时间：2022-11-15 01:04:59
序论：速发表网结合其深厚的文秘经验，特别为您筛选了11篇人工智能技术范文。如果您需要更多原创资料，欢迎随时与我们的客服老师联系，希望您能从中汲取灵感和知识！
1 继电保护中的人工智能技术应用概况
1.1 人工智能技术的应用现状
人工智能技术的应用在目前还处于较为初级的阶段，其也仅仅是体现自一些局部领域。相对于继电保护设备中，人工智能技术的应用还较为广泛。早在20世纪人们就已经能够利用电磁继电器对电力系统进行初步的保护。但是由于其磁效应也会对继电保护的可靠性造成一定的影响，所以在很长一段时间内都未能取得突破性的进展。但是随着数字继电保护装置的逐渐运用以及以数控为基础的智能化断路器等新原件的开发，使得继电保护设备的保护效果得到明显的提升。这也为人工智能技术的发展奠定了良好的基础。所以，人工智能技术处于一种高速发展的阶段。
1.2 人工智能技术应用的作用
人工智能技术的应用不仅能够让继电保护装置的运行效率更高，而且还能使得其可靠性得到全面的提升。其各种智能化程序的应用还能使得人力以及物力得到大幅度的节省，使得成本效率也能得到持续性的降低。尤其是在主电路以及辅助电路中，继电保护人工智能技术的应用，能够使得其负载降低，从而让电力的运行更加的流畅，减少了故障出现的机率。
2 继电保护中人工智能技术的分析
2.1 计算机网络基础
在进行人工智能技术的应用过程中，其必须利用网络计算机进行相应的程序设计，而且在设定之后，其微机线路首先会对硬件进行保护。这也是继电保护的基础。其硬件设施一般会在控制电路系统之中，而计算机网络化也是根据控制电路的变化情况对继电器进行相应的调试。目前，很多供电企业已经逐渐在开发32位硬件保护系统。这对于人工智能化技术具有很好的促进作用。同时，在对硬件进行保护的过程中，实质是对整个网络系统进行保护。这种保护模式也是计算机逐渐网络化的门户。 电力系统对微机保护的要求不断提高，除了保护的基本功能外，还应具有大容故障信息和数据的长期存放空间，快速的数据处理功能，其信号的输入以及以及输出也需要多方面的协调。所以利用计算机网络基础对人工智能技术进行应用可以推动电力系统的自动化。
2.2 人工神经网络
人工神经网络是基于电力系统中的一种电路模拟。因为电路虽然以神经系发散出去，但是从另外一方面而言其具有很强的规律性。无论是串联电路还是并联电路，其电压、电流都具备一定的规律。而人工神经网络就是从电路系统中入手，对其电路进行全面的模拟，然后以计算机作为软件基础，实现继电保护装置对整个电路的全面监控。而且其还能对电路做出全方位的诊断，应用ANN技术实现故障诊断不同于ES诊断方法。ANN方法通过现场大量的标准样本学习与训练，让整个电路逐渐实现了数字化的基础。从而实现人工神经网络对整个继电保护装置的全面反馈。
2.3 数字继电保护的智能化
在整个人工智能技术的应用中，数字电路的应用也必不可少。其能够有效地实现断路器的智能化，与传统的电磁继电保护相比明显存在一定的优势。其主要是对一些小型机组以及变压器和电动机进行相应的保护。在低压电路中的应用表现的十分明显。例如：过流继电器，其在控制电路中，通过对主电路电流的监护，将其控制在一个正常的数值内，如果电力系统出现电流过载，那么过流继电器就能够在第一时间将电源进行切断，这样主电路中的电流互感器也会出现相应的电流过载感应，从而对电磁继电器发出相应的反馈信号，这样就能够实现电气二次设备的保护。这也是数字继电保护智能化的核心所在。
3 结语
继电保护中的人工智能技术应用十分关键，其是提升继电保护装置可靠运行的基础。在进行人工智能技术应用的过程中，一定要结合实际情况。对其硬件以及软件基础进行全面的分析，并实现人工智能化。只有这样继电保护装置在人工智能化基础中的应用才能更加地广泛。
参考文献
引言
人工智能技术已经成为当今计算机网络信息科技的重点产业，在国民经济发展中占有重要比重，加强人工智能技术的信息管理领域的应用可以极大的提高信息处理的效率和信息的准确性，不会因为面对海量信息而无法找到一条有用信息而苦恼，通过人工智能技术可以快速准确的识别数以亿计的海量信息，完成信息优化组合，因此，大力发展计算机人工智能技术，可以极大的提高信息管理的效率。
一、人工智能技术的发展概述
人工智能技术是一种借助于计算机语言和电子计算机将多种学科知识综合而形成的一种高科技技术，使其具有和人的思维类似的方式，产生多种类人行为结果[1]。当前人工智能技术在各种信息管理领域都有很好的应用，比如在信息传播领域中智能电视的出现可以根据人们的爱好自动的播放人们喜欢的节目并记录这种爱好，同时通过不断的强化为人们喜好推送感兴趣的信息。在对车牌的信息的管理中可以借助于人工智能技术快速识别车牌信息和车主信息，并在计算机中通过人工智能技术进行交通违法的处理和判断。人工智能是在上世纪由一位美国科学家提出的，共计经历了三个阶段的发展，首先是由人的推理变为机器的推理；其次是随着机器人的出现，可以在复杂的多变的信息环境中找到人类所需要的信息，并进行简单的类人思维活动；最后是人工智能技术的出现，并显示其极强的类人思维能力，可以代替人类完成更加复杂的信息的处理和判断，完成多种人类需要的工作。
二、人工智能技术在信息管理中的多种能力
2.1海量信息的快速处理能力
随着智能设备的普及，每天都会产生海量的数据信息，而这些信息包含文字、图片、视频、语音等，面对海量的信息，借助于计算机网络系统中的人工智能技术，可以提高信息管理的效率，通过不断的优化人工智能技术，了解信息管理中存在的问题，不断的优化人工智能模型，可以对大量不确定的信息进行识别，将大量信息进行分类整理，提高信息的质量和节约存储设备。
2.2与计算机的协同能力
随着高新技术的不断发展和计算机技术的大量普及，办公逐步网络化和电子化，人工智能机在信息管理中的应用规模也在不断的扩大，通过运用人工智能技术，可以不断的强化信息管理的安全和信息有效性的增强，通过人工智能对不同信息进行智能监控，不断的完善信息管理的流程，不断的提高信息传输和搜索的效率。
2.3类人的思维能力
随着信息量的逐步增加，通过应用人工智能技术对大量的数据库中信息利用网络管理协议进行管理，保证信息管理措施的有效应用，通过人工智能融入到信息管理中，可以借助于人工智能技术及其强大的学习搜索能力进行信息的收集和整理，为人类科学决策提供支持。
三、人工智能技术在各种信息管理场景中的应用
3.1垃圾邮件识别场景中的人工智能技术应用
随着人们工作任务逐渐增加，电子邮件的交往日渐频繁，在保证信息安全的前提下，智能型反垃圾邮件系统可以对用户接收到的各种邮件进行智能检测和分类，智能识别各种垃圾邮件并标记，让用户对垃圾邮件进行及时处理，同时根据用户对各种邮件的厌恶，做出进一步的细致分类，减少用户受垃圾邮件的干扰，保证计算网络的安全和工作的高效。
3.2家居信息管理场景中的人工智能技术应用
随着物联网技术的发展，各种电气化的产品在人们日常生活中逐步增加，对各种家电设备的应用提出了更高的要求，通过对各种家电设备信息进行收集和管理，综合运用人工智能技术实现对各种家电的完美应用，实现各种家具的如电饭煲智能开启和关闭、室内环境的智能清洁等，可以极大的提高人们的生活质量和效率，节约时间成本。
3.3教育知识信息管理场景中人工智能技术的应用
随着我国中小学到各类大学教育信息的逐渐增加和计算机网络的应用增加，将教育知识信息和人工智能技术结合，可以极大的提高教学质量和效率。这是由于人工智能技术的核心是基于大量的知识数据库，而数据库中存储有大量的教育知识信息，老师在教育教学知识信息传授的过程中，人工智能技术可以快速的提取所需要的各个知识点，并进行优化组合，提高教育知识信息利用效
四、结语
1、人工智能的概念
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机科学的一个分支，它探究智能的实质，并以制造一种能以人类智能相类似的方式做出反应的智能机器为目的。人工智能的产生和发展首先是一场思维科学的革命，它的产生和发展一定程度上依赖于思维科学的革命，同时它也对人类的思维方式和方法产生了深刻的变革。人工智能是与哲学关系最为紧密的科学话题，它集合了来自认知心理学、语言学、神经科学、逻辑学、数学、计算机科学、机器人学、经济学、社会学等等学科的研究成果。过去的半个多世纪以来人工智能在人类认识自身及改造世界的道路上扮演了重要角色。一直以来，对人工智能研究存在两种态度：强人工智能和弱人工智能，前者认为AI可以达到具备思维理解的程度，可以具有真正的智能；后者认为研究AI只是通过它来探索人类认知，其智能只是模仿的不完全的智能。
2、人工智能的发展
对于人工智能的研究一共可以分为五个阶段。
第一个阶段是人工智能的兴起与冷落，这个时间是在20世纪的50年代。这个阶段是人工智能的起始阶段，人工智能的概念首次被提出，并相继涌现出一批科技成果，例如机器定理证明、跳棋程序、LISP语言等。由于人工智能处于起始阶段，很多地方都存在着缺陷，在加上对自然语言的翻译失败等诸多原因，人工智能的发展一度陷入低谷。同时在这一个阶段的人工智能研究有一个十分明显的特点：对问题求解的方法过度重视，而忽视了知识重要性。
第二个阶段从20世纪的60年代末到70年代。专家系统的出现将人工智能的研究再一次推向。其中比较著名的专家系统有DENDAL化学质谱分析系统、MTCIN疾病诊断和治疗系统、Hearsay-11语言理解系统等。这些专家系统的出现标志着人工智能已经进入了实际运用的阶段。
第三个阶段是20世纪80年代。这个阶段伴随着第五代计算机的研制，人工智能的研究也取得了极大的进展。日本为了能够使推理的速度达到数值运算的速度那么快，于1982年开始了“第五代计算机研制计划”。这个计划虽然最终结果是以失败结束，但是它却带来了人工智能研究的又一轮热潮。
第四个阶段是20世纪的80年代末。1987年是神经网络这一新兴科学诞生的年份。1987年，美国召开了第一次神经网络国际会议，并向世人宣告了这一新兴科学的诞生。此后，世界各国在神经网络上的投资也开始逐渐的增加。
第五个阶段是20世纪90年代后。网络技术的出现和发展，为人工智能的研究提供了新的方向。人工智能的研究已经从曾经的单个智能主体研究开始转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。在这个阶段人工智能不仅仅对基于同一目标的分布式问题求解进行研究，同时还对多个智能主体的多目标问题求解进行研究，让人工智能有更多的实际用途。
3、人工智能可否超过人的智能
那么人工智能可否超过人的智能呢？关于这个问题可以从下面几个方面来分析：
首先，从哲学量变会引起质变的角度来说，人工智能的不断发展必定会产生质的飞跃。大家都知道，人工智能从最初的简单模拟功能，到现在能进行推理分析 （比如计算机战胜了国际象棋世界冠军），这本身就是巨大的量变。在一部科幻电影中，父亲把儿子生前的记忆输人芯片，装在机器人中，这个机器人就与他的儿子死去时具有相同的思维和记忆，虽然他不会长大。从技术的角度来说，科幻电影中的东西在不久的将来也可以成为现实。到那个时候，真的就很难辨别是人还是机器了。
第二，有的人会说，人工智能不会超过人的智能，因为人工智能是人制造出来的，所以不可能超过人的智能。对于这个观点，我们这样想一想，起重机也是人造出来的，它的力量不是超过人类很多吗？汽车也是人制造出来的，它的速度不也远超过人类的速度吗？从科学技术的角度来说，智能和力气、速度一样，也是人的某个方面的特性，为什么人工智能就不能超过人类的智能呢？
第三，还有的人认为，人工智能是人制造的，必有其致命的弱点，所以人的智能胜于人工智能。我认为这一点也不成立，因为人与机器人比较，也可以说有致命弱点，比如说人如果没有空气的话，就不能生存，就好比是机器人没有电一样。再比如，人体在超过一定的温度或压力的环境下，不能生存，在这一点上，机器人却可以远胜于人类。因此，在弱点比较方面，我认为人工智能的机器人并不比人差，在某些方面还远胜于人类。
第四，随着科学技术的发展，人工智能不单需要逻辑思维与模仿。科学家对人类大脑和精神系统研究得越多，他们越加肯定情感是智能的一部分，而不是与智能相分离的，因此人工智能领域的下一个突破可能不仅在于赋予它情感能力。
4、结束语
人工智能一直处于计算机技术的前沿，其研究的理论和发现在很大程度上将决定计算机技术、控制科学与技术的发展方向。今天，已经有很多人工智能研究的成果进入人们的日常生活。将来，人工智能技术的发展将会给人们的生活、工作和教育等带来更大的影响。
参考文献：
中图分类号：TM76 文献标识码：A 文章编号：1674-7712 （2013） 08-0000-01
一、人工智能技术与电气工程自动化之间的关系
作为一门新兴的学科，人工智能主要是利用模拟智能的方法，进行系统的开发和研究其理论、技术、应用等。人工智能作为计算机科学中的一个分支，主要是研究运用智能的实质，从而产生出来的一种新型的智能机器。它通过模拟人类智能的方式，对各种功能做出反应，人工智能领域的主要研究对象是自然语言的处理、机器人等等，在最近几年，这方面的研究取得了飞速的发展，它涉及到语言学、控制论、信息论等等多个方面的一门学科，在计算机领域的应用最为广泛。人工智能领域所研究的主要目标是通过程序控制机器去实现一些人类智能完成的非常复杂的工作。它是新兴的计算机科学的一个重要的分支，对智能的实质做出了解释，并且在这样的基础之上产生出能够与人类智能相匹配的智能机器人。它是以图像的识别、语言的识别、机器人、专家系统以及对自然语言的处理等为主要研究内容的系统。而电气工程的主要研究内容是与电气工程相关的自动控制、信息处理、电子电气技术、系统运行、计算机与电子应用、研制开发等。随着科学技术的不断地发展与更新，计算机技术在我们生活各个方面越来越重要。计算机编程技术的快速发展加快了自动化运输、信息传播的应用。人类的大脑是最为精密的仪器，而计算机编程就是通过对人类大脑的模仿，进行信息的交换、处理、分析、收集、回馈。所以对人类大脑技能的模仿能够对电气工程自动化的发展起促进作用。同时增强计算机系统在生产、交换、流通、分配方面的作用，从而能够实现电气工程的自动化，使得人力只能的投入降低，不断地提高机器的运行效率。
二、人工智能控制器的优点
在很多情况下，控制对象的动态方程是非常复杂的，要想对其精确地掌握非常困难，所以在控制对象模型的设计过程中，通常会出现很多的不确定因素，比如：参数变化、非线性时等等，这些信息通常情况下是没有办法掌握的。所以在设计人工智能控制器时，只需要根据响应时间、下降时间的不同，不需要来控制对象的模型，然后通过自身的适当调整就可以提高其性能。比如，在上升时间方面，相比较于最优秀的PID控制器，模糊逻辑控制器要快2倍；在下降时间中，模糊逻辑控制器相比较于最优秀的PID控制器，速度要快4倍；相比较于传统的机械控制器，人工智能控制器即使在现场缺少控制专家的指导的情况下，它能够通过相应数据来设计，这样就更加方便于调节；还可以根据相应的信息、运用语言等方式来设计。人工智能控制器具备较强的稳定性，在陌生数据被输入时会产生很高的估计，从而忽略驱动器对它的影响。在没有使用人工智能控制器的情况下，某些控制对象也能够产生较好的效果，但是，对于某些其他的控制对象来说，并不能够产生同样的很好的效果，因此，在设计的过程时必须要实际情况区别对待。在模糊化和反模糊化的过程中，通过采用规则库、隶属函数、适应模糊神经控制器，就能够达到精确地实时确定的目的。但是，只有使用系统技术才能够获得稳定的解，实现精确确定，然后通过与简单的结构配置，就可以实现迅速地实现信息快速收集和自行调控。
三、人工智能技术电器工程自动化中的应用现状
（一）人工智能技术在自动工程自动化应用的现状
在人工智能技术的不断地发展进程中，研究人员也积极地进行将其应用于电气工程自动化控制的研究，比如，怎么能够利用人工智能系统来预测和诊断设备故障、设计电器产品的保护优化与控制等等。在优化设计的应用中，电气设备的设计时需要能够综合地运用电器电路、电磁场等知识，同时还需要具备丰富的经验，这是一个非常繁琐的工作。以往在设计产品的时候，主要是根据实验数据分析和经验总结，通过人工的方式来设计很难在设计的过程中获得最佳的设计方案。随着计算机人工智能技术的发展，计算机辅助设计在电器产品的设计中逐渐代替了人工设计，从而极大地缩短了产品的开发周期。特别是在引进人工智能技术以后，进一步促进了CAD技术的发展，使设计产品的质量和效率都得到了大幅度的提升。
（二）电气工程自动化中的人工智能技术应用
1.人工智能技术在电气设计方面的应用主要有专家系统和遗传算法两种方式。其中的遗传算法在产品的优化设计上有非常重要的作用，是一种优化的先进算法，电气产品的人工智能化设计中，遗传算法的应用很多。
2.一般来说，电气设备的故障征兆和故障的形成特征之间有着很多必然和偶然的关系，这种非线性、不确定性的特点可以通过人工智能的方式发挥故障诊断优势。在电气设备的故障诊断中人工智能技术的应用有：模糊逻辑、神经网络和专家系统等。例如，在电力系统之中，作为重要设备的变压器的人工智能故障诊断应用，得到了很多学者的关注。目前，变压器的故障诊断的方法通常是通过分析变压器油中分解出来的某些气体，然后利用计算机系统分析气体的含量与成分诊断变压器故障范围。另外人工智能诊断故障技术在电动机和发电机等方面也有了长足的发展。
3.人工智能在直流传动中的应用
人工神经网络在识别模式和处理信号方面得到了广泛的应用，利用人工神经网络的非线性函数估计的一致性特征，将其应用于电气传动控制领域得到了显著效果，它的优点就是无需被控系统的数学模型、具有良好的一致性和对噪音不敏感。此外，可以利用人工神经网络的并行结构，运用于多传感器输入处理，比如，在诊断系统、能够有效增强条件监控中的决策可靠性。近年来，传感器数量在电气传动中很少，但是在有些情况下，多个传感器又可以降低系统对特殊传感器缺陷的敏感性，不需要过高的精度和复杂的信号处理。
四、结语
总之，人工智能指的是人类制造的具有自动化特征的机器所表达出来的智能。智能理论的运用，人工智能技术在自动化方面的发展，促进了电气自动化控制系统的全面发展，提高人们的生活水平提供了很多便利。而且，人工智能在电气自动化领域的应用将会越来越重要。
参考文献：
一、关于一体化智能系统的构建分析
现阶段，人工智能技术已逐渐在石油工程领域中取得了广泛性应用，其中涉及到高层管理决策、采油工程、油井处理及钻井油藏等相关内容，可有效解决石油工程开展期间存在不足之处，具体可将石油工程面临问题分为以下几种类型：第一，数据型问题。主要包括地震数据检测、钻孔曲线测量及油藏特征分析等方面内容，需得出准确性数据信息便于为其他工作开展提供切实可行参考依据[1]；第二，优化型问题。具体是指通过地面设备的合理优化来大大提高石油产量；第三，公式型问题。主要包括鉴定识别、测井数据介绍及提高采收率等内容；第四，知识融合型问题。需要选出较为合理恰当实践应用手段。总体来说，尽管智能化系统已逐步应用到石油工程中去，但却因专业人士缺乏明显创新想象力而无法达到最佳效果，并且智能系统还具备一定局限性特点，对石油工程实施效率提升有着不利影响。在这种情况下，为有效克服上述难题，就需石油工程工作人员能积极采用人工智能技术手段，彻底解决以往智能系统应用存在不足，借助科学合理分析方法对数据信息展开深入化分析探讨，从而促使石油行业能够顺利发展。
二、石油工程领域中人工智能技术的应用分析
（一）油田地面设施系统模拟应用。在此以某区域油田资源为例，该油田共有700多口生产井，所有生产液体全部运送到三相分离设备中，并从分离设备中分离出适量高压气进入到管网结构中，并且周围环境温度还对设备工作效率有着直接影响，可以说是后期石油产量的主要影响因素之一。因此为有效解决这一问题，就需相关工作人员能积极构建智能模型结构，准确测量出石油工程地面系统实际运行情况，对分离设备产油量起到一定帮助作用。同时石油工程参与人员还应根据项目开况构建神经模型结构，着手于数据统计分析情况，主要包括鉴定识别和数字矩阵补孔两点内容，随后可综合采用模糊聚类和变量分析方法对石油工程中涉及到的所有数据变量展开分析探讨，充分考虑到各个变量可能对最终结果产生影响，防止数据信息出现较大变化情况。除此之外，模糊聚类还包含两大优势，分别是数据代表性和利用数据对研发模型进行检验等，往往该种方法主要适用于列串数据量低于30%情况下。
中图分类号TM92 文献标识码A 文章编号 1674-6708（2012）72-0083-02
电气自动化是一门以电气系统的运行、控制、研发为对象的实践应用性学科。人类社会发展到当代，解放人类的双手，最大程度实现机械运行与控制的自动化。全面应用人工智能技术的最新成就，充分推动电气设备自动化的进一步深化发展，提高其系统运行趋于智能化的同时，人工智能技术的应用还利于强化系统工作的安全性、稳定性，有利于企业生产效率的提升以及市场竞争力的增强。
1 人工智能技术研究与应用的现实情况
近年来，大量科研单位以及专业院校都在人工智能技术的创新与研究以及其电气设备控制系统中的应用上开展了大量工作，人工智能用于电气设备系统的结构设计、故障诊断、预警、监控以及自动保护等方面都达到了一定的水平。
以结构设计方面为例，因电气设备系统结构设计复杂性高，涉及到诸如电路、电磁、电机电器应用等等大量的学科专业知识，更要求工作人员有丰富的实践经验。目前，在数字技术空前创新发展的背景下，电气产品及其控制系统的设计工作业已转向了CAD，使得新产品新系统的构建周期显著缩短。在此基础上加入人工智能技术，系统设计的质量以及速度都可得到全面提升。
此外，人工智能技术在进行电气设备系统故障控制与预警方面也有非常独特的优势。电气控制系统出现故障之前征兆呈非线性，因此人工智能技术中的模糊逻辑、神经网络等等部分可以充分发挥其优势。
最后是人工智能技术在电气自动化控制系统中的运用，主要的技术方法有、神经网络、专家系统以及模糊控制三种，其中以最后一种控制技术最为简便，可应用性最强。人工智能技术在电气自动化控制系统中以AI控制器为主，其可以视为非线性函数近似器。与一般的函数估计设备相比较，AI控制系统在进行设计时不一定必须工作对象的具体模型，这就避免在设计时需要考虑控制对象模型本身的参数变等不确定性。此外，其性能提升的空间比较大，而且易于调节，一致性强，对于新的数据信息适应性良好；配置成本低而且更新简便、抗干扰能力强。
2 电气自动化控制系统中人工智能技术的具体应用
电气自动化控制系统当中，人工智能技术的应用有两种，一是直流传动控制；另一种是效流传动控制。
在直流传动控制中，人工智能技术的应用有模糊逻辑控制技术为主，有Mamdani与两种可用于调速控制系统。它们均具备规则库部分，规则库实质上是一个if-them的模糊规则集合。以后者为例，它最主要的规则就是“if x=A,且y=B,则z=f（x，y）z则z”。其中的都是模糊集。模糊控制设备以推理机为核心部分，它负责模仿人脑的智能化决策以及模糊控制命令的推理。除此以外还有模糊化部分、知识库部分以及反模糊化部分，第一个部分是通过多种不同形式的函数对所输入的变量做出测量，并将其量化、模糊化；第二部分就是由数据规则以及语言控制库构成所构成的知识库，本库设计时就是应用专家的知识与经验对电气设备进行控制，在建立设备模型时，模型操作设备依据人工神经网络系统的推理机制进行模型建设；最后是以模型参数量化与中间平均技术等模糊化技术的应用。
除了模糊逻辑控制技术以外，还有人工神经网络控制技术。这种技术主要用于不同模式的识别以及各种信号的处理，可以在电气传动控制工作中发挥有效作用。这种技术以并行结构为主，适用范围比较广，可以大大提升条件监控、诊断系统的准确性；该控制技术最常用的学习策略是误差反向传播，也就是说在网络具备充足的隐藏层、结点和恰当的激励函数的情况下，多层人工神经网络只要利用反向传播就可以计算出对应的非线性函数近似参数，大大提高网络运行速度。
在交流传动控制中，人工智能技术的应用也同样有模糊逻辑与神经网络两种具体运用。
就模糊逻辑而言，到目前为止均以模糊控制器直接代替原有的普通速度控制设备为主，不过西方某大学研发了一种高性能的带有多个模糊控制器的全数字化传动控制体系，该体系所带有的模糊控制器即可以用来代替普通的速度控制设备，又可以用于执行它控制任务。
就人工神经网络控制技术而言，实践研究中以其对交流电气设备及其驱动环境参数监测及诊断为主。人工神经网络用作步进电动机控制时，可采用一般的反向转波计算方法，就是通过实验数据的应用，通过电机负载转矩以及电机的初始速度最终确定智能监控系统可监测的最大速度增加值。这种设计方案的实现，要求神经网络具备识别三维图形映射的能力，以便达到比常规梯形控制计算模式强的控制成效。在此模式下，人工神经网络可以大大缩减电气自动化系统定位所需要的时间，并且强化对于负载转矩以及非初始速度变化范围的控制工作。人工神经网络的结构以多层前馈型为主，具体可分为两个系统：系统一是在辨识电气动态参数的基础上对通过定子的电流进行自动调节与控制，系统二是在辨识机电系统的运行参数基础上对转子速度进行自动调节与控制。
3 结论
电气自动化控制系统作为提高电气设备的生产能力、流通交换速度的重要环节，脱离了人力操作控制，最大程度实现智能化，不仅可以为企业节约人力成本，而且有利于生产效率的增加。人工智能技术是专门研究人类智能模拟的科学，其应用范围以问题求解、逻辑推理、语言理解、以及专业知识数据库和自动性强的机器人等多个方面，最大的特征就是自动化。即以推动机械向人类行为意识能力靠拢，从这个意义上来说，人工智能技术在电气自动化控制系统中的应用前景非常广阔，在数字控制理念的指导下，传统上使用的控制器设计技术将逐渐会为控制效果更好的人工智能软件技术所取代，因此有关单位与部门须加强这方面的技术研究力度。
在人工智能技术发展的前提下，为新时代的生产创新提供了基础，将人工智能运用于电气自动化控制中，有利于矿山在开采过程中更加科学与合理，在提升工作效率的同时有利于保持工作水准的稳定。因此深入研究人工智能对电气自动化控制的影响有利于促进社会生产的升级与发展，最终加快我国各行各业与电气自动化控制的融合，为我国智能化社会生产提供有力条件。
1计算机人工智能技术特点与发展现状
1.1计算机人工智能技术的特点
（1）参数调整便捷。计算机与人工智能技术的机器操作对比传统的控制器，主要的特征是操作更加简单，更容易学习，同时对于机器的参数具有相关的资料进行解释，对于各个参数之间的关系可以通过一体化的参数模型清晰可见，在调整参数时，能够清晰了解对于机器操作的影响以及对于其他参数的影响。降低了实际工作中的操作难度，提高了使用便捷性。（2）控制器一致性较高。对比传统的控制器，人工智能的控制器能够根据自动化的模型，对于数据的输入进行高效的计算与分析，使得工作人员在实际操作过程中，控制更加灵活,产品的规范性也更高，因此控制器一致性的提升有利于使用者的体验感不断提升[1]。（3）计算分析能力突出。对比传统的矿山自动化控制器，计算器人工智能技术能够在较短的时间内建立自动化模型，对于参数的变化，其他相关联数值能够迅速被更新，有效提升了自动化控制水平，为电气自动化的发展提供了较高的促进作用。（4）操作简便。计算机技术的发展促进了信息处理与数理处理的速度，能够降低操作的难度使得普通的工作人员在工作过程中能够充分发挥机器自动化的作用，降低对于相关的专家的依赖程度，只有工作效率不断提升，才能为电气自动化控制进一步发展提供了有利条件。
1.2计算机人工智能技术的意义
人工智能技术的含义是利用互联网技术发展的新技术，借助互联网技术与其他计算机知识降低重复性的工作，降低人力成本同时提升工作效率的技术[2]。计算机技术与人工智能技术的区别是计算机技术需要人为操作才能发挥其自身的技术，而人工智能可以独立自主的完成部分工作，人工智能技术对于未来社会的发展与进步提供了基础。
1.3计算机人工智能技术的应用现状
人工智能技术的功能强大能够包含多个处理器，并且针对不同的处理器提供不同的开发策略。在传统的电气控制系统中，其控制器一般情况下只能包含较少的处理器，所以处理控制器的功能受到限制。而人工智能的处理器丰富，最常见的包括模糊处理器、神经处理器等。正是由于人工智能的多处理器共同运行的优势，从而改变了传统的由于处理器问题影响行业发展运转质量的现状。例如在电力行业中，变压器的性能指标与发电器的性能指标，随着计算机人工智能的不断发展，电力系统处理器的容量不断的扩大，电网中需要的电气设备与种类也变得更加丰富，这是人工智能在其中发挥了重要的作用，人工智能技术不仅运用在矿山的开采中，同时涉及到我国的各行各业，例如医疗、航空、电力等。这些行业的系统运行较为复杂，从前期的智能化设备的设计到后期的生产使用与反馈，每个环节都需要结合调整改进与升级，保障各行业在使用人工智能技术的同时，行业发展更加迅速。
2计算机与人工智能技术在电气自动化控制中的主要功能分析
2.1数据采集与处理功能
计算机与人工智能技术使得工作人员在实际工作中只需要掌握对电气自动化控制面板的操作，工作人员不需要通过脑力开展大量的分析与计算，只需要对人工智能采集的数据进行及时的观察与搜集即可，最终实现电气自动化设备的进一步发展。
2.2系统的实时监控与警报功能
在电气设备制造过程中，一般缺乏对于生产的实时监控，导致安全事故的发生时无法总结其他的问题，既为后期避免类似的问题提供参考依据，同时对于即将发生的异常问题，也无法触发警报，因此需要对安全隐患进行及时的排查。而计算机人工智能技术的主要特点之一就是开展实时监控与警报功能，在生产过程中开展对于设备的实时监控，在发生异常情况时，能够及时发出警报，通知工作人员对于电气设备进一步运维与检修，降低事故发生的概率。而对于没有及时控制的事故，人工智能系统也能记录事故发生的数据变化，为后期避免同类问题提供数据支持，为后期的生产升级提高基础。
2.3操作系统控制功能
传统的机械控制台操作主要是依靠工作人员在控制台的值班，轮流查看相关数据的情况。而人工智能技术主要借助计算机通过智能设备操作，不仅可以远程操作而且可以对操作的人员实现不限区域、不限人员数量的操作，降低传统电力控制台对于操作人员的人数限制、位置限制等，为电气设备自动化发展贡献重要的技术。
3计算机与人工智能技术在矿山电气自动化控制中的实际应用
3.1计算机与人工智能技术在矿山电气自动化运用中的优势
计算机与人工智能应用为矿山的开采带来了较大的技术升级。其主要的优势包括了以下几个方面，其一是人工智能技术的控制台可以借助编程语言，根据实际工作内容设置相关的控制台，在实际操作过程中能够快速索引到相关的信息与数据，对参数进行及时的调整；其二是能够对相关的操作与作业现场进行实时的监控，监控的内容与范围不断扩大，同时监控的开展不会受到天气与人员的影响，抗干扰能力突出；其三是人工智能技术可以结合其自身的技术特点能够开启更加优质的控制模式同时降低人力物力的损失。最后体现在对设备异常模式的控制，能在机器产生异常时及时出现报警与调整的模式，提升稳定性同时能够协调人工智能的一致性。
3.2优化电气设备的设计
矿山的开采需要随着社会经济的发展而不断扩大，在矿山开采过程中借助电气设备能够高效的完成开采工作，满足社会生产的需求。而现代化的开采设备需求对于矿山的开采具有重要意义。利用计算机和人工智能技术对于矿山开采的设备进行了设计优化升级，其中包括了从电子科学、机械设计等内容，而在设备的设计过程中，必须要缩短设计周期，抢占市场份额，将设计的成果投入到实际的矿山开采过程中。需要注意的另一个重点是由于开采设备设计到矿山开采的整体工作链条较长同时研发难度较大，但在技术研发过程中不能为了研发速度而忽视了对于技术优化的高标准，降低对于人工的依赖，减少人力资源的投入，有利于人工智能技术能够集中力量优化设计，参数设置根据实际工作需要设计更加合理，提高数据准确性的同时提升的产品的性能。
3.3加强电气系统运行的智能控制
智能化的机械设备能够有效提高矿山生产的效率，先进的矿山开采效率与质量是现代矿产企业竞争力的重要来源，因此现代矿产企业想要保持竞争力，则必须使用将计算机人工智能技术与机械技术相互融合的电气系统。在传统设备控制器的基础上，结合人工智能，工业生产中的数据处理与信息决策使用人工智能技术，提升人工智能技术对矿山开采的进一步发展。再通过人工智能技术做出相关开采的指令，实时掌握开采的情况与电气设备的运行情况，一方面提升了矿山开采的效率，另一方面人工智能系统降低了大量重复性的工作内容，为人力资源的整合做出了重要贡献。最后人工智能结合了计算机运算速度较快的优势，使得系统能够短时间内对信息进行批量化处理并做出正确的决策，为矿山自动化技术的进一步发展做出贡献。
3.4提高电气设备的故障诊断效率
矿山开采的过程中依赖多个设备同时运转，且各个设备都是开采链条中不可缺少的因素，因此当某个设备发生故障则会影响到整体矿产开采的正常运转，而依靠人工和传统的控制器，故障排查工作的效率较低，不仅影响了生产安全同时也会影响企业的经济效益。在此基础上，发挥人工智能技术对于电气设备的故障诊断升级对于矿山开采具有重要的作用，一方面人工智能能够通过其专家系统与模糊理论相互结合，迅速掌握所有生产相关的实时数据，另一方面通过对系统进行智能化控制，找到故障产生的位置，对故障设备进行替换，降低设备故障对于矿山开采产生的影响，降低企业的经济效益损失。
4结语
计算机与人工智能的发展，使得传统的社会生产行业将机械技术与智能技术进一步的融合，推动了工业生产电气自动化控制，提升了工作效率与工作质量。在传统的控制器中，需要人工不断操控控制台调整机器的运行状态，同时需要定期对于机器进行检验与维修，避免机器故障影响社会生产的正常运转。人工智能的机器控制对于电气自动化的发展是更科学高效的技术。计算机人工智能技术在矿山电气自动化控制中的进一步运用，不仅能够提升对于矿山开采的实时监控水平，同时能够提高开采的效率与安全性，为矿山开采企业的发展提供了技术支持，最终为机器自动化控制应用提供了有利条件。
参考文献
（1）大数据下科技信息处理的标准化体系研究相比传统的科技信息，大数据环境下的科技信息的来源、类型、内容和数据格式更为复杂，制定和完善科技信息的标准化体系和内容是及其必要的。信息资源的标准化体系是保证信息有效存储、处理、分析和利用的基础和前提。本文认为将依据当前科技信息现状，针对具体领域研究和制定大数据下的科技信息处理规范和建议是必要的。（2）大数据下的科技信息资源的建设方法研究借助大数据技术可实现科技信息的大数据处理与大数据存储，实现多源异构的科技信息完成数据的存储、处理、交换等功能。大数据下的科技信息资源的建设方法研究需要从数据本身和数据的组织两个研究视角出发，分析梳理大数据环境下科技信息资源在建设中面临的难点和关键性技术问题，研究和提出科技信息资源的知识组织系统框架和基本构建方法。（3）大数据下的科技信息资源的分析方法研究结合科技大数据特点，主要利用深度学习技术解决科技大数据的高维数据降维处理问题。研究和探索面向科技信息资源的分析方法，提出不同类型科技信息资源的关联分析、重要性分析、主题演化路径等深层次的信息分析方法和技术，通过系列分析方法和技术研发，解决科技信息资源管理工作中存在的问题，研究方法在实践中进行创新和发展。世界的发展、科技的换代、媒介的延伸以及人文的变更，汇聚成一股巨大的洪流，加速了我们所处时代的变换，人工智能技术已经渗透到各个技术领域，以上问题涉及科技信息的组织和分析，需要人工智能技术的融合，即与人工智能技术的深度融合必将推动科技信息进入全新时代。
人工智能应用于科技信息领域的研究意义和主要研究内容
人工智能为解决科技信息的获取和分析提供解决途径（1）人工智能可拓展获取科技信息的来源。从事智能分析的美国Stabilitas公司的首席运营官ChrisHurst认为：“人工智能可以扩大信息工作的范围，不会遗漏那些有价值的细节。”科技信息同样需要通过各种渠道获取世界各国的同类信息，利用分布式网络爬虫等人工智能技术可获取全世界的开源信息，包括文本和音视频数据。（2）人工智能可加快处理科技信息数据的速度。美国中央信息局肯特学校教信息分析的校长JosephGartin认为：“梳理社交媒体来获得信息并不是什么新鲜事，让人耳目一新的是如今我们收集社交媒体数据的数量之大和速度之快。”海量的科技信息通过人工智能技术可以快速处理亿万比特的数据，从而了解世界各国同类信息或事件，将每天接收到的大量数据转变为能够用于政策和战场行动的信息。（3）人工智能使科技信息的分析自动化、智能化。据俄罗斯通讯社报道，俄罗斯总统普京表示：“无论谁在这一领域中处于领先地位，都将成为世界的统治者。”普京认为：人工智能是未来权力的关键。利用自然语言处理技术、语音识别、图像检索等人工智能技术可以极大的提高信息人员检索有用信息的速度。此外，知识图谱作为人工智能的知识库基础，基于知识图谱可实现分析对象的多维多步自动关联分析，利用深度学习模型可大大提高多因素影响的系统分析，获得更好的信息分析效果。主要研究内容（1）基于人工智能技术的科技信息的知识存储和管理大数据下的科技信息具有海量、异构、跨媒体的特点，其知识存储和管理需要对结构化或非结构化的跨模态数据进行语义智能化计算研究，以为统一语义范畴下的数据查询提供便捷的元数据服务；对跨媒体知识统一组织进行研究，为不同关系结构，不同模态数据的统一存储与管理提供结构基础；同时，需要对跨媒体知识的更新进行研究，为动态的数据存储与多变的业务管理提供支撑。最后，对跨媒体知识检索与查询进行研究，从实际的检索和查询业务角度出发，制定规则，优化性能，提升知识数据被获取时的准确性与高效性。（2）基于人工智能技术的科技信息与知识的深度揭示与聚类加强科技信息资源的多源多模态数据整合关联、信息抽取、不确定推理、机器学习、自然语言处理等人工智能技术研发与应用；利用人工智能技术实现科技信息资源的外在层面的资源整合，资源内在特征的深度聚合，实现科技信息与知识的深度揭示与聚类。通过可视化方式实现科技信息知识（研发技术、研发机构、研发人员等）的聚合、揭示与展示。其中重点利用语义分析技术、词表/本体构建技术、知识图谱技术、大数据分析等人工智能技术，通过可视化方式实现科技信息知识的聚合、揭示与展示；实现对格式各异、内容复杂的数字资源进行深层次的揭示，从资源外在层面的资源整合，深入到资源内在特征进行深度聚合，实现信息与知识的深度揭示与聚类，同时将科技信息知识服务嵌入知识交流之中。技术路线图如图1所示。（2）基于人工智能技术的科技信息前沿技术发现与预警研究前沿技术发现与预警旨在有效指导和开展科技研究，国内外已有研究在信息对象和研究方法上比较单一，信息价值和服务效果受限。科技信息前沿技术发现与预警研究应更强调面向信息源的全面收集、处理、分析的一定程度智能化生产过程，更好的感知非完备信息，辅助信息用户把不确定性预测变成更确定性预测。研究将不同类型的信息源进行整合、融合，多维度的分析科技前沿技术特征，从不同角度实现有价值信息的综合叠加和映射，从中发现、分析和描述科技前沿技术问题，为科技领域专家实现科技前沿的准确辨识提供服务，实现有效的技术预警。技术路线图见图2所示。
基于人工智能技术的科技政策动态分析平台设计
当前大部分机械化工厂中依旧存在许多员工，这些员工是来辅助自动化机器完成生产的，这不是说自动化机械无法做到流水线式的生产，而是在生产过程中，会出现各种各样的问题，而自动化机器在出现问题后依旧会按照设定的程序进行生产，这样就会导致生产出许多废品，大大损害了工厂的利益。这样的问题同样出现在网络安全方面，不管是国家还是企业，每年在网络安全方面都投入了大量的人力与资金，即使是这样，依旧面临着黑客攻击或者计算机病毒等一系列问题。在大数据时代背景下，由于病毒的种类和入侵方式呈现出多元化发展趋势，传统的网络安全措施如：防火墙，可能对某些新型病毒无法进行有效识别而导致计算机受到危害。所以网络安全一直是很多国家及企业所头痛的问题。而人工智能的技术是未来的发展方向，被越来越多的人所重视，并且在网络安全领域也得到了充分发展，使网络安全的防御更加智能，在网络安全方面是一项重大突破。
一、人工智能在网络安全中所发挥的重要性
2019年12月12日，国家工业信息安全发展研究中心《人工智能中国专利技术分析报告》。据图1显示，我国人工智能领域专利申请呈快速增长，在2010年后增长速度明显加快，2018年专利申请量为94539件，达到2010年申请量的10倍。总体上，国内的人工智能相关专利申请量呈逐年上升趋势，并且从2015年往后增长的速度明显加快，这代表我国对人工智能的重视力度提上了一个崭新的台阶。当今社会中，多数市民不允许自己孩子多玩手机，在逐渐减少他们的上网时间，出现这种现状的原因，一方面是怕耽误孩子的学习，另一方面是因为家长觉得现在的网络环境较差，网络安全管理还存在较多的问题，怕自家孩子受网络影响，学习到一些不好的思想，使他们的人生走上歧路。通过调查显示，广大市民提到计算机网络问题时，总是避免不了三点：1、如何对自己的电脑进行加密，使电脑信息不外泄；2、如何屏蔽掉当前网络上的不良行为及信息；3、如何保证自身的个人电话、身份证等信息不外泄。要想解决这些问题，就要从根本上入手，那就是解决网络安全方面的问题，而引入人工智能，不仅可以有效加强计算机网络技术方面的功能，还能使计算机最大限度地阻止各种不良信息的入侵，从而使计算机更加流畅且更智能的维护我们的上网环境[1]。
二、人工智能在网络安全中的应用特点
当网络中固有的安全防护措施，如：防火墙，当遇到人为操作的入侵后，就会稍显无力。因为人为操控的入侵，会根据已有防火墙的特点，找出存在的薄弱点，从而达到入侵的目的。而在网络安全中引入人工智能，能使网络安全中已有的防护措施变得更加灵活，在拦截人为入侵及病毒检测方面具有无与伦比的优势。此外，人工智能还有较强的学习能力，这个能力在处理信息方面具有显著效果，在网络安全方面运用人工智能能大大提高网络信息的处理效率。对比传统的网络安全技术，人工智能在能源消耗方面也有明显优势，不仅能减少有关部门对其的资源投入，还实现了绿色环保节能[2]。
（一）信息处理工作过程的准确性
随着人工智能引入到网络安全中，计算机设备中的不良信息明显有所减少，这大大提高了不法分子对网络的攻击难度。在传统的网络安全技术中，都会配备许多人力来进行二十四小时监管，这样的防护措施一是为了能在受到外来入侵时及时发现，并针对性解决。另一方面是为了随时随地拦截外界所传输进来的无用信息。而在引入人工智能后，就可以减少人员的投入，因为人工智能对外界信息的传输具有一定的甄别能力，使有关部门对信息的处理压力得到减轻，从而为企业节省成本，提高工作效率[3]。
（二）具备较强的学习与处理技能
随着民众对互联网使用力度的不断提高，网络中的信息也越来越多，这就导致网络信息太多，一些有效信息企业无法及时处理，从而错失“商机”或对企业造成损失。而较之传统的网络安全防护措施来讲，人工智能的特点是它具备一定的学习能力，这个能力在处理网络信息中，有着明显优势。人工智能技术快速学习这一特点，使得其本身具有很强的信息识别能力，能帮助企业及时从众多信息中筛选出有效信息。此外，人工智能自主学习这一优势，也使网络安全技术防护变得更加灵活，它改变了固化的安全防护措施，虽说人工智能技术的发展还不是很健全，但足以应对一些小规模外来入侵，大大减少了有关部门在网络安全方面的人力、物力投入。
（三）使用能源的消耗量相对较低
通过对有关数据的收集及对比，我们可以发现传统的网络安全技术中，能源消耗异常的快速，而人工智能的能源消耗却特别低，究其根本原因在于，人工智能采用了新的算法，那就是控制算法。这种算法不仅可以一次性完成计算任务，提高效率，还有效减少了能源消耗，优化网络资源配置，为有关部门节省了大量成本。
三、当前网络安全建设中存在的问题隐患
在当前社会中，我们会接到许多各种各样的推销广告，犹如“轰炸”般将我们的心情整垮。这种情况下，我们会思考自己的信息是从哪里泄露的，大部分有可能造成信息泄露的诱因，就是出现在网络中。此外，我们的手机及电脑等电子设备中，也会偶尔出现广告弹窗等问题，这使我们的心情变得糟糕。甚至保存众多信息的电脑，会出现病毒入侵，这对我们的生活及工作造成了严重的不利影响。
（一）重要信息被盗取
新闻中，我们经常会看到许多信息泄露事件的发生，这些事件都对信息泄露者本人造成了极大的负面影响。然而，身处互联网时代，电脑是很多企业正常运营的必备设施，不论是普通文件，还是重要文件都会保存到电脑或云端，只是加密手段会有所增多而已。但企业却忽略了信息泄露而造成的后果，或者说企业对安全防护措施有足够的重视，却在网络安全攻防战中，不敌非法入侵者，从而导致企业信息泄露，公司财产损失严重。对于市民本身来讲，自身的手机及电脑会保存着许多个人的隐私照片及重要信息，这些信息的加密手段较为薄弱，一些不法分子利用网络漏洞会对市民的手机及电脑进行入侵，从而达到盗窃信息及获取钱财的目的，这对市民的生活造成了严重影响，还威胁到了市民的生命安全。
（二）众多病毒的入侵
2021年1月15日，瑞星安全团队了《2020年中国网络安全报告》，报告中2020年瑞星“云安全”系统共截获病毒样本总量1.48亿个，病毒感染次数3.52亿次，病毒总体数量比2019年同期上涨43.71%。由此可知我国的网络安全形势依然很严峻，病毒入侵严重威胁着我国的网络安全。市民甚至到了谈“毒”色变的地步，因为市民的电子设备被病毒入侵，就代表着他的通讯录、个人信息等隐私面临着泄露的可能，甚至会影响到市民的正常生活。随着网络安全逐渐被市民及有关部门所重视，网络安全技术得到了很大的提升。黑客们也改进了病毒入侵的方法，他们不再只是利用系统漏洞进行病毒入侵，还通过U盘及一些移动存储硬盘来实现病毒入侵的目的，这使得受病毒入侵的群体越来越多。
（三）垃圾信息的影响
现今社会，部分不良企业为了达到宣传作用，制作了一些垃圾信息，通过垃圾信息来入侵居民电脑，以达到宣传目的。这些垃圾信息中携带了许多不良信息以及对电子设备有害的病毒，对居民电脑造成了严重损害，影响了电子设备的正常使用。而随着网络普及，青少年接触电子设备的时间越来越多，这些不良信息和广告弹窗对他们的身心健康造成了极大影响，对青少年的健康成长极为不利。此外，随着垃圾信息的不断增多，居民从网络中找寻有用信息也愈发困难，其中部分信息还存在诱导支付的选项，大大增加了居民的支付风险，导致居民钱财损失的事情常有发生。
四、人工智能技术在网络安全方面的运用
中国人工智能产业将迎来新一轮的增长点，新技术的引入让更多的创新应用成为可能，预计到2022年，中国人工智能产业规模达到2621.5亿元。在传统网络“世界”，多数企业对办公系统会进行密码识别，只有员工输入正确密码，才能登录办公系统及浏览相关文件。但这种极易因密码泄露而造成公司财产损失。传统保卫网络安全的防火墙，其重点防御病毒的倾向各有不同，它能有效防止木马病毒，就对其他病毒的入侵稍显无力。而随着人工智能技术在网络安全方面的应用，居民的个人身份信息得到了有效的保护，还使网络防火墙更显灵活，一些垃圾邮件也会被人工智能技术排除。
（一）强化个人身份的识别系统
在当前网络安全还不是很健全的背景下，国民使用网络时，都在担心自身的个人身份信息是否会泄露。传统的网络中，密码验证以及图案是验证身份信息的主流安全防护措施，然而随着网络的飞速发展，这些方法极易被不法分子所窃取，从而导致居民的个人信息出现泄露。而使用人工智能技术中的生物识别系统，能很好地弥补传统信息验证出现的不足，如：人脸识别、指纹输入等方法。
（二）有效提升智能防火墙系统
网络防火墙是当前网络安全系统使用较多的一种安全保护措施，每台电脑及电子设备都配备了相应的防火墙，如果电子设备不配置防火墙，广告不断、出现乱码等现象就成为电子设备的“常客”。防火墙是我们使用电子设备的一大保障，然而传统防火墙是多种多样的，其侧重的防御类型也各不相同，如果碰到涉及盲区的病毒入侵，那很可能使不法分子得逞，导致我们的信息泄露，也威胁着我们的个人财产。为了改善这一现状，人工智能防火墙技术逐渐被国家及企业所重视，因为人工智能可以通过数据分析、录入信息等多种渠道去加强防火墙类型，智能防火墙技术不同于传统防火墙技术，能通过智能化技术达到访问控制的目的，使计算机网络系统对病毒的抵御能力更强，从而起到更好地网络安全保护效果。
（三）增强垃圾邮件的防御系统
家庭电脑在长时间不使用与更新的情况下，再次启用后，我们经常会收到许多垃圾信息及文件的骚扰，这是病毒入侵的表现，传统的杀毒软件还无法根除这种现象。出现这种现状的原因在于，网络的发展速度极为快速，长时间不对电脑安全防护问题进行更新，就会出现病毒发展超过已有网络安全防护的现状，从而导致垃圾信息一直“骚扰”我们。当出现这种情况后，多数人都知道该“杀毒”了，但是因为工作忙碌，以及其他原因，一直没有对电脑进行安全防护升级，导致使用电脑的体验很不理想。伴随着人工智能技术引入网络安全防护后，我们可以最大限度避免这种情况的发生。因为人工智能技术采用了智能反垃圾邮件的识别方式，它能对邮件进行识别与判断，并在系统分析后给予我们一个安全防护提醒，为电子设备提供了一个更智能、安全的网络保护系统。
（四）不断丰富计算机网络功效
要想使网络的功能更加完善，不仅仅是单纯运用人工智能就能完成的，还需要强化丰富电脑的网络功能，让人工智能技术与其建立良好的网络模式，不断使用网络代码来促进智能化工程的发展。在人工智能的基础上，计算机网络技术能够更快更好地提升计算机系统的应用效果与质量，为计算机网络技术在人工智能化发展道路上提供有力保障。因此，相关技术人员应该努力进行计算机网络安全创新，使计算机网络趋于多样化，从而让计算机功能得到快速且稳定的发展。
（五）智能异常行为的检测技术
当前网络上常见的两种病毒入侵大致可以分为两种：一是外部入侵，也就是通过一系列网络手段对计算机发动入侵，如常见的病毒入侵、陌生链接等方式。另一种则是内部入侵，这种手段就是通过U盘或文件的形式，盗取数据信息并发送到外部数据库中。而这两种方法无论是哪一种都会对计算机本身造成损害，还会给相关企业造成经济损失。而智能异常行为检测技术可以依附计算机操作系统进行运行，它能在计算机出现异常的情况下，快速进行检测，有效检测出有害信息及违法的操作手段，并及时进行拦截处理上报给计算机用户，进一步提高网络的安全性。因此，在网络安全防护问题上，我们可以引入智能异常行为检测技术，以此来为我们建立一个良好的网络安全环境。
结语
综上所述，人工智能在网络安全方面具有很大的运用空间，且能发挥出的作用是无与伦比的。随着我国综合国力的提升以及经济的快速发展，网络安全问题一直是当下的一个热点话题。将人工智能技术应用到计算机网络安全防护中，既能利用大数据识别网络中存在的隐患，还能感知到外部威胁，将不利信息和病毒进行排除。因此，在网络安全建设中，相关技术人员应加大对人工智能技术的运用，并开发出人工智能在网络安全防护中所能发挥出的更多作用，使其发光发热。
参考文献：
[1]杨淳清.浅谈人工智能技术在网络安全防护中的应用[J].电脑迷,2018(020):31.
1 引言
所谓人工智能技术，是指一门由控制论、计算机科学、神经生理学、信息论、心理学等学科相互渗透所和发展所形成的综合性学科。虽然学术界对于人工智能的定义在经过长久的争论之后仍然没有得出一个准确的定义，但是从本质上来看，人工智能技术就是通过研究和制造人工智能系统和机器来模拟人类智能行为，从而使人类智能得到延伸的一门学科。该学科通过计算机来完成智能系统的构建，并以此来实现定理的自动证明、程序的自动射击、语言的自动理解、模式的自动识别等智能活动。由于研究者对于人工智能的理解存在差异，所以就形成了不同的人工智能研究途径，其主要有三种，分别是联接主义途径、符号主义途径和行为主义途径。
其中，联接主义途径于1943年提出，它主要通过神经元来对脑模型和神经网络模型进行研究，不过目前仍处于基础性的研究阶段。符号主义途径是基于物理符号系统假设提出的，从上世纪30年代开始应用于智能行为的描述中，目前很多的自然语言理解系统、专家系统都是基于该观点研制的。行为主义途径的支持者则认为人工智能源于控制论，在该理论的指导下，研究人员于上世纪80年代成功构建了智能机器人系统，布鲁克斯的六足行走机器人是其中的杰出代表。
2 人工智能技术在建筑领域的应用
2.1 在建筑设计中的应用
在过去相当长的一段时间内，建筑设计师们都通过AutoCAD软件来完成有关绘图工作，但是这并不能从真正意义上体现出建筑设计，设计师们的灵感、创意、创新也无法通过AutoCAD得到更加全面的体现。随着人工智能技术在建筑设计行业中应用的不断深入，现在的设计师中的绝大多数都开始应用能够在设计全称提供二维图形描述和三维空间表现的理论及技术来完成日常工作，不仅提高了工作效率，也使得建筑设计的特点得到了更好的体现。
例如，Arch2010就是一款基于AutoCAD2002―2010平台的，专为建筑设计工作而量身打造的CAD系统，它集人性化、数字化、可视化、参数化、智能化于一身，将建筑构件作为最基本的设计单元，采用了非常先进的自定义对象核心技术，实现了二维图形与三维模型的同步。
此类系统的使用让建筑设计师再也不必趴在桌子上完成绘图工作，让他们的创意和设想能够得到更完美的发挥和实现。工程图档也不再是以往那种抽象的线条堆积，而是通过数字化技术转化成了直观的、可视的建筑模型，真正做到了构件关联智能化、构件创建参数化以及设计过程可视化。
2.2 在施工管理中的应用
工作人员在以往开展建筑工程施工管理工作的时候，主要是依靠手写、手绘的方式来完成有关施工档案的记录和施工平面图的绘制，而随着人工智能技术在建筑领域里应用范围的不断扩大，综合采用数理逻辑学、运筹学、人工智能等手段来进行施工管理已经得到了认可和普及。目前比较流行的基于C/S环境开发的建筑施工管理系统，已经涵盖了包括分包合同管理、施工人员管理、原材料供应商管理、固定资产管理、企业财务管理、员工考勤管理、施工进度管理等方方面面，使对供应商和分包商的管理工作得到了进一步的细化，从而使原材料的进离场、分包商及员工管理工作更加科学、准确、快捷，实现了资金流、物资流、业务流的有机结合。
另外，建筑施工管理系统的数据库也非常强大，具有极为强劲的数据处理和储存能力，不仅性能稳定，升级和日常维护也非常快捷方便。另外，针对建筑施工人流复杂、密集的特点，系统还相应设置了权限管理功能，保障了施工管理数据的安全和准确性。
2.3 在建筑施工中的应用
人工智能技术在建筑施工中的应用主要集中在砼强度分析的工作中。一般来说，28天抗压强度是衡量砼自身性能的重要指标，如果能够提前对砼的28天强度值进行预测，工作人员就可以采取相应的措施对其进行控制，进而提高砼的质量。在以往的工作中，工作人员往往采用基于数理统计的线性回归方式对砼的28天强度进行预测，但是对于商品砼来说，由于其中掺杂了大量的粉煤灰，因此砼各组材料与抗压强度之间的关系往往表现为明显的非线性关系，通过传统方式所得到的预测结果存在着很大的误差。
在人工神经网络技术应用于砼性能预测方面，我国天津大学的张胜利将传统的BP网络模型的预测结果与3中不同输入模型的RBF网络预测结果进行了比较和分析，最终证明了RBF网络模型具有较强的泛化能力和极高的预测精确度，是一种新型的、有效的分析商品砼性能的方法。
2.4 在建筑结构中的应用
汶川地震的发生以及这场地震所造成的严重危害，让建筑结构控制及健康诊断工作得到了前所未有的关注，以往建筑行业所采用的结构系统辨识方法存在着抗噪声能力差、适用范围较窄、难以进行线性识别的缺点，让此项工作的有效开展受到了极大的限制。近年来，随着人工智能技术的发展，出现了一种新型的基于人工神经网络的系统辨识方法，该方法通过模糊神经网络所具有的学习及非线性映射能力来获得实测结构动力响应数据，并以此构建起建筑结构的动力特征模型。模糊神经网络能够对建筑结构在任意动力荷载情况下的动力响应进行非常准确的预测，因此广泛的应用于建筑结构的健康诊断以及振动控制当中，具有很强的实用性和可扩展性。
2.5 在建筑电气中的应用
随着我国建筑业的迅速发展，行业的总体能耗急剧攀升，有一段时间在总能耗中所占的比例甚至超过了30%，所以，实行建筑节能对于实现我国的节能减排目标无疑具有巨大的促进作用，而电气节能技术则是当前效果最为显著的节能方式之一。
电气节能的评估模型建立之后，可以使用人工神经网络对其进行训练，提升其评估的准确性和网络泛化性，使建筑节能改造工作的实施能够具有更多的科学依据。其中，BP神经网络算法就是一种能够将输入/输出问题转化为线性问题的学习方法。传统的BP网络采用的是梯度下降法，该方法的学习速率是保持不变的，同时训练所需的时间较长，且在学习过程中可能发生局部收敛的情况；改进型的BP算法和L-M反算法则增加了动量因子，无论是在稳定性还是收敛性方面，都要优于传统的BP算法，因此广泛的应用于当前建筑电气节能评估模型的构建工作中。
2人工智能技术在飞行冲突探测与解脱管理方面的应用
人工智能技术的应用可以使空中交通管理系统具有高智能化的特征，从而满足飞行冲突与解脱管理方案自动生成的需要。具体来说，实现这一功能的模块是飞行冲突探测与解脱辅助决策模块，而该模块是由冲突探测与解脱系统和辅助决策系统组成的。该模块不但可以实现飞行冲突的预测，还可以为管制人员提供飞行冲突调配的决策方案，从而减轻管制人员的压力，帮助他们做出正确的决定。所以，该系统的应用，弥补了人类与机器各自存在的不足，从而有效的避免了因人为失误或机械故障而造成的飞行事故。从原理角度来看，系统首先通过分析飞行冲突情况来制定可能的解脱方案，然后根据航空器优先级分类方法和冲突类型判定法等多种规则，进行方案的选择和排除。在这一推理过程中，为了保证系统推理的有效性，系统需要根据大量的规则来进行方案的推理选择。而这些规则，则要被统一存入知识库系统中。这样，管制人员只要在平时做好知识库系统的更新和维护，就能够保证系统推理的有效性，从而根据系统提供的方案，来进行飞行冲突航班的排序。
