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關(guān)于人工智能發(fā)展的論文(2)

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關(guān)于人工智能發(fā)展的論文

  人工智能發(fā)展的論文篇二

  人工智能技術(shù)在建筑領(lǐng)域的應用

  摘要:所謂人工智能技術(shù),是指一門由控制論、計算機科學、神經(jīng)生理學、信息論、心理學等學科相互滲透所和發(fā)展所形成的綜合性學科。隨著該學科的不斷發(fā)展,其在建筑領(lǐng)域的應用范圍也不斷擴大,極大的促進了我國建筑行業(yè)從傳統(tǒng)運作走向現(xiàn)代管理和經(jīng)營。文章首先對人工智能技術(shù)進行了簡要介紹,并從五個方面對該技術(shù)在建筑領(lǐng)域的應用進行了討論。

  關(guān)鍵詞:人工智能;建筑領(lǐng)域;計算機;應用。

  1 引言

  所謂人工智能技術(shù),是指一門由控制論、計算機科學、神經(jīng)生理學、信息論、心理學等學科相互滲透所和發(fā)展所形成的綜合性學科。雖然學術(shù)界對于人工智能的定義在經(jīng)過長久的爭論之后仍然沒有得出一個準確的定義,但是從本質(zhì)上來看,人工智能技術(shù)就是通過研究和制造人工智能系統(tǒng)和機器來模擬人類智能行為,從而使人類智能得到延伸的一門學科。該學科通過計算機來完成智能系統(tǒng)的構(gòu)建,并以此來實現(xiàn)定理的自動證明、程序的自動射擊、語言的自動理解、模式的自動識別等智能活動。由于研究者對于人工智能的理解存在差異,所以就形成了不同的人工智能研究途徑,其主要有三種,分別是聯(lián)接主義途徑、符號主義途徑和行為主義途徑。

  其中,聯(lián)接主義途徑于1943年提出,它主要通過神經(jīng)元來對腦模型和神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行研究,不過目前仍處于基礎性的研究階段。符號主義途徑是基于物理符號系統(tǒng)假設提出的,從上世紀30年代開始應用于智能行為的描述中,目前很多的自然語言理解系統(tǒng)、專家系統(tǒng)都是基于該觀點研制的。行為主義途徑的支持者則認為人工智能源于控制論,在該理論的指導下,研究人員于上世紀80年代成功構(gòu)建了智能機器人系統(tǒng),布魯克斯的六足行走機器人是其中的杰出代表。

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  2.1 在建筑設計中的應用

  在過去相當長的一段時間內(nèi),建筑設計師們都通過AutoCAD軟件來完成有關(guān)繪圖工作,但是這并不能從真正意義上體現(xiàn)出建筑設計,設計師們的靈感、創(chuàng)意、創(chuàng)新也無法通過AutoCAD得到更加全面的體現(xiàn)。隨著人工智能技術(shù)在建筑設計行業(yè)中應用的不斷深入,現(xiàn)在的設計師中的絕大多數(shù)都開始應用能夠在設計全稱提供二維圖形描述和三維空間表現(xiàn)的理論及技術(shù)來完成日常工作,不僅提高了工作效率,也使得建筑設計的特點得到了更好的體現(xiàn)。

  例如,Arch2010就是一款基于AutoCAD2002—2010平臺的,專為建筑設計工作而量身打造的CAD系統(tǒng),它集人性化、數(shù)字化、可視化、參數(shù)化、智能化于一身,將建筑構(gòu)件作為最基本的設計單元,采用了非常先進的自定義對象核心技術(shù),實現(xiàn)了二維圖形與三維模型的同步。

  此類系統(tǒng)的使用讓建筑設計師再也不必趴在桌子上完成繪圖工作,讓他們的創(chuàng)意和設想能夠得到更完美的發(fā)揮和實現(xiàn)。工程圖檔也不再是以往那種抽象的線條堆積,而是通過數(shù)字化技術(shù)轉(zhuǎn)化成了直觀的、可視的建筑模型,真正做到了構(gòu)件關(guān)聯(lián)智能化、構(gòu)件創(chuàng)建參數(shù)化以及設計過程可視化。

  2.2 在施工管理中的應用

  工作人員在以往開展建筑工程施工管理工作的時候,主要是依靠手寫、手繪的方式來完成有關(guān)施工檔案的記錄和施工平面圖的繪制,而隨著人工智能技術(shù)在建筑領(lǐng)域里應用范圍的不斷擴大,綜合采用數(shù)理邏輯學、運籌學、人工智能等手段來進行施工管理已經(jīng)得到了認可和普及。目前比較流行的基于C/S環(huán)境開發(fā)的建筑施工管理系統(tǒng),已經(jīng)涵蓋了包括分包合同管理、施工人員管理、原材料供應商管理、固定資產(chǎn)管理、企業(yè)財務管理、員工考勤管理、施工進度管理等方方面面,使對供應商和分包商的管理工作得到了進一步的細化,從而使原材料的進離場、分包商及員工管理工作更加科學、準確、快捷,實現(xiàn)了資金流、物資流、業(yè)務流的有機結(jié)合。

  另外,建筑施工管理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫也非常強大,具有極為強勁的數(shù)據(jù)處理和儲存能力,不僅性能穩(wěn)定,升級和日常維護也非??旖莘奖?。另外,針對建筑施工人流復雜、密集的特點,系統(tǒng)還相應設置了權(quán)限管理功能,保障了施工管理數(shù)據(jù)的安全和準確性。

  2.3 在建筑施工中的應用

  人工智能技術(shù)在建筑施工中的應用主要集中在砼強度分析的工作中。一般來說,28天抗壓強度是衡量砼自身性能的重要指標,如果能夠提前對砼的28天強度值進行預測,工作人員就可以采取相應的措施對其進行控制,進而提高砼的質(zhì)量。在以往的工作中,工作人員往往采用基于數(shù)理統(tǒng)計的線性回歸方式對砼的28天強度進行預測,但是對于商品砼來說,由于其中摻雜了大量的粉煤灰,因此砼各組材料與抗壓強度之間的關(guān)系往往表現(xiàn)為明顯的非線性關(guān)系,通過傳統(tǒng)方式所得到的預測結(jié)果存在著很大的誤差。

  在人工神經(jīng)網(wǎng)絡技術(shù)應用于砼性能預測方面,我國天津大學的張勝利將傳統(tǒng)的BP網(wǎng)絡模型的預測結(jié)果與3中不同輸入模型的RBF網(wǎng)絡預測結(jié)果進行了比較和分析,最終證明了RBF網(wǎng)絡模型具有較強的泛化能力和極高的預測精確度,是一種新

  型的、有效的分析商品砼性能的方法。

  2.4 在建筑結(jié)構(gòu)中的應用

  汶川地震的發(fā)生以及這場地震所造成的嚴重危害,讓建筑結(jié)構(gòu)控制及健康診斷工作得到了前所未有的關(guān)注,以往建筑行業(yè)所采用的結(jié)構(gòu)系統(tǒng)辨識方法存在著抗噪聲能力差、適用范圍較窄、難以進行線性識別的缺點,讓此項工作的有效開展受到了極大的限制。近年來,隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展,出現(xiàn)了一種新型的基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的系統(tǒng)辨識方法,該方法通過模糊神經(jīng)網(wǎng)絡所具有的學習及非線性映射能力來獲得實測結(jié)構(gòu)動力響應數(shù)據(jù),并以此構(gòu)建起建筑結(jié)構(gòu)的動力特征模型。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡能夠?qū)ㄖY(jié)構(gòu)在任意動力荷載情況下的動力響應進行非常準確的預測,因此廣泛的應用于建筑結(jié)構(gòu)的健康診斷以及振動控制當中,具有很強的實用性和可擴展性。

  2.5 在建筑電氣中的應用

  隨著我國建筑業(yè)的迅速發(fā)展,行業(yè)的總體能耗急劇攀升,有一段時間在總能耗中所占的比例甚至超過了30%,所以,實行建筑節(jié)能對于實現(xiàn)我國的節(jié)能減排目標無疑具有巨大的促進作用,而電氣節(jié)能技術(shù)則是當前效果最為顯著的節(jié)能方式之一。

  電氣節(jié)能的評估模型建立之后,可以使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡對其進行訓練,提升其評估的準確性和網(wǎng)絡泛化性,使建筑節(jié)能改造工作的實施能夠具有更多的科學依據(jù)。其中,BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法就是一種能夠?qū)⑤斎?輸出問題轉(zhuǎn)化為線性問題的學習方法。傳統(tǒng)的BP網(wǎng)絡采用的是梯度下降法,該方法的學習速率是保持不變的,同時訓練所需的時間較長,且在學習過程中可能發(fā)生局部收斂的情況;改進型的BP算法和L-M反算法則增加了動量因子,無論是在穩(wěn)定性還是收斂性方面,都要優(yōu)于傳統(tǒng)的BP算法,因此廣泛的應用于當前建筑電氣節(jié)能評估模型的構(gòu)建工作中。

  使用該方法構(gòu)建的建筑電氣節(jié)能評估模型的權(quán)重,能夠以相對聯(lián)系的方式隱藏于網(wǎng)絡當中,這種評價方式更加科學、簡單、適用,所評估模型的適用范圍也更為廣泛。

  3 結(jié)束語

  經(jīng)過不斷的發(fā)展,建筑業(yè)目前已經(jīng)成為了我國的支柱產(chǎn)業(yè)之一,無論是從建筑業(yè)的自身發(fā)展,還是從時代發(fā)展的要求來看,進一步加強人工智能技術(shù)在建筑業(yè)的應用都是行業(yè)能夠擺脫傳統(tǒng)的運作模式走向現(xiàn)代化經(jīng)營和管理的必由之路。這就要求行業(yè)的決策者、管理人員和技術(shù)人員更新思想、轉(zhuǎn)變觀念,對人工智能技術(shù)給予充分的重視,并加強在這方面的資金、技術(shù)和培訓的投入,從而使我國的建筑行業(yè)能夠在更短的時間內(nèi)走向現(xiàn)代化和智能化。

  
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