時間：2022-11-15 01:04:59
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1 繼電保護中的人工智能技術應用概況
1.1 人工智能技術的應用現狀
人工智能技術的應用在目前還處于較為初級的階段，其也僅僅是體現自一些局部領域。相對于繼電保護設備中，人工智能技術的應用還較為廣泛。早在20世紀人們就已經能夠利用電磁繼電器對電力系統進行初步的保護。但是由于其磁效應也會對繼電保護的可靠性造成一定的影響，所以在很長一段時間內都未能取得突破性的進展。但是隨著數字繼電保護裝置的逐漸運用以及以數控為基礎的智能化斷路器等新原件的開發，使得繼電保護設備的保護效果得到明顯的提升。這也為人工智能技術的發展奠定了良好的基礎。所以，人工智能技術處于一種高速發展的階段。
1.2 人工智能技術應用的作用
人工智能技術的應用不僅能夠讓繼電保護裝置的運行效率更高，而且還能使得其可靠性得到全面的提升。其各種智能化程序的應用還能使得人力以及物力得到大幅度的節省，使得成本效率也能得到持續性的降低。尤其是在主電路以及輔助電路中，繼電保護人工智能技術的應用，能夠使得其負載降低，從而讓電力的運行更加的流暢，減少了故障出現的機率。
2 繼電保護中人工智能技術的分析
2.1 計算機網絡基礎
在進行人工智能技術的應用過程中，其必須利用網絡計算機進行相應的程序設計，而且在設定之后，其微機線路首先會對硬件進行保護。這也是繼電保護的基礎。其硬件設施一般會在控制電路系統之中，而計算機網絡化也是根據控制電路的變化情況對繼電器進行相應的調試。目前，很多供電企業已經逐漸在開發32位硬件保護系統。這對于人工智能化技術具有很好的促進作用。同時，在對硬件進行保護的過程中，實質是對整個網絡系統進行保護。這種保護模式也是計算機逐漸網絡化的門戶。 電力系統對微機保護的要求不斷提高，除了保護的基本功能外，還應具有大容故障信息和數據的長期存放空間，快速的數據處理功能，其信號的輸入以及以及輸出也需要多方面的協調。所以利用計算機網絡基礎對人工智能技術進行應用可以推動電力系統的自動化。
2.2 人工神經網絡
人工神經網絡是基于電力系統中的一種電路模擬。因為電路雖然以神經系發散出去，但是從另外一方面而言其具有很強的規律性。無論是串聯電路還是并聯電路，其電壓、電流都具備一定的規律。而人工神經網絡就是從電路系統中入手，對其電路進行全面的模擬，然后以計算機作為軟件基礎，實現繼電保護裝置對整個電路的全面監控。而且其還能對電路做出全方位的診斷，應用ANN技術實現故障診斷不同于ES診斷方法。ANN方法通過現場大量的標準樣本學習與訓練，讓整個電路逐漸實現了數字化的基礎。從而實現人工神經網絡對整個繼電保護裝置的全面反饋。
2.3 數字繼電保護的智能化
在整個人工智能技術的應用中，數字電路的應用也必不可少。其能夠有效地實現斷路器的智能化，與傳統的電磁繼電保護相比明顯存在一定的優勢。其主要是對一些小型機組以及變壓器和電動機進行相應的保護。在低壓電路中的應用表現的十分明顯。例如：過流繼電器，其在控制電路中，通過對主電路電流的監護，將其控制在一個正常的數值內，如果電力系統出現電流過載，那么過流繼電器就能夠在第一時間將電源進行切斷，這樣主電路中的電流互感器也會出現相應的電流過載感應，從而對電磁繼電器發出相應的反饋信號，這樣就能夠實現電氣二次設備的保護。這也是數字繼電保護智能化的核心所在。
3 結語
繼電保護中的人工智能技術應用十分關鍵，其是提升繼電保護裝置可靠運行的基礎。在進行人工智能技術應用的過程中，一定要結合實際情況。對其硬件以及軟件基礎進行全面的分析，并實現人工智能化。只有這樣繼電保護裝置在人工智能化基礎中的應用才能更加地廣泛。
參考文獻
引言
人工智能技術已經成為當今計算機網絡信息科技的重點產業，在國民經濟發展中占有重要比重，加強人工智能技術的信息管理領域的應用可以極大的提高信息處理的效率和信息的準確性，不會因為面對海量信息而無法找到一條有用信息而苦惱，通過人工智能技術可以快速準確的識別數以億計的海量信息，完成信息優化組合，因此，大力發展計算機人工智能技術，可以極大的提高信息管理的效率。
一、人工智能技術的發展概述
人工智能技術是一種借助于計算機語言和電子計算機將多種學科知識綜合而形成的一種高科技技術，使其具有和人的思維類似的方式，產生多種類人行為結果[1]。當前人工智能技術在各種信息管理領域都有很好的應用，比如在信息傳播領域中智能電視的出現可以根據人們的愛好自動的播放人們喜歡的節目并記錄這種愛好，同時通過不斷的強化為人們喜好推送感興趣的信息。在對車牌的信息的管理中可以借助于人工智能技術快速識別車牌信息和車主信息，并在計算機中通過人工智能技術進行交通違法的處理和判斷。人工智能是在上世紀由一位美國科學家提出的，共計經歷了三個階段的發展，首先是由人的推理變為機器的推理；其次是隨著機器人的出現，可以在復雜的多變的信息環境中找到人類所需要的信息，并進行簡單的類人思維活動；最后是人工智能技術的出現，并顯示其極強的類人思維能力，可以代替人類完成更加復雜的信息的處理和判斷，完成多種人類需要的工作。
二、人工智能技術在信息管理中的多種能力
2.1海量信息的快速處理能力
隨著智能設備的普及，每天都會產生海量的數據信息，而這些信息包含文字、圖片、視頻、語音等，面對海量的信息，借助于計算機網絡系統中的人工智能技術，可以提高信息管理的效率，通過不斷的優化人工智能技術，了解信息管理中存在的問題，不斷的優化人工智能模型，可以對大量不確定的信息進行識別，將大量信息進行分類整理，提高信息的質量和節約存儲設備。
2.2與計算機的協同能力
隨著高新技術的不斷發展和計算機技術的大量普及，辦公逐步網絡化和電子化，人工智能機在信息管理中的應用規模也在不斷的擴大，通過運用人工智能技術，可以不斷的強化信息管理的安全和信息有效性的增強，通過人工智能對不同信息進行智能監控，不斷的完善信息管理的流程，不斷的提高信息傳輸和搜索的效率。
2.3類人的思維能力
隨著信息量的逐步增加，通過應用人工智能技術對大量的數據庫中信息利用網絡管理協議進行管理，保證信息管理措施的有效應用，通過人工智能融入到信息管理中，可以借助于人工智能技術及其強大的學習搜索能力進行信息的收集和整理，為人類科學決策提供支持。
三、人工智能技術在各種信息管理場景中的應用
3.1垃圾郵件識別場景中的人工智能技術應用
隨著人們工作任務逐漸增加，電子郵件的交往日漸頻繁，在保證信息安全的前提下，智能型反垃圾郵件系統可以對用戶接收到的各種郵件進行智能檢測和分類，智能識別各種垃圾郵件并標記，讓用戶對垃圾郵件進行及時處理，同時根據用戶對各種郵件的厭惡，做出進一步的細致分類，減少用戶受垃圾郵件的干擾，保證計算網絡的安全和工作的高效。
3.2家居信息管理場景中的人工智能技術應用
隨著物聯網技術的發展，各種電氣化的產品在人們日常生活中逐步增加，對各種家電設備的應用提出了更高的要求，通過對各種家電設備信息進行收集和管理，綜合運用人工智能技術實現對各種家電的完美應用，實現各種家具的如電飯煲智能開啟和關閉、室內環境的智能清潔等，可以極大的提高人們的生活質量和效率，節約時間成本。
3.3教育知識信息管理場景中人工智能技術的應用
隨著我國中小學到各類大學教育信息的逐漸增加和計算機網絡的應用增加，將教育知識信息和人工智能技術結合，可以極大的提高教學質量和效率。這是由于人工智能技術的核心是基于大量的知識數據庫，而數據庫中存儲有大量的教育知識信息，老師在教育教學知識信息傳授的過程中，人工智能技術可以快速的提取所需要的各個知識點，并進行優化組合，提高教育知識信息利用效
四、結語
1、人工智能的概念
人工智能（Artificial Intelligence，簡稱AI）是計算機科學的一個分支，它探究智能的實質，并以制造一種能以人類智能相類似的方式做出反應的智能機器為目的。人工智能的產生和發展首先是一場思維科學的革命，它的產生和發展一定程度上依賴于思維科學的革命，同時它也對人類的思維方式和方法產生了深刻的變革。人工智能是與哲學關系最為緊密的科學話題，它集合了來自認知心理學、語言學、神經科學、邏輯學、數學、計算機科學、機器人學、經濟學、社會學等等學科的研究成果。過去的半個多世紀以來人工智能在人類認識自身及改造世界的道路上扮演了重要角色。一直以來，對人工智能研究存在兩種態度：強人工智能和弱人工智能，前者認為AI可以達到具備思維理解的程度，可以具有真正的智能；后者認為研究AI只是通過它來探索人類認知，其智能只是模仿的不完全的智能。
2、人工智能的發展
對于人工智能的研究一共可以分為五個階段。
第一個階段是人工智能的興起與冷落，這個時間是在20世紀的50年代。這個階段是人工智能的起始階段，人工智能的概念首次被提出，并相繼涌現出一批科技成果，例如機器定理證明、跳棋程序、LISP語言等。由于人工智能處于起始階段，很多地方都存在著缺陷，在加上對自然語言的翻譯失敗等諸多原因，人工智能的發展一度陷入低谷。同時在這一個階段的人工智能研究有一個十分明顯的特點：對問題求解的方法過度重視，而忽視了知識重要性。
第二個階段從20世紀的60年代末到70年代。專家系統的出現將人工智能的研究再一次推向。其中比較著名的專家系統有DENDAL化學質譜分析系統、MTCIN疾病診斷和治療系統、Hearsay-11語言理解系統等。這些專家系統的出現標志著人工智能已經進入了實際運用的階段。
第三個階段是20世紀80年代。這個階段伴隨著第五代計算機的研制，人工智能的研究也取得了極大的進展。日本為了能夠使推理的速度達到數值運算的速度那么快，于1982年開始了“第五代計算機研制計劃”。這個計劃雖然最終結果是以失敗結束，但是它卻帶來了人工智能研究的又一輪熱潮。
第四個階段是20世紀的80年代末。1987年是神經網絡這一新興科學誕生的年份。1987年，美國召開了第一次神經網絡國際會議，并向世人宣告了這一新興科學的誕生。此后，世界各國在神經網絡上的投資也開始逐漸的增加。
第五個階段是20世紀90年代后。網絡技術的出現和發展，為人工智能的研究提供了新的方向。人工智能的研究已經從曾經的單個智能主體研究開始轉向基于網絡環境下的分布式人工智能研究。在這個階段人工智能不僅僅對基于同一目標的分布式問題求解進行研究，同時還對多個智能主體的多目標問題求解進行研究，讓人工智能有更多的實際用途。
3、人工智能可否超過人的智能
那么人工智能可否超過人的智能呢？關于這個問題可以從下面幾個方面來分析：
首先，從哲學量變會引起質變的角度來說，人工智能的不斷發展必定會產生質的飛躍。大家都知道，人工智能從最初的簡單模擬功能，到現在能進行推理分析 （比如計算機戰勝了國際象棋世界冠軍），這本身就是巨大的量變。在一部科幻電影中，父親把兒子生前的記憶輸人芯片，裝在機器人中，這個機器人就與他的兒子死去時具有相同的思維和記憶，雖然他不會長大。從技術的角度來說，科幻電影中的東西在不久的將來也可以成為現實。到那個時候，真的就很難辨別是人還是機器了。
第二，有的人會說，人工智能不會超過人的智能，因為人工智能是人制造出來的，所以不可能超過人的智能。對于這個觀點，我們這樣想一想，起重機也是人造出來的，它的力量不是超過人類很多嗎？汽車也是人制造出來的，它的速度不也遠超過人類的速度嗎？從科學技術的角度來說，智能和力氣、速度一樣，也是人的某個方面的特性，為什么人工智能就不能超過人類的智能呢？
第三，還有的人認為，人工智能是人制造的，必有其致命的弱點，所以人的智能勝于人工智能。我認為這一點也不成立，因為人與機器人比較，也可以說有致命弱點，比如說人如果沒有空氣的話，就不能生存，就好比是機器人沒有電一樣。再比如，人體在超過一定的溫度或壓力的環境下，不能生存，在這一點上，機器人卻可以遠勝于人類。因此，在弱點比較方面，我認為人工智能的機器人并不比人差，在某些方面還遠勝于人類。
第四，隨著科學技術的發展，人工智能不單需要邏輯思維與模仿。科學家對人類大腦和精神系統研究得越多，他們越加肯定情感是智能的一部分，而不是與智能相分離的，因此人工智能領域的下一個突破可能不僅在于賦予它情感能力。
4、結束語
人工智能一直處于計算機技術的前沿，其研究的理論和發現在很大程度上將決定計算機技術、控制科學與技術的發展方向。今天，已經有很多人工智能研究的成果進入人們的日常生活。將來，人工智能技術的發展將會給人們的生活、工作和教育等帶來更大的影響。
參考文獻：
中圖分類號：TM76 文獻標識碼：A 文章編號：1674-7712 （2013） 08-0000-01
一、人工智能技術與電氣工程自動化之間的關系
作為一門新興的學科，人工智能主要是利用模擬智能的方法，進行系統的開發和研究其理論、技術、應用等。人工智能作為計算機科學中的一個分支，主要是研究運用智能的實質，從而產生出來的一種新型的智能機器。它通過模擬人類智能的方式，對各種功能做出反應，人工智能領域的主要研究對象是自然語言的處理、機器人等等，在最近幾年，這方面的研究取得了飛速的發展，它涉及到語言學、控制論、信息論等等多個方面的一門學科，在計算機領域的應用最為廣泛。人工智能領域所研究的主要目標是通過程序控制機器去實現一些人類智能完成的非常復雜的工作。它是新興的計算機科學的一個重要的分支，對智能的實質做出了解釋，并且在這樣的基礎之上產生出能夠與人類智能相匹配的智能機器人。它是以圖像的識別、語言的識別、機器人、專家系統以及對自然語言的處理等為主要研究內容的系統。而電氣工程的主要研究內容是與電氣工程相關的自動控制、信息處理、電子電氣技術、系統運行、計算機與電子應用、研制開發等。隨著科學技術的不斷地發展與更新，計算機技術在我們生活各個方面越來越重要。計算機編程技術的快速發展加快了自動化運輸、信息傳播的應用。人類的大腦是最為精密的儀器，而計算機編程就是通過對人類大腦的模仿，進行信息的交換、處理、分析、收集、回饋。所以對人類大腦技能的模仿能夠對電氣工程自動化的發展起促進作用。同時增強計算機系統在生產、交換、流通、分配方面的作用，從而能夠實現電氣工程的自動化，使得人力只能的投入降低，不斷地提高機器的運行效率。
二、人工智能控制器的優點
在很多情況下，控制對象的動態方程是非常復雜的，要想對其精確地掌握非常困難，所以在控制對象模型的設計過程中，通常會出現很多的不確定因素，比如：參數變化、非線性時等等，這些信息通常情況下是沒有辦法掌握的。所以在設計人工智能控制器時，只需要根據響應時間、下降時間的不同，不需要來控制對象的模型，然后通過自身的適當調整就可以提高其性能。比如，在上升時間方面，相比較于最優秀的PID控制器，模糊邏輯控制器要快2倍；在下降時間中，模糊邏輯控制器相比較于最優秀的PID控制器，速度要快4倍；相比較于傳統的機械控制器，人工智能控制器即使在現場缺少控制專家的指導的情況下，它能夠通過相應數據來設計，這樣就更加方便于調節；還可以根據相應的信息、運用語言等方式來設計。人工智能控制器具備較強的穩定性，在陌生數據被輸入時會產生很高的估計，從而忽略驅動器對它的影響。在沒有使用人工智能控制器的情況下，某些控制對象也能夠產生較好的效果，但是，對于某些其他的控制對象來說，并不能夠產生同樣的很好的效果，因此，在設計的過程時必須要實際情況區別對待。在模糊化和反模糊化的過程中，通過采用規則庫、隸屬函數、適應模糊神經控制器，就能夠達到精確地實時確定的目的。但是，只有使用系統技術才能夠獲得穩定的解，實現精確確定，然后通過與簡單的結構配置，就可以實現迅速地實現信息快速收集和自行調控。
三、人工智能技術電器工程自動化中的應用現狀
（一）人工智能技術在自動工程自動化應用的現狀
在人工智能技術的不斷地發展進程中，研究人員也積極地進行將其應用于電氣工程自動化控制的研究，比如，怎么能夠利用人工智能系統來預測和診斷設備故障、設計電器產品的保護優化與控制等等。在優化設計的應用中，電氣設備的設計時需要能夠綜合地運用電器電路、電磁場等知識，同時還需要具備豐富的經驗，這是一個非常繁瑣的工作。以往在設計產品的時候，主要是根據實驗數據分析和經驗總結，通過人工的方式來設計很難在設計的過程中獲得最佳的設計方案。隨著計算機人工智能技術的發展，計算機輔助設計在電器產品的設計中逐漸代替了人工設計，從而極大地縮短了產品的開發周期。特別是在引進人工智能技術以后，進一步促進了CAD技術的發展，使設計產品的質量和效率都得到了大幅度的提升。
（二）電氣工程自動化中的人工智能技術應用
1.人工智能技術在電氣設計方面的應用主要有專家系統和遺傳算法兩種方式。其中的遺傳算法在產品的優化設計上有非常重要的作用，是一種優化的先進算法，電氣產品的人工智能化設計中，遺傳算法的應用很多。
2.一般來說，電氣設備的故障征兆和故障的形成特征之間有著很多必然和偶然的關系，這種非線性、不確定性的特點可以通過人工智能的方式發揮故障診斷優勢。在電氣設備的故障診斷中人工智能技術的應用有：模糊邏輯、神經網絡和專家系統等。例如，在電力系統之中，作為重要設備的變壓器的人工智能故障診斷應用，得到了很多學者的關注。目前，變壓器的故障診斷的方法通常是通過分析變壓器油中分解出來的某些氣體，然后利用計算機系統分析氣體的含量與成分診斷變壓器故障范圍。另外人工智能診斷故障技術在電動機和發電機等方面也有了長足的發展。
3.人工智能在直流傳動中的應用
人工神經網絡在識別模式和處理信號方面得到了廣泛的應用，利用人工神經網絡的非線性函數估計的一致性特征，將其應用于電氣傳動控制領域得到了顯著效果，它的優點就是無需被控系統的數學模型、具有良好的一致性和對噪音不敏感。此外，可以利用人工神經網絡的并行結構，運用于多傳感器輸入處理，比如，在診斷系統、能夠有效增強條件監控中的決策可靠性。近年來，傳感器數量在電氣傳動中很少，但是在有些情況下，多個傳感器又可以降低系統對特殊傳感器缺陷的敏感性，不需要過高的精度和復雜的信號處理。
四、結語
總之，人工智能指的是人類制造的具有自動化特征的機器所表達出來的智能。智能理論的運用，人工智能技術在自動化方面的發展，促進了電氣自動化控制系統的全面發展，提高人們的生活水平提供了很多便利。而且，人工智能在電氣自動化領域的應用將會越來越重要。
參考文獻：
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。
中圖分類號TM92 文獻標識碼A 文章編號 1674-6708（2012）72-0083-02
電氣自動化是一門以電氣系統的運行、控制、研發為對象的實踐應用性學科。人類社會發展到當代，解放人類的雙手，最大程度實現機械運行與控制的自動化。全面應用人工智能技術的最新成就，充分推動電氣設備自動化的進一步深化發展，提高其系統運行趨于智能化的同時，人工智能技術的應用還利于強化系統工作的安全性、穩定性，有利于企業生產效率的提升以及市場競爭力的增強。
1 人工智能技術研究與應用的現實情況
近年來，大量科研單位以及專業院校都在人工智能技術的創新與研究以及其電氣設備控制系統中的應用上開展了大量工作，人工智能用于電氣設備系統的結構設計、故障診斷、預警、監控以及自動保護等方面都達到了一定的水平。
以結構設計方面為例，因電氣設備系統結構設計復雜性高，涉及到諸如電路、電磁、電機電器應用等等大量的學科專業知識，更要求工作人員有豐富的實踐經驗。目前，在數字技術空前創新發展的背景下，電氣產品及其控制系統的設計工作業已轉向了CAD，使得新產品新系統的構建周期顯著縮短。在此基礎上加入人工智能技術，系統設計的質量以及速度都可得到全面提升。
此外，人工智能技術在進行電氣設備系統故障控制與預警方面也有非常獨特的優勢。電氣控制系統出現故障之前征兆呈非線性，因此人工智能技術中的模糊邏輯、神經網絡等等部分可以充分發揮其優勢。
最后是人工智能技術在電氣自動化控制系統中的運用，主要的技術方法有、神經網絡、專家系統以及模糊控制三種，其中以最后一種控制技術最為簡便，可應用性最強。人工智能技術在電氣自動化控制系統中以AI控制器為主，其可以視為非線性函數近似器。與一般的函數估計設備相比較，AI控制系統在進行設計時不一定必須工作對象的具體模型，這就避免在設計時需要考慮控制對象模型本身的參數變等不確定性。此外，其性能提升的空間比較大，而且易于調節，一致性強，對于新的數據信息適應性良好；配置成本低而且更新簡便、抗干擾能力強。
2 電氣自動化控制系統中人工智能技術的具體應用
電氣自動化控制系統當中，人工智能技術的應用有兩種，一是直流傳動控制；另一種是效流傳動控制。
在直流傳動控制中，人工智能技術的應用有模糊邏輯控制技術為主，有Mamdani與兩種可用于調速控制系統。它們均具備規則庫部分，規則庫實質上是一個if-them的模糊規則集合。以后者為例，它最主要的規則就是“if x=A,且y=B,則z=f（x，y）z則z”。其中的都是模糊集。模糊控制設備以推理機為核心部分，它負責模仿人腦的智能化決策以及模糊控制命令的推理。除此以外還有模糊化部分、知識庫部分以及反模糊化部分，第一個部分是通過多種不同形式的函數對所輸入的變量做出測量，并將其量化、模糊化；第二部分就是由數據規則以及語言控制庫構成所構成的知識庫，本庫設計時就是應用專家的知識與經驗對電氣設備進行控制，在建立設備模型時，模型操作設備依據人工神經網絡系統的推理機制進行模型建設；最后是以模型參數量化與中間平均技術等模糊化技術的應用。
除了模糊邏輯控制技術以外，還有人工神經網絡控制技術。這種技術主要用于不同模式的識別以及各種信號的處理，可以在電氣傳動控制工作中發揮有效作用。這種技術以并行結構為主，適用范圍比較廣，可以大大提升條件監控、診斷系統的準確性；該控制技術最常用的學習策略是誤差反向傳播，也就是說在網絡具備充足的隱藏層、結點和恰當的激勵函數的情況下，多層人工神經網絡只要利用反向傳播就可以計算出對應的非線性函數近似參數，大大提高網絡運行速度。
在交流傳動控制中，人工智能技術的應用也同樣有模糊邏輯與神經網絡兩種具體運用。
就模糊邏輯而言，到目前為止均以模糊控制器直接代替原有的普通速度控制設備為主，不過西方某大學研發了一種高性能的帶有多個模糊控制器的全數字化傳動控制體系，該體系所帶有的模糊控制器即可以用來代替普通的速度控制設備，又可以用于執行它控制任務。
就人工神經網絡控制技術而言，實踐研究中以其對交流電氣設備及其驅動環境參數監測及診斷為主。人工神經網絡用作步進電動機控制時，可采用一般的反向轉波計算方法，就是通過實驗數據的應用，通過電機負載轉矩以及電機的初始速度最終確定智能監控系統可監測的最大速度增加值。這種設計方案的實現，要求神經網絡具備識別三維圖形映射的能力，以便達到比常規梯形控制計算模式強的控制成效。在此模式下，人工神經網絡可以大大縮減電氣自動化系統定位所需要的時間，并且強化對于負載轉矩以及非初始速度變化范圍的控制工作。人工神經網絡的結構以多層前饋型為主，具體可分為兩個系統：系統一是在辨識電氣動態參數的基礎上對通過定子的電流進行自動調節與控制，系統二是在辨識機電系統的運行參數基礎上對轉子速度進行自動調節與控制。
3 結論
電氣自動化控制系統作為提高電氣設備的生產能力、流通交換速度的重要環節，脫離了人力操作控制，最大程度實現智能化，不僅可以為企業節約人力成本，而且有利于生產效率的增加。人工智能技術是專門研究人類智能模擬的科學，其應用范圍以問題求解、邏輯推理、語言理解、以及專業知識數據庫和自動性強的機器人等多個方面，最大的特征就是自動化。即以推動機械向人類行為意識能力靠攏，從這個意義上來說，人工智能技術在電氣自動化控制系統中的應用前景非常廣闊，在數字控制理念的指導下，傳統上使用的控制器設計技術將逐漸會為控制效果更好的人工智能軟件技術所取代，因此有關單位與部門須加強這方面的技術研究力度。
在人工智能技術發展的前提下，為新時代的生產創新提供了基礎，將人工智能運用于電氣自動化控制中，有利于礦山在開采過程中更加科學與合理，在提升工作效率的同時有利于保持工作水準的穩定。因此深入研究人工智能對電氣自動化控制的影響有利于促進社會生產的升級與發展，最終加快我國各行各業與電氣自動化控制的融合，為我國智能化社會生產提供有力條件。
1計算機人工智能技術特點與發展現狀
1.1計算機人工智能技術的特點
（1）參數調整便捷。計算機與人工智能技術的機器操作對比傳統的控制器，主要的特征是操作更加簡單，更容易學習，同時對于機器的參數具有相關的資料進行解釋，對于各個參數之間的關系可以通過一體化的參數模型清晰可見，在調整參數時，能夠清晰了解對于機器操作的影響以及對于其他參數的影響。降低了實際工作中的操作難度，提高了使用便捷性。（2）控制器一致性較高。對比傳統的控制器，人工智能的控制器能夠根據自動化的模型，對于數據的輸入進行高效的計算與分析，使得工作人員在實際操作過程中，控制更加靈活,產品的規范性也更高，因此控制器一致性的提升有利于使用者的體驗感不斷提升[1]。（3）計算分析能力突出。對比傳統的礦山自動化控制器，計算器人工智能技術能夠在較短的時間內建立自動化模型，對于參數的變化，其他相關聯數值能夠迅速被更新，有效提升了自動化控制水平，為電氣自動化的發展提供了較高的促進作用。（4）操作簡便。計算機技術的發展促進了信息處理與數理處理的速度，能夠降低操作的難度使得普通的工作人員在工作過程中能夠充分發揮機器自動化的作用，降低對于相關的專家的依賴程度，只有工作效率不斷提升，才能為電氣自動化控制進一步發展提供了有利條件。
1.2計算機人工智能技術的意義
人工智能技術的含義是利用互聯網技術發展的新技術，借助互聯網技術與其他計算機知識降低重復性的工作，降低人力成本同時提升工作效率的技術[2]。計算機技術與人工智能技術的區別是計算機技術需要人為操作才能發揮其自身的技術，而人工智能可以獨立自主的完成部分工作，人工智能技術對于未來社會的發展與進步提供了基礎。
1.3計算機人工智能技術的應用現狀
人工智能技術的功能強大能夠包含多個處理器，并且針對不同的處理器提供不同的開發策略。在傳統的電氣控制系統中，其控制器一般情況下只能包含較少的處理器，所以處理控制器的功能受到限制。而人工智能的處理器豐富，最常見的包括模糊處理器、神經處理器等。正是由于人工智能的多處理器共同運行的優勢，從而改變了傳統的由于處理器問題影響行業發展運轉質量的現狀。例如在電力行業中，變壓器的性能指標與發電器的性能指標，隨著計算機人工智能的不斷發展，電力系統處理器的容量不斷的擴大，電網中需要的電氣設備與種類也變得更加豐富，這是人工智能在其中發揮了重要的作用，人工智能技術不僅運用在礦山的開采中，同時涉及到我國的各行各業，例如醫療、航空、電力等。這些行業的系統運行較為復雜，從前期的智能化設備的設計到后期的生產使用與反饋，每個環節都需要結合調整改進與升級，保障各行業在使用人工智能技術的同時，行業發展更加迅速。
2計算機與人工智能技術在電氣自動化控制中的主要功能分析
2.1數據采集與處理功能
計算機與人工智能技術使得工作人員在實際工作中只需要掌握對電氣自動化控制面板的操作，工作人員不需要通過腦力開展大量的分析與計算，只需要對人工智能采集的數據進行及時的觀察與搜集即可，最終實現電氣自動化設備的進一步發展。
2.2系統的實時監控與警報功能
在電氣設備制造過程中，一般缺乏對于生產的實時監控，導致安全事故的發生時無法總結其他的問題，既為后期避免類似的問題提供參考依據，同時對于即將發生的異常問題，也無法觸發警報，因此需要對安全隱患進行及時的排查。而計算機人工智能技術的主要特點之一就是開展實時監控與警報功能，在生產過程中開展對于設備的實時監控，在發生異常情況時，能夠及時發出警報，通知工作人員對于電氣設備進一步運維與檢修，降低事故發生的概率。而對于沒有及時控制的事故，人工智能系統也能記錄事故發生的數據變化，為后期避免同類問題提供數據支持，為后期的生產升級提高基礎。
2.3操作系統控制功能
傳統的機械控制臺操作主要是依靠工作人員在控制臺的值班，輪流查看相關數據的情況。而人工智能技術主要借助計算機通過智能設備操作，不僅可以遠程操作而且可以對操作的人員實現不限區域、不限人員數量的操作，降低傳統電力控制臺對于操作人員的人數限制、位置限制等，為電氣設備自動化發展貢獻重要的技術。
3計算機與人工智能技術在礦山電氣自動化控制中的實際應用
3.1計算機與人工智能技術在礦山電氣自動化運用中的優勢
計算機與人工智能應用為礦山的開采帶來了較大的技術升級。其主要的優勢包括了以下幾個方面，其一是人工智能技術的控制臺可以借助編程語言，根據實際工作內容設置相關的控制臺，在實際操作過程中能夠快速索引到相關的信息與數據，對參數進行及時的調整；其二是能夠對相關的操作與作業現場進行實時的監控，監控的內容與范圍不斷擴大，同時監控的開展不會受到天氣與人員的影響，抗干擾能力突出；其三是人工智能技術可以結合其自身的技術特點能夠開啟更加優質的控制模式同時降低人力物力的損失。最后體現在對設備異常模式的控制，能在機器產生異常時及時出現報警與調整的模式，提升穩定性同時能夠協調人工智能的一致性。
3.2優化電氣設備的設計
礦山的開采需要隨著社會經濟的發展而不斷擴大，在礦山開采過程中借助電氣設備能夠高效的完成開采工作，滿足社會生產的需求。而現代化的開采設備需求對于礦山的開采具有重要意義。利用計算機和人工智能技術對于礦山開采的設備進行了設計優化升級，其中包括了從電子科學、機械設計等內容，而在設備的設計過程中，必須要縮短設計周期，搶占市場份額，將設計的成果投入到實際的礦山開采過程中。需要注意的另一個重點是由于開采設備設計到礦山開采的整體工作鏈條較長同時研發難度較大，但在技術研發過程中不能為了研發速度而忽視了對于技術優化的高標準，降低對于人工的依賴，減少人力資源的投入，有利于人工智能技術能夠集中力量優化設計，參數設置根據實際工作需要設計更加合理，提高數據準確性的同時提升的產品的性能。
3.3加強電氣系統運行的智能控制
智能化的機械設備能夠有效提高礦山生產的效率，先進的礦山開采效率與質量是現代礦產企業競爭力的重要來源，因此現代礦產企業想要保持競爭力，則必須使用將計算機人工智能技術與機械技術相互融合的電氣系統。在傳統設備控制器的基礎上，結合人工智能，工業生產中的數據處理與信息決策使用人工智能技術，提升人工智能技術對礦山開采的進一步發展。再通過人工智能技術做出相關開采的指令，實時掌握開采的情況與電氣設備的運行情況，一方面提升了礦山開采的效率，另一方面人工智能系統降低了大量重復性的工作內容，為人力資源的整合做出了重要貢獻。最后人工智能結合了計算機運算速度較快的優勢，使得系統能夠短時間內對信息進行批量化處理并做出正確的決策，為礦山自動化技術的進一步發展做出貢獻。
3.4提高電氣設備的故障診斷效率
礦山開采的過程中依賴多個設備同時運轉，且各個設備都是開采鏈條中不可缺少的因素，因此當某個設備發生故障則會影響到整體礦產開采的正常運轉，而依靠人工和傳統的控制器，故障排查工作的效率較低，不僅影響了生產安全同時也會影響企業的經濟效益。在此基礎上，發揮人工智能技術對于電氣設備的故障診斷升級對于礦山開采具有重要的作用，一方面人工智能能夠通過其專家系統與模糊理論相互結合，迅速掌握所有生產相關的實時數據，另一方面通過對系統進行智能化控制，找到故障產生的位置，對故障設備進行替換，降低設備故障對于礦山開采產生的影響，降低企業的經濟效益損失。
4結語
計算機與人工智能的發展，使得傳統的社會生產行業將機械技術與智能技術進一步的融合，推動了工業生產電氣自動化控制，提升了工作效率與工作質量。在傳統的控制器中，需要人工不斷操控控制臺調整機器的運行狀態，同時需要定期對于機器進行檢驗與維修，避免機器故障影響社會生產的正常運轉。人工智能的機器控制對于電氣自動化的發展是更科學高效的技術。計算機人工智能技術在礦山電氣自動化控制中的進一步運用，不僅能夠提升對于礦山開采的實時監控水平，同時能夠提高開采的效率與安全性，為礦山開采企業的發展提供了技術支持，最終為機器自動化控制應用提供了有利條件。
參考文獻
（1）大數據下科技信息處理的標準化體系研究相比傳統的科技信息，大數據環境下的科技信息的來源、類型、內容和數據格式更為復雜，制定和完善科技信息的標準化體系和內容是及其必要的。信息資源的標準化體系是保證信息有效存儲、處理、分析和利用的基礎和前提。本文認為將依據當前科技信息現狀，針對具體領域研究和制定大數據下的科技信息處理規范和建議是必要的。（2）大數據下的科技信息資源的建設方法研究借助大數據技術可實現科技信息的大數據處理與大數據存儲，實現多源異構的科技信息完成數據的存儲、處理、交換等功能。大數據下的科技信息資源的建設方法研究需要從數據本身和數據的組織兩個研究視角出發，分析梳理大數據環境下科技信息資源在建設中面臨的難點和關鍵性技術問題，研究和提出科技信息資源的知識組織系統框架和基本構建方法。（3）大數據下的科技信息資源的分析方法研究結合科技大數據特點，主要利用深度學習技術解決科技大數據的高維數據降維處理問題。研究和探索面向科技信息資源的分析方法，提出不同類型科技信息資源的關聯分析、重要性分析、主題演化路徑等深層次的信息分析方法和技術，通過系列分析方法和技術研發，解決科技信息資源管理工作中存在的問題，研究方法在實踐中進行創新和發展。世界的發展、科技的換代、媒介的延伸以及人文的變更，匯聚成一股巨大的洪流，加速了我們所處時代的變換，人工智能技術已經滲透到各個技術領域，以上問題涉及科技信息的組織和分析，需要人工智能技術的融合，即與人工智能技術的深度融合必將推動科技信息進入全新時代。
人工智能應用于科技信息領域的研究意義和主要研究內容
人工智能為解決科技信息的獲取和分析提供解決途徑（1）人工智能可拓展獲取科技信息的來源。從事智能分析的美國Stabilitas公司的首席運營官ChrisHurst認為：“人工智能可以擴大信息工作的范圍，不會遺漏那些有價值的細節。”科技信息同樣需要通過各種渠道獲取世界各國的同類信息，利用分布式網絡爬蟲等人工智能技術可獲取全世界的開源信息，包括文本和音視頻數據。（2）人工智能可加快處理科技信息數據的速度。美國中央信息局肯特學校教信息分析的校長JosephGartin認為：“梳理社交媒體來獲得信息并不是什么新鮮事，讓人耳目一新的是如今我們收集社交媒體數據的數量之大和速度之快。”海量的科技信息通過人工智能技術可以快速處理億萬比特的數據，從而了解世界各國同類信息或事件，將每天接收到的大量數據轉變為能夠用于政策和戰場行動的信息。（3）人工智能使科技信息的分析自動化、智能化。據俄羅斯通訊社報道，俄羅斯總統普京表示：“無論誰在這一領域中處于領先地位，都將成為世界的統治者。”普京認為：人工智能是未來權力的關鍵。利用自然語言處理技術、語音識別、圖像檢索等人工智能技術可以極大的提高信息人員檢索有用信息的速度。此外，知識圖譜作為人工智能的知識庫基礎，基于知識圖譜可實現分析對象的多維多步自動關聯分析，利用深度學習模型可大大提高多因素影響的系統分析，獲得更好的信息分析效果。主要研究內容（1）基于人工智能技術的科技信息的知識存儲和管理大數據下的科技信息具有海量、異構、跨媒體的特點，其知識存儲和管理需要對結構化或非結構化的跨模態數據進行語義智能化計算研究，以為統一語義范疇下的數據查詢提供便捷的元數據服務；對跨媒體知識統一組織進行研究，為不同關系結構，不同模態數據的統一存儲與管理提供結構基礎；同時，需要對跨媒體知識的更新進行研究，為動態的數據存儲與多變的業務管理提供支撐。最后，對跨媒體知識檢索與查詢進行研究，從實際的檢索和查詢業務角度出發，制定規則，優化性能，提升知識數據被獲取時的準確性與高效性。（2）基于人工智能技術的科技信息與知識的深度揭示與聚類加強科技信息資源的多源多模態數據整合關聯、信息抽取、不確定推理、機器學習、自然語言處理等人工智能技術研發與應用；利用人工智能技術實現科技信息資源的外在層面的資源整合，資源內在特征的深度聚合，實現科技信息與知識的深度揭示與聚類。通過可視化方式實現科技信息知識（研發技術、研發機構、研發人員等）的聚合、揭示與展示。其中重點利用語義分析技術、詞表/本體構建技術、知識圖譜技術、大數據分析等人工智能技術，通過可視化方式實現科技信息知識的聚合、揭示與展示；實現對格式各異、內容復雜的數字資源進行深層次的揭示，從資源外在層面的資源整合，深入到資源內在特征進行深度聚合，實現信息與知識的深度揭示與聚類，同時將科技信息知識服務嵌入知識交流之中。技術路線圖如圖1所示。（2）基于人工智能技術的科技信息前沿技術發現與預警研究前沿技術發現與預警旨在有效指導和開展科技研究，國內外已有研究在信息對象和研究方法上比較單一，信息價值和服務效果受限?？萍夹畔⑶把丶夹g發現與預警研究應更強調面向信息源的全面收集、處理、分析的一定程度智能化生產過程，更好的感知非完備信息，輔助信息用戶把不確定性預測變成更確定性預測。研究將不同類型的信息源進行整合、融合，多維度的分析科技前沿技術特征，從不同角度實現有價值信息的綜合疊加和映射，從中發現、分析和描述科技前沿技術問題，為科技領域專家實現科技前沿的準確辨識提供服務，實現有效的技術預警。技術路線圖見圖2所示。
基于人工智能技術的科技政策動態分析平臺設計
當前大部分機械化工廠中依舊存在許多員工，這些員工是來輔助自動化機器完成生產的，這不是說自動化機械無法做到流水線式的生產，而是在生產過程中，會出現各種各樣的問題，而自動化機器在出現問題后依舊會按照設定的程序進行生產，這樣就會導致生產出許多廢品，大大損害了工廠的利益。這樣的問題同樣出現在網絡安全方面，不管是國家還是企業，每年在網絡安全方面都投入了大量的人力與資金，即使是這樣，依舊面臨著黑客攻擊或者計算機病毒等一系列問題。在大數據時代背景下，由于病毒的種類和入侵方式呈現出多元化發展趨勢，傳統的網絡安全措施如：防火墻，可能對某些新型病毒無法進行有效識別而導致計算機受到危害。所以網絡安全一直是很多國家及企業所頭痛的問題。而人工智能的技術是未來的發展方向，被越來越多的人所重視，并且在網絡安全領域也得到了充分發展，使網絡安全的防御更加智能，在網絡安全方面是一項重大突破。
一、人工智能在網絡安全中所發揮的重要性
2019年12月12日，國家工業信息安全發展研究中心《人工智能中國專利技術分析報告》。據圖1顯示，我國人工智能領域專利申請呈快速增長，在2010年后增長速度明顯加快，2018年專利申請量為94539件，達到2010年申請量的10倍?？傮w上，國內的人工智能相關專利申請量呈逐年上升趨勢，并且從2015年往后增長的速度明顯加快，這代表我國對人工智能的重視力度提上了一個嶄新的臺階。當今社會中，多數市民不允許自己孩子多玩手機，在逐漸減少他們的上網時間，出現這種現狀的原因，一方面是怕耽誤孩子的學習，另一方面是因為家長覺得現在的網絡環境較差，網絡安全管理還存在較多的問題，怕自家孩子受網絡影響，學習到一些不好的思想，使他們的人生走上歧路。通過調查顯示，廣大市民提到計算機網絡問題時，總是避免不了三點：1、如何對自己的電腦進行加密，使電腦信息不外泄；2、如何屏蔽掉當前網絡上的不良行為及信息；3、如何保證自身的個人電話、身份證等信息不外泄。要想解決這些問題，就要從根本上入手，那就是解決網絡安全方面的問題，而引入人工智能，不僅可以有效加強計算機網絡技術方面的功能，還能使計算機最大限度地阻止各種不良信息的入侵，從而使計算機更加流暢且更智能的維護我們的上網環境[1]。
二、人工智能在網絡安全中的應用特點
當網絡中固有的安全防護措施，如：防火墻，當遇到人為操作的入侵后，就會稍顯無力。因為人為操控的入侵，會根據已有防火墻的特點，找出存在的薄弱點，從而達到入侵的目的。而在網絡安全中引入人工智能，能使網絡安全中已有的防護措施變得更加靈活，在攔截人為入侵及病毒檢測方面具有無與倫比的優勢。此外，人工智能還有較強的學習能力，這個能力在處理信息方面具有顯著效果，在網絡安全方面運用人工智能能大大提高網絡信息的處理效率。對比傳統的網絡安全技術，人工智能在能源消耗方面也有明顯優勢，不僅能減少有關部門對其的資源投入，還實現了綠色環保節能[2]。
（一）信息處理工作過程的準確性
隨著人工智能引入到網絡安全中，計算機設備中的不良信息明顯有所減少，這大大提高了不法分子對網絡的攻擊難度。在傳統的網絡安全技術中，都會配備許多人力來進行二十四小時監管，這樣的防護措施一是為了能在受到外來入侵時及時發現，并針對性解決。另一方面是為了隨時隨地攔截外界所傳輸進來的無用信息。而在引入人工智能后，就可以減少人員的投入，因為人工智能對外界信息的傳輸具有一定的甄別能力，使有關部門對信息的處理壓力得到減輕，從而為企業節省成本，提高工作效率[3]。
（二）具備較強的學習與處理技能
隨著民眾對互聯網使用力度的不斷提高，網絡中的信息也越來越多，這就導致網絡信息太多，一些有效信息企業無法及時處理，從而錯失“商機”或對企業造成損失。而較之傳統的網絡安全防護措施來講，人工智能的特點是它具備一定的學習能力，這個能力在處理網絡信息中，有著明顯優勢。人工智能技術快速學習這一特點，使得其本身具有很強的信息識別能力，能幫助企業及時從眾多信息中篩選出有效信息。此外，人工智能自主學習這一優勢，也使網絡安全技術防護變得更加靈活，它改變了固化的安全防護措施，雖說人工智能技術的發展還不是很健全，但足以應對一些小規模外來入侵，大大減少了有關部門在網絡安全方面的人力、物力投入。
（三）使用能源的消耗量相對較低
通過對有關數據的收集及對比，我們可以發現傳統的網絡安全技術中，能源消耗異常的快速，而人工智能的能源消耗卻特別低，究其根本原因在于，人工智能采用了新的算法，那就是控制算法。這種算法不僅可以一次性完成計算任務，提高效率，還有效減少了能源消耗，優化網絡資源配置，為有關部門節省了大量成本。
三、當前網絡安全建設中存在的問題隱患
在當前社會中，我們會接到許多各種各樣的推銷廣告，猶如“轟炸”般將我們的心情整垮。這種情況下，我們會思考自己的信息是從哪里泄露的，大部分有可能造成信息泄露的誘因，就是出現在網絡中。此外，我們的手機及電腦等電子設備中，也會偶爾出現廣告彈窗等問題，這使我們的心情變得糟糕。甚至保存眾多信息的電腦，會出現病毒入侵，這對我們的生活及工作造成了嚴重的不利影響。
（一）重要信息被盜取
新聞中，我們經常會看到許多信息泄露事件的發生，這些事件都對信息泄露者本人造成了極大的負面影響。然而，身處互聯網時代，電腦是很多企業正常運營的必備設施，不論是普通文件，還是重要文件都會保存到電腦或云端，只是加密手段會有所增多而已。但企業卻忽略了信息泄露而造成的后果，或者說企業對安全防護措施有足夠的重視，卻在網絡安全攻防戰中，不敵非法入侵者，從而導致企業信息泄露，公司財產損失嚴重。對于市民本身來講，自身的手機及電腦會保存著許多個人的隱私照片及重要信息，這些信息的加密手段較為薄弱，一些不法分子利用網絡漏洞會對市民的手機及電腦進行入侵，從而達到盜竊信息及獲取錢財的目的，這對市民的生活造成了嚴重影響，還威脅到了市民的生命安全。
（二）眾多病毒的入侵
2021年1月15日，瑞星安全團隊了《2020年中國網絡安全報告》，報告中2020年瑞星“云安全”系統共截獲病毒樣本總量1.48億個，病毒感染次數3.52億次，病毒總體數量比2019年同期上漲43.71%。由此可知我國的網絡安全形勢依然很嚴峻，病毒入侵嚴重威脅著我國的網絡安全。市民甚至到了談“毒”色變的地步，因為市民的電子設備被病毒入侵，就代表著他的通訊錄、個人信息等隱私面臨著泄露的可能，甚至會影響到市民的正常生活。隨著網絡安全逐漸被市民及有關部門所重視，網絡安全技術得到了很大的提升。黑客們也改進了病毒入侵的方法，他們不再只是利用系統漏洞進行病毒入侵，還通過U盤及一些移動存儲硬盤來實現病毒入侵的目的，這使得受病毒入侵的群體越來越多。
（三）垃圾信息的影響
現今社會，部分不良企業為了達到宣傳作用，制作了一些垃圾信息，通過垃圾信息來入侵居民電腦，以達到宣傳目的。這些垃圾信息中攜帶了許多不良信息以及對電子設備有害的病毒，對居民電腦造成了嚴重損害，影響了電子設備的正常使用。而隨著網絡普及，青少年接觸電子設備的時間越來越多，這些不良信息和廣告彈窗對他們的身心健康造成了極大影響，對青少年的健康成長極為不利。此外，隨著垃圾信息的不斷增多，居民從網絡中找尋有用信息也愈發困難，其中部分信息還存在誘導支付的選項，大大增加了居民的支付風險，導致居民錢財損失的事情常有發生。
四、人工智能技術在網絡安全方面的運用
中國人工智能產業將迎來新一輪的增長點，新技術的引入讓更多的創新應用成為可能，預計到2022年，中國人工智能產業規模達到2621.5億元。在傳統網絡“世界”，多數企業對辦公系統會進行密碼識別，只有員工輸入正確密碼，才能登錄辦公系統及瀏覽相關文件。但這種極易因密碼泄露而造成公司財產損失。傳統保衛網絡安全的防火墻，其重點防御病毒的傾向各有不同，它能有效防止木馬病毒，就對其他病毒的入侵稍顯無力。而隨著人工智能技術在網絡安全方面的應用，居民的個人身份信息得到了有效的保護，還使網絡防火墻更顯靈活，一些垃圾郵件也會被人工智能技術排除。
（一）強化個人身份的識別系統
在當前網絡安全還不是很健全的背景下，國民使用網絡時，都在擔心自身的個人身份信息是否會泄露。傳統的網絡中，密碼驗證以及圖案是驗證身份信息的主流安全防護措施，然而隨著網絡的飛速發展，這些方法極易被不法分子所竊取，從而導致居民的個人信息出現泄露。而使用人工智能技術中的生物識別系統，能很好地彌補傳統信息驗證出現的不足，如：人臉識別、指紋輸入等方法。
（二）有效提升智能防火墻系統
網絡防火墻是當前網絡安全系統使用較多的一種安全保護措施，每臺電腦及電子設備都配備了相應的防火墻，如果電子設備不配置防火墻，廣告不斷、出現亂碼等現象就成為電子設備的“?？汀薄７阑饓κ俏覀兪褂秒娮釉O備的一大保障，然而傳統防火墻是多種多樣的，其側重的防御類型也各不相同，如果碰到涉及盲區的病毒入侵，那很可能使不法分子得逞，導致我們的信息泄露，也威脅著我們的個人財產。為了改善這一現狀，人工智能防火墻技術逐漸被國家及企業所重視，因為人工智能可以通過數據分析、錄入信息等多種渠道去加強防火墻類型，智能防火墻技術不同于傳統防火墻技術，能通過智能化技術達到訪問控制的目的，使計算機網絡系統對病毒的抵御能力更強，從而起到更好地網絡安全保護效果。
（三）增強垃圾郵件的防御系統
家庭電腦在長時間不使用與更新的情況下，再次啟用后，我們經常會收到許多垃圾信息及文件的騷擾，這是病毒入侵的表現，傳統的殺毒軟件還無法根除這種現象。出現這種現狀的原因在于，網絡的發展速度極為快速，長時間不對電腦安全防護問題進行更新，就會出現病毒發展超過已有網絡安全防護的現狀，從而導致垃圾信息一直“騷擾”我們。當出現這種情況后，多數人都知道該“殺毒”了，但是因為工作忙碌，以及其他原因，一直沒有對電腦進行安全防護升級，導致使用電腦的體驗很不理想。伴隨著人工智能技術引入網絡安全防護后，我們可以最大限度避免這種情況的發生。因為人工智能技術采用了智能反垃圾郵件的識別方式，它能對郵件進行識別與判斷，并在系統分析后給予我們一個安全防護提醒，為電子設備提供了一個更智能、安全的網絡保護系統。
（四）不斷豐富計算機網絡功效
要想使網絡的功能更加完善，不僅僅是單純運用人工智能就能完成的，還需要強化豐富電腦的網絡功能，讓人工智能技術與其建立良好的網絡模式，不斷使用網絡代碼來促進智能化工程的發展。在人工智能的基礎上，計算機網絡技術能夠更快更好地提升計算機系統的應用效果與質量，為計算機網絡技術在人工智能化發展道路上提供有力保障。因此，相關技術人員應該努力進行計算機網絡安全創新，使計算機網絡趨于多樣化，從而讓計算機功能得到快速且穩定的發展。
（五）智能異常行為的檢測技術
當前網絡上常見的兩種病毒入侵大致可以分為兩種：一是外部入侵，也就是通過一系列網絡手段對計算機發動入侵，如常見的病毒入侵、陌生鏈接等方式。另一種則是內部入侵，這種手段就是通過U盤或文件的形式，盜取數據信息并發送到外部數據庫中。而這兩種方法無論是哪一種都會對計算機本身造成損害，還會給相關企業造成經濟損失。而智能異常行為檢測技術可以依附計算機操作系統進行運行，它能在計算機出現異常的情況下，快速進行檢測，有效檢測出有害信息及違法的操作手段，并及時進行攔截處理上報給計算機用戶，進一步提高網絡的安全性。因此，在網絡安全防護問題上，我們可以引入智能異常行為檢測技術，以此來為我們建立一個良好的網絡安全環境。
結語
綜上所述，人工智能在網絡安全方面具有很大的運用空間，且能發揮出的作用是無與倫比的。隨著我國綜合國力的提升以及經濟的快速發展，網絡安全問題一直是當下的一個熱點話題。將人工智能技術應用到計算機網絡安全防護中，既能利用大數據識別網絡中存在的隱患，還能感知到外部威脅，將不利信息和病毒進行排除。因此，在網絡安全建設中，相關技術人員應加大對人工智能技術的運用，并開發出人工智能在網絡安全防護中所能發揮出的更多作用，使其發光發熱。
參考文獻：
[1]楊淳清.淺談人工智能技術在網絡安全防護中的應用[J].電腦迷,2018(020):31.
1 引言
所謂人工智能技術，是指一門由控制論、計算機科學、神經生理學、信息論、心理學等學科相互滲透所和發展所形成的綜合性學科。雖然學術界對于人工智能的定義在經過長久的爭論之后仍然沒有得出一個準確的定義，但是從本質上來看，人工智能技術就是通過研究和制造人工智能系統和機器來模擬人類智能行為，從而使人類智能得到延伸的一門學科。該學科通過計算機來完成智能系統的構建，并以此來實現定理的自動證明、程序的自動射擊、語言的自動理解、模式的自動識別等智能活動。由于研究者對于人工智能的理解存在差異，所以就形成了不同的人工智能研究途徑，其主要有三種，分別是聯接主義途徑、符號主義途徑和行為主義途徑。
其中，聯接主義途徑于1943年提出，它主要通過神經元來對腦模型和神經網絡模型進行研究，不過目前仍處于基礎性的研究階段。符號主義途徑是基于物理符號系統假設提出的，從上世紀30年代開始應用于智能行為的描述中，目前很多的自然語言理解系統、專家系統都是基于該觀點研制的。行為主義途徑的支持者則認為人工智能源于控制論，在該理論的指導下，研究人員于上世紀80年代成功構建了智能機器人系統，布魯克斯的六足行走機器人是其中的杰出代表。
2 人工智能技術在建筑領域的應用
2.1 在建筑設計中的應用
在過去相當長的一段時間內，建筑設計師們都通過AutoCAD軟件來完成有關繪圖工作，但是這并不能從真正意義上體現出建筑設計，設計師們的靈感、創意、創新也無法通過AutoCAD得到更加全面的體現。隨著人工智能技術在建筑設計行業中應用的不斷深入，現在的設計師中的絕大多數都開始應用能夠在設計全稱提供二維圖形描述和三維空間表現的理論及技術來完成日常工作，不僅提高了工作效率，也使得建筑設計的特點得到了更好的體現。
例如，Arch2010就是一款基于AutoCAD2002―2010平臺的，專為建筑設計工作而量身打造的CAD系統，它集人性化、數字化、可視化、參數化、智能化于一身，將建筑構件作為最基本的設計單元，采用了非常先進的自定義對象核心技術，實現了二維圖形與三維模型的同步。
此類系統的使用讓建筑設計師再也不必趴在桌子上完成繪圖工作，讓他們的創意和設想能夠得到更完美的發揮和實現。工程圖檔也不再是以往那種抽象的線條堆積，而是通過數字化技術轉化成了直觀的、可視的建筑模型，真正做到了構件關聯智能化、構件創建參數化以及設計過程可視化。
2.2 在施工管理中的應用
工作人員在以往開展建筑工程施工管理工作的時候，主要是依靠手寫、手繪的方式來完成有關施工檔案的記錄和施工平面圖的繪制，而隨著人工智能技術在建筑領域里應用范圍的不斷擴大，綜合采用數理邏輯學、運籌學、人工智能等手段來進行施工管理已經得到了認可和普及。目前比較流行的基于C/S環境開發的建筑施工管理系統，已經涵蓋了包括分包合同管理、施工人員管理、原材料供應商管理、固定資產管理、企業財務管理、員工考勤管理、施工進度管理等方方面面，使對供應商和分包商的管理工作得到了進一步的細化，從而使原材料的進離場、分包商及員工管理工作更加科學、準確、快捷，實現了資金流、物資流、業務流的有機結合。
另外，建筑施工管理系統的數據庫也非常強大，具有極為強勁的數據處理和儲存能力，不僅性能穩定，升級和日常維護也非?？旖莘奖恪Ａ硗?，針對建筑施工人流復雜、密集的特點，系統還相應設置了權限管理功能，保障了施工管理數據的安全和準確性。
2.3 在建筑施工中的應用
人工智能技術在建筑施工中的應用主要集中在砼強度分析的工作中。一般來說，28天抗壓強度是衡量砼自身性能的重要指標，如果能夠提前對砼的28天強度值進行預測，工作人員就可以采取相應的措施對其進行控制，進而提高砼的質量。在以往的工作中，工作人員往往采用基于數理統計的線性回歸方式對砼的28天強度進行預測，但是對于商品砼來說，由于其中摻雜了大量的粉煤灰，因此砼各組材料與抗壓強度之間的關系往往表現為明顯的非線性關系，通過傳統方式所得到的預測結果存在著很大的誤差。
在人工神經網絡技術應用于砼性能預測方面，我國天津大學的張勝利將傳統的BP網絡模型的預測結果與3中不同輸入模型的RBF網絡預測結果進行了比較和分析，最終證明了RBF網絡模型具有較強的泛化能力和極高的預測精確度，是一種新型的、有效的分析商品砼性能的方法。
2.4 在建筑結構中的應用
汶川地震的發生以及這場地震所造成的嚴重危害，讓建筑結構控制及健康診斷工作得到了前所未有的關注，以往建筑行業所采用的結構系統辨識方法存在著抗噪聲能力差、適用范圍較窄、難以進行線性識別的缺點，讓此項工作的有效開展受到了極大的限制。近年來，隨著人工智能技術的發展，出現了一種新型的基于人工神經網絡的系統辨識方法，該方法通過模糊神經網絡所具有的學習及非線性映射能力來獲得實測結構動力響應數據，并以此構建起建筑結構的動力特征模型。模糊神經網絡能夠對建筑結構在任意動力荷載情況下的動力響應進行非常準確的預測，因此廣泛的應用于建筑結構的健康診斷以及振動控制當中，具有很強的實用性和可擴展性。
2.5 在建筑電氣中的應用
隨著我國建筑業的迅速發展，行業的總體能耗急劇攀升，有一段時間在總能耗中所占的比例甚至超過了30%，所以，實行建筑節能對于實現我國的節能減排目標無疑具有巨大的促進作用，而電氣節能技術則是當前效果最為顯著的節能方式之一。
電氣節能的評估模型建立之后，可以使用人工神經網絡對其進行訓練，提升其評估的準確性和網絡泛化性，使建筑節能改造工作的實施能夠具有更多的科學依據。其中，BP神經網絡算法就是一種能夠將輸入/輸出問題轉化為線性問題的學習方法。傳統的BP網絡采用的是梯度下降法，該方法的學習速率是保持不變的，同時訓練所需的時間較長，且在學習過程中可能發生局部收斂的情況；改進型的BP算法和L-M反算法則增加了動量因子，無論是在穩定性還是收斂性方面，都要優于傳統的BP算法，因此廣泛的應用于當前建筑電氣節能評估模型的構建工作中。
2人工智能技術在飛行沖突探測與解脫管理方面的應用
人工智能技術的應用可以使空中交通管理系統具有高智能化的特征，從而滿足飛行沖突與解脫管理方案自動生成的需要。具體來說，實現這一功能的模塊是飛行沖突探測與解脫輔助決策模塊，而該模塊是由沖突探測與解脫系統和輔助決策系統組成的。該模塊不但可以實現飛行沖突的預測，還可以為管制人員提供飛行沖突調配的決策方案，從而減輕管制人員的壓力，幫助他們做出正確的決定。所以，該系統的應用，彌補了人類與機器各自存在的不足，從而有效的避免了因人為失誤或機械故障而造成的飛行事故。從原理角度來看，系統首先通過分析飛行沖突情況來制定可能的解脫方案，然后根據航空器優先級分類方法和沖突類型判定法等多種規則，進行方案的選擇和排除。在這一推理過程中，為了保證系統推理的有效性，系統需要根據大量的規則來進行方案的推理選擇。而這些規則，則要被統一存入知識庫系統中。這樣，管制人員只要在平時做好知識庫系統的更新和維護，就能夠保證系統推理的有效性，從而根據系統提供的方案，來進行飛行沖突航班的排序。
