導語：如何才能寫好一篇機械電子工程與機械工程，這就需要搜集整理更多的資料和文獻，歡迎閱讀由公務員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

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摘要：新時期背景下，半導體技術取得了理想的發展成績，而機械電子工程也隨之進入到各領域當中。其中，機械電子工程被廣泛應用在日常生活和生產當中，向著人工智能化的方向發展。隨著相關技術的全面可持續發展，新型技術和機械電子工程的有機結合，一定程度上增強了智能化水平。基于此，文章將機械電子工程與人工智能作為研究重點，闡述了兩者之間的關系，以期有所幫助。

關鍵詞：機械電子工程；人工智能；關系

所謂的機械電子工程，集中了電子技術和機械工程，屬于一種新型的工程技術，因而在機械工程應用中占據關鍵地位。在機械電子工程的作用下，將機械工程基本功能充分發揮出來，而且通過對電子技術的運用可以高質量地完成工作任務，所以具備了多元功能。長期以來，基于社會發展，對于與操作相關的功能都提出了更為智能化的要求，必須要實現人工智能化的變革。

1機械電子工程概述

機械電子工程將傳統的機械工程和電子信息技術進行有機融合，使得電子、機械以及信息間的關系更為緊密，所以機械本身的精準度和操作可靠程度也更強大，在高新技術領域被廣泛應用。現階段，通過對計算機信息傳輸的合理運用，能夠完美連接多樣化的機械，以保證所有機械都能夠將自身的功能發揮出來。而控制中樞則集中于主控系統當中，與生產多元化需求相吻合，產品性能也隨之提高。通過對機械電子工程模塊化的設計，能夠簡化其內部結果，不僅可以達到多元化生產的目標，還能夠節省生產成本，所以未來發展空間較大。但是，機械電子工程產品通常都是由人工控制完成生產，即便可以達到性能和多元化生產的要求，但人工操作會直接影響實際的生產效率，使得資源和市場的需求難以保持一致。在這種情況下，機械電子工程發展遇到瓶頸，且生產靈活性以及高效性仍需不斷增強。

2人工智能概述

以計算機技術為基礎衍生的全新技術就是人工智能，其中包含了計算機操作系統和數據信息處理，同時實現了上述功能的具體化，可以有效地控制電子設備，并實現現代機械設備操作，對于人工操作的依賴性明顯降低。其中，人工智能對計算機數據處理和信息傳輸功能進行了合理地運用，有效控制機械設備，所以，計算機對于人工智能來講十分重要。在計算機技術發展的過程中，人工智能控制也更加準確與迅速。在人工智能理念被提出以后，相關研究人員開始深入研制這一技術，并且在智能機器當中有效地融入人自身的慣性思維以及流程，以保證機器可以對人的思維進行模擬，積極開展簡單亦或是復雜活動。但是，由于人工智能和機械的契合度不高，始終無法實現完全人工智能。在實踐過程中，人工智能在高新技術中的應用相對廣泛，能夠完成基本工作，所以在現實生產中的功能仍然有待完善與深入研究。現階段，新人工智能的重點將放在和機械電子工程相互融合方面，而其發展的狀態也同樣對機械電子工程技術的智能化發展產生了積極的影響。

3機械電子工程和人工智能關系研究

通過以上對機械電子工程和人工智能的相關研究可以發現，兩者都具有自身獨特的優勢，但是在實踐應用過程中也同樣存在缺陷與不足。在這種情況下，深入探討兩者間存在的關系能夠為機械電子工程和人工智能的有效融合提供有力的保障。

（1）機械電子工程應用人工智能具有依賴性。對于機械電子工程而言，引進并應用人工智能需要將電子工程的計算機網絡系統作為重要基礎，所以，人工智能的應用條件也更高。在這種情況下，就必須要將高新技術作為核心，在網絡命令和計算機信息傳輸的作用下轉變人工化指令，對機械生產以及運作進行正確地指導。所以，如果機械電子工程網絡系統的數據不正確亦或是分析有偏差，都會直接導致機械動作的錯誤，甚至還會致使以人工智能為基礎的機械電子工程自動化操作系統完全癱瘓，而電子機械工程功能也難以得到發揮。近年來，在科學技術發展的過程中，工業生產領域對于系統要求逐漸提高，其中涉及到諸多類型的數據處理問題，因而人工智能必須要保證系統工作正常才能夠將功能充分發揮出來，所以系統的依賴性相對較強。

（2）人工智能有效補充機械電子工程。對于傳統機械電子工程來講，采用的是模塊化設計方式，因而在功能方面表現出多元性、固定性以及生產方式單一性等特點，也同樣對機械工程多元延伸帶來了不利的影響。在這種情況下，為了實現機械電子工程綜合功能的發揮，必須要對人工智能模型推理系統進行合理地運用，輔助實現目標。現階段，機械電子工程模型推理系統自身已經具備了相對較高的智能化水平，而且基本能夠完成整套生產過程操作。需要注意的是，系統對人體神經網絡進行了模擬，進而在計算機內部構建出智能神經網絡系統，一定程度上提高了人工智能水平，而且對于人工操作的依賴性減少，達到了機械工程自動化運作的目標，將模塊控制完整功能充分發揮出來，并且在工業生產中有效連接。

（3）人工智能強化了機械電子工程的穩定程度。不管是操作系統亦或是信息傳輸系統，機械電子工程的穩定性都相對薄弱，而且在設計初期，控制操作穩定且不發生改變，始終根據設計程序固定，對機械設備進行控制并完成操作。由此可見，系統本身較為死板且不具備靈活性，如果計算機操作系統數據傳輸不正確亦或是分析出現錯誤，就會將錯誤指令發送出來，導致機械動作不正確，嚴重影響了模塊機械功能發揮的效果。但是，若在機械電子工程中融入人工智能，通過靈活處理手段的應用與人思維慣性的模型，可以及時處理計算機操作系統不正確之處，進一步提高數據準確程度，確保所發出的操作指令是正確的，進而補償機械電子功能缺陷。在實踐過程中，人工智能可以對機械電子工程數據輸入、處理以及輸出等多項工作進行合理地控制，并且保證數據處理的準確性與高效性，有效提升機械電子設備的穩定性。

（4）人工智能提高了機械電子系統的精準度。對于機械電子工程模塊設計而言，對數據控制主要是以精確狀態存在。但是，在系統功能實現的過程中，客觀數據會發生改變，所以，必須要合理調整系統功能當中的數據，只有這樣才能夠確保系統穩定地運作，同時增強系統精度控制的準確性。如果機械電子工程面對這一需求，難以自動處理，那么人工神經模式對于系統精度的控制將產生積極的現實意義。

4結語

綜上所述，機械電子工程的智能化特征是傳統機械電子工程難以比擬的，因而也逐漸成為工業制造的重要發展方向。基于科技的全面發展，各學科也隨之細化與深化，學科交叉現象更加頻繁，同樣實現了知識的延展，進一步推動了科技的多元化發展。而智能化機械電子工程能夠進一步增強實際的生產效率，盡可能節省生產制造行業人力成本。由此可見，機械電子工程和人工智能之間存在緊密的聯系，相輔相成，共同進步，而深入研究兩者的關系也更具現實意義。

參考文獻

［1］馮哲.關于機械電子工程與人工智能關系的探討［J］.現代交際，2013，（11）：28-28.

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關鍵詞：機械電子工程；人工智能；信息技術；互聯網；信息傳輸 文獻標識碼：A

中圖分類號：TP391 文章編號：1009-2374（2015）34-0007-02 DOI：10.13535/ki.11-4406/n.2015.34.004

機械工程經過長期發展，逐步融合其他學科，其價值不斷增加。綜合比對機械電子工程和原有的機械工程可知，人工智能化是其最大的進步。在信息技術蓬勃發展的今天，人工智能技術日新月異，并被大范圍應用在其他領域中，與此同時，機械電子工程也在廣泛應用，且人們加大了對這兩者內部關聯上的研究力度。

1 機械電子工程概述

1.1 發展歷程

從整體層面來說，機械電子工程主要包含以下三個發展時期：

1.1.1 萌芽時期。手工加工是該時期的主要操作手段，因人力資源的影響，生產力整體發展水平不高。為增強生產能力，慢慢向機械工業方面著手。

1.1.2 生產線發展時期。流水線是該時期的主要生產方式，此種方式具有一定的先進性，可顯著提高生產力，以批量生產為主，并可節省較多的人力。在該時期也存在許多不足，例如某些生產線的要求較高，導致實際生產滯后于市場需求，靈活性不足。

1.1.3 產業化發展時期。在該時期，產品與市場需求處于一種平衡狀態，可借助產業化發展有效滿足生產需求，同時還出現了柔性制造系統，其中機械電子工程是該系統的主要組成部分。

1.2 特點

機械電子工程涵蓋較廣的范圍，涉及較多的內容，具有綜合性。它建立在原有的機械工程之上，并借助計算機來進行優化。機械電子工程隸屬工程科學，其本質為跨學科專業，它建立在機械制造、電子工程等眾多學科之上。將其與其他學科對比可知，它在設計環節應全面彰顯科學性，同時確保系統配置滿足設計標準。借助專業設計模板來優化機械電子設備，充分發揮模板的正面作用，進而確保設計的正常開展。從產品層面來說，它的產品結構相對簡單，使用少量元件，在此種情形中應不斷增強產品性能，確保產品質量良好，完善工程建設結構，既確保產品質量，又滿足用戶需求。

2 人工智能

2.1 內涵

人工智能也具有綜合性，涉及多項內容，例如心理學、控制理論、計算機學科與哲學等。美國麻省理工學院的溫斯頓教授認為：“人工智能就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能工作。”它是新世紀中最具代表性的學科之一，它可模仿人類的智能，并能有效利用計算機，具有廣闊的發展前景。

2.2 發展歷程

人工智能擁有漫長的發展歷程，在剛剛應用計算機這門技術的階段，人工智能的應用較少，尚不能對社會生產活動和時代進步產生影響。在17世紀出現了首部計算器，它可進行機械計算，并引起了較大的轟動。隨后各國科學家紛紛投入這一項技術的探究中，不斷優化首部計算機的性能，最終研發出了首臺計算機。自此之后，人工智能的發展正式開始。伴隨著互聯網技術的進步和普及程度的提高，人工智能出現了根本性的變化，不斷優化。而計算機技術的研發與普及是人工智能發展的直接動力，并對信息數據傳輸產生深刻影響，其具體發展歷程主要如下：

2.2.1 初期。人工智能最早出現在1956年。在該時期，翻譯和驗證是人工智能的主要發展內容，并將人工智能博弈作為基本研究任務。

2.2.2 停滯期。在這一時期，人工智能也取得了一定的發展成績，具體體現在語言理解等層面。然而在具體的研究進程中，伴隨著研究深度的增加，人們面臨更大的困擾，人工智能無法有效模仿人類思維，在很長一段時間內，人們的研究均停留在簡單映射層面，在邏輯思維方面停滯不前。

2.2.3 轉折期。經過很長一段時間的發展，人工智能研究成果更加喜人，在順利舉辦人工智能聯合會后，它進入了新的發展時期，即知識基礎發展時期，在這一時期，大部分知識工程均開始慢慢融入人工智能，使得知識工程迅速融入到人工智能中，并大大促進了人工智能的發展，拓展了人工智能的應用范圍。

2.2.4 穩定發展時期。伴隨著互聯網技術的進步，尤其是普及程度的增加，促使人工智能也發生了改變，從原有的單個主體逐漸過渡到分布式主體，主要以分布式主體的研究為主，進入了穩定發展時期。經過長期發展和大量應用，網絡普及對人工智能產生了重要影響。具體來說，網絡的高度普及推動了信息社會，并加快了信息傳輸速度，拓展了信息傳輸范圍，使得信息傳輸出現了根本性的改變。自人類步入信息時代以來，人工智能技術提升了信息處理的有效性，另外，在模型構建調控和故障診斷方面均發揮著深遠影響。

3 二者的關系

在互聯網日益普及的今天，互聯網技術得到了人們的廣泛應用，它已經成為傳輸信息資源的主要手段，顯著增加了信息傳輸速率，拓展了信息傳輸范圍，為生活及生產活動帶來了便捷，而這一發展離不開人工智能技術。

3.1 人工智能初步應用機電系統

對于機械電子系統而言，在其實際應用過程中十分不穩定，其中在系統輸入與輸出中更加突出，在輸入與輸出這兩者關系的描述環節存在較大的難度，以往的描述方法主要包含以下三種：其一，構建規則庫；其二，論證數學方程；其三，學習并組建知識結構。原有的解析數學法雖然嚴謹、準確，但是僅僅能被應用在線性定常等簡單系統中，不適用于相對繁瑣的系統，即便應用在繁瑣系統中，因不確定性等多種因素的制約，將會增加計算難度，有時甚至可能無法計算。在新時代下，社會生產以及日常生活對系統提出了更高的標準，系統更加復雜，常常需要在同一時間段處理多種信息。因人工智能的信息處理存在不確定和繁瑣性的特點，與原有的解析數學手段相比更加先進，所以它將逐步取代解析數學。

3.2 人工智能在機電系統的具體改進

憑借數學方程構建模型，同時經由人工智能手段改進傳統知識學習模式，且解析數學方式常常被應用在機械電子工程中。現代機械電子工程系統與原有系統相比更加繁瑣，問題處理十分復雜，在實際處理過程中，要求配置多種系統，合理劃分信息種類。對于機械電子工程而言，因人工智能技術的實際應用存在差異性，所以不能準確描述網絡系統，且在構建系統資料庫時，應進行嚴謹、合理的數學分析，在這一環節若出現問題將會阻礙網絡系統構建工作的開展，不改進建設方式將會引發網絡系統崩潰的現象，這將在很大程度上制約機械電子工程系統的可持續發展。為確保機電工程系統的有序開展，應積極改進工程方式，有效建設人工智能信息服務。另外，人工智能系統的應用具有不確定性。人工智能信息處理手段在分析研究機械電子工程時，一般借助解析數學措施實施功能性優化。對于機械電子工程而言，網絡神經系統是人工系統的基本應用形式，可準確推理，神經系統近似成人腦結構，同時參照數字信號分析所搜集的信息資源，此種方式將會增加語言信號分析的準確性。然而，在系統完成的過程中，方式選擇具有差異性，神經網絡系統通常借助分布模式來模仿機械電子工程，這可有效采集、科學分析信息資源，切實保障系統內部的所有神經元均配有固定計算量，使機械電子工程順利運轉，減輕計算負擔。

3.3 人工智能優化機電系統

神經網絡和模糊推理系統是構建人工智能系統最主要的兩種方式，它們映射著人工智能的系統性和實用性，其中神經網絡系統主要負責模仿人腦構造，經由系統進行數字信號接收操作，分析并檢驗數字信號，獲得參考數值；模糊推理系統負責模仿人腦功能，借助系統進行語言信號接收操作，分析數字信號。在人工智能系統中，這兩種方法在其輸入輸出關系處理中具有一定的優勢，神經網絡系統主要借助分布式手段進行信息存儲操作，在輸入環節，位于神經網絡系統中的所有神經元緊密相連，計算任務繁重，然而模糊推理系統主要借助規則方式進行信息存儲操作，在輸入環節，該系統數量關系銜接不穩定，計算任務較輕。在處理輸入輸出準確度處理環節，這兩種方法各不相同，其中前者的準確度高且光滑，后者的準確度相對低且呈現階梯狀。雖然上述兩種方式均可調控結構繁瑣的機械電子系統，但是其繁瑣程度若進一步增加，則模糊神經網絡系統更加理想，它是上述這兩種方法的有效結合，憑借邏輯推理規則可準確描述系統信息，借助神經網絡系統鞏固模型推理系統，通過各自優勢來完善人工智能內系統，全面促進機電工程系統。隨著網絡系統的逐步優化，一定會出現模型推理系統。借助網絡信息資源準確、系統描述人工智能，可加大機電與人工智能的關聯，同時邏輯推理規則也將促進這兩者的融合。人工智能將會進一步優化機電工程，科技進步將會增加兩者的融合度，而這一融合是推動社會發展進程的主要動力。機電與人工智能的相互作用，將會有效彌補各自缺陷，實現共同發展，全面滿足人們日益多樣的系統需求。這兩者關系的強化是技術發展的主要表現，并可大大促進機電工程。

4 結語

隨著科學技術的進步，機械電子工程取得了一定的成績，人工智能技術更加先進，而這兩者間的結合在時代進步中發揮著指導作用，并為日常生活帶來了新的便利。在現代行業發展進程中，自動化為發展主流。機械電子工程與人工智能緊密相連，這兩者關系的增強將會推動社會的進一步發展。

參考文獻

[1] 馮哲.關于機械電子工程與人工智能關系的探討[J].現代交際，2013，（11）.

[2] 趙宏博.機械電子工程與人工智能的關系探究[J].建筑?建材?裝飾，2014，（2）.

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【關鍵詞】 機械電子 人工智能技術 結合性研究

科學技術在國民經濟和生活中占有著非常重要的地位，而對科學技術的學術性和探討研究也逐漸的成為了國家的目前首要任務之一，擁有一個解決智能自動調節控制問題的機械電子系統非常的具有重要現實意義，國家對其的建設和研究采取了很大的努力，期望能夠建設一個完善的智能自動調節控制機械電子系統。建設完善的機械電子智能控制系統，能夠有效地通過控制人員的指揮處理危險故障，并且能夠在特殊區域智能工程的操作，為生產業的發展提供了有力的支持，令國家以及機械電子生產企業的服務效率和生產質量進一步的優化。

1 機械電子工程與人工智能的關系

機械電子系統的內部構造及功能存在著一定的不穩定因素，這就使得機械電子系統在輸出與輸入關系的處理上有著相當的難度。雖然傳統的機械電子工程技術在解析數學方面也同樣具有著精密性，但是，這些老舊的方法僅僅只能適用于一些相對來說比較簡單的系統[1]。然而，現代的生產應用所需求的系統是比較復雜和繁瑣的，往往會要求一個系統能夠同時處理多種不同的信息類型。人工智能系統在對信息進行處理時，還存在一定的復雜性和不確定因素，所以現在人工智能處理方式逐漸以知識為基礎，正成為成為現代解析數學方式的替代手段。

人工智能構建系統所應用的辦法中，主要包含的是模糊推理系統和神經網絡系統。神經網絡系統不僅能夠達到對人腦結構的模擬人技術構成，還能夠能夠對數字信號作出分析并且給出參考數值。與神經網絡系統不同的是，模糊推理系統則是通過對人腦的功能進行，進而達到對語言信號有效分析的目的。在輸出輸入的準確度上，神經網絡系統的準確度相對來說比較高，并且且呈光滑曲面，而模糊推理系統的準確度就比較低，而且還呈階梯狀。模糊神經網絡系統能夠對兩者功能的在一定程度上進行最大融合，這對信息的合理表現是非常有實際意義的，為其提供了一個比較合適的完全表達空間，令信息的有效表達得到了保證。而邏輯推理規則能夠達到節點函數的增強效果，這樣一來，就為神經網絡系統提供了函數連結可能性，實現了兩者最大化的發揮了兩者的功能[2]。

2 人工智能技術在機械電子工程中的應用

通過上文的介紹，可以看出由于機械電子工程發展具有不穩定性，盡管通過推導數學方程或者采用建設規則庫的方法有效的提高數學解析的精密性，但是由于方法較為老舊和傳統，致使在數據輸入和輸出方面存在較大的困難程度，急切需要采用先進智能化的技術來實現機械電子工程的改革。模糊推理系統通過采用合理規范的方式對信息進行保存，具有非常明確的機械含義，神經網絡系統采用分布式的方法對信息進行保存，確保神經部件與神經部件之間的緊密練習，有效的提高計算量以及計算速率。通過對這兩種方式的綜合采用，能夠保障人工智能技術作用的有效發揮，實現人工智能技術和機械電子工程兩者的共同進步。

總而言之，隨著科學技術的飛速發展，每個學科間的融合和交叉點就會越來越多，這為人工智能技術和機械電子工程的發展帶來了更為廣闊的發展前景，所以要對二者的關系進行合理的處理，進而實現這一領域的不斷進步[3]。

3 基于人工智能技術下的機械電子產品實例

本文列舉了人工智能技術下的智能移動機器人的實例，對人工智能技術下的機械電子工程進行闡述：

智能控制指的就是是能夠對信息進行處理、反饋以及執行控制決策的能力，是控制理論研究的另一個新的高峰，主要是取代那些傳統的而且已經無法滿足現實需要的控制系統，智能控制系統研究的對象具有高度非線性、復雜的任務以及不確定的數學模型等主要特點。在新時代因素的影響下，越來越多種形式的智能控制系統不斷的被應用到各行各業之中，更是在目前對機器人的智能化控制研究中起了很大的作用，主要通過神經控制以及網絡控制來實現機器人的自由移動等活動。

智能移動機器人的設計水平隨著信息化時代的發展而不斷優化，智能移動機器人的應用已經不單單局限于與單一的對象，而是需要做到多種不同方面的功能拓廣，我國的智能移動機器人的研究一定要要保證跟上時代的腳步，不然就只有面對被其他國家追趕上的后果。只有使現有的智能移動機器人技術與功能滿足新興業務的發展需求，才能保障我國國民經濟持續穩定的發展，并且使得我國在未來的國與國之間的競爭中具備相當的科技以及經濟上的優勢。

4 結語

在市場競爭白熱化和經濟全球化的日漸嚴峻國際形勢下，創新能力逐漸成為了一個國家的的根本核心競爭力，而對于我國目前的情況來說，影響我國技術創新能力強弱的主要因素是我國在各項創新資源上的配置、利用和開發的水平較低。因此，建立一個更加完善的技術創新平臺就顯得非常具有實際意義。使其能將各種創新型資源進行整合，并且為各類創新主體提供更多更加優質的創新服務，而對人工智能技術下的機械電子技術的設計研究則正好滿足了當下的這種需求。

參考文獻：

[1]王孫安.機械電子工程系統設計[J].西安交通大學機械工程學院，2011（10）：15-19.

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目前機電一體化的進程不斷加快，其發展趨勢如下。

1）機電一體化在向智能化的方向發展，智能化就是在原本電腦控制的基礎上更具備合理性和效率性，機電一體化的智能化發展就像最初的硬件手機與現在的智能手機的區別一樣。總體說來就是智能化更人性化，更能解決操作中的突發狀況或者說是提前就設定了應對解決突發狀況的解決措施。

2）機電一體化更加環保，機電一體化進程使原本的柴油發電帶動發電機的情況得到改善，現在的機電一體化是電腦操控，解決了其中一些污染環境的問題，響應環保的口號，機電一體化也朝著更環保的方向發展。

3）機械一體化朝著微機模式發展，顧名思義就是機械的規模與形式越來越小，這就要求機械的精密程度。這樣的發展趨勢有利于解決原始機械龐大的占地面積問題，可以使同一片場地發揮更大的效果。機械以替換的發展趨勢是更加進步與人性化，它是朝著一個操作簡單、綠色無害、精密程度高的趨勢更好的發展。這就是機電一體化，它是機械與電子的有機結合，有著密不可分的有機組成部分，有著良好的發展趨勢。在這兩者的定義下，筆者希望日后機電的結合能夠更加密切，其各個組成部分能日漸精密完善使得整個機電一化得到優化；機電一體化能夠在屬于它的發展趨勢下日益發展完善，更好的滿足機電一體化進程的需要。

2機械電子工程專業

在科技發展與時代進步的大背景下，機電一體化的進程日益加快，重要程度日益提升，人才需要也越來越大，接下來筆者將介紹機電一體化的人才來源——機械電子工程專業。上文中我們論述了什么是機電一體化與機電一體化的發展趨勢，根據上文我們不難發現機電一體化已經在生產生活中日益重要，為了供應機電一體化所需要的人才，機械電子工程專業應運而生，上個世紀九十年代后期，一些高校開始設置了機械電子專業。機械電子工程專業的出現是為了響應現階段和日后的電子控制機械的主流趨勢，為了使自動化方面有更多可用人才。在機械電子工程專業設置上要注意很多的問題：第一要考慮新課程的課程設置方面，要在傳統的機械上有所發展又要估計學生的負擔，不能是學生在學習的過程中感到吃力或者是電子與機械兼顧的拖沓。第二就是機械電子專業是機械和電子的有機結合，電子與機械的側重點問題，在教授的過程中要二者兼顧，因為傳統機械是整個機械一體化的基礎而電子的計入是一個良性發展，很多新生代的同學更加重視電子方面，這是不科學的做法。總之機械電子工程專業是一個時代要求的必要專業，要安排好課程，明確側重點，最終達到滿足機電一體化進程下人才的需要。

3機電一體化與機械電子專業

介紹過機電一體化與機械電子專業以后，接下來明確機電一體化與機械電子專業之間的關系。根據上文我們不難發現，機電一體化與機械電子專業有著非常密切的關系，可以說機械電子專業是機電一體化的前身，以為機械電子專業所培養的正是機電一體化專業的對口人才，也就是說機械電子專業為機電一體化提供了人才來源。機械電子專業所學習的內容就是機電一體化的具體內容。其中包括理論知識與具體操作，也就是什么是機電一體化、幾點一體化需要我們做些什么、在操作中會遇見什么問題并且該怎樣解決等。機械電子專業是為機電一體化培養人才的搖籃，在機械電子專業中學習的同學畢業后的前景就是在機電一體化應用的地方工作。而機電一體化在日常操作中所遇見的難以解決的問題和需注重問題就是機械電子專業研究的課題和研究方向。總之機電一體化與機械電子專業二者之間密不可分，互補互助，機電一體化的發展要求了機械電子專業的學科內容、機械電子專業為機電一體化提供了人才來源。

4結束語

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數字化時代，存儲獨領

伴隨著近年來數字化技術發展迅速，電影、電視的數字化已經變成不可逆轉的趨勢，廣播電視數字化進程大大加快。根據國家廣電總局公布的有線電視數字化時間表，2010年我國全面實現廣播電視數字化，2015年將停止模擬廣播電視的播出。跟隨全面數字化風潮而來的，是內容制作環境走向數字化，這為相關設備供應商帶來了市場契機。尤其是4K和3D效果的制作比例增加，內容制作環節將對數字化存儲形成強勁需求，隨之而來的存儲容量和存儲安全問題刻不容緩。

大容量存儲

談起存儲，華創科技的“易盤卡”不得不談。為適應用戶的不同需求，華創科技前瞻性地開發了兩種不同的媒體記錄存儲介質，分為易盤（E2-Disk）、易卡（E2-Card）。易盤采用硬盤垂直磁記錄技術方式實現，提供較高性價比的優勢；易卡以半導體記錄存儲技術方式實現，提供較高的性能和性價比優勢。華創科技的“易盤卡”是DaTaCam全系列“攝錄、編播、存儲、顯示、管理”等產品的核心存儲介質。

面對存儲大容量的需求，“易盤卡”最大容量高達500G，并且讀出寫入方法簡單、可長期保存，輕便易攜帶、容易交換、交互等優勢，可以更好地保存具有歷史價值的音視頻資料，增強節目制播的靈活性，為電視節目資料的保存、節目及時有效制播提供幫助。而且“易盤卡”的價格也比較親民。

便捷存儲

對于大多存儲設備尺寸和型號不兼容的問題，松下公司已經為廣播應用開發了尺寸與SD存儲卡相同的MicroP2卡固態記錄介質，為存儲領域帶來了革命性的變革，新型的MicroP2卡是世界上第一款符合UHS-II標準的專業存儲卡，可以提供同等水平的數據容量以及高速度、卓越的可靠性和安全性。P2半導體卡，有著“即插即用”的特點，對存儲卡中的數據內容可直接編輯，實現AV/IT更好的融合。

高速存儲

一些業內專家認為，在內容的后期制作過程中，存儲系統的處理速度會影響視頻編輯時的效率以及渲染速度。因此，存儲系統的處理速度，是目前數字化剪輯工作流程中必須解決的技術問題。2014年1月7日，Lexar世界最快的存儲卡樣品――Lexar Professional專業系列3333x CFast 2.0。

Lexar專業系列3333x CFast 2.0存儲卡可提供的樣品容量有：256GB、128GB、64GB和32GB，展示了拍攝高質量圖像和1080像素全高清、3D和4K視頻的新速度起點。為充分發揮下一代高清攝像機和高分辨率數碼單反相機的功能而設計，該卡的讀取傳輸速度高達3333x（500MB每秒），是任何CompactFlash存儲卡的三倍。此外，全新Lexar專業系列3333x CFast 2.0存儲卡支持針對專業品質視頻拍攝的視頻性能保證（VPG-65）規格，并隨卡附贈最新版本的Image Rescue圖像搶救軟件。“全新Lexar專業系列3333x CFast 2.0 存儲卡將使未來用戶突破過去的速度障礙，并且提供能滿足攝影師和攝像師的特殊需求的容量選擇。”Lexar產品經理Adam Kaufman如此說道。

低成本存儲

在存儲的安全與穩定性之外，最為重要的可能就是存儲成本了。Avid公司產品與服務高級副總裁Chris Gahagan說：“傳媒機構現正面臨著巨大的壓力，他們需要在增強內容產出的情況下，進一步提升運營效率并控制成本。”為此，Avid公司順勢推出ISIS 7500在線共享存儲系統，為大型設備提供更強大的運行能力，為加快生產能力所必須的實時工作流做出保障。

ISIS 7500提供128TB容量的全新ISIS存儲板，而最優化性能的設備，可擴展性，更好的存儲密度，所有的這些都能夠在更易接受的價格內獲取。更重要的是，全新的i8000存儲板，有更低廉的擁有成本（TCO），能夠帶來2倍于原來版本的存儲容量（最高達到3PB的原始存儲）。與小型容量配置工具占用相同的實體空間使用與先前較小容量產品相同的硬件規格一致，完全不會增添耗電量，無需額外冷卻，電纜或其他的操作花銷。

云存儲

近幾年“云計算”、“云服務”響徹九州。根據Gartner的調查，約有19%的組織在生產計算中使用云服務，有約20%的組織在使用公有云存儲服務。這意味著云計算市場，尤其是云存儲市場有著相當大的規模。針對行業發展的變化，我們對存儲在設備購買支出、提高使用效率、數據管理方面進行優化。通過重刪，自動精簡技術的控制磁盤成本。同時在減少支出的情況下，分級存儲解決方案，以及橫向擴展技術，使得存儲的效率有很大提升。

存儲即服務、備份、歸檔相應的數據密集型的應用成為戶向云服務應用。而云環境下對于存儲的要求，隨著服務器平臺虛擬化推動作用，無論是公共云還是私有云，開放的模式和融合的基礎架構成為云計算下數據中心的發展。據小編所知，央視的第八演播室二樓，早已開始運用云存儲進行數據分享，更快速無損的進行工作，工作效率大大提升。當然，在優化管理上，通過虛擬化技術實現在購買成本，提升效率等解決方案上互相交叉、互相結合的，進而實現存儲虛擬化、服務虛擬化將互相促進、互相影響，虛擬化的安全性和穩定性還是應該進一步得到重視。

集成媒資，打造理性數字化時代

隨著節目制作的全面化、豐富化，節目素材來源渠道越來越廣泛，更多的資源收集與面臨著傳輸安全不穩定和工作效率低下的窘境，這為電視節目制作帶來了不小的麻煩。集成媒資系統使這些麻煩迎刃而解。

云媒資

在集成媒資方面，中科大洋可謂是首屈一指的專家。大洋的浩瀚D3 MAM媒體資產管理系統，通過云媒資的開發，將云計算從理論變為廣電行業的應用實踐，也為全臺資源的深度整合提供了新的思路，采用：云媒資=云平臺+浩瀚媒資+媒資運營的思維方式，并取得了顯著效果。

大洋針對視音頻應用，提出基于云技術的全媒體發展戰略，將節目資源的制作、存儲、管理、交換、等業務全面構建在云計算平臺上。“云媒資”是該戰略的重要組成部分。大洋“云媒資”是在浩瀚媒體資產管理系統（D3 MAM）成熟應用的基礎上，結合先進的云計算技術而推出的視音頻存儲、管理、運營解決方案。大洋“云媒資”提供面向廣電媒體內部應用的私有云媒資解決方案，同時可為廣電集團各分支機構提供集團云媒資服務。

全媒體資產管理

隨著高清標準的建立，高清制播概念的逐漸引入，在電視臺的新聞、制作、播出網絡化、數字化都已有顯著成果的基礎上，建立以收集高標清視音頻資源兼顧高標清視音頻資源整理、保存、開發與再利用等功能為主的高標清混合媒體資產管理系統成為提高資源使用效率、改善業務流程的核心。

篇6

關鍵詞：協同創新；電子信息工程技術；模塊化；課程體系

中圖分類號：G712 文獻標志碼：A 文章編號：1674-9324（2016）46-0260-03

一、引言

目前，國內外對校企協同的人才培養已有了一定的研究，探索出了一些校企協同的新路子和新方法。在研究校企協同的文獻中，絕大多側重于研究校企協同的意義、校企協同的原則、校企協同的困境（問題）、校企協同的政策建議等等。這些極大地推動了校企協同的人才培養實踐，但是對于更深層次的課程體系協同以及如何建立起一個可持續發展的校企協同的良性循環等，都缺乏更多的系統性探討，對具體某個專業基于協同創新的課程體系研究與實踐方面的探索尚不多見。

從課程體系改革的發展趨勢來看，西方國家在職業教育教學質量和課程體系建構方面取得了顯著成就。我國高職教育發展時間較短，在課程體系構建上一直處于在摸索中實踐，在實踐中完善的狀態。在高職教育課程體系構建的過程中，國內和國外都在克服學科體系中理論與實踐分離的弊端，都在試圖以工作任務為載體，以工作過程涉及的知識為核心，將課程內容與工作過程進行高度整合建立適合時展需要的課程體系。

模塊化課程體系的思路就是按專業設置職業基礎課程模塊和職業方向課程群模塊，并根據技術變化和市場對各職業方向人才的需求情況，動態修改、增加或減少部分職業方向課程群模塊。模塊化課程體系體現以學生為主體的課程開發理念，適應學生因個體差異性、自主性對課程的要求，滿足學生根據自己的愛好和特長進行專業方向的選擇，有利于學生的成長與發展。

專業課程體系開發作為人才培養活動的一個重要環節。從微觀層面看，它是一個“教育系統”，需要遵循教育自身的規律；從宏觀層面看，它又是一個與產業相聯系的“社會系統”，需要行業的指導、企業的參與。因此，需要校企雙方協同人才培養理念，從宏觀和微觀兩個層面，統籌協調相關課程資源，共同開發形成一個適宜開展工學結合人才培養的開放的模塊化課程體系。

二、基于校企協同創新的電子信息工程技術專業模塊化課程體系研究的現實意義

1.協同創新是當前高職電子信息技術專業培養高級技術技能人才的必然選擇。2011年4月24日，同志在清華大學百年校慶大會上發表了重要講話，明確提出“要積極推動協同創新，通過體制機制創新和政策項目引導，鼓勵高校同科研機構、企業開展深度合作，建立協同創新的戰略聯盟，促進資源共享，聯合開展重大科研項目攻關，在關鍵領域取得實質性成果”。在此基礎上，教育部啟動了“高等院校創新能力計劃（2011計劃）”。作為高等教育生力軍的高等職業教育，肩負著培養適應生產、建設、管理、服務一線需要的高級技術技能人才的重任。因此，協同創新成了當前高職電子信息技術專業培養高級技術技能人才的必然選擇。

2.基于校企協同創新的電子信息技術專業模塊化課程體系的研究，是落實“五個對接”，提升專業服務地區電子信息產業發展能力的客觀要求。“十二五”時期，國家“把經濟結構戰略性調整作為加快轉變經濟發展方式的主攻方向”，產業轉型升級對技術技能型人才培養提出了新的要求。據調查，目前東莞電子信息產業轉型升級對技術技能人才的需求呈現出中端人才需求量大，低端人才需求在萎縮，高端人才需求在逐漸增加的趨勢。未來幾年，隨著東莞電子信息產業升級與高端化發展的需要，對高級技術技能人才的需求將越來越大。產業轉型升級對技術技能人才培養提出了新的要求，為了符合這一要求，高職院校的課程體系需要進行改革，但改革不是孤立的改革，需要學校同行業企業等主體協同創新進行改革。因此，必須依靠協同創新，引領多方合作，通過對專業課程體系的深入研究和具體落實，才能真實提高學生的崗位職業能力和就業競爭力，為構建現代產業體系和經濟社會建設提供強有力的技術支持和人才支撐。

3.探索基于校企協同創新的電子信息技術專業模塊化課程體系，為高職工科專業拓展專業建設思路，提升人才培養質量指明了方向。目前高職院校在合作培養人才方面面臨著諸多困難，校企合作人才培養脫節，合作主體找不到利益相關的結合點，人才培養協調機制不完善，人才培養與企業發展定位不緊密。因此，把握“協同是方法，創新是手段，高級技術技能人才培養是目的”這一協同創新的精髓，深入探索基于協同創新的模塊化課程體系，已成為今后高職教育課程體系改革與創新的重要思路，也是提高人才培養質量的切入點和突破口。

三、基于校企協同創新的電子信息工程技術專業模塊化課程體系的構建

構建基于校企協同創新的電子信息工程技術專業模塊化課程體系的主要工作集中在職業基礎課和職業方向課程群模塊的校企協同建設方面，其主要建設步驟如下。

1.校企協同成立校企協同及專業指導委員會。在校企協同及專業指導委員會的平臺中，深入研討獲得人才市場、學生就業和行業企業現狀，并總結出表1所示的東莞市電子信息工程技術專業就業所對應的主要職業方向，每個職業方向典型的工作任務以及應具備的職業能力。

2.設計職業方向模塊。確定每個職業方向模塊所開課程，確定職業方向模塊對應的職業資格證書。因此，制定出表2所示的職業方向模塊、開設課程和對應的職業資格證書。

3.構建課程體系。將政治理論課、公共基礎課模塊、職業基礎課程模塊、職業方向課程群模塊組合起來就形成了基于校企協同創新的電子信息工程技術專業模塊化課程體系。

四、結束語

基于校企協同創新的電子信息技術專業模塊化課程體系符合當前高職院校培養高級技術技能人才的理念，體現了高職的辦學特色，吻合了國家在《現代職業教育體系建設規劃（2014―2020）》中提出的“形成對接緊密、特色鮮明、動態調整的職業教育課程體系”的精神，是對多年來教學改革實踐工作的提煉，是傳承中的創新，為高職課程體系建設探索出了一條新的道路。

參考文獻：

[1]肖炎根.高職應用電子技術專業“三元學分制”模塊化課程體系[J].職業技術教育，2007，（17）：20-21.

[2]李昌，包新華.高職電子信息專業“寬基礎、活模塊”課程體系的構建[J].職業教育研究，2008，（5）：94-95.

[3]劉繼平.高職模塊化課程體系構建[J].中國高等教育評估，2008，（1）：46-49.

[4]劉濤.高等職業教育課程設計的技術路線[J].職業技術教育，2005，26（34）：45-48.

篇7

1機械電子工程

1.1機械電子工程的發展史

20世紀是科學發展最輝煌的時期，各類學科相互滲透、相輔相成，機械電子工程學科也在這一時期應運而生，它是由機械工程與電子工程、信息工程、智能技術、管理技術相結合而成的新的理論體系和發展領域。隨著科學技術的不斷發展，機械電子工程也變的日益復雜。

機械電子工程的發展可以分為3個階段：第一階段是以手工加工為主要生產力的萌芽階段，這一時期生產力低下，人力資源的匱乏嚴重制約了生產力的發展，科學家們不得不窮極思變，引導了機械工業的發展。第二階段則是以流水線生產為標志的標準件生產階段，這種生產模式極大程度上提高了生產力，大批量的生產開始涌現，但是由于對標準件的要求較高，導致生產缺乏靈活性，不能適應不斷變化的社會需求。第三階段就是現在我們常見的現代機械電子產業階段，現代社會生活節奏快，亟需靈活性強、適應性強、轉產周期短、產品質量高的高科技生產方式，而以機械電子工程為核心的柔性制造系統正是這一階段的產物。柔性制造系統由加工、物流、信息流三大系統組合而成，可以在加工自動化的基礎之上實現物料流和信息流的自動化。

1.2機械電子工程的特點

機械電子工程是機械工程與電子技術的有效結合，兩者之間不僅有物理上的動力連結，還有功能上的信息連結，并且還包含了能夠智能化的處理所有機械電子信息的計算機系統。機械電子工程與傳統的機械工程相比具有其獨特的特點：

1)設計上的不同。機械電子工程并非是一門獨立學科，而是一種包含有各類學科精華的綜合性學科。在設計時，以機械工程、電子工程和計算機技術為核心的機械電子工程會依據系統配置和目標的不同結合其他技術，如：管理技術、生產加工技術、制造技術等。工程師在設計時將利用自頂向下的策略使得各模塊緊密結合，以完成設計；2)產品特征不同。機械電子產品的結構相對簡單，沒有過多的運動部件或元件。它的內部結構極為復雜，但卻縮小了物理體積，拋棄了傳統的笨重型機械面貌，但卻提高了產品性能。

機械電子工程的未來屬于那些懂得運用各種先進的科學技術優化機械工程與電子技術之間聯系的人，在實際應用當中，優化兩者之間的聯系代表了生產力的革新，人工智能的發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、計算機科學、神經生理學、心理學、語言學、哲學等多門學科的交叉學科，是21世紀最偉大的三大學科之一。尼爾遜教授將人工智能定義為：人工智能是關于怎樣表示知識和怎樣獲得知識并使用知識的科學。溫斯頓教授則認為：人工智能就是研究如何使計算機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統一的定義，筆者認為，人工智能是研究通過計算機延伸、擴展、模擬人的智能的一門科學技術。

2.2人工智能的發展史

2.2.1萌芽階段

17世紀的法國科學家B.Pascal發明了世界上第一部能進行機械加法的計算器轟動世界，從此之后，世界各國的科學家們開始熱衷于完善這一計算器，直到馮諾依曼發明第一臺計算機。人工智能在這一時期發展緩慢，但是卻積累了豐富的實踐經驗，為下一階段的發展奠定了堅實的基礎。

2.2.2第一個發展階段

在1956年舉辦的“侃談會”上，美國人第一次使用了“人工智能”這一術語，從而引領了人工智能第一個興旺發展時期。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，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展使人們相信只要通過科學研究就可以總結人類的邏輯思維方式并創造一個萬能的機器進行模仿。

2.2.3挫折階段

60年代中至70年代初期，當人們深入研究人工智能的工作機理后卻發現，用機器模仿人類的思維是一件非常困難的事，許多科學發現并未逃離出簡單映射的方法，更無邏輯思維可言。但是，仍有許多科學家前赴后繼的進行著科學創新，在自然語言理解、計算機視覺、機器人、專家系統等方面取得了卓爾有效的成就。1972年，法國科學家發現了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第二個發展階段

以1977年第五屆國際人工智能聯合會議為轉折點，人工智能進入到以知識為基礎的發展階段，知識工程很快滲透于人工智能的各個領域，并促使人工智能走向實際應用。不久之后，人工智能在商業化道路上取得了卓越的成就，展示出了頑強的生命力與廣闊的應用前景，在不確定推理、分布式人工智能、常識性知識表示方式等關鍵性技術問題和專家系統、計算機視覺、自然語言理解、智能機器人等實際應用問題上取得了長足的發展。

2.2.5平穩發展階段

由于國際互聯網技術的普及，人工智能逐漸由單個主體向分布式主體方向發展，直到今天，人工智能已經演變的復雜而實用，可以面向多個智能主體的多個目標進行求解。

3人工智能在機械電子工程中的應用

物質和信息是人類社會發展的最根源的兩大因素，在人類社會初期，由于生產力水平低，人類社會以物質為首要基礎，僅靠“結繩記事”的方法傳遞信息，但隨著社會生產力的不斷發展，信息的重要性不斷被人們發現，文字成為傳遞信息最理想的途徑，最近五十年間，網絡的普及給信息傳遞帶來了新的生命，人類進入到了信息社會，而信息社會的發展離不開人工智能技術的發展。不論是模型的建立與控制，還是故障診斷，人工智能在機械電子工程當中都起著處理信息的作用。

由于機械電子系統與生倶來的不穩定性，描述機械電子系統的輸入與輸出關系就變得困難重重，傳統上的描述方法有以下幾種：1)推導數學方程的方法；2)建設規則庫的方法；3)學習并生成知識的方法。傳統的解析數學的方法嚴密、精確，但是只能適用于相對簡單的系統，如線性定常系統，對于那些復雜的系統由于無法給出數學解析式，就只能通過操作來完成。現代社會所需求的系統日益復雜，經常會同時處理幾種不同類型的信息，如傳感器所傳遞的數字信息和專家的語言信息。由于人工智能處理信息時的不確定性、復雜性，以知識為基礎的人工智能信息處理方式成為解析數學方式的替代手段。

通過人工智能建立的系統一般使用兩類方法：神經網絡系統和模糊推理系統。神經網絡系統可以模擬人腦的結構，分析數字信號并給出參考數值；而模糊推理系統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系上有相同之處也有不同之處，相同之處是：兩者都通過網絡結構的形式以任意精度逼近一個連續函數；不同之處是：神經網絡系統物理意義不明確，而模糊推理系統有明確的物理意義；神經網絡系統運用點到點的映射方式，而模糊推理系統運用域到域的映射方式；神經網絡系統以分布式的方式儲存信息，而模糊推理系統則以規則的方式儲存信息；神經網絡系統輸入時由于每個神經元之間都有固定聯系，計算量大，而模糊推理系統由于連接不固定，計算量較小；神經網絡系統輸入輸出時精度較高，呈光滑曲面，而模糊推理系統精度較低，呈臺階狀。

隨著社會的不斷發展，單純的一種人工智能方法已經不能滿足日益增長的社會需要，許多科學家開始研究綜合性的人工智能系統。綜合性的人工智能系統采用神經網絡系統與模糊推理系統相結合的方法，取長補短，以獲得更全面的描述方式，模糊神經網絡系統便是一成功范例。模糊神經網絡系統做到了兩者功能的最大融合，使信息在網絡各層當中找到一個最適合的完全表達空間。邏輯推理規則能夠對增強節點函數，為神經網絡系統提供函數連結，使兩者的功能達到最大化。

4結論

篇8

關鍵詞：卓越工程師；校企合作；人才培養；思想政治教育

0引言

2010年6月，教育部正式啟動了“卓越工程師培養計劃”，旨在培養和造就一大批創新能力強、適應經濟社會發展需要的高質量各類型工程的技術人才，以適應國家經濟形勢發展的需要。該計劃的實施對于我國“高等教育根據社會經濟發展形勢來調整人才培養方式，提高人才培養質量，推動高等教育與教學改革，增強畢業生就業能力、提高畢業生就業率都具有非常重要的現實意義”。眾所周知，機械工程專業屬于工科范疇。傳統的機械工程在向現代化機械工程轉變的大背景下，我國的機械工程類產業的快速發展必然急需大批量的高素質的卓越型機械類的工程師。而我國傳統的機械類工程科技人才的培養往往與社會需求相脫節，無論是人才的培養模式或方式，還是成長環境都不能很好地適應當下社會發展對工程類人才提出的高標準的要求和需求。這也迫使各大高校在國家實施卓越計劃為契機的大背景下，必須深化學科專業的人才培養模式和改革創新，以培養出卓越的工程類人才。

1人才培養現狀南京林業大學是江蘇省

“卓越計劃”高校之一，學校根據國家《卓越工程師教育培養計劃通用標準》，結合學校特色和人才培養定位，制定了全面的教育培養計劃方案，以推進人才培養模式改革，提升工程技術人才培養水平。機械電子工程學院自1958年招收的首屆機械類本科生以來，至今已經有近60年的發展歷史，多年來為國家農林機械類行業培養和輸送了一大批優秀人才。現有機械工程一級學科博士后科研流動站、機械工程一級學科博士點、機械工程一級學科碩士點；機械制造及其自動化、機械電子工程、機械設計及理論、林業機械工程等多個二級學科博士點；機械制造及其自動化、機械電子工程、機械設計及理論、車輛工程、檢測技術與自動化裝置、農業機械化工程、控制理論與控制工程等7個二級學科碩士點；機械工程、控制工程等2個工程碩士專業學位點，農業機械化農業推廣碩士專業學位點。隨著國家改革開放的不斷深入，尤其是現在已進入到改革深水區，高校必須面向市場辦學，這將會對傳統辦學的理念和培養人才的模式需求帶來了更高的要求。但就學院機械工程專業的人才培養模式而言，依舊沿襲傳統的人才培養模式，即只注重基礎理論知識的灌輸，不重視學生的實踐能力和創新能力的培養。根據學院近5年的本科生就業去向統計分析，機械工程專業每年基本招生8個班左右的學生，就業率居學校各專業的前列，但是有近五分之一的畢業生并沒有從事與本專業相關領域的工作。進入機械工程專業及相關專業領域的工作的畢業生，企業雖認可機械工程的專業的人才培養質量，但其存在的創新能力不強、動手能力差及吃苦耐勞精神不足等問題，更不能很好地適應行業對專業技術人才的要求不容忽視，必須引起學校的高度重視。“卓越人才計劃”是一個系統的高等教育人才培養計劃，不僅具有獨特的指導思想、基本原則和實施內容，也在組織實施上有著與眾不同的明確規定。國內工程教育界人士經過大量研究，提出其具有三個特點：一是行業企業深度參與培養過程；二是學校按照行業標準和通用標準培養工程人才；三是強化培養學生的工程實踐能力和創新能力。筆者本次就以南京林業大學機械電子工程學院在相應工作中的思路和做法進行分析。

2校企深度合作搭建培養卓越人才的途徑與探索

2.1創建校企合作平臺，建立卓越工程師培養實踐基地

2014年11月至今，機械電子工程學院通過走訪校友，多渠道調研與宣傳等方式對有意報名參加校企合作意向的企業單位進行面試與篩選，確定出鎮江中福馬機械有限公司、蘇州蘇福馬機械有限公司、泰州林海集團、南京樂鷹商用廚房設備有限公司共4家公司簽訂了卓越工程師計劃實施的合作協議，作為機械電子工程學院首批卓越工程師培養計劃的實踐基地。這批實踐基地將作為學院今后的卓越工程師計劃的順利開展汲取豐富的理論與實踐經驗，也為今后組建卓越工程師計劃的實驗班而培育。2014年11月與2015年11月，經學院大四年級學生的申請報名參加卓越工程師計劃，專業老師與企業導師共同對學生進行一對一面試的雙向選拔，即確定了一名學生由企業與校內兩位導師共同指導的培養模式，共選出16名大四年級的畢業班學生分作為首批加入卓越工程師計劃隊伍，趕赴企業進行畢業設計或畢業論文，經過近一年的校企合作中的摸索與探索，在雙方指導老師的培養與學生自身努力下，這16名畢業生順利完成了畢業設計，且其完成的畢業設計論文質量明顯要高于在校學生完成的質量，緣由歸于這些學生在企業學習階段，能直接接觸到企業生產設計的一線，充分了解企業生產的規范與流程及企業文化，更好地將理論知識與實踐經驗相結合，從而取得了優異成績。

2.2強化校企深度合作，共同制定人才培養標準，促進校企合作雙贏

在確立作為機械工程專業卓越工程師計劃的企業過程中，學校與企業都需從各自最關心的問題角度出發，共同商議制定人才培養標準。因為產學研相結合是工程教育的一個重要特征，也是工程教育的一個本質要求。學校從學生教育的角度及辦學理念出發，在校大學生的培養顯然缺乏實際工程案例，企業的先進技術裝備和生產工藝，要提高學生的實踐動手能力與解決實際生產過程中的問題就必然要去企業生產一線，為此，要實現工程教育的要求必然離不開企業的深度參與培養過程。企業從引進人才的角度來看，通過企業對學生培訓，致使其能夠適應企業的工作要求和考量，但這必然會增加企業的成本。因此，只有加強校企深度合作，才可以使機械工程專業人才的學校教育與企業的專業培訓對接起來，這對學校與企業來說是雙贏的結果。機械電子工程學院與上述提到的4家企業，在制定卓越工程師人才培養方案過程中就各自關切的問題均體現和表達出來，如學校通過企業對學生的培養的達標要求，企業需要學生完成的指標任務等進行詳細商討后在簽訂合作協議。

2.3強化卓越人才計劃學生的思想政治教育

在本次選拔出參加卓越工程師計劃的這批學生中，學校不僅僅關心關注他們在校期間的各方面的表現，更加注重和關心他們在企業實習期間的表現，通過校企雙方的相應指導老師對其加強思想教育，讓其感受到校企雙方的關心和關愛。機械電子工程學院在與企業制定卓越工程師培養計劃方案過程中也明確了這點，學院這邊配備相應學生的政治輔導員老師作為這批學生的思想政治教育的牽頭人，企業也專門配備一名指導老師作為學生的思想政治教育老師，學生在企業實習期間，通過校企雙方老師的定期溝通與交流時刻掌握學生的思想動態，對可能存在的些許問題及時加以引導與開導并加以教育，本批次的16名學生均很好地完成和遵守學校與企業為其制定的培養指標和政治要求，校企雙方的思想政治教育老師的配備為學生的成長與成才保駕護航。

3結論

“卓越工程師教育培養計劃”是工程教育滿足國家戰略需要，服務企業需求、創立校企聯合培養機制，以解決人才培養過程中校企脫節的重大教育改革項目，也是一項系統工程。機械電子工程學院為積極響應國家重大教育改革項目，即卓越人才教育的培養進行了探索，為今后學院組建卓越工程師計劃班的開展積累經驗，從而也為構建校企合作的長效機制創立條件。

參考文獻：

[1]周吉林，翟華敏，彭斌.卓越林業工程師培養的實踐與思考[J].中國林業教育，2012（5）：1-4.

[2]王桂榮，劉元林，劉春生，等.卓越工程師培養背景下機電本科畢業設計改革[J].教學研究，2014（1）：89-91.

篇9

機械電子產品雖然結構相對簡單化，沒有摻雜過多的運動元件或者部件，但是它的內部結構是非常復雜的，若想要產品的性能得到提高，就必須將傳統落后的笨探究機械電子工程與人工智能的關系姚磊河北農業大學機電工程學院河北保定071000重機械面貌徹底拋棄，縮小物理體積。由于機械電子工程所涉及和利用到的內容非常廣泛，所以電子機械工程是一種具有極強綜合性的學科。機械電子工程的基礎是傳統機械工程，同時充分利用計算機的輔助作用，來強化機械電子工程的核心力量。這使得機械電子工程與其他學科相比較而言更能體現出科學性，并且能夠保證滿足系統配置方面的設計需求。機械電子工程充分利用到專業設計模板來完善機械電子設備，發揮設計應用中的模板作用，這樣有利于保證機械電子工程設計能夠順利進行。機械電子工程產品在設計結構方面較為簡單，并且元件利用數量也是相對較少的。所以在這種情況下，要通過持續提升產品性能，強化機械電子產品質量，優化機械電子產品的結構，來滿足消費者的更多需求。

2人工智能的定義及特點

何為人工智能，人工智能是一門綜合了計算機科學、信息論、控制論、神經生理學、語言學、心理學、哲學等多門學科的交叉性學科，是21世紀最偉大的三大學科之一。人工智能的發展其實經歷了一段非常漫長的歷程，人工智能在計算機開始發展的初期就已經被應用到了各個方面，只是它在起初所發揮的作用相對而言是非常小的，并沒有得到足夠的重視或者引起足夠的注意。但是隨著時代的進步，人工智能已經擺脫了過去相對弱小的形象，發生了翻天覆地的變化，得到了很大的改善。人工智能發生的這些轉變正是人類對計算機的應用和熟悉程度的轉變。信息時代的趨勢已經使人工智能技術得到了很大的強化，在社會中的地位也越來越重要。機械電子工程的發展需要依靠人工智能的力量和支撐，相信隨著人們對人工智能更加深入的研究，人工智能模仿人類思維的能力定會越來越強大。只有對人工智能不斷創新和改善，才能在計算機語言理解和應用方面得到更大的進步，才能更加符合機械電子工程的發展需求。

3機械電子工程與人工智能的關系

機械電子工程在應用上不穩定主要表現在系統輸入輸出的問題，即利用數學方程來建立模型，并且依靠人工智能來完成對傳統知識學習的更新，這種解析數學的相關方式在機械電子工程中的應用是非常廣泛的。傳統機械工程方式的應用是非常簡單的，但是隨著時代的發展和科學技術的進步，新時期出現的機械電子工程系統在處理各種問題時是相對復雜的，會通過配置多種系統對信息類型來進行區分。但是人工智能在機械電子工程領域還存在著一些不確定的因素，在計算機電子工程中，人工智能信息處理的方式主要采用的是解析數學措施，其應用方式主要是利用網絡神經系統對網絡系統進行合理安排，將神經系統迷你成人腦的結構，根據相關數字所傳達出來的信號，對已經搜集到的資源進行參數分析。其實，人工智能在機械電子工程中的應用是有差異的，這種差異性也是人工智能的一種特點，沒有辦法對網絡系統進行有效的描述，同時在建設系統資料庫的過程中進行嚴密數學分析，在分析過程中若是出現錯誤會直接影響到網絡系統的建設，甚至導致網絡系統的崩潰。創新工程方式，加強人工智能信息的服務建設是保證機械電子工程能夠順利開展和進行的關鍵。隨著時代的發展和人民日益增長的需求，生活方式的單一性早已不能滿足社會的發展需求速度。不斷完善的綜合性人工智能系統必將會使生產模式發生轉變。利用模型推理系統和神經網絡系統的優勢來補充綜合性人工智能，逐步完善機械電子工程的發展，網絡系統得到完善的必然結果就是模型推理系統。同時，模型推理系統也是二者功能性融合的重要體現。人工智能通過網絡信息資源進行完整性表達，完善機械電子和人工智能的密切關系。

4結束語

篇10

關鍵詞：組合學；機械電子工程學；傳感器網絡

傳統的機械工程可以分為制造和動力兩大類。制造類包括毛坯制造、機械加工和裝配三個生產過程;而動力類包括各種發動機。與自人類使用工具以來就有的機械工程相比，電子技術是二十世紀發展的新學科。機械工程與電子技術的結合始于上世紀。起初，二者結合是分離的“塊與塊”關系，或者是功能結構上的相互替代。隨著計算機技術發展的推動，機械系統和電子系統通過信息有機地聯系起來，形成了真正的機械電子工程。人工智能技術的發展與滲透，使得機械電子在傳統的機械系統能量連接、功能連接的基礎上，更加強調了信息連接和驅動，并逐步使機械電子系統向具有一定智能的方向發展。

一、組合學簡介

組合學（Combinatorics）是研究離散結構的存在、計數、分析和優化等問題的科學。組合學源于數學娛樂和游戲，組合學問題在生活中隨處可見，主要可劃分為兩類：排列的存在性、排列的計數和分類。組合學有兩個研究領域：組合數學與組合學問題的算法。離散對象的處理是計算機科學的核心，研究離散對象的科學就是組合數學；程序就是算法，絕大多數情況下，程序算法是針對離散對象的，正是因為有了組合學問題的算法，才使人感受到計算機的“智能”。組合數學的主要研究內容有：鴿巢原理、排列與組合、二項式系數容斥原理及應用，遞推關系和生成函數、特殊計數序列、二分圖中的匹配、組合設計。組合學問題的算法，計算對象是離散的、有限的數學結構。

組合學問題的算法包括算法設計、算法分析兩個方面。關于算法設計，歷史上已經總結出了若干帶有普遍意義的方法和技術，包括動態規劃、回溯法、分支限界法、分治法、貪婪法等，應用相當廣泛，如：旅行商問題、整數規劃問題等。

組合學不僅是計算機科學的基礎，在其它科學技術領域也有重要的應用。美國Sandia國家實驗室有一個專門研究組合數學和計算機科學的機構，主要從事組合編碼理論和密碼學的研究，在美國及國際學術界都有很高的地位。

二、機械電子

早期的機械工業以手工加工為主，生產力低，但適應性強;三十年代開始集中在標準件和流水線，適合于大批量生產，但缺乏靈活性;現代生產一般要求轉產周期短、生產靈活性強、產品質量高，因此常采用以機械電子系統為主要構成的FMS可以達到上述要求。與傳統的機械工業相比，機械電子工程有著鮮明的特點:就設計而言，機械電子工程并不是一門有嚴格界線并且獨立的工程學科，而是在設計過程中一個綜合思想的實踐。設計中，根據系統結構配置和目標，機械電子工程把它的核心部分(機械工程、電子工程、汁算機技術)與其它領域的技術，如:制造技術、管理技術和生產加工實踐等有機地結合在一起，采用一種基于信息的自頂向下的模塊化策略，完成設計就系統(產品)而言，機械電子系統(產品)結構簡單，元件和運動部件少(如電子表)，它用小巧的電子系統取代“傻、大、笨、粗”的機械系統，減小了系統的體積，提高了性能，但是系統的復雜性卻大大增加了。

機械電子學要求機械與電子技術的規劃應用和有效結合，以構成一個最優的產品或系統。現代的機械電子系統除了“塊與塊”之間的動力聯系之外，還有信息之間的相互聯系，并由具有數值運算和邏輯推理能力的計算機來對機械電子系統的所有信息進行智能處理，人們已經認識到生產改革的未來屬于那些懂得怎樣去優化機械和電子系統之間聯系的人;尤其是在先進生產和制造系統的應用中，對優化的需求將會變得更為迫切;在這些系統中，人工智能、專家系統、智能機器人以及先進的工藝制造系統將構成未來工廠的下一代工具。

三、CMG機構的優化編碼

CMG機構是一種可用于引信保險與解除保險控制的密碼鑒別機構。根據密碼鑒別的功能要求及指定的“解鎖符號序列”，設計CMG機構中復合齒輪A,B上鑒別齒(discrimination teeth)的二值裝定編碼，可稱為“CMG機構編碼”問題；基于工程優化的考慮，還希望編碼得到的復合齒輪A,B，其齒輪層數N最小，此即CMG機構的優化編碼問題。

為了解決CMG機構的優化編碼問題，我們首先研究其數學建模的方法。在CMG機構編碼類型劃分的基礎上[7]，基于“二維迷宮映射方法”[2]、迷宮映射圖中“路格點(route grid)”和“阱格點(trap grid)”的概念[6]、及“關鍵陷阱格點(Critical Trap Grid，CTG)”互斥的“十字叉”判據[8]，將CMG機構的優化編碼問題轉化為無環、無重邊的無向簡單圖G(V,E)的k-頂點著色問題(k-vertex coloring problem)。但k-頂點著色是組合學中著名的NP完全問題，窮舉法的時間復雜度高達O(mn)(m表示染色數，n表示頂點數)。文獻[9]已證明，對于任意CMG機構，密碼齒輪層數至少為3；因此，即便在最佳情況下，窮舉計算求解的時間復雜度也高達324。文獻[10]提出了一種“基于團劃分數的聚類算法”，對于任意一組指定的、有限長度的“解鎖符號序列”，理論上可以求解得到所有的CMG機構優化編碼，但其本質上仍然是窮舉法，計算的時間復雜度仍為O(mn)。權衡計算的時間復雜度與優化設計目標，我們采用貪婪法求解CMG機構編碼的頂點著色問題，該方法具有時間復雜度低、易于編程的優點，在大多數情況下可以獲得優化編碼結果。

基于貪婪法，采用Visual Basic編寫了CMG機構的編碼及編碼校驗程序[11]，包括編碼、校驗兩個功能，實現了只需輸入“解鎖符號序列”，即可自動繪制二維迷宮映射圖，求解并繪制密碼齒輪編碼示意圖，以TXT文件輸出設計結果，驗證鑒別齒編碼與“解鎖符號序列”是否“鎖-鑰匹配”的功能。

四、傳感器網絡節點布設

傳感器網絡（sensor networks）涉及傳感器、微電子機械系統（Micro-Electromechanical System，MEMS）、現代網絡和無線通信等多種技術，將客觀世界的物理信息與傳輸網絡聯系在一起，擴展了人們獲取信息的能力，可應用在軍事國防、工農業控制、城市管理、環境監測、搶險救災、防恐反恐、危險區域遠程控制等諸多領域，是當前IT 技術研究的熱點。傳感器網絡的研究涉及通信協議、支撐技術、應用技術三部分，其中一個基本的問題是傳感器網絡節點的覆蓋與連通。

傳感器網絡的每個傳感器節點都能夠采集、存儲和處理環境信息，并與相鄰的傳感器節點通信。傳感器節點的覆蓋問題（Coverage Problems），就是要判斷敏感區域被傳感器監控或追蹤的優良程度。例如，對于如圖1所示的一個單位矩形敏感區域，假設采用5個同構的傳感器如圖布設，在完全覆蓋該敏感區域的前提下，出于傳感器節能設計的考慮，需要計算傳感器的最小覆蓋圓半徑。這一問題在組合學中，可以用1-等圓覆蓋問題 （1-Unit-Disk Coverage Problem）描述。

圖1單位矩形敏感區域的1-等圓最優覆蓋例（5圓覆蓋，圓半徑約為0.3621605）

為了定位需重點監測“熱點（hot spots）”，跟蹤活動目標的位置，或者為了提高傳感器網絡的容錯能力（可靠性），需要考慮敏感區域的k-等圓覆蓋問題。傳感器節點k-等圓覆蓋問題的物理意義是：設一組同構的傳感器布設在某一區域，該區域中的任意一點應至少被k個傳感器覆蓋。事實上，傳感器網絡中可采用多種多樣的異構傳感器節點，由于各種傳感器的敏感距離可以不同，因此，需要采用k-不等圓覆蓋問題（k-Non-Unit-Disc Coverage Problem）描述二維區域的覆蓋問題。

更進一步，傳感器網絡節點是在三維空間中布設的，假如每個傳感器的敏感區域可用一個三維球體來模擬，則引出了傳感器節點的三維空間覆蓋問題。如果再考慮為了節能而規劃傳感器的值班時間、傳感器節點發現目標的時延等，則情況更加復雜。

五、結論

組合學在諸多科學技術領域中有著重要應用價值。本文結合作者的研究工作，介紹了組合學在機械電子工程學領域的兩個應用實例。

（1）CMG機構的編碼問題，是設計一種微小型機械密碼鎖的關鍵。受微執行器（微電機）驅動能力的限制，并且為了提高密碼鎖裝置的可制造性和可靠性，還希望CMG機構中復合齒輪A，B的齒輪層數N最小，此即CMG機構的優化編碼問題。為了解決這一問題，我們通過“二維迷宮映射”和其它數學建模步驟，將問題轉化為圖G（V，E）的k-頂點著色問題，并設計了CMG機構鑒別齒優化編碼、校驗的組合學算法；

（2）傳感器網絡是傳感器技術與網絡通信技術相結合的產物，傳感器網絡節點的覆蓋與連通是傳感器網絡規劃的一個基礎問題。