人工智能技術(shù)的定義精選(九篇)

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第1篇：人工智能技術(shù)的定義范文

論文關(guān)鍵詞：人工智能技術(shù),電氣自動(dòng)化,自動(dòng)化控制,策略

智能化技術(shù)是技術(shù)領(lǐng)域的一種革新，使得各個(gè)行業(yè)都實(shí)現(xiàn)了全面發(fā)展。在電氣自動(dòng)化控制中應(yīng)用人工智能技術(shù)，可以使得電氣設(shè)備的系統(tǒng)運(yùn)行更加簡(jiǎn)單智能，對(duì)系統(tǒng)可以進(jìn)行優(yōu)化處理。與此同時(shí)，人工智能技術(shù)的應(yīng)用也為電氣自動(dòng)化控制提供了技術(shù)保障和安全保障，減少了各種電氣設(shè)備操作對(duì)人員帶來的傷害，在節(jié)省人力和物力的基礎(chǔ)上提高了工作質(zhì)量。在電氣行業(yè)的發(fā)展過程中，自動(dòng)化發(fā)展就必須要利用人工智能技術(shù)。

1 人工智能技術(shù)概述

1.1 人工智能技術(shù)的定義

人工智能技術(shù)指的是借助計(jì)算機(jī)技術(shù)對(duì)人腦進(jìn)行模擬，并且發(fā)出類似人類的行為指令，從而對(duì)各種操作進(jìn)行完成的過程。人工技能技術(shù)是多個(gè)領(lǐng)域的研究結(jié)果的融合，比如傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)，同時(shí)還結(jié)合了人文學(xué)科、自然和社會(huì)學(xué)科的知識(shí)，在很多領(lǐng)域中都有十分廣泛的應(yīng)用。計(jì)算機(jī)技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)人腦的有效模擬，因此使得工作的效率更高，系統(tǒng)的運(yùn)行更加靈活也更加穩(wěn)定，能夠增強(qiáng)各種設(shè)備的自動(dòng)化處理水平。

1.2 人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化應(yīng)用中的功能

第一，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的采集和處理。人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化控制中進(jìn)行應(yīng)用的時(shí)候，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備中的一些數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，根據(jù)功能的不斷完善，還能對(duì)一些數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)。

第二，監(jiān)視運(yùn)行系統(tǒng)，并及時(shí)發(fā)出報(bào)警。人工智能技術(shù)可以對(duì)電氣設(shè)備在使用過程中出現(xiàn)的一些問題進(jìn)行有效地監(jiān)控，而且還能對(duì)電氣系統(tǒng)進(jìn)行有效地模擬，對(duì)設(shè)備的開關(guān)量進(jìn)行監(jiān)視，防止出現(xiàn)異常情況，一旦出現(xiàn)了異常情況，要自動(dòng)啟動(dòng)報(bào)警裝置，同時(shí)還能對(duì)一些電氣設(shè)備進(jìn)行切斷，從而使得電氣設(shè)備處于安全狀態(tài)。

第三，對(duì)電氣設(shè)備的操作進(jìn)行控制。電氣自動(dòng)化過程中，人工智能技術(shù)的應(yīng)用，可以使得電氣設(shè)備的操作過程變得更加簡(jiǎn)單，通過鼠標(biāo)和鍵盤可以實(shí)現(xiàn)對(duì)斷路器和電動(dòng)隔離開關(guān)的控制，還可以對(duì)勵(lì)磁電流進(jìn)行調(diào)整。通過這種技術(shù)的應(yīng)用，就可以極大地減少工作人員的工作量，降低勞動(dòng)強(qiáng)度。

2 人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化過程中的應(yīng)用

2.1 在電氣設(shè)備中的應(yīng)用

電氣設(shè)備的設(shè)計(jì)要符合自動(dòng)化操作的要求，在進(jìn)行設(shè)計(jì)的過程中，也應(yīng)該要加強(qiáng)對(duì)人工智能技術(shù)的應(yīng)用。由于電氣設(shè)備的系統(tǒng)比較復(fù)雜，包含了很多方面的知識(shí)和技能，因此在進(jìn)行設(shè)計(jì)的時(shí)候，有的系統(tǒng)設(shè)計(jì)也可以借助人工智能技術(shù)來完成，比如可以通過計(jì)算機(jī)設(shè)置一些算法，對(duì)電氣設(shè)備系統(tǒng)設(shè)計(jì)中的一些參數(shù)進(jìn)行計(jì)算，從而便于電氣設(shè)備控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)，極大程度地提高設(shè)備的工作速率與質(zhì)量。

2.2 在電氣控制工作中的應(yīng)用

在電氣領(lǐng)域內(nèi)，對(duì)電氣設(shè)備進(jìn)行控制是一個(gè)十分重要的部分，自動(dòng)化設(shè)備是當(dāng)前電氣行業(yè)的主要發(fā)展方向，在設(shè)備的控制上，也要逐漸實(shí)現(xiàn)智能化，可以極大程度增強(qiáng)工作效率，縮減資金成本，并且降低從業(yè)者的勞動(dòng)強(qiáng)度。比如人工智能技術(shù)中的模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制、專家系統(tǒng)等，都是比較先進(jìn)的控制技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)各種設(shè)備的有效控制，韓劇熱的反思而且控制的效果很好，產(chǎn)生的誤差較小。比如在模糊控制中，較為常用的模糊控制方法有Sugeno與Mamdani兩種技術(shù)，后者主要是應(yīng)用在對(duì)設(shè)備的速度調(diào)節(jié)的控制上，模糊控制的方法能夠以一種更高的效率來處理交流傳動(dòng)控制的相關(guān)問題，從而使得電氣設(shè)備的工作質(zhì)量和工作效率有很大的提升。

2.3 在電氣設(shè)備的日常操作過程中的應(yīng)用

電氣行業(yè)與民眾的日常生活與工作都存在緊密的關(guān)聯(lián)，各種電網(wǎng)十分復(fù)雜、電氣設(shè)備繁多，日常的控制工作也十分繁瑣。傳統(tǒng)的日常操作比較復(fù)雜，而且也會(huì)增加電氣系統(tǒng)控制的時(shí)間，降低控制效率。對(duì)此，要積極加強(qiáng)對(duì)人工智能技術(shù)的應(yīng)用，在日常工作過程中，可以通過人工智能技術(shù)設(shè)置一些基本的控制算法，應(yīng)用在日常系統(tǒng)操作期間，能夠?qū)?fù)雜的操作流程變得簡(jiǎn)潔，而且僅僅需要電腦就可以實(shí)現(xiàn)對(duì)各種操作的控制，最重要的是，通過人工智能技術(shù)的深化，還能實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程控制，可以將操作界面進(jìn)行簡(jiǎn)化，及時(shí)處理并保存相關(guān)重要數(shù)據(jù)，為將來的查找與應(yīng)用提供方便。在日常操作過程中，對(duì)于很多數(shù)據(jù)都要進(jìn)行記錄，比如電氣設(shè)備的損耗情況、電量等，如果采用人工記錄，則會(huì)有巨大的工作量，還容易出錯(cuò)，但是應(yīng)用人工智能技術(shù)編制相應(yīng)的表格和數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，則可以實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的采集和有效保存，降低了工作強(qiáng)度，同時(shí)提高了工作效率。

2.4 在故障診斷過程中的應(yīng)用

在電氣運(yùn)行過程中，無論是客觀因素還是其他的主觀因素，都會(huì)造成電氣設(shè)備的故障以及事故，如果對(duì)于這些故障沒有及時(shí)進(jìn)行處理，找不到相應(yīng)的原因，則很有可能造成更嚴(yán)重的危害，會(huì)有較大的經(jīng)濟(jì)損失。電氣自動(dòng)化過程中，對(duì)設(shè)備的使用性能、故障等方面的診斷也要逐漸實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化，而人工智能技術(shù)的應(yīng)用，將使得故障診斷過程變得更加簡(jiǎn)單。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊理論及專家系統(tǒng)是人工智能技術(shù)在電氣診斷過程中應(yīng)用的三種方式，這三種方法在故障的診斷以及事故的發(fā)生過程中發(fā)揮了十分重要的作用。借助智能技術(shù)，將神經(jīng)網(wǎng)路、模糊理論等系統(tǒng)的結(jié)合在一起，就能夠處理電氣故障檢測(cè)耗費(fèi)時(shí)間長、等待結(jié)果時(shí)間長等問題，可以對(duì)各種故障進(jìn)行精準(zhǔn)的判斷，并且為后續(xù)的故障處理提供更多充足的時(shí)間和依據(jù)。

2.5 在簡(jiǎn)化自控流程中的應(yīng)用

電氣領(lǐng)域的自動(dòng)化控制是一個(gè)十分復(fù)雜的過程，對(duì)于各個(gè)步驟的要求都比較嚴(yán)格，一旦某個(gè)環(huán)節(jié)出現(xiàn)了紕漏，則會(huì)造成嚴(yán)重的后果，引發(fā)較大的經(jīng)濟(jì)損失。人工智能技術(shù)的應(yīng)用可以對(duì)各種設(shè)備使用情況、故障情況等進(jìn)行分析，進(jìn)而設(shè)計(jì)出合理的故障處理方法，盡可能確保電氣自控工作的質(zhì)量。而且這種技術(shù)的應(yīng)用，還可以實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程維修，簡(jiǎn)化了過程。

3 結(jié)語

綜上所述，人工智能技術(shù)在電氣自動(dòng)化過程中的應(yīng)用包括多方面內(nèi)容，比如電氣設(shè)備的操作、故障的診斷、自動(dòng)控制流程的簡(jiǎn)化等，都可以借助人工智能技術(shù)，使得各個(gè)過程變得簡(jiǎn)單、快捷，促進(jìn)電氣設(shè)備的自動(dòng)化水平不斷提升。

【參考文獻(xiàn)】

[1]胡燕來.淺談電氣自動(dòng)化控制中的人工智能技術(shù)[J].建筑·建材·裝飾，2015（03）.

第2篇：人工智能技術(shù)的定義范文

【關(guān)鍵詞】 計(jì)算機(jī)技術(shù) 網(wǎng)絡(luò)技術(shù) 人工智能應(yīng)用

前言：人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)部分，是隨著信息化技術(shù)發(fā)展所衍生出一門獨(dú)的特技術(shù)科學(xué)，其實(shí)質(zhì)上是對(duì)人意識(shí)與思維信息過程的模擬。人工智能的發(fā)展是為了能夠代替更多的人力操作，將信息技術(shù)轉(zhuǎn)化為高效生產(chǎn)力，也正是基于此，人工智能技術(shù)的發(fā)展受到了社會(huì)公眾的廣泛關(guān)注。人工智能技術(shù)是基于信息的處理與編輯特征而實(shí)現(xiàn)，其與計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)在應(yīng)用中存在著相對(duì)較高的可融合性，而兩者之間的協(xié)調(diào)也將會(huì)產(chǎn)生更為全面與高新的技術(shù)，為此特在本文中對(duì)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的人工智能應(yīng)用展開了全面研究。

一、人工智能的發(fā)展與實(shí)際意義

計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中的海量數(shù)據(jù)與信息普遍是用數(shù)字、符號(hào)、文字等文本形式進(jìn)行展現(xiàn)，在此過程中需要其達(dá)到較高的表達(dá)能力、判斷能力等方面的標(biāo)準(zhǔn)，而人工智能為加強(qiáng)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的該方面的能力提供了重要的保障。人工智能的出現(xiàn)，能豐富計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的信息表達(dá)能力，憑借其獨(dú)特的編輯、處理、操作技術(shù)以及超高的分析能力，實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)對(duì)信息進(jìn)行翻譯、管理、處理等多方面的工作[1]。人工智能發(fā)展的意義主要表現(xiàn)在以下兩個(gè)方面：一是人工智能的發(fā)展增加了計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息表達(dá)的圖表、圖像、影音等形式，依托于人腦的思維與行為方式，實(shí)現(xiàn)了人的行為，同時(shí)由提升了人的謹(jǐn)慎、全面與系統(tǒng)等方面相關(guān)能力；二是人工智能的發(fā)展開拓了計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)在處理信息的空間與路徑，將計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)所涉及到的眾多工程信息進(jìn)行有效結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了集中控制的目標(biāo)，完成智能化的操作。

二、人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的實(shí)際應(yīng)用

2.1計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)多種渠道信息的處理與集成

網(wǎng)絡(luò)與計(jì)算機(jī)等現(xiàn)代高新技術(shù)參與到計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)之后，為計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展帶來了無限種可能，為此改變了人工智能的實(shí)現(xiàn)方式與實(shí)現(xiàn)方向。人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用，由傳統(tǒng)的定向處理，逐漸向大批量、高密度、高頻率數(shù)據(jù)信息處理的工作所轉(zhuǎn)變[2]。人工智能的這一轉(zhuǎn)變體現(xiàn)在多種方面，例如，在現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營安全管理中，可實(shí)現(xiàn)預(yù)先在人工智能管理中輸入防火墻功能，如此能夠?qū)崿F(xiàn)將網(wǎng)絡(luò)中流傳的不良信息等進(jìn)行自動(dòng)攔截，且能夠?qū)硗鶄鬟f信息進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別與判斷，將存在問題的信息遞交到檢測(cè)中心，對(duì)信息進(jìn)行判斷，實(shí)現(xiàn)了高等人工智能技術(shù)。

2.2人工智能在網(wǎng)絡(luò)管理方面的應(yīng)用

計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中，網(wǎng)絡(luò)管理一直是一項(xiàng)繁重的工作，網(wǎng)絡(luò)的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)以及變化速度快等特點(diǎn)為網(wǎng)絡(luò)管理工作行程了一定的難度，而為實(shí)現(xiàn)更為高效的網(wǎng)絡(luò)管理，人工智能技術(shù)也顯示出了一定的效用。人工智能技術(shù)在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)管理中，能夠利用人工智能專家知識(shí)庫、問題求解技術(shù)，達(dá)到對(duì)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行綜合管理的效果。專家系統(tǒng)是一種相對(duì)智能的計(jì)算機(jī)程序，將某種領(lǐng)域中的專家知識(shí)以及經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行累計(jì)，將其進(jìn)行有效的匯總并錄入到相關(guān)系統(tǒng)中，由此在某特定領(lǐng)域中匯集多為專家的知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的高效性與全面性，完成對(duì)此領(lǐng)域內(nèi)各種計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)問題的解析[3]。

2.3人工智能在企業(yè)管理與教學(xué)方面的應(yīng)用

現(xiàn)代普遍企業(yè)管理中均會(huì)應(yīng)用到計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，而在參與了人工智能的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中則更為有效的提升了企業(yè)管理的安全性與高效性。人工智能能夠?qū)崿F(xiàn)企業(yè)管理系統(tǒng)的自動(dòng)防御系統(tǒng)與健康系統(tǒng)，是企業(yè)管理實(shí)現(xiàn)高度智能化。在教學(xué)方面，教師可以在教學(xué)過程中，利用人工智能技術(shù)的知識(shí)庫，在知識(shí)庫中定義教育知識(shí)內(nèi)容，并對(duì)知識(shí)庫中的知識(shí)進(jìn)行推理，是學(xué)生能夠更為直觀的接受教學(xué)內(nèi)容，提升教學(xué)效率。

結(jié)論：綜合上文所述，人工智能是計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展的必經(jīng)之路，人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用，主要表現(xiàn)在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)管理、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全、辦公安全、信息化教學(xué)等多個(gè)方面。人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的有效應(yīng)用，推動(dòng)了計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)向高效智能化的發(fā)展，對(duì)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展提供了重要支持與保障。

參 考 文 獻(xiàn)

[1]熊英.人工智能及其在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用[J].技術(shù)與市場(chǎng)，2011，03（02）：20.

第3篇：人工智能技術(shù)的定義范文

[關(guān)鍵詞]計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)；大數(shù)據(jù)時(shí)代；人工智能應(yīng)用

1人工智能定義詳解與發(fā)展

1.1人工智能定義詳解

人工智能（ArtificialIntelligence），簡(jiǎn)稱AI智能。人工智能的主要作用是用于模擬、延伸以及拓展人類智能的理論、方式、技術(shù)以及應(yīng)用系統(tǒng)的全新技術(shù)科學(xué)，它同時(shí)屬于計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支技術(shù)。作為計(jì)算機(jī)技術(shù)的一個(gè)分支，人工智能試圖理解智能的實(shí)質(zhì)意義，且產(chǎn)生一種新型的、能夠以人類思維相似的方式作出相對(duì)的反應(yīng)的智能機(jī)器，基于此，雖然人工智能無法真正擁有人類智慧，但是人工智能在未來的創(chuàng)新發(fā)展過程中，極有可能會(huì)超越人類的智慧，具備更先進(jìn)的思維方式。

1.2人工智能的發(fā)展

目前國內(nèi)的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)和信息一般使用數(shù)字、符號(hào)、文字等形式呈現(xiàn)在人們的眼前，在數(shù)據(jù)信息進(jìn)行轉(zhuǎn)化的過程中對(duì)其自身的表達(dá)能力、判斷能力等方面具有較高的要求，逐漸成熟的人工智能技術(shù)可以幫助計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)對(duì)該方面的能力進(jìn)行有效加強(qiáng)，以此為基礎(chǔ)，保障數(shù)據(jù)信息的高效轉(zhuǎn)化。隨著信息化時(shí)代的來臨，國家對(duì)人工智能實(shí)施進(jìn)一步的創(chuàng)新研發(fā)，現(xiàn)階段國內(nèi)的人工智能已經(jīng)能夠街互助自身特殊的編輯、數(shù)據(jù)處理、操作技術(shù)以及較高的分析能力，提前實(shí)現(xiàn)了信息翻譯、信息處理以及信息管理等方面的自動(dòng)化革新。國家相關(guān)科研部門之所以重視起人工智能的創(chuàng)新發(fā)展的根本原因就是因?yàn)槠渥陨砭邆湎冗M(jìn)的科技性和一定的合理性，能夠幫助工業(yè)領(lǐng)域、生產(chǎn)領(lǐng)域以及科研領(lǐng)域等領(lǐng)域有效提高工作效率，其發(fā)展意義主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面上；首先是人工智能的快速成長強(qiáng)化了計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息表達(dá)的圖標(biāo)、音頻、視頻等表現(xiàn)形式，通過對(duì)人類思維的模仿，實(shí)現(xiàn)了模擬人類行為的目標(biāo)，除此之外，還能夠很大程度上提高人們謹(jǐn)慎、全面以及系統(tǒng)等方面的相關(guān)能力；其次是其快速的發(fā)展對(duì)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的信息處理空間產(chǎn)生了積極影響，拓展了計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中信息處理的場(chǎng)所與途徑，能夠?qū)⑴c計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)的多項(xiàng)工程信息進(jìn)行有機(jī)融合應(yīng)用，真正實(shí)現(xiàn)了集成管控的應(yīng)用目標(biāo)，以此為基礎(chǔ)，達(dá)到智能化操作標(biāo)準(zhǔn)[1]

2人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的實(shí)際應(yīng)用

2.1計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)多種途徑信息的處理與集成

諸如網(wǎng)絡(luò)技術(shù)與計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)之類的現(xiàn)代先進(jìn)技術(shù)介入了計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的創(chuàng)新發(fā)展后，為計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的未來發(fā)展前景帶來巨大的機(jī)遇，基于此，國內(nèi)相關(guān)部門對(duì)人工智能的體現(xiàn)方式和研究方向進(jìn)行革新。人工智能隨著在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中應(yīng)用時(shí)間的增加，對(duì)自身的數(shù)據(jù)處理方式進(jìn)行了自我調(diào)整，由傳統(tǒng)的定向數(shù)據(jù)處理模式逐漸轉(zhuǎn)型向大批量、高密度、高頻率的數(shù)據(jù)處理模式發(fā)展。人工智能數(shù)據(jù)處理方式的轉(zhuǎn)變?cè)谌粘５挠?jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息數(shù)據(jù)處理工作上等方面都有體現(xiàn)，例如，目前國內(nèi)的網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營安全管理工作中，實(shí)現(xiàn)了人們對(duì)人工智能管理系統(tǒng)中添加防火墻功能的預(yù)期目標(biāo)，相關(guān)安全系統(tǒng)就可以通過防火墻功能對(duì)存在與網(wǎng)絡(luò)中的各種不良信息進(jìn)行自動(dòng)攔截，并對(duì)往來信息數(shù)據(jù)進(jìn)行高效的自動(dòng)化識(shí)別與判斷[2]。

2.2人工智能在網(wǎng)絡(luò)管理方面的應(yīng)用

計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)管理工作具有一定的復(fù)雜性，所以計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)一般比較繁瑣，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的管理工作之所以實(shí)施困難的原因主要是網(wǎng)絡(luò)的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)和變化速度較快，為保證對(duì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的管理工作效率，人工智能技術(shù)應(yīng)用將會(huì)發(fā)揮關(guān)鍵作用。一般情況下，人工智能技術(shù)可以通過對(duì)人工智能專家知識(shí)庫、問題求解技術(shù)的靈活運(yùn)用實(shí)現(xiàn)對(duì)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的綜合管理效率的提升。相關(guān)專家系統(tǒng)是一種較之傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)技術(shù)具有更高智能化的計(jì)算機(jī)程序，通過對(duì)各領(lǐng)域的相關(guān)專業(yè)知識(shí)的累積，對(duì)其進(jìn)行有效梳理后錄入至專家系統(tǒng)。以此為基礎(chǔ)，完成整個(gè)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的高效性與全面性的創(chuàng)新發(fā)展任務(wù)[3]。

3結(jié)語

第4篇：人工智能技術(shù)的定義范文

[關(guān)鍵詞]物聯(lián)網(wǎng)；嵌入式系統(tǒng)；

中圖分類號(hào)：C94 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009-914X（2013）33-0143-01

一、物聯(lián)網(wǎng)與嵌入式的定義與主要技術(shù)

物聯(lián)網(wǎng)是一門融合多門學(xué)科的技術(shù)，通過信息傳感設(shè)備，按照設(shè)定的通信協(xié)議，為網(wǎng)絡(luò)中的物體建立連接，物體之間能夠進(jìn)行信息交換和通信，最終實(shí)現(xiàn)對(duì)物體的智能化識(shí)別、定位、監(jiān)控和管理等目標(biāo)。物聯(lián)網(wǎng)的主要關(guān)鍵技術(shù)是傳感器技術(shù)、RFID、人工智能技術(shù)、標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)四種技術(shù)。

嵌入式系統(tǒng)是將先進(jìn)的計(jì)算機(jī)技術(shù)、半導(dǎo)體技術(shù)和電子技術(shù)與各行業(yè)的具體應(yīng)用相結(jié)合后的產(chǎn)物。根據(jù)不同的應(yīng)用，嵌入式系統(tǒng)也會(huì)用到許多其他的技術(shù)，如通信技術(shù)、傳感器技術(shù)、智能信息處理技術(shù)、自動(dòng)控制技術(shù)等。

從兩者的定義來看，物聯(lián)網(wǎng)強(qiáng)調(diào)的是物聯(lián)網(wǎng)中設(shè)備具有感知、計(jì)算、執(zhí)行、協(xié)同工作和通信能力及能提供的服務(wù)； 嵌入式系統(tǒng)強(qiáng)調(diào)的是嵌入到宿主對(duì)象的專用計(jì)算系統(tǒng)，其功能或能提供的服務(wù)也比較單一。嵌入式系統(tǒng)具有的功能是物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的功能的一個(gè)子集，但是它們之間的差異將越來越小。簡(jiǎn)單的嵌入式系統(tǒng)與物聯(lián)網(wǎng)定義中的設(shè)備或者物有較大的區(qū)別，具有的功能不如物聯(lián)網(wǎng)中的設(shè)備或者物，但是隨著嵌入式系統(tǒng)不斷發(fā)展，目前出現(xiàn)的一些復(fù)雜嵌入式系統(tǒng)（如智能移動(dòng)電話）基本上達(dá)到了物聯(lián)網(wǎng)的定義中設(shè)備或物的要求。

在技術(shù)角度上，嵌入式技術(shù)在物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)發(fā)展中始終處于核心、基礎(chǔ)的地位。嵌入式系統(tǒng)是計(jì)算機(jī)應(yīng)用的一種最直接最有效的形式，只有把計(jì)算機(jī)嵌入到物體中去，物體才有大腦，它才具備思考、智能的能力；要想實(shí)現(xiàn)物與物互聯(lián)、人機(jī)互聯(lián)，必須賦予物體嵌入式CPU的智能部件為前提；從專業(yè)角度講，物聯(lián)網(wǎng)是嵌入式智能終端的網(wǎng)絡(luò)化形式，或者是智能化的形式。

二、嵌入式在物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的應(yīng)用

物聯(lián)網(wǎng)與嵌入式系統(tǒng)都是多學(xué)科相互融合的綜合性應(yīng)用技術(shù)，而且物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的關(guān)鍵技術(shù)傳感器技術(shù)、RFID、人工智能技術(shù)主要是由嵌入式系統(tǒng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)。

1）嵌入式系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)傳感器技術(shù)

物聯(lián)網(wǎng)首先要對(duì)客觀的事物信息的采集，所以需要傳感器實(shí)現(xiàn)。嵌入式智能傳感器是物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的支柱，也正是嵌入式技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用，它是一種帶嵌入式微處理器的傳感器，是將嵌入式微處理器、智能理論和傳感器相結(jié)合而成的產(chǎn)物，具有檢測(cè)、計(jì)算、判斷、網(wǎng)絡(luò)、通信和信息處理等功能。嵌入式智能傳感器最重要的是它具有數(shù)據(jù)通信功能，能與互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)、2G＼3G 網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行通信，能與現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)傳送數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)全球監(jiān)測(cè)，實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程控制。

2）嵌入式系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)RFID技術(shù)

物聯(lián)網(wǎng)中采集完信息之后，需要對(duì)信息進(jìn)行識(shí)別，嵌入式RFID主要實(shí)現(xiàn)的該技術(shù)，把RFID讀寫器嵌入在物體中，使得該物體具有RFID讀寫功能。嵌入式RFID還被廣泛應(yīng)用于交通控制、工業(yè)監(jiān)測(cè)、安全防偽等物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用領(lǐng)域；嵌入式RFID在自動(dòng)識(shí)別、物品物流管理得到了廣闊的應(yīng)用前景。

3）嵌入式系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)人工智能技術(shù)

信息使用RFID技術(shù)能夠識(shí)別、區(qū)分，然后就要對(duì)信息進(jìn)行處理，人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)了信息的處理。嵌入式智能技術(shù)能夠大大提高信息處理的速度，使得事物的處理具備根據(jù)外部環(huán)境的變化具有反應(yīng)的能力。

三、嵌入式與物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展

嵌入式需要發(fā)展也離不開物聯(lián)網(wǎng)，所以說物聯(lián)網(wǎng)為嵌入式提供一個(gè)廣闊平臺(tái)，嵌入式擴(kuò)展了物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用范圍，推動(dòng)了發(fā)展進(jìn)步。在應(yīng)用領(lǐng)域方面它們幾乎是相同的，當(dāng)前物聯(lián)網(wǎng)涉足的領(lǐng)域，嵌入式系統(tǒng)都已經(jīng)在其中被使用了。綜上所述，物聯(lián)網(wǎng)與嵌入式系統(tǒng)關(guān)系非常緊密，物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展離不開嵌入式系統(tǒng)的支持，而物聯(lián)網(wǎng)又給嵌入式系統(tǒng)帶來了新的發(fā)展機(jī)遇和挑戰(zhàn)。目前嵌入式突出的問題是兩個(gè)方面：嵌入式數(shù)據(jù)庫應(yīng)用和嵌入式網(wǎng)絡(luò)安全問題，也是物聯(lián)網(wǎng)的最為關(guān)注，構(gòu)建嵌入式系統(tǒng)的安全性和數(shù)據(jù)庫已成為物聯(lián)網(wǎng)在使用中考慮的重要因素。

總結(jié)：

物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展引領(lǐng)一次新的信息革命，在未來的生活中將占有重要的地位，而在技術(shù)角度上嵌入式是物聯(lián)網(wǎng)核心，所以物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展與嵌入式系統(tǒng)息息相關(guān)，甚至主導(dǎo)著物聯(lián)網(wǎng)的未來發(fā)展，所以一定對(duì)嵌入式的研究要加大力度。

參考文獻(xiàn)

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課題信息：黑龍江省教育廳科學(xué)技術(shù)研究項(xiàng)目

第5篇：人工智能技術(shù)的定義范文

關(guān)鍵詞：智能電網(wǎng)；人類智能；人工智能；自感知；自適應(yīng)；自趨優(yōu)

中圖分類號(hào)：TM73 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2095-1302（2013）01-0032-05

0 引 言

智能電網(wǎng)是當(dāng)今世界電力系統(tǒng)發(fā)展的重大變革，也是21世紀(jì)電力系統(tǒng)的重大科技創(chuàng)新和發(fā)展趨勢(shì)。2003年，美國“未來能源聯(lián)盟”首次提出智能電網(wǎng)的概念。同年，美國能源部了“Grid　2030”設(shè)想[1]，將美國的未來電力系統(tǒng)描述為一個(gè)完全自動(dòng)化的電力傳輸網(wǎng)絡(luò)，能夠監(jiān)視和控制每個(gè)用戶和電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)，保證從電廠到終端用戶整個(gè)輸配電過程中所有節(jié)點(diǎn)之間的信息和電能的雙向流動(dòng)。2005年，歐洲技術(shù)論壇（ETP）提出了“Smart　Grid”概念[2]，計(jì)劃通過智能電網(wǎng)的建設(shè)，向所有用戶提供高度可靠、經(jīng)濟(jì)有效的電能，充分開發(fā)利用大型集中發(fā)電機(jī)和小型分布式電源，提高電網(wǎng)公司運(yùn)營效率，降低電能價(jià)格，加強(qiáng)與客戶的互動(dòng)，應(yīng)對(duì)來自市場(chǎng)、安全和電能質(zhì)量、環(huán)境等方面的壓力。

國內(nèi)也高度重視智能電網(wǎng)建設(shè)。2010年6月7日，總書記在兩院院士大會(huì)上的講話中提出，要“構(gòu)建覆蓋城鄉(xiāng)的智能、高效、可靠的電網(wǎng)體系”。國家科技部于2009年11月24日的《關(guān)于加快我國智能電網(wǎng)技術(shù)發(fā)展的報(bào)告》中提出了明確的目標(biāo)和任務(wù)。國家電網(wǎng)公司于2009年5月了“堅(jiān)強(qiáng)智能電網(wǎng)”愿景及建設(shè)路線圖。南方電網(wǎng)有限責(zé)任公司在2010年7月提出了“建設(shè)一個(gè)覆蓋城鄉(xiāng)的智能、高效、可靠的綠色電網(wǎng)”的目標(biāo)。2011年2月，陜西省地方電力（集團(tuán)）有限公司作為專業(yè)的配電網(wǎng)公司，聯(lián)合清華大學(xué)提出了建設(shè)“多指標(biāo)自趨優(yōu)”智能配電網(wǎng)的目標(biāo)。

智能電網(wǎng)涉及能源、環(huán)境、社會(huì)、經(jīng)濟(jì)和管理等多個(gè)學(xué)科，由于其具備系統(tǒng)工程和創(chuàng)新技術(shù)的特點(diǎn)，目前智能電網(wǎng)的研究趨向發(fā)散，對(duì)智能電網(wǎng)的認(rèn)識(shí)多從企業(yè)自身出發(fā)，尚未收斂到智能電網(wǎng)本質(zhì)的研究，影響和干擾了對(duì)智能電網(wǎng)發(fā)展方向的研判。本文在分析國內(nèi)外智能電網(wǎng)相關(guān)研究的基礎(chǔ)上，結(jié)合實(shí)踐應(yīng)用，溯源了智能電網(wǎng)的本質(zhì)——智能，提出了智能電網(wǎng)分代標(biāo)準(zhǔn)，建立了智能電網(wǎng)分代模型，探討了智能電網(wǎng)分代的社會(huì)經(jīng)濟(jì)意義。

1 國外智能電網(wǎng)分代研究狀況

分代研究在計(jì)算機(jī)和戰(zhàn)斗機(jī)等領(lǐng)域已經(jīng)取得了共識(shí)。計(jì)算機(jī)按照所采用的電子元件，歷經(jīng)了電子管計(jì)算機(jī)、晶體管計(jì)算機(jī)、集成電路計(jì)算機(jī)、大規(guī)模集成電路計(jì)算機(jī)，現(xiàn)在正在研發(fā)信息獲取、存儲(chǔ)、處理、通信與人工智能相結(jié)合的第五代計(jì)算機(jī)。20世紀(jì)40年代中期，以噴氣式發(fā)動(dòng)機(jī)為動(dòng)力的戰(zhàn)斗機(jī)出現(xiàn)后，按時(shí)代和技術(shù)水平，戰(zhàn)斗機(jī)歷經(jīng)三代，目前正在研制第四代戰(zhàn)斗機(jī)。

由于智能電網(wǎng)尚未大規(guī)模應(yīng)用，與計(jì)算機(jī)、作戰(zhàn)飛機(jī)等其他領(lǐng)域分代研究更注重“回頭看”的方法不同，智能電網(wǎng)分代更注重“向前看”，這個(gè)特點(diǎn)導(dǎo)致智能電網(wǎng)分層次、分步驟、分階段的研究異彩紛呈，莫衷一是。國外智能電網(wǎng)分代的相關(guān)研究綜述如下。

1.1 智能電網(wǎng)演進(jìn)模型

2010年1月，加拿大學(xué)者Hassan　Farhangi從功能和投資回報(bào)率（ROI）兩個(gè)維度，提出了如圖1所示的智能電網(wǎng)的演進(jìn)模型[3]。他認(rèn)為，由于化石燃料的成本猛增，電力公司無法擴(kuò)大發(fā)電能力以滿足用戶對(duì)電能不斷上升的需求，只有從配電網(wǎng)著手，加強(qiáng)需求側(cè)管理，才能保障電力公司擁有較高的ROI水平。模型表示，智能電網(wǎng)最初的投資用來滿足計(jì)量設(shè)備由機(jī)電式到單向自動(dòng)抄表（AMR）的功能轉(zhuǎn)變，AMR具有節(jié)約人力以及時(shí)間成本的優(yōu)勢(shì)，但是由于其只具有單向通信能力，無法支持電力公司依據(jù)從電表獲取數(shù)據(jù)采取調(diào)控措施。高級(jí)計(jì)量架構(gòu)（AMI）能夠提供雙向的通信系統(tǒng)，旨在為電力公司提供實(shí)時(shí)的能耗數(shù)據(jù)，允許客戶以價(jià)格為基礎(chǔ)，對(duì)能源使用做出選擇。智能電網(wǎng)演進(jìn)的最終目標(biāo)是分布式控制與微網(wǎng)相結(jié)合的互聯(lián)電網(wǎng)。

1.2 智能電網(wǎng)持續(xù)發(fā)展理論

2011年7月，美國GridNet公司執(zhí)行副總裁兼首席戰(zhàn)略官Andres　Carvallo和能源與IT行業(yè)學(xué)者John　Cooper合作出版了“The　Advanced　Smart　Grid　—　Edge　Power　Driving　Sustainability”一書，提出了智能電網(wǎng)持續(xù)發(fā)展理論[4]。書中認(rèn)為第一代智能電網(wǎng)（Smart　Grid　1.0）實(shí)現(xiàn)了發(fā)電廠到終端計(jì)量設(shè)備的電流與信息流的傳輸，典型的第一代智能電網(wǎng)是美國科羅拉多州博爾德市智能電網(wǎng)的建設(shè)。下一代智能電網(wǎng)（Smart　Grid　2.0）將是一個(gè)集成的、先進(jìn)的智能電網(wǎng)體系，從戰(zhàn)略上進(jìn)行頂層設(shè)計(jì)，在組織、運(yùn)行、系統(tǒng)集成與建模等多個(gè)維度進(jìn)行柔性規(guī)劃，下一代智能電網(wǎng)的一些技術(shù)已經(jīng)在美國奧斯汀市智能電網(wǎng)研究項(xiàng)目Pecan　Street中浮現(xiàn)。書中對(duì)第三代智能電網(wǎng)（Smart　Grid　3.0）進(jìn)行了展望，并將其定義為一個(gè)基于互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的重新設(shè)計(jì)的能源系統(tǒng)。

1.3 智能電網(wǎng)層次理論

IBM高級(jí)電力專家Martin　Hauske認(rèn)為智能電網(wǎng)的基本概念有3個(gè)主要元素：首先是廣泛連接資產(chǎn)與設(shè)備的傳感器；其次是數(shù)據(jù)的搜集與整合體系；最后是依據(jù)數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)分析，以優(yōu)化運(yùn)行和管理的能力。與之對(duì)應(yīng)，智能電網(wǎng)也就有三個(gè)層面的含義[5]：首先是利用傳感器對(duì)發(fā)電、輸電、配電、供電等關(guān)鍵設(shè)備的運(yùn)行狀況進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控；然后將獲得的數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)進(jìn)行收集、整合；最后通過對(duì)數(shù)據(jù)的分析、挖掘，達(dá)到對(duì)整個(gè)電力系統(tǒng)運(yùn)行的優(yōu)化管理。因此，智能電網(wǎng)可以被認(rèn)為是通過傳感器把各種設(shè)備、資產(chǎn)連接到一起，形成一個(gè)客戶服務(wù)總線，通過對(duì)信息進(jìn)行整合分析，從而降低成本，提高效率和可靠性，促進(jìn)管理和運(yùn)行達(dá)到最優(yōu)化。

1.4 智能電網(wǎng)成熟度模型

智能電網(wǎng)成熟度模型是IBM、美國生產(chǎn)力和質(zhì)量中心（APQC）及全球智能電網(wǎng)聯(lián)盟（GIUNC）合作研究的成果[6]。智能電網(wǎng)的成熟度分為5個(gè)階段：第1階段，只有對(duì)智能電網(wǎng)的設(shè)想，主要工作是對(duì)技術(shù)的試驗(yàn)和評(píng)價(jià)，以及建立業(yè)務(wù)模型；第2階段，企業(yè)在至少一個(gè)智能電網(wǎng)的重要業(yè)務(wù)領(lǐng)域進(jìn)行投資和實(shí)施；第3階段，企業(yè)對(duì)智能電網(wǎng)的組成部分進(jìn)行重新配置，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)領(lǐng)域整合或產(chǎn)業(yè)鏈升級(jí)；第4階段，實(shí)現(xiàn)企業(yè)范圍的跨業(yè)務(wù)綜合觀測(cè)及綜合控制，力爭(zhēng)形成新的經(jīng)濟(jì)或商業(yè)模式；第5階段，企業(yè)有能力在新的業(yè)務(wù)、運(yùn)行、環(huán)境等機(jī)會(huì)出現(xiàn)時(shí)，充分利用并發(fā)展壯大。

綜觀國外的相關(guān)研究，智能電網(wǎng)演進(jìn)模型以計(jì)量系統(tǒng)為主線，沒有加入交易環(huán)節(jié)，同時(shí)忽視了人工智能在電網(wǎng)中的應(yīng)用。智能電網(wǎng)持續(xù)發(fā)展理論有對(duì)智能電網(wǎng)分代以及各代相應(yīng)功能的描述，但是缺乏對(duì)智能電網(wǎng)本質(zhì)的分析，特別是對(duì)三代智能電網(wǎng)核心的描述。智能電網(wǎng)層次理論以傳感器為基礎(chǔ)，觸及到智能電網(wǎng)的基本，但是數(shù)據(jù)收集與整合體系等沒有體現(xiàn)人這一重要因素的參與，理論闡述不夠全面。智能電網(wǎng)成熟度模型實(shí)質(zhì)上是智能電網(wǎng)的推進(jìn)步驟。因此，上述研究都沒有涉及智能電網(wǎng)的本質(zhì)。

2 智能電網(wǎng)的本質(zhì)——智能

對(duì)國外智能電網(wǎng)的研究和實(shí)踐進(jìn)行分析，能夠?yàn)閲鴥?nèi)的相關(guān)研究帶來啟示和借鑒。從人類認(rèn)識(shí)事物的基本方法來看，對(duì)智能電網(wǎng)進(jìn)行分代研究，必然要從智能電網(wǎng)的本質(zhì)著手。智能電網(wǎng)可以認(rèn)為是人工智能在傳統(tǒng)電網(wǎng)中的應(yīng)用，而人工智能又起源于人類智能，因此，必須從人類智能出發(fā)，探求智能電網(wǎng)的本質(zhì)——智能。

2.1 人類智能的發(fā)展階段

人類智能經(jīng)歷了從初級(jí)到高級(jí)、從簡(jiǎn)單到復(fù)雜的演化過程。這種過程只在個(gè)體的前十幾年表現(xiàn)得尤為突出，正是這一過程決定了每個(gè)人一生智能水平的高低，也決定了人類群體智能水平的多樣性。

1983年，美國學(xué)者Howard　Gardner提出多元智能理論，將智能分為語言智能、數(shù)學(xué)邏輯智能、空間智能、身體運(yùn)動(dòng)智能、音樂智能、人際智能、自我認(rèn)知智能、自然認(rèn)知智能等8個(gè)方面。瑞士心理學(xué)家Jean　Piaget從時(shí)間維度對(duì)人類智能演化規(guī)律做出經(jīng)典總結(jié)，提出了人類智能發(fā)展理論[7]，將個(gè)體從出生到青年時(shí)期的智能發(fā)展水平分為感知運(yùn)動(dòng)階段、前運(yùn)算階段、具體運(yùn)算階段和形式運(yùn)算階段。

雖然多元智能理論并不著眼于各個(gè)智能在個(gè)體層面的發(fā)展順序，但是結(jié)合Jean　Piaget的認(rèn)知發(fā)展理論，同時(shí)根據(jù)Howard　Gardner對(duì)每種智能概念的描述，可以對(duì)智能的8個(gè)組成部分以發(fā)展為時(shí)序，在多元維度上進(jìn)行歸類。在感知運(yùn)動(dòng)階段，空間智能和音樂智能是人類智能重點(diǎn)發(fā)展的部分；到了前運(yùn)算階段，語言智能和身體運(yùn)動(dòng)智能在兒童身上表現(xiàn)較為明顯；數(shù)學(xué)邏輯能力和自我認(rèn)知能力在具體運(yùn)算階段得到了迅速發(fā)展；最后，從青少年階段開始，終其一生，對(duì)自然的認(rèn)知，人際交往能力隨著閱歷的豐富、經(jīng)驗(yàn)的積累而日趨成熟。

2.2 人工智能是對(duì)人類智能的模擬、延伸和擴(kuò)展

人類智能的演進(jìn)規(guī)律遵循著Jean　Piaget的人類智能發(fā)展理論，這些研究成果也深刻地影響著另一個(gè)與之緊密相關(guān)的學(xué)科，即以計(jì)算機(jī)為基礎(chǔ)的人工智能的研究。人工智能最初被定義為“讓機(jī)器的行為看起來就像人所表現(xiàn)出的智能行為一樣”，到后期逐漸演變?yōu)樽寵C(jī)器擁有自己的思維。對(duì)比人類智能發(fā)展的歷程，人工智能的演進(jìn)呈現(xiàn)出與之相似的路徑。

（1） 人工智能發(fā)展的初級(jí)階段是對(duì)人類智能的模擬。通過傳感器遠(yuǎn)程傳送信號(hào)，需要操作者通過計(jì)算機(jī)終端控制機(jī)器執(zhí)行動(dòng)作，這類似于人類智能的感知運(yùn)動(dòng)階段，具體的應(yīng)用如排爆機(jī)器人、勘探機(jī)器人等。

（2） 人工智能發(fā)展的中級(jí)階段是對(duì)人類智能的延伸。著眼于通過程序算法實(shí)現(xiàn)機(jī)器的邏輯運(yùn)算和自我認(rèn)知能力，類似于人類智能的前運(yùn)算和具體運(yùn)算階段。智能機(jī)器人通過處理器分析傳感器收集的信息，在無人操控的狀態(tài)下執(zhí)行動(dòng)作。有些智能機(jī)器人還能通過對(duì)人類語言的識(shí)別和模擬實(shí)現(xiàn)與人類的語言交流，如日本的ASIMO智能機(jī)器人，可以通過“腦—機(jī)”系統(tǒng)達(dá)到人類思維直接控制機(jī)器人的效果。

（3） 人工智能的更高階段，智能將成為一種系統(tǒng)層面的應(yīng)用。人工智能體現(xiàn)出自我思維和機(jī)器情感等人類特有的能力，通過自我思維產(chǎn)生對(duì)外部環(huán)境的認(rèn)識(shí)，通過機(jī)器感情與外部環(huán)境產(chǎn)生更為復(fù)雜的交互，這些能力使得人工智能發(fā)生了從模擬、延伸到擴(kuò)展人類智能的突破。

2.3 智能電網(wǎng)是人工智能在傳統(tǒng)電網(wǎng)中的應(yīng)用

智能電網(wǎng)建立在電力電子技術(shù)、傳感與測(cè)量技術(shù)、控制仿真決策技術(shù)、信息與通信技術(shù)、人工智能技術(shù)等基礎(chǔ)技術(shù)之上，以實(shí)現(xiàn)發(fā)電、儲(chǔ)能、輸電、配電、用電等環(huán)節(jié)的智能化為目的。其中，人工智能技術(shù)在推動(dòng)智能電網(wǎng)發(fā)展中起著重要作用。

（1） 人工智能的應(yīng)用能夠推動(dòng)整個(gè)電力系統(tǒng)的發(fā)展。傳統(tǒng)電網(wǎng)存在大量非線性的、模糊的、不確定、不精確、不完全真值的問題，人工智能技術(shù)應(yīng)用的目的就是解決上述問題。基于人工智能的電網(wǎng)故障檢測(cè)與診斷、具有靈活自愈功能的配電自動(dòng)化等技術(shù)的應(yīng)用表明，在期望能取得低代價(jià)的解決方法和魯棒性方面，人工智能的應(yīng)用顯著改善了傳統(tǒng)電網(wǎng)對(duì)不確定、高度非線性環(huán)境的適應(yīng)能力。

（2） 人工智能技術(shù)的應(yīng)用體現(xiàn)了智能電網(wǎng)的本質(zhì)。智能電網(wǎng)的本質(zhì)是智能，現(xiàn)代人工智能技術(shù)是對(duì)人類智能的模擬，因而人工智能的應(yīng)用是電網(wǎng)“智能化”的根本體現(xiàn)，人工智能技術(shù)應(yīng)用使智能電網(wǎng)回歸到了它的本質(zhì)——智能。從這種意義上說，人工智能技術(shù)是否應(yīng)用是評(píng)價(jià)一個(gè)電網(wǎng)是不是智能電網(wǎng)的基本依據(jù)。

（3） 人工智能技術(shù)在電網(wǎng)中的應(yīng)用程度體現(xiàn)了智能電網(wǎng)區(qū)別于傳統(tǒng)電網(wǎng)的特征。傳統(tǒng)電網(wǎng)未能完整地體現(xiàn)人工智能“感知、思維、行為”三要素，導(dǎo)致人的參與程度較低，傳統(tǒng)電網(wǎng)始終徘徊在由工業(yè)化主導(dǎo)的階段，在信息化與工業(yè)化融合時(shí)，遇到了重重困難。智能電網(wǎng)中，人工智能技術(shù)的廣泛應(yīng)用將使得電網(wǎng)逐步具有模擬人類智能的能力，從而減少人的參與程度。

（4） 未來智能電網(wǎng)的發(fā)展中，人工智能是推動(dòng)智能電網(wǎng)躍進(jìn)發(fā)展的革命性力量。未來智能電網(wǎng)將是一個(gè)具有自預(yù)測(cè)、自診斷、自愈、自組織和自管理特性的電網(wǎng)。智能電網(wǎng)的躍進(jìn)發(fā)展將主要依靠電網(wǎng)的自學(xué)習(xí)能力，人的干預(yù)將退居其次。人工智能的應(yīng)用，使得電網(wǎng)的自學(xué)習(xí)成為可能。在可以預(yù)見的將來，除了人工智能技術(shù)，其他技術(shù)均無法有效增強(qiáng)電網(wǎng)的自學(xué)習(xí)能力。

3 智能電網(wǎng)分代原則、標(biāo)準(zhǔn)與模型

以上分析了智能電網(wǎng)的本質(zhì)，以下在智能電網(wǎng)的本質(zhì)基礎(chǔ)上提出智能電網(wǎng)分代的原則、標(biāo)準(zhǔn)以及智能電網(wǎng)分代模型。

3.1 智能電網(wǎng)分代原則

智能電網(wǎng)分代必須遵循以下原則：

（1） 惟一性原則：下一代和上一代的智能電網(wǎng)必須按照智能電網(wǎng)的本質(zhì)進(jìn)行劃分。

（2） 革命性原則：下一代智能電網(wǎng)必須在整體，而不是局部取得標(biāo)志性進(jìn)展和突破。

（3） 連續(xù)性原則：下一代智能電網(wǎng)發(fā)展的關(guān)鍵要素必須蘊(yùn)含在上一代智能電網(wǎng)的發(fā)展過程中。

3.2 智能電網(wǎng)分代標(biāo)準(zhǔn)

智能電網(wǎng)的本質(zhì)是智能。人工智能是人類智能應(yīng)用于傳統(tǒng)電網(wǎng)的紐帶，人工智能將人類智能的8個(gè)方面歸納為“感知、行為、思維”3個(gè)要素，上述3個(gè)要素也是智能電網(wǎng)分代的標(biāo)準(zhǔn)。

感知是客觀事物通過感覺器官在大腦中的直接反映。在多元智能的8個(gè)方面中，感知體現(xiàn)語言智能、空間智能、音樂智能。感知在人工智能技術(shù)中的體現(xiàn)有語音識(shí)別、機(jī)器視覺等。

行為是器官對(duì)外界刺激所產(chǎn)生的反應(yīng)。行為體現(xiàn)身體運(yùn)動(dòng)智能，行為在人工智能技術(shù)中的體現(xiàn)有機(jī)器人學(xué)、智能控制等。

思維是主體處理信息及意識(shí)的活動(dòng)。思維體現(xiàn)數(shù)學(xué)邏輯智能、人際智能、自我認(rèn)知智能、自然認(rèn)知智能，思維在人工智能技術(shù)中的體現(xiàn)有知識(shí)系統(tǒng)、專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、進(jìn)化計(jì)算等。

3.3 智能電網(wǎng)分代模型

智能電網(wǎng)發(fā)展的各階段均須具備人工智能3個(gè)要素的全部或部分，不具備3個(gè)要素的電網(wǎng)屬于傳統(tǒng)電網(wǎng)。依據(jù)3個(gè)要素在傳統(tǒng)電網(wǎng)中滲透與融合的深度和廣度，建立智能電網(wǎng)分代模型如圖2所示。

圖2中將智能電網(wǎng)劃分為具有以下特征的三代智能電網(wǎng)：

（1） 第一代智能電網(wǎng)：自感知智能電網(wǎng)（Self-sensing　Smart　Grid）。第一代智能電網(wǎng)在傳統(tǒng)電網(wǎng)的基礎(chǔ)上具備自主感知能力，是人工智能在電網(wǎng)中應(yīng)用的初級(jí)階段。智能電網(wǎng)關(guān)鍵設(shè)備能夠自主感知電屬性（負(fù)荷等）和電相關(guān)屬性（溫度等）的變化，需要人參與進(jìn)行決策并采取行動(dòng)，第一代智能電網(wǎng)只具備簡(jiǎn)單的自主決策和初級(jí)的自主行為能力。典型的自感知智能電網(wǎng)設(shè)備及系統(tǒng)如電子式及光學(xué)式互感器、智能環(huán)網(wǎng)柜、智能在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)、智能終端等。

（2） 第二代智能電網(wǎng)：自適應(yīng)智能電網(wǎng)（Adaptive　Smart　Grid）。第二代智能電網(wǎng)在第一代智能電網(wǎng)自主感知能力的基礎(chǔ)上，具備一定的自主決策能力和自主行為能力，是人工智能在電網(wǎng)中應(yīng)用的中級(jí)階段，較少需要人參與就能根據(jù)感知結(jié)果進(jìn)行決策并采取行動(dòng)。這種感知、決策和行為是獨(dú)立的，即只在單一設(shè)備或系統(tǒng)局部的感知域內(nèi)進(jìn)行決策并根據(jù)決策結(jié)果驅(qū)動(dòng)單一設(shè)備或系統(tǒng)局部采取行動(dòng)，以達(dá)到局部最優(yōu)。典型的自適應(yīng)智能電網(wǎng)應(yīng)用系統(tǒng)如智能調(diào)度系統(tǒng)、智能自愈系統(tǒng)等。

（3） 第三代智能電網(wǎng)：自趨優(yōu)智能電網(wǎng)（Self-approximate-optimization　Smart　Grid）。第三代智能電網(wǎng)在第二代智能電網(wǎng)自主決策和自主行為能力的基礎(chǔ)上，是人工智能在電網(wǎng)中應(yīng)用的高級(jí)階段，更少需要或不需要人參與就能根據(jù)感知結(jié)果進(jìn)行決策并采取行動(dòng)。這種感知、決策和行為是系統(tǒng)的、全局的，即在整個(gè)系統(tǒng)感知域（或子集）內(nèi)進(jìn)行決策并根據(jù)決策結(jié)果驅(qū)動(dòng)相關(guān)（部分或全部）設(shè)備采取行動(dòng)，使得電網(wǎng)自身狀態(tài)趨向最優(yōu)。目前，已經(jīng)提出來的自趨優(yōu)智能電網(wǎng)如智能廣域機(jī)器人（Smart　Wide　Area　Robot，Smart-WAR）[8]。

4 智能電網(wǎng)分代的社會(huì)經(jīng)濟(jì)意義

技術(shù)創(chuàng)新與人類解放之間的歷史發(fā)展進(jìn)程表明，人的勞動(dòng)方式在逐漸變化，技術(shù)創(chuàng)新使人在生產(chǎn)勞動(dòng)中逐漸從事必躬親的執(zhí)行者演變成監(jiān)督者、命令者，這種角色的演變，反映出技術(shù)創(chuàng)新在人的實(shí)踐過程中所具備的強(qiáng)大能動(dòng)作用。智能電網(wǎng)作為當(dāng)前電網(wǎng)行業(yè)最重要的技術(shù)創(chuàng)新形式，同樣發(fā)揮著著解放人類勞動(dòng)的作用，亦即電網(wǎng)運(yùn)行中人的參與程度不斷減弱。

第一代智能電網(wǎng)通過技術(shù)創(chuàng)新實(shí)現(xiàn)自我感知，不但極大地拓展了認(rèn)知的深度和廣度，而且還使人的身體在一定程度上獲得了解放。

第二代智能電網(wǎng)通過技術(shù)創(chuàng)新實(shí)現(xiàn)自我行為，將會(huì)極大地減輕人的勞動(dòng)強(qiáng)度，甚至取代了勞動(dòng)者在電網(wǎng)運(yùn)行過程中僅有的操作、監(jiān)督和控制工作，使人得以在很大程度上從體力勞動(dòng)中解放出來。

第三代智能電網(wǎng)通過技術(shù)創(chuàng)新實(shí)現(xiàn)自我思維，“電腦”開始代替“人腦”控制電網(wǎng)運(yùn)行，機(jī)器人勞動(dòng)取代人的勞動(dòng)，使人的活動(dòng)逐漸從電網(wǎng)運(yùn)行中淡出，這將使人的思維勞動(dòng)強(qiáng)度得以極大的減輕。

以智能電網(wǎng)建設(shè)為標(biāo)志的技術(shù)創(chuàng)新為電力產(chǎn)業(yè)提升運(yùn)行管理水平，開發(fā)新產(chǎn)品和服務(wù)，以及延伸整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈奠定了堅(jiān)實(shí)的技術(shù)基礎(chǔ)。隨著技術(shù)手段的革新與經(jīng)營管理模式的轉(zhuǎn)變，電力產(chǎn)業(yè)尤其是電網(wǎng)企業(yè)的供給可能性邊界將極大擴(kuò)展，不僅能夠滿足目前存在的潛在需求，而且還能在未來引領(lǐng)和創(chuàng)造新的需求，在供需雙方良性互動(dòng)的作用下，電力產(chǎn)業(yè)將不斷優(yōu)化升級(jí)，產(chǎn)業(yè)整體影響力和競(jìng)爭(zhēng)力都會(huì)獲得顯著的提升。

5 結(jié) 語

智能電網(wǎng)分代是一個(gè)全新的課題，但是分代研究在計(jì)算機(jī)等其他領(lǐng)域并不鮮見，對(duì)這些領(lǐng)域進(jìn)行分代的目的是通過研究“上一代是什么”來推測(cè)“下一代是什么”，因此有必要通過分代研究來預(yù)測(cè)和引導(dǎo)智能電網(wǎng)的發(fā)展方向。與其他領(lǐng)域分代研究更注重“回頭看”的方法不同，智能電網(wǎng)尚未大規(guī)模應(yīng)用，分代更注重“向前看”，正是人類智能與人工智能的發(fā)展規(guī)律，奠定了我們“向前看”的基礎(chǔ)。未來，伴隨智能電網(wǎng)的深入推進(jìn)，實(shí)踐應(yīng)用總結(jié)出的成果和經(jīng)驗(yàn)，將有助于深化對(duì)智能電網(wǎng)本質(zhì)的認(rèn)識(shí)，理論的可行性與實(shí)踐的迫切要求，也必將對(duì)智能電網(wǎng)分代研究起到促進(jìn)作用。

參 考 文 獻(xiàn)

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[4] CARVALLO　Andres，　COOPER　John.　The　advanced　smart　grid：　edge　power　driving　sustainability　[M].　Boston：　Artech　House　Publishers，　2011.

[5]　IBM論壇2009.　點(diǎn)亮智慧的地球[EB/OL].　[2012-09-25].　http：///cn/forum2009/wisdom.shtml.

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第6篇：人工智能技術(shù)的定義范文

關(guān)鍵詞：電力系統(tǒng)；故障診斷；人工智能；實(shí)際應(yīng)用

中圖分類號(hào)：TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009-3044（2017）02-0183-03

科學(xué)技術(shù)的發(fā)展帶動(dòng)智能生活面向全社會(huì)各方面的逐漸普及，而我國現(xiàn)階段正在大力推廣實(shí)施智能電網(wǎng)，使現(xiàn)代的電力系統(tǒng)向著信息化、智能化邁進(jìn)，在這些前提下人工智能技術(shù)在現(xiàn)代智能化電力系統(tǒng)建設(shè)中所起到的作用可以說相當(dāng)重要。電力系統(tǒng)作為人們?nèi)粘Ｉ钪薪M成的部分，其穩(wěn)定性和安全性的保障至關(guān)重要，如果電力系統(tǒng)由于各種各樣的原因出現(xiàn)了故障將會(huì)直接影響到人們正常的成產(chǎn)成活。同樣的，如若電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行不能得到及時(shí)的故障診斷，那么就會(huì)導(dǎo)致故障問題沒辦法得到及時(shí)的確認(rèn)和處理，從而造成不必要的損失。為了避免這一現(xiàn)象的出現(xiàn)，應(yīng)用人工智能的各種實(shí)際方法來對(duì)日常電力系統(tǒng)進(jìn)行故障檢測(cè)，是工作室以后電力系統(tǒng)檢測(cè)維修的關(guān)鍵。接下來我們就分析一下人工智能技術(shù)的具體含義和實(shí)際應(yīng)用。

隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展普及，其在現(xiàn)代電力系統(tǒng)中起到至關(guān)重要的作用，在電力系統(tǒng)日常生產(chǎn)運(yùn)行的各個(gè)階段中，專家系統(tǒng)（ Expert System，ES ）、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Network，ANN）、模糊理論（Fuzzy Theory，F(xiàn)T ）、遺傳（Genetic Algorithmic，GA ）等人工智能技術(shù)已經(jīng)被廣泛深入地運(yùn)用到生產(chǎn)控制、監(jiān)督管理、故障z測(cè)等電力作業(yè)當(dāng)中?，F(xiàn)代電網(wǎng)系統(tǒng)當(dāng)中的智能檢測(cè)系統(tǒng)主要是指，依托人工智能為專業(yè)的理論知識(shí)依據(jù)以及相關(guān)的技術(shù)手段來對(duì)電力設(shè)備中的各種故障進(jìn)行智能化、信息化監(jiān)督管理。為什么現(xiàn)在人工智能系統(tǒng)被得到廣泛的認(rèn)可，主要就是因?yàn)樵谄綍r(shí)的電力系統(tǒng)故障診斷工作中造成故障發(fā)生的原因多種多樣，而安全檢測(cè)人員在實(shí)際故障檢測(cè)時(shí)容易出現(xiàn)失誤，因此，人工智能技術(shù)可以幫助解決這些問題，從而保證資源的合理運(yùn)用，節(jié)省人力物力等。

在這里，文章針對(duì)目前在國際電力故障診斷系統(tǒng)市場(chǎng)中最廣泛的智能型FD-PS進(jìn)行深入全面的歸納整理和分析探究，主要是對(duì)ES、ANN、FST、GA及Petri網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)在FD-PS中的實(shí)際應(yīng)用進(jìn)行整理。

1 基于ES原理的電力系統(tǒng)故障診斷

ES原理指的是結(jié)合相關(guān)專業(yè)電力方面的書籍上的理論知識(shí)，再結(jié)合電力監(jiān)督管理方面專家和工作人員們的實(shí)際作業(yè)經(jīng)驗(yàn)來對(duì)各種電力故障問題進(jìn)行科學(xué)合理的處理。對(duì)于那些單純依賴普通解析辦法無法解決的問題而言，ES的只是表達(dá)方式可以有效減少故障問題造成原因的范圍，有助于提升工作效率，另一方面ES的推理解釋也可以在很大程度上幫助電力系統(tǒng)故障檢測(cè)與診斷作業(yè)的高效有序進(jìn)行。

對(duì)于ES在電力系統(tǒng)故障診斷方面的具體應(yīng)用進(jìn)行分析，其主要的知識(shí)表達(dá)方式包括有：基于謂詞邏輯表示法，基于產(chǎn)生式規(guī)則表示法，基于過程式知識(shí)表示法，基于框架式表示法，基于知識(shí)模型表示法還有基于面向?qū)ο蟊硎痉?，這些表示方法當(dāng)中基于謂詞邏輯表示法、基于產(chǎn)生式規(guī)則表示法、基于過程式知識(shí)表示法是比較傳統(tǒng)普遍的應(yīng)用模式，而基于知識(shí)模型表示法和還有基于面向?qū)ο蟊硎痉?，則是對(duì)于以上表示方法的進(jìn)一步延伸擴(kuò)展，是在其基礎(chǔ)上形成發(fā)展出的新的表達(dá)形式和新的表達(dá)模式。接下來，我們就系統(tǒng)的分析一下這些表達(dá)方式在店里故障檢測(cè)方面的具體應(yīng)用：基于謂詞邏輯表示法可以說是一種相較于其他表達(dá)方式比較早的專業(yè)知識(shí)表達(dá)描述方式，其主要的工作方式是利用保護(hù)和斷路器信息的方法來構(gòu)建專屬的電力知識(shí)庫，之后再使用Prolog語言為謂詞邏輯搭建構(gòu)造幾個(gè)知識(shí)庫。第一個(gè)是用來系統(tǒng)的描述展現(xiàn)電力系統(tǒng)的具體結(jié)構(gòu)，注重于保護(hù)和斷路器動(dòng)作關(guān)系這方面的專業(yè)知識(shí)以及正確描述斷路器的狀態(tài)；第二個(gè)則是主要用來強(qiáng)調(diào)如何對(duì)電力系統(tǒng)保護(hù)原理進(jìn)行全面正確的描述表達(dá)；第三個(gè)呢則是具現(xiàn)到了實(shí)際的故障處理工作中，用以對(duì)日常故障出現(xiàn)位置的規(guī)律進(jìn)行描述，還有利用反向推理的方法結(jié)合上面故障設(shè)備與保護(hù)、斷路器的信息關(guān)系來完成診斷故障作業(yè)中出現(xiàn)的抗拒性因素處理。雖然辦法簡(jiǎn)單有效，但是實(shí)際造作過程太麻煩并且效率較低是謂詞邏輯法最大的局限。

1）以推理為基礎(chǔ)的人工智能技術(shù)在電力系統(tǒng)故障診斷中的應(yīng)用分析

以推理為基礎(chǔ)的人工智能技術(shù)指的是通過計(jì)算設(shè)備或其他工具，模擬人的思維模式和思維過程，對(duì)于出現(xiàn)的電力系統(tǒng)故障問題，結(jié)合之前累積的相關(guān)經(jīng)驗(yàn)以及專業(yè)的故障診斷理論知識(shí)，來進(jìn)行正常的邏輯推理工作，從而診斷出真正的問題緣由，這樣的推理模式稱之為顯性推理。而與之相反的就是利用數(shù)字化、抽象化等邏輯思維進(jìn)行故障診斷作業(yè)的推理方法稱為隱性推理。其中顯性推理最主要的就是專家系統(tǒng)，指通過對(duì)電力系統(tǒng)故障診斷方面專家進(jìn)行決策過程的適當(dāng)模擬，再結(jié)合工作人員所掌握的專業(yè)知識(shí)以及相關(guān)經(jīng)驗(yàn)，可以更好地完成對(duì)電力系統(tǒng)使用過程中出現(xiàn)的各種復(fù)雜問題的正確判斷和適當(dāng)處理。但是，由于專家系統(tǒng)要想完善構(gòu)建程序，其中全面科學(xué)的專家知識(shí)庫構(gòu)造問題是一大難點(diǎn)，而如果知識(shí)庫不夠完善，就很容易造成故障診斷工作中出現(xiàn)差池，比如說發(fā)生遺漏掉每個(gè)因素而造成錯(cuò)誤的判斷等，這些問題都是不可以輕視更不可以忽略的，因此，在現(xiàn)階段這種系統(tǒng)只能應(yīng)用在針對(duì)于中小型的電力系統(tǒng)的故障診斷工作當(dāng)中。

2）另外一種以推理為基礎(chǔ)的人工智能技術(shù)，就是依靠對(duì)于人類神經(jīng)系統(tǒng)的信息傳輸和處理等過程的模擬，在通過一般電力系統(tǒng)故障所特有的警示標(biāo)志來于知識(shí)庫進(jìn)行對(duì)比，從而準(zhǔn)確判定出故障問題出現(xiàn)的真正原因，再進(jìn)行合理的處理修復(fù)。這樣的診斷方法簡(jiǎn)便快捷，而且可以大大地解決人力、物力、財(cái)力方面的資源消耗比較大的問題，也正因如此，這樣的診斷模式在電力系統(tǒng)故障診斷領(lǐng)域的應(yīng)用相當(dāng)廣泛，只不過這種診斷系統(tǒng)也存在著一些弊端，那就是在診斷工作中實(shí)際算法收斂速度和具體解釋能力等方面還有很大的缺陷。Petri網(wǎng)的應(yīng)用在電力系統(tǒng)故障診斷作業(yè)中也至關(guān)重要，主要是利用網(wǎng)絡(luò)表示電力系統(tǒng)各元件之間同時(shí)、次序或循環(huán)發(fā)生的關(guān)系，這樣可以完成對(duì)電力系統(tǒng)的實(shí)時(shí)監(jiān)控管理，對(duì)與電力系統(tǒng)出現(xiàn)故障時(shí)的數(shù)據(jù)靜態(tài)變化和動(dòng)態(tài)變化之間的關(guān)系進(jìn)行詳細(xì)描述，特別是通過繼電保護(hù)裝置來對(duì)發(fā)生故障的反應(yīng)以及切除行為的具體描述獲取正確的故障診斷結(jié)果。雖然通過這種方法得到的診斷結(jié)果會(huì)比較準(zhǔn)確，但是因?yàn)榇罅康墓收显\斷經(jīng)驗(yàn)會(huì)影響作業(yè)人員的實(shí)際判斷，并且當(dāng)設(shè)備出現(xiàn)錯(cuò)誤虛報(bào)故障時(shí)，其識(shí)別能力較弱且計(jì)算工作時(shí)間較長，另外一點(diǎn)最關(guān)鍵的，這種技術(shù)目前并不完善，主要技術(shù)還在深入的鉆研探究階段，所以其在實(shí)際電力系統(tǒng)故障診斷領(lǐng)域的應(yīng)用范圍并不廣，很多時(shí)候都是結(jié)合著其他的人工智能技術(shù)來進(jìn)行作業(yè)。

2 以不確定性理論為基礎(chǔ)的人工智能技術(shù)在電力系統(tǒng)故障診斷中的應(yīng)用分析

信息的故障診斷是不確定的，主要是由于保護(hù)裝置，斷路器拒絕移動(dòng)或者信息的傳輸過程中受損等原因。為此，研究人員在故障診斷領(lǐng)域都公布了一些不確定性的信息，引入不確定性的理論是基于這樣的事實(shí)，該故障信息是由多種因素，并且通常不安全顏色的影響?；镜娜斯ぶ悄芗夹g(shù)主要包括模糊理論，概率論，粗糙集等。模糊理論是關(guān)于專家，但他在實(shí)際作業(yè)的過程中延長時(shí)間，在實(shí)踐能力，通常與其他方法結(jié)合起來，信息的模糊與專家的完整的系統(tǒng)診斷故障，計(jì)算傳輸使用Petri網(wǎng)的不確定性和終止網(wǎng)絡(luò)建成后，雖然有一定效果，但了解和控制的實(shí)際應(yīng)用與維護(hù)的學(xué)習(xí)和功能的辛勤工作相結(jié)合，以確定成員的變化有關(guān)的問題仍處于研究階段等因素的影響，應(yīng)用仍然是有限的。概率理論被分成理論的理論貝葉斯可靠性，信息表現(xiàn)概率作為初步或電力系統(tǒng)的故障，實(shí)際執(zhí)行的通過產(chǎn)生規(guī)則產(chǎn)生的信息保護(hù)的值的信念，該方法的組合的基礎(chǔ)上概率Petri網(wǎng)。效果是顯而易見的，但由于其對(duì)一些信息經(jīng)驗(yàn)的依賴，公式用于解決事件論自主決定能源系統(tǒng)粗糙認(rèn)為，作為一個(gè)階級(jí)屬性一定的防御設(shè)備和交換機(jī)相結(jié)合故障表可能是不實(shí)際的決定控制。原設(shè)定的信息，以減少的原則算法的作用下，原太，減少粗糙集的最小化采取盡量減少?zèng)Q策。然而，真正的故障做出診斷，在這個(gè)階段它的實(shí)際應(yīng)用，很難影響當(dāng)前表重大決策的形成是賞心悅目的效果。

1）以優(yōu)化技術(shù)為基礎(chǔ)的人工智能技術(shù)在電力系統(tǒng)故障診斷中的應(yīng)用分析

基于計(jì)算機(jī)技術(shù)和計(jì)算機(jī)科學(xué)，工藝優(yōu)化等于解決了這個(gè)問題無限的優(yōu)化和全局優(yōu)化算法，人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展零編程問題。例如，故障診斷診斷系統(tǒng)故障能量，根據(jù)使用開關(guān)保護(hù)遺傳算法或數(shù)學(xué)理論，故障診斷之間的關(guān)系，可以被看成是基于使用整數(shù)編程，可以解Q的問題之前和改變網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲髣?chuàng)建區(qū)模型數(shù)據(jù)的故障的過程中網(wǎng)絡(luò)發(fā)生解算法模擬退火以實(shí)現(xiàn)有效的還原基于配置車輛和故障信息介質(zhì)溶液的數(shù)量，建立診斷故障的是用來模擬模型故障診斷。然而，這是難以建立為在實(shí)際應(yīng)用中的故障診斷一個(gè)合理的模型，并且有許多隨機(jī)因素，為了實(shí)現(xiàn)電力系統(tǒng)的故障診斷精準(zhǔn)而快速的目的。

2）以多種方法融合為基礎(chǔ)的人工智能技術(shù)在電力系統(tǒng)故障診斷中的應(yīng)用分析

合并多種方法、以多種方法融合為基礎(chǔ)的人工智能技術(shù)是基于這樣的思想：該電力系統(tǒng)的故障是復(fù)雜的，如果只進(jìn)行單個(gè)的診斷方法，則全面性較差。例如，結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和模糊邏輯，整體性能實(shí)踐顯著改善，在這種方式下Petri網(wǎng)的整合，以提高自學(xué)成才的信息不安全的能力和算法的神經(jīng)可以組合與遺傳算法和專家系統(tǒng)，以提高電力故障診斷系統(tǒng)的速度。而他的表現(xiàn)抗干擾能力強(qiáng)，可以看得出，在各種基于電力系統(tǒng)故障診斷工作中，人工智能技術(shù)集成方法是其未來發(fā)展的主要方向之一。

3）專家系統(tǒng)

ES是國內(nèi)形成最早，最成熟的人工智能技術(shù)，根據(jù)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)方面的專家進(jìn)行理性的分析判斷，解決那些需要專家決定的復(fù)雜問題模擬專家決策的具體過程。應(yīng)用ES故障診斷應(yīng)該要基于生產(chǎn)的規(guī)則，即形成故障診斷專家知識(shí)庫系統(tǒng)，然后根據(jù)這些信息，保護(hù)電路動(dòng)作數(shù)據(jù)穩(wěn)定和經(jīng)驗(yàn)診斷操作人員按照故障報(bào)警進(jìn)行推理的知識(shí)基礎(chǔ)，通過故障診斷得到結(jié)論，再利用一定的技巧來解釋。一般的推理機(jī)制，診斷依據(jù)故障-ES可分為兩類：一類是基于規(guī)則推理，它采用推理著相匹配的信息與知識(shí)庫中的規(guī)則故障采取的故障診斷的完成演繹系統(tǒng)；系統(tǒng)逆推理。推理規(guī)則基于保險(xiǎn)絲和保護(hù)設(shè)備之間的邏輯關(guān)系創(chuàng)建，并且可靠性被重合的實(shí)際信息和假設(shè)故障保護(hù)之間的程度來衡量。該方法提高混合推理和故障診斷專家系統(tǒng)的自學(xué)習(xí)能力的適用性。雖然理論ES是成熟和清晰，并能提供的診斷的完整說明，ES仍具有在實(shí)際應(yīng)用中存在以下缺點(diǎn)，它難以得到知識(shí)的一個(gè)完整的基礎(chǔ)上，并且其驗(yàn)證難度比較大；智能網(wǎng)絡(luò)信息的變化，需要重新構(gòu)建知識(shí)庫，維修難度大；容錯(cuò)性比較低，存在著功能障礙現(xiàn)象，容易出現(xiàn)誤判以及錯(cuò)判的情況。 ES診斷方法可以提供增強(qiáng)人類語言的習(xí)慣能力，這更適合于電力系統(tǒng)的二次診斷和小故障診斷相應(yīng)的結(jié)論和解釋。

4）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

ANN同樣也是一種人工智能技術(shù)，是通過模擬傳輸系統(tǒng)和人類的神經(jīng)信息處理來進(jìn)行工作的過程。它具有并行處理，非線性映射，聯(lián)想記憶和在線學(xué)習(xí)能力的特點(diǎn)，已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于電力系統(tǒng)的各個(gè)領(lǐng)域當(dāng)中。與ES相比，使用神經(jīng)元和運(yùn)行知識(shí)的隱式處理的權(quán)重之間的聯(lián)系，與地圖的強(qiáng)非線性和技術(shù)推廣的優(yōu)點(diǎn)，容錯(cuò)率要更高，即使與輸入信號(hào)固定噪音，還可以給出準(zhǔn)確的故障診斷結(jié)果。

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷，故障信息被定義為用作神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)字輸入。生產(chǎn)代表了故障診斷的結(jié)果。首先，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和學(xué)習(xí)，具體的故障報(bào)警作為樣本，與樣本知識(shí)庫建設(shè)相吻合；然后利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)將保留在連接的權(quán)利的形式的網(wǎng)絡(luò)的知識(shí)的所有訓(xùn)練樣本；在計(jì)算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)候可以輸入相應(yīng)的數(shù)據(jù)值，從而完成了故障診斷。使用記憶聯(lián)想Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，按照根據(jù)設(shè)計(jì)原理逆學(xué)習(xí)算法用它來實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)故障，由部分信息擾動(dòng)寬容的表現(xiàn)。結(jié)合參考文案中提到的徑向核心功能（RBF）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來實(shí)現(xiàn)高壓輸電線路故障診斷和反向傳播（反向傳播，BP）對(duì)比神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，速度訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)和寬容故障都優(yōu)于應(yīng)用傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。然而，在實(shí)際應(yīng)用中仍然有存在一些問題，大量需要加強(qiáng)練習(xí)的網(wǎng)絡(luò)智能信息技術(shù)，學(xué)習(xí)算法收斂速度緩慢；缺乏能力診斷結(jié)果的解釋；良好地進(jìn)行啟發(fā)性知識(shí)處理。

3 基于優(yōu)化技術(shù)的故障診斷方法

隨著科學(xué)技術(shù)水平的不斷發(fā)展，計(jì)算機(jī)技術(shù)也逐漸地應(yīng)用到我們的日常生活，我們的生活和工作學(xué)習(xí)也變得越來越快捷方便，在很大的程度上提高了工作效率。電網(wǎng)故障的診斷也需要與時(shí)俱進(jìn)，不能只是應(yīng)用傳統(tǒng)的技術(shù)來進(jìn)行診斷，應(yīng)用新興科技，把以往的優(yōu)化技術(shù)更新?lián)Q代，使得優(yōu)化技術(shù)更加靈活，不再像傳統(tǒng)技術(shù)一樣死板。新興的優(yōu)化技術(shù)診斷方案相比以往的方案來講，系統(tǒng)更加全面，分析數(shù)據(jù)更加準(zhǔn)確，不會(huì)像傳統(tǒng)技術(shù)那樣出現(xiàn)失誤，出現(xiàn)數(shù)據(jù)分析不合理的現(xiàn)象。所有的新興技術(shù)都不是完美的，都會(huì)多多少少存在一些漏洞，這時(shí)候需要我們?cè)趯?shí)際的工作當(dāng)中，進(jìn)行實(shí)地地調(diào)研和分析，尋找到最優(yōu)的解決方案。

電力系統(tǒng)的診斷過程中，以往采用傳統(tǒng)的技術(shù)來進(jìn)行診斷，診斷的過程中，數(shù)據(jù)分析并不是十分的準(zhǔn)確，診斷出的問題并不是十分理想。人工智能的系統(tǒng)診斷并不能應(yīng)對(duì)一些突發(fā)的情況，不能診斷出一些新出現(xiàn)的問題。人工智能診斷的方式是將以往發(fā)生過的問題和毛病，統(tǒng)一進(jìn)行合并處理，然后將這些出現(xiàn)過的數(shù)據(jù)存入這個(gè)人工智能系統(tǒng)中，再通過這套系統(tǒng)來診斷，這樣的診斷方式存在很多的漏洞。基于這種現(xiàn)象的發(fā)生，采用新興的科學(xué)技術(shù)，將模糊理論應(yīng)用到診斷系統(tǒng)中來，模糊理論不同于以往的技術(shù)理論，這套理論系統(tǒng)會(huì)處理一些突發(fā)的緊急的狀況，不像以往的系統(tǒng)一樣只能處理一些以前發(fā)生過的問題，這套系統(tǒng)會(huì)靈活診斷出一些新出現(xiàn)的問題和漏洞。模糊理論系統(tǒng)相比較與人工智能系統(tǒng)，能更好地靈活診斷，這套新興的系統(tǒng)會(huì)根據(jù)人腦的判斷來處理信息，同樣也會(huì)存在一些漏洞，任何系統(tǒng)的完美程度都是比不上人腦系統(tǒng)的，模糊理論不具備自主思考的能力。

隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，各種各樣的技術(shù)都會(huì)研究和開發(fā)出來，不同的技術(shù)應(yīng)用在不同的崗位需求上，在很大的程度上幫助人類解決了很多的問題，同樣也提高了人們的工作效率，因?yàn)檫@些技術(shù)能夠幫助人們處理大量的信息，從而能診斷出一系列的問題和漏洞。人工智能系統(tǒng)應(yīng)用在電力診斷系統(tǒng)中，無疑是一項(xiàng)很大的突破，幫助人們處理了大量的信息，而且還能進(jìn)行準(zhǔn)確的分析，第一時(shí)間診斷出電力系統(tǒng)存在的問題，從而能夠第一時(shí)間進(jìn)行解決。隨著技術(shù)進(jìn)步，更多的新興科技會(huì)應(yīng)用到電力診斷系統(tǒng)中來，我們要根據(jù)自身的實(shí)際情況，制定出更適合我們的系統(tǒng)，更加方便我們工作的優(yōu)化方案。

隨著中國人口增多，企業(yè)和工廠在不斷增加，我國的用電量也隨之不斷提升，這時(shí)候應(yīng)該更好的解決電力系統(tǒng)。電力系統(tǒng)是一項(xiàng)龐大的系統(tǒng)，里面設(shè)計(jì)到很多的細(xì)節(jié)和面板問題，這是一項(xiàng)精密的系統(tǒng)，怎樣能夠更好的診斷電網(wǎng)故障，這項(xiàng)問題一直是國家電網(wǎng)立志研究的課題，當(dāng)然隨著科學(xué)的進(jìn)步，各項(xiàng)新興的技術(shù)應(yīng)用到電網(wǎng)診斷系統(tǒng)中來，幫助電網(wǎng)事業(yè)解決了很多的問題，從而避免了很多的危險(xiǎn)，畢竟電力診斷也是一項(xiàng)很危險(xiǎn)的事情。這使得人們的生活更加便捷，用電更加的方便，方便了人們的生活。所以，致力于電網(wǎng)診斷的系統(tǒng)研究是目前很重要的一項(xiàng)工作。

4 結(jié)語

國家的電網(wǎng)事業(yè)在不斷上升，電網(wǎng)工程也在不斷的壯大，隨之居民和工廠、企業(yè)用電量也在不斷增加，這對(duì)于國家電網(wǎng)事業(yè)是一項(xiàng)新的考驗(yàn)，同樣也是利國利民的好事。怎樣能夠進(jìn)一步提高電網(wǎng)的安全系統(tǒng)，對(duì)于電力系統(tǒng)的研究方向，畢竟隨著生活水平的提高，各種各樣的用電量在不斷增加，對(duì)于電網(wǎng)的安全問題是一個(gè)很大的考驗(yàn)。將新興技術(shù)應(yīng)用到電網(wǎng)診斷系統(tǒng)中來，能夠在很大的程度上解決這項(xiàng)問題。但隨著電力系統(tǒng)的發(fā)展，各種各樣的問題也會(huì)隨之增加，以往的科學(xué)技術(shù)解決不了新出現(xiàn)的問題，這時(shí)候需要重新定義，研究出更適合現(xiàn)在電網(wǎng)系統(tǒng)的技術(shù)。電力系統(tǒng)穩(wěn)定的運(yùn)行才是電網(wǎng)事業(yè)關(guān)心的重大問題，綜合現(xiàn)在的電力系y的內(nèi)部分析，結(jié)合目前我國的用電量的多少，最重要的是對(duì)于以往診斷出的問題進(jìn)行綜合的分析，從而才能制定出更加完善的系統(tǒng)，研制出更符合現(xiàn)代的優(yōu)化技術(shù)，我們要根據(jù)自身的實(shí)際情況，制定出更適合我們的系統(tǒng)，這項(xiàng)問題才是電力系統(tǒng)需要考慮的方向。

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第7篇：人工智能技術(shù)的定義范文

O2O+人工智能

索引真實(shí)世界

隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的普及，越來越多的用戶選擇使用終端通過互聯(lián)網(wǎng)來享受服務(wù)。這種服務(wù)，被業(yè)界人士稱之為O2O（Online To Offline），是指通過線上營銷和線上購買，帶動(dòng)線下經(jīng)營和線下消費(fèi)。

在百度世界大會(huì)上，李彥宏發(fā)表了主題為“索引真實(shí)世界”的演講。他認(rèn)為，在過去的一年中，最火的互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域就是O2O，越來越多和大家生活服務(wù)密切相關(guān)的活動(dòng)，已經(jīng)可以實(shí)現(xiàn)從線上到線下的連接。對(duì)此，李彥宏舉了個(gè)例子說明：“比如說電影行業(yè)，今天中國每100張電影票當(dāng)中有55張是從網(wǎng)上下單預(yù)訂的，而電影行業(yè)在美國滲透率只有20%，也就是說100張電影票中只有20張是網(wǎng)上訂票?！庇纱?，他認(rèn)為，在很多O2O的領(lǐng)域，中國互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)走在世界前列，所以在這方面就需要、同時(shí)也應(yīng)該有很多創(chuàng)新，尤其是技術(shù)創(chuàng)新出現(xiàn)。

在分享了對(duì)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)線上服務(wù)爆炸和用戶個(gè)性化需求如何滿足的思考之后，李彥宏宣布，在最新的手機(jī)百度6.8版本中，重磅推出謎書畫搜索服務(wù)智能機(jī)器人助手――“度秘”（英文名：duer），用機(jī)器人秘書的方式開啟智能服務(wù)的時(shí)代，而這些服務(wù)，是在廣泛索引真實(shí)世界服務(wù)和信息的基礎(chǔ)上，依托百度強(qiáng)大的搜索能力及其開發(fā)的智能交互技術(shù)來實(shí)現(xiàn)的。據(jù)了解，作為智能化的機(jī)器人應(yīng)用工具，度秘能夠與用戶發(fā)生多輪對(duì)話，并能基于上下文理解用戶的意圖。它還能獲取生活服務(wù)。

在2015年初，李彥宏在人大提案中曾提出“中國大腦”的概念，建議將人工智能提升到國家戰(zhàn)略高度。在“互聯(lián)網(wǎng)+”的大背景大環(huán)境下，人工智能的推動(dòng)與發(fā)展更顯得順理成章。至此我們會(huì)發(fā)現(xiàn)，度秘開啟了O2O的一個(gè)全新模式――利用人工智能，幫助甚至是引導(dǎo)用戶來實(shí)現(xiàn)服務(wù)。

在大會(huì)現(xiàn)場(chǎng)，李彥宏演示了與已加載度秘的小度機(jī)器人的模擬服務(wù)互動(dòng)過程，比如尋找餐廳下單定位和預(yù)定兒童影票，全程體驗(yàn)流暢且便捷，實(shí)現(xiàn)了用戶與互聯(lián)網(wǎng)的自然交互。同時(shí)李彥宏還強(qiáng)調(diào)，度秘不僅僅是百度最新的產(chǎn)品，它更多的是一種能力，在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，任何一種App都可以將度秘這種能力連接進(jìn)去。

由此看來，在連接人與服務(wù)上，人工智能+O2O已經(jīng)成為百度的核心競(jìng)爭(zhēng)力。

打造智慧云

躋身公有云市場(chǎng)

在2014年召開的第九屆百度世界大會(huì)上，百度了開放云策略。在短短的一年以來，百度開放云的產(chǎn)品線從基礎(chǔ)的IaaS平臺(tái)到數(shù)據(jù)分析和CDN服務(wù)，從大規(guī)模的機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)智能服務(wù)到多個(gè)整體解決方案，至今已擴(kuò)展至23款產(chǎn)品，這其中包括了14款云計(jì)算產(chǎn)品和9款大數(shù)據(jù)、人工智能產(chǎn)品。

在本屆大會(huì)的百度開放云分論壇上，百度開放云總經(jīng)理劉煬表示，百度開放云將開放云計(jì)算、大數(shù)據(jù)和人工智能等靈魂技術(shù)，從開發(fā)者市場(chǎng)走向行業(yè)市場(chǎng)，助力各行各業(yè)的合作伙伴實(shí)現(xiàn)更好的連接，為行業(yè)提供一朵“智慧”的云。

當(dāng)日，百度開放云還宣布開放6款通用解決方案，以及面向教育領(lǐng)域、大數(shù)據(jù)領(lǐng)域、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域等4套行業(yè)解決方案。

隨著“互聯(lián)網(wǎng)+”的出現(xiàn)，新的產(chǎn)業(yè)升級(jí)和變革正在醞釀，當(dāng)今世界正面臨著由技術(shù)突破帶來的全行業(yè)升級(jí)，劉煬表示，云計(jì)算、大數(shù)據(jù)和人工智能帶來了三個(gè)“重新定義”：第一，云計(jì)算重新定義了IT，改變了企業(yè)所需要IT資源的擁有與供給方式，互聯(lián)網(wǎng)級(jí)的資源管理平臺(tái)徹底改變了傳統(tǒng)企業(yè)的IT模式，為新的商業(yè)創(chuàng)新提供了可能；第二，大數(shù)據(jù)重定義了資產(chǎn)，相較于以往的重資產(chǎn)，企業(yè)在經(jīng)營中不斷生成的數(shù)據(jù)將成為企業(yè)未來繼續(xù)生存并保持競(jìng)爭(zhēng)力的砝碼；第三，人工智能重定義了效率，通過語音、圖像、視頻、自然語言識(shí)別和智能處理等技術(shù)，傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)具備了更為強(qiáng)大的能力，工作效率得以大幅提升。

而基于以上三個(gè)重新定義，百度開放云的重新堆棧也分為3層：最下面一層是云計(jì)算層，其上為大數(shù)據(jù)應(yīng)用層，大數(shù)據(jù)之上則為人工智能層。這也體現(xiàn)出百度開放云的特色：以人工智能為核心，以大數(shù)據(jù)為手段，以云計(jì)算為平臺(tái)，為用戶帶來新的業(yè)務(wù)創(chuàng)新體驗(yàn)。

而事實(shí)上，就百度而言，不論是百度搜索、百度地圖、百度貼吧還是度秘，其業(yè)務(wù)是由云計(jì)算、大數(shù)據(jù)和人工智能驅(qū)動(dòng)的，底層也是由這三種技術(shù)在支撐?！斑@些技術(shù)沒有行業(yè)屬性，各行各業(yè)都可站在這些技術(shù)的肩膀上，充分使用云計(jì)算技術(shù)解決IT問題，用大數(shù)據(jù)技術(shù)產(chǎn)生更多資產(chǎn)，用人工智能技術(shù)大幅度提升系統(tǒng)效率?！眲硎?。

構(gòu)建互聯(lián)網(wǎng)金融新生態(tài)

一切都能和互聯(lián)網(wǎng)掛鉤的時(shí)代，在金融這個(gè)與生活息息相關(guān)的領(lǐng)域也發(fā)展的如火如荼。移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)與人工智能技術(shù)的發(fā)展已經(jīng)深深影響了消費(fèi)者需求和商業(yè)模式，唯有與互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)融合，借助互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)創(chuàng)新商業(yè)模式，才能提升運(yùn)營與資本效率，達(dá)到經(jīng)營效益最大化。

在百度世界大會(huì)的金融分論壇上，百度總裁張亞勤提到：“金融是互聯(lián)網(wǎng)滲透最快的領(lǐng)域之一。一方面它是個(gè)垂直行業(yè)，另一方面金融也是一個(gè)工具和杠桿，可以幫助撬動(dòng)其他3600行。百度在互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域要做的，就是連接人與金融服務(wù)，打造普惠金融，服務(wù)并帶動(dòng)3600行的發(fā)展。”

第8篇：人工智能技術(shù)的定義范文

【摘要】實(shí)現(xiàn)人工智能控制是目前電氣自動(dòng)化控制理論基礎(chǔ)應(yīng)用到組織實(shí)踐中的新歷史階段。在當(dāng)前，自動(dòng)化控制系統(tǒng)的應(yīng)用規(guī)模、涉及到的領(lǐng)域范疇等也照以往也有了顯著的提升幅度，故而使自動(dòng)化控制系統(tǒng)的應(yīng)用實(shí)現(xiàn)了全面研究深入階段，并在很大程度上處理、解決了以往復(fù)雜、系統(tǒng)的控制問題，使其技術(shù)原有的不確定性、不穩(wěn)定得以降低，而相應(yīng)增強(qiáng)的高度非線性、高適應(yīng)性的系統(tǒng)性能得以發(fā)揮出來?；诖?，本文對(duì)電力系統(tǒng)自動(dòng)化涉及到的智能技術(shù)進(jìn)行了研究，如對(duì)模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制、專家系統(tǒng)等的運(yùn)用展開了詳盡探討。

【關(guān)鍵詞】智能技術(shù)；電力系統(tǒng)；自動(dòng)化；控制

1 人工智能定義概述

“人工智能”被認(rèn)定為一門前沿科學(xué)技術(shù)是始于上世紀(jì)的五十年代的1956年，由Dartmouth學(xué)會(huì)向科學(xué)領(lǐng)域所提出的。但在1936年，它的模糊概念就已經(jīng)被阿蘭.麥席森.圖靈（AlanMathison Turing）所提出，所以后世不少人仍然記得這位曾為人工智能科學(xué)研究做出巨大貢獻(xiàn)的“人工智能之父”。從現(xiàn)代來看，人工智能是一項(xiàng)綜合學(xué)科，研究的是各類機(jī)械器具、相關(guān)操作系統(tǒng)程序、設(shè)備模擬作業(yè)、以及研究完善現(xiàn)有人工智能技術(shù)的一項(xiàng)綜合學(xué)科技術(shù)。而向計(jì)算機(jī)技術(shù)、自動(dòng)化控制技術(shù)等的研究深入，僅是人工智能體系技術(shù)探究的一個(gè)分支。也就是說，這些技術(shù)的推廣與應(yīng)用能夠滲透到當(dāng)前各組織領(lǐng)域，相互之間也存在著緊密的關(guān)聯(lián)性與互補(bǔ)性。

電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)中滲透了人工智能技術(shù)，能夠使專業(yè)電氣工程的功能逐步分解到各自動(dòng)化板塊系統(tǒng)中，進(jìn)而也就強(qiáng)化了設(shè)備運(yùn)行時(shí)的處理能力，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)、高效處理，降低人力資源消耗成本。此外，人工智能技術(shù)在應(yīng)用到電氣控制系統(tǒng)中時(shí)，也能夠抑制一些不穩(wěn)定、不確定的因素發(fā)生，也就是當(dāng)前電氣自動(dòng)化系統(tǒng)應(yīng)用時(shí)所普遍強(qiáng)調(diào)的模糊動(dòng)態(tài)控制。也就是說，憑借系統(tǒng)中的特定程序設(shè)置及參數(shù)設(shè)定、變量控制等可顯著增強(qiáng)控制系統(tǒng)的應(yīng)用功能，使電氣設(shè)備在運(yùn)營階段時(shí)的操作、自動(dòng)化控制功能發(fā)揮更加高效。如，將人工智能應(yīng)用于電氣自動(dòng)化中的報(bào)表生成及打印環(huán)節(jié)中，可以極大的提高各類報(bào)表的制表計(jì)算速度及準(zhǔn)確性。

2 智能技術(shù)在電力自動(dòng)化控制系統(tǒng)中的應(yīng)用研究

電力自動(dòng)化控制系統(tǒng)中引入智能技術(shù)在目前看來其應(yīng)用前景非常廣，并且技術(shù)運(yùn)用成果相對(duì)突出，其中本文以幾種最為常見的典型技術(shù)對(duì)其進(jìn)行了研究。

2.1 模糊理論應(yīng)用

模糊理論別名也稱為集合理論，它主要利用語言變量和推理邏輯理論作為電力智能設(shè)施的實(shí)踐基礎(chǔ)。此外，運(yùn)用模糊理論的電力自動(dòng)化控制系統(tǒng)，能夠具備體系完整的推理邏輯性，以及能夠模擬人為決策等形式的模糊推理過程。而決定這一推理、邏輯過程的是其技術(shù)的數(shù)據(jù)規(guī)則控制。也就是說，應(yīng)用模糊理論可以直觀對(duì)模糊輸入量進(jìn)行推理，進(jìn)而按照其程序的控制原則實(shí)現(xiàn)應(yīng)有的模糊控制輸出，而具體的輸出成果則是模糊化、推理過程、推理判決。所以，電力自動(dòng)化控制系統(tǒng)中如果通過模糊理論下的模糊量輸出，能夠?qū)⒄Z言變量進(jìn)行充分表達(dá)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)類似于人的邏輯性能。此外，其魯棒性也很強(qiáng)，能夠使控制系統(tǒng)具備一定的自學(xué)、容錯(cuò)能力，即使系統(tǒng)內(nèi)部出現(xiàn)因網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浠蛘攮h(huán)境變量改變而引起的系統(tǒng)問題，憑借模糊理論的應(yīng)用成果，也能夠及時(shí)尋求出最為合理的解決途徑。

2.2 專家系統(tǒng)應(yīng)用

智能技術(shù)體系中的專家系統(tǒng)應(yīng)用范疇較為廣闊，尤其是應(yīng)用在電力系統(tǒng)自動(dòng)化中所體現(xiàn)的成果也相當(dāng)強(qiáng)大。如電力系統(tǒng)的預(yù)警狀態(tài)辨識(shí)、系統(tǒng)緊急處理、系統(tǒng)控制性能恢復(fù)、系統(tǒng)狀態(tài)切換、故障點(diǎn)排查及隔離、系統(tǒng)短期負(fù)荷提示、以及電壓無功控制等方面都會(huì)存在智能技術(shù)中專家系統(tǒng)的影子。由此可見，專家系統(tǒng)在電力自動(dòng)化控制系統(tǒng)中的廣泛程度非常明顯，并在各方面的應(yīng)用實(shí)踐取得了一定成果。但值得指出的是，專家系統(tǒng)同樣具備約束性。如難以模仿電力專家的創(chuàng)造性；僅采用了淺層知識(shí)而缺乏功能理解的深層適應(yīng)；缺乏有效的學(xué)習(xí)機(jī)構(gòu)，對(duì)情況的處理解決能力非常有限，知識(shí)庫的驗(yàn)證困難；對(duì)復(fù)雜的問題缺少好的分析和組織工具等。因此，在開發(fā)專家系統(tǒng)方面應(yīng)注意專家系統(tǒng)的效益分析方法問題，專家系統(tǒng)軟件的應(yīng)用成果及試驗(yàn)性能問題，知識(shí)獲取問題，專家系統(tǒng)與其他常規(guī)工具或系統(tǒng)相結(jié)合的協(xié)調(diào)等問題。

2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工智能技術(shù)體系中的一部分，通過近七十年來的不懈努力與致力鉆研，其在模型構(gòu)造、模型計(jì)算及算法等相關(guān)方面著實(shí)取得了不小研究成果。而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)自興起直至被人們接受與高度重視以來，之所以取得不少成就必然與人為的努力研究有直接關(guān)系，同時(shí)還與其理論的實(shí)踐性強(qiáng)大有重要關(guān)系。即其本質(zhì)具備非線性特性、系統(tǒng)能力及魯棒性體現(xiàn)明顯、以及自發(fā)學(xué)習(xí)能力功能等非常顯著等，都決定了其理論與實(shí)踐技術(shù)應(yīng)用的開拓程度。當(dāng)然，其具體作用形式是以大量信息為準(zhǔn)；主要通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將大批量、大規(guī)模的信息隱含在連接權(quán)值上，并結(jié)合與之配套的算法去調(diào)節(jié)權(quán)值，進(jìn)而能夠?qū)⑸窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)一種復(fù)雜非線性映射，即神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由m維的空間向n維空間的復(fù)雜非線性映射，進(jìn)而更加利于神經(jīng)網(wǎng)路模型的深入研究。

2.4 綜合智能系統(tǒng)應(yīng)用

綜合智能控制系統(tǒng)主要指智能控制性能的綜合體現(xiàn)，即集結(jié)了現(xiàn)代智能控制技術(shù)方法、以及不同智能控制方法的融合和交叉，是種具備綜合性能的智能系統(tǒng)。而這種綜合性能系統(tǒng)對(duì)電力自動(dòng)化控制系統(tǒng)而言，無疑更具發(fā)展?jié)摿εc增值空間。也就是說，當(dāng)前電力市場(chǎng)中具備很多的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和專家系統(tǒng)相結(jié)合的系統(tǒng)產(chǎn)物；同理，包括專家系統(tǒng)和模糊理論結(jié)合、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊理論相結(jié)合等的綜合產(chǎn)物。此外，綜合性能系統(tǒng)也是根據(jù)主要智能技術(shù)的性能效果去加以區(qū)分、謀劃而生成的一種智能技術(shù)。如，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的使用范疇往往針對(duì)于非結(jié)構(gòu)化知識(shí)，但模糊理論則更加適用于一些結(jié)構(gòu)化信息的處理。因此，這兩種技術(shù)的融合正好能夠形成技能互補(bǔ)、低高層計(jì)算的邏輯處理等，進(jìn)而使以低層計(jì)算方法為主的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠與以具備高度推理邏輯的模糊邏輯實(shí)現(xiàn)有機(jī)結(jié)合與協(xié)調(diào)，為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)下的大量信息、數(shù)據(jù)處理的解釋和處理提供了有利實(shí)施基礎(chǔ)。

2.5 線性最優(yōu)控制

線性最優(yōu)控制是目前諸多現(xiàn)代控制理論中應(yīng)用最多，最成熟的一個(gè)分支。相關(guān)學(xué)術(shù)界人士曾提出了利用最優(yōu)勵(lì)磁控制手段提高遠(yuǎn)距離輸電線路輸電能力和改善動(dòng)態(tài)品質(zhì)的問題，取得了一系列重要的研究成果。該研究指出了在大型機(jī)組方面應(yīng)直接利用最優(yōu)勵(lì)磁控制方式代替古典勵(lì)磁方式。電力系統(tǒng)線性最優(yōu)控制器目前已在電力生產(chǎn)中獲得了廣泛的應(yīng)用，發(fā)揮著重要的作用，尤其是局部線性模型的設(shè)計(jì)及分析，效果比較理想。

結(jié)語：

總體而言，目前國內(nèi)大量電氣自動(dòng)化設(shè)備的運(yùn)行系統(tǒng)已經(jīng)廣泛應(yīng)用到了人工智能先進(jìn)技術(shù)，最基本的系統(tǒng)控制方法也主要以模糊控制、專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制等的應(yīng)用為主，進(jìn)而有效推動(dòng)了電力系統(tǒng)自動(dòng)化發(fā)展的歷史進(jìn)程，并且隨著未來產(chǎn)業(yè)技術(shù)的不斷革新，它們的技術(shù)關(guān)系在未來也勢(shì)必會(huì)加緊密，故而為智能技術(shù)應(yīng)用在電力系統(tǒng)自動(dòng)化中提供了有利保障，使相關(guān)技術(shù)應(yīng)用范疇會(huì)更加廣泛。

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第9篇：人工智能技術(shù)的定義范文

關(guān)鍵詞：人工智能；電氣工程自動(dòng)化；功能

中圖分類號(hào)：TM76 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

人工智能是近年來被國人廣泛探究及應(yīng)用的一種新技術(shù)，其探究范圍不僅囊括了智能控制及語音識(shí)別，甚至還囊括了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與專家系統(tǒng)等。而電氣工程自動(dòng)化研究的核心則為和電氣工程有關(guān)的系統(tǒng)運(yùn)用、自動(dòng)控制技術(shù)、電子電氣技術(shù)與信息處理技術(shù)。把人工智能巧妙地運(yùn)用于電氣工程自動(dòng)化中能夠讓電氣自動(dòng)化系統(tǒng)對(duì)有關(guān)數(shù)據(jù)展開實(shí)時(shí)地探究及處理，進(jìn)而完成電氣自動(dòng)化生產(chǎn)的目標(biāo)。正因?yàn)槿绱?，所以如何促進(jìn)人工智能在電氣工程自動(dòng)化中的運(yùn)用便成了電氣自動(dòng)化領(lǐng)域亟待解決的問題。

一、人工智能定義簡(jiǎn)析

人工智能即以人力制成的智能機(jī)器從事某種原本需要人力完成的工作，此種機(jī)器叫作人工智能機(jī)器。當(dāng)下的人工智能往往以電腦技術(shù)為基礎(chǔ)，選用人工方法及技術(shù)，把人類智慧匯聚于機(jī)器模型上，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)機(jī)器的自動(dòng)化及智能化。人工智能的出現(xiàn)及發(fā)展均有利于科技進(jìn)步。伴隨機(jī)器智能化的持續(xù)發(fā)展，機(jī)器從以前的自動(dòng)化機(jī)器發(fā)展成了當(dāng)下的人工智能機(jī)器，當(dāng)中所牽涉的技術(shù)遠(yuǎn)不止計(jì)算機(jī)科學(xué)這一種。當(dāng)前的人工智能所涉及的范圍特別廣，比方說心理學(xué)、哲學(xué)、計(jì)算機(jī)學(xué)等等，其發(fā)展前景不可估量。

二、人工智能運(yùn)用于電氣工程自動(dòng)化的優(yōu)點(diǎn)及其具有的功能

（一）人工智能運(yùn)用于電氣工程自動(dòng)化的優(yōu)點(diǎn)

就目前而言，人工智能運(yùn)用于電氣工程自動(dòng)化所具有的優(yōu)點(diǎn)主要有如下兩個(gè)：其一，不易受外界因素的干擾。與傳統(tǒng)控制器在運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí)會(huì)遭受外界不良因素的干擾相比，人工智能不易受外界因素的干擾。比方說人工智能對(duì)環(huán)境要求不高，如此它在運(yùn)行的過程中便可以免受不確定因素的干擾，可以完成相對(duì)精確的自動(dòng)化控制。其二，操作便捷，運(yùn)行效率高。人工智能在電氣工程自動(dòng)化中的運(yùn)用通常借助如下幾種方式實(shí)現(xiàn)：（1）模糊控制；（2）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制；（3）專家系統(tǒng)控制。其可以對(duì)開關(guān)量與模擬量等有關(guān)數(shù)據(jù)展開集中采集，同時(shí)展開一定的處理及存儲(chǔ)。人工智能擁有優(yōu)秀的界面顯示功能，可以幫助使用者異常清晰地了解機(jī)器的整體運(yùn)行情況。同時(shí)，人工智能便于操作的特性也有助于其工作效率的提升。

（二）人工智能所具有的功能分析

一般情況下，人工智能所具有的功能往往有以下幾種：第一，數(shù)據(jù)的采集與處理。人工智能運(yùn)用于電氣工程自動(dòng)化能夠較好地收集電氣設(shè)備里的模擬量及開關(guān)量，并且在一定情況下，其亦可以對(duì)部分?jǐn)?shù)據(jù)展開處理及存儲(chǔ)。第二，監(jiān)控運(yùn)行系統(tǒng)、且及時(shí)發(fā)出警報(bào)。人工智能技術(shù)不但能夠監(jiān)視及模擬電氣系統(tǒng)，甚至能對(duì)機(jī)器開關(guān)量情況展開智能監(jiān)控，監(jiān)控事件狀態(tài)的改變。一旦發(fā)現(xiàn)異常，它便會(huì)馬上報(bào)警。

三、新形勢(shì)下促進(jìn)人工智能運(yùn)用于電氣工程自動(dòng)化的方法研究

（一）在電氣設(shè)備中的運(yùn)用

人工智能運(yùn)用于電氣設(shè)備即人工智能對(duì)電氣設(shè)備的優(yōu)化設(shè)計(jì)。眾所周知，電氣設(shè)備的優(yōu)化設(shè)計(jì)工作特別復(fù)雜。鑒于此，所以從事設(shè)備優(yōu)化和設(shè)計(jì)的工作者不但需具有電路、電機(jī)及電器等方面的知識(shí)，亦需有豐富的經(jīng)驗(yàn)及非常好的應(yīng)變能力。伴隨國民經(jīng)濟(jì)的進(jìn)一步前進(jìn)，傳統(tǒng)的設(shè)備設(shè)計(jì)方式已然無法順應(yīng)電氣工程自動(dòng)化的發(fā)展需求，同時(shí)以計(jì)算機(jī)技術(shù)為基礎(chǔ)的CAD這一新型產(chǎn)品設(shè)計(jì)方式慢慢地登上了歷史舞臺(tái)。就電氣設(shè)備的設(shè)計(jì)而言，若我們可以巧妙地把人工智能置入CAD，那么設(shè)備的設(shè)計(jì)質(zhì)量與設(shè)計(jì)效率自然可以得到較好地提升。就目前來看，人工智能于電氣設(shè)備設(shè)計(jì)優(yōu)化的運(yùn)用通常為如下兩大層次：第一，遺傳算法；第二，專家系統(tǒng)。鑒于前者所使用的計(jì)算方法相對(duì)先進(jìn)，同時(shí)其計(jì)算結(jié)果的精度也特別高。所以該法往往被運(yùn)用于與電氣相關(guān)產(chǎn)品的優(yōu)化設(shè)計(jì)里。至于后者的運(yùn)用，由于電氣設(shè)備發(fā)生故障前必然會(huì)出現(xiàn)某些相應(yīng)的征兆，因此我們以電氣設(shè)備故障的非線性及不確定性為依據(jù)，將人工智能運(yùn)用于專家系統(tǒng)里，如此專家系統(tǒng)對(duì)產(chǎn)品恰當(dāng)性的設(shè)計(jì)作用便能夠淋漓盡致地展現(xiàn)出來，最終電氣產(chǎn)品的綜合性能也能夠得到相應(yīng)的提升。

（二）在電氣控制過程中的運(yùn)用

鑒于電氣控制過程對(duì)電氣工程自動(dòng)化技術(shù)與電氣技術(shù)的綜合運(yùn)用有著舉足輕重的作用，所以如何確保電氣系統(tǒng)有序運(yùn)轉(zhuǎn)便成了電氣自動(dòng)化探究領(lǐng)域備受關(guān)注的問題。對(duì)技術(shù)工作者來說，電氣控制過程的要求特別嚴(yán)格，同時(shí)它的控制過程也異常煩瑣，現(xiàn)實(shí)生活中時(shí)常出現(xiàn)因?yàn)榧夹g(shù)工作者操作失誤而導(dǎo)致電氣設(shè)備出現(xiàn)故障，抑或設(shè)備運(yùn)行效率降低的情況。人工智能運(yùn)用于電氣工程自動(dòng)化不但能夠有效地促進(jìn)電氣控制過程精確度的提升，同時(shí)還能夠較好地提高電氣系統(tǒng)的綜合運(yùn)行效率。第一，人工智能通過選用電腦自動(dòng)計(jì)算的高新技術(shù)，完成了取代某些人工智能操作的電氣控制功能，在縮減人力及物力開銷的同時(shí)，促進(jìn)了控制精度的提升。第二，人工智能的運(yùn)用選用界面化的方式精簡(jiǎn)了控制流程，不但提升了電氣系統(tǒng)控制效率，同時(shí)也完成了對(duì)電氣系統(tǒng)的遠(yuǎn)程控制。第三，人工智能的運(yùn)用讓系統(tǒng)能夠適時(shí)地對(duì)相關(guān)關(guān)鍵信息及數(shù)據(jù)實(shí)施保存，進(jìn)而選用自動(dòng)生成報(bào)表的方式，縮減人力物力開銷，同時(shí)為技術(shù)工作者今后的數(shù)據(jù)查詢工作供給了諸多便利。第四，在人工智能模糊控制里，我們甚至可以以電氣系統(tǒng)傳統(tǒng)控制中的交、直流傳動(dòng)為依據(jù)完成對(duì)電氣系統(tǒng)所有環(huán)節(jié)的控制。①就以直流傳為核心的電氣控制過程而言，人工智能模糊邏輯控制往往由Sugeno及Mamdani構(gòu)成。Mamdani通常用來對(duì)電氣系統(tǒng)運(yùn)轉(zhuǎn)速度展開調(diào)控；Sugeno便屬于Mamdini的特殊情況之一。②就以交流傳動(dòng)為核心的電氣控制過程而言，其通常選用以人工智能理論為基礎(chǔ)的模糊控制器取代傳統(tǒng)電氣高速控制器，以實(shí)現(xiàn)電氣系統(tǒng)所有方面的功能。

（三）在電氣設(shè)備故障診斷中的運(yùn)用

通過對(duì)電氣工程自動(dòng)系統(tǒng)和其運(yùn)行過程展開探究我們可以知道：電氣設(shè)備，比方說發(fā)電機(jī)及變壓器等設(shè)備事故發(fā)生幾率是相當(dāng)高的。傳統(tǒng)故障診斷方式即：對(duì)搜集的變壓器油釋放的氣體展開探究，隨后以所采集氣體樣本的探究結(jié)果為依據(jù)判斷是否存在故障。此種故障診斷方式不僅會(huì)消耗許多時(shí)間，同時(shí)還需相關(guān)維護(hù)工作者對(duì)設(shè)備檢測(cè)展開實(shí)時(shí)監(jiān)控，再者電氣設(shè)備故障原本便兼具突發(fā)性及不確定性特性，如此必然會(huì)導(dǎo)致設(shè)備故障診斷難度大大提升的結(jié)局出現(xiàn)。而以人工智能為核心的電氣設(shè)備故障診斷方法于設(shè)備診斷時(shí)增加了模糊理論與以人工智能技術(shù)為基礎(chǔ)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及專家技術(shù)，從而切實(shí)促進(jìn)電氣設(shè)備故障診斷質(zhì)量的提升，且在促進(jìn)電氣工程生產(chǎn)效率提升的過程中，節(jié)省了人力及物力資源。

（四）在電氣系統(tǒng)中的運(yùn)用

當(dāng)前，人工智能里的專家系統(tǒng)及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)于電力系統(tǒng)自動(dòng)化里的運(yùn)用特別廣泛。眾所周知，專家系統(tǒng)屬于一個(gè)相對(duì)繁雜的程序系統(tǒng)，它兼具諸多規(guī)則、知識(shí)及經(jīng)驗(yàn)，借助對(duì)電力系統(tǒng)里的問題展開探究及判斷，隨后模擬專家決策過程以解決相應(yīng)的問題。在選用專家系統(tǒng)對(duì)電力系統(tǒng)實(shí)施優(yōu)化及調(diào)控過程中，我們理應(yīng)以系統(tǒng)運(yùn)行的現(xiàn)實(shí)情況及有關(guān)要求為依據(jù)，優(yōu)化電力系統(tǒng)里數(shù)據(jù)庫，規(guī)則庫與知識(shí)庫里的數(shù)據(jù)信息，進(jìn)而讓它和電力系統(tǒng)的運(yùn)用需求相符合。

就人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)用而言，因?yàn)榇朔N方法原本便擁有異常靈活的學(xué)習(xí)方式，它的存儲(chǔ)方式亦為完全分布式。所以，它被頻繁運(yùn)用在了電力系統(tǒng)大規(guī)模數(shù)據(jù)處理之中。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)借助對(duì)模型展開恰當(dāng)?shù)胤诸?，從而科學(xué)地挑選相應(yīng)輸入，借此構(gòu)筑類型各異的季節(jié)性時(shí)間模型，選用此模型可對(duì)電力系統(tǒng)的短期負(fù)荷展開科學(xué)地預(yù)測(cè)，進(jìn)而幫助技術(shù)工作者對(duì)可能產(chǎn)生故障的系統(tǒng)環(huán)節(jié)展開綜合分析，最終促進(jìn)系統(tǒng)運(yùn)行效率的提升。

結(jié)語

總之，人工智能是伴隨社會(huì)發(fā)展，科技進(jìn)步而出現(xiàn)的一種新技術(shù)，它順應(yīng)了時(shí)代的發(fā)展需求。把人工智能運(yùn)用于電氣工程自動(dòng)化可以助推電力產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化，給電氣工程自動(dòng)化的發(fā)展注入新鮮的血液，可以使電氣工程自動(dòng)化煥發(fā)出新的生機(jī)。所以在今后電氣工程自動(dòng)化的前進(jìn)道路上，我們理應(yīng)進(jìn)一步加強(qiáng)對(duì)人工智能技術(shù)探究及運(yùn)用的關(guān)注，為社會(huì)的可持續(xù)發(fā)展奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

參考文獻(xiàn)

[1]王景.電氣工程自動(dòng)化中人工智能的運(yùn)用分析[J].通信世界，2015（2）：173-174.