前言：一篇好的文章需要精心雕琢，小编精选了8篇人工智能技术范例，供您参考，期待您的阅读。
人工智能技术范文1
1人工智能技术在医疗领域中应用的契机
1.1人工智能技术的进步
人工智能技术经过长时间的发展，目前已经有了非常大的进步，类似于机器学习、神经网络、智能影像识别、精密控制等技术的完善使得人工智能技术具备了进入医疗领域中的条件。在医疗领域中，人工智能的影像识别技术可以提升医疗的准确率、精密控制可实现高精度的手术、专家应答系统可以代替医生解决患者的疑问等。可以肯定的是，在未来人工智能技术变得更加先进时，在医疗领域中的应用也将更为广泛。
1.2医疗数据的支撑
人工智能的机器学习和数据分析依赖于庞大的数据集作为材料，随着互联网技术的发展，数据的共享和传输已经不再成为限制，拥有了庞大数据的人工智能系统也得到了快速的发展，在医疗领域中的应用也日渐完善。
1.3国家的重视和支持
2016年国务院的《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》中便积极支持医疗行业研发人工智能设备；而在2017年的《新一代人工智能发展规划》则明确要求推广人工智能技术在医疗领域中的应用。国家对此的重视也吸引了大量的资本进入到人工智能医疗设备的开发，这使得我国的人工智能技术在医疗领域中的应用取得的突飞猛进的进展。
2人工智能在医疗领域中的应用
2.1医疗机器人
医疗机器人的研发动机是用于缓解医疗人员的劳动负担和为有行动不便的患者提供辅助技术，从这两种角度来说，人工智能技术在医疗机器人中的应用主要有两种：
2.1.1外用骨骼
外用骨骼是用于代替行动不便的患者的骨骼以辅助其行动的装置。将人工智能技术应用到外用骨骼上，可以使外部骨骼装置感应到患者的肢体动作和重心变化，从而辅助其行动。同时，外用骨骼上可搭载机器学习系统和专家应答系统，通过对患者行为模式的学习，外用骨骼可以根据患者当前的状态推测其接下来的行为，从而方便患者的活动。
2.1.2手术机器人
手术机器人的最大优势在于帮助外科医生减轻劳动强度，即在外科医生进行手术时给予必要辅助，同时可以利用机械的优势弥补人类的不足，使得一些难度较高或危险性较大的外科手术顺利进行。手术机器人可搭载智能影像分析系统和机器学习系统以及专家应答系统，在进行手术时，手术机器人可根据数据库中现有的数据，对手术区域进行分析，从而为外科医生提供更准确的手术建议，或是根据数据库中现有的手术方案直接代替医生进行手术。目前最具代表性的手术机器人就是麻省理工学院研发的达芬奇手术机器人。
2.2药物研发
通过人工智能技术，利用计算机深度学习能力和数据挖掘能力对药物合成过程进行模拟，并对药物试验效果和副作用等进行预测，从而缩短药物研发所用时间，减少进行试验次数，助于提升研发效率，降低药物研发成本与售价。目前人工智能在药物研发领域主要应用有心血管疾病控制药物、肿瘤控制药物和某些传染病的预防药物。
2.3精准医疗
相比于人类，计算机具有更强大的运算能力，且运算结果更加精确，出错几率更低。因此，将数据分析、机器学习等人工智能技术应用于医疗领域中，可以提升对检查结果判断的准确率，从而促进精确医疗的发展。目前国内将人工智能技术应用于精确医疗领域的有阿里云的医疗大脑。医疗大脑中存储了大量人类甲状腺病灶区的片源，通过医疗大脑搭载的机器学习系统，以大量的甲状腺片源进行学习，医疗大脑具备了非常强大的甲状腺病灶的诊断能力，可将甲状腺病灶诊断的准确率由人工诊断的70%提升至85%，可见搭载人工智能的精确医疗系统对于提升医疗诊断的准确率方面的帮助非常大，在很多领域可以起到辅佐医生进行诊断的作用。
2.4健康管家
在当前人民的生活水平越来越高的时代，人民对于身体健康也更为重视，而搭载人工智能技术的健康管家则可以从多方面对个人的健康状况进行诊断，及时的发现可能诱发疾病的潜在隐患，并通过互联网技术完成远程挂号，远程诊断等医疗流程。一般来说，健康管家可以在以下环节发挥作用：
2.4.1运动检测
通过搭载专家应答系统的可穿戴设备，可以将用户的运动状态记录下来，并通过算法计算出用户所消耗的热量，再根据数据库中存储的建议数据向用户提供合理的饮食和运动建议，对于需要减肥或健身的用户来说帮助非常大。
2.4.2体质检测
搭载数据分析系统的体质检测设备可以通过传感器对用户的身体状态进行检测，如心率、呼吸状态、睡眠状态等，通过将检测的数据与数据库中的数据进行分析比对，可以对用户当前的健康状态进行评估，从而及时的找出可能诱发疾病的潜在隐患，使用户能够更好的了解自己的健康状态，甚至可以代替一部分医院的检查。
2.4.3远程医疗
传统地方医疗和诊断过程均在医院进行，因此类似于“挂号难”、“看病难”等现象也一直困扰着患者和医疗人员。而通过搭载网络通信和远程应答系统的健康管家，可以实现远程挂号和远程诊断。医生通过分析健康管家提供的数据，通过与用户进行视频交流的方式实现足不出户即可完成看病的流程，使用户免除了在医院奔波的劳累，对于医生来说诊断流程也变得更加高效。
3人工智能在医疗领域中应用的问题
3.1信息化水平较低
目前我国大部分医院，特别是三甲以下医院信息化水平较低，而人工智能应用对信息化技术有着很高的要求，这种医院信息化水平普遍较低的现象阻碍了我国医疗领域中人工智能技术的应用。根据卫计委对我国医院的调查报告，我国的三甲医院中，诸如电子病历这种信息化技术的应用水平尚可，但在大量的二甲和民营医院中，信息化水平则非常低下，很多医院没有电子病历，我国大部分医院的信息化技术处于缺失状态，自然无法应用人工智能技术。此外，使用人工智能技术最重要的就是对数据的采集，以此完成机器学习和数据挖掘工作。但我国很多医院并没有建立起统一的数据管理系统，各部门和科室间的数据都处于相互独立的状态。这种状态不利于对数据的统一分析，对人工智能的应用也造成了影响。
3.2技术安全与法律责任
人工智能技术虽然先进，但终归由机器构成，因此也存在一些机器的固有缺陷，例如机器在运行时的可靠性就明显不如人类。特别是在外科手术或外科检查这种危险性较高的工作过程中，如果人工智能设备在运行时出现问题，很可能会对患者的生命造成威胁。此外，在使用机器手术的过程中，如果出现意外，如何划分责任也是一个大问题，是由负责手术的医生还是生产人工智能设备的生产厂家；人工智能设备出现问题导致的手术意外和人工智能设备未出现问题时导致的手术意外应当如何区别，并进行责任判定，这也是一个困扰医疗行业的问题。
3.3过度依赖人工智能
在当前的医疗行业中，该技术的应用越来越广泛，但人工智能在给医疗人员带来方便的同时也可能会造成其医疗技能的退化，就像长期使用计算器的人的心算能力退化一样。即便是有人工智能技术的加持，医疗技能的退化对于医生来说也绝不是好事。此外，医疗行业中不仅仅涉及到医疗技术的问题，还可能涉及到一些人文关怀问题。很多患者更愿意见到的是真正关怀自己的医生，而非冷冰冰的机器人。在人工智能技术应用越来越广泛的现代，如何在进一步发挥人工智能作用的同时尽可能不形成对其的依赖，不仅是医疗行业，也是各个行业的人员所要面临的问题。
4结论
人工智能技术对于提升医疗水平和诊断效率有着非常大的应用。本文对人工智能技术在医疗领域中的应用进行了研究，当前人工智能技术的不断进步、大量数据集的支撑以及国家和民间对人工智能技术的重视使得人工智能技术得以在医疗领域中快速应用。人工智能在医疗领域中的应用有医疗机器人、药物研发、精确医疗和个人健康管家等方面。但目前人工智能技术的应用仍存在信息化水平低、技术安全和法律责任难以界定以及过度依赖的问题，期待本文的内容能够为提升人工智能在医疗领域中的应用水平提供参考。
参考文献
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[3]聂金福.人工智能在生物医疗领域的应用和机遇[J].软件和集成电路,2017(4):38-41.
人工智能技术范文2
关键词：人工智能；融媒体；媒体融合；智能化
一、引言
当前，随着计算机算力和可采集的数据量的大幅度提升，人工智能技术在理论、技术和应用等方面都取得了重要突破，已经成为推动新一轮科技和产业革命的驱动力。人工智能技术正引发链式突破，推进相关理论创新、技术突破，开始在社会生活中得到广泛应用，在经济发展、社会进步、国防军事等各方面产生重大而深远的影响[1]。人工智能技术日益得到业界与学界的高度关注，我国也正从国家战略的高度，相继颁布了多项人工智能发展战略和规划，全方位支持相关技术及其产业发展，加速人工智能技术在社会各领域的应用[2]。人工智能技术的一个典型应用领域就是在媒体融合领域。融媒体，是指通过数字媒体平台将传统媒体、广播媒体、平面媒体、新媒体和互联网等不同类型的大众媒体全面整合，将内容、通信技术和计算机网络融合在一起，实现资源、内容、宣传互通共融的新型媒体。本质上，融媒体是一次因技术创新而产生的媒体变革，其创新的驱动力就是人工智能、信息通信、大数据、云计算等方面的先进技术[3]。这些先进技术，尤其是人工智能技术，促使万物相联、万物皆媒介的趋势越来越明显，也推动内容和技术的深度融合与相互驱动。当前，我们可以清晰地看到人工智能在内容生产、内容传播、内容监管等各个方面对融媒体领域产生的巨大影响，也愈发察觉到人工智能正成为融媒体智能化的驱动力。下面，我们首先阐述人工智能应用在融媒体领域的总体架构，然后详细介绍人工智能技术在融媒体领域的重点应用方向，并对未来人工智能发展和融媒体应用进行展望。
二、人工智能技术
在融媒体领域的总体架构人工智能应用在融媒体领域的总体架构共可分为三层：基础层、技术层、应用层。基础层包括计算硬件、数据资源和相关基础理论，其中计算硬件的核心是具备高运算能力的芯片（如图像处理单元GPU、半定制化的FPGA、全定制化的ASIC等），基础理论的核心是机器学习，包括深度学习、强化学习、迁移学习、机器推理、因果分析、优化理论等。技术层是指用系统集成的方法研发相应的算法、模型和技术，形成有效地可供直接应用的技术。目前，人工智能技术层面上主要包括计算机视觉技术、自然语言处理技术、语音处理技术、知识图谱技术、推荐系统、数据挖掘、虚拟现实、增强现实等技术。这些技术，包括其细分领域的各项具体技术和延伸方法，是当前人工智能技术在实际生活中应用的骨架，通过对这些技术的整合调用，各种领域的智能化程度得到空前进步。应用层聚焦在人工智能和各传统行业结合，其利用技术层输出的各项技术实现不同行业的需求应用，为用户提供智能化的服务和产品。在融媒体领域，人工智能技术在融媒体制作流程中每个环节中都可以发挥积极的作用。例如，人工智能技术不断融入媒体各业务流程，在选题策划、媒资管理、内容生产、分发传输、内容检索、内容监管、虚拟主持人等多个方面发挥着重要作用。关于上述的基础层和技术层的具体原理、技术、方法可以在很多人工智能领域的专业文章和综述中得到[4-5]，这里不再做详细解释。接下来，我们主要介绍应用层，即人工智能技术在融媒体领域的具体应用示例。
三、人工智能技术
在融媒体领域的应用当前人工智能技术基本涵盖了融媒体生成传播的全过程，主要包括内容生产、内容传播、内容管理三个部分。接下来，我们将从上述三个部分详细介绍人工智能相关技术的应用。
（一）人工智能技术在融媒体内容生产上的应用
从融媒体内容生产的业务流程上来说，信息采集、选题策划、分发传播是三个最重要的组成部分，人工智能技术在这些任务中都发挥着重要作用。对于媒体生产而言，最重要的资源是信息来源，媒体从业者了解到的消息来源越快速、准确、独特，生成的媒体内容质量就越优质。大数据技术和人工智能技术的发展结合，使得信息采集的手段和渠道都得到极大拓展。人工智能赋能信息采集技术，可以通过对互联网海量信息进行采集分析，包括门户、论坛、博客、社交、问答、电商等各种平台，汇聚新闻素材并提供检索、筛选、排序等功能，实现高效的新闻线索提供。例如，2012年BBC开始使用智能信息采集机器人Juicer，其任务就是把每天采集到的海量数据，包括新闻、专题报道、视频、其他媒体的消息、政府部门和互联网信息，进行整合汇聚，并为媒体工作者提供信源、地点、人物和事件的智能检索。选题策划对新闻产品内容的重要性不言而喻。通过人工智能技术，可以进行舆情分析，从而获得用户需求和热点话题。例如，2020年由百度提供技术支持的“人民日报创作大脑”上线[6]，该系统汇聚全网数据资源，利用自然语言处理、知识图谱技术对数据深度理解分析，为编辑提供可定制热点监控功能，节约人工监控成本，提升热点获取效率，丰富选题思路，可以帮助媒体创作者智慧选题。人工智能技术在融媒体内容生成领域一个代表性应用就是机器人写作，其本质是通过对海量数据的分析整合，利用人工智能技术将信息与事先学习到的报道模板进行智能对应，从而自动生成新闻稿件。例如《华盛顿邮报》的自动写稿机器人Heliograf在2016年里约奥运会崭露头角[7]，国内互联网企业腾讯2015年上线了写稿机器人DreamWriter[8]，今日头条研发的写作机器人xiaomingbot[9]，新华社推出的写稿机器人“快笔小新”等等，这些写作机器人既可独立完成写稿，也可以辅助人工写稿，媒体工作者可以在机器人稿件内容的基础上进行深层的加工优化。同时，为了辅助融媒体内容生成，人工智能技术还为融媒体创作提供了极其丰富的应用工具集，包含音频、视频、图像、文字等多种编辑工具，如自动添加声音字幕、智能样片剪辑、智能图像修复、智能视频编辑、虚拟主持人等。例如，2019年人民日报社推出虚拟主播“果果”；以撒贝宁为原型的智能虚拟主持人“小小撒”出现在2019年央视网络春晚。近来，英伟达一则主题演讲引发广泛关注和讨论，其演讲中插入了14秒的合成的虚拟人黄仁勋，由于其效果非常逼真而没有被人们发现[10]。该技术展示了人工智能在虚拟现实、增强现实、深度学习和图形方面的进步。
（二）人工智能技术在融媒体内容传播中的应用
从媒介发展的历史轨迹来看，每一次科技的进步首先带来的就是传播方式的变革，人工智能技术也不例外，5G、云计算、大数据的应用也助推融媒体获得了广阔的发展前景。眼下，人工智能技术重塑了传统媒体单一向度的内容生产流程，使新闻的内容生产由单一线性转变为交互多向算法的运用，同时改变了用户与信息的连接方式，重新定义了媒体信息分配渠道和内容推送方式，使信息的传播与推送更加精准，从而更好满足用户的个性化需求。举例来说，人工智能在面向目标受众的在线广告上发挥着重要作用。人工智能能够使在线广告更加精确和高效，目标受众具有更高的转化率。比如谷歌的GoogleAdsense可以分析用户的历史记录，如用户在网络或电子商务网站上搜索或浏览的产品类型，随后利用基于人工智能的兴趣感知来推断用户的喜好并展示相关广告。此外，在算法的加持下，智能机器人生产的各种创意内容也将赢得一批新的粉丝，从而创造出新的社会价值和经济价值。以先进技术引领行业发展，用科技创新重塑基层传播新模式，就可以把融媒体产品传播得更开、更广、更深入。以“5G智慧电台”项目为例，5G智慧电台是国家广播电视总局和湖南广播影视集团（台）合办的5G高清视频多场景应用实验室音频研究中心。5G智慧电台系统以AI智能技术为原点，以优质内容生产和原创IP为支撑，将智能化的广播播出系统与高品质的音频内容相结合，通过智能抓取、智能编排、智能播报、智能监控、云端分发，一键式自动化生成新闻、资讯、天气、路况、音乐串接等播出内容，大约需要5分钟即可生成一套24小时安全播出的高品质电台节目，可以帮助各级电台解决技术落后、人手不足、播出安全等问题。此外，5G智慧电台最新的全新的iMango4.0系统，区块链技术首次赋能传统广播，使其成为更加安全可靠的新型主流媒体平台。目前，这一技术正在全国多地的电台推广应用。
（三）人工智能技术在融媒体内容管理上的应用
随着融媒体信息数据内容的规模扩大，其内容审核和管理变的愈发困难。数据量的急速扩大使得传统的依靠人力进行内容审核、查找校对、内容检索已经变得难以为继。此时，人工智能技术展示了其在内容管理方面的突出贡献。基于人工智能技术的内容检索，可以实现对多种媒体信息的数据整合，提供素材编目、音频识别、图片内容识别、视频内容识别，实现智能归档、分类检索，进行提供高效的媒体内容管理[11]。基于人工智能技术对媒体内容分析，通过对视频，语音，文本，图像等内容的多维理解，对多媒体进行结构化标签提取，可广泛应用于多媒体内容的管理、审核、搜索和推荐。举例如，识别视频、图像中出现的关键政治人物、敏感人物、明星，以及其中出现的时间片段、区域、表情等属性，为人物智能检索提供助力。人工智能技术同样可用于融媒体内容智能审校。例如，采用前沿的深度学习、强化学习、迁移学习技术，依据行业规范、标准和业务知识，实现对素材、视频文字、图书稿件等场景的多维度审校，提供集合纠错、一致性检查、格式校对等实用能力。智能审校能够辅助传统校对的工作，帮助内容审校者有效发现问题，提升校对质量及审稿效率，确保内容安全生产。除去内容的审校外，人工智能技术还提供了智能假新闻过滤和违规内容检测等功能。互联网时代假新闻铺天盖地，而且极具迷惑性，特别是某些先进技术也被不良居心者用于产生假新闻、假视频、假音频等。例如，深度伪造（deepfake）常用来进行换脸伪造，即通过交换两张图像的人脸达到伪造身份的目的，进而用来制造虚假的新闻图像、视频等内容。此类虚假新闻可能被用来进行舆情煽动、虚假信息传播，对国家和社会带来巨大危害，因此需要开发有效的伪造人脸检测技术来识别此类假新闻。在deepfake检测挑战赛中，我国的中国科大团队获得了第二名的好成绩，显示出我国在相应领域的领先地位[12]。媒体内容中容易出现大量违规、低俗、暴力等不良内容，人工智能技术也能够提供图片、视频、语音、文字、网页等多媒体的内容风险智能识别和审核服务，帮助用户发现色情、暴恐、政治敏感等风险内容，大幅度降低人工审核成本。
四、结语
人工智能技术范文3
关键词:人工智能技术；电子工程；应用
0引言
随着科学技术的飞速发展,人工智能技术逐渐走进人们的生活,人工智能技术同基因工程技术和纳米科学技术并列成为二十一世纪影响世界发展的尖端技术,对于人们的生产生活带来了诸多便利,也对各行各业的发展带来了新的机遇和挑战。电子工程领域作为与计算机科学联系紧密的工程领域,人工智能技术在电子工程领域发展中的应用越来越广,为电子工程技术发展带来了新的技术革命。
1人工智能技术概述
1.1人工智能技术概述
人工智能技术AI(ArtificialIntelligence)作为计算机科学的重要分支,是计算机技术发展的结晶。与传统计算机技术不同,人工智能技术是通过研究人类的行为和思维特点,通过计算机算法模拟人类的意识形态和思维方式,进而实现计算机设备的逻辑思考和深度学习,实现计算机等设备更高层次的智能化[1]。在此过程中,人工智能技术通过计算机程序进行数据信息的采集和传输,通过对传输数据进行模糊识别和分析,进而得出处理问题的方案方法,其特点就是通过计算机技术来代替人类从事一些简单的脑力劳动,实现问题的智能化分析处理。
1.2人工智能技术的特点及应用
人工智能技术的发展目标之一就是能够替代人类从事一些依靠人类智慧才能完成的较为复杂的工作,因此,人工智能技术就需要计算机系统模仿人类分析处理问题的基本逻辑方法,通过视觉识别、专家系统和深度学习来对问题进行采集和分析,进而找出处理问题的方法,为此,智能化是人工智能技术最为显著的特点。为了实现人工智能技术的智能化,首先,人工智能技术需要通过深度学习方法,利用深度神经网络实现系统的自主学习;其次,当前数据信息呈现爆炸式增长,通过数据挖掘技术手段实现海量数据信息中的数据挖掘是人工智能技术的重要特征;还有,通过对模糊信息进行优化处理,在降低数据运算压力的情况下实现模糊信息的高效处理也是人工智能技术的重要特点;最后,人工智能技术通过人工神经网络对数据信息进行分析处理,进而实现特征识别和思考判断,达到智能化目的。人工智能技术是一项涵盖诸多领域学科的技术,其中包括计算机技术、心理学、人类行为学、控制论、语言学等,因此,人工智能技术的应用场景非常多,当前,人工智能技术在指纹识别、博弈、航天科技、机械电子工程等领域中的应用非常广泛,其中,基于人工智能技术的智能手机、智能家居等移动智能设备的应用和推广给人们的日常生活带来了诸多便利,改变了人们的生活方式。在工业生产中,人工智能技术代替了人们从事较为复杂危险的工作,进而保障了人们的生命安全,提高了行业生产效率。在电子工程领域发展中,人工智能技术也逐渐渗透,对推动电子工程领域发展有着非常积极的影响。
2电子工程技术发展特点及趋势
随着计算机技术的不断发展,各行各业对电子信息软硬件技术的要求越来越高,为了适应社会发展,对电子工程技术进行技术革新至关重要。结合当前各行各业发展趋势,未来电子工程技术的发展趋势主要有以下方面:第一,智能化,随着计算机网络技术的不断发展,网络数据传输效率得到质的飞跃,为万物互联的智能化社会奠定了良好的数据传输基础。在此背景下,结合人工智能技术实现电子工程的智能化,进而替代人类从事一些较为复杂的工作,通过智慧家居等智能化设备终端,实现世间万物与人类的互通互联将成为未来的主要发展趋势之一;第二,高速化,未来的数据处理将会是海量的,实现数据的高速化处理才能适应社会高速发展的需求,电子工程领域也是一样,通过电子设备软硬件升级更新,进而提高电子设备高速分析数据的能力也是未来的重要发展趋势;第三,微型化,电子工程技术中的硬件微型化是实现移动终端设备轻薄化,扩大移动终端范围的重要手段,未来社会人们对移动终端设备的需求会越来越依赖,对电子设备终端的体验要求会越来越苛刻,因此,实现电子工程元器件的微型化对改善人类生产力工具至关重要;第四,节能化,环境问题是未来各行各业发展中急需解决的关键问题,实现电子设备的节能环保对于保护生态环境至关重要。
3人工智能技术在电子工程领域发展中的应用
3.1人工智能技术在自动化控制中的应用
自动化控制是电子工程领域中的核心技术,自动化控制系统是自动化运行的核心。自动化控制系统是基于控制程序,通过电子电气元器件代替人类进行设备的自动化控制,但是传统的自动化控制终端还需要人来进行操作,比如说电气设备参数的设置、按键等电气元器件的控制等,设备的自动化控制程度不高[3]。在人工智能技术的加持下,自动化控制中许多人工操作控制的内容都可以用人工智能技术来实现。具体来说,第一,人工智能技术中高精度、高智能化的软硬件平台可以对自动化控制系统整体性能有很大的提升,对于提高自动化控制过程中的数据信息采集精度、数据信息传输效率、数据信息分析处理能力具有非常重要的作用。第二,人工智能技术中的专家系统可以收集整理自动化控制系统中多种任务和相关技术的要点,根据自动化控制的不同使用条件,特别是针对自动化系统中一些较为复杂的问题,通过综合分析、推理和判断,最终制定出最优决策,实现自动化控制的多任务、跨技术、多层次控制,进而提高自动化控制系统的整体运行效率。第三,基于人工智能技术的自动化控制系统使得自动化设备整体精度得以提升,自动化设备的自动化程度不断提高,这也在一定程度上降低了自动化设备使用过程中的人力成本,此外,人工智能技术的自动化控制系统可以实现自动化设备的实时监控和故障反馈,对设备的整体性能有着非常直观的认识,能够提供最优的问题解决方案,也在一定程度上降低了设备的监管和维护成本。
3.2人工智能技术在电子信息中的应用
电子信息产业的发展离与人工智能技术息息相关,人工智能技术在数据信息的采集、传输、挖掘、分析过程中具有其非常强的优势,因此,在电子信息技术中,人工智能技术扮演着非常重要的角色[4]。首先,在电子信息安全维护方面,信息安全一直是困扰和影响电子信息产业发展的重要问题,人工智能技术可以通过神经网络不断深度学习,提高系统对网络黑客、计算机病毒等安全威胁信息的识别能力,对不同威胁的可能性和严重程度进行分析,通过自动启动防火墙实现电子信息的安全加密,进而保护电子信息安全;其次,信息数据的管理和挖掘是电子信息技术的重要组成,人工智能技术基于强大的数据收集和分析处理方法,实现海量数据信息的收集和管理,通过模糊数据信息分析,实现海量数据信息的快速分析处理,通过深度学习不断对数据信息进行深度挖掘,实现数据信息的全面有效,提高系统精度;最后,为适应电子信息技术发展,电子信息系统中的软硬件系统需要及时进行更新,软件系统的更新尚可,但是更新后实现软硬件的完全匹配是一个大问题,人工智能技术则可以根据设备系统的硬件平台,结合用户的使用环境制定最优的决策,进而实现电子信息软硬件系统的高度匹配融合。
3.3人工智能技术在电子系统故障诊断中的应用
电子系统是一个非常复杂的系统,电气元器件内部的故障会直接影响到系统的正常运行,而且当前电子元器件发生故障的频率较高,出现故障和问题的类型非常复杂,电子系统故障诊断成为影响电子工程技术发展的重要问题[5],人工智能技术的引进则能够很大程度上缓解这种压力。首先,针对不同电子元器件利用人工智能技术可以对其运行状态进行实时数据跟踪和管理,对其中出现的异常数据进行警示;但在实际工作条件下,电子元器件的失效有一定的周期性,人工智能系统也可以针对不同电子元器件的运行数据进行定期汇总,并对该电子元器件的运行变化趋势进行分析,进而提前对改元器件的性能状况进行预测分析;其次,基于人工智能技术的专家系统可以对不同类型的电子元器件故障进行汇总,还可以通过深度学习不断强化专家系统知识储备,进而对不同类型的故障问题做出最合适的诊断结果,并将诊断结果及时反馈,使得不具备一定工作经验的工人也能对设备故障问题得到非常专业的结论;最后,人工智能技术的故障诊断系统通过不断融合不同专家系统对不同故障问题的处理方法,通过后期深度学习,针对不同故障问题提出最为优化的解决方法,进而实现电子系统故障的快速高效解决,提高设备的使用效率。
4结语
人工智能技术为各行各业的发展带来了新的技术革命,针对电子工程领域未来的发展方向和当前发展中存在的一些问题,人工智能技术能够提供更为优质高效的解决方案,特别是在自动化控制、电子信息和电子系统故障诊断等方面,人工智能技术具有非常重要的应用价值。
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[4]吴云峰.关于电子工程自动化技术的思考[J].山东工业技术,2018(1):163.
人工智能技术范文4
关键词：人工智能技术；信息管理系统；决策系统；挖掘系统
1引言
伴随着我国社会经济的快速发展，综合国力不断增强，在全球的影响力也越来越大，并在某些领域具有了良好的话语权，而取得这样的成就，其根本原因是我国科学技术水平不断创新发展。进入到二十一世纪以来，各种新型技术层出不穷，人工智能技术便是其中非常重要的新技术，推动我国逐步跨入到人工智能时代，在新时代背景下科学技术水平的竞争压力逐步增大，我国要想在全面范围内保持较高的主导地位，整体科学技术水平的发展必然要跟上时代的进步速度，甚至在某些领域实现超越发展。在现代信息化社会中，各种信息资源呈现井喷式状态增长，如何对信息进行管理，挖掘出信息中的有价值资源至关重要，因此，构建完善的信息管理系统既是时展的需求，也是我国应对现代社会环境必须要采取的有效措施。本文重点探究了人工智能技术在信息管理系统中的应用，阐述了人工智能技术应用的主要载体，为保证信息管理系统高效、稳定运行奠定基础。
2人工智能与信息管理系统概述
（1）人工智能内涵。人工智能是计算机科学的一部分，其研究的最终目标是通过计算机来取代需要人类智慧才可以完成的工作，常见的用汽车无人驾驶技术、医疗领域中的疾病诊断以及治疗等[1]。人工智能的实现需要多个学科的共同支持，属于非常复杂、综合性高的知识领域，涵盖了计算机科学、神经学以及哲学等众多学科[2]。传统的计算机算法比较古板，无法实现灵活变通，只可以依照既定的程序完成相应的工作，而人工智能中的计算机算法有着本质上的区别，融合了启发式算法，与人类大脑开展的推理、学习以及识别等工作模式大体相同，也会出现不正确的回答。人工智能的根本任务是创建一个智慧结合体，让人们的生活更加的便捷与舒适，改善人民的生活质量，实现人类文明向更高层次发展，同时信息管理以及信息系统也是人工智能应用的重要方向。
（2）智能信息管理系统概述。伴随着我国全面步入到智能化社会，传统通过人工方式进行的信息管理方式逐步退出了历史舞台，取而代之的是通过计算机完成信息管理工作，信息管理系统所具备的功能也是越来越丰富，朝向了多样化、智能化等方向发展。智能信息管理技术融合多项高技术手段，涉及了非常多的科学领域，不仅包含了人工智能、计算机技术，同时也涵盖了系统科学、软件科学以及管理科学等，作为全新的计算机管理系统，实现了多领域、多学科的紧密联系与共同促进[3]。通过引入人工智能技术，计算机管理路径以及设计方法都实现了较大的进步。智能化信息管理系统有别于一般的计算机信息管理方法，其最大的区别是融入了人工智能技术，构建了具有现代化智慧的新一代信息管理体系。加强人工智能技术与信息管理体系的结合非常重要，是未来人工智能技术应用与信息管理研究工作重点发展方向。
（3）国内外发展综述。随着人工智能技术研究价值以及应用前景的不断扩大，世界上各个国家对人工智能的重视程度越来越高，成为许多科学研究领域工作的核心。人工智能技术的发展为社会许多行业领域带来较大的机遇与挑战，这样的改变对企业、部门以及国家等都产生了重大影响。一些国家为了更好推进人工智能技术发展，制定了各种奖励扶助与激励政策，希望自身的人工智能发展水平可以跟上世界发展速度，享受人工智能技术带来的经济福利。我国政府也相当重视人工智能技术的研究与发展，并在2017年将“人工智能”规划到政府工作报告中，随着人工智能技术的不断发展，将会应用到我国的医疗、教育事业、安全防护、线上交易、自动驾驶以及工业自动化等领域中，对社会发展产生重大影响[4]。基于人工智能技术构建的信息管理系统能够有效降低劳动力的工作强度，避免不必要的资源投入，强化数据信息的利用效率，促进第三产业的进一步发展，显著提升生产水平，减少管理的困难度，但是对技术方面的要求会越来越高。
3人工智能技术在信息管理系统中的运用
（1）网络管理。伴随着现代信息技术的逐步创新与发展，互联网的规模越来越大，同时辅助程度也越来越高，采用传统计算机管理方式显然难以取得较好的效果，将人工智能技术融入网络管理工作中，能够将较为烦琐的网络环境分解化，实现各个部分的分散管控。人工智能技术拥有较好的分析能力以及智能化水平，可以依照网络环境的不同进行网络管理工作的规划，尤其是在分布式系统中具有非常好的应用价值。基于分布式的管理体系中，由于人工智能技术具有适用性广、灵活性高以及兼容性强等优势，能够很好解决现阶段纷繁复杂网络环境面临的困境[5]。从当下人工智能技术在网络管理中的应用现状来看，实现的功能与效果还处于低级层次，两者之间的融合研究工作还处于不断完善中，在将来还有更多的问题需要解决。
（2）信息系统集成。伴随着现代社会科学技术水平的快速发展，在已有的分布式信息管理的基础之上，出现了许许多多由微型、独立的系统构建成的复杂总系统，各个微型的独立系统是确保大型、复杂性系统架构得以实现的载体。高度集成的信息系统给管理工作带来了非常大的挑战，而人工智能技术的应用能够很好处理好复杂系统的管理工作，有着非常好的应用价值，在进行集成系统的信息管理工作时，人工智能技术可以在庞大的集成系统中发挥自身的优势，随着人工智能技术发展的逐步深入，可以实现的深度不断加深，信息管理系统就可以实现更高层次的集成，最终实现的管理系统也会越来越大。在将来，随着人工智能技术的不断发展，对集成化管理系统构建产生更加重要的影响，也必然会在信息管理系统发展中提供有力支持。
（3）人机交互。伴随着现代科学技术水平的不断突破，人机交互技术成为专家学者们共同研究的重点内容。人工智能系统要想实现诸多功能，比如说自我学习功能、逻辑推理功能等，都需要建立在人机交互基础上，此外人工智能系统所表现出的自主性以及社会性也要依托于人机交互技术，甚至进行信息管理系统的构建、强化系统的自学能力以及自适应性等也需要人机交互技术的支持[6]。伴随着信息管理系统中人工智能技术的深层次应用，计算机系统能够全面掌握人们的信息资源以及操作习性等，从而为使用者带来更好的操作体验。由此可见，在自主学习使用者操作特征方面，人工智能技术具有非常大的发展前景，与一般领域相比具有较大的优势，是未来信息管理系统发展的重要方向。
4人工智能技术运用的技术载体
（1）智能决策系统。智能决策系统是信息管理系统中非常重要的一部分，该系统的主要功能是利用对现有信息资源的分析，获取全面的数据信息，之后基于人机交互以及自我学习功能，对系统中各个部分的执行决策提供科学的引导。和普通的决策系统相比较，结合人工智能的决策系统具有更高的应用价值，可以依托于数据定量分析技术以及系统决策定性分析技术，实现数据定量分析与定性分析的相互融合，从而保证决策的正确性与科学性，也可以显著提升决策适用范畴。
（2）智能数据挖掘系统。在信息化时代背景下，各种数据信息呈现井喷式发展，越来越多的人开始重视庞大数据信息潜在的经济价值。而数据挖掘技术要实现的功能就是如此，通过专业的技术手段，可以对庞大数据信息进行深入的学习，寻找出数据系统中各个数据之间的相关关系，并基于现有的相关数据信息以及技术，对系统将来的状况进行预估。数据挖掘技术的关键点在于预测以及描绘，预测功能是指在现阶段掌握的数据信息基础上对系统将来的方向进行推断，而描绘表示为分析隐藏数据的打开路径[7]。将人工智能技术应用到其中，能够很好解决其中的问题与难点，使得各个功能实现更为简单。基于神经网络技术的深度学习能够实现多个数据库信息的深入扫描，对各个数据库数据背后的打开路径进行分析和整合，同时依照数据库发展特征进行未来预测。所以，以人工智能技术为载体的数据挖掘技术已经成为现代大数据研究中非常重要的一个趋势，开发一个融合人工智能技术的数据挖掘系统非常有必要，能够显著加强大数据系统中的智能数据挖掘能力，从智能管理系统方面来看，依托于人工智能技术的数据挖掘技术将会被视为数据库顶层应用的关键性内容。
5结语
随着人工智能技术的不断发展，对社会各个领域的影响越来越大，人工智能技术的应用能够促使信息管理系统具有较好的网络管理、实现信息系统集成，同时保证人机交互的顺利进行，但是人工智能技术还处于不断发展阶段，需要投入更多的精力与资源，推动信息管理系统进一步发展。
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人工智能技术范文5
关键词：人工智能技术；汽车专业；教学应用
0引言
人工智能技术主要是指以人类智能相关理论的研究为依据，进行相关理论的模拟、延伸和扩张的一种技术，人工智能也称机器智能。人工智能技术是计算机科学的一个重要分支，它跨越了计算机科学、语言学、心理学、感知学等学科，从而形成一个综合性学科。当前借助人工智能技术主要是为了让计算机具备人类的智能，拥有自主计算学习和思考的能力。同时能够柔性地、智能的完成一些危险、复杂的任务。在汽车专业中，专业内容涉及到视觉、自然语言处理、语音处理以及智能机器人等相关研究领域，因此导入人工智能技术具有必要性。
1人工智能技术在汽车专业教学中的应用意义
1.1人工智能技术有助于实现汽车专业理实一体化教学
汽车专业是一门综合性学科，需要展开实践教学活动。针对于当前职业教育活动中汽车专业教学理论和实践教学环节相互隔离的情况，要求能够导入理实一体化教学模式，为学生提供更加丰富的实践实训操作平台，在实训中总结理论知识，应用理论知识。而导入人工智能技术，正好能够为学生创设信息化的理实一体化教学系统平台，给学生提供实践和理论相结合的教学内容。例如，在“四冲程发动机工作原理”这一知识点教学中，教师利用人工智能系统平台，导入发动机模型，展开工作原理概述。同时为每一个学生配备教育机器人，由教育机器人指导学生展开发动机运行原理的精细化的实践练习活动。
1.2人工智能技术有利于帮助汽车专业学生展开自主学习
汽车专业教学面临着理论知识复杂、实践活动操作难度大等问题。在传统的教学活动中，学生缺少学习兴趣，对于汽车专业教学中的疑难问题的探索性不高。导入智能导师技术，可以基于学生的汽车专业知识的学习基础，学生的学习兴趣等的智能化分析，由此制定起符合学生个性化发展的教学计划和教学策略。如，对于实践操作能力较强，但是理论知识学习动力不强的学生，导入智能导师技术，由智能导师将理论知识逐一分解到实践实训活动中，让学生在汽车发动机的维修养护中，把握住发动机的工作原理，各个零部件的性能作用。可以说在人工智能技术支持下，汽车专业教学中树立起了以学生为主体的教学活动，展开高质量的学习活动。
1.3人工智能技术有利于培养汽车专业学生的创新意识
在教育市场化发展背景下，汽车专业学生要求能够拥有创新探索性意识和能力。传统的教学模式支持下，汽车专业学生难以形成自主性，在教学中仅仅是僵化的跟着课堂内容走，无法导入自己的自主意识，展开理论深究和实践探索。而当前导入人工智能技术，则有助于为学生创设良好的学习情境，从而支持学生汽车专业学生教学活的精神，使学生养成自主探究的习惯。人工智能技术有助于打造个性化的教学体系，让学生展开对汽车的各种零部件的工作原理的学习，由此不断地挖掘出更加精进的理论知识，展开对汽车各个零部件理论的统筹应用。在一对一的教学中更有助于激发学生的学习兴趣，挖掘学生的创新潜力。
2人工智能技术在汽车专业教学中的应用分析
2.1智能导师系统在汽车专业教学中的应用
智能导师系统是人工智能技术下所形成的一种智能化信息化的教学资源。通过领域模型、导师模型和学习者模式，搭建起一个计算机教学平台。领域模式中完成对汽车专业各种基础知识体系的构建，利用层次结构、语义网络等规则来重新塑造纸质版的汽车专业教材内容。如，在汽车专业教学中，有汽车故障维修课程、汽车零部件的生产制造课程。这些专业课程内容都是息息相关的，但是在传统的教学活动中，容易将这几个课程独立开教学。在智能导师系统中，其能够对汽车专业的所有知识体系进行重新的塑造规划。然后根据导师模型展开对学习者的学习水平的测评分析，从而制定出适合学习者的学习活动和教学策略。而学习者模型则是对于学生认知风格、能力水平的情况收集和处理的模块。可以说，基于人工智能技术下所搭建的智能导师系统，实现了对汽车专业教学活动的信息化发展。
2.2自动化测评系统在汽车专业教学中的应用
如果说智能导师系统是人工智能技术在课堂教学中的应用探索，那么在汽车专业教学中，还需要导入教学评价考核体系，如此才能够确保学生所展开的汽车专业学习的高效性和高质量。在传统的教学评价体系中，一般是采用单一化的人工评价体系，其可能存在评价主观性等问题。而在人工智能技术支持下，能够搭建起自动化测评系统，这是一种高效、客观的测评系统，能够提供学生学习情况的实时反馈和监督，并且形成各种形式的测评数据结果，极大地减轻教师的教学负担，为教学计划制定提供真实可靠的支持。当前自动化测评技术在汽车专业教学中的应用是基于ICT技能所实现的，ICT技能下搭建起信息模型获取的平台，展开知识推理和综合评价，动态跟踪学生在智能导师系统中的各种学习轨迹，并且对于学生的学习状态展开评价反馈。如，汽车专业学生会根据自己职业规划和兴趣，对汽车装配、汽车机电维修和汽车涂装等模块选择其中一个作为学习的重点，此时自动测评系统就可以跟踪该位学生的学习状态制定相应的教学策略和教学计划，然后展开课前预习测评、课堂理论和实践操作水平测评以及课后的练习巩固策略。在课后练习的测评中，人工智能技术中的自动批改作业功能得到广泛应用。在自然语言处理技术等的进步发展下，汽车专业教学中的课后作业不仅仅涉及到各种语言表达，还涉及到多种读图、绘图等知识。当前正是利用人工智能技术的这一自动批改作业的功能，将汽车故障维修专业的课后练习题目拍照上传到系统中，可以显示出该题目的解题思路，以及对于学生的解题情况展开评分，将评分结果纳入到学生的学习测评系统中。
2.3个性化的教育机器人在汽车专业教学中的应用
教育机器人具有多学科性质，其能够为汽车专业学习活动提供多元化的学习环境，帮助学生更好地掌握汽车专业的相关知识。一方面学生可以基于教育机器人展开个性化的学习活动。汽车发动机等设计开发中涉及到多种复杂的原理，需要学生拥有抽象思维能力，对于理论知识进行分解应用。而教育机器人正是可以培养学生形成综合素质能力、思维能力。另外在教育机器人的帮助下，每一个学生不论是汽车专业的理论知识还是汽车专业的实践操作技能都能够在一个一对一的教学指导环境下展开。教育机器人会根据学生在汽车专业学习中的测评情况，为学生提供更具有针对性的教学资源、实践实训机会。
3人工智能技术在汽车专业教学中的应用趋势
3.1提升汽车专业教师队伍的人工智能技术应用能力
人工智能技术在汽车专业教学中的应用发挥着类似传统教师的教学角色，但是事实上在教育领域中人工智能技术是不可能取代教师存在的。一方面是在汽车专业教学中，人工智能技术的应用需要基于教师的信息技术理念和信息技术专业能力才能够展开。另一方面是人工智能技术发展还不成熟，缺少足够的柔性化无法应对汽车专业教学中所面临着复杂的多样的发展特点。对此当前要想切实发挥人工智能技术在汽车专业教学中的应用效应，其必须能够提升汽车专业教师队伍的教育素质能力、信息水平等。如，教师拥有人工智能技术专业知识，其在课堂教学中可以导入人工智能技术打造高效课堂教学，激发学生的汽车专业知识学习兴趣，支持学生展开汽车专业知识的探索创新思考和应用。
3.2建设职业院校汽车专业的人工智能技术应用的基础设施
虽然人工智能技术已经在全社会各行业中得到融合应用发展，但是基于当前社会人工智能技术发展水平，根据人工智能技术在教育领域中应用的特殊性等可以发现，汽车专业教学活动中导入人工智能技术是需要进行相关系统平台的开发、建设和维护的。对此要求职业院校能够重视人工智能技术在汽车专业中的应用重要性，为汽车专业人工智能发展提供必要的资金支持，从而开发出汽车专业智能导师系统、实现自动化测评系统的个性化发展。
4结束语
近年来，随着教育教学改革创新进程的进一步加快，各个教育环节都展开信息技术融合教学的探索实践。由此掀起教育改革活动的进一步发展。在汽车专业教学中应用人工智能技术已经成为未来教育的重要趋势。当务之急就是要求能够改变汽车专业教师的教学理念、提升教师队伍的专业素质能力，确保人工智能技术能够实现在汽车专业课堂教学中的高效应用。
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人工智能技术范文6
关键词：人工智能；生态农业；特色旅游；文化旅游产业
现阶段，科技革命浪潮风起云涌，产业革命与技术革命极大地提升了社会生产力。以农业发展为例，人工智能技术在生态农业中有着广泛的应用，云计算、大数据、物联网、区块链、5G均与生态农业有着交叉联动，与生态农业发展的关系越来越紧密。早在2015年，国家旅游局便已经出台了《关于促进智慧旅游发展的指导意见》，要求发展基于生态农业的特色旅游，逐步提升旅游产业的特色化、便利化和智慧化，大力推进智慧旅游持续健康发展[1]。2021年中央一号文件中，要求进一步完善农业科技领域的机制和资源，依托乡村特色旅游资源来发展休闲农业和乡村旅游。在此背景下，生态农业与文化旅游产业之间的融合逐渐成为乡村振兴战略落实的抓手，对促进农业转型升级和提升乡村经济发展均大有裨益。笔者结合“十四五”对生态农业特色旅游发展的诸多要求，并以人工智能技术为切入点，系统地阐述了将人工智能技术融入生态农业特色旅游中的策略措施。
1文化旅游产业与生态农业融合的互动过程
生态农业是一种新型的农业形态，注重从生态学的角度来打造具备社会效益、生态效益、经济效益的农业发展格局。文化旅游产业将休闲娱乐方式和旅游经营者创造的观赏对象作为消费内容，注重旅游者在旅游活动中获得的深度体验。在乡村振兴战略下，文化旅游产业与生态农业之间有着更为深度的融合，并不再是简单性的意义叠加，而是更加注重互相作用和互相影响。具体来说，当前的文化旅游产业与生态农业的融合已经趋于多个层面，主要包括产品、市场、技术，由之前的产业分离逐渐向着新产业形态转变。总的来说，文化旅游产业与生态农业融合的互动有最为关键的三点要素，即互动基础、互动过程、目标实现[2]。1）从文化旅游产业与生态农业融合的互动基础这一角度来说，在融合发展的过程中，需要始终将特定的旅游产品作为核心，打造特色旅游结构，巧妙地抓住生态农业与文化旅游产业之间的共同点，在此基础上进行旅游产品的开发与创新。以民族村寨的旅游资源为例，其具备良好的自然风光和人文气息，能够为旅游者带来良好的精神享受，满足旅游者的诸多需求，这为文化旅游产业的开发与发展奠定了良好的基础。在此基础上，可以大力挖掘生态农业中的农产品种植项目、农耕文化，让旅游者沉浸式地参与到旅游活动中，获得良好的体验。因此可以说，在推动文化旅游产业与生态农业融合的过程中，必须要找准两大产业之间的交叉点，谋求两者的深度融合。2）从文化旅游产业与生态农业融合的互动过程这一角度来说，必须促使科学技术可以全程融合，作用于产业融合。具体来说，在融合文化旅游产业与生态农业的过程中，需要使用新技术、新经验、新手段，实现技术融合，为产业融合提供良好的条件。以民俗文化旅游产业为例，虽然它是当前文化旅游业的主流，但还未能让旅游者获得多维度体验，原因之一便是缺乏技术融合。基于此，一方面可以将民俗文化中的诸多特色旅游形态结合起来，突破单一化的旅游结构和功能，促使旅游业与生态农业之间能更好地融合发展，满足旅游者的多样化旅游诉求[3]；另一方面，将更多的科学技术融入特色旅游中，尤其是当前诸多的信息技术均应该考虑应用到文化旅游产业与生态农业中，以求推动新兴产业形态的出现。3）从文化旅游产业与生态农业融合的目标实现这一角度来说，要确立出一个最为核心的目标，即实现市场层面的融合。毫不夸张地说，文化旅游产业与生态农业的融合发展，是助力乡村振兴的关键所在，可以直接影响到乡村振兴战略的实施成效。基于此，在促进文化旅游产业与生态农业融合的过程中，要始终将市场层面融合作为重点，立足于市场环境，考虑旅游者的需求，开发出更多与市场动向相契合的旅游项目，实现产业效益的提升。当具备科学有效的旅游产业链条后，生态农业特色旅游所具有的旅游产品可以更加符合游客期待，文化效益、经济效益势必可以同步提升[4]。
2基于人工智能技术的生态农业特色旅游发展中的问题
从当前人工智能技术在生态农业特色旅游中的应用来看，虽然取得了较好的成效，但所存在的问题也较多，甚至一些尖锐问题制约着生态农业特色旅游的发展。总的来说，基于人工智能技术的生态农业特色旅游发展中的问题主要有以下三个方面。
2.1生态农业特色旅游中的人工智能技术应用处于初级阶段
生态农业特色旅游起步较晚，同时当前的人工智能技术仍然处于探索阶段和中级发展阶段，在生态农业特色旅游中的优势还无法有效发挥出来。可以从两个方面来分析生态农业特色旅游中的人工智能技术应用情况，一是人工智能技术与生态农业旅游产品之间的融合不佳，无法凸显出生态农业旅游产品的价值与优势，而且当前的旅游接待设施、农业旅游园区在建设方面均存在着不足，人工智能技术缺乏应用载体。二是生态农业特色旅游的经济投入力度不足，多数具有生态农业旅游资源的乡村或城市在经济发展方面缺乏动力，缺少内部发展和外部投资的能力，导致人工智能技术未能应用到生态农业特色旅游中，或者多数的生态农业旅游园区智慧化水平不足，人工智能技术含量不够，无法满足旅游者的多方面需求，影响了旅游者的体验。比如在生态农业特色旅游的发展中，信息农业、人工气候箱、工厂化农业、农业时光隧道、自动温室均未能有效体现出本该有的科技内涵，旅游者获得的体验感欠佳。为此，在5G时代，生态农业特色旅游想要获得转型升级，必须加大人工智能技术的引入广度和力度，更加主动地应用人工智能技术，以求生态农业特色旅游可以更加富有科技感[5]。
2.2生态农业特色旅游中的市场管理水平有待提升
人工智能技术融入到生态农业特色旅游中的时间较短，还未建立起健全有效的市场管理体制，影响了生态农业特色旅游的健康发展。具体来说，在信息化的社会环境下，对生态农业特色旅游实施信息化市场管理已经显得尤为关键，是必不可少的。在信息技术和人工智能技术的帮助下，人们的旅游体验更佳，比如可以借助手机、平板电脑等终端设备来完成旅游的相关业务，可以节约游客购买门票时的排队时间，给游客带来更为便利的体验。但如果缺乏有效的市场管理与监督机制，就很容易使生态农业旅游景点出现虚假宣传、欺骗旅游者的行为，危害到整个生态农业旅游市场的发展。随着人工智能技术应用的日益广泛，解决这一问题的急迫性更加凸显，必须高度重视。
2.3生态农业旅游未与区域内智慧旅游景点建立起良好的联动发展关系
当前，不少地方虽然加大了生态农业旅游区的建设力度，也融入了较多的人工智能技术，但并未很好地参与到区域智慧旅游线路组织中，多是作为独立的旅游景点存在。一些生态农业旅游景点虽然在原有生产科研功能的基础上拓展了旅游功能，但并未纳入区域智慧旅游线路组织和产品体系中，导致无法发挥出优势，人工智能技术无法渗透到特色旅游的各个方面，尤其是无法渗透到旅游产品营销这一环节中，也就无法具备联动发展能力。基于生态农业特色旅游的转型升级要求，未来要积极响应智慧农业旅游的要求，借助人工智能技术来建立数据联系，促进文化旅游产业与生态农业的共同发展[6]。
3基于人工智能技术的生态农业特色旅游的发展策略
近年来，我们国家的农业旅游获得了良好的发展，以2019年的休闲农业发展来说，接待游客量超过32亿人次，营业收入达到8…500亿元，2020年虽然遭遇新冠疫情的冲击，但休闲农业依然取得了较好的效益，营业收入达到6…000亿元。在生态文明建设与乡村振兴战略的大背景下，生活秩序逐渐恢复，乡村旅游更加具有吸引力，可以得到认可。在生态农业特色旅游获得良好发展的同时，为了满足人们对生态农业旅游的个性化需求，非常有必要融入多种人工智能技术，渗透到生态农业旅游的开发与建设中。当前已经有很多具有生态农业旅游资源的地方制定和推出了智慧旅游建设方案，比如北京、苏州、石家庄均已经推出了智慧旅游战略，并大力鼓励应用人工智能技术，很好地推动了生态农业旅游的数字化和智慧化。为进一步在生态农业特色旅游中融入人工智能技术，解决好当前生态农业特色旅游发展中所存在的问题，可以从以下方面来着手。
3.1借助人工智能技术来进行“游前”的营销
人工智能技术的加持让生态农业特色旅游服务更加优质，可以直接渗透旅游的各个环节中，在“游前”…“游中”…“游后”这三个环节中均可以发挥出显著优势，也使得生态农业特色旅游的营销服务更加精准和有效。从生态农业特色旅游的“游前”这一环节来说，人工智能技术所发挥出的优势集中体现在两个方面，一是精准化营销，二是规划服务，可以满足旅游者的高品质旅游需求。具体来说，在旅游者的“游前”，可以借助AR技术、全景扫描建模技术来开展宣传活动，精准评估旅游者的潜在旅游需求，继而进行个性化营销服务，确保旅游者可以对生态农业特色旅游有更为深刻和全面的了解。除此之外，还可以考虑使用多种具备关联推荐功能的人工智能技术，提高附带消费的可能性[7]。
3.2借助人工智能技术来增强“游中”的体验
在旅游者“游中”这一环节，非常有应用人工智能技术的必要性，应该考虑借助人工智能技术来提升生态农业特色旅游的智能化服务水平，向旅游者提供全过程与全场景的优质服务。具体来说，在增强旅游者的“游中”体验时，可以重点从以下几个方面着手。1）应注重3D互联网技术、AR技术、VR技术、GIS技术的推广应用，为旅游者创设一个虚拟化的生态农业旅游场景，促使旅游者可以在特定旅游场景中进行对话和游览，体验到各种现代化科学技术的优势。比如旅游者可以体验智能温室和科技田园，再比如可以体验瓜果采摘这些活动，产生身临其境的旅游体验。VR技术和AR技术在生态农业旅游环境的打造中发挥着重要的作用，可以从多个角度来模拟现实的农业旅游环境，促使旅游者可以形成实地参观游览的良好体验。2）注重新一代信息技术手段的应用，尝试改变传统的农耕文化和展示方式。一方面，可以借助人工智能技术来优化当前生态农业中的农耕文化；另一方面，可以借助人工智能技术来复原不完整的农耕文化，以此让更多的优秀农耕文化旅游景点可以呈现在旅游者的面前。还可以考虑开发数字化资源，向旅游者更好地展示生态农业与农耕文化，以此来丰富旅游者的文化体验，对农耕文化有更深刻的感知与理解。3）在人工智能技术的加持下，生态农业特色旅游应该努力为旅游者提供交互式旅游服务，不断增强他们的旅游体验。当前一些人工智能技术已经可以让生态农业特色旅游实现体验交互，旅游者可以在“游中”体验到更多的优质性服务，也形成了一些特色化的体验项目，主要有VR体验、AR导览、AR导航、AR游戏。①VR体验：借助VR体验可以让旅游者形成沉浸式的体验，比如，可以将VR眼镜和相关设备结合起来，为旅游者提供多维体验。相信在VR技术的加持下，旅游者可以更好地体验生态农业产品，体验的真实性与层次性均可以大大提升[8]。②AR导览：在VR导览中，可以补充旅游者的原有视觉，在看到不完整的景点模型后，可以迅速弹射出有关这一景点的相关信息，比如，景点讲解内容和演变过程。在此基础上，旅游者可以佩戴AR眼镜，此时旅游展品可以借助科技手段全面展示，甚至像动画一样动起来，确保旅游者有真实性体验。③AR导航：当前的AR技术与传感器设备有很好的融合应用，可以为旅游者带来良好体验。比如，在室内导航中，当旅游者到达某一层后，设备便可以弹出楼层的展品和景点，并向旅游者提供路线导航和玩法推荐这些服务。④AR游戏：在生态农业特色旅游中，AR游戏的应用尤为重要。比如，在生态农业特色旅游中，旅游者可以佩戴VR眼镜，为自己赋予一个角色，围绕着所选择的角色来设计游戏内容，在游戏过程中形成良好的体验，对农业景区景点特色形成更深刻的理解。相信在AR游戏结束后，旅游者可以获得游戏的乐趣，产生沉浸式虚拟游戏的良好体验。
3.3借助人工智能技术开展“游后”分析
在生态农业特色旅游的“游中”，通过使用多种人工智能技术不但可以为旅游者提供精细化的服务，而且可以提升管理水平，增强“游中”的服务品质。当前所使用的物联网、指纹识别、人脸识别、智能导游、智能感知设备、智能识别车牌、智能停车与在线缴费均有着很强的实用性，可以让旅游者体验到更多的优质服务，而且所加入的智能预警机制可以处理旅游者所遇到的突发性问题，大大提升了生态农业旅游景点的应急管理能力。在此基础上，完全可以将“游中”与“游后”结合起来，借助“游中”各类服务数据来进行“游后”的数据分析，助力旅游产品与服务的改进[9]。具体来说，在借助人工智能技术来进行“游后”数据分析时，可以引导旅游者使用微博、微信等各类APP来反馈自己的旅游体验，对景区、餐饮、交通、住宿等进行评价，表达自己最真实的意见，以此来掌握旅游者对生态农业特色旅游的意见和建议。另外，在进行“游后”数据分析时，可以考虑建立旅游者评价大数据库，建立起营销数据云平台，精准营销生态农业旅游产品，在数据分析的基础上综合优化“吃、住、行、游、购、娱”所存在的问题。除此之外，需要应用好人工智能大数据分析技术，以此来及时捕捉旅游者的需求，方便后续调整旅游产品结构，并公开旅游消费信息，确保旅游者可以实时掌握生态农业旅游景点的服务状况与质量[10]。
4结语
人工智能技术范文7
关键词：人工智能技术；机械设计制造；应用利用
人工智能技术制作出新型的设计方案，优化整体制作流程，减轻相关人员的工作压力，从而使机械设计制造行业能够朝着更加规范和精准性的方向不断发展，提高机械设计制造的效果，满足各项生产要求，推动我国社会的稳定进步。
1人工智能技术的概述
人工智能技术为现代化的技术方案，具备综合性较强的特点，例如融合了计算机网络和电子信息系统方面的理论知识，构成一体化的技术结构，具备较强的应用性，以此来提高整体的发展水平。伴随着我国科技水平的不断进步，人工智能技术在计算机大力支持下，在机械设计行业中的应用较为广泛，有效满足了机械设计行业当前现代化发展的需要。在以往机械设计制造中存在着模型运算不清晰的问题，为了提高整体的设计和制造效果，要利用人工智能技术来解决这一问题。使整个网络环境变得更加安全和高效，加快信息数据处理的速度，并且根据网络搜索建立与之匹配的设计方案，从而使机械设计制造水平能够得到全面的提高，满足现代化行业的发展需求。
2人工智能技术在机械制造中的应用作用以及发展前景
2.1作用
机械设计制造领域在新时期下朝着自动化和智能化的方向而不断的发展，其中人工智能技术的应用是必不可少的，通过人工智能技术能够提高整体的设计效果，指导后续自动化的发展路径，不断的扩大机械产品的生产规模，使得生产精准性能够得到充分的提高，减少企业在生产中的投入成本。在人工智能技术利用时能够开展更多的仿真模拟实验，减少在设计制造中的误差，生产出更加高品质的产品，满足各行各业的生产需要。另外在智能技术利用的过程中，能够保证整体制造过程中的安全性，及时的发现在制造中所存在安全隐患，提出更加科学的优化措施，消除安全隐患，保障生产工作的顺利进行。最后在机械设计制造中融入智能化技术，还有助于实现资源的科学配置，例如做好人力和物力的科学调配，并且减少由于人为失误而对后续设计制造所产生的影响，逐渐的完善整体的工作模式，从而为机械设计制造行业稳定发展奠定坚实的基础。
2.2发展趋势
（1）虚拟化。随着我国当前科技水平的不断提高，智能机械设计制造逐渐朝着虚拟性的方向而不断的发展，能够弥补在以往工作中的不足，在技术发展过程中，在设计一款零部件时，可以利用人工智能技术自动化的完成数据的核算并且进行制造后的模拟，及时的发现在机械设备设计工作中所存在的问题。另外还可以通过虚拟化的电子技术在网络平台中开展虚拟性的设计，通过观察模型和虚拟实验的方式找到其中所存在的问题之后，直接可以在平台中进行全面的整改，防止在设计工作中存在诸多的偏差。这样一来既可以提高实际的生产效率，还有助于降低在生产过程中存在的成本浪费问题，提高最终的生产水平。
（2）智能化。从我国当前发展现状来看经验，设计制造已经朝着智能化的方向而不断发展了，并且已经满足智能化的标准，但是时代是不断发展的，在实际工作中需要加强对技术的研究力度，更加贴合日常的生产需求，避免出现资源浪费的问题，促进行业的不断进步以及发展。在实际工作中可以通过智能机械设计制造技术解决在以往工作中的各项误差，满足资源配置的要求，同时也可以将人工智能技术融入其中，以此来增强系统的智能性和全面性，比如可以在系统中融入视觉修复功能技术。在开展某项设计工作时，可以直接的找到问题发生的原因，采取更加科学的解决措施，并且可以自动化的处理，跳过人工操作和审核的这一环节，全面提高工作效率和精准性。在实际工作中，相关研发人员需要做好技术的研究力度，根据实际的生产需要和行业发展标准，组合不同的技术方案，全面提高整体的设计效果。在智能化技术应用时要考虑节能环保方面的要求，避免对周边环境产生一定的影响，以此来优化整体的工作模式和流程。
3人工智能技术在机械设计制造中的具体应用
3.1模糊推理系统
模糊推理系统为人工智能技术中的重要代表，有效提高了各项工作效率，在系统中能够更加准确性的判断信息，并且完成后续的数据传达，利用科学的语言来组织不同的设计思路，以此来提高整体的设计效果。在机械设计制造中融入模糊推理系统，可以准确的分析庞大的数据，提取关键有价值的数据信息，为后续制造设计工作提供重要的保障。虽然模糊推理系统的优势较为突出，但是在应用时也会存在一定的不足，例如在系统连接方面稳定性很难得到充分的保障，因此在实际设计时要通过系统方案的完善以及创新，充分的发挥模糊推理系统本身的技术优势，以此来发挥人工智能技术的应用价值，提高整体的设计和制造效果。
3.2神经网络的运用
神经网络能够快速的将有关设计制造的数据传送到相对应的网络中，并且更加高效率的完成信息的保存以及分享，这样一来在实际机械设计制造中，如果设计人员出现某些问题，那么可以通过神经网络快速的传达相对应的信息，和其他设计人员开展深入性的沟通以及联系，全面的提高整体的设计效果。其次在神经网络技术运用的过程中，能够将数据进行动态化的处理，尤其是在后续设计中如果出现变动数据的话，那么可以将数据录入到模型中构建新型的模型数据，以此来提高整体的处理效果，避免再次出现人工返工的情况，节约整体的操作时间，保证最终设计制造的精准度。最后在神经网络利用的过程中，能够根据数据分析结果来提取相对应的价值信息，并且根据神经元的反射特点进行数据信息的保存，以此来提高整体的设计效果。从中可以看出在当前机械设计制造中融入人工智能技术的优势较为突出，因此需要相关工作人员加强对技术方案的实施力度，优化整体的机械设计制造模式。
3.3故障诊断系统
故障诊断系统包含了故障案例库和故障推理库等等，根据模型诊断和案例推理来创新整体的建设及制造方案，保证设计的精准性以及高效性。在实际操作时，设计人员需要通过人机界面来检测整个机械设计制造方案，并且快速的完成信息的录入，系统要根据分析和判断功能，在数据库中查找相对应的资料来审核这一设计方案是否是非常科学和可行，之后对调整的结果和相似案例进行相互的结合，以此来分析当前机械设计方案的科学性。最后给相关设计人员提供诸多的建议，充实形成了设计方案，提高整体的设计效果。
3.4自动识别技术
自动识别技术在机械设计制造中的应用也是非常宽泛的，在具体应用的过程中能够减少在后续制造中的安全事故，达到良好的控制效果。例如在进行机械制造时，如果发生一场情况，那么可以马上的被传感器所感知之后，将警示信息传递给相对应的设备操作人员，防止在现场存在较严重的安全事故。在进行机械识别中要配合着超声波传感技术和自动识别技术，精准性的完成现场指导过程的全面监督，以此来提高整体的工作效果。其次，在当前机械设计制造中，难免会存在着复杂的动态模型，一些适应能力较差的机械工程很难做出基本性的判断，发现在制造中所存在的安全隐患。因此，在实际工作中，需要通过人工智能技术的科学利用保证后续设计工作的顺利进行，通过全过程的监督以及管理减少安全事故发生的概率，从而使机械设计制造工作能够更加科学地进行。
3.5集成化的利用
在机械设计制造行业中，要通过智能化技术完成以往工作中所遗留出来的问题，并且配合多种智能化技术来提高整体的运用效果。例如可以配合着解密传感技术和计算机技术满足集中化的要求及标准，综合性的传递相对应的信息，从而使整体管理效果能够得到全面的提高。在实际管理时需要配合自动化技术和工程信息系统等相关的技术方案做好各个方面的集成性控制，对整个过程进行全面的监督以及管理，避免存在质量不符的问题，严格按照相关的标准和要求，提高整体的监管效果，从而使机械设备质量能够得到充分的保证。在机械设计制造行业中需要将各个技术进行相互的融合，并且明确在自动化制造方面的注意事项，为后续设计和制造工作顺利进行奠定坚实的基础。在机智能管理时，要加强对信息数据的搜集和整合力度，并且融入相对应的技术方案，避免出现信息丢失和遗漏的问题，逐渐的完善当前的生产制造模式，从而使得机械设备制造效果能够得到全面的提高。其次，在集成化控制中还要减少失误率的产生，例如在以往工作中，由于人为因素会导致输入的错误出现信息泄露和操控不当的问题，并且也会增加在生产时的安全隐患，因此在实际工作中要通过集成化的控制实现数据信息的精准性管理。如果在后续等运行时出现问题，桌子可以马上发出相对应的预警信号，操作员在接受到信号之后要马上的解决现场所存在的问题，从而提高信息输出的价值，使信息输出能够具备较强的可靠性，为后续运行管理提供重要的支持，满足精细化管理的要求和标准。
3.6安全管理
由于机械制造过程具有复杂性的特征，如果在某个环节存在偏差，那么会影响整体工作顺利进行，也会出现较多的影响因素，所以在实际工作中要配合人工智能技术做好现场的安全管理，将影响因素扼杀在摇篮之中，提高现场的安全系数。在具体工作中可以通过人工智能技术来进行现场操作环节的科学检测，不仅可以减轻相关人员的工作量，还有助于保障人员的安全操作，有效的提高了当前的安全的安全管理效果。采取人工智能技术还可以对零部件的加工参数进行智能化的检测及反馈，并且在后续生产线中能够实时的反映集中的故障问题，快速的找到故障发生的位置，为后续维修工作提供重要的基础，减少安全隐患发生的几率，保障现场工作的顺利进行，以此来提高整体的管理效果。同时在智能化技术应用方面还可以进行多方位的检测，根据不同的环境按照质检所设计流程来进行科学的管理，作出相应的依据，信息满足安全管理的要求以及标准，全面的提高整体的运用效果。
3.7信息管理
在机械设计制造自动化中融入人工智能技术进行创新时要做好信息的管理，统筹现场的生产信息，为生产流程的优化奠定坚实的基础。在技术实施时，需要依托于神经网络进行数据信息的动态化处理，并且构建网络化的数字模型之后，再确定各个数据节点之间的关联性，做好复杂性数据的多方位处理，以此来使各个数据能够具备较强的逻辑性。同时还需要根据不同数据信息的反应节点优化当前的数据处理模块，在不同数据操控领域下，通过信息的输入和输出来进行数据的全面整合，及时的发现在实际生产时所存在的问题，优化当前技术模式，从而提高整体自动化控制效果。在系统中还可以配合人工操作模块，根据后续的工作要求以及标准来传递相对应的信息，也可以修改信息搜集模块的相关指令，真正的满足智能化的工作要求之后，再通过智能化技术的科学预测以及管理，加快信息的储存速度，满足实际的生产要求。在智能化技术应用的过程中，要确定实际的网络处理模式，从而使信息传输网络能够具备较强的科学性。另外还需要操控底层和顶层数据之间的共通，完成指令的对接任务，更好地了解现场的生产情况，不断提高整体管理的精准性，凸显人工智能技术本身的应用优势。
4结语
人工智能技术范文8
关键词:人工智能技术;电力系统;继电保护;应用
实际工作中，电力系统的运行过程常常会受到很多因素的干扰，使得整个电力系统运行时容易出现震荡、超过负荷等非正常状态，而造成设备故障及突然停电等突发状况。人工智能技术可以有效地起到提高保护的智能化水平的作用，能够最大限度地减少因超负荷运载等问题而造成的突发事故的发生，因此为了能够在电力系统出现故障时及时切除故障，应在电力系统继续保护中科学地运用人工智能技术，从而促使我国的电力行业进一步持续稳定地发展。
1电力系统继电保护的应用现状
随着我国科学技术的日新月异与更新换代，我国的电力系统也相应地得到了蓬勃发展。而随着人工智能理论技术的不断发展，以专家系统、暂态保护技术、人工神经网络及模糊技术等为代表的智能理论方法已经在电力系统领域得到了非常广泛的应用，尤其是关于微机继电保护技术的研发与应用更是日趋成熟。微机继电保护技术由于其超强的数字计算、逻辑处理能力以及自我检测能力而被广泛地运用于电气设备及高低压线路的继电保护中。目前，我国的微机保护设备已经取得了自主知识产权，其技术及性能甚至超过了进口的继电保护设备，完全能够取代进口设备。但整体来说，我国人工智能技术在电力系统的应用研究目前还处在开始阶段，相信随着时间的推移及科技的不断发展，我国在电力系统中会越来越多地运用到人工智能技术。
2人工智能技术在电力系统继电保护中的应用
2．1专家系统的应用
专家系统在电力系统继电保护中主要运用于电力系统的故障诊断及勘测等对时间没有太高要求的保护工作中。专家系统将人工智能从之前的纯理论性的研究转向了在实际工作中得以运用，是人工智能的一项重大突破。而无论专家系统在何种系统中得以运用都能够有效地达到使继电保护工作的工作效率得以提高的目的。专家系统在继电保护中的工作原理，就是先将有关专家在电力系统继电保护领域中的相关知识与经验予以统一整理分析，之后使用计算机的相关程序来进行模拟专家的对于这些问题的分析与判断，然后提出最终的解决方法。如用专家系统来排除故障，就可以将故障现场采集的数据及信息输入到计算机，通过专家系统来对故障产生的原因进行分析与判断，从而确定故障原因，维修人员就可以根据故障原因顺利地解除故障，恢复系统的正常运行。这样一来可以方便工作人员寻找系统出现故障的原因，能够及时采取有效的对策去解决问题。此外，通过利用这些规则还可以实现对继电保护设计中的问题全方位分析，进而可以解决电力保护设计中的矛盾冲突。同时，专家系统也可在系统的整体继电保护中得以运用，通过对整定原则、鉴别规则等的制定，从而对相应的电力设备实现智能调整及智能维护。
2．2暂态保护的应用
随着在继电保护中应用人工智能技术的不断研究和发展，人工智能技术不仅能够精准地判断故障，还能有效地解决单一工频信号的传统算法没有办法识别的问题，暂态保护技术就是其中的一种。暂态保护之所有能够快速而准确地进行故障判断，是由于暂态保护能够将所产生的信号运用在电力设备及线路的保护中，同时能够按照故障发生的类型、以及故障发生的位置与故障持续的时间等因素来加以综合分析及判断。因此能够有效地解决之前在传统继电保护方式中需要投入大量的人力和精力的问题，从而节省大量的人力物力并大幅地提升劳动效率。
2．3人工神经网络的应用
人工神经网络由于可以模拟人脑进行思考及处理问题，因此在电力系统的继电保护中得到了广泛应用。目前，主要运用在电力系统发生故障的类型及测定故障的距离等方面。比如，对于非线性的过渡电阻发生短路这一现象，普通的距离保护对于故障发生的位置很难加以判断，因此极易造成拒动或者是误运作，但利用人工神经网络就能够正确地对故障加以判断，原因是由于神经网络中的故障样本涵盖了各种故障类型及故障原因。同时，也有人提出将人工神经网络应用于电力系统的继电保护的方向保护与电力系统的主要设备的保护当中。比如，用BP模型来判别元件，经过研究实践发现BP模型能够实现快速而准确地将故障的方向判别出来。
2．4模糊理论的应用
由于电力系统的故障与故障前的征兆相互间的关系并不明确，而是模糊的关系，而这种模糊关系是源于两者间的不确定性，因此导致诊断结果也相应地模糊，因此模糊理论的应用就可以较好地解决模糊性的诊断问题。目前，模糊理论在电力系统继电保护中的应用也日益广泛。比如，通过在继电保护中应用模糊理论能够实现有效地确定电力生产中的一些不确定因素以及对干负荷发生变化的不确定予以确定。模糊理论在电力系统中得以有效的应用能够使电力模糊系统变得完整有效。而与传统的无工电压算法相比，由于传统算法采用的是单目标法来对问题进行优化，故对于调节限制控制量的考虑并不充分，因此相比之下，模糊理论的效果要更加的明显。
2．5遗传算法的应用
遗传算法是在1975年由美国的科学提出来的一种计算模型，它主要是用于模拟大自然的遗传机制与自然界的适者生存理论，首先将相应问题的所有备用解都进行编码，然后按照其理论来进行全局优化搜索，从而找到问题的最优解集。遗传算法在电力系统继电保护工作中被广泛应用，如图像处理、电力系统无功优化、输电系统电容的最优化配置及控制及诊断输电网络产生的故障原因等方面都有应用。使用遗传算法的最大的限制是关于输电网络故障诊断模型的系统化科学化的建立，一旦这个问题得以解决，就能够使用遗传算法来有效地解决故障诊断问题。
3结语
随着我国市场经济的高速发展及人们生活质量的大力提升，我国的用电需求也相应在呈几何倍地增长，从而对于电力企业的供电设备及供电质量要求也就就要求更高，而传统的继电保护已经无法满足目前我国的企业及生活用电需求。因此，就需加快将人工智能技术在电力系统继电保护应用中的步伐，通过人工智能技术的应用加快推动我国电力系统朝着智能化方向的进一步发展。
参考文献:
