1人工智能技术和机械电子工程概述
1.1人工智能技术概述
随着国家科学技术的飞速发展，对于人工智能、技术的研究，也能够得以不断的提升，但是人工智能技术通过全新的理论与技术得以发展，但是依然是处于初级发展阶段，以人工智能技术作为理论技术得以全新的发展，使得人工智能技术、其它系统的发展空间能够更加开阔，并且能够模仿相关的智能性任务。譬如语言的理解能力，往往也会被称之为机器学习。人工智能技术不仅能够使科学、网络二者高度融合，特别是在多个领域得以创新发展，比如以符号进行计算、语言进行识别、模式识别等方面已日益成为人工智能今后发展的重要领域了。除此以外，人工智能技术在满足科学、工程等相关复杂计算的同时，还能够强化多方面的经验学习，对于相同问题提出一些解决问题的经验，能够获取知识、策略等，从而在遇到相似的问题时，能够以相关知识、经验、技术来解决这些实际问题，这样的功能不仅能够被称之为连连续型学习。对于连续性的学习而言，人工智能技术不仅能够从经验中总结出有关的经验、规律，然后在此基础上进行革新、创造，使得计算机在学习、实践等方面的问题，不仅需要按照经验、知识等方面的积累，能够实现从量变到质变，最终达到科学探索的目的。
1.2机械电子工程的概括
机机械电子工程又叫做机电一体化技术，它是以大规模集成电路和微电子技术高度发展并向机械传统工业领域迅速渗透，机械、电子技术高度结合的现代工业为基础，将机械技术、电力电子技术、微电子技术、信息技术、传感测试技术、接口技术等有机地结合并综合应用的技术。在当前时代下，机械电子工程正在被各种大型企业所利用，在实际应用的过程中，机械电子可以将生产流水线进行不断地优化。另外随着我国当前互联网以及信息技术的发展，机械电子工程更得到了蓬勃的发展，为了使机械电子工程能够在当前时代下得到持续性的发展，需要将机械电子工程和信息化技术进行不断地融合以及发展，例如将机械电子工程和人工智能基础进行完美地融合，提高机械电子工程的发展质量。
2关于人工智能技术在机械电子工程当中的运用概括
虽然我国的机械电子工程已经取得了极大程度的进展，但是在诸多具体过程中依旧存在着非常多的问题，特别是机械电子工程进展的不稳定性，由于这个特点，机械电子工程在具体的运用过程中依旧还是会出现很多影响进度的原因，然而在应用机械电子工程的过程中运用人工智能技术就能挂钩进一步的处理这些问题，应用人工智能技术能够进一步的提升搞数据的精准性以及严密性，提高对数据信息的存留能力，进一步的促进机械电子工程的进展。比如，在机械电子工程和人工智能技术的运用过程中，以汽车生产液压操控效果为例，解析了机械电子技术与人工智能技术的结合，并解析了这两种技术的集成和运用以及汽车生产液压操控的原理。在体系的创建过程当中，选用了机械电子以及液压等技术相融合的汽车液压操控模型，以液压伺服体系为主体系，对整体的运转效果进行了进一步的检测。由于这里两个体系的结合，使体系更为杂乱，无法满足操控方式的需求。因此，对两者进行进一步的融合，创建了健全的汽车生产液压操控模型。
3人工智能技术在机械电子工程领域的应用
3.1模糊推理系统
在目前电子信息技术得到了迅猛的发展，与此同时，机械电子工程当中人工智能技术得到了广泛融入，同时在机械电子工程当中作出了重要贡献，在人工智能体系当中具备了神经网络系统和模糊推理系统，其中，针对于机械电子工程当中数据进行研究和分析，主要是利用模糊系统理论基础以及模糊推理系统实现相互融合进而设计出相关的数据。针对模糊系统进行分析，本身具有一定推理能力，同时也可以针对于相对模糊信息实现快速有效的处理。目前机械电子工程实现自动化控制和生产过程当中，需要处理相关数据和信息，通过利用模糊推理系统能够模拟人的大脑对于信息数据实施判断推理。另外，数据和信息也可以通过利用语言进行详细描述，利用网络之下，机械电子工程数据推理可以始终遵循函数处理方式，实现信息的良好保存，但是，利用模糊推理的过程当中，也会存在着一定局限性和问题，比如智能技术和机械电子工程系统连接缺乏固定性，或者是数据计算能力相对较弱，这都会直接的影响到机械电子工程的发展。
3.2神经网络技术
在具体的技术应用中，人工智能系统主要通过网络大数据的方式将人脑的思维以及行为，采用计算机的方式进行模拟分析，这样可以通过对计算机植入一系列的指标指令，使得计算机能够模拟人脑下达指令，进一步提高计算机系统的效率。但是神经网络是一种通过神经元建立起来的网状结构，其功能强大且分散，分布范围较广。在实际的应用过程中，这部分神经元功能与效用，能够根据现场的情况完成定量的指标。神经网络系统分析数据的信号主要通过模拟结果对其进行分析，可以进一步在其中设定相对应的指标参数，对其进行技术分析和数据研究，不断地实现技术优化。目前，我国神经网络所运用的方式比较简便，在信息的输入、输出过程中，不会经过所有的神经元系统，但是由于其分布范围较广，计算量还是比较庞大。无论在信息输入方面还是在信息输出方面，都存在计算精确不高的问题。这种神经网络技术的输入输出功能比模糊推理理论的适用范围更广且通用性强，已经能够解决存在的一些偏差性问题。神经网络技术是人工智能系统中的一个重要系统，通过神经网络系统中的神经元，将一些信息数据传输到每个网络节点上，同时还能够地这些信息数据进行有效的动态数据处理以及存储。神经网络技术可以模拟人类大脑的神经系统，分析处理上述数据，通过神经元的反射，可以保障机械电子工程的数据分析和存储功能。
3.3数据分析技术
微控技术的发展对于机械电子产品的数字化有着极大地影响，如果微控技术水平较高，则能更好地提高机械电子产品的数字化程度。数字化程度较高的电子的产品能够更好地体现人性化，从而使得受众的整个操作流程变得更加简单便捷，而且后期在对产品进行维护的过程中也会显得较为简单，这对于提高人们的工作和学习效率都有极大地帮助。将人工智能技术充分应用在机械电子工程领域，能够有效提高数字化水平，通过专家控制系统能够有效实现对相关设备的高效控制，除此之外，整个控制系统还包含了神经网络控制系统以及模糊控制系统，充分应用人工智能技术能够有效降低企业的生产投入成本。
4结束语
随着计算机以及信息技术迅速的发展，目前机械工程也呈现出自动化、智能化的趋势，尤其是人工智能技术得到了不断的发展和成熟。在实际应用过程中，人工智能技术与机械电子工程的结合能弥补两者各自的不足。把人工智能技术应用到机械电子工程的系统数据处理中，通过神经网络设计相应的模型，进一步简化机械电子工程复杂系统运算和分析的过程，能提升机械电子工程的制造速度和产品生产的灵活性以及可调整性，进而提高生产效率，机械电子工程也使人工智能更趋于实际。
参考文献
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[2]孙启祥.人工智能技术在机械电子工程领域的应用分析[J].电子世界,2019(23):85-86.
[3]杨智博.机械电子工程与人工智能技术的结合性管窥[J].时代农机,2020,47(3):28-29+31.
作者简介：谭玄，1995年12月12日，男，汉族，四川省成都市，职务职称:无，硕士研究生在读。
