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人工智能论文
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。
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。
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论文中参考文献
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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
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。
写论文参考文献
文献综述的格式与一般研究性论文的格式有所不同。这是因为研究性的论文注重研究的方法和结果，而文献综述要求向读者介绍与主题有关的详细资料、动态、进展、展望以及对以上方面的评述。因此文献综述的格式相对多样，但总的来说，一般都包含以下四部分：即前言、主题、总结和参考文献。撰写文献综述时可按这四部分拟写提纲，在根据提纲进行撰写工作。
前言部分，主要是说明写作的目的，介绍有关的概念及定义以及综述的范围，扼要说明有关主题的现状或争论焦点，使读者对全文要叙述的问题有一个初步的轮廓。
主题部分，是综述的主体，其写法多样，没有固定的格式。可按年代顺序综述，也可按不同的问题进行综述，还可按不同的观点进行比较综述，不管用那一种格式综述，都要将所搜集到的文献资料归纳、整理及分析比较，阐明有关主题的历史背景、现状和发展方向，以及对这些问题的评述，主题部分应特别注意代表性强、具有科学性和创造性的文献引用和评述。
总结部分，与研究性论文的小结有些类似，将全文主题进行扼要总结，对所综述的主题有研究的作者，最好能提出自己的见解。
参考文献虽然放在文末，但却是文献综述的重要组成部分。因为它不仅表示对被引用文献作者的尊重及引用文献的依据，而且为读者深入探讨有关问题提供了文献查找线索。因此，应认真对待。参考文献的`编排应条目清楚，查找方便，内容准确无误。
论文参考文献
我国矿产资源丰富，因此矿产资源的开发和利用对我国经济发展有着重要意义，然而自从矿产资源开发以来就暴露出一些问题，尤其是不合理的矿山建设对环境产生了破坏作用。而我国对环境保护问题的重视还处于发展阶段，迫切需要对前期建设中的失误进行弥补，对问题进行修补。
矿山建设；环境保护；保护措施。
伴随着我国经济的快速发展，而又同时作为一个最大的发展中国家，对资源的需求量正在逐步增大。国家发展规划一再强调，经济的发展要又好又快，不能走西方国家发展的老路，不能重复先破坏后修复的经济发展道路，在资源开发的同时就注重环境的保护。矿山建设也一样，它所造成的问题主要造两个大的方面，一方面是开采方法不够合理规范，另一方面是对开采后的废料处理不当，对环境造成了污染。因此，工作单位与工作人员必须响应国家的号召，在开采过程中提高对环境保护的重视程度，努力做到既能取得良好的经济效益，又能保护环境。
1.1目前矿山建设中的破坏性影响。
矿山开采主要采用地上和地下两种方式，然而这两种开采方式都存在一定的弊端，都会对环境造成一定的破坏作用。矿山开采会对地表的生态环境造成破坏，会改变原有的地表地貌特征，严重影响植被覆盖率。而地表植被的破坏对其他生态环境有着重要的影响，有可能引起生物多样性的减少，水土流失等问题。不恰当的开采行为严重时可能会造成地表坍塌也就是塌方的危险，地下水位也可能会因此受到影响。对矿石开采后的产生的废石、尾矿等固体污染物的处理不当也会严重影响环境，主要体现在对土壤环境和大气环境的影响上。其中，有一部分废石所含有的化学成分会引发自燃现象，并释放出对环境或人体产生伤害的气体。除此之外，挖矿井所产生的废水也是重要的污染源。
1.2对其重要程度的分析。
环境是人类赖以生存的基础，与人类生存密切相关，甚至起着决定作用。环境保护不仅仅是我们一个国家更是全世界共同面临的问题，如果没有处理好环境问题将使我国的经济发展面临严峻的挑战。就目前来看，我国已经重视环境保护问题，保护环境已经成为我国的一项基本国策。矿山建设中产生的环境问题无疑是环境问题中的重要组成部分，它对环境的影响是多方面的，不仅影响人们的日常生活和生活环境，也影响了经济。环境不仅仅是针对当下时代生活的人，更是对几十年乃至几个世纪后的人类而言，他们的生活环境取决于我们现在的所做所为。矿山建设所面临的不仅仅是资源枯竭的问题，对地表环境，对土壤、大气等都会产生重要的影响，几乎影响到整个生态环境。
2.1合理处理废水，防治水源破坏。
由于我国人口基数大，淡水资源十分有限，工业用水需求量大，每个人所占有的淡水资源量很有限，远远落后于世界平均水平，水资源匮乏的现象在矿区就更为严重了。我国矿山酸性水污染普遍较为严重，主要分布在有色金属、化工矿山和部分含硫冶金矿山。处理酸性水总的原则是：在生产过程中减少酸性水的产生，在排放前加以必要的处理以及对酸性水进行重复利用。生产过程中的工程技术需要不断地改进，将用水洗净矿产的过程尽量减少，减少所需要的净水用量，有足够技术支持的可以采用封闭净化的技术。对于酸性废水和碱性废水同时存在于矿山，可以进行酸性水和碱性水中和处理，节省环保费用。
另外，可以采用其他物理方法对治理酸水。废水处理方法也应该得到改善，尽可能地减少废水的排放，或对废水进行再处理后再进行排放。处理后的废水可以重复使用，既减少了浪费，也对环境的不利影响最小化。无论是排放还是再利用都需要对废水进行一定的处理，这就要求废水处理技术的不断提高。最重要的原则就是保护水源，矿山往往接近于水源，污染了水的源头就意味着污染了一条河，一片区域，对人们的生产生活造成巨大的影响。建造封闭性高的工厂，严格控制，严格把关，提高管道的防渗透能力，定期检查管道的破损情况，避免管道中的废水泄漏造成污染的现象。在矿山建设中，要提高对水的重要性的认识，减少水资源的使用，合理处理废水，杜绝水资源的浪费。
2.2对大气环境污染物的治理。
在矿山建设中对大气产生污染的主要是粉尘和废气，粉尘和废气中的有害成分对工作人员的身体健康有危害。在工作开展过程中，空气中弥漫着粉尘，通过人类的呼吸进入呼吸道，引发呼吸道感染，容易诱发多多种疾病，粉尘更被称作人类健康的天敌。粉尘和废气不仅影响人类的健康，对大气的污染也是极为严重的。由此看来，粉尘和废气的治理也是矿山环保建设中重要环节。对于废气的治理方法是多样的。首先，可以优化动力结构，采用污染小，环保的动力资源，如使用电力、天然气等对环境影响较小的动力资源，也可依靠科学技术开发使用新型能源，将新能源技术运用到矿山建设中。
另外，可以采用尾气排放相对较少的，符合国家制定的尾气排放标准的柴油机。这两种方法的治理原则是从污染的源头进行治理，也可以安装净化尾气的装置，使尾气的排放能够安全，无污染。就粉尘治理而言，通过对粉尘产生的原理的分析，提出相应的方法加以应对。在作业过程中采用静电除尘，使用旋风式除尘器，或者脉冲布袋除尘器捕集作业过程中产生的岩粉，不使岩粉扩散和污染作业场地。除次之外，在作业中还可以配合水的使用，可在场地中建设水道，并适当地喷洒，增加空气湿度，以达到使粉尘潮湿，难以在空中飞扬的目的。粉尘和废气的适当处理是对工作人员身体健康的一种保障，也是对保护环境的责任的履行。
环境保护是矿山建设的重要课题，环境污染往往比环境治理要简单得多，因此在矿山建设过程中就应该注意环境保护，将污染降到最低。哪怕是市场经济占主导地位的今天，也不能只顾经济利益，忽视道德问题，经济的发展要遵循可持续发展战略，竭泽而渔的思想应该抛弃。需要加强环境保护教育工作，提高环境保护意识，深入贯彻落实科学发展观与可持续发展战略，以适应现代社会对环境标准的新要求。国家、地方出台的标准也会越来越严格，对污染物的排放严格限制，减少矿山建设中对环境的迫害。国家、地方、工作单位、工作人员、公众都应该站在自己的角度采取相应的措施来保护环境。
[1]郑红,董影卓,安冬梅,等.矿山环保现状与防治对策的思考矿[j].业快报,2001.(4).
[2]管荣根,顾玲,陈静,等.矿山机械环保问题的探讨矿山机械[j].矿山机械,2001(8).
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。
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。
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。
人工智能论文
智能交通系统(intelligenttransportationsystems,简称its)是将先进的信息技术、数据通讯传输技术、电子传感技术、电子控制技术及计算机处理技术等有效地集成运用于整个地面交通管理系统而建立的一种在大范围内、全方位发挥作用的,实时、准确、高效的综合交通运输管理系统。its能有效地利用现有交通设施、减少交通负荷和环境污染、保证交通安全、提高运输效率、促进社会经济发展、提高人民生活质量,并以推动社会信息化及形成新产业而受到各国的重视。目前已形成世界二十一世纪的发展方向。
交通仿真是智能交通领域的重要分支,它是利用最先进的计算机技术,通过仿真模拟的方法来分析交通问题,辅助交通管理人员做决策。传统上,数学推导、科学实验是进行科学研究、解决科学问题的主要方法。对于交通问题来说,由于参与交通的人很多,影响交通出行的因素也很多,人们很难、甚至无法对交通问题建立精确的数学模型。同时,由于安全、法规,以及开销方面的原因,进行现场交通实验通常也是不可行的。而交通仿真恰恰能够有效地解决上述两个方面的困难。
然而,传统的交通仿真由于设计理念上的原因,并不能从根本上有效地解决交通问题。这是因为,交通系统是一个庞大的复杂系统,必须用对付复杂系统的方法来处理,也就是要用综合的方法,而不是还原分解的方法来处理。
城市交通系统是一个典型的复杂系统:。
1)城市交通系统是由经济、环境、人口等因素综合作用的结果,必须全面综合地考虑城市交通和这些系统之间的关系。例如,不能为例城市交通问题的解决,而导致城市生态恶化,危害人居环境;不能为了城市交通的畅通,阻碍城市社会经济活动的健康发展。我们必须在已有工作的基础上,突破传统思维,探索研究此类复杂系统的新途径,而基于人工系统的研究方法正是这种有效途径之一。
2)城市交通问题不存在“一劳永逸”的解决方案。城市交通系统涉及人与社会的动态变化,本身也在不断变化和发展之中,不可避免地需要一个不断深化地认识过程,这类系统实际上不存在精确完备的整体解析模型。因此,无法“一劳永逸”地解决城市交通问题,我们需要基于“不断探索和改善”的原则,研究建立有效可行的计算实验方法体系,为不断地完善城市交通系统的综合可持续发展方案提供科学依据。
3)城市交通问题不存在一般意义下的最优解,更不存在唯一的最优解。首先,基于解析模型的最优解与假设条件直接相关,具有条件敏感性,但对于城市交通这样的问题,假设条件与实际情况往往存在很大差别。其次,解决这些问题一般不存在单一的优化指标,而多层次多目标优化往往导致多个甚至无数个解决方案,就连采用近似模型的多目标优化也是如此。再者,对于这类复杂系统,有时甚至连确定一个量化的综合优化指标也有困难,特别是由于复杂系统长期行为的不可预测性,试图求解其某一最优化解决方案本身就是不可行的。因此,我们应当接受有效解决方案的概念,而且还要接受一般情况下存在多个有效解决方案的事实。在这种情况下,我们应该利用平行系统方法,追求具有动态适应能力的有效解决方案。
基于以上分析,中国科学研自动化所王飞跃研究员提出了人工交通系统的概念。其基本思想是利用人工社会的理论与方法,把交通仿真推向更高的层次、获得更广的视野。它利用基于代理的建模、面向对象的编程和并行分布式计算等方法和技术,“生长”和“培育”交通系统,即“人工交通系统”。
利用人工交通系统解决问题的思路跟改革开放摸着石头过河差不多,不断探索和改善,使过程、方法更科学化、系统化、综合化,不断改善探索建立城市交通、物流、生态综合发展的理论和方法体系。
人工交通系统有三个核心组成部分:。
三是平行管理运行,虚拟交通系统与实际交通系统相结合,直接采集现实交通数据,进行超前运算,以判断可能发生的交通事件,提前采取预防措施,为交通的高效畅通提供保障。
人工交通系统具有以下特点:。
1)在宏观认识上,人工交通系统不是单纯的讨论交通自身的问题。相反,人工交通系统将交通看作社会整体的一个子系统,与经济、人口、环境、气候等子系统具有平等的地位,并将各个子系统之间的相互衔接、相互联系、相互作用和相互影响作为研究的重点之一。
2)在仿真方法上,人工交通系统属于微观仿真的范畴,但是不局限于研究局部的交通问题。人工交通系统面向大区域的仿真研究,采用复杂性科学中“涌现”的原理,在底层建立单个交通出行元素的代理模型,通过大交通区域内单个代理模型之间的相互作用,“涌现”出宏观的交通现象。
3)在实现手段上,人工交通系统不能在单一、孤立的计算机上进行仿真,要使人工交通系统具备真实交通系统的分散性和社会性,必须采用先进的分布式计算方法,如网格和p2p等,在互联网上建立结构化、分散化的虚拟交通路网系统,并且通过终端界面将网络中的真实人吸引到人工交通系统的运行中来,以使每一个代理模型具有逼近现实的社会属性。
4)在仿真目的上,人工交通系统不是一味的追求逼近现实交通环境和状态。除此之外,人工交通系统可以通过调整参数、添加随机事件等方法产生现实交通系统可能但尚未发生的交通现象,用以制定突发事故的紧急预案、交通控制方案的预评估以及交通参与人员的培训等等。
人工系统说起来有一点抽象,其实说穿了很简单。第一是充分利用计算机技术的发展,第二是仿真与模拟的常态化。仿真不再是一个项目立项前跑一跑看看行不行的手段,仿真要秒秒在、分分在、永远在。它是经验与知识的数字化、动态化和即时化,使人工影响现实,虚拟影响实在。
人工交通系统完善之后,人们可以像玩网络游戏一样,作为一个行人或司机加入到系统中,不必出门即可体验交通;交警同志可以在人工交通系统中学习指挥交通,而不必担心造成拥堵;交通分析人员可以利用人工交通系统研究各种突发事故对交通的影响,而不必担心人民的生命财产受到威胁;交通管理和决策人员可以在人工交通系统试验交通政策和方案,而不必承担决策失败的风险。
写论文参考文献
文献资料是多类型的，包括是学术著作、期刊论文、学位论文、研究报告、研讨会论文、政府部门的资料与数据汇编、国家政策文件等。
当前，很多毕业生写论文参考的文献主要集中在期刊论文、学术著作和学位论文，对国家政策文件、研究报告、研究会论文等关注不够，因此参考的文献类型较少，出现比较片面、或研究不典型的情况。
从学术研究上来说，这两者是同等重要的，但是对于一些特殊专题来说，研究后者可能更有价值。
比如国家政策不仅包含过去的研究成果，也包含目前研究的热点、前沿问题，是研究中不可忽视的文献。
所以，文献综述要尽可能参考不同类型的文献资料，做到全面有力。
二、过度依赖已有的研究成果。
学术研究是渐进的过程，新的研究要依赖于过去已有的'研究成果，但是，过度依赖就成为一种简单的重复。
目前，不少研究生写文献综述时，很难跳出别人的研究思路框架，不自觉的重复别人的观点，或者用目前已有大量参考文献的研究领域作为选题，这些都是对已有的研究成果过度依赖的表现，这也导致很难有学术创新成果。
所以，写文献综述时，我们首先要明白一点，文献综述是为了找到的研究起点。
在文献综述写作过程中，不能过度依赖已有的研究理论或观点，大胆的做出突破。
三、否定已有研究成果。
有些研究者在表达自己观点时，热衷于否定已有研究成果，并以此来凸显自己研究的原创性。
要知道，文献综述要坚持全面性原则，批判与肯定同时进行，当方面的批判或肯定都是不理性的，也是不客观的。
目前，很多毕业论文总是喜欢说自己的研究填补了空白，对别人的研究不能给予客观的评价。
然而，其所谓的空白不外乎两种情况：一是研究意义重大但实在太难没人研究；二是研究没有意义或价值所以没人研究。
其实，从根本上来说，这样的研究空白是有风险的，更何况，为了凸显自己而极力否定他人研究这种行为本身就是不理性的，没有价值的。
所以，我们在写文献综述时，应该客观的评价已有的研究成果，避免对其局限性大做文章，这是对研究者的尊重，也能保证自己研究的客观性。
四、简单罗列文献。
文献综述应该是通过寻找各种文献的内在关联来实现学术增值，而不是对已有文献的简单罗列。
有些研究者在写文献综述时，会不自觉的将文献罗列在一起，将各种没有关联的文献罗列在一起确实会比较容易，但这只能是一种低水平的描述型文献综述，很难获得审稿人的认可。
由于文献繁多，很多原始文献是比较凌乱无序的，所以，作者写文献综述时，首先要对原始材料进行整理，即订正那些错误的材料，补充那些缺漏的材料，区分哪些材料是有用的，哪些是没用的，哪些是过时的。
其次，要对原始材料进行强有力的关联论证，即找出这些原始材料之间的内在关联，诸如今天的研究跟过去的研究有什么关联，未来的研究同今天的研究有什么关联。
最终在它们之间的内在关系引导下来写文献综述。
人工智能论文
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。
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.