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人工智能概论
课程论文
学院核自院
专业机械工程及自动化
班级机械x班
姓名xxx
学号xxx
导师朱x
课题人工智能原理与应用
201x年1x月2x日
人工智能的原理与应用
摘要：人工智能(AI)一直都处于计算机技术的最前沿，长久以来，人工智能对于普通人来说是那样的可望而不可及，然而它却吸引了无数研究人员为之奉献才智，从美国的麻省理工学院(MIT)、卡内基-梅隆大学(CMU)到IBM公司，再到日本的本田公司、SONY公司以及国内的清华大学、中科院等科研院所，全世界的实验室都在进行着AI技术的实验。不久前，著名导演斯蒂文斯皮尔伯格还将这一主题搬上了银幕，科幻片《人工智能》(A.I.)对许多人的头脑又一次产生了震动，引起了一些人士了解并探索人工智能领域的兴趣。
关键词：人工智能；专家系统；模式识别
引言：
人工智能的发展已达到很高水平，电子计算机将更接近大脑的功能了，虽然计算机解决问题的能力从技术角度看目前还有很大局限性，计算机万能论者的理论依据也是有问题的。计算机暂时不能代替人我相信他预见的会成为现实，目前也有了很多技术突破,这就是人类-机器的结合体，他预见这是人类进化史上的一个飞跃。在这样一个结合体形式下，肯定超出目前的人的智能和人工智能，这个结合体中，人类的大脑将植入能和机器直接沟通的芯片，这个芯片是人机的桥梁，而人类-机器结合体将发挥出人与机器的各自优势。
一、什么是人工智能由于人工智能是一个边缘学科，是哲学、数学、电子工程、计算机科学、心理学等众多学科的混血儿。它的研究队伍由未自不同领域的学者组成，各自从事着自己感兴趣的工作，他们对人工智能是什么有不同的认识。
如果仅从技术的角度来看，人工智能要解决的问题是如何使电脑表现智能化，使电脑能支灵活方效地为人类服务。只要电脑能够表现出与人类相似的智能行为、就算是达到了目的，而不在乎在这过程中电脑是依靠某种算法还是真正理解了，这样，人工智能就是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的—个分支，人工智能的目标就是研究怎样用电脑来模仿和执行人脑的某些智力功能，并开发相关的技术产品，建立有关的理论。
除了上述的观点以外，人工智能领域中的心理学家、语言学家倾向于将重点放在用电脑去再现人脑思维的内部状态上．也就是要使电脑程产真正理解它所他的事情，就好保人脑一样去“思考问题”。
由于大家研究的内容与侧重点各不相同，因此对人工智能的认识也有一定的差异。但是，他们的认识又相互补充、相辅相成、共同构成了人工智能丰富多彩的研究层次与多样化的研究队伍。
（一）人工智能的理论于实践人工智能不仅仅是一个工程科目，同样也是一个科研主题，研究人员创立人工智能理论（人工智能程序能够做什么）并用数学分析和实验来验证。理论是可以通过数学抽象和定理证明来分析验证的，也可以通过开发程序、运行试验、分析结果进行经验性研究，这很像心理学家对接受实验者所做的实验，但复杂人工智能系统的行为是很难预测的。
人工智能的应用范围非常广泛。人们已经创建了人工智能程序，用于通过预测股市趋势来产生投资策略，诊断病人并给出治疗建议，以及控制工厂中的装配机器人。火星探测机器人的控制就采用了人工智能系统。
（二）人工智能概念著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义：“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而另一个美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。
人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）是计算机学科的一个分支，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能）。也被认为是二十一世纪（基因工程、纳米科学、人工智能）三大尖端技术之一。这是因为近三十年来它获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，人工智能已逐步成为一个独立的分支，无论在理论和实践上都已自成一个系统。
人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。
（三）人工智能的基础人类是通过自然语言来表达思想、知识、学习、交流等，为实现AI用机器模拟人的智能行为，显然，必须有适合于AI的知识获取、知识表示、知识推理的语言，编写相应的智能程序，以构成AI系统，即知识信息处理系统。自AI发展以来，由于AI应用领域的广泛性，已有十几种语言被应用，它们都是根据适用于所研究问题领域知识描述和处理而提出的。
二、人工智能原理（一）介绍人工智能的实现技术人工智能是实现具有智能的机器，尤其是具有智能的计算机程序的科学和工程技术。人工智能与用计算机理解人的智力的目标有一些关系，但它并不一定要使用生物学上的方法。
（二）人工智能的原理人工智能的科学研究要研究人的智慧的内部结构，相当于研究心理学的原理，这是一般人不大会去做的。大部分的人工智能研究集中在后者——工程实现上。知识：人的智能活动本质上就是获得和运用知识。知识是智能的基础，为了实现人工智能使机器具有智能就必须使它具有知识。表达：要采用适当的手段表达人的知识，然后才能存储到机器中去，这就是用知识表达要解决的问题。对知识进行表达就是把知识表示成便于计算机存储和利用的某种数据结构，知识表达方法又称为知识表示技术，其表示形式称为知识表示模式。
三、人工智能应用（一）人工智能的应用范围人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的，人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。
（二）人工智能中的机器翻译机器翻译是利用计算机把一种自然语言转变成另一种自然语言的过程，用以完成这一过程的软件系统叫做机器翻译系统。虽然至今还没有一个实用、全面、高质量的自动翻译系统出现，不过也取得了很大的进展，特别是作为人们的辅助翻译工具，机器翻译已经得到大多数人的认可。
目前，国内的机器翻译软件不下百种，根据这些软件的翻译特点，大致可以分为三大类：词典翻译类、汉化翻译类和专业翻译类。在目前的情况下，计算机辅助翻译应该是一个比较好的实际选择。事实上，在很多领域中，计算机辅助人类工作的方式已经得到了广泛的应用，例如CAD软件。
机器翻译研究归根结底是一个知识处理问题，它涉及到有关语言内的知识、语言间的知识、以及语言外的世界知识，其中包括常识和相关领域的专门知识。随着因特网的普及与发展，机器翻译的应用前景十分广阔。作为人类探索自己智能和操作知识的机制的窗口，机器翻译的研究与应用将更加诱人。
（三）人工智能中的专家系统专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。专家系统内部含有大量的某个领域的专家水平的知识与经验，能够运用人类专家的知识和解决问题的方法进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，来解决该领域的复杂问题。
为了实现专家系统，必须要存储有该专门领域中经过事先总结、分析并按某种模式表示的专家知识(组成知识库)，以及拥有类似于领域专家解决实际问题的推理机制(构成推理机)。
开发专家系统的关键是表示和运用专家知识，即来自领域专家的己被证明对解决有关领域内的典型问题有用的事实和过程。目前，专家系统主要采用基于规则的知识表示和推理技术。由于领域的知识更多是不精确或不确定的，因此，不确定的知识表示与知识推理是专家系统开发与研究的重要课题。
（四）人工智能模式识别模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。这里,我们把环境与客体统称为“模式”,随着计算机技术的发展，人类有可能研究复杂的信息处理过程。用计算机实现模式（文字、声音、人物、物体等）的自动识别，是开发智能机器的一个最关键的突破口，也为人类认识自身智能提供线索。信息处理过程的一个重要形式是生命体对环境及客体的识别。对人类来说，特别重要的是对光学信息（通过视觉器官来获得）和声学信息（通过听觉器官来获得）的识别。这是模式识别的两个重要方面。市场上可见到的代表性产品有光学字符识别系统(OCR)、语音识别系统等。计算机识别的显著特点是速度快、准确性和效率高。识别过程与人类的学习过程相似。
一个综合应用的例子，一汽集团公司与国防科技大学最近合作研制成功“红旗轿车自主驾驶系统”（即无人驾驶系统），它标志着我国研制高速智能汽车的能力已达到当今世界先进水平。汽车自主驾驶技术是集模式识别、智能控制、计算机学和汽车操纵动力学等多门学科于一体的综合性技术，代表着一个国家控制技术的水平。红旗车自主驾驶系统采用计算机视觉导航方式，并采用仿人控制，实现了对红旗车的操纵控制。首先，摄像机将车前方的道路和车辆行驶情况输入到图像处理和图像识别系统。该系统识别出道路状况、前方车辆的相对距离和相对车速。接着，路径规划系统根据这些信息规划出一条合适路径，即决定如何开车。然后，路径跟踪系统根据需跟踪的路径，结合车辆行驶状态参数和车辆驾驶动力学约束，形成控制命令，控制方向盘和油门开启机构产生相应动作，使汽车按照规划好的路径前进，即按自主驾驶系统的规划路径前进。
四、发展方向能够造出这样的具有人类智能的机器，是科学家们一直的理想。人工智能这个科学就是研究和模拟人类的思维，最终做出一台能够像人类一样思考的机器。人工智能科学中有一个很著名的标准，叫做“图灵测试”。用这个标准能够非常简单准确地测定一台机器是否具有人一样的智能。这个测试大概就是通过几个人与一台待测试的机器之间进行对话。当然人与人之间是不能互相看到对方的，人也不能看到哪个是人哪个是机器，之间只有通过对话来交流。然后人与机器之间互相进行对话，对话内容主要是随便问一些问题。到最后，如果对话的人，还分不清与他对话的几个人与机器当中，哪个是机器，哪个是人，那么就可以断定这台机器具备人一样的智能。
然而，直到今天，还没有任何一台机器可以通过这个测试。而且，离通过测试的差距还非常之大。这个测试对于机器，真正的困难就难在要像人一样回答问题。例如随便问一个问题：“12乘以7再加821等于多少”。这个问题就很容易让机器“中计”。因为对于机器来说，这种数学计算只需要花一秒不到的时间就能得出正确的结果。但是如果你发现对方可以这样快且准确地得出结果，你会相信他是人么？人毕竟有人特有的思维水平，人有感情，有各种各样的性格，这个就很难在机器上实现。
诚然，能够做出这样的机器，的确是人工智能的目标。不过人工智能的研究单纯就是为了这个么？我个人认为，能够做出像人一样聪明的机器是件好事，不过如果要求机器做到人的某些不好的特性，例如，懒惰、贪婪、罪恶等等，就不必了，做了也是自掘坟墓。人工智能应该可以为人类而服务，能够帮助人解决各种问题。
其实做到像人类一样思考的机器，这个只是人工智能科学的其中一个部分，绝不是全部。通过人工智能的研究，领略到智能科学的真谛，解决各种科学难题，促进其它学科的发展，这个才算人工智能的精华！
例如，人工智能的子学科专家系统，就曾帮助过医学、采矿等等多个学科，帮助这些学科解决了很多难题。这个时候，人工智能就在某一领域表现出比一般人更加卓越的能力。
据我所知，人工智能还有许多十分有趣的子学科，例如神经网络、进化计算等等。这些科学也是以模仿人类的思维为初衷发展起来。但是这些科学在发展过程中，却收获了很多其它的成果。神经网络、进化计算都曾经解决过许多数学上的难题，它们与专家系统一样，为其它各个学科起了很大的促进作用。神经网络还帮助过人类解决指纹识别、面相识别、汉字识别等的难题。
五、结语人工智能研究将是21世纪早期逻辑学发展的主要动力源泉。人工智能研究必须建立在归纳逻辑基础之上，从而达到多领域交叉合作来共同促进人工智能研究的广泛而深远的发展。我们现在所涉及的基于逻辑归纳的人工智能以及机器学习和归纳学习的系统研究还处于初级阶段。正如有人所说，在未来的计算机归纳学习或发现的研究中，将归纳逻辑的某些理论、方法或系统与机器学习、不确定性推理、神经网络中对归纳逻辑的研究适当“嫁接”起来，以改进并逐步革新现有的归纳学习系统，促使机器学习中归纳学习的基础理论形成，并进一步从事归纳学习的基础理论与系统的研究和开发，这是人工智能科学研究中的一项重大任务。
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12345第二篇：人工智能论文8400字
浅谈人工神经网络学习
1、简介
作为动态系统辨识、建模和控制的一种新的、令人感兴趣的工具，人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks,ANN）提供了一种普遍而且实用的方法从样例中学习值为实数、离散值或向量的函数。像反向传播（BACKPROPAGATION）这样的算法，使用梯度下降下来调节网络参数以最佳拟合由输入—输出对组成的训练集合。ANN学习对于训练数据中的错误健壮性很好，且已被成功的应用到很多领域，例如视觉场景分析、语音识别以及机器人控制等。
神经网络学习方法对于逼近实数值、离散值或向量的目标函数提供的一种健壮性很强的方法。对于某些类型的问题，如学习解释复杂的现实世界中的传感器数据，人工神经网络是目前知道的最有效的学习方法。例如，反向传播算法已在很多问题中取得了惊人的成功，比如学习识别手写字符、学习识别口语、学习识别人脸等。
1.1人工神经网络学习发展简史：
对人工神经网络的研究可以追溯到计算机科学的早期。McCulloch&Pitts(1943)提出了一个相当于感知器的神经元模型，20世纪60年代他们的大量工作探索了这个模型的很多变体。20世纪60年代早期Widrow&Hoff(1960)探索了感知器网络（他们称为“adelines”）和delta法则。Rosenblatt(1962)证明了感知器训练法则的收敛性。然而，直到20世纪60年代晚期，人们才开始清楚单层的感知器网络的表现能力很有限，而且找不到训练多层网络的有效方法。Minsky&Papert(1969)说明即使是像XOR这样简单的函数也不能用单层的感知器网络表示或学习，在整个20世纪70年代ANN的研究衰退了。
在20世纪80年代中期ANN的研究经历了一次复兴，主要是因为训练多层网络的反向传播算法的发明（Rumelhart&McClelland1986;Parker1985）。这些思想可以被追溯到有关的早期研究（例如，Werbos1975）。自从20世纪80年代，反向传播算法就成为应用最广泛的学习方法，而且人们也积极探索出了很多其他的ANN方法。在同一时期，计算机变得不在贵重，这允许人们试验那些在20世纪60年代不可能被完全探索的计算密集型的算法。
2、人工神经网络学习的国内外研究状况
随着人工神经网络20世纪80年代在世界范围内的复苏，国内也逐步掀起了研究热潮。l989年10月和11月分别在北京和广州召开了神经网络及其应用讨论会和第一届全国信号处理—神经网络学术会议；l990年2月由国内八个学会(中国电子学会、人工智能学会、自动化学会、通信学会、物理学会、生物物理学会和心理学会)联合在北京召开“中国神经网络首届学术会议”。这次大会以“八学会联盟，探智能奥秘为主题收到了300多篇学术论文，开创了中国人工神经网络及神经计算机方面科学研究的新纪元。经过十几年的发展，中国学术界和工程界在人工神经网络的理论研究和应用方面取得了丰硕成果，学术论文、应用成果和研究人员逐年增加．
在国际上，1987年，在美国加洲召开了第一届国际神经网络学会．此后每年召开两次国际联合神经网络大会(IJCNN)．不久，该学会创办了刊物JournalNeuralNetworks，另有十几种国际著名的神经网络学术刊物相继问世，至此，神经网络理论研究在国际学术领域获得了其应有的地位。
作为人工神经网络学习的典型算法反向传播（BP）算法，近年来国内外学者对这一算法提出了一些改进。其中，由宋绍云、仲涛提出的BP人工神经网络网络的新算法解决了传统算法的局部极小及收敛速度慢的问题。该算法是在BP神经网络现有的基础上提出的一种新的算法，该算法的基本原理是任选一组自由权，通过解线性方程组求得隐层权，将选定的自由权与求得的权合在一起，就得到所需的学习权值。而BP人工神经网络自适应学习算法的建立则解决了BP神经网络结构参数、学习速率与初始权值的选取问题，并对传统的BP算法进行了改进，提出了BP神经网络自适应学习算法，又将其编制成计算机程序，使得输入节点、隐层节点和学习速率的选取全部动态实现，减少了人为因素的干预，改善了学习速率和网络的适应能力。计算结果表明：BP神经网络自适应学习算法较传统的方法优越，训练后的神经网络模型不仅能准确地拟合训练值，而且能较精确的预测未来趋势。基于遗传算法的人工神经网络学习避免了BP算法易陷入局部极小值、训练速度慢、误差函数必须可导、受网络结构的限制等缺陷。
人工神经网络的研究同样在实践中也有所发展。比如，基于人工神经网络的并行强化学习自适应路径规划，可以很好的应用于机器人蔽障系统。BP算法在雷达目标识别中的应用以及在超声检测中的应用等都是在BP算法改进的基础上实现的。
3、所选专题的研究意义与研究方法
从1946年第一台电子数字计算机问世以来直到现在，大多数信息处理都采用程序式计算方式。这种方式解题需要设计算法或规则，并正确的编制成软件，然后才能进行问题求解。这种解题方式必须考虑3个因素：
1问题的形式化；
2可进行计算的算法；
3计算的复杂性。
比较计算机和人的处理能力，其差别是惊人的。一方面，一个人能很容易识别面孔理解语言，而一台巨型机却很难识别出一棵树来。另一方面，用计算机进行计算，可以很快的得到答案，其计算能力大大超过了人。那么数字计算和辨识物体之间究竟有哪些差别呢？
辨识物体是不能简单明确的加以定义的。要识别一棵树，就必须给出树的全部定义。做出这样一种定义，等于要描述树的每一个可以想到的变量。这类问题构成了随机问题。所谓随机问题，就是那些需要具备某一系统的实际上每种可能状态的知识才能解答的问题。因此，为解决一个随机问题，就要求记忆所有可能的解答，当给定输入数据时，从所有可能的解答的集合中迅速的选出最合适的答案。而像数学一类的计算问题，其解答通常可以用一种算法简洁地表示出来，也就是说，可以用一个精确的指令系列来表示，该指令系列规定了如何处理输入数据以得到答案。
信息处理的一种新方法并不需要开发算法和规则，极大的减少了软件的工作量，这种方法称为神经网络。神经网络是一门崭新的信息处理学科，它从神经生理学和认知科学研究成果出发，应用数学方法研究并行分布的、非程序的、适应性的、大脑风格的信息处理的本质和能力。神经网络中主要的信息处理结构是人工神经网络。
神经信息处理是介于常规处理形式和人脑处理形式的中间处理形式。一方面，神经网络企图模仿人脑的功能，而另一方面许多实现技术又是常规的。表1-1给出了这3种信息处理范型的主要特点。神经信息处理许多特性与人脑相似，诸如联想、概括、并行搜索、学习和灵活性。
表1-13种信息处理范型
人脑处理信息的特点如下：
1大规模并行处理。人脑神经元之间传递神经冲动是以毫秒计的，比普通的电子计算机慢得多。但人们通常能在1ms内对外界事物作出判断和决策。这对传统的计算机或人工智能是做不到的。由此可知，人脑的“计算”必定是建立在大规模并行处理的基础上。人善于在复杂环境下作出判断，从整体上识别事物。神经网络的大规模并行处理与多处理机构成的并行系统是不同的。
2具有很强的容错性，善于联想、概括、类比和推广。每天有大量神经细胞正常死亡，但不影响大脑正常的功能；大脑局部损伤会引起某些功能衰退，但不是功能突然丧失。在计算机中，元器件的局部损坏，或者程序中的微小错误都可能引起严重的后果，即表现出极大的脆弱性。人脑与计算机信息处理的巨大差别在于对信息的记忆和处理方式不同。计算机的模式是信息局部储存，按程序提取有关的信息，送到运算器处理。大脑中信息的记忆，特别是长期记忆是通过改变突触的效能实现的，即信息存储在神经元间连接强度的分布上，信息的记忆和处理是合二为一的。这一点，神经网络与大脑信息处理方式及其相似。
3具有很强的自适应能力。人脑功能受先天因素制约，但后天因素，如经历、训练、学习等也起重要作用。这表明人脑具有很强的自适应性和自组织性。神经网络与符号处理不同，前者强调系统的自适应或学习过程，同一网络因学习方法及内容不同，可具有不同的功能；符号处理强调程序编写，系统的功能取决于编写者的知识和能力。
由上可知，脑是最复杂、最完美、最有效的一种信息处理装置，人们正以极大的兴趣研究它的结构和机理。这种研究与20世纪初的物理学和20世纪50年代的分子生物学一样，正酝酿着重大的突破，而这一突破将给整个科学的发展带来巨大而深远的影响。人们对大大脑的认识已深入到探索脑的核心问题，鉴定出了一系列涉及脑工作的重要分子，在感知、行为、学习和记忆方面都取得了重要进展。这表明人们将有可能最终揭开大脑这个人体最复杂系统的奥秘，为现代科技发展寻找新的道路。借助大脑工作原理，有可能使信息处理获得新的突破。
正因为如此，神经科学受到世界各发达国家的高度重视。美国国会通过决议将1990年1月5日开始的10年定为“脑的十年”。国际脑研究组织号召它的成员国将“脑的十年”变为全球行动。美国国防部高级研究计划局（DARPA）制定的8年研究计划中，神经网络是重要的方向。1986年日本政府提出了“人类前沿科学计划”（HFSP）研究计划，1992年提出“真实世界计算”（RWC）研究计划。德国人从1988年开始执行“神经信息论”的研究计划。
脑科学、神经生理学、病理学主要研究神经网络的生理机理，如神经元、突触、化学递质、脑组织等的构成和工作过程。而认知科学、计算机科学主要探索人脑信息处理的微结构理论，寻求新的途径，解决当前计算机和传统人工智能难以处理的问题。以此为背景，以人工神经网络为基础，形成了神经网络的新学科。
目前，对大脑思维的过程了解仍然很肤浅，人工神经网络模拟的研究还很不充分，人们面临的是一个充满未知的新领域。神经网络将在基本原理方面进行更深刻的探索。
神经网络的发展与神经科学、认知科学、计算机科学、人工智能、信息科学
机器人学、微电子学、光计算、分子生物学等有关，是一门新兴的边缘交叉学科。神经网络研究的主要目的如下：
1理解脑系统为何具有智能。这些计算与符号表示的形式操作处理不同，人脑是如何组织和实施这些计算的。
2研究各种强调“计算能力”的神经网络模型，并不着重于这些模型的生物学保真程度
3研究大规模并行自适应处理机理。
4研究神经计算机的体系结构和实现技术。
4、适合神经网络学习的问题
人工神经网络学习非常适合于这样的问题：训练集合为含有噪声的复杂传感器数据，例如来自摄像机和麦克风的数据。它也适用于需要较多符号表示的问题，例如决策树学习任务。这种情况下ANN和决策树学习经常产生精度大体相当的结果。反向传播算法是最常用的ANN学习技术。它适合具有以下特征的问题:
(1)实例是用很多“属性-值”对表示的：要学习的目标函数是定义在可以用向量描述的实例之上的，向量由由预先定义的特征组成。这些输入属性之间可以高度相关，也可以相互独立。输入值可以是任何实数。
目标函数的输出可能是离散值、实数值或者由若干实数属性或离散属性组成的向量：例如在ALVINN（Pomerleau(1993)的ALVINN系统是ANN学习的一个典型实例，这个系统使用一个学习到的ANN以正常的速度在高速公路上驾驶汽车。）
(2)系统中输出的是30属性向量，每一个分量对应一个建议的驾驶方向。每个输出值是0和1之间的某个实数，对应于在预测相应驾驶方向时的置信度。我们也可以训练一个单一网络，同时输出行驶方向和建议的加速度，这只要简单的把编码这两种输出预测的向量连接在一起就可以了。
(3)训练数据可能包含错误：ANN学习算法对于训练数据中的有非常好的健壮性。
(4)可容忍长时间的训练：网络训练算法通常比像决策树学习这样的算法需要更长的训练时间。训练时间可能从几秒到几小时，这要看网络中权值的数量、要考虑的训练实例的数量以及不同学习算法参数的设置等因素
(5)可能需要快速求出目标函数值：尽管ANN的学习时间相对较长，但对学习到的网络求值以便把网络应用到后续的实例通常是非常快速的。例如，Alvinn在车辆向前行驶时，每秒应用它的神经网络若干次，以不断的更新驾驶方向。
(6)人类能否理解学到的目标函数是不重要的：神经网络学习方法学习到得权值经常是人类难以解释的。学到的神经网络比学到的规则难以传达给人类。
5、我对人工神经网络学习研究的认识及观点
5.1人工神经网络学习的几种算法
1.有监督Hebb算法
2.单层感知器
3.梯度（LMS）算法
4.BP算法
这几种算法中，BP算法应用最为广泛。
5.2基于反向传播网络的学习
反向传播算法是一种计算单个权值变化引起网络性能变化值得较为简单的方法。由于BP算法过程包含从输出节点开始，反向地向第一隐含层（即最接近输入层的隐含层）传播由总误差引起的权值修正，所以称为“反向传播”。
5.2.1反向传播网络的结构
鲁梅尔哈特（Rumelhart）和麦克莱兰(Meclelland)于1985年发展了BP网络学习算法，实现了明基斯的多层网络设想。BP网络不仅含有输入节点和输出节点，而且还含有一层或多层隐（层）节点，如图5.1所示输入信号首先向前传递到隐节点，经过作用后，再把隐节点的输出信息传递到输出节点，最后给出输出结果。节点的激发函数一般选用S型函数。
BP算法的学习过程由正向传播和反向传播组成。在正向传播过程中，输入信息从输入层经隐单元层逐层处理后，传至输出层。每一层神经元的状态只影响下一层神经元的状态。如果在输出层得不到期望输出，那么就转为反向传播，把误差信号沿原连接路径返回，并通过修改各层神经元的权值，使误差信号最小。
图5.1BP网络
5.2.2反向传播学习算法
（1）选取比率参数r。
（2）进行下列过程直至性能满足要求为止。
1对于每一训练（采样）输入；
(a)计算所得输出，
(b)按下式计算输出节点的值
(c)按下式计算全部其他节点
(d)按下式计算全部权值变化
2对于所有训练（采样）输入，对权值变化求和，并修正各权值。
权值变化与输出误差成正比，作为训练目标输出只能逼近1和0两值，而绝不可能达到1和0值。因此，当采用1作为训练目标值作为训练时，所有输出实际上呈现出大于0.9的值；而当采用0作为目标值进行训练时，所有输出实际上呈现出小于0.1的值；这样的性能就被认为是满意的。
反向传播算法是一种很有效的学习算法，它已解决了不少问题，成为神经网络的重要模型之一。反向传播算法框图如图5.2所示。
图5.2反向传播算法框图
5.2.3反向传播算法性能分析
反向传播算法作为指导多层感知器训练的最流行的算法而出现，基本上，它是一个梯度（导数）的技术而不是一个最优化技术。其具有两个明显的性质：局部计算简单；可实现权值空间的随机梯度下降。多层感知器背景下的BP学习的这两个属性导致了它的优点和缺点。
1.BP网络的优点
1BP网络实质上实现了一个从输入到输出的映射功能，而数学理论已经证明它具有实现任何复杂非线性映射的功能。这使得它特别适合于求解内部机制复杂的问题。当隐含神经元可以任意配置时，BP网络能记忆任意给定的学习样本，再现样本输入到样本输出的联想关系。BP网络的记忆容量与隐含神经元的数量相关，BP网络的记忆容量可通过增加隐含神经元而得到扩充。
2BP网络能通过学习带正确答案的实例集自动提取“合理的”求解规则，即具有自学习能力。通过学习，BP网络能在任意精度范围内表达复杂的非线性映射。
3BP网络具有泛化能力，能从样本数据中学习知识，抽象一般性规律。BP网络的泛化能力既与自身记忆容量相关，又与学习样本具有的信息量相关。
2.BP网络的问题
传统的BP网络在诸多领域得到广泛应用，也取得一定的成效，但在实际应用中有时处理结果并不理想，还存在诸多问题。究其原因，主要是BP网络还存在许多固有的缺点，这不只是多层前向BP网络的问题。
1BP算法的学习速度很慢，其主要原因有：
•由于BP算法本质上为梯度下降法，而它所要优化的目标函数又非常复杂因而必然会出现“锯齿形现象”，这使得BP算法低效。
•存在麻痹现象。由于优化的目标函数很复杂，它必然会在神经元输出接近0和1的情况下出现一些平坦区。在这些区域内，权值误差改变很小，使训练过程几乎停顿。
•为了使网络执行BP算法，不能用传统的一维搜索法求每次迭代的步长，而必须把步长的更新规则预先赋予网络，而这种方法将引起算法低效。
2网络训练失败的可能性较大，其原因有：
•从数学角度看，BP算法为一种局部搜索的优化方法，但它要解决的问题为求解复杂非线性函数的全局极值，因此算法很有可能陷入局部极值，使训练失败。
•网络的逼近、推广能力同学习样本的典型性密切相关，而从问题中选取典型样本实例组成训练集是一个很困难的问题。
3难以解决应用问题的实例规模和网络规模间的矛盾。这涉及网络容量的可能性与可行性的关系问题，即学习复杂性问题。
4网络结构的选择尚无一种统一而完整的理论指导，一般只能由经验决定。为此，有人称神经网络的结构选择为一种艺术。而网络的结构直接影响网络的逼近能力及推广性质。因此，应用中如何选择合适的网络结构是一个重要的问题。
5新加入的样本要影响已学习成功的网络，而且描述每个输入样本的特征的数目也必须相同。
6网络的预测能力（也称泛化能力）与训练能力（也称逼近能力）的矛盾。一般情况下，训练能力差时，预测能力也差，并且一定程度上，随训练能力的提高，预测能力反而下降，即出现所谓“过拟合”现象。此时，网络学习了过多的样本细节，但是不能反映样本内含的规律。
6.小结
1、人工神经网络学习为学习实数值和向量值函数提供了一种实际的方法，对于连续的和离散值得属性都可以使用，并且对训练数据中的噪声具有很好的健壮性。反向传播算法是最常见的网络学习算法，这已经被成功应用在很多学习任务中，比如手写识别和机器人控制。
2、反向传播算法考虑的假设空间是固定连接的有权网络所能表示的所有函数的空间。包含三层单元的前馈网络能够以任意精度逼近任意函数，只要每一层有足够数量的单元。即使是一个实际大小的网络也能够表示很大范围的高度非线性函数，这使得前馈网络成为学习预先未知的一般形式的离散和连续函数的很好选择。
3、反向传播算法使用梯度下降方法搜索可能假设的空间，迭代减小网络的误差以拟合训练数据。梯度下降收敛到训练误差相对网络权值的局部极小值。通常，梯度下降是一种有应用潜力的方法，它可用来搜索很多连续参数的假设空间，只要训练误差是假设参数的可微函数。
4、反向传播算法最令人感兴趣的特征之一，是它能够创造出网络输入中没有明确出现的特征。确切的讲，多层网络的隐藏层能够表示对学习目标函数有用的但隐含在网络输入中的中间特征。
5、过度拟合训练是ANN学习中的一个重要问题。过度拟合导致网络泛化到新的数据时性能很差，尽管网络对于数据表现非常好。交叉验证方法可以用来估计梯度下降搜索的合适终止点，从而最小化过度拟合的风险。
任何新生事物的成长都不是一帆风顺的。人工神经网络学习也不例外。但是，经过长时间的研究发展，神经网络学习已经逐步成长起来了，在未来的发展中可能会遇到新的困难，甚至遭受较大的挫折。广大研究者也可能会为此承受巨大风险。但是作为科学研究者，我们应持有乐观的态度，为神经网络学习的发展做贡献。
参考文献：
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智能制造论文全文(5篇)时间：2023-04-1603:35:23
第1篇：智能制造论文范文
一、机械工业是为能源发展提供装备的重要产业
是为国民经济各行业及国防建设提供装备的基础性战略性产业。目前，我国机械工业总体规模已连续多年位居世界前茅，我国发电设备的产量占全球60%左右，产业结构也有所改善，产品技术逐年提高。世界最大的单机容量泰山核电机组1号机组175万千瓦核能发电机成功研发，我国在特高压输变电设备的充电桩、高压绝缘套管等一大批长期受制于进口的关键零部件也都取得了重大突破。此外，我国在能源装备的其他方面这些年也有了长足进步，许多产品、许多关键技术已经替代了进口。但是，机械工业也是生产规模大、生产战线长的耗材耗能大户，肩负的责任更加重大。我们还有很多产品能源排放超标、技术改造乏力、工艺水平落后、高效节能等高档产品供给不足。在资源制约、能源安全与环境约束矛盾加剧的形势下，机械工业为能源产业和能源的生产、消费提供高端的产品以及加快转型升级的任务十分艰巨。因此，我们一方面要积极推行绿色制造，带头节能减排；一方面要加大技术创新力度，为社会提供先进、高效、节能和环保的设备和产品,为各行业和社会做出贡献。“十二五”以来，我们按照工业转型升级的总体部署，大力实施“主攻高端、创新驱动、强化基础、两化融合、绿色为先”的发展战略，特别是在创新驱动、绿色为先的战略推进中做了一些工作。我们加快发展核能、太阳能、风电、生物质能等新型清洁能源设备，加快发展高效节能技术装备、资源循环利用装备、煤炭清洁利用及海水综合利用装备，加快发展节能与新能源汽车等，并且努力高质量地满足钢铁、有色、建材、船舶等行业对高效、节能、低排放产品和装备的需求。与此同时，我们也通过推广节能减排技术、应用节能减排工艺设备，提高设计、制造环节的能源材料利用率等措施，加大推进自身节能减排、绿色制造步伐，促进行业产业结构调整和技术产品升级，努力为落实国家能源发展战略做出贡献。当前，机械工业正在按照党的“十八大”和十八届三中全会精神以及国家关于工业转型升级的总体部署在加快推进全行业深化改革和提质增效升级。
二、我国已进入全面深化改革的攻坚阶段
各行业都处在调整产业结构和转变发展方式的关键期。面对着经济全球化和科学技术的日新月异，面对着推动能源生产与消费革命的重要使命，只有加强相关产业间的合作协作，拧成一股绳、一股劲，共同破解难题，实现协同创新，才能加快推进产业转型升级，加快产业振兴步伐，共同行使中国作为负责任大国的使命，为建设资源节约型、环境友好型社会履行责任。这次会议就是以能源市场化改革和生产转型发展为主题，邀请各界精英共同探讨今后能源装备发展如何适应国家能源市场生产、消费方面的需求，从而实能源装备的高端制造化。我们也将广泛听取来自各界人士的真知灼见，以全力推进机械行业主攻高端、创新驱动、强化基础、两化融合、绿色低碳的发展战略，以实际行动为能源生产和消费及保障我国能源安全作出新的贡献。
作者：王瑞祥单位：中国机械工业联合会会长
第2篇：智能制造论文范文
1.转变学生艺术造型能力的培养理念
高职艺术设计专业教学不仅需要借鉴国外艺术造型培养工作的先进之处，还要提高对我国优秀传统文化的重视，结合我国实际状况，对固有的艺术造型能力培养理念进行改革和创新，打造出凸显我国民族特色的高职艺术设计专业艺术造型能力培养模式。高职艺术设计专业在设计人才培养的过程中，应秉承培养理念，使造型设计意识渗透到学生生活的各方面，让学生在教师的引导下转变表现方式和造型方式，与时俱进，迎合当前广大民众的审美观，打破原有造型理念的约束，获得新的发展。
2.注重夯实学生基本艺术造型能力
要想提升高职艺术设计专业学生艺术造型能力，就必须要抓好学生的基本功训炼，保证学生具备扎实的艺术设计基础，为造型能力的发挥奠定坚实的基础。基础能力的夯实可以通过以下三方面实现：第一，增大色彩写生课所占的比重。给予学生充足的时间进行写生，让学生从不同角度表现出自己真实观察到的景物，训练学生的发现和思考能力，使学生掌握基础的艺术设计色彩知识，加深学生对色彩的理解。第二，提高学生基础的绘画能力。绘画是体现艺术设计专业学生基础能力的重要方面，要保障学生能够将自己的艺术思维运用绘画方式体现出来，提高学生的审美意识，使其拥有较强的画面构图分析能力。第三，强化结构素描环节。形体结构的分析、理解和特征把握也是学生必须具备的一项基本功，这对提高学生的艺术造型能力有很大帮助。
3.强化对学生艺术造型创新思维能力的培养
作为艺术造型能力培养的核心内容，学生的创新思维培养尤其重要。教师必须加强转变原有的人才培养模式，运用多种方式发散学生的思维，让学生站在不同角度思考问题，构思出更具创意的艺术造型。教师在学生艺术造型创新思维的培养过程中，要及时给予学生指导和帮助，让学生在头脑中对图像形体结构进行分析，将抽象思维和形象思维结合起来，充分挖掘学生的潜能，促进学生的个性化发展。在开展设计人才培养工作时，教师应给出一定的题材、形态，便于学生逐步深入理解造型规律，通过一系列的创造性活动，促进学生联想能力、逆向思维能力的形成，调动学生的多种感官，全方位培养学生的艺术造型思维方式。除此之外，还要丰富学生艺术创造能力培养的内容，尊重学生的审美观，鼓励学生将自己的创作灵感融入造型设计，摆脱固有教学模式的束缚，提高学生的艺术设计水平。
二、结语
第3篇：智能制造论文范文
关键词板块设计；审稿体系；编辑规范；专刊合作；期刊经营；
1编务体系重要举措和深入认识
1.1板块设计层次分明，目次编制分门别类
本刊共设置三大板块，每一板块下有若干栏目。“知识产权”“标准体系”是2018年新设立的栏目，此举一是为了倡导创新文化，强化知识产权创造、保护、运用[1]；二是为了加强顶层设计，构建新兴领域综合标准体系，发挥标准化规范和引领作用。“共性技术”“智能化”“工业互联网”等栏目与智能制造领域密切相关，力求推动重点领域智能转型、促进中小企业智能化改造、培育智能制造生态体系[5]。“技改项目管理”“工业科学”“专题综述”由传统栏目“技术改造”“技术设计”等优化而来，征收其他工业技术领域高质量稿件。三大板块依次排列，层次分明，既突出了本刊主管、主办单位对本刊的战略规划，也保留了本刊的原有特色。图1《工业技术创新》期刊板块设计在目次编制方面，尤其注重相似选题的邻接性，使本刊能够更好地满足主体性策划和结构性组配的要求，也使从事相似研究工作的读者和作者之间能够产生共鸣。
1.2审稿体系日趋完善，审稿流程有序推进
同行评议（peerreview）是从国外引进的一种审稿机制，在很长时期、很大范围内被声称是学术期刊审稿时的通行做法，相当于国内的“外审”。根据出版专业基础理论，外审是出版单位编辑力量不足以完成审稿任务时采取的特殊措施，一般适用于专业性较强、编辑人员对专业内容不能完全把握的稿件。然而与此同时，出版专业基础理论也指出，外审并非三级审稿制度（初审、复审、终审）的组成部分，只是对出版单位审稿工作的一种补充，并非所有稿件都要经过外审；外审不能替代三级审稿制度的任何一个审级，外审人员也不能担任责任编辑或取代复审者、终审者；外审意见仅供出版单位决策者参考，不能作为最终决定[6]。显然，同行评议机制的引进使得上述原则没有很好地得以秉承。本刊责任编辑具有出版专业技术中级职业资格，且在攻读研究生学位期间曾从事多门工科学科的研究。在这一编辑力量充足、编辑学术能力较高的编辑部环境下，责任编辑是完全可以承担起审稿人的角色的。充分考虑本刊特点，本刊综合采用内审、外审、自审、荐审等策略。其中，内审即指三级审稿制度；自审是指作者自行根据本刊所要求的内容范式和形式范式对稿件进行审查；荐审是指作者向编辑部推荐审稿人对稿件进行把关。一是仍然努力推行外审制度，切实提高论文专业性、严密性；二是对审稿形式进行优化，对于确实难以找到合适的外审专家，导致审稿周期较长的来稿，引入自审、荐审等灵活手段，使得优秀稿件不致被埋没；三是加强编辑部内审，对摘要、正文IMRaD架构（引言、方法、结果、讨论）等严格把关，进一步提高论文规范性、可读性，也为后续的编辑加工工作做好准备。
1.3论文架构持续把控，编辑规范深度强化
学术期刊的编辑必须是“学术编辑”，要求一人多能，博中求专，具有深度加工能力，而绝不是简单地“挑错别字”。由于本刊为非核心期刊，来稿水平普遍不高，因此对“学术编辑”的编辑加工能力，即把控论文架构、强化编辑规范的能力提出了更为严峻的挑战。学术写作规范要求极高。中英文摘要是重点，95%以上的论文摘要都需经过编辑反复修改完善，复写率通常不低于90%；参考文献更需要在“中国知网”“百度学术”中进行核对后加以规范。对于不清晰、不美观的图件，通常要求作者提供原始图片或数据，由编辑部使用专业软件代制（这也是考查作者是否存在抄袭、伪造行为的途径之一）；表格一律遵循三线表的设计原则；公式的书写一律借助公式编辑器完成；名词化表达[7]与日常口语表达大相径庭，对编辑的文字功底而言更是严峻的考验。以上举措使得读者和作者在期刊的阅读中享有良好的体验。在具体操作层面，一是着力于解决大多数来稿IMRaD架构中引言和讨论写作严重不过关的问题；二是针对大多数来稿所存在的公式、图表不规范问题进行整改，本刊撰写了《关于论文公式、插图的要求和注意事项》，供作者投稿时参考；三是保持工作中的优良作风，注重摘要的行文风格、正文的动词名词化表达形式和参考文献格式的规范化。
1.4专刊合作卓有成效，合作模式趋于规范
在主管、主办单位有关精神的指引下，本刊有幸与兄弟单位举办的2017中国增材制造大会暨展览会开展合作，将2017年第4期作为专刊，遴选、录用了16篇学术论文（研究综述、研究论文和研究简报）和34篇非学术论文（名家访谈、典型案例和企业风采），在会议前一周即完成了审、编、校、排、印、发等全部工作，保障了会议的顺利进行。2018年，本刊有幸与兄弟单位开展第二次合作，将2018年第4期作为2018中国增材制造大会暨展览会的专刊。遴选、录用了14篇学术论文，在会议前完成了全部出版工作，再次保障了会议的顺利进行。同时，根据主管单位的指示，专刊未再征收非学术论文，而是额外征收了6篇其他主题的学术论文，使专刊合作在更加规范、有序的状态下进行。
2取得的成效
2.1编辑劳动初见回报，知网首现影响因子
根据2018年9月中国知网出版的年刊《中国学术期刊影响因子年报（自然科学与工程技术）》（ISSN1673-8136，CN11-9129/N），本刊2018年首次获得中国知网影响因子，其中复合影响因子：0.213，综合影响因子：0.094，在中国知网收录的52种工程与技术科学基础学科（TB）期刊中排名第38位，分区为Q4，标志着本刊向优秀学术期刊行列迈进了重要一步。
2.2论文架构更臻完善，基金论文比例提高
以2017年和2018年为例。一是将论文篇幅作为论文架构完善度的一个参考指标，2018年论文平均篇幅为4.82页（129篇学术论文占据622页），相比2017年的3.92页（226篇学术论文占据887页）提高了23.0%；二是基金论文比例提高，2018年基金资助论文比例为19.4%（129篇学术论文中占25篇），相比2017年的15.5%（226篇学术论文中占35篇）提升了3.9个百分点
3未来的新问题、新挑战
3.1理性对待期刊经营，探索理想运作模式
即使对学术期刊而言，经营也是一个现实的、不可回避的问题[8]。经营不仅包括财务经营，也包括品牌经营。《期刊出版管理规定》指出，期刊采编业务与经营业务必须严格分开。在版面费方面，要注意贯彻国家新闻出版署的有关精神，努力摆脱单纯依赖版面费生存的困境。在发行与赠阅方面，一是研究人员可以在官方网站提交赠阅申请表，向编辑部申请免费赠阅单期样刊；二是向审稿人赠阅，若被审稿件顺利录用并发表，则将一本当期样刊赠予该审稿人。在专刊合作方面，吸纳本刊主管、主办单位在智库、评测、顾问等方面的合作优势，整合相关资源，加大推广力度。
3.2逐步提高整体质量，兼顾关爱普通作者
一是本刊2019年提出了审慎的期刊指标增长目标，力争复合影响因子由0.213提升至0.240，综合影响因子由0.094提升至0.100，基金论文比例由19.4%提升至23.0%，既努力提高期刊整体指标，又不过于冒进，鼓励“二无二低”（无学术背景、无基金资助、低学历、低职称）研究人员在学术领域的创新；二是努力提升本刊排名，力争使用2～3年的时间将本刊分区提升至Q3；三是鼓励因“非正常原因”被高水平学术期刊退稿的稿件转投本刊，由本刊编辑部根据作者主张和审稿意见对稿件价值进行重新评估，若确有较高的创新性，则为之提供快速审稿、发表通道；四是建立本刊退稿申诉渠道，鼓励因学术观点之争被审稿人建议退稿的作者实施陈述申诉理由、申请重新送审等权利主张。以上举措将打破原有体制机制的桎梏，实现从“同行(háng)评议”向“同行(xíng)评议”的飞跃，营造编辑与作者共同前行的学术氛围。
3.3加强编务体系建设，形成编务工作日志
第4篇：智能制造论文范文
关键词：机械加工制作；自动化技术；应用探究
1应用自动化技术的相关内容
1.1自动化技术的简单叙述
自动化是时代的必然趋势，传统人力生产让我们的创造力一直处于一个较为薄弱的状态，且不可抗拒的因素众多，就很容易对最终结果产生负面影响，在过去，我国的创造力仍然处于一个较为落后的状态，在这种状态的影响下，我国更难以与国际市场接轨，在国际市场上的竞争力微不足道。因此，转变我国创造力较为落后状态成了当下机械加工制造发展的重中之重，而自动化技术的应用，则可以从根本上最直接、快速的起到优化作用。自动化技术指的是机器在无人干涉的情况下按照原先预定的程序指令里完成行为动作，在没有人员关照的情况下也可以完美的自我完成生产工作。与传统人力生产相比，自动化的安全性、稳定性更强，不会受到个体的影响而导致不必要的损失，另一方面，自动化技术具备更高的工作效率，相同条件下，自动化技术的生产力远远高于传统的人力生产效益。总的来说，自动化技术的最终目的就是为了提高生产效率，优化生产质量，为企业创收更高的经济利益与社会利益。值得一提的是，很多人容易将自动化技术的服务对象搞混，自动化技术其实并不单纯的仅仅是指人工智能，它服务的对象还是人，它的相关操作还是需要人为处理来完成，自动化技术就是以人为主体，利用相关技术将人力资源从繁琐、复杂、枯燥、无任何技术含量的环节与步骤中解放出来。
1.2自动化与机械自动化技术
上文简单的阐述了自动化的相关内容，简单来说，自动化讲的是动态的，它的发展道路也是随着时代的变迁而改变的。在人力生产作为第一生产力的阶段，人们将各式各样能够代替人力生产的机械称为自动化技术，在这个过程中人们无需参与相关事宜，机械就可以完成绝大部分工程项目的处理工作。而发展至今，自动化的理念与发展方向已经全然升级，过往人们推崇的自动化技术与自动化理念在生活中已随处可见，在新时代，自动化理念融入了新的科学技术，其发展道路不再仅仅是为了代替人力生产，在一定程度上还可以发挥思考作用，在发生故障的第一时间对故障位置展开判断与预处理，拥有一定的人工智慧，这就是当下自动化技术的发展理念与发展方向。
2机械自动化的具体应用
自动化技术应用范围广泛，在各个领域中几乎都能或多或少的看见它的身影，在机械制造领域中的领域更是如此。近些年来由于国家不断呼吁、鼓励企业发展自动化技术，在很大程度上促进了我国自动化技术的发展进程，并且随着人工智能技术的突破与崛起，自动化技术攻克了过往许多难以解决的问题，提供企业极大的应用便利，下文对自动化技术在机械加工制作中的具体应用进行简单分析。第一，以数控技术为核心的柔性化应用。简单来说，柔性化就是主动将计算机技术、信息技术、生产技术等有效的揉合在一起，柔性化在产品加设计、加工等方面更为全面，柔性化的加入避免了过往机器只能适应较为单一无含量又耗费时间精力的运行情况，且应用柔性化并不是什么难题，施工人员仅仅需要在机床上调整好固定数值，制定好执行参数及执行路径。值得一提的是，在将其投入生产使用当中必须要执行多次调试工作，安全检查工作必须到位，唯有满足使用标准后才可继续投入使用。第二，集成化应用。计算机技术成了发展的要门，从二十一世纪以来，计算机技术使人们的生活发生了天翻地覆的改变，对于机械加工技术领域而言影响巨大，而将计算机技术应用在机械加工制作当中，则可以从集成化的角度出发，将有关计算机类的技术全都集合在一起，如计算机辅助设计技术、数控加工等集成技术，将二者或多者充分融合，发挥出“1+1＞2”的效果；进一步推进集成化的发展进度，让传统制造业重新蜕变，将企业的各种发展要素与管理工作捆绑在一起，使其成为整体，进一步促进企业发展朝着更加智能、更加先进的方向出发。第三，智能化的应用也是自动化技术应用的重中之重，将新时代的人工智能技术与自动化技术相结合，建设综合型的智能系统，该智能系统拥有一定的智慧能够独立判断各种较为常见的故障、失误，并快速模拟解决方案以供人们参考，帮助人们做好生产工作中的防护工作，能够在最大限度上避免生产损失，降低机械使用寿命的损耗；如果能在制造方面加入智能自动化技术，就可以对制造过程实现全方面、无间隙的监测效果，系统运行的同时智能自动化技术也同时启动，对制造过程中出现的各类问题做出最优的解决模式，主动提出、并改善制造系统中的缺漏。
3当下存有的一些问题
首先，由于我国机械加工制造技术仍然处于初期的起步阶段，很多系统、理论都尚未得到完善，人才资源方面更是十分紧缺，而专业人才是促进企业发展的重要基石，如果没有专业人才做支撑，企业就无法实施下一步的发展进度；另一方面，我国现有的人才资源参差不齐，整体水平略低于国际平均水平，高质量的全能型人才更是“凤毛麟角”少之又少，人才市场整体发展情况令人担忧，而人才市场发展的好与否都将直接影响各行各业的发展，自动化设计及机械加工制造也毫不例外，从这一现象来看，我国还是需要进一步加强人才培养的建设力度。其次，我国机械自动化技术的起步时间较短，并没有过多的经验与成功案例应用后者学习与应用的，大多数的先进技术及先进设备都是从国外引进的，过度依赖国外先进技术，这样做不仅很难得以突破，还会严重打击国内相关企业的发展与进步。再次，设施设备过于落后，有效数据表明我国大多数企业的相关设施设备仍是继续使用早被市场淘汰的大型设施设备，传统设施设备转换率低下，耗时耗力耗财大大增加了企业发展的资金成本，违背了企业使用相关设备的初心。除此之外，人们对机械自动化的关注度仍偏低于其他关注点，有部分企业管理者更多时候是将建设目光投放在员工管理与成本控制上，并没有给予机械自动化过多的关注，导致我国机械自动化发展缓慢，长此以往，是非常不利于整个领域的发展与进步的。最次，整体环境氛围不够热烈。我国不管是机械加工制造领域还是自动化技术发展都反响平平，人为环境上主要体现在管理者的轻视甚至忽视，国家相关补贴力度微乎其微；配套环境则可以从设施设备、地理位置方面表现，这些因素也都是影响二者发展的重点内容。
4优化思路
机械加工制造领域在很大程度上决定了我国经济发展是否能够得到进一步的提升，而自动化技术的应用不仅是当下的发展趋势，从长远的角度来看，自动化技术的应用能够赋予机械加工制造领域源源不断的发展动能。不可否认的是，虽然近些年来我们的自动化技术在各个领域都已经取得了不小的成果，但与国外发达国家相比，我国自动化技术的应用水平仍存在些许差距，近些年来更是没有取得很大的飞跃，主要体现在：“①与发达国家相比，他们已经拥有了一套完善的管理体制并全面贯彻，但我国仍有些许企业并没有意识到应用自动化技术的重要性；②CAD的应用在发达国家随处可见，而我国应用CDA技术屈指可数；③各类新型加工方法在国家发达国家应用甚广，国内的普及率却尤为低下”。综上所述，我国在自动化技术的应用仍处于发展的初期阶段。但我们一定不可以气馁，一定要加强自动化技术在机械加工制造领域的应用力度，争取全方位的自动化工程，下文提出些许建议，希望能够进一步促进自动化技术在机械加工制造领域中的应用力度。第一点，强化方向引领，管理者一定要重视机械自动化的重要性，要以身作则，给员工树立好榜样，还可以调动员工的积极性，带领员工参与相关培训工作，有实力员工加以深造，挖掘员工的潜在价值，主动培养全能型的专业人才。第二点，国外引进先进技术虽可省时省力，但最好还是研发出专属技术，在相关领域扎住脚跟而不是做优质技术的“搬运工”，建议企业进一步加大研发工作的投入，从资金、资源上支持科研人员研发相关技术，避免资金短缺问题的出现，科研人员可以借鉴国外的先进技术，不断的学习与研究，以优秀的设计方案作为参考案例，对其展开剖析工作，“取其精华、去其糟粕”，将对方的优点转化为自身的优势，争取早日突破技术局限。第三点，积极响应当地政府相关政策，以提高员工福利的方式来提升员工的幸福感，员工对企业的归属感就会增强，就更愿意为企业的发展奉献出自身的力量。从各个方面着手，例如设置奖励制度，以授予奖金、股份的方式激励员工，不断挖掘员工的潜在能力，让员工心系企业，与企业一起共同携手突破发展的技术瓶颈，全面推进我国机械自动化的发展进程。
5小结与展望
未来的一段时间，发展自动化技术并加以应用仍是机械加工制造领域的重头戏，机械加工制造领域要想得到发展，就必须顺应时代的发展，选择时代的产物。自动化技术极大的释放劳动力，真正做到将劳动力均衡分配，在原有劳动力的基础上创造更高的经济价值，因此发展自动化技术是企业必不可少的任务与方向，企业一定要结合自身存有的不足之处并逐一改正，尽可能的加强自动化技术在机械加工制造领域中的应用，共同致力于国民经济再创新高。
参考文献：
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第5篇：智能制造论文范文
关键词：智能制造；关键技术；政策建议
一、当前经济形势下智能制造发展宏观分析
1.基础技术的应用和发展
随着我国需求市场的蓬勃发展，一大批企业的快速跟进，使我国在计算机视觉、中文语音识别和无人驾驶等典型应用方面进入全球前列，具备了加速发展的市场条件和产业基础。在新一代信息技术接力式创新的驱动下，万物互联和智能化趋势越发明显，预计2035年全球联网设备数量将突破千亿件，将快速推动智能制造快速发展。近年来在算法、数据和算力三方面的突破下，新一代人工智能开始成为新的竞争焦点。人工智能在看、听、理解等关键指标上已经媲美甚至赶超人类。在机器识别图像、语音和自然语言等开始广泛应用，类似技术已广泛嵌入呼叫中心、客服系统、智能助手、聊天机器人等产品中。人工智能蕴含着无可估量机遇，各路企业争相涌入布局。从2013年到2017年，全球人工智能投资事件从310件增长到1349件，投资额从17亿美元增长到152亿美元，安防、医疗、交通、制造等数据丰富的行业成为重点投资领域。
2.我国智能制造发展情况
随着我国智能制造发展的快速推动，依托用户规模、应用场景、风险资金和科技论文等优势，我国在一些基础技术的应用方面进入全球前列，一大批骨干企业快速发展，在智能制造产业各个环节积极布局，为我国智能制造的快速发展，实现弯道刹车提供有利条件。数据资源是发展人工智能的关键要素，主要来自用户和联网设备。从用户数看，到2017年底，我国有3.49亿固定宽带用户，是美国的3.5倍，占全球38%。从数据量来看，我国已占全球13%，据高盛报告预测，随着用户数和在线时长增长，这一指标到2020年预计提升至20%—25%。我国有用户规模的先天优势。我国有近4亿的年轻用户，他们对新科技、新产品的接受度比较高，所以广泛的行业分布、多样的用户需求为拓展人工智能应用提供了广阔市场。在这一轮人工智能刚兴起时，国内一批公司深耕计算机视觉技术，目前从算法水准和应用情况看，人脸识别、安防监控等领域已获得全球认可。总体上，智能应用开始进入快速扩展期，我国有望在更多领域形成自身优势。
二、我国智能制造发展当前阶段面临的问题
1.芯片产业发展有待提升
高端芯片产业的发展是智能制造的重要前提，但是芯片关键技术方面还有很大的提高空间，目前处于“受制于人”的情况。当前芯片产业关键技术方面美国还是占主导地位，首先，图形处理芯片方面，英伟达、超威和英特尔三强主导市场方向。其次，可编程逻辑阵列芯片方面，赛灵思和英特尔两强主导市场。第三，专用集成电路(ASIC)芯片方面，谷歌的张量处理芯片(TPU)性能优势明显。目前，由于价格和关键技术的制约我国还处于芯片进口阶段，孙然有部分企业可以进行芯片的定制，但是由于资本投入和商业化推广的弊端还处于初级阶段。
2.人工智能的基础技术依旧不能形成单独生态体系
人工智能的算法框架依附于国外巨头开源生态体系。当前我国人工智能产业必须降低人工智能产品或应用开发成本，进而吸引世界各地开发者入驻生态。从高盛报告看，谷歌Tensorflow算法框架聚集了6.8万名明星开发者；而百度Pad-dlePaddle平台仅有5330位，不到前者1/10。我国当前大部分都机遇谷歌的基础算法框架进行开发，很难自主建立内生性的生态系统。3.专业技术人才的缺失异常严重智能制造的重要核心就是专业技术人才的集聚，但是我国智能制造相关人才总量和人才结构上还处于比较落后的阶段。如全球最大招聘网站领英2017年《全球AI领域人才报告》显示，全球人工智能人才数量190万人，其中美国85万人，我国5万人，位列印度、英国、加拿大、澳大利亚、法国之后，排第七位。从专业化人员从业时间来看，与美国相比我国专业化从业人员，从业超过十年以上的不足40%，而美国却超过了70%，我国大部分关键技术人员和管理人员都是海外引进，我国在智能制造的核心技术方面，尤其是人工智能的底层算法方面与美国还是有很大的距离。
4.我国关键技术创新相关的政策法规落后于技术创新的需求
数据开放、隐私管理、算法歧视、网络攻击等方面需要新的监管法规。以智能影像诊断为例，美国2017年采取先上市后批准的模式助推产业创新；我国则按照医疗器械监管，要求经过器械检测、临床评测、器械技术审批、政府发放批文等四个环节，企业反映总耗时30个月，且准入制度、收费模式、医保对接等尚是空白。所以，首先数据开放是我们必须要解决的问题，我国政府数据开放排名全球靠后，而在科技巨头之间创建标准统一、跨平台分享的数据生态系统要落后于美国。其次数据隐私管理方面问题，海量数据的采集不可避免涉及个人隐私，如何避免滥用是各方关切点。最后是网络攻击问题，防御网络攻击、保障安全是客户最为关心的主要问题。
三、推动我国智能制造发展的路径及建议
1.建立核心技术研发标准，加大产业上下游衔接
我国智能制造虽然全面推广，但是在芯片产业方面还是短板，想要借助人工智能的机会实现弯道超车必须要放长战线，做好基础研发工作。我国消费市场具有一定的优势，要做好开放合作的准备，加强学习的强度，缩短学习的周期。避免资金、人才等资源的浪费，推进强强联合，鼓励走差异化技术路线。优化产业链条，加强上下游的衔接，利用好国内良好的消费市场，产业链相关企业要积极抓住这个机会，积极实现商业化应用。
2.建立标准化产业链条平台
积极累计专业化技术成果，虽然我国在机器视觉算法方面也走在全球前列，但没有完整商业化生态体系，要快速构建原生的算法构架和标准化平台。要借鉴PC互联网时代win-dows操作系统主导生态、移动互联网时代安卓主导生态的经验做法，支持组建产业联盟构筑生态搭建算法框架。政策上支持构建算法构架，兼容多平台应用，抓住机会提升我国基础技术平台的应用和研发水平。并且要建设以人工智能为基础的公共数据资源库、标准测试数据集，为评估算法效能提供评价基准。
3.加大人才培育力度，提高吸引关键技术人才的强度
随着各国智能制造的快速发展，关键技术人才的争抢也异常重要。目前我国薪酬标准已经与国际标准逐渐缩小，所以人才培养和引进的环境至关重要。首先，完善人才引进配套政策，防止得而复失，同时在海外设立研发中心，就地招揽高端人才。其次，加快人工智能学科建设和人才培养。要形成高校、科研院所与创新企业的人才交叉流动，互相支援，互相提高。形成多元化产学研的生态系统，兼容制造、金融、医疗等重点行业的应用型人才的交叉培育。
参考文献：
[1]马晓红.金融危机后虚拟经济与实体经济祸合发展的必然性及对策[J].商业经济研究,2014(12)
[2]成思危.虚拟经济与金融危机[J].管理科学学报,1999(01)