人工智能在自动化学科中的应用
人工智能在自动化学科中的应用
社会的进步和人类的长寿要求生产力更加发达,要求人类的经济生活更加智能化,以节省宝贵的人类时间去做其它有益的事情。自动化领域的革新需要人工智能的大力支持,而人工智能在自动化学科方面的优势在这个领域也确实能够得到极大的发挥,促进自动化的发展进步。
自动化是研究与电气工程有关的系统运行、自动控制、电力电子技术、信息处理、试验分析、研制开发以及电子与计算机应用等领域的一门学科。实现机械的自动化,让机械部份脱离人类的直接控制和操作自动实现某些过程是自动化和人工智能研究的交汇点。积极运用人工智能的知识。
人工智能在电力系统运行控制中的应用综述人工智能技术(AI)广泛应用于求解非线性问题中,在电力系统的控制、管理、运行等领域发挥着重要的作用。阐述了专家系统、人工神经网络、模糊集理论和启发式搜索等人工智能技术在电力系统中各自的应用特点,展望了人工智能技术在电力系统中的发展趋势,指出混合智能是人工智能的重要发展方向之一。
电力系统应用人工智能的起因电力系统运行控制的一个基本目标就是在经济合理的条件下向用户提供高质量的电能。为此,有必要对电力系统进行规划、监视和控制。随着电力系统规模的不断增加,能源管理系统(EMS)运行人员所面临的决策任务也日趋加大,这使得运行人员很难保证电力系
简要介绍了现有的高级人工智能技术的发展概况及其实现方法,全面综述了模糊逻辑(F L)、专家系统(ES)、人工神经网络(ANN)和遗传算法(GA)等典型人工智能技术在电能质量控制中的应用情况及国内外的研究现状,并就值得进一步研究的问题及今后的主要研究方向进行了展望.
近年来,电能质量问题受到人们越来越广泛的关注.对电能质量问题的正确诊断和处理
需要高水平的专家知识,并且所需要的专家知识不是仅仅在某一个领域,而是涉及到电气工程中的许多领域,如电子驱动、传感器、旋转电机、变压器、电力电子、电能传输与供应、保护、谐波、信号分
人工智能在智能传感器领域的应用
传感器在自动化信息系统中的重要性不言而喻,它的特性的好坏、输出信息的可靠性对整个系统的质量至关重要。各行各业的自动化程度的迅速提高,特别是工业生产的自动化程度的提高,对传感器的性能提出了更高的要求。传统的传感器技术由于存在着性能不稳定、可靠性差、准确度低等缺点已经不能够满足自动化技术迅猛发展的需要。而人类在人工智能方面取得的进展为人工智能与传感器技术的结合———新型智能传感器的出现提供了契机。
主要介绍了人工智能的四个分支:模糊逻辑、人工神经网络、专家系统、遗传算法在传感器领域的应用。1模糊逻辑模糊逻辑在传感器领域的应用主要是将模糊逻辑与传感器技术结合构成模糊传感器。由于传统的传感器是数值传感器,所以传统的传感器难以对具有较大的非线性或者无法建立精确的数学模型的被测对象进行有效的测量,而模糊传感器则能很好的完成这些测量任务。模糊血压传感器是模糊逻辑在传感器系统中的典型应用。测量血压是医生检查心血管病例的一种手段。将医生的知识和经验集成到模糊血压传感器,模糊血压传感器就可以充当一位经验丰富的医生的角色。模糊血压传感器通过建立有关不同年龄、性
别......。
人工智能在故障诊断中的应用
人类社会进入工业化阶段以来，各种复杂的机器设备不断涌现，设备的故障诊断就成了一项重要的研究课题。就诊断方法而言，目前，除了传统的单一参数、单一故障的技术诊断外，多参量、多故障的综合，诊断已经兴起。随着现代科学技术的发展，故障诊断技术和方法也不断推陈出新，正走向智能化阶段。人工智能的发展为故障诊断提供了智能化的诊断方法．故障诊断专家系统不仅在理论上得到了相当的发展．而且已有了成功的应用实例。与此同时，人工神经网络的研究也进入到了故障诊断领域，成为故障诊断的一个最新研究热点，并已在许多实际系统中得到了很好的应用。此外．模糊理论、模糊逻辑系统也已经应用到故障诊断领域，并且与人工神经网络和专家系统互相结合，突显出其独特的优势，成为一种很有价值的故障诊断方法。
人工智能在电气传动中运用的进展
人工智能控制器可分为监督、非监督或增强学习型三种。常规的监督学习型神经网络控制器的拓朴结构和学习算法已经定型，这就给这种结构的控制器增加了限制，使得计算时间过长，常规非人工智能学习算法的应用效果不好。采用自适应神经网络和试探法就能克服这些困难，加快学习过程的收敛速度。常规模糊控制器的规则初值和模糊规则表是既定“a
－priori”型，这就使得调整困难，当系统得不到“a－priori”（既定）信息时，整个系统就不能正常工作。而应用自适应AI控制器，例如使用自适应模糊神经控制器就能克服这些困难，并且用DSP比较容易实现这些控制器。
常规模糊逻辑控制器的设计经常使用尝试法。需要“a－priori”信息，如运用自适应智能控制器就不需要“a－priori”（a－priroi规则库和隶属函数）信息。值得注意的是，与常规非自适应智能控制器相反，它根据输入信号更新它的“参数”，换句话说，它对变化的输入信号具有适应性。自适应控制器分两类：间接和直接控制器，间接自适应人工智能控制器有一个实时辩识模型，用于控制器的设计，间接控制器在每个采样周期需要采样控制对象的输入和输出信号，辩识器和控制器有很多形式，而直接AI控制器用特性表来实现对控制对象的控制，这个特性表由两个连续采样周期间的误差的变化量构成，用来控制电流响应。
如用模糊逻辑控制器，最简单的应用可能是标量因子的运用。这种方法用现在的非自适应驱动器很容易实现，因而对工业界具有很大的吸引力。用改变隶属函数形状的方法可实现
相似的效果。这种运用也可能通过改变规则来实现，如用直接AI控制器来实现，就是自适应控制器。它在每个采样瞬间先使用上一个采样周期采用的规则，如果得不到满意的特性，就用新的规则替代，从而得到满意的特性。
总而言之，当采用自适应模糊神经控制器，规则库和隶属函数在模糊化和反模糊化过程中能够自动地实时确定。有很多方法来实现这个过程，但主要的目标是使用系统技术实现稳定的解，并且找到最简单的拓朴结构配置，自学习迅速，收敛快速。
人工智能在信息检索系统中应用
人工智能是当前科学技术发展中的一门前沿学科，是在计算机科学、控制论、信息论、神经心理学、哲学、语言学等多种学科研究的基础上发展起来的，是一门综合性很强的边缘学科。总的来说，人工智能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。
目前，人工智能的研究更多的是结合具体领域进行的，主要研究领域有专家系统、机器学习、模式识别和自然语言理解等。自从人工智能技术问世以来，它的研究已经有了显著的成果。人工智能应用于信息检索系统的成果——智能信息检索系统给信息检索领域带来了革命性的变化。
人工智能在自动化领域的各方面的应用
由于电气设备从设计、生产到运行、控制，每个环节都是一个复杂的过程，传统的方法有时很难适应。国内外的电气科技工作者将人工智能技术引入电气设备的优化设计、故障诊断及控制过程，并取得了一些成功经验。本文在总结人工智能在电气设备领域取得成果的基础上，论述了人工智能在电气传动领域的发展概况。其中主要包括模糊控制、神经网络和遗传算法的应用特点及发展趋势等。
社会的进步要求生产力更加发达，要求人类的经济生活更加智能化，以节省宝贵的时间去做其它有益的事情。电气自动化控制领域的革新需要人工智能的大力支持，而人工智能在自动化控制方面的优势在这个领域也确实能够得到极大的发挥，促进自动化控制的发展进步。自动化的特征，表达了一个共同的主题，即提高机械人类意识能力，强化控制自动化，因此人工智能在电气自动化领域将会大有作为，自动化控制也需要人工智能的参与。在将来，智能技术在电气传动技术中占相当重要的地位，特别是自适应模糊神经元控制器在性能传动产品中将得到广泛应用。
一、人工智能控制器的概述
不同的人工智能控制通常用完全不同的方法去讨论。但AI 控制器例如：神经、模糊、
模糊神经以及遗传算法都可看成一类非线性函数近似器。这样的分类就能得到较好的总体理解，也有利于控制策略的统一开发。这些AI 函数近似器比常规的函数估计器具有更多的优势，这些优势如下：
（1）它们的设计不需要控制对象的模型（在许多场合，很难得到实际控制对象的精确动态方程，实际控制对象的模型在控制器设计时往往有很多不确实性因素，例如：参数变化，非线性时，往往不知道）
（2）通过适当调整（根据响应时间、下降时间、鲁棒性能等）它们能提高性能。例如：模糊逻辑控制器的上升时间比最优PID 控制器快1.5 倍，下降时间快3.5 倍，过冲更小。
（3）它们比古典控制器的调节容易。
（4）在没有必须专家知识时，通过响应数据也能设计它们。
（5）运用语言和响应信息可能设计它们。
（6）它们有相当好的一致性（当使用一些新的未知输入数据就能得到好的估计），与驱动器的特性无关。现在没有使用人工智能的控制算法对特定对象控制效果十分好，但对其他控制对象效果就不会一致性地好，因此对具体对象必须具体设计。
（7）它们对新数据或新信息具有很好的适应性。
（8）它们能解决常规方法不能解决的问题。
（9）它们具有很好的抗噪声干扰能力。
（10）它们的实现十分便宜，特别是使用最小配置时。
（11）它们很容易扩展和修改。
总而言之，当采用自适应模糊神经控制器，规则库和隶属函数在模糊化和反模糊化过程中能够自动地实时确定。有很多方法来实现这个过程，但主要的目标是使用系统技术实现稳定的解，并且找到最简单的拓朴结构配置，自学习迅速，收敛快速。
二、人工智能在电气传动控制中的运用
1、人工智能在直流传动中的运用
（1）模糊逻辑控制应用
主要有两类模糊控制器，Mamdani 和Sugeno型。到目前为止只有Mamdani 模糊控制器用于调速控制系统中。限于篇幅这里不详细讨论其中的原因。值得注意的是这两种控制器都有规则库，它是一个if－then 模糊规则集。但Sugeno 控制器的典型规则是“如果x 是A，并且y 是B，那么Z=f（x,y）”。这里A 和B 是模糊集；Z=f (x,y）是x,y的函数，通常是输入变量x,y 的多项式。当f 是常数，就是零阶Sugeno 模型，因此Sugeno 是Mamdani 控制器的特例。
Mamdani 控制器由下面四个主要部分组成：
①模糊化实现输入变量的测量、量化和模糊化。隶属函数有多种形式。
②知识库由数据库和语言控制规则库组成。开发规则库的主要方法是：把专家的知识和经历用于应用和控制目标；建模操作器的控制行动；建模过程；使用自适应模糊控制器和人工神经网络推理机制。
③推理机是模糊控制器的核心，能模仿人的决策和推理模糊控制行为。
④反模糊化实现量化和反模糊化。有很多反模糊化技术，例如最大化反模糊化，中间平均技术等。
（2）ANNS 的应用
过去二十年，人工神经网络（ANNS）在模式识别和信号处理中得到广泛运用。由于ANNS 有一致性的非线性函数估计器，因此它也可有效的运用于电气传动控制领域，它们的优势是不需要被控系统的数学模型，一致性很好，对噪音不敏感。另外，由于ANNS 的并行结构，它很适合多传感器输入运用，比如在条件监控、诊断系统中能增强决策的可靠性，
当然，最近电气传动朝着最小化传感器数量方向发展，但有时，多传感器可以减少系统对特殊传感器缺陷的敏感性，不需要过高的精度，也不需要复杂的信号处理。
误差反向传播技术是多层前馈ANN 最常用的学习技术。如果网络有足够多的隐藏层和隐藏结点以及适宜的激励函数，多层ANN 只能实现需要的映射，没有直接的技术选择最优隐藏层、结点数和激励函数，通常用尝试法解决这个问题，反向传播训练算法是基本的最快下降法，输出结点的误差反馈回网络，用于权重调整，搜索最优。输出结点的权重调整迭代不同于隐藏结点的权重调整迭代。通过使用反向传播技术，能得到需要的非线性函数近似值，该算法包括有学习速率参数，对网络的特性有很大影响。
2、人工智能在交流传动中的应用
（1）模糊逻辑的应用
在大多数讨论模糊逻辑在交流传动中运用的文章中，都介绍的是用模糊控制器取代常规的速度调节器，可英国Aberdeen 大学开发的全数字高性能传动系统中有多个模糊控制器，这些模糊控制器不仅用来取代常规的PI 或PID 控制器，同时也用于其他任务。该大学还把模糊神经控制器用于各种全数字高动态性能传动系统开发中。也有一些优秀的文章论述运用模糊逻辑控制感应电机的磁通和力矩。它的输入标定因子是变化的。实验结果也验证了所提方案的有效性。该系统中模糊速度控制器与常规的PI 速度控制器和CRPWM塑变器一起使用，它往往用来补偿可能的惯性和负载转矩的扰动。
（2）神经论文联盟https://www.wendangku.net/doc/3210471108.html,整理网络的应用
现如今，有大量文章讨论神经网络在交流电机和驱动系统的条件监测和诊断中的运用。介绍了使用常规反向转波算法的ANN 用于步进电机控制算法的最优化。该方案使用实验数据，根据负载转矩和初始速度来确定最大可观测速度增量。这就需要ANN 学习三维图形映射。该系统与常规控制算法（梯形控制法）相比具有更好的性能，并且大大减少了定位时间，对负载转矩的大范围变化和非初始速度也有满意的控制效果。ANNS 的结构是多层前馈型，运用常规反向传播学习算法。该系统由两个子系统构成，一个系统通过电气动态参数的辩识自适应控制定子电流，另一个系统通过对机电系统参数的辩识自适应控制转子速度。
最后值得指出的是现在发表的大多数有关ANN 对各种电机参数估计的论文，一个共同的特点是，它们都是用多层前馈ANNS，用常规反向传播算法，只是学习算法的模型不同或被估计的参数不同。
三、结束语
总之，电气自动化控制是增强生产、流通、交换、分配等关键一环,实现自动化,就等于减少了人力资本投入,并提高了运作的效率。人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。随着现代控制理论的发展，控制器设计的常规技术正逐渐被广泛使用的人工智能软件技术所替代。中国论文联盟
人工智能地研究方向和应用领域
人工智能的研究方向和应用领域 人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。广义的人工智能包括人工智能、人工情感与人工意志三个方面。 一、研究方向 1.问题求解 人工智能的第一个大成就是发展了能够求解难题的下棋(如国际象棋)程序。在下棋程序中应用的某些技术，如向前看几步，并把困难的问题分成一些比较容易的子问题，发展成为搜索和问题归约这样的人工智能基本技术。今天的计算机程序能够下锦标赛水平的各种方盘棋、十五子棋和国际象棋。另一种问题求解程序把各种数学公式符号汇编在一起，其性能达到很高的水平，并正在为许多科学家和工程师所应用。有些程序甚至还能够用经验来改善其性能。 2.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子领域之一。其中特别重要的是要找到一些方法，只把注意力集中在一个大型数据库中的有关事实上，留意可信的证明，并在出现新信息时适时修正这些证明。对数学中臆测的定理寻找一个证明或反证，确实称得上是一项智能任务。为此不仅需要有根据假设进行演绎的能力，而且需要某些直觉技巧。 1976年7月，美国的阿佩尔(K.Appel)等人合作解决了长达124年之久的难题--四色定理。他们用三台大型计算机，花去1200小时CPU时间，并对中间结果进行人为反复修改500多处。四色定理的成功证明曾轰动计算机界。 3.自然语言理解 NLP(Natural Language Processing)自然语言处理也是人工智能的早期研究领域之一，已经编写出能够从内部数据库回答用英语提出的问题的程序，这些程序通过阅读文本材料和建立内部数据库，能够把句子从一种语言翻译为另一种语言，执行用英语给出的指令和获取知识等。有些程序甚至能够在一定程度上翻译从话筒输入的口头指令(而不是从键盘打入计算机的指令)。目前语言处理研究的主要课题是：在翻译句子时，以主题和对话情况为基础，注意大量的一般常识--世界知识和期望作用的重要性。
电气自动化控制中人工智能分析
电气自动化控制中人工智能分析 1.人工智能应用理论分析 人工智能属于自然科学和社会科学交叉的一门边缘学科，涉及众多学科，比如哲学与认知科学、计算机科学等，其研究范畴是智能搜索、感知问题、逻辑程序设计、遗传算然、自然语言处理等。从本质上来讲，人工智能就是模拟人的思维的信息过程。两条道路可以用于对人的思维模拟，一条是结构模拟，对人脑的结构机制进行模仿，将类人脑的机器制造出来；另一条是功能模拟，暂时将人脑的内部结构撇开，在模拟是从人脑的功能过程出发。对人脑思维功能的模拟的典型事例就是现代电子计算机，它模拟了人脑思维的信息过程。人工智能并不意味着人的智能，更不意味着对人的智能的超越。从本质上来将，机器思维不同于人类思维的地方表现在四个方面，一，前者是无意识的机械的物理的单纯过程，而后者主要是心理和生理的过程；二，前者没有社会性；三，前者没有人类的意识所特有的能动的创造能力；四，电脑的功能总是在人脑的思维之后。 2.人工智能控制器的优势 人工智能控制器诸如模糊神经，遗传算法等都可以看做一类非线性函数近似器，经过这样的分类，我们就能够较好地对其进行总体理解，也有利于统一开发控制策略。和常规的函数估计其相比，这些人工智能控制器具有下列优势：没有控制对象的模型也可以设计人工智能
器。在很多场合，实际控制对象的精确动态方程是很难得到的，在设计控制器时实际控制对象的模型通常也存在着诸多不确定性因素，比如，和最优 PID 控制器相比，模糊逻辑控制器的上升时间是其1.5倍，下降时间是其 3.5 倍，过冲更加小；相对于古典控制器，人工智能控制器的调节更容易；在缺乏必要的专家知识时，通过相应数据也能够将人工智能控制器设计出来；对语言和相应信息进行运用也可能将人工智能控制器设计出来；人工智能的一致性良好，即使使用一些新的位置输入数据也能得到良好的估计，和驱动器的特性是没有关系的。目前，如果没有使用人工智能的控制算法，也许对特定对象具有良好的控制效果，但是对其他控制对象就不一定具有一致性的良好的控制效果，因此应该依据徒具对象进行具体设计；对新信息或新数据，人工智能控制器的适应性良好；人工智能控制器能够将常规方法解决不了的问题解决掉；人工智能控制器的抗噪声干扰能力良好；实现人工智能控制器控制价格低廉，尤其是只是对最下配置进行使用的情况下；人们和容易扩展和修改人工智能控制器。 3.人工智能技术在电气自动化控制系统中的应用 3.1 人工智能在直流传动中的应用 3.1.1 模糊逻辑控制应用 Mamdani 和 Sugeno 型是主要的两类模糊控制器。现阶段，在调速控制系统中只用到了 Mamdani 模糊控制器。需要注意的是这两种控制器都有一个 if-then 模糊规则库，但是如果 x 是 A，并且 y 是B，那么 Z=f（x，y）是 Sugeno 型控制器的典型规则，这里 A、B 是
人工智能在工业自动化中的应用
龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/3210471108.html, 人工智能在工业自动化中的应用 作者：苑振宇孟凡利李晋高宏亮张华 来源：《科技创新与应用》2020年第25期 摘 ;要：人工智能是一个研发训练计算机来执行以前只有人类才有能力的智能行为方法的研究领域。自动化的目的是代替人或辅助人去完成人类生产、生活和管理活动中的特定任务，提高工作效率、效益和效果。二者都是通过机器延伸增加人类认识世界和改造世界的能力。文章从人工智能的定义及发展、自动化的定义及发展、智能制造对人工智能的要求、工业人工智能的涵义、面临的挑战及应对策略等方面进行了阐述，分析了人工智能与工业自动化的关系。 关键词：人工智能;自动化;工业人工智能 中图分类号：G434 文献标志码：A ; ; ; ; 文章编号：2095-2945（2020）25-0176-03 Abstract： Artificial intelligence is a research field that develops and trains computers to execute intelligent behavior methods that was only possessed by humans. The purpose of automation is to replace or assist people to complete specific tasks in human production， life， and management activities， and enhance the work efficiency， benefits， and effects. Both are through the extension of the machine to increase the human ability to recognize and transform the world. This paper explains the definition and development of artificial intelligence， the definition and development of automation， the requirements of intelligent manufacturing for artificial intelligence， the meaning of industrial artificial intelligence， the challenges facing and the response strategies， etc. The relationship between artificial intelligence and industrial automation is analyzed. Keywords： artificial intelligence; automation; industrial artificial intelligence 1 人工智能与自动化 1.1 人工智能的定义及发展简史 1.1.1 人工智能的定义 美国国家科技委员会于2016年制定的《为人工智能的未来做好准备》指出，目前并没有一个普遍接受的人工智能定义。一些人把人工智能定义为是计算机化的系统，能够表现出通常被认为是需要智能的行为;其他人将人工智能定义为一个系统，该系统能够无论遇到什么样的复杂问题，都可以合理的解决，或者采取适当的行动实现它的目标。虽然对AI的界定并不明确且随时间推移不断变化，但AI的研究和應用始终秉持一个核心目标，即使人的智能行为实现自动化或复制。美国总统行政办公室于2016年发布的《人工智能、自动化及经济报告》中指出，AI不是单一技术，而是应用于特定任务的技术集合。2017年，《Science》定义的强人
人工智能在教育领域的应用_赵素琴
人工智能在教育领域的应用 如果以应试为主的教育方式不改变，智能机器取代老师几乎是必然。 更可怕的是，这样的教育培养出的人也将被智能机器淘汰 文/赵素琴 海川 几千年来，学校教育都是以教师为中心，强调教师的主导作用，采用说教灌输式教学，教 师担负着“传道授业解惑”的角色。传统教学模式下培养出来的人才大多重书本，轻实践，动手能力差，创造能力差。这种落后的教学模式已不能适应当今我国教育发展和建设创新强国的需要。 苏霍姆林斯基在《教育艺术》中认为，“在人的心灵深处有一种根深蒂固的需要，就是希望自己是一个发现者、研究者、探索者。在儿童的精神世界中，这种需要特别强烈”。我们要敢于打破传统的教学模式，运用现代教育技术培养真正适应于经济社会发展的创新型和国际化人才。现代教育技术是伴随现代科技的发展，特别是电子、通讯、计算机的飞速发展而产生的，也是现代教育理论发展到一定阶段的产物。 作为新一轮科技革命的代表，人工智能（AI）技术已经或正在颠覆性地改变着许多行业和领域，而教育就是其中之一。来自谷歌的世界顶尖的人工智能专家团队将AI的智能发展划分成了三级：第一级是“弱人工智能”，只能够专注在一个特定领域，如下围棋；第二级是“强人工智能”，能够达到或超过人类水准；第三级是比人类聪明1000万倍的人工智能。 目前，“弱人工智能”已经渗透到我们生活的方方面面：搜索引擎、实时在线地图、手机语音助手、智能客服等都运用了人工智能技术。尽管人工智能要从感知、行为和认知三个维度全面模拟甚至超越人类，还有很长的路要走，但目前的AI凭借强大的计算能力、存储能力和大数据处理能力，已经改变着传统教育模式与教育形式，在破解教育资源不均、提高教育效率和教学质量、提供个性化精准化教学、优化教育评价系统等方面将发挥重要作用。 浙江西湖高等研究院人工智能研究室主任于长斌认为，人工智能下一步应用可能是远程教育、自我强 07/2017 New Economy Weekly / 新经济导刊 /23
人工智能在电气工程自动化的应用
人工智能在电气工程自动化的应用 是在科学技术方面还是在国民经济方面我国都取得了高速发展，在电力领域，特别是在电气工程自动化技术方面的发展更是可以用翻天覆地来形容。作为新兴技术人工智能技术的整体发展被大多数企业所看好，同时还给予了大量的资金支持使其用于产品开发。在电气工程自动化当中AI技术为其带来的益处较多，比如：能够将工作效率有效提升上来，从根本上降低对物力以及人力各方面的消耗；再者因为其应用情况，有效防止了许多人工可能出现的误差，所以，有效确保了电力领域当中各个产业的发展。 1概述 1.1人工智能技术。时代的不断进步加速了人工智能技术的产生，同时也是进入信息化的标志之一，主要是研究智能发展模式和人们的工作状态，其主要就是为了通过智能机器人系统对部分人工操作进行替代，进而从根本上保证工程运行的智能化。人工智能所包含的领域十分广泛，主要有语言学、计算机科学等。所以，从另一方面来讲，人工智能能够将其划分为思维科学技术的一种，其理论研究和具体实践工作主要是围绕思维科学来进行的。从思维方面来讲，其同时涵盖的有逻辑思维、形象思维以及灵感思维等。和其他学科相比，人工智能技术的发展离不开数学的大力支持。将人工智能和数学融合在一起，可以从根本上促进人工智能技术的不断进步。 1.2电气工程与自动化中人工智能技术的应用特点和优势。人工智能技
术在电气工程与自动化当中具体应用主要体现在数字化系统管理方面，在电气工程与自动化当中应用人工智能技术能够从根本上减小工人劳动强度，降低生产成本，从根本上确保生产效率的不断提高，有效推动电气工程与自动化水平的健康可持续发展，对部分人工操作进行替代，减少了人工成本的支出，从根本上确保企业运行的持久性和稳定性。利用人工智能技术还能够对电气工程与自动化的具体生产制造情况进行实时监控，如果有紧急情况发生的话，能够在第一时间内找出解决的办法，有效防止安全事故的发生。 2电气工程自动化中的应用 2.1人工智能技术在故障诊断中的运用。在具体运行的时候，由于在操作电气设备的时候存在着操作不当的现象，再加上经过长时间的运行，零部件存在着老化的情况，难免会导致设备故障的产生。设备产生故障之后必须要及时找出发生故障的位置及其原因，进而采取对应的措施进行解决。发生故障之后对其进行准确的分析是非常重要的，现阶段诊断故障的方法主要有以下三种：在规则的基础上对故障进行推理、基于故障树模型的故障诊断、基于案例对故障进行推理。以上三种对故障进行推理分析的方法可以只使用一种，也可以多种组合在一起进行使用。人们通过人工智能技术，进行了人工智能算法的开发，与传感技术和数据采集技术相结合，进行了故障诊断系统的设计，可以及时准确的将故障所在位置及其原因找出来，从根本上减少了时间和维修成本的浪费。故障诊断系统在结构上主要包括机械故障案例库、故障诊断规则库、故障诊断数据库、故障推理机、知识处理、故障诊断过程解释机、学习系统
AI人工智能教育应用领域-个性化学习3例
人工智能在教育领域的应用30个案例 --个性化学习 VIPKID--个性化学习体系 该公司个性化学习体系覆盖从学习行为数据搜集、数据分析与运用、个性化学习效果实现等功能。该体系通过学习过程与结果数据的回归验证，指导教学的开展，为外教持续赋能，帮助学生定制个性化的学习成长路径。 在互联网1对1的教学中，VIPKID人脸识别技术的应用可以有效监测孩子的接受程度、喜好、专注度、开心值等，通过大数据来全程追溯孩子的学习过程，发现孩子学习中的专注度、教师沟通有效性、存在的问题和喜好，进行有针对性的强化和补充，从而让学习效果更高效。 该体系实现了智能师生最优匹配，让学生遇到最适合的老师，并对用户数据进行深度挖掘，分析出学生的学习特性与偏好。系统通过人工智能技术采集北美外教授课数据，为老师在教学语言、技能等多层维度划定数百个标签，然后通过智能算法匹配，向学员推荐最合适其本人的外教。此外，公司还通过人脸识别技术、大数据实时跟踪每位学生的学习情况，根据每个学生的学习进度和个人特点制定个性化学习图谱。
CoCoMio--智能语言学习助手 CoCoMio是一个专注于语言学习的智能助手研发初创公司。该公司通过深度学习的技术和自然语言理解的技术,向用户提供智能的,个性化的语言教育服务. CoCoMio所创建的平台通过丰富的媒体资源,带有反馈功能的书写创意输出,以及重复性的闪卡与智能引擎结合,为学习者提供优秀的教学服务,每个用户可以根据他们的偏好选择学习的内容, CoCoMio的系统可以帮助学习者识别学习最重要的单词,短语和语法,从而创建专属的学习内容,目前CoCoMio的应用程序专为希望学习西班牙语的英语使用者群体服务。 Coursera--个性化在线课程设计系统 通过人工智能的技术对求学者的知识素养、学习能力和知识需求进行机器学习,最终能快速地针对个体进行课程设计并个性化呈现,从而达到真正的因材施教和个性化的学习体验,以及支持发展比较迅速的新近业务项目。 PITUTOR--个性化智慧教育系统 PI TUTOR能迅速理解用户学习过程中的行为,为用户提供个性化体验,实现因材施教。 该系统支持动态书写识别,用户可以在允许范围内输入任意题目,系统支持合理的解法。在解题的过程中,系统会精确找出用户每一步所犯的错误和不足,给出针对性建议。在用户需要帮助时,系统会依据用户特点推荐最佳的辅导方法,从而让用户按最有效的方式进步,该系
人工智能技术在教育中应用
人工智能技术在教育中应用 学院 专业 研究方向 学生姓名 学号 任课教师姓名 任课教师职称 2013年 6 月 24日
人工智能技术在教育中应用 摘要:人工智能（AI）以及人工智能科学从诞生起，其研究和应用领域就与教育紧密相关。人工智能就是研究让计算机接受教育、提高智能的科学技术。AI的研究成果又反过来应用到应用到教育过程中，促进教育的工作效率、产生新的教学模式。用人工智能技术技术支持教学(过程)的设计、互动分析与评价，进而支持教师及其教学，这已经成为一个重要趋势；本文阐述了教学设计自动化技术、、教学自动测评技术、专家系统、Agent等概念、重点关注的问题，以期为广大教育技术工作者提供一点借鉴. 关键词:人工智能;教学设计自动化;教学自动测评,专家系统，Agent技术 一、教学设计自动化技术 “教学设计自动化”（Automated Instructional Design或Automating Instructional Design，简称AID）是指有效利用计算机技术，为教学设计人员和其他教学产品开发人员在教学设计和教学产品开发过程中提供辅助、指导、咨询、帮助或决策的过程[1]。“教学设计自动化”更为贴切的提法应该是“计算机辅助的教学设计”（Computer Aided Instructional Design，简称CAID） 教学设计是教育技术学最核心的内容之一，教学设计理论的发展为教育技术学的发展奠定了坚实的基础。但是，教学设计仍然是少数教学设计专家的“专利”，在广大教师中普及应用仍然有一定的距离。其原因主要有二，首先教学设计方法需要进一步完善和发展，包括教学设计的过程模式比较复杂、“通用”模式在各种教学情况下的不适应等；其次“设计”的工作量过于繁杂(如内容分析阶段的ABCD方法就是一项复杂的“机械”劳动)。因此，若能让计算机帮助教师完成一些“机械劳动”，让教师把更多的精力关注于学与教的过程和行为，具有非常重要的理论意义和现实意义。 从1984年梅瑞尔首次提出“教学设计自动化”开始，教学设计自动化吸
人工智能在自动化学科中的应用
人工智能在自动化学科中的应用 社会的进步和人类的长寿要求生产力更加发达,要求人类的经济生活更加智能化,以节省宝贵的人类时间去做其它有益的事情。自动化领域的革新需要人工智能的大力支持,而人工智能在自动化学科方面的优势在这个领域也确实能够得到极大的发挥,促进自动化的发展进步。 自动化是研究与电气工程有关的系统运行、自动控制、电力电子技术、信息处理、试验分析、研制开发以及电子与计算机应用等领域的一门学科。实现机械的自动化,让机械部份脱离人类的直接控制和操作自动实现某些过程是自动化和人工智能研究的交汇点。积极运用人工智能的知识。 人工智能在电力系统运行控制中的应用综述人工智能技术(AI)广泛应用于求解非线性问题中,在电力系统的控制、管理、运行等领域发挥着重要的作用。阐述了专家系统、人工神经网络、模糊集理论和启发式搜索等人工智能技术在电力系统中各自的应用特点,展望了人工智能技术在电力系统中的发展趋势,指出混合智能是人工智能的重要发展方向之一。 电力系统应用人工智能的起因电力系统运行控制的一个基本目标就是在经济合理的条件下向用户提供高质量的电能。为此,有必要对电力系统进行规划、监视和控制。随着电力系统规模的不断增加,能源管理系统(EMS)运行人员所面临的决策任务也日趋加大,这使得运行人员很难保证电力系 简要介绍了现有的高级人工智能技术的发展概况及其实现方法,全面综述了模糊逻辑(F L)、专家系统(ES)、人工神经网络(ANN)和遗传算法(GA)等典型人工智能技术在电能质量控制中的应用情况及国内外的研究现状,并就值得进一步研究的问题及今后的主要研究方向进行了展望. 近年来,电能质量问题受到人们越来越广泛的关注.对电能质量问题的正确诊断和处理 需要高水平的专家知识,并且所需要的专家知识不是仅仅在某一个领域,而是涉及到电气工程中的许多领域,如电子驱动、传感器、旋转电机、变压器、电力电子、电能传输与供应、保护、谐波、信号分 人工智能在智能传感器领域的应用 传感器在自动化信息系统中的重要性不言而喻,它的特性的好坏、输出信息的可靠性对整个系统的质量至关重要。各行各业的自动化程度的迅速提高,特别是工业生产的自动化程度的提高,对传感器的性能提出了更高的要求。传统的传感器技术由于存在着性能不稳定、可靠性差、准确度低等缺点已经不能够满足自动化技术迅猛发展的需要。而人类在人工智能方面取得的进展为人工智能与传感器技术的结合———新型智能传感器的出现提供了契机。
人工智能的日常应用 论文
研究生学位课程论文论文题目：人工智能的日常应用
人工智能的日常应用 摘要：人工智能（Artificial Intelligence）,英文缩写为AI，是一门由计算机科学、控制论、信息论、语言学、神经生理学、心理学、数学、哲学等多种学科相互渗透而发展的综合性学科。21世纪是计算机科技飞速发展的时代，随着科技的不断发展，一些新型人工智能技术正在走进人类的生活，在我们的日常生活和学习当中也有许多地方得到应用。本文就符号计算、模式识别、专家系统、机器翻译等方面的应用作简单介绍，通过这篇文章使我们对身边的人工智能应用有一个感性的认识。 关键词：人工智能（AI）应用计算机 人工智能是近年来引起人们很大兴趣的一个研究领域：它的研究目标是用机器，通常为电子仪器、电脑等，尽可能地模拟人的精神活动，并且争取在这些方面最终改善并超出人的能力；其研究领域及应用范围十分广泛、例如，自动定理证明、推理、模式识别、专家知识系统、智能机器人、学习、博彩、自然语言理解等等。本文主要介绍符号计算、模式识别、专家系统、机器翻译四个方面的人工智能的日常生活应用。 一、符号计算 计算机最主要的用途之一就是科学计算,科学计算可分为两类:一类是纯数值的计算,例如求函数的值,方程的数值解,比如天气预报、油藏模拟、航天等领域;。另一类是符号计算,又称代数运算,这是一种智能化的计算,处理的是符号。符号可以代表整数、有理数、实数和复数,也可以代表多项式,函数,集合等。长期以来,人们一直盼望有一个可以进行符号计算的计算机软件系统。早在50年代末,人们就开始对此研究。进入80年代后,随着计算机的普及和人工智能的发展,相继出现了多种功能齐全的计算机代数系统软件,其中Mathematica和Maple是它们的代表，由于它们都是用C语言写成的,所以可以在绝大多数计算机上使用。Mathematica是第一个将符号运算,数值计算和图形显示很好地结合在一起的数学软件,用户能够方便地用它进行多种形式的数学处理。 计算机代数系统的优越性主要在于它能够进行大规模的代数运算。通常我们用笔和纸进行代数运算只能处理符号较少的算式,当算式的符号上升到百位数后,手工计算就很困难了,这时用计算机代数系统进行运算就可以做到准确,快捷,有效。现在符号计算软件有一些共同的特点就是在可以进行符号运算、数值计算和图形显示等同时,还具有高效的可编程功能。在操作界面上一般都支持交互式处理,人们通过键盘输入命令,计算机处理后即显示结果。并且人机界面友好,命令输入方便灵活,很容易寻求帮助。 尽管计算机代数系统在代替人繁琐的符号运算上有着无比的优越性,但是,计算机毕竟是机器,它只能执行人们给它的指令，有一定的局限性。首先,多数计算机代数系统对计算机硬件有较高的要求,在进行符号运算时,通常需要很大的内存和较长的计算时间,而精确的代数运算以时间和空间为代价的。第二个问题是用计算机代数系统进行数值计算,虽然计算精度可以到任意位,但由于计算机代数系统是用软件本身浮点运算代替硬件算术运算,所以在速度要比用Fortran 语言算同样的问题慢百倍甚至千倍。另外,虽然计算机代数系统包含大量的数学知识,但这仅仅是数学中的一小部分,目前仍有许多数学领域未能被计算机代数系统涉及。计算机代数系统仍在不断地发展和完善之中。
专业技术人员继续教育《人工智能技术发展趋势及应用》试题及答案涵盖80%内容
《人工智能技术发展趋势及应用》试题及答案 (一) 单选题，每题 2 分，共 20 题。 1. 下列有关人工智能的说法中，不正确的是（）。 (A)人工智能是以机器为载体的智能 (B)人工智能是以人为载体的智能 (C)人工智能是相对于动物的智能 (D)人工智能也叫机器智能 2. 以下属于素养性知识的是（）。 (A)为人处事方面的知识 (B)行业性知识 (C)分析性知识 (D)创造性知识 3. 本课程提到，人工智能皇冠上的明珠是（）。 (A)数据智能 (B)读写智能 (C)逻辑智能 (D)语言智能 4. 根据本课程，以下哪项不属于情感分析四维模型的内容（）。 (A)读音知情 (B)读脸知情
(C)读搏知情 (D)读书知情 5. 人工神经网络发展的第一次高潮是（）。 (A)1986年启动“863计划” (B)1977年，吴文俊创立吴方法 (C)1957年，罗森布拉特提出感知机神经元关系 (D)1985-1986年提出误差反向传播算法 6. 人工智能在围棋方面的应用之一是AlphaGo通过（）获得“棋感”。 (A)视觉感知 (B)扩大存储空间 (C)听觉感知 (D)提高运算速度 7. 以下哪项不属于教育信息化的三个阶段（）。 (A)教育创新化 (B)教育技术化 (C)教育智能化 (D)教育智慧化 8. 以下不属于人工智能对当前经济社会冲击最大的四个领域的是（）。 (A)制造 (B)教育
(C)艺术 (D)金融 9. 2013年，麻省理工学院的基础评论把（）列为第一大技术突破。 (A)机器学习 (B)人工智能 (C)智能围棋 (D)深度学习 10. 根据本课程，过去生产一台哈雷机车需要21天，但在工业4.0时代，只需要（）就可以把私人定制的摩托车交给客户，极大提高了生产效率，同时满足用户的个性化需求。 (A)2天 (B)24小时 (C)12小时 (D)6小时 11. 根据本课程，根据相关机构数据分析，中国制造业总体成本与美国相比（） (A)远远低于美国 (B)远远高于美国 (C)已经几乎相等同 (D)无法判断 12. 根据本课程，高速公路自动驾驶属于智能网联汽车的哪个发展阶段？（） (A)驾驶辅助 (B)部分自动驾驶
人工智能和机器学习自动化测试介绍
人工智能和机器学习自动化测试介绍 敏捷世界的自动化功能测试标准和需求 人们通常认为需要在功能和产品稳定之后进行自动化功能测试。恕我直言，这是对自动化的浪费，特别是现在人们都看到了基于敏捷的交付实践的价值，并且开始使用了增量软件交付。 使用这种方法，最重要的是在产品构建的阶段尽可能多地自动化测试，我们要遵循自动化测试金字塔的原则。一旦团队知道现在在顶层（UI 层）需要自动化一些什么之后，我们就应该自动化这些测试。 由于产品在不断发展，测试肯定会随着产品的发展而失败。这不是测试的问题，而是测试没有跟随产品的发展而发展。 想要让之前通过的测试再次通过，自动化功能测试工具、框架应该使现有测试的更新和演变尽可能地简单。可能需要在定位器中进行变更，或者需要在流中进行，这并不是很重要。 如果这个过程很简单，团队成员会从自动测试执行和其工具框架中获益匪浅。 自动化测试的目标清晰可见 这是我认为的自动化测试最重要的方面，了解什么自动化了，它是否能展现出相对于一系列UI 操作之外的价值。 确定性和健壮性测试–定位器和维护 如果测试执行环境不变（比如说测试中的产品、与测试相关的测试数据等等），自动化测试的结果应保持一致。这个方面也可以被认为是测试稳定性。 如果因为某些原因，测试失败了（比如产品的缺陷，测试没有更新等），每次重复执行该测试也应该以相同的原因失败。
保证测试确定性和健壮性的一个方法是保证可以定位并可靠地更新定位器，从而让维护变得简单。在某些情况下，工具集可能会使用（人工）智能来找出识别相同元素的下一个最佳方案，防止因定位器改变而找不到元素导致的测试失败。尤其是在唯一的定位器不可用的情况下，或者定位器的变更是基于产品状态的情况下。 也可以用不同的方法来唯一地识别一个元素。工具和框架需要支持多定位器的识别，测试作者应该能够详细说明如何使用它们。 通常导致测试失败的原因如下： 定位器是动态的，每次产品的发布或使用都会造成变化。 定位器依赖于被测试产品的环境。 比如：基于运行测试时的数据集 上面提到的因素会让实现确定性和健壮性的自动化测试变得不太可能。 在相对来说比较新的工具集中，我很高兴看到它们能够以各种各样的定位器策略来识别一个元素。在你多次运行测试的时候，工具能知道测试的预期，也会尽可能用最可靠的方法找到元素。这样，测试的健壮性就得到了提升，既不会影响测试的质量，也不会让测试“不经意的通过”。 测试片段的编写、更新和自定义应简单且可复用 应该非常容易编写自动化功能测试的片段，并按照需求，选择不同的数据值复用它们。这些代码片段可能包含简单逻辑、条件逻辑，也可能包含一些重复的内容。 比如说：登录代码片段，被记录和实现一次，在所有需要使用特定数据登录的测试中使用。
专业技术人员继续教育《人工智能技术发展趋势及应用》试题及答案涵盖
10.501v2《人工智能技术发展趋势及应用》试题及答案 (一) 单选题，每题 2 分，共 20 题。 1. 下列有关人工智能的说法中，不正确的是（）。 (A)人工智能是以机器为载体的智能 (B)人工智能是以人为载体的智能 (C)人工智能是相对于动物的智能 (D)人工智能也叫机器智能 2. 以下属于素养性知识的是（）。 (A)为人处事方面的知识 (B)行业性知识 (C)分析性知识 (D)创造性知识 3. 本课程提到，人工智能皇冠上的明珠是（）。 (A)数据智能 (B)读写智能 (C)逻辑智能 (D)语言智能 4. 根据本课程，以下哪项不属于情感分析四维模型的内容（）。 (A)读音知情 (B)读脸知情
(C)读搏知情 (D)读书知情 5. 人工神经网络发展的第一次高潮是（）。 (A)1986年启动“863计划” (B)1977年，吴文俊创立吴方法 (C)1957年，罗森布拉特提出感知机神经元关系 (D)1985-1986年提出误差反向传播算法 6. 人工智能在围棋方面的应用之一是AlphaGo通过（）获得“棋感”。 (A)视觉感知 (B)扩大存储空间 (C)听觉感知 (D)提高运算速度 7. 以下哪项不属于教育信息化的三个阶段（）。 (A)教育创新化 (B)教育技术化 (C)教育智能化 (D)教育智慧化 8. 以下不属于人工智能对当前经济社会冲击最大的四个领域的是（）。 (A)制造 (B)教育
(C)艺术 (D)金融 9. 2013年，麻省理工学院的基础评论把（）列为第一大技术突破。 (A)机器学习 (B)人工智能 (C)智能围棋 (D)深度学习 10. 根据本课程，过去生产一台哈雷机车需要21天，但在工业4.0时代，只需要（）就可以把私人定制的摩托车交给客户，极大提高了生产效率，同时满足用户的个性化需求。 (A)2天 (B)24小时 (C)12小时 (D)6小时 11. 根据本课程，根据相关机构数据分析，中国制造业总体成本与美国相比（） (A)远远低于美国 (B)远远高于美国 (C)已经几乎相等同 (D)无法判断 12. 根据本课程，高速公路自动驾驶属于智能网联汽车的哪个发展阶段？（） (A)驾驶辅助 (B)部分自动驾驶
电气工程与自动化中人工智能的应用
电气工程与自动化中人工智能的应用 随着我国社会经济的进步，人民的生活水平得到了显著的提升，经济发展为我国的工业带来了很大的机遇，从而提高了我国的工业水平。如今，我国的各行各业的竞争十分激烈，如果企业想要得到更好的发展，就要不断的提高企业的受益，随着科学技术的发展，人工智能技术在电气工程自动化领域被广泛应用，提高了电气工程自动化的水平，从而提高了企业的经济效益[3]。 1人工智能在电气工程自动化中表现出的优势 1.1.表现出突出的一致性 一般来说，控制方式是以一对一的方式为主，传统控制方式的优势是具有明确的目标，针对性很强，能够为特定的目标审计，而且这种传统的控制方式效果十分的突出，不会顾及其他对象。人工智能技术在这方面也有自己的独到之处，这种独到之处叫做一致性，换句话说就是人工智能技术可以能够控制所有的对象[2]。 1.2人工智能参数能够更改 如果想要优化机器的性能，只能通过对参数的修改，而人工智能
满足这个条件，通过更改人工智能的参数，就能提高人工智能机器的性能。人工智能和传统的控制机相比有很多独特的优势：（1)有较强的适应能力；（2）人工智能不需要复杂的操作，不需要专业的操作人员，人工智能可以自动的设定合适的参数，有效地减轻了相关人员的工作量；（3）人工智能可以根据实际的情况对参数进行相应的修改，从而使工作有效进行。 1.3充分利用人力资源 传统的电气工程自动化设备炒作复杂，而且设备的类型比较多样。因为电气设备类型较多，所以需要不同类型的工作人员定期仔细的对电气设备进行检查和维修，而且检查和维修的工作十分繁重，消耗大量的人力物力财力。而人工智能技术与其相比，不需要很多的电气工程自动化设备，从而可以减轻相关人员的工作量，还可以节省大笔的养护和检修费用，实现了人力资源的充分利用[5]。 1.4几乎不受其它因素的影响 传统的控制器受很多的因素的影响，尤其是在构建模型时，而且传统控制器对构建模型会产生许多不利的影响。而人工智能技术则会解决这些不良的因素，人工智能技术对环境和参数都没有太多的要求。
关于电气工程与自动化中人工智能的应用 陈鹏
关于电气工程与自动化中人工智能的应用陈鹏 发表时间：2018-12-27T15:55:25.563Z 来源：《建筑学研究前沿》2018年第27期作者：陈鹏[导读] 人工智能技术的引用，对于电气工程自动化的全面发展有着十分关键的影响，能够简化电气工程自动化设计工作，能够有效提升电气控制水平。 黑龙江技师学院 158100 摘要：随着我国社会经济的进步，人民的生活水平得到了显著的提升，经济发展为我国的工业带来了很大的机遇，从而提高了我国的工业水平。如今，我国的各行各业的竞争十分激烈，如果企业想要得到更好的发展，就要不断的提高企业的受益，随着科学技术的发展，人工智能技术在电气工程自动化领域被广泛应用，提高了电气工程自动化的水平，从而提高了企业的经济效益。本文通过对电气工程与自 动化当中人工智能的应用的意义进行了剖析，希望能够对读者和相关企业和部门有所帮助。关键词：电气工程；自动化；人工智能；应用 引言 人工智能技术的引用，对于电气工程自动化的全面发展有着十分关键的影响，能够简化电气工程自动化设计工作，能够有效提升电气控制水平。为此，相关工作人员应重视对人工智能的研究，以便在电气工程自动化系统中对其进行合理运用。1人工智能的含义 人工智能是计算机科学中的一个新兴的重要分支，从其诞生到迅速成为尖端技术的过程很短。AI技术就是一项使机器能够像人类大脑对事物做出相应的回应，在保持结果正常的同时，利用电脑运算速度更快的优势提高工作的效率于质量。AI技术非常的先进，其涉及的领域也非常的广，可以适用于各个领域，例如：IOS系统中的Siri，智能机器人，识别并分析物体等等。由于该技术带来的便宜非常多，不仅能能够提高工作的效率与质量，实现智能生活也能大大提高人们的生活品质。2人工智能在电气工程自动化中的应用优势2.1控制效率高 人工智能在电气工程自动化领域主要是用于对电气系统与设备的控制，在人工智能技术的支持下，新型的控制器不仅无需获取被控对象的动态模型，同时也不必再设置固定参数，这使得外界因素对电气自动化控制的影响大大降低，而控制操作也变得非常简单、方便，这些都能够在不同程度上提高控制效率。同时，人工智能下设计出的电气设备性能更高，在电气自动化控制中具有着一致性的特点，在参数设置上也采用了语音输入等便捷的方式，甚至还能够直接采集相关数据信息，并根据反馈信息实现自动参数调整，这同样能够提高对电气系统与电气设备的控制效率。 2.2有效降低成本 除了控制效率的提升外，人工智能的应用还能够起到降低生产成本的效果。首先，人工智能在电气工程自动化中的应用进一步解放了人工，无需对系统与设备进行繁琐的控制操作，使得人工成本大大减少。其次，在人工智能技术的支持下，电气设备性能大大提高，其对于线路与变压器的需求自然也就随之减少。最后，借助人工智能以及相关的检测、监控设备，能够实现对电气设备运行状态的实施监测与故障预警，因此企业不仅无需再安全专门的电气设备管理、维护人员，同时也能够更加及时的发现故障问题，从而将故障损失降到最低。 2.3运行安全可靠 从电气系统、设备的运行来看，由于人工智能的应用在很大程度上取代了人工操作，对系统、设备的控制也十分简单、便捷，减轻了操作人员的工作强度。因此，因人工操作失误而产生的故障问题或安全事故会大大减少，整个运行过程更加安全可靠。同时，人工智能控制还能够在电气控制中实现故障录波功能，对故障录波进行智能化的捕捉，这同样能够提高电气控制的安全性与可靠性。3人工智能在电气工程自动化中的应用3.1在电气工程设计中的应用人工智能技术在电气工程设计中的应用主要包括以下思路：其一，集中的监控设计，其是人工智能技术中重要组成部分,通过对其的合理应用，能够有效保障电气工程自动化控制效用的充分发挥。其作用具体体现在，一方面，集中监控受限较小，且运维过程较为简单，便捷。另一方面，集中监控的设计难度较低，能够将以往繁琐的电气工程设计工作化繁为简，降低工作人员的负担。但电气工程系统的集中监控设计，会在一定程度上增加系统处理器的运行负荷，进而拉低系统实际运行速度。同时，一旦需要增加电气设备的监控对象，就极易造成主机冗余降低，增加所需电缆数量，提升工程成本。此外，在应用集中监控设计思路进行电气工程自动化设计时，还会因电缆长度而影响到系统整体运行的稳定可靠性。其二，远程监控的设计思路。相较于集中监控设计理念而言,远程监控设计的最大优势体现在电力资源传输过程中所需电缆数量的有效降低，同时其安装施工也更为便捷，所需安装费用较少。但其同时也具有不足之处，主要体现在受限较多，且通讯需求较大，通讯速度不快等方面。因此，其往往只能用于小型电气工程设计中。其三，现场总线的设计思路。现场总线式智能化控制系统是一种针对性较强的控制系统,在实际的应用过程中可以根据具体工程的实际间隔和功能进行设计,此外现场总线式智能化控制系统同样能够大幅度减少隔离设备、模拟量以及端子柜等数量、减少电缆的使用量,从而大大减少实际操作过程中的成本投入。 3.2在电气控制过程中的应用在实际生活中，电气控制过程要求严格，控制过程繁琐，常因为技术人员操作失误导致电气设备出现问题。人工智能运用于电气控制过程可以提升精准度，其控制过程较为精简，能够提高电气控制的效率，实现对电气系统的远程控制。 3.3在电气设备故障诊断中的应用在电气设备故障诊断环节应用人工智能技术的效果也是十分显著的，但在实际应用中，应关注以下两点：其一，在电气设备发生故障后，应立即对故障设备进行检测，以便及时找到故障原点，为后续的故障维修争取更多的时间。在这一环节中，人工智能技术的应用相较于传统人工手段而言，其工作效率更高，且准确率也能够得到保障。其二，运用人工智能技术来诊断故障设备，能够保证在有效时间内发现故障问题所在，并快速找到具体原因，提升诊断效果。 3.3在电力系统中的应用
人工智能的发展及应用
人工智能的发展及应用 这是个信息爆炸自动控制飞速发展的时代，而在这样的时代中，人工智能也取得了飞速的发展。成为了最前沿最热门的学科和研究方向之一。 人工智能的定义 “人工智能” (Artificial Intelligence) 一词最初是在1956 年Dartmouth 学会上提出的。人工智能是指研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支, 它企图了解智能的实质, 并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机, 人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。 人工智能理论进入21 世纪, 正酝酿着新的突破,人工智能的研究成果将能够创造出更多更高级的智能“制品” , 并使之在越来越多的领域超越人类智能, 人工智能将为发展国民经济和改善人类生活做出更大贡献。 人工智能的应用领域 1. 在管理系统中的应用 (1) 人工智能应用于企业管理的意义主要不在于提高效率, 而是用计算机实现人们非常需要做, 但工业工程信息技术是靠人工却做不了或是很难做到的事情。在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》一文中刘玉然指出把人工智能应用于企业管理中, 以数据管理和处理为中心, 围绕企业的核心业务和主导流程建立若干个主题数据库, 而所有的应用系统应该围绕主题数据库来建立和运行。换句话说, 就是将企业各部门的数据进行统一集成管理, 搭建人工智能的应用平台, 使之成为企业管理与决策中的关键因子。 2. 在工程领域的应用
(1) 医学专家系统是人工智能和专家系统理论和技术在医学领域的重要应用, 具有极大的科研和应用价值,它可以帮助医生解决复杂的医学问题, 作为医生诊断、治疗的辅助工具。事实上, 早在1982年, 美国匹兹堡大学的Miller 就发表了著名的作为内科医生咨询的Internist 2? 内科计算机辅助诊断系统的研究成果, 由此, 掀起了医学智能系统开发与应用的高潮。目前, 医学智能系统已通过其在医学影像方面的重要作用, 从而应用于内科、骨科等多个医学领域中,并在不断发展完善中。 (2) 地质勘探、石油化工等领域是人工智能的主要作用发挥领地。1978 年美国 斯坦福国际研究所就研发制成矿藏勘探和评价专家系统“PROSPECT”OR, 该系统用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等, 是工业领域的首个人工智能专家系统,其发现了一个钼矿沉积, 价值超过1 亿美元。 3. 在技术研究中的应用 (1) 在超声无损检测(NDT)与无损评价(NDE)领域中,目前主要广泛采用专家系统方法对超声损伤(UT)中缺陷的性质、形状和大小进行判断和归类；专家运用超声无损检测仪器, 以其高精度的运算、控制和逻辑判断力代替大量人的体力与脑力劳动减少了任务因素造成的无擦, 提高了检测的可靠性, 实现了超声检测和评价的自动化、智能化。 (2) 人工智能在电子技术领域的应用可谓由来已久。随着网络的迅速发展,网络技术的安全是我们关心的重点, 因此我们必须在传统技术的基础上进行网络安全技 术的改进和变更，大力发展数据挖掘技术、人工免疫技术等高效的AI技术,开发更 高级AI 通用和专用语言, 和应用环境以及开发专用机器, 而与人工智能技术则为我们提供了可能性。 人工智能的发展 人工智能的发展也并不是一帆风顺的，人工智能的研究经历了以下几个阶段: 孕育阶段:古希腊的Aristotle( 亚里士多德)( 前384-322) ，给出了形式逻辑的基本规律。英国的哲学家、自然科学家Bacon(培根)(1561-1626)，系统地给出了归纳法。“知识就是力量”