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計(jì)算機(jī)視覺發(fā)展史范文第1篇

1.企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)對其不重視

站在企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)的角度分析會(huì)計(jì)電算化，部分企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)對會(huì)計(jì)電算化缺少準(zhǔn)確的認(rèn)知和了解，尤其是一些中小型企業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)，對于會(huì)計(jì)電算化的應(yīng)用更是缺乏重視，進(jìn)而阻礙會(huì)計(jì)電算化在企業(yè)中的應(yīng)用。其次，由于部分企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)的思維無法跟上時(shí)代的步伐，盡管為企業(yè)引入會(huì)計(jì)電算化，在應(yīng)用的過程中卻只停留在表面上，缺少實(shí)際使用，這樣企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)就很難帶領(lǐng)企業(yè)員工發(fā)展企業(yè)、建設(shè)企業(yè)，并致使會(huì)計(jì)電算化在企業(yè)的應(yīng)用中無法發(fā)揮真正的作用。另外，從購置會(huì)計(jì)電算化的配套設(shè)施來看，企業(yè)在引進(jìn)相關(guān)的設(shè)備時(shí)，需要加大資金投入成本，并重新制定相關(guān)的管理體制，這對一些中小型企業(yè)而言，無非是增加了其財(cái)務(wù)壓力。

2.企業(yè)缺乏專業(yè)的人才

目前，傳統(tǒng)會(huì)計(jì)依然發(fā)揮作用，但其作用卻遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于會(huì)計(jì)電算化，會(huì)計(jì)電算化通過改善會(huì)計(jì)核算的環(huán)境，增強(qiáng)了會(huì)計(jì)工作人員的核算效率，使企業(yè)能夠準(zhǔn)時(shí)的完成銷售預(yù)測、人力資源規(guī)劃等工作。然而，由于企業(yè)缺乏專業(yè)的會(huì)計(jì)電算化人才，導(dǎo)致企業(yè)只能應(yīng)用傳統(tǒng)的會(huì)計(jì)，這使得會(huì)計(jì)的工作更加煩瑣復(fù)雜。

3.企業(yè)缺乏完善的規(guī)章制度

完善的規(guī)章制度在企業(yè)中的應(yīng)用，能有效地激勵(lì)工作人員，讓工作人員認(rèn)真完成工作任務(wù)。這也就說明，企業(yè)在應(yīng)用會(huì)計(jì)電算化的過程中，應(yīng)完善相關(guān)的規(guī)章制度，并將其落實(shí)到會(huì)計(jì)工作人員的身上，但由于大部分企業(yè)為了獲取更多的經(jīng)濟(jì)利潤，對于會(huì)計(jì)工作這一方面，缺乏合理的管理和監(jiān)督，從而導(dǎo)致會(huì)計(jì)工作人員缺乏良好的職業(yè)道德精神和責(zé)任感。

4.財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)對會(huì)計(jì)電算化的影響

會(huì)計(jì)人員在工作的過程中，需要接觸大量的資金，因而，財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性對會(huì)計(jì)而言具有十分重要的影響，會(huì)計(jì)人員需要精準(zhǔn)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，并合理的管理財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，才能減少財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的風(fēng)險(xiǎn)。但工作人員在利用會(huì)計(jì)電算化對其數(shù)據(jù)儲(chǔ)存的過程中，一旦儲(chǔ)存信息錯(cuò)誤，則會(huì)影響會(huì)計(jì)工作，并給企業(yè)帶來嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)損失。

二、會(huì)計(jì)電算化發(fā)展中存在問題的解決措施

企業(yè)在應(yīng)用會(huì)計(jì)電算化時(shí)，應(yīng)做到實(shí)事求是，根據(jù)企業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀，合理的引進(jìn)會(huì)計(jì)電算化的設(shè)施，并制定相關(guān)的管理方案，構(gòu)建一個(gè)完整的會(huì)計(jì)電算化發(fā)展體系，增強(qiáng)對會(huì)計(jì)工作人員的培訓(xùn)和指導(dǎo)，提升整體員工的工作素質(zhì)，這樣才能提高會(huì)計(jì)電算化的使用效率，并促進(jìn)企業(yè)經(jīng)濟(jì)的增長。以下幾點(diǎn)則是針對會(huì)計(jì)電算化在發(fā)展中存在問題提出的解決措施。1.提升企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)對會(huì)計(jì)電算化的認(rèn)識(shí)

作為企業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)者和負(fù)責(zé)人，企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)的思想觀念應(yīng)與時(shí)俱進(jìn)，跟隨時(shí)代的步伐，接受當(dāng)今時(shí)代的發(fā)展現(xiàn)狀。因此，企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)應(yīng)積極主動(dòng)的參與一些發(fā)展會(huì)議和活動(dòng)，從中獲取豐富的信息資源，為企業(yè)的發(fā)展做出良好的基礎(chǔ)保障。這樣企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)才能接受會(huì)計(jì)電算化，并為企業(yè)提供充足的發(fā)展條件，合理的引入會(huì)計(jì)電算化。此外，企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)在利用會(huì)計(jì)電算化時(shí)，要從主觀方面分析會(huì)計(jì)電算化的重要性，對會(huì)計(jì)電算化產(chǎn)生準(zhǔn)確的認(rèn)知，提升自身對其的認(rèn)知水平，這才有利于會(huì)計(jì)電算化在企業(yè)中發(fā)展。2.加強(qiáng)培訓(xùn)和指導(dǎo)，構(gòu)建一支專業(yè)的會(huì)計(jì)電算化隊(duì)伍

盡管會(huì)計(jì)電算化屬于先進(jìn)的工作手段，但會(huì)計(jì)電算化仍需要人來操作，才能發(fā)揮其主要的作用。因此，企業(yè)要秉承著以人為本的發(fā)展理念，加強(qiáng)對會(huì)計(jì)工作人員的培訓(xùn)和指導(dǎo)，將創(chuàng)新的工作理念灌輸?shù)焦ぷ魅藛T的思想中，使其了解會(huì)計(jì)電算化的工作性質(zhì)，并讓其意識(shí)到自身工作的重要性，這樣會(huì)計(jì)工作人員才能提升自身的素質(zhì)和職業(yè)道德精神。另外，企業(yè)在指導(dǎo)會(huì)計(jì)人員的過程中，要讓工作人員掌握會(huì)計(jì)電算化操作技術(shù)，提升會(huì)計(jì)人員的工作技能，從而使會(huì)計(jì)人員在工作時(shí)降低錯(cuò)誤率。

3.構(gòu)建完整的監(jiān)督體制

為了保證會(huì)計(jì)人員能合理有效的完成相關(guān)的工作，在引入會(huì)計(jì)電算化之前，企業(yè)應(yīng)根據(jù)會(huì)計(jì)電算化的相關(guān)操作要求，結(jié)合企業(yè)發(fā)展的情況，制定相關(guān)的應(yīng)用方案，構(gòu)建一個(gè)完整的管理監(jiān)督體制，建立健全相關(guān)的規(guī)章制度，從而使會(huì)計(jì)人員能有針對性和規(guī)范性的操作會(huì)計(jì)電算化。其次，企業(yè)要對員工明確責(zé)任制度，將其落實(shí)到每一個(gè)工作人員的身上，這樣就能激發(fā)會(huì)計(jì)人員的責(zé)任意識(shí)。此外，企業(yè)應(yīng)定期對會(huì)計(jì)人員進(jìn)行考核，從而及時(shí)地發(fā)現(xiàn)會(huì)計(jì)工作人員存在的問題和缺陷。只有企業(yè)從根本上發(fā)現(xiàn)問題，才能提出科學(xué)的解決對策，并有效地解決工作人員的問題。

4.加強(qiáng)對財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)的控制

企業(yè)在控制財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的過程中，首先，企業(yè)應(yīng)選擇正規(guī)的商家，購買財(cái)務(wù)軟件，并保證軟件的功能和資料齊全，例如：會(huì)計(jì)電算化系統(tǒng)中應(yīng)具有自動(dòng)儲(chǔ)存和記錄信息的功能，在出現(xiàn)錯(cuò)誤數(shù)據(jù)時(shí)，能及時(shí)對數(shù)據(jù)進(jìn)行修改等，這些功能不僅能保證財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性，同時(shí)，也為會(huì)計(jì)工作人員提供了便利性，提升了會(huì)計(jì)人員的核算效率。其次，設(shè)置崗位制，對企業(yè)員工明確自身的工作職責(zé)，使員工知道應(yīng)該做什么，不應(yīng)該做什么。進(jìn)而使會(huì)計(jì)工作人員按照使用會(huì)計(jì)電算化的流程完成核算工作。在此過程中，企業(yè)一定要設(shè)置密碼，以防止財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)丟失。最后，在利用會(huì)計(jì)電算化時(shí)，要盡量減少財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)輸入輸出的風(fēng)險(xiǎn)，對每個(gè)環(huán)節(jié)存在的風(fēng)險(xiǎn)都應(yīng)進(jìn)行分析和研究，并提前做好預(yù)防錯(cuò)誤的措施，會(huì)計(jì)人員在完成一份財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)時(shí)，要對其進(jìn)行整理、備份，以避免影響其它工作。

計(jì)算機(jī)視覺發(fā)展史范文第2篇

1機(jī)械電子工程

1.1機(jī)械電子工程的發(fā)展史

20世紀(jì)是科學(xué)發(fā)展最輝煌的時(shí)期，各類學(xué)科相互滲透、相輔相成，機(jī)械電子工程學(xué)科也在這一時(shí)期應(yīng)運(yùn)而生，它是由機(jī)械工程與電子工程、信息工程、智能技術(shù)、管理技術(shù)相結(jié)合而成的新的理論體系和發(fā)展領(lǐng)域。隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，機(jī)械電子工程也變的日益復(fù)雜。

機(jī)械電子工程的發(fā)展可以分為3個(gè)階段：第一階段是以手工加工為主要生產(chǎn)力的萌芽階段，這一時(shí)期生產(chǎn)力低下，人力資源的匱乏嚴(yán)重制約了生產(chǎn)力的發(fā)展，科學(xué)家們不得不窮極思變，引導(dǎo)了機(jī)械工業(yè)的發(fā)展。第二階段則是以流水線生產(chǎn)為標(biāo)志的標(biāo)準(zhǔn)件生產(chǎn)階段，這種生產(chǎn)模式極大程度上提高了生產(chǎn)力，大批量的生產(chǎn)開始涌現(xiàn)，但是由于對標(biāo)準(zhǔn)件的要求較高，導(dǎo)致生產(chǎn)缺乏靈活性，不能適應(yīng)不斷變化的社會(huì)需求。第三階段就是現(xiàn)在我們常見的現(xiàn)代機(jī)械電子產(chǎn)業(yè)階段，現(xiàn)代社會(huì)生活節(jié)奏快，亟需靈活性強(qiáng)、適應(yīng)性強(qiáng)、轉(zhuǎn)產(chǎn)周期短、產(chǎn)品質(zhì)量高的高科技生產(chǎn)方式，而以機(jī)械電子工程為核心的柔性制造系統(tǒng)正是這一階段的產(chǎn)物。柔性制造系統(tǒng)由加工、物流、信息流三大系統(tǒng)組合而成，可以在加工自動(dòng)化的基礎(chǔ)之上實(shí)現(xiàn)物料流和信息流的自動(dòng)化。

1.2機(jī)械電子工程的特點(diǎn)

機(jī)械電子工程是機(jī)械工程與電子技術(shù)的有效結(jié)合，兩者之間不僅有物理上的動(dòng)力連結(jié)，還有功能上的信息連結(jié)，并且還包含了能夠智能化的處理所有機(jī)械電子信息的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。機(jī)械電子工程與傳統(tǒng)的機(jī)械工程相比具有其獨(dú)特的特點(diǎn)：

1)設(shè)計(jì)上的不同。機(jī)械電子工程并非是一門獨(dú)立學(xué)科，而是一種包含有各類學(xué)科精華的綜合性學(xué)科。在設(shè)計(jì)時(shí)，以機(jī)械工程、電子工程和計(jì)算機(jī)技術(shù)為核心的機(jī)械電子工程會(huì)依據(jù)系統(tǒng)配置和目標(biāo)的不同結(jié)合其他技術(shù)，如：管理技術(shù)、生產(chǎn)加工技術(shù)、制造技術(shù)等。工程師在設(shè)計(jì)時(shí)將利用自頂向下的策略使得各模塊緊密結(jié)合，以完成設(shè)計(jì)；2)產(chǎn)品特征不同。機(jī)械電子產(chǎn)品的結(jié)構(gòu)相對簡單，沒有過多的運(yùn)動(dòng)部件或元件。它的內(nèi)部結(jié)構(gòu)極為復(fù)雜，但卻縮小了物理體積，拋棄了傳統(tǒng)的笨重型機(jī)械面貌，但卻提高了產(chǎn)品性能。

機(jī)械電子工程的未來屬于那些懂得運(yùn)用各種先進(jìn)的科學(xué)技術(shù)優(yōu)化機(jī)械工程與電子技術(shù)之間聯(lián)系的人，在實(shí)際應(yīng)用當(dāng)中，優(yōu)化兩者之間的聯(lián)系代表了生產(chǎn)力的革新，人工智能的發(fā)展使得這一想法變成可能。

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(jì)算機(jī)科學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、語言學(xué)、哲學(xué)等多門學(xué)科的交叉學(xué)科，是21世紀(jì)最偉大的三大學(xué)科之一。尼爾遜教授將人工智能定義為：人工智能是關(guān)于怎樣表示知識(shí)和怎樣獲得知識(shí)并使用知識(shí)的科學(xué)。溫斯頓教授則認(rèn)為：人工智能就是研究如何使計(jì)算機(jī)去做過去只有人才能做的智能工作。至今為止，人工智能仍沒有一個(gè)統(tǒng)一的定義，筆者認(rèn)為，人工智能是研究通過計(jì)算機(jī)延伸、擴(kuò)展、模擬人的智能的一門科學(xué)技術(shù)。

2.2人工智能的發(fā)展史

2.2.1萌芽階段

17世紀(jì)的法國科學(xué)家B.Pascal發(fā)明了世界上第一部能進(jìn)行機(jī)械加法的計(jì)算器轟動(dòng)世界，從此之后，世界各國的科學(xué)家們開始熱衷于完善這一計(jì)算器，直到馮諾依曼發(fā)明第一臺(tái)計(jì)算機(jī)。人工智能在這一時(shí)期發(fā)展緩慢，但是卻積累了豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，為下一階段的發(fā)展奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

2.2.2第一個(gè)發(fā)展階段

在1956年舉辦的“侃談會(huì)”上，美國人第一次使用了“人工智能”這一術(shù)語，從而引領(lǐng)了人工智能第一個(gè)興旺發(fā)展時(shí)期。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(wù)，取得了一系列的科技成就，LISP語言就是這一階段的佼佼者。人工智能在這一階段的飛速發(fā)展使人們相信只要通過科學(xué)研究就可以總結(jié)人類的邏輯思維方式并創(chuàng)造一個(gè)萬能的機(jī)器進(jìn)行模仿。

2.2.3挫折階段

60年代中至70年代初期，當(dāng)人們深入研究人工智能的工作機(jī)理后卻發(fā)現(xiàn)，用機(jī)器模仿人類的思維是一件非常困難的事，許多科學(xué)發(fā)現(xiàn)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(xué)家前赴后繼的進(jìn)行著科學(xué)創(chuàng)新，在自然語言理解、計(jì)算機(jī)視覺、機(jī)器人、專家系統(tǒng)等方面取得了卓爾有效的成就。1972年，法國科學(xué)家發(fā)現(xiàn)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(gè)發(fā)展階段

以1977年第五屆國際人工智能聯(lián)合會(huì)議為轉(zhuǎn)折點(diǎn)，人工智能進(jìn)入到以知識(shí)為基礎(chǔ)的發(fā)展階段，知識(shí)工程很快滲透于人工智能的各個(gè)領(lǐng)域，并促使人工智能走向?qū)嶋H應(yīng)用。不久之后，人工智能在商業(yè)化道路上取得了卓越的成就，展示出了頑強(qiáng)的生命力與廣闊的應(yīng)用前景，在不確定推理、分布式人工智能、常識(shí)性知識(shí)表示方式等關(guān)鍵性技術(shù)問題和專家系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)視覺、自然語言理解、智能機(jī)器人等實(shí)際應(yīng)用問題上取得了長足的發(fā)展。

2.2.5平穩(wěn)發(fā)展階段

由于國際互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的普及，人工智能逐漸由單個(gè)主體向分布式主體方向發(fā)展，直到今天，人工智能已經(jīng)演變的復(fù)雜而實(shí)用，可以面向多個(gè)智能主體的多個(gè)目標(biāo)進(jìn)行求解。

3人工智能在機(jī)械電子工程中的應(yīng)用

物質(zhì)和信息是人類社會(huì)發(fā)展的最根源的兩大因素，在人類社會(huì)初期，由于生產(chǎn)力水平低，人類社會(huì)以物質(zhì)為首要基礎(chǔ)，僅靠“結(jié)繩記事”的方法傳遞信息，但隨著社會(huì)生產(chǎn)力的不斷發(fā)展，信息的重要性不斷被人們發(fā)現(xiàn)，文字成為傳遞信息最理想的途徑，最近五十年間，網(wǎng)絡(luò)的普及給信息傳遞帶來了新的生命，人類進(jìn)入到了信息社會(huì)，而信息社會(huì)的發(fā)展離不開人工智能技術(shù)的發(fā)展。不論是模型的建立與控制，還是故障診斷，人工智能在機(jī)械電子工程當(dāng)中都起著處理信息的作用。

由于機(jī)械電子系統(tǒng)與生倶來的不穩(wěn)定性，描述機(jī)械電子系統(tǒng)的輸入與輸出關(guān)系就變得困難重重，傳統(tǒng)上的描述方法有以下幾種：1)推導(dǎo)數(shù)學(xué)方程的方法；2)建設(shè)規(guī)則庫的方法；3)學(xué)習(xí)并生成知識(shí)的方法。傳統(tǒng)的解析數(shù)學(xué)的方法嚴(yán)密、精確，但是只能適用于相對簡單的系統(tǒng)，如線性定常系統(tǒng)，對于那些復(fù)雜的系統(tǒng)由于無法給出數(shù)學(xué)解析式，就只能通過操作來完成?，F(xiàn)代社會(huì)所需求的系統(tǒng)日益復(fù)雜，經(jīng)常會(huì)同時(shí)處理幾種不同類型的信息，如傳感器所傳遞的數(shù)字信息和專家的語言信息。由于人工智能處理信息時(shí)的不確定性、復(fù)雜性，以知識(shí)為基礎(chǔ)的人工智能信息處理方式成為解析數(shù)學(xué)方式的替代手段。

通過人工智能建立的系統(tǒng)一般使用兩類方法：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)和模糊推理系統(tǒng)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)可以模擬人腦的結(jié)構(gòu)，分析數(shù)字信號并給出參考數(shù)值；而模糊推理系統(tǒng)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(guān)系上有相同之處也有不同之處，相同之處是：兩者都通過網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的形式以任意精度逼近一個(gè)連續(xù)函數(shù)；不同之處是：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)物理意義不明確，而模糊推理系統(tǒng)有明確的物理意義；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)運(yùn)用點(diǎn)到點(diǎn)的映射方式，而模糊推理系統(tǒng)運(yùn)用域到域的映射方式；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)以分布式的方式儲(chǔ)存信息，而模糊推理系統(tǒng)則以規(guī)則的方式儲(chǔ)存信息；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)輸入時(shí)由于每個(gè)神經(jīng)元之間都有固定聯(lián)系，計(jì)算量大，而模糊推理系統(tǒng)由于連接不固定，計(jì)算量較??；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)輸入輸出時(shí)精度較高，呈光滑曲面，而模糊推理系統(tǒng)精度較低，呈臺(tái)階狀。

隨著社會(huì)的不斷發(fā)展，單純的一種人工智能方法已經(jīng)不能滿足日益增長的社會(huì)需要，許多科學(xué)家開始研究綜合性的人工智能系統(tǒng)。綜合性的人工智能系統(tǒng)采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)與模糊推理系統(tǒng)相結(jié)合的方法，取長補(bǔ)短，以獲得更全面的描述方式，模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)便是一成功范例。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)做到了兩者功能的最大融合，使信息在網(wǎng)絡(luò)各層當(dāng)中找到一個(gè)最適合的完全表達(dá)空間。邏輯推理規(guī)則能夠?qū)υ鰪?qiáng)節(jié)點(diǎn)函數(shù)，為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)提供函數(shù)連結(jié)，使兩者的功能達(dá)到最大化。

4結(jié)論

計(jì)算機(jī)視覺發(fā)展史范文第3篇

1.1不同的設(shè)計(jì)方法

與傳統(tǒng)的機(jī)械工程相比，機(jī)械電子工程已經(jīng)超越了單一的學(xué)科，顯而易見，機(jī)械電子工程是一個(gè)交叉學(xué)科，它充分的融合機(jī)械技術(shù)與信息技術(shù)，這就要求其在進(jìn)行設(shè)計(jì)的過程之中必須充分考慮和應(yīng)用自己的設(shè)計(jì)方法，在實(shí)際的設(shè)計(jì)過程之中，設(shè)計(jì)人員往往采用自上而下的設(shè)計(jì)方法，這種設(shè)計(jì)方法是機(jī)械電子工程設(shè)計(jì)之有的方法。

1.2產(chǎn)品上的差異

機(jī)械電子工程的另一個(gè)特點(diǎn)就是其產(chǎn)品上的與眾不同，與一般的產(chǎn)品不同，機(jī)械電子產(chǎn)品的結(jié)構(gòu)看似簡單，但是在實(shí)際的設(shè)計(jì)與開發(fā)過程之中卻融入了很多先進(jìn)的技術(shù)與理念，這就遠(yuǎn)遠(yuǎn)的超越了傳統(tǒng)的機(jī)械，這就是產(chǎn)品的外觀更加的輕盈小巧，同時(shí)可以實(shí)現(xiàn)更加的智能化與現(xiàn)代化，是生產(chǎn)力飛躍的具體體現(xiàn)。

2.機(jī)械電子工程的發(fā)展過程

前文已經(jīng)講過，機(jī)械電子工程并不是一個(gè)簡單的孤立學(xué)科，它是一個(gè)涉及機(jī)械與信息技術(shù)的交叉學(xué)科，又受到人工智能理念的影響，因此是一個(gè)典型的交叉學(xué)科。正是由于該學(xué)科的復(fù)雜性造成該學(xué)科在形成的過程之中并不是一蹴而就的，相反，該學(xué)科在形成的過程之中經(jīng)過了很多階段，經(jīng)過相關(guān)的發(fā)展才最終形成現(xiàn)階段的機(jī)械電子工程：

2.1機(jī)械電子工程學(xué)的開端

機(jī)械電子工程學(xué)的起步階段是傳統(tǒng)的手工生產(chǎn)，在這個(gè)階段，機(jī)械電子工程學(xué)的發(fā)展十分的緩慢，這是由于此社會(huì)的平均勞動(dòng)生產(chǎn)率相對較為低下，勞動(dòng)力資源相對也較為匱乏，生產(chǎn)力的發(fā)展與進(jìn)步比較緩慢，但是在一次次的嘗試之中，機(jī)械電子工程還是逐步的發(fā)展起來了。

2.2機(jī)械電子工程學(xué)的高速發(fā)展階段

機(jī)械電子工程學(xué)的高速發(fā)展階段主要是流水線生產(chǎn)線的成功應(yīng)用，這一時(shí)期的生產(chǎn)過程已經(jīng)具有了相應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)，在很大程度上促進(jìn)了生產(chǎn)力的發(fā)展與進(jìn)步，并不斷的拓展機(jī)械電子工程產(chǎn)品的種類，逐步滿足社會(huì)的發(fā)展與需求。

2.3機(jī)械電子工程的成熟階段

進(jìn)入21世紀(jì)，機(jī)械電子工程逐步走入其成熟階段，逐步的形成了其特有的生產(chǎn)體系與發(fā)展體系，并實(shí)現(xiàn)了與現(xiàn)代信息技術(shù)與人工智能技術(shù)的完美融合，進(jìn)入了現(xiàn)代機(jī)械電子工程的成熟階段，不斷的促進(jìn)現(xiàn)代生產(chǎn)的發(fā)展與社會(huì)的進(jìn)步。

3.人工智能的發(fā)展史

3.1萌芽階段

人工智能的萌芽階段起源于法國，當(dāng)時(shí)法國科學(xué)家首先研制出了第一部計(jì)算器，從此世界開始了人工智能的研究之路，直至馮諾依曼發(fā)明第一臺(tái)計(jì)算機(jī)。人工智能在其萌芽階段和其他技術(shù)一樣，發(fā)展打偶較為緩慢，但是卻為后來的發(fā)展積累了豐富的經(jīng)驗(yàn)，為之后的發(fā)展奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

3.2第一個(gè)發(fā)展階段

1956年美國人第一次提出“人工智能”的命題，并進(jìn)行了相關(guān)的研究，這是引起人工智能第一發(fā)展高峰期的標(biāo)志。這一階段的人工智能屬于較為簡單的發(fā)展階段，主要針對的的任務(wù)是：博弈、計(jì)算以及證明等任務(wù)。在這一階段的確取得了一定的成就，這一階段的主要貢獻(xiàn)是大大的解放了人們的思想，使人們認(rèn)識(shí)并了解了人工智能的可行性，對人工智能后期的發(fā)展起到了巨大的促進(jìn)作用。

3.3第二個(gè)發(fā)展階段

1977年全球召開了第五屆人工智能會(huì)議，這是人工智能發(fā)展的第二個(gè)階段的開始，由此之后，人們認(rèn)識(shí)到知識(shí)工程對于人工智能領(lǐng)域的重要意義與價(jià)值，并不斷的進(jìn)行相關(guān)的發(fā)展與研究，促使人工智能與實(shí)際生產(chǎn)相結(jié)合，逐步的推進(jìn)了人工智能的快速發(fā)展與進(jìn)步。也正是在這個(gè)階段，人工智能獲得了巨大的飛躍，并表現(xiàn)出廣闊的市場前景，在不確定推理、分布式人工智能、常識(shí)性知識(shí)表示方式等關(guān)鍵性技術(shù)問題和專家系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)視覺、自然語言理解、智能機(jī)器人等實(shí)際應(yīng)用問題上取得了長足的發(fā)展。

4.機(jī)械電子工程與人工智能的關(guān)系

機(jī)械電子系統(tǒng)具有不穩(wěn)定性，這就使得機(jī)械電子系統(tǒng)在輸入與輸出關(guān)系的處理上比較困難。推導(dǎo)數(shù)學(xué)方程的方、建設(shè)規(guī)則庫的方法以及學(xué)習(xí)并生成知識(shí)的傳統(tǒng)方法,雖然在解析數(shù)學(xué)方面具有精密性,但是這些傳統(tǒng)的方法還只能適用于一些相對簡單的系統(tǒng)。然而現(xiàn)代社會(huì)所需求的系統(tǒng)是紛繁復(fù)雜的，往往會(huì)需要一個(gè)系統(tǒng)能夠處理多種信息類型。人工智能建立系統(tǒng)所采取的方法中，主要使用的是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)和模糊推理系統(tǒng)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)對人腦結(jié)構(gòu)的模擬人，能夠分析數(shù)字信號并給出參考數(shù)值。而模糊推理系統(tǒng)則是通過模擬人腦的功能,來實(shí)現(xiàn)對語言信號的有效分析。在處理輸入輸出的關(guān)系上，這兩種方法既有共同之處，也存在各自的差異性。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)在信息的儲(chǔ)存上是采用分布式的方式，而模糊推理系統(tǒng)則采用規(guī)則方式實(shí)現(xiàn)信息的儲(chǔ)存。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)輸入時(shí)由于每個(gè)神經(jīng)元之間都有固定聯(lián)系所以計(jì)算量一般都很大，而模糊推理系統(tǒng)的連接是不固定的，所以其計(jì)算量相對較小。人工智能系統(tǒng)的建立于發(fā)展在很大程度上促進(jìn)了現(xiàn)代機(jī)械電子工程發(fā)展與進(jìn)步。在實(shí)際的機(jī)械電子工程的設(shè)計(jì)工作之中，我們必須依靠相應(yīng)的人工智能技術(shù)植入，只有這樣才能更好的促進(jìn)機(jī)械電子工程的發(fā)展，與此同時(shí)最大限度的促進(jìn)人工智能功能的實(shí)現(xiàn)。很顯然這個(gè)過程相互促進(jìn)的過程，只有在發(fā)展之中充分的考慮兩只之間的相互結(jié)合，不斷的開拓出全新的技術(shù)，促進(jìn)兩者之間的更好的融合才能不斷的促進(jìn)兩者的共同發(fā)展，不斷的促進(jìn)其進(jìn)步，實(shí)現(xiàn)機(jī)械電子工程的不斷發(fā)展，推進(jìn)人工智能的持續(xù)進(jìn)步。

5.結(jié)束語

計(jì)算機(jī)視覺發(fā)展史范文第4篇

關(guān)鍵詞：小波變換，小波分析，損傷檢測，小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

對小波分析法的簡述

小波變換的概念是由法國從事石油信號處理的工程師J.Morlet在1974年首先提出的，通過物理的直觀和信號處理的實(shí)際需要經(jīng)驗(yàn)的建立了反演公式，當(dāng)時(shí)未能得到數(shù)學(xué)家的認(rèn)可。1986年著名數(shù)學(xué)家Y.Meyer偶然構(gòu)造出一個(gè)真正的小波基，并與S.Mallat合作建立了構(gòu)造小波基的同意方法棗多尺度分析之后，小波分析才開始蓬勃發(fā)展起來，其中比利時(shí)女?dāng)?shù)學(xué)家I.Daubechies撰寫的《小波十講》對小波的普及起了重要的推動(dòng)作用，通過伸縮和平移等運(yùn)算功能對函數(shù)或信號進(jìn)行多尺度細(xì)化分析，解決了Fourier變換不能解決的許多困難問題。從而小波變化被譽(yù)為“數(shù)學(xué)顯微鏡”，它是調(diào)和分析發(fā)展史上里程碑式的進(jìn)展。

“小波”就是小的波形?！靶　笔侵杆哂兴p性；而稱之為“波”則是指它的波動(dòng)性，其振幅正負(fù)相間的震蕩形式。與Fourier變換相比，小波變換是時(shí)間(空間)頻率的局部化分析，它通過伸縮平移運(yùn)算對信號(函數(shù))逐步進(jìn)行多尺度細(xì)化，最終達(dá)到高頻的時(shí)間細(xì)分，低頻處頻率細(xì)分，能自動(dòng)適應(yīng)時(shí)頻信號分析的要求，從而可聚焦到信號的任意細(xì)節(jié)，解決了Fourier變換的困難問題，成為繼Fourier變換以來在科學(xué)方法上的重大突破。有人把小波變換稱為“數(shù)學(xué)顯微鏡”。小波分析的應(yīng)用是與小波分析的理論研究緊密地結(jié)合在一起地?，F(xiàn)在，它已經(jīng)在科技資訊產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域取得了令人矚目的成就。 電子資訊技術(shù)是六大高新技術(shù)中重要的一個(gè)領(lǐng)域，它的重要方面是影像和信號處理。現(xiàn)今，信號處理已經(jīng)成為當(dāng)代科學(xué)技術(shù)工作的重要部分，信號處理的目的就是：準(zhǔn)確的分析、診斷、編碼壓縮和量化、快速傳遞或存儲(chǔ)、精確地重構(gòu)（或恢復(fù)）。從數(shù)學(xué)地角度來看，信號與影像處理可以統(tǒng)一看作是信號處理（影像可以看作是二維信號），在小波分析地許多分析的許多應(yīng)用中，都可以歸結(jié)為信號處理問題?，F(xiàn)在，對于其性質(zhì)隨實(shí)踐是穩(wěn)定不變的信號，處理的理想工具仍然是傅立葉分析。但是在實(shí)際應(yīng)用中的絕大多數(shù)信號是非穩(wěn)定的，而特別適用于非穩(wěn)定信號的工具就是小波分析。

小波分析法的應(yīng)用領(lǐng)域

長期以來，傅立葉分析一直被認(rèn)為是最完美的數(shù)學(xué)理論和最實(shí)用的方法之一。1946年Gabor提出的加窗傅立葉變換就是其中的一種，但是傅立葉變換還沒有從根本上解決傅立葉分析的固有問題。用傅立葉分析只能獲得信號的整個(gè)頻譜，而難以獲得信號的局部特性，特別是對于突變信號和非平穩(wěn)信號難以獲得希望的結(jié)果。為了克服經(jīng)典傅立葉分析本身的弱點(diǎn)，人們發(fā)展了信號的時(shí)頻分析法，但是傅立葉變換還沒有從根本上解決傅立葉分析的固有問題。小波變換的誕生，正是為了克服經(jīng)典傅立葉分析本身的不足，現(xiàn)在小波分析法的應(yīng)用是十分廣泛的，它包括：數(shù)學(xué)領(lǐng)域的許多學(xué)科；信號分析、影像處理；量子力學(xué)、理論物理；軍事電子對抗與武器的智能化；電腦分類與識(shí)別；音樂與語言的人工合成；醫(yī)學(xué)成像與診斷；地震勘探數(shù)據(jù)處理；大型機(jī)械的故障診斷等方面；例如，在數(shù)學(xué)方面，它已用于數(shù)值分析、構(gòu)造快速數(shù)值方法、曲線曲面構(gòu)造、微分方程求解、控制論等。在信號分析方面的濾波、去噪聲、壓縮、傳遞等。在影像處理方面的影像壓縮、分類、識(shí)別與診斷，去污等。在醫(yī)學(xué)成像方面的減少B超、CT、核磁共振成像的時(shí)間，提高解析度等。(1)小波分析用于信號與影像壓縮是小波分析應(yīng)用的一個(gè)重要方面。它的特點(diǎn)是壓縮比高，壓縮速度快，壓縮后能保持信號與影像的特征不變，且在傳遞中可以抗干擾。基于小波分析的壓縮方法很多，比較成功的有小波包的方法，小波網(wǎng)域紋理模型方法，小波變換零樹壓縮，小波變換向量壓縮等。(2)小波在信號分析中的應(yīng)用也十分廣泛。它可以用于邊界的處理與濾波、時(shí)頻分析、信噪分離與提取弱信號、求分形指數(shù)、信號的識(shí)別與診斷以及多尺度邊緣偵測等。(3)在工程技術(shù)等方面的應(yīng)用。包括電腦視覺、電腦圖形學(xué)、曲線設(shè)計(jì)、湍流、遠(yuǎn)端宇宙的研究與生物醫(yī)學(xué)方面。

（三）小波分析法在土木工程中的應(yīng)用

隨著大型土木工程的興建,采用先進(jìn)的儀器和科學(xué)的方法來進(jìn)行在線監(jiān)測和診斷對結(jié)構(gòu)健康狀況的評估起著越來越重要的作用.但無論是基于固有頻率變化,還是振型變化,以及基于柔度或剛度變化的測量方法,都存在著一個(gè)共同的局限性,就是對微小損傷和疲勞損傷的識(shí)別,由于其探測靈敏度不夠,顯得力不從心,因此需要尋找一種更有效的損傷檢測手段.小波變換作為一種新的信號處理方法,綜合了時(shí)域分析方法和頻域分析方法的優(yōu)點(diǎn),屬于多分辨率的時(shí)頻分析方法,具有伸縮、平移和放大功能,可以用不同的尺度或分辨率來觀察信號,實(shí)現(xiàn)既在時(shí)域又在頻域的高分辨局部定位,對于非平穩(wěn)信號的處理是非常適合和必要的,正是結(jié)構(gòu)損傷檢測的基本要求.給出了結(jié)構(gòu)整體進(jìn)行損傷判別的方法,將各層能量在各頻段進(jìn)行分解,通過能量變化情況給出了結(jié)構(gòu)損傷程度的判定方法,并且在三層鋼筋混凝土框架結(jié)構(gòu)的損傷判別試驗(yàn)中得到應(yīng)用,試驗(yàn)結(jié)果與理論分析吻合較好,從而證明了提出的損傷判別方法的可行性與準(zhǔn)確性.在施工過程中結(jié)構(gòu)發(fā)生損傷后，某些線性連接點(diǎn)變?yōu)榉蔷€性，造成其固有頻率和剛度的改變，進(jìn)而使得結(jié)構(gòu)的動(dòng)力響應(yīng)發(fā)生變化。線性和非線性系統(tǒng)動(dòng)力特性的主要差別之一是非線性系統(tǒng)具有高次諧波和亞諧波。利用小波變換分析結(jié)構(gòu)損傷前后的時(shí)域和頻域響應(yīng)，可以確定諸如高次諧波、亞諧波以及混沌現(xiàn)象等系統(tǒng)響應(yīng)的動(dòng)力學(xué)特性，進(jìn)而檢測結(jié)構(gòu)的非線性 。通過小波分析局部擴(kuò)大和局部壓縮的特性，可以對微弱信號進(jìn)行檢測，這在結(jié)構(gòu)損傷初期的檢測中是非常重要的。（1）直接利用小波分析檢測損傷，利用小波分析進(jìn)行損傷檢測較多的集中在復(fù)合材料損傷研究上 。復(fù)合材料由于其重量輕、剛性好，已廣泛應(yīng)用于航空航天結(jié)構(gòu)和許多民用工程結(jié)構(gòu)，其損傷可導(dǎo)致結(jié)構(gòu)性能的嚴(yán)重下降，因此發(fā)展連續(xù)健康監(jiān)測和自動(dòng)報(bào)警技術(shù)尤為重要。一般采用在復(fù)合材料結(jié)構(gòu)模型（如懸臂梁）上粘貼壓電材料，分別作為作動(dòng)器（產(chǎn)生激勵(lì)）和傳感器（感受振動(dòng)信號）。利用有限元數(shù)值仿真，假定在仿真過程中某些單元發(fā)生損傷，將被測點(diǎn)動(dòng)力響應(yīng)，如位移、速度或加速度，進(jìn)行小波分解。通過小波分解后各階信號波形上的突變點(diǎn)能夠準(zhǔn)確的判斷損傷的發(fā)生。由于小波分解后的信號比原始信號的分辨率高的多，利用小波分解信號的奇變性，可以識(shí)別原始信號中無法直接識(shí)別的突變。利用小波變換對結(jié)構(gòu)在地震作用下帶有噪聲的位移響應(yīng)信號進(jìn)行低周疲勞信號提取。低周疲勞模型采用結(jié)構(gòu)在隨機(jī)時(shí)刻點(diǎn)上某些構(gòu)件由于承受沖擊荷載而導(dǎo)致的剛度下降來模擬，得到了以下研究成果：A）用序號N較大的正交小波可以很好的估計(jì)有噪聲條件下疲勞破壞的發(fā)生時(shí)刻，B）用小波分析可以精確的識(shí)別諸如下降剛度等系統(tǒng)參數(shù)。利用時(shí)程分析程序計(jì)算結(jié)構(gòu)動(dòng)力響應(yīng)，并在其過程中允許結(jié)構(gòu)中某些構(gòu)件發(fā)生損傷如支撐剛度突然全部消失或部分消失。這些損傷造成了加速度的不連續(xù)，而這種不連續(xù)在加速度曲線中是難以觀察的。將得到的加速度響應(yīng)信號進(jìn)行離散小波變換，通過分解后高頻波形上的突起來判斷損傷的發(fā)生和發(fā)生的時(shí)刻。分析過程將對多個(gè)結(jié)點(diǎn)加速度進(jìn)行小波分解并通過分解后帶有突起的結(jié)點(diǎn)在整個(gè)結(jié)構(gòu)中所處的空間位置來判斷損傷的位置。

（四）小波分析與其他方法聯(lián)合運(yùn)用

此方法多是把小波分析作為前置處理手段，可先利用小波變換的消噪性能對原始信號進(jìn)行除噪，再對信號進(jìn)行奇異性檢測等其他處理 。小波分析可以單獨(dú)定位損傷，但都不夠精確。此方法是先利用損傷后構(gòu)件各階振型的殘余量，求出曲率模態(tài)，再通過小波分析得到曲率模態(tài)的小波分解灰度圖 ，進(jìn)而推斷出損傷位

置。這種聯(lián)合方法提高了損傷識(shí)別的靈敏性和精確度，但只運(yùn)用到一維梁構(gòu)件上，對于更復(fù)雜的情況需要進(jìn)一步研究。小波分析可以聚焦到信號的任意細(xì)節(jié)進(jìn)行時(shí)頻域處理，因此適用于非平穩(wěn)信號振動(dòng)波形特征提取。故可以先利用小波分析對原始信號進(jìn)行分解，提取各水平的小波細(xì)節(jié)的能量特征參數(shù)等與損傷相關(guān)聯(lián)的特征量或小波重構(gòu)系數(shù)的統(tǒng)計(jì)特性，如：波形指標(biāo)，峰值指標(biāo)，能量指標(biāo)等，輸入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，作為網(wǎng)絡(luò)的輸入?yún)?shù)，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別功能判斷損傷情況 。采用小波分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，通過將測得的原始結(jié)構(gòu)和損傷后結(jié)構(gòu)的振動(dòng)數(shù)據(jù)比較，估計(jì)損傷發(fā)生的位置及程度。首先利用小波分析的時(shí)頻定位特性提取突變發(fā)生位置，而模態(tài)形狀變化的大小反應(yīng)損傷程度，故它可以預(yù)測結(jié)構(gòu)的完整性。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則通過映像小波分析中提取出的振動(dòng)特征的函數(shù)來量化健康狀態(tài)參數(shù)。

3.小波變換在結(jié)構(gòu)振動(dòng)方面的應(yīng)用。結(jié)構(gòu)抗震分析中的應(yīng)用 地震動(dòng)屬于非平穩(wěn)信號，而小波變換在處理非平穩(wěn)信號上具有不可比擬的優(yōu)勢。國外有一些研究者已經(jīng)將小波分析應(yīng)用于結(jié)構(gòu)震動(dòng)方面，國內(nèi)也有一些研究者應(yīng)用小波分析法地震作用下結(jié)構(gòu)的動(dòng)力響應(yīng) 。主要利用小波變換對地震作用下結(jié)構(gòu)的動(dòng)力反應(yīng)進(jìn)行了分析和計(jì)算，并利用能量分配關(guān)系分析了各頻段范圍內(nèi)地震輸入分量對結(jié)構(gòu)反應(yīng)的作用程度。通過算例知道，小波變換可以對提取的任意頻率范圍內(nèi)的輸入進(jìn)行動(dòng)力分析，且較傅里葉變換有明顯的優(yōu)點(diǎn)。

3，小波分析法在工程圖像壓縮中的應(yīng)用。小波分析法的膨脹和平移運(yùn)算可以對信號進(jìn)行多尺度的細(xì)致的動(dòng)態(tài)分析，從而能夠解決Fourier變換不能解決的許多困難問題。利用小波變換可以一次變換整幅圖像，不僅可以達(dá)到很高的壓縮比，而且不會(huì)出現(xiàn)JPEG重建圖像中的"方塊"效應(yīng)，但編碼器復(fù)雜，有潛像問題。 由于小波及小波包技術(shù)可以將信號或圖像分層次按小波基展開，所以可以根據(jù)圖像信號的性質(zhì)以及事先給定的圖像處理要求確定到底要展開到哪一級為止，從而不僅能有效地控制計(jì)算量，滿足實(shí)時(shí)處理的需要，而且可以方便地實(shí)現(xiàn)通常由子頻帶、層次

編碼技術(shù)實(shí)現(xiàn)的累進(jìn)傳輸編碼（即采取逐步浮現(xiàn)的方式傳送多媒體圖像）。這樣一種工作方式在多媒體數(shù)據(jù)瀏覽、醫(yī)學(xué)圖片遠(yuǎn)程診斷時(shí)是非常必要的。另外，利用小波變換具有放 大、縮小和平移的數(shù)學(xué)顯微鏡的功能，可以方便地產(chǎn)生各種分辨率的圖像，從而適應(yīng)于不同分辨率的圖像I/O設(shè)備和不同傳輸速率的通信系統(tǒng)。相比之，利用KL變換進(jìn)行壓縮編碼，只能對整幅圖像進(jìn)行；而利用小波變換則能夠比較精確地進(jìn)行圖像拼接，因此對較大的圖像可以進(jìn)行分塊處理，然后再進(jìn)行拼接。顯然，這種處理方式為圖像的并行處理提供了理論依據(jù)。由于小波變換繼承了Fourier分析的優(yōu)點(diǎn)，同時(shí)又克服它的許多缺點(diǎn)，所以它在靜態(tài)和動(dòng)態(tài)圖像壓縮領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用，并且已經(jīng)成為某些圖像壓縮國際標(biāo)準(zhǔn)的重要環(huán)節(jié)。由于小波分析克服了Fourier分析的許多弱點(diǎn)，因此它不僅可以用于圖像壓縮，還可以用于許多其他領(lǐng)域，如信號分析、靜態(tài)圖像識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺、聲音壓縮與合成、視頻圖像分析、CT成像、地震勘探和分形力學(xué)等領(lǐng)域。所以許多工程在施工過程中會(huì)運(yùn)用此類方法。

參考文獻(xiàn)：

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