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摘要：机械电子工程在人们的日常生活中占据十分重要的地位，且随着科学技术的快速发展，机械电子工程开始面向智能化趋势发展，为机械电子工程带来了更多新变化。本文分析了机械电子工程与人工智能的特点，指出了机械电子工程与人工智能之间的关系，并阐述了人工智能技术在机械电子工程中的具体应用。
关键词：机械电子工程；人工智能；关系
1.机械电子工程与人工智能的特点
1.1机械电子工程特点
一方面是综合性，机械电子工程期间会使用机械技术、电子技术以及计算机技术，属于多门学科相结合的复杂工程，因此机械电子工程属于综合技术学科。另一方面是多层次性，机械电子工程主要融合了工业产品与生产过程等因素，各学科相互联系，强调多控制、多参数的层次性与系统性。
1.2人工智能特点
由本质上看来，人工智能主要模拟了人类思维，属于利用数据处理、知识处理以及数据符号等因素建立的系统。当前人工智能技术已经表现出了信息运算、整合以及控制的作用，可以促进社会各领域的快速发展。
1.3人工智能发展史
1.3.1萌芽阶段
17世纪开始，人工智能开始出现，且法国科学家研究了世界上第一部计算器，可以实现加法的机械运算，由此各国科学家开始研究此项技术，使这台计算器的功能得到全面完善，直至发明第一台计算机。此阶段的人工智能发展较为缓慢，依然处于积累实践经验的过程中，为此后的深入发展提供了更多依据。
1.3.2第一个发展阶段
1956年，在“侃谈会”上，美国人首次提出了人工智能术语。此阶段的人工智能主要集中于证明与翻译方面，其主要的研究任务为人工智能的博弈。
1.3.3挫折阶段
在实际研究过程中，随着人工智能工作的深入研究，人们逐渐发现人工智能在模仿人类思维方面存在很多问题，针对人工智能的研究依然停留于简单映射方面，逻辑思维方面的发展研究较少。此阶段的人工智能得到了一定创新，在理解自然语言、计算机视觉以及专家系统方面取得了重要成绩。[1]
1.3.4第二个发展阶段
此阶段的人工智能研究得到了初步发展，且在1977年第五届国际人工智能联合会议之后，人工智能研究开始进入知识基础的发展阶段，且很多知识工程都面向人工智能领域渗透，对人工智能的实际运行起到了重要的推动作用。
1.3.5平稳发展阶段
随着互联网技术的快速发展，尤其在国际方面的不断普及，使得人工智能的发展方向发生了一定改变，逐步由单个主体过渡至分布式主体方向。在人工智能工程的应用过程中，人工智能发展受网络普及的影响较深，可以说，网络的飞速发展加快了信息社会的快速进步，为信息技术带来了革命式的改变。在人类进入信息社会之后，人工智能技术在有效处理信息方面具备十分重要的作用，且在模型建立以及故障诊断控制方面，机械电子工程均需要得到人工智能技术的大力支持。
2.机械电子工程与人工智能的关系
机械电子系统运行期间并不稳定，这也增大了机械电子系统在输入与输出关系处理方面的难度。且建立规则标准库、推导数学方程方法以及生成知识系统的传统方法虽然在数学解析方面具备一定的精密性，但这些传统的数学方法只可以适用于相对简单的系统。当前的社会系统十分复杂，因此需要建立可以处理多种信息的工程模型。在处理信息时，人工智能系统存在一定的不确定性与复杂性，由此，解析数学方法正在被以知识为基础的人工智能信息处理方式所替代。
在人工智能系统建立过程中，主要采用神经网络系统与模糊推理系统。其中神经网络系统可以有效模拟人脑结构，并快速分析数字信号，得出具体的参考数值。而模糊推理系统则主要模拟人脑功能，有效分析语言信号。在处理信号的输入与输出关系方面，上述两种方法既存在共同之处也存在各自差异之处。神经网络系统在储存信息方面主要采用分布式方法，而模糊推理系统在储存信息方面主要采用規则方式。由于每个神经元之间具备固定练习，因此神经网络系统输入时存在较大的计算量，而模糊推理系统的连接并不固定，因此计算量较小。同时，在输入输出的精度方面，神经网络系统具备较高的精度与光滑的曲面，而模糊推理方式的精确度较低，且呈现出台阶状。而模糊神经网络系统充分融合了神经网络系统与模糊推理系统的功能，有利于信息的合理表达，并为信息处理工作提供了合适的表达空间。除此之外，逻辑推理规则还可以增强节点函数，为神经网络系统提供了函数连结，最大程度的发挥了神经网络系统与模糊推理系统的功能。
3.人工智能在机械电子工程中的具体应用
在机械电子工程中，人工智能技术占据十分重要的作用。机械电子工程极易出现故障问题， 而人工智能技术可以自动化控制大型的机械设备。提升了信息系统的精确性，降低了不稳定性。在机械电子工程的建设期间，人工智能系统可以有效模拟人脑结构，有效分析了输出与输入信号，在处理数字信息的基础上提供了可靠的参考值。模糊推理系统主要模仿人类的逻辑思维，利用数字及数字映射方法解析函数程序，并正确分析机械系统发出的数据信号，且此种技术在机械工业数据处理以及自动化控制工作领域得到了全面使用。人工智能的神经网络系统可以自动识别数据信号，在分析推理后整理储存至机械电子工程系统中，有效提高了机械电子工程的综合生产水平与智能化水准。除此之外，应用人工智能化技术可以统一融合相似性部件，在简化数字运算程序的基础上提升了机械电子工程系统的运作效率，有效优化了系统函数。，上述神经网络系统与模糊推理系统均可以利用人工智能技术提高机械工程的生产效率与质量水准，增大了机械的网络空间结构，全面建立了效率更高的机械运行系统。[2]
结束语
机械电子工程与人工智能之间存在十分密切的联系，且在机械电子工程中应用人工智能技术，可以全面挖掘机械工业潜力，提高了电子工程领域的发展水平，在一定程度上促进了人工智能技术的快速发展，加快了社会的发展步伐。
参考文献：
[1]邵宏林，黄国辉，张宁.机械电子工程与人工智能的关系探究[J].南方农机.2017（03）
[2]唐世波.论人工智能与机械电子工程[J].现代商贸工业.2017（13）
作者简介：陈勇良，男，23岁，黑龙江工业学院，机械工程系，14级机械设计制造及其自动化专业，在校学生。
关键词：机械电子工程；人工智能；关系
1.机械电子工程与人工智能的特点
1.1机械电子工程特点
一方面是综合性，机械电子工程期间会使用机械技术、电子技术以及计算机技术，属于多门学科相结合的复杂工程，因此机械电子工程属于综合技术学科。另一方面是多层次性，机械电子工程主要融合了工业产品与生产过程等因素，各学科相互联系，强调多控制、多参数的层次性与系统性。
1.2人工智能特点
由本质上看来，人工智能主要模拟了人类思维，属于利用数据处理、知识处理以及数据符号等因素建立的系统。当前人工智能技术已经表现出了信息运算、整合以及控制的作用，可以促进社会各领域的快速发展。
1.3人工智能发展史
1.3.1萌芽阶段
17世纪开始，人工智能开始出现，且法国科学家研究了世界上第一部计算器，可以实现加法的机械运算，由此各国科学家开始研究此项技术，使这台计算器的功能得到全面完善，直至发明第一台计算机。此阶段的人工智能发展较为缓慢，依然处于积累实践经验的过程中，为此后的深入发展提供了更多依据。
1.3.2第一个发展阶段
1956年，在“侃谈会”上，美国人首次提出了人工智能术语。此阶段的人工智能主要集中于证明与翻译方面，其主要的研究任务为人工智能的博弈。
1.3.3挫折阶段
在实际研究过程中，随着人工智能工作的深入研究，人们逐渐发现人工智能在模仿人类思维方面存在很多问题，针对人工智能的研究依然停留于简单映射方面，逻辑思维方面的发展研究较少。此阶段的人工智能得到了一定创新，在理解自然语言、计算机视觉以及专家系统方面取得了重要成绩。[1]
1.3.4第二个发展阶段
此阶段的人工智能研究得到了初步发展，且在1977年第五届国际人工智能联合会议之后，人工智能研究开始进入知识基础的发展阶段，且很多知识工程都面向人工智能领域渗透，对人工智能的实际运行起到了重要的推动作用。
1.3.5平稳发展阶段
随着互联网技术的快速发展，尤其在国际方面的不断普及，使得人工智能的发展方向发生了一定改变，逐步由单个主体过渡至分布式主体方向。在人工智能工程的应用过程中，人工智能发展受网络普及的影响较深，可以说，网络的飞速发展加快了信息社会的快速进步，为信息技术带来了革命式的改变。在人类进入信息社会之后，人工智能技术在有效处理信息方面具备十分重要的作用，且在模型建立以及故障诊断控制方面，机械电子工程均需要得到人工智能技术的大力支持。
2.机械电子工程与人工智能的关系
机械电子系统运行期间并不稳定，这也增大了机械电子系统在输入与输出关系处理方面的难度。且建立规则标准库、推导数学方程方法以及生成知识系统的传统方法虽然在数学解析方面具备一定的精密性，但这些传统的数学方法只可以适用于相对简单的系统。当前的社会系统十分复杂，因此需要建立可以处理多种信息的工程模型。在处理信息时，人工智能系统存在一定的不确定性与复杂性，由此，解析数学方法正在被以知识为基础的人工智能信息处理方式所替代。
在人工智能系统建立过程中，主要采用神经网络系统与模糊推理系统。其中神经网络系统可以有效模拟人脑结构，并快速分析数字信号，得出具体的参考数值。而模糊推理系统则主要模拟人脑功能，有效分析语言信号。在处理信号的输入与输出关系方面，上述两种方法既存在共同之处也存在各自差异之处。神经网络系统在储存信息方面主要采用分布式方法，而模糊推理系统在储存信息方面主要采用規则方式。由于每个神经元之间具备固定练习，因此神经网络系统输入时存在较大的计算量，而模糊推理系统的连接并不固定，因此计算量较小。同时，在输入输出的精度方面，神经网络系统具备较高的精度与光滑的曲面，而模糊推理方式的精确度较低，且呈现出台阶状。而模糊神经网络系统充分融合了神经网络系统与模糊推理系统的功能，有利于信息的合理表达，并为信息处理工作提供了合适的表达空间。除此之外，逻辑推理规则还可以增强节点函数，为神经网络系统提供了函数连结，最大程度的发挥了神经网络系统与模糊推理系统的功能。
3.人工智能在机械电子工程中的具体应用
在机械电子工程中，人工智能技术占据十分重要的作用。机械电子工程极易出现故障问题， 而人工智能技术可以自动化控制大型的机械设备。提升了信息系统的精确性，降低了不稳定性。在机械电子工程的建设期间，人工智能系统可以有效模拟人脑结构，有效分析了输出与输入信号，在处理数字信息的基础上提供了可靠的参考值。模糊推理系统主要模仿人类的逻辑思维，利用数字及数字映射方法解析函数程序，并正确分析机械系统发出的数据信号，且此种技术在机械工业数据处理以及自动化控制工作领域得到了全面使用。人工智能的神经网络系统可以自动识别数据信号，在分析推理后整理储存至机械电子工程系统中，有效提高了机械电子工程的综合生产水平与智能化水准。除此之外，应用人工智能化技术可以统一融合相似性部件，在简化数字运算程序的基础上提升了机械电子工程系统的运作效率，有效优化了系统函数。，上述神经网络系统与模糊推理系统均可以利用人工智能技术提高机械工程的生产效率与质量水准，增大了机械的网络空间结构，全面建立了效率更高的机械运行系统。[2]
结束语
机械电子工程与人工智能之间存在十分密切的联系，且在机械电子工程中应用人工智能技术，可以全面挖掘机械工业潜力，提高了电子工程领域的发展水平，在一定程度上促进了人工智能技术的快速发展，加快了社会的发展步伐。
参考文献：
[1]邵宏林，黄国辉，张宁.机械电子工程与人工智能的关系探究[J].南方农机.2017（03）
[2]唐世波.论人工智能与机械电子工程[J].现代商贸工业.2017（13）
作者简介：陈勇良，男，23岁，黑龙江工业学院，机械工程系，14级机械设计制造及其自动化专业，在校学生。