课例研究
进行故障诊断；从预测角度应用神经网络作为动态预测模型进行故障预测；利用神经网络极强的非线性动态跟踪能力进行基于结构映射的故障诊断；从知识处理角度建立基于神经网络的诊断专家系统等。目前，为提高神经网络在实用中的学习和诊断性能，主要从神经网络模型本身改进和模块化模型诊断策略两方面开展研究；同时，与模糊逻辑的结合研究也是一个研究热点。
3、分布式人工智能（distributed AI，简称DAI）在机器人领域中的应用。分布式人工智能是分布式计算机与人工智能相结合的结果。DAI 系统具有互操作性，即不同的异构系统在快速变化的环境中具有交互信息和协同工作能力，其研究目标是创建一种能描述自然与社会系统的精确概念模型。DAI 中的智能并非独立存在的概念，智能在团体协作中实现，因而其主要研究问题是各智能体之间的合作方法与对话机制，包括分布式问题求解和多智能体系两个领域。一方面，智能体系研究成果（理论及方法）依据多智能体系的特性来组织和控制多个机器人，使之通过协作完成单个机器人无法完成的复杂任务是多智能体系理论发展的一条捷径。另一方面，多智能体系为多
智能体的研究提供了一个理想的研究与试验平台，从而大大加快了多智能体理论和方法的研究过程。
随着人工智能技术的快速发展遗传算法、蚁算法等的出现，机器人路径规划问题也得到了相应发展。随着机器人在人类生活中出现，使各行各业得到了飞速的发展，人工智能理论起了非常关键的作用。在不远
的未来，相信有人类特性的智能机器人不是幻想，同时更先进的各种领域机器人会被AI 专家制造出来。所以人工智能在机器人领域中的应用，不仅促进了机器人领域的发展和创新，还会改善我们的生活。
参考文献：
[1] 于大方.青岛广播电视大学理工部.《浅谈人工智能及其应用领域》[2] 尹朝庆，尹浩.中国水利水电出版社.《人工智能与专家系统》[3]洪炳熔.计算机世界网（09年第27期）.《空间机器人研究及应用领域》[4] Navi Brain 翻译.金晶立.科学出版社.《机器人集锦》[5]蔡自星.科学出版社.《智能机器人及其发展》
法则1
　设函数
和
在点a
的某个去心邻域
内有定义，且满
足：
（1）及；（2）和
在
内可导，且
；
（3）（A 为常数，或为∞）
则有
=
。
法则2
　设函数
和在点a
的某个去心邻域
内有定义，且
满足：
（1）；
（2）和
在
内可导，且
；
（3）（A 为常数，或为∞）
则有
=
洛必达法则可处理，，
，
，
，
，型。
例1：已知函数
，曲线
在点
处的切线方
程为.
（Ⅰ）求、的值；
（Ⅱ）如果当
，且
时，
，求的取值范围.
解：（1）“过程略”  解得，
.（2）当，且
时，
，即，也即
，记
，
，
且
则，记，则
，
从而在上单调递增，且
，
因此当时，
，
当
时，
；
当
时，
，
当时，
，所以在
上单调递减，在
上单调递增.
由洛必达法则有
，
即当
时，
，即当
，且
时，
.因
为
恒成立，所
以.综上所述，当
，
且
时，
成立，的取值范围为
.
注：本题由已知很容易想到用分离变量的方法把参数分离出来.然后对分离出来的函数
求导，研究其单调性、极值.此时遇到了“当
时，函数值没有意义”这一问题，导致考生陷入困境，此时诺必达
法则就能完美解决这个问题，所以对尖子生来说这个方法很有必要。
例2：设函数。
·若，求的单调区间；·若当时，求的取值范围
解：（1）时，，
.
当时，；当
时，.
故在单调减，在单调增
（2）当
时，，对任意实数a，均在；当
时，
等价于
令
（x>0），则
，
令
，
则，，
知在上为增函数，；知
在
上为增函数，；
，g（x）在
上为增函数。
由洛必达法则知，，
故
综上，知a 的取值范围为
。
通过以上例题的分析，我们不难发现应用洛必达法则解决的试题应满足：可以分离变量；
导数可以确定分离变量后一端新函数的单调性；出现“”或“
”型式子.
参考文献：
[1]朱贝贝.关于洛必达法则的“优越性”和“有效性”──对某些教科书的商榷意见《广西教育学院学报》1995年第Z1期。
[2]鲁金松、杨东梅.诺必达法则的使用例析《数理天地》高中板2007年第10期。
洛必达法则在高中数学的实际应用
■罗　尧　（贵州省六盘水市第一实验中学　553000）
【摘　要】　诺必达法则是高等数学中导数运用的一个重要定理，主要用于解决函数的极限问题，高考数学一些压轴题中使用诺必达法则往往会收到很好的效果。
朱贝贝【关键词】　洛必达法则；极限；去心领域【中图分类号】　G63.21 【文献标识码】　A 【文章编号】　2095-3089（2018）09-0238-01