摘要：近年随着时代在进步，电子工程在和人工智能在人们的生活水平中起到了重要的作用，随着电子工程的高速发展运用，人工智能也在不断发展，两者的相互结合大大提高了国家的生产力。
关键词：电子工程 人工智能 关系探究
一 电子工程的发展过程
电子工程学并不是一个孤立的学科，它与很多工程和技术都有着密切的联系，是机械工程学科和电子信息工程、智能管理技术共同作用下，形成的一个新的发展体系。在信息系统不断完善的过程中，电子工程体系也更加完善，并日益成熟。电子工程学的发展历程主要是这样的几个方面：
1 电子工程学的开端
电子工程学在刚起步的阶段，其主要的生产形式是手工生产，此时社会的生产能力很低，没有充足的劳动力资源，发展生产力变得异常艰辛。为了改变这样一个窘迫的状况，科学家进行了大量的研究和尝试，在一次次的失败中，机械工程终于得到了一定的发展。
2 电子工程学的高速发展阶段
在经历了起初艰难的开始阶段以后，电子工程迎来了高速发展时期，随着标准件生产在同一的流水线下得以实现，这一时期的生产已经具备了一定的标准，并且极大地刺激了生产力的发展。但是这样的生产模式并不是没有缺点的，生产的过程过于标准，使产品过于单一，满足不了不同用户和社会不断变化的需要。
3 电子工程的成熟阶段
经过了多年的发展，电子工程产业已经形成了一定的体系，并与现代化科学技术有了一定的融合，进入了现代电子发展阶段。归根结底，电子工程的发展是为了满足社会工作和生活的需要，现代社会工作节奏加快，生产也更加灵活，对电子工程提出了更高的要求，电子行业的特点是柔性制造，这也为电子同信息化社会的融合创造了条件。
电子系统具有不稳定性，这就使得电子系统在输入与输出关系的处理上比较困难。推导数学方程的方法、建设规则库的方法以及学习并生成知识的传统方法，虽然在解析数学方面具有精密性，但是这些传统的方法还只能适用于一些相对简单的系统。然而现代社会所需求的系统是纷繁复杂的，往往会需要一个系统能够处理多种信息类型。人工智能系统在进行信息处理时，还存在一定的不确定性和复杂性，所以现在以知识为基础的人工智能信息处理方式为成为解析数学方式的替代手段。
二.人工智能的特点和发展史
1 人工智能的含义
人工智能是融合计算机技术、信息技术、控制技术及心理学等多项技术的部门学科，其主要是通过研究电子计算机技术，拓展或模拟人智能的一项专业性技术，它是新世纪以来最重要的三门学科之一，在人们的发展过程中具有重要的作用。
2 人工智能技术的优点
首先人工智能技术能够增加人们之间的交流。为人们之间的交流提供便利，让人们足不出户就了解天下事。其次，人工智能技术能够促进经济的增长。通过高科技带动人们的消费，有效的扩大国内市场需求，实现我国经济平稳健康的发展，最后，人工智能技术可以更快的实现企业的经济目标。新型科技在促进人类社会发展上的优点能够吸引许多厂商投资，间接地扩大了人工智能产品的市场，实现企业的经济利益。
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3 人工智能技术的发展史
人工智能在发展过程中也经历了漫长的过程。人工智能在发展过程中时间是比较早的，第一部计算器的出现，对加法实现了机械计算，这个发明在当时引起了很大的轰动，这也使得更多的科学家在这个领域中进行了研究，使计算器的功能得到了完善。然后是人工智能的第一个发展阶段，人工智能的发展主要表现在翻译和证明方面，同时对人工智能博弈方面的研究也取得了一定的成绩。
人们在不断的研究过程中对人工智能研究工作进行了不断的推进，但是在不断的研究过程中人们也发现人工智能在模仿人类思维方面存在着很多的问题，这样就使得人工智能发展进入到了挫折阶段。在这个研究阶段，很多的科学发现一直都是停留在简单的映射方面，在逻辑思维方面没有获得更好的发展，这样也使得人工智能要不断进行创新。
三.人工智能技术与电子机械之间应用的关系
1 人工智能化技术对于电子机械工程的发展与运作，起着不可忽视的作用
我们社会发展的最初时候，人类社会发展的重要根源是物质和信息，当时各个方面的生产力水平还很低下，人类的生存主要以物质基础为主。随着我国经济建设的不断发展，使生产力水平也不断提高。信息传递的重要性也随着我们思想观念的转变而变得尤为重要，因而，文字信息传递法由然而生。信息化时代不能脱离人工智能技术发展，不管是任何行业，不管是控制技术或是模型建成、故障诊断或是故障报警，都离不开人工智能化技术的辅助。电子机械系统本身就存在着不稳定的成分，于是电子机械输入系统和输出系统的描述就显得比较困难。而其传统的电子机械描述系统分为：推导数学方程的方法、学习并生成知识法和规则库建设方法这三种形式。尽管传统数学解析法精准度和严密度都很高，却并不适合复杂的机械系统运算，只能应用在那些简单机械系统运算中。复杂机械 输入输出系统运算采取传统数学解析法很难给出正确的数学解析。随着社会的发展，当代社会对多样和精密的机械分析计算系统的需求越来越大，它可以处理多种多样的不同的信息数据种类。
2 这两大输入输出数据的处理方式间的关系有相同的地方，也有不同的地方
神经网络系统与模糊推理系统的相似之处是：它们都是通过任意的精准度，用对网络结构的模拟去形成连续的函数。而两者不同点则是：神经网络系统具有不清晰的意义，模糊推理系统却具有清晰的意义；神经网络系统是从点到点的映射方式，而模糊推理系统则是整理域到域的映射方式；神经网络系统储存信息的方式是分布式的，而模糊推理系统储存信息的方式则是规则式的。主要是神经网络系统输入的每个神经元都有固定的联系，计算量相对比较大；模糊推理系统的连接有不稳定的因素，计算量相对来说比较小。而神经网络系统的信息输入输出阶段有着很高的精度，表现为光滑的曲面状态。但是模糊推理系统的信息输入输出阶段精准度很低，并且呈现出台阶的形状。
结论
电子工程产业发展是我国工业信息化过程的一个写照，在工程制造的过程中充分利用现代化科学技术的巨大优势，实现了生产力的提高，满足社会发展的需求，电子工程和人工智能和完美结合实现了不同学科之间的融合，为工业信息化的发展提供了成功经验和新思路。
参考文献
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[3]孙辉，王蕊.人工智能在混沌技术中的应用[J].机械与电子，2006，8（1）：153-155.
论文作者:孙海涛,李林
论文发表刊物:《低碳地产》2016年8月第15期
论文发表时间:2016/11/2
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