人工智能技術(shù)應(yīng)用論文

人工智能技術(shù)應(yīng)用論文

　　近年來(lái)我國(guó)無(wú)線通信領(lǐng)域也獲得了蓬勃的發(fā)展，尤其是隨著人工智能技術(shù)在無(wú)線電通訊領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，其更是有效推動(dòng)了無(wú)線電的智能化發(fā)展進(jìn)程，以下是學(xué)習(xí)啦小編整理分享的關(guān)于人工智能技術(shù)應(yīng)用論文的相關(guān)文章，歡迎閱讀!

　　人工智能技術(shù)應(yīng)用論文篇一

　　試論人工智能技術(shù)在認(rèn)知無(wú)線電中的應(yīng)用

　　摘 要 隨著信息時(shí)代的到來(lái)，信息技術(shù)手段的不斷發(fā)展，及在社會(huì)各領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，近年來(lái)我國(guó)無(wú)線通信領(lǐng)域也獲得了蓬勃的發(fā)展，尤其是隨著人工智能技術(shù)在無(wú)線電通訊領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，其更是有效推動(dòng)了無(wú)線電的智能化發(fā)展進(jìn)程，解決了以往無(wú)線電通訊領(lǐng)域長(zhǎng)久以來(lái)一直存在的頻譜資源短缺問(wèn)題，有效的提升了頻譜的利用率，促進(jìn)了無(wú)線電通信領(lǐng)域的健康可持續(xù)發(fā)展。認(rèn)知無(wú)線電就是在這樣一個(gè)一個(gè)大環(huán)境下應(yīng)運(yùn)而生的，其相對(duì)于以往的無(wú)線電通信，其具有更高的智能性。本文將就人工智能技術(shù)在認(rèn)知無(wú)線電中的應(yīng)用情況進(jìn)行詳細(xì)的探討。

　　【關(guān)鍵詞】人工智能技術(shù) 認(rèn)知無(wú)線電 應(yīng)用

　　隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，科學(xué)技術(shù)不斷進(jìn)步，近年來(lái)我國(guó)無(wú)線通信業(yè)務(wù)也出現(xiàn)了爆炸式的增長(zhǎng)，在這樣一個(gè)社會(huì)大背景下，近年來(lái)我國(guó)無(wú)線電通信領(lǐng)域獲得了迅猛的發(fā)展，其不僅在無(wú)線電通信速度、穩(wěn)定性、通信距離，及通訊效率方面，得到了極大的提高，隨著人工智能技術(shù)在無(wú)線電通信領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，無(wú)線電通訊在智能性方面，也取得了極大的突破，其對(duì)于滿足人們?nèi)找嫣岣叩男枨?，及適應(yīng)社會(huì)發(fā)展的需要等，促進(jìn)無(wú)線電通信領(lǐng)域的健康可持續(xù)發(fā)展等，都有著重要作用。認(rèn)知無(wú)線電就是在這樣一個(gè)大背景下應(yīng)運(yùn)而生的，認(rèn)知無(wú)線電相對(duì)于以往的無(wú)線電，其本質(zhì)區(qū)別在于其具有很高的智能性，使其具有自動(dòng)感知周圍通信環(huán)境，以及通過(guò)一系列的計(jì)算，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)參數(shù)的自動(dòng)轉(zhuǎn)換，及動(dòng)態(tài)檢測(cè)等功能。此外，融入了人工智能技術(shù)的認(rèn)知無(wú)線電，其還有效的解決了傳統(tǒng)無(wú)線電中存在的頻譜短缺問(wèn)題，有效的提升了其頻譜的利用率，因此認(rèn)知無(wú)線電在通信領(lǐng)域有著良好的應(yīng)用前景。

　　1 人工智能技術(shù)在認(rèn)知無(wú)線電中的應(yīng)用

　　在認(rèn)知引擎中，認(rèn)知核是其的核心部分，而對(duì)于認(rèn)知核來(lái)說(shuō)，人工智能技術(shù)亦是其最為核心的部分。雖然人工智能技術(shù)在我國(guó)已有很長(zhǎng)的一段發(fā)展時(shí)間，當(dāng)前其也形成了一套相對(duì)十分科學(xué)完善的技術(shù)理論知識(shí)體系，然而該技術(shù)在認(rèn)知無(wú)線電中應(yīng)用情況，其尚處于初始階段，因此加大對(duì)人工智能技術(shù)在認(rèn)知無(wú)線電中的應(yīng)用的相關(guān)研究，有著積極意義。以下將就幾種常見(jiàn)的人工智能技術(shù)在認(rèn)知無(wú)線電中的應(yīng)用情況進(jìn)行詳細(xì)探討。

　　1.1 專家系統(tǒng)技術(shù)

　　在人工智能技術(shù)中，有一種應(yīng)用十分廣泛的技術(shù)系統(tǒng)，其即是專家系統(tǒng)，該系統(tǒng)不僅能夠與其他眾多人工智能技術(shù)聯(lián)合使用，如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，以及遺傳算法人工智能技術(shù)等，其還能有效的應(yīng)用于認(rèn)知無(wú)線電中。該系統(tǒng)在結(jié)構(gòu)上其主要有兩個(gè)部分組成，一個(gè)是知識(shí)庫(kù)，另一個(gè)是推理機(jī)。知識(shí)庫(kù)中，其儲(chǔ)存的內(nèi)容，主要是專家的相關(guān)知識(shí)體系;推理機(jī)模塊，則包含著專家在應(yīng)對(duì)某一問(wèn)題時(shí)，其運(yùn)用已有知識(shí)解決問(wèn)題的推理過(guò)程，及其決策。該系統(tǒng)的主要工作原理是，借助系統(tǒng)中儲(chǔ)存的專家知識(shí)，并就相關(guān)問(wèn)題進(jìn)行推理，解決只有專家才能處理的問(wèn)題，因而該系統(tǒng)具有較高的問(wèn)題解決能力。將專家系統(tǒng)人工智能技術(shù)應(yīng)用于認(rèn)知無(wú)線電中，其可以實(shí)現(xiàn)問(wèn)題的推理及決策功效，其具體原理是，認(rèn)知無(wú)線電可以通過(guò)專家系統(tǒng)中，其儲(chǔ)存的知識(shí)體系，來(lái)獲取相關(guān)知識(shí)，并儲(chǔ)存到數(shù)據(jù)庫(kù)里面，但用戶，及其無(wú)線電外部狀況及需求發(fā)生變化時(shí)，其就可以從數(shù)據(jù)庫(kù)中，查詢到其需要的相關(guān)知識(shí)，同時(shí)借助推理機(jī)的作用，對(duì)其實(shí)施推理，并作出相應(yīng)決策，以達(dá)到對(duì)無(wú)線電的相關(guān)參數(shù)，予以有效調(diào)整的目的，以及快速對(duì)環(huán)境予以適應(yīng)。如GLIPS就是一種在認(rèn)知無(wú)線電中，應(yīng)用較為廣泛的一種專家系統(tǒng)，其對(duì)于提升認(rèn)知無(wú)線電的通訊效果，有著重要作用。

　　1.2 案例推理技術(shù)

　　在人工智能技術(shù)中，還有一種十分常見(jiàn)的技術(shù)，那就是案例推理技術(shù)，其也是當(dāng)前使用最為廣泛的一種人工智能技術(shù)之一。該技術(shù)是一種借鑒以往經(jīng)歷，并尋求與當(dāng)前問(wèn)題情境最為相似的案例，以找出問(wèn)題解決方案的一種技術(shù)。該智能技術(shù)其主要工作原理是，在進(jìn)行問(wèn)題解決時(shí)，首先對(duì)以往的案例庫(kù)進(jìn)行查找，找出與當(dāng)前問(wèn)題情境最為接近的案例，與之相匹配，并借鑒該案例的成功經(jīng)驗(yàn)，用于當(dāng)前問(wèn)題的解決中，其實(shí)質(zhì)上是一種問(wèn)題解決的優(yōu)化過(guò)程。在新的問(wèn)題解決后，其問(wèn)題情境及解決方案也同樣會(huì)被納入到原有的案例庫(kù)中，成為案例庫(kù)的一份子。案例推理技術(shù)在認(rèn)知無(wú)線電中的應(yīng)用，其實(shí)質(zhì)上就是認(rèn)知無(wú)線電通過(guò)對(duì)周圍通訊環(huán)境的感知，計(jì)算得到相關(guān)的工作參數(shù)，記錄到案例庫(kù)中，當(dāng)其通訊環(huán)境發(fā)生變化時(shí)，其作出的工作參數(shù)調(diào)整情況，也會(huì)被記錄到案例庫(kù)中。這樣一來(lái)，當(dāng)認(rèn)知無(wú)線電通訊環(huán)境出現(xiàn)變動(dòng)時(shí)，其就可以從案例庫(kù)中，找到與此時(shí)環(huán)境相類似的案例，然后再將其與當(dāng)前環(huán)境予以匹配，對(duì)其工作參數(shù)予以優(yōu)化，得到最優(yōu)的工作參數(shù)，以保障認(rèn)知無(wú)線電的高效運(yùn)轉(zhuǎn)。同時(shí)該通訊環(huán)境，及其工作參數(shù)，也將納入到案例庫(kù)中。如Soar就是一種當(dāng)前使用較為廣泛的案例推理智能技術(shù)，該技術(shù)在GUN Radio 軟件無(wú)線電平臺(tái)中，已有了一定程度的應(yīng)用，并取得了良好的效果。

　　1.3 遺傳算法技術(shù)

　　遺傳算法技術(shù)也是一種十分主要的人工智能技術(shù)，該技術(shù)的主要理論依據(jù)的是遺傳生物學(xué)原理，其主要可以適用于目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題的解決。其具體機(jī)理是，結(jié)合目標(biāo)問(wèn)題，構(gòu)建其適值函數(shù)，讓原始的種群，通過(guò)變異及雜交等方法進(jìn)行繁殖，并從中找到最優(yōu)解，從而為最優(yōu)繁殖提供解決方案。遺傳算法技術(shù)在認(rèn)知無(wú)線電中的應(yīng)用，則可以幫助其作出有效決策，如將無(wú)線電當(dāng)成某生物系統(tǒng)，而其特征則作為一個(gè)染色體來(lái)看待，而其基因者與無(wú)線電的變量，進(jìn)行對(duì)應(yīng)，如帶寬，及發(fā)射功率等。由此借助遺傳算法，就可以獲得無(wú)線電不同通訊環(huán)境下，其最優(yōu)的工作參數(shù)了。

　　2 結(jié)語(yǔ)

　　由以上可以看出，人工智能技術(shù)在認(rèn)知無(wú)線電中的應(yīng)用，能夠有效地提升無(wú)線電通訊效率，提升其問(wèn)題解決效率，因此加大對(duì)人工智能技術(shù)在認(rèn)知無(wú)線電中的應(yīng)用的相關(guān)研究，有著深遠(yuǎn)意義。

　　參考文獻(xiàn)

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