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90 年代以來，隨著全球市場(chǎng)的形成，產(chǎn)品間的國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)日趨激烈，人工智能技術(shù)在制造中的應(yīng)用研究異常活躍，智能制造技術(shù)漸成為實(shí)現(xiàn)制造的知識(shí)化、自動(dòng)化、柔性化以實(shí)現(xiàn)對(duì)市場(chǎng)的快速響應(yīng)的關(guān)鍵技術(shù)。其主要應(yīng)用如下： 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能檢測(cè)、故障診斷、識(shí)別、設(shè)計(jì)、優(yōu)化; 基于遺傳算法的優(yōu)化設(shè)計(jì); 基于規(guī)則、基于框架的專家系統(tǒng); 基于類比推理、歸納學(xué)習(xí)與基于實(shí)例推理的知識(shí)系統(tǒng); 基于Agent 技術(shù)的分布式智能制造系統(tǒng)。但是，目前智能制造的應(yīng)用水平距人們的期望還比較遠(yuǎn)，主要是以下幾個(gè)瓶頸問題的存在，面以學(xué)習(xí)進(jìn)化自組織為主要特征的新一代人工智能技術(shù)可能為智能制造的研究帶來新的曙光。
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