人工智能技術(shù)論文匯總十篇

序論：好文章的創(chuàng)作是一個不斷探索和完善的過程，我們?yōu)槟扑]十篇人工智能技術(shù)論文范例，希望它們能助您一臂之力，提升您的閱讀品質(zhì)，帶來更深刻的閱讀感受。

篇（1）

2人工智能技術(shù)在電氣自動化控制中的應(yīng)用

2.1人工智能控制實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的采集及處理功能

在電氣設(shè)備的運行過程中，數(shù)據(jù)的采集和處理是了解電氣設(shè)備自動化控制情況，發(fā)現(xiàn)運行過程中的問題和提出解決辦法的重要依據(jù)。在傳統(tǒng)的自動化控制中，由于技術(shù)水平和實際運行中的動態(tài)變化，數(shù)據(jù)的采集和傳輸無法做到準(zhǔn)確和穩(wěn)定，保存數(shù)據(jù)容易出現(xiàn)丟失的情況。人工智能技術(shù)的使用，可以保障電氣自動化運行過程中對動態(tài)信息的及時收集和穩(wěn)定傳輸，對相關(guān)數(shù)據(jù)的保存工作也更安全，這就提高了電氣自動化的控制水平，充分保障了電氣運行中的安全性和穩(wěn)定性。

2.2人工智能控制實現(xiàn)了系統(tǒng)運行監(jiān)視機報警功能

電氣自動化控制是用電氣的可編程控制器，控制繼電器，帶動執(zhí)行機構(gòu)，完成預(yù)期設(shè)計動作的過程。在此過程中，系統(tǒng)內(nèi)部各部分之間的運行都要嚴(yán)格按照設(shè)計模型和函數(shù)計算的基礎(chǔ)上進行，如果系統(tǒng)中的一點出現(xiàn)問題，就會造成整個自動控制系統(tǒng)的故障。在以往的自動化控制系統(tǒng)運行中，對系統(tǒng)內(nèi)部各部分之間的運行數(shù)據(jù)和運行狀態(tài)進行實時監(jiān)測，對運行中的特殊情況進行及時的報警處理，幫助自動化系統(tǒng)及時處理可能出現(xiàn)的故障，提醒電氣管理人員加強對電氣系統(tǒng)的管理。

2.3人工智能控制實現(xiàn)了操作控制功能

電氣自動化控制的主要特征之一就是通過計算機的一鍵操作，就可以實現(xiàn)對電氣系統(tǒng)的整體控制，保障電氣自動化運行符合現(xiàn)實的需要。傳統(tǒng)的自動化系統(tǒng)的操作，需要靠人工對系統(tǒng)各個環(huán)節(jié)進行人工操作，從而促進自動化系統(tǒng)內(nèi)部的協(xié)調(diào)和配合，這種方式既降低了自動化運行的效率，也增加了自動化系統(tǒng)的故障發(fā)生頻率。人工智能技術(shù)對電氣自動化系統(tǒng)的控制，是通過各種先進的算法，按照電氣自動化的需求，對自動化系統(tǒng)進行自動化和智能化設(shè)計，從而實現(xiàn)對電氣自動化控制系統(tǒng)的同時操作，大大提高了自動化控制的效率，減少了單獨指令操作中容易出現(xiàn)的不協(xié)調(diào)情況的發(fā)生。

3人工智能技術(shù)在電氣自動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語言變量等為理論基礎(chǔ)，并以專家經(jīng)驗作為模糊控制的規(guī)則。模糊控制就是在被控制的對象的模糊模型的基礎(chǔ)之上，運用模糊控制器，實現(xiàn)對電氣控制系統(tǒng)的控制。在實際控制設(shè)計過程中，通過對計算機控制系統(tǒng)的使用，使電氣自動化系統(tǒng)形成具有反饋通道的閉環(huán)結(jié)構(gòu)的數(shù)字控制系統(tǒng)，從而達到對電氣自動化系統(tǒng)的科學(xué)控制。

3.2專家控制

專家控制是指在進行電氣自動化控制過程中，利用相關(guān)的系統(tǒng)控制理論和控制技術(shù)的結(jié)合，通過對以往控制經(jīng)驗的模擬和學(xué)習(xí)，實現(xiàn)電氣自動化控制中智能控制技術(shù)的實施。這種控制方式具有很強的靈活性，在實際運行中，面對控制要求和系統(tǒng)運行情況，專家控制可以自覺選取控制率，并通過自我調(diào)整，強化對工作環(huán)境的適應(yīng)。

3.3網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)控制

網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)控制的原理就是基于對人腦神經(jīng)元的活動模擬，以逼近原理為依據(jù)的網(wǎng)絡(luò)建模。神經(jīng)控制是有學(xué)習(xí)能力的，屬于學(xué)習(xí)控制，對電氣自動化控制中出現(xiàn)的新問題可以及時提出有效的解決辦法，并通過對相關(guān)技術(shù)問題的分析解決，提高自身的人工智能水平。

篇（2）

2計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的問題

目前，隨著計算機技術(shù)的廣泛應(yīng)用，人們愈發(fā)重視有關(guān)網(wǎng)絡(luò)信息安全問題。在網(wǎng)絡(luò)管理系統(tǒng)的應(yīng)用過程中，用戶最為關(guān)注的功能便是網(wǎng)絡(luò)監(jiān)視與網(wǎng)絡(luò)控制，其中，為正常發(fā)揮網(wǎng)絡(luò)監(jiān)視及網(wǎng)絡(luò)控制這兩大功能，就需要對信息急性及時獲取與準(zhǔn)確處理。網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)臄?shù)據(jù)通常是不連續(xù)、不規(guī)則的，而在早期階段，計算機只具備邏輯化分析及處理數(shù)據(jù)的功能，難以準(zhǔn)確判斷出數(shù)據(jù)的真實性，因此，為從大量繁復(fù)的信息中，挑選出有效的信息，實現(xiàn)計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的智能化具有非常重要的意義[2]。計算機的應(yīng)用日益廣泛與深入，這使得用戶需要通過網(wǎng)絡(luò)安全管理來為其信息安全提供保障，而網(wǎng)絡(luò)犯罪現(xiàn)象的增多，使得計算機必須具備靈敏的觀察能力及迅速的反應(yīng)能力否則便難以對侵犯用戶信息的各種違法犯罪行為進行有效遏制。為促進網(wǎng)絡(luò)安全管理的實現(xiàn)，就需要將以人工智能技術(shù)為基礎(chǔ)而建立起來的智能化管理系統(tǒng)作為有效手段，自動收集信息數(shù)據(jù)，及時診斷運行故障，并在線分析趨勢及性能等，從而確保計算機發(fā)生網(wǎng)絡(luò)故障時，可做出快速、準(zhǔn)確的反應(yīng)，并采取有效措施來恢復(fù)計算機的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。由此可知，針對計算機網(wǎng)絡(luò)中存在的問題，就需要應(yīng)用人工智能技術(shù)，在其內(nèi)部建立完善的網(wǎng)絡(luò)管理及防御系統(tǒng)，從而為用戶信息安全提供充分保障。

3計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中人工智能的應(yīng)用分析

在計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中應(yīng)用人工智能，可極大程度滿足人們對計算機提供人性化及智能化服務(wù)的需求。其中，計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)智能化服務(wù)主要指的是智能化的人機界面、信息服務(wù)、系統(tǒng)開發(fā)及支撐的環(huán)境這幾個方面，與此同時，這些需求進一步促進了人工智能在計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，尤其是在智能人機界面、網(wǎng)絡(luò)安全及系統(tǒng)管理評價等方面的應(yīng)用進程。

3.1人工智能在計算機網(wǎng)絡(luò)安全管理中的應(yīng)用。在計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中，人工智能得到了極為廣泛的應(yīng)用。在計算機網(wǎng)絡(luò)安全管理中，人工智能的應(yīng)用主要表現(xiàn)在智能防火墻、入侵檢測、智能型反垃圾郵件系統(tǒng)這三個方面。相比于其他防御系統(tǒng)，智能防火墻系統(tǒng)采用的是智能化識別技術(shù)，例如，通過概率、統(tǒng)計、記憶、決策等方法，來識別并處理有關(guān)信息數(shù)據(jù)，不但有效減少了計算機匹配檢查過程中的龐大計算，而且大大提高了發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)有害行為的效率，從而實現(xiàn)了限制訪問及攔截有害信息的功能；此外，與傳統(tǒng)防御軟件相比，智能防火墻系統(tǒng)具有更高的安檢效率，從而將拒絕服務(wù)共計這一普通防御軟件普遍發(fā)生的問題進行有效解決，實現(xiàn)了高級應(yīng)用的入侵及病毒傳播的有效遏制[3]。作為計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)安全管理的一項重要環(huán)節(jié)，入侵檢測起著保證網(wǎng)絡(luò)安全的關(guān)鍵作用，同時也是防火墻技術(shù)的核心部分。計算機系統(tǒng)資源的保密性、完整性、安全性等均與網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)入侵檢測功能的有效發(fā)揮有著緊密聯(lián)系。入侵檢測技術(shù)通過采集、篩選、分類、處理信息數(shù)據(jù)，在形成最終報告的基礎(chǔ)上，將當(dāng)前計算機網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的安全狀態(tài)及時反映給用戶。現(xiàn)階段，人工智能在模糊識別、專家及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等系統(tǒng)入侵檢測中，得到了非常廣泛的應(yīng)用。計算機網(wǎng)絡(luò)安全管理中的智能型反垃圾郵件系統(tǒng)，是一項以人工智能技術(shù)為基礎(chǔ)而研發(fā)出來的防護技術(shù)，其針對的對象為垃圾郵件。此項技術(shù)可在不對用戶信息安全造成影響的前提下，有效監(jiān)測用戶的郵件，并在完成郵箱內(nèi)垃圾郵件的開啟式掃面后，將垃圾郵件分類信息提供給用戶，提醒其對可能對自身不利或?qū)ο到y(tǒng)造成危害的信息進行盡早處理，進而確保整個郵箱的安全性，

3.2人工智能在計算機網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)管理及評價中的應(yīng)用。計算機網(wǎng)絡(luò)管理的智能化發(fā)展，離不開人工智能技術(shù)及電信技術(shù)的發(fā)展。除了應(yīng)用在計算機網(wǎng)絡(luò)安全管理中，人工智能技術(shù)中的問題求解技術(shù)及專家知識庫等，均可促進計算機網(wǎng)絡(luò)綜合管理的實現(xiàn)。由于網(wǎng)絡(luò)具有瞬變性及動態(tài)性的特點，因而給計算機網(wǎng)絡(luò)管理工作增加了一定的難度，這同時也使得現(xiàn)代化網(wǎng)絡(luò)管理工作朝著智能化的方向發(fā)展。其中，以人工智能理論為發(fā)展基礎(chǔ)的專家級決策及支持方法，在信息系統(tǒng)的管理工作中得到了廣泛應(yīng)用。作為一項智能計算機程序，專家系統(tǒng)可累積盡可能多的專家經(jīng)驗與知識，并通過進行歸納與總結(jié)，在形成資源錄入系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，利用這一匯集了多位特定領(lǐng)域中的專家經(jīng)驗的系統(tǒng)，對此領(lǐng)域中相似的其他問題進行解決。因此，對于計算機網(wǎng)絡(luò)管理及其系統(tǒng)評價，可通過眾多專家系統(tǒng)來開展計算機網(wǎng)絡(luò)管理及系統(tǒng)評價等大量工作。

篇（3）

高校培養(yǎng)人才的目的是為社會輸送人才，尤其是為當(dāng)?shù)厣鐣斔腿瞬牛?wù)于當(dāng)?shù)亟?jīng)濟的建設(shè)，因此做好調(diào)研工作，必須依托于當(dāng)?shù)仄髽I(yè)。調(diào)研工作不能流于表面，要發(fā)動整個教學(xué)團隊的力量。首先，從專業(yè)層面應(yīng)該有整體規(guī)劃，確定調(diào)研的時間段、調(diào)研哪些企業(yè)，到具體實施階段，老師下去調(diào)研的時候不能僅僅是蓋個章回來就了事，應(yīng)該提供現(xiàn)場調(diào)研的圖片、個人小結(jié)等資料，另外為了調(diào)動老師的積極性，專業(yè)層面可以發(fā)放調(diào)研津貼。材料收集好之后，要依據(jù)材料進行細(xì)致的分析、總結(jié)工作，提煉出對制訂人才培養(yǎng)方案有用的信息，尤其是企業(yè)需要什么樣的綜合人才、崗位能力分析、職業(yè)資格證書的獲取情況等。

1.2充分發(fā)揮校企合作委員會的作用

每個專業(yè)都有自己的專業(yè)指導(dǎo)委員會或是校企合作委員會，要充分發(fā)揮其作用。首先在人選是一定要經(jīng)過篩選，務(wù)必選擇一個對整個專業(yè)發(fā)展能夠提供指導(dǎo)性意見的人，這就需要他有在這個行業(yè)多年的工作經(jīng)驗，另外需要熱愛教育事業(yè)，不能只是來掛個名，開個會，還需要在平時的各項工作中直到作用。

2.做好課程體系建設(shè)

2.1根據(jù)專業(yè)情況重新整合課程體系

每個專業(yè)發(fā)展的沿革不一樣，所以制訂課程體系時絕不能照抄照搬別人的。尤其是樓宇智能化工程技術(shù)專業(yè)，很多課程的開設(shè)是需要硬件支撐的，因此有些課程其他學(xué)校能開，本校可能開不了。另外，要充分考慮到師資情況，校內(nèi)教師上不了的課程，要請企業(yè)老師來上課，如果連企業(yè)老師也找不到合適的，就得考慮這門課程是否能開設(shè)。

2.2注重實踐課程的教學(xué)設(shè)計

高職高專的學(xué)生，人才培養(yǎng)的目標(biāo)并不是研究型人才，而是技術(shù)型人才，因此要充分做好實踐課程體系的建設(shè)。首先，理實一體課程要采用一體化的教學(xué)模式。教學(xué)決不能只在黑板上寫寫劃劃了，現(xiàn)如今90后的學(xué)生，接受信息的渠道很多，老師一定要充分備課。師生雙方應(yīng)該在實驗實訓(xùn)室邊教、邊學(xué)、邊做、邊評定，把理論與實踐教學(xué)緊密地聯(lián)系在一起。其次，做好學(xué)期實訓(xùn)課程的教學(xué)設(shè)計。每個學(xué)期的實訓(xùn)內(nèi)容可以是基于某門課程的也可以是基于多門課程的，以樓宇智能化工程技術(shù)專業(yè)來說，可以基于電工電子技術(shù)進行維修電工的實訓(xùn)，也可以綜合樓宇智能化工程技術(shù)、安防技術(shù)、消防技術(shù)等進行智能管理系統(tǒng)綜合實訓(xùn)。這種生產(chǎn)性的實訓(xùn)課程要盡量聘請資深的企業(yè)人員參加，這樣對于教師和學(xué)生提高專業(yè)技能都有幫助。另外，做好頂崗實習(xí)和畢業(yè)項目設(shè)計。教師在給學(xué)生頂崗實習(xí)成績評定時要有充分的依據(jù)，不能依照個人的喜好，這就需要專業(yè)層面制訂合理的規(guī)章制度。最后，做好職業(yè)認(rèn)證工作。要為學(xué)生制訂彈性的證書獲取機制，每個學(xué)期的實訓(xùn)課程盡量為學(xué)生提供考證的機會，告訴學(xué)生哪個證是必考的，哪些證書是選考的。這樣學(xué)生可以根據(jù)自己的需求選考合適的證書。

2.3改革創(chuàng)新考核方式和評價模式

考核的目的是對學(xué)生的知識和技能掌握程度的評價，也是對教學(xué)效果的一種評估。在改革創(chuàng)新考核形式上，可以根據(jù)課程性質(zhì)的不同采用多種多樣的考核形式，可以積極推進過程考核，讓學(xué)生付出的每一份努力都能夠得到回報。總之，真實、客觀的評價對于促進學(xué)生的學(xué)習(xí)是非常有幫助的，不僅能提升學(xué)生學(xué)習(xí)的動力，還能讓其明白處于集體中的責(zé)任。

2.4注重綜合素質(zhì)的培養(yǎng)

人才培養(yǎng)方案制訂過程中要充分注重對于學(xué)生綜合素質(zhì)的培養(yǎng)。尤其是樓宇智能化工程技術(shù)這種偏理工科的專業(yè)，要讓學(xué)生明白一個人以后想在社會上立足并且過得幸福，這跟人的綜合素質(zhì)是分不開的，并不完全依賴于個人的技能。因此在開設(shè)課程時要充分考慮到上述能力的培養(yǎng)，可以開設(shè)大學(xué)生就業(yè)創(chuàng)業(yè)、法律法規(guī)常識、大學(xué)生心理健康教育等公共基礎(chǔ)課，也可以開設(shè)電影藝術(shù)欣賞、圍棋、書法等素質(zhì)拓展課。另外，可以在以專業(yè)為單位積極鼓勵學(xué)生創(chuàng)辦或參加社團，這對于學(xué)生綜合能力的培養(yǎng)非常有幫助，讓他們提前了解和融入社會。

篇（4）

計算機輔助工藝設(shè)計(CAPP：Computer Aided ProeessPlanning)，自1965年由挪威人Nikbel提出以來，其系統(tǒng)特性經(jīng)歷了檢索式、派生式、混合式、創(chuàng)成式、智能化等過程，智能化CAPP是當(dāng)前CAPP系統(tǒng)的研究熱點。CAPP是現(xiàn)代制造業(yè)信息化的一部分，是計算機集成制造系統(tǒng)(CIMS：Computer IntegratedManufacturing Systems)中的橋梁和紐帶。“人工智能”(Artificial Intelligence)簡稱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)。人工智能研究如何用計算機去模擬、延伸和擴展人的智能；如何把計算機用得更聰明；如何設(shè)計和建造具有高智能水平的計算機應(yīng)用系統(tǒng)；如何設(shè)計和制造更聰明的計算機以及智能水平更高的智能計算機等。人工智能是相對于人類智能而言的，它是采用人工的方法和技術(shù)來模擬、延伸和擴展人類智能行為的一門綜合學(xué)科。

將人工智能技術(shù)(AI技術(shù))應(yīng)用到CAPP系統(tǒng)開發(fā)中，使CAPP系統(tǒng)在知識獲取、知識推理等方面模擬人的思維方式，解決復(fù)雜的工藝規(guī)程設(shè)計問題，使其具有人類“智能”的特性即為智能化CAPP，是AI在CAPP中的一種應(yīng)用。

CAPP系統(tǒng)分為專用型和工具型系統(tǒng)。前者可以根據(jù)用戶的特定需求定制開發(fā)，針對性強，具有較好的實用性，但對系統(tǒng)進行功能擴展困難；后者可以由用戶根據(jù)自身特定的要求進行二次開發(fā)，可以實現(xiàn)更多的柔性和開放性，這種系統(tǒng)與CAD(計算機輔助設(shè)計)、CAM(計算機輔助制造)、PDM(產(chǎn)品數(shù)據(jù)管理)等系統(tǒng)的信息共享存在缺陷。

CAPP設(shè)計理論目前研究的很少，機械產(chǎn)品設(shè)計理論研究的較多，有學(xué)者認(rèn)為設(shè)計理論與方法由設(shè)計理論基礎(chǔ)層、設(shè)計工具和支持技術(shù)平臺層等三大部分組成。有的學(xué)者提出四理論框架，即設(shè)計過程理論、性能需求理論、知識流理論和多方利益協(xié)調(diào)理論。CAPP設(shè)計理論與機械產(chǎn)品設(shè)計理論既有共同性又有特殊性，特別在智能化設(shè)計方法方面有較大的差別，因此認(rèn)為面向智能化的CAPP設(shè)計理論與方法體系結(jié)構(gòu)由有三層組成，即基礎(chǔ)科學(xué)層、信息技術(shù)層和智能化設(shè)計方法層。

在機械產(chǎn)品工藝設(shè)計中，存在大量的不確定因素，許多問題需要靠經(jīng)驗來解決，早期建立在單純依賴于成組技術(shù)基礎(chǔ)上的CAPP系統(tǒng)，不能很好地解決這些離散知識的獲取問題，只能設(shè)計出檢索式或派生式系統(tǒng)。近年來，人工智能技術(shù)在CAPP系統(tǒng)

開發(fā)中的應(yīng)用，使CAPP技術(shù)得到了較大的發(fā)展，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)就是AI在CAPP系統(tǒng)中一大應(yīng)用。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN： ArtificialNeuralNetwork)是按照生物神經(jīng)系統(tǒng)原理處理真實世界的客觀事物，它由大量的簡單的非線性處理單元高度并聯(lián)而成，具有信息的分布式存儲、并行處理、自組織和自學(xué)習(xí)及聯(lián)想記憶等特性；多層前饋網(wǎng)絡(luò)誤差反向傳播(ErrorBack Propagation，簡稱BP)算法。反向傳播算法(BP)是一種監(jiān)督訓(xùn)練多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法，每一個訓(xùn)練范例在網(wǎng)絡(luò)中經(jīng)過兩遍傳遞計算：第一遍向前推算，從輸入層開始，傳遞各層并經(jīng)過處理后，產(chǎn)生一個輸出，并得到一個該實際輸出和所需輸出之差的差錯矢量；第二遍向后推算，從輸出層至輸入層，利用差錯矢量對權(quán)值進行逐層修改。轉(zhuǎn)貼于

AI在CAPP中的另一應(yīng)用——粗糙集技術(shù)。粗糙集(RS：Rough Set)理論是一種擅長處理含糊和不確定問題的數(shù)學(xué)工具，在理論中“知識”被認(rèn)為是一種對對象的分類能力，通常采用二維決策表來描述論域的信息，其中列表示屬性，行表示對象，每行表示該對象的一條信息。屬性分為條件屬性和決策屬性，論域中的對象根據(jù)條件屬性的不同，被劃分到具有不同決策屬性的決策類中。在CAPP系統(tǒng)中，可以用RS理論構(gòu)建專家系統(tǒng)，對知識進行獲取及優(yōu)化，其基本思路是：將各種零件的加工特征和已知加工方法表達成條件屬性和決策屬性的形式，一行表示一種零件，多種零件構(gòu)成一個二維表，對屬性進行量化，組織決策表，再采用一定的約簡算法對屬性集和屬性值進行約簡，去掉冗余的條件屬性和決策規(guī)則，得到最小化決策規(guī)則集，當(dāng)輸入待加工的零件加工特征時，就可得到優(yōu)化的加工工藝。

遺傳算法，AI在CAPP系統(tǒng)的又一應(yīng)用。遺傳算法(Genetic Algorithm)是模擬達爾文遺傳選擇和自然淘汰的生物進化過程的計算模型，是一種通過模擬自然進化過程搜索最優(yōu)解的方法。遺傳算法是從代表問題可能潛在解集的一個種群開始的，而一個種群則由經(jīng)過基因編碼的一定數(shù)目的個體組成，每個個體實際上是帶有染色體特征的實體。因此，在一開始需要實現(xiàn)從表現(xiàn)型到基因型的映射即編碼工作，如二進制編碼。初代種群產(chǎn)生之后，按照適者生存和優(yōu)勝劣汰的原理，逐代演化產(chǎn)生出越來越好的近似解，在每一代，根據(jù)問題域中個體的適應(yīng)度大小挑選個體，并借助于自然遺傳學(xué)的遺傳算子進行組合交叉和變異，產(chǎn)生代表新的解集的種群。這個過程將導(dǎo)致種群像自然進化一樣的后生代種群比前代更加適應(yīng)于環(huán)境，末代種群中的最優(yōu)個體經(jīng)過解碼，可以作為問題近似最優(yōu)解。

智能化CAPP系統(tǒng)開發(fā)中還有模糊推理、混沌理論等智能化方法，實際應(yīng)用中，往往將多種智能技術(shù)相互結(jié)合，綜合運用，發(fā)揮各自的特長，如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有知覺形象思維的特性，而模糊推理等具有邏輯思維的特性，將這些方法相互滲透和結(jié)合，可起到互補的作用，提高智能化水平。

智能化是今后CAPP系統(tǒng)發(fā)展的主要趨勢，但從目前的人工智能技術(shù)水平來看，不可能使CAPP系統(tǒng)在智能化水平上有實質(zhì)性的突破，因為目前的人工智能技術(shù)主要是模擬人的邏輯思維和邏輯推理方面的能力，不能有效地模擬人的形象思維、抽象思維和創(chuàng)造性思維能力，而CAPP系統(tǒng)不僅要有推理的功能，還要有“聯(lián)想”的功能， CAPP系統(tǒng)開發(fā)是要解決大量的人類思維活動方面的智能問題。因此要提高CAPP系統(tǒng)的智能化水平，必須在人工智能技術(shù)方面有新的發(fā)展，要解決人工智能技術(shù)方面的問題，必須在一些基礎(chǔ)

理論和基礎(chǔ)科學(xué)方面有新的突破，如在生命科學(xué)、數(shù)學(xué)等方面要有新的突破。由此可見，在可以預(yù)見的將來，智能化CAPP系統(tǒng)的發(fā)展仍將是在充分發(fā)揮人的智能優(yōu)勢的基礎(chǔ)上，綜合應(yīng)用各種人工智能技術(shù)，實現(xiàn)CAPP系統(tǒng)的智能化。

通過以上論述，相信大家對計算機輔助工藝設(shè)計與人工智能以及AI在CAPP中的應(yīng)用有了一定的了解。人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，智能化CAPP系統(tǒng)必將在知識獲取、表達和處理的靈活性和有效性上得到進一步的發(fā)展，提高CAPP系統(tǒng)的智能化水平，從而提高現(xiàn)代制造技術(shù)水平，是我國由制造大國成為制造強國。

篇（5）

當(dāng)前的網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測工作平臺主要是基于信息采集、整合技術(shù)和智能處理技術(shù)，通過對互聯(lián)網(wǎng)海量信息的自動抓取、自動分類聚類、主題檢測、專題聚焦，實現(xiàn)對用戶的網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測，并由相關(guān)部門形成輿情工作報告、輿情信息簡報等，為輿論引導(dǎo)提供可靠的分析依據(jù)。

進入大數(shù)據(jù)時代，網(wǎng)絡(luò)輿論呈現(xiàn)的新特點，促使網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測工作暴露出諸多不足之處，這為網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測工作帶來了諸多挑戰(zhàn)。

網(wǎng)絡(luò)輿論信息格局發(fā)生變化，輿情分析質(zhì)量亟待提高。據(jù)人民網(wǎng)權(quán)威的《2016年中國互聯(lián)網(wǎng)輿情分析報告》顯示，在2016年，伴隨著移動互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用不斷向社會各層面滲透，網(wǎng)絡(luò)輿論的格局發(fā)生了很大變化，如網(wǎng)民結(jié)構(gòu)與社會人口結(jié)構(gòu)趨同，網(wǎng)民產(chǎn)生代際更新導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)流行議題和文化熱點發(fā)生轉(zhuǎn)換，微博、微信平臺化，專業(yè)自媒體步入興盛等。在這樣的變局下，網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測工作面臨著新的挑戰(zhàn)。然而，有些部門的輿情信息收集工作仍然停留在報刊、門戶網(wǎng)站、BBS、微博等開源信息的收集階段，并未將新聞客戶端、微信、直播等平臺打通，難以保證輿情信息分析的全面性以及輿情熱度指標(biāo)的準(zhǔn)確性。《2016年中國互聯(lián)網(wǎng)輿情分析報告》還對近五年來參與當(dāng)年最具網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度的20個輿情熱點事件討論的320萬微博用戶樣本進行了分析，發(fā)現(xiàn)關(guān)注新聞事件和聚焦熱點話題的網(wǎng)民發(fā)生了代際交替，在性別方面，女性的比例明顯上升；在地域上，三、四線城市用戶增長迅猛。受眾層面發(fā)生的這些變化，也將在輿情監(jiān)測工作中體現(xiàn)出來。然而在目前的輿情監(jiān)測工作中，相關(guān)信息部門的輿情信息報送在內(nèi)容上只是就事論事、停留在現(xiàn)象層面，對受眾的成分、熱點事件的社會背景以及事件背后所反映出來的社會問題沒有進行細(xì)致深入的研究分析；在形式上，網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測工作的報送還停留在工作動態(tài)報告或者事件日志等形式的報送上。這樣就造成了網(wǎng)絡(luò)輿情信息的價值作用降低、服務(wù)能力減弱的問題。

熱點事件話語體系不可控，輿情預(yù)警能力亟待增強。縱觀近年來發(fā)生的熱點公共突發(fā)事件，可以發(fā)現(xiàn)，在以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的社交平臺上，公眾的話語體系呈現(xiàn)出了一些全新特征，如輿論主體的匿名性、參與渠道的多元化、生成議題的自發(fā)性、交流觀點的無界性、匯集意見的實時性、發(fā)展趨勢的不確定性等。這些特征與輿論話語體系在傳統(tǒng)媒體的呈現(xiàn)完全不同，網(wǎng)絡(luò)輿論熱點事件話語體系的不可控性大大增強。

在社交媒體平臺上，自媒體呈現(xiàn)出來的話語體系最為龐雜。許多輿情信息不僅包含結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，還涉及大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，若對其準(zhǔn)確性、真實性逐一核查，既耗費人力又耗費時間。就內(nèi)容而言，較多負(fù)面、虛假輿情具有較強的隱蔽性，單純以關(guān)鍵詞或主題詞進行搜索容易產(chǎn)生誤判、遺漏。話語體系的不可控性增加了輿情監(jiān)測工作的難度，這要求工作人員必須具備過硬的專業(yè)敏感性以及較強的網(wǎng)絡(luò)操作技能。但是目前大多數(shù)輿情監(jiān)測工作部門的信息工作人員缺乏專業(yè)化的訓(xùn)練，輿情信息工作水平參差不齊。就輿情監(jiān)測平臺系統(tǒng)來說，對于輿情信息的跟蹤分析靈敏度較低，在有些熱點事件的處理上沒有按照公共突發(fā)事件的分類標(biāo)準(zhǔn)進行準(zhǔn)確的分級，從而導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)輿情信息的分析判斷力體現(xiàn)不出其應(yīng)有的情報價值，預(yù)警能力也隨之削弱。

輿情監(jiān)測的技術(shù)體系落后，人機不協(xié)調(diào)問題亟待解決。網(wǎng)絡(luò)輿論的實時性及其發(fā)展的不確定性要求網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測必須迅速、及時，但很多單位部門的輿情監(jiān)測平臺的方法技術(shù)體系滯后，部分單位采用了網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控系統(tǒng)、有害信息過濾系統(tǒng)等方式進行網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測，而有些單位為了節(jié)省輿情監(jiān)測設(shè)備的成本，甚至將網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測工作依托于人工網(wǎng)頁搜索及瀏覽的“人工盯梢”方式上，這成為監(jiān)測工作的一大阻礙，監(jiān)測工作出現(xiàn)疏忽錯判也在所難免。排除資金、人力等客觀因素，現(xiàn)階段的網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測工作中技術(shù)方法體系的不足主要歸因于“人機不協(xié)調(diào)”。機器與人工的協(xié)同分工模式不成熟、機器的輔助力量不夠，導(dǎo)致人工智能技術(shù)在預(yù)測監(jiān)測體系中分析情感、預(yù)測走勢、檢查效果等方面應(yīng)用還稍顯粗淺、機械，而在需要人工進行的高級維度分析、提出應(yīng)對策略等層面，機器的應(yīng)用又顯得粗糙以及同質(zhì)化。

人工智能為網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測帶來的三大變革

網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測要適應(yīng)大數(shù)據(jù)時代人工智能的要求，就必須順勢而為，積極進行變革，主要包括網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測技術(shù)體系的變革、網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測研究范式的變革以及網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測管理思維的變革三個方面。

網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測技術(shù)體系的變革。將人工智能技術(shù)應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)輿情是為了更好地對輿情進行分析研判，通過直觀、簡明的方式描述網(wǎng)絡(luò)輿情信息的產(chǎn)生，進一步推導(dǎo)信息傳播主體的態(tài)度傾向性、情緒感染性以及初衷、意圖等，從而預(yù)測網(wǎng)絡(luò)輿情信息的發(fā)展趨勢。

如果說在“小數(shù)據(jù)”環(huán)境下，網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測工作還可以依托于“人工盯梢”的方式來完成，那么在“大數(shù)據(jù)”環(huán)境下，當(dāng)數(shù)據(jù)的量級達到了EB甚至ZB級別后，以人工監(jiān)測來把握輿情脈絡(luò)已成為不可能完成的任務(wù)。而那些隱含在網(wǎng)絡(luò)輿情信息中的觀點、態(tài)度及情緒的表達，更難以從泛濫成災(zāi)的信息碎片中被真正發(fā)掘出來。加之海量信息的不共享所帶來的“信息盲區(qū)”，更使得輿情信息分析不夠嚴(yán)謹(jǐn)，易偏離實際，而這些問題都需要依托搭建智能化的網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)管平臺來解決。在平臺上可以通過三種人工智能技術(shù)實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析與人工智能研判相結(jié)合，再借助如眼動儀、腦電儀等受眾檢驗儀器對網(wǎng)絡(luò)輿情信息進行綜合化分析。三種主要的人工智能技術(shù)主要包括：一是Web挖掘技術(shù)，該技術(shù)把互聯(lián)網(wǎng)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)結(jié)合起來，對網(wǎng)絡(luò)上結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)如文字言論，以及非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)如視音頻、圖像等信息進行采集，完成信息前期處理的第一步；二是語義識別技術(shù)，該技術(shù)是利用采集到的信息，通過對語句中的關(guān)鍵詞進行詞義推斷處理以及句子語法結(jié)構(gòu)的分析，從而將復(fù)雜信息簡單化，這是對采集的信息數(shù)據(jù)做進一步識別推斷的過程；三是TFDF信息聚類技術(shù)，該技術(shù)主要提升數(shù)據(jù)信息的分析和分類速度，使網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測工作的處理更加及時，反應(yīng)更加靈敏，提高采取措施的時效性。

人工智能技術(shù)的介入將有利于對信息進行挖掘、采集、分類、整理，從而找尋出最核心的關(guān)鍵性數(shù)據(jù)。在此基礎(chǔ)上，還可以運用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型，對網(wǎng)絡(luò)輿情的性質(zhì)、發(fā)展趨勢進行正確描述，并提出相應(yīng)的對策。

網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測研究范式的變革。人工智能和大數(shù)據(jù)對網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測工作及其研究產(chǎn)生了頗為深刻的影響，輿情監(jiān)測的研究范式從多角度發(fā)生了轉(zhuǎn)向。

第一，輿情監(jiān)測工作視角的轉(zhuǎn)向：從單一化到多元化。在社交媒體平臺上，受眾的角色首先發(fā)生了轉(zhuǎn)向，由信息的被動接收者轉(zhuǎn)變?yōu)樾畔⒌膮⑴c者和傳播者。這一轉(zhuǎn)向給網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測工作帶來了新的挑戰(zhàn)，當(dāng)受眾是單純的信息接收方時，網(wǎng)絡(luò)信息的可控性強，輿情監(jiān)測工作形式單一，把關(guān)相對容易。而受眾角色發(fā)生變化以后，網(wǎng)絡(luò)信息傳播的不可控性大大增加，信息傳播速度加快，信息傳播呈現(xiàn)多元化特征，把關(guān)難度增加，網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測工作也從單一轉(zhuǎn)向多元化，還需要對信息進行疏導(dǎo)、研判處理。

第二，研究視角的轉(zhuǎn)向：從內(nèi)容研究轉(zhuǎn)向“內(nèi)容+關(guān)系”研究。傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)輿情信息研究最重視的是受眾借助網(wǎng)絡(luò)進行的話語表達，其研究視角主要集中在內(nèi)容層面。隨著人工智能技術(shù)的介入，這一單向視角將發(fā)生轉(zhuǎn)變，潛藏在內(nèi)容層面背后的網(wǎng)絡(luò)受眾心理、行為、動機、訴求等多方面因素都將被關(guān)注到。借助人工智能技術(shù)及大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，網(wǎng)絡(luò)輿情信息的研究視角將透過內(nèi)容層面深入到關(guān)系層面，轉(zhuǎn)向?qū)W(wǎng)絡(luò)受眾社會心理描繪、社會關(guān)系呈現(xiàn)、社會話語表達等多維度的研究。

第三，研究重點的轉(zhuǎn)向：由輿情監(jiān)測轉(zhuǎn)向輿情預(yù)測。當(dāng)前的網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測工作主要通過對當(dāng)下網(wǎng)絡(luò)輿情的動態(tài)信息進行隨機采樣來收集、整理、分析，更多的是關(guān)注已經(jīng)發(fā)生的事件在過去及當(dāng)下的動向，對未來的發(fā)展預(yù)測難以兼顧。而借助人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型，通過自然語言處理、模式識別及機器學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)，可以對網(wǎng)絡(luò)輿情的性質(zhì)、發(fā)展趨勢進行正確描述，再結(jié)合大數(shù)據(jù)分析處理整群數(shù)據(jù)來實現(xiàn)預(yù)測功能。比如，著名的搜索引擎公司谷歌通過關(guān)注用戶搜索中的“流感”關(guān)鍵詞來預(yù)測實際流感發(fā)生的時間，往往可以提前兩三個周對流感的爆發(fā)進行預(yù)報及預(yù)防。

網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測管理思維的變革。在以人工智能技術(shù)為支撐的網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測平臺出現(xiàn)之前，相關(guān)輿情監(jiān)測部門的管理者往往由一人或幾人的小團隊組成，在監(jiān)測信息數(shù)據(jù)量級不大的情況下，這種小作坊式單打獨斗、面面俱到的輿情監(jiān)控管理思維可以基本滿足需求。但是隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展及大數(shù)據(jù)時代的到來，這種小作坊式的輿情監(jiān)測體系面臨瓦解。當(dāng)前，商業(yè)化運營的軟件監(jiān)測團隊多達幾百家，這些監(jiān)測軟件服務(wù)商通過開發(fā)相應(yīng)的輿情監(jiān)測軟件為政府部門、企業(yè)主體以及科研院所提供服務(wù)，進行簡單的輿情信息數(shù)據(jù)采集及分類處理工作。在數(shù)據(jù)開源的情況下，這些軟件服務(wù)商的競爭逐漸由粗放型、低層次化向數(shù)據(jù)處理的優(yōu)化、人機互動、機器算法的精進等層面轉(zhuǎn)變。

篇（6）

一、關(guān)于一體化智能系統(tǒng)的構(gòu)建分析

現(xiàn)階段，人工智能技術(shù)已逐漸在石油工程領(lǐng)域中取得了廣泛性應(yīng)用，其中涉及到高層管理決策、采油工程、油井處理及鉆井油藏等相關(guān)內(nèi)容，可有效解決石油工程開展期間存在不足之處，具體可將石油工程面臨問題分為以下幾種類型：第一，數(shù)據(jù)型問題。主要包括地震數(shù)據(jù)檢測、鉆孔曲線測量及油藏特征分析等方面內(nèi)容，需得出準(zhǔn)確性數(shù)據(jù)信息便于為其他工作開展提供切實可行參考依據(jù)[1]；第二，優(yōu)化型問題。具體是指通過地面設(shè)備的合理優(yōu)化來大大提高石油產(chǎn)量；第三，公式型問題。主要包括鑒定識別、測井?dāng)?shù)據(jù)介紹及提高采收率等內(nèi)容；第四，知識融合型問題。需要選出較為合理恰當(dāng)實踐應(yīng)用手段。總體來說，盡管智能化系統(tǒng)已逐步應(yīng)用到石油工程中去，但卻因?qū)I(yè)人士缺乏明顯創(chuàng)新想象力而無法達到最佳效果，并且智能系統(tǒng)還具備一定局限性特點，對石油工程實施效率提升有著不利影響。在這種情況下，為有效克服上述難題，就需石油工程工作人員能積極采用人工智能技術(shù)手段，徹底解決以往智能系統(tǒng)應(yīng)用存在不足，借助科學(xué)合理分析方法對數(shù)據(jù)信息展開深入化分析探討，從而促使石油行業(yè)能夠順利發(fā)展。

二、石油工程領(lǐng)域中人工智能技術(shù)的應(yīng)用分析

（一）油田地面設(shè)施系統(tǒng)模擬應(yīng)用。在此以某區(qū)域油田資源為例，該油田共有700多口生產(chǎn)井，所有生產(chǎn)液體全部運送到三相分離設(shè)備中，并從分離設(shè)備中分離出適量高壓氣進入到管網(wǎng)結(jié)構(gòu)中，并且周圍環(huán)境溫度還對設(shè)備工作效率有著直接影響，可以說是后期石油產(chǎn)量的主要影響因素之一。因此為有效解決這一問題，就需相關(guān)工作人員能積極構(gòu)建智能模型結(jié)構(gòu)，準(zhǔn)確測量出石油工程地面系統(tǒng)實際運行情況，對分離設(shè)備產(chǎn)油量起到一定幫助作用。同時石油工程參與人員還應(yīng)根據(jù)項目開況構(gòu)建神經(jīng)模型結(jié)構(gòu)，著手于數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析情況，主要包括鑒定識別和數(shù)字矩陣補孔兩點內(nèi)容，隨后可綜合采用模糊聚類和變量分析方法對石油工程中涉及到的所有數(shù)據(jù)變量展開分析探討，充分考慮到各個變量可能對最終結(jié)果產(chǎn)生影響，防止數(shù)據(jù)信息出現(xiàn)較大變化情況。除此之外，模糊聚類還包含兩大優(yōu)勢，分別是數(shù)據(jù)代表性和利用數(shù)據(jù)對研發(fā)模型進行檢驗等，往往該種方法主要適用于列串?dāng)?shù)據(jù)量低于30%情況下。

篇（7）

一、人工智能的定義

“人工智能”(Artificial Intelligence)一詞最初是在1956年Dartmouth學(xué)會上提出的。人工智能是指研究、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做出反應(yīng)的智能機器。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,人工智能的發(fā)展歷史是和計算機科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展史聯(lián)系在一起的。

人工智能理論進入21世紀(jì),正醞釀著新的突破,人工智能的研究成果將能夠創(chuàng)造出更多更高級的智能“制品”,并使之在越來越多的領(lǐng)域超越人類智能,人工智能將為發(fā)展國民經(jīng)濟和改善人類生活做出更大貢獻。

二、人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域

1.在管理系統(tǒng)中的應(yīng)用

(1)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。在《談?wù)勅斯ぶ悄茉谄髽I(yè)管理中的應(yīng)用》一文中劉玉然指出把人工智能應(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。換句話說,就是將企業(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。

(2)智能教學(xué)系統(tǒng)(ITS)是人工智能與教育結(jié)合的主要形式,也是今后教學(xué)系統(tǒng)的發(fā)展方向。信息技術(shù)的飛速發(fā)展以及新的教學(xué)系統(tǒng)開發(fā)模式的提出和不斷完善,推動人們綜合運用超媒體技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)和人工智能技術(shù)區(qū)開發(fā)新的教學(xué)系統(tǒng),計算機智能教學(xué)系統(tǒng)就是其中的典型代表。計算機智能教學(xué)系統(tǒng)包含學(xué)生模塊、教師模塊,體現(xiàn)了教學(xué)系統(tǒng)開發(fā)的全部內(nèi)容,擁有著不可比擬的優(yōu)勢和極大的吸引力。

2.在工程領(lǐng)域的應(yīng)用

(1)醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)是人工智能和專家系統(tǒng)理論和技術(shù)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的重要應(yīng)用,具有極大的科研和應(yīng)用價值,它可以幫助醫(yī)生解決復(fù)雜的醫(yī)學(xué)問題,作為醫(yī)生診斷、治療的輔助工具。事實上,早在1982年,美國匹茲堡大學(xué)的Miller就發(fā)表了著名的作為內(nèi)科醫(yī)生咨詢的Internist 2Ⅰ內(nèi)科計算機輔助診斷系統(tǒng)的研究成果,由此,掀起了醫(yī)學(xué)智能系統(tǒng)開發(fā)與應(yīng)用的。目前,醫(yī)學(xué)智能系統(tǒng)已通過其在醫(yī)學(xué)影像方面的重要作用,從而應(yīng)用于內(nèi)科、骨科等多個醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中,并在不斷發(fā)展完善中。

(2)地質(zhì)勘探、石油化工等領(lǐng)域是人工智能的主要作用發(fā)揮領(lǐng)地。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,是工業(yè)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.在技術(shù)研究中的應(yīng)用

(1)在超聲無損檢測(NDT)與無損評價(NDE)領(lǐng)域中,目前主要廣泛采用專家系統(tǒng)方法對超聲損傷(UT)中缺陷的性質(zhì)、形狀和大小進行判斷和歸類;專家運用超聲無損檢測儀器,以其高精度的運算、控制和邏輯判斷力代替大量人的體力與腦力勞動,減少了任務(wù)因素造成的無擦,提高了檢測的可靠性,實現(xiàn)了超聲檢測和評價的自動化、智能化。

(2)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)的安全是我們關(guān)心的重點,因此我們必須在傳統(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AI通用和專用語言,和應(yīng)用環(huán)境以及開發(fā)專用機器,而與人工智能技術(shù)則為我們提供了可能性。

三、人工智能的發(fā)展方向

1.專家系統(tǒng)是目前人工智能中最活躍、最有成效的一個研究領(lǐng)域,它是一種具有特定領(lǐng)域內(nèi)大量知識與經(jīng)驗的程序系統(tǒng)。近年來,在“專家系統(tǒng)”或“知識工程”的研究中已出現(xiàn)了成功和有效應(yīng)用人工智能技術(shù)的趨勢。人類專家由于具有豐富的知識,所以才能達到優(yōu)異的解決問題的能力。那么計算機程序如果能體現(xiàn)和應(yīng)用這些知識,也應(yīng)該能解決人類專家所解決的問題,而且能幫助人類專家發(fā)現(xiàn)推理過程中出現(xiàn)的差錯,現(xiàn)在這一點已被證實。

2.智能信息檢索技術(shù)的飛速發(fā)展。人工智能在網(wǎng)絡(luò)信息檢索中的應(yīng)用,主要表現(xiàn)在:(1)如何利用計算機軟硬件系統(tǒng)模仿、延伸與擴展人類智能的理論、方法和技術(shù)。(2)由于網(wǎng)絡(luò)知識信息既包括規(guī)律性的知識,如一般原理概念,也包括大量的經(jīng)驗知識這些知識不可避免地帶有模糊性、隨機性、不可靠性等不確定性因素對其進行推理,需要利用人工智能的研究成果。

3.SOAr是一種通用智能體系結(jié)構(gòu),其始終處在人工智能研究的前沿,已顯示出強大的問題求解能力,它認(rèn)為機器人的開發(fā)是人工智能應(yīng)用的重要領(lǐng)域。在它的研究中突出4個概念:(1)所處的境遇機器人不涉及抽象的描述,而是處在直接影響系統(tǒng)的行為的境地。(2)具體化機器人有軀干,有直接來自周圍世界的經(jīng)驗,他們的感官起作用后會有反饋。(3)智能的來源不僅僅是限于計算裝置,也是由于與周圍進行交互的動態(tài)決定。(4)浮現(xiàn)從系統(tǒng)與周圍世界的交互以及有時候系統(tǒng)的部件間的交互浮現(xiàn)出智能。目前,國內(nèi)外不少學(xué)者都對機器人足球系統(tǒng)頗感興趣,足球機器人涉及機器人學(xué)、人工智能以及人工生命、智能控制等多個領(lǐng)域。足球機器人系統(tǒng)本身既是一個典型的多智能體系統(tǒng),是一個多機器人協(xié)作自治系統(tǒng),同時又為它們的理論研究和模型測試提供一個標(biāo)準(zhǔn)的實驗平臺。

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中圖分類號：G642　文獻標(biāo)識碼：B

1　引言

人工智能是計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)科類各專業(yè)重要的基礎(chǔ)課程，在信息類相關(guān)的許多高年級本科和研究生都開設(shè)了人工智能課程。人工智能是一門前沿性的學(xué)科，它主要研究計算機實現(xiàn)智能的基本原理和基本方法，同時人工智能也是一門多學(xué)科交叉的綜合學(xué)科，它涉及計算機科學(xué)、數(shù)學(xué)、心理學(xué)、認(rèn)知科學(xué)等眾多領(lǐng)域。廣義的人工智能涵蓋了模式識別、機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、計算智能、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論等眾多研究方向。人工智能作為計算機學(xué)科的重要分支，已成為人類在信息社會和網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟時代所必須具備的一項核心技術(shù)，并將在未來發(fā)揮更大的作用。

由于人工智能課程的學(xué)習(xí)難度較大，內(nèi)容更新比較快，也繁多，使得教學(xué)有一定的難度。特別是針對本科高年級的人工智能教學(xué)，由于本科生的研究意識相對較弱，而人工智能比較強調(diào)科研性，所以如何教好本科高年級的人工智能課程是一項非常具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。

本文通過分析本科高年級的教學(xué)特點和人工智能課程的自身特點，在如何提高教學(xué)質(zhì)量這一問題上提出了幾點思考。

2　本科高年級的教學(xué)特點

中國的本科教育，由于歷史和經(jīng)濟發(fā)展水平等諸多原因，目前的定位還是培養(yǎng)某方面專業(yè)人才的專才教育。本科高年級學(xué)生在完成了低年級公共基礎(chǔ)課程和部分專業(yè)基礎(chǔ)課程的學(xué)習(xí)之后，迫切希望了解本專業(yè)的應(yīng)用領(lǐng)域和發(fā)展前景，所以在教學(xué)過程中要注意內(nèi)容的應(yīng)用性和專業(yè)性。另一方面，本科高年級學(xué)生也是研究生教育的儲備人才，在教學(xué)過程中要適時的進行科研引導(dǎo)，這樣能夠讓畢業(yè)生保持對科學(xué)的興趣，從而為研究生階段進一步深入研究打下基礎(chǔ)。本科生一般于4年級的10月份開始著手畢業(yè)設(shè)計，在本科高年級的教學(xué)過程中還要注意與畢業(yè)設(shè)計的內(nèi)容相結(jié)合，這樣可以讓學(xué)生提前做好準(zhǔn)備，選擇適合自己的方向。

3　人工智能課程的學(xué)科特點

與信息類其它專業(yè)課程相比，人工智能具有應(yīng)用性、研究性和發(fā)展性三個重要學(xué)科特點。首先，人工智能是一門應(yīng)用性很強的學(xué)科。人工智能學(xué)科的主要目標(biāo)在于研究用機器來模仿和執(zhí)行人腦的某些智力功能，并開發(fā)相關(guān)理論和技術(shù)。人工智能技術(shù)廣泛應(yīng)用于模式識別、數(shù)據(jù)挖掘、智能控制、信息檢索、智能機器人等領(lǐng)域，在日常生活中，隨處可見人工智能技術(shù)的應(yīng)用實例；其次，人工智能技術(shù)具有很強的研究價值，是計算機科學(xué)領(lǐng)域中重要的研究方向。技術(shù)進步無止境，研究者們不斷追求開發(fā)出效率更高、更智能的人工智能技術(shù)：最后，人工智能是一門正在發(fā)展中的學(xué)科。隨著信息化、計算機網(wǎng)絡(luò)和Internet技術(shù)的發(fā)展，人類已步入信息社會和網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟的時代，它們?yōu)槿斯ぶ悄芴岢隽嗽S多新的研究目標(biāo)和研究課題，人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域以及技術(shù)算法都在不斷發(fā)展。

4　人工智能教學(xué)的三點思考及對策

4.1　注重應(yīng)用性和介紹性

在教學(xué)實踐中，筆者發(fā)現(xiàn)，本科高年級學(xué)生一般比較關(guān)心各種人工智能技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域和使用方法，而對基礎(chǔ)性理論和技術(shù)細(xì)節(jié)不是很感興趣。他們一方面希望能學(xué)到很多較新和較實用的人工智能算法，并且最好可以看到使用效果；另一方面又希望老師的教學(xué)主要停留在介紹性層面，不想花太多時間在復(fù)雜的理論理解上。這也比較符合本科高年級的教學(xué)特點，本科階段主要是培養(yǎng)具備較強應(yīng)用性和基礎(chǔ)科研素質(zhì)的專業(yè)人才。傳統(tǒng)的人工智能教學(xué)主要講授知識表示和搜索推理技術(shù)，大部分實例都是解答式或推證式的。由于其知識的抽象性，又加之其應(yīng)用實例較少，所以往往教師感覺難講，學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中也感覺乏味，對講授的內(nèi)容大多都是死記其方法和步驟，因此影響了教學(xué)效果。針對這一問題，筆者認(rèn)為，在設(shè)計人工智能教學(xué)時，要注重內(nèi)容的新穎性、實用性和介紹性。除了講授那些仍然有用的和有效的基本原理和方法之外，要著重介紹一些新的和正在研究的人工智能方法和技術(shù)，特別是近期發(fā)展起來的方法和技術(shù)，如支持向量機、決策樹、模糊集、遺傳算法、蟻群算法等。這些內(nèi)容的理論部分可以不必過分深究，教學(xué)重點主要放在介紹每種技術(shù)的產(chǎn)生背景、發(fā)展?fàn)顩r、應(yīng)用領(lǐng)域和具體實現(xiàn)上。此外，要注意理論與實際應(yīng)用密切結(jié)合，在教學(xué)過程中加入一些與課程內(nèi)容結(jié)合的、可以用計算機實現(xiàn)的實際應(yīng)用內(nèi)容。考慮到目前應(yīng)用最廣泛的人工智能領(lǐng)域之一是模式識別，而研究模式識別的主要計算機工具是Matlab，所以筆者在教學(xué)過程中以手寫數(shù)字識別作為教學(xué)實例，針對所介紹的每一種人工智能技術(shù)，都將其應(yīng)用于手寫數(shù)字識別當(dāng)中，并講解了這些技術(shù)的Matlab實現(xiàn)方法。學(xué)生在掌握了基本理論之后，可以按照實現(xiàn)步驟的指導(dǎo)，立刻上機見到算法的實際效果，加深對算法實現(xiàn)思路和方法的認(rèn)識。

4.2　注重科研引導(dǎo)性

本科教學(xué)不僅要培養(yǎng)學(xué)生的應(yīng)用能力，還要培養(yǎng)學(xué)生具備基本的科研素質(zhì)。本科教育一方面為社會培養(yǎng)了大批應(yīng)用型人才，另一方面也要為我國的科研事業(yè)培養(yǎng)后備力量。特別是近幾年來我國對科研的投入不斷增加，研究生招生規(guī)模逐年增大，本科高年級學(xué)生打算繼續(xù)讀研的也不在少數(shù)。而人工智能是計算機相關(guān)學(xué)科非常活躍的研究課題，其涵蓋的分支非常廣泛，如模式識別、機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、計算智能、統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論等，都是目前國際和國內(nèi)熱門的研究方向。針對這一特點，在本科高年級的人工智能教學(xué)中，還要注意對學(xué)生適時適度的科研引導(dǎo)。這樣可以激發(fā)學(xué)生的研究興趣，樹立目標(biāo)意識，找準(zhǔn)研究方向，為未來的科研工作打下基礎(chǔ)。在教學(xué)過程中，可以引導(dǎo)學(xué)生思考每種人工智能技術(shù)的優(yōu)點是什么?缺點是什么?有沒有改進的辦法?比如BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是計算智能中較為成熟的技術(shù)，具有強大的非線性學(xué)習(xí)能力，在模式識別、經(jīng)濟數(shù)據(jù)分析、生物信息學(xué)、數(shù)據(jù)挖掘等眾多領(lǐng)域都取得過成功應(yīng)用。然而BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法自身也存在著一些缺點，如會有局部最小解、解受初值影響較大、理論解釋不完善等。近十年來，研究者逐漸把目光轉(zhuǎn)移到另一種新的非線性學(xué)習(xí)工具――支持向量機上。同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比，支持向量機具有泛化能力強、不受局部最小問題困擾、理論背景完善等顯著優(yōu)點。在給學(xué)生講解BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的時候，一方面可以通過手寫數(shù)字識別實驗展示其強大的非線性分類能力，另一方面也要告訴學(xué)生，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并不是完美的，其缺點同樣明顯。然后引導(dǎo)學(xué)生對這些問題進行思考，討論有沒有更好的解決辦法。此時，順勢引出支持向量機的內(nèi)容，并且介紹支持向量機的研究現(xiàn)狀和研究方向。通過兩者的對比，學(xué)生不但了解到了較新的人工智能技術(shù)，又對人工智能研究中如何去發(fā)現(xiàn)問題、解決問題、人工智能技術(shù)的進化歷程有了直觀的印象。

4.3　教學(xué)內(nèi)容與畢業(yè)設(shè)計相結(jié)合

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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。

4、結(jié)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。

篇（10）

2017年9月，依圖醫(yī)療表示，浙江省人民醫(yī)院作為依圖醫(yī)療的首批合作醫(yī)院，從上線至今，AI系統(tǒng)一共輔助醫(yī)生診閱1.7萬名患者圖像，被采納率為90%；

在全球各個地方，醫(yī)療人工智能發(fā)展到今天，已經(jīng)不是僅僅是一種創(chuàng)新的概念，基于人工智能技術(shù)研發(fā)的各種產(chǎn)品已經(jīng)切切實實的為醫(yī)生、患者、企業(yè)、醫(yī)療機構(gòu)提供服務(wù)。

各個國家和地區(qū)看到人工智能的巨大前景，紛紛出臺政策、投入資金加快布局速度。人們戲稱人工智能的“軍備競賽”悄然來臨。在全球的各個國家和地區(qū)中，美國、中國、歐洲是在醫(yī)療人工智能表現(xiàn)最搶眼的三個區(qū)域。

文無第一、武無第二，動脈網(wǎng)從醫(yī)療應(yīng)用的角度梳理一下這三個區(qū)域的醫(yī)療人工智能發(fā)展現(xiàn)狀，看看誰才是醫(yī)療人工智能領(lǐng)域的領(lǐng)跑者。

人才