智能控制是自動控制發(fā)展的高級階段，是人工智能、控制論、系統(tǒng)論和信息論等多種學(xué)科的高度綜合與集成，是一門新的交叉前沿學(xué)科。以下是學(xué)習(xí)啦小編整理分享的人工智能在生活中應(yīng)用的論文的相關(guān)文章，歡迎閱讀!

　　人工智能在生活中應(yīng)用的論文篇一

　　淺談智能控制在生活中的應(yīng)用

　　摘 要：智能控制是自動控制發(fā)展的高級階段，是人工智能、控制論、系統(tǒng)論和信息論等多種學(xué)科的高度綜合與集成，是一門新的交叉前沿學(xué)科。從廣義上講，智能控制是研究對復(fù)雜的不確定性被控對象(過程)采用人工智能的方法有效地克服系統(tǒng)的不確定性，使系統(tǒng)從無序到期望的有序狀態(tài)轉(zhuǎn)移的方法及其規(guī)律。

　　關(guān)鍵詞：人工智能;控制;專家;監(jiān)控

　　中圖分類號：TP29 文獻標(biāo)識碼：B 文章編號：1009-9166(2010)029(C)-0208-01

　　一、智能控制在各行各業(yè)的應(yīng)用

　　1、工業(yè)過程中的智能控制

　　生產(chǎn)過程的智能控制主要包括兩個方面：局部級和全局級。局部級的智能控制是指將智能引入工藝過程中的某一單元進行控制器設(shè)計，例如智能PID控制器、專家控制器、神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)控制器等。研究熱點是智能PID控制器，因為其在參數(shù)的整定和在線自適應(yīng)調(diào)整方面具有明顯的優(yōu)勢，且可用于控制一些非線性的復(fù)雜對象。

　　2、機械制造中的智能控制

　　在現(xiàn)代先進制造系統(tǒng)中，需要依賴那些不夠完備和不夠精確的數(shù)據(jù)來解決難以或無法預(yù)測的情況，人工智能技術(shù)為解決這一難題提供了有效的解決方案。智能控制隨之也被廣泛地應(yīng)用于機械制造行業(yè)，它利用模糊數(shù)學(xué)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法對制造過程進行動態(tài)環(huán)境建模，利用傳感器融合技術(shù)來進行信息的預(yù)處理和綜合。

　　3、電力電子學(xué)研究領(lǐng)域中的智能控制

　　電力系統(tǒng)中發(fā)電機、變壓器、電動機等電機電器設(shè)備的設(shè)計、生產(chǎn)、運行、控制是一個復(fù)雜的過程，國內(nèi)外的電氣工作者將人工智能技術(shù)引入到電氣設(shè)備的優(yōu)化設(shè)計、故障診斷及控制中，取得了良好的控制效果。遺傳算法是一種先進的優(yōu)化算法，采用此方法來對電器設(shè)備的設(shè)計進行優(yōu)化，可以降低成本，縮短計算時間，提高產(chǎn)品設(shè)計的效率和質(zhì)量。

　　二、生活中的智能監(jiān)控開發(fā)實例

　　智能監(jiān)控歸納起來，無外乎以下兩個層面：一是從圖像中獲得更多的信息，實現(xiàn)系統(tǒng)的預(yù)警功能;一是系統(tǒng)具有更高的友好性和可操作性，適應(yīng)日益增大的系統(tǒng)規(guī)模。兩者的實質(zhì)都是要改變傳統(tǒng)視頻監(jiān)控系統(tǒng)對圖像信息的處理方式。確實圖像識別技術(shù)在安防系統(tǒng)中應(yīng)用前景是非常廣闊的，安防系統(tǒng)智能化的一個主要方向。目前，它們的應(yīng)用主要有兩種方式：

　　1、驗證：是把當(dāng)事人的身份與正在發(fā)生的行為聯(lián)系在一起，確認(rèn)其合法性。這是安全防范系統(tǒng)的典型應(yīng)用，把人的生物特征視作一把鑰匙或一張卡。驗證系統(tǒng)因可對特征的輸入加以更多的控制，系統(tǒng)的可靠性和穩(wěn)定性好，也相對成熟，已廣泛地應(yīng)用于出入管理系統(tǒng)中。它的基本工作方式是把特征輸入裝置讀取的特征與系統(tǒng)存儲的有限量的特征樣本(這些樣本代表了一定的授權(quán))進行比對，來確定請求合法性。通常系統(tǒng)的存儲樣本的數(shù)量不是很多，現(xiàn)場特征輸入的條件又可以加以控制，所以，系統(tǒng)的識別率很高(誤識率和誤拒率很低)。由于生物特征來自人自身，不需要進行同一認(rèn)證，具有極高的安全性，因此、適用于高安全性要求的場所。

　　2、識別：對輸入特征與存儲在數(shù)據(jù)庫中的大量的參考進行比對，來確定目標(biāo)的身份。這樣的系統(tǒng)首先要建立一個海量的基礎(chǔ)樣本數(shù)據(jù)庫，如各城市人口的指紋庫等。對于人臉等生物特征，要求輸入的環(huán)境與建庫的環(huán)境具有足夠的相關(guān)性，以保證輸入特征與樣本特征的可比性。所以，建立一個稍加控制的環(huán)境，以排除或限制影響特征采集不真實(失真、不完整、偽裝)的各種因素是系統(tǒng)應(yīng)用的必要條件。如邊防檢查系統(tǒng)設(shè)立專門的人員通道來采集出入境人員的面部特征;機場安檢信息系統(tǒng)在驗征臺處攝取旅客的面部圖像。

　　三、智能監(jiān)控關(guān)鍵技術(shù)

　　實現(xiàn)智能監(jiān)控，各廠家提出了不同的技術(shù)方案，但關(guān)鍵點都集中于圖像內(nèi)容分析技術(shù)。這是正確的方向，可以說圖像內(nèi)容分析技術(shù)的發(fā)展過程就是智能監(jiān)控的發(fā)展過程。智能監(jiān)控的實現(xiàn)必須有圖像內(nèi)容分析技術(shù)的突破作為支撐。智能監(jiān)控技術(shù)的發(fā)展過程或圖像內(nèi)容分析技術(shù)的研究可分為以下幾個階段：

　　1、將(運動)目標(biāo)從視頻圖像中分離出來。這是體現(xiàn)圖像技術(shù)的優(yōu)勢，實現(xiàn)目標(biāo)探測的前題。傳統(tǒng)的視頻(運動)探測其實是亮度探測，并沒有發(fā)揮圖像技術(shù)的特點。確定圖像中是否有探測目標(biāo)(人、物等)，并將目標(biāo)從背景圖像中分離出來是圖像內(nèi)容分析的首要任務(wù)，進而對目標(biāo)分類、統(tǒng)計、關(guān)聯(lián)。判斷圖像中有無目標(biāo)、目標(biāo)的復(fù)合或離散是圖像過濾的基礎(chǔ)。

　　2、對目標(biāo)進行行為分析，判定其運動的方向、方式，并能發(fā)現(xiàn)和告警異常的行為;產(chǎn)生目標(biāo)的運動軌跡，并能進行目標(biāo)的自動跟蹤。實現(xiàn)運動目標(biāo)的跟蹤是很難的事，它要求系統(tǒng)能分析、預(yù)測目標(biāo)的運動軌跡，并能實時地作出修正。同時，由于運動過程與伺服機構(gòu)間傳遞函數(shù)的非線性，伺服系統(tǒng)也是很復(fù)雜的。

　　3、在復(fù)雜環(huán)境下實現(xiàn)目標(biāo)的分離、行為分析和運動跟蹤，特別是實現(xiàn)多目標(biāo)的跟蹤。

　　上述兩點目前已有產(chǎn)品和應(yīng)用，但基本上在簡單環(huán)境下，針對少數(shù)目標(biāo)的情況。在復(fù)雜環(huán)境(既通常的視頻監(jiān)控環(huán)境)下實現(xiàn)這些功能，是圖像內(nèi)容分析技術(shù)具有真正應(yīng)用價值的關(guān)鍵。同時、解決多個圖像的綜合分析，圖像間目標(biāo)的關(guān)聯(lián)，目標(biāo)跟蹤的連續(xù)。這都是市場迫切需要，目前還沒有解決的問題。

　　這個過程是逐步發(fā)展、與時俱進的，沒有終極的結(jié)果。實現(xiàn)智能監(jiān)控的目標(biāo)，要經(jīng)過不斷的技術(shù)積累，特別是核心技術(shù)的突破，它需要一個過程，不可能一蹴而就，認(rèn)為監(jiān)控技術(shù)智能化已經(jīng)實現(xiàn)的觀點是不確切的。

　　作者單位：湖北省咸寧職業(yè)技術(shù)學(xué)院網(wǎng)絡(luò)中心

　　參考文獻：

　　[1]王建國,丁祖軍.《智能控制》課程教學(xué)改革探討《科技信息》,2009年第36期.

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　　[3]安寧,邱瑋煒,戚�.智能控制綜述.《技術(shù)與市場》,2010年,第5期.

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