人工智能技术作文

2017-06-08

随着经济的发展,电气自动化也面临着新的挑战。传统的人工控制已经难以适应当下社会环境。以下是小编精心整理的人工智能技术作文的相关资料,希望对你有帮助!

人工智能技术作文篇一

运用人工智能先进技术

【摘要】随着经济的发展,电气自动化也面临着新的挑战。传统的人工控制已经难以适应当下社会环境。而人工智能技术的引入,促使了电气自动化控制的革新,对电气自动化的发展具有里程碑的意义。这一技术的应用让人们从繁杂的生产环节中解脱出来,大大提高了工作效率。当前,在电气自动化控制中应用人工智能已经成为电气产业的重要转折点。本文就紧紧围绕这一点首先简要介绍了人工智能技术的主要含义、特点和优势,然后重点介绍了在电气自动化控制当中如何运用人工智能技术来提高电气自动化控制的效率。

【关键词】人工智能、 电气自动化控制、 电气设备设计

一、人工智能技术的含义

人工智能是在经济发展迅速的时代大背景下产生的新技术。它研究了自然科学和社会科学,所涉及的知识面非常广。人工智能技术自然离不开计算机技术的大力支持,大部分的人工智能技术都是以计算机编程为基础实现的。人工智能其实也就是采取一定的计算机编程来做到模仿人的目的,其主要的模仿对象有信息的收集、人的判断能力、数字图像的识别和一些相对来说较为简单的反应等,以这种人工智能技术来代替人类的智慧,就目前来说,主要的人工智能领域包括图像语言识别、自然语言处理、机器人,以及一些较为简单的专家系统等。在这些众多的领域当中,我们可以用在电气自动化控制当中的主要就是专家系统,专家系统应用在电气自动化控制系统当中不仅仅进一步提高了其自动化水平还在其判断的准确性和及时性上有了一定的改善,总之,对于电气自动化控制系统的效率提升起到了至关重要的作用,这也在另一方面节约了人力资源,并且在一定程度上弥补了因为人员的失误造成的一些不良影响,值得我们在今后的工作中大力推广。

二、人工智能技术的基本内容和特点

人工智能是一门新型的技术科学, 缩写为AI, 它是计算机科学的一个重要分支, 它的研究领域十分广泛, 包括机器人、语言识别、图像识别。它的任务主要是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术和应用系统。它的一个重要目标就是能够胜任一些复杂的工作。如今, 人工智能研究迅速发展,具有很强的实用性和广泛性, 主要包括运动控制、工业过程控制、电力电子技术、检测与自动化仪表、电子与计算机技术、信息处理、管理与决策等领域, 且更新速度快。人工智能属于自然科学和社会科学的交叉学科, 涉及到哲学、数学、心理学、计算机科学等领域。它的研究范畴包括机器人学、智能搜索等, 是对人的思维信息过程的模拟。

三、人工智能控制器的优势体现

人工智能技术在电气自动化控制系统中的应用主要的实现点就在于对于人工智能控制器的应用上,所以说人工智能在电气自动化控制系统应用上的优势也主要体现在人工智能控制器的优势上,人工智能控制器的主要优势就在于它在算法上和其它的控制器存在着很大的差异,人工智能控制器的主要算法包括模糊理论算法、神经算法、遗传算法和模糊神经算法等,这些算法的一个最大优势就是可以设计在没有控制对象的模型上。它的特点在于能够运用不同的方法对电气自动化设备控制进行分类, 更好地进行开发, 所形成的函数比常规的函数具有以下三种优势: 一是它的设计不需要对对象进行模型控制, 即使实际控制的对象中具有很多不确定、不稳定因素, 甚至难以适应的动态变化的控制对象, 都能满足控制需求。二是能够不断进行调整、改善, 具有很强的灵活性, 相比之前的控制器更易调节, 能够适应新数据、新信息的发展变化, 能够不受其它驱动器影响, 保证计算的准确率。三是能够避免不必要的人力物力支出, 设计中不需要专家参与, 只要进行数据分析就可, 使用方便, 适应

性好, 效率很高, 且运算成本低。四是具有很强的抗干扰能力, 能够解决常规方法无法解决

的问题。

四、人工智能技术在电气自动化控制中的应用

人工智能在电气自动化控制中的应用主要体现在四个方面:电气设备设计、电气控制、电力系统、故障诊断和数据的控制与优化。

1、在电气设备设计中的应用

电气设备的设计并不是一个简单随机的过程,它涉及到很多的学科知识,比如电机、电路、电力电子技术、变压器、电磁场等,并且随着社会的进步,人们对于电气设备设计的要求也正在提高,进行电气设备设计的优化势在必行。原有的电气设备设计主要依赖于经验丰富的设计师,但是就算是最出色的设计师在设计的过程中也会浪费掉大量的不必要的资源,而人工智能的介入就改变了这一现象,人工智能能够简单的计算人脑所不能够计算的一些复杂公式,并且能够进行自主演练,在准确性和及时性上也有了一定的保障,对于工作人员的工作经验也没有了很严格的要求,只要熟悉操作人工智能系统就可以了。

2、在电气控制中的应用

电气控制的主要目的就在于要提高电气运行的效率,进而提高生产效率,而要想达到这一目的主要的做法还是要提高电气控制的自动化程度,人工智能应用在电气控制当中就很好的提高了电气控制的自动化,进而到达了提高效率的目的,并且节省了大量的人力物力。当前人工智能应用在电气控制中的主要有三种:专家系统控制、模糊控制和神经网络控制,当然,最为常用的还是模糊控制,其原因主要在于模糊控制的操作较为简单,并且和实际中的电气控制结合较深。

3、 在电力系统中的应用

电力系统作为我们日常生活和工作中必不可少的一部分其安全性和运行效率极为重要。在该系统中使用人工智能技术将会更加有助于电力系统发挥作用。当前,人工智能技术应用在电力系统中的主要内容有以下几点:神经网络、专家系统和模糊集理论等,其中专家系统是电力系统中应用最为普遍的一种,该系统的主要目的就在于判断电力系统运行中出现的一些主要问题,并且做简单的处理,该系统主要的依据就在于它能够把众多经验丰富的专家的知识和判断经验融合到系统内,然后以此为基础处理各方面的难题。该系统使用原则是我们常用的计算机程序if-then,也就是一旦满足条件就会被执行。该系统在使用过程中有一点需要注意的就是该系统并非是一成不变的,它需要针对新的常见问题进行及时地补充以弥

补程序出现的不足。

4、在故障诊断中的应用

故障诊断也是当前电气自动化控制系统中极为重要的一环,在该环节中人工智能的作用同样功不可没,主要应用点有专家系统、模糊理论和神经网络等,主要的应用对象包括发

电机、变压器和电动机,这些主要电力部件出现问题都能够采用该系统进行必要的诊断以及

简要的处理,三种诊断方法相互合作共同维护着电气自动化控制系统的安全运行。

5、在数据的控制与优化中的应用

在进行电气自动化控制进程中, 首先要做的就是数据的采集与处理, 人工智能技术能够

对所有的数据进行实时采集, 并加以处理、储存, 以便不时之需。同样, 想了解一项工作的运行过程, 就会运用到画面的显示功能, 通过人工智能技术的运用, 能够真实地显示所运行的设备状态, 可以将有关数据加以处理, 形成具体的图像, 以便直观了解; 也可以通过模拟故障来进行记录分析, 避免类似状况的发生,其中模糊理论、专家系统和神经网络主要就是应用在电气设备的故障诊断上。

五、结束语

随着科学技术的发展,当前我国各行各业的电子信息化和智能化程度越来越高了,人工智能也逐渐在各行各业中崭露头角并快速发展着,当然,在电气自动化控制系统中也离不开人工智能的存在,人工智能合理的应用在电气自动化中给电气自动化控制带来了极大的进步,

人工智能是电气产业未来的发展方向,是电气产业的一大改革和进步。传统的人工控制由人工智能代替,将会进一步推动电气自动化的发展,确保工作效率,提高企业的经济效益以及社会效益。

参考文献

【1】彭启琮.DSP 技术[M]. 北京:电子科技大学出版社,2007.

【2】张培铭. 展望21 世纪电器发展方向一人工智能电器[J]. 电工技术杂志,2006.

【3】陈洪峰. 国内电气自动化发展状况与趋势[J]. 科技创新导报,2009.

人工智能技术作文篇二

霍金:人工智能技术不应过度发展

英国理论物理学家斯蒂芬·霍金日前说,人工智能科技在初级发展阶段的确为人类生活带来便利,不过要警惕其过度发展,因为得到充分发展的人工智能或许预示着人类最终被超越。

由于患有运动神经元疾病,霍金需利用一台机器与外界交流。受智能手机输入法启发,美英两家科技公司合作,为霍金的电脑“量身定制”出一款新的打字软件,使这位科学家的“说话”速度提升一倍。这种软件就利用了基础的人工智能技术,可“猜测”使用者的思维,推荐下一个可能用到的字词。

当天在这款新软件的发布会上,霍金坦承人工智能的初步发展已证明了其有用性,但他担心这类技术最终会发展出与人类智慧相当甚至超越人类的机器。“到时它(机器)将可能以不断加快的速度重新设计自己。而人类则受制于生物进化速度,无法与其竞争,最终被超越。”

今年5月,霍金曾与另外几位科学家为英国《独立报》撰文,称人们目前对待人工智能的潜在威胁“不够认真”。“短期来看,人工智能产生何种影响取决于谁在控制它。而长期来看,这种影响将取决于我们还能否控制它。”如何趋利避害是所有人都需要考虑的问题。

不过也有科学家认为,霍金对于人工智能的未来过于悲观。他们指出,至少在相当长的时间里,人类会完全掌控这类技术的发展,利用它来解决许多现实问题,而要让人工智能技术得到“充分发展”,还有很长的路要走。

人工智能技术作文篇三

计算机游戏中的人工智能技术

人工智能是用来研究、开发,扩展人的智能理论的综合性科学。人工智能发展到现在从理论到技术也是不断的成熟,应用的范围也是越来越广阔。而现如今人工智能在计算机游戏当中的应用也是非常的普遍,在游戏当中它打破了传统的游戏模式,使得游戏玩家更好的得到游戏当中的体验。在游戏当中应用人工智能技术不仅可以使用户得到更好的游戏体验,而且还大大提升了该游戏的知名度,进一步改善游戏的开发过程,改变传统的游戏制作技术。

1 人工智能

人工智能近几年在计算机方面取得成就是有目共睹的,在应用计算机方面主要用它来实现和模仿人的智能行为,使它能够做到人所能做到的一些事,减轻人们的负担,人工智能在发展过程中也遇到了许多的阻力,但在这些阻力和困难面前不断的完善并且得到了充分的发展。人工智能在其他学科方面也是不断发挥其用处,例如在研究机器自动推理方面、建模、神经元网络方面近几年也是取得了长足的发展。人工智能在其他方面所取得的成就从另一个角度来说它改变了人们的生活习惯,为人们的生活提供了许许多多的便利。可以说人工智能的发展是20世纪以来最伟大的成就之一。

2 人工智能在计算机游戏当中的应用

电脑游戏自从诞生以来就受到了广大游戏玩家的喜爱,而随着计算机跟人工智能技术的不断向前发展,使得游戏虚拟化越来越逼真,而这些技术的改变给予游戏玩家的体验也是前所未有的。人工智能技术与游戏的结合无论玩家在游戏当中属于哪个级别都可以体验到现实生活当中所无法体验到的刺激。玩家在玩游戏的时候刚开始并不知道他们自己想要玩的是什么游戏,而通过人工智能技术应用到游戏当中后,玩家在看到一个精美的游戏后,自然而然就会对这个游戏产生兴趣,在即战力方面也能够自己判断。而这些全新的应用正是其他没有应用人工智能技术所不能比拟的。

3 人工智能系统下计算机游戏的工作原理

在人工智能系统工作的原理当中记忆存储是非常重要的,通过记忆存储可以将一些重要的信息跟数据都收集在里面。游戏玩家在玩游戏的过程当中有时候一些信息是很混乱的,而通过记忆存储这种方式它可以将一些混乱的信息进行整合,当玩家需要的时候随时就可以调取出来,给用户带来了许多的便利。例如,在游戏当中通过记忆存储这种方式计算机就会自动的算出游戏当中的地方在哪个位置,哪个方向,以及它行走的路线,从而进行综合的比较给游戏玩家具体的参数,这样玩家就可以在游戏当中充分的感受到人工智能最真实的感受。

3 计算机游戏中的人工智能技术

3.1 作弊手段的运用

在计算机游戏中作弊是使用比较普遍的一种手段,游戏玩家通过作弊可以知道对手的信息,以及对方的一些装备情况,以此来应对其他玩家的攻击。以前玩家在玩游戏过程当中由于并不了解对手的信息,在游戏中有时候由于不理解对方给玩家带来的损失也是非常大的,而通过作弊这个手段则很好的解决了这个问题,帮助玩家应对各种复杂的条件。

3.2 有限状态机

除了记忆存储跟作弊这两个应用之外,有限状态机的使用也是非常普遍的一个人工智能。首先,它通过建立一个抽象的建模方式,将游戏当中一些非常复杂的程序进行简单化处理,将那些存在内部联系的进行组合交换,从而构成一条游戏的主线。有限状态机的功能也是很多的,例如在:管理游戏世界、模拟NPC的思维、维护游戏的一个状态方面也是表现的很突出。有限状态机由于它很好理解,而且也非常容易实现它的各个目标,因此在人工智能系统当中得到了充分的应用。

3.3 模糊状态机

模糊状态机是计算机游戏中常见的人工智能,而模糊状态机又是有限状态机的一个延伸。模糊状态机在表达上也是更加的细致同时也非常的丰富,通过它可以更好的进行推理,相对于有限状态机来说模糊状态机可以存储多个内容为用户省去了很多麻烦。游戏玩家在玩游戏的过程当中可能需要掌握多个对手的信息而模糊状态机由于他有多个存储功能,为玩家省去了很多时间,从而得到更好的游戏体验。模糊状态机在游戏的使用中更多的是帮玩家出谋划策,计算其他玩家的信息进一步加强了游戏的娱乐性,给玩家带来不一样的游戏感受。在其他一些竞技游戏当中可以运用模糊状态机这种形式记录他人的信息从而使得游戏更为逼真,可玩性进一步提高。

3.4 人工神经网络

人工神经网络是进行信息处理的一个数学模型,不仅具有强大的信息处理能力而且还具备了其他系统所不能拥有的学习识别功能。传统的技术通常只具备简单的信息处理功能,而人工神经网络将其他一些分支部分进行整合结算,不仅节省了大量的时间而且还能够准确的将杂乱无章的信息识别开来,联合起来进行结算。在游戏中有时候会出现一些比较复杂的场面,而玩家并不能很好的辨别出来,而通过人工神经网络则能进行简单化处理,改善玩家的游戏角色,给玩家带来不一样的游戏感受。

3.5 遗传算法

遗传算法是一种全新的优化搜索方法,对于那些比较难并且复杂的数据首先进行模拟计算,然后将那些需要研究的对象直接进行计算,大大省去了不必要的时间。玩家在玩游戏中通常并不能很好的辨别敌方方位,而通过遗传算法就可以自行搜索出敌方的方位,对自身的装备进行优化,通过自动学习,使整个游戏的画面更加真实。遗传算法在使用的过程中用的最多的可能是它取代了一些比较传统的学习算法,遗传算法将进一步优化人工神经网络可以说是在其基础上得到进一步提升。当然在遗传算法上也有它不足的一面,尤其在数学基础上有着一定的缺陷,而这些不足的一面我们有理由相信随着理论研究的不断深入,最终将会得到完善。

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