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人工智能技術(shù)含義范文第1篇

1．1人工智能的定義

人工智能(ArtificialIntelligence)，簡(jiǎn)稱AI，是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)．也可以將人工智能理解為人造物所進(jìn)行的學(xué)習(xí)、交流、知覺(jué)、推理以及環(huán)境中的行為等．可將人工智能分為“人工”和“智能”兩部分來(lái)理解，其中“人工”并無(wú)爭(zhēng)議性問(wèn)題存在，而“智能”涉及的問(wèn)題相對(duì)較多．學(xué)者對(duì)“智能”的理解，包括自我(SELF)、意識(shí)(CONSCIOUSNESS)、思維(MIND)等．關(guān)于智能，人們普遍認(rèn)同的觀點(diǎn)是，它指人類本身的智能．人工智能以如何實(shí)現(xiàn)知識(shí)的獲取、表示和利用為基本研究問(wèn)題．人工智能的基本技術(shù)主要包括:知識(shí)表示技術(shù)、搜索推理技術(shù)和系統(tǒng)構(gòu)成技術(shù)．知識(shí)表示技術(shù)就是將知識(shí)表現(xiàn)為可被計(jì)算機(jī)識(shí)別和使用的形式，搜索推理技術(shù)則是運(yùn)用已掌握的知識(shí)來(lái)對(duì)問(wèn)題進(jìn)行求解，系統(tǒng)構(gòu)成技術(shù)是指運(yùn)用部件組織和知識(shí)來(lái)建構(gòu)一個(gè)高效的問(wèn)題求解系統(tǒng)．其中的搜索推理技術(shù)還可以分為搜索技術(shù)、推理技術(shù)、歸納技術(shù)和聯(lián)想技術(shù)．

1．2人工智能技術(shù)的特點(diǎn)

1．2．1可對(duì)不明確信息進(jìn)行模糊處理

網(wǎng)絡(luò)利用過(guò)程中，運(yùn)用人工智能技術(shù)，可以避開固定的數(shù)學(xué)模型對(duì)程序的限制，采取類似人類操作的方式在網(wǎng)絡(luò)上進(jìn)行分析，以實(shí)現(xiàn)對(duì)不確切信息的管理．

1．2．2可實(shí)現(xiàn)層次化的網(wǎng)絡(luò)管理

運(yùn)用人工智能技術(shù)，可以在網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中形成上級(jí)對(duì)下級(jí)的有效約束、下級(jí)對(duì)上級(jí)的有效監(jiān)督、上下級(jí)之間的有效協(xié)作，使網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)更加和諧順暢地運(yùn)轉(zhuǎn)．

1．2．3具備一定的學(xué)習(xí)能力

運(yùn)用人工智能技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)信息的識(shí)別和處理，較簡(jiǎn)單的直接處理，較難分析的則進(jìn)行更高層次的分析，最終獲得指令，并明白其所具有的明確含義，從而實(shí)現(xiàn)有效的網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控和網(wǎng)絡(luò)管理．

1．2．4耗費(fèi)資源少，信息處理快

人工智能能實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的快速分析和內(nèi)部處理，能夠滿足人們對(duì)速度的追求和對(duì)功能的渴望．

2人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的運(yùn)用

人工智能具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，對(duì)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展具有重要作用．目前，人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域有著廣泛的運(yùn)用，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)運(yùn)用的各個(gè)環(huán)節(jié)都離不開人工智能．

2．1在網(wǎng)絡(luò)安全管理層面的運(yùn)用

人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全層面的運(yùn)用，主要體現(xiàn)在垃圾郵件的智能甄別、防火墻技術(shù)以及網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)等方面．

2．1．1智能甄別垃圾郵件，自動(dòng)處理垃圾郵件

通過(guò)人工智能技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)郵箱系統(tǒng)收到的垃圾郵件進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別和自動(dòng)處理．當(dāng)一個(gè)含有敏感信息的郵件傳入時(shí)，智能系統(tǒng)能馬上對(duì)其進(jìn)行檢測(cè)，并采取措施，防止這一郵件的進(jìn)入，以保證用戶信息的安全．目前，人工智能技術(shù)的這一功能在騰訊郵箱、新浪郵箱等郵箱中均有體現(xiàn)．

2．1．2自動(dòng)排除危險(xiǎn)信息，進(jìn)行模糊數(shù)據(jù)處理

防火墻是保證系統(tǒng)安全的關(guān)鍵所在．可運(yùn)用人工智能技術(shù)對(duì)信息進(jìn)行有效的識(shí)別，對(duì)存在不確定性的信息進(jìn)行模糊處理．一旦存在危險(xiǎn)的信息有可能經(jīng)由網(wǎng)絡(luò)進(jìn)入系統(tǒng)，防火墻就可以自動(dòng)識(shí)別并進(jìn)行排除，以保障網(wǎng)絡(luò)的安全．360安全衛(wèi)士、金山毒霸等軟件均采用了人工智能技術(shù)．

2．1．3有效分析網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)

可運(yùn)用入侵檢測(cè)技術(shù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行詳細(xì)的分析、分類和篩選，并通過(guò)編程對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，形成用戶可直觀了解的方式，然后將其提供給用戶．網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)涉及多方面的知識(shí)，而人工智能技術(shù)是其中的重要一環(huán)．總之，通過(guò)人工智能技術(shù)可及時(shí)填補(bǔ)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中潛在的一些安全漏洞，有效解決網(wǎng)絡(luò)安全管理方面的問(wèn)題．

2．2人工智能Agent技術(shù)的使用

人工智能Agent技術(shù)，英文全稱為ArtificialIn-telligenceAgent．它是一項(xiàng)先進(jìn)的計(jì)算機(jī)技術(shù)，它的出現(xiàn)促進(jìn)了網(wǎng)絡(luò)水平的提升．該技術(shù)的使用需要知識(shí)域庫(kù)、解釋推理器等多個(gè)實(shí)體的支撐．它通過(guò)復(fù)雜的系統(tǒng)來(lái)存儲(chǔ)和處理信息，利用解釋推理器來(lái)判斷周圍環(huán)境．當(dāng)某一個(gè)Agent執(zhí)行作業(yè)任務(wù)的時(shí)候，它會(huì)使用其擁有的通訊網(wǎng)絡(luò)與其他的Agent逐個(gè)溝通，它們會(huì)共同完成任務(wù)．人工智能Agent技術(shù)還可以根據(jù)自定義準(zhǔn)則，自動(dòng)篩選出用戶所需信息，然后傳遞到指定的位置．該技術(shù)的出現(xiàn)，更加方便了用戶接受人性化和個(gè)性化的服務(wù)．當(dāng)用戶上網(wǎng)查找信息時(shí)，該技術(shù)會(huì)對(duì)信息進(jìn)行過(guò)濾，直接將有用的信息呈現(xiàn)給用戶，這就節(jié)約了整理信息的時(shí)間．另外，該技術(shù)還可將有用的信息整合成知識(shí)庫(kù)，再結(jié)合模糊技術(shù)，為用戶提供高效的導(dǎo)航服務(wù)．Agent技術(shù)能提供的便捷服務(wù)還有很多，如行程提醒、網(wǎng)上購(gòu)物等．當(dāng)然，它也具有自主性、學(xué)習(xí)性等社會(huì)特性．該技術(shù)能自動(dòng)為用戶解決問(wèn)題，促進(jìn)了信息服務(wù)的發(fā)展．

2．3人工智能在網(wǎng)絡(luò)管理和系統(tǒng)評(píng)價(jià)中的應(yīng)用

網(wǎng)絡(luò)管理的智能化需要依靠電信技術(shù)和人工智能兩項(xiàng)技術(shù)．利用人工智能建立的知識(shí)庫(kù)，可以對(duì)信息進(jìn)行綜合管理．網(wǎng)絡(luò)信息具有動(dòng)態(tài)性和瞬變性等特點(diǎn)，因此只有依靠智能化技術(shù)才能將網(wǎng)絡(luò)管理工作做好．專家決策和支持這一方法的提出，為智能化技術(shù)的發(fā)展提供了幫助．將某一領(lǐng)域的專家們的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)搜集起來(lái)，經(jīng)過(guò)歸納整理，再錄入系統(tǒng)，這就形成了專家系統(tǒng)．當(dāng)遇到這些領(lǐng)域的難題時(shí)，我們就能利用這一系統(tǒng)來(lái)解決．利用這些智能化的專家系統(tǒng)，既能有效地對(duì)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行管理，又能及時(shí)地對(duì)系統(tǒng)作出評(píng)價(jià)．

3結(jié)語(yǔ)

人工智能技術(shù)含義范文第2篇

人工智能的含義于1956年第一次問(wèn)世以后，于科研行業(yè)里快速興起，不斷發(fā)展成了一系列把計(jì)算機(jī)作為主導(dǎo)，涉及到生物學(xué)、心理學(xué)、語(yǔ)言學(xué)、數(shù)學(xué)邏輯、醫(yī)學(xué)、信息論、控制論與自動(dòng)化等覆蓋面較廣的新科技。與人工智能結(jié)合，讓機(jī)器具有和人們智能階段相似的體系，可以成功實(shí)現(xiàn)人類智能可以做完的任務(wù)。人工智能機(jī)理為討論、研制怎樣拓展、仿真人的智能的機(jī)理。人工智能技術(shù)是新發(fā)展起來(lái)的計(jì)算機(jī)科學(xué)其中的一個(gè)領(lǐng)域，它詮釋了智能的本質(zhì)，且于這個(gè)基礎(chǔ)之上加工出一系列和人類智能相似的智能機(jī)器。這個(gè)行業(yè)的探究涉及機(jī)器人、語(yǔ)言分辨、圖像分辨、自然語(yǔ)言處理等多個(gè)體系。電氣工程主要探究的是與電氣工程相關(guān)的信息處理、信息處理與計(jì)算機(jī)、體系運(yùn)作、開發(fā)研究、自動(dòng)控制及電子電氣技術(shù)等。由于科學(xué)技術(shù)進(jìn)步越來(lái)越快，計(jì)算機(jī)技術(shù)現(xiàn)已在人們生活里無(wú)處不在?？焖龠M(jìn)步的計(jì)算機(jī)編程技術(shù)有利于宣傳、自動(dòng)化輸送及宣傳。人們的大腦是非常精密的儀器，計(jì)算機(jī)編程不僅可以模仿它給信息實(shí)施研究、解決、互換、采集與答復(fù)，因此對(duì)人類大腦技術(shù)的研究可以有利于電氣工程自動(dòng)化的進(jìn)步。電氣自動(dòng)化控制對(duì)于加大互換、加工、配置及運(yùn)輸?shù)绕鹬P(guān)鍵的作用，完成電氣工程的自動(dòng)化，能夠減少投資的人力費(fèi)用，節(jié)約更多時(shí)間。

二、人工智能控制器的好處

對(duì)于不一樣的人工智能控制，必須采用不一樣的措施來(lái)分析。然而部分人工智能控制器，比如：遺傳算法、神經(jīng)、模糊與模糊神經(jīng)全部為一類不是線性的函數(shù)近似器。使用以上區(qū)分的方法有益做整體的分析，而且能夠有利于為控制方案做整體性的研究。上面提到的人工智能函數(shù)近似器擁有普通的函數(shù)近似器而沒(méi)有的好處。第一，大部分情形下，準(zhǔn)確地知道控制物體的動(dòng)態(tài)方程是相當(dāng)繁雜的，所以控制器規(guī)劃現(xiàn)實(shí)控制物體的模板的時(shí)候，常常能夠出現(xiàn)許多無(wú)法預(yù)料的原因，比如參數(shù)改變和非線性時(shí)等，這些往往不能夠掌控。但是人工智能控制器規(guī)劃時(shí)能夠無(wú)需控制物體的模板。按照降下的時(shí)間與回復(fù)的時(shí)間不一樣，人工智能控制器經(jīng)過(guò)一定的調(diào)節(jié)能夠加強(qiáng)本身的功能。比如從降下的時(shí)間角度分析，模糊邏輯控制器優(yōu)于PID控制器的四倍；從升起的時(shí)間角度分析，模糊邏輯控制器優(yōu)于PID控制器的兩倍。和傳統(tǒng)的控制器比較，人工智能控制器擁有容易調(diào)整的特點(diǎn)。雖然沒(méi)有專業(yè)人員的實(shí)時(shí)引導(dǎo)，人工智能控制器也可以采用回復(fù)數(shù)據(jù)以實(shí)施規(guī)劃。還能夠經(jīng)過(guò)使用語(yǔ)言和有關(guān)信息等形式實(shí)施規(guī)劃。人工智能控制擁有非常大的同一性，鍵入以前沒(méi)有見過(guò)的數(shù)據(jù)便可以出現(xiàn)非常高的數(shù)值，能夠減少驅(qū)動(dòng)器給其造成的不良反應(yīng)。針對(duì)一些控制物體，即使現(xiàn)在未使用人工智能控制器也能夠有非常好的影響，然而針對(duì)別的控制物體，并不確定是否有類似的非常好的影響，所以對(duì)于規(guī)劃需要根據(jù)實(shí)際問(wèn)題制定具體的解決方案。對(duì)于模糊化與反模糊化，假如使用適應(yīng)模糊神經(jīng)控制器與隸屬函數(shù)，可以準(zhǔn)確地實(shí)施定期核實(shí)。對(duì)于完成此成果的多種方案里面，唯有經(jīng)過(guò)體系工藝的應(yīng)用才可以獲得固定的數(shù)值，加上簡(jiǎn)便的拓?fù)浣M構(gòu)，可以達(dá)到非?？斓淖詫W(xué)程度。

三、人工智能于電氣自動(dòng)化里的應(yīng)用

人工智能探究的重要目的是讓機(jī)器可以完成部分一般要人類智能勝任的繁雜任務(wù)，電氣自動(dòng)化為分析和電氣工程相關(guān)的體系運(yùn)作。人工智能的組成部分包含邏輯推導(dǎo)、定理證明、機(jī)器人學(xué)、專家體系、自然語(yǔ)言理解，人工智能的使用表現(xiàn)在問(wèn)題解答、自動(dòng)程序規(guī)劃、行為功能、思維功能與感知功能等。但是以上方面全部表現(xiàn)了自動(dòng)化的特點(diǎn)，傳達(dá)了同一個(gè)主旨內(nèi)容，那就是加強(qiáng)機(jī)械人們意識(shí)功能，提高控制自動(dòng)化。所以人工智能對(duì)于電氣自動(dòng)化行業(yè)將會(huì)起到非常重要的作用，電氣自動(dòng)化控制同時(shí)也需要人工智能的加入。由于人工智能技術(shù)進(jìn)步地越來(lái)越快，許多科研工作者開展了對(duì)于人工智能在電氣工程自動(dòng)化控制中的探討，比如：怎樣把人工智能體系使用到問(wèn)題的判斷及預(yù)料、電氣產(chǎn)品規(guī)劃及愛護(hù)或控制等。從如何更好地規(guī)劃產(chǎn)品角度講，規(guī)劃電氣裝置是相當(dāng)復(fù)雜的任務(wù)。需應(yīng)用電器、電路、電機(jī)和磁場(chǎng)等多課程的專業(yè)知識(shí)，還需應(yīng)用傳統(tǒng)規(guī)劃里的經(jīng)驗(yàn)。

四、結(jié)語(yǔ)

人工智能技術(shù)含義范文第3篇

【關(guān)鍵詞】人工智能；電力系統(tǒng)；應(yīng)用

人工智能技術(shù)簡(jiǎn)稱AI，是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)，與基因工程、納米技術(shù)并稱為21世紀(jì)三大尖端技術(shù)。由于它是利用計(jì)算機(jī)來(lái)模擬人類的智能活動(dòng)，因此完全擺脫了傳統(tǒng)方法的束縛，能解決傳統(tǒng)方法難以解決甚至根本無(wú)法解決的問(wèn)題，當(dāng)前，隨著國(guó)家電網(wǎng)建設(shè)“堅(jiān)強(qiáng)的智能電網(wǎng)”進(jìn)程的不斷深入，電力系統(tǒng)規(guī)模不斷增加，數(shù)據(jù)量增多，管理上越發(fā)復(fù)雜，因此，將人工智能應(yīng)用于電力自動(dòng)化控制系統(tǒng)，能有效減少運(yùn)行成本，提高工作效率，現(xiàn)就該問(wèn)題進(jìn)行粗淺探討，以供參考。

一、人工智能技術(shù)概述

人工智能技術(shù)自上世紀(jì)50年展至今，在理論研究方面已取得突破性進(jìn)展，在具體應(yīng)用方面，主要如下：（1）專家系統(tǒng)（ES）。所謂專家系統(tǒng)，即一個(gè)計(jì)算機(jī)程序集，該程序利用當(dāng)前的輸入信息、知識(shí)庫(kù)及一系列推理規(guī)則來(lái)完成由某一領(lǐng)域?qū)＜也拍芡瓿傻墓ぷ?。專家系統(tǒng)的特點(diǎn)在于其符號(hào)表達(dá)、邏輯推理及漸進(jìn)式搜索能力。家系統(tǒng)在電力系統(tǒng)運(yùn)行控制中的應(yīng)用領(lǐng)域包括報(bào)警信號(hào)處理、電壓控制、故障診斷、恢復(fù)控制、運(yùn)行規(guī)劃等。（2）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是模擬的生物激勵(lì)系統(tǒng)，由大量的神經(jīng)元以一定的方式連接而成的，單個(gè)神經(jīng)元的作用是實(shí)現(xiàn)輸入到輸出的一個(gè)非線性函數(shù)關(guān)系，它們之間廣泛的連接組合就使得整個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有了復(fù)雜的非線性特性，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將大量的信息隱含在其連接權(quán)值上，根據(jù)一定的學(xué)習(xí)算法調(diào)節(jié)權(quán)值，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)從m維空間到n維空間復(fù)雜的非線性映射。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有良好的快速并行處理能力及分類能力，因此被廣泛地應(yīng)用于電力系統(tǒng)的實(shí)時(shí)控制、檢測(cè)與診斷、短期和長(zhǎng)期負(fù)荷預(yù)測(cè)、狀態(tài)評(píng)估等諸多領(lǐng)域。（3）模糊集理論（FL）。FL發(fā)展于上世紀(jì)60年代中期，它是多值邏輯的擴(kuò)展，能夠完成傳統(tǒng)數(shù)學(xué)方法難以做到的近似推理。其具體應(yīng)用為：應(yīng)用多目標(biāo)模糊決策方法，進(jìn)行故障測(cè)距和故障類型識(shí)別；給出模糊集理論的配電系統(tǒng)潮流與狀態(tài)估計(jì)方法；采用模糊推理估計(jì)配電系統(tǒng)負(fù)荷水平，歸納各類用戶隨不同因素的變化；用模糊集方法構(gòu)造變壓器保護(hù)原理，區(qū)別內(nèi)部故障、涌流、過(guò)激以及電流互感器飽和情況下的外部故障；尋求維持電力系統(tǒng)安全運(yùn)行和充分利用輸電容量之間的折衷解；運(yùn)用于配電系統(tǒng)損耗模糊計(jì)算模型，提高計(jì)算精確度等。（4）啟發(fā)式搜索（HS）。啟發(fā)式搜索主要有遺傳算法（GA）和模擬退火（SA）算法兩種，啟發(fā)式搜索通過(guò)隨機(jī)產(chǎn)生新的解并保留其中較好的結(jié)果，并避免陷入局部最小，以求得全局最優(yōu)解或近似最優(yōu)解。以上兩種方法，都可用來(lái)求解任意目標(biāo)函數(shù)和約束的優(yōu)化問(wèn)題。

二、人工智能技術(shù)的在電力自動(dòng)化的應(yīng)用

（1）在電源規(guī)劃中的應(yīng)用。電源規(guī)劃是電力系統(tǒng)中電源布局的戰(zhàn)略規(guī)劃，當(dāng)前，人們對(duì)高質(zhì)量電能的需求越發(fā)突出，因此，加強(qiáng)電力建設(shè)，擴(kuò)充新電源勢(shì)在必行。電源規(guī)劃問(wèn)題之所以復(fù)雜，其中一個(gè)重要原因即是每個(gè)規(guī)劃時(shí)期備選機(jī)組狀態(tài)的數(shù)目龐大，而對(duì)于每個(gè)具體的規(guī)劃項(xiàng)目，這些狀態(tài)大多是不可行的，而利用專家系統(tǒng)，可以根據(jù)實(shí)際規(guī)劃工作時(shí)的具體約束條件對(duì)方案進(jìn)行裁減，盡早刪除大量不可行的方案，從而減少優(yōu)化計(jì)算的工作量，提高規(guī)劃效率。同時(shí)，利用遺傳算法，可以實(shí)現(xiàn)站址和站容的優(yōu)化。（2）在電能質(zhì)量分析中的應(yīng)用。20世紀(jì)80年代末以來(lái)，隨著微電子技術(shù)和電力電子技術(shù)的發(fā)展，基電能質(zhì)量越來(lái)越被人們所關(guān)注。為提高電能質(zhì)量，建立電能質(zhì)量檢測(cè)和分析識(shí)別系統(tǒng)，對(duì)其進(jìn)行正確的檢測(cè)、評(píng)估和分類就顯得十分必要。傳統(tǒng)的電能質(zhì)量檢測(cè)手段主要是以人工方式和便攜式電能質(zhì)量測(cè)量?jī)x器為主，對(duì)線路和變電站進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)采集，工作量大，采集的數(shù)據(jù)不系統(tǒng)也不全面，時(shí)間延續(xù)性短，誤差較大，效率低。而采用人工智能技術(shù)能有效克服傳統(tǒng)方法的缺陷。如電力系統(tǒng)中諧波診斷的任務(wù)是對(duì)一組電流或電壓的采樣信號(hào)確定出各次諧波的含量或感興趣的諧波成分含量，采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以在避免噪聲和間諧波的情況下分析諧波問(wèn)題。又如，電力系統(tǒng)電源側(cè)電壓及負(fù)荷變化將引起用戶側(cè)電壓波動(dòng)，長(zhǎng)時(shí)間的電壓偏移將使得供電電壓質(zhì)量得不到保證，因此，保持電壓偏移在允許范圍內(nèi)是衡量電能質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)的一項(xiàng)重要內(nèi)容。而基于專家系統(tǒng)而設(shè)計(jì)的變電站無(wú)功控制裝置，能將已有的無(wú)功電壓控制經(jīng)驗(yàn)或知識(shí)用規(guī)則表示出來(lái)，形成專家系統(tǒng)的知識(shí)庫(kù)。并能像有經(jīng)驗(yàn)的調(diào)度員那樣，在面臨不同運(yùn)行工況時(shí)，根據(jù)上述的規(guī)則由無(wú)功電壓實(shí)時(shí)變化值有效地作出合理的電壓調(diào)節(jié)決策。此外，人工智能技術(shù)在電能質(zhì)量分析中的應(yīng)用，還包括電能質(zhì)量的擾動(dòng)分析、電能質(zhì)量的數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)挖掘，等等。（3）在故障診斷中的應(yīng)用。電力系統(tǒng)可能出現(xiàn)的故障種類繁多，具有復(fù)雜性、不確定性及非線性等特點(diǎn)，從一次系統(tǒng)的故障看，可分為線路和元件故障兩大類；從二次系統(tǒng)的故障看，則可粗略地分為保護(hù)系統(tǒng)、信號(hào)系統(tǒng)、測(cè)量系統(tǒng)、控制系統(tǒng)及電源系統(tǒng)五類故障，若采用傳統(tǒng)的方法診斷效率低，準(zhǔn)確率不高，而采用人工智能技術(shù)，能大大提高故障診斷的準(zhǔn)確率。專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊邏輯是人工智能技術(shù)用于故障診斷的方法，例如人工智能故障診斷技術(shù)運(yùn)用于發(fā)電機(jī)及電動(dòng)機(jī)進(jìn)行的故障診斷時(shí)，將模糊理論與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，不僅保留了故障診斷知識(shí)的模糊性，還結(jié)合了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)能力強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn)，共同實(shí)現(xiàn)對(duì)電機(jī)故障的診斷，大大提高了故障診斷的準(zhǔn)確率。（4）在電力系統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化中的應(yīng)用。謂電力系統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化，就是指當(dāng)電力系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)參數(shù)及負(fù)荷情況給定時(shí)，通過(guò)對(duì)某些控制變量的優(yōu)化，在滿足所有指定約束條件的前提下，使系統(tǒng)的一個(gè)或多個(gè)性能指標(biāo)達(dá)到最優(yōu)的無(wú)功調(diào)節(jié)手段，它是保證電力系統(tǒng)安全，提高運(yùn)行經(jīng)濟(jì)性的手段之一。將人工智能技術(shù)應(yīng)用于電力系統(tǒng)無(wú)功優(yōu)化中，主要有如下幾方面：如，針對(duì)傳統(tǒng)方法在處理配電網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化時(shí)不能處理多元約束問(wèn)題的缺陷，模糊優(yōu)化法通過(guò)引入模糊集理論，能使一些不確定的問(wèn)題得到解決，使用模糊優(yōu)化法，可優(yōu)化配電網(wǎng)的電容器投切，減少了配電網(wǎng)的網(wǎng)損并提高了其電壓質(zhì)量。使用禁忌算法，能有效地處理不可微的目標(biāo)函數(shù)，解決配電網(wǎng)補(bǔ)償電容器優(yōu)化投切0-1組合優(yōu)化問(wèn)題，并可以處理補(bǔ)償電容器分檔投切的組合優(yōu)化問(wèn)題。而使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以將網(wǎng)損最小作為優(yōu)化目標(biāo)，用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)多抽頭的配電網(wǎng)電容器進(jìn)行實(shí)時(shí)控制，等等。（5）在電力系統(tǒng)繼電保護(hù)中的應(yīng)用。通過(guò)專家系統(tǒng)，能把保護(hù)、斷路器的動(dòng)作邏輯以及運(yùn)行人員的診斷經(jīng)驗(yàn)用規(guī)則表示出來(lái)，形成故障診斷專家系統(tǒng)的知識(shí)庫(kù)，進(jìn)而根據(jù)報(bào)警信息對(duì)知識(shí)庫(kù)進(jìn)行推理，獲得故障診斷的結(jié)論。輸電網(wǎng)絡(luò)中保護(hù)的動(dòng)作邏輯一級(jí)保護(hù)與斷路器之間的關(guān)系易于用直觀的、模塊化的規(guī)則表示出來(lái)能夠在一定程度上解決不確定性問(wèn)題，能夠給出符合人類語(yǔ)言習(xí)慣的結(jié)論并具有相應(yīng)的解釋能力等。此外框架法專家系統(tǒng)善于表達(dá)具有分類結(jié)構(gòu)的知識(shí)，能夠比較清楚的表達(dá)事物之間的相關(guān)性，可以簡(jiǎn)化繼承性知識(shí)的表述和存儲(chǔ)，在輸電網(wǎng)絡(luò)報(bào)警信息處理和故障診斷中也有少量應(yīng)用。（6）在抑制電力系統(tǒng)低頻振蕩中的應(yīng)用。大規(guī)模電網(wǎng)互聯(lián)易產(chǎn)生低頻振蕩，對(duì)電力系統(tǒng)的安全造成嚴(yán)重威脅。低頻振蕩產(chǎn)生的原因，源于系統(tǒng)缺乏阻尼，目前，低頻振蕩抑制措施中研究較多的是電力系統(tǒng)穩(wěn)定器FACTS和PSS阻尼控制器，以上兩種辦法均存在一定缺陷，即存在魯棒性差的問(wèn)題，而人工智能技術(shù)能模擬人類處理問(wèn)題的過(guò)程、容易計(jì)及人的經(jīng)驗(yàn)和具有一定的學(xué)習(xí)能力，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊理論、GA等人工智能技術(shù)應(yīng)用于FACTS控制器和自適PSS的研究，能解決阻尼控制器參數(shù)的魯棒最優(yōu)整定，有效抑制電力系統(tǒng)低頻振蕩問(wèn)題。

總之，隨著人工智能技術(shù)的不斷進(jìn)步，新的方法將不斷涌現(xiàn)，其在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用也將越來(lái)越廣，如何綜合已有技術(shù)，揚(yáng)長(zhǎng)避短，并探索新的技術(shù)和理論方法，將其應(yīng)用于解決未來(lái)電力系統(tǒng)的各種問(wèn)題，是我們今后探索研究的主要方向。

參 考 文 獻(xiàn)

[1]蔡自興，徐光祐．人工智能技術(shù)及應(yīng)用[M]．北京：清華大學(xué)出版社，2000

人工智能技術(shù)含義范文第4篇

    標(biāo)識(shí)碼:A

    收錄日期:2012年8月6日

    隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和通訊技術(shù)的發(fā)展,人工智能以它強(qiáng)大的滲透力走進(jìn)了社會(huì)生活的各個(gè)領(lǐng)域,極大地改變了社會(huì)面貌,深刻地改變了人們的思想和行為。探討人工智能對(duì)人類進(jìn)步的影響,對(duì)促進(jìn)人工智能發(fā)展和對(duì)人類的進(jìn)步有著重要意義。

    一、人工智能的含義

    人工智能也稱機(jī)器智能,它是計(jì)算機(jī)科學(xué)、控制論、信息論、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、語(yǔ)言學(xué)等多種學(xué)科互相滲透而發(fā)展起來(lái)的一門綜合性學(xué)科。從計(jì)算機(jī)應(yīng)用系統(tǒng)的角度出發(fā),人工智能是研究如何制造出智能機(jī)器或智能系統(tǒng)來(lái)模擬人類智能活動(dòng)的能力,以延伸人類智能的科學(xué)。

    人工智能領(lǐng)域的研究是從1956年正式開始的。這一年,在達(dá)特茅斯大學(xué)召開的會(huì)議上正式使用了“人工智能”(AI)這個(gè)術(shù)語(yǔ)。隨后的幾十年中,人們從問(wèn)題求解、邏輯推理與定理證明、自然語(yǔ)音理解、博弈、自動(dòng)程序設(shè)計(jì)、專家系統(tǒng)、學(xué)習(xí)以及機(jī)器人學(xué)等多個(gè)角度展開了研究,已經(jīng)建立了一些具有不同程度人工智能的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。例如,能夠求解微分方程、設(shè)計(jì)分析集成電路、合成人類自然語(yǔ)音,進(jìn)行情報(bào)檢索,提供語(yǔ)音識(shí)別、手寫體識(shí)別的多模式接口,應(yīng)用于疾病診斷的專家系統(tǒng)以及控制太空飛行器和水下機(jī)器人更加貼近我們的生活。我們熟知的IBM的“深藍(lán)”在棋盤上擊敗了國(guó)際象棋大師卡斯帕羅夫就是比較突出的例子。

    當(dāng)然,人工智能的發(fā)展也并不是一帆風(fēng)順的,也曾因計(jì)算機(jī)計(jì)算能力的限制無(wú)法模仿人腦的思考以及與實(shí)際需求的差距過(guò)遠(yuǎn)而走入低谷。但是,隨著硬件和軟件的發(fā)展,計(jì)算機(jī)的運(yùn)算能力在以指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。同時(shí),網(wǎng)絡(luò)技術(shù)蓬勃興起,確保計(jì)算機(jī)已經(jīng)具備了足夠的條件來(lái)運(yùn)行一些要求更高的AI軟件,而且,現(xiàn)在的AI具備了更多的現(xiàn)實(shí)應(yīng)用的基礎(chǔ)。1990年以來(lái),人工智能研究又出現(xiàn)了新的。一方面是因?yàn)樵谌斯ぶ悄芾碚摲矫嬗辛诵碌倪M(jìn)展,一方面也是因?yàn)橛?jì)算機(jī)硬件突飛猛進(jìn)的發(fā)展。隨著計(jì)算機(jī)速度的不斷提高、存儲(chǔ)容量的不斷擴(kuò)大、價(jià)格的不斷降低以及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展,許多原來(lái)無(wú)法完成的工作現(xiàn)在已經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)。

    人工智能在發(fā)展過(guò)程中形成了幾個(gè)學(xué)派,最主要的兩個(gè)學(xué)派是符號(hào)主義和聯(lián)接主義。符號(hào)主義,又稱為邏輯廣義、心理學(xué)派或計(jì)算機(jī)學(xué)派。其原理主要為物理符號(hào)系統(tǒng)(即符號(hào)操作系統(tǒng))假設(shè)和有限合理性原理,代表人物是紐厄爾和西蒙。大量傳統(tǒng)的人工智能研究是在這個(gè)學(xué)派的思想推動(dòng)下進(jìn)行的。聯(lián)接主義認(rèn)為人工智能源于仿生學(xué),特別是人腦模型的研究。它的代表性成果是1943年由生理學(xué)家麥卡洛克和數(shù)學(xué)邏輯學(xué)家皮茨創(chuàng)立的腦模型,即MP模型,開創(chuàng)電子裝置模仿人腦結(jié)構(gòu)和功能的新途徑。在這個(gè)學(xué)派中,有著名的模式識(shí)別理論。20世紀(jì)八十年代末神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迅速崛起,在聲音識(shí)別、圖像處理等方面取得很大成功。

    二、人工智能研究和應(yīng)用的領(lǐng)域

    (一)模式識(shí)別。計(jì)算機(jī)硬件的迅速發(fā)展,計(jì)算機(jī)應(yīng)用領(lǐng)域的不斷開拓,急切地要求計(jì)算機(jī)能更有效地感知諸如聲音、文字、圖像、溫度、震動(dòng)等人類賴以發(fā)展自身、改造環(huán)境所運(yùn)用的信息資料。但目前計(jì)算機(jī)卻無(wú)法直接感知它們,鍵盤、鼠標(biāo)等外部設(shè)備,對(duì)于這樣五花八門的外部世界顯得無(wú)能為力,即使是電視攝像機(jī)和話筒等,由于識(shí)別技術(shù)不高,計(jì)算機(jī)并未真正知道所采錄的究竟是什么信息,計(jì)算機(jī)對(duì)外部世界感知能力的低下,成為開拓計(jì)算機(jī)應(yīng)用的狹窄瓶頸。于是,著眼于拓寬計(jì)算機(jī)的應(yīng)用領(lǐng)域,提高其感知外部信息能力的學(xué)科——模式識(shí)別得到了迅速發(fā)展。

    (二)自然語(yǔ)言理解與機(jī)器翻譯系統(tǒng)。語(yǔ)言處理是人工智能最早期的研究領(lǐng)域之一。人們之間用語(yǔ)言互通信息是一件非常簡(jiǎn)單的事情,而建立一個(gè)能夠生成和“理解”哪怕是只言片語(yǔ)的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)卻是非常困難的。因?yàn)閭鬟f某一點(diǎn)的“思維結(jié)構(gòu)”需要龐大的與該思維結(jié)構(gòu)相關(guān)的公共思維結(jié)構(gòu),猶如一個(gè)人一樣,需要有上下文知識(shí)并能根據(jù)這些知識(shí)進(jìn)行推理。自然語(yǔ)言理解最重要的成果是機(jī)器翻譯?，F(xiàn)在,機(jī)器翻譯真正推向市場(chǎng)還面臨兩大問(wèn)題:一是準(zhǔn)確性。由于科技文獻(xiàn)和文學(xué)作品有許多專業(yè)術(shù)語(yǔ),所以需要專家來(lái)進(jìn)行譯前處理和譯后校正工作;二是翻譯速度問(wèn)題。翻譯需要有龐大的字庫(kù)系統(tǒng),有效快速搜索是需解決的問(wèn)題之一,如何減少翻譯前的處理和翻譯后的校正工作時(shí)間也是需解決的問(wèn)題。 

    (三)自動(dòng)程序設(shè)計(jì)。對(duì)自動(dòng)程序設(shè)計(jì)的研究不僅可以促進(jìn)半自動(dòng)軟件開發(fā)系統(tǒng)的發(fā)展,而且也使通過(guò)修正自身代碼進(jìn)行學(xué)習(xí)的人工智能系統(tǒng)得到發(fā)展。程序理論方面的有關(guān)研究工作,對(duì)人工智能的所有研究工作都是很重要的。我們所指的自動(dòng)程序設(shè)計(jì)是某種“超級(jí)編譯程序”,或者能夠?qū)Τ绦蛞獙?shí)現(xiàn)什么目標(biāo)進(jìn)行非常高級(jí)描述的程序,并能夠由

    這個(gè)程序產(chǎn)生出所需要的新程序。這種高級(jí)描述可能是采用形式語(yǔ)言的一條精辟語(yǔ)句,也可能是一種松散的描述,這就要求在系統(tǒng)和用戶之間進(jìn)一步對(duì)話澄清語(yǔ)言的模糊,自動(dòng)程序設(shè)計(jì)研究的重大貢獻(xiàn)之一是作為問(wèn)題求解策略的調(diào)整概念。

    (四)專家系統(tǒng)。專家系統(tǒng)是一個(gè)具有專門知識(shí)的智能計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng),它應(yīng)用人工智能技術(shù),根據(jù)某個(gè)領(lǐng)域一個(gè)或多個(gè)專家提供的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行推理和判斷,模擬人類專家的決策過(guò)程,解決該領(lǐng)域需要由專家才能解決的問(wèn)題,專家系統(tǒng)一般由數(shù)據(jù)庫(kù)和推理機(jī)構(gòu)成。近年來(lái),在專家系統(tǒng)的研究中已經(jīng)出現(xiàn)了應(yīng)用人工智能技術(shù)解決實(shí)際問(wèn)題的成功范例。如“故障診斷系統(tǒng)”,這種系統(tǒng)設(shè)計(jì)了一個(gè)計(jì)算機(jī)界面,可以進(jìn)行人—機(jī)“對(duì)話”,用戶與專家系統(tǒng)進(jìn)行咨詢對(duì)話就像用戶與具有這方面知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)的專家對(duì)話一樣,解釋和回答用戶的問(wèn)題。此外,還有情報(bào)檢索系統(tǒng)、數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)和結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)系統(tǒng)等。

    發(fā)展專家系統(tǒng)的關(guān)鍵是如何表達(dá)和運(yùn)用專家知識(shí)即構(gòu)筑數(shù)據(jù)庫(kù),如何將那些來(lái)自人類專家的并已經(jīng)被證明了的對(duì)解決有關(guān)問(wèn)題有幫助的典型事例符號(hào)化后輸入計(jì)算機(jī)。專家系統(tǒng)與過(guò)去的一些計(jì)算機(jī)系統(tǒng)不同,它是以符號(hào)處理為主的計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng),一般沒(méi)有算法解,經(jīng)常要在一些不完全、不精確、不確定的信息基礎(chǔ)上做出結(jié)論。   (五)智能機(jī)器人。智能機(jī)器人是人工智能研究的另一個(gè)重要領(lǐng)域,其中包括對(duì)操作機(jī)器人裝置程序的研究。至今,盡管已經(jīng)建立了一些比較復(fù)雜的機(jī)器人系統(tǒng),工業(yè)上也運(yùn)行著成千上萬(wàn)臺(tái)機(jī)器人,但這都是一些按預(yù)先編好程序執(zhí)行某些重復(fù)作業(yè)的簡(jiǎn)單裝置,大多數(shù)機(jī)器人只能“干”不能“看”,不具備“智慧”。如何攝取并處理視覺(jué)信息,研制能進(jìn)行圖像聲音識(shí)別并進(jìn)行擬人推理的機(jī)器人是人工智能的又一個(gè)十分活躍的領(lǐng)域。人工智能的研究促進(jìn)了機(jī)器人研究和機(jī)器人學(xué)的發(fā)展;另一方面,智能機(jī)器人研究又促進(jìn)了許多人工智能思想的發(fā)展。智能機(jī)器人的研究和應(yīng)用體現(xiàn)出廣泛的學(xué)科交叉,涉及眾多課題。機(jī)器人已在各種工業(yè)、農(nóng)業(yè)、商業(yè)、旅游業(yè)、空中和海洋以及國(guó)防等領(lǐng)域獲得越來(lái)越普遍的應(yīng)用。

    (六)智能控制。人工智能的發(fā)展促進(jìn)自動(dòng)控制向智能控制發(fā)展。智能控制是一類無(wú)需人的干預(yù)就能獨(dú)立地驅(qū)動(dòng)智能機(jī)器實(shí)現(xiàn)其目標(biāo)的自動(dòng)控制。它是自動(dòng)控制的最新發(fā)展階段,也是用計(jì)算機(jī)模擬人類智能的一個(gè)重要研究領(lǐng)域。智能控制是同時(shí)具有以知識(shí)表示的非數(shù)學(xué)廣義世界模型和數(shù)學(xué)公式模型表示的混合控制過(guò)程,往往是含有復(fù)雜性、不完全性、模糊性或不確定性以及不存在已知算法的非數(shù)學(xué)過(guò)程,并以知識(shí)進(jìn)行推理來(lái)引導(dǎo)求解過(guò)程。

    三、人工智能對(duì)人類社會(huì)的影響

    隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展和廣泛應(yīng)用,人工智能的思想和技術(shù)對(duì)人類的影響與日俱增,人工智能的發(fā)展將會(huì)對(duì)人類社會(huì)產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響,并將深入到人類社會(huì)的各個(gè)方面。

    (一)人工智能的發(fā)展改變了人類的社會(huì)面貌

    1、財(cái)富迅速增加。從財(cái)富的數(shù)量看,由于計(jì)算機(jī)、控制論和自動(dòng)化技術(shù)的發(fā)展,正在迅速提高自動(dòng)化的程度。同樣數(shù)量的勞動(dòng)力在同樣的勞動(dòng)時(shí)間里可以生產(chǎn)比過(guò)去多幾十倍、幾百倍的產(chǎn)品。從財(cái)富的質(zhì)量看,由于計(jì)算機(jī)的推廣應(yīng)用,新興產(chǎn)業(yè)以前所未聞的速度和前所未有的規(guī)模發(fā)展起來(lái)。

    2、人際聯(lián)系日益緊密。現(xiàn)在,任何社會(huì)制度的國(guó)家,由于人工智能的發(fā)展,生產(chǎn)社會(huì)化程度日益提高,使人際聯(lián)系頻度提高,距離縮短,Internet把整個(gè)世界聯(lián)為一個(gè)整體。在這種條件下,生產(chǎn)國(guó)際化、貿(mào)易國(guó)際化、金融國(guó)際化、教育國(guó)際化、政治國(guó)際化和信息國(guó)際化,人們之間的往來(lái)將更加緊密。

    3、信息快速增加和更新。人工智能發(fā)展為人們儲(chǔ)存和處理信息提供了方便。一方面人們利用計(jì)算機(jī)每天輸入大量的信息,使信息以幾何級(jí)數(shù)增加;另一方面使信息更新加速,人們利用計(jì)算機(jī)大量輸入、生成和輸出的信息,使儲(chǔ)存在載體上的信息加速折舊,人們不斷期待正在傳輸中的最新信息,為滿足這種需要,越來(lái)越多的人進(jìn)一步搜集和輸入新的信息。

    (二)人工智能的發(fā)展,改變了社會(huì)的結(jié)構(gòu)。人們一方面希望人工智能和智能機(jī)器能夠代替人類從事各種勞動(dòng),一方面又擔(dān)心它們的發(fā)展會(huì)引起新的社會(huì)問(wèn)題。實(shí)際上,近十多年來(lái),社會(huì)結(jié)構(gòu)正在發(fā)生一種靜悄悄的變化。人—機(jī)器的社會(huì)結(jié)構(gòu),終將為人—智能機(jī)器—機(jī)器的社會(huì)結(jié)構(gòu)所取代。智能機(jī)器人就是智能機(jī)器之一。從發(fā)展角度看,從醫(yī)院里看病的“醫(yī)生”、護(hù)理病人的“護(hù)士”、旅館、飯店和商店的服務(wù)員、辦公室的“秘書”、指揮交通的“警察”,到家庭的“勤雜工”和“保姆”等,將均由機(jī)器人擔(dān)任。因此,人們將不得不學(xué)會(huì)與有智能的機(jī)器和睦相處,并適應(yīng)這種變

人工智能技術(shù)含義范文第5篇

關(guān)鍵詞:人工智能;自動(dòng)優(yōu)化;SQL語(yǔ)句優(yōu)化

一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的生命周期可以分成：設(shè)計(jì)、開發(fā)和成品三個(gè)階段。在設(shè)計(jì)階段進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)性能優(yōu)化的成本最低，收益最大。在成品階段進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)性能優(yōu)化的成本最高，收益最小。數(shù)據(jù)庫(kù)的優(yōu)化通?？梢酝ㄟ^(guò)對(duì)網(wǎng)絡(luò)、硬件、操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫(kù)參數(shù)和應(yīng)用程序的優(yōu)化來(lái)進(jìn)行。最常見的優(yōu)化手段就是對(duì)硬件的升級(jí)。根據(jù)統(tǒng)計(jì)，對(duì)網(wǎng)絡(luò)、硬件、操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫(kù)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化所獲得的性能提升，全部加起來(lái)只占數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)性能提升的40%左右，其余的60%系統(tǒng)性能提升來(lái)自對(duì)應(yīng)用程序的優(yōu)化。許多優(yōu)化專家認(rèn)為，對(duì)應(yīng)用程序的優(yōu)化可以得到80%的系統(tǒng)性能的提升。應(yīng)用程序的優(yōu)化通?？煞譃閮蓚€(gè)方面：源代碼和SQL語(yǔ)句。由于涉及到對(duì)程序邏輯的改變，源代碼的優(yōu)化在時(shí)間成本和風(fēng)險(xiǎn)上代價(jià)很高，而對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)性能的提升收效有限。

1.1為什么要優(yōu)化SQL語(yǔ)句

第一、SQL語(yǔ)句是對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行操作的惟一途徑，對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的性能起著決定性的作用。

第二、SQL語(yǔ)句消耗了70%至90%的數(shù)據(jù)庫(kù)資源。

第三、SQL語(yǔ)句獨(dú)立于程序設(shè)計(jì)邏輯，對(duì)SQL語(yǔ)句進(jìn)行優(yōu)化不會(huì)影響程序邏輯。

第四、SQL語(yǔ)句有不同的寫法，在性能上的差異非常大。

第五、SQL語(yǔ)句易學(xué)，但難精通。

優(yōu)化SQL語(yǔ)句的傳統(tǒng)方法是通過(guò)手工重寫來(lái)對(duì)SQL語(yǔ)句進(jìn)行優(yōu)化。DBA或資深程序員通過(guò)對(duì)SQL語(yǔ)句執(zhí)行計(jì)劃的分析，依靠經(jīng)驗(yàn)，嘗試重寫SQL語(yǔ)句，然后對(duì)結(jié)果和性能進(jìn)行比較，以試圖找到性能較佳的SQL語(yǔ)句。這種傳統(tǒng)上的作法無(wú)法找出SQL語(yǔ)句的所有可能寫法，且依賴于人的經(jīng)驗(yàn)，非常耗費(fèi)時(shí)間。

1.2 SQL優(yōu)化技術(shù)的發(fā)展歷程

第一代SQL優(yōu)化工具是執(zhí)行計(jì)劃分析工具。這類工具針對(duì)輸入的SQL語(yǔ)句，從數(shù)據(jù)庫(kù)提取執(zhí)行計(jì)劃，并解釋執(zhí)行計(jì)劃中關(guān)鍵字的含義。

第二代SQL優(yōu)化工具只能提供增加索引的建議，它通過(guò)對(duì)輸入的SQL語(yǔ)句的執(zhí)行計(jì)劃的分析，來(lái)產(chǎn)生是否要增加索引的建議。

第三代SQL優(yōu)化工具不僅分析輸入SQL語(yǔ)句的執(zhí)行計(jì)劃，還對(duì)輸入的SQL語(yǔ)句本身進(jìn)行語(yǔ)法分析，經(jīng)過(guò)分析產(chǎn)生寫法上的改進(jìn)建議。

1.3人工智能自動(dòng)SQL優(yōu)化

人工智能自動(dòng)SQL優(yōu)化出現(xiàn)在90年代末。目前在商用數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)域，LECCO Technology Limited(靈高科研有限公司)擁有該技術(shù)，并提供使用該技術(shù)的自動(dòng)優(yōu)化產(chǎn)品LECCO SQL Expert，它支持Oracle、Sybase、MS SQL Server和IBM DB2數(shù)據(jù)庫(kù)平臺(tái)。該產(chǎn)品針對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用的開發(fā)和維護(hù)階段提供的模塊有：SQL語(yǔ)法優(yōu)化器、PL/SQL集成化開發(fā)調(diào)試環(huán)境(IDE)、掃描器、數(shù)據(jù)庫(kù)監(jiān)視器等。其核心模塊SQL 語(yǔ)法優(yōu)化器的工作原理為：①輸入一條源SQL語(yǔ)句；②“人工智能反饋式搜索引擎”對(duì)輸入的SQL語(yǔ)句，結(jié)合檢測(cè)到的數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)和索引進(jìn)行重寫，產(chǎn)生N條等效的SQL語(yǔ)句輸出；③產(chǎn)生的N條等效SQL語(yǔ)句再送入“人工智能反饋式搜索引擎”進(jìn)行重寫，直至無(wú)法產(chǎn)生新的輸出或搜索限額滿；④對(duì)輸出的SQL語(yǔ)句進(jìn)行過(guò)濾，選出具有不同執(zhí)行計(jì)劃的SQL語(yǔ)句；⑤對(duì)得到的SQL語(yǔ)句進(jìn)行批量測(cè)試，找出性能最好的SQL語(yǔ)句。

2 LECCO SQL Expert自動(dòng)優(yōu)化實(shí)例

2.1假設(shè)我們從源代碼中抽取出這條SQL語(yǔ)句(也可以通過(guò)內(nèi)帶的掃描器或監(jiān)視器獲得SQL語(yǔ)句)：

SELECT COUNT(*) 論文下載

FROM EMPLOYEE

swheresEXISTS (SELECT 'X'

FROM DEPARTMENT

swheresEMP_DEPT=DPT_ID

AND DPT_NAME LIKE 'AC%')

AND EMP_ID IN (SELECT SAL_EMP_ID

FROM EMP_SAL_HIST B

swheresSAL_SALARY ＞ 70000)

按下“優(yōu)化”按鈕后，經(jīng)過(guò)10幾秒，SQL Expert就完成了優(yōu)化的過(guò)程，并在這10幾秒的時(shí)間里重寫產(chǎn)生了2267 條等價(jià)的SQL語(yǔ)句，其中136條SQL語(yǔ)句有不同的執(zhí)行計(jì)劃。

接下來(lái)，我們可以對(duì)自動(dòng)重寫產(chǎn)生的136條SQL語(yǔ)句進(jìn)行批運(yùn)行測(cè)試，以選出性能最佳的等效SQL語(yǔ)句。按下“批運(yùn)行” 按鈕，在“終止條件” 頁(yè)選擇“最佳運(yùn)行時(shí)間SQL語(yǔ)句”，按“確定”。

經(jīng)過(guò)幾分鐘的測(cè)試運(yùn)行后，我們可以發(fā)現(xiàn)SQL124的運(yùn)行時(shí)間和反應(yīng)時(shí)間最短。運(yùn)行速度約有22.75倍的提升(源SQL語(yǔ)句運(yùn)行時(shí)間為2.73秒，SQL124運(yùn)行時(shí)間為0.12秒)?，F(xiàn)在我們就可以把SQL124放入源代碼中，結(jié)束一條SQL語(yǔ)句的優(yōu)化工作了。

2.2“邊做邊學(xué)式訓(xùn)練”提升SQL開發(fā)水平

LECCO SQL Expert不僅能夠找到最佳的SQL語(yǔ)句，它所提供的“邊做邊學(xué)式訓(xùn)練”還能夠教開發(fā)人員和數(shù)據(jù)庫(kù)管理員如何寫出性能最好的SQL語(yǔ)句。LECCO SQL Expert的“SQL比較器”可以標(biāo)明源SQL和待選SQL間的不同之處。

以上面優(yōu)化的結(jié)果為例，為了查看源SQL語(yǔ)句和SQL124在寫法上有什么不同，我們可以按下“比較器” 按鈕，對(duì)SQL124和源SQL語(yǔ)句進(jìn)行比較?！癝QL 比較器”將SQL124相對(duì)于源SQL語(yǔ)句的不同之處以藍(lán)顏色表示了出來(lái)。如果選擇“雙向比較”復(fù)選框，“SQL 比較器”可以將兩條SQL語(yǔ)句的不同之處以藍(lán)色表示。當(dāng)然，我們也可以從源語(yǔ)句和重寫后的SQL 語(yǔ)句中任選兩條進(jìn)行比較。

從比較的結(jié)果可以看到，重寫后的SQL124把第一個(gè)Exists改寫成了In；在字段DPT_ID上進(jìn)行了合并空字符串的操作，以誘導(dǎo)數(shù)據(jù)庫(kù)先執(zhí)行子查詢中的

(SELECT DPT_ID||''

FROM DEPARTMENT

WHERE DPT_NAME LIKE 'AC%')

在子查詢完成后，再與EMPLOYEE表進(jìn)行嵌套循環(huán)連接(Nested Loop Join)。

如果覺(jué)得對(duì)寫法的改變難以理解，還可以點(diǎn)中“執(zhí)行計(jì)劃”復(fù)選框，通過(guò)比較兩條SQL語(yǔ)句的執(zhí)行計(jì)劃的不同，來(lái)了解其中的差異。在查看執(zhí)行計(jì)劃過(guò)程中，如果有什么不明白的地方，可以點(diǎn)中“SQL信息按鈕”，再點(diǎn)擊執(zhí)行計(jì)劃看不明白的地方，LECCO SQL Expert的上下文敏感幫助系統(tǒng)將提供執(zhí)行計(jì)劃該處的解釋。

在“SQL比較器”中，選中“統(tǒng)計(jì)信息”復(fù)選框后，可得到詳細(xì)的兩條SQL語(yǔ)句運(yùn)行時(shí)的統(tǒng)計(jì)信息比較，這對(duì)于學(xué)習(xí)不同的SQL寫法對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)資源的消耗很有幫助。

2.3 LECCO SQL Expert優(yōu)化模塊的特點(diǎn)

LECCO SQL Expert優(yōu)化模塊的特點(diǎn)主要表現(xiàn)為：自動(dòng)優(yōu)化SQL語(yǔ)句；以獨(dú)家的人工智能知識(shí)庫(kù)“反饋式搜索引擎”來(lái)重寫性能優(yōu)異的SQL語(yǔ)句；找出所有等效的SQL語(yǔ)句及可能的執(zhí)行計(jì)劃；保證產(chǎn)生相同的結(jié)果；先進(jìn)的SQL語(yǔ)法分析器能處理最復(fù)雜的SQL語(yǔ)句；可以重寫SELECT、SELECT INTO、UPDATE、INSERT和DELETE語(yǔ)句；通過(guò)測(cè)試運(yùn)行，為應(yīng)用程序和數(shù)據(jù)庫(kù)自動(dòng)找到性能最好的SQL語(yǔ)句；提供微秒級(jí)的計(jì)時(shí)，能夠優(yōu)化Web應(yīng)用程序和有大量用戶的在線事務(wù)處理中運(yùn)行時(shí)間很短的SQL語(yǔ)句；為開發(fā)人員提供“邊做邊學(xué)式訓(xùn)練”，迅速提高開發(fā)人員的SQL編程技能；提供上下文敏感的執(zhí)行計(jì)劃幫助系統(tǒng)和SQL運(yùn)行狀態(tài)幫助；不是猜測(cè)或建議，而是獨(dú)一無(wú)二的SQL重寫解決方案。

2.4寫出專家級(jí)的SQL語(yǔ)句

LECCO SQL Expert的出現(xiàn)，使SQL的優(yōu)化變得極其簡(jiǎn)單，只要能夠?qū)懗鯯QL語(yǔ)句，它就能幫用戶找到最好性能的寫法。LECCO SQL Expert不僅能在很短的時(shí)間內(nèi)找到所有可能的優(yōu)化方案，而且能夠通過(guò)實(shí)際測(cè)試，確定最有效的優(yōu)化方案。同以往的數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)化手段相比較，LECCO SQL Expert將數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)化技術(shù)帶到了一個(gè)嶄新的技術(shù)高度，依賴人的經(jīng)驗(yàn)、耗費(fèi)大量時(shí)間、受人的思維束縛的數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)化手段已經(jīng)被高效、省時(shí)且準(zhǔn)確的自動(dòng)優(yōu)化軟件所取代了。通過(guò)內(nèi)建的“LECCO小助手”的幫助，即使是SQL的開發(fā)新手，也能快速且簡(jiǎn)單地寫出專家級(jí)的SQL語(yǔ)句。

參考文獻(xiàn)

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