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2016人工智能论文篇一
机械电子工程与人工智能关系研究
相对于传统的机械工程,机械电子工程的发展相对较晚,同时两个学科在发展过程中也在慢慢融合。随着信息时代的到来,人工智能技术得到了极大的发展。因此,人工智能技术在机械电子工程中得到了广泛的应用,推动了机械电子工程向智能化发展。
1机械与电子工程
1.1机械电子工程的发展历史
在发展过程中,机械工程经历了三个重要阶段。第一阶段是萌芽阶段。在这个阶段,机械电子的发展主要是靠手工加工来进行的。因此,在这个阶段,生产力水平受到人力资源的制约。同时为了更好的提高生产能力,也逐渐向机械行业发展。第二个发展阶段,主要是生产线发展阶段。在这个阶段,人们在生产过程中采用流水线生产。在这个过程中产生了大量的标准件,同时在生产过程中生产规模也在逐步扩大,这也在一定程度上提高了生产率。同时在生产过程中,大批量生产产品,可以更好的节省人力。但现阶段的发展也存在一些问题,其中,机械标准件的生产需要使用更高要求的生产线,这在一定程度上使得生产无法及时进行,同时也不能更好地适应市场需求的变化。社会生产需求是不断变化的,生产方式也要随之改变,才能更好地适应社会发展。最后一个阶段,机械电子行业发展起来了,产品在生产过程中能更好地响应市场需求,从而更好地满足生产生活中对机械电子产品的需求。同时,现阶段机械电子行业的核心正在慢慢向柔性制造系统转变。
1.2机械电子工程的特点
机械电子工程是一门综合性学科,包含了许多学科的精华。因此,机械电子工程不是一门独立的学科。在机械工程的设计中,一定要坚持以机械工程为基础,以计算机和电子工程为基本核心,同时融合其他学科,这样才能更好地做到科学合理的设计,同时在系统配置和目标设计上也能更好地满足设计要求。设计工程师在设计的时候,要整合所有的模板,发挥模板的优势,这样才能更好的保证设计工作的顺利完成。很多机械电子产品的结构都比较简单,根本不需要使用太多的零部件或元件,可以更好的提升产品的性能,同时优化体积和重量,在一定程度上更好的满足消费群体的需求。
2人工智能
2.1人工智能的定义
人工智能是一门综合性学科,涉及很多知识,包括控制论、信息论、计算机科学、心理学、语言学和哲学。所以人工智能在某种程度上是最前沿的学科之一。人工智能主要是模拟人的智能,同时可以更好地利用计算机来延伸和扩展人工智能,在发展过程中是非常有前途的。
2.2人工智能的发展历史
人工智能的发展也经历了一个漫长的过程,包括五个阶段。在萌芽阶段,主要表现为第一台计算器的出现。人工智能的发展比较早。第一台计算器的出现,实现了加法的机械计算。这项发明在当时引起了很大的轰动,也使得更多的科学家进行这方面的研究,改进了计算器的功能,促进了计算器的出现。人工智能在第一阶段的发展非常缓慢。在发展过程中,主要是积累经验,这也为后期发展提供了有利条件。
然后就是人工智能的第一个发展阶段。在这个阶段,人们使用人工智能这个术语。在这个阶段,人工智能的发展主要表现在翻译和证明上。同时,人工智能游戏的研究也取得了一些成果。
在不断的研究过程中,人们推动了人工智能的研究工作,但在不断的研究过程中,人们也发现模仿人类思维存在很多问题,使得人工智能的发展进入了一个挫折阶段。在现阶段的研究中,很多科学发现始终停留在简单的作图上,在逻辑思维上没有取得更好的发展,这也使得人工智能不断创新。虽然现阶段人工智能的发展非常缓慢,但是很多科研人员已经在自然语言理解和机器人技术方面取得了很大的成就。
在经历了挫折之后,人工智能进入了第二个发展阶段,在这个阶段人工智能的研究取得了非常好的发展。为了更好地发展人工智能,世界各地的科研人员不断合作,人工智能逐渐进入知识型发展阶段。大量的知识在人工智能领域得到了应用,使得人工智能的实际应用有了很大的进步。
随着互联网技术的不断发展,人工智能逐渐进入稳步发展阶段。现阶段,互联网技术的普及给人工智能的发展带来了巨大的影响,同时也实现了所有智能体过度分布的现象。人工智能的发展受网络发展的影响很大。同时,网络的快速发展也为信息社会的发展提供了便利,使信息的传递发生了巨大的变化。人们在生活和工作中需要越来越多的信息,因此,信息传输非常重要,而人工智能在信息处理中起着非常重要的作用,在人工智能技术的支持下,可以更好地促进机械电子工程的发展。
3机械电子工程与人工智能的关系
机械电子系统不稳定,很难处理输入与输出的关系。虽然分析数学中推导数学方程、建立规则库和学习生成知识的方法是精确的,但这些传统方法只能应用于一些相对简单的系统。然而,现代社会所需的系统是复杂的,并且常常需要一个系统来处理各种类型的信息。人工智能系统的信息处理仍然存在一些不确定性和复杂性,因此人工智能的基于知识的信息处理已经成为分析数学的替代品。
在用于建立人工系统的方法中,主要使用神经网络系统和模糊推理系统。神经网络系统可以模拟人脑结构,分析数字信号,给出参考值。模糊推理系统通过模拟人脑的功能,可以有效地分析语言信号。在处理投入与产出的关系上,这两种方法既有相同之处,也有不同之处。神经网络系统以分布式方式存储信息,而模糊推理系统以规则方式存储信息。神经系统输入时,由于每个神经元都有固定的连接,所以计算量通常较大,而模糊推理系统的连接不是固定的,所以计算量相对较小。在输入输出精度上,神经网络系统精度高且平滑,而模糊推理系统精度低且呈阶梯状。
4结束语
随着科学技术的不断发展,许多学科在不断发展的过程中出现了交叉和融合,为人工智能和机械电子工程的发展提供了重要的发展机遇和重要的发展空间。人工智能和机械电子工程的发展可以推动社会向更好的方向发展,同时也可以使人们的生活发生巨大的变化。
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