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人工智能論文通用篇一
圖像識(shí)別技術(shù)是信息時(shí)代的一門重要的技術(shù),其產(chǎn)生目的是為了讓計(jì)算機(jī)代替人類去處理大量的物理信息。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展,人類對圖像識(shí)別技術(shù)的認(rèn)識(shí)越來越深刻。圖像識(shí)別技術(shù)的過程分為信息的獲取、預(yù)處理、特征抽取和選擇、分類器設(shè)計(jì)和分類決策。文章簡單分析了圖像識(shí)別技術(shù)的引入、其技術(shù)原理以及模式識(shí)別等,之后介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像識(shí)別技術(shù)和非線性降維的圖像識(shí)別技術(shù)及圖像識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用。從中可以總結(jié)出圖像處理技術(shù)的應(yīng)用廣泛,人類的生活將無法離開圖像識(shí)別技術(shù),研究圖像識(shí)別技術(shù)具有重大意義。
1圖像識(shí)別技術(shù)的引入。
圖像識(shí)別是人工智能科技的一個(gè)重要領(lǐng)域。圖像識(shí)別的發(fā)展經(jīng)歷了三個(gè)階段:文字識(shí)別、數(shù)字圖像處理與識(shí)別、物體識(shí)別。圖像識(shí)別,顧名思義,就是對圖像做出各種處理、分析,最終識(shí)別我們所要研究的目標(biāo)。今天所指的圖像識(shí)別并不僅僅是用人類的肉眼,而是借助計(jì)算機(jī)技術(shù)進(jìn)行識(shí)別。雖然人類的識(shí)別能力很強(qiáng)大,但是對于高速發(fā)展的社會(huì),人類自身識(shí)別能力已經(jīng)滿足不了我們的需求,于是就產(chǎn)生了基于計(jì)算機(jī)的圖像識(shí)別技術(shù)。這就像人類研究生物細(xì)胞,完全靠肉眼觀察細(xì)胞是不現(xiàn)實(shí)的,這樣自然就產(chǎn)生了顯微鏡等用于精確觀測的儀器。通常一個(gè)領(lǐng)域有固有技術(shù)無法解決的需求時(shí),就會(huì)產(chǎn)生相應(yīng)的新技術(shù)。圖像識(shí)別技術(shù)也是如此,此技術(shù)的產(chǎn)生就是為了讓計(jì)算機(jī)代替人類去處理大量的物理信息,解決人類無法識(shí)別或者識(shí)別率特別低的信息。
1.1圖像識(shí)別技術(shù)原理。
其實(shí),圖像識(shí)別技術(shù)背后的原理并不是很難,只是其要處理的信息比較繁瑣。計(jì)算機(jī)的任何處理技術(shù)都不是憑空產(chǎn)生的,它都是學(xué)者們從生活實(shí)踐中得到啟發(fā)而利用程序?qū)⑵淠M實(shí)現(xiàn)的。計(jì)算機(jī)的圖像識(shí)別技術(shù)和人類的圖像識(shí)別在原理上并沒有本質(zhì)的區(qū)別,只是機(jī)器缺少人類在感覺與視覺差上的影響罷了。人類的圖像識(shí)別也不單單是憑借整個(gè)圖像存儲(chǔ)在腦海中的記憶來識(shí)別的,我們識(shí)別圖像都是依靠圖像所具有的本身特征而先將這些圖像分了類,然后通過各個(gè)類別所具有的特征將圖像識(shí)別出來的,只是很多時(shí)候我們沒有意識(shí)到這一點(diǎn)。當(dāng)看到一張圖片時(shí),我們的大腦會(huì)迅速感應(yīng)到是否見過此圖片或與其相似的圖片。其實(shí)在“看到”與“感應(yīng)到”的中間經(jīng)歷了一個(gè)迅速識(shí)別過程,這個(gè)識(shí)別的過程和搜索有些類似。在這個(gè)過程中,我們的大腦會(huì)根據(jù)存儲(chǔ)記憶中已經(jīng)分好的類別進(jìn)行識(shí)別,查看是否有與該圖像具有相同或類似特征的存儲(chǔ)記憶,從而識(shí)別出是否見過該圖像。機(jī)器的圖像識(shí)別技術(shù)也是如此,通過分類并提取重要特征而排除多余的信息來識(shí)別圖像。機(jī)器所提取出的這些特征有時(shí)會(huì)非常明顯,有時(shí)又是很普通,這在很大的程度上影響了機(jī)器識(shí)別的速率??傊谟?jì)算機(jī)的視覺識(shí)別中,圖像的內(nèi)容通常是用圖像特征進(jìn)行描述。
1.2模式識(shí)別。
模式識(shí)別是人工智能和信息科學(xué)的重要組成部分。模式識(shí)別是指對表示事物或現(xiàn)象的不同形式的信息做分析和處理從而得到一個(gè)對事物或現(xiàn)象做出描述、辨認(rèn)和分類等的過程。
計(jì)算機(jī)的圖像識(shí)別技術(shù)就是模擬人類的圖像識(shí)別過程。在圖像識(shí)別的過程中進(jìn)行模式識(shí)別是必不可少的。模式識(shí)別原本是人類的一項(xiàng)基本智能。但隨著計(jì)算機(jī)的發(fā)展和人工智能的興起,人類本身的模式識(shí)別已經(jīng)滿足不了生活的需要,于是人類就希望用計(jì)算機(jī)來代替或擴(kuò)展人類的部分腦力勞動(dòng)。這樣計(jì)算機(jī)的模式識(shí)別就產(chǎn)生了。簡單地說,模式識(shí)別就是對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類,它是一門與數(shù)學(xué)緊密結(jié)合的科學(xué),其中所用的思想大部分是概率與統(tǒng)計(jì)。模式識(shí)別主要分為三種:統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別、句法模式識(shí)別、模糊模式識(shí)別。
2圖像識(shí)別技術(shù)的過程。
既然計(jì)算機(jī)的圖像識(shí)別技術(shù)與人類的圖像識(shí)別原理相同,那它們的過程也是大同小異的。圖像識(shí)別技術(shù)的過程分以下幾步:信息的獲取、預(yù)處理、特征抽取和選擇、分類器設(shè)計(jì)和分類決策。
信息的獲取是指通過傳感器,將光或聲音等信息轉(zhuǎn)化為電信息。也就是獲取研究對象的基本信息并通過某種方法將其轉(zhuǎn)變?yōu)闄C(jī)器能夠認(rèn)識(shí)的信息。
預(yù)處理主要是指圖像處理中的去噪、平滑、變換等的操作,從而加強(qiáng)圖像的重要特征。
特征抽取和選擇是指在模式識(shí)別中,需要進(jìn)行特征的抽取和選擇。簡單的理解就是我們所研究的圖像是各式各樣的,如果要利用某種方法將它們區(qū)分開,就要通過這些圖像所具有的本身特征來識(shí)別,而獲取這些特征的過程就是特征抽取。在特征抽取中所得到的特征也許對此次識(shí)別并不都是有用的,這個(gè)時(shí)候就要提取有用的特征,這就是特征的選擇。特征抽取和選擇在圖像識(shí)別過程中是非常關(guān)鍵的技術(shù)之一,所以對這一步的理解是圖像識(shí)別的重點(diǎn)。
分類器設(shè)計(jì)是指通過訓(xùn)練而得到一種識(shí)別規(guī)則,通過此識(shí)別規(guī)則可以得到一種特征分類,使圖像識(shí)別技術(shù)能夠得到高識(shí)別率。分類決策是指在特征空間中對被識(shí)別對象進(jìn)行分類,從而更好地識(shí)別所研究的對象具體屬于哪一類。
3圖像識(shí)別技術(shù)的分析。
隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的迅速發(fā)展和科技的不斷進(jìn)步,圖像識(shí)別技術(shù)已經(jīng)在眾多領(lǐng)域中得到了應(yīng)用。20xx年2月15日新浪科技發(fā)布一條新聞:“微軟最近公布了一篇關(guān)于圖像識(shí)別的研究論文,在一項(xiàng)圖像識(shí)別的基準(zhǔn)測試中,電腦系統(tǒng)識(shí)別能力已經(jīng)超越了人類。人類在歸類數(shù)據(jù)庫imagenet中的圖像識(shí)別錯(cuò)誤率為5.1%,而微軟研究小組的這個(gè)深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)可以達(dá)到4.94%的錯(cuò)誤率?!睆倪@則新聞中我們可以看出圖像識(shí)別技術(shù)在圖像識(shí)別方面已經(jīng)有要超越人類的圖像識(shí)別能力的趨勢。這也說明未來圖像識(shí)別技術(shù)有更大的研究意義與潛力。而且,計(jì)算機(jī)在很多方面確實(shí)具有人類所無法超越的優(yōu)勢,也正是因?yàn)檫@樣,圖像識(shí)別技術(shù)才能為人類社會(huì)帶來更多的應(yīng)用。
3.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像識(shí)別技術(shù)。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識(shí)別技術(shù)是一種比較新型的圖像識(shí)別技術(shù),是在傳統(tǒng)的圖像識(shí)別方法和基礎(chǔ)上融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的一種圖像識(shí)別方法。這里的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是指人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),也就是說這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并不是動(dòng)物本身所具有的真正的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),而是人類模仿動(dòng)物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后人工生成的。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識(shí)別技術(shù)中,遺傳算法與bp網(wǎng)絡(luò)相融合的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識(shí)別模型是非常經(jīng)典的,在很多領(lǐng)域都有它的應(yīng)用。在圖像識(shí)別系統(tǒng)中利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng),一般會(huì)先提取圖像的特征,再利用圖像所具有的特征映射到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行圖像識(shí)別分類。以汽車拍照自動(dòng)識(shí)別技術(shù)為例,當(dāng)汽車通過的時(shí)候,汽車自身具有的檢測設(shè)備會(huì)有所感應(yīng)。此時(shí)檢測設(shè)備就會(huì)啟用圖像采集裝置來獲取汽車正反面的圖像。獲取了圖像后必須將圖像上傳到計(jì)算機(jī)進(jìn)行保存以便識(shí)別。最后車牌定位模塊就會(huì)提取車牌信息,對車牌上的字符進(jìn)行識(shí)別并顯示最終的結(jié)果。在對車牌上的字符進(jìn)行識(shí)別的過程中就用到了基于模板匹配算法和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。
3.2非線性降維的圖像識(shí)別技術(shù)。
計(jì)算機(jī)的圖像識(shí)別技術(shù)是一個(gè)異常高維的識(shí)別技術(shù)。不管圖像本身的分辨率如何,其產(chǎn)生的數(shù)據(jù)經(jīng)常是多維性的,這給計(jì)算機(jī)的識(shí)別帶來了非常大的困難。想讓計(jì)算機(jī)具有高效地識(shí)別能力,最直接有效的方法就是降維。降維分為線性降維和非線性降維。例如主成分分析(pca)和線性奇異分析(lda)等就是常見的線性降維方法,它們的特點(diǎn)是簡單、易于理解。但是通過線性降維處理的是整體的數(shù)據(jù)集合,所求的是整個(gè)數(shù)據(jù)集合的最優(yōu)低維投影。經(jīng)過驗(yàn)證,這種線性的降維策略計(jì)算復(fù)雜度高而且占用相對較多的時(shí)間和空間,因此就產(chǎn)生了基于非線性降維的圖像識(shí)別技術(shù),它是一種極其有效的非線性特征提取方法。此技術(shù)可以發(fā)現(xiàn)圖像的非線性結(jié)構(gòu)而且可以在不破壞其本征結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上對其進(jìn)行降維,使計(jì)算機(jī)的圖像識(shí)別在盡量低的維度上進(jìn)行,這樣就提高了識(shí)別速率。例如人臉圖像識(shí)別系統(tǒng)所需的維數(shù)通常很高,其復(fù)雜度之高對計(jì)算機(jī)來說無疑是巨大的“災(zāi)難”。由于在高維度空間中人臉圖像的不均勻分布,使得人類可以通過非線性降維技術(shù)來得到分布緊湊的人臉圖像,從而提高人臉識(shí)別技術(shù)的高效性。
3.3圖像識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用及前景。
計(jì)算機(jī)的圖像識(shí)別技術(shù)在公共安全、生物、工業(yè)、農(nóng)業(yè)、交通、醫(yī)療等很多領(lǐng)域都有應(yīng)用。例如交通方面的車牌識(shí)別系統(tǒng);公共安全方面的人臉識(shí)別技術(shù)、指紋識(shí)別技術(shù);農(nóng)業(yè)方面的種子識(shí)別技術(shù)、食品品質(zhì)檢測技術(shù);醫(yī)學(xué)方面的心電圖識(shí)別技術(shù)等。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展,圖像識(shí)別技術(shù)也在不斷地優(yōu)化,其算法也在不斷地改進(jìn)。圖像是人類獲取和交換信息的主要來源,因此與圖像相關(guān)的圖像識(shí)別技術(shù)必定也是未來的研究重點(diǎn)。以后計(jì)算機(jī)的圖像識(shí)別技術(shù)很有可能在更多的領(lǐng)域嶄露頭角,它的應(yīng)用前景也是不可限量的,人類的生活也將更加離不開圖像識(shí)別技術(shù)。
4總結(jié)。
圖像識(shí)別技術(shù)雖然是剛興起的技術(shù),但其應(yīng)用已是相當(dāng)廣泛。并且,圖像識(shí)別技術(shù)也在不斷地成長,隨著科技的不斷進(jìn)步,人類對圖像識(shí)別技術(shù)的認(rèn)識(shí)也會(huì)更加深刻。未來圖像識(shí)別技術(shù)將會(huì)更加強(qiáng)大,更加智能地出現(xiàn)在我們的生活中,為人類社會(huì)的更多領(lǐng)域帶來重大的應(yīng)用。在21世紀(jì)這個(gè)信息化的時(shí)代,我們無法想象離開了圖像識(shí)別技術(shù)以后我們的生活會(huì)變成什么樣。圖像識(shí)別技術(shù)是人類現(xiàn)在以及未來生活必不可少的一項(xiàng)技術(shù)。
人工智能論文通用篇二
以前我們談科技進(jìn)步,談網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用,總說是一把雙刃劍,有利有弊?,F(xiàn)在,面對日益發(fā)達(dá)的人工智能,我想說:現(xiàn)在,擺在我們面前的任務(wù)是把它變成一把單刃的劍。
把人工智能變成一把雙刃劍,需要我們以正確的態(tài)度去面對。就像一局險(xiǎn)勝阿爾法狗的李世石一樣,他說:人機(jī)大戰(zhàn)并沒有讓我感受到失敗的痛苦,反而讓我更好地理解了象棋,這讓我很開心。連續(xù)輸三局的天才棋手柯潔說:阿爾法狗讓我更好地理解圍棋的奧秘。面對人工智能的快速發(fā)展,我們應(yīng)該有更積極的態(tài)度和更清晰的認(rèn)識(shí)。不能一味的夸。人工智能有多優(yōu)秀,多無敵,不能一味貶低人類來看人類。我們需要知道的是,阿爾法狗只是一臺(tái)機(jī)器,是人類創(chuàng)造的玩具。他沒有頭腦,沒有情感,甚至沒有——的智商。只是我們在研發(fā)過程中輸入的一堆冷冰冰的代碼,不需要自大,也不需要妄自菲薄。我們和人工智能是平等的,有時(shí)候它們可以成為我們的工具。
要把人工智能變成一把單刃劍,我們需要了解它。俗話說知己知彼百戰(zhàn)不殆。網(wǎng)上有人說,如果人工智能獲得了人類的意識(shí),那么他們就會(huì)反過來奴役人類。未來將是人工智能的世界,讓人恐慌。首先,人類還沒有能夠讓一臺(tái)機(jī)器擁有意識(shí),很多人還沒有意識(shí)到意識(shí)的起源。做出這種無用的猜測,沒有實(shí)際意義?,F(xiàn)在我們能做的就是找出它的運(yùn)行規(guī)律,了解它的優(yōu)缺點(diǎn)。掌握使用人工智能的方法。帶上她神秘的面紗,而不是看著他的面紗漫天要價(jià)。
要把人工智能變成一把單刃劍,最重要的是揚(yáng)長避短。是的,任何事情都有兩面性。就像之前關(guān)于學(xué)生是否應(yīng)該使用手機(jī)的爭論一樣,在自律性差的人手里,手機(jī)是用不好的,而在頭腦清醒、自律性強(qiáng)的人手里,才能充分發(fā)揮自己的優(yōu)勢。而且不會(huì)讓劣勢影響自己,人工智能也是一樣?,F(xiàn)在要注意的是提高自己應(yīng)用人工智能的能力。讓這些過于智能的機(jī)器在我們手里得到合理的利用,讓它們的缺點(diǎn)得到融化,優(yōu)勢得到彰顯。只有這樣,人工智能才能得到它的天賦,并充分利用它們。
問:如何讓人工智能成為一把雙刃劍?回答:以正確的態(tài)度面對他,以積極的方式認(rèn)識(shí)他,然后揚(yáng)長避短,是運(yùn)用人工智能的好方法。
人工智能論文通用篇三
摘要:社會(huì)在發(fā)展、時(shí)代在進(jìn)步,信息技術(shù)水平也在不斷的提高,在此時(shí)代背景下,越來越多的技術(shù)手段開始在各個(gè)領(lǐng)域滲透和融入,而科技的進(jìn)步,使得各類的先進(jìn)技術(shù)衍生出來,其中的人工智能技術(shù)可謂是典型代表,許多的技術(shù)人員意識(shí)到人工智能技在計(jì)算機(jī)中的發(fā)展和應(yīng)用,所以對人工智能技術(shù)在計(jì)算機(jī)中的應(yīng)用和發(fā)展這一課題進(jìn)行分析具有一定的必然性,以下內(nèi)容是個(gè)人的見解。
關(guān)鍵詞:人工智能技術(shù);計(jì)算機(jī);發(fā)展;應(yīng)用;
受科學(xué)技術(shù)手段的推動(dòng)性影響,人類文明的發(fā)展步伐日漸加快,現(xiàn)階段,已經(jīng)基本步入到了信息化的時(shí)代背景下,計(jì)算機(jī)在當(dāng)下已經(jīng)是各行各業(yè)中常見的輔助工具,甚至許多行業(yè)的發(fā)展已經(jīng)視計(jì)算機(jī)技術(shù)為基本的動(dòng)力支撐,同時(shí)增加了技術(shù)應(yīng)用的要求,在此社會(huì)不斷發(fā)展的趨勢下,只有使得計(jì)算機(jī)技術(shù)逐步朝向著個(gè)性化以及智能化的方向發(fā)展,方可體現(xiàn)人工智能技術(shù)手段的作用,并為計(jì)算機(jī)技術(shù)手段的長遠(yuǎn)化發(fā)展提供相應(yīng)的保障。
人工智能一般指的是借助計(jì)算機(jī)技術(shù)手段,將其作為有效的基礎(chǔ),對人類的行為以及思想進(jìn)行模擬的綜合學(xué)科,它所涉及的行業(yè)較多,比如,心理學(xué)以及哲學(xué)等等均為典型,而后實(shí)現(xiàn)對人體觸覺或是感知方面的模擬,通常會(huì)將其安裝到機(jī)械設(shè)備之上,并使得機(jī)器更具智能化特色,借助智能化處理方式或是智能化編程等方法,逐步實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化操作、智能化運(yùn)行,對人類難以完成的、高難度的、威脅較大的工作進(jìn)行有效處理,極大的提高工作效率,進(jìn)而保證人們的人身財(cái)產(chǎn)安全。
現(xiàn)階段,人工智能技術(shù)已經(jīng)初步取得了一定的成就,相關(guān)的專家學(xué)者在研究和探討以后,也發(fā)現(xiàn)了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系構(gòu)建的發(fā)展方向,希望借此完成工程項(xiàng)目設(shè)計(jì)工作,實(shí)現(xiàn)軟件系統(tǒng)和智能化模塊的有機(jī)結(jié)合,對軟件的性能進(jìn)行改良,進(jìn)而符合用戶的實(shí)際需求,在基本達(dá)到了人工智能的目標(biāo)以后,還需要對用戶界面進(jìn)行優(yōu)化和改良,最終為人工智能技術(shù)的發(fā)展和更新提供更多的保障。
(一)網(wǎng)絡(luò)安全方面的應(yīng)用。
最近幾年來,人工智能技術(shù)的運(yùn)用已經(jīng)成為未來幾年來許多領(lǐng)域的發(fā)展趨向,它的利用將計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢全方位的體現(xiàn),值得一提的是,它在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全方面所占據(jù)的地位在日漸提高,同時(shí)其應(yīng)用價(jià)值也不斷凸顯。
而后,入侵檢測也是計(jì)算網(wǎng)絡(luò)安全工作落實(shí)的主要工作,這一過程中,防火墻可發(fā)揮自身的作用,這一過程中它的運(yùn)行效果,將會(huì)給整體的系統(tǒng)運(yùn)作安全性帶來極大的影響,可通過數(shù)據(jù)整合、搜集的方式,將有價(jià)值的參數(shù)呈現(xiàn)給用戶,通過郵件的形式發(fā)送給用戶,隨著時(shí)間的推移,郵件數(shù)量也會(huì)不斷的增加。經(jīng)過筆者的分析和探討,建議將智能型垃圾郵件系統(tǒng)安裝到用戶的系統(tǒng)之中,而后再實(shí)施風(fēng)險(xiǎn)檢測,及時(shí)告知用戶相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)信息,并給予一定的提示,引導(dǎo)用戶妥善處理垃圾信息。
(二)企業(yè)管理方面的應(yīng)用。
現(xiàn)階段,人工智能技術(shù)手段已經(jīng)被越來越多的企業(yè)管理者所認(rèn)知,比如,自動(dòng)報(bào)警系統(tǒng)和監(jiān)控系統(tǒng)的應(yīng)用就為典型代表,它們的運(yùn)用,利于企業(yè)實(shí)現(xiàn)智能化的管理目標(biāo),為企業(yè)的內(nèi)部運(yùn)作營造安全的氛圍和環(huán)境,此外,還可以一定程度的減少企業(yè)的運(yùn)作成本,逐步達(dá)到資源配置和優(yōu)化的效果,將企業(yè)的運(yùn)營和發(fā)展目標(biāo)落實(shí)到實(shí)處,體現(xiàn)出企業(yè)管理的智能化和現(xiàn)代化特色。
(三)教學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用。
隨著新課程改革的推進(jìn),使得標(biāo)準(zhǔn)化教學(xué)體制也在日趨深化,逐步實(shí)現(xiàn)了計(jì)算機(jī)技術(shù)和教學(xué)工作的有機(jī)融合,人工智能計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)系統(tǒng)的運(yùn)用體現(xiàn)了極大的應(yīng)用優(yōu)勢,為傳統(tǒng)教學(xué)模式的優(yōu)化和改革注入了新的活力,可借此方法,完成教學(xué)方法和教學(xué)內(nèi)容的表達(dá),進(jìn)而相應(yīng)的的提高教學(xué)效率,確保教學(xué)質(zhì)量。
此外,引入人工智能技術(shù)的過程中,也需要重視知識(shí)庫的運(yùn)用,將其作為教學(xué)中有效的輔助工具,而后把教學(xué)中的要點(diǎn)以及相關(guān)定義等融入到知識(shí)庫職之中,教師的在落實(shí)教學(xué)工作之時(shí),可對知識(shí)庫之內(nèi)的理論知識(shí)加進(jìn)行準(zhǔn)確推理,為學(xué)生呈現(xiàn)更加直觀的推理過程和運(yùn)算過程,得出推理后的結(jié)果。從教學(xué)領(lǐng)域日后的發(fā)展角度來講,人工智能技術(shù)理念的引入,可謂是以此教學(xué)模式的革新,也是突破傳統(tǒng)教學(xué)模式桎梏的有效途徑。
(四)家居行業(yè)的應(yīng)用。
當(dāng)前,人們的生活質(zhì)量和生活水平日漸提高,從而自然而然的增加了對于住房家居的應(yīng)用需要,在此社會(huì)發(fā)展形勢之下,可將人工智能技術(shù)手段應(yīng)用到家居生活中,盡可能滿人們的日常生活需要,比如,運(yùn)用人工智能技術(shù),對門窗的閉合進(jìn)行有效控制,或是對家居環(huán)境進(jìn)行調(diào)整,營造良好的生活氛圍。
三、結(jié)語。
綜上所述,在此信息技術(shù)發(fā)展如此迅猛的時(shí)代背景下,人工智能技術(shù)手段的運(yùn)用被許多行業(yè)所認(rèn)識(shí)和關(guān)注,此項(xiàng)技術(shù)是一項(xiàng)典型的新型技術(shù)手段,它的應(yīng)用體現(xiàn)了極大的優(yōu)勢,與域外發(fā)達(dá)國家相比較,我國的人工智能技術(shù)水平仍舊不足,但是,其發(fā)展速度卻相對較快,在我國的諸多行業(yè)中得到了廣泛運(yùn)用,它的未來發(fā)展前景相對較佳,值得大力推廣。
參考文獻(xiàn)。
[2]黃鑫。分析計(jì)算機(jī)人工智能識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用瓶頸[j].數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用,20xx,26(7):244.
人工智能論文通用篇四
人工智能(artificialintelligence,ai)一直都處于計(jì)算機(jī)技術(shù)的最前沿,經(jīng)歷了幾起幾落……。
----長久以來,人工智能對于普通人來說是那樣的可望而不可及,然而它卻吸引了無數(shù)研究人員為之奉獻(xiàn)才智,從美國的麻省理工學(xué)院(mit)、卡內(nèi)基-梅隆大學(xué)(cmu)到ibm公司,再到日本的本田公司、sony公司以及國內(nèi)的清華大學(xué)、中科院等科研院所,全世界的實(shí)驗(yàn)室都在進(jìn)行著ai技術(shù)的實(shí)驗(yàn)。不久前,著名導(dǎo)演斯蒂文·斯皮爾伯格還將這一主題搬上了銀幕,科幻片《人工智能》(a.i.)對許多人的頭腦又一次產(chǎn)生了震動(dòng),引起了一些人士了解并探索人工智能領(lǐng)域的興趣。
----在本期技術(shù)專題中,中國科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所智能信息處理開放實(shí)驗(yàn)室的幾位研究人員將引領(lǐng)我們走近人工智能這一充滿挑戰(zhàn)與機(jī)遇的領(lǐng)域。
----“智能”源于拉丁語legere,字面意思是采集(特別是果實(shí))、收集、匯集,并由此進(jìn)行選擇,形成一個(gè)東西。intelegere是從中進(jìn)行選擇,進(jìn)而理解、領(lǐng)悟和認(rèn)識(shí)。正如帕梅拉·麥考達(dá)克在《機(jī)器思維》(machineswhothinks,1979)中所提出的:在復(fù)雜的機(jī)械裝置與智能之間存在長期的聯(lián)系。從幾個(gè)世紀(jì)前出現(xiàn)的神話般的巨鐘和機(jī)械自動(dòng)機(jī)開始,人們已對機(jī)器操作的復(fù)雜性與自身的某些智能活動(dòng)進(jìn)行直觀聯(lián)系。經(jīng)過幾個(gè)世紀(jì)之后,新技術(shù)已使我們所建立的機(jī)器的復(fù)雜性大為提高。1936年,24歲的英國數(shù)學(xué)家圖靈(turing)提出了“自動(dòng)機(jī)”理論,把研究會(huì)思維的機(jī)器和計(jì)算機(jī)的工作大大向前推進(jìn)了一步,他也因此被稱為“人工智能之父”。
----人工智能領(lǐng)域的研究是從1956年正式開始的,這一年在達(dá)特茅斯大學(xué)召開的會(huì)議上正式使用了“人工智能”(artificialintelligence,ai)這個(gè)術(shù)語。隨后的幾十年中,人們從問題求解、邏輯推理與定理證明、自然語言理解、博弈、自動(dòng)程序設(shè)計(jì)、專家系統(tǒng)、學(xué)習(xí)以及機(jī)器人學(xué)等多個(gè)角度展開了研究,已經(jīng)建立了一些具有不同程度人工智能的計(jì)算機(jī)系統(tǒng),例如能夠求解微分方程、設(shè)計(jì)分析集成電路、合成人類自然語言,而進(jìn)行情報(bào)檢索,提供語音識(shí)別、手寫體識(shí)別的多模式接口,應(yīng)用于疾病診斷的專家系統(tǒng)以及控制太空飛行器和水下機(jī)器人更加貼近我們的生活。我們熟知的ibm的“深藍(lán)”在棋盤上擊敗了國際象棋大師卡斯帕羅夫就是比較突出的例子。
----當(dāng)然,人工智能的發(fā)展也并不是一帆風(fēng)順的,也曾因計(jì)算機(jī)計(jì)算能力的限制無法模仿人腦的思考以及與實(shí)際需求的差距過遠(yuǎn)而走入低谷,但是隨著硬件和軟件的發(fā)展,計(jì)算機(jī)的運(yùn)算能力在以指數(shù)級(jí)增長,同時(shí)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)蓬勃興起,確保計(jì)算機(jī)已經(jīng)具備了足夠的條件來運(yùn)行一些要求更高的ai軟件,而且現(xiàn)在的ai具備了更多的現(xiàn)實(shí)應(yīng)用的基礎(chǔ)。90年代以來,人工智能研究又出現(xiàn)了新的高潮。
----我們有幸采訪了中國科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所智能信息處理開放實(shí)驗(yàn)室史忠植研究員,請他和他的實(shí)驗(yàn)室成員引領(lǐng)我們走近人工智能這個(gè)讓普通人感到深?yuàn)W卻又具有無窮魅力的領(lǐng)域。
----答:ai研究出現(xiàn)了新的高潮,這一方面是因?yàn)樵谌斯ぶ悄芾碚摲矫嬗辛诵碌倪M(jìn)展,另一方面也是因?yàn)橛?jì)算機(jī)硬件突飛猛進(jìn)的發(fā)展。隨著計(jì)算機(jī)速度的不斷提高、存儲(chǔ)容量的不斷擴(kuò)大、價(jià)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3個(gè)熱點(diǎn)是:智能接口、數(shù)據(jù)挖掘、主體及多主體系統(tǒng)。
----智能接口技術(shù)是研究如何使人們能夠方便自然地與計(jì)算機(jī)交流。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo),要求計(jì)算機(jī)能夠看懂文字、聽懂語言、說話表達(dá),甚至能夠進(jìn)行不同語言之間的翻譯,而這些功能的實(shí)現(xiàn)又依賴于知識(shí)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(jià)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(shí)別、語音識(shí)別、語音合成、圖像識(shí)別、機(jī)器翻譯以及自然語言理解等技術(shù)已經(jīng)開始實(shí)用化。
----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(jī)的實(shí)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、但又是潛在有用的信息和知識(shí)的過程。數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)的研究目前已經(jīng)形成了三根強(qiáng)大的技術(shù)支柱:數(shù)據(jù)庫、人工智能和數(shù)理統(tǒng)計(jì)。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(shí)表示方法、發(fā)現(xiàn)知識(shí)的維護(hù)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(shí)發(fā)現(xiàn)以及網(wǎng)上數(shù)據(jù)挖掘等。
----主體是具有信念、愿望、意圖、能力、選擇、承諾等心智狀態(tài)的實(shí)體,比對象的粒度更大,智能性更高,而且具有一定自主性。主體試圖自治地、獨(dú)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(dá)到目標(biāo)。多主體系統(tǒng)主要研究在邏輯上或物理上分離的多個(gè)主體之間進(jìn)行協(xié)調(diào)智能行為,最終實(shí)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(shí)世界和社會(huì)的模擬、機(jī)器人以及智能機(jī)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)以及多主體系統(tǒng)應(yīng)用等方面。
----答:我國開始“863計(jì)劃“時(shí),正值全世界的人工智能熱潮。”863-306“主題的名稱是”智能計(jì)算機(jī)系統(tǒng)“,其任務(wù)就是在充分發(fā)掘現(xiàn)有計(jì)算機(jī)潛力的基礎(chǔ)上,分析現(xiàn)有計(jì)算機(jī)在應(yīng)用中的缺陷和”瓶頸”,用人工智能技術(shù)克服這些問題,建立起更為和諧的人-機(jī)環(huán)境。經(jīng)過十幾年來的努力,我們縮短了我國人工智能技術(shù)與世界先進(jìn)水平的差距,也為未來的發(fā)展奠定了技術(shù)和人才基礎(chǔ)。
----但是也應(yīng)該看到目前我國人工智能研究中還存在一些問題,其特點(diǎn)是:課題比較分散,應(yīng)用項(xiàng)目偏多、基礎(chǔ)研究比例略少、理論研究與實(shí)際應(yīng)用需求結(jié)合不夠緊密。選題時(shí),容易跟著國外的選題走;立項(xiàng)論證時(shí),慣于考慮國外怎么做;落實(shí)項(xiàng)目時(shí),又往往顧及面面俱到,大而全;再加上受研究經(jīng)費(fèi)的限制,所以很多課題既沒有取得理論上的突破,也沒有太大的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。
----今后,基礎(chǔ)研究的比例應(yīng)該適當(dāng)提高,同時(shí)人工智能研究一定要與應(yīng)用需求相結(jié)合??茖W(xué)研究講創(chuàng)新,而創(chuàng)新必須接受應(yīng)用和市場的檢驗(yàn)。因此,我們不僅要善于找到解決問題的答案,更重要的是要發(fā)現(xiàn)最迫切需要解決的問題和最迫切需要滿足的市場需求。
----問:請您預(yù)測一下人工智能將來會(huì)向哪些方面發(fā)展?
----答:技術(shù)的發(fā)展總是超乎人們的想象,要準(zhǔn)確地預(yù)測人工智能的未來是不可能的。但是,從目前的一些前瞻性研究可以看出未來人工智能可能會(huì)向以下幾個(gè)方面發(fā)展:模糊處理、并行化、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機(jī)器情感。
----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(gè)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(jì)算機(jī)的構(gòu)成,可能就是作為主機(jī)的馮·諾依曼型機(jī)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(gè)突破可能在于賦予計(jì)算機(jī)情感能力。情感能力對于計(jì)算機(jī)與人的自然交往至關(guān)重要。
----人工智能一直處于計(jì)算機(jī)技術(shù)的前沿,人工智能研究的理論和發(fā)現(xiàn)在很大程度上將決定計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展方向。今天,已經(jīng)有很多人工智能研究的成果進(jìn)入人們的日常生活。將來,人工智能技術(shù)的發(fā)展將會(huì)給人們的`生活、工作和教育等帶來更大的影響。
----人工智能也稱機(jī)器智能,它是計(jì)算機(jī)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(jì)算機(jī)應(yīng)用系統(tǒng)的角度出發(fā),人工智能是研究如何制造出人造的智能機(jī)器或智能系統(tǒng),來模擬人類智能活動(dòng)的能力,以延伸人們智能的科學(xué)。
ai理論的實(shí)用性。
----在一年一度at&t實(shí)驗(yàn)室舉行的機(jī)器人足球賽中,每支球隊(duì)的“球員”都裝備上了ai軟件和許多感應(yīng)器,它們都很清楚自己該踢什么位置,同時(shí)也明白有些情況下不能死守崗位。盡管現(xiàn)在的ai技術(shù)只能使它們大部分時(shí)間處于個(gè)人盤帶的狀態(tài),但它們傳接配合的能力正在以很快的速度改進(jìn)。
----這種ai機(jī)器人組隊(duì)打比賽看似無聊,但是有很強(qiáng)的現(xiàn)實(shí)意義。因?yàn)橥ㄟ^這類活動(dòng)可以加強(qiáng)機(jī)器之間的協(xié)作能力。我們知道,internet是由無數(shù)臺(tái)服務(wù)器和無數(shù)臺(tái)路由器組成的,路由器的作用就是為各自的數(shù)據(jù)選擇通道并加以傳送,如果利用一些智能化的路由器很好地協(xié)作,就能分析出傳輸數(shù)據(jù)的最佳路徑,從而可以大大減少網(wǎng)絡(luò)堵塞。
----我國也已經(jīng)在大學(xué)中開展了機(jī)器人足球賽,有很多學(xué)校組隊(duì)參加,引起了大學(xué)生對人工智能研究的興趣。
未來的ai產(chǎn)品。
----安放于加州勞倫斯·利佛摩爾國家實(shí)驗(yàn)室的asciwhite電腦,是ibm制造的世界最快的超級(jí)電腦,但其智力能力也僅為人腦的千分之一?,F(xiàn)在,ibm正在開發(fā)能力更為強(qiáng)大的新超級(jí)電腦--“藍(lán)色牛仔”(bluejean)。據(jù)其研究主任保羅·霍恩稱,預(yù)計(jì)于4年后誕生的“藍(lán)色牛仔”的智力水平將大致與人腦相當(dāng)。
----麻省理工學(xué)院的ai實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行一個(gè)的代號(hào)為cog的項(xiàng)目。cog計(jì)劃意圖賦予機(jī)器人以人類的行為。該實(shí)驗(yàn)的一個(gè)項(xiàng)目是讓機(jī)器人捕捉眼睛的移動(dòng)和面部表情,另一個(gè)項(xiàng)目是讓機(jī)器人抓住從它眼前經(jīng)過的東西,還有一個(gè)項(xiàng)目則是讓機(jī)器人學(xué)會(huì)聆聽音樂的節(jié)奏并將其在鼓上演奏出來。
----/報(bào)道,比利時(shí)的starlab正在制造一個(gè)人工貓腦,這個(gè)貓腦將有7500萬個(gè)人造神經(jīng)細(xì)胞。據(jù)稱,移植了人工貓腦的小貓能夠行走,還能玩球。預(yù)計(jì)它將于制作完程。
人工智能論文通用篇五
在科學(xué)技術(shù)日新月異的今天,知識(shí)呈爆炸性增長,全世界每天發(fā)表的論文都有數(shù)以萬計(jì),關(guān)鍵詞能鮮明而直觀地表述文獻(xiàn)論述或表達(dá)的主題,使讀者在未看學(xué)術(shù)論文的文摘和正文之前便能一目了然地知道論文論述的主題,從而作出是否要花費(fèi)時(shí)間閱讀正文的判斷[1]。不僅如此,關(guān)鍵詞揭示的是學(xué)術(shù)論文最核心的內(nèi)容,是文章最基本的學(xué)術(shù)思想、技術(shù)方法的提煉和概括[2],因此學(xué)術(shù)界已約定利用主題概念詞去檢索最新發(fā)表的論文??梢?,關(guān)鍵詞早已成為學(xué)術(shù)論文的文獻(xiàn)檢索標(biāo)識(shí),它并不是可有可無的論文裝飾品,更不是“形式主義”和“八股文”。關(guān)鍵詞標(biāo)引得是否恰當(dāng),關(guān)系到該文被檢索的概率和該成果的利用率。
二、關(guān)鍵詞標(biāo)引的原則。
(一)專指性規(guī)則。
一個(gè)詞只能表達(dá)一個(gè)主題概念,即為專指性。只要能在敘詞表中找到與該文主題概念直接對應(yīng)的專指性敘詞,就不允許用詞表中的上位詞(s項(xiàng))或下位詞(f項(xiàng));若找不到與主題概念直接對應(yīng)的敘詞,而上位詞確實(shí)與主題概念相符,即可選用。限制不加組配的泛指詞的使用,以免出現(xiàn)概念含糊。
(二)組配規(guī)則。
1。交叉組配。系指2個(gè)或2個(gè)以上具有概念交叉關(guān)系的敘詞所進(jìn)行的組配,其結(jié)果表達(dá)一個(gè)專指概念。例如:“噴氣式垂直起落飛機(jī)”,可用“噴氣式飛機(jī)”和“垂直起落飛機(jī)”這兩個(gè)泛指概念的詞確切地表達(dá)敘詞表中沒有的專指概念。
2。方面組配。系指一個(gè)表示事物的敘詞和另一個(gè)表示事物某個(gè)屬性或某個(gè)方面的敘詞所進(jìn)行的組配,其結(jié)果表達(dá)一個(gè)專指概念。例如:“信號(hào)模擬穩(wěn)定器”可用“信號(hào)模擬器”與“穩(wěn)定器”組配,即用事物及其性質(zhì)來表達(dá)專指概念。
在組配標(biāo)引時(shí),優(yōu)先考慮交叉組配,然后考慮方面組配;參與組配的敘詞必須是與文獻(xiàn)主題關(guān)系最密切、最臨近的敘詞,以避免越級(jí)組配;組配結(jié)果要求所表達(dá)的概念清楚、確切,只能表達(dá)一個(gè)單一的概念;如果無法用組配方法表達(dá)主題概念時(shí),可選用最直接的上位詞或相關(guān)敘詞標(biāo)引。
(三)采用自由詞標(biāo)引。
關(guān)鍵詞允許采用自由詞標(biāo)引,下列幾種情況可采用自由詞標(biāo)引:
1。主題詞表中明顯漏選的制圖概念詞;。
2。表達(dá)新學(xué)科、新理論、新技術(shù)、新材料等新出現(xiàn)的概念;。
3。詞表中未收錄的地區(qū)、人物、文獻(xiàn)、產(chǎn)品等名稱及重要數(shù)據(jù)名稱;。
4。某些概念采用組配,其結(jié)果出現(xiàn)多義時(shí),被標(biāo)引概念也可用自由詞標(biāo)引。
自由詞盡可能選自其他詞表或較權(quán)威的參考書和工具書,選用的自由詞必須達(dá)到詞形簡練、概念明確、實(shí)用性強(qiáng)。采用自由詞標(biāo)引后,應(yīng)有記錄,并及時(shí)向敘詞表管理部門反映。
(四)標(biāo)引程序。
首先對文獻(xiàn)進(jìn)行主題分析,弄清該文的主題概念和中心內(nèi)容;盡可能從題名、摘要、層次標(biāo)題和正文的重要段落中抽出與主題概念一致的詞和詞組;對所選出的詞進(jìn)行排序,對照敘述詞表中找出哪些詞可以直接作為敘詞標(biāo)引,哪些詞可以通過規(guī)范詞化變?yōu)閿⒃~,哪些敘詞可以組配成專指主題概念詞的詞組;還有相當(dāng)數(shù)量無法規(guī)范為敘詞的詞,只要是表達(dá)主題概念所必需的,都可以作為自由詞標(biāo)引并列入關(guān)鍵詞。
三、關(guān)鍵詞標(biāo)引常出現(xiàn)的問題。
(一)用詞不規(guī)范。
關(guān)鍵詞雖然不像主題詞那么嚴(yán)謹(jǐn)規(guī)范,但絕不能隨意選取。因?yàn)殛P(guān)鍵詞標(biāo)引的正確與否直接影響到計(jì)算機(jī)檢索工作,所以無檢索意義的詞語不能作關(guān)鍵詞。一般規(guī)定關(guān)鍵詞必須是實(shí)詞,即必須是一些具有實(shí)質(zhì)意義的詞語。用詞不規(guī)范主要表現(xiàn)在有些選用的詞語不是實(shí)詞,或不能揭示主題內(nèi)容。
例5:網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)時(shí)代圖書館信息服務(wù)的創(chuàng)新/傅先華//現(xiàn)代圖書情報(bào)技術(shù)。20xx。3。
關(guān)鍵詞:網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì);圖書館;信息服務(wù);創(chuàng)新;策略。
此論文中的關(guān)鍵詞“圖書館”,用詞太寬泛,作為關(guān)鍵詞輸入電腦檢索,會(huì)跳出大量有關(guān)“圖書館”方面的文獻(xiàn),使其在提示該論文主題內(nèi)容的專指性方面的作用大大降低,失去該關(guān)鍵詞應(yīng)起的作用。
例6:電子商務(wù)在數(shù)字圖書館中的應(yīng)用/謝春枝//現(xiàn)代圖書情報(bào)技術(shù)。20xx。2。
關(guān)鍵詞:電子商務(wù);數(shù)字圖書館;應(yīng)用。
該論文中的關(guān)鍵詞“應(yīng)用”沒有檢索意義,不能作關(guān)鍵詞。
(二)關(guān)鍵詞的外延過于寬泛。
關(guān)鍵詞是學(xué)術(shù)論文的文獻(xiàn)檢索標(biāo)識(shí),是表達(dá)文獻(xiàn)主題概念的自然語言詞匯。它是從論文的題名、摘要、層次標(biāo)題和正文中選出來的,能反映論文主題概念的詞或詞組。因此,應(yīng)從題名、摘要、層次標(biāo)題和正文中選取最恰當(dāng)、最能反映論文所屬學(xué)科的專用的、義項(xiàng)比較單一的詞作為關(guān)鍵詞,切忌選用概念外延過于寬泛的詞。
例3:一篇題名為《論高校自然科學(xué)學(xué)報(bào)發(fā)展的新理念》的論文[3],把“新理念”選作關(guān)鍵詞就不妥當(dāng)。因?yàn)椤靶吕砟睢钡耐庋犹螅魏我婚T學(xué)科都存在新理念,從正文的3個(gè)層次標(biāo)題中選取“科技理論”、“人文理論”、“編輯理論”作為關(guān)鍵詞要恰當(dāng)?shù)枚唷?/p>
(三)關(guān)鍵詞漏標(biāo)。
例6:一篇題名為《話說退稿》的論文[4]的關(guān)鍵詞為:“稿件;期刊;作者;編輯”。這篇論文就明顯地漏標(biāo)了“退稿”這個(gè)關(guān)鍵詞,而沒有這個(gè)關(guān)鍵詞,全文就主題不明。
例7:一篇題名為《文化傳播與外語教學(xué)》的論文[5],關(guān)鍵詞是:“語言;文化;目的語文化”,顯然也漏標(biāo)了“外語教學(xué)”這個(gè)關(guān)鍵詞。由上可見,關(guān)鍵詞漏標(biāo)現(xiàn)象在許多學(xué)術(shù)期刊中也是屢見不鮮的毛病。
(四)英文關(guān)鍵詞不規(guī)范。
中、英文關(guān)鍵詞不一一對應(yīng),有的中文關(guān)鍵詞為6個(gè),英文關(guān)鍵詞則為5個(gè),或中、英文關(guān)鍵詞的順序不一致。英文關(guān)鍵詞拼寫錯(cuò)誤多,有的用詞不正規(guī),不是專用名詞術(shù)語,而是由普通英文名詞羅列而成。
隨著計(jì)算機(jī)硬件設(shè)備的改進(jìn)和軟件技術(shù)的提高,以關(guān)鍵詞做主題索引而設(shè)計(jì)和建立的計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)庫檢索系統(tǒng)越來越多。關(guān)鍵詞作為一種便于文獻(xiàn)信息在計(jì)算機(jī)中進(jìn)行文獻(xiàn)標(biāo)引的最佳形式,具有較高的標(biāo)引效率,特別適合于網(wǎng)上繁雜、無序的海量文獻(xiàn)信息處理,因而成為當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)主要的檢索語言,為國內(nèi)外各種學(xué)術(shù)期刊和文獻(xiàn)檢索工具普遍采用,并得到迅速發(fā)展,這足以說明其對揭示論文主題和檢索科研成果的重要作用。因此,必須加強(qiáng)對學(xué)術(shù)論文中關(guān)鍵詞的規(guī)范化建設(shè),重視對學(xué)術(shù)論文關(guān)鍵詞的學(xué)習(xí)與研究。
人工智能論文通用篇六
摘要:
隨著科學(xué)技術(shù)的不斷創(chuàng)新與完善,人工智能化發(fā)展得到了質(zhì)的飛躍。人工智能技術(shù)應(yīng)用作為電氣工程自動(dòng)化過程的重中之重,是一個(gè)不可或缺的關(guān)鍵部分,直接關(guān)系到電氣工自動(dòng)化的穩(wěn)定持續(xù)發(fā)展。人工智能領(lǐng)域涵蓋的內(nèi)容主要包括了圖像識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)、智能搜索、語言識(shí)別以及專家系統(tǒng)等。為了推動(dòng)我國電氣自動(dòng)化控制的創(chuàng)新發(fā)展,相關(guān)企業(yè)要加強(qiáng)對人工智能的研究開發(fā)工作,為社會(huì)創(chuàng)造出更多的價(jià)值效益。本文將進(jìn)一步對人工智能在電氣工程自動(dòng)化中的應(yīng)用展開分析與探討。
關(guān)鍵詞:
當(dāng)前是一個(gè)科學(xué)技術(shù)時(shí)代,電氣工程發(fā)展要與時(shí)俱進(jìn),跟上時(shí)代前進(jìn)的腳步。電氣工程行業(yè)要想有效實(shí)現(xiàn)電氣自動(dòng)化控制和管理,就必須充分發(fā)揮出人工智能技術(shù)的作用。人工智能的研究范圍不僅涵蓋了圖像語言識(shí)別和自動(dòng)化控制,還包括了專家系統(tǒng)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等內(nèi)容。因此,電力企業(yè)必須通過合理利用人工智能技術(shù),才能有效實(shí)現(xiàn)對各項(xiàng)機(jī)械設(shè)備的自動(dòng)化控制,從而大大降低企業(yè)的人工成本,保障企業(yè)創(chuàng)造出更多的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。
二、電氣工程自動(dòng)化過程應(yīng)用人工智能的主要優(yōu)勢。
(一)利于參數(shù)的優(yōu)化調(diào)節(jié)。
相比較傳統(tǒng)的控制器,通過利用人工智能技術(shù)控制有利于各項(xiàng)參數(shù)的科學(xué)優(yōu)化調(diào)節(jié),同時(shí)還較為簡單易學(xué),具備了良好的適應(yīng)能力。合理調(diào)整人工智能的相關(guān)參數(shù),能夠最大限度提升智能函數(shù)的各項(xiàng)性能。此外,人工智能控制器無需專家的現(xiàn)場指導(dǎo)幫助,其能夠根據(jù)計(jì)算機(jī)事先設(shè)置好的合理數(shù)據(jù),正確運(yùn)用反饋的信息與語言進(jìn)行設(shè)定,此外設(shè)置好的參數(shù)能夠進(jìn)一步完成修改和擴(kuò)展作業(yè),具有快捷方便的特征。
(二)受相關(guān)因素影響較小。
電力企業(yè)在傳統(tǒng)電氣工程建設(shè)中所應(yīng)用的人工控制器會(huì)受到各種不確定因素的影響,導(dǎo)致在工作過程中出現(xiàn)各種問題,不利于企業(yè)安全穩(wěn)定的持續(xù)發(fā)展。而通過在電氣工程自動(dòng)化中應(yīng)用人工智能技術(shù),能夠有效省去獲取精確動(dòng)態(tài)模型的步驟,適應(yīng)能力較強(qiáng),無需為其提供固定不變的工作環(huán)境和參數(shù)設(shè)置,總體來說受到外界的因素影響較小,能夠保障各項(xiàng)機(jī)械設(shè)備安全可靠的運(yùn)行生產(chǎn)。
(三)自動(dòng)化控制過程中產(chǎn)生誤差小。
由于在電氣工程自動(dòng)化中有效融合了人工智能技術(shù),該項(xiàng)技術(shù)的運(yùn)行不會(huì)過多受到外界因素的干擾,造成嚴(yán)重的運(yùn)行故障問題,從而確保機(jī)器事先設(shè)置好的參數(shù)在實(shí)際操作過程中不會(huì)發(fā)生任何變動(dòng),從而有效避免了實(shí)際值與理論值出現(xiàn)很大偏差的問題,充分保障了電氣工程自動(dòng)化的高效控制管理。
(四)具備良好的一致性。
(五)降低企業(yè)人力物力。
成本通過在電氣工程自動(dòng)化控制中應(yīng)用人工智能技術(shù),能夠有效減少各項(xiàng)電力機(jī)器設(shè)備對變壓器與線路的需求,企業(yè)也無需再專門調(diào)度安排更多的工作人員對設(shè)備進(jìn)行管理維護(hù),從而最大限度降低了企業(yè)在人力和物力上的投資成本,有利于企業(yè)更好地發(fā)展。
三、人工智能在電氣工程自動(dòng)化中的實(shí)踐應(yīng)用。
(一)完善電氣自動(dòng)化性能,提高產(chǎn)品質(zhì)量。
眾所周知,人工智能技術(shù)最為顯著的特征就是模擬人類大腦思維,設(shè)計(jì)人員通過將人工智能技術(shù)中的遺傳算法有效融入到各項(xiàng)電器設(shè)備中,不僅僅能夠完善優(yōu)化各項(xiàng)產(chǎn)品的具體性能,還能夠最大限度提升電子自動(dòng)化性能,從而有效提高各項(xiàng)電氣設(shè)備的工作質(zhì)量和效率,充分保障了電氣工程自動(dòng)化控制過程的科學(xué)準(zhǔn)確性。此外,人工智能技術(shù)在電氣工程自動(dòng)化領(lǐng)域的應(yīng)用,能夠降低企業(yè)人力成本的支出,推動(dòng)我國電氣工程高速穩(wěn)定地發(fā)展進(jìn)步。電力企業(yè)基于人工智能技術(shù)的輔助下,187頁)能夠?qū)ad應(yīng)用到任何電器產(chǎn)品設(shè)計(jì)工作中,從而大大縮減了各種電力產(chǎn)品的開發(fā)設(shè)計(jì)周期,并且拓寬了cad技術(shù)的研究應(yīng)用程度,降低了設(shè)計(jì)人員的工作難度和任務(wù)量,在保障電器產(chǎn)品高質(zhì)量的前提下,創(chuàng)造出更大的經(jīng)濟(jì)效益。
(二)實(shí)現(xiàn)智能化控制,提高工作效率。
人工智能技術(shù)所使用的智能化控制器,通過將人工智能與電氣工程自動(dòng)化控制有效結(jié)合在一起,能夠最大化發(fā)揮出智能化控制器的作用。例如,智能化控制器能夠科學(xué)根據(jù)下降和響應(yīng)的具體時(shí)間完成對調(diào)節(jié)控制程度的合理控制,基于這種情況下,人工智能能夠大大改善電氣自動(dòng)化控制管理的相關(guān)性能[3],為電氣工程自動(dòng)化建設(shè)工作打下扎實(shí)的基礎(chǔ)。與此同時(shí),電力企業(yè)通過引進(jìn)應(yīng)用先進(jìn)的智能化控制器,能夠?qū)崿F(xiàn)電氣工程自動(dòng)化控制相關(guān)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析調(diào)節(jié),無需專門安排專家技術(shù)人員在現(xiàn)場進(jìn)行指導(dǎo)和監(jiān)督,相關(guān)工作人員在控制室通過計(jì)算機(jī)就能夠?qū)崿F(xiàn)遠(yuǎn)程控制操作,從而有效提高自動(dòng)化控制管理的工作效率。
(三)改善故障診斷技術(shù),提高診斷水平。
電力企業(yè)在電力工程自動(dòng)化控制過程中,會(huì)遇到各種運(yùn)行故障問題。例如,常見的發(fā)電機(jī)斷電、變壓器過熱等事故,對于這些運(yùn)行故障,傳統(tǒng)的診斷方法是通過收集相關(guān)氣體樣本,并對其進(jìn)行科學(xué)分析判斷,最終得出發(fā)生該故障的具體結(jié)論,有針對性地采取解決措施。傳統(tǒng)故障診斷方法除了需要維護(hù)檢修人員花費(fèi)較多的時(shí)間與精力,電力企業(yè)還必須安排管理人員對各項(xiàng)設(shè)備進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控,這無疑加大了企業(yè)的人力支出成本。而通過利用人工智能診斷技術(shù),在故障診斷過程中有效融入模糊理論、專家技術(shù)以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),能夠大大提高電氣設(shè)備故障的診斷效率,在第一時(shí)間發(fā)現(xiàn)問題并解決問題,從而降低了企業(yè)在人力成本上的支出,保障企業(yè)各項(xiàng)電力設(shè)備安全可靠地持續(xù)運(yùn)行,滿足社會(huì)對于高質(zhì)量電力的需求。
四、結(jié)語。
綜上所述,為了推動(dòng)我國電氣工程自動(dòng)化的穩(wěn)定持續(xù)發(fā)展,政府相關(guān)部門要加強(qiáng)與社會(huì)企業(yè)的聯(lián)系與合作,共同大力推廣應(yīng)用人工智能技術(shù),不斷提高電氣工程自動(dòng)化技術(shù)水平。通過在各項(xiàng)機(jī)器設(shè)備中加入智能化控制器,從而有效實(shí)現(xiàn)各個(gè)控制環(huán)節(jié)的自動(dòng)化,方便企業(yè)內(nèi)部人員的管理和維護(hù),充分保障產(chǎn)品生產(chǎn)的高質(zhì)量,滿足社會(huì)用戶的各項(xiàng)需求,為國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展貢獻(xiàn)最大的力量。
參考文獻(xiàn):
人工智能論文通用篇七
摘要:電氣工程及其自動(dòng)化的實(shí)現(xiàn),從根本上促進(jìn)我國電氣產(chǎn)業(yè)迅速發(fā)展,滿足人們的日常生活需求。但在實(shí)際的自動(dòng)化發(fā)展過程中,還存在一些不足之處影響電氣工程的生產(chǎn)效率,難以滿足當(dāng)前時(shí)代的需求,基于此,作者結(jié)合自身經(jīng)驗(yàn),對電氣工程及其自動(dòng)化發(fā)展的現(xiàn)狀,及其中存在的問題及解決措施進(jìn)行有效的分析,以供相關(guān)人員參考,為其提供借鑒。
關(guān)鍵詞:電氣工程;自動(dòng)化;問題。
引言。
隨著時(shí)代不斷發(fā)展,信息技術(shù)、電氣工程自動(dòng)化技術(shù)逐漸被廣泛應(yīng)用。受生產(chǎn)力水平提升的影響,人們對于電氣工程及其自動(dòng)化的要求也不斷提升,以滿足時(shí)代發(fā)展,但實(shí)際上,現(xiàn)階段電氣工程及其自動(dòng)化中存在諸多問題,其技術(shù)水平與社會(huì)生產(chǎn)力發(fā)展需求未能有效的相適應(yīng),難以滿足當(dāng)前社會(huì)的需求。
1我國電氣工程及其自動(dòng)化現(xiàn)狀分析。
電氣工程及其自動(dòng)化屬于新型的技術(shù),具有較強(qiáng)的綜合性,直接影響我國工業(yè)的生產(chǎn)水平,并與人們的日常生活息息相關(guān)?,F(xiàn)階段,我國電氣工程技術(shù)不斷創(chuàng)新發(fā)展,從根本上帶動(dòng)電氣工程及其自動(dòng)化領(lǐng)域發(fā)展,并促使其逐漸向高新技術(shù)轉(zhuǎn)化,擴(kuò)大技術(shù)的應(yīng)用范圍,從整體上促進(jìn)國民經(jīng)濟(jì)提升。實(shí)際上,電氣工程及其自動(dòng)化屬于現(xiàn)代電氣信息領(lǐng)域,其涵蓋內(nèi)容非常廣泛,包括與電氣工程相關(guān)的所有工程,并在多個(gè)領(lǐng)域中進(jìn)行應(yīng)用,例如,工業(yè)領(lǐng)域、軍事領(lǐng)域、農(nóng)業(yè)領(lǐng)域等,對我國的工業(yè)與社會(huì)發(fā)展起到積極的促進(jìn)作用,同時(shí),電氣工程及其自動(dòng)化技術(shù)的創(chuàng)新與發(fā)展對于人們的日常生活方式與生產(chǎn)方式也產(chǎn)生影響,以推動(dòng)國民經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定發(fā)展[1]。
2我國電氣工程及其自動(dòng)化中存在的問題。
2.1電氣工程能源損耗問題。
在電氣工程及其自動(dòng)化的實(shí)際應(yīng)用過程中,受自身的工作性質(zhì)與設(shè)備影響,存在能源損耗問題,直接造成能源浪費(fèi),加劇現(xiàn)階段我國能源緊缺的壓力,與當(dāng)前的節(jié)能減排理念相悖,不符合可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略的實(shí)施,同時(shí)提升了工業(yè)生產(chǎn)的成本支出,降低了經(jīng)濟(jì)效益。
2.2電氣系統(tǒng)的集成化不高。
現(xiàn)階段,受時(shí)代發(fā)展與實(shí)際需求的影響,促使電氣工程自動(dòng)化系統(tǒng)逐漸向集成化方向發(fā)展,以滿足當(dāng)前時(shí)代的要求,但由于我國電氣集成化起步較晚,當(dāng)前的集成化水平較低,處于獨(dú)立自動(dòng)化階段,影響信息與資源的共享。
2.3電氣工程自動(dòng)化系統(tǒng)難以統(tǒng)一。
為了滿足當(dāng)前的發(fā)展需求,電氣工程要利用先進(jìn)的技術(shù),構(gòu)建完善合理的自動(dòng)化系統(tǒng),以此提升工作效率,但受多種因素影響,系統(tǒng)難以進(jìn)行合理的統(tǒng)一,缺乏兼容性,降低了系統(tǒng)的工作效率。
2.4電氣工程質(zhì)量達(dá)不到要求。
電氣工程的質(zhì)量直接影響其使用壽命,但受實(shí)際的工程質(zhì)量管理工作影響,以及工作人員自身的管理水平偏低、管理意識(shí)落后等因素的影響,導(dǎo)致電氣工程質(zhì)量經(jīng)常達(dá)不到實(shí)際的要求,質(zhì)量管理效率不高。
3現(xiàn)階段我國電氣工程及其自動(dòng)化中存在問題的解決措施。
3.1合理對電氣工程進(jìn)行節(jié)能設(shè)計(jì)。
在當(dāng)前的時(shí)代背景下,工作人員應(yīng)重視電氣工程的能源損耗問題,利用先進(jìn)的技術(shù)手段,降低能源消耗,以滿足當(dāng)前可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略,緩解我國能源與資源緊缺問題。例如,利用合理的技術(shù)手段,優(yōu)化電氣工程的節(jié)能設(shè)計(jì),從根本上降低能源的不必要浪費(fèi),降低成本的支出。在實(shí)際的節(jié)能設(shè)計(jì)優(yōu)化過程中,工作人員應(yīng)結(jié)合實(shí)際情況,以工作最基本要求為基礎(chǔ),對非重點(diǎn)環(huán)節(jié)進(jìn)行有效的改良,如,對現(xiàn)階段的變壓器進(jìn)行改良,選擇繞組阻值較小的供電系統(tǒng)變壓器,以此來降低變壓器的能源損耗,從而減少不必要的損失浪費(fèi),達(dá)到節(jié)能的目的,促使我國電氣工程實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。
3.2從整體上提升電氣工程自動(dòng)化系統(tǒng)的集成化水平。
提升工作人員自身的專業(yè)水平與能力,利用工作人員的專業(yè)技術(shù),建立完善的系統(tǒng)平臺(tái),并充分發(fā)揮其創(chuàng)新意識(shí)與主觀意識(shí),從根本上滿足實(shí)際的集成化需求,具體來說,主要從以下兩方面入手:一方面,完善電氣工程系統(tǒng)的兼容性,保證系統(tǒng)軟硬件在交換過程中具有統(tǒng)一的接口,從而實(shí)現(xiàn)信息數(shù)據(jù)的共享;另一方面,提升各功能與系統(tǒng)之間的鏈接效率,從整體上降低電氣工程自動(dòng)化系統(tǒng)的運(yùn)行成本,從而促使減少設(shè)計(jì)成本的支出,以滿足當(dāng)前時(shí)代的需求。
3.3構(gòu)建科學(xué)合理、統(tǒng)一的電氣自動(dòng)化系統(tǒng)。
構(gòu)建科學(xué)合理、統(tǒng)一的電氣自動(dòng)化系統(tǒng)是電氣工程未來發(fā)展的主要方向與趨勢,以此來提升電氣工程的整體質(zhì)量。具體來說,主要包含以下幾方面:首先,積極引進(jìn)先進(jìn)的技術(shù),以先進(jìn)的電氣自動(dòng)化技術(shù)為基礎(chǔ),構(gòu)建完善的系統(tǒng),從而提升整體的管理水平;其次,引進(jìn)先進(jìn)的設(shè)計(jì)理念,完善現(xiàn)階段電氣自動(dòng)化系統(tǒng),改善其中的不合理之處,并針對現(xiàn)階段的企業(yè)不同需求進(jìn)行個(gè)性化開發(fā);最后,實(shí)現(xiàn)信息資源的有效共享,促進(jìn)我國電氣工程領(lǐng)域穩(wěn)定發(fā)展,跟上時(shí)代發(fā)展的步伐[2]。
3.4重視對電氣工程的質(zhì)量管理。
重視對電氣工程的質(zhì)量管理,可以從根本上提升電氣工程質(zhì)量與使用壽命,并保證工程使用安全。具體來說,可以從以下幾方面入手:首先,加強(qiáng)工作管理人員對電氣工程質(zhì)量管理的重視力度,認(rèn)識(shí)到管理的重要性,以此來保證工程質(zhì)量;其次,加強(qiáng)現(xiàn)階段工作人員自身的專業(yè)水平與能力,通過定期的培訓(xùn),強(qiáng)化工作人員的專業(yè)水平與技術(shù)理念,利用其良好的綜合素養(yǎng),提升質(zhì)量管理效率;然后,加強(qiáng)對電氣工程施工材料的管理,保證材料的質(zhì)量,從而提升電氣工程的質(zhì)量;最后,重視對各個(gè)施工環(huán)節(jié)的質(zhì)量管理,通過合理的監(jiān)督與管理,保證施工的規(guī)范性,并以其整體質(zhì)量為基礎(chǔ),適當(dāng)對施工進(jìn)度進(jìn)行合理的調(diào)整,以此來保證施工的整體進(jìn)度。
4結(jié)論。
綜上所述,電氣工程及其自動(dòng)化中存在的問題,直接影響電氣工程的整體質(zhì)量與效率,因此,工作人員應(yīng)積極引進(jìn)先進(jìn)的技術(shù)與設(shè)備,通過不斷的革新與發(fā)展,合理的進(jìn)行資源節(jié)約,降低成本的支出,以此來獲取可觀的經(jīng)濟(jì)效益。同時(shí),加強(qiáng)對電氣工程的研究力度,不斷提升其技術(shù)水平,從而推動(dòng)我國電氣工程及其自動(dòng)化領(lǐng)域穩(wěn)定發(fā)展。
參考文獻(xiàn):
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人工智能論文通用篇八
人工智能和數(shù)字地球是計(jì)算機(jī)科學(xué)及信息科學(xué)發(fā)展中的重要領(lǐng)域。本文簡述了人工智能的概念及其在計(jì)算機(jī)上的實(shí)現(xiàn)方式,并提出了人工智能技術(shù)在數(shù)字地球發(fā)展中幾個(gè)方面的應(yīng)用,最后總結(jié)了人工智能技術(shù)為數(shù)字地球的發(fā)展帶來的好處。
1前言。
美國副總統(tǒng)阿爾.戈?duì)栐诩永D醽喛茖W(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?duì)柨偨y(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(hù)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(diǎn)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(shí),我們處理的手段卻是有限的。而且這些數(shù)據(jù)都是由計(jì)算機(jī)來處理的,在面對大量數(shù)據(jù)中的無用數(shù)據(jù)時(shí),計(jì)算機(jī)是很難將其識(shí)別出來的。所以我們需要讓計(jì)算機(jī)具有人類一樣的智慧,將這些數(shù)據(jù)進(jìn)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)。
人工智能在計(jì)算機(jī)上有兩種不同的實(shí)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(dòng)物機(jī)體所用的方法相同。另一種是模擬法(modelingapproach),它要求實(shí)現(xiàn)方法也和人或動(dòng)物機(jī)體所用的方法相同或相似。模擬法有兩種實(shí)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(jìn)化論,將要解決的問題模擬成一個(gè)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(gè)體,這樣迭代進(jìn)化幾代之后就很有可能得到適應(yīng)度函數(shù)值較高的個(gè)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(dòng)物的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)傳遞和處理信息的行為特征,進(jìn)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(shí),系統(tǒng)模塊跟初生嬰兒一樣什么也不懂,而且會(huì)經(jīng)常犯錯(cuò),但是它可用通過學(xué)習(xí),從錯(cuò)誤中吸取教訓(xùn),下一次運(yùn)行時(shí)就可能改正。
人工智能能夠使我們的計(jì)算機(jī)具有人能解決問題的能力,使得計(jì)算機(jī)工作起來更加的高效。而且通過人工智能的學(xué)習(xí)機(jī)制,降低其出錯(cuò)的幾率。人工智能在數(shù)字地球中可以有以下幾個(gè)方面的應(yīng)用:
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(hào)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(jìn)行智能導(dǎo)航,當(dāng)不能獲得gps衛(wèi)星信號(hào)時(shí),系統(tǒng)會(huì)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(shí),人工智能系統(tǒng)還可以實(shí)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(jī)交互。
數(shù)字地球的建設(shè)依賴于互聯(lián)網(wǎng)、虛擬現(xiàn)實(shí)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(shí)生活中人們通過對話的形式交互。
3.3專家系統(tǒng)。
計(jì)算機(jī)較人強(qiáng)的地方在于它的計(jì)算速度快,將計(jì)算機(jī)的高運(yùn)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(shí)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(jì)算機(jī)處理方式,我們還要對計(jì)算機(jī)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(fèi)。
總結(jié)。
戈?duì)柨偨y(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20xx年ibm所提出的“智慧地球”。未來,電子設(shè)備將會(huì)更加智能化,人機(jī)交互將會(huì)更友好化。
同時(shí)在面對海量的地理空間數(shù)據(jù)時(shí),使用人工智能技術(shù)可以拓寬我們隊(duì)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(shí)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(jī)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。
人工智能論文通用篇九
摘要:現(xiàn)代計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)不斷更新?lián)Q代,無形中改變了人們的生活、工作和學(xué)習(xí),為人們提供的服務(wù)逐漸趨向于智能化。人工智能技術(shù)的產(chǎn)生,是現(xiàn)代計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)變革的代表之一,根據(jù)人們的個(gè)性化需要針對性提供服務(wù),知識(shí)處理代替問題求解,可以有效降低人工勞動(dòng)強(qiáng)度,提升工作效率和工作質(zhì)量,推動(dòng)社會(huì)進(jìn)步和發(fā)展。筆者就計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中人工智能的運(yùn)用進(jìn)行多角度探究,客觀闡述人工智能技術(shù)的發(fā)展歷程和特點(diǎn),尋求合理對策推動(dòng)人工智能的持續(xù)發(fā)展。
關(guān)鍵詞:計(jì)算機(jī);人工智能;網(wǎng)絡(luò)技術(shù);安全管理。
人工智能作為一種新型科學(xué)產(chǎn)業(yè),以其獨(dú)特的優(yōu)勢滲透進(jìn)社會(huì)生產(chǎn)與生活中,對于社會(huì)生活產(chǎn)生了極其深遠(yuǎn)的影響。尤其是隨著計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的大范圍普及和應(yīng)用,人們的生活、工作和學(xué)習(xí)方式發(fā)生了不同程度的改變,但是由于網(wǎng)絡(luò)自身特性,實(shí)際應(yīng)用中不可避免地出現(xiàn)了一系列安全問題,影響到計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的應(yīng)用安全。而人工智能技術(shù)的應(yīng)用,可以在豐富人們生活的同時(shí),進(jìn)一步提升工作效率和工作質(zhì)量,提供優(yōu)質(zhì)服務(wù),對于現(xiàn)代社會(huì)可持續(xù)發(fā)展意義深遠(yuǎn)。由此,加強(qiáng)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中人工智能運(yùn)用,是現(xiàn)代社會(huì)發(fā)展的必然選擇,可以為后續(xù)工作提供支持與參考。
人工智能是一種集合了多種學(xué)科的科學(xué)產(chǎn)業(yè),其中包括計(jì)算機(jī)科學(xué)、生理學(xué)、語言學(xué)以及心理學(xué)等等,主要是賦予原本單一的機(jī)械設(shè)備人工智能特性,可以代替人去執(zhí)行一些危險(xiǎn)性較高的任務(wù),可以大大降低人工勞動(dòng)強(qiáng)度,保障人員安全,對于工作效率提升具有重要促進(jìn)作用[1]。就人工智能來看,區(qū)分人類智能和自然智能,借助計(jì)算機(jī)系統(tǒng)來模擬人類活動(dòng),完成系統(tǒng)指令,推動(dòng)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展的同時(shí),可以將數(shù)值計(jì)算和解決問題轉(zhuǎn)變?yōu)橹R(shí)處理過程。通過對人工智能技術(shù)的分析,可以了解其特點(diǎn)主要表現(xiàn)在以下幾點(diǎn)。(1)不確定的信息處理。通過網(wǎng)絡(luò)模糊分析和處理方式,可以打破傳統(tǒng)程序信息處理局限性,模擬人類智能活動(dòng),高效處理不確定信息,同時(shí),還可以了解到資源的具體分配情況,為用戶提供更加優(yōu)質(zhì)的服務(wù)。(2)網(wǎng)絡(luò)智能化管理。相較于傳統(tǒng)技術(shù)而言,人工智能可以有效提升網(wǎng)絡(luò)管理效率,憑借記憶功能可以構(gòu)建信息庫實(shí)現(xiàn)信息的安全存儲(chǔ),將信息庫作為信息解釋和綜合平臺(tái),可以大大提升信息準(zhǔn)確性和網(wǎng)絡(luò)智能化管理水平。(3)協(xié)作能力強(qiáng)。根據(jù)實(shí)際需要對現(xiàn)有資源進(jìn)行有機(jī)整合,實(shí)現(xiàn)用戶之間的信息傳輸和共享,推行智能化協(xié)作和管理,對于提升網(wǎng)絡(luò)管理效率具有積極作用[2]。
2計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀。
現(xiàn)代社會(huì)進(jìn)步和發(fā)展中,計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)滲透進(jìn)各個(gè)行業(yè)領(lǐng)域,人們對于網(wǎng)絡(luò)信息安全問題的重視程度逐漸提升。在網(wǎng)絡(luò)管理系統(tǒng)應(yīng)用中,網(wǎng)絡(luò)監(jiān)督和控制力度不斷提升,只有及時(shí)獲取精準(zhǔn)的信息才可以保證原有功能充分發(fā)揮[3-5]。網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸,具有不連續(xù)性和不規(guī)則性特點(diǎn),計(jì)算機(jī)發(fā)展初期,僅僅具備數(shù)據(jù)處理和邏輯分析的能力,無法有效判斷數(shù)據(jù)信息的真實(shí)性和準(zhǔn)確性,這就需要不斷推動(dòng)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)創(chuàng)新,使其逐漸朝著智能化方向發(fā)展。提高計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的應(yīng)用深度和廣度,在提升數(shù)據(jù)處理效率和質(zhì)量的同時(shí),為用戶信息安全提供堅(jiān)實(shí)保障。此外,計(jì)算機(jī)軟件開發(fā)中,不法分子利用計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)犯罪,以此來謀求私利[6]。為了規(guī)避計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)犯罪現(xiàn)象出現(xiàn),維護(hù)用戶信息安全,需要計(jì)算機(jī)具備更強(qiáng)的反應(yīng)力和觀察力,有效遏制侵犯用戶信息安全的行為。而實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo),迫切需要人工智能技術(shù)的支持,構(gòu)建智能化網(wǎng)絡(luò)管理系統(tǒng),以便于自動(dòng)化收集數(shù)據(jù)、在線診斷故障和排除故障,以求更為充分發(fā)揮人工智能技術(shù)優(yōu)勢。
3.1網(wǎng)絡(luò)管理。
計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)管理中,人工智能技術(shù)的應(yīng)用可以有效提升智能化服務(wù)水平。除了在網(wǎng)絡(luò)安全管理中發(fā)揮積極作用以外,人工智能技術(shù)還可以通過專家知識(shí)庫建立綜合管理系統(tǒng),借助先進(jìn)技術(shù)有效解決其中的問題,實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)綜合管理。網(wǎng)絡(luò)自身的動(dòng)態(tài)性和瞬變性特點(diǎn),致使網(wǎng)絡(luò)管理工作難度隨之提升,需要智能化技術(shù)提供支持[7]。專家系統(tǒng)是人工智能技術(shù)中的重要組成內(nèi)容,通過對專家經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)的總結(jié),將其錄入信息管理系統(tǒng)中,有助于解決該領(lǐng)域中的問題。計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)評價(jià)和網(wǎng)絡(luò)管理方面,有助于彌補(bǔ)傳統(tǒng)技術(shù)缺陷,切實(shí)提升網(wǎng)絡(luò)智能化管理水平。
人工智能agent技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中,由通信部分、知識(shí)域庫和數(shù)據(jù)庫多個(gè)部分組成,實(shí)現(xiàn)新數(shù)據(jù)信息的溝通和處理,完成網(wǎng)絡(luò)管理任務(wù)。通常情況下,在人工智能agent技術(shù)支持下,用戶可以自動(dòng)搜索信息,將其傳輸?shù)筋A(yù)設(shè)位置,彌補(bǔ)傳統(tǒng)技術(shù)的缺陷和不足,為用戶提供智能化服務(wù),縮短信息查詢時(shí)間,提供更大的便利[8]。同時(shí),人工智能agent技術(shù)滲透在人們的日常生活、工作和學(xué)習(xí)中,如日程安排、會(huì)議安排和網(wǎng)絡(luò)購物方面,可以有效提升服務(wù)智能化水平,推動(dòng)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的良性發(fā)展。
3.3網(wǎng)絡(luò)安全管理。
在網(wǎng)絡(luò)安全管理方面,通過人工智能技術(shù)的應(yīng)用,可以為網(wǎng)絡(luò)信息安全提供保障,具體表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面:首先,入侵檢測方面,作為計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全管理中的重要組成部分,是防火墻的核心所在,可以為網(wǎng)絡(luò)安全提供堅(jiān)實(shí)保障;入侵監(jiān)測功能的發(fā)揮,有助于合理開發(fā)和利用網(wǎng)絡(luò)資源,維護(hù)網(wǎng)絡(luò)信息安全[9];就入侵檢測技術(shù)來看,可以實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的綜合分析和處理,將可疑數(shù)據(jù)及時(shí)反饋給用戶,監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行狀態(tài),不影響網(wǎng)絡(luò)性能的同時(shí),為網(wǎng)絡(luò)安全提供保護(hù)。在智能防火墻領(lǐng)域,相較于其他防御系統(tǒng)而言差異顯著,可以通過人工智能技術(shù)識(shí)別外部攻擊,在數(shù)據(jù)處理、統(tǒng)計(jì)和決策方面,在降低計(jì)算量的同時(shí),將有害信息攔截在內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)外,維護(hù)網(wǎng)絡(luò)信息安全。此外,通過智能防火墻技術(shù),可以避免病毒傳輸,阻斷黑、客攻擊,實(shí)時(shí)監(jiān)控網(wǎng)絡(luò),確保計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)安全穩(wěn)定運(yùn)行。
4結(jié)語。
綜上所述,人工智能作為一種前沿科學(xué)產(chǎn)業(yè),應(yīng)用在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中,可以在豐富人們生活的同時(shí),降低人工勞動(dòng)強(qiáng)度,進(jìn)一步提升工作效率和工作質(zhì)量,為用戶提供智能化服務(wù),推動(dòng)現(xiàn)代社會(huì)可持續(xù)發(fā)展。
參考文獻(xiàn)。
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人工智能論文通用篇十
簡要地介紹了人工智能科技技術(shù)的基本概念。對專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊理論、遺傳算法等人工智能技術(shù)的含義進(jìn)行了介紹,并對這些技術(shù)在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用和存在問題進(jìn)行了分析。
人工智能技術(shù)(aiartificialintelligence)是一項(xiàng)將人類知識(shí)轉(zhuǎn)化為機(jī)器智能的技術(shù)。它研究的是怎樣用機(jī)器模仿人腦從事推理、規(guī)劃、設(shè)計(jì)、思考和學(xué)習(xí)等思維活動(dòng),解決需要由專家才能處理好的復(fù)雜問題。在應(yīng)用方面,以專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等最為普遍。
1.1專家系統(tǒng)(es)。
專家系統(tǒng)是利用知識(shí)和推理來解決專家不能解決的問題。傳統(tǒng)程序需要固定程序和復(fù)雜算法,輸入數(shù)據(jù)并得出結(jié)果。專家系統(tǒng)集中大量的符號(hào)處理,采用啟發(fā)式方法模擬專家的推理過程,通過推理,利用知識(shí)解決問題。它具有邏輯思維和符號(hào)處理能力,能修改原來知識(shí),適合于電力系統(tǒng)問題的分析。
1.2人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ann)。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是大量處理單元廣泛互聯(lián)而成的網(wǎng)絡(luò),是一種模擬動(dòng)物神經(jīng)系統(tǒng)的技術(shù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自適應(yīng)和自學(xué)習(xí)的能力,能并行處理分布信息。電力系統(tǒng)應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以進(jìn)行實(shí)時(shí)控制、狀態(tài)評估等。
1.3遺傳算法(ga)。
遺傳算法是一種進(jìn)化論的數(shù)學(xué)模型,借鑒自然遺傳機(jī)制的隨機(jī)搜索算法。它的主要特征是群體搜索和群體中個(gè)體之間的信息交換。該方法適用于處理傳統(tǒng)搜索方法難以解決的非線性問題。
1.4模糊邏輯(fl)。
當(dāng)輸入是離散的變量,難以建立數(shù)學(xué)模型。而模糊邏輯則成功地應(yīng)用在潮流計(jì)算、系統(tǒng)規(guī)劃、故障診斷等電力系統(tǒng)問題。
1.5混合技術(shù)。
以上各種智能控制方法各有局限性,有些甚至難以處理電力系統(tǒng)實(shí)際問題。因此需要結(jié)合各個(gè)算法的優(yōu)勢,采用人工智能混合技術(shù)。其中包括:模糊專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)等技術(shù)。
2.1在電能質(zhì)量研究中的應(yīng)用。
人工智能技術(shù)可以對電壓波動(dòng)、電壓不平衡、電網(wǎng)諧波等電能質(zhì)量參數(shù)進(jìn)行在線監(jiān)測和分析。在檢測和識(shí)別電能質(zhì)量擾動(dòng)時(shí)能克服傳統(tǒng)方法的缺陷。專家系統(tǒng)隨著經(jīng)驗(yàn)的積累、擾動(dòng)類型變化而不斷擴(kuò)充和修改,便于用戶的.掌握[3]。
此外,專家系統(tǒng)和模糊邏輯可用于培訓(xùn)變電站工作人員。智能軟件可以模擬故障情形,有利于提高運(yùn)行人員的操作技能。
2.2變壓器狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷專家系統(tǒng)。
變壓器事故原因判斷起來十分復(fù)雜。判斷過程中,必須通過內(nèi)外部的檢測等各種方法綜合分析作出判斷。變壓器監(jiān)測和診斷專家系統(tǒng)首先對油中氣體進(jìn)行分析。異常時(shí),根據(jù)異常程度結(jié)合試驗(yàn)進(jìn)行分析,決定變壓器的停運(yùn)檢查。若經(jīng)分析發(fā)現(xiàn)變壓器已嚴(yán)重故障,需立即退出運(yùn)行,則要結(jié)合電氣試驗(yàn)手段對變壓器的故障性質(zhì)及部位做出確診。
變壓器監(jiān)測和診斷專家系統(tǒng)通過診斷模塊和推理機(jī)制,能診斷出變壓器的故障并提出相應(yīng)對策,提高了變壓器內(nèi)部故障的診斷水平,實(shí)現(xiàn)了電力變壓器狀態(tài)檢修和在線監(jiān)測。
2.3人工智能技術(shù)在低壓電器中的應(yīng)用。
低壓電器的設(shè)計(jì)以實(shí)驗(yàn)為基礎(chǔ),需要分析靜態(tài)模型和動(dòng)態(tài)過程。人工智能技術(shù)能進(jìn)行分段過程的動(dòng)態(tài)設(shè)計(jì),對變化規(guī)律進(jìn)行曲線擬合并進(jìn)行人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,建立變化規(guī)律預(yù)測模型,降低了開發(fā)成本。
低壓電器需要通過試驗(yàn)進(jìn)行性能認(rèn)證。而低壓電器的壽命很難進(jìn)行評價(jià)。模糊識(shí)別方法,從考慮產(chǎn)品性能的角度出發(fā),將動(dòng)態(tài)測得的反映性能的特性指標(biāo)作為模糊識(shí)別的變量特征值,能夠建立評估電器性能的模糊識(shí)別模型。
2.4人工智能在電力系統(tǒng)無功優(yōu)化中的應(yīng)用。
無功優(yōu)化是保證電力系統(tǒng)安全,提高運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性的手段之一。通過無功優(yōu)化,可以使各個(gè)性能指標(biāo)達(dá)到最優(yōu)。但是無功優(yōu)化是一個(gè)復(fù)雜的非線性問題。
人工智能算法能應(yīng)用于電力系統(tǒng)無功優(yōu)化。如改進(jìn)的模擬退火算法,在求解高中壓配電網(wǎng)的無功優(yōu)化問題中,采用了記憶指導(dǎo)搜索方法來加快搜索速度。模式法進(jìn)行局部尋優(yōu)以增加獲得全局最優(yōu)解的可能性,能夠以較大概率獲得全局最優(yōu)解,提高了收斂穩(wěn)定性。禁忌搜索方法尋優(yōu)速度較快,在跳出局部最優(yōu)解方面有較大優(yōu)勢。遺傳算法在解決多變量、非線性、離散性的問題時(shí)有極大的優(yōu)勢。要求較少的求解信息的,模型簡單,適用范圍廣。
2.5人工智能在電力系統(tǒng)繼電保護(hù)中應(yīng)用。
自適應(yīng)型繼電保護(hù)裝置能地適應(yīng)各種變化,改善保護(hù)的性能,使之適應(yīng)各種運(yùn)行方式和故障類型。它能夠有效地處理各種故障信息,獲得可靠的保護(hù)。
借助于人工智能技術(shù)不但能夠提取故障信息,還能利用其自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力,根據(jù)不同運(yùn)行工況,自適應(yīng)地調(diào)整保護(hù)定值和動(dòng)作特性。
2.6人工智能在抑制電力系統(tǒng)低頻振蕩的應(yīng)用。
大規(guī)模電網(wǎng)互聯(lián)易產(chǎn)生低頻振蕩,嚴(yán)重威脅著電力系統(tǒng)的安全。人工智能為電力系統(tǒng)低頻振蕩的控制提供了技術(shù)支持。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊理論、ga等人工智能技術(shù)應(yīng)用于facts控制器和自適應(yīng)pss的研究,為抑制電力系統(tǒng)低頻振蕩提供了新的手段。
作為一門交叉學(xué)科,人工智能將隨著其他理論的發(fā)展而進(jìn)入新的發(fā)展階段。應(yīng)用新方法解決問題,或促進(jìn)各種方法的融合,保持簡單的數(shù)學(xué)模型和全局尋優(yōu)情況下,尋求到更少的運(yùn)算量,提高算法效率,將是未來發(fā)展的趨勢。
隨著電力系統(tǒng)的發(fā)展,電力系統(tǒng)的復(fù)雜性不斷增加,不確定因素越來越多。隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展和提高,利用人工智能技術(shù)來解決電力系統(tǒng)的問題將會(huì)受到越來越多的重視。
隨著我國電力系統(tǒng)的持續(xù)穩(wěn)步發(fā)展,電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)量不斷增加,管理上復(fù)雜程度大幅度增長,市場競爭的加大,為人工智能技術(shù)在電力系統(tǒng)的應(yīng)用提供了廣闊前景。
但人工智能技術(shù)的基本理論還不成熟,只是停留在仿真和實(shí)驗(yàn)階段。人工智能的開發(fā)是一個(gè)長期的過程,需要不斷改進(jìn)和完善,并在實(shí)際應(yīng)用中接受檢驗(yàn)。
人工智能論文通用篇十一
智能交通系統(tǒng)(intelligenttransportationsystems,簡稱its)是將先進(jìn)的信息技術(shù)、數(shù)據(jù)通訊傳輸技術(shù)、電子傳感技術(shù)、電子控制技術(shù)及計(jì)算機(jī)處理技術(shù)等有效地集成運(yùn)用于整個(gè)地面交通管理系統(tǒng)而建立的一種在大范圍內(nèi)、全方位發(fā)揮作用的,實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確、高效的綜合交通運(yùn)輸管理系統(tǒng)。its能有效地利用現(xiàn)有交通設(shè)施、減少交通負(fù)荷和環(huán)境污染、保證交通安全、提高運(yùn)輸效率、促進(jìn)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、提高人民生活質(zhì)量,并以推動(dòng)社會(huì)信息化及形成新產(chǎn)業(yè)而受到各國的重視。目前已形成世界二十一世紀(jì)的發(fā)展方向。
交通仿真是智能交通領(lǐng)域的重要分支,它是利用最先進(jìn)的計(jì)算機(jī)技術(shù),通過仿真模擬的方法來分析交通問題,輔助交通管理人員做決策。傳統(tǒng)上,數(shù)學(xué)推導(dǎo)、科學(xué)實(shí)驗(yàn)是進(jìn)行科學(xué)研究、解決科學(xué)問題的主要方法。對于交通問題來說,由于參與交通的人很多,影響交通出行的因素也很多,人們很難、甚至無法對交通問題建立精確的數(shù)學(xué)模型。同時(shí),由于安全、法規(guī),以及開銷方面的原因,進(jìn)行現(xiàn)場交通實(shí)驗(yàn)通常也是不可行的。而交通仿真恰恰能夠有效地解決上述兩個(gè)方面的困難。
然而,傳統(tǒng)的交通仿真由于設(shè)計(jì)理念上的原因,并不能從根本上有效地解決交通問題。這是因?yàn)椋煌ㄏ到y(tǒng)是一個(gè)龐大的復(fù)雜系統(tǒng),必須用對付復(fù)雜系統(tǒng)的方法來處理,也就是要用綜合的方法,而不是還原分解的方法來處理。
1)城市交通系統(tǒng)是由經(jīng)濟(jì)、環(huán)境、人口等因素綜合作用的結(jié)果,必須全面綜合地考慮城市交通和這些系統(tǒng)之間的關(guān)系。例如,不能為例城市交通問題的解決,而導(dǎo)致城市生態(tài)惡化,危害人居環(huán)境;不能為了城市交通的暢通,阻礙城市社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的健康發(fā)展。我們必須在已有工作的基礎(chǔ)上,突破傳統(tǒng)思維,探索研究此類復(fù)雜系統(tǒng)的新途徑,而基于人工系統(tǒng)的研究方法正是這種有效途徑之一。
2)城市交通問題不存在“一勞永逸”的解決方案。城市交通系統(tǒng)涉及人與社會(huì)的動(dòng)態(tài)變化,本身也在不斷變化和發(fā)展之中,不可避免地需要一個(gè)不斷深化地認(rèn)識(shí)過程,這類系統(tǒng)實(shí)際上不存在精確完備的整體解析模型。因此,無法“一勞永逸”地解決城市交通問題,我們需要基于“不斷探索和改善”的'原則,研究建立有效可行的計(jì)算實(shí)驗(yàn)方法體系,為不斷地完善城市交通系統(tǒng)的綜合可持續(xù)發(fā)展方案提供科學(xué)依據(jù)。
3)城市交通問題不存在一般意義下的最優(yōu)解,更不存在唯一的最優(yōu)解。首先,基于解析模型的最優(yōu)解與假設(shè)條件直接相關(guān),具有條件敏感性,但對于城市交通這樣的問題,假設(shè)條件與實(shí)際情況往往存在很大差別。其次,解決這些問題一般不存在單一的優(yōu)化指標(biāo),而多層次多目標(biāo)優(yōu)化往往導(dǎo)致多個(gè)甚至無數(shù)個(gè)解決方案,就連采用近似模型的多目標(biāo)優(yōu)化也是如此。再者,對于這類復(fù)雜系統(tǒng),有時(shí)甚至連確定一個(gè)量化的綜合優(yōu)化指標(biāo)也有困難,特別是由于復(fù)雜系統(tǒng)長期行為的不可預(yù)測性,試圖求解其某一最優(yōu)化解決方案本身就是不可行的。因此,我們應(yīng)當(dāng)接受有效解決方案的概念,而且還要接受一般情況下存在多個(gè)有效解決方案的事實(shí)。在這種情況下,我們應(yīng)該利用平行系統(tǒng)方法,追求具有動(dòng)態(tài)適應(yīng)能力的有效解決方案。
基于以上分析,中國科學(xué)研自動(dòng)化所王飛躍研究員提出了人工交通系統(tǒng)的概念。其基本思想是利用人工社會(huì)的理論與方法,把交通仿真推向更高的層次、獲得更廣的視野。它利用基于代理的建模、面向?qū)ο蟮木幊毯筒⑿蟹植际接?jì)算等方法和技術(shù),“生長”和“培育”交通系統(tǒng),即“人工交通系統(tǒng)”。
利用人工交通系統(tǒng)解決問題的思路跟改革開放摸著石頭過河差不多,不斷探索和改善,使過程、方法更科學(xué)化、系統(tǒng)化、綜合化,不斷改善探索建立城市交通、物流、生態(tài)綜合發(fā)展的理論和方法體系。
三是平行管理運(yùn)行,虛擬交通系統(tǒng)與實(shí)際交通系統(tǒng)相結(jié)合,直接采集現(xiàn)實(shí)交通數(shù)據(jù),進(jìn)行超前運(yùn)算,以判斷可能發(fā)生的交通事件,提前采取預(yù)防措施,為交通的高效暢通提供保障。
1)在宏觀認(rèn)識(shí)上,人工交通系統(tǒng)不是單純的討論交通自身的問題。相反,人工交通系統(tǒng)將交通看作社會(huì)整體的一個(gè)子系統(tǒng),與經(jīng)濟(jì)、人口、環(huán)境、氣候等子系統(tǒng)具有平等的地位,并將各個(gè)子系統(tǒng)之間的相互銜接、相互聯(lián)系、相互作用和相互影響作為研究的重點(diǎn)之一。
2)在仿真方法上,人工交通系統(tǒng)屬于微觀仿真的范疇,但是不局限于研究局部的交通問題。人工交通系統(tǒng)面向大區(qū)域的仿真研究,采用復(fù)雜性科學(xué)中“涌現(xiàn)”的原理,在底層建立單個(gè)交通出行元素的代理模型,通過大交通區(qū)域內(nèi)單個(gè)代理模型之間的相互作用,“涌現(xiàn)”出宏觀的交通現(xiàn)象。
3)在實(shí)現(xiàn)手段上,人工交通系統(tǒng)不能在單一、孤立的計(jì)算機(jī)上進(jìn)行仿真,要使人工交通系統(tǒng)具備真實(shí)交通系統(tǒng)的分散性和社會(huì)性,必須采用先進(jìn)的分布式計(jì)算方法,如網(wǎng)格和p2p等,在互聯(lián)網(wǎng)上建立結(jié)構(gòu)化、分散化的虛擬交通路網(wǎng)系統(tǒng),并且通過終端界面將網(wǎng)絡(luò)中的真實(shí)人吸引到人工交通系統(tǒng)的運(yùn)行中來,以使每一個(gè)代理模型具有逼近現(xiàn)實(shí)的社會(huì)屬性。
4)在仿真目的上,人工交通系統(tǒng)不是一味的追求逼近現(xiàn)實(shí)交通環(huán)境和狀態(tài)。除此之外,人工交通系統(tǒng)可以通過調(diào)整參數(shù)、添加隨機(jī)事件等方法產(chǎn)生現(xiàn)實(shí)交通系統(tǒng)可能但尚未發(fā)生的交通現(xiàn)象,用以制定突發(fā)事故的緊急預(yù)案、交通控制方案的預(yù)評估以及交通參與人員的培訓(xùn)等等。
人工系統(tǒng)說起來有一點(diǎn)抽象,其實(shí)說穿了很簡單。第一是充分利用計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展,第二是仿真與模擬的常態(tài)化。仿真不再是一個(gè)項(xiàng)目立項(xiàng)前跑一跑看看行不行的手段,仿真要秒秒在、分分在、永遠(yuǎn)在。它是經(jīng)驗(yàn)與知識(shí)的數(shù)字化、動(dòng)態(tài)化和即時(shí)化,使人工影響現(xiàn)實(shí),虛擬影響實(shí)在。
人工交通系統(tǒng)完善之后,人們可以像玩網(wǎng)絡(luò)游戲一樣,作為一個(gè)行人或司機(jī)加入到系統(tǒng)中,不必出門即可體驗(yàn)交通;交警同志可以在人工交通系統(tǒng)中學(xué)習(xí)指揮交通,而不必?fù)?dān)心造成擁堵;交通分析人員可以利用人工交通系統(tǒng)研究各種突發(fā)事故對交通的影響,而不必?fù)?dān)心人民的生命財(cái)產(chǎn)受到威脅;交通管理和決策人員可以在人工交通系統(tǒng)試驗(yàn)交通政策和方案,而不必承擔(dān)決策失敗的風(fēng)險(xiǎn)。
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