【正文】 必須采用先進的機械制造技術(shù)。據(jù)相關(guān)資料表明,世界上國家之間的經(jīng)濟競爭,先進制造技術(shù)是重要的競爭手段之一。尤其，中國近幾年來房地產(chǎn)業(yè)的崛起，帶動了三一重工、中聯(lián)重科、徐工等一批工程機械企業(yè)的發(fā)展，而這些企業(yè)的發(fā)展的同時又帶動了先進制造技術(shù)的發(fā)展，然而雖然我們在先進制造技術(shù)方面取得了很多卓越的成績，但與工業(yè)發(fā)達國家相比，仍然存在一個階段性的整體上的差距。我國普及率不高，尚在開發(fā)、掌握之中。我國尚處在單機自動化、剛性自動化階段，柔性制造單元和系統(tǒng)僅在少數(shù)企業(yè)使用。人工智能技術(shù)的發(fā)展趨勢表現(xiàn)在：全球化：一方面由于國際和國內(nèi)市場上的競爭越來越激烈，例如在機械制造業(yè)中，國內(nèi)外已有不少企業(yè)，甚至是知名度很高的企業(yè)，在這種無情的競爭中紛紛落敗，有的倒閉，有的被兼并。產(chǎn)品設(shè)計、物料選擇、零件制造、市場開拓與產(chǎn)品銷售都可以異地或跨越國界進行。虛擬化的核心是計算機仿真，通過仿真軟件來模擬真實系統(tǒng)，以保證產(chǎn)品設(shè)計和產(chǎn)品工藝的合理性，保證產(chǎn)品制造的成功和生產(chǎn)周期，發(fā)現(xiàn)設(shè)計、生產(chǎn)中不可避免的缺陷和錯誤。采用綠色制造能最大限度地減少制造對環(huán)境的負面影響，同時使原材料和能源的利用效率達到最高?？焖倩嚎焖倩侵笇κ袌龅目焖夙憫?yīng)，對生產(chǎn)的快速重組。人工智能技術(shù)在國外的發(fā)展與趨勢智能是一種知識與思維的合成,是人類認識世界和改造世界過程中的一種分析問題和解決問題的綜合能力。是研究、開發(fā)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(xué)。智能處理：產(chǎn)生智能的第二步是使計算機具備足夠的計算能力模擬人的某些思維過程和行為對分析收集來的數(shù)據(jù)信息做出判斷，即對感知的信息進行自我學(xué)習(xí)、信息檢索、邏輯判斷、決策，并產(chǎn)生相應(yīng)反映。智能反饋控制領(lǐng)域與機械技術(shù)、控制技術(shù)和感知技術(shù)密切相關(guān)，整體表現(xiàn)為機器人學(xué)，目前機械技術(shù)受制于材料學(xué)發(fā)展緩慢，控制技術(shù)受益于工業(yè)機器人領(lǐng)域的積累相對成熟。自人工智能誕生至今，各國都紛紛加大對人工智能的科研投入，其中美國政府主要通過公共投資的方式牽引人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，2013財年美國政府將22億美元的國家預(yù)算投入到了先進制造業(yè)，投入方向之一便是“國家機器人計劃”。伴隨著寬帶網(wǎng)絡(luò)設(shè)施的普及，云計算、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的不斷發(fā)展，未來機器人技術(shù)成本的進一步降低和機器人量產(chǎn)化目標實現(xiàn)，機器人通過網(wǎng)絡(luò)獲得數(shù)據(jù)或者進行處理將成為可能。在2013年初的國情咨文中，美國總統(tǒng)奧巴馬特別提到為人腦繪圖的計劃，宣布投入30億美元在10年內(nèi)繪制出“人類大腦圖譜”，以了解人腦的運行機理。另外，由于Hopfield 多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的提出，使人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究與應(yīng)用出現(xiàn)了欣欣向榮的景象。另外，我們也可以利用人工智能來建立與理解復(fù)雜的自適應(yīng)系統(tǒng)：下一個十年人工智能研究應(yīng)著重于對未必能符號化、信息未必完全的復(fù)雜的自適應(yīng)系統(tǒng)的研究，其中最關(guān)鍵的是如何理解與建立這樣的系統(tǒng)。許多新的學(xué)習(xí)方法相繼問世并獲得了成功的應(yīng)用,如增強學(xué)習(xí)算法、reinforcement learning等。不管是在昨天、今天還是明天，“人工智能”都是新時代的寵兒，注定未社會的發(fā)展，人們生活水平的提高做出不可小覷的貢獻！我們共同希望“人工智能”的明天更美好！三、人工智能技術(shù)的主要研究內(nèi)容與核心技術(shù)難題人工智能是一種外向型的學(xué)科,它不但要求研究它的人懂得人工智能的知識,而且要求有比較扎實的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)及哲學(xué)和生物學(xué)基礎(chǔ),只有這樣才可能讓一臺什么也不知道的機器模擬人的思維。但是,用計算機給人看病,進行病理診斷和藥物處方,或者,用計算機給機器看病,進行故障診斷和維修處理,就需要計算機有人工智能。如:醫(yī)療診斷專家系統(tǒng),故障診斷專家系統(tǒng)等。通常,人們用計算機,不僅要告訴計算機:做什么?,而且還必須詳細地、正確地告訴計算機:如何做?。那么,如何設(shè)計和制造高智能的、聰明的“電腦”呢?這正是人工智能另一方面的研究對象和學(xué)科任務(wù)。人工智能是指研究、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(xué)。人工智能的近期研究目標在于建造智能計算機，用以代替人類從事腦力勞動，即使現(xiàn)有的計算機更聰明更有用。在重新闡述我們的歷史知識的過程中，哲學(xué)家、科學(xué)家和人工智能學(xué)家有機會努力解決知識的模糊性以及消除知識的不一致性。全局與局部割裂：人類智能是腦系統(tǒng)的整體效應(yīng)，有著豐富的層次和多個側(cè)面。3 理論和實際脫節(jié) 大腦的實際工作，在宏觀上我們已知道得不少；但是智能的千姿百態(tài)，變幻莫測，復(fù)雜得難以理出清晰的頭緒。同時也說明，要從根本上了解人腦的結(jié)構(gòu)和功能，解決面臨的難題，完成人工智能的研究任務(wù)，需要尋找和建立更新的人工智能框架和理論體系，打下人工智能進一步發(fā)展的理論基礎(chǔ)。三、控制過程，將需要輸出的反應(yīng)轉(zhuǎn)譯為肢體運動和媒介信息。人工智能（AI）是機器智能和計算機科學(xué)的一個分支。人工智能遠期目標是要制造智能機器，使現(xiàn)有的計算機更聰明，能夠模擬人類的智能行為。這些還都有待于人工智能工作者的長期探索。在需要使用數(shù)學(xué)計算機工具解決問題的學(xué)科，AI帶來的幫助不言而喻。AI也促進了計算機工業(yè)網(wǎng)絡(luò)工業(yè)的發(fā)展。AI也為人類文化生活提供了新的模式。人工智能的長期目標是建立人類水平的人工智能，由腦科學(xué)、認知科學(xué)、人工智能等共同研究，形成交叉學(xué)科智能科學(xué)。智能科學(xué)不僅要進行功能仿真，而且要從機理上研究，探索智能的新概念、新理論、新方法。大學(xué)科交叉的這種普遍趨勢，在人工智能學(xué)科方面表現(xiàn)尤其突出。本文對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做了簡要的概述，重點講述了兩種應(yīng)用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種旨在模仿人腦結(jié)構(gòu)及其功能的信息處理系統(tǒng)。隨著現(xiàn)代信息科學(xué)與技術(shù)的飛速發(fā)展，這方面的問題日趨尖銳，促使科學(xué)和技術(shù)專家們尋找解決問題的新出路。這么多年來，它的結(jié)構(gòu)與功能逐步改善，運行機制漸趨成熟，應(yīng)用領(lǐng)域日益擴大，在解決各行各業(yè)的難題中顯示出巨大的潛力，取得了豐碩的成果。至此，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論研究在國際學(xué)術(shù)領(lǐng)域獲得了其應(yīng)有的地位。因此，許多國家的政府和企業(yè)都投入了大量的資金，組織大量的科學(xué)和技術(shù)專家對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的廣泛問題立項研究。上述問題的存在，制約了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的發(fā)展。Poggio和Girosi已經(jīng)證明，RBF網(wǎng)絡(luò)是連續(xù)函數(shù)的最佳逼近，而BP網(wǎng)絡(luò)不是。學(xué)習(xí)速度可以比通常的BP算法提高上千倍,容易適應(yīng)新數(shù)據(jù)，其隱層節(jié)點的數(shù)目也在訓(xùn)練過程中確定，并且其收斂性也較BP網(wǎng)絡(luò)易于保證，因此可以得到最優(yōu)解[10] [11]。（3）BP網(wǎng)絡(luò)的輸出和初始的權(quán)值有關(guān)，而RBF網(wǎng)絡(luò)的輸出與初始的權(quán)值無關(guān)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)近來越來越受到人們的關(guān)注，因為它為解決大復(fù)雜度問題提供了一種相對來說比較有效的簡單方法。關(guān)鍵詞：材料加工工程；集成、柔性、智能化制造系統(tǒng)Abstract:Materials processing engineering plays an important role in the advanced m。參考文獻：[1] 機械工業(yè)出版社，[2] 邊肇祺，[3] :哈爾濱工業(yè)大學(xué)出版社，[4]，2004[5]董軍，1997[6]，2002[7]，2010[8]胡守仁，余少波，1992[9]胡金濱，2004[10]，2001第五篇：先進制造技術(shù)論文先 進 制 造 技 術(shù) 論 文新材料成形加工技術(shù)新材料成形加工技術(shù)先進制造技術(shù)論—新材料成形加工技術(shù)機械學(xué)院級班 姓名： 學(xué)號：摘要:材料加工工程在先進制造技術(shù)中占有重要地位，是發(fā)展高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)和傳統(tǒng)工業(yè)更新?lián)Q代的重要科學(xué)基礎(chǔ)和共性技術(shù)。RBF隱層節(jié)點的數(shù)目也在訓(xùn)練過程中確定。而RBF網(wǎng)絡(luò)的建網(wǎng)過程即是訓(xùn)練過程此外，訓(xùn)練時間較少．精度也比較高。此外，由于BP算法的固有特性，BP網(wǎng)絡(luò)容易陷入局部極小的問題不可能從根本上避免，并且BP網(wǎng)絡(luò)隱層節(jié)點數(shù)目的確定依賴于經(jīng)驗和試湊，很難得到最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)。4結(jié)論在理論上．RBF網(wǎng)絡(luò)和BP網(wǎng)絡(luò)一樣能以任意精度逼近任何非線性函數(shù)。3人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)狀的分析人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個新興學(xué)科，因此還存在許多問題。這么多年來，它的結(jié)構(gòu)與功能逐步改善，運行機制漸趨成熟，應(yīng)用領(lǐng)域日益擴大，在解決各行各業(yè)的難題中顯示出巨大的潛力，取得了豐碩的成果[1]。2我國人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)狀隨著人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的20世紀80年代在世界范圍內(nèi)的復(fù)蘇，國內(nèi)也逐步掀起了研究熱潮，1989年10月和11月分別在北京和廣州召開了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用討論會和第一屆全國型號處理——神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)術(shù)會議；1990年2月由國內(nèi)八個學(xué)會（中國電子學(xué)會、人工智能學(xué)會、自動化學(xué)會、通信學(xué)會、物理學(xué)會、生物物理學(xué)會和心理學(xué)會）聯(lián)合在北京召開“中國神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)首屆學(xué)術(shù)會議”，這次大會以“八學(xué)會聯(lián)盟，探只能奧秘為主題，收到了300多篇學(xué)術(shù)論文”，開創(chuàng)了中國人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及神經(jīng)計算機方面科學(xué)研究的新紀元，經(jīng)過十幾年的發(fā)展，中國學(xué)術(shù)界和工程界在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論研究和應(yīng)用方面取得了豐碩成果，學(xué)術(shù)論文、應(yīng)用成果和研究人員逐年增加。隨著對生物鬧的深入了解，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲得長足發(fā)展。但由于現(xiàn)有計算機是按照馮Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用非常廣泛，本文用Hopfield 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行英文字母識別。學(xué)科交叉將催生更多的研究成果，對于人工智能學(xué)科整體而言，要有所突破，需要多個學(xué)科合作協(xié)同，在交叉學(xué)科研究中實現(xiàn)創(chuàng)新?？茖W(xué)發(fā)展到今天，一方面是高度分化，學(xué)科在不斷細分，新學(xué)科、新領(lǐng)域不斷產(chǎn)生。認知科學(xué)是研究人類感知、學(xué)習(xí)、記憶、思維、意識等人腦心智活動過程的科學(xué)。伴隨著人工智能和智能機器人的發(fā)展，不得不討論是人工智能本身就是超前研究，需要用未來的眼光開展現(xiàn)代的科研，因此很可能觸及倫理底線。由于AI在科技和工程中的應(yīng)用，能夠代替人類進行各種技術(shù)工作和腦力勞動，會造成社會結(jié)構(gòu)的劇烈變化。人工智能對經(jīng)濟的影響。進入新世紀，隨著中國加入WTO,中國與世界的越來越緊密，先進制造制造技術(shù)必然會朝著全球化、系統(tǒng)化、集成化、網(wǎng)絡(luò)化、虛擬化、自動化、綠色化、精密化、智能化、快速化的趨勢發(fā)展。目前，人工智能技術(shù)正在向大型分布式人工智能、大型分布式多專家協(xié)同系統(tǒng)、廣義知識表達、綜合知識庫、并行推理、多種專家系統(tǒng)開發(fā)工具、大型分布式人工智能開發(fā)環(huán)境和分布式環(huán)境下的多智能體協(xié)同系統(tǒng)等方向發(fā)展。這些年來,人工智能在計算機科學(xué)、邏輯學(xué)等領(lǐng)域已取得重大成就,但離真正的人類智能還相差甚遠。四、人工智能技術(shù)的評價與認識人工智能是一門包括計算機科學(xué)、控制學(xué)、信系論、語言論、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、數(shù)學(xué)、哲學(xué)等多種學(xué)科相互滲透發(fā)展起來的學(xué)科,其研究對象可以歸納為“機器智能、智能機器”,它體現(xiàn)在思維、感知、行為三個層次,而它要模擬眼神、擴展人的智能,其研究內(nèi)容可以分為機器思維和思維機器、機器感知和感知機器、機器行為和行為機器三個層次。人工智能要解決的問題主要是以下幾個方面：一、識別過程，外界輸入的信息向概念邏輯信息轉(zhuǎn)譯，將動態(tài)靜態(tài)圖像、聲音、語音、文字、觸覺、味覺等信息轉(zhuǎn)化為形式化（大腦中的信息存儲形式）的概念邏輯信息。在這種背景下提出的各種人工智能理論，只是部分人的主觀猜想，能在某些方面表現(xiàn)出”智能”就算相當成功了。它們存在明顯的局限性。人工智能研究尚存在不少問題，這主要表現(xiàn)在下列幾個方面： 宏觀與微觀隔離：一方面是哲學(xué)、認知科學(xué)、思維科學(xué)和心理學(xué)等學(xué)科所研究的智能層次太高、太抽象；另一方面是人工智能邏輯符號、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和行為主義所研究的智能層次太低。人工智能還有它的遠期研究目標，即探究人類智能和機器智能的基本原理，研究用自動機(automata)模擬人類的思維過程和智能行為。目前能夠用來研究人工智能的主要物質(zhì)手段以及能夠?qū)崿F(xiàn)人工智能技術(shù)的機器就是計算機,人工智能的發(fā)展歷史是和計算機科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展史聯(lián)系在一起的。未來人工智能的研究方向主要有:人工智能理論、機器學(xué)習(xí)模型和理論、不精確知識表示及其推理、常識知識及其推理、人工思維模型,智能人機接口、多智能主體系統(tǒng)、知識發(fā)現(xiàn)與知識獲取、人工智能應(yīng)用基礎(chǔ)等。這里,計算機實質(zhì)上只是機械地、被動地執(zhí)行人們編制的應(yīng)用程序指令的“電子奴仆”,也不理解為什么要做這項工作,即不懂得:為什么??，F(xiàn)在的計算機,雖然經(jīng)歷了從電子管、晶體管、集成電路、超大規(guī)模集成電路等幾代的發(fā)展,在工藝和性能方面都有巨大的進步。就是用計算機去模擬、延伸和擴展專家的智能?？梢詺w納為八個字:機器智能、智能機器。還有，在最受人關(guān)注的機器人領(lǐng)域里，人工智能蘊含著十分強大的發(fā)展空間！雖然現(xiàn)在已經(jīng)實現(xiàn)了機器人與人的對話交流等強大的功能，但相信在未來，人們一定會挖掘出人工智能更多更強大的功能來運用到機器人中去，讓機器人更好的未人們服務(wù)！最后，在控制領(lǐng)域內(nèi)，雖然已經(jīng)實現(xiàn)了遠程操控技術(shù)，但并不普及，相信在未來，我們可以更輕松自如的利用人工智能來實現(xiàn)對家用電器等的遠程控制的普及，讓每一個房子都裝有這樣的系統(tǒng)，那么在主人回家之前就可以設(shè)定好最符合主人生活習(xí)慣的環(huán)境，讓辛苦勞累了一天的主人能夠更好的享受到家的溫馨！人工智能誕生50多年來，在崎嶇不平的道路上取得了可喜的進展。首先必須發(fā)展能理解與處理上下文的技術(shù)，使所建立的系統(tǒng)能在不同的上下文情境下合理地處理各類問題；其次應(yīng)發(fā)展多路學(xué)習(xí)機制，使系統(tǒng)能從復(fù)雜的變化的環(huán)境中同時學(xué)到多種技能(如機器人足球運動員就需要有這樣的功能)；另外還應(yīng)探討系統(tǒng)的可自動進化機制，使系統(tǒng)能從簡單的被動式的系統(tǒng)逐步進化為復(fù)雜的具有自適應(yīng)能力的系統(tǒng)。既然“人工智能”的發(fā)展如此吸引人，那就一定具有相當多的發(fā)展方向啦，那么未來它的發(fā)展趨勢會是如何呢？我們不妨可以設(shè)想一下： 在計算機網(wǎng)絡(luò)如此發(fā)達的社會中，我們可以利用人工智能來實現(xiàn)語言技術(shù)與人類生活的聯(lián)系，雖然目前關(guān)于語言的研究尚未突破語義障礙，現(xiàn)在還看不出在解決自然語言中含糊曖昧的成份方面可能會取得多大的進展，也很難想象在近期內(nèi)能實現(xiàn)對任意輸入均可產(chǎn)生高質(zhì)量譯文的機器翻譯系統(tǒng)或非常理想的篇章理解系統(tǒng)，我們所能看到的是一些有一定限制的但與人類生活密切相關(guān)的語言處理技術(shù)的發(fā)展。美國IBM公司正在研究一種新型的仿生芯片，利用這些芯片，人類可以實現(xiàn)電腦模仿人腦的運算過程，預(yù)計最快到2019年可完全模擬出人類大腦。由于深度學(xué)習(xí)的成功，學(xué)術(shù)界進一步沿著連接主義的路線提升計算機對人腦的模擬程度?，F(xiàn)階段的技術(shù)突破的重點一是云機器人技術(shù)，二是人腦仿生計算技術(shù)。二是基于統(tǒng)計方法的仿生模擬的連接主義路線，代表領(lǐng)