下载文档原格式
中国制造2025之智能制造工程现状及问题分析姓名: 班级：学号：前言实现由制造大国向制造强国的转变，已经成为新时期我国经济发展面临的重大课题。
在详细分析我国制造业现状的基础上,阐述了”中国制造2025"的指导思想、战略部署、基本方针和战略举措，认为”互联网+先进制造业+现代服务业"将成为中国经济发展的新引擎。
指出”制造业数字化网络化智能化是新一轮工业革命的核心技术,应该作为中国制造 2025的制高点、突破口和主攻方向"，重点围绕”智能制造是新一轮工业革命的核心技术"和”智能制造是中国制造2025的主攻方向"两个论断展开了全面深入的剖析解读。
一、智能制造工程的研究综述紧密围绕重点制造领域关键环节，开展新一代信息技术与制造装备融合的集成创新和工程应用.支持政产学研用联合攻关，开发智能产品和自主可控的智能装置并实现产业化。
依托优势企业，紧扣关键工序智能化、关键岗位机器人替代、生产过程智能优化控制、供应链优化，建设重点领域智能工厂/数字化车间。
在基础条件好、需求迫切的重点地区、行业和企业中，分类实施流程制造、离散制造、智能装备和产品、新业态新模式、智能化管理、智能化服务等试点示范及应用推广。
建立智能制造标准体系和信息安全保障系统，搭建智能制造网络系统平台。
到2020年，制造业重点领域智能化水平显著提升，试点示范项目运营成本降低30％，产品生产周期缩短30％,不良品率降低30%。
到2025年，制造业重点领域全面实现智能化，试点示范项目运营成本降低50%，产品生产周期缩短50%，不良品率降低50%.二、对我国智能制造现状的分析1、现状我国制造业步入新常态下的攻坚阶段，制造强国战略开始推进实施.经过多年迅猛发展，我国已稳居世界制造业第一大国,对全球制造业的影响力不断提升。
但随着全球经济结构深度调整，我国制造业面临“前后夹击"的双重挑战。
从国内来看，经济发展正处于增速换档和结构调整阵痛的关键节点，制造业潜在增长率趋于下降.总体来看，我国经济发展已进入以中高速、优结构、多挑战、新动力为特征的新常态阶段。
智能化技术文献综述智能化技术文献综述是一篇关于智能化技术发展、应用和研究的综合性论文，主要涉及以下几个方面：1. 引言：简要介绍智能化技术的背景、发展历程和现状，以及智能化技术在各领域的应用和重要性。
2. 智能化技术的基本理论：阐述智能化技术的基本原理和方法，如机器学习、人工神经网络、模糊逻辑、遗传算法等。
此外，还可以介绍智能化技术在不同领域中的具体应用，如模式识别、智能控制、数据挖掘等。
3. 智能化技术的发展：分析近年来智能化技术的发展趋势，如深度学习、大数据、云计算、物联网等新兴技术，以及它们在实际应用中的优势和挑战。
4. 智能化技术的应用：详细介绍智能化技术在各个领域的应用成果，如智能制造、智能交通、智能医疗、智能家居等。
讨论智能化技术如何解决实际问题，提高工作效率，降低成本，以及改善人们的生活质量。
5. 智能化技术的研究现状与展望：总结当前智能化技术的研究热点和前沿，如自主驾驶、人机交互、智能机器人等。
同时，展望未来智能化技术的发展趋势和挑战，如人工智能伦理、隐私保护、安全性等。
6. 存在问题与挑战：分析智能化技术在发展和应用过程中面临的问题和挑战，如技术瓶颈、数据隐私、法律法规等。
7. 结论：总结文献综述的主要观点和发现，强调智能化技术在各领域的重要性和潜力，以及未来研究的方向和重点。
以下是一些与智能化技术文献综述相关的论文：1. 物联网下基于智能合约的访问控制综述：[1]2. 赋能技术背景下供应链平台化与智能化研究综述：[2]3. 我国特殊工程专业技术发展综述：[3]4. 我国信息技术教师专业发展研究综述与思考：[4]这些论文可以为您撰写智能化技术文献综述提供参考和借鉴。
在撰写过程中，请确保引用原始文献，并按照论文规范进行格式排版。
智能制造技术的研究和发展趋势一、概述智能制造是集成数字化、网络化、智能化等新技术的制造模式和技术体系，是高级制造业的重要发展方向。
智能制造技术可以优化制造流程、提高生产效率、提升产品质量，实现资源的高效利用和节约，具有巨大的市场潜力和社会效益。
本文将从智能制造技术的背景、特点、应用、发展趋势等方面进行探讨。
二、智能制造技术的背景智能制造技术的发展离不开信息技术和制造业的融合。
信息技术的发展在数字化、网络化和智能化方面取得了巨大的进展，推动了制造业的数字化和智能化发展。
在这个背景下，人工智能、机器人技术、物联网技术等新兴技术被广泛应用于制造业领域，实现了生产环节的自动化和智能化，为制造业带来了新的机遇和挑战。
三、智能制造技术的特点智能制造技术的核心是数字化、网络化和智能化，它具有以下几个特点：1. 高度集成性：智能制造技术将传输、处理、存储等多种功能集成在一起，实现了整个生产过程的集成化和优化。
2. 高度自动化：智能制造技术可以实现生产设备和生产流程的自动化，减少了人为干预的机会，提高了生产效率和产品质量。
3. 高度智能化：智能制造技术运用了人工智能、大数据、云计算等新技术，实现了生产过程的智能化和优化。
4. 高度灵活性：智能制造技术具有快速适应新产品和新生产流程的能力，可以满足市场对于产品个性化、多样化的需求。
四、智能制造技术的应用智能制造技术已经广泛应用于制造业的各个领域，例如：1. 制造流程的数字化和模拟化：运用数字化技术，制造流程可以在计算机上进行模拟，优化流程、减少失误和成本，并且在真正的生产中得到实现。
2. 自动化生产：自动化生产可以减少人工干预，降低生产成本，提高生产效率和产品质量。
3. 机器视觉和机器人：机器视觉可以替代人眼完成产品的检测和质量控制，机器人可以完成物体的抓取和搬运，提高生产效率。
4. 大数据分析：运用大数据分析技术，可以对生产过程进行实时监控和分析，发现异常和隐患，优化生产环节。
智能制造中的智能加工技术研究智能制造是指在制造过程中应用先进的信息技术和智能控制技术，实现生产设备的自动化、数字化和智能化，以提高生产效率、降低生产成本、改善产品质量，促进制造业转型升级的一种生产模式。
智能制造中的智能加工技术是其中的重要组成部分，它主要包括智能加工设备、智能加工工艺和智能加工系统等方面的研究。
本文将从智能加工技术的发展现状、关键技术及研究重点等方面进行探讨。
一、智能加工技术的发展现状智能加工技术是随着信息技术和智能制造技术的发展而不断兴起的一种新型加工技术。
其发展现状主要表现在以下几个方面：1.智能设备的普及随着机器人、数控设备、柔性制造系统等智能设备的广泛应用，智能制造技术已经逐渐渗透到了加工生产的各个环节。
智能设备的普及为智能加工技术的发展提供了基础。
2.智能制造技术的不断创新在智能控制、智能感知、智能决策、人机协作等方面，智能制造技术不断创新，为智能加工技术的发展提供了技术支撑。
3.智能加工工艺的研究在加工工艺方面，激光加工、电火花加工、超声波加工等新型加工工艺的发展，为智能加工技术的实现提供了技术手段。
4.智能制造系统的建设智能制造系统是智能制造技术的核心，基于先进的信息技术和智能控制技术，构建智能制造系统是实现智能加工技术的关键。
二、智能加工技术的关键技术智能加工技术的实现离不开一系列关键技术的支撑，包括智能控制、智能传感、智能识别、智能监测、智能辅助等方面的技术。
下面分别对这些关键技术进行详细介绍。
1.智能控制智能控制是智能加工技术中的核心技术之一，它主要包括控制算法、控制器设计、系统建模、系统辨识等方面的技术。
智能控制技术能够实现对加工过程的实时监测、自适应调整和智能优化，从而提高加工精度和效率。
2.智能传感智能传感技术是智能制造中的另一个重要技术，它能够实现对加工过程中关键参数的实时监测、精准测量和数据采集，为智能控制和智能决策提供重要的信息支持。
3.智能识别智能识别技术主要指对加工对象的自动识别和特征提取，包括图像识别、声音识别、特征检测等方面的技术。
《人工智能技术发展综述》篇一一、引言随着科技的飞速发展，人工智能（）技术已成为当今世界科技领域的重要焦点。
它以强大的计算能力和智能决策能力，正在改变着人类社会的生活、工作乃至思维模式。
本文将对人工智能技术的发展历程、应用领域以及当前所面临的挑战和未来发展进行全面综合的综述。
二、人工智能技术的发展历程自20世纪50年代以来，人工智能技术的发展经历了从初步构想到理论探索，再到实际应用的过程。
1. 初步构想阶段（20世纪50-60年代）：人们开始思考并设想模仿人类智能的理论和实践，其中，机器逻辑模拟的研究逐渐引起关注。
2. 理论探索阶段（20世纪70-80年代）：这一时期人工智能开始探索专家系统、机器学习等方向的理论和实践。
例如，知识工程的产生，以及自然语言处理技术的发展等。
3. 实际应用阶段（21世纪至今）：随着计算机技术的飞速发展，人工智能技术开始广泛应用于各个领域，如自动驾驶、医疗诊断、智能家居等。
同时，深度学习、神经网络等先进技术也不断涌现。
三、人工智能技术的应用领域人工智能技术的应用领域广泛，已深入到人类生活的方方面面。
1. 工业制造：通过自动化生产线和智能机器人，提高生产效率和质量。
2. 医疗健康：通过大数据分析和深度学习技术，辅助医生进行疾病诊断和治疗。
3. 交通运输：通过自动驾驶技术，提高交通安全和运输效率。
4. 金融服务：通过智能投顾和风险控制，提升金融服务的效率和准确性。
5. 教育领域：个性化教学、智能评估等。
6. 其他领域：如智能家居、智能安防等。
四、人工智能技术面临的挑战与未来发展尽管人工智能技术在许多领域取得了显著的成果，但仍面临着诸多挑战和问题。
同时，随着技术的不断进步，人工智能的未来发展也充满了无限可能。
1. 面临的挑战：（1）技术瓶颈：如算法优化、数据安全等问题仍需解决。
（2）伦理与法律问题：如何保障数据隐私、防止技术的滥用等问题亟待解决。
（3）人才培养：需要更多的专业人才来推动技术的发展和应用。
智能制造的关键技术探索与突破引言随着科技的不断进步和人工智能的快速发展，智能制造成为了当前制造业的重要发展方向。
智能制造利用先进的技术和智能化的系统来提高生产效率、降低成本、提高产品质量等方面具有巨大潜力。
本文将探索智能制造的关键技术及其突破，以帮助读者更好地了解智能制造的发展现状与未来趋势。
1. 传感技术传感技术作为智能制造的基础，可以实现对物理信息、环境信息和生产过程等的监测和感知。
随着传感器技术的不断发展，传感技术在智能制造中的应用迅速增长。
例如，通过在设备上安装传感器，可以实时监测设备的工作状态，从而实现对设备的智能化管理和维护。
然而，目前传感技术在智能制造中还存在一些挑战。
例如，传感器的制造成本较高，传感器的数量和种类繁多，传感器之间的数据交互和整合也面临一定的困难。
未来，需要突破传感技术中的成本、多样性和数据交互等方面的问题，以推动智能制造的发展。
2. 大数据分析智能制造所产生的大量数据需要进行有效的处理和分析，以提取有价值的信息和知识。
大数据分析技术在智能制造中扮演着重要的角色。
通过采用机器学习、数据挖掘和统计分析等技术，可以对海量的生产数据进行分析和预测，帮助企业做出更准确的决策，并优化生产过程。
然而，大数据分析在智能制造中依然面临一些挑战与难题。
例如，数据的收集、存储和处理需要大量的计算资源和存储空间；高质量的数据分析师和专业人员仍然稀缺。
为了突破这些限制，在智能制造中需要进一步发展大数据分析相关的技术和人才培养。
3. 云计算与物联网云计算和物联网为智能制造的发展提供了支撑和基础。
云计算可以提供强大的数据处理和存储能力，并使得企业可以更方便地共享和管理数据。
物联网则实现了设备之间的无缝连接和信息交互，从而构建起了一个智能化的生态系统。
然而，云计算和物联网在智能制造中也存在一些问题。
例如，数据的安全性和隐私性仍然是人们关注的焦点；设备之间的标准和协议尚未统一，导致设备的互操作性受到限制。
《人工智能技术发展综述》篇一一、引言随着科技的飞速发展，人工智能（）技术已经成为了全球科技领域内最为热门的话题之一。
技术以其强大的计算能力、自我学习和自我优化的特性，正在改变着我们的生活、工作乃至整个社会结构。
本文将对人工智能技术的发展历程、主要领域应用、关键技术、面临挑战与未来趋势等方面进行全面的综述。
二、人工智能技术的发展历程自上世纪五十年代开始，人工智能的发展已经历了数个阶段。
早期的人工智能以符号推理为主要研究方向，经历了认知计算、知识处理和知识推理等发展阶段。
近年来，随着大数据和深度学习等技术的发展，人工智能的技术得到了巨大的提升，特别是以机器学习为代表的一系列新技术的崛起，极大地推动了人工智能技术的发展。
三、人工智能技术的主要应用领域1. 智能家居：通过智能设备对家庭环境进行智能化控制，包括照明、温度、安防等方面的智能化管理。
2. 自动驾驶：利用技术实现汽车的自主驾驶，包括对环境感知、路径规划、决策执行等方面的处理。
3. 医疗健康：通过技术实现疾病预测、辅助诊断和治疗决策，同时辅助医学研究和教育等。
4. 金融服务：通过技术进行金融分析、投资决策和风险控制等，大大提高了金融服务的效率和准确性。
5. 工业制造：在制造业中，技术被广泛应用于生产线的自动化控制、设备维护和故障诊断等方面。
四、关键技术及其发展1. 机器学习：机器学习是技术的核心之一，它通过让计算机从数据中学习并发现规律，从而进行预测和决策。
其中深度学习是机器学习的一个重要分支，其强大的处理能力在图像识别、语音识别等领域取得了显著的成果。
2. 自然语言处理：自然语言处理技术使得计算机能够理解和生成人类语言，这为在智能问答、智能客服等领域的应用提供了可能。
3. 神经网络：神经网络是一种模拟人脑神经系统的计算模型，它通过大量的神经元之间的连接和权重调整来处理信息，是机器学习和深度学习的重要基础。
五、面临的挑战与未来发展尽管人工智能技术在许多领域都取得了显著的成果，但仍面临着诸多挑战。
智能制造技术的研究进展与未来趋势智能制造技术是当下制造业发展的重要趋势之一，不仅为企业提供了更高效、更智能的生产方式，也为人们的生活带来了更多便利和创新。
本文将探讨智能制造技术的研究进展以及未来的趋势。
一、智能制造技术的研究进展智能制造技术主要包括物联网、人工智能、大数据分析和自动化等方面的研究。
1. 物联网技术物联网技术是智能制造的重要支撑，通过将物理设备与互联网连接，实现设备间的信息交互和自动控制。
目前，物联网技术在制造业中得到了广泛应用，例如工厂中的传感器网络能够实时监测设备的状态，提前预警故障，从而避免生产中断。
2. 人工智能技术人工智能技术在智能制造中发挥重要作用。
通过机器学习和深度学习等方法，智能制造系统能够自动学习和适应新的生产需求，提高生产效率和产品质量。
例如，一些先进的机器人系统能够通过视觉识别技术自动完成装配和检测任务，减少了人工操作的需求。
3. 大数据分析技术随着智能制造系统的普及，生产过程中产生的数据量呈指数级增长。
大数据分析技术能够对这些数据进行挖掘和分析，提供可行的生产优化方案。
例如，通过对生产数据的分析，可以发现工艺上的不足和潜在的改进点，从而提高生产效率和产品质量。
4. 自动化技术自动化技术是智能制造的基础，它能够帮助企业实现生产过程的自动化和规模化。
例如，在汽车制造业中，生产线上的机器人可以完成车辆的焊接、喷涂等工序，大大提高了生产效率和产品质量。
二、智能制造技术的未来趋势智能制造技术在未来还有很大的发展空间，以下是几个主要的趋势：1. 智能工厂的建设智能工厂是智能制造技术的重要应用场景之一，它将生产线上的各个环节连接起来，实现自动化、高效率的生产过程。
未来，随着物联网和人工智能技术的不断发展，智能工厂将成为制造业的主要模式。
2. 人机协作随着机器人和人工智能技术的进步，人机协作将成为未来智能制造的趋势之一。
传统上，机器人主要承担重复性、危险性高的生产任务，而人类则负责非标准化和创造性的工作。
智能制造技术研究综述智能制造技术是指将信息与物理系统有机结合，利用智能化硬件设备和软件平台，实现生产过程的自动化、智能化和可持续优化。
随着科技的不断发展，智能制造技术在工业领域中得到了广泛应用，并为企业提供了更高效、更可靠和更灵活的生产方式。
本文将综述当前智能制造技术的研究进展，包括其应用领域、技术框架和挑战。
一、智能制造技术的应用领域智能制造技术的应用领域非常广泛，涉及到诸多行业和领域。
其中，制造业是最主要的应用领域之一。
智能制造技术可以在制造过程中实现各种智能化的功能，例如智能调度、智能检测和智能维护等。
另外，智能制造技术还可以应用于城市建设、交通运输、医疗健康等领域，推动社会各个方面的智能化发展。
二、智能制造技术的技术框架智能制造技术的核心是数据采集、数据分析和数据应用。
数据采集是指通过传感器、物联网等设备获取现场数据，并将其上传到云平台。
数据分析是指对采集到的数据进行处理、分析和挖掘，提取出有价值的信息。
数据应用是指将数据分析的结果应用到生产过程中，实现生产线的自动化和优化。
在数据采集方面，智能制造技术借助物联网和传感器技术，实现对生产环境和设备状态的实时监测。
通过采集到的数据，可以实现对生产过程的精细化管理和控制。
在数据分析方面，智能制造技术主要依靠人工智能和大数据分析技术。
人工智能可以通过学习和优化算法，实现对生产过程的智能化控制和决策。
大数据分析可以对大量数据进行处理和挖掘，发现其中的规律和模式，并为生产过程的优化和改进提供参考。
在数据应用方面，智能制造技术可以实现生产过程的自动化和灵活化。
例如，通过智能机器人和自动化设备实现生产线的自动操作；通过智能调度系统和优化算法实现生产计划的合理调度；通过智能维护系统和故障诊断技术，实现设备的在线监测和维护。
三、智能制造技术面临的挑战虽然智能制造技术在实际应用中取得了一定的进展，但仍然面临着一些挑战。
首先，智能制造技术的研发和应用需要大量的资金和技术支持。
智能制造中的关键技术研究综述随着科技的发展和进步，智能制造正成为推动现代工业革命的关键要素之一。
智能制造是指通过融合信息技术和制造技术，实现产品、生产过程和生产系统的智能化，以提高生产效率、产品质量和灵活性。
在智能制造中，关键技术的研究和应用显得尤为重要。
本文将综述智能制造中的关键技术研究现状和发展趋势。
1. 物联网技术物联网技术是智能制造的核心技术之一。
它通过感知设备、通信网络和数据处理，将物理世界与数字世界相连接，实现智能化的信息传递和分析。
物联网技术在智能制造中的应用范围广泛，包括生产设备的远程监控、工厂内物流管理、供应链的可视化等。
随着物联网技术的发展，智能制造的可靠性和智能化水平将得到进一步提升。
2. 人工智能技术人工智能技术是智能制造的重要支撑。
它通过模拟人类的思维和决策过程，实现智能化的计算和控制。
在智能制造中，人工智能技术可以应用于生产计划的优化、机器人的智能组装、产品质量的自动检测等方面。
当前，深度学习、机器学习和自然语言处理等人工智能技术的突破为智能制造带来了更大的发展空间。
3. 大数据技术大数据技术在智能制造中具有重要作用。
通过采集和分析海量的生产数据和运行数据，可以实现对生产过程的实时监控和预测分析。
大数据技术在智能制造中的应用包括生产调度的优化、故障诊断与预测、质量控制和供应链管理的优化等。
随着云计算和边缘计算等技术的发展，大数据技术的应用将更加广泛和深入。
4. 虚拟仿真技术虚拟仿真技术是智能制造中的重要工具。
它通过建立虚拟的工业环境和生产过程，可以预先模拟和测试各种方案的可行性和效果。
虚拟仿真技术在产品设计、生产流程规划和装备维护等方面都具有重要的应用价值。
随着虚拟现实技术和增强现实技术的发展，虚拟仿真技术将更加贴近实际需求，为智能制造的优化和创新提供更好的支持。
5. 云计算技术云计算技术在智能制造中具有重要意义。
它通过将计算和存储资源从本地转移到云端，实现资源的共享和集中管理。
文章编号:1004-132Ⅹ(2000)07-0828-08现代智能制造中的关键智能技术研究综述胡建军 博士研究生胡建军 汪叔淳 摘要:结合人工智能的研究进展,重点对计算智能中的学习、进化与自组织机制的研究现状与发展方向进行综述与评议,阐明三者的共同特征、各自特点、相互关系,并指出现代智能制造系统进行智能集成的方向,探求高智能化的制造技术,适应知识经济发展的需要。
关键词:智能制造;学习;进化;自组织;神经网络;遗传算法;进化计算中图分类号:T H16;TP18 文献标识码:A收稿日期:2000—01—241 智能制造与新一代智能技术90年代以来,随着全球市场的形成,产品间的国际竞争日趋激烈,人工智能技术在制造中的应用研究异常活跃,智能制造技术日渐成为实现制造的知识化、自动化、柔性化以实现对市场的快速响应的关键技术。
其主要应用如下:基于神经网络的智能检测、故障诊断、识别、设计、优化;基于遗传算法的优化设计;基于规则、基于框架的专家系统;基于类比推理、归纳学习与基于实例推理的知识系统;基于Agent 技术的分布式智能制造系统。
但是,目前智能制造的应用水平距人们的期望还比较远,主要是以下几个瓶颈问题的存在,而以学习、进化、自组织为主要特征的新一代人工智能技术可能为智能制造的研究带来新的曙光。
(1)知识的恰当表示与获取 以规则为主要代表的符号知识表示具有粒度极限、知识获取困难等弱点,而以神经网络为代表的亚符号知识则难以处理现实世界中复杂的结构化知识,所以实现二者的结合是较好的出路。
具有广泛通用性的进化方法可能为我们提供一种有效的对混合知识进行学习的方法。
进化方法可以在问题求解过程中自适应地形成问题的知识表示形式,并完成知识的获取与应用,实现了知识表示、获取与应用的统一。
(2)创新能力的实现 在制造过程中,人们对智能系统的需求包括辅助用户进行创新的能力、代替人类进行决策的能力,以及超越人的知识范围进行创新的能力。
传统智能技术缺乏本质上的创新能力,而以进化方法为主要代表的新一代智能技术具有试错型的探索式的学习与创新能力。
遗传编程技术在电路自动设计中的成功应用是这一创新能力的突出代表。
它将为产品设计、工艺决策等各方面的创新带来新的机遇。
(3)软件适应性的缺乏 缺乏适应性的专家系统在工厂实际应用中困难重重,其主要原因是无法适应各个工厂多样化的应用环境以及应用场合的灵活多变。
具有学习与进化能力的智能系统将能在用户使用过程中自动总结归纳用户问题的特点,从而自动适应应用环境的变化。
这种在使用中学习的功能是使智能系统具有适应性的基础。
(4)计算实时性的要求 计算实时性的要求是许多智能系统应用的基本要求,但目前的智能算法都存在搜索收敛速度慢的缺点。
较有希望的解决方法是使智能系统具有增量式的学习能力,它使得系统在求解过程能有效地利用已积累的知识,这种基于知识的搜索能力将随着系统的运行不断增强,从而不必每求解一个问题都从零开始。
近几年来,虚拟设计制造、基于知识的制造、计算制造、仿生制造等新的制造技术对智能技术的需求更是相当迫切。
为此,本文对新一代智能技术中的3种最主要的核心机制进行系统论述,介绍各自的特点、相互关系以及在智能系统中的主要作用及其研究现状与发展方向。
2 学习、进化与自组织机制的基本概念与发展历史 新一代智能技术是指80年代以来迅速发展的以神经网络(ANN )、进化计算、模糊逻辑、Agent 为主要代表的计算智能技术。
它为传统人工智能知识获取瓶颈的突破带来了希望,也为构建具有较强的知识获取能力、具有容错性与知识·828·中国机械工程第11卷第7期2000年7月自增长能力的智能制造系统提供了基础。
学习是指系统适应环境而产生的适应性变化,它使得系统在完成类似任务时更加有效。
学习机制的研究自50年代以来主要经历了通过逐步修改网络的连接权值来实现学习过程的神经元模型与决策理论,通过分析一些概念的正反例来构造概念的符号表示的逻辑表达式、决策树、产生式规则或语义网络等方法,以及基于知识库的面向特定领域的学习机制的研究,主要包括示例学习、归纳学习、类比学习、基于解释的学习等。
80年代以来, ANN的学习机制研究得以复兴,基于连接机制的亚符号学习又一次成为当今学习机制研究的热点,提出了如竞争学习、进化学习、加强学习(reinforcement learning,RL)等各种新的学习机制。
这些研究为学习机制的发展带来了新的活力。
进化计算是模仿自然界物竞天择、适者生存的进化机制来进行信息处理的技术。
进化计算的基本思想是,把问题求解归结为适应度函数的寻优过程,通过生成解的种群,然后对种群中的解的结构进行遗传、变异、评价、选择等操作以生成新一代种群,如此循环迭代使整个种群中的解不断向最优解逼近。
进化计算最主要的方法有4种:遗传算法(genetic algorithm,GA)、进化策略(evolutionar y strategy,ES)、进化规划(evolutionar y pr ogramming,EP)和遗传编程(genetic progr amming,GP)。
这些方法的差异在于基因结构表达方式的不同以及对交叉与变异作用的侧重点不同。
其中由John Koza于1989年提出的遗传编程具有独特之处,它进化的结构本身是计算机程序,它为实现自动编程提供了很有前途的方向。
进化计算的应用十分广泛,主要分为规划、设计、仿真与辩识、控制、分类等。
自组织最完整的定义来自普里高津,他把自组织定义为具有耗散结构、具有自催化和定向涨落机制的开放式系统在演变过程中呈现出来的全局有序现象,如生命现象、热对流现象等。
自组织计算具有以下几个主要特征:¹问题结构组成的不明确性,结构的形成是系统在对环境信息的不断处理中自发生成的;º结构变化没有明确的方向,其知识的积累完全取决于所处理的环境信息中存在的规律性;»它强调大量个体的协调作用,是一个高度自主协同的过程,它通过大量的局部相互作用可以产生全局的整体效应。
自组织理论的研究在当前复杂性科学的研究中具有突出地位。
3 学习、进化、自组织计算机制的共同特征 在计算智能各分支中,ANN以其较强的学习能力,GA以其强大的自适应搜索能力成为计,自组织计算在人工生命研究中也得到较大发展。
事实上,3种主要的智能机制具有多方面的共性,主要有以下几点:(1)把结构引入计算过程 这是三者与传统算法的最重要区别。
结构作为系统经验与知识的载体,是系统具有学习功能的基础。
此外,三者都具有结构与知识的分布性:在学习系统中,网络结构作为知识的表示形式而存在;在进化系统中,染色体结构作为系统知识的载体;在自组织系统中,知识体现为系统的有序结构。
(2)把系统概念引入计算过程 无论是ANN、GA还是自组织,都把算法看作一个系统,从而可以具有反馈能力、记忆能力、动态自适应性等丰富的系统特性。
计算过程就是系统不断改变自身结构的过程:学习系统通过一定的学习算法修改权值;进化过程利用各种结构操作算子改变结构;自组织系统利用个体间的相互作用来不断形成有序结构。
(3)把交互性引入计算过程 这种交互包括2种:一是算法内部与环境之间的信息交换,学习系统要从环境获取反馈信息或隐含着规律的信息流,进化系统要把所产生的结构作用于环境,再从环境取得反馈评价信息,自组织系统要求系统与环境之间有不断的信息与能量交流;二是算法内部各组成部分之间的信息交换,学习系统如神经元之间的信息交流,进化系统如种群中个体之间的竞争,自组织系统如系统个体间的竞争与协作。
4 学习机制学习机制的研究是人工智能研究的一项核心课题。
它是智能系统具有适应性与性能自完善功能的基础。
学习过程具有以下特点:¹学习行为一般具有明显的目的性,其结果是获取知识;º学习系统中结构的变化是定向生成的,要么由学习算法决定,如ANN学习算法;要么由环境的固有规律决定,如无监督学习;»学习系统是构造智能系统的中心骨架,它是全面组织与保存系统知识的场所;¼学习机制与知识表达方式密切相关,神经网络表示形式的知识可以用A NN算法或GA来获取,也可以用加强学习算法获取。
4.1 亚符号知识的学习机制·829·现代智能制造中的关键智能技术研究综述——胡建军 汪叔淳80年代以来,学习机制的最大进步是亚符号知识的学习机制,如ANN学习、加强学习、进化学习等。
(1)加强学习 这是一种通过A gent与动态环境之间的交互作用进行决策学习的一种学习机制,它是一种试错型的学习方法。
其机理是, Agent对环境执行某种动作,改变环境的状态并获得环境给予的报酬信号来强化某一状态与最佳动作策略之间的映射关系,反复执行这一过程, Agent即可获得在任意环境状态下给出最佳动作策略的能力。
所以加强学习十分适合于控制、规划等策略的学习,加强学习在国际上已成为人工智能学习机制研究的一大热点。
(2)进化学习 它是指利用进化计算作为主要方法的学习机制,其最常用的就是GA与GP。
基本方法是,把要学习的结构或参数表示为遗传算法中的决策变量,然后用适应度函数定义系统所要达到的目标,最后通过选择、交叉、变异过程进行学习。
进化学习由于它对所要学习的结构要求不十分严格,所以在很多领域得到应用。
它作为一种有效的试错型的学习方法在加强学习中得到应用。
Whitley[1]等研究了基于GA的RL算法在神经控制系统中的应用,他一反传统未采用T D 时差方法训练评价网络,再用评价信号训练动作网络的思路,而是采用直接利用GA算法来训练动作网络。
仿真结果表明,该方法具有很强的鲁棒性。
此外,Grefenstette[2]利用GA进行连续决策策略的学习,它用GA作为其主要的学习部件进行(符号)规则的提取与优化。
此外利用GA训练ANN与模糊系统的研究也取得了很多较好的结果。
以上研究表明,进化机制作为一种无需额外信息,仅需提供目标函数的自主型的无监督学习机制,在学习系统中有广泛的应用前景。
此外,以GA为代表的进化学习方法可以同时对符号知识与亚符号知识进行学习,从而为改善传统符号知识系统的学习能力提供了可能,而且可以将符号学习与亚符号学习结合起来形成一个混合式的智能系统。
4.2 多策略学习方法学习机制研究的另一个明显的发展趋势是多策略学习方法的研究。
多策略学习可以融合各种学习方法的长处,从而大大提高系统的学习性能。
作为多策略学习的一个典型代表,ANN与模糊系统的综合研究近来得到很大的发展。
Egresits[3]利用与ANN综合处理符号表示的知识与亚符号表示的知识,将模糊系统作为二者自然的连接桥梁,使得系统既可以工作于实时场合,用ANN处理不确定性信息,又能处理符号与数值信息。
