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人工智能技术在运行过程中基本不受到来自外界的影响，而且其本身的抗干扰能力就很强，所以，一旦提前对系统设定了参数，那么在操作过程中就不用担心参数发生变动。这些参数在整个过程中会保持在一个值域之内，所以不需要担心会有较大的差值，因此其工作效率也比较高。
3人工智能在电气自动化中的应用
3.1智能控制和保护功能
进行操作控制。在进行操作的过程中，使用人员可以通过键盘或鼠标对隔离开关、断路器等进行现场的或者远程的控制，对励磁电流进行精准的调整。除此之外，还能够进行带负荷操作和停机操作，对相关的人员的权限进行限制。对相关数据的收集和处理。人工智能技术对所有开关量、模拟量数据进行实时的采集，而且根据先前设计好的要求进行定时批量的存贮以及整理等工作。设置和修改某些参数，及时地保护软压板的退投。对设备的管理。人工智能在对电力系统进行管理的时候，可以对运行日志进行自动保存，并生成报表的存储或打印、描绘系统运行曲线等。实行有效的监控。智能技术能够对模拟量与开关量进行全程同步的监测，当检测过程发生异常时，则可以选择多种模式进行报警，同时还可有序地记录系统里的各项事件、在线分析负序量计算等。对画面的显示。人工智能技术可以运用图像生成软件进行真实画面模拟，可以对有关设备和整个系统的工作运行进行模拟，并且最终以画面的形式显现到屏幕上。进行故障录波。智能技术对故障波形的获取具有良好的功能，在获取的同时还可以做好相关的记录，对模拟量故障及时地进行录波和捕捉相关波形。
3.2智能信息检索
作为人类智能的模拟理论而产生的新兴技术方法，人工智能具有良好的信息检索功能。其不仅可以对网络中出现的较为模糊和不确定性的因素进行科学的换算以及推理，还可以根据信息检索的结果提出一些切实可行的解决方案。人工智能技术的优势还在于它可以将正确的指令精确无误的传达给各种机器，进而机器在接受到指令后能够进行正确、正常的运转，确保任务的完成。
3.3提高电气自动化性能，提高产品质量
人工智能系统具有优越的条件，其模拟人类智能，并将人工智能技术中的遗传算法投入到电器产品的应用中。利用人工智能技术，可以将产品的性能优化，假如可以科学合理地把人工智能技术运用到电气自动化的控制中，那么电子自动化性能就会得到显著的改善，电气设备的运行效率也会被大大提高，电气自动化控制的准确性便有所保障。这样一来，就可以减少在电气工程自动化中人力资源的使用，劳动成本也可以随之降低，进而推进电气工程事业的发展。此外，人工智能技术还可以在各种电器产品的会设计中辅助进CAD，使产品的开发周期得到有效缩短，并且能够对提高CAD技术的开发和应用程度有很大的帮助，设计难度也会有所降低，产品的质量自然就会提高。
3.4电气设备优化设计
有关电气设备的优化设计工作是比较复杂的，需要结合多方面的理论知识，比如电磁场、电机电器、电路等相关知识，此外还需要丰富的设计经验知识。过去的电气产品设计效率很低，一般是因为缺乏相关的技术的支持，再加上工作量本身就很大，所以整个设计就显得比较难，很少有科学合理的设计。但是如今计算机技术发展迅速，手工设计逐渐被计算机辅助设计（CAD）所代替，产品的开发周期缩短了，设计人员的设计产品质量和设计的效率也提高了，而且设计已经越来越趋于智能化和高效化。人工智能技术在电气产品的优化设计应用中，主要有两种方法，即专家系统和遗传算法。其中，遗传算法可以直接操作结构对象，对优化和自动获取搜索空间、自行调整搜索的方向方面具有指导作用，而且采用先进的计算方法，计算结果很精确，因此在电气产品的智能化优化设计中应用广泛。而专家系统则不同，它是主要依据相关领域的一个或是多个专家所提供经验与知识来进行工作的，它是一个对专家的决策过程进行模拟的过程，从而对需要人类专家处理的问题进行处理，这种方式也比较重要。当然，除此两种方法还有很多其他方法，比如神经网络、模糊逻辑等。
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图2的人工智能系统模型表明，完整的人工智能技术系统必须具有如下环节：信息获取（感知）、信息传递（通信）、信息处理（计算）、知识生成（认知）、策略创建（决策）、策略执行（控制）以及反馈学习优化等基本技术系统，这正像“人”这个智能系统必须具有感觉器官（信息获取）、传输神经系统（信息传递）、思维器官（信息处理、知识生成、策略创建）以及执行器官（策略执行）。 其中传感（感受信息）、通信（传递信息）、计算（处理信息）、控制（执行信息）等技术属于信息技术。可见，人工智能系统是一个全局整体，其中包含着传感、通信、计算、控制等信息技术环节；这正像人这个智能系统是一个全局整体，其中包含感觉器官、传输神经、丘脑和执行器官这些信息器官。如果把人工智能系统称为完整的人工智能系统，而把其中的知识生成和策略创建称为核心人工智能系统，那么，则有：完整的人工智能系统＝核心人工智能系统＋信息技术系统其中，核心人工智能系统处于完整人工智能系统的核心，处理知识和智能层次的问题；信息技术系统处于完整人工智能系统的外周，处理信息层次的问题，同时担任核心系统与外部环境之间的两端接口：一端是从环境获取本体论信息（传感），另一端是对环境施加智能行为（控制）。这就表明，信息技术系统提供给人类的服务主要是方便快捷的信息共享，而不可能提供如何认识事物本质的服务（因为这需要知识），更不可能提供如何解决问题的服务（因为这需要智能策略）[2]。
3“新型”信息技术
近十多年来，先后出现了大数据、云计算、物联网、移动互联网以及各种互联网的应用技术。人们把它们称为“新型”信息技术或“新一代”信息技术。深入分析可以发现，这些新型信息技术的核心技术正是核心人工智能系统的知识生成和策略创建技术。不妨以大数据技术为例加以说明。图3表示了大数据技术系统的工作流程。由于有着多种来源、多种背景以及多种格式，大数据通常是病态结构或不良结构的大规模数据集合，其中可能包含垃圾、病毒和黑客攻击程序。因此，如图3所示，大数据技术的第一个环节就是智能分类：把无用的数据识别分类出来加以过滤和抑制，把有用的数据按照某些特征进行分类，再分门别类地送到恰当的云计算（和云存储）系统，进行相应的信息处理，为知识生成（知识挖掘）做好必要的准备。通过知识挖掘生成了足够的知识之后，才可以把这些知识（结合求解目标）转换成为用来解决问题的智能策略。其中，智能分类、知识挖掘和策略创建都是人工智能的基本技术。可见，如果没有这些人工智能技术，大数据就只能是数据，而不可能转换成为有用的知识和可以用来解决问题的智能策略。
由此可知，大数据技术的核心就是人工智能技术，可以把它比较确切地称为面向大数据的智能技术。而把它称为新型信息技术则没有真正抓住大数据技术的要害和本质，模糊了人们对大数据技术和人工智能技术的认识，不利于大数据技术的研究和发展，也不利于人工智能的研究和应用。真正的智能物联网模型不是别的，正是图2所示的模型。如图2所示，只要在综合知识库内设置“对物控制的目标”，那么“外部世界的物”的信息就经由传感器获得，经过通信系统传送到计算系统并在这里进行必要的处理即把信息变成适用的信息，接着由认知系统转换成为知识，然后由决策系统根据控制目标把信息和知识转换成为智能策略，智能策略再经通信系统传到执行系统之后转换成为智能行为反作用于所关注的“物”，使它的状态符合预设的目标。近来人们在密切关注着“互联网＋”。其实，“互联网＋”可以有两种不同的理解。一种理解是当前人们所关注的互联网推广，这里的“＋”就相当于信息化的“化”，就是互联网的各种应用。另一种更有意义的理解则把“互联网＋”理解为互联网升级，就是把以计算机为终端的现有互联网升级为以人工智能系统为终端的智能互联网。这就是2015年全国两会期间全国政协委员的“中国大脑”提案。应当认为，互联网推广,即把互联网应用到各行各业是完全必要的，这是信息化建设的正常要求。但是，从信息化建设的发展大势来看，互联网升级即把当前常规互联网升级为智能互联网则更为必要，这将为中国信息化建设注入更为强大的新活力，是转变经济发展方式的需要，是国民经济产业升级的需要。综上所述，大数据技术、云计算技术、智能物联网技术，其实都是人工智能技术的相关具体应用。可以这么说，如果没有人工智能技术，单凭信息技术很难有效地应对大数据和物联网以及未来更多更复杂的技术挑战。
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1.2充分发挥校企合作委员会的作用
每个专业都有自己的专业指导委员会或是校企合作委员会，要充分发挥其作用。首先在人选是一定要经过筛选，务必选择一个对整个专业发展能够提供指导性意见的人，这就需要他有在这个行业多年的工作经验，另外需要热爱教育事业，不能只是来挂个名，开个会，还需要在平时的各项工作中直到作用。
2.做好课程体系建设
2.1根据专业情况重新整合课程体系
每个专业发展的沿革不一样，所以制订课程体系时绝不能照抄照搬别人的。尤其是楼宇智能化工程技术专业，很多课程的开设是需要硬件支撑的，因此有些课程其他学校能开，本校可能开不了。另外，要充分考虑到师资情况，校内教师上不了的课程，要请企业老师来上课，如果连企业老师也找不到合适的，就得考虑这门课程是否能开设。
2.2注重实践课程的教学设计
高职高专的学生，人才培养的目标并不是研究型人才，而是技术型人才，因此要充分做好实践课程体系的建设。首先，理实一体课程要采用一体化的教学模式。教学决不能只在黑板上写写划划了，现如今90后的学生，接受信息的渠道很多，老师一定要充分备课。师生双方应该在实验实训室边教、边学、边做、边评定，把理论与实践教学紧密地联系在一起。其次，做好学期实训课程的教学设计。每个学期的实训内容可以是基于某门课程的也可以是基于多门课程的，以楼宇智能化工程技术专业来说，可以基于电工电子技术进行维修电工的实训，也可以综合楼宇智能化工程技术、安防技术、消防技术等进行智能管理系统综合实训。这种生产性的实训课程要尽量聘请资深的企业人员参加，这样对于教师和学生提高专业技能都有帮助。另外，做好顶岗实习和毕业项目设计。教师在给学生顶岗实习成绩评定时要有充分的依据，不能依照个人的喜好，这就需要专业层面制订合理的规章制度。最后，做好职业认证工作。要为学生制订弹性的证书获取机制，每个学期的实训课程尽量为学生提供考证的机会，告诉学生哪个证是必考的，哪些证书是选考的。这样学生可以根据自己的需求选考合适的证书。
2.3改革创新考核方式和评价模式
考核的目的是对学生的知识和技能掌握程度的评价，也是对教学效果的一种评估。在改革创新考核形式上，可以根据课程性质的不同采用多种多样的考核形式，可以积极推进过程考核，让学生付出的每一份努力都能够得到回报。总之，真实、客观的评价对于促进学生的学习是非常有帮助的，不仅能提升学生学习的动力，还能让其明白处于集体中的责任。
2.4注重综合素质的培养
人才培养方案制订过程中要充分注重对于学生综合素质的培养。尤其是楼宇智能化工程技术这种偏理工科的专业，要让学生明白一个人以后想在社会上立足并且过得幸福，这跟人的综合素质是分不开的，并不完全依赖于个人的技能。因此在开设课程时要充分考虑到上述能力的培养，可以开设大学生就业创业、法律法规常识、大学生心理健康教育等公共基础课，也可以开设电影艺术欣赏、围棋、书法等素质拓展课。另外，可以在以专业为单位积极鼓励学生创办或参加社团，这对于学生综合能力的培养非常有帮助，让他们提前了解和融入社会。
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1 人工智能技术概述
1.1 人工智能技术的定义
人工智能技术指的是借助计算机技术对人脑进行模拟，并且发出类似人类的行为指令，从而对各种操作进行完成的过程。人工技能技术是多个领域的研究结果的融合，比如传统的数学和计算机，同时还结合了人文学科、自然和社会学科的知识，在很多领域中都有十分广泛的应用。计算机技术可以实现对人脑的有效模拟，因此使得工作的效率更高，系统的运行更加灵活也更加稳定，能够增强各种设备的自动化处理水平。
1.2 人工智能技术在电气自动化应用中的功能
第一，实现数据的采集和处理。人工智能技术在电气自动化控制中进行应用的时候，可以实现对设备中的一些数据进行采集，根据功能的不断完善，还能对一些数据进行存储。
第二，监视运行系统，并及时发出报警。人工智能技术可以对电气设备在使用过程中出现的一些问题进行有效地监控，而且还能对电气系统进行有效地模拟，对设备的开关量进行监视，防止出现异常情况，一旦出现了异常情况，要自动启动报警装置，同时还能对一些电气设备进行切断，从而使得电气设备处于安全状态。
第三，对电气设备的操作进行控制。电气自动化过程中，人工智能技术的应用，可以使得电气设备的操作过程变得更加简单，通过鼠标和键盘可以实现对断路器和电动隔离开关的控制，还可以对励磁电流进行调整。通过这种技术的应用，就可以极大地减少工作人员的工作量，降低劳动强度。
2 人工智能技术在电气自动化过程中的应用
2.1 在电气设备中的应用
电气设备的设计要符合自动化操作的要求，在进行设计的过程中，也应该要加强对人工智能技术的应用。由于电气设备的系统比较复杂，包含了很多方面的知识和技能，因此在进行设计的时候，有的系统设计也可以借助人工智能技术来完成，比如可以通过计算机设置一些算法，对电气设备系统设计中的一些参数进行计算，从而便于电气设备控制系统的设计，极大程度地提高设备的工作速率与质量。
2.2 在电气控制工作中的应用
在电气领域内，对电气设备进行控制是一个十分重要的部分，自动化设备是当前电气行业的主要发展方向，在设备的控制上，也要逐渐实现智能化，可以极大程度增强工作效率，缩减资金成本，并且降低从业者的劳动强度。比如人工智能技术中的模糊控制、神经网络控制、专家系统等，都是比较先进的控制技术，可以实现对各种设备的有效控制，韩剧热的反思而且控制的效果很好，产生的误差较小。比如在模糊控制中，较为常用的模糊控制方法有Sugeno与Mamdani两种技术，后者主要是应用在对设备的速度调节的控制上，模糊控制的方法能够以一种更高的效率来处理交流传动控制的相关问题，从而使得电气设备的工作质量和工作效率有很大的提升。
2.3 在电气设备的日常操作过程中的应用
电气行业与民众的日常生活与工作都存在紧密的关联，各种电网十分复杂、电气设备繁多，日常的控制工作也十分繁琐。传统的日常操作比较复杂，而且也会增加电气系统控制的时间，降低控制效率。对此，要积极加强对人工智能技术的应用，在日常工作过程中，可以通过人工智能技术设置一些基本的控制算法，应用在日常系统操作期间，能够将复杂的操作流程变得简洁，而且仅仅需要电脑就可以实现对各种操作的控制，最重要的是，通过人工智能技术的深化，还能实现远程控制，可以将操作界面进行简化，及时处理并保存相关重要数据，为将来的查找与应用提供方便。在日常操作过程中，对于很多数据都要进行记录，比如电气设备的损耗情况、电量等，如果采用人工记录，则会有巨大的工作量，还容易出错，但是应用人工智能技术编制相应的表格和数据采集系统，则可以实现对数据的采集和有效保存，降低了工作强度，同时提高了工作效率。
2.4 在故障诊断过程中的应用
在电气运行过程中，无论是客观因素还是其他的主观因素，都会造成电气设备的故障以及事故，如果对于这些故障没有及时进行处理，找不到相应的原因，则很有可能造成更严重的危害，会有较大的经济损失。电气自动化过程中，对设备的使用性能、故障等方面的诊断也要逐渐实现自动化，而人工智能技术的应用，将使得故障诊断过程变得更加简单。神经网络、模糊理论及专家系统是人工智能技术在电气诊断过程中应用的三种方式，这三种方法在故障的诊断以及事故的发生过程中发挥了十分重要的作用。借助智能技术，将神经网路、模糊理论等系统的结合在一起，就能够处理电气故障检测耗费时间长、等待结果时间长等问题，可以对各种故障进行精准的判断，并且为后续的故障处理提供更多充足的时间和依据。
2.5 在简化自控流程中的应用
电气领域的自动化控制是一个十分复杂的过程，对于各个步骤的要求都比较严格，一旦某个环节出现了纰漏，则会造成严重的后果，引发较大的经济损失。人工智能技术的应用可以对各种设备使用情况、故障情况等进行分析，进而设计出合理的故障处理方法，尽可能确保电气自控工作的质量。而且这种技术的应用，还可以实现远程维修，简化了过程。
3 结语
综上所述，人工智能技术在电气自动化过程中的应用包括多方面内容，比如电气设备的操作、故障的诊断、自动控制流程的简化等，都可以借助人工智能技术，使得各个过程变得简单、快捷，促进电气设备的自动化水平不断提升。
【参考文献】
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人工智能技术已经成为目前最受社会关注的新兴科技之一，随着该技术在各行业和领域中的应用不断深入，人们的工作和生活方式不断向智能化方向发展，工作和学习效率都得到了质的飞跃，未来，人工智能技术也必然会获得更加广阔的发展前景。
2人工智能技术概述
人工智能是计算机科学的一个分支，这门学科的主要目标是了解人类智能的本质，并通过将人类智能转移到智能机器中，使智能机器能在不同应用场景下做出类人思维的反应。人工智能是一项综合了多项高新科技的综合性学科，包含5项核心技术，分别是计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人技术和生物识别技术。其中，机器学习是实现计算机人工智能技术的核心技术，该技术使智能机器在算法复杂度理论、凸分析、统计学等学科的支持下，能自主模拟人类行为。目前已经发表的机器学习策略主要包括模拟人脑的机器学习和采用数学学习方法2种策略。其中模拟人脑的机器学习策略又可细分为符号学习和神经网络学习，符号学习是以认知心理原理为基础，在机器中输入符号数据，用推理过程在图或状态空间中搜索并进行符号的运算，对概念性和规则性知识的学习能力较为突出，如示例学习、记忆学习、演绎学习等；神经网络学习是从微观生理角度对人脑活动进行模拟，利用函数结构模型代替人脑神经网络，以函数结构进行数据运算，并在数据迭代过程中在系数向量空间中搜索，对函数型问题具有较好的学习能力，如拓扑结构学习、修正学习等。采用数学方法的机器学习主要是利用统计机器，建立相应的数学模型，拟定超参数，输入样本数据后根据不同的运算策略对模型进行训练，最后根据训练结果进行结果预测。
3人工智能技术的发展历程
3.1人工智能技术的兴起
虽然新兴技术的兴起获得了广泛的关注，但由于人工智能技术涵盖的学科和技术范围过大，兴起阶段的该技术的理论知识、产品应用、发展应用等均存在明显缺陷。除此之外，计算机技术在当时也并不成熟，当时的计算机编程和计算水平较为落后，很多超前的想法以当时的技术水平来说实现较为困难。在多种因素的影响下，人工智能技术在兴起阶段并未得到快速发展。
3.2人工智能技术的高速发展
人工智能技术这一概念在提出后近20年的时期中其发展始终处于停滞状态，直至20世纪70年代，该领域的专家研发出全新的人工智能专家系统DENDRAL，该系统的诞生带动人工智能技术迈向新的发展阶段，并且在这之后进入高速发展时期。日本始终重视本国科学技术的发展，并且在20世纪80年代提出“科技立国”的政策，此后很长一段时间，日本依托此国策使经济得到迅速恢复和发展。在1982年，日本国内对第五代计算机的研究以失败告终，但此次研究中提出了新的计算机算法和逻辑程序语言Prolog，Prolog在处理自然语言过程中具有比LISP语言更好的应用效果，这一创新进一步促进了人工智能技术的发展。人工智能技术的发展建立在多项先进学科共同发展的基础上，与其他技术相比，人工智能技术在处理数据、整合资源方面具有更大优势。
3.3人工智能技术的发展现状
3.3.1专家系统
专家系统指的是一种智能计算机程序系统，是人工智能技术应用最为广泛也最为重要的领域之一，系统中涵盖大量某领域专家水平的知识与经验，通过应用人类在该领域中的专家级别知识来为用户解决在该领域中遇到的问题。专家系统有效地将人类智能延伸到专业领域中，实现了理论研究向实际应用方向过渡的目标，大幅提高了人类对专业问题的处理效率，并且专家系统依托复杂的算法能对专业问题未来发展的可能性进行更全面的计算，工作效率甚至会比人类专家更高效、更准确。随着对专家系统研究的不断深入，目前很多专家系统都能依据对人类行为的模拟在不同的应用场景中作出智能化的反应和判断，并且能够利用知识库，深入挖掘复杂问题的内在联系。专家系统已经在多个领域中都得到了广泛的应用，帮助企业更客观地摸索市场规律，从而作出正确的生产决策、调度规划、资源配置计划等，大幅提高了企业经营的科学性，使企业能在节省生产成本的同时，获得更好的经济效益。
3.3.2模式识别
模式识别是利用计算机技术将识别对象按一定特征归类为不同类别，目前人工智能技术在模式识别中的主要研究方向包括语音语言信息处理、计算机视觉、脑网络组等，希望通过人工智能技术实现对复杂信息的识别和处理，这一应用能促进多个行业向智能化方向发展，如军事领域、医疗领域等。
3.3.3机器人学
机器人学的主要研究方向是机器人的设计、制造和应用，随着人工智能技术的成熟与应用，机器人的智能水平不断提高，并且在不同行业中的应用已经较为普遍，日常生活中常见的机器人包括扫地机器人、迎宾机器人、快递机器人、早教机器人、无人机等，人们可以利用可移动设备对其进行操作，极大程度地提高了人们生活的智能性和便捷性。
3.3.4机器学习
机器设备并不具备自主思考能力，在不同应用场景下的反应主要是依托计算网络技术和算法对人类思维模式进行模拟，并将人类行为进行充分消化以使自身性能得到优化，能对不同问题进行处理。机器学习是一项涵盖多个学科且复杂程度很高的科学，包含统计学、概率学、算法复杂度理论等，是人工智能的核心技术，也是推动计算机向智能化方向发展的关键技术。
3.3.5人工神经网络
人工神经网络是人工智能技术自进入高速发展时期后广泛研究的重点内容。利用计算机算法将人脑神经元进行简单化、抽象化、模式化，并构建成与人脑神经元网络相似的网络结构。人工神经网络技术的成熟与发展为专家系统、模式识别、机器人学、生物、经济等多个学科的发展提供了技术支持，解决了很多人工智能技术发展中的实际难题。
4人工智能技术的应用
4.1人工智能技术在计算机网络技术中的应用
4.1.1计算机网络安全管理
人工智能技术与计算机网络技术互相依存、互相促进、共同发展，在计算机网络技术的多个方面都有深入的应用。其中，在网络安全管理方面主要有如下应用：①智能防火墙技术。防火墙技术随着计算机的普迅速发展，应用人工智能技术的防火墙技术比传统防火墙技术的性能更加优异。智能防火墙技术具有智能记忆功能，能自动记录并储存历史处理病毒的记录，在后续应用过程中依据记录直接优化计算机匹配环节，减少计算机数据量，提高防火墙的隔离病毒能力。另外，智能防火墙还能结合用户的需求，对用户不需要的弹窗功能、访问权限、有害信息等进行智能化拦截。②计算机入侵检测。防火墙的主要功能就是为计算机设备创造安全的运行环境，保证系统和内部数据不被侵害。计算机入侵检测功能是保障防火墙正常工作的基础功能模块，对提高计算机数据的安全性和可靠性具有直接的影响。应用人工智能技术的入侵检测功能，能对计算机系统进行智能化分析和处理，根据预定算法将处理数据整理成为入侵检测报告，让用户能全面地掌握计算机设备的安全状态。③垃圾邮件智能化处理。该技术依托人工智能技术中的模式识别功能，对接收邮件进行扫描和归类，发现垃圾邮件后直接将其标注为垃圾邮件，为用户发出风险警告，避免用户因误操对计算机系统造成损害。
4.1.2计算机网络管理
人工智能技术的发展和应用促进计算机网络技术向智能化方向发展。在实际应用中，除计算机网络安全管理模块外，还能解决多种网络管理问题。随着计算机技术的普及，网络数据呈爆炸式增长，网络管理工作量和工作难度都达到了空前高度，通过应用人工智能技术，能大幅提高计算机网络管理效率，优化网络管理效能。
4.2人工智能技术在企业管理中的应用
企业是市场经济活动的主要参与主体，是维持市场经济稳定运行和发展的关键要素，在企业生产活动中科学地应用人工智能技术，能有效提高企业的生产能力，促进企业获得更高的经济效益和社会效益。具体应用渠道如机械自动化、智能监控、推荐系统、用户购物行为分析、零售分析、数据提取、文本归类、文章摘要等，从员工工作的细微之处实现工作效率上的提升，进而提升企业整体的运行效率。对工业行业来说，应用机械自动化技术还能有效降低传统工业生产中对人工的依赖性，大幅提高工业企业的生产能力，在行业发展的过程中起到了非常积极的促进作用。
4.3人工智能技术在航空航天技术中的应用
航空航天技术是目前人类最高科技的集合体，涵盖众多学科，如信息技术、卫星技术、生物技术、天文学、生命科学等，对提高国家的国防力量、提高国家的国际地位、促进国家经济增长都具有非常重要的意义。航天器设计是航空航天领域中的关键工作之一，而远程控制又是航空航天技术长久发展以来研究的重点，因我国对该技术的研发起步较晚，我国对航空航天技术的研发存在重重困难，但经过国家和科技工作者的不懈努力，目前我国航空航天技术已处于世界先进水平。将人工智能技术应用于航天远程控制中，利用智能系统对数据进行自动采集、处理和储存，如通过采集航天器的轨道信息，并以此分析航天器的运行状态，根据分析结果制定运行决策，对提高航天器的运行安全性和运行质量都是非常重要的举措，推动国家航空航天事业获得进一步发展。
4.4人工智能技术在医疗领域中的应用
目前，人工智能技术在医疗领域中的应用已经非常广泛，使医护人员的工作内容不断得到优化，提高工作效率，还有效提高了国家医疗水平。具体应用包括以下几项内容：①在电子病历中的应用。传统就医诊断环节，医生都需要以手写方式记录病患病例，并根据病例详细列出治疗方案，工作量大，且效率较低，病例保存便捷性较差。通过应用电子病例，不仅能大幅减少病例记录的工作量，还能在医疗系统中直接勾选治疗所需药品，完成病例及用药的勾选后打印即可，既能大幅提高工作效率，还能将病例在计算机中进行储存，且现阶段病例文件的储存格式不再局限于文字，语音和图像也可被添加到病例中，提高医疗诊断的准确性。②在健康管理中的应用。在现代医疗中应用人工智能技术，对病患的病情进行智能化分析，能使医生对疑难病症的分析更加全面准确，制定针对性更强的医疗方案，提高医疗水平，为改善患者的健康状况提供辅助。
5结语
综上所述，计算机人工智能技术的应用，对社会各行业都产生了不同程度的影响，人们的工作和生活方式得到优化和改变，国家科技水平也不断提升。加强对计算机人工智能技术的研究，推动人工智能技术在各个行业中的应用，让人们能切身感受到科技为生活带来的改变，对促进人类社会的发展具有非常重要的意义。
【参考文献】
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现阶段，人工智能技术已逐渐在石油工程领域中取得了广泛性应用，其中涉及到高层管理决策、采油工程、油井处理及钻井油藏等相关内容，可有效解决石油工程开展期间存在不足之处，具体可将石油工程面临问题分为以下几种类型：第一，数据型问题。主要包括地震数据检测、钻孔曲线测量及油藏特征分析等方面内容，需得出准确性数据信息便于为其他工作开展提供切实可行参考依据[1]；第二，优化型问题。具体是指通过地面设备的合理优化来大大提高石油产量；第三，公式型问题。主要包括鉴定识别、测井数据介绍及提高采收率等内容；第四，知识融合型问题。需要选出较为合理恰当实践应用手段。总体来说，尽管智能化系统已逐步应用到石油工程中去，但却因专业人士缺乏明显创新想象力而无法达到最佳效果，并且智能系统还具备一定局限性特点，对石油工程实施效率提升有着不利影响。在这种情况下，为有效克服上述难题，就需石油工程工作人员能积极采用人工智能技术手段，彻底解决以往智能系统应用存在不足，借助科学合理分析方法对数据信息展开深入化分析探讨，从而促使石油行业能够顺利发展。
二、石油工程领域中人工智能技术的应用分析
（一）油田地面设施系统模拟应用。在此以某区域油田资源为例，该油田共有700多口生产井，所有生产液体全部运送到三相分离设备中，并从分离设备中分离出适量高压气进入到管网结构中，并且周围环境温度还对设备工作效率有着直接影响，可以说是后期石油产量的主要影响因素之一。因此为有效解决这一问题，就需相关工作人员能积极构建智能模型结构，准确测量出石油工程地面系统实际运行情况，对分离设备产油量起到一定帮助作用。同时石油工程参与人员还应根据项目开况构建神经模型结构，着手于数据统计分析情况，主要包括鉴定识别和数字矩阵补孔两点内容，随后可综合采用模糊聚类和变量分析方法对石油工程中涉及到的所有数据变量展开分析探讨，充分考虑到各个变量可能对最终结果产生影响，防止数据信息出现较大变化情况。除此之外，模糊聚类还包含两大优势，分别是数据代表性和利用数据对研发模型进行检验等，往往该种方法主要适用于列串数据量低于30%情况下。
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人工智能技术无论是在过去，现在还是将来，都作为科学研究的热点问题之一。人类对自己本身的秘密充满好奇，随着生物技术的飞速发展，人类不断破译人体的生命密码。而以生物科学为基础的人工智能技术也得到了长足的发展。人们希望通过某种技术或者某些途径能够创造出模拟人思维和行为的“替代品”，帮助人们从事某些领域的工作。为了让计算机能够从事一些只有人脑才能完成的工作，解脱人的繁重的脑力劳动，人类对自身的思维和智能不断地研究探索。但是，科学技术是一柄双刃剑，人们对人工智能技术的飞速发展存在着恐慌。如果机器真的具有了人类的智能，在未来的某一天，他们会不会取代人类而成为地球的主宰者？人类智能和人工智能，谁才是未来的传奇？
1.你在和谁说话？
“先进的人工智能机器人不但拥有可以乱真的人类外表，而且还能像人类一样感知自己的存在。”这是人工智能发展到高级阶段的目标和任务。那么，我们在不久的未来能否实现这样一个目标呢？人类真的能发明出足以乱真的智能人类吗？隔着一堵墙，我们是否能分辨出正在与我们对话的是一部机器还是人类？
1.1. 人工智能的定义
人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为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。人工智能是相对于人的智能而言的。正是由于意识是一种特殊的物质运动形式，所以根据控制论理论，运用功能模拟的方法心理学，制造电脑模拟人脑的部分功能，把人的部分智能活动机械化，叫人工智能。人工智能的本质是对人思维的信息过程的模拟，是人的智能的物化。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，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能发展的过程归纳为机器不断取代人的过程。
1.2. 人工智能技术的发展
几个世纪以来，人类依靠智慧，发明了许多机器，使人类能够从许多体力劳动中解放出来。从1956年正式提出人工智能学科算起，40多年来取得长足的发展，成为一门广泛的交叉和前沿科学。科学家发明了汽车，火车，飞机，收音机等等，它们模仿我们身体器官的功能，但是这些不能模仿人类大脑的功能毕业论文格式范文。当计算机出现后，人类开始真正有了一个可以模拟人类思维的工具，在以后的岁月中，无数科学家为这个目标努力着。1997年5月，IBM公司研制的深蓝（Deep Blue）计算机战胜了国际象棋大师卡斯帕洛夫（Kasparov）。在一些地方计算机帮助人进行其它原来只属于人类的工作，计算机以它的高速和准确为人类发挥着它的作用。计算机的出现，使得人工智能有了突破性的进展。计算机不仅能代替人脑的某些功能，而且在速度和准确性上大大超过人脑，它不仅能模拟人脑部分分析和综合的功能，而且越来越显示某种意识的特性。真正成了人脑的延伸和增强。
1.3. 人工智能的研究领域
人工智能是一种外向型的学科，也是一门多领域综合学科。它不但要求研究它的人懂得人工智能的知识，而且要求有比较扎实的数学基础，哲学和生物学基础，只有这样才可能让一台什么也不知道的机器模拟人的思维。而人工智能的最根本目的是模拟人类的思维，因此，它的研究领域与人类活动息息相关。什么地方只要有人在工作，他就可以运用到那个领域。
现阶段主要研究领域有专家系统，机器学习，模式识别，自然语言理解，自动定理证明，自动程序设计心理学，机器人学，博弈，智能决定支持系统和人工神经网络等等。
2.机器真的可以思考吗？
机器真的可以思考吗？机器的思考归根结底还是模仿人类的思维模式，正是“思考”这一人类的本质属性，使得人工智能和心理学从最初就紧密地联系在一起。心理学研究人脑中信息的输入、输出、存储和加工，并研究人脑各个部位的功能。最早的双核计算机模仿人的左右脑，在人脑不同区域主管各个不同功能这一原理的基础上，来设计负责不同功能的芯片。以此为出发点，心理学家和计算机学者进一步合作，通过研究人解决问题的方法来研究开发人工智能。随着人工智能的发展，所要求实现的职能愈加复杂，但最基本的方式还是逻辑推理和归纳，这正是心理学家和逻辑学家的专业领域。心理学家以研究探讨人类逻辑思维方式为人工智能提供了基本原理和原则。
2.1. 人类意识的本质
意识是世界的内在规定、一般规律和组成部分，是具有客观实在性同世界的其它组成部分处在对立统一关系中的事物。意识普遍存于世界和万物之中，世界是包含意识的世界，万物是包含意识的万物。没有意识存在于其中的世界不是我们现实生活中的世界，没有意识存在于其中的万物也不是我们天天眼见手触的万物。有了意识的存在，世界和万物就有了生机和活力。
2.1.1. 意识是与物质相对应的哲学范畴，与物质既相对立又相统一的精神现象。
意识是自然界长期发展的产物，由无机物的反应特性，到低等生物的刺激感应性，再到动物的感觉和心理这一生物进化过程是意识得以产生的自然条件。意识是社会的产物，人类社会的物质生产劳动在意识的产生过程中起决定的作用。辩证唯物主义在强调物质对意识起决定作用的前提下肯定意识对于物质具有能动的反作用，在意识活动中人们从感性经验抽象出事物的本质、规律形成理性认识，又运用这些认识指导自己有计划、有目的地改造客观世界。
2.1.2. 从意识的起源看，意识是物质世界发展到一定阶段的产物；从意识的本质来看，意识是客观存在在人脑中的反映。
意识是人脑对客观存在的反映：第一，正确的思想意识与错误的思想意识都是客观存在在人脑中的反映；第二，无论是人的具体感觉还是人的抽象思维，都是人脑对客观事物的反映；第三，无论是人们对现状的感受与认识，还是人们对过去的思考与总结，以至人们对未来的预测，都是人脑对客观事物的反映。 意识的能动作用首先表现在，意识不仅能够正确反映事物的外部现象，而且能够正确反映事物的本质和规律；意识的能动作用还突出表现在，意识能够反作用于客观事物，以正确的思想和理论为指导心理学，通过实践促进客观事物的发展。
2.2. 人类意识与人工智能的关系
认知心理学和人工智能，是认知科学的两个组成部分。人工智能使用了心理学的理论，心理学又借用了人工智能的成果。人类意识与人工智能两者具有以下关系：
l人工智能是研究用机器模拟和扩展人的智能的科学。它撇开了人脑的内在结构和意识的社会性，而只是把人脑作为一种信息处理的过程，包括信息的接收、记忆、分析、控制和输出五部分。现代科学技术用相应的部件来完成着五个过程，就构成了人工智能或电脑。
l人工智能可以代替人的某些脑力劳动，甚至可以超过人的部分思维能力，随着现代科学技术的发展，它发挥着越来越重要的作用。人工智能的出现不仅解放了人的智力，而且为研究人脑的意识活动提供了新的方法和途径。它说明了人的意识活动不管多么复杂，都是以客观物质过程为基础的，而不是什么神秘的超物质的东西，人们完全可以用自然科学的精确方法来加以研究和模拟，它进一步证实了辩证唯物主义意识论的科学性毕业论文格式范文。
l人工智能的产生和发展，深化了我们对意识相对独立性和能动性的认识。机器思维即人工智能表明，思维形式在思维活动中对于思维内容具有相对独立性，它可从人脑中分化出来，物化为机械的、物理的运动形式，部分地代替人的思维活动。
随着科学技术的发展，人工智能将向更高水平发展，反过来推动科学技术、生产力和人类智慧向更高水平发展，对人类社会进步将起着巨大的推动作用。
3. 人工智能的未来
人工智能是为了模拟人类大脑的活动而产生的科学，人类已经可以用许多新技术新材料模拟人体的许多功能，诸如皮肤，毛发，骨骼等等，也就是说，人类可以创造出“类人体”。只要能够模拟人的大脑的功能，人就可以完成人工生命的研究工作，人创造自己，这不但在科学上，而且在哲学上都具有划时代的意义。这就是人工智能承担的历史使命。
在科学技术日新月异的今天，知识爆炸，科技的增长超出了人类承受的速度。各种新科技的出现层出不穷，随之而来的成果简直让人瞠目结舌，克隆、基因芯片、转基因等等，人类自身的秘密开始一层一层的揭开。我们人脑的复杂结构，人体的基因链也逐渐被科学技术解剖。我们希望将来的人工智能机器能将我们从繁重的体力劳动和脑力劳动中解放出来心理学，例如机器人做家务，带孩子，做司机，秘书等等一系列我们不愿意花太多精力或者有太多限制条件的工作。然而，人类由于多种“性能”都不如机器人，反而退化成为机器人的奴隶？他们会不会有一天无法忍受人类对他们的“剥削”和“压迫”，挑战人类的统治？很多的科幻作品和电影中都预言了这样的场景，未来的智能机器人和人类争夺有限的地球资源，并最终打败人类，成为新的地球统治者。这也正是绝大多数心理学家和哲学家对人工智能的发展忧心忡忡的原因。
人工智能的发展，也只能无限接近于人的智能，而不能超越人的智能。因为人工智能技术的本质，是模拟人类的思维过程，是为人类服务的。我们在进行发明创造的同时，担心被我们所发明的物质所毁灭。正如人类发明了原子能，用于取代正在逐渐消逝的矿物能源，然而当原子能用于军事领域的时候，他产生的力量也足以毁灭人类文明。科技本身并不是问题，人类如何运用自己掌握的技术，才是问题的关键。我们最大的敌人不是我们发明的技术，而是我们自己本身。
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一、目前医学教育以及医学人才培养状况
智能医学工程是一门将人工智能、传感技术等高科技手段综合运用于医学领域的新兴交叉学科，研究内容包括智能药物研发、医疗机器人、智能诊疗、智能影像识别、智能健康数据管理等。
智能医学工程的毕业生掌握了基础医学、临床医学的基础理论，对智慧医院、区域医疗中心、家庭自助健康监护三级网络中的医学现象、医学问题和医疗模式有较深入的理解，能熟练地将电子技术、计算机技术、网络技术、人工智能技术，应用于医疗信息大数据的智能采集、智能分析、智能诊疗、临床实践等各个环节。实验教学正是融合型创新人才的最好培养方式。智能医学人才的培养需要各学科间的相互交融更为紧密，学生的创新应用能力才能得到更好的培养。与此同时，由于绝大部分医工结合的专业大部分归属与工科学院下，缺乏必要的临床经验，因而学生不能很好的把握新技术的应用。
而国内相关人才缺口还非常大，目前，国内仅仅有生物医学工程、医学信息工程等工科专业培养医工结合人才。但是囿于培养时间与培养模式，他们往往只能针对具体某一方向，并且目前的培养体系还多着重于工学技术的研究，缺乏临床实践。
二、智能+医学教育的必要性探究
2.1技术进步对医疗人员的诊疗帮助
以癌症的治疗为例，由于针对癌症药物的研究何药物数量非常巨大，对于普通医生在短时间内难以进行准确的判断针对癌症的研究和药物数量非常巨大，具体来说，目前已有800多种药物和疫苗用于治疗癌症。但是，这对于医生来说却有负面的影响，因为有太多种选择可供选择，使得为病人选择合适的抗癌药物变的更加困难。同样，精确医学的进步也是非常困难的，因为基因规模的知识和推理成为决定癌症和其他复杂疾病的最终瓶颈。今天，许多受过专业训练的医学研究员需要数小时的时间来检查一个病人的基因组数据并作出治疗决定。
上述问题在拥有工学、医学双背景的医生手中已经不是问题，通过目前日渐成熟的AI技术，对于大量的医疗数据进行检索，通过可靠的编程手段，通过人工智能技术，建立完备的医疗数据库，帮助医生进行诊疗。据调查，美国微软公司已经研制出帮助医生治疗癌症的人工智能机器，其原理是对于所有关于癌症的论文进行检索，并提出对于病人治疗最有效的参考方案，它可以通过机器学习来帮助医生找到最有效，最个性化的癌症治疗方案，同时提供可视化的研究数据。
2.2智能医学对于新时代医生培养的影响
人工智能通过计算机可为学生提供图文并茂的丰富信息和数据，一方面加强了学生的感性认识，加强了对所学知识的理解和掌握，从而提高了教学质量。同时，人工智能可帮助教师完成繁杂的、需适应各种教学的教学课程、课件等设计，使教师将更多的精力专注于学与教的行为和过程，从而提高教学效率。正如前面所述例子，智能网络模块化学习平台可使教学摆脱以往对于示教病例的依赖，拓展了学生们的学习空间和时间，可极大地提高医学学习效率和教学质量。
教育与人工智能相结合将会创新教育方式和理念。北京师范大学何克抗教授在《当代教育技术的研究内容与发展趋势》中提到当代教育技术的五大发展趋势之一就是“愈来愈重视人工智能在教育中应用的研究”。结合上述人工结合上述人工智能在医学教育中的创新作用，下面就人工智能结合医学学教育新模式提出一些构想。
三、交叉医学人才的培养
3.1建立智能医学人才培养体系的必要性
目前智能医学的研发和临床还存在隔阂，临床医生并没有很好地理解人工智能，无法从实践出发提出人工智能能够解决的方向，而人工智能的产业界热情高涨，却未必能踩准点，所以产业界需要和临床深度沟通融合，才能真正解决看病难、看病贵的问题，缓解医疗资源紧张。目前，国内仅仅有生物医学工程、醫学信息工程等工科专业培养医工结合人才。
3.2医学人才培养体系初步构想
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1、人工智能应用理论分析
人工智能(Artificial Intelligence)，英文缩写为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。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作出反应的智能机器 该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别 自然语言处理和专家系统等。自从1956年“人工智能 一词在Dartmouth学会上提出以后，人工智能研究飞速发展，成为以计算机为主．涉及信息论．控制论， 自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学的一门学科。人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂的工作。
当今社会，计算机技术已经渗透到生产生活的方方面面．计算机编程技术的日新月异催生自动化生产，运输 传播的快速发展。人脑是最精密的机器，编程也不过是简单的模仿人脑的收集、分析、交换、处理、回馈．所以模仿模拟人脑的机能将是实现自动化的主要途径。电气自动化控制是增强生产．流通、交换、分配等关键一环．实现自动化，就等于减少了人力资本投入，并提高了运作的效率。
2、人工智能控制器的优势
不同的人工智能控制通常用完全不同的方法去讨论。但Al控制器例如：神经、模糊、模糊神经以及遗传算法都可看成一类非线性函数近似器。这样的分类就能得到较好的总体理解．也有利于控制策略的统一开发。这些Al函数近似器比常规的函数估计器具有更多的优势．这些优势如下：
(1)它们的设计不需要控制对象的模型(在许多场合，很难得到实际控制对象的精确动态方程，实际控制对象的模型在控制器设计时往往有很多不确实性因素，例如：参数变化，非线性时，往往不知道)。
(2)通过适当调整(根据响应时间 下降时间、鲁棒性能等)它们能提高性能。例如模糊逻辑控制器的上升时间比最优PID控制器快1.5倍 ，下降时间快3.5倍， 过冲更小。
(3)它们比古典控制器的调节容易。
(4)在没有必须专家知识时．通过响应数据也能设计它们。
(5)运用语言和响应信息可能设计它们。
总而言之，当采用自适应模糊神经控制器、规则库和隶属函数在模糊化和反模糊化过程中能够自动地实时确定。有很多方法来实现这个过程，但主要的目标是使用系统技术实现稳定的解，并且找到最简单的拓朴结构配置．自学习迅速，收敛快速。
3、人工智能的应用现状
随着人工智能技术的发展，许多高等院校及科研机构就人工智能在电气设备的应用方面展开了研究工作，如将人工智能用于电气产品优化设计，故障预测及诊断、控制与保护等领域。
3.1 优化设计
电气设备的设计是一项复杂的工作 它不仅要应用电路、电磁场、电机电器等学科的知识，还要大量运用设计中的经验性知识。传统的产品设计是采用简单的实验手段和根据经验用手工的方式进行的．因此很难获得最优方案。随着计算机技术的发展，电气产品的设计从手工逐渐转向计算机辅助设计(CAD)，大大缩短了产品开发周期。人工智能的引进．使传统的CAD技术如虎添翼．产品设计的效率及质量得到全面提高。用于优化设计的人工智能技术主要有遗传算法和专家系统。遗传算法是一种比较先进的优化算法，非常适合于产品优化设计。因此电气产品人工智能优化设计大部分采用此种方法或其改进方法。
3.2 故障诊断
电气设备的故障与其征兆之间的关系错综复杂，具有不确定性及非线性．用人工智能方法恰好能发挥其优势。已用于电气设备故障诊断的人工智能技术有：模糊逻辑、专家系统、神经网络。
变压器由于在电力系统中的特殊地位而备受关注，有关方面的研究论文较多。目前对变压器进行故障诊断最常用的方法是对变压器油中分解的气体进行分析．从而判断变压器的故障程度。人工智能故障诊断技术在发电机及电动机方面的研究工作也较为活跃。
3．3智能控制
人工智能控制技术在自动控制领域的研究与应用已广泛展开．但在电气设备控制领域所见报道不多。可用于控制的人工智能方法主要有3种：模糊控制、神经网络控制、专家系统控制。由于模糊控制是其中最为简单、最具实际意义的方法．因而它的应用实例最多。
4、结语
人类智能主要包括三个方面．即感知能力．思维能力 行为能力。而人工智能是指由人类制造出来的 机器”所表现出来的智能。人工智能主要包括感知能力、思维能力和行为能力。人工智能的应用体现在问题求解．逻辑推理与定理证明，自然语言理解 自动程序设计．专家系统，机器人学等方面，而这诸多方面都体现了一个自动化的特征．表达了一个共同的主题，即提高机械人类意识能力，强化控制自动化．因此人工智能在电气自动化领域将会大有作为，电气自动化控制也需要人工智能的参与。
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人工智能技术如今已经广泛应用于各个领域，也在很大程度上促进了各个行业的发展。对于电气设备来说，采用先进的人工智能技术可以大大提高系统的运行水平，改进生产效率。
1 人工智能应用理论分析
人工智能的基本原理是将人的思维方式，逻辑推理的形式进行模拟和设置的一种技术形式。人工智能是计算机技术发展的一个高级阶段，它不仅能模拟人类的语言系统，还一定程度上模仿人类的思维方式和逻辑推理。人工智能技术从研发至今，已经结合了各个学科的相关先进理论，涉及多个研究领域。其主要目的在于使机器和设备的操作能够脱离人工的绝对指导，以至于胜任一些专业技术人员的操作。
计算机的诞生给人类的生活带来了翻天覆地的变化，渗透到了各个领域，改变了许多行业的发展方式。计算机技术也随着计算机的发展和应用在不断的发展着，但是在这个发展过程中，人类逐渐认识到人脑才是最先进的信息分析和处理仪器，计算机技术要想更好的为人服务，必须朝着贴近人脑的工作特点的方向努力。对于电气系统的控制技术来说，就是要尽量的实现自动化控制。将各个生产和传输环节有机的结合起来，减少人力和资金的投入，形成一个一条龙的流水作业，有利于提高电气系统的生产效率。
2 人工智能控制器的优势
人工智能控制器相对于传统的控制器的优势在于利用了AI函数近似器，这种函数控制器较传统的常规控制器的优势在于更便于控制系统的一体化。在操作中，这些优势的表现在几下几个具体方面：
人工智能控制器的设计阶段无需设计模型的配合，这是其他常规的传统控制器所无法做到的。常规的控制器的研发和设计阶段必须要辅以各种实验模型的试验，来检测控制器的各项性能，但是人工智能控制器就克服了这一缺陷。
人工智能控制器的操作方法比常规的控制器的要简便易行，便于技术人员的执行和操作。
人工智能控制器的设置方式也相应的更加灵活，除了可以通过传统的设置方式外，它们还可以通过响应数据这种简便的方式进行设置，同样便于技术员的操作。
此外，人工智能控制器有相当好的一致性(当使用一些新的未知输入数据就能得到好的估计)，与驱动器的特性无关。现在没有使用人工智能的控制算法对特定对象控制效果十分好，但对其他控制对象效果就不会一致性地好，因此对具体对象必须具体设计。
人工智能控制器能解决常规方法不能解决的问题。
人工智能控制器的实现十分便宜，特别是使用最小配置时，所以人工智能控制器的使用不仅能提高电气自动化的整体技术水平，还能降低整个电气系统的成本。
人工智能控制器很容易扩展和修改，相较于其他常规控制器来说，人工智能控制器的更新和改进的空间更大。
另外，采用人工智能控制器进行电气自动化的控制时，规则库和隶属函数在模糊化和反模糊化过程中能够自动地实时确定。虽然很多常规的控制器也能实现这个过程，但主要的目标是使用系统技术实现稳定的解，并且找到最简单的拓朴结构配景，自学习迅速，收敛快速，所以，综合上文的分析，我们可以得知人工智能控制器的优势还是十分明显的，必将取代传统的常规控制器实现电气自动化的控制。
3 人工智能的应用现状
随着人工智能技术的发展，许多高等院校及科研机构就人工智能在电气设备的应用方面展开了研究工作，力图将先进的人工智能技术应用于电气系统的各个领域中，以提高电气自动化的水平和生产效率。目前，我国在这一方面虽然和国际上的先进国家还有很大差距，但也较以往取得了很大的进步，如将人工智能用于电气产品优化设计、故障预测及诊断、控制与保护等领域，未来随着我国在这方面的研究的深入，必将取得更加可喜的成绩。
3.1 优化设计
电气设备的设计是一项复杂的工作，也是电气设备的研发的最重要的工作之一，它不仅要应用电路，电磁场、电机电器等学科的知识，还要大量运用设计中的经验性知识，才能将电气设备的各方面的功能完美的结合起来，设计出一个满足运行需要的电气设备。传统的产品设计是采用简单的实验手段和根据经验用手工的方式进行的，因此很难获得最优方案。随着计算机技术的发展，电气产品的设计从手工逐渐转向计算机辅助设计(CAD)，大大缩短了产品开发周期。人工智能的引进，使传统的CAD技术如虎添翼，产品设计的效率及质量得到全面提高。
优化设计的另一个有力武器是专家系统。但从目前已开发的专家系统来看。总体上仍处于研究阶段，离实用尚有一定距离。将专家系统应用到电机设计领域是从1988年J.H.Garret建立变压器设计专家系统开始的，目前我国沈阳工业大学特种电机研究所研制了永磁直流电动机及永磁同步电动机的设计专家系统；西安交通大学、华中理工大学、东南大学各自开发了异步电动机的设计专家系统，都取得了一定成效。
3.2 故障诊断
电气设备在运行过程中难免会出现各种故障，如果不及时排除，将会影响整个系统的运行，所以，电气设备的故障排除和运行维护工作同等重要，需要引起我们监管人员的相关重视。电气设备的故障发生前，一般都会出现一定的故障征兆，我们可以以此来推测故障产生的大致原因，但是电气设备的故障与其征兆之间的关系错综复杂，具有不确定性及非线性，用人工智能方法恰好能发挥其优势。已用于电气设备故障诊断的人工智能技术有：模糊逻辑、专家系统、神经网络，从目前的应用效果来看，人工智能技术在电气设备故障的判断阶段起到了良好的效果和作用，为维护人员的工作提供了便利。
变压器由于在电力系统中的特殊地位而备受关注，有关方面的研究论文较多。目前对变压器进行故障诊断最常用的方法是对变压器油中分解的气体进行分析，从而判断变压器的故障程度。
另外，值得一提的是人工智能故障诊断技术在发电机及电动机方面的研究工作也较为活跃，已经被较为广泛的应用。
3.3 智能控制
人工智能控制技术在自动控制领域的研究与应用已广泛展开，但在电气设备控制领域所见报道不多。根据笔者整理的资料来看，可用于控制的人工智能方法主要有3种：模糊控制，神经网络控制，专家系统控制。但是这三种方法的应用范围程度还是有所不同的，由于模糊控制是其中最为简单、最具实际意义的方法，因而它的应用实例最多，另外两种控制方法在实际中的应用实例还比较少。
结语
综合全文来看，人类智能主要包括三个方面，即感知能力，思维能力，行为能力。而人工智能是指由人类制造出来的“机器”所表现出来的智能。人工智能主要包括感知能力、思维能力和行为能力。人工智能的应用体现在问题求解，逻辑推理与定理证明，自然语言理解，自动程序设计，专家系统，机器人学等方面，而这诸多方面都体现了一个自动化的特征，表达了一个共同的主题，即提高机械人类意识能力，强化控制自动化，因此人工智能在电气自动化领域会大有作为，电气自动化控制需要人工智能的参与。只有将二者有机的结合起来，才能更好的促进我国电气自动化控制技术的发展，也可以在应用中不断促进人工智能技术的进步。
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人工智能(ArtificialIntelligence)是一门研究和模拟人类智能的跨领域学科，是模拟、延伸和扩展人的智能的一门新技术。由于信息环境巨变与社会新需求的爆发，人工智能技术的日趋成熟。随着AI3.0时代的到来，大数据、云计算等新技术的应用也愈发广泛，对于管理类人才来说，加强对人工智能知识的深入学习，不断将人工智能技术与管理知识结合起来，对其未来职业生涯的发展有着重要作用。人工智能是一门前沿学科，管理学院开设人工智能课程的目的是为了更好地培养学生的技术创新思维与能力，基于其覆盖面广、包容性强、应用需求空间巨大的学科特点，通过概率统计、数据结构、计算机编程语言、数据库原理等基础课程的学习，加强学生解决实际问题的能力，为就业打下基础。本文基于社会对于人工智能领域的人才需求，结合诸多长期从事经管类专业课程教学的老师意见，针对管理类人才的人工智能课程教学内容与方法进行探讨，以期对中国高校人工智能课程教学改革研究提供帮助与借鉴。
1、教学现状与问题
作为一门综合性、实践性和应用性很强的理论技术学科，人工智能课程内容及内涵及其丰富，外延极其广泛。学习这门课程，需要较好的数学基础和较强的逻辑思维能力。针对管理类人才，该课程在课程教学过程中存在几个较为突出的问题。(1)课堂教学氛围枯燥目前，中国大多数大学仍采用传统的课堂教学模式，在教学过程中照本宣科，忽略与学生的互动，并且缺乏能够有效引起学生学习兴趣与加深知识理解的教学环节设置，如此一来大大降低了学生自主思考的能力。在进行人工智能相关课程知识讲解时，随着章节的知识难度不断增加，单向介绍式的枯燥教学方式无法反映人工智能学科的全貌，课堂讲解难以同时给以学生感性和理性的认知，部分学生因乏味的课堂氛围渐渐无法跟上教学进度，导致学习动力不足。(2)基础课程掌握不牢管理类专业的学生大部分都会走向更加具体化的管理岗位，具有多学科的素养，但这也导致很多学生所学知识杂而不精。学生在基础不夯实的情况下去学习更高层面的知识，给学生学习与老师教学都造成了很大困扰。人工智能课程知识点较多，涵盖模式识别、机器学习、数据挖掘等众多内容，概念抽象，不易学习。一些管理类专业的学生未能熟练掌握高等数学、运筹学、数据结构、数据库技术等先修课程，缺乏一定的关联思考和研究意识，导致课程学习难度增加，产生学时不足和教学内容难点过多的问题。(3)教学与实际应用脱节当下，人工智能广泛应用于机器视觉、智能制造等各个领域，给学生提供了大量的现实案例，使得人工智能不再是高深莫测的理论，而是现实中可以触及的内容。例如，在机械学科领域，人工智能技术是电气工程、机械设计制造、车辆工程等方向的重要技术来源；在医疗领域，是医疗器械的创新生产源动力；在能动领域，是高端能源装备与新能源发展的重要驱动；在光电信息与计算机工程领域，技术的发展时刻推动着智能科学与技术核心价值的提升。然而，对于管理类专业的学生来说，现阶段的人工智能教材涵盖许多智能算法及相关理论，在教学过程中常常涉及到很多从未接触过的抽象理论和复杂算法，书本中的应用实例大多纸上谈兵，缺乏专门适用于管理类专业知识与人工智能技术相结合的教学实践，加上一些教师授课方法单一，不利于引导学生将人工智能算法应用于现实生活。另外，大学生对知识的理解能力差异很大，教师采用统一的方式教给他们，这使一些学生无法跟上和理解，教师也无法控制学生的学习状况，导致学生缺乏动力。因此，如何结合学生的现实情况，提高他们的动手能力和实践经验也是人工智能课程教学要考虑的问题。
2、管理类人才的人工智能课程教学改进策略
课程教学改革是一项提高大学教学效果和人才培养质量的重要手段。如何在时代背景下应用新技术和新思想进行实施课程教学改革是高校亟待解决的问题。对于高校的教学工作而言，教学目标、教学内容和教学方式的变化不再是课程资源的简单数字化和信息化，而是充分利用时代信息资源优势的新型教学模式。针对管理类专业人工智能课程教学过程中存在的问题，可以从教学方法改进和教学内容设置两个方面进行课程教学改进。
2.1教学方法改进
教师对学生具有引领作用，其教学方法的改进能够带动学生改进自身学习方法。(1)启发式案例教学案例教学法就是教师根据教学目标、教学内容以及教学要求，通过安排一些具体的教学案例，引导学生积极参与案例思考、分析、讨论和表达等多项活动，是一种培养学生认知问题、分析和解决问题等综合能力的行之有效的教学方法。启发式案例教学以自主、合作、探究为主要特征，调动学生的学习积极性，并紧密结合人工智能领域的相关理论与方法，有效理解知识要点及其关联性，适用于管理类专业学生的教学。具体而言，高校基于其问题启发性、教学互动性以及实践有用性等特点，可以建立基于人工智能知识体系的教学案例库，虽然这项建设将极具挑战性与耗时性，但具有很强的积极效果：培养学生较强的批判性思维能力，更多地保留课程材料，更积极地参与课堂活动，对提高教学质量、培养具有人工智能背景的管理类人才具有重要意义。例如，通过单一案例教学，让学生掌握相关基础知识原理及应用；通过一题多解的案例使学生思考如何获取最有效的解题方法；通过综合案例的设计，启发学生全方位地探索问题的解决方案。(2)研讨互动式教学研讨互动式的各个教学环节是逐渐递进、有机结合的。研讨是基于学生个体的差异性，在课堂讨论的过程中对学生做出评判，从而对不同类型的学生开展针对性的教学。互动则是在研讨的基础上，通过老师与学生、学生与学生的互动，让学生主动参与到课堂教学的过程中来。在人工智能课程教学过程中，教师通过课堂讨论了解学生对于知识点的掌握情况，可以有针对性地设计教学内容，例如，对于学校积极性不强的学生，将人工智能理论内容与学生个人兴趣范畴、社会产业发展及研究现状联系起来，能够极大程度地提高学生学习的自主能力；对于基础知识较为薄弱的学生，可以在教师的指导下查阅相关文献资料，根据自己的理解撰写心得报告，并在课堂或课外进行师生互动。像这样研讨与互动相结合的模式。有助于增强学生的探索和求知欲望，建立起浓厚的学习氛围。(3)有效激励式教学人工智能是引领未来的战略性技术，人才需求量极大，对教师的教学水平也提出了更高要求，因此，进行有效激励极为重要。在学生激励方面，可以举办各类人工智能竞赛项目，设置相应项目奖学金，吸引学生参与实践，调动学生做研究、发论文的积极性。例如，教育部主办的中国研究生人工智能创新大赛，围绕新一代人工智能创新主题，激发学生的创新意识，提高学生的创新实践能力，为人工智能领域健康发展提供人才支撑。高校也可以借鉴这种模式，在各学院乃至全校开展此类竞赛项目，激发学生的创新能力与团队合作能力，鼓舞更多学生加入到人工智能课程的学习中来，激发其学习兴趣。在教师激励方面，在教师聘任和提升过程中把参加学生课程制定、课堂与课外作业、课程项目和论文指导等看作教学任务的一部分，鼓励教师积极参与这些活动。(4)学科渗透式教学人工智能学科知识融合程度较高，学科交叉性强。基于人工智能的学科交叉性特点，增强管理类人才对学科应用的领悟，可以采取开展学科渗透式教学的方法。从2015年起，国务院和教育部先后印发了《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见教育》、《高等学校人工智能创新行动计划》等文件，“互联网+”、“智能+”已经渗透到各个领域，人类进入数字经济时代，社会需求“技术+管理”的高端复合人才。例如，基于工业4.0和强国战略，人工智能技术在智能制造的应用极为广泛。上海理工大学非常重视少数民族预科班的教育质量。为增强少数民族管理类人才对该领域应用的认识，我们请机械工程、能源动力领域的相关专家以授课或讲座的形式，进行相关领域知识和发展趋势的讲解，使学生理解更为透彻。此外，在教学实践过程中，还可以用举办人工智能知识交流会、线上人工智能论坛等形式，促进不同专业间老师、学生对于人工智能知识模块的见解，相互交流、渗透和学习，从而推动人工智能课程教学的改进。
2.2教学内容设置
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1 空中交通管理现状分析
空中交通管理工作是利用现代更为先进的技术要素来实现对飞机飞行状态的跟踪、管理和控制，借助技术平台反馈诸多数据和信息。这是保证飞机平稳、安全飞行的重要条件。空中交通管理的主要工作就是及时维护和管理空中交通安全运行过程中出现的问题，科学控制整个空中交通运行环境中的飞行秩序，以保证飞机飞行的安全性和畅通性。空中交通管理工作的开展需要专业的空中交通管理人员，其主要负责空中交通管理服务工作和紧急应对操作，掌控某段时间内空中交通流量值，并根据交通流量情况采取一系列的管理措施，旨在确保飞机的正常飞行。现如今，我国交通管理体系不完善，管理技术不够成熟，交通管理评估体系不健全，这些都是当前亟待解决的重要问题。
目前，我国在空中交通管理上的规范充分借鉴了国外的相关内容，仍旧保持着国外的交通管理方式，借助国外的相关规范和条文，实现对国内空中交通的有效管理。相较于国内，国外在空中交通管理上的规范更为成熟，起步比较早，且发展速度比较快。比较国内外的交通管理体系，国外的更加具体、完善。在交通流量统计上，我国借鉴了美国的ETMS空中流量管理系统，还适度参考了来自欧洲的CFMU中央流量空中交通系统，将多种先进的技术相互结合，最终形成了先进的管理体系，为空中交通管理工作的实施提供了条件。
2 空中交通管理人工智能系统构成简述
人工智能技术在空中交通管理中的应用有助于建立人工智能辅助系统，建立新的空中交通管理模式。“但不要忘记采用不同的技术和运作概念也会带来不同的空中交通管理模式，特别在新技术层出不穷的今天，我们更不能忽略这个方面。”它能使空中交通流量管理高效、有序、安全，有效提升空中交通的空间与时间利用率，对空中飞行冲突进行有效的预测与解决。空中交通管理的核心是科学合理安排空中交通流量。飞行流量的智能化管理、飞行冲突的预测、飞行冲突的解决等方面是人工智能辅助系统研究的侧重点。空中交通管理人工智能辅助系统由飞行流量管理模块、冲突探测与解脱模块、辅助决策模块等三个附属系统构成。这几个模块间的关系是在冲突探测与解脱模块与飞行流量管理模块之中渗透辅助决策模块，最终形成智能飞行流量管理、智能冲突探测与解脱模块系统，它们能够为空中管制员提供有效的决策辅助信息，切实减轻空中管制员的工作负担，提高空中飞行的安全性与管制效率。
3.人工智能系统在空中交通管理中的实现方式
在空中交通管理过程中，相关技术人员需要科学应用人工智能技术，保证可以提升空中交通管理工作质量。
3.1 人工智能系统飞行流量管理辅助决策的实现途径
人工智能系统中的子系统模块飞行流量管理模块主要结合了空域资源的空闲概念和辅助决策以及A算法。人工智能系统飞行流量管理模块主要在飞行流量管理管理数据库的基础上，对相关的数据进行存储和读取，并对空中交通流量进行预测，以预测飞行冲突。在建立A算法数学模型时，主要参考基本容量模型。A算法数学模型主要用来对空中航班您进行静态和动态的排序，人工智能系统就是通过这种途径实现飞行流量管理辅助决策的。
其中在建立飞行流量管理数据库时，要给予充分的重视，因为保证飞行流量管理数据库的建设客观、准确是非常重要的。因为，飞行流量管理数据库中的数据可以直接的影响到辅助决策的有效性，如果数据不准确，那么人工智能飞行流量管理模块所做出的辅助决策也就没有任何参考价值，因此，要保证飞行流量稻菘庵械氖据及时、准确和可靠。另外，ODBC是开放数据库间的互相连接的基础，也是进行连接的标准，还可以提供标准接口给SQL语言的存取；然后再对数据库的信息进行仔细的分析，通过飞行动力学计算出飞机降落的具体地点和时间，以便合理的对航班进行安排；在预测飞行流量冲突时，主要是通过比较流量和相应的容量，将相关的冲突的飞机架次、冲突时间和冲突地点列出来。
3.2 人工智能系统飞行冲突探测与解脱辅助决策的实现途径
人工智能系统中的飞行冲突探测与解脱辅助决策系统模块主要的工作就是将高效的避免飞机碰撞的方案提供给空中交通管制员，管制员作为一名工作人员，在工作中必定会产生一定的误操作，这也是不可避免的，然而，飞行冲突探测与解脱辅助决策系统可以对管制员决策中存在的不足进行弥补，并分析飞行冲突的情况，以找出有效的解脱方案。
飞行冲突探测与解脱辅助决策系统模块在进行推理时，为了完成其推理过程，需要遵循一定的规则：避免碰撞方案确定规则、航空器优先级别评定规则、建立避撞路线规则等。
4 空中交通流量管理措施
4.1 对空中流量进行实时控制管理
在行业中，实时流量控制是极为有效的流量管理措施，但是这种手段的技术性不够，在实施中缺乏合理性，也不够灵活。虽然空中管理系统流量控制工作，但是很多时候并不是空中管理因素导致的。实时的流量控制是航空以及机场等各方面保障能力受到限制，空中管理单位及时响应进行的，比如遇到恶劣天气或者突况。各单位之间对信息的掌握是不对称的，并且不能及时传递信息，因此空中管理系统通常是被误解的。不仅需要对先进的流量管理软件进行开发研究，使流量控制更加科学合理，还能够使信息传输和流通的渠道得以拓宽，使关键性的信息能够得到很好的传递，而且各单位之间也能有足够的时间应对空中的不利影响。
4.2 扩大空域自由
如果空域有很大的自由度，飞行流量的疏散程度就会增大，能够很好的解决空中交通拥挤的问题。如果航空器飞行的空域范围比较小，空中交通流量集中的程度就会增大。当前科学技术不断发展，作为空中交通管理部门，需要对飞行模式进行改变。在实际工作中，如果航空器不需要地面导航制定的航线飞行，地面管制单位有比较先进的雷达系统进行控制，空中交通飞行的安全性和运行效率就会得到提升，能够高效的利用空域，增加飞行的流量。
4.3 优化空中交通流量管理方式
当前我国空中交通流量管理水平还比较低，现有的管理方式无法满足空中交通流量的需要，主要是由于管制手段、方式等有效性不强，不同领域间的沟通不足，使区域管理方式也存在比较大的差异，管理效率不能得到全面提升。我国东南沿海比较发达的地区使用雷达进行管制，但是中西部经济欠发达地区，还使用程序管制方法。雷达管制的飞行间隔时间会减少，能够使空域容量增加，空中流量更加顺畅。
结语
在控制交通管理过程中，相关技术人员需要科学应用人工智能技术，并对其进行全面的分析与处理，创新人工智能技术的应用方案，并针对人工智能技术等全面开展相关活动。
参考文献：
[1] 汤锦辉，王冲，程晓航，董志强，邵欣.基于多智能体的空中交通管理智能技术[J].指挥信息系统与技术，2016，06：17-23.
[2] 陈志敏.浅析我国民航空中交通管理问题[J].科技与创新，2016，07：43.
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在医疗领域，人工智能和图像处理会成为医疗诊断和外科手术的关键工具。计算算法能帮助识别受损的组织器官，并预测在一个生命周期中可能会出现什么情况。机器在处理大量的信息时表现会更好，在健康医疗领域提供多一种诊断方法可能会成为“实际上的标准”。随着机器人的敏捷度和准确性的提高，及其在高难度手术中可以辅助外科医生，未来手术治疗的效果将变得更好。
在制造业，图像处理技术将会重新构造现有的生产方案。随着计算机视觉的敏捷度变得更高，有望诞生新的生产模式和组装线/拆卸线。这些新的模式很可能补足工厂的劳动力，对于工厂的工作内容，机器人更适合从事生产类的工作，而人类更适合做质量检验、管理、产品设计和创新。
在能源领域，计算机技术也能发挥很多作用。随着可再生能源成为现实，我们同样需要在全球范围内为发电/能源转换和配电网建设基础设施。这里应用的概念是分散化(从更多不同的来源收集更多不同种类的能源)。我们将应用人工智能，模式识别和决策算法控制能量流，并解决发电商和用户之间信息不对等的问题。这种高效的能源管理方式(智能电网)有可能扩大能源的来源，最终降低发电/能源转换/用电的成本。
农业是另一个受人工智能影响很大的领域。随着世界人口的不断增加，我们需要寻找新的食物生产方式。举个例子，自动驾驶车辆的技术可以转化为能应用在农业领域的自动行走车。人工智能和图像处理技术能帮助实现拖拉机的自动控制，令其不间歇地在农场根据农作物生产情况执行灌溉、施肥、投放农药等任务。播种和灌溉将会成为自动农用机器的日常工作，同理，无人飞行器(UAVs)将在未来应用于农业检查、处理和制图。这些技术进步将促使农业的成本下降，从而降低粮食价格。
在航天机器人方面，太空探索的自动化程度将提高，这将使轨道机器人得以协助宇航员完成更多任务，譬如发射卫星，开启/关闭舱门或设备清洗等。
同样，机器人也可能成为废料收集和回收利用的重要工具。应用机器人和人工智能技术将使公园、甚至是海洋或其他区域的清洁成为现实，这样的功能会对环境产生积极影响。
看到这里，大家应该知道，当我们进行自主导航的研究时，受益的不仅是自动驾驶汽车，实际上，也在推动机器人和人工智能技术延伸到人类生活的其他方面。
