人工智能在生活中應(yīng)用的論文

　　智能控制是自動控制發(fā)展的高級階段，是人工智能、控制論、系統(tǒng)論和信息論等多種學(xué)科的高度綜合與集成，是一門新的交叉前沿學(xué)科。以下是學(xué)習(xí)啦小編整理分享的人工智能在生活中應(yīng)用的論文的相關(guān)文章，歡迎閱讀!

　　人工智能在生活中應(yīng)用的論文篇一

　　淺談智能控制在生活中的應(yīng)用

　　摘 要：智能控制是自動控制發(fā)展的高級階段，是人工智能、控制論、系統(tǒng)論和信息論等多種學(xué)科的高度綜合與集成，是一門新的交叉前沿學(xué)科。從廣義上講，智能控制是研究對復(fù)雜的不確定性被控對象(過程)采用人工智能的方法有效地克服系統(tǒng)的不確定性，使系統(tǒng)從無序到期望的有序狀態(tài)轉(zhuǎn)移的方法及其規(guī)律。

　　關(guān)鍵詞：人工智能;控制;專家;監(jiān)控

　　中圖分類號：TP29 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：B 文章編號：1009-9166(2010)029(C)-0208-01

　　一、智能控制在各行各業(yè)的應(yīng)用

　　1、工業(yè)過程中的智能控制

　　生產(chǎn)過程的智能控制主要包括兩個(gè)方面：局部級和全局級。局部級的智能控制是指將智能引入工藝過程中的某一單元進(jìn)行控制器設(shè)計(jì)，例如智能PID控制器、專家控制器、神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)控制器等。研究熱點(diǎn)是智能PID控制器，因?yàn)槠湓趨?shù)的整定和在線自適應(yīng)調(diào)整方面具有明顯的優(yōu)勢，且可用于控制一些非線性的復(fù)雜對象。

　　2、機(jī)械制造中的智能控制

　　在現(xiàn)代先進(jìn)制造系統(tǒng)中，需要依賴那些不夠完備和不夠精確的數(shù)據(jù)來解決難以或無法預(yù)測的情況，人工智能技術(shù)為解決這一難題提供了有效的解決方案。智能控制隨之也被廣泛地應(yīng)用于機(jī)械制造行業(yè)，它利用模糊數(shù)學(xué)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法對制造過程進(jìn)行動態(tài)環(huán)境建模，利用傳感器融合技術(shù)來進(jìn)行信息的預(yù)處理和綜合。

　　3、電力電子學(xué)研究領(lǐng)域中的智能控制

　　電力系統(tǒng)中發(fā)電機(jī)、變壓器、電動機(jī)等電機(jī)電器設(shè)備的設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、運(yùn)行、控制是一個(gè)復(fù)雜的過程，國內(nèi)外的電氣工作者將人工智能技術(shù)引入到電氣設(shè)備的優(yōu)化設(shè)計(jì)、故障診斷及控制中，取得了良好的控制效果。遺傳算法是一種先進(jìn)的優(yōu)化算法，采用此方法來對電器設(shè)備的設(shè)計(jì)進(jìn)行優(yōu)化，可以降低成本，縮短計(jì)算時(shí)間，提高產(chǎn)品設(shè)計(jì)的效率和質(zhì)量。

　　二、生活中的智能監(jiān)控開發(fā)實(shí)例

　　智能監(jiān)控歸納起來，無外乎以下兩個(gè)層面：一是從圖像中獲得更多的信息，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的預(yù)警功能;一是系統(tǒng)具有更高的友好性和可操作性，適應(yīng)日益增大的系統(tǒng)規(guī)模。兩者的實(shí)質(zhì)都是要改變傳統(tǒng)視頻監(jiān)控系統(tǒng)對圖像信息的處理方式。確實(shí)圖像識別技術(shù)在安防系統(tǒng)中應(yīng)用前景是非常廣闊的，安防系統(tǒng)智能化的一個(gè)主要方向。目前，它們的應(yīng)用主要有兩種方式：

　　1、驗(yàn)證：是把當(dāng)事人的身份與正在發(fā)生的行為聯(lián)系在一起，確認(rèn)其合法性。這是安全防范系統(tǒng)的典型應(yīng)用，把人的生物特征視作一把鑰匙或一張卡。驗(yàn)證系統(tǒng)因可對特征的輸入加以更多的控制，系統(tǒng)的可靠性和穩(wěn)定性好，也相對成熟，已廣泛地應(yīng)用于出入管理系統(tǒng)中。它的基本工作方式是把特征輸入裝置讀取的特征與系統(tǒng)存儲的有限量的特征樣本(這些樣本代表了一定的授權(quán))進(jìn)行比對，來確定請求合法性。通常系統(tǒng)的存儲樣本的數(shù)量不是很多，現(xiàn)場特征輸入的條件又可以加以控制，所以，系統(tǒng)的識別率很高(誤識率和誤拒率很低)。由于生物特征來自人自身，不需要進(jìn)行同一認(rèn)證，具有極高的安全性，因此、適用于高安全性要求的場所。

　　2、識別：對輸入特征與存儲在數(shù)據(jù)庫中的大量的參考進(jìn)行比對，來確定目標(biāo)的身份。這樣的系統(tǒng)首先要建立一個(gè)海量的基礎(chǔ)樣本數(shù)據(jù)庫，如各城市人口的指紋庫等。對于人臉等生物特征，要求輸入的環(huán)境與建庫的環(huán)境具有足夠的相關(guān)性，以保證輸入特征與樣本特征的可比性。所以，建立一個(gè)稍加控制的環(huán)境，以排除或限制影響特征采集不真實(shí)(失真、不完整、偽裝)的各種因素是系統(tǒng)應(yīng)用的必要條件。如邊防檢查系統(tǒng)設(shè)立專門的人員通道來采集出入境人員的面部特征;機(jī)場安檢信息系統(tǒng)在驗(yàn)征臺處攝取旅客的面部圖像。

　　三、智能監(jiān)控關(guān)鍵技術(shù)

　　實(shí)現(xiàn)智能監(jiān)控，各廠家提出了不同的技術(shù)方案，但關(guān)鍵點(diǎn)都集中于圖像內(nèi)容分析技術(shù)。這是正確的方向，可以說圖像內(nèi)容分析技術(shù)的發(fā)展過程就是智能監(jiān)控的發(fā)展過程。智能監(jiān)控的實(shí)現(xiàn)必須有圖像內(nèi)容分析技術(shù)的突破作為支撐。智能監(jiān)控技術(shù)的發(fā)展過程或圖像內(nèi)容分析技術(shù)的研究可分為以下幾個(gè)階段：

　　1、將(運(yùn)動)目標(biāo)從視頻圖像中分離出來。這是體現(xiàn)圖像技術(shù)的優(yōu)勢，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)探測的前題。傳統(tǒng)的視頻(運(yùn)動)探測其實(shí)是亮度探測，并沒有發(fā)揮圖像技術(shù)的特點(diǎn)。確定圖像中是否有探測目標(biāo)(人、物等)，并將目標(biāo)從背景圖像中分離出來是圖像內(nèi)容分析的首要任務(wù)，進(jìn)而對目標(biāo)分類、統(tǒng)計(jì)、關(guān)聯(lián)。判斷圖像中有無目標(biāo)、目標(biāo)的復(fù)合或離散是圖像過濾的基礎(chǔ)。

　　2、對目標(biāo)進(jìn)行行為分析，判定其運(yùn)動的方向、方式，并能發(fā)現(xiàn)和告警異常的行為;產(chǎn)生目標(biāo)的運(yùn)動軌跡，并能進(jìn)行目標(biāo)的自動跟蹤。實(shí)現(xiàn)運(yùn)動目標(biāo)的跟蹤是很難的事，它要求系統(tǒng)能分析、預(yù)測目標(biāo)的運(yùn)動軌跡，并能實(shí)時(shí)地作出修正。同時(shí)，由于運(yùn)動過程與伺服機(jī)構(gòu)間傳遞函數(shù)的非線性，伺服系統(tǒng)也是很復(fù)雜的。

　　3、在復(fù)雜環(huán)境下實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的分離、行為分析和運(yùn)動跟蹤，特別是實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)的跟蹤。

　　上述兩點(diǎn)目前已有產(chǎn)品和應(yīng)用，但基本上在簡單環(huán)境下，針對少數(shù)目標(biāo)的情況。在復(fù)雜環(huán)境(既通常的視頻監(jiān)控環(huán)境)下實(shí)現(xiàn)這些功能，是圖像內(nèi)容分析技術(shù)具有真正應(yīng)用價(jià)值的關(guān)鍵。同時(shí)、解決多個(gè)圖像的綜合分析，圖像間目標(biāo)的關(guān)聯(lián)，目標(biāo)跟蹤的連續(xù)。這都是市場迫切需要，目前還沒有解決的問題。

　　這個(gè)過程是逐步發(fā)展、與時(shí)俱進(jìn)的，沒有終極的結(jié)果。實(shí)現(xiàn)智能監(jiān)控的目標(biāo)，要經(jīng)過不斷的技術(shù)積累，特別是核心技術(shù)的突破，它需要一個(gè)過程，不可能一蹴而就，認(rèn)為監(jiān)控技術(shù)智能化已經(jīng)實(shí)現(xiàn)的觀點(diǎn)是不確切的。

　　作者單位：湖北省咸寧職業(yè)技術(shù)學(xué)院網(wǎng)絡(luò)中心

　　參考文獻(xiàn)：

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　　[3]安寧,邱瑋煒,戚�.智能控制綜述.《技術(shù)與市場》,2010年,第5期.

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