人工智能論文讀書報告

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　　近年來，世界各個發(fā)達國家競相發(fā)展機械電子工程，以提高本國的成產(chǎn)力水平，機械電子工程也不斷向智能化、網(wǎng)絡(luò)化、柔性化發(fā)展，機械電子工程與人工智能的完美融合給這一產(chǎn)業(yè)帶來了革命性的變革和驚人的經(jīng)濟效益。以下是學習啦小編精心整理的人工智能論文讀書報告的相關(guān)資料，希望對你有幫助!

　　人工智能論文讀書報告篇一

　　機械電子工程與人工智能的關(guān)系探究

　　摘 要 近年來，世界各個發(fā)達國家競相發(fā)展機械電子工程，以提高本國的成產(chǎn)力水平，機械電子工程也不斷向智能化、網(wǎng)絡(luò)化、柔性化發(fā)展，機械電子工程與人工智能的完美融合給這一產(chǎn)業(yè)帶來了革命性的變革和驚人的經(jīng)濟效益。本文分別從機械電子工程、人工智能、兩者融合3個方面探討了這一趨勢。

　　關(guān)鍵詞 機械電子工程;人工智能;信息處理

　　0 引言

　　傳統(tǒng)的機械工程一般分為兩大類，包括動力和制造。制造類工程包括機械加工、毛坯制造和裝配等生產(chǎn)過程，而動力類工程包括各式發(fā)電機。電子工程與傳統(tǒng)的機械工程相比來言是較新的學科，兩者于上世紀逐漸結(jié)合在一起。最初，電子工程與機械工程是以塊與塊的分離模式或功能替代的模式相結(jié)合，隨著科學技術(shù)的不斷向前推動，傳統(tǒng)的機械工程與現(xiàn)代的電子工程通過信息技術(shù)有機的結(jié)合起來，形成了現(xiàn)在的機械電子工程學科。隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，機械電子工程由傳統(tǒng)的能量連接、動能連接逐步發(fā)展為信息連接，使得機械電子工程具有了一定的人工智能。傳統(tǒng)的機械電子工程通過現(xiàn)代的科學技術(shù)進入到一個新的發(fā)展領(lǐng)域，同時，人工智能技術(shù)伴隨著機械電子工程的日益復雜，也得到了長足的發(fā)展。

　　1 機械電子工程

　　1.1 機械電子工程的發(fā)展史

　　20世紀是科學發(fā)展最輝煌的時期，各類學科相互滲透、相輔相成，機械電子工程學科也在這一時期應運而生，它是由機械工程與電子工程、信息工程、智能技術(shù)、管理技術(shù)相結(jié)合而成的新的理論體系和發(fā)展領(lǐng)域。隨著科學技術(shù)的不斷發(fā)展，機械電子工程也變的日益復雜。

　　機械電子工程的發(fā)展可以分為3個階段：第一階段是以手工加工為主要生產(chǎn)力的萌芽階段，這一時期生產(chǎn)力低下，人力資源的匱乏嚴重制約了生產(chǎn)力的發(fā)展，科學家們不得不窮極思變，引導了機械工業(yè)的發(fā)展。第二階段則是以流水線生產(chǎn)為標志的標準件生產(chǎn)階段，這種生產(chǎn)模式極大程度上提高了生產(chǎn)力，大批量的生產(chǎn)開始涌現(xiàn)，但是由于對標準件的要求較高，導致生產(chǎn)缺乏靈活性，不能適應不斷變化的社會需求。第三階段就是現(xiàn)在我們常見的現(xiàn)代機械電子產(chǎn)業(yè)階段，現(xiàn)代社會生活節(jié)奏快，亟需靈活性強、適應性強、轉(zhuǎn)產(chǎn)周期短、產(chǎn)品質(zhì)量高的高科技生產(chǎn)方式，而以機械電子工程為核心的柔性制造系統(tǒng)正是這一階段的產(chǎn)物。柔性制造系統(tǒng)由加工、物流、信息流三大系統(tǒng)組合而成，可以在加工自動化的基礎(chǔ)之上實現(xiàn)物料流和信息流的自動化。

　　1.2 機械電子工程的特點

　　機械電子工程是機械工程與電子技術(shù)的有效結(jié)合，兩者之間不僅有物理上的動力連結(jié)，還有功能上的信息連結(jié)，并且還包含了能夠智能化的處理所有機械電子信息的計算機系統(tǒng)。機械電子工程與傳統(tǒng)的機械工程相比具有其獨特的特點：

　　1)設(shè)計上的不同。機械電子工程并非是一門獨立學科，而是一種包含有各類學科精華的綜合性學科。在設(shè)計時，以機械工程、電子工程和計算機技術(shù)為核心的機械電子工程會依據(jù)系統(tǒng)配置和目標的不同結(jié)合其他技術(shù)，如：管理技術(shù)、生產(chǎn)加工技術(shù)、制造技術(shù)等。工程師在設(shè)計時將利用自頂向下的策略使得各模塊緊密結(jié)合，以完成設(shè)計;2)產(chǎn)品特征不同。機械電子產(chǎn)品的結(jié)構(gòu)相對簡單，沒有過多的運動部件或元件。它的內(nèi)部結(jié)構(gòu)極為復雜，但卻縮小了物理體積，拋棄了傳統(tǒng)的笨重型機械面貌，但卻提高了產(chǎn)品性能。

　　機械電子工程的未來屬于那些懂得運用各種先進的科學技術(shù)優(yōu)化機械工程與電子技術(shù)之間聯(lián)系的人，在實際應用當中，優(yōu)化兩者之間的聯(lián)系代表了生產(chǎn)力的革新，人工智能的發(fā)展使得這一想法變成可能。

　　2 人工智能

　　2.1 人工智能的定義

　　人工智能是一門綜合了控制論、信息論、計算機科學、神經(jīng)生理學、心理學、語言學、哲學等多門學科的交叉學科，是21世紀最偉大的三大學科之一。尼爾遜教授將人工智能定義為：人工智能是關(guān)于怎樣表示知識和怎樣獲得知識并使用知識的科學。溫斯頓教授則認為：人工智能就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能工作。至今為止，人工智能仍沒有一個統(tǒng)一的定義，筆者認為，人工智能是研究通過計算機延伸、擴展、模擬人的智能的一門科學技術(shù)。

　　2.2 人工智能的發(fā)展史

　　2.2.1 萌芽階段

　　17世紀的法國科學家B.Pascal發(fā)明了世界上第一部能進行機械加法的計算器轟動世界，從此之后，世界各國的科學家們開始熱衷于完善這一計算器，直到馮諾依曼發(fā)明第一臺計算機。人工智能在這一時期發(fā)展緩慢，但是卻積累了豐富的實踐經(jīng)驗，為下一階段的發(fā)展奠定了堅實的基礎(chǔ)。

　　2.2.2 第一個發(fā)展階段

　　在1956年舉辦的“侃談會”上，美國人第一次使用了“人工智能”這一術(shù)語，從而引領(lǐng)了人工智能第一個興旺發(fā)展時期。這一階段的人工智能主要以翻譯、證明、博弈等為主要研究任務(wù)，取得了一系列的科技成就，LISP語言就是這一階段的佼佼者。人工智能在這一階段的飛速發(fā)展使人們相信只要通過科學研究就可以總結(jié)人類的邏輯思維方式并創(chuàng)造一個萬能的機器進行模仿。

　　2.2.3 挫折階段

　　60年代中至70年代初期，當人們深入研究人工智能的工作機理后卻發(fā)現(xiàn)，用機器模仿人類的思維是一件非常困難的事，許多科學發(fā)現(xiàn)并未逃離出簡單映射的方法，更無邏輯思維可言。但是，仍有許多科學家前赴后繼的進行著科學創(chuàng)新，在自然語言理解、計算機視覺、機器人、專家系統(tǒng)等方面取得了卓爾有效的成就。1972年，法國科學家發(fā)現(xiàn)了Prolog語言，成為繼LISP語言之后的最主要的人工智能語言。

　　2.2.4 第二個發(fā)展階段

　　以1977年第五屆國際人工智能聯(lián)合會議為轉(zhuǎn)折點，人工智能進入到以知識為基礎(chǔ)的發(fā)展階段，知識工程很快滲透于人工智能的各個領(lǐng)域，并促使人工智能走向?qū)嶋H應用。不久之后，人工智能在商業(yè)化道路上取得了卓越的成就，展示出了頑強的生命力與廣闊的應用前景，在不確定推理、分布式人工智能、常識性知識表示方式等關(guān)鍵性技術(shù)問題和專家系統(tǒng)、計算機視覺、自然語言理解、智能機器人等實際應用問題上取得了長足的發(fā)展。

　　2.2.5 平穩(wěn)發(fā)展階段

　　由于國際互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的普及，人工智能逐漸由單個主體向分布式主體方向發(fā)展，直到今天，人工智能已經(jīng)演變的復雜而實用，可以面向多個智能主體的多個目標進行求解。

　　3 人工智能在機械電子工程中的應用

　　物質(zhì)和信息是人類社會發(fā)展的最根源的兩大因素，在人類社會初期，由于生產(chǎn)力水平低，人類社會以物質(zhì)為首要基礎(chǔ)，僅靠“結(jié)繩記事”的方法傳遞信息，但隨著社會生產(chǎn)力的不斷發(fā)展，信息的重要性不斷被人們發(fā)現(xiàn)，文字成為傳遞信息最理想的途徑，最近五十年間，網(wǎng)絡(luò)的普及給信息傳遞帶來了新的生命，人類進入到了信息社會，而信息社會的發(fā)展離不開人工智能技術(shù)的發(fā)展。不論是模型的建立與控制，還是故障診斷，人工智能在機械電子工程當中都起著處理信息的作用。

　　由于機械電子系統(tǒng)與生俱來的不穩(wěn)定性，描述機械電子系統(tǒng)的輸入與輸出關(guān)系就變得困難重重，傳統(tǒng)上的描述方法有以下幾種：1)推導數(shù)學方程的方法;2)建設(shè)規(guī)則庫的方法;3)學習并生成知識的方法。傳統(tǒng)的解析數(shù)學的方法嚴密、精確，但是只能適用于相對簡單的系統(tǒng)，如線性定常系統(tǒng)，對于那些復雜的系統(tǒng)由于無法給出數(shù)學解析式，就只能通過操作來完成?，F(xiàn)代社會所需求的系統(tǒng)日益復雜，經(jīng)常會同時處理幾種不同類型的信息，如傳感器所傳遞的數(shù)字信息和專家的語言信息。由于人工智能處理信息時的不確定性、復雜性，以知識為基礎(chǔ)的人工智能信息處理方式成為解析數(shù)學方式的替代手段。

　　通過人工智能建立的系統(tǒng)一般使用兩類方法：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)和模糊推理系統(tǒng)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)可以模擬人腦的結(jié)構(gòu)，分析數(shù)字信號并給出參考數(shù)值;而模糊推理系統(tǒng)是通過模擬人腦的功能來分析語言信號。兩者在處理輸入輸出的關(guān)系上有相同之處也有不同之處，相同之處是：兩者都通過網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的形式以任意精度逼近一個連續(xù)函數(shù);不同之處是：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)物理意義不明確，而模糊推理系統(tǒng)有明確的物理意義;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)運用點到點的映射方式，而模糊推理系統(tǒng)運用域到域的映射方式;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)以分布式的方式儲存信息，而模糊推理系統(tǒng)則以規(guī)則的方式儲存信息;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)輸入時由于每個神經(jīng)元之間都有固定聯(lián)系，計算量大，而模糊推理系統(tǒng)由于連接不固定，計算量較小;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)輸入輸出時精度較高，呈光滑曲面，而模糊推理系統(tǒng)精度較低，呈臺階狀。

　　隨著社會的不斷發(fā)展，單純的一種人工智能方法已經(jīng)不能滿足日益增長的社會需要，許多科學家開始研究綜合性的人工智能系統(tǒng)。綜合性的人工智能系統(tǒng)采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)與模糊推理系統(tǒng)相結(jié)合的方法，取長補短，以獲得更全面的描述方式，模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)便是一成功范例。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)做到了兩者功能的最大融合，使信息在網(wǎng)絡(luò)各層當中找到一個最適合的完全表達空間。邏輯推理規(guī)則能夠?qū)υ鰪姽?jié)點函數(shù)，為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)提供函數(shù)連結(jié)，使兩者的功能達到最大化。

　　4 結(jié)論

　　科學的不斷發(fā)展帶來的不僅是學科的高度細化、深化，而且是學科間的高度融合。人工智能就是各學科交叉與綜合之后的結(jié)果，秉承這一天性，人工智能與機械電子工程自然的進行了完美融合，這一全新領(lǐng)域的發(fā)展必將引領(lǐng)世界潮流，促進生產(chǎn)力的飛速發(fā)展。

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