人工智能在计算机网络技术中的应用论文摘要
论文关键词：科学发展模式 计算机科学 改革 论文摘要：科学的发展模式是科学哲学所关注的核心问题之一。本文阐述库恩的经典的科学发展模式理论基础上对计算机科学的发展道路进行详尽的分析、说明，并给出了计算机科学继续发展要进行改革的必然性，最后给出计算机科学改革的几点建议。 本文主要介绍库恩的科学发展模式：前科学→常规科学→反常和危机→科学革命→新的常规科学，库恩的模式是以“范式”的变革为核心的。库恩的科学发展模式中，科学是在周期式的循环中发展，通过科学革命，从一个常规科学过渡到另一个常规科学。既有常规科学时期的一般知识累积的过程，又有科学革命时期的范式新旧更替的过程。 一、前科学阶段。所谓前科学，就是尚未形成该学科“范式”的原始科学阶段。在计算机科学形成具体的理论科学之前，计算机科学当属于前科学阶段。在这一阶段中，机械计算机拓荒的时代，那些所谓的“计算机”都是基于机械运行方式，尽管有个别产品开始引入一些电学内容，却都是从属与机械的，还没有进入计算机的灵活：逻辑运算领域。 二、常规科学阶段。科学家们经过长期的研究和争论，形成了公认的“范式”，并依靠共同信仰的范式把大家统一为一个科学共同体。可以说，这一范式的形成，是前人不断摸索，不断进行理论研究，后人在前人的理论基础上，将理论与实践相结合的伟大成果。在此之后计算机科学已经形成了一套完整的理论体系，为后人继续对计算机进行科学研究提供指明了方向。也使得计算机科学傲然屹立于自然科学领域之中。为人们的生产，生活提供不可思意的帮助。 三、反常阶段。科学探索中新事物是层出不穷的，当科学家们发现了范式预期之外的新事物、新现象、新发现，用范式难以解释，这就是反常现象。反常的出现，推动更多科学家通过观察实验搜集更多的反常去证实反常。在当今社会我们可以清楚的看到，人们的需要不再是单纯的学会使用计算机，了解什么是计算机？而是如何使得人们再使用计算机时舒适，方便，如何使计算机更好的与其他学科结合，解决其他学科中的难题等等。计算机的研究者们应该将计算机的相关理论与其他学科的特点结合起来，深入研究。新技术革命的浪潮对计算机科学而言是挑战，也是机遇，计算机科学工作者应抓住机遇，不要囿于前人的学术观点，应大胆提出异议，促进计算机学理论的更新和革命。 四、危机阶段。当反常现象大量出现，并成为常规科学无法解决的难题时，人们开始怀疑范式，失去对范式的信任，科学共同体开始分化，这时才有可能打破旧范式的统治转向接受新范式。由于受旧范式支配的常规科学面临生死存亡的考验，反常势必导致危机。随着反常现象的不断出现，计算机的发展方向成为计算机工作者最为关心的问题。计算机以后究竟向着什么方向发展，计算机界还未形成同一的共识。有识之士认识到计算机只有向其他的学科渗透，与其他的学科相结合，才是计算机发展的唯一正确的道路，才能跟上时代发展的步伐。单纯的为了发展计算机而发展计算机已没有什么有意义的前景。为此，计算机工作者在危机面前必须树立坚定的信念，做大量艰巨而细致的工作，以迎接计算机科学革命的到来。 五、科学革命阶段。大规模，超大规模计算机的出现，是计算机科学与当时最先进的自然科学和社会科学相结合的产物，其所取得的成就对于计算机的以后发展起到非常重要的作用。我们今天所处的时代与大规模，超大规模计算机时代虽有不同，但也有很大的相似，我们拥有现代最科学的哲学—马克思主义哲学的指导，自然科学飞速发展，各学科之间联系日益广泛。特别是近数十年来，自然科学在高度分化的基础上开始转向重新综合的趋势。现代系统论、信息论、控制论、协同学、耗散结构理论等边缘学科、综合学科理论的兴起，计算机领域中已由原有的计算机硬件向计算机软件，硬件的转变，同时“人工智能”，“通讯工程”等的出现，都为计算机科学革命提供可能和有利条件。 六、新常规科学阶段。科学革命以后，科学即转入新的常规科学，进入了在新范式指导下的渐进式发展。科学史就是常规科学和科学革命不断交替的过程，循环往复，永无止境。跟上了时代步伐的新的中医理论体系（新范式）会随着社会科学和自然科学的发展而不断地向前发展。这一新的理论是以现代语言描述的，因而容易被世界人民所接受，并因为其整体辩证的特色而广泛受到欢迎，且使这一学科本身蕴藏着无穷的发展潜力。新的计算机理论体系还会给未来社会科学和自然科学以反馈，产生深刻的影响，从而有助于未来社会科学和自然科学的发展。作为以实践应用为主要研究目标的计算机科学体系，在发展的过程中，也会找到与其他学科越来越多的交叉点和结合点，在相互取长补短，各自克服缺陷的前提下，经过各自一次又一次的科学革命，最终一定能够达到完全融合。 既然计算机科学即将面临一场危机，我们就要想办法解决危机。要解决危机，必须进行革命，抛弃旧范式，建立新范式。要创建新范式，就需要批判精神与创造精神。对计算机科学进行革命，可从以下几个方面着手。首先要继续深化本学科的发展，向高层次，深层次发展。要对计算机科学进行实质性的深化发展。其次，要拓宽本学科的发展方向，建立新的发展方向，如现在新兴的人工智能，通讯工程等。最后，要加强同别的学科的联系，将计算机科学努力渗透到其他自然科学领域，才能使得计算机科学在自然科学日新月异的当今社会继续存在，发展，强大。 参考文献： [1]远德玉科学技术发展简史[M]沈阳:东北大学出版社，2000
计算机网络应该是人工智能的基本学科，如果这个都没有入门还是别干人工智能了。
1绪论1研究背景与研究目的意义中国互联网络信息中心（CNNIC，2018）发布了截至2018年12月的第43次中国互联网发展统计报告。根据该报告，截至2018年12月，中国互联网用户数量为29亿，并且每年保持在5000多万增量。而且这种趋势将在未来几年继续保持。5G时代的来临将会加快促进互联网与其他产业融合，网络规模必然会进一步增大。传统的网络管理系统以分布式网络应用系统为基础，采用软件和硬件相结合的方式。SNMP协议是目前网络管理领域运用最为广泛的网络管理协议，它将从各类网络设备中获取数据方式进行了统一化，几乎所有的网络设备生产厂商都支持此协议。然而传统的基于SNMP的网络管理软件大多基于C/S架构，存在着扩展性和灵活性差，升级维护困难等缺点，对网为网络的管理带来了一定程度的不便。因此，基于三层的网管系统己经成为发展趋势，随着Web技术迅猛发展，诞生了以Web浏览器和服务器为核心，基于B/S ( Browser/Server)架构的“Web分布式网络管理系统”，它具有不依赖特定的客户端应用程序，跨平台，方便易用，支持分布式管理，并且可动态扩展和更新等优点。本文将重点研究基于BP故障诊断模型，实现了一种以接口故障为研究对象的智能网络管理系统模型，并以此为基础，设计与实现基于web的智能网络管理系统，不仅可以通过对网络数据实时监控，而且基于BP网络故障诊断模型可以诊断通信网中的接口故障，在一定程度上实现网络故障管理的自动化。该系统在保证网络设备提供稳定可靠的网络服务同时，也可以降低企业在维护网络设备上的成本。2国内外研究现状网络设备管理是指对各种网络设备(如核心层、汇接层、接入层路由与交换设备、服务器和计算机)进行各种操作和相关配置，管理服务器（Manager）用来处理网络信息，配合管理服务器对网络信息处理并管理的实体被称为代理服务器（Agent），被管对象是指用于提供网络服务或使用网络服务等设备的全部资源信息，各种不同的被管对象构成了管理信息库。在实际的网络管理过程当中，管理服务器和代理服务器以及代理服务器和被管对象三种实体之间都是通过规范的网络管理协议来进行信息的交互（王鹤 2015）。相比国外的网络管理系统及产品，国内相应的网络管理系统和产品起步比较晚，但是随着互联网技术的发展网络管理软件发展势头迅猛，诞生了很多优秀的网络管理软件，这些软件已经广泛运用在我国网络管理领域。1国外研究现状目前国外大型网络服务商都有与其产品相对应的网络管理系统。从最初步的C/S架构逐步过渡到现在的B/S架构。比较著名的:Cabletron系统公司的SPECTRUM，Cisco公司的CiscoWorks，HP公司的OpenView，Tivoli系统公司的TH NetView。这些网络管理产品均与自家产品相结合，实现了网络管理的全部功能，但是相对专业化的系统依旧采用C/S架构。NetView这款管理软件在网络管理领域最为流行。NetView可以通过分布式的方式实时监控网络运行数据，自动获取网络拓扑中的变化生成网络拓扑。另外，该系统具有强大的历史数据备份功能，方便管理员对历史数据统计管理。OpenView具有良好的兼容性，该软件集成了各个网络管理软件的优势，支持更多协议标准，异种网络管理能力十分强大。CiscoWorks是Cisco产品。该软件支持远程控制网络设备，管理员通过远程控制终端管理网络设备，提供了自动发现、网络数据可视化、远程配置设备和故障管理等功能。使用同一家产品可以更好的服务，因此CiscoWorks结合Cisco平台其他产品针对Cisco设备可以提供更加细致的服务。Cabletron的SPECTRUM是一个具有灵活性和扩展性的网络管理平台，它采用面向对象和人工智能的方法，可以管理多种对象实体，利用归纳模型检查不同的网络对象和事件，找到它们的共同点并归纳本质。同时，它也支持自动发现设备，并能分布式管理网络和设备数据。2国内研究现状随着国内计算机发展迅猛，网络设备规模不断扩大，拓扑结构复杂性也随之日益增加，为应对这些问题，一大批优秀的网络管理软件应运而生。像南京联创OSS综合网络管理系统、迈普公司Masterplan等多个网络管理系统。华为公司的iManager U2000网络管理系统，北京智和通信自主研发的SugarNMS开源网络管理平台，均得到较为广泛应用。Masterplan主要特点是能够对网络应用实现良好的故障诊断和性能管理，适用于网络内服务器、网络设备以及设备上关键应用的监测管理。SugarNMS具有一键自动发现、可视化拓扑管理、网络资源管理、故障管理、日志管理、支付交付等功能，并提供C/S和B/S两种使用方式。iManager U2000定位于电信网络的网元管理层和网络管理层，采用开放、标准、统一的北向集成，很大程度上缩短OSS集成时间，系统运行以业务为中心，缩短故障处理时间，从而减少企业故障处理成本。近些年来，随着人工智能技术的崛起，越来越多的企业开始将人工智能技术应用在网络管理上面，替代传统的集中式网络管理方式。为了减小企业维护网络的成本，提高网管人员工作效率，智能化、自动化的网络管理系统成为许多学者研究的热点。3神经网络在网络管理中的适用性分析网络管理的功能就是对网络资源进行管控、监测通信网络的运行状态以及排查网络故障。管控网络资源，本质上就是管理员为了满足业务需求下发相关设备配置命令改变网络设备状态，以保证稳定的服务；监测网络运行状态一般是指周期的或者实时的获取设备运行状态进行可视化，以方便管理员进行分析当前设备是否正常运行。排查网络故障是管理员通过分析网络设备运行数据与以往数据进行比较或者根据自身经验进行分析，确定故障源头、故障类别、产生原因、解决方法。故障排除是针对前一阶段发现的网络故障进行特征分析，按照诊断流程得出结果，执行特定的指令动作来恢复网络设备正常运行（洪国栋，2016）。神经网络具有并行性和分布式存储、自学习和自适应能力、非线性映射等基本特点。当下最为流行的神经网络模型就是BP(Back-Propagation)神经网络，是一种按照误差逆向传播算法训练多层前馈神经网络，属于监督式学习神经网络的一种。该模型分为输入层、隐含层以及输出层，网络模型在外界输入样本的刺激不断改变连接权值，将输出误差以某种形式通过隐含层向输入层逐层反转，使得网络输出不断逼近期望输出，其本质就是连接权值的动态调整。BP神经网络拥有突出的泛化能力，善于处理分类问题。BP网络是目前常用的误差处理方式，在众多领域得到了广泛的应用，它的处理单元具有数据量大、结构简单等特点，并且神经网络以对大脑的生理研究成果为基础，模拟大脑某些机制与机理组成十分繁杂的非线性动力学系统，其在处理网络设备运行中的数据时以及在比较模糊信号问题的时候，能够自主学习并得出需要的结果。能够将模型中输入输出矢量进行分类、连接、来适应复杂的传输存储处理。因此，本文会基于现有网络管理技术结合BP神经网络去解决网络故障问题。4本文主要研究目标1本文研究目标针对传统网络管理中故障方案的问题与不足，本文探究基于BP神经网络的方法来构建基于通信网接口故障诊断模型。通过构建的通信网接口故障诊断模型可以有效的诊断接口故障并判别出故障类型。推动现有网络管理系统更趋近于智能化。以此为基础，分析、设计、实现基于三层架构的智能网络管理系统2技术路线智能网络研究首先要确定该系统的开发技术路线，课题研究的主要过程首先是在查阅相关科研资料的基础上，搭建实验环境。在保证网络正常通信的前提下采集各个端口的流入流出流量，记录设备的运行状态并对设备进信息进行管理。同时布置实验环境相应故障，包括：改变端口状态、更改端口ip地址、子网掩码，采集通讯网络接口故障发生时网络拓扑中产生的异常数据。查阅BP神经网络在故障在诊断方面的相关论文，基于网络通讯设备接口的常见故障以及相关故障文档构建BP神经网络故障模型，并判断故障模型的有效性。逐步地实现系统的全部功能。最后进行系统测试，得出结论，应用于实际。5本文组织结构本文主要由六个章节构成，各章节主要内容如下：第一章绪论。本章首先简要介绍了网络管理系统当前的发展及应用现状从而进一步分析出建立智能网络管理系统的重要意义。阐述了网络管理系统国内外研究现状。最后论述了本文研究目的与组织结构。第二章相关概念及相关技术。本章对SNMP的相关技术进行详细介绍，SNMP组织模型 、SNMP管理模型、SNMP信息模型、SNMP通讯模型。然后对前端框架Vue和绘图插件Echarts技术进行介绍，其次介绍了常见的故障分析技术，专家系统、神经网络等，最后对神经网络基本概念和分类进行简要描述。第三章基于BP神经网络故障推理模型。介绍了BP神经网络的基本概念、网络结构、设计步骤、训练过程，以接口故障为例详细介绍了BP神经网络故障模型的构建过程。第四章智能网络管理系统分析与系统设计。首先进行了需求分析，其次对体系结构设计、系统总体模块结构设计进行说明，对系统各个功能模块分析设计结合活动图进行详细说明，最后对数据库设计进行简要说明。第五章智能网络管理系统的实现。对整体开发流程进行了说明，对用户管理模块、配置管理模块、设备监控模块、故障诊断模块实现流程进行描述并展示实现结果。第六章系统测试与结论。并对系统的部分功能和性能进行了测试，并加以分析。第七章总结与展望。总结本文取得的研究成果和存在的问题，并提出下一步改进系统的设想与对未来的展望。2相关概念及相关技术1网络管理概述网络管理就是通过合适手段和方法，确保通信网络可以根据设计目标稳定，高效运行。不仅需要准确定位网络故障，还需要通过分析数据来预先预测故障，并通过优化设置来降低故障的发生率。网络管理系统的五大基本功能，分别为:配置管理、性能管理、故障管理、计费管理和安全管理：1）配置管理：配置管理是最重要和最基础的部分。它可以设置网络通讯设备的相关参数，从而管理被管设备，依据需求周期的或实时的获取设备信息和运行状态，检查和维护设备状态列表，生成数据表格，为管理员提供参考和接口以更改设备配置。2）性能管理：性能管理是评估系统网络的运行状态和稳定性，主要工作内容包括从被管理对象获取与网络性能相关数据，对这些数据进行统计和分析，建立模型以预测变化趋势、评估故障风险，通过配置管理模块修改网络参数，以确保网络性能最优利用网络资源保证通信网络平稳运行。3）故障管理：故障管理的主要功能就是及时辨别出网络中出现的故障，找出故障原因，分析并处理故障。故障管理一般分为四个部分：（1）探测故障。通过被管设备主动向管理站发送故障信息或者管理站主动轮询被管设备两种方式发现故障源。（2）发出告警。管理站发现故障信息之后，会以短信、信号灯等方式提示管理员。（3）解决故障。对故障信息进行分析，明确其故障原因和类型，找到对应方法得以解决。（4）保存历史故障数据。对历史故障数据进行维护备份，为以后的故障提供一定依据，使得处理网络故障更为高效。4）计费管理：计费管理主要功能是为客户提供一个合理的收费依据，通过将客户的网络资源的使用情况进行统计，例如将客户消费流量计算成本从而向客户计费。5）安全管理：目的就是保证网络能够平稳安全的运行，可以避免或者抵御来自外界的恶意入侵，防止重要数据泄露，例如用户的个人隐私泄露问题等。根据网络管理系统的体系结构和ISO定义的基本功能，基于Web的网络管理系统基本模型如图基于Web的网络管理系统基本模型所示，整个模型包括六个组成部分:Web浏览器，Web服务器，管理服务集，管理信息库，网络管理协议，被管资源。 2 SNMP协议简单网络管理协议SNMP(Simple Network Management Protocol)，既可以作为一种协议，也可以作为一套标准。事实上SNMP己经成为网络管理领域的工业标准，从提出至今共有八个版本，在实践中得到广泛应用的有三个版本，分别是SNMPv1， SNMPv2c和SNMPv3（唐明兵2017）。最初的SNMPv1主要是为了满足基于TCP/IP的网络管理而设计的，但是随着网络管理行业的迅猛发展，第一版本的SNMP协议已经不适应网络行业的发展，身份验证、批量数据传输问题等暴露导致SNMPv1难以支持日益庞大的网络设备。第二版本就演变成了一个运行于多种网络协议之上的网络管理协议，较第一版本有了长足的进步，不仅提供了更多操作类型，支持更多的数据类型而且提供了更加丰富的错误代码，能够更加细致的区分错误，另外支持的分布式管理在一定程度上大大减轻了服务器的压力。但是SNMPv2c依旧是明文传输密钥，其安全性有待提高。直到1998年正式推出SNMPv3，SNMPv3的进步主要体现在安全性能上，他引入USM和VACM技术，USM添加了用户名和组的概念，可以设置认证和加密功能，对NMS和Agent之间传输的报文进行加密，提升其安全性防止窃听。VACM确定用户是否允许特定的访问MIB对象以及访问方式。1 SNMP管理模型与信息模型SNMP系统包括网络管理系统NMS（Network Management System）、代理进程Agent、被管对象Management object和管理信息库MIB（Management Informoation Base）四部分组成管理模型图如图所示：1）NMS称为网络管理系统，作为网络管理过程当中的核心，NMS通过SNMP协议向网络设备发送报文，并由Agent去接收NMS发来的管理报文从而对设备进行统一管控。NMS可以主动向被管对象发送管理请求，也可以被动接受被管对象主动发出的Trap报文。2）Agent相当于网络管理过程中的中间件，是一种软件，用于处理被管理设备的运行数据并响应来自NMS的请求，并把结果返回给NMS。Agent接收到NMS请求后，通过查询MIB库完成对应操作，并把数据结果返回给NMS。Agent也可以作为网络管理过程中的中间件不仅可以使得信息从NMS响应到具体硬件设备上，当设备发生故障时，通过配置Trap开启相应端口，被管设备也可以通过Agent主动将事件发送到NMS，使得NMS及时发现故障。3）Management object指被管理对象。一个设备可能处在多个被管理对象之中，设备中的某个硬件以及硬件、软件上配置的参数集合都可以作为被管理对象。4）MIB是一个概念性数据库，可以理解为Agent维护的管理对象数据库，里面存放了被管设备的相关变量信息。MIB库定义了被管理设备的一系列属性：对象的名称、对象的状态、对象的访问权限和对象的数据类型等。通过读取MIB变量的值， Agent可以查询到被管设备的当前运行状态以及硬件信息等，进而达到监控网络设备的目的。Agent可以利用修改对应设备MIB中的变量值，设置被管设备状态参数来完成设备配置。SNMP的管理信息库是树形结构，其结构类型与DNS相似，具有根节点且不具有名字。在MIB功能中，每个设备都是作为一个oid树的某分支末端被管理。每个OID（object identifier，对象标识符）对应于oid树中的一个管理对象且具有唯一性。有了树形结构的特性，可以高效迅速地读取其中MIB中存储的管理信息及遍历树中节点，读取顺序从上至下。目前运用最为广泛的管理信息库是MIB-Ⅱ，它在MIB-Ⅰ的基础上做了扩充和改进。MIB-Ⅱ结构示意图如3图如所示：（1）system组：作为MIB中的基本组，可以通过它来获取设备基本信息和设备系统信息等。（2）interfac组：定了有关接口的信息，例如接口状态、错误数据包等，在故障管理和性能管理当中时常用到。（3）address translation组:用于地址映射。（4）ip组：包含了有关ip的信息，例如网络编号，ip数据包数量等信息。（5）icmp组：包含了和icmp协议有关信息，例如icmp消息总数、icmp差错报文输入和输出数量。（6）tcp组：包含于tcp协议相关信息，例如tcp报文数量、重传时间、拥塞设置等。应用于网络拥塞和流量控制。（7）udp组：与udp协议相关，可以查询到udp报文数量，同时也保存了udp用户ip地址。（8）egp组：包含EGP协议相关信息，例如EGP协议下邻居表信息、自治系统数。（9）cmot组：为CMOT协议保留（10）transmission组：为传输信息保留（11）snmp组：存储了SNMP运行与实现的信息，例如收发SNMP消息数据量。2 SNMP通讯模型SNMP规定了5种协议基本数据单元PDU，用于管理进程与代理进程之间交换。（1）get-request操作：管理进程请求数据。（2）get-next-request操作：在当前操作MIB变量的基础上从代理进程处读取下一个参数的值。（3）set-request操作：用于对网络设备进行设置操作。（4）get-response操作：在上面三种操作成功返回后，对管理进程进行数据返回。这个操作是由代理进程返回给管理进程。（5）trap操作：SNMP代理以异步的方式主动向SNMP管理站发送Trap数据包。一般用于故障告警和特定事件发生。SNMP消息报文包含两个部分：SNMP报头和协议数据单元PDU。根据TCP/IP模型SNMP是基于UDP的应用层协议，而UDP又是基于IP协议的。因此可以得到完整的SNMP报文示意图如下：（1）版本号表示SNMP版本，其中版本字段的大小是版本号减1，如果SNMPv2则显示的字段值是1。（2）团体名（community）本质上是一个字符串，作为明文密钥在管理进程和代理进程之间用于加密传输的消息，一般默认设置成“public”。 （3）请求标识符(request ID)用于消息识别。由管理进程发送消息时自带一个整数值，当代理进程返回消息时带上该标识符。管理进程可以通过该标识符识别出是哪一个代理进程返回的数据从而找到对应请求的报文。（4）差错状态(error status)表示出现错误时由代理进程返回时填入差错状态符0～5中的某一数字，数字对应相关错误信息。差错状态描述符如下表：（5）差错索引(error index)表示在通信过程当中出现上表2的差错时，代理进程在应答请求时设置一个整数，整数大小对应差错变量在变量列表中偏移大小。（6）变量名-值对以key-value的方式存储变量名称和对应值。（7）trap报文是代理进程主动向管理进程发送的报文，不必等待管理进程下一次轮询。SNMPv2的trap报文格式较SNMPv1的trap报文格式更趋近于普通的SNMP响应报文，更加统一化。以SNMPv2为例的trap报文格式如下：trap类型已定义的特定trap共有7种，后面的则是由供养商自己定制。Trap类型如下表所示：3 SNMP组织模型SNMP代理组织分成分散式和集中式模型。在分散模型中，每一个服务器对应一个SNMP代理，可以理解为一一对应的关系，管理站分别与每个被管服务器上的代理进行通信。集中模型当中，在管理服务器上只创建一个SNMP代理。管理站只与管理管理服务器上的SNMP代理进行通信， SNMP代理接收来自某一固定区域的所有数据。如图6所示：3 Vue为实现前后端分离开发的理念，Vue应运而生。作为构建用户界面框架的Vjs简单易上手使得前端开发人员不必再编写复杂的DOM操作通过this来回寻找相关节点，很大程度上提高了开发的效率。通过MVVM框架，可以自动完成视图同步数据更新，在对实例new Vue（data:data）进行声明后data中数据将与之相应的视图绑定，一旦data中的数据发生变更，视图中对应数据也会发生相应改变。Vjs基于MVVM框架实现了视图与数据一致性，MVVM框架可以分为三个部分：Model、ViewModel、View。MVVM框架模式：Vjs的理念是“一切皆为组件”，可以说组件是Vjs的最强大功能。组件可以扩展HTML元素，将HTML、CSS、JavaScript封装成可重用的代码组件，可以应用在不同的场景，大大提高效率。它与传统的JavaScript相比，采用虚拟DOM渲染页面。当有数据发生变更时，生成虚拟DOM结构与实际页面结构对比，重新渲染差离部分，进一步提供了页面性能。4 EchartsEcharts（Enterprise Charts），它是由百度公司研发的纯JavaScript图表库，可以流畅的运行在PC和移动设备上。ECharts兼容当前主流浏览器，底层依赖轻量级Canvas库ZRender，Echarts提供直观、生动、交互性强、高度自定义化的可视化图标。ECharts包含了以下特性：1）丰富的可视化类型：既有柱状图、折线图、饼图等常规图，也有可用于地理数据可视化的热力图、线图等，还有多维数据可视化的平行坐标。2）支持多种数据格式共存：在0+版本中内置的dataset属性支持直接传入包括二维表中。3）多维数据的支持：可以传入多维度数据。4）移动端优化：特别针对移动端可视化进行了一定程度优化，可以使用手指在坐标系中进行缩放、平移。5）动态类型切换：支持不同类型图形随意切换，既可以用柱形图也可以用折线图展示统一数据，可以从不同角度展现数据。6）时间轴：对数据进行可视化的同时，可以分为周期或者定时进行展示，所有利用时间轴可以很好的动态观察数据的变化。5目前常见的故障诊断方法1基于专家系统的故障诊断方法专家系统是目前最常使用的诊断方法。通俗来讲，专家系统就是模拟人类专家去解决现实中某一特定领域的复杂问题。专家系统接收用户界面数据，将数据传递到推理引擎进行推理，做出决策并执行。专家系统作为人工智能的前身，从上世纪60年代开始到现在专家系统的应用已经产生了巨大的经济效益和社会效益，灵活可靠、极高的专业水平和良好的有效机制使得专家系统已经成为最受欢迎、最活跃的领域之一。2基于模糊理论的故障诊断方法在实际的工业生产过程当中，设备的“故障”状态与“正常”状态之间并没有严格的界限，它们之间存在一定的模糊过渡状态，并且在特征获取、故障判定过程中都中存在一定的模糊性。 因此，该方法不需要建立精确的数学分析模型，本质上是一个模式识别问题。 根据建议的症状参数，得出系统状态。 通常选择“择近原则”和“最大隶属原则”作为基本诊断原理（尤海鑫，2012）。3基于免疫算法的故障诊断方法通过模拟自然生物免疫系统的功能，即快速识别外来生物和外来生物，最后通过自我排斥将异物排出体外。生物免疫系统还建立了一套算法来测试各种条件，主要是在线检测，通过不合格的自我和外部组织消除系统来实现故障识别的能力。免疫算法的故障诊断方法属于并行处理能力，可以进行很多复杂的操作和处理。同时可以与遗传算法等其他智能优化算法结合使用，以增强自适应能力和自学习能力。从公开的文献中，学者们并不热衷于这种原理的方法。一般来说，在故障诊断领域，目前人工免疫理论的研究尚处于萌芽阶段。4基于神经网络的故障诊断方法神经网络是由大量简单的神经节点组成的复杂网络，以网络拓扑分布的方式存储信息，利用网络拓扑分布和权重实现对实际问题的非线性映射调整，并运用使用全局并行处理的方式，实现从输入空间到输出空间的非线性映射。该方法属于典型的模型诊断模式，不需要了解内部诊断过程，而是使用隐式方法完全表达知识。在获取知识时，它将自动生成由已知知识和连接节点的权重构成的网络的拓扑结构，并将这些问题完全连接到互连的网络中，有利于知识的自动发现和获取。并行关联推理和验证提供了便利的途径；神经网络通过神经元之间的交互来实现推理机制。
计算机论文是计算机专业毕业生培养方案中的必修环节。学生通过计算机论文的写作，培养综合运用计算机专业知识去分析并解决实际问题的能力，在以后的工作中学以致用，不过我是没时间写，直接联系的诚梦毕业设计，一切搞定而且品质还很高。
人工智能在计算机网络技术中的应用论文
回答 你好，首先，计算机专科毕业论文的题目选择空间还是比较多的，例如云计算、互联网、人工智能、区块链、Web开发、移动互联开发、信息安全、新媒体等诸多方向。在选择具体方向和题目时，要结合自己专科期间的主攻方向，以及未来的发展规划。其次，针对老师与学长的选题，你可以优先考虑老师的选题。因为老师会负责给你做论文指导，选择老师给定的选题更能获得老师的认可。也可以优先考虑自己熟悉的或者对选题内容较为擅长的题目进行写作。 相关论文题目参考如下：人工智能方向选题：1人工智能在辅助医疗领域现状与未来发展趋势概述2人工智能技术在供电领域的创新应用分析3探讨人工智能在计算机网络技术中的应用4浅析人工智能在航天中的应用5探究计算机网络技术中人工智能的应用6试论人工智能技术对计算机网络技术的影响及应用7浅析人工智能核心技术在交通领域的应用
人工智能课程报告 摘要：自上世纪五十年代以来，经过了几个阶段的不断探索和发展，人工智能在模式识别、知识工程、机器人等领域已经取得重大成就，但是离真正意义上的的人类智能还相差甚远。但是进入新世纪以来，随着信息技术的快速进步，与人工智能相关的技术水平也得到了相应的提高。尤其是随着因特网的普及和应用，对人工智能的需求，变得越来越迫切，也给人工智能的研究提供了新的更加广泛的舞台。本文强调在当今的网络时代，作为信息技术的先导，人工智能学习在人工智能科学领域中是一个着非常值得关注的研究方向，要在学科交叉研究中实现人工智能学习的发展与创新，就要关注认知科学、脑科学、生物智能、物理学、复杂网络、计算机科学与人工智能之间的交叉渗透点，尤其是重视认知物理学的研究。自然语言是人类思维活动的载体，是人工智能学习研究知识表示无法回避的直接对象，要对语言中的概念建立起能够定量表示的不确定性转换模型，发展不确定性人工智能；要利用现实生活中复杂网络的小世界模型和无尺度特性，把网络拓扑作为知识表示的一种新方法，研究网络拓扑的演化与网络动力学行为，研究网络化了的智能，从而适应信息时代数据挖掘的普遍要求，迎接人工智能学习与应用领域新的辉煌。概述 自20世纪90年代以来，随着全球化的形式与国际竞争的日益激烈，对人工智能技术的研究与应用变的越来越被人们关注，且人工智能在制造中的运用以成为实现制造的知识化、自动化、柔性化以实现对市场的快速响应的关键。 人工智能是一门研究人类智能的机理以及如何用机器模拟人的智能的学科。从后一种意义上讲，人工智能又被称为“机器智能”或“智能模拟”。人工智能是在现代电子计算机出现之后才发展起来的，它一方面成为人类智能的延长，另一方面又为探讨人类智能机理提供了新的理论和研究方法。学习机制的研究是人工智能研究的一项核心课题。它是智能系统具有适应性与性能自完善功能的基础。学习过程具有以下特点：学习行为一般具有明显的目的性，其结果是获取知识；学习系统中结构的变化是定向的，要么由学习算法决定，要么由环境决定；学习系统是构造智能系统的中心骨架，它是全面组织与保存系统知识的场所。因此，人工智能学习研究的一个主要目的是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但是，不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。一人工智能学习的历史性基础和发展步伐 人工智能学习的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外，人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。 一般认为，人工智能的思想萌芽可以追溯到德国著名数学家和哲学家莱布尼茨(Leibnitz，1646-1716)提出的"通用语言"设想。这一设想的要点是：建立一种通用的符号语言，用这个语言中的符号表达“思想内容”，用符号之间的形式关系表达“思想内容”之间的逻辑关系。于是，在“通用语言”中可以实现“思维的机械化”这一设想可以看成是对人工智能的最早描述。 计算机科学的创始人图灵被认为是“人工智能之父”，他着重研究了一台计算机应满足怎样的条件才能称为是“有智能的”。1950年他提出了著名的“图灵实验”：让一个人和一台计算机分别处于两个房间里，与外界的联系仅仅通过键盘和打印机。由人类裁判员向房间里的人和计算机提问，并通过人和计算机的回答来判断哪个房间里是人、哪个房间里是计算机。图灵认为，如果“中等程度”的裁判员不能正确地区分，则这样的计算机可以称为是有智能的。“图灵实验”是关于智能标准的一个明确定义。有趣的是，尽管后来有些计算机已经通过了图灵实验，但人们并不承认这些计算机是有智能的。这反映出人们对智能标准的认识更深入、对人工智能的要求更高了。 图灵和冯·诺依曼的上述工作，以及麦克考洛和匹茨对神经元网的数学模型的研究，构成了人工智能的初创阶段，这其实也是人工智能学习的开始。 人工智能早期研究给人的深刻印象是博羿，与自动定理证明的研究意义不限于数学一样，搜索的研究意义也不限于博弈。根据认知心理学的信息处理学派的观点，人类思维过程的很大一部分可以抽象为从问题的初始状态经中间状态到达终止状态的过程，因此可以转化为一个搜索问题，由机器自动地完成。例如“规划”问题。设想一台机器人被要求完成一项复杂任务，该任务包含很多不同的子任务，其中某些子任务只有在另一些子任务完成之后才能进行。这时，机器人需要事先“设想”一个可行的行动方案，使得依照该方案采取行动可以顺利完成任务。“规划”即找出一个可行的行动案，可以通过以其子任务为状态、以其子任务间依赖关系为直接后继关系的状态空间中的搜索来实现。 人工智能的早期研究还包括自然语言理解、计算机视觉和机器人等等。通过大量研究发现，仅仅依靠自动推理的搜索等通用问题求解手段是远远不够的。Newell和Simon等人的认知心理学研究表明，各个领域的专家之所以在其专业领域内表现出非凡的能力，主要是因为专家拥有丰富的专门知识(领域知识和经验)。70年代中期，Feigenbaum提出知识工程概念，标志着人工智能进入第二个发展时期。知识工程强调知识在问题求解中的作用；相应地，研究内容也划分为三个方面：知识获取，知识表示和知识利用。知识获取研究怎样有效地获得专家知识；知识表示研究怎样将专家知识表示成在计算机内易于存储、易于使用的形式；知识利用研究怎样利用已得到恰当表示的专家知识去解决具体领域内的问题。知识工程的主要技术手段是在早期成果的基础上发展起来的，特别是知识利用，主要依靠自动推理和搜索的技术成果。在知识表示方面，除使用早期工作中出现的逻辑表示法和过程表示法之外，还发展了在联想记忆和自然语言理解研究中提出的语义网表示法，进而引入了框架表示法，概念依赖和脚本表示法以及产生式表示法等等各种不同方法。与早期研究不同，知识工程强调实际应用。主要的应用成果是各种专家系统。专家系统的核心部件包括：(a)表达包括专家知识和其他知识的知识库。 (b)利用知识解决问题的推理机。 大型专家系统的开发周期往往长达10余年，其主要原因在于知识获取。领域专家虽然能够很好地解决问题，却往往说不清自己是怎么解决的，使用了哪些知识。这使得负责收集专家知识的知识工程师很难有效地完成知识获取任务。这种状况极大的激发了自动 知识获取----机器学习研究的深入发展。已经得到较多研究的机器学习方法包括：归纳学习、类比学习、解释学习、强化学习和进化学习等等。机器学习的研究目标是：让机器从自己或“别人”的问题求解经验中获取相关的知识和技能，从而提高解决问题的能力。 80年代以来，随着计算机网络的普及，特别是Internet的出现，各种计算机技术包括人工智能技术的广泛应用推动着人机关系的重大变化。据日美等国未来学家的预测，人机关系正在迅速地从“以人为纽带”的传统模式向“以机为纽带”的新模式转变人机关系的这一转变将引起社会生产方式和生活方式的巨大变化，同时也向人工智能乃至整个信息技术提出了新的课题。这促使人工智能进入第三个发展时期。 在这个新的发展时期中，人工智能面临一系列新的应用需求。首先是需要提供强有力的技术手段，以支持分布式协同工作方式，现代生产是一种社会化大生产，来自不同专业的工作者在不同或相同的时间、地点从事着同一任务的不同子任务。这要求计算机不仅为每一项子任务提供辅助和支持，更需要为子任务之间的协调提供辅助和支持。由于各个子任务在很大程度上可以独立地进行，子任务之间的关系必然呈现出动态变化和难以预测的特点。于是，子任务之间的协调（即对分布协同工作的支持）向人工智能乃至整个信息技术以及基础理论提出了巨大的挑战。 其次，网络化推进了信息化，使原本分散孤立的数据库形成一个互连的整体，即一个共同的信息空间。尽管现有的浏览器和搜索引擎为用户在网上查找信息提供了必要的帮助，这种帮助是远远不够的，以至于“信息过载”与“信息迷失”状况日益严重。更强大的智能型信息服务工具已成为广大用户的迫切需要。另一方面，信息空间对人类的价值不仅在于单独的信息条目（比如某厂家生产出了某一新产品的信息），还远在于一大类信息中隐藏着的普遍性知识（比如某个行业供求关系的变化趋势）。于是，数据中的知识发现也成为一项迫切的研究课题。机器人始终是现代工业的迫切需求。随着机器人技术的发展，研究重点已经转向能在动态、不可预测环境中独立工作的自主机器人，以及能与其他机器人（包括人）协作的机器人。显然，这种机器人之间的合作可以看成是物理世界中的分布式协同工作，因而包括相同的理论和技术问题。 由此可见，人工智能第三发展时期的突出特点是研究能够在动态、不可预测环境中自主、协调工作的计算机系统，这种系统被称为Agent 。目前，正围绕着Agent的理论、Agent的体系结构和Agent语言三个方面展开研究，并已产生一系列重要的新思想、新理论、新方法和新技术。在这一研究中，人工智能呈现一种与软件工程、分布式计算以及通讯技术相互融合的趋势。Agent研究的应用不限于生产和工作，还深入到人们的学习和娱乐等各个方面。例如，Agent与虚拟现实相结合而产生的虚拟训练系统，可以使学生在不实际操纵飞机的情况下学飞行的基本技能；类似地，也可使顾客“享受”实战的“滋味”。 我国也先后成立中国人工智能学会、中国计算机学会人工智能和模式识别专业委员会和中国自动化学会模式识别与机器智能专业委员会等学术团体，开展这方面的学术交流。此外国家还着手兴建了若干个与人工智能研究有关的国家重点实验室，这些都将促进我国人工智能的研究，为这一学科的发展作出贡献。 综观人工智能学习的发展历程，可以看出它始终遵循的基本思路。首先是强调人类智能的人工实现而不是单纯的模拟，以便尽可能地为人类的实际需要服务。其次是强调多学科的交叉结合，数学、信息科学、生物学、心理学、生理学、生态学以及非线性科学等等越来越多的新生学科被融入到人工智能学习的研究之中。 二人工智能学习的主要技术及其发展趋势 目前人工智能学习研究的3个热点是：智能接口、数据挖掘、主体及多主体系统。智能接口技术是研究如何使人们能够方便自然地与计算机交流。为了实现这一目标，要求计算机能够看懂文字、听懂语言、说话表达，甚至能够进行不同语言之间的翻译，而这些功能的实现又依赖于知识表示方法的研究。因此，智能接口技术的研究既有巨大的应用价值，又有基础的理论意义。目前，智能接口技术已经取得了显著成果，文字识别、语音识别、语音合成、图像识别、机器翻译以及自然语言理解等技术已经开始实用化。 数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘和知识发现的研究目前已经形成了三根强大的技术支柱：数据库、人工智能和数理统计。主要研究内容包括基础理论、发现算法、数据仓库、可视化技术、定性定量互换模型、知识表示方法、发现知识的维护和再利用、半结构化和非结构化数据中的知识发现以及网上数据挖掘等。 主体是具有信念、愿望、意图、能力、选择和承诺等心智状态的实体，比对象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定自主性。主体试图自治地、独立地完成任务，而且可以和环境交互，与其他主体通信，通过规划达到目标。多主体系统主要研究在逻辑上或物理上分离的多个主体之间进行协调智能行为，最终实现问题求解。目前对主体和多主体系统的研究主要集中在主体和多主体理论、主体的体系结构和组织、主体语言、主体之间的协作和协调、通信和交互技术、多主体学习以及多主体系统应用等方面。 新一代的智能技术是指80年代以来迅速发展起来的以神经网络（ANN）、进化计算、模糊逻辑、Agent为主要代表的计算只能技术，其中主要具有学习进化与自组织的能力。 神经网络也就是模拟人脑中神经元的功能，希望通过模拟人脑最基本的单位神经元功能来模拟人脑的功能。它通过一定的范例训练构成的神经网络，就象教一个小孩子一样，在训练结束后，这个神经网络就可以完成特定的功能了。它是通过范例的学习，修改了知识库和推理机的结构，达到实现人工智能的目的。 最后还有一个应用领域，就是模型识别，我想它应该在知识挖掘中应用不小，因为现在工程中的获得的数据越来越多，要想人为地从这些数据中确定某一规律都不容易，更不要说在这些数据中发现新规律了，因此有必要进行数据挖掘，它的应用对于决策支持系统将有着巨大的意义。 人可以思考，人工智能也需要思考，这就是推理；人可以学习，人工智能也就需要学习；人可以拥有知识，那么人工智能也就需要拥有知识。 人工智能是为了模拟人类大脑的活动的，人类已经可以用许多新技术新材料代替人体的许多功能，只要模拟了人的大脑，人就可以完成人工生命的研究工作，人创造自己，这不但在科学上，而且在哲学上都具有划时代的意义。 学习是指系统适应环境而产生的适应性变化，它使得系统在完成类似任务时更加有效。80年代以来，ANN的学习机制再次得到人们的重视，基于连接机制的亚符号学习又一次成为的当今学习机制研究的热点，提出了竞争学习，进化学习、加强学习等各种新的学习机制。机械式学习。它的另一个名称死记式学习能够直接体现它的特点，这是一种最简单的，最原始的学习方法，也是机器的强项，人的弱项。指导式学习。这种学习方式是由外部环境向系统提供一般性的指示或建议，系统把它们具体地转化为细节知识并送入知识库中，在学习过程中要对反复对知识进行评价，使其不断完善。 归纳学习。我们看到，机器所善长的不是归纳，而是演绎，它适用于从特殊到一般，而不太适应从一般到特殊，从特殊到一般的归纳是人类所特有的，是智慧的标志。具体的归纳学习方法有许多，但它们的本质就是让计算机学会从一般中得出规律。 类比学习。类比也就是通过对相似事物进行比较所进行的一种学习。它的基础是类比推理，也就是把新事物和记忆中的老事物进行比较，如果发现它们之间有些属性是相同的，那么可以（假定地）推断出它们的另外一些属性也是相同的。基于解释的学习。这是近年来兴起的一种新的学习方法。它不是通过归纳或类比进行学习，而是通过运用相关的领域知识及一个训练实例来对某一目标概念进行学习，并最终生成这个目标概念的一般描述，这个一般描述是一个可形式化表示的一般性知识。 增强式学习（ReinforcementLearning）是一种基于行为方法的半监督学习。一般的学习方法分两类，一类是上文提到的基于模型的，在这种方法，智能体需要环境确切的模型，具有较高的智能，但不适合于不确定的动态环境；另一种是基于行为的方法，在这种方法中，不需要环境的确切模型，采用分层结构，高层行为可以调整和抑制低层的行为能力，但每层中都具有其自主的确定权，如[3]中的Holonic智能制造系统。增强式具有这些优点，故常用于机器人足球赛[4]、狩猎问题、甚至战争指挥中[5]，但是这些都只是理论上的研究，因为机器人足球赛的本身目的也是为了测试人工智能的可用性，且更不可能去让战争去由电脑而不是人去指挥了。使用强化学习的Agent最早是出现与遗传算法中，使用“Ethogenetics（行为遗传）”的思想，突破了人们长期以来关于一个编码串对应于组合优化问题所有策略变量的一个组合方式的传统、静态的认识，而将一个编码串看成某个智能主体(Agent)主动进行的一系列决策行为的结果。 人工智能学习可能会向以下几个方面发展：模糊处理、并行化、神经网络和机器情感。目前，人工智能的推理功能已获突破，学习及联想功能正在研究之中，下一步就是模仿人类右脑的模糊处理功能和整个大脑的并行化处理功能。人工神经网络是未来人工智能应用的新领域，未来智能计算机的构成，可能就是作为主机的冯·诺依曼机与作为智能外围的人工神经网络的结合。研究表明：情感是智能的一部分，而不是与智能相分离的，因此人工智能领域的下一个突破可能在于赋予计算机情感能力。情感能力对于计算机与人的自然交往至关重要。 通过以上的学习方法就是为了得到知识，通过一种方便的方法得到知识。前面已经说过了，因为机器的思考方式和人类的思考方式大有不同之处，因此让机器通过自己学习生成自己便于理解和使用的知识，也不失为机器学习的目标之一。 人工智能一直处于计算机技术的前沿，人工智能研究的理论和发现在很大程度上将决定计算机技术的发展方向。 由于计算机芯片的微型化已接近极限。人们越来越寄希望于全新的计算机技术能够带动人工智能的发展。目前至少有三种技术有可能引发全新的革命，它们是光子计算机、量子计算机和生物计算机。 结束语 许多科学家断言，机器的智慧会迅速超过阿尔伯特·爱因斯坦和斯蒂芬·霍金的智慧之和。著名物理学家斯蒂芬·霍金认为，就像人类可以凭借其高超的捣弄数字的能力来设计计算机一样，智能机器将创造出性能更好的计算机。最迟到本世纪中叶而且很可能还要快得多，计算机的智能也许就会超出人类的智能。 本文对学习中的一些方法进行基本的叙述并阐述了其发展的趋势，但是在一般的学习中，使用基于行为的方法仍旧是最受人关注的；文中介绍了几种强化学习方法的变形，并对他们的运用进行了一定的叙述。在一定程度上，他们实现仿真的可行行。但是这些仿真大多都是验证性的，真正的人工智能在实际生产中的运用仍旧是一个需要研究的课题。最后，我们来总结一下，人工智能学习的各个研究领域。参照人在各种活动中的功能，我们可以得到人工智能的领域也不过就是代替人的活动而已。哪个领域有人进行的智力活动，哪个领域就是人工智能学习研究的领域。人工智能学习就是为了应用机器的长处来帮助人类进行智力活动。人工智能学习研究的目的就是要模拟人类神经系统的功能。 但随着技术及技术的发展，人工智能学习的方法还会有所变化也更加会引起我们的关注。参考文献[1] 《人工智能简史》孙兴清华大学出版社， 1990年[2] 蔡自兴徐光佑《人工智能及其应用》清华大学出版社 2002年1月[3] 陈万求;黄一;;NBIC会聚技术的“后人类”议题[J];湖南师范大学社会科学学报;2013年04期 [4] 王东浩;;道德机器人:人类责任存在与缺失之间的矛盾[J];理论月刊;2013年11期[5] 机器学习理论为什么实现不了强人工智能[6] 王东浩;;人工智能体的道德确立与伦理困境[J];华南农业大学学报(社会科学版);2014年01期[7] 熊力;媒介道德激励功能及其实践研究[D];湖南大学;2013年[8] 孙志楠;;人工智能在电气自动化控制中的应用[J];现代商贸工业;2013年07期[9] 宋翠萍;;浅析智能化技术在电气工程自动化中的应用[J];电源技术应用;2013年06期[10] 胡琴;;电气自动检测技术的现状与发展[J];硅谷;2013年11期[11] 刘惠彦;;电气自动化工程控制系统的现状及其发展趋势[J];科技创新与应用;2013年18期[12] 朱金芳;;人工智能在电气工程自动化中的运用[J];化学工程与装备;2013年05期[13] 潘伟航;;浅析电气自动化在日常生活中的作用和未来发展趋势[J];科技创新与应用;2013年12期[14] 虞峥;;浅谈人工智能技术在电气自动化中的运用[J];电子制作;2013年05期[15] 赵纲;刘刚;;有关电气控制线路设计的研究[J];电子制作;2013年02期[16] 李俊平;人工智能技术的伦理问题及其对策研究[D];武汉理工大学;2013年[17] 赵艳军;锰粉制备输送控制系统设计与研究[D];兰州理工大学;2012年
计算机论文是计算机专业毕业生培养方案中的必修环节。学生通过计算机论文的写作，培养综合运用计算机专业知识去分析并解决实际问题的能力，在以后的工作中学以致用，不过我是没时间写，直接联系的诚梦毕业设计，一切搞定而且品质还很高。
人工智能在计算机网络技术中的应用论文10000字
计算机论文是计算机专业毕业生培养方案中的必修环节。学生通过计算机论文的写作，培养综合运用计算机专业知识去分析并解决实际问题的能力，在以后的工作中学以致用，不过我是没时间写，直接联系的诚梦毕业设计，一切搞定而且品质还很高。
毕业设计（论文）任务书 毕业设计（论文）题目： 计算机技术与人类社会的进步 设计（论文）的基本内容： 本文讲述了计算机技术的发展史、未来的发展方向，与其给人类社会带来的影响。随着IT技术的飞速发展，计算机技术已日益渗透到社会生活的各个领域，可以说我们的世界就是计算机的世界，计算机已成为时代的“运筹者”。人类社会文明的程度与科学技术的发展密切相关。计算机的发展在促进科学技术现代化的同时，也大大地促进了人类社会文明程度的提高。 毕业设计（论文）专题部分： 题目： 设计或论文专题的基本内容： 学生接受毕业设计（论文）题目日期 第 1 周 指导教师签字： XXXX年 XX 月 XX 日 参考文献 【1】《计算机世界》杂志 【2】《计算机专业导论》 【4】百度知道 【5】车杨计算机应用与社会发展 径路技术协作信息 975期 【6】高纲领 浅议计算机发展与社会进步 科技咨询2009 NO14 通识教育课程论文 计算机技术与人类社会的进步 摘要：本文讲述了计算机技术的发展史、未来的发展方向，与其给人类社会带来的影响！ 关键词：计算机技术 发展 社会 影响 在近代社会的发展史中，计算机技术一直扮演着重要的角色，自从计算机诞生，我们世界也随着发生了巨大的变化，计算机使我们的“地球”变得越来越小，现在简直就是一个“地球村”打开电脑，点击一下鼠标我们就可以随便“遨游”我们的“地球村”。 计算机技术的发展方向 世界上第一台计算机是1946年问世的，根据计算机的性能和软硬件技术，将计算机发展划分成以下几个阶段： ①第一阶段：电子管计算机(1946—1957)其特点是： (1)采用电子管制作基本逻辑部件。 (2)采用电子射线管作为存储部件。 (3)输入输出装置落后，主要使用穿孔卡片 (4)没有系统软件。 ②第二阶段：晶体管计算机(1958—1964)其主要特点是： (1)采用晶体管制作基本逻辑部件。 (2)普遍采用磁芯作为主存储器，采用磁盘/磁鼓作为外存储器 (3)开始有了系统软件(监控程序)，提出了操作系统概念，出现了高级语言 ③第三阶段：集成电路计算机(1965—1969)其主要特点是： (1)采用中小规模继成电路制作各种逻辑部件。 (2)采用半导体存储器作为主存。 (3)系统软件有了很大发展。 (4)在程序设计方法上采用了结构化程序设计 ④第四阶段：大规模、超大规模集成电路计算机，其主要特点： (1)基本逻辑部件采用大规模、超大规模集成电路。 (2)作为主存的半导体存储器，其集成度越来越高，容量越来越大；外存储器除广泛使用软、硬磁盘外，还引进了光盘。 (3)各种使用方便的输入输出设备相继出现，如大容量的磁盘、光盘、鼠标器、图象扫描仪、数字化照相机、高分辨率彩色显示 器、激光打印机等。 (4)软件产业高度发达，各种实用软件层出不穷。 (5)计算机技术与通信技术相结合，计算机网络(广域网、地区网、局域网)把世界紧紧联系在一起。 (6)多媒体倔起，计算机集图象、图形、声音、文字处理于一体，在信息处理领域掀起了一场革命，与之相应的信息高速公路正 在筹划实施之中 计算机的未来发展方向 未来的计算机将以超大规模集成电路为基础，向巨型化、微型化、网络化与智能化的方向发展。 1．巨型化 巨型化是指计算机的运算速度更高、存储容量更大、功能更强。目前正在研制的巨型计算机其运算速度可达每秒百亿次。 2．微型化 微型计算机已进入仪器、仪表、家用电器等小型仪器设备中，同时也作为工业控制过程的心脏，使仪器设备实现“智能化”。随着微电子技术的进一步发展，笔记本型、掌上型等微型计算机必将以更优的性能价格比受到人们的欢迎。 3．网络化 随着计算机应用的深入，特别是家用计算机越来越普及，一方面希望众多用户能共享信息资源，另一方面也希望各计算机之间能互相传递信息进行通信。 计算机网络是现代通信技术与计算机技术相结合的产物。计算机网络己在现代企业的管理中发挥着越来越重要的作用，如银行系统、商业系统、交通运输系统等。 4．智能化 计算机人工智能的研究是建立在现代科学基础之上。智能化是计算机发展的一个重要方向，新一代计算机，将可以模拟人的感觉行为和思维过程的机理，进行“看”、“听”、“说”、“想”、“做”，具有逻辑推理、学习与证明的能力。 计算机的应用领域以及对人类的影响。 计算机的应用领域主要有： 科学计算(或数值计算) 2．过程检测与控制 3．信息管理（数据处理） 4．计算机辅助系统 网络应用 计算机应用对人类社会的影响 1．科学计算（或称为数值计算） 早期的计算机主要用于科学计算。目前，科学计算仍然是计算机应用的一个重要领域。如高能物理、工程设计、地震预测、气象预报、航天技术等。由于计算机具有高运算速度和精度以及逻辑判断能力，因此出现了计算力学、计算物理、计算化学、生物控制论等新的学科2．过程检测与控制 利用计算机对工业生产过程中的某些信号自动进行检测，并把检测到的数据存入计算机，再根据需要对这些数据进行处理，这样的系统称为计算机检测系统。特别是仪器仪表引进计算机技术后所构成的智能化仪器仪表，将工业自动化推向了一个更高的水平。 3．信息管理（数据处理） 信息管理是目前计算机应用最广泛的一个领域。利用计算机来加工、管理与操作任何形式的数据资料，如企业管理、物资管理、报表统计、帐目计算、信息情报检索等。近年来，国内许多机构纷纷建设自己的管理信息系统（MIS）；生产企业也开始采用制造资源规划软件（MRP），商业流通领域则逐步使用电子信息交换系统（EDI），即所谓无纸贸易。 4．计算机辅助系统 1）计算机辅助设计（CAD）是指利用计算机来帮助设计人员进行工程设计，以提高设计工作的自动化程度，节省人力和物力。目前，此技术已经在电路、机械、土木建筑、服装等设计中得到了广泛的应用。 2）计算机辅助制造（CAM）是指利用计算机进行生产设备的管理、控制与操作，从而提高产品质量、降低生产成本。缩短生产周期，并且还大大改善了制造人员的工作条件。 3）计算机辅助测试（CAT）是指利用计算机进行复杂而大量的测试工作。 4）计算机辅助教学（CAI）指利用计算机帮助教师讲授和帮助学生学习的自动化系统，使学生能够轻松自如地从中学到所需要的知识。 网络应用 计算机在网络的应用是一个划时代的应用，计算机网络的发展使人类社会发生了巨大变化，它塑造出一种与农业社会和工业社会不同的社会文明形态———网络社会文明形态。网络对人们的日常生活，社会的经济、政治等都产生了重大影响。 当今社会进入网络社会，计算机网络渗透到人们生活的方方面面，影响到人们的日常生活，改变着人们的生活节奏。从以前的邮局信件到现在网络邮件，从以前的面对面交谈到现在的QQ，从以前在实体店买东西到现在的网购，从网上购物到网上炒股，从网上游戏到网络课堂，都可以在计算机前完成。随着网络交流的普及，一些新兴的网络语言正进入人们的生活。 虽然网络给我们带来了很多好处和方便，但坏处也不少。有一些学生迷恋上网，电脑不用在正道上，导致学习一落千丈。还有的学生竟然为了上网吧而逃学或偷偷拿家里的钱去玩。打电脑的时间长的话，对视力也不好，我们班里就有许多典型的例子。 希望那些迷恋网络的同学快快觉醒，让自己正确地使用电脑。 我们生活的时代是大科学时代，科学技术突飞猛进。随着IT技术的飞速发展，计算机技术已日益渗透到社会生活的各个领域，可以说我们的世界就是计算机的世界，计算机已成为时代的“运筹者”。不容置疑，计算机在各个领域的应用不仅大大提高了生产效率，给人们带来各种便利，同时也极大地推动着社会文明和进步。但是，任何科学技术都是一把“双刃剑”，它在给人类带来文明的同时也会产生一些负面效应，计算机技术也不例外。计算机通过对人们的学习、生活、工作的影响使人们形成了一种新的人际关系，这样人们往往会不由自主地背离应有的精神价值，从而产生误导。因此，这就需要对计算机的发展有所规范。 大力发展计算机技术，不断促进人类社会的发展。 我们要不断大力发展计算机技术，使计算机价格更便宜，体积更小，速度更快，存储更大，网络更发达等等，我们要不断朝着这个目标奋斗。 科学技术是第一生产力。人类社会文明的程度与科学技术的发展密切相关。计算机的发展在促进科学技术现代化的同时，也大大地促进了人类社会文明程度的提高。 基于计算机具有速度快、有记忆特性和逻辑判断力、存储容量大、精度高、可靠性高、通用性强、可资源共享的特点和优点，因而在科学技术、国民经济、社会生话等各方面都得到了深入广泛的应用，给人类现代社会带来了巨大的财富和便利，大大促进了人类现代文明。 参考文献: 【1】《计算机世界》杂志 【2】《计算机专业导论》 【4】百度知道 【5】车杨计算机应用与社会发展 径路技术协作信息 975期 【6】高纲领 浅议计算机发展与社会进步 科技咨询2009 NO14
20分也叫高分？你忽拢傻子呢？没人鸟你
回答 交通： 智能系统实现安全畅通和智能交通系统是一种先进的运输管理模 式。 中国科学院自动化研究所副所长、复杂系统与智能科学重点实验室主任王飞跃介绍说， 人工系统主要利用计算机仿真技术，通过监测人们出行的行为计算交通流。农业： 农业专家系统可以代替农业专家群体走向地头，进入普通农家，并指导农民科学种田。 农业专家系统包含了农业各个领域的专家经验、知识，如作物栽培、植物保护、配方施 肥、农业经济效益分析等等。医学： 医疗专家系统可以把有关的医药知识和许多著名医生的临床经验都存储在计算机中， 根据病人的症状计算机可快速调用这些医学知识，自动进行辨症推理，确定病因，开具处方。 这些方面哦～亲
人工智能在计算机网络技术中的应用论文目录
前沿学科的最精彩成就代序－－计算机时代的脑力劳动机械化与科学技术现代化第三版序第二版序前言第1章 绪论1 人工智能的定义与发展1 人工智能的定义2 人工智能的起源与发展2 人类智能的与人工智能1 智能信息处理系统的假设和认知的研究层次2 人类智能的计算机模似3 人工智能各学派的认知观4 人工智能的研究与应用领域1 问题求解2 逻辑推理与定理证明3 自然语言理解4 自动程序设计5 专家系统6 机器学习7 神经网络8 机器人学9 模式识别10 机器视觉11 智能控制12 智能检察13 智能调度与指挥14 分布式人工智能与A15 计算智能与进化计算16 数据挖掘与知识发展17 人工生命18 系统与语言工具5 本书概要习题1第2章 知识表示与推理1 知识表示的一般方法2 图搜索策略3 一般搜索与推理技术4 A算法5 消解原理1 子句集的求取2 消解推理规则3 含有变量的消解式4 消解反演求解过程5 含状态项的回答语句的求取6 规则演绎系统1 规则正向演绎系统2 规则逆向演绎系统3 规则双向演绎系统7 产生式系统1 产生式系统的组成2 产生式系统的推理3 产生式系统举例8 系统组织技术1 议程表2 黑板法3 极小搜索法9 小结习题2第3章 高级知识推理1 经典推理和非经典推理2 非单调推理1 缺省推理2 限定推理3 真值维持系统3 时序推理1 时间区间关系的表示2 各种约束关系算法3 时序关系表示和约束算法的拓广4 不确定推理1 不确定性的表示与度量2 不确定性的算法5 概率推理1 概率的基本性质和计算公式2 概率推理方法6 可信度方法1 知识不确定性的表示2 证据不确定的表示3 主观贝叶斯方法的推理算法7 可信度方法1 基于可信度的不确定性表示2 可信度方法的推理算法8 证据理论1 证据理论的形式化描述2 证据理论的不确定性推理模型3 推理示例9 小结习题3第4章 计算智能第5章 专家系统第6章 机器学习第7章 自动规划第8章 Agent（艾真体）第9章 机器视觉第10章 自然语言理解第11章 智能控制第12章 人工智能的争论与发展望参考文献索引
计算机论文是计算机专业毕业生培养方案中的必修环节。学生通过计算机论文的写作，培养综合运用计算机专业知识去分析并解决实际问题的能力，在以后的工作中学以致用，不过我是没时间写，直接联系的诚梦毕业设计，一切搞定而且品质还很高。
人工智能在计算机网络技术中的应用论文4000字
人工智能技术是当前信息技术应用发展的热点之一。与一般的信息处理技术相比，人工智能技术在求解策略和处理手段上具有独到之处。“人工智能初步”模块介绍了人工智能的基本概念和人工智能领域内容易为高中学生所理解和掌握的部分内容，是选修模块。 通过本模块的学习，学生应能描述人工智能的基本概念，会使用一种人工智能语言解决简单问题，把握其基本特点；能利用简易的专家系统外壳开发简单的专家系统；知道人工智能对人类学习、生活的影响；通过感受人工智能技术的丰富魅力，增强对信息技术发展前景的向往和对未来生活的追求。本模块的教学应强调让学生体验若干典型人工智能技术的应用；要根据高中学生的知识基础和本校实际情况开展教学；要发现有特长的学生并对他们进行有针对性的教学。本模块对采用的人工智能语言与专家系统工具不作具体要求，可以根据实际情况自主选择。本模块由3个主题组成。 (一）知识及其表达1．内容标准（1）能描述人工智能的概念与基本特点；知道人工智能技术随着计算机硬、软件技术的进步和应用需求而发展的事实和客观规律。（2）列举人工智能的主要应用领域；通过演示或实际操作，体验人工智能的若干典型应用，知道其发展现状。例1 符号运算： 通过网站 在线执行符号运算软件Mathematica，进行多项式乘、除以及因式分解等代数运算。例2 模式识别：声音识别、指纹识别、签名识别等识别技术的应用越来越广泛。例3 机器证明：这是我国科学家做出过重要贡献的人工智能应用领域之一。例4 智能代理：该技术在网上信息检索、个性化服务等方面有着广泛的用途。（3）掌握知识的概念；学会知识表达的基本方法。例1 用产生式规则表达简单的“动物识别”知识。例2 将上述“动物识别”的产生式规则用“与/或图”来表达。例3 采用框架表达“天气预报”知识。2．活动建议（1）就下列话题展开讨论：利用符号运算软件能解决中学课程中的哪些问题？具有哪些优点？（2）对产生式规则、与/或图、框架等常用的知识表示方法的特点、适用场合进行比较。（3）人工智能的基本思想已经在许多领域中得到了应用，“在家里寻找外星人”（SETI@home）项目就是利用人工智能的分布计算思想的一个成功案例。该项目由美国行星学会和美国加州大学伯克利分校于1999年5月开始实施，它利用特定屏幕保护程序调用全球上网的个人计算机的闲置能力，分析世界上最大的射电望远镜获得的数据，帮助科学家探索外星生物。教师先向学生简单解释分布计算的基本思想以及SETI@home项目的社会意义，学生登录_html 网站了解或亲自参与该项目。通过该活动使学生知道人工智能领域中分布式计算的概念，了解SETI@home项目的具体内容，感受现代信息技术服务于人类文明的价值。 （二）推理与专家系统1．内容标准（1）演示或使用简单的产生式专家系统软件，感受用专家系统解决问题的基本过程；了解专家系统的基本结构。例 通过网站 在线执行“PC产品顾问”（Desktop PC Product Advisor）专家系统，为准备添置的个人电脑规划合理的硬软件配置。（2）通过实例分析，知道专家系统正向、反向推理的基本原理；会描述一种常用的不精确推理的基本过程。（3）了解专家系统解释机制的基本概念及其在专家系统中的重要作用。例 执行专家系统，分别使用“Why”和“How”命令，了解其解释过程。（4）了解专家系统外壳的概念；学会使用一个简易的专家系统外壳，并能用它开发简单的专家系统。例 在专家系统的开发过程中，通常采用“原型化”策略。2．活动建议（1）针对学生熟悉或感兴趣的一个分类问题，利用简易专家系统外壳开发一个简单的专家系统。例如，用于识别校园中植物的专家系统。（2）有人认为：“信息技术的应用已经经历了数值计算、数据处理、知识处理三个阶段，专家系统是知识处理阶段的典型代表。”在学习了专家系统的相关内容后，让学生从信息技术的应用对象、策略与方法等方面对上述三个阶段的特点进行比较。 （三）人工智能语言与问题求解1．内容标准（1）了解一种人工智能语言的基本数据结构和程序结构，掌握相关概念，知道人工智能语言的主要特征。例 浏览Prolog语言网站-/，考察它的实例程序。（2）初步学会使用该语言设计程序求解简单问题，并能够上机调试、执行相应的程序。例1 用匹配方法解决简单的查询问题。例2 用递归方法求解汉诺塔（Hanoi）问题。（3）了解状态空间的概念与方法，学会用该方法描述待求解的问题。例 “井字棋”问题。（4）通过简单博弈问题的分析，了解用盲目搜索技术进行状态空间搜索的基本过程，知道启发式搜索的基本思想及其优点。例 1996年，“深蓝”计算机向国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫挑战失败。1997年，“深蓝”的后嗣替“父”报仇，以5:5的总比分击败卡斯帕罗夫。事实上，“深蓝”序列计算机中存放了包括卡斯帕罗夫的所有比赛棋谱在内的近百年的棋谱历史记录，它的“智能”主要体现在对海量的实战棋谱所进行的启发式搜索上。2．活动建议（1）以小组为单位，对本模块教学中尚未涉及的人工智能应用问题展开调查，就它们的应用情况、工作过程、优点与局限性以及对人们生活和工作所产生的影响进行讨论与分析。（2）观看、阅读与人工智能相关的影视作品或文学作品，发挥自己的想象力，描述人工智能技术的应用前景，以班级网站或板报的方式展示和交流。顺祝你2015幸福快乐。
目前，军事理论界对智能武器和智能作战问题谈论渐多。虽然对于智能武器的表述基本只有描述性定义而不是种加属差定义，有的广义一些，有的狭义一些，但大致将其理解为把计算机技术应用于各种武器装备上，具有部分人脑（特定）功能，不用人的直接操作就能自主完成搜索、识别、瞄准、攻击等各种军事任务的高技术武器装备。智能武器的特点这种武器之所以比精确制导武器更先进，就在于它可以“有意识”地寻找、辨别需要打击的目标，有的还具有辨别自然语言的能力，是一种“会思考”的武器系统。例如，智能导弹是在巡航导弹基础上发展起来的，它能在敌方上空自动搜索、识别、跟踪目标并进行优化处理，根据目标特征选择最佳战斗部位实施攻击，消灭一个目标后立刻转向另一目标继续攻击，可在目标区上空持续战斗60分钟。又如，广域智能引信地雷带有多功能传感器，可对目标的各种物理场进行判定。当坦克进入距地雷半径100米范围时，即由微机控制发射智能子弹药，先以35°仰角将子弹药射出，尔后子弹药在空中主动寻找目标，攻击坦克薄弱的顶装甲。而智能化作战，则是运用智能武器手段、广泛实现高效指挥控制和灵巧精确打击的高技术作战形式。军事理论界普遍认为，智能武器将在未来军事领域占有重要地位。据统计，装有智能系统的制导武器，在战场条件不变的情况下，弹药的命中精度将提高3倍；智能化的辅助指挥系统，由于熟知敌我双方的指挥官思维习惯、性格脾气和行为特征，因而能在瞬息万变的战场上帮助指挥员判断情况、定下决心、下达命令。正因为如此，许多国家在建设21世纪军队的计划中，都高度重视智能武器的开发和智能化作战的研究。例如美国列入研制计划的军用机器人达100多种，并且一些部队已经开始小批量装备应用型军用机器人。智能武器和智能化作战的战略化但是更需要注意的是，一方面由于现在大国和大军事集团之间的全球军事竞争形势出现了一些新情况，另一方面由于大国和大军事集团之间的“规模化战争”是一种军事、经济、政治、意识形态相连动的总体战，因此在智能武器和智能化作战方面明显出现了一种战略化的动向。战略智能武器是更高层次的人与各种技术手段的有机结合，其中“软性智能武器”占有很大比重。主要目标是在使己方尽可能“隐形化”的同时使对方“全透明化”，从而从根本上掌握战略主动权，既可以争取“不战”而屈人之兵，又可以在需要时打不对称战争。 这种动向首先表现在对目标方军队全建制编成的全方位行为模拟。前述智能化的辅助指挥系统，还只是战役战术层面的东西。其实大国和大军事集团在智能化指挥方面已走得很远，完全具备了对目标方军队各级指挥员、各军兵种、各作战单元的心理活动、行动特点、装备和训练程度、作战预案及其调整、开进路线、集结和展开方式、联勤保障、人员和装备与作战地域的气象地理环境和民风民情的结合状况等等的宏观-微观模拟，并且在最高指挥层智能化“兵棋推演”中加以演绎。这种涵盖面很广、渗透性很强、集成度很高、连动性很灵的全方位模拟，既仰赖强大的经济实力、计算机技术海量处理能力的发展、以及大量智能化硬件的布署，也得益于长达数十年的跟踪研究和经验积累。通过这种使目标方军队“全透明化”的全方位模拟，智能化作战的内涵就提升到了很高的战略层面上了，完全超出了一般的首长司令部演习和敌情分析的范畴，它是大战略与物质手段的高级结合方式。这一点是军事大国与中等发达军事力量之间的重要区别，也是历史上的战争与现代战争之间的重要区别。一般的实兵演习和模拟演习也要设置各种复杂情况，历史上的战争也有许多深入分析作战对手特点从而有针对性作战的杰出范例，现在即使是友好国家也会相互分析对方军队、尤其是指挥官的特点。但它们与这种全方位模拟相比，仍是很有限、零散、或然的，原因就在于智能武器和智能化作战手段的使用密度已达到了令人难以置信的程度。例如，只有具备全时空解析各级思维活动与各单元微观行为之间内在联系的能力，才使得掌握对方核心密码成为一种带有因果必然性的事情，而核心密码智能破译系统又使前者更加“透明化”。又如，由于有了不仅能扫描物体、而且能看到对方雷达群怎样扫描和处理这些物体的智能雷达，才使得对方的雷达网全面“透明”。其次表现在对目标方军事、经济、政治、意识形态动向的全方位实时监控和作用。如前所述，大国和大军事集团之间的博弈，总体战的特征尤为突出；现在军事大国与中等发达军事力量之间的重要区别，也表现在对目标方经济、政治、意识形态领域的主动作用能力上。因此，军事大国的全方位模拟和博弈并不限于军事系统，而是进一步延伸到经济、政治、意识形态领域，在战略层面上掌握、作用它们与军事行为的连动。人们谈得较多的是现代战争在空间上不分前方和后方，但也要充分注意更宽泛地理解它在时间上的不分平时和战时，并且对经济与军事等等的关系也不应仅从战争潜力的角度去把握。事实上，现代战争不仅造成了逐步攻击和渐次防守的战役战斗程序的改变，出现了先纵深、后前沿、“中心开花”由内向外打的逆程序和战场的各种非线性特征，而且也使经济战与典型军事作战的时空特征和界限划分发生了变化。现在，对目标方经济活动的全面掌控和战略遏制，已成为一种更隐蔽、更复杂的战争。而这种战略行动离开智能武器和智能化作战手段的高密度使用，显然也是不现实的，相反更需宏观、深入的全方位模拟来保障。现代智能武器同样可以使目标方的所有显性经济活动“全透明化”，同时也能全方位实时分析各利益群体、投资和消费阶层的心理曲线等等。再次表现在一些超常的、战略性的宏观巨系统超级智能武器的隐蔽使用，它们将“不宣而战”、“不接触打击”和“总体性压制”引向了一个超级新阶段。战略智能武器和战略智能化作战的一个重要特征，就是以超级智能武器在宏观巨系统中隐蔽地释放巨大的能量。比如超大范围地人工改变气候，它已远远超出了以往制造局部干旱或洪涝的程度，但同时又不能影响全球的基本气候平衡。这是一种复杂的系统工程，并且决不能用常规的物质能量代换的方式去实现，因为在经济上是无法承受的。由于用于智能气象战等的超级智能武器是在绝密状态下开发的，而它的使用又与人们对传统战争的理解隔得很远，所以就可以隐蔽地形成一种新型的“不宣而战”、“不接触打击”和“总体性压制”，帮助实现很大的战略企图。因此，这是一种以“软杀伤”的外衣包裹着的强烈“硬杀伤”。现在人们注意到了喜马拉雅冰川近年突然加速融化及其将对中国、印度和东南亚地区的灾害性影响，这是不是由于自然界本身的活动或仅仅由于二氧化碳排放增多所引起，值得思考。又如，“星球大战”计划和外层空间军事化的开启，实际上也是一种在宏观巨系统中密集布署智能武器的行为，它的“不宣而战”、“不接触打击”和“总体性压制”含义将远远超出反导本身，并且会通过一些超级智能武器的最终现身而更充分地表现出来。智能化作战只是一种作战手段智能武器和智能化作战方式的发展正在极大地改变着军事活动的内容，这是不争的事实。但也应看到，无论是在战略的层面还是在战术的层面，它们仍然只是一种手段，并不能代替作战意志、作战经验等等，也改变不了民心。未来战争并不是只有“高端战争”的空间，可以以“高端”和“低端”并行的方式“各打各的”。像越南战争中发明的子弹雷（以一颗子弹垂直固定在硬物上，下边用一枚铁钉做撞针，人踩上去就被击穿脚掌）等作战手段和作战样式，因其廉价、简便而永远不可能从人类军事活动中开革出局。