發(fā)布時間：2023-06-15 17:16:31
序言：寫作是分享個人見解和探索未知領(lǐng)域的橋梁，我們?yōu)槟x了8篇的人工智能發(fā)展前景樣本，期待這些樣本能夠為您提供豐富的參考和啟發(fā)，請盡情閱讀。
關(guān)鍵詞：人工智能；數(shù)據(jù)挖掘；發(fā)展前景
當今社會已經(jīng)進入了人工智能時代，人工智能的應(yīng)用，大大改善了我們的生活。大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)來臨，不論是從數(shù)據(jù)的使用，挖掘，處理等方面，都為人工智能的應(yīng)用起到了基礎(chǔ)和保障。
1人工智能
1.1人工智能的定義。人工智能（ArtificialIntelligence），簡稱AI。屬于計算機學科下的分支，顧名思義，它是一門專門研究類人化的智能機器學科，即利用現(xiàn)階段科學的研究方法和技術(shù)，研制出具有模仿、延伸和擴展人類智能的機器或智能系統(tǒng)，從而實現(xiàn)利用機器模仿人類智能的一切行為。1.2人工智能的研究背景。在1956年的達特矛斯會議上，“人工智能”這一術(shù)語正式由麥卡錫提議并采用了，隨后人工智能的研究取得了許多引人注目的成就。在這之后，科研人員進行了許多的研究和開發(fā)，人工智能這個話題也取得了飛速的發(fā)展。人工智能是一門極具挑戰(zhàn)性的科學，從事這項工作的人必須了解計算機知識、心理學和哲學理念。人工智能的研究包涵廣泛的科學知識，以及其他領(lǐng)域的知識，如機器學習、計算機視覺等。一般來說，人工智能研究的主要目標是使機器能夠做一些通常需要人工智能完成復(fù)雜工作的機器。1.3人工智能的研發(fā)歷程。早期研究領(lǐng)域：人工智能專家系統(tǒng)，機器學習，模式識別，自然語言理解，自動定理證明，自動編程，機器人，游戲，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，現(xiàn)在涉及以下研究領(lǐng)域：數(shù)據(jù)挖掘，智能決策系統(tǒng)，知識工程，分布式人工智能等。數(shù)據(jù)挖掘的出現(xiàn)使得人工智能的研究在應(yīng)用領(lǐng)域得到廣泛的發(fā)展。以下簡要介紹其中的幾個重要部分：（1）專家系統(tǒng)。所謂專家系統(tǒng)就是控制計算的智能化程序系統(tǒng)，通過研發(fā)人員總結(jié)歸納了專業(yè)學科知識和日常經(jīng)驗，能夠知道計算機完成某個領(lǐng)域內(nèi)的專業(yè)性活動或者解決某些專業(yè)級別的問題。人工智能技術(shù)可以合理利用已知的經(jīng)驗體系在復(fù)雜環(huán)境中，解決和處理復(fù)雜問題。（2）機器系統(tǒng)。機器系統(tǒng)簡單說就是機器人通過人造神經(jīng)系統(tǒng)，借助于網(wǎng)絡(luò)或者存儲系統(tǒng)汲取系統(tǒng)的知識進行開發(fā)研究。（3）感知仿生。感知仿生系統(tǒng)通過模擬人類的感官，感知生物學特征，通過人工智能機器的感部件對外界外部環(huán)境進行感知，識別，判斷，分析的能力。能夠更好的適應(yīng)環(huán)境，做出判斷。（4）數(shù)據(jù)重組和發(fā)掘。是指通過人工智能系統(tǒng)，結(jié)合當前先進的理念，對大數(shù)據(jù)的總結(jié)歸納，識別存儲，調(diào)取等應(yīng)用。通過數(shù)據(jù)的加工處理，能夠主動做出判斷和分析。（5）人工智能模式。分布式人工智能是模式之一，該系統(tǒng)利用系統(tǒng)有效的規(guī)避和克服系統(tǒng)資源在某段時間內(nèi)的局限性，并能有效地改善因資源造成的時間和空間不均衡問題。它具備，模式自動轉(zhuǎn)換，并行處理，開放啟發(fā)方式，冗余且容錯糾錯的能力。
2數(shù)據(jù)挖掘
2.1數(shù)據(jù)挖掘的定義。數(shù)據(jù)挖掘(DataMining,DM)是揭示數(shù)據(jù)中存在的模式和數(shù)據(jù)關(guān)系的學科，強調(diào)處理大型可觀察數(shù)據(jù)庫。數(shù)據(jù)挖掘的出現(xiàn)使得人工智能的研究在應(yīng)用領(lǐng)域得到了廣泛的發(fā)展。這里包括數(shù)據(jù)挖掘和智能信息提取過程，前者從大量復(fù)雜的現(xiàn)實世界數(shù)據(jù)中挖掘出未知和有價值的模式或規(guī)則，后者是知識的比較，選擇和總結(jié)出來的原則和規(guī)則，形成一個智能系統(tǒng)。2.2數(shù)據(jù)挖掘的研究現(xiàn)狀。當前數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用主要集中在電信、零售、農(nóng)業(yè)、網(wǎng)絡(luò)日志、銀行、電力、生物、天體、化工、醫(yī)藥等方面?？此茝V泛，實際應(yīng)用還遠沒有普及。而據(jù)Gartner的報告也指出，數(shù)據(jù)挖掘會成為未來10年內(nèi)重要的技術(shù)之一。而數(shù)據(jù)挖掘，也已經(jīng)開始成為一門獨立的專業(yè)學科。2.3數(shù)據(jù)挖掘的研究發(fā)展。具體發(fā)展趨勢和應(yīng)用方向主要有：性能方面：數(shù)據(jù)挖掘設(shè)計的數(shù)據(jù)量會更大，處理的效率會更高，結(jié)果也會更精確。工具方面：挖掘工具越來越強大，算法收斂越來越多，預(yù)測算法將吸收新穎性算法（支持向量機（SVM），粗糙集，云模型，遺傳算法等），并實現(xiàn)自動化的實現(xiàn)算法，選擇和自動調(diào)諧參數(shù)。應(yīng)用：數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用除了應(yīng)用于大型專門問題外，還將走向嵌入式，更加智能化。例如進一步研究知識發(fā)現(xiàn)方法，對貝葉斯定理和Boosting方法的研究和改進，以及對商業(yè)工具軟件不斷的生成和改進，著重建立整體系統(tǒng)來解決問題，如Weka等軟件。在先進理論的指導下，按照國內(nèi)形態(tài)發(fā)展，至少需要20年的時間，才能改進數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展。
3數(shù)據(jù)挖掘與人工智能技術(shù)的聯(lián)系
數(shù)據(jù)挖掘?qū)儆谌斯ぶ悄苤歇毩⑾到y(tǒng)。它于人工智能的存在關(guān)系屬于，并存聯(lián)系，且獨立運行，互不從屬。此設(shè)計體系一方面可以有效促進人工智能提升學習能力，增進分析能力，另一方面還對分析，統(tǒng)計，OLSP，以及決策支持系統(tǒng)模塊等起到推動作用。在收挖掘應(yīng)用領(lǐng)域，處理可以對WEB挖掘，還能夠有效進行文本，數(shù)據(jù)庫，知識庫，不同領(lǐng)域不同學科的信息進行序列矩陣模式挖掘。基于數(shù)據(jù)本身的分類，辨識，關(guān)聯(lián)規(guī)則，聚類算法更加博大精深。因此，獨立于人工智能的數(shù)據(jù)挖掘，更加便于科研團體或者領(lǐng)域?qū)?shù)據(jù)的使用和分析。數(shù)據(jù)挖掘是人工智能領(lǐng)域的一部分。首先，高智能是數(shù)據(jù)挖掘和人工智能的最終目標，正是由于這個目標，人工智能和數(shù)據(jù)挖掘有很多關(guān)聯(lián)。其次，數(shù)據(jù)挖掘和人工智能是各種技術(shù)的整合。數(shù)據(jù)挖掘和人工智能是許多學科的跨學科學科。最后，數(shù)據(jù)挖掘的出現(xiàn)逐漸發(fā)展壯大，加強了人工智能，因此可以說，它們兩者是不可分割的。
4人工智能和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展前景
在當前環(huán)境下，人工智能和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)具有以下發(fā)展前景:(1)在大數(shù)據(jù)互聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用。將人工智能的技術(shù)應(yīng)用于互聯(lián)網(wǎng)中將會使網(wǎng)絡(luò)技術(shù)帶上智能的特性,可以為人們的生活提供智能化的幫助，給人們的生活帶來便利。還可以提高網(wǎng)絡(luò)運行效率、增加網(wǎng)絡(luò)安全性等。(2)智能化服務(wù)的研究。人工智能和數(shù)據(jù)挖掘都很注重對智能化服務(wù)的研究,例如很多智能機器人便應(yīng)運而生，它們已經(jīng)能勝任許多簡單的工作，可以為人們提供人性化的服務(wù)。高度的智能化是數(shù)據(jù)挖掘和人工智能研究最終追求的目標,也是二者最終合而為一的標志。(3)使知識產(chǎn)生經(jīng)濟化。在現(xiàn)階段的知識經(jīng)濟時代，人工智能和數(shù)據(jù)挖掘勢必受到經(jīng)濟的影響，這決定了人工智能和數(shù)據(jù)挖掘?qū)⒕哂薪?jīng)濟特征。人工智能和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)作為無形資產(chǎn)可以直接帶來經(jīng)濟效益，通過交流，教育，生產(chǎn)和創(chuàng)新的無形資產(chǎn)將成為知識經(jīng)濟時代的主要資本。可以預(yù)期未來的人工智能和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)將更加經(jīng)濟實用。(4)交叉學科的技術(shù)融合。各行各業(yè)的理論和方法都已經(jīng)開始融入了人工智能和數(shù)據(jù)挖掘之中。未來的人工智能和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)必將是一個融合眾多領(lǐng)的復(fù)合學科。當今，我們已經(jīng)在逐漸使用人工智能與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，去攻克更多難題，解決更多問題，造福人類，改善生活，近在眼前。
作者:喻正夫 單位:漢江師范學院
參考文獻：
[1]萬璞,王麗莎.數(shù)據(jù)挖掘與人工智能技術(shù)研究[J].無線互聯(lián)科技,2016(10):113-114.
[2]王翔.試論如何利用大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)推動人工智能繼續(xù)發(fā)展[J/OL].科技創(chuàng)新報,2017,14(01).
[3]秦益文.微博數(shù)據(jù)挖掘中人工智能推理引擎的應(yīng)用[J].中小企業(yè)管理與科技(中旬刊),2017(02).
[4]蒲東齊.數(shù)據(jù)挖掘在人工智能上的應(yīng)用[J].信息與電腦(理論版),2016(19).
[5]李丹丹.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及其發(fā)展趨勢[J].電腦應(yīng)用技術(shù),2007（02）:38－40．
P鍵詞：人工智能；會計
中圖分類號：F230 文獻識別碼：A 文章編號：1001-828X（2017）001-000-01
一、人工智能在會計領(lǐng)域應(yīng)用及前景
人工智能即“關(guān)于研發(fā)人工構(gòu)造出的可以模擬人的意識和思維方式的計算機系統(tǒng)的理論和應(yīng)用，這些系統(tǒng)可以取代部分目前人類正在做的工作”。對于人工智能的定義，莫衷一是，但人工智能如今在日常生活中的應(yīng)用卻很常見，例如蘋果的Siri。人工智能是對人的智力的模仿再生，導致人的思維永遠會先于計算機一步。
在如今的高速信息化時代下，縱觀整個會計領(lǐng)域，不難發(fā)現(xiàn)，由于各種會計處理軟件和人工智能的應(yīng)用，過去從事手工填制憑證、記賬、對賬、結(jié)賬這些繁瑣的工作的人正在悄無聲息地被替代。相比較而言，人工智能比這些人完成的工作更加出色、效率更高，處理昔日會計工作的人，不得不成為智能化的淘汰品。會計的基本職能正潛移默化地在發(fā)生改變。
具體而言，人工智能引入會計行業(yè)可以避免由于人的失誤而造成的會計信息錯誤的問題，為管理決策、業(yè)務(wù)投資分析提供可靠的數(shù)據(jù)支持。同時，人工智能可以使業(yè)務(wù)效率明顯提高，對于技術(shù)含量低、簡單重復(fù)的工作，人工智能可以在高強度工作下仍然高效運行。如此以來，企業(yè)運用人工智能解決日常大量發(fā)生的標準化工作，精簡核算類型員工，既提高了效率又節(jié)約了成本。在信息爆炸的時代，人工智能憑借其強大的計算能力、海量的信息儲存以及高強度運轉(zhuǎn)的工作能力，在信息采集等方面也發(fā)揮越來越重要的作用。
不置可否地是人工智能不僅代表了先進科技的高速發(fā)展，同時也帶來更豐厚的經(jīng)濟利益。人工智能的應(yīng)用范圍也會隨著社會發(fā)展從大型企業(yè)逐步擴展到中小型企業(yè)，其功能也會日臻完善，從財務(wù)核算逐步擴展到為財務(wù)決策提供信息等領(lǐng)域，智能會計的發(fā)展前景明朗廣闊。
二、會計是否將被人工智能完全替代
2014年《經(jīng)濟學人》的調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，未來20年最有可能收到人工智能沖擊的行業(yè)中會計位于前三甲。在國內(nèi)，國務(wù)院常務(wù)會議通過了《裝備制造業(yè)標準化和質(zhì)量提升規(guī)劃》，工信部等部門也了《機器人產(chǎn)業(yè)規(guī)劃2016-2020》，意圖指導機器人產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展。人工智能的發(fā)展如此受器重，會計人員面對的挑戰(zhàn)空前嚴峻。
因此，人工智能真將會計完全替代，會計行業(yè)中的人都將面臨重新選擇新的工作領(lǐng)域的窘境？答案是否定的。
如今會計行業(yè)正朝著一個更加多元化、全球化的復(fù)合型方向發(fā)展，由于如今的經(jīng)濟信息時代地迅猛發(fā)展，越來越多的企業(yè)步入了國際化的軌道。對于這些企業(yè)進行合并重組、融資上市、跨國合作……都需要會計的輔助指導。
人工智能缺乏人類所特有的主觀能動的創(chuàng)造想象力。人工智能由于其根據(jù)特定的情形，提前設(shè)計好運行程序，在一旦遇見新的情形，就無法進行處理。人工智能是沒有意識的機械的物理操作過程，相反人類的智力在于心理活動過程。人的大腦在憑借直覺判斷、運用邏輯推理等方面完全碾壓人工智能。所以，涉及主觀判斷，無法利用規(guī)則來約束衡量的問題，必須具備會計知識的人來處理。
三、會計行業(yè)重新定位于轉(zhuǎn)型迫在眉睫
在人工智能被引入到會計工作中，普通核算類型工作的崗位勢必減少，但財務(wù)人員不會完全被人工智能取代。分析目前國內(nèi)的會計人員的結(jié)構(gòu)布局，清晰感受到呈現(xiàn)兩極分化的態(tài)勢。會計行業(yè)的普通核算類型的人員已達到飽和，但高水平的財務(wù)管理人才仍是鳳毛麟角。高級應(yīng)用型與復(fù)合型人才在社會上青黃不接。對于企業(yè)而言，需要的也是能夠為企業(yè)宏偉藍圖出謀劃策的高級會計人員。審時度勢地轉(zhuǎn)變自身職能，努力提高自身能力素質(zhì)，能人之所不能即做人工智能無法企及的事情是會計人員的首要選擇。
（一）轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)的思維模式與觀念
在許多外人甚是會計工作人員看來，會計是一個埋頭算賬、記賬、整理數(shù)據(jù)的“管家”，每天就是管理著物料、錢的收支，這種觀點明顯早已過時。會計如果一直沿襲成規(guī)，因循自己習以為常的做法，思維定式，不接納新型思維方式，一味膠柱鼓瑟，只能成為“優(yōu)勝劣汰”競爭中的淘汰者。
（二）專業(yè)知識學習無止境，順應(yīng)科技發(fā)展潮流，提高競爭力
在新的環(huán)境下，戰(zhàn)略管理型人才是我們每個會計人員努力的方向。如果知識內(nèi)容片面而且結(jié)構(gòu)老化，就只能重復(fù)進行簡單、機械的基礎(chǔ)工作，毫無疑問會被人工智能取而代之。一個財務(wù)人員不能簡簡單單的看見賬簿上面記載的數(shù)據(jù)，而要利用這些數(shù)據(jù)看到公司背后的實際情況，為公司發(fā)展壯大統(tǒng)籌規(guī)劃。即需要的是一個對會計知識、行業(yè)法律法規(guī)、管理決策和現(xiàn)代科技綜合掌握的高精尖人物，擁有評估判斷、預(yù)測決策與人機協(xié)調(diào)多方面才能的復(fù)合型人才。
（三）向人工智能會計領(lǐng)域的開發(fā)進軍
會計處理問題的思維和方式會因不同問題而改變，考慮的范圍也會隨時間的變遷而不斷擴大，這些都會使人工智能在會計領(lǐng)域的開發(fā)異常復(fù)雜。如果儲備大量會計知識與經(jīng)驗的人員，從事于智能會計的開發(fā)與維護，重新發(fā)掘自身的價值，既是會計人員的新出路又會對會計的發(fā)展做出一番新的推動。
四、結(jié)語
人共智能引入會計行業(yè)并不昭示著會計職業(yè)的滅亡，隨著科技不斷地發(fā)展，人工智能對于簡單機械的工作的完全替代是理所當然的，會計遭遇如此挑戰(zhàn)也是社會進步的必然結(jié)果。面對這一重大的技術(shù)革新，無論是會計工作者還是會計專業(yè)學生，都應(yīng)以積極的態(tài)度主動從容面對，重新進行職業(yè)定位，從過去腐朽錯誤的觀念中解放出來。面對新興技術(shù)的發(fā)展，不能因為恐懼而閉門造車、對其進行排斥，而是保持警醒的態(tài)度來發(fā)展與提升自己，堅信挑戰(zhàn)與機遇并存。
參考文獻：
[1]黃杰.人工智能下會計人員的“?！迸c“機”[J].現(xiàn)代經(jīng)濟信息，2016（12）.
科技進步給人們的閱讀方式帶來了變革，知識傳遞的媒介已不拘泥于傳統(tǒng)的紙本，這意味著擁有大量紙本文獻的圖書館要迎合時代的要求，結(jié)合現(xiàn)代數(shù)字信息技術(shù)和人工智能技術(shù)，用信息化手段挖掘數(shù)據(jù)、傳遞知識、服務(wù)廣大讀者。
1.現(xiàn)代圖書館、數(shù)字信息技術(shù)和人工智能的定義
現(xiàn)代圖書館是以采集與擷取記錄在各種媒體上的資訊知識，經(jīng)過組織、整合與傳播，提供自由利用和不限時限地的資訊檢索服務(wù)，以引導與便利人們學習研究、交流經(jīng)驗，進而輔助人類創(chuàng)造新的文化，調(diào)適民眾生活的機構(gòu)。數(shù)字信息技術(shù)是一項與電子計算機相伴相生的科學技術(shù)，它是指借助一定的設(shè)備將各種信息，包括圖、文、聲、像等，轉(zhuǎn)化為電子計算機能識別的二進制數(shù)字“0”和“1”后進行運算、加工、存儲、傳送、傳播、還原的技術(shù)。人工智能則是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學。
2.現(xiàn)代圖書館、數(shù)字信息技術(shù)和人工智能三者關(guān)系
圖書館在人們的工作與學習中扮演著十分重要的角色，然而隨著社會的進步與科技的發(fā)展，傳統(tǒng)圖書館越來越不能滿足人們?nèi)粘５纳钚枨?。伴隨計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和計算機基礎(chǔ)設(shè)施的全面覆蓋，人工智能的快速崛起，社會正發(fā)生著翻天覆地的變化，現(xiàn)代圖書館也應(yīng)運而生。
（1）現(xiàn)代圖書館和數(shù)字信息技術(shù)的關(guān)系。隨著科技的發(fā)展，人們的閱讀習慣正發(fā)生巨大的改變。個性化的閱讀習慣使得人們對圖書的需求存在著巨大的差異，從而導致了書籍庫存量的增加。讀者可以利用的單純閱讀時間也越來越少，人們的閱讀時間多數(shù)呈現(xiàn)碎片化，閱讀的方式多數(shù)采用移動終端進行。因此傳統(tǒng)的紙質(zhì)圖書因為攜帶不便成為人們閱讀的一大障礙。通過數(shù)字信息技術(shù)將書籍電子化，并利用該技術(shù)進行各類圖書的需求統(tǒng)計和合理薦購，就可以很好地解決紙質(zhì)圖書帶來的弊端。
（2）現(xiàn)代圖書館和人工智能的關(guān)系。人工智能雖不能像人類一樣，擁有自己的意識和思維方式，但是這種類人化的自我思考已經(jīng)打破了常規(guī)。那么人工智能和現(xiàn)代圖書館之間又有怎樣的關(guān)系？圖書館作為人們汲取知識的殿堂，擁有著海量藏書，人們想要從中找尋自己需要的讀物，這在以前需要花費一定的時間和精力。但在信息檢索領(lǐng)域智能化發(fā)展的今天，人工智能系統(tǒng)可以迅速地根據(jù)用戶所提供的自然語言表述的檢索要求進行分析，形成檢索策略進行搜索，代替或輔助用戶完成諸如選詞、選庫、構(gòu)造檢索式，甚至可以在數(shù)據(jù)庫中進行自動推理查找，讓用戶輕而易舉地得到想要的信息。讀者在進行書籍的查找、借閱、歸還等過程時，實現(xiàn)操作的全自動化，這將會在保質(zhì)保量的前提下最大限度地降低對外服務(wù)的人力成本，⒆試賜度敫有需要的地方。
（3）數(shù)字信息技術(shù)和人工智能的關(guān)系。在數(shù)字化時代，人們在學習生活中大量利用著互聯(lián)網(wǎng)，數(shù)字信息技術(shù)為人們的生活帶來了便利。人工智能雖然有著類似于人腦的智能化思維方式，但是其必須依靠數(shù)字信息技術(shù)作為基礎(chǔ)，才能得以發(fā)展。例如，在現(xiàn)代圖書館中雖然人工智能很大程度上能代替人類對圖書進行分類與檢索，但是依舊需要借助數(shù)字信息技術(shù)，以自然語言檢索和可視化檢索為基本形式來完成相應(yīng)的工作。
3.結(jié)束語
社會經(jīng)濟的高速發(fā)展，極大地豐富了人們的文化生活，人們對于知識的渴望越來越強烈，現(xiàn)代化圖書館扮演的角色也越來越重要。現(xiàn)代圖書館在數(shù)字信息技術(shù)的支持之下，已經(jīng)很大程度地減輕了人類的工作量，給人們的閱讀帶來了便利。我們有理由相信隨著信息技術(shù)的發(fā)展、人工智能的普及，將來現(xiàn)代圖書館肯定會普遍運用諸如人臉識別、眼球識別圖書自動翻頁這樣的高科技技術(shù)?，F(xiàn)代圖書館在數(shù)字信息技術(shù)和人工智能的技術(shù)引領(lǐng)下，必定會朝著好的方向不斷發(fā)展，實現(xiàn)向智能圖書館的飛躍。
參考文獻：
人工智能主要將人類的思維意識、實踐行動等智能化處理，從而對其進行模擬，并作一定的擴充和延伸。隨著這種技術(shù)的發(fā)展，一些新型交叉學科也隨之出現(xiàn)。它的研究內(nèi)容包括了很多方面。比如計算機智能應(yīng)用體系、多媒體監(jiān)控手段等等，其研究出來的產(chǎn)品有智能機器人、語音處理識別體系等。
2計算機多媒體技術(shù)發(fā)展前景
筆者根據(jù)當前計算機多媒體技術(shù)的應(yīng)用現(xiàn)狀及科學技術(shù)的進步，對計算機多媒體技術(shù)的發(fā)展前景作了以下三個方面的展望。
2.1計算機多媒體技術(shù)集成化
當今很多計算機應(yīng)用都是將數(shù)據(jù)信息通過文本的方式進行顯示。隨著計算機多媒體技術(shù)的發(fā)展，未來的多媒體環(huán)境不僅有視覺、聽覺、觸覺，還有味覺和嗅覺，這些媒體信息都能夠有效的融合。而且可以利用計算機多媒體技術(shù)將攝像同其他設(shè)施有效統(tǒng)一，將辦公、娛樂、學習等多種功能集成應(yīng)用。
2.2計算機多媒體技術(shù)網(wǎng)絡(luò)化的發(fā)展
通信技術(shù)的進步對計算機多媒體技術(shù)網(wǎng)絡(luò)化的發(fā)展具有十分重要的推動作用。如今，在人們?nèi)粘５墓ぷ?、學習和生活中，計算機的應(yīng)用無處不在。通信技術(shù)和計算機多媒體技術(shù)兩者的結(jié)合，也使得人們對多媒體技術(shù)的應(yīng)用更加有效。如今，衛(wèi)星通信、光纖通信等遍布全球，我們所處的時代已然是一個網(wǎng)絡(luò)數(shù)字化的時代。而且，隨著藍牙技術(shù)的應(yīng)用研究，很多多媒體網(wǎng)絡(luò)技術(shù)也變得無線化、小型化。可以說，網(wǎng)絡(luò)化是計算機多媒體技術(shù)發(fā)展最主要的方向。
2.3多媒體終端的智能化
隨著科技的進步，計算方式也在不斷進行革新改進。不論是多媒體計算機的硬件結(jié)構(gòu)還是其軟件體系，都在進行革新優(yōu)化。特別是在硬件體系結(jié)構(gòu)、軟件以及算法三者有機結(jié)合之后,多媒體計算機的性能得到了更大的提高。以此，我們有理由相信，今后的多媒體計算機的綜合性能將會不斷地提高和優(yōu)化。而且，目前云技術(shù)也在不斷朝著網(wǎng)絡(luò)化方向發(fā)展，多媒體終端將會具有更多功能，也更加智能，其應(yīng)用范圍也會更加廣泛。
3結(jié)束語
【關(guān)鍵詞】人工智能 醫(yī)學領(lǐng)域
1 引言
人工智能（AI）是上世紀50年展起來的新興學科，主要內(nèi)容包括：知識表示、自然語言理解、機器學習和知識獲取、知識處理系統(tǒng)、計算機視覺、自動推理和搜索方法、智能機器人、自動程序設(shè)計等方面。在過去的幾十年里人工智能涌現(xiàn)出了大量的方法，大致可分為兩大類：第一類是基于Newell和Simon的物理符號系統(tǒng)假說的符號處理方法。這種方法大多采用從知識階段向下到符號和實施階段的自上而下的設(shè)計方法，第二類是采用自下而上設(shè)計的“字符號”方法。
2 人工智能的發(fā)展
全球?qū)θ斯ぶ悄艿难邪l(fā)經(jīng)歷了已經(jīng)有70年的發(fā)展，從上個世紀的50年代開始一直到今天，歷經(jīng)了兩次大起大落，但伴隨著深度學習的重燃、龐大的大數(shù)據(jù)支撐以及計算能力的不斷提升和成本的不斷下降這些因素的出現(xiàn)，尤其是在摩爾定律、大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)和云計算、新方法這些人工智能進步的催化劑作用下，將迎來人工智能新的春天。
3 人工智能在醫(yī)學領(lǐng)域上的應(yīng)用
3.1 在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中人工智能的應(yīng)用
在醫(yī)學診斷中人工智能的應(yīng)用會出現(xiàn)一些難題，例如知識獲取比較難、推理速度慢、自主學習以及自適應(yīng)變化能力弱。研究人腦連接發(fā)現(xiàn)了以人工神經(jīng)為特點可以解決在獲取知識中所出現(xiàn)的瓶頸和知識種類繁瑣問題，能夠提高對知識的推理能力，包括自主學習，自組織等方面的能力，促進了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在醫(yī)學專家系統(tǒng)中的快速發(fā)展。
人工智能領(lǐng)域ANN，有不同于其他人工智能的方法，在傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)上，它只是AI分支中的一個，只能通過邏輯符號來模擬人腦的思維方式，進一步來實現(xiàn)人工智能，與之相比，不同的ANN是學習和訓練為一體來達到智能的。ANN具有學習的能力及特殊方法，用戶不用編寫復(fù)雜的程序來解決所遇到的問題，只用提供有效的數(shù)據(jù)就可以完成。迄今為止，醫(yī)學領(lǐng)域中對大部分的病理原因無法解釋，無法確定病理原因，加上各種疾病的表現(xiàn)種類復(fù)雜多變。在醫(yī)學的日常實踐中，疾病相應(yīng)的治療只能以經(jīng)驗為基礎(chǔ)來判斷。所以，ANN有著記憶，學習和歸納總結(jié)為一體的人工智能服務(wù)，在醫(yī)學領(lǐng)域有很好的應(yīng)用發(fā)展趨勢。
3.2 在中醫(yī)學中人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用
在中醫(yī)學中，所提出的“辨證論治”中的“證”具有模棚性、不確定性的特點，主觀性比較強，因此中醫(yī)的診斷方法和治療手段與醫(yī)師的經(jīng)驗水平有很大聯(lián)系。數(shù)年來在實驗研究，臨床觀察，文章整理，經(jīng)驗總結(jié)上，都有著對“證”的研究思想的深入調(diào)查。一部分“辨證”的過程可以用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來替換使用。恰當?shù)闹嗅t(yī)癥狀可以作為基本輸入和適當人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠根據(jù)以往的學習“經(jīng)驗”來進行綜合分析，從而提出中醫(yī)診斷方法。
由神經(jīng)元結(jié)構(gòu)模型、網(wǎng)絡(luò)連接模型、網(wǎng)絡(luò)學習算法等幾個要素組成了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。具有某些智能系統(tǒng)的功能。 按照網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來劃分，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有很多不同的種類，例如感知器、BP網(wǎng)絡(luò)、Hopfield網(wǎng)絡(luò)等，目前應(yīng)用最為廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是其中的BP網(wǎng)絡(luò)。這種前沿網(wǎng)絡(luò)非 BP網(wǎng)絡(luò)所屬，網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)與權(quán)值能夠表達復(fù)雜的非線性 I/0映射關(guān)系。憑借 BP網(wǎng)絡(luò)優(yōu)良的自主學習功能，既可以通過誤差的反向傳播方法，對照已知樣本反復(fù)進行訓練，也可以調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值，直到網(wǎng)絡(luò)的 I/0關(guān)系在某一塊訓練指標下最接近樣本為止。
3.3 人工智能在臨床醫(yī)療診斷中的應(yīng)用
計算機編寫的程序主要根據(jù)專家系統(tǒng)的設(shè)計原理和方法來模擬醫(yī)生的醫(yī)學診斷，以及通常治療手段的思維過程來進行。醫(yī)療專家系統(tǒng)是臨床醫(yī)療診斷中人工智能的很好體現(xiàn)，不僅能夠處理較為復(fù)雜的醫(yī)學治療問題，還能當做醫(yī)生診斷疾病的重要工具，更重要的是傳承了專家們的寶貴醫(yī)學治療經(jīng)驗。
3.4 人工智能技術(shù)在醫(yī)學影像診斷中的應(yīng)用
目前，在醫(yī)學影像中存在著的問題，比如：誤診率高、缺口大。這些問題需要通過人工智能的方法來解決。在醫(yī)學影像技術(shù)領(lǐng)域人工智能的應(yīng)用包括主要的兩個方面，分別是：第一個方面為圖像識別，第二個方面為深度學習，其中人工智能應(yīng)用最核心的部分實深度學習。這兩個部分都是基于醫(yī)學影像大數(shù)據(jù)所進行的數(shù)據(jù)上的挖掘和應(yīng)用。這兩個方面所進行的數(shù)據(jù)挖掘及其應(yīng)用都是依據(jù)醫(yī)學影像大數(shù)據(jù)來完成的。
Geoffrey Hinton教授是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的大師，2006年，他與其博士生在《Science》和相關(guān)的期刊上發(fā)表了論文，第一次提出了“深度信念網(wǎng)絡(luò)”的概念。2012年，由斯坦福大學Fei-Fei Li教授舉辦的ImageNet ILSVRC大規(guī)模圖像識別評測任務(wù)是由Hinton教授的研究團隊參加的。這個任務(wù)包括了120萬張高分辨率圖片，1000個類比。Hinton教授團隊使用了全新的黑科技多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，將圖像識別錯誤率突破性地從26.2%降低到了15.3%。 這個革命性的技術(shù)，讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學習以迅速的速度進入了醫(yī)療和工業(yè)的領(lǐng)域范圍，隨后這一技術(shù)被陸續(xù)出現(xiàn)的醫(yī)療影像公司使用。例如：國際知名的醫(yī)學影像公司Enlitic和國內(nèi)剛剛獲得有峰瑞資本600萬天使輪融資的DeepCare。都是不斷積累大量影像數(shù)據(jù)和診斷數(shù)據(jù)，繼續(xù)對神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)進行深度的學習訓練，從而有效的提高了醫(yī)生診斷的準確率。
人工智能不僅能使患者的健康檢查快速進行，包括X光、B超、核磁共振等。另外還能大量減少醫(yī)生的讀片時間，提升了醫(yī)生的工作效率，降低誤診率。
4 總結(jié)
人工智能軟件工作效率遠遠超過了人類大腦，不僅能夠更快速的找到數(shù)據(jù)的模式和相似性，還能有效幫助醫(yī)生和科學家提取重要的信息。隨著人工智能的發(fā)展及其在醫(yī)學領(lǐng)域的逐漸普及和應(yīng)用，兩者的互相融合在未來必定成為醫(yī)學發(fā)展的重要方向。
參考文獻
[1]馮伍，張俊蘭.人工智能在醫(yī)學上的應(yīng)用[J].電子設(shè)計工程，2010（01）.
[2]楊琴，陳家榮.人工智能在醫(yī)學領(lǐng)域中的應(yīng)用[J].科技風，2012（12），100-101.
[3]王宇飛，孫欣.人工智能的研究與應(yīng)用[J].信息與電腦，2016（05）.
[4]鉛筆道.人工智能與影像診斷相結(jié)合的醫(yī)生界阿爾法狗，2016（03）.
摘要： 隨著經(jīng)濟的發(fā)展，技術(shù)的進步，現(xiàn)代企業(yè)設(shè)備越來越大型化、復(fù)雜化、智能化，如果液壓設(shè)備發(fā)生故障，生產(chǎn)就無法進行。本文首先介紹液壓系統(tǒng)故障診斷的準備工作，然后詳細介紹三種診斷方法。
關(guān)鍵詞：液壓系統(tǒng)故障 簡易故障診斷法 人工智能故障診斷法
液壓系統(tǒng)具有很多獨特的優(yōu)點，常見的如：大容量、結(jié)構(gòu)緊湊、安裝靈活、反應(yīng)快、容易控制等等，在現(xiàn)代大型設(shè)備，特大型設(shè)備中具有廣泛的應(yīng)用的同時存在著問題，極易發(fā)生故障從而影響生產(chǎn)，造成故障的原因主要是系統(tǒng)中元輔件和工作液體性能不穩(wěn)定，系統(tǒng)設(shè)備使用不當或者維護不到位。近幾年液壓系統(tǒng)故障診斷成為了一門專門的學科，受到高度的重視。
1、液壓系統(tǒng)故障診斷的準備工作
第一拿到設(shè)備使用說明書時一定要認真仔細的閱讀，詳細了解該設(shè)備的功能、結(jié)構(gòu)、工作原理，包括系統(tǒng)中元件的功能結(jié)構(gòu)和原理；第二從網(wǎng)上查閱設(shè)備的檔案資料，包括生產(chǎn)廠家、制造日期、調(diào)試驗收，故障可能、處理方法等等。
2、簡易故障診斷方法
2.1 主觀診斷法
這是一種最傳統(tǒng)的方法，憑借維修人員的主觀判斷（看、聽、摸、聞、問）和實踐經(jīng)驗，或者利用簡單的儀器、儀表判斷故障發(fā)生的部位并且給出發(fā)生的原因。常見到的主觀診斷法有感官診斷、方框圖分析、系統(tǒng)圖分析，該方法簡單快捷方便，這種方法對維修人員的要求極高需要有豐富的診斷經(jīng)驗，但是診斷結(jié)果具有局限性。
2.2直接性能測試法
這種方法通過測試液壓元件和系統(tǒng)性能進而評價系統(tǒng)工作狀態(tài)，適用于處于工作狀態(tài)的系統(tǒng)，還能進行定量的分析，現(xiàn)代運用最多的是檢測液壓系統(tǒng)的狀態(tài)。如果檢測的液壓系統(tǒng)元件或者性能超出了規(guī)定的正常范圍，那么該系統(tǒng)就有發(fā)生故障的可能性。這種方法原理簡單，相當直觀，但是測試的精準度不是很高，一般早期的失效很難檢測出來。
3、基于信號分析的故障診斷方法
3.1基于抽樣分析法
反映系統(tǒng)內(nèi)部信息的除了液壓系統(tǒng)本身的信息，其內(nèi)部的污染物也可以，也就是說測定和鑒別油液當中污染物的成分和含量，可以知道液壓系統(tǒng)的污染情況和運行狀況，也是一種故障診斷的方法。目前我們經(jīng)常見到的有兩種：一種是基于油液顆粒污染度的檢測技術(shù)，包括：顯微鏡檢測技術(shù)（設(shè)備投資小、方法簡單、費時費力、誤差大）、自動顆粒計數(shù)器（檢測速度快、操作簡便、準確度高但精度低）、稱重法（設(shè)備簡捷、檢測方便、只測重）、鐵譜分析法（可進行定性和定量的分析）、光譜法（成本高、精度高）；另一種是基于油液性能參數(shù)的檢測技術(shù)，這種技術(shù)需要細致的分析油液的有關(guān)參數(shù)和金屬的含量，歷時的周期較長，無法實現(xiàn)在線檢測，但是對重要液壓系統(tǒng)的診斷很有效。
3.2基于振動噪聲分析法
在液壓系統(tǒng)的運行過程中，必然會伴隨產(chǎn)生振動和噪聲，尤其液壓泵的振動聲音十分大，實際上這些設(shè)備的振動和噪聲就包含了許多故障的信息，分析信號，得到元件狀態(tài)信息，進而進行故障診斷。這種方法的理論比較完善，應(yīng)用也比較廣泛，有多種信號處理方法如：時域特征參數(shù)法、時差域特征法、概率密度法、相關(guān)分析法、譜分析法、自功率譜分析法、倒頻譜分析法、包絡(luò)譜分析法、主分量自回歸譜提取法、AR譜參數(shù)提取法、小波分析等。目前旋轉(zhuǎn)機械設(shè)備也能用它分析診斷故障，純機械設(shè)備的故障診斷效果相當明顯。隨著信號處理技術(shù)的發(fā)展，這種方法的應(yīng)用前景十分可觀。
3.3基于數(shù)學模型法
這種方法的指導是現(xiàn)代控制理論和優(yōu)化方法，基礎(chǔ)是系統(tǒng)的數(shù)學模型，殘差產(chǎn)生法是觀測器（組）、等價空間方程、Kalman濾波器、參數(shù)模型估計和辨識等，利用閥值或者準則評價決策殘差。該方法和控制系統(tǒng)的關(guān)系相當密切，共同成為監(jiān)控、容錯控制、系統(tǒng)修復(fù)重構(gòu)的基礎(chǔ)。這種方法的數(shù)學模型的精確度直接決定診斷的精確性，一般最常建立的是線性和非線性的數(shù)學模型來診斷液壓系統(tǒng)的故障。
4、基于人工智能的故障診斷方法
4.1基于專家系統(tǒng)的智能診斷法
這是智能診斷技術(shù)中受到多方關(guān)注的一個發(fā)展方向，研究最多，應(yīng)用最廣，主要是利用專家的知識和推理方法解決實際遇到的復(fù)雜問題。在這的專家系統(tǒng)并不是指人員而是指一種人工智能計算機程序，知識權(quán)威，學習功能強大。該系統(tǒng)的主要組成部分：知識庫（系統(tǒng)知識和規(guī)則庫）、數(shù)據(jù)庫、推理機和解釋機制。如果利用它檢測在線的系統(tǒng)，數(shù)據(jù)庫顯示的是實時工況數(shù)據(jù)；如果利用它檢測離線系統(tǒng)，則數(shù)據(jù)庫顯示的是實際故障時的數(shù)據(jù)或者人為故障的樣本數(shù)據(jù)。該方法的運行過程是通過人機相互交換，專家系統(tǒng)獲得所需信息，利用系統(tǒng)的知識庫和數(shù)據(jù)庫，推理機運用規(guī)則，調(diào)用應(yīng)用程序，進行正確的推理，找到液壓系統(tǒng)的故障。這種方法給自動化進行液壓系統(tǒng)故障診斷代帶來了光明和希望，但是也存在一定的不足和問題，不過未來的發(fā)展前景還是很廣闊的。
4.2基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能診斷法
20世紀80年代人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迅速崛起，成為人工智能領(lǐng)域的一個分支，是一種計算模型（與人的認知過程相似），一種非線性動力學網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)（模擬大腦神經(jīng)元結(jié)構(gòu)特性）。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性處理單元（類似神經(jīng)元）相互關(guān)聯(lián)，具有了學習、記憶、歸納總結(jié)等功能和數(shù)學模擬能力。這種方法的具有獨特的優(yōu)勢，如：分布式處理能力、聯(lián)想記憶、自學習能力等收到診斷領(lǐng)域的廣泛關(guān)注和重視，未來發(fā)展前景十分寬廣。
4.3基于模糊理論的智能診斷法
大量的模糊現(xiàn)象存在于液壓系統(tǒng)故障診斷領(lǐng)域，如：系統(tǒng)油溫過高、壓力波動較重等等，過高、較重這些都是模糊的概念，并沒有清晰的邊界，故障發(fā)生會經(jīng)歷一個漫長的時間，同時故障發(fā)生的原因和癥狀也是模糊的，可能一對一，可能一對多，也可能多對一。利用模糊邏輯、模糊關(guān)系描述故障的原因和現(xiàn)象，建立隸屬度函數(shù)和模糊方程，明確識別故障。這種方法的現(xiàn)象更為客觀，結(jié)果更符合實際，速度快，容易實現(xiàn)。
5、結(jié)束語
隨著21世紀科技的發(fā)展，人工智能技術(shù)更是突飛猛進，還有許多智能診斷的方法如：故障樹診斷法、灰色理論智能診斷法、案例推理診斷法、多智能體的智能診斷法、信息融合技術(shù)智能診斷法等等。如何將新型科技、智能技術(shù)運用到故障診斷系統(tǒng)當中，實現(xiàn)自動化、智能化的故障系統(tǒng)診斷是我們亟待解決的問題。
參考文獻：
[1]范士娟，楊超.液壓系統(tǒng)故障診斷方法綜述[J].機床與液壓，2009，37（5）：188-192，195.
1.智能化應(yīng)用在機械制造中，系統(tǒng)工程技術(shù)、人工智能技術(shù)、機械制造技術(shù)以及自動化技術(shù)相互融合，進而催生出了一種新的、綜合性強的應(yīng)用技術(shù)——智能化技術(shù)。智能化應(yīng)用實現(xiàn)了人機一體化，能夠?qū)ιa(chǎn)過程中的各工藝環(huán)節(jié)進行智能化推理、分析、判斷、決策。所以，機械制造技術(shù)和人工智能技術(shù)相互結(jié)合從而形成了智能機械制造技術(shù)，它在機械制造系統(tǒng)中加入了人工智能因素，能夠模擬出專家活動，對機械制造過程進行實時的自動化監(jiān)測，及時發(fā)現(xiàn)和處理各種問題。除此之外，隨著智能化應(yīng)用的廣泛應(yīng)用，機械制造企業(yè)能夠依據(jù)外部條件的變化，及時調(diào)整自身參數(shù)，從而適應(yīng)市場需求，有效提升機械產(chǎn)品質(zhì)量。
2.虛擬化的應(yīng)用在機械制造企業(yè)利用仿真技術(shù)、建立系統(tǒng)模型，能實現(xiàn)自動化技術(shù)的虛擬化應(yīng)用。虛擬化應(yīng)用綜合了信息技術(shù)、人工智能、多媒體技術(shù)、并行工程、現(xiàn)代機械制造工藝以及計算機圖形學的綜合利用，是一項系統(tǒng)性技術(shù)。在信息技術(shù)和計算機仿真技術(shù)的共同支撐下，機械制造企業(yè)能對生產(chǎn)過程進行模擬和仿真，從而發(fā)現(xiàn)其存在的各種問題，切實降低企業(yè)生產(chǎn)成本，縮短產(chǎn)品開發(fā)周期，確保產(chǎn)品質(zhì)量，提升機械產(chǎn)品的市場占有額。
二、自動化技術(shù)在我國機械制造中的發(fā)展前景
我國的經(jīng)濟發(fā)展水平以及民族的崛起，在很大程度上受機械制造行業(yè)的影響。長期以來，我國自動化水平偏低，所以企業(yè)都在尋求快速發(fā)展之路，但是要提高我國的自動化水平，必須循序漸進，有計劃、有步驟的開展。在發(fā)展過程中，我們不能不加選擇的照搬國外自動化技術(shù)，而要從我國具體國情出發(fā)，制定出長期有效的發(fā)展規(guī)劃，逐步提升我國機械制造行業(yè)的自動化水平。相較于西方發(fā)達國家，我國機械制造業(yè)的自動化技術(shù)尚處于起步階段，自動化水平較低，但是隨著我國科學技術(shù)水平的不斷發(fā)展和進步，我國自動化技術(shù)將會越來越多的應(yīng)用到機械制造領(lǐng)域。機械制造企業(yè)要取得長遠發(fā)展和進步，就要始終堅持國家的政策導向，時刻以推動國民經(jīng)濟發(fā)展為導向，順應(yīng)企業(yè)發(fā)展形勢，堅持實事求是，引進并借鑒外國先進技術(shù)，為我國機械自動化技術(shù)的健康、穩(wěn)定發(fā)展奠定基礎(chǔ)，不斷提高機械制造領(lǐng)域的經(jīng)濟效益，加快實現(xiàn)機械自動化的偉大目標，提升我國機械自動化技術(shù)在國際市場上的競爭力。
三、結(jié)語
論文摘要:文章就繼電保護技術(shù)在電力系統(tǒng)中的運用作了相關(guān)探析，描述了繼電保護技術(shù)在電力系統(tǒng)中的運用特性，旨在從繼電技術(shù)的發(fā)展及其運用對提高電力系統(tǒng)的質(zhì)量、減少電力損耗等方面來闡述其重要作用?，F(xiàn)行的繼電保護技術(shù)主要是微機繼電保護系統(tǒng)，其速動性能、穩(wěn)定性能和安全性能等都優(yōu)于傳統(tǒng)的保護技術(shù)。
繼電保護技術(shù)的發(fā)展是電力安全發(fā)展趨勢的一種必然選擇，也是企業(yè)在供電過程中不可缺少的一種重要應(yīng)用工程。該技術(shù)的運用必將隨著電力的不斷發(fā)展而提升。在現(xiàn)代化的電力需求中，家電設(shè)備增多、企業(yè)用電機器增多、發(fā)電機容量增大等多種客觀方面的原因使得電力系統(tǒng)中正常工作電流和短路電流都不斷增大。這就需要一種既能夠保護機器正常運轉(zhuǎn)，又能夠?qū)Χ搪返扔秒姮F(xiàn)象提出及時警報的技術(shù)。無疑，繼電保護技術(shù)便應(yīng)運而生。本世紀初隨著電力系統(tǒng)的發(fā)展，繼電器才開始廣泛應(yīng)用于電力系統(tǒng)的保護。本文試就繼電技術(shù)的發(fā)展運用作探析。
一、繼電保護技術(shù)的理解
繼電保護技術(shù)是指在正常用電的過程中，能夠?qū)﹄娐饭收线M行及時的警報，并能夠有效地防止事故發(fā)生的一項技術(shù)，其核心是繼電保護的裝置。繼電保護的裝置隨著現(xiàn)代電力的發(fā)展變化也由原先的機電整流式向集成微機處理式過渡。尤其是近三十年以來，將計算機運用技術(shù)融入繼電保護裝置，使得微機繼電保護技術(shù)得到了長足的發(fā)展，也使得保護的性能得到進一步的增強。
繼電保護技術(shù)的主要特點是:(1)自主化運行率提高，計算機的數(shù)據(jù)處理技術(shù)能夠使得繼電設(shè)備具有很強的記憶功能，加之自動控制等技術(shù)的綜合運用，使得繼電保護能更好地實現(xiàn)故障分量保護，提高運行的正確率;(2)兼容性輔助功能強，繼電保護技術(shù)在保護裝置的制造上采用了比較通用兼容的做法，便于統(tǒng)一標準，并且裝置體積小，減少了盤位數(shù)量，在此基礎(chǔ)上，還可以擴充其它輔助功能;(3)操作性監(jiān)控管理好，該技術(shù)主要表現(xiàn)在一些核心部件不受外在化境的影響，能夠產(chǎn)生一定的使用功效。與此同時，該保護技術(shù)能夠通過計算機信息系統(tǒng)，具有一定的可監(jiān)控性能，大大降低了成本。
二、繼電保護技術(shù)的在電力系統(tǒng)中的運用特性
(一)繼電保護技術(shù)的智能化運用特性增強
現(xiàn)代化的電力管理越來越體現(xiàn)了智能化的控制管理模式，具有一定的人工智能化的特征。這些特征，一方面使得電力系統(tǒng)在管理上減少了不必要的資源浪費;另一方面為其他各項技術(shù)的運用提供了廣闊的技術(shù)空間。正是在這樣的技術(shù)背景下，繼電保護技術(shù)出現(xiàn)了一定的人工智能化，使得保護裝置在設(shè)計上更具有合理性和科學性。
這些智能化的信息特征使得繼電保護技術(shù)在發(fā)展的過程中逐漸地進入了自動化的發(fā)展進程。目前，在我國主要大城市供電公司的繼電保護設(shè)備中已采用了模擬人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)來進行對用電的保護。因此，進一步推進了繼電保護技術(shù)智能化的發(fā)展前景。據(jù)現(xiàn)有的資料介紹，在輸電過程中出現(xiàn)的短路現(xiàn)象一般有幾十種，如果出現(xiàn)這樣的情況用人工進行排除，至少需要12小時以上。但若是采用上述的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)繼電保護方法，可通過采集的數(shù)據(jù)樣本對發(fā)生故障進行檢測，從而能在半小時之內(nèi)得出故障出現(xiàn)的原因，大大縮短了維修時間。這些人工智能方法通過計算機輔助體統(tǒng)的幫助運用，可使得電力運輸效率大大加強。
(二)繼電保護技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)化更新發(fā)展顯著
繼電技術(shù)的運用離不開計算機網(wǎng)絡(luò)的支持。這種網(wǎng)絡(luò)化的技術(shù)，不僅給繼電技術(shù)提供了可操作檢查的直觀空間范圍，也給其發(fā)展更新提供了更為廣泛的動力支持和保障。這也正是繼電技術(shù)開放性發(fā)展的必然要求。繼電保護的主要功能在于保護電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定，而這種保護離不開計算機網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)模擬生成系統(tǒng)，需要依據(jù)計算機通過數(shù)據(jù)采集和分析來檢測故障存在的原因，進而發(fā)出警報。
這些網(wǎng)絡(luò)化的發(fā)展，一方面，能夠通過數(shù)據(jù)的的采集和模擬生成，綜合分析可能出現(xiàn)的各種故障;另一方面，在顯示故障的同時，能夠準確地反映出故障的緣由、位置的情況，便于工作人員能夠采取有效的解決策略。例如，現(xiàn)在的各種環(huán)保節(jié)能發(fā)電廠就是采用了該種裝置，通過總調(diào)度室計算機監(jiān)控，不僅能夠知曉現(xiàn)有線路的運行前那個框，還能夠?qū)Ω鳁l線路出現(xiàn)的短路等現(xiàn)象作出判斷，以便維護人員能夠進行及時正常地維修。
(三)繼電保護技術(shù)的自適應(yīng)性發(fā)展迅猛
繼電保護技術(shù)的自適應(yīng)性也是值得關(guān)注的方面。我們知道自適應(yīng)控制技術(shù)在繼電保護中的應(yīng)用具有如下的作用:(1)使得繼電保護更具有一種適應(yīng)性，能夠適應(yīng)多種故障的檢測;(2)有效延長保護時間，能夠使得電氣設(shè)備產(chǎn)生更長的使用壽命;(3)能夠提高經(jīng)濟效率，即這種保護能夠針對用電過程中出現(xiàn)的問題進行排除，不僅減少了人工操作的麻煩，還能夠節(jié)省成本。
當前電力系統(tǒng)在發(fā)展過程中出現(xiàn)的各種問題，除了需要一定的人工操作之外，采用繼電保護技術(shù)的自適應(yīng)性技術(shù)，一方面，能夠真正發(fā)揮繼電保護的“保護”功能，使得人們的生產(chǎn)生活得以順利地開展，滿足人們的發(fā)展需要;另一方面，能夠使得這種適應(yīng)性能面對各種形勢的變化發(fā)展，最大限度地提高電力設(shè)備的使用壽命，以減少故障的發(fā)生。這種適應(yīng)性應(yīng)該離不開計算機網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的支持。因此，就更具有廣泛的適應(yīng)性能。
三、繼電保護技術(shù)的發(fā)展前景
(一)電子數(shù)據(jù)主動化的特性顯著
隨著計算機數(shù)據(jù)自動化的發(fā)展，繼電保護技術(shù)的現(xiàn)代化發(fā)展也必然得到充分的體現(xiàn)，即電子數(shù)據(jù)主動化性能必將得到顯現(xiàn)。
(二)繼電保護功能將進一步拓寬
在計算機輔助設(shè)計功能的幫助下，繼電技術(shù)的功能性必將得到進一步的增強，可根據(jù)故障的顯性進行適當?shù)目刂七\用。
(三)繼電保護技術(shù)的運用方便靈活
在該項技術(shù)的指引下，使得電力線路維護調(diào)試也更方便。在運行過程中，操作者可根據(jù)電流值，可進行適當調(diào)整。
綜上所述，繼電保護技術(shù)在電力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)化的發(fā)展趨勢中，定會綜合各種學科的發(fā)展，必將步入更為廣闊的發(fā)展空間，由數(shù)字時代跨入信息化時代，增強電力發(fā)展的安全性。
參考文獻
[1]葛耀中.新型繼電保護與故障測距原理與技術(shù)[M].西安交通大學出版社，1996.
[2]王梅義.高壓電網(wǎng)繼電保護運行技術(shù)[M].電力工業(yè)出版社，1981.
