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摘要:隨著計算機網(wǎng)絡(luò)、信息技術(shù)、自動化技術(shù)的進步,極大的改變了我們的生活。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)是一種全新的控制技術(shù),通過互聯(lián)網(wǎng)進行動態(tài)模擬,從而建立一種新的控制互聯(lián)網(wǎng)的系統(tǒng)。經(jīng)過十幾年的發(fā)展,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)研究取得了巨大的進步,已經(jīng)廣泛應(yīng)用在社會各個領(lǐng)域,使現(xiàn)代計算機中的難題得到了解決。本文主要從人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的概念出發(fā),探討了它在現(xiàn)代社會領(lǐng)域的具體應(yīng)用。
【關(guān)鍵詞】人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 信息技術(shù) 發(fā)展趨勢
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在處理實際問題主要包括兩個過程,一個是學習訓練過程,另外一個是記憶聯(lián)想過程。近年來隨著人工網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在信號處理、圖像處理、智能識別等領(lǐng)域已經(jīng)取得了巨大的改變,為人們研究各類科學問題提供了一種新的方法和手段,使人們在交通運輸、人工智能、軍事、信息領(lǐng)域的工作更加便捷,近年來隨著AI的發(fā)展,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)得到了快速的發(fā)展階段。
1人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)也稱ANN,是隨著上個世紀八十年代人工智能發(fā)展興起的一個研究熱點,它的主要工作原理對人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行抽象處理,并仿造人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立簡單的模型,按照不同的連接方式組成一個完整的網(wǎng)絡(luò),因此學術(shù)界也直接將它成為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)其實就是一種運算模型,它是通過大量的節(jié)點——神經(jīng)元連接起來的,其中不同的節(jié)點所代表的輸出函數(shù)也不同,也就是所謂的激勵函數(shù);當有兩個節(jié)點連接起來時稱之為通過該連接信號的加權(quán)值,也稱為權(quán)重,這就相當人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)記憶。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)是采用并行分布式系統(tǒng),這種工作機理與傳統(tǒng)的信息處理技術(shù)和人工智能技術(shù)完全不同,是一種全新的技術(shù),它克服了傳統(tǒng)基于邏輯符號的人工智能處理非結(jié)構(gòu)信息化和直覺方面的缺陷,具有實時學習、自適應(yīng)性和自組織性等特點。
2人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用分析
隨著人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展,它在模式識別、知識工程、信號處理、專家系統(tǒng)、機器人控制等方面的應(yīng)用較廣。
2.1生物信號的檢測分析
目前大部分醫(yī)學檢測設(shè)備都是通過連續(xù)波形得到相關(guān)數(shù)據(jù),從而根據(jù)所得數(shù)據(jù)對病情進行診斷。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)就是應(yīng)用了這樣的方式將多個神經(jīng)元組合起來構(gòu)成,解決了生物醫(yī)學信號檢測方面的難題,其適應(yīng)性和獨立性強,分布貯藏功能多。在生物醫(yī)學領(lǐng)域該技術(shù)主要應(yīng)用于對心電信號、聽覺誘發(fā)電位信號、醫(yī)學圖像、肌電荷胃腸等信號的處理、識別和分析。
2.2醫(yī)學專家系統(tǒng)
傳統(tǒng)的醫(yī)院專家系統(tǒng)是直接將專家的經(jīng)驗、學歷、臨床診斷方面取得的成績等存儲在計算機中,構(gòu)建獨立的醫(yī)學知識庫,通過邏輯推理進行診斷的一種方式。進入到二十一世紀,醫(yī)院需要存儲的醫(yī)學知識越來越多,每天產(chǎn)生新的病況和知識,過去的一些專家系統(tǒng)顯然已經(jīng)無法適應(yīng)醫(yī)院的發(fā)展需求,因此醫(yī)院的效率很低。而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的出現(xiàn)為醫(yī)院專家系統(tǒng)的構(gòu)建提出了新的發(fā)展方向,通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),系統(tǒng)能夠自主學習、自己組織、自行推理。因此在醫(yī)學專家系統(tǒng)中該網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用面較廣。麻醉醫(yī)學、重癥醫(yī)學中生理變量分析和評估較多,目前臨床上一些還沒有確切證據(jù)或者尚未發(fā)現(xiàn)的關(guān)系與現(xiàn)象,通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)便能有效地解決。
2.3市場價格預(yù)測
在經(jīng)濟活動中,傳統(tǒng)統(tǒng)計方法受到一些因素的制約,無法對價格變動做出準確的預(yù)測,因此難免在預(yù)測的時候出現(xiàn)失誤的現(xiàn)象。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)能夠處理那些不完整的、規(guī)律不明顯、模糊不確定的數(shù)據(jù),并作出有效地預(yù)測,因此人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)具有傳統(tǒng)統(tǒng)計方法無法比擬的優(yōu)勢。例如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)可以通過分析居民人均收入、貸款利率和城市化發(fā)展水平,從而組建一個完整的預(yù)測模型,準確預(yù)測出商品的價格變動情況。
2.4風險評價在從事某一項特定的活動時,由于社會上一些不確定因素,可能造成當事人經(jīng)濟上或者其他方面的損失。因此在進行某一項活動時,對活動進行有效的預(yù)測和評估,避免風險。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)可以根據(jù)風險的實際來源,構(gòu)筑一套信用風險模型結(jié)構(gòu)和風險評估系數(shù),從而提出有效地解決方案。通過信用風險模型分析彌補主觀預(yù)測方面的不足,從而達到避免風險的目的。
3人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)未來發(fā)展
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)克服了傳統(tǒng)人工智能對語言識別、模式、非結(jié)構(gòu)化信息處理的缺陷,因此在模式識別、神經(jīng)專家系統(tǒng)、智能控制、信息處理和天氣預(yù)測等領(lǐng)域廣泛應(yīng)用。隨著科學技術(shù)的進步,AI的快速發(fā)展,AI與遺傳算法、模糊系統(tǒng)等方面結(jié)合,形成了計算智能,很多企業(yè)和國家開始大規(guī)模研發(fā)AI,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正在模擬人類認知的方向發(fā)展,目前市場已經(jīng)有很多不少人工智能產(chǎn)品面世。
4結(jié)語
通過上述研究分析,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)已經(jīng)取得了相應(yīng)的發(fā)展,但還存在很多不足:應(yīng)用范圍狹窄、預(yù)測精度低、通用模型缺乏創(chuàng)新等,因此需要我們在此基礎(chǔ)上不斷尋找新的突破點,加強對生物神經(jīng)元系統(tǒng)的研究和探索,進一步挖掘其潛在的價值,將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用在更多領(lǐng)域中,為社會創(chuàng)造更大的財富。
參考文獻
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作者:孟代江 單位:河南省衛(wèi)輝市第一中學