人工智能技术论文范文

人工智能技术论文范文第1篇

过去传统的控制器在进行工作的时候会遇到很多外界因素或者机器自身的问题的干扰，并且会对工作造成不良影响。但是人工智能技术在这方面的优势则比较明显。例如，人工智能技术不需要精确的动态模型，所以，即使模型设置的参数发生了变化，也不会对其造成太大的影响，而且其对环境的要求也不苛刻。所以，人工智能技术在其运行的过程中，可以不受不确定因素的影响，并且可以实现较为精准的自动化控制。

2人工智能技术产生的误差小

人工智能技术在运行过程中基本不受到来自外界的影响，而且其本身的抗干扰能力就很强，所以，一旦提前对系统设定了参数，那么在操作过程中就不用担心参数发生变动。这些参数在整个过程中会保持在一个值域之内，所以不需要担心会有较大的差值，因此其工作效率也比较高。

3人工智能在电气自动化中的应用

3.1智能控制和保护功能

进行操作控制。在进行操作的过程中，使用人员可以通过键盘或鼠标对隔离开关、断路器等进行现场的或者远程的控制，对励磁电流进行精准的调整。除此之外，还能够进行带负荷操作和停机操作，对相关的人员的权限进行限制。对相关数据的收集和处理。人工智能技术对所有开关量、模拟量数据进行实时的采集，而且根据先前设计好的要求进行定时批量的存贮以及整理等工作。设置和修改某些参数，及时地保护软压板的退投。对设备的管理。人工智能在对电力系统进行管理的时候，可以对运行日志进行自动保存，并生成报表的存储或打印、描绘系统运行曲线等。实行有效的监控。智能技术能够对模拟量与开关量进行全程同步的监测，当检测过程发生异常时，则可以选择多种模式进行报警，同时还可有序地记录系统里的各项事件、在线分析负序量计算等。对画面的显示。人工智能技术可以运用图像生成软件进行真实画面模拟，可以对有关设备和整个系统的工作运行进行模拟，并且最终以画面的形式显现到屏幕上。进行故障录波。智能技术对故障波形的获取具有良好的功能，在获取的同时还可以做好相关的记录，对模拟量故障及时地进行录波和捕捉相关波形。

3.2智能信息检索

作为人类智能的模拟理论而产生的新兴技术方法，人工智能具有良好的信息检索功能。其不仅可以对网络中出现的较为模糊和不确定性的因素进行科学的换算以及推理，还可以根据信息检索的结果提出一些切实可行的解决方案。人工智能技术的优势还在于它可以将正确的指令精确无误的传达给各种机器，进而机器在接受到指令后能够进行正确、正常的运转，确保任务的完成。

3.3提高电气自动化性能，提高产品质量

人工智能系统具有优越的条件，其模拟人类智能，并将人工智能技术中的遗传算法投入到电器产品的应用中。利用人工智能技术，可以将产品的性能优化，假如可以科学合理地把人工智能技术运用到电气自动化的控制中，那么电子自动化性能就会得到显著的改善，电气设备的运行效率也会被大大提高，电气自动化控制的准确性便有所保障。这样一来，就可以减少在电气工程自动化中人力资源的使用，劳动成本也可以随之降低，进而推进电气工程事业的发展。此外，人工智能技术还可以在各种电器产品的会设计中辅助进CAD，使产品的开发周期得到有效缩短，并且能够对提高CAD技术的开发和应用程度有很大的帮助，设计难度也会有所降低，产品的质量自然就会提高。

3.4电气设备优化设计

有关电气设备的优化设计工作是比较复杂的，需要结合多方面的理论知识，比如电磁场、电机电器、电路等相关知识，此外还需要丰富的设计经验知识。过去的电气产品设计效率很低，一般是因为缺乏相关的技术的支持，再加上工作量本身就很大，所以整个设计就显得比较难，很少有科学合理的设计。但是如今计算机技术发展迅速，手工设计逐渐被计算机辅助设计（CAD）所代替，产品的开发周期缩短了，设计人员的设计产品质量和设计的效率也提高了，而且设计已经越来越趋于智能化和高效化。人工智能技术在电气产品的优化设计应用中，主要有两种方法，即专家系统和遗传算法。其中，遗传算法可以直接操作结构对象，对优化和自动获取搜索空间、自行调整搜索的方向方面具有指导作用，而且采用先进的计算方法，计算结果很精确，因此在电气产品的智能化优化设计中应用广泛。而专家系统则不同，它是主要依据相关领域的一个或是多个专家所提供经验与知识来进行工作的，它是一个对专家的决策过程进行模拟的过程，从而对需要人类专家处理的问题进行处理，这种方式也比较重要。当然，除此两种方法还有很多其他方法，比如神经网络、模糊逻辑等。

4结束语

人工智能技术是科技发展的成果，也是社会快速发展的产物。人工智能技术在电气工程自动化中的应用是明智的，因为这不仅可以促进电力产业的结构调整，还可以提高电气工程自动化技术的发展的水平，更是大大推动了电气工程技术产业的蓬勃发展。人工智能技术在电气工程自动化的发展中的作用是非常重要的，一定要好好利用这项技术，为生产造福，为社会造福。希望我国在人工智能化的道路上能越走越远，不断创新和进步！

人工智能技术论文范文第2篇

人工智能技术是人类科学技术不断发展进步的必然结果，也是工业发展过程中，促进工业自动化科学化发展的重要推动力量。在人工智能技术的发展中，科技的发展和工业技术的进步会促进人工智能技术的发展；反之，人工智能技术的进步，可以完成那些人类自身无法办到、技术条件效果不好的生产技术操作。当前的人工智能主要是计算机技术的发展结果，随着计算机技术的飞速发展，通过对计算机信息特点和操作性能的了解和设计，使计算机操作系统具有更多更先进的人工化反应，并在实际的信息技术处理过程中，通过其系统内部的人工化、智能化识别和处理系统，对电气自动化控制和其他工业技术领域在运行中的问题进行自主解决。如今，人工智能技术已经取得了较大的进步，其研究发展项目也越来越多，越来越先进，实用性越来越强。人工智能技术已经广泛运用与工业自动化、过程控制和电子信息处理等先进的技术领域。人工智能技术通过模糊理论算法、遗传算法和模糊神经算法等方式，可以在电气自动化控制中，采取更灵活多变的控制方式，对电气自动化设备运行中的不稳定因素和动态变化进行自主的调整，从而保障其运行的准确和高效，减少出错率。人工智能技术的运用，可以大大减少在电气自动化控制等领域的人力成本，并且能够解决一些工作人员无法有效监控和解决的问题，做到及时有效。

2人工智能技术在电气自动化控制中的应用

2.1人工智能控制实现了数据的采集及处理功能

在电气设备的运行过程中，数据的采集和处理是了解电气设备自动化控制情况，发现运行过程中的问题和提出解决办法的重要依据。在传统的自动化控制中，由于技术水平和实际运行中的动态变化，数据的采集和传输无法做到准确和稳定，保存数据容易出现丢失的情况。人工智能技术的使用，可以保障电气自动化运行过程中对动态信息的及时收集和稳定传输，对相关数据的保存工作也更安全，这就提高了电气自动化的控制水平，充分保障了电气运行中的安全性和稳定性。

2.2人工智能控制实现了系统运行监视机报警功能

电气自动化控制是用电气的可编程控制器，控制继电器，带动执行机构，完成预期设计动作的过程。在此过程中，系统内部各部分之间的运行都要严格按照设计模型和函数计算的基础上进行，如果系统中的一点出现问题，就会造成整个自动控制系统的故障。在以往的自动化控制系统运行中，对系统内部各部分之间的运行数据和运行状态进行实时监测，对运行中的特殊情况进行及时的报警处理，帮助自动化系统及时处理可能出现的故障，提醒电气管理人员加强对电气系统的管理。

2.3人工智能控制实现了操作控制功能

电气自动化控制的主要特征之一就是通过计算机的一键操作，就可以实现对电气系统的整体控制，保障电气自动化运行符合现实的需要。传统的自动化系统的操作，需要靠人工对系统各个环节进行人工操作，从而促进自动化系统内部的协调和配合，这种方式既降低了自动化运行的效率，也增加了自动化系统的故障发生频率。人工智能技术对电气自动化系统的控制，是通过各种先进的算法，按照电气自动化的需求，对自动化系统进行自动化和智能化设计，从而实现对电气自动化控制系统的同时操作，大大提高了自动化控制的效率，减少了单独指令操作中容易出现的不协调情况的发生。

3人工智能技术在电气自动化控制中的控制方式

3.1模糊控制

模糊控制以模糊推理和模糊语言变量等为理论基础，并以专家经验作为模糊控制的规则。模糊控制就是在被控制的对象的模糊模型的基础之上，运用模糊控制器，实现对电气控制系统的控制。在实际控制设计过程中，通过对计算机控制系统的使用，使电气自动化系统形成具有反馈通道的闭环结构的数字控制系统，从而达到对电气自动化系统的科学控制。

3.2专家控制

专家控制是指在进行电气自动化控制过程中，利用相关的系统控制理论和控制技术的结合，通过对以往控制经验的模拟和学习，实现电气自动化控制中智能控制技术的实施。这种控制方式具有很强的灵活性，在实际运行中，面对控制要求和系统运行情况，专家控制可以自觉选取控制率，并通过自我调整，强化对工作环境的适应。

3.3网络神经控制

网络神经控制的原理就是基于对人脑神经元的活动模拟，以逼近原理为依据的网络建模。神经控制是有学习能力的，属于学习控制，对电气自动化控制中出现的新问题可以及时提出有效的解决办法，并通过对相关技术问题的分析解决，提高自身的人工智能水平。

4结语

人工智能技术是科技发展到一定程度的必然结果，也是促进科技继续发展和工业自动化技术更加进步的重要推动力量。电气自动化控制的操作要求使人工智能在电气自动化中的运用越来越广，随着人工智能技术的发展，电气自动化控制技术也将逐渐提高，系统运行效率也会不断增强。

人工智能技术论文范文第3篇

移动互联网让分享经济成为流行的生活方式，甚至让市场做起了政府的事情。政府解决不好的自行车出行问题，资本和市场却从中发现了商机，并让大众爱上这样一种出行方式。相对于共享单车给我们带来的便捷，一个更有意思的话题是：随着技术进步，市场还能够替政府干哪些事情？

尤其是，即将到来的人工智能时代，企业独自解决或者和行政部门合力解决的事情越来越多，一场政务革命即将爆发。

2016年10月，杭州市政府公布了一项“疯狂”的计划：为这座拥有2200多年历史的城市，安装一个人工智能中枢――杭州城市数据大脑。

城市大脑的内核采用的正是阿里云ET人工智能技术。这项人工智能技术，可以对整个城市进行全局实时分析，自动调配公共资源，修正城市运行中的Bug，最终将进化成为能够治理城市的超级人工智能。在杭州萧山区部分路段的初步试验中，城市大脑通过智能调节红绿灯，车辆通行速度最高提升了11%。

如今，中国人工智能研究已进入世界第一集团，中国从事人工智能研究的科学家已经占据世界半壁江山。据报道，在2015年全球顶尖期刊上发表的人工智能论文里，华人/中国人作者的比例达到了43%。2017年美国人工智能促进协会（AAAI）年会，原定于一月底在新奥尔良举行，但是，由于正好赶上中国春节，最后会议不得不延后一周举行。在这个会议上提交的论文，中美两国最终被接受的论文几乎一样多。

现在，地方政府与掌握人工智能技术企业的合作，已经远远超出了大众的想象。除了智慧交通，在城市信用体系建设、供水乃至医保结算等领域，人工智能技术已经深度介入，并开始积累数据，进行深度挖掘。

在这方面，美国政府也看得很清楚，而且早早就开始动手。2009年12月，美国政府公布以“透明性”、“公众参与”、“官民合作”为三大核心的“开放政府指令”，其核心内容就是，政府向社会公开数据，鼓励社会参与，通过政府与企业的合作，提升行政效率。

这些年来，美国政府已经将大数据挖掘，往前推进了很多。2013年5月9日，时任美国总统奥巴马签署行政命令《政府信息的默认形式就是开放且机器可读》，把数据开放上升到了法规层面。政府数据开放的好处，就是为社会各种人工智能技术参与社会治理，提供了基础。这几年来，美国涌现出了各种基于政府数据开放而开发的应用，从灾情预警、灾情评估，到智能公共交通定r等等。

在人工智能时代，企业和社会能做的肯定会更多。有一天，我们可能不需要等到每个季度或者年初，才获得国家统计部门的GDP数据公报，而是可以实时分析、查看今天这个国家又创造了多少GDP，有多少资金投入了实体经济，又有多少资金参与制造了楼市泡沫。甚至，一个社会的疾控系统，也可能会发生革命性的改变。

人工智能会不会让更多的公务员下岗？这个问题的答案是可能的。但是，人工智能带给社会的不只是替代人工，毕竟很多工作机器代替不了。人工智能的另一个妙用是，政府可以据此决策，让行政更有效率，优化配置行政资源。比如，一个城市有了智慧交通，不需要那么多交警了。可是，如果这个城市的大脑发现，某个城区的犯罪率较高，那么，公安部门就可以把过剩的交警，经过培训之后，派驻到犯罪率较高的社区去做治安警。

人工智能技术论文范文第4篇

【关键词】计算机；人工智能技术；应用

1引言

人工智能技术已经成为目前最受社会关注的新兴科技之一，随着该技术在各行业和领域中的应用不断深入，人们的工作和生活方式不断向智能化方向发展，工作和学习效率都得到了质的飞跃，未来，人工智能技术也必然会获得更加广阔的发展前景。

2人工智能技术概述

人工智能是计算机科学的一个分支，这门学科的主要目标是了解人类智能的本质，并通过将人类智能转移到智能机器中，使智能机器能在不同应用场景下做出类人思维的反应。人工智能是一项综合了多项高新科技的综合性学科，包含5项核心技术，分别是计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人技术和生物识别技术。其中，机器学习是实现计算机人工智能技术的核心技术，该技术使智能机器在算法复杂度理论、凸分析、统计学等学科的支持下，能自主模拟人类行为。目前已经发表的机器学习策略主要包括模拟人脑的机器学习和采用数学学习方法2种策略。其中模拟人脑的机器学习策略又可细分为符号学习和神经网络学习，符号学习是以认知心理原理为基础，在机器中输入符号数据，用推理过程在图或状态空间中搜索并进行符号的运算，对概念性和规则性知识的学习能力较为突出，如示例学习、记忆学习、演绎学习等；神经网络学习是从微观生理角度对人脑活动进行模拟，利用函数结构模型代替人脑神经网络，以函数结构进行数据运算，并在数据迭代过程中在系数向量空间中搜索，对函数型问题具有较好的学习能力，如拓扑结构学习、修正学习等。采用数学方法的机器学习主要是利用统计机器，建立相应的数学模型，拟定超参数，输入样本数据后根据不同的运算策略对模型进行训练，最后根据训练结果进行结果预测。

3人工智能技术的发展历程

3.1人工智能技术的兴起

虽然新兴技术的兴起获得了广泛的关注，但由于人工智能技术涵盖的学科和技术范围过大，兴起阶段的该技术的理论知识、产品应用、发展应用等均存在明显缺陷。除此之外，计算机技术在当时也并不成熟，当时的计算机编程和计算水平较为落后，很多超前的想法以当时的技术水平来说实现较为困难。在多种因素的影响下，人工智能技术在兴起阶段并未得到快速发展。

3.2人工智能技术的高速发展

人工智能技术这一概念在提出后近20年的时期中其发展始终处于停滞状态，直至20世纪70年代，该领域的专家研发出全新的人工智能专家系统DENDRAL，该系统的诞生带动人工智能技术迈向新的发展阶段，并且在这之后进入高速发展时期。日本始终重视本国科学技术的发展，并且在20世纪80年代提出“科技立国”的政策，此后很长一段时间，日本依托此国策使经济得到迅速恢复和发展。在1982年，日本国内对第五代计算机的研究以失败告终，但此次研究中提出了新的计算机算法和逻辑程序语言Prolog，Prolog在处理自然语言过程中具有比LISP语言更好的应用效果，这一创新进一步促进了人工智能技术的发展。人工智能技术的发展建立在多项先进学科共同发展的基础上，与其他技术相比，人工智能技术在处理数据、整合资源方面具有更大优势。

3.3人工智能技术的发展现状

3.3.1专家系统

专家系统指的是一种智能计算机程序系统，是人工智能技术应用最为广泛也最为重要的领域之一，系统中涵盖大量某领域专家水平的知识与经验，通过应用人类在该领域中的专家级别知识来为用户解决在该领域中遇到的问题。专家系统有效地将人类智能延伸到专业领域中，实现了理论研究向实际应用方向过渡的目标，大幅提高了人类对专业问题的处理效率，并且专家系统依托复杂的算法能对专业问题未来发展的可能性进行更全面的计算，工作效率甚至会比人类专家更高效、更准确。随着对专家系统研究的不断深入，目前很多专家系统都能依据对人类行为的模拟在不同的应用场景中作出智能化的反应和判断，并且能够利用知识库，深入挖掘复杂问题的内在联系。专家系统已经在多个领域中都得到了广泛的应用，帮助企业更客观地摸索市场规律，从而作出正确的生产决策、调度规划、资源配置计划等，大幅提高了企业经营的科学性，使企业能在节省生产成本的同时，获得更好的经济效益。

3.3.2模式识别

模式识别是利用计算机技术将识别对象按一定特征归类为不同类别，目前人工智能技术在模式识别中的主要研究方向包括语音语言信息处理、计算机视觉、脑网络组等，希望通过人工智能技术实现对复杂信息的识别和处理，这一应用能促进多个行业向智能化方向发展，如军事领域、医疗领域等。

3.3.3机器人学

机器人学的主要研究方向是机器人的设计、制造和应用，随着人工智能技术的成熟与应用，机器人的智能水平不断提高，并且在不同行业中的应用已经较为普遍，日常生活中常见的机器人包括扫地机器人、迎宾机器人、快递机器人、早教机器人、无人机等，人们可以利用可移动设备对其进行操作，极大程度地提高了人们生活的智能性和便捷性。

3.3.4机器学习

机器设备并不具备自主思考能力，在不同应用场景下的反应主要是依托计算网络技术和算法对人类思维模式进行模拟，并将人类行为进行充分消化以使自身性能得到优化，能对不同问题进行处理。机器学习是一项涵盖多个学科且复杂程度很高的科学，包含统计学、概率学、算法复杂度理论等，是人工智能的核心技术，也是推动计算机向智能化方向发展的关键技术。

3.3.5人工神经网络

人工神经网络是人工智能技术自进入高速发展时期后广泛研究的重点内容。利用计算机算法将人脑神经元进行简单化、抽象化、模式化，并构建成与人脑神经元网络相似的网络结构。人工神经网络技术的成熟与发展为专家系统、模式识别、机器人学、生物、经济等多个学科的发展提供了技术支持，解决了很多人工智能技术发展中的实际难题。

4人工智能技术的应用

4.1人工智能技术在计算机网络技术中的应用

4.1.1计算机网络安全管理

人工智能技术与计算机网络技术互相依存、互相促进、共同发展，在计算机网络技术的多个方面都有深入的应用。其中，在网络安全管理方面主要有如下应用：①智能防火墙技术。防火墙技术随着计算机的普迅速发展，应用人工智能技术的防火墙技术比传统防火墙技术的性能更加优异。智能防火墙技术具有智能记忆功能，能自动记录并储存历史处理病毒的记录，在后续应用过程中依据记录直接优化计算机匹配环节，减少计算机数据量，提高防火墙的隔离病毒能力。另外，智能防火墙还能结合用户的需求，对用户不需要的弹窗功能、访问权限、有害信息等进行智能化拦截。②计算机入侵检测。防火墙的主要功能就是为计算机设备创造安全的运行环境，保证系统和内部数据不被侵害。计算机入侵检测功能是保障防火墙正常工作的基础功能模块，对提高计算机数据的安全性和可靠性具有直接的影响。应用人工智能技术的入侵检测功能，能对计算机系统进行智能化分析和处理，根据预定算法将处理数据整理成为入侵检测报告，让用户能全面地掌握计算机设备的安全状态。③垃圾邮件智能化处理。该技术依托人工智能技术中的模式识别功能，对接收邮件进行扫描和归类，发现垃圾邮件后直接将其标注为垃圾邮件，为用户发出风险警告，避免用户因误操对计算机系统造成损害。

4.1.2计算机网络管理

人工智能技术的发展和应用促进计算机网络技术向智能化方向发展。在实际应用中，除计算机网络安全管理模块外，还能解决多种网络管理问题。随着计算机技术的普及，网络数据呈爆炸式增长，网络管理工作量和工作难度都达到了空前高度，通过应用人工智能技术，能大幅提高计算机网络管理效率，优化网络管理效能。

4.2人工智能技术在企业管理中的应用

企业是市场经济活动的主要参与主体，是维持市场经济稳定运行和发展的关键要素，在企业生产活动中科学地应用人工智能技术，能有效提高企业的生产能力，促进企业获得更高的经济效益和社会效益。具体应用渠道如机械自动化、智能监控、推荐系统、用户购物行为分析、零售分析、数据提取、文本归类、文章摘要等，从员工工作的细微之处实现工作效率上的提升，进而提升企业整体的运行效率。对工业行业来说，应用机械自动化技术还能有效降低传统工业生产中对人工的依赖性，大幅提高工业企业的生产能力，在行业发展的过程中起到了非常积极的促进作用。

4.3人工智能技术在航空航天技术中的应用

航空航天技术是目前人类最高科技的集合体，涵盖众多学科，如信息技术、卫星技术、生物技术、天文学、生命科学等，对提高国家的国防力量、提高国家的国际地位、促进国家经济增长都具有非常重要的意义。航天器设计是航空航天领域中的关键工作之一，而远程控制又是航空航天技术长久发展以来研究的重点，因我国对该技术的研发起步较晚，我国对航空航天技术的研发存在重重困难，但经过国家和科技工作者的不懈努力，目前我国航空航天技术已处于世界先进水平。将人工智能技术应用于航天远程控制中，利用智能系统对数据进行自动采集、处理和储存，如通过采集航天器的轨道信息，并以此分析航天器的运行状态，根据分析结果制定运行决策，对提高航天器的运行安全性和运行质量都是非常重要的举措，推动国家航空航天事业获得进一步发展。

4.4人工智能技术在医疗领域中的应用

目前，人工智能技术在医疗领域中的应用已经非常广泛，使医护人员的工作内容不断得到优化，提高工作效率，还有效提高了国家医疗水平。具体应用包括以下几项内容：①在电子病历中的应用。传统就医诊断环节，医生都需要以手写方式记录病患病例，并根据病例详细列出治疗方案，工作量大，且效率较低，病例保存便捷性较差。通过应用电子病例，不仅能大幅减少病例记录的工作量，还能在医疗系统中直接勾选治疗所需药品，完成病例及用药的勾选后打印即可，既能大幅提高工作效率，还能将病例在计算机中进行储存，且现阶段病例文件的储存格式不再局限于文字，语音和图像也可被添加到病例中，提高医疗诊断的准确性。②在健康管理中的应用。在现代医疗中应用人工智能技术，对病患的病情进行智能化分析，能使医生对疑难病症的分析更加全面准确，制定针对性更强的医疗方案，提高医疗水平，为改善患者的健康状况提供辅助。

5结语

综上所述，计算机人工智能技术的应用，对社会各行业都产生了不同程度的影响，人们的工作和生活方式得到优化和改变，国家科技水平也不断提升。加强对计算机人工智能技术的研究，推动人工智能技术在各个行业中的应用，让人们能切身感受到科技为生活带来的改变，对促进人类社会的发展具有非常重要的意义。

【参考文献】

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【6】李子青.计算机人工智能技术的应用与未来发展分析[J].科技经济市场,2019(10):9-11.

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人工智能技术论文范文第5篇

【关键词】人工智能 计算机技术

一、人工智能的定义

“人工智能”(Artificial Intelligence)一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的。人工智能是指研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机,人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。

人工智能理论进入21世纪,正酝酿着新的突破,人工智能的研究成果将能够创造出更多更高级的智能“制品”,并使之在越来越多的领域超越人类智能,人工智能将为发展国民经济和改善人类生活做出更大贡献。

二、人工智能的应用领域

1.在管理系统中的应用

(1)人工智能应用于企业管理的意义主要不在于提高效率,而是用计算机实现人们非常需要做,但工业工程信息技术是靠人工却做不了或是很难做到的事情。在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》一文中刘玉然指出把人工智能应用于企业管理中,以数据管理和处理为中心,围绕企业的核心业务和主导流程建立若干个主题数据库,而所有的应用系统应该围绕主题数据库来建立和运行。换句话说,就是将企业各部门的数据进行统一集成管理,搭建人工智能的应用平台,使之成为企业管理与决策中的关键因子。

(2)智能教学系统(ITS)是人工智能与教育结合的主要形式,也是今后教学系统的发展方向。信息技术的飞速发展以及新的教学系统开发模式的提出和不断完善,推动人们综合运用超媒体技术、网络基础和人工智能技术区开发新的教学系统,计算机智能教学系统就是其中的典型代表。计算机智能教学系统包含学生模块、教师模块,体现了教学系统开发的全部内容,拥有着不可比拟的优势和极大的吸引力。

2.在工程领域的应用

(1)医学专家系统是人工智能和专家系统理论和技术在医学领域的重要应用,具有极大的科研和应用价值,它可以帮助医生解决复杂的医学问题,作为医生诊断、治疗的辅助工具。事实上,早在1982年,美国匹兹堡大学的Miller就发表了著名的作为内科医生咨询的Internist 2Ⅰ内科计算机辅助诊断系统的研究成果,由此,掀起了医学智能系统开发与应用的高潮。目前,医学智能系统已通过其在医学影像方面的重要作用,从而应用于内科、骨科等多个医学领域中,并在不断发展完善中。

(2)地质勘探、石油化工等领域是人工智能的主要作用发挥领地。1978年美国斯坦福国际研究所就研发制成矿藏勘探和评价专家系统“PROSPECTOR”,该系统用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等,是工业领域的首个人工智能专家系统,其发现了一个钼矿沉积,价值超过1亿美元。

3.在技术研究中的应用

(1)在超声无损检测(NDT)与无损评价(NDE)领域中,目前主要广泛采用专家系统方法对超声损伤(UT)中缺陷的性质、形状和大小进行判断和归类;专家运用超声无损检测仪器,以其高精度的运算、控制和逻辑判断力代替大量人的体力与脑力劳动,减少了任务因素造成的无擦,提高了检测的可靠性,实现了超声检测和评价的自动化、智能化。

(2)人工智能在电子技术领域的应用可谓由来已久。随着网络的迅速发展,网络技术的安全是我们关心的重点,因此我们必须在传统技术的基础上进行网络安全技术的改进和变更,大力发展数据挖掘技术、人工免疫技术等高效的AI技术,开发更高级AI通用和专用语言,和应用环境以及开发专用机器,而与人工智能技术则为我们提供了可能性。

三、人工智能的发展方向

1.专家系统是目前人工智能中最活跃、最有成效的一个研究领域,它是一种具有特定领域内大量知识与经验的程序系统。近年来,在“专家系统”或“知识工程”的研究中已出现了成功和有效应用人工智能技术的趋势。人类专家由于具有丰富的知识,所以才能达到优异的解决问题的能力。那么计算机程序如果能体现和应用这些知识,也应该能解决人类专家所解决的问题,而且能帮助人类专家发现推理过程中出现的差错,现在这一点已被证实。

2.智能信息检索技术的飞速发展。人工智能在网络信息检索中的应用,主要表现在:(1)如何利用计算机软硬件系统模仿、延伸与扩展人类智能的理论、方法和技术。(2)由于网络知识信息既包括规律性的知识,如一般原理概念,也包括大量的经验知识这些知识不可避免地带有模糊性、随机性、不可靠性等不确定性因素对其进行推理,需要利用人工智能的研究成果。

3.SOAr是一种通用智能体系结构,其始终处在人工智能研究的前沿,已显示出强大的问题求解能力,它认为机器人的开发是人工智能应用的重要领域。在它的研究中突出4个概念:(1)所处的境遇机器人不涉及抽象的描述,而是处在直接影响系统的行为的境地。(2)具体化机器人有躯干,有直接来自周围世界的经验,他们的感官起作用后会有反馈。(3)智能的来源不仅仅是限于计算装置,也是由于与周围进行交互的动态决定。(4)浮现从系统与周围世界的交互以及有时候系统的部件间的交互浮现出智能。目前,国内外不少学者都对机器人足球系统颇感兴趣,足球机器人涉及机器人学、人工智能以及人工生命、智能控制等多个领域。足球机器人系统本身既是一个典型的多智能体系统,是一个多机器人协作自治系统,同时又为它们的理论研究和模型测试提供一个标准的实验平台。

参考文献:

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[3]焦加麟,徐良贤,戴克昌.人工智能在智能教学系统中的应用[J].计算机仿真,2003,(8).

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人工智能技术论文范文第6篇

关键词：人工智能；本科高年级教学；教学改革

中图分类号：G642　文献标识码：B

1　引言

人工智能是计算机科学与技术学科类各专业重要的基础课程，在信息类相关的许多高年级本科和研究生都开设了人工智能课程。人工智能是一门前沿性的学科，它主要研究计算机实现智能的基本原理和基本方法，同时人工智能也是一门多学科交叉的综合学科，它涉及计算机科学、数学、心理学、认知科学等众多领域。广义的人工智能涵盖了模式识别、机器学习、数据挖掘、计算智能、神经网络、统计学习理论等众多研究方向。人工智能作为计算机学科的重要分支，已成为人类在信息社会和网络经济时代所必须具备的一项核心技术，并将在未来发挥更大的作用。

由于人工智能课程的学习难度较大，内容更新比较快，也繁多，使得教学有一定的难度。特别是针对本科高年级的人工智能教学，由于本科生的研究意识相对较弱，而人工智能比较强调科研性，所以如何教好本科高年级的人工智能课程是一项非常具有挑战性的任务。

本文通过分析本科高年级的教学特点和人工智能课程的自身特点，在如何提高教学质量这一问题上提出了几点思考。

2　本科高年级的教学特点

中国的本科教育，由于历史和经济发展水平等诸多原因，目前的定位还是培养某方面专业人才的专才教育。本科高年级学生在完成了低年级公共基础课程和部分专业基础课程的学习之后，迫切希望了解本专业的应用领域和发展前景，所以在教学过程中要注意内容的应用性和专业性。另一方面，本科高年级学生也是研究生教育的储备人才，在教学过程中要适时的进行科研引导，这样能够让毕业生保持对科学的兴趣，从而为研究生阶段进一步深入研究打下基础。本科生一般于4年级的10月份开始着手毕业设计，在本科高年级的教学过程中还要注意与毕业设计的内容相结合，这样可以让学生提前做好准备，选择适合自己的方向。

3　人工智能课程的学科特点

与信息类其它专业课程相比，人工智能具有应用性、研究性和发展性三个重要学科特点。首先，人工智能是一门应用性很强的学科。人工智能学科的主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智力功能，并开发相关理论和技术。人工智能技术广泛应用于模式识别、数据挖掘、智能控制、信息检索、智能机器人等领域，在日常生活中，随处可见人工智能技术的应用实例；其次，人工智能技术具有很强的研究价值，是计算机科学领域中重要的研究方向。技术进步无止境，研究者们不断追求开发出效率更高、更智能的人工智能技术：最后，人工智能是一门正在发展中的学科。随着信息化、计算机网络和Internet技术的发展，人类已步入信息社会和网络经济的时代，它们为人工智能提出了许多新的研究目标和研究课题，人工智能的应用领域以及技术算法都在不断发展。

4　人工智能教学的三点思考及对策

4.1　注重应用性和介绍性

在教学实践中，笔者发现，本科高年级学生一般比较关心各种人工智能技术的应用领域和使用方法，而对基础性理论和技术细节不是很感兴趣。他们一方面希望能学到很多较新和较实用的人工智能算法，并且最好可以看到使用效果；另一方面又希望老师的教学主要停留在介绍性层面，不想花太多时间在复杂的理论理解上。这也比较符合本科高年级的教学特点，本科阶段主要是培养具备较强应用性和基础科研素质的专业人才。传统的人工智能教学主要讲授知识表示和搜索推理技术，大部分实例都是解答式或推证式的。由于其知识的抽象性，又加之其应用实例较少，所以往往教师感觉难讲，学生在学习过程中也感觉乏味，对讲授的内容大多都是死记其方法和步骤，因此影响了教学效果。针对这一问题，笔者认为，在设计人工智能教学时，要注重内容的新颖性、实用性和介绍性。除了讲授那些仍然有用的和有效的基本原理和方法之外，要着重介绍一些新的和正在研究的人工智能方法和技术，特别是近期发展起来的方法和技术，如支持向量机、决策树、模糊集、遗传算法、蚁群算法等。这些内容的理论部分可以不必过分深究，教学重点主要放在介绍每种技术的产生背景、发展状况、应用领域和具体实现上。此外，要注意理论与实际应用密切结合，在教学过程中加入一些与课程内容结合的、可以用计算机实现的实际应用内容。考虑到目前应用最广泛的人工智能领域之一是模式识别，而研究模式识别的主要计算机工具是Matlab，所以笔者在教学过程中以手写数字识别作为教学实例，针对所介绍的每一种人工智能技术，都将其应用于手写数字识别当中，并讲解了这些技术的Matlab实现方法。学生在掌握了基本理论之后，可以按照实现步骤的指导，立刻上机见到算法的实际效果，加深对算法实现思路和方法的认识。

4.2　注重科研引导性

本科教学不仅要培养学生的应用能力，还要培养学生具备基本的科研素质。本科教育一方面为社会培养了大批应用型人才，另一方面也要为我国的科研事业培养后备力量。特别是近几年来我国对科研的投入不断增加，研究生招生规模逐年增大，本科高年级学生打算继续读研的也不在少数。而人工智能是计算机相关学科非常活跃的研究课题，其涵盖的分支非常广泛，如模式识别、机器学习、数据挖掘、计算智能、统计学习理论等，都是目前国际和国内热门的研究方向。针对这一特点，在本科高年级的人工智能教学中，还要注意对学生适时适度的科研引导。这样可以激发学生的研究兴趣，树立目标意识，找准研究方向，为未来的科研工作打下基础。在教学过程中，可以引导学生思考每种人工智能技术的优点是什么?缺点是什么?有没有改进的办法?比如BP神经网络是计算智能中较为成熟的技术，具有强大的非线性学习能力，在模式识别、经济数据分析、生物信息学、数据挖掘等众多领域都取得过成功应用。然而BP神经网络算法自身也存在着一些缺点，如会有局部最小解、解受初值影响较大、理论解释不完善等。近十年来，研究者逐渐把目光转移到另一种新的非线性学习工具――支持向量机上。同神经网络相比，支持向量机具有泛化能力强、不受局部最小问题困扰、理论背景完善等显著优点。在给学生讲解BP神经网络算法的时候，一方面可以通过手写数字识别实验展示其强大的非线性分类能力，另一方面也要告诉学生，BP神经网络并不是完美的，其缺点同样明显。然后引导学生对这些问题进行思考，讨论有没有更好的解决办法。此时，顺势引出支持向量机的内容，并且介绍支持向量机的研究现状和研究方向。通过两者的对比，学生不但了解到了较新的人工智能技术，又对人工智能研究中如何去发现问题、解决问题、人工智能技术的进化历程有了直观的印象。

4.3　教学内容与毕业设计相结合

本科毕业设计是对本科生用所学知识来解决实际问题和进行专业研究能力的检验，是本科高年级学生将要面临的一项重要任务。由于人工智能学科具有应用性和科研性的特点，人脸识别、网页检索、经济预测、基因数据处理等应用领域都离不开人工智能技术，所以人工智能方向为学生提供了丰富的毕业设计选题。针对这一特点，在本科高年级的人工智能教学中，可以适当穿插介绍有关毕业设计的内容。告诉学生哪些应用领域是目前人工智能研究的热点方向，哪些人工智能技术可以用来解决这些问题。通过向学生介绍具有一定应用价值和研究意义的题目，然后引导他们查找阅读相关技术文献，分析问题，解决问题，最后编写代码和撰写论文。比如笔者给学生提供的选题包括：(1)基于支持向量机的上市公司信用评价；(2)正则化回归在股票预测中的应用；(3)基于肤色的人脸检测；(4)基于内容的网页图像检索等。这些题目应用性强，具有一定科研深度但是难度又不至于太大，学生选择这些题目的积极性很高。通过将教学内容与毕业设计相结合，不但加深了学生对课程的理解，又使其找到了合适的毕业设计题目，可谓一举两得。

5　结束语

人工智能技术论文范文第7篇

关键词:人工智能;理论传授;实验训练;科研训练

人工智能(Artificial Intelligence,AI)是计算机科学与技术专业的一门重要专业课程,是一门研究运用计算机模拟和延伸人脑功能的综合性学科。它研究如何用计算机模仿人脑所从事的推理、证明、识别、理解、设计、学习、思考、规划以及问题求解等思维活动,并以此解决需要人类专家才能处理的复杂问题,例如咨询、诊断、预测、规划等决策性问题[1]。人工智能是一门涉及数学、计算机、控制论、信息学、心理学、哲学等学科的交叉和综合学科。目前,人工智能很多研究领域,如自然语言处理、模式识别、机器学习、数据挖掘、智能检索、机器人技术、智能计算等都走在了信息技术的前沿,有许多研究成果已经进入并影响了人们的生活。

2003年12月5日,国内第一个“智能科学与技术”本科专业在北京大学诞生[2],它标志着我国智能科学与技术本科教育的开始,对我国智能科学技术人才培养和智能科学与技术学科建设起到极大的带动作用。目前,人工智能课程的教学存在几个问题:首先,注重讲授理论知识,实验环节滞后,这不利于培养学生的实践能力,更谈不上实践创新。其次,人工智能是交叉学科,内容比较繁杂,各种教材的内容不一样,授课没有统一的体系,学生学习时抓不住重点,不能理解人工智能的根本方法和思想。一般说来,计算机专业的其他课程,如网络技术、数据库技术、算法分析与设计等,都是求解结构化问题的基本技术,而人工智能技术则是解决非结构化、半结构化问题的有效技术。最后,人工智能科学与技术飞速发展,但目前人工智能只被视为一门专业课,课程讲授和人工智能没有作为一个研究方向结合起来,也没有把传授课本知识和引导启发创新结合起来。

适应知识经济发展的高等教育,要把培养创造精神和创新能力摆在突出的位置。创新是基础研究的生命,而高等学校的教学只有与科研紧密结合,才能在培养学生的创新精神方面有所作为。为此,针对人工智能的课程特点,我们积极开展研究型教学、研究型学习,提高大学生的学习能力、实践能力和创新能力的研究与实践。在教材上,我们选用了清华大学出版社出版、马少平等编写的《人工智能》。我们的教学研究与实践的主要内容包括三个方面:启发式传授人工智能解决问题的非结构化的思想;成体系的实验训练;以及与毕业论文,学校大学生科研项目资助计划,国家大学生创新性实验计划相对接的科研训练。这三个主要方面,层层递进、环环相扣,是体系完整的创新型人工智能教学实践。下面,我们就这三个方面内容展开探讨。

1启发式传授人工智能解决问题的非结构化思想

现实世界的问题可以按照结构化程度划分成三个层次[1]:1)结构化问题,能用形式化(或称公式化)方法描述和求解的一类问题;2)非结构化问题,难以用确定的形式来描述,主要根据经验来求解;3)半结构化问题,介于上述两者之间。一般说来,计算机专业的其他课程如网络技术、数据库技术、算法分析与设计等,都是求解结构化问题的基本技术。而人工智能技术则是解决非结构化、半结构化问题的有效技术。人工智能的教学可以让学生在体验、认识人工智能知识与技术的过程中获得对非结构化、半结构化问题的解决过程的了解,从而达到培养学生多角度思维的目的。

我们使用的教材主要内容包括搜索和高级搜素、谓词逻辑和归结原理、知识表示、不确定性推理方法、机器学习等。这些主要内容也可以相应地归结为若干个典型算法,如启发式A*搜索算法、 剪枝算法、元启发式算法(模拟退火,遗传算法)、谓词逻辑归结算法、贝叶斯网络、决策树、神经网络(BP算法、自组织网络和Hopfield神经网络算法)。元启发式算法是一种启发式的随机算法,是用来解决非结构化问题的典型算法,其思想和传统的决定性算法如动态规划、分支限界完全不一样。学生在刚一接触到这些元启发式算法一时难以接受和理解其机理,对算法的有效性往往半信半疑。根据非结构化、半结构化问题的特点,讲解和演示算法在解决此类问题的具体步骤和详细过程,从而让学生掌握人工智能算法的基本思想。在讲解不同的元启发式算法的时候,学生会问,是模拟退火算法强,还是遗传算法强;在讲到机器学习算法的时候,学生会问到底哪个分类算法最好,这时候我们可以把搜索(优化)领域和机器学习领域的“没有免费午餐”定理进行适当的讲解和解释,从而把具体算法实现层面之上的一些人工智能的哲学思想进行传授。

在人工智能的具体教学中,采用问题教学法和参与式教学法。在问题教学法中,围绕人工智能的知识模块,在引导学生发现各种各样问题的前提下,传授知识。教学活动中,尝试使人工智能知识围绕实际问题而展现,使问题不仅成为激发学生求知欲的前提,也成为学生期盼、理解和吸收知识的前提,以此激发学生的创造动机和创造性思维。在参与式教学中,打破人工智能算法的枯燥、沉闷的传统教学法,尝试开放式教学内容;提问式讲课;无标准答案的课程设计;查找文献,分组动手实现人工智能算法等参与式教学方法,培养和发扬学生的参与意识,通过参与式教学提高学生学习的主动性、积极性和效率,培养学生的动手能力和创新能力。

2成体系的实验训练

独立开展人工智能实验课程,开发一批新型、富有创意的实验案例库,搭建一个创新实验和虚拟学习社区平台。人工智能实验课程的特点是应用各种人工智能方法,根据问题的约束、结构、信息进行表示建模和计算机上实现,是与人工智能原理同步的实验课程。学生必须掌握的人工智能的基本原理和计算机操作技能,它对于学生的知识、能力和综合素质的培养与提高起着至关重要的作用,在整个教学过程中占有非常重要的地位,是计算机软件、计算机应用、计算机网络、软件工程等专业的一门重要的必修专业课程。通过实验,学生得到严格的训练,能规范地掌握人工智能的基本理论和主要方法、基本问题求解技术,熟悉各种计算环境的基本使用。

在培养学生掌握实验的基本操作、基本技能和基本知识的同时,努力培养学生的创新意识与创新能力。为实现这一目标,在课程内容安排上采用适量基本原理与方法的实验内容为基本内容,增加一系列综合性实验和开放性创新实验问题,在实验内容方面更注重研究性实验中的创新问题。实验内容方面分为三个层次:基本原理的基础性实验、综合实验和研究性实验。在后两个层次的实验中,部分引入人工智能课程小组团队的最新科研成果,目的在于通过完成这些研究性实验,培养学生独立解决实际问题的能力,以提升学生的科研素质与创新意识。我们将这些设计实验称为新型实验案例库,它被放在人工智能课程小组网站上,以此搭建一个创新实验和虚拟学习社区平台。通过实验课程的学习和训练,学生应达到下列要求。

1) 掌握人工智能方法的优点及其在实际中的应用。

2) 学会对人工智能问题进行分析建模和应用各种计算工具实现问题求解,熟悉对实验现象的观察和记录,实验数据的获取与设计,最佳实验条件的判断和选择,实验结果的分析和讨论等一套严谨的实验方法。

3) 巩固并加深对人工智能原理课程的基本原理和概念的理解,培养学生勤奋学习,求真求实的科学品德,培养学生的动手能力、观察能力、查阅文献能力、思维能力、想象能力、表达能力。

4) 通过完成综合研究性实验,培养学生独立解决实际问题的能力,提高学生的科研素质与创新意识。

在培养学生掌握实验的基本操作、基本技能和基本知识的同时,进一步培养学生分析问题和解决问题的能力,培养学生的创新意识、创新精神和创新能力,为学生今后从事科研、教学或企事业单位的分析检验以及新技术的研发工作打下扎实的基础。

在实验组织方面,根据各实验的目的和要求,学生分为5人1组,指定一个组长,每组选择1套实验题目。基础实验题目要求达到27学时、综合性实验题目选择1题和研究性实验题目选择1题,基础实验题目要求在规定时间内,小组独立完成实验测定、数据处理,并撰写实验报告。实验过程中, 要求学生勤于动手, 敏锐观察, 细心操作, 开动脑筋, 分析钻研问题, 准确记录原始数据, 经教师检查,实验及其原始数据记录才有效。同时,团队作业,需要多人分工合作、相互帮助,这样可以提高人际交往和沟通能力,学会与他人合作,培养团队创新能力。

3课程学习与毕业论文,科研训练相结合

人工智能技术在一定程度上代表着信息技术的前沿和未来,通过学习和体验人工智能的知识和技术,学生能够在一定程度上了解信息技术发展的前沿知识,这有助学生开阔视野、培养兴趣,为今后继续深造或走向社会奠定坚实的基础[3-4]。

人工智能的理论和方法广泛应用于数据挖掘、机器学习、模式识别、图像处理中,这些内容既是高年级的后续课程,又是现在热门的研究方向。学习和深刻理解人工智能的理论、方法和应用,对后续课程学习以及今后的研究具有重要的意义。

我院规定大学三年级的学生开始联系毕业论文指导导师,同时确定毕业论文的研究方向,提前进行科研实践,以培养实践能力和研究素质。人工智能课程正好是大三高年级开设的专业课,因此,我们把课程实验及设计与同学的兴趣相结合,引导学生,并提炼和形成学生的毕业选题和课外的科研方向,它是提高本科生研究创新能力的有效手段。

基于新的教学实践,很多学生的选题都与上述归纳的人工智能若干算法相关,如算法本身的研究和改进,或是算法在各领域,如数据挖掘、图像处理等的应用。在我们的科研能力训练计划中,一批项目和课题,如混合神经网络的研究与应用、差分演化算法研究与应用、基于协同训练的推荐系统等,分别受到国家和学校本科生科研项目立项资助。一批三四年级的本科生以第一作者身份在国内核心期刊、国际会议和期刊上发表学术论文,这激发了学生的科研兴趣,使学生体会到了创新的乐趣。

总之,课程学习与毕业论文、学校大学生科研项目资助计划、国家大学生创新性实验计划相对接的科研训练,极大地提升了学生的创新能力和科研基本素质。

4结语

针对人工智能的课程特点,我们积极开展研究型教学、研究型学习,提高大学生的学习能力、实践能力和创新能力的研究与实践。我们的教学研究与实践主要内容包括三个方面:启发式传授人工智能解决问题的非结构化的思想;成体系的实验训练;以及与毕业论文、学校大学生科研项目资助计划、国家大学生创新性实验计划相对接的科研训练。这三个主要方面,层层递进、环环相扣,是体系完整的创新型人工智能教学实践,新的改革和实践在教学中取得了令人满意效果。

参考文献:

[1] 张剑平. 关于人工智能教育的思考[J]. 电化教育研究,2003(1):24-28.

[2] 谢昆青. 第一个智能科学技术专业[J]. 计算机教育,2009(11):16-20.

[3] 罗辉,梁艳春. 大学生毕业论文与科研能力培养及就业[J]. 吉林教育,2003(10):18.

[4] 金聪,刘金安. 人工智能教育在能力培养中的作用及改革设想[J]. 计算机时代,2006(9):66-69.

Reform and Practice of Innovative Teaching in Artificial Intelligence

WANG Jia-hai, YIN Jian, LING Ying-biao

(Department of Computer Science, Sun Yat-sen University, Guangzhou 510006, China)

Abstract: Artificial Intelligence (AI) is an important professional course in computer science and technology. This paper presents: heuristic teaching of the non-structural theory; systematic experiment training; and systematic research training combined with graduate thesis and research projects of school and nation. These three aspects make up of an integrated framework of innovative teaching in Artificial Intelligence.

人工智能技术论文范文第8篇

关键词：人工智能；自动化

中图分类号：TP18 文献标识码:A

人工智能技术如今已经广泛应用于各个领域，也在很大程度上促进了各个行业的发展。对于电气设备来说，采用先进的人工智能技术可以大大提高系统的运行水平，改进生产效率。

1 人工智能应用理论分析

人工智能的基本原理是将人的思维方式，逻辑推理的形式进行模拟和设置的一种技术形式。人工智能是计算机技术发展的一个高级阶段，它不仅能模拟人类的语言系统，还一定程度上模仿人类的思维方式和逻辑推理。人工智能技术从研发至今，已经结合了各个学科的相关先进理论，涉及多个研究领域。其主要目的在于使机器和设备的操作能够脱离人工的绝对指导，以至于胜任一些专业技术人员的操作。

计算机的诞生给人类的生活带来了翻天覆地的变化，渗透到了各个领域，改变了许多行业的发展方式。计算机技术也随着计算机的发展和应用在不断的发展着，但是在这个发展过程中，人类逐渐认识到人脑才是最先进的信息分析和处理仪器，计算机技术要想更好的为人服务，必须朝着贴近人脑的工作特点的方向努力。对于电气系统的控制技术来说，就是要尽量的实现自动化控制。将各个生产和传输环节有机的结合起来，减少人力和资金的投入，形成一个一条龙的流水作业，有利于提高电气系统的生产效率。

2 人工智能控制器的优势

人工智能控制器相对于传统的控制器的优势在于利用了AI函数近似器，这种函数控制器较传统的常规控制器的优势在于更便于控制系统的一体化。在操作中，这些优势的表现在几下几个具体方面：

人工智能控制器的设计阶段无需设计模型的配合，这是其他常规的传统控制器所无法做到的。常规的控制器的研发和设计阶段必须要辅以各种实验模型的试验，来检测控制器的各项性能，但是人工智能控制器就克服了这一缺陷。

人工智能控制器的操作方法比常规的控制器的要简便易行，便于技术人员的执行和操作。

人工智能控制器的设置方式也相应的更加灵活，除了可以通过传统的设置方式外，它们还可以通过响应数据这种简便的方式进行设置，同样便于技术员的操作。

此外，人工智能控制器有相当好的一致性(当使用一些新的未知输入数据就能得到好的估计)，与驱动器的特性无关。现在没有使用人工智能的控制算法对特定对象控制效果十分好，但对其他控制对象效果就不会一致性地好，因此对具体对象必须具体设计。

人工智能控制器能解决常规方法不能解决的问题。

人工智能控制器的实现十分便宜，特别是使用最小配置时，所以人工智能控制器的使用不仅能提高电气自动化的整体技术水平，还能降低整个电气系统的成本。

人工智能控制器很容易扩展和修改，相较于其他常规控制器来说，人工智能控制器的更新和改进的空间更大。

另外，采用人工智能控制器进行电气自动化的控制时，规则库和隶属函数在模糊化和反模糊化过程中能够自动地实时确定。虽然很多常规的控制器也能实现这个过程，但主要的目标是使用系统技术实现稳定的解，并且找到最简单的拓朴结构配景，自学习迅速，收敛快速，所以，综合上文的分析，我们可以得知人工智能控制器的优势还是十分明显的，必将取代传统的常规控制器实现电气自动化的控制。

3 人工智能的应用现状

随着人工智能技术的发展，许多高等院校及科研机构就人工智能在电气设备的应用方面展开了研究工作，力图将先进的人工智能技术应用于电气系统的各个领域中，以提高电气自动化的水平和生产效率。目前，我国在这一方面虽然和国际上的先进国家还有很大差距，但也较以往取得了很大的进步，如将人工智能用于电气产品优化设计、故障预测及诊断、控制与保护等领域，未来随着我国在这方面的研究的深入，必将取得更加可喜的成绩。

3.1 优化设计

电气设备的设计是一项复杂的工作，也是电气设备的研发的最重要的工作之一，它不仅要应用电路，电磁场、电机电器等学科的知识，还要大量运用设计中的经验性知识，才能将电气设备的各方面的功能完美的结合起来，设计出一个满足运行需要的电气设备。传统的产品设计是采用简单的实验手段和根据经验用手工的方式进行的，因此很难获得最优方案。随着计算机技术的发展，电气产品的设计从手工逐渐转向计算机辅助设计(CAD)，大大缩短了产品开发周期。人工智能的引进，使传统的CAD技术如虎添翼，产品设计的效率及质量得到全面提高。

优化设计的另一个有力武器是专家系统。但从目前已开发的专家系统来看。总体上仍处于研究阶段，离实用尚有一定距离。将专家系统应用到电机设计领域是从1988年J.H.Garret建立变压器设计专家系统开始的，目前我国沈阳工业大学特种电机研究所研制了永磁直流电动机及永磁同步电动机的设计专家系统；西安交通大学、华中理工大学、东南大学各自开发了异步电动机的设计专家系统，都取得了一定成效。

3.2 故障诊断

电气设备在运行过程中难免会出现各种故障，如果不及时排除，将会影响整个系统的运行，所以，电气设备的故障排除和运行维护工作同等重要，需要引起我们监管人员的相关重视。电气设备的故障发生前，一般都会出现一定的故障征兆，我们可以以此来推测故障产生的大致原因，但是电气设备的故障与其征兆之间的关系错综复杂，具有不确定性及非线性，用人工智能方法恰好能发挥其优势。已用于电气设备故障诊断的人工智能技术有：模糊逻辑、专家系统、神经网络，从目前的应用效果来看，人工智能技术在电气设备故障的判断阶段起到了良好的效果和作用，为维护人员的工作提供了便利。

变压器由于在电力系统中的特殊地位而备受关注，有关方面的研究论文较多。目前对变压器进行故障诊断最常用的方法是对变压器油中分解的气体进行分析，从而判断变压器的故障程度。

另外，值得一提的是人工智能故障诊断技术在发电机及电动机方面的研究工作也较为活跃，已经被较为广泛的应用。

3.3 智能控制

人工智能控制技术在自动控制领域的研究与应用已广泛展开，但在电气设备控制领域所见报道不多。根据笔者整理的资料来看，可用于控制的人工智能方法主要有3种：模糊控制，神经网络控制，专家系统控制。但是这三种方法的应用范围程度还是有所不同的，由于模糊控制是其中最为简单、最具实际意义的方法，因而它的应用实例最多，另外两种控制方法在实际中的应用实例还比较少。

结语

综合全文来看，人类智能主要包括三个方面，即感知能力，思维能力，行为能力。而人工智能是指由人类制造出来的“机器”所表现出来的智能。人工智能主要包括感知能力、思维能力和行为能力。人工智能的应用体现在问题求解，逻辑推理与定理证明，自然语言理解，自动程序设计，专家系统，机器人学等方面，而这诸多方面都体现了一个自动化的特征，表达了一个共同的主题，即提高机械人类意识能力，强化控制自动化，因此人工智能在电气自动化领域会大有作为，电气自动化控制需要人工智能的参与。只有将二者有机的结合起来，才能更好的促进我国电气自动化控制技术的发展，也可以在应用中不断促进人工智能技术的进步。

参考文献

[1]周雅凡.人工智能的哲学反思[J].武汉理工大学，2008.

人工智能技术论文范文第9篇

作为已故苹果创始人乔布斯的好友，莫博士的这些抱怨也许是在为这家公司的未来担忧―语音助手是最能够体现一家公司人工智能水平的产品，而拥有先发优势的Siri现在状况不妙。

就在一周之前，苹果最主要的竞争对手Google了一款和Siri类似的语音助手产品Google Assistant。莫博士做了个语音助手的对比评测，称向Google语音助手输入同样的语言指令，响应速度和内容精确度都比Siri高得多：“当我问Siri它的老板蒂姆・库克是谁时，它搜索出了我手机里的蒂姆・库克的联系方式。但当我在三星S7上问Google语音助手同样的问题时，它理解了我的问题并直接为我打开了蒂姆・库克的维基百科首页。只有当我向Google语音助手发出‘给蒂姆・库克发邮件’时它才会采取Siri那种搜索结果。”

在10月初的这场会上，Google了包括Pixel手机、智能家居设备Google Home和虚拟现实设备Daydream等多款硬件产品，这些产品中都内置了Google Assistant，成为Google产品的灵魂。Google CEO桑达尔・皮查伊认为这些全新硬件产品的核心优势就是其带有的Google Assistant功能―人们只要对这个虚拟助手喊一声“OK Google”，就能获得不同的信息和服务。他还计划在所有的Android手机上都加上这一功能。

“我们正在从移动优先的世界进入人工智能（AI）优先的世界。”在会上，桑达尔・皮查伊宣布人工智能是公司最优先的战略。

实际上，人工智能已经渗透到Google内部的各个层面。2012年，Google与人工智能相关的项目只有2个，而2015年却已经超过1500个，包括Android、Google Apps、药物开发、Gmail、地图、Photos、翻译与YouTube等多个Google自有产 品。

人工智能这一概念在1950年代就已经出现，但过去几年的技术进步使得人工智能开始真正进入现实世界。10月中旬，Google DeepMind在《自然》杂志上了一篇论文，宣布开发了一种名为“DNC”（可微分神经计算机）的新型神经网络。这个AI系统拥有“短期记忆”，可处理复杂的、结构化的数据。它能理解人类编造的故事，从家谱中理清人物关系，还能看懂伦敦的地铁线路图。

这一技术将会把人工智能推向另一个层面。“目前机器学习的最大挑战是神经系统的理论分析（Neuro Network Reasoning），即便是AlphaGo，也还是基于历史经验，只是更复杂一些，但DeepMind最近发表的那个能看懂地铁线路图的技术就具有了非常基础的理论分析能力了。”人工智能创业公司re：infer联合创始人兼CEO Edward Challis对《第一财经周刊》说。

不仅仅是将人工智能作为最重要的战略方向，硅谷的巨头们在过去几年中围绕人工智能也展开了收购竞争。根据调研公司CB Insights的数据，自2011年以来有超过75亿美元的资金被投入到人工智能领域，而过去两年内的资金就占到60亿美元。自2011年以来，有接近140家从事人工智能技术的公司被收购，其中40起收购发生在2016年。Google以11家的收购量排名第一，英特尔和苹果并列第二。英特尔光是在今年就收购了3家公司，越来越庞大的数据处理需求对电脑性能和处理能力来说也是重大的挑战，这家芯片厂商希望通过在人工智能上的投入来确保自己在未来尖端电脑市场上的地位。

为了人工智能的竞争，Facebook挖来了被称为人工智能三巨头之一的Yann LeCun，职位是Facebook人工智能实验室负责人。他曾经对媒体回忆扎克伯格来聘请他时谈到对Facebook接下来20年的计划，认为人工智能会在人和数字沟通中扮演重要的角色。

苹果也从卡内基-梅隆大学挖走了人工智能的专家Russ Salakhutdinov。CEO蒂姆・库克接受《日本经济新闻》采访时说iPhone的未来就在人工智能上，苹果会以多种方式向人工智能投资，并且会在日本建立研发基地研究人工智能和其他技术。

“在过去，许多标普500强CEO希望自己能早点意识到互联网战略的重要性。我想从现在开始的今后5年也会有一些标普500强CEO后悔没有早点思考自己的AI战略，”在曾经负责建立Google大脑、现任百度首席科学家的吴恩达看来，互联网这个比喻已经不足以形容AI及深度学习的隐含意义。“AI就是新的电力。仅仅一百年前，电力就变革了一个又一个行业，现在AI也会做同样的事情。”

2016年3月，在一场五番棋比赛中，DeepMind开发的AlphaGo战胜了韩国围棋高手李世石，成为第一个打败围棋职业九段棋手的电脑围棋程序。由于本身的复杂性，围棋一直是机器学习领域的难题，AlphaGo战胜李世石被认为是人工智能研究的一项标志性进展。

不仅是技术上，这场人机大战也将人工智能的概念推销给了更多的普通用户。DeepMind的CEO Demis Hassabis称，总共有超过1亿人观看了AlphaGo和李世石的对决。

但在此之前，人工智能这一概念实际上已经存在了60年。就连Remi El-Ouazzane在接受《第一财经周刊》采访的时候也说到，他在2013年加入的芯片公司Movidius在2006年成立时也经历了很长一段时间的摸索，Movidius所做的是低功耗视觉识别芯片，它的客户包括Google的Tango手机和无人机公司大疆。

人工智能的历史最早可以追溯到艾伦・图灵的论文《机器能思考吗》，他提出了著名的图灵测试来定义机器如何智能。1956年，在常青藤大学之一达特茅斯举办的一次研讨会上，John McCarthy、Marvin Minsky和Claude Shannon汇总并整理了信息学、人工神经网络以及数理逻辑的理论，提出“人工智能”这个名词。当时不少参会者预言未来将会有和人类同等智能水平的机器出现，也带动了政府支持人工智能项目。但当时的CPU运算能力和数据量都不足以支撑这个伟大的梦想。从1973年开始，直到1990年代初期，人工智能领域的研究方向和获得的投资都历经曲折。

对普通人来说，最熟悉的转折点发生在1997年5月，IBM的深蓝战胜国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫；2005年，由斯坦福大学实验室研发的无人驾驶汽车获得DARPA挑战赛的第一名。

Long-time Tech记者Michael Copeland曾发表文章分析人工智能技术发展的历程。其中梳理了我们最常听到的三个名词：人工智能、机器学习、深度学习。

他认为，人工智能从1950年代被提出时就存在。当时的人工智能分为“强人工智能”和“弱人工智能”。前者意味着机器无所不能，并且可以像人一样思考；后者则是指执行一项特定任务的技术。至于如何实现这些技术，则属于机器学习的领域。在Michael Copeland的解释中，机器学习的基本做法是使用算法来解析数据、从中学习，然后对真实世界中的事件作出决策和预测。而深度学习则从2010年后开始流行，它被认为是机器学习的分支。维基百科对它的解释是，“试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法”。它的流行有赖于发生在2012年的标志性事件，也是今天所有发生在硅谷的人工智能事件的基础。

这一年，多伦多大学教授Geoffrey Hinton带队的实验室参加图片分类竞赛ImageNet，他们使用深度学习技术打败Google，实现了85%的准确率。同一年，当时由斯坦福大学教授吴恩达负责的Google大脑（Google Brain）在无外界干涉的情况下在图片中识别了猫。

随后Geoffrey Hinton在2013年加入了Google，他创办的DNNresearch公司被Google收购。与他一起提出可行深度学习理论的LeCun去了Facebook，也就有了前面提到的那段对扎克伯格的回忆。

百度硅谷人工智能实验室总监Adam Coates对《第一财经周刊》说，百度也是在那个时候开始意识到ImageNet中Geoffrey Hinton团队所使用的深度学习技术一定是未来的趋势，开始组建深度学习实验室。

硅谷著名投资人、Andreessen Horowitz合伙人Marc Andreessen说，“2012年时，计算机在识别图片方面变得比人更好了。这是一场真正的竞赛。”

技术公司再一次向人工智能研究和应用倾注资金和人才。这一次，人工智能研究不再需要看政府的脸色，它只要能给技术公司的商业蓝图加分就可以了。如今全球最具影响力的技术公司无论在资金还是人力方面都具有过去商业机构无可比拟的能力。

从现在的角度来看，人工智能领域最重要的收购之一发生在2014年。当时Google花费4亿美元收购英国人工智能公司DeepMind。正是这场收购，为两年后人们再次看到“人机大战”做了准备。

自从DeepMind被收购之后，伦敦大学学院，也就是DeepMind创始人所在的大学，研究人工智能方向的人数一下子翻了倍。“我根本没办法留住我的研究生，大公司希望在毕业之前就把他们抢到手。”一位来自伦敦大学机器学习方向的教授对《第一财经周刊》说，他自己也手握好几封来自技术公司的offer。

每年12月在加拿大召开的神经信息处理系统会议现在成了人工智能界的达沃斯峰会，去年的参会人数达到3800人，是2010年的3倍。

尽管目前还没有确切的数字显示有多少学者加入了大公司，但还是可以从一些侧面报告中看出这一趋势的端倪。光是在“深度学习”这一领域，的作者拥有大公司背景的占比从2012年的不到20%增长到2014年接近40%。曾经在斯坦福大学全职执教、目前负责百度人工智能研究的百度首席科学家吴恩达认为技术巨头有两个让他们无法拒绝的优势：强大的电脑功率，以及海量的数据，这些都是机器学习研究最重要的资源。

Movidius的CEO Remi El-Ouazzane第一次听说Amazon Echo的时候，后者还只是亚马逊硬件研发中心Lab 126里的一个概念，当时这个做了多年产品管理的法国人对一个能和人对话的设备还很怀疑。

他没想到，这款2011年开始研发、2014年11月正式的人工智能产品Amazon Echo后来的销量能够突破300万台（截至2016年4月，根据研究机构CIRP的统计数据）。

Amazon Echo和它内置的语音助手Alexa不仅代表着亚马逊对人工智能业务的计划，还在某种程度上推动了一场围绕着人工智能的技术与商业之战。

类似的产品几乎已经成了硅谷技术公司的标配。Google有与Amazon Echo正面竞争的智能设备Google Home，内置的人工智能助手Google Assistant也打算变成人类的新的“家庭成员”。

微软、Facebook、苹果虽然没有做智能音箱，但也都有自己的人工智能助手。微软Cortana是在2014年4月。Facebook暂时还没有一个会说话的助手，但是在Messenger软件里有一个叫M的小机器人。苹果实际上动作最早，2010年就收购了Siri并从iPhone 4s开始将其植入手机。

对人工智能的应用，人们往往第一反应是人工智能助手。由于以Google、亚马逊为代表的技术公司都在想办法让自己的语音助手介入人们的实际生活中，Adam Coates认为这是由于未来所有设备都联网，人工智能会在某种程度上改变人们和机器交互的方式，也减少使用机器的麻烦。“你看大部分微波炉的用户界面都不一样，按钮也都不一样，以后通过人工智能和语音操作就很容易，”他说，“另一方面，现在大部分的设备都需要用手机来控制，这个操作在某些场景里有点奇怪，现在的人工智能技术想让不同的机器都有能力来理解人的意图。”

在回答莫博士对Siri的批评时，Adam Coates这个曾在斯坦福学习和研究了12年计算机的业内人士说，其实对人工助手提问让它回答，这是自然语言识别的问题。对大多数公司来说，即便有完美的自然语言技术，怎么理解人的意图仍然是个需要努力的问题，“我们目前还处于很早的阶段”。

这样就解释了为什么Google Assistant被视为对Google搜索的改进。而这需要强大的智力支持―据说亚马逊的Echo团队超过1500人。

你可能看不到一些大公司产品背后正在因为人工智能而发生改变。例如Facebook可以通过脸部识别认出朋友是谁，然后让你给朋友们发照片，同时用来管理Facebook的数据。Google也是如此，今年7月Google报告称，通过人工智能技术，Google数据中心的能效提高了15%。

它们更在意的是谁能先抓住下一个机会。Google、Facebook、亚马逊、微软和百度都纷纷开放了自己的人工智能平台，以吸引第三方开发者。

初创公司也可以借助大公司的力量将自己的产品推向市场。“被英特尔收购最大的好处是我们可以将产品规模化，我们只有一个销售，而英特尔有多少销售？”Remi ElOuazzane对《第一财经周刊》说。这家成立于2006年的低功耗视觉识别芯片的创业公司今年被英特尔收购。

根据El-Ouazzane预计，现在人工智能领域里有90%的公司都在做平台应用层面的东西。“这是大公司在为这个领域赋能，因为做人工智能需要更强的基本架构，小公司在这种平台上部署应用就可以了。”

最激进的还是Google。2016年夏天的Google开发者大会上，让人们没想到的是Google了芯片Tensor Processing Unit（TPU），Google官方宣布这是专为机器学习设计的芯片，每秒钟能执行更多的操作。与此同时，Google还宣布将其机器学习系统TensorFlow免费开源，你可以把它理解为机器学习领域的Android，当时Google前CEO埃里克・施密特在一次公开会议上表示，TensorFlow能在Google之外发挥更大的作用。Google希望通过开源让机器学习的社区更快地交流，加速整个机器学习领域的发展。

不过相比面对普通消费者，工业使用人工智能似乎对人的工作生活影响更大。

例如无人驾驶汽车和其他硬件。运算能力、数据采集、分析，以及做出行动，都是无人驾驶汽车从2009年Google打算把它做成一个产品至今仍在“学习”的。Google大脑的负责人Jeff Dean曾在接受媒体采访时提到无人驾驶十分依赖机器学习。英特尔在2016年CES上展示的可以避开障碍物的无人机也是因为英特尔的RealSense技术可以通过识别周围的物理环境分析情况。

在提高工作和生产效率方面，人工智能的作用已经得到证明。利用人工智能对用户的问题做出分析和反馈的创业公司re：infer已经看到它的客户因使用自己的产品而出现劳动力部署的变化。“过去阅读用户反馈的工作是由人工完成，两周的工作量在人工智能的帮助下半小时就能解决。”Edward Challis对《第一财经周刊》说。

这甚至造成了人类对失业的恐慌。在AlphaGo胜利后，机器是不是会取代人一时间成为热门话题。一些简单的重复劳动已经被机器人取代，例如打扫卫生、安全检查等等。《经济学人》发表文章称机器和人将会“合并”（merge），Google的高级副总裁Diana Greene最近在硅谷的一次公开活动上说她不认为这一天会到来，有许多事情人的智慧可以做得更好，而且是人工智能做不了的。

该如何设定这个边界，已经变成了我们这个时代技术公司的社会责任之一。

今年9月底，Google、Facebook、亚马逊、IBM和微软共同组建了一个10人委员会“利于人类和社会的人工智能联盟”，来确保人工智能技术安全透明地发展、道德自律，以及人类如何最佳地利用这方面的技术。另一方面，全球第一家人工智能智库Leverhulme的未来智能研究中心10月17日在英国剑桥成立，这个研究中心的任务就是集合不同领域的专家来解决人工智能所引发的各种问题，涉及像什么是人工智能这样的基础问题，以及道德和法律问题，比方说人工智能杀了人，该由谁负责等。

一辆无人驾驶汽车已经会避免撞到行人，设想一下现在这辆车子两边都有骑自行车的人，而只有右边那个人戴了安全帽，那这时车子应该向右拐以避免撞到左边那个没戴安全帽的人吗？尽管这样的行为意味着对安全骑车的惩罚。Leverhulme未来智能研究中心执行总监Stephen Cave抛出这样的问题。“从很早开始人类就在思考什么是道德上的对与错，现在等到我们把这些概念编程给机器的时候，我们才意识到，我们自己都还没想通呢。”

该中心的研究总共分为9个项目，其中既有人工智能技术方面的研究，也有对法律、政治、心理学上的研究，一些研究成果还会以代码的形式发表，因而机器也能学习。其中有一个项目名为“智能的种类”是目前人工智能领域研究不深的类别，这个项目的主管Marta Halina是大猩猩认知研究的专家，尽管这个项目看起来很理论，但却很有实际意 义。

“现在人们在谈到人工智能的时候，总是会把它拟人化，这是受很多科幻电影的影响。但真实的人工智能是，它们根本不像人。在通用人工智能出现之前，我们会先接触到大量的窄域人工智能。所以我们需要把人工智能细分化，可以是自然语言识别、图像识别或是理论能力，然后判断出哪些方面是重要的，哪些方面是不重要的，从而为人工智能的发展设计一个进化图。”Cave对《第一财经周刊》说。

Phrasee是一家通过自然语言处理技术来优化市场营销时品牌讯息的传递和沟通的人工智能创业公司，其CEO Parry Malm认为，人工智能领域目前有两个最大的挑战，“一个是技术方面怎么让它更聪明，这是每家公司都在努力做的事情；另一点是商业化，你会发现很多公司发表了众多研究论文，看起来很强大，但却毫无商业化的方向”。Parry Malm对《第一财经周刊》说，“你可以对Amazon Echo说，Alexa，帮我把灯关了。它会自动帮你关灯，但其实你自己站起来关个灯并不是什么麻烦的事情。所以必须得找到市场离开它就不行了的那个点，这样才会有未来。”

“说人工智能已经出现泡沫还太早，目前我们还没看到太多商业上成功的案例，但大公司投入资金，创业生态活跃，是目前人工智能发展所需要的，也是任何一项技术发展的必经阶段。我们所要做的是控制它所带来的破坏性影响。”Cave说。

人工智能已经存在于我们周围，人们在不知不觉中已经太过于信任和依赖它，只要看看现在人们很随意地把自己的数据拿出来与人分享，就知道让人工智能来控制你其实是件多么容易的事情，这也是Cave最担心的地方。

人工智能技术论文范文第10篇

关键词：人工智能自动化

人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。随着电气的设计的发展，传统的方法有时很难适应。在此背景下，人工智能技术被引入电气设备的优化设计过程中，并取得了一些成功经验。本文在总结人工智能在电气设备领域取得成果的基础上，对具体应用提出一些看法与策略。积极运用人工智能的新成果无疑有利于电气自动化学科特别是自动控制领域的发展，也有利于提高电气设备运行的智能化水平，对改造电气设备系统，增强控制系统稳定性，加快生产效率都有重大意义。

1人工智能控制器的优势

不同的人工智能控制通常用完全不同的方法去讨论。但AI控制器例如：神经、模糊、模糊神经以及遗传算法都可看成一类非线性函数近似器。这样的分类就能得到较好的总体理解，也有利于控制策略的统一开发。这些AI函数近似器比常规的函数估计器具有更多的优势，这些优势如下：

（1）它们的设计不需要控制对象的模型（在许多场合，很难得到实际控制对象的精确动态方程，实际控制对象的模型在控制器设计时往往有很多不确实性因素，例如：参数变化，非线性时，往往不知道）。

（2）通过适当调整（根据响应时间、下降时间、鲁棒性能等）它们能提高性能。例如：模糊逻辑控制器的上升时间比最优PID控制器快1.5倍，下降时间快3.5倍，过冲更小。

（3）它们比古典控制器的调节容易。

（4）在没有必须专家知识时，通过响应数据也能设计它们。

（5）运用语言和响应信息可能设计它们。

（6）它们有相当好的一致性（当使用一些新的未知输入数据就能得到好的估计），与驱动器的特性无关。现在没有使用人工智能的控制算法对特定对象控制效果十分好，但对其他控制对象效果就不会一致性地好，因此对具体对象必须具体设计。

（7）它们对新数据或新信息具有很好的适应性。

（8）它们能解决常规方法不能解决的问题。

（9）它们具有很好的抗噪声干扰能力。

（10）它们的实现十分便宜，特别是使用最小配置时。

（11）它们很容易扩展和修改。

总而言之，当采用自适应模糊神经控制器，规则库和隶属函数在模糊化和反模糊化过程中能够自动地实时确定。有很多方法来实现这个过程，但主要的目标是使用系统技术实现稳定的解，并且找到最简单的拓朴结构配置，自学习迅速，收敛快速。

2 人工智能的应用现状

随着人工智能技术的发展，许多高等院校及科研机构就人工智能在电气设备的应用方面展开了研究工作，如将人工智能用于电气产品优化设计、故障预测及诊断、控制与保护等领域。

2.1 优化设计

电气设备的设计是一项复杂的工作，它不仅要应用电路、电磁场、电机电器等学科的知识，还要大量运用设计中的经验性知识。传统的产品设计是采用简单的实验手段和根据经验用手工的方式进行的，因此很难获得最优方案。随着计算机技术的发展，电气产品的设计从手工逐渐转向计算机辅助设计(CAD)，大大缩短了产品开发周期。人工智能的引进，使传统的CAD技术如虎添翼，产品设计的效率及质量得到全面提高。

用于优化设计的人工智能技术主要有遗传算法和专家系统。遗传算法是一种比较先进的优化算法，非常适合于产品优化设计。因此电气产品人工智能优化设计大部分采用此种方法或其改进方法。

2.2 故障诊断

电气设备的故障与其征兆之间的关系错综复杂，具有不确定性及非线性，用人工智能方法恰好能发挥其优势。已用于电气设备故障诊断的人工智能技术有：模糊逻辑、专家系统、神经网络。

变压器由于在电力系统中的特殊地位而备受关注，有关方面的研究论文较多。目前对变压器进行故障诊断最常用的方法是对变压器油中分解的气体进行分析，从而判断变压器的故障程度。

人工智能故障诊断技术在发电机及电动机方面的研究工作也较为活跃。

2.3 智能控制

人工智能控制技术在自动控制领域的研究与应用已广泛展开，但在电气设备控制领域所见报道不多。可用于控制的人工智能方法主要有3种：模糊控制、神经网络控制、专家系统控制。由于模糊控制是其中最为简单、最具实际意义的方法，因而它的应用实例最多。

3结语