最新人工智能五子棋论文(通用8篇)

在一本书籍或文章中，总结部分常常是对前文的归纳和概括。总结要突出问题和挑战，并提出自己的解决方案和反思。下面是一些实用的建议，希望可以为大家提供一些思路。

人工智能五子棋论文篇一

电气自动化控制系统是由计算机控制系统对电气设备的运行进行自动控制，电气自动化控制系统的应用能够大大提高电气设备的工作效率，提高机械设备工作的精确性，为企业带来了良好的经济效益，但是随着电气设备自动化程度的不断提高，要求电气设备自动化控制系统要实现智能化操作。人工智能技术是通过计算机系统模拟人的智能，在计算机的控制下，实现电气设备控制系统的模拟人的智能，例如进行图像分析与处理、语音识别以及专家控制系统等等。可以说将人工智能技术应用在电气自动化控制系统中是电气自动化技术发展的必然趋势。

人工智能技术是以计算机技术为基础，融合多门学科的综合性科学技术，其主要是通过计算机模拟构建人的智能，并且创建机器人系统和专家系统实现对电气自动控制系统的智能化操作。人工智能技术的突出特点是：一是操作性。人工智能技术主要是依托计算机的控制实现对电气设备的控制，因此人工智能技术具有很强的逻辑性，便于控制人员进行操作；二是价值大。人工智能技术不仅融合了计算机技术，而且其还实现了对电气设备的自动化控制与监测，实现了以较小的投入获得更大的经济效益的目的。比如通过人工智能技术可以减少人工操作环节，进而为企业节省相当多的人力资源成本费用；三是准确性比较高。人工智能技术主要是计算机依据人的智能建立计算机控制系统，实现对电气设备的精确性操作，比如利用人工智能技术可以对电气设备的运行情况进行智能检测与处理，避免了人工检测所存在的弊端。

人工智能技术的最大优势就是通过对电气控制系统信息的收集、研究，制定出具体的有效处理措施，从而代替传统的依靠人脑进行操作的模式。将人工智能技术应用到电气自动化控制系统中具有重要的意义：

2.1能够有效解决电气自动化控制过程中存在的病态结构问题。

电气自动化控制过程中因为电气设备精密度越来越高，因此在运行过程中所出现的病态结构很难应用传统的方式表达出来，而人工智能技术则可以有效解决此类问题，其完全有能力利用定量与定性相结合的控制方式对控制系统进行计算与分析。

2.2实现自动控制系统的数据采集与处理功能。

将人工智能技术应用到电气自动化控制中能够依托专家系统对电气设备进行实时监视，并且对相关信息进行自动收集与储存，一旦发现存在潜在故障或者存在事故的事件，人工智能技术就会自动采取相应的.控制方式，对故障进行自动处理，进而避免了电气系统故障的进一步扩大化。

2.3简化了人工操作过程，降低了人工操作造成的损失。

人工智能技术通过计算机设备就可以实现对电气设备的自动化控制，比如电气系统的人工智能化控制系统就可以通过鼠标对控制开关进行自动控制，并且对励磁电流进行调整。同时电气人工智能控制系统还设定了应用管理权限，限制了相应操作人员的权限，实现了专人专岗制度，细化了操作责任制度。

3.1人工智能技术在电气自动化设备中的应用。

我们知道电气自动化控制系统属于非常负责的控制系统，其不仅包含复杂的元件，而且还需要操作人员严格按照自动化控制系统的要求进行操作，而将人工智能技术应用到电气设备中可以实现计算机的自动化操作，最重要的就是可以代替传统的需要人工进行设备检测的落后模式，实现了对电气设备的运行状态、故障检测以及维修意见等一体的功能，降低了人工操作的失误性，提高了电气设备的应用寿命，为企业节省了大量的成本。

3.2人工智能技术在电气控制过程中的应用。

将智能技术应用到电气自动化控制过程中，是人工智能技术发展的重要动力，通过人工智能化的电气控制系统不仅可以提高电气设备的工作效率，而且还可以降低电气自动化控制中的故障发生率。人工智能技术主要师模糊控制、专家控制以及神经网络控制和集成智能控制。本文以专家控制为例，专家控制就是将专家系统的设计规范和运行机制与电气控制刘楠相结合实现实时控制系统的设计，其主要是对自动控制的知识获取、表示以及推理机制的建立。

3.3在事故和故障诊断中人工智能技术的应用分析。

人工智能技术在电气设备故障中的作用是非常大的，尤其是对发动机的故障检修是具有重要作用的，我们知道在电气设备中由于其结构比较复杂，依靠人工很难对其进行深入的检测，因此需要借助人工智能技术实现对设备的检修。我们以变压器为例，将智能技术应用到变压器的故障检修中首先就是先收集电压器油体中分解的气体，然后通过对油体气体的分析，找出故障的原因，进而自动形成解决措施。这样有效避免了人工检测所出现的失误现象。另外人工智能技术在电气设备操作中的应用价值也比较大。通过人工智能技术可以实现电气自动化控制环节的简单化，比如在机床加工中，如果运用人工智能技术则能够有效降低机床操作的复杂性，并且能够对机床的运行信息进行收集与储存，便于日后对相关信息的查询。

总之，人工智能技术在电气化领域中应用，不但能够最大限度的降低人工参与的程度，提升控制系统的数字化、智能化程度，还能够大幅降低企业运营的成本，提高其利润空间，并将生产效率提高到一个全新的层面。因此，相关部门应加强对人工智能技术的研究，使其能够为企业的发展以及社会的进步发挥出更为突出的作用。

人工智能五子棋论文篇二

以前我们谈科技进步，谈网络应用，总说是一把双刃剑，有利有弊。现在，面对日益发达的人工智能，我想说：现在，摆在我们面前的任务是把它变成一把单刃的剑。

把人工智能变成一把双刃剑，需要我们以正确的态度去面对。就像一局险胜阿尔法狗的李世石一样，他说：人机大战并没有让我感受到失败的痛苦，反而让我更好地理解了象棋，这让我很开心。连续输三局的天才棋手柯洁说：阿尔法狗让我更好地理解围棋的奥秘。面对人工智能的快速发展，我们应该有更积极的态度和更清晰的认识。不能一味的夸。人工智能有多优秀，多无敌，不能一味贬低人类来看人类。我们需要知道的是，阿尔法狗只是一台机器，是人类创造的玩具。他没有头脑，没有情感，甚至没有——的智商。只是我们在研发过程中输入的一堆冷冰冰的代码，不需要自大，也不需要妄自菲薄。我们和人工智能是平等的，有时候它们可以成为我们的工具。

要把人工智能变成一把单刃剑，我们需要了解它。俗话说知己知彼百战不殆。网上有人说，如果人工智能获得了人类的意识，那么他们就会反过来奴役人类。未来将是人工智能的世界，让人恐慌。首先，人类还没有能够让一台机器拥有意识，很多人还没有意识到意识的起源。做出这种无用的猜测，没有实际意义。现在我们能做的就是找出它的运行规律，了解它的优缺点。掌握使用人工智能的方法。带上她神秘的面纱，而不是看着他的面纱漫天要价。

要把人工智能变成一把单刃剑，最重要的是扬长避短。是的，任何事情都有两面性。就像之前关于学生是否应该使用手机的争论一样，在自律性差的人手里，手机是用不好的，而在头脑清醒、自律性强的人手里，才能充分发挥自己的优势。而且不会让劣势影响自己，人工智能也是一样。现在要注意的是提高自己应用人工智能的能力。让这些过于智能的机器在我们手里得到合理的利用，让它们的缺点得到融化，优势得到彰显。只有这样，人工智能才能得到它的天赋，并充分利用它们。

问：如何让人工智能成为一把双刃剑？回答：以正确的态度面对他，以积极的方式认识他，然后扬长避短，是运用人工智能的好方法。

人工智能五子棋论文篇三

摘要：现代计算机网络技术不断更新换代，无形中改变了人们的生活、工作和学习，为人们提供的服务逐渐趋向于智能化。人工智能技术的产生，是现代计算机网络技术变革的代表之一，根据人们的个性化需要针对性提供服务，知识处理代替问题求解，可以有效降低人工劳动强度，提升工作效率和工作质量，推动社会进步和发展。笔者就计算机网络技术中人工智能的运用进行多角度探究，客观阐述人工智能技术的发展历程和特点，寻求合理对策推动人工智能的持续发展。

关键词：计算机；人工智能；网络技术；安全管理。

人工智能作为一种新型科学产业，以其独特的优势渗透进社会生产与生活中，对于社会生活产生了极其深远的影响。尤其是随着计算机网络技术的大范围普及和应用，人们的生活、工作和学习方式发生了不同程度的改变，但是由于网络自身特性，实际应用中不可避免地出现了一系列安全问题，影响到计算机网络技术的应用安全。而人工智能技术的应用，可以在丰富人们生活的同时，进一步提升工作效率和工作质量，提供优质服务，对于现代社会可持续发展意义深远。由此，加强计算机网络技术中人工智能运用，是现代社会发展的必然选择，可以为后续工作提供支持与参考。

人工智能是一种集合了多种学科的科学产业，其中包括计算机科学、生理学、语言学以及心理学等等，主要是赋予原本单一的机械设备人工智能特性，可以代替人去执行一些危险性较高的任务，可以大大降低人工劳动强度，保障人员安全，对于工作效率提升具有重要促进作用[1]。就人工智能来看，区分人类智能和自然智能，借助计算机系统来模拟人类活动，完成系统指令，推动计算机网络技术发展的同时，可以将数值计算和解决问题转变为知识处理过程。通过对人工智能技术的分析，可以了解其特点主要表现在以下几点。（1）不确定的信息处理。通过网络模糊分析和处理方式，可以打破传统程序信息处理局限性，模拟人类智能活动，高效处理不确定信息，同时，还可以了解到资源的具体分配情况，为用户提供更加优质的服务。（2）网络智能化管理。相较于传统技术而言，人工智能可以有效提升网络管理效率，凭借记忆功能可以构建信息库实现信息的安全存储，将信息库作为信息解释和综合平台，可以大大提升信息准确性和网络智能化管理水平。（3）协作能力强。根据实际需要对现有资源进行有机整合，实现用户之间的信息传输和共享，推行智能化协作和管理，对于提升网络管理效率具有积极作用[2]。

2计算机网络技术发展现状。

现代社会进步和发展中，计算机网络技术渗透进各个行业领域，人们对于网络信息安全问题的重视程度逐渐提升。在网络管理系统应用中，网络监督和控制力度不断提升，只有及时获取精准的信息才可以保证原有功能充分发挥[3-5]。网络数据传输，具有不连续性和不规则性特点，计算机发展初期，仅仅具备数据处理和逻辑分析的能力，无法有效判断数据信息的真实性和准确性，这就需要不断推动计算机网络技术创新，使其逐渐朝着智能化方向发展。提高计算机网络技术的应用深度和广度，在提升数据处理效率和质量的同时，为用户信息安全提供坚实保障。此外，计算机软件开发中，不法分子利用计算机网络技术犯罪，以此来谋求私利[6]。为了规避计算机网络犯罪现象出现，维护用户信息安全，需要计算机具备更强的反应力和观察力，有效遏制侵犯用户信息安全的行为。而实现这一目标，迫切需要人工智能技术的支持，构建智能化网络管理系统，以便于自动化收集数据、在线诊断故障和排除故障，以求更为充分发挥人工智能技术优势。

3.1网络管理。

计算机网络管理中，人工智能技术的应用可以有效提升智能化服务水平。除了在网络安全管理中发挥积极作用以外，人工智能技术还可以通过专家知识库建立综合管理系统，借助先进技术有效解决其中的问题，实现网络综合管理。网络自身的动态性和瞬变性特点，致使网络管理工作难度随之提升，需要智能化技术提供支持[7]。专家系统是人工智能技术中的重要组成内容，通过对专家经验和知识的总结，将其录入信息管理系统中，有助于解决该领域中的问题。计算机网络系统评价和网络管理方面，有助于弥补传统技术缺陷，切实提升网络智能化管理水平。

人工智能agent技术在实际应用中，由通信部分、知识域库和数据库多个部分组成，实现新数据信息的沟通和处理，完成网络管理任务。通常情况下，在人工智能agent技术支持下，用户可以自动搜索信息，将其传输到预设位置，弥补传统技术的缺陷和不足，为用户提供智能化服务，缩短信息查询时间，提供更大的便利[8]。同时，人工智能agent技术渗透在人们的日常生活、工作和学习中，如日程安排、会议安排和网络购物方面，可以有效提升服务智能化水平，推动计算机网络技术的良性发展。

3.3网络安全管理。

在网络安全管理方面，通过人工智能技术的应用，可以为网络信息安全提供保障，具体表现在以下几个方面：首先，入侵检测方面，作为计算机网络安全管理中的重要组成部分，是防火墙的核心所在，可以为网络安全提供坚实保障；入侵监测功能的发挥，有助于合理开发和利用网络资源，维护网络信息安全[9]；就入侵检测技术来看，可以实现网络数据的综合分析和处理，将可疑数据及时反馈给用户，监测网络运行状态，不影响网络性能的同时，为网络安全提供保护。在智能防火墙领域，相较于其他防御系统而言差异显著，可以通过人工智能技术识别外部攻击，在数据处理、统计和决策方面，在降低计算量的同时，将有害信息拦截在内部网络外，维护网络信息安全。此外，通过智能防火墙技术，可以避免病毒传输，阻断黑、客攻击，实时监控网络，确保计算机网络系统安全稳定运行。

4结语。

综上所述，人工智能作为一种前沿科学产业，应用在计算机网络中，可以在丰富人们生活的同时，降低人工劳动强度，进一步提升工作效率和工作质量，为用户提供智能化服务，推动现代社会可持续发展。

参考文献。

[1]张宏涛.大数据背景下人工智能在计算机网络技术中的运用[j].电子技术与软件工程,20xx,16(6):253.

[2]毛鹤.人工智能及其在计算机网络技术中的运用[j].电子技术与软件工程,20xx,27(2):250.

[3]胡砚秋.人工智能及其在计算机网络技术中的运用[j].电子技术与软件工程,20xx,22(21):255.

[6]盛旭.人工智能及其在计算机网络技术中的运用[j].通讯世界,20xx,21(22):87.

[8]谷世红,毕然.人工智能及其在计算机网络技术中的运用[j].通讯世界,20xx,31(6):29.

[9]吴振宇.试析人工智能在计算机网络技术中的运用问题[j].网络安全技术与应用,20xx,23(1):70,74.

人工智能五子棋论文篇四

随着数字智能技术的不断进步，人工智能技术在电气自动化控制系统中的应用也日益广泛。因此，在电气自动化控制系统中，为提高生产力水平、方便人们日常生活，需要加大对人工智能技术的应用研究，实现自动化体系的升级和发展需要。本文主要以人工智能技术的应用理论和现状入手，具体介绍了电气自动化控制中人工智能技术的应用对策，最终提高经济效益和社会效益。

电气自动化是一门实践性较强的应用性科学，主要研究电气系统的运行控制和研发。人类社会文明发展至今在科学技术方面的最大进步，主要是实现了系统中机械设备运行和控制的自动化和智能化。研究人工智能技术在电气自动化控制中的应用，有助于推动电气系统自动化的进一步发展，实现系统运行的智能化，使得其更加安全稳定，最终提高企业的生产效率，提高市场竞争力。

人工智能是一门新型的计算机科学，介于自然科学和社会科学边缘之间，研究对象主要是智能搜索、逻辑程序设计、自然语言问题和感知问题等。人工智能技术的本质就是模拟人类思维进行信息编码的过程，主要是结构模仿和功能模拟两种思维模拟方式。前者模拟形式主要是对人类大脑机制进行模拟，制造出类似人脑的机器设备；后者模拟主要是从人脑的功能角度出发，对人类大脑思维功能进行模拟。较为成功的典型事件就是现代的电子信息计算机，顺利地模拟人类大脑思维进行信息编码。

人工智能不是人的智能，更不是对人的智力功能的超越，其不同于人类大脑运行的显著特征主要有四个方面：是机械的无意识的物理过程；无社会性；不具备人类意识的创造力；功能是在人类大脑思维之后产生的。应用人工智能技术在电气自动化控制系统中，可以极大地节省人力资源，降低成本。同时，不控制目标模型就可以提高操作的准确度，降低误差。此外，这样还能保证产品的规范，提高性能。

近年来，人工智能技术得到了公众的高度重视，大多数的专业性高校和科研单位都对其在电气自动化系统中的应用开展了众多工作，现下的人工智能技术主要应用在电气设备的设计、事故及故障诊断和电气控制过程中的监控预警等工作。首先，在电气自动化系统中电气设备的设计方面，设备的结构设计较为繁琐复杂，涉及面较广，要求操作设计人员具备较多的实践经验。其次，在事故及故障诊断方面，人工智能技术可以利用模糊逻辑和神经网络等发挥优势，做好预警监控工作。最后，在电气控制过程中应用人工智能技术，主要依靠神经网络、模糊控制和专家系统三种方式，其中模糊控制应用较为普遍，以ai控制为主。

根据上部分分析的人工智能技术在电气自动化控制系统的应用现状，可知为实现电气自动化控制系统运行的高效性、提高人工智能技术的应用性，对策主要有以下三个方面：应用于电气设备设计、应用于事故及故障诊断和应用于电气控制过程。

3.1应用于电气设备设计。

根据诸多电气工程的实践证明，只有具备各相关专业的学科知识和技艺才能真正实现电气自动化控制系统的高效性，使其稳定运行。在电气设备的设计中应用人工智能技术，可以简化工作，降低人力成本。因此，企业拥有一批素质高的设计团队，这是电气自动化控制系统实现高效性的关键之一。此外，企业需要采取先进的人工智能技术进行电气设备的设计工作，尤其是结构设计工作。具体来说，人工智能技术在进行电气设备设计时主要是采用遗传算法升级计算机系统，全面提高产品的研发、设计和生产，优化设计产品。

3.2应用于事故及故障诊断。

电气故障诊断，指的是对电气自动化控制系统中机械设备的先关信息进行确定，判断技术和运行状况是否正常，如果出现异常，可以及时确定故障的具体内容和性质部位，找出故障原因并提出解决对策。而在电气设备运行时，不确定因素较多，使得系统容易出现各种类型的故障和事故，如果无法及时确定故障的性质和部位，将会给员工的人身安全带来威胁，企业也会承受较大的经济损失。因此，及时判断分析事故并做好故障诊断工作，是一项至关重要的工作。可以在传统的电气控制系统中，采取一些新型的.人工智能技术进行诊断。比如说，在诊断变压器的故障中，我们可以引入人工智能技术进行诊断，在节省人力物力的同时保证诊断的精确性，也可以在对发动机和发电机等电气机械设备进行事故诊断时引入人工智能技术，提高精确度，以达到良好的工作效果，实现企业的经济效益。

3.3应用于电气控制过程。

人工智能技术在电气自动化控制系统中起着关键性作用，是电气行业中的重要部分。实现电气自动化控制的人工智能化，有助于降低工作成本，提高工作效率，实现资源优化和最佳配置。在传统的电气自动化控制过程中，由于过程的繁琐复杂操作人员容易出现错误，而采取人工智能化技术则可以避免这些人为错误。人工智能技术主要采取神经系统的控制、专家系统的高效控制和模糊控制。现在最常用的技术方式是模糊控制，通过模糊控制借助直流电和交流电的传动最终实现电气自动化控制系统的智能化控制。模糊控制可以具体分为surgeno和mamdan两种表现形式，前者是后者的特殊情况，两者均用来调速控制。

在电气领域里，人工智能技术可以运用到日常操作中。我们可以利用家庭电脑实现对电气自动化控制系统的远程操作控制。具体来说，是通过采用人工智能技术预先设计好的既定程序控制操作过程，实现设备智能化，及时掌控全局。

综上所述，电气自动化控制中的人工智能技术的应用研究，既能实现工作效率的提高，还能降低运行成本，更好地实现电气系统的自动化智能化控制。此外，随着科学技术的飞速发展，人工智能技术在电气自动化控制中的应用面临着巨大的机遇和挑战，需要学者们不断研究和完善，使其得到更好的应用。

人工智能五子棋论文篇五

图像识别技术是信息时代的一门重要的技术，其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。随着计算机技术的发展，人类对图像识别技术的认识越来越深刻。图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。文章简单分析了图像识别技术的引入、其技术原理以及模式识别等，之后介绍了神经网络的图像识别技术和非线性降维的图像识别技术及图像识别技术的应用。从中可以总结出图像处理技术的应用广泛，人类的生活将无法离开图像识别技术，研究图像识别技术具有重大意义。

1图像识别技术的引入。

图像识别是人工智能科技的一个重要领域。图像识别的发展经历了三个阶段：文字识别、数字图像处理与识别、物体识别。图像识别，顾名思义，就是对图像做出各种处理、分析，最终识别我们所要研究的目标。今天所指的图像识别并不仅仅是用人类的肉眼，而是借助计算机技术进行识别。虽然人类的识别能力很强大，但是对于高速发展的社会，人类自身识别能力已经满足不了我们的需求，于是就产生了基于计算机的图像识别技术。这就像人类研究生物细胞，完全靠肉眼观察细胞是不现实的，这样自然就产生了显微镜等用于精确观测的仪器。通常一个领域有固有技术无法解决的需求时，就会产生相应的新技术。图像识别技术也是如此，此技术的产生就是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息，解决人类无法识别或者识别率特别低的信息。

1.1图像识别技术原理。

其实，图像识别技术背后的原理并不是很难，只是其要处理的信息比较繁琐。计算机的任何处理技术都不是凭空产生的，它都是学者们从生活实践中得到启发而利用程序将其模拟实现的。计算机的图像识别技术和人类的图像识别在原理上并没有本质的区别，只是机器缺少人类在感觉与视觉差上的影响罢了。人类的图像识别也不单单是凭借整个图像存储在脑海中的记忆来识别的，我们识别图像都是依靠图像所具有的本身特征而先将这些图像分了类，然后通过各个类别所具有的特征将图像识别出来的，只是很多时候我们没有意识到这一点。当看到一张图片时，我们的大脑会迅速感应到是否见过此图片或与其相似的图片。其实在“看到”与“感应到”的中间经历了一个迅速识别过程，这个识别的过程和搜索有些类似。在这个过程中，我们的大脑会根据存储记忆中已经分好的类别进行识别，查看是否有与该图像具有相同或类似特征的存储记忆，从而识别出是否见过该图像。机器的图像识别技术也是如此，通过分类并提取重要特征而排除多余的信息来识别图像。机器所提取出的这些特征有时会非常明显，有时又是很普通，这在很大的程度上影响了机器识别的速率。总之，在计算机的视觉识别中，图像的内容通常是用图像特征进行描述。

1.2模式识别。

模式识别是人工智能和信息科学的重要组成部分。模式识别是指对表示事物或现象的不同形式的信息做分析和处理从而得到一个对事物或现象做出描述、辨认和分类等的过程。

计算机的图像识别技术就是模拟人类的图像识别过程。在图像识别的过程中进行模式识别是必不可少的。模式识别原本是人类的一项基本智能。但随着计算机的发展和人工智能的兴起，人类本身的模式识别已经满足不了生活的需要，于是人类就希望用计算机来代替或扩展人类的部分脑力劳动。这样计算机的模式识别就产生了。简单地说，模式识别就是对数据进行分类，它是一门与数学紧密结合的科学，其中所用的思想大部分是概率与统计。模式识别主要分为三种：统计模式识别、句法模式识别、模糊模式识别。

2图像识别技术的过程。

既然计算机的图像识别技术与人类的图像识别原理相同，那它们的过程也是大同小异的。图像识别技术的过程分以下几步：信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。

信息的获取是指通过传感器，将光或声音等信息转化为电信息。也就是获取研究对象的基本信息并通过某种方法将其转变为机器能够认识的信息。

预处理主要是指图像处理中的去噪、平滑、变换等的操作，从而加强图像的重要特征。

特征抽取和选择是指在模式识别中，需要进行特征的抽取和选择。简单的理解就是我们所研究的图像是各式各样的，如果要利用某种方法将它们区分开，就要通过这些图像所具有的本身特征来识别，而获取这些特征的过程就是特征抽取。在特征抽取中所得到的特征也许对此次识别并不都是有用的，这个时候就要提取有用的特征，这就是特征的选择。特征抽取和选择在图像识别过程中是非常关键的技术之一，所以对这一步的理解是图像识别的重点。

分类器设计是指通过训练而得到一种识别规则，通过此识别规则可以得到一种特征分类，使图像识别技术能够得到高识别率。分类决策是指在特征空间中对被识别对象进行分类，从而更好地识别所研究的对象具体属于哪一类。

3图像识别技术的分析。

随着计算机技术的迅速发展和科技的不断进步，图像识别技术已经在众多领域中得到了应用。20xx年2月15日新浪科技发布一条新闻：“微软最近公布了一篇关于图像识别的研究论文，在一项图像识别的基准测试中，电脑系统识别能力已经超越了人类。人类在归类数据库imagenet中的图像识别错误率为5.1%，而微软研究小组的这个深度学习系统可以达到4.94%的错误率。”从这则新闻中我们可以看出图像识别技术在图像识别方面已经有要超越人类的图像识别能力的趋势。这也说明未来图像识别技术有更大的研究意义与潜力。而且，计算机在很多方面确实具有人类所无法超越的优势，也正是因为这样，图像识别技术才能为人类社会带来更多的应用。

3.1神经网络的图像识别技术。

神经网络图像识别技术是一种比较新型的图像识别技术，是在传统的图像识别方法和基础上融合神经网络算法的一种图像识别方法。这里的神经网络是指人工神经网络，也就是说这种神经网络并不是动物本身所具有的真正的神经网络，而是人类模仿动物神经网络后人工生成的。在神经网络图像识别技术中，遗传算法与bp网络相融合的神经网络图像识别模型是非常经典的，在很多领域都有它的应用。在图像识别系统中利用神经网络系统，一般会先提取图像的特征，再利用图像所具有的特征映射到神经网络进行图像识别分类。以汽车拍照自动识别技术为例，当汽车通过的时候，汽车自身具有的检测设备会有所感应。此时检测设备就会启用图像采集装置来获取汽车正反面的图像。获取了图像后必须将图像上传到计算机进行保存以便识别。最后车牌定位模块就会提取车牌信息，对车牌上的字符进行识别并显示最终的结果。在对车牌上的字符进行识别的过程中就用到了基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。

3.2非线性降维的图像识别技术。

计算机的图像识别技术是一个异常高维的识别技术。不管图像本身的分辨率如何，其产生的数据经常是多维性的，这给计算机的识别带来了非常大的困难。想让计算机具有高效地识别能力，最直接有效的方法就是降维。降维分为线性降维和非线性降维。例如主成分分析(pca)和线性奇异分析(lda)等就是常见的线性降维方法，它们的特点是简单、易于理解。但是通过线性降维处理的是整体的数据集合，所求的是整个数据集合的最优低维投影。经过验证，这种线性的降维策略计算复杂度高而且占用相对较多的时间和空间，因此就产生了基于非线性降维的图像识别技术，它是一种极其有效的非线性特征提取方法。此技术可以发现图像的非线性结构而且可以在不破坏其本征结构的基础上对其进行降维，使计算机的图像识别在尽量低的维度上进行，这样就提高了识别速率。例如人脸图像识别系统所需的维数通常很高，其复杂度之高对计算机来说无疑是巨大的“灾难”。由于在高维度空间中人脸图像的不均匀分布，使得人类可以通过非线性降维技术来得到分布紧凑的人脸图像，从而提高人脸识别技术的高效性。

3.3图像识别技术的应用及前景。

计算机的图像识别技术在公共安全、生物、工业、农业、交通、医疗等很多领域都有应用。例如交通方面的车牌识别系统;公共安全方面的人脸识别技术、指纹识别技术;农业方面的种子识别技术、食品品质检测技术;医学方面的心电图识别技术等。随着计算机技术的不断发展，图像识别技术也在不断地优化，其算法也在不断地改进。图像是人类获取和交换信息的主要来源，因此与图像相关的图像识别技术必定也是未来的研究重点。以后计算机的图像识别技术很有可能在更多的领域崭露头角，它的应用前景也是不可限量的，人类的生活也将更加离不开图像识别技术。

4总结。

图像识别技术虽然是刚兴起的技术，但其应用已是相当广泛。并且，图像识别技术也在不断地成长，随着科技的不断进步，人类对图像识别技术的认识也会更加深刻。未来图像识别技术将会更加强大，更加智能地出现在我们的生活中，为人类社会的更多领域带来重大的应用。在21世纪这个信息化的时代，我们无法想象离开了图像识别技术以后我们的生活会变成什么样。图像识别技术是人类现在以及未来生活必不可少的一项技术。

人工智能五子棋论文篇六

【】随着科学技术的不断发展，人工智能被广泛的应用于各个行业，计算机领域就是其中之一。目前，计算机的功能已经从数值计算发展到问题的求解和知识处理等方面，计算机功能的转变依靠的核心技术就是人工智能。本文对人工智能的基本概念进行了介绍，并分析了人工智能在计算机网络技术中的应用。

人工智能技术是通过运用语言学、生理学和心理学等多种学科来模仿人类智能的技术，其最终目的是超越人类智能。在人工智能技术中，通过多种学科技术的应用，可以使机器模拟人的视听说以及思维，从而使机器具有人的思维方式和能力。利用人工智能可以帮助人们解决工作和生活中遇到的问题，使人们的工作效率得到大幅度的提高。人工智能技术的发展和计算机技术是密不可分的，二者是相辅相成的关系。人工智能技术在计算机网络技术中的应用可以大幅度的提升计算机的功能。通过人工智能技术可以提升计算机处理信息的能力，更加准确的掌握系统资源，并且对系统资源的变化做出迅速的反应，从而更好的处理信息和进行信息的防护。同时，人工智能技术在资源整合方面也具有巨大的优势，能够更好的实现用户之间的信息共享。人工智能还能够提高网络管理的效率，其具有的`学习能力和推理能力使其在网络护理中具有重要的作用。通过利用人工智能技术可以使计算机处理信息的准确性和效率得到提升，与此同时还能够利用人工智能的记忆功能提升计算机的信息存储能力和效率。综上所述，人工智能的应用可以全面的提升计算机网络的管理水平。

2.1人工智能在计算机网络安全管理上的应用。

人工智能在计算机网络安全管理方面具有重要的作用，利用人工智能可以使人们更加方便快捷的进行计算机网络的安全管理工作。目前，人工智能在智能防火墙、入侵检测系统以及智能反垃圾邮件等计算机网络安全管理技术方面有着重要的应用，在保护计算机网络安全方面发挥了重要的作用。智能防火墙技术相较于传统的防火墙，能够大幅度的提升安全监测的效率，更好的进行安全服务。通过智能防火墙中应用的智能识别技术可以高效的进行数据的识别和处理工作，能够迅速的发现网络中存在的风险并及时的进行处理。智能防护墙技还能够有效的抵御病毒的入侵以及其他一些计算机的安全威胁。入侵检测系统是保护计算机网络安全的一种重要方式，对保证计算机网络安全具有十分重要的作用。通过入侵检测系统，能够有效的保护计算机中的数据资源，保证数据的保密性、完整性、安全性。入侵检测系统通过进行数据的采集、筛选和分类，及时的向用户反映计算机网络的安全状态，从而使用户可以对自己计算机的安全状态有着充分的了解。目前人工智能在入侵检测系统应用主要在模糊识别、专家及人工神经网络等方面。将人工智能应用到反垃圾邮件中，能够在不影响用户使用的前提下对用户的邮件进行扫描、检测和及时的标记，使用户能够及时的处理掉存在安全风险的邮件，保护计算机的安全。

2.2人工智能agent技术推动计算机网络信息服务水平的提高。

将人工智能应用到计算机网络系统中能够提高计算机网络信息服务水平，改善计算机的使用方式。人工智能代理（artificalintelligenceagent）技术，也就是人们常说的人工智能agent技术是一种实体软件，其主要包括知识域库、解释推理器、数据库、各个agent之间的通讯等部分，其主要功能是为用户提供人性化、个性化的服务。利用这种技术，能够帮助用户过滤、整理信息，并且快速的发现需要的信息，从而帮助用户提高效率，节约时间。除此之外，人工智能agent还能够实现信息的有效集成为知识域库，从而使信息的检索和管理变得更加简捷、便利，人工智能agent还能够实现知识的挖掘以及提供导航服务。通过人工智能agent可以帮助人们进行日程安排、网上购物以及邮件处理等工作，为人们提供更优质的服务，给人们的生活带来便利。

应用人工智能可以实现计算机网络的综合管理，通过利用人工智能中的专家知识库可以解决遇到的问题。由于计算机网络具有动态性和瞬变性，因此进行计算机网络的管理非常困难，而基于人工智能技术发展起来的专家级决策和支持方法可以有效的进行计算机网络系统的管理。通过将各领域的专家的知识经验进行总结，并将其录入到系统之中可以使领域内专家的经验汇集，在出现问题时可以通过专家的经验进行快速的解决。在计算机网络管理和评价中应用专家系统，可以提高网络管理和系统评价水平。

作者:张春柏单位:北京联合大学生物化学工程学院。

人工智能五子棋论文篇七

人工智能、基因工程、纳米科学被认定是21世纪的三大顶端高科技，其中人工智能在近些年来其研究领域不断扩大，涉及到哲学、神经生理学、心理学、计算机科学以及仿生学等多个科学领域的研究，其科技成果也层出不群，被广泛应用于科学研究以及工业生产中[1].工业生产过程中采用电气自动化生产模式，能够大大降低劳动成本，提高生产效率的同时还能保证产品质量，因此被众多企业用于生产实践中，而在电气自动化控制系统中应用人工智能技术，可谓是如虎添翼，保障了生产环节控制的高效性和科学性。

1人工智能在电气自动化控制中的应用优势。

1.1受干扰程度低。

以往工业生产中的电气自动化控制都是依靠既定的程序和管理器来实现的，管控系统根据各个生产环节仪器仪表中传递的数据进行分析，套入固定的问题处理软件上，选择指令发布，不具备具体问题具体分析的能力，会受到多个生产因素的干扰。人工智能技术其神奇之处就在于智能，不需要精确的动态模型和具体参数的设置，就能够有效处理生产信息，调控电气化生产设备。除此之外，人工智能技术能够实现调控的一致性，掌控全局进行智能调控，根据生产信息作出有效应答，而不会局限于某一固定生产指令，只调控某一环节的生产设备。

1.2操作误差小。

人工智能本身的运行条件没有太多的限制，与因此与传统的控制器相比，本身的操作误差更小，基本上不会受到外界因素的干扰[2].一般来说，人工智能技术在电气自动化控制体系中应用，会现根据实际生产需求设置参数，随后又人工智能系统进行统一的调控，而在实际应用过程中，这些参数是基本上不会因为外界干扰而改变的，这也就保证了人工之能够系统的管控质量，不会因为本身的故障而引起决策的失误，大大降低了操作误差，使得各个生产环节能够按照预先设想的方案有序进行。操作误差小，是人工调控与传统控制都不具备的特点，完全符合机械化自动生产的理念。

1.3调节效率高。

人工智能其数据处理分析能力更为强大，因此在实际应用过程中，即使生产环节发生了变化，需要调整人工智能控制系统的一些参数，其难度也是相对更低的，不需要专门的技术专家来进行指导，只要调整部分参数，人工智能体系就能捕捉到生产环节的变化，执行调整管控模式。例如，在生产环节中，产品种类发生了变化，如果是传统的电气自动化控制体系，就可能要重新输入控制参数，调整控制程序，而人工智能系统能够根据收集到的生产信息，进行合理的自我调整，操作简便快捷[3].

1.4降低生产成本。

在电气自动化控制系统中还没有应用人工智能技术之前，生产虽然已经不要使用人力，但是在其他环节比如设备故障检查以及设备整理仍然需要人工来完成，这样不仅耗费时间，而且产生了一定的人工费用，一直是限制电气自动化生产的一个问题。人工智能能够实现器械故障的自动检测，实现工业生产的全方位管理，确保所有的电气设备都按照设定好的方案进行工作，消除了生产过程中一些常见的生产问题。

2人工智能在电气自动化控制中的实际应用。

人工智能技术的实际应用主要有专家系统、人工神经网络、启发式搜索以及模糊集理论，这些运作体系是其应用于生产实践的基础。一直以来，人工智能技术的目标就是为了让机器能够拥有与人相同的智力，具备接受信息处理事情的能力[4].计算机技术的发展，使得工业生产实现了初步实现了电气自动化生产的目标，但是要想这一管控体系进一步发展，还需要更为先进的机器调控技术，人工智能正好符合这一发展要求，为电气自动化生产的进一步发展提供了无限的可能。

2.1电气产品的优化设计。

一直以来，电气产品的优化设计是一项巨大的工程，受限你要掌握市场行情，融合更为先进的科学技术，根据以往的产品设计经验，进一步优化产品的性能，才能确保产品的销售额度，保证企业的市场占有率。这一研发环节，不能过长，因为如今的市场雪球变化极快，而且市场竞争较大，必须抢占先机，但是又不能以为追求研发速度而忽视质量。随着人工智能技术的应用，目前产品的优化设计模式已经有纯人工操作转变为人工智能辅助设计，大大缩短了产品的研发周期，并且在人工智能的帮助下，产品参数的设置更为合理，数据精确度大大提升。

2.2电气设备的故障诊断。

在工业生产过程中，往往是多个生产环节数千台机器一同运转，单靠人工或者是笨拙的控制器，是无法找出具体故障设备的，需要花费大量的时间，而为了保证生产安全，就必须停下可疑范围内的所有电器设备，对于电器自动化生产来说，时间就是金钱，这样会严重耽误产品的生产，给公司造成巨大的经济损失[5].人工智能技术在电气自动化控制体系中的应用，很好地解决了这一难题，通过专家系统和模糊理论的结合，分析各个生产环节中仪器仪表的数据信息，系统能有效掌握全部的生产信息，实现电气自动化生产的智能控制，及时发现设备故障问题，停止故障设备，将生产损失降低到最小，切实保障企业的生产效益。

2.3运行过程的智能控制。

社会在不断发展，数年前机械化生产代替了人工生产，而随着社会需求的不断扩大，企业生产效率也必须不断提高，才能在激烈的市场竞争中站稳脚跟。人工智能技术的发展，为实现电气自动化的智能控制带来了希望的曙光。在大数据时代背景下，工业生产中设计到的生产信息量是极为庞大的，人工无法快速处理这些信息作出有效决策，智能依靠计算机技术的使用，而计算机信息技术都是依靠固定的程序来处理信息，只有将二者结合，才能实现电气自动化生产的有效管控。人工智能系统是初步具备了人类智力的机械系统，具有计算速度快的优点，能够在短时间内处理大量信息，得出正确的结果，及时作出生产决策。

3结语。

机械技术与计算机信息技术的结合，实现了工业生产的电气自动化控制，大部分的生产过程都是有机械完成的，然而在生产实践中，还是需要人工进行调控，及时调整机器的运行状态，定期检修器械，以免发生故障影响生产效率[6].人工智能技术的出现，实现了电气自动化的智能控制，与传统人工控制相比，其调控效率更高，能够直接处理各个生产环节中出现的一些问题，而且基本上不会受到外界因素的干扰，决策科学，管理高效，绝对是一项值得信赖的尖端技术。人工智能的应用，能够保证生产质量的统一性，优化产品设计，在生产过程中，及时发现电气设备运行故障的问题并进行有效处理，实现了电气化生产的实时动态管控。

参考文献：

[5]陈坤,史策,季永春.人工智能技术在电气自动化控制中的应用思考[j].艺术科技,20xx（08）：76.

[6]姜关胜.人工智能技术在电气自动化控制中的应用问题探讨[j].电子技术与软件工程,20xx（20）：150.

人工智能五子棋论文篇八

简要地介绍了人工智能科技技术的基本概念。对专家系统、人工神经网络、模糊理论、遗传算法等人工智能技术的含义进行了介绍，并对这些技术在电力系统中的应用和存在问题进行了分析。

人工智能技术(aiartificialintelligence)是一项将人类知识转化为机器智能的技术。它研究的是怎样用机器模仿人脑从事推理、规划、设计、思考和学习等思维活动，解决需要由专家才能处理好的复杂问题。在应用方面，以专家系统、人工神经网络、遗传算法等最为普遍。

1.1专家系统(es)。

专家系统是利用知识和推理来解决专家不能解决的问题。传统程序需要固定程序和复杂算法，输入数据并得出结果。专家系统集中大量的符号处理，采用启发式方法模拟专家的推理过程，通过推理，利用知识解决问题。它具有逻辑思维和符号处理能力，能修改原来知识，适合于电力系统问题的分析。

1.2人工神经网络(ann)。

人工神经网络是大量处理单元广泛互联而成的网络，是一种模拟动物神经系统的技术。神经网络具有自适应和自学习的能力，能并行处理分布信息。电力系统应用人工神经网络可以进行实时控制、状态评估等。

1.3遗传算法(ga)。

遗传算法是一种进化论的数学模型，借鉴自然遗传机制的随机搜索算法。它的主要特征是群体搜索和群体中个体之间的信息交换。该方法适用于处理传统搜索方法难以解决的非线性问题。

1.4模糊逻辑(fl)。

当输入是离散的变量，难以建立数学模型。而模糊逻辑则成功地应用在潮流计算、系统规划、故障诊断等电力系统问题。

1.5混合技术。

以上各种智能控制方法各有局限性，有些甚至难以处理电力系统实际问题。因此需要结合各个算法的优势，采用人工智能混合技术。其中包括：模糊专家系统、神经网络模糊系统、神经网络专家系统等技术。

2.1在电能质量研究中的应用。

人工智能技术可以对电压波动、电压不平衡、电网谐波等电能质量参数进行在线监测和分析。在检测和识别电能质量扰动时能克服传统方法的缺陷。专家系统随着经验的积累、扰动类型变化而不断扩充和修改，便于用户的.掌握[3]。

此外，专家系统和模糊逻辑可用于培训变电站工作人员。智能软件可以模拟故障情形，有利于提高运行人员的操作技能。

2.2变压器状态监测与故障诊断专家系统。

变压器事故原因判断起来十分复杂。判断过程中，必须通过内外部的检测等各种方法综合分析作出判断。变压器监测和诊断专家系统首先对油中气体进行分析。异常时，根据异常程度结合试验进行分析，决定变压器的停运检查。若经分析发现变压器已严重故障，需立即退出运行，则要结合电气试验手段对变压器的故障性质及部位做出确诊。

变压器监测和诊断专家系统通过诊断模块和推理机制，能诊断出变压器的故障并提出相应对策，提高了变压器内部故障的诊断水平，实现了电力变压器状态检修和在线监测。

2.3人工智能技术在低压电器中的应用。

低压电器的设计以实验为基础，需要分析静态模型和动态过程。人工智能技术能进行分段过程的动态设计，对变化规律进行曲线拟合并进行人工神经网络训练，建立变化规律预测模型，降低了开发成本。

低压电器需要通过试验进行性能认证。而低压电器的寿命很难进行评价。模糊识别方法，从考虑产品性能的角度出发，将动态测得的反映性能的特性指标作为模糊识别的变量特征值，能够建立评估电器性能的模糊识别模型。

2.4人工智能在电力系统无功优化中的应用。

无功优化是保证电力系统安全，提高运行经济性的手段之一。通过无功优化，可以使各个性能指标达到最优。但是无功优化是一个复杂的非线性问题。

人工智能算法能应用于电力系统无功优化。如改进的模拟退火算法，在求解高中压配电网的无功优化问题中，采用了记忆指导搜索方法来加快搜索速度。模式法进行局部寻优以增加获得全局最优解的可能性，能够以较大概率获得全局最优解，提高了收敛稳定性。禁忌搜索方法寻优速度较快，在跳出局部最优解方面有较大优势。遗传算法在解决多变量、非线性、离散性的问题时有极大的优势。要求较少的求解信息的，模型简单，适用范围广。

2.5人工智能在电力系统继电保护中应用。

自适应型继电保护装置能地适应各种变化，改善保护的性能，使之适应各种运行方式和故障类型。它能够有效地处理各种故障信息，获得可靠的保护。

借助于人工智能技术不但能够提取故障信息，还能利用其自学习和自适应能力，根据不同运行工况，自适应地调整保护定值和动作特性。

2.6人工智能在抑制电力系统低频振荡的应用。

大规模电网互联易产生低频振荡，严重威胁着电力系统的安全。人工智能为电力系统低频振荡的控制提供了技术支持。神经网络、模糊理论、ga等人工智能技术应用于facts控制器和自适应pss的研究，为抑制电力系统低频振荡提供了新的手段。

作为一门交叉学科，人工智能将随着其他理论的发展而进入新的发展阶段。应用新方法解决问题，或促进各种方法的融合，保持简单的数学模型和全局寻优情况下，寻求到更少的运算量，提高算法效率，将是未来发展的趋势。

随着电力系统的发展，电力系统的复杂性不断增加，不确定因素越来越多。随着人工智能技术的不断发展和提高，利用人工智能技术来解决电力系统的问题将会受到越来越多的重视。

随着我国电力系统的持续稳步发展，电力系统数据量不断增加，管理上复杂程度大幅度增长，市场竞争的加大，为人工智能技术在电力系统的应用提供了广阔前景。

但人工智能技术的基本理论还不成熟，只是停留在仿真和实验阶段。人工智能的开发是一个长期的过程，需要不断改进和完善，并在实际应用中接受检验。