在应用人工智能时，可以将神经网络、模糊抑制等智能算法应用于系统模型的建立，因为这些模型一般都比较复杂，常规的建模方法很难达到建模的预期指标。神经网络是源于人类神经结构的智能概念，它在机械工程中使用数字信息来处理信息。
在存储一些信息时，也需要使用一些特定的标准。在神经网络的输出阶段，由于每个神经元都有固定的连接形式，因此在应用时往往会产生大量的数据，计算的准确率一般低于100%。比较高。模糊逻辑系统的对应连接没有固定的形式。与神经网络不同，模糊抑制的计算量比较小，精度也比较低。
相关研究证明，智能技术可以有效应用于机械工程控制过程中，充分发挥智能技术效率高、控制精度高的优势，提高机械工程控制的可靠性、安全性和正确性。
以各领域常用的机械手为例，它不仅有效结合了仿生学和机电一体化理论，而且多采用人工智能。人工智能机械手拥有视觉、触觉等“感觉器官”，能够像人一样感受外界环境的变化，尤其是在那些更加复杂的生产环境中。人工智能操纵者的作用相当明显。
目前，人工智能机械手广泛应用于工农业，创造了比传统机械手更高的经济效益。
过去，机械工程运行过程中很容易受到各种因素的影响，导致各种故障。事实上，智能技能抑制系统的使用可以为机械工程设备提供合理的保护和维护。此外，由于智能化技术的有效应用，可以对机械工程设备进行全面细致的诊断，及时发现设备故障，实施有效的保护措施，避免机械工程设备故障严重发展，引发重大安全事故。
（二）人工智能在机械工程中的发展趋势
未来，人工智能在机械行业的发展潜力巨大，需求将不时扩大。虽然现在的家庭还存在一些不足，其中企业的技术实力是最严重的，但是我们也看到很多大中型企业已经有了机器智能的未来，我们拭目以待。智能化与“中国制造2025”息息相关。实现工程机械的智能化，不仅可以大幅提升中国制造的整体水平，还可以降低劳动强度和运营成本，帮助客户更好地提高盈利能力。目前，我们缺乏的不是智能技能，而是智能技能的应用和相应的结果。只有加大智能宣传力度，让智能成果更加惠及基层用户，才能更好地推动智能普及。
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