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摘要：电子工程作为一门新兴的综合性学科，其所触涉到的范围相当广泛，包括电子、化、信息处理等，在自动化应用领域发挥了重要作用。但是客观维度上讲，由于电子工程产品的特殊性，对生产设备、技术等均提出了较高要求，而人工智能的应用介入则进一步提升了生产设备性能，满足了电子工程需求，其相关研究备受关注。
关键词：人工智能技术;电子工程领域;应用要点
中图分类号：TP18
文献标识码：A
引言
近年来由于人工智能技术不断完善并大力度普及推广。现阶段已经可以实现将人工智能应用于电子工程当中。当电子工程与人工智能相结合时不仅可以通过人工智能改变传统的生产模式，同时还可以攻破电子工程中的部分技术难关，促使电子工程迈向智能化。
1人工智能技术的发展概述
人工智能作为一个计算机程序，它的形成与发展建立在人类不断地学习、工作、生产、交往的过程之上，也就是说建立在人类不断交往的社会关系中，它的发展与进步离不开人的实践活动与创造性活动。只有在一定的社会关系下，它才能够为人类服务。脱离了这种关系，它就不能成为为人类服务的手段。正如马克思所说：“黑人就是黑人……只有在一定的关系下，它才能成为资本。脱离了这种社会关系，它就不是资本了”。人工智能也是这样，它的形成与发展既是一个不断变化的历史生成的过程，也是人的实践本质进一步发展与完善的过程。只有全面理解特定历史阶段的社会关系，才能充分把握人的社会本质与人工智能的发展。
人工智能作为新的生产力可以促进经济的发展。“技术进步是推动产业发展的关键动力”。新时代，代替以资本和劳动力推动经济发展的传统生产力，人工智能作为一种新的生产力通过替代人类的简单、重复劳动，来提高生产效率，并对经济的发展作出巨大的贡献。例如，普华永道在《抓住机遇2017夏季达沃斯论坛报告》中提出：“在经济高速发展的今天，人工智能将创造出最大的商机。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。其中超过50%的增长将归功于劳动生产力的提升，其他则主要来自人工智能激发的消费需求增长”。
2人工智能技术在电子工程领域的应用要点
2.1数据分析
信息化时代，人工智能在电子工程领域的应用渗透已然相当普范，其构成体系中的模糊推理系统和神经网络系统具有良好的数据分析推理能力，提升了生产的产品品质。增强函数连接是人工智能空间表达最重要的方式之一，在保证精度的前提下实现了数据的高速运算，所形成的模糊推理系统，将信息数据通过极富严谨性、逻辑性的语言表述出来。与此同时，基于网络结构作用，人工智能在电子工程领域的应用，还能够推算出无限接近的连续函数，并按照其特有的方式存储信息，实现了更加简便性的操作与控制。但是客观维度上讲，人工智能技术发展还未完全成熟，模糊推理与电子工程系统之间的连接不够稳固，相关数据计算能力偏弱，一定程度上限制了其应用空间。
2.2故障诊断
随着网络科技发展与应用，现代化经济市场竞争越发趋向于信息竞争，这在一定程度上加速了人类社会向信息化的转变，基于此人工智能技术日渐成熟，对电子工程发挥了不可替代的作用。就当前的电子工程而言，其因对输入与输出的描述不够稳定，虽基于推导数学方程更为精准，但仍未能够满足复杂系统的描述需求，其严谨性不足。电子工程领域对人工智能系统的建构进一步提升了其自动化、智能化水平，通过构建故障专家系统，保证了整个工程良性运行。常规上一套完整的故障诊断专家系统包括案例库、规则库、知识处理以及人际界面等，其具备不同的功能，并在各个环节发挥着不可替代的作用。案例库主要收集专家知识及经验，为知识处理提供支持。而知识处理的价值则在于，通过组建权值计算、可信度计算等模块，对电子工程相关的原始信息进行处理，为故障诊断提供参考。
2.3人工智能技术在电子工程方面的调整
在开展人工智能技术对于电子工程应用过程中，技术工作人员需要通过合理地结合智能自动化技术以及电子工程的运行特征进行适当的技术调整，技术人员也需要全面了解人工智能技术在电子工程中的应用优势，了解所有的制造参数，对新技术的技能操作要有一定的认识，人工智能技术的核心技能主要是体现在神经网络系统和模糊系统等方面，这两种系统的操作要求相对来说比较严格，因此技术工作人员在进行实践操作之前，要先进行该技术的操作培训工作，通过对这两种技术的深刻理解，合理地运用到实际的生产任务中。人工智能技术目前的发展趋势，对工业的生产效率有着积极的影响，随着发展的需求，普通市场已经不断地推出自动化智能洗衣机、自动洗碗机、智能机器人清扫机、以及各式各样的新型智能手机等系列智能产品，这种广泛的应用，带动了许多行业的发展，智能技术渗透到人们的日常生活中，相关企业应调整发展战略方针，了解未来的发展趋势，实现对技术的研究创新工作，通过人工智能和电子工程之间相辅相成的关系，实现合作共赢的发展局面。
2.4改善信息精准性
电子系统本身具备较大的不稳定性，在生产阶段，面临的生产条件与生产环境各不相同，在其生产阶段涉及大量的数据，久而久之，将无法保障电子系统信息输入/输出的精准性，难以精准描述数据对应关系。传统的信息输入方式包含：数学公式、规则库、学习知识三种。在实际应用中，三种信息输入方式具备各自的优缺点，但均难以实现复杂情况下的信息输入/输出，增加了信息加工的繁琐程度。借助人工智能技术中的人工神经网络、模糊推理系统，能够高效识别各类信息，在特定的时间内，找寻所需要的信息。電子工程可模拟人的大脑，借助人工神经网络，能够收集数据信息，分析相关资源、系统参数，实现信号数据处理能力与质量的保障。模糊推理系统的应用，可建设模糊语言、模糊逻辑，有效分析语音信号，提升信息的真实性，保障信息的精准性，以此实现电子工程数据处理效率、处理精准度的提升，保障电子工程生产效率，切实降低电子工程生产成本、人力成本，推动电子工程行业得到更好的发展。
2.5不同工作条件下的智能化实现程度
人工智能技术应用于电子工程还表现为利用导航系统对不同工作环境进行准确勘测。导航系统对导航目标进行准确测量需要借助于传感器组合来规定工作方向，调节工作速度，同时利用传感器所具备的协调功能提高数据测量精准度，为电子工程中各项工作的顺利进行提供技术保障。针对导航系统在电子工程领域的实际应用，传感器的强大功能体现在其对工作轨迹进行准确记录，同时还能在发现轨迹出现偏差后及时铺设电磁，使设施正常工作。对于较为黑暗的环境，需要应用光学反射技术，利用光线自身所具备的在碰撞物体后能够进行反射的特点实现对设施运作轨迹的跟踪记录，并对复杂轨道进行标记，完成对工作环境的改善，从而有效减少失误。
2.6模糊系统与神经网络的融合
功能互补融合与功能相似融合是模糊系统与神经网络系统融合的重要方式，前者是将神将网络系统嵌入模糊系统之中，这样的融合方式能够最大限度发挥出模糊系统的学习能力与规律总结能力，而后者则能够提升系统整体的运算性能。 从这一层面上讲，这两者都有各自的作用，而两种融合技术在人工智能技术和神经网络技术中的应用能够使电子工程的计算过程简单化。
结束语
人工智能技术虽然与传统技术相比有很多优势，但是目前的人工智能技术研究还停留在理论研究和实验室水平，还没有能够达到更大的普及程度。从长远来看，人工智能技术的发展是人类文明进步的必然要求。电子工程应主动承担理论和实践的支撑功能，促进人工智能技术的更快、更高的发展。
参考文献
[1]徐沛锋.浅析电子工程与人工智能的关系[J].中国战略新兴产业，2018（4）.
[2]张梦雯.基于电子工程与人工智能的关系[J].电子技术与软件工程，2018（5）：252.
[3]辛俞辰.浅析电子工程与人工智能的关系[J].民营科技，2018（6）.
关键词：人工智能技术;电子工程领域;应用要点
中图分类号：TP18
文献标识码：A
引言
近年来由于人工智能技术不断完善并大力度普及推广。现阶段已经可以实现将人工智能应用于电子工程当中。当电子工程与人工智能相结合时不仅可以通过人工智能改变传统的生产模式，同时还可以攻破电子工程中的部分技术难关，促使电子工程迈向智能化。
1人工智能技术的发展概述
人工智能作为一个计算机程序，它的形成与发展建立在人类不断地学习、工作、生产、交往的过程之上，也就是说建立在人类不断交往的社会关系中，它的发展与进步离不开人的实践活动与创造性活动。只有在一定的社会关系下，它才能够为人类服务。脱离了这种关系，它就不能成为为人类服务的手段。正如马克思所说：“黑人就是黑人……只有在一定的关系下，它才能成为资本。脱离了这种社会关系，它就不是资本了”。人工智能也是这样，它的形成与发展既是一个不断变化的历史生成的过程，也是人的实践本质进一步发展与完善的过程。只有全面理解特定历史阶段的社会关系，才能充分把握人的社会本质与人工智能的发展。
人工智能作为新的生产力可以促进经济的发展。“技术进步是推动产业发展的关键动力”。新时代，代替以资本和劳动力推动经济发展的传统生产力，人工智能作为一种新的生产力通过替代人类的简单、重复劳动，来提高生产效率，并对经济的发展作出巨大的贡献。例如，普华永道在《抓住机遇2017夏季达沃斯论坛报告》中提出：“在经济高速发展的今天，人工智能将创造出最大的商机。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。其中超过50%的增长将归功于劳动生产力的提升，其他则主要来自人工智能激发的消费需求增长”。
2人工智能技术在电子工程领域的应用要点
2.1数据分析
信息化时代，人工智能在电子工程领域的应用渗透已然相当普范，其构成体系中的模糊推理系统和神经网络系统具有良好的数据分析推理能力，提升了生产的产品品质。增强函数连接是人工智能空间表达最重要的方式之一，在保证精度的前提下实现了数据的高速运算，所形成的模糊推理系统，将信息数据通过极富严谨性、逻辑性的语言表述出来。与此同时，基于网络结构作用，人工智能在电子工程领域的应用，还能够推算出无限接近的连续函数，并按照其特有的方式存储信息，实现了更加简便性的操作与控制。但是客观维度上讲，人工智能技术发展还未完全成熟，模糊推理与电子工程系统之间的连接不够稳固，相关数据计算能力偏弱，一定程度上限制了其应用空间。
2.2故障诊断
随着网络科技发展与应用，现代化经济市场竞争越发趋向于信息竞争，这在一定程度上加速了人类社会向信息化的转变，基于此人工智能技术日渐成熟，对电子工程发挥了不可替代的作用。就当前的电子工程而言，其因对输入与输出的描述不够稳定，虽基于推导数学方程更为精准，但仍未能够满足复杂系统的描述需求，其严谨性不足。电子工程领域对人工智能系统的建构进一步提升了其自动化、智能化水平，通过构建故障专家系统，保证了整个工程良性运行。常规上一套完整的故障诊断专家系统包括案例库、规则库、知识处理以及人际界面等，其具备不同的功能，并在各个环节发挥着不可替代的作用。案例库主要收集专家知识及经验，为知识处理提供支持。而知识处理的价值则在于，通过组建权值计算、可信度计算等模块，对电子工程相关的原始信息进行处理，为故障诊断提供参考。
2.3人工智能技术在电子工程方面的调整
在开展人工智能技术对于电子工程应用过程中，技术工作人员需要通过合理地结合智能自动化技术以及电子工程的运行特征进行适当的技术调整，技术人员也需要全面了解人工智能技术在电子工程中的应用优势，了解所有的制造参数，对新技术的技能操作要有一定的认识，人工智能技术的核心技能主要是体现在神经网络系统和模糊系统等方面，这两种系统的操作要求相对来说比较严格，因此技术工作人员在进行实践操作之前，要先进行该技术的操作培训工作，通过对这两种技术的深刻理解，合理地运用到实际的生产任务中。人工智能技术目前的发展趋势，对工业的生产效率有着积极的影响，随着发展的需求，普通市场已经不断地推出自动化智能洗衣机、自动洗碗机、智能机器人清扫机、以及各式各样的新型智能手机等系列智能产品，这种广泛的应用，带动了许多行业的发展，智能技术渗透到人们的日常生活中，相关企业应调整发展战略方针，了解未来的发展趋势，实现对技术的研究创新工作，通过人工智能和电子工程之间相辅相成的关系，实现合作共赢的发展局面。
2.4改善信息精准性
电子系统本身具备较大的不稳定性，在生产阶段，面临的生产条件与生产环境各不相同，在其生产阶段涉及大量的数据，久而久之，将无法保障电子系统信息输入/输出的精准性，难以精准描述数据对应关系。传统的信息输入方式包含：数学公式、规则库、学习知识三种。在实际应用中，三种信息输入方式具备各自的优缺点，但均难以实现复杂情况下的信息输入/输出，增加了信息加工的繁琐程度。借助人工智能技术中的人工神经网络、模糊推理系统，能够高效识别各类信息，在特定的时间内，找寻所需要的信息。電子工程可模拟人的大脑，借助人工神经网络，能够收集数据信息，分析相关资源、系统参数，实现信号数据处理能力与质量的保障。模糊推理系统的应用，可建设模糊语言、模糊逻辑，有效分析语音信号，提升信息的真实性，保障信息的精准性，以此实现电子工程数据处理效率、处理精准度的提升，保障电子工程生产效率，切实降低电子工程生产成本、人力成本，推动电子工程行业得到更好的发展。
2.5不同工作条件下的智能化实现程度
人工智能技术应用于电子工程还表现为利用导航系统对不同工作环境进行准确勘测。导航系统对导航目标进行准确测量需要借助于传感器组合来规定工作方向，调节工作速度，同时利用传感器所具备的协调功能提高数据测量精准度，为电子工程中各项工作的顺利进行提供技术保障。针对导航系统在电子工程领域的实际应用，传感器的强大功能体现在其对工作轨迹进行准确记录，同时还能在发现轨迹出现偏差后及时铺设电磁，使设施正常工作。对于较为黑暗的环境，需要应用光学反射技术，利用光线自身所具备的在碰撞物体后能够进行反射的特点实现对设施运作轨迹的跟踪记录，并对复杂轨道进行标记，完成对工作环境的改善，从而有效减少失误。
2.6模糊系统与神经网络的融合
功能互补融合与功能相似融合是模糊系统与神经网络系统融合的重要方式，前者是将神将网络系统嵌入模糊系统之中，这样的融合方式能够最大限度发挥出模糊系统的学习能力与规律总结能力，而后者则能够提升系统整体的运算性能。 从这一层面上讲，这两者都有各自的作用，而两种融合技术在人工智能技术和神经网络技术中的应用能够使电子工程的计算过程简单化。
结束语
人工智能技术虽然与传统技术相比有很多优势，但是目前的人工智能技术研究还停留在理论研究和实验室水平，还没有能够达到更大的普及程度。从长远来看，人工智能技术的发展是人类文明进步的必然要求。电子工程应主动承担理论和实践的支撑功能，促进人工智能技术的更快、更高的发展。
参考文献
[1]徐沛锋.浅析电子工程与人工智能的关系[J].中国战略新兴产业，2018（4）.
[2]张梦雯.基于电子工程与人工智能的关系[J].电子技术与软件工程，2018（5）：252.
[3]辛俞辰.浅析电子工程与人工智能的关系[J].民营科技，2018（6）.