導(dǎo)語：如何才能寫好一篇神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在人工智能的應(yīng)用，這就需要搜集整理更多的資料和文獻(xiàn)，歡迎閱讀由公務(wù)員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

篇1

關(guān)鍵詞：人工智能；深度學(xué)習(xí)；教學(xué)建議

0 引言

傳統(tǒng)的人工智能課程主要包括人工智能導(dǎo)論、模式分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘等。這些課程由各個(gè)院校根據(jù)專業(yè)情況不同而選擇，課程的內(nèi)容也有較大差別，但是，基本上都涉及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)容。然而在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的教學(xué)內(nèi)容上，一般只講解經(jīng)典的多層感知器和反向傳播算法，或再加入一些反饋網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)容，這種教學(xué)內(nèi)容設(shè)計(jì)的一個(gè)不足是忽視了人工智能領(lǐng)域的最新發(fā)展——深度學(xué)習(xí)，它是近幾年人工智能領(lǐng)域最具影響力的研究主題，并在大規(guī)模語音識(shí)別、大規(guī)模圖像檢索等領(lǐng)域取得突破。

北京郵電大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院開設(shè)人工智能科學(xué)與技術(shù)的本科專業(yè)，筆者從事深度學(xué)習(xí)的研究工作，同時(shí)承擔(dān)了本科生和研究生人工智能類課程的教學(xué)工作，因此產(chǎn)生了將深度學(xué)習(xí)內(nèi)容引人人工智能類課程的想法。本文先介紹深度學(xué)習(xí)的背景，說明深度學(xué)習(xí)在人工智能發(fā)展中的地位，之后分析了將深度學(xué)習(xí)基本內(nèi)容引入人工智能類課程的必要性和可行性，最后給出了一些實(shí)施建議供探討。

1 深度學(xué)習(xí)背景

2006年，加拿大多倫多大學(xué)的GeoffreyHinton教授與Salakhutdinov博士在美國《科學(xué)》雜志發(fā)表了題為“Reducing the Dimensionality ofDatawith Neural Networks”的論文，該文提出一種學(xué)習(xí)多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，并將這種具有多層結(jié)構(gòu)的學(xué)習(xí)方法命名為深度學(xué)習(xí)（Deep Learning），而這成為深度學(xué)習(xí)研究的一個(gè)導(dǎo)火索，從此深度學(xué)習(xí)的研究與應(yīng)用蓬勃發(fā)展起來。

深度學(xué)習(xí)在語音識(shí)別與生成、計(jì)算機(jī)視覺等應(yīng)用領(lǐng)域取得了突出進(jìn)展。近幾年的國際機(jī)器學(xué)會(huì)（International Conference on MachineLearning，ICML）、神經(jīng)信息處理大會(huì)（AnnualConference On Neural Information Processing Systems，NIPS）、計(jì)算機(jī)視覺大會(huì)（InternationalConference on Computer Vision，ICCV）、

聲學(xué)語音與信號(hào)處理大會(huì)（International ConferenceOn Acoustics，Speech，and Signal Processing，ICASSP）、計(jì)算語言學(xué)大會(huì)（Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics.ACL）、計(jì)算機(jī)視覺與模式識(shí)別（InternationalConference on Computer Vision and P atternRecognition，CVPR）等都有不少相關(guān)的研究論文、會(huì)議教程和小組研討會(huì)（Workshop）。美國國防高級(jí)研究計(jì)劃（DARPA）也提出了關(guān)于深層學(xué)習(xí)的研究項(xiàng)目。此外，2013年6月《程序員雜志》的封面故事，采訪了周志華、李航、朱軍3位國內(nèi)的機(jī)器學(xué)習(xí)專家對(duì)于深度學(xué)習(xí)的看法，他們一致肯定了深度學(xué)習(xí)在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的貢獻(xiàn)。

工業(yè)界對(duì)深度學(xué)習(xí)也寄予了很高期望。2012年6月，《紐約時(shí)報(bào)》報(bào)道了斯坦福大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)家AndrewNg和谷歌公司的系統(tǒng)專家JeffDean共同研究深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型在語音識(shí)別和圖像識(shí)別等領(lǐng)域獲得的巨大成功。2012年11月，微軟公司在天津公開演示了一個(gè)全自動(dòng)的同聲傳譯系統(tǒng)，其關(guān)鍵技術(shù)也是深度學(xué)習(xí)。2013年1月，百度公司首席執(zhí)行官李彥宏先生宣布建立深度學(xué)習(xí)研究院（Institute of Deep Learning）。2013年3月，谷歌公司收購了由深度學(xué)習(xí)創(chuàng)始人Geoffrey Hinton創(chuàng)立的公司。

從學(xué)術(shù)界與工業(yè)界的研究態(tài)勢(shì)看，深度學(xué)習(xí)已經(jīng)成為機(jī)器學(xué)習(xí)與模式識(shí)別，乃至人工智能領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。正是在這樣一個(gè)背景下，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)重新回到人們的視野。此前人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展大致可以分為兩個(gè)時(shí)期，1943年，McCulloch和Pitts提出了最早的人工神經(jīng)元，這種神經(jīng)元具有學(xué)習(xí)能力，這是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)端，也可以被認(rèn)為是人工智能的發(fā)端（當(dāng)時(shí)還沒有人工智能這個(gè)術(shù)語）。1949年，Hebb提出了Hebbian學(xué)習(xí)算法。1957年，Rosenblatt提出了感知器的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。1969年，Minsky和Papert分析了這種感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的局限性。然而，很多研究者認(rèn)為，感知器的這種局限性對(duì)于所有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都適用，這使人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究很快暗淡下來。1980年代中期，諾貝爾獎(jiǎng)得主John Hopfield提出了Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，這種Recurrent神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有的動(dòng)態(tài)性有可能用于解決復(fù)雜的問題。同時(shí)，多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的后傳算法也被重新發(fā)現(xiàn)，這兩個(gè)工作使人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到重生。這時(shí)，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為人工智能的一個(gè)重要組成部分。但是，在隨后的研究中，人們發(fā)現(xiàn)，當(dāng)學(xué)習(xí)多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含更多的隱藏層時(shí)，后傳算法并不能學(xué)到有效的網(wǎng)絡(luò)權(quán)值，這使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究再次陷入低潮。此次以深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的深度學(xué)習(xí)重新回到研究的舞臺(tái)，其中一個(gè)重要因素是Hinton提出的逐層預(yù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法治愈了多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)致命傷。

2 必要性與可行性

深度學(xué)習(xí)的發(fā)展使得從事教學(xué)一線的教師也無法忽視這個(gè)頗具影響力的研究主題。為此，我們提出將深度學(xué)習(xí)這個(gè)主題引入到人工智能類課程中，將它作為課題教學(xué)的一部分。

2.1 必要性

將深度學(xué)習(xí)這個(gè)主題引入到人工智能類課程中的必要性主要包括如下4點(diǎn)。

1）深度學(xué)習(xí)是人工智能的前沿。

2006年以來，深度學(xué)習(xí)的研究席卷了整個(gè)人工智能，從機(jī)器學(xué)習(xí)、機(jī)器視覺、語音識(shí)別到語言處理，都不斷涌現(xiàn)出新的研究工作和突破性進(jìn)展。深度學(xué)習(xí)不僅在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域成為研究熱點(diǎn)，同時(shí)在多個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域也成為有力工具，而且，在工業(yè)界的系統(tǒng)應(yīng)用中，深度學(xué)習(xí)成為其中的關(guān)鍵解決技術(shù)。

2）深度學(xué)習(xí)是人工智能的突破。

深度學(xué)習(xí)的發(fā)端是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的論述，在人工智能類常見教科書中還停留在多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，即神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的第二階段，它們大部分描述多層結(jié)構(gòu)無法訓(xùn)練的現(xiàn)象。但是，從深度學(xué)習(xí)的角度看，深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不僅可學(xué)習(xí)，而且有必要，這與第二代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的觀點(diǎn)是完全不同的。深度學(xué)習(xí)突破了原有人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的認(rèn)識(shí)，超越了人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)教科書中的原有內(nèi)容，因此，有必要將多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的可學(xué)習(xí)性告知學(xué)生，從新的視角糾正原有的觀點(diǎn)。

3）深度學(xué)習(xí)是人工智能的延伸。

深度學(xué)習(xí)不僅提供了一種可以在深層神經(jīng)結(jié)構(gòu)下訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的方法，也包含了不少新的內(nèi)容，是人工智能的新發(fā)展，為人工智能補(bǔ)充了新的內(nèi)容。到目前為止，深度學(xué)習(xí)至少包括：從生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與人類認(rèn)知的角度認(rèn)識(shí)深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的必要性；如何構(gòu)建和學(xué)習(xí)深層學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)；如何將深層結(jié)構(gòu)用于解決視覺、語音、語言的應(yīng)用問題；如何看待深度學(xué)習(xí)與原有的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，如流形學(xué)習(xí)、概率圖模型、能量模型的直接關(guān)系；深度學(xué)習(xí)與其他學(xué)科的關(guān)系等。

4）深度學(xué)習(xí)是學(xué)生的潛在興趣點(diǎn)。

大學(xué)生對(duì)知識(shí)有著強(qiáng)烈的好奇心，加之當(dāng)前信息技術(shù)的發(fā)達(dá)，部分對(duì)智能感興趣的學(xué)生可以從其他途徑了解到這個(gè)學(xué)科發(fā)展的前沿。因此，順勢(shì)而為，將深度學(xué)習(xí)這個(gè)主題做具體講解，滿足學(xué)生的好奇心，培養(yǎng)他們對(duì)學(xué)科前沿與發(fā)展的認(rèn)識(shí)，是十分必要的。對(duì)高年級(jí)的學(xué)生而言，了解深度學(xué)習(xí)的基本知識(shí)，是他們?nèi)嬲J(rèn)識(shí)人工智能與發(fā)展前沿的一個(gè)途徑，而對(duì)于研究生，較多地了解和掌握深度學(xué)習(xí)的基本知識(shí)有助于他們研究工作的開展。

基于以上幾點(diǎn)，筆者認(rèn)為，將深度學(xué)習(xí)這個(gè)主題引入到人工智能類課程中非常有必要。深度學(xué)習(xí)作為人工智能的前沿，既是對(duì)人工智能原有理論和技術(shù)的一個(gè)突破和補(bǔ)充。

2.2 可行性

將深度學(xué)習(xí)引入到人工智能類課程中的可行性主要包括如下3點(diǎn)。

1）深度學(xué)習(xí)與現(xiàn)有人工智能聯(lián)系密切。

深度學(xué)習(xí)并不像突兀的山峰拔地而起。而是深深植根于原有的人工智能理論與技術(shù)。深度學(xué)習(xí)是以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為出發(fā)點(diǎn)，這正是深度學(xué)習(xí)教與學(xué)的切入點(diǎn)。比如，可以通過對(duì)多層感知器隱藏層的增加和后傳算法的失效來講解深度學(xué)習(xí)是如何解決這個(gè)問題的。再者，深度學(xué)習(xí)的一個(gè)核心構(gòu)建“受限波爾茲曼機(jī)（Restricted Boltzmann Machine）”，可以被認(rèn)為是一種能量模型，而這種模型與Hopfield網(wǎng)絡(luò)都可以從物理學(xué)的能量模型角度分析，RBM可以認(rèn)為是Hopfield網(wǎng)絡(luò)的隨機(jī)擴(kuò)展。總之，深度學(xué)習(xí)與現(xiàn)有人工智能的聯(lián)系，使學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)變得容易。

2）深度學(xué)習(xí)的基本內(nèi)容并不深。

深度學(xué)習(xí)有個(gè)很好的名字，這個(gè)名字恰當(dāng)?shù)孛枋隽颂囟ǖ膶W(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。比如，深度學(xué)習(xí)的核心部件受限于波爾茲曼機(jī)RBM，其結(jié)構(gòu)非常簡(jiǎn)單。從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的角度，受限波爾茲曼機(jī)是一種隨機(jī)的雙向連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，信號(hào)可以從可見層傳遞到隱藏層，也可以從隱藏層傳遞到可見層。網(wǎng)絡(luò)中每個(gè)節(jié)點(diǎn)是具有特定結(jié)構(gòu)的神經(jīng)元，其中的神經(jīng)元具有典型的包含自身偏置的Logistic函數(shù)的隨機(jī)單元，能夠依Logistic函數(shù)計(jì)算得到的概率輸出0狀態(tài)或1狀態(tài)。概括地說，深度學(xué)習(xí)的基本內(nèi)容在高年級(jí)階段較易掌握。

3）深度學(xué)習(xí)的資料容易獲得。

當(dāng)前的信息資訊非常發(fā)達(dá)，有相當(dāng)多的資料可以通過互聯(lián)網(wǎng)等多種途徑獲得，這使學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)成為可能。近期，中國計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)主辦了多個(gè)技術(shù)講座均涉及深度學(xué)習(xí)的部分；深度學(xué)習(xí)的創(chuàng)始人Hinton教授的主頁也有很多資料；Coursera網(wǎng)站有免費(fèi)的Hinton教授的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)課程；斯坦福大學(xué)的Ng教授提供了很多的在線教程；蒙特利爾大學(xué)Bengio教授發(fā)表的題為“Learning Deep Architectures for AI”的論文也是這領(lǐng)域的優(yōu)質(zhì)資料。

3 實(shí)施建議

在具體的教學(xué)過程中，筆者建議適當(dāng)安排深度學(xué)習(xí)的最基本內(nèi)容，內(nèi)容不宜過多，也不宜占用過多的學(xué)時(shí)，可以根據(jù)教學(xué)對(duì)象的不同進(jìn)行調(diào)整。比如，本科生的高年級(jí)專業(yè)課可以安排1學(xué)時(shí)的教學(xué)量，介紹層次訓(xùn)練的基本算法；也可以在高年級(jí)前沿講座中安排2學(xué)時(shí)，內(nèi)容覆蓋面盡可能廣泛。在研究生的教學(xué)中，可以根據(jù)教學(xué)的課程主題安排內(nèi)容與學(xué)時(shí)。比如，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主題的課程可以安排4-6學(xué)時(shí)的教學(xué)內(nèi)容，包括波爾茲曼機(jī)及學(xué)習(xí)算法、深層信念網(wǎng)絡(luò)與學(xué)習(xí)算法、深層波爾茲曼機(jī)與學(xué)習(xí)算法卷、積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自動(dòng)編碼器等。結(jié)合應(yīng)用，課程還可以包含MNIST數(shù)字識(shí)別的應(yīng)用、人臉識(shí)別的應(yīng)用、圖像檢索的應(yīng)用、語音識(shí)別中的應(yīng)用等。另外，深度學(xué)習(xí)是一個(gè)實(shí)踐性很強(qiáng)的研究，隨機(jī)性：大規(guī)模（意味著數(shù)據(jù)不宜可視化，程序運(yùn)行時(shí)間長(zhǎng)）等多種因素混合，使深度學(xué)習(xí)在學(xué)習(xí)中不容易理解。為此，可以在條件允許的前提下，增加小規(guī)模的實(shí)驗(yàn)，輔助理解。最后，課件可以通過對(duì)優(yōu)質(zhì)資料做修改得到。

篇2

【關(guān)鍵詞】人工智能技術(shù)；電力系統(tǒng)；故障診斷；應(yīng)用

中圖分類號(hào)：O434文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A

一、前言

在國家智能電網(wǎng)的推動(dòng)下，電力系統(tǒng)的故障診斷成為了實(shí)現(xiàn)電力系統(tǒng)自動(dòng)化的主要問題。通過人工智能技術(shù)對(duì)電網(wǎng)參數(shù)進(jìn)行智能化分析，有利于及時(shí)診斷故障，從而優(yōu)化電力系統(tǒng)，保障電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性，減少不必要的損失。

二、人工智能技術(shù)概述

人工智能技術(shù)集腦科學(xué)、神經(jīng)學(xué)、信息技術(shù)為一體，目前廣泛運(yùn)用于多個(gè)領(lǐng)域，同時(shí)也是近年來科技領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)。它通過對(duì)人腦的原理和行為進(jìn)行模仿，從而研制出一種自動(dòng)化的機(jī)器，這種機(jī)器能分析、識(shí)別、發(fā)現(xiàn)問題。很多電力企業(yè)都運(yùn)用了這種技術(shù)，它提高了電力運(yùn)行的效率，減少了故障發(fā)生的機(jī)率，還節(jié)約了人力、物力、財(cái)力。同時(shí)，它也能解決電力系統(tǒng)中非常復(fù)雜的問題，比如非線性映射。不僅如此，它還被繼電保護(hù)所應(yīng)用。人工智能技術(shù)中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，通過采集大量的故障樣本，使設(shè)備對(duì)故障有一定的印象。因此，在發(fā)生故障的時(shí)候，設(shè)備能夠快速反應(yīng)并且發(fā)出警報(bào)。

三、人工智能技術(shù)的種類

1.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工智能技術(shù)中的一種，它的非線性問題非常復(fù)雜，這種技術(shù)主要是用在繼電保護(hù)上，它是通過模仿人的神經(jīng)系統(tǒng)而研制出來的。此外，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還具有比較快的反應(yīng)能力，能夠及時(shí)對(duì)電力系統(tǒng)進(jìn)行監(jiān)控、評(píng)估等等。即便是發(fā)生了故障，它也能夠進(jìn)行快速的判斷，并且對(duì)故障的距離、情況等一一進(jìn)行探測(cè)。

2.智能模糊邏輯

智能模糊邏輯通過運(yùn)用模糊理論，輸入變量，建立數(shù)學(xué)模型，能夠很好地對(duì)電力系統(tǒng)進(jìn)行規(guī)劃，并且診斷電力系統(tǒng)故障。如今，智能模糊邏輯已經(jīng)成為了一種比較成熟和完善的人工智能技術(shù)，廣泛應(yīng)用于電力系統(tǒng)當(dāng)中。

3.遺傳算法

遺傳算法的理論基礎(chǔ)是數(shù)學(xué)模型，它通過借鑒自然遺傳機(jī)制的隨機(jī)搜索算法，從而對(duì)群體和個(gè)體之間的信息進(jìn)行交換。

4.混合技術(shù)

所謂的混合技術(shù)，就是將遺傳算法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、智能模糊邏輯等幾種技術(shù)合在一起，因?yàn)樯厦嫠f的幾種方法有一定的局限性，甚至還有一些難以克服的缺陷。將這些技術(shù)合在一起，就能夠更好地解決電力系統(tǒng)中的問題。

四、人工智能在故障診斷中的應(yīng)用

人工智能技術(shù)中的模糊理論、專家系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在電氣設(shè)備故障診斷中應(yīng)用較廣泛，特別是在變壓器故障診斷、發(fā)電機(jī)和電動(dòng)機(jī)故障診斷中。目前變壓器故障診斷常用方法是取變壓器油分解出氣體，對(duì)氣體進(jìn)行分析來判斷故障狀態(tài)。傳統(tǒng)的故障診斷方法無法針對(duì)設(shè)備故障的不確定性、非線性和復(fù)雜性等特點(diǎn)進(jìn)行診斷，診斷效率較低。而人工智能方法的應(yīng)用提高了診斷準(zhǔn)確率。人工智能技術(shù)主要使用模糊邏輯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和專家系統(tǒng)三種故障診斷方法。如在電動(dòng)機(jī)和發(fā)動(dòng)機(jī)的故障診斷中使用人工智能化的故障診斷技術(shù)，結(jié)合了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊理論，實(shí)現(xiàn)了故障診斷知識(shí)模糊性與較強(qiáng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)共同的診斷，相對(duì)提高了故障的針對(duì)準(zhǔn)確率。現(xiàn)在簡(jiǎn)單的介紹下以下三種故障診斷方法。

1.模糊邏輯

模糊邏輯是在模糊集合理論的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的，它采用模糊隸屬度的概念來描述不精確、不確定的對(duì)象，并采用近似推理規(guī)則，使專家知識(shí)得以有效表達(dá)，且具有很強(qiáng)的容錯(cuò)能力。

綜上可看出，模糊邏輯比較適合用來處理電網(wǎng)故障診斷中繼電保護(hù)動(dòng)作的不確定性和故障信息的不完備性。文獻(xiàn)[8]不僅引人了保護(hù)和斷路器的動(dòng)作信息，而且按額定值將遙測(cè)量進(jìn)行模糊化用于故障診斷，為故障診斷的多信息融合提供了新的思路。采用模糊集理論進(jìn)行電網(wǎng)故障診斷也存在一些問題：像隸屬度函數(shù)的選擇無明確的標(biāo)準(zhǔn)、可維護(hù)性較差等。所以在電網(wǎng)故障診斷領(lǐng)域中，模糊集理論通常與其他診斷方法相結(jié)合，互相滲透、取長(zhǎng)補(bǔ)短。

2.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

作為典型的模擬人類神經(jīng)系統(tǒng)進(jìn)行信息傳輸與數(shù)據(jù)處理的人工智能技術(shù)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法最大的特點(diǎn)就在于對(duì)于神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用。不同神經(jīng)元之間的溝通連接共同構(gòu)成了網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行的基礎(chǔ)，對(duì)于各種隱含所處理問題的智慧進(jìn)行權(quán)重連接，從而實(shí)現(xiàn)診斷與處理。從其運(yùn)行方式和結(jié)構(gòu)來看，它具有一定的學(xué)習(xí)能力，能夠通過對(duì)學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用實(shí)現(xiàn)訓(xùn)練樣本的訓(xùn)練，同時(shí)完成知識(shí)的自我組織與構(gòu)建，容錯(cuò)能力較強(qiáng)，即使輸入信號(hào)存在一定的干擾因素，也能在較大程度上給出相對(duì)正確的輸出結(jié)果。同時(shí)，系統(tǒng)強(qiáng)大的神經(jīng)元并行運(yùn)算能力還能并行處理故障診斷，因?yàn)樵趫?zhí)行效率上也較為令人滿意。眾多的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，應(yīng)用較為廣泛和典型的是誤差逆?zhèn)鞑ド窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)（BP網(wǎng)絡(luò)）。這種網(wǎng)絡(luò)具有很強(qiáng)的非線性映射能力，同時(shí)是一種柔性網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，能夠隨著逆?zhèn)鞑サ男拚粩鄿p少誤差，同時(shí)還能通過對(duì)輸入模式的響應(yīng)做好分類，提升正確率，尤其是對(duì)于變壓器故障中的油中溶解氣體類故障診斷具有較好的應(yīng)用效果。

雖然誤差逆?zhèn)鞑ド窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)在故障診斷中有過多次成功的先例，但是隨著學(xué)習(xí)樣本的增多，輸入輸出關(guān)系的發(fā)雜多樣化，這種系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)收斂速度不斷受到影響，變得越來越慢，有時(shí)候甚至出現(xiàn)不收斂現(xiàn)象?；谶@種情況，有些研究指出將徑向路基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用與變壓器的故障診斷，以此來彌補(bǔ)和改善此神經(jīng)系統(tǒng)的缺陷，有些研究則提出了基于概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變壓器故障診斷方法等等不一而足。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的應(yīng)用簡(jiǎn)化了復(fù)雜故障問題的處理與分類，同時(shí)在自我學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)了對(duì)專家系統(tǒng)不足的彌補(bǔ)。

3.專家系統(tǒng)

專家系統(tǒng)可簡(jiǎn)稱為ES，它所面向主要是各非結(jié)構(gòu)問題，特別是處理啟發(fā)式、定性的或者不確定知識(shí)信息，通過各樣的推理過程來達(dá)到系統(tǒng)所要求任務(wù)目標(biāo)。

專家系統(tǒng)在我國電廠里的應(yīng)用是最早及較為成熟的人工智能技術(shù)，并且發(fā)展了很多專家系統(tǒng)，在電力系統(tǒng)不同領(lǐng)域被應(yīng)用，像電網(wǎng)調(diào)度、系統(tǒng)恢復(fù)、監(jiān)測(cè)和診斷、預(yù)想事故篩選等，特別是監(jiān)測(cè)核事故診斷成為專家系統(tǒng)在電廠中最主要應(yīng)用領(lǐng)域。

依據(jù)知識(shí)存儲(chǔ)方式不同，能把ES分為決策樹、知識(shí)經(jīng)驗(yàn)、規(guī)則及模型等不同形式，模型形式的知識(shí)所表達(dá)方式是比較適合實(shí)時(shí)處理的，比基于規(guī)則形式推理方式要更為簡(jiǎn)單及快捷及容易維護(hù)。ES在輸電網(wǎng)絡(luò)診斷故障里的典型應(yīng)用為產(chǎn)生式規(guī)則系統(tǒng)，就是把斷路器、保護(hù)器動(dòng)作邏輯和運(yùn)行人員診斷經(jīng)驗(yàn)運(yùn)用規(guī)則的形式進(jìn)行表示，并形成知識(shí)庫，依據(jù)報(bào)警信息進(jìn)行知識(shí)庫推理，以獲得診斷結(jié)論，這種產(chǎn)生式規(guī)則專家系統(tǒng)在電廠中能夠被廣泛應(yīng)用主要是因這種專家系統(tǒng)及故障診斷特點(diǎn)所決定的，在輸電網(wǎng)絡(luò)里斷路器及一級(jí)保護(hù)間的關(guān)系能用模塊化及直觀規(guī)則進(jìn)行表示，并且能允許刪除、增加及修改某些規(guī)則，從而保證診斷系統(tǒng)有效性及實(shí)時(shí)性，對(duì)不確定問題在一定程度上給予了解決，還能給出一些符合人類語言結(jié)論及解釋能力。

同時(shí)，框架法的專家系統(tǒng)能夠進(jìn)行分類結(jié)構(gòu)知識(shí)表達(dá)，以及對(duì)事物間的相關(guān)性進(jìn)行表達(dá)，并簡(jiǎn)化繼承性知識(shí)存儲(chǔ)及表述。專家系統(tǒng)這種人工智能技術(shù)盡管能有效模擬完成故障診斷，可在電廠實(shí)際應(yīng)用里，還存在著一定不足，主要為知識(shí)獲取及維護(hù)問題，并且接口也不是很友好，對(duì)故障診斷里的很多不確定因素也無法有效解決，從而影響了診斷準(zhǔn)確性。

五、結(jié)束語

在智能電網(wǎng)逐漸被推廣的大前提下，人工智能技術(shù)在故障診斷的廣泛應(yīng)用對(duì)于電力企業(yè)有著十分重要的意義。在現(xiàn)如今的發(fā)展中，我們要認(rèn)真分析當(dāng)下在人工智能技術(shù)應(yīng)用中存在的不足之處，優(yōu)化并改進(jìn)，這樣才能使得人工智能技術(shù)在今后有更快更好的發(fā)展。

參考文獻(xiàn)：

[1]朱祝武.人工智能發(fā)展綜述[J].中國西部科技,2011，17-19頁

篇3

關(guān)鍵詞：電力系統(tǒng)；人工智能；模糊控制；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

引言

伴隨著社會(huì)的不斷進(jìn)步，用戶對(duì)電能的要求也在不斷提高:安全、可靠、優(yōu)質(zhì)、環(huán)保。電力系統(tǒng)在實(shí)際工作中也確實(shí)存在一些技術(shù)難題：首先，電力系統(tǒng)是一種復(fù)雜大系統(tǒng)，系統(tǒng)參數(shù)包含著諸多的不確定因素，并且具有很強(qiáng)的非線性；其次，電力系統(tǒng)應(yīng)當(dāng)具有較強(qiáng)的魯棒性能，以克服系統(tǒng)中的擾動(dòng)，而且系統(tǒng)對(duì)多目標(biāo)尋優(yōu)的控制方法要求也較高；最后，復(fù)雜系統(tǒng)是由多個(gè)子系統(tǒng)相互影響、關(guān)聯(lián)組成，電力系統(tǒng)需要將多個(gè)局部的控制系統(tǒng)相互連接，綜合控制。因此，這一系列尖端的技術(shù)難題需要應(yīng)用更為先進(jìn)的自動(dòng)化控制技術(shù)即智能控制技術(shù)。

1智能控制技術(shù)

控制理論的不斷發(fā)展，為人類帶來了更加先進(jìn)的自動(dòng)化技術(shù)，使得人們?cè)O(shè)計(jì)的控制系統(tǒng)穩(wěn)定、可靠、智能、高效。典型的智能控制技術(shù)包括：模糊控制、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、專家系統(tǒng)、遺傳算法等。

1.1模糊控制。模糊控制是基于模糊數(shù)學(xué)理論的一種控制方法。傳統(tǒng)的控制理論能夠解決模型明朗、確定的系統(tǒng)的控制問題。但當(dāng)面對(duì)類似于電力系統(tǒng)的復(fù)雜、模型不確定、因素多的大系統(tǒng)傳統(tǒng)的控制方法就無法高效地解決控制問題。為了克服上述問題，科研人員提出了用模糊數(shù)學(xué)的理論來解決一些復(fù)雜系統(tǒng)的控制問題。模糊控制是一種非線性的控制理論。它采用的是理論與實(shí)際相結(jié)合的方法解決實(shí)際的問題。一般模糊控制技術(shù)包含如下幾個(gè)部分：定義變量、模糊化、知識(shí)庫、邏輯判斷及反模糊化。而其中的邏輯判斷部分運(yùn)用模糊邏輯、模糊推論方法進(jìn)行分析，得到最優(yōu)的模糊控制輸出。

1.2人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ArtificialNeuralNetworks，簡(jiǎn)寫為ANNs）也簡(jiǎn)稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NNs），此類數(shù)學(xué)模型模仿動(dòng)物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組成，進(jìn)行分布式信息處理。通過調(diào)整系統(tǒng)內(nèi)部的各個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的聯(lián)系，最終達(dá)到控制系統(tǒng)的目的。強(qiáng)魯棒性、非線性特性、自組織自學(xué)習(xí)的能力和并行處理能力是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本特性，受到了人們的普遍關(guān)注。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在工作前先對(duì)控制準(zhǔn)則學(xué)習(xí)，減少系統(tǒng)工作過程中發(fā)生錯(cuò)誤動(dòng)作的概率。控制的準(zhǔn)確性可以經(jīng)過學(xué)習(xí)之后逐漸完善，提高系統(tǒng)正確動(dòng)作的權(quán)值。

1.3專家系統(tǒng)。專家系統(tǒng)實(shí)際上是一個(gè)包含著某個(gè)專業(yè)領(lǐng)域內(nèi)的大量人類專家知識(shí)的一種智能計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過程序模擬人類專家應(yīng)用其豐富的知識(shí)經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行分析、解決問題的過程，最終解決復(fù)雜的控制系統(tǒng)的問題。專家系統(tǒng)中的知識(shí)庫是反映系統(tǒng)性能的主要部分，系統(tǒng)在解決問題時(shí)是通過模擬專家的思維來實(shí)現(xiàn)的。用戶在使用過程中可以通過不斷完善專家?guī)靵硖岣邔＜蚁到y(tǒng)的性能。專家系統(tǒng)通過反復(fù)比對(duì)系統(tǒng)的輸入信息，與專家系統(tǒng)中的知識(shí)庫的規(guī)則進(jìn)行匹配，最終找到能使數(shù)據(jù)庫的內(nèi)容與實(shí)際的目標(biāo)的規(guī)則。在改善動(dòng)態(tài)品質(zhì)和提高遠(yuǎn)距離輸電線路能力的問題上，盧強(qiáng)等人提出了利用最優(yōu)勵(lì)磁控制手段，研究成果指出：利用最優(yōu)勵(lì)磁控制方式，可以使大型機(jī)組取代古典勵(lì)磁方式。

2智能控制技術(shù)在電力系統(tǒng)的應(yīng)用

2.1模糊控制技術(shù)在繼電保護(hù)領(lǐng)域的應(yīng)用。電力系統(tǒng)中的繼電保護(hù)裝置具有這重要的意義，繼電保護(hù)裝置的可靠工作能使電力系統(tǒng)穩(wěn)定、可靠、安全的運(yùn)行。對(duì)繼電保護(hù)裝置的故障識(shí)別與診斷越來越嚴(yán)苛，電力系統(tǒng)中龐大復(fù)雜的故障現(xiàn)象，普通的識(shí)別系統(tǒng)無法準(zhǔn)確及時(shí)地解決問題。因此，采用先進(jìn)的人工智能技術(shù)進(jìn)行電力系統(tǒng)的繼電保護(hù)裝置的故障識(shí)別與診斷的工作更加迫切。應(yīng)用模糊控制技術(shù)監(jiān)視電力系統(tǒng)中變壓器的工作狀態(tài)，根據(jù)變壓器的參數(shù)的變化，結(jié)合已知的輸入輸出，利用模糊控制技術(shù)進(jìn)行變壓器的故障診斷。利用最小二乘法的原理將變壓器的一些參數(shù)，例如電介質(zhì)的損耗、泄漏電流、絕緣電阻、變壓器的吸收比等參數(shù)作為模糊控制的輸入。將這些輸入?yún)?shù)通過一定的規(guī)則進(jìn)行量化，作為模糊輸入的矩陣，再將變壓器的狀態(tài)分為合格、不合格、故障等按照規(guī)則量化得到輸出的模糊矩陣。參考其他一些實(shí)際經(jīng)驗(yàn)中的數(shù)據(jù)作為擴(kuò)展出來的輸入輸出矩陣，應(yīng)用最小二乘法的迭代運(yùn)算得到輸入與輸出的關(guān)系矩陣。應(yīng)用得出的輸入輸出的關(guān)系矩陣就可以對(duì)一些變壓器的試驗(yàn)信息進(jìn)行分析，診斷。

2.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在電力系統(tǒng)故障診斷中的應(yīng)用。在電力系統(tǒng)故障診斷的過程中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將系統(tǒng)的故障報(bào)警信息作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入量。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出是電力系統(tǒng)故障診斷的結(jié)論。應(yīng)先讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí)，對(duì)其輸入特定的故障報(bào)警，建立一個(gè)全面的故障報(bào)警樣本庫。通過樣本庫不斷對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)進(jìn)行訓(xùn)練，使得系統(tǒng)對(duì)不同的故障報(bào)警輸入產(chǎn)生相應(yīng)的權(quán)重，最終能夠輸出準(zhǔn)確的故障診斷的結(jié)果。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷技術(shù)不僅可以應(yīng)用在電網(wǎng)的故障診斷方面，還可以用于電力設(shè)備的故障診斷、電力系統(tǒng)中的變壓器的故障診斷等。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法多種多樣較為常用的有BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，迭代步長(zhǎng)算法，以及變步長(zhǎng)法等。在輻射型配電系統(tǒng)中采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用ANN模擬各個(gè)地區(qū)不同電弧電阻下的故障情況，測(cè)量阻抗量應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)判斷電力系統(tǒng)出現(xiàn)的問題。該方法能夠有效解決由于電弧引起的測(cè)量阻抗不準(zhǔn)確，導(dǎo)致保護(hù)系統(tǒng)不能正常工作的問題。專家系統(tǒng)在電力變壓器其的故障診斷的應(yīng)用電力系統(tǒng)中已經(jīng)有多個(gè)部分在控制過程中建立出了數(shù)學(xué)模型，但是依然存在一些復(fù)雜的、規(guī)律性不明顯的系統(tǒng)無法抽象出具體的數(shù)學(xué)模型。這就需要專家系統(tǒng)解決相應(yīng)的問題。專家控制系統(tǒng)在電力系統(tǒng)中多用于分辨系統(tǒng)的故障報(bào)警的狀態(tài)，進(jìn)行分析，提出故障的應(yīng)急解決方案以及系統(tǒng)的恢復(fù)控制方案。專家系統(tǒng)中的知識(shí)庫用于提供解決問題的知識(shí)，應(yīng)用推理機(jī)使用該專家的知識(shí)庫。知識(shí)庫可以根據(jù)變壓器的不同故障分為多個(gè)子系統(tǒng)，例如油位、負(fù)荷、溫度等。推理機(jī)調(diào)用程序根據(jù)當(dāng)前的狀態(tài)，按照規(guī)定的規(guī)則調(diào)用系統(tǒng)的特定知識(shí)。推理機(jī)調(diào)用知識(shí)庫中的數(shù)據(jù)時(shí)可以采用正向推理、反向推理、混合推理。經(jīng)過反復(fù)的匹配直到找出故障的原因，故障原因可能是多個(gè)，將找出的多個(gè)原因組合為一個(gè)相互關(guān)聯(lián)的矩陣。最終實(shí)現(xiàn)了經(jīng)過專家系統(tǒng)做出的故障診斷分析。

3總結(jié)

人工智能技術(shù)是一項(xiàng)新穎先進(jìn)的技術(shù)。在電力系統(tǒng)中應(yīng)用人工智能技術(shù)是電力自動(dòng)化發(fā)展的必然趨勢(shì)。針對(duì)類似于電力系統(tǒng)的具有非線性、多參數(shù)、不確定因素多的復(fù)雜大系統(tǒng)，人工智能技術(shù)擁有更加優(yōu)越的控制性能。模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、專家系統(tǒng)等控制理論已經(jīng)漸漸的成熟，在生產(chǎn)生活的多個(gè)方面已經(jīng)有了越來越多的應(yīng)用。經(jīng)過人工智能技術(shù)的不斷完善，電力系統(tǒng)自動(dòng)化的不斷深入，人工智能對(duì)電力系統(tǒng)的控制會(huì)使電力系統(tǒng)運(yùn)行更穩(wěn)定、更經(jīng)濟(jì)，魯棒性能更優(yōu)越。

參考文獻(xiàn)

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篇4

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是近年來迅猛發(fā)展的前沿課題，它對(duì)突破現(xiàn)有科學(xué)技術(shù)的瓶頸起到重大的作用。本文剖析了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征、模型結(jié)構(gòu)以及未來的發(fā)展趨勢(shì)。

【關(guān)鍵詞】人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 神經(jīng)元 矩陣

1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）是一種用計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)模擬生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能神經(jīng)系統(tǒng)，它是在現(xiàn)代神經(jīng)生物學(xué)研究成果的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的，模擬人腦信息處理機(jī)制的一種網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，它不但具有處理數(shù)值數(shù)據(jù)的計(jì)算能力，而且還具有處理知識(shí)的學(xué)習(xí)、聯(lián)想和記憶能力。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬了大腦神經(jīng)元的組織方式，反映了人腦的一些基本功能，為研究人工智能開辟了新的途徑。它具有以下基本特征：

1.1 并行分布性

因?yàn)槿斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)中的神經(jīng)元排列并不是雜亂無章的，往往是以一種有規(guī)律的序列排列，這種結(jié)構(gòu)非常適合并行計(jì)算。同時(shí)如果將每一個(gè)神經(jīng)元看作是一個(gè)基本的處理單元，則整個(gè)系統(tǒng)可以是一個(gè)分布式處理系統(tǒng)，使得計(jì)算快速。

1.2 可學(xué)習(xí)性和自適應(yīng)性

一個(gè)相對(duì)很小的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可存儲(chǔ)大量的專家知識(shí)，并能根據(jù)學(xué)習(xí)算法，或利用指導(dǎo)系統(tǒng)模擬現(xiàn)實(shí)環(huán)境（稱為有教師學(xué)習(xí)），或?qū)斎脒M(jìn)行自適應(yīng)學(xué)習(xí)（稱為無教師學(xué)習(xí)），可以處理不確定或不知道的事情，不斷主動(dòng)學(xué)習(xí)，不斷完善知識(shí)的存儲(chǔ)。

（3）魯棒性和容錯(cuò)性

由于采用大量的神經(jīng)元及其相互連接，具有聯(lián)想映射與聯(lián)想記憶能力，容錯(cuò)性保證網(wǎng)絡(luò)將不完整的、畸變的輸入樣本恢復(fù)成完整的原型，魯棒性使得網(wǎng)絡(luò)中的神經(jīng)元或突觸遭到破壞時(shí)網(wǎng)絡(luò)仍然具有學(xué)習(xí)和記憶能力，不會(huì)對(duì)整體系統(tǒng)帶來嚴(yán)重的影響。

1.3 泛化能力

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是大規(guī)模的非線性系統(tǒng)，提供了系統(tǒng)協(xié)同和自組織的潛力，它能充分逼近任意復(fù)雜的非線性關(guān)系。如果輸入發(fā)生較小變化，則輸出能夠保持相當(dāng)小的差距。

1.4 信息綜合能力

任何知識(shí)規(guī)則都可以通過對(duì)范例的學(xué)習(xí)存儲(chǔ)于同一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的各連接權(quán)值中，能同時(shí)處理定量和定性的信息，適用于處理復(fù)雜非線性和不確定對(duì)象。

2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是在對(duì)人腦思維方式研究的基礎(chǔ)上，將其抽象模擬反映人腦基本功能的一種并行處理連接網(wǎng)絡(luò)。神經(jīng)元是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本處理單元。

在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展過程中，從不同角度對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了不同層次的描述和模擬，提出了各種各樣的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，其中最具有代表性的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型有：感知器、線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、BP網(wǎng)絡(luò)、自組織網(wǎng)絡(luò)、徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)、反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等等。

3 神經(jīng)元矩陣

神經(jīng)元矩陣是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的一種新構(gòu)想，是專門為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)打造的一個(gè)矩陣，它符合神經(jīng)元的一切特征。

神經(jīng)元矩陣采用矩陣形式，它可為n維向量組成。引入向量觸頭和信使粒的概念，向量觸頭可生長(zhǎng)，即長(zhǎng)度可變，方向可變，信使?？伞坝问帯痹诰仃囍?，建立各種聯(lián)系。如圖1即是神經(jīng)元矩陣模型

（1）容器可產(chǎn)生一種無形的約束力，使系統(tǒng)得以形成，容器不是全封閉的，從而保證系統(tǒng)與外界的溝通和交互；各向量間可用相互作用的力來聯(lián)系，而各個(gè)信使粒則受控于容器、中空向量以及其它的信使粒。各神經(jīng)元之間自主交互，神經(jīng)元矩陣是一種多層次的管理，即一層管理一層。系統(tǒng)具有明顯的層級(jí)制和分塊制，每層每塊均獨(dú)立且協(xié)同工作，即每層每塊均含組織和自組織因素。

（2）向量觸頭是中空的，信使?？梢酝ㄟ^向量或存儲(chǔ)于向量中，所以又稱為中空向量。向量存儲(chǔ)了信使粒后，可以吸引更多的信使粒在附近，或使鄰近向量轉(zhuǎn)向、伸長(zhǎng)，進(jìn)而形成相對(duì)穩(wěn)定的信息通路。

（3）當(dāng)兩條或更多的信息通路匯集時(shí)，可能伴隨著通路的增強(qiáng)、合并，以及信使粒的聚集、交換，這是神經(jīng)元矩陣運(yùn)算的一種主要形式。通路的形成過程，也就是是神經(jīng)元矩陣分塊、分層、形成聯(lián)接的過程，也為矩陣系統(tǒng)宏觀管理、層級(jí)控制的實(shí)現(xiàn)奠定了基礎(chǔ)。

神經(jīng)元矩陣亦是一種具有生物網(wǎng)絡(luò)特征的數(shù)學(xué)模型，綜合了數(shù)學(xué)上矩陣和向量等重要概念，是一種立體的矩陣結(jié)構(gòu)。尤其是將矩陣的分塊特性和向量的指向特征結(jié)合起來，更好的體現(xiàn)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的整體性和單元獨(dú)立性，系統(tǒng)的組織和自組織特征也更為凸顯。信使粒以“點(diǎn)”的數(shù)學(xué)概念，增強(qiáng)了系統(tǒng)的信息特征，尤其是增強(qiáng)了矩陣的存儲(chǔ)和運(yùn)算功能。

4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展趨勢(shì)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是邊緣叉科學(xué)，它涉及計(jì)算機(jī)、人工智能、自動(dòng)化、生理學(xué)等多個(gè)學(xué)科領(lǐng)域，研究它的發(fā)展具有非常重要意義。針對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的社會(huì)需求以及存在的問題，今后神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究趨勢(shì)主要側(cè)重以下幾個(gè)方面。

4.1 增強(qiáng)對(duì)智能和機(jī)器關(guān)系問題的認(rèn)識(shí)

人腦是一個(gè)結(jié)構(gòu)異常復(fù)雜的信息系統(tǒng)，我們所知道的唯一智能系統(tǒng)，隨著信息論、控制論、計(jì)算機(jī)科學(xué)、生命科學(xué)的發(fā)展，人們?cè)絹碓襟@異于大腦的奇妙。對(duì)人腦智能化實(shí)現(xiàn)的研究，是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究今后的需要增強(qiáng)的地發(fā)展方向。

4.2 發(fā)展神經(jīng)計(jì)算和進(jìn)化計(jì)算的理論及應(yīng)用

利用神經(jīng)科學(xué)理論的研究成果，用數(shù)理方法探索智能水平更高的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，深入研究網(wǎng)絡(luò)的算法和性能，使離散符號(hào)計(jì)算、神經(jīng)計(jì)算和進(jìn)化計(jì)算相互促進(jìn)，開發(fā)新的網(wǎng)絡(luò)數(shù)理理論。

4.3 擴(kuò)大神經(jīng)元芯片和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的作用

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)體現(xiàn)了結(jié)構(gòu)和算法的統(tǒng)一，是硬件和軟件的混合體，神經(jīng)元矩陣即是如此。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)既可以用傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)來模擬，也可以用集成電路芯片組成神經(jīng)計(jì)算機(jī)，甚至還可以生物芯片方式實(shí)現(xiàn)，因此研制電子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)潛力巨大。如何讓傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)、人工智能技術(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)相融合也是前沿課題，具有十分誘人的前景。

4.4 促進(jìn)信息科學(xué)和生命科學(xué)的相互融合

信息科學(xué)與生命科學(xué)的相互交叉、相互促進(jìn)、相互滲透是現(xiàn)代科學(xué)的一個(gè)顯著特點(diǎn)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與各種智能處理方法有機(jī)結(jié)合具有很大的發(fā)展前景，如與專家系統(tǒng)、模糊邏輯、遺傳算法、小波分析等相結(jié)合，取長(zhǎng)補(bǔ)短，可以獲得更好的應(yīng)用效果。

參考文獻(xiàn)

[1]鐘珞.饒文碧.鄒承明著.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其融合應(yīng)用技術(shù).科學(xué)出版社.

篇5

（浙江省麗水市麗水學(xué)院，浙江麗水323000）

摘要：在電力系統(tǒng)中加入人工智能控制技術(shù)的應(yīng)用，能夠有效解決非線性問題。本文描述了模糊技術(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、專家系統(tǒng)這三種智能控制技術(shù)的特點(diǎn)，并就其在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用現(xiàn)狀進(jìn)行分析，闡述了智能控制對(duì)于電力系統(tǒng)無功電壓控制、切負(fù)荷、繼電保護(hù)等方面的作用。

關(guān)鍵詞：電力系統(tǒng)；智能控制；模糊技術(shù)；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；專家系統(tǒng)

中圖分類號(hào)：TM76 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1007-9599 (2011) 09-0000-01

The Analysis the Power System of the Intelligent Control Technology

Zhang Yuming,Feng Jianlin

(Zhejiang Lishui University,Lishui323000,China)

Abstract:The addition of artificial intelligence in power system control technology,can effectively solve the nonlinear problem.This paper describes the fuzzy technology,neural network,expert system technology that features three intelligent control and its application in power system analysis of the status,describes the intelligent control for reactive power voltage control,load shedding,relay protection role.

Keywords:Power system;Intelligent control;Fuzzy technology;Neural network;Expert system

作為非線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)，電力系統(tǒng)涉及到發(fā)電機(jī)、變壓器、輸配電網(wǎng)絡(luò)和終端設(shè)備等一系列復(fù)雜單元。在電氣自動(dòng)化水平日益提高的背景下，電力系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)智能控制已成為大勢(shì)所趨。隨著信息技術(shù)、電子計(jì)算機(jī)技術(shù)、微電子技術(shù)和人工智能等現(xiàn)代學(xué)科的最新進(jìn)展，面對(duì)電力系統(tǒng)逐漸擴(kuò)大的規(guī)模和日趨復(fù)雜的體系架構(gòu)，其智能控制手段逐漸歸納成為三種較為有效的渠道，也就是模糊技術(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、專家系統(tǒng)這三種控制技術(shù)。

一、模糊技術(shù)在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用及分析

模糊控制技術(shù)是基于模糊理論（FT），模擬人類大腦邏輯進(jìn)行模糊推演歸納行為的人工智能控制方法，在問題具有非線性、非確定性、非精確性或者受到噪聲污染時(shí)，模糊技術(shù)能夠憑借其完整的推理體系體現(xiàn)出更強(qiáng)的優(yōu)勢(shì)。模糊控制技術(shù)接近人的理性思維，對(duì)有效信息的提取和分析更為精確，具有較強(qiáng)的魯棒性，不易受到被控對(duì)象非線性因素和參數(shù)變化的影響，對(duì)電力系統(tǒng)控制的諸多復(fù)雜問題都具有較強(qiáng)的適用性。

舉例來說，電力系統(tǒng)中的無功電壓控制就具備了可應(yīng)用模糊技術(shù)加以控制的特點(diǎn)。在實(shí)際運(yùn)行中，系統(tǒng)電壓和無功控制具有非線性特征，很難用標(biāo)準(zhǔn)數(shù)學(xué)模型或者常規(guī)控制手段加以描述。因此針對(duì)無功電壓越限容許度這個(gè)問題，可以采用模糊線性規(guī)劃，將電壓的限值進(jìn)行模糊處理，最終確定能夠維持電壓的無功功率最低值。電力系統(tǒng)中有的節(jié)點(diǎn)對(duì)故障點(diǎn)的控制性較強(qiáng)，這些節(jié)點(diǎn)能夠組成一個(gè)無功電壓的局部控制區(qū)域，針對(duì)這個(gè)要求，可將控制的力度模糊化理解，使用模糊語言隸屬度而非硬性指標(biāo)來劃分強(qiáng)弱表征系數(shù)，然后使用模糊數(shù)學(xué)中的聚類分析方法，區(qū)分不同的控制屬性，對(duì)無功電壓進(jìn)行緊急狀態(tài)下的局部控制。這種辦法較普通線性規(guī)劃法來說，提高了實(shí)用性，使無功電壓控制獲得了傳統(tǒng)上不具備的智能特性。

二、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用及分析

人類的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是通過彼此連接的神經(jīng)元來相互傳遞并處理信息，實(shí)現(xiàn)大腦思維工作的。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）智能控制技術(shù)也就是基于這種原理，仿制若干神經(jīng)元單位，通過一定的聯(lián)系方式實(shí)現(xiàn)非線性組合，來模擬控制系統(tǒng)的非線性屬性。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息隱藏在大量的神經(jīng)元以及它們之間的有向連接權(quán)值中，通過算法的調(diào)整變化，這些信息能夠?qū)崿F(xiàn)多維空間內(nèi)部的復(fù)雜映射，并具備較強(qiáng)的自我組織能力和容錯(cuò)能力，適用于多種信息控制需求。神經(jīng)元的控制較為簡(jiǎn)單，其相互獨(dú)立的屬性也降低了并行處理的難度，提高了運(yùn)行效率。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)主要在于強(qiáng)大的自學(xué)能力和魯棒性，它還具備類似人腦的非線性擬合和聯(lián)想記憶的功能，在動(dòng)靜態(tài)交叉模型的參數(shù)變化情況下仍能保持高精度的穩(wěn)定控制，并可自行調(diào)和兩種狀態(tài)之間的矛盾，抗干擾能力極強(qiáng)，在電力系統(tǒng)維持穩(wěn)定運(yùn)行和處理大量非線性信息的要求下具有較為廣闊的應(yīng)用空間。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制技術(shù)可以用在電力系統(tǒng)切負(fù)荷離散控制中，切負(fù)荷是指當(dāng)電力系統(tǒng)的某一節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)故障突然停止工作，系統(tǒng)容量會(huì)發(fā)生突變，如果負(fù)荷超出了系統(tǒng)的供應(yīng)容量，就需要對(duì)超載負(fù)荷進(jìn)行處理，避免出現(xiàn)較大區(qū)域的斷電問題。此時(shí)，可以將負(fù)荷需求以及系統(tǒng)故障視為某種非線性數(shù)學(xué)映射，將系統(tǒng)的暫態(tài)穩(wěn)定行為分析視為對(duì)這種映射函數(shù)的分析和處理，實(shí)現(xiàn)對(duì)繼電器的控制，保證動(dòng)作穩(wěn)態(tài)實(shí)施?；谌斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)能夠通過特征量的選取來獲取函數(shù)樣本的功能，以及其對(duì)函數(shù)的并行處理和逼近能力，利用這種智能控制技術(shù)來獲得對(duì)電力系統(tǒng)的切負(fù)荷控制，具有一定的實(shí)效性。

三、專家系統(tǒng)在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用及分析

專家系統(tǒng)（ES）是人工智能中發(fā)展最早也是最成熟的控制技術(shù)之一，其系統(tǒng)知識(shí)庫中貯存了大量專業(yè)領(lǐng)域的信息源，并通過此類特殊領(lǐng)域的知識(shí)體系來組建專家級(jí)的決策，提供高水平的問題解答。專家系統(tǒng)的工作性能取決于知識(shí)庫的完整和充實(shí)，并分別在信息獲取、庫存、推理、解釋這些環(huán)節(jié)加以展現(xiàn)。當(dāng)前電力系統(tǒng)的正常運(yùn)行和控制亟需具備專業(yè)經(jīng)驗(yàn)和高端理論知識(shí)的人員調(diào)度和自動(dòng)化智能控制技術(shù)所結(jié)合的體系，而專家系統(tǒng)正符合這兩方面的要求。電力系統(tǒng)需要專家系統(tǒng)有效啟用知識(shí)積累式的演繹推理來突破傳統(tǒng)數(shù)值分析的瓶頸，另一方面其復(fù)雜性還能反過來豐富知識(shí)庫中的數(shù)學(xué)模型和狀態(tài)量。當(dāng)前，國內(nèi)外對(duì)組織大型專家系統(tǒng)進(jìn)入電力控制應(yīng)用技術(shù)抱有很大的興趣，也取得了一些突破性的成果。

比較典型的應(yīng)用如在電力系統(tǒng)繼電保護(hù)裝置中。繼電保護(hù)控制的難度在于缺乏故障檢測(cè)手段、故障定位困難、后備保護(hù)時(shí)間長(zhǎng)、保護(hù)值的限定跟不上動(dòng)態(tài)變化等一系列問題。專家系統(tǒng)與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的結(jié)合成為這一領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)智能控制的趨勢(shì)，前者的專業(yè)推理能力和后者的自動(dòng)學(xué)習(xí)功能加以疊加，能夠有效地實(shí)現(xiàn)對(duì)故障與暫態(tài)穩(wěn)定之系統(tǒng)微分方程的解析。

四、結(jié)語

綜上所述，模糊技術(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、專家系統(tǒng)等人工智能控制技術(shù)，究其原理都是對(duì)電力系統(tǒng)的非線性因素進(jìn)行解析，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)其參數(shù)變化的控制。但每種控制技術(shù)都具有其優(yōu)勢(shì)和不足，需要辯證地理解和應(yīng)用。要實(shí)現(xiàn)高效穩(wěn)定的電力系統(tǒng)運(yùn)行，就要善于從不同角度借助人工智能控制技術(shù)的力量，多方面提高系統(tǒng)性能，并通過技術(shù)的改進(jìn)與發(fā)展，結(jié)合不同控制技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)，規(guī)避各自的不足，使其在電力系統(tǒng)應(yīng)用中發(fā)揮最大效力。

參考文獻(xiàn)：

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篇6

關(guān)鍵詞：智能技術(shù)；電力系統(tǒng)；自動(dòng)化；控制

中圖分類號(hào)：F407.61 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：

1 人工智能定義概述

“人工智能”被認(rèn)定為一門前沿科學(xué)技術(shù)是始于上世紀(jì)的五十年代的1956年，由Dartmouth學(xué)會(huì)向科學(xué)領(lǐng)域所提出的。但在1936年，它的模糊概念就已經(jīng)被阿蘭.麥席森.圖靈（AlanMathison Turing）所提出，所以后世不少人仍然記得這位曾為人工智能科學(xué)研究做出巨大貢獻(xiàn)的“人工智能之父”。從現(xiàn)代來看，人工智能是一項(xiàng)綜合學(xué)科，研究的是各類機(jī)械器具、相關(guān)操作系統(tǒng)程序、設(shè)備模擬作業(yè)、以及研究完善現(xiàn)有人工智能技術(shù)的一項(xiàng)綜合學(xué)科技術(shù)。而向計(jì)算機(jī)技術(shù)、自動(dòng)化控制技術(shù)等的研究深入，僅是人工智能體系技術(shù)探究的一個(gè)分支。也就是說，這些技術(shù)的推廣與應(yīng)用能夠滲透到當(dāng)前各組織領(lǐng)域，相互之間也存在著緊密的關(guān)聯(lián)性與互補(bǔ)性。

電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)中滲透了人工智能技術(shù)，能夠使專業(yè)電氣工程的功能逐步分解到各自動(dòng)化板塊系統(tǒng)中，進(jìn)而也就強(qiáng)化了設(shè)備運(yùn)行時(shí)的處理能力，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)、高效處理，降低人力資源消耗成本。此外，人工智能技術(shù)在應(yīng)用到電氣控制系統(tǒng)中時(shí)，也能夠抑制一些不穩(wěn)定、不確定的因素發(fā)生，也就是當(dāng)前電氣自動(dòng)化系統(tǒng)應(yīng)用時(shí)所普遍強(qiáng)調(diào)的模糊動(dòng)態(tài)控制。也就是說，憑借系統(tǒng)中的特定程序設(shè)置及參數(shù)設(shè)定、變量控制等可顯著增強(qiáng)控制系統(tǒng)的應(yīng)用功能，使電氣設(shè)備在運(yùn)營階段時(shí)的操作、自動(dòng)化控制功能發(fā)揮更加高效。如，將人工智能應(yīng)用于電氣自動(dòng)化中的報(bào)表生成及打印環(huán)節(jié)中，可以極大的提高各類報(bào)表的制表計(jì)算速度及準(zhǔn)確性。

2 智能技術(shù)在電力自動(dòng)化控制系統(tǒng)中的應(yīng)用研究

電力自動(dòng)化控制系統(tǒng)中引入智能技術(shù)在目前看來其應(yīng)用前景非常廣，并且技術(shù)運(yùn)用成果相對(duì)突出，其中本文以幾種最為常見的典型技術(shù)對(duì)其進(jìn)行了研究。

2.1 模糊理論應(yīng)用

模糊理論別名也稱為集合理論，它主要利用語言變量和推理邏輯理論作為電力智能設(shè)施的實(shí)踐基礎(chǔ)。此外，運(yùn)用模糊理論的電力自動(dòng)化控制系統(tǒng)，能夠具備體系完整的推理邏輯性，以及能夠模擬人為決策等形式的模糊推理過程。而決定這一推理、邏輯過程的是其技術(shù)的數(shù)據(jù)規(guī)則控制。也就是說，應(yīng)用模糊理論可以直觀對(duì)模糊輸入量進(jìn)行推理，進(jìn)而按照其程序的控制原則實(shí)現(xiàn)應(yīng)有的模糊控制輸出，而具體的輸出成果則是模糊化、推理過程、推理判決。所以，電力自動(dòng)化控制系統(tǒng)中如果通過模糊理論下的模糊量輸出，能夠?qū)⒄Z言變量進(jìn)行充分表達(dá)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)類似于人的邏輯性能。此外，其魯棒性也很強(qiáng)，能夠使控制系統(tǒng)具備一定的自學(xué)、容錯(cuò)能力，即使系統(tǒng)內(nèi)部出現(xiàn)因網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浠蛘攮h(huán)境變量改變而引起的系統(tǒng)問題，憑借模糊理論的應(yīng)用成果，也能夠及時(shí)尋求出最為合理的解決途徑。

2.2 專家系統(tǒng)應(yīng)用

智能技術(shù)體系中的專家系統(tǒng)應(yīng)用范疇較為廣闊，尤其是應(yīng)用在電力系統(tǒng)自動(dòng)化中所體現(xiàn)的成果也相當(dāng)強(qiáng)大。如電力系統(tǒng)的預(yù)警狀態(tài)辨識(shí)、系統(tǒng)緊急處理、系統(tǒng)控制性能恢復(fù)、系統(tǒng)狀態(tài)切換、故障點(diǎn)排查及隔離、系統(tǒng)短期負(fù)荷提示、以及電壓無功控制等方面都會(huì)存在智能技術(shù)中專家系統(tǒng)的影子。由此可見，專家系統(tǒng)在電力自動(dòng)化控制系統(tǒng)中的廣泛程度非常明顯，并在各方面的應(yīng)用實(shí)踐取得了一定成果。但值得指出的是，專家系統(tǒng)同樣具備約束性。如難以模仿電力專家的創(chuàng)造性；僅采用了淺層知識(shí)而缺乏功能理解的深層適應(yīng)；缺乏有效的學(xué)習(xí)機(jī)構(gòu)，對(duì)情況的處理解決能力非常有限，知識(shí)庫的驗(yàn)證困難；對(duì)復(fù)雜的問題缺少好的分析和組織工具等。因此，在開發(fā)專家系統(tǒng)方面應(yīng)注意專家系統(tǒng)的效益分析方法問題，專家系統(tǒng)軟件的應(yīng)用成果及試驗(yàn)性能問題，知識(shí)獲取問題，專家系統(tǒng)與其他常規(guī)工具或系統(tǒng)相結(jié)合的協(xié)調(diào)等問題。

2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工智能技術(shù)體系中的一部分，通過近七十年來的不懈努力與致力鉆研，其在模型構(gòu)造、模型計(jì)算及算法等相關(guān)方面著實(shí)取得了不小研究成果。而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)自興起直至被人們接受與高度重視以來，之所以取得不少成就必然與人為的努力研究有直接關(guān)系，同時(shí)還與其理論的實(shí)踐性強(qiáng)大有重要關(guān)系。即其本質(zhì)具備非線性特性、系統(tǒng)能力及魯棒性體現(xiàn)明顯、以及自發(fā)學(xué)習(xí)能力功能等非常顯著等，都決定了其理論與實(shí)踐技術(shù)應(yīng)用的開拓程度。當(dāng)然，其具體作用形式是以大量信息為準(zhǔn)；主要通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將大批量、大規(guī)模的信息隱含在連接權(quán)值上，并結(jié)合與之配套的算法去調(diào)節(jié)權(quán)值，進(jìn)而能夠?qū)⑸窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)一種復(fù)雜非線性映射，即神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由m維的空間向n維空間的復(fù)雜非線性映射，進(jìn)而更加利于神經(jīng)網(wǎng)路模型的深入研究。

2.4 綜合智能系統(tǒng)應(yīng)用

綜合智能控制系統(tǒng)主要指智能控制性能的綜合體現(xiàn)，即集結(jié)了現(xiàn)代智能控制技術(shù)方法、以及不同智能控制方法的融合和交叉，是種具備綜合性能的智能系統(tǒng)。而這種綜合性能系統(tǒng)對(duì)電力自動(dòng)化控制系統(tǒng)而言，無疑更具發(fā)展?jié)摿εc增值空間。也就是說，當(dāng)前電力市場(chǎng)中具備很多的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和專家系統(tǒng)相結(jié)合的系統(tǒng)產(chǎn)物；同理，包括專家系統(tǒng)和模糊理論結(jié)合、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊理論相結(jié)合等的綜合產(chǎn)物。此外，綜合性能系統(tǒng)也是根據(jù)主要智能技術(shù)的性能效果去加以區(qū)分、謀劃而生成的一種智能技術(shù)。如，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的使用范疇往往針對(duì)于非結(jié)構(gòu)化知識(shí)，但模糊理論則更加適用于一些結(jié)構(gòu)化信息的處理。因此，這兩種技術(shù)的融合正好能夠形成技能互補(bǔ)、低高層計(jì)算的邏輯處理等，進(jìn)而使以低層計(jì)算方法為主的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠與以具備高度推理邏輯的模糊邏輯實(shí)現(xiàn)有機(jī)結(jié)合與協(xié)調(diào)，為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)下的大量信息、數(shù)據(jù)處理的解釋和處理提供了有利實(shí)施基礎(chǔ)。

2.5 線性最優(yōu)控制

線性最優(yōu)控制是目前諸多現(xiàn)代控制理論中應(yīng)用最多，最成熟的一個(gè)分支。相關(guān)學(xué)術(shù)界人士曾提出了利用最優(yōu)勵(lì)磁控制手段提高遠(yuǎn)距離輸電線路輸電能力和改善動(dòng)態(tài)品質(zhì)的問題，取得了一系列重要的研究成果。該研究指出了在大型機(jī)組方面應(yīng)直接利用最優(yōu)勵(lì)磁控制方式代替古典勵(lì)磁方式。電力系統(tǒng)線性最優(yōu)控制器目前已在電力生產(chǎn)中獲得了廣泛的應(yīng)用，發(fā)揮著重要的作用，尤其是局部線性模型的設(shè)計(jì)及分析，效果比較理想。

結(jié)語：

總體而言，目前國內(nèi)大量電氣自動(dòng)化設(shè)備的運(yùn)行系統(tǒng)已經(jīng)廣泛應(yīng)用到了人工智能先進(jìn)技術(shù)，最基本的系統(tǒng)控制方法也主要以模糊控制、專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制等的應(yīng)用為主，進(jìn)而有效推動(dòng)了電力系統(tǒng)自動(dòng)化發(fā)展的歷史進(jìn)程，并且隨著未來產(chǎn)業(yè)技術(shù)的不斷革新，它們的技術(shù)關(guān)系在未來也勢(shì)必會(huì)加緊密，故而為智能技術(shù)應(yīng)用在電力系統(tǒng)自動(dòng)化中提供了有利保障，使相關(guān)技術(shù)應(yīng)用范疇會(huì)更加廣泛。

參考文獻(xiàn)

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[3] 王艷. 淺談人工智能在電氣自動(dòng)化控制中應(yīng)用[J]. 科技致富向?qū)? 2010,(26) .

篇7

關(guān)鍵詞 電力系統(tǒng)自動(dòng)化；智能技術(shù)；監(jiān)控系統(tǒng)

中圖分類號(hào)TM7 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼A 文章編號(hào) 1674-6708（2012）64-0160-01

電力系統(tǒng)分布地域廣闊，而且大部分元件具有延遲、磁滯、飽和等復(fù)雜的地理特性，要對(duì)這樣大型的系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)有效控制是極其困難的。而且電力系統(tǒng)在不斷增大，人們對(duì)電力系統(tǒng)的控制有了越來越高的要求。智能技術(shù)是通過先進(jìn)的傳感和測(cè)量技術(shù)、先進(jìn)的設(shè)備、先進(jìn)的控制方法，以及先進(jìn)的決策支持系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)電力系統(tǒng)可靠、安全、經(jīng)濟(jì)、高效和使用安全的目標(biāo)。它在電力系統(tǒng)自動(dòng)化控制中應(yīng)用得越來越廣泛。本文就針對(duì)五種典型的智能技術(shù)進(jìn)行了探討。

1 智能化監(jiān)控系統(tǒng)

對(duì)于電力系統(tǒng)，實(shí)時(shí)監(jiān)控是及時(shí)有效發(fā)現(xiàn)問題的重要手段。特別是隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和工控技術(shù)的不斷提高，對(duì)電力監(jiān)控系統(tǒng)智能化的要求也越來越高。智能監(jiān)控系統(tǒng)采用圖形化用戶界面，有數(shù)字化的監(jiān)控界面，也有實(shí)時(shí)趨勢(shì)顯示、柱狀圖顯示、表盤式數(shù)據(jù)顯示、位圖動(dòng)畫等直觀顯示，還有實(shí)時(shí)報(bào)警、圖形界面遙控、遙控閉鎖、置數(shù)、遙調(diào)等功能。不僅提高了工作效率，節(jié)省了人力成本，更重要的是切實(shí)提高了生產(chǎn)的安全可靠性，使科技手段為電力系統(tǒng)的安全管理提供了強(qiáng)有力的保障。

實(shí)施智能化監(jiān)控系統(tǒng)，要根據(jù)實(shí)際要求定制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。比如，要考慮高壓進(jìn)線、母聯(lián)和饋線部分；低壓變壓器進(jìn)線、聯(lián)絡(luò)回路部分；低壓的電容補(bǔ)償、電源切換等回路部分，饋線部分等。具體施工時(shí)可考慮采用分層分布式結(jié)構(gòu)。如分為現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)控層、通訊管理層和主控層。實(shí)現(xiàn)的功能有監(jiān)測(cè)變壓器溫度；發(fā)電機(jī)全電量的測(cè)量及轉(zhuǎn)速、油溫、油量等發(fā)電機(jī)狀況監(jiān)測(cè)；采集斷路器開關(guān)量、繼電保護(hù)跳閘信號(hào)、異常報(bào)警信號(hào)和非電量等遙信量信號(hào)；諧波分析、故障錄波及事故追憶功能；自動(dòng)調(diào)峰控制，電力需求的控制，設(shè)備的開合次數(shù)統(tǒng)計(jì)及損耗狀態(tài)的監(jiān)視等。

2 在故障診斷中的人工智能技術(shù)

電力系統(tǒng)的故障診斷傳統(tǒng)上是根據(jù)某些設(shè)備和裝置在故障過程中出現(xiàn)的一系列數(shù)字的狀態(tài)信息進(jìn)行分析，然后推理得出故障原因和故障發(fā)生的元件，并預(yù)測(cè)故障惡化的趨勢(shì)。近幾十年來，國內(nèi)外將人工智能技術(shù)用于電力系統(tǒng)已取得了有效的實(shí)際效果。常用的人工智能技術(shù)有ES、ANN、FST、GA及Petri網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等。

ES是比較成熟的一種人工智能技術(shù)，它不融合了書本相關(guān)的理論知識(shí)，還可總結(jié)專家的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)來解決問題，是與知識(shí)工程研究緊密聯(lián)系在一起的。它一直在改進(jìn)知識(shí)獲取和構(gòu)造，使知識(shí)獲取和知識(shí)表達(dá)工作簡(jiǎn)化，提高故障診斷的推理效率。基于ANN原理的故障診斷系統(tǒng)最大的特點(diǎn)是不需要為專業(yè)知識(shí)與專家啟發(fā)性的知識(shí)轉(zhuǎn)化、知識(shí)形成、知識(shí)表達(dá)方式和知識(shí)庫構(gòu)造進(jìn)行大量的工作，而只需以領(lǐng)域?qū)＜宜峁┑拇罅抗收蠈?shí)例，自我學(xué)習(xí)、自我組織，形成故障診斷樣本集，在故障定位和故障類型識(shí)別等方面用處很大。FST故障診斷原理是采用模糊隸屬度來對(duì)故障與對(duì)應(yīng)的動(dòng)作保護(hù)裝置和斷路器狀態(tài)之間的可能性進(jìn)行描述的度量。基于GA和Petri的故障診斷技術(shù)都各有優(yōu)勢(shì)和存在一些問題。

3 模糊邏輯控制技術(shù)

模糊邏輯控制是模擬人的模糊思維方法，用比較簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)形式直接將人的判斷、思維過程表達(dá)出來，用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)與操作者相同的控制。

模糊控制技術(shù)應(yīng)用于電子技術(shù)的各個(gè)方面，使人容易操作和掌握。相較于建立常規(guī)的數(shù)學(xué)模型，建立模糊關(guān)系模型非常簡(jiǎn)易，在實(shí)踐中有巨大的優(yōu)越性。模糊控制通過已經(jīng)存在的控制規(guī)則和數(shù)據(jù)，對(duì)模糊輸入量進(jìn)行推導(dǎo)，從而得到模糊控制輸出，進(jìn)入實(shí)時(shí)控制。這種模擬人腦的智能技術(shù)的優(yōu)勢(shì)主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：能有效處理具有不確定性、不精確性的問題和由于噪聲造成的問題；通過模糊知識(shí)的語言變量表達(dá)專家的經(jīng)驗(yàn)，與人的表達(dá)方式接近，知識(shí)的抽取和表達(dá)更容易完成。如果電力系統(tǒng)出現(xiàn)故障，通過應(yīng)用模糊理論，也能夠及時(shí)進(jìn)行應(yīng)對(duì)并給出解決辦法。

4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制技術(shù)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Networks，簡(jiǎn)寫為ANNs）是一種模仿動(dòng)物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的行為特征，進(jìn)行分布式并行信息處理的算法數(shù)學(xué)模型。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由大量神經(jīng)元連接而成。這種網(wǎng)絡(luò)依靠系統(tǒng)的復(fù)雜程度，通過調(diào)整內(nèi)部大量節(jié)點(diǎn)之間相互連接的關(guān)系。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在智能電網(wǎng)中的優(yōu)勢(shì)主要表現(xiàn)在3個(gè)方面：

1）具有自學(xué)習(xí)功能。通過用不同的實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)輸入人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)就會(huì)通過自學(xué)習(xí)功能，慢慢學(xué)會(huì)識(shí)別電力系統(tǒng)的運(yùn)行情況，從而為人類快速判定問題提供依據(jù)；2）具有聯(lián)想存儲(chǔ)功能。用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反饋網(wǎng)絡(luò)就可以實(shí)現(xiàn)這種聯(lián)想；3）具有高速尋找優(yōu)化解的能力。尋找一個(gè)復(fù)雜問題的優(yōu)化解，往往有很大的計(jì)算量。利用一個(gè)針對(duì)某問題而設(shè)計(jì)的反饋型人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，發(fā)揮計(jì)算機(jī)的高速運(yùn)算能力，可能很快找到優(yōu)化解。

5 綜合智能控制技術(shù)

綜合智能控制包含了智能控制與現(xiàn)代控制方法的結(jié)合，也包含各種智能控制方法之間的組合。在電力系統(tǒng)中研究得較多的綜合智能控制有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與專家系統(tǒng)的結(jié)合。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適合處理非結(jié)構(gòu)化信息，而模糊系統(tǒng)更適于處理結(jié)構(gòu)化的知識(shí)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制主要應(yīng)用于低層的計(jì)算方法，把感知器傳來的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行安排和解釋，模糊邏輯控制則提供應(yīng)用和挖掘潛力的框架，用來處理非統(tǒng)計(jì)性的高層次的推理。所以，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制和模糊邏輯控制這兩種技術(shù)正好起互補(bǔ)作用，相結(jié)合可以相得益彰，有良好的技術(shù)基礎(chǔ)。

6 結(jié)論

電力系統(tǒng)是一個(gè)巨維數(shù)的動(dòng)態(tài)大系數(shù)，具有強(qiáng)非線性、時(shí)變性且參數(shù)不可確知，并含有大量未建模動(dòng)態(tài)部分的特征。智能技術(shù)能有效地組織相關(guān)電力系統(tǒng)規(guī)劃的大量知識(shí)，進(jìn)行選優(yōu)運(yùn)算，從而得出優(yōu)化的決策，它的使用將對(duì)電力系統(tǒng)的智能化起到積極的促進(jìn)作用，對(duì)電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性、安全性和經(jīng)濟(jì)性起重要的作用。

參考文獻(xiàn)

篇8

人工智能的概念已提出60年，從原來的理論框架體系的搭建，到實(shí)驗(yàn)室關(guān)鍵技術(shù)的準(zhǔn)備，如今已開始進(jìn)入全新的發(fā)展階段――產(chǎn)業(yè)化。

目前，從基本的算法到腦科學(xué)研究，人工智能都還沒有突破性進(jìn)展的可能性。但是，以深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的人工智能，結(jié)合日新月異的大數(shù)據(jù)、云計(jì)算和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)，就可以在未來5到10年改變我們的世界。

人工智能+時(shí)代的兩大機(jī)遇

人工智能不僅將替代簡(jiǎn)單重復(fù)的勞動(dòng)，還將替代越來越多的復(fù)雜的高級(jí)腦力活動(dòng)，創(chuàng)造一個(gè)個(gè)新的機(jī)會(huì)?？梢哉f，任何一個(gè)行業(yè)、企業(yè)或今天的創(chuàng)業(yè)者，如果不用人工智能改變今天的生產(chǎn)和生活方式，5年后一定會(huì)出局。

第一個(gè)趨勢(shì)是以語音為主導(dǎo)、以鍵盤和觸摸為輔助的人機(jī)交互時(shí)代正在到來。如今越來越多的設(shè)備不再需要屏幕，越來越多的場(chǎng)景我們不用直接碰觸。比如，想把燈光調(diào)亮，想打開五米之外的設(shè)備，我們的手沒法直接觸碰。再如，開車時(shí)不方便用手、用眼做其他事情。這時(shí)，語音就成為最主要的一個(gè)交互方式。

第二個(gè)趨勢(shì)是人工智能正在全球范圍內(nèi)掀起一股浪潮，“人工智能+”的時(shí)代到來，而且會(huì)比我們想象的還要快。為什么呢？麥肯錫分析認(rèn)為，當(dāng)前45%的工作可以被技術(shù)自動(dòng)化，不只是簡(jiǎn)單重復(fù)性的工作，CEO20%的工作也可以被機(jī)器取代。《科學(xué)》雜志預(yù)測(cè)，2045年人工智能會(huì)顛覆全球50%、中國77%的就業(yè)。也就是說，今天的我們3/4的工作30年后會(huì)被人工智能取代。埃森哲認(rèn)為，到2035年人工智能會(huì)讓12個(gè)發(fā)達(dá)國家經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率翻一倍。我國的增長(zhǎng)率只有比這還高，才對(duì)得起今天的時(shí)代機(jī)遇。

從科大訊飛的情況可以看出，人工智能將迎來兩大產(chǎn)業(yè)機(jī)遇。

第一，未來3到5年，萬物互聯(lián)的時(shí)代到來，以語音為主、鍵盤觸摸為輔的人機(jī)交互將廣泛應(yīng)用。第二，未來5到10年，人工智能會(huì)像水和電一樣進(jìn)入各行各業(yè)，深刻改變我們的生活。

認(rèn)知智能是最大技術(shù)瓶頸

人工智能技術(shù)有兩種分類方法。一種分為強(qiáng)人工智能和弱人工智能；另一種是訊飛研究院提出的、跟技術(shù)演進(jìn)路徑相關(guān)的分類，分成計(jì)算智能、感知智能和認(rèn)知智能。

計(jì)算智能就是機(jī)器能存會(huì)算。就像當(dāng)年IBM的深藍(lán)電腦下象棋超過卡斯帕羅夫，典型的就是因?yàn)檫\(yùn)算能力強(qiáng)，提前算到了所有的結(jié)果。

感知智能，比如語音合成技術(shù)，能夠讓機(jī)器開口說話。再如語音識(shí)別技術(shù)，就像今天的演講，后臺(tái)系統(tǒng)把它變成文字，準(zhǔn)確率可達(dá)95%。

認(rèn)知智能是讓機(jī)器具備能理解、會(huì)思考的能力。這是最大的挑戰(zhàn)，也是大家最熱切期待的技術(shù)突破。工業(yè)革命讓我們從繁重的體力勞動(dòng)中解放出來，未來的認(rèn)知智能會(huì)讓人從今天很多復(fù)雜的腦力勞動(dòng)中解放出來。

科大訊飛選擇以語音為入口解決認(rèn)知難題，進(jìn)行認(rèn)知革命。以人機(jī)交互為入口的目的，就是為了解決自然語言理解的技術(shù)難題。這個(gè)入口可以把人類的智慧最便捷地匯聚到后臺(tái)，供機(jī)器學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，也可以使后臺(tái)人工智能的成果最簡(jiǎn)單直接地輸出，從社會(huì)不斷取得它學(xué)習(xí)需要的反饋信息，在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)知識(shí)管理和推理學(xué)習(xí)。

科大訊飛承擔(dān)的科技部第一個(gè)人工智能重大專項(xiàng)――高考機(jī)器人。目標(biāo)是為了“考大學(xué)”，但其核心技術(shù)正是語言理解、知識(shí)表達(dá)、聯(lián)想推理和自主學(xué)習(xí)。

人工智能技術(shù)正走向產(chǎn)業(yè)化

目前，科大訊飛的人工智能研究已經(jīng)取得了階段性成果。

在教育行業(yè)，科大訊飛的機(jī)器人通過構(gòu)建學(xué)生全過程的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)和老師上課的數(shù)據(jù)，提升了課堂效率，原來45分鐘的課堂，現(xiàn)在15分鐘就搞定。因?yàn)榇罅康膬?nèi)容學(xué)生都是知道的，老師只需向個(gè)別沒掌握的學(xué)生單獨(dú)講授。這樣，老師就有時(shí)間把課堂的重點(diǎn)放在大家都不了解的知識(shí)上，學(xué)生可以用大量時(shí)間進(jìn)行啟發(fā)式學(xué)習(xí)。借助這些手段，學(xué)生的重復(fù)性訓(xùn)練可以降低50%以上。

在醫(yī)療行業(yè)，科大訊飛利用語音解決門診電子病歷，利用人工智能輔助診療。學(xué)習(xí)最頂尖醫(yī)療專家知識(shí)后的人工智能產(chǎn)品，可以超過一線全科醫(yī)生的水平。當(dāng)前，醫(yī)療行業(yè)一線最缺的是全科醫(yī)生和兒科醫(yī)生，引入人工智能技術(shù)就可以緩解醫(yī)療資源短缺壓力。

科大訊飛的人工智能技術(shù)還應(yīng)用在汽車領(lǐng)域。在寶馬汽車去年的國際測(cè)試中，科大訊飛以86%的準(zhǔn)確率名列第一。

在客服領(lǐng)域，機(jī)器已經(jīng)替代掉了30%的人工服務(wù)。目前，安徽移動(dòng)呼叫中心有75%的服務(wù)內(nèi)容已被機(jī)器替代。

機(jī)器人還將從服務(wù)后臺(tái)走向前端。今年第四季度末或明年，服務(wù)機(jī)器人將開始在銀行和電信營業(yè)廳上崗工作，它們不僅好玩、有趣，吸引人氣，還能幫客戶解決實(shí)際問題。

篇9

關(guān)鍵詞：建筑管理人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 模仿人腦人工智能

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Application of Neural Network)與人工智能（Artificial Intelligence）處于總分結(jié)構(gòu)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從屬于人工智能系統(tǒng)，是其中一個(gè)分支領(lǐng)域。它作為一款對(duì)非線性問題處理十分簡(jiǎn)便的工具，擁有極強(qiáng)的非線性映射能力與良好的適應(yīng)能力及糾錯(cuò)能力。在傳統(tǒng)的語音與圖像識(shí)別等領(lǐng)域外，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在經(jīng)濟(jì)管理、專業(yè)工程等諸多領(lǐng)域都嶄露了頭腳，并獲得廣泛的認(rèn)可。我國首篇將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用與土木工程領(lǐng)域的文獻(xiàn)始發(fā)于上世紀(jì)八十年代末期，隨后即在建筑工程項(xiàng)目的管理當(dāng)中逐漸為人們所廣泛認(rèn)知，下面，就幾點(diǎn)對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在建筑管理當(dāng)中的應(yīng)用作進(jìn)一步分析。

一、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在建筑管理應(yīng)用中的預(yù)測(cè)作用

1.費(fèi)用預(yù)測(cè)方面。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在費(fèi)用評(píng)估方面的應(yīng)用，主要采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行試驗(yàn)，通過對(duì)公路工程的樣例進(jìn)行試驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)其比傳統(tǒng)方法要更加保質(zhì)保量。塔雷克•哈加西(1998年)等通過運(yùn)用MS2Excel表格對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行模擬，并在輸入層和隱含層加入了偏置神經(jīng)元來促進(jìn)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)。它的缺點(diǎn)是因網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過程中樣本數(shù)據(jù)含有噪音,會(huì)對(duì)系統(tǒng)造成過度學(xué)習(xí)的謬誤,這種問題運(yùn)用規(guī)范化網(wǎng)絡(luò)可以得到有效的解決。在我國BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的歷史上，相關(guān)方面的研究學(xué)者對(duì)其應(yīng)用于建筑工程估價(jià)的能力有較高評(píng)價(jià)，其中不僅神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征歸納作用可從海量的工程資料當(dāng)中尋找出工程項(xiàng)目與預(yù)算費(fèi)用的規(guī)律關(guān)系，還因其具有高度糾錯(cuò)能力，可對(duì)工程資料當(dāng)中因人為因素造成的偏差進(jìn)行糾正。同時(shí)因人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是通過并行處理來對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行梳理，所以其運(yùn)算速度極快，且質(zhì)量同時(shí)也能得到保證，這不僅滿足了當(dāng)前信息化時(shí)代快速估算的效率要求，并且事實(shí)證明它是行之有效并可以投入實(shí)際應(yīng)用中的。

2.風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)方面。建筑管理當(dāng)中諸多領(lǐng)域都對(duì)風(fēng)險(xiǎn)分析與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)都有涉及，這二者涵蓋了很多不可知的因素與風(fēng)險(xiǎn)因素，危及到了企業(yè)的管理經(jīng)營，束縛了企業(yè)的發(fā)展腳步，長(zhǎng)此以往即會(huì)對(duì)企業(yè)的健康長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展造成不利影響。能夠適時(shí)、到位的對(duì)企業(yè)即將面對(duì)的風(fēng)險(xiǎn)作出報(bào)告并采取針對(duì)措施，是及時(shí)規(guī)避企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的最佳途徑。時(shí)下企業(yè)通常采用計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型與編輯效應(yīng)分析等方式以建立風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與預(yù)測(cè)系統(tǒng)，用來對(duì)現(xiàn)行企業(yè)狀態(tài)進(jìn)行分析?？墒沁@些方法普遍存在著一些問題。比如經(jīng)濟(jì)變量的執(zhí)行時(shí)間不同，使得在簡(jiǎn)單加權(quán)時(shí)出現(xiàn)漏報(bào)現(xiàn)象，以及人工制定的警戒區(qū)無法適應(yīng)外部環(huán)境的變化性等。然而運(yùn)用擁有非線性映射與模式分析能力的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)便可以建立相對(duì)完善的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)，從而更加適應(yīng)系統(tǒng)的不確定性與突然性。

二、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在建筑管理中事故診斷的作用

在建筑工程項(xiàng)目管理當(dāng)中，受多方客觀因素的制約，工程的進(jìn)展常常會(huì)伴隨出現(xiàn)林林總總的工程事故發(fā)生，甚而有些事故毫無征兆，突然間出現(xiàn)。在事故發(fā)生后，要找尋事故的原因也并非易事，同樣要耗費(fèi)大量人、財(cái)、物力資源，且并不能及時(shí)找出事故原因，錯(cuò)過了最佳補(bǔ)救時(shí)間。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在建筑工程中對(duì)于工程事故的診斷分析，對(duì)建筑工程管理中工程質(zhì)量的提高具有里程碑式的意義，其建筑專家系統(tǒng)存在著巨大的潛力。

建筑專家在進(jìn)行對(duì)工程事故的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估時(shí)，第一步要運(yùn)用工程事故所表現(xiàn)出來的一些外在特征與一系列統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，依照自身積累的大量經(jīng)驗(yàn)，對(duì)事故的類型進(jìn)行分類記錄，在分類后便可以根據(jù)各方面特點(diǎn)，如事故類型、受損程度與曾用的補(bǔ)救措施來對(duì)工程事故進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與補(bǔ)救方案的制定。事故評(píng)定過程的關(guān)鍵在于建筑專家系統(tǒng)的數(shù)據(jù)規(guī)模，這種數(shù)據(jù)從大量典型事故案例中得出相關(guān)癥狀、事故狀態(tài)與補(bǔ)救措施間相互關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)理論，傳統(tǒng)的專家系統(tǒng)對(duì)建筑管理最廣泛的應(yīng)用使在基于規(guī)則與診斷矩陣中表示建筑專家經(jīng)驗(yàn)知識(shí)，即統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的方法。這種表示方式只能對(duì)分類做出明示，卻不能對(duì)事故與事故間存在的聯(lián)系做出明確反映。知識(shí)工程師在某些層面上對(duì)經(jīng)驗(yàn)知識(shí)難以進(jìn)行明確的表達(dá)，這是傳統(tǒng)工程事故專家系統(tǒng)所存在的缺點(diǎn)?；谌四X神經(jīng)系統(tǒng)功能與結(jié)構(gòu)模擬之上研制而出的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能通過不斷對(duì)實(shí)例數(shù)據(jù)的吸納，進(jìn)行拓展學(xué)習(xí)，將知識(shí)充分融于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)當(dāng)中進(jìn)行存儲(chǔ)，從而通過不斷的對(duì)知識(shí)的接收、學(xué)習(xí)，進(jìn)行自我的完善與增強(qiáng)。同時(shí)它的類比能力更加令人關(guān)注，它不僅能將實(shí)例間的相同處與不同處逐一篩選，從而進(jìn)行歸納匯總，充實(shí)自身數(shù)據(jù)庫，還能由此體現(xiàn)出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中神經(jīng)元之間連接權(quán)值調(diào)整過程。特別是它的自我邏輯能力超強(qiáng)，如果當(dāng)下的信息并不完整，它依然會(huì)靠強(qiáng)大的邏輯能力進(jìn)行推測(cè)，通過計(jì)算而得出讓人滿意的答案。

結(jié)語：

當(dāng)今社會(huì)依靠傳統(tǒng)的管理方式已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)無法滿足快節(jié)奏的經(jīng)濟(jì)生活，本文通過對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在建筑管理工作當(dāng)中的費(fèi)用預(yù)測(cè)、事故診斷能力及事故解決方案制定等作用進(jìn)行闡述分析，希望能對(duì)建筑工程行業(yè)的發(fā)展盡綿薄之力。

參考文獻(xiàn)：

篇10

關(guān)鍵詞：人工智能；計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)；有效應(yīng)用

隨著我國科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和人工智能作為新時(shí)期的科技產(chǎn)物不斷被應(yīng)用于社會(huì)發(fā)展的各個(gè)領(lǐng)域，對(duì)我國的經(jīng)濟(jì)發(fā)展起到了積極促進(jìn)作用。特別是計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在近年來出現(xiàn)了飛速發(fā)展趨勢(shì)，其自身具有的高效性及跨時(shí)空特點(diǎn)等已經(jīng)深層次地滲透到人們生活、生產(chǎn)、學(xué)習(xí)的各個(gè)方面。計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用，其自身存在的網(wǎng)絡(luò)安全以及管理方面存在的問題已經(jīng)表現(xiàn)出與現(xiàn)代社會(huì)發(fā)展不相符的特點(diǎn)，人們對(duì)于該方面問題的關(guān)注度不斷提升。因此，出現(xiàn)了人工智能應(yīng)用于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的研究和實(shí)踐，深入分析人工智能帶來的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)，加強(qiáng)研究及探析應(yīng)用趨勢(shì)，均可有效提升人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用效果。

1 人工智能應(yīng)用在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的優(yōu)勢(shì)分析

人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)的分支，是由多種不同領(lǐng)域構(gòu)成的，例如機(jī)器人、計(jì)算機(jī)視覺等。在現(xiàn)代社會(huì)人工智能已經(jīng)被應(yīng)用在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中，并得到了不斷關(guān)注和重視，例如計(jì)算機(jī)仿真系統(tǒng)、人工控制系統(tǒng)等領(lǐng)域的應(yīng)用。人工智能技術(shù)的應(yīng)用所具有的優(yōu)勢(shì)主要表現(xiàn)在以下幾方面：一是人工智能具有更加高效特點(diǎn)，可以將所學(xué)各領(lǐng)域知識(shí)進(jìn)行科學(xué)合理的應(yīng)用。優(yōu)良的思考能力通常是高等生物的主要特征，而人工智能在現(xiàn)代科學(xué)的支撐下同樣具有思考分析與判斷能力。因此將人工智能應(yīng)用到計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中，可以使其對(duì)計(jì)算機(jī)信息數(shù)據(jù)進(jìn)行更為科學(xué)精準(zhǔn)的計(jì)算機(jī)后期分析處理工作，進(jìn)而獲取到更為科學(xué)完整的信息數(shù)據(jù)，同時(shí)還提升了計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算效率；二是人工智能提升了計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)自身的運(yùn)行速度、時(shí)效性及流暢度。人工智能的應(yīng)用可以促進(jìn)計(jì)算機(jī)用戶實(shí)現(xiàn)更多時(shí)間的處理，比如在模型計(jì)算處理過程中，可以應(yīng)用人工智能具有更為先進(jìn)的計(jì)算能力來開展相應(yīng)的分析及處理，人工智能對(duì)于不確定的信息進(jìn)行處理過程中具有更高的工作質(zhì)量及效率，可以應(yīng)用人工智能獲取更為完整和準(zhǔn)確的網(wǎng)絡(luò)信息數(shù)據(jù)；三是能源消耗少。人工智能的應(yīng)用可以降低計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)成本，起到節(jié)能減耗的作用。人工智能對(duì)于海量數(shù)據(jù)的計(jì)算具有更快的運(yùn)算速度，節(jié)省了數(shù)據(jù)處理過程中的時(shí)間，因而降低了計(jì)算機(jī)在運(yùn)行過程中所消耗的能源，節(jié)省了社會(huì)資源。

2 人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的有效應(yīng)用

2.1 人工智能在網(wǎng)絡(luò)安全管理方面的應(yīng)用

計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的應(yīng)用過程中，網(wǎng)絡(luò)安全管理是每個(gè)用戶最為關(guān)心和關(guān)注的問題，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)雖然可以給人們的生活、學(xué)習(xí)、工作等帶來便利，但是也會(huì)因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)犯罪分子的存在而造成廣大用戶信息的泄露，造成用戶自身利益被侵犯和損害，尤其是隨著現(xiàn)代科技的發(fā)展進(jìn)步，黑客技術(shù)也出現(xiàn)了提升，網(wǎng)絡(luò)信息安全成為計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中急需解決的首要問題。因此，相關(guān)技術(shù)人員不斷研究人工智能技術(shù)在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全管理中的應(yīng)用方法和效果，通過實(shí)踐發(fā)現(xiàn)人工智能的應(yīng)用可以促進(jìn)廣大計(jì)算機(jī)用戶成功攔截異常信息，從而更為有效地保證了廣大計(jì)算機(jī)用戶的信息安全。目前很多用戶在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行環(huán)境里安裝了智能防火墻，通過該項(xiàng)人工智能技術(shù)的應(yīng)用可以更好地做到智能識(shí)別，進(jìn)而完成海量數(shù)據(jù)的分析和處理，該項(xiàng)技術(shù)的應(yīng)用可以有效減少信息數(shù)據(jù)在匹配過程中的計(jì)算步驟，達(dá)到節(jié)能減耗的效果。智能防火墻的應(yīng)用還可幫助廣大計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)用戶有效攔截網(wǎng)絡(luò)中的各有害信息，遏制網(wǎng)絡(luò)病毒侵入及傳播，進(jìn)而對(duì)廣大計(jì)算機(jī)用戶進(jìn)行了全方位的保護(hù)，實(shí)現(xiàn)了計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全管理。再例如，很多計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)用戶在日常的學(xué)習(xí)、工作過程中會(huì)使用到網(wǎng)絡(luò)郵箱功能，為了更好地保護(hù)網(wǎng)絡(luò)郵箱的信息安全，可以通過應(yīng)用智能發(fā)垃圾系統(tǒng)，來進(jìn)行垃圾郵件的分析和處理，保障用戶郵箱的安全使用。該技術(shù)的應(yīng)用可以通過對(duì)用戶郵箱開展全面的信息掃描工作，通過其科學(xué)高效的信息分析和處理技術(shù)能有精準(zhǔn)的發(fā)現(xiàn)用戶網(wǎng)絡(luò)郵箱中存在的相關(guān)病毒信息郵件、垃圾郵件及殘存信息等，還可同時(shí)實(shí)現(xiàn)對(duì)有害郵件的信息分類，并通過信息提醒方式督促計(jì)算機(jī)用戶進(jìn)行有害郵件的定期處理，以防該類信息對(duì)計(jì)算機(jī)用戶造成危害。人工智能入侵檢測(cè)技術(shù)對(duì)于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全管理起到了重要作用，可以借助其檢測(cè)系統(tǒng)對(duì)存在安全威脅的信息進(jìn)行預(yù)防和攔截。傳統(tǒng)形式的防入侵檢測(cè)技術(shù)應(yīng)用過程可以分為信息采集、入侵信息判斷、發(fā)出警告及控制幾個(gè)階段，該技術(shù)的應(yīng)用有一定的局限性。智能防入侵技術(shù)具有規(guī)則產(chǎn)生式的專家系統(tǒng)、將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為技術(shù)基礎(chǔ)、具有更為科學(xué)先進(jìn)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，在這三種先進(jìn)技術(shù)的共同應(yīng)用和影響下，使得入侵威脅網(wǎng)絡(luò)安全的有害信息得到了更為有效的檢測(cè)，更好地控制了有害信息對(duì)計(jì)算機(jī)互聯(lián)網(wǎng)造成的安全威脅。

2.2 人工智能在網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)管理和網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)方面的應(yīng)用

計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)管理和網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)環(huán)節(jié)的出現(xiàn)源于人工智能的應(yīng)用，人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中的應(yīng)用，可以運(yùn)用科學(xué)使其技術(shù)具有人類的大腦思維特征，進(jìn)而更為有效地幫助了廣大計(jì)算機(jī)用戶完成網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的分類、歸納及優(yōu)化。計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)具有動(dòng)態(tài)特性及順便特點(diǎn)，在進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中的海量信息數(shù)據(jù)操作過程中，無法完全依賴人力去完成以及實(shí)現(xiàn)對(duì)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的優(yōu)化和管理目標(biāo)。人工智能則可更為高效和科學(xué)地完成網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的管理及評(píng)價(jià)，并且可將網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的自身運(yùn)行狀態(tài)及時(shí)向計(jì)算機(jī)用戶反饋，進(jìn)而提升網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)管理效率和質(zhì)量。Agent是人工智能的核心技術(shù)內(nèi)容，指的是具有自主活動(dòng)特征的軟件或者軟件主題，該技術(shù)涵蓋了數(shù)據(jù)庫、翻譯推力器及相應(yīng)的通信設(shè)備，其結(jié)構(gòu)存在一定的復(fù)雜性。Agent技術(shù)應(yīng)用于計(jì)算機(jī)用戶進(jìn)行實(shí)際問題的解決過程中，通常情況會(huì)使用一個(gè)Agent專門負(fù)責(zé)進(jìn)行各種信息數(shù)據(jù)的接收，在與其他Agent之間通過溝通處理，進(jìn)而在極短時(shí)間內(nèi)實(shí)現(xiàn)指令任務(wù)的處理和完成。Agent還可以實(shí)施自定義式的個(gè)性化服務(wù)，Agent在接收到用戶的指令信息之后，Agent系統(tǒng)則會(huì)對(duì)信息數(shù)據(jù)進(jìn)行科學(xué)篩選，進(jìn)而將較為精準(zhǔn)的信息數(shù)據(jù)高效的傳輸給計(jì)算機(jī)用戶，為計(jì)算機(jī)用戶進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)信息搜索節(jié)約了更多時(shí)間。Agent的科學(xué)應(yīng)用還表現(xiàn)在可以幫助用戶實(shí)現(xiàn)相應(yīng)知識(shí)的深度挖掘，同時(shí)在系統(tǒng)中可以實(shí)現(xiàn)較完善的知識(shí)儲(chǔ)備庫從而為用戶可以提供更先進(jìn)的導(dǎo)航，并更具計(jì)算機(jī)用戶的日常網(wǎng)絡(luò)使用和操作特點(diǎn)，給計(jì)算機(jī)用戶制定其所需要的個(gè)性化服務(wù)，以實(shí)現(xiàn)了計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的智能化、便捷化、個(gè)性化發(fā)展。

3 人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用趨勢(shì)

3.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展趨勢(shì)分析

人工智能是具有很大挑戰(zhàn)特點(diǎn)的科學(xué)技術(shù)，從事該項(xiàng)技術(shù)工作的各環(huán)節(jié)工作人員不僅需要具備專業(yè)的計(jì)算機(jī)相關(guān)學(xué)科知識(shí)，還要具備心理學(xué)、語言學(xué)、生理學(xué)等多領(lǐng)域的知識(shí)。人工智能技術(shù)會(huì)隨著人類社會(huì)的不斷進(jìn)步而不斷發(fā)展，隨著人們對(duì)于該技術(shù)要求的不斷提升，為了更好地服務(wù)人類，其在未來的發(fā)展趨勢(shì)中必將朝著更為科學(xué)和人性化方向發(fā)展。人工神經(jīng)系統(tǒng)即是人工智能未來的發(fā)展趨勢(shì)之一，其指的是豐富的處理單元，通過大量神經(jīng)元的相互作用及聯(lián)系使之成為一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最主要的特點(diǎn)是具有更高的自學(xué)能力，可以實(shí)現(xiàn)自主解決多種多維非線性方面的問題，且在進(jìn)行實(shí)際的解題過程和范圍中可以突破傳統(tǒng)的局限性，其不僅可以解決定量類型問題，對(duì)于定性類型的問題，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)同樣可以實(shí)現(xiàn)有效解決。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)同時(shí)還具備和人類的大腦潛意識(shí)相仿的巨大信息儲(chǔ)存容量，可以幫助各用戶更好地解決各類問題，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)互聯(lián)網(wǎng)的有效管理，滿足不同用戶對(duì)各種信息數(shù)據(jù)的處理需求。

3.2 人工智能機(jī)器人具備學(xué)習(xí)功能

人工智能型機(jī)器人技術(shù)的開發(fā)和應(yīng)用均是參照人類的大腦思維進(jìn)行的，在人工智能的未來發(fā)展趨勢(shì)中，實(shí)現(xiàn)機(jī)器人的自主學(xué)習(xí)將作為相關(guān)領(lǐng)域人員的研究方向。目前在我國科學(xué)技術(shù)水平支持下，人工智能具備了初級(jí)的學(xué)習(xí)功能，但是還無法與人類自身的學(xué)習(xí)能力相提并論，因此人工智能需要提升學(xué)習(xí)能力。人類的大腦神經(jīng)系統(tǒng)要比人工智能技術(shù)中的結(jié)構(gòu)復(fù)雜很多，人類可以進(jìn)行感情、情緒的自由表達(dá)，而人工智能則只能通過臉部表情識(shí)別方式進(jìn)行情緒的表現(xiàn)，使得人工智能有局限性。隨著科技的進(jìn)步，在未來的發(fā)展趨勢(shì)中人工機(jī)器人的技術(shù)發(fā)展會(huì)越來越趨于人類大腦思維和方式。

3.3 人工智能識(shí)別功能領(lǐng)域的擴(kuò)展

在我國目前的計(jì)算機(jī)行業(yè)中，電子設(shè)備已出現(xiàn)了多元化發(fā)展特點(diǎn)，計(jì)算機(jī)用戶可選擇的軟件產(chǎn)品和種類也在日益增多，相關(guān)人員利用人類聲音設(shè)計(jì)了不同的軟件，還實(shí)現(xiàn)了人物圖像及文字等的識(shí)別功能，但是缺乏外界感知功能。因此，在未來的發(fā)展趨勢(shì)中人工智能會(huì)更加趨向于全面識(shí)別功能的開發(fā)和研究。

4 結(jié)束語

隨著我國社會(huì)的發(fā)展和科學(xué)技術(shù)的不斷進(jìn)步，人工智能在計(jì)算機(jī)的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中應(yīng)用的范圍和領(lǐng)域會(huì)越來越廣泛。本文主要分析人工智能應(yīng)用在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的優(yōu)勢(shì)及有效應(yīng)用，同時(shí)對(duì)于人工智能的未來發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行探析。通過分析與研究可以看到，人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用目前主要體現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)安全管理、網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)管理及網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)方面的應(yīng)用，對(duì)于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)起到了極大的促進(jìn)作用。保障了計(jì)算機(jī)用戶的信息安全，提升了管理效率和質(zhì)量，提供了較為個(gè)性化的服務(wù)。還可看到人工智能在未來的發(fā)展趨勢(shì)中會(huì)朝著人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、人工智能機(jī)器人具備自主學(xué)習(xí)功能及智能識(shí)別功能等領(lǐng)域發(fā)展，人工智能技術(shù)會(huì)隨著社會(huì)的發(fā)展不斷為人類提供更為科學(xué)、高效、個(gè)性化的服務(wù)。

參考文獻(xiàn)

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