机械电子工程与人工智能关系研究

1/8机械电子工程与人工智能关系研究机械电子工程与人工智能关系研究机械工程经过长期发展，逐步融合其他学科，其价值不断增加。综合比对机械电子工程和原有的机械工程可知，人工智能化是其最大的进步。在信息技术蓬勃发展的今天，人工智能技术日新月异，并被大范围应用在其他领域中，与此同时，机械电子工程也在广泛应用，且人们加大了对这两者内部关联上的研究力度。1机械电子工程概述发展历程从整体层面来说，机械电子工程主要包含以下三个发展时期萌芽时期。手工加工是该时期的主要操作手段，因人力资源的影响，生产力整体发展水平不高。为增强生产能力，慢慢向机械工业方面着手。生产线发展时期。流水线是该时期的主要生产方式，此种方式具有一定的先进性，可显著提高生产力，以批量生产为主，并可节省较多的人力。在该时期也存在许多不足，例如某些生产线的要求较高，导致实际生产滞后于市场需求，灵活性不足。产业化发展时期。在该时期，产品与市场需求处于2/8一种平衡状态，可借助产业化发展有效满足生产需求，同时还出现了柔性制造系统，其中机械电子工程是该系统的主要组成部分。1特点机械电子工程涵盖较广的范围，涉及较多的内容，具有综合性。它建立在原有的机械工程之上，并借助计算机来进行优化。机械电子工程隶属工程科学，其本质为跨学科专业，它建立在机械制造、电子工程等众多学科之上。将其与其他学科对比可知，它在设计环节应全面彰显科学性，同时确保系统配置满足设计标准。借助专业设计模板来优化机械电子设备，充分发挥模板的正面作用，进而确保设计的正常开展。从产品层面来说，它的产品结构相对简单，使用少量元件，在此种情形中应不断增强产品性能，确保产品质量良好，完善工程建设结构，既确保产品质量，又满足用户需求。人工智能内涵人工智能也具有综合性，涉及多项内容，例如心理学、控制理论、计算机学科与哲学等。美国麻省理工学院的温斯顿教授认本文由论文联盟HTTP/收集整理为“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”它是新世纪中最具代表性的学科之一，它可模仿3/8人类的智能，并能有效利用计算机，具有广阔的发展前景。2发展历程人工智能拥有漫长的发展历程，在刚刚应用计算机这门技术的阶段，人工智能的应用较少，尚不能对社会生产活动和时代进步产生影响。在17世纪出现了首部计算器，它可进行机械计算，并引起了较大的轰动。随后各国科学家纷纷投入这一项技术的探究中，不断优化首部计算机的性能，最终研发出了首台计算机。自此之后，人工智能的发展正式开始。伴随着互联网技术的进步和普及程度的提高，人工智能出现了根本性的变化，不断优化。而计算机技术的研发与普及是人工智能发展的直接动力，并对信息数据传输产生深刻影响，其具体发展历程主要如下初期。人工智能最早出现在1956年。在该时期，翻译和验证是人工智能的主要发展内容，并将人工智能博弈作为基本研究任务。停滞期。在这一时期，人工智能也取得了一定的发展成绩，具体体现在语言理解等层面。然而在具体的研究进程中，伴随着研究深度的增加，人们面临更大的困扰，人工智能无法有效模仿人类思维，在很长一段时间内，人们的研究均停留在简单映射层面，在逻辑思维方面停滞不前。4/8转折期。经过很长一段时间的发展，人工智能研究成果更加喜人，在顺利举办人工智能联合会后，它进入了新的发展时期，即知识基础发展时期，在这一时期，大部分知识工程均开始慢慢融入人工智能，使得知识工程迅速融入到人工智能中，并大大促进了人工智能的发展，拓展了人工智能的应用范围。稳定发展时期。伴随着互联网技术的进步，尤其是普及程度的增加，促使人工智能也发生了改变，从原有的单个主体逐渐过渡到分布式主体，主要以分布式主体的研究为主，进入了稳定发展时期。经过长期发展和大量应用，网络普及对人工智能产生了重要影响。具体来说，网络的高度普及推动了信息社会，并加快了信息传输速度，拓展了信息传输范围，使得信息传输出现了根本性的改变。自人类步入信息时代以来，人工智能技术提升了信息处理的有效性，另外，在模型构建调控和故障诊断方面均发挥着深远影响。二者的关系在互联网日益普及的今天，互联网技术得到了人们的广泛应用，它已经成为传输信息资源的主要手段，显著增加了信息传输速率，拓展了信息传输范围，为生活及生产活动带来了便捷，而这一发展离不开人工智能技术。人工智能初步应用机电系统5/8对于机械电子系统而言，在其实际应用过程中十分不稳定，其中在系统输入与输出中更加突出，在输入与输出这两者关系的描述环节存在较大的难度，以往的描述方法主要包含以下三种其一，构建规则库；其二，论证数学方程；其三，学习并组建知识结构。原有的解析数学法虽然严谨、准确，但是仅仅能被应用在线性定常等简单系统中，不适用于相对繁琐的系统，即便应用在繁琐系统中，因不确定性等多种因素的制约，将会增加计算难度，有时甚至可能无法计算。在新时代下，社会生产以及日常生活对系统提出了更高的标准，系统更加复杂，常常需要在同一时间段处理多种信息。因人工智能的信息处理存在不确定和繁琐性的特点，与原有的解析数学手段相比更加先进，所以它将逐步取代解析数学。3人工智能在机电系统的具体改进凭借数学方程构建模型，同时经由人工智能手段改进传统知识学习模式，且解析数学方式常常被应用在机械电子工程中。现代机械电子工程系统与原有系统相比更加繁琐，问题处理十分复杂，在实际处理过程中，要求配置多种系统，合理划分信息种类。对于机械电子工程而言，因人工智能技术的实际应用存在差异性，所以不能准确描述网络系统，且在构建系统资料库时，应进行严谨、合理的数学分析，在这一环节若出现问题将会阻碍网络系统构6/8建工作的开展，不改进建设方式将会引发网络系统崩溃的现象，这将在很大程度上制约机械电子工程系统的可持续发展。为确保机电工程系统的有序开展，应积极改进工程方式，有效建设人工智能信息服务。另外，人工智能系统的应用具有不确定性。人工智能信息处理手段在分析研究机械电子工程时，一般借助解析数学措施实施功能性优化。对于机械电子工程而言，网络神经系统是人工系统的基本应用形式，可准确推理，神经系统近似成人脑结构，同时参照数字信号分析所搜集的信息资源，此种方式将会增加语言信号分析的准确性。然而，在系统完成的过程中，方式选择具有差异性，神经网络系统通常借助分布模式来模仿机械电子工程，这可有效采集、科学分析信息资源，切实保障系统内部的所有神经元均配有固定计算量，使机械电子工程顺利运转，减轻计算负担。3人工智能优化机电系统神经网络和模糊推理系统是构建人工智能系统最主要的两种方式，它们映射着人工智能的系统性和实用性，其中神经网络系统主要负责模仿人脑构造，经由系统进行数字信号接收操作，分析并检验数字信号，获得参考数值；模糊推理系统负责模仿人脑功能，借助系统进行语言信号接收操作，分析数字信号。在人工智能系统中，这两种方法在其输入输出关系处理中具有一定的优势，神经网络系7/8统主要借助分布式手段进行信息存储操作，在输入环节，位于神经网络系统中的所有神经元紧密相连，计算任务繁重，然而模糊推理系统主要借助规则方式进行信息存储操作，在输入环节，该系统数量关系衔接不稳定，计算任务较轻。在处理输入输出准确度处理环节，这两种方法各不相同，其中前者的准确度高且光滑，后者的准确度相对低且呈现阶梯状。虽然上述两种方式均可调控结构繁琐的机械电子系统，但是其繁琐程度若进一步增加，则模糊神经网络系统更加理想，它是上述这两种方法的有效结合，凭借逻辑推理规则可准确描述系统信息，借助神经网络系统巩固模型推理系统，通过各自优势来完善人工智能内系统，全面促进机电工程系统。随着网络系统的逐步优化，一定会出现模型推理系统。借助网络信息资源准确、系统描述人工智能，可加大机电与人工智能的关联，同时逻辑推理规则也将促进这两者的融合。人工智能将会进一步优化机电工程，科技进步将会增加两者的融合度，而这一融合是推动社会发展进程的主要动力。机电与人工智能的相互作用，将会有效弥补各自缺陷，实现共同发展，全面满足人们日