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人工智能檔案范文第1篇

【摘要】目前，我國(guó)許多高校特別是地方本科高校的人事檔案工作存在諸多問(wèn)題，影響了其服務(wù)功能的正常發(fā)揮。

因此，只有加強(qiáng)檔案工作的領(lǐng)導(dǎo)，提高檔案意識(shí)，規(guī)范檔案管理，大膽改革傳統(tǒng)的檔案管理方式，強(qiáng)化服務(wù)意識(shí)，著力提高檔案管理人員的政治、業(yè)務(wù)素質(zhì)，才能使人事檔案工作為學(xué)校的穩(wěn)定和發(fā)展服務(wù)。

關(guān)鍵詞 高校；人事檔案；服務(wù)

高校人事檔案工作，是高校組織人事部門的一項(xiàng)基礎(chǔ)性工作，為學(xué)校干部隊(duì)伍建設(shè)、教職工職稱評(píng)審、崗位聘任等工作服務(wù)。一句話，為學(xué)校的穩(wěn)定和發(fā)展是高校人事檔案管理工作的出發(fā)點(diǎn)和歸宿。高校是干部尤其是專業(yè)技術(shù)干部密集的地方，人事檔案工作做得好不好，直接影響到學(xué)校的穩(wěn)定與發(fā)展。而目前許多高校尤其是剛剛合并升格的地方本科院校，由于種種原因，人事檔案管理工作存在不少問(wèn)題，如檔案意識(shí)不強(qiáng)，領(lǐng)導(dǎo)不夠重視，基礎(chǔ)工作薄弱，管理不夠規(guī)范；管理手段、管理方式落后；管理人員素質(zhì)不高，服務(wù)意識(shí)不強(qiáng)等等。所有這些嚴(yán)重制約和影響了人事檔案工作服務(wù)功能的正常發(fā)揮。要想改變這種狀況，充分發(fā)揮學(xué)校人事檔案工作的服務(wù)功能，筆者認(rèn)為，必須樹(shù)立檔案意識(shí)、規(guī)范意識(shí)、改革意識(shí)及服務(wù)意識(shí)，改革管理方式，提高檔案管理人員素質(zhì)。

一、牢固樹(shù)立檔案意識(shí)，切實(shí)加強(qiáng)對(duì)檔案工作的領(lǐng)導(dǎo)

人事檔案是記錄和反映個(gè)人德能勤績(jī)等方面情況的，經(jīng)組織認(rèn)可歸檔保存的個(gè)人材料。干部職工的人事檔案材料是否完整、準(zhǔn)確與安全，關(guān)系到每一位干部職工的切身利益和政治前途。但由于人事檔案的保密性，使很多人對(duì)人事檔案工作不是很了解，不知道什么材料該存檔，什么材料不該存檔，檔案意識(shí)比較淡薄。其表現(xiàn)為：很多干部職工不積極配合人事部門，不主動(dòng)把諸如學(xué)歷、學(xué)位，資格考試、注冊(cè)考試、獲獎(jiǎng)材料、繼續(xù)教育證明等個(gè)人材料交到人事部門歸檔保存，而當(dāng)晉升職務(wù)、升學(xué)考試等急需有關(guān)材料時(shí)，才心急火燎地來(lái)查找。不少領(lǐng)導(dǎo)甚至分管人事的領(lǐng)導(dǎo)也對(duì)檔案工作不夠重視，主要表現(xiàn)為：一是思想上不夠重視。認(rèn)為現(xiàn)在使用干部主要看工作能力和現(xiàn)實(shí)表現(xiàn)，檔案只是拿來(lái)參考的材料，用處不大。二是不甚了解人事檔案工作。認(rèn)為人事檔案工作就是收集材料、整理材料，有檔案管理人員干就行，不需要領(lǐng)導(dǎo)親力親為。

由于不重視檔案工作，在實(shí)際工作中就存在如下問(wèn)題：一是沒(méi)有按要求配備檔案管理人員；二是沒(méi)有按要求去搞好基礎(chǔ)設(shè)施的配套建設(shè)；三是檔案管理崗位上的人員變動(dòng)比較大；四是需收集的人事檔案材料比較多，工作人員負(fù)擔(dān)過(guò)重。這些問(wèn)題既影響了人事檔案管理人員的工作積極性，又制約著人事檔案管理工作水平的提高。

因此，要使高校人事檔案工作更好地為學(xué)校的建設(shè)和發(fā)展服務(wù)，就必須加大人事檔案工作重要性的宣傳力度，使教職工尤其是領(lǐng)導(dǎo)干部進(jìn)一步提高對(duì)人事檔案工作重要性的認(rèn)識(shí)，牢固樹(shù)立檔案意識(shí)。從而一方面積極主動(dòng)地配合組織人事部門工作，把應(yīng)當(dāng)歸檔的個(gè)人材料遞交組織人事部門。另一方面，學(xué)校領(lǐng)導(dǎo)要重視人事檔案工作，在基礎(chǔ)設(shè)施的配套建設(shè)、人員的配備、業(yè)務(wù)培訓(xùn)等方面給予支持，從而從整體上使人事檔案工作水平得到提高。

二、牢固樹(shù)立檔案意識(shí)，切實(shí)抓好人事檔案的基礎(chǔ)工作

許多高校尤其是近年來(lái)由?？粕駷楸究频牡胤奖究聘咝?，人事檔案不夠規(guī)范，具體表現(xiàn)為：一是檔案材料收集不齊全，對(duì)人事檔案中必備的材料沒(méi)收集全，造成檔案材料流失。二是對(duì)檔案材料的鑒別不準(zhǔn)確，把一些不應(yīng)當(dāng)歸檔的材料或手續(xù)不完備的材料歸入人事檔案中，損害了檔案的真實(shí)性。三是整理不及時(shí)，對(duì)收集來(lái)的檔案材料沒(méi)及時(shí)整理歸檔，使檔案利用起來(lái)不方便。四是基礎(chǔ)設(shè)施不達(dá)標(biāo)，檔案保管條件差，影響了檔案的壽命和使用。五是管理制度不到位，管理不規(guī)范。

以上問(wèn)題的存在，既有客觀原因也有主觀原因，就客觀原因而言，一是新升本的本科高校無(wú)一例外地是由幾所學(xué)校合并后才升格的，合并前由于隸屬關(guān)系不同，其人事檔案保管分屬于不同的部門，呈多頭管理狀態(tài)。二是合并升格前，從領(lǐng)導(dǎo)到干部職工都忙于迎接升本評(píng)估的準(zhǔn)備工作，無(wú)暇顧及人事檔案管理規(guī)范化建設(shè)。三是合并升格后，在校教職工人數(shù)成倍增加，而檔案管理人員沒(méi)有相應(yīng)增加，工作量大，任務(wù)繁重，人手短缺。從主觀方面來(lái)說(shuō)，人事檔案管理規(guī)范意識(shí)淡薄，認(rèn)識(shí)不到位導(dǎo)致工作不到位。

要使人事檔案管理規(guī)范化，首先要樹(shù)立規(guī)范意識(shí)。要充分認(rèn)識(shí)到維護(hù)和保證教職工人事檔案的完整性、準(zhǔn)確性與安全性，是人事檔案管理工作的基本任務(wù)，它直接關(guān)系到組織部門對(duì)干部的評(píng)價(jià)、培養(yǎng)和使用，涉及到貫徹落實(shí)黨的干部路線，關(guān)系到每一位教職工的切身利益和政治前途，不能掉以輕心，容不得半點(diǎn)馬虎。其次，切實(shí)抓好基礎(chǔ)工作，努力做到以下四點(diǎn)：

一是建立材料收集制度。人事檔案材料的收集是一項(xiàng)貫穿始終的經(jīng)常性工作，不能單純靠突擊收集，要建立必要的工作制度，使人事檔案材料收集制度化、程序化。二是認(rèn)真鑒別材料的真?zhèn)魏蛢r(jià)值。按《干部人事檔案管理規(guī)范》規(guī)定，對(duì)收集來(lái)的材料進(jìn)行審查，本著“取之有據(jù)，棄之有理”的原則，對(duì)收集來(lái)的材料進(jìn)行取舍。三是基礎(chǔ)設(shè)施標(biāo)準(zhǔn)化。按檔案管理基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的有關(guān)要求，設(shè)專用庫(kù)房、閱覽室、辦公室，配置鐵質(zhì)檔案柜，配備電腦、掃描儀等現(xiàn)代化設(shè)備，建立數(shù)據(jù)庫(kù)及網(wǎng)絡(luò)，使人事檔案管理實(shí)現(xiàn)現(xiàn)代化。四是制定工作制度。按人事檔案規(guī)范管理目標(biāo)制定具體的工作制度，使每項(xiàng)工作有章可循，保證工作正常、有序、規(guī)范地進(jìn)行。

三、強(qiáng)化改革意識(shí)，大膽改革傳統(tǒng)的檔案管理方式

據(jù)筆者了解，目前高校人事檔案管理方式大多是比較傳統(tǒng)的，大多數(shù)院校的檔案還沒(méi)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化，檔案管理還是以手工為主，收集材料的手段落后，常常因收集材料不及時(shí)，造成整理、歸檔不及時(shí)，使信息不能及時(shí)更新和補(bǔ)充，人事檔案的管理停留在建檔、管檔的層面上；服務(wù)方式被動(dòng)、方向單一，坐等用戶上門來(lái)為其服務(wù)，只滿足人事工作需要，沒(méi)能將人事檔案工作與學(xué)校干部隊(duì)伍建設(shè)、師資隊(duì)伍建設(shè)、學(xué)科建設(shè)等工作結(jié)合起來(lái)開(kāi)展，對(duì)人事檔案信息資源開(kāi)發(fā)利用不夠；人事檔案只向組織開(kāi)放，個(gè)人很難看到自己的檔案，不大清楚檔案里有哪些內(nèi)容，因而制約了檔案的利用。當(dāng)前，我國(guó)的干部人事制度改革正在不斷深化，高校也不例外，顯然，傳統(tǒng)的人事檔案管理方式，已難以適應(yīng)不斷改革深化的人事管理工作的需要，因此，必須強(qiáng)化改革意識(shí)，從下面幾個(gè)方面改變傳統(tǒng)的管理方式。

一是運(yùn)用現(xiàn)代化的手段、科學(xué)管理。信息技術(shù)的發(fā)展，為人事檔案現(xiàn)代化管理提供了有效的技術(shù)手段，利用計(jì)算機(jī)在信息處理方面的強(qiáng)大功能，建立和完善干部人事檔案數(shù)據(jù)庫(kù)，及時(shí)更新信息，保證人事檔案信息的時(shí)效性、真實(shí)性和準(zhǔn)確性，從而提高檔案的利用率。

二是與時(shí)俱進(jìn)，豐富人事檔案的內(nèi)容。一方面建立檔案材料收集的綠色渠道，確保檔案材料收集齊全。另一方面，豐富人事檔案內(nèi)容，把能反映個(gè)人教學(xué)、科研、繼續(xù)教育情況、道德品質(zhì)、潛在能力等材料增加到檔案中，真實(shí)、準(zhǔn)確、完整、立體地反映干部職工情況，提高決策工作水平。

三是轉(zhuǎn)變觀念，主動(dòng)服務(wù)。隨著時(shí)代的進(jìn)步和社會(huì)的要求，人們利用人事檔案的比例在逐年上升，管理者應(yīng)改變觀念，提高服務(wù)意識(shí)，在工作中根據(jù)實(shí)際情況，除必須要保密的內(nèi)容外，在教職工職稱評(píng)審、進(jìn)修學(xué)習(xí)、崗位聘任、工資晉升、辦理退休等事宜時(shí)，盡最大努力為單位或個(gè)人用足用好檔案材料，使人事檔案工作真正為學(xué)校人事工作服務(wù)。

四、強(qiáng)化服務(wù)意識(shí)，不斷提高檔案人員的綜合素質(zhì)

如上所述，加強(qiáng)人事檔案管理的目的，是為了充分利用人事檔案資源，為學(xué)校建設(shè)和發(fā)展服務(wù)。因而，從某種意義來(lái)說(shuō)，人事檔案工作人員所從事的工作就是服務(wù)性工作。而要做好服務(wù)工作，必須強(qiáng)化服務(wù)意識(shí)，不斷提高人事檔案管理人員的綜合素質(zhì)。當(dāng)前高校尤其是地方本科高校人事檔案管理人員整體素質(zhì)不高。主要表現(xiàn)為：有的政治素質(zhì)不高，工作原則性不強(qiáng)；有的缺乏奉獻(xiàn)精神，工作不安心，總想跳槽；有的沒(méi)有受過(guò)系統(tǒng)或?qū)ｉT的學(xué)習(xí)培訓(xùn)，業(yè)務(wù)理論知識(shí)缺乏，業(yè)務(wù)不熟悉或業(yè)務(wù)水平不高；有的兼職人員，沒(méi)有把主要時(shí)間放在檔案管理上；有的服務(wù)意識(shí)淡薄，對(duì)前來(lái)查（借）閱檔案的人員，不熱情、不耐煩，臉難看、話難聽(tīng)。由于素質(zhì)不高，嚴(yán)重影響了學(xué)校人事檔案管理質(zhì)量，使人事檔案的服務(wù)功能沒(méi)有得到充分發(fā)揮。

針對(duì)上述問(wèn)題，高校組織人事部門應(yīng)該采取有效措施，加強(qiáng)對(duì)人事檔案管理工作的人才隊(duì)伍建設(shè)。一是抓培訓(xùn)，通過(guò)培訓(xùn)，提高檔案管理人員的政治素質(zhì)和業(yè)務(wù)水平，這是提高工作效率和工作質(zhì)量的主要途徑，也是解決矛盾，提高人事檔案服務(wù)功能的重要保證。二是從政治上關(guān)心檔案管理人員的培養(yǎng)和成長(zhǎng)。三是根據(jù)人事檔案管理的有關(guān)規(guī)定，制定嚴(yán)格的工作制度。通過(guò)一系列措施，從整體上提高人事檔案管理人員的綜合素質(zhì)，提高人事檔案的管理水平。

參考文獻(xiàn)：

[1] 朱玉媛. 現(xiàn)代人事檔案管理[M]. 北京：中國(guó)檔案出版社,2002 年.

人工智能檔案范文第2篇

[關(guān)鍵詞]人工智能；中學(xué)輔助教育；教育資源

[DOI]10.13939/ki.zgsc.2016.36.197

1 中學(xué)教育現(xiàn)狀

教育乃立國(guó)之本，而中學(xué)教育乃是重中之重。一方面，中學(xué)生處于青春的成長(zhǎng)期，各項(xiàng)綜合素質(zhì)逐漸完善中，中學(xué)教育意義和責(zé)任重大；另一方面，中學(xué)教育仍然是應(yīng)試教育為主，仍然需要面對(duì)千軍萬(wàn)馬過(guò)獨(dú)木橋的“中考”“高考”，中學(xué)教育很大程度左右了學(xué)生的未來(lái)。

目前的中學(xué)教育資源，分為公共教育資源――公辦/民辦學(xué)校教育，和社會(huì)教育資源――私人家教、補(bǔ)習(xí)班等，有如下兩個(gè)特點(diǎn)。

1.1 學(xué)生得到的公共教育資源不足

學(xué)校班級(jí)結(jié)構(gòu)的構(gòu)成是：一名班主任教師，多名科任教師。在大多數(shù)學(xué)校中，無(wú)論是班主任教師，還是科任教師，均會(huì)承擔(dān)其他班級(jí)的教學(xué)任務(wù)?？梢钥闯?，教師資源是非常有限的，加上“中考”“高考”的上線壓力，教師往往會(huì)將有限的精力分散關(guān)注在所有的學(xué)生上，每個(gè)學(xué)生得到的公共教育資源并不多。

1.2 學(xué)生獲取的社會(huì)教育資源不公

學(xué)生若在學(xué)校無(wú)法獲取更多的教育資源，將不得不轉(zhuǎn)向社會(huì)教育資源去求助。據(jù)統(tǒng)計(jì)，學(xué)生參與社會(huì)教育資源的成本在200元/小時(shí)，學(xué)習(xí)費(fèi)用成本過(guò)高，進(jìn)一步造成普通學(xué)生的社會(huì)教育資源也無(wú)法獲取。

本文要探討的，正是通過(guò)人工智能這一現(xiàn)代信息化技術(shù)，構(gòu)建智能輔助學(xué)習(xí)系統(tǒng)，使中學(xué)生能夠獲取到更多、更公平的教育資源。

2 智能輔助學(xué)習(xí)

2.1 人工智能簡(jiǎn)介

人工智能（Artificial Intelligence）是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，是一門研究運(yùn)用計(jì)算機(jī)模擬和延伸人腦功能的綜合性學(xué)科，能夠?qū)θ说囊庾R(shí)、思維等信息過(guò)程進(jìn)行模擬。隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，特別是近年來(lái)大數(shù)據(jù)技術(shù)的成功應(yīng)用，人工智能在越來(lái)越多的行業(yè)展現(xiàn)出蓬勃的沖擊力。以谷歌圍棋機(jī)器人“阿爾法”、微軟助理機(jī)器人“小娜”等為代表的虛擬智能機(jī)器人，能像人那樣思考，也具備超過(guò)常人的智能。

在國(guó)內(nèi)，人工智能在教育領(lǐng)域的理論研究和教學(xué)實(shí)踐表現(xiàn)得越來(lái)越活躍，盡管人工智能并不是為教育專門研發(fā)的，但是人工智能的不斷發(fā)展，使得其在教育中的應(yīng)用也越來(lái)越廣泛，教育的智能化一直是教育界和教育技術(shù)領(lǐng)域的理想和目標(biāo)。

2.2 智能輔助學(xué)習(xí)系統(tǒng)

智能輔助學(xué)習(xí)系統(tǒng)，其表現(xiàn)形式是能夠?yàn)槊總€(gè)學(xué)生，配備一個(gè)虛擬教師。學(xué)生能夠通過(guò)電子設(shè)備（如手機(jī)、計(jì)算機(jī)），與虛擬教師進(jìn)行交流對(duì)話，咨詢虛擬教師各學(xué)科的問(wèn)題，并得到有效的學(xué)習(xí)輔助。

該智能輔助學(xué)習(xí)系統(tǒng)，具備以下幾個(gè)特征。

2.2.1 虛擬教師跨學(xué)科能力

與傳統(tǒng)的教師專一某一學(xué)科不同，虛擬教師并沒(méi)有學(xué)科邊界劃分。只要學(xué)習(xí)系統(tǒng)研發(fā)出某一學(xué)科的學(xué)習(xí)算法，該虛擬教師就能夠獲取該門學(xué)科的能力。

2.2.2 虛擬教師深度自學(xué)習(xí)

虛擬教師的“智能”來(lái)源于三方面。一是學(xué)生基本信息檔案，該檔案涵蓋了從小學(xué)教育開(kāi)始的學(xué)科成績(jī)、綜合能力、愛(ài)好特長(zhǎng)等，虛擬教師得到學(xué)生的人物畫像。二是虛擬教師對(duì)學(xué)生的自學(xué)習(xí)，每一次雙方的溝通交流，虛擬教師都能夠不斷更新發(fā)展學(xué)生的畫像。三是虛擬教師對(duì)學(xué)校課堂內(nèi)容的自學(xué)習(xí)，虛擬教師并不是獨(dú)立于學(xué)校教育存在的，而是作為學(xué)習(xí)教育資源的一個(gè)補(bǔ)充，虛擬教師能夠掌握課堂進(jìn)展、作業(yè)部署、考試動(dòng)態(tài)等信息。

2.2.3 接近自然語(yǔ)義的溝通

學(xué)生與虛擬教師之間，可以通過(guò)自然語(yǔ)義的語(yǔ)音和文字進(jìn)行溝通，如 “今天數(shù)學(xué)作業(yè)第2題不會(huì)”“《荷塘月色》全文中心思想是什么”“Lets start a conversation”等。其他計(jì)算輔助手段為補(bǔ)充，如上傳某道數(shù)學(xué)題圖片，虛擬教師通過(guò)圖形識(shí)別匹配，給出該題的解題思路和講解。

2.3 優(yōu)勢(shì)分析

智能輔助學(xué)習(xí)系統(tǒng)，有三大核心優(yōu)勢(shì)。

一是“即學(xué)即問(wèn)”，相比目前的學(xué)校教育和社會(huì)教育，學(xué)生在學(xué)習(xí)遇到困難時(shí)，只有有限的時(shí)間與教師交流，在智能輔助學(xué)習(xí)系統(tǒng)中學(xué)生將不受空間、時(shí)間限制，隨時(shí)隨地可以與虛擬教師互動(dòng)，獲取充足的教育資源。

二是“定制教學(xué)”，相比目前的教育形式，課堂上教師與學(xué)生是一對(duì)多的關(guān)系，教師不可能專為某個(gè)學(xué)生定制教學(xué)方案，在智能輔助學(xué)習(xí)系統(tǒng)虛擬教師與學(xué)生是一對(duì)一的關(guān)系，虛擬教師能夠更了解學(xué)生，根據(jù)學(xué)生的具體情況制訂最佳學(xué)習(xí)方案。

三是“受眾廣闊”，相比目前的公共教育資源緊缺、社會(huì)教育資源費(fèi)用昂貴，智能輔助學(xué)習(xí)系統(tǒng)一旦推廣，受眾學(xué)生可無(wú)限增加，邊際效應(yīng)非常明顯。并且計(jì)算機(jī)系統(tǒng)設(shè)計(jì)特有的水平擴(kuò)展能力，能夠隨著學(xué)生人數(shù)的增加而增加，支撐廣大的學(xué)生輔助學(xué)習(xí)。

2.4 前景預(yù)測(cè)

筆者比較看好人工智能在中學(xué)輔助教育中的落地前景，除了前文所述的人工智能技術(shù)發(fā)展，為中學(xué)教育帶來(lái)的價(jià)值外，當(dāng)前國(guó)家政策和社會(huì)環(huán)境也非常有利。

第一，未來(lái)10年國(guó)家政府和教育部門會(huì)大幅增加在教育信息化產(chǎn)業(yè)上的投入，隨著《國(guó)家中長(zhǎng)期教育改革和發(fā)展綱要（2010―2020年）》和《教育信息化十年發(fā)展規(guī)劃（2011―2020年）》等相關(guān)規(guī)劃相繼出臺(tái)，各級(jí)地方政府和教育部門都非常重視教育信息化產(chǎn)業(yè)的投入，人工智能+云計(jì)算是重中之重，人工智能技術(shù)的興起必將教育信息化推向一個(gè)新的高度。

第二，教育信息化逐漸成為風(fēng)口，根據(jù)前瞻產(chǎn)業(yè)研究《中國(guó)在線教育市場(chǎng)前景與投資戰(zhàn)略規(guī)劃分析報(bào)告》統(tǒng)計(jì)，2015年在線教育市場(chǎng)規(guī)模大約為479億美元，而這一數(shù)字在2020年預(yù)計(jì)將增長(zhǎng)到504億美元。這個(gè)持續(xù)迅猛增長(zhǎng)的市場(chǎng)正在吸引越來(lái)越多的創(chuàng)意和資本，教育領(lǐng)域中的人工智能也很快會(huì)成為熱點(diǎn)，涉足其中的高科技公司也會(huì)越來(lái)越多。

3 結(jié) 論

本文通過(guò)智能輔助學(xué)習(xí)系統(tǒng)，探索了人工智能在中學(xué)輔助教育中的一個(gè)應(yīng)用。雖然沒(méi)有介紹具體的技術(shù)實(shí)現(xiàn)、系統(tǒng)研發(fā)，但對(duì)現(xiàn)狀痛點(diǎn)、應(yīng)用前景做了綜合性分析概述，相信隨著科學(xué)技術(shù)的持續(xù)發(fā)展、教育領(lǐng)域的融合開(kāi)放，本文探索的這個(gè)應(yīng)用將實(shí)現(xiàn)于市場(chǎng)，使廣大中學(xué)生能夠獲取到更多、更公平的教育資源。

參考文獻(xiàn)：

[1]何維貴.利用現(xiàn)代化教學(xué)手段打造高效課堂[J].廣西教育（中等教育），2013（6）.

[2]王斐.人工智能在中學(xué)教育教學(xué)中的應(yīng)用現(xiàn)狀分析[J].中國(guó)醫(yī)學(xué)教育技術(shù)，2013（4）.

人工智能檔案范文第3篇

【關(guān)鍵詞】計(jì)算機(jī) 觸控技術(shù) 感官技術(shù) 突破探究

計(jì)算機(jī)技術(shù)發(fā)展至今，已經(jīng)遍布人們的生產(chǎn)與生活，從而在很多程度上實(shí)現(xiàn)了全面的發(fā)展和應(yīng)用。但是，目前計(jì)算機(jī)技術(shù)在智能領(lǐng)域的發(fā)展還是存在一定的困難，尤其是在人工智能方面，出現(xiàn)了較多的問(wèn)題。實(shí)際上，人工智能就是希望計(jì)算機(jī)能夠具備人的大腦思維，通過(guò)對(duì)隨機(jī)出現(xiàn)的問(wèn)題進(jìn)行主觀判斷，從而實(shí)現(xiàn)真正的智能控制。因此，目前計(jì)算機(jī)智能領(lǐng)域中出現(xiàn)了比如語(yǔ)音智能識(shí)別以及視覺(jué)智能掃描等領(lǐng)域。對(duì)于計(jì)算機(jī)的技術(shù)應(yīng)用，其突破性的進(jìn)展也必然從這些智能領(lǐng)域中誕生。本文就對(duì)這些智能領(lǐng)域中的技術(shù)應(yīng)用進(jìn)行分析，從而探討其未來(lái)的發(fā)展前景。

1 計(jì)算機(jī)的智能領(lǐng)域應(yīng)用開(kāi)發(fā)

計(jì)算機(jī)智能領(lǐng)域是目前計(jì)算機(jī)技術(shù)的應(yīng)用巔峰，也是其應(yīng)用的瓶頸，諸多的問(wèn)題在智能領(lǐng)域中無(wú)法得以實(shí)現(xiàn)。對(duì)于計(jì)算機(jī)的智能應(yīng)用而言，其并非是一個(gè)具體的概念。實(shí)際上，可以通過(guò)抽象化的方式來(lái)對(duì)計(jì)算機(jī)智能應(yīng)用領(lǐng)域進(jìn)行解讀。計(jì)算機(jī)智能技術(shù)領(lǐng)域中，由于缺乏諸多的基礎(chǔ)支持，以及計(jì)算機(jī)自身的技術(shù)難題，目前還處于一種待開(kāi)發(fā)的狀態(tài)。雖然，在市場(chǎng)上已經(jīng)出現(xiàn)了一些比較使用的智能技術(shù)應(yīng)用。但是，還會(huì)出現(xiàn)一定的問(wèn)題。就是說(shuō)，目前還沒(méi)有真正意義上的人工智能?，F(xiàn)在的計(jì)算機(jī)智能化技術(shù)只是通過(guò)計(jì)算機(jī)技術(shù)與其他領(lǐng)域技術(shù)的結(jié)合無(wú)限的接近計(jì)算機(jī)技術(shù)，但是卻無(wú)法真正實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)人工智能。目前，計(jì)算機(jī)智能技術(shù)其應(yīng)用領(lǐng)域主要存在于視覺(jué)識(shí)別技術(shù)以及指紋識(shí)別技術(shù)，甚至包括比較流行也是非常主流的語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)。觸控領(lǐng)域是目前應(yīng)用最為深度的，市場(chǎng)用戶體驗(yàn)等方面也是非常不錯(cuò)的。

2 計(jì)算機(jī)可觸控技術(shù)研究

觸控系統(tǒng)目前應(yīng)用的主體比較集中在手機(jī)上。智能手機(jī)目前都采用觸屏功能，就是計(jì)算機(jī)觸控功能的一種擴(kuò)展。此外，計(jì)算機(jī)也開(kāi)始出現(xiàn)觸控計(jì)算機(jī)，例如平板電腦就是這一技術(shù)領(lǐng)域的主流產(chǎn)品。觸控技術(shù)在計(jì)算機(jī)智能技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域中，其表現(xiàn)還是非常不錯(cuò)的，也受到了諸多領(lǐng)域的支持。

2.1 觸控技術(shù)的溫控技術(shù)分析

溫控技術(shù)是觸控技術(shù)的主流技術(shù)之一，也是應(yīng)用比較廣泛的技術(shù)之一。溫控技術(shù)的主要原理是通過(guò)在硬件顯示器的表面安裝電容，通過(guò)溫度的感觸，來(lái)進(jìn)行智能判斷。這類技術(shù)的應(yīng)用顯示屏非常常見(jiàn)，也就是人們常說(shuō)的電容屏。這類電容屏幕非常靈活，觸控效果較好，用戶體驗(yàn)度也非常好。優(yōu)勢(shì)也是十分明顯的，在很多領(lǐng)域中也得到了應(yīng)用和發(fā)展，并且這類技術(shù)將在未來(lái)的應(yīng)用中有著更廣闊的應(yīng)用空間。

2.2 觸控技術(shù)的力控技術(shù)分析

力控技術(shù)是相對(duì)于溫控技術(shù)而言，溫控技術(shù)是采用了電容作為智能判斷元器件，通過(guò)溫度的變化來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)邏輯的開(kāi)關(guān)操控。而力控則是需要指尖的壓力來(lái)進(jìn)行對(duì)屏幕的操控，該屏幕的硬件設(shè)施安裝的是電阻。通過(guò)壓力來(lái)改變阻止，從而改變電流，最終實(shí)現(xiàn)了力控的技術(shù)核心。

以上兩種觸控方式，是目前主流的控制方式，也是最為有效的控制方式。在觸控領(lǐng)域中，溫控占據(jù)較大的市場(chǎng)。其優(yōu)勢(shì)比較明顯，觸控靈敏，用戶體驗(yàn)度較高。而力控相對(duì)比較便宜，但是卻無(wú)法得到良好的用戶體驗(yàn)。

3 計(jì)算機(jī)感官技術(shù)應(yīng)用分析

計(jì)算機(jī)的感官技術(shù)應(yīng)用十分廣泛，其應(yīng)用領(lǐng)域主要存在于視覺(jué)識(shí)別技術(shù)以及指紋識(shí)別技術(shù)，甚至包括比較流行也是非常主流的語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)。在技術(shù)應(yīng)用方面，目前主要的應(yīng)用為計(jì)算機(jī)的語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)。由于語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)更加適合于人們?nèi)粘Ｉ?，從而給人們的生活和生產(chǎn)都帶來(lái)了一定的積極影響。因此，語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用就更加廣闊。在智能手機(jī)領(lǐng)域中，語(yǔ)音識(shí)別被應(yīng)用于語(yǔ)音呼叫以及簡(jiǎn)單的語(yǔ)音操作。在高端的汽車領(lǐng)域中，語(yǔ)音同樣成為了導(dǎo)航以及電子狗之類的汽車電子設(shè)備等的主流技術(shù)。但是，在視覺(jué)識(shí)別技術(shù)中，其應(yīng)用的范圍就相對(duì)比較狹窄，甚至在應(yīng)用方面，準(zhǔn)確度還是有待提高的。例如在一些計(jì)算機(jī)的開(kāi)機(jī)密碼設(shè)置中，就有一部分品牌的計(jì)算機(jī)采用了人臉識(shí)別技術(shù)。這項(xiàng)技術(shù)的應(yīng)用在一定程度上顯得并不成熟，非常容易造成誤差現(xiàn)象。尤其是在設(shè)置加密的過(guò)程中，如果無(wú)法通過(guò)加密流程，很容易造成系統(tǒng)崩潰等。因此，在這項(xiàng)技術(shù)中，視覺(jué)識(shí)別技術(shù)還有待提高。那么，分析視覺(jué)識(shí)別技術(shù)不完善的原因主要有以下幾點(diǎn)：

第一、計(jì)算機(jī)圖像處理系統(tǒng)的不完善；視覺(jué)識(shí)別主要的技術(shù)問(wèn)題是對(duì)外界圖像的一種收錄與存儲(chǔ)。如果存儲(chǔ)的過(guò)程中出現(xiàn)了失真，那么就會(huì)造成識(shí)別效果不佳。

第二、計(jì)算機(jī)主觀判斷能力的缺失；計(jì)算機(jī)的運(yùn)行原理是邏輯推理與執(zhí)行，但是卻沒(méi)有主觀的判斷能力。因此，在進(jìn)行分析的過(guò)程中，就無(wú)法實(shí)現(xiàn)真正的智能識(shí)別。

4 結(jié)語(yǔ)

通過(guò)以上幾點(diǎn)對(duì)智能領(lǐng)域中計(jì)算機(jī)技術(shù)的分析，在很大程度上明確了目前計(jì)算機(jī)技術(shù)的應(yīng)用瓶頸。其技術(shù)的發(fā)展是需要多個(gè)領(lǐng)域的技術(shù)進(jìn)行結(jié)合，從而給予足夠的支持。對(duì)于在觸控領(lǐng)域和感官識(shí)別領(lǐng)域中，由于存在較多的技術(shù)問(wèn)題，因此這兩個(gè)領(lǐng)域相對(duì)而言，還不是非常成熟。實(shí)際上，兩者都屬于人工智能領(lǐng)域的技術(shù)應(yīng)用。但是，由于計(jì)算機(jī)技術(shù)目前本身無(wú)法實(shí)現(xiàn)真正的智能識(shí)別和判斷能力。由此，也就造成了這兩個(gè)領(lǐng)域的停滯性。但是，未來(lái)其發(fā)展的空間還是非常的巨大，并且相信能夠通過(guò)一定的技術(shù)公關(guān)，從而實(shí)現(xiàn)真正的計(jì)算機(jī)人工智能。

參考文獻(xiàn)

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人工智能檔案范文第4篇

ObEN就是這樣的一家公司，它于2016年底開(kāi)始將自己的人工智能項(xiàng)目與區(qū)塊鏈進(jìn)行融合，并在2017年10月的迪拜世界區(qū)塊鏈峰會(huì)上，獲得了創(chuàng)業(yè)大賽第一。此外，還獲得了包括騰訊、軟銀、K11、韓國(guó)SM娛樂(lè)公司等投資人在內(nèi)的約2500美元股權(quán)融資。

多重光環(huán)加身，不經(jīng)讓人疑惑，這兩個(gè)領(lǐng)域是如何走到一起的？ObEN想做的究竟是什么？現(xiàn)在的進(jìn)展情況又如何？鏈得得App特意拜訪了ObEN的聯(lián)合創(chuàng)始人兼COO鄭毅，與其共同討論其區(qū)塊鏈+人工智能的未來(lái)落地應(yīng)用場(chǎng)景。

一、專注人工智能的ObEN為什么需要區(qū)塊鏈？

作為一家創(chuàng)業(yè)公司，ObEN最開(kāi)始的初衷是想為每個(gè)人打造出自己的人工智能PAI（個(gè)性化人工智能，Personal AI），它不僅長(zhǎng)得像你，而且說(shuō)話的聲音也像，未來(lái)甚至還會(huì)擁有與真人相似的性格。

鄭毅先向鏈得得編輯展示了一個(gè)應(yīng)用虛擬人像的軟件，它可以說(shuō)話、唱歌、給小朋友讀書(shū)，給微信朋友留言，提醒每天的日程，除了中文外，還可根據(jù)算法切換為英語(yǔ)、韓語(yǔ)、日語(yǔ)等。

隨后，鄭毅展示了一個(gè)三維立體虛擬人物宣傳視頻，其以周大福鄭裕彤的長(zhǎng)孫為模型，以他的人工智能形象講解藝術(shù)館中的展覽，現(xiàn)于上海K11的大堂播放，虛擬形象可通過(guò)算法訓(xùn)練將其語(yǔ)言改為普通話，彌補(bǔ)了香港人本身普通話不流利的缺陷。

最讓人驚喜的是PAI的語(yǔ)音和舞蹈學(xué)習(xí)功能。

鄭毅介紹：“ObEN與上海絲芭傳媒合作，讓旗下一女藝人讀過(guò)一百句話后，即可算出她的發(fā)聲模型，此后便可用她的發(fā)音唱流行歌曲?！彼a(bǔ)充道，“這比那個(gè)初音未來(lái)唱的更像人”。

同時(shí)，還可根據(jù)女孩上傳的跳舞視頻，根據(jù)其骨骼結(jié)構(gòu)讓虛擬人物形象地學(xué)習(xí)她的跳舞動(dòng)作。而在此之前，這一技術(shù)需在人身上放傳感器才可實(shí)現(xiàn)，如今只需通用算法就可直接學(xué)習(xí)，鄭毅說(shuō)：“隨著用戶上傳視頻的方法越來(lái)越多，人工智能會(huì)不斷學(xué)習(xí)，還可將學(xué)出來(lái)的動(dòng)作讓大家來(lái)使用，讓其它人的虛擬模型展示一樣的舞蹈動(dòng)作?！?/p>

這顯然是一款充滿驚喜與樂(lè)趣的科技產(chǎn)品，然而隨著算法不斷的進(jìn)步，云端算力、數(shù)據(jù)處理難度不斷提升。在得到大量用戶數(shù)據(jù)后，如何處理虛擬形象版權(quán)問(wèn)題？如何增加其可信度，以便于明星選擇用虛擬形象PAI與粉絲互動(dòng)？

作為曾是百合網(wǎng)聯(lián)合創(chuàng)始人的鄭毅，深諳交友行業(yè)對(duì)信任的要求，只有確立了人工智能背后是真實(shí)的人，用戶才愿意付出時(shí)間與精力。

在眾多版權(quán)認(rèn)證、溯源的技術(shù)方式中，區(qū)塊鏈脫穎而出。

鄭毅說(shuō)：他們也嘗試了其他的認(rèn)證方式，但均不具備公信力，而只有區(qū)塊鏈作為一個(gè)去中心化的共識(shí)網(wǎng)絡(luò)，受到廣泛的認(rèn)可。

他認(rèn)為：區(qū)塊鏈社區(qū)可以看作是一個(gè)誠(chéng)信的社區(qū)，通過(guò)互相的認(rèn)證，可以確保每個(gè)人的PAI都屬于自己，代表自己，是自己在數(shù)字世界的映射，而這正可以滿足ObEN對(duì)PAI最核心的基本要求。

二、搭建底層公鏈，開(kāi)拓衍生鏈

從2016年起，ObEN就開(kāi)始與pai基金會(huì)嘗試搭建自己的底層公鏈，將其命名為PAI公鏈。其架構(gòu)主要分為三部分：中間層是比特幣區(qū)塊鏈架構(gòu)，底層是P2P的數(shù)據(jù)部分，頂層是進(jìn)行數(shù)據(jù)的認(rèn)證和智能合約的編程。

之所以選擇比特幣作為區(qū)塊鏈架構(gòu)，是因?yàn)楸忍貛诺娘L(fēng)險(xiǎn)較小。鄭毅說(shuō)：“POW是比特幣的價(jià)值共識(shí)基礎(chǔ)，在設(shè)計(jì)的時(shí)候需要消耗電力、算力來(lái)挖幣，根據(jù)電力的成本不同，就會(huì)產(chǎn)生比如說(shuō)比特幣3000到5000美元的成本價(jià)格。

而以太坊是建立在貨幣定價(jià)公式——費(fèi)雪公式之上，費(fèi)雪公式的影響因素是貨幣供應(yīng)量、流動(dòng)速度和GDP，這就意味著如果要保證以太坊有價(jià)格，就必須得有足夠多的持幣人，而且持幣人要鎖倉(cāng)，鎖得時(shí)間越長(zhǎng)，幣的價(jià)格就會(huì)越高，同時(shí)在鏈上還需要有很多基于幣的消費(fèi)或者使用場(chǎng)景，相當(dāng)于GDP高，幣的價(jià)值也會(huì)高。

同樣，EOS的DPOS、超級(jí)節(jié)點(diǎn)等也是基于費(fèi)雪方程式，目的是讓大家全鎖幣。持幣人約多，投票人越多、并且都鎖倉(cāng)的話，它的幣值也會(huì)高。這些本質(zhì)都是通過(guò)金融理論的方法，使本來(lái)沒(méi)有價(jià)值的東西變得更有價(jià)值。

從我們的角度看，因?yàn)镺bEN是做個(gè)人數(shù)據(jù)，希望通過(guò)算力處理數(shù)據(jù)，這樣的話本來(lái)就有成本，相比之下更適合采用比特幣的區(qū)塊鏈架構(gòu)?！?/p>

除了搭建自己的底層公鏈，ObEN還把目光放在跟其他垂直行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者合作上，目前已與新加坡最大的私立醫(yī)院集團(tuán)、中國(guó)的二手車數(shù)據(jù)平臺(tái)、韓國(guó)的SM明星公司等企業(yè)合作，鄭毅將這類細(xì)分行業(yè)的應(yīng)用模式稱之為“衍生鏈”。

他認(rèn)為“衍生鏈”將是未來(lái)區(qū)塊鏈的主要應(yīng)用場(chǎng)景之一，在鏈得得文章未來(lái)區(qū)塊鏈應(yīng)用落地重要方向：衍生鏈中有提及。

鄭毅說(shuō)：“美國(guó)的摩根大通與以太坊合作衍生（復(fù)制出來(lái)并再開(kāi)發(fā)）了以太鏈，但加上了新的加密智能合約交易方式以及數(shù)據(jù)隱私保障通訊層，并最終形成了 Quorum。當(dāng)新的跨銀行交易發(fā)生時(shí)，既保護(hù)了用戶的隱私，也給銀行間業(yè)務(wù)帶來(lái)便捷。

同理，PAI鏈的合作伙伴也可以把PAI鏈克隆出來(lái)，然后根據(jù)不同行業(yè)的需求進(jìn)行修改。只要是跟個(gè)體數(shù)據(jù)有關(guān)的，都可以在我們的鏈上進(jìn)行開(kāi)發(fā)，然后由企業(yè)自己決定他們是否要發(fā)幣，比如把病人的數(shù)據(jù)健康檔案上鏈，二手車貸款買賣數(shù)據(jù)上鏈等。

如果是中心化的公司，它就可以做無(wú)幣區(qū)塊鏈，如果是去中心化，他們就可以做有幣區(qū)塊鏈。然后在這之上，也可以做各種各樣的Dapp開(kāi)發(fā)?！?/p>

這類模式中存在一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)，即“衍生鏈”中的數(shù)據(jù)若出現(xiàn)問(wèn)題時(shí)，最終責(zé)任將由哪方承擔(dān)？

鄭毅回答道：“PAI鏈會(huì)不斷迭代，讓PAI的生態(tài)系統(tǒng)更穩(wěn)定安全。因?yàn)楹献骰锇榘裀AI鏈、程序都克隆衍生了，所以再開(kāi)發(fā)的算法的法律責(zé)任將由對(duì)方去承擔(dān)?！彼^續(xù)補(bǔ)充，“我們合作的企業(yè)主要還是以實(shí)業(yè)公司為主，實(shí)業(yè)公司比較傳統(tǒng)，更擔(dān)心數(shù)字貨幣挖礦、價(jià)格泡沫等風(fēng)險(xiǎn)，所以我們選擇經(jīng)歷時(shí)間最久比特幣，從安全性上看也會(huì)好很多。”

三、區(qū)塊鏈技術(shù)進(jìn)步的關(guān)鍵是硬件結(jié)合

要為每個(gè)人實(shí)現(xiàn)足夠強(qiáng)大的人工智能，還有一個(gè)問(wèn)題是解決人工智能計(jì)算效率的問(wèn)題，這里涉及到許多待解決的技術(shù)瓶頸，比如分布式芯片、邊緣計(jì)算的進(jìn)一步優(yōu)化等。

鄭毅認(rèn)為當(dāng)下區(qū)塊鏈技術(shù)進(jìn)步的關(guān)鍵是軟件系統(tǒng)要與硬件結(jié)合。他說(shuō)：“這跟早年的互聯(lián)網(wǎng)、計(jì)算機(jī)的操作系統(tǒng)與服務(wù)器、intel芯片配合很像?！?/p>

“我們做人工智能的時(shí)候，技術(shù)與應(yīng)用是環(huán)環(huán)相扣，光研究算法沒(méi)有數(shù)據(jù)，算法也得不到提升，所以我必須在研發(fā)算法的同時(shí)抓數(shù)據(jù)，然后用數(shù)據(jù)才能不斷的迭代算法進(jìn)步，然后你才能把算法做得越來(lái)越好。

區(qū)塊鏈的技術(shù)開(kāi)發(fā)同樣如此，大家都在說(shuō)區(qū)塊鏈要提升性能，但是如果只是停留在公鏈算法上，沒(méi)有任何實(shí)際應(yīng)用，我個(gè)人認(rèn)為屬于炒幣行為。所以在算法層面一定要像人工智能一樣，必須要有真實(shí)的應(yīng)用，通過(guò)應(yīng)用產(chǎn)生需求，抓到數(shù)據(jù)，才能驗(yàn)證各種各樣鏈的性能，更有針對(duì)性的迭代提升鏈?！?/p>

人工智能檔案范文第5篇

摘要： 隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，技術(shù)的進(jìn)步，現(xiàn)代企業(yè)設(shè)備越來(lái)越大型化、復(fù)雜化、智能化，如果液壓設(shè)備發(fā)生故障，生產(chǎn)就無(wú)法進(jìn)行。本文首先介紹液壓系統(tǒng)故障診斷的準(zhǔn)備工作，然后詳細(xì)介紹三種診斷方法。

關(guān)鍵詞：液壓系統(tǒng)故障 簡(jiǎn)易故障診斷法 人工智能故障診斷法

液壓系統(tǒng)具有很多獨(dú)特的優(yōu)點(diǎn)，常見(jiàn)的如：大容量、結(jié)構(gòu)緊湊、安裝靈活、反應(yīng)快、容易控制等等，在現(xiàn)代大型設(shè)備，特大型設(shè)備中具有廣泛的應(yīng)用的同時(shí)存在著問(wèn)題，極易發(fā)生故障從而影響生產(chǎn)，造成故障的原因主要是系統(tǒng)中元輔件和工作液體性能不穩(wěn)定，系統(tǒng)設(shè)備使用不當(dāng)或者維護(hù)不到位。近幾年液壓系統(tǒng)故障診斷成為了一門專門的學(xué)科，受到高度的重視。

1、液壓系統(tǒng)故障診斷的準(zhǔn)備工作

第一拿到設(shè)備使用說(shuō)明書(shū)時(shí)一定要認(rèn)真仔細(xì)的閱讀，詳細(xì)了解該設(shè)備的功能、結(jié)構(gòu)、工作原理，包括系統(tǒng)中元件的功能結(jié)構(gòu)和原理；第二從網(wǎng)上查閱設(shè)備的檔案資料，包括生產(chǎn)廠家、制造日期、調(diào)試驗(yàn)收，故障可能、處理方法等等。

2、簡(jiǎn)易故障診斷方法

2.1 主觀診斷法

這是一種最傳統(tǒng)的方法，憑借維修人員的主觀判斷（看、聽(tīng)、摸、聞、問(wèn)）和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，或者利用簡(jiǎn)單的儀器、儀表判斷故障發(fā)生的部位并且給出發(fā)生的原因。常見(jiàn)到的主觀診斷法有感官診斷、方框圖分析、系統(tǒng)圖分析，該方法簡(jiǎn)單快捷方便，這種方法對(duì)維修人員的要求極高需要有豐富的診斷經(jīng)驗(yàn)，但是診斷結(jié)果具有局限性。

2.2直接性能測(cè)試法

這種方法通過(guò)測(cè)試液壓元件和系統(tǒng)性能進(jìn)而評(píng)價(jià)系統(tǒng)工作狀態(tài)，適用于處于工作狀態(tài)的系統(tǒng)，還能進(jìn)行定量的分析，現(xiàn)代運(yùn)用最多的是檢測(cè)液壓系統(tǒng)的狀態(tài)。如果檢測(cè)的液壓系統(tǒng)元件或者性能超出了規(guī)定的正常范圍，那么該系統(tǒng)就有發(fā)生故障的可能性。這種方法原理簡(jiǎn)單，相當(dāng)直觀，但是測(cè)試的精準(zhǔn)度不是很高，一般早期的失效很難檢測(cè)出來(lái)。

3、基于信號(hào)分析的故障診斷方法

3.1基于抽樣分析法

反映系統(tǒng)內(nèi)部信息的除了液壓系統(tǒng)本身的信息，其內(nèi)部的污染物也可以，也就是說(shuō)測(cè)定和鑒別油液當(dāng)中污染物的成分和含量，可以知道液壓系統(tǒng)的污染情況和運(yùn)行狀況，也是一種故障診斷的方法。目前我們經(jīng)常見(jiàn)到的有兩種：一種是基于油液顆粒污染度的檢測(cè)技術(shù)，包括：顯微鏡檢測(cè)技術(shù)（設(shè)備投資小、方法簡(jiǎn)單、費(fèi)時(shí)費(fèi)力、誤差大）、自動(dòng)顆粒計(jì)數(shù)器（檢測(cè)速度快、操作簡(jiǎn)便、準(zhǔn)確度高但精度低）、稱重法（設(shè)備簡(jiǎn)捷、檢測(cè)方便、只測(cè)重）、鐵譜分析法（可進(jìn)行定性和定量的分析）、光譜法（成本高、精度高）；另一種是基于油液性能參數(shù)的檢測(cè)技術(shù)，這種技術(shù)需要細(xì)致的分析油液的有關(guān)參數(shù)和金屬的含量，歷時(shí)的周期較長(zhǎng)，無(wú)法實(shí)現(xiàn)在線檢測(cè)，但是對(duì)重要液壓系統(tǒng)的診斷很有效。

3.2基于振動(dòng)噪聲分析法

在液壓系統(tǒng)的運(yùn)行過(guò)程中，必然會(huì)伴隨產(chǎn)生振動(dòng)和噪聲，尤其液壓泵的振動(dòng)聲音十分大，實(shí)際上這些設(shè)備的振動(dòng)和噪聲就包含了許多故障的信息，分析信號(hào)，得到元件狀態(tài)信息，進(jìn)而進(jìn)行故障診斷。這種方法的理論比較完善，應(yīng)用也比較廣泛，有多種信號(hào)處理方法如：時(shí)域特征參數(shù)法、時(shí)差域特征法、概率密度法、相關(guān)分析法、譜分析法、自功率譜分析法、倒頻譜分析法、包絡(luò)譜分析法、主分量自回歸譜提取法、AR譜參數(shù)提取法、小波分析等。目前旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備也能用它分析診斷故障，純機(jī)械設(shè)備的故障診斷效果相當(dāng)明顯。隨著信號(hào)處理技術(shù)的發(fā)展，這種方法的應(yīng)用前景十分可觀。

3.3基于數(shù)學(xué)模型法

這種方法的指導(dǎo)是現(xiàn)代控制理論和優(yōu)化方法，基礎(chǔ)是系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型，殘差產(chǎn)生法是觀測(cè)器（組）、等價(jià)空間方程、Kalman濾波器、參數(shù)模型估計(jì)和辨識(shí)等，利用閥值或者準(zhǔn)則評(píng)價(jià)決策殘差。該方法和控制系統(tǒng)的關(guān)系相當(dāng)密切，共同成為監(jiān)控、容錯(cuò)控制、系統(tǒng)修復(fù)重構(gòu)的基礎(chǔ)。這種方法的數(shù)學(xué)模型的精確度直接決定診斷的精確性，一般最常建立的是線性和非線性的數(shù)學(xué)模型來(lái)診斷液壓系統(tǒng)的故障。

4、基于人工智能的故障診斷方法

4.1基于專家系統(tǒng)的智能診斷法

這是智能診斷技術(shù)中受到多方關(guān)注的一個(gè)發(fā)展方向，研究最多，應(yīng)用最廣，主要是利用專家的知識(shí)和推理方法解決實(shí)際遇到的復(fù)雜問(wèn)題。在這的專家系統(tǒng)并不是指人員而是指一種人工智能計(jì)算機(jī)程序，知識(shí)權(quán)威，學(xué)習(xí)功能強(qiáng)大。該系統(tǒng)的主要組成部分：知識(shí)庫(kù)（系統(tǒng)知識(shí)和規(guī)則庫(kù)）、數(shù)據(jù)庫(kù)、推理機(jī)和解釋機(jī)制。如果利用它檢測(cè)在線的系統(tǒng)，數(shù)據(jù)庫(kù)顯示的是實(shí)時(shí)工況數(shù)據(jù)；如果利用它檢測(cè)離線系統(tǒng)，則數(shù)據(jù)庫(kù)顯示的是實(shí)際故障時(shí)的數(shù)據(jù)或者人為故障的樣本數(shù)據(jù)。該方法的運(yùn)行過(guò)程是通過(guò)人機(jī)相互交換，專家系統(tǒng)獲得所需信息，利用系統(tǒng)的知識(shí)庫(kù)和數(shù)據(jù)庫(kù)，推理機(jī)運(yùn)用規(guī)則，調(diào)用應(yīng)用程序，進(jìn)行正確的推理，找到液壓系統(tǒng)的故障。這種方法給自動(dòng)化進(jìn)行液壓系統(tǒng)故障診斷代帶來(lái)了光明和希望，但是也存在一定的不足和問(wèn)題，不過(guò)未來(lái)的發(fā)展前景還是很廣闊的。

4.2基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能診斷法

20世紀(jì)80年代人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迅速崛起，成為人工智能領(lǐng)域的一個(gè)分支，是一種計(jì)算模型（與人的認(rèn)知過(guò)程相似），一種非線性動(dòng)力學(xué)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)（模擬大腦神經(jīng)元結(jié)構(gòu)特性）。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性處理單元（類似神經(jīng)元）相互關(guān)聯(lián)，具有了學(xué)習(xí)、記憶、歸納總結(jié)等功能和數(shù)學(xué)模擬能力。這種方法的具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，如：分布式處理能力、聯(lián)想記憶、自學(xué)習(xí)能力等收到診斷領(lǐng)域的廣泛關(guān)注和重視，未來(lái)發(fā)展前景十分寬廣。

4.3基于模糊理論的智能診斷法

大量的模糊現(xiàn)象存在于液壓系統(tǒng)故障診斷領(lǐng)域，如：系統(tǒng)油溫過(guò)高、壓力波動(dòng)較重等等，過(guò)高、較重這些都是模糊的概念，并沒(méi)有清晰的邊界，故障發(fā)生會(huì)經(jīng)歷一個(gè)漫長(zhǎng)的時(shí)間，同時(shí)故障發(fā)生的原因和癥狀也是模糊的，可能一對(duì)一，可能一對(duì)多，也可能多對(duì)一。利用模糊邏輯、模糊關(guān)系描述故障的原因和現(xiàn)象，建立隸屬度函數(shù)和模糊方程，明確識(shí)別故障。這種方法的現(xiàn)象更為客觀，結(jié)果更符合實(shí)際，速度快，容易實(shí)現(xiàn)。

5、結(jié)束語(yǔ)

隨著21世紀(jì)科技的發(fā)展，人工智能技術(shù)更是突飛猛進(jìn)，還有許多智能診斷的方法如：故障樹(shù)診斷法、灰色理論智能診斷法、案例推理診斷法、多智能體的智能診斷法、信息融合技術(shù)智能診斷法等等。如何將新型科技、智能技術(shù)運(yùn)用到故障診斷系統(tǒng)當(dāng)中，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化、智能化的故障系統(tǒng)診斷是我們亟待解決的問(wèn)題。

參考文獻(xiàn)：

[1]范士娟，楊超.液壓系統(tǒng)故障診斷方法綜述[J].機(jī)床與液壓，2009，37（5）：188-192，195.