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人工智能技术的重要性范文1
关键词:人工智能;电脑游戏
中图分类号:TP18文献标识码:A文章编号:1007-9599 (2010) 09-0000-01
Game Artificial Intelligence Technologies
Ma Zilong
(Civil Aviation University of China,Tianjin300300,China)
Abstract:This paper describes the game's artificial intelligence technology is the application status at home and abroad,and analyzed the major artificial intelligence game.
Keywords:Artificial intelligence;Computer game
一、绪论
初期的电脑游戏,因受到硬件,显卡及声卡等条件的限制,所使用的人工智能几乎全部都是依赖于编程者的编程水平,处理非常简单。但随着显卡及声卡技术的发展,游戏玩家们就期望更加自然更加有趣味性的游戏。因此,从1990年代后期开始,人工智能技术在游戏中所起的作用越来越重要了。以游戏中CPU的占有率为例,1997年只占5%以下,从进入2000年以来,其占有率增加到30%左右。
人工智能指的是可以自主思考并且根据周边环境或经验进行智能性行动,具有自律性的角色或是agent。那么人工智能在游戏中到底起着一种什么样的作用呢?游戏中的人工智能作为实现登场角色智能性动作的方式,可以实现玩家不必操作的NPC的自然移动或者起到玩家对手或是协助人的作用,游戏的核心部分就是与人工智能的对决。人工智能的目标并不是无条件战胜玩家,而是必须要起到跟玩家差不多水平的对象的作用。
二、国内外现状
(一)国外技术现状
美国开发的虚拟人生游戏中,登场人物使用了人工生命的技术,取得了极大的成功,由此也使得人工智能的重要性显现出来。在虚拟人生游戏的开发过程中,人工智能技术从初始阶段就受到了极大的重视,当然这也为游戏的成功打下了坚实的基础。美国艺电公司开发的NBA,FIFA,MVP等球类运动系列游戏也因人工智能技术的使用在游戏市场引起了很好的反响。与此同时,日本的KONAMI公司研发的“胜利十一人”系列游戏也因人工智能技术的应用取得了不错的成绩。
(二)国内技术现状
国内开发的大部分游戏基本都属于MMORPG系列,相对来说,运动系列的游戏在国内市场的开发不太活跃,也没有引起足够的关注。战略游戏的开发曾经非常盛行,但由于国内Package游戏市场的不确定性及网络游戏的上升趋势使得战略游戏逐渐没落,战略游戏是一种与别的玩家的一种对决,而不是与受电脑控制的人工智能间的一种对决。战略游戏中的人工智能角色难以构思大量的战略技巧,玩家可以很轻易地掌握人工智能角色的弱点。初期开发的运动类游戏也是如此,它最初也是被开发成一种休闲游戏。在运动类游戏中,人工智能起到非常重要的作用,但国内开发的同类游戏中人工智能技术使用非常缺乏,因此主要是玩家相互间的一种竞技。
国内到目前为止,运动类游戏一直没有得到应有的关注,开发工作也处于不活跃的状态。但随着MMORPG游戏市场到达饱和状态,需要开拓新的游戏市场领域,也开始需要把运动类游戏开发成网络游戏形态。。
三、游戏中的人工智能技术
FSM是现在广泛使用的人工智能技术中的一种。它是利用有限数量的状态来表现NPC的行动方式或管理游戏体系的方法。所谓的状态,就是行动处理的基本单位,各个状态根据所被赋予的条件可以转化为其它状态。例如,把一个怪兽的行动方式用FSM来表现的例子,怪兽的行动方式可以分为几个状态,根据现有状态及条件可以决定对付外界各种变化的方法。FSM非常容易理解,其实现也不困难,对于那些不太需要大量人工智能技术的游戏来说都是经常使用的一种方法。但如果游戏相对比较复杂的话,其状态的数量自然会增多,随之想要整理状态图表就是一项比较困难的工作。相应的,可引起状态变化的外部输入即条件例程也会急剧复杂化。
寻找路径,在游戏过程中最常见的问题之一就是如何正确寻找从现在位置到达目的地或目标物的通路或路径的问题。例如,在战略游戏中,如果用鼠标指明目的地的话,那如何快速找到最便利的捷径移动到要求场所不仅仅是战略游戏,同时也是几乎所有游戏都面临的问题。为解决这一问题使用的最为广泛的方法就是A*算法。这种方法就是利用预想费用有效地限定通路的探索范围。因为这种方法具有可以根据地图的不同特性,运用多样化的启发性的加权值的优点,所以在寻找路径方面得到了广泛的应用。flocking是指模仿鸟或者蜜蜂、鱼类等数量众多的个体聚集成群后整体移动并描写说明的方法。团队人工智能,最近的游戏都特别重视网络在线功能,因此,也就特别重视参与玩家间的团队合作精神。在此基础上,团队人工智能作为人工智能技术的很重要的问题登场了。首先战略层面上,围绕整个团队要达成的目标紧紧团结起来,在团队层面上,围绕要达成的各个目标所设立的计划紧密团结,在个人层面上,要根据个人的行动规则来展开。LOD AI,LOD AI是指对显示屏上可见的角色的人工智能处理使用具体的算法,不可见的角色的人工智能处理使用单纯简单的算法。人工生命,指模仿生命体的行动或行为,并适用于相关角色的技术。
四、结论
游戏中的人工智能正在逐渐发展,其必要性也显得日趋重要。对于游戏领域来说,比起单纯的胜负来,玩家们更喜欢通过各种不同的反应来体验最大化的娱乐性,同时通过behavioural cloning等技术的应用来缩小人工智能NPC和实际使用者间的行动方式的差异。
游戏中使用的人工智能的主要技术不仅仅是在电脑游戏领域,在虚拟现实,数字电影,动画,模拟实验等各种领域中也可以得到广泛的应用。对人工智能应用的研究不仅会提升电脑游戏层次,还会促进其他相关领域的发展。只有加大国内市场上仍处于初级阶段的游戏人工智能技术研究的投资力度,以后才有可能在娱乐市场上与先进国家进行竞争。
参考文献:
[1]于文莉.浅谈游戏开发中的人工智能技术.商场现代化,2008,1
人工智能技术的重要性范文2
关键词：电气工程自动化 人工智能 控制 检测与诊断
一、前言
随着科学技术的飞速发展，“人工智能”这个词在我们的生产生活中出现的频率越来越高。在2016年11月举行的世界互联网大会上，“人工智能”成为四大核心主题之一，可见科学技术领域已经将其视为未来科学发展的重要方向，加以前所未有的关注。
人工智能英文全称是Artificial Intelligence，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，是计算机技术的一个分支。目前，科学界对人工智能的研究领域主要集中在机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等方向。
人工智能目前已经开始广泛运用于人类的生产生活，并且作为一种未来科学越来越展示出它光明的应用前景。它与其他专业领域的交叉运用，将让这些领域变得高效化、智能化，为这些领域的发展提供突破性的催化作用。
例如将人工智能与电气工程自动化这两个领域进行有机结合，就能大大推动电气工程自动化的发展，在具体的生产实践上取得突破性的效果。
二、人工智能技术与电气工程自动化结合的必然性
小到一个开关、一个手机，大到航天飞机、宇宙飞船都离不开电。电能对于我们人类的生产生活实在太重要了，所以作为控制电能、电气设备的电气工程和自动化技术的重要性就不言而喻。电是怎么来的？人类如何能够顺利、安全地使用电能？如何通过发电、变电、输电、配电，把电能送入千家万户？如何让电能乖乖地为我们的生产生活服务，这都是电气工程自动化要研究和解决的领域和问题。
作为一个传统而核心的社会工业分支领域，电气工程自动化必将随着科学技术的发展而不断发展，这是科学技术发展的必然规律。
首先，人类对电能控制和使用的历史，就是一部由落后到进步、由原始到智能的历史，电气工程自动化技术实现自然人控制到人工智能的控制、从有人到无人的控制，这都体现了科学技术的进步和发展。
其次，人工智能的无人化、仿真化、系统化和准确性，可以在电气控制方面让工作变得更加简单、方便，搜集的数据也更加精确，并且可以节约大量成本。
三、现阶段人工智能技术在电气工程自动化领域的实际运用
基于人工智能技术的优势与特点，它与电气工程自动化的结合，在电气工程领域具有广大的应用空间。
那么，在现阶段，人工智能在电气工程自动化领域具体有哪些运用呢？
（一）电气控制中的人工智能。
传统的电气工程自动化的控制技术表现为流程繁琐，操作步骤复杂，人为干预过多，需要投入成本较高，人为控制容易犯错等，这些问题随着人工智能的运用而能够得到非常完美的解决。在引入人工智能的控制手段以后，整个工作流程可以通过事先设置好的、仿照人为控制流程设计的程序有条不紊地运转，避免了人为操控的一系列弊端。
（二）电气故障诊断中的人工智能。
电气故障诊断是以模式识别和信号处理为基本的方法和理论，以技术检测和故障机理为基础，通过电气设备运行中的信息，去识别其运行的状态，然后找出故障的起因，确定故障的部位与性质，最后提出与之相对应的对策。
随着电气系统与设备变得日渐的复杂，随之也带来了较多的问题，如设备的可用性、可靠性、安全性、可维修性等，因此，这也推动了电气设备诊断技术与故障机理技术的研究。并且伴随着数字信号处理技术与计算机技术的不断发展，人工智能在电气故障诊断技术中也得到了广泛的应用，其中，模糊理论、专家系统等在人工智能处理电气故障诊断中，应用的最为广泛，其优点也是显而易见的。
（三）电气优化设计中的人工智能。
众所周知，在电气优化设计中，人为依赖是比较重的――传统的方法，要做好一项优化设计，需要一个经验丰富的工程师经过大量的实验，花费很多时间和精力才能达到满意的效果。现代的电气优化设计越来越复杂，需要的设计单元越来越多，人为的优化设计已经越来越不能满足实际的需求。这个时候，就需要人工智能的介入。人工智能的电气优化辅助设计，可以代替大X做很多组的记忆和计算，优化出来的结果既精确又实用，很容易达到预期的效果。
（四）电气系统预警中的人工智能。
现阶段，人工智能在电气工程中的运用还体现在系统预警上。当电气系统出现故障甚至是危险的时候，通过人工智能触发的预警系统及时报警，可以节约宝贵的应急时间，从而大大挽回相应损失。
四、人工智能在电气工程自动化领域的运用前景展望
由于人工智能已经在电气工程自动化领域显示了自己巨大的作用，我们有理由相信，未来它在电气工程自动化领域的应用，在深度和广度上都还有更大的空间。
具体来讲，智能技术未来必将广泛地运用于电气工程远程监控技术、现场总线监控技术、集中监控技术等方面。未来，电气工程要向统一集成化、对接标准化、系统安全化方向发展，那么，人工智能就将在这些方向大显身手。单纯靠人的知识和经验来控制、检测、诊断、预警的传统电气工程自动化技术已经不能适合未来电气工程发展需求了，人工智能与电气工程自动化的结合，必将迎来发展的春天！
参考文献：
[1]李末.电气工程自动化中人工智能的应用探析[J].中国新技术新产品，2014，24：5.
人工智能技术的重要性范文3
21CBR：埃森哲持续多年年度技术趋势报告，在你们看来，这份报告有哪几个关键点最为值得关注？
埃森哲：今年技术展望的主题，“智企时代、技术为人”是核心，以人工智能技术为代表的数字技术加速演进，会给全人类带来巨大的发展机会，我们也有义务、有能力塑造技术发展的方向，让技术造福更多人。
在五个趋势里面，“智慧新界”是关注人工智能技术的核心应用在于让人机交互更方便；“生态智联和智才共享”分别讲述的是快速演进中的数字生态系统给企业以及劳动力带来的重要机遇；“人本设计”则第一次在技术展望中把设计提到前所未有的高度，也印证我们技术为人的核心理念；“进军未知”是提醒企业家在开拓数字新疆土时，保持社会责任感，创造更加公平合理的社会。
21CBR：在2017年技术趋势报告中显示，有85%的企业高管计划未来三年广泛投资人工智能相关技术，从技术角度来看，你们认为哪几个领域的投资必不可少？
埃森哲：《埃森哲技术展望2017》调研发现，超过六成的中国企业高管表示正在全面投资数字技术，作为商业战略的重要部分，该比例为全球最高。从埃森哲研究以及与客户交流来看，企业对机器学习、深度学习、自然语言处理、图像和语音识别的投入力度都比较大。全球来看，机器人流程自动化（Robotic Process Automation）是个热点，中国领先企业也已经开始在这方面采取了行动。
有一个比较现实的问题是IT基础设施的投资。有些行业的基础设施是不具备的，或者说是不完善的，有很多企业的这类设施是相对孤立的。如果说未来产品和服务将更多地由数据驱动的话，割裂的IT系统便不能有效地采集、分析和处理数据，因而也不能提供更多价值洞察。这也就表明，目前IT设施的整合是不够的。
当然，除了技术投入，越来越多的企业开始关注生态圈的投入，已经或者正在第三方平台上集成自身的核心业务功能。对于领先企业而言，第三方不仅仅是传统的合作伙伴，更可以是一起构建新生态系统、谋求下一轮战略增长的重要一员。
21CBR：“全球第一CEO”杰克・韦尔奇在《商业的本质》中曾提及，科技革命给市场带来了巨大变化和诸多杂音，在新的生态环境下，应该遵从商业的规则，回归商业本质。你们如何看待这个问题？
埃森哲：企业家们逐渐认识到回归商业本源的重要性。人们会认识电商和传统商业没有了明显的区隔，应该回到用好数字技术服务客户、创造客户价值的商业本质上来。
商业的本源从未改变：通过为客户打造极致的体验为客户创造价值，在此过程中为企业创造商业价值。技术的演变提供了更多的可能的手段与实现商业本源的可能性场景。
当然，我们也感受到了企业家的焦虑感。过去十年，基于移动化、大数据、社交网络和云计算发生的数字化变革深刻改变了人们的生活和工作方式，改变了行业边界和市场疆界。
随着数字技术的指数级增长和成本不断下降，技术创新和商业创新呈现两种形态，一种是大爆炸式创新，很多巨头企业不经意就在这种创新浪潮中被覆，比较容易受到影响的主要是技术、消费和金融行业等轻资产公司；另一种是渐进式的创新颠覆，受到影响主要是重资产公司，由于行业冲击不是非常直接，但运营利润和收入的长期下降，会使企业很容易就在“温水”状态下陷入危机。
可以得到一些启示，例如，企业在制定企业战略时候，越来越需要依赖规模、资源、行业积累以及成熟的数字能力等优势来先人一步预测行业生态的发展轨迹，创造并捕捉机遇。
21CBR：几个世纪以来，技术的发展改变着人类劳动的方式，但人工智能技术的发展却促使人类陷入反思甚至是恐惧，有哪些工作会直接受到人工智能技术的冲击？而又会在哪些领域创造出新的就业机会？
埃森哲：这是《埃森哲技术展望2017》认真回答的首要问题。人工智能将改变一些岗位的设置和工作方式，但是机器不会威胁和取代人类。人工智能将帮助企业打造更好的客户交互体验，将重新设计流程性的工作，从而使员工更多致力于高附加值的工作；同时，人工智能会带来很多专业的细分，带来岗位的增加，许多今天不存在的工作机会可以被创造出来。
我们认为不应把人工智能和人作为两个对立的个体，埃森哲提出的是一个界面的概念，相互学习实现共存，有利于发挥各自特长，实现灵活便捷、互补协作。
这里引述埃森哲的一项最新研究来说明人工智能对未来经济发展的促进作用：通过转变工作方式以及开拓新的价值和增长源，人工智能到2035年有望拉动中国经济年增长率，从6.3%提速至7.9%。
基于人工智能对中国经济整体影响的模拟分析，并结合行业规模数据，埃森哲进一步研究了人工智能对中国15个行业可能带来的经济影响。结果显示：制造业、农林渔业、批发和零售业将成为从人工智能应用中获益最多的三个行业。到2035年，人工智能将推动这三大行业的年增长率分别提升2%、1.8%和1.7%。
21CBR：根据埃森哲的分析，企业沿用百年的等级制雇佣和管理模式将在数字化时代面临挑战，开放型人才市场会成为主流，你对职场人士有哪些建议，以便他们更好地在数字化劳动力关键转型期中把握机会？
埃森哲：顺着《埃森哲技术展望2017》的脉络，我们给职场人士一些建议：
1.智慧新界――努力学习新技术，踏准时代节拍，并能引领创新；
2.生态智联――放开视野，把客户体验、客户价值放在中心位置。以谦虚的态度向数字生态系统里的创新企业学习，向年轻一代企业家学习。
3.智才共享――尽可能加入“柔性团队”，为自己企业的数字化转型贡献力量的同时，也得到快速学习和成长的机会。
4.进军未知――在传统业务以外开创新的业务增长点。
人工智能技术的重要性范文4
20年前，互联网先驱尼葛洛・庞帝曾预言，数字化生存天然具有“赋权”本质，这一特质将引发积极的社会变迁，在数字化的未来人们将找到新的希望与尊严。
如今，科技天才的领先思维结合汹涌澎湃的商业推广，给人们的生活带来一系列崭新的场景：网络软件在瞬间解码人的面部表情并据此推销商品；VR技术带观众“穿越”荧幕，身临其境感受电影主人公的世界；人工智能凭借硬件升级和软件网络化，以具备常理的认知水平为人类提供服务……科技变迁如同历史长河中的激流，总能激起社会规则变革的惊涛骇浪。
任何一次媒体的发展也都受到了科技的驱动。从活字印刷到报纸、电影、电视等，网络视频的诞生对整个视听产业的发展起到决定性作用。
历史的转折，往往再回首才能看得更清晰。总结过去十二年的网络视l发展史，2005年网络视频开始在国内发芽，而在2010年之前一直在迷茫中度过，盗版横行、行业混乱、没有清晰的盈利模式。2010年可以看作转折年，版权意识苏醒为之后的智能电视、网络自制都奠定了良好基础。
今天，正版高清已是标配，用户对优质内容的渴望无比高涨，视频网站加快布局付费的步伐。此时谈到未来的发展格局，人们纷纷提到人工智能、百度大脑、语音智能、虚拟现实移动端图像等全新技术及概念。
“新旧相推，日生不滞。”网络视频行业走到现在，不论内容创作还是商业模式搭建，都急切需要“新生”。面对新一轮产业变革的重大机遇，视频网站要在新赛场建设之初就加入其中，科技创新仍是关键。
“做一家以科技创新为驱动的伟大娱乐公司。”随着爱奇艺创始人、CEO龚宇对企业愿景的更新，爱奇艺娱乐生态的面貌也被全面揭开：以科技为驱动，以内容为基因，以开放平台为基础，与合作伙伴一起开启互联网时代的中国娱乐新世界。
而对于科技在娱乐世界中发挥的作用，龚宇的描述与德国哲学家海德格尔在《技术的追问》中“技术的本质就是座架”的说法有些相似：“虽然艺术是挖掘人性的科学，以至于机器永远没法替代，但我们可以通过人工智能技术指导艺术创作，让技术服务于艺术。”
放眼全球，中美三大视频巨头都在技术布局方面极为注重。亚马逊先天云计算优势让其赢得后发优势，Netflix的数据挖掘优势让其守住了江湖地位，爱奇艺在VR的布局则显示出战略的前瞻性。如今，利用人工智能技术改善用户的观影体验成为大家共同瞄准的目标。
在2017爱奇艺世界・大会开幕式上，百度董事会主席、集团总裁兼COO陆奇在“AI智能科技・让生活更有趣”的主题演讲中，再次强调了科技创新的重要性：“从机械化到电气化、信息化，人类正迎来第四次工业革命――智能化。作为百度集团整体战略中的重要一环，爱奇艺将把百度所有的技术、AI能力运用于娱乐场景，进一步提升用户体验，扩展娱乐边界。”
北京师范大学新闻传播学院执行院长喻国明也曾撰文：互联网的发展已由网络化、数字化，演进到智能化发展阶段。在可以预见的未来，网络发展和竞争的高低是对于广域网络空间中人与人、人与物、物与物实现基于人工智能的高效率、高适配性的价值匹配、关系再造与功能整合。这是社会生产方式和运作方式以及“游戏规则”的深刻改变，这是以人工智能技术为代表的下一轮的互联网发展给我们带来的新“风口”。
人工智能技术的重要性范文5
一、电子商务档案的特点
1.虚拟性
相比于其他的档案存在形式，电子商务档案的显著特征是虚拟性。首先，是在虚拟的网络传输空间，发生电子商务行为的。其次，在各个环节中所发生的电子商务活动的交易信息，具有一定的虚拟性：一是借助于网络，完成了以实物商品为内容的贸易活动;二是通过网络，提供商品的信息;三是通过联机订购，查询联机数据库，提供信息资讯服务;四是利用电子银行和其他金融服务，提供支付手段。
2.复杂性
电子商务档案是利用存储介质存储数字信息，它无法用手工操作和肉眼识别，只能通过计算机系统的解码才能被识别。而随着计算机技术的不断发展，在各种介质中所存储的电子商务档案的存储形式、链接方式、传输协议、规范和信息格式也是不同的，这也因此形成了电子商务档案的复杂性的特征。
3.集成性
和纸质档案的单一性的特征相比较，集成性是目前电子商务档案信息的特征。它不仅仅是数字或文字信息，而且还可在同一份文件上，记录不同媒体形式的信息。使电子商务活动的各个环节都能被真实的、声像并茂的记录。所以我们应针对电子商务档案的特点进行检索，以提高其智能化的程度，与时代的智能化需求相符合。
二、现阶段电子商务档案检索的类型
1.按检索对象划分
可分为文献检索、事实检索和数据检索。文献检索是以文献为检索对象，涵盖了各类特定信息的文献，对用户所需的文献内容进行查找;事实检索是指将事实作为检索对象，内容包括人物、企业和机构的基本情况，对用户所需的描述性事实进行查找;数据检索是将数据作为检索对象，包括各种个性数据、统计数据和调查数据，对用户所需要的数值型数据进行查找。
2.按检索要求划分
可分为强相关检索和弱相关检索。强相关检索也称特性检索，是为用户提供的一种对口的高度的信息检索，对检索的准确性非常强调;弱相关检索也称族性检索，是为用户提供完善而系统的信息检索，注重查全，对检索的全面性非常重视。
3. 按检索性质划分
包括回溯检索和定题检索。回溯检索也称追溯检索，是对一段时期内或者是近期内的相关特定主题进行查找;定题检索是对特定主题的最新信息进行查找。其特点是有较小的时间跨度，同时检索到的也是最新的信息。这种检索适合信息跟踪，一旦档案信息库有更新，有新的档案信息加入时，定题检索就会自动的运行，便于用户对相关领域的最新发展动态及时的跟踪和掌握。
4.按检索的信息形式划分
可分为多媒体检索和文本检索。多媒体检索是对含有特定信息的多媒体档案文献的查找，其结果是用包括影片、动画、声音、图像在内的多媒体形式，对特定的信息进行表现;文本检索是对含有特定信息的文本文献进行查找，其结果是对特定的信息内容用文本形式进行体现。
三、电子商务档案信息检索的智能化趋势
随着计算机智能技术的突飞猛进的发展，尤其是近年来图情信息智能检索所取得成就，为电子商务档案的信息检索向智能化的发展，带来了新的契机。电子商务档案有着多种多样的存储形式，涵盖了非固定长度和一般固定长度的信息检索。信息既可以用数字、文字表达，还可以用声音、图像表达;有不加密和加密的信息;有在异地设备或者是云端存储的信息，也有在本地设备上存储的信息。因此，对电子商务档案信息的智能检索，具有非常重要的意义。而“智能检索”的概念是指，在检索词和文献的相关度的基础上，对文献的重要性指标进行综合考察，再排序检索结果，使检索效率得到进一步的提高。在排序智能检索结果时，要对其重要性和相关性进行考虑。为了保证更加准确的相关性分析，需采用各字段加权混合索引;重要性是指通过引用关系分析和文献来源权威性分析，来评价文献质量，这样会产生更加准确的排序结果，在最前面排列与用户愿望最相关的文献。使检索的效率提高。
1.电子商务档案的全球化特征
在电子商务飞速发展的今天，电子商务活动有着越来越显著的全球化特征。甚至在世界上任何一个角落，都有着频繁的商务活动。因此，电子商务档案信息具有交易方式多样性、交易语言复杂性、信息管理系统分布性的特征。新形势下，传统档案信息检索工具已经无法对用户的需求给予满足。在信息时代，使用和开发智能检索工具，已经成为一个必然的发展趋势和选择。同时，日益发展的人工智能技术和不断使用的超大型计算机，提供了强大的技术支撑，促进了电子商务档案信息检索智能化的发展。而在未来的发展过程中，利用人工智能技术的最新成果，电子商务档案智能化的发展会日益的人性化。同时，在档案管理的智能化应用中，渗透人工智能领域计算推理等思维活动。而在人工智能研究成果的基础上，开展物景分析、模式识别的图形图像检索系统，充分利用跨越语言障碍的档案信息、搜索工具及人工智能关于联想记忆模拟，对电子商务国际化的需求、以及用户对图形图像档案信息检索的需求给以满足。
譬如，基于图像的检索，可充分利用模式识别，通过对图形和图像的选择，进行电子商务活动。交易双方进行商务洽谈之前，首先是要对交易商品的图形和图形，进行选择和甄别，最后才能达成交易意向。所以，电子商务档案信息的重要组成部分，就是保存交易商品的图像和图形。而实现智能检索的基础，是专家系统。只有充分利用人工智能检索系统，才能将交易的产品信息，从海量的商务信息中筛选出来。
2.研究和利用图形图像智能检索工具
分析电子商务档案的信息，只有在充分利用和研究智能图形图像的基础上，才能对电子商务档案智能化的需求给予满足。目前，业界开始广泛关注一种基于内容的图像检索技术，即基于视觉特征的图像检索技术。任何图像都具有物体本身的特征，如空间关系、颜色、形状、物体本身的纹理等。而利用视觉特征的图像检索技术，对色彩、形状、纹理及对象的空间关系等进行提取，建立图像的特征矢量库，而索引关键字又是在此特征矢量的基础上建立的。在对图像的内容进行标注时，和传统的采用人工标注方法所不同的是，从图像中自动提取，是视觉特征的提取方式，同时采取视觉特征间的匹配进行检索。相比较于传统的检索方法，它是对图像理解技术进行了融合，对图像特征的分析，是在对象的空间关系、色彩、形状、纹理等维度进行分析，这样才能提供更加有效的检索方式。而这一发展趋势，是与电子商务智能化的发展需求相符合的。我们完全可以预计，为了与未来个性化、智能化和网络化需求相满足，在电子商务档案的管理领域中，将充分应用信息融合技术、概念空间、问答系统、跨语言信息检索、自然语言检索、全息检索和异构信息整合检索、知识挖掘、知识的智能检索、分布式检索，届时为用户提供简洁、有效、及时、准确和完整的商务信息。
人工智能技术的重要性范文6
关键词:电力系统智能控制自动化
21世纪以来，大量应用实例及工程实际研究进一步表明应用控制理论于电力系统的安全稳定控制的巨大效益以及现实可用性和广阔前景。碧口水电站100MW机组上最优励磁控制的实现揭开了现代控制理论在中国电力系统应用的序幕。如今，现代控制理论在电力系统中的应用已发展成电力系统学科中一个引人注目的活跃的分支。近年来，模糊技术、神经网络、专家系统等技术的发展又开拓了智能控制技术的新道路。
1模糊方法在电力系统自动化控制中的应用
模糊理论(FT)是将经典集合理论模糊化，并引入语言变量和近似推理的模糊逻辑，具有完整推理体系的智能技术。模糊控制是模拟人的模糊推理和决策过程的一种实用控制方法，它根据已知的控制规则和数据，由模糊输入量推导出模糊控制输出主要包括模糊化、模糊推理与模糊判决三部分。随着模糊理论的发展和完善，模糊控制的一些优点得到了广泛的肯定，如:适于处理不确定性、不精确性以及噪声带来的问题；模糊知识使用语言变量来表述专家的经验，更接近人的表达方式，易于实现知识的抽取和表达；具有较强的鲁棒性，被控对象参数的变化对模糊控制的影响不明显等。近年来，模糊理论在电力系统应用的研究不断增加，并取得了令人鼓舞的研究成果，显示了模糊理论在解决电力系统问题上的潜力。
依据模型来进行控制，已被实践所广泛接受。一般线性模型较为简便，但实际应用中，多为非线性系统，即使用多段线性来模拟，每段中的控制，仍只能是“次最佳”的。用模糊关系模型(FRM)来模拟非线性过程，是一种简便而有效的方法。模糊关系模型简单而直接地描述输入量与输出量之间的关系，这对单输出系统比较易于实现，但对多输出系统仍较困难。为了克服这些不足，目前有许多研究将模糊理论与其它人工智能技术结合起来，取得了较好的效果。
2专家系统在电力系统自动化控制中的应用
专家系统(ES)是发展较早、也是比较成熟的一类人工智能技术。专家系统主要由知识库和推理机构成，它根据某个领域的专家提供的特殊领域知识进行推理，模拟人类专家作出决策的过程，提供具有专家水平的解答。目前，电力系统运行和控制由有经验的调度人员借助自动化技术完成。这是由于一方面传统数值分析方法缺乏启发性推理的能力，同时也无法进行知识积累，另一方面电力系统自身的复杂性使一些必要的数学模型及状态量难以获取，单纯的数值方法难以满足电力系统的要求。因此，在电力自动化系统中引入电力专家的经验知识是十分必要的。
近年来，在国外和国内都有不少与电力系统控制相关的专家系统投入试运行或进入实用化推广阶段，并取得了不错的效果，但是仍然存在着一些问题值得研究和探索:①当系统规模较大、规则较多时，完成推理的速度受到限制，因此目前已有的专家系统大多是用于离线，或者在线解决属于系统分析方面的问题，而在实时控制方面的应用还刚刚起步，有待进一步的研究；②现有的专家系统缺乏有效的学习机制，对付新情况的能力有限，而且容错能力较差，当系统发生故障或网络结构、系统参数、设备控制器配置等发生变化的情况下，将有可能得不到结果或给出错误的结果。如何与ANN、模糊推理等其它人工智能方法结合以提高专家系统的自学习能力和容错能力是值得研究的课题；③大型专家系统的建造周期长，知识的获取和校核比较困难，要建立完备的知识库，维护难度比较大，在建造专家系统之前必须充分考虑这些问题。
3人工神经网络在电力系统自动化控制中的应用
人工神经网络(ANN)是模拟人类传递和处理信息的基本特性，由人工仿制大量简单的神经元以一定的方式连接而成。单个人工神经元实现输入到输出的非线性关系，它们之间的连接组合使得ANN具有了复杂的非线性特性。与ES相比，ANN的特点是用神经元和它们之间的有向权重来隐含处理问题的知识并具有以下的优点:信息分布存储，有较强的容错能力；学习能力强，可以实现知识的自我组织，适应不同信息处理的要求；神经元之间的计算具有相对独立性，便于并行处理，执行速度较快。正是由于ANN有极强的非线性拟合能力和自学习能力，且具有联想记忆、鲁棒性强等性能，使ANN对于电力系统这个存在着大量非线性的复杂大系统来说有很大的应用潜力。
目前，ANN的应用仍然存在着一些问题，如学习算法速度一般比较慢，训练时间较长，而且不易收敛或可能收敛到局部极小点等。一些研究人员致力于改进学习算法，使其收敛性能大为改善，但是ANN的一些固有缺陷仍没有完全弥补。总之，ANN在电力系统自动化控制领域的应用研究还处于初步阶段，有很多具有特色的人工神经网络模型与算法还没有得到很好的利用。随着对ANN理论研究的进一步深入，其在电力系统自动化控制领域将会有更为广阔的应用前景。
