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人工智能和神經網絡的關系范文第1篇

1、指代不同。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；神經網絡：是一種模仿動物神經網絡行為特征，進行分布式并行信息處理的算法數學模型。

2、方法不同。人工智能：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，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；神經網絡：依靠系統的復雜程度，通過調整內部大量節點之間相互連接的關系，從而達到處理信息的目的。

3、目的不同。人工智能：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工作；神經網絡：具有初步的自適應與自組織能力。在學習或訓練過程中改變突觸權重值，以適應周圍環境的要求。同一網絡因學習方式及內容不同可具有不同的功能。

以上就是小編給大家分享的人工智能與神經網絡之間區別，相信大家通過閱讀完以上文章后對此有了一定的了解，希望能幫到大家。

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人工智能和神經網絡的關系范文第2篇

【關鍵詞】電子工程 機械工程 人工智能

電子機械工程產業對于傳統的機械產業來說是一個新型的產業，隨著國內的不斷發展，兩種產業逐漸融合，隨著人工智能技術水平的不斷提升，機械電子工程由信息鏈接逐漸代替了以前的能量鏈接和動能鏈接，使機械電子工程增加了部分人工智能技術。隨著機械電子技術的更新和發展，人工智能技術也得到了很快的發展。

一、 什么是人工智能技術

所謂的人工智能是一門極富有挑戰性的學科，從事人工智能學科的人必須要熟練計算機、哲學及心理學的應用，人工智能包含的科學范圍是十分廣泛的，它由不同的領域所組成，如機器技術，計算機應用等等，總體來說，人工智能所研究的主要目的就是為了使機械能夠勝任一些需要人類智能才可以完成的工作。不同的年代對于不同工作的復雜程度理解是不同的，

本來復雜的科學和計算本應是用人的大腦來計算的，經過現代的發展，如今的計算機不僅可以完成這些計算，并且比人腦的計算速度要快幾萬倍，并且準確度相當高，由此可見，復雜工作的定義是隨著時代的變化而變化的。人工智能這門科學也隨著科技的不斷變化而產生了改變，一方面不斷地獲取著新的進展，另一方面又向更加有難度的目標奮進。除此之外，人工智能技術還涉及信息論、自動化技術、控制論、仿生論、生物論、心理學、數學、哲學、語言學、醫學等諸多學科。

二、 人工智能技術與電子機械之間應用的關系

我們社會發展的最初時候，人類社會發展的重要根源是物質和信息，當時各個方面的生產力水平還很低下，人類的生存主要以物質基礎為主，那時的信息傳遞的方式還是最原始的“結繩記事”法。隨著我國經濟建設的不斷發展，使生產力水平也不斷提高。信息傳遞的重要性也隨著我們思想觀念的轉變而變得尤為重要，因而，文字信息傳遞法由然而生。隨著時代的發展，網絡信息傳遞方式已經被廣泛地應用于全國各地，給信息傳遞帶來了新的革命，從此人類進入到了一個全新的信息化時代。信息化時代不能脫離人工智能技術發展，不管是任何行業，不管是控制技術或是模型建成、故障診斷或是故障報警，都離不開人工智能化技術的輔助，也可以說，人工智能化技術對于電子機械工程的發展與運作，起著不可忽視的作用。

電子機械系統本身就存在著不穩定的成分，于是電子機械輸入系統和輸出系統的描述就顯得比較困難。而其傳統的電子機械描述系統分為：推導數學方程的方法、學習并生成知識法和規則庫建設方法這三種形式。盡管傳統數學解析法精準度和嚴密度都很高，卻并不適合復雜的機械系統運算，只能應用在那些簡單機械系統運算中。復雜機械輸入輸出系統運算采取傳統數學解析法很難給出正確的數學解析。隨著社會的發展，當代社會對多樣和精密的機械分析計算系統的需求越來越大，它可以處理多種多樣的不同的信息數據種類。例如：電子機械運行的傳感器傳輸的信息可以分成兩大類：語言信息、數字信息，但在人工智能技術處理信息時出現了復雜性和不確定性的成分，導致以知識為基礎的人工智能技術在數據傳輸中處理信息的時候，不知不覺的成了數學信息解析的替代手段。

電子機械運行過程構建的人工智能大體可以分為兩類，即模糊推理系統和神經網絡系統。

神經網絡系統就像是人的大腦結構一樣，先對機械系統傳輸的數字信號進行分析整理，然后及時分析參考數值；模糊推理系統則是人大腦功能的模擬，模擬大腦功能去分析機械傳輸的語言信號。而這兩大輸入輸出數據的處理方式間的關系有相同的地方，也有不同的地方。神經網絡系統與模糊推理系統的相似之處是：它們都是通過任意的精準度，用對網絡結構的模擬去形成連續的函數。而兩者不同點則是：神經網絡系統具有不清晰的意義，模糊推理系統卻具有清晰的意義；神經網絡系統是從點到點的映射方式，而模糊推理系統則是整理域到域的映射方式；神經網絡系統儲存信息的方式是分布式的，而模糊推理系統儲存信息的方式則是規則式的。主要是神經網絡系統輸入的每個神經元都有固定的聯系，計算量相對比較大；模糊推理系統的連接有不穩定的因素，計算量相對來說比較小。而神經網絡系統的信息輸入輸出階段有著很高的精度，表現為光滑的曲面狀態。但是模糊推理系統的信息輸入輸出階段精準度很低，并且呈現出臺階的形狀。

三、結語

隨著社會科技水平的不斷發展和進步，單純的獨立的人工智能技術已經不能滿足我們和當代社會的要求了，因此，我們要秉承不斷發展與進步的思想理念，在工人智能開發技術上進行不斷的研究與探索，使人工智能技術能夠與電子機械工程完美地結合在一起，實現電子機械工程與人工智能的共同發展目標。

參考文獻：

[1]傅麗凌、楊平，機械專業綜合型試驗平臺的建設[J].電子科技大學學報社科版，2005，7（增刊）.

人工智能和神經網絡的關系范文第3篇

【摘要】實現人工智能控制是目前電氣自動化控制理論基礎應用到組織實踐中的新歷史階段。在當前，自動化控制系統的應用規模、涉及到的領域范疇等也照以往也有了顯著的提升幅度，故而使自動化控制系統的應用實現了全面研究深入階段，并在很大程度上處理、解決了以往復雜、系統的控制問題，使其技術原有的不確定性、不穩定得以降低，而相應增強的高度非線性、高適應性的系統性能得以發揮出來。基于此，本文對電力系統自動化涉及到的智能技術進行了研究，如對模糊控制、神經網絡控制、專家系統等的運用展開了詳盡探討。

【關鍵詞】智能技術；電力系統；自動化；控制

1 人工智能定義概述

“人工智能”被認定為一門前沿科學技術是始于上世紀的五十年代的1956年，由Dartmouth學會向科學領域所提出的。但在1936年，它的模糊概念就已經被阿蘭.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研究做出巨大貢獻的“人工智能之父”。從現代來看，人工智能是一項綜合學科，研究的是各類機械器具、相關操作系統程序、設備模擬作業、以及研究完善現有人工智能技術的一項綜合學科技術。而向計算機技術、自動化控制技術等的研究深入，僅是人工智能體系技術探究的一個分支。也就是說，這些技術的推廣與應用能夠滲透到當前各組織領域，相互之間也存在著緊密的關聯性與互補性。

電氣自動化控制系統中滲透了人工智能技術，能夠使專業電氣工程的功能逐步分解到各自動化板塊系統中，進而也就強化了設備運行時的處理能力，實現精準、高效處理，降低人力資源消耗成本。此外，人工智能技術在應用到電氣控制系統中時，也能夠抑制一些不穩定、不確定的因素發生，也就是當前電氣自動化系統應用時所普遍強調的模糊動態控制。也就是說，憑借系統中的特定程序設置及參數設定、變量控制等可顯著增強控制系統的應用功能，使電氣設備在運營階段時的操作、自動化控制功能發揮更加高效。如，將人工智能應用于電氣自動化中的報表生成及打印環節中，可以極大的提高各類報表的制表計算速度及準確性。

2 智能技術在電力自動化控制系統中的應用研究

電力自動化控制系統中引入智能技術在目前看來其應用前景非常廣，并且技術運用成果相對突出，其中本文以幾種最為常見的典型技術對其進行了研究。

2.1 模糊理論應用

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施的實踐基礎。此外，運用模糊理論的電力自動化控制系統，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的數據規則控制。也就是說，應用模糊理論可以直觀對模糊輸入量進行推理，進而按照其程序的控制原則實現應有的模糊控制輸出，而具體的輸出成果則是模糊化、推理過程、推理判決。所以，電力自動化控制系統中如果通過模糊理論下的模糊量輸出，能夠將語言變量進行充分表達，進而實現類似于人的邏輯性能。此外，其魯棒性也很強，能夠使控制系統具備一定的自學、容錯能力，即使系統內部出現因網絡拓撲或者環境變量改變而引起的系統問題，憑借模糊理論的應用成果，也能夠及時尋求出最為合理的解決途徑。

2.2 專家系統應用

智能技術體系中的專家系統應用范疇較為廣闊，尤其是應用在電力系統自動化中所體現的成果也相當強大。如電力系統的預警狀態辨識、系統緊急處理、系統控制性能恢復、系統狀態切換、故障點排查及隔離、系統短期負荷提示、以及電壓無功控制等方面都會存在智能技術中專家系統的影子。由此可見，專家系統在電力自動化控制系統中的廣泛程度非常明顯，并在各方面的應用實踐取得了一定成果。但值得指出的是，專家系統同樣具備約束性。如難以模仿電力專家的創造性；僅采用了淺層知識而缺乏功能理解的深層適應；缺乏有效的學習機構，對情況的處理解決能力非常有限，知識庫的驗證困難；對復雜的問題缺少好的分析和組織工具等。因此，在開發專家系統方面應注意專家系統的效益分析方法問題，專家系統軟件的應用成果及試驗性能問題，知識獲取問題，專家系統與其他常規工具或系統相結合的協調等問題。

2.3 神經網絡的應用

神經網絡是人工智能技術體系中的一部分，通過近七十年來的不懈努力與致力鉆研，其在模型構造、模型計算及算法等相關方面著實取得了不小研究成果。而神經網絡技術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系，同時還與其理論的實踐性強大有重要關系。即其本質具備非線性特性、系統能力及魯棒性體現明顯、以及自發學習能力功能等非常顯著等，都決定了其理論與實踐技術應用的開拓程度。當然，其具體作用形式是以大量信息為準；主要通過神經網絡將大批量、大規模的信息隱含在連接權值上，并結合與之配套的算法去調節權值，進而能夠將神經網絡實現一種復雜非線性映射，即神經網絡由m維的空間向n維空間的復雜非線性映射，進而更加利于神經網路模型的深入研究。

2.4 綜合智能系統應用

綜合智能控制系統主要指智能控制性能的綜合體現，即集結了現代智能控制技術方法、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。而這種綜合性能系統對電力自動化控制系統而言，無疑更具發展潛力與增值空間。也就是說，當前電力市場中具備很多的神經網絡和專家系統相結合的系統產物；同理，包括專家系統和模糊理論結合、神經網絡和模糊理論相結合等的綜合產物。此外，綜合性能系統也是根據主要智能技術的性能效果去加以區分、謀劃而生成的一種智能技術。如，神經網絡的使用范疇往往針對于非結構化知識，但模糊理論則更加適用于一些結構化信息的處理。因此，這兩種技術的融合正好能夠形成技能互補、低高層計算的邏輯處理等，進而使以低層計算方法為主的神經網絡能夠與以具備高度推理邏輯的模糊邏輯實現有機結合與協調，為神經網絡系統下的大量信息、數據處理的解釋和處理提供了有利實施基礎。

2.5 線性最優控制

線性最優控制是目前諸多現代控制理論中應用最多，最成熟的一個分支。相關學術界人士曾提出了利用最優勵磁控制手段提高遠距離輸電線路輸電能力和改善動態品質的問題，取得了一系列重要的研究成果。該研究指出了在大型機組方面應直接利用最優勵磁控制方式代替古典勵磁方式。電力系統線性最優控制器目前已在電力生產中獲得了廣泛的應用，發揮著重要的作用，尤其是局部線性模型的設計及分析，效果比較理想。

結語：

總體而言，目前國內大量電氣自動化設備的運行系統已經廣泛應用到了人工智能先進技術，最基本的系統控制方法也主要以模糊控制、專家系統、神經網絡控制等的應用為主，進而有效推動了電力系統自動化發展的歷史進程，并且隨著未來產業技術的不斷革新，它們的技術關系在未來也勢必會加緊密，故而為智能技術應用在電力系統自動化中提供了有利保障，使相關技術應用范疇會更加廣泛。

參考文獻

[1] 張梓奇,蘇健祥. 人工智能技術在電力系統中的應用探討[J]. 科技資訊, 2007,(21) .

[2] 畢軼慧,尹琳娟. 人工智能在電力系統無功優化中的應用探討[J]. 中國科技信息, 2008,(20) .

[3] 王艷. 淺談人工智能在電氣自動化控制中應用[J]. 科技致富向導, 2010,(26) .

人工智能和神經網絡的關系范文第4篇

計算智能（ComputationalIntelligenee，簡稱CI），又稱軟計算，該詞于1992年被美國學者J.C.Bezdekek首次提出，1994年全計算智能大會明確提出了計算智能的概念，標志著計算智能作為一門獨立學科的誕生。傳統的人工智能問題的處理、結論的得出都需要在建立精確的數字模型的基礎上才能實現，但現實中有很多的數據都是模糊的，無法建立精確的模型，使得人工智能的應用范圍相對狹窄，而計算智能則突破了人工智能的瓶頸，以模型為基礎，模擬人的理論與方法，只需要直接輸入數據，系統就可以對數據進行處理，應用范圍更加的廣泛。計算智能的本質是一類準元算法，主要包括進化計算，人工神經網絡、模糊計算、混沌計算、細胞自動機等，其中以進化計算、人工神經網絡及模糊系統為典型代表。

1.1進化計算

進化計算是采用簡單的編碼技術來表示各種復雜的結構，并通過遺傳操作和優勝劣汰的自然選擇來指導學習和確定搜索的方向，具有操作簡單、通用性強、效率高的優點，其工作原理是通過種群的方式進行計算，借助生物進化的思想來解決問題，分為遺傳算法、進化規劃及進化策略三大類。

1.2人工神經網絡

人工神經網絡是一個高度復雜的非線性動力學系統，具有模糊推理、并行處理、自訓練學習等優勢，其工作原理是仿照生物神經網絡處理信息方式，通過不同的算法和結構，將簡單的人工神經細胞相互連接，通過大量的人工神經單元來同時進行信息的傳播，并將信息儲存在改革細胞單元的連接結構中，快速地得到期望的計算結構。生物神經網絡的細胞是在不斷的生成和更新著的，即部分細胞壞死，整個神經網絡仍能維持正常的運轉秩序而不會驟然崩潰，同樣人工神經網絡也有著這樣的特性，即使部分神經細胞發生問題，整個網絡也能夠正常的運轉。人工神經網絡按照連接方式的不同分為前饋式網絡與反饋式網絡，前饋式網絡結構中的神經元是單層排列的，分為輸入層、隱藏層及輸出層三層，信息的傳播是單向的，每個神經元只與前一層的神經元相連，即信息只能由輸出層傳向隱藏層再傳向輸入層，而不能由輸出層直接傳向輸入層；反饋式網絡結構中每個人工神經細胞都是一個計算單元，在接受信息輸入的同時還在向外界輸出著信息。不同的行業和領域可以根據自身的需要將不同的網絡結構和學習方法相結合，建立不同的人工神經網絡模型，實現不同的研究目的。

1.3模糊系統

客觀世界中的事物都具有不同程度的不確定性，如生活中的“窮與富”、美與丑”“、相關與不相關”無法用一個界線劃分清楚，對于事物不確定研究的過程中產生了模糊數學，所謂模糊性是指客觀事物差異的中間過渡中的“不分明性”。美國專家L.A.Zdahe教授首次運用了數學方法描述模糊概念，自此之后模糊數學形成了一個新的學科，并在世界范圍內發展起來，在醫學、農業等方面得到了應用。

2計算智能在機械制造中的應用

機械制造業是國民經濟的基礎產業，機械制造業的發展對于促進工業生產領域的發展，保持經濟穩步增長，滿足人們日常生活的需求，提高人們的生活質量有著重要意義。一個國家機械制造業水平的高低是衡量該國工業化程度的重要指標。由于研究角度的不同，機械制造業有著不同的分類，如國家統計局將機械制造行業分為通用設備、專用設備、交通運輸設備、電氣設備、儀器儀表及辦公設備五大類，證券市場將機械制造行業分為機械、汽車及配件、電氣設備三大子行業。根據調查顯示，2013年我國制造業產值規模突破20萬億元，同比增長17.5%，產值占世界比重的19.8%，經濟總量位居世界首位，利潤4312.6億元，增長0.33%，增加值累計同比增長10.4%。隨著計算智能研究的深入，計算智能在機械制造中得到了應用。伴隨著機械行業的飛速發展，各類生產安全事故也時有發生。造成安全事故的原因是多方面的，首先是操作人員安全意識淡薄；其次是企業的安全管理和監督缺失，我國相當多的機械制造企業不重視勞動安全衛生方面的數據統計和資料積累，為了追求最大利潤在安全生產方面投入的資金過少，缺乏對員工開展安全教育的培訓。建立科學的安全生產評價方式對于防止各類安全事故，提高安全效益有著積極意義。人工智能的安全評價方法以線性函數為基礎，而安全生產評價體系是一個復雜的系統，涉及的內容繁雜，需要考慮的因素很多，存在很大的不確定性，導致得到的結論與實際現場常常不能一致，計算智能以選擇非線性函數建立安全生產評價模型，實現對非線性函數關系的擬合，解決了這一難題。在機械制造中存在著大量的模糊信息，如機械設備的損耗、零件設計目標等信息都是用比較模糊的術語來表達，傳統的人工智能進行新的零件生產制造時，設計人員對零件進行設計，確定零件的尺寸，然后試生產零件應用在設備中，如不符合要求，再進行調整，這就要求設計人員有著豐富的知識和實踐經驗，能夠根據需要設計出適合的零件，而計算智能以系統論作為基礎的，對選擇的自變量進行適當的優化和控制，只需要設計人員將零件的形狀、大小、作用等輸入計算機，并對零件制造的程序編排，利用計算機確定零件的制造技術，同時控制零件的質量，使零件設計、制造的過程更加便捷。

3結語

人工智能和神經網絡的關系范文第5篇

關鍵詞：機械電子工程；人工智能技術；應用

中圖分類號：TP18 文獻標識碼：A

在現代經濟社會發展速度不嗉涌斕謀塵跋攏社會生產力水平明顯提高。對于我國而言，在工業機械工程發展過程中，現代電子技術的應用促進傳統機械工程逐步過渡至現代電子機械工程，而隨著計算機技術以及信息技術的蓬勃發展，機械工程開始呈現出智能化、自動化的發展方向。特別是人工智能技術發展以來，此項技術在機械電子工程領域中的應用日益廣泛，對提高生產力水平的意義同樣非常確切。本文即圍繞機械電子工程領域中人工智能技術的相關應用問題進行分析與探討，望能夠引起各方重視與關注。

一、人工智能的概述

人工智能是研究、開發用于模擬、延伸以及擴展人的智能的理論、方法、技術以及應用系統的全新學科。作為計算機科學的重要分支之一，人工智能技術所追求的是了解智能的本質，并研發出一種與人類智能高度相似的智能機器。從人工智能誕生以來，相關理論與應用技術不斷成熟，人工智能技術的應用范圍也明顯擴大。可以預見的是，未來人工智能技術下所帶來的一系列科技產品將成為人類智慧的“容器”。

二、人工智能技術的作用分析

人工智能技術的應用對意識結構的變化有非常重要的影響，使意識論研究領域明顯擴大。人工智能終端作為一種全新形態的機器設備進入人意識器官范疇中。人工智能技術下，除了能夠完成人腦的一部分意識活動以外，甚至在部分功能上較人腦有著更為明顯的優勢，如對信息進行處理，以及采取行動的速度，以及對動作和記憶的準確性等方面。除此以外，通過對人工智能技術的應用與發展，還為未來ICT等網絡技術的發展提供了方向與指導，包括云計算、深度學習、以及智能算法等在內的大規模網絡應用成為ICT產業重要的發展方向之一，深度學習作為人工智能研究領域中的重點關注對象之一，可通過構建模擬人腦進行分析學習的神經網絡的方式，促進互聯網領域的飛躍式發展。

三、機械電子工程及人工智能分析

1.機械電子工程特點

機械電子工程是將電子工程、機械工程以及自動化工程結合起來的綜合性學科，在機械電工工程中占據非常重要的地位。現階段機械電子工程主要具有以下幾個方面的特點：（1）機械電子產品結構相對簡單。機械電子產品構造復雜程度不高，產品占地面積有限，能夠改變傳統意義上機械電子產品占地面積大且外觀笨拙復雜的特點，對優化機械電子產品工作性能也有重要意義；（2）機械電子工程設計方案合理性高。在電子工程、機械工程以及自動化工程相互融合的背景下，設計人員能夠更為全面的決策設計方案，促進機械電子工程的不斷進步與發展。如，將機械電子工程技術與管理技術相結合，一來能夠促進機械電子工程在管理體制層面的發展革新，二來能夠促進機械電子技術在管理層面的發展進步，綜合價值突出。

2.人工智能特點

人工智能是研究、開發用于模擬、延伸以及擴展人的智能的理論、方法、技術以及應用系統的全新學科。作為計算機科學的重要分支之一，人工智能技術所追求的是了解智能的本質，并研發出一種與人類智能高度相似的智能機器，研究對象包括圖像識別、語言識別、機器人、自然語言處理以及專家系統等多個部分。人工智能技術的應用具有以下幾個方面的特點：（1）人工智能技術使人與人之間的溝通交流更加密切。人工智能技術作為高新科學技術，為大眾間的溝通交流提供了極大便利，實現與不同群體的溝通，在促進人類社會進步的同時還對人工智能技術的改革創新提供動力；（2）人工智能技術對促進經濟增長有重要意義。應用人工智能技術能夠促進社會消費，擴大國內市場需求，對實現經濟平穩健康發展有積極價值；（3）人工智能技術的應用有助于企業經濟目標的快速實現。人工智能技術大量應用會促進行業市場的擴大，吸引投資，提高企業經濟效益。

四、機械電子工程中人工智能應用

1.機械電子工程與人工智能的關系

不穩定性是機械電子工程普遍面臨的問題之一，該特點的存在導致機械電子工程系統信息輸入與信息輸出之間的關系難以準確地描述出來。由于建設規則庫方法、學習并生成知識描述法以及數學方式推導法這3種傳統機械電子工程系統描述方法在嚴密性與精確度方面存在一定的局限，因此往往難以滿足機械電子工程系統日益復雜的描述需求。但從信息處理的角度上來說，人工智能技術的應用及其與機械電子工程系統的融合對于解決系統不穩定性、不確定性以及復雜性問題有非常確切的優勢。從這一角度上來說，將人工智能技術與機械電子工程相結合已成為機械電子工程領域發展的必然方向與趨勢之一。

2.模糊系統及神經網絡系統

模糊系統的理論基礎與模糊集合，設計工具為模糊理論。模糊推理系統具有模糊信息的處理功能，在自動化控制、數字處理等諸多領域中得到了大量的應用，所取得的效果非常顯著。模糊推理系統創建模擬人腦的相關功能，并分析語言信號，在網絡結構的依托下無限接近連續函數，并遵循域至域的映射規則對信息進行儲存。但模糊推理系統在應用中具有連接性不固定的特點，計算量偏小，因此應用范圍存在一定的限制。

神經網絡系統是人工智能技術領域中的關鍵分支之一，神經網絡將信息分布于網絡上的主要模式是神經元的興奮模式。在神經網絡系統干預下，可實現對信息的分布儲存以及對動態信息的協同處理。神經網絡系統可在確保行為豐富的前提下最大限度地精簡結構，利用神經網絡系統功能直接模擬大腦結構，并分析數字信號，在各個神經元間構成點對點的映射關系，進而達到提高信息數據輸入、輸出精度，并提高計算量的目的。

結語

綜上所述，人工智能技術的應用與人工智能系統的構建、發展在很大程度上促進了現代機械電子工程的快速發展與進步。現代機械電子工程設計必須以人工智能技術的合理應用為依托，達成雙贏的理想局面。在這一過程中，相關人員必須充分關注機械電子工程與人工智能技術的融合，不斷開拓全新的人工智能技術，把握兩者發展中的相通點與共同點，以促進兩者的共同發展與進步。

參考文獻

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[3]孫偉.電氣自動化控制中人工智能技術的應用研究[J].科技創新與應用，2014（7）：70-70.