人工智能技術方案精選(九篇)

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第1篇：人工智能技術方案范文

關鍵詞：空中交通管理；人工智能技術；航班流量；飛行沖突；系統構成

一、研究背景及意義

現階段，計算機在我國各行各業中都扮演著重要角色，計算機技術的發展為各行業的生產運行提供了堅實有效的保障。與此同時，人工智能技術也取得了驚人的進步，為我國航空航天行業發展做出了巨大貢獻。改革開放以來，在我國市場經濟不斷發展，綜合國力不斷提升的背景下，民航業發展迅猛，乘坐飛機出行從以前的高不可攀變成如今的大眾化出行方式，只用了40年的時間。在這40年里，我國航班架次大幅增漲，現有的空域資源也日趨緊張，在這關鍵時刻，人工智能技術的出現，為航空事業快速高效的發展帶來了新的曙光。空中交通管理的主要目的是防止航空器與航空器相撞以及航空器與障礙物相撞，維護和加快空中交通的有序流動[1]，因此，飛行流量管理和飛行沖突探測、解脫便成了空中交通管理中至關重要的任務。一方面，在空中交通流量接近或達到空中交通管制能力上限時，適時地進行調整，保證空中交通量最佳地流入或通過相應區域，盡可能提高機場、空域可用容量的利用率[1]。另一方面，飛行沖突的探測，能夠幫助管制員及早發出指令，使用許可和信息防止航空器相撞，保障空中交通順暢或控制空域內各航班的間隔，從而保證飛行安全[1]。空中交通管理人工智能輔助系統的運用，不僅能夠加速空中交通流量，提高空域利用率，而且能夠進行飛行沖突的判斷、解除，最大程度的提高航班運行的安全性，為管制員節省大量的時間和精力監控運行，降低工作負荷，提高綜合管制服務水平。

二、人工智能與空中交通管理人工智能輔助系統概述

（一）人工智能概述

人工智能（ArtificialIntelligence），英文縮寫為AI，它是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學[2]。人工智能技術通俗的講，就是使機器模擬人的智能行為，代替人從事那些人為操作容易出錯、速度慢、效率低或者超出能力范圍的復雜工作的新技術。它通過研究人類智能活動的規律，構造具有一定智能的人工系統，指導計算機去完成以往需要、甚至超越人的智能才能勝任的工作[2]。當前，全球科技革命和產業革命方興未艾，新技術行業融合創新不斷，在移動互聯網、大數據、云計算、物聯網等新理論新技術以及社會發展相關的強烈需求的共同驅動下，人工智能加速發展，逐漸成為了產業革命和行業融合的關鍵技術。人工智能可以通過對數據的采集、分析和挖掘，形成有價值的信息和知識模型，實現對人類智力智能行為的模擬，具備一定環境下的自適應特性和學習能力[3]。現階段，人工智能經成為與計算機科學，控制論，信息論，心理學，語言學等多種學科相互滲透的一門新興學科，在許多領域有著廣泛的運用，變得和我們的生活息息相關[4]。

（二）空中交通管理人工智能輔助系統概述

人工智能技術在空中交通管理中的應用主要依靠人工智能輔數據分析和決策系統實現。利用人工智能技術，可以建立智能化流量管理模塊系統，科學判斷空中交通存在的問題，全面監控空中交通流量并對其進行智能化管理，提高空域的利用率，以及建立智能沖突探測和解脫模塊系統,進行飛行沖突的探測，通過引導飛行員采取速度控制、高度調整、航向改變等措施實現避讓，解除可能的飛行沖突，實現安全飛行的目標。借助空中交通管理人工智能輔助系統，全面提升空中交通管理水平[5]。

三、人工智能技術在空中交通管理中的具體應用及建議

（一）人工智能技術在飛行流量管理中的應用及建議

空中交通流量管理的目標是根據氣象條件、航路結構、扇區容量等限制條件和資源的統籌規劃，使航班流量盡可能達到最優狀態，從而在保障安全的前提下，提高運行效率。在引入人工智能輔助系統后，可以形成天氣預測，流量預測，限制建議和超容告警等模塊，通過氣象條件探測，各航路各時段航班量預測和生成航班間隔調整預案等方法，為流量管理者在短時間內提供有效的決策參考，從而大大降低流量管理者的工作負荷。其中，氣象條件的探測需要民航氣象部門提供氣象數據源接口，利用計算機模擬技術預測未來各時段的氣象變化情況及其對各航線的影響程度。各航路的航班量預測需要接入綜合電報處理系統，利用飛行動態電報來判斷在未來各時段各航路的航班架次以及航路交匯點可能存在的飛行沖突。得到這些數據信息之后，需要對航班進行排序，合理安排并確定尚未起飛航班的離港時間，從而達到各管制扇區容流匹配，空域資源最優化利用。除此之外，航班排序還要依據接收到的外區限制，并結合專機、要客等優先級信息做出合理安排，對外區限制較大的航路可給出改航建議，并模擬、計算改航后各條航路的流量和交匯點沖突情況，進行進一步優化。對優先級高的航班可自動豁免并給出直飛建議，對確實需要延誤的航班，同時模擬航班取消后的損失情況給出合理化延誤建議，通過人工智能技術做出合理化安排。完善、及時的數據庫信息維護可以保證飛行數據和氣象數據的及時、準確，保證流量信息等數據的完整性和可靠性，對于人工智能輔助系統做出正確、有效的建議有著重要而直接的影響，進而對各航路、各扇區的流量管理方案的有效性產生關鍵影響。因此，人工智能輔助系統的管理人員應及時維護數據庫，盡量避免由于數據不完整、不及時而導致的決策錯誤，減少因航班延誤對社會生產生活帶來的負面影響。

（二）人工智能技術在飛行沖突探測及解決上的應用及建議

在解決航班飛行沖突上，人工智能技術主要是通過分析航班存在沖突的概率及可能的狀況，根據飛行動態信息做出合理化沖突解脫建議，并且在這一過程中找到最有效，最經濟和最安全的確定方案。另外，在最終方案選擇中，通過對管制員選擇結果的智能學習，建立系統自己的飛行沖突處置預案庫，利用最短路徑算法和偏好路由算法，在數據庫系統中精確查找解決方案，并根據最終實施情況進行反饋，實現閉環處理。為了在工作中放心的依照人工智能系統提供的方案，及時發現潛在沖突，解決安全隱患，人工智能輔助系統管制員需要做好數據庫維護工作。對于典型的飛行沖突處置案例，如果系統學習有偏差，可人工校正，并及時更新，最大限度的幫助系統提高推理的效率和能力。此外，管制員在實踐中可以及時發現人工智能決策系統提供決策能力的不足和尚需改進之處，針對這個問題，他們可以從以下兩個方面入手，一是思考什么樣的沖突解決方案是最優化的，并提煉出所需遵循的原則，并將這些原則告知人工智能輔助系統的管理人員并協助他們進行完善系統。二是在實踐中發現系統的問題和不足并及時反饋給系統管理人員，協助管理人員查找問題根源，更進一步提升系統可靠性。

四、結語

如今，人工智能輔助下的流量管理、飛行沖突調配和系統智能學習技術已經進入三期實驗階段。因此通過建立空中交通管理輔助系統，不斷完善人工智能技術，解決系統自動學習的偏差和失誤，達成系統學習能力多維度、多層次，才能推動我國航空業得到繁榮發展。綜上所述，本文主要圍繞著人工智能技術概念、空中交通管理人工智能輔助系統構成、人工智能技術在空氣交通管理中的具體應用及建議三個方面展開了論述與探討。目的是希望通過人工智能技術的加入，提高空管自動化系統的智能化水平和安全性，進一步增強系統的可靠性和建議合理性，切實減輕管制員的工作負荷，為我國民航事業的發展提供技術支持，推動空中交通管理工作不斷向安全、高效的方向邁進，推動我國由民航大國向民航強國轉變。

【參考文獻】

[1]潘衛軍.空中交通管理系列教材:空中交通管理基礎[M].西安:西南交通大學出版社,2013:367.

[2]百度百科.[DB/OL]網上數據百度百科

[3]張濱.人工智能在安全領域的應用[J].電信工程技術與標準化.2018,31(255).

第2篇：人工智能技術方案范文

關鍵詞:計算機網絡;人工智能技術;應用分析

隨著科學技術水平的不斷提升，人工智能技術的應用范圍也在不斷的擴大，且取得的應用成效也是十分顯著，尤其是在計算機網絡技術中的應用，不僅改變了人們的生活方式，為其日常生產生活提供了十分便利的條件，而且也推動了各行各業的迅速發展，使其整體工作效率和工作質量較以往有著質的飛躍，因此，對計算機網絡技術中人工智能技術的合理應用進行深入的研究，很有必要。

1計算機網絡中人工智能技術的應用優勢

1．1實用性優勢

隨著計算機網絡技術的全面普及，人們對其實用性也會提出較高的要求，這種情況下，就需要人工智能技術的有效加入，才能滿足人們這種高要求。因為人工智能技術是一種能夠模仿人類思維與行為，代替人工來完成一些難度較大、復雜繁瑣工作的綜合應用技術，其具有較強的學習能力，在計算機網絡中，人工智能技術可以促進計算機系統完成一些高難度數據推理核算工作，進而幫助人們更快的提高工作效率，使其能夠節省大量的網絡查找時間，提高生活質量。由此可見，在計算機網絡技術中，人工智能的開發與應用，具有十分突出的實用性優勢。

1．2網絡管理優勢

現如今，計算機網絡技術已成為人們日常生活中不可缺少的一部分，隨著其應用范圍的不斷擴大，對其網絡安全性也會提出較高的要求，而要想實現這一目標，就需要人工智能技術的大力支持，這樣才能更好的提升計算機網絡技術的實用性，使其能夠協助人們處理一些高難度、較大復雜性的問題。同時，也能夠實現對計算機網絡的智能管理，使大數據的存儲更為安全、更為可靠，進而為人們更好的進行信息交流創造良好的網絡環境。因此，對于計算機網絡技術而言，人工智能的開發與應用，具有十分突出的網絡管理優勢。

2計算機網絡中人工智能技術的具體應用方案

2．1在網絡安全管理方面的應用

盡管計算機網絡技術已經覆蓋到人們日常生產生活的方方面面，但是卻因為以往計算機網絡安全管理系統的不完善，而出現很多不良的用戶體驗。基于此，為了確保網絡運行環境的有序性和安全性，就要運用人工智能技術來對現有的網絡環境進行全面的凈化，并對已經存在的網絡安全問題進行有效處理。通過人工智能技術的介入，當前計算機網絡中的防火墻系統已逐步實現了智能化管理，其可以運用較強的記憶功能、統計功能以及概率方法等，對海量運行數據進行快速的處理和分析，以便能夠在第一時間發現病毒捆綁的問題或惡意網站的存在，并及時對這些現象進行過濾處理，進而全方位保證數據信息的存儲安全，為用戶營造更加安全、可靠的網絡環境。

2．2在網絡信息管理方面的應用

隨著計算機網絡用戶的不斷增多，人工智能技術的網絡服務能力也在與日提升，尤其在信息搜索方面。因為以往人們在利用計算機搜索網絡信息時，常常需要浪費大量的時間才能獲取到。但在人工智能技術的介入后，這一問題就得到了徹底的解決，計算機網絡技術不僅為人們提供了多元化、智能化的信息搜索方式，而且還能通過關鍵詞的輸入來對網絡信息進行精準定位，進而根據用戶的個人喜好、搜索習慣等優先推送一些符合用戶心理需求的網絡信息，這樣既節省了網絡搜索時間，提高了信息搜索的精度，同時，也對計算機網絡技術的不斷發展起到了較大的促進作用。

2．3在打擊犯罪方面的應用

目前，網絡犯罪己成為最為常見的犯罪類型之一。基于此，提高計算機網絡的防護性能，嚴厲打擊網絡犯罪就成為有關部門勢在必行的工作趨勢。而要想高效完成這項任務，就需要利用人工智能技術來提升計算機網絡的安全性和穩定性，不僅要構建智能化的網絡安全管理系統，而且還要增強計算機數據信息自動化采集功能，使其在數據采集過程中，能夠有效識別安全數據和系統漏洞，這樣才能從根本上保護用戶信息安全，預防網絡犯罪的發生幾率，進而最大化突顯計算機網絡安全運營中心的運營效率和網絡管理水平。

2．4在科技教學方面的應用

現如今，隨著教育改革的不斷深入和落實，計算機網絡技術與教育教學的有機結合已成為各類各級院校必須重視的工作內容之一，而為了最大化確保科技教學質量，就要積極采用人工智能技術來提高教師的教學水平和教學質量。在實際運用時，不僅要利用該技術為學生構建智能化的學習平臺，讓學生能夠借助網絡學習資源形成自主學習的意識和積極性，提高其綜合學習能力。而且還要通過人工智能技術的優勢來提升教師的職業素養和專業知識，讓其在實際教學過程中，能夠推陳出新，采取現代化的教學理念和教學方法，這樣才能更好的提高教學質量，滿足學生的求知欲望。

第3篇：人工智能技術方案范文

關鍵詞：人工智能技術；電氣自動化；有效應用

隨著現代化科學技術的快速發展，人工智能技術也越來越成熟，其在很多方面都具有明顯的優勢，因此被廣泛地應用在工業、交通、航空等多個領域。人工智能技術在電氣自動化中的應用，極大地減輕了工作人員的工作量，明顯提高了電氣自動化系統的生產效率。

1 人工智能技術的原理

人工智能技術基于人類智能理論，通過擴展、延伸和模擬形成技術。近年來，計算機科學技術快速發展，人工智能技術主要目的是研究人工智能實質，模擬人工智能的思維方式，重點研究專家系統、圖像處理、語言、專家系統、機器人等，以計算機科學技術為基礎，涉及邏輯學、仿生學、自動化等多門學科[1]。同時，通過研究人工智能技術，加工制造智能化機器，代替人們完成一些復雜、困難的工作，人類大腦被譽為世界上最精密的儀器，而運用現代化科學技術可模擬人類大腦的思考過程，如智能控制系統的編程，通過處理、交換和分析人類智能信息，模擬人腦技能，實現各領域生產過程的自動化。

2 人工智能技術的特點

人工智能研究是一項專業性和技術性較強的工作，其主要采用遺傳、模糊神經、模糊、神經等算法，基于非線性函數方程式，和傳統函數估計器相比，函數近似器的各方面性能更加優越。人工智能技術在實際應用中具有以下優勢：第一，人工智能控制器具有良好的一致性，雖然驅動器在很多運行環節的特性存在一定差異，當人工智能控制器接收到一些未知數據時，也可快速完成分析估計。第二，和傳統控制器相比，人工智能控制器的操作調節過程中更加方便，即使工作人員沒有經過專業的技能培訓，也可結合簡單易懂的語言和信息，完成對智能控制系統的設計操作。第三，人工智能控制器可結合運行要求、下降時間、響應時間等變化，自動調節各個模塊性能[2]。第四，人工智能控制系統規劃設計時，不需要提前構建控制對象模型，由于信息的非線性和不確定性，結合人工智能控制器運行參數實際情況，應用動態方程，優化控制系統運行。

3 人工智能技術在電氣自動化中的應用

3.1 實現了電氣自動化系統的保護和控制功能

當前，人工智能技術的應用實現了對模擬量數據、開關量的自動化、實時動態處理和采集，并且根據系統的設計要求，批量化地定時進行存貯和整理，同時應用圖像生成軟件，模擬電氣自動化系統的實際運行情況，工作人員可直觀地看到斷路器、隔離開關、電壓、電流等設備和參數的變化[3]，工作人員結合電氣自動化系統實際運行要求，編制專業圖表，分析相關數據，在這個過程中需注意由于畫面和圖片所占的電氣自動化系統資源比較多，因此應充分考慮到電氣自動化系統控制端設備的運行性能和對軟件系統的要求，防止控制終端由于采集大量圖像占用大量資源，消耗運算資源，影響電氣自動化系統中其它程序的正常運行。另外，電氣自動化系統的操作控制，工作人員可通過鼠標或者鍵盤遠程控制斷路器和隔離開關，自動調整勵磁電流，修改或設定在線參數，提高電氣自動化系統運行的可靠性和穩定性。

3.2 診斷電氣故障

電氣自動化系統實際運行過程中，傳統診斷技術的效率和準確度較低，并且系統中變壓器、發電機、發動機等設備故障頻繁發生，以往工作人員多是分析變壓器油的氣體，結合油樣氣體成分判斷是否發生故障，這種診斷方法的時效性較差，需耗費大量人力和時間。由于電氣自動化系統的很多故障和事故都具有不確定性和突發性，系統故障和問題必須在第一時間快速進行解決，若診斷處理方法不合理或者故障處理不及時，會給國家、社會和企業造成巨大損失。而在電氣自動化系統中應用人工智能技術，運用專家系統、模糊理論和神經網絡，實現對電氣自動化系統的實時控制，一旦發現系統故障，自動進行故障診斷，極大地提高電氣自動化系統故障診斷的效率和準確性。

3.3 提高電氣控制有效性

人工智能技術在電氣控制中也發揮著非常重要的作用，電氣控制系統的安全、穩定運行是很多企業面臨的難題，并且電氣控制對于工作人員的操作控制的標準性和規范性有著很高的要求，而具體的操作控制步驟也比較復雜麻煩，因此我國專家學者一直致力于不斷提高電氣控制系統的操作控制水平。在電氣控制中應用人工智能技術，其利用自動化計算和計算機系統，代替工作人員完成某些工作，最大程度地減少了人為誤操作，極大地提高了操作控制準確性。同時，人工智能技術在電氣控制系統中的應用，應用直觀明了的界面化形式，簡化了電氣系統的操作和控制流程，基于計算機網絡系統，實現對電氣系統某些環節的遠程控制操作。另外，實時地儲存電氣控制系統重要資料和信息，為日后查詢提供便利，人工智能技術可自動生產報表，減少財力、物力和人力等資源的投入，有效提高電氣控制系統的精確度和工作效率。電氣控制系統中應用人工智能技術主要包括模糊控制、神經網絡控制、專家系統控制等多方面內容，電氣控制系統中的交流和直流傳動通過模糊控制來實現，用模糊控制器代替常規的調速控制器[4]，確保電氣控制的準確性。

3.4 提高電氣設備設計水平

電氣設備設計是一項專業、復雜的系統工作，設計人員需要熟練掌握電機電器、電磁場、電路等學科專業知識，還需積累豐富的電氣設計經驗。傳統的電氣設備設計主要是工作人員在實驗室根據相關設計要求手動的設計制作，一旦電氣設備產品成型很難再進行修改或者優化，不僅維護管理比較麻煩，而且難以獲得最佳的設計方案。隨著計算機技術的快速發展，電氣設備產品的手工設計已經無法滿足電氣系統發展要求，而應用人工智能技術可利用計算機系統進行輔助設計，如使用二維三維CAD，可根據設計要求隨時對設計方案進行修改和優化，有效縮短了電氣設備產品開發周期。同時，電氣設備產品設計中應用遺傳算法，優化電氣設備性能，由于電氣設備故障具有非線性和不確定性，通過應用人工智能技術，可建立設備故障和運行狀態之間的關系，提高電氣設備設計水平。

4 結束語

近年來，計算軟件技術、微電子技術的快速發展，促進了人工智能技術的發展，被廣泛地應用在各種領域。電氣自動化中應用人工智能技術，充分發揮了人工智能的多方面優勢，有效提高了電氣自動化系統運行的安全性和可靠性。

參考文獻

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[2]自動化技術、計算機技術[J].中國無線電電子學文摘，2010，6：166-242.

[3]朱金芳.人工智能在電氣工程自動化中的運用[J].化學工程與裝備，2013，5：175-177+183.

第4篇：人工智能技術方案范文

摘要

人工智能時代，網絡空間安全威脅全面泛化，如何利用人工智能思想和技術應對各類安全威脅，是國內外產業界共同努力的方向。本報告從風險演進和技術邏輯的角度，將網絡空間安全分為網絡系統安全、網絡內容安全和物理網絡系統安全三大領域；在此基礎上，本報告借鑒 Gartner 公司的 ASA 自適應安全架構模型，從預測、防御、檢測、響應四個維度，提出人工智能技術在網絡空間安全領域的具體應用模式。與此同時，本報告結合國內外企業最佳實踐，詳細闡釋人工智能賦能網絡空間安全（AI+安全）的最新進展。最后，本報告提出，人工智能安全將成為人工智能產業發展最大藍海，人工智能的本體安全決定安全應用的發展進程，「人工+「智能將長期主導安全實踐，人工智能技術路線豐富將改善安全困境，網絡空間安全將驅動人工智能國際合作。

目 錄

第一章 人工智能技術的發展沿革

(一) 人工智能技術的關鍵階段

(二) 人工智能技術的驅動因素

(三) 人工智能技術的典型代表

(四) 人工智能技術的廣泛應用

第二章 網絡空間安全的內涵與態勢

(一) 網絡空間安全的內涵

(二) 人工智能時代網絡空間安全發展態勢

1、網絡空間安全威脅趨向智能2、網絡空間安全邊界開放擴張3、網絡空間安全人力面臨不足4、網絡空間安全防御趨向主動

第三章 人工智能在網絡空間安全領域的應用模式

(一) AI+安全的應用優勢

(二) AI+安全的產業格局

(三) AI+安全的實現模式

1、人工智能應用于網絡系統安全2、人工智能應用于網絡內容安全3、人工智能應用于物理網絡系統安全

第四章 人工智能在網絡空間安全領域的應用案例

網絡系統安全篇

（一）病毒及惡意代碼檢測與防御

（二）網絡入侵檢測與防御

第三章 人工智能在網絡空間安全領域的應用模式

人工智能技術日趨成熟，人工智能在網絡空間安全領域的應用（簡稱 AI+安全）不僅能夠全面提高網絡空間各類威脅的響應和應對速度，而且能夠全面提高風險防范的預見性和準確性。因此，人工智能技術已經被全面應用于網絡空間安全領域，在應對智能時代人類各類安全難題中發揮著巨大潛力。

（一）AI+安全的應用優勢

人們應對和解決安全威脅，從感知和意識到不安全的狀態開始，通過經驗知識加以分析，針對威脅形態做出決策，選擇最優的行動脫離不安全狀態。類人的人工智能，正是令機器學會從認識物理世界到自主決策的過程，其內在邏輯是通過數據輸入理解世界，或通過傳感器感知環境，然后運用模式識別實現數據的分類、聚類、回歸等分析，并據此做出最優的決策推薦。

當人工智能運用到安全領域，機器自動化和機器學習技術能有效且高效地幫助人類預測、感知和識別安全風險，快速檢測定位危險來源，分析安全問題產生的原因和危害方式，綜合智慧大腦的知識庫判斷并選擇最優策略，采取緩解措施或抵抗威脅，甚至提供進一步緩解和修復的建議。這個過程不僅將人們從繁重、耗時、復雜的任務中解放出來，且面對不斷變化的風險環境、異常的攻擊威脅形態比人更快、更準確，綜合分析的靈活性和效率也更高。

因此，人工智能的「思考和行動邏輯與安全防護的邏輯從本質上是自洽的，網絡空間安全天然是人工智能技術大顯身手的領域。

（1）基于大數據分析的高效威脅識別：大數據為機器學習和深度學習算法提供源源動能，使人工智能保持良好的自我學習能力，升級的安全分析引擎，具有動態適應各種不確定環境的能力，有助于更好地針對大量模糊、非線性、異構數據做出因地制宜的聚合、分類、序列化等分析處理，甚至實現了對行為及動因的分析，大幅提升檢測、識別已知和未知網絡空間安全威脅的效率，升級精準度和自動化程度。

（2）基于深度學習的精準關聯分析：人工智能的深度學習算法在發掘海量數據中的復雜關聯方面表現突出，擅長綜合定量分析相關安全性，有助于全面感知內外部安全威脅。人工智能技術對各種網絡安全要素和百千級維度的安全風險數據進行歸并融合、關聯分析，再經過深度學習的綜合理解、評估后對安全威脅的發展趨勢做出預測，還能夠自主設立安全基線達到精細度量網絡安全性的效果，從而構建立體、動態、精準和自適應的網絡安全威脅態勢感知體系。

（3）基于自主優化的快速應急響應：人工智能展現出強大的學習、思考和進化能力，能夠從容應對未知、變化、激增的攻擊行為，并結合當前威脅情報和現有安全策略形成適應性極高的安全智慧，主動快速選擇調整安全防護策略，并付諸實施，最終幫助構建全面感知、適應協同、智能防護、優化演進的主動安全防御體系。

（4）基于進化賦能的良善廣域治理：隨著網絡空間內涵外延的不斷擴展，人類面臨的安全威脅無論從數量、來源、形態、程度和修復性上都在超出原本行之有效的分工和應對能力，有可能處于失控邊緣，人工智能對人的最高智慧的極限探索，也將拓展網絡治理的理念和方式，實現安全治理的突破性創新。人工智能不僅能解決當下的安全難題，而通過在安全場景的深化應用和檢驗，發現人工智能的缺陷和不足，為下一階段的人工智能發展和應用奠定基礎，指明方向，推動人工智能技術的持續變革及其更廣域的賦能。

（二）AI+安全的產業格局

人工智能以其獨特的優勢正在各類安全場景中形成多種多樣的解決方案。從可觀察的市場指標來看，近幾年來人工智能安全市場迅速成長， 公司在 2018 年的研究表明，在網絡安全中人工智能應用場景增多，同時地域覆蓋范圍擴大，將進一步擴大技術在安全領域的應用，因此人工智能技術在安全市場內將快速發展，預計到 2024 年，可用在安全中的人工智能技術市場規模將超過 350 億美元，在 2017-2024 年之間年復合增長率（CAGR）可達 31%。

MarketsandMarkets 公司在 2018 年 1 月的《安全市場中人工智能》報告則認為，2016 年 AI 安全市場規模就已達 29.9 億美元、2017 年更是達到 39.2 億美元，預測在 2025 年將達到 348.1 億美元，年復合增長率為 31.38%。而愛爾蘭的 Research and Markets 公司在 2018 年 4 月份了專門的市場研究報告，認為到 2023 年人工智能在安全領域應用的市場規模將達 182 億美元，年復合增長率為 34.5%。由于機器學習對付網絡犯罪較為有效，因此機器學習作為單一技術將占領最大的一塊市場，到 2023 年其市場規模預計可達 60 億美元。

除了傳統安全公司致力于人工智能安全，大型互聯網企業也在積極開展人工智能安全實踐，如 Google、Facebook、Amazon、騰訊、阿里巴巴等均在圍繞自身業務積極布局人工智能安全應用。

（三）AI+安全的實現模式

人工智能是以計算機科學為基礎的綜合交叉學科，涉及技術領域眾多、應用范疇廣泛，其知識、技術體系實際與整個科學體系的演化和發展密切相關。因此，如何根據各類場景安全需求的變化，進行 AI 技術的系統化配置尤為關鍵。

本報告采用 Gartner 公司 2014 年提出的自適應安全架構（ASA，Adaptive SecurityArchitecture）來分析安全場景中人工智能技術的應用需求，此架構重在持續監控和行為分析，統合安全中預測、防御、檢測、響應四層面，直觀的采用四象限圖來進行安全建模。其中「預測指檢測安全威脅行動的能力；「防御表示現有預防攻擊的產品和流程；「檢測用以發現、監測、確認及遏制攻擊行為的手段；「響應用來描述調查、修復問題的能力。

本報告將 AI+安全的實現模式按照階段進行分類和總結，識別各領域的外在和潛在的安全需求，采用 ASA 分析應用場景的安全需求及技術要求，結合算法和模型的多維度分析， 尋找 AI+安全實現模式與適應條件，揭示技術如何響應和滿足安全需求，促進業務系統實現持續的自我進化、自我調整，最終動態適應網絡空間不斷變化的各類安全威脅。

1、人工智能應用于網絡系統安全

人工智能技術較早應用于網絡系統安全領域，從機器學習、專家系統以及過程自動化等到如今的深度學習，越來越多的人工智能技術被證實能有效增強網絡系統安全防御：

機器學習 (ML， Machine Learning):在安全中使用機器學習技術可增強系統的預測能力，動態防御攻擊，提升安全事件響應能力。專家系統（ES， Expert System）：可用于安全事件發生時為人提供決策輔助或部分自主決策。過程自動化 (AT， Automation )：在安全領域中應用較為普遍，代替或協助人類進行檢測或修復，尤其是安全事件的審計、取證，有不可替代的作用。深度學習（DL， Deep Learning）：在安全領域中應用非常廣泛，如探測與防御、威脅情報感知，結合其他技術的發展取得極高的成就。

如圖 3 所示，通過分析人工智能技術應用于網絡系統安全，在四個層面均可有效提升安全效能：

預測：基于無監督學習、可持續訓練的機器學習技術，可以提前研判網絡威脅，用專家系統、機器學習和過程自動化技術來進行風險評估并建立安全基線，可以讓系統固若金湯。

防御：發現系統潛在風險或漏洞后，可采用過程自動化技術進行加固。安全事件發生時，機器學習還能通過模擬來誘導攻擊者，保護更有價值的數字資產，避免系統遭受攻擊。

檢測：組合機器學習、專家系統等工具連續監控流量，可以識別攻擊模式，實現實時、無人參與的網絡分析，洞察系統的安全態勢，動態靈活調整系統安全策略，讓系統適應不斷變化的安全環境。

響應：系統可及時將威脅分析和分類，實現自動或有人介入響應，為后續恢復正常并審計事件提供幫助和指引。

因此人工智能技術應用于網絡系統安全，正在改變當前安全態勢，可讓系統彈性應對日益細化的網絡攻擊。在安全領域使用人工智能技術也會帶來一些新問題，不僅有人工智能技術用于網絡攻擊等伴生問題，還有如隱私保護等道德倫理問題，因此還需要多種措施保證其合理應用。總而言之，利用機器的智慧和力量來支持和保障網絡系統安全行之有效。

2、人工智能應用于網絡內容安全

人工智能技術可被應用于網絡內容安全領域，參與網絡文本內容檢測與分類、視頻和圖片內容識別、語音內容檢測等事務，切實高效地協助人類進行內容分類和管理。面對包括視頻、圖片、文字等實時海量的信息內容，人工方式開展網絡內容治理已經捉襟見肘，人工智能技術在網絡內容治理層面已然不可替代。

在網絡內容安全領域所應用的人工智能技術如下：

自然語言處理（NLP， Natural Language Processing）：可用于理解文字、語音等人類創造的內容，在內容安全領域不可或缺。圖像處理（IP， Image Processing）：對圖像進行分析，進行內容的識別和分類，在內容安全中常用于不良信息處理。視頻分析技術 (VA， Video Analysis)：對目標行為的視頻進行分析，識別出視頻中活動的目標及相應的內涵，用于不良信息識別。

如圖 4 所示，通過分析人工智能技術應用于網絡內容安全，在四個層面均可有效提升安全效能：

預防階段：內容安全最重要的是合規性，由于各領域的監管法律/政策的側重點不同而有所區別且動態變化。在預防階段，可使用深度學習和自然語言處理進行相關法律法規條文的理解和解讀，并設定內容安全基線，再由深度學習工具進行場景預測和風險評估，并及時將結果向網絡內容管理人員報告。

防御階段：應用深度學習等工具可完善系統，防范潛在安全事件的發生。

檢測階段：自然語言、圖像、視頻分析等智能工具能快速識別內容，動態比對安全基線，及時將分析結果交付給人類伙伴進行后續處置，除此之外，基于內容分析的情感人工智能也已逐步應用于輿情預警，取得不俗成果。

響應階段：在后續調查或留存審計資料階段，過程自動化同樣不可或缺。

3、人工智能應用于物理網絡系統安全

隨著物聯網、工業互聯網、5G 等技術的成熟，網絡空間發生深刻變化，人、物、物理空間通過各類系統實現無縫連接，由于涉及的領域眾多同時接入的設備數量巨大，傳感器網絡所產生的數據可能是高頻低密度數據，人工已經難以應對，采用人工智能勢在必行。但由于應用場景極為復雜多樣，可供應用的人工智能技術將更加廣泛，并會驅動人工智能技術自身新發展。

情緒識別（ER， Emotion Recognition）：不僅可用圖像處理或音頻數據獲得人類的情緒狀態，還可以通過文本分析、心率、腦電波等方式感知人類的情緒狀態，在物理網絡中將應用較為普遍，通過識別人類的情緒狀態從而可與周邊環境的互動更為安全。AI 建模（DT， Digital Twin/AI Modeling）：通過軟件來溝通物理系統與數字世界。生物特征識別 (BO， Biometrics)：可通過獲取和分析人體的生理和行為特征來實現人類唯一身份的智能和自動鑒別，包括人臉識別、虹膜識別、指紋識別、掌紋識別等技術。虛擬 (VA， Virtual Agents)：這類具有人類行為和思考特征的智能程序，協助人類識別安全風險因素，讓人類在物理網絡世界中更安全。

第5篇：人工智能技術方案范文

【關鍵詞】人工智能；智能網絡；優化方法；優化工具

伴隨著知識時代以及信息社會的到來，信息正以空前的速度發展，面對龐大的信息，人類以前所依靠的自然智能越來越吃力，怎樣用人工打造的智能來模仿自然智能，以實現對信息的智能處理，這是當今信息社會所面對的一個越來越重要的課題。人工智能長久以來都處在計算機科技的前沿，它是人類面對知識經濟巨大挑戰以及走向信息社會所必不可少的一項技術。信息社會對于智能的強烈要求是推動人工智能快速發展的強大動力。近年來，隨著多媒體技術，計算機網絡的發展，人工智能也迎來了蓬勃發展的全新時期。基于人工智能技術在我國網絡領域的應用，我國的計算機網絡呈現出越來越高的智能化，使我國的網絡顯現出全新的面貌。與此同時，智能網絡的優化也顯得越來越重要。

一、人工智能技術的概述

1.人工智能的概念

人工智能也就是所說的機器智能，簡稱為AI。它是由計算機學、信息論、心理學等諸多學科之間相互滲透而發展形成的一門科學。該科學通過計算機系統模擬智能活動，就科學的層面講，人工智能可看作計算機學的分支。總體來看，人工智能極富挑戰性，研究人工智能的目的是用機器來完成一些需要人類自然智能才可以完成的較復雜工作[1]。

2.人工智能的優勢

毫無疑問，人類智能是最高級復雜的天然智能。然而，無數例子表明，人類思維存在著一定的局限性，這主要表現在四個層面：一是對于信息加工處理效率并不高。二是人腦容量有限且準確性比較差。三是人腦在功能及活動空間上有限。四是人在工作過程中容易受到精神狀態、生理狀況以及外界環境的影響。而人工智能不僅可以向人類思維那樣工作，而且還能很好的克服人腦的局限性，因此人工智能體現出很大的優勢。

3.人工智能的發展史

人工智能的實現需從計算機剛誕生時算起，其發展可大致分成三個階段。

第一階段即人工智能形成的階段。1955年香農發明一種樹形結構程序，該程序運行時，其在樹中尋找與答案最接近的分支探索，從而得到正確答案，該程序標志著人工智能技術的正式起步[2]。

第二階段即發展階段。人工智能從該階段由純理論探索轉變為應用研究，從而相繼產生專家系統、自動程序設計以及語言理解等重要技術。

第三階段即人工智能全新高速發展階段。此時機器翻譯全面復蘇并走向市場。數百家公司加入研究，人工智能不斷完善。智能機器人以及第5代計算機研制產生。人工智能發展進入全新階段。

二、基于人工智能技術的智能網絡優化的概念和內容

1.基于人工智能技術的智能網絡優化的概念及意義

伴隨通信技術的發展，客戶數目不斷增加，因此對通信質量要求也越來越高。當前基于人工智能技術的智能網絡優化成為熱點問題，由當前智能通信網絡降低信道擁塞，從而實現通信的高質量。基于人工智能技術的智能網絡優化是在對智能網絡運行狀況有充分了解的前提下，利用各種手段，對智能網絡中不恰當的部分加以調整，從而使網絡實現最佳狀態。基于人工智能技術的智能網絡優化是一項長期性質的工作，必須進行合理規劃和建設，才能實現網絡的良性運行[3]。

基于人工智能技術的智能網絡優化指的是在運行的智能網絡提取并分析數據。對影響網絡運行的因素及網絡運行過程中不確定的因素加以分析，經過參數的優化以及利用技術手段進行實時處理，從而對智能網絡運行狀況進行更新，以至于令當前網絡的狀況最佳。基于人工智能技術的智能網絡優化的目的是提高智能網絡的通信質量并保持智能網絡的通信質量。若從網絡的層面來看，基于人工智能技術的智能網絡優化的目的是提高移動通信質量，同時盡量減少進行網絡維護所需的成本。

2.基于人工智能技術的智能網絡優化的內容

基于人工智能技術的智能網絡優化即對網絡運行狀況有充分了解的情況下，對當前的智能網絡數據來進行采集并加以分析，若發現影響網絡質量的因素，應立即采取不同的技術或手段來對網絡加以調整優化，從而使網絡呈現最佳狀態，同時優化資源。基于人工智能技術的智能網絡優化的內容包括排除設備故障，維持網絡均衡以及話務均衡，提升通話質量，改善智能網絡運行指標，配置網絡資源并建立維護智能網絡的優化平臺以及智能網絡優化方案[4]。

三、基于人工智能技術的智能網絡優化的方法

隨著我國智能網絡的迅猛增長，基于人工智能技術的智能網絡建設愈加重要。利用快速有效的智能網絡優化方法，改善基于人工智能技術的智能網絡性能以及服務質量，成為當今智能網絡運營商極為關注的一個問題。

1.基于人工智能技術的智能網絡優化

目前多數基于人工智能技術的智能網絡優化依賴維護人員經驗以及生產商所提供的一些智能網絡優化工具，很難實現智能網絡優化的系統性、自動化及連續性。所以將較先進的人工智能技術與智能網絡優化相結合，來開發智能網絡的優化工具就顯得很重要。

智能IA即基于龐大信息，其中包括事實，數據，領域知識經驗，來模擬人腦思維的集成系統。基于人工智能技術的智能網絡優化是高層次網絡維護工作，在優化過程中會涉及到網絡軟件及硬件等各部分，并使用到多方面的技術。因不同廠商所提供的參數及采集的智能網元性能不同，因此智能網絡優化應同時考慮不同廠商系統和設備的不同特點。

2.基于人工智能技術的智能網絡優化過程

（1）智能建模

表征智能網絡特性的即從廠家OMC所采集龐大數據，為實現基于智能網絡特性評估上的網絡優化，必須對這些數據加以分析，從而判斷網絡運行狀。ISO-CMCN采取模糊隸屬度，模糊智能網絡性能數據，將它們描述成自然語言，從而建立能夠合理描繪網絡運行狀況的量化模型[5]。

（2）模糊知識庫

ISO-CMCN智能網絡優化工具中，使用的是基于事例以及規則上的模糊知識的表達方式.所謂規則表達即將智能網絡優化經驗歸為前提到結論的模式，并且引進模糊因子來反映知識的不確定性。事例表達即以“事例-屬性”的形式描繪智能網絡的優化。采用的是模糊量化方面技術。從應用角度講模糊表達方式可有效描繪工程師具體網優化時所用的知識。

（3）信息推理

信息推理即運用經驗知識以及實時信息進行問題解決的過程。IOS-CMCN設計了在規則及事例基礎上的推理機。推理機自動識別優化模型后，進入規則、事例推理。應用規則推理時，以現有網絡運行事件作為驅動，通過模糊知識庫模擬實現優化專家的思維。應用事例進行推理時，推理機分析事件特征，根據庫中典型事例，通過推理方式來進行智能網絡優化處理。

四、結束語

本文介紹了基于人工智能技術的智能網絡優化方法，推動了智能網絡優化的自動化及智能化，降低了對人的依靠，并且提高了優化效率，為智能網絡優化提供了新方法。但其仍存在一些不足之處，我們期待能夠在不遠的將來找到更完善更優化的方法。

參考文獻

[1]任錦,彭瑋.淺析人工智能技術[J].科教文匯,2010(12).

[2]杜建鳳,宋俊德.蜂窩移動通信網絡的智能優化方法研究[J].北京郵電大學學報,2010(24).

[3]馮雋逸.基于移動通信網絡優化的智能分析優化系統[J].電腦與電信,2009(10).

第6篇：人工智能技術方案范文

關鍵詞：電氣工程；智能化技術；理論基礎；技術優勢；應用

中圖分類號：F40 文獻標識碼：A

智能化技術是計算機技術與人工智能理論的完美融合，是最近才興起的一個高新技術領域。但是從出現到發展的短短數年間，智能化技術就受到了普遍的關注和廣泛的應用，其未來前景不可限量。

1 人工智能理論

人工智能，它是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學，是計算機科學的一個分支。通過人工智能本質方向的了解，生產出了一個與人類大腦做出雷同反應的智能化機器，這個主要包含語言識別、自然語言處理、機器人、專家系統和圖像識別等。“人工智能”一詞是在1956年Dartmouth學會上提出的，人工智能發展迅速，成為以計算機主流，涉及信息論、控制論、自動化、生物學、心理學、語言學、醫學和哲學等多版學科。對于其主要的目的就是通過使用機器設備能夠達到智能效果，依賴機器來完成復雜性的工作。智能化的電氣自動控制系統主要就是為了加強整個勞動分配過程，實現了計算機智能化，這樣一來大大的減少了人為勞動過程，加強了工作效率，譬如：鋁電解生產中的模糊自適應控制技術，就是大量使用了人工智能技術。在我們國家主要是通過廉價輸出的勞動力來得出的經濟數值，但是遠遠沒有達到其他較發達的國家經濟水平。在我們電氣自動化控制中加強人工化智能的使用，研制出一個能類似于人類判斷系統、處理功能的控制系統，加強我們生產的能力，推動我們國家的經濟發展。

2 人工智能的優點

針對不同的人工智能控制，需要使用不同的方法進行討論。但是一些人工智能控制器，例如：模糊神經、模糊、遺傳算法和神經都是一種類非線形的函數近似器。采取這種的分類有利于對總體的了解，同時會促進對控制策略的綜合性開發。上述的人工智能函數近似器具有常規的函數估計器所不具備的優勢。首先，在很多情況中，精確的掌握控制對象的動態方程是很復雜的，因此控制器在設計實際控制對象的模型時，往往會產生很多不確定的因素，例如：非線性時、參數變化等，這新信息通常無法掌握。而人工智能控制器在設計的時候可以不需要控制對象的模型。依據下降時間、魯棒性和響應時間的不同，人工智能控制器通過適當的調整可以提高自身的性能。例如：在下降時間方面，模糊邏輯控制器比最優秀的PID控制器要快4倍。在上升時間方面，模糊邏輯控制器比最優秀的PID控制器要快2倍。與古典控制器相比，人工智能控制器具有更容易調節的特征。即使缺乏專家的現場指導，人工智能控制器也能夠使用響應數據來進行設計。還可以通過相應信息、運用語言等方式來進行設計。人工智能控制器具有很強的一致性，輸入陌生的數據就能夠產生很高的估計，可以忽略驅動器對它產生的影響。對于某些控制對象來說，雖然暫時沒有采用人工智能控制器也可以產生良好的效果，但是對其他的控制對象來說，不一定會產生相似的良好效果，因此在設計上必須堅持具體問題具體分析的原則。在反模糊化和模糊化的過程之中，如果采用規則庫、隸屬函數和適應模糊神經控制器，能夠精確的進行實時確定。在實現這個成果的眾多方法之中，只有通過系統技術的使用才能得到穩定的解，配合簡單的拓撲的結構配置，能夠實現迅速的自學習和快速收斂。

3 智能化技術在電氣自動化控制中的應用

研究結果表明：智能控制、優化設計以及故障診斷的合理使用是實現電氣工程自動化控制的前提條件。

3.1 智能控制

電氣自動化的控制工作中加入智能化技術可實現電氣工程控制的無人操作化、高效化、遠程化以及自主化，給智能化控制創造了良好的發展空間，智能化控制在電氣自動化技術中的廣泛應用更加驗證了智能化技術的優越性，并使智能化技術在其他領域的發展打下了良好的基礎。

3.2 優化設計

在電氣工程自動化控制過程中，經常會涉及到電氣設備的設計，而設計的過程又相當的繁瑣，它不僅要求設計人員對磁力、電氣、電路等學科的知識要有足夠的認識并能恰當的運用到設計工作中，而且它對設計人員的工作經驗也有比較高的要求。傳統的設計方式是利用實驗與經驗相結合的手工設計來完成的，因此方案的達標率低，修改的難度較大；而現在的方案設計是利用CAD技術以及計算機輔助軟件來完成的，不僅減少了設計所需的時間，而且設計出來的方案無論是質量還是使用性能都相對較好。遺傳算法是優化設計的過程中智能化技術應用的具體形式之一，它具有非常強的實用性和先進性，它的使用在一定程度上對設計進行了優化。

3.3 故障診斷

電氣工程系統的運行過程中，電氣設備發生故障的情況不可避免，而在故障發生前必定會有一系列與故障本身存在一定聯系的征兆出現，利用智能化技術，就可以對其進行全面、準確的診斷。由于變壓器在電氣設備中具有十分重要的作用，因此電氣設備監測人員對它的運行狀況格外的重視，經常對其進行不定時的檢測、維修，不過這樣做也不能完全避免電氣故障的出現，為了及時地將故障診斷出來，把電氣故障造成的損失降到最低，智能化技術無疑是最佳的選擇。在運用智能化技術對變壓器的故障進行診斷的過程中，最主要的診斷方式就是通過對變壓器中滲漏油的分解氣體進行分析，快速找到變壓器發生故障的大致范圍，然后再把范圍逐步縮小找出發生故障的具置并對其進行檢修。這樣做不僅加快了對故障的診斷以及檢修速度，而且它還避免了故障對電氣設備造成損害的情況出現，使得電氣設備的運行經濟效益在某種程度上得以提升。

結語

隨著科技的不斷進步，人工智能技術的發展越來越迅速，在人工智能技術的應用下，各種施工變的更加的智能化。而機械企業在電氣自動化不斷成熟的今天，引進人工智能技術更是對生產起到了良好的促進作用，促進企業的更好更快的發展。

參考文獻

[1]耿英會.智能化技術在電氣工程自動化控制中的應用[J].科技創新導報，2012（2）：66～66.

第7篇：人工智能技術方案范文

關鍵詞：電氣自動化；人工智能；優點

隨著社會生產力的不斷改革與發展，社會生產逐步實現了生產自動化，這對產品的效率和質量也提出了更高的要求。電氣自動化控制作為一門學科，有其重要的價值。對于社會和國家而言，電氣自動化控制是發電廠、工業建筑等重要領域中不可或缺的一項技術，對各行各業的發展都會產生巨大的影響。通過分析人工智能技術在電氣自動化控制中的運用可以發現，這一技術極大促進了電氣自動化控制在智能控制方面的發展，提高了電氣設備運行的智能化水平以及相關的生產效率。促使電氣自動化控制向著更智能的方向發展，是對其生產技術的一次重大改革。因此，不斷提高電氣自動化控制中的人工智能技術水平非常重要[1]。

1人工智能技術的定義

人工智能技術是伴隨著科學技術發展而逐漸發展起來的一門新興科學。簡單的說，人工智能技術就是通過計算機技術對人類的活動進行模擬，并作出一定的指令安排，目的是為了通過機械來完成復雜的、危險的工作。這樣高科技的技術可以通過計算機在一定程度上實現人腦思考的效果，甚至比人腦更具有優勢。人工智能技術的應用可以提高生產效率，降低人力勞動，節約成本。更重要的是，它可以避免人處于危險的環境中，減少人身危害，這對電氣自動化控制的發展非常有利。

2人工智能控制器的優點

人工智能是現代科技的新興產物。跟上時展的步伐，人工智能控制器相對于一般控制技術而言，具有較大的技術優勢。主要體現在以下幾個方面。2.1設計思路簡單傳統的控制器一般需要根據不同的操作對象進行特定的設計，且在對實際模型進行建造時，需要考慮很多不確定因素的影響，包括參數的改變、使用環境的影響等，增加了設計難度。但是，如果采用人工智能技術就可以很好地解決這一問題。人工智能控制設計時不需要針對具體的對象模型進行設計，因此可以大大簡化設計流程。可見，人工智能設計思路的簡單對于電氣自動化控制方面具有很大優勢[2]。2.2操作方便人工智能控制器比傳統控制器更加容易操作。人工智能控制器有很強大的數據處理功能和對新信息的適應能力，可以在短時間內處理大量信息，這樣操作者就可以在較短時間內掌握操作技巧，大大簡化了操作工作。2.3準確性高對于人工智能操作系統而言，大部分工作是通過計算機程序自主運行，不需要工作人員過多的參與。一般情況下，只要硬件不出現問題，操作過程就不會出現太大的誤差，從而極大地保證了準確率。

3電氣自動化控制中的人工智能技術應用

在電氣行業的正常運行過程中，電氣控制發揮著至關重要的作用。為了保證電氣工程可以正常安全地進行，需要具備專業知識和實際工作經驗的工作人員進行操作。所以，怎樣保持電氣自動化高效、穩定的運行，一直被認為是比較復雜的問題。但是，隨著科學技術的發展，人工智能技術的應用很大程度上解決了這一問題。人工智能控制技術主要依靠計算機運行程序來進行控制，其控制系統會依據不同環節需要來調用不同程序對生產過程實現控制。這在很大程度上減少了誤差。此外，通過幾年的實踐研究發現，人工智能控制在電氣自動化控制方面取得了諸多成就，大大提高了生產效率，降低了事故發生率和勞動成本，給企業和國家帶來可觀的利益。下面就簡單分析一下人工智能在電氣自動化控制中的應用[3]。3.1節省人力資源人工智能控制技術與傳統的人工控制技術相比，最大的優點就是可以代替枯燥乏味的手工勞動，極大地解放了勞動力。電氣控制是一個比較龐大和復雜的工程，電氣的操控設備多、線路復雜，且是一個比較危險的工程。因此，需要投入大量的專業人員進行仔細認真的操控。但是，人工智能技術截然不同。人工智能技術依靠的是電子計算機，可以利用計算機代替人工處理一些數據的收集、分析，并且可以通過智能機械代替人工解決枯燥乏味的工作，將人類從復雜的勞動中解放出來。這樣人工智能技術就可以極大節省人力資源，降低人力成本[4]。3.2縮短產品設計的周期電器產品的設計與實踐投入生產過程有一個試用周期。如果按照之前傳統的方法進行試驗，這個過程比較漫長。需要通過歸納總結，得出經驗進行手工設計，且最后的效果還不太滿意。但是，如果使用人工智能系統，就可以利用計算機通過數據分析得出結論，直接進行生產，且生產出來的產品合格率較高。因此，人工智能系統的使用可以大大縮短產品設計周期，提高生產率。3.3預防故障事故發生任何生產過程都會出現事故與故障，尤其對于電氣自動化控制過程，故障與事故的發生更是不可忽略。人工智能技術對事故及故障進行預防及處理具有非常明顯的優勢，尤其是在處理發動機、變壓器故障方面。人工智能技術主要通過計算機分析數據，對于經常出現的問題提前給出解決方案，并且可以在故障發生的第一時間快速判斷問題部位。較傳統方法，人工智能技術發現問題快，解決問題快，且準確率高，同時還可以對經常發生故障的地方提前進行檢修與預防[5]。3.4提高可靠性人工智能技術是結合計算機運用的高端智能技術。通過計算機的控制，可以減少人工操作的參與，減少人工誤差，提高可靠性。同時，設備操作簡單，可提高可靠度，降低誤差。因為人工智能技術可以更好地保障生產效率，提高可靠度，降低誤差，所以對于企業和國家是非常有價值的。因此，對于電氣自動化控制中人工智能技術的探究具有重要的研究價值。

4結束語

人工智能技術是人類智慧的結晶，是科學技術的產物，是對人類智力技術的發展。在當前信息自動化飛速發展的時代，人工智能技術有很好的發展市場，在電氣自動化控制方向也有其無可替代的優勢。所以，隨著電氣自動化控制工程技術的不斷發展與創新，人工智能技術也應該不斷改革和創新，更好地與電氣自動化控制相結合，提高電子設備的生產率，降低生產成本，更好地服務人民、服務社會[6]。

參考文獻

[1]王文志.電氣自動化領域中人工智能技術的探討與研究問題[M].北京：北京郵電大學出版社，2003：55-60.

[2]郭策，范然.設計智能建筑電氣自動化系統的思路[J].中國新技術新產品，2012，（3）：121-122.

[3]許立.人工智能技術在電氣自動化控制中的應用研究[J].電子測試，2014，（10）：23-25.

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[5]紀.人工智能技術在電氣自動化控制中的應用思路分析[J].電子測試，2014，（3）：137-138.

第8篇：人工智能技術方案范文

關鍵詞：電氣 自動化 人工智能

全面應用人工智能技術的最新成就，充分推動電氣設備自動化的進一步深化發展，提高其系統運行趨于智能化的同時，人工智能技術的應用還利于強化系統工作的安全性、穩定性，有利于企業生產效率的提升以及市場競爭力的增強。

一、人工智能技術研究與應用的現實情況

近年來，大量科研單位以及專業院校都在人工智能技術的創新與研究以及其電氣設備控制系統中的應用上開展了大量工作，人工智能用于電氣設備系統的結構設計、故障診斷、預警、監控以及自動保護等方面都達到了一定的水平。

以結構設計方面為例，因電氣設備系統結構設計復雜性高，涉及到諸如電路、電磁、電機電器應用等等大量的學科專業知識，更要求工作人員有豐富的實踐經驗。目前，在數字技術空前創新發展的背景下，電氣產品及其控制系統的設計工作業已轉向了CAD，使得新產品新系統的構建周期顯著縮短。在此基礎上加入人工智能技術，系統設計的質量以及速度都可得到全面提升。

此外，人工智能技術在進行電氣設備系統故障控制與預警方面也有非常獨特的優勢。電氣控制系統出現故障之前征兆呈非線性，因此人工智能技術中的模糊邏輯、神經網絡等等部分可以充分發揮其優勢。

最后是人工智能技術在電氣自動化控制系統中的運用，主要的技術方法有、神經網絡、專家系統以及模糊控制三種，其中以最后一種控制技術最為簡便，可應用性最強。人工智能技術在電氣自動化控制系統中以AI控制器為主，其可以視為非線性函數近似器。與一般的函數估計設備相比較，AI控制系統在進行設計時不一定必須工作對象的具體模型，這就避免在設計時需要考慮控制對象模型本身的參數變等不確定性。此外，其性能提升的空間比較大，而且易于調節，一致性強，對于新的數據信息適應性良好；配置成本低而且更新簡便、抗干擾能力強。

二、電氣自動化控制系統中人工智能技術的具體應用

電氣自動化控制系統當中，人工智能技術的應用有兩種，一是直流傳動控制；另一種是效流傳動控制。

在直流傳動控制中，人工智能技術的應用有模糊邏輯控制技術為主，有Mamdani與兩種可用于調速控制系統。它們均具備規則庫部分，規則庫實質上是一個if-them的模糊規則集合。以后者為例，它最主要的規則就是“if x=A，且y=B，則z=f（x，y）z則z”。其中的都是模糊集。模糊控制設備以推理機為核心部分，它負責模仿人腦的智能化決策以及模糊控制命令的推理。除此以外還有模糊化部分、知識庫部分以及反模糊化部分，第一個部分是通過多種不同形式的函數對所輸入的變量做出測量，并將其量化、模糊化；第二部分就是由數據規則以及語言控制庫構成所構成的知識庫，本庫設計時就是應用專家的知識與經驗對電氣設備進行控制，在建立設備模型時，模型操作設備依據人工神經網絡系統的推理機制進行模型建設；最后是以模型參數量化與中間平均技術等模糊化技術的應用。

除了模糊邏輯控制技術以外，還有人工神經網絡控制技術。這種技術主要用于不同模式的識別以及各種信號的處理，可以在電氣傳動控制工作中發揮有效作用。這種技術以并行結構為主，適用范圍比較廣，可以大大提升條件監控、診斷系統的準確性；該控制技術最常用的學習策略是誤差反向傳播，也就是說在網絡具備充足的隱藏層、結點和恰當的激勵函數的情況下，多層人工神經網絡只要利用反向傳播就可以計算出對應的非線性函數近似參數，大大提高網絡運行速度。

在交流傳動控制中，人工智能技術的應用也同樣有模糊邏輯與神經網絡兩種具體運用。

就模糊邏輯而言，到目前為止均以模糊控制器直接代替原有的普通速度控制設備為主，不過西方某大學研發了一種高性能的帶有多個模糊控制器的全數字化傳動控制體系，該體系所帶有的模糊控制器即可以用來代替普通的速度控制設備，又可以用于執行它控制任務。

就人工神經網絡控制技術而言，實踐研究中以其對交流電氣設備及其驅動環境參數監測及診斷為主。人工神經網絡用作步進電動機控制時，可采用一般的反向轉波計算方法，就是通過實驗數據的應用，通過電機負載轉矩以及電機的初始速度最終確定智能監控系統可監測的最大速度增加值。這種設計方案的實現，要求神經網絡具備識別三維圖形映射的能力，以便達到比常規梯形控制計算模式強的控制成效。在此模式下，人工神經網絡可以大大縮減電氣自動化系統定位所需要的時間，并且強化對于負載轉矩以及非初始速度變化范圍的控制工作。人工神經網絡的結構以多層前饋型為主，具體可分為兩個系統：系統一是在辨識電氣動態參數的基礎上對通過定子的電流進行自動調節與控制，系統二是在辨識機電系統的運行參數基礎上對轉子速度進行自動調節與控制。

第9篇：人工智能技術方案范文

關鍵詞：高職教育；人工智能；轉型發展

一、高職教育現狀

（一）客觀層面

（1）社會面。當前社會發展處于轉型關鍵期，高職教育迎來全新發展機遇，對人才培養質量不斷提高。傳統思想中，家長學生都帶著有色眼鏡看待高職教育。隨著社會給技術技能型人才提供很多高薪崗位，部分學生主動選擇高職院校進修學業，提高自身技能水平。高職院校必須以社會發展趨勢為導向，及時調整自身發展戰略。（2）政策面。在新課程改革視域下，政府高度重視高職教育的發展，出臺了多項扶持政策，如《國家職業教育改革實施方案》《職業學校專業頂崗實習標準》《關于推進高等職業教育改革創新引領職業教育科學發展的若干意見》等，極大的推動了高職教育的穩定發展。

（二）主觀層面

（1）教學理念。高職教師受傳統思想影響，往往重視成績和理論知識，亟需引進新的教學理念，并落實在實際教學中。高職院校已經意識到人工智能時代，自身轉型創新的必要性，正積極將全新的教學理念貫穿在人才培養過程中。（2）教學方式。高職教育逐漸創新教學方式，將頂崗實習、校企合作、實訓教學等應用在常規教學中，適應時展，彰顯職教特色。但在實際教學中，教師理念未發生變化，能力無法滿足新型教學方式需求，存在亟需改進優化的地方。（3）教學體系。只有完善的教學體系，才能為高職教育的改革創新提供依據參考。當前高職教育體系中含有諸多不足，如學科單一、理論與實踐比重不協調、知識內容陳舊等。高職教育要想適應新時展趨勢，應積極完善教學體系。

二、人工智能現狀

（1）國家戰略。近年來，國家高度重視人工智能發展，國務院《關于印發新一代人工智能發展規劃的通知》（國發〔2017〕35號），提出科技創新的主要方向是人工智能，提倡積極構建全新的人工智能科技創新協同機制，進一步完善人工智能教育體系，實現人才儲備和梯隊建設的目標，推動智能經濟的發展。各部委也積極頒布一系列政策，如《智能制造2025》《“互聯網+”人工智能三年行動實施方案》《機器人產業發展規劃（2016-2020）》等[2]。可見，國家為人工智能技術的發展提供了充足動力，人工智能已成為國家戰略的一部分。（2）產業發展。多年的探索，人工智能技術有了明顯提升，在問題求解、泛邏輯理論、不確定推理、拓撲學、圖像處理、模式識別、專家系統等方面有了顯著研究成果，一部分成果甚至領先世界水平。例如我國在模式識別領域的研究，文字識別、語言識別、虹膜識別都取得優異成果，被廣泛應用在生物醫藥、機器人視覺研究、衛星遙感、自主導航、軍事等領域。企業十分關注人工智能技術的發展應用，像360人工智能研究院、阿里人工智能研究院、百度人工智能研究院等。人工智能技術的深度研究，使應用和商業價值最大化。據不完全統計，2017年人工智能產業創造700億元市場價值，預計在2020年產業規模超過1600億元。

三、人工智能推動新時代高職教育轉型發展的必要性

（一）技術技能型人才的需求

高職教育發展的目的是培養適合崗位需求的技術技能型人才。人工智能時代，先進技術的廣泛應用，大部分崗位對人才的需求發生明顯變化，逐漸形成了“機器換人”的局面。企業中簡單、重復、勞動強度大的崗位，都由智能機器人予以代替。例如在京東電商的物流中，出現無人機配送方式，直接沖擊了傳統人工物流配送模式。相信在不久的將來，會有更多的智能機器人走向物流配送的工作崗位，形成全新的工作體系。此外，在生產制造的質檢環節，由于傳統人工監測方式存在諸多不足，應用人工智能的圖像識別技術，可以實現對產品質量的動態檢測。可見，人工智能時代會有大批崗位“消失”，取而代之的是智能化機器人。高職教育必須轉變以往的教育模式，順應時展趨勢，結合社會崗位對技能人才的需求，調整高職教育方向，實現高職教育價值。

（二）國家發展戰略的要求

以往的發展致力于“中國制造”，但新時代“中國制造”已無法提升綜合國力，國家必須調整發展戰略。人工智能時代將“中國制造”轉變為“中國創造”“中國智造”。這一發展戰略的轉變，能看出先進科學技術在國家發展中的重要地位。為了2025年實現“中國智造”的目標，高職院校創新人才培養模式，順應國家發展戰略的調整。同時，高職教育轉型過程中，轉變以往以理論、成績為主的思想觀念，對人才進行更加系統的培養，調整理論知識、實習實踐之間的關系比例。人工智能時代的高職教育轉變與創新，可以加大對學生創新意識的培養力度，使人才綜合素養得到更好提升，滿足“中國創造”的需求。

（三）學生自身價值實現的需求

時代的發展使高職學生的思想發生變化，傳統的高職教育雖能提高學生專業能力，但并不滿足當前企業對工作崗位的需求，學生無法實現自身價值。曾經的學生，沒有認識到自身與社會的關系，存在“得過且過”等不良思想。新時代，高職學生逐漸認清自身地位，意識到自己與國家民族是“命運共同體”，是實現偉大復興“中國夢”的主要力量。高職教育轉型創新，根據時展要求、學生需求，合理調整教學方案與計劃。