人工智能技術論文大全11篇

緒論：寫作既是個人情感的抒發，也是對學術真理的探索，歡迎閱讀由發表云整理的11篇人工智能技術論文范文，希望它們能為您的寫作提供參考和啟發。

篇（1）

一、人工智能的定義

“人工智能”(ArtificialIntelligence)一詞最初是在1956年Dartmouth學會上提出的。人工智能是指研究、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。人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器。目前能夠用來研究人工智能的主要物質手段以及能夠實現人工智能技術的機器就是計算機，人工智能的發展歷史是和計算機科學與技術的發展史聯系在一起的。

人工智能理論進入21世紀，正醞釀著新的突破，人工智能的研究成果將能夠創造出更多更高級的智能“制品”，并使之在越來越多的領域超越人類智能，人工智能將為發展國民經濟和改善人類生活做出更大貢獻。

二、人工智能的應用領域

1.在管理系統中的應用

(1)人工智能應用于企業管理的意義主要不在于提高效率，而是用計算機實現人們非常需要做，但工業工程信息技術是靠人工卻做不了或是很難做到的事情。在《談談人工智能在企業管理中的應用》一文中劉玉然指出把人工智能應用于企業管理中，以數據管理和處理為中心，圍繞企業的核心業務和主導流程建立若干個主題數據庫，而所有的應用系統應該圍繞主題數據庫來建立和運行。換句話說，就是將企業各部門的數據進行統一集成管理，搭建人工智能的應用平臺，使之成為企業管理與決策中的關鍵因子。

(2)智能教學系統(ITS)是人工智能與教育結合的主要形式，也是今后教學系統的發展方向。信息技術的飛速發展以及新的教學系統開發模式的提出和不斷完善，推動人們綜合運用超媒體技術、網絡基礎和人工智能技術區開發新的教學系統，計算機智能教學系統就是其中的典型代表。計算機智能教學系統包含學生模塊、教師模塊，體現了教學系統開發的全部內容，擁有著不可比擬的優勢和極大的吸引力。

2.在工程領域的應用

(1)醫學專家系統是人工智能和專家系統理論和技術在醫學領域的重要應用，具有極大的科研和應用價值，它可以幫助醫生解決復雜的醫學問題，作為醫生診斷、治療的輔助工具。事實上，早在1982年，美國匹茲堡大學的Miller就發表了著名的作為內科醫生咨詢的Internist2Ⅰ內科計算機輔助診斷系統的研究成果，由此，掀起了醫學智能系統開發與應用的。目前，醫學智能系統已通過其在醫學影像方面的重要作用，從而應用于內科、骨科等多個醫學領域中，并在不斷發展完善中。

(2)地質勘探、石油化工等領域是人工智能的主要作用發揮領地。1978年美國斯坦福國際研究所就研發制成礦藏勘探和評價專家系統“PROSPECTOR”，該系統用于勘探評價、區域資源估值和鉆井井位選擇等，是工業領域的首個人工智能專家系統，其發現了一個鉬礦沉積，價值超過1億美元。

3.在技術研究中的應用

(1)在超聲無損檢測(NDT)與無損評價(NDE)領域中，目前主要廣泛采用專家系統方法對超聲損傷(UT)中缺陷的性質、形狀和大小進行判斷和歸類；專家運用超聲無損檢測儀器，以其高精度的運算、控制和邏輯判斷力代替大量人的體力與腦力勞動，減少了任務因素造成的無擦，提高了檢測的可靠性，實現了超聲檢測和評價的自動化、智能化。

(2)人工智能在電子技術領域的應用可謂由來已久。隨著網絡的迅速發展，網絡技術的安全是我們關心的重點，因此我們必須在傳統技術的基礎上進行網絡安全技術的改進和變更，大力發展數據挖掘技術、人工免疫技術等高效的AI技術，開發更高級AI通用和專用語言，和應用環境以及開發專用機器，而與人工智能技術則為我們提供了可能性。

三、人工智能的發展方向

1.專家系統是目前人工智能中最活躍、最有成效的一個研究領域，它是一種具有特定領域內大量知識與經驗的程序系統。近年來，在“專家系統”或“知識工程”的研究中已出現了成功和有效應用人工智能技術的趨勢。人類專家由于具有豐富的知識，所以才能達到優異的解決問題的能力。那么計算機程序如果能體現和應用這些知識，也應該能解決人類專家所解決的問題，而且能幫助人類專家發現推理過程中出現的差錯，現在這一點已被證實。

2.智能信息檢索技術的飛速發展。人工智能在網絡信息檢索中的應用，主要表現在:(1)如何利用計算機軟硬件系統模仿、延伸與擴展人類智能的理論、方法和技術。(2)由于網絡知識信息既包括規律性的知識，如一般原理概念，也包括大量的經驗知識這些知識不可避免地帶有模糊性、隨機性、不可靠性等不確定性因素對其進行推理，需要利用人工智能的研究成果。

3.SOAr是一種通用智能體系結構，其始終處在人工智能研究的前沿，已顯示出強大的問題求解能力，它認為機器人的開發是人工智能應用的重要領域。在它的研究中突出4個概念:(1)所處的境遇機器人不涉及抽象的描述，而是處在直接影響系統的行為的境地。(2)具體化機器人有軀干，有直接來自周圍世界的經驗，他們的感官起作用后會有反饋。(3)智能的來源不僅僅是限于計算裝置，也是由于與周圍進行交互的動態決定。(4)浮現從系統與周圍世界的交互以及有時候系統的部件間的交互浮現出智能。目前，國內外不少學者都對機器人足球系統頗感興趣，足球機器人涉及機器人學、人工智能以及人工生命、智能控制等多個領域。足球機器人系統本身既是一個典型的多智能體系統，是一個多機器人協作自治系統，同時又為它們的理論研究和模型測試提供一個標準的實驗平臺。

參考文獻：

[1]元慧.議當代人工智能的應用領域和發展狀況[J].福建電腦，2008.

[2]劉玉然.談談人工智能在企業管理中的應用[J].價值工程，2003.

[3]焦加麟，徐良賢，戴克昌.人工智能在智能教學系統中的應用[J].計算機仿真，2003，(8).

[4]周明正.人工智能在醫學專家系統中的應用[J].科技信息，2007.

[5]張海燕，劉鎮清.人工智能及其在超聲無損檢測中的應用[J].無損檢測，2001，(8).

篇（2）

高校培養人才的目的是為社會輸送人才，尤其是為當地社會輸送人才，服務于當地經濟的建設，因此做好調研工作，必須依托于當地企業。調研工作不能流于表面，要發動整個教學團隊的力量。首先，從專業層面應該有整體規劃，確定調研的時間段、調研哪些企業，到具體實施階段，老師下去調研的時候不能僅僅是蓋個章回來就了事，應該提供現場調研的圖片、個人小結等資料，另外為了調動老師的積極性，專業層面可以發放調研津貼。材料收集好之后，要依據材料進行細致的分析、總結工作，提煉出對制訂人才培養方案有用的信息，尤其是企業需要什么樣的綜合人才、崗位能力分析、職業資格證書的獲取情況等。

1.2充分發揮校企合作委員會的作用

每個專業都有自己的專業指導委員會或是校企合作委員會，要充分發揮其作用。首先在人選是一定要經過篩選，務必選擇一個對整個專業發展能夠提供指導性意見的人，這就需要他有在這個行業多年的工作經驗，另外需要熱愛教育事業，不能只是來掛個名，開個會，還需要在平時的各項工作中直到作用。

2.做好課程體系建設

2.1根據專業情況重新整合課程體系

每個專業發展的沿革不一樣，所以制訂課程體系時絕不能照抄照搬別人的。尤其是樓宇智能化工程技術專業，很多課程的開設是需要硬件支撐的，因此有些課程其他學校能開，本校可能開不了。另外，要充分考慮到師資情況，校內教師上不了的課程，要請企業老師來上課，如果連企業老師也找不到合適的，就得考慮這門課程是否能開設。

2.2注重實踐課程的教學設計

高職高專的學生，人才培養的目標并不是研究型人才，而是技術型人才，因此要充分做好實踐課程體系的建設。首先，理實一體課程要采用一體化的教學模式。教學決不能只在黑板上寫寫劃劃了，現如今90后的學生，接受信息的渠道很多，老師一定要充分備課。師生雙方應該在實驗實訓室邊教、邊學、邊做、邊評定，把理論與實踐教學緊密地聯系在一起。其次，做好學期實訓課程的教學設計。每個學期的實訓內容可以是基于某門課程的也可以是基于多門課程的，以樓宇智能化工程技術專業來說，可以基于電工電子技術進行維修電工的實訓，也可以綜合樓宇智能化工程技術、安防技術、消防技術等進行智能管理系統綜合實訓。這種生產性的實訓課程要盡量聘請資深的企業人員參加，這樣對于教師和學生提高專業技能都有幫助。另外，做好頂崗實習和畢業項目設計。教師在給學生頂崗實習成績評定時要有充分的依據，不能依照個人的喜好，這就需要專業層面制訂合理的規章制度。最后，做好職業認證工作。要為學生制訂彈性的證書獲取機制，每個學期的實訓課程盡量為學生提供考證的機會，告訴學生哪個證是必考的，哪些證書是選考的。這樣學生可以根據自己的需求選考合適的證書。

2.3改革創新考核方式和評價模式

考核的目的是對學生的知識和技能掌握程度的評價，也是對教學效果的一種評估。在改革創新考核形式上，可以根據課程性質的不同采用多種多樣的考核形式，可以積極推進過程考核，讓學生付出的每一份努力都能夠得到回報。總之，真實、客觀的評價對于促進學生的學習是非常有幫助的，不僅能提升學生學習的動力，還能讓其明白處于集體中的責任。

2.4注重綜合素質的培養

人才培養方案制訂過程中要充分注重對于學生綜合素質的培養。尤其是樓宇智能化工程技術這種偏理工科的專業，要讓學生明白一個人以后想在社會上立足并且過得幸福，這跟人的綜合素質是分不開的，并不完全依賴于個人的技能。因此在開設課程時要充分考慮到上述能力的培養，可以開設大學生就業創業、法律法規常識、大學生心理健康教育等公共基礎課，也可以開設電影藝術欣賞、圍棋、書法等素質拓展課。另外，可以在以專業為單位積極鼓勵學生創辦或參加社團，這對于學生綜合能力的培養非常有幫助，讓他們提前了解和融入社會。

篇（3）

中圖分類號：TP3 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2014）16-3865-02

1 概述

2008年11月16日，中國科協成立50周年新聞會在北京召開。在新聞會上，“五個10”系列評選活動，即10位傳播科技的優秀人物、10部公眾喜愛的科普作品、10個公眾關注的科技問題、10個影響中國的科技事件、10項引領未來的科學技術評選結果揭曉。10項引領未來的科學技術是：基因修飾技術；未來家庭機器人；新型電池；人工智能技術；超高速交通工具；干細胞技術；光電信息技術；可服用診療芯片；感冒疫苗；無線能量傳輸技術。

人工智能技術學科是計算機科學中涉及研究、設計和應用智能機器的一個分支。指人類的各種腦力勞動或智能行為，諸如判斷、推理、證明、判別、感知、理解、通信、設計、思考、規劃、學習和問題求解等思維活動，可以用某種智能化的機器來予以人工實現[1]。

通過《人工智能技術》課程的學習，使學生對人工智能技術的發展概況、基本原理和應用領域有深入了解、對主要技術及應用有一定掌握，并對現代人工智能技術發展的方向有所研究。通過人工智能技術課程的學習與研究，啟發學生對人工智能技術的興趣，培養知識創新和技術創新能力，并能將人工智能技術融入到今后所開發的計算機軟件之中。

《人工智能技術》是一門眾多學科交叉的新興課程，其涵蓋范圍廣，涉及知識點多，知識更新快，內容抽象，不容易理解，理論性強，而且需要較好的數學基礎和較強的邏輯思維能力，這給該課程的講授帶來了一定困難。《人工智能技術》也是一門應用型學科，怎樣將理論運用到實踐中，使學生將學到的人工智能技術知識和思想運用到自己的實際課題，這也是該課程需要解決的問題之一。

因此，對《人工智能技術》課程教學來說，我們要了解課程的最新信息，把握課程的特點，幫助學生找到好的學習方法，使他們能充分發揮自己的創新思維能力，提高學習興趣，該文給出了《人工智能技術》課程的教學與實踐的探索。

2 教學與實踐的探索

2.1 教材和實驗教學內容的選取

1） 人工智能技術是整個計算機科學領域發展最快，知識更新最快，最前沿的學科之一。在教材選用方面，我們采用了蔡自興教授等主編，由高等教育出版社出版的《人工智能基礎》這本教材。蔡自興教授的主要研究領域為人工智能、機器人學和智能控制等。這本教材是作者在美國國家工程院院士、普度大學教授傅京孫先生的指導和鼓勵下編寫，借鑒了國內外人工智能技術研究領域專家的最新研究成果和學術書籍的長處，該書比較全面地介紹了人工智能技術的基礎知識與技術，材料新，易于理解，兼顧基礎及應用[2]。

此外，我們還給學生自主學習提供多種類型的學習資料，其中包括參考書目，如：Russel S， Norvig P.等編著的《Artificial Intelligence： A Modern Approach》一書，人工智能技術國內外期刊，如電子學報，計算機學報，人工智能與模式識別，Artificial Intelligence，Journal of Artificial Intelligence Research，Engineering Applications of Artificial Intelligence和International Joint Conference on Artificial Intelligence，AAAI： American Association for AI National Conference等人工智能技術會議，使學生能夠掌握人工智能技術的更多前沿動態，提高學習興趣。

2） 配套的實驗教學內容。《人工智能技術》是一門理論性和實踐性都很強的課程，實踐性教學環節對該課程尤為重要。除了完成課本上的作業之外，還注重實驗教學，培養學生的創新能力、算法設計能力和編程能力。首先，每個章節設置相應的實驗，而實驗內容經過嚴格的考慮，如：五子棋游戲，產生式系統，旅行商問題，傳教士和野人問題，BP神經網絡實現簡單的分類，遺傳算法、人工生命程序等，要求學生運用所學章節的知識，獨立地設計和實現實驗內容。實驗報告包括簡述實驗原理及方法，給出程序設計流程圖，源程序清單，實驗結果及分析等內容，通過這種方式，進一步加強學生的信息獲取能力和研究能力。

2.2 教學方法和手段的改革

人工智能技術課程交叉性強，涉及面廣，傳統的教學方法手段單一，缺少交流，課堂氣氛沉悶，激發不起學生的學習興趣，教學效果不理想。人工智能技術這門課程內容抽象，如何激發學生的學習興趣是本課程需要解決的主要問題，也是關系教學改革成敗的關鍵。本課程需采用多種方法進行教學，以此來激發學生的學習興趣。

1） 問題啟發式教學。《人工智能技術》這門課程中有很多似是而非、引人入勝的問題，主要是用計算機模擬人類的智能來解決這種問題。在教學中，有目的的提出這些問題，鼓勵學生思考，提出自己的想法和解決方案，并進行分析和比較，這樣強化學生的主動學習意識，提高學習積極性[3]。

2） 個性化學習和因材施教。學生中存在計算機專業和非計算機專業本科畢業的差別，由于他們每個人的基礎不同，有的計算機知識比較匱乏，因此有必要針對每個學生的學習進度，課堂作業和實驗報告情況進行及時評估，對學生提出個性化的教學。例如：在實驗教學中，要求有能力和興趣的學生可以做探究性和創新性的附加實驗，從而引導學生發揮個性的空間，而對稍微吃力的學生則要求完成基本的實驗，更注重基礎知識的學習和夯實，這樣就能達到因材施教的目的。同時對不同層次的學生進行分析，進一步提出學習建議，并進行有針對性的指導。

3） 多媒體使用和多學科知識的融合。本課程PPT課件圖文并茂，提綱挈領，便于學生理解。課堂講授、板書與PPT手段相結合，注重課程中的關鍵詞用英文表示，并適當指定英文參考書，使學生能夠接觸國外文獻資料，加深對學習內容的理解，獲得更寬廣的知識。PPT課件運用了大量多媒體技術，如動畫、聲音、圖像，通過動畫和視頻演示抽象的概念、算法和過程，使人工智能技術中抽象的知識形象化，在課件中融入了文學，歷史等其他學科的相關知識，便于學生較好地理解知識難點和重點[4]。

4） 師生互動和課內外答疑。在教學中，改變了傳統的老師講，學生聽的教學模式。針對人工智能技術的實用性，適當提問，收集學生學習情況，盡量使用實例進行講解。設置了實驗講解互動課程，對于實驗的講解，學生可以提出疑問，然后在課堂上展開討論，學生可以看到問題從提出、分析到解決的整個過程，讓學生自己在討論中總結結論。為了解決教學中存在的疑難問題，還設有課后答疑，使學生能將所有的問題都理解透徹。

5） 理論研究與實踐結合。在教學內容的安排上，注重學生的理論研究和動手能力，適當布置一些課程相關的論文和實驗編程。通過課程論文，可以培養學生鉆研問題的興趣； 通過查閱科技文獻使學生掌握如何查找相關文獻的技能，可以培養學生撰寫科技論文的能力。通過實驗實踐，使學生可以更加清楚地了解人工智能技術基本概念和難點，也能了解算法的設計具體運行過程，并對其進行驗證，提高了學生的編程能力和和學習興趣。

6） 考試考核方式改革。本課程的考核考試也是一個值得探討的問題，本課程應采用多種綜合考試方法，注重學生對基礎概念、知識和基本的技能的掌握以及理論聯系實際的能力。平時作業考核成績，實驗實踐教學成績、提交課程論文成績，以及最后的期末考試成績形成一種有效的考試考核方法，促進學生主動學習，提高教學質量。實驗的評價指標在于算法設計、編程的準確性和實驗結果及分析。課程論文評價指是選題是否嚴謹科學和具可研究性，論文結構、思路是否嚴謹，論文內容科學性、正確性，能否提出自己的見解。考查查閱科技文獻的能力主要通過是否查找到權威的、最新文獻以及撰寫是否規范。

2.3 學生學好《人工智能技術》課程的建議

《人工智能技術》是一門理論與實踐相結合的應用課程，學生如何學習這么課程，也是我們應該探討的問題。

學生應該正確看待《人工智能技術》這門科學的發展。人工智能技術孕育于20世紀30、40年代，形成于60、70年代，發展至今，人工智能技術只有短短60多年的歷史，它是一門不斷發展和完善的嶄新學科，還有許多課題處于探索中，理論和技術還遠未成熟，我們應該對它有科學的認識。

針對非計算機專業本科畢業的學生，除了課堂聽講之外，還應該課下自學該課程的先修課程，如：數據結構、離散數學等課程。人工智能技術中涉及到大量的數學知識，如：模式識別需要具有較好的概率論，數理統計知識，另外還會用到少量隨機過程、模糊數學的一些知識。人工智能技術是一門應用課程，編程語言的掌握必不可少，涉及到SVM算法，粒子群算法，免疫算法神經網絡，遺傳算法等算法，實現這些算法要求學生具有較強的編程能力。

學生應該多讀，多查閱資料，特別是國外的期刊文獻和重要國際會議論文，多了解人工智能技術最前沿的信息，理論聯系實際，加深對基本算法的理解，并將人工智能技術的知識運用到自己所研究的領域，以做到學以致用。

3 結論

人工智能技術在一定程度上代表著信息技術的前沿，該文對《人工智能技術》的課程教學進行了一些探討，教學與實踐效果有了顯著提高，但仍然有許多方面還需要我們繼續探討和改進。

參考文獻：

[1] 蔡自興，徐光佑.人工智能技術及其應用[M].北京： 清華大學出版社，2003.

篇（4）

【中圖分類號】TP393【文獻標志碼】A【文章編號】1673-1069（2020）08-0180-02

1引言

人工智能技術與大數據技術是新時期計算機網絡技術快速發展的產物，在這一背景下，人工智能技術、大數據技術應用水平得到了很大提升，各個行業都需要將人工智能技術、大數據技術、計算機技術進行有效融合，積極探索先進技術的應用形式，明確計算機網絡技術發展趨勢，為技術研發控制工作的開展提供支持，滿足計算機網絡技術的科學發展需求。基于此，文章闡述了人工智能技術的相關內容，介紹了人工智能在計算機網絡技術中的應用，總結了實踐應用及優化措施。

2人工智能技術概述

人工智能技術將計算機科學、心理學、生理學、語言學等進行了有效融合，這項技術賦予了機器人工智能功能，機器可以針對復雜、危險的工作進行有效處理，既能夠提升工作效率，又可以保障人身安全[1]。目前，人工智能技術呈現出綜合性特點，為計算機科學技術的進步、發展提供了技術支持，技術人員需要將人工智能技術作為核心，針對數值計算、問題求解進行優化，可以將其發展成知識處理，人工智能還可以處理各項不確定信息，加深對系統資源狀態的實時了解、追蹤，以獲取更多有效的信息內容，向用戶提供更多的信息。人工智能技術的寫作能力比較強，能夠針對很多資源、信息進行整合，用戶可以共享、傳輸各項信息，根據多寫作的分布式人工智能思想、網絡管理，提高網絡管理工作效率、效益。在網絡智能化管理過程中，人工智能具有很大優勢，具備很強的學習能力、推理能力，其在網絡管理中的應用能夠快速、準確處理各項信息，還具備記憶功能，可以存儲更多信息，構建信息庫，針對信息進行總結，產生高級的信息。

3計算機網絡技術中人工智能應用現狀

在科學技術的快速發展中，計算機網絡涉及范圍日益擴大，人工智能技術和計算機網絡進行有效融合，人民群眾越來越關注人工智能技術優勢及發展。在日常工作、生活過程中，人們可以利用人工智能技術，有效地處理模糊信息，改善了傳統計算機網絡技術局限性的影響，人工智能技術還能夠根據網絡環境強化信息監控力度，提高工作的準確性。同時，人工智能技術能夠確保各項管理工作的協調性，利用人工智能技術可以制定信息約束管理系統，配合人工智能技術全面監測各項網絡信息，突出各個管理層相互協作的特征。現階段，人工智能技術的應用范圍更加廣泛，并處于快速發展時期，在未來社會的發展中人工智能技術水平也將提升，為人民群眾的生活、工作提供更多便利。

4人工智能在計算機網絡技術中的應用

4.1網絡安全管理

在信息技術的快速發展中，網絡安全管理是完善、探索過程中的關鍵管理工作，網絡安全管理工作為提升網絡技術應用提供了基礎保障，通過確保網絡技術應用安全，可以為生產工作的有效性提供支持。在這一背景下，技術人員利用大數據技術、人工智能技術，可以有效地規劃網絡安全管理工作要點，滿足網絡安全管理中的各項技術應用需求，其主要原因是大數據技術、人工智能技術的應用，有效地提升了網絡安全管理系統的防護能力，為網絡安全管理提供了防護保障。例如，在大數據時代，為了滿足計算機網絡技術、人工智能技術應用需求，應建立網絡安全防護中的人工智能防護體系，可以將智能攔截防護技術、人工智能技術進行融合，組建技術控制中的核心防護網絡體系，將其作為計算機網絡技術傳輸的信息防護形式。另外，在網絡安全管理過程中，利用人工智能技術、大數據技術，可以有效地整合網絡安全防護體系，提升網絡安全防護技術水平。

4.2數據采集與分析

現階段，在數據采集分析過程中，技術人員需要強化人工智能技術的應用，工作人員在應用計算機技術的過程中，會產生龐大的數據量，需要挖掘更多的數據，大數據時代信息逐漸呈現出多樣性、數據總量大等特點，單純地依賴傳統技術采集數據壓力相對較大，而利用人工智能技術可以有效地解決數據采集問題，科學、合理地采集、分析更多數據，有效地提升數據分析效率。

4.3計算機網絡系統管理及評價

為了滿足大數據時代的多元化功能、服務需求，需要將計算機網絡技術、人工智能技術進行融合。在計算機網絡安全管理過程中，技術人員需要將人工智能滲透到計算機網絡技術中，確保網絡管理的安全性，其具備的問題求解技術、專家知識庫能夠促使計算機網絡綜合管理。現階段，計算機網絡呈現出瞬變性、動態性、復雜性特點，人工智能技術的應用可以將復雜的計算機網絡綜合管理進行簡單化處理，為綜合管理提供便利[2]。同時，以人工智能技術基礎發展的專家決策、支持方法，已在信息系統管理中得到了有效應用，并取得了很大效果，專家系統可以自主吸收、總結專家的經驗、知識，將更多的經驗、知識錄入系統中，針對系統知識進行完善，能夠利用匯集的專家經驗自主解決、處理更多相似問題。另外，人工智能技術在計算機網絡管理、系統評價中的應用，可以有效地解決復雜工作。

5人工智能在計算機網絡技術中的優化措施

5.1提升人工智能的智能化程度

現階段，技術人員需要強化人工智能技術研究力度，不斷提升智能化水平，充分發揮出人工智能在計算機網絡中的作用，為了提升人工智能技術的智能水平，需要針對場景、數據模擬效果進行強化，如人工智能技術的應用可以根據計算機網絡技術特點，創新、優化人工智能系統。

5.2政府與企業參與技術創新

人工智能技術屬于高新技術，在應用、推廣過程中，工作人員需要進行改革創新，政府、企業是人工智能技術的創新主體，對于政府部門來說，企業創新具有很大優勢。政府部門需要根據人工智能技術研發相應的政策支持，營造良好的環境，在人工智能技術創新過程中，需要大量資金、優秀人才作為支持，政府部門需要發揮領導作用，鼓勵企業進行創新，還需要加大資金投入力度，促使人工智能技術向高層次進行發展。

5.3強化網絡安全維護人工智能應用環境

人工智能在計算機網絡技術中的應用，需要強化網絡安全維護工作，促使人工智能技術更好地應用到計算機網絡技術中，相關部門需要強化網絡安全維護工作，營造良好的人工智能技術應用環境，重視信息泄露問題，確保各個部門放心使用人工智能技術，實現人工智能技術應用的預期效果[3]。

篇（5）

一、關于一體化智能系統的構建分析

現階段，人工智能技術已逐漸在石油工程領域中取得了廣泛性應用，其中涉及到高層管理決策、采油工程、油井處理及鉆井油藏等相關內容，可有效解決石油工程開展期間存在不足之處，具體可將石油工程面臨問題分為以下幾種類型：第一，數據型問題。主要包括地震數據檢測、鉆孔曲線測量及油藏特征分析等方面內容，需得出準確性數據信息便于為其他工作開展提供切實可行參考依據[1]；第二，優化型問題。具體是指通過地面設備的合理優化來大大提高石油產量；第三，公式型問題。主要包括鑒定識別、測井數據介紹及提高采收率等內容；第四，知識融合型問題。需要選出較為合理恰當實踐應用手段。總體來說，盡管智能化系統已逐步應用到石油工程中去，但卻因專業人士缺乏明顯創新想象力而無法達到最佳效果，并且智能系統還具備一定局限性特點，對石油工程實施效率提升有著不利影響。在這種情況下，為有效克服上述難題，就需石油工程工作人員能積極采用人工智能技術手段，徹底解決以往智能系統應用存在不足，借助科學合理分析方法對數據信息展開深入化分析探討，從而促使石油行業能夠順利發展。

二、石油工程領域中人工智能技術的應用分析

（一）油田地面設施系統模擬應用。在此以某區域油田資源為例，該油田共有700多口生產井，所有生產液體全部運送到三相分離設備中，并從分離設備中分離出適量高壓氣進入到管網結構中，并且周圍環境溫度還對設備工作效率有著直接影響，可以說是后期石油產量的主要影響因素之一。因此為有效解決這一問題，就需相關工作人員能積極構建智能模型結構，準確測量出石油工程地面系統實際運行情況，對分離設備產油量起到一定幫助作用。同時石油工程參與人員還應根據項目開況構建神經模型結構，著手于數據統計分析情況，主要包括鑒定識別和數字矩陣補孔兩點內容，隨后可綜合采用模糊聚類和變量分析方法對石油工程中涉及到的所有數據變量展開分析探討，充分考慮到各個變量可能對最終結果產生影響，防止數據信息出現較大變化情況。除此之外，模糊聚類還包含兩大優勢，分別是數據代表性和利用數據對研發模型進行檢驗等，往往該種方法主要適用于列串數據量低于30%情況下。

篇（6）

一、人工智能的定義

“人工智能”(ArtificialIntelligence)一詞最初是在1956年Dartmouth學會上提出的。人工智能是指研究、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。人工智能是計算機科學的一個分支,它企圖了解智能的實質,并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器。目前能夠用來研究人工智能的主要物質手段以及能夠實現人工智能技術的機器就是計算機,人工智能的發展歷史是和計算機科學與技術的發展史聯系在一起的。人工智能理論進入21世紀,正醞釀著新的突破,人工智能的研究成果將能夠創造出更多更高級的智能“制品”,并使之在越來越多的領域超越人類智能,人工智能將為發展國民經濟和改善人類生活做出更大貢獻。

二、人工智能的應用領域

1.在管理系統中的應用

(1)人工智能應用于企業管理的意義主要不在于提高效率,而是用計算機實現人們非常需要做,但工業工程信息技術是靠人工卻做不了或是很難做到的事情。在《談談人工智能在企業管理中的應用》一文中劉玉然指出把人工智能應用于企業管理中,以數據管理和處理為中心,圍繞企業的核心業務和主導流程建立若干個主題數據庫,而所有的應用系統應該圍繞主題數據庫來建立和運行。換句話說,就是將企業各部門的數據進行統一集成管理,搭建人工智能的應用平臺,使之成為企業管理與決策中的關鍵因子。

(2)智能教學系統(ITS)是人工智能與教育結合的主要形式,也是今后教學系統的發展方向。信息技術的飛速發展以及新的教學系統開發模式的提出和不斷完善,推動人們綜合運用超媒體技術、網絡基礎和人工智能技術區開發新的教學系統,計算機智能教學系統就是其中的典型代表。計算機智能教學系統包含學生模塊、教師模塊,體現了教學系統開發的全部內容,擁有著不可比擬的優勢和極大的吸引力。

2.在工程領域的應用

(1)醫學專家系統是人工智能和專家系統理論和技術在醫學領域的重要應用,具有極大的科研和應用價值,它可以幫助醫生解決復雜的醫學問題,作為醫生診斷、治療的輔助工具。事實上,早在1982年,美國匹茲堡大學的Miller就發表了著名的作為內科醫生咨詢的Internist2Ⅰ內科計算機輔助診斷系統的研究成果,由此,掀起了醫學智能系統開發與應用的。目前,醫學智能系統已通過其在醫學影像方面的重要作用,從而應用于內科、骨科等多個醫學領域中,并在不斷發展完善中。

(2)地質勘探、石油化工等領域是人工智能的主要作用發揮領地。1978年美國斯坦福國際研究所就研發制成礦藏勘探和評價專家系統“PROSPECTOR”,該系統用于勘探評價、區域資源估值和鉆井井位選擇等,是工業領域的首個人工智能專家系統,其發現了一個鉬礦沉積,價值超過1億美元。

3.在技術研究中的應用

(1)在超聲無損檢測(NDT)與無損評價(NDE)領域中,目前主要廣泛采用專家系統方法對超聲損傷(UT)中缺陷的性質、形狀和大小進行判斷和歸類;專家運用超聲無損檢測儀器,以其高精度的運算、控制和邏輯判斷力代替大量人的體力與腦力勞動,減少了任務因素造成的無擦,提高了檢測的可靠性,實現了超聲檢測和評價的自動化、智能化。

(2)人工智能在電子技術領域的應用可謂由來已久。隨著網絡的迅速發展,網絡技術的安全是我們關心的重點,因此我們必須在傳統技術的基礎上進行網絡安全技術的改進和變更,大力發展數據挖掘技術、人工免疫技術等高效的AI技術,開發更高級AI通用和專用語言,和應用環境以及開發專用機器,而與人工智能技術則為我們提供了可能性。

三、人工智能的發展方向

1.專家系統是目前人工智能中最活躍、最有成效的一個研究領域,它是一種具有特定領域內大量知識與經驗的程序系統。近年來,在“專家系統”或“知識工程”的研究中已出現了成功和有效應用人工智能技術的趨勢。人類專家由于具有豐富的知識,所以才能達到優異的解決問題的能力。那么計算機程序如果能體現和應用這些知識,也應該能解決人類專家所解決的問題,而且能幫助人類專家發現推理過程中出現的差錯,現在這一點已被證實。

2.智能信息檢索技術的飛速發展。人工智能在網絡信息檢索中的應用,主要表現在:(1)如何利用計算機軟硬件系統模仿、延伸與擴展人類智能的理論、方法和技術。(2)由于網絡知識信息既包括規律性的知識,如一般原理概念,也包括大量的經驗知識這些知識不可避免地帶有模糊性、隨機性、不可靠性等不確定性因素對其進行推理,需要利用人工智能的研究成果。

3.SOAr是一種通用智能體系結構,其始終處在人工智能研究的前沿,已顯示出強大的問題求解能力,它認為機器人的開發是人工智能應用的重要領域。在它的研究中突出4個概念:(1)所處的境遇機器人不涉及抽象的描述,而是處在直接影響系統的行為的境地。(2)具體化機器人有軀干,有直接來自周圍世界的經驗,他們的感官起作用后會有反饋。(3)智能的來源不僅僅是限于計算裝置,也是由于與周圍進行交互的動態決定。(4)浮現從系統與周圍世界的交互以及有時候系統的部件間的交互浮現出智能。目前,國內外不少學者都對機器人足球系統頗感興趣,足球機器人涉及機器人學、人工智能以及人工生命、智能控制等多個領域。足球機器人系統本身既是一個典型的多智能體系統,是一個多機器人協作自治系統,同時又為它們的理論研究和模型測試提供一個標準的實驗平臺。

參考文獻:

[1]元慧.議當代人工智能的應用領域和發展狀況[J].福建電腦,2008.

[2]劉玉然.談談人工智能在企業管理中的應用[J].價值工程,2003.

[3]焦加麟,徐良賢,戴克昌.人工智能在智能教學系統中的應用[J].計算機仿真,2003,(8).

[4]周明正.人工智能在醫學專家系統中的應用[J].科技信息,2007.

[5]張海燕,劉鎮清.人工智能及其在超聲無損檢測中的應用[J].無損檢測,2001,(8).

篇（7）

【關鍵詞】人工智能；工業經濟；影響

【Keywords】artificialintelligence；industrialeconomy；influence

【中圖分類號】F426；TP18【文獻標志碼】A【文章編號】1673-1069（2020）11-0029-02

1引言

在20世紀人工智能技術有了質的飛越，取得了突破性的進展。而近年來人工智能技術仍舊在不斷發展，應用人工智能的行業也隨著人工智能技術不斷發展在不斷地增多，例如，軍事行業、服務行業、駕駛行業等。而隨著人工智能在這些行業的應用，對我國工業經濟的發展也起著一定的作用，本文簡要地討論了相關的內容。

2人工智能對我國工業經濟的影響

2.1替代勞動力

我國是工業、農業大國，很多人以勞動作為工作、賺錢的途徑，人工智能時代的到來有可能會替代勞動力，這種影響有利也有弊。對于個人而言，很多農民工會思考自己的工作和技能是否會被人工智能取代，有危機感。但是好處是這些人員會促使自己去學習新的知識以及能力，不斷地提高自己的專業能力，發展新的技能，防止被取代[1]。對于企業而言，不斷地使用勞動力會持續增加資金投入，很多工業相關企業考慮到雇一個工人的綜合用工成本是很高的，除了薪酬外，還包括為員工繳納五險一金等問題，因而他們會優先使用人工智能。但人工智能的應用只需要一次性投入，可以減少企業的資金投入，創造更多的經濟利益。工業企業使用人工智能技術以及設備可以減少資金、稅金的投入，因而很多企業出于成本考慮優先使用人工智能，這樣自然而然會帶來失業問題。但是工業企業并非隨意應用人工智能，當下我國法律就工業領域人工智能應用問題加強了對勞動者的保護。對人工智能會替代勞動力這個問題不同的人員有著不同的想法，有的人是持悲觀的態度，有的人持樂觀的態度，根據調查可知，大多數的經濟學家是持相對悲觀態度的，認為人工智能有可能會替代勞動力，從而影響工業經濟增長。

2.2增加就業崗位

前面講到人工智能在工業領域中的應用會替代勞動力，但與此同時也會創造就業崗位。眾所周知，人工智能包含很多方面，在工業領域中很多人工智能的自動化技術以及設備逐漸得到應用，這些新引進的先進設備為人們創造了新的就業崗位，帶動了工業經濟增長從而推動了國家的經濟增長。根據一些專家、學者的研究發現，人工智能技術以及設備的應用實際會為那些沒有應用人工智能的生產環節創造更多的就業崗位，讓工人、勞動力可以專注于無法通過人工智能完成的工作。

2.3促進產業結構優化

近年來，很多人工智能技術應用在工業領域中，如大數據、云計算、5G通信等，這些技術的應用導致工業的生產、傳輸、存儲、處理、分析等不同環節發生全方位、革命性變化，這些數據、算法變化是依靠人工智能技術運行的，從某種方面上講，工業領域中的一些人工智能技術可以說是一種現代的信息技術，是當下互聯網時代的重要組成部分。隨著這些人工智能的應用，我國工業領域也發生了翻天覆地的變化。人工智能技術涉及很多現代先進的技術，這些先進技術的應用必然會促進工業產業鏈中各環節技術產品的集群式、爆發式增長，優化了產業結構，從而促進工業經濟的增長[2]。

2.4促進工業生產智能化，提高生產效率

隨著時代的發展以及社會的進步，人工智能技術不斷地應用在工業領域，這些智能化設備技術的應用促進了工業行業生產流程的智能化。在改革開放初期，我國科學技術不發達，很多工業領域中的生產設備都是流水線式生產，工業工作中所涉及的每一步工作都需要人工操作，很多關鍵的工作環節以及決策判斷都需要依靠人力勞動或者人們思考來進行。但是人工智能自動化時代的到來為工業生產帶來了智能化和集成化的改變，可以提高工廠的工作效率，使用更多的人工智能設備以及技術，這意味著工廠和車間可以實現更長的作業時間。眾所周知，當前勞動力成本逐步提高，尤其是加班需要支付兩倍或者三倍的薪資，但是設備不需要，工廠只需要支付值班人員的費用就能夠讓工廠二十四小時開工運轉，可以在提高生產效率的同時減少資金投入。目前，在美國、德國等一些國家都已經出現了不停工的“無人工廠”[3]。

2.5降低工業生產的危險性

工業是我國幾大產業之一，其對我國的經濟發展有著很大的促進作用，在工業領域中很多工業生產工作都涉及高危險性的環節，在之前人工智能還沒出現時每一項工作都需要由工作人員親自操刀去實踐，即使危險系數高的工作也需要由工作人員去進行，因而經常會出現一些危險事故，造成工作人員的傷亡，面對這些危險因素當時的管理人員以及工作人員是無能為力的。但是人工智能的出現可以制造出工業機器人，或者相關的保護裝置，高危工作可以由人工智能機器人進行處理，如果必須由工作人員來進行可以利用先進的設備來探測危險，最大限度降低危險發生的可能性。人工智能在工業領域的應用，在降低人工風險的同時還可以提高勞動生產率，減少生產商品的社會必要勞動時間。

2.6提升工業產品的質量和性能

篇（8）

人工智能是研究、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。人工智能是計算機科學的一個分支 它企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式作出反應的智能機器．該領域的研究包括機器人．語言識別、圖像識別 自然語言處理和專家系統等。電氣自動化是研究與電氣工程有關的系統運行、自動控制，電力電子技術、信息處理、試驗分析 研制開發以及電子與計算機應用等領域的一門學科。實現機械的自動化，讓機械部份脫離人類的直接控制和操作自動實現某些過程是電氣自動化和人工智能研究的交匯點。積極運用人工智能的新成果無疑有利于電氣自動化學科特別是自動控制領域的發展．也有利于提高電氣設各運行的智能化水平．對改造電氣設備系統，增強控制系統穩定性．加快生產效率都有重大意義。

1、人工智能應用理論分析

人工智能(Artificial Intelligence)，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。人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質．并生產出一種新的能以人類智能相似的方式作出反應的智能機器 該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別 自然語言處理和專家系統等。自從1956年“人工智能 一詞在Dartmouth學會上提出以后，人工智能研究飛速發展，成為以計算機為主．涉及信息論．控制論， 自動化、仿生學、生物學、心理學、數理邏輯、語言學、醫學和哲學的一門學科。人工智能研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜的工作。

當今社會，計算機技術已經滲透到生產生活的方方面面．計算機編程技術的日新月異催生自動化生產，運輸 傳播的快速發展。人腦是最精密的機器，編程也不過是簡單的模仿人腦的收集、分析、交換、處理、回饋．所以模仿模擬人腦的機能將是實現自動化的主要途徑。電氣自動化控制是增強生產．流通、交換、分配等關鍵一環．實現自動化，就等于減少了人力資本投入，并提高了運作的效率。

2、人工智能控制器的優勢

不同的人工智能控制通常用完全不同的方法去討論。但Al控制器例如：神經、模糊、模糊神經以及遺傳算法都可看成一類非線性函數近似器。這樣的分類就能得到較好的總體理解．也有利于控制策略的統一開發。這些Al函數近似器比常規的函數估計器具有更多的優勢．這些優勢如下：

(1)它們的設計不需要控制對象的模型(在許多場合，很難得到實際控制對象的精確動態方程，實際控制對象的模型在控制器設計時往往有很多不確實性因素，例如：參數變化，非線性時，往往不知道)。

(2)通過適當調整(根據響應時間 下降時間、魯棒性能等)它們能提高性能。例如模糊邏輯控制器的上升時間比最優PID控制器快1.5倍 ，下降時間快3.5倍， 過沖更小。

(3)它們比古典控制器的調節容易。

(4)在沒有必須專家知識時．通過響應數據也能設計它們。

(5)運用語言和響應信息可能設計它們。

總而言之，當采用自適應模糊神經控制器、規則庫和隸屬函數在模糊化和反模糊化過程中能夠自動地實時確定。有很多方法來實現這個過程，但主要的目標是使用系統技術實現穩定的解，并且找到最簡單的拓樸結構配置．自學習迅速，收斂快速。

3、人工智能的應用現狀

隨著人工智能技術的發展，許多高等院校及科研機構就人工智能在電氣設備的應用方面展開了研究工作，如將人工智能用于電氣產品優化設計，故障預測及診斷、控制與保護等領域。

3.1 優化設計

電氣設備的設計是一項復雜的工作 它不僅要應用電路、電磁場、電機電器等學科的知識，還要大量運用設計中的經驗性知識。傳統的產品設計是采用簡單的實驗手段和根據經驗用手工的方式進行的．因此很難獲得最優方案。隨著計算機技術的發展，電氣產品的設計從手工逐漸轉向計算機輔助設計(CAD)，大大縮短了產品開發周期。人工智能的引進．使傳統的CAD技術如虎添翼．產品設計的效率及質量得到全面提高。用于優化設計的人工智能技術主要有遺傳算法和專家系統。遺傳算法是一種比較先進的優化算法，非常適合于產品優化設計。因此電氣產品人工智能優化設計大部分采用此種方法或其改進方法。

3.2 故障診斷

電氣設備的故障與其征兆之間的關系錯綜復雜，具有不確定性及非線性．用人工智能方法恰好能發揮其優勢。已用于電氣設備故障診斷的人工智能技術有：模糊邏輯、專家系統、神經網絡。

變壓器由于在電力系統中的特殊地位而備受關注，有關方面的研究論文較多。目前對變壓器進行故障診斷最常用的方法是對變壓器油中分解的氣體進行分析．從而判斷變壓器的故障程度。人工智能故障診斷技術在發電機及電動機方面的研究工作也較為活躍。

3．3智能控制

人工智能控制技術在自動控制領域的研究與應用已廣泛展開．但在電氣設備控制領域所見報道不多。可用于控制的人工智能方法主要有3種：模糊控制、神經網絡控制、專家系統控制。由于模糊控制是其中最為簡單、最具實際意義的方法．因而它的應用實例最多。

4、結語

人類智能主要包括三個方面．即感知能力．思維能力 行為能力。而人工智能是指由人類制造出來的 機器”所表現出來的智能。人工智能主要包括感知能力、思維能力和行為能力。人工智能的應用體現在問題求解．邏輯推理與定理證明，自然語言理解 自動程序設計．專家系統，機器人學等方面，而這諸多方面都體現了一個自動化的特征．表達了一個共同的主題，即提高機械人類意識能力，強化控制自動化．因此人工智能在電氣自動化領域將會大有作為，電氣自動化控制也需要人工智能的參與。

篇（9）

Chicago, USA(Eds.)

Machine Learning

Applications in Software

Engineering

Series on Software Engineering and Knowledge Engineering Vol. 16

2005,355Ppp.

ISBN 9789812560940

軟件工程中的

機器學習應用

D張JJP特賽編

本書是《軟件工程與知識工程》叢書的第16卷。Brooks在其經典的論文“無銀彈”中對于在變化的環境中開發和維護大量軟件系統的挑戰已經做出了具有說服力的闡述。復雜性、一致性、可變性和隱形性，這些都是在開發大型軟件中固有的基本困難。

人們提出了許多演化或者遞增改進的辦法，每一種改進辦法都試圖致力于改進這些基本困難的某些方面。人工智能技術對軟件工程的應用產生了某些令人振奮的結果。這些成功的人工智能技術包括了基于知識的方法，自動推理、專家系統、啟發式搜索策略、時態邏輯、規劃及模式識別。為了最終克服這些基本的困難，人工智能技術能夠發揮重要的作用。而作為人工智能的一個子領域，機器學習涉及一個問題，即如何建立一個計算機程序，該程序通過經驗能夠改進它們在執行某些任務時的性能。

機器學習專門致力于創造并且編譯可驗證的知識，而這些知識與人工制品的設計與構建相關。機器學習領域包括了監督學習、無監督學習和增強學習，它已經被證明在許多的應用領域中具有極大的實用價值。軟件工程領域已成為一塊沃土，在那里許多軟件開發和維護的任務可以系統地闡述為學習問題和依據學習算法的方法。本書涉及了在軟件工程中的機器應用這個主題，它提供了對機器學習的綜述，總結了這個領域中的最新實踐，給出了對現有工作的分類，提供了某些應用準則。書中還包括了在該研究領域中先前發表的論文集合。

本書由9章組成。第1章機器學習與軟件工程介紹；第2章預測和估計中的機器學習應用；第3章屬性與模型發現中的機器學習應用；第4章變換中的機器學習應用；第5章生成與合成中的機器學習應用；第6章重復使用中的機器學習應用；第7章需求獲取中的機器學習應用；第8章開發知識管理中的機器學習應用；第9章準則與結論。

本書可供軟件工程以及機器學習專業的研究人員和研究生閱讀參考。也可供從事軟件開發工作的人員閱讀。

胡光華，高級軟件工程師

篇（10）

引言

人工智能(ArtificialIntelligence)是一門研究和模擬人類智能的跨領域學科，是模擬、延伸和擴展人的智能的一門新技術。由于信息環境巨變與社會新需求的爆發，人工智能技術的日趨成熟。隨著AI3.0時代的到來，大數據、云計算等新技術的應用也愈發廣泛，對于管理類人才來說，加強對人工智能知識的深入學習，不斷將人工智能技術與管理知識結合起來，對其未來職業生涯的發展有著重要作用。人工智能是一門前沿學科，管理學院開設人工智能課程的目的是為了更好地培養學生的技術創新思維與能力，基于其覆蓋面廣、包容性強、應用需求空間巨大的學科特點，通過概率統計、數據結構、計算機編程語言、數據庫原理等基礎課程的學習，加強學生解決實際問題的能力，為就業打下基礎。本文基于社會對于人工智能領域的人才需求，結合諸多長期從事經管類專業課程教學的老師意見，針對管理類人才的人工智能課程教學內容與方法進行探討，以期對中國高校人工智能課程教學改革研究提供幫助與借鑒。

1、教學現狀與問題

作為一門綜合性、實踐性和應用性很強的理論技術學科，人工智能課程內容及內涵及其豐富，外延極其廣泛。學習這門課程，需要較好的數學基礎和較強的邏輯思維能力。針對管理類人才，該課程在課程教學過程中存在幾個較為突出的問題。(1)課堂教學氛圍枯燥目前，中國大多數大學仍采用傳統的課堂教學模式，在教學過程中照本宣科，忽略與學生的互動，并且缺乏能夠有效引起學生學習興趣與加深知識理解的教學環節設置，如此一來大大降低了學生自主思考的能力。在進行人工智能相關課程知識講解時，隨著章節的知識難度不斷增加，單向介紹式的枯燥教學方式無法反映人工智能學科的全貌，課堂講解難以同時給以學生感性和理性的認知，部分學生因乏味的課堂氛圍漸漸無法跟上教學進度，導致學習動力不足。(2)基礎課程掌握不牢管理類專業的學生大部分都會走向更加具體化的管理崗位，具有多學科的素養，但這也導致很多學生所學知識雜而不精。學生在基礎不夯實的情況下去學習更高層面的知識，給學生學習與老師教學都造成了很大困擾。人工智能課程知識點較多，涵蓋模式識別、機器學習、數據挖掘等眾多內容，概念抽象，不易學習。一些管理類專業的學生未能熟練掌握高等數學、運籌學、數據結構、數據庫技術等先修課程，缺乏一定的關聯思考和研究意識，導致課程學習難度增加，產生學時不足和教學內容難點過多的問題。(3)教學與實際應用脫節當下，人工智能廣泛應用于機器視覺、智能制造等各個領域，給學生提供了大量的現實案例，使得人工智能不再是高深莫測的理論，而是現實中可以觸及的內容。例如，在機械學科領域，人工智能技術是電氣工程、機械設計制造、車輛工程等方向的重要技術來源；在醫療領域，是醫療器械的創新生產源動力；在能動領域，是高端能源裝備與新能源發展的重要驅動；在光電信息與計算機工程領域，技術的發展時刻推動著智能科學與技術核心價值的提升。然而，對于管理類專業的學生來說，現階段的人工智能教材涵蓋許多智能算法及相關理論，在教學過程中常常涉及到很多從未接觸過的抽象理論和復雜算法，書本中的應用實例大多紙上談兵，缺乏專門適用于管理類專業知識與人工智能技術相結合的教學實踐，加上一些教師授課方法單一，不利于引導學生將人工智能算法應用于現實生活。另外，大學生對知識的理解能力差異很大，教師采用統一的方式教給他們，這使一些學生無法跟上和理解，教師也無法控制學生的學習狀況，導致學生缺乏動力。因此，如何結合學生的現實情況，提高他們的動手能力和實踐經驗也是人工智能課程教學要考慮的問題。

2、管理類人才的人工智能課程教學改進策略

課程教學改革是一項提高大學教學效果和人才培養質量的重要手段。如何在時代背景下應用新技術和新思想進行實施課程教學改革是高校亟待解決的問題。對于高校的教學工作而言，教學目標、教學內容和教學方式的變化不再是課程資源的簡單數字化和信息化，而是充分利用時代信息資源優勢的新型教學模式。針對管理類專業人工智能課程教學過程中存在的問題，可以從教學方法改進和教學內容設置兩個方面進行課程教學改進。

2.1教學方法改進

教師對學生具有引領作用，其教學方法的改進能夠帶動學生改進自身學習方法。(1)啟發式案例教學案例教學法就是教師根據教學目標、教學內容以及教學要求，通過安排一些具體的教學案例，引導學生積極參與案例思考、分析、討論和表達等多項活動，是一種培養學生認知問題、分析和解決問題等綜合能力的行之有效的教學方法。啟發式案例教學以自主、合作、探究為主要特征，調動學生的學習積極性，并緊密結合人工智能領域的相關理論與方法，有效理解知識要點及其關聯性，適用于管理類專業學生的教學。具體而言，高校基于其問題啟發性、教學互動性以及實踐有用性等特點，可以建立基于人工智能知識體系的教學案例庫，雖然這項建設將極具挑戰性與耗時性，但具有很強的積極效果：培養學生較強的批判性思維能力，更多地保留課程材料，更積極地參與課堂活動，對提高教學質量、培養具有人工智能背景的管理類人才具有重要意義。例如，通過單一案例教學，讓學生掌握相關基礎知識原理及應用；通過一題多解的案例使學生思考如何獲取最有效的解題方法；通過綜合案例的設計，啟發學生全方位地探索問題的解決方案。(2)研討互動式教學研討互動式的各個教學環節是逐漸遞進、有機結合的。研討是基于學生個體的差異性，在課堂討論的過程中對學生做出評判，從而對不同類型的學生開展針對性的教學。互動則是在研討的基礎上，通過老師與學生、學生與學生的互動，讓學生主動參與到課堂教學的過程中來。在人工智能課程教學過程中，教師通過課堂討論了解學生對于知識點的掌握情況，可以有針對性地設計教學內容，例如，對于學校積極性不強的學生，將人工智能理論內容與學生個人興趣范疇、社會產業發展及研究現狀聯系起來，能夠極大程度地提高學生學習的自主能力；對于基礎知識較為薄弱的學生，可以在教師的指導下查閱相關文獻資料，根據自己的理解撰寫心得報告，并在課堂或課外進行師生互動。像這樣研討與互動相結合的模式。有助于增強學生的探索和求知欲望，建立起濃厚的學習氛圍。(3)有效激勵式教學人工智能是引領未來的戰略性技術，人才需求量極大，對教師的教學水平也提出了更高要求，因此，進行有效激勵極為重要。在學生激勵方面，可以舉辦各類人工智能競賽項目，設置相應項目獎學金，吸引學生參與實踐，調動學生做研究、發論文的積極性。例如，教育部主辦的中國研究生人工智能創新大賽，圍繞新一代人工智能創新主題，激發學生的創新意識，提高學生的創新實踐能力，為人工智能領域健康發展提供人才支撐。高校也可以借鑒這種模式，在各學院乃至全校開展此類競賽項目，激發學生的創新能力與團隊合作能力，鼓舞更多學生加入到人工智能課程的學習中來，激發其學習興趣。在教師激勵方面，在教師聘任和提升過程中把參加學生課程制定、課堂與課外作業、課程項目和論文指導等看作教學任務的一部分，鼓勵教師積極參與這些活動。(4)學科滲透式教學人工智能學科知識融合程度較高，學科交叉性強。基于人工智能的學科交叉性特點，增強管理類人才對學科應用的領悟，可以采取開展學科滲透式教學的方法。從2015年起，國務院和教育部先后印發了《國務院關于積極推進“互聯網+”行動的指導意見教育》、《高等學校人工智能創新行動計劃》等文件，“互聯網+”、“智能+”已經滲透到各個領域，人類進入數字經濟時代，社會需求“技術+管理”的高端復合人才。例如，基于工業4.0和強國戰略，人工智能技術在智能制造的應用極為廣泛。上海理工大學非常重視少數民族預科班的教育質量。為增強少數民族管理類人才對該領域應用的認識，我們請機械工程、能源動力領域的相關專家以授課或講座的形式，進行相關領域知識和發展趨勢的講解，使學生理解更為透徹。此外，在教學實踐過程中，還可以用舉辦人工智能知識交流會、線上人工智能論壇等形式，促進不同專業間老師、學生對于人工智能知識模塊的見解，相互交流、滲透和學習，從而推動人工智能課程教學的改進。

2.2教學內容設置

篇（11）

中圖分類號：V453 文獻標識碼：A 文章編號：1009-914X（2017）15-0391-01

1 空中交通管理現狀分析

空中交通管理工作是利用現代更為先進的技術要素來實現對飛機飛行狀態的跟蹤、管理和控制，借助技術平臺反饋諸多數據和信息。這是保證飛機平穩、安全飛行的重要條件。空中交通管理的主要工作就是及時維護和管理空中交通安全運行過程中出現的問題，科學控制整個空中交通運行環境中的飛行秩序，以保證飛機飛行的安全性和暢通性。空中交通管理工作的開展需要專業的空中交通管理人員，其主要負責空中交通管理服務工作和緊急應對操作，掌控某段時間內空中交通流量值，并根據交通流量情況采取一系列的管理措施，旨在確保飛機的正常飛行。現如今，我國交通管理體系不完善，管理技術不夠成熟，交通管理評估體系不健全，這些都是當前亟待解決的重要問題。

目前，我國在空中交通管理上的規范充分借鑒了國外的相關內容，仍舊保持著國外的交通管理方式，借助國外的相關規范和條文，實現對國內空中交通的有效管理。相較于國內，國外在空中交通管理上的規范更為成熟，起步比較早，且發展速度比較快。比較國內外的交通管理體系，國外的更加具體、完善。在交通流量統計上，我國借鑒了美國的ETMS空中流量管理系統，還適度參考了來自歐洲的CFMU中央流量空中交通系統，將多種先進的技術相互結合，最終形成了先進的管理體系，為空中交通管理工作的實施提供了條件。

2 空中交通管理人工智能系統構成簡述

人工智能技術在空中交通管理中的應用有助于建立人工智能輔助系統，建立新的空中交通管理模式。“但不要忘記采用不同的技術和運作概念也會帶來不同的空中交通管理模式，特別在新技術層出不窮的今天，我們更不能忽略這個方面。”它能使空中交通流量管理高效、有序、安全，有效提升空中交通的空間與時間利用率，對空中飛行沖突進行有效的預測與解決。空中交通管理的核心是科學合理安排空中交通流量。飛行流量的智能化管理、飛行沖突的預測、飛行沖突的解決等方面是人工智能輔助系統研究的側重點。空中交通管理人工智能輔助系統由飛行流量管理模塊、沖突探測與解脫模塊、輔助決策模塊等三個附屬系統構成。這幾個模塊間的關系是在沖突探測與解脫模塊與飛行流量管理模塊之中滲透輔助決策模塊，最終形成智能飛行流量管理、智能沖突探測與解脫模塊系統，它們能夠為空中管制員提供有效的決策輔助信息，切實減輕空中管制員的工作負擔，提高空中飛行的安全性與管制效率。

3.人工智能系統在空中交通管理中的實現方式

在空中交通管理過程中，相關技術人員需要科學應用人工智能技術，保證可以提升空中交通管理工作質量。

3.1 人工智能系統飛行流量管理輔助決策的實現途徑

人工智能系統中的子系統模塊飛行流量管理模塊主要結合了空域資源的空閑概念和輔助決策以及A算法。人工智能系統飛行流量管理模塊主要在飛行流量管理管理數據庫的基礎上，對相關的數據進行存儲和讀取，并對空中交通流量進行預測，以預測飛行沖突。在建立A算法數學模型時，主要參考基本容量模型。A算法數學模型主要用來對空中航班您進行靜態和動態的排序，人工智能系統就是通過這種途徑實現飛行流量管理輔助決策的。

其中在建立飛行流量管理數據庫時，要給予充分的重視，因為保證飛行流量管理數據庫的建設客觀、準確是非常重要的。因為，飛行流量管理數據庫中的數據可以直接的影響到輔助決策的有效性，如果數據不準確，那么人工智能飛行流量管理模塊所做出的輔助決策也就沒有任何參考價值，因此，要保證飛行流量稻菘庵械氖據及時、準確和可靠。另外，ODBC是開放數據庫間的互相連接的基礎，也是進行連接的標準，還可以提供標準接口給SQL語言的存取；然后再對數據庫的信息進行仔細的分析，通過飛行動力學計算出飛機降落的具體地點和時間，以便合理的對航班進行安排；在預測飛行流量沖突時，主要是通過比較流量和相應的容量，將相關的沖突的飛機架次、沖突時間和沖突地點列出來。

3.2 人工智能系統飛行沖突探測與解脫輔助決策的實現途徑

人工智能系統中的飛行沖突探測與解脫輔助決策系統模塊主要的工作就是將高效的避免飛機碰撞的方案提供給空中交通管制員，管制員作為一名工作人員，在工作中必定會產生一定的誤操作，這也是不可避免的，然而，飛行沖突探測與解脫輔助決策系統可以對管制員決策中存在的不足進行彌補，并分析飛行沖突的情況，以找出有效的解脫方案。

飛行沖突探測與解脫輔助決策系統模塊在進行推理時，為了完成其推理過程，需要遵循一定的規則：避免碰撞方案確定規則、航空器優先級別評定規則、建立避撞路線規則等。

4 空中交通流量管理措施

4.1 對空中流量進行實時控制管理

在行業中，實時流量控制是極為有效的流量管理措施，但是這種手段的技術性不夠，在實施中缺乏合理性，也不夠靈活。雖然空中管理系統流量控制工作，但是很多時候并不是空中管理因素導致的。實時的流量控制是航空以及機場等各方面保障能力受到限制，空中管理單位及時響應進行的，比如遇到惡劣天氣或者突況。各單位之間對信息的掌握是不對稱的，并且不能及時傳遞信息，因此空中管理系統通常是被誤解的。不僅需要對先進的流量管理軟件進行開發研究，使流量控制更加科學合理，還能夠使信息傳輸和流通的渠道得以拓寬，使關鍵性的信息能夠得到很好的傳遞，而且各單位之間也能有足夠的時間應對空中的不利影響。

4.2 擴大空域自由

如果空域有很大的自由度，飛行流量的疏散程度就會增大，能夠很好的解決空中交通擁擠的問題。如果航空器飛行的空域范圍比較小，空中交通流量集中的程度就會增大。當前科學技術不斷發展，作為空中交通管理部門，需要對飛行模式進行改變。在實際工作中，如果航空器不需要地面導航制定的航線飛行，地面管制單位有比較先進的雷達系統進行控制，空中交通飛行的安全性和運行效率就會得到提升，能夠高效的利用空域，增加飛行的流量。

4.3 優化空中交通流量管理方式

當前我國空中交通流量管理水平還比較低，現有的管理方式無法滿足空中交通流量的需要，主要是由于管制手段、方式等有效性不強，不同領域間的溝通不足，使區域管理方式也存在比較大的差異，管理效率不能得到全面提升。我國東南沿海比較發達的地區使用雷達進行管制，但是中西部經濟欠發達地區，還使用程序管制方法。雷達管制的飛行間隔時間會減少，能夠使空域容量增加，空中流量更加順暢。

結語

在控制交通管理過程中，相關技術人員需要科學應用人工智能技術，并對其進行全面的分析與處理，創新人工智能技術的應用方案，并針對人工智能技術等全面開展相關活動。

參考文獻：

[1] 湯錦輝，王沖，程曉航，董志強，邵欣.基于多智能體的空中交通管理智能技術[J].指揮信息系統與技術，2016，06：17-23.

[2] 陳志敏.淺析我國民航空中交通管理問題[J].科技與創新，2016，07：43.