摘要：随着我国经济的飞速发展，科技也得到了很高的提升，由此人工智能也得以快速发展。在传统机械电子工程领域，电子工程更多的是与机械有关内容连接起来，达不到智能化，伴随着人工智能的发展，人工智能应用在机械电子工程中会很常见。本文将针对械电子工程与人工智能展开全面探究，首先从械电子工程与人工智能的发展过程入手，接着对于械电子工程与人工智能相关性进行了系统阐述，最后人工智能在机械电子工程的应用方面对机械电子工程与人工智能进行研究。
关键词：机械电子工程；人工智能；相关性
引言
几年前，世界围棋冠军经过多次比赛输给了人工智能程序，这个事情震惊了世界。科幻小说里面的情节真实的出现在了这个社会中。人工智能的迅速发展已经超出了人们的预期。与此同时，如何将人工智能技术应用于更多的领域，使其产生更多的社会效益，服务于人类，成为摆在人们现实中的一道难题。其实一直以来，科学家们一直在研究人工智能，目前关于人工智能的应用经过实际操作证明是可行的，并在仿生学，算法学等多个领域有所涉及。机械电子工程与人工智能技术结合以后，相较于过去实现了跨越式的发展，极大地方便了人们生活和工作。
1人工智能与机械电子工程简述
1.1人工智能
人工智能是基于计算机技术、心理学、控制技术和信息技术等基础学科发展起来的新兴学科，通过对计算机技术进行深入研究，实现对人智能的模拟与扩展，现在已经成为21世纪重点研究的支柱学科之一。人工智能技术不断应用在人们的日常生活中，具有如下三个优势。首先，人工智能技术可以实现人与人间更好的沟通与交流：通过高科技能够使人们交流更为的便利，在足不出户的情况下便能了解天下事，并和周边人实现良好的沟通。不但可以推动人类社会不断进步，而且能够使人工智能实现创新发展。其次，人工智能技术可以推动经济发展：利用高科技可以刺激人们消费，使我国市场需求有所扩大，对保障我国经济平稳发展有着很好的现实意义。最后，人工智能能够推动企业发展：将科技应用在企业中可以使企业的经济效益得到提升，间接推动人工智能产品不断的应用于市场中。
1.2机械电子工程
基于设计层面来看，机械电子工程相比较传统机械工程，它有着非常强的跨学科性和综合性，是融合了各种类型学科的优良部分而形成的一种学科。电子机械工程在实施设计环节过程中，主要是以机械工程为重点，同时较好地联系计算机技术和电子工程这两个方面，并按照配置系统和目标的不同需要综合其他学科和技术。设计工程师在实施设计过程中，一般情况下会实施从上至下的设计手段将诸多的模块密切的联系起来，以便能够做好全部的设计工作。基于产品特点来看，与传统机械工程相比较，机械电子产品的外形构造更为精巧细致，极大程度上减少了物理体积，优化了传统笨重型机械的特点，并显著的提高了产品的性能。
2人工智能与机械电子工程的相关性
2.1信息处理方面的相关性
通过研究机械电子系统可以得知，其在运行时有着非常强的非线性，也就是机械电子系统自身存在一定的波动性，进而造成其在输入和输出关系的处理方面存在较大的难题。虽然以数学推导和理论研究为基础而创建起来的因果关系法可以促使产品设计朝着更好的方向发展，但这种方法仅局限于在比较简单的机械电子系统中使用，究其原因，在较为复杂的系统中，系统各个模块功能的数学解析式不能全部给出，再加上受到非线性信息的影响，所以就在很大程度提高了解析式计算的复杂性。基于此，传统的基于机械电子工程的数学解析式信息处理方法，开始被以知识为根本的人工智能信息处理方法所取代。
2.2系统建模方而的相关性
模糊逻辑系统与神经网络对较为复杂系统模型的建有着积极的作用。其中，神经网络通过模拟人体神经结构，对系统的各种类型的数字信号实施处理，而模糊逻辑系统则以对人脑功能实施模仿的方式对数字信号实施处理。根据研究神经网络可以得知，其在信息输出过程中，因为各个神经元存在的关系是一成不变的，所以计算量非常大，而模糊逻辑系统内部各模块的关系经常发生变化，所以其计算量非常小。基于此，在系统比较复杂时，尽量不要局限于一种方法对基于建模的信息输入和输出问题进行处理，而应将机械电子工程和人工智能紧密的联系在一起，同时以此为根本，引入模糊神经网络，进而更好的融合模糊逻辑系统和神经网络两者之间的优势，最终有效的提升机械电子工程产品设计的可操作性。
3人工智能在机械电子工程中的应用
3.1模糊推理系统
经过多年的实践与研究，模糊推理系统已经发展成为一个相对较为完善的系统，自身具备较好的信息处理功能，而且其结构相对简单，因此实用性更高。现实中模糊推理系统已经实现广泛的应用，尤其在自动化控制和数据处理两个方面。在机械电子系统工作过程中，该系统能够模拟人脑对输入语言进行处理并对处理指令进行下达，同时网络结构当中产生和处理指令相对应的函数。对于模糊推理系统而言，其主要的应用方式为由域到域，最终实现对信息规则的存储。当然，不可否认的是在实际运行过程中依旧存在一些不足，诸如计算量无法满足实际要求、连接方式无法有效固定等，导致系统在输入和输出环节还存在一定的误差，这也是人工智能技术具有一个优势。目前主要的发展趋势是在模糊推理系统基础上和神经网络系统相互结合使用，实现两个系统间的取长补短，降低系统错误的出现。
3.2神经网络系统
人工智能既然是对人的行为和思维进行模拟开展研究的过程，将人工智能应用在计算机中，便能够显著的增加应用范围。而神经网络主要是通过对人脑神经元网络进行模拟，将其在计算机网络上进行分布，最终实现人机互动。对于神经网络系统而言，其结构更为简单，但功能性不足。当然，其也具有非常显著的优势，通过神经元的构成能够将神经系统具有的功能和效用更好的发挥出来，实现对高难度行为加以完成。在神经网络系统中，其主要是通过对数字信号进行模拟输出，再根据结果分析对应的参数值，最终利用神经网络计算出整个关联函数。该系统在实际运用中相对简单，在整个信息输入过程中，各个神经元具有相对固定的联接方式，并且计算量相对更大，在信息输入和输出上均有着极高的精度。该系统的优势能够有效的补充模糊推理系统在计算能力和信息输入、输出上存在的不足，将两个系统融合使用具有非常好的应用前景。
结语
在社会发展的进程中，科学技术的进步是促进生产力发展的重要因素。人工智能作为未来科技发展的重要的一种趋势，其在与机械电子工程的结合过程中能够有效发挥其独特的优势。人工智能与机械电子工程之间有着密切的关系。人工智能的快速发展离不开机械电子工程技术的支持，另一方面来说，机械电子工程的深入发展也需要人工智能的相关知识。人工智能与机械电子工程的相互结合过程中，两者相互促进，相互发展，共同促进科学技术的发展，生产力的不断提高，以及社会的进步。
参考文献
[1]田海湧.关于机械电子工程与人工智能的相关性分析[J].电子技术与软件工程，2019（11）：104-105.
[2]郑向勇.机械电子工程与人工智能的关系探究[J].科技创新与应用,2019(03):75.
[3]吴昊年，杨文.刍议机械电子工程与人工智能之间的关系[J].电子技术与软件工程，2018（15）：130.
[4]李明坤.机械电子工程和人工智能相关性研究[J].职业技术，2018，16（09）：25-26.