人工智能研究现状综述范例

人工智能研究现状综述范文1

关键词：；前景；趋势

。近年来，随着全球范围内计算机技术的持续发展，计算机的形象也出现了新的变化。主要表现在人机交互的场景变得愈来愈普遍，计算机被人们赋予了更加多的智能性因素。因为人们将最新计算机技术运用到了诸多学科，对这部分学科的认知也进入到了全新的发展期，从而推动了诸多新成果的持续出现。比如，围棋人机大战之中人工智能“阿尔法狗”的轻松取胜、人类大脑奥秘的发现、单一器官克隆的实现等。鉴于计算机这一人类诞生以来所发明的最为重要工具的持续发展，大量新知识、新理论持续涌现，促使人类一定要对其开展全面分析与研究。因为近些年来生物学、神经生理学等各种新研究成果的产生，让人工智能和人类智能的相互关系引发了人们越来越多的探讨。

一、人工智能概述

人工智能（简称AI），又被称为机器智能，是在上个世纪五十年代的Dartmouth学会当中被首次提出的，是计算机科学的重要分支之一。当前能用以研究人工智能的重要物质手段和能实现人工智能技术的主要设备即为计算机。人工智能是通过研究让计算机全面模拟人类思维的过程以及学习、推理和思考等功能的学科，包含了计算机智能的产生原理、形成与人脑智能近似的电脑等，从而让计算机能够真正实现更加高层次、更加高水平的实践运用。人工智能的本质其实是对人类思维中信息过程的一种模拟。对人类思维所进行的模拟主要可通过两条道路来开展，其一为实现结构上的模拟，也就是模拟人类大脑的结构，从而制造出类似于人脑的一种智能化机器。这一设想在实践中被证明为无法实现，这是由于人类对自身大脑和思维的过程还未能形成清晰而又明确的认知；其二是实现功能上的模拟，也就是放弃对人类脑部结构的仿真性模拟，转而从功能角度对人类大脑的思考过程加以模拟。如今人工智能所进行的努力就是对人脑功能的一种模拟。

二、人工智能发展状况分析

（一）全球人工智能发展

目前，人工智能技术已经在美国、欧洲以及日本等发达国家得到了迅速发展。在人工智能技术研究中非常突出的美国IBM 公司已为加利福尼亚州的劳伦斯？利弗摩尔实验室研制出了具有人脑智力能力的ASCII White电脑和蓝色牛仔电脑。据披露，后者的智力水平大体上和人脑等同。美国麻省理工学院的人工智能实验室则在实施一个代号是cog的新型项目。该项目希望能够给予人工智能以类似于人类的行为。这一项目的项目之一就是让人工智能的研究成果来捕捉人类眼睛的移动状况以及面部的表情，而另外一个项目则是让人工智能机器人抓住从其眼前所经过的物体。此外，还有一个研究项目是让机器人能够学会倾听音乐节奏，并且把其所听到的音乐旋律通过乐器加以演奏。因为人工智能具备了非常广阔的开发前景，其庞大的发展市场始终为全球各国以及各大企业所一致看好。除美国IBM公司继续在人工智能技术上投入大量资金来确保其在这一领域具有全球领先的地位之外，别的巨头也在人工智能领域之中投入了相当多的资金。比如，世界首富美国微软公司前总裁比尔？盖茨就曾经在美国召开的人工智能国际会议之中作了人工智能方面的专题演讲。其所演讲的主要内容是称微软公司正在致力于推动人工智能基础技术和实用技术之研究，其主要研究领域涵盖了自我决定、知识和信息检索、数据搜集、自然语言以及语音笔迹识别等各项内容。

（二）我国人工智能发展现状

可以说，相当长一个时期以来，我国人工智能研究界的主要探究方向都是把研发具备了人类各种行为特点的高度类人性的机器人作为始终坚持的奋斗目标。在我国机械制造与自动控制专家学者们的努力下，在国家863计划以及国家自然科学基金的大力支持之下，我国的两足步行机器人研究与类人性机器人研究均取得了相当大的进展。早在上个世纪九十年代初，我国就成功地研制出了国内首台两足步行机器人，其后又通过长达十年时间的刻苦攻关，在本世纪初，终于成功地研发出了国内首台类人性机器人。这种机器人拥有和人一般大小的身躯、四肢以及眼睛等，而且还具备了相当强的语言对话能力。其行走之频率也从以往的每六秒钟走一步发展到了每秒钟能够走两步，从以往只能静态地站立到如今能够快速而又自如地进行动态行走，从以往只能够在已知环境下步行到如今可以在不确定的环境中探索前行，而且还取得了人工智能机器人神经网络、生理视觉、双手协调以及手指控制等系统开发的多项人工智能领域重大科研成果。

三、人工智能的未来发展趋势

技术的不断发展往往会超出人类最初的想象，要想能够精确入微地得出人工智能的今后具体发展趋势是不可能做到的任务。然而，从当前人工智能研究界所实施的一部分前瞻性研究之中即可看出，今后人工智能有可能会朝着智能模糊处理化、人工智能并行化、神经网络化与机器情感化等方向加以发展，人工智能具有非常大的发展空间与发展潜力。。一是自动推理取得新的发展。自动推理是人工智能研究领域之中最为经典的研究分支之一。其主要理论是人工智能别的分支所具有的十分重要的共同基础。长时间以来，自动推理均属于人工智能研究领域最为热门的研究项目，其中对机器人知识系统动态化演化的特点和可行性的推理所进行的研究，笔者觉得将会是全新的研究热点，而且非常有可能在今后获得新的成绩，而且还会是相当巨大的突破。二是人工智能机器学习研究能够获得长足的进展。如今，诸多新型学习方法不断出现，而且相继获得了研究的进展，比如，增强学习算法就是其中的典型，而reinforcement learning也取得了重要的突破。但是，笔者也发现，如今研究中所得出的学习方法处理还存在不足之处，也就是具有更大的发展空间，尤其是在人工智能在线学习上显得有效性不够，十分需要找到一种全新的学习方法来解决诸多移动机器人、自主agent以及智能信息存取等目前人工智能研究中的问题。可以说，在线学习问题已经成为人工智能研究界人士都十分关心的重要问题，相信随着时间的推移和研究的深入，今后将会在以上这些方面获得突破性进展。三是自然语言处理。这一技术是人工智能技g运用到现实领域之中的一个典型示范例子。。各类人工智能领域之中的新产品已进到了各个领域之中。比如，智能信息检索技术就在互联网技术的大力影响下，近些年来得到了极其快速的发展，如今已成为了人工智能领域之中的重要的研究分支之一。因为信息的获取和纯化精化技术已经成为当前一个时期计算机研究技术之中十分需要深入探究的课题之一，所以，把人工智能技术的相关内容引入到该领域之中，将会是人工智能从理论研究转为实践运用的一个重要契机和突破口。从近些年来我国人工智能领域的发展实践来看，在此方面的探究已经取得了一些让人激动的成果。笔者相信通过今后的持续的研究，一定能够取得更大的突破，让人工智能能够真正做到造福于民。

四、结束语

总之，人工智能始终处在计算机研究技术的前端，其研究进展在相当大的程度上会决定计算机技术今后的发展趋势。人工智能只是人类工具的一种延长，无法替代人类的大脑，这一点从其诞生之日起就已确定。虽然人工智能无法对人类的智能造成挑战，但是随着人类对于人工智能的研究进一步深化，人工智能还会越来越接近于人类的智能。人工智这一人类智能客体化后之产物，其功效依然会受到人类智能之控制。如今已有大量人工智能的科研成果进入人类的现实生活之中。今后，人工智能的持续发展必然会对人类的生活与工作等带来更加巨大的影响。

参考文献：

[1]史忠植，王文杰. 人工智能[M]. 北京：国防工业出版社，2007.

[2]周以真. 计算思维[J]. 中国计算机学会通讯，2007（3）.

[3]陈庆霞. 人工智能研究纲领的发展历程和前景[J]. 科技信息，2008（33）.

人工智能研究现状综述范文2

关键词：人工智能 自动化 电气工程 控制系统

中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：1007-3973（2013）012-160-02

人工智能与传统方法相比较，具有许多方面的优良性能，智能化的系统大大代替了大量的人工繁琐的工作，又提高了系统操作的灵敏性和精确性，在功能要求越来越高的许多行业中应用相当广泛。最近10多年来，各种电子技术和高科技手段的日新月异，许多科研机构就自动化控制中的人工智能技术开展了大量的研究工作，取得了丰硕的成果。下面笔者就人工智能在在电气工程方面的应用做一综述。

1 人工智能技术的优势

（1）控制对象的模型在设计之前已经成型。在电气工程方面，由于许多参数具有复杂性，利用传统技术无法确定哪些具体的参数变化会导致结果的相应变化，从而表现出的外在结果复杂多样，难以归纳出具有一定规律性的结论来，这就是信息的非线性特征必然决定了随机结果出现的原因。人工智能通过专家系统，利用控制器能对各种参数进行精密分析，并给出正确的指令，而使得各种对象在动态变化中得到精确地控制。

（2）人工智能控制器的自身性能能够自我调节，以趋更加完善，应用的技术及参数可以有实际响应时间、下降时间、鲁棒性能等变化。

（3）人工智能控制器操作起来比较直观、简洁，即使经过一般的专业操作技术岗前培训，也能很快掌握人性化的人机交互对话系统，还能依照各种实际情况进行适应本人习惯或工作需要的界面设计。

（4）人工智能控制器性能稳定，能对各种数据进行科学的处理，可适范围比较宽泛，由于驱动器的特性很多，控制器都能对输入的各种数据信息做出很好的筛选和判断。

2 电气工程中人工智能的运用

2.1 提高了电气设备设计的水平

计算机技术的更新换代率非常快，引导了电气产品的设计手段发生了性变化，CAD（计算机辅助设计）的引入，大大缩短了产品研发的周期。在CAD中嵌入人工智能，使得电气设计变得非常直观，模块化的操作设计模式和大大缩短了设计的周期，同时由于计算机技术的精确化，也使得产品的质量得到很大程度的改良。人工智能系统能够优化电气产品的设计，主要借助于遗传算法和专家系统两方面来完成。遗传算法具有明显的算法优势，计算结果的精度也很高，因此遗传算法及其衍生算法普遍应用于对电气产品的智能化优化设计中。电气设备发生故障一般是不确定性的，具有很大的随机性，表现在发生故障的部位和发生故障的时间方面，但一般会在故障发生之前总会出现一定的先兆，利用专家系统就可以将预兆和故障之间的复杂关系准确而及时地反映出来，并给出预警信号。

2.2 精确诊断出引起电气设备发生事故及故障的原因

由于目前电气设备的自动化和集成化很高，一旦发生故障，利用传统的分析方法难以准确找出故障发生的部位。如发动机、发电机和变压器等设备出现故障的频率一般比较高，其原因是非常复杂和多变的，并且具有很强的突发性，还具有快速解决的特定要求，若处理不当或不及时，就会造成二次损失或事故，甚至会造成非常严重的不可预见性后果。人工智能系统融入了神经网络和模糊理论等技术，可以很好地解决传统分析方法所出现的延时处理或诊断失误等问题。传统方法诊断故障的原理是：变压器等电器设备一旦发生故障，其中的油的成分会发生一定的变化，因而对提取的样本进行成分分析，就可以判断出变压器等电气设备是否发生了功能性故障。采用这种传统方式耗时较多，浪费人力，准确性不高。

2.3 对电气控制过程中的有效应用进行分析

电气技术越来越复杂，越来越现代化，其控制过程就显得愈来愈重要，是确保电气设备稳定而高效运行的保护神。长期以来这一问题是学术界和工程界所面临的一大棘手课题。功能越来越完善、技术含量越来越丰富，这些均对技术人员的理论水平和操作技能提出了非常严格的高要求，在目前阶段下，提高操作人员的技能水平和效率就成为科研人员孜孜追求的一个目标。人工智能的引入和广泛地应用，和计算机运算能力等核心技术的长足进步，以及交互性的界面，都使得日常化的操作变得直观、简洁，还可以实现远程控制及其监控，大大提高了操作人员的安全性，也对电气设备的良好运行提供了可靠的保证。另外，还对某些重要的数据和信息进行了即时的存储和备份，以便以后进行调用、对比分析等。还可以自动生成各种报表，大大降低了人工费用，也减少了物力、财力等资源的大量投入，工作效率大幅度得到提高，精确度更加细致。

2.4 实现了控制和保护双重功能

在电气设备中，人工智能能对所有开关量、模拟量数据实时自动采集并进行科学的处理，并能做到定时、批量地整理和储存。还可以通过对系统的历史运转情况进行画面模拟显示，电流、电压、隔离开关、断路器等电机设备的运转状态到直观形象的反应，一目了然。技术操作人员可以根据实际情况进行相关数据的分析及建立图表。。在操作控制方面，智能化技术使技术人员可以通过键盘或鼠标实现对隔离开关，断路器等的现场或者远程控制，励磁电流的调整。

2.5 在电力系统自动化中的应用

人们对电力行业在生产中要保持稳定性和流畅性的要求不断提高，现在很多大型的电力企业均将PLC 控制系统逐步代替辅助系统中的比较传统落后的继电控制器。通过PLC 控制系统可以一方面对某个工艺流程进行实时的控制，另一方面协调全厂的安全生产。火力发电厂中的输煤控制系统由主站层、现场传感器和远程IO站三部分组成连贯的网络体系结构。其中，由人机接口和PLC 共同构成主站层，少许工作人员在设置有主站层的集控室内，通过系统的显示屏以自动控制为主手动控制为辅对系统进行监视和控制，可以大幅提高发电企业生产效率。随着PLC 技术的应用，实现了电厂不同发电机组在供电系统之间自动切换，供电的可靠性和稳定性得到很大程度上的提高。

3 结束语

综上所述，随着微电子技术的飞速发展和软件技术的快速提高，人们的日常生活发生了很大的变化，无数的科研成果慢慢转换成生产力，改变着我们的生活方式，同时也促进了人工智能技术的不断提高。硬件方面的技术和工艺水平同样也在飞速发展，电子集成技术更加成熟，功能更加强大。芯片制造技术更是锦上添花，人工智能的控制能力和控制精度愈加得到提高，应用范围日趋广泛而深入，产品成本的下降也带动终端销售价格的大幅度下降，良性循环下的技术催生，使得人工智能技术在生活和生产中的许多方面都得到更加广泛的应用，高度的自动化特征使人们体验到神奇的便利性。可以预见，人工智能在电气自动化控制中将会有更加广阔的远景。

参考文献：

[1] 郭策，范然.设计智能建筑电气自动化系统的思路[J].中国新技术新产品，2012（05）.

[2] 周超.人工智能技术在电气自动化控制中的运用[J].硅谷，2012（08）.

[3] 朱子龙.人工智能技术在电气自动化控制中的运用探讨[J].科技创新与应用，2012（17）.

[4] 陆伟民.人工智能技术及应用[M].上海：同济大学出版社，1998.

[5] 王洪钟.人工智能技术在电气自动化控制中的应用探讨[J].科技创新导报，2012（25）.

人工智能研究现状综述范文3

摘 要： 随着2016年AlphaGo与李世石的围棋大战以4比1告终，人工智能开始走入大众的视野。但人工智能并不只局限于围棋，它拥有非常广泛的应用方向，例如机器人、智能家具、指纹识别和图像理等，都将影响人类的生活。本文结合图像处理方向的基于EPOS的边缘保护噪声处理技术深入的探讨了人工智能的具体应用情况及未来的发展方向。

关键词： 人工智能 图像处理 EPOS 边缘保护 噪声处理

1 前言

在第一次工业中，机器的出现极大地促进了社会的发展。在计算机飞速发展的今天，人类又将面临一场崭新的工业。[1]所谓人工智能，就是指可以用某种智能化的机器来实现人类的各种脑力劳动或者智能行动，诸如判断、推理、证明、识别、感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动。。人工智能已经进入了一个快速发展的新阶段，它对人类社会、经济、科技、文化都产生了巨大的影响，并将继续发挥着重要作用。

2 基于EPOS的边缘保护噪声处理技术

人工智能在图像处理领域也有着一定的贡献，其中对图像的噪声处理尤为突出[2]。

。而这种椒盐噪声是由图像传感器，传输信道，解码处理等产生的黑白相间的亮暗点噪声。所以我们在对于图像处理的时候首先需要做的就是把这些不规则的噪点去除掉。比较常规的方法是利用中值滤波，但中值滤波的缺点即为不能很好的保护边缘[3]。于是我们采取这种新的方式来对于图像进行保护边缘的处理。在传统处理椒盐噪声方式的中值滤波中，将所有的像素完全遍历，然后对于其邻域（即为该像素点的周围区域，四邻域代表上下左右四个点，八邻域则加上左上右上左下右下，以此类推）作为滤波窗口进行排序，对于排序的数值取其中位数。例如一个点其像素值为5，那么滤波窗口从左到右、自上而下为4、8、3、2、5、2、7、8、2。那么除去这个点本身5之后，排序结果为2、2、2、3、4、7、8、8，我们会选择其中值4作为滤波后的结果替换5像素。这样做之后，图像中由于椒盐噪声点或大或小，所以这些点就会被旁边的中间值替换点，于是起到了降噪的作用。。

在本文中，我们采取了边缘保持最优化（Edge Preserving Optimized 。最终得出的结果将在后文中呈现。最终实现了的EPOS算法源程序同样将出现于该文附录中，以便验证算法的正确性与可用性。

2.1 EPOS算法介绍

2.1.1原理综述

EPOS是一种可以自动根据当前滤波窗口情况来选择合适的窗口大小和形状的平滑算法。它将窗口分为八个“风车状”子区域，首先通过计算该窗口的无序程度，然后分别求各个子区域与被测像素（中心像素）求相对比较下的无序程度。如果满足无序程度小于某一个值那么就认为可以进行处理，然后进行中值滤波[4]。如果某个子区域无序程度比较大就认为该区域是边缘区域，并舍弃掉该区域，反复与那一个值进行比较。如果八个区域都舍弃掉则缩小窗口重新比较。最终得到一个合理的窗口进行中值滤波，否则当窗口缩小到0的时候则认为该点为边缘。

2.1.2算法描述与数学分析

如流程图所示，程序一开始对于所有像素点进行遍历（图像边沿点进行偶延拓），然后组成一个个窗口。

首先我们计算整个窗口的标准差

其中N表示整个窗口下的元素个数，μ表示这个窗口的均值。求得整个窗口的标准差大小，与某个值进行比对之后，如果小于等于这个值则认为该区域是符合滤波条件的，即该区域被认为不是边缘部分。一旦符合这样的标准我们就可以进行中值滤波[5]；否则我们就计算每个区域单独的标准差。

如果某个区域的标准差太大，我们就剔除这个区域。然后再计算剔除后的新的窗口，再进入到第一个判断中。直到最后8个部分全部剔除则将窗口长度减一后计算，一旦窗口长度小于等于3，我们就认为该点是边缘，于是保留该点。

由于（2）式中，标准差σ代表了中心点周围的差距程度，所以如果该点为边缘的话则可以被算法检测出，于是保留。而且对于该点的滤波上，除去边缘另一侧的像素点，对于滤波的准确性更有提高。

2.2 实验结果及其分析

。所以对于椒盐噪声的处理还是很不错的。

2.3 结论

本文中所介绍的方法的优点是可以对于图像的边界进行保护，在图像去噪前加入一定的边缘检测算法[7]。改进点就是基于中值滤波的边缘检测。最后所得的效果是能够保护住图像的边沿，使得在图像边缘的点不会被认为是噪声而处理掉。由上述实验可以看出，本算法对于椒盐噪声有十分优异的处理性能，同时能够做到不错的保边效果。

同时，该算法也存在着一定的缺点。比如该算法对于高斯噪声的处理并不会很完美，主要是因为本算法在滤波操作上是基于中值滤波而不是基于均值滤波算法。第二是该算法运行比较耗时，实验证明，当初始窗口大小大于等于6之后，耗时呈指数被增加，提高终止的最低窗口大小会一定程度上解决这个问题，但是仍比较费时。原因是该算法在处理8个不同分块时对于一个函数的递归调用，如果8个分块都无法满足条件还要回归窗口减一的原函数。

我通过一些资料得知，对于高斯噪声的处理需要用一些其他的算法，所以本算法在处理高斯噪声上存在可改进的余地，但是τ诮费卧肷的处理可能会打折扣。。

3 结束语

人工智能一直是计算机科学的前沿学科，其研究的理论和成果将在很大程度上控制着科学技术，决定着计算机技术的发展方向。如今，人工智能的很多研究成果已经进入人们的日常生活。人工智能进入了一个加速发展的新时期，在其影响意义上，远远超过蒸汽机和电力所推动的工业。在我国，人工智能学科迎来了一个蓬勃发展的时代，并将为社会的发展做出巨大贡献。

参考文献

[1]王宇楼. 人工智能的现状及今后的发展趋势展望[J]. 科技展望，2016，（22）：299.

[2]易平， 陈福生， 邹红艳. 图像处理中消除噪声的方法[J]. 计算机应用与软件， 2004，20（5）：29-30.

[3]周杰. 应用于图像处理的中值滤波改进算法[D]. 北京邮电大学， 2007.

[4]张恒， 雷志辉， 丁晓华. 一种改进的中值滤波算法[J]. 中国图象图形学报， 2004， 9：408-411.

[5] ZHOU Jun xia WU Guo ping， GAO Fang fang. A Combined Edge Detecting based on Median Filter and Mathematics Morphology[J]. Modern Computer， 2005.

人工智能研究现状综述范文4

【关键词】电力电子 故障诊断 人工智能 参数模型

1 研究的意义

随着电力电子技术在大气污染治理、节能环保、银行系统、现代化农业、发电系统等领域的广泛应用，其设备故障问题也越来越突出，当故障严重时将导致整个系统的瘫痪，甚至会造成人员的伤亡，所引起的损失是无法估量的。

当故障发生时，依靠维修人员查找故障的发生原因及解决故障问题是较为困难的，这完全依赖于维修人员的经验。如果缺少故障信息，要想快速准确解决故障时非常困难的，有可能造成机器无法工作的严重后果。在故障发生后，如果能够根据诊断系统提供的故障信息，就可以很快定位故障点，解决故障问题，使停机时间大大缩短，能有效的提高工作效率。由此看对电力电子系统故障诊断方法进行研究具有很重要的现实意义。

2 研究现状

由于电力电子电路的故障发生有其自身的特点，所以其障诊断模式与模拟电路、数字电路的故障诊断有所不同。由于电力电子器件具有过载能力小的特点，所以其器件损坏速度较快，故障信息仅存在时间也很短，这就需要进行实时监控，故障发生时要求在线诊断，另外电力电子电路的功率很大，一般电路诊断中采用的传统的诊断方法不再适用。

目前，常见的电力电子电路故障诊断技术包括两方面的内容：（1）检测电路故障的信息：利用检测设备和检测技术，检测并获取电路发生故障时的信息，利用所获得的信息进行推理分析；（2）诊断电路故障发生部位：根据系统提供的故障信息，综合运用故障诊断方法，对故障信息进行综合分析，推断故障可能发生的原因及部位，从而对故障发生部位进行定位。。

2.1 谱分析诊断法

由于电路故障信号中可能会含有噪声，由此就会造成故障的时域波形不能清楚地反映故障的特征。因此，在故障诊断中，经常使用谱分析的信号处理方法。谱分析的目的在于提取信号中所包含的噪声，在这里可以用傅里叶变换将时域中的故障波形变换到频域，这样就突出了故障特征，能够快速实现故障诊断。

2.2 波形分析诊断法

利用示波器能直观清楚的显示电子器件击穿或损坏的波形，波形分析故障诊断方法就是基于这一点，由于典型测量波形和故障波形之间会有所不同，故可以将典型测量波形提前存储至诊断系统的数据库。当发生故障时，诊断系统就能将实际测量的波形与提前储存至诊断系统的波形进行比较，以判定进行故障。

2.3 故障树诊断法

故障树诊断法的原理就是把电力电子系统中最有可能发生的故障作为故障分析的目标， 加以分析，画出逻辑框图，即故障树。用逻辑图来表示故障间的相互关系， 当故障发生时，在系统中从顶层开始，逐层查找导致这一故障发生的原由， 依此类推， 直至查到故障点。所以障树诊断方法具有实用、通用、观察灵活的优点，也同时也有建树工作量大、容易出错的缺点，由此可见，故障树诊断法诊断故障的范围较小。

2.4 参数模型诊断法

参数模型诊断法是基于一种解析模型的故障诊断法，包含有状态估计方法和参数估计方法等。参数模型法是通过比较被诊断对象的可测信息与由数学模型表达的信息，产生残差， 并对残差进行分析和处理从而实现故障诊断的技术。参数模型法的故障诊断分为3个步骤，第一步是通过对比产生残差，即产生故障信息；第二步是故障模型的检测，针对产生故障的信息生进行逻辑决策；第三步是分析故障的类型、大小和原因。

2.5 人工智能法

人工智能诊断方法主要包括包括专家系统诊断法、模式识别诊断法、人工神经网络诊断等方法。

模式识别故障诊断的过程有一个前提，就是首先对系统可能发生的故障模式进行分类，这样诊断过程就是把系统的现有工作状态归入哪一类故障模式的问题。模式识别诊断法分两步完成，第一步完成故障特征的提取，根据故障特征的属性不同进行分类；第二步是故障诊断，根据已提取的特征，通过已建立的数学模型对故障进行实时诊断。

专家系统诊断法是借助计算机等设备模拟专家的实践经验，以实现故障诊断。一个专家诊断系统是通过实时监测采集数据，并对数据进行处理然后传送到诊断中心，由专家诊断系统进行数据分析，完成诊断，然后将最终结果反馈回用户。

近几年，神经网络诊断法在故障诊断中应用越来越广泛，神经网络是模拟人脑神经网络结构的一种数学模型，其信息处理由神经元之间运算实现，可用较为简单的数学模型来描述，因此在于故障诊断领域有较为广泛的应用。

以上介绍了几种常用的诊断方法，当前，电力电子电路故障诊断是一个新兴的研究领域， 经过多年的发展， 已经取得了很大进步，但是仍有很大的空间等着大家去探究。

参考文献

[1]樊馨月，王杰.电力电子系统故障诊断技术浅谈[J].电气自动化，2006（05）.

[2]蔡涛，段善旭，康勇.电力电子系统故障诊断技术研究综述[J].电测与仪表，2008（05）.

[3]范晓勇，贾晓静.基于故障树的电子系统故障诊断与预测[J].微计算机信息，2009（12）.

人工智能研究现状综述范文5

关键词：知识管理；知识作业；工效学；作业效率；人工智能

一、问题的提出

。。。即便是在这样一种狭义上的研究也主要“侧重于对知识管理的定义、目标和内容、策略与原则以及能支持知识管理的信息技术进行讨论，而对知识管理的具体方法与手段既没有展开，也没有进行系统研究。”

应当指出，信息化建设对知识资源的管理是知识管理中非常重要的部分，但还不是问题的全部。事实上，在实践中已经有不少企业由于片面强调构建企业内部知识共享平台，建立管理信息系统等技术手段，而忽略企业管理中一些更为基本的问题从而导致其信息化建设失败，不但没有增强企业的竞争力，反而成为企业管理者和员工的负担。在这方面，为数不少的失败的ERP案例就是典型的例子。

管理的基础问题和核心问题向来是并将永远是工作效率的问题。尽管在经济、社会发展的不同时期，组织系统的输入和输出内容可能完全不同，但人们管理的目的和本质总是追求最少的输入和尽可能多的输出（经济效益或社会效益）。在组织效率中，最为基础的问题是各项作业的效率。100年前，正是基于对体力劳动作业效率的追求和研究，使得管理从经验管理走向科学管理，从而极大地提高了劳动生产率。。

在知识经济时代，知识作业取代体力劳动作业成为最普遍的劳动方式。因而在知识管理中，最基础和核心的问题应当是脑力劳动的工作效率（知识作业工效）问题。为此，应深入知识作业过程进行工作效率研究，否则，如果忽视知识管理中的基础性问题而片面强调外部的技术工具和手段，企业将难以从知识管理中真正获益。。工效学应开拓其在知识管理的基础性领域——知识作业工效的研究，迎接知识经济时代提出的挑战。。。这一领域的发展与知识经济的时代环境极不协调。。

二、知识作业工效学研究的可行性和基本技术思路

1．知识作业工效学研究的可行性。

对知识作业效率的工效学研究就是要深入知识作业的过程，从作业效率的角度研究人如何能够更有效地对知识信息和相关物质资料进行接收，加工与输出，特别不能忽视的是中间的加工过程。由于脑力劳动的复杂性、内隐性、差异性以及难以定量等问题的影响，目前国内外对脑力劳动的研究还只停留在心理学方面的基础性研究以及在人工智能研究方面的应用。。

知识作业过程的研究虽然复杂，但从目前的“人工智能”和“脑力劳动机械化”的研究现状来看，深入人脑思维过程对知识作业进行研究仍然可行。所谓“脑力劳动机械化”是由首届国家最高科学技术奖获得者吴文俊院士提出的：“用机器代替体力劳动作为人手的延伸可以称之为体力劳动的机械化，用某种设备代替脑力劳动作为人脑的延伸可以称为脑力劳动的机械化”。它实际上是人工智能的一个方面。从目前看来，人工智能的研究正在不断取得突破性的进展。人工智能就其本质讲是对人们已知的、有规律性的思维和行为的模仿，知识作业中人的思维和行为正有此规律性，因而从某种程度上讲人工智能事实上已经对知识作业过程进行了模仿，而这一模仿必然建立在对脑力劳动作业过程进行研究并最终标准化、程序化的基础上。由此，我们可以预见，知识作业的过程虽然复杂，但打开知识作业过程这一黑箱，深入黑箱进行研究，把黑箱变成“灰箱（greybox）”以至“白箱（whitebox）并非不可能之事。

2．知识作业工效学研究的技术思路。

如何进行知识作业的工效学研究？追寻管理学和工效学的发展史，人们可以发现：100多年前，泰勒（Taylor）的“时间-动作研究”(timeandmotionstudies)建立了以时间和动作研究设立的工作标准，推动了管理各项工作科学化进程，开工效学研究之先河并使传统的经验管理步入科学的殿堂。1912年著名的美国效率专家吉尔布雷思（Gilbreth）在美国机械工程师学会上首次发表《细微动作研究》，从众多的操作性作业活动中分离、抽取出18种一般操作活动动作要素（简称动素）。1930年美国康奈尔大学莫金逊以一种新的概念——“工作简化”，把科学管理的技术思路由工厂作业扩大到行政事务管理、商业、医院等各个领域。这些开创性基础研究工作，奠定了一条对作业进行“细分简化标准化”的研究思路，为提高作业效率和管理效率奠定了理论基础和技术思路，他们的成果至今还是管理学、工效学方面教科书的经典理论。

100年来，沿着经典科学管理奠定的“细分简化标准化”研究思路，围绕着如何提高工作效率和管理效率等核心问题，研究者们深入作业过程和管理过程进行大量研究，大大提高了生产和管理效率。随着社会和科学技术的飞速发展，知识经济时代的到来使人类劳动和工作方式已发生根本性转变，以体力为主的操作性作业的“时间——动作”分析和动作要素分析等经典理论与方法已不能满足以脑力劳动为支撑的知识作业研究的需要。然而，尽管经典科学管理与现代管理研究的对象有着本质的差异，经典科学管理深入作业过程和管理过程“细分简化标准化”的研究思路，仍是研究知识作业（脑力劳动）工效可以借鉴的基本学术思路。这对于知识作业工效问题的研究具有理论方法和实现技术上的继承性和延伸性，是在新的领域内的深入，也是对一般工程操作研究在知识作业研究方面的提升与拓展。人工智能研究所取得的成就充分说明了对某些脑力劳动进行标准化研究的可行性。如同对操作性作业的分析与研究一样，通过对知识作业过程的研究，也可以类似于“时间——动作”研究和动作要素分析的基本理论方法和技术思路为指导，分解知识作业，抽取与定义知识作业的工作要素，探讨知识作业的一般环节、程序、过程，合理地组织知识作业的工作要素并再设计标准化作业方式，以科学地提高知识作业的工作效率和基于个体工作效率的管理效率。

三、知识作业的工效学研究对知识管理的基础性意义

工效学注重通过作业过程研究来提高系统效率，其基于作业过程的研究成果曾极大地丰富了管理学的内容，许多成果成为管理实践中的基础性要求。可以预见，在知识经济时代，注重知识作业的效率研究将同样有助于这一时代的管理实践，并如同对体力劳动的作业研究是传统管理（相对于知识管理）的基础一样，知识作业的效率研究必将奠定知识管理的基础。

知识作业的工效学研究对于知识管理具有基础性意义。其一：它可以提供较全面的知识工作职业分类标准，目前国内外还没有这样的一个分类标准（现有的分类标准涉及知识型职业较少，大多为技能型职业。可参见《中华人民共和国职业分类大典》）。。这将有利于更科学地定义脑力劳动和评价脑力劳动的价值，为企业聘用人才，激励人才提供标准，对于社会对人才的培育以及人才自身的成长将起到积极的引导作用；其二：如同泰勒对体力劳动的“时间——动作”研究为体力劳动提供标准动作从而提高了传统生产方式下的社会劳动生产率一样，对知识作业的工效学研究可以为一些重复性脑力劳动设定标准化“操作程序”（从某种程度上讲这就是这些脑力劳动机械化的前提），从而极大地提高这些脑力劳动的工作效率。控制理论的奠基人美国数学家N．Wieaer曾说过：“第一次工业是人手由于机器竞争而贬值，现在的工业便在于人脑的贬值，至少人脑所起的较简单的较具有常规性质的判断作用将要贬值”。可以预见，在脑力劳动作为主要劳动方式的知识经济时代，通过知识作业的工效学研究，使一部分重复性脑力劳动程序化（贬值）将为整个社会劳动效率的提升起到基础性作用。

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人工智能研究现状综述范文6

周笑然（1

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Application and effect of audiovisual language in video open class

ZHOU Xiaoran

（Network Information & Education Technology Center，Beijing Language and Culture University，Beijing100083，China）

Abstract

Application of video as a newmedia method in teaching and promoting cultural transimission is attached great value in teaching revolution.Based on discussion about the importance of video open class in college，audiovisual problems of current open class video was analyzed from the standpoint of a videomaker，the advice on making and post production of video was given as well.