人工智能學術論文范文

　　人工智能的產生和發展首先是一場思維科學的革命，它的產生和發展一定程度上依賴于思維科學的革命，同時它也對人類的思維方式和方法產生了深刻的變革。今天我們就一起來看看人工智能學術論文范文吧！

　　人工智能學術論文范文：機械電子工程與人工智能的關系分析

　　現代社會中機械電子工程的特點

　　十九世紀末到二十世紀以來科學技術得到了飛速的發展，在這個時期里很多學科都得到了提高和補充，學科間的關系也越來越密切，一系列利好因素的共同作用下，機械電子工程學得以產生并發展。

　　顧名思義，機械電子工程就是電子信息技術與傳統的機械技術的一個結合，充分的發揮了兩個不同學科在技術上的共同點，達到了物理上和信息功能上的連結。這是一個跨學科的嘗試，更是一個挑戰，它可以將所有的機械工程信息進行分析，達到智能化的目的。雖然依舊屬于機械工程行業，但是顯然已經擁有了自己的特點。

　　1）不同的設計方法

　　機械電子工程與傳統工程相比，已經不是單一的一個學科，它已經發展成為了有很多技術和科學共同組成的一個新學科，并且在工程設計上充分的吸納了信息技術、機械技術，并為了使工程的各模塊結構布局更加完整，設計人員一般都會采取自上而下的設計方法。

　　2）產品上的差異

　　從結構上來說，機械電子產品的構成非常簡單，但是小機器卻融入了大智慧，與傳統機械相比，機械電子產品有很高的科技含量，也沒有了臃腫龐大的外觀，變得更加小巧、輕便，給機械電子產品走進社會生活創造了條件，同時也代表著生產力水平的一次飛躍。、

　　2機械電子工程的發展過程

　　機械電子工程學并不是一個孤立的學科，它與很多工程和技術都有著密切的聯系，是機械工程學科和電子信息工程、智能管理技術共同作用下，形成的一個新的`發展體系。在信息系統不斷完善的過程中，機械電子工程體系也更加完善，并日益成熟。機械電子工程學的發展歷程主要是這樣的幾個方面：

　　1）機械電子工程學的開端

　　機械電子工程學在剛起步的階段，其主要的生產形式是手工生產，此時社會的生產能力很低，沒有充足的勞動力資源，發展生產力變得異常艱辛。為了改變這樣一個窘迫的狀況，科學家進行了大量的研究和嘗試，在一次次的失敗中，機械工程終于得到了一定的發展。

　　2）機械電子工程學的高速發展階段

　　在經歷了起初艱難的開始階段以后，機械電子工程迎來了高速發展時期，隨著標準件生產在同一的流水線下得以實現，這一時期的生產已經具備了一定的標準，并且極大地刺激了生產力的發展。但是這樣的生產模式并不是沒有缺點的，生產的過程過于標準，使產品過于單一，滿足不了不同用戶和社會不斷變化的需要。

　　3）機械電子工程的成熟階段

　　經過了多年的發展，機械電子工程產業已經形成了一定的體系，并與現代化科學技術有了一定的融合，進入了現代機械電子發展階段。歸根結底，機械電子工程的發展是為了滿足社會工作和生活的需要，現代社會工作節奏加快，生產也更加靈活，對機械電子工程提出了更高的要求，機械電子行業的特點是柔性制造，這也為機械電子同信息化社會的融合創造了條件。

　　3人工智能在機械電子工程的運用

　　人類社會的發展始終離不開能源、信息。在古代，生產力水平及其低下，人們對信息的獲取能力也十分有限，能源和物質是維持人類生產生活的必需品。長久以來，人類往往都沒有認識到信息的作用。隨著人類文明的不斷發展，生產力水平的不斷提高人類對信息的概念逐漸了解，同時也產生了對信息的需求，信息的價值逐漸被發現。

　　隨著電子計算機技術的逐漸應用，人類的生活發生了質的變化，人類社會至此進入了高科技的信息時代。人工智能系統作為電子技術發展的產物，在近兩年出現，并且迅速的應用到了機械電子工程領域。

　　電子信息技術在方便快捷的同時，也存在一定的弊端，比如缺乏一定的穩定性，這使機械信息系統在輸入和輸出上就會變得十分混亂，并且不利于描述。以往的描述方法一般包括：建設規則庫、推導數學方程、學習并生成知識。

　　一般的解析方法都比較精密、準確，但是應用范圍十分有限，只能應用于比較簡單的系統，而對比較繁瑣復雜的體系，卻不能夠提供完整的解析式，必須依靠人工操作才能實現。隨著人們對系統的要求越來越高，處理的信息變得復雜多樣，信息的內容不僅包括數據的形式，也出現了數字信息和語言信息等新形式。為了適應時代形勢的發展，人工智能處理方式以其復雜、不確定的特點成為了解析數學的新方法、新手段。

　　人工智能處理體系一般是這樣進行分類的，模糊推理體系和神經網絡體系。這兩個系統存在著聯系，也有所不同。模糊推理系統一般通過對大腦功能進行模擬，從而分析出語言的信號;而神經網絡系統模擬的卻是大腦的結構，通過對數字信號的處理得出參考數值。

　　1）模糊推理體系和神經網絡體系的相同點

　　我們可以說，模糊推理體系和神經網絡體系都是利用網絡結構，然后在某一精度上趨近一個函數。

　　2）模糊推理體系和神經網絡體系的不同點

　　（1）映射方式

　　在映射方式的運用方面，模糊推理系統運用域和域之間的映射，神經網絡體系則是點到點的映射。

　　（2）物理性質

　　模糊推理體系與神經網絡體系相比擁有更明確的物理性質。

　　（3）計算量和計算精度

　　模糊推理體系沒有固定的連接，計算量和計算精度都十分有限，神經網絡體系則很好的克服了這一點，在輸入的過程中使每個神經元相互作用，大大的提高了計算量，并且能夠保證較高的輸出精度。

　　（4）儲存方式

　　在儲存信息的過程中，模糊推理體系采用的是比較規則的方式，神經網絡體系則是利用分布式對信息進行儲存。

　　社會作為一個不斷發展變化的有機結合體，單一的處理手段是無法滿足人類發展的需要的。為此，智能系統研究專家開始了對綜合智能系統的開發與探索。綜合智能系統是對以往人工智能體系的繼承和發展，它能夠融合以往兩種智能體系的優點，使數學描述變得更加全面。

　　4結論

　　機械電子工程產業發展是我國工業信息化過程的一個寫照，在工程制造的過程中充分利用現代化科學技術的巨大優勢，實現了生產力的提高，滿足社會發展的需求，機械電子工程和人工智能和完美結合實現了不同學科之間的融合，為工業信息化的發展提供了成功經驗和新思路。

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