前言：想要寫出一篇令人眼前一亮的文章嗎？我們特意為您整理了5篇人工智能和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)系范文，相信會(huì)為您的寫作帶來(lái)幫助，發(fā)現(xiàn)更多的寫作思路和靈感。

人工智能和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)系范文第1篇

1、指代不同。人工智能：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)；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：是一種模仿動(dòng)物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為特征，進(jìn)行分布式并行信息處理的算法數(shù)學(xué)模型。

2、方法不同。人工智能：企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器，該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語(yǔ)言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理和專家系統(tǒng)等；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：依靠系統(tǒng)的復(fù)雜程度，通過(guò)調(diào)整內(nèi)部大量節(jié)點(diǎn)之間相互連接的關(guān)系，從而達(dá)到處理信息的目的。

3、目的不同。人工智能：主要目標(biāo)是使機(jī)器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復(fù)雜工作；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：具有初步的自適應(yīng)與自組織能力。在學(xué)習(xí)或訓(xùn)練過(guò)程中改變突觸權(quán)重值，以適應(yīng)周圍環(huán)境的要求。同一網(wǎng)絡(luò)因?qū)W習(xí)方式及內(nèi)容不同可具有不同的功能。

以上就是小編給大家分享的人工智能與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之間區(qū)別，相信大家通過(guò)閱讀完以上文章后對(duì)此有了一定的了解，希望能幫到大家。

（來(lái)源：文章屋網(wǎng) ）

人工智能和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)系范文第2篇

【關(guān)鍵詞】電子工程 機(jī)械工程 人工智能

電子機(jī)械工程產(chǎn)業(yè)對(duì)于傳統(tǒng)的機(jī)械產(chǎn)業(yè)來(lái)說(shuō)是一個(gè)新型的產(chǎn)業(yè)，隨著國(guó)內(nèi)的不斷發(fā)展，兩種產(chǎn)業(yè)逐漸融合，隨著人工智能技術(shù)水平的不斷提升，機(jī)械電子工程由信息鏈接逐漸代替了以前的能量鏈接和動(dòng)能鏈接，使機(jī)械電子工程增加了部分人工智能技術(shù)。隨著機(jī)械電子技術(shù)的更新和發(fā)展，人工智能技術(shù)也得到了很快的發(fā)展。

一、 什么是人工智能技術(shù)

所謂的人工智能是一門極富有挑戰(zhàn)性的學(xué)科，從事人工智能學(xué)科的人必須要熟練計(jì)算機(jī)、哲學(xué)及心理學(xué)的應(yīng)用，人工智能包含的科學(xué)范圍是十分廣泛的，它由不同的領(lǐng)域所組成，如機(jī)器技術(shù)，計(jì)算機(jī)應(yīng)用等等，總體來(lái)說(shuō)，人工智能所研究的主要目的就是為了使機(jī)械能夠勝任一些需要人類智能才可以完成的工作。不同的年代對(duì)于不同工作的復(fù)雜程度理解是不同的，

本來(lái)復(fù)雜的科學(xué)和計(jì)算本應(yīng)是用人的大腦來(lái)計(jì)算的，經(jīng)過(guò)現(xiàn)代的發(fā)展，如今的計(jì)算機(jī)不僅可以完成這些計(jì)算，并且比人腦的計(jì)算速度要快幾萬(wàn)倍，并且準(zhǔn)確度相當(dāng)高，由此可見(jiàn)，復(fù)雜工作的定義是隨著時(shí)代的變化而變化的。人工智能這門科學(xué)也隨著科技的不斷變化而產(chǎn)生了改變，一方面不斷地獲取著新的進(jìn)展，另一方面又向更加有難度的目標(biāo)奮進(jìn)。除此之外，人工智能技術(shù)還涉及信息論、自動(dòng)化技術(shù)、控制論、仿生論、生物論、心理學(xué)、數(shù)學(xué)、哲學(xué)、語(yǔ)言學(xué)、醫(yī)學(xué)等諸多學(xué)科。

二、 人工智能技術(shù)與電子機(jī)械之間應(yīng)用的關(guān)系

我們社會(huì)發(fā)展的最初時(shí)候，人類社會(huì)發(fā)展的重要根源是物質(zhì)和信息，當(dāng)時(shí)各個(gè)方面的生產(chǎn)力水平還很低下，人類的生存主要以物質(zhì)基礎(chǔ)為主，那時(shí)的信息傳遞的方式還是最原始的“結(jié)繩記事”法。隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)建設(shè)的不斷發(fā)展，使生產(chǎn)力水平也不斷提高。信息傳遞的重要性也隨著我們思想觀念的轉(zhuǎn)變而變得尤為重要，因而，文字信息傳遞法由然而生。隨著時(shí)代的發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)信息傳遞方式已經(jīng)被廣泛地應(yīng)用于全國(guó)各地，給信息傳遞帶來(lái)了新的革命，從此人類進(jìn)入到了一個(gè)全新的信息化時(shí)代。信息化時(shí)代不能脫離人工智能技術(shù)發(fā)展，不管是任何行業(yè)，不管是控制技術(shù)或是模型建成、故障診斷或是故障報(bào)警，都離不開人工智能化技術(shù)的輔助，也可以說(shuō)，人工智能化技術(shù)對(duì)于電子機(jī)械工程的發(fā)展與運(yùn)作，起著不可忽視的作用。

電子機(jī)械系統(tǒng)本身就存在著不穩(wěn)定的成分，于是電子機(jī)械輸入系統(tǒng)和輸出系統(tǒng)的描述就顯得比較困難。而其傳統(tǒng)的電子機(jī)械描述系統(tǒng)分為：推導(dǎo)數(shù)學(xué)方程的方法、學(xué)習(xí)并生成知識(shí)法和規(guī)則庫(kù)建設(shè)方法這三種形式。盡管傳統(tǒng)數(shù)學(xué)解析法精準(zhǔn)度和嚴(yán)密度都很高，卻并不適合復(fù)雜的機(jī)械系統(tǒng)運(yùn)算，只能應(yīng)用在那些簡(jiǎn)單機(jī)械系統(tǒng)運(yùn)算中。復(fù)雜機(jī)械輸入輸出系統(tǒng)運(yùn)算采取傳統(tǒng)數(shù)學(xué)解析法很難給出正確的數(shù)學(xué)解析。隨著社會(huì)的發(fā)展，當(dāng)代社會(huì)對(duì)多樣和精密的機(jī)械分析計(jì)算系統(tǒng)的需求越來(lái)越大，它可以處理多種多樣的不同的信息數(shù)據(jù)種類。例如：電子機(jī)械運(yùn)行的傳感器傳輸?shù)男畔⒖梢苑殖蓛纱箢悾赫Z(yǔ)言信息、數(shù)字信息，但在人工智能技術(shù)處理信息時(shí)出現(xiàn)了復(fù)雜性和不確定性的成分，導(dǎo)致以知識(shí)為基礎(chǔ)的人工智能技術(shù)在數(shù)據(jù)傳輸中處理信息的時(shí)候，不知不覺(jué)的成了數(shù)學(xué)信息解析的替代手段。

電子機(jī)械運(yùn)行過(guò)程構(gòu)建的人工智能大體可以分為兩類，即模糊推理系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)就像是人的大腦結(jié)構(gòu)一樣，先對(duì)機(jī)械系統(tǒng)傳輸?shù)臄?shù)字信號(hào)進(jìn)行分析整理，然后及時(shí)分析參考數(shù)值；模糊推理系統(tǒng)則是人大腦功能的模擬，模擬大腦功能去分析機(jī)械傳輸?shù)恼Z(yǔ)言信號(hào)。而這兩大輸入輸出數(shù)據(jù)的處理方式間的關(guān)系有相同的地方，也有不同的地方。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)與模糊推理系統(tǒng)的相似之處是：它們都是通過(guò)任意的精準(zhǔn)度，用對(duì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的模擬去形成連續(xù)的函數(shù)。而兩者不同點(diǎn)則是：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)具有不清晰的意義，模糊推理系統(tǒng)卻具有清晰的意義；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)是從點(diǎn)到點(diǎn)的映射方式，而模糊推理系統(tǒng)則是整理域到域的映射方式；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)儲(chǔ)存信息的方式是分布式的，而模糊推理系統(tǒng)儲(chǔ)存信息的方式則是規(guī)則式的。主要是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)輸入的每個(gè)神經(jīng)元都有固定的聯(lián)系，計(jì)算量相對(duì)比較大；模糊推理系統(tǒng)的連接有不穩(wěn)定的因素，計(jì)算量相對(duì)來(lái)說(shuō)比較小。而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的信息輸入輸出階段有著很高的精度，表現(xiàn)為光滑的曲面狀態(tài)。但是模糊推理系統(tǒng)的信息輸入輸出階段精準(zhǔn)度很低，并且呈現(xiàn)出臺(tái)階的形狀。

三、結(jié)語(yǔ)

隨著社會(huì)科技水平的不斷發(fā)展和進(jìn)步，單純的獨(dú)立的人工智能技術(shù)已經(jīng)不能滿足我們和當(dāng)代社會(huì)的要求了，因此，我們要秉承不斷發(fā)展與進(jìn)步的思想理念，在工人智能開發(fā)技術(shù)上進(jìn)行不斷的研究與探索，使人工智能技術(shù)能夠與電子機(jī)械工程完美地結(jié)合在一起，實(shí)現(xiàn)電子機(jī)械工程與人工智能的共同發(fā)展目標(biāo)。

參考文獻(xiàn)：

[1]傅麗凌、楊平，機(jī)械專業(yè)綜合型試驗(yàn)平臺(tái)的建設(shè)[J].電子科技大學(xué)學(xué)報(bào)社科版，2005，7（增刊）.

人工智能和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)系范文第3篇

【摘要】實(shí)現(xiàn)人工智能控制是目前電氣自動(dòng)化控制理論基礎(chǔ)應(yīng)用到組織實(shí)踐中的新歷史階段。在當(dāng)前，自動(dòng)化控制系統(tǒng)的應(yīng)用規(guī)模、涉及到的領(lǐng)域范疇等也照以往也有了顯著的提升幅度，故而使自動(dòng)化控制系統(tǒng)的應(yīng)用實(shí)現(xiàn)了全面研究深入階段，并在很大程度上處理、解決了以往復(fù)雜、系統(tǒng)的控制問(wèn)題，使其技術(shù)原有的不確定性、不穩(wěn)定得以降低，而相應(yīng)增強(qiáng)的高度非線性、高適應(yīng)性的系統(tǒng)性能得以發(fā)揮出來(lái)?；诖?，本文對(duì)電力系統(tǒng)自動(dòng)化涉及到的智能技術(shù)進(jìn)行了研究，如對(duì)模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制、專家系統(tǒng)等的運(yùn)用展開了詳盡探討。

【關(guān)鍵詞】智能技術(shù)；電力系統(tǒng)；自動(dòng)化；控制

1 人工智能定義概述

“人工智能”被認(rèn)定為一門前沿科學(xué)技術(shù)是始于上世紀(jì)的五十年代的1956年，由Dartmouth學(xué)會(huì)向科學(xué)領(lǐng)域所提出的。但在1936年，它的模糊概念就已經(jīng)被阿蘭.麥席森.圖靈（AlanMathison Turing）所提出，所以后世不少人仍然記得這位曾為人工智能科學(xué)研究做出巨大貢獻(xiàn)的“人工智能之父”。從現(xiàn)代來(lái)看，人工智能是一項(xiàng)綜合學(xué)科，研究的是各類機(jī)械器具、相關(guān)操作系統(tǒng)程序、設(shè)備模擬作業(yè)、以及研究完善現(xiàn)有人工智能技術(shù)的一項(xiàng)綜合學(xué)科技術(shù)。而向計(jì)算機(jī)技術(shù)、自動(dòng)化控制技術(shù)等的研究深入，僅是人工智能體系技術(shù)探究的一個(gè)分支。也就是說(shuō)，這些技術(shù)的推廣與應(yīng)用能夠滲透到當(dāng)前各組織領(lǐng)域，相互之間也存在著緊密的關(guān)聯(lián)性與互補(bǔ)性。

電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)中滲透了人工智能技術(shù)，能夠使專業(yè)電氣工程的功能逐步分解到各自動(dòng)化板塊系統(tǒng)中，進(jìn)而也就強(qiáng)化了設(shè)備運(yùn)行時(shí)的處理能力，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)、高效處理，降低人力資源消耗成本。此外，人工智能技術(shù)在應(yīng)用到電氣控制系統(tǒng)中時(shí)，也能夠抑制一些不穩(wěn)定、不確定的因素發(fā)生，也就是當(dāng)前電氣自動(dòng)化系統(tǒng)應(yīng)用時(shí)所普遍強(qiáng)調(diào)的模糊動(dòng)態(tài)控制。也就是說(shuō)，憑借系統(tǒng)中的特定程序設(shè)置及參數(shù)設(shè)定、變量控制等可顯著增強(qiáng)控制系統(tǒng)的應(yīng)用功能，使電氣設(shè)備在運(yùn)營(yíng)階段時(shí)的操作、自動(dòng)化控制功能發(fā)揮更加高效。如，將人工智能應(yīng)用于電氣自動(dòng)化中的報(bào)表生成及打印環(huán)節(jié)中，可以極大的提高各類報(bào)表的制表計(jì)算速度及準(zhǔn)確性。

2 智能技術(shù)在電力自動(dòng)化控制系統(tǒng)中的應(yīng)用研究

電力自動(dòng)化控制系統(tǒng)中引入智能技術(shù)在目前看來(lái)其應(yīng)用前景非常廣，并且技術(shù)運(yùn)用成果相對(duì)突出，其中本文以幾種最為常見(jiàn)的典型技術(shù)對(duì)其進(jìn)行了研究。

2.1 模糊理論應(yīng)用

模糊理論別名也稱為集合理論，它主要利用語(yǔ)言變量和推理邏輯理論作為電力智能設(shè)施的實(shí)踐基礎(chǔ)。此外，運(yùn)用模糊理論的電力自動(dòng)化控制系統(tǒng)，能夠具備體系完整的推理邏輯性，以及能夠模擬人為決策等形式的模糊推理過(guò)程。而決定這一推理、邏輯過(guò)程的是其技術(shù)的數(shù)據(jù)規(guī)則控制。也就是說(shuō)，應(yīng)用模糊理論可以直觀對(duì)模糊輸入量進(jìn)行推理，進(jìn)而按照其程序的控制原則實(shí)現(xiàn)應(yīng)有的模糊控制輸出，而具體的輸出成果則是模糊化、推理過(guò)程、推理判決。所以，電力自動(dòng)化控制系統(tǒng)中如果通過(guò)模糊理論下的模糊量輸出，能夠?qū)⒄Z(yǔ)言變量進(jìn)行充分表達(dá)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)類似于人的邏輯性能。此外，其魯棒性也很強(qiáng)，能夠使控制系統(tǒng)具備一定的自學(xué)、容錯(cuò)能力，即使系統(tǒng)內(nèi)部出現(xiàn)因網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浠蛘攮h(huán)境變量改變而引起的系統(tǒng)問(wèn)題，憑借模糊理論的應(yīng)用成果，也能夠及時(shí)尋求出最為合理的解決途徑。

2.2 專家系統(tǒng)應(yīng)用

智能技術(shù)體系中的專家系統(tǒng)應(yīng)用范疇較為廣闊，尤其是應(yīng)用在電力系統(tǒng)自動(dòng)化中所體現(xiàn)的成果也相當(dāng)強(qiáng)大。如電力系統(tǒng)的預(yù)警狀態(tài)辨識(shí)、系統(tǒng)緊急處理、系統(tǒng)控制性能恢復(fù)、系統(tǒng)狀態(tài)切換、故障點(diǎn)排查及隔離、系統(tǒng)短期負(fù)荷提示、以及電壓無(wú)功控制等方面都會(huì)存在智能技術(shù)中專家系統(tǒng)的影子。由此可見(jiàn)，專家系統(tǒng)在電力自動(dòng)化控制系統(tǒng)中的廣泛程度非常明顯，并在各方面的應(yīng)用實(shí)踐取得了一定成果。但值得指出的是，專家系統(tǒng)同樣具備約束性。如難以模仿電力專家的創(chuàng)造性；僅采用了淺層知識(shí)而缺乏功能理解的深層適應(yīng)；缺乏有效的學(xué)習(xí)機(jī)構(gòu)，對(duì)情況的處理解決能力非常有限，知識(shí)庫(kù)的驗(yàn)證困難；對(duì)復(fù)雜的問(wèn)題缺少好的分析和組織工具等。因此，在開發(fā)專家系統(tǒng)方面應(yīng)注意專家系統(tǒng)的效益分析方法問(wèn)題，專家系統(tǒng)軟件的應(yīng)用成果及試驗(yàn)性能問(wèn)題，知識(shí)獲取問(wèn)題，專家系統(tǒng)與其他常規(guī)工具或系統(tǒng)相結(jié)合的協(xié)調(diào)等問(wèn)題。

2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工智能技術(shù)體系中的一部分，通過(guò)近七十年來(lái)的不懈努力與致力鉆研，其在模型構(gòu)造、模型計(jì)算及算法等相關(guān)方面著實(shí)取得了不小研究成果。而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)自興起直至被人們接受與高度重視以來(lái)，之所以取得不少成就必然與人為的努力研究有直接關(guān)系，同時(shí)還與其理論的實(shí)踐性強(qiáng)大有重要關(guān)系。即其本質(zhì)具備非線性特性、系統(tǒng)能力及魯棒性體現(xiàn)明顯、以及自發(fā)學(xué)習(xí)能力功能等非常顯著等，都決定了其理論與實(shí)踐技術(shù)應(yīng)用的開拓程度。當(dāng)然，其具體作用形式是以大量信息為準(zhǔn)；主要通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將大批量、大規(guī)模的信息隱含在連接權(quán)值上，并結(jié)合與之配套的算法去調(diào)節(jié)權(quán)值，進(jìn)而能夠?qū)⑸窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)一種復(fù)雜非線性映射，即神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由m維的空間向n維空間的復(fù)雜非線性映射，進(jìn)而更加利于神經(jīng)網(wǎng)路模型的深入研究。

2.4 綜合智能系統(tǒng)應(yīng)用

綜合智能控制系統(tǒng)主要指智能控制性能的綜合體現(xiàn)，即集結(jié)了現(xiàn)代智能控制技術(shù)方法、以及不同智能控制方法的融合和交叉，是種具備綜合性能的智能系統(tǒng)。而這種綜合性能系統(tǒng)對(duì)電力自動(dòng)化控制系統(tǒng)而言，無(wú)疑更具發(fā)展?jié)摿εc增值空間。也就是說(shuō)，當(dāng)前電力市場(chǎng)中具備很多的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和專家系統(tǒng)相結(jié)合的系統(tǒng)產(chǎn)物；同理，包括專家系統(tǒng)和模糊理論結(jié)合、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊理論相結(jié)合等的綜合產(chǎn)物。此外，綜合性能系統(tǒng)也是根據(jù)主要智能技術(shù)的性能效果去加以區(qū)分、謀劃而生成的一種智能技術(shù)。如，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的使用范疇往往針對(duì)于非結(jié)構(gòu)化知識(shí)，但模糊理論則更加適用于一些結(jié)構(gòu)化信息的處理。因此，這兩種技術(shù)的融合正好能夠形成技能互補(bǔ)、低高層計(jì)算的邏輯處理等，進(jìn)而使以低層計(jì)算方法為主的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠與以具備高度推理邏輯的模糊邏輯實(shí)現(xiàn)有機(jī)結(jié)合與協(xié)調(diào)，為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)下的大量信息、數(shù)據(jù)處理的解釋和處理提供了有利實(shí)施基礎(chǔ)。

2.5 線性最優(yōu)控制

線性最優(yōu)控制是目前諸多現(xiàn)代控制理論中應(yīng)用最多，最成熟的一個(gè)分支。相關(guān)學(xué)術(shù)界人士曾提出了利用最優(yōu)勵(lì)磁控制手段提高遠(yuǎn)距離輸電線路輸電能力和改善動(dòng)態(tài)品質(zhì)的問(wèn)題，取得了一系列重要的研究成果。該研究指出了在大型機(jī)組方面應(yīng)直接利用最優(yōu)勵(lì)磁控制方式代替古典勵(lì)磁方式。電力系統(tǒng)線性最優(yōu)控制器目前已在電力生產(chǎn)中獲得了廣泛的應(yīng)用，發(fā)揮著重要的作用，尤其是局部線性模型的設(shè)計(jì)及分析，效果比較理想。

結(jié)語(yǔ)：

總體而言，目前國(guó)內(nèi)大量電氣自動(dòng)化設(shè)備的運(yùn)行系統(tǒng)已經(jīng)廣泛應(yīng)用到了人工智能先進(jìn)技術(shù)，最基本的系統(tǒng)控制方法也主要以模糊控制、專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制等的應(yīng)用為主，進(jìn)而有效推動(dòng)了電力系統(tǒng)自動(dòng)化發(fā)展的歷史進(jìn)程，并且隨著未來(lái)產(chǎn)業(yè)技術(shù)的不斷革新，它們的技術(shù)關(guān)系在未來(lái)也勢(shì)必會(huì)加緊密，故而為智能技術(shù)應(yīng)用在電力系統(tǒng)自動(dòng)化中提供了有利保障，使相關(guān)技術(shù)應(yīng)用范疇會(huì)更加廣泛。

參考文獻(xiàn)

[1] 張梓奇,蘇健祥. 人工智能技術(shù)在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用探討[J]. 科技資訊, 2007,(21) .

[2] 畢軼慧,尹琳娟. 人工智能在電力系統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化中的應(yīng)用探討[J]. 中國(guó)科技信息, 2008,(20) .

[3] 王艷. 淺談人工智能在電氣自動(dòng)化控制中應(yīng)用[J]. 科技致富向?qū)? 2010,(26) .

人工智能和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)系范文第4篇

計(jì)算智能（ComputationalIntelligenee，簡(jiǎn)稱CI），又稱軟計(jì)算，該詞于1992年被美國(guó)學(xué)者J.C.Bezdekek首次提出，1994年全計(jì)算智能大會(huì)明確提出了計(jì)算智能的概念，標(biāo)志著計(jì)算智能作為一門獨(dú)立學(xué)科的誕生。傳統(tǒng)的人工智能問(wèn)題的處理、結(jié)論的得出都需要在建立精確的數(shù)字模型的基礎(chǔ)上才能實(shí)現(xiàn)，但現(xiàn)實(shí)中有很多的數(shù)據(jù)都是模糊的，無(wú)法建立精確的模型，使得人工智能的應(yīng)用范圍相對(duì)狹窄，而計(jì)算智能則突破了人工智能的瓶頸，以模型為基礎(chǔ)，模擬人的理論與方法，只需要直接輸入數(shù)據(jù)，系統(tǒng)就可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，應(yīng)用范圍更加的廣泛。計(jì)算智能的本質(zhì)是一類準(zhǔn)元算法，主要包括進(jìn)化計(jì)算，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊計(jì)算、混沌計(jì)算、細(xì)胞自動(dòng)機(jī)等，其中以進(jìn)化計(jì)算、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及模糊系統(tǒng)為典型代表。

1.1進(jìn)化計(jì)算

進(jìn)化計(jì)算是采用簡(jiǎn)單的編碼技術(shù)來(lái)表示各種復(fù)雜的結(jié)構(gòu)，并通過(guò)遺傳操作和優(yōu)勝劣汰的自然選擇來(lái)指導(dǎo)學(xué)習(xí)和確定搜索的方向，具有操作簡(jiǎn)單、通用性強(qiáng)、效率高的優(yōu)點(diǎn)，其工作原理是通過(guò)種群的方式進(jìn)行計(jì)算，借助生物進(jìn)化的思想來(lái)解決問(wèn)題，分為遺傳算法、進(jìn)化規(guī)劃及進(jìn)化策略三大類。

1.2人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)高度復(fù)雜的非線性動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)，具有模糊推理、并行處理、自訓(xùn)練學(xué)習(xí)等優(yōu)勢(shì)，其工作原理是仿照生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理信息方式，通過(guò)不同的算法和結(jié)構(gòu)，將簡(jiǎn)單的人工神經(jīng)細(xì)胞相互連接，通過(guò)大量的人工神經(jīng)單元來(lái)同時(shí)進(jìn)行信息的傳播，并將信息儲(chǔ)存在改革細(xì)胞單元的連接結(jié)構(gòu)中，快速地得到期望的計(jì)算結(jié)構(gòu)。生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的細(xì)胞是在不斷的生成和更新著的，即部分細(xì)胞壞死，整個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仍能維持正常的運(yùn)轉(zhuǎn)秩序而不會(huì)驟然崩潰，同樣人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也有著這樣的特性，即使部分神經(jīng)細(xì)胞發(fā)生問(wèn)題，整個(gè)網(wǎng)絡(luò)也能夠正常的運(yùn)轉(zhuǎn)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)按照連接方式的不同分為前饋式網(wǎng)絡(luò)與反饋式網(wǎng)絡(luò)，前饋式網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中的神經(jīng)元是單層排列的，分為輸入層、隱藏層及輸出層三層，信息的傳播是單向的，每個(gè)神經(jīng)元只與前一層的神經(jīng)元相連，即信息只能由輸出層傳向隱藏層再傳向輸入層，而不能由輸出層直接傳向輸入層；反饋式網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中每個(gè)人工神經(jīng)細(xì)胞都是一個(gè)計(jì)算單元，在接受信息輸入的同時(shí)還在向外界輸出著信息。不同的行業(yè)和領(lǐng)域可以根據(jù)自身的需要將不同的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和學(xué)習(xí)方法相結(jié)合，建立不同的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，實(shí)現(xiàn)不同的研究目的。

1.3模糊系統(tǒng)

客觀世界中的事物都具有不同程度的不確定性，如生活中的“窮與富”、美與丑”“、相關(guān)與不相關(guān)”無(wú)法用一個(gè)界線劃分清楚，對(duì)于事物不確定研究的過(guò)程中產(chǎn)生了模糊數(shù)學(xué)，所謂模糊性是指客觀事物差異的中間過(guò)渡中的“不分明性”。美國(guó)專家L.A.Zdahe教授首次運(yùn)用了數(shù)學(xué)方法描述模糊概念，自此之后模糊數(shù)學(xué)形成了一個(gè)新的學(xué)科，并在世界范圍內(nèi)發(fā)展起來(lái)，在醫(yī)學(xué)、農(nóng)業(yè)等方面得到了應(yīng)用。

2計(jì)算智能在機(jī)械制造中的應(yīng)用

機(jī)械制造業(yè)是國(guó)民經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)，機(jī)械制造業(yè)的發(fā)展對(duì)于促進(jìn)工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域的發(fā)展，保持經(jīng)濟(jì)穩(wěn)步增長(zhǎng)，滿足人們?nèi)粘Ｉ畹男枨?，提高人們的生活質(zhì)量有著重要意義。一個(gè)國(guó)家機(jī)械制造業(yè)水平的高低是衡量該國(guó)工業(yè)化程度的重要指標(biāo)。由于研究角度的不同，機(jī)械制造業(yè)有著不同的分類，如國(guó)家統(tǒng)計(jì)局將機(jī)械制造行業(yè)分為通用設(shè)備、專用設(shè)備、交通運(yùn)輸設(shè)備、電氣設(shè)備、儀器儀表及辦公設(shè)備五大類，證券市場(chǎng)將機(jī)械制造行業(yè)分為機(jī)械、汽車及配件、電氣設(shè)備三大子行業(yè)。根據(jù)調(diào)查顯示，2013年我國(guó)制造業(yè)產(chǎn)值規(guī)模突破20萬(wàn)億元，同比增長(zhǎng)17.5%，產(chǎn)值占世界比重的19.8%，經(jīng)濟(jì)總量位居世界首位，利潤(rùn)4312.6億元，增長(zhǎng)0.33%，增加值累計(jì)同比增長(zhǎng)10.4%。隨著計(jì)算智能研究的深入，計(jì)算智能在機(jī)械制造中得到了應(yīng)用。伴隨著機(jī)械行業(yè)的飛速發(fā)展，各類生產(chǎn)安全事故也時(shí)有發(fā)生。造成安全事故的原因是多方面的，首先是操作人員安全意識(shí)淡?。黄浯问瞧髽I(yè)的安全管理和監(jiān)督缺失，我國(guó)相當(dāng)多的機(jī)械制造企業(yè)不重視勞動(dòng)安全衛(wèi)生方面的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和資料積累，為了追求最大利潤(rùn)在安全生產(chǎn)方面投入的資金過(guò)少，缺乏對(duì)員工開展安全教育的培訓(xùn)。建立科學(xué)的安全生產(chǎn)評(píng)價(jià)方式對(duì)于防止各類安全事故，提高安全效益有著積極意義。人工智能的安全評(píng)價(jià)方法以線性函數(shù)為基礎(chǔ)，而安全生產(chǎn)評(píng)價(jià)體系是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)，涉及的內(nèi)容繁雜，需要考慮的因素很多，存在很大的不確定性，導(dǎo)致得到的結(jié)論與實(shí)際現(xiàn)場(chǎng)常常不能一致，計(jì)算智能以選擇非線性函數(shù)建立安全生產(chǎn)評(píng)價(jià)模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)非線性函數(shù)關(guān)系的擬合，解決了這一難題。在機(jī)械制造中存在著大量的模糊信息，如機(jī)械設(shè)備的損耗、零件設(shè)計(jì)目標(biāo)等信息都是用比較模糊的術(shù)語(yǔ)來(lái)表達(dá)，傳統(tǒng)的人工智能進(jìn)行新的零件生產(chǎn)制造時(shí)，設(shè)計(jì)人員對(duì)零件進(jìn)行設(shè)計(jì)，確定零件的尺寸，然后試生產(chǎn)零件應(yīng)用在設(shè)備中，如不符合要求，再進(jìn)行調(diào)整，這就要求設(shè)計(jì)人員有著豐富的知識(shí)和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，能夠根據(jù)需要設(shè)計(jì)出適合的零件，而計(jì)算智能以系統(tǒng)論作為基礎(chǔ)的，對(duì)選擇的自變量進(jìn)行適當(dāng)?shù)膬?yōu)化和控制，只需要設(shè)計(jì)人員將零件的形狀、大小、作用等輸入計(jì)算機(jī)，并對(duì)零件制造的程序編排，利用計(jì)算機(jī)確定零件的制造技術(shù)，同時(shí)控制零件的質(zhì)量，使零件設(shè)計(jì)、制造的過(guò)程更加便捷。

3結(jié)語(yǔ)

人工智能和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)系范文第5篇

關(guān)鍵詞：機(jī)械電子工程；人工智能技術(shù)；應(yīng)用

中圖分類號(hào)：TP18 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

在現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展速度不嗉涌斕謀塵跋攏社會(huì)生產(chǎn)力水平明顯提高。對(duì)于我國(guó)而言，在工業(yè)機(jī)械工程發(fā)展過(guò)程中，現(xiàn)代電子技術(shù)的應(yīng)用促進(jìn)傳統(tǒng)機(jī)械工程逐步過(guò)渡至現(xiàn)代電子機(jī)械工程，而隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)以及信息技術(shù)的蓬勃發(fā)展，機(jī)械工程開始呈現(xiàn)出智能化、自動(dòng)化的發(fā)展方向。特別是人工智能技術(shù)發(fā)展以來(lái)，此項(xiàng)技術(shù)在機(jī)械電子工程領(lǐng)域中的應(yīng)用日益廣泛，對(duì)提高生產(chǎn)力水平的意義同樣非常確切。本文即圍繞機(jī)械電子工程領(lǐng)域中人工智能技術(shù)的相關(guān)應(yīng)用問(wèn)題進(jìn)行分析與探討，望能夠引起各方重視與關(guān)注。

一、人工智能的概述

人工智能是研究、開發(fā)用于模擬、延伸以及擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)以及應(yīng)用系統(tǒng)的全新學(xué)科。作為計(jì)算機(jī)科學(xué)的重要分支之一，人工智能技術(shù)所追求的是了解智能的本質(zhì)，并研發(fā)出一種與人類智能高度相似的智能機(jī)器。從人工智能誕生以來(lái)，相關(guān)理論與應(yīng)用技術(shù)不斷成熟，人工智能技術(shù)的應(yīng)用范圍也明顯擴(kuò)大?？梢灶A(yù)見(jiàn)的是，未來(lái)人工智能技術(shù)下所帶來(lái)的一系列科技產(chǎn)品將成為人類智慧的“容器”。

二、人工智能技術(shù)的作用分析

人工智能技術(shù)的應(yīng)用對(duì)意識(shí)結(jié)構(gòu)的變化有非常重要的影響，使意識(shí)論研究領(lǐng)域明顯擴(kuò)大。人工智能終端作為一種全新形態(tài)的機(jī)器設(shè)備進(jìn)入人意識(shí)器官范疇中。人工智能技術(shù)下，除了能夠完成人腦的一部分意識(shí)活動(dòng)以外，甚至在部分功能上較人腦有著更為明顯的優(yōu)勢(shì)，如對(duì)信息進(jìn)行處理，以及采取行動(dòng)的速度，以及對(duì)動(dòng)作和記憶的準(zhǔn)確性等方面。除此以外，通過(guò)對(duì)人工智能技術(shù)的應(yīng)用與發(fā)展，還為未來(lái)ICT等網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展提供了方向與指導(dǎo)，包括云計(jì)算、深度學(xué)習(xí)、以及智能算法等在內(nèi)的大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用成為ICT產(chǎn)業(yè)重要的發(fā)展方向之一，深度學(xué)習(xí)作為人工智能研究領(lǐng)域中的重點(diǎn)關(guān)注對(duì)象之一，可通過(guò)構(gòu)建模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方式，促進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的飛躍式發(fā)展。

三、機(jī)械電子工程及人工智能分析

1.機(jī)械電子工程特點(diǎn)

機(jī)械電子工程是將電子工程、機(jī)械工程以及自動(dòng)化工程結(jié)合起來(lái)的綜合性學(xué)科，在機(jī)械電工工程中占據(jù)非常重要的地位?，F(xiàn)階段機(jī)械電子工程主要具有以下幾個(gè)方面的特點(diǎn)：（1）機(jī)械電子產(chǎn)品結(jié)構(gòu)相對(duì)簡(jiǎn)單。機(jī)械電子產(chǎn)品構(gòu)造復(fù)雜程度不高，產(chǎn)品占地面積有限，能夠改變傳統(tǒng)意義上機(jī)械電子產(chǎn)品占地面積大且外觀笨拙復(fù)雜的特點(diǎn)，對(duì)優(yōu)化機(jī)械電子產(chǎn)品工作性能也有重要意義；（2）機(jī)械電子工程設(shè)計(jì)方案合理性高。在電子工程、機(jī)械工程以及自動(dòng)化工程相互融合的背景下，設(shè)計(jì)人員能夠更為全面的決策設(shè)計(jì)方案，促進(jìn)機(jī)械電子工程的不斷進(jìn)步與發(fā)展。如，將機(jī)械電子工程技術(shù)與管理技術(shù)相結(jié)合，一來(lái)能夠促進(jìn)機(jī)械電子工程在管理體制層面的發(fā)展革新，二來(lái)能夠促進(jìn)機(jī)械電子技術(shù)在管理層面的發(fā)展進(jìn)步，綜合價(jià)值突出。

2.人工智能特點(diǎn)

人工智能是研究、開發(fā)用于模擬、延伸以及擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)以及應(yīng)用系統(tǒng)的全新學(xué)科。作為計(jì)算機(jī)科學(xué)的重要分支之一，人工智能技術(shù)所追求的是了解智能的本質(zhì)，并研發(fā)出一種與人類智能高度相似的智能機(jī)器，研究對(duì)象包括圖像識(shí)別、語(yǔ)言識(shí)別、機(jī)器人、自然語(yǔ)言處理以及專家系統(tǒng)等多個(gè)部分。人工智能技術(shù)的應(yīng)用具有以下幾個(gè)方面的特點(diǎn)：（1）人工智能技術(shù)使人與人之間的溝通交流更加密切。人工智能技術(shù)作為高新科學(xué)技術(shù)，為大眾間的溝通交流提供了極大便利，實(shí)現(xiàn)與不同群體的溝通，在促進(jìn)人類社會(huì)進(jìn)步的同時(shí)還對(duì)人工智能技術(shù)的改革創(chuàng)新提供動(dòng)力；（2）人工智能技術(shù)對(duì)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有重要意義。應(yīng)用人工智能技術(shù)能夠促進(jìn)社會(huì)消費(fèi)，擴(kuò)大國(guó)內(nèi)市場(chǎng)需求，對(duì)實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)健康發(fā)展有積極價(jià)值；（3）人工智能技術(shù)的應(yīng)用有助于企業(yè)經(jīng)濟(jì)目標(biāo)的快速實(shí)現(xiàn)。人工智能技術(shù)大量應(yīng)用會(huì)促進(jìn)行業(yè)市場(chǎng)的擴(kuò)大，吸引投資，提高企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益。

四、機(jī)械電子工程中人工智能應(yīng)用

1.機(jī)械電子工程與人工智能的關(guān)系

不穩(wěn)定性是機(jī)械電子工程普遍面臨的問(wèn)題之一，該特點(diǎn)的存在導(dǎo)致機(jī)械電子工程系統(tǒng)信息輸入與信息輸出之間的關(guān)系難以準(zhǔn)確地描述出來(lái)。由于建設(shè)規(guī)則庫(kù)方法、學(xué)習(xí)并生成知識(shí)描述法以及數(shù)學(xué)方式推導(dǎo)法這3種傳統(tǒng)機(jī)械電子工程系統(tǒng)描述方法在嚴(yán)密性與精確度方面存在一定的局限，因此往往難以滿足機(jī)械電子工程系統(tǒng)日益復(fù)雜的描述需求。但從信息處理的角度上來(lái)說(shuō)，人工智能技術(shù)的應(yīng)用及其與機(jī)械電子工程系統(tǒng)的融合對(duì)于解決系統(tǒng)不穩(wěn)定性、不確定性以及復(fù)雜性問(wèn)題有非常確切的優(yōu)勢(shì)。從這一角度上來(lái)說(shuō)，將人工智能技術(shù)與機(jī)械電子工程相結(jié)合已成為機(jī)械電子工程領(lǐng)域發(fā)展的必然方向與趨勢(shì)之一。

2.模糊系統(tǒng)及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)

模糊系統(tǒng)的理論基礎(chǔ)與模糊集合，設(shè)計(jì)工具為模糊理論。模糊推理系統(tǒng)具有模糊信息的處理功能，在自動(dòng)化控制、數(shù)字處理等諸多領(lǐng)域中得到了大量的應(yīng)用，所取得的效果非常顯著。模糊推理系統(tǒng)創(chuàng)建模擬人腦的相關(guān)功能，并分析語(yǔ)言信號(hào)，在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的依托下無(wú)限接近連續(xù)函數(shù)，并遵循域至域的映射規(guī)則對(duì)信息進(jìn)行儲(chǔ)存。但模糊推理系統(tǒng)在應(yīng)用中具有連接性不固定的特點(diǎn)，計(jì)算量偏小，因此應(yīng)用范圍存在一定的限制。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)是人工智能技術(shù)領(lǐng)域中的關(guān)鍵分支之一，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將信息分布于網(wǎng)絡(luò)上的主要模式是神經(jīng)元的興奮模式。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)干預(yù)下，可實(shí)現(xiàn)對(duì)信息的分布儲(chǔ)存以及對(duì)動(dòng)態(tài)信息的協(xié)同處理。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)可在確保行為豐富的前提下最大限度地精簡(jiǎn)結(jié)構(gòu)，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)功能直接模擬大腦結(jié)構(gòu)，并分析數(shù)字信號(hào)，在各個(gè)神經(jīng)元間構(gòu)成點(diǎn)對(duì)點(diǎn)的映射關(guān)系，進(jìn)而達(dá)到提高信息數(shù)據(jù)輸入、輸出精度，并提高計(jì)算量的目的。

結(jié)語(yǔ)

綜上所述，人工智能技術(shù)的應(yīng)用與人工智能系統(tǒng)的構(gòu)建、發(fā)展在很大程度上促進(jìn)了現(xiàn)代機(jī)械電子工程的快速發(fā)展與進(jìn)步?，F(xiàn)代機(jī)械電子工程設(shè)計(jì)必須以人工智能技術(shù)的合理應(yīng)用為依托，達(dá)成雙贏的理想局面。在這一過(guò)程中，相關(guān)人員必須充分關(guān)注機(jī)械電子工程與人工智能技術(shù)的融合，不斷開拓全新的人工智能技術(shù)，把握兩者發(fā)展中的相通點(diǎn)與共同點(diǎn)，以促進(jìn)兩者的共同發(fā)展與進(jìn)步。

參考文獻(xiàn)

[1]梁國(guó)強(qiáng).試論人工智能技術(shù)在供水設(shè)備機(jī)械電氣自動(dòng)化控制中的應(yīng)用[J].中小企業(yè)管理與科技，2015（27）：252.

[2]韓斌.機(jī)械電子工程與人工智能的關(guān)系分析[J].數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用，2013（6）：254-254.

[3]孫偉.電氣自動(dòng)化控制中人工智能技術(shù)的應(yīng)用研究[J].科技創(chuàng)新與應(yīng)用，2014（7）：70-70.