最优人工智能及其应用论文（通用18篇）

想要做出与众不同的创作，我们需要从日常琐事中发现特别之处。如何使文章更具有感染力？让我们一起来研究一下。接下来将为大家分享一些总结的写作思路和方法，希望能激发大家的创造力。

人工智能及其应用论文篇一

关键词：can总线can控制器can中继器

can总线是bosch公司为现代汽车应用而推出的一种总线，与一般的通信总线相比，can总线的.数据通信具有突出的可靠性、实时性和灵活性。can总线现已广泛应用于工业现场控制、小区安防、环境监控等众多领域中。can总线为多主方式工作，网络上任一节点均可在任意时刻主动地向网络上其它节点发送信息而不分主从，通信方式灵活，且无需站地址等节点信息。

can中继器是can总线系统组网的关键设备之一，在稍大型的can总线系统中经常会用到中继器。本文所讨论的中继器除了具有中继功能以外，还具有一定的网桥功能。因为只要对中继器的初始化参数进行适当配置，就能使中继器既具有报文转发功能，又具有报文过滤功能，这里只是借用了中继器的名称而已。

使用中继器的优点主要表现在以下几方面：

（1）过滤通信量。中继器接收一个子网的报文，只有当报文是发送给中继器所连的另一个子网时，中继器才转发，否则不转发。

（2）扩大了通信距离，但代价是增加了一些存储转发延时。

（3）增加了节点的最大数目。

（4）各个网段可使用不同的通信速率。

（5）提高了可靠性。当网络出现故障时，一般只影响个别网段。

（6）性能得到改善。

当然，使用中继器也有一定的缺点，例如：

（1）由于中继器对接收的帧要先存储后转发，增加了延时。

（2）can总线的mac子层并没有流量控制功能。当网络上的负荷很重时，可能因中继器中缓冲区的存储空间不够而发生溢出，以致产生帧丢失的现象。

（3）中继器若出现故障，对相邻两个子网的工作都将产生影响。

1can中继器硬件电路设计

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人工智能及其应用论文篇二

在大多数数学科中存在着几个不同的研究领域，每个领域都有着特有的感兴趣的研究课题、研究技术和术语。在人工智能中，这样的领域包括自然语言处理、自动定理证明、自动程序设计、智能检索、智能调度、机器学习、专家系统、机器人学、智能控制、模式识别、视觉系统、神经网络、agent、计算智能、问题求解、人工生命、人工智能方法、程序设计语言等。

在过去50多年里，已经建立了一些具有人工智能的计算机系统；例如，能够求解微分方程的，下棋的，设计分析集成电路的，合成人类自然语言的，检索情报的，诊断疾病以及控制控制太空飞行器、地面移动机器人和水下机器人的具有不同程度人工智能的计算机系统。人工智能是一种外向型的学科，它不但要求研究它的人懂得人工智能的知识，而且要求有比较扎实的数学基础，哲学和生物学基础，只有这样才可能让一台什么也不知道的机器模拟人的思维。因为人工智能的研究领域十分广阔，它总的来说是面向应用的，也就说什么地方有人在工作，它就可以用在什么地方，因为人工智能的最根本目的还是要模拟人类的思维。参照人在各种活动中的功能，我们可以得到人工智能的领域也不过就是代替人的活动而已。哪个领域有人进行的智力活动，哪个领域就是人工智能研究的领域。人工智能就是为了应用机器的长处来帮助人类进行智力活动。人工智能研究的目的就是要模拟人类神经系统的功能。

近年来，人工智能的研究和应用出现了许多新的领域，它们是传统人工智能的延伸和扩展。在新世纪开始的时候，这些新研究已引起人们的更密切关注。这些新领域有分布式人工智能与艾真体（agent）、计算智能与进化计算、数据挖掘与知识发现，以及人工生命等。下面逐一加以概略介绍。

1、分布式人工智能与艾真体

分布式人工智能（distributedai，dai）是分布式计算与人工智能结合的结果。dai系统以鲁棒性作为控制系统质量的标准，并具有互操作性，即不同的异构系统在快速变化的环境中具有交换信息和协同工作的能力。

分布式人工智能的研究目标是要创建一种能够描述自然系统和社会系统的精确概念模型。dai中的智能并非独立存在的概念，只能在团体协作中实现，因而其主要研究问题是各艾真体间的合作与对话，包括分布式问题求解和多艾真体系统（multiagentsystem，mas）两领域。其中，分布式问题求解把一个具体的求解问题划分为多个相互合作和知识共享的模块或结点。多艾真体系统则研究各艾真体间智能行为的协调，包括规划、知识、技术和动作的协调。这两个研究领域都要研究知识、资源和控制的划分问题，但分布式问题求解往往含有一个全局的概念模型、问题和成功标准，而mas则含有多个局部的概念模型、问题和成功标准。

mas更能体现人类的社会智能，具有更大的灵活性和适应性，更适合开放和动

态的世界环境，因而倍受重视，已成为人工智能以至计算机科学和控制科学与工程的研究热点。当前，艾真体和mas的研究包括理论、体系结构、语言、合作与协调、通讯和交互技术、mas学习和应用等。mas已在自动驾驶、机器人导航、机场管理、电力管理和信息检索等方面获得应用。

2、计算智能与进化计算

计算智能（computingintelligence）涉及神经计算、模糊计算、进化计算等研究领域。其中，神经计算和模糊计算已有较长的研究历史，而进化计算则是较新的研究领域。在此仅对进化计算加以说明。

进化计算（evolutionarycomputation）是指一类以达尔文进化论为依据来设计、控制和优化人工系统的技术和方法的总称，它包括遗传算法（geneticalgorithms）、进化策略（evolutionarystrategies）和进化规划（evolutionaryprogramming）。它们遵循相同的指导思想，但彼此存在一定差别。同时，进化计算的研究关注学科的交叉和广泛的应用背景，因而引入了许多新的方法和特征，彼此间难于分类，这些都统称为进化计算方法。目前，进化计算被广泛运用于许多复杂系统的自适应控制和复杂优化问题等研究领域，如并行计算、机器学习、电路设计、神经网络、基于艾真体的仿真、元胞自动机等。

达尔文进化论是一种鲁棒的搜索和优化机制，对计算机科学，特别是对人工智能的发展产生了很大的影响。大多数生物体通过自然选择和有性生殖进行进化。自然选择决定了群体中哪些个体能够生存和繁殖，有性生殖保证了后代基因中的混合和重组。自然选择的原则是适者生存，即物竞天择，优胜劣汰。

直到几年前，遗传算法、进化规划、进化策略三个领域的研究才开始交流，并发现它们的共同理论基础是生物进化论。因此，把这三种方法统称为进化计算，而把相应的算法称为进化算法。

3、数据挖掘与知识发现

知识获取是知识信息处理的关键问题之一。20世纪80年代人们在知识发现方面取得了一定的进展。利用样本，通过归纳学习，或者与神经计算结合起来进行知识获取已有一些试验系统。数据挖掘和知识发现是90年代初期新崛起的一个活跃的研究领域。在数据库基础上实现的知识发现系统，通过综合运用统计学、粗糙集、模糊数学、机器学习和专家系统等多种学习手段和方法，从大量的数据中提炼出抽象的知识，从而揭示出蕴涵在这些数据背后的客观世界的内在联系和本质规律，实现知识的自动获取。这是一个富有挑战性、并具有广阔应用前景的研究课题。

从数据库获取知识，即从数据中挖掘并发现知识，首先要解决被发现知识的表达问题。最好的表达方式是自然语言，因为它是人类的思维和交流语言。知识表示的最根本问题就是如何形成用自然语言表达的概念。

机器知识发现始于1974年，并在此后十年中获得一些进展。这些进展往往与专家系统的知识获取研究有关。到20世纪80年代末，数据挖掘取得突破。越来越多的研究者加入到知识发现和数据挖掘的研究行列。现在，知识发现和数据挖掘已成为人工智能研究的又一热点。

比较成功的知识发现系统有用于超级市场商品数据分析、解释和报告的

coverstory系统，用于概念性数据分析和查寻感兴趣关系的集成化系统explora，交互式大型数据库分析工具kdw，用于自动分析大规模天空观测数据的skicat系统，以及通用的数据库知识发现系统kdd等。

4、人工生命

人工生命（artificiallife，alife）的概念是由美国圣菲研究所非线性研究组的兰顿（langton）于1987年提出的，旨在用计算机和精密机械等人工媒介生成或构造出能够表现自然生命系统行为特征的仿真系统或模型系统。自然生命系统行为具有自组织、自复制、自修复等特征以及形成这些特征的混沌动力学、进化和环境适应。

人工生命所研究的人造系统能够演示具有自然生命系统特征的行为，在“生命之所能”（lifeasitcouldbe）的广阔范围内深入研究“生命之所知”（lifeasweknowit）的实质。只有从“生命之所能”的广泛内容来考察生命，才能真正理解生物的本质。人工生命与生命的形式化基础有关。生物学从问题的顶层开始，把器官、组织、细胞、细胞膜，直到分子，以探索生命的奥秘和机理。人工生命则从问题的底层开始，把器官作为简单机构的宏观群体来考察，自底向上进行综合，把简单的由规则支配的对象构成更大的集合，并在交互作用中研究非线性系统的类似生命的全局动力学特性。

人工生命的理论和方法有别于传统人工智能和神经网络的理论和方法。人工生命把生命现象所体现的自适应机理通过计算机进行仿真，对相关非线性对象进行更真实的动态描述和动态特征研究。

人工生命学科的研究内容包括生命现象的仿生系统、人工建模与仿真、进化动力学、人工生命的计算理论、进化与学习综合系统以及人工生命的应用等。比较典型的人工生命研究有计算机病毒、计算机进程、进化机器人、自催化网络、细胞自动机、人工核苷酸和人工脑等。

（1）了解人工智能的概念和人工智能的发展，了解国际人工智能的主要流派和路线，了解国内人工智能研究的基本情况，熟悉人工智能的研究领域。

（2）较详细地论述知识表示的各种主要方法。重点掌握了状态空间法、问题归约法和谓词逻辑法，熟悉语义网络法，了解知识表示的其他方法，如框架法、剧本法、过程法等。

（3）掌握了盲目搜索和启发式搜索的基本原理和算法，特别是宽度优先搜索、深度优先搜索、等代价搜索、启发式搜索、有序搜索、a*算法等。了解博弈树搜索、遗传算法和模拟退火算法的基本方法。

（4）掌握了消解原理、规则演绎系统和产生式系统的技术、了解不确定性推理、非单调推理的概念。

（5）概括性地了解了人工智能的主要应用领域，如专家系统、机器学习、规划系统、自然语言理解和智能控制等。

（6）基本了解人工智能程序设计的语言和工具。

对现代社会的影响有多大？工业领域，尤其是制造业，已成功地使用了人工智能技术，包括智能设计、虚拟制造、在线分析、智能调度、仿真和规划等。金融业，股票商利用智能系统辅助其分析，判断和决策；应用卡欺诈检测系统业已得到普遍应用。人工智能还渗透到人们的日常生活，cad，cam，cai，cap，cims等一系列智能产品给大家带来了极大的方便，它还改变了传统的通信方式，语音拨号，手写短信的智能手机越来越人性化。

人工智能还影响了你们的文化和娱乐生活，引发人们更深层次的精神和哲学层面的思考，从施瓦辛格主演的《终结者》系列，到基努。里维斯主演的《黑客帝国》系列以及斯皮尔伯格导演的《人工智能》，都有意无意的提出了同样的问题：我们应该如何看待人工智能？如何看待具有智能的机器？会不会有一天机器的智能将超过人的智能？问题的答案也许千差万别，我个人认为上述担心不太可能成为现实，因为我们理解人工智能并不是让它取代人类智能，而是让它模拟人类智能，从而更好地为人类服务。

当前人工智能技术发展迅速，新思想，新理论，新技术不断涌现，如模糊技术，模糊--神经网络，遗传算法，进化程序设计，混沌理论，人工生命，计算智能等。以agent概念为基础的分布式人工智能正在异军突起，特别是对于软件的开发，“面向agent技术”将是继“面向对象技术”后的又一突破。从万维网到人工智能的研究正在如火如荼的开展。

（1）能够结合现在最新研究成果着重讲解重点知识，以及讲述在一些研究成果中人工智能那些知识被应用。

（2）多推荐一些过于人工智能方面的电影，如：《终结者》系列、《黑客帝国》系列、《人工智能》等，从而增加同学对这门课程学习的兴趣。

（3）条件允许的话，可以安排一些实验课程，让同学们自己制作一些简单的作品，增强同学对人工智能的兴趣，加强同学之间的学习。

（4）课堂上多讲解一些人工智能在各个领域方面的应用，以及着重阐述一些新的和正在研究的人工智能方法与技术，让同学们可以了解近期发展起来的方法和技术，在讲解时最好多举例，再结合原理进行讲解，更助于同学们对人工智能的理解。

熟读唐诗三百首，不会做诗也会吟。为大家整理的3篇人工智能在生活中应用的论文人工智能及其应用论文到这里就结束了，希望可以帮助您更好的写作人工智能的应用。

人工智能及其应用论文篇三

一、人工智能的发展过程

人工智能(cialintelligence)经历了三次飞跃阶段：实现问题求解是第一次，代替人进行部分逻辑推理工作的完成，如机器定理证明和专家系统；智能系统能够和环境交互是第二次，从运行的环境中对信息进行获取，代替人进行包括不确定性在内的部分思维工作的完成，通过自身的动作，对环境施加影响，并适应环境的变化，如智能机器人；第三次是智能系统，具有类人的认知和思维能力，能够发现新的知识，去完成面临的任务，如基于数据挖掘的系统。

二、人工智能的研究热点

ai研究出现了新的高潮，有两个方面的表现，一方面在于人工智能理论方面有了新的进展，另一方面是由于突飞猛进发展的计算机硬件。随着不断提高的计算机速度、不断扩大的存储容量、不断降低的价格，以及不断发展的网络，很多在以前无法完成的工作在现在都能够实现。当前，智能接口、数据挖掘、主体及多主体系统是人工智能研究的三个热点。

(一)智能接口技术是研究如何使人们能够方便自然地与计算机交流。为了实现这一目标，要求计算机能够看懂文字、听懂语言、说话表达，甚至能够进行不同语言之间的翻译，而这些功能的实现又依赖于知识表示方法的研究。因此，智能接口技术的研究既有巨大的应用价值，又有基础的理论意义。目前，智能接口技术已经取得了显著成果，文字识别、语音识别、语音合成、图像识别、机器翻译及自然语言理解等技术已经开始实用化。

(二)数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但是又潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘和知识发现的研究目前已经形成了三根强大的技术支柱：数据库、人工智能和数理统计。

(三)主体系统是具有信念、愿望、意图、能力、选择、承诺等心智状态的实体，比对象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定的自主性。主体试图自治、独立地完成任务，而且可以和环境交互，与其他主体通信，通过规划达到目标。多主体系统主要研究在逻辑上或物理上分离的多个主体之间进行协调智能行为，最终实现问题求解。

三、人工智能的应用领域

今天，ai能力更倾向于应用到人类或其他动物智能的某一或某几方面，并用自动化替代，有时候也用于对其进行模拟。不过在有些情况下，这些在高性能计算机调度之下的智能行为远远比人类的行为更为强大。

(一)路径查找和路径规划。在最小代价路径规划和路径查找系统中，可以使用专门的技术——它们中有一些非常灵巧微妙，另一些则仅仅是用蛮力解决——来模拟对理解的直觉迅速转换或者对普通人大脑生成过程的识别，结果有时非常令人惊讶！路径查找就是路径规划问题的一种变体。

为了找到最佳路线，我们需要计算通过每一个往返路线的时间开销。时间就是金钱；所以，我们更倾向于关注最小代价路线。这也适用于飞机航线的制定，它们需要在不同的城市中逗留或更换航班等等。

(二)逻辑和不确定性。计算机编程就像是使用逻辑砖块建造一栋房子一样。事实上，人工智能编程通常被认为有两种逻辑形式——命题逻辑和形式逻辑——的一种特殊混合应用，也被认为是一种谓词演算。更进一步说，编程语言中，我们更是采用了一个命题逻辑更加专门化的形式：布尔逻辑或者布尔代数。

只有两种状态：或者为真，或者为假。

对象之间联系以及这些联系的真假值(布尔形式)在内的命题逻辑的一种强化延伸就是谓词演算(和中学学的数学计算毫无关系)所包含的。

但是当我们在逻辑中使用这些谓词的时候，就算是最复杂的逻辑语句，我们最终获得的也只是一个黑白分明的世界：一个事物不是真的就是假的。如果一个事物不是真的也不是假的，那么它一定是不存在的事物。否则，它必然两者居其一。

(三)自然语言处理。在ai应用中最重要的一部分就是自然语言处理。但是，现实却是，自然语言处理系统并不能像人类那样能很好地分析这些并没有太强逻辑结构地说出的以及写出的词语的含义。不过这样有限的功能对于残障人士、翻译系统、词语处理拼写和语法检查器来说仍然是非常有用的。

(四)神经网络。一种信息处理结构就是神经网络，对诸如大脑之类的生物学神经系统进行尝试模仿来进行单纯数据的转换成为信息，就是它的原理。神经网络由很多相互联系的处理小元素：神经节点，功能相当于一个大脑神经细胞和神经元(synapse)组成，它们相互交互，共同解决具体问题。神经网络上的元素将输入模式转换成为输出模式，而这些输出模式又同时可以成为其他神经网络的输入模式。神经网络通过实例学习，这一点和人类的做法一样。神经网络需要设置为适用于某些具体应用中，比如通过学习过程识别图像。而对于生命系统本身，我们对学习的过程涉及到神经细胞之间的突触联系的调整这一说法保留质疑。

四、结语

当前，大部分ai能力的研究方向是研究如何完整地模拟一个智能过程，而不是对器官所使用的每一个低级步骤进行再现。一个极端显著的示例就是利用数据库和搜索软件获取信息的专家系统。数据库向大脑提供基本没有任何关联的数据，同时这些数据的传输和其在大脑中的存储形式也毫不相同(科学家们很清楚这一点)。但是很多专家系统还是能够相当好地担当起诸如像内科医生这样的专业角色。当然它们也仅仅被应用于它们非常熟悉的领域。

人工智能及其应用论文篇四

摘要：作为机电一体化系统工作中关键性技术，传感器与检测技术在机电系统化运行中具有至关重要的作用。如果没有传感器核心检测系统，那么机电一体化无法实现自动检测以及自动控制。本文分别从汽车、机器人、机械等角度着手，分析传感器与检测技术在机电一体化系统中的应用，为提升机电一体化检测有效性以及控制有效性打下良好的基础。

关键词：传感器与检测技术；机电一体化；系统；汽车；机器人；机械

1前言

传感器与检测技术在机电一体化系统中具有不可替代的作用。利用传感器与检测技术能够及时检测系统特征和系统状态，同时也能够为待测系统提供必要性信息。所谓机电一体化系统，实际上就是有效结合机械与电子，利用多学科的集成技术来设计出制造系统以及制造产品，提升产品更新换代有效性，实现机电一体化系统智能化以及有效性，利用传感器与检测技术能够有效转化温度、速度以及流量等物理量，转换成为对应电信号，做好点信号标度变化等工作，进而能够有效满足机电一体化系统对于信息快速化以及可靠性的需求，加大资金投入，提升传感器与检测技术控制效率。

2传感器与检测技术在机电一体化系统中的应用

2.1传感器与检测技术在汽车行业机电一体化中的应用

新型技术以及传感技术日渐发展促使现代汽车工业进入到新型时代，汽车机电一体化发展取代了传统机械化控制部件，实现了自动化控制。实际上，不仅汽车发动机中应用了自动化控制技术，汽车其他部件也应用了大量检测技术以及控制技术。将传感器应用于汽车发动机中，能够应用多类别传感器装置，传感器与检测技术利用电子控制单元来有效掌握发动机实际工作状况，进而精确控制发动机实际工作状态，有效提升发动机实际工作性能。在汽车重点控制部分，主要应用了温度传感器、曲轴位置传感器以及压力传感器等等，对改善汽车性能具有非常重要的作用，为人们提供个性化服务，有效增强汽车行驶安全性。例如，目前汽车都配备了专业的.导航系统，利用汽车导航系统能够促使驾驶员掌握前方建筑物、车辆状态，实际上，不仅应用了gprs的定位系统，还应用了传感器与检测技术，利用传感器能够有效感知一定距离物质运动的状态，这样能够给予驾驶员更加准确的提示，促使驾驶员了解车辆行驶轨迹以及车辆行驶中的阻碍物，这样能够为汽车行驶安全提供有效保障。

2.2传感器与检测技术在机器人机电一体化系统中的应用

在实际工作过程中，工业机器人之所以能够准确运行，主要是由于机器人身上具备传感器，这样能够有效感受自身状态，同时还能够有效掌握操作对象状态、工作环境状态等等，利用内部传感器来有效获取位置信息、速度信息以及位移信息等等，利用外部传感器能够有效感知外部环境、操作对象，通过内部传感器与外部传感器有效结合为机器人提供有效反馈信息，进而协助机器人能够更加顺利完成工作。由于机器人关节中安装了大量光电开关、微动开关等多形式传感器，利用传感器与检测技术能够有效检测机器人极限位置以及零位，进而有效保护机器人安全动作，为机器人轨迹精度、重复定位精度等提供保障。由于机器人关节安装了位移性质传感器，对机器人位置移动、位置工作具有非常重要的作用。在机器人抓手位置、手腕位置等都安装了触觉传感器，利用触觉传感器能够促使机器人准确定位对象位置，进而利用抓手传感器来抓取对象物体。

3传感器与检测技术在机械加工机电一体化系统中的应用

机械加工机电一体化系统中，传感器与检测技术具有非常重要的作用。在开展机械加工工作之前，需要自动检查加工设备以及配件，这样能够保证机械加工运行有效性，诸如，自动调整以及判断配件夹持位置，同时确定上床之后装夹夹紧力大小以及变形情况。在完成机械加工之后，还需要检测工件是否合格，测量工件尺寸、工件粗糙度、工作形状、工件位置公差等等。例如，完成螺纹、齿轮等工件加工，需要及时检测工件齿距、工件节距半径、工件螺距、工件导程等等，这样能够自动进行检测工作，还能够将检测结果有效输入到下一道工序。在机械加工过程中，为了能够保证精密产品合格率，在实际加工过程中需要不断收紧加工条件，有效工作工件加工切削速度、切削扭矩、工件压力等等，有效调整和检测各项数据，保证机械加工能够达到最佳状态。在机械切削工作过程中，传感器与检测技术在其中具有非常重要的作用，有利于优化切削生产力以及材料切除率，进而优化实际制造成本。此外，利用传感器与检测技术能够有效确定切削力变化、颤振以及切削过程等等，保证加工精度，为机械加工设计以及切削工作提供精确切削数据，为刀架结构以及刀架材料提供重要依据。

4结语

工业自动化日渐发展促使其不断提升自动检测系统要求，这就需要重视传感器与检测技术分析工作，实现瞬时检测传感器与连续检测传感器相兼容，实现传感器与检测技术智能化发展。在工业发展过程中，需要结合实际需求来重视新型传感器开发工作，不断扩大传感器性能以及传感器使用范围，促进传感器集成化、小型化发展，提升机电一体化系统工作效率，为机电一体化系统顺利运行提供保障。为了促使机电一体化系统能够获取更加准确信息，需要积极引进先进传感器与检测技术，提升信息获取与信息传播的有效性。

参考文献：

人工智能及其应用论文篇五

本文概要地阐述了人工智能的概念、发展历史、当前研究热点和实际应用及未来的发展趋势。

人工智能（artificialintelligence，简称ai），也称机器智能，它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统角度来看，人工智能是研究如何制造出智能机器或智能系统，实现模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。人工智能是一门交叉学科，是一门涉及心理学、认知科学、思维科学、信息科学、系统科学和生物科学等多学科的综合性技术学科，目前已在知识处理、模式识别、自然语言处理、博弈、自动定理证明、自动程序设计、专家系统、知识库、智能机器人等多个领域取得举世瞩目的成果，并形成了多元化的发展方向。

人工智能经历了三次飞跃阶段：第一次是实现问题求解，代替人完成部分逻辑推理工作，如机器定理证明和专家系统;第二次是智能系统能够和环境交互，从运行的环境中获取信息，代替人完成包括不确定性在内的部分思维工作，通过自身的动作，对环境施加影响，并适应环境的变化，如智能机器人;第三次是智能系统，具有类人的认知和思维能力，能够发现新的知识，去完成面临的任务，如基于数据挖掘的系统。

ai研究出现了新的高潮，这一方面是因为在人工智能理论方面有了新的进展，另一方面是因为计算机硬件突飞猛进地发展。随着计算机速度的不断提高、存储容量的不断扩大、价格的不断降低，以及网络技术的不断发展，许多原来无法完成的工作现在已经能够实现。目前人工智能研究的三个热点是：智能接口、数据挖掘、主体及多主体系统。

1。智能接口技术是研究如何使人们能够方便自然地与计算机交流。为了实现这一目标，要求计算机能够看懂文字、听懂语言、说话表达，甚至能够进行不同语言之间的翻译，而这些功能的实现又依赖于知识表示方法的研究。因此，智能接口技术的研究既有巨大的应用价值，又有基础的理论意义。目前，智能接口技术已经取得了显著成果，文字识别、语音识别、语音合成、图像识别、机器翻译及自然语言理解等技术已经开始实用化。

2。数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但是又潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘和知识发现的研究目前已经形成了三根强大的技术支柱：数据库、人工智能和数理统计。主要研究内容包括基础理论、发现算法、数据仓库、可视化技术、定性定量互换模型、知识表示方法、发现知识的维护和再利用、半结构化和非结构化数据中的知识发现及网上数据挖掘等。

3。主体系统是具有信念、愿望、意图、能力、选择、承诺等心智状态的实体，比对象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定的自主性。主体试图自治、独立地完成任务，而且可以和环境交互，与其他主体通信，通过规划达到目标。多主体系统主要研究在逻辑上或物理上分离的多个主体之间进行协调智能行为，最终实现问题求解。多主体系统试图用主体来模拟人的理性行为，主要应用在对现实世界和社会的模拟、机器人及智能机械等领域。目前对主体和多主体系统的研究主要集中在主体和多主体理论、主体的体系结构和组织、主体语言、主体之间的协作和协调、通信和交互技术、多主体学习及多主体系统应用等方面。

1。专家系统

专家系统是一个具有大量专门知识与经验的程序系统，专家系统存储着某个专门领域中经过事先总结、分析并按某种模式表示的专家知识，以及拥有类似于领域专家解决实际问题的推理机制。专家系统的开发和研究是人工智能中最活跃的一个应用研究领域，涉及社会各个方面。

2。知识库系统

知识库系统也叫数据库系统，是储存某学科大量事实的计算机软件系统，它可以回答用户提出的有关该学科的各种问题。知识库系统的设计是计算机科学的一个活跃的分支。为了有效地表示、储存和检索大量事实，已经发展出了许多技术。但是在设计智能信息检索系统时还是遇到很多问题，包括对自然语言的理解，根据储存的事实演绎答案的问题、理解询问和演绎答案所需要的知识都可能超出该学科领域数据库所表示的知识。

3。物景分析

计算机视觉已从模式识别的一个研究领域发展为一门独立的学科。视觉是感知问题之一。整个感知问题的要点是形成一个精练的表示，以表示难以处理的、极其庞大的未经加工的输入数据。最终表示的性质和质量取决于感知系统的目标。机器视觉的前沿研究领域包括实时并行处理、主动式定性视觉、动态和时变视觉、三维景物的建模与识别、实时图像压缩传送和复原、多光谱和彩色图像的处理与解释等。机器视觉已在机器人装配、卫星图像处理、工业过程监控、飞行器跟踪和制导及电视实况转播等领域获得极为广泛的应用。

4。模式识别

模式识别就是识别出给定物体所模仿的标本或标识。计算机模式识别系统能够弥补计算机对外部世界感知能力低下的缺陷，使计算机能够通过感官接受外界信息，识别和理解周围环境。模式识别在二维的文字、图形和图像的识别方面已取得许多成果，在三维景物、活动目标的识别和分析方面是目前研究的热点，同时它还是智能计算机和智能机器人研究的十分重要的基础。此外，人工智能还在机器视觉、组合调度问题、自然语言理解、机器学习、博弈、定理证明等研究应用领域发挥着重要作用。可以说人工智能已深入各行各业，对人类社会作出了巨大的贡献。

5。机器人

机器人学所研究的问题，从机器人手臂的最佳移动到实现机器人目标的动作序列的规划方法，无所不包。尽管已经建立了一些比较复杂的机器人系统，但是现在工业上运行的机器人都是一些按预先编好的`程序执行某些重复作业的简单装置，大多数工业机器人是“盲人”。机器人和机器人学的研究促进了许多人工智能思想的发展。智能机器人的研究和应用体现出广泛的学科交叉，涉及众多课题。机器人已在工业、农业、商业、旅游业、空中和海洋及国防等多个领域获得越来越普遍的应用。

目前绝大多数人工智能系统都是建立在物理符号系统假设之上的。在尚未出现能与物理符号系统假设相抗衡的新的人工智能理论之前，无论从设计原理还是从已取得的实验结果来看，soar在探讨智能行为的一般特征和人类认知的具体特征的艰难征途上都取得了有特色的进展或成就，处在人工智能研究的前沿。上世纪80年代，以newella为代表的研究学者总结了专家系统的成功经验，吸收了认知科学研究的最新成果，提出了作为通用智能基础的体系结构soar。目前的soar已经显示出强大的问题求解能力。在soar中已实现了30多种搜索方法，实现了若干知识密集型任务（专家系统），如ri等。对于人工智能未来的发展方向，专家们通过一些前瞻性研究可以看出未来人工智能可能会向以下几个方面发展：模糊处理、并行化、神经网络及其情感。

目前，人工智能的推理功能已获突破，学习及联想功能正在研究之中，下一步就是模仿人类右脑的模糊处理功能和整个大脑的并行化处理功能。人工神经网络是未来人工智能应用的新领域。未来智能计算机的构成，可能就是作为主机的冯诺依曼型机与作为智能外围的人工神经网络的结合。研究表明：情感是智能的一部分，而不是与智能相分离的，因此人工智能领域的下一个突破可能在于赋予计算机情感能力。情感能力对于计算机与人的自然交往至关重要。

根据这些前瞻性研究我们也可以通过想象模拟勾画出人工智能未来发展的三个阶段。

1。融合时期（2010―2020年）

（1）用语言操纵和控制的智能化设备十分普及，像远程医疗这样的服务也更为完善。

（2）以计算机和互联网为基础的远程教育十分普及，在家就可以上大学。

（3）在身体里植入许多不同功能的芯片已不新奇。

（4）量子计算机和dna计算机会有更大发展，新材料不断问世。

（5）抗病毒程序可以防止各种非自然因素引发灾难。

2。自信时期（2020―2030年）

（1）智能化计算机和互联网既能自我修复，也能自行进行研究、生产产品。

（2）一些新型材料的出现，促使智能化向更高层次发展。

（3）有了高水准智能化技术的协助，人们“定居火星梦”可能性大增。

3。非神秘时期（2030―2040年）

（1）新的全息模式世界将取代原有几何模式的世界。

（2）人们对一些目前无法解释的自然现象会有更完善的解释。

（3）人工智能可以模仿人类的智能，因此会出现有关法律来规范这些行为。

人工智能一直处于计算机技术的前沿，在各个领域的应用都相当广泛，而且人工智能研究的理论和发现在很大程度上将决定计算机技术的发展方向。现在，已经有很多人工智能研究的成果进入到人们的日常生活之中，考虑到人工智能良好的发展和应用前景，我们应当加大力度对人工智能理论进行研究，让其更好地为人类服务。相信在不久的将来，人工智能理论将会有更大的突破，人工智能技术的发展会给人们的生活、工作和教育等带来更大的影响。

人工智能及其应用论文篇六

一、人工智能的发展过程

人工智能(cial intelligence)经历了三次飞跃阶段：实现问题求解是第一次，代替人进行部分逻辑推理工作的完成，如机器定理证明和专家系统；智能系统能够和环境交互是第二次，从运行的环境中对信息进行获取，代替人进行包括不确定性在内的部分思维工作的完成，通过自身的动作，对环境施加影响，并适应环境的变化，如智能机器人；第三次是智能系统，具有类人的认知和思维能力，能够发现新的知识，去完成面临的任务，如基于数据挖掘的系统。

二、人工智能的研究热点

ai研究出现了新的高潮，有两个方面的表现，一方面在于人工智能理论方面有了新的进展，另一方面是由于突飞猛进发展的计算机硬件。随着不断提高的计算机速度、不断扩大的存储容量、不断降低的价格，以及不断发展的网络，很多在以前无法完成的工作在现在都能够实现。当前，智能接口、数据挖掘、主体及多主体系统是人工智能研究的三个热点。

(一)智能接口技术是研究如何使人们能够方便自然地与计算机交流。为了实现这一目标，要求计算机能够看懂文字、听懂语言、说话表达，甚至能够进行不同语言之间的翻译，而这些功能的实现又依赖于知识表示方法的研究。因此，智能接口技术的研究既有巨大的应用价值，又有基础的理论意义。目前，智能接口技术已经取得了显著成果，文字识别、语音识别、语音合成、图像识别、机器翻译及自然语言理解等技术已经开始实用化。

(二)数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但是又潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘和知识发现的研究目前已经形成了三根强大的技术支柱：数据库、人工智能和数理统计。

(三)主体系统是具有信念、愿望、意图、能力、选择、承诺等心智状态的实体，比对象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定的自主性。主体试图自治、独立地完成任务，而且可以和环境交互，与其他主体通信，通过规划达到目标。多主体系统主要研究在逻辑上或物理上分离的多个主体之间进行协调智能行为，最终实现问题求解。

三、人工智能的应用领域

今天，ai能力更倾向于应用到人类或其他动物智能的某一或某几方面，并用自动化替代，有时候也用于对其进行模拟。不过在有些情况下，这些在高性能计算机调度之下的智能行为远远比人类的行为更为强大。

(一)路径查找和路径规划。在最小代价路径规划和路径查找系统中，可以使用专门的技术——它们中有一些非常灵巧微妙，另一些则仅仅是用蛮力解决——来模拟对理解的直觉迅速转换或者对普通人大脑生成过程的识别，结果有时非常令人惊讶！路径查找就是路径规划问题的一种变体。

为了找到最佳路线，我们需要计算通过每一个往返路线的时间开销。时间就是金钱；所以，我们更倾向于关注最小代价路线。这也适用于飞机航线的制定，它们需要在不同的城市中逗留或更换航班等等。

(二)逻辑和不确定性。计算机编程就像是使用逻辑砖块建造一栋房子一样。事实上，人工智能编程通常被认为有两种逻辑形式——命题逻辑和形式逻辑——的一种特殊混合应用，也被认为是一种谓词演算。更进一步说，编程语言中，我们更是采用了一个命题逻辑更加专门化的形式：布尔逻辑或者布尔代数。

只有两种状态：或者为真，或者为假。

对象之间 联系以及这些联系的真假值(布尔形式)在内的命题逻辑的一种强化延伸就是谓词演算(和中学学的数学计算毫无关系)所包含的。

但是当我们在逻辑中使用这些谓词的时候，就算是最复杂的逻辑语句，我们最终获得的也只是一个黑白分明的世界：一个事物不是真的就是假的。如果一个事物不是真的也不是假的，那么它一定是不存在的事物。否则，它必然两者居其一。

(三)自然 语言处理。在ai 应用中最重要的一部分就是自然语言处理。但是，现实却是，自然语言处理系统并不能像人类那样能很好地分析这些并没有太强逻辑结构地说出的以及写出的词语的含义。不过这样有限的功能对于残障人士、翻译系统、词语处理拼写和语法检查器来说仍然是非常有用的。

(四)神经 网络。一种信息处理结构就是神经网络，对诸如大脑之类的生物学神经系统进行尝试模仿来进行单纯数据的转换成为信息，就是它的原理。神经网络由很多相互联系的处理小元素：神经节点，功能相当于一个大脑神经细胞和神经元(synapse)组成，它们相互交互，共同解决具体问题。神经网络上的元素将 输入模式转换成为输出模式，而这些输出模式又同时可以成为其他神经网络的输入模式。神经网络通过实例学习，这一点和人类的做法一样。神经网络需要设置为适用于某些具体应用中，比如通过学习过程识别图像。而对于生命系统本身，我们对学习的过程涉及到神经细胞之间的突触联系的调整这一说法保留质疑。

四、结语

当前，大部分ai能力的研究方向是研究如何完整地模拟一个智能过程，而不是对器官所使用的每一个低级步骤进行再现。一个极端显著的示例就是利用数据库和搜索软件获取信息的专家系统。数据库向大脑提供基本没有任何关联的数据，同时这些数据的传输和其在大脑中的存储形式也毫不相同(科学家们很清楚这一点)。但是很多专家系统还是能够相当好地担当起诸如像内科医生这样的专业角色。当然它们也仅仅被应用于它们非常熟悉的领域。

人工智能及其应用论文篇七

can总线是bosch公司为现代汽车应用而推出的一种总线，与一般的通信总线相比，can总线的数据通信具有突出的可靠性、实时性和灵活性。can总线现已广泛应用于工业现场控制、小区安防、环境监控等众多领域中。can总线为多主方式工作，网络上任一节点均可在任意时刻主动地向网络上其它节点发送信息而不分主从，通信方式灵活，且无需站地址等节点信息。

can中继器是can总线系统组网的关键设备之一，在稍大型的can总线系统中经常会用到中继器。本文所讨论的中继器除了具有中继功能以外，还具有一定的'网桥功能。因为只要对中继器的初始化参数进行适当配置，就能使中继器既具有报文转发功能，又具有报文过滤功能，这里只是借用了中继器的名称而已。

使用中继器的优点主要表现在以下几方面：

（1）过滤通信量。中继器接收一个子网的报文，只有当报文是发送给中继器所连的另一个子网时，中继器才转发，否则不转发。

（2）扩大了通信距离，但代价是增加了一些存储转发延时。

（3）增加了节点的最大数目。

（4）各个网段可使用不同的通信速率。

（5）提高了可靠性。当网络出现故障时，一般只影响个别网段。

（6）性能得到改善。

当然，使用中继器也有一定的缺点，例如：

（1）由于中继器对接收的帧要先存储后转发，增加了延时。

（2）can总线的mac子层并没有流量控制功能。当网络上的负荷很重时，可能因中继器中缓冲区的存储空间不够而发生溢出，以致产生帧丢失的现象。

（3）中继器若出现故障，对相邻两个子网的工作都将产生影响。

人工智能及其应用论文篇八

［摘要］随着科学技术的飞速发展，不同学科的交叉融合越来越显著。机电一体化技术是一门融合了机械技术、电子技术、计算机技术、信息技术及其他技术的独立的交叉学科，它在生产实践中的应用，不仅提高了机械工业的生产效率，还使机械工业的生产方式、管理体系等发生了重大变革。通过对机电一体化技术的优势进行阐述，根据当前化工企业机电一体化技术的应用情况进行分析，指出了化工机电一体化技术的未来发展趋势，希望能为化工机电一体化技术的发展带来新的启示。

［关键词］化工；机电一体化；技术；发展；趋势

一、机电一体化的优势

（一）增强设备安全性，保障安全生产

应用机电一体化技术，不仅能够使机械的运行过程被全程监控，还会在设备运行出现异常时及时自动报警，既节省了检修和维护保养时间，也提高了设备运行的安全性。

（二）提高生产效率，保证产品质量

机电一体化产品运用数字化程序进行控制，大规模的减少了操作按钮的数量，使操作过程更加简单方便，减少了人工操作环节，降低了人员主观因素的影响，提高了生产效率的同时降低了产品的不合格率。

（三）便于产品调整，养护维修方便

在生产过程中，针对不同用户的产品需求，可以通过改变控制程序来改变工作方式，不需要变更其他生产条件，使操作既简单化又多元化。还可以通过自动预警系统，及时发现机械操作过程中的故障及问题，及时修复，降低了机械的检修支出，节约了成本。

二、化工机电一体化发展现状

20世纪60年代初，化工机电一体化技术作为一门新兴事物开始被应用于工业生产过程中。随着计算机科学、自动控制技术等的大力发展，不同学科技术间的融合更加紧密，推动着化工机电一体化技术不断的`创新，一些发达国家开发出了科技含量更高的化工机电一体化技术产品，使化工机电一体化产品逐步走上了历史的舞台，为未来的技术发展奠定了基础。到了90年代，微传感器、执行器等技术的迅速发展，人工智能、神经网络等技术的出现，在各国学者的努力研究下，使得化工机电一体化技术逐渐形成了完整的科学体系。

三、化工机电一体化发展趋势

（一）模块化

化工机电一体化产品的构成比较复杂，单元间通过不同接口进行对应，将接口集中起来实现区域模块化管理，实现多项功能的集合，不仅能够提高产品的可装配性，还能够满足不同的生产需求，同时也降低了维修成本。

（二）智能化

人工智能作为当今科技发展的热门课题，也必将成为未来科技发展的主要方向，运用智能化技术取代人类从事更加危险复杂的工作，不仅能够使人们远离危险的工作环境，还能确保产品的质量和性能。智能化就是模拟人类智能，将判断和推理能力根植于化工机电一体化系统，通过人类对化工机电一体化设备的控制，达到对化工生产的控制目标。

（三）绿色化

随着人们对环境问题的认识不断深入，绿色环保已经成为工业发展中必须要重视的问题，也将成为未来技术发展的目标之一。化工工业对人类社会的发展有着深远的影响，绿色环保观念已经深入人心，化工企业想要不断发展壮大，就必须加强对绿色环保化机电一体化产品的研究，以环境污染为代价的化工机电一体化产品必然会被社会所淘汰。

（四）网络化

近年来，网络技术的发展为机电一体化技术带来了新的机遇，一是计算机网络技术与机电一体化技术可以相互推动，共同发展。二是网络技术的应用可以实现化工机电一体化产品的远程控制目标，真正突破时空限制。

（五）微型化

随着人们对纳米技术的不断深入研究，微型化必将成为机电一体化技术的发展趋势。微型化机电一体化产品不仅能解决传统产品体积大、功耗高的缺点，也会拓展其应用和普及范围。随着科学技术的不断发展，诸学科的不断创新，化工机电一体化技术的发展也会越来越快，其产品在化工企业生产中的优势也会越来越显著，发展前景十分光明。

参考文献：

[2]杨卫平.关于机电一体化技术的应用及其发展趋势的探讨[j].电子技术与软件工程，20xx（12）：124.

人工智能及其应用论文篇九

机电一体化是多门科学多年的发展的成果，它是机电行业发展的必然产物，随着社会智能化发展的越来越快，机电一体化的技术应用也越来越广阔，下来让我们看看机电一体化应用的领域。

1、机床数控领域

机电一体化在数控机床领域的发展已经有40年的历史，在技术领域有了进一步的.提高，无论是在结构上功能上还是在操作上都发展的比较完善。类型具有总线式、模块化、紧凑型的结构，在开放性设计中，这种设计硬件体系和功能模块具有层次性和兼容性的，可以大大提高用户的使用效益和智能化的。在机电一体化的系统研究中分出多级的网络，这样能使复杂加工系统的作业能力的运行。可以数控机床可以装置单板、单片机以及控制中心等高新集成技术。

2、计算机集成制造系统的领域

计算机系统的组合不是分散的子系统的组合，它是由全局的实践总结出最优的系统的组合，它需要各个部门加强沟通，围绕制造展开工作。当产品的集成度越高，就能够使各个生产要素间的配置更加合理和完善。

3、工业机器人

工业机器人首先出现的是不够灵活的半机器人，它根据示范的动作进行重复的运动，在工作中，不会考虑工作环境和作业对象的变化。而现代的机器人，里面装有不同的传感元件，机器人可以作业环境和对象做出简单的信息判断，并能做出简单的分析。这是机电一体化发展的新成果，也是其发展的前景所在。

人工智能及其应用论文篇十

关键词：can总线can控制器can中继器

can总线是bosch公司为现代汽车应用而推出的一种总线，与一般的通信总线相比，can总线的数据通信具有突出的可靠性、实时性和灵活性。can总线现已广泛应用于工业现场控制、小区安防、环境监控等众多领域中。can总线为多主方式工作，网络上任一节点均可在任意时刻主动地向网络上其它节点发送信息而不分主从，通信方式灵活，且无需站地址等节点信息。

can中继器是can总线系统组网的关键设备之一，在稍大型的can总线系统中经常会用到中继器。本文所讨论的中继器除了具有中继功能以外，还具有一定的网桥功能。因为只要对中继器的初始化参数进行适当配置，就能使中继器既具有报文转发功能，又具有报文过滤功能，这里只是借用了中继器的名称而已。

使用中继器的优点主要表现在以下几方面：

（1）过滤通信量。中继器接收一个子网的报文，只有当报文是发送给中继器所连的另一个子网时，中继器才转发，否则不转发。

（2）扩大了通信距离，但代价是增加了一些存储转发延时。

（3）增加了节点的最大数目。

（4）各个网段可使用不同的通信速率。

（5）提高了可靠性。当网络出现故障时，一般只影响个别网段。

（6）性能得到改善。

当然，使用中继器也有一定的缺点，例如：

（1）由于中继器对接收的帧要先存储后转发，增加了延时。

（2）can总线的mac子层并没有流量控制功能。当网络上的`负荷很重时，可能因中继器中缓冲区的存储空间不够而发生溢出，以致产生帧丢失的现象。

（3）中继器若出现故障，对相邻两个子网的工作都将产生影响。

(本网网收集整理)

1can中继器硬件电路设计

图1所示为can中继器硬件结构框图。can中继器主要由89c52和两路can控制器接口组成。89c52作为can中继器的微控制器，负责整个中继器的监控任务。两路can控制器接口电路基本相同，都是由can通信控制器sja1000、光电耦合电路和can总线驱动器82c250组成。can总线驱动器都采用带隔离的dc／dc模块单独供电。这样，不仅实现了两路can接口之间的电气隔离，也实现了中继器与can总线的隔离。虽然这在一定程度上增加了中继器硬件的复杂性和成本，但却是值得的。采取隔离措施可使故障局限在某一网段内，而不至于影响其它网段，既便于维护，又保证了系统设备的安全。

中继器硬件除了以上主要部分以外，还有eeprom、看门狗和led指示等部分。几个led分别用于中继器上电指示和can接口当前的接收和发送状态指示，以及接口的通信故障（如总线关闭）指示。看门狗采用max1232。max1232具有高电平、低电平上电复位和看门狗功能。eeprom采用具有1k字节容量的24lc08，可用于保存中继器的配置参数等信息，便于系统的灵活配置。

2can中继器的软件设计

can中继器的主要任务是在两个can网段之间实现报文的过滤和转发。由于通信实时性的要求以及can中继器cpu中缓存容量有限（89c52内部ram容量为256个字节），所以在进行软件设计时，要求做到存储转发时间尽量短。为了达到这一要求，cpu采用中断方式接收两个can控制器的报文，同时尽量精简cpu收发子程序的代码长度。为了节省内存并对内存实行有效管理，cpu采用了fifo机制管理内部ram。为了保证通过中继器传输报文的通信双方数据的可靠性，唯有使用通信双方应用层的端端差错控制才能满足要求，但在中继器的软件设计中不宜加入过多的差错控制和流量控制功能，因为这不仅达不到目的，反而还降低了中继器的运行效率，增加了故障隐患。

图2接收中断子程序流程图

can中继器软件主要包括以下一些子程序：初始化子程序、主监控程序、接收中断子程序和发送子程序等。初始化子程序的编写方法与一般的can总线系统智能节点的初始化子程序的编写方法基本相同，只是在对两个can控制器进行初始化时应采用不同的初始化参数。下面主要对主监控程序和接收中断子程序进行介绍。

2．1主监控程序的设计

收数据指针和发送数据指针。当两指针不相等时即证明缓冲区中存有有效数据。缓冲区接收数据指针的调整是通过接收中断子程序实现的，而发送数据指针的调整则通过发送子程序实现。在主监控程序中，还用到了一个请求状态标志，该标志在接收中断子程序中建立，用于中继器及时返回本身故障状态或响应上位机的状态查询命令。当该标志为1时，主监控程序会向上位机发送本身状态，并清除该标志。

2．2接收中断子程序的设计

中继器接收中断子程序流程图如图2所示。在进入中断后，首先判断中断类型。若为错误警告中断，则进行相应处理并建立标志，若为接收中断则接收报文。在报文接收前，要根据接收报文的长度判断接收缓冲区是否会溢出。若会溢出，则判断是否为状态查询命令，是则置位请求状态标志，对于接收的其它报文则丢弃。若缓冲区不会溢出，则接收该报文。接收报文后取出命令字节，判断是否是中继器状态查询命令，若是则置位请求状态标志，不进行缓冲区参数调整（因为是上位机发送给中继器的命令，只要求中继器作出响应而不要求其转发，所以不能放入缓冲区中）。若不是中继器状态查询命令，则不作处理，只进行缓冲区参数调整，接收报文有效。随后进行释放can接收缓冲区、恢复现场和中断返回等工作。

3can中继器在食堂售饭系统的中应用

按上述方法设计的中继器现已成功应用于东华理工学院的食堂售饭系统中。根据学院食堂及各营业网点的实际分布情况，设计的学院食堂售饭系统网络结构如图3所示。从图中可以看出，中继器是组网的关键设备，它将窗口机等终端与服务器连接起来。在该网络结构中，中继器共分两级。中继器1～4为一级中继器，一端与服务器相连，另一端则与各个食堂窗口机等终端构成的子网相连；中继器5为二级中继器，一端与一级中继器相连，另一端与浴室、小卖部等窗口机相连。采用两级中继器的设计，使系统的通信距离可达5km以上，网络终端数目几乎不受限制。

该设计方案已投入实际运行，目前系统网络规模为五台中继器、一百多台窗口机，用餐人数近万人。从系统的实际运行情况来看，性能非常稳定可靠，而且维护和扩容方便，大大提高了食堂的管理水平和工作效率。

人工智能及其应用论文篇十一

摘要：:分析了人才培养质量评价体系在高职教育中应用的必要性，阐述了传统评价模式的弊端，进而引入企业的先进理念，构建了基于工作过程的高职机电一体化技术专业人才培养质量评价体系。

关键词：:高职院校;人才培养质量;职业岗位能力评价

一、人才培养质量评价体系在高职教育中应用的必要性

高等职业院校，承担着服务社会经济发展，为企业输送高素质技术技能人才的重要任务，因此，如何满足企业的人才需求成为了高职院校的核心任务。工学结合是实现专业与职业岗位对接的有效途径，即培养职业岗位所需的人才。现阶段，大部分院校都能够将企业的真实工作任务引入人才培养过程中，但如何对于所培养的人才从企业的角度进行客观公正的评价是各个高职院校需要解决的共同问题。只有企业的评价才能够真正的评判人才培养的质量，也只有企业的评价才对人才培养具有指导意义，因此，引进企业管理理念建立合理客观公正的人才评价体系，对于现代高职的'教育质量提升具有积极的意义。

二、传统人才培养质量评价的弊端

高职院校传统的人才培养质量评价主要从学生综合素质、学生学业水平两方面进行评价。

(一)考核模式单调、方法单一

考核主要以期末考试成绩、平时成绩按比例构成。其主要表现为:理论考试多，素质能力考查少;终结性考核多，过程性、诊断性考核少;无法准确考核出学生真实的知识结构、能力和素质。

(二)考核内容片面呆板，缺乏科学性

考核内容多以理论知识为主，只注重对基础知识、基本理论和基本原理的检测，忽视了对学生发现问题、提出问题、分析问题、解决问题能力的考核。

(三)试题库建设滞后欠完备，考核质量难以控制

试题缺乏科学规范的质量标准，难以形成保证教学质量和符合学业考核要求的试题库，起不到优化教学内容、改进教学方法、提高教学质量和激发学生学习积极性的作用。

(四)考核评价机制失衡，定位不当

考核评价机制陈旧落后，一般通过平时成绩、期中成绩、期末成绩测评学生学业。忽视技术能力评价，缺乏诊断性评价，只重终结性评价的单一评价机制，限制了教学质量的提高和学生创新精神的培养。

三、基于工作过程的人才培养模式中人才培养质量评价体系

(一)基于工作过程的人才培养模式

通过深入的企业调研发现，机电行业从业人员主要从事的岗位是机电设备操作、机电产品安装调试、机电系统运行维护维修、生产工艺人员等。按照高职人才培养的特点，结合各类岗位的职业能力要求，按照能力递进和岗位升迁的规律，对人才培养过程进行合理的序化，基于工作过程(岗位)进行设计。具体为:第一学期主要培养机电设备操作、维护人员;第二学期主要培养机电设备安装调试人员;第三学期培养机电设备改造、维修人员;第四学期培养机电生产工艺人员。第五、第六学期学生进入企业顶岗实习。

(二)基于工作过程的高职机电一体化技术专业人才培养质量评价体系

根据企业需求，结合机电一体化专业人才培养实际情况，将机电一体化技术专业人才培养质量评价标准设计成为三部分组成，分别是学生综合素质测评、阶段学业成绩、职业岗位能力测评。1．学生综合素质测评标准主要从学生的政治表现、思想品德、组织纪律、社会实践、集体活动、日常表现、奖惩情况等方面对学生进行评价。2．阶段学业水平评价该项成绩为阶段所学课程的平均成绩*40%。每门课程的成绩由专业任课教师负责评定。其中包含学生课堂表现(课程项目完成情况)、作业完成情况、课堂考勤、课程考试等几部分构成。3．职业岗位能力评价通过与企业各个岗位的工作人员交流、座谈，项目组遴选了四个具有代表性的综合性工作任务作为职业能力评价的载体，第一阶段是车刀刃磨机的零部件更换，第二阶段是x/y轴简单搬运装置的安装与设备调试，第三阶段是普通车床的plc控制改造，第四阶段是柔性生产线物料分拣单元的设计。每个培养阶段，学生自主完成阶段测评任务，引进企业生产技术评价标准，从安全生产、职业素养、技能水平等方面对学生在完成任务过程中的表现进行评价，从而反映出学生职业能力培养的水平。

四、基于工作过程的人才培养模式中人才培养质量评价体系的优点

(一)全员参与

在运行过程中，参与学生培养的每位成员都参与其中(包括企业技术人员)，从不同的角度对学生进行全面客观的评价。

(二)多方位评价

在人才培养过程中的每个阶段，对学生综合素质、职业素养、职业能力、知识水平、学习能力等多方面进行综合性评价，评价更加全面。

(三)量化的评价标准

结合企业人才需求情况，按照高职教育的先进理念，构建了量化的学生综合素质测评标准、学生阶段学业成绩评价标准、职业岗位能力评价标准。评价结果更加客观，结果更便于进行分析。

五、结束语

企业和社会的需求应该是高职专业才培养关注的核心，是否满足企业和社会的需求应该作为人才培养质量的最终评判标准。建立一套符合企业和社会需求的人才培养质量评价标准，对于人才培养质量的提升具有深刻的意义。

参考文献:

人工智能及其应用论文篇十二

：信息技术为如今时代注入了很多活力，也全面带动了社会的发展，人工智能是一种全新的发展趋势。文章从人工智能的概念出发，介绍了人工智能的优点和缺点，并总结了计算机网络技术存在的问题，最后详细介绍了几种人工智能在计算机网络技术中的应用。

：人工智能；计算机网络技术；防火墙

人工智能是以模仿人类智能为核心，但最终超越人类智能的技术[1]。其中包括心理、生理、语言等多个领域，让一些机器具备人的思维以及感官，这种机器最终会达到具备人类的能力与思维，甚至在某些方面能够做到人力不可及的程度。发展人工智能就是为了帮助人类完成一些工作，例如很多高危工作可以让机器人代替人类，让工作人员获得安全保障。人工智能与计算机网络技术的联系非常紧密，计算机网络技术很多方面影响着人工智能的发展，而人工智能也有很多方面可以应用到计算机网络技术中。

2.1保证网络稳定运行

现在生活中方方面面能够看到计算机网络技术的影子[2]。企业、个人、相关部门都要依赖计算机网络技术进行生产和管理，而计算机网络技术近年来的发展也非常迅猛，为社会发展起到极大的帮助，但计算机网络技术在带给人们便利的同时也造成很多不稳定的因素，例如一些数据处理，由于数据比较模糊无法采取有效的处理方法。人工智能就可以对计算机网络技术提供极大的支持，因为人工智能体现的是对人类思维的模仿，对数据的处理会更加灵活，配合计算机网络技术强大的计算能力，就可以让负责的数据得到高效处理，让工作效率得到提升，减少了数据处理的成本。

2.2网络管理更加便捷

网络的覆盖范围越来越大，计算机技术更新速度越来越快[3]。人工智能可以让网络管理更加简单便捷。网络结构通常是分层管理，人工智能以多代理协作的方式实现各管理层交流更加通畅，网络管理也随之提升了很大效率。人工智能注定成为未来网络管理的主要方式，因此，加强人工智能与计算机网络技术的协作能力是优化网络管理的主要途径。

2.3资源消耗小

人工智能可以利用模糊控制法将有效的数据从海量数据中提取出来，让数据处理的效率提升，减少了数据检索的时间。这就代表着人工智能可以极大程度上减少计算资源的消耗，节省人们的时间。

人工智能的理念是模拟人类的大脑，让机器代替人完成工作，所以随着技术更新人工智能会和人类大脑相似度越来越高，未来一定会有越来越多的工作是由人工智能来执行的，如今人工智能和计算机网络技术的结合已经带给人们很多帮助，但这种帮助会让人类产生极大的依赖性，逐渐发展成惰性，人类在生活和生产中参与会越来也少，最大的表现就是会有很多人员失业，毕竟对于企业来说使用人工智能要更加简单，在人力资源成本上投入减少，也有一些研究者认为人工智能最终取代人类，也是有可能发生的。

计算机网络技术对人们的帮助已经非常细致，完全融入日常生活中，在各个领域都有其影子，但网络安全问题一直都是人们关心的重点。网络上数据资源的规模越来越大，但这些资源大多数都是不规则的，有一些数据带给人们的是纯粹的干扰，计算机网络技术智能对这些数据进行简单处理，对其真实性无法准确核实。计算机网络技术让人们的生活更加便利，也让一些不法分子在网上进行非法活动更加便利，但目前对这些网络犯罪行为并没有有效的遏制手段。

5.1反垃圾邮件系统

这是一种针对邮箱使用研究出的系统，在使用邮箱的过程中，经常会有一些垃圾邮件，有些是用于广告，有些是诈骗信息，这些垃圾邮件让使用者非常困扰，虽然能够手动删除，但这类邮件通常都是源源不断的，一直删除非常麻烦。人工智能的应用就是能够生成反垃圾邮件系统，相当于邮箱外设置了一套防御系统，对垃圾邮箱进行阻拦，这样就不必用户亲自手动删除这些垃圾邮件，使用邮箱就会更加便利，而且在一定程度上也加强了邮箱的安全性，防止了诈骗信息进入，有效保护用户的财产安全。

5.2智能防火墙技术

防火墙对于计算机使用是非常重要的，能够对一些有害信息进行拦截，是保护计算机安全的主要措施。人工智能的应用让计算机的防火墙更加有效，可以进行自动防御，计算机可以通过智能防火墙技术解决一些软件拒绝服务的问题，而且可以对病毒有效防御。智能防火墙技术可以说是对传统的防火墙技术的强化，对于企业来说尤其重要，如今病毒的种类越来越多，威胁信息安全的隐患也更加复杂，一点小小的失误就容易造成极大的损失，智能防火墙技术从这个角度来说是最实用的应用技术。

5.3入侵检测技术

严格来说入侵检测技术也是防火墙技术其中的一种，但更加具体，所谓入侵检测就是对计算机收集到的数据进行处理，通过对数据的分析以及筛选，利用编程生成一份报告，在第一时间呈现给用户，用户能够随时掌握计算机的数据收集情况，也是对病毒的防范，能够在最短的时间内发现病毒入侵情况，以便于及时采取措施，保护网络安全。与严格意义上的防火墙不同的是，防火墙体现的是对有害信息的拦截，而入侵检测是对已经收集到的信息进行分析处理，人工智能的融入可以让数据处理的过程更加高效，提高入侵检测技术的性能。

5.4网络管理与系统评价系统

网络管理与系统评价是一种在人工智能刚开始应用到计算机上时出现的，人工智能在其中起到的特点就是利用数据库以及一种问题求解系统对网络管理进行优化，使之更加高效。计算机在运行中也会出现一些问题，用户往往不知道其中问题产生的真正位置，这样就可以利用问题求解系统来对计算机进行检测，找出其中的问题，便于对计算机进行维护，提高计算机使用的安全性。人工智能在网络管理中起到的作用非常重要，因为人工智能是对人类思维的模仿，对计算机故障分析更加有效，而且在数据处理时能够运用逻辑思维，对重要数据进行储存，以便于随时提取计算机中的数据。

5.5规则产生式专家系统

这种人工智能是建立起一个以专家知识为主的数据库，吸取专家推理机制的优点，计算机网络管理人员提前编制针对已知的入侵特征设计好的规则，以大量的规则建立成专业数据库，在网络管理中，系统以审计记录以及编制好的规则为依据，对入侵情况进行分析，并判断出入侵系统的种类以及特征。人工智能在对入侵情况进行处理的效率更高，并且更具有准确性，人工智能的处理方式以及相关应用性能也会更加有效。但人工智能也有一定的局限性，因为是以已知的经验以及规则进行处理，检测范围比较有限。

5.6人工神经网络

这种人工智能的应用是以对人脑的学习机制进行模拟，也体现了人工智能产生的思路，在应用上更加体现智能的特点，尤其学习能力更高。目前人工神经网络对一些存在畸变以及噪声的输入模式识别有广泛的应用，在与入侵检测技术的结合方面也比较广泛，在并行的模式下与入侵检测技术进行融合更加合理，因此在网络管理方面也是非常实用的应用。

5.7数据挖掘技术

数据挖掘技术的原理就是以审计程序为基础，对一些主机会话以及网络连接的情况进行更加细致的描述，并准确提取数据。数据挖掘技术能够对一些入侵的模式进行更加准确地的捕捉，对计算机网络的一些日常活动以及规则可以进行更加有效的学习和处理，对数据进行全面的记忆，因此在网络出现特别的情况下能够提高计算机及的检测效率以及识别效率。这项应用体现的是人工智能的记忆能力以及学习能力。

5.8人工免疫技术

人工免疫是一种针对人体免疫的特征设计的应用技术，其中对基因库、克隆选择以及否定选择等机制进行整合，传统计算机入侵检测技术有着非常大的局限性，尤其是识别病毒的能力不强，杀毒能力也有待提高，通过对此项技术的应用可以将这些缺陷进行弥补。在基因库中能够对一些片段进行重组，这一过程对于一些未知病毒进行识别是非常有效的。这种理念非常先进，但实际应用还存在一些问题。在否定选择机制中，系统中会随机产生一些字符串，运用一些算法将一些片段字符串进行判断，若是否定选择是正确的，检测器就可以视为合格。

5.9数据融合技术

这项应用是对人类的信息处理能力进行模仿，主要是通过对数据进行组合从而获取更多的信息，对资源进行整合协同，在计算机网络管理领域应该比较广泛，可以让多个传感器进行联合并发挥出更大的作用，并让整个系统的性能得到有效提升。单个的传感器在检测范围方面还是比较局限的，这项应用可以将这种局限性打破，让计算机网络安全问题得到有效解决，而且应该能够与其他的人工智能技术进行结合，让计算机的安全性更高。

人工智能是未来人们生活中必不可少的一部分，近年来很多应用人工智能的产品已经走进了人们的生活，随着技术的进步以及经济水平的提升，人工智能的普及范围会更广。将人工智能应用在计算机网络技术领域能够让计算机安全性得到提升，同时提高计算机的各方面性能，带给人们更加便捷的体验，但人工智能在实际应用上还存在一些障碍，而且人工智能的缺点也是值得注意的。

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[1]闵锐。大数据时代人工智能在计算机网络技术中的应用[j].科技创新与应用，2016（36）：98.

人工智能及其应用论文篇十三

机电一体化是机械、微电子、控制、计算机、信息处理等多学科的交叉融合，其发展和进步有赖于相关技术的进步与发展，其主要发展方向有数字化、智能化、模块化、网络化、人性化、微型化、集成化、带源化和绿色化。

1.1数字化

微控制器及其发展奠定了机电产品数字化的基础，如不断发展的数控机床和机器人；而计算机网络的迅速崛起，为数字化设计与制造铺平了道路，如虚拟设计、计算机集成制造等。数字化要求机电一体化产品的软件具有高可靠性、易操作性、可维护性、自诊断能力以及友好人机界面。数字化的实现将便于远程操作、诊断和修复。

1.2智能化

即要求机电产品有一定的智能，使它具有类似人的逻辑思考、判断推理、自主决策等能力。例如在cnc数控机床上增加人机对话功能，设置智能i/o接口和智能工艺数据库，会给使用、操作和维护带来极大的方便。随着模糊控制、神经网络、灰色理论、小波理论、混沌与分岔等人工智能技术的进步与发展，为机电一体化技术发展开辟了广阔天地。

1.3模块化

由于机电一体化产品种类和生产厂家繁多，研制和开发具有标准机械接口、动力接口、环境接口的机电一体化产品单元模块是一项复杂而有前途的工作。如研制具有集减速、变频调速电机一体的动力驱动单元；具有视觉、图像处理、识别和测距等功能的电机一体控制单元等。这样，在产品开发设计时，可以利用这些标准模块化单元迅速开发出新的产品。

1.4网络化

由于网络的普及，基于网络的各种远程控制和监视技术方兴未艾。而远程控制的终端设备本身就是机电一体化产品，现场总线和局域网技术使家用电器网络化成为可能，利用家庭网络把各种家用电器连接成以计算机为中心的计算机集成家用电器系统，使人们在家里可充分享受各种高技术带来的好处，因此，机电一体化产品无疑应朝网络化方向发展。

1.5人性化

机电一体化产品的最终使用对象是人，如何给机电一体化产品赋予人的智能、情感和人性显得愈来愈重要，机电一体化产品除了完善的性能外，还要求在色彩、造型等方面与环境相协调，使用这些产品，对人来说还是一种艺术享受，如家用机器人的最高境界就是人机一体化。

1.6微型化

微型化是精细加工技术发展的必然，也是提高效率的需要。微机电系统(microelectronicmechanicalsystems，简称mems)是指可批量制作的，集微型机构、微型传感器、微型执行器以及信号处理和控制电路，直至接口、通信和电源等于一体的微型器件或系统。自1986年美国斯坦福大学研制出第一个医用微探针，1988年美国加州大学berkeley分校研制出第一个微电机以来，国内外在mems工艺、材料以及微观机理研究方面取得了很大进展，开发出各种mems器件和系统，如各种微型传感器（压力传感器、微加速度计、微触觉传感器），各种微构件（微膜、微粱、微探针、微连杆、微齿轮、微轴承、微泵、微弹簧以及微机器人等）。

人工智能及其应用论文篇十四

人工智能（artificial intelligence），英文缩写为ai，也称机器智能。“人工智能”一词最初是在1956年的dartmouth学会上提出的。它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造智能机器或智能系统来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能与人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能的发展史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的，目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机，人工智能在21世纪必将为发展国民经济和改善人类生活做出更大的贡献。

事物的发展都是曲折的，人工智能的发展也是如此。人工智能的发展历程大致可以划分为以下五个阶段：

第一阶段：20世纪50年代，人工智能的兴起和冷落。人工智能概念在1956年首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、lisp表处理语言等。但是由于消解法推理能力有限以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是重视问题求解的方法，而忽视了知识的重要性。

第二阶段：60年代末到70年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮。dendral化学质谱分析系统、mycin疾病诊断和治疗系统、prospectior探矿系统、hearsay—ii语音理解系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。并且，1969年成立了国际人工智能联合会议（international joint conferences onartificial intelligence 即ijcai）。

第三阶段：80年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了飞速的发展。日本在1982年开始了“第五代计算机研制计划”，即“知识信息处理计算机系统kips”，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。

第四阶段：80年代末，神经网络飞速发展，。1987年，美国召开第一次神经网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生。此后，各国在神经网络方面的投资逐渐增加，神经网络迅速发展起来。

第五阶段：90年代，人工智能出现新的研究高潮。由于网络技术特别是国际互连网技术的发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解，而且研究多个智能主体的多目标问题求解，将人工智能更面向实用。另外，由于hopfield多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。

1、人工智能在管理系统中的应用

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

2、人工智能在工程领域中的应用

人工智能在地质勘探、石油化工等工程领域也发挥着非常重要的作用。早在1978年，美国斯坦福国际研究所就研发制成矿藏勘探和评价专家系统“prospector”，该系统用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等，是工程领域的首个人工智能专家系统，其发现了一个钼矿沉积，价值超过1亿美元。

3、人工智能在技术研究中的应用

人工智能在电子技术领域的应用可谓由来已久。随着网络的迅速发展，网络技术的安全已经成了人们关心的重点，因此必须在传统技术的基础上进行网络安全技术的改进和变更，大力发展数据挖掘技术、人工免疫技术等高效的ai技术，开发更高级的ai通用与专用语言和应用环境以及开发专用机器，而人工智能技术则为其提供了一定的可能。

人工智能的近期研究目标在于建造智能计算机，用以代替人类去从事各种复杂的脑力劳动。正是根据这一近期研究目标，人们才把人工智能理解为计算机科学的一个分支。当然，人工智能还有它的远期研究目标，即探究人类智能和机器智能的基本原理，研究用自动机（automata）模拟人类的思维过程和智能行为。这个长期目标远远超出计算机科学的范畴，几乎涉及自然科学和社会科学的所有学科。如今，人工智能已经进入了21世纪，其必将为发展国民经济和改善人类生活做出更大的贡献。但是，从人工智能目前的发展现状来看，其研究也存在一定的问题，这些主要表现在以下三个方面：

1、宏观与微观隔离

一方面是 哲学、认知科学、思维科学和 心理学等学科所研究的智能层次太高、太抽象；另一方面是人工智能逻辑符号、神经 网络和行为主义所研究的智能层次太低。这两方面之间相距太远，中间还有许多层次尚待研究，目前还无法把宏观与微观有机地结合起来和相互渗透。

2、全局与局部割裂

人工智能是脑系统的整体效应，有着丰富的层次和多个侧面。但是，符号主义只抓住人脑的抽象思维特性；连接主义只模仿人的形象思维特性；行为主义则着眼于人类智能行为特性及其进化过程。这就导致了三者之间存在着明显的局限性。因此，必须从多层次、多因素、多维和全局观点来研究人工智能，才能克服上述局限。

3、理论与实际脱节

大脑的实际 工作，在宏观上已知道不少；但是智能的千姿百态，变幻莫测，复杂的难以理出头绪。在微观上，我们对大脑的工作机制知之甚少，似是而非，这也使我们难以找出规律。在这种背景下提出的各种人工智能理论，只 是部分人的主观猜想，能在某些方面表现出“智能”就已经算是相当的成功。

人工智能一直处于 计算机技术的前沿，其研究的理论和发现在很大程度上将决定计算机技术的 发展方向。人工智能研究与 应用虽取得了不少成果，但离全面推广应用还有很大的距离，还有许多问题有待解决，且需要多学科的研究专家共同合作。因此，要想从根本上了解人脑的结构和功能，完成人工智能的研究任务，就必须去寻找和建立更新的人工智能框架和理论体系，进而为人工智能的进一步发展奠定坚实的理论基础。我们坚信在不久的将来，人工智能技术的应用与发展必将会给人们的生活、工作和 教育等带来更大的。影响。

人工智能及其应用论文篇十五

在机器人教育中，课堂以学生为中心，教师作为指导者提供学习材料和建议，学生必须自己去学习知识，构建知识体系，提出自己的解决方案，从而有效培养了动手能力、学生创新思维能力。

２、有效激发学习兴趣、动机“寓教于乐”是我们教育追求的目标。这也是当前教育游戏成为当前研究热点一个原因。学习兴趣是学生的学习成功重要因素。机器人教育可以通过比赛形式，得到周围环境的认可和赞赏，能够激发学生学习的兴趣，激发学生的斗志和拼博精神。

３、培养学生的团队协作能力

机器人教育中大多以小组形式开始，机器人的学习、竞赛实际上是一个团体学习的过程。它需要学习者团结协作，包容小组其他成员的缺点和不足，能够与他人进行有效沟通与交流。在实践锻炼中提高自己的团队协作能力，其效果比普通的教育方式、方法更加有效。

４、扩大知识面，转换思维方式

考虑到中小学生和机器人课程的特点，为培养学生的综合设计能力和创新能力，本人认为机器人教学应该在教学内容、教学方法、教学组织方面一改其它课程的教学模式，走出一条新的路子来。

1、教学内容：机器人教学应注意学生知识广度的学习。虽然仅通过一门课程来扩充学生的知识面效果有限，但是由于机器人的设计涉及到光机电一体化、自动控制、人工智能等多方面问题，既有硬件设计也有软件设计，所以是让学生了解和掌握大量知识的绝好机会。知识不追求深度，只要求广度。例如在确定教学内容时，注意力不要仅放在竞赛用轮式成品机器人上，还应该关注单片机、嵌入式cpu、各种传感器、电机、机械部件等软硬件技术在机器人和自动化技术上的应用。

2、教学方法：应根据学段和学科情况选择不同的综合设计教学方法。如：小学阶段可让学生完成轮式竞赛用机器人的功能模块组装的设计；初中阶段可进行生活与学习中实用机器人的创意设计；高中信息技术课中可重点对机器人智能软件算法进行设计；而高中通用技术课中可重点对机器人的电气部分、传感器部分、动力部分和机械部分进行相关设计。总之，教学方法应该侧重综合设计，而不是放在问题的分析上。

3、教学组织机器人教学应事先营造好供学生动手动脑进行设计活动的环境。提供必要的设备和工具（包括工具软件），组织学生进行探究式学习，特别应注意探究式学习三个要素（任务驱动、协作学习、教师引导）的构成，让学生能够充分化动手。同时，还应提倡设计过程的规范化，用于提高学生的综合设计能力。教学活动不仅在课堂上进行，还应组织学生在课余时间做适当的工作，以保证教学的完整性和有效性。

教育机器人活动受到越来越多的师生欢迎，教育机器人必将为我国的素质教育做出应有的贡献，教育机器人的前途是光明的。

人工智能及其应用论文篇十六

：信息技术为如今时代注入了很多活力，也全面带动了社会的发展，人工智能是一种全新的发展趋势。文章从人工智能的概念出发，介绍了人工智能的优点和缺点，并总结了计算机网络技术存在的问题，最后详细介绍了几种人工智能在计算机网络技术中的应用。

：人工智能；计算机网络技术；防火墙

人工智能是以模仿人类智能为核心，但最终超越人类智能的技术[1]。其中包括心理、生理、语言等多个领域，让一些机器具备人的思维以及感官，这种机器最终会达到具备人类的能力与思维，甚至在某些方面能够做到人力不可及的程度。发展人工智能就是为了帮助人类完成一些工作，例如很多高危工作可以让机器人代替人类，让工作人员获得安全保障。人工智能与计算机网络技术的联系非常紧密，计算机网络技术很多方面影响着人工智能的发展，而人工智能也有很多方面可以应用到计算机网络技术中。

2.1保证网络稳定运行

现在生活中方方面面能够看到计算机网络技术的影子[2]。企业、个人、相关部门都要依赖计算机网络技术进行生产和管理，而计算机网络技术近年来的发展也非常迅猛，为社会发展起到极大的帮助，但计算机网络技术在带给人们便利的同时也造成很多不稳定的因素，例如一些数据处理，由于数据比较模糊无法采取有效的处理方法。人工智能就可以对计算机网络技术提供极大的支持，因为人工智能体现的是对人类思维的模仿，对数据的处理会更加灵活，配合计算机网络技术强大的计算能力，就可以让负责的数据得到高效处理，让工作效率得到提升，减少了数据处理的成本。

2.2网络管理更加便捷

网络的覆盖范围越来越大，计算机技术更新速度越来越快[3]。人工智能可以让网络管理更加简单便捷。网络结构通常是分层管理，人工智能以多代理协作的方式实现各管理层交流更加通畅，网络管理也随之提升了很大效率。人工智能注定成为未来网络管理的主要方式，因此，加强人工智能与计算机网络技术的协作能力是优化网络管理的主要途径。

2.3资源消耗小

人工智能可以利用模糊控制法将有效的数据从海量数据中提取出来，让数据处理的效率提升，减少了数据检索的时间。这就代表着人工智能可以极大程度上减少计算资源的消耗，节省人们的时间。

人工智能的理念是模拟人类的大脑，让机器代替人完成工作，所以随着技术更新人工智能会和人类大脑相似度越来越高，未来一定会有越来越多的工作是由人工智能来执行的，如今人工智能和计算机网络技术的结合已经带给人们很多帮助，但这种帮助会让人类产生极大的依赖性，逐渐发展成惰性，人类在生活和生产中参与会越来也少，最大的表现就是会有很多人员失业，毕竟对于企业来说使用人工智能要更加简单，在人力资源成本上投入减少，也有一些研究者认为人工智能最终取代人类，也是有可能发生的。

计算机网络技术对人们的帮助已经非常细致，完全融入日常生活中，在各个领域都有其影子，但网络安全问题一直都是人们关心的重点。网络上数据资源的规模越来越大，但这些资源大多数都是不规则的，有一些数据带给人们的是纯粹的干扰，计算机网络技术智能对这些数据进行简单处理，对其真实性无法准确核实。计算机网络技术让人们的生活更加便利，也让一些不法分子在网上进行非法活动更加便利，但目前对这些网络犯罪行为并没有有效的遏制手段。

5.1反垃圾邮件系统

这是一种针对邮箱使用研究出的系统，在使用邮箱的过程中，经常会有一些垃圾邮件，有些是用于广告，有些是诈骗信息，这些垃圾邮件让使用者非常困扰，虽然能够手动删除，但这类邮件通常都是源源不断的，一直删除非常麻烦。人工智能的应用就是能够生成反垃圾邮件系统，相当于邮箱外设置了一套防御系统，对垃圾邮箱进行阻拦，这样就不必用户亲自手动删除这些垃圾邮件，使用邮箱就会更加便利，而且在一定程度上也加强了邮箱的安全性，防止了诈骗信息进入，有效保护用户的财产安全。

5.2智能防火墙技术

防火墙对于计算机使用是非常重要的，能够对一些有害信息进行拦截，是保护计算机安全的主要措施。人工智能的应用让计算机的防火墙更加有效，可以进行自动防御，计算机可以通过智能防火墙技术解决一些软件拒绝服务的问题，而且可以对病毒有效防御。智能防火墙技术可以说是对传统的防火墙技术的强化，对于企业来说尤其重要，如今病毒的种类越来越多，威胁信息安全的隐患也更加复杂，一点小小的失误就容易造成极大的损失，智能防火墙技术从这个角度来说是最实用的应用技术。

5.3入侵检测技术

严格来说入侵检测技术也是防火墙技术其中的一种，但更加具体，所谓入侵检测就是对计算机收集到的数据进行处理，通过对数据的分析以及筛选，利用编程生成一份报告，在第一时间呈现给用户，用户能够随时掌握计算机的数据收集情况，也是对病毒的防范，能够在最短的时间内发现病毒入侵情况，以便于及时采取措施，保护网络安全。与严格意义上的防火墙不同的是，防火墙体现的是对有害信息的拦截，而入侵检测是对已经收集到的信息进行分析处理，人工智能的融入可以让数据处理的过程更加高效，提高入侵检测技术的性能。

5.4网络管理与系统评价系统

网络管理与系统评价是一种在人工智能刚开始应用到计算机上时出现的，人工智能在其中起到的特点就是利用数据库以及一种问题求解系统对网络管理进行优化，使之更加高效。计算机在运行中也会出现一些问题，用户往往不知道其中问题产生的真正位置，这样就可以利用问题求解系统来对计算机进行检测，找出其中的问题，便于对计算机进行维护，提高计算机使用的安全性。人工智能在网络管理中起到的作用非常重要，因为人工智能是对人类思维的模仿，对计算机故障分析更加有效，而且在数据处理时能够运用逻辑思维，对重要数据进行储存，以便于随时提取计算机中的数据。

5.5规则产生式专家系统

这种人工智能是建立起一个以专家知识为主的数据库，吸取专家推理机制的优点，计算机网络管理人员提前编制针对已知的入侵特征设计好的规则，以大量的规则建立成专业数据库，在网络管理中，系统以审计记录以及编制好的规则为依据，对入侵情况进行分析，并判断出入侵系统的种类以及特征。人工智能在对入侵情况进行处理的效率更高，并且更具有准确性，人工智能的处理方式以及相关应用性能也会更加有效。但人工智能也有一定的局限性，因为是以已知的经验以及规则进行处理，检测范围比较有限。

5.6人工神经网络

这种人工智能的应用是以对人脑的学习机制进行模拟，也体现了人工智能产生的思路，在应用上更加体现智能的特点，尤其学习能力更高。目前人工神经网络对一些存在畸变以及噪声的输入模式识别有广泛的应用，在与入侵检测技术的结合方面也比较广泛，在并行的模式下与入侵检测技术进行融合更加合理，因此在网络管理方面也是非常实用的应用。

5.7数据挖掘技术

数据挖掘技术的原理就是以审计程序为基础，对一些主机会话以及网络连接的情况进行更加细致的描述，并准确提取数据。数据挖掘技术能够对一些入侵的模式进行更加准确地的捕捉，对计算机网络的一些日常活动以及规则可以进行更加有效的学习和处理，对数据进行全面的记忆，因此在网络出现特别的情况下能够提高计算机及的检测效率以及识别效率。这项应用体现的是人工智能的记忆能力以及学习能力。

5.8人工免疫技术

人工免疫是一种针对人体免疫的特征设计的应用技术，其中对基因库、克隆选择以及否定选择等机制进行整合，传统计算机入侵检测技术有着非常大的局限性，尤其是识别病毒的能力不强，杀毒能力也有待提高，通过对此项技术的应用可以将这些缺陷进行弥补。在基因库中能够对一些片段进行重组，这一过程对于一些未知病毒进行识别是非常有效的。这种理念非常先进，但实际应用还存在一些问题。在否定选择机制中，系统中会随机产生一些字符串，运用一些算法将一些片段字符串进行判断，若是否定选择是正确的，检测器就可以视为合格。

5.9数据融合技术

这项应用是对人类的信息处理能力进行模仿，主要是通过对数据进行组合从而获取更多的信息，对资源进行整合协同，在计算机网络管理领域应该比较广泛，可以让多个传感器进行联合并发挥出更大的作用，并让整个系统的性能得到有效提升。单个的传感器在检测范围方面还是比较局限的，这项应用可以将这种局限性打破，让计算机网络安全问题得到有效解决，而且应该能够与其他的人工智能技术进行结合，让计算机的安全性更高。

人工智能是未来人们生活中必不可少的一部分，近年来很多应用人工智能的产品已经走进了人们的生活，随着技术的进步以及经济水平的提升，人工智能的普及范围会更广。将人工智能应用在计算机网络技术领域能够让计算机安全性得到提升，同时提高计算机的各方面性能，带给人们更加便捷的体验，但人工智能在实际应用上还存在一些障碍，而且人工智能的缺点也是值得注意的。

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[1]闵锐。大数据时代人工智能在计算机网络技术中的应用[j]。科技创新与应用，2016（36）：98.

人工智能及其应用论文篇十七

摘要讨论了机电一体化技术对于改变整个机械制造业面貌所起的重要作用，并说明其在钢铁工业中的应用以及发展趋势。

关键词机电一体化技术应用

1机电一体化技术发展

机电一体化是机械、微电子、控制、计算机、信息处理等多学科的交叉融合，其发展和进步有赖于相关技术的进步与发展，其主要发展方向有数字化、智能化、模块化、网络化、人性化、微型化、集成化、带源化和绿色化。

1.1数字化

微控制器及其发展奠定了机电产品数字化的基础，如不断发展的数控机床和机器人；而计算机网络的迅速崛起，为数字化设计与制造铺平了道路，如虚拟设计、计算机集成制造等。数字化要求机电一体化产品的软件具有高可靠性、易操作性、可维护性、自诊断能力以及友好人机界面。数字化的实现将便于远程操作、诊断和修复。

1.2智能化

即要求机电产品有一定的智能,使它具有类似人的逻辑思考、判断推理、自主决策等能力。例如在cnc数控机床上增加人机对话功能，设置智能i/o接口和智能工艺数据库，会给使用、操作和维护带来极大的方便。随着模糊控制、神经网络、灰色理论、小波理论、混沌与分岔等人工智能技术的进步与发展，为机电一体化技术发展开辟了广阔天地。

1.3模块化

由于机电一体化产品种类和生产厂家繁多，研制和开发具有标准机械接口、动力接口、环境接口的机电一体化产品单元模块是一项复杂而有前途的工作。如研制具有集减速、变频调速电机一体的动力驱动单元；具有视觉、图像处理、识别和测距等功能的电机一体控制单元等。这样，在产品开发设计时，可以利用这些标准模块化单元迅速开发出新的产品。

1.4网络化

由于网络的普及，基于网络的各种远程控制和监视技术方兴未艾。而远程控制的终端设备本身就是机电一体化产品，现场总线和局域网技术使家用电器网络化成为可能，利用家庭网络把各种家用电器连接成以计算机为中心的计算机集成家用电器系统，使人们在家里可充分享受各种高技术带来的好处，因此，机电一体化产品无疑应朝网络化方向发展。

1.5人性化

机电一体化产品的最终使用对象是人，如何给机电一体化产品赋予人的智能、情感和人性显得愈来愈重要，机电一体化产品除了完善的性能外，还要求在色彩、造型等方面与环境相协调，使用这些产品，对人来说还是一种艺术享受，如家用机器人的最高境界就是人机一体化。

1.6微型化

微型化是精细加工技术发展的必然，也是提高效率的需要。微机电系统(microelectronicmechanicalsystems，简称mems)是指可批量制作的，集微型机构、微型传感器、微型执行器以及信号处理和控制电路，直至接口、通信和电源等于一体的微型器件或系统。自1986年美国斯坦福大学研制出第一个医用微探针，1988年美国加州大学berkeley分校研制出第一个微电机以来，国内外在mems工艺、材料以及微观机理研究方面取得了很大进展，开发出各种mems器件和系统，如各种微型传感器（压力传感器、微加速度计、微触觉传感器），各种微构件（微膜、微粱、微探针、微连杆、微齿轮、微轴承、微泵、微弹簧以及微机器人等）。

1.7集成化

集成化既包含各种技术的相互渗透、相互融合和各种产品不同结构的优化与复合，又包含在生产过程中同时处理加工、装配、检测、管理等多种工序。为了实现多品种、小批量生产的自动化与高效率，应使系统具有更广泛的柔性。首先可将系统分解为若干层次，使系统功能分散，并使各部分协调而又安全地运转，然后再通过软、硬件将各个层次有机地联系起来，使其性能最优、功能最强。

1.8带源化

是指机电一体化产品自身带有能源，如太阳能电池、燃料电池和大容量电池。由于在许多场合无法使用电能，因而对于运动的.机电一体化产品，自带动力源具有独特的好处。带源化是机电一体化产品的发展方向之一。

1.9绿色化

科学技术的发展给人们的生活带来巨大变化，在物质丰富的同时也带来资源减少、生态环境恶化的后果。所以，人们呼唤保护环境，回归自然，实现可持续发展，绿色产品概念在这种呼声中应运而生。绿色产品是指低能耗、低材耗、低污染、舒适、协调而可再生利用的产品。在其设计、制造、使用和销毁时应符合环保和人类健康的要求，机电一体化产品的绿色化主要是指在其使用时不污染生态环境，产品寿命结束时，产品可分解和再生利用。

2机电一体化技术在钢铁企业中应用

在钢铁企业中，机电一体化系统是以微处理机为核心，把微机、工控机、数据通讯、显示装置、仪表等技术有机的结合起来，采用组装合并方式，为实现工程大系统的综合一体化创造有力条件，增强系统控制精度、质量和可靠性。机电一体化技术在钢铁企业中主要应用于以下几个方面：

2.1智能化控制技术(ic)

由于钢铁工业具有大型化、高速化和连续化的特点，传统的控制技术遇到了难以克服的困难，因此非常有必要采用智能控制技术。智能控制技术主要包括专家系统、模糊控制和神经网络等，智能控制技术广泛应用于钢铁企业的产品设计、生产、控制、设备与产品质量诊断等各个方面，如高炉控制系统、电炉和连铸车间、轧钢系统、炼钢---连铸---轧钢综合调度系统、冷连轧等。

2.2分布式控制系统(dcs)

分布式控制系统采用一台中央计算机指挥若干台面向控制的现场测控计算机和智能控制单元。分布式控制系统可以是两级的、三级的或更多级的。利用计算机对生产过程进行集中监视、操作、管理和分散控制。随着测控技术的发展，分布式控制系统的功能越来越多。不仅可以实现生产过程控制，而且还可以实现在线最优化、生产过程实时调度、生产计划统计管理功能，成为一种测、控、管一体化的综合系统。dcs具有特点控制功能多样化、操作简便、系统可以扩展、维护方便、可靠性高等特点。dcs是监视集中控制分散，故障影响面小，而且系统具有连锁保护功能，采用了系统故障人工手动控制操作措施，使系统可靠性高。分布式控制系统与集中型控制系统相比，其功能更强，具有更高的安全性。是当前大型机电一体化系统的主要潮流。

2.3开放式控制系统(ocs)

开放控制系统(opencontrolsystem)是目前计算机技术发展所引出的新的结构体系概念。“开放”意味着对一种标准的信息交换规程的共识和支持，按此标准设计的系统，可以实现不同厂家产品的兼容和互换，且资源共享。开放控制系统通过工业通信网络使各种控制设备、管理计算机互联，实现控制与经营、管理、决策的集成，通过现场总线使现场仪表与控制室的控制设备互联，实现测量与控制一体化。

2.4(cims)

钢铁企业的cims是将人与生产经营、生产管理以及过程控制连成一体，用以实现从原料进厂，生产加工到产品发货的整个生产过程全局和过程一体化控制。目前钢铁企业已基本实现了过程自动化，但这种“自动化孤岛”式的单机自动化缺乏信息资源的共享和生产过程的统一管理，难以适应现代钢铁生产的要求。未来钢铁企业竞争的焦点是多品种、小批量生产，质优价廉，及时交货。为了提高生产率、节能降耗、减少人员及现有库存，加速资金周转，实现生产、经营、管理整体优化，关键就是加强管理，获取必须的经济效益，提高了企业的竞争力。美国、日本等一些大型钢铁企业在20世纪80年代已广泛实现cims化。

2.5现场总线技术(fbt)

现场总线技术(fiedbustechnology)是连接设置在现场的仪表与设置在控制室内的控制设备之间的数字式、双向、多站通信链路。采用现场总线技术取代现行的信号传输技术(如4～20ma，dc直流传输)就能使更多的信息在智能化现场仪表装置与更高一级的控制系统之间在共同的通信媒体上进行双向传送。通过现场总线连接可省去66%或更多的现场信号连接导线。现场总线的引入导致dcs的变革和新一代围绕开放自动化系统的现场总线化仪表，如智能变送器、智能执行器、现场总线化检测仪表、现场总线化plc(programmablelogiccontroller)和现场就地控制站等的发展。

2.6交流传动技术

传动技术在钢铁工业中起作至关重要的作用。随着电力电子技术和微电子技术的发展，交流调速技术的发展非常迅速。由于交流传动的优越性，电气传动技术在不久的将来由交流传动全面取代直流传动，数字技术的发展，使复杂的矢量控制技术实用化得以实现，交流调速系统的调速性能已达到和超过直流调速水平。现在无论大容量电机或中小容量电机都可以使用同步电机或异步电机实现可逆平滑调速。交流传动系统在轧钢生产中一出现就受到用户的欢迎，应用不断扩大。

参考文献

1杨自厚．人工智能技术及其在钢铁工业中的应用[j]．冶金自动化，1994（5）

2唐立新.钢铁工业cims特点和体系结构的研究[j]．冶金自动化，（4）

3王俊普．智能控制[m]．合肥：中国科学技术大学出版社，1996

4林行辛．钢铁工业自动化的进展与展望[j]．河北冶金，（1）

5殷际英．光机电一体化实用技术[m]．北京：化学工业出版社，20xx

6芮延年．机电一体化系统设计[m]．北京：机械工业出版社，20xx．

人工智能及其应用论文篇十八

人工智能（artificialintelligence），英文缩写为ai，也称机器智能。“人工智能”一词最初是在1956年的dartmouth学会上提出的。它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造智能机器或智能系统来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能与人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能的发展史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的，目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机，人工智能在21世纪必将为发展国民经济和改善人类生活做出更大的贡献。

事物的发展都是曲折的，人工智能的发展也是如此。人工智能的发展历程大致可以划分为以下五个阶段：

第一阶段：20世纪50年代，人工智能的兴起和冷落。人工智能概念在1956年首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、lisp表处理语言等。但是由于消解法推理能力有限以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是重视问题求解的方法，而忽视了知识的重要性。

第二阶段：60年代末到70年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮。dendral化学质谱分析系统、mycin疾病诊断和治疗系统、prospectior探矿系统、hearsay—ii语音理解系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。并且，1969年成立了国际人工智能联合会议（internationaljointconferencesonartificialintelligence即ijcai）。

第三阶段：80年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了飞速的发展。日本在1982年开始了“第五代计算机研制计划”，即“知识信息处理计算机系统kips”，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。

第四阶段：80年代末，神经网络飞速发展，。1987年，美国召开第一次神经网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生。此后，各国在神经网络方面的投资逐渐增加，神经网络迅速发展起来。

第五阶段：90年代，人工智能出现新的研究高潮。由于网络技术特别是国际互连网技术的发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解，而且研究多个智能主体的多目标问题求解，将人工智能更面向实用。另外，由于hopfield多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象。

1、人工智能在管理系统中的应用

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

2、人工智能在工程领域中的应用

人工智能在地质勘探、石油化工等工程领域也发挥着非常重要的作用。早在1978年，美国斯坦福国际研究所就研发制成矿藏勘探和评价专家系统“prospector”，该系统用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等，是工程领域的首个人工智能专家系统，其发现了一个钼矿沉积，价值超过1亿美元。

3、人工智能在技术研究中的应用

人工智能在电子技术领域的应用可谓由来已久。随着网络的迅速发展，网络技术的安全已经成了人们关心的重点，因此必须在传统技术的基础上进行网络安全技术的改进和变更，大力发展数据挖掘技术、人工免疫技术等高效的ai技术，开发更高级的ai通用与专用语言和应用环境以及开发专用机器，而人工智能技术则为其提供了一定的可能。

人工智能的近期研究目标在于建造智能计算机，用以代替人类去从事各种复杂的脑力劳动。正是根据这一近期研究目标，人们才把人工智能理解为计算机科学的一个分支。当然，人工智能还有它的远期研究目标，即探究人类智能和机器智能的基本原理，研究用自动机（automata）模拟人类的思维过程和智能行为。这个长期目标远远超出计算机科学的范畴，几乎涉及自然科学和社会科学的所有学科。如今，人工智能已经进入了21世纪，其必将为发展国民经济和改善人类生活做出更大的贡献。但是，从人工智能目前的发展现状来看，其研究也存在一定的问题，这些主要表现在以下三个方面：

1、宏观与微观隔离

一方面是哲学、认知科学、思维科学和心理学等学科所研究的智能层次太高、太抽象；另一方面是人工智能逻辑符号、神经网络和行为主义所研究的智能层次太低。这两方面之间相距太远，中间还有许多层次尚待研究，目前还无法把宏观与微观有机地结合起来和相互渗透。

2、全局与局部割裂

人工智能是脑系统的整体效应，有着丰富的层次和多个侧面。但是，符号主义只抓住人脑的抽象思维特性；连接主义只模仿人的形象思维特性；行为主义则着眼于人类智能行为特性及其进化过程。这就导致了三者之间存在着明显的局限性。因此，必须从多层次、多因素、多维和全局观点来研究人工智能，才能克服上述局限。

3、理论与实际脱节

大脑的实际工作，在宏观上已知道不少；但是智能的千姿百态，变幻莫测，复杂的难以理出头绪。在微观上，我们对大脑的工作机制知之甚少，似是而非，这也使我们难以找出规律。在这种背景下提出的各种人工智能理论，只是部分人的主观猜想，能在某些方面表现出“智能”就已经算是相当的成功。

人工智能一直处于计算机技术的前沿，其研究的理论和发现在很大程度上将决定计算机技术的发展方向。人工智能研究与应用虽取得了不少成果，但离全面推广应用还有很大的距离，还有许多问题有待解决，且需要多学科的研究专家共同合作。因此，要想从根本上了解人脑的结构和功能，完成人工智能的研究任务，就必须去寻找和建立更新的人工智能框架和理论体系，进而为人工智能的进一步发展奠定坚实的理论基础。我们坚信在不久的将来，人工智能技术的应用与发展必将会给人们的生活、工作和教育等带来更大的。影响。

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