人工智能在工程技术领域的具体应用研究

1 / 7 人工智能在工程技术领域的具体应用研究 人工智能在工程技术领域的具体应用研究 首先，介绍下人工智能是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。人工智能的研究课题涵盖面很广，从机器视觉到专家系统，包括了许多不同的领域。 其中特点是让机器学会 “ 思考 ” 人工智能学科是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。 世纪 80 年代，专家系统技术的逐渐成熟及计算机技术的迅速发展，使得智能 控控制和决策的研究也取 得得了较大进展。计算智 能能是一种仿生计算方法 ，它从生物底层对智能 行行为进行模拟和研究， 拓拓展了传统的计 算模式 ，为复杂问题的求解提 供供了新的解决办法。为 了了提高计算智能的应用 效效率，本文分析了二进 制制遗传算法中早熟收敛 的的成因，指出了传统的 变变异算子在防止早熟收 敛敛方面的不足，提出了 一一种能有效预防早熟现 象象的二元变异算子，并 在在此基础上提出了一种 便便于用常规逻辑门电路 实实现的遗传算法。鉴于 参参数选择对于遗传算法 求求解效率的影响。 2. 人工智能在工程技术 各各行各业的应用 工业 过过程中的智能控制。生 产产过程的智能控制主要 包包括两个方面：局部级 和和全局级。 机械制造 中中的智能控制。在现代 先先进制造系统中，需要 依2 / 7 依赖那些不够完备和不 够够精确的数据来解决难 以以或无法预测的情况， 人人工智能技术为解决这 一一难题提供了有效的解 决决方案。 电力电子学 研研究领域中的智能控制 。电力系统中发电机、 变变压器、电动机等电机 电电器设备的设计、生产 、运行、控制是一个复 杂杂的过程，国内外的电 气气工作者将人工智能技 术术引入到电气设备的优 化化设计、故障诊断及控 制制中，取得了良好的控 制制效果 。 人工智能 在在水利工程中应用。大 坝坝安全监测自动化系统 结结构和大坝安全智能决 策策支持系统。 1）针 对对大坝安全监测系统的 可可靠性问题，将现场总 线线监 测网络结构和基于 现现场总线的通信网络模 型型应用于大坝本文由论 文文联盟 http:/收收集整理安全监测系统 中中，提高了系统的可靠 性性和系统组网的灵活性 ，使大坝安全监测自动 化化系统可根据现场条件 灵灵活组网，增加了系统 的的实用性。重点研究了 监监控网络的系统结构、 网网络通讯模式和功能分 布布。 2）针对自动化 监监控系统的数据真实性 和和合理性检验问题，研 究究了大坝安全监测数据 的的预处理方法，应用灰 色色系统理论和过程突变 理理论建立了监测数据的 在在线检验模型，有效地 解解决了自动化系统监测 数数据的合理性和真实性 的的在线检验 问题。 3）应用人工神经网络技 术术研究了大坝监测数据 的的分析3 / 7 方法，建立了基 于于自学习神经元的自学 习习即网络监控模型，为 大大坝安全监控模型的建 立立和预测提供了新的思 路路和方法。 4）针对 合合理处理 DSIDSS 中中的不确定因素问题， 采采用模糊测度和模糊积 分分理论的基本思想和方 法法进行了处理。结合模 糊糊集和可能性理论，提 出出了大坝安全等级划分 和和安全判据的表示方法 。应用模糊测度和模糊 积积分理论，较好地解决 了了大坝安全综合评价中 不不确定性因素的计算机 表表示和处理方法。 5）探讨了 DSIDSS 中中的知识表示和推 理技 术术，应用知识的语义网 络络和模糊产生式规则表 示示方法，建立了大坝安 全全智能决策支持系统的 知知识库。所采用的模糊 推推理方法克服了传统 Baayes 推理方法的部 分分缺陷，在实际应用中 表表明是合理有效的一种 推推理模式。 人工智能 的的过程及在工程技术转 化化的顺序包含： 1.机机器学习 机器学习是 研研究计算机怎样模拟或 实实现人类的学习行为， 以以获取新 的知识或技 能能，重新组织已有的知 识识结构使之不断改善自 身身的性能。它是人工智 能能的核心，是使计算机 具具有智能的根本途径， 其其应用遍及人工智能的 各各个领域，它主要使用 归归纳、综合而不是演绎 机机器学习的研究是根据 生生理学、认知科学等对 人人类学习机理的了解， 建建立人类学习过程的计 算算模型4 / 7 或认识模型，发 展展各种学习理论和学习 方方法，研究通用的学习 算算法并进行理论上的分 析析，建立面向任务的具 有有特定应用的学习系统 。这些研究目标相互影 响响相互促进。 2.模 式式识别 1） . 模式 识识别概述 模式识别是 人人类的一项基本智能， 在在日常生活中，人们经 常常在进行“模式识别” 。随着 20 世纪 40 年 代代计算机的出现以及 50 年代人工智能的兴起 ，人们当然也希望能用 计计算机来代替或扩展人 类类的部分脑力劳动。模 式式识别在 20 世纪60 年年代初迅速发展并成为 一一门新学科。 模式识 别别是指对表征事物或现 象象的各种形式的信息进 行行处理和分析，以对事 物物或现象进行描述、辨 认认、分类和解释的过程 ，是信息科学和人工智 能能的重要组成部分。应 用用计算机对一组事件或 过过程进行辨识和分类， 所所识别的事件或过程可 以以是文字、声音、图像 等等具体对象，也可以是 状状态、程度等抽象对象 。这些对象与数字形式 的的信息相区别，称为模 式式信息。 2） .模式 识识别的应用文字识别语 音音识别图像识别医学诊 断断 3.专家系统 1） .专 家系统概述 专 家家系统是一个智能计算 机机程序系统，其内部含 有有大量5 / 7 的某个领域专家 水水平的知识与经验，能 够够利用人类专家的知识 和和解决问题的方法来处 理理该领域问题。 2） . 发展历史 专家系统 的的发展已经历了 3 个阶 段段，正向第四代过渡和 发发展。 第一代专家系 统统以高度专业化、求解 专专门问题的能力强为特 点点。但在体系结构的完 整整性、可移植性等方面 存存在缺陷，求解问题的 能能力弱。 第二代专家 系系统属单学科专业型、 应应用型系统 第三代专 家家系统属多学科综合型 系系统，采用多种人工智 能能语言，综合采用各种 知知识表示方法 和多种推 理理机制及控制策略 3. 专家系统的基本结 构构 专家系统的基本结 构构如图所示，其中箭头 方方向为数据流动的方向 。专家系统通常由人机 交交互界面、知识库、推 理理机、解释器、综合数 据据库、知识获取等 6 个 部部分构成。知识库用来 存存放专家提供的知识。 专专家系统的问题求解过 程程是通过知识库中的知 识识来模拟专家的思维方 式式的，因此，知识库是 专专家系统质量是否优越 的的关键所在，即知识库 中中知识的质量和数量决 定定着专家系统的质量水 平平。 人工智能在物联 网网的应用 物联网智能 是是利用人工智能技术服 务务于物联网络的技6 / 7 术 是 将将人工智能的理论方法 和和技术通过具有智能处 理理功能的软件部署在网 络络服务器中去服务于接 入入物联网的物品设备和 人人。 1.智能物联网 1）智能物联网概念 智能物联网就是对接 入入物联网的物品设备产 生生的信息能够实现自动 识识别和处理判断，并能 将将处理结果反馈给接入 的的物品设备，同时能根 据据处理结果对物品设备 进进行某种操作指令的下 达达使接入的物品设备作 出出某种动作响应 .而整 个个处理过程无需人类的 参参与。 2）智能物联 网网的实现途径 要实现 物物联网智能化就必须让 人人工智能成为物联知终 端端、传输网络、具有人 工工 智能的数据处理服务 器器。 2.物联网需要 的的人工智能技术 1） 物物联网中需要来自人工 智智能技术的研究成果 .如如问题求解、逻辑推理 证证明、专家系统、数据 挖挖掘、模式识别、自动 推推理、机器学习、智能 控控制等技术。 2）物 联联网的智能控制 在物 联联网的应