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      2. 數(shù)控技術(shù)畢業(yè)論文

        時(shí)間:2021-12-06 09:19:20 論文 我要投稿

        數(shù)控技術(shù)畢業(yè)論文

          轉(zhuǎn)眼間大學(xué)生活即將結(jié)束,大家都知道畢業(yè)生要通過最后的畢業(yè)論文,畢業(yè)論文是一種比較正規(guī)的、有準(zhǔn)備的檢驗(yàn)學(xué)生學(xué)習(xí)成果的形式,那要怎么寫好畢業(yè)論文呢?以下是小編為大家收集的數(shù)控技術(shù)畢業(yè)論文,歡迎大家借鑒與參考,希望對(duì)大家有所幫助。

        數(shù)控技術(shù)畢業(yè)論文

          數(shù)控技術(shù)畢業(yè)論文 篇1

          1.數(shù)控編程與其發(fā)展

          數(shù)控編程是目前CAD/CAPP/CAM系統(tǒng)中最能明顯發(fā)揮效益的環(huán)節(jié)之一,其在實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)加工自動(dòng)化、提高加工精度和加工質(zhì)量、縮短產(chǎn)品研制周期等方面發(fā)揮著重要作用。在諸如航空工業(yè)、汽車工業(yè)等領(lǐng)域有著大量的應(yīng)用。由于生產(chǎn)實(shí)際的強(qiáng)烈需求,國內(nèi)外都對(duì)數(shù)控編程技術(shù)進(jìn)行了廣泛的研究,并取得了豐碩成果。下面就對(duì)數(shù)控編程及其發(fā)展作一些介紹。

          1.1數(shù)控編程的基本概念

         數(shù)控編程是從零件圖紙到獲得數(shù)控加工程序的全過程。它的主要任務(wù)是計(jì)算加工走刀中的刀位點(diǎn)(cutterlocationpoint簡(jiǎn)稱CL點(diǎn))。刀位點(diǎn)一般取為刀具軸線與刀具表面的交點(diǎn),多軸加工中還要給出刀軸矢量。

          1.2數(shù)控編程技術(shù)的發(fā)展概況

          為了解決數(shù)控加工中的程序編制問題,50年代,MIT設(shè)計(jì)了一種專門用于機(jī)械零件數(shù)控加工程序編制的語言,稱為APT(AutomaticallyProgrammedTool)。其后,APT幾經(jīng)發(fā)展,形成了諸如APTII、APTIII、APT(算法改進(jìn),增加多坐標(biāo)曲面加工編程功能) APTAC(Advancedcontouring),APT/SS(SculpturedSurface)等先進(jìn)版。

          采用APT語言編制數(shù)控程序具有程序簡(jiǎn)煉,走刀控制靈活等優(yōu)點(diǎn),使數(shù)控加工編程從面向機(jī)床指令的“匯編語言”級(jí),上升到面向幾何元素.APT仍有許多不便之處:采用語言定義零件幾何形狀,難以描述復(fù)雜的幾何形狀,缺乏幾何直觀性;缺少對(duì)零件形狀、刀具運(yùn)動(dòng)軌跡的直觀圖形顯示和刀具軌跡的驗(yàn)證手段;難以和CAD數(shù)據(jù)庫和CAPP系統(tǒng)有效連接;不容易作到高度的自動(dòng)化,集成化。

          針對(duì)APT語言的缺點(diǎn),1978年,法國達(dá)索飛機(jī)公司開始開發(fā)集三維設(shè)計(jì)、分析、NC加工一體化的系統(tǒng),稱為為CATIA。隨后很快出現(xiàn)了象EUCLID,UGII,INTERGRAPH,Pro/Engineering,MasterCAM及NPU/GNCP等系統(tǒng),這些系統(tǒng)都有效的解決了幾何造型、零件幾何形狀的顯示,交互設(shè)計(jì)、修改及刀具軌跡生成,走刀過程的仿真顯示、驗(yàn)證等問題,推動(dòng)了CAD和CAM向一體化方向發(fā)展。

          到了80年代,在CAD/CAM一體化概念的基礎(chǔ)上,逐步形成了計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng)(CIMS)及并行工程(CE)的概念。目前,為了適應(yīng)CIMS及CE發(fā)展的需要,數(shù)控編程系統(tǒng)正向集成化和智能化方向發(fā)展。

          在集成化方面,以開發(fā)STEP(StandardfortheExchangeofProductModelData)標(biāo)準(zhǔn)的參數(shù)化特征造型系統(tǒng)為主,目前已進(jìn)行了大量卓有成效的工作,是國內(nèi)外開發(fā)的熱點(diǎn);在智能化方面,工作剛剛開始,還有待我們?nèi)ヅNA 開式?jīng)_壓滾針軸承 HN2020 FAG 止推軸承座 BND3234-H-C-T-AF-S TSPW25- INA液壓桿端軸承 GIHRK80-DO QJ244-N2-MPA-C3 FAG 止推軸承座BND3080-Z-T-BL-S KWE15-G3-V4 NUP312-E-TVP2 FAG 球面滾子軸承22214-E1 INA 滾針和保持架組件 K40X45X13 中國機(jī)械工程市場(chǎng)上海世邦機(jī)器超前發(fā)展模式帶動(dòng)礦山行業(yè)新走向機(jī)械工程城鎮(zhèn)中國投資推動(dòng)多點(diǎn)支持工程機(jī)械再迎發(fā)展良機(jī)東盟我市印尼廈門廈工全系列產(chǎn)品赴印尼參展劍指東盟市場(chǎng)瑞安市公司零部件瑞安中建零部件通過ISO/TS16949:2009體系認(rèn)證機(jī)床沈陽中國企業(yè)沈陽機(jī)床真相:一場(chǎng)深刻的變革已在內(nèi)部醞釀今年鋼材新產(chǎn)品目標(biāo)龍工首季產(chǎn)品銷量全面急增 漲價(jià)逾2%缸體柱塞磨損間隙汽車起重機(jī)用75泵的修復(fù)瀝青磨削工藝磨盤剪切機(jī)和磨機(jī)在改性瀝青成套設(shè)備中的應(yīng)用.

          2.人工智能的發(fā)展和應(yīng)用

          近年來,隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的迅猛發(fā)展和日益廣泛的應(yīng)用,自然地會(huì)提出人類智力活動(dòng)能不能由計(jì)算機(jī)來實(shí)現(xiàn)的問題。幾十年來,人們一向把計(jì)算機(jī)當(dāng)作是只能以極快地、熟練地、準(zhǔn)確地運(yùn)算數(shù)字的機(jī)器。

          但是在當(dāng)今世界要解決的問題并不完全是數(shù)值計(jì)算,像語言的理解和翻譯、圖形和聲音的識(shí)別、決策管理等都不屬于數(shù)值計(jì)算,特別像醫(yī)療診斷要有專門的特有的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)的醫(yī)師才能作出正確的診斷。這就要求計(jì)算機(jī)能從“數(shù)據(jù)處理”擴(kuò)展到還能“知識(shí)處理”的范疇。計(jì)算機(jī)能力范疇的轉(zhuǎn)化是導(dǎo)至“人工智能”快速發(fā)展的重要因素。

          2.1人工智能的定義

          著名的美國斯坦福大學(xué)人工智能研究中心尼爾遜教授對(duì)人工智能下了這樣一個(gè)定義:“人工智能是關(guān)于知識(shí)的學(xué)科――怎樣表示知識(shí)以及怎樣獲得知識(shí)并使用知識(shí)的科學(xué)。”而另一個(gè)美國麻省理工學(xué)院的溫斯頓教授認(rèn)為:“人工智能就是研究如何使計(jì)算機(jī)去做過去只有人才能做的智能工作。”

          這些說法反映了人工智能學(xué)科的基本思想和基本內(nèi)容。即人工智能是研究人類智能活動(dòng)的規(guī)律,構(gòu)造具有一定智能的人工系統(tǒng),研究如何讓計(jì)算機(jī)去完成以往需要人的智力才能勝任的工作,也就是研究如何應(yīng)用計(jì)算機(jī)的軟硬件來模擬人類某些智能行為的基本理論、方法和技術(shù)。

          人工智能(Artificial Intelligence,簡(jiǎn)稱AI)是計(jì)算機(jī)學(xué)科的一個(gè)分支,二十世紀(jì)七十年代以來被稱為世界三大尖端技術(shù)之一(空間技術(shù)、能源技術(shù)、人工智能)。也被認(rèn)為是二十一世紀(jì)(基因工程、納米科學(xué)、人工智能)三大尖端技術(shù)之一。這是因?yàn)榻陙硭@得了迅速的發(fā)展,在很多學(xué)科領(lǐng)域都獲得了廣泛應(yīng)用,并取得了豐碩的成果,人工智能已逐步成為一個(gè)獨(dú)立的分支,無論在理論和實(shí)踐上都已自成一個(gè)系統(tǒng)。

          人工智能是研究使計(jì)算機(jī)來模擬人的某些思維過程和智能行為(如學(xué)習(xí)、推理、思考、規(guī)劃等)的學(xué)科,主要包括計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)智能的原理、制造類似于人腦智能的計(jì)算機(jī),使計(jì)算機(jī)能實(shí)現(xiàn)更高層次的應(yīng)用。人工智能將涉及到計(jì)算機(jī)科學(xué)、心理學(xué)、哲學(xué)和語言學(xué)等學(xué)科。

          可以說幾乎是自然科學(xué)和社會(huì)科學(xué)的所有學(xué)科,其范圍已遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了計(jì)算機(jī)科學(xué)的范疇,人工智能與思維科學(xué)的關(guān)系是實(shí)踐和理論的關(guān)系,人工智能是處于思維科學(xué)的技術(shù)應(yīng)用層次,是它的一個(gè)應(yīng)用分支。從思維觀點(diǎn)看,人工智能不僅限于邏輯思維,要考慮形象思維、靈感思維才能促進(jìn)人工智能的突破性的發(fā)展,數(shù)學(xué)常被認(rèn)為是多種學(xué)科的基礎(chǔ)科學(xué),數(shù)學(xué)也進(jìn)入語言、思維領(lǐng)域,人工智能學(xué)科也必須借用數(shù)學(xué)工具,數(shù)學(xué)不僅在標(biāo)準(zhǔn)邏輯、模糊數(shù)學(xué)等范圍發(fā)揮作用,數(shù)學(xué)進(jìn)入人工智能學(xué)科,它們將互相促進(jìn)而更快地發(fā)展。從實(shí)用觀點(diǎn)來看,人工智能是一門知識(shí)工程學(xué):以知識(shí)為對(duì)象,研究知識(shí)的獲取、知識(shí)的表示方法和知識(shí)的使用。

          2.2計(jì)算機(jī)與智能

          通常我們用計(jì)算機(jī),不僅要告訴計(jì)算機(jī),要做什么,還必須詳細(xì)地、正確地告訴計(jì)算機(jī)怎么做。也就是說,人們要根據(jù)任務(wù)的要求,以適當(dāng)?shù)挠?jì)算機(jī)語言,編制針對(duì)該任務(wù)的應(yīng)用程序,才能應(yīng)用計(jì)算機(jī)完成此項(xiàng)任務(wù)。這樣實(shí)際上是在人完全控制計(jì)算機(jī)完成的,是談不上計(jì)算機(jī)有“智能”。

          大家都知道,世界國際象棋棋王卡斯帕羅夫與美國IBM公司的RS/6000(深藍(lán))計(jì)算機(jī)系統(tǒng)于1997年5月11日進(jìn)行了六局“人機(jī)大戰(zhàn)”,結(jié)果“深藍(lán)”以3.5比2.5的總比分獲勝。比賽結(jié)束了給人們留下了深刻的思考;下棋要獲勝要求選手要有很強(qiáng)的思維能力、記憶能力、豐富的下棋經(jīng)驗(yàn),還得及時(shí)作出反映,迅速進(jìn)行有效的處理,否則一著出錯(cuò)滿皆輸,這顯然是個(gè)“智能”問題。

          盡管開發(fā)“深藍(lán)”計(jì)算機(jī)的IBM專家也認(rèn)為它離智能計(jì)算機(jī)還相差甚遠(yuǎn),但它以高速的并行的計(jì)算能力(2r108步/秒棋的計(jì)算速度)。實(shí)現(xiàn)了人類智力的計(jì)算機(jī)上的部分模擬。從字面上看,“人工智能”就是用人工的方法在計(jì)算機(jī)上實(shí)現(xiàn)人的智能,或者說是人們使計(jì)算機(jī)具有類似于人的智能。

          2.3智能與知識(shí)

          在20世紀(jì)70年代以后,在許多國家都相繼開展了人工智能的研究,由于當(dāng)時(shí)對(duì)實(shí)現(xiàn)機(jī)器智能理解得過于容易和片面,認(rèn)為只要一些推理的定律加上強(qiáng)大的計(jì)算機(jī)就能有專家的水平和超人的能力。

          這樣,雖然也獲得一定成果,但問題也跟著出現(xiàn)了,例如機(jī)器翻譯當(dāng)時(shí)人們往往認(rèn)為只要用一部雙向詞典及詞法知識(shí),就能實(shí)現(xiàn)兩種語言文字的互譯,其實(shí)完全不是這么一回事,例如,把英語句子“Time flies like an arrow”(光陰似箭)翻譯成日語,然后再譯回英語,竟然成為“蒼蠅喜歡箭”;當(dāng)把英語“The spirit is willing but the flesh is weak”(心有余而力不足)譯成俄語后,再譯回來竟變成“The wine is good but the meat is spoiled”(酒是好的但肉已變質(zhì))。

          在其它方面也都遇到這樣或者那樣的困難。這時(shí),本來對(duì)人工智能抱懷疑態(tài)度的人提出指責(zé),甚至把人工智能說成是“騙局”、“庸人自擾”,有些國家還削減人工智能的研究經(jīng)費(fèi),一時(shí)人工智能的研究進(jìn)入了低潮。

          然而,人工智能研究的先驅(qū)者們沒有放棄,而是經(jīng)過認(rèn)真的反思、總結(jié)經(jīng)驗(yàn)和教訓(xùn),認(rèn)識(shí)到人的智能表現(xiàn)在人能學(xué)習(xí)知識(shí),有了知識(shí),能了解、運(yùn)用已有的知識(shí)。正向思維科學(xué)所說“智能的核心是思維,人的一切智慧或智能都來自大腦思維活動(dòng),人類的一切知識(shí)都是人們思維的產(chǎn)物!薄耙粋(gè)系統(tǒng)之所以有智能是因?yàn)樗哂锌蛇\(yùn)用的知識(shí)!

          要讓計(jì)算機(jī)“聰明”起來,首先要解決計(jì)算機(jī)如何學(xué)會(huì)一些必要知識(shí),以及如何運(yùn)用學(xué)到的知識(shí)問題。只是對(duì)一般事物的思維規(guī)律進(jìn)行探索是不可能解決較高層次問題的。人工智能研究的開展應(yīng)當(dāng)改變?yōu)橐灾R(shí)為中心來進(jìn)行。

          自從人工智能轉(zhuǎn)向以知識(shí)為中心進(jìn)行研究以來,以專家知識(shí)為基礎(chǔ)開發(fā)的專家系統(tǒng)在許多領(lǐng)域里獲得成功,例如:地礦勘探專家系統(tǒng)(PROSPECTOR)擁有15種礦藏知識(shí),能根據(jù)巖石標(biāo)本及地質(zhì)勘探數(shù)據(jù)對(duì)礦產(chǎn)資源進(jìn)行估計(jì)和預(yù)測(cè),能對(duì)礦床分布、儲(chǔ)藏量、品位、開采價(jià)值等進(jìn)行推斷,制定合理的開采方案,成功地找到了超億美元的鉬礦。

          又如專家系統(tǒng)(MYCIN)能識(shí)別51種病菌,正確使用23種抗菌素,可協(xié)助醫(yī)生診斷、治療細(xì)菌感染性血液病,為患者提供最佳處方,成功地處理了數(shù)百個(gè)病例。

          它還通過以下的測(cè)試:在互相隔離的情況下,用MYCIN系統(tǒng)和九位斯坦福大學(xué)醫(yī)學(xué)院醫(yī)生,分別對(duì)十名不清楚感染源的患者進(jìn)行診斷和處方,由八位專家進(jìn)行評(píng)判,結(jié)果是MYCIN和三位醫(yī)生所開出的處方對(duì)癥有效;而在是否對(duì)其它可能的病原體也有效而且用藥又不過量方面,MYCIN則勝過了九位醫(yī)生。顯示出較高的水平。

          專家系統(tǒng)的成功,充分表明知識(shí)是智能的基礎(chǔ),人工智能的研究必須以知識(shí)為中心來進(jìn)行。由于知識(shí)的表示、利用、獲取等的研究都取得較大的進(jìn)展。因而,人工智能的研究得以解決了許多理論和技術(shù)上問題。

          2.4人工智能研究的目標(biāo)

          1950年英國數(shù)學(xué)家圖靈(A.M.Turing,1912—1954)發(fā)表了”計(jì)算機(jī)與智能”的論文中提出著名的“圖靈測(cè)試”,形象地提出人工智能應(yīng)該達(dá)到的智能標(biāo)準(zhǔn);圖靈在這篇論文中認(rèn)為“不要問一個(gè)機(jī)器是否能思維,而是要看它能否通過以下的測(cè)試;讓人和機(jī)器分別位于兩個(gè)房間,他們只可通話,不能互相看見。

          通過對(duì)話,如果人的一方不能區(qū)分對(duì)方是人還是機(jī)器,那么就可以認(rèn)為那臺(tái)機(jī)器達(dá)到了人類智能的水平。圖靈為此特地設(shè)計(jì)了被稱為“圖靈夢(mèng)想”的對(duì)話。在這段對(duì)話中“詢問者”代表人,“智者”代表機(jī)器,并且假定他們都讀過狄更斯(C.Dickens)的著名小說《匹克威克外傳》,對(duì)話內(nèi)容如下:

          詢問者:在14行詩的首行是“你如同夏日”,你不覺得“春日”更好嗎?智者:它不合韻。

          詢問者:“冬日”如何?它可完全合韻的。

          智者:它確是合韻,但沒有人愿意被比作“冬日”。

          詢問者:你不是說過匹克威克先生讓你想起圣誕節(jié)嗎?

          智者:是的。

          詢問者:圣誕節(jié)是冬天的一個(gè)日子,我想匹克威克先生對(duì)這個(gè)比喻不會(huì)介意吧。智者:我認(rèn)為您不夠嚴(yán)謹(jǐn),“冬日”指的是一般冬天的日子,而不是某個(gè)特別的日子,如圣誕節(jié)。

          從上面的對(duì)話可以看出,能滿足這樣的要求,要求計(jì)算機(jī)不僅能模擬而且可以延伸、擴(kuò)展人的智能,達(dá)到甚至超過人類智能的水平,在目前是難以達(dá)到的,它是人工智能研究的根本目標(biāo)。

          人工智能研究的近期目標(biāo);是使現(xiàn)有的計(jì)算機(jī)不僅能做一般的數(shù)值計(jì)算及非數(shù)值信息的數(shù)據(jù)處理,而且能運(yùn)用知識(shí)處理問題,能模擬人類的部分智能行為。按照這一目標(biāo),根據(jù)現(xiàn)行的計(jì)算機(jī)的特點(diǎn)研究實(shí)現(xiàn)智能的有關(guān)理論、技術(shù)和方法,建立相應(yīng)的智能系統(tǒng)。例如目前研究開發(fā)的專家系統(tǒng),機(jī)器翻譯系統(tǒng)、模式識(shí)別系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)、機(jī)器人等。

          2.5人工智能的研究領(lǐng)域

          目前,人工智能的研究是與具體領(lǐng)域相結(jié)合進(jìn)行的;旧嫌腥缦骂I(lǐng)域;專家系統(tǒng),專家系統(tǒng)是依靠人類專家已有的知識(shí)建立起來的知識(shí)系統(tǒng),目前專家系統(tǒng)是人工智能研究中開展較早、最活躍、成效最多的領(lǐng)域,廣泛應(yīng)用于醫(yī)療診斷、地質(zhì)勘探、石油化工、軍事、文化教育等各方面。它是在特定的領(lǐng)域內(nèi)具有相應(yīng)的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)的程序系統(tǒng),它應(yīng)用人工智能技術(shù)、模擬人類專家解決問題時(shí)的思維過程,來求解領(lǐng)域內(nèi)的各種問題,達(dá)到或接近專家的水平。

          2.6機(jī)器學(xué)習(xí)

          要使計(jì)算機(jī)具有知識(shí)一般有兩種方法;一種是由知識(shí)工程師將有關(guān)的知識(shí)歸納、整理,并且表示為計(jì)算機(jī)可以接受、處理的方式輸入計(jì)算機(jī)。另一種是使計(jì)算機(jī)本身有獲得知識(shí)的能力,它可以學(xué)習(xí)人類已有的知識(shí),并且在實(shí)踐過程中不總結(jié)、完善,這種方式稱為機(jī)器學(xué)習(xí)。

          機(jī)器學(xué)習(xí)的研究,主要在以下三個(gè)方面進(jìn)行:一是研究人類學(xué)習(xí)的機(jī)理、人腦思維的過程;和機(jī)器學(xué)習(xí)的方法;以及建立針對(duì)具體任務(wù)的學(xué)習(xí)系統(tǒng)。

          機(jī)器學(xué)習(xí)的研究是在信息科學(xué)、腦科學(xué)、神經(jīng)心理學(xué)、邏輯學(xué)、模糊數(shù)學(xué)等多種學(xué)科基礎(chǔ)上的。依賴于這些學(xué)科而共同發(fā)展。目前已經(jīng)取得很大的進(jìn)展,但還沒有能完全解決問題。

          2.7模式識(shí)別

          模式識(shí)別是研究如何使機(jī)器具有感知能力,主要研究視覺模式和聽覺模式的識(shí)別。如識(shí)別物體、地形、圖象、字體(如簽字)等。在日常生活各方面以及軍事上都有廣大的用途。近年來迅速發(fā)展起來應(yīng)用模糊數(shù)學(xué)模式、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式的方法逐漸取代傳統(tǒng)的用統(tǒng)計(jì)模式和結(jié)構(gòu)模式的識(shí)別方法。特別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在模式識(shí)別中取得較大進(jìn)展。

          2.8理解自然語言

          計(jì)算機(jī)如能“聽懂”人的語言(如漢語、英語等),便可以直接用口語操作計(jì)算機(jī),這將給人們帶極大的便利。計(jì)算機(jī)理解自然語言的研究有以下三個(gè)目標(biāo):一是計(jì)算機(jī)能正確理解人類的自然語言輸入的信息,并能正確答復(fù)(或響應(yīng))輸入的信息。二是計(jì)算機(jī)對(duì)輸入的信息能產(chǎn)生相應(yīng)的摘要,而且復(fù)述輸入的內(nèi)容。三是計(jì)算機(jī)能把輸入的自然語言翻譯成要求的另一種語言,如將漢語譯成英語或?qū)⒂⒄Z譯成漢語等。目前,研究計(jì)算機(jī)進(jìn)行文字或語言的自動(dòng)翻譯,人們作了大量的嘗試,還沒有找到最佳的方法,有待于更進(jìn)一步深入探索。

          2.9機(jī)器人學(xué)

          機(jī)器人是一種能模擬人的行為的機(jī)械,對(duì)它的研究經(jīng)歷了三代的發(fā)展過程:第一代(程序控制)機(jī)器人:這種機(jī)器人一般是按以下二種方式“學(xué)會(huì)”工作的;一種是由設(shè)計(jì)師預(yù)先按工作流程編寫好程序存貯在機(jī)器人的內(nèi)部存儲(chǔ)器,在程序控制下工作。另一種是被稱為“示教—再現(xiàn)”方式,這種方式是在機(jī)器人第一次執(zhí)行任務(wù)之前,由技術(shù)人員引導(dǎo)機(jī)器人操作,機(jī)器人將整個(gè)操作過程一步一步地記錄下來,每一步操作都表示為指令。示教結(jié)束后,機(jī)器人按指令順序完成工作(即再現(xiàn))。如任務(wù)或環(huán)境有了改變,要重新進(jìn)行程序設(shè)計(jì)。這種機(jī)器人能盡心盡責(zé)的在機(jī)床、熔爐、焊機(jī)、生產(chǎn)線上工作。日前商品化、實(shí)用化的機(jī)器人大都屬于這一類。

          這種機(jī)器人最大的缺點(diǎn)是它只能刻板地按程序完成工作,環(huán)境稍有變化(如加工物品略有傾斜)就會(huì)出問題,甚至發(fā)生危險(xiǎn),這是由于它沒有感覺功能,在日本曾發(fā)生過機(jī)器人把現(xiàn)場(chǎng)的一個(gè)工人抓起來塞到刀具下面的情況。

          第二代(自適應(yīng))機(jī)器人:這種機(jī)器人配備有相應(yīng)的感覺傳感器(如視覺、聽覺、觸覺傳感器等),能取得作業(yè)環(huán)境、操作對(duì)象等簡(jiǎn)單的信息,并由機(jī)器人體內(nèi)的計(jì)算機(jī)進(jìn)行分析、處理,控制機(jī)器人的動(dòng)作。雖然第二代機(jī)器人具有一些初級(jí)的智能,但還需要技術(shù)人員協(xié)調(diào)工作。目前已經(jīng)有了一些商品化的產(chǎn)品。

          第三代(智能)機(jī)器人:智能機(jī)器人具有類似于人的智能,它裝備了高靈敏度的傳感器,因而具有超過一般人的視覺、聽覺、嗅覺、觸覺的能力,能對(duì)感知的信息進(jìn)行分析,控制自己的行為,處理環(huán)境發(fā)生的變化,完成交給的各種復(fù)雜、困難的任務(wù)。而且有自我學(xué)習(xí)、歸納、總結(jié)、提高已掌握知識(shí)的能力。目前研制的智能機(jī)器人大都只具有部分的智能,和真正的意義上的智能機(jī)器人,還差得很遠(yuǎn)。

          2.10智能決策支持系統(tǒng)

          決策支持系統(tǒng)是屬于管理科學(xué)的范疇,它與“知識(shí)—智能”有著極其密切的關(guān)系。在80年代以來專家系統(tǒng)在許多方面取得成功,將人工智能中特別是智能和知識(shí)處理技術(shù)應(yīng)用于決策支持系統(tǒng),擴(kuò)大了決策支持系統(tǒng)的應(yīng)用范圍,提高了系統(tǒng)解決問題的能力,這就成為智能決策支持系統(tǒng)。

          2.11人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

          人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是在研究人腦的奧秘中得到啟發(fā),試圖用大量的處理單元(人工神經(jīng)元、處理元件、電子元件等)模仿人腦神經(jīng)系統(tǒng)工程結(jié)構(gòu)和工作機(jī)理。在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,信息的處理是由神經(jīng)元之間的相互作用來實(shí)現(xiàn)的,知識(shí)與信息的存儲(chǔ)表現(xiàn)為網(wǎng)絡(luò)元件互連間分布式的物理聯(lián)系,網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)和識(shí)別取決于和神經(jīng)元連接權(quán)值的動(dòng)態(tài)演化過程。

          多年來,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究取得了較大的進(jìn)展,成為具有一種獨(dú)特風(fēng)格的信息處理學(xué)科。當(dāng)然目前的研究還只是一些簡(jiǎn)單的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。要建立起一套完整的理論和技術(shù)系統(tǒng),需要作出更多努力和探討。然而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為人工智能中極其重要的一個(gè)研究領(lǐng)域。

          3.全文總結(jié)

          人類經(jīng)過五千的發(fā)展進(jìn)入了基于知識(shí)的“知識(shí)經(jīng)濟(jì)”。人類社會(huì)空前地高速發(fā)展。知識(shí)是智能的基礎(chǔ),知識(shí)只有轉(zhuǎn)化為智能才能發(fā)揮作用,知識(shí)無限的積累,智能也就將在人類社會(huì)起越來越大的作用,更有人提出:知識(shí)經(jīng)濟(jì)的進(jìn)一步發(fā)展將是“智能經(jīng)濟(jì)”。

          “智能經(jīng)濟(jì)”是基于“廣義智能”的經(jīng)濟(jì),“廣義智能”包含:人的智能、人工智能以及人和智能機(jī)器相結(jié)合的“集成智能”。可以想象基于廣義智能的“智能經(jīng)濟(jì)”將比基于知識(shí)的“知識(shí)經(jīng)濟(jì)”將具有更高的智能水平,更高更快發(fā)展速度。

          數(shù)控技術(shù)畢業(yè)論文 篇2

          1.數(shù)控編程與其展開

          數(shù)控編程是現(xiàn)在CAD/CAPP/CAM體系中最能明顯發(fā)揮效益的環(huán)節(jié)之一,其在完結(jié)規(guī)劃加工自動(dòng)化、進(jìn)步加工精度和加工質(zhì)量、縮短產(chǎn)品研發(fā)周期等方面發(fā)揮著重要作用。在比如航空工業(yè)、轎車工業(yè)等范疇有著很多的運(yùn)用。因?yàn)槌霎a(chǎn)實(shí)際的強(qiáng)烈需求,國內(nèi)外都對(duì)數(shù)控編程技能進(jìn)行了廣泛的研討,并獲得了豐盛效果。下面就對(duì)數(shù)控編程及其展開作一些介紹。

          1.1數(shù)控編程的根本概念 

        數(shù)控編程是從零件圖紙到獲得數(shù)控加工程序的全進(jìn)程。它的首要使命是核算加工走刀中的刀位點(diǎn)(cutterlocationpoint簡(jiǎn)稱CL點(diǎn))。刀位點(diǎn)一般取為刀具軸線與刀具外表的交點(diǎn),多軸加工中還要給出刀軸矢量。

          1.2數(shù)控編程技能的展開概況

          為了處理數(shù)控加工中的程序編制問題,50年代,MIT規(guī)劃了一種專門用于機(jī)械零件數(shù)控加工程序編制的言語,稱為APT(AutomaticallyProgrammedTool)。其后,APT幾經(jīng)展開,形成了比如APTII、APTIII、APT(算法改善,增加多坐標(biāo)曲面加工編程功用) APTAC(Advancedcontouring),APT/SS(SculpturedSurface)等先進(jìn)版。

          采用APT言語編制數(shù)控程序具有程序簡(jiǎn)煉,走刀操控靈活等長處,使數(shù)控加工編程從面向機(jī)床指令的“匯編言語”級(jí),上升到面向幾許元素.APT仍有許多不方便之處:采用言語界說零件幾許形狀,難以描述雜亂的幾許形狀,短少幾許直觀性;短少對(duì)零件形狀、刀具運(yùn)動(dòng)軌道的直觀圖形顯現(xiàn)和刀具軌道的驗(yàn)證手法;難以和CAD數(shù)據(jù)庫和CAPP體系有用銜接;不簡(jiǎn)略作到高度的自動(dòng)化,集成化。

          針對(duì)APT言語的缺點(diǎn),1978年,法國達(dá)索飛機(jī)公司開端開發(fā)集三維規(guī)劃、剖析、NC加工一體化的體系,稱為為CATIA。隨后很快呈現(xiàn)了象EUCLID,UGII,INTERGRAPH,Pro/Engineering,MasterCAM及NPU/GNCP等體系,這些體系都有用的處理了幾許造型、零件幾許形狀的顯現(xiàn),交互規(guī)劃、修正及刀具軌道生成,走刀進(jìn)程的仿真顯現(xiàn)、驗(yàn)證等問題,推動(dòng)了CAD和CAM向一體化方向展開。

          到了80年代,在CAD/CAM一體化概念的根底上,逐步形成了核算機(jī)集成制作體系(CIMS)及并行工程(CE)的概念。現(xiàn)在,為了習(xí)慣CIMS及CE展開的需要,數(shù)控編程體系正向集成化和智能化方向展開。

          在集成化方面,以開發(fā)STEP(StandardfortheExchangeofProductModelData)規(guī)范的參數(shù)化特征造型體系為主,現(xiàn)在已進(jìn)行了很多行之有用的作業(yè),是國內(nèi)外開發(fā)的熱門;在智能化方面,作業(yè)剛剛開端,還有待咱們?nèi)ケM力INA開式?jīng)_壓滾針軸承HN2020 FAG止推軸承座BND3234-H-C-T-AF-STSPW25-INA液壓桿端軸承GIHRK80-DO QJ244-N2-MPA-C3 FAG止推軸承座BND3080-Z-T-BL-S KWE15-G3-V4 NUP312-E-TVP2 FAG 球面滾子軸承22214-E1 INA 滾針和保持架組件K40X45X13我國機(jī)械工程商場(chǎng)上海世邦機(jī)器超前展開形式帶動(dòng)礦山行業(yè)新走向機(jī)械工程鄉(xiāng)鎮(zhèn)我國投資推動(dòng)多點(diǎn)支撐工程機(jī)械再迎展開良機(jī)東盟我市印尼廈門廈工全系列產(chǎn)品赴印尼參展劍指東盟商場(chǎng)瑞安市公司零部件瑞安中建零部件通過ISO/TS16949:2009體系認(rèn)證機(jī)床沈陽我國企業(yè)沈陽機(jī)床本相:一場(chǎng)深入的革新已在內(nèi)部醞釀今年鋼材新產(chǎn)品方針龍工首季產(chǎn)品銷量全面急增漲價(jià)逾2%缸體柱塞磨損間隙轎車起重機(jī)用75泵的修正瀝青磨削工藝磨盤剪切機(jī)和磨機(jī)在改性瀝青成套設(shè)備中的運(yùn)用.

          2.人工智能的展開和運(yùn)用

          近年來,跟著核算機(jī)技能的迅猛展開和日益廣泛的運(yùn)用,自然地會(huì)提出人類智力活動(dòng)能不能由核算機(jī)來完結(jié)的問題。幾十年來,人們一貫把核算機(jī)當(dāng)作是只能以極快地、熟練地、精確地運(yùn)算數(shù)字的機(jī)器。

          但是在當(dāng)今國際要處理的問題并不徹底是數(shù)值核算,像言語的了解和翻譯、圖形和聲音的辨認(rèn)、決議計(jì)劃管理等都不屬于數(shù)值核算,特別像醫(yī)療確診要有專門的特有的閱歷和常識(shí)的醫(yī)師才能作出正確的確診。這就要求核算機(jī)能從“數(shù)據(jù)處理”擴(kuò)展到還能“常識(shí)處理”的范疇。核算機(jī)才能范疇的轉(zhuǎn)化是導(dǎo)至“人工智能”快速展開的重要因素。

          2.1人工智能的界說

          聞名的美國斯坦福大學(xué)人工智能研討中心尼爾遜教授對(duì)人工智能下了這樣一個(gè)界說:“人工智能是關(guān)于常識(shí)的學(xué)科――怎樣表明常識(shí)以及怎樣獲得常識(shí)并運(yùn)用常識(shí)的科學(xué)!倍硪粋(gè)美國麻省理工學(xué)院的溫斯頓教授以為:“人工智能就是研討怎么使核算機(jī)去做曩昔只有人才能做的智能作業(yè)!

          這些說法反映了人工智能學(xué)科的根本思想和根本內(nèi)容。即人工智能是研討人類智能活動(dòng)的規(guī)則,構(gòu)造具有必定智能的人工體系,研討怎么讓核算機(jī)去完結(jié)以往需要人的智力才能擔(dān)任的作業(yè),也就是研討怎么運(yùn)用核算機(jī)的軟硬件來仿照人類某些智能行為的根本理論、辦法和技能。

          人工智能(Artificial Intelligence,簡(jiǎn)稱AI)是核算機(jī)學(xué)科的一個(gè)分支,二十世紀(jì)七十年代以來被稱為國際三大尖端技能之一(空間技能、能源技能、人工智能)。也被以為是二十一世紀(jì)(基因工程、納米科學(xué)、人工智能)三大尖端技能之一。這是因?yàn)榻陙硭@得了敏捷的展開,在很多學(xué)科范疇都獲得了廣泛運(yùn)用,并獲得了豐盛的效果,人工智能已逐步成為一個(gè)獨(dú)立的分支,無論在理論和實(shí)踐上都已自成一個(gè)體系。

          人工智能是研討使核算機(jī)來仿照人的某些思想進(jìn)程和智能行為(如學(xué)習(xí)、推理、思考、規(guī)劃等)的學(xué)科,首要包括核算機(jī)完結(jié)智能的原理、制作類似于人腦智能的核算機(jī),使核算機(jī)能完結(jié)更高層次的運(yùn)用。人工智能將涉及到核算機(jī)科學(xué)、心理學(xué)、哲學(xué)和言語學(xué)等學(xué)科。

          能夠說幾乎是自然科學(xué)和社會(huì)科學(xué)的所有學(xué)科,其規(guī)模已遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了核算機(jī)科學(xué)的范疇,人工智能與思想科學(xué)的聯(lián)絡(luò)是實(shí)踐和理論的聯(lián)絡(luò),人工智能是處于思想科學(xué)的技能運(yùn)用層次,是它的一個(gè)運(yùn)用分支。從思想觀念看,人工智能不只限于邏輯思想,要考慮形象思想、創(chuàng)意思想才能促進(jìn)人工智能的突破性的展開,數(shù)學(xué)常被以為是多種學(xué)科的根底科學(xué),數(shù)學(xué)也進(jìn)入言語、思想范疇,人工智能學(xué)科也有必要借用數(shù)學(xué)東西,數(shù)學(xué)不只在規(guī)范邏輯、模糊數(shù)學(xué)等規(guī)模發(fā)揮作用,數(shù)學(xué)進(jìn)入人工智能學(xué)科,它們將相互促進(jìn)而更快地展開。從實(shí)用觀念來看,人工智能是一門常識(shí)工程學(xué):以常識(shí)為方針,研討常識(shí)的獲取、常識(shí)的表明辦法和常識(shí)的運(yùn)用。

          2.2核算機(jī)與智能

          一般咱們用核算機(jī),不只需告訴核算機(jī),要做什么,還有必要詳細(xì)地、正確地告訴核算機(jī)怎么做。也就是說,人們要根據(jù)使命的要求,以適當(dāng)?shù)暮怂銠C(jī)言語,編制針對(duì)該使命的運(yùn)用程序,才能運(yùn)用核算機(jī)完結(jié)此項(xiàng)使命。這樣實(shí)際上是在人徹底操控核算機(jī)完結(jié)的,是談不上核算機(jī)有“智能”。

          我們都知道,國際國際象棋棋王卡斯帕羅夫與美國IBM公司的RS/6000(深藍(lán))核算機(jī)體系于1997年5月11日進(jìn)行了六局“人機(jī)大戰(zhàn)”,結(jié)果“深藍(lán)”以3.5比2.5的總比分取勝。競(jìng)賽完畢了給人們留下了深入的思考;下棋要取勝要求選手要有很強(qiáng)的思想才能、記憶才能、豐富的下棋閱歷,還得及時(shí)作出反映,敏捷進(jìn)行有用的處理,否則一著出錯(cuò)滿皆輸,這顯然是個(gè)“智能”問題。

          盡管開發(fā)“深藍(lán)”核算機(jī)的IBM專家也以為它離智能核算機(jī)還相差甚遠(yuǎn),但它以高速的并行的核算才能(2r108步/秒棋的核算速度)。完結(jié)了人類智力的核算機(jī)上的部分仿照。從字面上看,“人工智能”就是用人工的辦法在核算機(jī)上完結(jié)人的智能,或許說是人們使核算機(jī)具有類似于人的智能。

          2.3智能與常識(shí)

          在20世紀(jì)70年代今后,在許多國家都相繼展開了人工智能的研討,因?yàn)槠鋾r(shí)對(duì)完結(jié)機(jī)器智能了解得過于簡(jiǎn)略和片面,以為只需一些推理的規(guī)律加上強(qiáng)大的核算機(jī)就能有專家的`水平緩超人的才能。

          這樣,盡管也獲得必定效果,但問題也跟著呈現(xiàn)了,例如機(jī)器翻譯其時(shí)人們往往以為只需用一部雙向詞典及詞法常識(shí),就能完結(jié)兩種言語文字的互譯,其實(shí)徹底不是這么一回事,例如,把英語句子“Time flies like an arrow”(日月如梭)翻譯成日語,然后再譯回英語,居然成為“蒼蠅喜愛箭”;當(dāng)把英語“The spirit is willing but the flesh is weak”(心有余而力不足)譯成俄語后,再譯回來竟變成“The wine is good but the meat is spoiled”(酒是好的但肉已蛻變)。

          在其它方面也都遇到這樣或許那樣的困難。這時(shí),本來對(duì)人工智能抱懷疑態(tài)度的人提出責(zé)備,甚至把人工智能說成是“騙局”、“庸人自擾”,有些國家還削減人工智能的研討經(jīng)費(fèi),一時(shí)人工智能的研討進(jìn)入了低落。

          然而,人工智能研討的先驅(qū)者們沒有放棄,而是通過認(rèn)真的反思、總結(jié)閱歷和經(jīng)驗(yàn),認(rèn)識(shí)到人的智能表現(xiàn)在人能學(xué)習(xí)常識(shí),有了常識(shí),能了解、運(yùn)用已有的常識(shí)。正向思想科學(xué)所說“智能的核心是思想,人的全部智慧或智能都來自大腦思想活動(dòng),人類的全部常識(shí)都是人們思想的產(chǎn)物。”“一個(gè)體系之所以有智能是因?yàn)樗哂锌蛇\(yùn)用的常識(shí)!

          要讓核算機(jī)“聰明”起來,首先要處理核算機(jī)怎么學(xué)會(huì)一些必要常識(shí),以及怎么運(yùn)用學(xué)到的常識(shí)問題。僅僅對(duì)一般事物的思想規(guī)則進(jìn)行探索是不可能處理較高層次問題的。人工智能研討的展開應(yīng)當(dāng)改動(dòng)為以常識(shí)為中心來進(jìn)行。

          自從人工智能轉(zhuǎn)向以常識(shí)為中心進(jìn)行研討以來,以專家常識(shí)為根底開發(fā)的專家體系在許多范疇里獲得成功,例如:地礦勘探專家體系(PROSPECTOR)擁有15種礦產(chǎn)常識(shí),能根據(jù)巖石標(biāo)本及地質(zhì)勘探數(shù)據(jù)對(duì)礦產(chǎn)資源進(jìn)行估量和猜測(cè),能對(duì)礦床分布、儲(chǔ)藏量、品位、挖掘價(jià)值等進(jìn)行揣度,擬定合理的挖掘計(jì)劃,成功地找到了超億美元的鉬礦。

          又如專家體系(MYCIN)能辨認(rèn)51種病菌,正確運(yùn)用23種抗菌素,可幫忙醫(yī)師確診、治療細(xì)菌感染性血液病,為患者供給最佳處方,成功地處理了數(shù)百個(gè)病例。

          它還通過以下的測(cè)驗(yàn):在相互阻隔的情況下,用MYCIN體系和九位斯坦福大學(xué)醫(yī)學(xué)院醫(yī)師,分別對(duì)十名不清楚感染源的患者進(jìn)行確診和處方,由八位專家進(jìn)行評(píng)判,結(jié)果是MYCIN和三位醫(yī)師所開出的處方對(duì)癥有用;而在是否對(duì)其它可能的病原體也有用并且用藥又不過量方面,MYCIN則勝過了九位醫(yī)師。顯現(xiàn)出較高的水平。

          專家體系的成功,充分表明常識(shí)是智能的根底,人工智能的研討有必要以常識(shí)為中心來進(jìn)行。因?yàn)槌WR(shí)的表明、使用、獲取等的研討都獲得較大的開展。因此,人工智能的研討得以處理了許多理論和技能上問題。

          2.4人工智能研討的方針

          1950年英國數(shù)學(xué)家圖靈(A.M.Turing,1912—1954)發(fā)表了”核算機(jī)與智能”的論文中提出聞名的“圖靈測(cè)驗(yàn)”,形象地提出人工智能應(yīng)該到達(dá)的智能規(guī)范;圖靈在這篇論文中以為“不要問一個(gè)機(jī)器是否能思想,而是要看它能否通過以下的測(cè)驗(yàn);讓人和機(jī)器分別位于兩個(gè)房間,他們只可通話,不能相互看見。

          通過對(duì)話,假如人的一方不能區(qū)別對(duì)方是人仍是機(jī)器,那么就能夠以為那臺(tái)機(jī)器到達(dá)了人類智能的水平。圖靈為此特地規(guī)劃了被稱為“圖靈夢(mèng)想”的對(duì)話。在這段對(duì)話中“詢問者”代表人,“智者”代表機(jī)器,并且假定他們都讀過狄更斯(C.Dickens)的聞名小說《匹克威克別傳》,對(duì)話內(nèi)容如下:

          詢問者:在14行詩的首行是“你好像夏日”,你不覺得“春日”更好嗎?智者:它不合韻。

          詢問者:“冬日”怎么?它可徹底合韻的。

          智者:它確是合韻,但沒有人情愿被比作“冬日”。

          詢問者:你不是說過匹克威克先生讓你想起圣誕節(jié)嗎?

          智者:是的。

          詢問者:圣誕節(jié)是冬季的一個(gè)日子,我想匹克威克先生對(duì)這個(gè)比方不會(huì)介懷吧。智者:我以為您不夠嚴(yán)謹(jǐn),“冬日”指的是一般冬季的日子,而不是某個(gè)特別的日子,如圣誕節(jié)。

          從上面的對(duì)話能夠看出,能滿足這樣的要求,要求核算機(jī)不只能仿照并且能夠延伸、擴(kuò)展人的智能,到達(dá)甚至超越人類智能的水平,在現(xiàn)在是難以到達(dá)的,它是人工智能研討的根本方針。

          人工智能研討的近期方針;是使現(xiàn)有的核算機(jī)不只能做一般的數(shù)值核算及非數(shù)值信息的數(shù)據(jù)處理,并且能運(yùn)用常識(shí)處理問題,能仿照人類的部分智能行為。依照這一方針,根據(jù)現(xiàn)行的核算機(jī)的特色研討完結(jié)智能的有關(guān)理論、技能和辦法,樹立相應(yīng)的智能體系。例如現(xiàn)在研討開發(fā)的專家體系,機(jī)器翻譯體系、形式辨認(rèn)體系、機(jī)器學(xué)習(xí)體系、機(jī)器人等。

          2.5人工智能的研討范疇

          現(xiàn)在,人工智能的研討是與具體范疇相結(jié)合進(jìn)行的。根本上有如下范疇;專家體系,專家體系是依托人類專家已有的常識(shí)樹立起來的常識(shí)體系,現(xiàn)在專家體系是人工智能研討中展開較早、最活潑、成效最多的范疇,廣泛運(yùn)用于醫(yī)療確診、地質(zhì)勘探、石油化工、軍事、文化教育等各方面。它是在特定的范疇內(nèi)具有相應(yīng)的常識(shí)和閱歷的程序體系,它運(yùn)用人工智能技能、仿照人類專家處理問題時(shí)的思想進(jìn)程,來求解范疇內(nèi)的各種問題,到達(dá)或接近專家的水平。

          2.6機(jī)器學(xué)習(xí)

          要使核算機(jī)具有常識(shí)一般有兩種辦法;一種是由常識(shí)工程師將有關(guān)的常識(shí)概括、收拾,并且表明為核算機(jī)能夠承受、處理的辦法輸入核算機(jī)。另一種是使核算機(jī)自身有獲得常識(shí)的才能,它能夠?qū)W習(xí)人類已有的常識(shí),并且在實(shí)踐進(jìn)程中不總結(jié)、完善,這種辦法稱為機(jī)器學(xué)習(xí)。

          機(jī)器學(xué)習(xí)的研討,首要在以下三個(gè)方面進(jìn)行:一是研討人類學(xué)習(xí)的機(jī)理、人腦思想的進(jìn)程;和機(jī)器學(xué)習(xí)的辦法;以及樹立針對(duì)具體使命的學(xué)習(xí)體系。

          機(jī)器學(xué)習(xí)的研討是在信息科學(xué)、腦科學(xué)、神經(jīng)心理學(xué)、邏輯學(xué)、模糊數(shù)學(xué)等多種學(xué)科根底上的。依賴于這些學(xué)科而共同展開,F(xiàn)在已經(jīng)獲得很大的開展,但還沒有能徹底處理問題。

          2.7形式辨認(rèn)

          形式辨認(rèn)是研討怎么使機(jī)器具有感知才能,首要研討視覺形式和聽覺形式的辨認(rèn)。如辨認(rèn)物體、地勢(shì)、圖象、字體(如簽字)等。在日常日子各方面以及軍事上都有廣闊的用途。近年來敏捷展開起來運(yùn)用模糊數(shù)學(xué)形式、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)形式的辦法逐漸替代傳統(tǒng)的用核算形式和結(jié)構(gòu)形式的辨認(rèn)辦法。特別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辦法在形式辨認(rèn)中獲得較大開展。

          2.8了解自然言語

          核算機(jī)如能“聽懂”人的言語(如漢語、英語等),便能夠直接用白話操作核算機(jī),這將給人們帶極大的便利。核算機(jī)了解自然言語的研討有以下三個(gè)方針:一是核算機(jī)能正確了解人類的自然言語輸入的信息,并能正確答復(fù)(或響應(yīng))輸入的信息。二是核算機(jī)對(duì)輸入的信息能產(chǎn)生相應(yīng)的摘要,并且復(fù)述輸入的內(nèi)容。三是核算機(jī)能把輸入的自然言語翻譯成要求的另一種言語,如將漢語譯成英語或?qū)⒂⒄Z譯成漢語等。現(xiàn)在,研討核算機(jī)進(jìn)行文字或言語的自動(dòng)翻譯,人們作了很多的嘗試,還沒有找到最佳的辦法,有待于更進(jìn)一步深入探索。

          2.9機(jī)器人學(xué)

          機(jī)器人是一種能仿照人的行為的機(jī)械,對(duì)它的研討閱歷了三代的展開進(jìn)程:第一代(程序操控)機(jī)器人:這種機(jī)器人一般是按以下二種辦法“學(xué)會(huì)”作業(yè)的;一種是由規(guī)劃師預(yù)先按作業(yè)流程編寫好程序存貯在機(jī)器人的內(nèi)部存儲(chǔ)器,在程序操控下作業(yè)。另一種是被稱為“示教—再現(xiàn)”辦法,這種辦法是在機(jī)器人第一次執(zhí)行使命之前,由技能人員引導(dǎo)機(jī)器人操作,機(jī)器人將整個(gè)操作進(jìn)程一步一步地記錄下來,每一步操作都表明為指令。示教完畢后,機(jī)器人按指令順序完結(jié)作業(yè)(即再現(xiàn))。如使命或環(huán)境有了改動(dòng),要重新進(jìn)行程序規(guī)劃。這種機(jī)器人能盡心盡責(zé)的在機(jī)床、熔爐、焊機(jī)、出產(chǎn)線上作業(yè)。日前商品化、實(shí)用化的機(jī)器人大都屬于這一類。

          這種機(jī)器人最大的缺點(diǎn)是它只能刻板地按程序完結(jié)作業(yè),環(huán)境稍有改變(如加工物品略有傾斜)就會(huì)出問題,甚至發(fā)生風(fēng)險(xiǎn),這是因?yàn)樗鼪]有感覺功用,在日本曾發(fā)生過機(jī)器人把現(xiàn)場(chǎng)的一個(gè)工人抓起來塞到刀具下面的情況。

          第二代(自習(xí)慣)機(jī)器人:這種機(jī)器人配備有相應(yīng)的感覺傳感器(如視覺、聽覺、觸覺傳感器等),能獲得作業(yè)環(huán)境、操作方針等簡(jiǎn)略的信息,并由機(jī)器人體內(nèi)的核算機(jī)進(jìn)行剖析、處理,操控機(jī)器人的動(dòng)作。盡管第二代機(jī)器人具有一些初級(jí)的智能,但還需要技能人員協(xié)調(diào)作業(yè)。現(xiàn)在已經(jīng)有了一些商品化的產(chǎn)品。

          第三代(智能)機(jī)器人:智能機(jī)器人具有類似于人的智能,它裝備了高靈敏度的傳感器,因此具有超越一般人的視覺、聽覺、嗅覺、觸覺的才能,能對(duì)感知的信息進(jìn)行剖析,操控自己的行為,處理環(huán)境發(fā)生的改變,完結(jié)交給的各種雜亂、困難的使命。并且有自我學(xué)習(xí)、概括、總結(jié)、進(jìn)步已把握常識(shí)的才能。現(xiàn)在研發(fā)的智能機(jī)器人大都只具有部分的智能,和真正的意義上的智能機(jī)器人,還差得很遠(yuǎn)。

          2.10智能決議計(jì)劃支撐體系

          決議計(jì)劃支撐體系是屬于管理科學(xué)的范疇,它與“常識(shí)—智能”有著極其親近的聯(lián)絡(luò)。在80年代以來專家體系在許多方面獲得成功,將人工智能中特別是智能和常識(shí)處理技能運(yùn)用于決議計(jì)劃支撐體系,擴(kuò)展了決議計(jì)劃支撐體系的運(yùn)用規(guī)模,進(jìn)步了體系處理問題的才能,這就成為智能決議計(jì)劃支撐體系。

          2.11人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

          人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是在研討人腦的奧妙中得到啟發(fā),試圖用很多的處理單元(人工神經(jīng)元、處理元件、電子元件等)仿照人腦神經(jīng)體系工程結(jié)構(gòu)和作業(yè)機(jī)理。在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,信息的處理是由神經(jīng)元之間的相互作用來完結(jié)的,常識(shí)與信息的存儲(chǔ)表現(xiàn)為網(wǎng)絡(luò)元件互連間分布式的物理聯(lián)絡(luò),網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)和辨認(rèn)取決于和神經(jīng)元銜接權(quán)值的動(dòng)態(tài)演化進(jìn)程。

          多年來,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研討獲得了較大的開展,成為具有一種共同風(fēng)格的信息處理學(xué)科。當(dāng)然現(xiàn)在的研討還僅僅一些簡(jiǎn)略的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。要樹立起一套完好的理論和技能體系,需要作出更多盡力和討論。然而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為人工智能中極其重要的一個(gè)研討范疇。

          3.全文總結(jié)

          人類通過五千的展開進(jìn)入了根據(jù)常識(shí)的“常識(shí)經(jīng)濟(jì)”。人類社會(huì)空前地高速展開。常識(shí)是智能的根底,常識(shí)只有轉(zhuǎn)化為智能才能發(fā)揮作用,常識(shí)無限的堆集,智能也就將在人類社會(huì)起越來越大的作用,更有人提出:常識(shí)經(jīng)濟(jì)的進(jìn)一步展開將是“智能經(jīng)濟(jì)”。

          “智能經(jīng)濟(jì)”是根據(jù)“廣義智能”的經(jīng)濟(jì),“廣義智能”包括:人的智能、人工智能以及人和智能機(jī)器相結(jié)合的“集成智能”。能夠想象根據(jù)廣義智能的“智能經(jīng)濟(jì)”將比根據(jù)常識(shí)的“常識(shí)經(jīng)濟(jì)”將具有更高的智能水平,更高更快展開速度。

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