机械工程前沿讲座总结

机械工程前沿讲座总结（通用8篇）

机械工程前沿讲座总结 篇1

机械工程前沿讲座课程总结

一、飞秒激光与纳米技术

众所周知，组成物质的分子和原子，每时每刻都在快速地运动，这是微观物质重要的基本属性。飞秒激光产生后，人类能够在原子和电子的层面上观察到它们超快运动的过程并加以利用。在高强度飞秒激光的作用下，气态、液态、固态物质会在瞬息间变成等离子体。高功率飞秒激光与电子束碰撞，能够产生X射线飞秒激光、射线激光以及正负电子对。此外，利用飞秒激光能够有效地加速电子，使加速器的规模得到上千倍的压缩。高功率飞秒激光与物质相互作用，能够产生足够数量的中子，实现激光受控核聚变的快速点火。

通过对飞秒的研究，除了揭示自然科学的奥妙之外，还促进了新型“飞秒激光”技术的应用和发展。飞秒激光是一种周期可以用飞秒计算的超强超短脉冲激光。它的出现为人类提供了前所未有的全新实验手段与物理条件，有着十分广阔的应用前景。根据飞秒激光超短和超强的特点，大体上可以将应用研究领域分成超快瞬态现象的研究和超强现象的研究。它们都是随着激光脉冲宽度的缩短和脉冲能量的增加而不断的得以深入和发展。

飞秒脉冲激光的最直接应用是人们利用它作为光源，形成多种时间分辨光谱技术和泵浦/探测技术。它的发展直接带动物理、化学、生物、材料与信息科学的研究进入微观超快过程领域，并开创了一些全新的研究领域，如飞秒化学、量子控制化学、半导体相干光谱等。飞秒脉冲激光与纳米显微术的结合，使人们可以研究半导体的纳米结构（量子线、量子点和纳米晶体）中的载流子动力学。在生物学方面，人们正在利用飞秒激光技术所提供的差异吸收光谱、泵浦/探测技术，研究光合作用反应中心的传能、转能与电荷分离过程。超短脉冲激光还被应用于信息的传输、处理与存贮方面。

由于飞秒激光具有快速和高分辨率特性，它在病变早期诊断、医学成像和生物活体检测、外科医疗及超小型卫星的制造上都有其独特的优点和不可替代的作用。飞秒激光甚至可用于基因疗法，德国科学家用它在老鼠的细胞内进行试验，现已取得显著的成果。美国加州一家公司研制的飞秒激光视力矫正系统，现已完成了2万次手术，为患者带来了福音。有的科学家发现，利用超短脉冲激光能去掉牙的一小块，而不影响周围的物质。一种无痛、且可保护周围健康珐琅质的超短激光牙科术，正在人们的期望中出现。

高功率飞秒激光还可以将大气击穿，从而制造放电通道，实现人工引雷。避免飞机、火箭、发电厂因天然雷击而造成的灾难性破坏。飞秒激光用于切割易碎的聚合物，不致改变其重要的生物化学特性。在汽车制造和重型设备加工中，利用飞秒激光可以更好地加工发动机喷油嘴。

所以我们相信，随着超短脉冲激光技术的进一步发展以及具有高可靠性的商用飞秒激光器的进一步完善，飞秒激光一定会在更多领域获得更为广泛的应用。

所谓纳米技术，是指在0.1~100纳米的尺度里，研究电子、原子和分子内的运动规律和特性的一项崭新技术。科学家们在研究物质构成的过程中，发现在纳米尺度下隔离出来的几个、几十个可数原子或分子，显著地表现出许多新的特性，而利用这些特性制造具有特定功能设备的技术，就称为纳米技术。

纳米科技是学习纳米尺度下的现象以及物质的掌控，尤其是现存科技在纳米时的延伸。纳米科技的世界为原子、分子、高分子、量子点和高分子集合，并且被表面效应所掌控，如范德瓦耳斯力、氢键、电荷、离子键、共价键、疏水性、亲水性和量子穿隧效应等，而惯性和湍流等巨观效应则小得可以被忽略掉。举个例子，当表面积对体积的比例剧烈地增大时，开起了如催化学等以表面为主的科学新的可能性。

纳米技术已成功用于许多领域，包括医学、药学、化学及生物检测、制造业、光学以及

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情况下会对机器人的机构产生严重的磨损和破坏，极大影响机器人寿命。这就要求机器人系统在实际的工作中，运动能尽量保持平滑、平稳，避免速度、加速度的突变，使其具有高的工作精度和运动平稳度，防止机器人系统发生振动和冲击。为了解决上述这些难题，保证机器人能够平稳地、快速地、准确地到达指定的位置，可以在操作机器人前对其进行轨迹规划，并且配合利用机器人仿真技术模拟轨迹规划的全过程，这样也就可以避免冲击、振动等不良现象的发生。

机器人的轨迹规划就是讨论计算轨迹规划方法的研究，轨迹描述了操作臂所希望的在空间中的运动轨迹。为了保证机器人能够平稳，并且能快速、准确地到达指定的位置，就需要对其进行轨迹规划，可见对机器人的轨迹规划进行研究是非常必要的，而且随着对机器人工作效率要求的不断提高，机器人在工业生产中广泛使用，轨迹规划显得尤为重要。

四、制造业的智能化与信息化

CIM（Computer Integrated Manufacturing）--是一种组织、管理与运行企业生产的哲理。它包含两个要点：

（1）企业的各个生产环节是不可分割的，需要统一考虑。（体现系统的观点）（2）整个制造过程实质上是信息的采集、传递和加工处理的过程。（体现信息的观点）CIMS（Computer Integrated Manufacturing System）--计算机集成制造系统--CIMS是CIM生产哲理的实施。

--因此，通俗解释为：用计算机通过信息集成实现现代化的生产制造，求得企业的总体效益。

CIMS-2的定义:“将信息技术、现代管理技术和制造技术相结合，并应用于企业产品全生命周期（从市场需求分析到最终报废处理）的各个阶段。通过信息集成、过程优化及资源优化，实现物流、信息流、价值流的集成和优化运行达到人（组织、管理）、经营和技术三要素的集成。以加强企业新产品开发的T、Q、C、S、E（环境），从而提高企业的市场应变能力和竞争能力。”

计算机辅助设计（Computer Aided Design）的英文缩写为CAD。其含义是指利用计算机进行高质量、高效率的产品和工程设计。

CAD的Design对象可分为三大类：

产品（Production）：机械、电子、电气、轻工产品等。

工程（AEC：Architecture、Engineering、Construction）：建筑物、工厂的厂房、石油化工设施等。

艺术：电影特技、动漫、广告等。

CAD/CAM技术是当代最杰出的工程技术成就之一：

从根本上改变了传统上依靠手工绘图，凭借图纸组织整个生产过程的技术管理模式。衡量一个国家科技现代化和工业现代化水平的重要标志之一。ERP的理论基础：

企业的所有信息资源包括3大块：物流、资金流和信息流 ERP建立在信息技术基础上

ERP利用现代企业的先进管理思想，全面地集成了企业的所有信息资源信息

ERP为企业提供决策、计划、控制与经营业绩评估提供了全方位和系统化的管理平台。智能制造是制造技术与数字技术、智能技术及新一代信息技术的融合，是面向产品全生命周期的具有信息感知、优化决策、执行控制功能的制造系统，旨在高效、优质、柔性、清洁、安全、敏捷地制造产品和服务用户。

包括制造装备的智能化，设计过程的智能化，加工工艺的优化，管理的信息化，服务

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生产过程中的应用等，重点关注物联网和晶科技、机器人概念三丰智能、机器人和3D打印大族激光、金运激光等。

六、球磨机节能关键技术的研究

在粉磨工艺中最主要的设备就是球磨机，各类球磨机大致相同，属于低速重载设备，且要求具有一定的恒转矩，以满足球磨机装载量的要求。球磨机筒体的转速太低或太高，都会降低钢球对物料的研磨效率。球磨机转速较低时，钢球和物料随筒体内壁上升，当钢球和物料的倾角等于或大于自然倾角，钢球沿斜面滑下不能形成足够的落差，钢球对物料的磨碎作用很小,这种情况效率很低；如果筒体的转速很高时，由于离心力的作用，以致物料和钢球不再脱离筒壁，而随其一同旋转，这时钢球没有撞击作用，物料只受到轻微的研磨，效率也很低。因此球磨机料筒的转速要求恒定。要考虑球磨机变频调速节能，其转速变化的范围也不大，且可能使球磨的时间增长,节能的效果不明显。电动机作为球磨机电力传动方式的生产机械，其功率是按最大负荷或长期额定负荷选择的，而绝大部分工作时间设备不能满载运行，特别是用于塑料粉末生产的球磨机采用滑差调速电机拖动，其电机始终工作在满电压、满速度状态，负载满载率却经常很小。

影响球磨机粉磨效率的主要因素

1、研磨体级配与装载量不合理：未根据不同物料特性合理选择研磨体规格与装载量，导致磨机出力系数（出力/装载量）低，一般为0.4～0.8。

2、物料破碎过程中未根据其所需破碎能量进行分级破碎，实现破碎能量利用最大化。

3、不同特性物料混磨：物料中杂物未筛分（如煤中夹杂石块等）及大块物料未预破碎。

4、工况调整不合理：通风出力、干燥出力与粉磨出力三者不匹配，无效能耗增加。

5、研磨体耐磨性差：运行一段时间后失圆率增加，粉磨出力降低。

电机控制是一个非线性控制问题，变频器在基频以下调节电动机的转速可节能，节能的幅度与调速的范围有关，但对球磨机速度可调范围不大,节能效益不明显。从球磨机节能运行的角度出发，在满足相同负载功率前提下，按能耗最小寻优目标的功率因数，确定最佳调整电压，以减少电机输入有功功率的控制系统，采用降压提效，以旁路双斜坡软启动的控制方法改善球磨机的启动性能，从而以轻载降压来提高球磨机的运行效率。通过实验数据表明，该节能策略与控制方法是可行的，对球磨机节能运行起到作用。

七、复杂系统人机交互数字界面的设计研究

随着计算机技术和控制技术的快速发展，复杂化的信息操控系统也进入了信息化时代。在很多复杂信息系统中已经逐步取代传统的显控界面，被广泛应用到战机船舶驾驶操纵、核电厂控制、战场指挥、汽车驾控等各种复杂的人机交互系统和环境之中。复杂信息系统的计算机数字界面信息来源渠道多，信息量大，信息结构关系错综复杂，是人机信息交互的重要载体和媒介。从某种意义上来说，复杂信息系统人机交互数字界面就是系统的大脑，系统的各方面信息都汇集于此，复杂信息系统人机交互数字界面已成为操作者获取信息、知识推理、判断决策的重要手段和操作依据。复杂信息系统人机交互界面在军事、信息安全、地理交通等诸多重要领域发挥着不可替代和非常重要的作用。在军事领域，随着新军事革命时代的到来，现代战争作战效能的发挥建立在能量流（动力系统）、信息流（信息系统）和物质流（武器装备）的有机结合之上。信息化条件下，战场情况变化急剧，战机稍纵即逝，军事人员要及时关注战场态势并作出决策，单靠“人脑”显然难以完成，必须借助于以计算机技术为主的数字界面信息系统。

“复杂系统数字界面人机交互与设计”是对复杂系统数字界面的可用性和信息使用绩效进行研究，是基于对数字界面进行元素解构并分析数字界面信息编码的设计原则和方

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现的汽车自动驾驶。智能汽车首先有一套导航信息资料库，存有全国高速公路、普通公路、城市道路以及各种服务设施(餐饮、旅馆、加油站、景点、停车场)的信息资料；其次是GPS定位系统，利用这个系统精确定位车辆所在的位置，与道路资料库中的数据相比较，确定以后的行驶方向；道路状况信息系统，由交通管理中心提供实时的前方道路状况信息，如堵车、事故等，必要时及时改变行驶路线；车辆防碰系统，包括探测雷达、信息处理系统、驾驶控制系统，控制与其他车辆的距离，在探测到障碍物时及时减速或刹车，并把信息传给指挥中心和其他车辆；紧急报警系统，如果出了事故，自动报告指挥中心进行救援；无线通信系统，用于汽车与指挥中心的联络；自动驾驶系统，用于控制汽车的点火、改变速度和转向等。

通常对车辆的操作实质上可视为对一个多输入、多输出、输入输出关系复杂多变、不确定多干扰源的复杂非线性系统的控制过程。驾驶员既要接受环境如道路、拥挤、方向、行人等的信息，还要感受汽车如车速、侧向偏移、横摆角速度等的信息，然后经过判断、分析和决策，并与自己的驾驶经验相比较，确定出应该做的操纵动作，最后由身体、手、脚等来完成操纵车辆的动作。因此在整个驾驶过程中，驾驶员的人为因素占了很大的比重。一旦出现驾驶员长时间驾车、疲劳驾车、判断失误的情况，很容易造成交通事故。

智能汽车是一种正在研制的新型高科技汽车，这种汽车不需要人去驾驶，人只舒服地坐在车上享受这高科技的成果就行了。因为这种汽车上装有相当于汽车的“眼睛”、“大脑”和“脚”的电视摄像机、电子计算机和自动操纵系统之类的装置，这些装置都装有非常复杂的电脑程序，所以这种汽车能和人一样会“思考”、“判断”、“行走”，可以自动启动、加速、刹车，可以自动绕过地面障碍物。在复杂多变的情况下，它的“大脑”能随机应变，自动选择最佳方案，指挥汽车正常、顺利地行驶。

个人心得

机械专业是以有关的自然科学和技术科学为理论基础，结合生产实践中的技术经验，研究和解决在开发、设计、制造、安装、运用和修理各种机械中的全部理论和实际问题的应用学科。几千年前，石器时代的各种石斧、石锤、木质和皮质等简单粗糙的工具是后来出现的机械的先驱。经过漫长的发展，机械已与人类社会的进步形成了密不可分的关系。

机械工程学科是研究机械系统和产品的性能、设计及制造的理论、方法和技术的科学，包括机械学和制造学两大领域。目前学科研究方向包括机械设计理论与方法、机构学、摩擦学、润滑与密封理论、机械强度与可靠性理论、机械振动与机械动力学、机械产品的性能分析与测试技术、专业机械的工作原理与构造、切削原理与加工工艺、精密制造技术与精密机械、计算机辅助设计/制造一体化、集成制造系统、智能制造技术、微纳制造技术、机电系统控制及自动化、流体传动与控制、现代机电控制技术、机器人技术、机电系统设计与仿真、机电产品与装备故障诊断、车辆总体技术、车辆动力传动系统分析与设计、车身设计与制造、车辆轻量化技术、节能与新能源车辆技术、车辆动力特性与控制技术、微器件原理与设计、微纳制造工艺、微纳制造装备、微纳测量与表征、微流体力学、微纳器件性能与可靠性等。

近些年来机械工程基础研究领域取得了一系列突出进展和原创性成果，为我国机械工程和经济建设提供了大批新理论、新技术和新方法，在国内外产生了重要影响，有的领域已在国际学术界占有一席之地。但同时相比于国外，机械工程学科在国际上总体还处于落后地位，我们国家是制造大国而不是制造强国，许多重大装备我国不能自主设计制造，缺乏自主创新能力。同时还引发资源不足，资源浪费以及污染环境的情况。未来制造业发展总趋势是全球化、信息化、绿色化、知识化和极端化。制造技术的发展总趋势是基于资源节约和环境保护基础上的数字网络化、高效精确化、智能集成化及制造极端化。

前沿教育讲座总结 篇2

商学院 教育经济与管理 沈斌 200902140415

研究生阶段是人生的重要阶段，对今后的学习、工作、发展都起着至关重要的作用，它不同于本科阶段，它更强调自主、强调专业性，强调对专业知识的深度研究和挖掘。在商学院学习的三年里，我系统了解和学习了企业管理专业的知识，并通过阅读专业文献、听取学术报告等方式不断强化专业素养，拓展自己的知识面，提升自己的综合素质。现将我在研究生阶段的科研实践情况总结如下。

一、把握理论动态，紧跟科研前沿

在研究生阶段，我聆听了多场学术讲座，各位老师的性格和风格各异，但知识面都很宽，内容都很深邃、丰富。通过这些学术讲座，我受益匪浅，受到很多启发，拓展了自己的知识面，现将几场学术报告的内容及心得体会总结如下：

（一）“六维管理重于战略”学术报告。这场学术报告是由王建国教授所作的，他在报告中指出，六维管理的六维包括：第一，文化维。它的核心是第一价值观；第二要素是价值观的排序；文化给人带来的动力和激情；制度化决定执行力；文化的表达方式。第二，信息维。第三，知识维。这是整个现代西方管理的核心，包括战略、计划、组织、流程、管理。第四，权变维。也就是做事情的方法必须随环境的变化而变化，权变不仅针对量变，还针对质变。第五，艺术维。即对不同的队形采取不同的方法进行管理。第六，整合维。即协同效应，将前五种维度进行良好的整合。王建国教授精彩绝伦的报告给我们封闭固化的思想一个冲击，长久以来，我们相信“知识就是力量”，但王教授指出知识即“用正确的方法做事”，但如果文化维度不正确，即一开始做的事就是件错事，那用正确的方法去做，只会使事情越错越远。王教授介绍了六维管理方式，强调了六维的递进性关系，及其六维整合出来的效果是最完美的，使我们明白知识不是唯一重要的，还要培养其他几种能力。

（二）“论管理科学的‘创新研究’”研究报告。这场报告是由汪寿阳教授所作。汪寿阳教授的报告指出了创新性的重要性，人类经历了几大工业革命后发展

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进步，都因为有创新的存在。汪教授的报告成功指出了研究生与本科生的不同，本科生可以不追求创新，完全根据书本知识吸收理论，但研究生应该在研究前人所创造出的理论的同时，有自己的发现，有新的思维产生，这才是对研究生的要求。而创新来源于实践，来源于良好的经济理论基础，所以我们平常应该多看书多进行实践。

（三）“关于西方主流经济学的方法论问题——实证经济学方法论与数学方法运用问题”学术报告。这场学术报告是由王志伟教授做的，报告的主要内容包括以下几个方面：第一，研究背景。当前，西方主流经济学的主要方法是建模和验证，其外在表现形式和表述方法则更多采用了数学模型的方法。在理论上，我们面临两大挑战：其一是在新形势下如何发展马克思主义的有关理论？其二是在新形势下如何学习和借鉴西方发达国家发展市场经济过程中所建立起来的经济理论？第二，关于实证经济学方法论的问题。经济学中的数学化问题与实证经济分不开。第三，关于建模和数学方法。经济数学分析包括三方面：数理经济分析、统计经济分析和计量分析。正确对待经济学中数学方法和建模方法的运用：首先，要求运用者要有正确的定性分析和对实际经济逻辑关系的准确把握；其次，要求运用者具有适当的数学知识和技巧。第四，总结。数学方法只能作为经济学研究的工具。王志伟教授运用经济学界泰斗的例子，清楚地指出了现代经济学研究的一个误区，数学学得好，经济学就能学好，数学占据经济学地位有喧宾夺主之嫌。王教授的报告清楚地告诉我们，数学方法和建模方法都只是理解经济学的一种工具，如果能良好地理解纯理论，也并非需要数学，所以，我们的重点不是应该放在数学、英语或计算机等科目，而是要以学经济学的态度去正确掌握经济学理论。

（四）“中国传统文化与现代企业管理”学术报告。这场报告由陈发凯教授做的，陈发凯教授根据自己多年的学习和管理实际经验，从“国际国内经济形势”、“传统文化的内涵”、“中国企业管理现状”、“文化与企业”、“传统文化具体指导意义”等方面对主题进行了深入浅出的阐述。同时结合自身的成长道路和切身体会，对大学生如何学好企业管理提出了许多宝贵的建议。这场报告对于营造活跃的校园学术氛围，特别是在全球金融危机形势下如何将理论知识与实践相结合具有现实意义。

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二、培养研究兴趣、完善个人理念

（1）培养对管理学积极期望。积极期望就是从改善学习者自身的心理状态入手，对自己不喜欢的学科充满信心，相信该学科是非常有趣的，自己一定会对这门学科产生信心。思想中的“兴趣”会推动我们认真学习该学科，从而导致对此学科真正感兴趣。一位学生对学习地理毫无兴趣，怀着一种焦急的心情等待下课铃声，为了培养对地理的兴趣，他作了这样的练习：“我喜欢你，地理！”重复几遍之后，他觉得地理不像从前那样枯燥无味了。第二天他在图书馆借了一本有关地理的书，回家后，收拾一下房间，高高兴兴地读了起来，再上地理课时也开始听老师讲解了，后来很喜欢地理，总是急不可待地盼着上地理课。

（2）从可以达到的小目标开始。在学习之初，确定小的学习目标，学习目标不可定得太高，应从努力可达到的目标开始。不断的进步会提高学习的信心。不要期望在短期内将成绩提高上去，有的同学往往努力学习一两周，结果发现成绩提高不大，就失去信心，从而厌恶学习。持之以恒地努力，一个一个小目标的实现，是实现大目标的开始。同时，要了解学习目的，间接建立兴趣。学习目的，是指某学科的学习结果是什么，为什么要学习该学科。当学习该学科没有太强的吸引力时，对最终目标的了解是很重要的。学习过程多半都是要经过长期艰苦努力的，这种艰巨性往往让人望而却步，而学习又是学生的天职，不能不学，所以要认真了解每门学科的学习目的。看书上的绪言部分，听老师介绍学科发展的趋势，或从国家、社会的发展前景的高度去看待各门学科。

（3）培养自我成功感，以培养直接的学习兴趣。在学习的过程中每取得一个小的成功，就进行自我奖赏，达到甚么目标，就给自己什么样的奖励。有小进步，实现小目标则小奖赏，如让自己去玩一次自己想玩的东西；有中进步、实现中目标则中奖励，如买一本自己喜欢的书画或乐器等；有大进步、实现大目标则大奖励，如周末旅游等。这样通过渐次奖励来巩固自己的行为，有助于产生自我成功感，不知不觉就会建立起直接兴趣。把原有的其他兴趣转移到学习上来，以培养新的学习兴趣。

（4）保持兴趣的最容易的方法是不断地提问题。当你为回答或解答一个问题而去读书时，你的学习就带有目的性，就有了兴趣。准备一些问题是很容易的，3 / 4

仅仅把每节的标题成问题就是了。例如学习阿基米德定律时，你可问：阿基米德定律的内容是什么？它是怎样发现的？怎样证明它的结论是对的？它的公式是什么？使用它应注意什么问题？我能否用其他的办法推出？为了回答这些问题，一开始你强迫自己详细看下去，但是，一旦你真正的往下看，你就会被吸引住。从而激发学习兴趣，帮助我们成功。

三、完善知识结构，加强专业理论素养

（1）加强专业理论学习。研究生阶段是人生的重要阶段，对今后的学习、工作、发展都起着至关重要的作用，它不同于本科阶段，它更强调自主、强调专业性，强调对专业知识的深度研究和挖掘。因此，在基础阶段，自己按照导师和自己共同制定的个人培养计划，踏踏实实的学习专业知识，专心地钻研自己领域的知识，在学习过程中及时的发现问题，解决问题。在学习过程中，自己打破传统的为了分数而学习的观念，根据今后工作学习的需要学习专业知识，在导师帮助下做好了科学研究的第一步。

（2）根据兴趣选取合适的研究方向。兴趣是最好的老师，而选题是研究生阶段最重要的规划之一。选择感兴趣的研究方向，对今后的科研有重要影响。在选题的过程中，自己通过积极阅读和思考专业领域的相关问题，找同学、老师沟通探讨，借鉴阅读专业文献以及外文资料，在借鉴前人的基础上，确定了自己的研究方向。

（3）积极参与课题，做好科研项目研究。在充分尊重自己研究兴趣的基础上，自己在导师的指导下充分发挥自己的主观能动性，通过参与导师的研究课题和相关科研项目，有效地实现了科研兴趣和科研能力的结合。

（4）加强团队合作，增强协作精神。一个人的力量是有限的，任何一项研究的完成都是群策群力的结果。因此，在研究生期间，自己积极与同门师兄妹进行相互学习，这不仅锻炼了自己的学术思考能力，同时还提高了团队合作、人际交流的能力，可以说这是进行科学研究的最有效的办法。

前沿讲座总结 篇3

研究生

我在2011-2012年度积极参加各项前沿讲座，其中学术论坛1次，学术沙龙1次，论文写作普及讲座1次，职业生涯规划1次，心理教育1次，安全教育1次，院士校园行1次，名师讲坛1次。前沿讲座给我带了很多在传统课堂上收获不到的意外惊喜，令人受益匪浅，意味犹存。首先谈谈有关学术交流的讲座，这是我尤其喜欢的。

10月14日，日本著名铁道技术专家、工学院大学教授、东京大学名誉教授曾根悟主讲了题为“日欧高速铁路安全技术及设计思想的比较”的报告，他着重介绍了日本新干线，这条线路从1964年运行至今，没有因为铁路列车故障而发生乘客死伤的事故。因为日本新干线的第一要素是安全，在充分保证安全条件的情况下，才允许适当的提速。针对日本国家地震多发特点，日本海岸放置了很多地震测量计，来捕捉地震信息。如果是大地震，新干线就会收到停车信号并采取相应措施，特殊的轨道设计让列车即使因为地震脱轨也不会造成重大事故。这对我国在发生了“甬温线特别重大铁路交通事故”的我们，多么具有借鉴意义。

11年10月22日，我参加了来自国内外高校的研究生在我们学校举行的交通论坛，当时各个主讲人讲的课题可谓精彩纷呈，虽然他们讲的内容包括铁路、航空、汽车等各方面，但是研究的很是非常深入的，有些理论方面的知识我根本没听过，但是听完这种讲座我收获了很多知识，常识性的或理论的。

10月20日，优秀校友李海滨围绕自己的经历谦虚而又语重心长向我们这些新一代的学子诉说了不少人生哲理，听之，有如清泉洗耳，有如知己之言，真乃快意。他年轻时也面临读不读研的选择，但是他毅然决定投身工程实践，但是他一直诚信研究车辆相关技术。从另一面告诫我们，一定要好好了解自己，作为研究生，就应该诚信投入科研事业。

职业生涯规划的讲座则另外眼前大亮，醍醐灌顶。原来，虽然我们身在学校，心在科研，但是我们更应该学会与人相处，逐步去适应社会。主讲人朱威具有十分出色的演讲口才，他用激情四射的话语传递着他的生涯规划历程，实在令人佩服。

当然，我也参加了学校学院举办的心理和安全教育方面的讲座，在学习生活之余，安全与心理方面的教育也是重中之重。我们知道最近几年，各高校屡次发生火灾，自杀等现象，在研究生中，避免这些问题也显得如此重要。我们都应该重视自己，关爱同学，做好宿舍安全、实验室安全，及时排解心理压力，多与同学交流。心理健康、生活环境得到保证是保证我们更好地进行科研，更富有活力地追求自己人生目标的有力保障。

学科前沿系列讲座课程总结 篇4

学号： 2014300466

学院：航空学院 学科前沿系列讲座总结

本学期我们进行了四周的学科前沿系列讲座的课程学习。在四周的时间里，我们在四位来自航空学院的教授的精心讲解和介绍下，了解了许多关于航空火控系统发展及趋势、航空电子系统及其综合化发展、飞机通信导航与雷达系统发展历程及趋势、结构健康监测与深度学习理论四个方面的知识，掌握一些先进技术发展的最新动态，受到了很大的教育和启发。

在第一次讲座中，张安教授给我们讲解了航空火力控制系统的发展历程以及新一代机载火控系统的发展方向。从中我们了解到，随着科技的进步，机载武器火控系统已成为现代作战飞机的主体控制系统，将继续向着高度综合化、智能化、模块化、标准化的方向发展，可实现远距指挥引导、超视距多目标、多机协同攻击、近距大机动格斗、对面精确打击和反隐身、反电子对抗的作战能力。而我国的的机载火控雷达技术发展也经历了漫长的过程，到上世纪末，我国已经先后开发完成了多种性能较先进的机载火控雷达系统，形成了国内装备和外贸出口两大系列十余个品种，机载雷达的规格覆盖从装备在歼－７Ｇ上的小口径脉冲多普勒雷达到第三代重型战斗机的大型多用途雷达系统；功能由可以为离轴发射的红外格斗弹引导目标到可制导中距离拦射导弹，再到可导引发射后不管的主动雷达制导导弹和先进对地攻击弹药。我军新型作战飞机装备的雷达系统已经由单纯的制空作战发展到了具备地形测绘、合成孔径、地形跟随等功能，具备较强对地、海目标作战能力的现代化多功能火控雷达系统。以脉冲多普勒体制和平板缝阵天线为标志的新一代机载火控雷达系统，目前已经全面装备国产歼－８系列战斗机、＂飞豹＂战斗轰炸机、新型多用途战斗机和重型远程战斗机等。我国现有机载雷达整体性能基本达到了上世纪九十年代初期的国际先进技术水平，在部分技术性能方面已经接近当今国际先进水平，已经可以满足为我国第三代战斗机配套的需要。在这次讲座之后，我才真正的了解到了火控技术发展的艰辛和它无与伦比的重要性。

第二次讲座由宋东老师为我们讲解了航空电子系统的发展概况。在这次讲座中，我们了解到了综合航空电子技术发展至今，基本上经历了分立、联合、综合到高度综合这四个阶段。航电综合系统结构不断改进,使航空电子综合系统的水平迅速提高，从而促成了战斗机水平的更新换代。在航空电子系统对飞机整体性能影响日益增大的同时，航空电子系统的硬件成本占飞机出厂总成本的比例也在直线上升：从20世纪60年代F-4的10%，70年代F-15C 的21%，80年代中期F-16C的30%，到90年代EF2000和F-22战斗机的40%~50%。因此，未来的航空电子系统除继续保持航空电子的进一步综合化、信息化和智能化的发展势头外，还必须探索有效的解决办法减少航空电子的寿命周期费。

在第三次讲座中，马存宝教授给我们讲解了飞机的通信导航和与雷达系统。飞机的导航系统测量飞机的位置、速度、航迹、姿态等参数，供驾驶员或自动飞行控制系统引导飞行器按预定航线航行。飞机的机载气象雷达系统用于在飞行中实时地探测飞机前方航路上的危险气象区域，以选择安全的回避航路，保障飞行安全工作方式有“气象”、“气象与湍流”、“地图”等几种。机载GPS借助导航卫星给飞机电子设备和机组人员提供飞机位置信息。GPS可以提供经度、纬度、高度、精确时间和地速。GPS 可提供飞机的真航向信息。有了通信导航和雷达系统，飞机便仿佛拥有了千里眼和顺风耳，可以耳听六路眼观八方，使得飞行更加快捷安全。

最后一次讲座，姜洪开老师为我们讲述了结构健康监测与深度学习理论，十分手动。在这次讲座中，我们学习到机在长期飞行过程中，由于疲劳、腐蚀、材料老化以及高空中的环境等不利因素的影响，不可避免地产生损伤积累，甚至发生飞机坠毁等突发的严重事故，造成无法挽回的伤害。因此，对飞机结构进行适时健康监测，从而在事故之前给出预警，减少或避免灾害性事件发生显得十分重要。目前，大量军用及民用飞机在超过其设计寿命很多年的情况下仍在运营，飞机结构健康监测研究对于这类飞机尤为重要，对其进行健康监测以确保其安全运营，在一定程度上是延长了其安全使用寿命。建立安全可靠的健康监测系统将有助于根据飞机的整体性能决定其是否退役，而不是按照设计预定计划退役，从而充分利用了飞机，节约了成本。在飞机结构健康监测研究领域中，常用的方法有基于模态理论的损伤检测和基于波动理论的损伤检测方法。信号分析方法如小波变换、时频分析法、HHT 法以及神经网络法也逐渐在这一领域中被采用。而关于深度学习理论，我们了解到深度学习的概念源于人工神经网络的研究。多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。

深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深信度网(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。此外Lecun等人提出的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法，它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能。

深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。

同机器学习方法一样，深度机器学习方法也有监督学习与无监督学习之分.不同的学习框架下建立的学习模型很是不同。例如，卷积神经网络(Convolutional neural networks，简称CNNs)就是一种深度的监督学习下的机器学习模型，而深度置信网(Deep Belief Nets，简称DBNs)就是一种无监督学习下的机器学习模型。

电子信息技术前沿讲座总结报告 篇5

姓名：朱寿乔

学号：2011084040017 时光在我们不经意之间飞逝而去，我们的大学生涯转眼间已过去三个年头。在这短暂忙碌而又美好充实的三年中，我们自觉地汲取更多的知识来武装自己的头脑，不论是在课堂上，图书馆里，还是在受益匪浅的专业前沿讲座中。

我印象最深刻的电子与信息技术前沿讲座是在2013年11月21日下午由我们学院的皮亦鸣教授为我们开展的讲座。皮教授是我们学院雷达探测与成像技术这一领域的大牛，能有幸听到他的报告，我感到十分荣幸。皮教授这次讲座的题目是《导航与定位》。讲座过程中，皮教授主要为我们介绍了导航的相关知识、我国的“北斗”导航卫星以及美国的GPS导航系统，知识新颖，具有前瞻性，开拓了我们的视野。听取了皮教授的讲座，使我对卫星导航定位技术有了初步的认识。卫星导航就是采用导航卫星对陆地、海洋、空中以及空间用户进行导航定位的技术。卫星导航系统由导航卫星、地面基站和用户定位设备三个部分组成。导航卫星是卫星导航系统的空间部分，由多颗导航卫星构成空间导航网。地面基站是跟踪、测量和调整卫星轨道并对卫星搭载设备进行控制管理的控制中心，通常包括跟踪站、遥测站、计算中心、注入站及时间统一系统等部分。用户定位设备通常是由接收机、定时器、数据预处理器、计算机和显示器等组成。它接收来自卫星的微弱信号,从中解调并译出卫星轨道参数和定时信息等,同时测出导航参数，再由计算机算出用户的位置坐标和速度矢量分量。用户定位设备分为船载、机载、车载和单人背负等多种类型。通过皮教授关于导航的介绍，我了解到卫星导航是实现全球连续、实时、高精度导航，降低用户设备价格，建立导航与通信、海空交通管制、授时、搜索营救、大地测量及气象服务等多用途的综合卫星系统，在未来具有极广阔的应用前景。最后，再次感谢皮教授为我们带来精彩的讲座。

机械工程前沿讲座总结 篇6

最近听了温州大学***博士讲的机器学习，那么用对这堂课的心得体会来总结对计算机前沿技术的学习。先来说一个笑话，我们知道机器学习的子学习是深度学习，深度学习有一种叫做对抗网络（GAN）。对抗网络（GAN）类似：孙悟空：我是孙悟空。如来：你是真的。如来：你是假的。-六耳猕猴：我是孙悟空。

-如来：你是真的。

这就是机器学习，准确来说是最常见的一种，监督学习。最开始的几步是对于模型的训练，“多了”或“少了”可以理解为训练时的误差，模型根据误差调整自身参数，这就是机器学习里常用的反向传播(Backpropagation)的简单的解释。梯度下降涉及到算法，最终来提高机器处理问题的能力。

机器学习想做的事情，简单的说是要从资料中归纳出有用的规则。大数据说的是对大量的资料做分析，而人工智能说的是让机器看起来更聪明，两者都可以使用机器学习来做核心的工具。

一名程序员，最终将会遇到很多类型的顽固抵制逻辑的、程序的解决方案的问题。我的意思是，对于很多类问题，坐下来写出解决问题所需要的所有条件语句是既不可行也不划算的。我听到你的程序员大脑在大喊，“亵渎”。

这是真的，以每天的鉴别垃圾邮件问题为例，每当介绍机器学习时，它是一直被使用的例子。当一封邮件到来时，你将怎样写一个程序来过滤垃圾邮件，决定是将它放在垃圾箱还是收件箱中？你将可能开始收集一些实例并深入研究它们，你将寻找垃圾邮件和非垃圾邮件所特有的模式，你还将会考虑抽象出那些模式以便你的启发式学习将来能够应用到新案例之中。你将会忽视那些永远不会被看到的古怪邮件，你将能够轻松的提高准确率并为边界情况制定特殊的程序。你将反复多次的浏览邮件并抽象出新模式来改善做出的决策。

在那里有一个机器学习算法，所有这些事情都由程序员而不是电脑来完成。这种手动导出的硬编码系统将具有同程序员一样的、从数据中提取规则并将其实现的能力。这能够做到，但是它将花费太多的资源，而且会是一个持续的噩梦。

在垃圾/非垃圾邮件的例子中，经验E就是我们所收集的邮件，任务T是一个决策问题（也称为分类），它需要标记每一封邮件是否为垃圾邮件，并将其放入到正确的文件夹中。我们的性能度量将是一些类似于准确率之类的、介于0%-100%之间的一个百分比（正确决策数除以总的决策数再乘以100）。

准备这样一个决策程序的过程通常被称为训练，收集到的实例称为训练集，程序即为一个模型，一个把非垃圾邮件从垃圾邮件的分离出来的问题的模型。作为程序员，我们喜欢这个术语，一个模型具有特定的状态并且需要被保持，训练是一个执行一次的过程，也可能会根据需要重新运行，分类是待完成的任务。这些对我们来说都是有意义的。

学科前沿讲座心得 篇7

近年来，大数据、云计算等非常火热。听了老师所讲的关于《数据挖掘》这块的相关知识讲解，颇有感受。下面就是我听过讲座之后以及查阅资料之后，对数据挖掘的一些认识。

随着数据库技术和计算机网络的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据越来越多，而数据挖掘就是在这样的背景下产生的。简单的说，数据挖掘就是从大量数据中提取或“挖掘”出潜在的、有价值的知识、模型或者规则的过程。作为一类深层次的数据分析方法，它利用了数据库、人工智能和数理统计等方面的技术。

在听讲座时，老师主要讲解了一下数据挖掘中的有关关联规则、聚类、分类的方法以及相关的算法。老师在讲关联规则时，提到了关于“尿布与啤酒”的故事。一般，按照我们常规思维，这两种东西根本就是两个毫无关联的商品，但是借助数据挖掘技术对大量交易数据进行挖掘之后，却可以寻求到这一有价值的规律。从一定程度上可以表明数据挖掘技术的巨大价值。

另外还讲到了关联规则算法---Apriori算法。Apriori算法使用频繁项集的先验知识，使用一种称作逐层搜索的迭代方法，k项集用于探索(k+1)项集。首先，通过扫描事务（交易）记录，找出所有的频繁1项集，该集合记做L1，然后利用L1找频繁2项集的集合L2，L2找L3，如此下去，直到不能再找到任何频繁k项集。最后再在所有的频繁集中找出强规则，即产生用户感兴趣的关联规则。其中，Apriori算法具有这样一条性质：任一频繁项集的所有非空子集也必须是频繁的。因为假如P(I)< 最小支持度阈值，当有元素A添加到I中时，结果项集（A∩I）不可能比I出现次数更多。因此A∩I也不是频繁的。

说到数据挖掘，应该了解数据挖掘包含哪些步骤？第一，要确定研究对象，这是数据挖掘的重要一步。数据挖掘的最后结是不可预测的，但是要探索的问题是很明确的。第二，数据准备阶段。具体包含以下步骤：

1)数据的选择，即搜索所有与业务对象有关的内部和外部数据信息，并从中选择出适用于数据挖掘应用的数据

2)数据的预处理，即研究诗句的质量，为进一步分析做准备，并确定将要进行的挖掘操作的种类

3)数据的转换，将数据转换成一个分析模型，这个分析模型是针对挖掘算法建立的，能否建立一个真正适合挖掘算法的分析模型是数据挖掘成功的关键。

第三，数据挖掘阶段。即对经过预处理的数据进行挖掘，包括分析和预测，关联分析以及聚类分析相关算法等。第四，结果分析阶段，解释并对结果进行评估，通常使用到可视化技术。第五，知识的同化，将分析所得到的知识集成到业务信息系统的组织结构中去，从而得到有价值的信息。

通过上网查询资料，了解到数据挖掘有一下七种常用方法：

① 分类。分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别，使用到KNN算法。它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等，如一个汽车零售商将客户按照对汽车的喜好划分成不同的类，这样营销人员就可以将新型汽车的广告手册直接邮寄到有这种喜好的客户手中，从而大大增加了商业机会。②回归分析。回归分析方法反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数，发现变量或属性间的依赖关系，其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。它可以应用到市场营销的各个方面，如客户寻求、保持和预防客户流失活动、产品生命周期分析、销售趋势预测及有针对性的促销活动等。③聚类。聚类分析是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别，其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大，不同类别中的数据间的相似性尽可能小。使用到 K-means算法。它可以应用到客户群体的分类、客户背景分析、客户购买趋势预测、市场的细分等。

④关联规则。关联规则是描述数据库中数据项之间所存在的关系的规则，即根据一个事务中某些项的出现可导出另一些项在同一事务中也出现，即隐藏在数据间的关联或相互关系。在客户关系管理中，通过对企业的客户数据库里的大量数据进行挖掘，可以从大量的记录中发现有趣的关联关系，找出影响市场营销效果的关键因素，为产品定位、定价与定制客户群，客户寻求、细分与保持，市场营销与推销，营销风险评估和诈骗预测等决策支持提供参考依据。

⑤特征。特征分析是从数据库中的一组数据中提取出关于这些数据的特征式，这些特征式表达了该数据集的总体特征。如营销人员通过对客户流失因素的特征提取，可以得到导致客户流失的一系列原因和主要特征，利用这些特征可以有效地预防客户的流失。

⑥变化和偏差分析。偏差包括很大一类潜在有趣的知识，如分类中的反常实例，模式的例外，观察结果对期望的偏差等，其目的是寻找观察结果与参照量之间有意义的差别。在企业危机管理及其预警中，管理者更感兴趣的是那些意外规则。意外规则的挖掘可以应用到各种异常信息的发现、分析、识别、评价和预警等方面。

⑦Web页挖掘。随着Internet的迅速发展及Web 的全球普及，使得Web上的信息量无比丰富，通过对Web的挖掘，可以利用Web 的海量数据进行分析，收集政治、经济、政策、科技、金融、各种市场、竞争对手、供求信息、客户等有关的信息，集中精力分析和处理那些对企业有重大或潜在重大影响的外部环境信息和内部经营信息，并根据分析结果找出企业管理过程中出现的各种问题和可能引起危机的先兆，对这些信息进行分析和处理，以便识别、分析、评价和管理危机。数据挖掘是一种决策支持过程，它通过高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。这对于一个企业的发展十分重要。

前沿讲座 篇8

院 － 系： 信息工程与自动化学院 专 业： 模式识别与智能系统 年 级： 2011 级 学生姓名： 朱 丹 学 号： 2011204082 任课教师： 杨承志、冯丽辉、万舟

2011年11月

摘要

智能控制是自动控制发展的高级阶段，是人工智能、控制论、信息论、系统论、仿生学、进化计算和计算机等多种学科的高度综合与集成，是一门新兴的边缘交叉学科。智能控制的主要方法有人工神经网络、模糊控制与专家系统，为解决那些用传统方法难以解决的复杂系统的控制问题提供了有效的理论和方法。目前，智能控制已经被广泛应用于工业、农业、服务业、军事航空等众多领域，具有广阔的发展前景。

关键词： 智能控制 人工神经网络 模糊控制 专家系统

ABSTRACT

Intelligent automatic control is the advanced stage of development of automatic control．It is comprehensive and integrated subject of artificial intelligence, cybernetics, information theory, system theory, bionics, evolutionary computation, computer and so on.It is a new edge of the overlapping subject.The main method of intelligent control are following：artificial neural network , fuzzy control and expert system.In order to solve the complex control problem which is difficult to solve by the traditional methods.It provides effective theory and method.At present, the intelligent control has been widely used in industry, agriculture, services, military aviation, etc, and has a broad development prospects.Keywords: intelligent automatic control artificial neural network fuzzy control expert system

引言

随着信息技术的发展，许多新方法和技术进入工程化、产品化阶段，这对自动控制技术提出了新的挑战，促进了智能控制理论在控制技术中的应用，以解决用传统的方法难以解决的复杂系统的控制问题。智能控制不仅包含了自动控制、人工智能、系统理论和计算机科学的内容，而且还从生物学等学科汲取丰富的营养，正在成为自动化领域中最兴旺和发展最迅速的一个分支学科。

一、智能控制的基本概念和特点

传统的控制方法是建立在被控对象的精确数学模型之上的，而智能控制是针对系统的复杂性、非线性、不确定性等提出来的。IEEE控制系统协会把智能控制归纳为：智能控制系统必须具有模拟人类学习和自适应的能力。一个智能控制系统一般应具有以下一些特点：

1.智能控制具有混合控制特点，系统能以知识表示非数学广义模型和以数学表示的混合控制过程，采用开闭环控制和定性决策及定量控制相结合的多模态控制方式；

2.智能控制系统具有足够的关于人的控制策略、被控对象及环境的有关知识以及运用这些知识的能力；

3.智能控制系统具有自学习、自适应、自组织能力，能从系统的功能和整体优化的角度来分析和综合系统，以实现预期的控制目标； 4.智能控制系统有补偿及自修复能力；

5.智能控制系统能对复杂系统(如非线性、多变量、时变、环境扰动等)进行有效的全局控制，并具有较强的容错能力。

二、智能控制的主要方法 2.1 模糊控制

模糊控制是基于模糊推理和模仿人的思维方法，对难以建立精确数学模型的对象实施的一种控制，其成功应用的根源在于模糊逻辑本身提供了由专家构造语言信息并将其转化为控制策略的一种系统的推理方法，以模糊集合、模糊语言变量与模糊逻辑推理为基础，以先验知识和专家经验为控制规则。其基本思想是用机器模拟人对系统的控制,就是在被控对象的模糊模型的基础上运用模糊控制器近似推理等手段,实现系统控制。在实现模糊控制时主要考虑模糊变量的隶属度函数的确定,以及控制规则的制定二者缺一不可。

2.2 专家控制

专家控制是智能控制的一个重要部分，它在将人工智能中专家系统的理论和技术同自动控制的理论和方法有机结合的基础上，在未知环境下模仿专家的智能，实现对系统的有效控制。专家系统一般由知识库、推理机、解释机制和知识获取系统等组成。知识库用于存储某一领域专家的经验性知识、原理性知识、可行操作与规则等，可通过知识获取系统对原有知识进行修改和扩充。推理机根据系统信息并利用知识库中知识按一定的推理策略来解决当前的问题。解释机制对找到的知识进行解释，为用户提供了一个人机界面。通过对知识的获取与组织,按某种策略适时选用恰当的规则进行推理,以实现对控制对象的控制。专家控制可以灵活地选取控制率,灵活性高;可通过调整控制器的参数,适应对象特性及环境的变化,适应性好;通过专家规则,系统可以在非线性、大偏差的情况下可靠地工作,鲁棒性强。

2.3 神经网络控制

神经网络是模拟人脑神经元的活动,利用神经元之间的联结与权值的分布来表示特定的信息,通过不断修正连接的权值进行自我学习,以逼近理论为依据进行神经网络建模,并以直接自校正控制、间接自校正控制、神经网络预测控制等方式实现智能控制。随着人工神经网络应用研究的不断深入，新的模型不断推出，在智能控制领域中，应用最多的是BP网络Hopfield网络等。与传统控制相比，它具有以下重要特性：○1非线性神经元网络在理论上可以充分逼近任意非线性函数；○2自学习和自适应能力；○3并行式分布处理机制；○4数据融合能力。目前神经网络在信号处理、系统辨识和优化、模式识别、故障诊断、机器人等多个领域取得成功应用，它对智能控制的发展应用将具有重大而深远的意义。

三、智能控制的应用

目前，智能控制已经被广泛应用于工业、农业、服务业、军事航空等众多领域，具有广阔的发展前景。主要表现在以下几个方面：

3.1机械制造

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。智能控制随之也被广泛地应用于机械制造行业,它利用模糊数学、神经网络的方法对制造过程进行动态环境建模,利用传感器融合技术来进行信息的预处理和综合。利用模糊集合和模糊关系的鲁棒性,将模糊信息集成到闭环控制的外环决策选取机构来选择控制动作。利用神经网络的学习功能和并行处理信息的能力,进行在线的模式识别,处理那些可能是残缺不全的信息。

3.2 智能仪器

随着微电子技术、微机技术、人工智能技术和计算机通讯技术的迅速发展，自动化仪器正朝着智能化、系统化、模块化和机电一体的方向发展，微型计算机或微处理机在仪器中得到广泛应用，已成为仪器的核心组成部件之一。它能够实现信息的记忆、判断、处理、执行以及测控过程的操作、监视和诊断，因而这类仪器被称为”智能仪器”。

3.3 智能机器人

智能机器人是一种能够代替人类在非结构化环境下从事危险、复杂劳动的自动化机器，是集机械学、力学、电子学、生物学、控制论、计算机、人工智能和系统工程等多学科知识于一身的高新技术综合体。机器人研究者们所关心的主要研究方向之一是机器人运动的规划与控制。一个规定的任务出台之后，设计人员首先必须作出满足该任务要求的运动规划；然后，规划再由控制来执行，该控制足以使机器人适当地产生所期望的运动。

3.4 智能监控

在许多的工业连续生产线，其生产过程需要监视和控制，以保证高性能和高可靠性。为保持物理参数具有一定的精度确保产品的优质高产，我们已在一些连续生产线或工业装置上采用了有效的智能控制模式。例如，旋转水泥窑的模糊控制、汽车工业的高级模糊逻辑控制、轧钢机的神经控制、工业锅炉的递阶智能控制以及核反器的知识基控制等。

3.5 医疗过程智能控制

从70年代中叶起，专家系统技术就被成功的应用于各种医疗领域。医用智能过程控制的新例子之一就是一个用于控制手术过程中麻醉深度的病人平均动脉血压(MAP)的模糊逻辑控制系统。MAP是衡量麻醉深度的重要参数。在该控制系统的设计和实现时，我们采用模糊关系函数和语言规则。本系统已在许多不同的外科手术中得到成功应用。

四、智能控制的发展前景

智能控制广泛应用于工业、农业、服务业、军事航空等多个领域，解决了传统控制无法解决的实际控制问题。但是智能控制仍然只处于开创性阶段。就目前智能控制系统的研究和发展来看，智能控制还有许多问题有待解决，主要有以下几点： ○1加强理论研究，给出智能控制的稳定性、可测性、可控性、鲁棒性定义及准则；○2解决知识获取和优化的瓶颈问题，特别是动态系统的知识获取和分类； ○3加强各种智能控制方法结合的耦合度； ○4加强学习问题的研究，进而加快收敛速度，提高实时控制能力； ○5融入更多领域知识，拓宽智能控制的范围。

智能控制是一门跨学科、需要多学科提供基础支持的科学，智能控制很难存在普遍、统一的理论体系，因此，建立具有开放性、形式非唯一的集成化智能控制框架是现实的，也是必要的。

参考文献

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