人工工程应用系统的发展和背景是人类科技和创新的大爆炸，这是本世纪的特征。以下文章与边肖编辑和分享的关于人工智能应用的论文相关。欢迎阅读！
论文1人工智能领域的应用
人工智能在工程技术领域的具体应用研究
[摘要]人工智能工程应用系统的发展及其背景是由于人类科技和创新的爆炸而产生的本世纪的特征。总的来说，在这个世纪里，各种科学技术学科的理论体系都得到了丰富和完善。在本世纪下半叶，体现为各种技术的融合与综合。因此，人类的社会生产力水平以前所未有的方式迅速提高。最近四五十年，发展得特别快。
[关键词]人工智能，工程技术应用
首先，人工智能(AI)是一门融合了计算机科学、生理学和哲学的交叉学科。人工智能的研究课题涵盖面很广，从机器视觉到专家系统，包括很多不同的领域。特点是让机器学会“思考”
人工智能是计算机科学的一个分支，涉及智能机器的研究、设计和应用。
1.20世纪80年代，随着专家系统技术的逐渐成熟和计算机技术的飞速发展，智能控制与决策的研究取得了很大进展。智能是一种仿生计算方法，从生物底层模拟和研究智能行为，扩展了传统的计算模式，为解决复杂问题提供了新的解决方案。为了提高计算智能的应用效率，分析了二进制遗传算法早熟收敛的原因，指出了传统变异算子在防止早熟收敛方面的不足，提出了一种能有效防止早熟收敛的二进制变异算子。在此基础上，提出了一种便于用常规逻辑门实现的遗传算法。考虑参数选择对遗传算法效率的影响。
2.人工智能在工程技术各行各业的应用
(1)工业过程的智能控制。生产过程的智能控制主要包括局部级和全局级两个方面。
(2)机械制造中的智能控制。在现代先进制造系统中，需要依靠不完整和不准确的数据来解决困难或不可预测的情况。人工智能技术为这一问题提供了有效的解决方案。
(3)电力电子研究领域中的智能控制。电力系统中发电机、变压器和电动机等电气设备的设计、生产、运行和控制是一个复杂的过程。国内外电气工作者已将人工智能技术引入到电气设备的优化设计、故障诊断和控制中，并取得了良好的控制效果。
(4)人工智能在水利工程中的应用。大坝安全监测自动化系统和大坝安全智能决策支持系统的结构。
1)针对大坝安全监控系统的可靠性，将基于现场总线的现场总线监控网络结构和通信网络模型应用于大坝安全监控系统，提高了系统的可靠性和组网的灵活性，使大坝安全监控自动化系统能够根据现场条件灵活组网，增加了系统的实用性。本文重点介绍了监控网络的系统结构、网络通信方式和功能分配。
2)针对自动化监测系统数据真实性和合理性检验问题，研究了大坝安全监测数据的预处理方法，应用灰色系统理论和过程突变理论建立了监测数据在线检验模型，有效解决了自动化系统监测数据合理性和真实性的在线检验问题。
3)利用人工神经网络技术研究了大坝监测数据的分析方法，建立了基于自学习神经元的自学习网络监测模型，为大坝监测数据的分析提供了一种新的思路和方法
4)为了合理地处理DSIDSS中的不确定因素，采用了模糊测度和模糊积分理论的基本思想和方法。结合模糊集和可能性理论，提出了大坝安全等级的分类和安全判据的表达方法。应用模糊测度和模糊积分理论，较好地解决了大坝安全综合评价中不确定因素的计算机表示和处理方法。
5)探讨了DSIDSS中的知识表示和推理技术，应用知识的语义网络和模糊产生式规则表示方法，建立了大坝安全智能决策支持系统的知识库。采用的模糊推理方法克服了传统贝叶斯推理方法的一些缺陷，在实际应用中证明是一种合理有效的推理方式。
人工智能的过程和工程技术转化的顺序包括：
1.机器学习
机器学习是研究计算机如何模拟或实现人类学习行为，以获得新的
知识或技能，重组已有的知识结构，以不断提高自身的绩效。它是人工智能的核心，也是让计算机智能化的根本途径。它广泛应用于人工智能的各个领域。它主要使用归纳、综合而不是演绎的机器学习。它基于对生理学、认知科学等人类学习机制的理解，构建人类学习过程的计算模型或认知模型，发展各种学习理论和学习方法，研究通用的学习算法并进行理论分析，构建具有具体应用的面向任务的学习系统。这些研究目标相互影响，相互促进。
2.模式识别
1).模式识别概述
模式识别是人类的一项基本智能。在日常生活中，人们经常进行“模式识别”。随着20世纪40年代计算机的出现和50年代人工智能的兴起，人们当然希望计算机能够取代或扩展人类的部分脑力工作。(计算机)模式识别在60年代初迅速发展，成为一门新学科。
模式识别是指对代表事物或现象的各种形式的信息(数字的、文字的和逻辑的)进行处理和分析，以描述、识别、分类和解释事物或现象的过程。它是信息科学和人工智能的重要组成部分。计算机用于识别和分类一组事件或过程。所识别的事件或过程可以是具体的对象，例如文字、声音、图像，或者是抽象的对象，例如状态和程度。这些不同于数字信息的对象被称为模式信息。
2)模式识别的应用(1)字符识别(2)语音识别(3)图像识别(4)医疗诊断
3.专家系统
1).专家系统概述
专家系统是一种智能计算机程序系统，它包含了某一领域专家的大量知识和经验。它可以利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理这个领域的问题。
2)发展历史
专家系统的发展经历了三个阶段，正在向第四代过渡。第一代专家系统(dendral，macsyma等。)的特点是专业化程度高，解决特殊问题的能力强。但架构的完整性和可移植性存在缺陷，解决问题的能力较弱。
第二代专家系统(mycin、casnet、prospector、hearsay等。)是一个单科性、专业性、应用性的系统。
第三代专家系统是一个多学科的综合系统，采用了多种人工智能语言、知识表示方法、推理机制和控制策略。
3.专家系统的基本结构
专家系统的基本结构如图所示，其中箭头方向是数据流的方向。专家系统通常由人机界面、知识库、推理机、解释器、综合数据库和知识获取六部分组成。知识库用于存储专家提供的知识。专家系统的问题求解过程是通过知识库中的知识模拟专家的思维方式。因此，知识库是专家系统质量的关键，即知识库中知识的质量和数量决定了专家系统的质量水平。
人工智能在互联网中的应用
物联网智能是利用人工智能技术服务于物联网的技术。它通过具有智能处理功能的软件，在网络服务器中部署人工智能的理论、方法和技术，为连接到物联网的物品、设备和人服务。
1.智能物联网
1)智能物联网的概念
智能物联网是指连接物联网的商品产生的信息能够被自动识别、处理和判断，并将处理结果反馈给连接的商品。同时，根据处理结果，可以给商品下达一定的操作指令，使连接的商品响应一定的动作。整个处理过程不需要人工参与。
2)智能物联网的实现方式。
要实现物联网的智能化，人工智能必须成为物联网的终端、传输网络和具有人工智能的数据处理服务器。
2.物联网需要的人工智能技术
1)物联网需要人工智能技术的研究成果，如问题求解、逻辑推理证明、专家系统、数据挖掘、模式识别、自动推理、机器学习、智能控制等技术。
2)物联网的智能控制
在物联网的应用中，控制将是物联网的主要环节，如何在物联网中实现智能控制将是其发展的关键。
3.物联网智能模型
基于人工智能技术的知识和研究，根据人工智能模型推导出智能物联网的智能模型。智能物联网分为五层：机器感知交互层、通信层、数据层、智能处理层和人机交互层。
作者简介
[1]吴，田华；国内外智能控制系统发展综述[J]；高科技通信；09, 1995.
[2]张新宇，许剑民；CIMS及其在陶瓷企业中的应用[J]；陶瓷；1995年第3期。
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