常用人工智能技術(shù)精選(九篇)
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第1篇：常用人工智能技術(shù)范文
[關(guān)鍵詞]應(yīng)用；特點
中圖分類號：TM76 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：1009-914X（2017）05-0352-01
1 人工智能技術(shù)的應(yīng)用
現(xiàn)狀在人工智能技術(shù)還沒有被人類適用之前，電氣產(chǎn)品的設(shè)計都是通過人工慢慢完成，耗費的時間較長。但是自從應(yīng)用人工智能技術(shù)后，在很大程度上改變了電氣產(chǎn)品的設(shè)計方式，手工設(shè)計逐漸被取代，大大縮短了產(chǎn)品的生產(chǎn)時間，而且也有效提高了產(chǎn)品的質(zhì)量，因此人工智能技術(shù)的應(yīng)用改變了生產(chǎn)的方式。另外，人工智能技術(shù)的應(yīng)用使得智能控制功能變?yōu)楝F(xiàn)實不僅體現(xiàn)于數(shù)據(jù)采集與處理方面，而且還體現(xiàn)于操作控制與故障分析等方面?？偟膩碚f，人工智能技術(shù)的應(yīng)用范圍越來越廣，給人類帶來了很大的便利。
2 氣工程自動化中智能化技術(shù)應(yīng)用的特點
2.1 自動化控制
電氣工程自動化智能化技術(shù)在實際應(yīng)用中能夠減少工作時間，對操作的準(zhǔn)確性較高，自動化實現(xiàn)無人操作，同時能確保正常的開展自動化控制的工作，確保電氣工程設(shè)備正常運行。電氣工程自動化智能化技術(shù)在實際應(yīng)用中，可以幫助技術(shù)人員對出現(xiàn)的問題故障進行有效的分析并且能夠及時處理。電氣工程智能化系統(tǒng)在處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)時可以直接的把控制設(shè)備的相關(guān)內(nèi)容清除，使設(shè)備處于不需要控制的模型上，這樣可以更好地調(diào)節(jié)控制設(shè)備的節(jié)奏，增加精準(zhǔn)的把握控制系統(tǒng)。
2.2 調(diào)整控制自動化技術(shù)
能夠通過響應(yīng)的時間、下降的時間和魯棒性的變化來隨時的調(diào)控對系統(tǒng)的控制程度。使電氣工程系統(tǒng)有效提高工作性能，智能化的控制工作有了最基本的技術(shù)保障，因此，在各種情況下，電氣工程自動化、智能化技術(shù)都比傳統(tǒng)的電氣工程系統(tǒng)有優(yōu)勢，更適合應(yīng)用于實際的生產(chǎn)操作中。在調(diào)節(jié)控制電氣工程智能化系統(tǒng)中，該系統(tǒng)會通過相關(guān)數(shù)據(jù)來進行自我調(diào)節(jié)。不需要人工的參與，不必有技術(shù)人員當(dāng)場監(jiān)控。
2.3 精準(zhǔn)性高
憑借有關(guān)的處理技術(shù)實現(xiàn)精準(zhǔn)的評估。不僅能夠處理常用數(shù)據(jù)，即使不常用的數(shù)據(jù)也可以有效的處理，同時還能精準(zhǔn)的評估。在電氣工程智能化的控制工作中，控制系統(tǒng)對設(shè)備具有較強的變更性，這給控制系統(tǒng)增加了難度，就算是電氣工程的智能化系統(tǒng)也不能夠完全的控制設(shè)備，所以要根據(jù)設(shè)備的具體情況，對具體的設(shè)備具體分析，量身制作控制系統(tǒng)。
3 人工智能技術(shù)在電氣自動化領(lǐng)域中的應(yīng)用
3.1 生產(chǎn)設(shè)計中的應(yīng)用
生產(chǎn)設(shè)計流程設(shè)計范圍較廣，而且受到許多因素的影響，對設(shè)計人員的要求很高，設(shè)計中需要基于理論基礎(chǔ)上，且與自身的實際經(jīng)驗相結(jié)合。但是相關(guān)的理論知識體系還沒有發(fā)展成熟，設(shè)計人員在對電氣產(chǎn)品進行設(shè)計的時候，主要是依賴于自己長期實踐積累的經(jīng)驗，進而對設(shè)計成果進行試驗，確定可行后才采取下一步的開發(fā)，這樣的一種產(chǎn)品設(shè)計模式經(jīng)過的環(huán)節(jié)較多，不僅工作任務(wù)重，而且成本相對比較高，更為重要的是產(chǎn)品的適用性有待提高。而在產(chǎn)品生產(chǎn)設(shè)計環(huán)節(jié)中應(yīng)用人工智能技術(shù)之后，可以使產(chǎn)品的設(shè)計脫離傳統(tǒng)人工操作模式，只要利用計算機技術(shù)進行輔助設(shè)計就可以完成，新的產(chǎn)品設(shè)計模式減輕了工人勞動強度，使產(chǎn)品設(shè)計時間變短，從而更快的投入生產(chǎn)，非常有利于生產(chǎn)效率的提高。同時使用人工智能技術(shù)增加了產(chǎn)品的科技附加值，對企業(yè)的競爭非常有利。一般來說人工智能技術(shù)的實踐應(yīng)用可具體分為遺傳算法，與專家系統(tǒng)兩種，將遺傳算法應(yīng)用于電氣自動化系統(tǒng)中，可以使其能夠直接控制操作對象，重要的不需要對產(chǎn)品進行試驗，控制系統(tǒng)可以按照設(shè)計人員的要求，生成對應(yīng)的設(shè)計方案，因此遺傳算法的應(yīng)用較為廣泛。專家系統(tǒng)的設(shè)計方法與遺傳算法有一定的差別，該方法依賴于控制系統(tǒng)對前人的設(shè)計經(jīng)驗進行分析、歸納，然后自動形成信息資料系統(tǒng)，確保電氣產(chǎn)品設(shè)計的可靠性。
3.2 在電氣控制過程應(yīng)用
在電氣工程自動化發(fā)展中最為關(guān)鍵的便是電氣控制過程，其直接關(guān)系著系統(tǒng)的穩(wěn)定性與高效性。因此，實踐中對電氣控制過程有著嚴格的要求，但因控制過程過于煩瑣，極易出現(xiàn)各種問題，一旦操作不當(dāng)，則會引起設(shè)備故障，從而降低了其運行效率。而人工智能利用計算機技術(shù)，保證了操作精準(zhǔn)性，通過界面化形式，簡化了控制流程，同時及時、完整保存了有關(guān)信息、數(shù)據(jù)，可自動生成報表，節(jié)約了人力、物力，增強了數(shù)據(jù)查詢的便捷性?，F(xiàn)階段，常見的控制方法為模糊控制，其優(yōu)點為操作簡便，此外，還包括專家系統(tǒng)控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制等。
3.3 故障診斷應(yīng)用
故障診斷中得以應(yīng)用。實際上電氣工程系統(tǒng)故障很難被檢測出來，它具有很強的隱蔽性，并且還具有一定的波動性，如果工作人員在檢測的過程中采用的是傳統(tǒng)的故障檢測方式，將很難檢測出具體的故障原因與位置，不僅花費時間，而且也企業(yè)的財力。但是在使用人工智能技術(shù)的情況下，可以在較快的找出系統(tǒng)故障問題，相比于人工檢測，它具有很大的優(yōu)越性。實際的故障檢測中，首先可以使用模糊邏輯診斷方法，其次可以使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測方法。最后可以使用專家系統(tǒng)檢測方法，這時目前電氣領(lǐng)域中常使用的人工智能檢測，如果情況較為復(fù)雜，可以同時使用多種方式進行故障檢測，這樣就可以有效縮短檢測的時間。
第2篇：常用人工智能技術(shù)范文
1 前言
1998年，美國副總統(tǒng)阿爾.戈爾在加利福尼亞科學(xué)中心作的演講中提出了“數(shù)字地球”這一新概念，并對其作了比較全面和通俗的說明[1]。演講中戈爾總統(tǒng)給出數(shù)字地球可能的無比廣闊的應(yīng)用前景，人們可以通過數(shù)字地球技術(shù)指導(dǎo)仿真外交，打擊和監(jiān)測犯罪，保護生態(tài)多樣性，預(yù)測氣候變化，增加作物產(chǎn)量等。
在數(shù)字地球中非常重要的一點是如何使海量的地理空間數(shù)據(jù)變得有意義，即讓它們能過被人們所理解。但是，在面對這些海量的數(shù)據(jù)時，我們處理的手段卻是有限的。而且這些數(shù)據(jù)都是由計算機來處理的，在面對大量數(shù)據(jù)中的無用數(shù)據(jù)時，計算機是很難將其識別出來的。所以我們需要讓計算機具有人類一樣的智慧，將這些數(shù)據(jù)進行有效的處理。如今，人工智能技術(shù)在數(shù)字地球中有著廣泛的應(yīng)用。通過這一技術(shù)，人們可以高效的處理和分析這些海量數(shù)據(jù)。
2人工智能的實現(xiàn)方式
人工智能在計算機上有兩種不同的實現(xiàn)方式。一種是采用傳統(tǒng)的編碼技術(shù)，使系統(tǒng)呈現(xiàn)智能的效果，而不考慮所用的方法是否與人或動物機體所用的方法相同。另一種是模擬法(modeling approach)，它要求實現(xiàn)方法也和人或動物機體所用的方法相同或相似。模擬法有兩種實現(xiàn)的算法：遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。
遺傳算法借鑒生物進化論，將要解決的問題模擬成一個生物體，通過復(fù)制、交叉、突變等操作產(chǎn)生下一代解空間[3]，并通過適應(yīng)函數(shù)度來淘汰那些不良的個體，這樣迭代進化幾代之后就很有可能得到適應(yīng)度函數(shù)值較高的個體。遺傳算法通常用在求解問題最優(yōu)解的情況下，如函數(shù)優(yōu)化、組合優(yōu)化等。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法通過模擬人或動物的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)傳遞和處理信息的行為特征，進行分布式并行信息處理的算法數(shù)學(xué)模型[4]。使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法使系統(tǒng)具有像人一樣學(xué)習(xí)的特征。初始時，系統(tǒng)模塊跟初生嬰兒一樣什么也不懂，而且會經(jīng)常犯錯，但是它可用通過學(xué)習(xí)，從錯誤中吸取教訓(xùn)，下一次運行時就可能改正。
3人工智能技術(shù)在數(shù)字地球中的應(yīng)用
人工智能能夠使我們的計算機具有人能解決問題的能力，使得計算機工作起來更加的高效。而且通過人工智能的學(xué)習(xí)機制，降低其出錯的幾率。人工智能在數(shù)字地球中可以有以下幾個方面的應(yīng)用：
3.1智能導(dǎo)航
當(dāng)前我們主要使用GPS技術(shù)來做定位和導(dǎo)航的。但是GPS只能在室外及衛(wèi)星信號不被遮擋或反射的地方才能使用。因此，在室內(nèi)、茂密的樹木覆蓋處和高層建筑地下GPS就很難使用了[5]。
使用人工智能技術(shù)進行智能導(dǎo)航，當(dāng)不能獲得GPS衛(wèi)星信號時，系統(tǒng)會智能的使用基于通信基站定位、互聯(lián)網(wǎng)定位等來提供導(dǎo)航。同時，人工智能系統(tǒng)還可以實現(xiàn)最優(yōu)路徑規(guī)劃，周邊信息搜索等功能。
3.2智能的人機交互
數(shù)字地球的建設(shè)依賴于互聯(lián)網(wǎng)、虛擬現(xiàn)實等技術(shù)，但是現(xiàn)在我們能做的僅僅是通過這些技術(shù)將我們所獲得的海量數(shù)據(jù)展現(xiàn)在人們面前。而顯示信息的形式主要是以瀏覽器、虛擬頭盔等，這些工具存在著不能與人友好交互的問題。我們通常是通過人肢體來交互，而不能像現(xiàn)實生活中人們通過對話的形式交互。
3.3 專家系統(tǒng)
計算機較人強的地方在于它的計算速度快，將計算機的高運算速度和人的智慧集成起來構(gòu)成專家系統(tǒng)。專家系統(tǒng)使用人類專家推理的模型來處理現(xiàn)實世界中需要專家作出解釋的復(fù)雜問題，并得出與專家相同的結(jié)論[6]。
在氣象預(yù)測中，我們要處理大量的氣象數(shù)據(jù)。使用傳統(tǒng)的計算機處理方式，我們還要對計算機的處理結(jié)果做大量的分析。但是通過專家系統(tǒng)，不僅給出處理的數(shù)據(jù)結(jié)果，還可以給出分析的結(jié)果，以便研究人員輔助研究使用。這樣可以減少大量的人力耗費。
總結(jié)
戈爾總統(tǒng)所提出的數(shù)字地球，不僅僅是數(shù)字化的地球，其未來的發(fā)展跟應(yīng)該是在數(shù)字化的基礎(chǔ)之上的智慧地球，正如2008年IBM所提出的“智慧地球”。未來，電子設(shè)備將會更加智能化，人機交互將會更友好化。
同時在面對海量的地理空間數(shù)據(jù)時，使用人工智能技術(shù)可以拓寬我們隊這些數(shù)據(jù)的處理能力。加快數(shù)據(jù)的處理速度、精確性等。通過智能搜索，可以快速精準(zhǔn)的找到我們所需要的信息。就像google公司所做的智能周邊搜索一樣，當(dāng)人們走在城市街道上的時候，系統(tǒng)可以搜索并顯示周邊我們感興趣的一些商店、景觀、飯店等信息。并且人工智能技術(shù)還能提供智能導(dǎo)航、人機自然語言交互、專家系統(tǒng)等。未來人工智能技術(shù)將在數(shù)字地球的發(fā)展中起到更大的作用。
第3篇：常用人工智能技術(shù)范文
關(guān)鍵詞：人工智能;電氣;自動化
人工智能是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法 技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)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)出一種新的能以人類智能相似的方式作出反應(yīng)的智能機器．該領(lǐng)域的研究包括機器人．語言識別、圖像識別 自然語言處理和專家系統(tǒng)等。電氣自動化是研究與電氣工程有關(guān)的系統(tǒng)運行、自動控制，電力電子技術(shù)、信息處理、試驗分析 研制開發(fā)以及電子與計算機應(yīng)用等領(lǐng)域的一門學(xué)科。實現(xiàn)機械的自動化，讓機械部份脫離人類的直接控制和操作自動實現(xiàn)某些過程是電氣自動化和人工智能研究的交匯點。積極運用人工智能的新成果無疑有利于電氣自動化學(xué)科特別是自動控制領(lǐng)域的發(fā)展．也有利于提高電氣設(shè)各運行的智能化水平．對改造電氣設(shè)備系統(tǒng)，增強控制系統(tǒng)穩(wěn)定性．加快生產(chǎn)效率都有重大意義。
1、人工智能應(yīng)用理論分析
人工智能(Artificial Intelligence)，英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬，延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)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)出一種新的能以人類智能相似的方式作出反應(yīng)的智能機器 該領(lǐng)域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別 自然語言處理和專家系統(tǒng)等。自從1956年“人工智能 一詞在Dartmouth學(xué)會上提出以后，人工智能研究飛速發(fā)展，成為以計算機為主．涉及信息論．控制論， 自動化、仿生學(xué)、生物學(xué)、心理學(xué)、數(shù)理邏輯、語言學(xué)、醫(yī)學(xué)和哲學(xué)的一門學(xué)科。人工智能研究的一個主要目標(biāo)是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復(fù)雜的工作。
當(dāng)今社會，計算機技術(shù)已經(jīng)滲透到生產(chǎn)生活的方方面面．計算機編程技術(shù)的日新月異催生自動化生產(chǎn)，運輸 傳播的快速發(fā)展。人腦是最精密的機器，編程也不過是簡單的模仿人腦的收集、分析、交換、處理、回饋．所以模仿模擬人腦的機能將是實現(xiàn)自動化的主要途徑。電氣自動化控制是增強生產(chǎn)．流通、交換、分配等關(guān)鍵一環(huán)．實現(xiàn)自動化，就等于減少了人力資本投入，并提高了運作的效率。
2、人工智能控制器的優(yōu)勢
不同的人工智能控制通常用完全不同的方法去討論。但Al控制器例如：神經(jīng)、模糊、模糊神經(jīng)以及遺傳算法都可看成一類非線性函數(shù)近似器。這樣的分類就能得到較好的總體理解．也有利于控制策略的統(tǒng)一開發(fā)。這些Al函數(shù)近似器比常規(guī)的函數(shù)估計器具有更多的優(yōu)勢．這些優(yōu)勢如下：
(1)它們的設(shè)計不需要控制對象的模型(在許多場合，很難得到實際控制對象的精確動態(tài)方程，實際控制對象的模型在控制器設(shè)計時往往有很多不確實性因素，例如：參數(shù)變化，非線性時，往往不知道)。
(2)通過適當(dāng)調(diào)整(根據(jù)響應(yīng)時間 下降時間、魯棒性能等)它們能提高性能。例如模糊邏輯控制器的上升時間比最優(yōu)PID控制器快1.5倍 ，下降時間快3.5倍， 過沖更小。
(3)它們比古典控制器的調(diào)節(jié)容易。
(4)在沒有必須專家知識時．通過響應(yīng)數(shù)據(jù)也能設(shè)計它們。
(5)運用語言和響應(yīng)信息可能設(shè)計它們。
總而言之，當(dāng)采用自適應(yīng)模糊神經(jīng)控制器、規(guī)則庫和隸屬函數(shù)在模糊化和反模糊化過程中能夠自動地實時確定。有很多方法來實現(xiàn)這個過程，但主要的目標(biāo)是使用系統(tǒng)技術(shù)實現(xiàn)穩(wěn)定的解，并且找到最簡單的拓樸結(jié)構(gòu)配置．自學(xué)習(xí)迅速，收斂快速。
3、人工智能的應(yīng)用現(xiàn)狀
隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，許多高等院校及科研機構(gòu)就人工智能在電氣設(shè)備的應(yīng)用方面展開了研究工作，如將人工智能用于電氣產(chǎn)品優(yōu)化設(shè)計，故障預(yù)測及診斷、控制與保護等領(lǐng)域。
3.1 優(yōu)化設(shè)計
電氣設(shè)備的設(shè)計是一項復(fù)雜的工作 它不僅要應(yīng)用電路、電磁場、電機電器等學(xué)科的知識，還要大量運用設(shè)計中的經(jīng)驗性知識。傳統(tǒng)的產(chǎn)品設(shè)計是采用簡單的實驗手段和根據(jù)經(jīng)驗用手工的方式進行的．因此很難獲得最優(yōu)方案。隨著計算機技術(shù)的發(fā)展，電氣產(chǎn)品的設(shè)計從手工逐漸轉(zhuǎn)向計算機輔助設(shè)計(CAD)，大大縮短了產(chǎn)品開發(fā)周期。人工智能的引進．使傳統(tǒng)的CAD技術(shù)如虎添翼．產(chǎn)品設(shè)計的效率及質(zhì)量得到全面提高。用于優(yōu)化設(shè)計的人工智能技術(shù)主要有遺傳算法和專家系統(tǒng)。遺傳算法是一種比較先進的優(yōu)化算法，非常適合于產(chǎn)品優(yōu)化設(shè)計。因此電氣產(chǎn)品人工智能優(yōu)化設(shè)計大部分采用此種方法或其改進方法。
3.2 故障診斷
電氣設(shè)備的故障與其征兆之間的關(guān)系錯綜復(fù)雜，具有不確定性及非線性．用人工智能方法恰好能發(fā)揮其優(yōu)勢。已用于電氣設(shè)備故障診斷的人工智能技術(shù)有：模糊邏輯、專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
變壓器由于在電力系統(tǒng)中的特殊地位而備受關(guān)注，有關(guān)方面的研究論文較多。目前對變壓器進行故障診斷最常用的方法是對變壓器油中分解的氣體進行分析．從而判斷變壓器的故障程度。人工智能故障診斷技術(shù)在發(fā)電機及電動機方面的研究工作也較為活躍。
3.3 智能控制
人工智能控制技術(shù)在自動控制領(lǐng)域的研究與應(yīng)用已廣泛展開．但在電氣設(shè)備控制領(lǐng)域所見報道不多。可用于控制的人工智能方法主要有3種：模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制、專家系統(tǒng)控制。由于模糊控制是其中最為簡單、最具實際意義的方法．因而它的應(yīng)用實例最多。
第4篇：常用人工智能技術(shù)范文
關(guān)鍵詞：人工智能；電氣自動化；應(yīng)用
中圖分類號：TM76 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：1006-8937（2013）08-0134-02
1 人工智能化理論的產(chǎn)生和發(fā)展
人工智能是研究、開發(fā)用于模擬、延伸、擴展人的智能理論、方法、技術(shù)、應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。人工智能化的概念在二十世紀五十年代被提出后，一直以較好的狀態(tài)發(fā)展，并且逐漸形成以計算機為核心，包括哲學(xué)、醫(yī)學(xué)、生物學(xué)、心理學(xué)、自動化、控制論、信息論與數(shù)理邏輯的綜合性科學(xué)。它是通過對人工智能本質(zhì)方向的了解，生產(chǎn)出一個與人類大腦做出雷同反應(yīng)的智能化機器來勝任一些通常需要人類智能才能完成的復(fù)雜的工作。電氣自動化是研究與電氣工程有關(guān)的系統(tǒng)運行、自動控制、電力電子技術(shù)、信息處理、試驗分析、研制開發(fā)以及電子與計算機應(yīng)用等領(lǐng)域的一門學(xué)科。早期的電氣自動化控制存在一些或多或少的缺陷，引進了人工智能化技術(shù)，不僅彌補了電氣工程在早期自動化控制技術(shù)中的缺陷，而且還在很大程度上推動了電氣自動化的發(fā)展。智能化的電氣自動控制系統(tǒng)主要就是為了加強整個勞動分配過程，實現(xiàn)了計算機智能化，這樣一來減少了人為勞動的投入，大大的提高了工作效率，并能減少工作中出現(xiàn)的人為差錯。
2 人工智能化在電氣自動化應(yīng)用中的優(yōu)勢
人工智能化控制是計算機的分支學(xué)科，主要是依賴計算機程序內(nèi)設(shè)定好的函數(shù)公式和計算法則自動對機器進行操作。與傳統(tǒng)的人工控制技術(shù)相比智能化控制技術(shù)有以下幾個優(yōu)點。
2.1 減少人力勞動的投入
傳統(tǒng)的電氣操作是一個復(fù)雜的過程，往往涉及到很多的電氣設(shè)備，同時對系統(tǒng)運行狀態(tài)的檢測和實時數(shù)據(jù)分析需要外接很多線路。因此在復(fù)雜的電力系統(tǒng)中就需要大量的人力資源。而人工智能技術(shù)中最顯著的特點就是它能夠?qū)崿F(xiàn)在一定程度上替代或部分替代人類復(fù)雜腦力勞動，并且在不需要外接大量線路的同時實現(xiàn)實時有效開展信息收集與傳輸，并能夠自主的完成數(shù)據(jù)分析和處理，省去了很多繁瑣的工作，所以人力資源得到了解放。
2.2 限制人為誤差
電力系統(tǒng)每年都會因為人為操作失誤導(dǎo)致事故或故障。而人工智能化系統(tǒng)是計算機按照事先設(shè)定好的程序控制系統(tǒng)運行，不會發(fā)生變動，并能完成實時數(shù)據(jù)監(jiān)測分析，且基本都有自動反饋調(diào)節(jié)，系統(tǒng)運行數(shù)據(jù)將基本追隨理論上的數(shù)據(jù)。整個過程中很少有人參與，所以操作工程中如果不是機器出現(xiàn)問題，一般不會出現(xiàn)實際運行數(shù)據(jù)和理論數(shù)據(jù)相差太大的現(xiàn)象。
2.3 設(shè)計無需建立控制對象模型
電其設(shè)備和系統(tǒng)越來越復(fù)雜，運行過程中不可控因素也較多，例如。參數(shù)變化、非線性時等，利用傳統(tǒng)的控制器來進行控制時，很難得到實際控制對象的精確動態(tài)方程，而傳統(tǒng)控制器都是根據(jù)實際控制對象設(shè)計控制器的模型，所以設(shè)計出來的模型也就不可能精準(zhǔn)，最終自動化控制的實際工作效率在一定程度上也會降低。人工智能化控制器不需要對被控對象設(shè)計模型，因此它在源頭上避免了那些不可控因素的出現(xiàn)，使自動化控制器的精密系數(shù)得到了提升。
2.4 具有較好的一致性
在實用人工智能化技術(shù)生產(chǎn)電氣產(chǎn)品的時候，由于智能化的技術(shù)是依靠機器設(shè)定的同一個程序進行重復(fù)生產(chǎn)的，所以保證了產(chǎn)品的規(guī)范化和性能的一致性。在人工智能化控制系統(tǒng)，由于負反饋的存在，針對擾動引起的變化能做及時的調(diào)整，一定程度上保證了一致性。
另外，人工智能化還有能很好的適應(yīng)新數(shù)據(jù)或新信息、容易擴展和修改且十分便宜等優(yōu)點。綜上所述，人工智能發(fā)展的潛力無限大，提升電氣設(shè)備的運行智能化，有效增強控制系統(tǒng)穩(wěn)定的性能，是生產(chǎn)技術(shù)又一次巨大的革新。
3 人工智能化在電氣自動化中的應(yīng)用分析
隨著人工智能化技術(shù)在世界范圍內(nèi)的快速發(fā)展，很多研究人員已經(jīng)展開針對人工智能化在電氣自動化應(yīng)用方面的研究，也取得了一定的成果，積極運用這些新成果無疑有利于電氣自動化學(xué)科的發(fā)展。電氣自動化應(yīng)用人工智能化的常用的方法有專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊集理論等。
3.1 人工智能化應(yīng)用于電氣優(yōu)化設(shè)計中
在設(shè)計電氣類設(shè)備類的工作是一個極為復(fù)雜的工作，傳統(tǒng)化的方式是采用簡易的實驗方式方法和具有經(jīng)驗的老師傅用手工方式來完成的。這不僅需要會電氣、電路等專業(yè)的知識內(nèi)容，還要將長時間積累的設(shè)計中的經(jīng)驗運用在里面，即使這樣也很難達到最優(yōu)的效果。隨著智能化發(fā)展以及計算機的發(fā)展，電氣逐漸由手工設(shè)計向計算機輔助設(shè)計不斷轉(zhuǎn)變，使開發(fā)產(chǎn)品的周期大大減少。人工智能化的出現(xiàn)，使得計算機設(shè)計系統(tǒng)也在不斷的更新，整體產(chǎn)品無論從研發(fā)、設(shè)計到成品等都得到了全面的提高。
人工智能化常用方法中，遺傳算法是一種比較先進的優(yōu)化算法，對于產(chǎn)品的優(yōu)化設(shè)計是很適合的，因此對于電氣設(shè)計往往都是采用這樣的方式方法或加以改進。
3.2 人工智能化應(yīng)用于電氣控制中
在傳統(tǒng)電氣自動化控制中，其操作過程往往有著更為嚴格的要求，日常的操作過程步驟也十分繁瑣，需要很大的人力投入，過程中無法避免的會出現(xiàn)一些人為差錯。而人工智能化技術(shù)是依賴于計算機的先前設(shè)定好的程序的控制來進行正常的工作。在智能化的機器內(nèi)部會由于各個環(huán)節(jié)的要求，同時有幾個不同編程的程序來控制整個生產(chǎn)過程，人工智能化能實現(xiàn)對各個環(huán)節(jié)的嚴謹控制掌握，并能及時對運行數(shù)據(jù)進行分析并與理論情況對比，最大限度限制差錯的出現(xiàn)，而且還能對出現(xiàn)的差錯及時警報。綜上，人工智能技術(shù)，在改善電氣自動化的操作效率，簡化操作流程，降低電氣自動化控制中人力工作量方面有著顯著的成果。
3.3 人工智能化應(yīng)用于電氣故障診斷中
所謂電氣故障診斷，就是通過電氣設(shè)備運行中的相關(guān)信息來識別其技術(shù)狀態(tài)是否正常，確定故障的性質(zhì)與部位，尋找故障起因，預(yù)報故障趨勢，并提出相應(yīng)對策；它以故障機理和技術(shù)檢測為基礎(chǔ)，以信號處理和模式識別為其基本理論與方法。隨著現(xiàn)代電氣設(shè)備和系統(tǒng)日益復(fù)雜化，電氣設(shè)備的可靠性、可用性、可維修性與安全性的問題日益突出，從而促進了人們對電氣設(shè)備故障機理及診斷技術(shù)的研究。并且隨著計算機技術(shù)及數(shù)字信號處理技術(shù)的迅速發(fā)展，人工智能化診斷技術(shù)在電氣故障中應(yīng)用越來越廣泛。
專家系統(tǒng)、模糊理論在人工智能化電氣設(shè)備故障診斷中應(yīng)用比較廣泛。變壓器作為電設(shè)備中最為常見的設(shè)備，其出故障時傳統(tǒng)的診斷方法是利用變壓器分解出來的油氣體，具有較低的準(zhǔn)確率，而人工智能智能化監(jiān)測把專家系統(tǒng)、模糊理論兩個系統(tǒng)結(jié)合起來，綜合診斷變壓器的故障，具有較高的準(zhǔn)確率，在消除故障隱患方面效果比傳統(tǒng)診斷要好得多。
4 結(jié) 語
電氣工程作為人類生產(chǎn)生活的重要組成部分，其生產(chǎn)自動化程度直接關(guān)系著電氣工程的工作效率與安全性。人工智能化是人類制作的機器表現(xiàn)出類人的智能， 體現(xiàn)了自動化的特征，因此在電氣自動化控制引入人工化智能技術(shù)，構(gòu)建起一個能完成類似于人類判斷活動的系統(tǒng)，改善電氣自動化系統(tǒng)控制的精確性和穩(wěn)定性，將會有效的提高工作的質(zhì)量和效率，提升我國電力生產(chǎn)技術(shù)水平，促進我國電氣自動化不斷發(fā)展。另外，人工智能化技術(shù)在電氣自動化中的應(yīng)用還有很大的提升空間，需要更多地電力研究人員投入到研究中來，并通過實踐不斷完善技術(shù)，相信不久的未來，人工智能化能夠更好的應(yīng)用到電氣自動化中。
參考文獻：
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[2] 葉干洲.人工智能技術(shù)在電氣自動化控制中的應(yīng)用[J].科技資訊，2010，（15）.
第5篇：常用人工智能技術(shù)范文
人物=P
周鴻t=Z
P：你在新書《智能主義：未來商業(yè)與社會的新生態(tài)》中首次系統(tǒng)闡述人工智能商業(yè)化路徑圖。你說，“當(dāng)手機行業(yè)熱潮來臨的時候，我們視而不見;當(dāng)O2O模式大行其道的時候，我們依然不為所動。但是，當(dāng)人工智能的概念進入我的視線的那一刻，我的第一個想法就是要抓住人工智能這波浪潮，并為之肝腦涂地，在所不惜。”為什么如此看重這一領(lǐng)域？
Z：首先，人工智能是一個趨勢，更是一股浪潮。那么這個趨勢、浪潮的意義是什么呢？我覺得，是技術(shù)革新能夠帶來的產(chǎn)品創(chuàng)新，也就是說我們要利用人工智能的新技術(shù)創(chuàng)造新奇的事物，做出對消費者有價值的產(chǎn)品，解決人類面臨的難題。
現(xiàn)在，我們正在經(jīng)歷著PC端和移動互聯(lián)網(wǎng)時代的變革，我認為下一個時代是IOT（Internet of Things），也叫“萬物互聯(lián)”，也就是國內(nèi)所說的物聯(lián)網(wǎng)。對于IOT領(lǐng)域最重要的部分――智能硬件來說，人工智能可以推動IOT硬件設(shè)備的功能更加完善，更加符合用戶的需求?，F(xiàn)在很多智能硬件設(shè)備實際上是假智能，智能不是說能連接上網(wǎng)或者移動端有個App就行，真正的智能是能夠利用先進的人工智能技術(shù)，進行產(chǎn)品創(chuàng)新。
P：似乎360這幾年錯過了很多風(fēng)口，比如O2O、共享經(jīng)濟、網(wǎng)紅經(jīng)濟等。在過去一年里，經(jīng)歷股災(zāi)的影響、一級市場的價值回歸和360私有化的過程，你對“風(fēng)口論”和“豬論”有沒有新的認識？
Z：之前也有很多人說“老周啊，你怎么不做O2O，不去送外賣、賣電影票啊”?？赡苓@些事情也讓一些公司動輒估值上萬上億，它們也確實服務(wù)了一群用戶。但是，是不是所有公司都適合做O2O？并不是。沒有任何一家公司能夠什么都做，每個公司有其擅長的領(lǐng)域和方向。
360的私有化和回歸，也并不是說要回來追求多少市場收益或者單純地追求市值。我們回來是因為，國家已經(jīng)意識到網(wǎng)絡(luò)安全對國家安全的重要性。國內(nèi)上百家企業(yè)和事業(yè)單位的電腦上都跑著360的軟件，從本質(zhì)上來說，我們是中國人的公司。但是，因為我們最初在美國上市，我的投資人大部分都是境外基金，從資本結(jié)構(gòu)上來說，又是個外資企業(yè)。這樣一來，國家挺沒有安全感的，也希望我們能夠回歸。所以我們回歸很重要的目的，是要變成一個內(nèi)資公司，變成一個真正的中國公司。這樣，我們可以繼續(xù)保持在國內(nèi)網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的領(lǐng)先地位，我們的重點，將仍然圍繞在“安全”這個核心周圍。
對于“站在風(fēng)口上，豬都會飛”的理論，我只能說我們現(xiàn)在做智能硬件、做手機，都不是跟風(fēng)。即便是趕上了風(fēng)口，我們也不是要成為“風(fēng)口上的豬”，而是要為用戶提供更好的安全服務(wù)。以前我們是專注線上網(wǎng)絡(luò)安全，現(xiàn)在有人工智能技術(shù)，我們利用人工智能進行技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)品創(chuàng)新，也開始在線下提供安全服務(wù)。每個公司都追逐風(fēng)口，都往一個風(fēng)口飛，風(fēng)口會被堵死。
P：360下一個所謂的風(fēng)口或者你重兵進軍的是人工智能么？你對360的戰(zhàn)略規(guī)劃就是全線硬件產(chǎn)品向人工智能看齊，從圖像識別技術(shù)和大數(shù)據(jù)技術(shù)兩個方向深度拓展。能展開講講嗎？
Z：以我們的搜索和導(dǎo)航為例，往后續(xù)的發(fā)展，它實際上產(chǎn)生了兩個分支，即有兩個重要的方向。
其中一個叫“你問我答”，就像蘋果做的Siri。從搜索的大數(shù)據(jù)延展到人工智能，讓手機能夠回答你的各種問題，這時候你需要的是一個更即時、更精確的答案。這是方向之一。還有一個方向叫“我搜你看”。其實現(xiàn)在的很多信息在內(nèi)容方向上一定是偏娛樂、偏體育，因為大家生活富足了，更傾向于接受休閑類的資訊。但是在搜索時，很多時候你并沒有一個明確的關(guān)鍵詞，能精準(zhǔn)地搜到我要的東西。很多時候大家就是要找個樂子，在幾十分鐘或十幾分鐘的碎片時間里，希望看一些視頻、看一些段子，但是沒有一個明確的目標(biāo)。這時候“我搜你看”這個概念誕生了，也是利用人工智能和大數(shù)據(jù)的技術(shù)，了解一個人的喜好之后，用機器自動幫他聚合，找到他感興趣的內(nèi)容，然后推送給他。不需要用戶再去通過輸入某個關(guān)鍵詞尋找。有人管這個叫信息流，也有人管這個叫自動推薦。其實名字不重要，重要的是我認為這兩個方向代表了未來搜索的發(fā)展。
在搜索方面，我們畢竟有很多的積累，在技術(shù)上我覺得是可以跟百度、谷歌這些廠商相抗衡的。這幾年360做下來，我們有幾個億的用戶，也積累了大量用戶的喜好和習(xí)慣。這非常關(guān)鍵，因為只有通過大數(shù)據(jù)來計算，你才能獲得用戶的大資訊。
在這兩個方面，我們已經(jīng)做了一些探索。在公司現(xiàn)有的智能硬件類產(chǎn)品上，我們的兒童手表、兒童機器人，都已經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)人機對話。我們也和包括電視臺在內(nèi)的一些傳統(tǒng)媒體合作，投資了新媒體集團。現(xiàn)在剛剛開始，但是我們會積極地把我們的搜索技術(shù)、人工智能發(fā)現(xiàn)技術(shù)投入進來，再和內(nèi)容相結(jié)合，未來，我們希望在探索安全之上，用戶的手機里也有我們的一些內(nèi)容軟件，并能讓用戶每天花40分鐘到一個小時的時間在上面。
P：很多人說你是一個有遠見的人，并且現(xiàn)在證明很多遠見都是正確的。對此你怎么看？這種產(chǎn)品感覺是如何錘煉的？
Z：我覺得，有遠見其實就是會發(fā)現(xiàn)需求。發(fā)現(xiàn)需求則意味著要經(jīng)常用另一個角度，去多看多體驗多思考。作為產(chǎn)品經(jīng)理，首先要學(xué)會換位。很多產(chǎn)品經(jīng)理，覺得自己的產(chǎn)品沒有問題，怎么用都沒有問題，但一換用戶使用，就出現(xiàn)問題了，為什么呢？因為他們總是從自己設(shè)計的角度去看待產(chǎn)品，而不是換位到用戶方去考慮。其次，是多看多思考。做一個產(chǎn)品，閉門造車肯定不行，你要去看別人是怎么做的，學(xué)習(xí)別人的優(yōu)點。如果你造一輛車，但你作為這個項目的產(chǎn)品經(jīng)理從來不開車，這車一定是有問題的。
P：2016年，你覺得被媒體報道過的最重要的事情是什么？為什么？
Z：是我關(guān)于人工智能和智能硬件的一些理解。因為我覺得，前兩年智能硬件有點走偏，可能是受到包括我在內(nèi)的一些業(yè)內(nèi)“大忽悠”給忽悠了。所以2016年我聊了不少關(guān)于智能硬件的內(nèi)容，以及硬件能不能免費等問題，還有一些大眾誤區(qū)、偽智能的東西。
第6篇：常用人工智能技術(shù)范文
人工智能是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。隨著電氣設(shè)計的發(fā)展，傳統(tǒng)的方法有時很難適應(yīng)。在此背景下，人工智能技術(shù)被引入電氣設(shè)備的優(yōu)化設(shè)計過程中，并取得了一些成功經(jīng)驗。文章在總結(jié)人工智能在電氣設(shè)備領(lǐng)域取得成果的基礎(chǔ)上，對具體應(yīng)用提出一些看法與策略。
1 人工智能應(yīng)用理論分析
人工智能(Artificial Intelligence)，英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)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)出一種新的能以人類智能相似的方式作出反應(yīng)的智能機器，該領(lǐng)域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。
當(dāng)今社會，計算機技術(shù)已經(jīng)滲透到生產(chǎn)生活的方方面面，計算機編程技術(shù)的日新月異催生自動化生產(chǎn)，運輸，傳播的快速發(fā)展。人腦是最精密的機器，編程也不過是簡單的模仿人腦的收集、分析、交換、處理、回饋，所以模仿模擬人腦的機能將是實現(xiàn)自動化的主要途徑。電氣自動化控制是增強生產(chǎn)、流通、交換、分配等關(guān)鍵一環(huán)，實現(xiàn)自動化，就等于減少了人力資本投入，并提高了運作的效率。比如說，超高壓輸電設(shè)備，如果沒有穩(wěn)定可靠的自動化控制系統(tǒng)來運行，單靠人來直接控制，不但影響效率而且會造成諸如人身傷亡，供電調(diào)配不均，資源浪費等問題。中國制造早已名聲在外，但中國生產(chǎn)線的自動化水平卻非常低，生產(chǎn)效率不高。中國是以大量勞動力廉價輸出而換取的經(jīng)濟總量，并沒有達到較發(fā)達國家的經(jīng)濟質(zhì)量。人工智能應(yīng)用于電氣自動化控制領(lǐng)域，就是打造具有人的一部份判斷能力、處理能力的電氣控制系統(tǒng)，提高生產(chǎn)能力，支持產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整和優(yōu)化。
2 人工智能控制器的優(yōu)勢
(1)它們的設(shè)計不需要控制對象的模型(在許多場合，很難得到實際控制對象的精確動態(tài)方程，實際控制對象的模型在控制器設(shè)計時往往有很多不確實性因素，例如：參數(shù)變化，非線性時，往往不知道)。
(2)通過適當(dāng)調(diào)整(根據(jù)響應(yīng)時間、下降時間、魯棒性能等)它們能提高性能。例如：模糊邏輯控制器的上升時間比最優(yōu)PID控制器快1.5倍，下降時間快3.5倍，過沖更小。
(3)它們比古典控制器的調(diào)節(jié)容易。
(4)在沒有必須專家知識時，通過響應(yīng)數(shù)據(jù)也能設(shè)計它們。
(5)運用語言和響應(yīng)信息可能設(shè)計它們。
(6)它們有相當(dāng)好的一致性(當(dāng)使用一些新的未知輸入數(shù)據(jù)就能得到好的估計)，與驅(qū)動器的特性無關(guān)?，F(xiàn)在沒有使用人工智能的控制算法對特定對象控制效果十分好，但對其他控制對象效果就不會一致性地好，因此對具體對象必須具體設(shè)計。
(7)它們對新數(shù)據(jù)或新信息具有很好的適應(yīng)性。
(8)它們能解決常規(guī)方法不能解決的問題。
(9)它們具有很好的抗噪聲干擾能力。
(10)它們的實現(xiàn)十分便宜，特別是使用最小配置時。
(11)它們很容易擴展和修改。
總而言之，當(dāng)采用自適應(yīng)模糊神經(jīng)控制器，規(guī)則庫和隸屬函數(shù)在模糊化和反模糊化過程中能夠自動地實時確定。有很多方法來實現(xiàn)這個過程，但主要的目標(biāo)是使用系統(tǒng)技術(shù)實現(xiàn)穩(wěn)定的解，并且找到最簡單的拓樸結(jié)構(gòu)配置，自學(xué)習(xí)迅速，收斂快速。
3 人工智能的應(yīng)用現(xiàn)狀
3.1 優(yōu)化設(shè)計
電氣設(shè)備的設(shè)計是一項復(fù)雜的工作，它不僅要應(yīng)用電路、電磁場、電機電器等學(xué)科的知識，還要大量運用設(shè)計中的經(jīng)驗性知識。傳統(tǒng)的產(chǎn)品設(shè)計是采用簡單的實驗手段和根據(jù)經(jīng)驗用手工的方式進行的，因此很難獲得最優(yōu)方案。隨著計算機技術(shù)的發(fā)展，電氣產(chǎn)品的設(shè)計從手工逐漸轉(zhuǎn)向計算機輔助設(shè)計(CAD)，大大縮短了產(chǎn)品開發(fā)周期。人工智能的引進，使傳統(tǒng)的CAD技術(shù)如虎添翼，產(chǎn)品設(shè)計的效率及質(zhì)量得到全面提高。
用于優(yōu)化設(shè)計的人工智能技術(shù)主要有遺傳算法和專家系統(tǒng)。遺傳算法是一種比較先進的優(yōu)化算法，非常適合于產(chǎn)品優(yōu)化設(shè)計。因此電氣產(chǎn)品人工智能優(yōu)化設(shè)計大部分采用此種方法或其改進方法。
優(yōu)化設(shè)計的另一個有力武器是專家系統(tǒng)。但從目前已開發(fā)的專家系統(tǒng)來看，總體上仍處于研究階段，離實用尚有一定距離。將專家系統(tǒng)應(yīng)用到電機設(shè)計領(lǐng)域是從1988年J.H.Garret建立變壓器設(shè)計專家系統(tǒng)開始的，目前我國沈陽工業(yè)大學(xué)特種電機研究所研制了永磁直流電動機及永磁同步電動機的設(shè)計專家系統(tǒng);西安交通大學(xué)、華中理工大學(xué)、東南大學(xué)各自開發(fā)了異步電動機的設(shè)計專家系統(tǒng)，都取得了一定成效。在電器設(shè)計方面，河北工業(yè)大學(xué)做了一些有益的嘗試，他們將CAD技術(shù)與專家系統(tǒng)相結(jié)合，開發(fā)了電磁繼電器CAD專家系統(tǒng)。該系統(tǒng)由三部分組成：最初設(shè)計、優(yōu)化設(shè)計及零件結(jié)構(gòu)設(shè)計。使用時只要輸入繼電器的參數(shù)，專家系統(tǒng)便按要求自動設(shè)計出電磁系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)尺寸、線圈匝數(shù)、觸頭材料等并可繪出特性曲線和結(jié)構(gòu)圖。除了以上用遺傳算法與專家系統(tǒng)對電氣設(shè)備進行優(yōu)化設(shè)計的方法外，還有用模糊邏輯及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)的設(shè)計方法。
3.2 故障診斷
電氣設(shè)備的故障與其征兆之間的關(guān)系錯綜復(fù)雜，具有不確定性及非線性，用人工智能方法恰好能發(fā)揮其優(yōu)勢。已用于電氣設(shè)備故障診斷的人工智能技術(shù)有：模糊邏輯、專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
變壓器由于在電力系統(tǒng)中的特殊地位而備受關(guān)注，有關(guān)方面的研究論文較多。目前對變壓器進行故障診斷最常用的方法是對變壓器油中分解的氣體進行分析，從而判斷變壓器的故障程度。
人工智能故障診斷技術(shù)在發(fā)電機及電動機方面的研究工作也較為活躍。
3.3 智能控制
人工智能控制技術(shù)在自動控制領(lǐng)域的研究與應(yīng)用已廣泛展開，但在電氣設(shè)備控制領(lǐng)域所見報道不多。可用于控制的人工智能方法主要有三種：模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制、專家系統(tǒng)控制。由于模糊控制是其中最為簡單、最具實際意義的方法，因而它的應(yīng)用實例最多。
4 結(jié)束語
人類智能主要包括三個方面，即感知能力，思維能力，行為能力。而人工智能是指由人類制造出來的“機器”所表現(xiàn)出來的智能。人工智能主要包括感知能力、思維能力和行為能力。人工智能的應(yīng)用體現(xiàn)在問題求解，邏輯推理與定理證明，自然語言理解，自動程序設(shè)計，專家系統(tǒng)，機器人學(xué)等方面，而這諸多方面都體現(xiàn)了一個自動化的特征，表達了一個共同的主題，即提高機械人類意識能力，強化控制自動化，因此人工智能在電氣自動化領(lǐng)域?qū)笥凶鳛椋姎庾詣踊刂埔残枰斯ぶ悄艿膮⑴c。
第7篇：常用人工智能技術(shù)范文
關(guān)鍵詞：人工智能；單片機原理及應(yīng)用；CAI軟件；自主學(xué)習(xí)
中圖分類號：G642.3 文獻標(biāo)志碼：A 文章編號：1674-9324（2016）45-0268-03
一、引言
《單片機原理及應(yīng)用》是自動化、電氣工程及其自動化、測控技術(shù)與儀器、等專業(yè)的核心課程。隨著電子技術(shù)的飛速發(fā)展，單片機系列、型號、功能等也不斷地更新?lián)Q代，涌現(xiàn)出了許多《單片機原理及應(yīng)用》方面的優(yōu)秀教材和著作[1-3]，由于單片機的快速發(fā)展和廣泛應(yīng)用，促使許多教師在教學(xué)內(nèi)容、方法及實驗方面進行了大量的探討和研究，如“微課程教學(xué)”、“MOOC教學(xué)”等應(yīng)用已取得了較好的教學(xué)效果[4-8]。然而，人工智能技術(shù)應(yīng)用于教育領(lǐng)域目前仍處于初始研究和探索階段，其應(yīng)用前景廣闊，具有重要的理論研究意義和實際應(yīng)用價值。
基于“人工智能”中的“專家系統(tǒng)技術(shù)”，研究設(shè)計《單片機原理及應(yīng)用》課程新型教學(xué)平臺的總體構(gòu)架，研究課程知識的表述模型和知識獲取的推理算法，建立知識表述規(guī)則集和構(gòu)建專家系統(tǒng)知識庫，以實現(xiàn)：
（1）學(xué)生可以自主學(xué)習(xí)，基于知識樹規(guī)則方便地獲取該課程的全部知識點，學(xué)生隨時提出的問題，均可及時獲取答案；學(xué)生可及時獲取單片機發(fā)展的新知識以及新的應(yīng)用領(lǐng)域成果；
（2）教師高效處理、分析和制作課程知識點信息，并將其進行規(guī)則表述，同時可對知識庫進行不斷的更新；隨時可對課程的知識點進行增添、刪除和修改，基于互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)獲取新型單片機原理及相應(yīng)的應(yīng)用知識，不斷更換新課程的教學(xué)內(nèi)容；
（3）基于互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實現(xiàn)教師與學(xué)生之間的互動教學(xué)和學(xué)生與學(xué)生之間的協(xié)同學(xué)習(xí)；基于教堂教學(xué)、電子課件、動畫、視頻等多媒體手段，以創(chuàng)造大規(guī)模、大數(shù)據(jù)、跨時空的學(xué)習(xí)模式。
目前，在教育領(lǐng)域，基于人工智能研究的知識模塊化表述和推理機制構(gòu)成的專家系統(tǒng)是人工智能的代表之一，基于人工智能-專家系統(tǒng)在高密度、大規(guī)模的知識數(shù)據(jù)庫上模擬人類的信息處理和決策過程，因此智能化的專家系統(tǒng)具備了教育功能、自學(xué)習(xí)功能、咨詢功能及自適應(yīng)功能等，將其應(yīng)用于教育領(lǐng)域潛力巨大、用途廣泛、快速高效。
本文研究了《單片機原理及應(yīng)用》CAI軟件的研制方法，采用MS Visual Studio 2012作為開發(fā)環(huán)境，結(jié)合人工智能技術(shù)，實現(xiàn)了智能搜索算法，達到了自主學(xué)習(xí)與自動答疑的目的。
二、《單片機原理及應(yīng)用》CAI系統(tǒng)設(shè)計
為了提高本科生的教學(xué)質(zhì)量，基于人工智能-專家系統(tǒng)技術(shù)研究《單片機原理及應(yīng)用》課程的教學(xué)內(nèi)容和教學(xué)方法改革措施，并可將其研究成果推廣應(yīng)用于自動化類專業(yè)相關(guān)課程建設(shè)；培養(yǎng)學(xué)生掌握本課程的基本原理和應(yīng)用知識，引導(dǎo)其自主學(xué)習(xí)以提高分析問題能力、解決問題的能力及創(chuàng)新能力，實現(xiàn)學(xué)生與老師之間的互動，實現(xiàn)教學(xué)內(nèi)容的不斷更新和教學(xué)方法的不斷完善。
（一）《單片機原理及應(yīng)用》課程總體設(shè)計
分析目前本課程的教學(xué)內(nèi)容和方法的局限性，提出《單片機原理及應(yīng)用》課程教學(xué)內(nèi)容和教學(xué)方法改革的總體方案。目前，普通高?！秵纹瑱C原理及應(yīng)用》課程所用教材的目錄大致如圖1中的實線部分所示。虛線表示可即時修改其中的相關(guān)內(nèi)容。
（二）課程知識本體的表達模型
知識的表示對專家系統(tǒng)來說至關(guān)重要。知識本體的表述包括事物、個體和對象等，研究其規(guī)則、過程和函數(shù)，構(gòu)成應(yīng)用程序所表述的知識內(nèi)容，可以作用于表述各種對象類，具有普遍性和通用性。其表達方式如圖2所示。
（三）基于人工智能技術(shù)的課程教學(xué)內(nèi)容和教學(xué)方法結(jié)構(gòu)設(shè)計
專家系統(tǒng)結(jié)構(gòu)一般有六部分：知識庫（Knowledge Base）、數(shù)據(jù)庫（Data Base）、推理機（Inference Engine）、解釋子系統(tǒng)（Explanatory System）、人機接口（Man-machine Interface）和知識獲取子系統(tǒng)（Knowledge Acquisition）。教學(xué)專家系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)如圖3中的實線部分所示。
①知識厙：用于存儲專家系統(tǒng)知識。主要用于收集和存儲某領(lǐng)域教師、專家的經(jīng)驗，知識及書本知識、基本常識等。包括事物的表達方式，可行操作、事實和規(guī)則等；
②綜合數(shù)據(jù)庫：綜合數(shù)據(jù)庫又稱總體數(shù)據(jù)庫或全局數(shù)據(jù)庫，主要用于存放有關(guān)問題求解的假設(shè)、初始數(shù)據(jù)、目標(biāo)、求解狀態(tài)、中間結(jié)果以及最終結(jié)果；
③推理機：推理機是專家系統(tǒng)的核心部分，用于模擬專家的思維過程、控制、協(xié)調(diào)整個專家系統(tǒng)的工作，它根據(jù)用戶所提供的初始數(shù)據(jù)和問題求解要求，運用知識庫中的事實和規(guī)則，按照一定的推理方法和控制策略對問題進行推理求解，并將產(chǎn)生的結(jié)果輸出給學(xué)生；
④知識獲取子系統(tǒng)：在構(gòu)建和維護知識庫時作為專家系統(tǒng)和教師、領(lǐng)域?qū)＜?、工程師等的接口?/p>
⑤解釋子系統(tǒng)：解釋機構(gòu)由一組計算機程序組成，它對推理給出必要的解釋，并根據(jù)學(xué)生問題的要求做出相應(yīng)的回應(yīng)，最后把結(jié)果通過人機接口輸出給學(xué)生；
⑥人機接口：學(xué)生、專家系統(tǒng)和教師、領(lǐng)域?qū)＜摇⒐こ處熤g溝通的媒介，它把相互之間的交互信息轉(zhuǎn)換成彼此都能夠理解的形式，由一組程序及相應(yīng)的硬件組成，用于完成I/O工作。
三、CAI軟件實現(xiàn)過程舉例
《單片機原理及應(yīng)用》課程CAI系統(tǒng)主界面如圖4所示。點擊“進入系統(tǒng)”之后，將出現(xiàn)“課程內(nèi)容學(xué)習(xí)”和“知識點概述游覽”兩部分。
（1）“課程內(nèi)容學(xué)習(xí)”部分包括“教材知識學(xué)習(xí)”、“課堂PPT內(nèi)容講解”以及“實驗教學(xué)內(nèi)容”等，例如目前常用的單片機的類型如圖5所示。本課程的主要設(shè)計和創(chuàng)新實驗如圖6所示。
（2）“知識點概述游覽”部分包括：
①知識點獲取方式：即通過引導(dǎo)操作可得到關(guān)聯(lián)性強的知識點解釋、關(guān)聯(lián)性中等的知識點解釋以及關(guān)聯(lián)性弱的知識點解釋；
②問題解答方式：學(xué)生可根據(jù)自己的學(xué)習(xí)情況查詢問題的基本答案（即對問題的解釋），若基于專家知識庫無法解釋所提的問題，則可將該問題提交給任課教師，任課教師會盡快對該問題給出解答；
③專家?guī)熘R更新方式：隨著單片機類型、結(jié)構(gòu)、接口技術(shù)以及開發(fā)方式等的不斷發(fā)展，本課程的知識結(jié)構(gòu)和內(nèi)容的更新也要求同步進行。因此，專家知識庫信息的更新工作可由任課教師來完成，但是更新信息可來源于文獻資料查閱、企業(yè)行業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域調(diào)研以及實踐實驗教學(xué)過程總結(jié)等。
課程教材與上課PPT和實驗內(nèi)容具有相關(guān)性，在實際教學(xué)中也要求其具有一致性，如圖1中虛線部分表示可即時修改相關(guān)的內(nèi)容。
四、結(jié)論
本文將人工智能-專家系統(tǒng)技術(shù)應(yīng)用于《單片機原理及應(yīng)用》課程的教學(xué)內(nèi)容和教學(xué)方法的改革方案，構(gòu)建新型教學(xué)平臺。采用《單片機原理及應(yīng)用》課程知識的綜合表達方式，并研究課程知識的推理機制?；谖墨I資料查閱、企業(yè)行業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域調(diào)研以及實踐實驗教學(xué)過程總結(jié)，實現(xiàn)《單片機原理及應(yīng)用》課程教學(xué)內(nèi)容快速更新，實現(xiàn)該課程的智能化和網(wǎng)絡(luò)化教學(xué)。
在教學(xué)過程中，實現(xiàn)學(xué)生與老師之間的互動，實現(xiàn)學(xué)生和老師之間知識的共享，達到學(xué)生能夠自主學(xué)習(xí)和老師能夠及時了解學(xué)生學(xué)習(xí)情況修改補充教學(xué)內(nèi)容的目的。針對“知識庫”、“綜合數(shù)據(jù)庫”以及“推理機制”實現(xiàn)在線綜合更新方法?！秵纹瑱C原理及應(yīng)用》是自動化、電氣工程及其自動化、測控技術(shù)與儀器、等專業(yè)的核心課程，目前，將人工智能-專家系統(tǒng)技術(shù)應(yīng)用于高等學(xué)校該課程的教學(xué)，對于提高教學(xué)質(zhì)量，激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性和增強學(xué)生自主學(xué)習(xí)的能力具有重要的理論研究意義和很好實際應(yīng)用價值。
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第8篇：常用人工智能技術(shù)范文
抖音里的私信是不公開的聊天，私信是別人無法看見的，只有發(fā)私信方和接收方才能相互看見，私信即社交網(wǎng)站的常用功能，實現(xiàn)用戶與用戶之間一對一的溝通方式，如果用戶想與他人的聊天內(nèi)容不公開，通常會使用私信。
抖音（TikTok）是由今日頭條推出的一款短視頻分享APP，于2016年9月上線，是一個專注于年輕人音樂短視頻創(chuàng)作分享的社區(qū)平臺。抖音應(yīng)用人工智能技術(shù)為用戶創(chuàng)造多樣的玩法，用戶可以通過這款軟件選擇歌曲，拍攝音樂短視頻，形成自己的作品。抖音2016年9月上線，一直磨刀磨到今年春節(jié)后可能感覺跑通了才大舉壓上資源，產(chǎn)品優(yōu)秀的數(shù)據(jù)表現(xiàn)又讓頭條很快決定將各種流量明星BD推廣資源全力導(dǎo)向這個可以提升公司品相的新項目。抖音很快成為頭條戰(zhàn)略級產(chǎn)品。當(dāng)然，頭條最核心的算法優(yōu)勢也用到了抖音上，一開始就在產(chǎn)品層面加入算法推薦模型保證內(nèi)容分發(fā)效率。抖音的名字也改的也及時，如果還叫A.me可能大家都還不知道這是啥東西，直接把自己定位成年輕人的音樂短視頻社區(qū)就清楚多了。
（來源：文章屋網(wǎng) ）
第9篇：常用人工智能技術(shù)范文
關(guān)鍵詞:Agent;語音識別;人工智能;作戰(zhàn)文書
中圖分類號:TP37文獻標(biāo)識碼:A文章編號:1009-3044(2009)13-3541-02
1 引言
語音識別起源于20世紀50年代AT&T貝爾實驗室的Audry系統(tǒng),它第一次實現(xiàn)了10個英文數(shù)字的語音識別,這是語音識別研究工作的開端。作為一門交叉學(xué)科,它正逐步成為信息技術(shù)中人機接口的關(guān)鍵技術(shù),被認為是2000年至2010年間信息技術(shù)領(lǐng)域十大重要的科技發(fā)展技術(shù)之一。語音識別技術(shù)與語音合成技術(shù)結(jié)合使人們能夠甩掉鍵盤,取而代之的是以語音輸入這樣便于使用的、自然的、人性化的輸入方式。
2 相關(guān)技術(shù)簡介
2.1 語音識別技術(shù)
所謂語音識別技術(shù)就是讓計算機(或機器)通過識別和理解過程把人類的語音信號轉(zhuǎn)變?yōu)橄鄳?yīng)的文本或命令的技術(shù),屬于多維模式識別和智能計算機接口的范疇。語音識別技術(shù)的終極目標(biāo)就是研制出一臺能聽懂任何人、任何內(nèi)容的講話的機器。語音識別按發(fā)音方式分為孤立詞、連接詞和連續(xù)語音的語音識別系統(tǒng);按詞匯量大小分為小詞表、中詞表和大詞表以及無限詞匯量語音識別;按說話人適應(yīng)范圍分為特定人、限定人和非特定人語音識別。
2.2 多Agent技術(shù)
Agent的研究起源于人工智能領(lǐng)域,Agent具有自治性、社會性、反應(yīng)性和能動性。智能Agent對自己的狀態(tài)和行為有完全的控制能力,它能夠在沒有人或者在其他Agent的直接干預(yù)下,對復(fù)雜的刺激進行響應(yīng)并產(chǎn)生內(nèi)部狀態(tài)的控制和適應(yīng)性的行為,外界通過Agent的接口對Agent實現(xiàn)功能調(diào)用和通信,而無需知道Agent內(nèi)部的具體工作過程。多Agent系統(tǒng)(MAS)由多個自主或半自主的智能體組成,每個Agent或者履行自己的職責(zé),或者與其他Agent通信獲取信息互相協(xié)作完成整個問題的求解。語音識別技術(shù)本就是人工智能的一個應(yīng)用方面,而將人工智能的前沿理論―多Agent技術(shù)引入語音識別技術(shù)中是一項有意義的工作。
3 在語音識別中引入多Agent技術(shù)
3.1 多Agent語音識別原理
傳統(tǒng)的語音識別存在自適應(yīng)問題,對環(huán)境條件的依賴性強;噪聲問題,講話人產(chǎn)生情緒或心里上的變化,導(dǎo)致發(fā)音失真、發(fā)音速度和音調(diào)改變,產(chǎn)生Lombard/Loud效應(yīng);其它如識別速度問題、拒識問題以及關(guān)鍵詞檢測問題。而多Agent技術(shù)中自治智能和分布協(xié)同的特性能夠在一定程度上解決這些問題。多Agent語音識別其基本原理就是將輸入的語音,經(jīng)過處理后,將其和語音模型庫進行比較,從而得到識別結(jié)果,具體原理見圖1。
該圖中語音輸入Agent就是待識別語音的原始輸入,語音采集Agent指話筒、電話等設(shè)備的語音輸入;數(shù)字化預(yù)處理Agent的功能包括語音信號采樣、反混疊帶通濾波、去除個體發(fā)音差異和設(shè)備、環(huán)境引起的噪聲影響等;特征提取Agent用于提取語音中反映本質(zhì)特征的聲學(xué)參數(shù),常用的特征有短時平均能量或幅度、短時平均跨零率、線性預(yù)測系數(shù)、基音頻率、倒譜和共振峰等。在訓(xùn)練階段,將特征參數(shù)進行一定的處理后,為每個詞條建立一個模型,保存為模板庫。在識別階段,語音信號經(jīng)過相同的通道得到語音特征參數(shù),生成測試模板,通過模型匹配Agent和規(guī)則判別Agent將匹配分數(shù)最高的參考模板作為識別結(jié)果。同時在模式匹配和規(guī)則判別時還可以在很多專家知識的幫助下,以便提高識別的準(zhǔn)確率。
3.2 多Agent語音識別流程
加入了多Agent技術(shù)的語音識別系統(tǒng)具體實現(xiàn)細節(jié)與傳統(tǒng)的語音識別系統(tǒng)有所不同,加入了更多的智能協(xié)作的因素,但所應(yīng)用的識別過程大致相似,具體流程見圖2。
首先是系統(tǒng)中的協(xié)調(diào)Agent確定語音識別單元的選取。語音識別單元有單詞(句)、音節(jié)和音素三種。然后在特征提取Agent中去除語音中對識別無關(guān)緊要的冗余信息,目前廣泛應(yīng)用的有基于線性預(yù)測分析技術(shù)提取的倒譜參數(shù)和基于感知線性預(yù)測分析提取的感知線性預(yù)測倒譜。接著采用適當(dāng)?shù)恼Z音識別方法,通過對確定的語音特征進行模型訓(xùn)練、智能學(xué)習(xí)后得到模板庫,然后用若干個特征提取Agent將待識別的輸入語音信號的各個量化的特征通過分工協(xié)作的方式進行提取,最后模型匹配Agent將量化的語音特征與模板庫進行模式匹配,通過友好的人機界面把識別結(jié)果輸出。
4 多Agent語音識別技術(shù)在軍事上的應(yīng)用
最近十年內(nèi)語音識別技術(shù)軍事化應(yīng)用非常廣泛,目前研究比較多的有語音識別技術(shù)在智能武器裝備開發(fā)領(lǐng)域的應(yīng)用、在軍事作戰(zhàn)文書自動化過程中的應(yīng)用、在軍事測試設(shè)備和軍隊話務(wù)臺的應(yīng)用。下面重點介紹多Agent語音識別技術(shù)在軍事作戰(zhàn)文書自動化過程中的應(yīng)用。
作戰(zhàn)文書句式變化不大、語法簡單、使用人群范圍可定、語音識別模板庫易于建立且要求不高,其語音識別易于實現(xiàn)?？傮w方案是:盡可能統(tǒng)一各軍兵種作戰(zhàn)文書類型;收集不同類型作戰(zhàn)文書實例;構(gòu)造作戰(zhàn)文書詞匯庫;針對標(biāo)圖地域構(gòu)造地名數(shù)據(jù)庫;建立不同類型作戰(zhàn)文書的句型庫;分析軍隊標(biāo)號的涵義建立模板庫;將作戰(zhàn)文書編譯成標(biāo)圖指令來完成軍事地圖的標(biāo)繪。其一般過程為作戰(zhàn)文書的詞處理、作戰(zhàn)文書的語法分析、作戰(zhàn)文書標(biāo)圖指令的形成,最后通過API接口傳輸給計算機完成自動標(biāo)繪工作,如圖3所示。
5 結(jié)束語
語音識別技術(shù)是非常重要的人機交互技術(shù),有著非常廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域和市場前景,為網(wǎng)上會議、商業(yè)管理、醫(yī)藥衛(wèi)生、教育培訓(xùn)等各個領(lǐng)域帶來了極大的便利。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展,把多Agent技術(shù)應(yīng)用到語音識別系統(tǒng)中,通過自治智能和分布協(xié)同的特性較好地解決了傳統(tǒng)語音識別技術(shù)中存在的突出問題,這必將成為語音識別系統(tǒng)發(fā)展的主流。
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