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人工智能技術(shù)范文第1篇

【關(guān)鍵詞】人工智能信息管理效率

引言

人工智能技術(shù)已經(jīng)成為當(dāng)今計算機網(wǎng)絡(luò)信息科技的重點產(chǎn)業(yè)，在國民經(jīng)濟發(fā)展中占有重要比重，加強人工智能技術(shù)的信息管理領(lǐng)域的應(yīng)用可以極大的提高信息處理的效率和信息的準(zhǔn)確性，不會因為面對海量信息而無法找到一條有用信息而苦惱，通過人工智能技術(shù)可以快速準(zhǔn)確的識別數(shù)以億計的海量信息，完成信息優(yōu)化組合，因此，大力發(fā)展計算機人工智能技術(shù)，可以極大的提高信息管理的效率。

一、人工智能技術(shù)的發(fā)展概述

人工智能技術(shù)是一種借助于計算機語言和電子計算機將多種學(xué)科知識綜合而形成的一種高科技技術(shù)，使其具有和人的思維類似的方式，產(chǎn)生多種類人行為結(jié)果[1]。當(dāng)前人工智能技術(shù)在各種信息管理領(lǐng)域都有很好的應(yīng)用，比如在信息傳播領(lǐng)域中智能電視的出現(xiàn)可以根據(jù)人們的愛好自動的播放人們喜歡的節(jié)目并記錄這種愛好，同時通過不斷的強化為人們喜好推送感興趣的信息。在對車牌的信息的管理中可以借助于人工智能技術(shù)快速識別車牌信息和車主信息，并在計算機中通過人工智能技術(shù)進行交通違法的處理和判斷。人工智能是在上世紀(jì)由一位美國科學(xué)家提出的，共計經(jīng)歷了三個階段的發(fā)展，首先是由人的推理變?yōu)闄C器的推理；其次是隨著機器人的出現(xiàn)，可以在復(fù)雜的多變的信息環(huán)境中找到人類所需要的信息，并進行簡單的類人思維活動；最后是人工智能技術(shù)的出現(xiàn)，并顯示其極強的類人思維能力，可以代替人類完成更加復(fù)雜的信息的處理和判斷，完成多種人類需要的工作。

二、人工智能技術(shù)在信息管理中的多種能力

2.1海量信息的快速處理能力

隨著智能設(shè)備的普及，每天都會產(chǎn)生海量的數(shù)據(jù)信息，而這些信息包含文字、圖片、視頻、語音等，面對海量的信息，借助于計算機網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中的人工智能技術(shù)，可以提高信息管理的效率，通過不斷的優(yōu)化人工智能技術(shù)，了解信息管理中存在的問題，不斷的優(yōu)化人工智能模型，可以對大量不確定的信息進行識別，將大量信息進行分類整理，提高信息的質(zhì)量和節(jié)約存儲設(shè)備。

2.2與計算機的協(xié)同能力

隨著高新技術(shù)的不斷發(fā)展和計算機技術(shù)的大量普及，辦公逐步網(wǎng)絡(luò)化和電子化，人工智能機在信息管理中的應(yīng)用規(guī)模也在不斷的擴大，通過運用人工智能技術(shù)，可以不斷的強化信息管理的安全和信息有效性的增強，通過人工智能對不同信息進行智能監(jiān)控，不斷的完善信息管理的流程，不斷的提高信息傳輸和搜索的效率。

2.3類人的思維能力

隨著信息量的逐步增加，通過應(yīng)用人工智能技術(shù)對大量的數(shù)據(jù)庫中信息利用網(wǎng)絡(luò)管理協(xié)議進行管理，保證信息管理措施的有效應(yīng)用，通過人工智能融入到信息管理中，可以借助于人工智能技術(shù)及其強大的學(xué)習(xí)搜索能力進行信息的收集和整理，為人類科學(xué)決策提供支持。

三、人工智能技術(shù)在各種信息管理場景中的應(yīng)用

3.1垃圾郵件識別場景中的人工智能技術(shù)應(yīng)用

隨著人們工作任務(wù)逐漸增加，電子郵件的交往日漸頻繁，在保證信息安全的前提下，智能型反垃圾郵件系統(tǒng)可以對用戶接收到的各種郵件進行智能檢測和分類，智能識別各種垃圾郵件并標(biāo)記，讓用戶對垃圾郵件進行及時處理，同時根據(jù)用戶對各種郵件的厭惡，做出進一步的細致分類，減少用戶受垃圾郵件的干擾，保證計算網(wǎng)絡(luò)的安全和工作的高效。

3.2家居信息管理場景中的人工智能技術(shù)應(yīng)用

隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，各種電氣化的產(chǎn)品在人們?nèi)粘Ｉ钪兄鸩皆黾?，對各種家電設(shè)備的應(yīng)用提出了更高的要求，通過對各種家電設(shè)備信息進行收集和管理，綜合運用人工智能技術(shù)實現(xiàn)對各種家電的完美應(yīng)用，實現(xiàn)各種家具的如電飯煲智能開啟和關(guān)閉、室內(nèi)環(huán)境的智能清潔等，可以極大的提高人們的生活質(zhì)量和效率，節(jié)約時間成本。

3.3教育知識信息管理場景中人工智能技術(shù)的應(yīng)用

隨著我國中小學(xué)到各類大學(xué)教育信息的逐漸增加和計算機網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用增加，將教育知識信息和人工智能技術(shù)結(jié)合，可以極大的提高教學(xué)質(zhì)量和效率。這是由于人工智能技術(shù)的核心是基于大量的知識數(shù)據(jù)庫，而數(shù)據(jù)庫中存儲有大量的教育知識信息，老師在教育教學(xué)知識信息傳授的過程中，人工智能技術(shù)可以快速的提取所需要的各個知識點，并進行優(yōu)化組合，提高教育知識信息利用效

四、結(jié)語

綜上，隨著電子信息的逐步增加和人工智能技術(shù)進一步發(fā)展和成熟應(yīng)用，人工智能技術(shù)將會在信息管理分析、研究、應(yīng)用的各種場景中普及和應(yīng)用，而且隨著計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展，運算能力的進一步增強，人工智能運用領(lǐng)域?qū)M一步的增加，這將極大的提高人民的生活工作質(zhì)量，提高工作效率，降低決策風(fēng)險。

人工智能技術(shù)范文第2篇

關(guān)鍵詞：人工智能技術(shù)；石油工程；應(yīng)用

一、關(guān)于一體化智能系統(tǒng)的構(gòu)建分析

現(xiàn)階段，人工智能技術(shù)已逐漸在石油工程領(lǐng)域中取得了廣泛性應(yīng)用，其中涉及到高層管理決策、采油工程、油井處理及鉆井油藏等相關(guān)內(nèi)容，可有效解決石油工程開展期間存在不足之處，具體可將石油工程面臨問題分為以下幾種類型：第一，數(shù)據(jù)型問題。主要包括地震數(shù)據(jù)檢測、鉆孔曲線測量及油藏特征分析等方面內(nèi)容，需得出準(zhǔn)確性數(shù)據(jù)信息便于為其他工作開展提供切實可行參考依據(jù)[1]；第二，優(yōu)化型問題。具體是指通過地面設(shè)備的合理優(yōu)化來大大提高石油產(chǎn)量；第三，公式型問題。主要包括鑒定識別、測井?dāng)?shù)據(jù)介紹及提高采收率等內(nèi)容；第四，知識融合型問題。需要選出較為合理恰當(dāng)實踐應(yīng)用手段?？傮w來說，盡管智能化系統(tǒng)已逐步應(yīng)用到石油工程中去，但卻因?qū)I(yè)人士缺乏明顯創(chuàng)新想象力而無法達到最佳效果，并且智能系統(tǒng)還具備一定局限性特點，對石油工程實施效率提升有著不利影響。在這種情況下，為有效克服上述難題，就需石油工程工作人員能積極采用人工智能技術(shù)手段，徹底解決以往智能系統(tǒng)應(yīng)用存在不足，借助科學(xué)合理分析方法對數(shù)據(jù)信息展開深入化分析探討，從而促使石油行業(yè)能夠順利發(fā)展。

二、石油工程領(lǐng)域中人工智能技術(shù)的應(yīng)用分析

（一）油田地面設(shè)施系統(tǒng)模擬應(yīng)用。在此以某區(qū)域油田資源為例，該油田共有700多口生產(chǎn)井，所有生產(chǎn)液體全部運送到三相分離設(shè)備中，并從分離設(shè)備中分離出適量高壓氣進入到管網(wǎng)結(jié)構(gòu)中，并且周圍環(huán)境溫度還對設(shè)備工作效率有著直接影響，可以說是后期石油產(chǎn)量的主要影響因素之一。因此為有效解決這一問題，就需相關(guān)工作人員能積極構(gòu)建智能模型結(jié)構(gòu)，準(zhǔn)確測量出石油工程地面系統(tǒng)實際運行情況，對分離設(shè)備產(chǎn)油量起到一定幫助作用。同時石油工程參與人員還應(yīng)根據(jù)項目開況構(gòu)建神經(jīng)模型結(jié)構(gòu)，著手于數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析情況，主要包括鑒定識別和數(shù)字矩陣補孔兩點內(nèi)容，隨后可綜合采用模糊聚類和變量分析方法對石油工程中涉及到的所有數(shù)據(jù)變量展開分析探討，充分考慮到各個變量可能對最終結(jié)果產(chǎn)生影響，防止數(shù)據(jù)信息出現(xiàn)較大變化情況。除此之外，模糊聚類還包含兩大優(yōu)勢，分別是數(shù)據(jù)代表性和利用數(shù)據(jù)對研發(fā)模型進行檢驗等，往往該種方法主要適用于列串?dāng)?shù)據(jù)量低于30%情況下。

（二）地層油藏特性模擬應(yīng)用。從某種角度上來說，地層油藏特性模擬屬于非均質(zhì)地層結(jié)構(gòu)，其中油藏數(shù)據(jù)信息與測井資料二者并無明顯聯(lián)系，根據(jù)對智能系統(tǒng)常規(guī)測井曲線和共振圖像曲線的最新調(diào)查研究可進一步明確地層特征，充分體現(xiàn)人工智能技術(shù)具備的儲藏優(yōu)勢[2]。同時地層油藏特性模擬試驗開展的主要目的便是借助口井磁共振測井資料信息構(gòu)建一個流體飽和度和滲透率都較強的智能模型結(jié)構(gòu)，將該模型具體應(yīng)用到石油工程中去可真實反映出油藏特征實際分布情況，但尤其需要注意一點就是磁共振圖像技術(shù)不能應(yīng)用于下套井中[3]。除此之外，因生產(chǎn)層構(gòu)成巖石質(zhì)量和特征存在著較大差距，所以常常數(shù)據(jù)質(zhì)量就表示巖石具體變化情況和最高數(shù)值，也就是說，若想對巖石特性有一個深入掌握，首先就要充分了解該區(qū)域內(nèi)巖石變化情況，從而借助口井?dāng)?shù)據(jù)信息構(gòu)建先對完善網(wǎng)絡(luò)模型，大大提高石油工程測量準(zhǔn)確性，進一步凸顯人工智能技術(shù)存在優(yōu)勢，實現(xiàn)人工智能技術(shù)在石油領(lǐng)域中應(yīng)用的最佳成效。

人工智能技術(shù)范文第3篇

大數(shù)據(jù)下科技信息領(lǐng)域需要解決的主要問題

（1）大數(shù)據(jù)下科技信息處理的標(biāo)準(zhǔn)化體系研究相比傳統(tǒng)的科技信息，大數(shù)據(jù)環(huán)境下的科技信息的來源、類型、內(nèi)容和數(shù)據(jù)格式更為復(fù)雜，制定和完善科技信息的標(biāo)準(zhǔn)化體系和內(nèi)容是及其必要的。信息資源的標(biāo)準(zhǔn)化體系是保證信息有效存儲、處理、分析和利用的基礎(chǔ)和前提。本文認為將依據(jù)當(dāng)前科技信息現(xiàn)狀，針對具體領(lǐng)域研究和制定大數(shù)據(jù)下的科技信息處理規(guī)范和建議是必要的。（2）大數(shù)據(jù)下的科技信息資源的建設(shè)方法研究借助大數(shù)據(jù)技術(shù)可實現(xiàn)科技信息的大數(shù)據(jù)處理與大數(shù)據(jù)存儲，實現(xiàn)多源異構(gòu)的科技信息完成數(shù)據(jù)的存儲、處理、交換等功能。大數(shù)據(jù)下的科技信息資源的建設(shè)方法研究需要從數(shù)據(jù)本身和數(shù)據(jù)的組織兩個研究視角出發(fā)，分析梳理大數(shù)據(jù)環(huán)境下科技信息資源在建設(shè)中面臨的難點和關(guān)鍵性技術(shù)問題，研究和提出科技信息資源的知識組織系統(tǒng)框架和基本構(gòu)建方法。（3）大數(shù)據(jù)下的科技信息資源的分析方法研究結(jié)合科技大數(shù)據(jù)特點，主要利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)解決科技大數(shù)據(jù)的高維數(shù)據(jù)降維處理問題。研究和探索面向科技信息資源的分析方法，提出不同類型科技信息資源的關(guān)聯(lián)分析、重要性分析、主題演化路徑等深層次的信息分析方法和技術(shù)，通過系列分析方法和技術(shù)研發(fā)，解決科技信息資源管理工作中存在的問題，研究方法在實踐中進行創(chuàng)新和發(fā)展。世界的發(fā)展、科技的換代、媒介的延伸以及人文的變更，匯聚成一股巨大的洪流，加速了我們所處時代的變換，人工智能技術(shù)已經(jīng)滲透到各個技術(shù)領(lǐng)域，以上問題涉及科技信息的組織和分析，需要人工智能技術(shù)的融合，即與人工智能技術(shù)的深度融合必將推動科技信息進入全新時代。

人工智能應(yīng)用于科技信息領(lǐng)域的研究意義和主要研究內(nèi)容

人工智能為解決科技信息的獲取和分析提供解決途徑（1）人工智能可拓展獲取科技信息的來源。從事智能分析的美國Stabilitas公司的首席運營官ChrisHurst認為：“人工智能可以擴大信息工作的范圍，不會遺漏那些有價值的細節(jié)?！笨萍夹畔⑼瑯有枰ㄟ^各種渠道獲取世界各國的同類信息，利用分布式網(wǎng)絡(luò)爬蟲等人工智能技術(shù)可獲取全世界的開源信息，包括文本和音視頻數(shù)據(jù)。（2）人工智能可加快處理科技信息數(shù)據(jù)的速度。美國中央信息局肯特學(xué)校教信息分析的校長JosephGartin認為：“梳理社交媒體來獲得信息并不是什么新鮮事，讓人耳目一新的是如今我們收集社交媒體數(shù)據(jù)的數(shù)量之大和速度之快?！焙Ａ康目萍夹畔⑼ㄟ^人工智能技術(shù)可以快速處理億萬比特的數(shù)據(jù)，從而了解世界各國同類信息或事件，將每天接收到的大量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)槟軌蛴糜谡吆蛻?zhàn)場行動的信息。（3）人工智能使科技信息的分析自動化、智能化。據(jù)俄羅斯通訊社報道，俄羅斯總統(tǒng)普京表示：“無論誰在這一領(lǐng)域中處于領(lǐng)先地位，都將成為世界的統(tǒng)治者?！逼站┱J為：人工智能是未來權(quán)力的關(guān)鍵。利用自然語言處理技術(shù)、語音識別、圖像檢索等人工智能技術(shù)可以極大的提高信息人員檢索有用信息的速度。此外，知識圖譜作為人工智能的知識庫基礎(chǔ)，基于知識圖譜可實現(xiàn)分析對象的多維多步自動關(guān)聯(lián)分析，利用深度學(xué)習(xí)模型可大大提高多因素影響的系統(tǒng)分析，獲得更好的信息分析效果。主要研究內(nèi)容（1）基于人工智能技術(shù)的科技信息的知識存儲和管理大數(shù)據(jù)下的科技信息具有海量、異構(gòu)、跨媒體的特點，其知識存儲和管理需要對結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化的跨模態(tài)數(shù)據(jù)進行語義智能化計算研究，以為統(tǒng)一語義范疇下的數(shù)據(jù)查詢提供便捷的元數(shù)據(jù)服務(wù)；對跨媒體知識統(tǒng)一組織進行研究，為不同關(guān)系結(jié)構(gòu)，不同模態(tài)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一存儲與管理提供結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)；同時，需要對跨媒體知識的更新進行研究，為動態(tài)的數(shù)據(jù)存儲與多變的業(yè)務(wù)管理提供支撐。最后，對跨媒體知識檢索與查詢進行研究，從實際的檢索和查詢業(yè)務(wù)角度出發(fā)，制定規(guī)則，優(yōu)化性能，提升知識數(shù)據(jù)被獲取時的準(zhǔn)確性與高效性。（2）基于人工智能技術(shù)的科技信息與知識的深度揭示與聚類加強科技信息資源的多源多模態(tài)數(shù)據(jù)整合關(guān)聯(lián)、信息抽取、不確定推理、機器學(xué)習(xí)、自然語言處理等人工智能技術(shù)研發(fā)與應(yīng)用；利用人工智能技術(shù)實現(xiàn)科技信息資源的外在層面的資源整合，資源內(nèi)在特征的深度聚合，實現(xiàn)科技信息與知識的深度揭示與聚類。通過可視化方式實現(xiàn)科技信息知識（研發(fā)技術(shù)、研發(fā)機構(gòu)、研發(fā)人員等）的聚合、揭示與展示。其中重點利用語義分析技術(shù)、詞表/本體構(gòu)建技術(shù)、知識圖譜技術(shù)、大數(shù)據(jù)分析等人工智能技術(shù)，通過可視化方式實現(xiàn)科技信息知識的聚合、揭示與展示；實現(xiàn)對格式各異、內(nèi)容復(fù)雜的數(shù)字資源進行深層次的揭示，從資源外在層面的資源整合，深入到資源內(nèi)在特征進行深度聚合，實現(xiàn)信息與知識的深度揭示與聚類，同時將科技信息知識服務(wù)嵌入知識交流之中。技術(shù)路線圖如圖1所示。（2）基于人工智能技術(shù)的科技信息前沿技術(shù)發(fā)現(xiàn)與預(yù)警研究前沿技術(shù)發(fā)現(xiàn)與預(yù)警旨在有效指導(dǎo)和開展科技研究，國內(nèi)外已有研究在信息對象和研究方法上比較單一，信息價值和服務(wù)效果受限?？萍夹畔⑶把丶夹g(shù)發(fā)現(xiàn)與預(yù)警研究應(yīng)更強調(diào)面向信息源的全面收集、處理、分析的一定程度智能化生產(chǎn)過程，更好的感知非完備信息，輔助信息用戶把不確定性預(yù)測變成更確定性預(yù)測。研究將不同類型的信息源進行整合、融合，多維度的分析科技前沿技術(shù)特征，從不同角度實現(xiàn)有價值信息的綜合疊加和映射，從中發(fā)現(xiàn)、分析和描述科技前沿技術(shù)問題，為科技領(lǐng)域?qū)＜覍崿F(xiàn)科技前沿的準(zhǔn)確辨識提供服務(wù)，實現(xiàn)有效的技術(shù)預(yù)警。技術(shù)路線圖見圖2所示。

基于人工智能技術(shù)的科技政策動態(tài)分析平臺設(shè)計

科技政策動態(tài)分析脫離原有人工分析為主的模式，而借助技術(shù)手段進行輔助分析是時展的必然趨勢，海量數(shù)據(jù)的現(xiàn)實對情報分析方法的沖擊不可避免。技術(shù)參與的目的是提高人工分析的效率和質(zhì)量，采用技術(shù)輔助手段是可以做到事半功倍的?；谌斯ぶ悄芗夹g(shù)的科技政策動態(tài)分析平臺的目的在于如何利用技術(shù)手段提供獲取情報數(shù)據(jù)、情報多維分析能力和自動生成可讀性的分析報告的能力，幫助提高人類思維的效率。1）科技政策動態(tài)信息監(jiān)測科技政策動態(tài)信息監(jiān)測主要采用網(wǎng)絡(luò)信息的監(jiān)測方式，只有在有效采集網(wǎng)絡(luò)信息的基礎(chǔ)上才能進而實現(xiàn)具體內(nèi)容分析與信息服務(wù)。信息監(jiān)測是對互聯(lián)網(wǎng)上共享的科技政策資源進行提取、解析、收集和存儲等的過程?？萍颊邉討B(tài)信息監(jiān)測的一般框架可由圖3表示?？萍颊邉討B(tài)信息監(jiān)測系統(tǒng)的層次模型：表示層，業(yè)務(wù)邏輯層和數(shù)據(jù)訪問層。數(shù)據(jù)訪問層：連接數(shù)據(jù)庫，執(zhí)行插入和查詢等操作。主要是用數(shù)據(jù)集訪問。業(yè)務(wù)邏輯層：調(diào)用數(shù)據(jù)訪問層的方法然后返回結(jié)果給表示層。表示層：獲取表單的數(shù)據(jù)，然后調(diào)用業(yè)務(wù)邏輯層的方法處理數(shù)據(jù)，然后根據(jù)結(jié)果顯示相應(yīng)的數(shù)據(jù)。科技政策動態(tài)信息監(jiān)測的系統(tǒng)框架：系統(tǒng)分為數(shù)據(jù)層與應(yīng)用層兩個層次。其中，數(shù)據(jù)層為整個平臺提供數(shù)據(jù)支撐，包括監(jiān)測站點、情報、文章、等基礎(chǔ)信息數(shù)據(jù)，以及用戶信息、日志信息等數(shù)據(jù)。應(yīng)用層主要提供站點管理、信息服務(wù)、編輯撰文三大功能模塊，為用戶使用系統(tǒng)進行信息檢索、篩選、瀏覽、定制、撰文等提供服務(wù)，同時也為管理員進行系統(tǒng)管理、任務(wù)分配、成果組織等提供相應(yīng)接口。具體系統(tǒng)框架如圖4所示。

人工智能技術(shù)范文第4篇

在飛行流量管理方面，飛行流量管理系統(tǒng)通過與輔助決策系統(tǒng)相結(jié)合，構(gòu)成了人工智能輔助決策系統(tǒng)的飛行流量管理模塊。該模塊主要通過計算飛行流量來避免飛行流量的沖突，進而根據(jù)分析結(jié)果進行航班的排序。從具體的應(yīng)用情況來看，首先，飛行流量的計算需要大量的原始數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)既包含了歷史數(shù)據(jù)，也包含了實時數(shù)據(jù)。同時，由于這些數(shù)據(jù)是來自于空域、機場和氣象等多個方面的復(fù)雜信息，所以系統(tǒng)需要建立相應(yīng)的飛行流量管理數(shù)據(jù)庫，從而保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和及時性，進而保證飛行流量計算結(jié)果的可靠性。其次，在進行飛行流量計算時，系統(tǒng)利用了飛行動力學(xué)計算原理。根據(jù)數(shù)據(jù)庫的信息，系統(tǒng)對飛機的四維飛行軌跡進行了計算，從而可以得知飛機的降落時間和降落地點。這樣，系統(tǒng)就可以得出任意航段和交匯點在任意時間的飛行架次，進而列出潛在的飛行流量沖突信息。再者，在得知以上信息后，系統(tǒng)需要對這些信息進行分析，從而進行航班的排序，進而避免飛行流量的沖突。在排序方面，系統(tǒng)不僅可以實現(xiàn)飛行計劃的過程仿真，還可以找出空域資源的“空閑”狀態(tài)，進而利用該狀態(tài)，進行航班和起降順序的調(diào)整。而具體的排序原則有兩個，一是優(yōu)先級排序，二是全排列。其中，優(yōu)先排序是按照一定的標(biāo)準(zhǔn)給這些航班擬定優(yōu)先級，然后按照優(yōu)先順序進行航班的排序。而優(yōu)先級的擬定標(biāo)準(zhǔn)有很多，比如飛行任務(wù)、機型、機場和時間等因素，都可以成為優(yōu)先級的擬定標(biāo)準(zhǔn)。全排列原則是對沖突的航班進行全排列，從而根據(jù)每一次排列的延誤損失，選擇損失最小的排序方法。相比較來說，全排序法雖然較為科學(xué)，但是系統(tǒng)需要承擔(dān)的運算量較大，因此會占用系統(tǒng)較多的內(nèi)存資源。

2人工智能技術(shù)在飛行沖突探測與解脫管理方面的應(yīng)用

人工智能技術(shù)的應(yīng)用可以使空中交通管理系統(tǒng)具有高智能化的特征，從而滿足飛行沖突與解脫管理方案自動生成的需要。具體來說，實現(xiàn)這一功能的模塊是飛行沖突探測與解脫輔助決策模塊，而該模塊是由沖突探測與解脫系統(tǒng)和輔助決策系統(tǒng)組成的。該模塊不但可以實現(xiàn)飛行沖突的預(yù)測，還可以為管制人員提供飛行沖突調(diào)配的決策方案，從而減輕管制人員的壓力，幫助他們做出正確的決定。所以，該系統(tǒng)的應(yīng)用，彌補了人類與機器各自存在的不足，從而有效的避免了因人為失誤或機械故障而造成的飛行事故。從原理角度來看，系統(tǒng)首先通過分析飛行沖突情況來制定可能的解脫方案，然后根據(jù)航空器優(yōu)先級分類方法和沖突類型判定法等多種規(guī)則，進行方案的選擇和排除。在這一推理過程中，為了保證系統(tǒng)推理的有效性，系統(tǒng)需要根據(jù)大量的規(guī)則來進行方案的推理選擇。而這些規(guī)則，則要被統(tǒng)一存入知識庫系統(tǒng)中。這樣，管制人員只要在平時做好知識庫系統(tǒng)的更新和維護，就能夠保證系統(tǒng)推理的有效性，從而根據(jù)系統(tǒng)提供的方案，來進行飛行沖突航班的排序。

3結(jié)論

人工智能技術(shù)范文第5篇

[關(guān)鍵詞]現(xiàn)代；電梯群；控制系統(tǒng)；人工智能化

中圖分類號：TU857文獻標(biāo)識碼： A

一、前言

在電梯群中使用人工智能化技術(shù)對電梯進行有效的控制，提高了電梯的運行速率，為人們的快捷出行提供了方便，通過智能控制提高了電梯的運行效率。

二、電梯去控制的含義

所謂電梯群控，就是將原先的多部電梯獨立控制改為一個系統(tǒng)統(tǒng)籌協(xié)調(diào)控制，這樣在很大程度上提高了運行效率、增強了用戶體驗。假如某用戶在五樓請求上樓，他面前有兩部電梯，一部正在從二樓向上運行，另一部正在從八樓向下運行，如果他先看到的是后一部，并且按下上樓鍵，之后發(fā)現(xiàn)另一部正在上樓且快要到五樓了，這時他又在這部電梯按下上樓鍵，隨后乘該電梯上樓，若干分鐘后最初的那部電梯來到五樓響應(yīng)之前的上樓請求，但是實際上五樓可能已經(jīng)不再有上樓請求了，那么這就是資源的浪費，造成了該電梯效率的降低；如果該用戶只看到了后一部電梯并且只按下該電梯的上樓鍵，那么他要等該電梯先執(zhí)行完下樓任務(wù)再回來送他上樓，而另一部電梯可能已經(jīng)從他面前上去，這對該用戶來說浪費了時間，對電梯來說浪費了資源，多執(zhí)行了一次任務(wù)。由此可見電梯群控系統(tǒng)的設(shè)計研發(fā)是很有意義的，不僅減少了資源的浪費、提高了電梯運行效率，而且在服務(wù)質(zhì)量、用戶體驗度上也得到了提升。人工智能是在經(jīng)濟發(fā)展迅速的時代大背景下產(chǎn)生的新技術(shù)。它研究了自然科學(xué)和社會科學(xué)，所涉及的知識面非常廣。人工智能技術(shù)自然離不開計算機技術(shù)的大力支持，大部分的人工智能技術(shù)都是以計算機編程為基礎(chǔ)實現(xiàn)的。人工智能其實也就是采取一定的計算機編程來做到模仿人的目的，其主要的模仿對象有信息的收集、人的判斷能力、數(shù)字圖像的識別和一些相對來說較為簡單的反應(yīng)等，以這種人工智能技術(shù)來代替人類的智慧，就目前來說，主要的人工智能領(lǐng)域包括圖像語言識別、自然語言處理、機器人，以及一些較為簡單的專家系統(tǒng)等。在這些眾多的領(lǐng)域當(dāng)中，我們可以用在電氣自動化控制當(dāng)中的主要就是專家系統(tǒng)，專家系統(tǒng)應(yīng)用在電氣自動化控制系統(tǒng)當(dāng)中不僅

三、電梯群控制系統(tǒng)組成及原理分析

通常,電梯群控系統(tǒng)是指對由3部或3部以上電梯組成的電梯群進行派梯控制.由于調(diào)度的動態(tài)性、隨機性和非線性的存在,給轎廂的調(diào)度和電梯間的協(xié)作帶來很大的難度.合理的派梯方案,對降低乘客候梯焦躁度、提高乘客乘梯舒適度以及節(jié)約電梯運行能耗具有重要的意義.從系統(tǒng)架構(gòu)的角度來說,電梯群控系統(tǒng)一般由呼梯登記模塊、優(yōu)化調(diào)度模塊及運行管理模塊3大部分構(gòu)成,當(dāng)任意模塊運行出現(xiàn)異常時,都將觸發(fā)電梯連鎖自保裝置,從而達到保護乘梯人員安全的目的.電梯群控系統(tǒng)基本運行原理框架如圖1所示.

圖1 電梯群控運行框架圖

從系統(tǒng)真實硬件組成角度來說,電梯系統(tǒng)由機房、井道底坑、層站及轎廂4部分組成.為了提高電梯群控系統(tǒng)研究的實用性,電梯的微縮模型,使用了PLC、傳感器、變頻調(diào)速器、交直流電機控制等技術(shù),具有轎廂升降、自動平層、自動開關(guān)門、順向響應(yīng)轎廂內(nèi)外呼梯信號、直駛、安全運行保護等功能.同時也可與上位機通信實現(xiàn)組態(tài)控制。

四、電梯群控制系統(tǒng)使用人工智能化技術(shù)

目前,應(yīng)用智能控制方法進行群控系統(tǒng)研究的途徑有很多,最主要的思路是依據(jù)客流的分布將電梯群分成若干運行模型.在派梯階段,結(jié)合不同運行模型的特點,使用相關(guān)優(yōu)化算法來獲得滿意的派梯方案.近些年來,已有大量文獻從不同角度對電梯群控系統(tǒng)進行了相關(guān)研究,并取得了豐碩的成果.HirasawaK等用遺傳網(wǎng)絡(luò)的方法,建立了一個雙層電梯控制系統(tǒng).JamaludinJ等提出了一種帶有自適應(yīng)機制的模糊邏輯群電梯群控調(diào)度算法,降低了乘客等待和乘梯的時間.對多轎廂電梯群控系統(tǒng),ValdivielsoA等根據(jù)不同交通流狀況識別出不同的客流模型,得到最佳的電梯調(diào)度和抗干擾方案.ZhangJl等針對不同的電梯運行模式,在降低電梯運行能耗方面做了重點研究.大連理工大學(xué)的楊禎山對電梯群控系統(tǒng)最新發(fā)展概況做了綜述,并詳細分析了電梯群控系統(tǒng)研究中的控制算法等相關(guān)問題,指出多種新型智能控制手段的融合使用是今后電梯群控研究的重要方向之一.不過,已有的文獻研究中難免也存在一些不足,如電梯運行模型劃分不精確、評價群控算法性能的電梯動態(tài)指標(biāo)不易計算,以及電梯運行模型與相應(yīng)控制策略的切換機制不完善等等

五、人工智能化技術(shù)應(yīng)用

在人工智能發(fā)展之前，各種數(shù)學(xué)方法、模型、算法早已成熟的應(yīng)用到了電梯群控問題上，主要是數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析等方法，但是隨著科技的進步，傳統(tǒng)統(tǒng)計分析的不足也日益體現(xiàn)，人工智能的優(yōu)勢得到了發(fā)展，智能控制已經(jīng)應(yīng)用在許多復(fù)雜的控制領(lǐng)域上，在電梯控制領(lǐng)域同樣也得到了極大的應(yīng)用，目前人工智能在電梯控制領(lǐng)域主要有以下一些控制調(diào)度方法：

1、基于專家系統(tǒng)的電梯調(diào)度方法。由于電梯控制調(diào)度系統(tǒng)是一個非常復(fù)雜、非線性、不確定的實時系統(tǒng)，因此傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型以及設(shè)計方法已經(jīng)無法滿足，而運用領(lǐng)域知識及長期積累的統(tǒng)計分析經(jīng)驗進而形成一個專家系統(tǒng)則可以大大解決這方面的不足。專家系統(tǒng)是人工智能的產(chǎn)物，具有高度的智能性，可以利用所存儲的專家知識、領(lǐng)域知識、經(jīng)驗規(guī)則等進行啟發(fā)式推理，可以說是從完全不同的一個思路解決電梯調(diào)度、群控問題。當(dāng)然專家系統(tǒng)的產(chǎn)生、形成本身也是一個復(fù)雜、困難的事情，因為專家知識、領(lǐng)域知識尤其是經(jīng)驗都是需要長期積累，而且必須是準(zhǔn)確可靠的規(guī)則才可以寫進專家系統(tǒng)的知識庫，因此專家系統(tǒng)對知識庫的依賴也是非常嚴(yán)重的。日本電機公司曾推出的AI-2100系列就屬于這一類。

2、基于模糊模型的電梯調(diào)度方法。模糊模型是一種專門用來解決不完全信息系統(tǒng)的人工智能方法，而電梯調(diào)度群控正是屬于這種系統(tǒng)。模糊控制具有較強的魯棒性，在解決復(fù)雜問題時并不需要依靠建立完整準(zhǔn)確的模型，因此是非常適合用于解決電梯調(diào)度群控這樣復(fù)雜、模糊、隨機的問題。但它與專家系統(tǒng)都存在一個共同的問題難以解決，即規(guī)則、知識等啟發(fā)信息的獲得存在一定難度，這些啟發(fā)信息都必須要經(jīng)過長期的積累才能得到確定可靠的知識與規(guī)則。日本三菱公司曾經(jīng)將此方法用于解決電梯群控問題，雖然取得了一定的可用性，但由于嚴(yán)重依賴知識庫，規(guī)則難于更新，不具有學(xué)習(xí)啟發(fā)能力，所以并未得到良好的應(yīng)用效果。

3、基于遺傳算法的電梯調(diào)度方法。遺傳算法同樣是解決不確定、非線性、隨機問題的良好方法之一，與模糊模型相比它的優(yōu)勢在于具有良好的自啟發(fā)、自組織、自學(xué)習(xí)能力。但是它只能通過多輪迭代遺傳形成一個可以接受的解空間，而不會產(chǎn)生真實意義上的最優(yōu)解，因為獲取最優(yōu)解的成本很大，大到?jīng)]有必要去獲取最優(yōu)解，實際上在很多情況下一個可接受的滿意解已經(jīng)可以滿足我們的需要。但目前遺傳算法在解決電梯群控調(diào)度問題上仍有其致命弱點，即其搜索迭代的效率無法滿足電梯群控系統(tǒng)的高實時性要求。

4、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電梯調(diào)度方法。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與遺傳算法一樣，具有良好的自啟發(fā)、學(xué)習(xí)、自組織能力，此外它還可以逼近連續(xù)函數(shù)，相比遺傳算法有一定的優(yōu)勢。但它也有自身的不足，它內(nèi)部的信息是隱含的，還有就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及權(quán)值以及各神經(jīng)元之間關(guān)聯(lián)關(guān)系的設(shè)計都存在一定的難度，但它和模糊神經(jīng)結(jié)合使用的話則會克服各自的弱點。

六、結(jié)束語

在當(dāng)前科學(xué)技術(shù)發(fā)展的過程中，電梯群控制系統(tǒng)的人工智能化技術(shù)是最終的發(fā)展方向，通過人工智能化控制能提高電梯的運行效率，滿足人們乘座電梯的各種需求，對電梯的運行實現(xiàn)人性化管理。

參考文獻