人工智能技术研究
前言：想要写出一篇令人眼前一亮的文章吗？我们特意为您整理了5篇人工智能技术研究范文，相信会为您的写作带来帮助，发现更多的写作思路和灵感。
人工智能技术研究范文第1篇
关键词：新一代计算机；人工智能技术；发展趋势
“人工智能”是在1956年的Dartmouth学会上提出的，英文缩写是AI。它是计算机科学等多种学科互相渗透而发展起来的综合性、交叉性学科。从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何模拟人类智能活动，使机器能够胜任一些需要人类智能才能完成的复杂工作，以延伸人类智能的科学。
二、人工智能技术的发展状况
随着计算机、信息和并行程序设计技术的发展，人工智能的研究已经发展成为智能体系的研究。到目前为止，人工智能程序已经知道考虑他们要解决的问题，从而寻找比较好的答案。智能体体系可以被认为是智能体的软件工程模型，智能体语言是智能体的软件系统。在我国，智能体技术多被应用到处理具有异构、布、态、规模及自主性的系统中，如Internet，是人工智能技术的新应用。
目前，人工智能技术在美国等欧洲国家仍保持非常快的发展速度。在人工智能技术领域十分活跃的IBM公司，已经为加州劳伦斯利佛摩尔国家实验室制造了号称具有人脑的千分之一智力能力的ASCIWhite电脑。据称，其正在开发的更为强大的blue jean电脑的智力水平将与人脑相当。
三、新一代计算机和人工智能技术的应用
随着人工智能技术的不断发展，越来越多的技术发展都涉及到人工智能，人工智能已经被广泛应用到许多领域。
（一）人工智能技术在计算机符号计算中的应用
计算机最主要的用途之一就是科学计算，通常分为纯数值的计算和符号计算两种。其中符号计算是一种智能化的计算。随着新一代计算机的开发和普及以及人工智能技术的发展，多种功能计算机代数系统软件相继出现，都是用C语言写成的，可以在绝大多数计算机上使用。
（二）人工智能技术在计算机模式识别中的应用
计算机用数学方法研究模式的自动处理就是模式识别。用计算机实现模式的自动识别和判断，是利用人工智能技术开发智能机器的关键，计算机模式识别的特点是效率高，速度快，准确率高，也为人类认识自身智能提供了有利线索。
（三）计算机的机器翻译
计算机把一种语言转变为另一种语言的过程就是机器翻译。目前，我国的机器翻译软件的翻译特点，大致可以分为三类：词典翻译、汉化翻译和专业翻译。词典翻译软件可以迅速查询英文单词或词组的词义，并提供发音；汉化翻译软件提出“智能汉化”的概念，辅助翻译作用更加明显。
（四）人工智能技术在计算机机器学习中的应用
计算机的机器学习主要研究如何使计算机能够模拟或实现人类的学习能力。机器学习是机器具有智能能力的重要标志，也是机器获取知识的根本途径。机器学习是一个难度较大的研究领域，它与认知科学和逻辑学等学科都有着密切的联系，并对人工智能的其他分支也会起到重要的推动作用。
（五）人工智能技术在计算机问题求解中应用
人工智能技术在今天的计算机程序已能够达到各种方盘棋和国际象棋的锦标赛水平。但是，尚未解决包括人类棋手的表达能力和洞察能力等。人们通常都能根据具体问题找到思考问题和解决问题的办法，目前，人工智能技术已能通过计算机程序知道如何考虑要解决的问题，寻找较为准确的解答方法。
（六）人工智能技术在计算机推理证明中应用
逻辑推理在人工智能研究中是最持久的探究领域之一，其别重要的是，通过找到合理准确的方法，集中注意力在大型数据库中的有效事实上，关注可信证明，并在出现新信息时适时修正这些证明。因此，在人工智能方法的研究中，定理证明是一个极其重要的论题。
（七）人工智能技术在计算机语言处理中的应用
自然语言处理是人工智能技术应用于实际领域的典型范例，经过多年艰苦努力，这一领域已获得了大量令人瞩目的成果。目前该领域的主要课题是：计算机系统如何以主题和对话情境为基础，注重大量的常识——世界知识和期望作用，生成和理解自然语言。这是一个极其复杂的编码和解码问题。
（八）人工智能技术在计算机专家系统中的应用
专家系统是人工智能技术中最活跃、最有成效的研究领域，是具有特定领域内大量知识与经验的程序系统，已出现成功应用人工智能技术的趋势。计算机程序如果能体现和应用人类知识，就应该可以帮忙解决问题，而且能发现人类专家在推理过程中出现的差错。
四、新一代计算机和人工智能技术的发展趋势
新一代计算机和人工智能技术的发展潜力巨大，其作为一个整体的研究才刚刚开始。人工智能技术的发展总是超乎人们的想象，要准确地预测人工智能的未来，从目前一些前瞻性的研究中可以看出，未来人工智能技术可能会朝以下几个方向发展：模糊处理、并行化、神经网络和机器情感。
（1）自动推理是新一代计算机和人工智能技术最经典的研究分支，其基本理论是新一代计算机和人工智能技术其它分支的共同基础。其中知识系统的动态演化特征及可行性推理的研究，是最新的热点，很有可能取得突破。
（2）机器学习的研究使得许多新的学习方法相继问世，并获得了成功应用。但是也应看到，现有的机器学习方法尚不够有效，寻求一种新的方法，以解决新一代计算机和人工智能技术研究中的在线学习问题，是研究人员共同关心的问题。
（3）自然语言处理是新一代计算机和人工智能技术应用于实际领域的典型范例，这一领域已获得了大量令人瞩目的理论与应用成果。智能信息检索技术近年来已成为新一代计算机和人工智能技术的一个独立研究分支，将新一代计算机和人工智能技术应用于计算机科学与技术领域的研究，是人工智能走向应用的突破口。
五、结束语
很多新一代计算机和人工智能技术研究的成果已经进入人们的日常生活。未来，人工智能技术的发展将会给人类的知识、思考、生活、工作和教育产生巨大的影响，在人类的生活中占据一席之地，成为人类生活的伙伴。
参考文献：
[1]吴艳.关于“人工智能”技术发展的思考[J].和田师范专科学校学报.2010.
人工智能技术研究范文第2篇
【关键词】人工智能信息管理效率
引言
人工智能技术已经成为当今计算机网络信息科技的重点产业，在国民经济发展中占有重要比重，加强人工智能技术的信息管理领域的应用可以极大的提高信息处理的效率和信息的准确性，不会因为面对海量信息而无法找到一条有用信息而苦恼，通过人工智能技术可以快速准确的识别数以亿计的海量信息，完成信息优化组合，因此，大力发展计算机人工智能技术，可以极大的提高信息管理的效率。
一、人工智能技术的发展概述
人工智能技术是一种借助于计算机语言和电子计算机将多种学科知识综合而形成的一种高科技技术，使其具有和人的思维类似的方式，产生多种类人行为结果[1]。当前人工智能技术在各种信息管理领域都有很好的应用，比如在信息传播领域中智能电视的出现可以根据人们的爱好自动的播放人们喜欢的节目并记录这种爱好，同时通过不断的强化为人们喜好推送感兴趣的信息。在对车牌的信息的管理中可以借助于人工智能技术快速识别车牌信息和车主信息，并在计算机中通过人工智能技术进行交通违法的处理和判断。人工智能是在上世纪由一位美国科学家提出的，共计经历了三个阶段的发展，首先是由人的推理变为机器的推理；其次是随着机器人的出现，可以在复杂的多变的信息环境中找到人类所需要的信息，并进行简单的类人思维活动；最后是人工智能技术的出现，并显示其极强的类人思维能力，可以代替人类完成更加复杂的信息的处理和判断，完成多种人类需要的工作。
二、人工智能技术在信息管理中的多种能力
2.1海量信息的快速处理能力
随着智能设备的普及，每天都会产生海量的数据信息，而这些信息包含文字、图片、视频、语音等，面对海量的信息，借助于计算机网络系统中的人工智能技术，可以提高信息管理的效率，通过不断的优化人工智能技术，了解信息管理中存在的问题，不断的优化人工智能模型，可以对大量不确定的信息进行识别，将大量信息进行分类整理，提高信息的质量和节约存储设备。
2.2与计算机的协同能力
随着高新技术的不断发展和计算机技术的大量普及，办公逐步网络化和电子化，人工智能机在信息管理中的应用规模也在不断的扩大，通过运用人工智能技术，可以不断的强化信息管理的安全和信息有效性的增强，通过人工智能对不同信息进行智能监控，不断的完善信息管理的流程，不断的提高信息传输和搜索的效率。
2.3类人的思维能力
随着信息量的逐步增加，通过应用人工智能技术对大量的数据库中信息利用网络管理协议进行管理，保证信息管理措施的有效应用，通过人工智能融入到信息管理中，可以借助于人工智能技术及其强大的学习搜索能力进行信息的收集和整理，为人类科学决策提供支持。
三、人工智能技术在各种信息管理场景中的应用
3.1垃圾邮件识别场景中的人工智能技术应用
随着人们工作任务逐渐增加，电子邮件的交往日渐频繁，在保证信息安全的前提下，智能型反垃圾邮件系统可以对用户接收到的各种邮件进行智能检测和分类，智能识别各种垃圾邮件并标记，让用户对垃圾邮件进行及时处理，同时根据用户对各种邮件的厌恶，做出进一步的细致分类，减少用户受垃圾邮件的干扰，保证计算网络的安全和工作的高效。
3.2家居信息管理场景中的人工智能技术应用
随着物联网技术的发展，各种电气化的产品在人们日常生活中逐步增加，对各种家电设备的应用提出了更高的要求，通过对各种家电设备信息进行收集和管理，综合运用人工智能技术实现对各种家电的完美应用，实现各种家具的如电饭煲智能开启和关闭、室内环境的智能清洁等，可以极大的提高人们的生活质量和效率，节约时间成本。
3.3教育知识信息管理场景中人工智能技术的应用
随着我国中小学到各类大学教育信息的逐渐增加和计算机网络的应用增加，将教育知识信息和人工智能技术结合，可以极大的提高教学质量和效率。这是由于人工智能技术的核心是基于大量的知识数据库，而数据库中存储有大量的教育知识信息，老师在教育教学知识信息传授的过程中，人工智能技术可以快速的提取所需要的各个知识点，并进行优化组合，提高教育知识信息利用效
四、结语
综上，随着电子信息的逐步增加和人工智能技术进一步发展和成熟应用，人工智能技术将会在信息管理分析、研究、应用的各种场景中普及和应用，而且随着计算机网络技术的不断发展，运算能力的进一步增强，人工智能运用领域将会进一步的增加，这将极大的提高人民的生活工作质量，提高工作效率，降低决策风险。
人工智能技术研究范文第3篇
关键词：人工智能技术；电气；自动化控制
引言
人工智能技术是以信息技术和网络技术为基础的一项新型产物，随着社会生产力的极大提高，人工智能技术在越来越多的社会生产领域得到了广泛的推广和使用。在以往传统的工业生产当中，由于人力和生产力受到较大的局限性，无法满足人们对于物质层面的质量需求，这也成为当前电气产业发展的目标和自我要求。因此，如何在当前社会通过技术改进提高工业生产的产能是我们应当思考和研究的问题。必须要将人工智能技术和电气自动化控制进行完美的结合，促进人工智能技术不断推动电气自动化控制的发展。
1 人工智能技术概述
人工智能技术应用范围较广包括机械管控技术、自动化控制技术等，借助计算机系统对机械装置的运行情况进行控制、监视和管理，并用之处理技术事故。未来电气自动化控制系统将会朝着智能化的方向发展，在机械产品设计中越来越重视人工智能技术的应用。人工智能化技术是一种综合学科，充分综合了计算机技术、运筹学和人工智能技术，模仿人类的语言和行为，赋予机器逻辑思维以及判断推理的能力，并增加了机械设备的新功能，能够代替人类在危险的环境中开展工作，或者进行一些重复性较大的工作，极大地提高了工作效率，降低了安全事故的发生几率，使人类从繁重的体力劳动中解脱出来进行更有创造性的工作。未来电气自动化控制系统将朝着人工智能化为主的方向发展，赋予人工智能的机械发展前景广阔，创新技术推动着人工智能化的发展进程，与此同时要注意知识产权的申报和保护，防止技术向外泄露。在电气自动化控制系统的应用中尤其要注重模块的整合应用。模块化的发展给技术整合上带来较大的优势是未来发展的必然趋势，应用前景广阔。
2 人工智能技术在电气自动化中的应用现状
电气自动化领域本身就是一个较为复杂的工作领域，独特的工作性质就要求相关技术人员必须具备良好的职业素养和专业能力。电气自动化领域不仅需要相关人员掌握很多的理论知识，如电路、电磁场等，还需要具备一定的设计从事经验。根据以往的设计经验来看，大多数情况下采用的设计方法通常是最简单的，设计人员根据自己往常的经验展开设计。近年来，计算机软件硬件的各项高新技术发展迅速，也推动电气自动化设计发生了全新的变化，电气产品不再只是单单依靠传统的人工劳动展开设计，而是通过计算机进行更加精密的设计，有效缩短了设计周期，也方便了后期的故障维护环节，而且可以根据实际情况确定出最佳的设计方案。将人工智能技术应用在电气自动化中的同时，也使一些技术得到了前所未有的发展，如CAD，加快了电气产品的设计效率，提高了电气产品的生产质量。显而易见，人工智能技术早已成为当代社会各个领域不可或缺的必备条件。另一方面，人工智能技术所具备的控制功能，其优势在于能够分析处理和储存采集到的各项数据，还能实时监控电气设备的运行，具备时间报警的功能，其优势主要在于能够实时汇总并上传给系统电气设备的模拟量数值，还能根据事件的前后进行记录，自动过滤掉已经处理过的事件。
3 人工智能技术在电气自动化控制中的应用
3.1 电气自动化系统的保护和控制功能
当前，人工智能技术的应用实现了对电气自动化工作过程中大量数据、开关量的计算和储存以及实时对信息进行处理和采集，同时还可以根据人工输入的具体要求，对数据信息批量化地定时进行存贮和整理，此外结合图像生成软件，模拟电气自动化系统实际工作下的运行情况，工作人员可以直观地看到隔离开关、电流等设备和参数的动态变化，再根据收集的信息编制专业图表，实现对电气自动化的保护与控制功能。另外，应用人工智能后的电气自动化系统，可以大大节省工作人员找错纠错的时间，在发现问题时，工作人员可以利用计算机远程操作，制断路器和隔离开关，避免问题的扩大，从而提高电气自动化系统运行的可靠性和稳定性。
3.2 电气设备优化设计
在电气自动化的控制中，电气设备是重要的部分，想要实现电气自动化，需要电气设备发挥良好的作用，因此需要做好电气设备设计。但电气设备设计十分复杂与繁琐，在传统的设计中往往是通过实验和经验相结合的方式实施设计，此设计方案可能会存在一定的不合理，而借助人工智能就能够借助计算机来实现智能化的设计效果。在电气设备设计中，使用人工智能能够把大量复杂性计算的过程以及模拟过程借助计算机完成，来对设计实现直观化和动态化的呈现，对设备运行的状态实施仿真模拟，来验证设备设计的效果，这样就能够确保设计过程的合理性。
3.3 故障诊断方面的应用
智能化技术在电气工程自动化系统内的运用有着十分重要的实际意义，这是由于智能化技术的运用不但极大提升了电气工程智能化系统的管控能力，并且在对于电气工程智能化系统的问题判断作业之中一样起到重要作用。由于在电气工程智能化系统的正常运转过程中，难免会使电气工程设备在运转过程中出现问题，而这类问题常常将影响电气工程智能化的有序运转。一旦电气工程智能化的部分电气设备存在了问题，对于问题的诊断操作需要依靠专业的人员进行检查，不但会消耗大量的时间，并且也很难确保检查的精准性。而且只要智能化技术在使用过程中出现问题，就能够在智能管控装置的帮助下自动的对问题展开检查，很显然在智能化技术这一方面上可以对设备所存在的问题及时进行检查，从而大大缩减了故障诊断所需的时间；另一方面极大的提升了问题检查的精准性。可得出智能化技术在电气自动化系统的问题诊断作业之中有着十分关键的作用。
3.4 电气控制过程智能化
随着功能的增加，电气设备管理变得更加复杂。要想实现高性能、高质量的电气控制目标，人们需要采用人工智能技术，完全掌握整个电气控制过程。因此，要将人工智能技术集成到电气控制过程中，优化专家系统的模糊控制功能和神经网络的控制功能，确保控制内容的完整性和准确性，提高电气自动化控制质量。例如，根据电气设备的模糊控制要求，人工智能的模糊逻辑被用于模拟人工控制，以减少控制数据搜索的复杂性，提高故障控制质量，有效预防故障。同时，将人工神经网络系统合理地应用于电气自动化管理中，有效传输和处理数据信息，这些信息可用于创建电气工程模型，分析电气系统的安全性，及时、有效地识别问题。这种智能控制模式可以确保发电的安全性和稳定性，不断优化生产区域的工作效率，强化误差推算和控制，实现电气控制过程的智能化。
结语
综上所述，将人工智能技术应用于电气自动化控制系统，对于各个领域的发展至关重要。在电气自动化控制当中，必须要加强人工智能的推广和使用，改进生产技术，提高生产效率，减少误操作的风险，提高工业电气自动化生产的智能化水平，持续加强电气系统的智能化自动化控制能力。
参考文献
[1]王亚萍，孙丽萍，杨景超.人工智能技术在电气自动化控制中的应用[J].计算机产品与流通，2020(04):75-76.
[2]张爽.电气工程及其自动化中智能化技术的应用探析[J].科技资讯，2018，(21):244，246.
人工智能技术研究范文第4篇
关键词：林业工程类专业；人才培养质量评价；研究现状；难题
项目基金：本论文为国家林业局林业软科学项目“林业技术技能人才培养质量评价研究（编号2014-R06）”子课题“林业工程类专业技术技能人才培养质量评价研究”阶段性研究成果。
G642
根据《普通高等学校高等职业教育专科（专业）目录（2015年）》专业设置的要求，林业工程类专业特指木材加工技术（含人造板自动化生产技术方向）、木工设备应用技术、森林防火指挥与通讯、林业信息技术与管理等4个专业。目前国内开设木材加工技术的高职院校有9所，在校生约1200人，企业人才需求约50000人/年；开设木工设备应用技术专业高职院校有1所，开设森林防火指挥与通讯、林业信息技术与管理专业高职院校有3所，此3个专业在校生较少，市场人才缺口较少。高职林业工程类专业的主要特点即行业工作环境相对艰苦，主要从事设备操作、设计、制造、管理、销售等工作，需要学生具有较高的职业素养。
一、林业工程类专业技术技能人才培养质量评价研究现状
21世纪是知识经济时代，对高素质人才的需求更是多层次、全方位的。从社会经济和科学技术发展的基本趋势以及对就业人群的质量标准看，人才的素质问题越来越成为整个社会关注的焦点。针对高职高专林业工程类专业技术技能人才的培养质量进行评价是专业内涵建设的需要，有助于明确专业人才培养的发展目标，提高人才培养的针对性和实用性，因此，建立行之有效的林业工程类专业技术技能人才培养质量评估体系是刻不容缓的。
1.国内研究现状
以林业工程类专业木材加工技术专业为例，在人才培养质量评价研究方面还处于真空状态，还未构建和制定科学、公认的人才质量评价体系和标准，方法、途径、体制与机制等缺乏。企业在转型升级过程中，高素质技术技能人才匮乏，需求旺盛，但毕业学生基本不能立马上岗，未能表现出其明显优势。提高人才培养质量和标准成为职业教育发展新阶段，探索与建立专业技术技能人才培养质量评价体系，是贯彻落实教育规划纲要迫切之需。技术技能人才培养质量评价研究刻不容缓。
开设有相关林业工程类专业的院校主要进行了人才培养模式、教育教学改革及专业建设等方面研究较多。在国内，众多的研究都还停留在探索阶段，侧重人才培养质量评价结果的管理作用与导向功能，至于结构、内涵、评价指标体系构建及实施等重要问题研究较少。传统的职业院校人才评价体系主要以卷面考试作为考察学生掌握知识的标准，这种方式单一、缺乏科学性。为了更好地促进技能人才培养，国内学者提出了构建以“职业能力”为重点、以“学生发展档案”为载体的综合评价体系；以项目为主导的“多样化评价”体系；工学结合人才培养质量评价体系；第三方人才培养质量评价体系；以能力或决策为导向的人才培养质量评价体系等理论。
2.国外研究现状
在国外，对于技能人才培养质量评价研究已经形成相对成熟的评价体系，各个国家根据实际情况，形成独有的体系。德国采用“双元制”教育制度，即学校教育和企业在职培训相结合；英国主要采用“三明治体系”及BTEC模式考核评价制度，由培训企业协会和培训机构紧密合作，提供就业支持和各种教育培训；澳大利亚的AQF国家资格体系发挥着重要作用；韩国采用专科教育和技能竞赛培养高技能人才；加拿大采用以能力为基础的教育（CBE）模式和认证制度；以及国际上比较完善的人才培养质量评价体系――柯氏四级评估模型的理论构架等研究。
二、林业工程类专业技术技能人才培养质量评价研究的难题
针对高等职业院校技术技能人才培养质量的内涵研究已经取得了较大进展，但理论无论多么完美，它最终归宿还是实践。评价林业工程类专业技术技能人才培养质量到底需要哪些指标、各指标的权重如何、针对个性化的人才培养质量应如何评价等问题，只有通过深入的调查，才能获得可靠的数据，通过分析数据才能发现其特点，找出适合目前条件下的人才培养质量评价体系。因此，人才培养质量评价指标的确立和评价体系的构建是研究的重点与难点。
1.人才培养质量评价指标的确立问题
林业工程类专业技术技能人才培养质量评价指标的确立方式可采用具有全程性、过程性和反馈性等显著特点的CIPP模型分析法，即全称决策导向型评价模型。CIPP模型是美国教育评价家斯塔弗尔比姆提出的，包括背景评价、输入评价、过程评价、成果评价四个方面，这四种评价可为决策的不同方面提供信息。
设立合理的评价一级指标和二级指标是专业人才培养质量评价的关键所在。但是我们发现，一些指标如“校企合作开发教材使用情况、学生实践课程比例、双证书获得率”等指标是可以量化评价的，而有些指标如“学生的职业素养与能力” 想要量化评价是很困难的，评价过程中的许多现象还会受到多种因素影响的，因此，如何定性评价与定量评价相结合，是目前评价过程中的一个难题。
2.人才培养质量评价体系的构建问题
林业工程类专业技术技能人才培养质量评价是复杂的综合性问题，确定评价体系的内容原则应基于实践调研与文献检索的基础。实践调研主要以问卷调查为主，调研问卷应针对职教专家、专业教师、企业代表、行业协会、学生、家长等进行分别设计。同时要对问卷的信度和效度进行分析。问卷的“信度”即可靠性，指采用同样的方法对同一对象重复测量时所得结果的一致性程度；“效度”即有效性，指测量工具或手段能够准确测出所需测量的事物的程度。问卷设计要保证信度的一致性和效度的显著性。
评价指标体系中每个指标对于评价目标的意义和重要程度都是不一样的，因此 ，在进行评价时 ，对每个指标赋予的权重也应该是不一样的。因此，亟需建立一套相对合理的林业工程类专业技术技能人才培养质量评价指标体系，用客观评价方法来分析指标间的相关性和各指标的权重，形成一套数据采集方便、指标权重分配合理、可操作性强的高职院校人才培养质量评价指标体系。
三、小结
在我国高等职业教育发展的过程中，存在着许多亟待研究和解决的问题。高等职业教育林业工程类专业同其他专业同样也遇到一些发展的瓶颈和亟待解决的难题。针对林业工程类专业技术技能人才培养质量评价的研究才刚刚起步，只有解决人才培养质量评价指标的确立和评价体系的构建问题，才能实现林业工程类专业技术技能人才培养质量的合理有效评价。
参考文献：
人工智能技术研究范文第5篇
关键词 人工智能；电气控制；自动化系统
中图分类号TM92 文献标识码A 文章编号 1674-6708（2012）72-0083-02
电气自动化是一门以电气系统的运行、控制、研发为对象的实践应用性学科。人类社会发展到当代，解放人类的双手，最大程度实现机械运行与控制的自动化。全面应用人工智能技术的最新成就，充分推动电气设备自动化的进一步深化发展，提高其系统运行趋于智能化的同时，人工智能技术的应用还利于强化系统工作的安全性、稳定性，有利于企业生产效率的提升以及市场竞争力的增强。
1 人工智能技术研究与应用的现实情况
近年来，大量科研单位以及专业院校都在人工智能技术的创新与研究以及其电气设备控制系统中的应用上开展了大量工作，人工智能用于电气设备系统的结构设计、故障诊断、预警、监控以及自动保护等方面都达到了一定的水平。
以结构设计方面为例，因电气设备系统结构设计复杂性高，涉及到诸如电路、电磁、电机电器应用等等大量的学科专业知识，更要求工作人员有丰富的实践经验。目前，在数字技术空前创新发展的背景下，电气产品及其控制系统的设计工作业已转向了CAD，使得新产品新系统的构建周期显著缩短。在此基础上加入人工智能技术，系统设计的质量以及速度都可得到全面提升。
此外，人工智能技术在进行电气设备系统故障控制与预警方面也有非常独特的优势。电气控制系统出现故障之前征兆呈非线性，因此人工智能技术中的模糊逻辑、神经网络等等部分可以充分发挥其优势。
最后是人工智能技术在电气自动化控制系统中的运用，主要的技术方法有、神经网络、专家系统以及模糊控制三种，其中以最后一种控制技术最为简便，可应用性最强。人工智能技术在电气自动化控制系统中以AI控制器为主，其可以视为非线性函数近似器。与一般的函数估计设备相比较，AI控制系统在进行设计时不一定必须工作对象的具体模型，这就避免在设计时需要考虑控制对象模型本身的参数变等不确定性。此外，其性能提升的空间比较大，而且易于调节，一致性强，对于新的数据信息适应性良好；配置成本低而且更新简便、抗干扰能力强。
2 电气自动化控制系统中人工智能技术的具体应用
电气自动化控制系统当中，人工智能技术的应用有两种，一是直流传动控制；另一种是效流传动控制。
在直流传动控制中，人工智能技术的应用有模糊逻辑控制技术为主，有Mamdani与两种可用于调速控制系统。它们均具备规则库部分，规则库实质上是一个if-them的模糊规则集合。以后者为例，它最主要的规则就是“if x=A,且y=B,则z=f（x，y）z则z”。其中的都是模糊集。模糊控制设备以推理机为核心部分，它负责模仿人脑的智能化决策以及模糊控制命令的推理。除此以外还有模糊化部分、知识库部分以及反模糊化部分，第一个部分是通过多种不同形式的函数对所输入的变量做出测量，并将其量化、模糊化；第二部分就是由数据规则以及语言控制库构成所构成的知识库，本库设计时就是应用专家的知识与经验对电气设备进行控制，在建立设备模型时，模型操作设备依据人工神经网络系统的推理机制进行模型建设；最后是以模型参数量化与中间平均技术等模糊化技术的应用。
除了模糊逻辑控制技术以外，还有人工神经网络控制技术。这种技术主要用于不同模式的识别以及各种信号的处理，可以在电气传动控制工作中发挥有效作用。这种技术以并行结构为主，适用范围比较广，可以大大提升条件监控、诊断系统的准确性；该控制技术最常用的学习策略是误差反向传播，也就是说在网络具备充足的隐藏层、结点和恰当的激励函数的情况下，多层人工神经网络只要利用反向传播就可以计算出对应的非线性函数近似参数，大大提高网络运行速度。
在交流传动控制中，人工智能技术的应用也同样有模糊逻辑与神经网络两种具体运用。
就模糊逻辑而言，到目前为止均以模糊控制器直接代替原有的普通速度控制设备为主，不过西方某大学研发了一种高性能的带有多个模糊控制器的全数字化传动控制体系，该体系所带有的模糊控制器即可以用来代替普通的速度控制设备，又可以用于执行它控制任务。
就人工神经网络控制技术而言，实践研究中以其对交流电气设备及其驱动环境参数监测及诊断为主。人工神经网络用作步进电动机控制时，可采用一般的反向转波计算方法，就是通过实验数据的应用，通过电机负载转矩以及电机的初始速度最终确定智能监控系统可监测的最大速度增加值。这种设计方案的实现，要求神经网络具备识别三维图形映射的能力，以便达到比常规梯形控制计算模式强的控制成效。在此模式下，人工神经网络可以大大缩减电气自动化系统定位所需要的时间，并且强化对于负载转矩以及非初始速度变化范围的控制工作。人工神经网络的结构以多层前馈型为主，具体可分为两个系统：系统一是在辨识电气动态参数的基础上对通过定子的电流进行自动调节与控制，系统二是在辨识机电系统的运行参数基础上对转子速度进行自动调节与控制。
3 结论
电气自动化控制系统作为提高电气设备的生产能力、流通交换速度的重要环节，脱离了人力操作控制，最大程度实现智能化，不仅可以为企业节约人力成本，而且有利于生产效率的增加。人工智能技术是专门研究人类智能模拟的科学，其应用范围以问题求解、逻辑推理、语言理解、以及专业知识数据库和自动性强的机器人等多个方面，最大的特征就是自动化。即以推动机械向人类行为意识能力靠拢，从这个意义上来说，人工智能技术在电气自动化控制系统中的应用前景非常广阔，在数字控制理念的指导下，传统上使用的控制器设计技术将逐渐会为控制效果更好的人工智能软件技术所取代，因此有关单位与部门须加强这方面的技术研究力度。
参考文献
