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人工智能技術(shù)含義范文第1篇

1．1人工智能的定義

人工智能(ArtificialIntelligence)，簡稱AI，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)．也可以將人工智能理解為人造物所進(jìn)行的學(xué)習(xí)、交流、知覺、推理以及環(huán)境中的行為等．可將人工智能分為“人工”和“智能”兩部分來理解，其中“人工”并無爭議性問題存在，而“智能”涉及的問題相對較多．學(xué)者對“智能”的理解，包括自我(SELF)、意識(CONSCIOUSNESS)、思維(MIND)等．關(guān)于智能，人們普遍認(rèn)同的觀點是，它指人類本身的智能．人工智能以如何實現(xiàn)知識的獲取、表示和利用為基本研究問題．人工智能的基本技術(shù)主要包括:知識表示技術(shù)、搜索推理技術(shù)和系統(tǒng)構(gòu)成技術(shù)．知識表示技術(shù)就是將知識表現(xiàn)為可被計算機(jī)識別和使用的形式，搜索推理技術(shù)則是運(yùn)用已掌握的知識來對問題進(jìn)行求解，系統(tǒng)構(gòu)成技術(shù)是指運(yùn)用部件組織和知識來建構(gòu)一個高效的問題求解系統(tǒng)．其中的搜索推理技術(shù)還可以分為搜索技術(shù)、推理技術(shù)、歸納技術(shù)和聯(lián)想技術(shù)．

1．2人工智能技術(shù)的特點

1．2．1可對不明確信息進(jìn)行模糊處理

網(wǎng)絡(luò)利用過程中，運(yùn)用人工智能技術(shù)，可以避開固定的數(shù)學(xué)模型對程序的限制，采取類似人類操作的方式在網(wǎng)絡(luò)上進(jìn)行分析，以實現(xiàn)對不確切信息的管理．

1．2．2可實現(xiàn)層次化的網(wǎng)絡(luò)管理

運(yùn)用人工智能技術(shù)，可以在網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中形成上級對下級的有效約束、下級對上級的有效監(jiān)督、上下級之間的有效協(xié)作，使網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)更加和諧順暢地運(yùn)轉(zhuǎn)．

1．2．3具備一定的學(xué)習(xí)能力

運(yùn)用人工智能技術(shù)可以實現(xiàn)對信息的識別和處理，較簡單的直接處理，較難分析的則進(jìn)行更高層次的分析，最終獲得指令，并明白其所具有的明確含義，從而實現(xiàn)有效的網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控和網(wǎng)絡(luò)管理．

1．2．4耗費資源少，信息處理快

人工智能能實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的快速分析和內(nèi)部處理，能夠滿足人們對速度的追求和對功能的渴望．

2人工智能在計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的運(yùn)用

人工智能具有獨特的優(yōu)勢，對計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展具有重要作用．目前，人工智能在計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域有著廣泛的運(yùn)用，計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)運(yùn)用的各個環(huán)節(jié)都離不開人工智能．

2．1在網(wǎng)絡(luò)安全管理層面的運(yùn)用

人工智能在計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全層面的運(yùn)用，主要體現(xiàn)在垃圾郵件的智能甄別、防火墻技術(shù)以及網(wǎng)絡(luò)入侵檢測等方面．

2．1．1智能甄別垃圾郵件，自動處理垃圾郵件

通過人工智能技術(shù)，可以實現(xiàn)對郵箱系統(tǒng)收到的垃圾郵件進(jìn)行自動識別和自動處理．當(dāng)一個含有敏感信息的郵件傳入時，智能系統(tǒng)能馬上對其進(jìn)行檢測，并采取措施，防止這一郵件的進(jìn)入，以保證用戶信息的安全．目前，人工智能技術(shù)的這一功能在騰訊郵箱、新浪郵箱等郵箱中均有體現(xiàn)．

2．1．2自動排除危險信息，進(jìn)行模糊數(shù)據(jù)處理

防火墻是保證系統(tǒng)安全的關(guān)鍵所在．可運(yùn)用人工智能技術(shù)對信息進(jìn)行有效的識別，對存在不確定性的信息進(jìn)行模糊處理．一旦存在危險的信息有可能經(jīng)由網(wǎng)絡(luò)進(jìn)入系統(tǒng)，防火墻就可以自動識別并進(jìn)行排除，以保障網(wǎng)絡(luò)的安全．360安全衛(wèi)士、金山毒霸等軟件均采用了人工智能技術(shù)．

2．1．3有效分析網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)入侵檢測

可運(yùn)用入侵檢測技術(shù)對網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行詳細(xì)的分析、分類和篩選，并通過編程對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，形成用戶可直觀了解的方式，然后將其提供給用戶．網(wǎng)絡(luò)入侵檢測涉及多方面的知識，而人工智能技術(shù)是其中的重要一環(huán)．總之，通過人工智能技術(shù)可及時填補(bǔ)計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中潛在的一些安全漏洞，有效解決網(wǎng)絡(luò)安全管理方面的問題．

2．2人工智能Agent技術(shù)的使用

人工智能Agent技術(shù)，英文全稱為ArtificialIn-telligenceAgent．它是一項先進(jìn)的計算機(jī)技術(shù)，它的出現(xiàn)促進(jìn)了網(wǎng)絡(luò)水平的提升．該技術(shù)的使用需要知識域庫、解釋推理器等多個實體的支撐．它通過復(fù)雜的系統(tǒng)來存儲和處理信息，利用解釋推理器來判斷周圍環(huán)境．當(dāng)某一個Agent執(zhí)行作業(yè)任務(wù)的時候，它會使用其擁有的通訊網(wǎng)絡(luò)與其他的Agent逐個溝通，它們會共同完成任務(wù)．人工智能Agent技術(shù)還可以根據(jù)自定義準(zhǔn)則，自動篩選出用戶所需信息，然后傳遞到指定的位置．該技術(shù)的出現(xiàn)，更加方便了用戶接受人性化和個性化的服務(wù)．當(dāng)用戶上網(wǎng)查找信息時，該技術(shù)會對信息進(jìn)行過濾，直接將有用的信息呈現(xiàn)給用戶，這就節(jié)約了整理信息的時間．另外，該技術(shù)還可將有用的信息整合成知識庫，再結(jié)合模糊技術(shù)，為用戶提供高效的導(dǎo)航服務(wù)．Agent技術(shù)能提供的便捷服務(wù)還有很多，如行程提醒、網(wǎng)上購物等．當(dāng)然，它也具有自主性、學(xué)習(xí)性等社會特性．該技術(shù)能自動為用戶解決問題，促進(jìn)了信息服務(wù)的發(fā)展．

2．3人工智能在網(wǎng)絡(luò)管理和系統(tǒng)評價中的應(yīng)用

網(wǎng)絡(luò)管理的智能化需要依靠電信技術(shù)和人工智能兩項技術(shù)．利用人工智能建立的知識庫，可以對信息進(jìn)行綜合管理．網(wǎng)絡(luò)信息具有動態(tài)性和瞬變性等特點，因此只有依靠智能化技術(shù)才能將網(wǎng)絡(luò)管理工作做好．專家決策和支持這一方法的提出，為智能化技術(shù)的發(fā)展提供了幫助．將某一領(lǐng)域的專家們的知識和經(jīng)驗搜集起來，經(jīng)過歸納整理，再錄入系統(tǒng)，這就形成了專家系統(tǒng)．當(dāng)遇到這些領(lǐng)域的難題時，我們就能利用這一系統(tǒng)來解決．利用這些智能化的專家系統(tǒng)，既能有效地對計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行管理，又能及時地對系統(tǒng)作出評價．

3結(jié)語

人工智能技術(shù)含義范文第2篇

人工智能的含義于1956年第一次問世以后，于科研行業(yè)里快速興起，不斷發(fā)展成了一系列把計算機(jī)作為主導(dǎo)，涉及到生物學(xué)、心理學(xué)、語言學(xué)、數(shù)學(xué)邏輯、醫(yī)學(xué)、信息論、控制論與自動化等覆蓋面較廣的新科技。與人工智能結(jié)合，讓機(jī)器具有和人們智能階段相似的體系，可以成功實現(xiàn)人類智能可以做完的任務(wù)。人工智能機(jī)理為討論、研制怎樣拓展、仿真人的智能的機(jī)理。人工智能技術(shù)是新發(fā)展起來的計算機(jī)科學(xué)其中的一個領(lǐng)域，它詮釋了智能的本質(zhì)，且于這個基礎(chǔ)之上加工出一系列和人類智能相似的智能機(jī)器。這個行業(yè)的探究涉及機(jī)器人、語言分辨、圖像分辨、自然語言處理等多個體系。電氣工程主要探究的是與電氣工程相關(guān)的信息處理、信息處理與計算機(jī)、體系運(yùn)作、開發(fā)研究、自動控制及電子電氣技術(shù)等。由于科學(xué)技術(shù)進(jìn)步越來越快，計算機(jī)技術(shù)現(xiàn)已在人們生活里無處不在?？焖龠M(jìn)步的計算機(jī)編程技術(shù)有利于宣傳、自動化輸送及宣傳。人們的大腦是非常精密的儀器，計算機(jī)編程不僅可以模仿它給信息實施研究、解決、互換、采集與答復(fù)，因此對人類大腦技術(shù)的研究可以有利于電氣工程自動化的進(jìn)步。電氣自動化控制對于加大互換、加工、配置及運(yùn)輸?shù)绕鹬P(guān)鍵的作用，完成電氣工程的自動化，能夠減少投資的人力費用，節(jié)約更多時間。

二、人工智能控制器的好處

對于不一樣的人工智能控制，必須采用不一樣的措施來分析。然而部分人工智能控制器，比如：遺傳算法、神經(jīng)、模糊與模糊神經(jīng)全部為一類不是線性的函數(shù)近似器。使用以上區(qū)分的方法有益做整體的分析，而且能夠有利于為控制方案做整體性的研究。上面提到的人工智能函數(shù)近似器擁有普通的函數(shù)近似器而沒有的好處。第一，大部分情形下，準(zhǔn)確地知道控制物體的動態(tài)方程是相當(dāng)繁雜的，所以控制器規(guī)劃現(xiàn)實控制物體的模板的時候，常常能夠出現(xiàn)許多無法預(yù)料的原因，比如參數(shù)改變和非線性時等，這些往往不能夠掌控。但是人工智能控制器規(guī)劃時能夠無需控制物體的模板。按照降下的時間與回復(fù)的時間不一樣，人工智能控制器經(jīng)過一定的調(diào)節(jié)能夠加強(qiáng)本身的功能。比如從降下的時間角度分析，模糊邏輯控制器優(yōu)于PID控制器的四倍；從升起的時間角度分析，模糊邏輯控制器優(yōu)于PID控制器的兩倍。和傳統(tǒng)的控制器比較，人工智能控制器擁有容易調(diào)整的特點。雖然沒有專業(yè)人員的實時引導(dǎo)，人工智能控制器也可以采用回復(fù)數(shù)據(jù)以實施規(guī)劃。還能夠經(jīng)過使用語言和有關(guān)信息等形式實施規(guī)劃。人工智能控制擁有非常大的同一性，鍵入以前沒有見過的數(shù)據(jù)便可以出現(xiàn)非常高的數(shù)值，能夠減少驅(qū)動器給其造成的不良反應(yīng)。針對一些控制物體，即使現(xiàn)在未使用人工智能控制器也能夠有非常好的影響，然而針對別的控制物體，并不確定是否有類似的非常好的影響，所以對于規(guī)劃需要根據(jù)實際問題制定具體的解決方案。對于模糊化與反模糊化，假如使用適應(yīng)模糊神經(jīng)控制器與隸屬函數(shù)，可以準(zhǔn)確地實施定期核實。對于完成此成果的多種方案里面，唯有經(jīng)過體系工藝的應(yīng)用才可以獲得固定的數(shù)值，加上簡便的拓?fù)浣M構(gòu)，可以達(dá)到非常快的自學(xué)程度。

三、人工智能于電氣自動化里的應(yīng)用

人工智能探究的重要目的是讓機(jī)器可以完成部分一般要人類智能勝任的繁雜任務(wù)，電氣自動化為分析和電氣工程相關(guān)的體系運(yùn)作。人工智能的組成部分包含邏輯推導(dǎo)、定理證明、機(jī)器人學(xué)、專家體系、自然語言理解，人工智能的使用表現(xiàn)在問題解答、自動程序規(guī)劃、行為功能、思維功能與感知功能等。但是以上方面全部表現(xiàn)了自動化的特點，傳達(dá)了同一個主旨內(nèi)容，那就是加強(qiáng)機(jī)械人們意識功能，提高控制自動化。所以人工智能對于電氣自動化行業(yè)將會起到非常重要的作用，電氣自動化控制同時也需要人工智能的加入。由于人工智能技術(shù)進(jìn)步地越來越快，許多科研工作者開展了對于人工智能在電氣工程自動化控制中的探討，比如：怎樣把人工智能體系使用到問題的判斷及預(yù)料、電氣產(chǎn)品規(guī)劃及愛護(hù)或控制等。從如何更好地規(guī)劃產(chǎn)品角度講，規(guī)劃電氣裝置是相當(dāng)復(fù)雜的任務(wù)。需應(yīng)用電器、電路、電機(jī)和磁場等多課程的專業(yè)知識，還需應(yīng)用傳統(tǒng)規(guī)劃里的經(jīng)驗。

四、結(jié)語

人工智能技術(shù)含義范文第3篇

【關(guān)鍵詞】人工智能；電力系統(tǒng)；應(yīng)用

人工智能技術(shù)簡稱AI，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)，與基因工程、納米技術(shù)并稱為21世紀(jì)三大尖端技術(shù)。由于它是利用計算機(jī)來模擬人類的智能活動，因此完全擺脫了傳統(tǒng)方法的束縛，能解決傳統(tǒng)方法難以解決甚至根本無法解決的問題，當(dāng)前，隨著國家電網(wǎng)建設(shè)“堅強(qiáng)的智能電網(wǎng)”進(jìn)程的不斷深入，電力系統(tǒng)規(guī)模不斷增加，數(shù)據(jù)量增多，管理上越發(fā)復(fù)雜，因此，將人工智能應(yīng)用于電力自動化控制系統(tǒng)，能有效減少運(yùn)行成本，提高工作效率，現(xiàn)就該問題進(jìn)行粗淺探討，以供參考。

一、人工智能技術(shù)概述

人工智能技術(shù)自上世紀(jì)50年展至今，在理論研究方面已取得突破性進(jìn)展，在具體應(yīng)用方面，主要如下：（1）專家系統(tǒng)（ES）。所謂專家系統(tǒng)，即一個計算機(jī)程序集，該程序利用當(dāng)前的輸入信息、知識庫及一系列推理規(guī)則來完成由某一領(lǐng)域?qū)＜也拍芡瓿傻墓ぷ?。專家系統(tǒng)的特點在于其符號表達(dá)、邏輯推理及漸進(jìn)式搜索能力。家系統(tǒng)在電力系統(tǒng)運(yùn)行控制中的應(yīng)用領(lǐng)域包括報警信號處理、電壓控制、故障診斷、恢復(fù)控制、運(yùn)行規(guī)劃等。（2）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是模擬的生物激勵系統(tǒng)，由大量的神經(jīng)元以一定的方式連接而成的，單個神經(jīng)元的作用是實現(xiàn)輸入到輸出的一個非線性函數(shù)關(guān)系，它們之間廣泛的連接組合就使得整個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有了復(fù)雜的非線性特性，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將大量的信息隱含在其連接權(quán)值上，根據(jù)一定的學(xué)習(xí)算法調(diào)節(jié)權(quán)值，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)從m維空間到n維空間復(fù)雜的非線性映射。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有良好的快速并行處理能力及分類能力，因此被廣泛地應(yīng)用于電力系統(tǒng)的實時控制、檢測與診斷、短期和長期負(fù)荷預(yù)測、狀態(tài)評估等諸多領(lǐng)域。（3）模糊集理論（FL）。FL發(fā)展于上世紀(jì)60年代中期，它是多值邏輯的擴(kuò)展，能夠完成傳統(tǒng)數(shù)學(xué)方法難以做到的近似推理。其具體應(yīng)用為：應(yīng)用多目標(biāo)模糊決策方法，進(jìn)行故障測距和故障類型識別；給出模糊集理論的配電系統(tǒng)潮流與狀態(tài)估計方法；采用模糊推理估計配電系統(tǒng)負(fù)荷水平，歸納各類用戶隨不同因素的變化；用模糊集方法構(gòu)造變壓器保護(hù)原理，區(qū)別內(nèi)部故障、涌流、過激以及電流互感器飽和情況下的外部故障；尋求維持電力系統(tǒng)安全運(yùn)行和充分利用輸電容量之間的折衷解；運(yùn)用于配電系統(tǒng)損耗模糊計算模型，提高計算精確度等。（4）啟發(fā)式搜索（HS）。啟發(fā)式搜索主要有遺傳算法（GA）和模擬退火（SA）算法兩種，啟發(fā)式搜索通過隨機(jī)產(chǎn)生新的解并保留其中較好的結(jié)果，并避免陷入局部最小，以求得全局最優(yōu)解或近似最優(yōu)解。以上兩種方法，都可用來求解任意目標(biāo)函數(shù)和約束的優(yōu)化問題。

二、人工智能技術(shù)的在電力自動化的應(yīng)用

（1）在電源規(guī)劃中的應(yīng)用。電源規(guī)劃是電力系統(tǒng)中電源布局的戰(zhàn)略規(guī)劃，當(dāng)前，人們對高質(zhì)量電能的需求越發(fā)突出，因此，加強(qiáng)電力建設(shè)，擴(kuò)充新電源勢在必行。電源規(guī)劃問題之所以復(fù)雜，其中一個重要原因即是每個規(guī)劃時期備選機(jī)組狀態(tài)的數(shù)目龐大，而對于每個具體的規(guī)劃項目，這些狀態(tài)大多是不可行的，而利用專家系統(tǒng)，可以根據(jù)實際規(guī)劃工作時的具體約束條件對方案進(jìn)行裁減，盡早刪除大量不可行的方案，從而減少優(yōu)化計算的工作量，提高規(guī)劃效率。同時，利用遺傳算法，可以實現(xiàn)站址和站容的優(yōu)化。（2）在電能質(zhì)量分析中的應(yīng)用。20世紀(jì)80年代末以來，隨著微電子技術(shù)和電力電子技術(shù)的發(fā)展，基電能質(zhì)量越來越被人們所關(guān)注。為提高電能質(zhì)量，建立電能質(zhì)量檢測和分析識別系統(tǒng)，對其進(jìn)行正確的檢測、評估和分類就顯得十分必要。傳統(tǒng)的電能質(zhì)量檢測手段主要是以人工方式和便攜式電能質(zhì)量測量儀器為主，對線路和變電站進(jìn)行現(xiàn)場數(shù)據(jù)采集，工作量大，采集的數(shù)據(jù)不系統(tǒng)也不全面，時間延續(xù)性短，誤差較大，效率低。而采用人工智能技術(shù)能有效克服傳統(tǒng)方法的缺陷。如電力系統(tǒng)中諧波診斷的任務(wù)是對一組電流或電壓的采樣信號確定出各次諧波的含量或感興趣的諧波成分含量，采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以在避免噪聲和間諧波的情況下分析諧波問題。又如，電力系統(tǒng)電源側(cè)電壓及負(fù)荷變化將引起用戶側(cè)電壓波動，長時間的電壓偏移將使得供電電壓質(zhì)量得不到保證，因此，保持電壓偏移在允許范圍內(nèi)是衡量電能質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)的一項重要內(nèi)容。而基于專家系統(tǒng)而設(shè)計的變電站無功控制裝置，能將已有的無功電壓控制經(jīng)驗或知識用規(guī)則表示出來，形成專家系統(tǒng)的知識庫。并能像有經(jīng)驗的調(diào)度員那樣，在面臨不同運(yùn)行工況時，根據(jù)上述的規(guī)則由無功電壓實時變化值有效地作出合理的電壓調(diào)節(jié)決策。此外，人工智能技術(shù)在電能質(zhì)量分析中的應(yīng)用，還包括電能質(zhì)量的擾動分析、電能質(zhì)量的數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)挖掘，等等。（3）在故障診斷中的應(yīng)用。電力系統(tǒng)可能出現(xiàn)的故障種類繁多，具有復(fù)雜性、不確定性及非線性等特點，從一次系統(tǒng)的故障看，可分為線路和元件故障兩大類；從二次系統(tǒng)的故障看，則可粗略地分為保護(hù)系統(tǒng)、信號系統(tǒng)、測量系統(tǒng)、控制系統(tǒng)及電源系統(tǒng)五類故障，若采用傳統(tǒng)的方法診斷效率低，準(zhǔn)確率不高，而采用人工智能技術(shù)，能大大提高故障診斷的準(zhǔn)確率。專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊邏輯是人工智能技術(shù)用于故障診斷的方法，例如人工智能故障診斷技術(shù)運(yùn)用于發(fā)電機(jī)及電動機(jī)進(jìn)行的故障診斷時，將模糊理論與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，不僅保留了故障診斷知識的模糊性，還結(jié)合了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)能力強(qiáng)的優(yōu)點，共同實現(xiàn)對電機(jī)故障的診斷，大大提高了故障診斷的準(zhǔn)確率。（4）在電力系統(tǒng)無功優(yōu)化中的應(yīng)用。謂電力系統(tǒng)無功優(yōu)化，就是指當(dāng)電力系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)參數(shù)及負(fù)荷情況給定時，通過對某些控制變量的優(yōu)化，在滿足所有指定約束條件的前提下，使系統(tǒng)的一個或多個性能指標(biāo)達(dá)到最優(yōu)的無功調(diào)節(jié)手段，它是保證電力系統(tǒng)安全，提高運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性的手段之一。將人工智能技術(shù)應(yīng)用于電力系統(tǒng)無功優(yōu)化中，主要有如下幾方面：如，針對傳統(tǒng)方法在處理配電網(wǎng)無功優(yōu)化時不能處理多元約束問題的缺陷，模糊優(yōu)化法通過引入模糊集理論，能使一些不確定的問題得到解決，使用模糊優(yōu)化法，可優(yōu)化配電網(wǎng)的電容器投切，減少了配電網(wǎng)的網(wǎng)損并提高了其電壓質(zhì)量。使用禁忌算法，能有效地處理不可微的目標(biāo)函數(shù)，解決配電網(wǎng)補(bǔ)償電容器優(yōu)化投切0-1組合優(yōu)化問題，并可以處理補(bǔ)償電容器分檔投切的組合優(yōu)化問題。而使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以將網(wǎng)損最小作為優(yōu)化目標(biāo)，用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對多抽頭的配電網(wǎng)電容器進(jìn)行實時控制，等等。（5）在電力系統(tǒng)繼電保護(hù)中的應(yīng)用。通過專家系統(tǒng)，能把保護(hù)、斷路器的動作邏輯以及運(yùn)行人員的診斷經(jīng)驗用規(guī)則表示出來，形成故障診斷專家系統(tǒng)的知識庫，進(jìn)而根據(jù)報警信息對知識庫進(jìn)行推理，獲得故障診斷的結(jié)論。輸電網(wǎng)絡(luò)中保護(hù)的動作邏輯一級保護(hù)與斷路器之間的關(guān)系易于用直觀的、模塊化的規(guī)則表示出來能夠在一定程度上解決不確定性問題，能夠給出符合人類語言習(xí)慣的結(jié)論并具有相應(yīng)的解釋能力等。此外框架法專家系統(tǒng)善于表達(dá)具有分類結(jié)構(gòu)的知識，能夠比較清楚的表達(dá)事物之間的相關(guān)性，可以簡化繼承性知識的表述和存儲，在輸電網(wǎng)絡(luò)報警信息處理和故障診斷中也有少量應(yīng)用。（6）在抑制電力系統(tǒng)低頻振蕩中的應(yīng)用。大規(guī)模電網(wǎng)互聯(lián)易產(chǎn)生低頻振蕩，對電力系統(tǒng)的安全造成嚴(yán)重威脅。低頻振蕩產(chǎn)生的原因，源于系統(tǒng)缺乏阻尼，目前，低頻振蕩抑制措施中研究較多的是電力系統(tǒng)穩(wěn)定器FACTS和PSS阻尼控制器，以上兩種辦法均存在一定缺陷，即存在魯棒性差的問題，而人工智能技術(shù)能模擬人類處理問題的過程、容易計及人的經(jīng)驗和具有一定的學(xué)習(xí)能力，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊理論、GA等人工智能技術(shù)應(yīng)用于FACTS控制器和自適PSS的研究，能解決阻尼控制器參數(shù)的魯棒最優(yōu)整定，有效抑制電力系統(tǒng)低頻振蕩問題。

總之，隨著人工智能技術(shù)的不斷進(jìn)步，新的方法將不斷涌現(xiàn)，其在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用也將越來越廣，如何綜合已有技術(shù)，揚(yáng)長避短，并探索新的技術(shù)和理論方法，將其應(yīng)用于解決未來電力系統(tǒng)的各種問題，是我們今后探索研究的主要方向。

參 考 文 獻(xiàn)

[1]蔡自興，徐光祐．人工智能技術(shù)及應(yīng)用[M]．北京：清華大學(xué)出版社，2000

人工智能技術(shù)含義范文第4篇

    標(biāo)識碼:A

    收錄日期:2012年8月6日

    隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和通訊技術(shù)的發(fā)展,人工智能以它強(qiáng)大的滲透力走進(jìn)了社會生活的各個領(lǐng)域,極大地改變了社會面貌,深刻地改變了人們的思想和行為。探討人工智能對人類進(jìn)步的影響,對促進(jìn)人工智能發(fā)展和對人類的進(jìn)步有著重要意義。

    一、人工智能的含義

    人工智能也稱機(jī)器智能,它是計算機(jī)科學(xué)、控制論、信息論、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、語言學(xué)等多種學(xué)科互相滲透而發(fā)展起來的一門綜合性學(xué)科。從計算機(jī)應(yīng)用系統(tǒng)的角度出發(fā),人工智能是研究如何制造出智能機(jī)器或智能系統(tǒng)來模擬人類智能活動的能力,以延伸人類智能的科學(xué)。

    人工智能領(lǐng)域的研究是從1956年正式開始的。這一年,在達(dá)特茅斯大學(xué)召開的會議上正式使用了“人工智能”(AI)這個術(shù)語。隨后的幾十年中,人們從問題求解、邏輯推理與定理證明、自然語音理解、博弈、自動程序設(shè)計、專家系統(tǒng)、學(xué)習(xí)以及機(jī)器人學(xué)等多個角度展開了研究,已經(jīng)建立了一些具有不同程度人工智能的計算機(jī)系統(tǒng)。例如,能夠求解微分方程、設(shè)計分析集成電路、合成人類自然語音,進(jìn)行情報檢索,提供語音識別、手寫體識別的多模式接口,應(yīng)用于疾病診斷的專家系統(tǒng)以及控制太空飛行器和水下機(jī)器人更加貼近我們的生活。我們熟知的IBM的“深藍(lán)”在棋盤上擊敗了國際象棋大師卡斯帕羅夫就是比較突出的例子。

    當(dāng)然,人工智能的發(fā)展也并不是一帆風(fēng)順的,也曾因計算機(jī)計算能力的限制無法模仿人腦的思考以及與實際需求的差距過遠(yuǎn)而走入低谷。但是,隨著硬件和軟件的發(fā)展,計算機(jī)的運(yùn)算能力在以指數(shù)級增長。同時,網(wǎng)絡(luò)技術(shù)蓬勃興起,確保計算機(jī)已經(jīng)具備了足夠的條件來運(yùn)行一些要求更高的AI軟件,而且,現(xiàn)在的AI具備了更多的現(xiàn)實應(yīng)用的基礎(chǔ)。1990年以來,人工智能研究又出現(xiàn)了新的。一方面是因為在人工智能理論方面有了新的進(jìn)展,一方面也是因為計算機(jī)硬件突飛猛進(jìn)的發(fā)展。隨著計算機(jī)速度的不斷提高、存儲容量的不斷擴(kuò)大、價格的不斷降低以及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展,許多原來無法完成的工作現(xiàn)在已經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)。

    人工智能在發(fā)展過程中形成了幾個學(xué)派,最主要的兩個學(xué)派是符號主義和聯(lián)接主義。符號主義,又稱為邏輯廣義、心理學(xué)派或計算機(jī)學(xué)派。其原理主要為物理符號系統(tǒng)(即符號操作系統(tǒng))假設(shè)和有限合理性原理,代表人物是紐厄爾和西蒙。大量傳統(tǒng)的人工智能研究是在這個學(xué)派的思想推動下進(jìn)行的。聯(lián)接主義認(rèn)為人工智能源于仿生學(xué),特別是人腦模型的研究。它的代表性成果是1943年由生理學(xué)家麥卡洛克和數(shù)學(xué)邏輯學(xué)家皮茨創(chuàng)立的腦模型,即MP模型,開創(chuàng)電子裝置模仿人腦結(jié)構(gòu)和功能的新途徑。在這個學(xué)派中,有著名的模式識別理論。20世紀(jì)八十年代末神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迅速崛起,在聲音識別、圖像處理等方面取得很大成功。

    二、人工智能研究和應(yīng)用的領(lǐng)域

    (一)模式識別。計算機(jī)硬件的迅速發(fā)展,計算機(jī)應(yīng)用領(lǐng)域的不斷開拓,急切地要求計算機(jī)能更有效地感知諸如聲音、文字、圖像、溫度、震動等人類賴以發(fā)展自身、改造環(huán)境所運(yùn)用的信息資料。但目前計算機(jī)卻無法直接感知它們,鍵盤、鼠標(biāo)等外部設(shè)備,對于這樣五花八門的外部世界顯得無能為力,即使是電視攝像機(jī)和話筒等,由于識別技術(shù)不高,計算機(jī)并未真正知道所采錄的究竟是什么信息,計算機(jī)對外部世界感知能力的低下,成為開拓計算機(jī)應(yīng)用的狹窄瓶頸。于是,著眼于拓寬計算機(jī)的應(yīng)用領(lǐng)域,提高其感知外部信息能力的學(xué)科——模式識別得到了迅速發(fā)展。

    (二)自然語言理解與機(jī)器翻譯系統(tǒng)。語言處理是人工智能最早期的研究領(lǐng)域之一。人們之間用語言互通信息是一件非常簡單的事情,而建立一個能夠生成和“理解”哪怕是只言片語的計算機(jī)系統(tǒng)卻是非常困難的。因為傳遞某一點的“思維結(jié)構(gòu)”需要龐大的與該思維結(jié)構(gòu)相關(guān)的公共思維結(jié)構(gòu),猶如一個人一樣,需要有上下文知識并能根據(jù)這些知識進(jìn)行推理。自然語言理解最重要的成果是機(jī)器翻譯。現(xiàn)在,機(jī)器翻譯真正推向市場還面臨兩大問題:一是準(zhǔn)確性。由于科技文獻(xiàn)和文學(xué)作品有許多專業(yè)術(shù)語,所以需要專家來進(jìn)行譯前處理和譯后校正工作;二是翻譯速度問題。翻譯需要有龐大的字庫系統(tǒng),有效快速搜索是需解決的問題之一,如何減少翻譯前的處理和翻譯后的校正工作時間也是需解決的問題。 

    (三)自動程序設(shè)計。對自動程序設(shè)計的研究不僅可以促進(jìn)半自動軟件開發(fā)系統(tǒng)的發(fā)展,而且也使通過修正自身代碼進(jìn)行學(xué)習(xí)的人工智能系統(tǒng)得到發(fā)展。程序理論方面的有關(guān)研究工作,對人工智能的所有研究工作都是很重要的。我們所指的自動程序設(shè)計是某種“超級編譯程序”,或者能夠?qū)Τ绦蛞獙崿F(xiàn)什么目標(biāo)進(jìn)行非常高級描述的程序,并能夠由

    這個程序產(chǎn)生出所需要的新程序。這種高級描述可能是采用形式語言的一條精辟語句,也可能是一種松散的描述,這就要求在系統(tǒng)和用戶之間進(jìn)一步對話澄清語言的模糊,自動程序設(shè)計研究的重大貢獻(xiàn)之一是作為問題求解策略的調(diào)整概念。

    (四)專家系統(tǒng)。專家系統(tǒng)是一個具有專門知識的智能計算機(jī)程序系統(tǒng),它應(yīng)用人工智能技術(shù),根據(jù)某個領(lǐng)域一個或多個專家提供的知識和經(jīng)驗進(jìn)行推理和判斷,模擬人類專家的決策過程,解決該領(lǐng)域需要由專家才能解決的問題,專家系統(tǒng)一般由數(shù)據(jù)庫和推理機(jī)構(gòu)成。近年來,在專家系統(tǒng)的研究中已經(jīng)出現(xiàn)了應(yīng)用人工智能技術(shù)解決實際問題的成功范例。如“故障診斷系統(tǒng)”,這種系統(tǒng)設(shè)計了一個計算機(jī)界面,可以進(jìn)行人—機(jī)“對話”,用戶與專家系統(tǒng)進(jìn)行咨詢對話就像用戶與具有這方面知識與經(jīng)驗的專家對話一樣,解釋和回答用戶的問題。此外,還有情報檢索系統(tǒng)、數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)和結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計系統(tǒng)等。

    發(fā)展專家系統(tǒng)的關(guān)鍵是如何表達(dá)和運(yùn)用專家知識即構(gòu)筑數(shù)據(jù)庫,如何將那些來自人類專家的并已經(jīng)被證明了的對解決有關(guān)問題有幫助的典型事例符號化后輸入計算機(jī)。專家系統(tǒng)與過去的一些計算機(jī)系統(tǒng)不同,它是以符號處理為主的計算機(jī)程序系統(tǒng),一般沒有算法解,經(jīng)常要在一些不完全、不精確、不確定的信息基礎(chǔ)上做出結(jié)論。   (五)智能機(jī)器人。智能機(jī)器人是人工智能研究的另一個重要領(lǐng)域,其中包括對操作機(jī)器人裝置程序的研究。至今,盡管已經(jīng)建立了一些比較復(fù)雜的機(jī)器人系統(tǒng),工業(yè)上也運(yùn)行著成千上萬臺機(jī)器人,但這都是一些按預(yù)先編好程序執(zhí)行某些重復(fù)作業(yè)的簡單裝置,大多數(shù)機(jī)器人只能“干”不能“看”,不具備“智慧”。如何攝取并處理視覺信息,研制能進(jìn)行圖像聲音識別并進(jìn)行擬人推理的機(jī)器人是人工智能的又一個十分活躍的領(lǐng)域。人工智能的研究促進(jìn)了機(jī)器人研究和機(jī)器人學(xué)的發(fā)展;另一方面,智能機(jī)器人研究又促進(jìn)了許多人工智能思想的發(fā)展。智能機(jī)器人的研究和應(yīng)用體現(xiàn)出廣泛的學(xué)科交叉,涉及眾多課題。機(jī)器人已在各種工業(yè)、農(nóng)業(yè)、商業(yè)、旅游業(yè)、空中和海洋以及國防等領(lǐng)域獲得越來越普遍的應(yīng)用。

    (六)智能控制。人工智能的發(fā)展促進(jìn)自動控制向智能控制發(fā)展。智能控制是一類無需人的干預(yù)就能獨立地驅(qū)動智能機(jī)器實現(xiàn)其目標(biāo)的自動控制。它是自動控制的最新發(fā)展階段,也是用計算機(jī)模擬人類智能的一個重要研究領(lǐng)域。智能控制是同時具有以知識表示的非數(shù)學(xué)廣義世界模型和數(shù)學(xué)公式模型表示的混合控制過程,往往是含有復(fù)雜性、不完全性、模糊性或不確定性以及不存在已知算法的非數(shù)學(xué)過程,并以知識進(jìn)行推理來引導(dǎo)求解過程。

    三、人工智能對人類社會的影響

    隨著計算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展和廣泛應(yīng)用,人工智能的思想和技術(shù)對人類的影響與日俱增,人工智能的發(fā)展將會對人類社會產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響,并將深入到人類社會的各個方面。

    (一)人工智能的發(fā)展改變了人類的社會面貌

    1、財富迅速增加。從財富的數(shù)量看,由于計算機(jī)、控制論和自動化技術(shù)的發(fā)展,正在迅速提高自動化的程度。同樣數(shù)量的勞動力在同樣的勞動時間里可以生產(chǎn)比過去多幾十倍、幾百倍的產(chǎn)品。從財富的質(zhì)量看,由于計算機(jī)的推廣應(yīng)用,新興產(chǎn)業(yè)以前所未聞的速度和前所未有的規(guī)模發(fā)展起來。

    2、人際聯(lián)系日益緊密?，F(xiàn)在,任何社會制度的國家,由于人工智能的發(fā)展,生產(chǎn)社會化程度日益提高,使人際聯(lián)系頻度提高,距離縮短,Internet把整個世界聯(lián)為一個整體。在這種條件下,生產(chǎn)國際化、貿(mào)易國際化、金融國際化、教育國際化、政治國際化和信息國際化,人們之間的往來將更加緊密。

    3、信息快速增加和更新。人工智能發(fā)展為人們儲存和處理信息提供了方便。一方面人們利用計算機(jī)每天輸入大量的信息,使信息以幾何級數(shù)增加;另一方面使信息更新加速,人們利用計算機(jī)大量輸入、生成和輸出的信息,使儲存在載體上的信息加速折舊,人們不斷期待正在傳輸中的最新信息,為滿足這種需要,越來越多的人進(jìn)一步搜集和輸入新的信息。

    (二)人工智能的發(fā)展,改變了社會的結(jié)構(gòu)。人們一方面希望人工智能和智能機(jī)器能夠代替人類從事各種勞動,一方面又擔(dān)心它們的發(fā)展會引起新的社會問題。實際上,近十多年來,社會結(jié)構(gòu)正在發(fā)生一種靜悄悄的變化。人—機(jī)器的社會結(jié)構(gòu),終將為人—智能機(jī)器—機(jī)器的社會結(jié)構(gòu)所取代。智能機(jī)器人就是智能機(jī)器之一。從發(fā)展角度看,從醫(yī)院里看病的“醫(yī)生”、護(hù)理病人的“護(hù)士”、旅館、飯店和商店的服務(wù)員、辦公室的“秘書”、指揮交通的“警察”,到家庭的“勤雜工”和“保姆”等,將均由機(jī)器人擔(dān)任。因此,人們將不得不學(xué)會與有智能的機(jī)器和睦相處,并適應(yīng)這種變

人工智能技術(shù)含義范文第5篇

關(guān)鍵詞:人工智能;自動優(yōu)化;SQL語句優(yōu)化

一個數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的生命周期可以分成：設(shè)計、開發(fā)和成品三個階段。在設(shè)計階段進(jìn)行數(shù)據(jù)庫性能優(yōu)化的成本最低，收益最大。在成品階段進(jìn)行數(shù)據(jù)庫性能優(yōu)化的成本最高，收益最小。數(shù)據(jù)庫的優(yōu)化通?？梢酝ㄟ^對網(wǎng)絡(luò)、硬件、操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫參數(shù)和應(yīng)用程序的優(yōu)化來進(jìn)行。最常見的優(yōu)化手段就是對硬件的升級。根據(jù)統(tǒng)計，對網(wǎng)絡(luò)、硬件、操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化所獲得的性能提升，全部加起來只占數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)性能提升的40%左右，其余的60%系統(tǒng)性能提升來自對應(yīng)用程序的優(yōu)化。許多優(yōu)化專家認(rèn)為，對應(yīng)用程序的優(yōu)化可以得到80%的系統(tǒng)性能的提升。應(yīng)用程序的優(yōu)化通?？煞譃閮蓚€方面：源代碼和SQL語句。由于涉及到對程序邏輯的改變，源代碼的優(yōu)化在時間成本和風(fēng)險上代價很高，而對數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)性能的提升收效有限。

1.1為什么要優(yōu)化SQL語句

第一、SQL語句是對數(shù)據(jù)庫進(jìn)行操作的惟一途徑，對數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的性能起著決定性的作用。

第二、SQL語句消耗了70%至90%的數(shù)據(jù)庫資源。

第三、SQL語句獨立于程序設(shè)計邏輯，對SQL語句進(jìn)行優(yōu)化不會影響程序邏輯。

第四、SQL語句有不同的寫法，在性能上的差異非常大。

第五、SQL語句易學(xué)，但難精通。

優(yōu)化SQL語句的傳統(tǒng)方法是通過手工重寫來對SQL語句進(jìn)行優(yōu)化。DBA或資深程序員通過對SQL語句執(zhí)行計劃的分析，依靠經(jīng)驗，嘗試重寫SQL語句，然后對結(jié)果和性能進(jìn)行比較，以試圖找到性能較佳的SQL語句。這種傳統(tǒng)上的作法無法找出SQL語句的所有可能寫法，且依賴于人的經(jīng)驗，非常耗費時間。

1.2 SQL優(yōu)化技術(shù)的發(fā)展歷程

第一代SQL優(yōu)化工具是執(zhí)行計劃分析工具。這類工具針對輸入的SQL語句，從數(shù)據(jù)庫提取執(zhí)行計劃，并解釋執(zhí)行計劃中關(guān)鍵字的含義。

第二代SQL優(yōu)化工具只能提供增加索引的建議，它通過對輸入的SQL語句的執(zhí)行計劃的分析，來產(chǎn)生是否要增加索引的建議。

第三代SQL優(yōu)化工具不僅分析輸入SQL語句的執(zhí)行計劃，還對輸入的SQL語句本身進(jìn)行語法分析，經(jīng)過分析產(chǎn)生寫法上的改進(jìn)建議。

1.3人工智能自動SQL優(yōu)化

人工智能自動SQL優(yōu)化出現(xiàn)在90年代末。目前在商用數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域，LECCO Technology Limited(靈高科研有限公司)擁有該技術(shù)，并提供使用該技術(shù)的自動優(yōu)化產(chǎn)品LECCO SQL Expert，它支持Oracle、Sybase、MS SQL Server和IBM DB2數(shù)據(jù)庫平臺。該產(chǎn)品針對數(shù)據(jù)庫應(yīng)用的開發(fā)和維護(hù)階段提供的模塊有：SQL語法優(yōu)化器、PL/SQL集成化開發(fā)調(diào)試環(huán)境(IDE)、掃描器、數(shù)據(jù)庫監(jiān)視器等。其核心模塊SQL 語法優(yōu)化器的工作原理為：①輸入一條源SQL語句；②“人工智能反饋式搜索引擎”對輸入的SQL語句，結(jié)合檢測到的數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)和索引進(jìn)行重寫，產(chǎn)生N條等效的SQL語句輸出；③產(chǎn)生的N條等效SQL語句再送入“人工智能反饋式搜索引擎”進(jìn)行重寫，直至無法產(chǎn)生新的輸出或搜索限額滿；④對輸出的SQL語句進(jìn)行過濾，選出具有不同執(zhí)行計劃的SQL語句；⑤對得到的SQL語句進(jìn)行批量測試，找出性能最好的SQL語句。

2 LECCO SQL Expert自動優(yōu)化實例

2.1假設(shè)我們從源代碼中抽取出這條SQL語句(也可以通過內(nèi)帶的掃描器或監(jiān)視器獲得SQL語句)：

SELECT COUNT(*) 論文下載

FROM EMPLOYEE

swheresEXISTS (SELECT 'X'

FROM DEPARTMENT

swheresEMP_DEPT=DPT_ID

AND DPT_NAME LIKE 'AC%')

AND EMP_ID IN (SELECT SAL_EMP_ID

FROM EMP_SAL_HIST B

swheresSAL_SALARY ＞ 70000)

按下“優(yōu)化”按鈕后，經(jīng)過10幾秒，SQL Expert就完成了優(yōu)化的過程，并在這10幾秒的時間里重寫產(chǎn)生了2267 條等價的SQL語句，其中136條SQL語句有不同的執(zhí)行計劃。

接下來，我們可以對自動重寫產(chǎn)生的136條SQL語句進(jìn)行批運(yùn)行測試，以選出性能最佳的等效SQL語句。按下“批運(yùn)行” 按鈕，在“終止條件” 頁選擇“最佳運(yùn)行時間SQL語句”，按“確定”。

經(jīng)過幾分鐘的測試運(yùn)行后，我們可以發(fā)現(xiàn)SQL124的運(yùn)行時間和反應(yīng)時間最短。運(yùn)行速度約有22.75倍的提升(源SQL語句運(yùn)行時間為2.73秒，SQL124運(yùn)行時間為0.12秒)?，F(xiàn)在我們就可以把SQL124放入源代碼中，結(jié)束一條SQL語句的優(yōu)化工作了。

2.2“邊做邊學(xué)式訓(xùn)練”提升SQL開發(fā)水平

LECCO SQL Expert不僅能夠找到最佳的SQL語句，它所提供的“邊做邊學(xué)式訓(xùn)練”還能夠教開發(fā)人員和數(shù)據(jù)庫管理員如何寫出性能最好的SQL語句。LECCO SQL Expert的“SQL比較器”可以標(biāo)明源SQL和待選SQL間的不同之處。

以上面優(yōu)化的結(jié)果為例，為了查看源SQL語句和SQL124在寫法上有什么不同，我們可以按下“比較器” 按鈕，對SQL124和源SQL語句進(jìn)行比較?！癝QL 比較器”將SQL124相對于源SQL語句的不同之處以藍(lán)顏色表示了出來。如果選擇“雙向比較”復(fù)選框，“SQL 比較器”可以將兩條SQL語句的不同之處以藍(lán)色表示。當(dāng)然，我們也可以從源語句和重寫后的SQL 語句中任選兩條進(jìn)行比較。

從比較的結(jié)果可以看到，重寫后的SQL124把第一個Exists改寫成了In；在字段DPT_ID上進(jìn)行了合并空字符串的操作，以誘導(dǎo)數(shù)據(jù)庫先執(zhí)行子查詢中的

(SELECT DPT_ID||''

FROM DEPARTMENT

WHERE DPT_NAME LIKE 'AC%')

在子查詢完成后，再與EMPLOYEE表進(jìn)行嵌套循環(huán)連接(Nested Loop Join)。

如果覺得對寫法的改變難以理解，還可以點中“執(zhí)行計劃”復(fù)選框，通過比較兩條SQL語句的執(zhí)行計劃的不同，來了解其中的差異。在查看執(zhí)行計劃過程中，如果有什么不明白的地方，可以點中“SQL信息按鈕”，再點擊執(zhí)行計劃看不明白的地方，LECCO SQL Expert的上下文敏感幫助系統(tǒng)將提供執(zhí)行計劃該處的解釋。

在“SQL比較器”中，選中“統(tǒng)計信息”復(fù)選框后，可得到詳細(xì)的兩條SQL語句運(yùn)行時的統(tǒng)計信息比較，這對于學(xué)習(xí)不同的SQL寫法對數(shù)據(jù)庫資源的消耗很有幫助。

2.3 LECCO SQL Expert優(yōu)化模塊的特點

LECCO SQL Expert優(yōu)化模塊的特點主要表現(xiàn)為：自動優(yōu)化SQL語句；以獨家的人工智能知識庫“反饋式搜索引擎”來重寫性能優(yōu)異的SQL語句；找出所有等效的SQL語句及可能的執(zhí)行計劃；保證產(chǎn)生相同的結(jié)果；先進(jìn)的SQL語法分析器能處理最復(fù)雜的SQL語句；可以重寫SELECT、SELECT INTO、UPDATE、INSERT和DELETE語句；通過測試運(yùn)行，為應(yīng)用程序和數(shù)據(jù)庫自動找到性能最好的SQL語句；提供微秒級的計時，能夠優(yōu)化Web應(yīng)用程序和有大量用戶的在線事務(wù)處理中運(yùn)行時間很短的SQL語句；為開發(fā)人員提供“邊做邊學(xué)式訓(xùn)練”，迅速提高開發(fā)人員的SQL編程技能；提供上下文敏感的執(zhí)行計劃幫助系統(tǒng)和SQL運(yùn)行狀態(tài)幫助；不是猜測或建議，而是獨一無二的SQL重寫解決方案。

2.4寫出專家級的SQL語句

LECCO SQL Expert的出現(xiàn)，使SQL的優(yōu)化變得極其簡單，只要能夠?qū)懗鯯QL語句，它就能幫用戶找到最好性能的寫法。LECCO SQL Expert不僅能在很短的時間內(nèi)找到所有可能的優(yōu)化方案，而且能夠通過實際測試，確定最有效的優(yōu)化方案。同以往的數(shù)據(jù)庫優(yōu)化手段相比較，LECCO SQL Expert將數(shù)據(jù)庫優(yōu)化技術(shù)帶到了一個嶄新的技術(shù)高度，依賴人的經(jīng)驗、耗費大量時間、受人的思維束縛的數(shù)據(jù)庫優(yōu)化手段已經(jīng)被高效、省時且準(zhǔn)確的自動優(yōu)化軟件所取代了。通過內(nèi)建的“LECCO小助手”的幫助，即使是SQL的開發(fā)新手，也能快速且簡單地寫出專家級的SQL語句。

參考文獻(xiàn)

1張孔倚．關(guān)于人工智能技術(shù)在情報檢索中的應(yīng)用．山西大學(xué)學(xué)報，2007（3）

2涂序彥．人工智能及其應(yīng)用．北京：清華大學(xué)出版社，2006