操作过程中的误差相对较小
因为人工智能在工作过程中受到外界的影响比较小，自身的抗干扰性能也比较好，因此系统参数并不会随着工作时间的延长而改变。理论上来说，这些参数都会保持一个固定值，所以大的误差一般不会发生。
可以有效的节省人力和物力资源
传统的电器工作会有很多的线路、变压器或者是机器等多方面电器工程操作。涉及到的设备众多有可能会导致设备摆放较乱，这就需要很多的人力进行清理，长久以来就会成为一项非常繁重的工作。从这个角度上来说，人工智能和传统电器操作相比，可以减少对变压器和线路的需求，有效的降低人力物力资源的浪费。
三、人工智能在电器工程自动化中的应用
如何对电气设备进行故障的诊断
电气设备在实际工作中的作用是相当大的，但是，一旦出现故障，解决起来会相当棘手。所以学会如何对电气设备进行故障的诊断非常重要，而智能故障诊断的技术恰好解决了这一难题。复杂性、非线性是这种电气设备的故障特点，正是这些特点使以往的诊断技术风险高、准确率不高、达不到我们预期的效果。我们将智能系统中的理论和专家系统相结合，就能够保证高准确度的故障诊断。
提高电气设备的性能
我们目前所用的电气设备的性能还不算太高，工作效率比较低，因此能够提高电气设备的性能是很重要的。在这项工作中，将科学的知识和丰富的经验有机的结合起来，使设备更加的实用、安全。现如今，伴随着现代社会的飞速发展，多媒体也受到人们的欢迎，利用人工的智能技术来设计电气产品，从根本上解决劳动力问题，效率高。最重要的是它能够减少工作的时间，节省原材料，是设计出的产品更加实用、环保、科学。
利用电子技术控制设备运行
在很多国家利用电子技术控制设备运行是很流行的，人工的智能技术也是人类社会发展的一个重要的里程碑，为人们做出很大的贡献，因此对它的要求也越来越高。利用电子技术控制设备是一个很复杂的工作，它可以运用专业的知识、拥有很高的科技水平，对大量的数据进行分析。模糊的控制、系统的控制、网络控制与人工的智能技术有机的结合起来，就可能保证生产的安全性、高效性和实用性。
四、结束语
目前，人工的智能技术应用于电气设备中对人类资源来说是一种真正意义上的解放，它主要是由电子计算机控制，准确有效。这项技术尽可能的发挥出最大的作用，能够准确的判断出故障的位置进行维修，优化系统结构。虽然它也存在一些技术上的问题，但是相信在我们不断的实践和改进中，它将会更加的完善，为人类社会提供更多地帮助。
申论范文人工智能篇三
人工智能在工程技术领域的具体应用研究
[摘 要]人工智能工程应用系统的发展及其背景是在人类科技与革新的大爆发乃是本世纪的特点。由总体而言，在本世纪内，各门科技学科的理论体系得到了充实和完善。到本世纪下半叶则体现为各类技术的集成与综合。由此，人类的社会生产力水平得到了史无前例的迅速增长。近四五十年发展尤为迅速。
[关键词]人工智能，工程技术应用
首先，介绍下人工智能是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。人工智能的研究课题涵盖面很广，从机器视觉到专家系统，包括了许多不同的领域。 其中特点是让机器学会“思考”
人工智能学科是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。
1.20世纪80年代，专家系统技术的逐渐成熟及计算机技术的迅速发展，使得智能控制和决策的研究也取得了较大进展。计算智能是一种仿生计算方法，它从生物底层对智能行为进行模拟和研究，拓展了传统的计算模式，为复杂问题的求解提供了新的解决办法。为了提高计算智能的应用效率，本文分析了二进制遗传算法中早熟收敛的成因，指出了传统的变异算子在防止早熟收敛方面的不足，提出了一种能有效预防早熟现象的二元变异算子，并在此基础上提出了一种便于用常规逻辑门电路实现的遗传算法。鉴于参数选择对于遗传算法求解效率的影响。
2.人工智能在工程技术各行各业的应用
工业过程中的智能控制。生产过程的智能控制主要包括两个方面：局部级和全局级。
机械制造中的智能控制。在现代先进制造系统中，需要依赖那些不够完备和不够精确的数据来解决难以或无法预测的情况，人工智能技术为解决这一难题提供了有效的解决方案。
电力电子学研究领域中的智能控制。电力系统中发电机、变压器、电动机等电机电器设备的设计、生产、运行、控制是一个复杂的过程，国内外的电气工作者将人工智能技术引入到电气设备的优化设计、故障诊断及控制中，取得了良好的控制效果 。
人工智能在水利工程中应用。大坝安全监测自动化系统结构和大坝安全智能决策支持系统。
1)针对大坝安全监测系统的可靠性问题，将现场总线监测网络结构和基于现场总线的通信网络模型应用于大坝安全监测系统中，提高了系统的可靠性和系统组网的灵活性，使大坝安全监测自动化系统可根据现场条件灵活组网，增加了系统的实用性。重点研究了监控网络的系统结构、网络通讯模式和功能分布。
2)针对自动化监控系统的数据真实性和合理性检验问题，研究了大坝安全监测数据的预处理方法，应用灰色系统理论和过程突变理论建立了监测数据的在线检验模型，有效地解决了自动化系统监测数据的合理性和真实性的在线检验问题。
3)应用人工神经网络技术研究了大坝监测数据的分析方法，建立了基于自学习神经元的自学习即网络监控模型，为大坝安全监控模型的建立和预测提供了新的思路和方法。
4)针对合理处理DSIDSS中的不确定因素问题，采用模糊测度和模糊积分理论的基本思想和方法进行了处理。结合模糊集和可能性理论，提出了大坝安全等级划分和安全判据的表示方法。应用模糊测度和模糊积分理论，较好地解决了大坝安全综合评价中不确定性因素的计算机表示和处理方法。
5)探讨了DSIDSS中的知识表示和推理技术，应用知识的语义网络和模糊产生式规则表示方法，建立了大坝安全智能决策支持系统的知识库。所采用的模糊推理方法克服了传统Bayes推理方法的部分缺陷，在实际应用中表明是合理有效的一种推理模式。
