智能交通技术论文精选(九篇)

第1篇：智能交通技术论文范文

关键词 人工智能技术；交通管理；人工智能系统

中图分类号：V355 文献标识码：A 文章编号：1671—7597（2013）041-118-01

1 研究背景

随着时代的发展，计算机技术因其优越性在多个领域得到广泛应用。“计算机学科的一个重要分支就是人工智能，它与基因工程、纳米科学被列为21世纪三大尖端技术”，它为人工智能技术在航空业的应用创造了条件。现代航空业的迅猛发展，带来空中交通流量的飞速增长。目前，航空业经常出现空中交通堵塞、拥挤等现象，迫切需要引进先进的技术手段，提升空中交通技术，改进管理手段，有效提升空域容量与空间利用率。

根据空中交通管理的理论特点，以及空中交通管理技术特点，人工智能技术在空中交通管理中的应用研究逐渐引起了人们的重视，并取得较大发展。人工神经网络在空中交通流量预测、飞行间隔控制、飞行冲突智能调配等方面的研究初见成效。但我国空中飞行流量需求的日益增大，迫切需要将人工智能技术有效运用到空中交通管理中，建立人工智能空中交通管理辅助系统，真正实现类似专家功能的新型空中交通管理系统。本文基于这样的认识，尝试将人工智能技术应用到空中交通管理系统中，有效提升空中交通的空域容量，使空中交通更加有序，更好地服务于积极社会的发展，提升人们的生活质量。

2 人工智能技术概况阐述

“人工智能也称机器智能，它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的”从计算机应用系统的层面来理解，人工智能研究的主要内容是如何制造出人造的智能机器，以及人造的智能系统，具备模拟人类智能活动的能力，从而延伸人们智能的一门科学。

人工智能领域的研究始于1956年，“人工智能”这个术语第一次出现于达特茅斯大学召开的一次会议上。随后人们逐渐在问题求解、自然语言理解、自动程序设计、专家系统、逻辑推理与定理证明、博弈、学习以及机器人学等领域展开研究，成功建立了具有一定程度的人工智能计算机系统。随着研究的不断深入，人工智能理论得到不断的丰富与发展。随着计算机硬件的快速发展，计算机的存储容量不断扩大、运行速度不断提高、价格低廉，人工智能技术的发展将会给人们的生活、工作等带来更大的影响。

3 空中交通管理人工智能系统构成简述

人工智能技术在空中交通管理中的应用有助于建立人工智能辅助系统，建立新的空中交通管理模式。“但不要忘记采用不同的技术和运作概念也会带来不同的空中交通管理模式，特别在新技术层出不穷的今天，我们更不能忽略这个方面。”，它能使空中交通流量管理高效、有序、安全，有效提升空中交通的空间与时间利用率，对空中飞行冲突进行有效的预测与解决。空中交通管理的核心是科学合理安排空中交通流量。飞行流量的智能化管理、飞行冲突的预测、飞行冲突的解决等方面是人工智能辅助系统研究的侧重点。空中交通管理人工智能辅助系统由飞行流量管理模块、冲突探测与解脱模块、辅助决策模块等三个附属系统构成。这几个模块间的关系是在冲突探测与解脱模块与飞行流量管理模块之中渗透辅助决策模块，最终形成智能飞行流量管理、智能冲突探测与解脱模块系统，它们能够为空中管制员提供有效的决策辅助信息，切实减轻空中管制员的工作负担，提高空中飞行的安全性与管制效率。

4 空中交通管理人工智能辅助系统的实现方式

4.1 飞行流量管理辅助决策的实现

人工智能系统飞行流量管理模块主要将空域资源“空闲”的概念与A算法与辅助决策进行结合。其具体操作过程是根据飞行流量管理数据库，储存或读取数据，计算流量，预测冲突，依据基本容量模型，建立A算法数学模型，对空中航班进行动态与静态排序，最终完成人工智能技术对空中飞行流量的辅助决策作用。

建立准确客观的飞行流量管理数据库非常重要。这些原始数据必须可靠、准确、及时，因为它直接影响到辅助决策的有效性；开放数据库间的互连主要依靠ODBC ，它是数据库之间连接的标准，为SQL语言的存取提供标准接口；再依据数据库的信息，运用飞行动力学知识计算出飞机在具体时间应该到达的位置，以及到达具置的准确时间，合理的安排飞行架次；飞行流量冲突预测主要通过将流量与相应的容量比较，列出具体的冲突时间、冲突地点、存在冲突的飞机架次；最后调整航班与起降，对冲突航班及时调整，确保交汇点、航路、机场、管制区等畅通。人工智能中的A 算法可以有效针对基本容量模型对飞机进行排序，对飞行计划的来源、内容及状态转化等进行研究，生动模拟飞行计划实施过程。“空闲”概念可以使冲突航班时刻调整在受限区域内。

4.2 飞行冲突探测与解脱辅助决策的实现

飞行冲突探测与解脱辅助决策系统能够向空管员提供高效的避撞辅助方案，有效弥补管制员决策过程中的不足，对飞行冲突情况进行分析，寻找出积极的解脱方案。

飞行冲突探测与解脱辅助决策系统推理过程大致包括以下几个方面：突中航空器、突中航空器优先等级评估、冲突类别评定、避撞应对方案、建立避撞路线。推理选择最主要的过程是推理机制，为了完成推理过程，该系统中还必须包括一系列的规则：航空器优先级别评定规则、避撞方案确定规则、避撞空管规则、建立避撞路线规则等；还要建立层次型结构及模块化知识库，确保避撞推理的有效运作，保证知识库得到有效维护，并且能够及时的更新。

5 结束语

人工智能技术在空中交通管理中的应用，必将使空中交通管理更高效、更安全、更有序，必将最大程度的提升空域的利用效率。人工智能技术的应用领域是广泛的，相信随着人们对人工智能技术研究的不断深入，人工智能技术必将在更多方面提供智能化辅助管理服务，使人工智能技术不断的服务于社会经济，服务于人们的需要。

参考文献

[1]杨焱.人工智能技术的发展趋势研究[J].信息与电脑，2012（08）.

第2篇：智能交通技术论文范文

关键词：智慧；智能；人类智能；人工智能

0引言

不久前刚结束的围棋人机大战，使人工智能受到人们空前广泛的关注。它一方面表明智能科学与技术的发展极为迅速，同时也激起了社会对智能科学技术及其人才培养十分强烈的期待。人们对“中国大脑”计划的热议达到了前所未有的程度，“中国制造2025”计划正在快速推进，我国自主研制的智能服务机器人正在走向服务领域的许多行业，国内许多企业自发兴起的“机器换人”浪潮正高歌猛进。国务院政府工作报告中提出的“互联网+”虽然被人们解释为互联网向各领域的强势渗透，但是更多的有识之士却把“+”理解为“升级”，即“计算机互联网络”向“人工智能互联网络”的升级，而这正好与“中国大脑”计划相呼应！

为了适应这种发展的需要，努力办好“智能科学与技术”专业，北京邮电大学智能科学与技术研究中心曾经对设置了本专业的全国各主要高校做了一次普遍性的专业调查，结果发现，各校对于“智能科学与技术”专业的理解差异非常巨大。最狭义的理解，是把本专业看做是“计算机科学与技术的一个分支”；最广义的理解，是把它看做是“从理工到人文和社会几乎无所不包的综合学科”。

从科学研究和长远发展的观点来看，这样发散的理解会有利于人们解放思想，激励创新，把本学科的研究做深做透做到位。不过，从当前的本学科教育教学来说，这样分散的理解可能使“智能科学与技术”学科的人才培养工作迷失方向。

1基本模型

为了准确理解“智能科学与技术”学科，首先需要建立“智能科学与技术”学科的基本模型，这样才能从学科整体上厘清它的基本概念、基本原理和基本规律，规制过于宽泛和过于狭窄的偏差。图1就是为此而设计的基本模型。

在图1中，底部的椭圆代表外部环境的客体事物，也就是需要研究的“问题”；其上的整个部分代表主体及其与客体相互作用的过程：主体接受来自客体所产生的“本体论信息”，经过主体思考之后产生与客体交互的“智能行为”反作用于客体，解决问题。就在这个主客相互作用的过程中，主体充分展现了自己的智慧能力。其中的主体可以是人类个体，也可以是人类群体。因此，这是研究“智能科学与技术”的基本模型。

不断提升自己生存与发展的水平，这既是人类与生俱来的目标，也是人类永不枯竭的动力。为了实现这个目标，人类就要运用自己的智慧和知识不断去发现应当解决而且可能解决的问题，在此基础上努力去解决所发现的问题，不断前进。

人类的这种智慧能力包含两个相互联系相互作用相辅相成的部分：其一是根据人类所追求的目标和现有的知识去发现问题、定义问题和预设问题求解目标的能力，这是人类在长期实践过程中积累起来的一种内隐性的智慧能力，所以称为隐性智慧；其二是在隐性智慧所确定的工作框架内，在求解目标的引导下，运用相关信息和知识去生成解决问题的策略，成功解决问题实现求解目标的能力，这是一种外显性和操作性的智慧能力，所以称为显性智慧。

在图1的模型中，隐性智慧具体表现为“主体所定义的问题、主体的知识库里已经拥有的知识、主体为求解问题所预设的求解目标（也存在知识库内）”，这三者就构成了主体为求解问题所设置的初始工作框架。显性智慧则具体表现为图1中的“感知、认知、基础意识、情感生成、理智生成、综合决策、策略执行、效果检验以及反馈学习优化”所代表的问题求解过程。

由于隐性智慧是人类内隐性的智慧，需要明确的目标、足够的知识、很强的直觉能力、丰富的想象能力、甚至需要灵感和顿悟能力，才能创造性地发现值得解决的问题，所以，隐性智慧难以用人造机器去模拟。然而，由于显性智慧具有外显性和操作性特征，主要具备获取信息、生成知识、生成和执行策略的能力，因此，显性智慧有可能被人造机器所模拟。在约定俗成的学术语汇中，“智慧”比较抽象，带有形而上的色彩；而“智能”则比较具体，带有形而下的特点。于是，人类的显性智慧也常常被称为“人类智能”。

鉴于人类显性智慧与隐性智慧之间存在不可分割的深刻内在联系，人们就把研究和探索“人类隐性智慧和显性智慧奥秘”的科学技术称为“智能科学技术”，而把其中着重研究和模拟“人类显性智慧（人类智能）能力”的科学技术称为“人工智能”科学技术，或者就简称为“人工智能”。换言之，人工智能是“智能科学与技术”的一部分。

图1的基本模型及其相关解释启示我们：“智能科学与技术”的内涵既具有极强的基础性，涉及与物质资源同样基础的信息资源；又具有极强的深刻性，涉及人类创造性智慧的深邃奥秘；还具有极强的应用性，涉及极其广泛的应用领域。

因此，为了研究与学习“智能科学与技术”，人们应当具备人文社会科学、基础自然科学和应用技术科学的知识与能力，应当自觉遵循“文理交互，理工融通”的交叉科学理念。虽然我国高校仍有文科、理科、工科之分，但是，为了培养有发展能力和创新能力的人才，还是要在发挥各校特色的同时努力贯彻“文理交互，理工融通”的方针。这是智能科学与技术学科的鲜明特点，需要引起教学与研究人员的高度关注。

2基本方法

概念是学科的基石。从图1的基本模型可以看出，“智能科学与技术”包含了许多重要的新概念。除了上面已经讨论过的隐性智慧和显性智慧的基础概念之外，还有信息（包括本体论信息和认识论信息，特别是其中的语法信息、语义信息和语用信息）、知识（包括本能性知识、经验性知识、规范性知识、常识性知识、知识的内部生态系统和外部生态系统）、基础意识、情感、理智、智能策略、智能行为等一系列基本概念。

考虑到本文篇幅的限制，同时也考虑到读者可以很容易从现有文献中详细了解到这些概念，因此，这里只予以列举，而不准备展开具体的讨论。有需要的读者可以参阅相关文献。

这里需要特别关注的，是研究和学习“智能科学与技术”所需要确立的新的科学观和方法论问题。只有掌握了这些新的科学观和方法论，才能准确地理解“智能科学与技术”的基本概念、基本内容和基本规律。

有比较才能有鉴别，事物总是相比较而存在。了解“智能科学与技术”所需要的科学观和方法论的便捷方法之一，就是把它们同读者已经熟悉的“物质科学与技术”的科学观和方法论进行对比。众所周知，智能系统是一类开放的复杂信息系统，因此，这里的比较对象也要选择相对比较复杂的物质系统。表1就是这种比较的一些结果。

由表1可知，“物质科学技术”所采用的科学观包括（1）物质观：认为研究的对象是物质的；（2）结构观：认为研究的关注点应当是物质的结构；（3）孤立观：认为所研究的物质对象是与其它对象没有关联的；（4）静止观：认为所研究的物质对象是静止的，至少在研究期内是静止的。

基于这样的科学观，在处理比较复杂的物质对象的时候，物质科学技术所采用的方法论就是“分解一分析”，更具体地说就是“分而治之，各个击破，直接还原”。也就是人们所熟悉的“还原论”。

和“物质科学与技术”的情形不同，“智能科学与技术”的科学观包括（1）信息观：认为所研究的对象是信息；（2）系统观：认为研究的关注点应当是系统化的信息，即必须同时关注信息的形式、内容和价值；（3）生态观：认为信息不是孤立的或静止的，而是生长发展的；（4）机制观：认为信息的生长发展必然存在一定的机制。

基于这样的科学观，“智能科学与技术”所采用的方法论就是“转换―创生”。更具体一些说，就是“智能科学与技术”基本模型（图1）所展示的“信息转换与智能创生定律”。其中，“信息转换”是手段，“智能创生”是目的。

十分清楚，“物质科学与技术”的“分而治之”方法论体现了它的“物质观、结构观、孤立观和静止观”；“智能科学与技术”的“转换创生”方法论体现了它的“信息观、系统观、生态观和机制观”。

这个对比告诉我们，由于研究对象不同，导致学科的性质也不相同，我们不能把自己所熟悉的“物质科学与技术”的科学观和方法论统统照搬到“智能科学与技术”学科领域。虽然在研究局部细节问题的时候，这两种科学观和方法论的差异表现的不是很明显，但是在研究系统全局问题的时候，这种差别就会变得十分显著。这也是值得“智能科学与技术”的研究者和学习者特别关注的特点。

事实上，“人工智能”的研究就经历了一场方法论的变革。按照“分解―分析”的方法论思想，人工智能被分解为结构模拟（人工神经网络）、功能模拟（物理符号系统）和行为模拟（感知动作系统）三大学派，结果长期不能互相融通。20世纪末和21世纪初，一些研究人员提出“新的集成”和“现代方方法”试图找到三者融通的具体方法，但是都没有取得成功。2007年，本文作者按照“转换―创生”方法论思想提出了机制模拟的智能生成方法，结果发现：结构模拟（人工神经网络）、功能模拟（物理符号系统）和行为模拟（感知动作系统）分别是机制模拟的A、B、C型，从而实现了人工智能模拟方法的统一，见表2。

由此可见，以往人们把人工神经网络课程、物理符号系统课程（即普遍流行的人工智能和专家系统课程）、感知动作系统课程（即智能机器人或智能体课程）分开讲授或者只讲授其中一门或两门课程的做法是不合理的。

同时，我们一直把图1的模型称为“智能科学与技术的基本模型”。不过，如果注意到“智能科学与技术”的科学观一信息观，系统观，生态观和机制观，那么，我们也可以把图1称为“生态意义上的信息科学与技术基本模型”。这是因为，虽然在经典意义上的信息科学与技术基本模型只能覆盖到图1模型中的信息层次，但在生态学意义上，知识和智能都是信息的生态学产物，因此生态学意义上的信息科学与技术基本模型就覆盖了图1模型的全体。在生态学的意义上，“智能科学与技术”基本模型与“信息科学与技术”基本模型就合二为一：自顶向下观察，图1就是“智能科学与技术”的基本模型；自底向上观察，图1就是“信息科学与技术”的基本模型。于是有：

智能科学与技术=生态学意义的信息科学与技术

如果把“智能科学与技术”模型中的“由信息转换为知识”和“由信息、知识和目标转换为智能”这两个核心部分命名为“核心智能科学与技术”，把非生态学意义上的信息科学与技术命名为“常规信息科学与技术”，那么，也可以有：

智能科学与技术=核心智能科学与技术+常规信息科学与技术

在我国教育部的学科目录中，“智能科学与技术”其实就是“核心智能科学与技术”，目录中的“信息科学与技术”其实就是“常规（非生态学意义的）信息科学与技术”，后者又被划分成“通信”、“计算”、“自动化”、“物联网”、“信息安全”这样一些更加狭窄而且相互交叠的二级学科，显然有待进一步合理化。

3基本课程

北京邮电大学智能科学与技术研究中心最近实施的全国高校智能科学与技术专业教学计划调查表明，我国多数学校的教学计划确实体现了“计算机科学与技术的一个分支学科”的特点，很少学校的教学计划能够表现“文理相交，理工融通”的交叉科学精神。这就提出了一个尖锐的问题，如果真的把“智能科学与技术学科”办成“计算机科学与技术学科”的一个分支学科，那么，这样的“智能科学与技术学科”还有存在的理由吗？

由以上分析的“智能科学与技术”的基本模型和基本方法可以知道，为了学习、理解和掌握“智能科学与技术”学科，人们的知识结构必须包含社会科学、人文科学、基础科学、应用技术的基础知识与综合能力。

为此，由中国人工智能学会教育工作委员会和清华大学出版社计算机分社共同组建的“全国高校智能科学与技术专业系列教材规划与编审委员会”（以下简称编委会）提出了如下的本学科核心课程和相应的核心教材。

（1）一年级第一学期的课程智能科学与技术导论是一个引导型课程，旨在以准确而通俗的概念、全面而浅近的思路、亲切而富有感染力的语言，引导刚刚踏入校门的新生了解：什么是“智能科学与技术”？为什么要学习“智能科学与技术”？怎样才能学好“智能科学与技术”？

（2）二年级第一学期的课程脑与认知科学基础是本学科特需的自然科学基础（脑科学）和社会科学基础（认知科学），旨在为学生提供关于人类智能的脑科学基础知识和人类认知能力的科学知识，特别是关于“脑结构如何产生认知能力（物质如何生成精神）”的科学机理。

（3）二年级第二学期的课程不确定性数学引论是本学科特需的数学基础知识课程，旨在为学生提供关于“智能科学与技术”领域必然涉及到的各种不确定性（包括随机不确定性、模糊不确定性、粗糙不确定性以及非线性引起的混沌不确定性）的描述与处理知识，特别要阐明这些不确定性的根源、相互关系、描述和处理方法。

（4）三年级第一学期的课程机器智能是本学科的专业基础课程，旨在用“智能科学与技术”的方法论阐述人类智能的各种模拟方法（包括结构模拟、功能模拟、行为模拟和机制模拟），以及这些不同模拟方法之间的相互关系和统一的途径，为学生学习机器（人造系统）智能奠定理论和方法的基础。

（5）四年级第一学期的课程《科技史与方法论》，由于智能科学技术本身富有科学观和方法论的特色，因此这是一门具有本学科特色的总结性课程，旨在为学生提供关于科学技术发展史（特别是智能科学技术发展史）所展现的科学观和方法论知识，使学生能够从“智能科学与技术”的学科知识基础上站立起来，具有纵观和把握智能科学技术发展规律的能力，使学生的学术眼界能够“形成于课堂，而又远远超越课堂”。

编委会认为，这些核心课程的综合（加上各个学校的人文社会科学通识课程和各有特色的专业课程），将为学习者提供必要的“文理相交，理工融通”的交叉学科思维素质和能力。无论是理科型学校还是工科型学校，都要在保证上述核心课程优质教学的基础上努力发挥自己的特色，而不应当削弱这些核心课程的教学质量。

5结语

第3篇：智能交通技术论文范文

【关键词】教育信息技术；

多元智能培养人类已经步入了信息化时代，随之而来的是计算机、多媒体、网络、人工智能等为代表的各种先进信息技术迅速在教育领域获得广泛的运用，并且取得了很好的成效，更新了教育观念和教学模式，丰富了教学手段和教学方式，也带来教学内容方面的变革和发展。通过应用现代信息技术，大力培养学生的多元智能，提高学生思维和创新素质，受到了教育界的重视。如何才能充分借助教育信息技术的优势，有效培养学生的各种潜在的特质和多方面的潜能，如何为学生的多元智能发展提供和谐的学习环境，变被动学习为主动学习，成为主动的知识建构者，是我们教育工作者思考的重要难题。

1多元智能的理论内涵分析

多元智能理论英文名称是Multiple Intelligences，简称MI理论，是一种从上世纪80 年代中期已经风行至今的国际著名教育新理念。1983年，美国当代著名教育学家和心理学家加德纳博士在《智力的结构》中，首次提出了多元智能理论。作为一种新异的人类智能理论，多元智能理论主张人的智能是多元的。该理论的意思是指人包含多元智能：视觉空间智能、言语语言智能、音乐韵律智能、数理逻辑智能、身体运动智能、自我认识智能、人际沟通智能以及自然观察智能。教育学家加德纳在1983年指出，智力指的就是基于某种社会文化背景的价值标准，个体在解决遇到的各种难题或生产制造某种产品所具备的能力。因为人类认识和改造世界的过程中需要面临各种挑战和问题，是在充分发挥人类多元智能的前提下，才创造出美好的世界，所以各种智能具有相同的重要性。但是作为个体，自身具备多少种智能是允许存在差异的。人的某种能力能否被认定为一种智能，这需要具备足够充分的论据才能做出判断。多元智能理论重视人的个性发展和全面发展的和谐统一，目标是培养出能够处理实际问题，具备创新能力的创新型人才。多元智能理论自从问世，就在美国及其他国家获得了人们的强烈反响，目前我国教育界也越来越重视多元智能理论。

2信息技术在培养学生多元智能过程中的重要性

2.1信息技术搭建活动平台促进学生多元智能的发展。目前，随着计算机技术的高速发展，逐步形成了以计算机网络为核心的多媒体信息技术，该技术能够为广大学生提供一种虚拟的、适应性、感观的以及诱导性的学习环境，构建出诱导、激发以及强化学生多元智能培养的高效活动平台。学生在这个高效活动平台中，根据自身的不同优势智能，选择适合自己学习的途径和方法。因为多媒体网络技术提供的各种多重刺激，比如声音、视觉、动画、图像、线条、形状、色彩、视频、音量，那些难以寻找到重点或者缺乏耐心的学生是非常适合这种环境的，而且为另外一些学生提供丰富多彩的感观世界，创设出具有愉悦特性的学习环境。广大学生能够在多媒体网络技术构建出的高效活动平台中，各种智能活动能够得以开展，各种活动也能得到有效的培养。各种智能活动获得了按需所求和自得其乐的效果。对于那些语言文字智能比较发达的学生来说，他们可以选择到文字的世界里飞翔。学生也可以选择具有挑战性的学习方式和内容，比如研究词的起源、接触外国口语、写作诗歌和散文作品等，也可以伙伴之间开展词汇含义的讨论。对于其他智能的学生，比如自然观察智能，他们可以参加网上的虚拟实验，将获得很大收益。

2.2信息技术能够提供丰富的学习资源有效促进学生多元智能的发展。加德纳的多元智能理论提出，人的智能的发展史需要有关同一智力领域的材料和媒介的参与。意思是说多元智能的培养需要适当的丰富的学习资源作为智能培养的必备条件。迅速发展的多媒体信息系统具备超文本特性和网络技术特性，能够成为学生多元智能培养和发展的理想环境。我们知道Internet作为世界上最大的资源库和知识库，包含了海量的信息资源，而且信息具有开放性，信息资源丰富，所呈现的方式多样，过程交互性好等特点，因特网采用超文本链接技术对信息加以组织和管理，能够为学生多元智能的培养提供充分的学习资源。通过充分发挥Internet包含的各种搜索引擎，广大学生能够迅速查询到所需要的各种知识。另一方面，网络技术又能为广大教师备课、选取教学资源提供丰富的资料，满足学生的不同智力发展需要，实现因材施教。

2.3信息技术通过提供各种有效的评价手段满足学生多元智能的发展。学生多元智能的培养缺少不了恰当有效的评价手段。而信息技术正好提供了各种评价手段，而且评价方式具有个性化和多样化的特点。信息技术评价工具很多，比如电子学档ELP、电子绩效评价系统EPSS，能够准确方便地对学生学习过程、方式、时间和结果加以记录和比较，从而帮助学生进行反思，吸取经验，提高学习的策略，促进多元智能的发展。由于学生处在这种评价体系中，他们学习过程中和技术形成了智能伙伴。借助技术，学生能够逐步形成在反思中学习的习惯，逐渐提高内省的能力，促进意义生成，努力形成个性化的学习作品，加深各个层次的思考，提高多元智能的培养效率。

3利用信息技术培养学生多元智能的策略

3.1构建多元化的教学情境，促进学生智能结构的优化。在研究的过程中，人们发现人类在出生之前已经具备了各种智能发展的条件和基础。所以，如果教师能够借助先进的信息技术为学生的某种智能发展提供各种必要的条件，几乎任何人都可以在那一种智能获得很大的发展。反过来，即使学生的生理潜能非常巨大，如果没有后天发展这种智能的环境，也会出现退化和消失的结果。从这里我们可以发现后天的环境对于学生智能培养和发展的重要性。所以，学校教育需要借助信息技术为广大学生构建丰富的情境，最大限度的为各种智能的发展提供必要的外部条件，促使他们的智能结构得到优化。借助信息技术构建成的各种丰富情境，学生能够借助多媒体计算机开展有关文字处理、数据分析、多媒体创作和编曲欣赏等活动，使自身的语言智能、逻辑数理智能以及音乐韵律智能获得发展的空间。通过把多媒体计算机技术和人工智能技术有机结合起来，对现实进行虚拟，帮助学生形成在虚拟的环境中完成学习任务，参与模拟活动的习惯，促进学生空间形体智能的发展，培养肢体动觉智能的形成，激发自然观察智能的培养。还可以充分发挥网上交流工具的巨大优势，有效创设协作学习情境，有效促进学生合作精神的培养、发展学生高级认知能力、培养学生和谐的人际关系。作为信息时代的教师，必须学会运用信息技术的各种能力，努力构建出多元化的教学情境，借助丰富的形象、活泼的教学方式、丰富的教学资源，调动学生多种感官参与到学习活动中，促进各种智能的形成。

3.2充分利用网络学习平台，有效提高学生的人际关系智能的培养效率。在多元智能理论中，人际交往智能是其中非常重要的一种。通过合作学习方式，能够有效培养学生的交往能力和意识，促进人的人际交往智能的发展，最终形成智能互补的目的。作为教师，应该努力为学生提供各种形式的合作学习的计划，充分发挥合作学习的这种作用。教育信息技术在创设交流、沟通和合作的学习情境的过程中的作用非常明显，通过建立合作学习模式，发挥教学的开放性、平等性、民主性和互动性特点，促进学生在合作学习模式中增强把握自己和与人合作的能力，继而形成相互接纳、分享和欣赏等良好品质。通过经常性的合作学习，学生逐渐建立起一种相互促进的积极的人际关系，能够有效提高学生的人际交往能力和意识。充分发挥计算机网络的技术优势，借助伙伴、合作和竞争等方式，促进学生主观能动性的发挥，提高学生在教学中的主动性，促进学生智能发展。

3.3努力借助各种手段，提供师生合作学习的各种机会。在开展各种师生合作学习的活动之前，教师需要有机地制定好学习目标。对学习资源、教学环境、合作学习平台以及合作学习的阶段过程都需要进行必要的恰当的规划和设计，评价手段也是需要引起教师注意的重要内容。教师在进行学习目标的设计过程中，要把知识的学习、学习任务和问题情境等要素巧妙结合起来，有效协调好各种知识的深度和广度、专一性和多样性问题，处理好理解和运用的关系。学生能力的培养目标主要是培养学生的解决实际问题的能力、合作能力、思维能力、信息获取传播和评价能力、社会交往能力、计算机应用能力等。而在设计学习资源的过程中，可以借助网络构建出多样化的知识资源库，为问题解决提供知识来源，帮助学生建立各自的问题列表，继而依此检索和定位各种解决问题的信息，提高学生认知水平。在合作交流工具的选择上，教师更是需要投入更多经历，选择适合实际的合作交流工具，符合学生的需求，又能帮助学生提高合作能力。教师可以借助校园网建立属于教师和学生的讨论区，发挥BBS论坛和留言板一对一、一对多交流的特点。通过这种方式一方面避免了师生面对面之间的隔膜，缩短了师生之间的距离，另一方面能够有效促进学生的人际交往智能的培养。在合作学习的过程中，教师要本着学生自愿的情况下，帮助他们进行异质性分组，努力让学生形成优势互补的习惯，促进学生的全面发展。通过组内异质和组间同质的特殊分组方法，能够既保障组内成员的合作，又能增强组间的相互竞争，提高合作学习的成效和质量。

3.4借助多元评价体系有效促进学生自我认知智能的培养。多元评价能够有效提高学生自我认知智能的培养。因为多元智能理论主张的是多渠道、多角度和多形式地对学生创造能力和解决问题的能力进行全面评价和考核。这种评价观超越了传统的评价取向，那种传统的以考试成绩和智力测验为考核重心的标准已经明显不适合时代的发展。多元评价观把结果和过程、评价和学习有机结合在一起，由重视结果的评价逐步转向以情景化为基础的过程性评价，能够很好地增强学校、家长对学生的学习特点和需求的了解，从而帮助学生充分认识到自身的弱势智能和优势智能所在，有计划地朝富有个性特色的方向努力奋斗。基于信息环境而形成的学生多元智能评价方法在选取电子学档作为主体外，把教师评价、自我评价和学生评价以及系统测验等多种方式有机结合起来构成过程性评价方法。在学生进行一系列学习过程中，对他们的多元智能情况加以检测，最终获取比较准确的材料。在整个多元智能评价过程中，学生能够不断反思，继而学会有效管理自己的学习过程，发扬自身优势，最终促使学生的自我认知智能在不断的学习过程中获得较好的发展。

3.5通过开展综合实践活动，促进学生多种智能和谐发展。在教学过程中，教师应该充分借助信息技术开展各种综合实践活动，促进学生多种智能的组合发展。教师能够基于网络为学生开展研究性学习，激发学生多种智能的融合。因为研究性学习课题超出了单一智能的界限，实现了跨学科效果，能够有效调动学生的多种智能潜力，从而帮助学生从自身的智能特长和兴趣对研究课题加以选择。而在研究性学习的实施阶段，又充分发挥了学生的主体性。这些学生能够根据自身智力的实际情况，有针对性地选择研究方法、研究手段、研究过程和研究策略，有效借助计算机技术和网络媒体技术，充分发挥学生运用不同技巧和智能的能力，促进学生多元智能的发展。

4结束语

在开发学生多元智能的教学进程中，促进素质教育的实施，培养具有高素质、创新型人才越来越需要发挥现代信息技术的重要作用。因此，在实际的教学中，教师首先需要树立先进的现代教育理念，充分利用各种先进的信息技术，促进学生多元智能的发展。

参考文献

[1] 宋正国，刁秀丽. 多元智能与信息技术环境下的学习评价[J]软件导刊， 2006，（02） .

[2] 王玉，韩瑛. 利用信息技术开发学生多元智能的研究[J]中小学电（下半月）， 2008，（06）.

[3] 李淑英，杨朝政. 信息技术环境下促进多元智能发展的教学策略[J]. 邯郸学院学报， 2008， （03） .

[4] 夏广萍.信息技术支持的多元智能教学研究[D]. 华东师范大学，2006.

第4篇：智能交通技术论文范文

【关键词】云计算技术 云存储技术 智能交通管理系统 云交通

1 云存储技术概念介绍

云存储技术是基于云计算技术之上，不断发展和深入研究出来的一个新型的概念，顾名思义，它是一种新发展起来的存储技术。云存储技术的原理是通过网络技术、集群应用、分布式系统等类似的功能，将散落在各地的大量的不同类型的存储设备集合起来，协助工作。构建一个对外提供数据存储和业务访问功能的总系统。云计算系统需要处理的是大量的数据，此时就需要一个庞大的存储系统来存储这些被需要的数据，由此，云计算系统变成了云存储系统。云存储系统和云计算系统共同作用，协助工作。云存储技术一经推出，便受到了各大厂商、公司的热烈追捧。与传统的存储设备进行比较，云存储不是一个用来存储数据的硬盘或软盘，而是一个由网络设备、应用软件、接口、客户端等众多部分配合而成的系统。存储设备是这项技术的核心内容，人们可以通过应用软件来时刻查询、了解、下载自己所需要的数据资源。

2 智能交通的需求分析

2.1 实时性

每个城市，无论大小，交通都无时无刻不在进行着。想要把一个覆盖智能交通的城市的所有交通时刻、路线、实时概况统计处理上传到云存储系统，无疑不是一个巨大的任务量。考虑到经济成本、人工精力等多方面因素，一般的信息管理处理系统往往做不到这么巨大的挑战。新兴的云存储技术给智能交通系统提供了可行性。通过云计算技术和云存储技术，将大量的交通数据进行整合分类，既可以降低成本又方便人们使用。

2.2 预测交通动态

设计一个智能交通管理系统，首先要做的是制定一个有可行性的管理方案。这个方案需要做到的就是对实时交通情况做出正确的判断和预测。预测交通动态需要处理的数据量也非常的庞大，信息处理的要求也相对比较高，在不同的时间段内所需要计算的数据也各不相同，而且经济成本相对较高。如果能在此需求上合理的利用云计算、云存储技术，可以实现计算效率的大幅度提高，预测较为准确的同时降低经济成本。

2.3 高扩展性能

随着科技越来越快的发展速度，应用软件、计算机、硬件等等这些设备更新换代的速度也是一直在变快。所以，智能交通管理系统需要有良好的扩展性能，只有实现了这个功能，智能交通系统才能在人群中发展开来。因为人们需要的是一个不断进步、同时又很稳定的系统。假设能够做出一个扩展性能好的智能交通系统，可以大大的提高资源的利用率，降低成本。对适用人群来说也会更加方便快捷。

分析智能交通管理系统大致的需求，更加方便了我们研究如何将云存储技术应用在智能交通上。下面简称为云交通应用。云交通应用一旦实现，就必须具备众多要求。例如GPS导航、路线查询、统一用户管理、基础数据统计分析等一系列用户需求。在此我们对云交通管理进行分层分析。

3 云存储技术在智能交通上的应用的理论分析

3.1 路况信息采集

交通离不开道路，每条道路的方位，经过的区域，附近的标志性建筑以及交通路况，都需要认真采集。这就需要云交通管理系统拥有强大的存储能力和计算能力。通过对大数据的整合管理，获取最新的交通路况与交通事件。

3.1.1 云计算技术之上的诱导

上一步提高了实时路况信息的采集，接下来就要利用云计算强大的计算能力和对敏感的认知，为广大用户设计出合适的出行路线，循序渐进，诱导用户使用云交通管理系统设计出的路线，这样既可以方便用户，也能实现疏散交通，保证良好的路况。通过网络计算，可以设计出更为方便快捷、更加适合用户需求的出行方式，既可以减少无效的交通路线，又可以减轻交通拥挤的程度，同时实现对车流量较多的交通路线的有效疏散。

3.1.2 使管理人员能通过该系统管理交通

云交通管理系统不仅仅只有普通用户可以用，管理人员也可以利用该系统更为方便的对交通进行管理。经过上述两种应用，对路况信息采集和对交通的有效疏导，依然避免不了交通拥挤、意外事故的发生，此时我们需要在云交通系统上设置管理人员用户。管理事件人员通过监察云交通系统，可以在最快的时间内得知哪个地区有潜在的交通意外可能性，然后对该路段的交通状况进行管理。这个功能的实现可以有效降低交通意外的发生率，就算发生意外也可以以最快的速度进行处理，把伤害减少到最小。

3.1.3 车辆控制

车辆的不规则停放、这样那样的违规总是一个令人头疼的问题。实现了智能交通管理系统之后可以大大减少这样的事情的发生。在上面叙述的第一步中，提到了对数据的采集，在此同时也可以对车辆进行监管。利用云计算技术对大量的载人客车（如校园班车、旅游大巴、长途汽车、面包车等）、载物货车（如大型运煤车、易燃易爆品运输车、装载建筑材料运输车等）等车辆进行跟踪查询，一旦发现意外情况，立即启动报警系统，根据云交通上的记录信息，相应交通管理人员可以立即前往处理事故。在实现这一功能后，可以将交通治安变得更加人性化，更加便于管理。

4 结语

本文对云计算技术、云存储技术的概念，云存储技术在智能交通系统上的应用进行了简略的介绍。为进一步完善智能交通提供了些许参考。但是智能交通管理系统是一个复杂且庞大的工程，涉及到城市交通管理等多个领域，我们需要做的还有很多。建立智能交通系统，不仅仅靠技术方面的支持，还有政府的批准，用户的认可，企业公司的参与投资等等一系列的人力资源。虽然任务很艰巨，但是智能交通管理系统即将成为一种趋势，是未来交通发展的必经之路。

参考文献

[1]唐箭.云存储系统的分析与应用研究[J].电脑知识与技术，2009（20）.

[2]李婷，李晓龙.云计算的资源管理方法研究[J].电脑与电信，2010（01）.

[3]张永强，林丽.浮动车交通信息采集系统[J].交通科技与经济，2008（06）.

作者简介

刘锋（1981-），男，湖北省襄阳市人。大学本科学历。现供职于湖北三峡职业技术学院。主要研究方向为计算机图形图像处理方面。

第5篇：智能交通技术论文范文

【关键词】建筑电气；智能建筑；网络通信；智能控制；学科交叉

1 建筑电气与智能化学科的发展、现状与前景

同许许多多自然学科一样，建筑电气与智能化学科的诞生和发展取决于两个主要的因素：一是社会经济文化的发展与进步；二是相关学科技术的发展。早期建筑行业中的电气工种，其任务主要是为建筑物的照明、简单的动力设备及其控制配电，以及进行防雷接地设计等，而且当时的照明技术也比较单调、落后，建筑电气工种在整个建设工程中的从属地位非常明显。从事这项工作的技术人员几乎都是通用电气工程各相关学科，如电机与电器学科，电力系统学科，以及工业企业供配电学科毕业的学生。20世纪60年代，从广义含义上讲，传统电气工程学科得到了突飞猛进的发展，电力电子技术，控制理论与控制工程，尤其计算机科学的发展更是超出人们的预料，人们对其工作和生活环境的要求随着经济文化的进步也愈来愈高，建筑行业中的电气技术人员首次面临了第一次严峻的挑战，以消防自动报警与联动控制系统、共用天线电视系统（CATV）和建筑电话系统为主的所谓建筑弱电工程应运而生，不少设计院（所）还专门成立了“弱电”设计室，部分高等学校，尤其是建筑类院校也相继设立了建筑电气专业，以满足市场的人才需求。到20世纪80年代末90年代初，以计算机网络和数字通讯技术为主的现代科学技术的进一步发展，诞生了智能建筑的概念。可以认为这是建筑行业中电气技术人员所面临的新的、第二次重大的挑战，他们不仅仅是只面对传统的电气技术和经典自动控制技术，还要面对计算机网络技术、数字通讯技术以及现代智能控制技术等在建筑行业中的应用问题，显然这种多学科交叉知识给从事建筑电气设计、施工、系统产品（软、硬件）开发，甚至建筑物业管理人员带来极大地冲击和考验，同时也给高等院校建立建筑电气与智能化学科，培养这类宽口径、复合型知识人才带来了机遇。事实上，任何传统的单一学科已经很难适应现代知识社会的需要。传统学科之间的交互与融合已成为大势所趋，现代各类高科技知识与技术势必将渗入到建筑行业中，建筑业不再是所谓的劳动密集型产业，而成为高科技产业一个重要组成部分。建筑电气与智能化工种在整个建筑业中的地位也将越来越高，所占比重也会越来越大，这将是毋庸置疑的趋势。

2 建筑电气与智能建筑的关系

人们一般习惯将建筑电气与智能建筑视为建筑电气与智能化学科的两个层次。事实上两者之间的关系十分密切，绝不会存在什么“分界线”。当然，传统建筑电气包括建筑（建筑物或建筑小区）供配电、电气照明、动力工程、防雷、接地，以及电话、闭路电视和消防自动报警与联动控制系统等内容，支撑其的理论基础主要是狭义的电气工程和经典控制理论。而对于智能建筑，我们可以毫不夸张地给它下一较为准确的定义：它是以建筑为平台，综合运用现代计算机技术、网络通讯技术、现代自动控制技术及电气技术的多学科集合的新兴交叉学科，它显然具有五元交集的结构特点，即：

AEI=AR∩CT∩NC∩AC∩ET

式中：AEI――建筑电气与智能化（Arch itectural Electricity & Intellectualizatio n）；

AR――建筑学（Architectural Art）；

CT――计算机技术（Computer Techniq ue）；

NC――网络通信技术（Netwrk Commun ica-tion）；

AC――自动控制技术（Automatic Cont rol）；

ET――电气技术（Electrical Technique）。

第6篇：智能交通技术论文范文

关键词：智能计算；科研素养；课程教学改革；教学模式

DOIDOI：10.11907/rjdk.161991

中图分类号：G434

文献标识码：A文章编号：1672-7800（2016）012-0180-02

0 引言

大学教育不仅仅是向学生传授学科专业知识，还要教授学生终生受益的技能，充分挖掘学生各项潜能。研究生教育是高等教育的重要组成部分，更加注重创新能力培养。强化研究生培养过程管理是有效提高其培养质量的重要手段。在研究生培养过程中，课程教学环节尤为关键，直接关系学生综合能力培养[1]。

智能计算已成为人工智能领域的研究热点，其理论与方法已成功应用于科学与工程领域以及诸多战略性新兴产业[2-3]。近年来，越来越多的高校开设《智能计算》课程。本文以研究生《智能计算》课程为例，结合教学实践，从教学模式、教学内容、教学方法、教材建设和教学效果等方面探讨教学改革，重点分析教学过程中科研素养培养的方法，将知识传授、能力和素质培养融为一体，强调创新意识和科研素养的培养。

1 合理设置课程定位，制定课程教学模式

与本科教学不同，研究生教学更注重培养学生研究、分析和解决问题的能力。研究生分为学术型和专业型两大类（简称为学术硕士和专业硕士），不同类型的研究生分开授课。笔者所在学校面向学术硕士开设的该课程除了介绍智能计算基础知识外，还注重培养学生的科研能力；而面向专业硕士开设的该课程则强调在工程领域中的应用与实践，采用“授课―项目实践―研讨（项目开发交流+学术交流）”的方式。其中，“授课”即按照教学大纲要求讲授课程基础理论知识；“项目实践”是培养学生动手解决实际问题能力的重要环节，着重培养学生的研究能力和创新意识。需紧密结合学科前沿和教学内容，设计出解决实际问题的项目，学生在完成项目的过程中体验创新，项目完成情况作为学生成绩评定的主要依据；“研讨”即教师组织学生进行课堂讨论，专业硕士重点交流项目实施的方法和心得，学术硕士重点交流学术前沿。通过多个学期的教学实践，该教学模式教学效果良好，普遍受到师生好评。

2 注重科研素养培养，构建多元教学方法

经过多年的建设和发展，笔者所在学校《智能计算》课程积累了丰厚的学科基础和教学经验。为适应智能制造2025、互联网+、智慧城市等新形势的发展及要求，立足于科研能力和科研素养培养，课程组构建了多元化教学模式。

（1）通过探究性学习突出学生主体地位，培养学生科研能力。将研究生创新能力和科研能力培养贯穿于授课教学环节始终。通过课堂问题研讨拓展知识领域，为学生提供前沿领域技术动态方面的学习内容，提高学生探索新领域、新知识的能力。改革传统的教师、学生、教材三者间的关系，强调以学生为主体，采用项目驱动式、问题讨论式、案例分析式教学，提高学生的科研能力。

（2）延伸性平台拓展课堂范围，培养学生科研素养。通过畅通师生交流渠道、优质教学资源共享和实践反馈拓展课堂广度和深度。教学资源平台包括：①智能计算领域国际杂志和协会资源，如Spring出版的《Swarm Intelligence 》、IEEE 出版的《IEEE Transactions on Evolutionary Computation》及《IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics》等国际学术刊物；②组织学生参加先进制造业、工业自动化、互联网+、智能计算等领域国际会议；③优质教学资源平台共享，学生紧密结合自身科研兴趣，积极探索前沿领域。通过课堂延伸，逐步提高学生科研素养，学生发表高水平论文的数量逐年增加。

（3）通过高水平学科竞赛营造创新氛围，提升学生创新创业素质。鼓励学生积极参加高水平学科竞赛，努力培养研究生团队协作能力、创新思维和实践能力，充分营造良好的创新氛围和创业环境；邀请知名专家作专题讲座，开拓学生视野，掌握前沿科技，提升科研素养。

3 改革教学内容与方法，培养学生科研兴趣

智能计算是一门交叉学科，课程主要系统讲授智能计算有关理论、技术及其应用，全面介绍智能计算前沿技术与最新进展。要求学生系统掌握智能计算的基本内容与方法，了解智能计算主要应用领域。主要内容包括：进化算法、蚁群算法、粒子群算法、鱼群算法、文化基因算法、量子优化算法、多目标优化问题及应用。

（1）进化算法。以教材为主，重点讲解进化计算的基本原理、生物基础、算法框架、基本要素、深度学习的本质优点及其适用领域；从个体编码、群体初始化、个体评价、操作算子和参数选择等方面详细阐述在求解实际问题时需要解决的关键技术[4]。同时，借鉴最新研究成果，向学生介绍先进算法。

（2）群体智能算法。介绍群体智能算法的生物基础、数学模型和学习机理；重点介绍蚁群算法、粒子群算法的基本原理、基本要素和实际应用领域。了解国内外最新研究进展，掌握智能计算领域的最新理论和应用成果。

（3）多目标优化问题及应用。介绍群体智能算法在多目标优化问题中的应用，重点介绍互联网+相关领域中的多目标优化问题，探讨多目标优化问题求解发展趋势。

智能计算是一门理论和实践紧密结合的交叉学科，随着工业自动化、智能制造和互联网+的快速发展，该学科发展日新月异。在教学过程中，不仅要注重知识传授，更要培养学生的创新能力和科研素质，紧跟科技发展的步伐。在教学方法上，可采用项目驱动教学方式，研究先进算法在实际项目中的应用，使学生深入理解和掌握利用先进算法求解实际问题的技能，并对程序编写产生浓厚兴趣，培养创新能力。

4 教材建设

本课程教材使用清华大学出版社出版的《计算智能》，该教材有相应的电子教案。随着互联网+的快速发展，智能计算课程教学内容和资料更新快，需不断增加最新研究成果，拓展学生的研究视野。随着先进制造业、工业自动化、互联网+技术的飞速发展，《智能计算》课程教学中需注重交叉学科知识扩展及学生科研能力培养。

5 课程考核

课程考察主要采用以下方式：①小作业。对先进的智能算法进行总结、分析、对比等，撰写综述报告，对先进的智能算法概念、原理、方法、应用等方面进行总结，要求结合智能制造、互联网+的应用进行展望；②大作业。培养学生编程技能，对先进智能算法及应用进行设计与实现，并制作成演示系统；③论文。提供选题，对智能计算领域具体问题进行深入研究，激发学生的创造力。

6 结语

本文提出以提高研究生科研素养和创新能力为目标，围绕培养学生计算思维和解决实际问题的能力，构建多元化智能计算课程教学模式。通过教学改革与实践，学生的科研水平和实践能力逐步提高，学习兴趣不断增强，先进智能算法应用技能得到提升，科研论文写作水平也逐步提高，科研素养得到有效提升。

参考文献：

[1] 刘劲松，徐明生，任学梅，等.研究生高水平国际化课程建设理念与实践探索[J].学位与研究生教育，2015（6）：35-37.

[2] 何静媛，陈自郁.研究生计算智能课程教学探索[J].计算机教育，2015（12）：1-3.

第7篇：智能交通技术论文范文

【关键词】数字图书馆 智能机器人 研究趋势

随着科技发展和人们知识需求量增大，图书馆资源和服务逐渐趋向数字化和智能化。尤其大数据时代的到来在一定程度上推动图书馆向纯数字图书馆和智慧图书馆转化[1]。未来图书馆的数据资源丰富、结构复杂，需要通过云计算、数据聚类、相关分析等技术手段实现一站式搜索 [2]。目前，CNKI数字图书馆作为国际上技术领先的数字化学习平台，为读者提供跨库检索、学术趋势、学术研究热点等功能，实现了资源的高度整合和智能交互，满足了不同人群对知识的个性化、多样化需求。目前，智能机器人是国家产业创新发展重点项目和科研热点项目，本文利用CNKI数字图书馆的学术研究热点、学术趋势搜索、指数等检索功能实现“智能机器人”学术热点和学术趋势研究，让读者对其有个整体认识。

一、智能机器人

机器人是一种可编程和多功能的，用来完成搬运、安装、焊接、切割等不同任务的操作机，或是为了执行不同的任务而具有可改变和可编程动作的专门系统[3]。 智能机器人则是一个在感知、反应、思维方面全面模拟人的机器系统，融合了机械、电子、传感器、计算机、仿生学、自动控制、人工智能等多学科知识的复杂智能机械，可以代替人从事危险复杂的工作，例如在工业、农业、军事、航天、医疗等多个领域大显身手。目前，各国正加快智能机器人技术的创新与发展，如美国再工业化和工业互联网战略、德国工业 4.0 战略、日本机器人新战略、韩国机器人强国战略等，机器人技术引领当今科技和产业发展态势。中国通过制定“互联网+”行动计划、“中国制造 2025”发展目标、“十三五”规划，，将机器人和智能制造纳入了国家科技创新的优先重点领域[4][5]。

二、 “智能机器人”和“智能控制”主题热点搜索

本文以“智能机器人”和“智能控制”为主题进行“学术研究热点”检索，检索结果显示了按照热度值排序的热点主题相关的主要知识点、主题学科名称、热度值、主要文献数、相关国家课题数、主要研究人员数和主要研究机构数。“智能机器人”相关知识点主要有移动机器人、工业机器人、仿人机器人、服务机器人、机器人导航、远程操作、人工智能、神经网络、模糊控制等知识点。

智能化是机器人控制和产业创新发展的重点。关于“智能控制”的热点知识主要包括模糊控制、神经网络、遗传算法、学习控制、自适应控制、变结构控制、预测控制、专家系统、非线性系统等知识点，这些知识点代表着“智能机器人”主要研究方向。

三、“智能机器人”和“智能控制”主题学术趋势和研究发展

CNKI数字图书馆提供“学术趋势”检索功能，为科研工作者了解“智能机器人”发展趋势提供了非常好的工具。本文通过“学术趋势”功能检索“智能机器人”和“智能控制”主题的学术趋势，图中不仅提供学术关注度，还提供热门被引文章供读者深度研究。图2显示智能机器人和智能控制方面的从1997年至2015年论文收录量逐年增大，2015年收录量达1343篇。读者可以从图2中及时掌握每年学术热点论文，从中深入学习“智能机器人”的具体研究方法和科研理论，为理论创新寻找突破口。

另外，CNKI数字图书馆还具有“指数”功能，通过对“智能机器人”和“智能控制”主题进行检索，得到以下各项信息：

“学术关注度”和“媒体关注度”是我们进行科学研究时比较关注的两个方面。通过对关注度的分析发现最近三年科研工作者和媒体对智能机器人的关注度剧增，预示着国家加大了“智能机器人”领域的投入和研究力度。

“关注文献”和“研究进展”搜索功能为读者提供了当前“智能机器人”领域高被引论文、下载量比较大的论文以及最新相关论文，为科研工作者迅速把握“智能机器人”研究的内容和研究趋势提供帮助。

“学科分布”为读者提供“智能机器人”和“智能控制”在不同学科领域的研究情况和“相关词”的统计情况。通过分析可知，移动机器人、智能制造、人工智能、路径规划、机器视觉、图像处理、虚拟现实、语音识别、声源定位等是分布在不同学科领域的“智能机器人”相关词，也是“智能机器人”目前重要的学术研究方向；单片机、模糊控制、神经网络、智能家居、智能电网、物联网、RFID、ZigBee、无线传感器网络、智能交通等是分布在不同学科领域的“智能控制”的相关词。因此，我们通过它们可以了解到跨学科智能机器人的研究动向。

“机构分布”显示了哈尔滨工业大学、哈尔滨工程大学、上海交通大学、清华大学、浙江大学、中国科学院沈阳自动化研究所等多所研究机构是文献的主要提供单位，这为读者认识机器人研究机构提供参考。

结论

CNKI数字图书馆提供的“学术研究热点”、“学术趋势”和“指数”功能为我们展示了“智能机器人”和“智能控制”的研究热点和学术研究方向，为读者科研选题和科学研究提供学术参考。通过对“智能机器人”关键知识点的、经典科研论文和最新科研论文的深度分析，探索和挖掘智能机器人发展的技术空白点，发现最新研究方向。目前大学图书馆的资源整合和智能搜索功能还比较弱，需要进一步加强图书馆智能搜索引擎的构建和其他智能交互平台建设才能提高图书馆资源利用率和服务效能。

参考文献：

[1]陈臣. 基于大数据的图书馆个性化智慧服务体系构建[J]. 情报资料工作，2013，06：75-79.

[2]王长全，艾. 云计算环境下的数字图书馆信息资源整合与服务模式创新[J]. 图书馆工作与研究，2011，01：48-51.

[3]任福继， 孙晓. 智能机器人的现状及发展[J]. 科技导报， 2015（21）.

第8篇：智能交通技术论文范文

5月16日至17日，第六届全国数字校园建设与创新发展高峰论坛在上海交通大学举行。本届论坛由教育部教育信息化技术标准委员会暨全国信息技术标准化技术委员会教育技术分技术委员会、中国教育技术协会高校理工科专业委员会、中国教育技术协会技术标准委员会和清华大学现代教育技术杂志社联合主办，上海交通大学教育技术中心和上海市教育技术协会高等教育专业委员会承办。教育部科技司副处长谢伟群、上海交通大学副校长黄震、华东师范大学副校长任友群、中国教育技术协会秘书长刘雍潜、教育部教育信息化技术标准委员会主任祝智庭、上海市教育委员会信息中心主任王明政等领导出席开幕式并致辞。论坛开幕式由中国教育技术协会技术标准委员会主任吴庚生主持。

论坛期间，围绕互联网+时代如何“建设智慧校园，促进教育创新”这一主题，来自全国各地的200多位专家学者和企业代表一起分享交流、展示互动。华东师范大学副校长任友群教授、上海交通大学MOOCs研究院院长江志斌教授、清华大学基础工业训练中心主任李双寿教授、上海师范大学黎加厚教授分别围绕“Internet+Campus何以可能？”、“MOOCs让教育教学变得更美好”、“高校众创空间建设实践和展望”、“互联网+与学校课堂教学变革”做了精彩的主题报告。优秀论文代表苏州科技学院钱震、天津外国语大学王济军、广州体育学院郭西露、山东理工大学管恩京分别围绕“改善录播教室环境提高录制的声画质量”、“智慧教育引领教育的创新与变革”、“探索智慧校园建设”、“信息技术与课程教学深度融合路径研究”进行了专题交流。深圳锐取、蓝海华业、德州仪器、东方中原、苏州科达、科旭威尔、快思聪、万讯博通、深圳台电、中庆现代、鸿合科技等行业企业展示并交流了各自企业的新技术、新产品和新方案。此外，中国教育技术协会技术标准委员会还组织执委专家，对标委会章程修订草案、新提交入会申请的人员资质以及《多媒体教学环境设计规范》、《智慧校园总体框架》、《电子考场系统通用要求》进行了审议和研讨。

自2010年开始，全国数字校园建设与创新发展高峰论坛每年举办一届，主管教育信息化工作的领导、教育技术界的专家学者、各级各类院校的教育技术骨干、教育信息化行业的领军企业等都对此论坛给予了大力支持并积极参与其中。随着互联网+时代的到来，由数字校园、数字教育分别升级而来的智慧校园和智慧教育己成为教育信息化领域新的研究热点及实践趋势。本届论坛的成功举办，将进一步推动我国高校智慧校园的建设和应用，也将进一步推动智慧教育的落地和发展。

第9篇：智能交通技术论文范文

关键词：智能科学；计算机技术；交通；家居

1智能科學的发展及研究内容2003年智能科学与技术成为一门独立的专业，现在全国已经有30所左右的高校开设了这一专业。智能科学诞生的标志是1956年在美国达特茅斯大学举办的一场研讨会，大会由约翰·麦卡锡和明斯基等人发起，汇集了哲学、计算机技术、生物学等领域的大牛们，他们围绕“机器如何模拟人类智能”这一中心论点，结合人类的发展历史和先进技术的发展趋势展开了深入激烈的讨论，由此奠定了人工智能科学的产生。之后这一门融合了古代哲人的哲学思想和逻辑思维，数学家用数学符号和运算表达逻辑思维，生物学家对生命现象和生物进化的认识，物理学家发明的计算机和集成电路以及计算机专家对计算机算法编程的综合学科发展迅速，现在关于智能科学的基础理论研究已经非常扎实，每年都有大量的高档次文章被发表在国际知名期刊。此外，人工智能也渗入到个人生活的方方面面，无论是语音识别还是人脸识别，从智能音箱到扫地机器人，从AlphaGO到无人驾驶，智能科学技术的每一次进步都会引起人们的热烈讨论和积极参与，可以说智能科学已经深刻影响了现代社会的方方面面。2智能科学在生活中的应用2.1智能出行

智能出行可以分成两个部分，一是智能驾驶技术这些具体到每个人的先进人工智能技术，另一部分就是纵观全局的交通监控和导航技术。先说最近火热的智能驾驶技术，国际汽车工程师学会（SAEInternational）在2014年将自动驾驶分成六级分类体系，从0到5级分别为非自动化、辅助驾驶、部分自动化、有条件的自动驾驶、高度自动化、全自动化，目前使用的大多数汽车处在第0级和第1级之间。例如碰撞预警，属于第0级的技术，而自动防碰撞、定速巡航则是第1级的辅助驾驶，最近广告上常说的自动泊车功能介于第1级和第2级之间，特斯拉公司正在销售的Autopilot辅助驾驶技术则达到了第2级技术。目前谷歌、百度、苹果这些新兴互联网公司都投入大量资源进入无人驾驶汽车技术，无人驾驶汽车应该可以将车辆导航到目的地，在行程中可以自动避开障碍物，到达目的地后自动停车。为了实现这一目标，无人驾驶汽车必须具有感知周围环境的人工智能系统，以处理视觉数据并确定如何避免碰撞、操作汽车机械（如转向和刹车）、使用GPS追踪汽车当前的位置和目的地。虽然每个人都希望无人驾驶技术早日普及，但这项技术的发展仍存在很多难题。

生活在城市的我们一定受到过堵车的困恼，尤其在节假日，坐在车里十分钟才向前移动一百米，当时真的是恨不得下车跑到目的地，幸运的是，随着智能交通体系的完善，交通拥堵的问题逐渐得到改善。智能交通的体系可分为感知层、传输层和应用层三个层次，通过传感器、视频监控和GPS定位模板等获得道路交通信息，通过车联网、互联网、无线网等途经将采集到的信息传输到服务端，再通过自动收费和处罚系统、自适应车流信息平台、智能交通诱导服务系统等，对数据进行服务端计算分析，然后及时作出相应的决策并将信息出去。智能科学为智能出行提供技术基础，是实现智慧生活不可或缺的一环。

2.2智能家居

科技的进步是为了方便人们的生活的，尤其在家庭生活方面，新技术的应用非常广泛。随着智能科学的发展，新型智能家居层出不穷，像人们经常提到的智能音箱、智能手机、扫地机器人、智能遥控器等，让人们可以回到家躺在床上就可以完成必要的家务工作，得到更完全的放松。智能家居技术研究成果喜人，但还是存在诸如家具间互联不够、用户体验差、创新不足等问题。为进一步扩大智能家居的应用，还要注意加强场景化智能能力和拓展智能内容和服务。场景化智能就比如在主人离家时直接开启离家模式，自动关闭电器电源，然后开启门磁报警器、煤气泄漏和火警检测装置，让人可以安心在外工作；在主人回家时开启回家模式，自动开启灯光、热水器、空调，甚至开启音箱播放舒缓的音乐，缓解工作的疲劳。

2.3智能学习