摘要:當前人工智能技術的應用越來越廣泛，人工智能對人們的生產、生活產生了極大的影響，生活中智能化產品隨處可見，工業生產中人工智能技術的應用也創造了巨大的經濟價值，本文就人工智能技術在電子工程中的應用情況進行闡述，點明人工智能技術的優點，剖析了人工智能技術在電子控制、電子信息等方面的具體應用。

　　關鍵詞:人工智能;電子工程;應用探究

　　引言：在電子工程自動化控制領域中，人工智能技術的應用能夠促進電子工程自動化控制水平的整體提升，實現該領域的智能化發展。在這樣的現實條件之下，我國生產技術開始積極實現自身的變革，電子工程的系統化運行以及信息處理必須要立足于智能技術運用的實際情況，加強自動化控制，保障我國電子工程自動化控制技術能夠實現優化升級，更好地滿足生產以及發展的實質需求。

　　工業論文投稿刊物：《山東工業技術》是工業論文投稿期刊，雜志1988年濟南市創刊，立足山東，從現代經濟和信息的視角，關注工業領域的科技創新、新成果和新技術的應用。雜志現以半月刊周期發行。

　　1對機械電子工程特征的介紹

　　對于機械電子工程而言，其具有突出的綜合性與系統性，涉獵諸多學科的知識，如自動化、電子工程、機械化等。其發展的核心為機械工程，充分發揮了電子信息學科的優勢，將自動化與電子工程進行積極融合。隨著經濟的發展和科技的進步，機械電子工程的應用范疇不斷擴大，機械電子工程系統在較多領域中都發揮作用。機械電子發展主要經歷了幾個發展階段，首先，是處于發展初期的機械電子工程技術，主要技術方式為人工技術。其次，在第二發展階段，機械化生產逐漸引入，被社會所認可。再次，在第三階段，科技發展飛速，信息技術得到大力推廣，電子信息時代到來。在這一發展時期，機械電子工程的應用體現在社會生活的各個方面，同時，人工智能技術引入其中，成為主流的技術類型。

　　1.1對海量模糊信息進行高速、準確處理

　　在生產生活中人們會面臨海量低層次數據，但是真正需要的是將低層次數據加工成高層次數據，以進行判斷、決策，隨著超級計算機、GPU等的快速發展，計算能力大幅度提升，按照當前的人工智能的發展趨勢，“大數據統計分析+超強運算能力”已經是發展主流，在這種發展趨勢下，人工智能技術能夠實現對海量、模糊信息進行高速、準確的處理，完美解決了人力所不能及的信息處理難題，顯著提升生產工作效率。

　　1.2可以進行思維、判斷

　　像人腦一樣進行思維、判斷是人工智能發展的終極目標，通過進行數據的收集、運算、處理，以及借助人工神經網絡，使得機器可以實現識別、思考、判斷等類腦行為，在此基礎上智能機器人等相繼出現，能夠部分代替人來進行工作，由此可以節省大量的人力、物力成本，同時可以有效提升電子工程等領域的生產穩定性。

　　2對人工智能技術特征的描述

　　對于人工智能技術而言，屬于新興產業類型，發展于現代社會，立足計算機科學與技術，具有較好的發展前景。對于人工智能技術，其發展需要立足電子信息系統與計算機科學技術，將諸多學科知識融入其中，如哲學、社會學等，整個技術類型應用性突出，綜合性較強。人工智能技術的發展不是一蹴而就的，表現為三個發展時期。在第- -階段，計算機技術剛剛出現，人工智能技術尚未成型，互聯網應用范圍很小，沒有得到普及，主要的生產模式仍為手工。但是，人工智能技術開始萌芽，具有了一定的發展趨勢。在第二階段，互聯網勢不可擋，應用規模擴大，電子信息技術也得到普及，計算機科學與技術的融合體現在諸多領域。但是，人工智能技術處于發展初期，沒有被大部分領域所認可。在第三發展階段，互聯網技術凸顯優勢，在社會各個領域都發揮作用，電子信息技術呈現迅猛的發展態勢。在這一發展階段，人工智能技術在機械電子工程領域得到更加廣泛的應用，獲取了全面的認可。目前社會所處的就是第三階段，人工智能技術被廣泛認可與接受，但是尚未形成較大規模。

　　3全面探討人工智能技術在機械電子工程領域的應用

　　3.1對機械電子工程與人工智能關系的分析

　　對于機械化電子工程技術而言，主要是借助電子信息系統在輸入和輸出方面的功能，滿足信息傳遞的作用，達到過程控制的目標。在整個信息傳遞的過程中，由于機械化電子過程控制的不穩定性，使得信息出錯率提升，尤其是面對較

　　大規模的信息處理的時候，電子信息系統出錯的頻率更高，誘發信息傳遞出現不可預見的錯誤。人工智能能夠實現對電子信息系統不穩定因素的精準監測，強化信息處理的效果，更好地發揮輔助的作用。

　　3.2對人工智能技術在機械電子過程方面應用的介紹

　　人工智能技術與神經網絡系統的結合。目前，人工智能技術在機械電子工程領域得到廣泛推廣和應用。最具代表的是其在神經網絡系統中的應用。主要是通過對人的神經系統的模擬，形成電子信息系統，將遍布式作為信息存儲的主要方式。神經元存在使得整個過程更具智能的特征。借助模擬結構，對數字信息進行分析，得出結果。在數據分析的基礎上，得出參與值，同時，關聯函數也更具清晰。神經元的結構具有固定性的特征，緊密性突出，促使整個神經網絡系統彰顯智能化的特性，滿足大規模、復雜運算的需求人工智能技術在模糊推理中的應用，立足模糊集合論，將其作為基本理論基礎，構建相對完整的系統。模糊推理系統與神經網絡系統存在不同，主要區別于關注點，前者更加注重點對點的映射，后者側重的是域對域的映射。

　　因此，與神經網絡相比較，模糊推理在精準性方面有待提升。在相關元素的支持下，模糊推理系統在機械電子工程領域中得到推廣和應用，完成對人腦功能的有效模擬。在模擬作用下，明確語言信號類型，而后在網絡分析的支持下，形成多個函數。對于神經網絡系統與模糊系統，借助功能互補融合，在神經網絡系統中插入模糊系統，使得神經網絡系統在邏輯推算方面的能力增強，與此同時，模糊系統的存儲具有了神經網絡系統所獨有的學習能力，切實增強了整個模糊系統的智能化層次。這種融合的方式應用頻率更高，實用性較強。功能相似融合主要是指借助模糊系統的最大算子以及最小算子，實現與神經網絡相似算子的融合，促使算子的選擇更具合理性，信息量得以擴大，運輸流程和程序被簡化。對于功能相似的融合，主要是進行了神經網絡中神經元非線性映射與模糊量隸屬函數功能相似的融合，達到對功能的優化。

　　4結束語：

　　綜上所述，科技的發展促使信息時代的到來，傳統機械模式無法滿足新時期機械電子工程的實際需要，為人工智能技術在機械電子工程領域的應用帶來了新的發展契機。機械電子工程與人工智能的結合，促使二者實現共同發展和進步，尤其是在模糊推理和神經網絡中的應用，對于生產能力的提升具有重大意義，為機械電子工程的可持續發展奠定基礎。

　　參考文獻:

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　　[3]張偉.淺析機械電子工程與人工智能的關系[J].山東工業技術,2016 (4):135.

　　作者：鄒士鵬