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1.专家系统的建立
　　
　　专家系统是一个智能计算机程序系统，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题。也就是说，专家系统是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术和计算机技术，根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以便解决那些需要人类专家处理的复杂问题。目前，数控机床领域缺乏的就是这种专家系统的建立。
　　
　　对于数控机床智能化发展来讲，专家系统的建立非常有必要，不管是从故障的诊断还是机器运行方面来说都非常有意义。专家系统建立的重点是知识库的建立，知识库用来存放专家提供的知识。专家系统的问题求解过程是通过知识库中的知识来模拟专家的思维方式的，因此，知识库是专家系统质量是否优越的关键所在，即知识库中知识的质量和数量决定着专家系统的质量水平。一般来说，专家系统中的知识库与专家系统程序是相互独立的，用户可以通过改变、完善知识库中的知识内容来提高专家系统的性能。
　　
　　人工智能中的知识表示形式有产生式、框架、语义网络等，而在专家系统中运用得较为普遍的知识是产生式规则。产生式规则以IF…THEN…的形式出现，就像BASIC等编程语言里的条件语句一样，IF后面跟的是条件(前件)，THEN后面的是结论(后件)，条件与结论均可以通过逻辑运算AND、OR、NOT进行复合。在这里，产生式规则的理解非常简单：如果前提条件得到满足，就产生相应的动作或结论。
　　
　　2.人工神经网络
　　
　　目前，最智能的莫过于人的大脑，人工神经网络便是一种应用类似于大脑神经突触连接的结构进行信息处理的数学模型。数控机床的智能化的发展趋势也要朝着人工神经网络的方向发展。
　　
　　神经网络是一种运算模型，由大量的节点(或称神经元)和之间相互连接构成。每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数(ActivationFunction)。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆。网络的输出则依网络的连接方式，权重值和激励函数的不同而不同。而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。这如果用在数控系统的控制中，对于数控机床的发展将是一个飞速的提高。
　　
　　人工神经网络的特点和优越性，主要表现在三个方面：
　　
　　(1)具有自学习功能。例如实现图像识别时，只在先把许多不同的图像样板和对应的应识别的结果输入人工神经网络，网络就会通过自学习功能，慢慢学会识别类似的图像。自学习功能对于预测有特别重要的意义。
　　
　　(2)具有联想存储功能。用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。
　　
　　(3)具有高速寻找优化解的能力。寻找一个复杂问题的优化解，往往需要很大的计算量，利用一个针对某问题而设计的反馈型人工神经网络，发挥计算机的高速运算能力，可能很快找到优化解。
　　
　　随着科技的进步，数控机床也在不断发展，它不仅延伸了人的体力，还要逐步解决代替脑力劳动问题，包括自主工艺规划、工夹具管理、生产控制和维护管理等，机床将变得越来越“聪明”和人性化。
　　
　　盛总告诉金属加工在线记者，在未来的方向应该朝以下三个技术方向发展：首先从单因子的约束型的智能控制向过程综合因素优化的智能控制发展；其次由管理信息和技术信息离线的智能化向过程在线实时智能控制发展；然后由程序没定型智能控制向自主联想型智能化发展。这可能要有更多的研究工作要做，仅仅依靠提高运算速度似乎还不足以解决，它与思考机理的发展有关，是一逐步进化的问题。此外微型灵敏可靠的传感器，也是智能化实体技术发展的一个重要条件。

(来源：慧聪网)