刁佳龙
山东协和学院 济南 250109
摘 要： 在大数据时代，随着我国经济的快速发展，机械电子技术在不断进步，人工智能技术的应用也开始走向高端化和数字国际化。当前的机械电子工程和其他自动化控制制度也在不断进行人性化改造，愈发变得更高级。基于此，笔者主要针对人工智能技术在机械电子工程领域中的融合应用进行简要分析，并提出合理化建议，旨在推动工业生产力快速发展。
关键词： 人工智能；机械电子工程；融合；应用分析
引言
进入大数据时代，我国的电子技术得到飞速发展，同时人工智能技术也进行了改革，各项技术开始变得专业化，技术应用范围不断扩大，智能化水平不断提高。随着各项技术融合化发展，我国的各项先进技术与社会各领域开始融合，技术创新速度加快，各项技术在人们的生产生活中起到重要的导向作用，能够促进我国社会经济的稳定进步和发展。
1 技术含义
1.1机械电子工程
相关研究表明，机械电子工程学科起源于 20 世纪 70 年代末，是机械电子工程技术与智能技术融合后出来的一项全新学科。从社会的发展阶段来看，可以从农业发展初期、工业革命时期、信息革命时期 3 个时期进行分析。在这 3 个时期，部分技术已经开始走向专业化和智能化，为人们的生产生活带来了便性。特别是在工业革命时期，机械电子被发明出来，生产线开始被应用于工业生产中，从而解决了人工操作速度慢的问题，使得工人们只需要负责部分模块的加工，并不需要完成所有的工作。到了现代机械电子工业发展时期，各种机械已经能够满足人们的各种生产生活需求，提高人们的生产效率。
1.2人工智能
当前人工智能主要用于研究计算机模拟人类的智能方面，其核心是通过计算机模拟人类思维的方式来帮助人类处理实际的问题。随着国际数字全球化浪潮的出现，使得我国各项技术开始走向世界、融入世界，开始在国际舞台上崭露头角。随着工业互联网技术的不断进步，也给我国的生产及商业化运营带来了机会，为技术创新提供了平台，能够及时为我国的生产运作提供新型的技术成果支持，完善了发展的空间平台。
2二者之间的关系
为了满足人们对生产与生活日益增长的需要，机械电子工程 技术也在不断地改进与发展，同时随着云计算、大数据的不断发展以及 5G 时代的来临，人工智能技术也逐渐地向机械电子工程领域渗透，能够突显出 AI 的优势。人工智能与机械电子工程融合，能够使机械电子工程获得更大的发展空间，同时 AI 也能够借助机械电子工程平台来拓展自身的应用领域。随着现代化的集成电路逐渐向小型化、微型化发展，单一化的电路功能转化为多元化电路功能，在初始建模过程中所需要的数据信息量也逐渐增大，从而需要将机械电子工程与人工智能技术结合起来。
2.1 提供新型的理论计算方法
在实际的技术应用中，机械电子工程技术由于本身的特性，在使用过程中会产生不稳定性。要确立相互之间的构图关系，必须经过大量的计算和数据收集，并且还需要长期进行数据分析才能确定相应的关系。为了确立相互关系，通常使用物理方程式计算法、理论分析法以及实践分析法等对其关系进行定量分析。因此，改进数学研究计算方法，能够使计算结果更加符合现实情况，实现技术的优化。一般情况下，会建立起相对较为复杂的神经网络和模糊逻辑系统模型，通过这两种模型可以利用人脑模拟的方法将语言信息处理融入系统中，使得系统能够通过规则和方法来达到信息储存的目的。
由于神经网络的输出计算公式是由神经元的数量决定的，因此如果神经元网络分布范围广，可能会出现庞大的计算量，直接会增加计算机的计算难度和计算时间。
2.2 改善机械电子工程的核心理念
在实际的技术应用过程中，机械电子工程技术已经开始应用在各行各业。虽然无法满足现阶段的各项技术所涉及的实际需求，并且在现场工作中存在不确定性，但是对于某种系统的输入输出可以使用人工智能技术对其进行改进。机械电子工程系统可以通过网络系统根据实际情况模拟人脑结构，进而得出相应的分析结论，自动识别某些可能对于项目会造成安全隐患，从而促进整个机械电子工程技术的飞速发展。机械电子工程技术需要适应社会的发展趋势，能够为后续的技术革新以及技术融合提供更加先进的技术理念。 3技术应用分析
3.1 模糊推理技术分析要点
在实际的技术应用中，模糊推理理论由于其发明时间长，技术理论成熟且具有较强的现实处理能力，因此已经成功应用在不同行业中，最主要是应用在自动化控制及数据处理系统中。当机械电子系统运作时，该系统就会自动模拟人脑的分析语言功能，对数据以及其他的机械进行控制改造，从而在网络结构中产生一组处理指令，完成相对应的函数指标。这类指标使得模糊推理系统利用新型的方式达到储备信息的目的。但是在实际情况中还有一些问题，比如计算量不能够满足实际需求，联机的方式存在一定的差异性等，都会造成系统的输入与输出存在误差，而利用人工智能系统便能很好地解决该问题。
3.2 神经网络技术分析要点
在具体的技术应用中，人工智能系统 [3] 主要通过网络大数据的方式将人脑的思维以及行为，采用计算机的方式进行模拟分析，这样可以通过对计算机植入一系列的指标指令，使得计算机能够模拟人脑下达指令，进一步提高计算机系统的效率。但是神经网络是一种通过神经元建立起来的网状结构，其功能强大且分散，分布范围较广。在实际的应用过程中，这部分神经元功能与效用，能够根据现场的情况完成定量的指标。神经网络系统分析数据的信号主要通过模拟结果对其进行分析，可以进一步在其中设定相对应的指标参数，对其进行技术分析和数据研究，不断地实现技术优化。
4 结 语
进入大数据时代，我国机械电子工程技术的创新发展带动了人工智能技术的市场运作，二者之间互通融合，不断创新技术使用方法。在技术优化方面，使得各项技术能够进行完美融合，也使得其在机械电子工程领域掀起全新的革命热潮，促进生产力水平得到提高。在数字化科学技术快速发展的今天，交叉学科之间的壁垒将被打破，取而代之的是学科之间的融合发展，彼此之间互相交叉和关联，为建立新兴学科提供依据。人工智能技术与机械电子工程的融合发展，是社会发展的必然需求，是科技进步的必然趋势，也是促进机械电子工程向人工智能化方向发展的内在要求。
参考文献
[1] 史 宏 . 大 数 据 技 术 及 应 用 研 究 [J]. 电 脑 知 识 与 技术 ,2020,16(10):262-263.
[2] 王玮 . 机械电子工程和人工智能的关联分析 [J]. 内燃机与配件 ,2019(11):186-187.
[3] 卢佳园 . 机械电子工程中人工智能技术的有效运用分析 [J]. 内燃机与配件 ,2019(15):242-243.
[4] 佟巳刚 . 人工智能技术在机械电子工程领域的应用 [J].湖北农机化 ,2019(12):32.
（指导教师：王宇 山东协和学院 ）