機械電子工程與人工智能關系研究

1、機械電子工程與人工智能關系研究機械電子工程與人工智能關系研究機械工程經(jīng)過長期開展，逐步交融其他學科，其價值不斷增加。綜合比對機械電子工程和原有的機械工程可知，人工智能化是其最大的進步。在信息技術蓬勃開展的今天，人工智能技術日新月異，并被大范圍應用在其他領域中，與此同時，機械電子工程也在廣泛應用，且人們加大了對這兩者內(nèi)部關聯(lián)上的研究力度。1機械電子工程概述1.1開展歷程從整體層面來說，機械電子工程主要包含以下三個開展時期：1.1.1萌芽時期。手工加工是該時期的主要操作手段，因人力資源的影響，消費力整體開展程度不高。為增強消費才能，漸漸向機械工業(yè)方面著手。1.1.2消費線開展時期。流水線是該時期的

2、主要消費方式，此種方式具有一定的先進性，可顯著進步消費力，以批量消費為主，并可節(jié)省較多的人力。在該時期也存在許多缺乏，例如某些消費線的要求較高，導致實際消費滯后于市場需求，靈敏性缺乏。1.1.3產(chǎn)業(yè)化開展時期。在該時期，產(chǎn)品與市場需求處于一種平衡狀態(tài)，可借助產(chǎn)業(yè)化開展有效滿足消費需求，同時還出現(xiàn)了柔性制造系統(tǒng)，其中機械電子工程是該系統(tǒng)的主要組成局部。1.2特點機械電子工程涵蓋較廣的范圍，涉及較多的內(nèi)容，具有綜合性。它建立在原有的機械工程之上，并借助計算機來進展優(yōu)化。機械電子工程隸屬工程科學，其本質(zhì)為跨學科專業(yè)，它建立在機械制造、電子工程等眾多學科之上。將其與其他學科比照可知，它在設計環(huán)節(jié)應全面

3、彰顯科學性，同時確保系統(tǒng)配置滿足設計標準。借助專業(yè)設計模板來優(yōu)化機械電子設備，充分發(fā)揮模板的正面作用，進而確保設計的正常開展。從產(chǎn)品層面來說，它的產(chǎn)品構造相對簡單，使用少量元件，在此種情形中應不斷增強產(chǎn)品性能，確保產(chǎn)品質(zhì)量良好，完善工程建立構造，既確保產(chǎn)品質(zhì)量，又滿足用戶需求。2人工智能2.1內(nèi)涵人工智能也具有綜合性，涉及多項內(nèi)容，例如心理學、控制理論、計算機學科與哲學等。美國麻省理工學院的溫斯頓教授認本文由論文聯(lián)盟.Ll.搜集整理為：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。它是新世紀中最具代表性的學科之一，它可模擬人類的智能，并能有效利用計算機，具有廣闊的開展前景。2.2

4、開展歷程人工智能擁有漫長的開展歷程，在剛剛應用計算機這門技術的階段，人工智能的應用較少，尚不能對社會消費活動和時代進步產(chǎn)生影響。在17世紀出現(xiàn)了首部計算器，它可進展機械計算，并引起了較大的轟動。隨后各國科學家紛紛投入這一項技術的探究中，不斷優(yōu)化首部計算機的性能，最終研發(fā)出了首臺計算機。自此之后，人工智能的開展正式開場。伴隨著互聯(lián)網(wǎng)技術的進步和普及程度的進步，人工智能出現(xiàn)了根本性的變化，不斷優(yōu)化。而計算機技術的研發(fā)與普及是人工智能開展的直接動力，并對信息數(shù)據(jù)傳輸產(chǎn)生深入影響，其詳細開展歷程主要如下：2.2.1初期。人工智能最早出如今1956年。在該時期，翻譯和驗證是人工智能的主要開展內(nèi)容，并將人

5、工智能博弈作為根本研究任務。2.2.2停滯期。在這一時期，人工智能也獲得了一定的開展成績，詳細表達在語言理解等層面。然而在詳細的研究進程中，伴隨著研究深度的增加，人們面臨更大的困擾，人工智能無法有效模擬人類思維，在很長一段時間內(nèi)，人們的研究均停留在簡單映射層面，在邏輯思維方面停滯不前。2.2.3轉折期。經(jīng)過很長一段時間的開展，人工智能研究成果更加喜人，在順利舉辦人工智能結合會后，它進入了新的開展時期，即知識根底開展時期，在這一時期，大局部知識工程均開場漸漸融入人工智能，使得知識工程迅速融入到人工智能中，并大大促進了人工智能的開展，拓展了人工智能的應用范圍。2.2.4穩(wěn)定開展時期。伴隨著互聯(lián)網(wǎng)技

6、術的進步，尤其是普及程度的增加，促使人工智能也發(fā)生了改變，從原有的單個主體逐漸過渡到分布式主體，主要以分布式主體的研究為主，進入了穩(wěn)定開展時期。經(jīng)過長期開展和大量應用，網(wǎng)絡普及對人工智能產(chǎn)生了重要影響。詳細來說，網(wǎng)絡的高度普及推動了信息社會，并加快了信息傳輸速度，拓展了信息傳輸范圍，使得信息傳輸出現(xiàn)了根本性的改變。自人類步入信息時代以來，人工智能技術提升了信息處理的有效性，另外，在模型構建調(diào)控和故障診斷方面均發(fā)揮著深遠影響。3二者的關系在互聯(lián)網(wǎng)日益普及的今天，互聯(lián)網(wǎng)技術得到了人們的廣泛應用，它已經(jīng)成為傳輸信息資源的主要手段，顯著增加了信息傳輸速率，拓展了信息傳輸范圍，為生活及消費活動帶來了便捷

7、，而這一開展離不開人工智能技術。3.1人工智能初步應用機電系統(tǒng)對于機械電子系統(tǒng)而言，在其實際應用過程中非常不穩(wěn)定，其中在系統(tǒng)輸入與輸出中更加突出，在輸入與輸出這兩者關系的描繪環(huán)節(jié)存在較大的難度，以往的描繪方法主要包含以下三種：其一，構建規(guī)那么庫；其二，論證數(shù)學方程；其三，學習并組建知識構造。原有的解析數(shù)學法雖然嚴謹、準確，但是僅僅能被應用在線性定常等簡單系統(tǒng)中，不適用于相對繁瑣的系統(tǒng)，即便應用在繁瑣系統(tǒng)中，因不確定性等多種因素的制約，將會增加計算難度，有時甚至可能無法計算。在新時代下，社會消費以及日常生活對系統(tǒng)提出了更高的標準，系統(tǒng)更加復雜，常常需要在同一時間段處理多種信息。因人工智能的信息處

8、理存在不確定和繁瑣性的特點，與原有的解析數(shù)學手段相比更加先進，所以它將逐步取代解析數(shù)學。3.2人工智能在機電系統(tǒng)的詳細改良憑借數(shù)學方程構建模型，同時經(jīng)由人工智能手段改良傳統(tǒng)知識學習形式，且解析數(shù)學方式常常被應用在機械電子工程中?，F(xiàn)代機械電子工程系統(tǒng)與原有系統(tǒng)相比更加繁瑣，問題處理非常復雜，在實際處理過程中，要求配置多種系統(tǒng)，合理劃分信息種類。對于機械電子工程而言，因人工智能技術的實際應用存在差異性，所以不能準確描繪網(wǎng)絡系統(tǒng)，且在構建系統(tǒng)資料庫時，應進展嚴謹、合理的數(shù)學分析，在這一環(huán)節(jié)假設出現(xiàn)問題將會阻礙網(wǎng)絡系統(tǒng)構建工作的開展，不改良建立方式將會引發(fā)網(wǎng)絡系統(tǒng)崩潰的現(xiàn)象，這將在很大程度上制約機械電

9、子工程系統(tǒng)的可持續(xù)開展。為確保機電工程系統(tǒng)的有序開展，應積極改良工程方式，有效建立人工智能信息效勞。另外，人工智能系統(tǒng)的應用具有不確定性。人工智能信息處理手段在分析研究機械電子工程時，一般借助解析數(shù)學措施施行功能性優(yōu)化。對于機械電子工程而言，網(wǎng)絡神經(jīng)系統(tǒng)是人工系統(tǒng)的根本應用形式，可準確推理，神經(jīng)系統(tǒng)近似成人腦構造，同時參照數(shù)字信號分析所搜集的信息資源，此種方式將會增加語言信號分析的準確性。然而，在系統(tǒng)完成的過程中，方式選擇具有差異性，神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)通常借助分布形式來模擬機械電子工程，這可有效采集、科學分析信息資源，實在保障系統(tǒng)內(nèi)部的所有神經(jīng)元均配有固定計算量，使機械電子工程順利運轉，減輕計算負擔

10、。3.3人工智能優(yōu)化機電系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡和模糊推理系統(tǒng)是構建人工智能系統(tǒng)最主要的兩種方式，它們映射著人工智能的系統(tǒng)性和實用性，其中神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)主要負責模擬人腦構造，經(jīng)由系統(tǒng)進展數(shù)字信號接收操作，分析并檢驗數(shù)字信號，獲得參考數(shù)值；模糊推理系統(tǒng)負責模擬人腦功能，借助系統(tǒng)進展語言信號接收操作，分析數(shù)字信號。在人工智能系統(tǒng)中，這兩種方法在其輸入輸出關系處理中具有一定的優(yōu)勢，神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)主要借助分布式手段進展信息存儲操作，在輸入環(huán)節(jié)，位于神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)中的所有神經(jīng)元嚴密相連，計算任務繁重，然而模糊推理系統(tǒng)主要借助規(guī)那么方式進展信息存儲操作，在輸入環(huán)節(jié)，該系統(tǒng)數(shù)量關系銜接不穩(wěn)定，計算任務較輕。在處理輸入輸出準確

11、度處理環(huán)節(jié)，這兩種方法各不一樣，其中前者的準確度高且光滑，后者的準確度相對低且呈現(xiàn)階梯狀。雖然上述兩種方式均可調(diào)控構造繁瑣的機械電子系統(tǒng)，但是其繁瑣程度假設進一步增加，那么模糊神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)更加理想，它是上述這兩種方法的有效結合，憑借邏輯推理規(guī)那么可準確描繪系統(tǒng)信息，借助神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)穩(wěn)固模型推理系統(tǒng)，通過各自優(yōu)勢來完善人工智能內(nèi)系統(tǒng)，全面促進機電工程系統(tǒng)。隨著網(wǎng)絡系統(tǒng)的逐步優(yōu)化，一定會出現(xiàn)模型推理系統(tǒng)。借助網(wǎng)絡信息資源準確、系統(tǒng)描繪人工智能，可加大機電與人工智能的關聯(lián)，同時邏輯推理規(guī)那么也將促進這兩者的交融。人工智能將會進一步優(yōu)化機電工程，科技進步將會增加兩者的交融度，而這一交融是推動社會開展進程的主要動力。機電與人工智能的互相作用，將會有效彌補各自缺陷，實現(xiàn)共同開展，全面滿