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人工智能技术方案范文1
【关键词】人工智能技术 认知无线电 应用
随着社会经济的快速发展，科学技术不断进步，近年来我国无线通信业务也出现了爆炸式的增长，在这样一个社会大背景下，近年来我国无线电通信领域获得了迅猛的发展，其不仅在无线电通信速度、稳定性、通信距离，及通讯效率方面，得到了极大的提高，随着人工智能技术在无线电通信领域的广泛应用，无线电通讯在智能性方面，也取得了极大的突破，其对于满足人们日益提高的需求，及适应社会发展的需要等，促进无线电通信领域的健康可持续发展等，都有着重要作用。认知无线电就是在这样一个大背景下应运而生的，认知无线电相对于以往的无线电，其本质区别在于其具有很高的智能性，使其具有自动感知周围通信环境，以及通过一系列的计算，实现系统参数的自动转换，及动态检测等功能。此外，融入了人工智能技术的认知无线电，其还有效的解决了传统无线电中存在的频谱短缺问题，有效的提升了其频谱的利用率，因此认知无线电在通信领域有着良好的应用前景。
1 人工智能技术在认知无线电中的应用
在认知引擎中，认知核是其的核心部分，而对于认知核来说，人工智能技术亦是其最为核心的部分。虽然人工智能技术在我国已有很长的一段发展时间，当前其也形成了一套相对十分科学完善的技术理论知识体系，然而该技术在认知无线电中应用情况，其尚处于初始阶段，因此加大对人工智能技术在认知无线电中的应用的相关研究，有着积极意义。以下将就几种常见的人工智能技术在认知无线电中的应用情况进行详细探讨。
1.1 专家系统技术
在人工智能技术中，有一种应用十分广泛的技术系统，其即是专家系统，该系统不仅能够与其他众多人工智能技术联合使用，如人工神经网络技术，以及遗传算法人工智能技术等，其还能有效的应用于认知无线电中。该系统在结构上其主要有两个部分组成，一个是知识库，另一个是推理机。知识库中，其储存的内容，主要是专家的相关知识体系；推理机模块，则包含着专家在应对某一问题时，其运用已有知识解决问题的推理过程，及其决策。该系统的主要工作原理是，借助系统中储存的专家知识，并就相关问题进行推理，解决只有专家才能处理的问题，因而该系统具有较高的问题解决能力。将专家系统人工智能技术应用于认知无线电中，其可以实现问题的推理及决策功效，其具体原理是，认知无线电可以通过专家系统中，其储存的知识体系，来获取相关知识，并储存到数据库里面，但用户，及其无线电外部状况及需求发生变化时，其就可以从数据库中，查询到其需要的相关知识，同时借助推理机的作用，对其实施推理，并作出相应决策，以达到对无线电的相关参数，予以有效调整的目的，以及快速对环境予以适应。如GLIPS就是一种在认知无线电中，应用较为广泛的一种专家系统，其对于提升认知无线电的通讯效果，有着重要作用。
1.2 案例推理技术
在人工智能技术中，还有一种十分常见的技术，那就是案例推理技术，其也是当前使用最为广泛的一种人工智能技术之一。该技术是一种借鉴以往经历，并寻求与当前问题情境最为相似的案例，以找出问题解决方案的一种技术。该智能技术其主要工作原理是，在进行问题解决时，首先对以往的案例库进行查找，找出与当前问题情境最为接近的案例，与之相匹配，并借鉴该案例的成功经验，用于当前问题的解决中，其实质上是一种问题解决的优化过程。在新的问题解决后，其问题情境及解决方案也同样会被纳入到原有的案例库中，成为案例库的一份子。案例推理技术在认知无线电中的应用，其实质上就是认知无线电通过对周围通讯环境的感知，计算得到相关的工作参数，记录到案例库中，当其通讯环境发生变化时，其作出的工作参数调整情况，也会被记录到案例库中。这样一来，当认知无线电通讯环境出现变动时，其就可以从案例库中，找到与此时环境相类似的案例，然后再将其与当前环境予以匹配，对其工作参数予以优化，得到最优的工作参数，以保障认知无线电的高效运转。同时该通讯环境，及其工作参数，也将纳入到案例库中。如Soar就是一种当前使用较为广泛的案例推理智能技术，该技术在GUN Radio 软件无线电平台中，已有了一定程度的应用，并取得了良好的效果。
1.3 遗传算法技术
遗传算法技术也是一种十分主要的人工智能技术，该技术的主要理论依据的是遗传生物学原理，其主要可以适用于目标优化问题的解决。其具体机理是，结合目标问题，构建其适值函数，让原始的种群，通过变异及杂交等方法进行繁殖，并从中找到最优解，从而为最优繁殖提供解决方案。遗传算法技术在认知无线电中的应用，则可以帮助其作出有效决策，如将无线电当成某生物系统，而其特征则作为一个染色体来看待，而其基因者与无线电的变量，进行对应，如带宽，及发射功率等。由此借助遗传算法，就可以获得无线电不同通讯环境下，其最优的工作参数了。
2 结语
由以上可以看出，人工智能技术在认知无线电中的应用，能够有效地提升无线电通讯效率，提升其问题解决效率，因此加大对人工智能技术在认知无线电中的应用的相关研究，有着深远意义。
参考文献
[1]刘怡静，李大白，魏政霞.人工智能技术在认知无线电中的应用[J].无线电通信技术，2011，（02）：51-54.
[2]柴新代，董旭，赵智涛.人工智能技术在认知无线电中的应用[J].价值工程，2011，（16）：3-5.
[3]赤伟，葛利嘉，陈世娥，张玉.认知无线电中的人工智能技术[J].移动通信，2010，（02）：15-20.
人工智能技术方案范文2
关键词：机械电子工程；人工智能技术；应用
中图分类号：TP18 文献标识码：A
在现代经济社会发展速度不嗉涌斓谋尘跋拢社会生产力水平明显提高。对于我国而言，在工业机械工程发展过程中，现代电子技术的应用促进传统机械工程逐步过渡至现代电子机械工程，而随着计算机技术以及信息技术的蓬勃发展，机械工程开始呈现出智能化、自动化的发展方向。特别是人工智能技术发展以来，此项技术在机械电子工程领域中的应用日益广泛，对提高生产力水平的意义同样非常确切。本文即围绕机械电子工程领域中人工智能技术的相关应用问题进行分析与探讨，望能够引起各方重视与关注。
一、人工智能的概述
人工智能是研究、开发用于模拟、延伸以及扩展人的智能的理论、方法、技术以及应用系统的全新学科。作为计算机科学的重要分支之一，人工智能技术所追求的是了解智能的本质，并研发出一种与人类智能高度相似的智能机器。从人工智能诞生以来，相关理论与应用技术不断成熟，人工智能技术的应用范围也明显扩大。可以预见的是，未来人工智能技术下所带来的一系列科技产品将成为人类智慧的“容器”。
二、人工智能技术的作用分析
人工智能技术的应用对意识结构的变化有非常重要的影响，使意识论研究领域明显扩大。人工智能终端作为一种全新形态的机器设备进入人意识器官范畴中。人工智能技术下，除了能够完成人脑的一部分意识活动以外，甚至在部分功能上较人脑有着更为明显的优势，如对信息进行处理，以及采取行动的速度，以及对动作和记忆的准确性等方面。除此以外，通过对人工智能技术的应用与发展，还为未来ICT等网络技术的发展提供了方向与指导，包括云计算、深度学习、以及智能算法等在内的大规模网络应用成为ICT产业重要的发展方向之一，深度学习作为人工智能研究领域中的重点关注对象之一，可通过构建模拟人脑进行分析学习的神经网络的方式，促进互联网领域的飞跃式发展。
三、机械电子工程及人工智能分析
1.机械电子工程特点
机械电子工程是将电子工程、机械工程以及自动化工程结合起来的综合性学科，在机械电工工程中占据非常重要的地位。现阶段机械电子工程主要具有以下几个方面的特点：（1）机械电子产品结构相对简单。机械电子产品构造复杂程度不高，产品占地面积有限，能够改变传统意义上机械电子产品占地面积大且外观笨拙复杂的特点，对优化机械电子产品工作性能也有重要意义；（2）机械电子工程设计方案合理性高。在电子工程、机械工程以及自动化工程相互融合的背景下，设计人员能够更为全面的决策设计方案，促进机械电子工程的不断进步与发展。如，将机械电子工程技术与管理技术相结合，一来能够促进机械电子工程在管理体制层面的发展革新，二来能够促进机械电子技术在管理层面的发展进步，综合价值突出。
2.人工智能特点
人工智能是研究、开发用于模拟、延伸以及扩展人的智能的理论、方法、技术以及应用系统的全新学科。作为计算机科学的重要分支之一，人工智能技术所追求的是了解智能的本质，并研发出一种与人类智能高度相似的智能机器，研究对象包括图像识别、语言识别、机器人、自然语言处理以及专家系统等多个部分。人工智能技术的应用具有以下几个方面的特点：（1）人工智能技术使人与人之间的沟通交流更加密切。人工智能技术作为高新科学技术，为大众间的沟通交流提供了极大便利，实现与不同群体的沟通，在促进人类社会进步的同时还对人工智能技术的改革创新提供动力；（2）人工智能技术对促进经济增长有重要意义。应用人工智能技术能够促进社会消费，扩大国内市场需求，对实现经济平稳健康发展有积极价值；（3）人工智能技术的应用有助于企业经济目标的快速实现。人工智能技术大量应用会促进行业市场的扩大，吸引投资，提高企业经济效益。
四、机械电子工程中人工智能应用
1.机械电子工程与人工智能的关系
不稳定性是机械电子工程普遍面临的问题之一，该特点的存在导致机械电子工程系统信息输入与信息输出之间的关系难以准确地描述出来。由于建设规则库方法、学习并生成知识描述法以及数学方式推导法这3种传统机械电子工程系统描述方法在严密性与精确度方面存在一定的局限，因此往往难以满足机械电子工程系统日益复杂的描述需求。但从信息处理的角度上来说，人工智能技术的应用及其与机械电子工程系统的融合对于解决系统不稳定性、不确定性以及复杂性问题有非常确切的优势。从这一角度上来说，将人工智能技术与机械电子工程相结合已成为机械电子工程领域发展的必然方向与趋势之一。
2.模糊系统及神经网络系统
模糊系统的理论基础与模糊集合，设计工具为模糊理论。模糊推理系统具有模糊信息的处理功能，在自动化控制、数字处理等诸多领域中得到了大量的应用，所取得的效果非常显著。模糊推理系统创建模拟人脑的相关功能，并分析语言信号，在网络结构的依托下无限接近连续函数，并遵循域至域的映射规则对信息进行储存。但模糊推理系统在应用中具有连接性不固定的特点，计算量偏小，因此应用范围存在一定的限制。
神经网络系统是人工智能技术领域中的关键分支之一，神经网络将信息分布于网络上的主要模式是神经元的兴奋模式。在神经网络系统干预下，可实现对信息的分布储存以及对动态信息的协同处理。神经网络系统可在确保行为丰富的前提下最大限度地精简结构，利用神经网络系统功能直接模拟大脑结构，并分析数字信号，在各个神经元间构成点对点的映射关系，进而达到提高信息数据输入、输出精度，并提高计算量的目的。
结语
综上所述，人工智能技术的应用与人工智能系统的构建、发展在很大程度上促进了现代机械电子工程的快速发展与进步。现代机械电子工程设计必须以人工智能技术的合理应用为依托，达成双赢的理想局面。在这一过程中，相关人员必须充分关注机械电子工程与人工智能技术的融合，不断开拓全新的人工智能技术，把握两者发展中的相通点与共同点，以促进两者的共同发展与进步。
参考文献
[1]梁国强.试论人工智能技术在供水设备机械电气自动化控制中的应用[J].中小企业管理与科技，2015（27）：252.
[2]韩斌.机械电子工程与人工智能的关系分析[J].数字技术与应用，2013（6）：254-254.
[3]孙伟.电气自动化控制中人工智能技术的应用研究[J].科技创新与应用，2014（7）：70-70.
人工智能技术方案范文3
一、主要国家支持人工智能发展的政策
以美国、欧盟、日本为代表的发达国家的人工智能技术领先全球。人工智能从诞生开始就没有离开政府的支持，近年来各国政府更是加大了对人工智能技术的科研投入力度，通过公共投资引导人工智能产业的发展。
人工智能的概念起源于美国，最早由约翰・麦卡锡（John McCarthy）和马文・闵斯基（Marvin Lee Minsky）等人1955年提出，随后两人在麻省理工学院创立人工智能研究室，使人工智能成为一门科学。因此，人工智能的技术和应用前沿也位于美国。美国国防部高级研究计划局（Defense Advanced Research Projects Agency，DARPA）、美国战略与国际研究中心、兰德公司均认为，人工智能及其相关的量子计算机、机器人是可能产生新兴技术和颠覆性技术的领域。国际金融危机后，美国制定了一系列重振制造业的政策，以期增强创新能力，确保美国在先进制造业的领先地位。由于先进制造业的知识密集度不断提高，越来越依赖于信息技术、模型和模拟，因此机器人、人工智能等领域成为美国产业政策的支持重点。在2011年的“先进制造伙伴关系计划”中，美国就将先进机器人技术列为关系美国全球竞争力提高的新兴技术，并投入7000万美元支持新一代机器人研发。在2013年初的国情咨文中，美国总统奥巴马宣布投入30亿美元在10年内绘制出“人类大脑图谱”，从而促进人工智能、机器人和神经形态计算系统的发展。2015年10月美国国家经济委员会和白宫科技政策办公室联合了新版《美国国家创新战略》将计算计算技术前沿（高效计算）列为大力支持的战略领域之一，以推动经济竞争力、科学发现和创新。2016年2月，机器人有史以来第一次成为年度《总统经济报告》的关注对象，希冀美国制造业凭借机器人获得复兴。
欧盟在2013年初将“人脑项目”（Human Brain Project）列入“第七框架计划”（FP7）中的信息通信技术（ICT）研究子计划，10年投入10亿欧元，力图为基于信息通讯技术的新型脑研究模式奠定技术基础，加速脑科学研究成果转化。在此基础上，开发将神经形态计算装置与常规超级计算技术相结合的综合技术，推动神经形态计算和神经机器人技术的发展以及在家庭、制造业和服务业的应用。“第七框架计划”在2013年底结束后，欧盟新的研究与创新框架计划――“地平线2020”启动，将在“未来和新兴技术”（FET）领域投入26.96亿欧元，以期在具有可持续性、竞争力和增长优势的未来科技领域占据领导地位。FET划分为“开放基金”、“探索基金”和“旗舰基金”3类基金，其中探索基金支持的重点就包括未来机器人和其他人工智能系统。2014年，欧盟启动“火花”计划，到2020年投入28亿欧元用于民用机器人的研发。
日本在机器人产业具有明显的国际优势，世界四大机器人巨头中有两家位于日本，分别是发那科和安川电机（另两家是瑞士的ABB和德国的库卡），而且在服务机器人领域全球领先，日本软银公司Pepper人形机器人能够进行语音交流和客户服务。为确保世界机器人创新基地和世界第一机器人应用国家地位、引领迈向世界领先的机器人时代，日本政府在2015年初《机器人新战略》，计划到2020年累计投入1000亿日元用于机器人扶持项目。由于机器人与信息技术日益融合的趋势，特别是人工智能技术将使机器人能够适应智能制造、服务和家庭生活更多的场景，日本文部科学省在2016年拿出100亿日元预算用于支持研究机构和大学开展人工智能研究，如护理型机器人的人工智能程序、无人驾驶汽车、智能化的农业机械等。
二、主要企业人工智能的发展情况
鉴于人工智能技术的巨大发展潜力，一大批ICT领域的著名企业纷纷发力，新兴企业也如雨后春笋般成立。目前全球人工智能企业近千家，其中IBM、谷歌、微软、Facebook等美国信息和互联网企业居于领先地位。
IBM很早就开始人工智能的研究。早在1997年，IBM的超级计算机“更深的蓝”就在与世界国际象棋大师卡斯帕罗夫的对弈中获胜；2011年，IBM的超级计算机“沃森”又击败美国电视智力竞赛节目《危险边缘》的两位人类冠军。此后IBM斥资10亿美元推动沃森系统的产业化应用，例如为癌症患者推荐个性化治疗方案，协助理财规划师提供更好的理财建议，帮助金融机构发现风险与客户需求。2016年，IBM与美国劳伦斯・利弗莫尔国家实验室签署首款类脑超级计算平台的订单，该平台基于IBM TrueNorth 的突破性神经突触计算机芯片，能耗更低、体积更小，能够比传统芯片更高效地处理复杂的认知任务，除用于国防安全领域外，在因电力和容积问题而导致计算能力受限的条件下具有广泛的应用前景。
AlphaGo战胜李世石使谷歌在人工智能领域的名声大震。实际上，谷歌2011年就在其著名的Google X实验室建立了内部代号为Google Brain（谷歌大脑）的人工智能项目。2013年6月，谷歌使用1000台电脑创造出包含10亿个连接的“神经网络”，在没有外界输入“猫是什么样的”情况下，就能通过机器学习的方式在图片中找出有猫的图片。2014年，谷歌在人工智能领域进行了一系列收购，包括神经网络创业公司DeepMind Technologies、机器自我学习式图片搜索方案提供商Jetpac、专注于计算机深度学习和自然语言处理的Dark Blue Labs、专注于计算机深度学习和视觉识别的Vision Factory，从而在深度学习、神经网络、计算机视觉、语言识别和自然语言处理等人工智能前沿领域占据优势。谷歌基于人工智能技术的无人驾驶汽车已进行了累计150万公里的路测。
Facebook为了应对支撑超过十亿用户的巨大计算量，在2013年成立了人工智能研究室（Facebook Artificial Intelligence Research，FAIR），2015年又成立了机器学习应用团队（Applied Machine Learning team），负责运行一个覆盖全公司的机器学习内部平台――FBLearner Flow。Facebook也开发了一套围棋人工智能系统，代号为Darkforest，在2016年世界规模最大的电脑围棋大赛UEC杯中获得第二（第一是日本团队开发的Zen，AlphaGO并未参赛）。微软在2014年推出了虚拟个人助理服务Cortana和人工智能对话系统“小冰”展示了具有强大图片识别能力的全新人工智能系统“亚当”（Adam），并在测试一款名为Tay.ai的新型聊天机器人。
国内互联网公司也在积极推动人工智能技术的发展。2013年除，百度成立深度学习研究院，2014年在硅谷成立深度学习研究中心。目前，“百度大脑”已具备大约相当于2至3岁孩子的智力水平，百度图像识别能力已达到国际一流。阿里巴巴集团的云计算部门阿里云推出名为DT PAI的人工智能服务，该平台整合了阿里巴巴的机器算法和深度学习技术，为开发者提供云测用户行为的服务。阿里云的人工智能系统“小Ai”成功预测了在今年4月9日举行的《我是歌手》第四季总决赛歌王。腾讯在4月初宣布研究长达11年之久的人工智能系统贝塔鹅（Betae）即将上线使用。
三、促进我国人工智能发展的建议
人工智能作为一项通用目的技术，不但自身具有发展成为巨大产业的潜力，而且将广泛应用于国民经济的各个产业、家居生活和国防安全等领域，成为影响国家综合实力和产业国际竞争力的关键。近年来，受人口红利消退、生产要素成本快速上涨的影响，我国制造业建立在低成本基础上的价格优势正在被削弱。在发达国家重振制造业和低成本发展中国家大力发展劳动密集型产业的双重挤压下，我国产业结构调整和制造业的转型升级迫在眉睫，人工智能将是拓展新兴产业领域、提高制造业生产效率的重要手段。同时作为一项新兴技术，我国与发达国家的差距并不显著，且我国已经形成一批世界级的互联网公司、拥有巨大的市场容量，是我国抢占产业制高点的历史契机。
人工智能技术方案范文4
从人机对弈，到智能医疗，人工智能浪潮突起，有点像前几年的“互联网+”，大众的期望不断攀升，纷纷视之为绝对不能错过的战略机遇，而此次人工智能的发展浪潮主要是企业引领。
在国内，BAT不断将人工智能融入产品方案。淘宝的商品推荐越来越准确，百度的无人驾驶技术获得进展，这些都是依靠人工智能技术的应用。“拍立淘”可以使用照片来搜索商品，主要得益于图像识别技术的成熟。除此之外，科大讯飞、海康威视也分别在语音识别领域、安防领域建立起了竞争优势。人工智能的应用领域空前广泛，从物流管理到智慧交通，再到智慧医疗，开始改变不少传统行业的运行模式。
人工智能技术不断融入生活，从感知、预测、指导，到形成综合方案，价值创造的生态系统正在形成。在感知环节，科大讯飞的“超脑计划”正在支撑多个项目的商业化应用，如车载辅助系统、语音处理系统等。在预测环节，基于人工智能的天气预测，能够提升能源使用的效率。在辅助指导环节，智慧医疗已经开始帮助医生做出判断，基因组技术能够帮助人类克服癌症等病症。在综合方案环节，无人驾驶，乃至城市智慧交通的系统方案已经非常完善。据麦肯锡预测，到2025年，人工智能的市场规模将达到1 270亿美元。
从人工智能的商业化过程来看，基础支撑、关键技术、应用场景是非常关键的三要素。基础支撑环节包括传感设备、用户数据、云计算技术；关键技术则包括视觉处理、语音识别、深度学习等内容xxx；应用场景则有智能制造、金融、医疗、家居等。与大众强烈的乐观情绪形成鲜明对比的是，人工智能应用目前仍偏重B端业务，与传统业态的融合程度不高，提供的用户体验不够多。
首先，AI与信息物理系统结合有限。传统业态中能够利用人工智能进行改造的业务环节很多，但目前人工智能企业大都处于创业阶段，对传统产业的渗透不足。按照麦肯锡的预测，如果企业对人工智能持开放的态度，到2055年有50%的工作都可以实现自动化和数字化。利用“人工智能+”，随着市场容量的释放，将会产生更多的独角兽企业。
其次，基于AI的革命性产品不多：除了美图秀秀、科大讯飞，能让消费者想到的适用产品很少。其实，相对于德国，中国有最优秀的互联网企业；相对于美国，中国有规模庞大的制造业。中国的优势在于用户形成的庞大数据，如果创业企业能够利用开源的算法，把人工智能与用户数据结合起来，创业企业所创新的极致产品、体验服务将会越来越多。
数据基础、硬件能力、算法是人工智能的三大支撑，数据的井喷式成长，来源于中国庞大的用户市场。硬件能力正在被突破，比如我们已经有了“太湖之光”。算法是人工智能的短板，基于浅层次的识别和判断，人工智能目前只能替代那些重复性、简单性的劳动，而创造性、艺术性的工作则有赖于人类的感性和对美学的认知。
人工智能技术方案范文5
关键词：人工智能技术；教学方法；编程能力
中图分类号：TP3 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2014）16-3865-02
1 概述
2008年11月16日，中国科协成立50周年新闻会在北京召开。在新闻会上，“五个10”系列评选活动，即10位传播科技的优秀人物、10部公众喜爱的科普作品、10个公众关注的科技问题、10个影响中国的科技事件、10项引领未来的科学技术评选结果揭晓。10项引领未来的科学技术是：基因修饰技术；未来家庭机器人；新型电池；人工智能技术；超高速交通工具；干细胞技术；光电信息技术；可服用诊疗芯片；感冒疫苗；无线能量传输技术。
人工智能技术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。指人类的各种脑力劳动或智能行为，诸如判断、推理、证明、判别、感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动，可以用某种智能化的机器来予以人工实现[1]。
通过《人工智能技术》课程的学习，使学生对人工智能技术的发展概况、基本原理和应用领域有深入了解、对主要技术及应用有一定掌握，并对现代人工智能技术发展的方向有所研究。通过人工智能技术课程的学习与研究，启发学生对人工智能技术的兴趣，培养知识创新和技术创新能力，并能将人工智能技术融入到今后所开发的计算机软件之中。
《人工智能技术》是一门众多学科交叉的新兴课程，其涵盖范围广，涉及知识点多，知识更新快，内容抽象，不容易理解，理论性强，而且需要较好的数学基础和较强的逻辑思维能力，这给该课程的讲授带来了一定困难。《人工智能技术》也是一门应用型学科，怎样将理论运用到实践中，使学生将学到的人工智能技术知识和思想运用到自己的实际课题，这也是该课程需要解决的问题之一。
因此，对《人工智能技术》课程教学来说，我们要了解课程的最新信息，把握课程的特点，帮助学生找到好的学习方法，使他们能充分发挥自己的创新思维能力，提高学习兴趣，该文给出了《人工智能技术》课程的教学与实践的探索。
2 教学与实践的探索
2.1 教材和实验教学内容的选取
1） 人工智能技术是整个计算机科学领域发展最快，知识更新最快，最前沿的学科之一。在教材选用方面，我们采用了蔡自兴教授等主编，由高等教育出版社出版的《人工智能基础》这本教材。蔡自兴教授的主要研究领域为人工智能、机器人学和智能控制等。这本教材是作者在美国国家工程院院士、普度大学教授傅京孙先生的指导和鼓励下编写，借鉴了国内外人工智能技术研究领域专家的最新研究成果和学术书籍的长处，该书比较全面地介绍了人工智能技术的基础知识与技术，材料新，易于理解，兼顾基础及应用[2]。
此外，我们还给学生自主学习提供多种类型的学习资料，其中包括参考书目，如：Russel S， Norvig P.等编著的《Artificial Intelligence： A Modern Approach》一书，人工智能技术国内外期刊，如电子学报，计算机学报，人工智能与模式识别，Artificial Intelligence，Journal of Artificial Intelligence Research，Engineering Applications of Artificial Intelligence和International Joint Conference on Artificial Intelligence，AAAI： American Association for AI National Conference等人工智能技术会议，使学生能够掌握人工智能技术的更多前沿动态，提高学习兴趣。
2） 配套的实验教学内容。《人工智能技术》是一门理论性和实践性都很强的课程，实践性教学环节对该课程尤为重要。除了完成课本上的作业之外，还注重实验教学，培养学生的创新能力、算法设计能力和编程能力。首先，每个章节设置相应的实验，而实验内容经过严格的考虑，如：五子棋游戏，产生式系统，旅行商问题，传教士和野人问题，BP神经网络实现简单的分类，遗传算法、人工生命程序等，要求学生运用所学章节的知识，独立地设计和实现实验内容。实验报告包括简述实验原理及方法，给出程序设计流程图，源程序清单，实验结果及分析等内容，通过这种方式，进一步加强学生的信息获取能力和研究能力。
2.2 教学方法和手段的改革
人工智能技术课程交叉性强，涉及面广，传统的教学方法手段单一，缺少交流，课堂气氛沉闷，激发不起学生的学习兴趣，教学效果不理想。人工智能技术这门课程内容抽象，如何激发学生的学习兴趣是本课程需要解决的主要问题，也是关系教学改革成败的关键。本课程需采用多种方法进行教学，以此来激发学生的学习兴趣。
1） 问题启发式教学。《人工智能技术》这门课程中有很多似是而非、引人入胜的问题，主要是用计算机模拟人类的智能来解决这种问题。在教学中，有目的的提出这些问题，鼓励学生思考，提出自己的想法和解决方案，并进行分析和比较，这样强化学生的主动学习意识，提高学习积极性[3]。
2） 个性化学习和因材施教。学生中存在计算机专业和非计算机专业本科毕业的差别，由于他们每个人的基础不同，有的计算机知识比较匮乏，因此有必要针对每个学生的学习进度，课堂作业和实验报告情况进行及时评估，对学生提出个性化的教学。例如：在实验教学中，要求有能力和兴趣的学生可以做探究性和创新性的附加实验，从而引导学生发挥个性的空间，而对稍微吃力的学生则要求完成基本的实验，更注重基础知识的学习和夯实，这样就能达到因材施教的目的。同时对不同层次的学生进行分析，进一步提出学习建议，并进行有针对性的指导。
3） 多媒体使用和多学科知识的融合。本课程PPT课件图文并茂，提纲挈领，便于学生理解。课堂讲授、板书与PPT手段相结合，注重课程中的关键词用英文表示，并适当指定英文参考书，使学生能够接触国外文献资料，加深对学习内容的理解，获得更宽广的知识。PPT课件运用了大量多媒体技术，如动画、声音、图像，通过动画和视频演示抽象的概念、算法和过程，使人工智能技术中抽象的知识形象化，在课件中融入了文学，历史等其他学科的相关知识，便于学生较好地理解知识难点和重点[4]。
4） 师生互动和课内外答疑。在教学中，改变了传统的老师讲，学生听的教学模式。针对人工智能技术的实用性，适当提问，收集学生学习情况，尽量使用实例进行讲解。设置了实验讲解互动课程，对于实验的讲解，学生可以提出疑问，然后在课堂上展开讨论，学生可以看到问题从提出、分析到解决的整个过程，让学生自己在讨论中总结结论。为了解决教学中存在的疑难问题，还设有课后答疑，使学生能将所有的问题都理解透彻。
5） 理论研究与实践结合。在教学内容的安排上，注重学生的理论研究和动手能力，适当布置一些课程相关的论文和实验编程。通过课程论文，可以培养学生钻研问题的兴趣； 通过查阅科技文献使学生掌握如何查找相关文献的技能，可以培养学生撰写科技论文的能力。通过实验实践，使学生可以更加清楚地了解人工智能技术基本概念和难点，也能了解算法的设计具体运行过程，并对其进行验证，提高了学生的编程能力和和学习兴趣。
6） 考试考核方式改革。本课程的考核考试也是一个值得探讨的问题，本课程应采用多种综合考试方法，注重学生对基础概念、知识和基本的技能的掌握以及理论联系实际的能力。平时作业考核成绩，实验实践教学成绩、提交课程论文成绩，以及最后的期末考试成绩形成一种有效的考试考核方法，促进学生主动学习，提高教学质量。实验的评价指标在于算法设计、编程的准确性和实验结果及分析。课程论文评价指是选题是否严谨科学和具可研究性，论文结构、思路是否严谨，论文内容科学性、正确性，能否提出自己的见解。考查查阅科技文献的能力主要通过是否查找到权威的、最新文献以及撰写是否规范。
2.3 学生学好《人工智能技术》课程的建议
《人工智能技术》是一门理论与实践相结合的应用课程，学生如何学习这么课程，也是我们应该探讨的问题。
学生应该正确看待《人工智能技术》这门科学的发展。人工智能技术孕育于20世纪30、40年代，形成于60、70年代，发展至今，人工智能技术只有短短60多年的历史，它是一门不断发展和完善的崭新学科，还有许多课题处于探索中，理论和技术还远未成熟，我们应该对它有科学的认识。
针对非计算机专业本科毕业的学生，除了课堂听讲之外，还应该课下自学该课程的先修课程，如：数据结构、离散数学等课程。人工智能技术中涉及到大量的数学知识，如：模式识别需要具有较好的概率论，数理统计知识，另外还会用到少量随机过程、模糊数学的一些知识。人工智能技术是一门应用课程，编程语言的掌握必不可少，涉及到SVM算法，粒子群算法，免疫算法神经网络，遗传算法等算法，实现这些算法要求学生具有较强的编程能力。
学生应该多读，多查阅资料，特别是国外的期刊文献和重要国际会议论文，多了解人工智能技术最前沿的信息，理论联系实际，加深对基本算法的理解，并将人工智能技术的知识运用到自己所研究的领域，以做到学以致用。
3 结论
人工智能技术在一定程度上代表着信息技术的前沿，该文对《人工智能技术》的课程教学进行了一些探讨，教学与实践效果有了显著提高，但仍然有许多方面还需要我们继续探讨和改进。
参考文献：
[1] 蔡自兴，徐光佑.人工智能技术及其应用[M].北京： 清华大学出版社，2003.
[2] 蔡自兴，肖晓明，蒙祖强，等.树立精品意识搞好人工智能技术课程建设[J].中国大学教学，2004（1）：28-29.
人工智能技术方案范文6
过去传统的控制器在进行工作的时候会遇到很多外界因素或者机器自身的问题的干扰，并且会对工作造成不良影响。但是人工智能技术在这方面的优势则比较明显。例如，人工智能技术不需要精确的动态模型，所以，即使模型设置的参数发生了变化，也不会对其造成太大的影响，而且其对环境的要求也不苛刻。所以，人工智能技术在其运行的过程中，可以不受不确定因素的影响，并且可以实现较为精准的自动化控制。
2人工智能技术产生的误差小
人工智能技术在运行过程中基本不受到来自外界的影响，而且其本身的抗干扰能力就很强，所以，一旦提前对系统设定了参数，那么在操作过程中就不用担心参数发生变动。这些参数在整个过程中会保持在一个值域之内，所以不需要担心会有较大的差值，因此其工作效率也比较高。
3人工智能在电气自动化中的应用
3.1智能控制和保护功能
进行操作控制。在进行操作的过程中，使用人员可以通过键盘或鼠标对隔离开关、断路器等进行现场的或者远程的控制，对励磁电流进行精准的调整。除此之外，还能够进行带负荷操作和停机操作，对相关的人员的权限进行限制。对相关数据的收集和处理。人工智能技术对所有开关量、模拟量数据进行实时的采集，而且根据先前设计好的要求进行定时批量的存贮以及整理等工作。设置和修改某些参数，及时地保护软压板的退投。对设备的管理。人工智能在对电力系统进行管理的时候，可以对运行日志进行自动保存，并生成报表的存储或打印、描绘系统运行曲线等。实行有效的监控。智能技术能够对模拟量与开关量进行全程同步的监测，当检测过程发生异常时，则可以选择多种模式进行报警，同时还可有序地记录系统里的各项事件、在线分析负序量计算等。对画面的显示。人工智能技术可以运用图像生成软件进行真实画面模拟，可以对有关设备和整个系统的工作运行进行模拟，并且最终以画面的形式显现到屏幕上。进行故障录波。智能技术对故障波形的获取具有良好的功能，在获取的同时还可以做好相关的记录，对模拟量故障及时地进行录波和捕捉相关波形。
3.2智能信息检索
作为人类智能的模拟理论而产生的新兴技术方法，人工智能具有良好的信息检索功能。其不仅可以对网络中出现的较为模糊和不确定性的因素进行科学的换算以及推理，还可以根据信息检索的结果提出一些切实可行的解决方案。人工智能技术的优势还在于它可以将正确的指令精确无误的传达给各种机器，进而机器在接受到指令后能够进行正确、正常的运转，确保任务的完成。
3.3提高电气自动化性能，提高产品质量
人工智能系统具有优越的条件，其模拟人类智能，并将人工智能技术中的遗传算法投入到电器产品的应用中。利用人工智能技术，可以将产品的性能优化，假如可以科学合理地把人工智能技术运用到电气自动化的控制中，那么电子自动化性能就会得到显著的改善，电气设备的运行效率也会被大大提高，电气自动化控制的准确性便有所保障。这样一来，就可以减少在电气工程自动化中人力资源的使用，劳动成本也可以随之降低，进而推进电气工程事业的发展。此外，人工智能技术还可以在各种电器产品的会设计中辅助进CAD，使产品的开发周期得到有效缩短，并且能够对提高CAD技术的开发和应用程度有很大的帮助，设计难度也会有所降低，产品的质量自然就会提高。
3.4电气设备优化设计
有关电气设备的优化设计工作是比较复杂的，需要结合多方面的理论知识，比如电磁场、电机电器、电路等相关知识，此外还需要丰富的设计经验知识。过去的电气产品设计效率很低，一般是因为缺乏相关的技术的支持，再加上工作量本身就很大，所以整个设计就显得比较难，很少有科学合理的设计。但是如今计算机技术发展迅速，手工设计逐渐被计算机辅助设计（CAD）所代替，产品的开发周期缩短了，设计人员的设计产品质量和设计的效率也提高了，而且设计已经越来越趋于智能化和高效化。人工智能技术在电气产品的优化设计应用中，主要有两种方法，即专家系统和遗传算法。其中，遗传算法可以直接操作结构对象，对优化和自动获取搜索空间、自行调整搜索的方向方面具有指导作用，而且采用先进的计算方法，计算结果很精确，因此在电气产品的智能化优化设计中应用广泛。而专家系统则不同，它是主要依据相关领域的一个或是多个专家所提供经验与知识来进行工作的，它是一个对专家的决策过程进行模拟的过程，从而对需要人类专家处理的问题进行处理，这种方式也比较重要。当然，除此两种方法还有很多其他方法，比如神经网络、模糊逻辑等。
4结束语
