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人工智能技术的前景范文1
关键词：电气控制；自动化控制；人工智能
近年来随着国内外人工智能研究的兴起与发展，越来越多的传统领域开始思考能否在自己的产品生产线上使用人工智能技术，所以它的实际使用领域广泛。现代社会的发展离不开人工智能技术的使用，特别是在现代工业的领域，在方法上需要依靠最新的人工智能技术为支持，但要做到让人工智能技术在电气自动化控制中更好的发挥作用，我们先要知道人工智能技术到底是什么样的技术[1]。
1人工智能技术的概述
国内的创新热潮近几年正在蓬勃的发展，各种新技术竞相展现，人工智能技术也逐渐成熟了，而且它在当今社会中的使用也更加宽泛。人工智能技术的建立，不仅要有计算机技术知识进行有效支持，还与其他学科知识息息相关，人工智能技术通俗上讲就是生产出可以替代人类来工作的智能化机器人，将来许多岗位都可以由机器来替代人类工作[2]。随着科技的日新月异，科学家们已经成功地生产出了类似于人脑一样思考的人工大脑芯片，并将这种新技术命名为人工智能技术。在人们平常的生产活动中，已有非常多的范围都使用了人工智能技术，而且它们的现实使用效率非常高。
2人工智能技术在电气自动化中的应用广阔前景
电气自动化中应用人工智能技术，不仅在极大程度上让工人更好的操控电气自动化设备，还极大地减少了电气自动化的使用成本，这说明发展人工智能技术的前景是非常有利的。
2.1电气自动化控制中加入人工智能技术的重要性
人工智能技术同人类的工作方式相比有许多人类不能替代的优势，例如人工智能对于数字和程式非常敏感，可以长时间的集中于处理同一个问题，这些优势可以帮助人类解决一些繁复的工作，所以电气自动化控制中应用人工智能技术后，它一定可以为人类创造更大的价值[3]。
2.2人工智能技术在电气自动化控制中的应用优势
因为电气设备的复杂性和连贯性的要求，所以对电气设备的设计人员就提出了非常高的专业要求，除了具备非常扎实的专业知识以外，还要求他们的设计最好可以结合最新的科学技术。在电气自动化控制中使用人工智能技术之后，会带来很多便利性，具体表现为下面这4点：（1）数据的收集与运算都能利用人工智能技术来实现，因为拥有了这一作用，以此一来就能对电气设备的每样数值开展收集，还可立即对数据进行运算，因此能让电气自动化的现实管控效果得以大范围提高。（2）人工智能技术可实现连续的监管并实现必要的报警。人工智能技术能同步监控电气系统中主要设备的模拟数据值。（3）人工智能管控的操纵监控系统较高效。能够通过鼠标、键盘来对电气设备实行自动化管控，因为使用管控流程就能够实现同步并网带负荷操纵，以此以来不仅能够大范围减少工作人员的劳动时间，还能让控制效率得以提升，这同目前工业发展的现实需要非常符合[4]。（4）差错记载功能也是人工智能技术拥有的独特特点，人类可以更好的运用这个技术来监测每一个运行环节中出现的点滴差池，以此来调试设备使其达到最佳的状态，这从根本上提高了电气设备的运行效率和使用安全度，使其更好的为人类服务。
3人工智能技术在电气自动化中的应用分析
因为目前从根本上升级了人工智能技术，加上它技术的逐渐完备，越来越多的电气设备开始同人工智能技术挂钩，为了更加直观的介绍人工智能设备的特点与技术属性，笔者主要对电气自动化设备中人工智能技术的使用和电气管控流程中人工智能技术的使用开展了辨析。
3.1人工智能技术在电气自动化设备中的应用
电气自动化系统有极大的繁杂性，它主要牵扯到许多范围与科目，这就对操控电气自动化设备的员工提出了很高的要求，他们应该拥有很高的职业素养，而且还要有充足的知识储备。因为电气自动化体系相当繁杂，所以在现实操控中的效率性要加强，这样才能极大程度地降低因为不合理使用，导致出现非常规错误，有时更可能导致安全事故等。这些问题的解决都可凭借人工智能技术来达成，就人工智能技术自身来看，其系统中心主要是计算机系统，经由编辑每种操控系统，能够使计算机控制中的智能管控得以更好的施行[5]。
3.2人工智能技术在电气控制过程中的应用
就电气自动化的管控流程来看，人工智能可以帮助人类更好的控制电气设备。在电气设备的控制系统中，引入人工智能的现金技术后，能让实际工作操作效果在很大范围上得以提升，还能使得整个操作过程实现无人化监管，这样一来达到了企业节约成本的目的，尤其是不用再去花费大笔的人工费用。除此之外就从整个控制过程来看，人工智能技术可以实现同多台设备的同时控制，专家体系、模拟操控和神经网络操控是其首要应用的人工智能系统[6]。
4总结
科技的发展让人类的生活更加便利与美好，人工智能技术的发挥在那越来越推进了现代工业的更好发展。因为人工智能技术具备相当多的优点，它是这些年来发展起来的一门新兴高科技技术，它在实际应用中有巨大的使用效率，不仅在电气自动化控制中，加入人工智能技术后，极大程度上提高了电气设备的控制度，让它能更好的的服务人类生产活动；同时电气设备上结合了人工智能技术，让电气自动化设备的操控系统变得更加简洁，提高了员工操控效率；降低了企业的人力物力成本，使得生产流程更加科学、连贯，所以大力发展人工智能技术与电气自动化的结合是非常有必要的研究。
参考文献：
[1]汤石敏.基于人工智能技术的电气自动化控制探讨[J].中国科技博览,2011(01)．
[2]陈浩.电气自动化控制中的人工智能技术探究[J].商品与质量：消费研究,2014(02)．
[3]孙伟.电气自动化控制中人工智能技术的应用研究[J].科技创新与应用,2014(07)．
[4]何翔.人工智能技术在电气自动化控制中的应用研究[J].科技风,2012(15)．
[5]黄开平.高级项目中自动化系统的应用[J].电气时代,2013(02)．
人工智能技术的前景范文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
人工智能技术的前景范文3
关键词：电气工程自动化 人工智能 控制 检测与诊断
一、前言
随着科学技术的飞速发展，“人工智能”这个词在我们的生产生活中出现的频率越来越高。在2016年11月举行的世界互联网大会上，“人工智能”成为四大核心主题之一，可见科学技术领域已经将其视为未来科学发展的重要方向，加以前所未有的关注。
人工智能英文全称是Artificial Intelligence，缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，是计算机技术的一个分支。目前，科学界对人工智能的研究领域主要集中在机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等方向。
人工智能目前已经开始广泛运用于人类的生产生活，并且作为一种未来科学越来越展示出它光明的应用前景。它与其他专业领域的交叉运用，将让这些领域变得高效化、智能化，为这些领域的发展提供突破性的催化作用。
例如将人工智能与电气工程自动化这两个领域进行有机结合，就能大大推动电气工程自动化的发展，在具体的生产实践上取得突破性的效果。
二、人工智能技术与电气工程自动化结合的必然性
小到一个开关、一个手机，大到航天飞机、宇宙飞船都离不开电。电能对于我们人类的生产生活实在太重要了，所以作为控制电能、电气设备的电气工程和自动化技术的重要性就不言而喻。电是怎么来的？人类如何能够顺利、安全地使用电能？如何通过发电、变电、输电、配电，把电能送入千家万户？如何让电能乖乖地为我们的生产生活服务，这都是电气工程自动化要研究和解决的领域和问题。
作为一个传统而核心的社会工业分支领域，电气工程自动化必将随着科学技术的发展而不断发展，这是科学技术发展的必然规律。
首先，人类对电能控制和使用的历史，就是一部由落后到进步、由原始到智能的历史，电气工程自动化技术实现自然人控制到人工智能的控制、从有人到无人的控制，这都体现了科学技术的进步和发展。
其次，人工智能的无人化、仿真化、系统化和准确性，可以在电气控制方面让工作变得更加简单、方便，搜集的数据也更加精确，并且可以节约大量成本。
三、现阶段人工智能技术在电气工程自动化领域的实际运用
基于人工智能技术的优势与特点，它与电气工程自动化的结合，在电气工程领域具有广大的应用空间。
那么，在现阶段，人工智能在电气工程自动化领域具体有哪些运用呢？
（一）电气控制中的人工智能。
传统的电气工程自动化的控制技术表现为流程繁琐，操作步骤复杂，人为干预过多，需要投入成本较高，人为控制容易犯错等，这些问题随着人工智能的运用而能够得到非常完美的解决。在引入人工智能的控制手段以后，整个工作流程可以通过事先设置好的、仿照人为控制流程设计的程序有条不紊地运转，避免了人为操控的一系列弊端。
（二）电气故障诊断中的人工智能。
电气故障诊断是以模式识别和信号处理为基本的方法和理论，以技术检测和故障机理为基础，通过电气设备运行中的信息，去识别其运行的状态，然后找出故障的起因，确定故障的部位与性质，最后提出与之相对应的对策。
随着电气系统与设备变得日渐的复杂，随之也带来了较多的问题，如设备的可用性、可靠性、安全性、可维修性等，因此，这也推动了电气设备诊断技术与故障机理技术的研究。并且伴随着数字信号处理技术与计算机技术的不断发展，人工智能在电气故障诊断技术中也得到了广泛的应用，其中，模糊理论、专家系统等在人工智能处理电气故障诊断中，应用的最为广泛，其优点也是显而易见的。
（三）电气优化设计中的人工智能。
众所周知，在电气优化设计中，人为依赖是比较重的――传统的方法，要做好一项优化设计，需要一个经验丰富的工程师经过大量的实验，花费很多时间和精力才能达到满意的效果。现代的电气优化设计越来越复杂，需要的设计单元越来越多，人为的优化设计已经越来越不能满足实际的需求。这个时候，就需要人工智能的介入。人工智能的电气优化辅助设计，可以代替大X做很多组的记忆和计算，优化出来的结果既精确又实用，很容易达到预期的效果。
（四）电气系统预警中的人工智能。
现阶段，人工智能在电气工程中的运用还体现在系统预警上。当电气系统出现故障甚至是危险的时候，通过人工智能触发的预警系统及时报警，可以节约宝贵的应急时间，从而大大挽回相应损失。
四、人工智能在电气工程自动化领域的运用前景展望
由于人工智能已经在电气工程自动化领域显示了自己巨大的作用，我们有理由相信，未来它在电气工程自动化领域的应用，在深度和广度上都还有更大的空间。
具体来讲，智能技术未来必将广泛地运用于电气工程远程监控技术、现场总线监控技术、集中监控技术等方面。未来，电气工程要向统一集成化、对接标准化、系统安全化方向发展，那么，人工智能就将在这些方向大显身手。单纯靠人的知识和经验来控制、检测、诊断、预警的传统电气工程自动化技术已经不能适合未来电气工程发展需求了，人工智能与电气工程自动化的结合，必将迎来发展的春天！
参考文献：
[1]李末.电气工程自动化中人工智能的应用探析[J].中国新技术新产品，2014，24：5.
人工智能技术的前景范文4
一、主要国家支持人工智能发展的政策
以美国、欧盟、日本为代表的发达国家的人工智能技术领先全球。人工智能从诞生开始就没有离开政府的支持，近年来各国政府更是加大了对人工智能技术的科研投入力度，通过公共投资引导人工智能产业的发展。
人工智能的概念起源于美国，最早由约翰・麦卡锡（John McCarthy）和马文・闵斯基（Marvin Lee Minsky）等人1955年提出，随后两人在麻省理工学院创立人工智能研究室，使人工智能成为一门科学。因此，人工智能的技术和应用前沿也位于美国。美国国防部高级研究计划局（Defense Advanced Research Projects Agency，DARPA）、美国战略与国际研究中心、兰德公司均认为，人工智能及其相关的量子计算机、机器人是可能产生新兴技术和颠覆性技术的领域。国际金融危机后，美国制定了一系列重振制造业的政策，以期增强创新能力，确保美国在先进制造业的领先地位。由于先进制造业的知识密集度不断提高，越来越依赖于信息技术、模型和模拟，因此机器人、人工智能等领域成为美国产业政策的支持重点。在2011年的“先进制造伙伴关系计划”中，美国就将先进机器人技术列为关系美国全球竞争力提高的新兴技术，并投入7000万美元支持新一代机器人研发。在2013年初的国情咨文中，美国总统奥巴马宣布投入30亿美元在10年内绘制出“人类大脑图谱”，从而促进人工智能、机器人和神经形态计算系统的发展。2015年10月美国国家经济委员会和白宫科技政策办公室联合了新版《美国国家创新战略》将计算计算技术前沿（高效计算）列为大力支持的战略领域之一，以推动经济竞争力、科学发现和创新。2016年2月，机器人有史以来第一次成为年度《总统经济报告》的关注对象，希冀美国制造业凭借机器人获得复兴。
欧盟在2013年初将“人脑项目”（Human Brain Project）列入“第七框架计划”（FP7）中的信息通信技术（ICT）研究子计划，10年投入10亿欧元，力图为基于信息通讯技术的新型脑研究模式奠定技术基础，加速脑科学研究成果转化。在此基础上，开发将神经形态计算装置与常规超级计算技术相结合的综合技术，推动神经形态计算和神经机器人技术的发展以及在家庭、制造业和服务业的应用。“第七框架计划”在2013年底结束后，欧盟新的研究与创新框架计划――“地平线2020”启动，将在“未来和新兴技术”（FET）领域投入26.96亿欧元，以期在具有可持续性、竞争力和增长优势的未来科技领域占据领导地位。FET划分为“开放基金”、“探索基金”和“旗舰基金”3类基金，其中探索基金支持的重点就包括未来机器人和其他人工智能系统。2014年，欧盟启动“火花”计划，到2020年投入28亿欧元用于民用机器人的研发。
日本在机器人产业具有明显的国际优势，世界四大机器人巨头中有两家位于日本，分别是发那科和安川电机（另两家是瑞士的ABB和德国的库卡），而且在服务机器人领域全球领先，日本软银公司Pepper人形机器人能够进行语音交流和客户服务。为确保世界机器人创新基地和世界第一机器人应用国家地位、引领迈向世界领先的机器人时代，日本政府在2015年初《机器人新战略》，计划到2020年累计投入1000亿日元用于机器人扶持项目。由于机器人与信息技术日益融合的趋势，特别是人工智能技术将使机器人能够适应智能制造、服务和家庭生活更多的场景，日本文部科学省在2016年拿出100亿日元预算用于支持研究机构和大学开展人工智能研究，如护理型机器人的人工智能程序、无人驾驶汽车、智能化的农业机械等。
二、主要企业人工智能的发展情况
鉴于人工智能技术的巨大发展潜力，一大批ICT领域的著名企业纷纷发力，新兴企业也如雨后春笋般成立。目前全球人工智能企业近千家，其中IBM、谷歌、微软、Facebook等美国信息和互联网企业居于领先地位。
IBM很早就开始人工智能的研究。早在1997年，IBM的超级计算机“更深的蓝”就在与世界国际象棋大师卡斯帕罗夫的对弈中获胜；2011年，IBM的超级计算机“沃森”又击败美国电视智力竞赛节目《危险边缘》的两位人类冠军。此后IBM斥资10亿美元推动沃森系统的产业化应用，例如为癌症患者推荐个性化治疗方案，协助理财规划师提供更好的理财建议，帮助金融机构发现风险与客户需求。2016年，IBM与美国劳伦斯・利弗莫尔国家实验室签署首款类脑超级计算平台的订单，该平台基于IBM TrueNorth 的突破性神经突触计算机芯片，能耗更低、体积更小，能够比传统芯片更高效地处理复杂的认知任务，除用于国防安全领域外，在因电力和容积问题而导致计算能力受限的条件下具有广泛的应用前景。
AlphaGo战胜李世石使谷歌在人工智能领域的名声大震。实际上，谷歌2011年就在其著名的Google X实验室建立了内部代号为Google Brain（谷歌大脑）的人工智能项目。2013年6月，谷歌使用1000台电脑创造出包含10亿个连接的“神经网络”，在没有外界输入“猫是什么样的”情况下，就能通过机器学习的方式在图片中找出有猫的图片。2014年，谷歌在人工智能领域进行了一系列收购，包括神经网络创业公司DeepMind Technologies、机器自我学习式图片搜索方案提供商Jetpac、专注于计算机深度学习和自然语言处理的Dark Blue Labs、专注于计算机深度学习和视觉识别的Vision Factory，从而在深度学习、神经网络、计算机视觉、语言识别和自然语言处理等人工智能前沿领域占据优势。谷歌基于人工智能技术的无人驾驶汽车已进行了累计150万公里的路测。
Facebook为了应对支撑超过十亿用户的巨大计算量，在2013年成立了人工智能研究室（Facebook Artificial Intelligence Research，FAIR），2015年又成立了机器学习应用团队（Applied Machine Learning team），负责运行一个覆盖全公司的机器学习内部平台――FBLearner Flow。Facebook也开发了一套围棋人工智能系统，代号为Darkforest，在2016年世界规模最大的电脑围棋大赛UEC杯中获得第二（第一是日本团队开发的Zen，AlphaGO并未参赛）。微软在2014年推出了虚拟个人助理服务Cortana和人工智能对话系统“小冰”展示了具有强大图片识别能力的全新人工智能系统“亚当”（Adam），并在测试一款名为Tay.ai的新型聊天机器人。
国内互联网公司也在积极推动人工智能技术的发展。2013年除，百度成立深度学习研究院，2014年在硅谷成立深度学习研究中心。目前，“百度大脑”已具备大约相当于2至3岁孩子的智力水平，百度图像识别能力已达到国际一流。阿里巴巴集团的云计算部门阿里云推出名为DT PAI的人工智能服务，该平台整合了阿里巴巴的机器算法和深度学习技术，为开发者提供云测用户行为的服务。阿里云的人工智能系统“小Ai”成功预测了在今年4月9日举行的《我是歌手》第四季总决赛歌王。腾讯在4月初宣布研究长达11年之久的人工智能系统贝塔鹅（Betae）即将上线使用。
三、促进我国人工智能发展的建议
人工智能作为一项通用目的技术，不但自身具有发展成为巨大产业的潜力，而且将广泛应用于国民经济的各个产业、家居生活和国防安全等领域，成为影响国家综合实力和产业国际竞争力的关键。近年来，受人口红利消退、生产要素成本快速上涨的影响，我国制造业建立在低成本基础上的价格优势正在被削弱。在发达国家重振制造业和低成本发展中国家大力发展劳动密集型产业的双重挤压下，我国产业结构调整和制造业的转型升级迫在眉睫，人工智能将是拓展新兴产业领域、提高制造业生产效率的重要手段。同时作为一项新兴技术，我国与发达国家的差距并不显著，且我国已经形成一批世界级的互联网公司、拥有巨大的市场容量，是我国抢占产业制高点的历史契机。
人工智能技术的前景范文5
关键词：人工智能；本科高年级教学；教学改革
中图分类号：G642 文献标识码：B
1 引言
人工智能是计算机科学与技术学科类各专业重要的基础课程，在信息类相关的许多高年级本科和研究生都开设了人工智能课程。人工智能是一门前沿性的学科，它主要研究计算机实现智能的基本原理和基本方法，同时人工智能也是一门多学科交叉的综合学科，它涉及计算机科学、数学、心理学、认知科学等众多领域。广义的人工智能涵盖了模式识别、机器学习、数据挖掘、计算智能、神经网络、统计学习理论等众多研究方向。人工智能作为计算机学科的重要分支，已成为人类在信息社会和网络经济时代所必须具备的一项核心技术，并将在未来发挥更大的作用。
由于人工智能课程的学习难度较大，内容更新比较快，也繁多，使得教学有一定的难度。特别是针对本科高年级的人工智能教学，由于本科生的研究意识相对较弱，而人工智能比较强调科研性，所以如何教好本科高年级的人工智能课程是一项非常具有挑战性的任务。
本文通过分析本科高年级的教学特点和人工智能课程的自身特点，在如何提高教学质量这一问题上提出了几点思考。
2 本科高年级的教学特点
中国的本科教育，由于历史和经济发展水平等诸多原因，目前的定位还是培养某方面专业人才的专才教育。本科高年级学生在完成了低年级公共基础课程和部分专业基础课程的学习之后，迫切希望了解本专业的应用领域和发展前景，所以在教学过程中要注意内容的应用性和专业性。另一方面，本科高年级学生也是研究生教育的储备人才，在教学过程中要适时的进行科研引导，这样能够让毕业生保持对科学的兴趣，从而为研究生阶段进一步深入研究打下基础。本科生一般于4年级的10月份开始着手毕业设计，在本科高年级的教学过程中还要注意与毕业设计的内容相结合，这样可以让学生提前做好准备，选择适合自己的方向。
3 人工智能课程的学科特点
与信息类其它专业课程相比，人工智能具有应用性、研究性和发展性三个重要学科特点。首先，人工智能是一门应用性很强的学科。人工智能学科的主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智力功能，并开发相关理论和技术。人工智能技术广泛应用于模式识别、数据挖掘、智能控制、信息检索、智能机器人等领域，在日常生活中，随处可见人工智能技术的应用实例；其次，人工智能技术具有很强的研究价值，是计算机科学领域中重要的研究方向。技术进步无止境，研究者们不断追求开发出效率更高、更智能的人工智能技术：最后，人工智能是一门正在发展中的学科。随着信息化、计算机网络和Internet技术的发展，人类已步入信息社会和网络经济的时代，它们为人工智能提出了许多新的研究目标和研究课题，人工智能的应用领域以及技术算法都在不断发展。
4 人工智能教学的三点思考及对策
4.1 注重应用性和介绍性
在教学实践中，笔者发现，本科高年级学生一般比较关心各种人工智能技术的应用领域和使用方法，而对基础性理论和技术细节不是很感兴趣。他们一方面希望能学到很多较新和较实用的人工智能算法，并且最好可以看到使用效果；另一方面又希望老师的教学主要停留在介绍性层面，不想花太多时间在复杂的理论理解上。这也比较符合本科高年级的教学特点，本科阶段主要是培养具备较强应用性和基础科研素质的专业人才。传统的人工智能教学主要讲授知识表示和搜索推理技术，大部分实例都是解答式或推证式的。由于其知识的抽象性，又加之其应用实例较少，所以往往教师感觉难讲，学生在学习过程中也感觉乏味，对讲授的内容大多都是死记其方法和步骤，因此影响了教学效果。针对这一问题，笔者认为，在设计人工智能教学时，要注重内容的新颖性、实用性和介绍性。除了讲授那些仍然有用的和有效的基本原理和方法之外，要着重介绍一些新的和正在研究的人工智能方法和技术，特别是近期发展起来的方法和技术，如支持向量机、决策树、模糊集、遗传算法、蚁群算法等。这些内容的理论部分可以不必过分深究，教学重点主要放在介绍每种技术的产生背景、发展状况、应用领域和具体实现上。此外，要注意理论与实际应用密切结合，在教学过程中加入一些与课程内容结合的、可以用计算机实现的实际应用内容。考虑到目前应用最广泛的人工智能领域之一是模式识别，而研究模式识别的主要计算机工具是Matlab，所以笔者在教学过程中以手写数字识别作为教学实例，针对所介绍的每一种人工智能技术，都将其应用于手写数字识别当中，并讲解了这些技术的Matlab实现方法。学生在掌握了基本理论之后，可以按照实现步骤的指导，立刻上机见到算法的实际效果，加深对算法实现思路和方法的认识。
4.2 注重科研引导性
本科教学不仅要培养学生的应用能力，还要培养学生具备基本的科研素质。本科教育一方面为社会培养了大批应用型人才，另一方面也要为我国的科研事业培养后备力量。特别是近几年来我国对科研的投入不断增加，研究生招生规模逐年增大，本科高年级学生打算继续读研的也不在少数。而人工智能是计算机相关学科非常活跃的研究课题，其涵盖的分支非常广泛，如模式识别、机器学习、数据挖掘、计算智能、统计学习理论等，都是目前国际和国内热门的研究方向。针对这一特点，在本科高年级的人工智能教学中，还要注意对学生适时适度的科研引导。这样可以激发学生的研究兴趣，树立目标意识，找准研究方向，为未来的科研工作打下基础。在教学过程中，可以引导学生思考每种人工智能技术的优点是什么?缺点是什么?有没有改进的办法?比如BP神经网络是计算智能中较为成熟的技术，具有强大的非线性学习能力，在模式识别、经济数据分析、生物信息学、数据挖掘等众多领域都取得过成功应用。然而BP神经网络算法自身也存在着一些缺点，如会有局部最小解、解受初值影响较大、理论解释不完善等。近十年来，研究者逐渐把目光转移到另一种新的非线性学习工具――支持向量机上。同神经网络相比，支持向量机具有泛化能力强、不受局部最小问题困扰、理论背景完善等显著优点。在给学生讲解BP神经网络算法的时候，一方面可以通过手写数字识别实验展示其强大的非线性分类能力，另一方面也要告诉学生，BP神经网络并不是完美的，其缺点同样明显。然后引导学生对这些问题进行思考，讨论有没有更好的解决办法。此时，顺势引出支持向量机的内容，并且介绍支持向量机的研究现状和研究方向。通过两者的对比，学生不但了解到了较新的人工智能技术，又对人工智能研究中如何去发现问题、解决问题、人工智能技术的进化历程有了直观的印象。
4.3 教学内容与毕业设计相结合
本科毕业设计是对本科生用所学知识来解决实际问题和进行专业研究能力的检验，是本科高年级学生将要面临的一项重要任务。由于人工智能学科具有应用性和科研性的特点，人脸识别、网页检索、经济预测、基因数据处理等应用领域都离不开人工智能技术，所以人工智能方向为学生提供了丰富的毕业设计选题。针对这一特点，在本科高年级的人工智能教学中，可以适当穿插介绍有关毕业设计的内容。告诉学生哪些应用领域是目前人工智能研究的热点方向，哪些人工智能技术可以用来解决这些问题。通过向学生介绍具有一定应用价值和研究意义的题目，然后引导他们查找阅读相关技术文献，分析问题，解决问题，最后编写代码和撰写论文。比如笔者给学生提供的选题包括：(1)基于支持向量机的上市公司信用评价；(2)正则化回归在股票预测中的应用；(3)基于肤色的人脸检测；(4)基于内容的网页图像检索等。这些题目应用性强，具有一定科研深度但是难度又不至于太大，学生选择这些题目的积极性很高。通过将教学内容与毕业设计相结合，不但加深了学生对课程的理解，又使其找到了合适的毕业设计题目，可谓一举两得。
人工智能技术的前景范文6
[关键词]电气工程自动化；人工智能；应用
中图分类号：TM76 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2015）26-0236-01
随着社会经济的发展，人们生活质量得到了显著的提高，经济发展促进了我国工业水平的提升。在激烈的市场竞争环境中，各企业要可持续的发展，就要不断的提高自身经济效益，而智能化技术的应用对提高企业经济效益起到积极的促进作用。随着科学技术的发展，智能化技术在电气工程自动化中得到了广泛应用，提高了电气工程自动化的效率，为企业的可持续发展奠定了良好的基础。
一、电气工程自动化中人工智能的优势
1.具有优良的一致性
传统控制方式是以一对一为主的，这种方式的优势在于具有针对性，为特别目标设计，这种方式的控制效果很好，但是不会兼顾到其他对象。而人工智能控制器在这方面却拥有自身独特的优势，这种优势被称作一致性，简而言之就是人工智能控制器可以达到对全部控制对象控制效果的一致性。
2.轻松调节人工智能参数
只要能对人工智能参数进行修改，就可以优化智能函数的性能。传统控制器与人工智能控制器相比较，人工智能控制器具有以下几点优势：第一，适应能力较强；第二，操作简单，即便没有专业人员监控，人工智能也可以根据数据合理设定参数，减轻了工作人员的工作量；第三，人工智能可以将设定的参数根据实际情况，对参数进行修改和扩展。
3.优化配置人力资源
传统电气工程操作程序较为复杂，并且有很多电气设备。由于电气设备过多，所以需要固定的工作人员定期对电气设备进行养护和整理，养护工作十分繁重，而且需要消耗大量的人力和财力。而人工智能技术不需要大量的设备，所以可以减少设备养护工作，这样便减少设备养护的支出，实现了人力资源的优化配置。
4.受其他因素影响较小
传统控制器在构建模型时会遇到很多影响因素，并对构建模型产生不利的影响，如控制器模型在设置参数时会发生一定的变化，在面对计算机时也存在很多的数值种类。而人工智能控制器设计对构建模型的环境、参数没有过多的要求。
二、电气工程自动化中人工智能的应用
1电气产品优化设计环节应用
电气工程运行中，电气设备设计较为复杂，其不仅涉及到电气自动化各专业内容，而且要求设计人员要具有丰富的设计经验和专业知识，在电气设备设计中要充分的将设计经验和电气知识有机融合，才能确保电气产品的科学性。人工智能在电气产品优化设计环节的应用，有效解决了那些依靠人脑无法迅速计算和模拟的过程，通过人工智能可以准确计算和模拟，缩短了电气产品的设计周期，同时提高了电气产品设计工作的效率，保障了所设计出电气产品的实用性和科学性。专家系统是一个智能计算机程序系统，在电气工程开发性设计中应用具有积极意义，在产品优化设计中主要采用遗传算法，同时要求设计人员要具有智能软件的应用能力和丰富的设计经验，从而可以根据情况的变化而选择相适应的算法对产品进行设计。
2.电气设备故障诊断中应用
在电气设备故障诊断过程中，电气企业可以运用人工智能中的模糊理论、人工神经网络，其可以诊断变压器、电动机和发电机等设备。当电气工程发生故障，其所表现出的现象是十分复杂的，仍然使用传统处理技术解决电气故障，是很难在短时间内及时的判断故障的，而人工智能技术的应用很好的将这个问题解决了。当发电机设备出现故障时，此类故障的特征表现为非线性、复杂性和不确定性，这时就需要应用人工智能中的专家系统和模糊系统，对发电机设备故障进行处理。因此，通过如人工智能技术有效运用使电气设备故障诊断的准确性得到了提高。
3.电气工程运行中智能控制
电气工程自动化中智能控制应用较为广泛，其将成为未来电气工程自动化的发展趋势。电气设备控制工作的综合性较强且较为复杂，对计算精确度和控制系统技术含量都要求很高，通过对人工智能中人工神经网络、专家系统和模糊理论的综合运用，有效提高了电气设备的计算时间和计算准确性，其有效的节约了电气资源，同时也实现了电气资源的优化配置。
4.电力系统中应用
电力系统中应用人工智能主要包括专家系统、模糊理论、启发式探索和人工神经网络。在电力系统中的应用主要表现为：第一，专家系统。专家系统是较为复杂的程序系统，专家系统是集合规则、知识和经验于一体的系统，其主要应用电气系统中的专业知识和经验对各类问题进行判断和分析，之后再模拟专家决策，处理那些需要专家解决的问题，在使用专家系统时，要结合实际情况更新系统中的数据库、规则库、知识库的信息和数据，进而满足电力系统的各项需求。第二，人工神经网络。人工神经网络学习方式很灵活，分布式的存储方式，被广泛应用于大量的信息处理，具有较强的分类和识别能力是人工神经网络的特点，对模式合理分类再科学选择，还可以对较为复杂的电力系统进行故障诊断，同时可以定位和识别故障。
三、电气工程自动化中人工智能的应用前景
1.最优化设计
传统电气工程自动化设备需要精准度极高的设计模型，这些设计模型通常是从多年的从业经验中学会的，但是每个人对设备的看法不同，并且设计模型人员的知识和经验积累也不同，所以在模型设计中必然会存在一定的误差，这些误差的存在使自动化设备无法达到最优设计。随着计算机技术的发展，电气自动化设备设计也随之发展，在电气工程自动化中应用人工智能技术，有效提高了电气自动化设备产出效率和设计质量。另外，为了确保电气设备以最好的状态投入工作，技术人员也会采用人工智能技术，缓解了工作人员的工作量，也在原本工作效率的基础上大大提升了很多。
2.多样化功能
电气工程自动化中应用人工智能，方便了工作人员收集数据和模拟工作量，当电气工程自动化可以全部交由人工智能技术完成时，在提高工作效率的基础上，还降低了企业的生产成本，企业在市场定价时有低于其他企业的资本，从而会吸引很多的顾客前来消费，这为企业创造了更多的利润，为企业的可持续发展打下了坚实的基础。
3.推动相关产业发展
随着我国计算机技术的迅速发展，在各行各业中得到广泛运用，人工智能技术顺势而生，并逐渐在各个行业中应用。尤其在电气工程自动化控制系统中的应用，实现了电气工程自动化，并且在很大程度上促进了我国电气工程自动化的发展。
四、结束语
总之，在经济时代背景下，激烈的竞争环境要求企业必须要提高自身的竞争力，而先进的科学技术是企业提高竞争力的重要武器，提高企业的工作效率和经济效益。人工智能理论能够有效实现自动化水平，在电气工程自动化中应用，发挥着巨大的作用，并实现了电气办公自动化，在电气设备产生故障时能够对其智能控制，有效提升了电气工程工作效率。
参考文献
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