关键词:人工智能;计算机;网络技术;实践应用
人工智能是科学技术不断发展下的新兴产物，其在计算机网络技术中的实践应用有着无线前景。基于此，在计算机未来发展过程中需要密切关注人工智能动向，研究与探索人工智能在计算机网络技术中的应用方向，从而推进计算机的创新性发展。
一、人工智能在计算机网络技术中的应用方向
(一)网络与信息安全随着计算机网络技术的广泛应用，使得网络信息安全问题变得更加突出，怎样增强网络信息安全已经受到了社会各界的重点关注。在计算机网络安全维护中采用传统方法暴露出了一些弊端与不足，而引入人工智能技术可以有效增强网络信息安全［1］。比如在人工智能技术支持下，能够实现网络安全威胁种类的精确分析与判断，然后及时选择有针对性的解决措施，在很大程度上控制安全威胁，从而实现计算机网络的安全运行。
(二)数据采集与分析在数据信息的采集与分析中引入人工智能技术，是实现海量数据信息有效融合的根本性需要，也是深度开发计算机功能的直接表现。大数据时代序幕的拉开，面对多元化的海量信息，若是采用传统技术进行数据信息采集与分析，则难以完成这一艰巨任务［2］。而实践应用人工智能技术，就可以完成计算机系统各种数据信息的具体分类管理，同时准确鉴别与高效提炼出具备价值的数据信息，在很大程度上提高了数据采集与分析效果。
(三)软件升级对于软硬件的升级与维护而言，借助于人工智能技术可以进一步深化软硬件的升级与维护成果。随着时代的不断发展，计算机网络技术功能与作用的发挥越来越依赖软硬件的升级。而通过人工智能技术能够实时完成计算机软硬件的升级与维护，比如腾讯在用户软件分析与升级系统中就实践应用了人工智能技术，其可以准确辨别出用户是否要完成软硬件更新，若是发现用户有需要进行更新的软件，则会及时把软件更新信息推送给用户，然后点击更新便可。
二、人工智能在计算机网络技术中的实践应用
(一)人脸识别技术从本质上分析，人脸识别技术指的是利用技术手段有效识别人脸重要部位，从而实现人脸部位信息的采集与存储［3］。人脸识别技术在计算机网络技术领域中的实践应用比较多，虽然获得了非凡的成就，但也暴露出了一些弊端，例如对面部表情的微妙变化与发型难以有效识别，且人脸识别技术会受到环境条件、装扮等有关要素的影响。现如今，人工智能在计算机网络技术领域中的应用，最具有代表性的就是人脸识别技术，所以应该进一步分析与研究人脸识别技术，以使其在计算机中充分发挥作用与价值。
(二)指纹识别技术指纹技术是人工智能技术的重要代表之一，其在计算机网络中的实践应用充分的表现出了人工智能。指纹识别技术指的是有效识别、处理以及存储人类指纹，确定各个用户的身份与环境等信息，在保护用户私人信息的安全性方面起着关键性作用［4］。对于指纹识别技术而言，指纹的采集不受位置、时间的限制，且指纹复制比较简单，所以实践应用前景十分广阔。但也必须注意一点，目前指纹识别技术还不是很完善，并没有达到最佳的识别状态。
三、人工智能在计算机网络技术中的应用建议
(一)进一步深化智能程度从本质上分析，在计算机中人工智能的实践应用效果与其智能化程度息息相关，所以这就需要高度重视人工智能技术的智能化研究，不断地提高智能化水平，将自身的优势展现的淋漓尽致。而对于人工智能技术的智能化而言，应该突出实践应用的便捷性，关注对各种数据信息的整合能力与现场模拟能力。例如，在计算机网络中实践应用人工智能技术，应综合分析应用具体需要与特点，有目标性的优化人工智能技术，提高人工智能技术和实践应用环境之前的匹配度，充分发挥人工智能技术的各项应用优势。
(二)进一步强化应用环境进一步强化人工智能技术实践应用环境，有利于人工智能技术更全面地应用在计算机网络中，实现应用效果的最大化。纵观我国网络发展实际情况，当下网络环境的整体水平仍然比较低，在一定程度上限制了人工智能技术与计算机网络技术的发展应用。基于新时代背景下，为了能够减小或是规避环境带来的负面影响，就需要高度重视当下网络环境建设，并对网络环境问题制定合理化、科学化建议，彻底、有效解决好信息泄露等安全性问题，营建一个良好的人工智能技术实践应用环境，使更多的人愿意接受与实践应用人工智能技术。
论文摘要：随着计算机技术的发展和应用，制造也得发展已经离不开计算机了，计算机辅助工艺设计和人工智能应运而生，当很多非专业性人士对此概念十分模糊，本文初步解释两个概念和其应用范围。
计算机辅助工艺设计(CAPP：ComputerAidedProeessPlanning)，自1965年由挪威人Nikbel提出以来，其系统特性经历了检索式、派生式、混合式、创成式、智能化等过程，智能化CAPP是当前CAPP系统的研究热点。CAPP是现代制造业信息化的一部分，是计算机集成制造系统(CIMS：ComputerIntegratedManufacturingSystems)中的桥梁和纽带。“人工智能”(ArtificialIntelligence)简称AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能研究如何用计算机去模拟、延伸和扩展人的智能；如何把计算机用得更聪明；如何设计和建造具有高智能水平的计算机应用系统；如何设计和制造更聪明的计算机以及智能水平更高的智能计算机等。人工智能是相对于人类智能而言的，它是采用人工的方法和技术来模拟、延伸和扩展人类智能行为的一门综合学科。
将人工智能技术(AI技术)应用到CAPP系统开发中，使CAPP系统在知识获取、知识推理等方面模拟人的思维方式，解决复杂的工艺规程设计问题，使其具有人类“智能”的特性即为智能化CAPP，是AI在CAPP中的一种应用。
CAPP系统分为专用型和工具型系统。前者可以根据用户的特定需求定制开发，针对性强，具有较好的实用性，但对系统进行功能扩展困难；后者可以由用户根据自身特定的要求进行二次开发，可以实现更多的柔性和开放性，这种系统与CAD(计算机辅助设计)、CAM(计算机辅助制造)、PDM(产品数据管理)等系统的信息共享存在缺陷。
CAPP设计理论目前研究的很少，机械产品设计理论研究的较多，有学者认为设计理论与方法由设计理论基础层、设计工具和支持技术平台层等三大部分组成。有的学者提出四理论框架，即设计过程理论、性能需求理论、知识流理论和多方利益协调理论。CAPP设计理论与机械产品设计理论既有共同性又有特殊性，特别在智能化设计方法方面有较大的差别，因此认为面向智能化的CAPP设计理论与方法体系结构由有三层组成，即基础科学层、信息技术层和智能化设计方法层。
在机械产品工艺设计中，存在大量的不确定因素，许多问题需要靠经验来解决，早期建立在单纯依赖于成组技术基础上的CAPP系统，不能很好地解决这些离散知识的获取问题，只能设计出检索式或派生式系统。近年来，人工智能技术在CAPP系统
开发中的应用，使CAPP技术得到了较大的发展，人工神经网络技术就是AI在CAPP系统中一大应用。人工神经网络(ANN：ArtificialNeuralNetwork)是按照生物神经系统原理处理真实世界的客观事物，它由大量的简单的非线性处理单元高度并联而成，具有信息的分布式存储、并行处理、自组织和自学习及联想记忆等特性；多层前馈网络误差反向传播(ErrorBackPropagation，简称BP)算法。反向传播算法(BP)是一种监督训练多层神经网络的算法，每一个训练范例在网络中经过两遍传递计算：第一遍向前推算，从输入层开始，传递各层并经过处理后，产生一个输出，并得到一个该实际输出和所需输出之差的差错矢量；第二遍向后推算，从输出层至输入层，利用差错矢量对权值进行逐层修改。转贴于
AI在CAPP中的另一应用——粗糙集技术。粗糙集(RS：RoughSet)理论是一种擅长处理含糊和不确定问题的数学工具，在理论中“知识”被认为是一种对对象的分类能力，通常采用二维决策表来描述论域的信息，其中列表示属性，行表示对象，每行表示该对象的一条信息。属性分为条件属性和决策属性，论域中的对象根据条件属性的不同，被划分到具有不同决策属性的决策类中。在CAPP系统中，可以用RS理论构建专家系统，对知识进行获取及优化，其基本思路是：将各种零件的加工特征和已知加工方法表达成条件属性和决策属性的形式，一行表示一种零件，多种零件构成一个二维表，对属性进行量化，组织决策表，再采用一定的约简算法对属性集和属性值进行约简，去掉冗余的条件属性和决策规则，得到最小化决策规则集，当输入待加工的零件加工特征时，就可得到优化的加工工艺。
遗传算法，AI在CAPP系统的又一应用。遗传算法(GeneticAlgorithm)是模拟达尔文遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。遗传算法是从代表问题可能潜在解集的一个种群开始的，而一个种群则由经过基因编码的一定数目的个体组成，每个个体实际上是带有染色体特征的实体。因此，在一开始需要实现从表现型到基因型的映射即编码工作，如二进制编码。初代种群产生之后，按照适者生存和优胜劣汰的原理，逐代演化产生出越来越好的近似解，在每一代，根据问题域中个体的适应度大小挑选个体，并借助于自然遗传学的遗传算子进行组合交叉和变异，产生代表新的解集的种群。这个过程将导致种群像自然进化一样的后生代种群比前代更加适应于环境，末代种群中的最优个体经过解码，可以作为问题近似最优解。
智能化CAPP系统开发中还有模糊推理、混沌理论等智能化方法，实际应用中，往往将多种智能技术相互结合，综合运用，发挥各自的特长，如人工神经网络具有知觉形象思维的特性，而模糊推理等具有逻辑思维的特性，将这些方法相互渗透和结合，可起到互补的作用，提高智能化水平。
智能化是今后CAPP系统发展的主要趋势，但从目前的人工智能技术水平来看，不可能使CAPP系统在智能化水平上有实质性的突破，因为目前的人工智能技术主要是模拟人的逻辑思维和逻辑推理方面的能力，不能有效地模拟人的形象思维、抽象思维和创造性思维能力，而CAPP系统不仅要有推理的功能，还要有“联想”的功能，CAPP系统开发是要解决大量的人类思维活动方面的智能问题。因此要提高CAPP系统的智能化水平，必须在人工智能技术方面有新的发展，要解决人工智能技术方面的问题，必须在一些基础
理论和基础科学方面有新的突破，如在生命科学、数学等方面要有新的突破。由此可见，在可以预见的将来，智能化CAPP系统的发展仍将是在充分发挥人的智能优势的基础上，综合应用各种人工智能技术，实现CAPP系统的智能化。
通过以上论述，相信大家对计算机辅助工艺设计与人工智能以及AI在CAPP中的应用有了一定的了解。人工智能技术的不断发展，智能化CAPP系统必将在知识获取、表达和处理的灵活性和有效性上得到进一步的发展，提高CAPP系统的智能化水平，从而提高现代制造技术水平，是我国由制造大国成为制造强国。
参考文献：
关键词：仪器仪表；智能化；进展
DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2016.04.130
1仪器仪表智能化的概念
所谓智能化，就是随着外界条件的变化而做出一种正确反应的能力。这里所说的智能化，是一种利用计算机收集信息、处理信息、理解信息和选择信息来进行智能工作的方式。智能化也是信息技术发展的最高层次。而我们这里所说的仪器仪表智能化只能定义为智能技术的初级阶段，其实就是指把仪器仪表与计算机、微电子技术以及人工智能等现代科技结合起来。
2仪器仪表智能化的进展分析
2.1计算机技术对于仪器仪表智能化的推动
当今的计算机技术发展的非常迅速，计算机中央处理器的处理速度也在飞速的升级，很多科学家都认为计算机中央处理器在未来几年将会发展的更加迅速。目前来看，计算机的处理能力发展趋势主要有图像信息、视频信息以及宽带信息这几种，计算机的处理能力提升也着重在这几方面进行提升。随着计算机软件系统和硬件的飞速革新和升级，仪表仪器智能化的发展必然会受到其非常大的影响。
另外，计算机的人机交互能力在这些年也得到了长足的发展，原始的人机交互是依靠文字和字符来进行交互，后来又可以通过多媒体信息来进行人机交互，目前可以发展到了通过虚拟现实的方式来进行人机交互。随着虚拟现实交互信息方式的出现，通过这种在计算机中营造出的三维模拟现实环境，从根本上改变了人类以往的思维方式。随着虚拟现实交互信息技术的普及和推广，将会给仪表仪器智能化带来非常大的推动作用[1]。
2.2微电子技术对于仪器仪表智能化的推动
微电子技术是从上个世纪七十年代开始发展的，到了九十年代，微电子技术已经进入了一个稳步提升的阶段。目前来看，电子芯片的线宽已经达到了0.35亚微米到0.25亚微米。随着线宽的逐渐缩小，以往的一个仪器仪表的机箱，如今都可以缩小到一块芯片上。这种微电子技术的迅速发展，无疑会极大的推动仪表仪器智能化的发展。近些年来，微电机技术的发展速度已经大大超过了当初的预期，根据摩尔定律，在今后的十年当中，微电子技术还会得到更大的发展，并且发展速度更加迅猛。毫无疑问，微电子技术的大力发展必然会极大的推动仪器仪表智能化的发展[2]。
当前来看，专用集成电路ASIC不管是在集成度方面还是在生产速度和价格方面都因为微电子技术的发展得到了极大的提升，这种提升对于仪器仪表智能化来说是具有极大意义的。目前这种ASIC，可以通过用户来进行定制，从而利用CAD直接在芯片上制造最先进的仪器仪表智能化系统。这种仪器仪表的系统制作方式，不但用时短，并且设计间接，极大的提升了集成度[3]。
另外，还有一种数字信号处理器DSP，这种处理器的发展速度非常迅速，目前已经成为了计算机硬件系统以及家电产品和网络设备非常重要的组成部分，这种数字信号处理器目前也是仪器仪表的重要组成部件。随着近些年DSP的迅速发展，其在运行速度上和体积上都得到了极大的升级，最新提出了DSPS概念，通过DSP技术与ASIC以及软件开发工具等相结合，集成为一个新的系统。DSPS这种新概念的产生，无疑会对仪器仪表智能化产生非常大的推动效果[4]。
2.3人工智能技术对于仪器仪表智能化的推动
在上个实际七十年代，随着测试技术的大力发展，数学与测试技术进行融合，从而诞生了分析统计学。这种分析统计学不但可以设计合理的测量分析过程，同时可以进行处理巨大规模的信息。这种科学对于仪器仪表和人工智能相结合提供了前提条件。目前来看，人工智能技术属于一种计算机程序，它可以通过积累的经验与只是来进行具体行为的决策，并且拥有非常强大的处理问题能力。通过人工智能和数据库的结合，人工智能可以赋予仪器仪表更加强大的功能，以往通过人工方式很难得到解决或者根本不能解决的问题，如今可以通过人工智能与仪表仪器相结合的方式很容易的来进行解决。从这一点上来看，人工智能对于仪表仪器智能化的发展是具有非常大的推动作用的。
3仪器仪表智能化的展望
多功能是仪器仪表智能化的一个发展趋势，例如通过结合一些先进的数字系统可以制造出一些性能上更高，并且具有多功能、高准确度的综合性仪器仪表产品。这种产品不但在应用效果上更好，同时成本也更加低廉。另外，与微处理器为核心的仪器仪表设备也是当前的一个主要发展趋势，它同时具有软件和硬件的调试功能，并且更新和升级的速度非常迅速。除此之外，随着仪器仪表智能化的发展，频域测量和时域测量已经被证明不适合与计算机技术相结合，所以，数据域测试仪器已经进入了人们的视野。这种技术的使用方式和设计技术都十分的复杂，但是随着技术的升级和更新，这种仪器可以实现现场测试操作，并且操作机器简单。