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人工智能技术及其特点范文1
【关键词】智能化；技术；电气自动化
随着计算机技术的飞速发展，衍生出来的智能技术也逐渐成熟起来，其鲜明的特点即是替代人类的复杂脑力劳动，减轻人力劳动的繁重程度，以计算机技术为载体，通过对信息的处理、分析，继而决定后续的动作，在电气自动化控制方面能做到运行的准确和及时的响应，在提升设备的运行稳定、提高控制精度、减轻人力劳动、节约成本方面达到了很高的经济效益。
1 智能技术及其特点
所谓人工智能技术，指的就是对模仿、延伸、拓展人类智能的相关技术进行研究和开发，它主要是在充分了解智能实质的基础上，研发出一种和人类智能形似并且有反应的机器。人工智能技术属于计算机技术的一个重要领域，是在计算机技术发展的推动下产生的。替代人脑对收集到的信息、图形文字、数据资料等进行分析，进而制定出相应的处理办法是人工智能技术的主要特点。毫无疑问，在电气工程自动化控制中，它的作用是巨大的，不仅仅可以提高计算的准确度，进而提高电气系统的运行效率，而且还能够节约大量的人力资源，进而提高企业的整体经济效益。当下，在电气工程自动化控制中，人工智能技术主要是用来检测电气系统中各个元件的运行状况和系统的全过程控制，除此之外，还及时对系统运行过程中出现的故障进行诊断，进而制定出准确的解决方案。
在各个领域中，人工智能技术都得到了普遍应用，比如在工厂的控制系统中、医疗等领域。人工智能技术不仅仅可以替代人类完成高难度的工作，节省劳动力，而且还可以大大地提高工作效率。人工智能技术探究怎样使机器具备人类智能，进而独立完成危险大、难度高的工作。在电气工程自动化控制中，人工智能技术具体表现为对信息进行搜集和处理等，其适应性、实用性、综合性都很强，应用价值巨大。在社会经济发展中，电力系统占有十分重要的地位，它不但自身结构复杂，而且危险性高，一旦出现问题，会造成极为严重的后果。人工智能技术可以有效地解决电力系统中出现的一系列问题，进而保证了电力系统的安全性和提高了电力系统的运行效率。除此之外，人工智能技术可以节约大量的人力资源。在电气工程自动化控制中，人工智能技术有着极为广阔的应用前景，发展潜力较大。
智能技术电气自动化控制的中的主要应用概括为如下几个方面：
（1）可以实现远程控制，由于控制现场具有一定的局限性，例如环境恶劣、噪声嘈杂等因素，可以依赖控制中心对运行任务进行调配和控制。
（2）智能技术可以模拟实际系统的运行情况，通过数据收集（主要针对开关量与模拟量），严格按照预设程序和协议进行控制。
（3）对设备实现实时监控，一旦出现故障或生产维修等特殊情况时，可以通过实时监控掌握第一手的记录信息，方便电气自动化的控制管理。
（4）传统电气控制难以掌握参数的详细变化，对于动态的控制难以做到精确化，而智能技术的引入则不需要预先准备控制对象的模型。
2 人工智能技术在电气工程自动化控制中的优势
人工智能技术在电气工程自动化控制中的优势主要体现在以下几个方面：
（1）增强控制系统的适应性。较之于传统的控制器，人工智能控制可以快速采纳新的数据和信息，即便是那些相对比较陌生的知识，也可以通过相应信息和语言对其进行控制。
（2）在控制过程中，能够保持较好的一致性。根据控制对象的具体情况进行设计是传统的控制算法。一般情况下，这种控制方式只适用于特定的控制对象，不适用于其他的控制对象，而采用人工智能技术完全可以避免这类问题，无论是对特定的控制对象还是未指定的控制对象，它都可以起到良好的控制效果。
（3）可以提高控制系统参数、设备的控制性能。使用人工智能技术，只需对系统的相关参数进行恰当的调整，就可以提高参数以及设备的控制性能，比如，使用逻辑控制器可以减少响应时间。
（4）设计简单。传统的控制设备主要是通过控制对象的具体特点来进行设计，然而，很多不确定的问题会出现在模型建构过程中，进而加大模型设计的难度。使用人工智能技术，可以利用函数近似器对控制对象进行控制，简单易行。
3 人工智能技术在电气工程自动化控制中的应用
在电气工程自动化控制中，人工智能技术的应用价值主要体现在以下几个方面。
（1）在电气设备方面。电气设备的运行在电气工程中是一个较为复杂的过程，它牵涉到各个领域的相关知识，一般情况下，只有专业人才才能真正驾驭。如果在电气设备中使用人工智能技术对设备运行进行控制，就无需人类脑力劳作，这不仅仅可以节约人力资源，而且还可以大大提高设备运行的精确度，从而提高工作效率。
（2）在故障诊断方面。电力系统是一项非常复杂的工程，在具体操作中，局部容易出现各种故障，如果不能及时解决，势必会影响整个电力系统的运行，最终造成极大的损失。传统的故障诊断方法步骤繁多，不够精确，经常出现误诊的现象，如果使用人工智能技术对故障进行诊断，不仅步骤简单，而且能够保证较高的准确率。智能技术在电气自动化中主要应用的系统有三大类：专家系统、模糊理论和神经网络系统。此三类系统的引入，不仅可以很好的缩短诊断时间，对故障进行及时的响应，而且能够有效的提升工作效率，间接意义上也节约了成本，提高了经济效益。
（3）日常操作方面。电气系统对操作过程有着极高的要求，不仅如此，其操作过程极为繁杂，稍不留意就可能出错，从而导致重大事故的发生，造成巨大的经济损失。如果在电气系统日常操作过程中使用人工智能技术，不仅仅可以极大地简化操作步骤，而且还可以实现远程操控，进而突破地域限制，极大地提高工作效率。
电气自动化控制已经渗入到生活的方方面面，其优点是一改传统电气控制中低效、复杂、延时、误差率较高的特点，极大的简化了操作，其简易程度甚至可以通过对家用电脑进行相关的设置来达到控制的目的。由于智能技术逐步发展成熟，其操作也变得简单起来，可以通过远程控制来避免许多恶劣的工作环境，降低费用，减少失误。
4 结语
总而言之，人工智能技术的运用是电气工程自动化控制的大胆创新，是人类智能的拓展与延伸。社会经济发展极为迅速，生产力水平不断提高，在电气工程自动化控制中应用人工智能技术已经是必然趋势。在高科技迅速发展的推动下，自动化控制理论也得到了较大的发展，传统的设计控制器的技术因为自身的缺陷，已经逐步退出历史舞台。人工智能技术的应用推动了电气工程自动化控制的全面发展，使得智能理论得到极为广泛的运用，在未来社会，在电气工程自动化控制中，人工智能技术的作用将更加突出。
参考文献：
人工智能技术及其特点范文2
关键词：人工智能技术；教学方法；编程能力
中图分类号：TP3 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2014）16-3865-02
1 概述
2008年11月16日，中国科协成立50周年新闻会在北京召开。在新闻会上，“五个10”系列评选活动，即10位传播科技的优秀人物、10部公众喜爱的科普作品、10个公众关注的科技问题、10个影响中国的科技事件、10项引领未来的科学技术评选结果揭晓。10项引领未来的科学技术是：基因修饰技术；未来家庭机器人；新型电池；人工智能技术；超高速交通工具；干细胞技术；光电信息技术；可服用诊疗芯片；感冒疫苗；无线能量传输技术。
人工智能技术学科是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。指人类的各种脑力劳动或智能行为，诸如判断、推理、证明、判别、感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动，可以用某种智能化的机器来予以人工实现[1]。
通过《人工智能技术》课程的学习，使学生对人工智能技术的发展概况、基本原理和应用领域有深入了解、对主要技术及应用有一定掌握，并对现代人工智能技术发展的方向有所研究。通过人工智能技术课程的学习与研究，启发学生对人工智能技术的兴趣，培养知识创新和技术创新能力，并能将人工智能技术融入到今后所开发的计算机软件之中。
《人工智能技术》是一门众多学科交叉的新兴课程，其涵盖范围广，涉及知识点多，知识更新快，内容抽象，不容易理解，理论性强，而且需要较好的数学基础和较强的逻辑思维能力，这给该课程的讲授带来了一定困难。《人工智能技术》也是一门应用型学科，怎样将理论运用到实践中，使学生将学到的人工智能技术知识和思想运用到自己的实际课题，这也是该课程需要解决的问题之一。
因此，对《人工智能技术》课程教学来说，我们要了解课程的最新信息，把握课程的特点，帮助学生找到好的学习方法，使他们能充分发挥自己的创新思维能力，提高学习兴趣，该文给出了《人工智能技术》课程的教学与实践的探索。
2 教学与实践的探索
2.1 教材和实验教学内容的选取
1） 人工智能技术是整个计算机科学领域发展最快，知识更新最快，最前沿的学科之一。在教材选用方面，我们采用了蔡自兴教授等主编，由高等教育出版社出版的《人工智能基础》这本教材。蔡自兴教授的主要研究领域为人工智能、机器人学和智能控制等。这本教材是作者在美国国家工程院院士、普度大学教授傅京孙先生的指导和鼓励下编写，借鉴了国内外人工智能技术研究领域专家的最新研究成果和学术书籍的长处，该书比较全面地介绍了人工智能技术的基础知识与技术，材料新，易于理解，兼顾基础及应用[2]。
此外，我们还给学生自主学习提供多种类型的学习资料，其中包括参考书目，如：Russel S， Norvig P.等编著的《Artificial Intelligence： A Modern Approach》一书，人工智能技术国内外期刊，如电子学报，计算机学报，人工智能与模式识别，Artificial Intelligence，Journal of Artificial Intelligence Research，Engineering Applications of Artificial Intelligence和International Joint Conference on Artificial Intelligence，AAAI： American Association for AI National Conference等人工智能技术会议，使学生能够掌握人工智能技术的更多前沿动态，提高学习兴趣。
2） 配套的实验教学内容。《人工智能技术》是一门理论性和实践性都很强的课程，实践性教学环节对该课程尤为重要。除了完成课本上的作业之外，还注重实验教学，培养学生的创新能力、算法设计能力和编程能力。首先，每个章节设置相应的实验，而实验内容经过严格的考虑，如：五子棋游戏，产生式系统，旅行商问题，传教士和野人问题，BP神经网络实现简单的分类，遗传算法、人工生命程序等，要求学生运用所学章节的知识，独立地设计和实现实验内容。实验报告包括简述实验原理及方法，给出程序设计流程图，源程序清单，实验结果及分析等内容，通过这种方式，进一步加强学生的信息获取能力和研究能力。
2.2 教学方法和手段的改革
人工智能技术课程交叉性强，涉及面广，传统的教学方法手段单一，缺少交流，课堂气氛沉闷，激发不起学生的学习兴趣，教学效果不理想。人工智能技术这门课程内容抽象，如何激发学生的学习兴趣是本课程需要解决的主要问题，也是关系教学改革成败的关键。本课程需采用多种方法进行教学，以此来激发学生的学习兴趣。
1） 问题启发式教学。《人工智能技术》这门课程中有很多似是而非、引人入胜的问题，主要是用计算机模拟人类的智能来解决这种问题。在教学中，有目的的提出这些问题，鼓励学生思考，提出自己的想法和解决方案，并进行分析和比较，这样强化学生的主动学习意识，提高学习积极性[3]。
2） 个性化学习和因材施教。学生中存在计算机专业和非计算机专业本科毕业的差别，由于他们每个人的基础不同，有的计算机知识比较匮乏，因此有必要针对每个学生的学习进度，课堂作业和实验报告情况进行及时评估，对学生提出个性化的教学。例如：在实验教学中，要求有能力和兴趣的学生可以做探究性和创新性的附加实验，从而引导学生发挥个性的空间，而对稍微吃力的学生则要求完成基本的实验，更注重基础知识的学习和夯实，这样就能达到因材施教的目的。同时对不同层次的学生进行分析，进一步提出学习建议，并进行有针对性的指导。
3） 多媒体使用和多学科知识的融合。本课程PPT课件图文并茂，提纲挈领，便于学生理解。课堂讲授、板书与PPT手段相结合，注重课程中的关键词用英文表示，并适当指定英文参考书，使学生能够接触国外文献资料，加深对学习内容的理解，获得更宽广的知识。PPT课件运用了大量多媒体技术，如动画、声音、图像，通过动画和视频演示抽象的概念、算法和过程，使人工智能技术中抽象的知识形象化，在课件中融入了文学，历史等其他学科的相关知识，便于学生较好地理解知识难点和重点[4]。
4） 师生互动和课内外答疑。在教学中，改变了传统的老师讲，学生听的教学模式。针对人工智能技术的实用性，适当提问，收集学生学习情况，尽量使用实例进行讲解。设置了实验讲解互动课程，对于实验的讲解，学生可以提出疑问，然后在课堂上展开讨论，学生可以看到问题从提出、分析到解决的整个过程，让学生自己在讨论中总结结论。为了解决教学中存在的疑难问题，还设有课后答疑，使学生能将所有的问题都理解透彻。
5） 理论研究与实践结合。在教学内容的安排上，注重学生的理论研究和动手能力，适当布置一些课程相关的论文和实验编程。通过课程论文，可以培养学生钻研问题的兴趣； 通过查阅科技文献使学生掌握如何查找相关文献的技能，可以培养学生撰写科技论文的能力。通过实验实践，使学生可以更加清楚地了解人工智能技术基本概念和难点，也能了解算法的设计具体运行过程，并对其进行验证，提高了学生的编程能力和和学习兴趣。
6） 考试考核方式改革。本课程的考核考试也是一个值得探讨的问题，本课程应采用多种综合考试方法，注重学生对基础概念、知识和基本的技能的掌握以及理论联系实际的能力。平时作业考核成绩，实验实践教学成绩、提交课程论文成绩，以及最后的期末考试成绩形成一种有效的考试考核方法，促进学生主动学习，提高教学质量。实验的评价指标在于算法设计、编程的准确性和实验结果及分析。课程论文评价指是选题是否严谨科学和具可研究性，论文结构、思路是否严谨，论文内容科学性、正确性，能否提出自己的见解。考查查阅科技文献的能力主要通过是否查找到权威的、最新文献以及撰写是否规范。
2.3 学生学好《人工智能技术》课程的建议
《人工智能技术》是一门理论与实践相结合的应用课程，学生如何学习这么课程，也是我们应该探讨的问题。
学生应该正确看待《人工智能技术》这门科学的发展。人工智能技术孕育于20世纪30、40年代，形成于60、70年代，发展至今，人工智能技术只有短短60多年的历史，它是一门不断发展和完善的崭新学科，还有许多课题处于探索中，理论和技术还远未成熟，我们应该对它有科学的认识。
针对非计算机专业本科毕业的学生，除了课堂听讲之外，还应该课下自学该课程的先修课程，如：数据结构、离散数学等课程。人工智能技术中涉及到大量的数学知识，如：模式识别需要具有较好的概率论，数理统计知识，另外还会用到少量随机过程、模糊数学的一些知识。人工智能技术是一门应用课程，编程语言的掌握必不可少，涉及到SVM算法，粒子群算法，免疫算法神经网络，遗传算法等算法，实现这些算法要求学生具有较强的编程能力。
学生应该多读，多查阅资料，特别是国外的期刊文献和重要国际会议论文，多了解人工智能技术最前沿的信息，理论联系实际，加深对基本算法的理解，并将人工智能技术的知识运用到自己所研究的领域，以做到学以致用。
3 结论
人工智能技术在一定程度上代表着信息技术的前沿，该文对《人工智能技术》的课程教学进行了一些探讨，教学与实践效果有了显著提高，但仍然有许多方面还需要我们继续探讨和改进。
参考文献：
[1] 蔡自兴，徐光佑.人工智能技术及其应用[M].北京： 清华大学出版社，2003.
[2] 蔡自兴，肖晓明，蒙祖强，等.树立精品意识搞好人工智能技术课程建设[J].中国大学教学，2004（1）：28-29.
人工智能技术及其特点范文3
[关键词]计算机;网络安全;技术;人工智能;信息时代
中图分类号：TP18;TP393.09 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2016）22-0388-01
新世纪以来，信息技术的高速发展给不少领域带来了动力，尤其是人工智能技术。这项技术在目前的社会领域具有非常广泛的应用前景和发展潜力。具体来看，这项技术已经不断融入到了人们的生活、工作以及娱乐当中，小到生活中的智能扫地机器人和电视，大到工作中的机器专家诊断系统。这些切实融入智能技术的机械对人们的生活有了颠覆性的改变，也提升工作的效率。目前，人工智能技术的研究与实践已经在诸多的全新技术领域得以展开。
一、人工智能技术在计算机网络技术中的应用优势
人工智能事实上是一项综合性的学科，其融入了统计学、语言学、计算机科学以及社会学等学科，具有较强综合性和逻辑性。从目前的应用来看，其通过对机器人赋予相应的智能特点，使之具备能力去完成一定危险性与复杂性较高的工作，从而保障人类的生命安全。从某种程度上来看，其也对工作效率有不少的提升。因此，人工智能在某种程度也被称作是机器智能，现阶段该项技术已经可以通过将设备和系统等来保障人类各项智能活动都可以被模仿，并在系统指令下完成相应的任务。而其作为一项多部门学科融合而成的应用技术，在某种程度上人工智能的发展与计算机技术的融合十分紧密，也将其作为自身发展的决定性因素。目前的计算机技术发展也很大程度建立在人工智能技术之上，使得过去简单的数据计算升级为信息处理机制，其中很大程度是由于人工智能技术的支持。而人工智能也因此具备五个方面的优势：第一是人工智能技术具备处理不确定性与不可知性问题的能力，第二是人工智能技术具备协作能力，第三是人工智能技术具备学习、解释与推理是能力，第四是人工智能技术还具备处理非线性能力，第五是人工智能技术还具有计算资源耗费小的优点。
二、人工智能在计算机网络技术中的运用研究
（一）人工智能技术在在网络管理与系统评价中的运用
计算机网络管理在智能化的发展中，需要将人工智能技术和电信技术作为根基。人工智能的应用，将问题求解技术和专家知识库进行了有机融合，并以此构建综合管理系统，全面保障网络综合管理工作的开展。从目前网络所表现的瞬变性和动态性来看，网络管理和系统评定工作在这方面具有重大的压力，智能技术的融入也确实有效缓解了这一问题。值得一提的是，专家系统的出现很好融合领域的专家技术和诊断经验，提高了对问题的处理质效水平，是一项相当具有现实意义的产物。
（二）人工智能在计算机网络安全管理中的应用
网络安全漏洞在目前屡屡发生，不仅用户财产安全受到影响，同时个人隐秘资料安全也面临极大的流失风险，成为目前人们所关注的重要问题。然而，通过初步的人工智能技术融入尝试后，可以发现该技术在网络安全管理的应用更加有利于帮助个人用户保护自身的信息安全和财产安全。对于人工智能技术的应用，其在网络管理中发挥的主要是以下表现：智能防火墙的构建、智能筛选垃圾邮件以及入侵检测三个方面。
第一是防火墙的构建。智能防火墙的构建后，使之可以通过概率运算、数理统计、记忆识别以及智能化决策来对信息数据进行识别。这样一来，便能够尽量简化在进行匹配检查时所进行的海量计算，同时也能够有效的提高识别网络行为特征值的能力。最终实现了对于直接访问的高效控制，对网络危害进行有效的降低，防止计算机网络用户受到危害信息的威胁。而智能防火墙的作用则表现在对于黑客攻击的防护性上，同时也有效的阻断了恶意病毒的传播，对于局域网内的监控和管理具有较大的提升，有效防止了恶意病毒和木马的威胁。入侵检测作为智能防火墙的重要组成，被誉为防火墙的二道防护，同样也发挥了维护网络安全的作用。其通过对网络信息和数据的分类、过滤以及检测等方面的操作，并将最终的结果来提供给用户。第二是入侵检验机制。入侵检测并不会影响网络的性能，同时也使得用户计算机免于内部攻击、外部攻击以及操作失误等问题。第三是垃圾邮件甄别机制。智能型反垃圾邮件系统则从用户邮箱这一信息入口进行了防护，通过监测和检查来防止垃圾邮件来影响用户安全。同时，将垃圾邮件进行分类并在集中整合之后，提醒用户尽快处理。
（三）人工智能Agent技术的应用
人工智能Agent技术作为一种性质的实体，能够通过各Agent间的通讯部分、解释推理器、数据库和知识域库来对信息数据进行处理，从而有效完成相关的任务。具体来看，该项技术的应用可以帮助用户自定义的进行信息自动搜索，并将信息传输到指定位置，是一项具有相当高水平智能化和人性化的服务机制。例如，该项技术在应用后，可以通过用户的日常信息行为对用户信息查找进行有效的分析和处理，并向用户传递最有可能需要的信息，帮助用户节约信息搜索所需的时间。此外，人工智能Agent技术也不断融入人们日常生活的其他部分，例如会议筹划、邮件归纳以及购物筛选等等。
（四）智能家居方面
在经济得到高速发展后，国内居民开始有能力享受不断提高的生活质量，同时也提高其对于住房家居的要求，应用了人工智能技术的职能家具系统也受到了人们的重视。例如智能化控制门窗闭合;智能空调;智能扫地机器人;智能电视;智能诊疗机器人等等，人工智能技术在计算机网络技术系统中得到更加广阔的应用空间。
结束语：
科学技术在飞速的进步，人工智能技术在应用上也得到不断的完善。在计算机网络系统中的广泛应用给该项技术足够的空间影响人们的生活，同时也促进了自身的发展。相信在未来，该技术的应用会更加广泛而深入，也会在计算机网络技术中发挥更大的作用。
参考文献：
[1]吴振宇.试析人工智能在计算机网络技术中的运用问题[J].网络安全技术与应用，2015，01：70+74.
[2]卢昌龙.人工智能及其在计算机网络技术中的运用[J].电子制作，2015，05：87-88.
[3]谭仕平.人工智能在计算机网络技术中的应用分析[J].硅谷，2013，18：11+4.
[4]孙晓霞.人工智能在计算机网络技术中的应用探究[J].网络安全技术与应用，2016，03：99+101.
人工智能技术及其特点范文4
关键词：电力系统；人工智能；运行
作者简介：郭云川（1971-），男，四川达川人，国网四川省电力公司攀枝花供电公司，工程师。（四川 攀枝花 617067）
中图分类号：TM73 文献标识码：A 文章编号：1007-0079（2013）27-0204-02
电力系统内部非常复杂，涉及到大量的数据和信息，人工管理不但费时费力，还容易出现差错。而人工智能技术却能够解决这些问题，在将来，我国的电力系统必定会往智能化、自动化的方向发展。
一、人工智能技术概述
人工智能技术集脑科学、神经学、信息技术为一体，目前广泛运用于多个领域，同时也是近年来科技领域的一个研究热点。它通过对人脑的原理和行为进行模仿，从而研制出一种自动化的机器，这种机器能分析、识别、发现问题。很多电力企业都运用了这种技术，它提高了电力运行的效率，减少了故障发生的机率，还节约了人力、物力、财力。同时，它也能解决电力系统中非常复杂的问题，比如非线性映射。不仅如此，它还被继电保护所应用。人工智能技术中的神经网络方法，通过采集大量的故障样本，使设备对故障有一定的印象。因此，在发生故障的时候，设备能够快速反应并且发出警报。
二、人工智能技术的种类
1.人工神经网络
人工神经网络是人工智能技术中的一种，它的非线性问题非常复杂，这种技术主要是用在继电保护上，它是通过模仿人的神经系统而研制出来的。此外，人工神经网络还具有比较快的反应能力，能够及时对电力系统进行监控、评估等等。即便是发生了故障，它也能够进行快速的判断，并且对故障的距离、情况等一一进行探测。
2.智能模糊逻辑
智能模糊逻辑通过运用模糊理论，输入变量，建立数学模型，能够很好地对电力系统进行规划，并且诊断电力系统故障。如今，智能模糊逻辑已经成为了一种比较成熟和完善的人工智能技术，广泛应用于电力系统当中。
3.遗传算法
遗传算法的理论基础是数学模型，它通过借鉴自然遗传机制的随机搜索算法，从而对群体和个体之间的信息进行交换。一般情况下，电力系统中比较难的非线性问题都是采用遗传算法来解决。
4.混合技术
所谓的混合技术，就是将遗传算法、人工神经网络、智能模糊逻辑等几种技术合在一起，因为上面所说的几种方法有一定的局限性，甚至还有一些难以克服的缺陷。将这些技术合在一起，就能够更好地解决电力系统中的问题。
三、人工智能技术的特点
1.优点
（1）并行性。该技术具有高度的并行性，因为它的内部由多个简单处理单元组成，这些小单元虽然比较简单，但是处理能力却很高。不仅如此，这些小单元相组合，还能够处理并行活动，对信息的处理速度更是惊人。
（2）记忆性。人工智能技术也具有记忆性，因为它能够对信息进行记忆，然后将这些记忆信息存储在权值当中。从这些权值中就可以看出电力系统中的信息。另外，它还能对信息进行特征提取、特殊处理，给电力系统的工作带来了很大的方便。
（3）非线性全局作用。这种技术中的神经元能够接受其他神经元的输入，并且经过并行网络产生输出，从而对其他的神经元造成一定的影响。整个电力系统是相互制约、相互影响的，这样就可以达到非线性映射，从而表现出一种集体性的行为。
2.缺点
（1）需要较长训练时间。对于一些比较复杂的问题，遗传算法需要进行较长时间的训练。这是因为其学习的速率太慢。
（2）训练的难度较大。如果网络出现了故障，或者权值调得过大，就会使人工智能中的加权总和增加，从而导致导数非常小，而网络权值的调节过程也会随之而停顿。因此，训练的难度较大。
四、电力系统运行中人工智能的具体应用
电力系统中有很多非线性问题，里面的方程式也有一定复杂性和系统性，但是可以应用人工智能技术来解决这些问题。
1.人工神经网络在继电保护中的应用
过去的继电保护装置是运用的普通计算机，后来开始运用人工神经网络，因为这种技术比普通的计算机更加可靠和稳定。在运行过程中，人工神经网络的运行效率非常高，而且速度也很快，不仅如此，人工神经网络还可以实现精准度比较高的算法，从而更好地保护电力系统。
人工神经网络中又包括三个部分，这三个部分分别是前置信号处理子系统、故障区域判定子系统以及故障判定网络。在操作之前，先要对输电线路旁边的电流、电压信号进行处理，从而得到一些数据。之后再把故障的特征输入故障区域判定子系统当中，这样就可以判断系统的故障了。最后再使用第三部分的故障判定网络对故障的性质进行分析。
第一个部分是前置信号处理子系统，要采取合适频率来对继电保护中的电流、电压进行采集，收集到了故障样本之后再将其输入到处理信号的子网络当中，对其进行处理。最后再将刚才的电流、电压的特征进行输出。
第二个部分是故障区域判定子系统，这个系统能够对故障进行判定，用于快速判定故障发生的位置，从而对故障采取合理的解决措施。电力系统发生故障是不可避免的，系统运行了一段时间之后，难免会出现问题，比如金属故障、非线性故障、设备故障等等。
第三个部分是故障判定网络，这个部分会自动对发生的故障进行分析，它有三个层面和节点。必须在其中输入电力系统中的突变量，然后再对得到的这些值进行处理。
2.人工智能算法在电力系统运行中的应用
人工智能算法主要的原理是无功优化，通过无功优化，能够提高电力运行效率，使电力传输达到一个最佳的状态。
人工智能算法采取记忆指导搜索的办法来提高搜索速度，从而使全局达到最优的状态。它还有禁忌搜索方法，这种方法在跳出局部方面有很大的优势。此外，它还能解决多变量、非线性、离散性的问题，而且操作手法简单，易于使用。
3.模糊理论在电力系统运行中的应用
模糊理论突破了经典集合中的一些概念，它采用的是模糊搜索的原理来对一些不明确、不精准的事情和现象进行分析。首先要在其中加入一些近似推理的模糊逻辑和引入语言变量，从而对事情和现象进行分析与描述。如今，这种模糊理论已经具有比较成熟的技术，它的应用已经相当广泛，遍及多个行业、多个领域。电力系统中有非线性，而线路通过非线性的时候，就会产生一些分量，这些分量能够重叠在故障上面，并且不会被消除掉。而模糊理论中的技术可以消除输电线路中互相影响的现象，使之相互独立。
4.专家系统在电力系统运行中的应用
专家系统也是人工智能中的一种，它在很多年前就开始被应用。同时，它还能解决电力系统中的疑难问题，并且提高运行效率和解决问题的速度。
与上面的几种人工智能技术相比，专家系统同样能够保护电力、控制电力、规划电力。此外，它还能够支持消息发送、防止停电、移除一些负荷较大的设备，从而降低电力系统运行的负荷。因此，专家系统可以说是一种比较可靠、技术含量较高的电力保护系统，适宜被大力推广和使用。
五、人工智能在电力系统中的发展与前景
目前，人工智能在电力系统运行中得到了广泛应用，随着经济发展和社会进步，人们对供电的质量和要求也越来越高，这使得电力企业必须采取科学的手段来提高电力系统的运行效率，应用新方法来解决问题，促进电力的发展，并且运行更加方便简单、易于操作。这也是人工智能在电力系统中的发展与前景。
在将来，电力系统还会不断发展，因为其复杂性在不断提高，所以一些影响因素也会随之而产生，再加上人工管理的方法容易出差错。因此，电力企业必须使用人工智能的技术和方法。人工智能技术仍然在开发当中，技术人员在原有的技术基础上对其进行改进和完善，这样不但能够提高技术，还能够为电力系统的发展提供新的活力。
六、总结与体会
人工智能技术已被大部分电力企业所应用，这种技术不但能为电力企业节省人力、财力、物力，还能提高供电质量，其发展前景非常可观。未来，这种技术将会越来越成熟，并且变得容易操作、方便，从而为电力企业和广大用户提供更优质的服务。
参考文献：
[1]田秀梅.人工智能在电力系统故障诊断中的应用[J].电子技术，
2011，38（1）：31-32.
[2]占才亮.人工智能技术在电力系统故障诊断中的应用[J].广东电力，2011，24（9）：87-92.
[3]李玲敏.现代人工智能方法在电力系统无功优化中的应用情况分析[J].大科技：科技天地，2011，（21）：191-192.
[4]韩祯祥，文福拴.人工智能及其在电力系统中的应用：从专家系统到人工神经元网络[J].电力系统自动化，1991，15（3）：5-15.
人工智能技术及其特点范文5
关键词： 人工智能 足球机器人 人工神经网络 智能控制
引言
足球机器人系统是一个典型的多智能体系统和分布式人工智能系统，涉及机器人学、计算机视觉[1]、模式识别、多智能体系统[2]、人工神经网络[3]等领域，而且它为人工智能理论研究及多种技术的集成应用提供了良好的实验平台。机器人球队与人类足球一样，它的胜负不但取决于机器人本身的性能，而且取决于比赛策略，只有将可靠的硬件与先进的策略结合才能取胜。人工智能技术在足球机器人的平台上有着重要的作用。从机器人的外观到机器人最重要的核心部分——控制、决策，都无不起着重要的作用。专家系统[4]、人工神经网络在机器人的路径规划[5]上得到充分的应用。
1.人工智能研究现状
人工智能[6-8]是一门研究人类智能机理，以及如何用计算机模拟人类智能活动的学科，该领域的研究包括机器人、语言识别[9]、图像识别、自然语言处理和专家系统等，涉及数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示[10][11]、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。
几乎所有的编程语言均可用于解决人工智能算法，但从编程的便捷性和运行效率考虑，最好选用“人工智能语言”[12]。常用的人工智能语言有传统的函数型语言Lisp、逻辑型语言Prolog及面向对象语言Smalltalk、VC++及VB等，Math-Works公司推出的高性能数值计算可视化软件Matlab中包含神经网络工具箱，提供了许多Matlab函数。另外，还有多种系统工具用于开发特定领域的专家系统，如INSIGHT、GURU、CLIPS、ART等。这些实用工具为开发人工智能应用程序提供了便利条件，使人工智能越来越方便地运用于各种领域。
智能机器人是信息技术和人工智能等学科的综合试验场，可以全面检验信息技术和人工智能等各领域的成果，以及它们之间的相互关系。人工智能技术中的视觉、传感融合、行为决策、知识处理等技术，需要使无线通讯、智能控制、机电仪一体化、计算机仿真等许多关键技术有机、高效地集成统一。人们在很多领域都成功地实现了人工智能：自主规划和调度、博弈、自主控制、诊断、后勤规划、机器人技术、语言理解和问题求解等。
2.人工智能主要研究领域
人工智能的研究领域非常广泛，而且涉及的学科非常多。目前，人工智能的主要研究领域包括：专家系统、机器学习、模式识别、自然语言理解、自动定理证明、自动程序设计、机器人学、智能决策支持系统及人工神经网络等。下面主要介绍在足球机器人设计、制造、控制等过程中常用的人工智能技术[13]。
2.1专家系统
专家系统是一个智能计算机程序系统，是一个具有大量专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术和计算机技术，根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以便解决那些需要人类专家处理的复杂问题。专家系统一般具有如下基本特征：具有专家水平的专门知识；能进行有效的推理；具有获取知识的能力；具有灵活性；具有透明性；具有交互性；具有实用性；具有一定的复杂性及难度。
2.2人工神经网络
人工神经网络是由大量处理单元互联组成的非线性、自适应信息处理系统，采用了与传统人工智能和信息处理技术完全不同的机理，克服了传统的基于逻辑符号的人工智能在处理直觉、非结构化信息方面的缺陷，具有自适应、自组织和实时学习的特点。神经网络在很多领域已得到了很好的应用，但其需要研究的方面还很多。其中，具有分布存储、并行处理、自学习、自组织和非线性映射等优点的神经网络与其他技术的结合，以及由此而来的混合方法和混合系统，已经成为一大研究热点。由于其他方法也有优点，因此将神经网络与其他方法相结合，取长补短，可以达到更好的应用效果。目前这方面工作有神经网络与模糊逻辑、专家系统、遗传算法、小波分析、混沌、粗集理论、分形理论、证据理论和灰色系统等的融合。
2.3图像处理
图像处理是用计算机对图像进行分析，达到所需结果，又称影像处理。图像处理技术主要包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别三个部分。常见的处理有图像数字化、图像编码、图像增强、图像复原、图像分割和图像分析等。数字图像处理中的模式识别技术，可以对人眼无法识别的图像进行分类处理，可以快速准确地检索、匹配和识别出各种东西，在日常生活各方面和军事上用途较大。
3.人工智能在足球机器人中的应用
3.1基于专家系统的足球机器人规划
路径规划或避碰问题是足球机器人比赛中的一个重要环节。根据工作环境，路径规划模型可分为基于模型的全局路径规划和基于传感器的局部路径规划。全局路径规划的主要方法有：可视图法、自由空间法、最优控制法、栅格法、拓扑法、切线图法、神经网络法等。局部路径规划的主要方法有：人工势场法、模糊逻辑算法、神经网络法、遗传算法[14]等。机器人规划专家系统是用专家系统的结构和技术建立起来的机器人规划系统。大多数成功的专家系统都是以基于规则系统的结构来模仿人类的综合机理的。它由五部分组成：知识库、控制策略、推理机、知识获取、解释与说明。随着人工智能计算智能与进化算法研究的逐步发展，遗传算法、蚁群算法等的提出，机器人路径规划问题得到了相应发展。尤其是通过遗传算法在路径规划中的应用，机器人更加智能化，其运行路径更加逼近理想的优化要求。以动态、未知环境下的机器人路径规划为研究背景，利用遗传算法采用了基于路点坐标值的可变长染色体编码方式，构造了包含障碍物排斥子函数项的代价函数，使得路径规划中的地图信息被成功引入到了遗传操作的实现过程中。同时针对路径规划问题的具体应用，改进了交叉和变异两种遗传算子，获得了较为理想的路径搜索效率，达到了较好的移动机器人路径规划效果。
3.2人工神经网络在机器人定导航中的应用
人工神经网络是一种仿效生物神经系统的信息处理方法，其优点主要体现在它可以处理难以用模型或规则描述的过程和系统；对非线性系统具有统一的描述；有较强的信息融合能力。因此在移动机器人定位与导航方面，基于神经网络的多传感器信息融合正是利用了神经网络的这些特性，将机器人外部传感器的传感数据信息作为神经网络的输入处理对象，从而获得移动机器人自身位置与对障碍物比较精确的估计，实现移动机器人的避障与自定位。
结语
随着人工智能技术的进一步研究，足球机器人竞赛水平将不断提高。但就目前情况来看，在现有的基础上扩大应用的范围，增强应用的效果，还应主要在人工智能技术上做进一步的研究。专家系统在专家知识的总结、表述及不确定的情况下推理是目前专家系统的瓶颈所在。制造生产的多变复杂性及操作的人工经验性，使人工智能的应用受到限制。此外，一些工艺参数的定量化实现也不易。随着技术的飞速发展，人工智能技术也在进一步完善，如多种方法混合技术、多专家系统技术、机器学习方法、并行分布处理技术等。随着新型人工智能技术的出现，制造业将会更加光明，性能更加优越的足球机器人也不再遥远。
参考文献：
[1]郑南宁.计算机视觉与模式识别[M].北京-国防工业出版社，1998.3.
[2]Wang Hongbing Fan Zhihua She Chundong Formal Specification of Role Assignment for Open Multi Agent System Chinese of Journal Electronics[J].2007，16（2）：212-216.
[3]LIMING ZHANG AND FANJI GU NEURAL INFORMATION PROCESSING VOLUME 1[M]Fudan University Press， 2001.
[4]Cai Zixing，King-Sun Fu. Expert-System-Based Robot Planning ？Control Theory & Applications[J] .1988（2）： 35-42.
[5]张锐，吴成东.机器人智能控制研究进展[J].沈阳建筑工程学院学报（自然科学版），2003，19（1）：61-64.
[6]蔡自兴，徐光祐.人工智能机器应用（第三版）清华大学出版社，2004.
[7]艾辉.谢康宁，谢百治.谈人工智能技术[J]中国医学教育技术，2004，18（2）：78-80.
[8]Nilsson NJ.Artificial Intelligence：A New Synthesis[M].Beijing：China Machine Press，2006：72-95.
[9]Han Jiqing Gao Wen Robust Speech Recognition Method Based on Discriminative Environment Feature Extraction Journal of Computer Science and Technology[J]. 2001；16（5）：458-464.
[10]Tang Zhijie Yang Baoan Zhang Kejing Design of Multi-attribute Knowledge Base Based on Hybrid Knowledge Representation Journal of Donghua University 2006，23（6）：62-66.
[11]Hu Xiangpei Wang Xuyin Knowledge representation and rule——based solution system for dynamic programming model Journal of Harbin Institute of Technology 2003，10（2）：190-194.
[12]姚根.人工智能的概况及实现方法[J] .2009，28（3）：108.
人工智能技术及其特点范文6
[关键词]人工智能，工程技术应用
中图分类号：TP 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2014）31-0221-01
首先，介绍下人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。人工智能的研究课题涵盖面很广，从机器视觉到专家系统，包括了许多不同的领域。 其点是让机器学会“思考”
人工智能学科是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。
1.20世纪80年代，专家系统技术的逐渐成熟及计算机技术的迅速发展，使得智能控制和决策的研究也取得了较大进展。计算智能是一种仿生计算方法，它从生物底层对智能行为进行模拟和研究，拓展了传统的计算模式，为复杂问题的求解提供了新的解决办法。为了提高计算智能的应用效率，本文分析了二进制遗传算法中早熟收敛的成因，指出了传统的变异算子在防止早熟收敛方面的不足，提出了一种能有效预防早熟现象的二元变异算子，并在此基础上提出了一种便于用常规逻辑门电路实现的遗传算法。鉴于参数选择对于遗传算法求解效率的影响。
2.人工智能在工程技术各行各业的应用
（1）工业过程中的智能控制。生产过程的智能控制主要包括两个方面：局部级和全局级。
（2）机械制造中的智能控制。在现代先进制造系统中，需要依赖那些不够完备和不够精确的数据来解决难以或无法预测的情况，人工智能技术为解决这一难题提供了有效的解决方案。
（3）电力电子学研究领域中的智能控制。电力系统中发电机、变压器、电动机等电机电器设备的设计、生产、运行、控制是一个复杂的过程，国内外的电气工作者将人工智能技术引入到电气设备的优化设计、故障诊断及控制中，取得了良好的控制效果 。
（4）人工智能在水利工程中应用。大坝安全监测自动化系统结构和大坝安全智能决策支持系统（DSIDSS）。
1）针对大坝安全监测系统的可靠性问题，将现场总线监测网络结构和基于现场总线的通信网络模型应用于大坝安全监测系统中，提高了系统的可靠性和系统组网的灵活性，使大坝安全监测自动化系统可根据现场条件灵活组网，增加了系统的实用性。重点研究了监控网络的系统结构、网络通讯模式和功能分布。
2）针对自动化监控系统的数据真实性和合理性检验问题，研究了大坝安全监测数据的预处理方法，应用灰色系统理论和过程突变理论建立了监测数据的在线检验模型，有效地解决了自动化系统监测数据的合理性和真实性的在线检验问题。
3）应用人工神经网络技术研究了大坝监测数据的分析方法，建立了基于自学习神经元的自学习即网络监控模型，为大坝安全监控模型的建立和预测提供了新的思路和方法。
4）针对合理处理DSIDSS中的不确定因素问题，采用模糊测度和模糊积分理论的基本思想和方法进行了处理。结合模糊集和可能性理论，提出了大坝安全等级划分和安全判据的表示方法。应用模糊测度和模糊积分理论，较好地解决了大坝安全综合评价中不确定性因素的计算机表示和处理方法。
5）探讨了DSIDSS中的知识表示和推理技术，应用知识的语义网络和模糊产生式规则表示方法，建立了大坝安全智能决策支持系统的知识库。所采用的模糊推理方法克服了传统Bayes推理方法的部分缺陷，在实际应用中表明是合理有效的一种推理模式。
人工智能的过程及在工程技术转化的顺序包含：
1.机器学习
机器学习（Machine Learning）是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新
的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎机器学习的研究是根据生理学、认知科学等对人类学习机理的了解，建立人类学习过程的计算模型或认识模型，发展各种学习理论和学习方法，研究通用的学习算法并进行理论上的分析，建立面向任务的具有特定应用的学习系统。这些研究目标相互影响相互促进。
2.模式识别
1）. 模式识别概述
模式识别（Pattern Recognition）是人类的一项基本智能，在日常生活中，人们经常在进行“模式识别”。随着20世纪40年代计算机的出现以及50年代人工智能的兴起，人们当然也希望能用计算机来代替或扩展人类的部分脑力劳动。（计算机）模式识别在20世纪60年代初迅速发展并成为一门新学科。
模式识别（Pattern Recognition）是指对表征事物或现象的各种形式的（数值的、文字的和逻辑关系的）信息进行处理和分析，以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程，是信息科学和人工智能的重要组成部分。应用计算机对一组事件或过程进行辨识和分类，所识别的事件或过程可以是文字、声音、图像等具体对象，也可以是状态、程度等抽象对象。这些对象与数字形式的信息相区别，称为模式信息。
2）.模式识别的应用（1）文字识别（2）语音识别（3）图像识别（4）医学诊断
3.专家系统
1）.专家系统概述
专家系统是一个智能计算机程序系统，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题。
2）.发展历史
专家系统的发展已经历了3个阶段，正向第四代过渡和发展。
第一代专家系统（dendral、macsyma等）以高度专业化、求解专门问题的能力强为特点。但在体系结构的完整性、可移植性等方面存在缺陷，求解问题的能力弱。
第二代专家系统（mycin、casnet、prospector、hearsay等）属单学科专业型、应用型系统
第三代专家系统属多学科综合型系统，采用多种人工智能语言，综合采用各种知识表示方法和多种推理机制及控制策略
3. 专家系统的基本结构
专家系统的基本结构如图所示，其中箭头方向为数据流动的方向。专家系统通常由人机交互界面、知识库、推理机、解释器、综合数据库、知识获取等6个部分构成。知识库用来存放专家提供的知识。专家系统的问题求解过程是通过知识库中的知识来模拟专家的思维方式的，因此，知识库是专家系统质量是否优越的关键所在，即知识库中知识的质量和数量决定着专家系统的质量水平。
人工智能在物联网的应用
物联网智能是利用人工智能技术服务于物联网络的技术是将人工智能的理论方法和技术通过具有智能处理功能的软件部署在网络服务器中去服务于接入物联网的物品设备和人。
1.智能物联网
1）智能物联网概念
智能物联网就是对接入物联网的物品设备产生的信息能够实现自动识别和处理判断，并能将处理结果反馈给接入的物品设备，同时能根据处理结果对物品设备进行某种操作指令的下达使接入的物品设备作出某种动作响应.而整个处理过程无需人类的参与。
2）智能物联网的实现途径
要实现物联网智能化就必须让人工智能成为物联知终端、传输网络、具有人工智能的数据处理服务器。
2.物联网需要的人工智能技术
1）物联网中需要来自人工智能技术的研究成果.如问题求解、逻辑推理证明、专家系统、数据挖掘、模式识别、自动推理、机器学习、智能控制等技术。
2）物联网的智能控制
在物联网的应用中.控制将是物联网的主要环节.如何在物联网中实现智能控制将是物联网发展的关键。
3.物联网智能模型
基于对人工智能技术的认识和研究.依据人工智能模型.推演出了智能物联网智能化模型。智能物联网被分为五个层次机器感知交互层、通信层、数据层、智能处理层、人机交互层，共五层。
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