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摘要：机械设备在当前工业生产当中应用非常关键，直接决定了当前工业生产的效率。而在当前电子信息技术、智能技术发展的背景下，社会需求又对工业生产力有了更高的要求。所以，在社会生产力发展的要求下，机械电子工程建设开始展开，完成了机械设备工作效率的提升。而机械电子工作作为我国现代经济建设的重要板块，随着人工智能技术的应用导入，迈入了新的发展时段，相关生产产品质量得到了大幅提升，该类课题研究备受关注和热议。本文基于对人工智能技术的相关概述解析，着重就其在机械电子工程领域的应用进行了探究。
关键词：机械电子工程；人工智能技术；应用
引言
随着国家科学技术的飞速发展，对于人工智能、技术的研究，也能够得以不断提升，但是人工智能技术依然是处于初级发展阶段，以人工智能技术作为理论技术得以全新的发展，使得人工智能技术、其他系统的发展空间能够更加开阔，并且能够模仿相关的智能性任务。譬如语言的理解能力，往往也会被称为机器学习。人工智能技术不仅能够使科学、网络二者高度融合，特别是在多个领域得以创新发展，比如以符号进行计算、语言进行识别、模式识别等方面已日益成为人工智能今后发展的重要领域了。除此以外，人工智能技术在满足科学、工程等相关复杂计算的同时，还能够强化多方面的经验学习，对于相同问题提出一些解决问题的经验，能够获取知识、策略等，从而在遇到相似的问题时，能够以相关知识、经验、技术来解决这些实际问题，这样的功能被称为连续型学习。对于连续性学习而言，人工智能技术不仅能够从经验中总结出有关的经验、规律，然后在此基础上进行革新、创造，使得计算机在学习、实践等方面的问题，不仅仅需要按照经验、知识等方面的积累，能够实现从量变到质变，最终达到科学探索的目的。
1 人工智能技术的相关概述
人工智能的英文简写是AI，作为一个特殊的计算机程序，历经多年的发展，现已取得显著成就，并进一步增强了社会生产力，开启了智能化发展新时代。尤其是随着互联网传播格局形成，人工智能技术得到了更为宽泛的应用，并深刻影响着人们的生产生活，为之带来了诸多便捷性服务体验。在普华永道题为《抓住机遇2017夏季达沃斯论坛报告》中指出，“在人工智能的推动下，2030年全球GDP将增长14%，相当于15.7万亿美元”，用具体的数据充分论述了人工智能技术的应用价值。综合来讲，人工智能技术同时关联到多门学科领域的知识，包括图像识别、信息处理等，并在很大程度上促动了思维、数学等领域创新，并带来了传统行业深刻变化。在这样的宏观时代背景下，人工智能技术在机械电子工程领域的应用，发挥了诸多优势，在很多层面上解决了其因功能不足而造成的发展问题。事实证明，传统机电一体化应用视角下的机械电子工程，其信息传递稳定性欠佳，无法捕获精准的实际数据支持，对相关信息的描述亦是无法满足日常生产产品质量要求。而人工智能技术应用，在数据分析、数据存储以及数据应用等多方面的处理能力，进一步改善了机械电子工程运行环境，主导了工业企业未来发展潮流，值得重点关注。
2 人工智能技术在机械电子工程当中的主要应用
传统技术结构下，机械电子工程生产中时常出现信息泄露或信息有误的问题，影响了工作效率及质量，而人工智能技术应用则提供了新的突破口，其在数据处理、精准表达方面的优势得到了进一步凸显。作者基于上述分析，结合实际情况，针对性地提出了以下几种人工智能技术在机械电子工程领域的有效应用策略，以供参考和借鉴。
2.1人工智能技术有效控制
机械电子工程系统的精度。
众所周知，在机械电子工程当中，其模块设计对数据的控制是一种精确化的状态，但是，当这些系统功能在一一实现的过程中，客观数据的变化就要求其对系统工程中的数据做出合理调整，只有调整到位才能够确保整个系统运作的正常性与稳定性，进而保证系统控制的精密度。人工智能技术中的神经模式就被应用到系统精度的控制工作当中，以完成机械电子工程没有办法依靠自身条件来满足的需求。
2.2 神经网络技术分析
在具体的技术应用中，人工智能系统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。目前，我国神经网络所运用的方式比较简便，在信息的输入、输出过程中，不会经过所有的神经元系统，但是由于其分布范围较广，计算量还是比较庞大。无论在信息输入方面还是在信息输出方面，都存在计算精确度不高的问题。这种基于神经网络技术的输入输出功能比模糊推理理论的适用范围更广且通用性强，已经能够解决一些存在的偏差性问题。神经网络技术是人工智能系统中的一个重要系统，通过神经网络系统中的神经元，将一些信息数据传输到每个网络节点上，同时还能够对这些信息数据进行有效的动态数据处理以及存储。神经网络技术可以模拟人类大脑的神经系统，分析处理上述数据，通过神经元的反射，可以保障机械电子工程的数据分析和存储功能。
2.3 实现了生产智能化
人工智能技术被广泛应用在制造工艺、计划排产、生产协同、设备互通互联、资源管理等诸多方面，在电子工程领域应用人工智能化有效推进了生产智能化的发展。在当前电子工程领域智能制造体系当中出现了越来越多的智能核心技术，诸如工业机器人、智能控制系统、自动化成套生产线以及新型传感识别系统等。当前这些智能核心技术在各大电子品牌企业中得到了非常广泛的应用。举例说明：酷特打造的C2M模式，实现了客户直接驱动工程的新型商业运营模式，O2O模式线上订单、线下体验，大大增强了客户的黏性；海尔打造的COSMO平台，成功实现了生产与个人定制的完美结合与大规模推广；双星则实现了人工智能与高端制造业的融合，借助人工智能技术来拉近与客户之间的距离、提高产品的极致程度，此外，双星还建立起了智能化工厂和数字化车间，真正实现了传统产业制造工艺的改造与升级。
结语
总之，机械电子工程作为一门多学科融合的科目，其中包含了自动化的机械制造部分，其与传统机械制造最大的不同在于对电子信息的运用，并依托于自动化技术。时至今日，人工智能技术在我国的发展日臻成熟，尤其是在数据处理方面的特性优势表现，其应用为机械电子工程发展带来了莫大契机，并有效提升了相关企业经济效益，是学术界普范关注的重点议题。人工智能技术在机械电子工程领域的应用十分重要和必要，是提升企业经济效益的有效路径，其作为一项庞杂的系统化工程，应注重各个环节的应用渗透，重点实现数据处理及精准表达方面的突破，进而提高产品生产效率及质量。作者希望学术界大家持续关注此课题研究，结合人工智能技术的动态发展，从不同维度视角提出更多有效应用于机械电子工程领域的建议或策略，从而为我国经济发展注入更多活力。
参考文献
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