人工智能技术论文例1

一、人工智能的定义

“人工智能”(ArtificialIntelligence)一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的。人工智能是指研究、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做出反应的智能机器。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。

人工智能理论进入21世纪，正酝酿着新的突破，人工智能的研究成果将能够创造出更多更高级的智能“制品”，并使之在越来越多的领域超越人类智能，人工智能将为发展国民经济和改善人类生活做出更大贡献。

二、人工智能的应用领域

1.在管理系统中的应用

(1)人工智能应用于企业管理的意义主要不在于提高效率，而是用计算机实现人们非常需要做，但工业工程信息技术是靠人工却做不了或是很难做到的事情。在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》一文中刘玉然指出把人工智能应用于企业管理中，以数据管理和处理为中心，围绕企业的核心业务和主导流程建立若干个主题数据库，而所有的应用系统应该围绕主题数据库来建立和运行。换句话说，就是将企业各部门的数据进行统一集成管理，搭建人工智能的应用平台，使之成为企业管理与决策中的关键因子。

(2)智能教学系统(ITS)是人工智能与教育结合的主要形式，也是今后教学系统的发展方向。信息技术的飞速发展以及新的教学系统开发模式的提出和不断完善，推动人们综合运用超媒体技术、网络基础和人工智能技术区开发新的教学系统，计算机智能教学系统就是其中的典型代表。计算机智能教学系统包含学生模块、教师模块，体现了教学系统开发的全部内容，拥有着不可比拟的优势和极大的吸引力。

2.在工程领域的应用

(1)医学专家系统是人工智能和专家系统理论和技术在医学领域的重要应用，具有极大的科研和应用价值，它可以帮助医生解决复杂的医学问题，作为医生诊断、治疗的辅助工具。事实上，早在1982年，美国匹兹堡大学的Miller就发表了著名的作为内科医生咨询的Internist2Ⅰ内科计算机辅助诊断系统的研究成果，由此，掀起了医学智能系统开发与应用的高潮。目前，医学智能系统已通过其在医学影像方面的重要作用，从而应用于内科、骨科等多个医学领域中，并在不断发展完善中。

(2)地质勘探、石油化工等领域是人工智能的主要作用发挥领地。1978年美国斯坦福国际研究所就研发制成矿藏勘探和评价专家系统“PROSPECTOR”，该系统用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等，是工业领域的首个人工智能专家系统，其发现了一个钼矿沉积，价值超过1亿美元。

3.在技术研究中的应用

(1)在超声无损检测(NDT)与无损评价(NDE)领域中，目前主要广泛采用专家系统方法对超声损伤(UT)中缺陷的性质、形状和大小进行判断和归类；专家运用超声无损检测仪器，以其高精度的运算、控制和逻辑判断力代替大量人的体力与脑力劳动，减少了任务因素造成的无擦，提高了检测的可靠性，实现了超声检测和评价的自动化、智能化。

(2)人工智能在电子技术领域的应用可谓由来已久。随着网络的迅速发展，网络技术的安全是我们关心的重点，因此我们必须在传统技术的基础上进行网络安全技术的改进和变更，大力发展数据挖掘技术、人工免疫技术等高效的AI技术，开发更高级AI通用和专用语言，和应用环境以及开发专用机器，而与人工智能技术则为我们提供了可能性。

三、人工智能的发展方向

1.专家系统是目前人工智能中最活跃、最有成效的一个研究领域，它是一种具有特定领域内大量知识与经验的程序系统。近年来，在“专家系统”或“知识工程”的研究中已出现了成功和有效应用人工智能技术的趋势。人类专家由于具有丰富的知识，所以才能达到优异的解决问题的能力。那么计算机程序如果能体现和应用这些知识，也应该能解决人类专家所解决的问题，而且能帮助人类专家发现推理过程中出现的差错，现在这一点已被证实。

2.智能信息检索技术的飞速发展。人工智能在网络信息检索中的应用，主要表现在:(1)如何利用计算机软硬件系统模仿、延伸与扩展人类智能的理论、方法和技术。(2)由于网络知识信息既包括规律性的知识，如一般原理概念，也包括大量的经验知识这些知识不可避免地带有模糊性、随机性、不可靠性等不确定性因素对其进行推理，需要利用人工智能的研究成果。

3.SOAr是一种通用智能体系结构，其始终处在人工智能研究的前沿，已显示出强大的问题求解能力，它认为机器人的开发是人工智能应用的重要领域。在它的研究中突出4个概念:(1)所处的境遇机器人不涉及抽象的描述，而是处在直接影响系统的行为的境地。(2)具体化机器人有躯干，有直接来自周围世界的经验，他们的感官起作用后会有反馈。(3)智能的来源不仅仅是限于计算装置，也是由于与周围进行交互的动态决定。(4)浮现从系统与周围世界的交互以及有时候系统的部件间的交互浮现出智能。目前，国内外不少学者都对机器人足球系统颇感兴趣，足球机器人涉及机器人学、人工智能以及人工生命、智能控制等多个领域。足球机器人系统本身既是一个典型的多智能体系统，是一个多机器人协作自治系统，同时又为它们的理论研究和模型测试提供一个标准的实验平台。

参考文献：

[1]元慧.议当代人工智能的应用领域和发展状况[J].福建电脑，2008.

[2]刘玉然.谈谈人工智能在企业管理中的应用[J].价值工程，2003.

[3]焦加麟，徐良贤，戴克昌.人工智能在智能教学系统中的应用[J].计算机仿真，2003，(8).

[4]周明正.人工智能在医学专家系统中的应用[J].科技信息，2007.

[5]张海燕，刘镇清.人工智能及其在超声无损检测中的应用[J].无损检测，2001，(8).

人工智能技术论文例2

2计算机网络技术的问题

目前，随着计算机技术的广泛应用，人们愈发重视有关网络信息安全问题。在网络管理系统的应用过程中，用户最为关注的功能便是网络监视与网络控制，其中，为正常发挥网络监视及网络控制这两大功能，就需要对信息急性及时获取与准确处理。网络传输的数据通常是不连续、不规则的，而在早期阶段，计算机只具备逻辑化分析及处理数据的功能，难以准确判断出数据的真实性，因此，为从大量繁复的信息中，挑选出有效的信息，实现计算机网络技术的智能化具有非常重要的意义[2]。计算机的应用日益广泛与深入，这使得用户需要通过网络安全管理来为其信息安全提供保障，而网络犯罪现象的增多，使得计算机必须具备灵敏的观察能力及迅速的反应能力否则便难以对侵犯用户信息的各种违法犯罪行为进行有效遏制。为促进网络安全管理的实现，就需要将以人工智能技术为基础而建立起来的智能化管理系统作为有效手段，自动收集信息数据，及时诊断运行故障，并在线分析趋势及性能等，从而确保计算机发生网络故障时，可做出快速、准确的反应，并采取有效措施来恢复计算机的网络系统。由此可知，针对计算机网络中存在的问题，就需要应用人工智能技术，在其内部建立完善的网络管理及防御系统，从而为用户信息安全提供充分保障。

3计算机网络技术中人工智能的应用分析

在计算机网络技术中应用人工智能，可极大程度满足人们对计算机提供人性化及智能化服务的需求。其中，计算机网络技术智能化服务主要指的是智能化的人机界面、信息服务、系统开发及支撑的环境这几个方面，与此同时，这些需求进一步促进了人工智能在计算机网络技术，尤其是在智能人机界面、网络安全及系统管理评价等方面的应用进程。

3.1人工智能在计算机网络安全管理中的应用。在计算机网络技术中，人工智能得到了极为广泛的应用。在计算机网络安全管理中，人工智能的应用主要表现在智能防火墙、入侵检测、智能型反垃圾邮件系统这三个方面。相比于其他防御系统，智能防火墙系统采用的是智能化识别技术，例如，通过概率、统计、记忆、决策等方法，来识别并处理有关信息数据，不但有效减少了计算机匹配检查过程中的庞大计算，而且大大提高了发现网络有害行为的效率，从而实现了限制访问及拦截有害信息的功能；此外，与传统防御软件相比，智能防火墙系统具有更高的安检效率，从而将拒绝服务共计这一普通防御软件普遍发生的问题进行有效解决，实现了高级应用的入侵及病毒传播的有效遏制[3]。作为计算机网络技术安全管理的一项重要环节，入侵检测起着保证网络安全的关键作用，同时也是防火墙技术的核心部分。计算机系统资源的保密性、完整性、安全性等均与网络系统入侵检测功能的有效发挥有着紧密联系。入侵检测技术通过采集、筛选、分类、处理信息数据，在形成最终报告的基础上，将当前计算机网络系统的安全状态及时反映给用户。现阶段，人工智能在模糊识别、专家及人工神经网络等系统入侵检测中，得到了非常广泛的应用。计算机网络安全管理中的智能型反垃圾邮件系统，是一项以人工智能技术为基础而研发出来的防护技术，其针对的对象为垃圾邮件。此项技术可在不对用户信息安全造成影响的前提下，有效监测用户的邮件，并在完成邮箱内垃圾邮件的开启式扫面后，将垃圾邮件分类信息提供给用户，提醒其对可能对自身不利或对系统造成危害的信息进行尽早处理，进而确保整个邮箱的安全性，

3.2人工智能在计算机网络系统管理及评价中的应用。计算机网络管理的智能化发展，离不开人工智能技术及电信技术的发展。除了应用在计算机网络安全管理中，人工智能技术中的问题求解技术及专家知识库等，均可促进计算机网络综合管理的实现。由于网络具有瞬变性及动态性的特点，因而给计算机网络管理工作增加了一定的难度，这同时也使得现代化网络管理工作朝着智能化的方向发展。其中，以人工智能理论为发展基础的专家级决策及支持方法，在信息系统的管理工作中得到了广泛应用。作为一项智能计算机程序，专家系统可累积尽可能多的专家经验与知识，并通过进行归纳与总结，在形成资源录入系统的基础上，利用这一汇集了多位特定领域中的专家经验的系统，对此领域中相似的其他问题进行解决。因此，对于计算机网络管理及其系统评价，可通过众多专家系统来开展计算机网络管理及系统评价等大量工作。

人工智能技术论文例3

中图分类号：G642　文献标识码：A

1　引言

“智能科学与技术”专业教育意指将“智能科学与技术的知识体系”传授给本科生或研究生。构建智能科学与技术的知识体系通常有两种途径：(1)经验归纳法，从社会实践和科学研究已经获得的知识集合中选择出若干，认为这些知识应该归属于“智能科学与技术”，且将其结构化与系统化。(2)概念演绎法。追问“智能科学与技术”的确切含义为何，由此联想其涉及的主要方面，概念推演形成的轨迹即是知识体系。两种方法的结论应是一致的。就实际操作而言，前者的主要环节是“选择知识”和“搭建体系”，而“选择什么”和“搭建成何样”就与研究者的偏好相关，常出现观点相左的情形；后者的主要环节是“明确语义”和“语义延伸”，能被称为概念的东西总是成熟的，即已有大量的先前研究，对此人们的分歧较少，而从概念出发的语义延伸又是遵循演绎逻辑的，由此而得的知识体系就易被公认。

本文的研究采用概念演绎法，具体的讨论依层次递进展开，首先明确“智能科学与技术”的中文语义，其次讨论该语义涉及的关键概念之内涵，进而合成这些关键概念的具体内容，继之概括“智能科学与技术的知识体系”，最后设计“智能科学与技术专业教育的课程体系”。

2　“智能科学与技术”的语义

尽管有逻辑上的先后，“科学”与“技术”通常被认为是并列的两种人类文化活动。“智能科学与技术”就应被分为“智能科学”与“智能技术”。

智能是某种行为主体所具有的能力和所表现的行为。这种具有智能的行为主体目前(也许永远)只有两类：生物(其中主要是人类)和机器。若以人类代表生物，智能就有两种表现形态，人类智能(human intelligence)和人工智能(artificial intelligence)，后者是对前者的模仿与延展。

科学是为了获得所考察对象的知识体系，技术则是依据某种原理设计制造各种人工系统。由此，“人类智能科学”、“人工智能科学”、“人工智能技术”是无歧义的，而“人类智能技术”就不成立(确切地说，是间接地通过“人工智能技术”的方式表现出来)。

基于上述分析，“智能科学与技术”的语义由三部分构成，“关于人类智能的科学”、“关于人工智能的科学”和“应用人工智能的技术”。根据惯常的教育与研究分工，前者是心理科学领域的重点所在，后二者则是信息科学领域的前沿方向。目前国内所开办的“智能科学与技术”专业教育大多属于理工科本科，其侧重所在自然是“人工智能”。

支撑着“智能科学与技术”及其三部分构成的关键概念是“智能”、“科学”与“技术”，对其进行深入剖析有助于推演出“智能科学与技术的知识体系”。

3　关键概念的剖析

3.1　“智”对应于Intelligence

汉语中的“智”是“知”的后起字，而“知”是“出于口者疾如矢也”，意指认识的事物可以脱口而出。“知”添加了“曰”即为“智”，再清楚不过，“智，知而道出也”。智，就是人们日常口语中的“知道”。

英语中的Intelligence源于拉丁语的动词intellegere，意思是to understand。而intellegere是inter(interl与legere(to choose)的合成词，故它所表达的是“在推理基础上的理解”。

可见，汉语的“智”关注知识(识，知也。《说文》)及其共享；英文的Intelligence则强调知识及其可靠来源。有所差异并不妨碍将不同文化系统中的这两个概念对应起来。

3.2　“智”的派生词

尽管语义十分贴切，却不可将Intelligence直接汉译为“智”。在现代汉语中，单字形式的名词一般不用于表达抽象概念，因为单音节的高频率使用在言语交流中难以通畅顺口。通常都是采用双字形式的名词。“智”需要再添加一字。处理的办法无非两类，同义重复或附加意义。前者生成的是“智慧”，后者得到的是“智能”和“智力”。

智慧之“慧”，一方面与“智”同义(知或谓之慧。《方言》)，另一方面又与佛教名词“般若”(Praina)相连，在中国的文化传统中，佛是高深至上的，这样，智慧的真理性就毋庸置疑。作为汉语词汇的“智慧”固定下来之后，除了与英文的Intelligence相对应，还与英文的wisdom(wise“聪明的”+dom“性质或状态”)相一致。更重要的是，wisdom就是希腊语的sophy，由此构成了philosophia(英文philosophy)。“智慧”连接着中国的佛教(与中国哲学相通)和西方的哲学。智慧是哲学层面的。

“智能”和“智力”都是“智的能力”的简称。推敲其中的意味饶是有趣。作为物理学概念的“能”和“力”，二者是一种源流关系，因而在汉语的习惯中，“能”更本质，“力”则外显，暗含着有高下之分。这样，智能有“智能人”、“智能机器”、“智能科学”等，智力则是“智力游戏”、“智力玩具”、“智力商数”等。层次的感觉是明显的。智能和智力是科学层面的。

“智”的派生词最常用的有三个：智慧、智能和智力，它们均可英译为Intelligence，但在汉语中分别属于三个层次，即哲学领域、科学领域(较高层次)和科学领域(较低层次)。

3.3　关键概念的文化比较

将与“智”相关的中文概念和与Intelligence相关的英文概念进行对比，可看出中西方文化的相通与差异，有助于更深刻明晰地理解“智能”的语义。表1是基于英语概念的文化比较。从中可见，“智能”较高于“智力”在西方文化中表现为对现在分词的偏爱。

表2是基于汉语概念的文化比较。英语的Intelligence可以笼统地表示汉语的“智、智慧、智能、智力”。现限定“构建智能科学与技术的知识体系”是一项科学研究(即不考虑“智慧”)，再用“智能”作为“智能”和“智力”的统称，这样，“智能”就成为将要继续讨论的唯一概念。

3.4　智能之“能”

前已阐明，智能就是“智的能力”。这种能力究竟为何，学者们曾有过大量的讨论。其中一种通俗简洁的表述 被包含于后者之中。在人工智能中将二者分开，缘于它们的对象不同，前者针对的是自然界，后者则面向人类已有的知识积累。“推理”是生命体存在的基本前提。所以，关于人工智能的科学只有两个分支：机器感知／发现理论(派生于人的认识论)和机器推理理论(基于人脑推理理论的讨论)。

(4)应用人工智能的技术。第3.6节说明，技术就是应用手段、技能和方法设计与制造人工系统。图4模型所示意要设计与制造的人工系统只有专家系统和机器人。所以，应用人工智能的技术主要有两个：专家系统技术和机器人技术。

(5)基于现状的人工智能科学与人工智能技术的内容调整。前面将“机器感知”和“知识发现”归于科学范畴，其根据就是因为它们均是客观存在。然而，现在的“机器感知”还非常简单，对于诸如表情、语气等稍微复杂的客观现象就无能为力：“知识发现”也主要依赖于基于语法的关键词匹配，而对于如何有效地理解语义特别是语用还差得很远。鉴于如此现状，将“机器感知”和“知识发现”归于技术更合适一些。

(6)智能科学与技术的知识体系。集成上述的观点可得图5所示的知识体系。理论是概念、原理的体系(《辞海》)，本身就是知识体系。技术包括手段、技能和方法，也是知识或知识指导下的操作。所以，智能科学与技术的知识体系由两个理论和四种技术构成。

图5的表示是粗线条的。正是因为它没有将与“智能”有关的科学理论和技术方法全部罗列出来，才有了一个简洁的框架，以便在此基础上进一步细分和添加，最终形成一个系统的图景。

6　“智能科学与技术”专业教育的课程体系

“智能科学与技术”专业教育的使命就是将图5所示的知识体系教授给本科生或研究生。学校教育总是以课程方式进行的。智能科学与技术的知识体系必须转化为课程体系。基于图5所示模型、兼顾目前大学课程设置的现状、特别是参照国内学者的研究成果和国内率先开办智能科学与技术专业的大学的探索性经验，提出“智能科学与技术专业教育的课程体系”的一种方案，见表3。

如表3所示，“智能科学与技术”专业的课程设置对应于智能科学与技术知识体系的主要内容(见图5)，共六门主干课程：

(1)“脑与认知科学”。包括“脑科学”与“认知科学”。

(2)“机器学习”。推理是学习过程中所采用的主要方法，机器学习包含机器推理，在一般意义上可以认为二者同义。目前讲授机器学习的大学课程主要有：“机器学习”、“模式识别”(是实现机器学习的一种方法)、“计算智能”。后者包括“模糊计算”、“神经计算”、“进化计算”，讲授一些具有前沿性的理论与方法。

(3)“机器感知”。包括“机器视觉”模仿人类的视觉、“计算机语音技术”模仿人类的听觉、“自然语言理解”模仿人类对语言与文字的理解。

(4)“知识发现”。包括“信息检索”和“数据挖掘”，前者在数据库中进行关键字匹配、在万维网上进行关键字匹配、在语义网上进行语义匹配以获取所需要的信息，后者将信息组织到数据仓库中以便寻求信息之间的规律性关联即获得知识。

(5)“专家系统”。该课程所讲授的内容包括管理信息系统、专家系统、决策支持系统、多Agent系统。它们是人工智能为人类提供的实用型信息产品。

(6)“机器人”。利用机器来获得身心的解放与扩展是人类的梦想和永远的追求。拟人机器的设计与制造涉及诸多学科，在大学的专业教育中只能讲授一些基础概念。

可以将整个“智能科学与技术的知识体系”看作是一个对知识进行“输入一加工一输出”的结构。由表3可见，与知识输入有关的是“机器感知技术”和“知识发现技术”；与知识加工有关的是“脑科学理论”和“机器推理理论”；与知识输出有关的是“专家系统技术”和“机器人技术”。在智能科学与技术学科中，分工专门研究知识输入、知识加工、知识输出，就构成了其三个主要的研究方向：知识处理、智能理论与方法、智能系统与应用(如表3所示)。

7　结论

(1)智能科学与技术是人类智能科学、人工智能科学和人工智能技术的总称。技术的标志是用于设计与制造人工系统，因而“人类智能技术”并不直接存在。

(2)“智能”是“智的能力”的统称。中文的“智”之本义是“知而道出”，与英文的Intelligence(本义“推理基础上的理解”)尽管侧重不同，仍被认为语义相等。现代汉语不习惯单字形式的概念，“智”便有了三个常用派生名词“智慧”、“智能”和“智力”。前者属于哲学概念：后二者属于科学对象，是“智的能力”的两种不同简称，亦有层次高下之分。在科学领域，“智能”通常涵盖“智能”和“智力”。

(3)智能科学是指，认知智能事实、归纳智能规律、总结智能理论。

(4)智能技术是指，设计与制造人工智能系统的手段、技能和方法。

(5)智能(intelligence)应该是“能智”。即能知、能日、能推理、能理解、能应用。

(6)智能是以知识为主线的三个环节的序贯过程。智能表现为知识在知识获取、知识推理、知识应用三类活动中的定向流动和逐级提升。

(7)智能首先遇到的问题是知识表示。人类智能的知识表示是在文化传承中自然实现的，而人工智能的知识表示则依赖于专门的人为规定。这样，智能的内容就有四个部分：知识表示、知识获取、知识推理、知识应用。

(8)智能最简明最本质的定义是：知识+推理。人类智能的特征是，知识用自然语言表示、推理在人脑中进行；人工智能的特征是，知识用机器语言表示、推理用机器实现。

(9)人类智能的内容主要有五个：感官感知、信息检索、人脑推理、实际问题解决方案、实际问题解决方案的执行。

(10)人工智能是对人类智能的模仿与延伸，其主要内容也相应有五个：机器感知、知识发现、机器推理、专家系统、机器人。

人工智能技术论文例4

1　引言

在这里，我们将向您展示一个新生的学科专业――智能科学与技术，并与您一起走进我国智能科学技术教育领域，共同探讨什么是“智能科学与技术”学科，其学科结构及内涵、外延是什么，什么是“智能科学与技术”本科专业，它是什么时候产生的，其主要教学内容有哪些，培养目标是什么，国内有哪些学校开设了这一专业，目前的状况如何，将来的发展前景怎样等智能科学技术教育中的一系列重大问题。

通过这些研究和讨论，笔者希望能对我国智能科学技术研究生教育和本科教育起到积极的推动作用，为我国智能科学技术领域的高层次优秀人才培养做出有益的贡献。本文仅从宏观角度对这些问题进行总体介绍，目的是使读者能够对我国智能科学技术教育有一个概括性的了解，更具体的研究由本期专刊中的相关论文论述。

2　我国智能科学与技术教育事业的诞生与发展

2.1　“智能科学与技术”本科专业的诞生

我国“智能科学与技术”本科专业的历史可追溯到2001年12月在北京西苑召开的中国人工智能学会第九次全国学术会议(即CAAI-9)。CAAI-9在我国智能科学技术教育史上留下了两个历史性的贡献：一是大会接受了部分学者(例如，时任中国人工智能学会副秘书长的韩力群教授)提出的在我国智能科学技术领域逐步建立本科专业的建议，并由钟义信理事长提议将该新专业的名称确定为“智能科学与技术”：二是大会成立了中国人工智能学会教育工作委员会(由王万森教授任主任)，并把筹建智能科学与技术本科专业的任务交给了中国人工智能学会教育工作委员会。

CAAI-9结束后，在中国人工智能学会的领导下，中国人工智能学会教育工作委员会立即展开了对“智能科学与技术”本科专业的积极筹建工作。2002年12月13日，由中国人工智能学会教育工作委员会主办、首都师范大学和北京航空航天大学承办的第一届全国智能科学与技术教育学术研讨会在北京航空航天大学召开。会议得到了北京大学的积极支持。在研讨会上，北京大学智能科学系刘宏教授介绍了我国第一个智能科学系――北京大学智能科学系的有关情况，并提出了北京大学在国内率先开展智能科学技术本科教育的想法。北京大学智能科学技术系成立于2002年9月9日，这是在何新贵院士倡导下，国内高校中建立的第一个智能科学技术系。

在认真研究和充分讨论的基础上，这次大会向全国高校发表了“加快智能科学与技术学科发展”的建议，该建议也被称为“智能科学与技术北京宣言”，在国内部分高校引起了强烈反响。作为我国智能科学技术教育先驱的北京大学智能科学技术系，其“智能科学与技术”本科专业设置申请，分别于2003年10月26日、11月26日和12月5日通过了专家论证组、学部和学校评审，并于12月15日前报到国家教育部备案，同年年底在教育部备案通过。

在此期间，2003年11月20日，在广州召开的CAAI―lO期间，中国人工智能学会教育工作委员会针对智能科学技术教育中的关键和热点问题举办了一个教育论坛。论坛的核心课题是：如何在高等学校设置“智能科学与技术”本科专业，培养大批智能科学技术领域人才。参加论坛的代表从各个不同角度发表了自己的意见，论坛达成的普遍共识是：智能化是信息化最精彩的篇章，信息技术的发展已经为智能科学技术登上科学技术的中心舞台创造了条件，因此，在高等学校设置“智能科学与技术”专业已经势在必行。论坛还希望中国人工智能学会教育工作委员会能在本次研讨基础上，再进行必要的调查论证，结合北京大学等学校的实践经验，形成系统的意见和方案，向国家教育部和国务院学位委员会进行正式汇报，以推动智能科学技术专业的建设与发展。

2004年初，教育部公布了“2003年度经教育部备案或审批同意设置的高等学校本科专业名单”，北京大学“智能科学与技术”专业榜上有名，专业号为080627S。北京大学“智能科学与技术”专业的建立，标志着我国“智能科学与技术”本科专业的诞生和我国智能科学技术教育的开端。

2.2　“智能科学与技术”本科教育事业的发展

继北京大学率先在国内建立“智能科学与技术”本科专业之后，2005年，北京邮电大学、南开大学和西安电子科技大学：2006年，首都师范大学、北京信息科技大学、武汉工程大学和西安邮电学院；2007年，北京科技大学、厦门大学和湖南大学；2008年，河北工业大学和桂林电子科技大学；2009年，重庆邮电大学和大连海事大学先后经教育部批准设立了“智能科学与技术”本科专业。至此，经教育部正式批准，全国高校中设立“智能科学与技术”本科专业的学校已达15个。

几年来，中国人工智能学会教育工作委员会为推动我国智能科学技术教育事业的快速发展，先后组织召开了多次全国性的研讨会、座谈会、论坛和展览等，做了大量的促进工作。

2004年8月15日，由中国人工智能学教育工作委员会主办、首都师范大学承办的“智能科学技术教育高层研讨会”在北京召开，中国人工智能学会指导委员会主席涂序彦教授和中国人工智能学会理事长钟义信教授等到会并作重要指示。作为这次研讨会的主题，韩力群教授做了题为“智能科学与技术专业规范”的报告，刘宏教授做了题为“智能科学与技术学科建设”的报告，彭岩教授做了“国内外智能科学与技术相关学科专业情况”的报告。会后，中国人工智能学会教育工作委员会在这三个报告的基础上，形成了一份《在普通高校设置“智能科学与技术”本科专业的有关材料》，包括以下三个建议，一是《在若干高校设置“智能科学与技术本科专业”的建议》，二是《关于“智能科学与技术本科专业”专业规范的建议》，三是《关于“智能科学与技术”学科专业教育体系的建议》。这些材料后来成为上报教育部有关材料的最初蓝本。

2004年11月6日～7日，由中国人工智能学会教育工作委员会主办、首都师范大学承办的“智能科学技术教育学术研讨会”又一次在北京召开，会议对上述材料进行了认真讨论，形成了《在普通高校设置“智能科学与技术”本科专业的有关材料》的修改稿。会后，该修改稿又经钟义信理事长修改和审阅，于同年12月初以中国人工智能学会教育工作委员会的名义上报到了国家教育部有关职能部门，对当年以及后来教育部对“智能科学与技术”本 资队伍建设方面，北京大学“智能科学与技术”专业走出了一条国外引进与自身提高相结合道路；西安电子科技大学依托优秀创新团队，采取了国内外引进和国内外合作交流相结合的建设方法，其他高校也都采取了相应的有效建设措施。就全国高校“智能科学与技术”专业师资队伍而言，最大的一个优势是具有博士学位的教师比例较高。这一优势为建设高水平师资队伍奠定了很好的基础。

在师资队伍建设成效方面，北京大学“智能科学与技术”专业教学团队先后被评为北京市和部级优秀教学团队；西安电子科技大学“智能科学与技术”专业也被批准为“长江学者计划”一教育部智能信息处理创新团队和国家“111”智能科学与技术创新引智基地。

4　对我国智能科学技术教育的共识

在五年多的发展历程中，我国智能科学技术教育事业经过全国相关高校的不断研讨，目前已达成如下基本共识：

第一，智能科学技术是信息科学技术的核心、前沿和制高点，我国和国民经济的发展需要大量的高层次智能科技人才，在我国学位体系结构中增设“智能科学与技术”博士学位授权一级学科的基本条件已充分成熟，建议尽快在我国学位体系结构中增设“智能科学与技术”博士和硕士学位授权一级学科。

第二，智能科学与技术本科专业经过5年的建设实践，已经具备了在全国范围内快速发展的基本条件，建议取消“试办”，即取消专业代码后面的“s”，在全国范围内加快发展。

第三，经全国智能科学技术教育学术研讨会多次讨论，确立了“智能科学技术导论”、“脑与认知”和“机器智能”为“智能科学与技术”本科专业的第一批核心课程。

第四，在全国智能科学技术教育学术研讨会多次研讨的基础上，确立了“智能机器人”、“智能网络”和“智能游戏”为“智能科学与技术”本科专业教学实验活动的3个重要平台。

5　我国智能科学技术教育急需解决的几个问题

我国智能科学技术教育事业顺应时代潮流，在全国广大智能科学技术教育工作者的努力下，得到了较快的发展，其前景十分光明。但也同任何新生事物的发展规律一样，还有许多重要问题亟待解决。

第一，亟待增设“智能科学与技术”博士学位授权一级学科，尽快完善我国智能科学技术教育体系。这些内容在钟义信理事长的论文中已论述得非常详细，这既是我国智能科学技术教育中的头等大事，也是中国人工智能学会教育工作委员会的一项最重要的工作。

第二，进一步优化专业核心课程体系、突出专业整体特色、凝练特色专业方向。就全国“智能科学与技术”专业建设而言，虽然我们已经确立了的第一批核心课程，但这仅是开始，还需要进一步优化，以使“智能科学与技术”专业能够在我国的专业体系结构中具有更强的整体特色。就各个高校而言，则需要在专业核心课程体系下，更加突出建设自己的特色专业课程，以凝练自身的特色专业方向。

第三，加快制定专业核心课程教学大纲和专业实验教学大纲。对专业核心课程教学问题，我们虽然确立了第一批的三门专业核心课程，但还没有制定相应的教学大纲。对专业实验教学，我们虽然给出了三个教学实验平台，但也没制定相应的实验教学大纲。因此，需要尽快提出专业核心课程教学大纲和专业实验教学大纲，以同时带动专业实验室建设和专业教材建设的发展。

第四，重视优秀教学团队建设，汇聚高水平师资队伍。师资队伍是所有教学资源中最为重要的一种资源，要培养高素质、有创新思维和创新能力的学生，首先必须有一支高素质、高创新能力的教师队伍。在这方面，北京大学和西安电子科技大学做出了表率。我们需要抓住国家、地方及各学校建立优秀教学团队的机遇，汇聚高水平的专业师资队伍，争取有更多的专业进入各级优秀教学团队。

人工智能技术论文例5

1977年，他在中国科学院自动化研究所工作，主持“控制论组”，与北京市中医院合作，研究开发我国第一个中医专家系统“关幼波中医肝炎诊断治疗程序”，这也是世界第一个中医专家系统。1985年，主持“国家经济信息专家系统关键技术”研究，提出大型“多级专家系统”新方法，获国家“七，五”攻关重大成果奖。

1960年，在第一届国际自动控制联合会IFAC世界大会，创立多变量控制系统的新原理：“协调控制”理论，他提出的升船机多电机同步的“协调控制”方法应用于三峡工程。1981年，在《科技管理与科学学》发表“论协调”，提出创建“协调学”新学科。

1977年，涂序彦发表我国“大系统理论及应用”首篇论文，1985年，创立“大系统控制论”，1994年，撰写出版《大系统控制论》专著，发展“控制论”的新学科。

1979年，根据国情，他创立具有中国特色的“最经济控制”理论，提出天文科学卫星“最经济姿态控制”新方法，在《自动化学报》发表了关于“最经济控制”多篇论文。

1980年，总结有关“生物控制论”的科研成果，主持编著我国第一本《生物控制论》专著，由科学出版社出版，重点研究“人体控制论”，他提出“针麻－多级协调控制过程”，“经络－人体控制系统”新学说。

1977年，涂序彦发表我国“智能控制及其应用”首篇论文，开拓“智能控制”新技术，1985年，提出“多级自寻优、自协调控制”新方法，1990年，参与发起主办“全球华人智能控制与智能自动化”大会，任大会主席之一。2004年，在国际“人工生命与机器人”AROB学术会议宣读论文“Intelligent Control System based onArtificial Life”。

1985年，在IFAC／IFORS／IFIP国际学术会议，涂序彦提出“智能管理”(Intelligent Management)新概念，开拓我国“智能管理”新方法、新技术，1995年，撰写《智能管理》专著，由清华大学出版社出版。2010年，他和马忠贵博士撰写《协调智能调度》专著，由国防工业出版社出版。

1995年，在“人工智能”与计算机“仿真技术”相结合的基础上，涂序彦提出“智能仿真”的概念与系统架构，2009年，应邀在中国计算机仿真高层论坛作“协同智能仿真”大会报告。

2000年，开发“智能信息推拉”技术、“基于公共知识库的智能通信”系统，2004年，在中国人工智能学会智能信息网络学术会议，作大会报告“智能通信与智能网络”，2005年，提出“互动智能通信”的概念，2008年，他和马忠贵博士撰写《智能通信》专著，由电子工业出版社出版。

2002年，涂序彦发起并主持中国人工智能学会首届“人工生命及应用”学术会议，提出“广义人工生命”的概念和类谱，2003年，在国际“人工生命与机器人”AROB学术会议宣读论文“Generalized Artificial LifeRace＆Model”，2004年，主编《人工生命及应用》论文集，2005年，北京邮电大学出版社。

2002年，涂序彦与曾广平教授等合作，提出“软件人”的新概念，2003年，获国家自然科学基金项目“计算机网络环境中的虚拟机器人一软件人”支持，2004年，提出“广义软件人”，2007年，总结相关研究开发成果，撰写《“软件人”研究及应用》专著，由科学出版社出版。2008年，主持InternationalConference on Humanized Systems，作大会主题报告“Advanced Intelligence，Humanics，SoftMan”。

2002年，涂序彦与韩力群教授合作，提出“多中枢自协调人工脑”的新概念，2004年，在AROB国际学术会议“Study of ArtificialBrain based on Multi-Centrum Self-Coordination Mechanism”，2009年，总结相关研究开发成果，撰写《多中枢自协调人工脑》专著，由科学出版社出版。

2003年，他在中国人工智能学会第十届全国人工智能学术大会报告中，提出“人工智能”的姐妹学科：“人工情感”的新学科架构。2004年，在北京主持召开中日国际学术会议，作大会报告“Artificial Emotionand its Applications”，提出“IntelligentAnimation，Intelligent Game，IntelligentFilm＆Television”。

1991年，在全国“智能控制”学术会议的大会报告中，涂序彦提出“智能控制论”新学科架构，2010年，他与王枞教授等合作，撰写出版《智能控制论》专著，在科学出版社出版。

2004年，在“智能系统”国际学术会议，涂序彦提出“拟人系统”新概念，2005年，在中国武汉，发起并主持第一届“拟人系统”国际学术会议，他提出创建“拟人学”新学科，2008年，在中国北京，主持召开“拟人系统”国际学术大会。

人工智能技术论文例6

计算机辅助工艺设计(CAPP：Computer Aided ProeessPlanning)，自1965年由挪威人Nikbel提出以来，其系统特性经历了检索式、派生式、混合式、创成式、智能化等过程，智能化CAPP是当前CAPP系统的研究热点。CAPP是现代制造业信息化的一部分，是计算机集成制造系统(CIMS：Computer IntegratedManufacturing Systems)中的桥梁和纽带。“人工智能”(Artificial Intelligence)简称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。人工智能研究如何用计算机去模拟、延伸和扩展人的智能;如何把计算机用得更聪明;如何设计和建造具有高智能水平的计算机应用系统;如何设计和制造更聪明的计算机以及智能水平更高的智能计算机等。人工智能是相对于人类智能而言的，它是采用人工的方法和技术来模拟、延伸和扩展人类智能行为的一门综合学科。

将人工智能技术(AI技术)应用到CAPP系统开发中，使CAPP系统在知识获取、知识推理等方面模拟人的思维方式，解决复杂的工艺规程设计问题，使其具有人类“智能”的特性即为智能化CAPP，是AI在CAPP中的一种应用。

CAPP系统分为专用型和工具型系统。前者可以根据用户的特定需求定制开发，针对性强，具有较好的实用性，但对系统进行功能扩展困难;后者可以由用户根据自身特定的要求进行二次开发，可以实现更多的柔性和开放性，这种系统与CAD(计算机辅助设计)、CAM(计算机辅助制造)、PDM(产品数据管理)等系统的信息共享存在缺陷。

CAPP设计理论目前研究的很少，机械产品设计理论研究的较多，有学者认为设计理论与方法由设计理论基础层、设计工具和支持技术平台层等三大部分组成。有的学者提出四理论框架，即设计过程理论、性能需求理论、知识流理论和多方利益协调理论。CAPP设计理论与机械产品设计理论既有共同性又有特殊性，特别在智能化设计方法方面有较大的差别，因此认为面向智能化的CAPP设计理论与方法体系结构由有三层组成，即基础科学层、信息技术层和智能化设计方法层。

在机械产品工艺设计中，存在大量的不确定因素，许多问题需要靠经验来解决，早期建立在单纯依赖于成组技术基础上的CAPP系统，不能很好地解决这些离散知识的获取问题，只能设计出检索式或派生式系统。近年来，人工智能技术在CAPP系统

开发中的应用，使CAPP技术得到了较大的发展，人工神经网络技术就是AI在CAPP系统中一大应用。人工神经网络(ANN： ArtificialNeuralNetwork)是按照生物神经系统原理处理真实世界的客观事物，它由大量的简单的非线性处理单元高度并联而成，具有信息的分布式存储、并行处理、自组织和自学习及联想记忆等特性;多层前馈网络误差反向传播(ErrorBack Propagation，简称BP)算法。反向传播算法(BP)是一种监督训练多层神经网络的算法，每一个训练范例在网络中经过两遍传递计算：第一遍向前推算，从输入层开始，传递各层并经过处理后，产生一个输出，并得到一个该实际输出和所需输出之差的差错矢量;第二遍向后推算，从输出层至输入层，利用差错矢量对权值进行逐层修改。

AI在CAPP中的另一应用——粗糙集技术。粗糙集(RS：Rough Set)理论是一种擅长处理含糊和不确定问题的数学工具，在理论中“知识”被认为是一种对对象的分类能力，通常采用二维决策表来描述论域的信息，其中列表示属性，行表示对象，每行表示该对象的一条信息。属性分为条件属性和决策属性，论域中的对象根据条件属性的不同，被划分到具有不同决策属性的决策类中。在CAPP系统中，可以用RS理论构建专家系统，对知识进行获取及优化，其基本思路是：将各种零件的加工特征和已知加工方法表达成条件属性和决策属性的形式，一行表示一种零件，多种零件构成一个二维表，对属性进行量化，组织决策表，再采用一定的约简算法对属性集和属性值进行约简，去掉冗余的条件属性和决策规则，得到最小化决策规则集，当输入待加工的零件加工特征时，就可得到优化的加工工艺。

遗传算法，AI在CAPP系统的又一应用。遗传算法(Genetic Algorithm)是模拟达尔文遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。遗传算法是从代表问题可能潜在解集的一个种群开始的，而一个种群则由经过基因编码的一定数目的个体组成，每个个体实际上是带有染色体特征的实体。因此，在一开始需要实现从表现型到基因型的映射即编码工作，如二进制编码。初代种群产生之后，按照适者生存和优胜劣汰的原理，逐代演化产生出越来越好的近似解，在每一代，根据问题域中个体的适应度大小挑选个体，并借助于自然遗传学的遗传算子进行组合交叉和变异，产生代表新的解集的种群。这个过程将导致种群像自然进化一样的后生代种群比前代更加适应于环境，末代种群中的最优个体经过解码，可以作为问题近似最优解。

智能化CAPP系统开发中还有模糊推理、混沌理论等智能化方法，实际应用中，往往将多种智能技术相互结合，综合运用，发挥各自的特长，如人工神经网络具有知觉形象思维的特性，而模糊推理等具有逻辑思维的特性，将这些方法相互渗透和结合，可起到互补的作用，提高智能化水平。

智能化是今后CAPP系统发展的主要趋势，但从目前的人工智能技术水平来看，不可能使CAPP系统在智能化水平上有实质性的突破，因为目前的人工智能技术主要是模拟人的逻辑思维和逻辑推理方面的能力，不能有效地模拟人的形象思维、抽象思维和创造性思维能力，而CAPP系统不仅要有推理的功能，还要有“联想”的功能， CAPP系统开发是要解决大量的人类思维活动方面的智能问题。因此要提高CAPP系统的智能化水平，必须在人工智能技术方面有新的发展，要解决人工智能技术方面的问题，必须在一些基础

理论和基础科学方面有新的突破，如在生命科学、数学等方面要有新的突破。由此可见，在可以预见的将来，智能化CAPP系统的发展仍将是在充分发挥人的智能优势的基础上，综合应用各种人工智能技术，实现CAPP系统的智能化。

通过以上论述，相信大家对计算机辅助工艺设计与人工智能以及AI在CAPP中的应用有了一定的了解。人工智能技术的不断发展，智能化CAPP系统必将在知识获取、表达和处理的灵活性和有效性上得到进一步的发展，提高CAPP系统的智能化水平，从而提高现代制造技术水平，是我国由制造大国成为制造强国。

人工智能技术论文例7

21世纪是一个全新的时代，在新的时代背景下，我国正处于经济腾飞的关键时期，各行各业都在不断的发展和进步。就电气行业而言，自动化和智能化是未来发展方向。对电气工程自动化的研究一直是热点问题，总的说来传统的自动化控制存在一定的劣势，已经无法满足人们日益增长的需求。智能化技术的出现有效的弥补了传统自动化控制方法的不足之处，极大的促进了电气工程领域的发展和进步。本文以电气工程自动化中的智能技术为研究对象，首先介绍了智能化技术在运用过程中的理论基础，接下来讨论了智能化技术在运用过程中的优势，最后探讨了智能化技术在电气自动化控制中的具体应用。

1智能化技术在运用过程中的理论基础

所谓智能化技术指的就是将人工智能理论和计算机技术有效的融合到一起的一种科学技术，现阶段人们刚开始将智能化技术引入电气工程领域，相关研究还处于初始阶段。但是，智能化技术在电气工程自动化领域具有广阔的应用前景。智能化技术是许多学科融合在一起得到的成果，具体来讲包括：控制技术、信息理论、生物理论和语言学理论等等。智能化技术的研究宗旨就是使得机器在人工智能的协助之下具有一定的自主能力，可以自主的开展一些操作行为。一般来讲人们会使用具有智能化能力的机器来完成一些危险性相对较高的操作，这样就可以有效的保证人的安全性。

对电气工程自动化控制的智能化研究是人们十分关心的问题，具体的研究内容主要包括：第一，对相关信息的采集和整理；第二，对相关电子电气技术的研究等等。在研究人员的不断努力之下，目前有些智能化技术已经在电气工程领域得到了应用，而且取得了令人满意的结果，这充分说明了智能化技术在电子工程自动化领域具有广阔的应用前景。融合了智能化技术的电气工程自动化控制具有下述优势：首先，系统的控制效率得到了显著提升；其次，企业可以在一定程度上降低成本投入，从而获得更多的经济效益；再次，工作人员的工作量得到了显著降低；第四，企业可以对人力资源进行更加合理的配置。

2智能化技术在运用过程中的优势

在电气工程自动化控制领域，智能化技术可以发挥自己的作用，总的说来智能化技术的优势主要体现在以下三个方面：

2.1不再需要建立控制模型

在智能化技术未面世之前，人们在电气工程领域使用的是传统控制方式，传统控制方式具有一定的不足之处，包括：第一，控制对象的动态方程不是很容易实现；控制模型中经常存在一些无法控制的变量。在这种情况之下，人们构建的控制模型和系统实际的过程具有一定的出入，控制模型无法实现对系统的精确控制，这样最终的控制效率也就相对较低。智能化技术的出现有效的解决了上述问题，在智能化的控制器中，人们不再需要对控制系统进行建模处理，这样也就避免模型不准确现象的出现，从而有效的提升了控制器对系统的控制精确度。

2.2便于对电气系统进行调整控制

在对电气系统进行控制时，由于系统处于一种动态变化的状态，在控制过程中智能化控制可以实现对控制过程的动态调整。这样的动态调整过程可以有效的保证电气系统处于正常的工作状态，并提升其工作能力。除此之外，融合了智能化技术的控制系统的另一个特点就是：相关人员只需要远程通过数据来操控整个控制过程，技术人员完全不需要在控制现场开展相关操作。

2.3智能化控制器具有很强的一致性

智能化控制在对电气系统进行控制的过程中可以实现很高的一致性，具体体现在就智能控制器而言，当相关人员向控制器传入不同类型的数据时，智能控制器可以通过一定的处理给出合适的控制输出，从而实现对电气系统的有效的控制。总的说来，影响控制效果的主要因素就是具体的控制对象，在智能控制系统中，如果更改了控制对象，那么控制效果就可以无法达到预期效果。因此，相关人员一定在明确系统中的控制对象，根据控制对象的特点设计科学合理的智能控制系统。

3智能化技术在电气自动化控制中的具体应用

在智能化技术的推动以及研究人员的不断努力之下，现阶段智能化技术已经在电气工程自动化领域得到了一定的应用，具体情况如下：

3.1智能控制

人们将智能化技术融入了电气自动化控制中，这样技术人员就可以对电气系统实现远程智能控制，无需工作人员参与控制过程，控制效率也得到了提升。智能控制不但在电气系统中发挥了巨大的优势，也为智能化技术在电气工程领域中的应用提供了坚实的基础。

3.2优化设计

在电气工程自动化的优化设计中，智能化技术也发挥了作用。现阶段，相关人员借助CAD技术和一些计算机软件实现对电气系统的优化设计，有效的避免了传统方法中不方便修改的劣势。此外，人们在优化设计中还可以使用遗传算法，保证了设计结果的有效性和最优性。

3.3故障诊断

现阶段，人们可以通过智能化技术实现对故障的有效诊断。当系统出现故障时，在故障真正产生之前一般会出现一定的特定现象，利用智能化技术可以对上述特定现象进行有效捕捉，从而实现对故障的预警。

参考文献

[1] 蒋敦旗.浅议在电气工程自动化控制中智能技术的应用[J].科技创新导报，2014，v.11；No.32032：106.

[2] 綦振宇.解析人工智能技术在电气工程自动化中的应用[J].黑龙江科技信息，2014，36：14.

[3] 靳虎.人工智能技术在电气工程自动化中的应用[J].科技展望，2015，v.25；No.31902：128.

[4] 翁娟.浅谈电气工程自动化中智能技术的应用[J].电子制作，2015，No.27704：225.

[5] 李鑫.试论电气工程自动化中智能技术的应用[J].中国高新技术企业，2015，No.35035：51-52.

人工智能技术论文例8

【作者单位】刘焕英，广州市第一人民医院《广州医药》编辑部。

【中图分类号】G237.5【文献标识码】A【DOI】10.16491/j.cnki.cn45-1216/g2.2020.07.006

近年来，人工智能已经进入社会生活的各个领域，我国已在战略和行动层面部署人工智能的发展目标。人工智能正加速进入出版业，其与出版系统的深度融合将成为未来发展的大趋势。在未来，人工智能对期刊出版的影响是颠覆性的，通过知识服务来实现期刊出版流程的高效化和智能化[1]。出版智能化是人工智能与出版深度融合的主要方向，因此，探讨人工智能与科技出版的融合发展问题至关重要。

不少学者对“出版+人工智能”进行了深入研究。张勇等认为，人工智能与学术期刊的深度融合，必须建立在以大数据为基础，利用现代互联网手段，形成以人工智能为核心的智能化新格局[2]。范军等认为，人工智能出版具有以人机生产协作化、出版资源集约化、产品形态多元化、知识服务交互化等特点[3]。张海生等认为，人工智能与出版以技术为物质基础，以数据为内容基础，以算法为有效服务[4]。

新冠肺炎疫情的暴发，对各行各业造成不同的冲击，但也加快了部分产业数字化，为经济社会的数字化转型带来极大的挑战。在主持召开的中央全面深化改革委员会第十二次会议上，强调要鼓励运用大数据、人工智能、云计算等数字技术，在疫情监测分析、防控救治等方面更好发挥支撑作用。科技期刊是发表具有研究价值的学术创新成果、进行学术交流的主要载体，具有对疫情防控工作的正面引导作用。在人工智能与科技期刊出版融合的大背景下，出版人应抓紧机遇，以“人工智能+期刊出版”的理念为抗疫出一分力，充分彰显出版人的使命担当。疫情过后，科技期刊更要积极通过人工智能技术加快科技期刊的数字化转型升级，实现科技期刊出版智能化。

目前，关于人工智能与出版的研究主要从宏观统筹的角度出发，研究人工智能对期刊出版的影响，但这些研究没有涉及人工智能对科技期刊出版流程微观环节的影响及改变。本研究就人工智能与科技期刊深度融合对出版流程微观环节的影响及改变进行深入分析，为科技期刊智慧出版的发展提供思路。

一、人工智能融合科技期刊出版的优势

与传统出版模式相比，人工智能融合科技期刊出版，能适时构建一套自动化、智能化、系统化的出版流程，有利于科技期刊实现可持续发展。见图1。

1.智能选题策划

选题策划是科技期刊出版产业链的顶端，一个完整的选题策划过程涉及众多变量，如政策、作者、读者、学术发展等，而以往这些变量主要依靠编辑和编委的学识以及对该学科的预见及判断来把握，这种方式在如今信息发达的网络时代已经滞后。人工智能能降低人為因素导致的偏差，能抓取社会热点、行业信息及读者和作者信息，为科技期刊的选题策划提供全局化思维和科学化手段。如在新冠肺炎疫情下，编辑部可利用智能算法，挖掘更多的抗疫选题，对各学科相关专家就疫情的研究进行定向约稿，介绍新冠肺炎研究的新进展。这不仅能促进学科之间的互动和交流，还能有效发挥科技助力疫情防控工作。

2.人机协同内容生产

在传统期刊出版流程中，稿件由作者完成，稿件质量由作者的专业知识、对科研结果进行整合构建而成，计算机只是辅助作者进行记录。利用人工智能的协同编纂系统进行的科技论文内容生产，可以协助作者进行文献资料的整理、分析及写作。人工智能协同编纂能系统充分利用群体智能的理论和技术，能够支持作者在线撰稿、编辑在线编辑，以及二者协同编辑[5]。人工智能还可以根据科研工作者的实验方法、结果及结论，按照科技论文的写作模块进行自动编写论文，如龙源数字传媒集团的“知识树”人工智能平台，可以根据编辑定义的内容自动编辑内容。

3.智能高效的编辑加工

科技期刊的出版内容大多涉及专业的学科知识、复杂的统计学知识，在传统出版流程中，编辑或外审专家需要对稿件进行大量的审核，审核稿件内容的科学性、先进性及研究结果的可靠性，审稿周期和出版流程较长。人工智能与科技期刊出版融合后，能大幅度提高编辑加工的智能高效性。（1）编校自动化，系统可智能生成编校系统，实现数字化的内校、外校和作者校对三位一体的协同校对模式。（2）系统能识别科技论文的学术不端行为。系统不仅能对稿件进行整句或者部分段落的智能识别，还能对图片内容进行检测，检测图片真实性和合法性，有效检测稿件内容的学术不端等行为，保障出版内容的真实性和原创性[6]。如爱思唯尔的人工智能查重系统“伊威瑟”就能做到这些。（3）系统可智能发掘合适的审稿人员，完成同行评议的自动化。人工智能融合科技期刊出版后，系统能根据论文的主要研究内容，自主识别和确定审稿人，还能自动撰写和发送邮件，提醒作者审稿进度，自动发送修改文件或审稿结果通知书等。

4.精准的传播推送

人工智能通过归类和分析读者访问的期刊网站，得到期刊的用户画像，精确洞察用户需求，实现信息的智能推送和智能推荐。人工智能的传播模式为“千人千面”，以用户为核心要素，用人工智能算法对读者进行准确定位，从而进行个性化的推送服务，并能及时评估传播效果，实时调整传播策略[7]。如开放科学计划（OSID）就是利用人工智能实现精准推送，在每篇科技论文中植入OSID码，通过二维码中的五项服务内容进行转发和分享，无障碍地实现作者与读者的双向交流。此服务不仅使论文的传播速度更快，还实现读者、作者的有效交流[8]。

二、人工智能融合科技期刊出版的发展瓶颈

1.技术：智能化程度不高

目前，科技期刊出版的智能化程度不高，处于弱智能阶段。所谓弱智能阶段，就是人工智能根据人类预设的算法架构线性地处理数据，从而代替人类解决某类特定问题，但不具备推理和思考的能力。由于弱智能不能归纳总结逻辑框架并自主解决问题，在人工智能不够智慧的条件下，其只能承担科技期刊出版流程中一些机械性、技术含量不高的流程。提高科技期刊出版的智能化程度，需要解决人工智能与科技期刊出版融合发展的技术问题。

2.人才：人工智能高端人才缺乏

限制科技期刊出版与人工智能融合的因素，主要就是人工智能高端人才缺乏。就目前来说，我国人工智能人才缺口较大，特别是科技期刊更是缺乏“人工智能+出版”的专业人才。人工智能高端期刊人才培养的三个关键因素是懂学科、懂出版、懂技术，但具备这三个要素的科技期刊编辑严重缺乏。人工智能技术开发的人不懂出版，科技期刊编辑不懂人工智能开发，这在很大程度上阻碍了人工智能与科技期刊出版的深度融合发展。从此次与新冠肺炎疫情相关的文献来看，大多源于医学类或者科技类的期刊出版单位，源自自然科学类的出版单位较少。面对疫情，科技期刊出版单位能够发挥自身的人才优势，提供与疫情相关的数字供应，这与其具有专业人才是息息相关的。科技期刊要加大人工智能高端人才的培养，为期刊出版的智能化打牢基础。

3.出版涉及的伦理及法律问题

人工智能可对出版技术层面和工具层面有促进作用，但其终究无法把握意识形态方面的问题，无法做出有价值的判断。人工智能出版主要靠网络爬虫技术获取用户数据，这可能会侵犯用户的隐私权。具体到新冠肺炎疫情相关问题上，人工智能为新冠肺炎病人的病情诊断提供有力支持，但患者的个人信息、病史及诊断记录保存于人工智能系统的云端，如果未经用户授权，患者信息被随意窃取进行科技论文写作，患者的隐私权会遭到侵犯。上述问题所带来的各种隐患，建议科技期刊及有关单位引起重视。

此外，人工智能出版物的著作权认定也存在争议。由机器人完成的科技论文的著作权究竟属于人工智能机器人，还是属于机器所有者或编程者？人工智能学术创作是对现有数据资源的组合利用，这一再创作过程是否构成侵权也值得商榷。人工智能作品在传播时未获得原作者的授权，是否也侵犯了原作者的信息网络传播权？这些都是当前亟须思考的问题。

三、人工智能融合科技期刊出版的发展思考

期刊界在看到科技期刊与人工智能发展融合带来诸多机遇的同时，也要注意到人工智能对科技期刊带来的挑战，应做好出版单位的事业升级等相关工作。

1.加强人工智能与科技期刊出版融合的技术研究

当下的人工智能技术尚不成熟，科技期刊要实现“人工智能+期刊出版”的智慧化出版模式，必须让期刊出版单位与编辑通力合作，解决技术匮乏问题。期刊出版单位应加强与人工智能企业或者高校的合作交流，重构“人工智能+期刊出版”的生态系统，积极探索适合自身发展的融合模式。如上海大学期刊社与上海大学计算机学院合作成立期刊融合出版实验室，通过多媒体融合出版模式，成功创办了“数字影视技术专栏”，提升科技期刊影响力。同时，编辑要主动转变传统出版思维，主动学习人工智能技术，应用人工智能技术为期刊出版服务。只有人工智能高端人才与编辑协调工作，才能有效清除人工智能与科技期刊出版融合的技术屏障。

2.加强智能出版队伍建设，提供优质学术出版内容

此次新冠肺炎疫情下，出版业生态脆弱问题暴露无遗，其中最大问题就是智能出版业务相对薄弱，这与出版单位忽视智能化队伍的培养有关。科技期刊出版单位应加快聚集人工智能高端人才，不仅要重视培养“人工智能+经济”“人工智能+社会”“人工智能+管理”“人工智能+法律”等复合型跨界编辑人才，还要加大引进对人工智能基础研究、应用研究、运行维护等方面具有深厚造诣的专业技术人才。在科技期刊智能化出版过程中，期刊出版单位除了要求编辑必须具备广泛的知识储备，如编辑学、语言学、计算机学等，还要求编辑掌握人工智能的基本原理，熟悉人工智能相关软件的使用，深谙人工智能下科技期刊出版的全流程。

智能化时代，科技期刊的原创内容与人工智能技术相结合，从技术层面突破人工智能的技术瓶颈，提高了期刊内容的传播力。编辑应利用人工智能技术，根据读者在科研平台、社交平台的关键信息，多角度完善读者的兴趣模型，进一步优化算法，把出版产品精准地传递给读者。

人工智能技术论文例9

    

      近年来，智能信息处理技术获得了突飞猛进的发展，该技术有机融合了控制技术、电子技术、计算机技术等多种先进技术，能够高效实现信息的采集和处理任务。开展信息的智能化处理技术研究具有非常重要的意义，能够全方位的了解和掌握智能信息处理技术的发展及运用状况，并发挥该技术的优势和作用，为今后的研究提供依据。 

1 信息的智能化处理技术的产生与发展 

1.1信息的智能化处理技术的产生 

早在1930年就产生了信息的智能化处理技术，然而因为运算功能强大的工具，致使智能化信息处理技术的功能无法得到全面体现，这在一定程度上限制了信息的智能化处理技术的发展和成熟。计算机技术的广泛应用为信息的智能化处理技术的进一步发展提供了坚实的基础保障，研发出多种智能信息处理产品，在人们的工作和生活中得到了大规模的应用，为人们提供了极大的便利，同时也产生了较大的社会及经济效益。针对当前医学领域中的GT机而言，该机器充分运用了智能化信息处理技术的优势[1]；同时美国科学家J. W.Coolev领导多位研究人员共同研制出先进的FFT算法，极大地推动了科学研究领域的创新发展。随后硬件电路就借助FFT算法对智能监测仪器进行开发研究，推出多种自动化和智能化程度较高的检测设施，获得了很大的成功[2]。科学技术的实时发展使信息的智能化处理技术也不断更新，科技水平逐步提升，智能化信息处理技术在信息处理系统中发挥的作用越发重要。 

1.2信息的智能化处理技术的发展 

信息处理技术顺应着通信技术、计算机技术的发展潮流，已经进入到一个全新的发展阶段，不仅更新了传统的发展理论及方式，在研究领域方面也获得了进一步的拓展，构建出全新的研究理论及方法。在信息处理技术最初发展阶段，线性、最小相位及因果等系统是几大关键研究内容，在不断的发展过程中已经逐渐转向非最小相位、非因果和非线性等研究领域，能够结合信息的变化开展针对性的处理工作。能够处理可靠性和稳定性较差的信息是智能化信息处理技术最显著的特征，能够使其转变为可靠和确定的信息。在智能化信息处理技术的支撑下，能够在确定性较差的信息内获取相对精确的结果，能够对信息进行有效、充分的利用，显著改善了信息的整体利用率。 

构建具有良好判断能力、理解能力和学习能力的人工智能系统是开展智能化信息技术研究的根本目标，信息的智能化处理技术主要借助不同算法对信息进行采集和利用，最终达到智能化管控的效果。由此得知，信息的智能化处理技术主要研究内容为：1）环境、机器同人的彼此智能化交互协作。该技术能够对语音或文字开展自动识别研究，并尝试理解自然语言，对图像、视觉信息进行自主化的加工和处理，确保环境、机器同人三者能够实现信息的互动沟通、交流[3]；2）将有价值、有效信息从数据库内进行提取，并总结基本规律。智能化信息处理技术的根本研究内容为机器学习及简约数据，需要借助已经掌握的模式识别理论、知识，针对数据信息进行简化处理，通过可阅读的方式将信息呈献给决策人员，便于制定出科学的决策。也能够自动化的学习多种数据，进而进行数据的评价和分类处理工作，对结果进行准确的预测；3）合理规划和优化智能系统，发挥系统的协作、决策功能。应对计算机决策系统、辅助规划系统进行构建，参考优化指标改善社会及经济效益。还应对系统建模内容进行探究，对智能决策、规划、体系协作的基础理论和方式进行进一步的优化。 

2 信息的智能化处理技术理论及方法 

信息的智能化处理技术涵盖多个研究领域，融合了通信技术、控制技术和计算机技术等先进技术，涉及多个信息科学技术学科。综合当前的研究及发展情况，可以将信息的智能化处理技术归为以下几类： 

2.1模糊理论 

若需要对无法确定对现象进行探究和分析，就必须要借助模糊理论来实现。由于事物本身拥有不确定的特性，同数学理论下的二元性原则没有直接关系，属于对象差异的中间过渡状态，无法进行准确的划分，从而不能明确对象类型。模糊系统具有模糊性特征，能够结合模糊理论发挥模糊信息处理功能，是一种动态化的模型。一般在模糊系统内，输入、输出彼此对应，能够将其视为连续函数的通用逼近器，主要包括模糊推理机、反模糊化器、模糊产生器及模糊规则库[4]。建立在神经网络、模糊系统之上的模糊神经网络，有效整合了模糊系统机理、神经网络，将二者的优势进行了整合，同时也融合了多种理论，包括动力学、逻辑计算、处理方式及语言等。模糊神经网络不仅具有较强的联想能力、识别能力和学习能力，同时还拥有良好的模糊信息处理性能。在普通神经网络内，对模糊输入信号、权值进行添加是模糊神经网络的核心所在，在优势互补的原理下，能够使神经网络、模糊系统的优势和功能充分展示出来，同时也弥补了二者各自的弊端和不足。构建的模糊神经网络使信息的智能化处理技术发展迈向一个全新的发展层面，具有非常重要的意义。 

2.2 人工神经网络法 

网络模型、数学模型是构建人工神经网络的关键，基于网络模型内，基础构成就是人工神经元，需要结合特定结构对其进行组合，最终打造出完整的模型；而在数学模型内，依据大脑神经元构建的人工神经是处理信息的单元体，借助组合而成的人工神经元，能够形成神经网络结构。独立人工神经元、神经元间的基本连接结构就是神经网络结构。就信息的智能化处理技术发展研究结果进行分析，当前已经成功研制出多达十几种的人工神经元网络模型，依据信息流动方向、连接途径，能够将人工神经元网络模型划分为多种不同的种类[5]。相互结合型（反馈型）网络、前向型网络是构成人工神经元网络模型的两大类，前者具有反馈信息的功能，而后者无法对信息进行反馈处理。

2.3 进化算法 

依据生物界遗传定律、自选选择定律，形成了进化算法，该算法在机器学习、优化等研究方面发挥着极其重要的作用。进化算法的基本原理即为通过对生物遗传模型进行模拟的方式，优化索索全局，获取最佳的结果。进化算法的适用范围较广，运用方式簡便，能够并行开展信息处理工作，其主要对象为个体，能够实施变异、交叉及选择等处理任务，明显优于传统算法，具有其特有的特征。在长期的钻研和探究过程中，进化算法不断完善，当前在机器学习、识别图像和自动化管控等领域占据着极高的地位，该算法在信息的智能化处理技术中有着普遍的运用。

 

2.4 信息融合技术 

信息融合技术的关键研究对象为：怎样加工处理、运用不同的信息，达到信息互补的效果，确保最终获取信息的精确性和真实性。信息融合技术建立在多传感器系统的基础上，能够准确监测目标，对无法明确的信息进行排除，有效提升了信息的可靠程度。通过分析、模拟人类大脑对信息进行综合性处理的功能，形成了信息融合技术的基础工作原理。大量传感器存在于系统内，传感器所发信息具有一定的差异，基于多传感器的信息融合系统能够根据大脑处理信息的方式开展相应的信息处理工作。多传感器信息融合系统能够综合性的处理多种不同的信息资源，并整合大量信息，并科学支配、运用这些信息，系统还可以高效组合冗余信息，显著改善了信息的准确性和可靠性[6]。在上述工作原理下，由多个子集组成的信息系统具有非常强大的功能，性能更加优越。低层次处理、高层次处理是信息融合技术的两大关键类型，其中前者主要指的是数据的预先处理工作，包括数据分类、检测目标等；而后者主要指的是集威胁估计、态势和全部融合过程为一体的提取处理。功能型模型、数据型模型是当前信息融合模型的两大关键种类，在实际运用中发挥着重要作用。 

3 信息的智能化处理技术的应用及发展趋势 

在实践生活中，信息的智能化处理技术有着较高的运用价值和实用性：1）智能化信息处理技术能够提高工作效率，能够开展自动化和智能化的处理工作，有效减轻了人们的脑力劳动任务；2）智能化信息处理技术能够针对不同的对象进行识别，包括影像、语音及文字等，借助机器能够进行翻译和分析等操作；3）当前互联网覆盖范围非常广阔，借助路由器，信息的智能化处理技术能够分析数据传输途径，获取优化路径，有效处理网路堵塞等故障[7]；4）目前实践生产中计算机技术已经实现了普遍运用，计算机技术发展速度日益加快，存储量也逐渐扩大，大大节约了成本资源，在智能化信息处理技术不断发展的过程中会进一步加快计算机技术的发展进程。 

从模拟数字到人工神经网络的发展转向，信息的智能化处理技术对混沌理论、小波分析理论、遗传算法及模糊数学理论进行了有效的整合，不断研发和创新出全新的智能化信息处理思路、算法及理论。信息的智能化发展技术拥有非常广阔的发展前景，迎合了未来信息时代的发展需求，这就要求必须要强化对智能信息处理技术的研发力度，提高对技术研发的重视度。在推动智能化信息处理技术发展的过程中，应将其发展与实践运用和科研课题进行综合，运用创新思想整合多种不同的信息处理技术，满足更加复杂的运用需求，使智能化信息处理技术与其它领域密切结合起来，促进信息学科的发展。 

4 结束语 

综上所述，信息的智能化处理技术经过不断地发展日趋成熟，然而将该技术运用到实践生活中时仍然会出现一系列的问题，还需要加大研发力度，使智能化信息处理技术更加完善。在今后的发展过程中，要将科技前沿同信息的智能化处理技术进行整合，创新研发思路及方式，结合实践运用需求来总结智能化信息处理技术的理论。同时，为了迎合信息的智能化处理技术的复杂化发展趋势，还应将该技术与多种信息处理方式进行紧密结合，有效推动智能化信息处理技术的快速发展。 

参考文献： 

[1] 张晓孪.基于语义的智能信息处理技术的研究[J].微型电脑应用，2014（11）. 

[2] 宋伟，霍广明.智能信息处理技术的现状及发展[J].科技信息，1998（12） . 

[3] 齐小刚，杨永安.智能信息处理技术在卫星测控领域的应用研究[J].系统工程与电子技术，2000（01） . 

[4] 杜亚军.智能信息处理及其在搜索引擎中的应用[J].西华大学学报（自然科学版），2007（02）. 

人工智能技术论文例10

中图分类号：TH-39 文献标识码：A

1 对智能控制系统进行分类

所谓智能控制系统主要是一种多项控制技术，智能控制的正常运行需要仰仗于各类智能控制的子系统，进而构建出集成、混合的控制系统，只有这样，众多的智能技术才能够在智能系统中发挥其应有的作用。当下，各个行业所采取的控制系统主要有以下几个类别：（1）学习控制系统，类似于人类大脑的功能，人类的学习能力是智慧的主要表现形式，而学习控制系统主要通过对结构进行认知、辨别以及调整以后，利用对数据的处理及对信号的循环输入以保障其良好的运行效果，该系统还能结合一些基本信息自动地进行控制。（2）分级控制系统，该系统采取分级递进的智能模式，主要利用自组织控制、自适应控制等条件。再改控制系统中主要表现了三个级别，即：协调级别、组织级别以及执行级别，而对于每个级别来说，他们都具备该级别独有的作用。（3）专家控制系统，这种智能系统主要是将技能、知识、经验等因素进行有机的融合，并将这些因素整合到计算机系统当中，系统会根据相应的程序指令进行相应的操作。在该系统中，包括了众多的理论内容，这些理论内容都为智能系统在对实际问题进行处理时提供了一定的帮助，让处理后得出的结果具备较高的性能。（4）神经网络系统。当前，人工神经网络控制系统仍旧是运用最多的系统，该种智能系统的网络结构主要借鉴了人工神经元、人工细胞的相关技术，智能控制和模仿真人是该系统的主要功能。

2 将智能控制运用到有关机床

机电一体化是当今工业中的一项重要技术，智能化则是当今科技的主要发展趋势，在机电一体化当中发挥着巨大的作用，智能控制的主要表现形式之一就是数控机床与机器人的智能化。

对于数控机床来说，衡量机电一体化技术的重要指标便是精度。在陈旧的数控机床设备中，由于没有对智能技术进行过多的融合，进而导致产品加工不理想以及机床的精度不达标，智能数控系统中运用了许多RISC芯片以及多CPU控制系统，这些芯片以及系统将大幅度提高机床的精度。

在数控系统最初设计的过程中，大多数运用到的设计方法是模块化设计，其具有较为良好的裁剪性能，而且功能所设计的方面非常之广，针对各类不同的机电一体化生产基本上都能够达到要求，而在群孔系统的效果控制中，对于相同或者类似的群孔系统可以对各种操作流程进行参照，进而保证系统调整符合相关要求。

系统的操作程序是正常运行的重要指令，根据所需要加工产品的精度和尺寸对操作程序进行编程，才能够让产品加工以后达到预期的智能效果，从前，产品加工都是在普通车场进行，操作流程则需要依靠人工进行控制，所以要求操作工人具有较高的技术水平，而在当今的数控车床中，我们只需要依据相关的程序，对机器进行调试之后就可以进行加工工作，这恰恰是智能化的重要表现。

3 在设备装置中的智能元件

将智能控制运用到机电一体化系统中，不仅可以促进系统控制形式的调整以及转变，更加可以保障系统实现自动控制，机电一体化的典型设备就是数控机床，数控机床在元件的控制上更加能够反映出其发挥的具体作用。

数控机床中最基本的装置就是平面显示器，它的主要作用是显示相关的程序指令，进而让机床的操作人员对机床的运行状态更加深入的了解，在机床改造技术更新换代的同时，智能元件的种类也在不断翻新变化，近些年来出现的FPD平板显示技术具有能耗低、重量轻、显示大等诸多优势，完全可以应对最基本的智能操作。

而硬件模块则是保障数控机床达到指标的主要装置，生产商采用相关的智能技术，加之融合相关的智能元件创造出了良好的模块结构，譬如存储器、CPU、PLC、位置私服等，在具体的操作过程中进行了对模块形式的删减，建立了不同性能的模块。

在数控机床进行加工时，利用动态监控系统，完全可以将各种不同的现代化技术进行融合，这其中包括网络技术、计算机技术、多媒体技术、模拟技术等。有的时候甚至可以将一些经常用的控制装置改造成具有严密制造过程的控制体系，进而推进智能化进程。而网络技术是当今智能控制中应用最广的一项技术，它可以通过机床联网的形式利用计算机进行编制、输入、调节程序、执行命令等工作，进而实现无人操作的智能化控制。而网络装置主要包括的是数据线以及计算机，只要具备这两样装置，就可以完全将数据准确地显示在机床面板上。

4 智能控制的主要特点

智能控制是多领域的交叉学科，从最初的“二元论”到后来的“三元论”发展至今，已经成为“四元论”，智能控制已经得到了长足的发展，我们有理由认为，智能控制理论的根基是自动控制理论、信息论、运筹学以及人工智能的交叉。其具有相对完善的理论基础。

相比于传统理论，我们可以认为智能控制对对于传统理论的延伸和发展，也可以说传统理论是智能控制所包括的一部分，是智能控制的最初形式。智能控制具有分级、开放、分布的结构特点，具备很强的信息处理能力。智能控制追求的是对系统的全面优化。而智能控制的主要任务和所针对的对象具有不确定性，传统的控制方法在通常情况下仅仅适用于单一任务和精确的数学模型。而只能控制系统的重点在于对数学模型符号、环境以及描述的识别，在数据库的设计上，它与传统控制常用到的运动学方程、函数等数学描述方法有着本质上的差别。只能控制具有混合控制的基本特点，该系统能以数学广义模型来表述混合的控制过程，采用定性决策以及定量控制结合的控制方式。

智能控制系统对于传统控制理论并不加以排斥，智能控制当中往往包含常规控制，而智能控制同样经常利用常规控制的基本方法来对低端的控制问题加以解决，并对常规的控制方法力图扩充，而且智能控制系统具备非常强的学习功能、组织功能以及适应功能，能够克服环境所具有的不确定性以及复杂性，最终实现有效控制。

结语

现如今，智能控制已经成为机电一体化系统中被应用最多的控制方法，智能控制以其独有的高水平、高效率、高性能的控制优势对传统的控制方法造成了猛烈的冲击，并大有取代之势，文章中提到的数控机床仅仅是机电一体化技术中的一个典型代表，在现代工业生产生活中，智能控制在机电一体化系统当中的运用还有诸多方面，人们发现，智能控制的控制效能具有非常明显的优势，其优越性也越来越多地得到了人们的认可。