(fā)展，而人工智能也有很多方面可以應(yīng)用到計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中。
2人工智能的優(yōu)點
2.1保證網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定運行
現(xiàn)在生活中方方面面能夠看到計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的影子[2]。企業(yè)、個人、相關(guān)部門都要依賴計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進行生產(chǎn)和管理，而計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)近年來的發(fā)展也非常迅猛，為社會發(fā)展起到極大的幫助，但計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在帶給人們便利的同時也造成很多不穩(wěn)定的因素，例如一些數(shù)據(jù)處理，由于數(shù)據(jù)比較模糊無法采取有效的處理方法。人工智能就可以對計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)提供極大的支持，因為人工智能體現(xiàn)的是對人類思維的模仿，對數(shù)據(jù)的處理會更加靈活，配合計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)強大的計算能力，就可以讓負責(zé)的數(shù)據(jù)得到高效處理，讓工作效率得到提升，減少了數(shù)據(jù)處理的成本。
2.2網(wǎng)絡(luò)管理更加便捷
網(wǎng)絡(luò)的覆蓋范圍越來越大，計算機技術(shù)更新速度越來越快[3]。人工智能可以讓網(wǎng)絡(luò)管理更加簡單便捷。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)通常是分層管理，人工智能以多代理協(xié)作的方式實現(xiàn)各管理層交流更加通暢，網(wǎng)絡(luò)管理也隨之提升了很大效率。人工智能注定成為未來網(wǎng)絡(luò)管理的主要方式，因此，加強人工智能與計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的協(xié)作能力是優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)管理的主要途徑。
2.3資源消耗小
人工智能可以利用模糊控制法將有效的數(shù)據(jù)從海量數(shù)據(jù)中提取出來，讓數(shù)據(jù)處理的效率提升，減少了數(shù)據(jù)檢索的時間。這就代表著人工智能可以極大程度上減少計算資源的消耗，節(jié)省人們的時間。
3人工智能的缺點
人工智能的理念是模擬人類的大腦，讓機器代替人完成工作，所以隨著技術(shù)更新人工智能會和人類大腦相似度越來越高，未來一定會有越來越多的工作是由人工智能來執(zhí)行的，如今人工智能和計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的結(jié)合已經(jīng)帶給人們很多幫助，但這種幫助會讓人類產(chǎn)生極大的依賴性，逐漸發(fā)展成惰性，人類在生活和生產(chǎn)中參與會越來也少，最大的表現(xiàn)就是會有很多人員失業(yè)，畢竟對于企業(yè)來說使用人工智能要更加簡單，在人力資源成本上投入減少，也有一些研究者認為人工智能最終取代人類，也是有可能發(fā)生的。
4計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)存在的問題
計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對人們的幫助已經(jīng)非常細致，完全融入日常生活中，在各個領(lǐng)域都有其影子，但網(wǎng)絡(luò)安全問題一直都是人們關(guān)心的重點。網(wǎng)絡(luò)上數(shù)據(jù)資源的規(guī)模越來越大，但這些資源大多數(shù)都是不規(guī)則的，有一些數(shù)據(jù)帶給人們的是純粹的干擾，計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)智能對這些數(shù)據(jù)進行簡單處理，對其真實性無法準確核實。計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)讓人們的生活更加便利，也讓一些不法分子在網(wǎng)上進行非法活動更加便利，但目前對這些網(wǎng)絡(luò)犯罪行為并沒有有效的遏制手段。
5人工智能在計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用
5.1反垃圾郵件系統(tǒng)
這是一種針對郵箱使用研究出的系統(tǒng)，在使用郵箱的過程中，經(jīng)常會有一些垃圾郵件，有些是用于廣告，有些是詐騙信息，這些垃圾郵件讓使用者非常困擾，雖然能夠手動刪除，但這類郵件通常都是源源不斷的，一直刪除非常麻煩。人工智能的應(yīng)用就是能夠生成反垃圾郵件系統(tǒng)，相當于郵箱外設(shè)置了一套防御系統(tǒng)，對垃圾郵箱進行阻攔，這樣就不必用戶親自手動刪除這些垃圾郵件，使用郵箱就會更加便利，而且在一定程度上也加強了郵箱的安全性，防止了詐騙信息進入，有效保護用戶的財產(chǎn)安全。
5.2智能防火墻技術(shù)
防火墻對于計算機使用是非常重要的，能夠?qū)σ恍┯泻π畔⑦M行攔截，是保護計算機安全的主要措施。人工智能的應(yīng)用讓計算機的防火墻更加有效，可以進行自動防御，計算機可以通過智能防火墻技術(shù)解決一些軟件拒絕服務(wù)的問題，而且可以對病毒有效防御。智能防火墻技術(shù)可以說是對傳統(tǒng)的防火墻技術(shù)的強化，對于企業(yè)來說尤其重要，如今病毒的種類越來越多，威脅信息安全的隱患也更加復(fù)雜，一點小小的失誤就容易造成極大的損失，智能防火墻技術(shù)從這個角度來說是最實用的應(yīng)用技術(shù)。
5.3入侵檢測技術(shù)
嚴格來說入侵檢測技術(shù)也是防火墻技術(shù)其中的一種，但更加具體，所謂入侵檢測就是對計算機收集到的數(shù)據(jù)進行處理，通過對數(shù)據(jù)的分析以及篩選，利用編程生成一份報告，在第一時間呈現(xiàn)給用戶，用戶能夠隨時掌握計算機的數(shù)據(jù)收集情況，也是對病毒的防范，能夠在最短的時間內(nèi)發(fā)現(xiàn)病毒入侵情況，以便于及時采取措施，保護網(wǎng)絡(luò)安全。與嚴格意義上的防火墻不同的是，防火墻體現(xiàn)的是對有害信息的攔截，而入侵檢測是對已經(jīng)收集到的信息進行分析處理，人工智能的融入可以讓數(shù)據(jù)處理的過程更加高效，提高入侵檢測技術(shù)的性能。
5.4網(wǎng)絡(luò)管理與系統(tǒng)評價系統(tǒng)
網(wǎng)絡(luò)管理與系統(tǒng)評價是一種在人工智能剛開始應(yīng)用到計算機上時出現(xiàn)的，人工智能在其中起到的特點就是利用數(shù)據(jù)庫以及一種問題求解系統(tǒng)對網(wǎng)絡(luò)管理進行優(yōu)化，使之更加高效。計算機在運行中也會出現(xiàn)一些問題，用戶往往不知道其中問題產(chǎn)生的真正位置，這樣就可以利用問題求解系統(tǒng)來對計算機進行檢測，找出其中的問題，便于對計算機進行維護，提高計算機使用的安全性。人工智能在網(wǎng)絡(luò)管理中起到的作用非常重要，因為人工智能是對人類思維的模仿，對計算機故障分析更加有效，而且在數(shù)據(jù)處理時能夠運用邏輯思維，對重要數(shù)據(jù)進行儲存，以便于隨時提取計算機中的數(shù)據(jù)。
5.5規(guī)則產(chǎn)生式專家系統(tǒng)
這種人工智能是建立起一個以專家知識為主的數(shù)據(jù)庫，吸取專家推理機制的優(yōu)點，計算機網(wǎng)絡(luò)管理人員提前編制針對已知的入侵特征設(shè)計好的規(guī)則，以大量的規(guī)則建立成專業(yè)數(shù)據(jù)庫，在網(wǎng)絡(luò)管理中，系統(tǒng)以審計記錄以及編制好的規(guī)則為依據(jù)，對入侵情況進行分析，并判斷出入侵系統(tǒng)的種類以及特征。人工智能在對入侵情況進行處理的效率更高，并且更具有準確性，人工智能的處理方式以及相關(guān)應(yīng)用性能也會更加有效。但人工智能也有一定的局限性，因為是以已知的經(jīng)驗以及規(guī)則進行處理，檢測范圍比較有限。
5.6人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
這種人工智能的應(yīng)用是以對人腦的學(xué)習(xí)機制進行模擬，也體現(xiàn)了人工智能產(chǎn)生的思路，在應(yīng)用上更加體現(xiàn)智能的特點，尤其學(xué)習(xí)能力更高。目前人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對一些存在畸變以及噪聲的輸入模式識別有廣泛的應(yīng)用，在與入侵檢測技術(shù)的結(jié)合方面也比較廣泛，在并行的模式下與入侵檢測技術(shù)進行融合更加合理，因此在網(wǎng)絡(luò)管理方面也是非常實用的應(yīng)用。
5.7數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的原理就是以審計程序為基礎(chǔ)，對一些主機會話以及網(wǎng)絡(luò)連接的情況進行更加細致的描述，并準確提取數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠?qū)σ恍┤肭值哪Ｊ竭M行更加準確地的捕捉，對計算機網(wǎng)絡(luò)的一些日?；顒右约耙?guī)則可以進行更加有效的學(xué)習(xí)和處理，對數(shù)據(jù)進行全面的記憶，因此在網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)特別的情況下能夠提高計算機及的檢測效率以及識別效率。這項應(yīng)用體現(xiàn)的是人工智能的記憶能力以及學(xué)習(xí)能力。
5.8人工免疫技術(shù)
人工免疫是一種針對人體免疫的特征設(shè)計的應(yīng)用技術(shù)，其中對基因庫、克隆選擇以及否定選擇等機制進行整合，傳統(tǒng)計算機入侵檢測技術(shù)有著非常大的局限性，尤其是識別病毒的能力不強，殺毒能力也有待提高，通過對此項技術(shù)的應(yīng)用可以將這些缺陷進行彌補。在基因庫中能夠?qū)σ恍┢芜M行重組，這一過程對于一些未知病毒進行識別是非常有效的。這種理念非常先進，但實際應(yīng)用還存在一些問題。在否定選擇機制中，系統(tǒng)中會隨機產(chǎn)生一些字符串，運用一些算法將一些片段字符串進行判斷，若是否定選擇是正確的，檢測器就可以視為合格。
5.9數(shù)據(jù)融合技術(shù)
這項應(yīng)用是對人類的信息處理能力進行模仿，主要是通過對數(shù)據(jù)進行組合從而獲取更多的信息，對資源進行整合協(xié)同，在計算機網(wǎng)絡(luò)管理領(lǐng)域應(yīng)該比較廣泛，可以讓多個傳感器進行聯(lián)合并發(fā)揮出更大的作用，并讓整個系統(tǒng)的性能得到有效提升。單個的傳感器在檢測范圍方面還是比較局限的，這項應(yīng)用可以將這種局限性打破，讓計算機網(wǎng)絡(luò)安全問題得到有效解決，而且應(yīng)該能夠與其他的人工智能技術(shù)進行結(jié)合，讓計算機的安全性更高。
6結(jié)語
人工智能是未來人們生活中必不可少的一部分，近年來很多應(yīng)用人工智能的產(chǎn)品已經(jīng)走進了人們的生活，隨著技術(shù)的進步以及經(jīng)濟水平的提升，人工智能的普及范圍會更廣。將人工智能應(yīng)用在計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)領(lǐng)域能夠讓計算機安全性得到提升，同時提高計算機的各方面性能，帶給人們更加便捷的體驗，但人工智能在實際應(yīng)用上還存在一些障礙，而且人工智能的缺點也是值得注意的。
[參考文獻]
[1]閔銳。大數(shù)據(jù)時代人工智能在計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用[j]?？萍紕?chuàng)新與應(yīng)用，2016（36）：98.
人工智能及其應(yīng)用論文篇十四
1檢漏儀的發(fā)展狀況
隨著漏損的不斷增加，應(yīng)用預(yù)定位技術(shù)―聽音棒，解決漏損問題已經(jīng)不能滿足社會發(fā)展的需要，人們對檢漏速度和檢漏質(zhì)量的要求越來越高，隨之產(chǎn)生了檢漏儀。目前國外品牌的檢漏儀主要有日本富士檢漏儀，英國雷迪檢漏儀和德國seba檢漏儀，國內(nèi)生產(chǎn)檢漏儀的廠商主要有哈爾濱無線電六廠、揚州西蜀儀器廠和揚州捷通儀器廠。我公司近年來引進的檢漏儀主要是德國seba檢漏儀。從德國seba檢漏儀的發(fā)展來看，從原來的模擬信號處理發(fā)展到現(xiàn)代數(shù)字信號處理。數(shù)字型號的檢漏儀其中以德國seba的hl5000檢漏儀為代表，它是采用數(shù)字信號處理，具有數(shù)字頻率分析p數(shù)字濾波p瞬時值和最小值記錄及區(qū)分漏水與短時用水地連續(xù)監(jiān)測等功能，只有數(shù)字化的儀器才能實現(xiàn)，這使得其抗環(huán)境噪聲干擾能力大大增強。
2hl5000檢漏儀主要功能
2.1hl5000檢漏儀配有音量與擴音的雙向調(diào)節(jié)功能。每一位使用者可根據(jù)所需來調(diào)節(jié)適宜的音量。擴音值有8個刻度，在每次檢測時，應(yīng)選擇中等值3或4為佳，選好后對目標管線進行檢測，這時在主機顯示屏上會出現(xiàn)水平顯示條，可以顯示被擴漏點聲響的瞬時之和最小值，其中瞬時值就是顯示的外界噪聲變化，最小值則是捕捉地下發(fā)出的持續(xù)噪音的變化，根據(jù)泄漏噪音應(yīng)該是連續(xù)的聲音信號的原理，因此可以把最小值作為真正的漏水聲，因此我們在檢測漏水時主要以最小值為準，觀察最小值水平顯示條的長短變化和數(shù)值變化，當檢測到某點的最小值的水平顯示條最長和顯示數(shù)值最大時，則此點基本上可以判斷為漏水點。
2.2hl5000檢漏儀提供了多種組合濾波選擇功能。檢漏人員可以根據(jù)管道材質(zhì)，土壤特性和傳感器進行最佳選擇?？晒┻x擇的頻率有九個，分別是:70hz、106hz、160hz、240hz、360hz、540hz、800hz、1200hz、1800hz。對于經(jīng)驗豐富的檢漏人員，也可選擇組合濾波，通過選擇與漏水聲相匹配的頻率，以增強儀器抗干擾能力。一般來說，松軟的土地，選擇的頻率范圍是70-360hz，硬化較好的路面選擇的.頻率范圍是240-540hz，在塑膠或低工作壓管線檢漏，選擇的頻率范圍是70-240hz，直接用接觸式傳感器檢漏，選擇的頻率范圍是540-1200hz，電力管線或電力設(shè)備會產(chǎn)生300hz以下的低調(diào)波回路聲，因此檢漏時周圍有電力管線干擾的可把頻率選擇240hz或360hz以上的頻率組合，避開此波段干擾。以上這些波段可任意組合，可組合多種濾波范圍，比檔位濾波的可選性大，濾波范圍更寬。hl5000檢漏儀還具有頻率分析功能，能自動提示所聽漏水聲的頻率，從而為使用者適時選擇濾波范圍提供了幫助。使用者最終選擇決定選用哪種濾波波段頻率。一般而言，用地面?zhèn)鞲衅鳒y量時用低頻波段，按鍵接觸式傳感器用高頻波段。若測量不成功，調(diào)到更寬波段，以防止漏點聲響被過濾。
2.3hl5000檢漏儀具有連續(xù)監(jiān)測功能。原理是:設(shè)定好測量時間后，啟動定時測量，主機液晶顯示屏上以圖標形式顯示在設(shè)定的時間段內(nèi)測定的該管道聲響。此方法主要適用于小區(qū)分戶的測量，區(qū)分漏水和短時用水。當進行小區(qū)排查時，發(fā)現(xiàn)分戶自來水管道有漏水異常時，將傳感器固定在管道上，設(shè)定時間后啟動定時測量，測量結(jié)束，液晶顯示屏上會顯示聲級曲線。如果聲級曲線是直的，則說明此管道有漏水存在，反之有凹的聲級曲線，則說明不存在漏水，是用戶用短時水情況。這種方法的最大優(yōu)點是不用人工長時間監(jiān)聽，節(jié)省了檢漏人員的耳力。
3、hl5000數(shù)字檢漏儀的優(yōu)點缺點。
3.1具有攜帶輕便，外形好看顏色醒目，觸摸時按鍵手感舒服，可視操作與耳機監(jiān)聽相結(jié)合，有效的保護了各種噪聲對檢漏人員的耳朵損害，操作簡便設(shè)計更加人性化。
3.2擴音顯示、柱狀圖測量顯示和連續(xù)監(jiān)測顯示，具有較強的直觀性，更加適用于剛從事檢漏工作的人員，通過判定最小值的辦法便可測出漏水點的位置，簡單易學(xué)，最大限度的節(jié)省了檢漏人員的人力。
3.3具有較強的數(shù)字濾波功能，抗干擾能力強，可以自動濾波，也可選擇組合濾波，可選擇的頻率較多，適合在干擾較大的地方使用。
3.4傳感器連接插頭易松動固定不牢。
3.5顯示屏有時會出現(xiàn)死機狀態(tài)，必須按開關(guān)鍵重啟才能恢復(fù)正常。
4、應(yīng)用案例分析。
我們對德國hl5000型檢漏儀和原有設(shè)備德國hl90型檢漏儀的配合使用作一對比，效果顯著。以下我就對在檢漏中遇到的難點，疑點，結(jié)合該儀器發(fā)揮的主要作用，對漏點情況加以分析，提供給大家。
4.1我市黃河大橋收費站在6月發(fā)生了一次dn1200的管道漏水，具體情況如下:我們到達現(xiàn)場后發(fā)現(xiàn)，此次漏水面積非常大，約在300米*20米的矩形范圍內(nèi)，此收費站過往車輛較多，外界環(huán)境噪音較大，管道材質(zhì)為水泥管，管道埋伏有六七深，附近沒有任何閥門，無法采取閥拴聽音和相關(guān)分析，因管道較深，管線定位儀也無法檢測到泄漏管道的準確位置，漏點具體位置很難判定。我們通過對現(xiàn)場情況的認真分析和研究，立即制訂檢測方案，決定同時使用hl5000型檢漏儀和hl90型檢漏儀對該段漏水區(qū)域進行大面積的路面聽音檢測，使用hl90檢漏儀對該段漏水管道檢測時，無法捕捉到漏水信息，無法確定準確漏水點位置。利用hl5000檢漏儀，在漏水區(qū)域內(nèi)進行大面積聽音，使用擴音顯示和柱狀圖形顯示，對瞬時值和最小值進行觀察分析和數(shù)據(jù)對比，并通過選擇組合濾波70-106hz，106-360hz頻率范圍，濾掉外界環(huán)境噪聲干擾，很快定出漏點位置。經(jīng)開挖后狀態(tài)如下:管道埋深6.7米，管徑為dn1200mm水泥管道，漏點為水泥管道承接口處漏水，漏水口朝下方，周圍泥土被沖出地面，路面下方已空，形成水包漏水口的現(xiàn)象，漏量約為100立方米/小時。
4.2，我們對農(nóng)業(yè)路與經(jīng)七路南100米的網(wǎng)通家屬院排查時發(fā)現(xiàn)其觀察表與分表總數(shù)對不住，每月相差近千噸水，經(jīng)過對每戶的管道進行檢測時，發(fā)現(xiàn)有兩處管道有異常，這時我們把傳感器固定在其中一管道上用連續(xù)監(jiān)測功能進行分析，我們設(shè)定了3分鐘定時測量，測量完后，觀察液晶顯示屏上圖標顯示為凹形聲級曲線，由此可判斷是短時用水造成，此疑點排出。我們又把傳感器固定在另一異常管道上監(jiān)測，開始我們同樣設(shè)定了3分鐘定時測量，測量完后，發(fā)現(xiàn)液晶顯示屏上的圖標顯示為直形聲級曲線，我們又用同樣的辦法設(shè)定了10分鐘的定時測量，其結(jié)果同上圖標顯示還是為直形聲級曲線，通過測量我們判斷此管段有漏水存在。隨后我們通過進一步的調(diào)查，用路面音法和鉆探定位法，定出漏點位置，經(jīng)開挖漏點準確無誤，漏點處為進住家戶dn50管道的上翻彎頭承接口開裂。用區(qū)分漏水和短時用水連續(xù)監(jiān)測功能大大節(jié)省了檢漏人員的耳力，同時有效的避免了噪聲對檢漏人員身體健康的損害。
5、結(jié)束語
通過新設(shè)備的使用提高了檢漏速度和檢漏準確率，增加的輔助功能有效的改善了檢漏人員的勞動強度，有效地保護了檢漏人員身體健康。
人工智能及其應(yīng)用論文篇十五
人工智能（artificialintelligence），英文縮寫為ai，也稱機器智能?！叭斯ぶ悄堋币辉~最初是在1956年的dartmouth學(xué)會上提出的。它是計算機科學(xué)、控制論、信息論、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、語言學(xué)等多種學(xué)科互相滲透而發(fā)展起來的一門綜合性學(xué)科。從計算機應(yīng)用系統(tǒng)的角度出發(fā)，人工智能是研究如何制造智能機器或智能系統(tǒng)來模擬人類智能活動的能力，以延伸人們智能的科學(xué)。
人工智能是計算機科學(xué)的一個分支，它企圖了解智能的實質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能與人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機器。人工智能的發(fā)展史是和計算機科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展史聯(lián)系在一起的，目前能夠用來研究人工智能的主要物質(zhì)手段以及能夠?qū)崿F(xiàn)人工智能技術(shù)的機器就是計算機，人工智能在21世紀必將為發(fā)展國民經(jīng)濟和改善人類生活做出更大的貢獻。
事物的發(fā)展都是曲折的，人工智能的發(fā)展也是如此。人工智能的發(fā)展歷程大致可以劃分為以下五個階段：
第一階段：20世紀50年代，人工智能的興起和冷落。人工智能概念在1956年首次提出后，相繼出現(xiàn)了一批顯著的成果，如機器定理證明、跳棋程序、通用問題s求解程序、lisp表處理語言等。但是由于消解法推理能力有限以及機器翻譯等的失敗，使人工智能走入了低谷。這一階段的特點是重視問題求解的方法，而忽視了知識的重要性。
第二階段：60年代末到70年代，專家系統(tǒng)出現(xiàn)，使人工智能研究出現(xiàn)新高潮。dendral化學(xué)質(zhì)譜分析系統(tǒng)、mycin疾病診斷和治療系統(tǒng)、prospectior探礦系統(tǒng)、hearsay—ii語音理解系統(tǒng)等專家系統(tǒng)的研究和開發(fā)，將人工智能引向了實用化。并且，1969年成立了國際人工智能聯(lián)合會議（internationaljointconferencesonartificialintelligence即ijcai）。
第三階段：80年代，隨著第五代計算機的研制，人工智能得到了飛速的發(fā)展。日本在1982年開始了“第五代計算機研制計劃”，即“知識信息處理計算機系統(tǒng)kips”，其目的是使邏輯推理達到數(shù)值運算那么快。雖然此計劃最終失敗，但它的開展形成了一股研究人工智能的熱潮。
第四階段：80年代末，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)飛速發(fā)展，。1987年，美國召開第一次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)國際會議，宣告了這一新學(xué)科的誕生。此后，各國在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的投資逐漸增加，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迅速發(fā)展起來。
第五階段：90年代，人工智能出現(xiàn)新的研究高潮。由于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)特別是國際互連網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，人工智能開始由單個智能主體研究轉(zhuǎn)向基于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的分布式人工智能研究。不僅研究基于同一目標的分布式問題求解，而且研究多個智能主體的多目標問題求解，將人工智能更面向?qū)嵱谩Ａ硗?，由于hopfield多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的提出，使人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究與應(yīng)用出現(xiàn)了欣欣向榮的景象。
1、人工智能在管理系統(tǒng)中的應(yīng)用
人工智能應(yīng)用于企業(yè)管理的意義主要不在于提高效率，而是用計算機實現(xiàn)人們非常需要做，但工業(yè)工程信息技術(shù)是靠人工卻做不了或是很難做到的事情。把人工智能應(yīng)用于企業(yè)管理中，以數(shù)據(jù)管理和處理為中心，圍繞企業(yè)的核心業(yè)務(wù)和主導(dǎo)流程建立若干個主題數(shù)據(jù)庫，而所有的應(yīng)用系統(tǒng)應(yīng)該圍繞主題數(shù)據(jù)庫來建立和運行。也就是說，將企業(yè)各部門的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一集成管理，搭建人工智能的應(yīng)用平臺，使之成為企業(yè)管理與決策中的關(guān)鍵因子，這些正體現(xiàn)了人工智能在企業(yè)管理中的巨大價值。
2、人工智能在工程領(lǐng)域中的應(yīng)用
人工智能在地質(zhì)勘探、石油化工等工程領(lǐng)域也發(fā)揮著非常重要的作用。早在1978年，美國斯坦福國際研究所就研發(fā)制成礦藏勘探和評價專家系統(tǒng)“prospector”，該系統(tǒng)用于勘探評價、區(qū)域資源估值和鉆井井位選擇等，是工程領(lǐng)域的首個人工智能專家系統(tǒng)，其發(fā)現(xiàn)了一個鉬礦沉積，價值超過1億美元。
3、人工智能在技術(shù)研究中的應(yīng)用
人工智能在電子技術(shù)領(lǐng)域的應(yīng)用可謂由來已久。隨著網(wǎng)絡(luò)的迅速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的安全已經(jīng)成了人們關(guān)心的重點，因此必須在傳統(tǒng)技術(shù)的基礎(chǔ)上進行網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)的改進和變更，大力發(fā)展數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、人工免疫技術(shù)等高效的ai技術(shù)，開發(fā)更高級的ai通用與專用語言和應(yīng)用環(huán)境以及開發(fā)專用機器，而人工智能技術(shù)則為其提供了一定的可能。
人工智能的近期研究目標在于建造智能計算機，用以代替人類去從事各種復(fù)雜的腦力勞動。正是根據(jù)這一近期研究目標，人們才把人工智能理解為計算機科學(xué)的一個分支。當然，人工智能還有它的遠期研究目標，即探究人類智能和機器智能的基本原理，研究用自動機（automata）模擬人類的思維過程和智能行為。這個長期目標遠遠超出計算機科學(xué)的范疇，幾乎涉及自然科學(xué)和社會科學(xué)的所有學(xué)科。如今，人工智能已經(jīng)進入了21世紀，其必將為發(fā)展國民經(jīng)濟和改善人類生活做出更大的貢獻。但是，從人工智能目前的發(fā)展現(xiàn)狀來看，其研究也存在一定的問題，這些主要表現(xiàn)在以下三個方面：
1、宏觀與微觀隔離
一方面是哲學(xué)、認知科學(xué)、思維科學(xué)和心理學(xué)等學(xué)科所研究的智能層次太高、太抽象；另一方面是人工智能邏輯符號、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和行為主義所研究的智能層次太低。這兩方面之間相距太遠，中間還有許多層次尚待研究，目前還無法把宏觀與微觀有機地結(jié)合起來和相互滲透。
2、全局與局部割裂
人工智能是腦系統(tǒng)的整體效應(yīng)，有著豐富的層次和多個側(cè)面。但是，符號主義只抓住人腦的抽象思維特性；連接主義只模仿人的形象思維特性；行為主義則著眼于人類智能行為特性及其進化過程。這就導(dǎo)致了三者之間存在著明顯的局限性。因此，必須從多層次、多因素、多維和全局觀點來研究人工智能，才能克服上述局限。
3、理論與實際脫節(jié)
大腦的實際工作，在宏觀上已知道不少；但是智能的千姿百態(tài)，變幻莫測，復(fù)雜的難以理出頭緒。在微觀上，我們對大腦的工作機制知之甚少，似是而非，這也使我們難以找出規(guī)律。在這種背景下提出的各種人工智能理論，只是部分人的主觀猜想，能在某些方面表現(xiàn)出“智能”就已經(jīng)算是相當?shù)某晒Α?BR> 人工智能一直處于計算機技術(shù)的前沿，其研究的理論和發(fā)現(xiàn)在很大程度上將決定計算機技術(shù)的發(fā)展方向。人工智能研究與應(yīng)用雖取得了不少成果，但離全面推廣應(yīng)用還有很大的距離，還有許多問題有待解決，且需要多學(xué)科的研究專家共同合作。因此，要想從根本上了解人腦的結(jié)構(gòu)和功能，完成人工智能的研究任務(wù)，就必須去尋找和建立更新的人工智能框架和理論體系，進而為人工智能的進一步發(fā)展奠定堅實的理論基礎(chǔ)。我們堅信在不久的將來，人工智能技術(shù)的應(yīng)用與發(fā)展必將會給人們的生活、工作和教育等帶來更大的。影響。
人工智能及其應(yīng)用論文篇十六
摘要：機電一體化是一門綜合學(xué)科，它包括機械、電氣、信息、計算機等多種先進技術(shù)，在當前的各大煤礦企業(yè)中應(yīng)用十分廣泛。由于電子技術(shù)的迅速發(fā)展，傳統(tǒng)的煤礦作業(yè)模式已不能滿足企業(yè)發(fā)展的要求，而機電一體化這種運作模式可以很大程度上降低企業(yè)的生產(chǎn)成本，降低工人的勞動強度，提高生產(chǎn)效率，保障了施工作業(yè)的安全性。本文主要介紹機電一體化的技術(shù)原理、發(fā)展歷程和特色優(yōu)勢以及它實踐應(yīng)用意義。
關(guān)鍵詞：機電一體化;煤礦機械;應(yīng)用研究
近年來煤礦工業(yè)的產(chǎn)業(yè)升級越來越明顯，它對于高產(chǎn)、優(yōu)質(zhì)和高效的生產(chǎn)技術(shù)需求也有了一種新的需求。在生產(chǎn)力水平迫切需要提高的大背景下，機電一體化的出現(xiàn)給煤礦企業(yè)帶來了希望，成為了當前各大煤礦企業(yè)普遍應(yīng)用的生產(chǎn)運作模式。煤礦工業(yè)在傳統(tǒng)工業(yè)中是一種比較傳統(tǒng)和主打的產(chǎn)業(yè)，在新產(chǎn)業(yè)迅速崛起的今天，若要穩(wěn)定鞏固自身的地位，就要不斷改進生產(chǎn)運作模式，不斷引入最先進的生產(chǎn)技術(shù)和設(shè)備，降低工人的勞動強度，提高工作效率和生產(chǎn)質(zhì)量，進而提高企業(yè)的經(jīng)濟效益。
1機電一體化的相關(guān)概述
1.1技術(shù)原理
機電一體化即通過對電力電子、信息通信、計算機控制等先進技術(shù)的整合，同時借鑒微電子技術(shù)、智能軟件技術(shù)的技術(shù)精華，實現(xiàn)不同技術(shù)形式之間的相互滲透與結(jié)合的一種廣泛運用于煤礦生產(chǎn)活動中的科技匹配系統(tǒng)。機電一體化代表著煤工業(yè)技術(shù)中先進生產(chǎn)要素的結(jié)晶，以其系統(tǒng)化、智能化、微型化和人性化的諸多優(yōu)勢，廣泛應(yīng)用于煤礦企業(yè)的生產(chǎn)領(lǐng)域，并為各大企業(yè)帶來較為豐厚的效益。實現(xiàn)傳統(tǒng)工業(yè)優(yōu)化升級的同時，將先進的機電一體化技術(shù)應(yīng)用于煤礦機械中，還能節(jié)能降耗，實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的生產(chǎn)目標。
1.2發(fā)展歷程
1.3特色優(yōu)勢
隨著新興科技產(chǎn)業(yè)的蓬勃崛起，科學(xué)與技術(shù)之間的融合逐漸增強，傳統(tǒng)的能源經(jīng)濟的生產(chǎn)模式越發(fā)不能滿足當前國家崛起的戰(zhàn)略需要，因而實現(xiàn)技術(shù)體制的改革創(chuàng)新，促成機電一體化體制的構(gòu)建，既是一種必要性的驅(qū)使，也具有得天獨厚的特色優(yōu)勢。
2煤礦機械中機電一體化技術(shù)的應(yīng)用分析
2.1機電一體化技術(shù)在煤礦安監(jiān)系統(tǒng)中的應(yīng)用
煤礦安全生產(chǎn)監(jiān)控系統(tǒng)是機電一體化技術(shù)的集中體現(xiàn)，但在我國起步很晚，1980年以后才逐漸開始在煤礦中得到應(yīng)用，其原因主要有兩個方面，一方面是因為上世紀80年代實現(xiàn)機電一體化的安監(jiān)系統(tǒng)逐步成熟，開始得到應(yīng)用，另一方面也是因為國外更為先進的煤礦監(jiān)控技術(shù)很大程度上促進、幫助了我國安全監(jiān)控技術(shù)的發(fā)展。安全監(jiān)控系統(tǒng)的應(yīng)用在很大程度上降低了煤礦事故的發(fā)生，對于煤礦企業(yè)的安全生產(chǎn)無疑起到了重要的作用。
2.2機電一體化技術(shù)在煤礦運輸系統(tǒng)中的應(yīng)用
隨著機電一體化技術(shù)的逐步成熟，煤礦企業(yè)嘗試了在井下運輸系統(tǒng)中應(yīng)用這一技術(shù)，如帶式運輸機。由于帶式運輸機運輸距離長、功率大，機電一體化的應(yīng)用可以在很大程度上排除安全隱患，其核心技術(shù)也在實踐中得到了廣泛的發(fā)展，并能夠?qū)崿F(xiàn)大傾角、長距離的安全運輸，相配套的技術(shù)和關(guān)鍵元件也得到了產(chǎn)品研發(fā)與理論研究。
2.3機電一體化技術(shù)在采煤機中的應(yīng)用
煤礦機械自動化不僅能夠提高工作效率，也能大大降低安全隱患，為此，機電一體化的采煤機被逐步研發(fā)應(yīng)用。此類型采煤機采用電牽引，相比傳統(tǒng)的液壓牽引采煤機動力更強，煤層傾角較大、頂板突然來壓導(dǎo)致采煤機下滑時，自身也可以實現(xiàn)制動。同時，機電一體化的采煤機結(jié)構(gòu)上更為簡單，整機效率高，可靠性強，在煤礦生產(chǎn)中的應(yīng)用也越來越廣泛。
2.4提升機中的機電一體化技術(shù)應(yīng)用
交直流全數(shù)字化提升機代表著煤礦機械中機電一體化技術(shù)的最高水平。在內(nèi)裝式提升機上，將驅(qū)動與滾筒的機械結(jié)構(gòu)合二為一，總體整合了電力電子、機械、自動控制、通信等相關(guān)先進技術(shù)。采用總線方式的全數(shù)字化提升機不僅大大簡化了電器安裝，也使其達到了高度可靠的效果。
3機電一體化技術(shù)的應(yīng)用意義
3.1實現(xiàn)了煤礦開采的高效生產(chǎn)
煤礦機械機電一體化技術(shù)的應(yīng)用，在很大程度上提高了礦山開采效率，改變了以往落后的生產(chǎn)方式和作業(yè)模式，提升其中的`技術(shù)操作便捷性和安全性，極大降低了工作人員的勞動強度，同時提升了生產(chǎn)效率和勞動質(zhì)量，實現(xiàn)了產(chǎn)業(yè)升級。
3.2提高了礦山開采的經(jīng)濟效益
煤礦機械中機電一體化技術(shù)的成功應(yīng)用大幅提高了煤炭產(chǎn)量，降低了礦山開采的生產(chǎn)費用，增加了煤炭企業(yè)的經(jīng)濟效益，并帶動了相關(guān)經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，推動了地方經(jīng)濟的蓬勃發(fā)展。
3.3提高了安全的煤礦開采工作環(huán)境
良好的開采環(huán)境是安全生產(chǎn)的有力保證，隨著機電一體化技術(shù)的大量推廣應(yīng)用，煤礦機械的效率大大提高的同時，在很大程度上也減少了安全隱患的發(fā)生。傳統(tǒng)的破、裝、運、支、處等生產(chǎn)環(huán)節(jié)的機械被現(xiàn)代化的設(shè)備逐步取代，將采礦工作人員從危險的開采工作中脫出來，降低了發(fā)生危險事故的幾率，使礦工的人身安全得到了保證，防止了職業(yè)病與工傷的發(fā)生。
4結(jié)語
隨著經(jīng)濟的發(fā)展和社會的不斷進步，煤礦企業(yè)在發(fā)展中對機電一體化也提出了新的要求，這在一定程度上促進了機電一體化技術(shù)的發(fā)展和完善。當前的機電一體化技術(shù)中已經(jīng)融入了網(wǎng)絡(luò)、光纖以及人工智能等新技術(shù)，在很大程度上可以提高工作效率以及作業(yè)的安全性，確保煤礦企業(yè)健康穩(wěn)定的發(fā)展。
參考文獻：
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人工智能及其應(yīng)用論文篇十七
摘要：隨著人工智能技術(shù)的日新月異，人類社會生活廣泛而深刻的受到其影響，在提高工作效率與生活質(zhì)量的同時，許多新興的法律問題逐漸浮現(xiàn)，尤其對與人類社會生活聯(lián)系緊密的民法提出了挑戰(zhàn)。本文以人工智能技術(shù)為視角，探討民法制度在新的時代背景下的發(fā)展方向。
隨著舉世矚目的人機大戰(zhàn)在2016年3月15日落下帷幕，圍棋人機大戰(zhàn)中人工智能機器人以4比1的成績戰(zhàn)勝圍棋九段棋手，揭開了人們對人工智能討論和聯(lián)想的新高潮。國內(nèi)的一部分科技公司已經(jīng)買下一些機器人公司，準備搶占人工智能的市場先機。在一些企業(yè)中已經(jīng)開始大規(guī)模使用機器人代替工人。人工智能的發(fā)展必然對人們的社會生活產(chǎn)生深刻的影響，隨之而來的是對與社會生活高度相關(guān)的民法制度的沖擊。
第一回合，發(fā)生在第一次工業(yè)革命。第一次工業(yè)革命的標志產(chǎn)物是珍妮紡紗機，它的產(chǎn)生極大提高了工作效率。一位名叫路德的紡織工人，認為是珍妮紡紗機奪走了他們的工作，帶頭搗毀了工廠的機器。事件的態(tài)勢愈演愈烈，最后是英國的政府派出軍隊進行鎮(zhèn)壓才得以控制，這就是“路德事件”。
第二回合，發(fā)生在第三次工業(yè)革命。手機產(chǎn)生于第三次工業(yè)革命，它的出現(xiàn)使傳呼員的職業(yè)徹底消失，拉近了人們之間的距離，提高了工作效率與生活質(zhì)量。機器又一次戰(zhàn)勝了人類。
第三回合，發(fā)生在第四次工業(yè)革命。智能機械手的出現(xiàn)可以大幅度降低產(chǎn)品的不良率，設(shè)備的產(chǎn)能效率大幅度得以提高，其工作效率大大的戰(zhàn)勝了傳統(tǒng)的車間工人。這也使得高危險系數(shù)以及高人工成本的工種消失。
第四回合，就是發(fā)生在不久之前的阿爾法圍棋對戰(zhàn)圍棋九段選手，最終人類以1比4的成績敗北人工智能。
雖然，最智能的機器也需要“老師”的指引，而人類就是機器的老師，但是不容否認的是，在一些領(lǐng)域，人工智能和機器人技術(shù)已經(jīng)代替了人類，并震顫著人類的社會生活。
人工智能產(chǎn)業(yè)是近三十年涌現(xiàn)出的高新產(chǎn)業(yè)。早在“七五”時期政府就開始了對這一高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的攻關(guān)研究，并取得了有目共睹的成果，一批人工智能產(chǎn)品與人工智能應(yīng)用工程層出不窮。[1]近些年，人工智能技術(shù)發(fā)展迅速，其應(yīng)用也愈來愈廣，從之前傳統(tǒng)的工業(yè)領(lǐng)域擴展到軍事、公安、醫(yī)療和服務(wù)等眾多領(lǐng)域。
2012年由某公司的實驗室研發(fā)并推出了無人駕駛汽車，這臺汽車不需要駕駛者就可以進行啟動、行駛以及停止。這些車輛使用照相機、雷達感應(yīng)器和激光測距機來“看”其他的交通狀況，并且使用詳細地圖來為前方的道路導(dǎo)航。該公司表示，這些車輛比有人駕駛的車更安全，因為它們能更迅速、更有效地作出反應(yīng)。這種人工智能汽車的出現(xiàn)，使得汽車的概念以及人們出行方式發(fā)生了極大的轉(zhuǎn)變，同時也體現(xiàn)著人工智能技術(shù)和機器人技術(shù)開始真正融入到人類現(xiàn)實生活中。人類可以預(yù)測到，下一代智能型機器人將更加廣泛的融入到社會運作中。然而這一高新技術(shù)的應(yīng)用，同時也使得如何避免人工智能機器人侵權(quán)或者被侵權(quán)以及如何規(guī)范機器人的制造、使用等法律問題更加突出。
在醫(yī)療領(lǐng)域，人工智能機器人在外科手術(shù)中得以應(yīng)用。美國曾于2000年上市一款醫(yī)療外科手術(shù)機器人。據(jù)統(tǒng)計，至今為止總共2500部機器人被投入市場。這種人工智能機器人的使用，一方面對于提高醫(yī)療水平起到了積極的作用，但是也出現(xiàn)了人工智能機器人侵權(quán)的事件發(fā)生。自2007年至2014年，美國政府就收到了兩百多件關(guān)于該人工智能機器人手術(shù)時發(fā)生燒傷或割傷以及感染等侵權(quán)事故報告，在這兩百多件事故中共造成89名患者醫(yī)治無效死亡。
基于人工智能機器人在社會生活中產(chǎn)生的問題，一些國家如日本、韓國以及歐共體，已經(jīng)開始著手制定規(guī)章或制度以確保社會穩(wěn)定以及人工智能技術(shù)的可持續(xù)發(fā)展。日本公布了《下一代機器人安全問題指導(dǎo)方針（草案）》，用于調(diào)整人工智能技術(shù)的研發(fā)與應(yīng)用。[2]歐洲共同體在2012年推出了歐盟第七框架計劃項目，即機器人法研究，聚集了各個相關(guān)領(lǐng)域的專家學(xué)者，包括法學(xué)、哲學(xué)、仿生神經(jīng)工學(xué)等專業(yè)，討論并草擬機器人立法政策白皮書。韓國已經(jīng)擬定了機器人法，專門規(guī)定了人與機器人的關(guān)系。
除了對人工智能機器人的安全應(yīng)用進行必要的法律規(guī)范以外，同時也應(yīng)對與人工智能機器人的應(yīng)用相關(guān)的法律，如民法制度進行一定程度上的變革。例如，法律該怎樣認定人工智能機器人的法律地位，如若發(fā)生侵權(quán)事故時該怎樣認定相應(yīng)的法律責(zé)任以及適用怎樣的歸責(zé)原則等法律問題。若無人駕駛汽車發(fā)生交通事故該怎樣認定事故責(zé)任。許多相關(guān)法律問題都隨著人工智能機器人廣泛而深入的進入人類社會生活而變得更加凸顯，然而相關(guān)規(guī)章制度仍處于空白階段。因此，變革相關(guān)的法律制度對于平衡人工智能技術(shù)與社會的穩(wěn)定和諧具有重要的意義。
人工智能機器人在社會生活中的廣泛應(yīng)用，更加深刻的影響著人類文明，同時伴隨而來的是大量法律問題逐漸涌現(xiàn)。
2006年美國一個名叫《未來學(xué)家》的雜志曾這樣報道：2016年至2020年，人工智能實體可能會當選為“國會議員”；2020年后，轉(zhuǎn)基因技術(shù)加上機器人技術(shù)，將制造出“有機機器人”。雖然這些設(shè)想都尚未實現(xiàn)，但是在社會生活中人工智能技術(shù)是確確實實得以廣泛應(yīng)用的。許多人工智能機器人已經(jīng)代替人類走向工作崗位，如迎賓機器人、送餐機器人，甚至在日本一款機器人可以向顧客提供推銷手機、簽訂合同等服務(wù)。
（一）人工智能技術(shù)與婚姻法律制度
2016年在某電視臺的明星喜劇真人秀中，某團隊以一部講述主人公用人工智能機器人做女朋友來應(yīng)付父母的催婚，最后發(fā)現(xiàn)連主人公的父母都是人工智能機器人的喜劇作品參加比賽，其作品以夸張的手法描繪了人工智能技術(shù)對人類社會生活的巨大影響。但是不能說小品中的事情不會在現(xiàn)實生活中發(fā)生，英國人工智能學(xué)者戴維萊維曾推測：人類將和機器人結(jié)婚，這一切大約會在2050年實現(xiàn)。
人類與人工智能機器人的結(jié)婚能夠得到法律的認可，就需要對我國民法制度中的婚姻法律規(guī)范進行調(diào)整，目前婚姻只能是自然人的行為，而人工智能機器人目前在法律上不是民事主體，但這并不能阻擋人類與人工智能機器人結(jié)婚的情況發(fā)生。因此，人工智能技術(shù)的發(fā)展會對婚姻法律制度造成一定程度上的沖擊。
（二）人工智能技術(shù)與侵權(quán)責(zé)任法律制度
人工智能技術(shù)的發(fā)展賦予了機器人更加類似于人類行為的功能。在2004年的伊拉克戰(zhàn)場上，美軍僅僅使用了一架由人工智能機器人操作的軍用飛機將一個連的兵力瞬間消滅。美國科學(xué)家在2006年曾宣稱，新研發(fā)并投入軍用的機器人能夠自己檢測損傷并獨立思考出修復(fù)方法。如若這樣的機器人太過于像人，而且擁有智慧，很有可能“造反”，對人類造成侵害。這就需要對侵權(quán)法律制度進行完善以維護社會穩(wěn)定。
早在1978年人工智能機器人侵權(quán)的事件事實上早已存在。在日本廣島一間工廠里，機器人正切割鋼板，但突然轉(zhuǎn)身將其背后正在休息的工人抓住并當做鋼板進行切割，這是世界上第一起機器人侵權(quán)事件。[3]無獨有偶，全蘇國際象棋象棋冠軍對戰(zhàn)早期的人工智能機器人，終以3比1的成績打敗機器人，但機器人惱羞成怒，在眾目睽睽下向?qū)κ轴尫艔婋娏?，這位國際象棋大師最終并沒用搶救過來。
因此，隨著人工智能技術(shù)的日益精湛，人類不得不考慮機器人侵權(quán)的歸責(zé)原則、責(zé)任分配等一系列法律問題，更需要對侵權(quán)責(zé)任法律制度進行一定的調(diào)整以適應(yīng)高科技時代的大背景。
人工智能技術(shù)的發(fā)展對與人們聯(lián)系緊密的民法制度提出了挑戰(zhàn)。如果民法不能適應(yīng)時代的要求，將無法使社會得以穩(wěn)定運作。因此對相關(guān)的民事法律規(guī)范進行調(diào)整，適應(yīng)人工智能技術(shù)的發(fā)展要求，已經(jīng)是新世紀大勢所趨。
[1]金周英，白英。我國機器人發(fā)展的政策研究報告[j]。機器人技術(shù)與應(yīng)用，2009—3—30。
[2]肖尤丹。機器人需要“守法”嗎[n]。xxx，2014—7—21（20）。
[3]黃建民。我們要給機器人以“人權(quán)”嗎[j]。讀書與評論，2009（6）。
人工智能及其應(yīng)用論文篇十八
人工智能（artificial intelligence），英文縮寫為ai，也稱機器智能?！叭斯ぶ悄堋币辉~最初是在1956年的dartmouth學(xué)會上提出的。它是計算機科學(xué)、控制論、信息論、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、語言學(xué)等多種學(xué)科互相滲透而發(fā)展起來的一門綜合性學(xué)科。從計算機應(yīng)用系統(tǒng)的角度出發(fā)，人工智能是研究如何制造智能機器或智能系統(tǒng)來模擬人類智能活動的能力，以延伸人們智能的科學(xué)。
人工智能是計算機科學(xué)的一個分支，它企圖了解智能的實質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能與人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機器。人工智能的發(fā)展史是和計算機科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展史聯(lián)系在一起的，目前能夠用來研究人工智能的主要物質(zhì)手段以及能夠?qū)崿F(xiàn)人工智能技術(shù)的機器就是計算機，人工智能在21世紀必將為發(fā)展國民經(jīng)濟和改善人類生活做出更大的貢獻。
事物的發(fā)展都是曲折的，人工智能的發(fā)展也是如此。人工智能的發(fā)展歷程大致可以劃分為以下五個階段：
第一階段：20世紀50年代，人工智能的興起和冷落。人工智能概念在1956年首次提出后，相繼出現(xiàn)了一批顯著的成果，如機器定理證明、跳棋程序、通用問題s求解程序、lisp表處理語言等。但是由于消解法推理能力有限以及機器翻譯等的失敗，使人工智能走入了低谷。這一階段的特點是重視問題求解的方法，而忽視了知識的重要性。
第二階段：60年代末到70年代，專家系統(tǒng)出現(xiàn)，使人工智能研究出現(xiàn)新高潮。dendral化學(xué)質(zhì)譜分析系統(tǒng)、mycin疾病診斷和治療系統(tǒng)、prospectior探礦系統(tǒng)、hearsay—ii語音理解系統(tǒng)等專家系統(tǒng)的研究和開發(fā)，將人工智能引向了實用化。并且，1969年成立了國際人工智能聯(lián)合會議（international joint conferences onartificial intelligence 即ijcai）。
第三階段：80年代，隨著第五代計算機的研制，人工智能得到了飛速的發(fā)展。日本在1982年開始了“第五代計算機研制計劃”，即“知識信息處理計算機系統(tǒng)kips”，其目的是使邏輯推理達到數(shù)值運算那么快。雖然此計劃最終失敗，但它的開展形成了一股研究人工智能的熱潮。
第四階段：80年代末，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)飛速發(fā)展，。1987年，美國召開第一次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)國際會議，宣告了這一新學(xué)科的誕生。此后，各國在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的投資逐漸增加，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迅速發(fā)展起來。
第五階段：90年代，人工智能出現(xiàn)新的研究高潮。由于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)特別是國際互連網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，人工智能開始由單個智能主體研究轉(zhuǎn)向基于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的分布式人工智能研究。不僅研究基于同一目標的分布式問題求解，而且研究多個智能主體的多目標問題求解，將人工智能更面向?qū)嵱谩Ａ硗?，由于hopfield多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的提出，使人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究與應(yīng)用出現(xiàn)了欣欣向榮的景象。
1、人工智能在管理系統(tǒng)中的應(yīng)用
人工智能應(yīng)用于企業(yè)管理的意義主要不在于提高效率，而是用計算機實現(xiàn)人們非常需要做，但工業(yè)工程信息技術(shù)是靠人工卻做不了或是很難做到的事情。把人工智能應(yīng)用于企業(yè)管理中，以數(shù)據(jù)管理和處理為中心，圍繞企業(yè)的核心業(yè)務(wù)和主導(dǎo)流程建立若干個主題數(shù)據(jù)庫，而所有的應(yīng)用系統(tǒng)應(yīng)該圍繞主題數(shù)據(jù)庫來建立和運行。也就是說，將企業(yè)各部門的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一集成管理，搭建人工智能的應(yīng)用平臺，使之成為企業(yè)管理與決策中的關(guān)鍵因子，這些正體現(xiàn)了人工智能在企業(yè)管理中的巨大價值。
2、人工智能在工程領(lǐng)域中的應(yīng)用
人工智能在地質(zhì)勘探、石油化工等工程領(lǐng)域也發(fā)揮著非常重要的作用。早在1978年，美國斯坦福國際研究所就研發(fā)制成礦藏勘探和評價專家系統(tǒng)“prospector”，該系統(tǒng)用于勘探評價、區(qū)域資源估值和鉆井井位選擇等，是工程領(lǐng)域的首個人工智能專家系統(tǒng)，其發(fā)現(xiàn)了一個鉬礦沉積，價值超過1億美元。
3、人工智能在技術(shù)研究中的應(yīng)用
人工智能在電子技術(shù)領(lǐng)域的應(yīng)用可謂由來已久。隨著網(wǎng)絡(luò)的迅速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的安全已經(jīng)成了人們關(guān)心的重點，因此必須在傳統(tǒng)技術(shù)的基礎(chǔ)上進行網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)的改進和變更，大力發(fā)展數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、人工免疫技術(shù)等高效的ai技術(shù)，開發(fā)更高級的ai通用與專用語言和應(yīng)用環(huán)境以及開發(fā)專用機器，而人工智能技術(shù)則為其提供了一定的可能。
人工智能的近期研究目標在于建造智能計算機，用以代替人類去從事各種復(fù)雜的腦力勞動。正是根據(jù)這一近期研究目標，人們才把人工智能理解為計算機科學(xué)的一個分支。當然，人工智能還有它的遠期研究目標，即探究人類智能和機器智能的基本原理，研究用自動機（automata）模擬人類的思維過程和智能行為。這個長期目標遠遠超出計算機科學(xué)的范疇，幾乎涉及自然科學(xué)和社會科學(xué)的所有學(xué)科。如今，人工智能已經(jīng)進入了21世紀，其必將為發(fā)展國民經(jīng)濟和改善人類生活做出更大的貢獻。但是，從人工智能目前的發(fā)展現(xiàn)狀來看，其研究也存在一定的問題，這些主要表現(xiàn)在以下三個方面：
1、宏觀與微觀隔離
一方面是 哲學(xué)、認知科學(xué)、思維科學(xué)和 心理學(xué)等學(xué)科所研究的智能層次太高、太抽象；另一方面是人工智能邏輯符號、神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)和行為主義所研究的智能層次太低。這兩方面之間相距太遠，中間還有許多層次尚待研究，目前還無法把宏觀與微觀有機地結(jié)合起來和相互滲透。
2、全局與局部割裂
人工智能是腦系統(tǒng)的整體效應(yīng)，有著豐富的層次和多個側(cè)面。但是，符號主義只抓住人腦的抽象思維特性；連接主義只模仿人的形象思維特性；行為主義則著眼于人類智能行為特性及其進化過程。這就導(dǎo)致了三者之間存在著明顯的局限性。因此，必須從多層次、多因素、多維和全局觀點來研究人工智能，才能克服上述局限。
3、理論與實際脫節(jié)
大腦的實際 工作，在宏觀上已知道不少；但是智能的千姿百態(tài)，變幻莫測，復(fù)雜的難以理出頭緒。在微觀上，我們對大腦的工作機制知之甚少，似是而非，這也使我們難以找出規(guī)律。在這種背景下提出的各種人工智能理論，只 是部分人的主觀猜想，能在某些方面表現(xiàn)出“智能”就已經(jīng)算是相當?shù)某晒Α?BR> 人工智能一直處于 計算機技術(shù)的前沿，其研究的理論和發(fā)現(xiàn)在很大程度上將決定計算機技術(shù)的 發(fā)展方向。人工智能研究與 應(yīng)用雖取得了不少成果，但離全面推廣應(yīng)用還有很大的距離，還有許多問題有待解決，且需要多學(xué)科的研究專家共同合作。因此，要想從根本上了解人腦的結(jié)構(gòu)和功能，完成人工智能的研究任務(wù)，就必須去尋找和建立更新的人工智能框架和理論體系，進而為人工智能的進一步發(fā)展奠定堅實的理論基礎(chǔ)。我們堅信在不久的將來，人工智能技術(shù)的應(yīng)用與發(fā)展必將會給人們的生活、工作和 教育等帶來更大的。影響。
人工智能及其應(yīng)用論文篇十九
摘要：綜合本公司實際生產(chǎn)情況和本人多年工作經(jīng)驗知，生產(chǎn)中使用變頻器具有絕對重要性，希望業(yè)內(nèi)人士廣泛使用之。
關(guān)鍵詞：變頻器供水行業(yè)應(yīng)用
引言
一般城市管網(wǎng)的水壓無法完全滿足所有用水居民的用水需求，絕大部分用戶須通過提升水壓才能滿足用水要求。以前大多采用傳統(tǒng)的水塔，高位水箱等等增壓設(shè)備，它們都必須由水泵以高出實際用水高度的壓力提升水量，其結(jié)果大大增加了能量損耗。
一、新、舊泵的測試
例如，我公司對6sh-655kw成套機電設(shè)備做如下測試：
75kw三墾變頻器直拖舊泵測試數(shù)據(jù)表：
75kw三墾變頻器直拖新泵測試數(shù)據(jù)表
由上述測試結(jié)果可得老式供水方式被全新變頻供水方式取代具有多項優(yōu)點：
1.1變頻供水能靈活控制供水壓力。
1.2采用變頻供水節(jié)電效果明顯。
1.3當異步電機在全壓啟動時從靜止狀態(tài)加速到額定轉(zhuǎn)速所需時間小于0.5秒，這意味著在不足0.5秒的'時間里，水的流量從零猛增到額定流量，在極短時間內(nèi)流量的巨大變化將引起對管道的壓強過高或過低的沖擊，壓力過高會爆管而過低導(dǎo)致管子的癟塌。直接停機同樣會引起壓力沖擊。從上表測試結(jié)果可見使用變頻器調(diào)速后，可通過對加減速時間的合理預(yù)置來延長啟動和停止過程，合理控制供水壓力減少管道沖擊，最大限度保護管網(wǎng)，管件，同時也提高電機水泵的使用壽命。從上述測試還可以看出泵老化時嚴重影響出水量供水壓力，維護維修不及時泵效率會大幅降低。
二、變頻器的節(jié)能效果
變頻器節(jié)能效果實際工作中更可觀。例如，我公司有一水廠，水廠原供水方案為280kw機電系統(tǒng)一工一變兩套系統(tǒng)向市區(qū)管網(wǎng)以0.18mpa壓力供水，工頻供水系統(tǒng)為控制供水壓力要采用勒閥門的方法。去年經(jīng)技術(shù)改造改為兩套供水系統(tǒng)均用變頻器供水，嚴禁勒閥門通過變頻器調(diào)頻來控制供水壓力。改變供水方法后該水廠當月電費較前月少近五萬元，當年公司電費較上年減少近六十萬元，可見使用變頻器供水節(jié)能效果很明顯，長期使用變頻器經(jīng)濟效益可觀。
變頻調(diào)速恒壓供水系統(tǒng)，經(jīng)歷了逐步完善的過程。綜合早期的單泵恒壓供水系統(tǒng)與近幾年來被行業(yè)內(nèi)人士普遍使用的多泵恒壓調(diào)速供水系統(tǒng)諸多供水方式來看，我認為最優(yōu)的恒壓供水系統(tǒng)應(yīng)為單泵直拖恒壓供水系統(tǒng)。
三、各種供水方式比較
例如，我單位現(xiàn)使用以下幾種供水方式(以富士變頻器為例)：
3.1變頻器直拖電機變壓（變流量）供水：優(yōu)點：接線簡單，使用電器件少，完全啟用變頻器自身功能運行穩(wěn)定，節(jié)電效果較明顯，維修率較低。缺點：只能變壓（流量）運行，節(jié)能空間有剩余。
3.2多泵運行方式：控制回路用plc(可編程控制器)設(shè)計以三泵為例：優(yōu)點：可控制實現(xiàn)恒壓（恒流量）供水。缺點：只有一臺泵變頻調(diào)速運行，其余各泵均工頻運行，節(jié)能一般,部分能量未被挖掘出來。維修工作量較大，運行穩(wěn)定性較好。:
3.3一拖一單泵運行方式：啟用變頻器內(nèi)置pid功能或外用plc（可編程控制器）均能實現(xiàn)恒壓（流量）供水。此方案要求用戶量與機電設(shè)備工作能力匹配。該方式接線簡單使用電器件少，運行穩(wěn)定，無管線沖擊，維修工作量小，節(jié)能效果較其它方案優(yōu)秀等特點。
綜合本公司實際生產(chǎn)情況和本人多年工作經(jīng)驗知，生產(chǎn)中使用變頻器具有絕對重要性，希望業(yè)內(nèi)人士廣泛使用之。
人工智能及其應(yīng)用論文篇二十
油田作為一個特殊行業(yè)，有其獨特的背景，油田中變頻器的應(yīng)用主要集中在：游梁式抽油機控制(俗稱“磕頭機”)、電潛泵控制、注水井控制和油氣集輸控制等幾個場合，本文主要介紹變頻器在游梁式抽油機上的應(yīng)用。
一、磕頭機的工作原理
目前，在油田抽油設(shè)備中，以游梁式磕頭抽油機應(yīng)用最為普遍，數(shù)量也最多，但是，傳統(tǒng)的磕頭機普遍存在著啟動沖擊大，運行耗電多，大馬拉小車、效率低下等諸多問題，加之油井情況復(fù)雜，稠油、結(jié)蠟、沙卡現(xiàn)象較多，斷桿、燒電機等現(xiàn)象經(jīng)常發(fā)生，對電動機沒有可靠的保護功能，設(shè)備維修量大，為此，急需對現(xiàn)有的抽油機設(shè)備進行改造。
當磕頭機工作時，驢頭懸點上作用的載荷是變化的。上沖程時，驢頭懸點需提起抽油桿柱和液柱，在抽油機未進行平衡的條件下，電動機就要付出很大的能量。在下沖程時，抽油機桿柱轉(zhuǎn)而對電動機做功，使電動機處于發(fā)電機的運行狀態(tài)。抽油機未進行平衡時，上、下沖程的載荷極度不均勻，這樣將嚴重地影響抽油機的四連桿機構(gòu)、減速箱和電動機的效率和壽命，惡化抽油桿的工作條件，增加它的斷裂次數(shù)。為了消除這些缺點，一般在抽油機的游梁尾部或曲柄上或兩處都加上了平衡重。這樣一來，在懸點下沖程時，要把平衡重從低處抬到高處，增加平衡重的位能。為了抬高平衡配重，除了依靠抽油桿柱下落所釋放的位能外，還要電動機付出部分能量。在上沖程時，平衡重由高處下落，把下沖程時儲存的位能釋放出來，幫助電動機提升抽油桿和液柱，減少了電動機在上沖程時所需給出的能量。目前使用較多的游梁式抽油機，都采用了加平衡配重的工作方式，因此在抽油機的一個工作循環(huán)中，有兩個電動機運行狀態(tài)和兩個發(fā)電機運行狀態(tài)。當平衡配重調(diào)節(jié)較好時，其發(fā)電機運行狀態(tài)的時間和產(chǎn)生的能量都較小。
游梁式抽油機的變頻改造主要有以下3個方面
(1)大大提高了功率因數(shù)(可由原來的0.25～0.5提高到0.9以上)，大大減小了供電電流，從而減輕了電網(wǎng)及變壓器的負擔(dān)，降低了線損，可省去大量的“增容”開支.這主要集中在供電企業(yè)對電網(wǎng)質(zhì)量要求較高的場合，為避免電網(wǎng)質(zhì)量的下降，需引入變頻控制，其主要目的就是減小抽油機工作過程對電網(wǎng)的影響。在前期井中，由于剛開采，儲油量大，使用變頻器運行至65hz，頻率提高了1/3，相應(yīng)地電機轉(zhuǎn)速提高了30%，其采用油量也相應(yīng)提高，其綜合采油率可比工頻情況下多采油20%，工效提高了1.2倍，很受油田采油工的歡迎。
(2)以節(jié)能為第一目標的變頻改造，
這點較普遍，一方面，油田抽油機為克服大的起動轉(zhuǎn)矩，采用的電動機遠遠大于實際所需功率，工作時電動機利用率一般為20%～30%，最高不會超過50%，電動機常處于輕載狀態(tài)，造成資源浪費。另一方面，抽油機工作情況的連續(xù)變化，取決于地底下的狀態(tài)，若始終處于工頻運行，也會造成電能浪費。為了節(jié)能，提高電動機工作效率，需進行變頻改造。在中、后期井中，由于井儲量減少，電機若仍工頻行，勢必浪費電能，造成不必要的損耗，因而我們采用降低轉(zhuǎn)速的方式，減少沖程，一般將變頻器的頻率運行至35-40hz之間，這樣電機轉(zhuǎn)速下降了30%，加之采油設(shè)備一般負荷較輕，節(jié)電率可達25%左右，而且提高了功率因數(shù)，減少了無功損耗。
(3)變頻器具有軟啟/軟停功能，在電機啟動時，減少了對抽油桿的機械沖擊，對稠油、結(jié)蠟、沙卡、等都能效地進行保護停機，以保護電機及機械設(shè)備，減少維修量，防止斷桿，變頻器對過壓、欠壓，過載、短路及電機失速都能可靠地保護，對延長電機的壽命，減少機械設(shè)備的磨損等，都具有很好的作用。
由于實現(xiàn)了真正的“軟起動”，對電動機、變速箱、抽油機都避免了過大的機械沖擊，大大延長了設(shè)備的使用壽命，減少了停產(chǎn)時間，提高了生產(chǎn)效率。以提高電網(wǎng)質(zhì)量和節(jié)能為目的的變頻改造。這種情況綜合了上面兩種改造的優(yōu)點，是應(yīng)用中的一個重要發(fā)展方向。
二、抽油機的技術(shù)發(fā)展
第一代：最先的抽油機主馬達主要是采用三相異步電機啟動，三相異步電動機啟動運行缺點就是沒有調(diào)速功能，只能保持一個恒速，嚴重影響產(chǎn)油量。這種不帶保護的抽油機電機控制方式已經(jīng)退出了歷史舞臺。
第二代：由于直流電動機的面世，也加快了直流電機在抽油機上的應(yīng)用，從而替代了異步電機的使用。采用直流調(diào)速的方法明顯的優(yōu)勝三相異步電機，產(chǎn)油量也高了許多;但直流電動機成本比較高，其調(diào)速性能也不是很理想。
第三代：采用變級電機調(diào)速，就是改變電機極對數(shù)來達到調(diào)速的目的，常采用4/8/32極多速電機實現(xiàn)。但其裝置比較復(fù)雜，占用空間也比較大，設(shè)備壽命短，穩(wěn)定性不太好。
第四代：變頻調(diào)速技術(shù)，由于變頻調(diào)速技術(shù)已成為節(jié)能及提高產(chǎn)品效益質(zhì)量的有效措施，油田中變頻器應(yīng)用在游梁式抽油機已經(jīng)非常廣泛。由于油井的類型和工況千差萬別，井下滲油和滲水量每時每刻都在變.抽油機的負載變化是無規(guī)律的，故采用變頻調(diào)速技術(shù)，使抽油機的運動規(guī)律適應(yīng)油井的變化工況，實現(xiàn)抽油系統(tǒng)效率的提高，達到節(jié)能增產(chǎn)的目的。
總而言之，變頻調(diào)速技術(shù)作為高新技術(shù)、基礎(chǔ)技術(shù)和節(jié)能技術(shù)，其應(yīng)用已經(jīng)滲透到石油行業(yè)的各個技術(shù)部門，發(fā)揮著越來越重要的作用。