人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)及其應(yīng)用

孟代江

摘 要

隨著計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、信息技術(shù)、自動(dòng)化技術(shù)的進(jìn)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(guò)互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行動(dòng)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(guò)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(jìn)步，已經(jīng)廣泛應(yīng)用在社會(huì)各個(gè)領(lǐng)域，使現(xiàn)代計(jì)算機(jī)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(huì)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(shì)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在處理實(shí)際問(wèn)題主要包括兩個(gè)過(guò)程，一個(gè)是學(xué)習(xí)訓(xùn)練過(guò)程，另外一個(gè)是記憶聯(lián)想過(guò)程。近年來(lái)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(hào)處理、圖像處理、智能識(shí)別等領(lǐng)域已經(jīng)取得了巨大的改變，為人們研究各類(lèi)科學(xué)問(wèn)題提供了一種新的方法和手段，使人們?cè)诮煌ㄟ\(yùn)輸、人工智能、軍事、信息領(lǐng)域的工作更加便捷，近年來(lái)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(chēng)ANN，是隨著上個(gè)世紀(jì)八十年代人工智能發(fā)展興起的一個(gè)研究熱點(diǎn)，它的主要工作原理對(duì)人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行抽象處理，并仿造人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立簡(jiǎn)單的模型，按照不同的連接方式組成一個(gè)完整的網(wǎng)絡(luò)，因此學(xué)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(shí)就是一種運(yùn)算模型，它是通過(guò)大量的節(jié)點(diǎn)——神經(jīng)元連接起來(lái)的，其中不同的節(jié)點(diǎn)所代表的輸出函數(shù)也不同，也就是所謂的激勵(lì)函數(shù)；當(dāng)有兩個(gè)節(jié)點(diǎn)連接起來(lái)時(shí)稱(chēng)之為通過(guò)該連接信號(hào)的加權(quán)值，也稱(chēng)為權(quán)重，這就相當(dāng)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(jī)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(hào)的人工智能處理非結(jié)構(gòu)信息化和直覺(jué)方面的缺陷，具有實(shí)時(shí)學(xué)習(xí)、自適應(yīng)性和自組織性等特點(diǎn)。

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(shí)別、知識(shí)工程、信號(hào)處理、專(zhuān)家系統(tǒng)、機(jī)器人控制等方面的應(yīng)用較廣。

2.1 生物信號(hào)的檢測(cè)分析

目前大部分醫(yī)學(xué)檢測(cè)設(shè)備都是通過(guò)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(duì)病情進(jìn)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(gè)神經(jīng)元組合起來(lái)構(gòu)成，解決了生物醫(yī)學(xué)信號(hào)檢測(cè)方面的難題，其適應(yīng)性和獨(dú)立性強(qiáng)，分布貯藏功能多。在生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域該技術(shù)主要應(yīng)用于對(duì)心電信號(hào)、聽(tīng)覺(jué)誘發(fā)電位信號(hào)、醫(yī)學(xué)圖像、肌電荷胃腸等信號(hào)的處理、識(shí)別和分析。

2.2 醫(yī)學(xué)專(zhuān)家系統(tǒng)

傳統(tǒng)的醫(yī)院專(zhuān)家系統(tǒng)是直接將專(zhuān)家的經(jīng)驗(yàn)、學(xué)歷、臨床診斷方面取得的成績(jī)等存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)中，構(gòu)建獨(dú)立的醫(yī)學(xué)知識(shí)庫(kù)，通過(guò)邏輯推理進(jìn)行診斷的一種方式。進(jìn)入到二十一世紀(jì)，醫(yī)院需要存儲(chǔ)的醫(yī)學(xué)知識(shí)越來(lái)越多，每天產(chǎn)生新的病況和知識(shí)，過(guò)去的一些專(zhuān)家系統(tǒng)顯然已經(jīng)無(wú)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(zhuān)家系統(tǒng)的構(gòu)建提出了新的發(fā)展方向，通過(guò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，系統(tǒng)能夠自主學(xué)習(xí)、自己組織、自行推理。因此在醫(yī)學(xué)專(zhuān)家系統(tǒng)中該網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用面較廣。麻醉醫(yī)學(xué)、重癥醫(yī)學(xué)中生理變量分析和評(píng)估較多，目前臨床上一些還沒(méi)有確切證據(jù)或者尚未發(fā)現(xiàn)的關(guān)系與現(xiàn)象，通過(guò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)便能有效地解決。

2.3 市場(chǎng)價(jià)格預(yù)測(cè)

在經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中，傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法受到一些因素的制約，無(wú)法對(duì)價(jià)格變動(dòng)做出準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)，因此難免在預(yù)測(cè)的時(shí)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(cè)，因此人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)具有傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法無(wú)法比擬的優(yōu)勢(shì)。例如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)可以通過(guò)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(gè)完整的預(yù)測(cè)模型，準(zhǔn)確預(yù)測(cè)出商品的價(jià)格變動(dòng)情況。

2.4 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)

在從事某一項(xiàng)特定的活動(dòng)時(shí)，由于社會(huì)上一些不確定因素，可能造成當(dāng)事人經(jīng)濟(jì)上或者其他方面的損失。因此在進(jìn)行某一項(xiàng)活動(dòng)時(shí)，對(duì)活動(dòng)進(jìn)行有效的預(yù)測(cè)和評(píng)估，避免風(fēng)險(xiǎn)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)可以根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)際來(lái)源，構(gòu)筑一套信用風(fēng)險(xiǎn)模型結(jié)構(gòu)和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估系數(shù)，從而提出有效地解決方案。通過(guò)信用風(fēng)險(xiǎn)模型分析彌補(bǔ)主觀(guān)預(yù)測(cè)方面的不足，從而達(dá)到避免風(fēng)險(xiǎn)的目的。

3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)未來(lái)發(fā)展

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)克服了傳統(tǒng)人工智能對(duì)語(yǔ)言識(shí)別、模式、非結(jié)構(gòu)化信息處理的缺陷，因此在模式識(shí)別、神經(jīng)專(zhuān)家系統(tǒng)、智能控制、信息處理和天氣預(yù)測(cè)等領(lǐng)域廣泛應(yīng)用。隨著科學(xué)技術(shù)的進(jìn)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(jì)算智能，很多企業(yè)和國(guó)家開(kāi)始大規(guī)模研發(fā)AI，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正在模擬人類(lèi)認(rèn)知的方向發(fā)展，目前市場(chǎng)已經(jīng)有很多不少人工智能產(chǎn)品面世。

4 結(jié)語(yǔ)

通過(guò)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(cè)精度低、通用模型缺乏創(chuàng)新等，因此需要我們?cè)诖嘶A(chǔ)上不斷尋找新的突破點(diǎn)，加強(qiáng)對(duì)生物神經(jīng)元系統(tǒng)的研究和探索，進(jìn)一步挖掘其潛在的價(jià)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(huì)創(chuàng)造更大的財(cái)富。

參考文獻(xiàn)

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作者單位

河南省衛(wèi)輝市第一中學(xué) 河南省衛(wèi)輝市 453122