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機械電子工程與人工智能的關(guān)系初探
電子工程與傳統的機械工程相比來(lái)言是較新的學(xué)科，兩者于上世紀逐漸結合在一起。隨著(zhù)人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展. 機械電子工程由傳統的能量連接、動(dòng)能連接逐步發(fā)展為信息連接，使得機械電子工程具有了一定的人工智能。人工智能技術(shù)伴隨著(zhù)機械電子工程的日益復雜，也得到了長(cháng)足的發(fā)展。
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)展可以分為3個(gè)階段：第一階段是以手工加工為主要生產(chǎn)力的萌芽階段，這一時(shí)期生產(chǎn)力低下，人力資源的匱乏嚴重制約了生產(chǎn)力的發(fā)展，科學(xué)家們不得不窮極思變，引導了機械工業(yè)的發(fā)展。第二階段則是以流水線(xiàn)生產(chǎn)為標志的標準件生產(chǎn)階段，這種生產(chǎn)模式極大程度上提高了生產(chǎn)力，大批量的生產(chǎn)開(kāi)始涌現，但是由于對標準件的要求較高.導致生產(chǎn)缺乏靈活性，不能適應不斷變化的社會(huì )需求。第三階段是現在我們常見(jiàn)的現代機械電子產(chǎn)業(yè)階段，而以機械電子工程為核心的柔性制造系統正是這一階段的產(chǎn)物。
1.2機械電子工程的特點(diǎn)1)設計上的不同。機械電子工程并非是一門(mén)獨立學(xué)科，而是一種包含有各類(lèi)學(xué)科精華的綜合性學(xué)科。在設計時(shí)，以機械工程、電子工程和計算機技術(shù)為核心的機械電子工程會(huì )依據系統配置和目標的不同結合其他技術(shù)。工程師在設計時(shí)將利用自頂向下的策略使得各模塊緊密結合，以完成設計;2)產(chǎn)品特征不同。機械電子產(chǎn)品的結構相對簡(jiǎn)單，沒(méi)有過(guò)多的運動(dòng)部件或元件。它的內部結構極為復雜，但卻縮小了物理體積.拋棄了傳統的笨重型機械面貌，但卻提高了產(chǎn)品性能。
2、人工智能
2.1人工智能的定義人工智能是一門(mén)綜合了控制論、信息論、計算機科學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、語(yǔ)言學(xué)、哲學(xué)等多門(mén)學(xué)科的交叉學(xué)科，是21世紀最偉大的三大學(xué)科之一。筆者認為，人工智能是研究通過(guò)計算機延伸、擴展、模擬人的智能的一門(mén)科學(xué)技術(shù)。
2-2人工智能的發(fā)展史
2.2.1萌芽階段17世紀的法國科學(xué)家B.Pascal發(fā)明了世界上第一部能進(jìn)行機械加法的計算器轟動(dòng)世界，從此之后，世界各國的科學(xué)家們開(kāi)始熱衷于完善這一計算器，直到馮諾依曼發(fā)明第一臺計算機。人工智能在這一時(shí)期發(fā)展緩慢，但是卻積累了豐富的實(shí)踐經(jīng)驗，為下一階段的發(fā)展奠定了堅實(shí)的基礎。
2.2.2第一個(gè)發(fā)展階段在1956年舉辦的“侃談會(huì )”上，美國人第一次使用了“人工智能”這一術(shù)語(yǔ)。這一階段的人工智能主要以翻譯、證明、博弈等為主要研究任務(wù)，LISP語(yǔ)言就是這一階段的佼佼者。
2.2.3挫折階段6O年代中至70年代初期，當人們深入研究人工智能的工作機理后卻發(fā)現.用機器模仿人類(lèi)的思維是一件非常困難28的事.許多科學(xué)發(fā)現并未逃離出簡(jiǎn)單映射的方法，更無(wú)邏輯思維可言。但是，仍有許多科學(xué)家前赴后繼的進(jìn)行著(zhù)科學(xué)創(chuàng )新，在自然語(yǔ)言理解、計算機視覺(jué)、機器人、專(zhuān)家系統等方面取得了卓爾有效的成就。1972年，法國科學(xué)家發(fā)現了Prolog語(yǔ)言.成為繼LISP語(yǔ)言之后的最主要的人工智能語(yǔ)言。
2. 2.4第二個(gè)發(fā)展階段以1977年第五屆國際人工智能聯(lián)合會(huì )議為轉折點(diǎn)。人工智能進(jìn)入到以知識為基礎的發(fā)展階段，知識工程很快滲透于人工智能的各個(gè)領(lǐng)域，并促使人工智能走向實(shí)際應用。
2.2.5平穩發(fā)展階段由于國際互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的普及，人工智能逐漸由單個(gè)主體向分布式主體方向發(fā)展，直到今天，人工智能已經(jīng)演變的復雜而實(shí)用.可以面向多個(gè)智能主體的多個(gè)目標進(jìn)行求解。
最近五十年間.網(wǎng)絡(luò )的普及給信息傳遞帶來(lái)了新的生命。人類(lèi)進(jìn)入到了信息社會(huì )，而信息社會(huì )的發(fā)展離不開(kāi)人工智能技術(shù)的發(fā)展。不論是模型的建立與控制，還是故障診斷，人工智能在機械電子工程當中都起著(zhù)處理信息的作用。
由于機械電子系統與生俱來(lái)的不穩定性，描述機械電子系統的輸入與輸出關(guān)系就變得困難重重.傳統上的描述方法有以下幾種：1)推導數學(xué)方程的方法;2)建設規則庫的方法;3)學(xué)習并生成知識的方法。傳統的解析數學(xué)的方法嚴密、精確，但是只能適用于相對簡(jiǎn)單的系統�，F代社會(huì )所需求的系統日益復雜.經(jīng)常會(huì )同時(shí)處理幾種不同類(lèi)型的信息。由于人工智能處理信息時(shí)的不確定性、復雜性，以知識為基礎的人工智能信息處理方式成為解析數學(xué)方式的替代手段。
3、通過(guò)人工智能建立的系統一般使用兩類(lèi)方法：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )系統和模糊推理系統。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )系統可以模擬人腦的結構，分析數字信號并給出參考數值;而模糊推理系統是通過(guò)模擬人腦的功能來(lái)分析語(yǔ)言信號。兩者在處理輸入輸出的關(guān)系上有相同之處也有不同之處：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )系統物理意義不明確，而模糊推理系統有明確的物理意義：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )系統運用點(diǎn)到點(diǎn)的映射方式，而模糊推理系統運用域到域的映射方式;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )系統以分布式的方式儲存信息，而模糊推理系統則以規則的方式儲存信息;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )系統輸入時(shí)由于每個(gè)神經(jīng)元之間都有固定聯(lián)系，計算量大，而模糊推理系統由于連接不固定，計算量較小;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )系統輸入輸出時(shí)精度較高，呈光滑曲面，而模糊推理系統精度較低，呈臺階狀。
模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )系統做到了兩者功能的最大融合，使信息在網(wǎng)絡(luò )各層當中找到一個(gè)最適合的完全表達空間。邏輯推理規則能夠對增強節點(diǎn)函數，為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )系統提供函數連結，使兩者的功能達到最大化。
4、結論
科學(xué)的不斷發(fā)展帶來(lái)的不僅是學(xué)科的高度細化、深化，而且是學(xué)科間的高度融合。人工智能就是各學(xué)科交叉與綜合之后的結果.秉承這一天性，人工智能與機械電子工程自然的進(jìn)行了完美融合，這一全新領(lǐng)域的發(fā)展必將引領(lǐng)世界潮流， 促進(jìn)生產(chǎn)力的飛速發(fā)展。
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