近年来，世界各发达国家都在竞相发展机械电子工程，以提高本国的生产力水平，机械电子工程不断向智能化、网络化、柔性化发展。机械电子工程与人工智能的完美融合，给这个行业带来了革命性的变化和惊人的经济效益。以下是边肖精心整理的人工智能论文阅读报告的相关信息。希望对你有帮助！
人工智能论文阅读报告第一部分
机械工程与人工智能的关系研究
近年来，世界各发达国家都在竞相发展机械电子工程，以提高本国的生产力水平，机械电子工程不断向智能化、网络化、柔性化发展。机械电子工程与人工智能的完美融合，给这个行业带来了革命性的变化和惊人的经济效益。本文从机械电子工程、人工智能及其融合三个方面论述了这一趋势。
机械与电子工程；人工智能；信息处理
0简介
传统的机械工程一般分为动力和制造两大类。制造工程包括机械加工、毛坯制造和装配，动力工程包括各种发电机。与传统的机械工程相比，电子工程是一门相对较新的学科，两者是在上个世纪逐渐结合起来的。起初，电子工程和机械工程以逐块分离或功能替代的模式结合在一起。随着科学技术的不断进步，传统的机械工程和现代的电子工程通过信息技术有机结合，形成了现在的机械电子工程学科。随着人工智能技术的不断发展，机械电子工程逐渐从传统的能量连接、动能连接发展到信息连接，使得机械电子工程具有一定的人工智能。传统的机械电子工程通过现代科学技术进入了一个新的发展领域。与此同时，随着机械电子工程的日益复杂，人工智能技术也取得了长足的进步。
1机械与电子工程
1.1机械电子工程的发展历史
20世纪是科学发展最辉煌的时期，各个学科相互渗透，相互补充，机械电子工程学科应运而生。它是机械工程与电子工程、信息工程、智能技术和管理技术相结合的新的理论体系和发展领域。随着科学技术的不断发展，机械电子工程变得越来越复杂。
机械工程的发展可分为三个阶段：第一阶段是以手工加工为主要生产力的萌芽阶段。这一时期生产力低下，人力资源匮乏，严重制约了生产力的发展，科学家不得不孤注一掷求变，带动了机械工业的发展。第二阶段是以流水线生产为标志的标准件生产阶段。这种生产方式大大提高了生产力，大批量生产开始出现。但由于对标准件的要求较高，生产缺乏灵活性，无法满足不断变化的社会需求。第三阶段是我们现代机械和电子工业的共同阶段。现代社会生活节奏快，要求高技术的生产方式具有很强的灵活性、适应性、生产周期短、产品质量高。以机械电子工程为核心的柔性制造系统就是这一阶段的产物。柔性制造系统由加工、物流和信息流三个系统组成，可以在加工自动化的基础上实现物流和信息流的自动化。
1.2机械电子工程的特点
机械工程是机械工程和电子技术的有效结合。那里有
1)设计上的差异。机械工程不是一门独立的学科，而是一门包含了各学科精华的综合学科。在设计上，以机械工程、电子工程、计算机技术为核心的机械电子工程将与其他技术相结合，如管理技术、生产加工技术、制造技术等。根据不同的系统配置和目标。工程师会采用自上而下的策略，将模块紧密结合，完成设计；2)产品功能不同。电子产品的结构相对简单，没有过多的运动部件或元件。它的内部结构极其复杂，但它减小了物理体积，抛弃了传统的重型机械，却提高了产品性能。
机械工程的未来属于那些懂得利用各种先进科学技术优化机械工程与电子技术关系的人。在实际应用中，优化两者的关系代表着生产力的创新，人工智能的发展使这一想法成为可能。
2人工智能
2.1人工智能的定义
人工智能是一门融合了控制论、信息论、计算机科学、神经生理学、心理学、语言学、哲学等学科的交叉学科。它是21世纪三大学科之一。尼尔森教授对人工智能的定义是：人工智能是一门关于如何表达知识以及如何获取和使用知识的科学。温斯顿教授认为，人工智能就是研究如何让计算机做过去只有人才能做的智能工作。到目前为止，人工智能仍然没有统一的定义。作者认为，人工智能是通过计算机研究人类智能的延伸、扩展和模拟的科学技术。
2.2人工智能的发展历史
2.2.1胚胎阶段
17世纪，法国科学家帕斯卡(B.Pascal)发明了世界上第一台能够进行机械加法的计算器，在世界上引起了轰动。从那以后，全世界的科学家都热衷于改进这个计算器，直到冯诺依曼发明了第一台计算机。这一时期人工智能发展缓慢，但积累了丰富的实践经验，为下一阶段的发展奠定了坚实的基础。
2.2.2发展的第一阶段
1956年，美国人第一次使用了“人工智能”一词，由此迎来了人工智能的第一个繁荣期。这一阶段的人工智能主要以翻译、证明和博弈为主要研究任务，取得了一系列科技成果。LISP语言是这个阶段的主导。现阶段人工智能的飞速发展，让人们相信只有通过科学研究，才能总结出人类的逻辑思维方式，创造出一个全能的机器来模仿。
2.2.3挫折阶段
从20世纪60年代中期到70年代初，当人们深入研究人工智能的工作机制时，发现用机器来模仿人类的思维是非常困难的。许多科学发现都没有脱离简单的作图方法，更不用说逻辑思维了。但是，仍然有很多科学家在自然语言理解、计算机视觉、机器人、专家系统等方面取得了很大的成就。1972年，法国科学家发现了Prolog语言，成为继LISP语言之后最重要的人工智能语言。
2.2.4发展的第二阶段
以1977年第五届国际人工智能联合大会为契机，人工智能进入知识型发展阶段，知识工程迅速渗透到人工智能的各个领域，促进了人工智能的实际应用。不久之后，人工智能在商业化的道路上取得了卓越的成就，显示出顽强的生命力和广阔的应用前景。在不确定性推理、分布式人工智能、常识表达等关键技术问题，以及专家系统、计算机视觉、自然语言理解、智能机器人等实际应用问题上取得了长足的进步。
2.2.5稳定发展阶段
随着互联网技术的普及，人工智能逐渐从单一智能体发展到分布式智能体。直到今天，人工智能已经进化成复杂的
和物质信息是人类社会发展的两个最根本的因素。在人类社会早期，由于生产力水平低下，人类社会以物质为首要基础，只用“绑一根绳子来记录事件”的方法来传递信息。然而，随着社会生产力的不断发展，信息的重要性被人们不断发现，文字成为传递信息最理想的方式。最近50年，互联网的普及给信息传播带来了新的生命，人类进入了信息社会，信息社会的发展离不开互联网。无论是模型的建立和控制，还是故障诊断，人工智能都是在机械电子工程中起到处理信息的作用。
由于机电系统固有的不稳定性，很难描述机电系统的输入和输出之间的关系。传统的描述方法有几种：1)推导数学方程的方法；2)建立规则库的方法；3)学习和生成知识的方法。传统的解析数学方法严谨而精确，但只能适用于相对简单的系统，如线性时不变系统。对于那些复杂的系统，数学解析式只能通过运算给出。现代社会所需的系统日益复杂，往往同时处理几种不同类型的信息，如传感器传输的数字信息、专家的语言信息等。由于人工智能处理信息的不确定性和复杂性，人工智能基于知识的信息处理已经成为分析数学的替代品。
人工智能建立的系统一般采用两种方法：神经网络系统和模糊推理系统。神经系统可以模拟人脑的结构，分析数字信号，给出参考值；模糊推理系统通过模拟人脑的功能来分析语言信号。在处理投入与产出的关系上，二者既有相同之处，也有不同之处。相似之处在于：两者都是通过网络结构的形式，以任意精度逼近一个连续函数；区别在于：神经网络系统的物理意义不明确，而模糊推理系统的物理意义明确；神经系统使用点对点映射，而模糊推理系统使用域到域映射。神经系统以分布式方式存储信息，而模糊推理系统以规则方式存储信息；神经系统输入时，每个神经元之间有固定的连接，导致计算量大，而模糊推理系统由于连接不固定，计算量小。神经网络系统的输入输出精度高，呈现光滑曲面，而模糊推理系统精度低，呈现阶梯形。
随着社会的不断发展，简单的人工智能方法已经不能满足日益增长的社会需求，许多科学家开始研究综合性的人工智能系统。综合人工智能系统采用神经网络系统和模糊推理系统相结合的方法，取长补短，从而获得更全面的描述。模糊神经网络系统就是一个成功的例子。模糊神经网络系统实现了两种功能的最大融合，使信息在网络的各层之间找到一个最合适的充分表达空间。推理规则可以增强节点功能，为神经网络系统提供功能连接，使其功能最大化。
4结论
科学的不断发展带来的不仅仅是学科的高度细化和深化，还有学科的高度融合。人工智能是多种学科交叉和综合的结果。秉承这种天性，人工智能与机械电子工程自然完美融合。这一全新领域的发展必将引领世界潮流，推动生产力的快速发展。
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