機械電子工程與人工智能的關系初探
電子工程與傳統的機械工程相比來言是較新的學科，兩者于上世紀逐漸結合在一起。隨著人工智能技術的不斷發展. 機械電子工程由傳統的能量連接、動能連接逐步發展為信息連接，使得機械電子工程具有了一定的人工智能。人工智能技術伴隨著機械電子工程的日益復雜，也得到了長足的發展。
1、機械電子工程
1.1機械電子工程的發展史機械電子工程的發展可以分為3個階段：第一階段是以手工加工為主要生產力的萌芽階段，這一時期生產力低下，人力資源的匱乏嚴重制約了生產力的發展，科學家們不得不窮極思變，引導了機械工業的發展。第二階段則是以流水線生產為標志的標準件生產階段，這種生產模式極大程度上提高了生產力，大批量的生產開始涌現，但是由于對標準件的要求較高.導致生產缺乏靈活性，不能適應不斷變化的社會需求。第三階段是現在我們常見的現代機械電子產業階段，而以機械電子工程為核心的柔性制造系統正是這一階段的產物。
1.2機械電子工程的特點1)設計上的不同。機械電子工程并非是一門獨立學科，而是一種包含有各類學科精華的綜合性學科。在設計時，以機械工程、電子工程和計算機技術為核心的機械電子工程會依據系統配置和目標的不同結合其他技術。工程師在設計時將利用自頂向下的策略使得各模塊緊密結合，以完成設計;2)產品特征不同。機械電子產品的結構相對簡單，沒有過多的運動部件或元件。它的內部結構極為復雜，但卻縮小了物理體積.拋棄了傳統的笨重型機械面貌，但卻提高了產品性能。
2、人工智能
2.1人工智能的定義人工智能是一門綜合了控制論、信息論、計算機科學、神經生理學、心理學、語言學、哲學等多門學科的交叉學科，是21世紀最偉大的三大學科之一。筆者認為，人工智能是研究通過計算機延伸、擴展、模擬人的智能的一門科學技術。
2-2人工智能的發展史
2.2.1萌芽階段17世紀的法國科學家B.Pascal發明了世界上第一部能進行機械加法的計算器轟動世界，從此之后，世界各國的科學家們開始熱衷于完善這一計算器，直到馮諾依曼發明第一臺計算機。人工智能在這一時期發展緩慢，但是卻積累了豐富的實踐經驗，為下一階段的發展奠定了堅實的基礎。
2.2.2第一個發展階段在1956年舉辦的“侃談會”上，美國人第一次使用了“人工智能”這一術語。這一階段的人工智能主要以翻譯、證明、博弈等為主要研究任務，LISP語言就是這一階段的佼佼者。
2.2.3挫折階段6O年代中至70年代初期，當人們深入研究人工智能的工作機理后卻發現.用機器模仿人類的思維是一件非常困難28的事.許多科學發現并未逃離出簡單映射的方法，更無邏輯思維可言。但是，仍有許多科學家前赴后繼的進行著科學創新，在自然語言理解、計算機視覺、機器人、專家系統等方面取得了卓爾有效的成就。1972年，法國科學家發現了Prolog語言.成為繼LISP語言之后的最主要的人工智能語言。
2. 2.4第二個發展階段以1977年第五屆國際人工智能聯合會議為轉折點。人工智能進入到以知識為基礎的發展階段，知識工程很快滲透于人工智能的各個領域，并促使人工智能走向實際應用。
2.2.5平穩發展階段由于國際互聯網技術的普及，人工智能逐漸由單個主體向分布式主體方向發展，直到今天，人工智能已經演變的復雜而實用.可以面向多個智能主體的多個目標進行求解。
最近五十年間.網絡的普及給信息傳遞帶來了新的生命。人類進入到了信息社會，而信息社會的發展離不開人工智能技術的發展。不論是模型的建立與控制，還是故障診斷，人工智能在機械電子工程當中都起著處理信息的作用。
由于機械電子系統與生俱來的不穩定性，描述機械電子系統的輸入與輸出關系就變得困難重重.傳統上的描述方法有以下幾種：1)推導數學方程的方法;2)建設規則庫的方法;3)學習并生成知識的方法。傳統的解析數學的方法嚴密、精確，但是只能適用于相對簡單的系統。現代社會所需求的系統日益復雜.經常會同時處理幾種不同類型的信息。由于人工智能處理信息時的不確定性、復雜性，以知識為基礎的人工智能信息處理方式成為解析數學方式的替代手段。
3、通過人工智能建立的系統一般使用兩類方法：神經網絡系統和模糊推理系統。神經網絡系統可以模擬人腦的結構，分析數字信號并給出參考數值;而模糊推理系統是通過模擬人腦的功能來分析語言信號。兩者在處理輸入輸出的關系上有相同之處也有不同之處：神經網絡系統物理意義不明確，而模糊推理系統有明確的物理意義：神經網絡系統運用點到點的映射方式，而模糊推理系統運用域到域的映射方式;神經網絡系統以分布式的方式儲存信息，而模糊推理系統則以規則的方式儲存信息;神經網絡系統輸入時由于每個神經元之間都有固定聯系，計算量大，而模糊推理系統由于連接不固定，計算量較小;神經網絡系統輸入輸出時精度較高，呈光滑曲面，而模糊推理系統精度較低，呈臺階狀。
模糊神經網絡系統做到了兩者功能的最大融合，使信息在網絡各層當中找到一個最適合的完全表達空間。邏輯推理規則能夠對增強節點函數，為神經網絡系統提供函數連結，使兩者的功能達到最大化。
4、結論
科學的不斷發展帶來的不僅是學科的高度細化、深化，而且是學科間的高度融合。人工智能就是各學科交叉與綜合之后的結果.秉承這一天性，人工智能與機械電子工程自然的進行了完美融合，這一全新領域的發展必將引領世界潮流， 促進生產力的飛速發展。
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