优秀人工智能论文的参考文献(汇总17篇)

时间:2023-10-29 12:07:21 作者:飞雪 优秀人工智能论文的参考文献(汇总17篇)

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人工智能论文

:随着社会信息技术和计算机网络技术的发展,人们对网络应用的需求也原来越多,这就需要不断研究计算机网络技术,由于人工智能在一定程度上成为科学技术前言领域,所以世界上各个国家对人工智能的发展越来越重视。本文首先分析其所具有的重要意义,然后研究其在应用过程中的作用,提出以下内容。

目前由于人工智能的不断成熟,人们在生活方面以及工作的过程中,智能化产品随处可见。这不仅对人们在工作中的效率进行提高,同时还对其生活质量进行加强。所以人工智能的发展在一定程度上离不开计算机网络技术,只有对计算机网络技术进行相应的依靠,才能够让人工智能研究出更多的成果。

由于计算机技术的快速发展,网络信息安全问题在一定程度上是人们目前比较关注的一个重要问题。在网络管理系统应用中,其网络监控以及网络控制是其比较重要的功能,信息能够及时有效的获取以及正确的处理对其起着决定性作用。所以,对计算机技术智能化进行实现是比较必要的。由于计算机得到了不断的深入以及管广泛的运用,在一定程度上导致用户对网络安全在管理方面的需求比较高,对自身的信息安全进行有效的保证。目前网络犯罪现象比较多,计算机只有在具备较快的反应力和灵敏观察力的状况下,才能够对用户信息进行侵犯的违法活动进行及时遏制。充分的利用人工智能技术,建立起相对较系统化的管理,让其不仅对信息进行自动的收集,同时还能够对网络出现的故障进行及时诊断,对网络故障及时遏制,运用有效的措施对计算机网络系统进行及时的恢复,保证用户信息的安全。计算机技术在发展的过程中对人工智能应用起着决定性作用,人工智能技术也在一定程度上对计算机技术的发展起着促进作用。不断的跟踪动态化信息,为用户提供准确的信息资源。总的来说,计算机网络在管理的过程中有效的运用人工智能,对网络管理水平进行不断的提高。

2.1安全管理应用。

网络安全所具有的漏洞相对比较多,用户在网络中自身的资料信息安全是现阶段人们比较关注以及重视的主要问题。在对网络安全进行管理时,可以对人工智能技术进行充分的运用,在一定程度上能够对用户自身的隐身进行有效的保护。主要表现为:一是,智能防火墙的应用;二是,智能反应垃圾邮件方面;三是,入侵检测方面等。智能防护墙主要应用的就是智能化识别技术,通过概率以及统计方式、决策方法和计算等对信息数据不仅进行有效的识别,同时还能对其相应的处理,对匹配检查过程中需要的计算进行消除,充分认识网络行为特征值,访问可以直接进行控制,把存在的网络及时发现,拦截以及阻止有害信息的弹出。智能防火墙能够在一定程度上避免网络站点受到黑客的攻击,遏制病毒传播,对相关局域网进行相应的管理和控制,反之就会导致病毒以及木马的传播。在智能防火墙中,比较重要的就是入侵检测,它属于防护墙后的.第二安全闸门,在对网络安全保证方面起着重要的作用。针对入侵检测技术而言,主要能够在一定程度上对网络中的数据进行有效的分析,并且对其进行及时的处理,把部分数据过滤出去,数据检测后的报告分析报告给用户。入侵检测在对网络性能不产生影响的前提下监测网络,为操作上的失误以及内外部攻击提供一定的保护。针对智能型反垃圾而言,其自身的邮件系统能够对用户邮箱进行有效的监测,对邮箱进行相应识别,把邮箱中存在的垃圾充分的筛选出来。如果邮件进入邮箱后,就会进行扫描邮箱,在一定程度上把垃圾邮箱的分类信息发给用户,提醒用户要对其进行及时的处理,避免给邮箱安全带来影响。

针对人工智能agent技术而言,它属于人工智能代理的一种技术,属于不同部分所组成的软件实体,包括:一是,知识域库;二是数据库;三是解释推理器;四是各个agent之间的通讯部分等。人工智能agent技术通过任何一个agent域库对新数据的相关信息进行处理,并且沟通以至完成任务。人工智能agent技术能够在一定程度上通过用户自定义对信息获得自动搜索,然后将其发送到指定位置。人们通过agent技术得到人性化服务。例如:用户在用电脑查相关信息时,该技术不仅能对信息进行处理,同时还能够进行有效的分析,最后把有用的信息出题给用户,充分节省用户的时间。agent技术为用户在日常生活中提供相应的服务,例如:在网上进行购物以及会议等方面的安排。它不仅自主性以及学习性,让计算机对用户所分配的任务自动完成,进一步推动机计算机网络技术的发展。

2.3在网络系统管理以及评价过程中的应用分析。

针对网络管理系统来说,其智能化在一定程度上需要人工技能的不断发展。在对网络综合管理系统进行建立的过程中,不仅可以对人工智能中的专家知识库进行充分的利用,同时还能够对存在的技术问题进行有效的解决和处理。网络存在着动态以及变化性,所以,网络在管理的过程中会面临着困难,这就需要对网络管理技术人工智能化进行实现。在人工智能技术中,其专家知识库主要指的就是把各个相关领域专家的知识以及经验进行相应的结语出来,录入系统中,只有这样才能形成比较完善的知识库系统,促进智能计算机程序的发展和提高。如果遇到某个领域问题的过程中,要充分利用专家经验程序对其进行及时的处理。专家知识经验系统促进计算机网络管理得到顺利开展的同时,对系统评价相关进行工作不断的提高和加强。

科学技术在发展的同时,也促进人工智能技术的提高,计算机在网络技术中得到了比较多的需求,在一定程度上提高其应用范围和领域,因此可以看出,人工智能其应用发展前景是比较广泛的,人类对人工智能技术的进一步研究,会在未来开创出更多的应用领域。

论文中参考文献

随着科学技术的进步,社会逐渐朝着数字化、新信息的方向发展,物联网、互联网以及云计算发展十分迅速,导致社会充满数据,因此,使得数据成为了新的信息资源,需要人们进行适当的利用,以此来满足人们的实际生产生活要求。基于此,导致呈现指数形成增长,并且变的更加复杂化,使得大数据区别与传统的数,增加了内涵。可视分析实际是一种融合了信息可视化、科学可视化、数据挖掘、人机交互、信息论、认知科学等方面的新方向学科。可视化分析实际上是一种能够利用交互式可视化界面来对复杂数据进行分析的技术,可视化基本流程为数据、知识、循环数据,主要包括可视化技术以及自动化分析技术。大数据可视化技术实际上是一种利用自动化分析进行数据挖掘的时候,在使用能够进行分析的人机交互界面和能够进行信息可视化的界面来融入自身的认知能力和计算机的计算能力,从而可以有效地得到观察大数据的能力[1].

2大数据可视化分析。

2.1文本可视化。

作为大数据时期文本可视化数据的一个典型文本信息,实际上也是最主要的互联网数据信息,与此同时,也是物联网通过一定的传感器收集到的信息类型,在正常的工作和学习以及日常生活中人们使用最多的就是文本形式的电子文档。文本可视化可以在一定程度上直观的体现文本主要优势和特点,例如,逻辑结构、动态演化规律以及主体聚类等。最基本和典型的文本可视化就是标签云,依据词频来合理的把关键词进行排序和归类,然后利用一定的颜色、大小等属性来进行文本可视化。

现阶段,最主要的就是利用字体大小展现的关键词使用在互联网中主题热度的`识别。随着关键词数量的不断增加,如果不能合理的进行设计阀值,就会出现重复覆盖以及局部密集的问题,这样就需要提供一定的交换窗口来操作[2].

2.2网络可视化。

在大数据分析中最常见的关系就是网络关联,例如,社交网络和互联网。实际上层次结构在一定程度上属于一种比较特殊的网络信息。依据连接拓扑和网络节点之间的关系,可以非常直观的体现出网络中隐藏的关系。例如节点,实际上是进行网络可视化的重要内容之一。怎样在大规模边和节点的网络中利用有限空间进行一定的可视化,是现阶段大数据研究的重要和难点。除了能够可视化静态拓扑关系,还具有相应的动态流动演化性,所以对动态网络进行一定的可视化也是不容忽视的内容。随着网络中边和节点数目的增多,很容易出现覆盖、重叠以及聚集等问题,不能很好的进行可视化,影响效果。因此处理大规模可视化的主要方式就是图简化。可以分成两类,一类是利用多尺度和层次聚类进行交互,把大规模数据变化为具有一定层次的树结构,然后利用多尺度进行不同的可视化。另一种是对边进行适当的聚集,保证具有清晰的可视化效果。这些都是简化的主要方式,也可以看出引入交互技术,是可视化技术未来发展过程中必不可少的方式[3].

2.3时空数据可视化。

时空数据主要是指具有一定时间标签和地理位置的数据。

移动终端与传感器发展非常迅速,因此,使得时空数据逐渐成为大数据发展过程中典型的数据类型。充分结合地理制图学以及数据可视化技术,分析和研究空间和时间对于可视化表征之间的关系,能够很好的展示空间和时间以及规律模式。大数据时代发展模式下,时空数据具有实时性和高维性,同时这也是数据可视化的重点。为了能够更好的体现信息随着空间和时间位置发生一定的变化,一般可以利用信息对象来逐渐实现数据可视化。流式地图是最典型的可视化方式,充分融合地图和时间事件流。为了可以打破二维数据的局限性,出现了时空立体方,是利用三维模式来展现空间、时间、事件[4].

2.4多维数据可视化。

多维数据可视化实际上就是说拥有很多个维度的数据变量,在数据仓库以及数据库中具有广泛的应用,例如,商业智能系统、企业信息系统。进行多维数据的主要目的就是不断发现多维数据的模式和规律,合理展示不同纬度之间存在的关系。多维数据可视化具有多种方式,主要包括基于图标、基于图结构、几何图形、基于层次结构、基于像素、混合方式。近年来,随着大数据的不断发展,几何图形是研究多维数据可视化的重点。

最常用的多维数据可视化的方式就是散点图,二维散点图可以适当利用多维度中的两个维度综合的体现映射到两条轴上,利用不同的图形在二维平面内合理反映维度信息。例如,可以利用不同颜色、形状等来表示一定的离线或者连续性。投影是从多维度方面来体现可视化的一种方式。能够很好的体现出维度的属性值的分布情况,还可以体现多维度之间的关系[5].

3结语。

总而言之,作为大数据分析的重要方式,可视化分析可以有效的弥补计算机自动化分析过程中出现的不足和缺陷。大数据可视化分析可以很好的融合计算机的分析能力和人们对信息的感知能力,在依据数据挖掘前提下进行的数据分析。

文档为doc格式。

人工智能论文

随着新型科技的持续更新,工程中逐渐应用新科技,这也是科技朝着应用式与开放式方向发展的开始。电子工程在传统工程基础上的革新,随着人工智能化发展,逐渐转换为信息化产业链接。这一智能化技术机械生产明显减少,经济效益与产量提升,我国逐渐进入到智能化阶段。

(一)发展历程。

在机械电子工程发展初期,主要体现为手工制作,生产力水平较低,资源技术等对其发展产生制约。为了提升生产效率,逐渐朝着机械工业方向发展。

在生产线阶段,机械工程已逐渐发展到流水线生产,实现标准化大批量生产,这一生产模式使劳动力得到解放,生产力水平大大提升,同时生产效率也得到提高。但是仍然存在一些不足,比如,部分生产仍就以进口为主,生产成本较大,在市场方面缺少适应力;灵活性较差,难以满足不断变化的市场需求。

在机械电子产业发展阶段中,产品生产能够适应市场的需求,对于不断变化的产品需求产业化发展能够满足。

(二)机械电子工程主要特征。

机械电子工程是复杂综合性学科,同各类学科之间都有着密切的联系。机械电子工程发展要以计算机、电子以及机械为基础,结合其他学科做出合理、科学的设计。在设计的过程中,要求每一个模块都能够实现有机结合,进而使得各个模块都能将其最大优势发挥出来。机械电子产品内部结构简单明了,并不复杂,无需复杂原件的投入,这样能在一定程度上使产品性能得到提升,进而扩大消费市场。

人工智能是一门复杂,并且综合性较强的学科,所涉及到的学科比较多。也可以说,21世纪人工智能是最伟大学科之一。人工智能实现了对人的智能模拟,并且能通过计算机使认得智能化得到进一步的延伸,人工智能这门学科有着较好的发展潜力。人工智能在发展的过程中主要经历下列几个阶段。

初步阶段。人工智能在17世纪开始发生萌芽,法国在这一阶段成功诞生世界上的第一部计算机,这一计算器只是单纯的能进行加法简单运算,但是仍就轰动世界,进而在世界范围内,对这项技术开始进一步研宄。在最初阶段,人工智能并没有明显的进展,主要是在实践的过程中积累与总结知识,这为今后人工智能发展奠定坚实的基础。

发展初始阶段。美国人在二十世纪首次提出人工智能专业用语。在这个发展阶段,人工智能主要以证明与阐释为主要体现,在这一时期对于人工智能的研宄就是首要任务。

发展起伏阶段。随着人们对于人工智能的不断深入研宄,人工智能也处于持续的发展阶段,但是在实践过程中发现,要想使人工智能模仿和人类思维同步是非常困难的。大部分对于人工智能的科学研宄仅仅是停留于简单映射层面,对于逻辑思维的研宄仍就没有突破性进展。不论怎么说,在发展的起伏阶段,人功能智能也在发展中得到了技术创新,特别是在系统方面、计算机机器人以及语言掌握方面取得了较大的成就。

起伏阶段发展以后。在这一阶段,人工智能的相关研究得到了发展,尤其是第五届国际人工智能联合会议的召开,人工智能逐渐朝着知识层面的方向发展,大部分的人工智能研都会结合相应的知识工程,在这个阶段中,人工智能发展的高度是前所未有的,在一定程度上促进了人工智能应用于实际工程中。

稳步发展阶段。随着互联网技术的快速发展,对于人工智能研宄方向发生重大转变,由原本的单一主体朝着集中统一主体的方向发展。关于人工智能在实际中的运用以及研究,受到了互联网技术的影响。网络的普及与快速发展,在一定程度上促进了信息化的发展,信息在传送方面发生率重大性变革。在人们逐渐进入信息化社会后,在信息有效处理方面人工智能的发展到了重要的作用,在模拟设计方面,机械电子工程的发展需要人工智能的大力支持。

随着我国社会经济的持续发展,社会不断的进步,对于信息人们越来越重视。在21世纪,互联网技术得到快速发展,同时信息的传递也逐渐注入新鲜血液。互联网应用的普及说明人们正朝着信息时代的方向迈进,在社会逐步信息化以后,更加需要有人工智能这一技术的支持,特别是机械电子工程发展中有着重要作用,机械电子系统本身缺少一定的稳定性,这样在机械电子工程设计方面就有着较大阻碍存在。在现代社会中,信息的处理量持续增大,并且较为复杂,有些时候需要同时对不同类型的信息进行处理,所以需要采取人工智能的.支持才能完成信息处理。人工智能主要包含模糊推理系统、神经网络系统这种两种方法。神经网络系统倾向于对人脑结构的综合分析,模糊推理系统更加重视对于语言信号的分析与理解。随着现代社会的发展,仅仅采取单一的人工智能方法,明显已经无法适应目前社会中不断变化的市场需求,所以,对于人工智能相关问题的研宂正逐渐朝着多方位、全面的人工智能方向转变。多方位全面人工智能系统通过模糊推理系统和神经网络系统相互统一的方式,扬长补短,将二者有效的结合起来,使得二者的优势得到最大程度的发挥。

智能同机械电子工程之间在相互影响的过程中,逐渐产生崭新的行业。首先通过现代科技逐渐,将人工智能融入到机械电子工程中,使机械工业发展潜力得到充分挖掘。其次随着机械电子工程发展难度的加大,对于人工智能也就提出来新的要求,这从某种程度上来推动了人工智能发展。在将机械电子工程与人工智能有效结合的基础上,促进社会生产力发展,同时也能促进有关经济产业的快速发展,这种效应将会对整个社会产生一定影响,使我国经济得到全面发展。

论文中参考文献

(1)著作:[序号]主要责任者。

著作名[m]。

其他责任者。

版本项。

出版地:出版者,出版年:引文页码。

(2)连续出版物:[序号]主要责任者。

题名[j]。

年,卷(期)-年,卷(期)。

出版地:出版者,出版年。

(3)连续出版物中的析出文献:[序号]析出文献主要责任者。

析出文献题名[j]。

连续出版物题名:其他题名信息,年,卷(期):页码。

(4)专著中的析出文献:[序号]析出文献主要责任者。

析出文献题名[c]。

析出文献其他责任者//专著主要责任者。

专著题名。

版本项。

出版地:出版者,出版年:析出文献的页码。

(5)电子文献:[序号]主要责任者。

题名[文献类型标志/文献载体类型标志]。

出版地:出版者,出版年(更新或修改日期)[引用日期]获取或访问路径。

人工智能论文

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。

人工智能论文

人工智能是一门交叉性的前沿学科,也是一门极富挑战性的科学。人工智能技术和理论在一定程度上代表了信息技术的发展方向,所以对其人才的培养也是重中之重。

人工智能是多种学科相互渗透而发展起来的交叉性学科,其涉及计算机科学、信息论、数学、哲学和认知科学、心理学、控制论、不定性论、神经生理学、语言学等多种学科。随着科技的飞速发展和人工智能技术应用的不断扩延,其涉及的学科领域将愈来愈多,它已和人们的学习、生活息息相关,时代和社会需要此方面的大量人才。在高中信息技术课中开设人工智能初步模块是十分必要的,本文拟从其发展现状、存在问题等几个方面对我国高中信息课程中人工智能教育做一下探讨。

人工智能(ai,artificialintelligence)是计算机科学的一个分支,己成为一门具有广泛应用的交叉学科和前沿学科。它研究如何用计算机模拟人脑所从事的推理、证明、识别、理解、设计、学习、规划以及问题求解等思维活动,来解决人类专家才能解决的复杂问题,例如咨询、探测、诊断、策划等。

现实世界的问题可以按照结构化程度划分成三个层次:结构化问题,是能用形式化(或称公式化)方法描述和求解的一类问题;非结构化问题难以用确定的形式来描述,主要根据经验来求解;半结构化问题则介于上述两者之间。

将人工智能课程引入到我国现行的教育中,可以让学生在了解人工智能基本语言特征、理解智能化问题求解的基本策略过程中,体验、认识人工智能技术的同时获得对非结构化、半结构化问题解决过程的了解,从而使学生了解计算机解决问题方法的多样性,培养学生的多种思维方式,更好的解决现实问题。

目前,该学科的教育正处于摸索阶段,由于中学信息技术师资水平、学校硬软件设备等条件的制约,我国尚未在中学专门开设独立的人工智能类课程,internet上与人工智能教育相关的中文信息资源也十分贫乏,在教学环境上大致存在以下问题:

(一)教学条件参差不齐。

开设好人工智能课程,就要求安排更多的实践课程和活动来增强课程的趣味性,让广大师生切实体会到人工智能对我们生活的影响。这些活动大部分要求上机操作或利用网络资源来学习交流,这就对教学条件提出了较高的要求,尤其是一些偏远农村、条件相对落后的中学在开设人工智能课程上存在很大困难。

(1)对硬件性能的要求。

人工智能课程中有较多的实践课程需要老师和学生利用网络资源,使用计算机进行操作。这就需要学校配备计算机网络教学机房,若其性能较差,会延长学生在线进行人机对话的时间,一旦遇到网络堵塞,可能连网页都打不开,这不仅浪费了仅有的'上课时间,而且大大降低了学生的学习兴趣。

(2)对软件性能的要求。

为了降低成本,学校可以利用互联网上提供的免费下载软件和免费在线教学网站等进行实践教学,可大大减少自研开发软件和软件维护的费用。但一旦遇到网络不通、网络拥挤或在线网站停止服务等情况,将无法使用网络资源进行教学,可见,软件的依赖性较强也存在很大的问题。

(1)学生的认识误区。

提及人工智能,给大多数学生的感觉是一门神秘、遥不可及的科学。很多学生认为人工智能技术是很高深的科学,离我们现实生活有一定距离,研究和接触这门科学是少数科学家的事情,从而对该科学的关注程度不高。其实,人工智能学科是一门渐渐成长的科学,它将应用在我们生活的方方面面。我们应在教学中让学生多去体验人工智能的魅力所在,吸引更多对该学科感兴趣的人去研究和使用它。

(2)教师对人工智能学科开设存在偏见。

一些从事该学科教学的教师没有接触过人工智能方面的知识,在接触过后被其中深奥难理解的知识所吓倒,认为即使开设了这门课程也不易被同学们所接受;而一些在大学接触过人工智能课程的教师则认为,其理论枯燥乏味,知识内容艰深,不适合放在高中开设。

(三)一线教师经验不足。

在我国大学教育中,开展人工智能专业课程的大学为数不多,师范类院校更是少之又少。从事人工智能领域的专业人才输出少,所以,缺乏具备一定知识结构、有专业素养的教师来担任高中信息技术课中人工智能课程的教育工作。绝大多数的一线教师并没有接受过人工智能课程的专业培训,在授课内容上的着重点掌握不好,教学目标不够明确;在授课形式上也没有前人的经验可寻,这就给一线教师带来了极大的挑战。

(一)加强软、硬件建设。

在学校条件允许的条件下,应加大硬件设施的投入,改善网络传递信息的效率,同时加强软件资源建设。鼓励师生上网搜索更多适合ai教学的网站,教师应整理出和ai相关的趣味小故事、电影、光盘等和教材相关的素材,以便更好的配合硬件教学。

(二)端正认识,增强支持。

作为教师要树立对高中人工智能选修课程的正确认识。通过对课标中规定的相关内容的深入了解和学习,克服对人工智能的神秘感或恐惧感,理性而客观的看待人工智能技术及其应用,明确在高中开设该课程的目的。同时,教师也不能因为该课程的“选修”性质,从而轻视该课程的作用。

作为学生不应该仅仅看见这门课程的娱乐趣味性,应把一些重要的技术理论知识重视起来,不能过分的放松自己而偏离了我们的教学目标。家长也应该支持和赞同学生选择该课程,不能应认识不到这门课程的作用、怕耽误学生主干课的学习而反对学生积极参与。

校方领导也不应条件限制就轻易放弃这门课程的开设,应给予积极的配合。社会各界也应加强舆论与正确引导,让更多的人们认识人工智能并予以肯定。

总之,人工智能是一门逐渐成长的科学,开设好该课程需要广大教育工作者和校方领导不断努力,互相交流,共同克服困难。

参考文献:

[1]张剑平.人工智能技术与“问题解决”[j].中小学信息技术教育,2003(10).

[2]段东辉.浅谈信息技术课程中人工智能教育[j].新乡教育学院学报,第19卷第二期2006,6.

[3]教育部.普通高中技术课程标准(实验稿).人民教育出版社,2003年4月.

[4]张家华,张剑平.开展高中人工智能教学存在的问题及对策[j].

人工智能论文

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。

论文中参考文献

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人工智能论文人工智能论文

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.

人工智能论文

人工智能和数字地球是计算机科学及信息科学发展中的重要领域。本文简述了人工智能的概念及其在计算机上的实现方式,并提出了人工智能技术在数字地球发展中几个方面的应用,最后总结了人工智能技术为数字地球的发展带来的好处。

1前言。

美国副总统阿尔.戈尔在加利福尼亚科学中心作的演讲中提出了“数字地球”这一新概念并对其作了比较全面和通俗的说明[1]。演讲中戈尔总统给出数字地球可能的无比广阔的应用前景人们可以通过数字地球技术指导仿真外交打击和监测犯罪保护生态多样性预测气候变化增加作物产量等。

在数字地球中非常重要的一点是如何使海量的地理空间数据变得有意义,即让它们能过被人们所理解。但是,在面对这些海量的数据时,我们处理的手段却是有限的。而且这些数据都是由计算机来处理的,在面对大量数据中的无用数据时,计算机是很难将其识别出来的。所以我们需要让计算机具有人类一样的智慧,将这些数据进行有效的处理。如今,人工智能技术在数字地球中有着广泛的应用。通过这一技术,人们可以高效的处理和分析这些海量数据。

人工智能在计算机上有两种不同的实现方式。一种是采用传统的编码技术,使系统呈现智能的效果,而不考虑所用的方法是否与人或动物机体所用的方法相同。另一种是模拟法(modelingapproach),它要求实现方法也和人或动物机体所用的方法相同或相似。模拟法有两种实现的算法:遗传算法和神经网络算法。

遗传算法借鉴生物进化论,将要解决的问题模拟成一个生物体,通过复制、交叉、突变等操作产生下一代解空间[3],并通过适应函数度来淘汰那些不良的个体,这样迭代进化几代之后就很有可能得到适应度函数值较高的个体。遗传算法通常用在求解问题最优解的情况下,如函数优化、组合优化等。

神经网络算法通过模拟人或动物的神经网络传递和处理信息的行为特征,进行分布式并行信息处理的算法数学模型[4]。使用神经网络算法使系统具有像人一样学习的特征。初始时,系统模块跟初生婴儿一样什么也不懂,而且会经常犯错,但是它可用通过学习,从错误中吸取教训,下一次运行时就可能改正。

人工智能能够使我们的计算机具有人能解决问题的能力,使得计算机工作起来更加的高效。而且通过人工智能的学习机制,降低其出错的几率。人工智能在数字地球中可以有以下几个方面的应用:

当前我们主要使用gps技术来做定位和导航的。但是gps只能在室外及卫星信号不被遮挡或反射的地方才能使用。因此,在室内、茂密的树木覆盖处和高层建筑地下gps就很难使用了[5]。

使用人工智能技术进行智能导航,当不能获得gps卫星信号时,系统会智能的使用基于通信基站定位、互联网定位等来提供导航。同时,人工智能系统还可以实现最优路径规划,周边信息搜索等功能。

3.2智能的人机交互。

数字地球的建设依赖于互联网、虚拟现实等技术,但是现在我们能做的仅仅是通过这些技术将我们所获得的海量数据展现在人们面前。而显示信息的形式主要是以浏览器、虚拟头盔等,这些工具存在着不能与人友好交互的问题。我们通常是通过人肢体来交互,而不能像现实生活中人们通过对话的形式交互。

3.3专家系统。

计算机较人强的地方在于它的计算速度快,将计算机的高运算速度和人的智慧集成起来构成专家系统。专家系统使用人类专家推理的模型来处理现实世界中需要专家作出解释的复杂问题,并得出与专家相同的结论[6]。

在气象预测中,我们要处理大量的气象数据。使用传统的计算机处理方式,我们还要对计算机的处理结果做大量的分析。但是通过专家系统,不仅给出处理的数据结果,还可以给出分析的结果,以便研究人员辅助研究使用。这样可以减少大量的人力耗费。

总结。

戈尔总统所提出的数字地球,不仅仅是数字化的地球,其未来的发展跟应该是在数字化的基础之上的智慧地球,正如20xx年ibm所提出的“智慧地球”。未来,电子设备将会更加智能化,人机交互将会更友好化。

同时在面对海量的地理空间数据时,使用人工智能技术可以拓宽我们队这些数据的处理能力。加快数据的处理速度、精确性等。通过智能搜索,可以快速精准的找到我们所需要的信息。就像google公司所做的智能周边搜索一样,当人们走在城市街道上的时候,系统可以搜索并显示周边我们感兴趣的一些商店、景观、饭店等信息。并且人工智能技术还能提供智能导航、人机自然语言交互、专家系统等。未来人工智能技术将在数字地球的发展中起到更大的作用。

写论文参考文献

文献综述是一种重要的学术论文,它在研究生学位论文写作、课题申报与撰写和科研写作能力的培养等方面发挥着不可替代的作用。因而,掌握这门写作技能对于提高科研能力大有裨益。只有依照文献综述的基本特点,重新建构文献综述相关知识的理论体系,才能撰写出思路清晰、内容翔实、语言简练的文献综述,并为开展科学研究提供参考。为此,根据文献综述的概念和特点,笔者提出了撰写文献综述的若干要求。但是在撰写文献综述时,需要先回答以下基本问题:

第一,国内外研究者对某一主题(或内容)进行了哪些研究?回答“研究了什么”的问题。

第二,对于某一主题,国内外研究者是怎样进行研究的?这是回答“怎么研究”的问题。

第三,对于研究结果,国内外研究者的研究之间有什么关联性?即是回答“相关性研究的区别和联系是什么”的问题。

第四,该研究有何突出性的贡献或效果?后世对该研究做出了何种评价?回答“研究怎么样”的问题。

上述的问题是构思文献综述中最核心的问题,如果能比较清楚地回答,那么这篇文献综述的主体内容就基本形成了。但是还要注意以下的若干原则,才能写出高质量和高水准的文献综述。

(一)选文献的“三最”原则。

在撰写文献综述时,收集和选用文献是前提。根据笔者的经验,总结出选用文献时的“三最”原则,即“最权威、最经典和最新的”原则。“最权威”是指当下某个研究领域内最有影响力和最知名的国内外学者、专家和教授的著作、论文、会议论文等各类文献资料,主要是学术论文;“最经典”是指在中外历史文化发展过程中,那些经历了历史和社会的检验的世界名著等,主要是书籍;“最新的”是指近几年来(一般默认为5年)发表的各种文章,而“最新的”资讯主要体现在报纸上,因为报纸信息更换速度和信息承载量都比较大,每日都在更新。

下面以撰写“高等教育学”专业等方面的文献综述为例,“最经典”的文献就是由浙江教育出版社年出版的12本汉译世界高等教育学名著丛书,比如约翰·s·布鲁贝克的《高等教育哲学》。诸如此类的名著就是经历过历史和世人的考验的学术专著,那么他们所蕴含的文化价值和知识价值就比较大。如果你在思考和撰写文献综述中,连这种非常重要的文献你都没有收集到,那么,你的研究就缺乏重要的理论支撑,其研究结果就可以预想而知了。“最权威”的论文就是《高等教育研究》和《教育研究》上发表的学术论文,它们代表着这个领域研究发展的现状和最前沿的学术动态。“最新的”的文献就是光明日报、中国社会科学在线、教育报、教师报等报纸上传递的教育类的知识或报道。恪守这“三最”原则,就为后续研究提供了最珍贵和最有价值的文献资料,有利于研究所用。

(二)读文献的忠实原则。

在选择好文献之后,就是读文献。文献既是研究的.材料,也是评论的对象。阅读文献时,可以采取“史-著-论”的顺序展开阅读,才能更接近于对原文的理解,才能分清谁是作者的观点,谁是前人的观点,哪些是描述性的文字,哪些是议论性的文字。特别一提的是,有研究者提倡“史论著”的阅读法,笔者在此讲三者的顺序略微做了一下调整,提倡采取“史-著-论”的顺序展开阅读。理由如下:“著”和“论”的存在显著差异。著作类原创性更强,知识覆盖面更广,逻辑关联性更强,而论文类知识涵盖量有限,更多作品只是对著作类的解读或释义,算是比较二次性的作品。它研究的基础已经是建立在别人的文献基础之上,而著作类,特别是学术专著,更多地体现出作者的原创性,它更多依赖于长期的教育生活实践,它的研究成果对实践的指导意义和作用更有针对性和实效性。

在研究过程中,某些研究者为了多快好省地发表论文,在对文献资料收集不全的情况下或者对文献资料并没有真正理解其中的涵义的情况下就开始写作,这就违背了对研究中的客观性和实事求是的原则。忠实于原文原观点。尤其是一些外文资料。要做到忠实原则并不容易。某些主题或学科专业类的文献并不是普通研究者或人士可以获得的最原始或一手的资料。造成这种研究的原因有:一是研究者的身份和地位;二是文献资料的珍贵程度;三是学科专业的特性。由于上述原因,所以来执行和落实忠实性原则时就会大打折扣。

(三)写作时的综述结合原则。

撰写文献综述时要“综”“述”结合。文献综述应有述有评,对所引述文献应做提炼、分析,尽量避免对所引述文献只做一般性简介。在广泛收集阅读文献的基础上,对已有研究成果作出合理性地评述,为进一步研究提供方向和依据。有些研究者不是系统化地回顾现有的研究文献,找适合研究的问题或可预测的假设,却宣称某种研究缺乏文献,从而自认他们的研究是探索性研究。这样有选择性的综述文献就带有明显的主观偏见。

“综”即收集“百家”之言,综合分析整理;“述”即结合作者的观点和实践经验对文献的观点、结论进行叙述和评论。只有把两者合理地融合在一起,才算是一篇合格的文献综述。如你所研究的主题是关于德育方面的,通过检索知网、万方、维普、人大复印资料、百链图书馆和goolge学术收索等网站,发现关于德育方面的文献资料就收集全面了。殊不知还有一些重要的文献未能进入你的视野。如中国高校人文社会科学网中关于德育研究方面的学术论文。该网站论文主要是由南京师范大学道德教育研究所主办的《道德教育研究》期刊发表的论文,而这一部分论文及研究成果就不能在上述我们常说常用的网站上查阅到。

(四)写作时的读者意识。

文献综述属于学术论文中的一种,它的读者群体具有特殊性。主要供高校、科研机构、期刊社、研发中心、企事业单位等科研人员或教学人员阅读,简言之主要供同行交流。鉴于这种特殊的读者群体,撰写文献综述时就需要考虑该群体的文化需求,学会换位思考,在恪守学术规范和职业道德的前提下,用专业和平实的语言写作,这样才能让读者理解和明白作者的真实意思。

所谓读者意识,就是写作过程假想读者对象,写作过程倾诉或交流的目标人群。作者在创作过程中始终存在着“隐在读者”,这一“读者”存在于作者创作的任何一个环节。写作中的读者意识另一层含义就是学会换位思考。如果我是读者,通过读某人写的文献综述,我能从中收获什么呢?这篇文献综述的新颖和独特之处在哪里呢?有没有一种似曾相识的感觉呢?有时,你去读别人写的文献综述时,常常能找到似曾相识的感觉,其实,这类文章多半属于低水平高重复的文章。如果在读别人的文献综述时,能找到眼前一亮或者拍案叫绝或读完之后意犹未尽之感,那么这类文献综述就算是比较上乘之作。换位思考,就是在理性分析和对比分析中,站在读者的角度体验自己写出的文献综述是怎样的感觉,试想,它将给读者们留下怎样的第一印象呢?如果我们善于这样的思考,我们就为文献综述的修改找到了方向,从而才能不断地提高自己的论文水平和质量。

综上,撰写文献综述较为妥帖的处理方式就是保持“中庸”———不偏不倚。因为没有人可以完全肯定地说自己的研究是十分完美的,也没有人可以评价他人的研究一点价值都没有。当然,这种“中庸”之道也要注意适度,如果掌握了翔实可靠的文献资料,并且对研究问题做出了理性分析,那么就要勇于打破“中庸”式的平衡。

人工智能论文

人工智能(artificialintelligence,ai)一直都处于计算机技术的最前沿,经历了几起几落……。

----长久以来,人工智能对于普通人来说是那样的可望而不可及,然而它却吸引了无数研究人员为之奉献才智,从美国的麻省理工学院(mit)、卡内基-梅隆大学(cmu)到ibm公司,再到日本的本田公司、sony公司以及国内的清华大学、中科院等科研院所,全世界的实验室都在进行着ai技术的实验。不久前,着名导演斯蒂文·斯皮尔伯格还将这一主题搬上了银幕,科幻片《人工智能》(a.i.)对许多人的头脑又一次产生了震动,引起了一些人士了解并探索人工智能领域的兴趣。

----在本期技术专题中,中国科学院计算技术研究所智能信息处理开放实验室的几位研究人员将引领我们走近人工智能这一充满挑战与机遇的领域。

----“智能”源于拉丁语legere,字面意思是采集(特别是果实)、收集、汇集,并由此进行选择,形成一个东西。intelegere是从中进行选择,进而理解、领悟和认识。正如帕梅拉·麦考达克在《机器思维》(machineswhothinks,1979)中所提出的:在复杂的机械装置与智能之间存在长期的联系。从几个世纪前出现的神话般的巨钟和机械自动机开始,人们已对机器操作的复杂性与自身的某些智能活动进行直观联系。经过几个世纪之后,新技术已使我们所建立的机器的复杂性大为提高。1936年,24岁的英国数学家图灵(turing)提出了“自动机”理论,把研究会思维的机器和计算机的工作大大向前推进了一步,他也因此被称为“人工智能之父”。

----人工智能领域的研究是从1956年正式开始的,这一年在达特茅斯大学召开的会议上正式使用了“人工智能”(artificialintelligence,ai)这个术语。随后的几十年中,人们从问题求解、逻辑推理与定理证明、自然语言理解、博弈、自动程序设计、专家系统、学习以及机器人学等多个角度展开了研究,已经建立了一些具有不同程度人工智能的计算机系统,例如能够求解微分方程、设计分析集成电路、合成人类自然语言,而进行情报检索,提供语音识别、手写体识别的多模式接口,应用于疾病诊断的专家系统以及控制太空飞行器和水下机器人更加贴近我们的生活。我们熟知的ibm的“深蓝”在棋盘上击败了国际象棋大师卡斯帕罗夫就是比较突出的例子。

----当然,人工智能的发展也并不是一帆风顺的,也曾因计算机计算能力的限制无法模仿人脑的思考以及与实际需求的差距过远而走入低谷,但是随着硬件和软件的发展,计算机的运算能力在以指数级增长,同时网络技术蓬勃兴起,确保计算机已经具备了足够的条件来运行一些要求更高的ai软件,而且现在的ai具备了更多的现实应用的基础。90年代以来,人工智能研究又出现了新的高潮。

----我们有幸采访了中国科学院计算技术研究所智能信息处理开放实验室史忠植研究员,请他和他的实验室成员引领我们走近人工智能这个让普通人感到深奥却又具有无穷魅力的领域。

----答:ai研究出现了新的高潮,这一方面是因为在人工智能理论方面有了新的进展,另一方面也是因为计算机硬件突飞猛进的发展。随着计算机速度的不断提高、存储容量的不断扩大、价格的不断降低以及网络技术的不断发展,许多原来无法完成的工作现在已经能够实现。目前人工智能研究的3个热点是:智能接口、数据挖掘、主体及多主体系统。

----智能接口技术是研究如何使人们能够方便自然地与计算机交流。为了实现这一目标,要求计算机能够看懂文字、听懂语言、说话表达,甚至能够进行不同语言之间的翻译,而这些功能的实现又依赖于知识表示方法的研究。因此,智能接口技术的研究既有巨大的应用价值,又有基础的理论意义。目前,智能接口技术已经取得了显着成果,文字识别、语音识别、语音合成、图像识别、机器翻译以及自然语言理解等技术已经开始实用化。

----数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘和知识发现的研究目前已经形成了三根强大的技术支柱:数据库、人工智能和数理统计。主要研究内容包括基础理论、发现算法、数据仓库、可视化技术、定性定量互换模型、知识表示方法、发现知识的维护和再利用、半结构化和非结构化数据中的知识发现以及网上数据挖掘等。

----主体是具有信念、愿望、意图、能力、选择、承诺等心智状态的实体,比对象的粒度更大,智能性更高,而且具有一定自主性。主体试图自治地、独立地完成任务,而且可以和环境交互,与其他主体通信,通过规划达到目标。多主体系统主要研究在逻辑上或物理上分离的多个主体之间进行协调智能行为,最终实现问题求解。多主体系统试图用主体来模拟人的理性行为,主要应用在对现实世界和社会的模拟、机器人以及智能机械等领域。目前对主体和多主体系统的研究主要集中在主体和多主体理论、主体的体系结构和组织、主体语言、主体之间的协作和协调、通信和交互技术、多主体学习以及多主体系统应用等方面。

----答:我国开始“863计划“时,正值全世界的人工智能热潮。”863-306“主题的名称是”智能计算机系统“,其任务就是在充分发掘现有计算机潜力的基础上,分析现有计算机在应用中的缺陷和”瓶颈”,用人工智能技术克服这些问题,建立起更为和谐的人-机环境。经过十几年来的努力,我们缩短了我国人工智能技术与世界先进水平的差距,也为未来的发展奠定了技术和人才基础。

----但是也应该看到目前我国人工智能研究中还存在一些问题,其特点是:课题比较分散,应用项目偏多、基础研究比例略少、理论研究与实际应用需求结合不够紧密。选题时,容易跟着国外的选题走;立项论证时,惯于考虑国外怎么做;落实项目时,又往往顾及面面俱到,大而全;再加上受研究经费的限制,所以很多课题既没有取得理论上的突破,也没有太大的实际应用价值。

----今后,基础研究的比例应该适当提高,同时人工智能研究一定要与应用需求相结合。科学研究讲创新,而创新必须接受应用和市场的检验。因此,我们不仅要善于找到解决问题的答案,更重要的是要发现最迫切需要解决的问题和最迫切需要满足的市场需求。

----问:请您预测一下人工智能将来会向哪些方面发展?

----答:技术的发展总是超乎人们的想象,要准确地预测人工智能的未来是不可能的。但是,从目前的一些前瞻性研究可以看出未来人工智能可能会向以下几个方面发展:模糊处理、并行化、神经网络和机器情感。

----目前,人工智能的推理功能已获突破,学习及联想功能正在研究之中,下一步就是模仿人类右脑的模糊处理功能和整个大脑的并行化处理功能。人工神经网络是未来人工智能应用的新领域,未来智能计算机的构成,可能就是作为主机的冯·诺依曼型机与作为智能外围的人工神经网络的结合。研究表明:情感是智能的一部分,而不是与智能相分离的,因此人工智能领域的下一个突破可能在于赋予计算机情感能力。情感能力对于计算机与人的自然交往至关重要。

----人工智能一直处于计算机技术的前沿,人工智能研究的理论和发现在很大程度上将决定计算机技术的发展方向。今天,已经有很多人工智能研究的成果进入人们的日常生活。将来,人工智能技术的发展将会给人们的`生活、工作和教育等带来更大的影响。

----人工智能也称机器智能,它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发,人工智能是研究如何制造出人造的智能机器或智能系统,来模拟人类智能活动的能力,以延伸人们智能的科学。

ai理论的实用性。

----在一年一度at&t实验室举行的机器人足球赛中,每支球队的“球员”都装备上了ai软件和许多感应器,它们都很清楚自己该踢什么位置,同时也明白有些情况下不能死守岗位。尽管现在的ai技术只能使它们大部分时间处于个人盘带的状态,但它们传接配合的能力正在以很快的速度改进。

----这种ai机器人组队打比赛看似无聊,但是有很强的现实意义。因为通过这类活动可以加强机器之间的协作能力。我们知道,internet是由无数台服务器和无数台路由器组成的,路由器的作用就是为各自的数据选择通道并加以传送,如果利用一些智能化的路由器很好地协作,就能分析出传输数据的最佳路径,从而可以大大减少网络堵塞。

----我国也已经在大学中开展了机器人足球赛,有很多学校组队参加,引起了大学生对人工智能研究的兴趣。

未来的ai产品。

----安放于加州劳伦斯·利佛摩尔国家实验室的asciwhite电脑,是ibm制造的世界最快的超级电脑,但其智力能力也仅为人脑的千分之一。现在,ibm正在开发能力更为强大的新超级电脑--“蓝色牛仔”(bluejean)。据其研究主任保罗·霍恩称,预计于4年后诞生的“蓝色牛仔”的智力水平将大致与人脑相当。

----麻省理工学院的ai实验室进行一个的代号为cog的项目。cog计划意图赋予机器人以人类的行为。该实验的一个项目是让机器人捕捉眼睛的移动和面部表情,另一个项目是让机器人抓住从它眼前经过的东西,还有一个项目则是让机器人学会聆听音乐的节奏并将其在鼓上演奏出来。

----/报道,比利时的starlab正在制造一个人工猫脑,这个猫脑将有7500万个人造神经细胞。据称,移植了人工猫脑的小猫能够行走,还能玩球。预计它将于制作完程。

写论文参考文献

由于文献综述的特点,致使它的写作既不同于“读书笔记”“读书报告”,也不同于一般的科研论文。因此,在撰写文献综述时应注意以下几个问题:

1、搜集文献应尽量全。掌握全面、大量的文献资料是写好综述的前提,否则,随便搜集一点资料就动手撰写是不可能写出好多综述的,甚至写出的文章根本不成为综述。

2、注意引用文献的代表性、可靠性和科学性。在搜集到的文献中可能出现观点雷同,有的文献在可靠性及科学性方面存在着差异,因此在引用文献时应注意选用代表性、可靠性和科学性较好的文献。

3、引用文献要忠实文献内容。由于文献综述有作者自己的评论分析,因此在撰写时应分清作者的观点和文献的内容,不能篡改文献的内容。

4、参考文献不能省略。有的科研论文可以将参考文献省略,但文献综述绝对不能省略,而且应是文中引用过的,能反映主题全貌的并且是作者直接阅读过的文献资料。

总之,一篇好的文献综述,应有较完整的文献资料,有评论分析,并能准确地反映主题内容。

写论文参考文献

撰写文献综述通常出于某种需要,如为某学术会议的专题、从事某项科研、为某方面积累文献资料等等,所以文献综述的选题,作者一般是明确的,不象科研课题选题那么困难。文献综述选题范围广,题目可大可小,大到一个领域、一个学科,小到一个方法、一个理论,可根据自己的需要而定。初次撰写文献综述,所选题目宜小些,这样查阅文献的数量相对较小,撰写时易于归纳整理,否则,题目选得过大,查阅文献花费的时间太多,影响实习,而且归纳整理困难,最后写出的综述大题小作或是文不对题。

选定题目后,应围绕题目进行搜集与问题有关的文献。关于搜集文献的有关方法有多种,如看专著、年鉴法、浏览法、滚雪球法、检索法等等。搜集文献要求越全越好,因而最常用的方法是用检索法。搜集好与文题有关的参考文献后,就要对这些参考文献进行阅读、归纳、整理,如何从这些文献中选出具有代表性、科学性和可靠性大的单篇研究文献十分重要,从某种意义上讲,所阅读和选择的文献的质量高低,直接影响文献综述的水平。因此在阅读文献时,要写好“读书笔记”、“读书心得”和做好“文献摘录卡片”。用自己的语言写下阅读时得到的启示、体会和想法,将文献的精髓摘录下来,不仅为撰写综述时提供有用的资料,而且对于训练自己的表达能力,阅读水平都有好处,特别是将文献整理成文献摘录卡片,对撰写综述极为有利。

人工智能论文

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。

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1.1工程前期对环境的影响。

长期以来,公路的规划、设计人员没有对于公路的环保问题如何解决给予足够的重视。在工程可行性研究阶段也要求对环境影响进行分析评价并提出相应的环保措施,但由于公路工程施工对沿线土地资源、水资源、森林资源、野生动物资源、景观资源等造成的影响和破坏程度大多没有量化指标,因而在实际操作过程中,从管理层到设计人员,往往忽略工程建设与使用对环境造成的负面影响,从而导致公路规划与设计在环保方面的不足。

1.2工程施工期对环境的影响。

施工期主要包括施工放样、场地清理、征地及拆迁安置、建立施工驻地等施工前期准备工作和正式组织施工两大活动。

施工期间拟建项目由于挖土填土、借土弃土、改移河道、清理表土、开采料场等活动会造成地表植被破坏、地形改变、沟谷大量消失,恶化生物栖息的生态环境,加速地表侵蚀,增大地表径流,增加水土流失,改变自然流水形态,加剧水质恶化,从而直接导致对自然环境的破坏。

1.3项目营运期对环境的影响。

营运期开始意味着项目巨大的经济效益和社会效益开始发挥作用,同时也意味着对沿线环境产生长期负面影响的开始。随着交通量的与日俱增,噪声和汽车尾气及粉尘污染逐渐加剧,噪音对沿线居民、学校和机关单位的学习、工作和休息产生长期的不利影响。

2.1工程前期环保措施。

2.1.1珍惜自然环境,规划好公路用地范围。

1)保护土地、水体、空气和生物资源,珍惜现有资源价值。合理产生新的生产用地,保护和增强现有土地的利用。

2)路线应与城镇规划相协调,促进城镇更新及改善环境。一方面尽量减少项目与城镇规划相干扰,又要有利于城镇的发展;另一方面又要方便车辆进出城镇,尽量保持项目与城镇的合理间距———“靠而不近,离而不远”。

3)避开环境敏感性区域。如学校、工厂、医院、名胜古迹、自然保护区、湿地和鸟类栖息地、精密仪器基地和军事设施等。

2.1.2设计要结合自然地形。

1)平面线形:在满足规范要求的情况下采用较低技术指标是使路线顺应地形的一个好办法,采用各种类型的曲线也会取得较好的效果。

2)纵面线形:合理设置纵坡和竖曲线使纵面线顺应地形成渐变、顺滑的纵坡线,避免大填大挖。深开挖路段要多考虑隧道方案,可避免山体开挖,保护森林植被和水土资源。

3)边坡设计:在确保稳定的情况下,边坡的形状要尽可能与周围的景观协调,并用植物进行绿化(可结合各种土工防护结构和其它绿化基础工程综合实施)处理,坡脚、坡顶、坡面相交处等处的棱角要进行弧形整理,既可产生自然美感又可防风蚀。

2.2施工阶段环保措施。

1)减少水土流失。根据实际填挖土质合理设置边坡坡度;合理设置土石方填挖施工现场临时排水系统,及时疏导雨水,以减少雨水对挖填土坡坡面的冲蚀;填方坡面应及时夯实并进行边坡绿化;合理确定借土弃土位置,合理开采砂石料场,注意料场弃土弃渣分离处理。

2)减少噪音污染。禁止噪音超标机械进入施工现场,平时注意机械维修保养;合理安排施工组织计划,尽量减少施工活动对沿线居民集中点的干扰。

3)防止大气污染。材料堆放应采取必要挡风措施,减少扬尘。组织好材料和土方运输,防止材料散落造成环境污染。材料运输宜采用封闭性较好的自卸车运输或采用覆盖措施。对施工场地、材料运输及进出料场的道路应经常洒水防尘。

4)防止水质污染。加强对施工队伍的生活污水处理,严禁将其直接排入河道水流中;对路基清除淤泥表土应回收到路上处理或运到指定地点堆弃;弃石弃土应运到合理地点,不得任意堆放,更不能淤塞河道;对桥梁围堰施工,应注意围堰土在施工结束后的清除工作,避免阻塞河道。

2.3营运期环保措施。

1)加强公路管养工作,对路面和边沟应定期清理。加强边沟、边坡、涵管、急流槽、导流坝和路田分界墙的养护维修工作。对沿线收费站和服务区的垃圾及污水要进行环保处理。

2)加强公路绿化及其养护工作,既创造良好的视觉景观,又可降噪防尘。

3)加强交通管理,控制不符合环保和技术规定的车辆上路行驶,路线靠近或穿越居民区应限制鸣笛,完善交通标志、标线,保持良好的交通运输服务状态。

1)加强环保意识和宣传力度。公路工程必然要对环境产生负面影响,而环境保护工作已越来越受到重视,因此,在公路工程全过程中应加强环保工作。必须加大公路环境保护工作的力度,从宣传教育方面入手,切实提高公路施工人员的环保意识。

2)规范施工全过程,使工程项目可持续发展。公路施工环保工作要从源头抓起,首先要有环保观念,在公路设计阶段就应重视环保措施,并在公路工程开工前,制定一套完整环保制度,在营运期间加强可持续发展养护工作,将环保落到实处,将公路施工对环境的负面影响降低到最低。

3)完善监督制度,使环保措施有效实施。只有建立切实可行的监督机制,将环境保护与工程质量考核相结合,落实责任到人,才能使环保措施得以有效长期的实施。加强对公路环境问题的深入研究,促使我国公路建设、公路环境治理水平早日达到发达国家水平。

[1]张跃峰.公路工程环境保护措施研究[j].交通世界,2007.

[2]何林,魏援.公路环境保护与环境影响评价[j].青海交通科技,2007.

[3]彭淑清,钟坚勇.公路建设与环境保护探讨[j].华东公路,2008.

[4]郭发忠.公路工程设计中环境保护的实践[j].重庆交通学院学报,2008.

[5]刘纯青,龙春英.高速公路路堑边坡景观营建艺术模式初探[j].安徽农业科学,2007.

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