发布时间：2023-06-15 17:16:31
序言：写作是分享个人见解和探索未知领域的桥梁，我们为您精选了8篇的人工智能发展前景样本，期待这些样本能够为您提供丰富的参考和启发，请尽情阅读。
当今社会已经进入了人工智能时代，人工智能的应用，大大改善了我们的生活。大数据时代已经来临，不论是从数据的使用，挖掘，处理等方面，都为人工智能的应用起到了基础和保障。
1人工智能
1.1人工智能的定义。人工智能（ArtificialIntelligence），简称AI。属于计算机学科下的分支，顾名思义，它是一门专门研究类人化的智能机器学科，即利用现阶段科学的研究方法和技术，研制出具有模仿、延伸和扩展人类智能的机器或智能系统，从而实现利用机器模仿人类智能的一切行为。1.2人工智能的研究背景。在1956年的达特矛斯会议上，“人工智能”这一术语正式由麦卡锡提议并采用了，随后人工智能的研究取得了许多引人注目的成就。在这之后，科研人员进行了许多的研究和开发，人工智能这个话题也取得了飞速的发展。人工智能是一门极具挑战性的科学，从事这项工作的人必须了解计算机知识、心理学和哲学理念。人工智能的研究包涵广泛的科学知识，以及其他领域的知识，如机器学习、计算机视觉等。一般来说，人工智能研究的主要目标是使机器能够做一些通常需要人工智能完成复杂工作的机器。1.3人工智能的研发历程。早期研究领域：人工智能专家系统，机器学习，模式识别，自然语言理解，自动定理证明，自动编程，机器人，游戏，人工神经网络等，现在涉及以下研究领域：数据挖掘，智能决策系统，知识工程，分布式人工智能等。数据挖掘的出现使得人工智能的研究在应用领域得到广泛的发展。以下简要介绍其中的几个重要部分：（1）专家系统。所谓专家系统就是控制计算的智能化程序系统，通过研发人员总结归纳了专业学科知识和日常经验，能够知道计算机完成某个领域内的专业性活动或者解决某些专业级别的问题。人工智能技术可以合理利用已知的经验体系在复杂环境中，解决和处理复杂问题。（2）机器系统。机器系统简单说就是机器人通过人造神经系统，借助于网络或者存储系统汲取系统的知识进行开发研究。（3）感知仿生。感知仿生系统通过模拟人类的感官，感知生物学特征，通过人工智能机器的感部件对外界外部环境进行感知，识别，判断，分析的能力。能够更好的适应环境，做出判断。（4）数据重组和发掘。是指通过人工智能系统，结合当前先进的理念，对大数据的总结归纳，识别存储，调取等应用。通过数据的加工处理，能够主动做出判断和分析。（5）人工智能模式。分布式人工智能是模式之一，该系统利用系统有效的规避和克服系统资源在某段时间内的局限性，并能有效地改善因资源造成的时间和空间不均衡问题。它具备，模式自动转换，并行处理，开放启发方式，冗余且容错纠错的能力。
2数据挖掘
2.1数据挖掘的定义。数据挖掘(DataMining,DM)是揭示数据中存在的模式和数据关系的学科，强调处理大型可观察数据库。数据挖掘的出现使得人工智能的研究在应用领域得到了广泛的发展。这里包括数据挖掘和智能信息提取过程，前者从大量复杂的现实世界数据中挖掘出未知和有价值的模式或规则，后者是知识的比较，选择和总结出来的原则和规则，形成一个智能系统。2.2数据挖掘的研究现状。当前数据挖掘应用主要集中在电信、零售、农业、网络日志、银行、电力、生物、天体、化工、医药等方面。看似广泛，实际应用还远没有普及。而据Gartner的报告也指出，数据挖掘会成为未来10年内重要的技术之一。而数据挖掘，也已经开始成为一门独立的专业学科。2.3数据挖掘的研究发展。具体发展趋势和应用方向主要有：性能方面：数据挖掘设计的数据量会更大，处理的效率会更高，结果也会更精确。工具方面：挖掘工具越来越强大，算法收敛越来越多，预测算法将吸收新颖性算法（支持向量机（SVM），粗糙集，云模型，遗传算法等），并实现自动化的实现算法，选择和自动调谐参数。应用：数据挖掘的应用除了应用于大型专门问题外，还将走向嵌入式，更加智能化。例如进一步研究知识发现方法，对贝叶斯定理和Boosting方法的研究和改进，以及对商业工具软件不断的生成和改进，着重建立整体系统来解决问题，如Weka等软件。在先进理论的指导下，按照国内形态发展，至少需要20年的时间，才能改进数据挖掘的发展。
3数据挖掘与人工智能技术的联系
数据挖掘属于人工智能中独立系统。它于人工智能的存在关系属于，并存联系，且独立运行，互不从属。此设计体系一方面可以有效促进人工智能提升学习能力，增进分析能力，另一方面还对分析，统计，OLSP，以及决策支持系统模块等起到推动作用。在收挖掘应用领域，处理可以对WEB挖掘，还能够有效进行文本，数据库，知识库，不同领域不同学科的信息进行序列矩阵模式挖掘。基于数据本身的分类，辨识，关联规则，聚类算法更加博大精深。因此，独立于人工智能的数据挖掘，更加便于科研团体或者领域对数据的使用和分析。数据挖掘是人工智能领域的一部分。首先，高智能是数据挖掘和人工智能的最终目标，正是由于这个目标，人工智能和数据挖掘有很多关联。其次，数据挖掘和人工智能是各种技术的整合。数据挖掘和人工智能是许多学科的跨学科学科。最后，数据挖掘的出现逐渐发展壮大，加强了人工智能，因此可以说，它们两者是不可分割的。
4人工智能和数据挖掘技术的发展前景
在当前环境下，人工智能和数据挖掘技术具有以下发展前景:(1)在大数据互联网中的应用。将人工智能的技术应用于互联网中将会使网络技术带上智能的特性,可以为人们的生活提供智能化的帮助，给人们的生活带来便利。还可以提高网络运行效率、增加网络安全性等。(2)智能化服务的研究。人工智能和数据挖掘都很注重对智能化服务的研究,例如很多智能机器人便应运而生，它们已经能胜任许多简单的工作，可以为人们提供人性化的服务。高度的智能化是数据挖掘和人工智能研究最终追求的目标,也是二者最终合而为一的标志。(3)使知识产生经济化。在现阶段的知识经济时代，人工智能和数据挖掘势必受到经济的影响，这决定了人工智能和数据挖掘将具有经济特征。人工智能和数据挖掘技术作为无形资产可以直接带来经济效益，通过交流，教育，生产和创新的无形资产将成为知识经济时代的主要资本。可以预期未来的人工智能和数据挖掘技术将更加经济实用。(4)交叉学科的技术融合。各行各业的理论和方法都已经开始融入了人工智能和数据挖掘之中。未来的人工智能和数据挖掘技术必将是一个融合众多领的复合学科。当今，我们已经在逐渐使用人工智能与数据挖掘技术，去攻克更多难题，解决更多问题，造福人类，改善生活，近在眼前。
作者:喻正夫 单位:汉江师范学院
参考文献：
[1]万璞,王丽莎.数据挖掘与人工智能技术研究[J].无线互联科技,2016(10):113-114.
[2]王翔.试论如何利用大数据挖掘技术推动人工智能继续发展[J/OL].科技创新报,2017,14(01).
[3]秦益文.微博数据挖掘中人工智能推理引擎的应用[J].中小企业管理与科技(中旬刊),2017(02).
[4]蒲东齐.数据挖掘在人工智能上的应用[J].信息与电脑(理论版),2016(19).
[5]李丹丹.数据挖掘技术及其发展趋势[J].电脑应用技术,2007（02）:38－40．
P键词：人工智能；会计
中图分类号：F230 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2017）001-000-01
一、人工智能在会计领域应用及前景
人工智能即“关于研发人工构造出的可以模拟人的意识和思维方式的计算机系统的理论和应用，这些系统可以取代部分目前人类正在做的工作”。对于人工智能的定义，莫衷一是，但人工智能如今在日常生活中的应用却很常见，例如苹果的Siri。人工智能是对人的智力的模仿再生，导致人的思维永远会先于计算机一步。
在如今的高速信息化时代下，纵观整个会计领域，不难发现，由于各种会计处理软件和人工智能的应用，过去从事手工填制凭证、记账、对账、结账这些繁琐的工作的人正在悄无声息地被替代。相比较而言，人工智能比这些人完成的工作更加出色、效率更高，处理昔日会计工作的人，不得不成为智能化的淘汰品。会计的基本职能正潜移默化地在发生改变。
具体而言，人工智能引入会计行业可以避免由于人的失误而造成的会计信息错误的问题，为管理决策、业务投资分析提供可靠的数据支持。同时，人工智能可以使业务效率明显提高，对于技术含量低、简单重复的工作，人工智能可以在高强度工作下仍然高效运行。如此以来，企业运用人工智能解决日常大量发生的标准化工作，精简核算类型员工，既提高了效率又节约了成本。在信息爆炸的时代，人工智能凭借其强大的计算能力、海量的信息储存以及高强度运转的工作能力，在信息采集等方面也发挥越来越重要的作用。
不置可否地是人工智能不仅代表了先进科技的高速发展，同时也带来更丰厚的经济利益。人工智能的应用范围也会随着社会发展从大型企业逐步扩展到中小型企业，其功能也会日臻完善，从财务核算逐步扩展到为财务决策提供信息等领域，智能会计的发展前景明朗广阔。
二、会计是否将被人工智能完全替代
2014年《经济学人》的调查数据显示，未来20年最有可能收到人工智能冲击的行业中会计位于前三甲。在国内，国务院常务会议通过了《装备制造业标准化和质量提升规划》，工信部等部门也了《机器人产业规划2016-2020》，意图指导机器人产业蓬勃发展。人工智能的发展如此受器重，会计人员面对的挑战空前严峻。
因此，人工智能真将会计完全替代，会计行业中的人都将面临重新选择新的工作领域的窘境？答案是否定的。
如今会计行业正朝着一个更加多元化、全球化的复合型方向发展，由于如今的经济信息时代地迅猛发展，越来越多的企业步入了国际化的轨道。对于这些企业进行合并重组、融资上市、跨国合作……都需要会计的辅助指导。
人工智能缺乏人类所特有的主观能动的创造想象力。人工智能由于其根据特定的情形，提前设计好运行程序，在一旦遇见新的情形，就无法进行处理。人工智能是没有意识的机械的物理操作过程，相反人类的智力在于心理活动过程。人的大脑在凭借直觉判断、运用逻辑推理等方面完全碾压人工智能。所以，涉及主观判断，无法利用规则来约束衡量的问题，必须具备会计知识的人来处理。
三、会计行业重新定位于转型迫在眉睫
在人工智能被引入到会计工作中，普通核算类型工作的岗位势必减少，但财务人员不会完全被人工智能取代。分析目前国内的会计人员的结构布局，清晰感受到呈现两极分化的态势。会计行业的普通核算类型的人员已达到饱和，但高水平的财务管理人才仍是凤毛麟角。高级应用型与复合型人才在社会上青黄不接。对于企业而言，需要的也是能够为企业宏伟蓝图出谋划策的高级会计人员。审时度势地转变自身职能，努力提高自身能力素质，能人之所不能即做人工智能无法企及的事情是会计人员的首要选择。
（一）转变传统的思维模式与观念
在许多外人甚是会计工作人员看来，会计是一个埋头算账、记账、整理数据的“管家”，每天就是管理着物料、钱的收支，这种观点明显早已过时。会计如果一直沿袭成规，因循自己习以为常的做法，思维定式，不接纳新型思维方式，一味胶柱鼓瑟，只能成为“优胜劣汰”竞争中的淘汰者。
（二）专业知识学习无止境，顺应科技发展潮流，提高竞争力
在新的环境下，战略管理型人才是我们每个会计人员努力的方向。如果知识内容片面而且结构老化，就只能重复进行简单、机械的基础工作，毫无疑问会被人工智能取而代之。一个财务人员不能简简单单的看见账簿上面记载的数据，而要利用这些数据看到公司背后的实际情况，为公司发展壮大统筹规划。即需要的是一个对会计知识、行业法律法规、管理决策和现代科技综合掌握的高精尖人物，拥有评估判断、预测决策与人机协调多方面才能的复合型人才。
（三）向人工智能会计领域的开发进军
会计处理问题的思维和方式会因不同问题而改变，考虑的范围也会随时间的变迁而不断扩大，这些都会使人工智能在会计领域的开发异常复杂。如果储备大量会计知识与经验的人员，从事于智能会计的开发与维护，重新发掘自身的价值，既是会计人员的新出路又会对会计的发展做出一番新的推动。
四、结语
人共智能引入会计行业并不昭示着会计职业的灭亡，随着科技不断地发展，人工智能对于简单机械的工作的完全替代是理所当然的，会计遭遇如此挑战也是社会进步的必然结果。面对这一重大的技术革新，无论是会计工作者还是会计专业学生，都应以积极的态度主动从容面对，重新进行职业定位，从过去腐朽错误的观念中解放出来。面对新兴技术的发展，不能因为恐惧而闭门造车、对其进行排斥，而是保持警醒的态度来发展与提升自己，坚信挑战与机遇并存。
参考文献：
[1]黄杰.人工智能下会计人员的“危”与“机”[J].现代经济信息，2016（12）.
科技进步给人们的阅读方式带来了变革，知识传递的媒介已不拘泥于传统的纸本，这意味着拥有大量纸本文献的图书馆要迎合时代的要求，结合现代数字信息技术和人工智能技术，用信息化手段挖掘数据、传递知识、服务广大读者。
1.现代图书馆、数字信息技术和人工智能的定义
现代图书馆是以采集与撷取记录在各种媒体上的资讯知识，经过组织、整合与传播，提供自由利用和不限时限地的资讯检索服务，以引导与便利人们学习研究、交流经验，进而辅助人类创造新的文化，调适民众生活的机构。数字信息技术是一项与电子计算机相伴相生的科学技术，它是指借助一定的设备将各种信息，包括图、文、声、像等，转化为电子计算机能识别的二进制数字“0”和“1”后进行运算、加工、存储、传送、传播、还原的技术。人工智能则是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
2.现代图书馆、数字信息技术和人工智能三者关系
图书馆在人们的工作与学习中扮演着十分重要的角色，然而随着社会的进步与科技的发展，传统图书馆越来越不能满足人们日常的生活需求。伴随计算机网络技术和计算机基础设施的全面覆盖，人工智能的快速崛起，社会正发生着翻天覆地的变化，现代图书馆也应运而生。
（1）现代图书馆和数字信息技术的关系。随着科技的发展，人们的阅读习惯正发生巨大的改变。个性化的阅读习惯使得人们对图书的需求存在着巨大的差异，从而导致了书籍库存量的增加。读者可以利用的单纯阅读时间也越来越少，人们的阅读时间多数呈现碎片化，阅读的方式多数采用移动终端进行。因此传统的纸质图书因为携带不便成为人们阅读的一大障碍。通过数字信息技术将书籍电子化，并利用该技术进行各类图书的需求统计和合理荐购，就可以很好地解决纸质图书带来的弊端。
（2）现代图书馆和人工智能的关系。人工智能虽不能像人类一样，拥有自己的意识和思维方式，但是这种类人化的自我思考已经打破了常规。那么人工智能和现代图书馆之间又有怎样的关系？图书馆作为人们汲取知识的殿堂，拥有着海量藏书，人们想要从中找寻自己需要的读物，这在以前需要花费一定的时间和精力。但在信息检索领域智能化发展的今天，人工智能系统可以迅速地根据用户所提供的自然语言表述的检索要求进行分析，形成检索策略进行搜索，代替或辅助用户完成诸如选词、选库、构造检索式，甚至可以在数据库中进行自动推理查找，让用户轻而易举地得到想要的信息。读者在进行书籍的查找、借阅、归还等过程时，实现操作的全自动化，这将会在保质保量的前提下最大限度地降低对外服务的人力成本，⒆试赐度敫有需要的地方。
（3）数字信息技术和人工智能的关系。在数字化时代，人们在学习生活中大量利用着互联网，数字信息技术为人们的生活带来了便利。人工智能虽然有着类似于人脑的智能化思维方式，但是其必须依靠数字信息技术作为基础，才能得以发展。例如，在现代图书馆中虽然人工智能很大程度上能代替人类对图书进行分类与检索，但是依旧需要借助数字信息技术，以自然语言检索和可视化检索为基本形式来完成相应的工作。
3.结束语
社会经济的高速发展，极大地丰富了人们的文化生活，人们对于知识的渴望越来越强烈，现代化图书馆扮演的角色也越来越重要。现代图书馆在数字信息技术的支持之下，已经很大程度地减轻了人类的工作量，给人们的阅读带来了便利。我们有理由相信随着信息技术的发展、人工智能的普及，将来现代图书馆肯定会普遍运用诸如人脸识别、眼球识别图书自动翻页这样的高科技技术。现代图书馆在数字信息技术和人工智能的技术引领下，必定会朝着好的方向不断发展，实现向智能图书馆的飞跃。
参考文献：
人工智能主要将人类的思维意识、实践行动等智能化处理，从而对其进行模拟，并作一定的扩充和延伸。随着这种技术的发展，一些新型交叉学科也随之出现。它的研究内容包括了很多方面。比如计算机智能应用体系、多媒体监控手段等等，其研究出来的产品有智能机器人、语音处理识别体系等。
2计算机多媒体技术发展前景
笔者根据当前计算机多媒体技术的应用现状及科学技术的进步，对计算机多媒体技术的发展前景作了以下三个方面的展望。
2.1计算机多媒体技术集成化
当今很多计算机应用都是将数据信息通过文本的方式进行显示。随着计算机多媒体技术的发展，未来的多媒体环境不仅有视觉、听觉、触觉，还有味觉和嗅觉，这些媒体信息都能够有效的融合。而且可以利用计算机多媒体技术将摄像同其他设施有效统一，将办公、娱乐、学习等多种功能集成应用。
2.2计算机多媒体技术网络化的发展
通信技术的进步对计算机多媒体技术网络化的发展具有十分重要的推动作用。如今，在人们日常的工作、学习和生活中，计算机的应用无处不在。通信技术和计算机多媒体技术两者的结合，也使得人们对多媒体技术的应用更加有效。如今，卫星通信、光纤通信等遍布全球，我们所处的时代已然是一个网络数字化的时代。而且，随着蓝牙技术的应用研究，很多多媒体网络技术也变得无线化、小型化。可以说，网络化是计算机多媒体技术发展最主要的方向。
2.3多媒体终端的智能化
随着科技的进步，计算方式也在不断进行革新改进。不论是多媒体计算机的硬件结构还是其软件体系，都在进行革新优化。特别是在硬件体系结构、软件以及算法三者有机结合之后,多媒体计算机的性能得到了更大的提高。以此，我们有理由相信，今后的多媒体计算机的综合性能将会不断地提高和优化。而且，目前云技术也在不断朝着网络化方向发展，多媒体终端将会具有更多功能，也更加智能，其应用范围也会更加广泛。
3结束语
【关键词】人工智能 医学领域
1 引言
人工智能（AI）是上世纪50年展起来的新兴学科，主要内容包括：知识表示、自然语言理解、机器学习和知识获取、知识处理系统、计算机视觉、自动推理和搜索方法、智能机器人、自动程序设计等方面。在过去的几十年里人工智能涌现出了大量的方法，大致可分为两大类：第一类是基于Newell和Simon的物理符号系统假说的符号处理方法。这种方法大多采用从知识阶段向下到符号和实施阶段的自上而下的设计方法，第二类是采用自下而上设计的“字符号”方法。
2 人工智能的发展
全球对人工智能的研发经历了已经有70年的发展，从上个世纪的50年代开始一直到今天，历经了两次大起大落，但伴随着深度学习的重燃、庞大的大数据支撑以及计算能力的不断提升和成本的不断下降这些因素的出现，尤其是在摩尔定律、大数据、互联网和云计算、新方法这些人工智能进步的催化剂作用下，将迎来人工智能新的春天。
3 人工智能在医学领域上的应用
3.1 在神经网络中人工智能的应用
在医学诊断中人工智能的应用会出现一些难题，例如知识获取比较难、推理速度慢、自主学习以及自适应变化能力弱。研究人脑连接发现了以人工神经为特点可以解决在获取知识中所出现的瓶颈和知识种类繁琐问题，能够提高对知识的推理能力，包括自主学习，自组织等方面的能力，促进了神经网络在医学专家系统中的快速发展。
人工智能领域ANN，有不同于其他人工智能的方法，在传统的结构上，它只是AI分支中的一个，只能通过逻辑符号来模拟人脑的思维方式，进一步来实现人工智能，与之相比，不同的ANN是学习和训练为一体来达到智能的。ANN具有学习的能力及特殊方法，用户不用编写复杂的程序来解决所遇到的问题，只用提供有效的数据就可以完成。迄今为止，医学领域中对大部分的病理原因无法解释，无法确定病理原因，加上各种疾病的表现种类复杂多变。在医学的日常实践中，疾病相应的治疗只能以经验为基础来判断。所以，ANN有着记忆，学习和归纳总结为一体的人工智能服务，在医学领域有很好的应用发展趋势。
3.2 在中医学中人工神经网络的应用
在中医学中，所提出的“辨证论治”中的“证”具有模棚性、不确定性的特点，主观性比较强，因此中医的诊断方法和治疗手段与医师的经验水平有很大联系。数年来在实验研究，临床观察，文章整理，经验总结上，都有着对“证”的研究思想的深入调查。一部分“辨证”的过程可以用人工神经网络来替换使用。恰当的中医症状可以作为基本输入和适当人工神经网络模型，人工神经网络能够根据以往的学习“经验”来进行综合分析，从而提出中医诊断方法。
由神经元结构模型、网络连接模型、网络学习算法等几个要素组成了人工神经网络。具有某些智能系统的功能。 按照网络结构来划分，人工神经网络有很多不同的种类，例如感知器、BP网络、Hopfield网络等，目前应用最为广泛的神经网络就是其中的BP网络。这种前沿网络非 BP网络所属，网络的结构与权值能够表达复杂的非线性 I/0映射关系。凭借 BP网络优良的自主学习功能，既可以通过误差的反向传播方法，对照已知样本反复进行训练，也可以调整网络的权值，直到网络的 I/0关系在某一块训练指标下最接近样本为止。
3.3 人工智能在临床医疗诊断中的应用
计算机编写的程序主要根据专家系统的设计原理和方法来模拟医生的医学诊断，以及通常治疗手段的思维过程来进行。医疗专家系统是临床医疗诊断中人工智能的很好体现，不仅能够处理较为复杂的医学治疗问题，还能当做医生诊断疾病的重要工具，更重要的是传承了专家们的宝贵医学治疗经验。
3.4 人工智能技术在医学影像诊断中的应用
目前，在医学影像中存在着的问题，比如：误诊率高、缺口大。这些问题需要通过人工智能的方法来解决。在医学影像技术领域人工智能的应用包括主要的两个方面，分别是：第一个方面为图像识别，第二个方面为深度学习，其中人工智能应用最核心的部分实深度学习。这两个部分都是基于医学影像大数据所进行的数据上的挖掘和应用。这两个方面所进行的数据挖掘及其应用都是依据医学影像大数据来完成的。
Geoffrey Hinton教授是神经网络领域的大师，2006年，他与其博士生在《Science》和相关的期刊上发表了论文，第一次提出了“深度信念网络”的概念。2012年，由斯坦福大学Fei-Fei Li教授举办的ImageNet ILSVRC大规模图像识别评测任务是由Hinton教授的研究团队参加的。这个任务包括了120万张高分辨率图片，1000个类比。Hinton教授团队使用了全新的黑科技多层卷积神经网络结构，将图像识别错误率突破性地从26.2%降低到了15.3%。 这个革命性的技术，让神经网络深度学习以迅速的速度进入了医疗和工业的领域范围，随后这一技术被陆续出现的医疗影像公司使用。例如：国际知名的医学影像公司Enlitic和国内刚刚获得有峰瑞资本600万天使轮融资的DeepCare。都是不断积累大量影像数据和诊断数据，继续对神经元网络进行深度的学习训练，从而有效的提高了医生诊断的准确率。
人工智能不仅能使患者的健康检查快速进行，包括X光、B超、核磁共振等。另外还能大量减少医生的读片时间，提升了医生的工作效率，降低误诊率。
4 总结
人工智能软件工作效率远远超过了人类大脑，不仅能够更快速的找到数据的模式和相似性，还能有效帮助医生和科学家提取重要的信息。随着人工智能的发展及其在医学领域的逐渐普及和应用，两者的互相融合在未来必定成为医学发展的重要方向。
参考文献
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[2]杨琴，陈家荣.人工智能在医学领域中的应用[J].科技风，2012（12），100-101.
[3]王宇飞，孙欣.人工智能的研究与应用[J].信息与电脑，2016（05）.
[4]铅笔道.人工智能与影像诊断相结合的医生界阿尔法狗，2016（03）.
摘要： 随着经济的发展，技术的进步，现代企业设备越来越大型化、复杂化、智能化，如果液压设备发生故障，生产就无法进行。本文首先介绍液压系统故障诊断的准备工作，然后详细介绍三种诊断方法。
关键词：液压系统故障 简易故障诊断法 人工智能故障诊断法
液压系统具有很多独特的优点，常见的如：大容量、结构紧凑、安装灵活、反应快、容易控制等等，在现代大型设备，特大型设备中具有广泛的应用的同时存在着问题，极易发生故障从而影响生产，造成故障的原因主要是系统中元辅件和工作液体性能不稳定，系统设备使用不当或者维护不到位。近几年液压系统故障诊断成为了一门专门的学科，受到高度的重视。
1、液压系统故障诊断的准备工作
第一拿到设备使用说明书时一定要认真仔细的阅读，详细了解该设备的功能、结构、工作原理，包括系统中元件的功能结构和原理；第二从网上查阅设备的档案资料，包括生产厂家、制造日期、调试验收，故障可能、处理方法等等。
2、简易故障诊断方法
2.1 主观诊断法
这是一种最传统的方法，凭借维修人员的主观判断（看、听、摸、闻、问）和实践经验，或者利用简单的仪器、仪表判断故障发生的部位并且给出发生的原因。常见到的主观诊断法有感官诊断、方框图分析、系统图分析，该方法简单快捷方便，这种方法对维修人员的要求极高需要有丰富的诊断经验，但是诊断结果具有局限性。
2.2直接性能测试法
这种方法通过测试液压元件和系统性能进而评价系统工作状态，适用于处于工作状态的系统，还能进行定量的分析，现代运用最多的是检测液压系统的状态。如果检测的液压系统元件或者性能超出了规定的正常范围，那么该系统就有发生故障的可能性。这种方法原理简单，相当直观，但是测试的精准度不是很高，一般早期的失效很难检测出来。
3、基于信号分析的故障诊断方法
3.1基于抽样分析法
反映系统内部信息的除了液压系统本身的信息，其内部的污染物也可以，也就是说测定和鉴别油液当中污染物的成分和含量，可以知道液压系统的污染情况和运行状况，也是一种故障诊断的方法。目前我们经常见到的有两种：一种是基于油液颗粒污染度的检测技术，包括：显微镜检测技术（设备投资小、方法简单、费时费力、误差大）、自动颗粒计数器（检测速度快、操作简便、准确度高但精度低）、称重法（设备简捷、检测方便、只测重）、铁谱分析法（可进行定性和定量的分析）、光谱法（成本高、精度高）；另一种是基于油液性能参数的检测技术，这种技术需要细致的分析油液的有关参数和金属的含量，历时的周期较长，无法实现在线检测，但是对重要液压系统的诊断很有效。
3.2基于振动噪声分析法
在液压系统的运行过程中，必然会伴随产生振动和噪声，尤其液压泵的振动声音十分大，实际上这些设备的振动和噪声就包含了许多故障的信息，分析信号，得到元件状态信息，进而进行故障诊断。这种方法的理论比较完善，应用也比较广泛，有多种信号处理方法如：时域特征参数法、时差域特征法、概率密度法、相关分析法、谱分析法、自功率谱分析法、倒频谱分析法、包络谱分析法、主分量自回归谱提取法、AR谱参数提取法、小波分析等。目前旋转机械设备也能用它分析诊断故障，纯机械设备的故障诊断效果相当明显。随着信号处理技术的发展，这种方法的应用前景十分可观。
3.3基于数学模型法
这种方法的指导是现代控制理论和优化方法，基础是系统的数学模型，残差产生法是观测器（组）、等价空间方程、Kalman滤波器、参数模型估计和辨识等，利用阀值或者准则评价决策残差。该方法和控制系统的关系相当密切，共同成为监控、容错控制、系统修复重构的基础。这种方法的数学模型的精确度直接决定诊断的精确性，一般最常建立的是线性和非线性的数学模型来诊断液压系统的故障。
4、基于人工智能的故障诊断方法
4.1基于专家系统的智能诊断法
这是智能诊断技术中受到多方关注的一个发展方向，研究最多，应用最广，主要是利用专家的知识和推理方法解决实际遇到的复杂问题。在这的专家系统并不是指人员而是指一种人工智能计算机程序，知识权威，学习功能强大。该系统的主要组成部分：知识库（系统知识和规则库）、数据库、推理机和解释机制。如果利用它检测在线的系统，数据库显示的是实时工况数据；如果利用它检测离线系统，则数据库显示的是实际故障时的数据或者人为故障的样本数据。该方法的运行过程是通过人机相互交换，专家系统获得所需信息，利用系统的知识库和数据库，推理机运用规则，调用应用程序，进行正确的推理，找到液压系统的故障。这种方法给自动化进行液压系统故障诊断代带来了光明和希望，但是也存在一定的不足和问题，不过未来的发展前景还是很广阔的。
4.2基于神经网络的智能诊断法
20世纪80年代人工神经网络迅速崛起，成为人工智能领域的一个分支，是一种计算模型（与人的认知过程相似），一种非线性动力学网络系统（模拟大脑神经元结构特性）。神经网络的非线性处理单元（类似神经元）相互关联，具有了学习、记忆、归纳总结等功能和数学模拟能力。这种方法的具有独特的优势，如：分布式处理能力、联想记忆、自学习能力等收到诊断领域的广泛关注和重视，未来发展前景十分宽广。
4.3基于模糊理论的智能诊断法
大量的模糊现象存在于液压系统故障诊断领域，如：系统油温过高、压力波动较重等等，过高、较重这些都是模糊的概念，并没有清晰的边界，故障发生会经历一个漫长的时间，同时故障发生的原因和症状也是模糊的，可能一对一，可能一对多，也可能多对一。利用模糊逻辑、模糊关系描述故障的原因和现象，建立隶属度函数和模糊方程，明确识别故障。这种方法的现象更为客观，结果更符合实际，速度快，容易实现。
5、结束语
随着21世纪科技的发展，人工智能技术更是突飞猛进，还有许多智能诊断的方法如：故障树诊断法、灰色理论智能诊断法、案例推理诊断法、多智能体的智能诊断法、信息融合技术智能诊断法等等。如何将新型科技、智能技术运用到故障诊断系统当中，实现自动化、智能化的故障系统诊断是我们亟待解决的问题。
参考文献：
[1]范士娟，杨超.液压系统故障诊断方法综述[J].机床与液压，2009，37（5）：188-192，195.
1.智能化应用在机械制造中，系统工程技术、人工智能技术、机械制造技术以及自动化技术相互融合，进而催生出了一种新的、综合性强的应用技术——智能化技术。智能化应用实现了人机一体化，能够对生产过程中的各工艺环节进行智能化推理、分析、判断、决策。所以，机械制造技术和人工智能技术相互结合从而形成了智能机械制造技术，它在机械制造系统中加入了人工智能因素，能够模拟出专家活动，对机械制造过程进行实时的自动化监测，及时发现和处理各种问题。除此之外，随着智能化应用的广泛应用，机械制造企业能够依据外部条件的变化，及时调整自身参数，从而适应市场需求，有效提升机械产品质量。
2.虚拟化的应用在机械制造企业利用仿真技术、建立系统模型，能实现自动化技术的虚拟化应用。虚拟化应用综合了信息技术、人工智能、多媒体技术、并行工程、现代机械制造工艺以及计算机图形学的综合利用，是一项系统性技术。在信息技术和计算机仿真技术的共同支撑下，机械制造企业能对生产过程进行模拟和仿真，从而发现其存在的各种问题，切实降低企业生产成本，缩短产品开发周期，确保产品质量，提升机械产品的市场占有额。
二、自动化技术在我国机械制造中的发展前景
我国的经济发展水平以及民族的崛起，在很大程度上受机械制造行业的影响。长期以来，我国自动化水平偏低，所以企业都在寻求快速发展之路，但是要提高我国的自动化水平，必须循序渐进，有计划、有步骤的开展。在发展过程中，我们不能不加选择的照搬国外自动化技术，而要从我国具体国情出发，制定出长期有效的发展规划，逐步提升我国机械制造行业的自动化水平。相较于西方发达国家，我国机械制造业的自动化技术尚处于起步阶段，自动化水平较低，但是随着我国科学技术水平的不断发展和进步，我国自动化技术将会越来越多的应用到机械制造领域。机械制造企业要取得长远发展和进步，就要始终坚持国家的政策导向，时刻以推动国民经济发展为导向，顺应企业发展形势，坚持实事求是，引进并借鉴外国先进技术，为我国机械自动化技术的健康、稳定发展奠定基础，不断提高机械制造领域的经济效益，加快实现机械自动化的伟大目标，提升我国机械自动化技术在国际市场上的竞争力。
三、结语
论文摘要:文章就继电保护技术在电力系统中的运用作了相关探析，描述了继电保护技术在电力系统中的运用特性，旨在从继电技术的发展及其运用对提高电力系统的质量、减少电力损耗等方面来阐述其重要作用。现行的继电保护技术主要是微机继电保护系统，其速动性能、稳定性能和安全性能等都优于传统的保护技术。
继电保护技术的发展是电力安全发展趋势的一种必然选择，也是企业在供电过程中不可缺少的一种重要应用工程。该技术的运用必将随着电力的不断发展而提升。在现代化的电力需求中，家电设备增多、企业用电机器增多、发电机容量增大等多种客观方面的原因使得电力系统中正常工作电流和短路电流都不断增大。这就需要一种既能够保护机器正常运转，又能够对短路等用电现象提出及时警报的技术。无疑，继电保护技术便应运而生。本世纪初随着电力系统的发展，继电器才开始广泛应用于电力系统的保护。本文试就继电技术的发展运用作探析。
一、继电保护技术的理解
继电保护技术是指在正常用电的过程中，能够对电路故障进行及时的警报，并能够有效地防止事故发生的一项技术，其核心是继电保护的装置。继电保护的装置随着现代电力的发展变化也由原先的机电整流式向集成微机处理式过渡。尤其是近三十年以来，将计算机运用技术融入继电保护装置，使得微机继电保护技术得到了长足的发展，也使得保护的性能得到进一步的增强。
继电保护技术的主要特点是:(1)自主化运行率提高，计算机的数据处理技术能够使得继电设备具有很强的记忆功能，加之自动控制等技术的综合运用，使得继电保护能更好地实现故障分量保护，提高运行的正确率;(2)兼容性辅助功能强，继电保护技术在保护装置的制造上采用了比较通用兼容的做法，便于统一标准，并且装置体积小，减少了盘位数量，在此基础上，还可以扩充其它辅助功能;(3)操作性监控管理好，该技术主要表现在一些核心部件不受外在化境的影响，能够产生一定的使用功效。与此同时，该保护技术能够通过计算机信息系统，具有一定的可监控性能，大大降低了成本。
二、继电保护技术的在电力系统中的运用特性
(一)继电保护技术的智能化运用特性增强
现代化的电力管理越来越体现了智能化的控制管理模式，具有一定的人工智能化的特征。这些特征，一方面使得电力系统在管理上减少了不必要的资源浪费;另一方面为其他各项技术的运用提供了广阔的技术空间。正是在这样的技术背景下，继电保护技术出现了一定的人工智能化，使得保护装置在设计上更具有合理性和科学性。
这些智能化的信息特征使得继电保护技术在发展的过程中逐渐地进入了自动化的发展进程。目前，在我国主要大城市供电公司的继电保护设备中已采用了模拟人工神经网络(ANN)来进行对用电的保护。因此，进一步推进了继电保护技术智能化的发展前景。据现有的资料介绍，在输电过程中出现的短路现象一般有几十种，如果出现这样的情况用人工进行排除，至少需要12小时以上。但若是采用上述的神经网络继电保护方法，可通过采集的数据样本对发生故障进行检测，从而能在半小时之内得出故障出现的原因，大大缩短了维修时间。这些人工智能方法通过计算机辅助体统的帮助运用，可使得电力运输效率大大加强。
(二)继电保护技术的网络化更新发展显著
继电技术的运用离不开计算机网络的支持。这种网络化的技术，不仅给继电技术提供了可操作检查的直观空间范围，也给其发展更新提供了更为广泛的动力支持和保障。这也正是继电技术开放性发展的必然要求。继电保护的主要功能在于保护电力系统的安全稳定，而这种保护离不开计算机网络的数据模拟生成系统，需要依据计算机通过数据采集和分析来检测故障存在的原因，进而发出警报。
这些网络化的发展，一方面，能够通过数据的的采集和模拟生成，综合分析可能出现的各种故障;另一方面，在显示故障的同时，能够准确地反映出故障的缘由、位置的情况，便于工作人员能够采取有效的解决策略。例如，现在的各种环保节能发电厂就是采用了该种装置，通过总调度室计算机监控，不仅能够知晓现有线路的运行前那个框，还能够对各条线路出现的短路等现象作出判断，以便维护人员能够进行及时正常地维修。
(三)继电保护技术的自适应性发展迅猛
继电保护技术的自适应性也是值得关注的方面。我们知道自适应控制技术在继电保护中的应用具有如下的作用:(1)使得继电保护更具有一种适应性，能够适应多种故障的检测;(2)有效延长保护时间，能够使得电气设备产生更长的使用寿命;(3)能够提高经济效率，即这种保护能够针对用电过程中出现的问题进行排除，不仅减少了人工操作的麻烦，还能够节省成本。
当前电力系统在发展过程中出现的各种问题，除了需要一定的人工操作之外，采用继电保护技术的自适应性技术，一方面，能够真正发挥继电保护的“保护”功能，使得人们的生产生活得以顺利地开展，满足人们的发展需要;另一方面，能够使得这种适应性能面对各种形势的变化发展，最大限度地提高电力设备的使用寿命，以减少故障的发生。这种适应性应该离不开计算机网络环境的支持。因此，就更具有广泛的适应性能。
三、继电保护技术的发展前景
(一)电子数据主动化的特性显著
随着计算机数据自动化的发展，继电保护技术的现代化发展也必然得到充分的体现，即电子数据主动化性能必将得到显现。
(二)继电保护功能将进一步拓宽
在计算机辅助设计功能的帮助下，继电技术的功能性必将得到进一步的增强，可根据故障的显性进行适当的控制运用。
(三)继电保护技术的运用方便灵活
在该项技术的指引下，使得电力线路维护调试也更方便。在运行过程中，操作者可根据电流值，可进行适当调整。
综上所述，继电保护技术在电力系统网络化的发展趋势中，定会综合各种学科的发展，必将步入更为广阔的发展空间，由数字时代跨入信息化时代，增强电力发展的安全性。
参考文献
[1]葛耀中.新型继电保护与故障测距原理与技术[M].西安交通大学出版社，1996.
[2]王梅义.高压电网继电保护运行技术[M].电力工业出版社，1981.
