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常用人工智能技术范文1
论文关键词：人工智能技术,电气自动化,自动化控制,策略
智能化技术是技术领域的一种革新，使得各个行业都实现了全面发展。在电气自动化控制中应用人工智能技术，可以使得电气设备的系统运行更加简单智能，对系统可以进行优化处理。与此同时，人工智能技术的应用也为电气自动化控制提供了技术保障和安全保障，减少了各种电气设备操作对人员带来的伤害，在节省人力和物力的基础上提高了工作质量。在电气行业的发展过程中，自动化发展就必须要利用人工智能技术。
1 人工智能技术概述
1.1 人工智能技术的定义
人工智能技术指的是借助计算机技术对人脑进行模拟，并且发出类似人类的行为指令，从而对各种操作进行完成的过程。人工技能技术是多个领域的研究结果的融合，比如传统的数学和计算机，同时还结合了人文学科、自然和社会学科的知识，在很多领域中都有十分广泛的应用。计算机技术可以实现对人脑的有效模拟，因此使得工作的效率更高，系统的运行更加灵活也更加稳定，能够增强各种设备的自动化处理水平。
1.2 人工智能技术在电气自动化应用中的功能
第一，实现数据的采集和处理。人工智能技术在电气自动化控制中进行应用的时候，可以实现对设备中的一些数据进行采集，根据功能的不断完善，还能对一些数据进行存储。
第二，监视运行系统，并及时发出报警。人工智能技术可以对电气设备在使用过程中出现的一些问题进行有效地监控，而且还能对电气系统进行有效地模拟，对设备的开关量进行监视，防止出现异常情况，一旦出现了异常情况，要自动启动报警装置，同时还能对一些电气设备进行切断，从而使得电气设备处于安全状态。
第三，对电气设备的操作进行控制。电气自动化过程中，人工智能技术的应用，可以使得电气设备的操作过程变得更加简单，通过鼠标和键盘可以实现对断路器和电动隔离开关的控制，还可以对励磁电流进行调整。通过这种技术的应用，就可以极大地减少工作人员的工作量，降低劳动强度。
2 人工智能技术在电气自动化过程中的应用
2.1 在电气设备中的应用
电气设备的设计要符合自动化操作的要求，在进行设计的过程中，也应该要加强对人工智能技术的应用。由于电气设备的系统比较复杂，包含了很多方面的知识和技能，因此在进行设计的时候，有的系统设计也可以借助人工智能技术来完成，比如可以通过计算机设置一些算法，对电气设备系统设计中的一些参数进行计算，从而便于电气设备控制系统的设计，极大程度地提高设备的工作速率与质量。
2.2 在电气控制工作中的应用
在电气领域内，对电气设备进行控制是一个十分重要的部分，自动化设备是当前电气行业的主要发展方向，在设备的控制上，也要逐渐实现智能化，可以极大程度增强工作效率，缩减资金成本，并且降低从业者的劳动强度。比如人工智能技术中的模糊控制、神经网络控制、专家系统等，都是比较先进的控制技术，可以实现对各种设备的有效控制，韩剧热的反思而且控制的效果很好，产生的误差较小。比如在模糊控制中，较为常用的模糊控制方法有Sugeno与Mamdani两种技术，后者主要是应用在对设备的速度调节的控制上，模糊控制的方法能够以一种更高的效率来处理交流传动控制的相关问题，从而使得电气设备的工作质量和工作效率有很大的提升。
2.3 在电气设备的日常操作过程中的应用
电气行业与民众的日常生活与工作都存在紧密的关联，各种电网十分复杂、电气设备繁多，日常的控制工作也十分繁琐。传统的日常操作比较复杂，而且也会增加电气系统控制的时间，降低控制效率。对此，要积极加强对人工智能技术的应用，在日常工作过程中，可以通过人工智能技术设置一些基本的控制算法，应用在日常系统操作期间，能够将复杂的操作流程变得简洁，而且仅仅需要电脑就可以实现对各种操作的控制，最重要的是，通过人工智能技术的深化，还能实现远程控制，可以将操作界面进行简化，及时处理并保存相关重要数据，为将来的查找与应用提供方便。在日常操作过程中，对于很多数据都要进行记录，比如电气设备的损耗情况、电量等，如果采用人工记录，则会有巨大的工作量，还容易出错，但是应用人工智能技术编制相应的表格和数据采集系统，则可以实现对数据的采集和有效保存，降低了工作强度，同时提高了工作效率。
2.4 在故障诊断过程中的应用
在电气运行过程中，无论是客观因素还是其他的主观因素，都会造成电气设备的故障以及事故，如果对于这些故障没有及时进行处理，找不到相应的原因，则很有可能造成更严重的危害，会有较大的经济损失。电气自动化过程中，对设备的使用性能、故障等方面的诊断也要逐渐实现自动化，而人工智能技术的应用，将使得故障诊断过程变得更加简单。神经网络、模糊理论及专家系统是人工智能技术在电气诊断过程中应用的三种方式，这三种方法在故障的诊断以及事故的发生过程中发挥了十分重要的作用。借助智能技术，将神经网路、模糊理论等系统的结合在一起，就能够处理电气故障检测耗费时间长、等待结果时间长等问题，可以对各种故障进行精准的判断，并且为后续的故障处理提供更多充足的时间和依据。
2.5 在简化自控流程中的应用
电气领域的自动化控制是一个十分复杂的过程，对于各个步骤的要求都比较严格，一旦某个环节出现了纰漏，则会造成严重的后果，引发较大的经济损失。人工智能技术的应用可以对各种设备使用情况、故障情况等进行分析，进而设计出合理的故障处理方法，尽可能确保电气自控工作的质量。而且这种技术的应用，还可以实现远程维修，简化了过程。
3 结语
综上所述，人工智能技术在电气自动化过程中的应用包括多方面内容，比如电气设备的操作、故障的诊断、自动控制流程的简化等，都可以借助人工智能技术，使得各个过程变得简单、快捷，促进电气设备的自动化水平不断提升。
【参考文献】
[1]胡燕来.浅谈电气自动化控制中的人工智能技术[J].建筑·建材·装饰，2015（03）.
常用人工智能技术范文2
关键词 人工智能；电气控制；自动化系统
中图分类号TM92 文献标识码A 文章编号 1674-6708（2012）72-0083-02
电气自动化是一门以电气系统的运行、控制、研发为对象的实践应用性学科。人类社会发展到当代，解放人类的双手，最大程度实现机械运行与控制的自动化。全面应用人工智能技术的最新成就，充分推动电气设备自动化的进一步深化发展，提高其系统运行趋于智能化的同时，人工智能技术的应用还利于强化系统工作的安全性、稳定性，有利于企业生产效率的提升以及市场竞争力的增强。
1 人工智能技术研究与应用的现实情况
近年来，大量科研单位以及专业院校都在人工智能技术的创新与研究以及其电气设备控制系统中的应用上开展了大量工作，人工智能用于电气设备系统的结构设计、故障诊断、预警、监控以及自动保护等方面都达到了一定的水平。
以结构设计方面为例，因电气设备系统结构设计复杂性高，涉及到诸如电路、电磁、电机电器应用等等大量的学科专业知识，更要求工作人员有丰富的实践经验。目前，在数字技术空前创新发展的背景下，电气产品及其控制系统的设计工作业已转向了CAD，使得新产品新系统的构建周期显著缩短。在此基础上加入人工智能技术，系统设计的质量以及速度都可得到全面提升。
此外，人工智能技术在进行电气设备系统故障控制与预警方面也有非常独特的优势。电气控制系统出现故障之前征兆呈非线性，因此人工智能技术中的模糊逻辑、神经网络等等部分可以充分发挥其优势。
最后是人工智能技术在电气自动化控制系统中的运用，主要的技术方法有、神经网络、专家系统以及模糊控制三种，其中以最后一种控制技术最为简便，可应用性最强。人工智能技术在电气自动化控制系统中以AI控制器为主，其可以视为非线性函数近似器。与一般的函数估计设备相比较，AI控制系统在进行设计时不一定必须工作对象的具体模型，这就避免在设计时需要考虑控制对象模型本身的参数变等不确定性。此外，其性能提升的空间比较大，而且易于调节，一致性强，对于新的数据信息适应性良好；配置成本低而且更新简便、抗干扰能力强。
2 电气自动化控制系统中人工智能技术的具体应用
电气自动化控制系统当中，人工智能技术的应用有两种，一是直流传动控制；另一种是效流传动控制。
在直流传动控制中，人工智能技术的应用有模糊逻辑控制技术为主，有Mamdani与两种可用于调速控制系统。它们均具备规则库部分，规则库实质上是一个if-them的模糊规则集合。以后者为例，它最主要的规则就是“if x=A,且y=B,则z=f（x，y）z则z”。其中的都是模糊集。模糊控制设备以推理机为核心部分，它负责模仿人脑的智能化决策以及模糊控制命令的推理。除此以外还有模糊化部分、知识库部分以及反模糊化部分，第一个部分是通过多种不同形式的函数对所输入的变量做出测量，并将其量化、模糊化；第二部分就是由数据规则以及语言控制库构成所构成的知识库，本库设计时就是应用专家的知识与经验对电气设备进行控制，在建立设备模型时，模型操作设备依据人工神经网络系统的推理机制进行模型建设；最后是以模型参数量化与中间平均技术等模糊化技术的应用。
除了模糊逻辑控制技术以外，还有人工神经网络控制技术。这种技术主要用于不同模式的识别以及各种信号的处理，可以在电气传动控制工作中发挥有效作用。这种技术以并行结构为主，适用范围比较广，可以大大提升条件监控、诊断系统的准确性；该控制技术最常用的学习策略是误差反向传播，也就是说在网络具备充足的隐藏层、结点和恰当的激励函数的情况下，多层人工神经网络只要利用反向传播就可以计算出对应的非线性函数近似参数，大大提高网络运行速度。
在交流传动控制中，人工智能技术的应用也同样有模糊逻辑与神经网络两种具体运用。
就模糊逻辑而言，到目前为止均以模糊控制器直接代替原有的普通速度控制设备为主，不过西方某大学研发了一种高性能的带有多个模糊控制器的全数字化传动控制体系，该体系所带有的模糊控制器即可以用来代替普通的速度控制设备，又可以用于执行它控制任务。
就人工神经网络控制技术而言，实践研究中以其对交流电气设备及其驱动环境参数监测及诊断为主。人工神经网络用作步进电动机控制时，可采用一般的反向转波计算方法，就是通过实验数据的应用，通过电机负载转矩以及电机的初始速度最终确定智能监控系统可监测的最大速度增加值。这种设计方案的实现，要求神经网络具备识别三维图形映射的能力，以便达到比常规梯形控制计算模式强的控制成效。在此模式下，人工神经网络可以大大缩减电气自动化系统定位所需要的时间，并且强化对于负载转矩以及非初始速度变化范围的控制工作。人工神经网络的结构以多层前馈型为主，具体可分为两个系统：系统一是在辨识电气动态参数的基础上对通过定子的电流进行自动调节与控制，系统二是在辨识机电系统的运行参数基础上对转子速度进行自动调节与控制。
3 结论
电气自动化控制系统作为提高电气设备的生产能力、流通交换速度的重要环节，脱离了人力操作控制，最大程度实现智能化，不仅可以为企业节约人力成本，而且有利于生产效率的增加。人工智能技术是专门研究人类智能模拟的科学，其应用范围以问题求解、逻辑推理、语言理解、以及专业知识数据库和自动性强的机器人等多个方面，最大的特征就是自动化。即以推动机械向人类行为意识能力靠拢，从这个意义上来说，人工智能技术在电气自动化控制系统中的应用前景非常广阔，在数字控制理念的指导下，传统上使用的控制器设计技术将逐渐会为控制效果更好的人工智能软件技术所取代，因此有关单位与部门须加强这方面的技术研究力度。
参考文献
常用人工智能技术范文3
关键字：电气工程人工智能计算机技术
中图分类号：F407.6 文献标识码：A 文章编号：
智能化是新崛起的高科技技术，它将人工智能理论和计算机技术结合在一起，应用于多个领域。智能化技术在电气工程领域可应用于优化产品设计、自动控制、系统运行、信息收集和故障诊断等方面，能够有效地提高控制精度和工作效率，弥补和改进电气工程中的缺陷和差错，大幅度地加快了电气自动化学科的发展，尤其是自动控制领域。设备的智能化，控制系统的稳定化，是电气工程技术的一次巨大革新。
一、智能化技术的应用理论基础
智能化技术应用是以一门涉及多学科知识、综合性较强的学科为理论基础的。智能化技术研究的方向是如何将人工智能应用到机器上，使机器能够完成高危工作等人类难以完成的工作。电气工程行业主要研究相关的信息收集处理、自动控制等科研和控制项目，将计算机技术应用于电气工程具有很强的实用性和适用性。智能化技术作为计算机的高端技术，已经在电气工程自动化控制工作中得到应用，并发挥了作用。在电气工程中应用智能技术，可以大幅度提高工作效率，减少资本投入，可以减少工程控制人员，实现资源的合理分配。
二、智能化控制技术的优势
1、快速高效
相比于低效且缓慢的传统控制方式，智能控制技术传达指令速度快，并且错误发生率极低。智能控制技术通过数字化手段向需要控制的设备发送精确的指令，高速到达后，设备就可以完成指令。
2、能够实现全天监控
电气工程通常需要全时段运行，而许多疏于监测、管理或在传统管理模式下难以监测、管理的时段和区段经常发生电气故障。而智能控制技术通过数字化手段能够对电气系统进行全方位、全时段监控，同时能够及时的将系统信息传送给控制中心，并将指令反馈到系统。智能化技术的应用实现了对电气工程的实时监察和控制。
3、安全性更高
高温、低温、潮湿等恶劣环境能够引发电气工程系统的一些机器故障，造成重大事故并极有可能造成人员伤亡。而智能控制系统通过远程遥控功能，可以实时监控、及时反应、大大降低事故发生率和减少恶劣环境下工作人员受到的安全威胁。
三、智能化技术在电气工程中的应用现状
人工技术的应用实现了以下控制功能：1、实时采集开关量与模拟量等数据信息，并加以储存和处理；2、通过模拟系统和设备的运行，以画面的形式真实的呈现出来，实时监测显示电压等数据，并进行模拟计算生成趋势图；3、在电气工程中使用专家系统能够生成报表、日志并储存数据等；4、能够实现实时记录故障、捕捉波形、记录顺序等工作；5、实现通过计算机对电气工程系统的控制，能够限制权限，加强值班管理；6、能够实时在线分析处理数据，设定修改参数；7、实现了智能监控，通过简单易于分辨的形式自动报警，并对故障进行记录。
四、电器工程自动化控制的智能应用前景
随着社会进步、科技发展，人工智能技术也越来越成熟，应用领域也愈加广阔。人工智能在电气化工程控制中的应用主要涉及优化产品设计、故障诊断、以及控制保护等方面。
1、产品设计优化中的智能化应用
电器产品的设计过程是一项集合了理论和经验知识、涉及多学科知识的的复杂工作。相比于采用经验结合大量实验手段、缺乏充足技术支持、工作效率低下的传统设计模式，人工智能在优化产品设计方面的优势十分突出。通过计算机的帮助，实现了设计的高效化、智能化，减少了构思到投入生产的时间。作为人工智能技术的主要算法之一的遗传算法，其拥有的全局寻优能力和自动适应调整搜索方向的能力十分适合产品的优化设计，而人工技术的另一主要算法---专家系统能够根据一个或多个该领域专家的知识和经验，推断、处理复杂的问题，这也是优化产品设计的重要手段。
2、诊断故障中的智能化应用
采用传统方法诊断具有非线性、不确定性等特点的电气设备故障效率和准确率都很低。人工智能技术通过模糊逻辑、专家系统等方法诊断故障能够大大提高效率和准确率。例如利用结合模糊理论和神经网络的方法诊断发单机的故障，既使用了模糊性又利用了神经网络强大的学习能力。双管齐下，提高了故障诊断的准确率。
3、控制中的智能化应用
人工智能控制技术已经较为成熟的应用在电气自动化上。主要控制方法如下：1、专家控制能够模拟人类专家，根据相关的知识和经验解决问题；2、模糊控制具有较强的控制力，能够应用于复杂或者是难以精确描述的系统；3、神经网络控制能够解决复杂的非线性、不确定系统的控制问题。采用人工智能技术能够降低投入，提高系统的工作效率和质量，当前最常用的控制方法是模糊控制，简单并与实际紧密相关。智能化控制器能够提高控制的精密度，避免不确定因素的产生。智能化控制能够进行远程调控和根据相关数据来自行调节，无需工作人员时时刻刻都守在设备旁边。目前这三种控制方法主要应用于以下几方面：采集开关量和模拟量的实时数据，并加以处理；对电气工程系统的运作状态智能监视；通过计算机控制电气系统；记录、诊断、分析发生的故障。
五、结论
人工智能理论是研究如何将人的智能转移到机器上的理论。人工智能研究的主要目标之一是使机器完成原本只有人类智能才能完成的任务，甚至在一些人类不能进行工作的环境（高温高压等恶劣环境、微小环境）下能够智能的完成工作。人工智能技术作为计算机科学新的分支诠释了智能的涵义。人工智能技术主要研究图像识别、机器人和专家系统等。电气工程主要研究相关的系统运行、电力电子技术、自动控制、信息采集处理、研究开发、计算机技术应用等领域的工作。所以人工智能的模糊理论、神经网络、专家控制等理论十分适合应用于电气工程的多项领域，而电气工程的一些特殊性也需要人工智能技术的服务。如今，人工智能技术在电气工程自动化中的应用已经取得一定成果，实现了对电气工程系统的全天候实时监控、优化产品设计以及智能诊断故障等。但是要实现系统化和规模化还有较大难度，但是只要努力探索和学习，相信电气工程自动化的智能应用能够迎来发展的春天。
参考文献
[1]宋昱良.浅谈电气工程的自动控制技术.电脑知识与技术.Vol.7,No.2，January 2011，pp.460-461.
常用人工智能技术范文4
关键词：人工智能技术；电气自动化控制；应用；
中图分类号： F407 文献标识码： A
前言：
电气工程自动化控制系统中智能化技术的广泛应用对电气工程有着至关重要的作用， 能够提高电气工程自动化控制的能力， 增强电气工程的质量和安全性， 为电气工程的健康快速发展提供可靠保障 ，在未来的电气工程自动化发展过程中， 技术人员应当不断探索和创新， 创造先进的智能化技术， 从而推动电气工程自动化迈向新的台阶。
1.智能技术的概念、特点、优点分析
智能技术指的是以人类智能为基础，并对智能理论进行模拟与实践，进而得到的一种新技术。从根本上说，智能技术属于计算机技术的一个重要组成部分。智能技术的应用是为了进一步完成智能生产。通常情况下，智能技术研究的问题都是比较繁琐、复杂的问题，智能技术的最终目的是模拟人类大脑进行问题思考、研究搜集信息、得到相应解决对策，并作出相应反馈。智能技术的最大特点是能够替代人类脑力劳动、减轻劳动负担，并充分利用计算机为载体，在节约生产成本、提高劳动效率、维护设备稳定运行等方面起到重要作用。
人工智能也是有很多分类的，不同的人工智能在控制上也是不同的。为了更好的对人工智能进行了解，也为了更好的对人工智能系统进行开发，可以将神经网络和模糊逻辑以及遗传算法进行研究，其看成是非线性的函数近似器。在系统中，对动态的方程进行精确的掌握是存在着很大的困难的，在进行设计的时候，一定要对不同的因素进行分析，同时对不确定的因素也要进行分析。智能化控制器在进行设计的时候，设计控制对象模型可以通过调整来实现性能方面的提高，同时对下降时间等因素要进行很好的控制。模糊逻辑控制在应用的时候，控制的速度是非常快的，而且是普通控制无法比较的。 智能化控制器在应用数据方面要不断进行完善，同时在语言和信息方面也要进行调节，智能化控制器在调节方面优势是更加明显的。智能化控制器是有很强的一致性的，在智能化系统中输入未知的数据时，智能化控制器可以进行有效的估计，这种估计方式在效率上是很高的，然后会对驱动器产生一定的影响，这种影响在智能化系统中可以忽略不计。智能化控制器在在解决问题方面也是有一定优势的，它可以解决一般控制器无法解决的问题，普通的控制器在学习算法、 拓扑结构方面已经形成了固定的模式，这样就使得在运算方面要花费更多的时间，因此，普通的控制器在效果方面是存在着不理想的情况的，在应用了智能化控制器以后，对出现的问题可以更快的进行解决，同时在学习算法方面的速度也是非常快的。对于新的信息，智能化控制器有着更好的适应性，同时抗干扰的能力也是非常强的，这样就使得智能化控制器在应用的时候更加有效果。
2.智能化技术在电气工程中的设计理念
1.1 利用集中监控式的设计理念
集中监控在电气工程自动化控制中占据着很大的优势， 这种优势主要表现在以下几个方面: ①这种途径运行和对这种途径进行维护时比较方便 ②集中式监控受到的限制相对较少③相对于其他系统来说， 在对该系统进行设计时会较简单， 不繁琐 这种系统在运行时， 集中化理念在很大程度上能够得以体现， 可以将系统中的改革部分的功能用同一个处理器处理，在一定程度上会增加处理器的负担， 处理器的运行速度会由此减缓。
1.2利用远程监控式的设计理念
远程式监控在电气工程自动化控制中有着显著优势: 其一， 这种远程监控式在很大程度上可以减少电缆的增加数量;其二， 远程监控式安装方便， 可以节省安装材料， 在很大程度上节省安装费用; 其三， 远程式监控的可靠性相对较高， 并且组装完成后使用方便， 因而远程式监控在电气工程自动化控制中应用广泛 但是远程式监控在具有优势的同时也具有诸多缺点，如远程式监控的通讯速度缓慢， 通讯量大， 所以远程监控式应用于小型监控系统， 较大的监控系统往往会选用其他系统。
3.人工智能技术在电气自动化控制中的应用
3.1 电气控制中的具体应用
在电气系统正常运行中，电气管理是非常重要的环节，其在保障电气设备稳定、安全运行方面发挥着重要作用。若电气行业的电气控制也能实现全过程自动化管理，势必能够在保障系统安全运行基础上，进一步降低企业人力资源和劳务成本。要想实现电气控制全过程自动化管理，就需要智能技术的支持与帮助。神经网络控制与模糊控制，就是自动化控制中智能技术的主要体现。
3.2 智能技术在模糊逻辑中的应用
模糊逻辑主要是对人类的思维方式进行模拟， 并且认为所有事物的变化发展过程中都有一定的度， 而不是常说的 非好即坏。 模糊逻辑主要是以人类心理学为基础， 并且和数学函数有效结合以后通过模糊集的方式来揭示人类心理变化发展的过程 如从好到坏的发展变化过程， 模糊逻辑以人类的心理为基础， 将这一变化过程划分为好 不太好 一般 有点儿坏 坏这五个等级， 在各种各样的问题面前， 该模糊逻辑有助于降低数据库中搜索专家经验的难度，模糊逻辑主要是应用于电力工人不是很了解电力系统故障发生的过程或者是电气工程在数学建模比较模糊时， 模糊逻辑的应用可以很好地对数据进行统计和分析， 并根据数据的分析来确定分配方案和预测系统障碍操作。
3.3 智能技术在人工神经网络系统中的应用
一种计算机程序模拟人类的神经系统对网络信息进行传输和处理， 这种系统便是人工神经网络系统 这种系统有着和人类相似的记忆 联想 判断等方面的逻辑思维人工神经网络系统在电气工程中主要是通过建立谐波模型。对系统动态和静态的安全度进行分析来实现对电力系统的实时监控 ，对障碍进行检测与诊断等。
3.4优化设计与故障诊断。
在进行设计的时候，不仅仅要掌握书本知识，同时也要有经验积累，这样才能更好的完成设计工作。 在进行产品设计的时候，一般是做法是运用实验方法和经验方法相结合的做法，但是这样设计出来的方案在实施的时候，并不是最优的设计。计算机技术的快速发展，也推动着电气工程产品设计方式的改变，现在的设计逐渐从原来的手工设计转变到CAD 设计，CAD 设计在时间是非常短的，而且使用这种方法进行设计，还是对设计的效果进行模拟，这样可以更好的保证设计的质量。为了使电气产品设计得到提高，很多的研究人员都在进行电气工程应用系统的研究工作，电气工程应用系统可以更好的实现产品设计和生产。在研究方面已经取得了一定的成果，但是在应用方面还是要继续努力。智能化技术在优化设计方面的应用还体现在遗传算法上，遗传算法是种先进计算法，其计算精度高，在电气工程中十分常用，故作用不可忽视。 在电气工程中，故障和它的征兆间具有错综复杂的关系，具有非线性与不确定的特点，应用智能化技术恰好发挥了它的优势。 电气设备的故障诊断中应用的技术有神经网络、 逻辑模糊与专家系统，在变压器、 电动机与发电机等的故障诊断中，智能化诊断技术均得到了较为广泛的应用。
3.5 在日常操作中的具体应用
电气自动化技术的发展已经深入到人类社会生活的各个方面。电气自动化技术的应用，解决了传统电气控制中误差高、效率低、操作复杂等问题，大大简化了生产操作程序，甚至可以通过家用电脑对其进行操控。智能技术的发展与引入，使得电气自动化操作更加简便，能够通过远程控制方式，在有效规避恶劣生产环境的同时，降低误差率与生产费用。我们可以预见，电气自动化中智能技术的应用将进一步渗透到人们的日常生活中去，这不仅能提高人们的生活质量，同时也是对未来社会的一种积极探索。
4.智能化技术在电气工程自动化控制中的应用前景
在电气设备设计时， 往往会用到多个学科的知识， 这就对电气设备设计者的技术提出了更高要求， 如果设计者在进行设计的过程中运用一些智能化技术， 这样就可以解决以往无法解决的问题， 以便于提高电气工程的设计效率和质量在切入智能化技术时， 应当注意模糊逻辑系统 专家系统 遗传算法和人工神经网络系统的综合运用， 由此会形成一种全新 高效的混合智能技术 混合智能技术在电气工程自动化控制系统的应用， 能够促进电气工程自动化控制系统的优化。
结束语：
电子信息技术的飞速发展带动了智能化技术的发展， 作为新兴的一门科学技术， 智能化技术阐释了智能的本质， 并且以此为依据创造出有智能反应的智能机器。 智能技术在电气工程中的广泛应用推动了电气工程自动化的发展， 而且电气工程的自动化程度已经成为衡量国家工业科技水平的重要标志。所以， 智能化技术在电气工程自动化控制中的应用会越来越广泛， 并且会向着其他行业发展。
参考文献：
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[6]王雪飞. 电气自动化控制中应用人工智能技术的探讨[J]. 才智,2014,02:311.
常用人工智能技术范文5
关键词：智能；智能科学与技术；语义分析；知识体系；课程体系
中图分类号：G642 文献标识码：A
1 引言
“智能科学与技术”专业教育意指将“智能科学与技术的知识体系”传授给本科生或研究生。构建智能科学与技术的知识体系通常有两种途径：(1)经验归纳法，从社会实践和科学研究已经获得的知识集合中选择出若干，认为这些知识应该归属于“智能科学与技术”，且将其结构化与系统化。(2)概念演绎法。追问“智能科学与技术”的确切含义为何，由此联想其涉及的主要方面，概念推演形成的轨迹即是知识体系。两种方法的结论应是一致的。就实际操作而言，前者的主要环节是“选择知识”和“搭建体系”，而“选择什么”和“搭建成何样”就与研究者的偏好相关，常出现观点相左的情形；后者的主要环节是“明确语义”和“语义延伸”，能被称为概念的东西总是成熟的，即已有大量的先前研究，对此人们的分歧较少，而从概念出发的语义延伸又是遵循演绎逻辑的，由此而得的知识体系就易被公认。
本文的研究采用概念演绎法，具体的讨论依层次递进展开，首先明确“智能科学与技术”的中文语义，其次讨论该语义涉及的关键概念之内涵，进而合成这些关键概念的具体内容，继之概括“智能科学与技术的知识体系”，最后设计“智能科学与技术专业教育的课程体系”。
2 “智能科学与技术”的语义
尽管有逻辑上的先后，“科学”与“技术”通常被认为是并列的两种人类文化活动。“智能科学与技术”就应被分为“智能科学”与“智能技术”。
智能是某种行为主体所具有的能力和所表现的行为。这种具有智能的行为主体目前(也许永远)只有两类：生物(其中主要是人类)和机器。若以人类代表生物，智能就有两种表现形态，人类智能(human intelligence)和人工智能(artificial intelligence)，后者是对前者的模仿与延展。
科学是为了获得所考察对象的知识体系，技术则是依据某种原理设计制造各种人工系统。由此，“人类智能科学”、“人工智能科学”、“人工智能技术”是无歧义的，而“人类智能技术”就不成立(确切地说，是间接地通过“人工智能技术”的方式表现出来)。
基于上述分析，“智能科学与技术”的语义由三部分构成，“关于人类智能的科学”、“关于人工智能的科学”和“应用人工智能的技术”。根据惯常的教育与研究分工，前者是心理科学领域的重点所在，后二者则是信息科学领域的前沿方向。目前国内所开办的“智能科学与技术”专业教育大多属于理工科本科，其侧重所在自然是“人工智能”。
支撑着“智能科学与技术”及其三部分构成的关键概念是“智能”、“科学”与“技术”，对其进行深入剖析有助于推演出“智能科学与技术的知识体系”。
3 关键概念的剖析
3.1 “智”对应于Intelligence
汉语中的“智”是“知”的后起字，而“知”是“出于口者疾如矢也”，意指认识的事物可以脱口而出。“知”添加了“曰”即为“智”，再清楚不过，“智，知而道出也”。智，就是人们日常口语中的“知道”。
英语中的Intelligence源于拉丁语的动词intellegere，意思是to understand。而intellegere是inter(interl与legere(to choose)的合成词，故它所表达的是“在推理基础上的理解”。
可见，汉语的“智”关注知识(识，知也。《说文》)及其共享；英文的Intelligence则强调知识及其可靠来源。有所差异并不妨碍将不同文化系统中的这两个概念对应起来。
3.2 “智”的派生词
尽管语义十分贴切，却不可将Intelligence直接汉译为“智”。在现代汉语中，单字形式的名词一般不用于表达抽象概念，因为单音节的高频率使用在言语交流中难以通畅顺口。通常都是采用双字形式的名词。“智”需要再添加一字。处理的办法无非两类，同义重复或附加意义。前者生成的是“智慧”，后者得到的是“智能”和“智力”。
智慧之“慧”，一方面与“智”同义(知或谓之慧。《方言》)，另一方面又与佛教名词“般若”(Praina)相连，在中国的文化传统中，佛是高深至上的，这样，智慧的真理性就毋庸置疑。作为汉语词汇的“智慧”固定下来之后，除了与英文的Intelligence相对应，还与英文的wisdom(wise“聪明的”+dom“性质或状态”)相一致。更重要的是，wisdom就是希腊语的sophy，由此构成了philosophia(英文philosophy)。“智慧”连接着中国的佛教(与中国哲学相通)和西方的哲学。智慧是哲学层面的。
“智能”和“智力”都是“智的能力”的简称。推敲其中的意味饶是有趣。作为物理学概念的“能”和“力”，二者是一种源流关系，因而在汉语的习惯中，“能”更本质，“力”则外显，暗含着有高下之分。这样，智能有“智能人”、“智能机器”、“智能科学”等，智力则是“智力游戏”、“智力玩具”、“智力商数”等。层次的感觉是明显的。智能和智力是科学层面的。
“智”的派生词最常用的有三个：智慧、智能和智力，它们均可英译为Intelligence，但在汉语中分别属于三个层次，即哲学领域、科学领域(较高层次)和科学领域(较低层次)。
3.3 关键概念的文化比较
将与“智”相关的中文概念和与Intelligence相关的英文概念进行对比，可看出中西方文化的相通与差异，有助于更深刻明晰地理解“智能”的语义。表1是基于英语概念的文化比较。从中可见，“智能”较高于“智力”在西方文化中表现为对现在分词的偏爱。
表2是基于汉语概念的文化比较。英语的Intelligence可以笼统地表示汉语的“智、智慧、智能、智力”。现限定“构建智能科学与技术的知识体系”是一项科学研究(即不考虑“智慧”)，再用“智能”作为“智能”和“智力”的统称，这样，“智能”就成为将要继续讨论的唯一概念。
3.4 智能之“能”
前已阐明，智能就是“智的能力”。这种能力究竟为何，学者们曾有过大量的讨论。其中一种通俗简洁的表述 被包含于后者之中。在人工智能中将二者分开，缘于它们的对象不同，前者针对的是自然界，后者则面向人类已有的知识积累。“推理”是生命体存在的基本前提。所以，关于人工智能的科学只有两个分支：机器感知／发现理论(派生于人的认识论)和机器推理理论(基于人脑推理理论的讨论)。
(4)应用人工智能的技术。第3.6节说明，技术就是应用手段、技能和方法设计与制造人工系统。图4模型所示意要设计与制造的人工系统只有专家系统和机器人。所以，应用人工智能的技术主要有两个：专家系统技术和机器人技术。
(5)基于现状的人工智能科学与人工智能技术的内容调整。前面将“机器感知”和“知识发现”归于科学范畴，其根据就是因为它们均是客观存在。然而，现在的“机器感知”还非常简单，对于诸如表情、语气等稍微复杂的客观现象就无能为力：“知识发现”也主要依赖于基于语法的关键词匹配，而对于如何有效地理解语义特别是语用还差得很远。鉴于如此现状，将“机器感知”和“知识发现”归于技术更合适一些。
(6)智能科学与技术的知识体系。集成上述的观点可得图5所示的知识体系。理论是概念、原理的体系(《辞海》)，本身就是知识体系。技术包括手段、技能和方法，也是知识或知识指导下的操作。所以，智能科学与技术的知识体系由两个理论和四种技术构成。
图5的表示是粗线条的。正是因为它没有将与“智能”有关的科学理论和技术方法全部罗列出来，才有了一个简洁的框架，以便在此基础上进一步细分和添加，最终形成一个系统的图景。
6 “智能科学与技术”专业教育的课程体系
“智能科学与技术”专业教育的使命就是将图5所示的知识体系教授给本科生或研究生。学校教育总是以课程方式进行的。智能科学与技术的知识体系必须转化为课程体系。基于图5所示模型、兼顾目前大学课程设置的现状、特别是参照国内学者的研究成果和国内率先开办智能科学与技术专业的大学的探索性经验，提出“智能科学与技术专业教育的课程体系”的一种方案，见表3。
如表3所示，“智能科学与技术”专业的课程设置对应于智能科学与技术知识体系的主要内容(见图5)，共六门主干课程：
(1)“脑与认知科学”。包括“脑科学”与“认知科学”。
(2)“机器学习”。推理是学习过程中所采用的主要方法，机器学习包含机器推理，在一般意义上可以认为二者同义。目前讲授机器学习的大学课程主要有：“机器学习”、“模式识别”(是实现机器学习的一种方法)、“计算智能”。后者包括“模糊计算”、“神经计算”、“进化计算”，讲授一些具有前沿性的理论与方法。
(3)“机器感知”。包括“机器视觉”模仿人类的视觉、“计算机语音技术”模仿人类的听觉、“自然语言理解”模仿人类对语言与文字的理解。
(4)“知识发现”。包括“信息检索”和“数据挖掘”，前者在数据库中进行关键字匹配、在万维网上进行关键字匹配、在语义网上进行语义匹配以获取所需要的信息，后者将信息组织到数据仓库中以便寻求信息之间的规律性关联即获得知识。
(5)“专家系统”。该课程所讲授的内容包括管理信息系统、专家系统、决策支持系统、多Agent系统。它们是人工智能为人类提供的实用型信息产品。
(6)“机器人”。利用机器来获得身心的解放与扩展是人类的梦想和永远的追求。拟人机器的设计与制造涉及诸多学科，在大学的专业教育中只能讲授一些基础概念。
可以将整个“智能科学与技术的知识体系”看作是一个对知识进行“输入一加工一输出”的结构。由表3可见，与知识输入有关的是“机器感知技术”和“知识发现技术”；与知识加工有关的是“脑科学理论”和“机器推理理论”；与知识输出有关的是“专家系统技术”和“机器人技术”。在智能科学与技术学科中，分工专门研究知识输入、知识加工、知识输出，就构成了其三个主要的研究方向：知识处理、智能理论与方法、智能系统与应用(如表3所示)。
7 结论
(1)智能科学与技术是人类智能科学、人工智能科学和人工智能技术的总称。技术的标志是用于设计与制造人工系统，因而“人类智能技术”并不直接存在。
(2)“智能”是“智的能力”的统称。中文的“智”之本义是“知而道出”，与英文的Intelligence(本义“推理基础上的理解”)尽管侧重不同，仍被认为语义相等。现代汉语不习惯单字形式的概念，“智”便有了三个常用派生名词“智慧”、“智能”和“智力”。前者属于哲学概念：后二者属于科学对象，是“智的能力”的两种不同简称，亦有层次高下之分。在科学领域，“智能”通常涵盖“智能”和“智力”。
(3)智能科学是指，认知智能事实、归纳智能规律、总结智能理论。
(4)智能技术是指，设计与制造人工智能系统的手段、技能和方法。
(5)智能(intelligence)应该是“能智”。即能知、能日、能推理、能理解、能应用。
(6)智能是以知识为主线的三个环节的序贯过程。智能表现为知识在知识获取、知识推理、知识应用三类活动中的定向流动和逐级提升。
(7)智能首先遇到的问题是知识表示。人类智能的知识表示是在文化传承中自然实现的，而人工智能的知识表示则依赖于专门的人为规定。这样，智能的内容就有四个部分：知识表示、知识获取、知识推理、知识应用。
(8)智能最简明最本质的定义是：知识+推理。人类智能的特征是，知识用自然语言表示、推理在人脑中进行；人工智能的特征是，知识用机器语言表示、推理用机器实现。
(9)人类智能的内容主要有五个：感官感知、信息检索、人脑推理、实际问题解决方案、实际问题解决方案的执行。
(10)人工智能是对人类智能的模仿与延伸，其主要内容也相应有五个：机器感知、知识发现、机器推理、专家系统、机器人。
(11)智能科学与技术的知识体系由两个理论和四种技术构成。智能科学与技术的知识体系涉及关于人类智能的科学、关于人工智能的科学、应用人工智能的技术，具体有脑科学理论、机器推理理论、机器感知技术、知识发现技术、专家系统技术、机器人技术。
常用人工智能技术范文6
关键词：人工智能；计算机技术；网络技术；互联网
人工智能技术是计算机技术发展到一定程度的衍生技术。随着人工智能进一步的成熟，促进社会发展的机器也开始逐步进入智能化领域，这对当下计算机技术的应用有很好的促进作用。本文笔者首先对人工智能这一概念进行简单概述，然后在此基础上探讨了其在网络技术中的深层次应用，希望能够对人工智能和计算机网络技术的发展有一定推动作用。
1人工智能的简单概述
人工智能是一个复杂的概念，它设计多个学科的技术，像我们熟悉的语言学、心理学、统计学等都在这个范畴。人工智能始终秉持模仿并超越人类的目标，利用各种现代技术赋予机器人的基本能力和行为方式。在人工智能的应用上，智能化的产品是最好的载体，像我们经常用的智能手机也是人工智能的一种媒介。
1.1人工智能的优势
相比于传统的计算机网络技术而言，人工智能的引入更具有优势，主要体现在以下几个方面。1)具有强大的信息处理和协同能力在计算机网络中会储存大量的信息，信息虽然有一定的关联性但却是动态变化的。现阶段的计算机拥有着强大的储存性能，但是要想将一个事物完整的动态信息全部储存还是有一定难度的。如现在AI智能中最常见的人脸识别技术就是这个道理，在信息储存的时候识别的只是你一个动态的信息，但是它却能借助人工智能强大的信息处理和协同能力，对这个动态信息进行不断完善和修复，所以无论在何种场景下都能够轻松的识别录入者个人的人脸信息，而且识别错误率也控制在百万分之一甚至千万分之一的级别，这是相当惊人的。2)具备学习和处理非线性数据的能力在计算机网络信息中，很多信息的收集都是简单、概念层次较低的，而要想了解到更高层次的数据，就需要对数据进行智能化的处理，恰好人工智能在解释和推理高级数据方面有其独特的优势，如最基本的数字算法问题，你要运算一个很大的数据，数据大的人力无法计算或者精确度超出人计算范围外，计算机不可能会储存这样的数据，但是你可以借助人工智能工具将数据运算的基本算法输入进去，由计算机自行推导更为复杂的数据，这点在实际中应用非常广泛。3)可以节约不必要的成本支出网络技术的高速发展将人类带进一个崭新的领域，身处在这个领域内，我们最为直观的感受就是生活丰富多样、事情处理更加便捷。试想如果你想办理一张签证，在网络技术不发达的年代，你需要跑遍各个相关部门去盖章、去提供资料等等。而在人工智能高速发展的今天，你只需要运用智能手机下载相应的app，然后在上面办理就可以了，真的做到了“足不出户便可办尽天下事”，这就极大地节约了社会资源的不必要浪费，减少了不必要的成本开支。
2人工智能应用于计算机网络技术中存在的问题分析
人工智能在计算机网络技术的应用丰富了人们的生活方式，对社会生产起到了不可估量的价值，但是事实却有很多不利因素阻碍了二者的发展。
2.1智能化软件本身携带的病毒
人工智能的应用在当下大多数还是依托于计算机网络而存在，一般情况是通过app或者更深入的系统控制语言去协同计算机的工作，赋予计算机“人”的思维能力。但是这种深层次的控制也容易滋生一个问题，那就是深层次的控制语言一旦被有心之人所掌握，那么造成的影响是不可估量的，对用户的损害是难以避免的。如前几年风靡全球的“勒索”病毒便是如此，这种病毒具有很强的复制性和破坏性，它能够直接致使使用者的计算机直接瘫痪，侵染计算机内部，盗取用户数据。这点事人工智能应用于计算机网络中不得不考虑的问题。
2.2计算机系统本身存在的“bug”
和病毒的原理不同，计算机由于本身的因素导致人工智能程序无法应用的问题我们称之为系统bug。我们可以将计算机的网络平台类比为盖房子所需要的“地基”，而人工智能的植入则更像是基于这个“地基”打造的“建筑物”，试想如果这个“地基”本身就不是很“坚固”，就很难建造出雄伟的高楼。计算机网络平台如果不能解决bug问题，那么就很难实现基于平台的再构建，严重影响计算机网络的安全，影响人工智能在计算机领域的发展。
2.3网络数据良莠不齐
在大数据背景下，计算机网络取得了突飞猛进的发展，这就给人工智能的发展带来了契机，与之而来的还有挑战。在如此复杂的大数据背景下，如何能够对网络数据进行有效甄选，然后录入到信息收集系统中已经成为一个难题，在庞大的网络数据下，真实可用的信息是少之又少，且真实信息之间也存在着不连续性、不规则性等问题。一方面引入人工智能技术可以对数据进行有效分析，另一方面复杂错误的数据也会对人工智能的发展形成错误引导，所以要想实现人工智能在计算机网络中的应用，科学可靠的数据就显得尤为重要。
3人工智能在计算机网络中技术的具体应用分析
人工智能是未来计算机乃至人类发展的一个主要方向。作为一名网络领域的相关人员要有此觉悟，不断改革创新，必要时可以借鉴相关领域的研究成果，切实推动人工智能在计算机网络技术中的应用。而具体从哪一切入点入手，笔者结合自身经验，认为不妨从以下几个方面入手：
3.1科学引入人工智能，加大网络安全管理
安全无论是从国家层面还是社会个人层面来说都非常重要，往大的方面说，国家安全是国家长治久安的根本，是社会得以安定的保障；往小的方面说，信息安全是个人人权得到尊重的表现，是社会进步的重要体现。网络安全一方面不利于人工智能的发展，同时人工智能则能够有效解决网络安全问题，所以在实际操作中要注重人工智能的合理利用。1)构建计算机安全专家处理系统根据计算机网络安全管理原理构建完善新的人工智能专家系统，对现有的计算机网络数据进行全面处理，并设定一个规则，出处理数据出现异常的时候，专家系统要能够在最短的时间内对有恶意攻击的数据或者程序进行强制处理，对一些无法判定的数据或者程序要能够进行及时反馈，以确保网络系统的安全。2)重视计算机网络安全免疫系统的构建专家处理系统的构建是第一步，网络安全免疫系统的构建则是第二步，它是利用人工智能工具将千万次的网络安全处理数据进行收集，然后综合处理，在此基础上提前能够对数据或者程序进行识别，而不是等数据程序植入后再进行鉴定处理，这样计算机网络才能够更好地发展。
3.2注重人工智能的科学引入，完善计算机网络系统管理
在计算机网络中，网络系统的管理尤为重要。笔者认为，在网络系统管理方面，可以大力引入人工智能工具对网络管理系统进行完善，像我们所熟悉的Agent技术在计算机网络技术中的应用就是一个很好的例子。Agent技术又称为人工智能技术，它是一个强大的软件实体，涵盖知识域库、数据库、解释推理库以及各个Agent之间的通讯部门。当处理信息时，各个Agent会结合知识域库对信息进行有效加工，然后各组织之间进行相互协调，最终完成系统指令。人们可以利用这项技术来达到自己想要的各项服务。如当你想搜索某种东西时，Agent会根据用户搜索的数据，然后进行有效分析和推理，将和这一问题的有效信息传达给使用者，大大节约了用户的时间，而且这种系统管理方式也更加的稳定和实用。这类有助于网络系统管理的人工智能化工具在实际中还有很多，作为网络管理工作人员要能够有效地加以应用，以确保计算机网络系统的完善。
3.3注重人工智能在计算机网络评价系统中的合理植入
人工智能在计算机网络评价系统中的应用能够完善计算机网络管理系统，解决网络数据动态性的问题。动态性和变化性是计算机网络两大固有特点，这就导致了计算机可以对符合规则之内的数据进行计算，而规则之外的数据就很难计算或者需要耗费更多的时间，目前已经有先进的评价系统可以解决这些问题，其中主要出名的有人工智能问题求解技术和专家知识库技术。人工智能问题求解技术这点最为直观的就是可以应用在复杂的数学函数求解问题上，它可以完成对各类复杂公式的推导衍化，能够对最优解进行判断，相对于传统的运算大大节约时间成本；而专家知识库技术能够实现网络问题的无缝对接。
