人工智能 Word 文檔.doc

人工智能的應用領域摘要：隨著社會的快速發(fā)展，人工智能得到了愈來愈廣泛的關注,大家對他的研究越來越多，它的發(fā)展速度也越來越快，伴隨著應用領域逐漸加大人工智能已經(jīng)并且將繼續(xù)不可避免地改變我們的生活。關鍵字：人工智能，計算機技術，應用人工智能理論進入21世紀,正醞釀著新的突破,人工智能的研究成果將能夠創(chuàng)造出更多更高級的智能“制品”,并使之在越來越多的領域超越人類智能,人工智能將為發(fā)展國民經(jīng)濟和改善人類生活做出更大貢獻。在我們的日常生活和學習當中也有許多地方得到應用一 在機械領域的應用1.1 機械設計 機械設計實際上是一個模型的綜合和分析的過程，它不僅包括大量的計算、分析、繪圖等數(shù)值計算型工作；還包括擬定初始方案，選擇最優(yōu)方案，制定合理結(jié)構(gòu)等方案設計工作。 目前， 有些企業(yè)已引入CAD/CAM 系統(tǒng)， 由于CAD/CAM系統(tǒng)對符號推理工作需要綜合運用多種科學的專門知識和豐富的實踐經(jīng)驗才能解決，這需要CAD/CAM系統(tǒng)具有智能性，因此，設計智能化已成為機械設計中一個很熱門的研究課題之一，它把計算機從數(shù)值處理擴展到非數(shù)值處理，包括知識與經(jīng)驗的集成、推理和決策，力圖使機械設計過程自動化，減少人類專家在設計過程中由于個人因素造成的不足。此外，與傳統(tǒng)設計方法相比，專家系統(tǒng)在機械設計中有著不可比擬的優(yōu)勢，它不僅可以長期穩(wěn)定工作、節(jié)省成本，還可以為專家知識特別是啟發(fā)式知識提供存儲手段和傳授途徑、易于繼承。1.2 機械制造 在機械生產(chǎn)制造過程中，需要為工廠中所有的裝配機器供應零件。目標可能由監(jiān)控者提供，也可能由系統(tǒng)對當時狀態(tài)做出評估而產(chǎn)生。智能系統(tǒng)怎樣推斷出適當?shù)哪繕?，然后?gòu)造試圖達到目標的動作序列，這個過程通常稱為規(guī)劃(planning), 它是自動問題求解的特例，是人工智能研究的重要子領域。 此外，計算機集成加工系統(tǒng)（CIMS）和柔性加工系統(tǒng)（FMS）在近年來獲得迅速發(fā)展。在一個復雜的加工過程中，不同條件下的多種操作是必要的。環(huán)境的不確定性以及系統(tǒng)軟硬件的復雜性，向當代工程師們設計和實現(xiàn)有效的集成控制系統(tǒng)提出了挑戰(zhàn)。為了把現(xiàn)有的Petri 網(wǎng)技術用于現(xiàn)代加工系統(tǒng)，需要開發(fā)一種新技術，把機器智能技術和Petri 網(wǎng)理論以及智能離散事件控制器連接起來。1.3 機械電子工程 在許多工程系統(tǒng)中，往往由于內(nèi)部結(jié)構(gòu)復雜，存在著對加工過程控制及故障診斷等方面的困難，一般的PID 等典型控制方法雖然能解決一些問題，但在一些場合已不能滿足生產(chǎn)的要求，當前，典型的機電一體化產(chǎn)品- 數(shù)控機床、交流伺服驅(qū)動裝置等正在向數(shù)字化、小型化、高精度等方向發(fā)展，為監(jiān)控帶來新的挑戰(zhàn)，由于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡控制不依賴控制對象和數(shù)學模型，具有較強的魯棒性，是一種非線性的控制方法，在解決此類問題中有很好的優(yōu)勢。而專家系統(tǒng)主要用于復雜的機械系統(tǒng)，能夠克服基于模型的故障診斷方法對模型的過分依賴性。1.4 機械系統(tǒng)故障診斷 對機械設備進行故障診斷主要是通過對設備敏感部位的信號利用傳感器進行數(shù)據(jù)采集和特征提取，根據(jù)不同機械部件在不同時間和狀態(tài)下具有不同的特征，來判斷是否工作正常。它包含兩方面的內(nèi)容，即對系統(tǒng)運行狀態(tài)進行監(jiān)測和發(fā)現(xiàn)異常情況后對故障進行分析、診斷。在系統(tǒng)運行過程中，若某一時刻系統(tǒng)發(fā)生故障，領域?qū)＜铱梢詰{借視覺、聽覺、嗅覺、觸覺或測量設備得到一些客觀數(shù)據(jù)，并根據(jù)對系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和系統(tǒng)故障歷史的深刻了解很快做出判斷，確定故障的原因和部位。對于較為復雜的系統(tǒng)，這種基于專家系統(tǒng)的故障診斷方法尤為有效二 在工程領域的應用 2.1 醫(yī)學系統(tǒng)醫(yī)學專家系統(tǒng)是人工智能和專家系統(tǒng)理論和技術在醫(yī)學領域的重要應用,具有極大的科研和應用價值,它可以幫助醫(yī)生解決復雜的醫(yī)學問題,作為醫(yī)生診斷、治療的輔助工具。事實上,早在1982年,美國匹茲堡大學的Miller就發(fā)表了著名的作為內(nèi)科醫(yī)生咨詢的Internist 2內(nèi)科計算機輔助診斷系統(tǒng)的研究成果,由此,掀起了醫(yī)學智能系統(tǒng)開發(fā)與應用的高潮。目前,醫(yī)學智能系統(tǒng)已通過其在醫(yī)學影像方面的重要作用,從而應用于內(nèi)科、骨科等多個醫(yī)學領域中,并在不斷發(fā)展完善中。 2.2地質(zhì)勘探、石油化工等領域 地質(zhì)勘探、石油化工等領域是人工智能的主要作用發(fā)揮領地。1978年美國斯坦福國際研究所就研發(fā)制成礦藏勘探和評價專家系統(tǒng)“PROSPECTOR”,該系統(tǒng)用于勘探評價、區(qū)域資源估值和鉆井井位選擇等,是工業(yè)領域的首個人工智能專家系統(tǒng),其發(fā)現(xiàn)了一個鉬礦沉積,價值超過1億美元。三 在管理系統(tǒng)中的應用3.1 企業(yè)管理人工智能應用于企業(yè)管理的意義主要不在于提高效率, 是用計算機實現(xiàn)人們非常需要做,但工業(yè)工程信息技術是靠人工卻做不了或是很難做到的事情。在談談人工智能在企業(yè)管理中的應用一文中劉玉然指出把人工智能應用于企業(yè)管理中,以數(shù)據(jù)管理和處理為中心,圍繞企業(yè)的核心業(yè)務和主導流程建立若干個主題數(shù)據(jù)庫,而所有的應用系統(tǒng)應該圍繞主題數(shù)據(jù)庫來建立和運行。換句話說,就是將企業(yè)各部門的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一集成管理,搭建人工智能的應用平臺,使之成為企業(yè)管理與決策中的關鍵因子。 3.2智能教學系統(tǒng)(ITS) 智能教學系統(tǒng)(ITS)是人工智能與教育結(jié)合的主要形式,也是今后教學系統(tǒng)的發(fā)展方向。信息技術的飛速發(fā)展以及新的教學系統(tǒng)開發(fā)模式的提出和不斷完善,推動人們綜合運用超媒體技術、網(wǎng)絡基礎和人工智能技術區(qū)開發(fā)新的教學系統(tǒng),計算機智能教學系統(tǒng)就是其中的典型代表。計算機智能教學系統(tǒng)包含學生模塊、教師模塊,體現(xiàn)了教學系統(tǒng)開發(fā)的全部內(nèi)容,擁有著不可比擬的優(yōu)勢和極大的吸引力。四 我們生活的領域4.1 符號計算 現(xiàn)在符號計算軟件有一些共同的特點就是在可以進行符號運算、數(shù)值計算和圖形顯示等同時,還具有高效的可編程功能。在操作界面上一般都支持交互式處理,人們通過鍵盤輸入命令,計算機處理后即顯示結(jié)果。并且人機界面友好,命令輸入方便靈活,很容易尋求幫助。4.2專家系統(tǒng) 專家系統(tǒng)是一種模擬人類專家解決領域問題的計算機程序系統(tǒng)。專家系統(tǒng)內(nèi)部含有大量的某個領域的專家水平的知識與經(jīng)驗，能夠運用人類專家的知識和解決問題的方法進行推理和判斷，模擬人類專家的決策過程，來解決該領域的復雜問題。專家系統(tǒng)是人工智能應用研究最活躍和最廣泛的應用領域之一,涉及到社會各個方面，各種專家系統(tǒng)已遍布各個專業(yè)領域，取得很大的成功。根據(jù)專家系統(tǒng)處理的問題的類型，把專家系統(tǒng)分為解釋型、診斷型、調(diào)試型、維修型、教育型、預測型、規(guī)劃型、設計型和控制型等10種類型。具體應用就很多了，例如血液凝結(jié)疾病診斷系統(tǒng)、電話電纜維護專家系統(tǒng)、花布圖案設計和花布印染專家系統(tǒng)等等。為了實現(xiàn)專家系統(tǒng)，必須要存儲有該專門領域中經(jīng)過事先總結(jié)、分析并按某種模式表示的專家知識(組成知識庫)，以及擁有類似于領域?qū)＜医鉀Q實際問題的推理機制(構(gòu)成推理機)。系統(tǒng)能對輸入信息進行處理，并運用知識進行推理，做出決策和判斷，其解決問題的水平達到或接近專家的水平，因此能起到專家或?qū)＜抑值淖饔?。開發(fā)專家系統(tǒng)的關鍵是表示和運用專家知識，即來自領域?qū)＜业募罕蛔C明對解決有關領域內(nèi)的典型問題有用的事實和過程4.3 模式識別 模式識別就是通過計算機用數(shù)學技術方法來研究模式的自動處理和判讀。這里,我們把環(huán)境與客體統(tǒng)稱為“模式”,隨著計算機技術的發(fā)展，人類有可能研究復雜的信息處理過程。用計算機實現(xiàn)模式（文字、聲音、人物、物體等）的自動識別，是開發(fā)智能機器的一個最關鍵的突破口，也為人類認識自身智能提供線索。信息處理過程的一個重要形式是生命體對環(huán)境及客體的識別。對人類來說，特別重要的是對光學信息（通過視覺器官來獲得）和聲學信息（通過聽覺器官來獲得）的識別。這是模式識別的兩個重要方面。市場上可見到的代表性產(chǎn)品有光學字符識別系統(tǒng) (Optical Character Recognition，OCR)、語音識別系統(tǒng)等。4.4 機器翻譯 在目前的情況下，計算機輔助翻譯應該是一個比較好的實際選擇。事實上，在很多領域中，計算機輔助人類工作的方式已經(jīng)得到了廣泛的應用，例如CAD軟件。如果計算機輔助技術用于語言的翻譯研究，應該同樣可以起到很大的輔助作用，這就是所謂的“計算機輔助翻譯”。它集機器記憶式翻譯、語法分析式翻譯和人際交互式翻譯為一體，把翻譯過程中機械、重復、瑣碎的工作交給計算機來完成。這樣，翻譯者只需將精力集中在創(chuàng)造性的思考上，有利于工作效率的提高。機器翻譯研究歸根結(jié)底是一個知識處理問題，它涉及到有關語言內(nèi)的知識、語言間的知識、以及語言外的世界知識，其中包括常識和相關領域的專門知識。隨著因特網(wǎng)的普及與發(fā)展，機器翻譯的應用前景