自从计算机诞生以来，计算机的发展十分迅猛快速，而且计算机的运算速度已经超过了人脑的运算速度。目前对于计算机科学的研究已经出现了很多的分支，其中的人工智能在整个计算机科学领域中也是一个十分热门的课题。以下是我整理分享的人工智能发展的结课论文的相关资料，欢迎阅读!
浅谈人工智能技术的发展
摘要：自从计算机诞生以来，计算机的发展十分迅猛快速，而且计算机的运算速度已经超过了人脑的运算速度。目前对于计算机科学的研究已经出现了很多的分支，其中的人工智能在整个计算机科学领域中也是一个十分热门的课题。本文从人工智能的概念开始，对人工智能的发展进行讲述，并从哲学的角度对人工智能能否超过人的智能这个问题进行了分析。
关键词：人工智能 发展 智能
1、人工智能的概念
人工智能(Artificial Intelligence，简称AI)是计算机科学的一个分支，它探究智能的实质，并以制造一种能以人类智能相类似的方式做出反应的智能机器为目的。人工智能的产生和发展首先是一场思维科学的革命，它的产生和发展一定程度上依赖于思维科学的革命，同时它也对人类的 思维方式 和 方法 产生了深刻的变革。人工智能是与哲学关系最为紧密的科学话题，它集合了来自认知心理学、语言学、神经科学、逻辑学、数学、计算机科学、机器人学、经济学、社会学等等学科的研究成果。过去的半个多世纪以来人工智能在人类认识自身及改造世界的道路上扮演了重要角色。一直以来，对人工智能研究存在两种态度：强人工智能和弱人工智能，前者认为AI可以达到具备思维理解的程度，可以具有真正的智能;后者认为研究AI只是通过它来探索人类认知，其智能只是模仿的不完全的智能。
2、人工智能的发展
对于人工智能的研究一共可以分为五个阶段。
第一个阶段是人工智能的兴起与冷落，这个时间是在20世纪的50年代。这个阶段是人工智能的起始阶段，人工智能的概念首次被提出，并相继涌现出一批科技成果，例如机器定理证明、 跳棋 程序、LISP语言等。由于人工智能处于起始阶段，很多地方都存在着缺陷，在加上对自然语言的翻译失败等诸多原因，人工智能的发展一度陷入低谷。同时在这一个阶段的人工智能研究有一个十分明显的特点：对问题求解的方法过度重视，而忽视了知识重要性。
第二个阶段从20世纪的60年代末到70年代。专家系统的出现将人工智能的研究再一次推向高潮。其中比较著名的专家系统有DENDAL化学质谱分析系统、MTCIN疾病诊断和治疗系统、Hearsay-11语言理解系统等。这些专家系统的出现标志着人工智能已经进入了实际运用的阶段。
第三个阶段是20世纪80年代。这个阶段伴随着第五代计算机的研制，人工智能的研究也取得了极大的进展。日本为了能够使推理的速度达到数值运算的速度那么快，于1982年开始了“第五代计算机研制计划”。这个计划虽然最终结果是以失败结束，但是它却带来了人工智能研究的又一轮热潮。
第四个阶段是20世纪的80年代末。1987年是神经网络这一新兴科学诞生的年份。1987年，美国召开了第一次神经网络国际会议，并向世人宣告了这一新兴科学的诞生。此后，世界各国在神经网络上的投资也开始逐渐的增加。
第五个阶段是20世纪90年代后。 网络技术 的出现和发展，为人工智能的研究提供了新的方向。人工智能的研究已经从曾经的单个智能主体研究开始转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。在这个阶段人工智能不仅仅对基于同一目标的分布式问题求解进行研究，同时还对多个智能主体的多目标问题求解进行研究，让人工智能有更多的实际用途。
3、人工智能可否超过人的智能
那么人工智能可否超过人的智能呢?关于这个问题可以从下面几个方面来分析：
首先，从哲学量变会引起质变的角度来说，人工智能的不断发展必定会产生质的飞跃。大家都知道，人工智能从最初的简单模拟功能，到现在能进行推理分析 (比如计算机战胜了 国际象棋 世界冠军)，这本身就是巨大的量变。在一部科幻电影中，父亲把儿子生前的记忆输人芯片，装在机器人中，这个机器人就与他的儿子死去时具有相同的思维和记忆，虽然他不会长大。从技术的角度来说，科幻电影中的东西在不久的将来也可以成为现实。到那个时候，真的就很难辨别是人还是机器了。
第二，有的人会说，人工智能不会超过人的智能，因为人工智能是人制造出来的，所以不可能超过人的智能。对于这个观点，我们这样想一想，起重机也是人造出来的，它的力量不是超过人类很多吗?汽车也是人制造出来的，它的速度不也远超过人类的速度吗?从科学技术的角度来说，智能和力气、速度一样，也是人的某个方面的特性，为什么人工智能就不能超过人类的智能呢?
第三，还有的人认为，人工智能是人制造的，必有其致命的弱点，所以人的智能胜于人工智能。我认为这一点也不成立，因为人与机器人比较，也可以说有致命弱点，比如说人如果没有空气的话，就不能生存，就好比是机器人没有电一样。再比如，人体在超过一定的温度或压力的环境下，不能生存，在这一点上，机器人却可以远胜于人类。因此，在弱点比较方面，我认为人工智能的机器人并不比人差，在某些方面还远胜于人类。
第四，随着科学技术的发展，人工智能不单需要 逻辑思维 与模仿。科学家对人类大脑和精神系统研究得越多，他们越加肯定情感是智能的一部分，而不是与智能相分离的，因此人工智能领域的下一个突破可能不仅在于赋予它情感能力。
4、结束语
人工智能一直处于计算机技术的前沿，其研究的理论和发现在很大程度上将决定计算机技术、控制科学与技术的发展方向。今天，已经有很多人工智能研究的成果进入人们的日常生活。将来，人工智能技术的发展将会给人们的生活、工作和 教育 等带来更大的影响。
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随着科学技术的发展，人工神经网络技术得到了空前的发展，并且在诸多领域得到了广泛的应用，为人工智能化的发展提供了强大的动力。以下是我整理分享的人工智能神经网络论文的相关资料，欢迎阅读!
人工神经网络的发展及应用
摘要随着科学技术的发展，人工神经网络技术得到了空前的发展，并且在诸多领域得到了广泛的应用，为人工智能化的发展提供了强大的动力。人工神经网络的发展经历了不同的阶段，是人工智能的重要组成部分，并且在发展过程中形成了自身独特的特点。文章对人工神经网络的发展历程进行回顾，并对其在各个领域的应用情况进行探讨。
关键词人工神经网络;发展;应用
随着科学技术的发展，各个行业和领域都在进行人工智能化的研究工作，已经成为专家学者研究的热点。人工神经网络就是在人工智能基础上发展而来的重要分支，对人工智能的发展具有重要的促进作用。人工神经网络从形成之初发展至今，经历了不同的发展阶段，并且在经济、生物、医学等领域得到了广泛的应用，解决了许多技术上的难题。
1人工神经网络概述
关于人工神经网络，到目前为止还没有一个得到广泛认可的统一定义，综合各专家学者的观点可以将人工神经网络简单的概括为是模仿人脑的结构和功能的计算机信息处理系统[1]。人工神经网络具有自身的发展特性，其具有很强的并行结构以及并行处理的能力，在实时和动态控制时能够起到很好的作用;人工神经网络具有非线性映射的特性，对处理非线性控制的问题时能给予一定的帮助;人工神经网络可以通过训练掌握数据归纳和处理的能力，因此在数学模型等难以处理时对问题进行解决;人工神经网络的适应性和集成性很强，能够适应不同规模的信息处理和大规模集成数据的处理与控制;人工神经网络不但在软件技术上比较成熟，而且近年来在硬件方面也得到了较大发展，提高了人工神经网络系统的信息处理能力。
2人工神经网络的发展历程
2.1 萌芽时期
在20世纪40年代，生物学家McCulloch与数学家Pitts共同发表文章，第一次提出了关于神经元的模型M-P模型，这一理论的提出为神经网络模型的研究和开发奠定了基础，在此基础上人工神经网络研究逐渐展开。1951年，心理学家Hebb提出了关于连接权数值强化的法则，为神经网络的学习功能开发进行了铺垫。之后生物学家Eccles通过实验证实了突触的真实分流，为神经网络研究突触的模拟功能提供了真实的模型基础以及生物学的依据[2]。随后，出现了能够模拟行为以及条件反射的处理机和自适应线性网络模型，提高了人工神经网络的速度和精准度。这一系列研究成果的出现为人工神经网络的形成和发展提供了可能。
2.2 低谷时期
在人工神经网络形成的初期，人们只是热衷于对它的研究，却对其自身的局限进行了忽视。Minskyh和Papert通过多年对神经网络的研究，在1969年对之前所取得的研究成果提出了质疑，认为当前研究出的神经网络只合适处理比较简单的线性问题，对于非线性问题以及多层网络问题却无法解决。由于他们的质疑，使神经网络的发展进入了低谷时期，但是在这一时期，专家和学者也并没有停止对神经网络的研究，针对他们的质疑也得出一些相应的研究成果。
2.3 复兴时期
美国的物理学家Hopfield在1982年提出了新的神经网络模型，并通过实验证明在满足一定的条件时，神经网络是能够达到稳定的状态的。通过他的研究和带动，众多专家学者又重新开始了对人工神经网络方面的研究，推动了神经网络的再一次发展[3]。经过专家学者的不断努力，提出了各种不同的人工神经网络的模型，神经网络理论研究不断深化，新的理论和方法层出不穷，使神经网络的研究和应用进入了一个崭新的时期。
2.4 稳步发展时期
随着人工神经网络研究在世界范围内的再次兴起，我国也迎来了相关理论研究的热潮，在人工神经网络和计算机技术方面取得了突破性的进展。到20世纪90年代时，国内对于神经网络领域的研究得到了进一步的完善和发展，而且能够利用神经网络对非线性的系统控制问题进行解决，研究成果显著。随着各类人工神经网络的相关刊物的创建和相关学术会议的召开，我国人工神经网络的研究和应用条件逐步改善，得到了国际的关注。
随着人工神经网络的稳步发展，逐渐建立了光学神经网络系统，利用光学的强大功能，提高了人工神经网络的学习能力和自适应能力。对非线性动态系统的控制问题，采取有效措施，提高超平面的光滑性，对其精度进行改进。之后有专家提出了关于人工神经网络的抽取算法，虽然保证了精度，但也加大了消耗，在一定程度上降低了神经网络的效率，因此在此基础上又提出了改进算法FERNN。混沌神经网络的发展也得到了相应的进步，提高了神经网络的泛化能力。
3人工神经网络的应用
3.1 在信息领域中的应用
人工神经网络在信息领域中的应用主要体现在信息处理和模式识别两个方面。由于科技的发展，当代信息处理工作越来越复杂，利用人工神经网络系统可以对人的思维进行模仿甚至是替代，面对问题自动诊断和解决，能够轻松解决许多传统方法无法解决的问题，在军事信息处理中的应用极为广泛[4]。模式识别是对事物表象的各种信息进行整理和分析，对事物进行辨别和解释的一个过程，这样对信息进行处理的过程与人类大脑的思维方式很相像。模式识别的方法可以分为两种，一种是统计模式识别，还有一种是结构模式识别，在语音识别和指纹识别等方面得到了广泛的应用。
3.2 在医学领域的应用
人工神经网络对于非线性问题处理十分有效，而人体的构成和疾病形成的原因十分复杂，具有不可预测性，在生物信号的表现形式和变化规律上也很难掌握，信息检测和分析等诸多方面都存在着复杂的非线性联系，所以应用人工神经网络决解这些非线性问题具有特殊意义[5]。目前，在医学领域中的应用涉及到理论和临床的各个方面，最主要的是生物信号的检测和自动分析以及专家系统等方面的应用。
3.3 在经济领域中的应用
经济领域中的商品价格、供需关系、风险系数等方面的信息构成也十分复杂且变幻莫测，人工神经网络可以对不完整的信息以及模糊不确定的信息进行简单明了的处理，与传统的经济统计方法相比具有其无法比拟的优势，数据分析的稳定性和可靠性更强。
3.4 在其他领域的应用
人工神经网络在控制领域、交通领域、心理学领域等方面都有很广泛的应用，能够对高难度的非线性问题进行处理，对交通运输方面进行集成式的管理，以其高适应性和优秀的模拟性能解决了许多传统方法无法解决的问题，促进了各个领域的快速发展。
4总结
随着科技的发展，人工智能系统将进入更加高级的发展阶段，人工神经网络也将得到更快的发展和更加广泛的应用。人工神经网络也许无法完全对人脑进行取代，但是其特有的非线性信息处理能力解决了许多人工无法解决的问题，在智能系统的各个领域中得到成功应用，今后的发展趋势将向着更加智能和集成的方向发展。
参考文献
[1]徐用懋，冯恩波.人工神经网络的发展及其在控制中的应用[J].化工进展，1993(5)：8-12，20.
[2]汤素丽，罗宇锋.人工神经网络技术的发展与应用[J].电脑开发与应用，2009(10)：59-61.
[3]李会玲，柴秋燕.人工神经网络与神经网络控制的发展及展望[J].邢台职业技术学院学报，2009(5)：44-46.
[4]过效杰，祝彦知.人工神经网络的发展及其在岩土工程领域研究现状[J].河南水利，2004(1)：22-23.
[5]崔永华.基于人工神经网络的河流汇流预报模型及应用研究[D].郑州大学，2006.
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由人民邮电出版社出版的《人工智能通识》面向我国人工智能的通识教育与专业技术人才的培养。全书共8章，分为3篇，分别为人工智能的基本理论、人工智能的应用以及人工智能的融合拓展，涵盖了目前主流的人工智能技术。《人工智能通识》在介绍人工智能的基本原理时，尽量回避了相关的复杂模型和算法设计，方便读者在社会层面理解人工智能的应用形式和未来的发展路径。此外，书中每章都设计了一些思考与练习的题目，以便读者在课堂练习和研讨中使用。
清华大学出版社最近推出了两部人工智能新教材？：《人工智能概论》和《人工智能导论》，前者为人工智能通识课教材，后者面向人工智能专业及计算机、自动化和电子信息类专业。也两本书的最大特点就是易读易懂，易教易学。
Peter Norvig 的《AI, Modern Approach 2nd》（无争议的领域经典）Bishop, 《Pattern Recognition and Machine Learning》. 没有影印的，但是网上能下到。经典中的经典。Pattern Classification 和这本书是两本必读之书。《Pattern Recognition and Machine Learning》是很新（07年），深入浅出，手不释卷。推荐两本有意思的书，一本是《Simple Heuristics that Makes Us Smart》另一本是《Bounded Rationality: The Adaptive Toolbox》 ---------------------------------------------------------------------<从CSDN上转载的> 机器学习与人工智能学习资源导引 我经常在 TopLanguage 讨论组上推荐一些书籍，也经常问里面的牛人们搜罗一些有关的资料，人工智能、机器学习、自然语言处理、知识发现（特别地，数据挖掘）、信息检索这些无疑是 CS 领域最好玩的分支了（也是互相紧密联系的），这里将最近有关机器学习和人工智能相关的一些学习资源归一个类： 首先是两个非常棒的 Wikipedia 条目，我也算是 wikipedia 的重度用户了，学习一门东西的时候常常发现是始于 wikipedia 中间经过若干次 google ，然后止于某一本或几本著作。 第一个是“人工智能的历史”（History of Artificial Intelligence），我在讨论组上写道： 而今天看到的这篇文章是我在 wikipedia 浏览至今觉得最好的。文章名为《人工智能的历史》，顺着 AI 发展时间线娓娓道来，中间穿插无数牛人故事，且一波三折大气磅礴，可谓"事实比想象更令人惊讶"。人工智能始于哲学思辨，中间经历了一个没有心理学（尤其是认知神经科学的）的帮助的阶段，仅通过牛人对人类思维的外在表现的归纳、内省，以及数学工具进行探索，其间最令人激动的是 Herbert Simon （决策理论之父，诺奖，跨领域牛人）写的一个自动证明机，证明了罗素的数学原理中的二十几个定理，其中有一个定理比原书中的还要优雅，Simon 的程序用的是启发式搜索，因为公理系统中的证明可以简化为从条件到结论的树状搜索（但由于组合爆炸，所以必须使用启发式剪枝）。后来 Simon 又写了 GPS （General Problem Solver），据说能解决一些能良好形式化的问题，如汉诺塔。但说到底 Simon 的研究毕竟只触及了人类思维的一个很小很小的方面 —— Formal Logic，甚至更狭义一点 Deductive Reasoning （即不包含 Inductive Reasoning , Transductive Reasoning (俗称 analogic thinking）。还有诸多比如 Common Sense、Vision、尤其是最为复杂的 Language 、Consciousness 都还谜团未解。还有一个比较有趣的就是有人认为 AI 问题必须要以一个物理的 Body 为支撑，一个能够感受这个世界的物理规则的身体本身就是一个强大的信息来源，基于这个信息来源，人类能够自身与时俱进地总结所谓的 Common-Sense Knowledge （这个就是所谓的 Emboddied Mind 理论。 ），否则像一些老兄直接手动构建 Common-Sense Knowledge Base ，就很傻很天真了，须知人根据感知系统从自然界获取知识是一个动态的自动更新的系统，而手动构建常识库则无异于古老的 Expert System 的做法。当然，以上只总结了很小一部分我个人觉得比较有趣或新颖的，每个人看到的有趣的地方不一样，比如里面相当详细地介绍了神经网络理论的兴衰。所以我强烈建议你看自己一遍，别忘了里面链接到其他地方的链接。 顺便一说，徐宥同学打算找时间把这个条目翻译出来，这是一个相当长的条目，看不动 E 文的等着看翻译吧:) 第二个则是“人工智能”（Artificial Intelligence）。当然，还有机器学习等等。从这些条目出发能够找到许多非常有用和靠谱的深入参考资料。然后是一些书籍 书籍： 1. 《Programming Collective Intelligence》，近年出的入门好书，培养兴趣是最重要的一环，一上来看大部头很容易被吓走的:P 2. Peter Norvig 的《AI, Modern Approach 2nd》（无争议的领域经典）。 3. 《The Elements of Statistical Learning》，数学性比较强，可以做参考了。 4. 《Foundations of Statistical Natural Language Processing》，自然语言处理领域公认经典。 5. 《Data Mining, Concepts and Techniques》，华裔科学家写的书，相当深入浅出。 6. 《Managing Gigabytes》，信息检索好书。 7. 《Information Theory：Inference and Learning Algorithms》，参考书吧，比较深。 相关数学基础（参考书，不适合拿来通读）： 1. 线性代数：这个参考书就不列了，很多。 2. 矩阵数学：《矩阵分析》，Roger Horn。矩阵分析领域无争议的经典。 3. 概率论与统计：《概率论及其应用》，威廉·费勒。也是极牛的书，可数学味道太重，不适合做机器学习的。于是讨论组里的 Du Lei 同学推荐了《All Of Statistics》并说到 机器学习这个方向，统计学也一样非常重要。推荐All of statistics，这是CMU的一本很简洁的教科书，注重概念，简化计算，简化与Machine Learning无关的概念和统计内容，可以说是很好的快速入门材料。 4. 最优化方法：《Nonlinear Programming, 2nd》非线性规划的参考书。《Convex Optimization》凸优化的参考书。此外还有一些书可以参考 wikipedia 上的最优化方法条目。要深入理解机器学习方法的技术细节很多时候（如SVM）需要最优化方法作为铺垫。 王宁同学推荐了好几本书： 《Machine Learning, Tom Michell》, 1997.老书，牛人。现在看来内容并不算深，很多章节有点到为止的感觉，但是很适合新手（当然，不能"新"到连算法和概率都不知道）入门。比如决策树部分就很精彩，并且这几年没有特别大的进展，所以并不过时。另外，这本书算是对97年前数十年机器学习工作的大综述，参考文献列表极有价值。国内有翻译和影印版，不知道绝版否。 《Modern Information Retrieval, Ricardo Baeza-Yates et al》. 1999老书，牛人。貌似第一本完整讲述IR的书。可惜IR这些年进展迅猛，这本书略有些过时了。翻翻做参考还是不错的。另外，Ricardo同学现在是Yahoo Research for Europe and Latin Ameria的头头。 《Pattern Classification (2ed)》, Richard O. Duda, Peter E. Hart, David G. Stork大约也是01年左右的大块头，有影印版，彩色。没读完，但如果想深入学习ML和IR，前三章（介绍，贝叶斯学习，线性分类器）必修。 还有些经典与我只有一面之缘，没有资格评价。另外还有两本小册子，论文集性质的，倒是讲到了了不少前沿和细节，诸如索引如何压缩之类。可惜忘了名字，又被我压在箱底，下次搬家前怕是难见天日了。 （呵呵，想起来一本：《Mining the Web - Discovering Knowledge from Hypertext Data》 ） 说一本名气很大的书：《Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques》。Weka 的作者写的。可惜内容一般。理论部分太单薄，而实践部分也很脱离实际。DM的入门书已经不少，这一本应该可以不看了。如果要学习了解 Weka ，看文档就好。第二版已经出了，没读过，不清楚。 信息检索方面，Du Lei 同学再次推荐： 信息检索方面的书现在建议看Stanford的那本《Introduction to Information Retrieval》，这书刚刚正式出版，内容当然up to date。另外信息检索第一大牛Croft老爷也正在写教科书，应该很快就要面世了。据说是非常pratical的一本书。 对信息检索有兴趣的同学，强烈推荐翟成祥博士在北大的暑期学校课程，这里有全slides和阅读材料： maximzhao 同学推荐了一本机器学习： 加一本书：Bishop, 《Pattern Recognition and Machine Learning》. 没有影印的，但是网上能下到。经典中的经典。Pattern Classification 和这本书是两本必读之书。《Pattern Recognition and Machine Learning》是很新（07年），深入浅出，手不释卷。最后，关于人工智能方面（特别地，决策与判断），再推荐两本有意思的书， 一本是《Simple Heuristics that Makes Us Smart》 另一本是《Bounded Rationality: The Adaptive Toolbox》 不同于计算机学界所采用的统计机器学习方法，这两本书更多地着眼于人类实际上所采用的认知方式，以下是我在讨论组上写的简介： 这两本都是德国ABC研究小组（一个由计算机科学家、认知科学家、神经科学家、经济学家、数学家、统计学家等组成的跨学科研究团体）集体写的，都是引起领域内广泛关注的书，尤其是前一本，后一本则是对 Herbert Simon （决策科学之父，诺奖获得者）提出的人类理性模型的扩充研究），可以说是把什么是真正的人类智能这个问题提上了台面。核心思想是，我们的大脑根本不能做大量的统计计算，使用fancy的数学手法去解释和预测这个世界，而是通过简单而鲁棒的启发法来面对不确定的世界（比如第一本书中提到的两个后来非常著名的启发法：再认启发法（cognition heuristics）和选择最佳（Take the Best）。当然，这两本书并没有排斥统计方法就是了，数据量大的时候统计优势就出来了，而数据量小的时候统计方法就变得非常糟糕；人类简单的启发法则充分利用生态环境中的规律性（regularities），都做到计算复杂性小且鲁棒。 关于第二本书的简介： 1. 谁是 Herbert Simon 2. 什么是 Bounded Rationality 3. 这本书讲啥的： 我一直觉得人类的决策与判断是一个非常迷人的问题。这本书简单地说可以看作是《决策与判断》的更全面更理论的版本。系统且理论化地介绍人类决策与判断过程中的各种启发式方法（heuristics）及其利弊（为什么他们是最优化方法在信息不足情况下的快捷且鲁棒的逼近，以及为什么在一些情况下会带来糟糕的后果等，比如学过机器学习的都知道朴素贝叶斯方法在许多情况下往往并不比贝叶斯网络效果差，而且还速度快；比如多项式插值的维数越高越容易 overfit，而基于低阶多项式的分段样条插值却被证明是一个非常鲁棒的方案）。 在此提一个书中提到的例子，非常有意思：两个团队被派去设计一个能够在场上接住抛过来的棒球的机器人。第一组做了详细的数学分析，建立了一个相当复杂的抛物线近似模型（因为还要考虑空气阻力之类的原因，所以并非严格抛物线），用于计算球的落点，以便正确地接到球。显然这个方案耗资巨大，而且实际运算也需要时间，大家都知道生物的神经网络中生物电流传输只有百米每秒之内，所以 computational complexity 对于生物来说是个宝贵资源，所以这个方案虽然可行，但不够好。第二组则采访了真正的运动员，听取他们总结自己到底是如何接球的感受，然后他们做了这样一个机器人：这个机器人在球抛出的一开始一半路程啥也不做，等到比较近了才开始跑动，并在跑动中一直保持眼睛于球之间的视角不变，后者就保证了机器人的跑动路线一定会和球的轨迹有交点；整个过程中这个机器人只做非常粗糙的轨迹估算。体会一下你接球的时候是不是眼睛一直都盯着球，然后根据视线角度来调整跑动方向？实际上人类就是这么干的，这就是 heuristics 的力量。 相对于偏向于心理学以及科普的《决策与判断》来说，这本书的理论性更强，引用文献也很多而经典，而且与人工智能和机器学习都有交叉，里面也有不少数学内容，全书由十几个章节构成，每个章节都是由不同的作者写的，类似于 paper 一样的，很严谨，也没啥废话，跟《Psychology of Problem Solving》类似。比较适合 geeks 阅读哈。 另外，对理论的技术细节看不下去的也建议看看《决策与判断》这类书（以及像《别做正常的傻瓜》这样的傻瓜科普读本），对自己在生活中做决策有莫大的好处。人类决策与判断中使用了很多的 heuristics ，很不幸的是，其中许多都是在适应几十万年前的社会环境中建立起来的，并不适合于现代社会，所以了解这些思维中的缺点、盲点，对自己成为一个良好的决策者有很大的好处，而且这本身也是一个非常有趣的领域。 （完）
随着科技的进步，智能机器人的性能不断地完善，因此也被越来越多的应用于军事、排险、农业、救援、海洋开发等方面。这是我为大家整理的关于机器人的科技论文，供大家参考!机器人的科技论文篇一：《浅谈智能移动机器人》 摘要：随着科技的进步，智能机器人性能不断地完善，移动机器人的应用范围也越来越广，广泛应用于军事、排险、农业、救援、海洋开发等。介绍了常见智能移动机器人的基本系统组成及其相关的一些技术，提出一种能够应用于智能移动机器人的越障机构，并简单阐述了其工作原理。在对智能机器人有一定了解的基础上，论述了智能移动机器人的研究现状及其发展动向。 关键词：智能移动机器人越障避障伸展收缩 1 引言 上世纪60年代智能机器人的出现开辟了智能生产自动化的新时代。在工业机器人问世50多年后的今天，机器人已被人们看作是不可缺少的一种生产工具。由于传感器、控制、驱动及材料等领域的技术进步开辟了机器人应用的新领域。智能移动机器人是机器人学中的一个重要分支。 2 智能移动机器人的基本系统组成及其相关技术 由于智能移动机器人在危险与恶劣环境以及民用等各方面具有广阔的应用前景，使得世界各国非常关注它的发展。其共同的五大系统组成要素为：(1)机械机构单元是智能移动机器人的骨架，机器人所有的模块都依靠其支撑，机械机构单元的结构，性能，强度直接影响着整个机器人的稳定性。随着科技发展和新型材料的研制开发，使得智能机器人产品的结构性能有了很大提高，机械机构的各项工艺性及尺寸设计都向着更加合理高效，更加轻便美观，更加环保节能，更加安全可靠等方向发展。(2)动力与驱动单元为智能移动机器人提供动力来源。(3)环境感知单元相当于智能移动机器人的五官，机器人通过感知单元对周围的环境进行感知识别及各种参数的收集，然后通过转换成控制模块可以识别的光电信号，输入到控制单元进行数据处理。(4)执行机构单元为智能移动机器人执行部分，能根据控制中心的命令执行命令，完成任务。不同的机器人有着不同的执行机构，执行机构的设计影响着对要执行动作的效率，精度，稳定性，可靠性等。(5)信息处理与控制单元作为整个机械系统的核心部分，它如人的大脑一样，调控着整个系统，一切的活动都由它指挥。将来自传感器部分采集到的信息进行集中汇总，存储，对所有信息分析，规划决策，输出命令。使机器人有目的的运行。 智能移动机器人是一个集环境感知、动态决策与规划、行为控制与执行等多种功能于一体的综合机电系统。它是传感器技术，控制技术，移动技术，信息处理、人工智能、电子工程、计算机工程等多学科的重要研究成果，从某种意义上讲是机器发展进化过程中的产物，是目前科学技术发展最活跃的领域之一。 3 一种越障机器人 我们设计的移动机器人(图1)有很好的机动性能，前导轮、前轮和后轮可以实现独立升降运动。前导轮(如图1)由通过曲柄圆盘的转动角度控制摇杆的摆动角度，带动相关的平面连杆机构运动，从而实现前导向轮的伸展和收缩实现攀越。机器人两侧的侧边驱动机构为平面连杆-滑块越障机构，前后轮(如图1)分别通过导杆在槽中的移动，带动平面连杆机构的运动，实现前后轮的伸展和收缩，实现越障功能。本机器人通过尺寸的设计可以实现较大的越障高度，通过合理的控制轮摆动的角度还能实现多种类型障碍物的攀越。 4 智能移动机器人的应用概况 随着科技的进步，机器人的功能不断完善，智能移动机器人的应用范围也大大拓宽，不仅在工业、农业、医疗、服务等行业中得到广泛的应用，而且在排险、海洋开发和宇宙探测领域等有害与危险场合(如辐射、灾区、有毒等)得到很好的应用。 4.1 陆地智能移动机器人 20世纪60年代后期，苏美为了完成对宇宙空间的占领，完成月球探测计划，各自研制开发并应用了移动机器人，通过移动机器人实现对外星土壤的样本采集和土壤分析等各种任务。陆地智能移动机器人的出现是为了帮助人类完成无法完成的任务。陆地移动机器人也广泛应用于军事，可以完成排除爆炸物，扫雷，侦查，清除障碍物等等，近年来智能移动机器人也开始渐渐融入人们的日常生活。 4.2 水下智能移动机器人 近年来，人们对资源的渴求加大，开始对原子能和海洋资源的开发，加之水下环境十分复杂(能见度差，定位困难，流体变化等)，水下智能移动机器人在海底资源探测上的优势使之受到关注。近年德国基尔大学的科学家研制出新型深水机器人“ROV Kiel 6000”，这架深水机器人能够下探到6000米深的海底，寻找神秘的深水生物和“白色黄金”可燃冰。 4.3 仿生智能移动机器人 近年来,全球许多机器人研究机构越来越多的关注仿生学与机构的研究工作.在某些情况下仿生机器人尤其独特优势，例如，蛇形机器人重心低，能够模仿蛇的动作，穿梭在能够穿梭在受灾现场和其他复杂的地形中能够帮助人类完成各种任务。除此之外还有仿生宠物狗、仿生鱼、仿生昆虫等。 5 智能移动机器人的发展方向及前景 影响移动机器人发展的因素主要有：导航与定位技术，多传感器信息的融合技术，多机器人协调与控制技术等因而移动机器人技术发展趋势主要包括： (1)高智能情感机器人。随着科学技术的发展，人们对人机交互的技术的要求越来越高，具有人类智能的情感移动机器人是移动机器人未来发展趋势。目前的移动机器人只能说是具有部分的智能，人们渴望能够出现安全可靠的能够沟通交流的高智能的机器人。虽然现在要实现高智能情感机器人还非常的困难，但是终有一天，随着科学技术的突破，它将成为现实。 (2)高适应性多功能化的机器人。机器人的出现是为人类服务的，自然界中还有好多未知的世界等着我们开拓，各种危险的复杂多变的环境，人类无法涉足，因此人们也迫切希望有能够代替人类的机器人出现，高适应性多功能化的机器人也必将是机器人的发展方向之一。 (3)通用服务型的机器人。随着科学技术的发展，机器人也是应该越来越容易融入人们日常生活中的，在日常生活中为人们服务。例如在家庭中，机器人可以帮助人们做各种家务，和人们生活关系密切。 (4)特种智能移动机器人。根据不同应用领域，不同的目的，设计各种各样特种智能移动机器人是未来发展方向，如纳米机器人，宇宙探索机器人，深海探索机器人，娱乐机器人等等。 6 结束语 总之，智能移动机器人涉及到传感器技术，控制技术，移动技术，信息处理、人工智能、控制工程等多学科技术。未来智能移动机器人走向生活，安全可靠，操作简单是其趋势。尽管智能移动机器人以惊人的速度在发展着，但是实现高适应性，智能化，情感化，多功能化的移动机器人还有很长的路要走。 参考文献： [1]谢进,万朝燕,杜立杰.机械原理(第2版)[M].北京:高等 教育 出版社,2010. [2]陈国华.机械机构及应用[M].北京:机械工业出版社,2008. [3]徐国保,尹怡欣,周美娟.智能移动机器人技术现状及展望[J].机器人技术与应用,2007(2). [4]肖世德,唐猛,孟祥印,等.机电一体化系统监测与控制[M].四川:西南交通大学出版社,2011. 机器人的科技论文篇二：《浅谈机器人设计 方法 》 摘要：机器人是人类完成智能化中非常重要的工具，随着时代的发展，机器人已经在世界有了一定的发展，甚至很多国家机器人已经运用到实际的生活中去。而机器人的设计方法无疑是很多人非常感兴趣的问题，因此本文针对机器人的设计方法进行了详细的探索。 关键词机器人;设计;方法 1.前言 纵观人类的发展史，工具的进步才能带动人类的文明，如今设计朝着智能化的方向在发展，机器人就是人类在发展智能化过程洪重要的产物，因此机器人常用的设计方法是设计师们必备的工具。 2.控制系统的硬件设计 在现代科学技术不断发展的背景之下，工业现场所涉及到的重体力劳动量不断提升。当中部分劳动任务的实现单单依靠人力是很难实现的。而为了良好的完成工业现场的相关生产作业任务。就需要通过对机器人装置的研究与应用来实现机器人控制系统的硬件部分主要由5个模块组成：控制模块、循迹模块、避障模块、电机驱动模块、电源模块。 (1)控制系统模块。ATmega128为基于AVR RISC结构的8位低功耗CMOS微处理器，运算速度快，具有多路PWM输出，可将测速、避障等电路产生的输入信号进行处理，并输出控制信号给驱动放大电路，从而控制电机转速，此方式产生的PWM信号比用定时器中断产生的PWM信号实时性更好，而且不会占用系统的定时器资源。 (2)循迹模块。循迹是指小车在比赛场地上循白色引导线线行走，循迹模块的原理图如图2所示。循迹模块采用灰度传感器，发射管为普通LED灯，接收管为光敏三极管3DU33。工作原理为：不同颜色的物体对LED发射光反射不同的亮度，光敏三极管3DU33接收这些不同亮度的光线，就会呈现不同的电压Vx。Vx输入到比较器LM339的同相端，并与电位器设定的电压V0相比较，当Vx>V0时，比较器输出高电平，当Vx循迹机器人前后两端均是由7个灰度传感器组成的循迹模块。其中，中间三个灰度传感器起巡线的作用，两端的灰度传感器起探测弯道作用，剩下两个灰度传感器交替进行巡线和探测弯道。实验证明，这样的灰度传感器的布置图，机器人循迹的效果好，且“性价比”非常高。 (3)避障模块。避障模块主要使用的是红外发射接收传感器，当红外感应避障模块靠近物体时，输出低电平信号;当没有感应到物体时，输出高电平信号。将该信号线接入到单片机的控制端口，控制程序就能起到探测障碍物的作用，当在机器人行进的路径上就可以发现有障碍物并及时避开绕行。 (4)驱动模块。循迹避障机器人要求行走灵活、反应快速，因此要求驱动电机具有“转速快、制动及时”等特点。我们设计制作的循迹避障机器人采用中鸣公司的JMP-BE-3508I驱动板模块，其输入电压为11V到24V，最大输出电流为20A，满足快速前进、制动、转弯的要求。并且电机速度达到500rpm，堵转力矩为8KG.CM，具有很强的刹车功能。利用单片机的四路PWM输出信号，分别控制四个轮子的转速。并采用“四轮驱动”、“差速转弯”的方式实现机器人的前进、后退与转弯。 (5)电源模块。循迹机器人的电源模块主要实现以下三大功能：①稳定输出5V工作电压。故我们设计制作的电源模块以7805芯片为核心，把输入电压截止到5V。②提供足够的电流。7805芯片最大输出电流为1.5A，而循迹机器人需要较大电流，所以我们使用了两片7805芯片分别对控制系统和外部设备进行供电。③滤波。在7805芯片的输入、输出端分别并联104贴片电容和10μF的电解电容，过滤高频、低频信号。 3.软硬件模块开发流程和界面程序 (1)图像处理模块：照相机实时捕捉图像，处理转化后和初始图像进行处理比较，找出图像中差异的位置通过TCP传输。 (2)TCP通信模块：视觉系统通过以太网连接贝加莱控制器，控制器可以作客户机或服务器实时传输数据，：定义结构体用于视觉系统传输位姿给机器人和机器人实时反馈位姿和信号状态数据给视觉系统。 (3)位置转换模块：把视觉系统的位姿转换为机器人的位姿传输给机器人，控制机器人运行。 (4)轨迹规划模块：进行运动轨迹规划和速度规划，根据机器人当前的位置和目标位置，选择最优的运动轨迹(直线、圆弧、不规则曲线等运动轨迹)，然后对轨迹、速度进行插补，插补值调用机器人运动学算法计算轨迹的可靠性，再把实时插补的位置、速度传送给运动控制模块。 (5)运动控制模块：根据实时插补的值结合加速度、加加速度等控制参数给驱动器。 (6)伺服模块：根据控制器所发送数据，结合各伺服控制参数，驱动电机以最快响应和速度运行到各个位置。 4.机器人精度标定和视觉软件处理 4.1精度标定 精度的标定包括机器人精度标定 和机器人相对于视觉照相机位置标定 。机器人运动前，需要用激光跟踪仪标定准确各轴杆长、零点、减速比、耦合比等机械参数，给运动学、控制器系统，机器人才能按理论轨迹运行准确。行到指定点。 通过三点法、六点法标定机器人相对于视觉照相机的X、Y、Z方向距离给位置转化模块，确定机器人坐标系相对于照相机坐标系的转化关系。 4.2视觉处理软件 包括固定视觉系统标定模块和移动视觉系统标定模块 。视觉系统安装在固定位置相当于给机器人建立照相机一个用户坐标系，此模块用于运算机器人和固定视觉系统之间位姿转换关系。视觉系统安装在机器人末端法兰位姿相当于给机器人建立照相机一个工具坐标系，随着机器人运动而实时改变位置，此模块用于运算机器人和动态视觉系统之间位姿转换关系。 实时处理传输机器人、视觉系统和以太网的运行通信状态以及出错状态处理。 4.3人机界面设计及实现 当机器人出现故障，不能自动移动位置时，比如碰到硬件限位或出现碰撞现象时，此时可以进入手动页面，选择机器人操作，移动机器人到指定位置。对于新建码垛工艺线，需要配置系统参数、位置信息、以及产品参数，等必要的信息。码垛数据编辑与创建的功能，产品覆盖了袋子、箱子，以及可变数量抓取的功能。可以添加产品数量，改变产品方向，单步数量修改，产品位置移动以及旋转等设置。本页面中，示例生成了每层五包的袋装产品，编号从1到5，可以通过调整编号的顺序，达到改变产品的实际码垛顺序。 5.结束语 总之，在进行机器人的设计过程中，要根据设计的用途进行针对性的设计，对于设计过程中出现的问题要及时的采用上述的思维方法进行解决，随着机器智能化的推广，无疑机器人的设计在未来会有更广阔的天空。 参考文献： [1]张海平，陈彦. Wincc在打包机人机界面中的设计与应用[J].HMI与工业软件，2012(3)：70-72. [2]朱华栋，孔亚广.嵌入式人机界面的设计[J].中国水运，2008(11)：125-126. [3]金长新，李伟.基于Windows CE的车载电脑系统人机界面的实现[J].微计算机信息，2005(21)：132-134. 机器人的科技论文篇三：《浅谈igm焊接机器人的故障处理》 [摘 要]机器人技术综合了计算机、控制理论、机构学、信息和传感技术、人工智能等多学科而形成的高新技术。本文通过介绍igm焊接机器人的工作原理，以及在实际工作中机器人的常见故障现象，对故障产生的原因进行分析，并提出了相应的维修方法。 [关键词]igm焊接机器人 工作原理 故障处理 0 前言 机器人技术是综合了计算机、控制理论、机构学、信息和传感技术、人工智能等多学科而形成的高新技术。这门新型技术的介入，对维修技术人员提出了更高要求。如何保证焊接机器人的可靠性、稳定性，发挥机器人的最大优势，针对机器人的故障维修及设备维护保养工作就尤显重要。 1 igm焊接机器人组成及工作原理 1.1 igm焊接机器人的组成 igm焊接机器人是从事焊接(包括切割与喷涂)的工业机器人，它加工精细、动作灵巧、焊接精度高、焊缝成形好。在机械行业中得到了广泛的应用。 1.2 igm焊接机器人工作原理 igm焊接机器人内部轴控制原理：通过数字伺服板DSE-IBS处理当前位置的校准、位置驱动、速度驱动等信息，处理后的信息送馈到伺服驱动器，由伺服驱动器内部的脉宽调制器调制，然后放大输出推动伺服电机。伺服电机运动的同时，编码器同步运行，并把采集的位置角度信息反馈给RDW控制板，通过RDW板的增量计算、数据整定后的位置信息回馈给DSE-IBS板，做下一个周期的计算处理，此过程反复进行从而实现了实时位置的更迭过程。 2 igm焊接机器人故障诊断及分析 2.1 焊接机器人故障类型 焊接机器人故障类型可分为软件故障和硬件故障，由机器软件造成的故障，如系统停机 死机 的现象;由机器硬件造成的故障，如驱动单元、电气元件各模块的故障。就故障现象可分为人为故障和自然故障、突发故障三大类。对于维修来说，自然故障和突发故障的排除就显得困难，因为这种维修不仅仅针对故障单元本身，还要对系统进行改进，这就需要周密分析，对故障诊断进行优化和改进，避免排除过的故障重复出现，使系统进一步稳定可靠。 2.2 igm焊接机器人常见故障处理 2.2.1 机器人开机后示教器无报警信息，但机械手无法正常引弧。首先检查系统是否送丝送气，发现送丝系统无法手动送丝，保护气瓶有压力，但是焊枪喷嘴处无保护气。再检查机械手焊接电缆、引弧板及送丝板，都没有发现故障。这说明机械手的功能是正常的，可能是焊接回路不通畅。可以通过测量焊接回路阻抗来判断焊接回路是否正常。 回路阻抗的测试步骤： i把连接工件的地线接好，保证地线夹与工件接触部分干净良好; ii接通机器人电柜电源，将福尼斯焊机电源开关拨至“I”位置; iii在焊机二级菜单内选择“r”功能。 iv取下焊枪喷嘴，拧上导电嘴，将导电嘴贴紧工件表面。需要注意的是，测量过程中要确保导电嘴与工件接触处的洁净。测量进行时，送丝机和冷却系统不启动; v轻按焊枪开关或点动送丝键。焊接回路阻抗值测算完成。测量过程中，右显示屏显示“run”; vi焊接回路测算结束后显示屏显示测量值。测得的焊接回路阻抗是18 Ω(正常值以<20Ω为佳)，说明焊接机器人的焊接回路的通畅的。再断电、通电调试，焊接机器人能正常引弧，应该是回路测试过程中通过连接接地夹、拆卸喷嘴、导电嘴等将回路未正常接触处接通了。 2.2.2 igm机器人在焊接过程中，引弧困难、焊接电流极不稳定，且经常断弧，反复出现“Arc fault”电弧故障。 i检查接地电缆，测量回路电阻值为9.7Ω，正常 值以<20Ω为佳。 ii检查焊丝直径(Ф1.2)与送丝轮的公称直径相匹配。 iii焊丝材料(G2Si)与焊接方式及焊接母材相匹配。 iv后观察焊枪喷嘴处，存在大量粉尘的切粉，手动送出的焊丝不光滑平整，有小量弯曲及伤丝情况，说明送丝不畅。 v对送丝阻力进行检测。将送丝锁紧杆、压紧杆打开，手盘焊丝盘将焊丝收回，发现阻力很大。多为送丝软管堵塞或软管与机械手夹角过大造成。 vi检查送丝轮磨损情况，V型送丝槽不易过深过宽，以正好放置一根Ф1.2规格的焊丝为佳，间隙过大，将影响送丝的稳定性，焊接电流的稳定性。拆下送丝轮，发现送丝轮磨损严重，圆度误差较大，送丝槽过深。送丝机构一旦出现失控，就会高速送丝，焊接电源得不到正常的信号反馈(送丝速度的反馈采用光电测速)，不能提供稳定的电流、电压，造成不能正常焊接。更换送丝轮、送丝软管，并进行压力调整，故障解除，焊接正常。 2.2.3 igm机器人回零参数自动丢失。igm机器人在下一次开机时，回零参数自动丢失，重新校零、输入参数，保存参数反复丢失。检查示教电缆、接口、程序、轴卡、RDW板指示灯全部正常，检查后备电池(缓冲电瓶，用于关机或意外掉电情况下，为系统提供短时间供电，进行信息的存储)测量电压值，一个为8.9V，一个为12 V，总电压为21 V，正常值为24V，更换一组电池后一切正常，再未出现数据丢失现象。 2.3 突发故障的分析及处理 该故障无可预见性，事发突然。实际工作中出现最多。多为受环境影响的系统故障，如焊接机器人控制部分电路板故障、稳压 电源故障 、通讯故障等，反映在机器人在工作时突然报警且无法消除报警。重新启动又恢复正常，但不久又出现报警，这类故障造成整个系统不稳定。 为了进一步判断驱动器的好坏，缩小故障范围， 对编码器进行检查，RCI系列的机器人各轴所使用的编码器是绝对编码器，它是一种电磁部件，可以传递旋转角度的信息，由两个固定绕组(sin绕组和cos绕组)及一个参考绕组组成，原理基本上同旋转变压器相似。将X12插头拔下，分别测量11-12、13-5、14-4端子阻值，结果没有一项有阻值，说明编码器出现异常。 找到12轴伺服电机，检查发现编码器插头锁紧并帽已退出，插头连接松动。将插头重新安插，锁紧到位，再次测量11-12端子阻值为94Ω，13-5端子阻值为65Ω，14-4端子阻值为65Ω，9-10端子阻值为600Ω，说明各绕组正常。上电后，驱动可正常打开，故障解除。 3 结束语 维修工作是理论指导实践，实践促进理论的一个反复过程，理论实践的有机结合才会使维修人员更加深入，更加准确的判断处理各种故障。工作中维修人员必须具有独立思考分析判断的能力，操作中一定要注意观察，不可盲目更改焊接机器人设定、跳线等状态，要养成做工作记录的好习惯，归纳 总结 各类故障现象以及处理过程，积累故障诊断和维修方面的 经验 ，以提高维修水平。 参考文献 [1] 戴光平.《焊接机器人故障诊断及维修技术》. 重庆：中国嘉陵工业股份有限公司，2003. [2] 中国焊接协会成套设备与专业机具分会. 《焊接机器人实用手册》.机械工业出版社，2014. [3] 李德民.《焊接机器人的故障维修》. 长春：长客股份制造中心，2011. 猜你喜欢： 1. 关于科技论文的范文 2. 关于计算机的科技论文3000字 3. 数学科技论文800字 4. 自动化科技论文题目与范文
论文一般由题名、作者、摘要、关键词、正文、参考文献和附录等部分组成，其中部分组成（例如附录）可有可无。论文各组成的排序为：题名、作者、摘要、关键词、英文题名、英文摘要、英文关键词、正文、参考文献和附录和致谢。下面按论文的结构顺序依次叙述。题目(一)论文——题目科学论文都有题目，不能“无题”。论文题目一般20字左右。题目大小应与内容符合，尽量不设副题，不用第1报、第2报之类。论文题目都用直叙口气，不用惊叹号或问号，也不能将科学论文题目写成广告语或新闻报道用语。署名(二)论文——署名科学论文应该署真名和真实的工作单位。主要体现责任、成果归属并便于后人追踪研究。严格意义上的论文作者是指对选题、论证、查阅文献、方案设计、建立方法、实验操作、整理资料、归纳总结、撰写成文等全过程负责的人，应该是能解答论文的有关问题者。往往把参加工作的人全部列上，那就应该以贡献大小依次排列。论文署名应征得本人同意。学术指导人根据实际情况既可以列为论文作者，也可以一般致谢。行政领导人一般不署名。引言(三)论文——引言是论文引人入胜之言，很重要，要写好。一段好的论文引言常能使读者明白你这份工作的发展历程和在这一研究方向中的位置。要写出论文立题依据、基础、背景、研究目的。要复习必要的文献、写明问题的发展。文字要简练。材料方法(四)论文——材料和方法按规定如实写出实验对象、器材、动物和试剂及其规格，写出实验方法、指标、判断标准等，写出实验设计、分组、统计方法等。这些按杂志对论文投稿规定办即可。实验结果(五)论文——实验结果应高度归纳，精心分析，合乎逻辑地铺述。应该去粗取精，去伪存真，但不能因不符合自己的意图而主观取舍，更不能弄虚作假。只有在技术不熟练或仪器不稳定时期所得的数据、在技术故障或操作错误时所得的数据、不符合实验条件时所得的数据才能废弃不用。而且必须在发现问题当时就在原始记录上注明原因，不能在总结处理时因不合常态而任意剔除。废弃这类数据时应将在同样条件下、同一时期的实验数据一并废弃，不能只废弃不合己意者。实验结果的整理应紧扣主题，删繁就简，有些数据不一定适合于这一篇论文，可留作它用，不要硬行拼凑到一篇论文中。论文行文应尽量采用专业术语。能用表的不要用图，可以不用图表的最好不要用图表，以免多占篇幅，增加排版困难。文、表、图互不重复。实验中的偶然现象和意外变故等特殊情况应作必要的交代，不要随意丢弃。讨论(六)论文——讨论是论文中比较重要，也是比较难写的一部分。应统观全局，抓住主要的有争议问题，从感性认识提高到理性认识进行论说。要对实验结果作出分析、推理，而不要重复叙述实验结果。应着重对国内外相关文献中的结果与观点作出讨论，表明自己的观点，尤其不应回避相对立的观点。论文的讨论中可以提出假设，提出本题的发展设想，但分寸应该恰当，不能写成“科幻”或“畅想”。结论(七)论文——结语或结论论文的结语应写出明确可靠的结果，写出确凿的结论。论文的文字应简洁，可逐条写出。不要用“小结”之类含糊其辞的词。参考文献(八)论文——参考义献这是论文中很重要、也是存在问题较多的一部分。列出论文参考文献的目的是让读者了解论文研究命题的来龙去脉，便于查找，同时也是尊重前人劳动，对自己的工作有准确的定位。因此这里既有技术问题，也有科学道德问题。一篇论文中几乎自始至终都有需要引用参考文献之处。如论文引言中应引上对本题最重要、最直接有关的文献;在方法中应引上所采用或借鉴的方法；在结果中有时要引上与文献对比的资料；在讨论中更应引上与论文有关的各种支持的或有矛盾的结果或观点等。
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“人工智能”是大学本科自动化专业所开设的一门专业选修课，为了能够调动自动化专业的学生对本课程学习的积极性，对《人工智能》这门专业选修课程的 教学 方法 进行了探索和 总结 。以下是我整理分享的关于人工智能结课论文的相关 文章 ，欢迎阅读!
对《人工智能》专业选修课教学的几点体会
摘要：“人工智能”是大学本科自动化专业所开设的一门专业选修课，为了能够调动自动化专业的学生对本课程学习的积极性，提高《人工智能》专业选修课的教学效果，我们结合近几年的实际教学 经验 ，从优选教材、考核方式、教学内容调整、教学手段的改进和实践教学等方面对《人工智能》这门专业选修课程的教学方法进行了探索和总结。
关键词：人工智能 优选教材 考核方式内容 手段 实践
人工智能(Aritificial Intelligence，英文缩写为AI)是一门综合了应用数学、自动控制、模式识别、系统工程、计算机科学和心理学等多种学科交叉融合而发展起来的的一门新型学科，是21世纪三大尖端技术(基因工程、纳米科学、人工智能)之一。它是研究智能机器所执行的通常与人类智能有关的职能行为，如推理、证明、感知、规划和问题求解等思维活动，来解决人类处理的复杂问题。人工智能紧跟世界社会进步和科技发展的步伐，与时俱进，有关人工智能的许多研究成果已经广泛应用到国防建设、工业生产、国民生活中的各个领域。在信息网络和知识经济时代，人工智能现已成为一个广受重视且有着广阔应用潜能的前沿学科，必将为推动科学技术的进步和产业的发展发挥更大的作用。因此在我国的大中专院校中开展人工智能这门课的教学与科研工作显得十分紧迫。迄今为止，全国绝大多数工科院校中的自动控制、计算机/软件工程、电气工程、机械工程、应用数学等相关专业都开设了人工智能这门课程。南京邮电大学自动化学院自2005年成立至今，一直将“人工智能”列为自动化专业本科生的选修课程，到目前为止已经有八年的历史了。由于南京邮电大学是一所以邮电、通信、电子、计算机、自动化为特色的工科院校，因此，学校所开设的许多专业都迫切需要用人工智能理论和方法解决科研中的实际问题。在问题需求的推动下，南邮人经过多年的努力工作，在人工智能科研方面取得了丰硕的成果，如物联网学院所开发的现代智能物流系统、自动化学院所开发的城市交通流量控制与决策系统，为本课程的开设提供了典型的教学案例。我们结合近几年的实际教学经验，从优选教材、考核方式、教学内容调整、教学手段的改进和实践教学等方面对人工智能课程教学方法进行了总结归纳。
一、优选教材
目前，国内有关人工智能课程的中英版教材种类非常多，遵循实用、简单、够用的原则，再经过授课老师和学生们的共同调研，我们选用由中南大学蔡自兴教授主编的《人工智能及其应用》第三版作为南邮本课程的授课教材。本书覆盖的人工智能知识体系比较全面，包含知识表示、搜索推理、模糊计算、专家系统等。本书主要针对计算机、自动化、电气工程等本科专业的学生所编写，内容基础，难度适中。蔡教授所编写的这本教材全面地介绍了人工智能的研究内容与应用领域，做到了内容新颖、简单易懂、兼顾基础和应用，受到了全国广大师生们的一致好评，多年的教学实践证明我们所选择的教材是恰当的、正确的。
二、考核方式
在全国大部分高等院校，“人工智能”这门课大都选择开卷考试的方式来进行考核。为了强化学生对人工智能这门课基础知识的掌握，南京邮电大学自动化学院选用闭卷考试的方式来进行考核。为了打消部分学生想在期末闭卷考试中通过作弊手段来完成人工智能这门课考核的侥幸心理，我们加强了对学生平时考勤成绩、课下作业成绩和实验成绩的考核，从而杜绝了“一纸定成绩”的现象。我们对人工智能这门课的最后期末成绩是按如下权重来划分的：平时考勤成绩占10%、课下作业成绩占10%、实验成绩占20%、最后的期末考试卷面成绩只占60%。为了克服国家现行 教育 体制的弊端，避免学生“机械式”地的应对教学和考试，我们对考试题型进行了调整，不再是以往的填空、选择、简答等题型，而是改为以解决实际问题为导向的应用题型为主，这样学生只需要在理解授课内容的基础上利用自己的思维来解题就可以了，这也体现了国家目前正在提倡的应用型教学导向。
三、教学内容调整
对于本科生而言，人工智能这门课程所需要讲授的内容实在太多，由于课时所限，我们必须精简教学内容，让学生在掌握基础知识的同时，也能够了解它的具体应用。因此，我们将人工智能这门课程的教学内容分为两个部分：第一部分是基本理论和方法，包括人工智能的概述、知识表示方法、确定性推理方法等;第二部分为人工智能研究成果的具体应用，包括神经元网络计算、模糊智能计算、专家知识库系统、机器语言学习等。通过对教材内容的合理调整和安排，使得授课计划能够比较全面地覆盖了人工智能这门课程的基本知识点，从而满足了学生们的求知需求。
四、教学手段的改进
(一) 激发学生的学习兴趣
经过长时间的教学我们发现，在选修“人工智能”这门课程时，每个学生的心中所想各有不同，这些学生在刚开始学习时兴趣还比较强烈，但随着教学内容变得越来越抽象，学生逐渐对这本课的学习失去了信心，甚至上课时间不去听课，使授课教师对教学也渐渐失去了信心，导致恶性循环，严重影响了教学质量。针对这种现象，我们认为，在开课前充分激发学生的学习兴趣是很有必要的。我们要结合学校的实验条件，开课前给学生演示“机器人医疗服务”实验，通过该实验的演示，让学生们看到机器人能够给病人提供多项人性化的服务，理解人工智能技术在开发医疗服务机器人多项关键技术中的应用，让学生在开课前能够对本课程的学习产生极大的兴趣，实践证明这种方法是有效的。
(二) 借助多媒体教学
多媒体教学是现代教学过程中一种非常重要的形式，它往往根据教学目的和学生们的特点，通过合理的设计、选择教材内容，应用公式、图形、文字、视频等多种媒体信息进行有机组合并通过电脑和投影机显示出来，与传统教学手段相结合，形成合理的教学过程结构，达到最优化的教学效果。人工智能这门课具有针对性强、内容抽象、公式繁琐等特点，学生学习起来比较困难，为了让学生生动、形象地学习该课程，我们在教学过程中充分利用了多媒体技术来组织教学。例如在课堂教学过程中播放南邮自动化学院梁志伟博士带领学生所开发的“智能 足球 机器人”比赛片段;让学生在线观看北京大学工学院谢广明博士带领学生所开发的“自主视觉机器鱼”录像片段等。在讲解某些重要的求解算法时，借助Matlab软件和投影机，直接展现该算法的求解过程，从而改善了课程教学的形式，提高了教学质量。 (三)提倡课堂 辩论
我们在教学过程中打破了传统的“老师讲课学生听课”的教学模式，多次组织课堂辩论，辩论的主题包括人工智能研究过程中出现的技术困惑、人工智能研究成果转化中的市场前景等。如组织了“电脑PK人脑”“电脑是否让电视消失”“电脑的未来发展方向在哪里”等一系列 辩论会 。经过激烈的辩论，无论正方还是反方都感觉自己收获很大，增长了知识，开阔了眼界。在教学过程中通过将学生由“被动听课”角色变换为“主动参与”角色，大大地调动了学生的学习积极性，从而提高了课堂教学质量。
五、实践教学
实践教学是课堂教学不可缺少的重要组成部分，通过让学生亲自动手实验来对理论知识进行检验和应用是目前国内外各个大学提高学生综合素质、增强学生市场竞争力的重要手段。人工智能实验教学的目的是让学生通过亲自动手体会授课中的各种智能控制算法，从而使学生能够更加形象地掌握课本知识。人工智能教学计划安排了4学时实验课，设置了“传教士和野人过河”“机器人路径规划”这两个人工智能问题，要求学生独立完成这2个实验题目的编程，并书写实验 报告 。通过实验，学生动手实践了课堂上所掌握的理论知识，加深了对智能算法的理解。
人工智能是一门实用性较强的课程，我们总结了近几年来的教学经验，从优选教材、考核方式、教学内容调整、教学手段的改进和实践教学五个方面对人工智能课程教学进行了总结。从学生的反馈来看，我们所总结的教学经验对于指导新教师讲授“人工智能”这门课程具有积极的作用，需要指出的是，我们仍有很多不足之处，需要在以后的教学过程中不断努力完善，提高自己的教学能力，争取更好的教学效果。
参考文献
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本研究得到了江苏省2011年度研究生双语授课教学试点项目—“模式识别与智能系统”项目经费的资助。
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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。“人工智能”一词最初是在1956 年Dartmouth学会上提出的。从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的，现在计算机不但能完成这种计算, 而且能够比人脑做得更快、更准确，因之当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”, 可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的, 人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展，一方面又转向更有意义、更加困难的目标。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。除了计算机科学以外, 人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。【人工和智能】人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或着人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。 关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识（consciousness）、自我（self）、思维（mind）（包括无意识的思维（unconscious_mind）等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。 人工智能目前在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用。详见
自从计算机诞生以来，计算机的发展十分迅猛快速，而且计算机的运算速度已经超过了人脑的运算速度。目前对于计算机科学的研究已经出现了很多的分支，其中的人工智能在整个计算机科学领域中也是一个十分热门的课题。以下是我整理分享的人工智能发展的结课论文的相关资料，欢迎阅读!
浅谈人工智能技术的发展
摘要：自从计算机诞生以来，计算机的发展十分迅猛快速，而且计算机的运算速度已经超过了人脑的运算速度。目前对于计算机科学的研究已经出现了很多的分支，其中的人工智能在整个计算机科学领域中也是一个十分热门的课题。本文从人工智能的概念开始，对人工智能的发展进行讲述，并从哲学的角度对人工智能能否超过人的智能这个问题进行了分析。
关键词：人工智能 发展 智能
1、人工智能的概念
人工智能(Artificial Intelligence，简称AI)是计算机科学的一个分支，它探究智能的实质，并以制造一种能以人类智能相类似的方式做出反应的智能机器为目的。人工智能的产生和发展首先是一场思维科学的革命，它的产生和发展一定程度上依赖于思维科学的革命，同时它也对人类的 思维方式 和 方法 产生了深刻的变革。人工智能是与哲学关系最为紧密的科学话题，它集合了来自认知心理学、语言学、神经科学、逻辑学、数学、计算机科学、机器人学、经济学、社会学等等学科的研究成果。过去的半个多世纪以来人工智能在人类认识自身及改造世界的道路上扮演了重要角色。一直以来，对人工智能研究存在两种态度：强人工智能和弱人工智能，前者认为AI可以达到具备思维理解的程度，可以具有真正的智能;后者认为研究AI只是通过它来探索人类认知，其智能只是模仿的不完全的智能。
2、人工智能的发展
对于人工智能的研究一共可以分为五个阶段。
第一个阶段是人工智能的兴起与冷落，这个时间是在20世纪的50年代。这个阶段是人工智能的起始阶段，人工智能的概念首次被提出，并相继涌现出一批科技成果，例如机器定理证明、 跳棋 程序、LISP语言等。由于人工智能处于起始阶段，很多地方都存在着缺陷，在加上对自然语言的翻译失败等诸多原因，人工智能的发展一度陷入低谷。同时在这一个阶段的人工智能研究有一个十分明显的特点：对问题求解的方法过度重视，而忽视了知识重要性。
第二个阶段从20世纪的60年代末到70年代。专家系统的出现将人工智能的研究再一次推向高潮。其中比较著名的专家系统有DENDAL化学质谱分析系统、MTCIN疾病诊断和治疗系统、Hearsay-11语言理解系统等。这些专家系统的出现标志着人工智能已经进入了实际运用的阶段。
第三个阶段是20世纪80年代。这个阶段伴随着第五代计算机的研制，人工智能的研究也取得了极大的进展。日本为了能够使推理的速度达到数值运算的速度那么快，于1982年开始了“第五代计算机研制计划”。这个计划虽然最终结果是以失败结束，但是它却带来了人工智能研究的又一轮热潮。
第四个阶段是20世纪的80年代末。1987年是神经网络这一新兴科学诞生的年份。1987年，美国召开了第一次神经网络国际会议，并向世人宣告了这一新兴科学的诞生。此后，世界各国在神经网络上的投资也开始逐渐的增加。
第五个阶段是20世纪90年代后。 网络技术 的出现和发展，为人工智能的研究提供了新的方向。人工智能的研究已经从曾经的单个智能主体研究开始转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。在这个阶段人工智能不仅仅对基于同一目标的分布式问题求解进行研究，同时还对多个智能主体的多目标问题求解进行研究，让人工智能有更多的实际用途。
3、人工智能可否超过人的智能
那么人工智能可否超过人的智能呢?关于这个问题可以从下面几个方面来分析：
首先，从哲学量变会引起质变的角度来说，人工智能的不断发展必定会产生质的飞跃。大家都知道，人工智能从最初的简单模拟功能，到现在能进行推理分析 (比如计算机战胜了 国际象棋 世界冠军)，这本身就是巨大的量变。在一部科幻电影中，父亲把儿子生前的记忆输人芯片，装在机器人中，这个机器人就与他的儿子死去时具有相同的思维和记忆，虽然他不会长大。从技术的角度来说，科幻电影中的东西在不久的将来也可以成为现实。到那个时候，真的就很难辨别是人还是机器了。
第二，有的人会说，人工智能不会超过人的智能，因为人工智能是人制造出来的，所以不可能超过人的智能。对于这个观点，我们这样想一想，起重机也是人造出来的，它的力量不是超过人类很多吗?汽车也是人制造出来的，它的速度不也远超过人类的速度吗?从科学技术的角度来说，智能和力气、速度一样，也是人的某个方面的特性，为什么人工智能就不能超过人类的智能呢?
第三，还有的人认为，人工智能是人制造的，必有其致命的弱点，所以人的智能胜于人工智能。我认为这一点也不成立，因为人与机器人比较，也可以说有致命弱点，比如说人如果没有空气的话，就不能生存，就好比是机器人没有电一样。再比如，人体在超过一定的温度或压力的环境下，不能生存，在这一点上，机器人却可以远胜于人类。因此，在弱点比较方面，我认为人工智能的机器人并不比人差，在某些方面还远胜于人类。
第四，随着科学技术的发展，人工智能不单需要 逻辑思维 与模仿。科学家对人类大脑和精神系统研究得越多，他们越加肯定情感是智能的一部分，而不是与智能相分离的，因此人工智能领域的下一个突破可能不仅在于赋予它情感能力。
4、结束语
人工智能一直处于计算机技术的前沿，其研究的理论和发现在很大程度上将决定计算机技术、控制科学与技术的发展方向。今天，已经有很多人工智能研究的成果进入人们的日常生活。将来，人工智能技术的发展将会给人们的生活、工作和 教育 等带来更大的影响。
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电气工程自动化工程控制体系则是社会工业化发展的关键,是其应用和功能表达的按钮和键盘 。下文是我为大家搜集整理的关于电气工程自动化专科毕业论文的内容，欢迎大家阅读参考! 电气工程自动化专科毕业论文篇1 探讨电气自动化在电气工程中的发展趋势 [摘要] 随着我国社会主义市场经济的进步和发展，电气自动化技术的发展越来越成熟，在电气工程中的运用越来越广泛。电气自动化技术在电气工程中的应用，对促进电气工程的发展，推动我国的经济建设有着非常重要的作用。本文论述电气自动化控制系统的设计理念和发展趋势来将电气自动化应用到电气工程中，并作相应的分析。 [关键词] 电气自动化;电气工程;设计理念;发展趋势;应用 1 电气工程以及电气自动化的概念 电气工程(Electrical Engineering，简称EE)是当今高新技术领域中举足轻重的关键学科之一，更是现代科学研究领域中的热门学科。最成功的例子就是电子通信技术的巨大进步推动了以计算机网络为中心的信息时代的蓬勃发展，并且在根本上改变了人们的工作和生活模式。从某些层次上来讲，电气工程的发达程度甚至可以代表一个国家的科技进步水平。 电气自动化(Electrical Automation)的专业全称一般为电气工程及其自动化，其应用范围涉及各行各业，小到电气开关的设计，大到科技航天的研究，到处都有它的身影。电力的发展是促进生产和提高人民生活水平的重要物质基础，随着电力应用的不断发展和深化，新时代背景下的电气自动化进程了国民经济和人民生活现代化的重要标志。 2 电气自动化控制系统在电气工程中的设计理念 2.1 利用集中监控式设计理念在电气工程中的应用 运用集中式监控方式的特点在于在电气工程中的运行维护很是方便，爱控制站上要求不是很高，在系统设计上比较容易。而且它是将系统中的各项功能集中到一个处理器中来进行处理工作的，而处理器的任务是相当的繁重的，处理的速度严重受到影响。而我们了解到电气设备进入到监控时，监控对象的大量增加是随之来的将是主机的冗余的下降的趋势，电缆方面的数量也是在加大的，投资上也有明显的加大，长距离的电缆的引入将会影响到系统上的可靠性。同时隔离刀闸上的操作闭锁还有断路器上的联锁都是采用的硬接线，然而隔离刀闸上的辅助接点经常会出现接点不到位的现象，这样就会造成电气工程中的设备无法进行操作。这种接线的二次接线是相当的复杂的，会出现检查线时不方便，在维护量上也大大的增加，还存在着检查线或传动过程中由于接线上的复杂而造成操作上失误的可能性等等，所以说集中监控方式也是在电气工程中运用比较广泛的。 2.2 利用远程监控式设计理念在电气工程中的应用 远程监控方式在电气工程中具有在电缆上可节约大量的增加数;还可以节省安装上的费用问题;在材料上也可节约很多;同时还具有组态灵活和可靠性上高的特点。但是由于电气工程中各种现场的总线的通讯速度不是很高，而电气电厂中的通讯量又是很大，所以远程监控方式适合运用在电气工程中较小的系统监控，不太适合面对全长的电气自动化系统控制的构建。 2.3 利用现场总线监控式设计理念在电气工程中的应用 在当今社会，已普遍应用于电气工程自动化系统的有现场总线、以太网等计算机网络技术，同时也累计了很多的运行丰富经验，这样就使电气自动化设备也有了较快的发展，这都是为了电气自动化系统可以再电气工程中的应用奠定了基础。而现场总线监控可以使系统设计有针对性，对于不同的间隔采用不同的功能，这样就可以根据间隔的情况来设计。采用这种监控方式除了这些优点外还具有远程监控方式的优点，同时还可以在隔离设备、模拟量、端子柜等等方面上也有少量的减少，而且电气智能设备是就地安装的，与监控系统是通过通讯设备连接的，可以节省了电缆的大量运用，还节约了过多的投资和安装维护上的工作量，进而减少了成本。还有就是各个装置的功能都是相对独立的，是通过网络来进行连接的，网络的组态是非常的灵活，使整个网络系统的可靠性有所提高，而任何的一个装置的故障仅仅的影响相应的元件，这样就不会导致系统上的瘫痪问题。因此，现场总线监控方式在电气工程中应用最多也是最好的一项，同时也是发展电气自动化的前景方向。 3 电气自动化技术在电气工程中的应用分析 3.1 电气工程中电网调度的自动化 由电网调度中心的服务器、大屏幕显示器、工作站以及相应的计算机网络等共同组成的称之为电网调度的自动化系统。而实现自动化的表现方式是通过电力系统上专用的局域网将其处于在调度范围内的夏季电网调度中心、发电厂以及测量的控制设备等变电站终端实现有效连接。由此我们可以知道，将电气自动化技术应用在电气工程中有着很重要的作用，主要就是能过实现实时评估电力系统的运行状态，并根据所积累的数据来对电力负荷进行预测，故而在此基础上将发电控制和经济调度实现自动化，但是这样的一个要求只有在省级以上的电网才给予要求。电力系统在运行的过程中要实现实时的进行数据上的采集和处理，并根据数据进行监控，且在数据支持的情况下对电网的运行状态和安全进行掌握，使其能够很好的适应现代电力市场的运营需求。 3.2 电气工程中发电厂分散测控系统 电气工程中发电厂分散测控系统在实际的应用过程中一般采用的是分层分布的结构，其组成是由以太网、远行人员工作站、过程控制单元以及高速数据通讯网等等方面。而这里说的远程控制单元就是由只能做输入和输出的模件与可冗余配置上的主控模件一起共同组合而成，且主控模件又是通过冗余智能上的输入与输出和总线上的输入与输出来进行通讯的。其中过程控制单元是可以直接用于生产运行过程中的，并且直接接受热电偶、热电阻、开关量和现场变送器等等设备上的信号，还可以再运算完成以后在对设备的运行状态和参数来进行实时的打印、显示和信号的输出，以此来直接驱动其执行机构，最终实现电气自动化在电气工程中的生产运行过程的联锁保护、控制和检测等方面的功能。 3.3 电气工程中变电站的自动化 电气工程中的变电站应用的是自动化技术，其主要的目的在于取代人工操作、人工监视和电话通讯，并根据相应的情况来加强对变电站的监控能力，并且还可以实现在变电站上运行的水平和效率都有所提高。这也就是说，变电站中应用自动化技术就是为了全方位的，多层次的来监视变电站各种电气设备的运行状况，完成有效地控制。该自动化的特点有：以全微机化的设备来代替以前使用的电磁装置，并实现计算机屏幕化操作上的监视，在数据传输过程中实现自动化运行的管理和统计记录，是利用计算机电缆来代替电力信号的电缆来实现的。这也就是说电气工程中变电站自动化是电力现代生产中一项不可获取的部分，也是因为可以很好的满足变电站中的各项操作任务而成为了电网调度自动化中的一个不可分割的重要部分。 4 电气自动化在电气工程中的发展趋势 我们都知道电气自动化的发展趋势应该是分布式、信息化和开放化这三种趋势进行的，分布式的结构在于以后总能够确保计算机网络中的每个职能的模块全部都能够独立的工作的一种网络，以达到系统危险分散的概念;信息化则是根据系统信息能够进行综合的信息处理能力，且与网络技术相互结合来实现网络自动化和管控一体化。而开放化是根据系统结构与外界具有借口的方面，来实现系统与外界网络上的连接。在电气工程中我们也应结合这三种方式来进行电气自动化系统的控制，以确保电气工程中的生产过程运行安全、可靠。 5 结语 通过以上的分析，电气工程是一项在技术性、专业性上都是要求很高的设施工程，而电网的建设、改造等方面都在快速的发展着，且也对电气自动化系统上要求很高，故而我们要在这些方面大大提高电气自动化系统的水平，使其在电气工程中发挥其本身的优势，同时电气自动化系统在电气工程的经济效益和安全运行方面都有着非常重要的地位，所以我们将电气自动化在电气工程中实现现代化、国际化和全球化。 电气工程自动化专科毕业论文篇2 浅析电气工程自动化中人工智能的运用 前言 近年来，随着人工智能技术快速的发展，自动化在很多领域得到了广泛的运用，尤其是电气工程自动化控制中取得了飞速的发展，其操作过程中简单、精准、针对性强。但依然存在一些问题和不足需要改进，在科学技术突飞猛进的新时期，加强人工智能自动化在电气工程中的运用，对我国电气工程有着重要意义。 1.人工智能的概述 人工智能的概念在1956年初次提出以后，在研究范畴得到了飞速的发展，逐步形成为了一套以计算机为主，包含了自动化、控制论、信息论、生物学、仿生学、心理学、语言学、数理逻辑、哲学和医学的一门综合性的科学。在人工智能范畴，使机械具有与人类智能进程相类似的体系， 能够胜任人类智能所能完成的工作。人工智能理论是开辟、研究若何延长、模拟人的智能的理论。 作为新兴的计算机科学的一个分支， 人工智能技术诠释了智能的实质， 并在此基础上生产出一种与人类智能有相近似反映的智能机械。在此范畴的研究首要包括：图像方法、语言方法、机器人、专家体系和自然语言处置等体系。电气工程主如果研究和电气工程有关的自动控制、体系运行、信息处理、电子电气技术、研制开发、信息处理和计算机与电子运用等。随着科学技术的不断发展， 计算机技术已开始运用在我们生活的每一个方面。飞速发展的计算机编程技术加快了传布、自动化运输和传布的发展。人类大脑作为最精密的仪器，计算机编程也只能仿照其对信息进行阐发、处置、互换、搜集和回馈，所以对人类大脑技术的仿照会增进电气工程自动化的发展。电气自动化控制在加强互换、生产、分派和畅通方面有主要的作用，实现电气工程的自动化，会下降人力资本的投入，使运作的效力不断提高。 2.电气自动化控制中人工智能技术的现状 (1)完善电气设备的设计是一项复杂的工作，其既需要运用电路及电磁场知识，还要运用一些设计里的经验性知识。以前的产品设计是运用简单的方法、依据经验采取手工方式进行，因此不容易选出最优的方案。然而，随着计算机技术的进步，电气产品的设计方式也发生了改变，逐渐由手工设计朝借助计算机设计转变，这极大地缩短了电气产品的研发周期。将人工智能技术运用于电气自动化控制中，使得以前的CAD技术得到了极大发展，不仅大大提升了产品设计的效率，也提高了产品的质量。 (2)智能控制功能变成现实。1)数据采集与处理：能够对所有的开关量和模拟量进行实时采集，还能根据需要进行处理或储存。2)运行监视和事件报警：可对各主要设备的模拟量数值、开关量状态进行实时智能监视，有事故报警越限和状态变化事件报警，事件顺序记录，事故处理提示和自动处理，声光、语音、电话、图像报警等功能。3)操作控制：通过键盘或鼠标就能实现对断路器及电动隔离开关的控制、励磁电流的调整。运行人员可按顺控程序进行同期并网带负荷或停机操作另外，系统还对运行人员的操作权限加以限制，以适应各级运行值班管理需要。4)故障录波：主要包括模拟量故障录波、波形捕捉、开关量的变位以及顺序记录等。 3.人工智能在电气工程自动化中的运用 电力系统中散布着大量的自动控制和手动控制装置，如继电器、断路器、断绝开关等，由这些相对于简略的局部控制的协同作用组成全部电力系统庞大的实时控制。电力系统的保护实时控制有分离和持续两种控制范例，因为人工智能技术具备清楚的逻辑思维和快速的处置本领，已成为在线状况评估的主要东西。励磁控制是控制无功功率发电机端电压的首要组成部分，是一种首要的实时持续控制体系，对保持电力体系不变性起首要作用，切负荷是别的一种分离型的控制体系，当发电机因为故障造成体系容量产生急剧变化时，人工智能体系能处置暂缓负荷容量，有杰出的适应性和实用性。 3.1电气产品的优化设计 电气产品的优化设计是一项庞大的使命，在设计过程当中需要将科学设计和经验常识有机融会，才能使产品的设计科学而适用。近年来，随着计算机技术的飞速发展，经由过程采纳人工智能技术来进行电气产品的设计，使得这一设计进程正垂垂从手工逐步转向人工智能辅助设计，从而有用缩短了产品的设计周期，而且还使得产品的设计愈来愈优良、适用、科学。 3.2电气设备的故障诊断 电气设备出现问题时，所表现出来的症状及其相干的现实问题是非常复杂的，有时间是很难判定和查找的，而人工智能技术的操纵恰好可以办理这一问题，同时操纵人工智能故障诊断技术在机电和发机电也是很常见的。由于电气设备故障的非线性，不确定性和复杂性的特点导致传统的诊断方法准确率低，效果不明显，而人工智能通过将专家系统和模糊理论有机结合起来使用，能够确保故障诊断的高精度。 3.3运行过程的智能控制 随着对自动化的请求越来越高，人工智能控制技术将是将来发展的一个趋向，这在电气工程自动化中已得到了普遍的运用。电气设备的控制是一项庞大而综合的工作，请求具备很高的技术含量，还应该会将各类专业知识综合运用，再按照大量的数据进行计算和阐发，经由过程人工智能技术的运用，联系专家系统控制、模糊控制、神经网络控制三者彼此联系的方式，因为人工智能自己的特征可以确保计算速度快，计算精度高，从而节省了大量人力物力，对人力资源而言可以说是一种解放。 同时，电气行业与我们平常的生活和进修有密切联系，于是，将之前繁琐的操纵进行简化，晋升电气系统的操纵效力是颇有需要的。在平常的电气系统操纵过程当中操纵人工智能技术，便能够使庞大的操纵程序变得简略，在家中操纵电脑就能够完成有关操纵，从而实现远程遥控不仅如此，我们还可以简化界面，将有些主要的信息实时进行保留与处置，便于今后的盘问和操纵。除此以外，操纵人工智能技术还能够主动生成报表，这节省了良多时间，提高了工作效率。 4.计算机控制技术的发展趋势以及发展前景 计算机控制技术是操纵计算机常识在相关的行业范畴进行自动化生产，近年来，随着国民经济的发展，计算机信息技术被运用到各行各业中，计算机技术也在科技信息技术迅速发展的布景下有了很大水平的晋升。在现阶段，计算机技术的进步和改良影响自动化控制技术发展与前进。在社会不断发展和前进的前提下，计算机自动化技术的发展小断地趋向于深度和广度。一方面，计算机自动化技术小断的趋向于智能化，计算机控制技术可以仿照人类的一些感受，如触觉、听觉等，还可以仿照人类的知觉本领，便是按照一件物体的某个详细的特点推测出该物体的其他特点，或从团体感知该物体。另一方面，计算机控制技术和自动化办理技术开始向着分歧的范畴发展，并逐步被运用到幻化系统工程中，向着办理工作和技术工作的一体化的标的目的发展。 5.结语 人工智能在电气工程自动化中的运用至关重要，因此，在电气领域的后续发展中，要不断提高自动化的技能，加强对人工智能自动化的在电气工程中的运用，促进电气工程技术领域的发展。本文通过对人工智能在电气系统中的问题分析，人工智能控制器可以根据实际情况适当调整自身性能，进一步明确了其在电气工程运用中的方向，为电气工程自动化奠定了坚实基础。在科技占主导地位的21世纪，将人工智能技术运用于电气自动化控制系统中，实现了智能化设计，提高了电气自动化生产的效率，使人工智能化更好的为人类社会服务。 猜你喜欢： 1. 电气工程自动化大专毕业论文 2. 电气工程及其自动化专科毕业论文 3. 电气工程自动化毕业论文范文 4. 电气工程自动化研究毕业论文 5. 电气工程及自动化专业毕业论文
［摘要］ 本文认为，计算机科学和人工智能将是21世纪逻辑学发展的主要动力源泉，并且在很大程度上将决定21世纪逻辑学的面貌。至少在21世纪早期，逻辑学将重点关注下列论题：（1）如何在逻辑中处理常识推理的弗协调、非单调和容错性因素？（2）如何使机器人具有人的创造性智能，如从经验证据中建立用于指导以后行动的可错的归纳判断？（3）如何进行知识表示和知识推理，特别是基于已有的知识库以及各认知主体相互之间的知识而进行的推理？（4）如何结合各种语境因素进行自然语言理解和推理，使智能机器人能够用人的自然语言与人进行成功的交际？等等。 ［关键词］ 人工智能，常识推理，归纳逻辑，广义内涵逻辑，认知逻辑，自然语言逻辑 现代逻辑创始于19世纪末叶和20世纪早期，其发展动力主要来自于数学中的公理化运动。当时的数学家们试图即从少数公理根据明确给出的演绎规则推导出其他的数学定理，从而把整个数学构造成为一个严格的演绎大厦，然后用某种程序和方法一劳永逸地证明数学体系的可靠性。为此需要发明和锻造严格、精确、适用的逻辑工具。这是现代逻辑诞生的主要动力。由此造成的后果就是20世纪逻辑研究的严重数学化，其表现在于：一是逻辑专注于在数学的形式化过程中提出的问题；二是逻辑采纳了数学的方法论，从事逻辑研究就意味着象数学那样用严格的形式证明去解决问题。由此发展出来的逻辑被恰当地称为“数理逻辑”，它增强了逻辑研究的深度，使逻辑学的发展继古希腊逻辑、欧洲中世纪逻辑之后进入第三个高峰期，并且对整个现代科学特别是数学、哲学、语言学和计算机科学产生了非常重要的影响。 本文所要探讨的问题是：21世纪逻辑发展的主要动力将来自何处？大致说来将如何发展？我个人的看法是：计算机科学和人工智能将至少是21世纪早期逻辑学发展的主要动力源泉，并将由此决定21世纪逻辑学的另一幅面貌。由于人工智能要模拟人的智能，它的难点不在于人脑所进行的各种必然性推理（这一点在20世纪基本上已经做到了，如用计算机去进行高难度和高强度的数学证明，“深蓝”通过高速、大量的计算去与世界冠军下棋），而是最能体现人的智能特征的能动性、创造性思维，这种思维活动中包括学习、抉择、尝试、修正、推理诸因素，例如选择性地搜集相关的经验证据，在不充分信息的基础上作出尝试性的判断或抉择，不断根据环境反馈调整、修正自己的行为，……由此达到实践的成功。于是，逻辑学将不得不比较全面地研究人的思维活动，并着重研究人的思维中最能体现其能动性特征的各种不确定性推理，由此发展出的逻辑理论也将具有更强的可应用性。 实际上，在20世纪中后期，就已经开始了现代逻辑与人工智能（记为AI）之间的相互融合和渗透。例如，哲学逻辑所研究的许多课题在理论计算机和人工智能中具有重要的应用价值。AI从认知心理学、社会科学以及决策科学中获得了许多资源，但逻辑（包括哲学逻辑）在AI中发挥了特别突出的作用。某些原因促使哲学逻辑家去发展关于非数学推理的理论；基于几乎同样的理由，AI研究者也在进行类似的探索，这两方面的研究正在相互接近、相互借鉴，甚至在逐渐融合在一起。例如，AI特别关心下述课题： ·效率和资源有限的推理； ·感知； ·做计划和计划再认； ·关于他人的知识和信念的推理； ·各认知主体之间相互的知识； ·自然语言理解； ·知识表示； ·常识的精确处理； ·对不确定性的处理，容错推理； ·关于时间和因果性的推理； ·解释或说明；21世纪的逻辑学也应该关注这些问题，并对之进行研究。为了做到这一点，逻辑学家们有必要熟悉AI的要求及其相关进展，使其研究成果在AI中具有可应用性. 我认为，至少是21世纪早期，逻辑学将会重点关注下述几个领域，并且有可能在这些领域出现具有重大意义的成果：（1）如何在逻辑中处理常识推理中的弗协调、非单调和容错性因素？（2）如何使机器人具有人的创造性智能，如从经验证据中建立用于指导以后行动的归纳判断？（3）如何进行知识表示和知识推理，特别是基于已有的知识库以及各认知主体相互之间的知识而进行的推理？（4）如何结合各种语境因素进行自然语言理解和推理，使智能机器人能够用人的自然语言与人进行成功的交际？等等。