【正文】 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定好最符合主人生活習慣的環(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。可以歸納為八個字:機器智能、智能機器。就是用計算機去模擬、延伸和擴展專家的智能?，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。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?。未來人工智能的研究方向主要有:人工智能理論、機器學習模型和理論、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、人工智能應用基礎等。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與技術(shù)的發(fā)展史聯(lián)系在一起的。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。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、認知科學、思維科學和心理學等學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)絡和行為主義所研究的智能層次太低。它們存在明顯的局限性。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。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。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、控制學、信系論、語言論、神經(jīng)生理學、心理學、數(shù)學、哲學等多種學科相互滲透發(fā)展起來的學科,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。這些年來,人工智能在計算機科學、邏輯學等領域已取得重大成就,但離真正的人類智能還相差甚遠。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。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。人工智能對經(jīng)濟的影響。由于AI在科技和工程中的應用，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。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。認知科學是研究人類感知、學習、記憶、思維、意識等人腦心智活動過程的科學?？茖W發(fā)展到今天，一方面是高度分化，學科在不斷細分，新學科、新領域不斷產(chǎn)生。學科交叉將催生更多的研究成果，對于人工智能學科整體而言，要有所突破，需要多個學科合作協(xié)同，在交叉學科研究中實現(xiàn)創(chuàng)新。Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡應用非常廣泛，本文用Hopfield 神經(jīng)網(wǎng)絡進行英文字母識別。但由于現(xiàn)有計算機是按照馮隨著對生物鬧的深入了解，人工神經(jīng)網(wǎng)絡獲得長足發(fā)展。2我國人工神經(jīng)網(wǎng)絡現(xiàn)狀隨著人工神經(jīng)網(wǎng)絡的20世紀80年代在世界范圍內(nèi)的復蘇，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)絡及其應用討論會和第一屆全國型號處理——神經(jīng)網(wǎng)絡學術(shù)會議；1990年2月由國內(nèi)八個學會（中國電子學會、人工智能學會、自動化學會、通信學會、物理學會、生物物理學會和心理學會）聯(lián)合在北京召開“中國神經(jīng)網(wǎng)絡首屆學術(shù)會議”，這次大會以“八學會聯(lián)盟，探只能奧秘為主題，收到了300多篇學術(shù)論文”，開創(chuàng)了中國人工神經(jīng)網(wǎng)絡及神經(jīng)計算機方面科學研究的新紀元，經(jīng)過十幾年的發(fā)展，中國學術(shù)界和工程界在人工神經(jīng)網(wǎng)絡的理論研究和應用方面取得了豐碩成果，學術(shù)論文、應用成果和研究人員逐年增加。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，應用領域日益擴大，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]。3人工神經(jīng)網(wǎng)絡現(xiàn)狀的分析人工神經(jīng)網(wǎng)絡是一個新興學科，因此還存在許多問題。4結(jié)論在理論上．RBF網(wǎng)絡和BP網(wǎng)絡一樣能以任意精度逼近任何非線性函數(shù)。此外，由于BP算法的固有特性，BP網(wǎng)絡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。而RBF網(wǎng)絡的建網(wǎng)過程即是訓練過程此外，訓練時間較少．精度也比較高。RBF隱層節(jié)點的數(shù)目也在訓練過程中確定。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)機械學院級班 姓名： 學號：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代的重要科學基礎和共性技術(shù)。：(1)快速凝固快速凝固技術(shù)的發(fā)展，把液態(tài)成型加工推進到遠離平衡的狀態(tài)，極大地推動了非晶、細晶、微晶等非平衡新材料的發(fā)展。(3)無模成型為了解決復雜形狀或深殼件產(chǎn)品沖壓、拉深成型設備規(guī)模大、模具成本高、生產(chǎn)工藝復雜、靈活度低等缺點，滿足社會發(fā)展對產(chǎn)品多樣性（多品種、小規(guī)模）的需求，20世紀80年代以來，柔性加工技術(shù)的開發(fā)受到工業(yè)發(fā)達國家的重視。它是近20年來材料先進制備與成型加工技術(shù)的熱點與主要發(fā)展方向之一。快速成型（RP）的技術(shù)設想，即是利用連續(xù)層的選區(qū)固化生產(chǎn)三維實體。從CAD電子模型中離散得到“點”或“面”的幾何信息，再與成形工藝參數(shù)信息結(jié)合，控制材料有規(guī)律、精確地由點到面，由面到體地堆積零件。大多數(shù)情況下，高分子的加工通常包括兩個過程：首先使原材料產(chǎn)生變形或流動，并取得所需要的形狀，然后設法保持取得的形狀。（2）制品成型比較簡便一般熱固性復合材料的樹脂基體，成型前是流動液體，增強材料是柔軟纖維或織物，因此，用這些材料生產(chǎn)復合材料制品，所需工序及設備要比其它 材料簡單的多，對于某些制品僅需一套模具便能生產(chǎn)。（3）材料設計（包括成分設計、性能設計與工藝設計）、制備與成形加工一體化發(fā)展材料設計、制備與成型加工一體化技。該技術(shù)首先從理論上突破了控制聚合物單體或預聚物混合混煉過程作者:于江龍 [6]及停留時間分布不可控制的難點，解決了振動力場作用下聚合物反應加工過程中的質(zhì)量、動量及能量傳遞及平衡問題，同時從技術(shù)上解決了設備結(jié)構(gòu)集成化問題。[4]新材料成形加工技術(shù)（2）技術(shù)的高度集成；（3）設計制造一體化；（4）快速性；（5）自由成形制造(Free Form Fabrication，F(xiàn)FF)；（6）材料的廣泛性；，復合材料成型工藝具有如下特點：（1）材料制造與制品成型同時完成 一般情況下，復合材料的生產(chǎn)過程，也就是制品的成型過程。(3)高分子材料加工技術(shù)： 現(xiàn)代材料科學的范圍定義為研究材料性質(zhì)、結(jié)構(gòu)和組成、合成和加工、材料的性能這四個要素以及它們之間的相互關(guān)系?？焖俪尚渭夹g(shù)是在計算機控制下，基于離散、堆積的原理采用不同方法堆積材料，最終完成零件的成形與制造的技術(shù)。(6)陶瓷膠態(tài)成型共 8 頁。(4)超塑性成型技術(shù)超塑性成型加工技術(shù)具有成型壓力低、產(chǎn)品尺寸與形狀精度高等特點，近年來發(fā)展方向主要包括兩個方面：一是大型結(jié)構(gòu)件、復雜結(jié)構(gòu)件、精密薄壁件的超塑性成型，如鋁合金汽車覆蓋件、大型球罐結(jié)構(gòu)、飛機艙門，與盥洗盆等；二是難加工材料的精確成形加工，如鈦合金、鎂合金、高溫合金結(jié)構(gòu)件的成形加工等。近年來快速凝固技術(shù)主要在兩個方面得到發(fā)展：①利用噴射成型、超高壓、深過冷，結(jié)合適當?shù)某煞衷O計，發(fā)展體材料直接成型的快速凝固技術(shù)；②在近快速凝固條件下，制備具有特殊取向和組織結(jié)構(gòu)的新材料。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 manufacturing technology, is the development of hightech industry and traditional industry upgrading and important scientific basis and mon high efficiency, precision processing technology, equipment and testing technology,low energy consumption, low cost of product manufacturing process, integrated, flexible, intelligent manufacturing system, is an important part of project of sustainable development and green manufacturing : Materials processing engineering。人工神經(jīng)網(wǎng)絡近來越來越受到人們的關(guān)注，因為它為解決大復雜度問題提供了一種相對來說比較有效的簡單方法。（3）BP網(wǎng)絡的輸出和初始的權(quán)值有關(guān)，而RBF網(wǎng)絡的輸出與初始的權(quán)值無關(guān)。學習速度可以比通常的BP算法提高上千倍,容易適應新數(shù)據(jù)，其隱層節(jié)點的數(shù)目也在訓練過程中確定，并且其收斂性也較BP網(wǎng)絡易于保證，因此可以得到最優(yōu)解[10] [11]。Poggio和Girosi已經(jīng)證明，RBF網(wǎng)絡是連續(xù)函數(shù)的最佳逼近，而BP網(wǎng)絡不是。上述問題的存在，制約了人工神經(jīng)網(wǎng)絡研究的發(fā)展。因此，許多國家的政府和企業(yè)都投入了大量的資金，組織大量的科學和技術(shù)專家對人工神經(jīng)網(wǎng)絡的廣泛問題立項研究。至此，神經(jīng)網(wǎng)絡理論研究在國際學術(shù)領域獲得了其應有的地位。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，應用領域日益擴大，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。隨著現(xiàn)代信息科學與技術(shù)的飛速發(fā)展，這方面的問題日趨尖銳，促使科學和技術(shù)專家們尋找解決問題的新出路。人工神經(jīng)網(wǎng)絡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)。本文對人工神經(jīng)網(wǎng)絡做了簡要的概述，重點講述了兩種應用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡模型：BP神經(jīng)網(wǎng)絡和Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡。大學科交叉的這種普遍趨勢，在人工智能學科方面表現(xiàn)尤其突出。智能科學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。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、認知科學、人工智能等共同研究，形成交叉學科智能科學。AI也為人類文化生活提供了新的模式。AI也促進了計算機工業(yè)網(wǎng)絡工業(yè)的發(fā)展。在需要使用數(shù)學計算機工具解決問題的學科，AI帶來的幫助不言而喻。這些還都有待于人工智能工作者的長期探索。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。人工智能（AI）是機器智能和計算機科學的一個分支。三、控制過程，將需要輸出的反應轉(zhuǎn)譯為肢體運動和媒介信息。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，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。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，復雜得難以理出清晰的頭緒。全局與局部割裂：人類智能是腦系統(tǒng)的整體效應，有著豐富的層次和多個側(cè)面。在重新闡述我們的歷史知識的過程中，哲學家、科學家和人工智能學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。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。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)及應用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學。那么,如何設計和制造高智能的、聰明的“電腦”呢?這正是人工智能另一方面的研究對象和學科任務。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?。如:醫(yī)療診斷專家系統(tǒng),故障診斷專家系統(tǒng)等。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。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)學基礎及哲學和生物學基礎,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。許多新的學習方法相繼問世并獲得了成功的應用,如增強學習算法、reinforcement learning等。另外，我們也可以利用人工智能來建立與理解復雜的自適應系統(tǒng)：下一個十年人工智能研究應著重于對未必能符號化、信息未必完全的復雜的自適應系統(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)。另外，由于Hopfield 多層神經(jīng)網(wǎng)絡模型的提出，使人工神經(jīng)網(wǎng)絡研究與應用出現(xiàn)了欣欣向榮的景象。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。伴隨著寬帶網(wǎng)絡設施的普及，云計算、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的不斷發(fā)展，未來機器人