人工智能的申論范文匯編參考
隨著科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步，人工智能也不斷發(fā)展，并且對(duì)人類帶來了很大的影響。以下是學(xué)習(xí)啦小編整理分享人工智能的申請范文的相關(guān)文章，歡迎閱讀!
申論范文人工智能篇一
2017年兩會(huì)上，“人工智能”第一次被寫入了政府工作報(bào)告。雷軍、李彥宏等代表委員也帶來議案提案，讓人工智能維持高熱度。
國內(nèi)的人工智能領(lǐng)域“虛火”太盛，包括自然語言理解在內(nèi)的核心技術(shù)仍沒有解決，產(chǎn)業(yè)界就急于賺錢，過度跟風(fēng)。在今天舉行的2017第二屆語言與智能高峰論壇發(fā)布會(huì)上，美國伊利諾伊大學(xué)芝加哥分校(UIC)劉兵教授等業(yè)內(nèi)人士批評(píng)了目前人工智能領(lǐng)域存在的上述問題。
[綜合分析]
新一代人工智能的迅速發(fā)展，正深刻改變著我們的生活。經(jīng)歷過人工智能興衰的科學(xué)家感慨，50多年前，當(dāng)人工智能破土萌芽之時(shí)，計(jì)算機(jī)科學(xué)家根本不曾想到，它會(huì)發(fā)展成現(xiàn)在大家都習(xí)以為常的樣子。
我國人工智能研究有聲有色，被認(rèn)為能和發(fā)達(dá)國家一較短長。經(jīng)過多年的積累，我國在人工智能領(lǐng)域取得不少重要進(jìn)展，國際科技論文發(fā)表量和發(fā)明專利授權(quán)量已居世界第二，部分領(lǐng)域核心關(guān)鍵技術(shù)實(shí)現(xiàn)重要突破。語音識(shí)別、視覺識(shí)別技術(shù)世界領(lǐng)先，工業(yè)機(jī)器人、服務(wù)機(jī)器人、無人駕駛逐步進(jìn)入實(shí)際應(yīng)用。正是看到人工智能的重要性，為了搶抓人工智能發(fā)展的重大戰(zhàn)略機(jī)遇，構(gòu)筑我國人工智能發(fā)展的先發(fā)優(yōu)勢，以最近發(fā)布的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》為標(biāo)志，人工智能已經(jīng)上升為國家層面的戰(zhàn)略。
與此同時(shí)，也要清醒地看到，我國人工智能整體發(fā)展水平與發(fā)達(dá)國家相比仍存在差距，從基礎(chǔ)理論、核心算法，到關(guān)鍵設(shè)備、高端芯片等，仍缺少重大原創(chuàng)成果;一流的本土企業(yè)和技術(shù)雖然有，但還沒有形成群體效應(yīng)，沒有建立起具有國際影響力的生態(tài)圈;人工智能尖端人才遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足需求，目前頂尖的人工智能科學(xué)家主要都是“引智”而來。
盡管人工智能取得了一些進(jìn)展，技術(shù)正變得越來越“聰明”，但人們也很清楚，現(xiàn)在尚處在人工智能工具與技術(shù)發(fā)展的初級(jí)階段。在當(dāng)前的人工智能熱潮面前，要更加注重人工智能的健康發(fā)展，去除各種“虛火”，尤其要避免早前互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等發(fā)展過程中一窩蜂“逐熱而上”或是以資本砸出“風(fēng)口”的短期逐利行為。
[參考對(duì)策]
確保人工智能的健康發(fā)展，首先要避免“混戰(zhàn)”。人工智能是一種綜合能力，背后是計(jì)算機(jī)視覺、深度學(xué)習(xí)、語音和自然語言處理等基礎(chǔ)技術(shù)的支撐，有必要建立和完善適應(yīng)人工智能發(fā)展的基礎(chǔ)設(shè)施、政策法規(guī)、標(biāo)準(zhǔn)體系，避免重復(fù)建設(shè)和技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一所帶來的投入浪費(fèi)。
其次，要預(yù)判風(fēng)險(xiǎn)。人工智能是影響面廣的顛覆性技術(shù)，可能引發(fā)出改變就業(yè)結(jié)構(gòu)、沖擊法律與社會(huì)倫理、侵犯個(gè)人隱私等問題，有必要進(jìn)行前瞻預(yù)防，確保人工智能安全、可靠、可控發(fā)展。
申論范文人工智能篇二
人工智能在電氣工程自動(dòng)化中的應(yīng)用
摘 要：人工智能是由麥卡錫首次提出的智能化科學(xué)概念。隨著科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步，人工智能也不斷發(fā)展，逐漸形成了一套比較完整的綜合性科學(xué)。整個(gè)系統(tǒng)以計(jì)算機(jī)為中心，其中包含了自動(dòng)化理論、信息化理論、心理學(xué)理論、生物學(xué)理論以及哲學(xué)等多方面的學(xué)科內(nèi)容。人工智能帶動(dòng)了電信和機(jī)械領(lǐng)域的技術(shù)更新，解決了很多在生產(chǎn)和生活中遇到的難題。最近幾年，人工智能在電氣工程自動(dòng)化中有著非常重要的作用。本文我們主要討論人工智能在電氣自動(dòng)化中的應(yīng)用。
關(guān)鍵詞：電氣工程;自動(dòng)化;人工智能
現(xiàn)階段，人工智能已經(jīng)受到了電氣工程自動(dòng)化工作人員的重視，人工智能是一項(xiàng)先進(jìn)的新興學(xué)科，它擺脫了傳統(tǒng)電器自動(dòng)化技術(shù)的束縛，同其他學(xué)科之間具有相容性。人工智能在實(shí)際運(yùn)用過程中同傳統(tǒng)電器自動(dòng)化控制技術(shù)相比有很多優(yōu)越性，在航空以及國防等多個(gè)領(lǐng)域都有重要的應(yīng)用。事實(shí)證明，人工智能可以有效的提高生產(chǎn)效率，節(jié)省人力資源，所以，如何把人工智能更好的應(yīng)用到電器自動(dòng)化領(lǐng)域是我們下一步研究的重點(diǎn)內(nèi)容。
一、人工智能的概念
人工智能是近些年來新型的科學(xué)技術(shù)，隨著計(jì)算機(jī)行業(yè)的不斷進(jìn)步而發(fā)展出來的一個(gè)科學(xué)分支，它和納米技術(shù)以及基因工程共同被稱為21世紀(jì)的三大尖端技術(shù)。人工智能主要是利用計(jì)算機(jī)來模擬人的工作或者是思維的一種學(xué)科，他主要應(yīng)用在圖像處理、機(jī)器人制造、智能控制以及專家系統(tǒng)等多個(gè)方面。一般來說人工智能的主要目的就是讓機(jī)器人代替人做一些比較復(fù)雜或者繁瑣的工作。人工智能系統(tǒng)主要包含了機(jī)器對(duì)外界的感知、機(jī)器的思維以及機(jī)器的行為三個(gè)方面，人工智能是自動(dòng)化技術(shù)的一項(xiàng)重要應(yīng)用，他可以讓機(jī)器體現(xiàn)出人的思維和意識(shí)，通過對(duì)機(jī)器的控制來完成復(fù)雜的工作。雖然人工智能研究已經(jīng)取得了一些進(jìn)步，但終究還無法和人類的智慧相比，還需要人的控制。
電器工程的傳統(tǒng)研究也只局限于電氣化方面，但是隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷進(jìn)步和發(fā)展，電器自動(dòng)化領(lǐng)域也開始逐步使用人工智能。人工智能在電器自動(dòng)化中的應(yīng)用可以模擬人的大腦，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集和分析，并且及時(shí)做出應(yīng)對(duì)措施，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)的自動(dòng)化，這樣可以大大提高生產(chǎn)效率，改變傳統(tǒng)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。
二、人工智能在電器工程中應(yīng)用的優(yōu)點(diǎn)
(一)受外界因素影響較小
傳統(tǒng)的電器工程控制器在使用過程中受到很多不確定因素的影響，使用起來性能不夠穩(wěn)定，在計(jì)算過程中會(huì)有很多不同類型的數(shù)值以及參數(shù)。而人工智能的設(shè)計(jì)并不需要精確的動(dòng)態(tài)模型，也不會(huì)受到上述提到的數(shù)值以及參數(shù)的影響，總體相比較而言，人工智能受到外界環(huán)境的影響更小。
(二)相關(guān)參數(shù)的調(diào)節(jié)更加便捷
人工智能對(duì)于使用中相關(guān)參數(shù)的調(diào)整同傳統(tǒng)工作方式相比更加便捷，它的系統(tǒng)操作更加簡便，方便工作人員學(xué)習(xí)，自身的適應(yīng)能力也比較強(qiáng)。人工智能控制器就算沒有專家在現(xiàn)場指導(dǎo)，它也能自動(dòng)調(diào)整相關(guān)信息來設(shè)定參數(shù)，并且根據(jù)遇到的狀況進(jìn)行自我修正，工作起來更加方便。
(三)具有較好的一致性
傳統(tǒng)的控制方法主要是針對(duì)特定的目標(biāo)來進(jìn)行設(shè)計(jì)和使用的，因此對(duì)于一些特定的對(duì)象，控制效果會(huì)非常好，但是對(duì)于其他目標(biāo)來說，控制效果就無法確定了。人工智能具有較好的一致性，這就解決了這一問題，在系統(tǒng)里輸入任何未知數(shù)據(jù)都會(huì)產(chǎn)生很高的估計(jì)，這種工作模式也會(huì)減小一些因素對(duì)電器自動(dòng)化工程的影響。除此之外，智能化的設(shè)定還會(huì)使產(chǎn)品更加統(tǒng)一，具有一致性的標(biāo)準(zhǔn)。
(四)操作過程中的誤差相對(duì)較小
因?yàn)槿斯ぶ悄茉诠ぷ鬟^程中受到外界的影響比較小，自身的抗干擾性能也比較好，因此系統(tǒng)參數(shù)并不會(huì)隨著工作時(shí)間的延長而改變。理論上來說，這些參數(shù)都會(huì)保持一個(gè)固定值，所以大的誤差一般不會(huì)發(fā)生。
(五)可以有效的節(jié)省人力和物力資源
傳統(tǒng)的電器工作會(huì)有很多的線路、變壓器或者是機(jī)器等多方面電器工程操作。涉及到的設(shè)備眾多有可能會(huì)導(dǎo)致設(shè)備擺放較亂，這就需要很多的人力進(jìn)行清理，長久以來就會(huì)成為一項(xiàng)非常繁重的工作。從這個(gè)角度上來說，人工智能和傳統(tǒng)電器操作相比，可以減少對(duì)變壓器和線路的需求，有效的降低人力物力資源的浪費(fèi)。
三、人工智能在電器工程自動(dòng)化中的應(yīng)用
(一)如何對(duì)電氣設(shè)備進(jìn)行故障的診斷
電氣設(shè)備在實(shí)際工作中的作用是相當(dāng)大的，但是，一旦出現(xiàn)故障，解決起來會(huì)相當(dāng)棘手。所以學(xué)會(huì)如何對(duì)電氣設(shè)備進(jìn)行故障的診斷非常重要，而智能故障診斷的技術(shù)恰好解決了這一難題。復(fù)雜性、非線性是這種電氣設(shè)備的故障特點(diǎn)，正是這些特點(diǎn)使以往的診斷技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)高、準(zhǔn)確率不高、達(dá)不到我們預(yù)期的效果。我們將智能系統(tǒng)中的理論和專家系統(tǒng)相結(jié)合，就能夠保證高準(zhǔn)確度的故障診斷。
(二)提高電氣設(shè)備的性能
我們目前所用的電氣設(shè)備的性能還不算太高，工作效率比較低，因此能夠提高電氣設(shè)備的性能是很重要的。在這項(xiàng)工作中，將科學(xué)的知識(shí)和豐富的經(jīng)驗(yàn)有機(jī)的結(jié)合起來，使設(shè)備更加的實(shí)用、安全?，F(xiàn)如今，伴隨著現(xiàn)代社會(huì)的飛速發(fā)展，多媒體也受到人們的歡迎，利用人工的智能技術(shù)來設(shè)計(jì)電氣產(chǎn)品，從根本上解決勞動(dòng)力問題，效率高。最重要的是它能夠減少工作的時(shí)間，節(jié)省原材料，是設(shè)計(jì)出的產(chǎn)品更加實(shí)用、環(huán)保、科學(xué)。
(三)利用電子技術(shù)控制設(shè)備運(yùn)行
在很多國家利用電子技術(shù)控制設(shè)備運(yùn)行是很流行的，人工的智能技術(shù)也是人類社會(huì)發(fā)展的一個(gè)重要的里程碑，為人們做出很大的貢獻(xiàn)，因此對(duì)它的要求也越來越高。利用電子技術(shù)控制設(shè)備是一個(gè)很復(fù)雜的工作，它可以運(yùn)用專業(yè)的知識(shí)、擁有很高的科技水平，對(duì)大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。模糊的控制、系統(tǒng)的控制、網(wǎng)絡(luò)控制與人工的智能技術(shù)有機(jī)的結(jié)合起來，就可能保證生產(chǎn)的安全性、高效性和實(shí)用性。
四、結(jié)束語
目前，人工的智能技術(shù)應(yīng)用于電氣設(shè)備中對(duì)人類資源來說是一種真正意義上的解放，它主要是由電子計(jì)算機(jī)控制，準(zhǔn)確有效。這項(xiàng)技術(shù)盡可能的發(fā)揮出最大的作用，能夠準(zhǔn)確的判斷出故障的位置進(jìn)行維修，優(yōu)化系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。雖然它也存在一些技術(shù)上的問題，但是相信在我們不斷的實(shí)踐和改進(jìn)中，它將會(huì)更加的完善，為人類社會(huì)提供更多地幫助。
申論范文人工智能篇三
人工智能在工程技術(shù)領(lǐng)域的具體應(yīng)用研究
[摘 要]人工智能工程應(yīng)用系統(tǒng)的發(fā)展及其背景是在人類科技與革新的大爆發(fā)乃是本世紀(jì)的特點(diǎn)。由總體而言，在本世紀(jì)內(nèi)，各門科技學(xué)科的理論體系得到了充實(shí)和完善。到本世紀(jì)下半葉則體現(xiàn)為各類技術(shù)的集成與綜合。由此，人類的社會(huì)生產(chǎn)力水平得到了史無前例的迅速增長。近四五十年發(fā)展尤為迅速。
[關(guān)鍵詞]人工智能，工程技術(shù)應(yīng)用
首先，介紹下人工智能(Artificial Intelligence，AI)是一門綜合了計(jì)算機(jī)科學(xué)、生理學(xué)、哲學(xué)的交叉學(xué)科。人工智能的研究課題涵蓋面很廣，從機(jī)器視覺到專家系統(tǒng)，包括了許多不同的領(lǐng)域。 其中特點(diǎn)是讓機(jī)器學(xué)會(huì)“思考”
人工智能學(xué)科是計(jì)算機(jī)科學(xué)中涉及研究、設(shè)計(jì)和應(yīng)用智能機(jī)器的一個(gè)分支。
1.20世紀(jì)80年代，專家系統(tǒng)技術(shù)的逐漸成熟及計(jì)算機(jī)技術(shù)的迅速發(fā)展，使得智能控制和決策的研究也取得了較大進(jìn)展。計(jì)算智能是一種仿生計(jì)算方法，它從生物底層對(duì)智能行為進(jìn)行模擬和研究，拓展了傳統(tǒng)的計(jì)算模式，為復(fù)雜問題的求解提供了新的解決辦法。為了提高計(jì)算智能的應(yīng)用效率，本文分析了二進(jìn)制遺傳算法中早熟收斂的成因，指出了傳統(tǒng)的變異算子在防止早熟收斂方面的不足，提出了一種能有效預(yù)防早熟現(xiàn)象的二元變異算子，并在此基礎(chǔ)上提出了一種便于用常規(guī)邏輯門電路實(shí)現(xiàn)的遺傳算法。鑒于參數(shù)選擇對(duì)于遺傳算法求解效率的影響。
2.人工智能在工程技術(shù)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(jí)和全局級(jí)。
(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。
(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(dòng)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 。
(4)人工智能在水利工程中應(yīng)用。大壩安全監(jiān)測自動(dòng)化系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和大壩安全智能決策支持系統(tǒng)(DSIDSS)。
1)針對(duì)大壩安全監(jiān)測系統(tǒng)的可靠性問題，將現(xiàn)場總線監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和基于現(xiàn)場總線的通信網(wǎng)絡(luò)模型應(yīng)用于大壩安全監(jiān)測系統(tǒng)中，提高了系統(tǒng)的可靠性和系統(tǒng)組網(wǎng)的靈活性，使大壩安全監(jiān)測自動(dòng)化系統(tǒng)可根據(jù)現(xiàn)場條件靈活組網(wǎng)，增加了系統(tǒng)的實(shí)用性。重點(diǎn)研究了監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、網(wǎng)絡(luò)通訊模式和功能分布。
2)針對(duì)自動(dòng)化監(jiān)控系統(tǒng)的數(shù)據(jù)真實(shí)性和合理性檢驗(yàn)問題，研究了大壩安全監(jiān)測數(shù)據(jù)的預(yù)處理方法，應(yīng)用灰色系統(tǒng)理論和過程突變理論建立了監(jiān)測數(shù)據(jù)的在線檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?，有效地解決了自動(dòng)化系統(tǒng)監(jiān)測數(shù)據(jù)的合理性和真實(shí)性的在線檢驗(yàn)問題。
3)應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)研究了大壩監(jiān)測數(shù)據(jù)的分析方法，建立了基于自學(xué)習(xí)神經(jīng)元的自學(xué)習(xí)即網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控模型，為大壩安全監(jiān)控模型的建立和預(yù)測提供了新的思路和方法。
4)針對(duì)合理處理DSIDSS中的不確定因素問題，采用模糊測度和模糊積分理論的基本思想和方法進(jìn)行了處理。結(jié)合模糊集和可能性理論，提出了大壩安全等級(jí)劃分和安全判據(jù)的表示方法。應(yīng)用模糊測度和模糊積分理論，較好地解決了大壩安全綜合評(píng)價(jià)中不確定性因素的計(jì)算機(jī)表示和處理方法。
5)探討了DSIDSS中的知識(shí)表示和推理技術(shù)，應(yīng)用知識(shí)的語義網(wǎng)絡(luò)和模糊產(chǎn)生式規(guī)則表示方法，建立了大壩安全智能決策支持系統(tǒng)的知識(shí)庫。所采用的模糊推理方法克服了傳統(tǒng)Bayes推理方法的部分缺陷，在實(shí)際應(yīng)用中表明是合理有效的一種推理模式。
人工智能的過程及在工程技術(shù)轉(zhuǎn)化的順序包含：
1.機(jī)器學(xué)習(xí)
機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning)是研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新
的知識(shí)或技能，重新組織已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使計(jì)算機(jī)具有智能的根本途徑，其應(yīng)用遍及人工智能的各個(gè)領(lǐng)域，它主要使用歸納、綜合而不是演繹機(jī)器學(xué)習(xí)的研究是根據(jù)生理學(xué)、認(rèn)知科學(xué)等對(duì)人類學(xué)習(xí)機(jī)理的了解，建立人類學(xué)習(xí)過程的計(jì)算模型或認(rèn)識(shí)模型，發(fā)展各種學(xué)習(xí)理論和學(xué)習(xí)方法，研究通用的學(xué)習(xí)算法并進(jìn)行理論上的分析，建立面向任務(wù)的具有特定應(yīng)用的學(xué)習(xí)系統(tǒng)。這些研究目標(biāo)相互影響相互促進(jìn)。
2.模式識(shí)別
1). 模式識(shí)別概述
模式識(shí)別(Pattern Recognition)是人類的一項(xiàng)基本智能，在日常生活中，人們經(jīng)常在進(jìn)行“模式識(shí)別”。隨著20世紀(jì)40年代計(jì)算機(jī)的出現(xiàn)以及50年代人工智能的興起，人們當(dāng)然也希望能用計(jì)算機(jī)來代替或擴(kuò)展人類的部分腦力勞動(dòng)。(計(jì)算機(jī))模式識(shí)別在20世紀(jì)60年代初迅速發(fā)展并成為一門新學(xué)科。
模式識(shí)別(Pattern Recognition)是指對(duì)表征事物或現(xiàn)象的各種形式的(數(shù)值的、文字的和邏輯關(guān)系的)信息進(jìn)行處理和分析，以對(duì)事物或現(xiàn)象進(jìn)行描述、辨認(rèn)、分類和解釋的過程，是信息科學(xué)和人工智能的重要組成部分。應(yīng)用計(jì)算機(jī)對(duì)一組事件或過程進(jìn)行辨識(shí)和分類，所識(shí)別的事件或過程可以是文字、聲音、圖像等具體對(duì)象，也可以是狀態(tài)、程度等抽象對(duì)象。這些對(duì)象與數(shù)字形式的信息相區(qū)別，稱為模式信息。
2).模式識(shí)別的應(yīng)用(1)文字識(shí)別(2)語音識(shí)別(3)圖像識(shí)別(4)醫(yī)學(xué)診斷
3.專家系統(tǒng)
1).專家系統(tǒng)概述
專家系統(tǒng)是一個(gè)智能計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng)，其內(nèi)部含有大量的某個(gè)領(lǐng)域?qū)＜宜降闹R(shí)與經(jīng)驗(yàn)，能夠利用人類專家的知識(shí)和解決問題的方法來處理該領(lǐng)域問題。
2).發(fā)展歷史
專家系統(tǒng)的發(fā)展已經(jīng)歷了3個(gè)階段，正向第四代過渡和發(fā)展。 第一代專家系統(tǒng)(dendral、macsyma等)以高度專業(yè)化、求解專門問題的能力強(qiáng)為特點(diǎn)。但在體系結(jié)構(gòu)的完整性、可移植性等方面存在缺陷，求解問題的能力弱。
第二代專家系統(tǒng)(mycin、casnet、prospector、hearsay等)屬單學(xué)科專業(yè)型、應(yīng)用型系統(tǒng)
第三代專家系統(tǒng)屬多學(xué)科綜合型系統(tǒng)，采用多種人工智能語言，綜合采用各種知識(shí)表示方法和多種推理機(jī)制及控制策略
3. 專家系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)
專家系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)如圖所示，其中箭頭方向?yàn)閿?shù)據(jù)流動(dòng)的方向。專家系統(tǒng)通常由人機(jī)交互界面、知識(shí)庫、推理機(jī)、解釋器、綜合數(shù)據(jù)庫、知識(shí)獲取等6個(gè)部分構(gòu)成。知識(shí)庫用來存放專家提供的知識(shí)。專家系統(tǒng)的問題求解過程是通過知識(shí)庫中的知識(shí)來模擬專家的思維方式的，因此，知識(shí)庫是專家系統(tǒng)質(zhì)量是否優(yōu)越的關(guān)鍵所在，即知識(shí)庫中知識(shí)的質(zhì)量和數(shù)量決定著專家系統(tǒng)的質(zhì)量水平。
人工智能在物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用
物聯(lián)網(wǎng)智能是利用人工智能技術(shù)服務(wù)于物聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)是將人工智能的理論方法和技術(shù)通過具有智能處理功能的軟件部署在網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器中去服務(wù)于接入物聯(lián)網(wǎng)的物品設(shè)備和人。
1.智能物聯(lián)網(wǎng)
1)智能物聯(lián)網(wǎng)概念
智能物聯(lián)網(wǎng)就是對(duì)接入物聯(lián)網(wǎng)的物品設(shè)備產(chǎn)生的信息能夠?qū)崿F(xiàn)自動(dòng)識(shí)別和處理判斷，并能將處理結(jié)果反饋給接入的物品設(shè)備，同時(shí)能根據(jù)處理結(jié)果對(duì)物品設(shè)備進(jìn)行某種操作指令的下達(dá)使接入的物品設(shè)備作出某種動(dòng)作響應(yīng).而整個(gè)處理過程無需人類的參與。
2)智能物聯(lián)網(wǎng)的實(shí)現(xiàn)途徑
要實(shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)智能化就必須讓人工智能成為物聯(lián)知終端、傳輸網(wǎng)絡(luò)、具有人工智能的數(shù)據(jù)處理服務(wù)器。
2.物聯(lián)網(wǎng)需要的人工智能技術(shù)
1)物聯(lián)網(wǎng)中需要來自人工智能技術(shù)的研究成果.如問題求解、邏輯推理證明、專家系統(tǒng)、數(shù)據(jù)挖掘、模式識(shí)別、自動(dòng)推理、機(jī)器學(xué)習(xí)、智能控制等技術(shù)。
2)物聯(lián)網(wǎng)的智能控制
在物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用中.控制將是物聯(lián)網(wǎng)的主要環(huán)節(jié).如何在物聯(lián)網(wǎng)中實(shí)現(xiàn)智能控制將是物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的關(guān)鍵。
3.物聯(lián)網(wǎng)智能模型
基于對(duì)人工智能技術(shù)的認(rèn)識(shí)和研究.依據(jù)人工智能模型.推演出了智能物聯(lián)網(wǎng)智能化模型。智能物聯(lián)網(wǎng)被分為五個(gè)層次機(jī)器感知交互層、通信層、數(shù)據(jù)層、智能處理層、人機(jī)交互層，共五層。
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