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    機械電子工程與人工智能關系研究

    2015-09-12 14:02李瑩
    中國高新技術企業(yè) 2015年34期
    關鍵詞:信息傳輸機械電子工程互聯網

    李瑩

    摘要:近年來,機械電子工程在生產生活中的地位日益提升,作用也更加突顯,世界各國紛紛將目光轉向機械電子工程領域。生產力水平大幅提升,科學技術日益增強,機械電子工程逐漸朝智能化的方向發(fā)展,為機械電子工程帶來了新的發(fā)展機遇。文章對機械電子工程、人工智能以及兩者之間的關系進行了探討。

    關鍵詞:機械電子工程;人工智能;信息技術;互聯網;信息傳輸 文獻標識碼:A

    中圖分類號:TP391 文章編號:1009-2374(2015)34-0007-02 DOI:10.13535/j.cnki.11-4406/n.2015.34.004

    機械工程經過長期發(fā)展,逐步融合其他學科,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。在信息技術蓬勃發(fā)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部關聯上的研究力度。

    1 機械電子工程概述

    1.1 發(fā)展歷程

    從整體層面來說,機械電子工程主要包含以下三個發(fā)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,生產力整體發(fā)展水平不高。為增強生產能力,慢慢向機械工業(yè)方面著手。

    1.1.2 生產線發(fā)展時期。流水線是該時期的主要生產方式,此種方式具有一定的先進性,可顯著提高生產力,以批量生產為主,并可節(jié)省較多的人力。在該時期也存在許多不足,例如某些生產線的要求較高,導致實際生產滯后于市場需求,靈活性不足。

    1.1.3 產業(yè)化發(fā)展時期。在該時期,產品與市場需求處于一種平衡狀態(tài),可借助產業(yè)化發(fā)展有效滿足生產需求,同時還出現了柔性制造系統(tǒng),其中機械電子工程是該系統(tǒng)的主要組成部分。

    1.2 特點

    機械電子工程涵蓋較廣的范圍,涉及較多的內容,具有綜合性。它建立在原有的機械工程之上,并借助計算機來進行優(yōu)化。機械電子工程隸屬工程科學,其本質為跨學科專業(yè),它建立在機械制造、電子工程等眾多學科之上。將其與其他學科對比可知,它在設計環(huán)節(jié)應全面彰顯科學性,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。從產品層面來說,它的產品結構相對簡單,使用少量元件,在此種情形中應不斷增強產品性能,確保產品質量良好,完善工程建設結構,既確保產品質量,又滿足用戶需求。

    2 人工智能

    2.1 內涵

    人工智能也具有綜合性,涉及多項內容,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?!彼切率兰o中最具代表性的學科之一,它可模仿人類的智能,并能有效利用計算機,具有廣闊的發(fā)展前景。

    2.2 發(fā)展歷程

    人工智能擁有漫長的發(fā)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,尚不能對社會生產活動和時代進步產生影響。在17世紀出現了首部計算器,它可進行機械計算,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,人工智能的發(fā)展正式開始。伴隨著互聯網技術的進步和普及程度的提高,人工智能出現了根本性的變化,不斷優(yōu)化。而計算機技術的研發(fā)與普及是人工智能發(fā)展的直接動力,并對信息數據傳輸產生深刻影響,其具體發(fā)展歷程主要如下:

    2.2.1 初期。人工智能最早出現在1956年。在該時期,翻譯和驗證是人工智能的主要發(fā)展內容,并將人工智能博弈作為基本研究任務。

    2.2.2 停滯期。在這一時期,人工智能也取得了一定的發(fā)展成績,具體體現在語言理解等層面。然而在具體的研究進程中,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仿人類思維,在很長一段時間內,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。經過很長一段時間的發(fā)展,人工智能研究成果更加喜人,在順利舉辦人工智能聯合會后,它進入了新的發(fā)展時期,即知識基礎發(fā)展時期,在這一時期,大部分知識工程均開始慢慢融入人工智能,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發(fā)展,拓展了人工智能的應用范圍。

    2.2.4 穩(wěn)定發(fā)展時期。伴隨著互聯網技術的進步,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)定發(fā)展時期。經過長期發(fā)展和大量應用,網絡普及對人工智能產生了重要影響。具體來說,網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

    在互聯網日益普及的今天,互聯網技術得到了人們的廣泛應用,它已經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,為生活及生產活動帶來了便捷,而這一發(fā)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十分不穩(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述環(huán)節(jié)存在較大的難度,以往的描述方法主要包含以下三種:其一,構建規(guī)則庫;其二,論證數學方程;其三,學習并組建知識結構。原有的解析數學法雖然嚴謹、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,社會生產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理存在不確定和繁瑣性的特點,與原有的解析數學手段相比更加先進,所以它將逐步取代解析數學。

    3.2 人工智能在機電系統(tǒng)的具體改進

    憑借數學方程構建模型,同時經由人工智能手段改進傳統(tǒng)知識學習模式,且解析數學方式常常被應用在機械電子工程中?,F代機械電子工程系統(tǒng)與原有系統(tǒng)相比更加繁瑣,問題處理十分復雜,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,所以不能準確描述網絡系統(tǒng),且在構建系統(tǒng)資料庫時,應進行嚴謹、合理的數學分析,在這一環(huán)節(jié)若出現問題將會阻礙網絡系統(tǒng)構建工作的開展,不改進建設方式將會引發(fā)網絡系統(tǒng)崩潰的現象,這將在很大程度上制約機械電子工程系統(tǒng)的可持續(xù)發(fā)展。為確保機電工程系統(tǒng)的有序開展,應積極改進工程方式,有效建設人工智能信息服務。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,一般借助解析數學措施實施功能性優(yōu)化。對于機械電子工程而言,網絡神經系統(tǒng)是人工系統(tǒng)的基本應用形式,可準確推理,神經系統(tǒng)近似成人腦結構,同時參照數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,神經網絡系統(tǒng)通常借助分布模式來模仿機械電子工程,這可有效采集、科學分析信息資源,切實保障系統(tǒng)內部的所有神經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。

    3.3 人工智能優(yōu)化機電系統(tǒng)

    神經網絡和模糊推理系統(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,其中神經網絡系統(tǒng)主要負責模仿人腦構造,經由系統(tǒng)進行數字信號接收操作,分析并檢驗數字信號,獲得參考數值;模糊推理系統(tǒng)負責模仿人腦功能,借助系統(tǒng)進行語言信號接收操作,分析數字信號。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,神經網絡系統(tǒng)主要借助分布式手段進行信息存儲操作,在輸入環(huán)節(jié),位于神經網絡系統(tǒng)中的所有神經元緊密相連,計算任務繁重,然而模糊推理系統(tǒng)主要借助規(guī)則方式進行信息存儲操作,在輸入環(huán)節(jié),該系統(tǒng)數量關系銜接不穩(wěn)定,計算任務較輕。在處理輸入輸出準確度處理環(huán)節(jié),這兩種方法各不相同,其中前者的準確度高且光滑,后者的準確度相對低且呈現階梯狀。雖然上述兩種方式均可調控結構繁瑣的機械電子系統(tǒng),但是其繁瑣程度若進一步增加,則模糊神經網絡系統(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)則可準確描述系統(tǒng)信息,借助神經網絡系統(tǒng)鞏固模型推理系統(tǒng),通過各自優(yōu)勢來完善人工智能內系統(tǒng),全面促進機電工程系統(tǒng)。隨著網絡系統(tǒng)的逐步優(yōu)化,一定會出現模型推理系統(tǒng)。借助網絡信息資源準確、系統(tǒng)描述人工智能,可加大機電與人工智能的關聯,同時邏輯推理規(guī)則也將促進這兩者的融合。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融合度,而這一融合是推動社會發(fā)展進程的主要動力。機電與人工智能的相互作用,將會有效彌補各自缺陷,實現共同發(fā)展,全面滿足人們日益多樣的系統(tǒng)需求。這兩者關系的強化是技術發(fā)展的主要表現,并可大大促進機電工程。

    4 結語

    隨著科學技術的進步,機械電子工程取得了一定的成績,人工智能技術更加先進,而這兩者間的結合在時代進步中發(fā)揮著指導作用,并為日常生活帶來了新的便利。在現代行業(yè)發(fā)展進程中,自動化為發(fā)展主流。機械電子工程與人工智能緊密相連,這兩者關系的增強將會推動社會的進一步發(fā)展。

    參考文獻

    [1] 馮哲.關于機械電子工程與人工智能關系的探討[J].現代交際,2013,(11).

    [2] 趙宏博.機械電子工程與人工智能的關系探究[J].建筑·建材·裝飾,2014,(2).

    [3] 殷芬.機械電子工程與人工智能的關系分析研究[J].電子世界,2014,(16).

    [4] 張安成,王友強.關于機械電子工程與人工智能關系的探討[J].消費電子,2014,(24).

    (責任編輯:周 瓊)

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