機械電子工程與人工智能的關(guān)系

孫基勇，楊 盼

（神華國能寶清煤電化有限公司，黑龍江 寶清 155600）

機械電子工程與人工智能的關(guān)系

孫基勇，楊 盼

（神華國能寶清煤電化有限公司，黑龍江 寶清 155600）

文章系統(tǒng)地研究了機械電子工程與人工智能相互間的結(jié)合，闡述了機械電子工程與人工智能的關(guān)系。

機械電子工程；人工智能；相互結(jié)合

1　機械電子工程

1.1機械電子工程的發(fā)展史

機械電子工程的發(fā)展主要經(jīng)歷了三個階段，第一階段是萌芽階段，主要是依靠手工加工為主體，工作效率十分低下，為了改變這種現(xiàn)狀，人們開始發(fā)展工業(yè)化生產(chǎn)。第二個階段主要是依靠機械化流水線作業(yè)的生產(chǎn)線發(fā)展階段，為了達到客戶需要的標(biāo)準(zhǔn)，擴大生產(chǎn)規(guī)模，生產(chǎn)線模式從此誕生，不僅提高了工作效率，也大大節(jié)省了人力、物力。第三個階段是機械電子產(chǎn)業(yè)化發(fā)展階段，這一階段主要是根據(jù)市場動態(tài)信息進行結(jié)合，滿足市場對機械電子的需求，進行大規(guī)模生產(chǎn)，以機械電子工程為核心的柔性制造系統(tǒng)也開始出現(xiàn)。

1.2機械電子工程的特點

機械電子工程不是一門獨立的學(xué)科，它是屬于綜合性學(xué)科，該學(xué)科囊括了各個專業(yè)的精華內(nèi)容。機械電子工程研究的課題主要包括機械工程、計算機技術(shù)、電子工程等核心內(nèi)容，設(shè)計時要本著科學(xué)合理的基本原則，要讓各系統(tǒng)之間相互協(xié)調(diào)，符合設(shè)計要求，將各個模塊之間有機地結(jié)合起來，從而發(fā)揮出每個模塊的最大功能。機械電子產(chǎn)品的結(jié)構(gòu)不需要太復(fù)雜的程序，越簡單越好，在確保其自身功能的同時，要不斷減小其體積，改變傳統(tǒng)機械弊端，確保能夠獲得更多的消費群體。

2　人工智能

2.1人工智能的定義

人工智能是一門綜合性的交叉學(xué)科，涉及控制論、信息論、計算機科學(xué)以及神經(jīng)生理學(xué)，對心理學(xué)、語言學(xué)及哲學(xué)等多門學(xué)科都有一定的涉及。人工智能是21世紀(jì)最偉大的三大學(xué)科之一。人工智能能夠模擬人的智能，還能充分運用計算機來實現(xiàn)人的智能的延伸及擴展，是一門有發(fā)展前景的科學(xué)技術(shù)。

2.2人工智能的發(fā)展史

2.2.1萌芽階段

最早的人工智能計算器出現(xiàn)于17世紀(jì)，是由法國科學(xué)家發(fā)明的，它誕生之后，各國科學(xué)家開始紛紛投入到這一研究領(lǐng)域之中，之后，人們發(fā)明了第一臺計算機，實現(xiàn)了用編程計算，但是，當(dāng)時的計算機工作效率較差，處在積累實踐經(jīng)驗的過程中，為以后人工智能的發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。

2.2.2第一個發(fā)展階段

“人工智能”這一術(shù)語最早是由美國人在1956年的“侃談會”上提出的，此后，人工智能系統(tǒng)得到了進一步發(fā)展，開始應(yīng)用于翻譯工作中。在相當(dāng)長的一段時間內(nèi)，人們對人工智能不熟悉，也沒有認(rèn)識到人工智能的好處。

2.2.3第二個發(fā)展階段

1977年，第五屆國家人工智能聯(lián)合會議順利召開，這是人工智能從研究初期到發(fā)展后的重要轉(zhuǎn)折點。這次會議以后，人工智能開始趨于知識基礎(chǔ)化，在曲折的歷程中，人工智能的發(fā)展受到了知識工程的影響，促使人工智能的不同領(lǐng)域都涵蓋了知識工程，這為人工智能逐漸運用到實際生產(chǎn)中具有現(xiàn)實意義。

2.2.4平穩(wěn)發(fā)展階段

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的到來，尤其是國際互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的普遍存在，促使人工智能的發(fā)展方向逐漸發(fā)生變化，開始走向分布式主體，慢慢從單個主體中脫離出來。從人類走向信息社會開始，人工智能技術(shù)在信息的處理方面就起到了不可忽視的作用，尤其是針對模型的建立、故障等方面，人工智能技術(shù)在機械電子工程中是不可或缺的。

3　機械電子工程與人工智能的關(guān)系

不穩(wěn)定性是機械電子系統(tǒng)存在的特性，導(dǎo)致機械電子系統(tǒng)展開輸入輸出的難度增大。傳統(tǒng)的方式是利用數(shù)字方程的建設(shè)規(guī)則庫來進行推導(dǎo)，并對形成的知識進行學(xué)習(xí)，傳統(tǒng)的方法在解析數(shù)學(xué)方面的緊密度高，但是，針對難度系數(shù)大的系統(tǒng)仍然無法處理。隨著社會的不斷進步，對系統(tǒng)的要求也較為復(fù)雜，系統(tǒng)會針對不同的信息類型起到不同的作用。在對信息處理的過程中，具有不確定性與復(fù)雜性的特性，因此，解析數(shù)學(xué)方法慢慢的將被人工智能信息處理手段所替代。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)與模糊系統(tǒng)是人工智能在系統(tǒng)創(chuàng)建時所運用的方法。人腦架構(gòu)的擬人化是在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中建立的，針對數(shù)字信號能夠提供一定的參考數(shù)值分析。而模糊推理系統(tǒng)是通過對人腦的模擬來發(fā)揮作用，進一步將語言信號分析完成。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)輸入時，各個神經(jīng)元聯(lián)系固定，因此計算量較大，但是，模糊推理系統(tǒng)在連接上并不存在固定的模式，因此計算量較小，并且在輸入輸出的準(zhǔn)確度上，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)與模糊推理系統(tǒng)的精確度分別呈現(xiàn)光滑曲面和臺階狀。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)最大的優(yōu)勢就是將自己的性能與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的性能結(jié)合在一起，讓信息的表達更加精準(zhǔn)，同時營造了一個合理化的空間環(huán)境。節(jié)點函數(shù)會在邏輯推理規(guī)則中不斷升高，并且為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)提供了函數(shù)聯(lián)結(jié)，將兩者所具備的作用充分的發(fā)揮。

4　結(jié)語

最早應(yīng)用于生活的是傳統(tǒng)的機械工程，隨著時間的推移，機械電子工程學(xué)科開始出現(xiàn)，從20世紀(jì)開始，兩個學(xué)科就有相互融合的趨勢。伴隨著信息時代的來臨，人工智能技術(shù)開始廣泛應(yīng)用到機械電子工程中，這樣就使得機械電子工程更為智能化、自動化，促進了機械電子工程的快速發(fā)展。

［1]肖斌，薛麗敏，李照順.對人工智能發(fā)展新方向的思考［J］.信息技術(shù)，2009，（12）：62-64.

［2]王琪.機械電子工程與人工智能的關(guān)系探究［J］.科技傳播，2012，（01）：37-38.

［3]朱祝武.人工智能發(fā)展綜述［J］.中國西部科技，2011，（17）：93.

Relationship Between Mechanical Electrical Engineering and Artificial Intelligence

SUNJi-yong，YANGPan
（Baoqing Coal Chemical Co.，Ltd.，Baoqing 155600，China）

This paper systematicallystudies the combination ofmechanical and electrical engineeringand artificial intelligence.

Mechanical electronic engineering；Artificial intelligence；Mutual combination

TP391

B

1674-8646（2015）07-0123-01