最新人工智能論文簡(jiǎn)短(模板10篇)

我們已經(jīng)嘗試了許多方法，但依然沒有找到最佳解決方案?？偨Y(jié)不僅要對(duì)自己進(jìn)行客觀而全面的評(píng)價(jià)，還要有具體的改進(jìn)計(jì)劃和目標(biāo)。總結(jié)是一個(gè)不斷提高的過程，人們可以通過閱讀范文來獲取更多的寫作技巧和靈感。

人工智能論文簡(jiǎn)短篇一

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(duì)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(duì)。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(duì)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?cè)谘邪l(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(cè)，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(zhǎng)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(zhēng)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(shì)。而且不會(huì)讓劣勢(shì)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(shì)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(duì)他，以積極的方式認(rèn)識(shí)他，然后揚(yáng)長(zhǎng)避短，是運(yùn)用人工智能的好方法。

人工智能論文簡(jiǎn)短篇二

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(guó)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(duì)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(duì)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(duì)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(shì)。

（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(jiǎn)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(chǎng)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(duì)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(duì)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(guó)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(duì)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(chǎng)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(duì)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(duì)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(duì)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(duì)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(duì)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(guó)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(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展貢獻(xiàn)最大的力量。

參考文獻(xiàn)：

人工智能論文簡(jiǎn)短篇三

人工智能、基因工程、納米科學(xué)被認(rèn)定是21世紀(jì)的三大頂端高科技，其中人工智能在近些年來其研究領(lǐng)域不斷擴(kuò)大，涉及到哲學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)以及仿生學(xué)等多個(gè)科學(xué)領(lǐng)域的研究，其科技成果也層出不群，被廣泛應(yīng)用于科學(xué)研究以及工業(yè)生產(chǎn)中[1].工業(yè)生產(chǎn)過程中采用電氣自動(dòng)化生產(chǎn)模式，能夠大大降低勞動(dòng)成本，提高生產(chǎn)效率的同時(shí)還能保證產(chǎn)品質(zhì)量，因此被眾多企業(yè)用于生產(chǎn)實(shí)踐中，而在電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)中應(yīng)用人工智能技術(shù)，可謂是如虎添翼，保障了生產(chǎn)環(huán)節(jié)控制的高效性和科學(xué)性。

1人工智能在電氣自動(dòng)化控制中的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)。

1.1受干擾程度低。

以往工業(yè)生產(chǎn)中的電氣自動(dòng)化控制都是依靠既定的程序和管理器來實(shí)現(xiàn)的，管控系統(tǒng)根據(jù)各個(gè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)儀器儀表中傳遞的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，套入固定的問題處理軟件上，選擇指令發(fā)布，不具備具體問題具體分析的能力，會(huì)受到多個(gè)生產(chǎn)因素的干擾。人工智能技術(shù)其神奇之處就在于智能，不需要精確的動(dòng)態(tài)模型和具體參數(shù)的設(shè)置，就能夠有效處理生產(chǎn)信息，調(diào)控電氣化生產(chǎn)設(shè)備。除此之外，人工智能技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)調(diào)控的一致性，掌控全局進(jìn)行智能調(diào)控，根據(jù)生產(chǎn)信息作出有效應(yīng)答，而不會(huì)局限于某一固定生產(chǎn)指令，只調(diào)控某一環(huán)節(jié)的生產(chǎn)設(shè)備。

1.2操作誤差小。

人工智能本身的運(yùn)行條件沒有太多的限制，與因此與傳統(tǒng)的控制器相比，本身的操作誤差更小，基本上不會(huì)受到外界因素的干擾[2].一般來說，人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化控制體系中應(yīng)用，會(huì)現(xiàn)根據(jù)實(shí)際生產(chǎn)需求設(shè)置參數(shù)，隨后又人工智能系統(tǒng)進(jìn)行統(tǒng)一的調(diào)控，而在實(shí)際應(yīng)用過程中，這些參數(shù)是基本上不會(huì)因?yàn)橥饨绺蓴_而改變的，這也就保證了人工之能夠系統(tǒng)的管控質(zhì)量，不會(huì)因?yàn)楸旧淼墓收隙饹Q策的失誤，大大降低了操作誤差，使得各個(gè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)能夠按照預(yù)先設(shè)想的方案有序進(jìn)行。操作誤差小，是人工調(diào)控與傳統(tǒng)控制都不具備的特點(diǎn)，完全符合機(jī)械化自動(dòng)生產(chǎn)的理念。

1.3調(diào)節(jié)效率高。

人工智能其數(shù)據(jù)處理分析能力更為強(qiáng)大，因此在實(shí)際應(yīng)用過程中，即使生產(chǎn)環(huán)節(jié)發(fā)生了變化，需要調(diào)整人工智能控制系統(tǒng)的一些參數(shù)，其難度也是相對(duì)更低的，不需要專門的技術(shù)專家來進(jìn)行指導(dǎo)，只要調(diào)整部分參數(shù)，人工智能體系就能捕捉到生產(chǎn)環(huán)節(jié)的變化，執(zhí)行調(diào)整管控模式。例如，在生產(chǎn)環(huán)節(jié)中，產(chǎn)品種類發(fā)生了變化，如果是傳統(tǒng)的電氣自動(dòng)化控制體系，就可能要重新輸入控制參數(shù)，調(diào)整控制程序，而人工智能系統(tǒng)能夠根據(jù)收集到的生產(chǎn)信息，進(jìn)行合理的自我調(diào)整，操作簡(jiǎn)便快捷[3].

1.4降低生產(chǎn)成本。

在電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)中還沒有應(yīng)用人工智能技術(shù)之前，生產(chǎn)雖然已經(jīng)不要使用人力，但是在其他環(huán)節(jié)比如設(shè)備故障檢查以及設(shè)備整理仍然需要人工來完成，這樣不僅耗費(fèi)時(shí)間，而且產(chǎn)生了一定的人工費(fèi)用，一直是限制電氣自動(dòng)化生產(chǎn)的一個(gè)問題。人工智能能夠?qū)崿F(xiàn)器械故障的自動(dòng)檢測(cè)，實(shí)現(xiàn)工業(yè)生產(chǎn)的全方位管理，確保所有的電氣設(shè)備都按照設(shè)定好的方案進(jìn)行工作，消除了生產(chǎn)過程中一些常見的生產(chǎn)問題。

2人工智能在電氣自動(dòng)化控制中的實(shí)際應(yīng)用。

人工智能技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用主要有專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、啟發(fā)式搜索以及模糊集理論，這些運(yùn)作體系是其應(yīng)用于生產(chǎn)實(shí)踐的基礎(chǔ)。一直以來，人工智能技術(shù)的目標(biāo)就是為了讓機(jī)器能夠擁有與人相同的智力，具備接受信息處理事情的能力[4].計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，使得工業(yè)生產(chǎn)實(shí)現(xiàn)了初步實(shí)現(xiàn)了電氣自動(dòng)化生產(chǎn)的目標(biāo)，但是要想這一管控體系進(jìn)一步發(fā)展，還需要更為先進(jìn)的機(jī)器調(diào)控技術(shù)，人工智能正好符合這一發(fā)展要求，為電氣自動(dòng)化生產(chǎn)的進(jìn)一步發(fā)展提供了無限的可能。

2.1電氣產(chǎn)品的優(yōu)化設(shè)計(jì)。

一直以來，電氣產(chǎn)品的優(yōu)化設(shè)計(jì)是一項(xiàng)巨大的工程，受限你要掌握市場(chǎng)行情，融合更為先進(jìn)的科學(xué)技術(shù)，根據(jù)以往的產(chǎn)品設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)，進(jìn)一步優(yōu)化產(chǎn)品的性能，才能確保產(chǎn)品的銷售額度，保證企業(yè)的市場(chǎng)占有率。這一研發(fā)環(huán)節(jié)，不能過長(zhǎng)，因?yàn)槿缃竦氖袌?chǎng)雪球變化極快，而且市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)較大，必須搶占先機(jī)，但是又不能以為追求研發(fā)速度而忽視質(zhì)量。隨著人工智能技術(shù)的應(yīng)用，目前產(chǎn)品的優(yōu)化設(shè)計(jì)模式已經(jīng)有純?nèi)斯げ僮鬓D(zhuǎn)變?yōu)槿斯ぶ悄茌o助設(shè)計(jì)，大大縮短了產(chǎn)品的研發(fā)周期，并且在人工智能的幫助下，產(chǎn)品參數(shù)的設(shè)置更為合理，數(shù)據(jù)精確度大大提升。

2.2電氣設(shè)備的故障診斷。

在工業(yè)生產(chǎn)過程中，往往是多個(gè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)數(shù)千臺(tái)機(jī)器一同運(yùn)轉(zhuǎn)，單靠人工或者是笨拙的控制器，是無法找出具體故障設(shè)備的，需要花費(fèi)大量的時(shí)間，而為了保證生產(chǎn)安全，就必須停下可疑范圍內(nèi)的所有電器設(shè)備，對(duì)于電器自動(dòng)化生產(chǎn)來說，時(shí)間就是金錢，這樣會(huì)嚴(yán)重耽誤產(chǎn)品的生產(chǎn)，給公司造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失[5].人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化控制體系中的應(yīng)用，很好地解決了這一難題，通過專家系統(tǒng)和模糊理論的結(jié)合，分析各個(gè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)中儀器儀表的數(shù)據(jù)信息，系統(tǒng)能有效掌握全部的生產(chǎn)信息，實(shí)現(xiàn)電氣自動(dòng)化生產(chǎn)的智能控制，及時(shí)發(fā)現(xiàn)設(shè)備故障問題，停止故障設(shè)備，將生產(chǎn)損失降低到最小，切實(shí)保障企業(yè)的生產(chǎn)效益。

2.3運(yùn)行過程的智能控制。

社會(huì)在不斷發(fā)展，數(shù)年前機(jī)械化生產(chǎn)代替了人工生產(chǎn)，而隨著社會(huì)需求的不斷擴(kuò)大，企業(yè)生產(chǎn)效率也必須不斷提高，才能在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中站穩(wěn)腳跟。人工智能技術(shù)的發(fā)展，為實(shí)現(xiàn)電氣自動(dòng)化的智能控制帶來了希望的曙光。在大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下，工業(yè)生產(chǎn)中設(shè)計(jì)到的生產(chǎn)信息量是極為龐大的，人工無法快速處理這些信息作出有效決策，智能依靠計(jì)算機(jī)技術(shù)的使用，而計(jì)算機(jī)信息技術(shù)都是依靠固定的程序來處理信息，只有將二者結(jié)合，才能實(shí)現(xiàn)電氣自動(dòng)化生產(chǎn)的有效管控。人工智能系統(tǒng)是初步具備了人類智力的機(jī)械系統(tǒng)，具有計(jì)算速度快的優(yōu)點(diǎn)，能夠在短時(shí)間內(nèi)處理大量信息，得出正確的結(jié)果，及時(shí)作出生產(chǎn)決策。

3結(jié)語。

機(jī)械技術(shù)與計(jì)算機(jī)信息技術(shù)的結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了工業(yè)生產(chǎn)的電氣自動(dòng)化控制，大部分的生產(chǎn)過程都是有機(jī)械完成的，然而在生產(chǎn)實(shí)踐中，還是需要人工進(jìn)行調(diào)控，及時(shí)調(diào)整機(jī)器的運(yùn)行狀態(tài)，定期檢修器械，以免發(fā)生故障影響生產(chǎn)效率[6].人工智能技術(shù)的出現(xiàn)，實(shí)現(xiàn)了電氣自動(dòng)化的智能控制，與傳統(tǒng)人工控制相比，其調(diào)控效率更高，能夠直接處理各個(gè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)中出現(xiàn)的一些問題，而且基本上不會(huì)受到外界因素的干擾，決策科學(xué)，管理高效，絕對(duì)是一項(xiàng)值得信賴的尖端技術(shù)。人工智能的應(yīng)用，能夠保證生產(chǎn)質(zhì)量的統(tǒng)一性，優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計(jì)，在生產(chǎn)過程中，及時(shí)發(fā)現(xiàn)電氣設(shè)備運(yùn)行故障的問題并進(jìn)行有效處理，實(shí)現(xiàn)了電氣化生產(chǎn)的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)管控。

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人工智能論文簡(jiǎn)短篇四

在航空業(yè)的發(fā)展中，人工智能技術(shù)起著積極的促進(jìn)作用。本文介紹了空中交通管理中的人工智能理論及方法運(yùn)用，為優(yōu)化空中交通流量管理系統(tǒng)提供理論依據(jù)，更好地服務(wù)于空管系統(tǒng)。

人工智能，即artificialintelligence，是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，研究對(duì)人的意識(shí)及思維的信息過程的模擬并對(duì)其進(jìn)行延伸和擴(kuò)展，通過了解人類智能，研究出類似的反應(yīng)的智能機(jī)器。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，人工智能越來越多的運(yùn)用于民航的各個(gè)方面，如飛行間隔的控制，空中流量的預(yù)測(cè)，飛行沖突的調(diào)配。但隨著民航業(yè)的飛速發(fā)展，飛行流量日益增大，需要將人工智能技術(shù)有效運(yùn)用于空中交通流量管理中，建立人工智能輔助系統(tǒng)，擴(kuò)大空域容量，優(yōu)化空中交通流量，提升空管秩序。

在空中交通流量管理（airtrafficflowcontrolmanagement）中，空中交通流量是指單位時(shí)間和空間通過的航空器數(shù)量。通過優(yōu)化空中交通流量，將空中交通管制服務(wù)與機(jī)場(chǎng)、航路有效結(jié)合，減少延誤，提高機(jī)場(chǎng)和空域的.利用率。從時(shí)間角度上，空中交通流量管理可以分為航路流量管理和機(jī)場(chǎng)終端區(qū)流量管理兩部分，從時(shí)間上又可劃分為戰(zhàn)略流量管理，預(yù)戰(zhàn)術(shù)流量管理和戰(zhàn)術(shù)流量管理。當(dāng)航空器數(shù)量飽和時(shí)就要對(duì)航空器進(jìn)行流量控制，目前的常用的控制措施如下：1）地面等待，最主要的空中交通流量管理措施，本著地面讓空中的原則，對(duì)地面航空器的起飛時(shí)間進(jìn)行限制；2）空中等待，航空器在航路上或終端區(qū)規(guī)定的等待點(diǎn)或沒有沖突的臨時(shí)等待點(diǎn)進(jìn)行盤旋等待；3）更改航路等待，當(dāng)航路航線的容量飽和時(shí)，航空器可以通過選擇其他航路航線；4）控制航路間隔，通過對(duì)航空器進(jìn)入空域的間隔進(jìn)行限制，來達(dá)到流量管理的目的，吸收部分擁擠的流量。

agent在人工智能的研究中，指能自主活動(dòng)的軟件或者硬件實(shí)體，目前國(guó)內(nèi)普遍翻譯為智能體。在人工智能中，設(shè)計(jì)關(guān)鍵智能體，對(duì)于研究人工智能的應(yīng)用是非常重要的。在空中交通流量管理中，設(shè)計(jì)如下關(guān)鍵智能體：航班智能體、航路智能體和機(jī)場(chǎng)終端區(qū)智能體。航班智能體的屬性有高度、速度、上升/下降率、起飛機(jī)場(chǎng)、目的地等。航班智能體可以與區(qū)域內(nèi)或終端區(qū)的其他航班智能體建立通信，通過獲取航班信息和邏輯判斷，結(jié)合周圍環(huán)境與自身狀況，指導(dǎo)控制自身行為。如果航班智能體需要做出相應(yīng)的調(diào)整如改變高度航向等，需要給上級(jí)的航路智能體或機(jī)場(chǎng)終端區(qū)智能體發(fā)出申請(qǐng)，上級(jí)智能體批準(zhǔn)后，航班智能體才能采取相應(yīng)的調(diào)整，作出相應(yīng)的控制行為，才能通過交互環(huán)境反饋相應(yīng)結(jié)果。在實(shí)際工作中，這個(gè)過程是通過空中交通管制員指揮航空器實(shí)現(xiàn)的?？罩薪煌ü苤茊T在實(shí)際指揮工作中，需要結(jié)合當(dāng)時(shí)的空中交通狀況和自身的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)。航路智能體的主要屬性有航路的高度、寬度、容量等。航路智能體需要對(duì)航班智能體進(jìn)行指揮，管理航路上的智能體，同時(shí)與其他航路智能體和機(jī)場(chǎng)終端區(qū)智能體進(jìn)行通信，對(duì)航班智能體進(jìn)入和離開航路的時(shí)機(jī)進(jìn)行協(xié)調(diào)，記錄流量信息并報(bào)告給上級(jí)流量管理部門，接收上級(jí)智能體的指令。在航班智能體進(jìn)入航路之前首先要進(jìn)行容量評(píng)估。通過評(píng)估后的航班智能體回收到航路智能體發(fā)出的放行許可才能進(jìn)入航路。如果沒有通過容量評(píng)估，則要向上級(jí)智能體發(fā)送將流量限制的申請(qǐng)，發(fā)布流量限制后航路就不能批準(zhǔn)航班智能體的進(jìn)入，通過減少航班智能體的數(shù)量，控制航路交通流量。機(jī)場(chǎng)終端區(qū)智能體：在實(shí)際工作中，機(jī)場(chǎng)終端區(qū)的航班管理包括管制指揮、流量控制、地面場(chǎng)面監(jiān)視、進(jìn)離場(chǎng)等，難度較大。終端區(qū)智能體（通常運(yùn)行中為塔臺(tái)管制）首先要處理所收到的信息，如天氣雷達(dá)信息、地面運(yùn)行信息和情報(bào)信息等等，結(jié)合已有知識(shí)開展機(jī)場(chǎng)的容量評(píng)估。如遇到低云低能見度、雷雨等天氣時(shí)可以調(diào)低終端區(qū)/機(jī)場(chǎng)容量，對(duì)進(jìn)入離開的航空器進(jìn)行限制。通過容量評(píng)估，塔臺(tái)會(huì)給航班智能體一個(gè)slottime，航班智能體按照塔臺(tái)的slottime起飛或降落，從而達(dá)到流量控制。如果沒有通過容量評(píng)估，則需要通過上級(jí)的智能體批準(zhǔn)，發(fā)布流量控制，限制終端區(qū)的流量，通過控制進(jìn)入或離開的航空器數(shù)量達(dá)到流量限制的目的。機(jī)場(chǎng)終端區(qū)智能體（塔臺(tái)）對(duì)終端區(qū)的航空器進(jìn)行管理，還需要與航路智能體和平級(jí)的終端去智能體進(jìn)行通信，對(duì)航班進(jìn)出的slottime進(jìn)行協(xié)調(diào)，并將流量管理信息報(bào)告給上級(jí)流量管理部門，接收上級(jí)智能體的命令。如果出現(xiàn)擁堵機(jī)場(chǎng)終端區(qū)智能體需要通過一些措施來管理流量，如分配slottime、指揮航空器地面或空中盤旋等待。

綜上所述，以往在模擬空中交通流量進(jìn)行研究的時(shí)候，首先制定流量控制信息，再在系統(tǒng)模擬航班飛行計(jì)劃。這樣的模擬過程不能解決容量告警問題。如果流量控制不合理，只能重新設(shè)定流控信息，再次進(jìn)行模擬，因而加大模擬過程的工作量。而通過智能體的運(yùn)用，可以在模擬中不斷調(diào)整智能體來模擬空中流量，增加了模擬流量過程中的靈活性，將人工智能運(yùn)用于模擬中，借助智能體來模擬空中流量，可以更好的分析空中交通流量問題。

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人工智能論文簡(jiǎn)短篇五

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(duì)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(jiǎn)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(duì)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(duì)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(cè)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。總之，在計(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(duì)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(duì)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(jiǎn)單地說，模式識(shí)別就是對(duì)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(duì)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(jiǎn)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(duì)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(duì)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(duì)被識(shí)別對(duì)象進(jìn)行分類，從而更好地識(shí)別所研究的對(duì)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(cè)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(shì)。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(shì)，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(cè)設(shè)備會(huì)有所感應(yīng)。此時(shí)檢測(cè)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(duì)車牌上的字符進(jìn)行識(shí)別并顯示最終的結(jié)果。在對(duì)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(jiǎn)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(duì)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(duì)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(duì)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(cè)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(zhǎng)，隨著科技的不斷進(jìn)步，人類對(duì)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)。

人工智能論文簡(jiǎn)短篇六

智能交通系統(tǒng)(intelligenttransportationsystems，簡(jiǎn)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(guó)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(duì)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(duì)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(chǎng)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(duì)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(duì)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(duì)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(zhǎng)期行為的不可預(yù)測(cè)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(guó)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(zhǎng)”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(píng)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(jiǎn)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(duì)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)。

人工智能論文簡(jiǎn)短篇七

摘要：隨著工業(yè)領(lǐng)域的迅猛發(fā)展，自動(dòng)化、智能化被當(dāng)做是電氣控制領(lǐng)域的重點(diǎn)發(fā)展趨勢(shì)。為了讓電氣自動(dòng)化控制中人工智能技術(shù)發(fā)揮更大的作用，本文概括了人工智能技術(shù)，闡述了人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化領(lǐng)域的使用實(shí)例，以此期望對(duì)有關(guān)工作人員能有幫助。

關(guān)鍵詞：電氣控制；自動(dòng)化控制；人工智能。

近年來隨著國(guó)內(nèi)外人工智能研究的興起與發(fā)展，越來越多的傳統(tǒng)領(lǐng)域開始思考能否在自己的產(chǎn)品生產(chǎn)線上使用人工智能技術(shù)，所以它的實(shí)際使用領(lǐng)域廣泛?，F(xiàn)代社會(huì)的發(fā)展離不開人工智能技術(shù)的使用，特別是在現(xiàn)代工業(yè)的領(lǐng)域，在方法上需要依靠最新的人工智能技術(shù)為支持，但要做到讓人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化控制中更好的發(fā)揮作用，我們先要知道人工智能技術(shù)到底是什么樣的技術(shù)[1]。

國(guó)內(nèi)的創(chuàng)新熱潮近幾年正在蓬勃的發(fā)展，各種新技術(shù)競(jìng)相展現(xiàn)，人工智能技術(shù)也逐漸成熟了，而且它在當(dāng)今社會(huì)中的使用也更加寬泛。人工智能技術(shù)的建立，不僅要有計(jì)算機(jī)技術(shù)知識(shí)進(jìn)行有效支持，還與其他學(xué)科知識(shí)息息相關(guān)，人工智能技術(shù)通俗上講就是生產(chǎn)出可以替代人類來工作的智能化機(jī)器人，將來許多崗位都可以由機(jī)器來替代人類工作[2]。隨著科技的日新月異，科學(xué)家們已經(jīng)成功地生產(chǎn)出了類似于人腦一樣思考的人工大腦芯片，并將這種新技術(shù)命名為人工智能技術(shù)。在人們平常的生產(chǎn)活動(dòng)中，已有非常多的范圍都使用了人工智能技術(shù)，而且它們的現(xiàn)實(shí)使用效率非常高。

2人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化中的應(yīng)用廣闊前景。

電氣自動(dòng)化中應(yīng)用人工智能技術(shù)，不僅在極大程度上讓工人更好的操控電氣自動(dòng)化設(shè)備，還極大地減少了電氣自動(dòng)化的使用成本，這說明發(fā)展人工智能技術(shù)的前景是非常有利的。

2.1電氣自動(dòng)化控制中加入人工智能技術(shù)的重要性。

人工智能技術(shù)同人類的工作方式相比有許多人類不能替代的優(yōu)勢(shì)，例如人工智能對(duì)于數(shù)字和程式非常敏感，可以長(zhǎng)時(shí)間的集中于處理同一個(gè)問題，這些優(yōu)勢(shì)可以幫助人類解決一些繁復(fù)的工作，所以電氣自動(dòng)化控制中應(yīng)用人工智能技術(shù)后，它一定可以為人類創(chuàng)造更大的價(jià)值[3]。

2.2人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化控制中的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)。

因?yàn)殡姎庠O(shè)備的復(fù)雜性和連貫性的要求，所以對(duì)電氣設(shè)備的設(shè)計(jì)人員就提出了非常高的專業(yè)要求，除了具備非常扎實(shí)的專業(yè)知識(shí)以外，還要求他們的設(shè)計(jì)最好可以結(jié)合最新的科學(xué)技術(shù)。在電氣自動(dòng)化控制中使用人工智能技術(shù)之后，會(huì)帶來很多便利性，具體表現(xiàn)為下面這4點(diǎn)：（1）數(shù)據(jù)的收集與運(yùn)算都能利用人工智能技術(shù)來實(shí)現(xiàn)，因?yàn)閾碛辛诉@一作用，以此一來就能對(duì)電氣設(shè)備的每樣數(shù)值開展收集，還可立即對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)算，因此能讓電氣自動(dòng)化的現(xiàn)實(shí)管控效果得以大范圍提高。（2）人工智能技術(shù)可實(shí)現(xiàn)連續(xù)的監(jiān)管并實(shí)現(xiàn)必要的報(bào)警。人工智能技術(shù)能同步監(jiān)控電氣系統(tǒng)中主要設(shè)備的模擬數(shù)據(jù)值。（3）人工智能管控的操縱監(jiān)控系統(tǒng)較高效。能夠通過鼠標(biāo)、鍵盤來對(duì)電氣設(shè)備實(shí)行自動(dòng)化管控，因?yàn)槭褂霉芸亓鞒叹湍軌驅(qū)崿F(xiàn)同步并網(wǎng)帶負(fù)荷操縱，以此以來不僅能夠大范圍減少工作人員的勞動(dòng)時(shí)間，還能讓控制效率得以提升，這同目前工業(yè)發(fā)展的`現(xiàn)實(shí)需要非常符合[4]。（4）差錯(cuò)記載功能也是人工智能技術(shù)擁有的獨(dú)特特點(diǎn)，人類可以更好的運(yùn)用這個(gè)技術(shù)來監(jiān)測(cè)每一個(gè)運(yùn)行環(huán)節(jié)中出現(xiàn)的點(diǎn)滴差池，以此來調(diào)試設(shè)備使其達(dá)到最佳的狀態(tài)，這從根本上提高了電氣設(shè)備的運(yùn)行效率和使用安全度，使其更好的為人類服務(wù)。

3人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化中的應(yīng)用分析。

因?yàn)槟壳皬母旧仙?jí)了人工智能技術(shù)，加上它技術(shù)的逐漸完備，越來越多的電氣設(shè)備開始同人工智能技術(shù)掛鉤，為了更加直觀的介紹人工智能設(shè)備的特點(diǎn)與技術(shù)屬性，筆者主要對(duì)電氣自動(dòng)化設(shè)備中人工智能技術(shù)的使用和電氣管控流程中人工智能技術(shù)的使用開展了辨析。

3.1人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化設(shè)備中的應(yīng)用。

電氣自動(dòng)化系統(tǒng)有極大的繁雜性，它主要牽扯到許多范圍與科目，這就對(duì)操控電氣自動(dòng)化設(shè)備的員工提出了很高的要求，他們應(yīng)該擁有很高的職業(yè)素養(yǎng)，而且還要有充足的知識(shí)儲(chǔ)備。因?yàn)殡姎庾詣?dòng)化體系相當(dāng)繁雜，所以在現(xiàn)實(shí)操控中的效率性要加強(qiáng)，這樣才能極大程度地降低因?yàn)椴缓侠硎褂茫瑢?dǎo)致出現(xiàn)非常規(guī)錯(cuò)誤，有時(shí)更可能導(dǎo)致安全事故等。這些問題的解決都可憑借人工智能技術(shù)來達(dá)成，就人工智能技術(shù)自身來看，其系統(tǒng)中心主要是計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，經(jīng)由編輯每種操控系統(tǒng)，能夠使計(jì)算機(jī)控制中的智能管控得以更好的施行[5]。

3.2人工智能技術(shù)在電氣控制過程中的應(yīng)用。

就電氣自動(dòng)化的管控流程來看，人工智能可以幫助人類更好的控制電氣設(shè)備。在電氣設(shè)備的控制系統(tǒng)中，引入人工智能的現(xiàn)金技術(shù)后，能讓實(shí)際工作操作效果在很大范圍上得以提升，還能使得整個(gè)操作過程實(shí)現(xiàn)無人化監(jiān)管，這樣一來達(dá)到了企業(yè)節(jié)約成本的目的，尤其是不用再去花費(fèi)大筆的人工費(fèi)用。除此之外就從整個(gè)控制過程來看，人工智能技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)同多臺(tái)設(shè)備的同時(shí)控制，專家體系、模擬操控和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)操控是其首要應(yīng)用的人工智能系統(tǒng)[6]。

4總結(jié)。

科技的發(fā)展讓人類的生活更加便利與美好，人工智能技術(shù)的發(fā)揮在那越來越推進(jìn)了現(xiàn)代工業(yè)的更好發(fā)展。因?yàn)槿斯ぶ悄芗夹g(shù)具備相當(dāng)多的優(yōu)點(diǎn)，它是這些年來發(fā)展起來的一門新興高科技技術(shù)，它在實(shí)際應(yīng)用中有巨大的使用效率，不僅在電氣自動(dòng)化控制中，加入人工智能技術(shù)后，極大程度上提高了電氣設(shè)備的控制度，讓它能更好的的服務(wù)人類生產(chǎn)活動(dòng)；同時(shí)電氣設(shè)備上結(jié)合了人工智能技術(shù)，讓電氣自動(dòng)化設(shè)備的操控系統(tǒng)變得更加簡(jiǎn)潔，提高了員工操控效率；降低了企業(yè)的人力物力成本，使得生產(chǎn)流程更加科學(xué)、連貫，所以大力發(fā)展人工智能技術(shù)與電氣自動(dòng)化的結(jié)合是非常有必要的研究。

參考文獻(xiàn)：

[5]黃開平.高級(jí)項(xiàng)目中自動(dòng)化系統(tǒng)的應(yīng)用[j].電氣時(shí)代,20xx(02)．。

人工智能論文簡(jiǎn)短篇八

摘要:在航空業(yè)的發(fā)展中，人工智能技術(shù)起著積極的促進(jìn)作用。本文介紹了空中交通管理中的人工智能理論及方法運(yùn)用，為優(yōu)化空中交通流量管理系統(tǒng)提供理論依據(jù)，更好地服務(wù)于空管系統(tǒng)。

關(guān)鍵詞:人工智能；空中交通；管理。

人工智能，即artificialintelligence，是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，研究對(duì)人的意識(shí)及思維的信息過程的模擬并對(duì)其進(jìn)行延伸和擴(kuò)展，通過了解人類智能，研究出類似的反應(yīng)的智能機(jī)器。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，人工智能越來越多的運(yùn)用于民航的各個(gè)方面，如飛行間隔的控制，空中流量的預(yù)測(cè)，飛行沖突的調(diào)配。但隨著民航業(yè)的飛速發(fā)展，飛行流量日益增大，需要將人工智能技術(shù)有效運(yùn)用于空中交通流量管理中，建立人工智能輔助系統(tǒng)，擴(kuò)大空域容量，優(yōu)化空中交通流量，提升空管秩序。

1空中交通流量管理探討。

在空中交通流量管理（airtrafficflowcontrolmanagement）中，空中交通流量是指單位時(shí)間和空間通過的航空器數(shù)量。通過優(yōu)化空中交通流量，將空中交通管制服務(wù)與機(jī)場(chǎng)、航路有效結(jié)合，減少延誤，提高機(jī)場(chǎng)和空域的利用率。從時(shí)間角度上，空中交通流量管理可以分為航路流量管理和機(jī)場(chǎng)終端區(qū)流量管理兩部分，從時(shí)間上又可劃分為戰(zhàn)略流量管理，預(yù)戰(zhàn)術(shù)流量管理和戰(zhàn)術(shù)流量管理。當(dāng)航空器數(shù)量飽和時(shí)就要對(duì)航空器進(jìn)行流量控制，目前的常用的控制措施如下：1）地面等待，最主要的空中交通流量管理措施，本著地面讓空中的原則，對(duì)地面航空器的起飛時(shí)間進(jìn)行限制；2）空中等待，航空器在航路上或終端區(qū)規(guī)定的等待點(diǎn)或沒有沖突的臨時(shí)等待點(diǎn)進(jìn)行盤旋等待；3）更改航路等待，當(dāng)航路航線的容量飽和時(shí)，航空器可以通過選擇其他航路航線；4）控制航路間隔，通過對(duì)航空器進(jìn)入空域的間隔進(jìn)行限制，來達(dá)到流量管理的目的，吸收部分擁擠的流量。

agent在人工智能的研究中，指能自主活動(dòng)的軟件或者硬件實(shí)體，目前國(guó)內(nèi)普遍翻譯為智能體。在人工智能中，設(shè)計(jì)關(guān)鍵智能體，對(duì)于研究人工智能的應(yīng)用是非常重要的。在空中交通流量管理中，設(shè)計(jì)如下關(guān)鍵智能體：航班智能體、航路智能體和機(jī)場(chǎng)終端區(qū)智能體。航班智能體的屬性有高度、速度、上升/下降率、起飛機(jī)場(chǎng)、目的地等。航班智能體可以與區(qū)域內(nèi)或終端區(qū)的其他航班智能體建立通信，通過獲取航班信息和邏輯判斷，結(jié)合周圍環(huán)境與自身狀況，指導(dǎo)控制自身行為。如果航班智能體需要做出相應(yīng)的調(diào)整如改變高度航向等，需要給上級(jí)的航路智能體或機(jī)場(chǎng)終端區(qū)智能體發(fā)出申請(qǐng)，上級(jí)智能體批準(zhǔn)后，航班智能體才能采取相應(yīng)的調(diào)整，作出相應(yīng)的控制行為，才能通過交互環(huán)境反饋相應(yīng)結(jié)果。在實(shí)際工作中，這個(gè)過程是通過空中交通管制員指揮航空器實(shí)現(xiàn)的?？罩薪煌ü苤茊T在實(shí)際指揮工作中，需要結(jié)合當(dāng)時(shí)的空中交通狀況和自身的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)。航路智能體的主要屬性有航路的`高度、寬度、容量等。航路智能體需要對(duì)航班智能體進(jìn)行指揮，管理航路上的智能體，同時(shí)與其他航路智能體和機(jī)場(chǎng)終端區(qū)智能體進(jìn)行通信，對(duì)航班智能體進(jìn)入和離開航路的時(shí)機(jī)進(jìn)行協(xié)調(diào)，記錄流量信息并報(bào)告給上級(jí)流量管理部門，接收上級(jí)智能體的指令。在航班智能體進(jìn)入航路之前首先要進(jìn)行容量評(píng)估。通過評(píng)估后的航班智能體回收到航路智能體發(fā)出的放行許可才能進(jìn)入航路。如果沒有通過容量評(píng)估，則要向上級(jí)智能體發(fā)送將流量限制的申請(qǐng)，發(fā)布流量限制后航路就不能批準(zhǔn)航班智能體的進(jìn)入，通過減少航班智能體的數(shù)量，控制航路交通流量。機(jī)場(chǎng)終端區(qū)智能體：在實(shí)際工作中，機(jī)場(chǎng)終端區(qū)的航班管理包括管制指揮、流量控制、地面場(chǎng)面監(jiān)視、進(jìn)離場(chǎng)等，難度較大。終端區(qū)智能體（通常運(yùn)行中為塔臺(tái)管制）首先要處理所收到的信息，如天氣雷達(dá)信息、地面運(yùn)行信息和情報(bào)信息等等，結(jié)合已有知識(shí)開展機(jī)場(chǎng)的容量評(píng)估。如遇到低云低能見度、雷雨等天氣時(shí)可以調(diào)低終端區(qū)/機(jī)場(chǎng)容量，對(duì)進(jìn)入離開的航空器進(jìn)行限制。通過容量評(píng)估，塔臺(tái)會(huì)給航班智能體一個(gè)slottime，航班智能體按照塔臺(tái)的slottime起飛或降落，從而達(dá)到流量控制。如果沒有通過容量評(píng)估，則需要通過上級(jí)的智能體批準(zhǔn)，發(fā)布流量控制，限制終端區(qū)的流量，通過控制進(jìn)入或離開的航空器數(shù)量達(dá)到流量限制的目的。機(jī)場(chǎng)終端區(qū)智能體（塔臺(tái)）對(duì)終端區(qū)的航空器進(jìn)行管理，還需要與航路智能體和平級(jí)的終端去智能體進(jìn)行通信，對(duì)航班進(jìn)出的slottime進(jìn)行協(xié)調(diào)，并將流量管理信息報(bào)告給上級(jí)流量管理部門，接收上級(jí)智能體的命令。如果出現(xiàn)擁堵機(jī)場(chǎng)終端區(qū)智能體需要通過一些措施來管理流量，如分配slottime、指揮航空器地面或空中盤旋等待。

3結(jié)論。

綜上所述，以往在模擬空中交通流量進(jìn)行研究的時(shí)候，首先制定流量控制信息，再在系統(tǒng)模擬航班飛行計(jì)劃。這樣的模擬過程不能解決容量告警問題。如果流量控制不合理，只能重新設(shè)定流控信息，再次進(jìn)行模擬，因而加大模擬過程的工作量。而通過智能體的運(yùn)用，可以在模擬中不斷調(diào)整智能體來模擬空中流量，增加了模擬流量過程中的靈活性，將人工智能運(yùn)用于模擬中，借助智能體來模擬空中流量，可以更好的分析空中交通流量問題。

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人工智能論文簡(jiǎn)短篇九

隨著數(shù)字智能技術(shù)的不斷進(jìn)步，人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)中的應(yīng)用也日益廣泛。因此，在電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)中，為提高生產(chǎn)力水平、方便人們?nèi)粘Ｉ?，需要加大?duì)人工智能技術(shù)的應(yīng)用研究，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化體系的升級(jí)和發(fā)展需要。本文主要以人工智能技術(shù)的應(yīng)用理論和現(xiàn)狀入手，具體介紹了電氣自動(dòng)化控制中人工智能技術(shù)的應(yīng)用對(duì)策，最終提高經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。

電氣自動(dòng)化是一門實(shí)踐性較強(qiáng)的應(yīng)用性科學(xué)，主要研究電氣系統(tǒng)的運(yùn)行控制和研發(fā)。人類社會(huì)文明發(fā)展至今在科學(xué)技術(shù)方面的最大進(jìn)步，主要是實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)中機(jī)械設(shè)備運(yùn)行和控制的自動(dòng)化和智能化。研究人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化控制中的應(yīng)用，有助于推動(dòng)電氣系統(tǒng)自動(dòng)化的進(jìn)一步發(fā)展，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)運(yùn)行的智能化，使得其更加安全穩(wěn)定，最終提高企業(yè)的生產(chǎn)效率，提高市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。

人工智能是一門新型的計(jì)算機(jī)科學(xué)，介于自然科學(xué)和社會(huì)科學(xué)邊緣之間，研究對(duì)象主要是智能搜索、邏輯程序設(shè)計(jì)、自然語言問題和感知問題等。人工智能技術(shù)的本質(zhì)就是模擬人類思維進(jìn)行信息編碼的過程，主要是結(jié)構(gòu)模仿和功能模擬兩種思維模擬方式。前者模擬形式主要是對(duì)人類大腦機(jī)制進(jìn)行模擬，制造出類似人腦的機(jī)器設(shè)備；后者模擬主要是從人腦的功能角度出發(fā)，對(duì)人類大腦思維功能進(jìn)行模擬。較為成功的典型事件就是現(xiàn)代的電子信息計(jì)算機(jī)，順利地模擬人類大腦思維進(jìn)行信息編碼。

人工智能不是人的智能，更不是對(duì)人的智力功能的超越，其不同于人類大腦運(yùn)行的顯著特征主要有四個(gè)方面：是機(jī)械的無意識(shí)的物理過程；無社會(huì)性；不具備人類意識(shí)的創(chuàng)造力；功能是在人類大腦思維之后產(chǎn)生的。應(yīng)用人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)中，可以極大地節(jié)省人力資源，降低成本。同時(shí)，不控制目標(biāo)模型就可以提高操作的準(zhǔn)確度，降低誤差。此外，這樣還能保證產(chǎn)品的規(guī)范，提高性能。

近年來，人工智能技術(shù)得到了公眾的高度重視，大多數(shù)的專業(yè)性高校和科研單位都對(duì)其在電氣自動(dòng)化系統(tǒng)中的應(yīng)用開展了眾多工作，現(xiàn)下的人工智能技術(shù)主要應(yīng)用在電氣設(shè)備的設(shè)計(jì)、事故及故障診斷和電氣控制過程中的監(jiān)控預(yù)警等工作。首先，在電氣自動(dòng)化系統(tǒng)中電氣設(shè)備的設(shè)計(jì)方面，設(shè)備的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)較為繁瑣復(fù)雜，涉及面較廣，要求操作設(shè)計(jì)人員具備較多的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。其次，在事故及故障診斷方面，人工智能技術(shù)可以利用模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等發(fā)揮優(yōu)勢(shì)，做好預(yù)警監(jiān)控工作。最后，在電氣控制過程中應(yīng)用人工智能技術(shù)，主要依靠神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊控制和專家系統(tǒng)三種方式，其中模糊控制應(yīng)用較為普遍，以ai控制為主。

根據(jù)上部分分析的人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)的應(yīng)用現(xiàn)狀，可知為實(shí)現(xiàn)電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)運(yùn)行的高效性、提高人工智能技術(shù)的應(yīng)用性，對(duì)策主要有以下三個(gè)方面：應(yīng)用于電氣設(shè)備設(shè)計(jì)、應(yīng)用于事故及故障診斷和應(yīng)用于電氣控制過程。

3.1應(yīng)用于電氣設(shè)備設(shè)計(jì)。

根據(jù)諸多電氣工程的實(shí)踐證明，只有具備各相關(guān)專業(yè)的學(xué)科知識(shí)和技藝才能真正實(shí)現(xiàn)電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)的高效性，使其穩(wěn)定運(yùn)行。在電氣設(shè)備的設(shè)計(jì)中應(yīng)用人工智能技術(shù)，可以簡(jiǎn)化工作，降低人力成本。因此，企業(yè)擁有一批素質(zhì)高的設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)，這是電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)高效性的關(guān)鍵之一。此外，企業(yè)需要采取先進(jìn)的人工智能技術(shù)進(jìn)行電氣設(shè)備的設(shè)計(jì)工作，尤其是結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)工作。具體來說，人工智能技術(shù)在進(jìn)行電氣設(shè)備設(shè)計(jì)時(shí)主要是采用遺傳算法升級(jí)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，全面提高產(chǎn)品的研發(fā)、設(shè)計(jì)和生產(chǎn)，優(yōu)化設(shè)計(jì)產(chǎn)品。

3.2應(yīng)用于事故及故障診斷。

電氣故障診斷，指的是對(duì)電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)中機(jī)械設(shè)備的先關(guān)信息進(jìn)行確定，判斷技術(shù)和運(yùn)行狀況是否正常，如果出現(xiàn)異常，可以及時(shí)確定故障的具體內(nèi)容和性質(zhì)部位，找出故障原因并提出解決對(duì)策。而在電氣設(shè)備運(yùn)行時(shí)，不確定因素較多，使得系統(tǒng)容易出現(xiàn)各種類型的故障和事故，如果無法及時(shí)確定故障的性質(zhì)和部位，將會(huì)給員工的人身安全帶來威脅，企業(yè)也會(huì)承受較大的經(jīng)濟(jì)損失。因此，及時(shí)判斷分析事故并做好故障診斷工作，是一項(xiàng)至關(guān)重要的工作?？梢栽趥鹘y(tǒng)的電氣控制系統(tǒng)中，采取一些新型的.人工智能技術(shù)進(jìn)行診斷。比如說，在診斷變壓器的故障中，我們可以引入人工智能技術(shù)進(jìn)行診斷，在節(jié)省人力物力的同時(shí)保證診斷的精確性，也可以在對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)和發(fā)電機(jī)等電氣機(jī)械設(shè)備進(jìn)行事故診斷時(shí)引入人工智能技術(shù)，提高精確度，以達(dá)到良好的工作效果，實(shí)現(xiàn)企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益。

3.3應(yīng)用于電氣控制過程。

人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)中起著關(guān)鍵性作用，是電氣行業(yè)中的重要部分。實(shí)現(xiàn)電氣自動(dòng)化控制的人工智能化，有助于降低工作成本，提高工作效率，實(shí)現(xiàn)資源優(yōu)化和最佳配置。在傳統(tǒng)的電氣自動(dòng)化控制過程中，由于過程的繁瑣復(fù)雜操作人員容易出現(xiàn)錯(cuò)誤，而采取人工智能化技術(shù)則可以避免這些人為錯(cuò)誤。人工智能技術(shù)主要采取神經(jīng)系統(tǒng)的控制、專家系統(tǒng)的高效控制和模糊控制?，F(xiàn)在最常用的技術(shù)方式是模糊控制，通過模糊控制借助直流電和交流電的傳動(dòng)最終實(shí)現(xiàn)電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)的智能化控制。模糊控制可以具體分為surgeno和mamdan兩種表現(xiàn)形式，前者是后者的特殊情況，兩者均用來調(diào)速控制。

在電氣領(lǐng)域里，人工智能技術(shù)可以運(yùn)用到日常操作中。我們可以利用家庭電腦實(shí)現(xiàn)對(duì)電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)的遠(yuǎn)程操作控制。具體來說，是通過采用人工智能技術(shù)預(yù)先設(shè)計(jì)好的既定程序控制操作過程，實(shí)現(xiàn)設(shè)備智能化，及時(shí)掌控全局。

綜上所述，電氣自動(dòng)化控制中的人工智能技術(shù)的應(yīng)用研究，既能實(shí)現(xiàn)工作效率的提高，還能降低運(yùn)行成本，更好地實(shí)現(xiàn)電氣系統(tǒng)的自動(dòng)化智能化控制。此外，隨著科學(xué)技術(shù)的飛速發(fā)展，人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化控制中的應(yīng)用面臨著巨大的機(jī)遇和挑戰(zhàn)，需要學(xué)者們不斷研究和完善，使其得到更好的應(yīng)用。

人工智能論文簡(jiǎn)短篇十

隨著新型科技的持續(xù)更新，工程中逐漸應(yīng)用新科技，這也是科技朝著應(yīng)用式與開放式方向發(fā)展的開始。電子工程在傳統(tǒng)工程基礎(chǔ)上的革新，隨著人工智能化發(fā)展，逐漸轉(zhuǎn)換為信息化產(chǎn)業(yè)鏈接。這一智能化技術(shù)機(jī)械生產(chǎn)明顯減少，經(jīng)濟(jì)效益與產(chǎn)量提升，我國(guó)逐漸進(jìn)入到智能化階段。

(一）發(fā)展歷程。

在機(jī)械電子工程發(fā)展初期，主要體現(xiàn)為手工制作，生產(chǎn)力水平較低，資源技術(shù)等對(duì)其發(fā)展產(chǎn)生制約。為了提升生產(chǎn)效率，逐漸朝著機(jī)械工業(yè)方向發(fā)展。

在生產(chǎn)線階段，機(jī)械工程已逐漸發(fā)展到流水線生產(chǎn)，實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化大批量生產(chǎn)，這一生產(chǎn)模式使勞動(dòng)力得到解放，生產(chǎn)力水平大大提升，同時(shí)生產(chǎn)效率也得到提高。但是仍然存在一些不足，比如，部分生產(chǎn)仍就以進(jìn)口為主，生產(chǎn)成本較大，在市場(chǎng)方面缺少適應(yīng)力；靈活性較差，難以滿足不斷變化的市場(chǎng)需求。

在機(jī)械電子產(chǎn)業(yè)發(fā)展階段中，產(chǎn)品生產(chǎn)能夠適應(yīng)市場(chǎng)的需求，對(duì)于不斷變化的產(chǎn)品需求產(chǎn)業(yè)化發(fā)展能夠滿足。

(二）機(jī)械電子工程主要特征。

機(jī)械電子工程是復(fù)雜綜合性學(xué)科，同各類學(xué)科之間都有著密切的聯(lián)系。機(jī)械電子工程發(fā)展要以計(jì)算機(jī)、電子以及機(jī)械為基礎(chǔ)，結(jié)合其他學(xué)科做出合理、科學(xué)的設(shè)計(jì)。在設(shè)計(jì)的過程中，要求每一個(gè)模塊都能夠?qū)崿F(xiàn)有機(jī)結(jié)合，進(jìn)而使得各個(gè)模塊都能將其最大優(yōu)勢(shì)發(fā)揮出來。機(jī)械電子產(chǎn)品內(nèi)部結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單明了，并不復(fù)雜，無需復(fù)雜原件的投入，這樣能在一定程度上使產(chǎn)品性能得到提升，進(jìn)而擴(kuò)大消費(fèi)市場(chǎng)。

人工智能是一門復(fù)雜，并且綜合性較強(qiáng)的學(xué)科，所涉及到的學(xué)科比較多。也可以說，21世紀(jì)人工智能是最偉大學(xué)科之一。人工智能實(shí)現(xiàn)了對(duì)人的智能模擬，并且能通過計(jì)算機(jī)使認(rèn)得智能化得到進(jìn)一步的延伸，人工智能這門學(xué)科有著較好的發(fā)展?jié)摿?。人工智能在發(fā)展的過程中主要經(jīng)歷下列幾個(gè)階段。

初步階段。人工智能在17世紀(jì)開始發(fā)生萌芽，法國(guó)在這一階段成功誕生世界上的第一部計(jì)算機(jī)，這一計(jì)算器只是單純的能進(jìn)行加法簡(jiǎn)單運(yùn)算，但是仍就轟動(dòng)世界，進(jìn)而在世界范圍內(nèi)，對(duì)這項(xiàng)技術(shù)開始進(jìn)一步研宄。在最初階段，人工智能并沒有明顯的進(jìn)展，主要是在實(shí)踐的過程中積累與總結(jié)知識(shí)，這為今后人工智能發(fā)展奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

發(fā)展初始階段。美國(guó)人在二十世紀(jì)首次提出人工智能專業(yè)用語。在這個(gè)發(fā)展階段，人工智能主要以證明與闡釋為主要體現(xiàn)，在這一時(shí)期對(duì)于人工智能的研宄就是首要任務(wù)。

發(fā)展起伏階段。隨著人們對(duì)于人工智能的不斷深入研宄，人工智能也處于持續(xù)的發(fā)展階段，但是在實(shí)踐過程中發(fā)現(xiàn)，要想使人工智能模仿和人類思維同步是非常困難的。大部分對(duì)于人工智能的科學(xué)研宄僅僅是停留于簡(jiǎn)單映射層面，對(duì)于邏輯思維的研宄仍就沒有突破性進(jìn)展。不論怎么說，在發(fā)展的起伏階段，人功能智能也在發(fā)展中得到了技術(shù)創(chuàng)新，特別是在系統(tǒng)方面、計(jì)算機(jī)機(jī)器人以及語言掌握方面取得了較大的成就。

起伏階段發(fā)展以后。在這一階段，人工智能的相關(guān)研究得到了發(fā)展，尤其是第五屆國(guó)際人工智能聯(lián)合會(huì)議的召開，人工智能逐漸朝著知識(shí)層面的方向發(fā)展，大部分的人工智能研都會(huì)結(jié)合相應(yīng)的知識(shí)工程，在這個(gè)階段中，人工智能發(fā)展的高度是前所未有的，在一定程度上促進(jìn)了人工智能應(yīng)用于實(shí)際工程中。

穩(wěn)步發(fā)展階段。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展，對(duì)于人工智能研宄方向發(fā)生重大轉(zhuǎn)變，由原本的單一主體朝著集中統(tǒng)一主體的方向發(fā)展。關(guān)于人工智能在實(shí)際中的運(yùn)用以及研究，受到了互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的影響。網(wǎng)絡(luò)的普及與快速發(fā)展，在一定程度上促進(jìn)了信息化的發(fā)展，信息在傳送方面發(fā)生率重大性變革。在人們逐漸進(jìn)入信息化社會(huì)后，在信息有效處理方面人工智能的發(fā)展到了重要的作用，在模擬設(shè)計(jì)方面，機(jī)械電子工程的發(fā)展需要人工智能的大力支持。

隨著我國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的持續(xù)發(fā)展，社會(huì)不斷的進(jìn)步，對(duì)于信息人們?cè)絹碓街匾暋Ｔ?1世紀(jì)，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)得到快速發(fā)展，同時(shí)信息的傳遞也逐漸注入新鮮血液。互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的普及說明人們正朝著信息時(shí)代的方向邁進(jìn)，在社會(huì)逐步信息化以后，更加需要有人工智能這一技術(shù)的支持，特別是機(jī)械電子工程發(fā)展中有著重要作用，機(jī)械電子系統(tǒng)本身缺少一定的穩(wěn)定性，這樣在機(jī)械電子工程設(shè)計(jì)方面就有著較大阻礙存在。在現(xiàn)代社會(huì)中，信息的處理量持續(xù)增大，并且較為復(fù)雜，有些時(shí)候需要同時(shí)對(duì)不同類型的信息進(jìn)行處理，所以需要采取人工智能的.支持才能完成信息處理。人工智能主要包含模糊推理系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)這種兩種方法。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)傾向于對(duì)人腦結(jié)構(gòu)的綜合分析，模糊推理系統(tǒng)更加重視對(duì)于語言信號(hào)的分析與理解。隨著現(xiàn)代社會(huì)的發(fā)展，僅僅采取單一的人工智能方法，明顯已經(jīng)無法適應(yīng)目前社會(huì)中不斷變化的市場(chǎng)需求，所以，對(duì)于人工智能相關(guān)問題的研宂正逐漸朝著多方位、全面的人工智能方向轉(zhuǎn)變。多方位全面人工智能系統(tǒng)通過模糊推理系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)相互統(tǒng)一的方式，揚(yáng)長(zhǎng)補(bǔ)短，將二者有效的結(jié)合起來，使得二者的優(yōu)勢(shì)得到最大程度的發(fā)揮。

智能同機(jī)械電子工程之間在相互影響的過程中，逐漸產(chǎn)生嶄新的行業(yè)。首先通過現(xiàn)代科技逐漸，將人工智能融入到機(jī)械電子工程中，使機(jī)械工業(yè)發(fā)展?jié)摿Φ玫匠浞滞诰?。其次隨著機(jī)械電子工程發(fā)展難度的加大，對(duì)于人工智能也就提出來新的要求，這從某種程度上來推動(dòng)了人工智能發(fā)展。在將機(jī)械電子工程與人工智能有效結(jié)合的基礎(chǔ)上，促進(jìn)社會(huì)生產(chǎn)力發(fā)展，同時(shí)也能促進(jìn)有關(guān)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，這種效應(yīng)將會(huì)對(duì)整個(gè)社會(huì)產(chǎn)生一定影響，使我國(guó)經(jīng)濟(jì)得到全面發(fā)展。