人工智能技術及其特點精選(九篇)

前言：一篇好文章的誕生，需要你不斷地搜集資料、整理思路，本站小編為你收集了豐富的人工智能技術及其特點主題范文，僅供參考，歡迎閱讀并收藏。

第1篇：人工智能技術及其特點范文

【關鍵詞】人工智能；電氣自動化控制；應用研究；智能控制器

1前言

人工智能是計算機技術飛速發展過程中產生的一個重要分支，是對人的意識、思維的信息過程進行模擬，通過對其擴展應用于各個領域，對于整個社會的發展都有著積極的推動作用。在企業、工程運行過程中，為了提高運行管理效率，需要大量的應用到自動化控制技術，將人工智能應用于自動化控制領域對于提高企業運營水平有著很大的幫助。

2人工智能概念、優勢及特點

在這里我們提到的人工智能，是一門以研究、開發用于模擬、延伸和伸展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的科學，其最終目的是生產出能以人類智能相似的方式作出反應的智能機器，并應用到社會生產生活的各個方面。在理論上人工智能可以像人那樣思考，甚至超過人腦，所以各領域對于人工智能的未來寄予厚望。人工智能除了具有其他智能技術的特點外，還具有一些獨特的優勢，具體表現為控制性能更高、使用方法更簡便、控制效果高度一致等。通過在電氣自動化領域應用人工智能技術，對于整個領域都有著積極的推動作用，與傳統自動化控制方法比較，其突出的優點體現為更高的性價比、更強的可操作性和更高的可靠性。［1］

3人工智能技術在自動化控制方面的應用

鑒于人工智能技術在自動化控制方面的發展水平，目前其應用主要是體現在電氣設備的設計、電氣控制、故障診斷等多個方面。下面我們分別對其進行細致分析:

3．1在電氣設備設計方面的應用

在傳統的電氣設備設計過程中，由于涉及到的學科內容較多，如電磁學、電動機、變壓器、交直流轉換等。同時對于設計人員的工作經驗也提出很高的要求，在設計完成后還需要進行大量的調試試驗，人力、物力、財力的消耗都非常大。通過將人工智能技術應用于電氣設備設計，除了能夠解決以往人腦很難解決的大量計算和模擬問題外，還能夠有效的控制設計的精確度和工作效率。在對電氣設備進行設計過程中，一般需要應用到兩方面的人工智能技術，分別是專家系統和遺傳算法，前者主要是針對產品的開發性設計，而后者主要是實現對設計方案的優化。通過應用人工智能技術，在設計工作中，對于設計人員工作經驗的要求就大大降低，只需要熟練掌握相關的設計軟件即可。

3．2在電氣控制中的應用

自動化控制作為電氣控制領域中最為重要的一個環節，通過與人工智能的融合，能夠很大幅度的提高電氣運行控制的自動化水平，進而有效的降低人、物、財三者的成本，改善運行系統的質量和效率。較為成熟的智能控制的方法主要包括神經網絡控制、專家控制、模糊控制三類。3．2．1神經網絡控制神經網絡控制中所指的神經網絡，指的是一種經驗模型，它是通過對生物神經網絡功能的模仿而建立的。在信息傳輸處理過程中，模擬生物神經網絡的傳輸處理方式進行。這種模擬人工神經的網絡對于輸入的信號有著極強的處理和反應能力。鑒于神經網絡中各個神經元之間的連接關系非常復雜，而且各個神經元之間是以一種非線性的方式進行信號傳遞，這種情況下，在輸入和輸出信號之間可以構建很多種不同的關系。鑒于這一特點，神經網絡模型同樣可以作為一個黑箱模型來處理那些用機理模型無法精確描述，但是其輸入輸出間確實存在關系的規律。神經網絡控制作為一種成熟的經驗控制的方法，在實際自動化控制中應用的越來越廣泛。3．2．2專家控制專家控制，作為人工智能技術的一個重要分支，也被稱為專家智能控制，是將專家系統的理論和技術，以及控制技術的理論、方法進行有機的結合，在未知環境下，仿效專家的大量經驗，實現對系統的控制。是通過對人類專家的控制知識和經驗進行模擬來實現設備的智能化控制。3．2．3模糊控制模糊控制在人工智能技術中發展的最為成熟，也最為簡單，所以在各個領域都得到了廣泛的應用。一套典型的模糊控制系統，結構如下圖1所示:通過對系統結構示意圖的分析，我們可以看到這一控制系統主要是由模糊控制器、輸入/輸出接口、執行機構、被控對象和檢測裝置五部分組成。其中模糊控制器作為這一系統的核心，可以實現如模糊量化處理、模糊決策、非模糊化處理等多個功能;輸入輸出接口則是實現被控對象與控制器間的數據交換;執行機構主要是生產現場的各類電動機;在模糊控制系統中，根據需要實現功能的不同，被控對象也各不相同，既可以是裝置、設備，也可以是各種對象過程。模糊控制對于那些用精確數學模型難以定義的對象具有更高的優異性。系統中的檢測裝置就是各種不同類型的傳感器，其精度與系統的控制精度有著直接的關系，所以在系統構建時應盡量選擇高精度的傳感器。［2］

3．3在故障診斷中的應用

在電氣自動化運行過程中，故障診斷也是控制系統重要的實現功能，將人工智能技術應用于這一環節，對于提高整個自動化控制系統的運行效率和質量有著巨大的意義，具體應用到的技術包括專家系統、模糊理論及神經網絡，通過對這三種技術的綜合應用，互補優缺點，當電氣系統中的各類電動機、發電機、變壓器發生故障時，可通過人工智能診斷系統對故障點進行及時的診斷和處理。［3］

4結語

人工智能作為人類智力的延伸，在提高人類工作效率的同時，也將會更好為人類提供服務。在上面文章里，我們只是簡單的對人工智能技術及其在電氣自動化控制領域的應用進行了探討。通過加強自動化電氣控制方面人工智能技術的研究和應用，將會有效的推動電氣產業的進一步深化和改革。

參考文獻:

［1］紀．人工智能技術在電氣自動化控制中的應用思路分析［J］．電子測試，2014，(03):138．

［2］馬仲雄．淺談電氣自動化控制中的人工智能技術［J］．電子技術與軟件工程，2014，(11):247．

第2篇：人工智能技術及其特點范文

關鍵字：人工智能技術；電氣自動化；應用

中圖分類號： S972.7+4 文獻標識碼： A 文章編號：

人工智能技術在電氣自動化方面的應用已成為近年研究的熱點，相對于傳統技術，它不僅促進了電器設備的設計與應用，而且大大的節省了人力資本投入，極大地提高了運作效率，解決了許多傳統技術很難進行解決的問題。

1 人工智能技術

人工智能技術指的是通過對人類智能的相關理論進行研究，并以此為依據對其進行模擬、延伸和擴展的一門方法和技術。人工智能技術作為一門新興的學科，其致力于了解人類智能產生的實質，并對其進行模擬，以實現智能機器的生產，其主要研究的內容包括人、機器、專家系統、語言及圖像處理系統等等。它不僅包含數學、計算機學等傳統學科，也包括了哲學、心理學、倫理學等學科。因此，人工智能技術可以說是全面地模擬人腦，以期達到人腦控制下的行為反應，最終達到在電氣自動化操作過程中的人性化、標準化、智能化，實現人機合一。

人工智能技術最為突出的特點即可實現人類復雜腦力勞動的代替，有效進行信息的收集和識別，并進行分析和有效地處理。在這種優勢的促進下，復雜的腦力活動將逐漸被計算機的智能運算所代替。通過這種方式，不僅實現了生產、流通、交換以及分配過程的增強，還有效實現了生產環節的自動化，極大的減少人力成本的資源投入，同時提高了工作效率，實現產業結構的優化配置，最終提高生產力的發展水平，提高整個企業的經濟效益和自動化水平。

2 人工智能技術的主要作用及手段

2.1人工智能技術的主要作用

目前，人工智能技術已經在電氣自動化上進行了大量的實際應用，主要用于以下幾個方面：對于各主要設備和系統的運行狀態進行實時智能的監測，發生故障時，有事故報警和狀態變化事件報警；記錄故障并且進行在線分析；通過鍵盤和鼠標操作對斷路器和電動隔離開關進行控制；對于所有開關量、模擬量的實時數據進行采集、存儲和處理，可以模擬畫面，真實地顯示一次設備和系統的實際運行狀態，實現電流和電壓所有模擬量、計算量、斷路器等實時開關狀態的顯示與監控，并且能夠生成歷史趨勢圖。

2.2人工智能技術的主要手段

在實際控制環節中應該采取實時監控以及搜集信息的方式進行相關數據的整理，并且根據系統要求設定定時處理功能以及定時備份功能，這樣可以更加完善整個工作的進展。也可以運用圖像生成軟件的技術對于電氣系統進行模擬運轉，可以對電氣系統電流、電壓和電機設備的運轉情況進行直觀形象的反應，并且根據實際需要進行設計相關數據分析及圖表。這里需要注意的是要考慮到設備的硬件設施條件，因為圖像和畫面比正常的字符占用的空間更大，這樣可以避免運算速度太慢或者資源占用過多的情況發生，導致整個系統失靈的情況發生。

3 人工智能技術在電氣自動化中的應用

3.1人工智能技術對于電氣設備的優化設計

電氣設備在設計時，由于傳統的設計方式在前期會有一個漫長的產品試驗過程，需通過歸納法得到相關設計經驗后再由產品設計師進行手工完成，而這一過程很難達到產品預期的效果，所以這就很難獲得最合理的方案。且前期的試驗與后期的制作方式都需要投入大量的人力物力與財力，所以，這樣的生產方式顯然不適用于當今社會科技快速發展的需要。伴隨著計算機科學技術的發展，電氣產品的設計開始從傳統的手工設計向計算機輔助設計方面轉型，通過人工智能技術的引進，使得傳統的計算機及輔助設計有了新的轉變，可以將大量復雜的的計算過程和模擬過程通過計算機軟件進行完成，從而極大地提高了設計的效率和設計的精確度，這需要工作人員根據實際情況和應用需求對相關人工智能軟件進行科學化的篩選，需要對人工智能軟件技術的常用方法具有廣泛的了解和實踐能力。人工智能技術的加入極大的改善了這種情況，優化了產品的設計過程，因此這一前期的試驗周期得到了極大的縮短。

3.2人工智能技術對于電氣設備的診斷

電氣設備出現故障具有很大的不確定性和非線性，面對電氣自動化控制過程中出現的故障與事故，人工智能技術可以及時預防與解決問題。人工智能技術的出現與發展則有效地改善了這種情況，特別是處理在變壓器、發動機等問題上，人工智能技術的表現尤為突出。人工智能技術運用到電氣設備中以后，對于電氣設備故障的診斷，人工智能技術有三種方法：模糊邏輯、專家系統以及神經網絡。在診斷發電機以及電動機時，人工智能的診斷技術就發揮了作用，它可以把模糊理論和神經網絡進行結合，這樣不僅保留了故障診斷知識的模糊性，也能夠結合神經網絡學習能力強的特點，實現了對于電機故障的全面診斷，極大地提高了診斷故障的準確率。例如對于模糊控制而言，此過程主要是電氣傳統過程中直流及交流傳動的作用而實現的。通常而言，電氣直流傳動控制過程中模糊邏輯控制主要包括了Mamdani（邁達尼）和Sugeno（高木-關野）。而對于具體應用時，前者多用來進行調速控制，后者則屬于前者的例外情況。對于交流傳動過程中的應用等相關問題而言，則多以模糊控制器取代常規調速控制器而實現功能的發揮。

3.3人工智能技術對電氣自動化流程的控制

電氣自動化領域的操作流程非常的繁瑣，對于操作的步驟要求也非常嚴格，一旦出現細微的操作問題，則可能引起嚴重的機器故障發生，并造成無法估量的損失。如何保證電氣設備能夠有效穩定的運作，并在控制過程中盡量實現操作的簡單化、程序化是每個研究人員關心的難題。人工智能技術的出現與發展有效的解決了這個難題，通過對日常資料的儲存與分析，可以在機器發生事故時采取及時有效的措施，最大程度上保證社會的和諧發展。此外，人工智能技術通過對電氣設備的遠端操控，實現了控制流程的簡單化、程序化，方便技術人員對電氣設備進行定期的檢查與維修，節約時間的同時，也降低運行成本。

3.4 人工智能技術在日常操作過程中的應用分析

對于傳統電氣領域而言，其操作過程通常要求相當嚴格，具體操作過程的步驟也相當復雜繁瑣，一旦出錯就可能引起重大的故障問題，導致重大損失發生。由于電氣領域通常同人們的日常生活和工作密切相關，甚至直接關系著社會的穩定和諧，因而如何實現此領域中日常操作過程的簡單化，不斷提高其操作效率是如今擺在相關研究工作人員面前的一個難題，而人工智能技術的出現有效地解決了這些問題，不僅實現了日常操作過程中操作流程的簡化，還實現了對電氣系統的遠程控制及其操作，通過對界面進行簡化界面，可對某些重要信息或資料進行及時地儲存，以方便日后進行查閱。此外，通過該技術還可自動進行表報的生成，大大節約了時間。

4 結語

社會的發展進步要求生產力更加先進，計算機技術的發展促進了人工智能技術的不斷創新與發展，更多的科研成果開始運用到生產生活中來。在未來的實踐過程中，人工智能技術大量應用到電氣自動化控制中將會是一個新的發展趨勢，電氣自動化控制在人工智能技術的支持下將會獲得更好的發展。

參考文獻

[1] 周超.人工智能技術在電氣自動化控制中的運用[J].硅谷,2012.

[2] 陳洪峰.國內電氣自動化發展狀況與趨勢[J].科技創新導報，2009.

第3篇：人工智能技術及其特點范文

【關鍵詞】 計算機技術 網絡技術 人工智能應用

前言：人工智能是計算機科學的一個部分，是隨著信息化技術發展所衍生出一門獨的特技術科學，其實質上是對人意識與思維信息過程的模擬。人工智能的發展是為了能夠代替更多的人力操作，將信息技術轉化為高效生產力，也正是基于此，人工智能技術的發展受到了社會公眾的廣泛關注。人工智能技術是基于信息的處理與編輯特征而實現，其與計算機網絡在應用中存在著相對較高的可融合性，而兩者之間的協調也將會產生更為全面與高新的技術，為此特在本文中對計算機網絡技術中的人工智能應用展開了全面研究。

一、人工智能的發展與實際意義

計算機網絡中的海量數據與信息普遍是用數字、符號、文字等文本形式進行展現，在此過程中需要其達到較高的表達能力、判斷能力等方面的標準，而人工智能為加強計算機網絡的該方面的能力提供了重要的保障。人工智能的出現，能豐富計算機網絡的信息表達能力，憑借其獨特的編輯、處理、操作技術以及超高的分析能力，實現了自動對信息進行翻譯、管理、處理等多方面的工作[1]。人工智能發展的意義主要表現在以下兩個方面：一是人工智能的發展增加了計算機網絡信息表達的圖表、圖像、影音等形式，依托于人腦的思維與行為方式，實現了人的行為，同時由提升了人的謹慎、全面與系統等方面相關能力；二是人工智能的發展開拓了計算機網絡在處理信息的空間與路徑，將計算機網絡所涉及到的眾多工程信息進行有效結合，實現了集中控制的目標，完成智能化的操作。

二、人工智能在計算機網絡技術中的實際應用

2.1計算機網絡多種渠道信息的處理與集成

網絡與計算機等現代高新技術參與到計算機網絡之后，為計算機網絡的發展帶來了無限種可能，為此改變了人工智能的實現方式與實現方向。人工智能在計算機網絡中的應用，由傳統的定向處理，逐漸向大批量、高密度、高頻率數據信息處理的工作所轉變[2]。人工智能的這一轉變體現在多種方面，例如，在現代網絡運營安全管理中，可實現預先在人工智能管理中輸入防火墻功能，如此能夠實現將網絡中流傳的不良信息等進行自動攔截，且能夠對來往傳遞信息進行自動識別與判斷，將存在問題的信息遞交到檢測中心，對信息進行判斷，實現了高等人工智能技術。

2.2人工智能在網絡管理方面的應用

計算機網絡技術中，網絡管理一直是一項繁重的工作，網絡的實時動態以及變化速度快等特點為網絡管理工作行程了一定的難度，而為實現更為高效的網絡管理，人工智能技術也顯示出了一定的效用。人工智能技術在計算機網絡管理中，能夠利用人工智能專家知識庫、問題求解技術，達到對計算機網絡進行綜合管理的效果。專家系統是一種相對智能的計算機程序，將某種領域中的專家知識以及經驗進行累計，將其進行有效的匯總并錄入到相關系統中，由此在某特定領域中匯集多為專家的知識與經驗，實現系統的高效性與全面性，完成對此領域內各種計算機網絡問題的解析[3]。

2.3人工智能在企業管理與教學方面的應用

現代普遍企業管理中均會應用到計算機網絡技術，而在參與了人工智能的計算機網絡中則更為有效的提升了企業管理的安全性與高效性。人工智能能夠實現企業管理系統的自動防御系統與健康系統，是企業管理實現高度智能化。在教學方面，教師可以在教學過程中，利用人工智能技術的知識庫，在知識庫中定義教育知識內容，并對知識庫中的知識進行推理，是學生能夠更為直觀的接受教學內容，提升教學效率。

結論：綜合上文所述，人工智能是計算機網絡技術發展的必經之路，人工智能在計算機網絡技術中的應用，主要表現在計算機網絡管理、計算機網絡安全、辦公安全、信息化教學等多個方面。人工智能在計算機網絡技術中的有效應用，推動了計算機網絡向高效智能化的發展，對計算機網絡技術的發展提供了重要支持與保障。

參 考 文 獻

[1]熊英.人工智能及其在計算機網絡技術中的應用[J].技術與市場，2011，03（02）：20.

第4篇：人工智能技術及其特點范文

關鍵詞：計算機網絡技術；人工智能；Agent技術；

引言

隨著我國步入信息化時代進程的不斷加快，人們對計算機網絡技術的應用需求越來越大。人工智能是改進計算機網絡技術設計運行效率、功能以及智能化數據庫建立效果的主要方向。為此，研究人員應在明確計算機網絡技術應用發展現狀的情況下，找出其優化建設的方向途徑，從而使人工智能在其中發揮出更大的優勢。這是豐富國現代化經濟建設產業結構的重要課題內容，相關建設人員應將其重視起來，以加快全面信息化的發展建設進程。

1研究人工智能應用于計算機網絡技術的重要性

人工智能具有涉及學科較廣的特點，因此，研究人員應將語言學、心理學、生理學以及計算機科學等功能作用發揮出來，從而實現我國當前的科技發展目標。然而，在實際應用過程中，尤其是計算機網絡技術方面，作用系統本身具有復雜性大、運行危險性高的特點，要想使人工智能真正落實于其中，需不斷完善人工智能的應用手段。這里指的計算機網絡系統運行問題主要體現在安全性方面，即網絡技術的飛速發展，使得網絡犯罪量也在隨之增加，因此，相關建設人員應處理模糊、不完全以及其他問題的控制中，應用人工智能，從而通過提高信息獲取和后期處理的時效性，來提高網絡系統監控的效果。具體來說，計算機網絡技術可將人工智能作為核心控制技術，從而將系統運行過程中出現的問題影響以及數值計算問題通過轉變化知識方式，來進行處理。這是實現計算機網絡技術健康發展目標的關鍵，研究人員應將現有的科學技術充分利用起來，以作用于實踐。

2計算機網絡技術中人工智能應用特點優勢

研究表明，人工智能主要是以網絡技術作為載體進行發展應用的，其能夠保證網絡系統運行環境的安全穩定性。其作用于計算機網絡技術中的特點，主要集中在三個方面，即不確定信息處理、便于網絡智能化管理以及寫作能力強。對于不確定信息的處理，是利用網絡分析模糊處理方式打破原有的固定程度限制，從而實現對人類智能活動的模擬。這樣一來，計算機網絡技術人員就能對系統資源有個全面的了解，進而為用戶提供更為精準的信息數據。而計算機網絡的智能化處理，就是利用人工智能的記憶功能來建立起完整的信息數據庫，從而提高信息存儲、總結、解釋以及綜合分析能力，以為計算機網絡系統提供更為科學準確的平臺。對于寫作能力的應用特點，人工智能因其具有資源整合優勢，使得各個用戶之間資源的傳輸與共享更為高效。具體來說，此目標是通過有機整合寫作與網絡管理方式來實現的。基于上述人工智能作用特點及優勢，研究人員應在明確計算機網絡技術應用發展現狀及需求的情況下，將人工智能作用于其中，從而加快當前科學技術發展的信息化進程。

3計算機網絡技術應用發展現狀

就目前來說，計算機設備應用范圍呈現出不斷增加的趨勢，而用戶的增加在一定程度上影響了網絡信息管理的安全性。要想對其進行優化控制，需通過網絡管理控制與網絡監控功能來進行實現，但這兩個目標的實現，需通過實時的信息獲取與處理來完成的。然而，當前計算機網絡技術的運行環境導致網路數據傳輸存在不規則性以及不連續性，這就阻礙了網絡監控管理控制作用的發揮。對于計算機網絡控制的初期階段，技術人員僅通過網絡邏輯化分析和處理，來進行網絡環境安全性的優化控制，但這并不能保證數據存在狀態判斷的真實性。因此，要想提高計算機網絡數據信息處理的真實性，需朝著智能化的方向發展，從而從大量的網絡信息數據中篩選出具有真實性、有效性的信息內容。此外，隨著計算機網絡技術的不斷進步，軟件開發技術的發展應用衍生出了諸多網絡犯罪現象，這就為實現用戶數據信息提供安全性保障增加難度。這種市場環境中，要想遏制侵犯計算機用戶信息安全問題的現象出現，需采用人工智能技術系統建立的反應快捷以及科學完善優勢，實現計算機網絡數據信息的自動收集以及運行故障診斷與分析的運行功能。這樣一來，當計算機網絡系統出現故障時，基于人工智能的系統功能就能快速而準確地找出故障發生節點，進而對其采取必要的措施方法，從而恢復計算機網絡系統運行的正常狀態。這是未來，計算機網絡技術應用發展的主要方向，研究人員應極大人工智能在此過程中的功能系統建立，從而實現確保計算機網絡用戶數據信息安全性的目標。

4優化計算機網路技術中人工智能應用策略

當前階段，人工智能在計算機網絡技術中的應用主要集中在三個方面，即網絡安全管理、系統評價與網絡管理以及Ag-ent人工智能技術應用。

4.1網絡安全管理

首先，在應用人工智能作用計算機網絡系統的入侵檢測時，即應作為系統防火墻技術的核心部分，這是保證網絡系統信息數據安全可靠性的關鍵。入侵監測功能主要是通過對數據信息進行分類處理以及綜合分析操作，來進行實現的。具體來說，就是可疑的數據進行過濾，從而將生產的計算機網絡系統運行情況報告給用戶，從而提高系統技術應用的安全性。此外，在應用人工智能的入侵檢測功能進行網絡運行狀態監測過程中，為不影響網絡性能，應以避免操作失誤與保護網絡外部與內部不受攻擊，作為系統構建原則。現階段，計算機網絡技術人員已經將人工智能作用于人工神經網絡系統、專家系統以及模糊識別系統的入侵檢測過程中。其次，在智能防火墻方面的應用，其與其他計算機網絡防御系統不同，智能防火墻能夠將實現智能化的識別技術來處理相關數據信息。這里的數據信息識別采用的處理方式為：統計、決策、概率以及記憶等。這一系統的應用，不僅降低了計算機網絡安全管理系統構建的計算量，還能及時限制有害信息甚至是無效信息的訪問，最大程度的提高了數據信息的安全性。這里的有害信息包括：計算機網絡系統的病毒攻擊和黑客攻擊。此外，對于智能防火墻系統來說，人工智能作用于計算機網絡系統的安檢效率要遠高于傳統防御系統軟件，解決了拒絕服務等共計問題。最后，對于計算機網絡系統中反垃圾郵件的人工智能應用，其目標為對用戶郵箱加以有效監測，即通過自動掃描和識別垃圾郵件，來保證網絡系統用戶信息數據的安全性。其應用系統的過程為，當垃圾郵件進入到計算機網絡郵箱后，人工智能作用下的系統就能夠為用戶發送相關垃圾郵箱的分類信息，從而提高用戶處理垃圾郵件的便捷性，并最終達成保證系統郵箱的安全性。

4.2系統評價和網絡管理

對于計算機網絡系統技術應用環境來說，其智能化目標的實現，離不開人工智能技術以及電信技術的發展應用。在人工智能技術方面，其不僅能夠作用于計算機網絡系統的安全管理，還能通過建立計算機網絡系統運行問題的求解與專家知識庫等綜合管理體系，來為計算機網絡用戶提供安全穩定的使用環境。此外，由于計算機網絡技術系統具有動態性和瞬變性特點，這就為系統進行智能化評價與網絡管理帶來一定難度。而人工智能技術條件下的專家知識庫系統建立，就能將專業領域人員使用計算機的經驗與知識信息數據，納入到計算機網絡系統安全管理環境中。這樣一來，計算機網絡技術系統就能有效處理相關領域內的運行不穩定問題。對于計算機網絡的系統評價和網絡管理而言，能夠利用網絡管理中的專家系統來開展評價和管理工作，促進網絡管理水平的提升。

4.3Agent人工智能技術

Agent技術又被稱為人工智能技術。其就是通過作為一種軟件實體，能夠構建出為計算機網絡系統的通訊部分、知識域庫以及數據庫。具體來說，就是對網絡系統中新產生的信息數據進行處理與溝通，從而完成相應的工作任務。因Agent技術能夠在用戶自定義的基礎上自動搜索信息，并將其傳輸至指定位置，所以，其是實現為計算機網絡系統用戶提供智能化以及人性化服務目標的關鍵。這種情況下，用戶在利用計算機對信息進行查找時，人工智能Agent技術可分析和處理信息，并向用戶傳遞有效的信息，從而促進用戶查找時間的節省。此外，人工智能Agent技術在人們日常生活中得到了廣泛的應用，如郵件的收發、會議的安排、日程的安排以及網上購物等，能夠為人們提供優質服務。同時，該技術具有一定的學習性和自主性，能夠使計算機對用戶分配的任務進行自動完成，促進計算機技術和網絡技術的有序發展。

5結語

綜上所述，人工智能應用是未來現代化經濟快速發展環境中，實現計算機網絡系統高效運行管理功能的主要方向。具體來說，其作為提高計算機網絡系統防火墻設置、故障處理以及系統構建項目功能細化等作用效果的重要組成部分，相關建設人員應將其重視起來，以推動信息化建設的發展步伐。事實證明，在應用人工智能中的Agent技術后，成果實現了計算機網絡系統的分區管理，優化了大量網絡數據信息的處理效率，這就實現計算機網絡系統發展有序性目標的關鍵，研究人員將其重視起來，從而不斷細化計算機系統的運行管理內容。

參考文獻：

[1]茆鳴.人工智能在計算機網絡技術中的應用研究[J].電子技術與軟件工程,2016(9):255-256.

[2]周源.基于移動網絡技術中人工智能的應用研究[J].張家口職業技術學院學報,2016(1):51-53-56.

[3]陳歡歡,李亞娟,辛晨,彭程.淺談人工智能及其在計算機網絡技術中的應用[J].通訊世界,2016(20):63.

[4]閔銳.大數據時代人工智能在計算機網絡技術中的應用[J].科技創新與應用,2016(36):98.

[5]馬義華.人工智能在計算機網絡技術中的運用分析——評《計算機網絡技術及應用研究》[J].當代教育科學,2015(20):77.

[6]劉芳.基于計算機網絡教學的人工智能技術運用研究[J].計算機光盤軟件與應用,2014(3):246-248.

第5篇：人工智能技術及其特點范文

關鍵詞：人工智能；電氣自動化

中圖分類號：F470.6 文獻標識碼：A

一、對人工智能理論的具體分析

人工智能研究了自然科學和社會科學，所涉及的知識面非常廣，不僅包括哲學、計算機科學、數學，除此之外，還包括控制學、心理學和不定性論等。我們由此可以看出，對于這種技術的研究，內容是較為復雜的。但是這種主要在遺傳編程、智能控制和機器人學等領域中有所運用。而在電氣自動化控制中的應用則沒有很好地開展。因而我們要進行持續的探索，讓這門技術在電氣領域得到廣泛應用，促進電氣領域的發展。

二、人工智能控制器的特點

在以往的電氣自動化實踐中中，我們應用大多數是人工智能控制器，其中主要利用的是是非線性函數近似器，如：神經算法、模糊理論、模糊神經算法和遺傳算法等。目前較先進的是采用AI函數近似器擁有比常規函數估計器更多優良的特點，例如：

1．在進行人工智能電氣設計時不需要得到實際控制對象精確的動態模型，也不需要知道參數變化、非線性等具體因素；

2．人工智能控制器擁有良好的一致性，即使在輸入新的未知數據時也能得到很好的預測結果；

3．人工智能控制器可以應用語言和響應時間進行設計，且調節更容易，對數據和信息的適應性更好，易于擴展和修改，抗干擾性能好，并且便于實現。

三、人工智能在電氣自動化中的應用

1．人工智能在電氣設備設計中的應用。

在實踐中我們都知道，電氣設備的設計是一個復雜過程，其中會涉及到電氣自動化專業中電路、電機、變壓器、電力電子技術、電磁場等多門學科內容；對設計者的實際工作經驗要求很高，需要大量的人力、物力和財力。而借助于人工智能技術，可以解決很多人腦難以快速解決的繁瑣計算和模擬過程，大大地提高了設計中的工作效率和精度。電氣設備設計中應該注意不同的算法使用與不同的實際情況，要進行高效率、高質量的設計工作，要求工作人員具有高水平的人工智能軟件應用能力和豐富的工作經驗。

2．人工智能在電氣控制中的應用。

在我們的生產生活中，提高自動化水平，就能夠減少人力、物力、財力投入，提高系統的運作效率和質量。人工智能技術在電氣設備控制中的應用主要包括模糊控制、專家系統控制和神經網絡控制。在實際應用中，用得最多的是模糊控制。下面以人工智能控制在電氣傳動控制中的應用為例進行介紹。

在電氣傳動控制中，模糊控制的應用主要分為在直流傳動和交流傳動中的應用。直流傳動控制中模糊邏輯控制主要應用于模糊控制器中，包括Mamdani和Sugeno。Mamdani用于調速控制，其規則庫是一個if－then模糊規則集；而Sugeno控制器實際上是Mamdani控制器的特例，其典型的規則是：如果x隸屬于A，且y隸屬于B，則Z＝f（x，y）。

這里，A和B是兩個模糊集。在交流傳動控制中模糊控制器主要用于取代常規的PI或者PID控制器，另外最新研究中，還將模糊神經控制器用于各種全數字的高動態性能傳動系統中，得到了一些新的研究成果。

3．人工智能在電力系統中的應用。

在實際生產中，人工智能技術在電力系統中的應用主要有4個方面——其中包括了專家系統、神經網絡、模糊集理論和啟發式搜索。專家系統ES是一個集大量規則、經驗和專業知識于一身的復雜程序系統，該系統主要是依靠某個特定領域的專家的經驗和知識，進行推理判斷，并模擬專家的決策過程，對各種需要專家進行決策的難題進行處理。專家系統由6個部分組成，即知識庫、數據庫、推理機、咨詢解釋、知識獲取和人機接口。

除此之外，現有許多種神經網絡和訓練算法在電力系統中得到廣泛應用。神經網絡具有靈活的學習方式和完全分布式的存儲方式，在大規模信息處理中得到廣泛應用；并且其識別能力和復雜狀態分類能力都很強大。在電力系統的短期負荷預測中，BP神經網路能夠在足夠的馴良樣本中，對模型急怒攻心合理分類，對輸入進行選擇，構建不同季節的周預測和日預測模型；將元件關聯分析和人工神經網絡相結合進行復雜電力系統故障診斷，采用ANN面向元件的模型，可以對每類元件進行故障報警和定位操作，還可以對同一跳閘區域中的不同故障進行識別。模糊理論在電力系統的潮流計算、系統規劃和模糊控制等方面的應用得到了飛速發展，因為模糊邏輯能夠完成高難度的數學近似計算，對負荷變化和電力生產等不確定因素建立隸屬函數，以構建電力系統的最優化潮流模型。

4．人工智能在故障診斷中的應用。

人工智能技術中的模糊理論、專家系統和神經網絡在電氣設備故障診斷中應用較廣泛，特別是在變壓器故障診斷、發電機和電動機故障診斷中。傳統的故障診斷方法無法針對設備故障的不確定性、非線性和復雜性等特點進行診斷，診斷效率較低。而人工智能方法的應用提高了診斷準確率。人工智能技術主要使用模糊邏輯、神經網絡和專家系統三種故障診斷方法。如在電動機和發動機的故障診斷中使用人工智能化的故障診斷技術，結合了神經網絡和模糊理論，實現了故障診斷知識模糊性與較強的神經網絡共同的診斷，相對提高了故障的針對準確率。

5．人工智能對日常操作的影響。

電力系統不僅影響著電力系統建設的自動化水平，對日常的管理工作的影響也十分重大。人工智能技術應用于日常操作中，可以幫助實現以家用電腦操作進行系統操作，簡化電流調整、設備操作界面，并且可自動進行日志生成和儲存、報表自動生成等功能。電氣系統日常操作中引進人工智能技術，不僅能夠簡化各種操作、規范各種文件樣式和規格，并且能夠實現操作的簡便性和可視性。人工智能化技術在電氣自動化控制中的應用，大大提高了工作效率和工作準確率。它已經成為我國未來電氣自動化的主要發展方向，是我國電氣產業的一大改革和進步

四、總結：

從目前的科技發展水平看來，以前需要通過人控制機器去完成的重大任務，到現在位置完全可以交由人工智能來完成。人工只能通過計算機來模擬人類智能活動的方式，不但是理論研究上的突破，還能夠極大地節省人力、物力、財力，獲得很高的經濟效益和社會效益。總之，人工智能在電氣自動化方面具有極大地潛力，我們應當不斷地推動其完善和前進。

參考文獻：

[1]王瑛,王宇.自動化控制系統網絡的發展[J].科技信息(科學教研).2008(18).

[2]毛毅.人工智能研究熱點及其發展方向[J].技術與市場.2008(03).

[3]石磊,李國棟.電氣自動化控制系統及設計[J].黑龍江科技信息.2011(20).

[4]彭啟琮．DSP技術[M]．北京：電子科技大學出版社，2007．

[5]張培銘．展望21世紀電器發展方向一人工智能電器[J]．電工技術雜志．2006（4）．

[6]陳洪峰．國內電氣自動化發展狀況與趨勢[J]．科技創新導報，2009，1：12．

[7]陸偉民．人工智能技術及應用[M]．上海：同濟大學出版社，1998（6）．

[8]彭啟琮．DSP技術成都[M]：電子科技大學出版社，1997（2）．

[9]張培銘．展望21世紀電器發展方向一人工智能電器[j]，電工技術，2006（11）．

[10]陳洪峰．國內電氣自動化發展狀況與趨勢[J]．科技創新導報，2009（5）．

[11]劉玉然．談談人工智能在企業管理中的應用[J]．價值工程，2003（12）．

第6篇：人工智能技術及其特點范文

[關鍵詞]人工智能技術；電站鍋爐燃燒優化；技術應用

中圖分類號：TK227.1；TP18 文獻標識碼：A 文章編號：1009-914X（2014）35-0093-01

當前，我國電力行業正在由計劃經濟體制逐步向市場經濟體制過渡，發電企業一方面面臨廠網分開、競價上網的電力市場競爭，另一方面由于能源緊張導致煤價上漲，生產成本進一步加大。因此發電企業迫切要求挖掘機組運行的潛力，提高機組運行效率，降低生產成本，提高企業競爭能力。同時，隨著國家對電站NOx排放的限制，如何有效降低NOx排放的技術也是電廠當前關注的熱點。

鍋爐是實現能源轉化的主要設備之一，在能源工業中起著重要的作用。電力、機械、冶金、化工、紡織、造紙、食品等行業及民用采暖都需要鍋爐供給大量的蒸汽。據不完全統計，能源浪費很嚴重，每年多燃用原煤600Ot，這其中一大部分是煤粉爐。基于這種情況，世界各國的專家學者一直試圖找到可行的方法來提高鍋爐的熱效率，保持其燃燒的經濟性。

由于人工智能技術在電站鍋爐燃燒優化中能夠有效提高機組運行效率，降低發電成本，并能夠降低鍋爐NOx排放，因此受到發電企業的普遍關注。

電站鍋爐燃燒是個復雜的物理化學過程，涉及到燃燒學、流體力學、熱力學、傳熱傳質學等學科領域。電站鍋爐燃燒產物（簡稱排放物）的生成機制很復雜，受多種因素的制約，諸如煤種、鍋爐熱負荷、風煤比、配風方式、爐膛溫度以及其分布的均勻性等。鍋爐燃燒過程具有非線性、強耦合、大延遲、大熱慣性和時變多變量的特征，是復雜的熱力反應過程，其輸入與輸出參數間存在的強烈非線性關系。

由于電力市場的原因，使得很多燃煤機組參與調峰，因此僅僅考慮鍋爐燃燒的穩態優化是不夠的，一個能夠長期投運有效的燃燒優化人工智能控制軟件必須能夠實現機組動態變化過程中的燃燒優化控制。

燃料在鍋爐的爐膛中燃燒釋放熱能，經過金屬壁面傳熱使鍋爐中的水轉化成具有一定壓力和溫度的過熱蒸汽，隨后把蒸汽送入汽輪機，由汽輪驅動進行發電。人工智能化燃燒優化技術能夠有效提高鍋爐燃燒的效率并減少污染。

從鍋爐燃燒優化技術角度看，鍋爐燃燒優化技術可以分為三類：第一類通過在線檢測鍋爐燃燒的重要參數，指導運行人員調節鍋爐燃燒，這類燃燒優化技術目前在國內占據著主導地位。第二類燃燒優化技術是在DCS的基礎上，作為鍋爐運行的監督控制系統，通過采用先進的控制邏輯、控制算法或人工智能技術，實現鍋爐的燃燒優化。隨著先進控制和人工智能技術的逐步成熟和在工業上成功的應用，這類燃燒優化技術發展迅猛。第三類燃燒優化技術在設備層面，通過對燃燒器、受熱面等的改造實現鍋爐的燃燒優化調整。上述三類技術在實際中各有優點和應用，但其中第二類技術成為很多電廠首選的燃燒優化技術。

我國經濟發展逐漸從粗放型轉入集約型，對電站鍋爐的燃燒不僅要追求經濟效益還要實現安全性及環保性。20世紀70年代測量技術的改進有效促進煤炭燃燒效率的提高。先進的燃燒優化技術是煤炭消耗降低的重要原因之一。

人工智能技術應用于電站鍋爐燃燒優化中，著重針對我國電站鍋爐的燃燒特點進行了研究。應用人工智能神經網絡技術設計的燃煤電廠燃燒優化控制系統，主要功能是以提高鍋爐熱效率和降低NOx排放為目標的穩態優化。人工智能系統利用DCS本身具有的數據庫的數據作為數據分析的基礎，經過神經網絡模型在線分析，迅速得出運行參數的最優值，然后輸出到DCS，DCS系統通過控制偏移量，進而實現NeuSIGHT對鍋爐燃燒的優化控制。

從國外的情況看，人工智能控制算法已經開始在電站鍋爐燃燒優化上實現大規模應用，取得了很好的效果。日本的某些人利用燃燒區域火焰圖像處理技術對燃煤鍋爐爐膛出口未燃盡炭進行預測，根據得到的預測值調整鍋爐的燃燒，使鍋爐熱效率提高了3%。

人工智能技術應用于電站鍋爐燃燒優化中解決了下述問題：一，鍋爐燃燒煤質的自動辨識問題。煤質多變是我國電站鍋爐的特點，不同的煤質下鍋爐表現出不同的燃燒特性，必須首先辨識出不同的煤質，進而進行相應的優化控制。二，鍋爐運行特性的非線性動態建模問題，并研究了模型的自適應更新問題。鍋爐燃燒是一個非線性的動態過程，如果只是建立線性模型或者穩態模型，往往不能進行很好的燃燒優化控制，并且模型自適應也是成功進行燃燒優化控制的關鍵。三，基于多目標優化的鍋爐運行優化控制問題。

人工智能技術主要包括人工神經元網絡系統、模糊控制方法以及遺傳算法。

人工神經元網絡系統是人類大腦和思維活動的數字模型，它也稱為神經網絡、神經計算機、并行處理器。近年來人工神經元網絡理論研究及其在鍋爐燃燒優化領域中的應用特別引人注目，并取得了可喜的成績。

神經網絡系統是一套在線、實時、閉環控制的鍋爐燃燒優化系統，該系統最初采集與燃燒優化過程相關的特殊數據，以建立相關的神經網絡模型，用于系統的控制和優化。多達1000個輸入變量，例如：機組出力、排放、運行環境、設備性能等，可以應用于模型，來分配和平衡爐內燃料量與空氣量，達到燃燒優化控制的目的）燃燒優化控制系統引入到電廠燃燒控制這一重要領域。只需在電廠現有的DCS、PLC、DDC控制系統的基礎上，嵌入NeuSIGHT系統，既利用了原有DCS控制系統采集的鍋爐參數，又利用了先進的控制分析軟件對數據進行優化處理，達到燃燒控制優化目的。

模糊控制方法是模仿人腦思考方式，根據人的經驗對燃燒系統進行計算內部規劃參數，它對人的知識經驗有很強的依賴性，在對其進一步改造時，也是依據人的經驗的豐富與否，這就是不便于再次開發的原因。但是，由于其實用性強、算法簡單、跟蹤迅速等，因此，在當今還是有很廣泛的應用。遺傳算法是根據達爾文的進化論觀點演化而來的，采用概率尋優。從理論上講，最優控制也只是在概率的接近最優，按照一定的適應度去接近最優化，遺傳算法的策略大多是針對特定的問題求解而言，而且首先需要系統模型的構建，而鍋爐燃燒模型又是簡化的，這便注定了算法偏差的存在。運用神經網絡方法優化系統時，可以不必建立系統的模型，通過改進算法，控制DCS的動作，這無疑使系統改造方面變得簡化，是解決問題的一個新途徑。自尋優方法使用了經典控制理論，把智能自尋優控制器利用到系統中去，把兩套系統即PID系統、智能尋優系統通過監測時段的不同巧妙的結合起來，使系統有很好的動態性能。可以說，這種方法很適合一些老的燃燒系統的優化改造，因為它保留了部分老的PID系統，又把人工智能應用到系統中來，節約了資金，提高了燃燒效率。以爐膛熱量信號為被控量的風煤比模糊自尋優控制算法，引入用于優化燃燒狀態的智能控制系統，以取代傳統的燃燒控制系統。

遺傳算法（GeneticAlgorithm）是一類借鑒生物界的進化規律（適者生存，優勝劣汰遺傳機制）演化而來的隨機化搜索方法，由美國的J.Holland教授1975年首先提出，其主要特點是直接對結構對象進行操作，不存在求導和函數連續性的限定，具有內在的并行性和更好的全局尋優能力，采用概率化的尋優方法，能自動獲取指導優化的搜索空間，自適應地調整搜索主向，不需要確定的規則。遺傳算法的這些性質，已被人們廣泛地應用于組合優化、機器學習、信號處理、自適應控制和人工生命等領域。它是現代有關智能計算中的關鍵技術之一。

從優化方法談，我國人工智能控制算法真正在工業應用的成果不多，大都停留在研究、試驗階段。將人工智能控制算法應用于電站鍋爐燃燒優化，實現鍋爐燃燒優化控制，在未來會有很大的發展，將為進一步提高電廠燃煤鍋爐的熱效率奠定良好的工作基礎。

參考文獻

[1]吳智群，黃廷輝，胡洪華，呂文良.電站鍋爐智能燃燒優化技術的應用研究.熱力發電.2008.09期

[2]王興龍，姜志鋒，李哲安.先控技術在電站鍋爐燃燒優化中的應用.能源工程.2013.01期

[3] 孔亮，張毅，丁艷軍，吳占松.電站鍋爐燃燒優化控制技術綜述.電力設備.2006.02期

第7篇：人工智能技術及其特點范文

關鍵詞：電氣自動化；機械工程；具體應用

DOI：10.16640/ki.37-1222/t.2016.10.089

1 前言

在當前電氣自動化的發展中，經過與信息技術的結合，電氣自動化技術已經發生了較大的變化，在機械工程領域中的應用也呈現出新的態勢。正確了解電氣自動化在機械工程中的具體應用，對掌握電氣自動化技術特點和推動電氣自動化技術在機械工程中的運用具有重要作用。基于這一認識，我們應認真分析電氣自動化在機械工程中的具體應用，把握電氣自動化技術的發展特點。

2 集成自動化技術在機械工程中得到了重要應用

集成自動化技術作為我國現代機械制造業不可或缺的一種自動化技術，是指在原有的信息技術基礎上加以改善，從而讓整個機械工程中的制造過程更加的完善。集成自動化技術的出現，主要是為了解決機械工程中的制造自動化問題，其應用具體表現在以下幾個方面：

2.1 集成自動化技術改變了原有的生產線類型

集成自動化技術的出現，對原有的機械工程技術進行了整合，并在充分利用原有生產線的基礎上，實現了自動化技術的集成，改變了原有生產線的類型，推動了生產線的發展。

2.2 集成自動化技術賦予了生產線更高的效率

由于集成自動化技術充分利用了機械工程現有的優勢，實現了對現有生產線的改造，提高了生產線的自動化水平，滿足了生產線的生產需要。因此，集成自動化技術賦予了生產線更高的效率。

2.3 集成自動化技術解決了生產線自動化程度不高的問題

集成自動化技術的優勢在于對生產線的改造，將自動化技術作為改善生產線效率的關鍵技術，有效的解決了生產線自動化程度不高的問題，提高了生產線的自動化水平和生產效率。

3 智能自動化技術在機械工程中得到了重要應用

智能自動化技術是在集成自動化技術的基礎上發展而來的，它主要使用了智能化機械，同時采用集成化手段來達到全自動控制。基于對智能自動化技術的了解，在智能自動化技術發展過程中，對機械工程的影響是顯而易見的，智能自動化技術在機械工程中的應用主要表現在以下幾個方面：

3.1 智能自動化技術提高了機械工程的智能化水平

根據智能自動化技術的發展和應用實際，智能自動化技術的突出優勢在于對機械工程智能化水平的提升上，通過應用智能化自動化技術，推動了機械工程朝著智能化方向發展。

3.2 智能自動化技術改變了機械工程現有的生產方式

應用了智能自動化技術之后，現有的生產方式得到了極大的改變，不但給機械工程發展注入了新的活力，同時也改變了機械工程發展的局面，有利于機械工程的智能化發展。

3.3 智能自動化技術提高了機械工程的智能化程度

對于機械工程而言，機械工程的智能化發展是未來發展的必由之路，對機械工程的發展有著重要影響。智能自動化技術的應用，不但可以解決智能化水平的問題，同時還能提高機械工程的智能化程度。

4 人工智能自動化技術在機械工程中得到了重要應用

人工智能自動化技術是一種新型的技術，主要是隨著計算機信息技術發展產生的，其在機械工程中的應用，不但能夠實現機械工程技術的自動化生產，還能對機械工程中的生產目標進行智能的操作。基于機械工程技術的發展需要，人工智能自動化技術將成為未來發展的重要趨勢，其應用具體表現在以下幾個方面：

4.1 人工智能自動化技術改變了機械工程的發展理念

基于對人工智能自動化技術的了解，人工智能自動化技術的出現使機械工程的發展理念有了較大的變化，不但創新了機械工程的發展思路，同時還為機械工程技術的發展提供了動力。

4.2 人工智能自動化技術推動了機械工程的快速發展

根據人工智能自動化技術的特點，人工智能自動化技術為機械工程技術的發展提供了思路支持和理念保證，最大程度的改變了機械工程的發展軌跡，使機械工程技術能夠走上智能化發展道路。

電氣設備出現問題時，所表現出來的癥狀及其相關的實際問題是非常復雜的，有時候是很難判斷和查找的，而人工智能技術的使用恰恰可以解決這一問題，同時利用人工智能故障診斷技術在電機和發電機也是很常見的。

4.3 人工智能自動化技術成為了機械工程技術未來的發展方向

人工智能自動化技術作為目前較為先進的自動化技術，在機械工程中的應用中取得了積極效果，確保了機械工程能夠獲得有力的技術支持，保證機械工程的發展獲得更多支持。

電氣設備的控制是一項復雜而綜合的工作，要求具有很高的技術含量，還應該會將各種專業知識綜合運用，再根據大量的數據進行計算和分析，通過人工智能技術的應用，結合專家系統控制、模糊控制、神經網絡控制三者相互結合的方法，由于人工智能本身的特性可以確保計算速度快，計算精度高，從而節省了大量人力物力。

5 結論

通過本文的分析可知，經過與信息技術的結合，電氣自動化技術已經發生了較大的變化，在機械工程領域中的應用也呈現出新的態勢。其中主要演變成了集成自動化技術、智能自動化技術和人工智能自動化技術，不但提高了機械工程的整體發展效果，同時還推動了機械工程的快速發展。因此，正確了解電氣自動化在機械工程中的具體應用，對掌握電氣自動化技術特點和推動電氣自動化技術在機械工程中的運用具有重要作用。基于這一認識，我們應認真分析電氣自動化在機械工程中的具體應用。

第8篇：人工智能技術及其特點范文

關鍵詞：人工智能技術；電力系統；繼電保護

中圖分類號：F407.61 文獻標識碼：A 文章編號：

1暫態保護

隨著對人工智能技術在繼電保護領域的深人研究,相繼出現了用人工神經網絡來實現故障類型的判別、故障距離的確定、方向保護、主設備保護;用小波理論的數學手段分析故障產生信號的整個頻帶的信息并用于實現故障檢測。這些人工智能技術不僅為提高故障判別精確度提供了手段,而且能夠使一些基于單一工頻信號的傳統算法難以識別的間題得到解決。然而目前為止,人工智能的應用還沒有能夠提供取代傳統保護的新的原理,而且這些方法的應用同樣受傳感器頻寬的限制,其結果往往是通過復雜的計算和繁瑣的工作只能換取故障識別的準確度或可靠性的一點提高。通過檢測故障暫態產生的高頻信號來實現傳輸線及電力設備等的保護:“是新一代的電力系統繼電保護思想,簡稱“暫態保護”。故障暫態產生的信號中含有大量的信息,其中包括故障的類型、方向、位置、持續時間等。這些信息貫穿于信號的整個頻域,從直流、工頻到高頻。在基于工頻的傳統保護方式中,故障產生的高頻量被當作于擾濾掉,大量的研究工作用在設計濾掉高頻信號的濾波器上。“暫態保護”首先通過特殊設計的高頻檢測裝置及算法來從故障暫態中提取所需的高頻信號,利用專門設計的快速信號處理算法來判斷故障。微處理機技術的發展使得暫態保護的實現成為可能。

擺開情況下發生經過渡電阻的短路就是一非線性問題,距離保護很難正確作出故障位置的判別,從而造成誤動或拒動;如果用神經網絡方法,經過大量故障樣本的訓練,只要樣本集中充分考慮了各種情況,則在發生任何故障時都可正確判別。提出擁有限脈沖相應(finiteimpulseresponse)ANN構造單相和三相變壓器的差動保護,這種ANN模型適于處理瞬時信號,研究了3種結構:第一種用于檢測單相變壓器的內部故障;第2種用于檢測三相變壓器的內部故障;第3種由一組第1種結構的ANN組成,用于檢測三相變壓器的內部故障。在分析BP算法缺點的基礎上,提出了一種變結構神經網絡的最大值算法,通過簡化訓練過程,加快網絡收斂和診斷推理速度,從而提高故障識別率,實現故障的自動診斷和智能化綜合保護。需要指出,神經網絡方法雖然有利于克服專家系統的知識獲取瓶頸、知識庫維護困難等問題,但它不適于處理啟發性知識。而且,由于ANN技術本身不夠完備,它的學習速度慢,訓練時間長以及解釋功能弱,從而影響了神經網絡的實用化。其它如遺傳算法、進化規劃等也都有其獨特的求解復雜問題的能力。將這些人工智能方法適當結合可使求解速度更快。天津大學從1996年起進行神經網絡式繼電保護的研究,已取得初步成果。

3人工神經網絡型繼電保護

人工神經網絡(ANN)是模擬人腦組織結構和人類認知過程的信息處理系統。早在1943年,已由心理學家WarrenS.Meeulloeh和數學家WalthH.Pitts提出神經元數學模型,后被冷落了一段時間,80年代又迅猛興起〔,飛。ANN之所以受到人們的普遍關注,是由于它具有本質的非線形特征、并行處理能力、強魯棒性以及自組織自學習的能力。其中研究得最為成熟的是誤差的反傳模型算法(BP算法),它的網絡結構及算法直觀、簡單,在工業領域中應用較多。對于電力系統這個存在著大量非線性的復雜大系統來講,ANN理論在電力系統繼電保護中的應用具有很大的潛力,很多難以列出方程式或難以求解的復雜的非線性問題,應用神經網絡方法則可迎刃而解。例如在輸電線兩側系統電勢角度

4模糊理論

1965年,美國學者L.A.Zadeh在“Informatio-nandConirol’,上首先提出了模糊集合的概念,其論文“FuzzySets”開創了模糊數學及其應用的新紀元。在模糊理論發展的初期,它在電力系統中的應用是十分有限的,這主要是因為電力系統的工程師首先考慮的是電力系統的可靠性,對模糊邏輯還持有懷疑態度。但隨著這一理論的不斷發展完善,它在電力系統中的應用領域也越來越廣泛,華北電力大學楊奇遜教授提出在特征層次上模擬人腦識別事物的方法來識別電氣量的特征。人類認識事物的過程是在特征層次上對事物進行分類和識別,并不需要復雜、精確的計算。模糊模式識別為進行這類特征識別提供了有效的工具。微機保護正是在這一點上模擬人類識別事物的特征,辨別和區分不同的對象,最終通過原理上的智能化實現更高的性能。用模糊理論構造變壓器保護原理,以區別內部故障、涌流、過激以及電流互感器飽和情況下的外部故障。選取變壓器原、副邊的電流為特征量,根據EMTP程序得到的仿真結果,采用統計方法得到模糊規則。之后,采用DemPster一Shafer證據理論對模糊規則進行處理,得到最終結果。基于模糊理論設計一種序分量高壓線路保護選相元件。目前華北電力大學研制成功應用模糊理論的高壓線路保護一套,現已通過鑒定,并批量投人運行。然而,在模糊理論中,由于隸屬度的獲取,復雜系統的模糊模型的建立、辨識,語言規則的獲取、遺忘、修改等理論和方法還不夠完善,使該理論的應用受到了限制。從目前情況來看,將模糊集理論與人工智能中的專家系統、神經網絡等相結合不失為解決這一困難的好方法。

5小波分析

小波分析是一種嶄新的時頻分析方法,具有良好的時頻局部化特性和對信號自適應、“變焦距”多尺度分析能力,適合于對非平穩信號的處理。小波分析是Fourier變換的突破性進展,并發展了窗Fourier變換的局部化思想,它的窗寬隨頻率增高而縮小,符合高頻信號的分辨率較高的要求。小波分析的主要特點之一是具有用多重分辨率來刻劃信號局部特性的能力,從而它很適合探測在正常信號中出現的瞬態反常現象并展示其成分。建立了電壓行波的故障特征和小波變換模極大值之間的聯系,為構造性能優良、可靠的行波測距和行波保護奠定了重要的數學基礎。提出一種用小波理論區分變壓器勵磁涌流和短路電流的新原理。華北電力大學楊奇遜、劉萬順教授提出利用小波理論進行特征提取,利用模糊集方法區分變壓器勵磁涌流和故障的新方法。該方法通過小波變換的模極大值的符號特征來提取勵磁涌流的間斷角特征,這種從定量到定性的識別方法為研制新型的變壓器保護提供了一種較先進的新原理。采用小波變換對故障后的暫態現象進行分析,以快速識別故障類型,可用于高速保護。提出用小波變換和ANN檢測變壓器故障。先用EMTP程序產生變壓器在正常運行和故障時的信號(主要是電流信號),之后用小波變換進行處理,提取特征量,最后用ANN進行訓練和估計。通過應用小波變換提取重要的特征量,ANN的結構得以簡化,訓練速度得到提高。

6結束語

隨著人工智能技術的不斷發展,新的方法也在不斷涌現,在電力系統繼電保護中的應用范圍也在不斷擴大,為繼電保護的發展注人了新的活力。將不同的人工智能技術結合在一起,分析不確定因素對保護系統的影響,從而提高保護動作的可靠性,是今后智能保護的發展方向。雖然上述智能方法在電力系統繼電保護中應用取得了一些成果,但這些理論本身還不是很成熟,需要進一步完善,而且某些應用還只是處于探討和實驗階段,距離工程實際還有差距,因此無論是在理論研究還是工程應用方面都還有很多工作要做。隨著電力系統的高速發展和計算機、通信等各種技術的進步和發展,可以預見,人工智能技術在繼電保護領域必會得到應用,以解決用常規方法難以解決的問題。

參考文獻:

[1] 陳斌.人工智能技術在繼電保護中的應用與發展[J]. 廣東科技. 2009(22)

[2] 張梓奇,蘇健祥.人工智能技術在電力系統中的應用探討[J]. 科技資訊. 2007(21)

第9篇：人工智能技術及其特點范文

關鍵詞:人工智能;理論傳授;實驗訓練;科研訓練

人工智能(Artificial Intelligence,AI)是計算機科學與技術專業的一門重要專業課程,是一門研究運用計算機模擬和延伸人腦功能的綜合性學科。它研究如何用計算機模仿人腦所從事的推理、證明、識別、理解、設計、學習、思考、規劃以及問題求解等思維活動,并以此解決需要人類專家才能處理的復雜問題,例如咨詢、診斷、預測、規劃等決策性問題[1]。人工智能是一門涉及數學、計算機、控制論、信息學、心理學、哲學等學科的交叉和綜合學科。目前,人工智能很多研究領域,如自然語言處理、模式識別、機器學習、數據挖掘、智能檢索、機器人技術、智能計算等都走在了信息技術的前沿,有許多研究成果已經進入并影響了人們的生活。

2003年12月5日,國內第一個“智能科學與技術”本科專業在北京大學誕生[2],它標志著我國智能科學與技術本科教育的開始,對我國智能科學技術人才培養和智能科學與技術學科建設起到極大的帶動作用。目前,人工智能課程的教學存在幾個問題:首先,注重講授理論知識,實驗環節滯后,這不利于培養學生的實踐能力,更談不上實踐創新。其次,人工智能是交叉學科,內容比較繁雜,各種教材的內容不一樣,授課沒有統一的體系,學生學習時抓不住重點,不能理解人工智能的根本方法和思想。一般說來,計算機專業的其他課程,如網絡技術、數據庫技術、算法分析與設計等,都是求解結構化問題的基本技術,而人工智能技術則是解決非結構化、半結構化問題的有效技術。最后,人工智能科學與技術飛速發展,但目前人工智能只被視為一門專業課,課程講授和人工智能沒有作為一個研究方向結合起來,也沒有把傳授課本知識和引導啟發創新結合起來。

適應知識經濟發展的高等教育,要把培養創造精神和創新能力擺在突出的位置。創新是基礎研究的生命,而高等學校的教學只有與科研緊密結合,才能在培養學生的創新精神方面有所作為。為此,針對人工智能的課程特點,我們積極開展研究型教學、研究型學習,提高大學生的學習能力、實踐能力和創新能力的研究與實踐。在教材上,我們選用了清華大學出版社出版、馬少平等編寫的《人工智能》。我們的教學研究與實踐的主要內容包括三個方面:啟發式傳授人工智能解決問題的非結構化的思想;成體系的實驗訓練;以及與畢業論文,學校大學生科研項目資助計劃,國家大學生創新性實驗計劃相對接的科研訓練。這三個主要方面,層層遞進、環環相扣,是體系完整的創新型人工智能教學實踐。下面,我們就這三個方面內容展開探討。

1啟發式傳授人工智能解決問題的非結構化思想

現實世界的問題可以按照結構化程度劃分成三個層次[1]:1)結構化問題,能用形式化(或稱公式化)方法描述和求解的一類問題;2)非結構化問題,難以用確定的形式來描述,主要根據經驗來求解;3)半結構化問題,介于上述兩者之間。一般說來,計算機專業的其他課程如網絡技術、數據庫技術、算法分析與設計等,都是求解結構化問題的基本技術。而人工智能技術則是解決非結構化、半結構化問題的有效技術。人工智能的教學可以讓學生在體驗、認識人工智能知識與技術的過程中獲得對非結構化、半結構化問題的解決過程的了解,從而達到培養學生多角度思維的目的。

我們使用的教材主要內容包括搜索和高級搜素、謂詞邏輯和歸結原理、知識表示、不確定性推理方法、機器學習等。這些主要內容也可以相應地歸結為若干個典型算法,如啟發式A*搜索算法、 剪枝算法、元啟發式算法(模擬退火,遺傳算法)、謂詞邏輯歸結算法、貝葉斯網絡、決策樹、神經網絡(BP算法、自組織網絡和Hopfield神經網絡算法)。元啟發式算法是一種啟發式的隨機算法,是用來解決非結構化問題的典型算法,其思想和傳統的決定性算法如動態規劃、分支限界完全不一樣。學生在剛一接觸到這些元啟發式算法一時難以接受和理解其機理,對算法的有效性往往半信半疑。根據非結構化、半結構化問題的特點,講解和演示算法在解決此類問題的具體步驟和詳細過程,從而讓學生掌握人工智能算法的基本思想。在講解不同的元啟發式算法的時候,學生會問,是模擬退火算法強,還是遺傳算法強;在講到機器學習算法的時候,學生會問到底哪個分類算法最好,這時候我們可以把搜索(優化)領域和機器學習領域的“沒有免費午餐”定理進行適當的講解和解釋,從而把具體算法實現層面之上的一些人工智能的哲學思想進行傳授。

在人工智能的具體教學中,采用問題教學法和參與式教學法。在問題教學法中,圍繞人工智能的知識模塊,在引導學生發現各種各樣問題的前提下,傳授知識。教學活動中,嘗試使人工智能知識圍繞實際問題而展現,使問題不僅成為激發學生求知欲的前提,也成為學生期盼、理解和吸收知識的前提,以此激發學生的創造動機和創造性思維。在參與式教學中,打破人工智能算法的枯燥、沉悶的傳統教學法,嘗試開放式教學內容;提問式講課;無標準答案的課程設計;查找文獻,分組動手實現人工智能算法等參與式教學方法,培養和發揚學生的參與意識,通過參與式教學提高學生學習的主動性、積極性和效率,培養學生的動手能力和創新能力。

2成體系的實驗訓練

獨立開展人工智能實驗課程,開發一批新型、富有創意的實驗案例庫,搭建一個創新實驗和虛擬學習社區平臺。人工智能實驗課程的特點是應用各種人工智能方法,根據問題的約束、結構、信息進行表示建模和計算機上實現,是與人工智能原理同步的實驗課程。學生必須掌握的人工智能的基本原理和計算機操作技能,它對于學生的知識、能力和綜合素質的培養與提高起著至關重要的作用,在整個教學過程中占有非常重要的地位,是計算機軟件、計算機應用、計算機網絡、軟件工程等專業的一門重要的必修專業課程。通過實驗,學生得到嚴格的訓練,能規范地掌握人工智能的基本理論和主要方法、基本問題求解技術,熟悉各種計算環境的基本使用。

在培養學生掌握實驗的基本操作、基本技能和基本知識的同時,努力培養學生的創新意識與創新能力。為實現這一目標,在課程內容安排上采用適量基本原理與方法的實驗內容為基本內容,增加一系列綜合性實驗和開放性創新實驗問題,在實驗內容方面更注重研究性實驗中的創新問題。實驗內容方面分為三個層次:基本原理的基礎性實驗、綜合實驗和研究性實驗。在后兩個層次的實驗中,部分引入人工智能課程小組團隊的最新科研成果,目的在于通過完成這些研究性實驗,培養學生獨立解決實際問題的能力,以提升學生的科研素質與創新意識。我們將這些設計實驗稱為新型實驗案例庫,它被放在人工智能課程小組網站上,以此搭建一個創新實驗和虛擬學習社區平臺。通過實驗課程的學習和訓練,學生應達到下列要求。

1) 掌握人工智能方法的優點及其在實際中的應用。

2) 學會對人工智能問題進行分析建模和應用各種計算工具實現問題求解,熟悉對實驗現象的觀察和記錄,實驗數據的獲取與設計,最佳實驗條件的判斷和選擇,實驗結果的分析和討論等一套嚴謹的實驗方法。

3) 鞏固并加深對人工智能原理課程的基本原理和概念的理解,培養學生勤奮學習,求真求實的科學品德,培養學生的動手能力、觀察能力、查閱文獻能力、思維能力、想象能力、表達能力。

4) 通過完成綜合研究性實驗,培養學生獨立解決實際問題的能力,提高學生的科研素質與創新意識。

在培養學生掌握實驗的基本操作、基本技能和基本知識的同時,進一步培養學生分析問題和解決問題的能力,培養學生的創新意識、創新精神和創新能力,為學生今后從事科研、教學或企事業單位的分析檢驗以及新技術的研發工作打下扎實的基礎。

在實驗組織方面,根據各實驗的目的和要求,學生分為5人1組,指定一個組長,每組選擇1套實驗題目。基礎實驗題目要求達到27學時、綜合性實驗題目選擇1題和研究性實驗題目選擇1題,基礎實驗題目要求在規定時間內,小組獨立完成實驗測定、數據處理,并撰寫實驗報告。實驗過程中, 要求學生勤于動手, 敏銳觀察, 細心操作, 開動腦筋, 分析鉆研問題, 準確記錄原始數據, 經教師檢查,實驗及其原始數據記錄才有效。同時,團隊作業,需要多人分工合作、相互幫助,這樣可以提高人際交往和溝通能力,學會與他人合作,培養團隊創新能力。

3課程學習與畢業論文,科研訓練相結合

人工智能技術在一定程度上代表著信息技術的前沿和未來,通過學習和體驗人工智能的知識和技術,學生能夠在一定程度上了解信息技術發展的前沿知識,這有助學生開闊視野、培養興趣,為今后繼續深造或走向社會奠定堅實的基礎[3-4]。

人工智能的理論和方法廣泛應用于數據挖掘、機器學習、模式識別、圖像處理中,這些內容既是高年級的后續課程,又是現在熱門的研究方向。學習和深刻理解人工智能的理論、方法和應用,對后續課程學習以及今后的研究具有重要的意義。

我院規定大學三年級的學生開始聯系畢業論文指導導師,同時確定畢業論文的研究方向,提前進行科研實踐,以培養實踐能力和研究素質。人工智能課程正好是大三高年級開設的專業課,因此,我們把課程實驗及設計與同學的興趣相結合,引導學生,并提煉和形成學生的畢業選題和課外的科研方向,它是提高本科生研究創新能力的有效手段。

基于新的教學實踐,很多學生的選題都與上述歸納的人工智能若干算法相關,如算法本身的研究和改進,或是算法在各領域,如數據挖掘、圖像處理等的應用。在我們的科研能力訓練計劃中,一批項目和課題,如混合神經網絡的研究與應用、差分演化算法研究與應用、基于協同訓練的推薦系統等,分別受到國家和學校本科生科研項目立項資助。一批三四年級的本科生以第一作者身份在國內核心期刊、國際會議和期刊上發表學術論文,這激發了學生的科研興趣,使學生體會到了創新的樂趣。

總之,課程學習與畢業論文、學校大學生科研項目資助計劃、國家大學生創新性實驗計劃相對接的科研訓練,極大地提升了學生的創新能力和科研基本素質。

4結語

針對人工智能的課程特點,我們積極開展研究型教學、研究型學習,提高大學生的學習能力、實踐能力和創新能力的研究與實踐。我們的教學研究與實踐主要內容包括三個方面:啟發式傳授人工智能解決問題的非結構化的思想;成體系的實驗訓練;以及與畢業論文、學校大學生科研項目資助計劃、國家大學生創新性實驗計劃相對接的科研訓練。這三個主要方面,層層遞進、環環相扣,是體系完整的創新型人工智能教學實踐,新的改革和實踐在教學中取得了令人滿意效果。

參考文獻:

[1] 張劍平. 關于人工智能教育的思考[J]. 電化教育研究,2003(1):24-28.

[2] 謝昆青. 第一個智能科學技術專業[J]. 計算機教育,2009(11):16-20.

[3] 羅輝,梁艷春. 大學生畢業論文與科研能力培養及就業[J]. 吉林教育,2003(10):18.

[4] 金聰,劉金安. 人工智能教育在能力培養中的作用及改革設想[J]. 計算機時代,2006(9):66-69.

Reform and Practice of Innovative Teaching in Artificial Intelligence

WANG Jia-hai, YIN Jian, LING Ying-biao

(Department of Computer Science, Sun Yat-sen University, Guangzhou 510006, China)