人工智能应用领域论文范文 第1篇
关键词 机电一体化 智能控制 应用
中图分类号：TH-39 文献标识码：A
智能控制技术是近三十几年来发展起来的一门新兴科技，通常通过智能控制系统（智能控制系统主要包括神经网络、模糊控制、专家控制、遗传算法等）发挥作用。它的出现改变了人们的传统的控制思想，作为自动控制领域的一次重大变革，它有着其自身不可忽视的优势：科技力量强大；综合多种学科的优势形成独特的自身优势。如今的智能控制技术主要应用于解决那些用传统的方法难以解决的复杂系统的控制问题，如智能机器人系统、计算机集成制造系统、复杂的工业过程控制系统、航空航天控制系统、社会经济管理系统、交通运输系统、通信网络系统、环保与能源系统等。
1机电一体化发展
机电一体化迄今为止已经经历了三个发展阶段，在各个阶段都有其不同的应用侧重点：（1）在萌芽时期，最具代表性的莫过于二战带来的机遇――在二战期间，战争刺激了机械产品与电子技术的结合，出现了许多性能相当优良的军事用途的机电产品。这些机电结合的军事用途的技术在战后转为民用，对战后的经济的恢复和技术进步起到了积极作用。有这样的一个基础后，在以后的发展历程中，人们自觉不自觉的利用电子技术的初步成果来完善机械产品的性能。（2）处于蓬勃发展阶段的人们主动的利用3C技术的巨大成果创造出了新的机电一体化产品，在这个阶段最具代表性的是日本。日本在推动机电一体化技术的发展方面起到了主导作用。（3）智能化阶段时期，机电一体化技术向智能化新阶段迈进，在人工智能技术及网络技术等领域取得的巨大进步的基础上，机电一体化技术又向前进行发展进化，开辟出自身发展的广阔天地――大量的智能化机械产品不断涌现，人们的生活中随处可见的智能机就是一个很好的代表；选择、模糊控制技术已经相当普遍，甚至还出现了混沌控制的产品。在这种程度上我们可以说机电一体化技术将以智能化为内核进入二十一世纪。
2智能控制技术与机电一体化
（1）自从二十一世纪到来之后，科技力量迅猛发展，同时也带动了智能化控制技术的发展。随着人们生活水平的不断提高，对生活质量的要求也在不断提升。快节奏的要求促使人们把智能控制技术与机电一体化进行结合，服务于人类社会。典型的机电一体化系统由两大部分组成：控制器与受控对象。其中受控对象包括：机械本体、检测元件、执行元件。控制器则由认知、信息处理和控制三部分组成。将智能控制技术与机电一体化结合起来，这样的做法不仅为机电一体化提供了一个广阔的发展空间，完善其自身的不足之处，还可以有效的促进工业化的生产，满足人类需求，同时为人类社会工业产业化的发展打下了扎实的基础，当前状态下，我们除了将智能控制技术应用到机电一体化当中，还将许多先进的科学理论融入其中，从而形成了许多的新思想、新理论，进而为机电一体化技术的发展奠定了厚实的基础，同时也提供了良好的发展前景。
（2）智能控制技术是控制理论发展的新阶段，主要用来解决那些用传统方法难以解决的复杂系统的控制问题。机电一体化技术是多种技术结合的产物，它是在信息论、控制论和系统论的基础上，在计算机、传感器和软件的三者的支撑下发展起来的。实际上，机电一体化技术已经不仅仅局限于机械与电子技术的有机结合，而是融合检测传感技术、信息处理技术、自动控制技术、精密机械技术、计算机技术、系统总体技术等多种技术交于一体的交叉学科与综合技术。它与智能控制系统进行相容，更可以发挥出产品的作用，最大限度开发其利用价值。其中，信息处理技术是机电一体化技术中必不可少的部分，以微电子技术和计算机技术为龙头的信息处理技术是使机电一体化产品具有自动化、数字化、智能化的关键所在。机电一体化技术是控制理论的最新发展，是机械理论与计算机、网络等信息理论的结合，是机械设计理论的发展，在智能控制的技术管理下，不仅能提高工作效率，更可以对信息进行分类，减少工作量，优化整个工作流程。
3结语
通过以上分析，我们可以看出智能控制系统与机电一体化的应用前景是十分光明的。在机电一体化系统中使用智能控制技术与其他技术相比是具有相当大的优势的――不仅在加工效率上提高到了一个层次，产品的质量也得到了一定的保证。在传统的方法逐渐不适应与当今时代的时期，运用新兴科技是当务之急。为了更好的提高工作效率，减少工作失误，我们还需要继续加强对智能控制系统与机电一体化的结合，开发出更高效的产品。
参考文献
[1] 李航，孙厚芳，袁光明，林青松.智能控制及其在机器人领域的应用[J].河南科技大学学报（自然科学版）.2005（01）.
人工智能应用领域论文范文 第2篇
关键词：人工智能；新闻生产伦理；道德困境
一、人工智能技术在新闻生产中的现状分析
诞生于1960年的计算机辅助新闻是人工智能在新闻生产领域最早的应用。2000年左右，计算机辅助新闻开始进入数据驱动新闻阶段。2006年，汤普森公司开始将新闻机器人运用于财经数据分析，并生产出新闻，这标志着现代意义上的人工智能新闻真正产生。当前，人工智能主要依靠自然语言处理、预测分析和机器学习三种技术。在新闻报道中，人工智能的运用大致可分为自动化生产、人机交互和智能推荐三种类型。
（二）智能音箱和聊天机器改变人机交互的传统模式2017年7月，_的《新一代人工智能发展规划》中提到未来我国几十年人工智能的发展蓝图，着重强调发展人机智能共生的行为增强与脑机协同及人机群组协同等关键理论和技术，并指出未来人机协同将成为主流的生产和服务方式。智能语音服务由两部分构成，一部分是硬件，一部分是智能语音助手。硬件为语音助手提供运行环境，从物理上接受声音指令，并进行反馈。因此，智能语音可以通过声音方便地与终端交流，不需要控制手机或者终端界面就能参与数字生活和工作的方方面面。社会学家戈夫曼的场景理论认为，媒介、场景和行为之间存在高度的关联与互动关系。“场景”作为内容、形式、社交之后媒体的又一核心要素，在定制化需求体验和实现用户价值匹配方面得到了极大程度的体现。从这个意义上来说，智能语音扩张了我们进行媒介消费的空间。
（三）基于兴趣的智能推荐助推新闻传播的个性化人工智能视域下的智能推荐是指通过技术手段介入信息内容和信息受众之间，更改内容的传播方式和路径，从而更好地利用用户行为大数据，在“千人千面”的背景下实现用户不同偏好的内容推荐，达到分析并改变信息受众阅读偏好的效果。2019年，尼曼实验室在预测新闻业趋势时选出的一个关键词是“Newsfatigue”（新闻疲劳症）。因此，基于用户兴趣的算法可以督促记者更加全面地考虑用户需求，增加新闻内容曝光量，唤起用户的更多互动，从而更加有目的地进行个性化的推荐，将信息精准地投向用户，节省时间，优化用户在人工智能视域下的新闻阅读体验。
二、新闻生产伦理在人工智能视域下面临的困境
（二）新闻媒体面临的社会道德挑战1.个性化的推荐导致信息茧房和政治极化现象2006年，美国学者桑斯坦提出了“信息茧房”的概念，指的是人们根据不同的兴趣、价值观、身份、经历形成不同的部落，通过增强部落内部联系获得归属感。但由于每个人只接触属于自己的个人议程设置，就会出现和圈内人交流加剧意见极化的现象，而对外交流则很难进行沟通，从而使社会意见整合变得更加困难，公共生活更加难以协调，整个舆论生态环境不断恶化，有价值、有意义的信息难以得到有效的传递。如果说，过去我们评价一个新闻事件的影响力，看中的是它是否推动了制度变革，那么现在的评价标准或许就变成造就了几篇“10万+”。尤其是社交媒体中的机器人，运用算法，通过点赞、分享和搜索信息，将未经过筛选的假新闻传播力进行数量级扩大，导致受众缺乏社会责任感，难以认知自己所处的大环境，封闭于自我的想象中，使得极化现象在种族、宗教分裂原本就十分剧烈的发展中国家显得更加突出。尤其是对那些基础机构薄弱的国家来说，虚拟世界的愤怒激发的是现实世界中的暴力。而在经济结构稳定的国家，新闻生产的低门槛和低成本也使得假新闻泛滥，选民的自由意志被操纵，政治站位被重新定义。这一切都是技术缺陷在流量驱动商业模式下所带来的结果。2.社会资本的推动加剧了算法歧视和社会偏见技术和社会之间的关系是双向互动的。一种技术如何被使用、产生了怎样的效果，固然和技术本身的特性有关，但也会受到政治经济社会整体环境的影响。萨菲娅•诺布尔提到，Google搜索引擎的返回结果及其排序主要受到PageRank算法的影响，它会根据一个页面的超链接被其他页面引用的数量来决定搜索结果的排序。其背后的逻辑可以称为“引用多的即是好的或重要的”，这是一种价值判断，也是一种利益交换，遵循和延续了社会上的主流看法，但如果主流看法本身是带有偏见的，那么算法将延续这种偏见。这说明了算法并不是中立客观的，歧视就在眼前，但是披着中立的外衣，对社会上的边缘群体产生系统性的压迫。算法既可能复制主流社会对边缘群体的偏见，也可能受到商业资本的影响，将信息和知识商品化，从而加剧社会的不平等。3.人工智能扩大对数据的使用和隐私的侵犯信息社会的发展使得各国对隐私权保护的重心再一次发生了转移，促成这种变化的原因在于政府和商业组织搜集了太多受众自己都不知道的信息。因此，人工智能时代，我们每个人都生活在数据与算法中，无时无刻不在被“记录”和“监控”着。就像福柯所说的“全景_”，受众就是其中的一个个“囚犯”，而作为“狱卒”的媒体集团投其所好地向受众推送新闻，受众在享受人工智能带来的便利服务的同时，也会对自我控制权的丧失、个人信息的使用以及隐私的侵犯感到深深的忧虑。2019年1月，腾讯对各年龄层用户特征进行画像分析的大数据报告被网友质疑：微信“监控”了聊天数据。这不是社交媒体第一次遇到类似的质疑。即使腾讯声称所有数据均已进行匿名及脱敏处理，不涉及具体用户的隐私内容，但并不能完全消除公众的疑虑。当忧虑隐私近乎成为生活的一种常态，我们不禁要思考这样一个问题：我们到底是如何被技术力量裹挟着走到今天这一步的？又是在何时，我们开始认为体验了就要记录，记录了就要上传，上传了就要分享的这种行为模式再正常不过？
三、新闻生产伦理在人工智能视域下的发展策略
人工智能应用领域论文范文 第3篇
陈宝鑫等采用蒙特利尔认知量表，制定中医证候观察表，通过采集中医四诊信息，研究血管源性认知功能障碍合并代谢综合征患者的中医证候特点，总结出血管源性MCI合并代谢综合征组痰、瘀最为多见，非代谢综合征组以阴虚、血虚最为多见。血管源性MCI的证候要素主要为阴虚、阳虚、痰湿、火热、血瘀、气虚、血虚等7个证候要素。张允岭等采用因子分析寻找血管源性认知障碍的常见证候要素，统计其证候要素分布特点，最终得出6种证候要素，按比例大小依次为气虚、血瘀、痰、阴虚、阳虚、火。余忠海等在对历代医家以及大量文献研究的基础上，总结出MCI中医证型可以归纳为肾虚证、血瘀证、痰浊证、气血亏虚证、热毒内盛证、腑滞浊留证、阴虚阳亢证、气郁证。赵明星等以中医证素辨证理论为指导，设心、肝、脾、肺、肾五脏为病位要素，以气虚、血虚、阴虚、阳虚、精亏、痰、瘀等为病性要素，初步发现肾精亏虚证、心气虚证、痰浊证、血瘀证是MCI常见证型。以上对于MCI的中医证候的研究，都是基于小样本，被研究对象大都在65岁以上，而近年来，随着生活方式的改变、社会压力的不断增大，年龄在65岁以下非老年人记忆力也有明显下降趋势，其中也不乏有非正常的记忆减退，即MCI患者，因此，对65岁以下MCI患者的研究应引起足够重视。
二、临床治疗研究
1.药物治疗
田军彪等根据MCI浊凝清窍，瘀损脑络的病机确立了化浊解毒活血通络法，方中石菖蒲辟秽化浊，黄连味苦性寒，苦能去浊，寒可清毒，郁金活血兼有清心开窍之功，三药合而为君。川芎为血中气药，地龙性善走窜，两药可通达脑络气血之瘀滞，丹参、赤芍凉血活血，当归养血活血，诸药共担臣药之职。茯苓健脾渗湿，使痰浊无以生成。泽泻渗湿泄热，使浊毒之邪从下而出，为方中之佐。川芎上行头目兼有引经之用，为方中之使。共奏化浊解毒、活血通络之功。区树阳等治疗MCI则以健脾益气、活血化瘀、通窍益脑为原则。选用半夏燥湿化痰，天麻、僵蚕熄风化痰，白术燥湿分健脾，黄芪、党参健脾益气，丹参、赤芍、桃仁、红花活血化瘀通经络；配合川芎理气通滞、黄精、益智仁补肝肾益智。从化痰通窍汤组成看，经现代药理学研究，方中党参、黄芪、益智仁、白术、黄精，能提高老年人体质和免疫功能，同时丹参、红花、川芎、赤芍、桃仁、半夏可降低老年人的血液黏稠度，对MCI患者的微循环有显著改善作用，对改善老年人认知功能障碍有明显疗效。
2.非药物治疗
针灸等非药物治疗在MCI治疗康复中起着重要作用，针灸是中医又一特色，但是目前研究较少。陈仿英等通过观察64名老年MCI患者，在药物治疗同时给予耳穴压豆（耳穴心、肾、额、皮质下、神门），结果表明耳穴压豆辅助治疗MCI简便易行、无创、无明显不良反应，易被老年人接受。推拿具有疏通经络、调和气血的功效，孙莉等通过推拿百会、风池（双）、翳风（双）、四白（双）、印堂对MCI进行干预，通过调和气血、醒脑开窍，改善脑动脉的血液供应和局部血液循环，从而改善下降的认知状况或延缓MCI进程。潘锋丰认为可以针对加重认知功能障碍的因素进行治疗，如睡眠障碍的评估和治疗在改善患者记忆和认知功能过程中是重要的因素；孤独也被看做是加重认知损害的因素，对于那些社交网络缺乏或相对局限的人群，其痴呆风险增加，而随着社会联系的增加，痴呆风险呈现下降趋势。因此认为，使MCI患者身心放松，保持积极畅快的心情对MCI防治也会产生积极作用，但尚需大样本研究以证实。
三、MCI的预防
随着生活方式的改变、社会压力不断增加，各类疾病患病率明显上升，而65岁以下非老年人患MCI的概率也在不断增大，但医务人员对这类人群的关注度普遍较低，这应引起研究人员重视。在舒缓精神压力的同时，更应该注意MCI的预防。目前，还没有合适的药物可以预防MCI发生，但是，从中医辨证角度来看，65岁以下非老年人的中医证候类型大多以痰浊、瘀血为主，早期进行干预可能会减少MCI发生，同时改变不良生活方式、积极干预危险因素，对减少MCI发生肯定会产生积极作用。
四、问题与展望
人工智能应用领域论文范文 第4篇
人工智能的应用与发展研究
摘 要：人工智能是用人工的方法和技术模仿、延伸和扩展人的智能，实现某些“机器思维”。本文在阐述人工智能定义的基础上，详细分析了人工智能的应用领域和当前的发展状况，深入探讨了人工智能未来的发展。
关键词：人工智能；应用；问题；发展
当前，人工智能这个术语已被用作“研究如何在机器上实现人类智能”这门学科的名称。从这个意义上说，可把它定义为：是一门研究如何构造智能机器或智能系统，使它能模拟、延伸、扩展人类智能的学科。具体来说，人工智能就是研究如何使机器具有能听、会说、能看、会写、能思维、会学习、能适应环境变化、能解决各种实际问题的一门学科。
一、人工智能的应用现状
大部分学科都有各自的研究领域，每个领域都有其独有的研究课题和研究技术。在人工智能中，这样的分支包含自动定理证明、问题求解、自然语言处理、人工智能方法、程序语言和智能数据检索系统及自动程序设计等等。在过去的30年中，已经建立了一些具有人工智能的微机软件系统。
目前，人工智能的应用领域主要有以下几个方面：一是问题求解。到目前为止，人工智能程序能知道如何思考他们解决的问题；二是逻辑推理与定理证明。逻辑推理是人工智能研究中最持久的领域之一。定理寻找一个证明或反证，不仅需要有根据假设进行演绎的能力，而且许多非形式的工作，在人工智能方法的研究中定理证明是一个极其重要的论题。三是自然语言处理。自然语言的处理是人工智能技术应用与实际领域的典范，目前该领域的主要课题是：计算机系统如何以主题和对话情景为基础，注重大量的尝试一一世界知识和期望作用，生成和理解自然语言。四是智能信息检索技术。信息获取和净精华技术已成为当代计算机科学与技术研究中迫切需要研究的课题，将人工智能技术应用于这一领域是人工智能走向广泛实际应用的契机与突破口。五是专家系统。专家系统是目前人工智能中最活跃、最有成效的研究领域，它是一种具有特定领域内大量知识与经验的程序系统。
二、人工智能的发展瓶颈
人工智能(AI)学科自1956年诞生至今已走过50多个年头，就研究解释和模拟人类智能、智能行为及其规律这一总目标来说，已经迈出了可喜的一步，某些领域已取得了相当的进展。但从整个发展的过程来看，人工智能发展曲折，而且还面临不少难题，主要有以下几个方面：
(一)研究方法不足
人工智能发展到今天，已经取得了长足进步，但人类对人脑结构和工作模式的认识还不全面、不深入，这也就决定了现阶段神经网络模型无法真正实现对人脑的模拟；硅基元素组成的电子器件与碳基[]元素组成的神经元组织在物理及化学属性上有很大的不同，适合于人脑的工作模式，但并不适应神经网络计算机；根据马克思主义实践论观点，人脑是人类长期劳动实践的产物，仅靠在实验室里电子器件以及线路的排列组合是不可就能实现模拟的。
(二)机器翻译存在困难
目前机器翻译所面临的主要问题仍然是构成句子的单词和歧义性问题。歧义性问题一直是自然语言理解中的一大难关，要消除歧义性就要对原文的每一个句子及其上下文进行分析理解，寻找导致歧义的词和词组在上下文中的准确意义。然而，计算机却往往孤立地将句子作为理解单位。另外，即使对原文有了一定的理解，理解的意义如何有效地在计算机里表示出来也存在问题。目前的NLU系统几乎不能随着时间的增长而增强理解力，系统的理解大都局限于表层上，没有深层的推敲，没有学习，没有记忆，更没有归纳。导致这种结果的原因是计算机本身结构和研究方法的问题。现在NLU的研究方法很不成熟，大多数研究局限在语言这一单独的领域，而没有对人们是如何理解语言这个问题做深入有效的探讨。
(三)模式识别存在困惑
虽然使用计算机进行模式识别的研究与开发已取得大量成果，有的已成为产品投入实际应用，但是它的理论和方法与人的感官识别机制是全然不同的。人的识别手段、形象思维能力，是任何最先进的计算
机识别系统望尘莫及的，另一方面，在现实世界中，生活并不是一项结构严密的任务，一般家畜都能轻而易举地对付，但机器不会，这并不是说它们永远不会，而是说目前不会。
三、人工智能发展的思考
人工智能具有十分巨大的发展潜力，当前人工智能虽然经过多年研究已取得了一定成绩，但这也仅仅是刚刚开始而已，继续研究下去在很多方面都会有重大的突破。尤其是在科学技术日新月异的今天，各种新科技的出现层出不穷，人工智能将来的发展将不可限量：一是构建智能计算机，代替人类从事脑力劳动。将人类从繁杂的脑力劳动中解放出来，从而极大的提高运算速度和效率；二是机器学习。科学家一直在致力于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。虽然在过去的很长的一段时间内都没有取得十分显著的成果，但许多新的学习方法相继问世，并且已经有了实际的应用，这充分说明在这方面的研究已经有了很大的进步。二是自然语言处理。它是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。在经过人工智能研究人员的艰苦努力之后，在该领域中已取得了大量令人瞩目的理论与实际应用成果，许多产品已经进入了众多领域。智能信息检索技术在Internet技术的影响下，近年来发展势头十分迅猛，而且已经成为了人工智能的一个独立研究分支。
人工智能始终处于计算机这门学科的前沿，其研究的理论和成果在很大程度上将控制科学与技术，决定计算机技术的发展方向。现如今，已经有许多人工智能的研究成果进入到人们的日常生活中。将来，人工智能技术的发展也必将会给人们的工作、生活和教育等带来长远深刻的影响。
人工智能应用领域论文范文 第5篇
［关键词］人工智能，常识推理，归纳逻辑，广义内涵逻辑，认知逻辑，自然语言逻辑
现代逻辑创始于19世纪末叶和20世纪早期，其发展动力主要来自于数学中的公理化运动。当时的数学家们试图即从少数公理根据明确给出的演绎规则推导出其他的数学定理，从而把整个数学构造成为一个严格的演绎大厦，然后用某种程序和方法一劳永逸地证明数学体系的可靠性。为此需要发明和锻造严格、精确、适用的逻辑工具。这是现代逻辑诞生的主要动力。由此造成的后果就是20世纪逻辑研究的严重数学化，其表现在于：一是逻辑专注于在数学的形式化过程中提出的问题；二是逻辑采纳了数学的方法论，从事逻辑研究就意味着象数学那样用严格的形式证明去解决问题。由此发展出来的逻辑被恰当地称为“数理逻辑”，它增强了逻辑研究的深度，使逻辑学的发展继古希腊逻辑、欧洲中世纪逻辑之后进入第三个高峰期，并且对整个现代科学特别是数学、哲学、语言学和计算机科学产生了非常重要的影响。
本文所要探讨的问题是：21世纪逻辑发展的主要动力将来自何处？大致说来将如何发展？我个人的看法是：计算机科学和人工智能将至少是21世纪早期逻辑学发展的主要动力源泉，并将由此决定21世纪逻辑学的另一幅面貌。由于人工智能要模拟人的智能，它的难点不在于人脑所进行的各种必然性推理（这一点在20世纪基本上已经做到了，如用计算机去进行高难度和高强度的数学证明，“深蓝”通过高速、大量的计算去与世界冠军下棋），而是最能体现人的智能特征的能动性、创造性思维，这种思维活动中包括学习、抉择、尝试、修正、推理诸因素，例如选择性地搜集相关的经验证据，在不充分信息的基础上作出尝试性的判断或抉择，不断根据环境反馈调整、修正自己的行为，……由此达到实践的成功。于是，逻辑学将不得不比较全面地研究人的思维活动，并着重研究人的思维中最能体现其能动性特征的各种不确定性推理，由此发展出的逻辑理论也将具有更强的可应用性。
实际上，在20世纪中后期，就已经开始了现代逻辑与人工智能（记为AI）之间的相互融合和渗透。例如，哲学逻辑所研究的许多课题在理论计算机和人工智能中具有重要的应用价值。AI从认知心理学、社会科学以及决策科学中获得了许多资源，但逻辑（包括哲学逻辑）在AI中发挥了特别突出的作用。某些原因促使哲学逻辑家去发展关于非数学推理的理论；基于几乎同样的理由，AI研究者也在进行类似的探索，这两方面的研究正在相互接近、相互借鉴，甚至在逐渐融合在一起。例如，AI特别关心下述课题：
·效率和资源有限的推理；
·感知；
·做计划和计划再认；
·关于他人的知识和信念的推理；
·各认知主体之间相互的知识；
·自然语言理解；
·知识表示；
·常识的精确处理；
·对不确定性的处理，容错推理；
·关于时间和因果性的推理；
·解释或说明；
·对归纳概括以及概念的学习。[①]
21世纪的逻辑学也应该关注这些问题，并对之进行研究。为了做到这一点，逻辑学家们有必要熟悉AI的要求及其相关进展，使其研究成果在AI中具有可应用性。
我认为，至少是21世纪早期，逻辑学将会重点关注下述几个领域，并且有可能在这些领域出现具有重大意义的成果：（1）如何在逻辑中处理常识推理中的弗协调、非单调和容错性因素？（2）如何使机器人具有人的创造性智能，如从经验证据中建立用于指导以后行动的归纳判断？（3）如何进行知识表示和知识推理，特别是基于已有的知识库以及各认知主体相互之间的知识而进行的推理？（4）如何结合各种语境因素进行自然语言理解和推理，使智能机器人能够用人的自然语言与人进行成功的交际？等等。
1．常识推理中的某些弗协调、非单调和容错性因素
AI研究的一个目标就是用机器智能模拟人的智能，它选择各种能反映人的智能特征的问题进行实践，希望能做出各种具有智能特征的软件系统。AI研究基于计算途径，因此要建立具有可操作性的符号模型。一般而言，AI关于智能系统的符号模型可描述为：由一个知识载体（称为知识库KB）和一组加载在KB上的足以产生智能行为的过程（称为问题求解器PS）构成。经过20世纪70年代包括专家系统的发展，AI研究者逐步取得共识，认识到知识在智能系统中力量，即一般的智能系统事实上是一种基于知识的系统，而知识包括专门性知识和常识性知识，前者亦可看做是某一领域内专家的常识。于是，常识问题就成为AI研究的一个核心问题，它包括两个方面：常识表示和常识推理，即如何在人工智能中清晰地表示人类的常识，并运用这些常识去进行符合人类行为的推理。显然，如此建立的常识知识库可能包含矛盾，是不协调的，但这种矛盾或不协调应不至于影响到进行合理的推理行为；常识推理还是一种非单调推理，即人们基于不完全的信息推出某些结论，当人们得到更完全的信息后，可以改变甚至收回原来的结论；常识推理也是一种可能出错的不精确的推理模式，是在容许有错误知识的情况下进行的推理，简称容错推理。而经典逻辑拒斥任何矛盾，容许从矛盾推出一切命题；并且它是单调的，即承认如下的推理模式：如果p?r，则pùq?r；或者说，任一理论的定理属于该理论之任一扩张的定理集。因此，在处理常识表示和常识推理时，经典逻辑应该受到限制和修正，并发展出某些非经典的逻辑，如次协调逻辑、非单调逻辑、容错推理等。有人指出，常识推理的逻辑是次协调逻辑和非单调逻辑的某种结合物，而后者又可看做是对容错推理的简单且基本的情形的一种形式化。[②]
“次协调逻辑”（ParaconsistentLogic）是由普里斯特、达·科斯塔等人在对悖论的研究中发展出来的，其基本想法是：当在一个理论中发现难以克服的矛盾或悖论时，与其徒劳地想尽各种办法去排除或防范它们，不如干脆让它们留在理论体系内，但把它们“圈禁”起来，不让它们任意扩散，以免使我们所创立或研究的理论成为“不足道”的。于是，在次协调逻辑中，能够容纳有意义、有价值的“真矛盾”，但这些矛盾并不能使系统推出一切，导致自毁。因此，这一新逻辑具有一种次于经典逻辑但又远远高于完全不协调系统的协调性。次协调逻辑家们认为，如果在一理论T中，一语句A及其否定?A都是定理，则T是不协调的；否则，称T是协调的。如果T所使用的逻辑含有从互相否定的两公式可推出一切公式的规则或推理，则不协调的T也是不足道的(trivial)。因此，通常以经典逻辑为基础的理论，如果它是不协调的，那它一定也是不足道的。这一现象表明，经典逻辑虽可用于研究协调的理论，但不适用于研究不协调但又足道的理论。达·科斯塔在20世纪60年代构造了一系列次协调逻辑系统Cn（1≤n≤w），以用作不协调而又足道的理论的逻辑工具。对次协调逻辑系统Cn的特征性描述包括下述命题：(i)矛盾律?(Aù?A)不普遍有效；(ii)从两个相互否定的公式A和?A推不出任意公式；即是说，矛盾不会在系统中任意扩散，矛盾不等于灾难。(iii)应当容纳与(i)和(ii)相容的大多数经典逻辑的推理模式和规则。这里，(i)和(ii)表明了对矛盾的一种相对宽容的态度，(iii)则表明次协调逻辑对于经典逻辑仍有一定的继承性。
在任一次协调逻辑系统Cn(1≤n≤w)中，下述经典逻辑的定理或推理模式都不成立：
?(Aù?A)
Aù?A→B
A→(?A→B)
(A??A)→B
(A??A)→?B
A→??A
(?Aù(AúB))→B
(A→B)→(?B→?A)
若以C0为经典逻辑，则系列C0,C1,C2,…Cn,…Cw使得对任正整数i有Ci弱于Ci-1，Cw是这系列中最弱的演算。已经为Cn设计出了合适的语义学，并已经证明Cn相对于此种语义是可靠的和完全的，并且次协调命题逻辑系统Cn还是可判定的。现在，已经有人把次协调逻辑扩展到模态逻辑、时态逻辑、道义逻辑、多值逻辑、集合论等领域的研究中，发展了这些领域内的次协调理论。显然，次协调逻辑将会得到更进一步的发展。[③]
非单调逻辑是关于非单调推理的逻辑，它的研究开始于20世纪80年代。1980年，D·麦克多莫特和J·多伊尔初步尝试着系统发展一种关于非单调推理的逻辑。他们在经典谓词演算中引入一个算子M，表示某种“一致性”断言，并将其看做是模态概念，通过一定程序把模态逻辑系统T、S4和S5翻译成非单调逻辑。B·摩尔的论文《非单调逻辑的语义思考》（1983）据认为在非单调逻辑方面作出了令人注目的贡献。他在“缺省推理”和“自动认知推理”之间做了区分，并把前者看作是在没有任何相反信息和缺少证据的条件下进行推理的过程，这种推理的特征是试探性的：根据新信息，它们很可能会被撤消。自动认知推理则不是这种类型，它是与人们自身的信念或知识相关的推理，可用它模拟一个理想的具有信念的有理性的人的推理。对于在计算机和人工智能中获得成功的应用而言，非单调逻辑尚需进一步发展。
2．归纳以及其他不确定性推理
人类智能的本质特征和最高表现是创造。在人类创造的过程中，具有必然性的演绎推理固然起重要作用，但更为重要的是具有某种不确定性的归纳、类比推理以及模糊推理等。因此，计算机要成功地模拟人的智能，真正体现出人的智能品质，就必须对各种具有不确定性的推理模式进行研究。
首先是对归纳推理和归纳逻辑的研究。这里所说的“归纳推理”是广义的，指一切扩展性推理，它们的结论所断定的超出了其前提所断定的范围，因而前提的真无法保证结论的真，整个推理因此缺乏必然性。具体说来，这种意义的“归纳”包括下述内容：简单枚举法；排除归纳法，指这样一些操作：预先通过观察或实验列出被研究现象的可能的原因，然后有选择地安排某些事例或实验，根据某些标准排除不相干假设，最后得到比较可靠的结论；统计概括：从关于有穷数目样本的构成的知识到关于未知总体分布构成的结论的推理；类比论证和假说演绎法，等等。尽管休谟提出著名的“归纳问题”，对归纳推理的合理性和归纳逻辑的可能性提出了深刻的质疑，但我认为，（1）归纳是在茫茫宇宙中生存的人类必须采取也只能采取的认知策略，对于人类来说具有实践的必然性。（2）人类有理由从经验的重复中建立某种确实性和规律性，其依据就是确信宇宙中存在某种类似于自然齐一律和客观因果律之类的东西。这一确信是合理的，而用纯逻辑的理由去怀疑一个关于世界的事实性断言则是不合理的，除非这个断言是逻辑矛盾。（3）人类有可能建立起局部合理的归纳逻辑和归纳方法论。并且，归纳逻辑的这种可能性正在计算机科学和人工智能的研究推动下慢慢地演变成现实。_早就指出，“社会一旦有技术上的需要，则这种需要比十所大学更能把科学推向前进。”[④]有人通过指责现有的归纳逻辑不成熟，得出“归纳逻辑不可能”的结论，他们的推理本身与归纳推理一样，不具有演绎的必然性。（4）人类实践的成功在一定程度上证明了相应的经验知识的真理性，也就在一定程度上证明了归纳逻辑和归纳方法论的力量。毋庸否认，归纳逻辑目前还很不成熟。有的学者指出，为了在机器的智能模拟中克服对归纳模拟的困难而有所突破，应该将归纳逻辑等有关的基础理论研究与机器学习、不确定推理和神经网络学习模型与归纳学习中已有的成果结合起来。只有这样，才能在已有的归纳学习成果上，在机器归纳和机器发现上取得新的突破和进展。[⑤]这是一个极有价值且极富挑战性的课题，无疑在21世纪将得到重视并取得进展。
再谈模糊逻辑。现实世界中充满了模糊现象，这些现象反映到人的思维中形成了模糊概念和模糊命题，如“矮个子”、“美人”、“甲地在乙地附近”、“他很年轻”等。研究模糊概念、模糊命题和模糊推理的逻辑理论叫做“模糊逻辑”。对它的研究始于20世纪20年代，其代表性人物是L·A·查德和P·N·马林诺斯。模糊逻辑为精确逻辑（二值逻辑）解决不了的问题提供了解决的可能，它目前在医疗诊断、故障检测、气象预报、自动控制以及人工智能研究中获得重要应用。显然，它在21世纪将继续得到更大的发展。
3．广义内涵逻辑
经典逻辑只是对命题联结词、个体词、谓词、量词和等词进行了研究，但在自然语言中，除了这些语言成分之外，显然还存在许多其他的语言成分，如各种各样的副词，包括模态词“必然”、“可能”和“不可能”、时态词“过去”、“现在”和“未来”、道义词“应该”、“允许”、“禁止”等等，以及各种认知动词，如“思考”、“希望”、“相信”、“判断”、“猜测”、“考虑”、“怀疑”，这些认知动词在逻辑和哲学文献中被叫做“命题态度词”。对这些副词以及命题态度词的逻辑研究可以归类为“广义内涵逻辑”。
大多数副词以及几乎所有命题态度词都是内涵性的，造成内涵语境，后者与外延语境构成对照。外延语境又叫透明语境，是经典逻辑的组合性原则、等值置换规则、同一性替换规则在其中适用的语境；内涵语境又称晦暗语境，是上述规则在其中不适用的语境。相应于外延语境和内涵语境的区别，一切语言表达式（包括自然语言的名词、动词、形容词直至语句）都可以区分为外延性的和内涵性的，前者是提供外延语境的表达式，后者是提供内涵性语境的表达式。例如，杀死、见到、拥抱、吻、砍、踢、打、与…下棋等都是外延性表达式，而知道、相信、认识、必然、可能、允许、禁止、过去、现在、未来等都是内涵性表达式。在内涵语境中会出现一些复杂的情况。首先，对于个体词项来说，关键性的东西是我们不仅必须考虑它们在现实世界中的外延，而且要考虑它们在其他可能世界中的外延。例如，由于“必然”是内涵性表达式，它提供内涵语境，因而下述推理是非有效的：
晨星必然是晨星，
晨星就是暮星，
所以，晨星必然是暮星。
这是因为：这个推理只考虑到“晨星”和“暮星”在现实世界中的外延，并没有考虑到它们在每一个可能世界中的外延，我们完全可以设想一个可能世界，在其中“晨星”的外延不同于“暮星”的外延。因此，我们就不能利用同一性替换规则，由该推理的前提得出它的结论：“晨星必然是暮星”。其次，在内涵语境中，语言表达式不再以通常是它们的外延的东西作为外延，而以通常是它们的内涵的东西作为外延。以“达尔文相信人是从猿猴进化而来的”这个语句为例。这里，达尔文所相信的是“人是从猿猴进化而来的”所表达的思想，而不是它所指称的真值，于是在这种情况下，“人是从猿猴进化而来的”所表达的思想（命题）就构成它的外延。再次，在内涵语境中，虽然适用于外延的函项性原则不再成立，但并不是非要抛弃不可，可以把它改述为新的形式：一复合表达式的外延是它出现于外延语境中的部分表达式的外延加上出现于内涵语境中的部分表达式的内涵的函项。这个新的组合性或函项性原则在内涵逻辑中成立。
一般而言，一个好的内涵逻辑至少应满足两个条件：（i）它必须能够处理外延逻辑所能处理的问题；（ii）它还必须能够处理外延逻辑所不能处理的难题。这就是说，它既不能与外延逻辑相矛盾，又要克服外延逻辑的局限。这样的内涵逻辑目前正在发展中，并且已有初步轮廓。从术语上说，内涵逻辑除需要真、假、语句真值的同一和不同、集合或类、谓词的同范围或不同范围等外延逻辑的术语之外，还需要同义、内涵的同一和差异、命题、属性或概念这样一些术语。广而言之，可以把内涵逻辑看作是关于象“必然”、“可能”、“知道”、“相信”，“允许”、“禁止”等提供内涵语境的语句算子的一般逻辑。在这种广义之下，模态逻辑、时态逻辑、道义逻辑、认知逻辑、问题逻辑等都是内涵逻辑。不过，还有一种狭义的内涵逻辑，它可以粗略定义如下：一个内涵逻辑是一个形式语言，其中包括（1）谓词逻辑的算子、量词和变元，这里的谓词逻辑不必局限于一阶谓词逻辑，也可以是高阶谓词逻辑；（2）合式的λ—表达式，例如(λx)A，这里A是任一类型的表达式，x是任一类型的变元，(λx)A本身是一函项，它把变元x在其中取值的那种类型的对象映射到A所属的那种类型上；（3）其他需要的模态的或内涵的算子，例如€，ù、ú。而一个内涵逻辑的解释，则由下列要素组成：（1）一个可能世界的非空集W；（2）一个可能个体的非空集D；（3）一个赋值，它给系统内的表达式指派它们在每w∈W中的外延。对于任一的解释Q和任一的世界w∈W，判定内涵逻辑系统中的任一表达式X相对于解释Q在w∈W中的外延总是可能的。这样的内涵逻辑系统有丘奇的LSD系统，R·蒙塔古的IL系统，以及E·N·扎尔塔的FIL系统等。[⑥]
在各种内涵逻辑中，认识论逻辑（epistemiclogic）具有重要意义。它有广义和狭义之分。广义的认识论逻辑研究与感知（perception）、知道、相信、断定、理解、怀疑、问题和回答等相关的逻辑问题，包括问题逻辑、知道逻辑、相信逻辑、断定逻辑等；狭义的认识论逻辑仅指知道和相信的逻辑，简称“认知逻辑”。冯·赖特在1951年提出了对“认知模态”的逻辑分析，这对建立认知逻辑具有极大的启发作用。J·麦金西首先给出了一个关于“知道”的模态逻辑。A·帕普于1957年建立了一个基于6条规则的相信逻辑系统。J·亨迪卡于60年代出版的《知识和信念》一书是认知逻辑史上的重要著作，其中提出了一些认知逻辑的系统，并为其建立了基于“模型集”的语义学，后者是可能世界语义学的先导之一。当今的认知逻辑纷繁复杂，既不成熟也面临许多难题。由于认知逻辑涉及认识论、心理学、语言学、计算机科学和人工智能等诸多领域，并且认知逻辑的应用技术，又称关于知识的推理技术，正在成为计算机科学和人工智能的重要分支之一，因此认知逻辑在20世纪中后期成为国际逻辑学界的一个热门研究方向。这一状况在21世纪将得到继续并进一步强化，在这方面有可能出现突破性的重要结果。
4．对自然语言的逻辑研究
对自然语言的逻辑研究有来自几个不同领域的推动力。首先是计算机和人工智能的研究，人机对话和通讯、计算机的自然语言理解、知识表示和知识推理等课题，都需要对自然语言进行精细的逻辑分析，并且这种分析不能仅停留在句法层面，而且要深入到语义层面。其次是哲学特别是语言哲学，在20世纪哲学家们对语言表达式的意义问题倾注了异乎寻常的精力，发展了各种各样的意义理论，如观念论、指称论、使用论、言语行为理论、真值条件论等等，以致有人说，关注意义成了20世纪哲学家的职业病。再次是语言学自身发展的需要，例如在研究自然语言的意义问题时，不能仅仅停留在脱离语境的抽象研究上面，而要结合使用语言的特定环境去研究，这导致了语义学、语用学、新修辞学等等发展。各个方面发展的成果可以总称为“自然语言逻辑”，它力图综合后期维特根斯坦提倡的使用论，J·L·奥斯汀、J·L·塞尔等人发展的言语行为理论，以及P·格赖斯所创立的会话含义学说等成果，透过自然语言的指谓性和交际性去研究自然语言中的推理。
人工智能应用领域论文范文 第6篇
关键词：建筑施工，智能化建筑，楼宇智能化
在国内建筑智能化虽然不能算是一个新生事物，但是由于对它的认识和研究不足，系统集成商在技术上的不足导致了智能化项目施工不规范，发展中仍存在着以下一些问题，影响着建筑智能化的健康发展。论文参考网。工程施工是设计成果的体现，也是设计作品成败的关键。如何将设计和施工这两者融合在一起，是当前智能建筑行业应该引起重视的问题。作为建筑领域的智能化系统集成商，要注重的是综合技术实力及总包服务管理等方面。以下主要介绍了智能建筑施工中存在的问题，并提出了相应的解决建议。
1建筑智能化工程施工中存在的问题
很多较大的设计单位没有建筑智能化系统的设计资质，有的具有资质的设计院又缺少智能化系统设计技术人才，对智能化系统设计不重视，将很多设计的技术问题遗留给集成商或施工单位，造成了智能化系统设计不合理，设计质量低等问题，例如系统集成性差、监控点、信息点配置不合理、设备配置方面技术性能差、控制精度低、综合布线不规范等。
建筑智能化行业急需解决的问题就是缺乏专业的施工队伍。目前，很多智能建筑的智能化系统的工程都是由系统集成商来承担。论文参考网。但有大部分集成商除有几名不懂工程管理只负责智能化各个系统调试的技术人员外，基本上没有什么施工力量。承接工程后将安装工程转包或分包给其他单位或群体施工，而这些施工单位又不懂什么技术，其结果就是工程质量差甚至不合格，工程存在很多质量隐患，可能会给开发商或业主造成.很大损失。目前，在建筑智能化专业施工队伍问题上存在以下三个方面的问题:
（1）智能系统的系统集成商虽有少数的智能系统调试的技术人员，但这些技术人员大多数对工程管理缺乏了解，加之缺少基本的施工力量，难以承担智能化系统工程的施工。
（2）大多数施工单位虽然有一定的项目管理人员但又缺少建筑智能化系统专业技术人才，对建筑智能化缺乏综合的实施能力。
（3）政府主管部门对建筑智能化专业施工队伍没有完善管理制度，只有搞好行业管理，建立完善的施工资质审批、审查制度，才能依法治理建筑智能化专业施工队伍的混乱状况。
另外诸如管理和审批体制不协调，加之有些行业不合理的规定，使之有些系统单独设置，造成建筑智能化整体功能不完善，达不到整体智能化的效果；建筑智能化的配套产品绝大多数是进口产品，国内具有竞争力的产品还很少，且有些产品技术性能差，集成化不良，使各系统不能相互协调动作，难以达到理想的智能化效果；虽然工程实行监理制，但国内的大多监理公司缺乏智能建筑智能系统工程专业监理人员，使工程质量难以得到有效地控制；由于物业管理或业主部分缺乏对建筑智能化管理的技术管理人才，对己投入运行的设备管理不善、维护不良而使系统不能正常运行等问题是国内建筑智能化工程实施中较为普遍的问题。论文参考网。
2建筑智能化工程实施问题的解决办法
为使建我省的筑智能化健康有序地发展，针对工程实施中的问题要研究相应的对策，制订切实可行的管理办法和制度，使建筑智能化纳入法治和规范化的轨道。
（1）由政府建设相关主管部门组织牵头，建立由有关部门和行业参加的建筑智能化施工技术培训机构，加强对建筑智能化的知识和技术教育，以扩大建筑智能化的设计、施工、监理和维护的技术队伍。建立经政府主管部门批准的综合实力比较强的建筑智能化技术、经济咨询机构。
（2）政府要建立健全智能.建筑的管理体系，完善设计单位、施工单位、系统集成商、工程监理单位及专业咨询机构的资质审批、审查制度和工程规划、设计方案审批制度及工程验收制度。协调政府有关部门和有关行业对建筑智能化进行政府统一分工管理，并制订相应的法规和管理办法，使之有法可依，有章可循。依据国家颁布的有关建筑智能化的分类和分级规定来制订和修改设计标准、工程验收标准及设计、施工规范，使建筑智能化的设计、施工、监理和工程验收都有据可查。
（3）建筑智能化的系统集成商是建筑智能化不可缺少的一支力量，为规范建筑智能化的管理体制，政府应对系统集成商进行良好的行业管理，对其进行监督、检查，使集成商的经营行为合法化、规范化。建筑智能化的施工过程中将由多专业、多工种、多个施工单位的配合协调。因此，该阶段必须进行优化施工管理，以确保工程质量和施工进度。优化施工管理，首先必须选择信誉好、重质量、技术力量强的施工单位承担工程的施工，采用科学的施工方法组织施工。施工过程中，必须严格按施工规范和设计施工，应将试验检查工作作为头等大事来抓。工程监理单位应严格按施工规范、设计和监理工作程序做好工序和质量控制、中间验收和竣工验收的质量把关工作。
（4）系统集成商应该充实自己的技术实力，培养一些优秀的项目管理人员，能够真正的做到对项目的顺利实施，安全，质量及工期等方面的严格控制。培养一些优秀的技术人才，时刻关注行业的发展，对新产品新技术不断学习，使得能够把智能化的新技术从理论变为实践，更好的应用到建筑智能化的项目当中去。系统集成商还应当提高自己的总包服务管理的水平，大多数的系统集成商没有足够的施工力量，也不适合建立庞大的施工队伍，总包服务管理水平的高低就体现了系统集成商的真正实力，很多大型的系统集成企业都是把工程分系统、分项目的包干给其他的企业，如何保证施工质量，如何提高管理水平，就是体现企业实力的重要因素。
3 结论
系统集成商必须具备足够的技术力量，包括对产品性能和工艺水平的把握能力。只有在自身技术实力的基础上，才能真正基于客户的需求提出先进全面的解决方案，并选择适合用户需要的设备产品。未来的智能建筑系统服务商应该重视IT技术的应用给客户带来的价值。从国内众多大型工程的服务经验来看，大型综合智能化项目建设，不仅需要满足客户提出的要求，还需要服务商帮助挖掘更多对智能化应用的需求，需要服务商以整体规划意识为指导去发现并满足这些需求。只有这样，智能建筑系统服务商才会在激烈的市场竞争中不断发展壮大。
参考文献
[1]吴栋,葛宝荣.关于智能建筑楼宇自控系统的研究[J].中国新技术新产品,2010,(06):165
人工智能应用领域论文范文 第7篇
1人工智能技术操作方便
在电气工程自动化中，人工智能控制技术主要通过专家系统、神经网络控制、模糊控制这三种方法来完成任务的。人工智能控制技术可以对开关量和模拟量等相关的数据进行采集，并且可以进行相应的处理以及存储。它的界面显示功能良好，工作人员在使用的时候可以比较清楚地了解设备的整体运行的状态；此外，人工智能控制技术还具备自动报警功能，如果显示的数据出现了异常，它就会发出自动报警；对于出现的故障还可以进行故障录波记录，设定好保护定值，这样可以对电气设备的安全起到保障作用。人工智能技术操作简便，可以给工作人员带来诸多方便。
2人工智能技术不易受其他因素影响
过去传统的控制器在进行工作的时候会遇到很多外界因素或者机器自身的问题的干扰，并且会对工作造成不良影响。但是人工智能技术在这方面的优势则比较明显。例如，人工智能技术不需要精确的动态模型，所以，即使模型设置的参数发生了变化，也不会对其造成太大的影响，而且其对环境的要求也不苛刻。所以，人工智能技术在其运行的过程中，可以不受不确定因素的影响，并且可以实现较为精准的自动化控制。
3人工智能技术产生的误差小
人工智能技术在运行过程中基本不受到来自外界的影响，而且其本身的抗干扰能力就很强，所以，一旦提前对系统设定了参数，那么在操作过程中就不用担心参数发生变动。这些参数在整个过程中会保持在一个值域之内，所以不需要担心会有较大的差值，因此其工作效率也比较高。
二人工智能在电气自动化中的应用
1智能控制和保护功能
进行操作控制
在进行操作的过程中，使用人员可以通过键盘或鼠标对隔离开关、断路器等进行现场的或者远程的控制，对励磁电流进行精准的调整。除此之外，还能够进行带负荷操作和停机操作，对相关的人员的权限进行限制。
对相关数据的收集和处理
人工智能技术对所有开关量、模拟量数据进行实时的采集，而且根据先前设计好的要求进行定时批量的存贮以及整理等工作。设置和修改某些参数，及时地保护软压板的退投。
对设备的管理
人工智能在对电力系统进行管理的时候，可以对运行日志进行自动保存，并生成报表的存储或打印、描绘系统运行曲线等。
实行有效的监控
智能技术能够对模拟量与开关量进行全程同步的监测，当检测过程发生异常时，则可以选择多种模式进行报警，同时还可有序地记录系统里的各项事件、在线分析负序量计算等。
对画面的显示
人工智能技术可以运用图像生成软件进行真实画面模拟，可以对有关设备和整个系统的工作运行进行模拟，并且最终以画面的形式显现到屏幕上。
进行故障录波
智能技术对故障波形的获取具有良好的功能，在获取的同时还可以做好相关的记录，对模拟量故障及时地进行录波和捕捉相关波形。
2智能信息检索作
为人类智能的模拟理论而产生的新兴技术方法，人工智能具有良好的信息检索功能。其不仅可以对网络中出现的较为模糊和不确定性的因素进行科学的换算以及推理，还可以根据信息检索的结果提出一些切实可行的解决方案。人工智能技术的优势还在于它可以将正确的指令精确无误的传达给各种机器，进而机器在接受到指令后能够进行正确、正常的运转，确保任务的完成。
3提高电气自动化性能
提高产品质量人工智能系统具有优越的条件，其模拟人类智能，并将人工智能技术中的遗传算法投入到电器产品的应用中。利用人工智能技术，可以将产品的性能优化，假如可以科学合理地把人工智能技术运用到电气自动化的控制中，那么电子自动化性能就会得到显著的改善，电气设备的运行效率也会被大大提高，电气自动化控制的准确性便有所保障。这样一来，就可以减少在电气工程自动化中人力资源的使用，劳动成本也可以随之降低，进而推进电气工程事业的发展。此外，人工智能技术还可以在各种电器产品的会设计中辅助进CAD，使产品的开发周期得到有效缩短，并且能够对提高CAD技术的开发和应用程度有很大的帮助，设计难度也会有所降低，产品的质量自然就会提高。
4电气设备优化设计
有关电气设备的优化设计工作是比较复杂的，需要结合多方面的理论知识，比如电磁场、电机电器、电路等相关知识，此外还需要丰富的设计经验知识。过去的电气产品设计效率很低，一般是因为缺乏相关的技术的支持，再加上工作量本身就很大，所以整个设计就显得比较难，很少有科学合理的设计。但是如今计算机技术发展迅速，手工设计逐渐被计算机辅助设计（CAD）所代替，产品的开发周期缩短了，设计人员的设计产品质量和设计的效率也提高了，而且设计已经越来越趋于智能化和高效化。人工智能技术在电气产品的优化设计应用中，主要有两种方法，即专家系统和遗传算法。其中，遗传算法可以直接操作结构对象，对优化和自动获取搜索空间、自行调整搜索的方向方面具有指导作用，而且采用先进的计算方法，计算结果很精确，因此在电气产品的智能化优化设计中应用广泛。而专家系统则不同，它是主要依据相关领域的一个或是多个专家所提供经验与知识来进行工作的，它是一个对专家的决策过程进行模拟的过程，从而对需要人类专家处理的问题进行处理，这种方式也比较重要。当然，除此两种方法还有很多其他方法，比如神经网络、模糊逻辑等。
三结束语
人工智能应用领域论文范文 第8篇
（安徽经济管理学院 信息工程系，安徽 合肥 230031）
摘要：随着现代工业的不断发展，基于人工智能技术的电气自动化控制，已应用于实际的生产生活之中，并取得良好的应用效果.本文分析了人工智能技术在电气自动化控制中的应用现状，并在此基础之上，论述了人工智能技术在电气自动化控制中的具体应用，旨在强化对人工智能技术的认识，并为今后相关领域的研究提供一定的参考.
关键词 ：人工智能；自动化控制；控制应用
在科学信息时代，人工智能技术的出现是现代社会发展的必然产物，更是推动工业现代化发展的重要技术支撑.当前，人工智能技术正处于不断发展的阶段，其在实际生产生活中的应用，充分表现出其强大的现实应用价值.一方面，人工智能技术作为一门新兴科学，具有十分广泛的现实应用价值；另一方面，现代社会发展需要人工智能技术的参与，尤其是现代工业的发展，需要人工智能技术作为支撑.对此，本文立足于人工智能技术的认识，阐述了人工智能技术在电气自动化控制中的应用.
1 人工智能技术
在科学技术快速发展的大背景之下，人工智能技术孕育而生.作为一门新的科学技术，在现代社会的发展中起到重要的作用.人工智能技术的形成，不仅有计算机技术理论的支撑，也有其他学科交互交叉下的共同构建.人工智能技术的本质，主要在于通过对人类智能的模拟，进而创造出可以替代人类从事复杂工作的机器人.当前，人工智能技术的研究领域比较集中，主要在两个领域：一是专家系统；二是机器人系统.模拟人类智能，最为突出的问题就是，大脑问题，人类大脑精密且复杂，如果要模拟，那需要如何实现呢？在现代技术之下，这一模仿成为了可能，进而逐步发展期人工智能技术.在实际的生产生活之中，人工智能化已应用于诸多领域，并取得了良好的应用效果，这也充分证明了人工智能技术强大的现实意义价值.此外，将人工智能﹑专家系统嵌入到仿真环境是减少仿真中的人力消耗，提高仿真自动化程度和仿真精度，是拓宽一体化仿真规模的不可缺少的技术.如下图1所示，是人工智能技术与仿真学科的交叉.
当然，人工智能技术已应用于实际的生产生活之中，但这项技术仍处于不断成熟发展的阶段，人工智能技术也存在一些问题，需要在今后的技术创新之中进行优化与改进.随着自动控制理论的研究发展，人工智能技术在电气自动化控制中的应用主要在专家系统、运作效率和模糊控制三个方面.从实际情况来看，由于模糊控制系统具有操作简单，且易于设备的融入，所以人工智能技术在电气自动化控制系统中的应用，仍主要集中在模糊控制.
2 人工智能技术在电气自动化控制中的应用现状
电气自动化控制是现代社会发展的必然结果，也是推动现代文明前景的重要力量.基于人工智能技术的电气自动化控制，一方面提高了电气自动化的控制效率；另一方面，降低了成本投入，符合工业企业发展的需求.所以，对于电气自动化控制而言，人工智能技术的应用，无疑具有重要的现实意义.
人工智能技术在电气自动化控制中的应用价值
人工智能技术的优越性非常显著，主要在于人工智能技术实现了对信息的收集、反馈及处理，在很大程度上替代了人类进行复杂的工作.所以，在电气自动化控制领域，人工智能技术的应用，势必是跨越式的发展.首先，基于人工智能技术的电子自动化控制，实现了更优的生产、流通等生产过程，在很大程度上实现了真正意义上的自动化；另一方面；电气自动化的实现，在很大程度上减少了人力的投入，降低了成本投入，提高了生产效率.对此，人工智能技术在电气自动化控制中的应用，推动了电子自动化行业的升级，促进了产业的结构优化.
人工智能技术在电气自动化控制中的应用现状
在电气设备的设计过程中，需要完备的知识理论作为支撑.而且，电气设备设计具有复杂性和系统性的特点，这就强调设计工作的有效性.人工智能技术应用在电气自动化控制中之后，人工智能控制功能已成为现实，并集中体现在以下几个方面：
人工智能控制实现了数据的采集及处理功能.这一功能的实现，首先实现了对电气设备的数据采集，而且在实际生产之中，可以对相关数据进行处理及保存，这就大大提高了电气自动化的控制效率.
人工智能控制实现了系统运行监视机报警功能.对于电气系统中的主要设备，这一功能可以对其模拟数据值实时监视.与此同时，对于电气设备的开关量，实现了智能化监视，并对于电气设备运行状态的变化进行电话报警、记录等，以便于事故的先前处理.
人工智能控制实现了操作控制功能.电气自动化控制的一大特点，就是通过鼠标或键盘，便可实现对电气系统的控制.所以，对于电气控制系统的操作人员而言，基于控制程序就可以实现同期并网带负荷或体积操作.这样一来，极大地提高了控制的效率，适合当前的工业发展需求.
人工智能控制实现了故障录波功能.人工智能控制的这一功能的实现，主要在于通过对故障录波的模拟、顺序记录、波形的捕捉等，以实现对故障录波的智能化捕捉，这在很大程度上提高了电气设备运行的效率及安全.
3 人工智能技术在电气自动化控制中的应用分析
目前，基于人工智能技术的电气自动化控制，实现了本质性的优化，诸多功能的实现，扩大了人工智能技术在电气控制领域中的应用价值.在此，笔者主要阐述了人工智能技术在电气自动化设备、电气控制过程，以及事故诊断中的应用，强化对人工智能技术在电气自动化控制中的应用认识.
人工智能技术在电气自动化设备中的应用
实质上，电气自动化系统非常复杂，涉及多个领域与学科.一方面，电气自动化设备的操作，需要操作人员具有良好的综合素质，以及完备的专业知识；另一方面，电气自动化的复杂性，强调操作的有效性，方可减少因为操作失误或不当，而造成的事故或停机.对此，在对这些现实问题的解决中，人工智能技术无疑起到釜底抽薪的效果.首先，人工智能技术以计算机为理论核心，通过程序的编写，可以实现计算机下的智能控制.也就是说，电气设备的操作智能化，代替了人脑劳动操作的不足.这样一来，不仅提高了工作的效率，而且降低了成本投入；其次，人工智能技术的应用，提高了电气自动化设备运行的科学性，优化了设备运行的现实环境.如图2所示，电气自动化设备人工智能化的系统.
人工智能技术在电气控制过程中的应用
在电气自动化的过程中，电气控制过程是最为核心的部分.人工智能技术在电气控制过程中的有效应用，无疑是提高电气自动化控制的重要基础.首先，在电气控制的过程中实现电气自动化，在很大程度上提高了工作运行的效率.并且，自动化的实现了更加科学化发展，降低运作的成本，尤其是在人力成本上，降低了人力在生产工作中的投入；其次，在电气自动化控制方面，人工智能技术的应用相对比较集中，以专家系统、模糊控制和神经网络控制为主.
模糊控制.模糊控制以模糊推理、模糊语言变量等为理论基础，并以专家经验作为模糊控制的规则.从其基本思路而言，模糊控制就是在被控制的对象的模糊模型的基础之上，运用模糊控制器，进而实现对电气控制系统的控制.其中，如图3所示，是模糊控制系统的组成框架图.模糊控制是一种自动控制系统，以模糊逻辑的推理规则为理论基础，并采用计算机控制系统构成具有反馈通道的闭环结构的数字控制系统.
专家控制.专家控制是以专家系统理论为主体，并有机结合了控制理论技术，是对专家经验效仿下的人工智能控制技术.所以，专家控制技术在电气控制过程中的应用，表现出显著的特点就是自动化控制的灵活性高，可实现对控制率的灵活选取；具有较好的适应性，能够通过对调控器的参数调整，适应不同的工作环境；可提高电气设备的运行效率和设备的运行安全.
网络神经控制.网络神经控制的原理就是基于对人脑神经元的活动模拟，以逼近原理为依据的网络建模.当前，网络神经的研究比较广泛，相关技术也日益成熟，在电气控制过程中的应用也日益广泛，且具有良好的应用效果.
为了更好地阐述人工智能技术在电气控制过程中的应用，本文以模糊控制为例进行具体的阐述.具体而言，模糊控制在电气控制过程中的应用，其作用的发挥主要基于直流和交流传动的实现.在直流传动中，其主要的传动控制是Mamdani、Sugeno.其中，mamdani是调速控制，而Sugeno则所有不同.此外，在交流传动中，其人工智能的有效实现依托于模糊控制器.如下图4所示，是模糊控制器的原理图.
人工智能技术在平常操作中的应用
随着现代工业的不断发展，我们的生活与电气行业的关系日益紧密，电气的安全稳定运行，对我们的生产生活具有重要的意义.电气操作强调操作流程的严格规范，在传统电气领域，由于操作复杂性，在操作的过程中不仅要花费大量的时间，而且操作不当或操作失误，都有可能带来严重的后果.所以，随着电气行业的现代化发展，基于人工技能技术的应用，在很大程度上简化了电气领域的操作过程.一方面，传统繁琐的操作步骤得到进一步的简化，提高了电气操作的效率；另一方面，自动化的实现，降低或杜绝了人工操作失误所带来的问题，在很大程度上提高了电气系统运行的安全稳定性.
人工智能技术在故障诊断中的应用
人工智能技术以模糊理论、专家技术，以及神经网络控制为核心，在故障诊断领域也具有十分重要的应用价值.在电气系统运行中，变压器、发动机等的故障，不仅影响电气系统运行的效率与安全，而且在检修方面具有较大的难度.在传统的故障诊断中，一是故障诊断的方法复杂，且准确诊断率较低；二是故障诊断需要花费大量的时间与人力，与当前的工业发展需求相冲突.例如，在对变压器的故障诊断中，传统的诊断方法是首先需要对变压器油产生的气体进行收集与分析，基于分析的数据判断变压器是否发生故障.这就需要花费较多的时间和人力，如果数据分析不准确，则会影响诊断的准确率，降低变压器运行的稳定性和安全性.所以，人工智能技术的应用，实现了对变压器故障诊断的自动化，极大地提高了故障诊断的效率和准确性.
4 结束语
快速发展的科学技术，改变了我们的生活.人工智能技术的出现，推动了现代文明的发展.作为一门新兴高科技，其在现实中的应用价值是无限的.首先，基于人工智能技术的电气自动化控制，转变了传统的电气控制模式，实现了跨越式发展；其次，人工智能技术提高了电气自动化控制的效率，无论是在人力上，还是在物力上，都大大降低了成本的投入，表现出良好的现实意义价值.
参考文献：
〔1〕褚凯.基于人工智能技术的电气自动化控制研究[J].中国新技术新产品，2012（03）.
〔2〕汤石敏.基于人工智能技术的电气自动化控制探讨[D].中国科技博览，2011.
〔3〕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）.
〔4〕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）.
〔5〕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）.
人工智能应用领域论文范文 第9篇
在飞行流量管理方面，飞行流量管理系统通过与辅助决策系统相结合，构成了人工智能辅助决策系统的飞行流量管理模块。该模块主要通过计算飞行流量来避免飞行流量的冲突，进而根据分析结果进行航班的排序。从具体的应用情况来看，首先，飞行流量的计算需要大量的原始数据，而这些数据既包含了历史数据，也包含了实时数据。同时，由于这些数据是来自于空域、机场和气象等多个方面的复杂信息，所以系统需要建立相应的飞行流量管理数据库，从而保证数据的准确性和及时性，进而保证飞行流量计算结果的可靠性。其次，在进行飞行流量计算时，系统利用了飞行动力学计算原理。根据数据库的信息，系统对飞机的四维飞行轨迹进行了计算，从而可以得知飞机的降落时间和降落地点。这样，系统就可以得出任意航段和交汇点在任意时间的飞行架次，进而列出潜在的飞行流量冲突信息。再者，在得知以上信息后，系统需要对这些信息进行分析，从而进行航班的排序，进而避免飞行流量的冲突。在排序方面，系统不仅可以实现飞行计划的过程仿真，还可以找出空域资源的“空闲”状态，进而利用该状态，进行航班和起降顺序的调整。而具体的排序原则有两个，一是优先级排序，二是全排列。其中，优先排序是按照一定的标准给这些航班拟定优先级，然后按照优先顺序进行航班的排序。而优先级的拟定标准有很多，比如飞行任务、机型、机场和时间等因素，都可以成为优先级的拟定标准。全排列原则是对冲突的航班进行全排列，从而根据每一次排列的延误损失，选择损失最小的排序方法。相比较来说，全排序法虽然较为科学，但是系统需要承担的运算量较大，因此会占用系统较多的内存资源。
2人工智能技术在飞行冲突探测与解脱管理方面的应用
人工智能技术的应用可以使空中交通管理系统具有高智能化的特征，从而满足飞行冲突与解脱管理方案自动生成的需要。具体来说，实现这一功能的模块是飞行冲突探测与解脱辅助决策模块，而该模块是由冲突探测与解脱系统和辅助决策系统组成的。该模块不但可以实现飞行冲突的预测，还可以为管制人员提供飞行冲突调配的决策方案，从而减轻管制人员的压力，帮助他们做出正确的决定。所以，该系统的应用，弥补了人类与机器各自存在的不足，从而有效的避免了因人为失误或机械故障而造成的飞行事故。从原理角度来看，系统首先通过分析飞行冲突情况来制定可能的解脱方案，然后根据航空器优先级分类方法和冲突类型判定法等多种规则，进行方案的选择和排除。在这一推理过程中，为了保证系统推理的有效性，系统需要根据大量的规则来进行方案的推理选择。而这些规则，则要被统一存入知识库系统中。这样，管制人员只要在平时做好知识库系统的更新和维护，就能够保证系统推理的有效性，从而根据系统提供的方案，来进行飞行冲突航班的排序。
3结论
人工智能应用领域论文范文 第10篇
人工智能的应用研究
一、人工智能的发展过程
人工智能( Intelligence)经历了三次飞跃阶段：实现问题求解是第一次，代替人进行部分逻辑推理工作的完成，如机器定理证明和专家系统；智能系统能够和环境交互是第二次，从运行的环境中对信息进行获取，代替人进行包括不确定性在内的部分思维工作的完成，通过自身的动作，对环境施加影响，并适应环境的变化，如智能机器人；第三次是智能系统，具有类人的认知和思维能力，能够发现新的知识，去完成面临的任务，如基于数据挖掘的系统。
二、人工智能的研究热点
AI研究出现了新的高潮，有两个方面的表现，一方面在于人工智能理论方面有了新的进展，另一方面是由于突飞猛进发展的计算机硬件。随着不断提高的计算机速度、不断扩大的存储容量、不断降低的价格，以及不断发展的网络，很多在以前无法完成的工作在现在都能够实现。当前，智能接口、数据挖掘、主体及多主体系统是人工智能研究的三个热点。
(一)智能接口技术是研究如何使人们能够方便自然地与计算机交流。为了实现这一目标，要求计算机能够看懂文字、听懂语言、说话表达，甚至能够进行不同语言之间的翻译，而这些功能的实现又依赖于知识表示方法的研究。因此，智能接口技术的研究既有巨大的应用价值，又有基础的理论意义。目前，智能接口技术已经取得了显著成果，文字识别、语音识别、语音合成、图像识别、机器翻译及自然语言理解等技术已经开始实用化。
(二)数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但是又潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘和知识发现的研究目前已经形成了三根强大的技术支柱：数据库、人工智能和数理统计。
(三)主体系统是具有信念、愿望、意图、能力、选择、承诺等心智状态的实体，比对象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定的自主性。主体试图自治、独立地完成任务，而且可以和环境交互，与其他主体通信，通过规划达到目标。多主体系统主要研究在逻辑上或物理上分离的多个主体之间进行协调智能行为，最终实现问题求解。
三、人工智能的应用领域
今天，AI能力更倾向于应用到人类或其他动物智能的某一或某几方面，并用自动化替代，有时候也用于对其进行模拟。不过在有些情况下，这些在高性能计算机调度之下的智能行为远远比人类的行为更为强大。
(一)路径查找和路径规划。在最小代价路径规划和路径查找系统中，可以使用专门的技术——它们中有一些非常灵巧微妙，另一些则仅仅是用蛮力解决——来模拟对理解的直觉迅速转换或者对普通人大脑生成过程的识别，结果有时非常令人惊讶！路径查找就是路径规划问题的一种变体。
为了找到最佳路线，我们需要计算通过每一个往返路线的时间开销。时间就是金钱；所以，我们更倾向于关注最小代价路线。这也适用于飞机航线的制定，它们需要在不同的城市中逗留或更换航班等等。
(二)逻辑和不确定性。计算机编程就像是使用逻辑砖块建造一栋房子一样。事实上，人工智能编程通常被认为有两种逻辑形式——命题逻辑和形式逻辑——的一种特殊混合应用，也被认为是一种谓词演算。更进一步说，编程语言中，我们更是采用了一个命题逻辑更加专门化的形式：布尔逻辑或者布尔代数。
命题逻辑应用于具有真和假两种状态的断言以及命题领域之中。古典命题逻辑或者布尔逻辑处理的都
只有两种状态：或者为真，或者为假。
对象之间 联系以及这些联系的真假值(布尔形式)在内的命题逻辑的一种强化延伸就是谓词演算(和中学学的数学计算毫无关系)所包含的。
但是当我们在逻辑中使用这些谓词的时候，就算是最复杂的逻辑语句，我们最终获得的也只是一个黑白分明的世界：一个事物不是真的就是假的。如果一个事物不是真的也不是假的，那么它一定是不存在的事物。否则，它必然两者居其一。
(三)自然 语言处理。在AI 应用中最重要的一部分就是自然语言处理。但是，现实却是，自然语言处理系统并不能像人类那样能很好地分析这些并没有太强逻辑结构地说出的以及写出的词语的含义。不过这样有限的功能对于残障人士、翻译系统、词语处理拼写和语法检查器来说仍然是非常有用的。
(四)神经 网络。一种信息处理结构就是神经网络，对诸如大脑之类的生物学神经系统进行尝试模仿来进行单纯数据的转换成为信息，就是它的原理。神经网络由很多相互联系的处理小元素：神经节点，功能相当于一个大脑神经细胞和神经元(synapse)组成，它们相互交互，共同解决具体问题。神经网络上的元素将 输入模式转换成为输出模式，而这些输出模式又同时可以成为其他神经网络的输入模式。神经网络通过实例学习，这一点和人类的做法一样。神经网络需要设置为适用于某些具体应用中，比如通过学习过程识别图像。而对于生命系统本身，我们对学习的过程涉及到神经细胞之间的突触联系的调整这一说法保留质疑。
四、结语
当前，大部分AI能力的研究方向是研究如何完整地模拟一个智能过程，而不是对器官所使用的每一个低级步骤进行再现。一个极端显著的示例就是利用数据库和搜索软件获取信息的专家系统。数据库向大脑提供基本没有任何关联的数据，同时这些数据的传输和其在大脑中的存储形式也毫不相同(科学家们很清楚这一点)。但是很多专家系统还是能够相当好地担当起诸如像内科医生这样的专业角色。当然它们也仅仅被应用于它们非常熟悉的领域。
人工智能应用领域论文范文 第11篇
人工智能是近年来随着计算机技术的不断发展的一个学科分支，是新兴的高科技技术。人工智能与纳米科学以及基因工程被人们称之为二十一世纪的三大尖端科技。人工智能的研究范围涉及较广，在诸多不同的领域都有涉及，比如：数学、认识科学、哲学、心理学以及计算机科学等多门学科，不同学科领域以人工智能为信息交流平台，进行相互的影响渗透，进而形成一门具有综合性质的科学。因此，人工智能也可以称之为社会科学与自然科学的交叉科学。人工智能主要是通过对计算机的研究，对人的某些思维以及智能行为进行模拟的学科，其主要被应用在专家系统、语言的理解、智能控制、遗传编程机器人工厂以及机器人技术等方面。一般而言，对于人工智能的研究的主要目的就是让机器代替人做一些复杂的工作。电气工程的研究长久以来都局限在电气化的方面，随着现代化科学技术的进步以及信息计算机技术的发展，电气工程自动化中逐渐向人工智能的趋势发展，通过引入人工智能进入电气工程自动化的领域，对人类大脑进行模拟并进行数据与信息的分析、收集、处理以及反馈，经过信息的自动化生产，进而提高电气工程的生产效益，进而推动电气工程产业结构的优化与升级。
2.人工智能在电气工程自动化中的应用
人工智能在电气产品优化设计中的应用在电气工程运行过程中，进行电气设备的设计是十分复杂的，其设计不但对电气自动化的各个专业学科与内容有所设计，而且要求电气设备设计人员具有较高的专业文化知识以及丰富的设计经验，进行电气设备的设计只有把电气知识、经验以及科学进行有机的融合，才能够对电气产品的科学性有所保障。人工智能在电气产品设计中的应用有效的对一些依靠人脑无法迅速解决的复杂计算以及模拟过程进行解决，进而大大的缩短了产品设计的周期，提高电气工程的工作效率，并且设计出的电气产品极具科学性与实用性。专家系统对于电气工程的开发性设计有积极的意义，而遗传算法主要应用于产品的优化设计，在进行产品设计的过程中，要求设计人员应该具备设计经验以及较强的智能软件应用的能力，从而便于依据不同情况的沾边选择不同的算法对产品进行高质量的设计。
人工智能在电气设备故障诊断中的应用在进行电气设备故障的诊断时，电气企业通常会使用人工智能中的人工神经网络、模糊理论以及专家系统的引用，其应用诊断的范围包含：发电机、电动机、变压器等的故障诊断。在电气设备中，电气工程遇到故障问题时，所呈现的现象是相对复杂的，运用传统的处理技术很难对问题进行及时准确的查找与判断，人工智能技术对于这种问题科技进行高效的解决，例如：当发电机的设备出现故障时，故障所呈现的不确定性、复杂性以及非线性的特征都是可以通过人工智能中的专家系统以及模糊理论进行综合的处理，人工智能技术大大的提升了电气设备故障诊断的准确性。
电气工程运行过程中的智能控制目前，在电气工程的自动化中智能控制的应用已经十分广泛，逐渐的发展成为电气工程自动化领域中的未来趋势。由于电气设备的控制工作比较复杂且极具综合性，对控制系统的技术含量以及计算的精确度都有比较高的标准，通过对人工智能中的模糊理论、人工神经网络以及专家系统的综合应用，有效的提高了电气设备的计算精度以及计算速度，不仅有利于节约电气企业的资源，而且对实现电气企业资源的优化配置具有积极的意义。
人工智能在电力系统中的应用在电力系统中应用比较普遍的人工智能主要有：启发式探索、专家系统、人工神经网络以及模糊理论。其具体的应用主要表现为：一是，专家系统。作为一个十分复杂的程序系统，专家系统集知识、规则以及经验于一体，主要工作程序是通过运用电气系统中某领域的专业经验以及专业知识对所遇问题进行分析与判断，接着进行专家决策的模拟，对需要专家解决的问题进行处理，而且在专家系统的使用过程中，应该依据现实情况对系统中的知识库、数据库以及规则库的信息与数据进行更新，从而使用电力系统的应用需要。二是，人工神经网络。其学习的方式十分灵活，存储方式也是呈现分布式，在大规模的信息处理中得到广泛的应用，人工神经网络具有较强的识别与分类能力，对与模型进行合理的分类并进行科学的选择，同时其与元件进行关联分析相结合能够对复杂的电力系统进行故障的诊断，而且能对故障进行识别与定位。三是，模糊理论。模糊理论主要应用于系统规划、潮流计算以及模糊控制之中。有利于操作界面的优化以及工作流程的简化，而系统可以进行自动日志与报表的生成与保存，进而提高系统日常操作的效率，对系统的安全运行具有积极的作用。
3.总结