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关于人工智能硕士学位毕业论文范文 与关于人工智能技术 探究有关硕士毕业论文范文

主题:人工智能论文写作 时间:2024-01-25

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一、人工智能发展概况

科学技术的不断发展,人们的生活中出现了很多人工智能,为人们带来了很多的方便,21 世纪人工智能也成为了主要的研究方向, 越来越受到重视.人工智能技术简称AI, 其主要是将计算机系统作为主体, 并加入心理学、哲学、化学等学科, 建立相关人的思维与情感和操作等方面的系统, 人工智能技术属于21 世纪科学研究中非常重要的一个部分, 取得了非常好的成果, 在此系统下, 人们的思维也会逐渐地被扩展到其他领域.如果对原来的数据行处理, 人工智能能够快速的对其进行信息的归纳和整理,从而能够有效地控制人力资源.人工智能技术具有很多特征,其发展相对独立,在实际的应用中具有很多优势,因此进一步加强对其的研究非常有必要.

人工智能技术发展主要有三个阶段,第一个阶段是在20 世纪50 到60 年代,人工智能概念被提出,即主要是进行相关的机器翻译,同时对相关逻辑知识进行搜索和扩展.第二阶段是20 世纪70 到80 年代,这个时候发展了专家系统,其主要是在人工神经网络的基础上进行研究,随着半导体技术和计算硬件能力方面的不断提高,人工智能逐渐地得到发展,使用分布式网络在很大程度上降低了使用成本.第三阶段主要是在20 世纪末以后,特别是在2006 年开始又逐渐的进入了智能化时代.这个时候提出了深度学习,随着社会的不断发展,人工智能应用也是越来越广泛,深度学习算法也得到进一步应用,尤其是在语音和视觉识别系统方面,从而更好的方便了人们的生活.

社会的不断发展,进一步促进的人工智能的发展,在我国,人工智能技术也得到了快速发展.百度布局人工智能时间非常早,在2013 年就成立的深度学习研究院是全球第一家以深度学习命名的研究院.阿里巴巴也将人工智能的发展逐渐的朝向医疗大脑,ET 工业大脑和机器学习平台PAI2.0.

美团主要是充分的利用大数据分析技术,在最短的时间那进行最短送货路线的计算.同时,在语音和语音识别方面也是得到进一步发展,科大讯飞在这个市场中取得了很好的效果.同时目前也将人工智能技术应用于安防领域中,主要是智能摄像头等方面,从而方便了人们的生活.

二、人工智能技术的核心

2.1 数据的深度挖掘

在人工智能中非常重要的部分是机器学习,其被广泛的应用与深度数据挖掘中,同时能够清晰地对其进行分析.就目前的情况来看,人工神经网络的深度学习也得到了进一步普及,其优势也是得到了体现,例如能够对多层深度进行反馈,同时也能够快速的进行计算,其能够对大量的数据进行分析,同时也能够建立相应的模型进行训练,同时具有自主学习性的优势,对此已经被广泛的应用.

2.2 数据的专业化处理

就目前的情况来看,在进行知识处理的时候主要使用的是专家系统,企业主要是实现了知识求解,能够采取有效的方法解决问题,将理论付诸于实践中,从而提高了整体的应用价值.专家系统从主观方面来看,其主要是计算机智能程序系统,具有很多优势,因此在这个领域中也受到了广泛重视,能够有效地将知识进行传递.同时对一些疑难问题,也可以使用人工智能的方式来进行,通过推理也能够得到答案,同时具有很高的准确度.

三、人工智能的应用领域

3.1 在电力系统中的应用

如今,人工智能技术已经被广泛的应用,其在电力系统中的应用主要体现在:一、处理大量的报警信息和数据.一般情况下电力系统在运行的过程中,因为时间跨度非常长,同时会受到很多因素影响,因此很容易出现各种事故.当发生事故的时候,电力系统报警机制能够产生反应,在整个过程中对相关报警信息进行优化.因此,使用人工智能技术不仅能够提高作业方式的效率,同时也能快速的进行报警.二、电力系统发生停电事故需要恢复.在电力系统运行的过程中,很容易出现停电现象,从而直接影响到人们的生活.事故发生后,首先需要进行配电网的检测,使用排除法进行各个路段和原因分析,然后采取有效的措施进行供电恢复.在整个过程中会消耗很多的时间,会用到很多的操作,因此使用人工智能技术能够帮助其快速的恢复.三能够快速的进行各个故障的诊断.电力系统涉及的内容非常多,很容易受到自然环境以及社会环境因素的影响,出现意外事故和故障.快速地进行故障识别是需要重点解决的问题,对此可以选择使用人工智能技术进行.通过诊断能够有效地进行数据和信息的分析,会做出相应的表格,从而能够降低人们的查找工作量,也能够更好地确保系统的运行.不仅如此,也能够有效地保障电力产品的质量,有效地控制成本,降低人力、物力的使用,更好地促进电力企业的发展.

3.2 机器人的应用

智能机器人主要是机器人的智能控制、听、事、触觉以及语言等方面.人工智能主要是在机器人进行传感器和视觉方面的处理,使用神经网络进行机器人手臂、眼睛的动态调度等方面的控制.就目前的情况来看,人工智能技术已经广泛的应用,主要是水下无人机、无人驾驶车等.同时还有谷歌眼镜、智能手机、卫星图像处理等方面,都已经得到了广泛应用,另外在国防、太空等机器人也是得到了广泛的应用,在未来的发展中智能机器人具有很好的发展前景,需要引起我们的重视.

3.3 在人工神经网络中的应用

人工神经网络主要是指模拟生物神经系统工作机理,通过人工神经网络来进行各个单元的处理,例如原件、电子元件等方面,通过多重输入各个内容,得到输出(如图1).人工神经网络算法主要有以下几种,反向传递(BP 算法)、感知器神经网络等,其中使用比较多的是BP 算法.

就目前的情况来看,人工神经网络已经被广泛的应用与图像处理、机器人学以及组合优化等方面.医院在进行病人给药控制的时候,会选择使用人工神经网络动态跟踪进行,做好浓度的监测,从而能够对后续的用药进行控制,更好地确保病人的健康.同时人工神经网络也被应用到手写字符、汽车牌照、指纹、语音等多个方面.

3.4 在煤炭方面的应用

在数据库研究中数据挖掘是非常重要的一个研究方向,其融入多个方向的知识和技术,包括数据库、人工智能以及积极学习等方面,以下主要是介绍了煤炭行业的应用.1)ERP(EnterpriseResourcesPlanning) 系统是指建立在信息技术基础上,采用系统化管理方法,对各个信息系统进行集成优化,其涉及的内容比较多,主要是产、供、销、人、财、物等方面,并有效地对企业内部系统进行扩充,从而能够更好地进行整个过程的控制.煤炭企业属于资源密集型行业,资源分布也是相对的比较分散,存在很多的业务活动.从业务方面来看,前端的生产过程是一个连续的过程,但是在企业材料的消耗和产品之间的转换方面不存在一定的联系,因此产品之间的转换也是不连续的.

企业使用ERP 系统主要是进行大量数据的储存,通过各个时段以及地域的数据分析,能够有效地掌握之间存在的关系,从而能够进一步确保整体的管理效果.另外,在进行管理的过程中,系统需要实时地对数据以及成本资金计划方面的存在的差异进行反馈,从而能够有效地对各个流程以及管理环节进行优化,确保整个过程能够实现闭环控制.

2)就目前的情况来看,ERP 系统在国内还没有得到进一步深化,煤炭企业相对的比较复杂,如果是使用传统的ERP 技术是不能够达到相关要求的,因此还需要充分的利用当前的数据仓库以及数据挖掘技术,将其作为整个企业应用的数据元,通过使用各种数据挖掘技术,建立成相应的管理模式和方法.图2 是一个融合了数据仓库与数据挖掘技术的系统架构.

在这个架构中需要使用大型数据管理系统,例如Oracle或DB2 等.服务器端体系结构主要是使用了三层结构进行部署,包括表示层、逻辑层、数据层.客户端也是在这个扫描进行技术的优化,数据仓库主要是进行各个数据的存储和综合,然后对相关仓库知识进行挖掘.目前其主要的组成有以下几个部分,包括:一煤炭企业信息系统主要是底层数据源,其涉及的内容比较多,包括生产管理、煤炭安全生产管理、销售管理、设备管理、以及供应链管理等多个方面.二采用数据仓库以及数据挖掘等技术.其内容也比较多,包括数据的集成以及管理、数据的发布以及共享等多个方面.三使用先进的跨平台软件技术,目前使用比较多的是以下几种技术,即软构件技术、EJB 中间件技术、XML 技术、WebService 技术等.

四、人工智能技术发展面临的问题与建议

4.1 人工智能技术发展面临的问题

随着科学技术的不断发展,人工智能技术已经得到了进一步发展,各国对于这方面的研究力度也是不断增加,投入更多的资金,但是其在发展的过程中还是存在着很多问题,主要是:一、计算能力.人工智能技术的发展过程中,主要是做到了计算能力方面的影响,其不管是多层神经网络还是最简单的专家系统,都会涉及到大量的数据进行计算,其就需要进行资源的计算.在很多大型互联网企业,大规模积极学习法,主要是用于处理十亿至千亿级别的样本,而对于一些特别的人工智能应用场景,例如自动驾驶以及虚拟现实等方面对于计算方面的要求都是非常高的.二、安全性.人工智能技术在发展的过程中需要高度重视安全问题,人工智能技术需要收集大量的数据,然后对其进行汇总,通过数据的传输和存储来保证整个过程的安全,如果在这些方面存在的问题,就会直接影响到用户的利益,同时也会直接对人工智能技术应用范围受到影响.三、可靠性和易用性.人工智能技术在计算的时候,尤其是在非监督机器学习计算过程中,数据计算的准确度直接影响着整个过程的可靠性.在进行大数据处理的过程中,人工智能系统的应用性和机器学习的进度都是非常重要的部分,需要有效地对其进行数据处理,从而才能够进一步降低人员的使用,提高整体的工作效率,更好地促进智能应用.

4.2 人工智能技术的发展建议

为了更好地促进人工智能技术的发展,需要做好以下方面的工作:一、政策监管.监管部门需要加强人工智能系统的监管,对于其中的感知、收集、存储以及计算等方面都需要严格按照要求积极控制,从而才能够促进人工智能技术的发展.二、标准建设.就目前的情况来看,人工智能标准化的研究非常多,因此标准文件也是很杂乱,对此需要建立比较相对完善的综合标准化框架,从而能够形成一个完整的标准体系,确保整个过程的规范化.三、技术研究.在进行人工智能算法、架构以及机制的研究过程中需要高度重视相关基础设施,同时也要确保基础设施的计算能力,能够符合演进发展需求,从而能够有效地进行资源控制,形成新的核心算法.

五、人工智能发展方向的几点思考

5.1 对人工智能理论意义的新思考

要想促进人工智能发展,需要具有相应的基础理论,从而才能够有效地确保人工智能研究的开展.在进行人工智能研究的时候,需要不断地提高相关技术和方法,从而能够更好的解决其中的问题,不断地提高机器人的相关行为和模仿能力.而如今仿生派在解决这些问题方面还存在着很多不足,人工智能科学研究方面还需要进一步优化.在人工智能研究的过程中,仿生派主要是通过使用计算机技术来进行人类智力密集的模拟,而使用控制学派主要是研究更为生存的人工智能行为,而对于这些方面都是需要引起我们高度重视的.

5.2 人工智能发展方向的思考

通过分析可以知道,如今人工智能的发展流派以及新研究现状,能够进一步确定出未来的发展方向,期会逐渐的朝向人类神经网络和机器结合,以及模拟识别等方面.使用科学技术能够确保机器更好地进行自我识别,未来智能机器发展中非常重要的一个方向,需要进一步加强对其的研究.

5.3 加强可行性规范

人工智能进行沟通方面主要是体现在机器人系统,通过机器人能够对人类情感方面进行观察,从而能够方便进行沟通和交流.使用智能技术进行人际交流,够开发出与人类情绪相符的机器,方便整个过程的沟通和交流,从而能够快速的进行情感选择.另外,在各个行业中也广泛的应用人工智能技术,其需要最大程度发挥其优势.在如今这个快速发展的社会中,人工智能技术需要不断加强研究,从而能够有效地进行信息检索优化,更好地进行相关信息的处理,方便人们做出信息的筛选和查询.另外,还需要不断加强人工智能技术的研究方法,通过相关的理论知识来进行认证,从而能够最大程度降低整个过程的技术风险,有效地确保智能技术的开展,立足于市场前景来进行人工智能投入和产出的平衡,从而成为社会发展非常重要的支撑技术.

总之,随着社会的不断发展,我们的生活中已经广泛的应用人工智能信息技术,其涉及的内容非常多,包括信息科学、思维科学、生物科学等学科,并逐渐的朝向多元化方向发展,因此要进一步加强对其的研究非常有必要,从而才能够更好的方便人们生活.

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