導(dǎo)語：如何才能寫好一篇計(jì)算機(jī)技術(shù)與人工智能基礎(chǔ)，這就需要搜集整理更多的資料和文獻(xiàn)，歡迎閱讀由公務(wù)員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

篇1

人工智能模擬仿真算法危機(jī)

1引言

人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是用于研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的科學(xué)技術(shù)。“人工智能”的提起最早大致是在19世紀(jì)中葉的Dartmouth學(xué)會(huì)上被提出來的。它是計(jì)算機(jī)科學(xué)、信息科學(xué)、電子技術(shù)學(xué)、語言科學(xué)等多個(gè)學(xué)科互相影響促進(jìn)而發(fā)展起來的一門綜合類的學(xué)科。從計(jì)算機(jī)科學(xué)的角度出發(fā)，人工智能是研究如何制造智能或智能化的機(jī)器來仿真人類智能活動(dòng)的，以模擬人們智能的科學(xué)系統(tǒng)。目前，人類社會(huì)已處于信息時(shí)代，也可以說是信息爆炸的時(shí)代。

人類的科學(xué)演變已從單一的“數(shù)值計(jì)算”發(fā)展到系統(tǒng)的“邏輯計(jì)算”。人類正在將信息工程學(xué)逐步提入到計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中，從而出現(xiàn)了“信息管理”“和“信息交換”等科學(xué)的迫切需求。而加速擴(kuò)大“信息處理”層面來說，現(xiàn)有的計(jì)算機(jī)的處理數(shù)據(jù)能力是匹配不了的，缺少領(lǐng)域?qū)I(yè)“智能”。這樣的“計(jì)算機(jī)科學(xué)”已無法適應(yīng)信息科學(xué)的發(fā)展需求。全球的信息科學(xué)正在逐步形成，Al作為現(xiàn)代信息科學(xué)發(fā)展的核心。從古至今人們對提及智能相關(guān)的問題就很感興趣，只不過在計(jì)算機(jī)沒有發(fā)明之前，沒有任何高科技輔助工具能解開智能的奧秘。

2“數(shù)據(jù)處理”與“知識處理”

巨大的信息處理能力是計(jì)算機(jī)技術(shù)產(chǎn)生和發(fā)展的巨大動(dòng)力。計(jì)算機(jī)可以輔助人們?nèi)轿坏慕馕隹茖W(xué)未知智能領(lǐng)域，信息處理的發(fā)展大致分為兩個(gè)重要階段：

（1）數(shù)值計(jì)算階段，大量文件數(shù)據(jù)處理和管理。這些都有明確算法和科學(xué)的管理方法，這個(gè)層面中的顯著特征是“數(shù)據(jù)處理分析”階段。體顯出對眾多學(xué)科領(lǐng)域?qū)W術(shù)發(fā)展的積極促進(jìn)作用，逾越了許多的計(jì)算領(lǐng)域界限，使原本許多不可解決的問題迎刃而解。

（2）邏輯與符號處理實(shí)質(zhì)階段，這就必須讓計(jì)算機(jī)具有超強(qiáng)的處理分析能力。在這一階段的主要研究是對知識數(shù)據(jù)的處理過程，實(shí)現(xiàn)了這些Al就基本呈現(xiàn)在眼前了。

科學(xué)技術(shù)的發(fā)展是不斷探索未知領(lǐng)域的漫長過程，也是孕育而生新算法智能工具的過程。探索未知的科學(xué)領(lǐng)域需要智能的輔助工具，這就使人類對未知科學(xué)領(lǐng)域探索的腳步越來越快。

3人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域

（1）地質(zhì)勘探、石油化工等領(lǐng)域是人工智能的主要發(fā)展使用領(lǐng)域。1978年美國斯坦福國際研究所會(huì)議中曾經(jīng)討論研發(fā)后來制成了礦產(chǎn)勘探開采系統(tǒng)（PROSPECTOR），該系統(tǒng)主要用于勘探礦產(chǎn)、分析種類以及礦產(chǎn)容量等，是工程領(lǐng)域依靠人工智能的一個(gè)典型案例。

（2）人工智能和專家系統(tǒng)理論和技術(shù)應(yīng)用在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域。形成醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)，他具有極大的科學(xué)及經(jīng)濟(jì)價(jià)值，醫(yī)生診斷復(fù)雜的醫(yī)學(xué)問題集中使用都靠它來解決。人工智能促進(jìn)醫(yī)學(xué)發(fā)展方面起著重要作用，并應(yīng)用于多個(gè)醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，現(xiàn)階段發(fā)展趨于完善。

4計(jì)算機(jī)及人工智能的發(fā)展方向

計(jì)算機(jī)的發(fā)展將趨向超高速、超小型、并行處理和智能化。自從1946年世界上第一臺(tái)電子計(jì)算機(jī)誕生以來，計(jì)算機(jī)技術(shù)迅猛發(fā)展，現(xiàn)有計(jì)算機(jī)的性能受到挑戰(zhàn)，開始從基本原理上尋找計(jì)算機(jī)發(fā)展的領(lǐng)域，新型計(jì)算機(jī)的研發(fā)應(yīng)運(yùn)而生。未來量子、光子和分子計(jì)算機(jī)將具有感知、思考、判斷、學(xué)習(xí)以及一定的語言表達(dá)能力，使計(jì)算機(jī)走進(jìn)人工智能時(shí)代。

現(xiàn)如今科學(xué)技術(shù)每天都在飛速發(fā)展，人工智能的發(fā)展空間領(lǐng)域越來越大。但從目前的一些尖端的科學(xué)領(lǐng)域的研究可以看出，人工智能未來的發(fā)展可能會(huì)向更高層次的科學(xué)領(lǐng)域深入人工智能的發(fā)展作為一種高輔技術(shù)實(shí)現(xiàn)與人類智能對接是現(xiàn)代社會(huì)發(fā)展的高效催化劑，人工智能科學(xué)整體性的研究探索可以說才剛剛起步，但是它的迷人魅力會(huì)促使科學(xué)家們前仆后繼的投入到研究探索的工作當(dāng)中去。相信人工智能領(lǐng)域研究開發(fā)會(huì)離我們的期望目的越來越近。

5結(jié)語

計(jì)算機(jī)的發(fā)展現(xiàn)在已經(jīng)處于第五代的研發(fā)當(dāng)中，其中最核心技術(shù)便是人工智能，可以說，人工智能的研究一旦取得突破，那么第五代計(jì)算機(jī)就有可能研發(fā)成功，同時(shí)在世界范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)信息科學(xué)領(lǐng)域產(chǎn)生重大的意義，乃至對人類文明的發(fā)展產(chǎn)生重大影響。由人腦科學(xué)、認(rèn)知能力科學(xué)、人工智能等共同研究智能的潛在本質(zhì)，形成模擬智能科學(xué)。而對于人工智能學(xué)科整體層面而言，要有所突破前進(jìn)，必需要有多個(gè)學(xué)科合作協(xié)同，在眾多學(xué)科研究中實(shí)現(xiàn)主動(dòng)創(chuàng)新。

由于人工智能與計(jì)算機(jī)技術(shù)的飛速進(jìn)展，對人類社會(huì)、人類認(rèn)知智能等科學(xué)的深入研究，形成了研究人腦及思維等學(xué)科。電腦與人腦、人工智能與人類智能，特別是智能計(jì)算機(jī)高度模擬人腦的研究，全面推動(dòng)了人類社會(huì)認(rèn)知世界的發(fā)展，人工智能的深入研究使計(jì)算機(jī)更加智能聰慧。計(jì)算機(jī)發(fā)展的未來值得注意的是，人類使計(jì)算機(jī)更加接近自己，人工智能科學(xué)領(lǐng)域帶動(dòng)了計(jì)算機(jī)的飛速發(fā)展，計(jì)算機(jī)的聰明才智更接近人類，智能的計(jì)算機(jī)大大滴提高了人類認(rèn)知世界改造世界的能力，人類發(fā)明使用智能的計(jì)算機(jī)推動(dòng)全人類社會(huì)文明的飛躍發(fā)展。

參考文獻(xiàn)：

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[7]黃國興，陶樹平，丁岳偉.計(jì)算機(jī)導(dǎo)論（第2版）.清華大學(xué)出版社.

篇2

網(wǎng)友提問：連日來，世界冠軍李世石與“阿狗”力戰(zhàn)3局，戰(zhàn)況可謂空前激烈、驚心動(dòng)魄，最終李世石以0：3不敵“阿狗”。此一戰(zhàn)，人類遭遇完敗，我們該如何看待這場人類智能與人工智能的巔峰對決？

劉慈欣：1997年IBM的超級計(jì)算機(jī)“深藍(lán)”戰(zhàn)勝了國際象棋冠軍弗加里?卡斯帕羅夫；2015年10月“阿狗”以5：0戰(zhàn)勝歐洲圍棋冠軍樊麾；這次“圍棋人機(jī)大戰(zhàn)”中“阿狗”再度力克世界冠軍李世石。實(shí)際上，前兩次的比賽就已經(jīng)能夠證明計(jì)算機(jī)在棋類方面超越人類，結(jié)果屬于意料之中。雖然圍棋在復(fù)雜程度和組成數(shù)量上遠(yuǎn)超國際象棋，它最多有3361種局面，這個(gè)數(shù)字大概是10170，比已觀測到的宇宙中的原子數(shù)量還多。但不管怎樣，計(jì)算機(jī)下棋的思維方式?jīng)]有發(fā)生根本變化，可以說本質(zhì)上是一樣的。

計(jì)算機(jī)在很多方面超越人類已經(jīng)是不爭的事實(shí)，這點(diǎn)毋庸置疑。相較于前兩次人類與計(jì)算機(jī)的對決，這次比賽的進(jìn)步之處在于計(jì)算機(jī)的處理速度、數(shù)據(jù)庫容量、檢索和分類速度都有巨大提高。但總體來看，仍屬于量變，而不是質(zhì)變。對于人工智能技術(shù)而言，想要實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)模擬人的意識、思維以及信息判斷，還需要計(jì)算機(jī)技術(shù)從本質(zhì)上發(fā)生變化。舉個(gè)例子，人工智能技術(shù)中包括模式識別功能，當(dāng)前計(jì)算機(jī)能夠識別出人的面孔，但是還不能理解表情，更無法通過人的肢體動(dòng)作獲取人類內(nèi)心的想法。

網(wǎng)友提問：據(jù)谷歌公司介紹，“阿狗”已經(jīng)擁有了極強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力?！皣迦藱C(jī)大戰(zhàn)”中，面對李世石“奇招”，“阿狗”從容應(yīng)對，似乎看出它除了有超強(qiáng)的計(jì)算能力之外，還具備了一定的學(xué)習(xí)能力。如果它具備了這種能力，那成熟的人工智能技術(shù)離我們還遠(yuǎn)嗎？ 李世石（中）

劉慈欣：從“阿狗”的表現(xiàn)來看，它主要展示出的能力還是計(jì)算機(jī)基本邏輯推理能力，至于谷歌所說的學(xué)習(xí)能力還沒有得到完全驗(yàn)證。從人工智能的角度來講，計(jì)算機(jī)最需要向人類學(xué)習(xí)的能力是基于有限信息基礎(chǔ)上所產(chǎn)生的想象力和判斷力，當(dāng)計(jì)算機(jī)的邏輯推理能力和這些能力實(shí)現(xiàn)完美結(jié)合時(shí)，才意味著人工智能進(jìn)入成熟階段。

當(dāng)前距離實(shí)現(xiàn)成熟的人工智能技術(shù)還很遙遠(yuǎn)，甚至可以說，未來能不能實(shí)現(xiàn)還是個(gè)謎。因?yàn)橛袃蓚€(gè)重要的技術(shù)屏障無法突破，一是當(dāng)前馮?諾依曼型計(jì)算機(jī)還不具備模擬人腦的強(qiáng)大能力；二是腦科學(xué)的發(fā)展速度仍然緩慢，人類對于自身大腦詳細(xì)的深層結(jié)構(gòu)和運(yùn)作方式知之甚少。如果腦科學(xué)無法實(shí)現(xiàn)重大突破，那產(chǎn)生真正意義上的人工智能就是天方夜譚。

如《三體》中所說，當(dāng)半人馬座α星人發(fā)現(xiàn)地球存在生命體后，派出智子將人類的基礎(chǔ)科學(xué)鎖死，因?yàn)橹灰A(chǔ)科學(xué)不能實(shí)現(xiàn)重大突破，那么應(yīng)用型科學(xué)的發(fā)展是有瓶頸的。同樣，人工智能技術(shù)的發(fā)展也遵循這個(gè)道理，在人工智能技術(shù)之下還有更為基礎(chǔ)的計(jì)算機(jī)科學(xué)、腦科學(xué)等領(lǐng)域，只有這些科學(xué)技術(shù)取得重大突破后，人工智能技術(shù)才能迎刃而解。

另外，有些網(wǎng)友對人工智能心懷恐懼，這是大可不必的。假如有朝一日成熟的人工智能技術(shù)真的誕生了，人類還是有很多辦法可以對它進(jìn)行約束的。 李世石專心參賽

網(wǎng)友提問：作為人工智能程序的“阿狗”還需要進(jìn)一步提升、完善，谷歌公司的負(fù)責(zé)人也表示，希望通過“圍棋人機(jī)大戰(zhàn)”找出它的弱點(diǎn)。不過經(jīng)此一戰(zhàn)，人類已經(jīng)見識到了人工智能技術(shù)的強(qiáng)大能量，那么未來當(dāng)這種技術(shù)成熟后，人類生活會(huì)發(fā)生哪些變化呢？

劉慈欣：這個(gè)現(xiàn)在還無法進(jìn)行預(yù)測，不過可以肯定的是，人工智能的出現(xiàn)，意味著人類所做的很多事情都可以完全被計(jì)算機(jī)、機(jī)器人所替代。而且可以斷定，計(jì)算機(jī)、機(jī)器人能憑借它們強(qiáng)大的能力幫助人類做出更多出色的成績。到那時(shí)，機(jī)器人會(huì)走入家庭，像朋友一樣與人類相處，甚至還可能為成為人類家庭中的一員。

將思路拉回現(xiàn)實(shí)，“圍棋人機(jī)大戰(zhàn)”再次讓科技成為輿論熱點(diǎn)，并引發(fā)公眾對基礎(chǔ)科學(xué)的高度關(guān)注，對于科學(xué)推廣與普及有著積極的意義，會(huì)讓越來越多的人真實(shí)感受到科學(xué)技術(shù)的魅力，從而產(chǎn)生濃厚的興趣。同時(shí)，對于國家一直以來倡導(dǎo)的科技創(chuàng)新理念也有助推意義，相信人工智能技術(shù)會(huì)因此受到各方面的關(guān)注，吸引更多國家、企業(yè)與個(gè)人投入力量進(jìn)行研究。

延伸閱讀：

AlphaGo贏了之后 人工智能的必然

20年前，IBM的計(jì)算機(jī)“深藍(lán)”打敗了國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫，當(dāng)時(shí)引起不少討論與關(guān)注。而被視為“智力巔峰”的圍棋，卻是計(jì)算機(jī)所遇到的一個(gè)壁壘，一直無法攻破。如今歷史終于被打破，當(dāng)學(xué)習(xí)了人類職業(yè)棋手和頂尖棋手上萬份的棋譜，并且進(jìn)行了上千萬場次自我博弈的AlphaGo出現(xiàn)時(shí)，不得不說這是一次質(zhì)的飛躍。《自然》雜志總結(jié)了AlphaGo具備的四套重要算法，如走棋網(wǎng)絡(luò)、快速走子、估值網(wǎng)絡(luò)、蒙特卡羅樹搜索等，已然具備了高水平的智能決策。

有人質(zhì)疑AlphaGo沒有情感，沒有創(chuàng)造力，那么試想如果在比賽前不告訴人類，他對戰(zhàn)的是AlphaGo，人類多半會(huì)肯定對方棋手的創(chuàng)造力。因?yàn)榇饲?，機(jī)器的創(chuàng)造力一直不被人類認(rèn)可，它們看上去死板而且麻煩。但是隨著技術(shù)的發(fā)展，它們變得越來越簡易而又快速，甚至成了必不可缺的“助手”。在大量工作中，按照固定流程處理的步驟正在變得完全自動(dòng)化，而且這些自動(dòng)化的流程還會(huì)像AlphaGo那樣，在多種算法與自我博弈中尋求最佳優(yōu)化。雖然不是每一個(gè)公司都像世界級棋手那樣高超得屈指可數(shù)，但還是有大量公司對人工智能帶來的智能水平優(yōu)化趨之若鶩。

說到這里，不得不提一下，人類對于人工智能的恐懼也是有道理的。技術(shù)不一定帶來大面積的失業(yè)，但是卻會(huì)帶來大量工作轉(zhuǎn)移。大量的白領(lǐng)工作正在被人工智能優(yōu)化，大量的機(jī)械生產(chǎn)管理有了全新的智能流程，大量的市場調(diào)查與分析具備新的智能水平，這是一種必然。

篇3

【關(guān)鍵詞】電氣工程 自動(dòng)化 智能化技術(shù)

一、智能化技術(shù)概述

隨著科技的發(fā)展與進(jìn)步，計(jì)算機(jī)編程技術(shù)可模仿人類的大腦，例如分析、收集、回饋、處理以及交換信息，因而，計(jì)算機(jī)以模仿人類大腦的形式，在一定的程度上促進(jìn)電氣工程的自動(dòng)化發(fā)展的步伐。在日常生產(chǎn)、分配、流通與交換中，均需電氣工程的自動(dòng)化控制，并且通過電氣工程自動(dòng)化的控制，可有效實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化電氣工程，提高工作的效率，進(jìn)而促使生產(chǎn)與工作總體的效率有所提升。人工智能特殊性是由于其具備三種能力：行為能力、感知能力以及思維能力，因而，人工智能發(fā)展的潛力無限大。電氣工程自動(dòng)化作為一門電氣信息類的新興學(xué)科，主要應(yīng)用于信息處理、控制運(yùn)動(dòng)、管理及決策、電子電力的技術(shù)、工業(yè)過程的控制、檢測及自動(dòng)化的儀表與電子及計(jì)算機(jī)技術(shù)等領(lǐng)域。

二、人工智能的應(yīng)用現(xiàn)狀

隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展， 很多研究人員展開了針對人工智能在電氣工程自動(dòng)化控制方面的研究，例如：應(yīng)該如何將人工智能系統(tǒng)應(yīng)用于故障的診斷和預(yù)測、電氣產(chǎn)品設(shè)計(jì)優(yōu)化和保護(hù)與控制等領(lǐng)域。在優(yōu)化設(shè)計(jì)方面， 設(shè)計(jì)電氣設(shè)備是很繁瑣的工作。它需要對電磁場、電路、電器電機(jī)等學(xué)科的知識綜合性的運(yùn)用， 同時(shí)還要使用以往設(shè)計(jì)中的經(jīng)驗(yàn)。設(shè)計(jì)以往的產(chǎn)品時(shí)，通常是在根據(jù)經(jīng)驗(yàn)和實(shí)驗(yàn)的基礎(chǔ)上， 通過手工的方式開展的。這樣的設(shè)計(jì)過程很難取得最優(yōu)的設(shè)計(jì)方案。電氣產(chǎn)品的設(shè)計(jì)隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展， 逐漸由手工設(shè)計(jì)向計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)不斷轉(zhuǎn)變， 使開發(fā)產(chǎn)品的周期大大減少。尤其是在引進(jìn)了人工智能技術(shù)之后，更加促進(jìn)了CAD技術(shù)的發(fā)展，大大提高了設(shè)計(jì)產(chǎn)品的質(zhì)量和效率。人工智能技術(shù)在電氣設(shè)計(jì)方面的應(yīng)用主要包括專家系統(tǒng)和遺傳算法。其中的遺傳算法是一種優(yōu)化的先進(jìn)算法，在產(chǎn)品的設(shè)計(jì)優(yōu)化上有舉足輕重的作用。因此電氣產(chǎn)品的人工智能化設(shè)計(jì)很多都采用了這種方式進(jìn)行優(yōu)化。電氣設(shè)備的故障征兆和故障之間有著很多必然和偶然的關(guān)系，具有非線性、不確定性的特點(diǎn)， 它的優(yōu)勢能夠通過人工智能的方式得到最大的發(fā)揮。人工智能技術(shù)在電氣設(shè)備診斷故障方面的應(yīng)用主要由：專家系統(tǒng)、模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。在電力系統(tǒng)之中， 變壓器因?yàn)橹匾牡匚欢艿胶芏嘌芯空叩年P(guān)注。

三、智能化技術(shù)控制的優(yōu)勢分析

對于不同人工智能的控制，需運(yùn)用不同方式進(jìn)行探討，由于部分人工智能的控制器，例如神經(jīng)、模糊、模糊神經(jīng)以及遺傳算法均屬于類非線形函數(shù)的近似器；采用此分類有利于了解總體，以及促進(jìn)對人工智能控制策略綜合性的開發(fā)，以上人工智能的函數(shù)近似器具備常規(guī)函數(shù)的估計(jì)器不具有的優(yōu)點(diǎn)。

第一，在多數(shù)情況下，精確了解控制對象動(dòng)態(tài)方程是相對比較復(fù)雜的，所以控制器設(shè)計(jì)實(shí)際的控制對象模型，通常會(huì)出現(xiàn)許多不確定因素，例如參數(shù)變化與非線性時(shí)等，往往無法掌握新的信息。但人工智能的控制器設(shè)計(jì)，可不需參照控制對象模型。按照魯棒性、響應(yīng)時(shí)間與下降的時(shí)間不一樣，人工智能的控制器可經(jīng)過適當(dāng)調(diào)整以提升自身性能，例如，在下降的時(shí)間上，模糊邏輯的控制器可比PID控制器還要快四倍；在上升的時(shí)間上，模糊邏輯的控制器可比PID控制器還要快兩倍。同古典的控制器比較，人工智能的控制器更具備易調(diào)節(jié)的特點(diǎn)。盡管缺少專家現(xiàn)場的指引，人工智能的控制器也可以采取響應(yīng)數(shù)據(jù)進(jìn)行設(shè)計(jì)。

第二，還可由相應(yīng)的信息以及語言等形式開展設(shè)計(jì)工作，人工智能的控制器一致性極強(qiáng)，輸入陌生數(shù)據(jù)便可以出現(xiàn)很高的估測，還可忽視驅(qū)動(dòng)器對控制器的影響。針對部分控制對象而言，盡管目前未采取人工智能的控制器，也能有良好效果，不過對其他控制的對象而言，不一定能產(chǎn)生良好的效果，因而，設(shè)計(jì)時(shí)需遵守具體問題應(yīng)具體分析原則。在模糊化與反模糊化的過程中，若運(yùn)用隸屬函數(shù)、規(guī)則庫以及適合模糊神經(jīng)的控制器，便可精確進(jìn)行實(shí)時(shí)的確定。

四、智能化技術(shù)的運(yùn)用

（一）電氣產(chǎn)品的優(yōu)化設(shè)計(jì)。

電氣產(chǎn)品優(yōu)化設(shè)計(jì)的工作是相對比較復(fù)雜的，其主要綜合了兩方面內(nèi)容：理論學(xué)科的知識與經(jīng)驗(yàn)知識。電氣產(chǎn)品傳統(tǒng)的設(shè)計(jì)方式主要是設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)綜合大量實(shí)驗(yàn)手段的驗(yàn)證，缺少相關(guān)技術(shù)的支持，效率比較低，工作量比較大，難以設(shè)計(jì)出科學(xué)合理的方案。由計(jì)算機(jī)技術(shù)迅速發(fā)展，以及人工智能的技術(shù)應(yīng)用，電氣產(chǎn)品設(shè)計(jì)逐漸從手工轉(zhuǎn)入計(jì)算機(jī)輔助的設(shè)計(jì)，從一定程度上而言，減少產(chǎn)品從構(gòu)思至設(shè)計(jì)至生產(chǎn)時(shí)間，并使得設(shè)計(jì)逐漸邁向智能化、優(yōu)質(zhì)化以及高效化的時(shí)代。在人工智能的技術(shù)運(yùn)用在優(yōu)化設(shè)計(jì)中，主要有兩種主要方法：遺傳算法與專家系統(tǒng)。遺傳算法特征是直接操作結(jié)構(gòu)對象，具備內(nèi)在隱并行性與全局尋優(yōu)的能力；可指導(dǎo)優(yōu)化與自動(dòng)獲取搜索空間，以及自行調(diào)整搜索的方向，不需標(biāo)準(zhǔn)的要求。這些遺傳算法的特征特別適合產(chǎn)品的優(yōu)化設(shè)計(jì)，進(jìn)而其廣泛運(yùn)用在電氣產(chǎn)品人工智能的優(yōu)化設(shè)計(jì)之中。專家系統(tǒng)運(yùn)用于計(jì)算機(jī)技術(shù)與人工智能的技術(shù)，主要是依據(jù)某領(lǐng)域的一個(gè)或是多個(gè)專家提供經(jīng)驗(yàn)與知識，進(jìn)行合理的判斷與推理，模仿人類專家決策的過程，以此處理需人類專家處理復(fù)雜的問題，并且其更是產(chǎn)品的優(yōu)化設(shè)計(jì)重要的方式，但目前尚處于研究的階段，實(shí)際的應(yīng)用比較少，未來的發(fā)展前景較大。

（二）人工智能控制技術(shù)。

人工智能的控制技術(shù)將是未來生產(chǎn)的發(fā)展趨勢，并且目前在電氣工程的自動(dòng)化方面也已廣泛運(yùn)用?？刂频姆绞街饕心：目刂啤＜蚁到y(tǒng)的控制以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制，主要運(yùn)用的方面是：記錄故障且實(shí)行在線分析；采集及處理全部模擬量與開關(guān)量實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)；實(shí)時(shí)智能的監(jiān)視各個(gè)主要的設(shè)施與系統(tǒng)運(yùn)行的狀態(tài)；通過鼠標(biāo)或是鍵盤達(dá)到控制系統(tǒng)的目的。

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論文摘要：隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用，制造也得發(fā)展已經(jīng)離不開計(jì)算機(jī)了，計(jì)算機(jī)輔助工藝設(shè)計(jì)和人工智能應(yīng)運(yùn)而生，當(dāng)很多非專業(yè)性人士對此概念十分模糊，本文初步解釋兩個(gè)概念和其應(yīng)用范圍。

計(jì)算機(jī)輔助工藝設(shè)計(jì)(CAPP：Computer Aided ProeessPlanning)，自1965年由挪威人Nikbel提出以來，其系統(tǒng)特性經(jīng)歷了檢索式、派生式、混合式、創(chuàng)成式、智能化等過程，智能化CAPP是當(dāng)前CAPP系統(tǒng)的研究熱點(diǎn)。CAPP是現(xiàn)代制造業(yè)信息化的一部分，是計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng)(CIMS：Computer IntegratedManufacturing Systems)中的橋梁和紐帶。“人工智能”(Artificial Intelligence)簡稱AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。人工智能研究如何用計(jì)算機(jī)去模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能;如何把計(jì)算機(jī)用得更聰明;如何設(shè)計(jì)和建造具有高智能水平的計(jì)算機(jī)應(yīng)用系統(tǒng);如何設(shè)計(jì)和制造更聰明的計(jì)算機(jī)以及智能水平更高的智能計(jì)算機(jī)等。人工智能是相對于人類智能而言的，它是采用人工的方法和技術(shù)來模擬、延伸和擴(kuò)展人類智能行為的一門綜合學(xué)科。

將人工智能技術(shù)(AI技術(shù))應(yīng)用到CAPP系統(tǒng)開發(fā)中，使CAPP系統(tǒng)在知識獲取、知識推理等方面模擬人的思維方式，解決復(fù)雜的工藝規(guī)程設(shè)計(jì)問題，使其具有人類“智能”的特性即為智能化CAPP，是AI在CAPP中的一種應(yīng)用。

CAPP系統(tǒng)分為專用型和工具型系統(tǒng)。前者可以根據(jù)用戶的特定需求定制開發(fā)，針對性強(qiáng)，具有較好的實(shí)用性，但對系統(tǒng)進(jìn)行功能擴(kuò)展困難;后者可以由用戶根據(jù)自身特定的要求進(jìn)行二次開發(fā)，可以實(shí)現(xiàn)更多的柔性和開放性，這種系統(tǒng)與CAD(計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì))、CAM(計(jì)算機(jī)輔助制造)、PDM(產(chǎn)品數(shù)據(jù)管理)等系統(tǒng)的信息共享存在缺陷。

CAPP設(shè)計(jì)理論目前研究的很少，機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)理論研究的較多，有學(xué)者認(rèn)為設(shè)計(jì)理論與方法由設(shè)計(jì)理論基礎(chǔ)層、設(shè)計(jì)工具和支持技術(shù)平臺(tái)層等三大部分組成。有的學(xué)者提出四理論框架，即設(shè)計(jì)過程理論、性能需求理論、知識流理論和多方利益協(xié)調(diào)理論。CAPP設(shè)計(jì)理論與機(jī)械產(chǎn)品設(shè)計(jì)理論既有共同性又有特殊性，特別在智能化設(shè)計(jì)方法方面有較大的差別，因此認(rèn)為面向智能化的CAPP設(shè)計(jì)理論與方法體系結(jié)構(gòu)由有三層組成，即基礎(chǔ)科學(xué)層、信息技術(shù)層和智能化設(shè)計(jì)方法層。

在機(jī)械產(chǎn)品工藝設(shè)計(jì)中，存在大量的不確定因素，許多問題需要靠經(jīng)驗(yàn)來解決，早期建立在單純依賴于成組技術(shù)基礎(chǔ)上的CAPP系統(tǒng)，不能很好地解決這些離散知識的獲取問題，只能設(shè)計(jì)出檢索式或派生式系統(tǒng)。近年來，人工智能技術(shù)在CAPP系統(tǒng)

開發(fā)中的應(yīng)用，使CAPP技術(shù)得到了較大的發(fā)展，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)就是AI在CAPP系統(tǒng)中一大應(yīng)用。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN： ArtificialNeuralNetwork)是按照生物神經(jīng)系統(tǒng)原理處理真實(shí)世界的客觀事物，它由大量的簡單的非線性處理單元高度并聯(lián)而成，具有信息的分布式存儲(chǔ)、并行處理、自組織和自學(xué)習(xí)及聯(lián)想記憶等特性;多層前饋網(wǎng)絡(luò)誤差反向傳播(ErrorBack Propagation，簡稱BP)算法。反向傳播算法(BP)是一種監(jiān)督訓(xùn)練多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法，每一個(gè)訓(xùn)練范例在網(wǎng)絡(luò)中經(jīng)過兩遍傳遞計(jì)算：第一遍向前推算，從輸入層開始，傳遞各層并經(jīng)過處理后，產(chǎn)生一個(gè)輸出，并得到一個(gè)該實(shí)際輸出和所需輸出之差的差錯(cuò)矢量;第二遍向后推算，從輸出層至輸入層，利用差錯(cuò)矢量對權(quán)值進(jìn)行逐層修改。

AI在CAPP中的另一應(yīng)用——粗糙集技術(shù)。粗糙集(RS：Rough Set)理論是一種擅長處理含糊和不確定問題的數(shù)學(xué)工具，在理論中“知識”被認(rèn)為是一種對對象的分類能力，通常采用二維決策表來描述論域的信息，其中列表示屬性，行表示對象，每行表示該對象的一條信息。屬性分為條件屬性和決策屬性，論域中的對象根據(jù)條件屬性的不同，被劃分到具有不同決策屬性的決策類中。在CAPP系統(tǒng)中，可以用RS理論構(gòu)建專家系統(tǒng)，對知識進(jìn)行獲取及優(yōu)化，其基本思路是：將各種零件的加工特征和已知加工方法表達(dá)成條件屬性和決策屬性的形式，一行表示一種零件，多種零件構(gòu)成一個(gè)二維表，對屬性進(jìn)行量化，組織決策表，再采用一定的約簡算法對屬性集和屬性值進(jìn)行約簡，去掉冗余的條件屬性和決策規(guī)則，得到最小化決策規(guī)則集，當(dāng)輸入待加工的零件加工特征時(shí)，就可得到優(yōu)化的加工工藝。

遺傳算法，AI在CAPP系統(tǒng)的又一應(yīng)用。遺傳算法(Genetic Algorithm)是模擬達(dá)爾文遺傳選擇和自然淘汰的生物進(jìn)化過程的計(jì)算模型，是一種通過模擬自然進(jìn)化過程搜索最優(yōu)解的方法。遺傳算法是從代表問題可能潛在解集的一個(gè)種群開始的，而一個(gè)種群則由經(jīng)過基因編碼的一定數(shù)目的個(gè)體組成，每個(gè)個(gè)體實(shí)際上是帶有染色體特征的實(shí)體。因此，在一開始需要實(shí)現(xiàn)從表現(xiàn)型到基因型的映射即編碼工作，如二進(jìn)制編碼。初代種群產(chǎn)生之后，按照適者生存和優(yōu)勝劣汰的原理，逐代演化產(chǎn)生出越來越好的近似解，在每一代，根據(jù)問題域中個(gè)體的適應(yīng)度大小挑選個(gè)體，并借助于自然遺傳學(xué)的遺傳算子進(jìn)行組合交叉和變異，產(chǎn)生代表新的解集的種群。這個(gè)過程將導(dǎo)致種群像自然進(jìn)化一樣的后生代種群比前代更加適應(yīng)于環(huán)境，末代種群中的最優(yōu)個(gè)體經(jīng)過解碼，可以作為問題近似最優(yōu)解。

智能化CAPP系統(tǒng)開發(fā)中還有模糊推理、混沌理論等智能化方法，實(shí)際應(yīng)用中，往往將多種智能技術(shù)相互結(jié)合，綜合運(yùn)用，發(fā)揮各自的特長，如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有知覺形象思維的特性，而模糊推理等具有邏輯思維的特性，將這些方法相互滲透和結(jié)合，可起到互補(bǔ)的作用，提高智能化水平。

智能化是今后CAPP系統(tǒng)發(fā)展的主要趨勢，但從目前的人工智能技術(shù)水平來看，不可能使CAPP系統(tǒng)在智能化水平上有實(shí)質(zhì)性的突破，因?yàn)槟壳暗娜斯ぶ悄芗夹g(shù)主要是模擬人的邏輯思維和邏輯推理方面的能力，不能有效地模擬人的形象思維、抽象思維和創(chuàng)造性思維能力，而CAPP系統(tǒng)不僅要有推理的功能，還要有“聯(lián)想”的功能， CAPP系統(tǒng)開發(fā)是要解決大量的人類思維活動(dòng)方面的智能問題。因此要提高CAPP系統(tǒng)的智能化水平，必須在人工智能技術(shù)方面有新的發(fā)展，要解決人工智能技術(shù)方面的問題，必須在一些基礎(chǔ)

理論和基礎(chǔ)科學(xué)方面有新的突破，如在生命科學(xué)、數(shù)學(xué)等方面要有新的突破。由此可見，在可以預(yù)見的將來，智能化CAPP系統(tǒng)的發(fā)展仍將是在充分發(fā)揮人的智能優(yōu)勢的基礎(chǔ)上，綜合應(yīng)用各種人工智能技術(shù)，實(shí)現(xiàn)CAPP系統(tǒng)的智能化。

通過以上論述，相信大家對計(jì)算機(jī)輔助工藝設(shè)計(jì)與人工智能以及AI在CAPP中的應(yīng)用有了一定的了解。人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，智能化CAPP系統(tǒng)必將在知識獲取、表達(dá)和處理的靈活性和有效性上得到進(jìn)一步的發(fā)展，提高CAPP系統(tǒng)的智能化水平，從而提高現(xiàn)代制造技術(shù)水平，是我國由制造大國成為制造強(qiáng)國。

參考文獻(xiàn)：

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關(guān)鍵詞：人工智能的優(yōu)勢；發(fā)展現(xiàn)狀；具體應(yīng)用

當(dāng)前人工智能的應(yīng)用對于普通人的生活來說，最常見的有智能語音助手或者是智能控制家電開關(guān)等等。而在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中運(yùn)用人工智這種技術(shù)，可以有效借助人工智能技術(shù)較為高效的計(jì)算能力和超強(qiáng)的學(xué)習(xí)模仿能力，使得計(jì)算機(jī)的系統(tǒng)進(jìn)行更進(jìn)一步自我完善，增強(qiáng)整體對于數(shù)據(jù)以及相關(guān)信息處理的效率，可以使計(jì)算機(jī)更加穩(wěn)定高效的幫助人們進(jìn)行工作。

1簡述人工智能及其優(yōu)勢

在日常的生活中，經(jīng)常會(huì)聽到人工智能這幾個(gè)字，但是許多的人對其并不了解。人工智能的技術(shù)就是在運(yùn)用智能化的機(jī)器系統(tǒng)，以及相對自動(dòng)化的機(jī)械設(shè)備來對人的思維模式進(jìn)行的一種模擬化的技術(shù)手段。在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中應(yīng)用人工智能的這種技術(shù)，其實(shí)就是將網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)與現(xiàn)代的計(jì)算機(jī)技術(shù)進(jìn)行一個(gè)合理的結(jié)合，使一部分的人力勞動(dòng)可以由相關(guān)的技術(shù)來代替實(shí)現(xiàn)更加高效的數(shù)據(jù)處理，此技術(shù)與計(jì)算機(jī)的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)聯(lián)系非常緊密。對于計(jì)算機(jī)的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)來說，其主要應(yīng)用場景就是對于一系列數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，而人工智能的應(yīng)用可以幫助計(jì)算機(jī)提升及信息的處理能力，在網(wǎng)絡(luò)信息處理的過程中，由于互聯(lián)網(wǎng)是一個(gè)大的整體，信息的處理會(huì)有許多的不確定性，這就使得在信息的處理方面會(huì)有非常大的難度，對于所掌握數(shù)據(jù)的精確程度也很難有一個(gè)準(zhǔn)確控制。而人工智能的相關(guān)技術(shù)有著較強(qiáng)的控制信息的能力，并且對于已經(jīng)有的數(shù)據(jù)可以進(jìn)行跟蹤，這樣在信息的處理過程中，就可以極大程度的提升所掌握的數(shù)據(jù)精確性以及真實(shí)性，最大程度地避免了數(shù)據(jù)模糊不清而造成的處理不到位的情況，極大提升了計(jì)算機(jī)對于信息的處理能力。

2人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀

人工智能技術(shù)的發(fā)展，對于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)對數(shù)據(jù)的處理是否真實(shí)是否可靠起到了重要的影響作用。由于人工智能的獨(dú)特優(yōu)勢，對于數(shù)據(jù)的后期編輯、處理以及管理都起到非常大的幫助作用，人工智能的技術(shù)研發(fā)在我國的計(jì)算機(jī)和科技領(lǐng)域都是一項(xiàng)重大的突破，在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)多年的發(fā)展歷史中，可以清晰地觀察到人工智能對于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展起到的重要推動(dòng)作用。此技術(shù)的提出不僅僅在文字和圖片、視頻的處理方面有著極大的促進(jìn)作用，并且使計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)更加接近人腦的思維方式，對于勞動(dòng)力的解放有重大的貢獻(xiàn)。此外，人工智能對于數(shù)據(jù)高效的處理能力，使得人類在使用計(jì)算機(jī)的時(shí)候，工作的效率得到了極大的提升，促進(jìn)了整體計(jì)劃可以更加高效地完成，對于整個(gè)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的整體發(fā)展都起到著不容小覷的推動(dòng)作用。

3人工智能技術(shù)在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中俄具體應(yīng)用

（1）維護(hù)網(wǎng)絡(luò)的安全

現(xiàn)如今互聯(lián)網(wǎng)高速的發(fā)展，拉近了人與人之間的距離。幾乎各家各戶都已經(jīng)用上了互聯(lián)網(wǎng)，而不斷在網(wǎng)絡(luò)上出現(xiàn)的信息泄露以及個(gè)人隱私的數(shù)據(jù)被盜取現(xiàn)象，使得維護(hù)網(wǎng)絡(luò)的安全變得迫在眉睫。人工智能技術(shù)對于數(shù)據(jù)的高強(qiáng)度整合能力，以及精確的分析能力可以有效地提升整個(gè)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的安全度，保護(hù)個(gè)人的信息不被竊取。一方面，用戶在使用互聯(lián)網(wǎng)的過程中，可能會(huì)由于點(diǎn)擊到一些釣魚網(wǎng)站，而使得整體的電腦有木馬病毒的入侵，使得計(jì)算機(jī)的安全受到了危害，及時(shí)地進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)防護(hù)墻的設(shè)置，可以在計(jì)算機(jī)遭受到不明病毒攻擊時(shí)，就及時(shí)進(jìn)行攔截，智能地向用戶提醒此網(wǎng)站含有不安全的信息。采取人工智能的技術(shù)可以對于網(wǎng)絡(luò)中的各種信息進(jìn)行及時(shí)的整理和分析，通過智能化的處理網(wǎng)絡(luò)中具有高危險(xiǎn)性的IP地址，并對其進(jìn)行一定的記錄，這樣一旦用戶不小心點(diǎn)擊了高危險(xiǎn)性的網(wǎng)址就可以及時(shí)地進(jìn)行阻止，并采取防止病毒繼續(xù)擴(kuò)散的措施。即使感染了病毒，由于人工智能的技術(shù)擁有良好的查找病毒數(shù)據(jù)來源的功能，因此可以及時(shí)地找到源頭，防止整個(gè)的電腦系統(tǒng)由于攻擊而癱瘓。另一方面，人工智能的使用，不僅僅可以防止病毒的入侵，還可以有效的防治垃圾郵件。在日常使用互聯(lián)網(wǎng)的過程中，用戶通過互聯(lián)網(wǎng)來傳送郵件的過程中，經(jīng)常會(huì)收到許多的垃圾郵件，這對用戶造成了很大的困擾，人工智能相關(guān)技術(shù)的使用，可以在郵件的使用過程中及時(shí)對郵件進(jìn)行分類，一旦郵件的內(nèi)容涉及危險(xiǎn)以及不健康的內(nèi)容，就可以智能地向用戶提醒，加強(qiáng)用戶對于郵件信息的篩選以及處理，保護(hù)用戶網(wǎng)絡(luò)使用時(shí)的純凈感。

（2）提升網(wǎng)絡(luò)管理的效率

互聯(lián)網(wǎng)的不斷擴(kuò)大，使越來越多的人在日常生活中開始接觸到互聯(lián)網(wǎng)，由最開始的尖端高知識分子人才，才能學(xué)會(huì)使用的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，到現(xiàn)在甚至是小學(xué)生都會(huì)用互聯(lián)網(wǎng)來進(jìn)行日常的一些交流活動(dòng)，用戶群體變得不斷地?cái)U(kuò)大，這使得網(wǎng)絡(luò)的管理變得越來越復(fù)雜、越來越困難。因此，及時(shí)的提升在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中的系統(tǒng)管理能力，對于用戶使用互聯(lián)網(wǎng)的感受來說有著極其重要的作用。人工智能技術(shù)由于其大數(shù)據(jù)分析的優(yōu)勢，可以有效地處理各種各樣的信息數(shù)據(jù)，并且對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行一個(gè)分類管理，因此將人工智能的技術(shù)與計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的管理進(jìn)行有效的結(jié)合，可以促進(jìn)對于網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)管理變得更加智能，提升管理的科學(xué)性與高效性，極大提升了互聯(lián)網(wǎng)中對于各種信息的管理及處理效率，使得用戶在使用的過程中更加的便捷舒適。

（3）對于硬件可以起到防護(hù)的作用

一臺(tái)計(jì)算機(jī)要想正常的運(yùn)轉(zhuǎn)，除了各種軟件不能遭受到病毒的侵害之外，對于硬件系統(tǒng)進(jìn)行良好的防護(hù)也是非常重要的。比如在計(jì)算機(jī)的組成中對其電路板以及電阻等一系列的微小的電子性元器件一旦出現(xiàn)問題，就可能會(huì)導(dǎo)致整個(gè)計(jì)算機(jī)無法正常的運(yùn)轉(zhuǎn)，而人工智能的技術(shù)的應(yīng)用中，其中人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的應(yīng)用場景也是非常廣泛，其技術(shù)的使用可以有效分析不同的硬件，取保在運(yùn)行過程中狀態(tài)都正常，并且對于控制中樞可以智能性的發(fā)出相應(yīng)的指令來控制硬件正常的運(yùn)轉(zhuǎn)。因此對于網(wǎng)絡(luò)中的一些核心及關(guān)鍵的設(shè)備，應(yīng)當(dāng)設(shè)置人工智能傳感器，一旦設(shè)備在運(yùn)轉(zhuǎn)的過程中出現(xiàn)了問題，就可以及時(shí)地報(bào)警，對于產(chǎn)生的故障進(jìn)行一定的防護(hù)措施，避免危害不斷地?cái)U(kuò)張而造成更大的經(jīng)濟(jì)損失。

（4）提升企業(yè)的競爭能力

人工智能的應(yīng)用可以對于整個(gè)計(jì)算機(jī)的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)不斷優(yōu)化的目標(biāo)，由于基于人工的智能系統(tǒng)可以及時(shí)地獲取計(jì)算機(jī)在運(yùn)轉(zhuǎn)過程中的關(guān)鍵性信息，并將其進(jìn)行整合，在進(jìn)行信息的整合與分析的基礎(chǔ)之上，對于系統(tǒng)進(jìn)行控制和不斷地完善，保證整體的計(jì)算機(jī)可以正常和穩(wěn)定的運(yùn)行。此外，對一個(gè)企業(yè)來說，要想適應(yīng)不斷發(fā)展的信息網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，以及不斷調(diào)整的行業(yè)要求，就必須將傳統(tǒng)的企業(yè)及時(shí)與人工智能技術(shù)進(jìn)行結(jié)合和轉(zhuǎn)型。對于企業(yè)來說，應(yīng)用人工智能的技術(shù)可以有效地提升整個(gè)企業(yè)的工作效率，降低由于一些人為因素而導(dǎo)致的誤差，而人工智能的引入可以綜合性的分析企業(yè)目前對于科技知識的掌握情況并進(jìn)行系統(tǒng)的分類，這樣管理人員就可以根據(jù)不同的劃分情況以及員工的基礎(chǔ)，制定合理的學(xué)習(xí)計(jì)劃來促進(jìn)整個(gè)企業(yè)的人員都可以成為精通人工智能技術(shù)以及網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)的綜合型人才，使得企業(yè)在行業(yè)中擁有更強(qiáng)的競爭力。

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阿爾文?托夫勒在《第三次浪潮》中講到，人類從農(nóng)業(yè)文明到工業(yè)文明是物質(zhì)高速發(fā)展的時(shí)代，未來是一個(gè)信息文明時(shí)代。

隨著計(jì)算機(jī)的誕生，人類從互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代邁進(jìn)了現(xiàn)在的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代；隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，人工智能從理論研究慢慢走入了現(xiàn)實(shí)應(yīng)用，人類又將迅速迎來新的時(shí)代。我們正處于時(shí)代變革的風(fēng)口浪尖。

在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，數(shù)字世界產(chǎn)生的信息越來越多，其數(shù)量之大遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了現(xiàn)實(shí)世界的信息總和，其增長速度之快也大大超過了現(xiàn)實(shí)世界的信息增速。所以說，這也是一個(gè)信息過載的時(shí)代。

面對這些海量信息，人類怎樣有效存儲(chǔ)、使用、獲??？怎樣在用的時(shí)候就有自動(dòng)提供的信息？這就是人工智能的意義。

我們需要人工智能提供一個(gè)全新的信息解決方案，未來的智慧型手機(jī)正是人工智能的一個(gè)實(shí)現(xiàn)方式。

人工智能+智能手機(jī)=智慧手機(jī)

我們希望，人工智能能夠幫助我們主動(dòng)獲取信息、推送所需信息，同時(shí)過濾信息，提供及時(shí)服務(wù)。我們希望，人工智能的信息交互方式能夠更自然，像與人交談一樣更方便、更快捷。

人工智能怎樣實(shí)現(xiàn)？智慧型手機(jī)是人工智能的一個(gè)實(shí)現(xiàn)方式。

我在華為負(fù)責(zé)消費(fèi)者終端，我的理解是，人工智能加上現(xiàn)在的智能手機(jī)，就是未來的智慧型手機(jī)。我們把它叫Superphone或Smartphone，把AI+Smartphone融入到智能手機(jī)中來。

智慧手機(jī)是人的化身

今天，人類獲取信息是人直接和現(xiàn)實(shí)世界和數(shù)字世界連接。人工智能時(shí)代，我們希望智慧手機(jī)成為人的分身或化身，人能通過手機(jī)與現(xiàn)實(shí)世界和數(shù)字世界連接。

智慧手機(jī)每天伴隨著你，你使用得越久，它越知道你的喜好和需求，最終不僅成為你的仆人、助理，更是你的分身或化身。智慧手機(jī)可以直接與現(xiàn)實(shí)世界打交道，它主動(dòng)和你一起進(jìn)行鏡像的同時(shí)工作和雙向交互。

我們希望智慧手機(jī)能夠代替人的功能。人有了眼睛、嘴巴、耳朵，能夠看、說、聽，大腦可以直接判斷，身體可以行動(dòng)。除了胳膊、腿的功能需要機(jī)器人實(shí)施，未來的智慧手機(jī)借助傳感器、語音識別、機(jī)器視覺與自然視覺的交互等技術(shù)設(shè)備，人其他器官的功能都可以在智慧終端上實(shí)現(xiàn)。屆時(shí)，智慧手機(jī)將成為一個(gè)人工智能機(jī)器人，它只是沒有物理上的胳膊和腿，而語音、視覺、智慧、判斷等其他功能一應(yīng)俱全。

具備決策、連接和云端功能

智慧手機(jī)要具備人本地決策的能力。本地決策是機(jī)器在本地學(xué)習(xí)，是機(jī)器使用資料，即使當(dāng)網(wǎng)絡(luò)連接斷掉了，在大數(shù)據(jù)、云計(jì)算和人工智能的運(yùn)算下，在云端的支撐下，機(jī)器能夠繼續(xù)通過本地學(xué)習(xí)做出決策。

我們希望未來的機(jī)器人、智慧手機(jī)具有連接的功能，能夠代替人連接周邊、產(chǎn)生操作。比如，與車的連接、辦公室的連接、人的連接、家庭的連接，以及和人本身的連接。華為正在研究這種連接的語言，未來我們打算把更智能的東西放進(jìn)來。我們希望機(jī)器和周邊的通信和交互的語言能夠標(biāo)準(zhǔn)化，形成更多能夠互通的語言。

我們希望未來的機(jī)器人、智慧手機(jī)同時(shí)具有云端的功能。人沒有大腦實(shí)時(shí)對外聯(lián)網(wǎng)的能力，但智慧手機(jī)具備。人很難記住所有資料，但智慧手機(jī)可以通過深度學(xué)習(xí)、計(jì)算、大數(shù)據(jù)處理在云端獲取所有的資料和經(jīng)驗(yàn)。與云端連接后，智慧手機(jī)的功能會(huì)更強(qiáng)大，甚至在某些方面超過人類。

華為將投向人工智能

這是一個(gè)融合的時(shí)代。華為是基礎(chǔ)通信設(shè)施供應(yīng)商，我們也提供計(jì)算服務(wù)、存儲(chǔ)服務(wù)、機(jī)器學(xué)習(xí)和芯片解決方案。機(jī)器學(xué)習(xí)、深度計(jì)算、大數(shù)據(jù)和云服務(wù)等云端方面的研究，華為一直在做。

人工智能時(shí)代對于計(jì)算機(jī)的架構(gòu)提出了新的要求，未來的計(jì)算機(jī)架構(gòu)會(huì)發(fā)生很大改變。因?yàn)榇竽X的架構(gòu)和計(jì)算機(jī)的架構(gòu)是不一樣的。大腦的結(jié)構(gòu)中，人的計(jì)算、神經(jīng)元的計(jì)算和存儲(chǔ)是在一起交互的，而計(jì)算機(jī)不是?，F(xiàn)在的計(jì)算機(jī)架構(gòu)在深度學(xué)習(xí)和軟件運(yùn)算時(shí)，效率很低，計(jì)算機(jī)架構(gòu)的改變可以把效率提升幾千倍、幾萬倍。華為正在做這方面的研究。

去年，華為的研究投入全球排名第九位，今年會(huì)繼續(xù)增加，可能會(huì)上升到前幾位，在可預(yù)見的兩三年內(nèi)，華為的研發(fā)投入有望成為世界第一。

篇7

【關(guān)鍵詞】配電網(wǎng) 自動(dòng)化技術(shù) 電力系統(tǒng)

現(xiàn)在有越來越多的新型技術(shù)被應(yīng)用到電力系統(tǒng)中，其中配電網(wǎng)自動(dòng)化技術(shù)的應(yīng)用，可以全面滿足電力行業(yè)發(fā)展需求，更好的提高電網(wǎng)運(yùn)行的可靠性與穩(wěn)定性。想要更好的提高配電網(wǎng)自動(dòng)化技術(shù)在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用效果，需要明確其應(yīng)用的方向，然后確定相應(yīng)的應(yīng)用方式，并將其與其他現(xiàn)代技術(shù)，如人工智能、計(jì)算機(jī)信息技術(shù)等，做好對電氣設(shè)備以及整體系統(tǒng)的管理。

1 自動(dòng)化技術(shù)在電力系統(tǒng)中應(yīng)用方向

配電網(wǎng)自動(dòng)化技術(shù)是一種新型的現(xiàn)代化技術(shù)，主要以標(biāo)準(zhǔn)信息模型為依據(jù)，然后利用各種配網(wǎng)實(shí)際與高級應(yīng)用軟件，如現(xiàn)代電子技術(shù)、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、通信技術(shù)等，將配電網(wǎng)實(shí)時(shí)信息、離線信息、電網(wǎng)結(jié)構(gòu)參數(shù)、用戶信息以及地理信息等進(jìn)行集成處理，構(gòu)成一個(gè)完整的自動(dòng)化管理系統(tǒng)，對整個(gè)配電網(wǎng)系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行檢、控制以及管理。將其應(yīng)用到電力系統(tǒng)中，主要可以仿真系統(tǒng)與人工智能兩個(gè)方面研究發(fā)展。一方面，為獲取更多有效數(shù)據(jù)，通過自動(dòng)化技術(shù)的研究，建立自動(dòng)化實(shí)時(shí)仿真系統(tǒng)，以此來提高試驗(yàn)穩(wěn)定性，將其應(yīng)用到各類新裝置科研測試中，與多種控制裝置形成封閉環(huán)境[1]。仿真系統(tǒng)的研究與應(yīng)用，可以提高電力動(dòng)態(tài)監(jiān)測效果，并且可以通過仿真建模來提高實(shí)驗(yàn)室仿真程度，提高實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)真實(shí)性。另一方面，自動(dòng)化技術(shù)與人工智能技術(shù)的綜合應(yīng)用，可以在現(xiàn)有程度上進(jìn)一步提高元件故障監(jiān)測與處理，保證電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行。智能自動(dòng)化技術(shù)的研究，可以對軟件進(jìn)行設(shè)計(jì)與開發(fā)，提高電力系統(tǒng)智能水平。

2 配電網(wǎng)自動(dòng)化技術(shù)應(yīng)用所存問題

雖然現(xiàn)在各種新型技術(shù)已經(jīng)與自動(dòng)化技術(shù)進(jìn)行了有效結(jié)合，但是在具體應(yīng)用過程中仍存在一定的不足，主要是因?yàn)槭車闆Q定，城市規(guī)劃與電力系統(tǒng)采取分塊管理，存在適應(yīng)度低的配電結(jié)構(gòu)，不能在整體上滿足電力系統(tǒng)應(yīng)用需求。對于存在的問題主要體現(xiàn)在幾個(gè)方面：（1）配電網(wǎng)絡(luò)電源點(diǎn)不能滿足城市發(fā)展需求，在城鎮(zhèn)化發(fā)展速度加快的背景下，負(fù)荷增長過快，現(xiàn)存電力設(shè)備配套建設(shè)不合理，存在線路長、半徑小等問題[2]。（2）系統(tǒng)規(guī)劃不合理，尤其是建設(shè)日期比較早的導(dǎo)線過細(xì)，各類電氣設(shè)備能耗高，具有比較大的線損率。早期配電網(wǎng)建設(shè)時(shí)投資比較少，所選設(shè)備與導(dǎo)線性能比較差，系統(tǒng)運(yùn)行可靠性低。（3）配電網(wǎng)建設(shè)系統(tǒng)性要求高，自身結(jié)構(gòu)復(fù)雜，存在大量環(huán)網(wǎng)聯(lián)絡(luò)點(diǎn)。并且為滿足城市建設(shè)發(fā)展，還需要對既有系統(tǒng)進(jìn)行改造，整個(gè)處理技術(shù)要求比較高，對自動(dòng)化技術(shù)的應(yīng)用要求也更為嚴(yán)格。

3 配電網(wǎng)自動(dòng)化技術(shù)在電力系統(tǒng)中應(yīng)用分析

3.1 變電站自動(dòng)化技術(shù)應(yīng)用

自動(dòng)化技術(shù)與計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的綜合研究，推動(dòng)了其在電力系統(tǒng)中應(yīng)用發(fā)展，可以更進(jìn)一步提高電力生產(chǎn)效率。在實(shí)際應(yīng)用上，應(yīng)以計(jì)算機(jī)信息技術(shù)作為依據(jù)，對變電站整個(gè)系統(tǒng)運(yùn)行方式進(jìn)行詳細(xì)分析，并以電纜或者光纖取代電力信號光纜，形成穩(wěn)定性、安全性更高的運(yùn)行系統(tǒng)。想要在變電站實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化生產(chǎn)與管理，需要提高對變電站運(yùn)行監(jiān)視與控制效果，及時(shí)掌握實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)、綜合數(shù)據(jù)以及各設(shè)備參數(shù)等，及時(shí)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)運(yùn)行中所存問題，并采取措施進(jìn)行管理。另外，在此基礎(chǔ)上還應(yīng)做好對輸電線路的電氣自動(dòng)化研究，實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)運(yùn)行管理以及信息記錄自動(dòng)化，使得變電站成為電網(wǎng)調(diào)度自動(dòng)化的重要部分，提高變電站自身操作效果。

3.2 智能電網(wǎng)自動(dòng)化技術(shù)應(yīng)用

信息管理系統(tǒng)作為計(jì)算機(jī)常用技術(shù)之一，現(xiàn)在已經(jīng)與電力系統(tǒng)自動(dòng)化技術(shù)進(jìn)行有效的融合，可以完成對整個(gè)電網(wǎng)運(yùn)行的智能化控制，真正實(shí)現(xiàn)智能電網(wǎng)自動(dòng)化。自動(dòng)化技術(shù)在此方面的應(yīng)用，集合了輸變電、配電、發(fā)電以及用戶等整個(gè)流程，而作為變電站自動(dòng)化系統(tǒng)以及穩(wěn)定控制系統(tǒng)已經(jīng)被廣泛的應(yīng)用到計(jì)算機(jī)技術(shù)系統(tǒng)中[3]。智能電網(wǎng)建設(shè)需要依托于通信技術(shù)，并且要于計(jì)算機(jī)技術(shù)進(jìn)行綜合分析，保證整個(gè)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行控制的實(shí)時(shí)性與可靠性滿足實(shí)際發(fā)展需求。

3.3 電網(wǎng)調(diào)度自動(dòng)化技術(shù)應(yīng)用

電網(wǎng)調(diào)度自動(dòng)化技術(shù)是配電網(wǎng)自動(dòng)化技術(shù)研究應(yīng)用的主要方向，具體可以劃分為五個(gè)等級，即國家電網(wǎng)、大區(qū)電網(wǎng)、省級電網(wǎng)、地區(qū)電網(wǎng)以及縣級調(diào)度等，并且對于不同等級電網(wǎng)調(diào)度與計(jì)算機(jī)應(yīng)用并不分開。此方面自動(dòng)化的實(shí)現(xiàn)主要是利用計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中心， 構(gòu)建完善電網(wǎng)調(diào)度控制中心，將電網(wǎng)系統(tǒng)內(nèi)各分項(xiàng)均容納其中，在整體上實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)調(diào)度管理。計(jì)算機(jī)系統(tǒng)在電網(wǎng)調(diào)度中的應(yīng)用，不但可以就整個(gè)系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控以及數(shù)據(jù)的采集，更重要的是可以完成數(shù)據(jù)信息的綜合分析，對電力系統(tǒng)電力負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測，以及根據(jù)實(shí)際運(yùn)行狀態(tài)來采取相應(yīng)的措施進(jìn)行管理，爭取不斷提高電力系統(tǒng)運(yùn)行的穩(wěn)定性與安全性。

3.4 PLC自動(dòng)化技術(shù)應(yīng)用

PLC技術(shù)是繼電接觸控制技術(shù)以及計(jì)算機(jī)技術(shù)相結(jié)合的產(chǎn)物，可以完成對內(nèi)部存儲(chǔ)的有效控制，并將可編程序應(yīng)用到存儲(chǔ)器中，能夠更好的實(shí)現(xiàn)對可編程序邏輯的控制。將此項(xiàng)技術(shù)應(yīng)用到電力系統(tǒng)中，可以就傳統(tǒng)系統(tǒng)運(yùn)行中存在的靈活性差、控制效果低等問題進(jìn)行優(yōu)化，并且可以降低系統(tǒng)運(yùn)行中產(chǎn)生的能耗。另外，PLC自動(dòng)化技術(shù)自身所具有的功能性比較強(qiáng)大，在對各項(xiàng)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理的基礎(chǔ)上，還可以實(shí)現(xiàn)對各類數(shù)據(jù)的傳送與轉(zhuǎn)換，對提高電網(wǎng)運(yùn)行管理效果具有重要意義。

4 結(jié)語

社會(huì)生產(chǎn)速度的加快，使得電網(wǎng)運(yùn)行負(fù)荷不斷增加，為了在現(xiàn)有基礎(chǔ)上更進(jìn)一步提高系統(tǒng)運(yùn)行效率，實(shí)現(xiàn)電力系統(tǒng)的自動(dòng)化管理，還需要就自動(dòng)化技術(shù)做更為深入的研究。將其與各項(xiàng)新型現(xiàn)代化技術(shù)進(jìn)行融合，采取有效的措施將其應(yīng)用到配電網(wǎng)中，對電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控以及數(shù)據(jù)采集，并做好各類數(shù)據(jù)的分析處理，根據(jù)系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)來選擇相應(yīng)的管理措施，爭取不斷提高電網(wǎng)運(yùn)行有效性與穩(wěn)定性。

參考文獻(xiàn)：

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關(guān)鍵詞：決策支持系統(tǒng) 人工智能 專家系統(tǒng)

一、智能決策技術(shù)概述

1.決策支持系統(tǒng)的形成

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和應(yīng)用的發(fā)展，如科學(xué)計(jì)算、數(shù)據(jù)處理、管理信息系統(tǒng)的發(fā)展以及運(yùn)籌學(xué)和管理科學(xué)的應(yīng)用，為決策支持系統(tǒng)的形成打下了基礎(chǔ)。決策支持系統(tǒng)(Decision Support System—DDS)是80年代迅速發(fā)展起的新型計(jì)算機(jī)學(xué)科。70年代初由美國M.S.Scott Morton在《管理決策系統(tǒng)》一文中首先提出決策支持系統(tǒng)的概念。

DSS實(shí)質(zhì)上是在管理信息系統(tǒng)和運(yùn)籌學(xué)的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的。管理信息系統(tǒng)重點(diǎn)在對大量數(shù)據(jù)的處理。運(yùn)籌學(xué)在運(yùn)用模型輔助決策體現(xiàn)在單模型輔助決策上。隨著新技術(shù)的發(fā)展，所需要不得不解決的問題會(huì)愈來愈復(fù)雜，所涉及的模型會(huì)愈來愈多，模型類型也由數(shù)學(xué)模型擴(kuò)充數(shù)據(jù)處理模型。模型數(shù)量也愈來愈多。這樣，對多模型輔助決策問題，在決策支持系統(tǒng)出現(xiàn)之前是靠人來實(shí)現(xiàn)模型間的聯(lián)合和協(xié)調(diào)。決策支持系統(tǒng)的出現(xiàn)就是要解決由計(jì)算機(jī)自動(dòng)組織和協(xié)調(diào)多模型運(yùn)行，對大量數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的存取和處理，達(dá)到更高層次的輔助決策能力。決策支持系統(tǒng)的新特點(diǎn)就是增加了模型庫和模型庫管理系統(tǒng)，它把眾多的模型(數(shù)學(xué)模型和數(shù)據(jù)處理模型以及更廣泛的模型)有效地組織和存儲(chǔ)起來，并且建立了模型庫和數(shù)據(jù)庫的有機(jī)結(jié)合。這種有機(jī)結(jié)合適應(yīng)人機(jī)交互功能，自然促使新型系統(tǒng)的出現(xiàn)，即DDS的出現(xiàn)。它不同于MIS數(shù)據(jù)處理，也不同于模型的數(shù)值計(jì)算，而是它們的有機(jī)集成。它既有數(shù)據(jù)處理功能又具有數(shù)值計(jì)算功能。

決策支持系統(tǒng)概念及結(jié)構(gòu)。決策支持系統(tǒng)是綜合利用大量數(shù)據(jù)，有機(jī)組合眾多模型(數(shù)學(xué)模型與數(shù)據(jù)處理模型等)，通過人機(jī)交互，輔助各級決策者實(shí)現(xiàn)科學(xué)決策的系統(tǒng)。

DSS使人機(jī)交互系統(tǒng)、模型庫系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)三者有機(jī)結(jié)合起來。它大大擴(kuò)充了數(shù)據(jù)庫功能和模型庫功能，即DSS的發(fā)展使管理信息系統(tǒng)上升到?jīng)Q策支持系統(tǒng)的新臺(tái)階上。DSS使那些原來不能用計(jì)算機(jī)解決的問題逐步變成能用計(jì)算機(jī)解決。

2.人工智能概念和研究范圍

(1)人工智能定義。由計(jì)算機(jī)來表示和執(zhí)行人類的智能活動(dòng)(如判斷、識別、理解、學(xué)習(xí)、規(guī)劃和問題求解等)就是人工智能。人工智能的研究在逐步擴(kuò)大機(jī)器智能，使計(jì)算機(jī)逐步向人的智能靠近。

(2)人工智能的研究范圍。人工智能研究的基本范圍有：問題求解、邏輯推理和定理證明、自然語言處理、自動(dòng)程序設(shè)計(jì)、學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)、機(jī)器人學(xué)、機(jī)器視覺、智能檢索系統(tǒng)、組合高度問題、系統(tǒng)與表達(dá)語言等；其主要研究領(lǐng)域有：自然語言處理、機(jī)器人學(xué)、知識工程。

自然語言處理：語音的識別與合成，自然語言的理解和生成，機(jī)器翻譯等。

機(jī)器人學(xué)：從操縱型、自動(dòng)型轉(zhuǎn)向智能型。在重、難、險(xiǎn)、害等工作領(lǐng)域中推廣使用機(jī)器人。

知識工程：研究和開發(fā)專家系統(tǒng)。目前人工智能的研究中，最接近實(shí)用的成果是專家系統(tǒng)。專家系統(tǒng)在符號推理、醫(yī)療診斷、礦床勘探、化學(xué)分析、工程設(shè)計(jì)、軍事決策、案情分析等方面都取得明顯的效果。

3.決策支持新技術(shù)

(1)數(shù)據(jù)倉庫的興起和概念。數(shù)據(jù)倉庫(Data Warehouse—DW)的概念是Prism Solutions公司副總裁W.H.Inmon在1992年出版的書《建立數(shù)據(jù)倉庫》(Building the Data Warehouse)中提出的。數(shù)據(jù)倉庫的提出是以關(guān)系數(shù)據(jù)庫，并行處理和分布式技術(shù)的飛速發(fā)展為基礎(chǔ)，它是解決信息技術(shù)在發(fā)展中一方面擁有大量數(shù)據(jù)，另一方面有用信息卻很貧乏(Data rich—Information poor)這種不正常現(xiàn)象的綜合解決方案。

W.H.Inmon在《建立數(shù)據(jù)倉庫》一書中，對數(shù)據(jù)倉庫定義為：數(shù)據(jù)倉庫是面向主題的、集成的、穩(wěn)定的、不同時(shí)間的數(shù)據(jù)集合，用于支持經(jīng)營管理中決策制定過程。

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫用于事務(wù)處理，也叫操作型處理，是指對數(shù)據(jù)庫聯(lián)機(jī)進(jìn)行日常操作，即對一或一組記錄的查詢和修改，主要為企業(yè)特定的應(yīng)用服務(wù)的。用戶關(guān)心的是響應(yīng)時(shí)間，數(shù)據(jù)的安全性和完整性。數(shù)據(jù)倉庫用于決策支持，也稱分析型處理，用于決策分析，它是建成立決策支持系統(tǒng)的基礎(chǔ)。

(2)數(shù)據(jù)倉庫的特點(diǎn)。數(shù)據(jù)倉庫是面向主題的：主題是數(shù)據(jù)歸類的標(biāo)準(zhǔn)，每一個(gè)主題基本對應(yīng)一個(gè)宏觀的分析領(lǐng)域。

數(shù)據(jù)倉庫是集成的：數(shù)據(jù)進(jìn)入數(shù)據(jù)倉庫之前，必須經(jīng)過加工與集成。對不同的數(shù)據(jù)來源進(jìn)行統(tǒng)一數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和編碼。統(tǒng)一原始數(shù)據(jù)中的所有矛盾之處，如字段的同名異義，異名同義，單位不統(tǒng)一，字長不一致等。總之將原始數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)作一個(gè)從面向應(yīng)用到面向主題的大轉(zhuǎn)變。

數(shù)據(jù)倉庫是穩(wěn)定的：數(shù)據(jù)倉庫中包括了大量的歷史數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)經(jīng)集成進(jìn)入數(shù)據(jù)倉庫后是極少或根本不更新的。

數(shù)據(jù)倉庫是隨時(shí)間變化的：數(shù)據(jù)倉庫內(nèi)的數(shù)據(jù)時(shí)限在5-10年，故數(shù)據(jù)的鍵碼包含時(shí)間項(xiàng)，標(biāo)明數(shù)據(jù)的歷史時(shí)期，這適合DSS進(jìn)行時(shí)間趨勢分析。

數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)很大：通常的數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)量為10GB級，大型的是一個(gè)TB級數(shù)據(jù)量。數(shù)據(jù)中索引和綜合數(shù)據(jù)占2/3，原始數(shù)據(jù)占1/3。

數(shù)據(jù)倉庫軟、硬件要求：需要一個(gè)巨大的硬件平臺(tái)和一個(gè)并行的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。

(3)數(shù)據(jù)開采的概念及方法。1995年在加拿大召開了第一屆知識發(fā)現(xiàn)(Knowledge Discovery in Database—KDD)和數(shù)據(jù)開采(Data Mining—DM)國際學(xué)術(shù)會(huì)議以后，“數(shù)據(jù)開采”開始流行，它是“知識發(fā)現(xiàn)”概念的深化，知識發(fā)現(xiàn)與數(shù)據(jù)開采是人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)庫技術(shù)相結(jié)合的產(chǎn)物。KDD一詞是在1989年8月于美國底特律市召開的第一屆KDD國際學(xué)術(shù)會(huì)議上正式形成的。

知識發(fā)現(xiàn)被認(rèn)為是從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有用知識的整個(gè)過程。數(shù)據(jù)開采被認(rèn)為是KDD過程中的一個(gè)特定步驟，它用專門算法從數(shù)據(jù)中抽取模式。

數(shù)據(jù)開采的主要方法和技術(shù)有：信息論方法、集合論方法、仿生物技術(shù)、公式發(fā)現(xiàn)、統(tǒng)計(jì)分析方法及其它方法。

二、智能決策技術(shù)原理

篇9

[關(guān)鍵詞]人工智能；電氣自動(dòng)化控制；應(yīng)用要點(diǎn)

中圖分類號：U526 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1009-914X（2017）14-0066-01

引言

際中自動(dòng)化技術(shù)具有很強(qiáng)的操作性，工作人員利用計(jì)算機(jī)控制機(jī)器完成作業(yè)。電氣工程自動(dòng)化中主要研究信息采集與處理，確保技術(shù)的實(shí)用效果，因此電氣自動(dòng)化系統(tǒng)在各行業(yè)都有著廣泛應(yīng)用，而電氣工程自動(dòng)化必定依賴計(jì)算機(jī)，研究電氣自動(dòng)化控制中人工智能技術(shù)具有現(xiàn)實(shí)意義。

1、人工智能概述

人工智能本質(zhì)上是計(jì)算機(jī)科學(xué)的重要獨(dú)立分支，其依托于計(jì)算機(jī)技術(shù)發(fā)展而來，目前來說人工智能在全球都屬于尖端技術(shù)。人工智能實(shí)際就是讓機(jī)器像人一樣快速識別相應(yīng)事物，借助計(jì)算機(jī)快速處理速度，保證結(jié)果的真實(shí)有效。人工智能作為先進(jìn)技術(shù)，包含眾多內(nèi)容，比如分析與識別模擬景物、理解并生成自然語言等，這些都屬于人工智能的研究范圍。人工智能通過人工方式打造出可以和人類一樣思維并采取相似反應(yīng)的機(jī)器。但人工智能并不能取代人類，僅是人工智能處理方式的達(dá)成與人類一樣的處理效果。

2、人工智能優(yōu)點(diǎn)

2.1 大幅度提高工作效率

在電氣化設(shè)備中加入人工智是一項(xiàng)最英明的決策，它能夠有效減少各行業(yè)工作時(shí)間，提高工作效率。還能夠及時(shí)、有效的處理好電腦輸入設(shè)備輸送來的數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)進(jìn)行整理、分析和記錄，合成新的有用的信息供大家參考和使用。由此可以看出，人工智能的廣泛應(yīng)用能夠加快信息處理的速度，能夠高效、準(zhǔn)確的對信息進(jìn)行優(yōu)化和轉(zhuǎn)換，將復(fù)雜信息簡單化，幫助更多有需要的人和行業(yè)使用。

2.2 發(fā)揮電氣自動(dòng)化作用

在電氣工程自動(dòng)化發(fā)展歷程中人工智能起著科學(xué)的導(dǎo)向作用。他充分發(fā)揮著系統(tǒng)的管理作用，促進(jìn)企業(yè)轉(zhuǎn)型，為企業(yè)節(jié)能減排做出巨大貢獻(xiàn)，對于預(yù)算過程中產(chǎn)生的誤差能進(jìn)行有效排查和糾錯(cuò)，幫助企業(yè)避免很多因預(yù)算不周而產(chǎn)生的損失。同時(shí)，人工智能還能幫助企業(yè)及時(shí)發(fā)現(xiàn)和處理突發(fā)問題。作為一個(gè)幫助企業(yè)運(yùn)轉(zhuǎn)正?；闹匾o助工具，電氣工程自動(dòng)化在企業(yè)運(yùn)轉(zhuǎn)中，具有十分重要的意義和作用。比如，人工智能在制定企業(yè)生產(chǎn)計(jì)劃、檢測市場現(xiàn)狀和營銷狀況過程中作用顯著。因此，要有效提高企業(yè)管理水平，就需要將人工智能與企業(yè)發(fā)展緊密聯(lián)系在一起。

2.3 較高性價(jià)比與操作性

電氣自動(dòng)化中人工智能技術(shù)廣泛應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)電氣自動(dòng)化科學(xué)管理，實(shí)現(xiàn)長遠(yuǎn)發(fā)展。人工智能技術(shù)運(yùn)行時(shí)具有通信與信息收集能力，優(yōu)化電氣系統(tǒng)運(yùn)行，有效控制成本，因此性價(jià)比較高。此外人工智能技術(shù)具有自動(dòng)邏輯Fenix功能，可以提高技術(shù)運(yùn)行效率與準(zhǔn)確度，節(jié)省成本開支。此外，數(shù)字化平臺(tái)開放性帶來操作代碼程序，提高設(shè)置使用效率。

3、電氣自動(dòng)化控制中人工智能技術(shù)的應(yīng)用

3.1 電氣設(shè)備設(shè)計(jì)

電氣設(shè)備設(shè)計(jì)應(yīng)用很多學(xué)科知識，比如電機(jī)、電路等內(nèi)容?，F(xiàn)階段隨著相關(guān)行業(yè)發(fā)展壯大，人們對電氣設(shè)備設(shè)計(jì)提出更高要求與標(biāo)準(zhǔn)，設(shè)計(jì)過程中必須依據(jù)人們實(shí)際生活改善與提升電氣設(shè)備設(shè)計(jì)水平。傳統(tǒng)電氣設(shè)備設(shè)計(jì)工作中主要憑借設(shè)計(jì)師自身經(jīng)驗(yàn)，很多時(shí)候沒有考慮市場需求，出現(xiàn)嚴(yán)重資源浪費(fèi)。而人工智能技術(shù)可以有效改善這點(diǎn)問題，設(shè)計(jì)師設(shè)計(jì)師需要計(jì)算很多復(fù)雜公式，極易出現(xiàn)錯(cuò)誤，而人工智能技術(shù)可以有效解決此問題，通過自主演練確保結(jié)果的真實(shí)有效，降低設(shè)計(jì)人員工作強(qiáng)度。

3.2 電氣控制質(zhì)量

電氣自動(dòng)化控制作為主要環(huán)節(jié)，提升此環(huán)節(jié)效率，有助于提升電氣運(yùn)行系統(tǒng)的自動(dòng)化水平，同時(shí)還能有效降低各項(xiàng)資源消耗度，大幅度提高人工系統(tǒng)運(yùn)行的順暢性。一般情況下，電氣自動(dòng)化設(shè)備中人工智能技術(shù)主要應(yīng)用在專家系統(tǒng)、模糊控制及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制等內(nèi)容。其中模糊控制有著最廣泛的應(yīng)用，主要原因在于其與實(shí)際生產(chǎn)工序有著緊密聯(lián)系。電力系統(tǒng)直接影響系統(tǒng)自動(dòng)化水平，也在實(shí)際管理工作中有著應(yīng)用，影響日常操作。人工智能可以實(shí)時(shí)操作電腦程序，結(jié)合實(shí)際自動(dòng)生成報(bào)表、日志及自動(dòng)存儲(chǔ)等功能。在企業(yè)中建立電氣自動(dòng)化人工智能化系統(tǒng)，主要就是將企業(yè)各方面的管理系統(tǒng)與信息自動(dòng)化技術(shù)有機(jī)結(jié)合在一起，確保企業(yè)內(nèi)部各級部門日常工作的信息，都能及時(shí)收集、匯報(bào)到上級管理部門處，以便管理人員能夠在自動(dòng)化電氣管理系統(tǒng)的輔助之下，對各項(xiàng)工作的開展情況進(jìn)行分析與管理，從而有效提升企業(yè)整體的管理水平以及工作執(zhí)行能力水平。

3.3 故障診斷應(yīng)用

電氣故障診斷本質(zhì)就是依據(jù)電氣設(shè)備信息確定技術(shù)狀態(tài)是否正常，同時(shí)明確故障性質(zhì)與部位，查找故障發(fā)生原因，并給出具體解決措施。電氣領(lǐng)域中，受到各種不確定因素影響造成頻繁發(fā)生各種故障與事故，如果不能及時(shí)處理與解決這些故障或意外，既有可能帶來嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)損失。傳統(tǒng)電氣控制過程中，也可以充分利用一些診斷方法，但實(shí)際中發(fā)現(xiàn)這些方法都無法準(zhǔn)確確定結(jié)果的精準(zhǔn)度，診斷過程與方法相對復(fù)雜。比如傳統(tǒng)診斷變壓器故障方法是，需要首先收集產(chǎn)生的氣體，診斷氣體判斷其是否存在故障。診斷過程中需要耗費(fèi)大量人力與物理，如果診斷結(jié)果不正確，直接造成大量人力與精力浪費(fèi)。引入人工智能技術(shù)后，可以提高診斷結(jié)果的準(zhǔn)確性與便捷性。除過變壓器故障診斷外，還可以診斷發(fā)動(dòng)機(jī)、發(fā)電機(jī)等電氣設(shè)備進(jìn)行故障診斷，大幅度提高工作效率，減低企業(yè)診斷成本，提高效益。

3.4 電氣控制應(yīng)用

人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化控制中發(fā)揮著重要作用，已成為電氣領(lǐng)域的主要構(gòu)成部分。電氣自動(dòng)化與智能化可以有效降低工作成本，大幅度提高工作效率，比如人工智能抄表系統(tǒng)（圖1）。

傳統(tǒng)電氣自動(dòng)化控制過程中，實(shí)際操作中受到各類因素影響總會(huì)出現(xiàn)一些錯(cuò)誤，加上部分操作過程相對繁瑣，造成錯(cuò)誤率大幅度提升。電氣自動(dòng)化控制領(lǐng)域中人工智能技術(shù)主要表現(xiàn)為有效控制神經(jīng)系統(tǒng)、模糊控制與專家系統(tǒng)。利用模糊控制可以通過直流與交流實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化傳動(dòng)控制。通常來說，可以將模糊控制分成兩種：Surgeno和Mamdam，后者可以直接通過調(diào)速控制，前者則是后者的主要構(gòu)成。自從模糊神經(jīng)元控制器應(yīng)用于高性能傳動(dòng)產(chǎn)品中，人工智能技術(shù)在電氣領(lǐng)域日益占據(jù)更重要的作用。

4、結(jié)語

人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化控制中應(yīng)用，不但可以實(shí)現(xiàn)智能化控制電氣設(shè)備，還可以節(jié)省人工、通過計(jì)算機(jī)進(jìn)行遠(yuǎn)程監(jiān)控，提高企業(yè)生產(chǎn)效率，降低生產(chǎn)成本。生產(chǎn)工作中應(yīng)用智能生產(chǎn)模式可以大大降低成本，企業(yè)通過此項(xiàng)技術(shù)可以提高自身競爭力，走在行業(yè)前列。希望通過本文論述，為融合電氣自動(dòng)化控制與人工智能技術(shù)提供借鑒。

參考文獻(xiàn)

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[2] 黃西平.電氣自動(dòng)化控制中的人工智能技術(shù)[J].山東工業(yè)技術(shù).2016（21）：78.

篇10

關(guān)鍵詞：機(jī)械電子；人工智能；安全生產(chǎn)；融合分析

1 機(jī)械電子工程特點(diǎn)

機(jī)械電子工程從產(chǎn)生到現(xiàn)在總共經(jīng)歷三個(gè)發(fā)展階段：第一階段-手工加工時(shí)期，在這個(gè)階段產(chǎn)品生產(chǎn)主要依靠人力，產(chǎn)品生產(chǎn)效率直接由人力資源決定。這種情況下人們不斷通過提高技術(shù)水平促進(jìn)生產(chǎn)力提高，實(shí)現(xiàn)機(jī)械工程的發(fā)展；第二階段-流水線生產(chǎn)時(shí)期，主要標(biāo)志是產(chǎn)品生產(chǎn)開始使用流水線模式，大幅度提高生產(chǎn)效率，實(shí)現(xiàn)規(guī)?；a(chǎn)，但流水線生產(chǎn)模式要求零部件具有統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，不能滿足個(gè)性化需求；第三階段-集約化生產(chǎn)時(shí)期，這個(gè)階段也是現(xiàn)在加工制造業(yè)正采用的發(fā)展模式，該模式下縮短產(chǎn)品生產(chǎn)周期，滿足個(gè)性化需求，提高企業(yè)核心競爭力。

機(jī)械電子工程各學(xué)科存在物理上的關(guān)聯(lián)性，同時(shí)還存在信息與功能的協(xié)整性。傳統(tǒng)機(jī)械電子工程與智能化機(jī)械電子工程相比，后者具有明顯優(yōu)勢：首先設(shè)計(jì)的差異性，傳統(tǒng)機(jī)械電子工程注重機(jī)械結(jié)構(gòu)與力學(xué)設(shè)計(jì)，而智能化機(jī)械電子工程則將核心調(diào)整為機(jī)械與電子，設(shè)計(jì)過程中充分融合其他學(xué)科理論強(qiáng)調(diào)智能應(yīng)用，利用機(jī)電技術(shù)模塊化與集成化的特點(diǎn)，提高性能加大應(yīng)用范圍，近年在安全生產(chǎn)及管理領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。

2 人工智能特點(diǎn)分析

人工智能技術(shù)依托計(jì)算機(jī)技術(shù)誕生的綜合性學(xué)科，該學(xué)科中涵蓋計(jì)算機(jī)科學(xué)、信息化及人文科學(xué)等。人工智能也是計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)的一個(gè)分支，試圖通過研究智能的本質(zhì)，據(jù)此生產(chǎn)出能夠模擬人類大腦、肢體等活動(dòng)方式的智能機(jī)器，具體包括圖像識別、自然語言處理、語音識別和專家系統(tǒng)等內(nèi)容。有人曾設(shè)想，在未來，人工智能帶來的科技產(chǎn)品，將有可能超越人體智能。這個(gè)并不是異想天開，在2016年3月15日，由谷歌公司研發(fā)的機(jī)器人阿爾法狗在圍棋比賽中戰(zhàn)勝韓國圍棋高手李世石，就充分說明了人工智能的強(qiáng)大性?，F(xiàn)在人們愈發(fā)重視人工智能技術(shù)，結(jié)合大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用的人工智能將在生活與工作中發(fā)揮越來越重要的作用。

與機(jī)械電子工程類似，人工智能也經(jīng)歷過三個(gè)發(fā)展階段：初級階段，該階段還沒有廣泛使用計(jì)算機(jī)，社會(huì)也沒有接納機(jī)械化大生產(chǎn)模式。這個(gè)階段主要還是手工生產(chǎn)，只是偶爾使用機(jī)械化手段。部分大型工業(yè)企業(yè)開始探索人工智能，但受到總體科技水平的限制，成果有限；第二階段，機(jī)械化大生產(chǎn)廣泛普及，計(jì)算機(jī)科學(xué)開始發(fā)展。生產(chǎn)需求與生活需求不斷增加，這個(gè)階段開始使用人工智能，但受到經(jīng)濟(jì)因素影響，人工智能僅在一些大型工廠中使用；第三階段，這個(gè)階段中人工智能得到普及，發(fā)展速度不斷加快，開始興起物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)技術(shù)。這正是我們所處的階段，人工智能的應(yīng)用將工作和生活變得簡單與便利，促進(jìn)人類社會(huì)快速發(fā)展。

3 整合機(jī)械電子工程與人工智能的措施

3.1 兩者相關(guān)性分析

隨著科技進(jìn)步與社會(huì)發(fā)展，電子化信息迅速發(fā)展，機(jī)械電子工程作為基礎(chǔ)性學(xué)科在生活中得到廣泛應(yīng)用。但機(jī)械電子工程也有不足的地方，比如系統(tǒng)復(fù)雜不穩(wěn)定、功能多變等，這些問題的根本還是電子信息系統(tǒng)不夠完善。人工智能本身具有的信息快速傳遞與及時(shí)處理信息等特點(diǎn)可以有效彌補(bǔ)這一情況。機(jī)械電子工程輸入與輸出過程中，電子信息系統(tǒng)會(huì)出現(xiàn)很多困難與阻力，如果輸入信息過于復(fù)雜，電子信息系統(tǒng)極有可能出現(xiàn)失誤，這時(shí)就需要人工操作進(jìn)行解決。如果可以將兩者融合起來，就可以解決機(jī)械電子工程中存在的不足與缺陷。

3.2 分析具體應(yīng)用

3.2.1 機(jī)械電子技術(shù)中的模糊推理系統(tǒng)要點(diǎn)。模糊推理系統(tǒng)作為一個(gè)相對完整的系統(tǒng)，本身具有極強(qiáng)的信息處理能力，加上其結(jié)構(gòu)簡單，因此有著較強(qiáng)的實(shí)用性。目前社會(huì)上已經(jīng)在廣泛使用模糊推理系統(tǒng)，主要應(yīng)用在自動(dòng)化控制及數(shù)據(jù)處理。當(dāng)機(jī)械電子系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)，該系統(tǒng)會(huì)模擬人腦分析語言并下達(dá)處理指令，在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中產(chǎn)生一組與處理指令相對性的函數(shù)。模糊推理系統(tǒng)主要運(yùn)用的方式是域到域，實(shí)現(xiàn)儲(chǔ)備信息規(guī)則的目的。但實(shí)際運(yùn)行中也存在一些問題，比如：計(jì)算量不能滿足實(shí)際需求、連接方式不夠固定等，造成該系統(tǒng)在輸入與輸出環(huán)節(jié)存在誤差，這正是人工智能技術(shù)的優(yōu)勢，目前的趨勢是融合人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)到機(jī)電模糊推理系統(tǒng)中取長補(bǔ)短，綜合應(yīng)用。

3.2.2 人工智能技術(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)要點(diǎn)。人工智能主要研究如何通過計(jì)算機(jī)模擬人的行為與思維過程。計(jì)算機(jī)使用人工智能可以大幅度提高應(yīng)用層次，擴(kuò)大應(yīng)用范圍。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則是一種通過神經(jīng)元成立的模式，將其分布在網(wǎng)絡(luò)上實(shí)現(xiàn)人機(jī)互動(dòng)。人工神經(jīng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)簡單、功能不足，但也有顯著優(yōu)勢：神經(jīng)元構(gòu)成模式可以最大程度地發(fā)揮神經(jīng)系統(tǒng)的功能與效用，完成高難度的行為模式。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)分析數(shù)字信號是主要通過模擬結(jié)果進(jìn)行，根據(jù)分析出的結(jié)果設(shè)定相應(yīng)參數(shù)值，最后通過網(wǎng)絡(luò)計(jì)算出關(guān)聯(lián)函數(shù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)所運(yùn)用的方式較為簡單，在信息輸入過程中，所有的神經(jīng)元之間有著固定的聯(lián)系，且計(jì)算量會(huì)很大，不管是在信息輸出還是信息輸入方面，都具有非常高的精準(zhǔn)度。該領(lǐng)域的技術(shù)完美的補(bǔ)充了機(jī)械電子模糊推理系統(tǒng)計(jì)算能力及信息輸入輸出的不足，兩項(xiàng)技術(shù)的融合應(yīng)用前景非常看好。

4 智能信息化機(jī)械電子的發(fā)展應(yīng)用趨勢

在我國的生產(chǎn)和安全監(jiān)管中，機(jī)械電子工程的應(yīng)用也呈現(xiàn)出智能化的發(fā)展趨勢，主要體現(xiàn)在研發(fā)效率高、機(jī)械化程度高的技術(shù)，特別是在煤礦、非煤礦山等安全生產(chǎn)、監(jiān)管領(lǐng)域，智能化的機(jī)電技術(shù)可以提高安全性、增加效率，有效防止人員誤操作導(dǎo)致的生產(chǎn)安全事故，例如：瓦斯自動(dòng)斷電系統(tǒng)，絞車自動(dòng)防跑車系統(tǒng)，煤礦智能監(jiān)控平臺(tái)都已經(jīng)普遍運(yùn)用到了生產(chǎn)中，另外目前事故比例最大的交通運(yùn)輸行業(yè)也在普及智能機(jī)電技術(shù)，全國均已建立了客運(yùn)信息監(jiān)控平臺(tái)，未來的趨勢是強(qiáng)化平臺(tái)功能性、智能化，更好地避免交通事故的發(fā)生。在機(jī)加工領(lǐng)域紅外遙感結(jié)合的智能機(jī)電技術(shù)已經(jīng)逐步應(yīng)用于生產(chǎn)，防止人員過界事故。以往發(fā)生的生產(chǎn)安全事故有過慘痛的教訓(xùn)，如果使用智能機(jī)電技術(shù)進(jìn)行防控是可以避免的，例如2014年的昆山“8.2”特別重大爆炸事故，這是一起粉塵濃度過大引起的爆炸，如果當(dāng)時(shí)安裝有粉塵濃度傳感器及自動(dòng)報(bào)警停線系統(tǒng)，那么這起事故完全可以避免，目前該技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于煤礦行業(yè)的瓦斯監(jiān)控中。機(jī)械化智能化水平不斷提高是當(dāng)前科技發(fā)展的大勢所趨，特別是在安全生產(chǎn)及監(jiān)管中更應(yīng)該努力研究并推廣。

5 結(jié)束語

總而言之，智能信息化電子工程具有顯著優(yōu)勢，其本身也將成為工業(yè)制造發(fā)展的必然趨勢。文章中作者以機(jī)械電子工程及人工智能的概念、特點(diǎn)入手，詳細(xì)分析兩者之間的相關(guān)性，探討兩者融合發(fā)展的可行性，最后給出整合機(jī)械電子工程與人工智能運(yùn)用于生產(chǎn)及監(jiān)管的思路。希望通過文章論述，可以為從業(yè)者提供一定的借鑒，共同努力促進(jìn)行業(yè)技術(shù)進(jìn)步發(fā)展。

參考文獻(xiàn)