【正文】 通過構造簡單的人工生命系統并觀察其行為,探討初級智能的奧秘)、人工智能應用(如:模糊控制、智能大廈、智能人機接口、智能機器人等)等等?！叭斯ぶ悄堋?Artificial Intelligence)一詞最初是在1956年Dartmouth學會上提出的。人工智能是計算機科學的一個分支,它企圖了解智能的實質,并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器。人工智能理論進入21世紀,正醞釀著新的突破,人工智能的研究成果將能夠創(chuàng)造出更多更高級的智能“制品”,并使之在越來越多的領域超越人類智能,人工智能將為發(fā)展國民經濟和改善人類生活做出更大貢獻。正是根據這一近期研究目標，我們才把人工智能理解為計算機科學的一個分支。這個長期目標遠遠超出計算機科學的范疇，幾乎涉及自然科學和社會科學的所有學科。這種努力的結果，可能導致知識的某些改善，以便能夠比較容易地推斷出令人感興趣的新的真理。這兩方面之間相距太遠，中間還有許多層次未予研究，無法把宏觀與微觀有機地結合起來和相互滲透。但是，符號主義只抓住人腦的抽象思維特性；連接主義只模仿人的形象思維特性；行為主義則著眼于人類智能行為特性及其進化過程。必須從多層次、多因素、多維和全局觀點來研究智能，才能克服上述局限性。在微觀上，我們對大腦的工作機制卻知之甚少，似是而非，使我們難以找出規(guī)律。上述存在問題和其它問題說明，人腦的結構和功能要比人們想象的復雜得多，人工智能研究面臨的困難要比我們估計的重大得多，人工智能研究的任務要比我們討論過的艱巨得多。我們至少需要經過幾代人的持續(xù)奮斗，進行多學科聯合協作研究，才可能基本上解開”智能”之謎，使人工智能理論達到一個更高的水平。二、智能運算過程，輸入信息刺激自我學習、信息檢索、邏輯判斷、決策，并產生相應反應。實用機器人在第三個方面做得比較多，而識別和智能運算是很弱的，尤其是概念知識的存儲形式、邏輯判斷和決策這些方面更是鮮有成果，這正是人工智能要重點解決的問題。人工智能研究與應用雖然取得了不少成果,但離全面推廣應用還有很大距離,還有許多問題有待于解決且需要許多學科的研究專家共同創(chuàng)作。人工智能將是21世紀邏輯學發(fā)展的主要動力源泉，并且在很大程度上將決定21世紀邏輯學的面貌。人工智能是一門研究機器智能和智能機器的新型的、綜合性的、具有強大生命力的邊緣學科，它研究怎樣讓計算機或智能機器（包括硬件和軟件）模仿、延伸和擴展人腦從事推理、規(guī)劃、計算、思考、學習等思維活動，解決迄今為止需要人類專家才能處理好的復雜問題。人工智能的近期目標是實現機器智能，即先部分地或某種程度地實現機器的智能，從而使現有的計算機更靈活、更好用和更有用，成為人類的智能化信息處理工具。盡管如此，從目前來看，人工智能仍處于學科發(fā)展的早期階段，其理論、方法和技術都不太成熟，人們對它的認識也比較膚淺。五、結論先進制造技術當今國際間科技競爭的焦點，隨著社會的發(fā)展，市場需求的個性化與多元化，人們對產品的要求也日益多元化，市場競爭日趨激烈，企業(yè)要在日趨激烈的市場競爭中生存發(fā)展，就必須采用先進的制造技術。人工智能對自然科學的影響。更重要的是，AI反過來有助于人類最終認識自身智能的形成。專家系統更深入各行各業(yè)，帶來巨大的宏觀效益。但同時，也帶來了勞務就業(yè)問題。人工智能對社會的影響。現有的游戲將逐步發(fā)展為更高智能的交互式文化娛樂手段，今天，游戲中的人工智能應用已經深入到各大游戲制造商的開發(fā)中。作為科學研究可能涉及到的敏感問題，需要針對可能產生的沖突及早預防，而不是等到問題矛盾到了不可解決的時候才去想辦法化解。腦科學從分子水平、細胞水平、行為水平研究自然智能機理，建立腦模型，揭示人腦的本質。人工智能研究用人工的方法和技術，模仿、延伸和擴展人的智能，實現機器智能。人工智能的研究一旦取得突破性進展，將會對信息時代產生重大影響，對人類文明產生重大影響。另一方面是學科的高度融合，更多地呈現交叉和綜合的趨勢，新興學科和交叉學科不斷涌現。由腦科學、認知科學、人工智能等共同研究智能的本質和機理，形成交叉學科智能科學。六、參考文獻 [1]《人工智能簡史》孫興 清華大學出版社，1990年 [2]蔡自興 徐光佑 《人工智能及其應用》 清華大學出版社 2002年1月 [3]王萬森人工智能原理及其應用北京：電子工業(yè)出版社，2010第四篇：先進制造技術論文《先進制造技術》課程論文——人工神經網絡摘要：人工神經網絡是對人腦功能的某些程度的反映，具有自適應和自學習的能力，可通過對模式 樣本的自學習，從中獲取特征，并能將學習獲得的知識應用到圖像、文字等識別中。對BP神經網絡作了詳細的介紹，重點在于三層BP網絡的學習。關鍵詞：人工神經網絡，BP神經網絡，三層BP網絡，Hopfield神經網絡，模式識別Study on Simulation Analytical Method of Artificial neural network(School of Engineering, HLJ August First Land Reclamation University, Daqing 163319)Abstract:Artificial neural network is to the brain function, some degree of reflect with adaptive and selflearning ability, but through the study of pattern samples from, obtain characteristics, and can be applied to study the knowledge obtained recognition of images and on artificial neural network did briefly, focused on the two kinds of the most widely used neural network model: BP neural network and Hopfield neural BP neurl network is analyzed in detail, the emphasis is on three layers of BP neural network neural network is us extensively, this article with the Hopfield neural network for English letters words: artificial neural network, the BP neural network, and the third floor Hopfieldneural network BP network, pattern recognition1引言隨著多媒體和網絡技術的飛速發(fā)展及廣泛應用，人工神經網絡已被廣泛運用于各種領域，而它的預測功能也在不斷被人挖掘著?，F代計算機構成單元的速度是人腦中神經元速度的幾百萬倍，對于那些特征明確，推理或運算規(guī)則清楚地可編程問題，可以高速有效地求解，在數值運算和邏輯運算方面的精確與高速極大地拓展了人腦的能力，從而在信息處理和控制決策等方面為人們提供了實現智能化和自動化的先進手段。諾依曼原理，基于程序存取進行工作的，歷經半個多世紀的發(fā)展，其結構模式與運行機制仍然沒有跳出傳統的邏輯運算規(guī)則，因而在很多方面的功能還遠不能達到認得智能水平。當人們的思想轉向研究大自然造就的精妙的人腦結構模式和信息處理機制時，推動了腦科學的深入發(fā)展以及人工神經網絡和鬧模型的研究。在經歷了漫長的初創(chuàng)期和低潮期后，人工神經網絡終于以其不容忽視的潛力與活力進入了發(fā)展高潮。通過運用人工神經網絡建模，可以進行預測事物的發(fā)展，節(jié)省了實際要求證結果所需的研究時間。在國際上，1987年，在美國加洲召開第一屆國際神經網絡學會，此后每年召開兩次國際聯合神經網絡大會（UCNN），不久，改學會創(chuàng)辦了刊物Journal Neural Networks，另有十幾種國際著名的神經網絡學術刊物相繼問世。經過多年的發(fā)展，目前已有上百種的神經網絡模型被提出。正是由于人工神經網絡是一門新興的學科，它在理論、模型、算法、應用和時限等方面都還有很多空白點需要努力探索、研究、開拓和開發(fā)。從人工神經網絡的模擬程序和專用芯片的不斷推出、論文的大量發(fā)表以及各種應用的報道可以看到，在這個領域里一個百家爭鳴的局面已經形成。其主要表現有：(1)受到腦科學研究的限制：由于生理實驗的困難性，因此目前人類對思維和記憶機制的認識還很膚淺，還有很多問題需要解決；(2)還沒有完整成熟的理論體系；(3)還帶有濃厚的策略和經驗色彩；(4)與傳統技術的接口不成熟。我相信只要能客服這些局限性，人工神經網絡的發(fā)展將不可限量。但由于它們使用的激勵函數不同，其逼近性能也不相同。BP網絡使用的Sigmoid函數具有全局特性，它在輸入值的很大范圍內每個節(jié)點都對輸出值產生影響，并且激勵函數在輸入值的很大范圍內相互重疊，因而相互影響，因此BP網絡訓練過程很長。采用局部激勵函數的RBF網絡在很大程度上克服了上述缺點，RBF不僅有良好的泛化能力，而且對于每個輸入值，只有很少幾個節(jié)點具有非零激勵值，因此只需很少部分節(jié)點及權值改變。從上面所示的結果來看，主要有一下幾方面的不同：（1）由于學習速率是固定的，因此BP網絡的訓練過程較長，當需要處理較復雜的問題時，需要的時間很長。（2）在處理同一問題時，通常情況BP網絡所需的神經元個數比RBF網絡要少。（4）RBP網絡隱含層的層數和單元數的選擇要憑借經驗反復驗證，因此網絡的冗余性比較大。但是要確定徑向基函數的分布密度。可以通過神經網絡對事物進行預測從而用簡單的方法完成復雜的問題。其中包括高效、精密的加工工藝、裝備和檢測技術，低能耗、低成本產品的流程制造，集成、柔性、智能化制造系統，是工程可持續(xù)發(fā)展與綠色制造體系的重要組成部分。Integrated flexible intelligent manufacturing system新材料成形加工技術向凝固、連續(xù)鑄軋、連續(xù)鑄擠、精密鑄造、半固態(tài)加工、粉末注射成型、陶瓷膠態(tài)成型、熱等靜壓、無模成型、微波燒結、離子束制備、激光快速成型、激光焊接、表面改性等，促進了傳統材料的升級換代，加速了新材料的研究開發(fā)、生產和應用，解決了高技術領域發(fā)展對特種高性能材料的制備加工與組織性能精確控制的急需。傳統的快速凝固追求高的冷卻速度而限于低維材料的制備，如非晶絲材、箔材的制備。目前快速凝固技術被廣泛地用于非晶或超細組織的線材、帶材和體材料的制備與成型[1]擠壓）。典型的無模成型技術有增量成型、無摸拉拔、無模多點成型、激光沖擊成型等。(5)金屬粉末材料成型加工 粉末材料的成型加工是一種典型的近終形、短流程制備加工技術，可以實現材料設計、制備預成型一體化；可自由組裝材料結構從而精確調控材料性能；既可用于制備陶瓷、金屬材料，也可制備各種復合材料。粉末材料成型加工技術的研究重點包括粉末注射成型膠態(tài)成型、溫壓成型及微波、等離子輔助低溫強化燒結等。(2)半固態(tài)成型半固態(tài)成型包括半固態(tài)流變成型和半固態(tài)觸變成形兩類：前者是將制備的半固態(tài)漿料直接用于成型，如壓鑄成型（稱為半固態(tài)流變壓鑄）；后者是對制備好的半固態(tài)坯料進行重新加熱，使其達到半熔融狀態(tài)，然后進行成型，如擠壓成型（稱為半固態(tài)觸變作者:于江龍新材料成形加工技術成實體原型?？焖俪尚椭圃焓菍⒅破冯x散成為相互獨立的層并將各層獨立制造。從成形角度看，零件可視為“點”或“面”的疊加。從制造角度看，它根據CAD造型生成零件三維幾何信息，控制多維系統，通過激光束或其他方法將材料逐層堆積而形成原型或零件。高分子材料科學的基本任務是：研究高分子材料的合成、結構和組成與材料的性質、性能之間的相互關系；探索加工工藝和各種環(huán)境因素對材料性能的影響；為改進工藝，提高高分子材料的質量，合理使用高分子材料，開發(fā)新材料、新工藝和新的應用領域提供理論依據和基礎數據。高分子加工與成型通常有以下形式：高分子熔體的加工、類橡膠狀聚合物的加工、高分子液體的加工、低分子聚合物或預作者:于江龍聚物的加工、高分子懸浮體的加工以及高分子的機械加工。材料的性能必須根據制品的使用要求進行設計，因此在造反材料、設計配比、確定纖維鋪層和成型方法時，都必須滿足制品的物化性能、結構形狀和外觀質量要求等。（3)高分子材料加工成形技術 現在采用的是聚合物動態(tài)反應加工技術及設備與傳統技術無論是在反應加工原理還是設備的結構上都完全不同，該技術是將電磁場引起的機械振動場引入聚合物反應擠出全過程，達到控制化學反應過程、反應生成物的凝聚態(tài)結構和反應制品的物理化學性能的目的。新設備具有體積重量小、能耗低、噪音低、制品性能可控、適應性好、可靠性高等優(yōu)點[7]新材料成形加工技術材料成形、先進超塑性成形、激光焊接、電子束焊接、復合熱源焊接、擴散焊接、摩擦焊接等先進技術，實現組織與性能的精確控制，不僅可以提高傳統材料的使用性能，還有利于改善難加工材料的加工性能，開發(fā)高附加值材料。（4）開發(fā)新型制備與成形加工技術，發(fā)展新材料和新產品塊體非晶合金制備和應用技術、連續(xù)定向凝固成形技術、電磁約束成型技術、雙結晶器連鑄與充芯連鑄復合技術、多坯料擠壓技術、微成形加工技術等，是近年來開發(fā)的新型制備與成形加工技術。模擬仿真可提高產品質量5～15倍，增加材料出品率25％，降低工程技術成本13%～30%，降低人工成本5%～20%，提高投入設備利用率30%～60%，縮短產品設計和試制周期30%～60%等。通過計算機模擬，可深入研究材料的結構、組成及其各物理化學過程中宏觀、微觀變化機制，并由材料成分、作者:于江龍結構及制備參數的最佳組合進行材料設計[9]。只有跟上發(fā)展先進制造技術的世界潮流,將其放在戰(zhàn)略優(yōu)先地位,并以足夠的力度予以實施,才能盡快縮小與發(fā)達國家的差距,才能在激烈的市場競爭中立于不敗之地。參考文獻[1]劉穎(編者), 李樹奎(編者)，工程材料及成形技術基礎，北京理工大學