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第1篇：人工智能技術的概念范文

關鍵詞：人工智能；智能營銷；營銷趨勢；營銷挑戰

一、引言

隨著人工智能技術的快速發展，越來越多的企業將人工智能技術應用到企業的日常生產經營活動中來。NarrativeScience和國家商業研究所的報告顯示，在2016年僅有38%的企業表示引用了人工智能技術，而到了2017年這一數字迅速增長到了61%。與此同時人工智能技術在營銷領域的應用也越來越廣泛，在零售行業，人工智能可以通過自我學習，為消費者添加標簽，描繪用戶畫像；在網絡消費場景，智能人工助理可以幫助營銷人員及時在線回答用戶問題。人工智能的應用讓消費者與企業的互動更加頻繁，這也給企業營銷活動本身帶來了如隱私泄露、過度營銷、用戶倦怠等問題。如何正確處理人工智能技術在營銷領域的應用問題，成為了學者們日益關注的重點。以往的研究已經從人工智能營銷的技術基礎、概念、隱私擔憂等方面進行了分析，本文將從人工智能營銷的內涵、趨勢、挑戰等方面進行梳理研究，希望能夠對人工智能態勢下的市場營銷有更加全面的認識，為企業應對人工智能營銷活動中的問題提供有價值的參考。

二、人工智能態勢下的市場營銷

（一）智能營銷的內涵

智能營銷，是伴隨著人工智能應用的發展而產生的一個新的營銷概念。智能營銷不等同于電子營銷，它是建立在大數據、人工智能、云計算等綜合技術基礎上的一種智能化運作模式（汪濤2014），是可以模仿營銷人員的部分行為活動的過程。隨著人工智能技術在營銷領域的應用，智能化的設備通過仿真、思考、行動等模式完成了營銷人員所需要進行的一部分工作，深刻改變了營銷思維和方式。作為智能經濟條件下的新產物，目前學者們對智能營銷還沒有形成一致的概念界定。但是隨著對人工智能的逐步深入了解，業界逐漸形成了一種共識，即它是企業借助計算機網絡、移動互聯網等智能技術來進行營銷活動的各種新思維、新方法、新工具的一種創新營銷新概念（常亞平2018），它包括智能識別、智能存儲、智能執行等多個方面。

（二）智能營銷的技術基礎

人工智能營銷的興起離不開技術的支持，根據以往文獻的研究，可以將智能營銷發展的技術基礎大致歸為三個方面：首先，移動互聯網和5G技術為智能營銷發展提供了海量數據來源的保障。智能營銷發展的重要基礎就是數據，持續可靠的數據獲取是智能營銷所需的核心技術之一。隨著移動互聯網和5G技術的發展，營銷活動借助虛擬現實技術、仿真技術、人工生物智能技術廣泛深入到消費者的工作、娛樂、生活、消費等日常行為活動中，全方位地記錄了消費者的行為數據，為智能營銷的后續分析處理工作提供了海量的數據信息來源。其次，云計算幫助智能營銷完成了復雜的數據計算和處理分析。移動互聯網時代，大數據的發展使網絡數據成幾何倍增長，如何計算和處理分析這些海量數據成為了智能營銷發展所必須解決的重要問題。云計算技術憑借強大的數據計算能力，很好地解決了人工智能技術應用過程中的海量數據處理問題，通過多維度數據的連接實現了萬物互聯，從而使消費者和智能設備的交互體驗更加完善，營銷場景也因及時準確的數據分析而更加智慧化。最后，人工智能商業化應用技術為智能營銷發展提供了網絡應用環境。德勤2019年《全球人工智能發展白皮書》顯示，當前人工智能技術已進入全方位商業化階段，并預測全球人工智能市場在未來幾年會經歷現象級增長（錢明輝2019）。我國也出臺了相應政策來支持人工智能商業化應用的發展，2019年我國從事人工智能業務企業數量居全球第二。人工智能商業化的發展環境以及人工智能商業化應用技術的支持，為智能營銷的發展創造了良好的外部網絡應用環境。

（三）人工智能在營銷中的應用體現

人工智能技術在營銷中的應用，使營銷活動體現出了新的特點，如：視覺、聽覺、觸覺等多種形態的新互動方式、個性化需求的預測等。根據營銷活動的不同過程階段，可以從四個方面來分析人工智能在營銷中的應用體現。1.營銷調查研究階段。營銷調查研究是營銷活動的起點，通過提前的調研企業可以了解市場占有情況、消費者意愿、目標消費群體需求等重要信息。大數據技術以及人工智能技術的應用，極大地提高了企業營銷活動前期的營銷調研效率。消費者在各種生活消費場景中會留下自己的痕跡和使用信息，人工智能技術會幫助企業將海量的用戶數據進行歸類，如賬戶數據、交易數據、瀏覽數據等，并利用這些數據進行用戶畫像，從而準確分析出消費者的日常消費偏好、消費方式等信息，幫助營銷人員獲取營銷調研后的第一手分類數據。2.營銷策略的制定階段。人工智能技術從全網智能抓取相關數據進行分析，并智能分析出最新熱度關注點，幫助營銷人員完成尋找吸引消費者的創新點環節，擺脫了以往只依賴于營銷人員自身經驗判斷和小范圍營銷調研結果的限制。同時借助仿真技術、生物識別等技術，人工智能技術所創造的“人工腦”可以完成營銷策略制定過程中的一部分思考工作，如創意篩選、優化等方面。3.營銷執行階段。以往的營銷推廣活動，需要營銷人員提前進行宣傳媒介的選擇并且派大量人員進行實地配合，受限于地點、經費等外部因素。而人工智能技術根據網絡熱度數據分析，自行篩選出適合企業產品宣傳的網絡平臺，并且根據用戶使用偏好數據測算出適合的營銷時間點、次數等，在用戶進行相關網絡訪問時個性化推送符合該用戶需求特征的營銷方案，如喜馬拉雅會根據用戶年齡、性別、收聽歷史記錄等自動推送相關收聽圖書資源和購買活動等。4.營銷效果的評估階段。以前的營銷活動效果評估需要事后進行監測，而人工智能技術的應用幫助企業實現了實時監測，系統自動在全網絡進行相關內容的數據抓取和分析處理，并將監測效果及時反饋給營銷人員，方便營銷人員根據消費者反應及時修改營銷方案，降低了突發事件對企業營銷活動的影響。

三、人工智能帶來的營銷管理新趨勢

人工智能技術在營銷領域的應用深刻地改變了企業的營銷思維和營銷方式，也讓營銷管理活動有了新發展，對于人工智能帶來的營銷管理新趨勢可以從下面幾個方面來理解：一是技術驅動營銷變革。智能技術將成為下一代營銷變革的新支撐。目前，仿真技術和人工生物智能技術的初步使用已經能夠幫助智能設備進行部分營銷工作中的思考問題。營銷專家智能系統可以實現專業知識的傳遞和學習，在營銷專家的訓練下智能系統會增長解決問題所需的知識，并向用戶提供解決問題的辦法。電子自動訂貨系統，會根據企業線上線下的銷售數據自動進行分析，智能識別暢銷品和滯銷品，并根據實際情況自動交換訂單信息，減少營銷人員在了解銷售狀況和消費者偏好等信息時所投入的時間成本。人工智能技術的應用帶來了營銷理念、方法、手段、工具等各個方面的改變，未來如何利用好人工智能技術來幫助企業進行營銷活動是營銷人員需要關注的重點。二是營銷方式的多元化和營銷推薦的大規模定制化。人工智能技術的應用給營銷方式帶來了巨大的變革，短視頻營銷、直播營銷等新型營銷方式使企業營銷活動不再局限于傳統線下和網絡頁面廣告等方式。這種多元化的智能營銷方式，可以更加廣泛深入地獲取消費者的各種使用數據信息，如抖音小視頻會根據用戶關注信息來自動推送相關產品宣傳視頻。智能化的營銷方式讓大規模定制化成為可能，企業可以借助智能技術和數據處理技術實現對每個用戶的精準識別與記錄，從而為其個性化推薦相關信息，實現營銷個性化的批量自動生產。三是“AI+”智慧營銷帶來的跨場景營銷。“AI+短視頻”營銷、“AI+KOL”的粉絲營銷等不同營銷策略，在人工智能技術的支持下各自發揮所長，應用到營銷活動的各個環節當中。“AI+”的使用增強了消費者的互動體驗感和真實感，如唯品會的智能試裝功能可以幫消費者實現線上虛擬體驗，大大提升了消費者從“看”到“買”的效率，縮短了購買轉化時間。在移動互聯網時代，消費場景碎片化、消費行為流動化，人工智能技術的使用可以幫助企業處理復雜的消費使用數據，系統整合消費者在不同場景的多維行為數據，從而精準識別不同消費個體在不同消費場景下的差異化需求，結合消費者的實時場景，為消費者適時提供跨場景的營銷服務，突破圈層和場景的限制，擴大營銷推廣范圍，提升企業的56品牌宣傳度。四是基于智能識別、語音互動等技術的線上線下一體化智慧營銷。根據2018年人工智能應用行業報告，目前人工智能技術已經可以應用到零售的全鏈條環節，既可以線上進行用戶畫像和精準個性化推薦，也可以線下智能物流、智能選址、優化消費者行為分析和商品運營環節等，這種線上線下一體化智慧營銷，需要完整的人工智能技術體系的支持。通過分析消費者軌跡數據、可穿戴智能設備的身體數據以及社交消費平臺數據等信息，利用線上線下信息的同步傳輸、人臉識別等技術，人工智能可以及時捕捉消費者行為及心理需求，并實現精準匹配。

四、人工智能時代市場營銷面臨的挑戰

人工智能技術在營銷領域的應用給企業和消費者都帶來了極大的便利，但是技術都是具有兩面性的，我們必須理性對待人工智能技術，正視人工智能應用過程中產生的問題。根據以往文獻的研究，可以從以下幾個方面來認識人工智能時代市場營銷面臨的挑戰。一是人工智能背景下復合型營銷人才的不足，帶來的技術和營銷的進一步對接問題。當前，智能營銷領域的一個顯著問題就是技術與營銷的進一步深度銜接問題，懂技術、懂市場的復合型人才的不足使得企業在應用人工智能過程中出現很大障礙。一些機構掌握著最新智能技術，積累了海量數據；而另一些機構則了解市場，不掌握技術，技術應用與市場營銷之間的銜接出現了隔閡。人工智能技術在營銷的應用給所有領域的營銷人員都帶來了挑戰，人才和工作需求雙向失衡。企業必須培養復合型的營銷人才，引進新技術培訓課程，提升現有營銷人員的整體技術素質，從而幫助企業解決智能技術與營銷的進一步對接問題。二是人工智能營銷過程中暴露的數據隱私保護和流量造假問題。各種數據隱私新聞案件的曝光，讓越來越多的用戶對新技術的使用保持著高度敏感。大量未經用戶本人同意的數據非法監測和解讀嚴重干擾著消費者的日常生活，一些企業甚至利用智能技術對用戶個人信息進行預測分析來以此獲取用戶隱私。而流量數據造假問題更是進一步瓦解了消費者對網絡消費活動的信任，一些企業為了短期的盈利，利用內容剪切等網絡工具打造虛假流量信息，給消費者帶來了誤導，同時也嚴重干擾了正常的市場競爭秩序。為了能夠讓企業更有效地推進人工智能技術與營銷活動的銜接，必須及時懲治非法獲取消費者隱私的企業，營造良好的網絡使用環境，同時企業也要在內部加強管理，提升營銷人員的道德素養。三是全方位人工智能營銷環境下的消費者心理倦怠問題。人工智能技術可以給消費者推薦各種個性化信息，但這種根據消費者使用痕跡來進行持續性的精準推薦很難不讓消費者產生厭倦心理。隨時隨地的廣告推薦、跨屏的無廣告攔截、用戶瀏覽記錄的跟蹤推薦等行為，在智能技術的推動下變得更加自動頻繁。雖然人工智能技術可以幫助企業精準分析用戶數據，但數據也不能完全反映消費者的內心，企業要避免對智能技術的完全盲從，以防消費者產生厭倦心理。營銷活動是對人進行的活動，因此企業也要關注營銷人員的營銷經驗，不能以技術決定一切，要將技術與人的主觀感受相結合，真正做到從消費者本身需求出發。

五、結論

人工智能在營銷領域的應用目前還處于初步發展期，企業在應用人工智能技術時必須理性看待人工智能技術。既要看到人工智能給企業營銷帶來的數據分析、精準識別等便利，也要看到人工智能應用帶來的技術陷阱、用戶隱私等問題。當然，人工智能技術在營銷領域的應用未來還將有更進一步的發展，企業也要及時進行探索研究。本文僅從理論層面梳理分析了人工智能在營銷領域應用的相關問題，未來還可以在其他方面進行深入研究：如何更好地解決人工智能應用過程中帶來的隱私泄露問題，從而提升消費者的使用體驗；人工智能的特征如何對消費者的行為產生影響；智能互動方式的改變對營銷活動的影響，等等。

參考文獻：

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第2篇：人工智能技術的概念范文

【關鍵詞】人工智能 電氣自動化控制 應用

隨著我國智能技術的發展，人工智能技術的應用領域也越來越廣泛。運用人工智能技術對提高電氣自動控制系統的運行效率非常有效，而且還能最大限度地實現資源優化配置。為此，在現代化背景下，加大人工智能技術的應用研究是非常重要的。

1 人工智能技術的應用理論

伴隨著工業改革，計算機信息技術的應用也越來越成熟。同時計算機信息技術還帶動了自動化技術、大數據、智能化技術的發展。其中人工智能技術的應用理論、方法也成為重點研究對象。人類在應用人工智能技術時，要從人工智能技術的本質概念出發，并以此設計出滿足人們生產、生活的應用設備。

人工智能技術最早是在20世紀50年代提出的，并以計算機信息技術為基礎，逐漸引進其它學科知識。也就是說，人工智能技術的研究是一個系統化的工程，只有綜合考慮各方面的影響因素，融合各個學科知識才能實現人工智能技術的創新。而對于電氣自動化控制來說，其主要控制目標是確保運行穩定，提高生產效率。

2 人工智能技術在電氣自動化控制中的應用

2.1 在電氣設備設計中的應用

人工智能技術在電氣自動系統中的應用主要是在電氣設備的設計方面。電氣設備的設計是一項比較復雜的系統工作，不僅需要綜合應用電路、電磁等學科知識，還需要具備足夠的設計經驗，保證設計的科學性、合理性。傳統的設計方法主要依靠設計經驗，無法真正找到最優化設計。而將智能技術引入到電氣設備的設計中，不僅能夠充分利用計算機輔助設計軟件，還能夠實現傳統設計方法和計算機輔助設計的融合，最終縮短電氣設備的設計周期，提高電氣設備的設計質量。比如在高壓電氣方面，SF6技術、真空技術、組合技術等已應用于產品結構中，并基本實現了“無油化”。又如采用單片機系統進行剩余電流式電氣火災探測器的智能化設計，既能實現傳統斷路器功能的組合化和智能化，也能通過應用總線通信技術實現斷路器控制的系統化和網絡化。由此可見，將人工智能技術應用在電氣設備中不僅能夠盡可能地發揮出先進設計技術的優勢，還能提高電氣設備的使用性能。所以，我國應當繼續加大研發力度，進一步拓寬智能化的應用范圍，并利用如今較為先進的信息技術，推進電氣設備智能化設計的發展，從而促進我國工業的可持續發展。

2.2 在電氣控制中的應用

電氣控制是電氣自動化系統的重要組成部分，而人工智能與電氣控制的結合主要是依靠計算機程序進行控制。應用人工智能的電氣控制系統能夠實時監控電氣系統運行狀態，并根據狀態信息及時發出控制動作指令。總的來說，相比較傳統的自動化控制，智能化控制實現了系統資源的有效分配和調度，提高系統的穩定性和安全性，促進了企業的生產和發展。在人工智能控制過程中，控制系統會根據每個環節的運行狀態實現對生產過程的調節。因此，一般要先對每個運行環節制定嚴格的運行標準。一旦出現異常，人工智能控制系統便會感應出來，并做下一步的處理。以現代化智能電表為例。它不僅具有獨立MCU、存儲器、硬時鐘、通訊接口、負荷開關、加密單元，而且具備電能計量、費控管理、數據凍結、數據加密、事件警告等功能。當電氣系統在運行過程中，一旦出現數據異常的現象，智能電表便能夠發出警報。目前，人工智能控制方式包括遠程控制、無人化控制等。在人工智能逐漸成熟的背景下，企業應當加大人工智能控制方法的研究，進一步實現人工智能與電氣控制的深度融合，最終推動我國電力行業的發展。

2.3 在故障診斷中的應用

在電氣控制系統中，電氣設備發生故障時都有一定的征兆，而且不同的征兆對應各自的電氣設備故障類型。因此，在電氣設備發生故障前進行狀態監測，既能夠及時發現電氣設備故障，也能夠迅速找到故障點，從而縮短電氣設備故障維修時間，保證電氣系統的正常運行。如變壓器的智能化應用，不僅能夠對變壓器和其部件的相關參量進行就地數字化測量，還能對有控制需求的變壓器設備和其部件，實現基于信息交互，多參量聚合的智能網絡控制。最重要的是，通過智能組件的自診斷，以智能電網其他相關系統可辨識的方式表述自診斷結果，使設備狀態在電網中可觀測。相比于傳統的通過對變壓器滲漏的油氣進行氣體分析來確定變壓器故障的方式，其故障檢測效率更高。不僅僅如此，在其它電氣設備中，應用人工智能化的故障診斷技術也是非常高效、迅速的。由此可見，企業應當重視加大人工智能技術與設備故障檢測的融合研究。

2.4 在日常操作中的應用

電氣自動化控制系統不僅構成較為復雜，而且操作流程比較繁瑣。一旦工作人員出現操作失誤問題就有可能發生電氣系統的故障，從而造成重大經濟損失。在日常操作中引入人工智能便能有效改變這種狀況。比如人工智能操作系統會將電氣系統的操作編碼為程序存在在系統之中，工作人員只需要通過人機交互界面進行操作，便能夠實現電氣系統的遠程控制。而且在操作過程中，工作人員只需要操作人工智能系統給提供的指令即可。這樣能夠有效地提高生產效率，降低電氣系統的故障發生率。目前大部分的人工智能電氣控制系統解決方案都已經實現了智能化控制，即便是出現電氣故障也能夠提出可參考的解決性方案，以方便工作人員決策。

3 人工智能技術的發展趨勢

在信息技術時代，企業、科研單位應當重視智能化技術，并結合電氣工程自動化系統實際，實現兩者的有效融合，從而實現我國電氣工程自動化控制的創新和發展。也只有這樣才能不斷促進我國工業的發展，才能逐步實現工業4.0，最終提高我國的綜合國力。

參考文獻

[1]馬仲雄.\談電氣自動化控制中的人工智能技術[J].電子技術與軟件工程，2014（11）：246-247.

[2]馬龍.人工智能技術在電氣自動化控制中的應用[J].山西焦煤科技，2014，S1：50-51+55.

[3]李銀鎖.淺析人工智能在電氣自動化控制中的應用[J].建材與裝飾，2016（28）：212-213.

[4]周賀，王占峰，王朔.人工智能技術在電氣自動化控制的應用分析[J].電子世界，2017（03）：96-97.

作者簡介

周承瑋（1991-），男，江西省吉安市人。惠州市技師學院助理講師。研究方向為電氣自動化。

第3篇：人工智能技術的概念范文

1機械電子工程介紹

機械電子工程是一項涵蓋各類科學的技術，其核心專業是機械電子，同時要結合信息技術、網絡、智能化的相關知識，各類學科相互交叉形成的一類科學，這些學科的理論在機械電子工程中得到了廣泛的應用。總體來說，機械電子工程包括計算機技術、網絡技術等，機械電子工程實現了技術的多元化和技術的融合，其在使用的過程中必須借助其他學科。在對機械電子工程進行設計時，必須要將計算機技術與網絡技術以及機械相關的技術融合，將機械中不同的元件組合，完善設計。機械電子工程在設計時運用的知識比較復雜，但是設計比較簡單，結構不復雜，而且具有較好的性能。機械電子工程投入生產時的效率高，夕卜形小巧，從而取代了傳統的機械。

2人工智能介紹

人工智能技術是在計算機技術發展的前提下得到應用的，其通過對計算機技術的分析，從而對計算機技術的功能進行進一步的完善而實現的智能化的技術，智能技術在機械電子工程中應用時，主要實現了對機械工程的自動化控制，人工智能在機械電子工程中應用不僅僅采用計算機技術，同時還要結合信息技術、心理學、語言學等知識。人工智能技術的發展經歷了幾個階段，在人工智能技術發展的初始階段，人工智能主要實現了自動翻譯、自動推理，而后，人工智能技術進入了其停滯階段，這時人工智能技術主要是以計算機視覺技術、對語言的理解、系統的研發和機器人設計等方面得到了廣泛的應用。人工智能技術進入發展的第二個階段后，其主要應用的領域是知識工程，知識工程促進了商業化的進程，在這個階段，人工智能技術主要進行推理以及機器人中得到了廣泛的應用。隨后，人工智能技術進入了平穩發展時期，在這個階段，人工智能技術朝著分布式的方向發展，其發展的形式比較簡單。

3人工智能技術在機械電子工程中的使用

現在，隨著我國信息技術的廣泛應用，在機械電子工程中都開始使用人工智能的模型，而且能能夠對大型機械進行故障的診斷，在機械電子工程投入使用后，機械工程本身的穩定性比較差，導致機械工程在使用的過程中會出現復雜的關系，如機械在進行輸入或者輸出時，如果不能建立合適的模型，就會導致輸出困難。

在使用傳統的機械進行生產時，信息系統的精確度比較高，如果系統出現了故障，不能正常的進行輸入和輸出工作，就會導致一系列的操作不能正常完成，但是，將人工智能技術在機械電子工程中使用，能夠對機械設備進行自動化的控制，能夠通過模糊的推理對系統進行操作，模糊推理主要是對人腦的模擬，從而分析系統發出的信號，在機械電子工程中，主要是通過對人腦結構的分析從而確定數字信號，實現對數字信號的分析，從而確定信號的參考值。

模糊推理主要實現了對機械電子工程中模糊的系統與神經網絡的融合，能夠實現神經網絡系統與網絡的互補融合，將神經網絡系統與模糊系統有機地統一，使機械設備的神經網絡系統能夠自動的識別信號，進行推理，使機械電子工程的系統能夠進行復制，使其具備學習的能九這樣就使機械電子工程中系統的智能化水平有所提高。智能化技術實現了機械電子工程中功能相似的部件的融合，其主要是運用模糊系統中的信號，與神經網絡中的信號進行相似性的對比，通過選擇，使具有相似性的部件實現融合，從而可以提高系統的運作效率，簡化了運算的程序，在機械電子工程中的非線性的信號與系統中的函數進行相似性的對比，從而能夠實現對系統中函數的優化。在機械電子工程中，主要是通過非線性表達運行的，這樣能能夠實現機械中網絡的強化能力，使機械中網絡的空間增大，使機械運行的效率更快。

第4篇：人工智能技術的概念范文

[關鍵詞] 電子商務　人工智能　數據挖掘

電子商務的飛速發展給全球經濟帶來的沖擊是巨大的。基于人工智能技術的電子商務將能更好地為其發展帶來良好的基礎，這一過程是電子商務向著良性發展的必然趨勢。本文從人工智能技術與電子商務的國內外動態、人工智能技術在電子商務中的應用例子，以及數據挖掘技術在Web上的應用等幾個方面對其進行論述。

一、電子商務與人工智能技術的國內外動態

1.省略域名22220個，BtoB電子商務市場廣闊，遠遠未達到飽和狀態，大量的服務和贏利渠道還處于空白狀態。電子商務不僅是企業建網站，宣傳企業產品及形象；也不是簡單的網上購物。真正的電子商務應該是以internet為核心的信息技術進行商務活動和企業資源處理，說穿了就是信息流的高效管理、增值運用。商務中國在開發的每個欄目力求幫助企業在客戶及供應商之間建立信息共享、高速流動，改變商貿傳統運作方式，在不受時間、地域限制的虛擬商業網進行交易。

本世紀90年代以來，取得了顯著效果的企業信息系統模式是外貿部門的edi系統、商業部門的商場信息系統以及制造業的mrpⅡ系統。這些系統的成功，主要是解決了過去手工作業的速度慢、效率低的問題。而國外在這一階段比較成功的一些例子是制造業的cals系統、流通業的edi和金融業的電子商務系統。這些系統的最大的特點都是在于企業之間的協作。1996年，日本將三菱汽車、日本電裝等汽車公司和部件公司聯合起來，成立了“v-cals聯合體”。它們的目標不僅是將新車的開發周期縮短一半，而且要將各種部件調撥活動的信息、cad設計信息、各種沖突、噪音試驗信息等構成共享數據庫，從而形成一個多企業的有機聯合體。

2.人工智能技術的國內外動態

從1956年正式提出人工智能學科算起，40多年來，人工智能學科取得了長足的發展，成為一門廣泛的交叉和前沿科學。總的說來，人工智能的目的就是讓計算機這臺機器能夠像人一樣思考。如果希望做出一臺能夠思考的機器，那就必須知道什么是思考，更進一步講就是什么是智慧。什么樣的機器才是智慧的呢？科學家已經作出了汽車，火車，飛機，收音機等等，它們模仿我們身體器官的功能，但是能不能模仿人類大腦的功能呢？到目前為止，我們也僅僅知道這個裝在我們天靈蓋里面的東西是由數十億個神經細胞組成的器官，我們對這個東西知之甚少，模仿它或許是天下最困難的事情了。

當計算機出現后，人類開始真正有了一個可以模擬人類思維的工具，在以后的歲月中，無數科學家為這個目標努力著。現在人工智能已經不再是幾個科學家的專利了，全世界幾乎所有大學的計算機系都有人在研究這門學科，學習計算機的大學生也必須學習這樣一門課程，在大家不懈的努力下，現在計算機似乎已經變得十分聰明了。例如，1997年5月，IBM公司研制的深藍（Deep Blue）計算機戰勝了國際象棋大師卡斯帕洛夫（Kasparov）。大家或許不會注意到，在一些地方計算機幫助人進行其它原來只屬于人類的工作，計算機以它的高速和準確為人類發揮著他的作用。人工智能始終是計算機科學的前沿學科，計算機編程語言和其他計算機軟件都因為有了人工智能的進展而得以存在。

在大多數學科中存在著幾個不同的研究領域，每個領域都有其特有的感興趣的研究課題、研究技術和術語。在人工智能中，這樣的領域包括語言處理、自動定理證明、智能數據檢索系統、視覺系統、問題求解、人工智能方法和程序語言以及自動程序設計等。在過去30多年中，已經建立了一些具有人工智能的計算機系統；例如，能夠求解微分方程的，下棋的，設計分析集成電路的，合成人類自然語言的，檢索情報的，診斷疾病以及控制太空飛行器和水下機器人的具有不同程度人工智能的計算機系統。

人工智能理論進入21世紀，正醞釀著新的突破――人工生命的提出，不僅意味著人類試圖從傳統的工程技術途徑，而且將開辟生物工程技術途徑，去發展人工智能；同時人工智能的發展，又將作為人工生命科學的重要支柱和推動力量。可以預言:人工智能的研究成果將能夠創造出更多更高級的智能“制品”，并使之在越來越多的領域超越人類智能；人工智能將為發展國民經濟和改善人類生活作出更大貢獻。

二、電子商務中應用人工智能技術

人工智能就是設計和開發出各種計算機程序來模擬人的思維結構、推理和求解問題的行為。由于人工智能的研究范圍十分廣泛，對電子商務也有多方面的影響。

1.數據倉庫

數據倉庫是把分布在網絡中不同信息孤島上的數據集成到一起，存儲在一個單一的集成關系型數據庫中。利用這種集成信息，用戶可以方便地對信息進行訪問，還可以使決策人員對一段時間內的歷史數據進行分析、研究，以獲得事物發展的趨勢。

數據倉庫有兩大優點：一是不必重新編制輸入（事務）處理系統就能夠建立一個結構化的環境，將輸出（決策支持）處理移入新環境（數據倉庫）中；二是數據倉庫建立概念模式（邏輯數據模型）、內部模式（歷史文件）和外部模式（數據倉庫）的三模式環境。其中歷史文件中的“多對多”（mn）維護關系可以簡化為三模式環境下的多個“一對多”（m*n）關系。

2.數據挖掘與知識發現

數據挖掘（DM. Data Mining）和數據庫知識發現（KDD. Kwowledge Discovery in Data base）是隨著數據庫技術、人工智能技術和網絡技術的發展而提名的。尤其是隨著電子商務的開展，信息總量不斷增加，更迫切地需要有效的信息分析工具，以便能發現大量商業數據間隱藏的依賴關系，從而抽取有用的信息或知識，指導商業決策。過去只有簡單的數據統計技術，還未達到成為智能數據分析工具。因此，在數據生成和數據理解之間還存在很大的差距。DM和KDD就是一種新型的數據分析技術，旨在從大型數據庫中提取隱藏的預測性信息，構建高校的數據倉庫，發掘數據間潛在的模式，以便于用理解和觀察的形式反映給用戶，從而為企業做出前瞻的，基于知識的決策參考意見。

DM與KDD需要解決的問題有：超大規模數據庫和高維數據；數據丟失；變化中的數據和知識；模式的易懂性；非標準格式數據；多媒體數據以及面向對象數據的處理；與其他系統的集成；網絡與分布式環境下的KDD問題等。

DM與KDD的區別是：KDD是一個綜合的過程，包括實驗記錄，疊代求解，用戶交互以及許多定制要求和決策設計等，而DM只是KDD中的一個具體但又是關鍵的步驟。當然，它們都對數據倉庫進行有效利用的技術手段。

3.生物認證技術

目前，許多磁卡、存單大都是用密碼來進行安全保障的，一旦密碼泄漏，也就不安全了。

在電子商務中，電子貨幣將得到急速的發展，對安全水平的要求也相應提高，從而帶動了人工智能的一個分支領域――生物認證技術的研究與開發。

生物認證技術是指利用人體某一具有特征的部位，或個人的習慣，如指紋、掌紋、手形、網膜、虹膜、臉形、聲紋及筆跡等來識別人們的身份的技術。這種識別技術與磁卡式的靠持有物認證的方法和密碼式的靠知識認證的方法相比，具有極大的優越性，它不會丟失、被盜和被偽造。

生物認證技術作為一種準確、快速和高效的身份認證方法，正應用于如銀行、海關、醫療保險、重要通道控制、信息網絡安全等領域。這是一項集現代化生物科技與計算機科學相結合的高科技實用項目。微軟公司宣布將把生物認證技術添加到自己的視窗操作系統中，這對這項新技術的發展將起到促進作用。

4.智能數據庫信息檢索

在電子商務平臺應用實踐中，如何根據用戶的意圖、興趣和特點自適應地和智能化地從現有的客戶信息、商品庫存信息等大量數據信息中對信息進行相關性排列，調整匹配機制，以獲得用戶滿意的檢索輸出，成為電子商務今后應用所面臨的一個技術問題。

三、結束語

本文從人工智能技術和電子商務在國內外的發展動態、人工智能技術在電子商務中的應用實例，以及數據挖掘技術在Web上的應用幾個方面對人工智能技術在電子商務中的應用進行了概括的論述。隨著電子商務的不斷發展和人工智能技術的不斷完善，兩者在各個領域、各個層次的相互融合將更加密切。作為各自的成功因素，電子商務和人工智能技術的融合必將成為一種關鍵技術。

參考文獻:

[1]王桂森李向陽楊立東:我國電子商務發展的制約因素分析[J].商業研究,2007，04

[2]（加）韓家煒堪博著范明孟小峰譯:數據挖掘概念與技術（原書第2版）[M].機械工業出版社，2007，03

第5篇：人工智能技術的概念范文

關鍵詞：電氣自動化；控制；人工智能；技術；應用

隨著目前科學技術水平的逐步提高，為民眾的工作與工作帶來了極大的便捷，其中，人工智能技術就是現代科技極具代表性的產物。當前，越來越多人已經認識到人工智能技術的優勢，將其應用到不同的行業，其中，在電氣自動化控制工作期間應用該技術能夠降低運營成本，增加工作質量及效率，所以，值得相關人士對其進行深入分析。以下簡要針對其有關內容進行探討，供參考。

一、人工智能技術的概念

對于人工智能技術來講，其指的是建立在人類智能化的基礎理論前提下，進行拓展、模擬及延伸的技術與方法。此方法屬于計算機技術的一個分支，在分析人類智能的實質前提下實施的模擬活動，以此進行智能化生產。通常人工智能化技術的研究范圍包含專家系統即機器人等。同時，該技術還包含很多學科，如：語言學、心理學、邏輯學等。然而，其都是建立在計算機科學的層面上。通常來講，該技術所探究的問題一般較為復雜，人們試圖應用智能機械設備來進行工作。可以說，人類的大腦是最為精密的設備，其中，大腦的思維過程能夠被模仿，智能設備的編程就可以視為一種模仿行為。

二、人工智能技術的特點

作為計算機技術的重要分支，人工智能技術會伴隨著計算機科技的發展而相應改變，其重要的特點之一就是能夠替代人們進行復雜的腦力勞動。通過計算機的編程來處理一些類似信息收集、數據分析、識別圖表等工作，之后進行判斷，總結出相應的應對方法。在電氣自動化領域中，該技術能夠極大程度增強電氣系統的精確性，進而提高工作質量及工作效率，同時還能夠大幅度縮減成本投入，增加企業的經濟收益。在電氣自動化控制領域內，一般多采用人工智能控制河北進行工作。

三、應用人工智能技術進行電氣自動化控制的優點

因為應用的人工智能技術存在差異，所以，其相應產生的控制設備功能也千差萬別。一般來講，智能化的控制設備通常應用非線性的函數近似器進行工作，其較以往的函數估計器相對比，具備十分明顯的優點，大致體現為以下幾方面內容：其一，并不需要對目標的模型進行控制。很多時候，真實控制目標的動態方程獲取十分困難，在設計控制器期間，真實控制目標的模型也會因為很多情況而出現改變，如非線性、參數等經常并不知道，那么，在工作期間應用此種智能技術就可以良好的處理此現象；其二，借助相應調整，增強設備的性能；其三，較以往的控制設備相比，智能技術更方便調節；其四，如果缺少相應的專業知識，借助相關數據資料，也能夠設計智能控制器；其五，可以應用相應信息機語言進行智能控制器的設計工作；其六，此種控制器具有良好的統一性，同驅動設備的性能并不存在關聯；其七，對新的數據及信息具備較強的適應性；其八，能夠良好的處理普通方法無法應對的情況，并且具備良好的抗噪音、抗干擾性能；其九，此種控制器的價格十分便宜，并且方便修改與拓展。

四、在電氣自動化控制工作中應用人工智能技術的措施

（一）在電氣設備內應用智能技術的措施

經過研究表明，在進行電氣自動化控制工作期間，該系統的運行較為復雜，包含各個方面的知識與技能，因此，需要選擇專業技能熟練，素養較高的人從事工作，并且還應增強工作者的責任觀念，從而確保電氣設備可以順利工作。但是，經過適當的操作與編程，人工智能技術可以代替人力進行相應的工作，從而極大程度提高了設備的工作速率與質量，同時還能夠縮減相應的勞動資金投入，增加企業經濟收益。

（二）在電氣控制工作中應用智能技術的措施

在電氣領域內，控制工作是十分重要的內容，假如能夠達到自動控制，就可以極大程度增強工作效率，縮減資金成本，并且降低從業者的勞動強度。智能技術中的模糊控制、神經網絡控制及專家系統是較為常用的控制電氣措施，并且效果良好。以模糊控制為例，簡要分析智能技術在電氣控制中的應用。在電氣直流傳動控制期間，較為常用的模糊控制方法有Sugeno與Mamdani兩種技術，后者被廣泛應用在控制調速方面，而前者則屬于后者的特殊情況。模糊控制方法替代了以往的控制設備，能夠高質量的處理交流傳動控制的相關問題，進而提高工作質量及工作效率，增強企業的市場競爭能力。

（三）在日常操作期間應用智能技術的措施

對于電氣行業來講，其與民眾的日常生活與工作都存在緊密的關聯，因此，轉變以往繁瑣、復雜的操作方法，增強電氣系統的工作質量及效率是十分重要的事情。將智能技術應用在日常系統操作期間，能夠將復雜的操作流程變得簡潔，僅需在室內借助電腦就能夠完成有關控制，進而達到遠程操控的功能。同時，還可以將操作界面進行簡化，及時處理并保存相關重要數據，為將來的查找與應用提供方便。另外，借助智能技術還可以自行制作表格，從而縮減了工作時間，提升了工作效率，降低了工作強度。

（四）在故障診斷期間應用智能技術的措施

神經網絡、模糊理論及專家系統是智能技術進行故障診斷的重要方式，三者在判斷故障與事故期間發揮著重要的作用。因為遭受多方面因素的作用，在進行電氣運行期間，經常會出現事故或者故障，假如無法對其進行精確判斷，及時找尋原因并予以處理，則很容易造成嚴重的經濟損失。傳統的故障診斷方法較為復雜，同時精準性較差。例如：針對變壓設備來講，傳統的故障判斷方法需要先把變壓設備分解的氣體收集在一起，然后針對收集的氣體進行研究、判斷，從而找尋故障的成因。此種措施不但需要消耗大量的時間，同時工作量較大，耗費精力，另外不會馬上獲取結果，還經常出現判斷措施的情況。同時，處理故障的措施也十分繁瑣。由于工作效率較低而引發的經濟損失也十分巨大。相反，借助智能技術，將神經網路、模糊理論等系統的結合在一起，就能夠處理以上問題。并且還能夠增強故障的判斷精準度，從而為后續處理故障等提供充足時間。

（五）在簡化自控流程期間應用智能技術的措施

電氣領域的自控流程較為復雜，對各個步驟的要求十分嚴格，假如出現細小的操作失誤，就容易造成嚴重的事故，引發不可預計的經濟損失。人工智能技術能夠良好的處理此項問題，其借助分析并整理平時的信息，進而設計相應的故障處理方法，盡可能確保電氣自控工作的質量。另外，該技術借助對設備的遠程控制，將控制過程簡化，為技術從業者維修與檢察設備提供了方便。

總結：

總而言之，隨著社會經濟的不斷發展，人們的生活質量及生活水平逐步提高，對智能技術的關注度相應提升。在電氣自控工作期間應用智能技術能夠良好的提高工作精確度，增強工作質量，縮減資金投入，增加經濟收益，提高企業市場競爭能力。因此，相關工作人員應不斷提高自身的專業能力及綜合素養，深入對智能技術進行研究，從而更好的發揮智能技術的優勢，為人們提供更優質的服務。

參考文獻：

[1]郭策，范然.設計智能建筑電氣自動化系統的思路[J].中國新技術新產品，2012（05）.

[2]朱子龍.人工智能技術在電氣自動化控制中的運用探討[J].科技創新與應用，2012（17）.

第6篇：人工智能技術的概念范文

【關鍵詞】計算機技術 人工智能 金融領域 應用

隨著信息時代的到來，人們逐漸提高了對計算機網絡技術的要求，希望利用計算機技術獲得更加智能化、人性化的服務。因此，人工智能在計算機網絡中有著十分重要的作用，由于人工智能的配合與支持，計算機網絡技術得到了更好的發展。下面本文簡述一下人工智能的概念、優勢及發展過程中存在的問題，詳細的分析基于計算機的人工智能在金融領域的應用情況。

1 簡述人工智能的概念、優勢及存在的問題

通過綜合計算機、語言學、心理學等眾多學科，而形成一門具有應用性的技術，就叫做人工智能。其主要目標是模仿或超越人的智能，并將該理念運用到機器中，讓機器擁有像人一樣的思維、能力和行為等。下面我們主要利用表格介紹人工智能的優勢、發展情況及其存在的問題，如表1所示。

2 基于計算機的人工智能給金融領域帶來的影響

2.1 促使金融行業服務模式更加主動

在金融行業中，主要是人與人服務價值進行交換的過程，核心因素是人。因此，如果想要促進金融行業的快速發展，就必須加大對人力、物力等的資金投入，來維護與客戶之間的關系，進而發現客戶真正的需求，得到金融業務的真正價值。隨著計算機在人們生活中的廣泛應用，我們開發了網銀、APP等軟件，大力促進金融機構的系統建設工作，提高了客戶與金融機構交流的便利性。人工智能的快速發展，有利于更深處的服務價值鏈高端的金融，為客戶提供個性化和人性化的服務。同時，也有利于支持各類金融分析、金融交易中的決策，監督防控后臺風險等。

2.2 進一步提升了對金融大數據處理的能力

金融行業在市場分析、投資顧問、風險控制、客戶信息等方面有著許多有用或無用的信息，需要我們進行辨別。但是數據單位都是海量級別，且大量數據的存在方式又都是非結構化的，如掃描客戶的證件信息等，浪費人力、物力、存儲內存等，還無法轉成可分析的數據。而在運用人工智能的深度學習系統后，可以大幅度的降低人力成本、提高數據處理能力、提升金融行業風控等。

3 基于計算機的人工智能在金融領域中的應用

隨著國際巨頭公司將人工智能技術滲透于產品的各個方面，國內金融行業也開始使用人工智能技術，下面我們以阿里巴巴、交通銀行、平安集團等的應用情況進行分析。

3.1 阿里巴巴

阿里巴巴利用人工智能技術，在客戶服務、征信、智能投顧、保險、互聯網小貸等多個領域進行了創新和應用，下面我們根據阿里巴巴旗下的螞蟻金服所公布的數據進行分析，如表2所示。

3.2 平安集團

在人工智能技術出現以后，平安集團旗下的平安科技人工智能實驗室開始大規模的研發人工智能的金融應用。如開展了人像識別，對指定銀行區域進行整體監控，進而對陌生人的行為進行識別，保證銀行物理區域安全性；開展智能客服，用戶撥打后直接說出服務需求，系統識別客戶語音內容后，即可轉接相應模塊，節省了客戶選擇菜單的時間。

4 總結

綜上所述，我們可以發現人工智能技術在金融行業廣泛應用后，有效的節省了解決客戶問題的時間，技術難度較低，有利于商業價值的迅速實現。雖然就目前來說，人工智能在絕大部分領域還不能替代人力，但是能起到較大的輔助作用。而在金融行業中，則可以嘗試在多個領域運用相關技術，不管是提升客戶體驗還是風險防范中，都可以進行較多的探索和嘗試。

參考文獻

[1]郝登山.人工智能在計算機網絡技術中的應用分析[J].中國新通信，2016，18（01）：87-89.

[2]程東亮.人工智能在金融領域應用現狀及安全風險探析[J].金融科技時代，2016（09）：47-49.

[3]郝登山.人工智能在計算機網絡技術中的應用分析[J].中國新通信，2016，18（01）：87-89.

第7篇：人工智能技術的概念范文

論文摘要：隨著計算機技術的發展和應用，制造也得發展已經離不開計算機了，計算機輔助工藝設計和人工智能應運而生，當很多非專業性人士對此概念十分模糊，本文初步解釋兩個概念和其應用范圍。

計算機輔助工藝設計(CAPP：Computer Aided ProeessPlanning)，自1965年由挪威人Nikbel提出以來，其系統特性經歷了檢索式、派生式、混合式、創成式、智能化等過程，智能化CAPP是當前CAPP系統的研究熱點。CAPP是現代制造業信息化的一部分，是計算機集成制造系統(CIMS：Computer IntegratedManufacturing Systems)中的橋梁和紐帶。“人工智能”(Artificial Intelligence)簡稱AI。它是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智能研究如何用計算機去模擬、延伸和擴展人的智能；如何把計算機用得更聰明；如何設計和建造具有高智能水平的計算機應用系統；如何設計和制造更聰明的計算機以及智能水平更高的智能計算機等。人工智能是相對于人類智能而言的，它是采用人工的方法和技術來模擬、延伸和擴展人類智能行為的一門綜合學科。

將人工智能技術(AI技術)應用到CAPP系統開發中，使CAPP系統在知識獲取、知識推理等方面模擬人的思維方式，解決復雜的工藝規程設計問題，使其具有人類“智能”的特性即為智能化CAPP，是AI在CAPP中的一種應用。

CAPP系統分為專用型和工具型系統。前者可以根據用戶的特定需求定制開發，針對性強，具有較好的實用性，但對系統進行功能擴展困難；后者可以由用戶根據自身特定的要求進行二次開發，可以實現更多的柔性和開放性，這種系統與CAD(計算機輔助設計)、CAM(計算機輔助制造)、PDM(產品數據管理)等系統的信息共享存在缺陷。

CAPP設計理論目前研究的很少，機械產品設計理論研究的較多，有學者認為設計理論與方法由設計理論基礎層、設計工具和支持技術平臺層等三大部分組成。有的學者提出四理論框架，即設計過程理論、性能需求理論、知識流理論和多方利益協調理論。CAPP設計理論與機械產品設計理論既有共同性又有特殊性，特別在智能化設計方法方面有較大的差別，因此認為面向智能化的CAPP設計理論與方法體系結構由有三層組成，即基礎科學層、信息技術層和智能化設計方法層。

在機械產品工藝設計中，存在大量的不確定因素，許多問題需要靠經驗來解決，早期建立在單純依賴于成組技術基礎上的CAPP系統，不能很好地解決這些離散知識的獲取問題，只能設計出檢索式或派生式系統。近年來，人工智能技術在CAPP系統

開發中的應用，使CAPP技術得到了較大的發展，人工神經網絡技術就是AI在CAPP系統中一大應用。人工神經網絡(ANN： ArtificialNeuralNetwork)是按照生物神經系統原理處理真實世界的客觀事物，它由大量的簡單的非線性處理單元高度并聯而成，具有信息的分布式存儲、并行處理、自組織和自學習及聯想記憶等特性；多層前饋網絡誤差反向傳播(ErrorBack Propagation，簡稱BP)算法。反向傳播算法(BP)是一種監督訓練多層神經網絡的算法，每一個訓練范例在網絡中經過兩遍傳遞計算：第一遍向前推算，從輸入層開始，傳遞各層并經過處理后，產生一個輸出，并得到一個該實際輸出和所需輸出之差的差錯矢量；第二遍向后推算，從輸出層至輸入層，利用差錯矢量對權值進行逐層修改。轉貼于

AI在CAPP中的另一應用——粗糙集技術。粗糙集(RS：Rough Set)理論是一種擅長處理含糊和不確定問題的數學工具，在理論中“知識”被認為是一種對對象的分類能力，通常采用二維決策表來描述論域的信息，其中列表示屬性，行表示對象，每行表示該對象的一條信息。屬性分為條件屬性和決策屬性，論域中的對象根據條件屬性的不同，被劃分到具有不同決策屬性的決策類中。在CAPP系統中，可以用RS理論構建專家系統，對知識進行獲取及優化，其基本思路是：將各種零件的加工特征和已知加工方法表達成條件屬性和決策屬性的形式，一行表示一種零件，多種零件構成一個二維表，對屬性進行量化，組織決策表，再采用一定的約簡算法對屬性集和屬性值進行約簡，去掉冗余的條件屬性和決策規則，得到最小化決策規則集，當輸入待加工的零件加工特征時，就可得到優化的加工工藝。

遺傳算法，AI在CAPP系統的又一應用。遺傳算法(Genetic Algorithm)是模擬達爾文遺傳選擇和自然淘汰的生物進化過程的計算模型，是一種通過模擬自然進化過程搜索最優解的方法。遺傳算法是從代表問題可能潛在解集的一個種群開始的，而一個種群則由經過基因編碼的一定數目的個體組成，每個個體實際上是帶有染色體特征的實體。因此，在一開始需要實現從表現型到基因型的映射即編碼工作，如二進制編碼。初代種群產生之后，按照適者生存和優勝劣汰的原理，逐代演化產生出越來越好的近似解，在每一代，根據問題域中個體的適應度大小挑選個體，并借助于自然遺傳學的遺傳算子進行組合交叉和變異，產生代表新的解集的種群。這個過程將導致種群像自然進化一樣的后生代種群比前代更加適應于環境，末代種群中的最優個體經過解碼，可以作為問題近似最優解。

智能化CAPP系統開發中還有模糊推理、混沌理論等智能化方法，實際應用中，往往將多種智能技術相互結合，綜合運用，發揮各自的特長，如人工神經網絡具有知覺形象思維的特性，而模糊推理等具有邏輯思維的特性，將這些方法相互滲透和結合，可起到互補的作用，提高智能化水平。

智能化是今后CAPP系統發展的主要趨勢，但從目前的人工智能技術水平來看，不可能使CAPP系統在智能化水平上有實質性的突破，因為目前的人工智能技術主要是模擬人的邏輯思維和邏輯推理方面的能力，不能有效地模擬人的形象思維、抽象思維和創造性思維能力，而CAPP系統不僅要有推理的功能，還要有“聯想”的功能， CAPP系統開發是要解決大量的人類思維活動方面的智能問題。因此要提高CAPP系統的智能化水平，必須在人工智能技術方面有新的發展，要解決人工智能技術方面的問題，必須在一些基礎

理論和基礎科學方面有新的突破，如在生命科學、數學等方面要有新的突破。由此可見，在可以預見的將來，智能化CAPP系統的發展仍將是在充分發揮人的智能優勢的基礎上，綜合應用各種人工智能技術，實現CAPP系統的智能化。

通過以上論述，相信大家對計算機輔助工藝設計與人工智能以及AI在CAPP中的應用有了一定的了解。人工智能技術的不斷發展，智能化CAPP系統必將在知識獲取、表達和處理的靈活性和有效性上得到進一步的發展，提高CAPP系統的智能化水平，從而提高現代制造技術水平，是我國由制造大國成為制造強國。

參考文獻：

第8篇：人工智能技術的概念范文

關鍵詞：智能電網；人類智能；人工智能；自感知；自適應；自趨優

中圖分類號：TM73 文獻標識碼：A 文章編號：2095-1302（2013）01-0032-05

0 引 言

智能電網是當今世界電力系統發展的重大變革，也是21世紀電力系統的重大科技創新和發展趨勢。2003年，美國“未來能源聯盟”首次提出智能電網的概念。同年，美國能源部了“Grid　2030”設想[1]，將美國的未來電力系統描述為一個完全自動化的電力傳輸網絡，能夠監視和控制每個用戶和電網節點，保證從電廠到終端用戶整個輸配電過程中所有節點之間的信息和電能的雙向流動。2005年，歐洲技術論壇（ETP）提出了“Smart　Grid”概念[2]，計劃通過智能電網的建設，向所有用戶提供高度可靠、經濟有效的電能，充分開發利用大型集中發電機和小型分布式電源，提高電網公司運營效率，降低電能價格，加強與客戶的互動，應對來自市場、安全和電能質量、環境等方面的壓力。

國內也高度重視智能電網建設。2010年6月7日，總書記在兩院院士大會上的講話中提出，要“構建覆蓋城鄉的智能、高效、可靠的電網體系”。國家科技部于2009年11月24日的《關于加快我國智能電網技術發展的報告》中提出了明確的目標和任務。國家電網公司于2009年5月了“堅強智能電網”愿景及建設路線圖。南方電網有限責任公司在2010年7月提出了“建設一個覆蓋城鄉的智能、高效、可靠的綠色電網”的目標。2011年2月，陜西省地方電力（集團）有限公司作為專業的配電網公司，聯合清華大學提出了建設“多指標自趨優”智能配電網的目標。

智能電網涉及能源、環境、社會、經濟和管理等多個學科，由于其具備系統工程和創新技術的特點，目前智能電網的研究趨向發散，對智能電網的認識多從企業自身出發，尚未收斂到智能電網本質的研究，影響和干擾了對智能電網發展方向的研判。本文在分析國內外智能電網相關研究的基礎上，結合實踐應用，溯源了智能電網的本質——智能，提出了智能電網分代標準，建立了智能電網分代模型，探討了智能電網分代的社會經濟意義。

1 國外智能電網分代研究狀況

分代研究在計算機和戰斗機等領域已經取得了共識。計算機按照所采用的電子元件，歷經了電子管計算機、晶體管計算機、集成電路計算機、大規模集成電路計算機，現在正在研發信息獲取、存儲、處理、通信與人工智能相結合的第五代計算機。20世紀40年代中期，以噴氣式發動機為動力的戰斗機出現后，按時代和技術水平，戰斗機歷經三代，目前正在研制第四代戰斗機。

由于智能電網尚未大規模應用，與計算機、作戰飛機等其他領域分代研究更注重“回頭看”的方法不同，智能電網分代更注重“向前看”，這個特點導致智能電網分層次、分步驟、分階段的研究異彩紛呈，莫衷一是。國外智能電網分代的相關研究綜述如下。

1.1 智能電網演進模型

2010年1月，加拿大學者Hassan　Farhangi從功能和投資回報率（ROI）兩個維度，提出了如圖1所示的智能電網的演進模型[3]。他認為，由于化石燃料的成本猛增，電力公司無法擴大發電能力以滿足用戶對電能不斷上升的需求，只有從配電網著手，加強需求側管理，才能保障電力公司擁有較高的ROI水平。模型表示，智能電網最初的投資用來滿足計量設備由機電式到單向自動抄表（AMR）的功能轉變，AMR具有節約人力以及時間成本的優勢，但是由于其只具有單向通信能力，無法支持電力公司依據從電表獲取數據采取調控措施。高級計量架構（AMI）能夠提供雙向的通信系統，旨在為電力公司提供實時的能耗數據，允許客戶以價格為基礎，對能源使用做出選擇。智能電網演進的最終目標是分布式控制與微網相結合的互聯電網。

1.2 智能電網持續發展理論

2011年7月，美國GridNet公司執行副總裁兼首席戰略官Andres　Carvallo和能源與IT行業學者John　Cooper合作出版了“The　Advanced　Smart　Grid　—　Edge　Power　Driving　Sustainability”一書，提出了智能電網持續發展理論[4]。書中認為第一代智能電網（Smart　Grid　1.0）實現了發電廠到終端計量設備的電流與信息流的傳輸，典型的第一代智能電網是美國科羅拉多州博爾德市智能電網的建設。下一代智能電網（Smart　Grid　2.0）將是一個集成的、先進的智能電網體系，從戰略上進行頂層設計，在組織、運行、系統集成與建模等多個維度進行柔性規劃，下一代智能電網的一些技術已經在美國奧斯汀市智能電網研究項目Pecan　Street中浮現。書中對第三代智能電網（Smart　Grid　3.0）進行了展望，并將其定義為一個基于互聯網絡的重新設計的能源系統。

1.3 智能電網層次理論

IBM高級電力專家Martin　Hauske認為智能電網的基本概念有3個主要元素：首先是廣泛連接資產與設備的傳感器；其次是數據的搜集與整合體系；最后是依據數據進行相關分析，以優化運行和管理的能力。與之對應，智能電網也就有三個層面的含義[5]：首先是利用傳感器對發電、輸電、配電、供電等關鍵設備的運行狀況進行實時監控；然后將獲得的數據通過網絡系統進行收集、整合；最后通過對數據的分析、挖掘，達到對整個電力系統運行的優化管理。因此，智能電網可以被認為是通過傳感器把各種設備、資產連接到一起，形成一個客戶服務總線，通過對信息進行整合分析，從而降低成本，提高效率和可靠性，促進管理和運行達到最優化。

1.4 智能電網成熟度模型

智能電網成熟度模型是IBM、美國生產力和質量中心（APQC）及全球智能電網聯盟（GIUNC）合作研究的成果[6]。智能電網的成熟度分為5個階段：第1階段，只有對智能電網的設想，主要工作是對技術的試驗和評價，以及建立業務模型；第2階段，企業在至少一個智能電網的重要業務領域進行投資和實施；第3階段，企業對智能電網的組成部分進行重新配置，實現業務領域整合或產業鏈升級；第4階段，實現企業范圍的跨業務綜合觀測及綜合控制，力爭形成新的經濟或商業模式；第5階段，企業有能力在新的業務、運行、環境等機會出現時，充分利用并發展壯大。

綜觀國外的相關研究，智能電網演進模型以計量系統為主線，沒有加入交易環節，同時忽視了人工智能在電網中的應用。智能電網持續發展理論有對智能電網分代以及各代相應功能的描述，但是缺乏對智能電網本質的分析，特別是對三代智能電網核心的描述。智能電網層次理論以傳感器為基礎，觸及到智能電網的基本，但是數據收集與整合體系等沒有體現人這一重要因素的參與，理論闡述不夠全面。智能電網成熟度模型實質上是智能電網的推進步驟。因此，上述研究都沒有涉及智能電網的本質。

2 智能電網的本質——智能

對國外智能電網的研究和實踐進行分析，能夠為國內的相關研究帶來啟示和借鑒。從人類認識事物的基本方法來看，對智能電網進行分代研究，必然要從智能電網的本質著手。智能電網可以認為是人工智能在傳統電網中的應用，而人工智能又起源于人類智能，因此，必須從人類智能出發，探求智能電網的本質——智能。

2.1 人類智能的發展階段

人類智能經歷了從初級到高級、從簡單到復雜的演化過程。這種過程只在個體的前十幾年表現得尤為突出，正是這一過程決定了每個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，美國學者Howard　Gardner提出多元智能理論，將智能分為語言智能、數學邏輯智能、空間智能、身體運動智能、音樂智能、人際智能、自我認知智能、自然認知智能等8個方面。瑞士心理學家Jean　Piaget從時間維度對人類智能演化規律做出經典總結，提出了人類智能發展理論[7]，將個體從出生到青年時期的智能發展水平分為感知運動階段、前運算階段、具體運算階段和形式運算階段。

雖然多元智能理論并不著眼于各個智能在個體層面的發展順序，但是結合Jean　Piaget的認知發展理論，同時根據Howard　Gardner對每種智能概念的描述，可以對智能的8個組成部分以發展為時序，在多元維度上進行歸類。在感知運動階段，空間智能和音樂智能是人類智能重點發展的部分；到了前運算階段，語言智能和身體運動智能在兒童身上表現較為明顯；數學邏輯能力和自我認知能力在具體運算階段得到了迅速發展；最后，從青少年階段開始，終其一生，對自然的認知，人際交往能力隨著閱歷的豐富、經驗的積累而日趨成熟。

2.2 人工智能是對人類智能的模擬、延伸和擴展

人類智能的演進規律遵循著Jean　Piaget的人類智能發展理論，這些研究成果也深刻地影響著另一個與之緊密相關的學科，即以計算機為基礎的人工智能的研究。人工智能最初被定義為“讓機器的行為看起來就像人所表現出的智能行為一樣”，到后期逐漸演變為讓機器擁有自己的思維。對比人類智能發展的歷程，人工智能的演進呈現出與之相似的路徑。

（1） 人工智能發展的初級階段是對人類智能的模擬。通過傳感器遠程傳送信號，需要操作者通過計算機終端控制機器執行動作，這類似于人類智能的感知運動階段，具體的應用如排爆機器人、勘探機器人等。

（2） 人工智能發展的中級階段是對人類智能的延伸。著眼于通過程序算法實現機器的邏輯運算和自我認知能力，類似于人類智能的前運算和具體運算階段。智能機器人通過處理器分析傳感器收集的信息，在無人操控的狀態下執行動作。有些智能機器人還能通過對人類語言的識別和模擬實現與人類的語言交流，如日本的ASIMO智能機器人，可以通過“腦—機”系統達到人類思維直接控制機器人的效果。

（3） 人工智能的更高階段，智能將成為一種系統層面的應用。人工智能體現出自我思維和機器情感等人類特有的能力，通過自我思維產生對外部環境的認識，通過機器感情與外部環境產生更為復雜的交互，這些能力使得人工智能發生了從模擬、延伸到擴展人類智能的突破。

2.3 智能電網是人工智能在傳統電網中的應用

智能電網建立在電力電子技術、傳感與測量技術、控制仿真決策技術、信息與通信技術、人工智能技術等基礎技術之上，以實現發電、儲能、輸電、配電、用電等環節的智能化為目的。其中，人工智能技術在推動智能電網發展中起著重要作用。

（1） 人工智能的應用能夠推動整個電力系統的發展。傳統電網存在大量非線性的、模糊的、不確定、不精確、不完全真值的問題，人工智能技術應用的目的就是解決上述問題。基于人工智能的電網故障檢測與診斷、具有靈活自愈功能的配電自動化等技術的應用表明，在期望能取得低代價的解決方法和魯棒性方面，人工智能的應用顯著改善了傳統電網對不確定、高度非線性環境的適應能力。

（2） 人工智能技術的應用體現了智能電網的本質。智能電網的本質是智能，現代人工智能技術是對人類智能的模擬，因而人工智能的應用是電網“智能化”的根本體現，人工智能技術應用使智能電網回歸到了它的本質——智能。從這種意義上說，人工智能技術是否應用是評價一個電網是不是智能電網的基本依據。

（3） 人工智能技術在電網中的應用程度體現了智能電網區別于傳統電網的特征。傳統電網未能完整地體現人工智能“感知、思維、行為”三要素，導致人的參與程度較低，傳統電網始終徘徊在由工業化主導的階段，在信息化與工業化融合時，遇到了重重困難。智能電網中，人工智能技術的廣泛應用將使得電網逐步具有模擬人類智能的能力，從而減少人的參與程度。

（4） 未來智能電網的發展中，人工智能是推動智能電網躍進發展的革命性力量。未來智能電網將是一個具有自預測、自診斷、自愈、自組織和自管理特性的電網。智能電網的躍進發展將主要依靠電網的自學習能力，人的干預將退居其次。人工智能的應用，使得電網的自學習成為可能。在可以預見的將來，除了人工智能技術，其他技術均無法有效增強電網的自學習能力。

3 智能電網分代原則、標準與模型

以上分析了智能電網的本質，以下在智能電網的本質基礎上提出智能電網分代的原則、標準以及智能電網分代模型。

3.1 智能電網分代原則

智能電網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必須按照智能電網的本質進行劃分。

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

（3） 連續性原則：下一代智能電網發展的關鍵要素必須蘊含在上一代智能電網的發展過程中。

3.2 智能電網分代標準

智能電網的本質是智能。人工智能是人類智能應用于傳統電網的紐帶，人工智能將人類智能的8個方面歸納為“感知、行為、思維”3個要素，上述3個要素也是智能電網分代的標準。

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個方面中，感知體現語言智能、空間智能、音樂智能。感知在人工智能技術中的體現有語音識別、機器視覺等。

行為是器官對外界刺激所產生的反應。行為體現身體運動智能，行為在人工智能技術中的體現有機器人學、智能控制等。

思維是主體處理信息及意識的活動。思維體現數學邏輯智能、人際智能、自我認知智能、自然認知智能，思維在人工智能技術中的體現有知識系統、專家系統、神經網絡、進化計算等。

3.3 智能電網分代模型

智能電網發展的各階段均須具備人工智能3個要素的全部或部分，不具備3個要素的電網屬于傳統電網。依據3個要素在傳統電網中滲透與融合的深度和廣度，建立智能電網分代模型如圖2所示。

圖2中將智能電網劃分為具有以下特征的三代智能電網：

（1） 第一代智能電網：自感知智能電網（Self-sensing　Smart　Grid）。第一代智能電網在傳統電網的基礎上具備自主感知能力，是人工智能在電網中應用的初級階段。智能電網關鍵設備能夠自主感知電屬性（負荷等）和電相關屬性（溫度等）的變化，需要人參與進行決策并采取行動，第一代智能電網只具備簡單的自主決策和初級的自主行為能力。典型的自感知智能電網設備及系統如電子式及光學式互感器、智能環網柜、智能在線監測系統、智能終端等。

（2） 第二代智能電網：自適應智能電網（Adaptive　Smart　Grid）。第二代智能電網在第一代智能電網自主感知能力的基礎上，具備一定的自主決策能力和自主行為能力，是人工智能在電網中應用的中級階段，較少需要人參與就能根據感知結果進行決策并采取行動。這種感知、決策和行為是獨立的，即只在單一設備或系統局部的感知域內進行決策并根據決策結果驅動單一設備或系統局部采取行動，以達到局部最優。典型的自適應智能電網應用系統如智能調度系統、智能自愈系統等。

（3） 第三代智能電網：自趨優智能電網（Self-approximate-optimization　Smart　Grid）。第三代智能電網在第二代智能電網自主決策和自主行為能力的基礎上，是人工智能在電網中應用的高級階段，更少需要或不需要人參與就能根據感知結果進行決策并采取行動。這種感知、決策和行為是系統的、全局的，即在整個系統感知域（或子集）內進行決策并根據決策結果驅動相關（部分或全部）設備采取行動，使得電網自身狀態趨向最優。目前，已經提出來的自趨優智能電網如智能廣域機器人（Smart　Wide　Area　Robot，Smart-WAR）[8]。

4 智能電網分代的社會經濟意義

技術創新與人類解放之間的歷史發展進程表明，人的勞動方式在逐漸變化，技術創新使人在生產勞動中逐漸從事必躬親的執行者演變成監督者、命令者，這種角色的演變，反映出技術創新在人的實踐過程中所具備的強大能動作用。智能電網作為當前電網行業最重要的技術創新形式，同樣發揮著著解放人類勞動的作用，亦即電網運行中人的參與程度不斷減弱。

第一代智能電網通過技術創新實現自我感知，不但極大地拓展了認知的深度和廣度，而且還使人的身體在一定程度上獲得了解放。

第二代智能電網通過技術創新實現自我行為，將會極大地減輕人的勞動強度，甚至取代了勞動者在電網運行過程中僅有的操作、監督和控制工作，使人得以在很大程度上從體力勞動中解放出來。

第三代智能電網通過技術創新實現自我思維，“電腦”開始代替“人腦”控制電網運行，機器人勞動取代人的勞動，使人的活動逐漸從電網運行中淡出，這將使人的思維勞動強度得以極大的減輕。

以智能電網建設為標志的技術創新為電力產業提升運行管理水平，開發新產品和服務，以及延伸整個產業鏈奠定了堅實的技術基礎。隨著技術手段的革新與經營管理模式的轉變，電力產業尤其是電網企業的供給可能性邊界將極大擴展，不僅能夠滿足目前存在的潛在需求，而且還能在未來引領和創造新的需求，在供需雙方良性互動的作用下，電力產業將不斷優化升級，產業整體影響力和競爭力都會獲得顯著的提升。

5 結 語

智能電網分代是一個全新的課題，但是分代研究在計算機等其他領域并不鮮見，對這些領域進行分代的目的是通過研究“上一代是什么”來推測“下一代是什么”，因此有必要通過分代研究來預測和引導智能電網的發展方向。與其他領域分代研究更注重“回頭看”的方法不同，智能電網尚未大規模應用，分代更注重“向前看”，正是人類智能與人工智能的發展規律，奠定了我們“向前看”的基礎。未來，伴隨智能電網的深入推進，實踐應用總結出的成果和經驗，將有助于深化對智能電網本質的認識，理論的可行性與實踐的迫切要求，也必將對智能電網分代研究起到促進作用。

參 考 文 獻

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[2]　European　Commission.　European　technology　platform　smartgrids：　vision　and　strategy　for　Europe's　electricity　networks　of　the　future[EB/OL].　[2012-09-20].　http：//ec.europa.eu/research/energy/pdf/smartgrids_en.pdf.

[3] FARHANGI　Hassan.　The　path　of　the　smart　grid　[J].　IEEE　Power　and　Energy　Magazine，　2010，　8（1）：　18-28.

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

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

[6]　IBM.智能電網成熟度模型[EB/OL].　[2012-09-12].http：///smarterplanet/global/files/cn_cn_zh_energy_solution3_112kb.pdf.

第9篇：人工智能技術的概念范文

【關鍵字】智能技術 繼電保護 電力系統

中圖分類號：F407文獻標識碼： A

繼電保護能夠及時地切除電力系統中的故障，以保障電力系統的安全，所以對電力系統的作用是不可估量的。繼電保護的發展過程由電磁型開始，經過了整流型――晶體管型――集成電路保護，如今多數采用的是微計算機技術的數字式保護裝置。如今，對繼電保護的研究仍然在繼續，新的方法和途徑也在不斷出現。人工智能作為一門新興的學科，它所包含的人工神經網絡、專家系統、模糊理論和多系統在繼電保護中的運用在目前看來是取得了有效的成果的，但仍然存在著一些問題。

一、人工神經網絡

這種信息處理系統是模擬人腦的組織結構和人類的認知過程。人工神經網絡擁有自適應、分布處理以及聯想記憶等諸多優點，所以在智能保護中也開始受到廣泛地重視，也成為了繼電保護的新途徑。人工神經網絡這個新方式是通過對大量標準樣本進行學習和訓練，從而不斷地調整人工神經網絡中的閾值和連接權，實現人工神經網絡的模式記憶。這種方式不但擁有強大的數據獲取能力，而且能夠有效的進行含有噪音的數據的處理。

人工神經網絡利用的是非線性的映射方式，所以一些無法列出方程式的問題，或者是一些無法求解的非線性問題都能得到有效的解決，所以這一個方法也在繼電保護中得到了廣泛的應用。比如如果輸電線的兩側系統在電勢角度擺開的情況下發生了經過渡電阻的短路，這就屬于非線性的問題，對故障的位置很難做出正確的判斷，但是人工神經網絡能夠通過對集中樣本的分析和考慮，就能正確判斷出發生故障的位置。通過幾年的發展，人工神經網絡在繼電保護中不但能夠用來判別故障的類型、測定故障的距離，而且能夠有效保護主設備。另外，人工神經網絡中所具備的強大的學習能力、自適應能力以及模式識別能力等，能夠清楚地識別電力系統中出現的任何故障，幫助解決電流保護中的故障方向識別和靈敏度補償等問題，保證電流保護對反方向上的故障進行封鎖，對正方形上的故障有足夠的保護范圍，從而有效實現電流保護自適應，提高自適應能力。

由此可以看出，利用人工神經網絡能夠提高故障的診斷和解決效率。但是我們必須看到，這個方法也存在著一些問題，比如樣本的完整對解決故障的效率有決定性影響，一旦樣本不夠完備，可能就無法有效地及時地解決故障。這將成為我們未來討論和研究的方向。

二、專家系統

專家系統屬于人工智能應用最廣泛也是最活躍的課題，與知識工程研究的聯系十分緊密。在這一方式中，不但可以通過書本上相關的理論來處理各種已經定型的問題，而且可以利用和總結專家的經驗來解決問題，所以被稱為專家系統。最突出的是，專家系統在解決問題時，可以縮小推理的范圍，也可以縮小對知識的搜索，從而提高解決問題的速度，提升解決問題時的推理效率。此外，專家系統中所具備的解釋模塊功能也十分強大，它不但能解釋推理出的結論，而且推理的過程，以及推理時用到的知識，它都一清二楚。

當專家系統用于繼電保護時，有許多種知識表達方式，其中有兩種是在計算機技術、計算機語言技術與智能技術的基礎上發展起來的，分別是知識模型表示法以及面向對象表示法。而除此之外，還有生產式規則表示法、謂詞邏輯表示法、框架式表示法以及過程式表示法。其中知識模型表示法和面向對象表示法是后面四種表示法的融合與發展，是新的形勢和新的結構。

專家系統在繼電保護中的作用也越來越重要，應用范圍也越來越廣泛。比如電力系統中如果發生運行方式的變化，或者在檢修設備、投入新設備時，都有可能引起定值和保護配置的變化，這時專家系統就能根據電網結構、專家經驗以及運行的規程等給出決策，幫助制定保護對策。另外我們還發現，專家系統可以和人工神經網絡在許多方面相互協調、互相補充，

所以，怎樣才能更好地做到取長補短將二者更和諧地融為一體，是目前的一個研究方向。

雖然專家系統有如此多的優勢和優點，在工作中也有極高的效率，但是這個方式在實際的工作和運用中還是存在著一定的缺陷和問題。例如，對于知識庫的建立和維護，一直都是最大的問題，是這項技術的難點。另外在專家系統中，一旦遇到的故障相對復雜時，推理的速度就會變慢，而且容錯的能力也有待提高。這些問題的存在都在很大程度上影響了保護動作的準確性，影響了工作的效率。

三、模糊理論

模糊理論是在模糊集合理論的基礎上發展而成的，是采用了模糊隸屬度的概念，來描述不確定的事件、不精確的現象，以區別于經典的集合中用0和1來表示的非此即彼的概念，引入的是近似推理和語言變量的模糊邏輯，從而來表述專家的知識經驗。模糊理論作為人工智能技術中的一種，經過多年的發展和研究，已經具備了完整的推理體系，其運用也越來越廣泛了。模糊理論在識別時更傾向于特征識別，更像是人類的識別過程。人類對于事物的認識過程是通過事物的特征對事物進行識別與分類，在這一過程中，不用進行復雜而精確的計算，模糊理論在繼電保護中為這種類型的識別提供了有效工具。比如在電力系統中，一直都存在著大量的電氣量，利用模糊理論可以區分和辨別不同對象的特征，以實現更高的性能。

模糊理論在繼電保護中，對于線路的保護、發電機的保護等方面都起到了非常重要的作用。但是由于這一方式中對于獲取隸屬度、建立和辨識復雜系統的模型、獲取和修改語言規則等相關的具體方法和理論還沒有得到足夠的完善，而且模糊理論沒有學習的能力，所以這個方式的運用有了一定的限制。

四、綜合運用各種智能方法

可以看出，每一種人工職能技術都有著自身的極大優勢，但同時，又都存在著一定的問題或缺陷，單獨使用可能無法完美地解決繼電保護中出現的復雜問題。目前主要的研究方法是將這些智能方式有效地結合為一體，成為一種綜合的人工智能技術，該項技術能夠充分體現出各種智能方法的長處，而在短處上相互補充和協調，例如上文提到的專家系統與人工神經網絡的互相“取長補短”。從而實現繼電保護的可靠、靈敏、快速。

五、結束語

綜上所述，電力系統中的繼電保護有著非常重要的作用，當電力系統出現故障時，繼電保護能夠迅速而準確地判斷出故障的元件和故障的性質，并對故障進行自動地處理，使電力系統能夠恢復正常的運行。這都是因為智能技術在繼電保護中起到的作用。隨著繼電保護問題的復雜化，單一的人工智能技術可能無法滿足解決問題的要求，所以將各種不同的職能技術進行融合，取長補短，是今后智能技術發展的方向和必然趨勢。

【參考文獻】

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[2] 曾憲知.分析繼電保護中的人工智能技術及其應用[J].城市建設理論研究（電子版）,2013,(24).

[3] 吉軍.芻論人工智能技術在電力系統繼電保護中的應用[J].城市建設理論研究（電子版）,2013,(23).

[4] 陳斌.人工智能技術在繼電保護中的應用與發展[J].廣東科技,2009,(22):140-142.