人類社會發(fā)展至今，總結已經成為一種重要的思維活動和表達方式?？偨Y時應注意思路連貫，避免跑題或離題。小編為大家搜集了一些總結的模板和范文，供大家參考和借鑒。
人工神經網絡論文篇一
摘要隨著科學技術的發(fā)展，人工神經網絡技術得到了空前的發(fā)展，并且在諸多領域得到了廣泛的應用，為人工智能化的發(fā)展提供了強大的動力。人工神經網絡的發(fā)展經歷了不同的階段，是人工智能的重要組成部分，并且在發(fā)展過程中形成了自身獨特的特點。文章對人工神經網絡的發(fā)展歷程進行回顧，并對其在各個領域的應用情況進行探討。
隨著科學技術的發(fā)展，各個行業(yè)和領域都在進行人工智能化的研究工作，已經成為專家學者研究的熱點。人工神經網絡就是在人工智能基礎上發(fā)展而來的重要分支，對人工智能的發(fā)展具有重要的促進作用。人工神經網絡從形成之初發(fā)展至今，經歷了不同的發(fā)展階段，并且在經濟、生物、醫(yī)學等領域得到了廣泛的應用，解決了許多技術上的難題。
人工神經網絡論文篇二
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人工神經網絡論文篇三
神經網絡是在對人腦思維方式研究的基礎上，將其抽象模擬反映人腦基本功能的一種并行處理連接網絡。神經元是神經網絡的基本處理單元。
在神經網絡的發(fā)展過程中，從不同角度對神經網絡進行了不同層次的描述和模擬，提出了各種各樣的神經網絡模型，其中最具有代表性的神經網絡模型有：感知器、線性神經網絡、bp網絡、自組織網絡、徑向基函數網絡、反饋神經網絡等等。
神經元矩陣是神經網絡模型的一種新構想，是專門為神經網絡打造的一個矩陣，它符合神經元的一切特征。
(1)容器可產生一種無形的約束力，使系統(tǒng)得以形成，容器不是全封閉的，從而保證系統(tǒng)與外界的溝通和交互;各向量間可用相互作用的力來聯(lián)系，而各個信使粒則受控于容器、中空向量以及其它的信使粒。各神經元之間自主交互，神經元矩陣是一種多層次的管理，即一層管理一層。系統(tǒng)具有明顯的層級制和分塊制，每層每塊均獨立且協(xié)同工作，即每層每塊均含組織和自組織因素。
(2)向量觸頭是中空的，信使?？梢酝ㄟ^向量或存儲于向量中，所以又稱為中空向量。向量存儲了信使粒后，可以吸引更多的信使粒在附近，或使鄰近向量轉向、伸長，進而形成相對穩(wěn)定的信息通路。
(3)當兩條或更多的信息通路匯集時，可能伴隨著通路的增強、合并，以及信使粒的聚集、交換，這是神經元矩陣運算的一種主要形式。通路的形成過程，也就是是神經元矩陣分塊、分層、形成聯(lián)接的過程，也為矩陣系統(tǒng)宏觀管理、層級控制的實現奠定了基礎。
神經元矩陣亦是一種具有生物網絡特征的數學模型，綜合了數學上矩陣和向量等重要概念，是一種立體的矩陣結構。尤其是將矩陣的分塊特性和向量的指向特征結合起來，更好的體現了神經網絡的整體性和單元獨立性，系統(tǒng)的組織和自組織特征也更為凸顯。信使粒以“點”的數學概念，增強了系統(tǒng)的信息特征，尤其是增強了矩陣的存儲和運算功能。
人工神經網絡論文篇四
摘要：軟件需求分析不僅僅是為了讓開發(fā)者滿足用戶要求，而且還可以幫助用戶了解軟件的性能和功能，具有一舉兩得的效果，但是如果軟件需求不符合實際需求，就會出現風險，導致返工。在bp神經網絡的基礎上，我們建立了軟件需求分析風險評估模型，以減少軟件開發(fā)的失敗率，規(guī)避因軟件需求分析失誤而帶來的實際存在的或潛在的風險。
關鍵詞：風險；軟件需求；bp神經網絡；研究；分析。
軟件開發(fā)過程中，需求分析是一個關鍵性的階段。導致它失敗的原因有很多，例如開發(fā)者和用戶之間的溝通障礙、軟件本身的隱含性、需求信息的不對稱等等。這些問題導致的返工，增加了開發(fā)的成本，也損壞了企業(yè)形象，更可能流失掉部分用戶。因此，我們必須對軟件需求分析進行風險評估管理，把負面影響降到最低?，F代商業(yè)發(fā)展中，各企業(yè)和企業(yè)之間的競爭日趨激烈,掌握最新的技術，對技術進行創(chuàng)新，才是企業(yè)在行業(yè)內立足腳跟，獲得更加長遠發(fā)展的方法，因此要想牢牢地把握企業(yè)的運命就需要我們保持對技術創(chuàng)新的熱情，并在這條道路上樂此不疲。21世紀，只有掌握了最新和最具有創(chuàng)造性的技術，才能贏的最后的勝利，本文把bp網絡與軟件需求分析風險評估模型相結合，具有十分重要的意義。
bp神經網絡是開發(fā)者使用最多的神經網絡之一，它具有算法簡單、極強的魯棒性、收斂速度極快等優(yōu)點。最重要的一點是能夠最大限度的接近其真實系統(tǒng)，非常適合于線性的、不確定的、模糊的軟件風險數據。bp算法是一種用于前向多層神經網絡的的反傳學習算法。采用bp算法的數層感知器神經網絡模型，它的基本思想是，學習過程由信號的正向傳播和誤差的反向傳播兩個過程組成。模糊理論采用模糊數學的方法，通過抽象思維，對處于多種因素作用下的事物做出總體評價。它的兩大主要特征是：第一，結果清晰；第二，系統(tǒng)性強，這非常適合于各種非確定性問題的解決。
2軟件需求分析風險評估模型。
開發(fā)過程中，了解軟件需求是很重要的。軟件開發(fā)主要是依據需求的不同而設計出的產品。它包括了業(yè)務需求（組織和客戶高層次的目標）、用戶需求（用戶要求必須具備的需求）、功能需求（用戶可以通過完成任務滿足業(yè)務需求的產品中必須體現的軟件功能）。各種不同的需求都以不同的角度來呈現，需要進行多方位的分析方可得出準確的結論。軟件需求分析就是對用戶所需軟件應具備的屬性進行分析，滿足用戶的真正需求。在完成軟件需求分析后，我們要能得出用戶所需的軟件系統(tǒng)要能夠做到哪些功能，對此還要有詳細準確的說明書，也就是用戶的使用說明書，讓他們更快的了解產品。優(yōu)秀的需求具有以下特點：完整性、準確性、可行性、必要性、無歧義性和可行性。軟件需求分析風險是指由于多方面的影響，如用戶參與度、用戶需求的拓展變化、多角度的考慮、設計的精準度和用戶與開發(fā)者的充分溝通等等，而造成需求分析的不準確使得用戶的軟件需求得不到滿足。該風險評估模型主要是為了降低軟件需求分析中存在的風險，從而使得評估需求分析更具加有效和更易操作。
3一種基于bp神經網絡的軟件需求分析風險評估模型。
本文把bp神經網絡和模糊理論加入到軟件需求分析風險評估模型中，利用bp神經網絡的非線性映射屬性和模糊理論的超強表達能力與被理解力，幫助提高風險評估的有效性和預測性。軟件需求分析風險的評估模型包括風險識別、風險分析、風險評估三個模塊。風險識別的主要目的是考察研究軟件需求分析階段具體的情況，識別并記錄該階段存在的或潛在的風險，輸入來源是專家的經驗分析和歷史風險數據庫。
一般步驟包括：
a:找出軟件需求分析風險指標；
b:搜索歷史數據庫，列出存在的數據庫中的歷史案例；
c:通過專家分析，列出具有風險等級的列表；
d:將確定了的風險列表提交數據庫并更新。風險分析是細化第一階段的風險，分析其產生的影響和等級，找出各指標與風險級別之間的線性關系亦或非線性關系。本文引入bp神經網絡和模糊理論，利用bp神經網絡實現風險評估指標和風險級別之間的非線性映射關系，還利用模糊理論的超強表達能力和容易理解的屬性，提高整個風險評估模型的學習能力和表達能力，得出更符合實際的評估報告。
主要的方法包括：
a:揭示原因和結果之間的聯(lián)系，追根溯源；
b:建立模型進行認識和理解；
c:通過嘗試各種組合找出導致失敗的因素。風險評估需最后明確所有存在的風險和它們的等級，給予開發(fā)者一個詳細的報告。本階段只要利用bp神經網絡的`輸入層、輸出層、隱含層數、隱含層節(jié)點數。輸入層節(jié)點是經過模糊預處理的17個需求分析風險評估指標；輸出層節(jié)點是需求分析風險等級；隱含層數越多性能越高誤差越低；隱含節(jié)點越多，網絡功能越強大，但是過多則會使網絡功能減弱。
在bp神經網絡基礎上，建立的軟件需求分析風險評估模型，它操作的流程大致是三個方向。首先，識別軟件需求分析階段存在的、潛在的風險；然后，利用bp神經網絡和模糊理論的特有屬性、眾多優(yōu)點進行分析，通過歷史數據庫，專家知識、專家討論，列出風險表格；最后，對風險進行最后的評估，從而有效預測軟件開發(fā)過程中所遇到的風險，并且進行規(guī)避。
4結束語。
隨著經濟的高速發(fā)展，網絡軟件也成為人們工作生活中一個非常重要的工具。軟件需求的增多帶來了很多的問題，軟件開發(fā)的過程充滿了阻礙，軟件需求的滿意度也在日漸降低。因此，提高軟件開發(fā)的速度、保證開發(fā)軟件的質量，降低風險、減少開發(fā)成本、滿足用戶真正的需求等等，對軟件需求分析風險進行評估，建立軟件需求分析風險評估模型，是一件非常值得研究和實施的事情。本文研究的內容不僅僅達到了需求分析的目的，提出了新的思維方式和參考方向，而且還能更有效的預測軟件需求分析風險，真正滿足用戶的軟件需求?；痦椖浚杭质〗逃龔d“十二五”科學技術研究項目“基于ahp和群決策向量分析高校干部綜合測評方法和系統(tǒng)實現”（吉教科合字第402號）；吉林省教育科學“十二五”規(guī)劃課題“構建以學習者為主體的遠程教育支持服務體系的研究”。
參考文獻：
人工神經網絡論文篇五
在互聯(lián)網時代背景下，計算機技術得到快速發(fā)展，資源的互通共享也為人們的生產生活帶來了極大便利。但在計算機網絡的使用過程中，難以避免出現病毒、漏洞、電腦高手等問題，影響計算機網絡的安全性，進而造成用戶的損失，阻礙計算機網絡的長遠發(fā)展。傳統(tǒng)的計算機網絡安全評價方式采用線性評價模式，操作復雜但精確度較低，難以順應網絡時代發(fā)展的潮流。專家評價模式則易受專家的業(yè)務水平和工作方式影響，難以有效驗證計算機網絡安全評價結果。神經網絡屬于新型評價方式，通過神經元對計算機網絡進行非線性評價，具有效率和精度高的特點。本文對計算機網絡安全評價中神經網絡的應用展開研究，旨在通過有效使用新型評價模式全面維護和控制計算機網絡安全，達到最佳的網絡安全評價效果，為社會網絡安全作出貢獻。
1計算機網絡安全概述。
計算機網絡安全是指在計算機網絡環(huán)境中，網絡系統(tǒng)中數據受先進技術和管理措施的保護，即使外界因素的干擾，其保密性、可使用性依然可以不受影響而正常工作。計算機網絡安全涉及面廣，行業(yè)覆蓋面大，因此，需要受到高度重視。計算機網絡安全研究包括網絡信息的完整性、可使用性等內容，通過網絡安全管理者的信息讀取、操作等內容達到保護網絡安全的目的。計算機網絡的安全評價結果與其影響因素之間具有非線性關系，需要采用先進的科學技術和智能管理系統(tǒng)進行安全保護工作。專家評價模式使用灰色模型、故障分析法等方式規(guī)避網絡風險，但此類傳統(tǒng)的網絡評價模式具有操作復雜、精確度不高的劣勢，在現代化信息時代將被新型技術所取代。隨著計算機技術的高速發(fā)展，局域網被拓展，全球范圍內信息得以共享，計算機網絡能力全面提高，難以避免的計算機網絡安全問題隨即出現。計算機網絡安全主要包括物理安全和邏輯安全兩方面內容。其中，物理安全是指通過物理技術保護計算機系統(tǒng)等設備，避免發(fā)生破壞、丟失現象；邏輯安全是指保護計算機中的數據安全。計算機網絡的自由性、開放性特點導致其極易受到攻擊，例如：計算機軟硬件漏洞、傳輸線路攻擊等。計算機網絡安全問題需要受到國際關注，無論是本地網絡用戶還是其他國家用戶都將面臨攻擊風險，提高對計算機網絡安全的關注度具有重要的現實意義。
神經網絡通過模仿動物的神經系統(tǒng)形成人工智能系統(tǒng)，并通過分析處理信息作用于計算機網絡中?；谒惴〝祵W模型，神經網絡通過調節(jié)網絡節(jié)點之間的內部關系發(fā)揮出應用價值。非常定性、非局限性、非線性是神經網絡系統(tǒng)具備的基本特征，此類特征使得神經網絡在計算機網絡安全評價中產生了一定優(yōu)勢。神經網絡系統(tǒng)的自主學習性能較強，系統(tǒng)可以通過自動識別信息，總結出信息存在的一定規(guī)律，便于后續(xù)使用。用戶輸入相關信息后，神經網絡系統(tǒng)可以基于信息規(guī)律展開自動運行，識別信息并進行有效預測，提高了工作效率。將市場、經濟等數據信息輸入系統(tǒng)，神經網絡系統(tǒng)可以做出相關的預測分析工作，提升了預測結果的準確性，有利于促進社會的科技化發(fā)展；神經網絡系統(tǒng)的聯(lián)系存儲功能在信息查找、儲存操作中發(fā)揮中重要作用，用戶輸入相關信息后，神經網絡系統(tǒng)通過網絡節(jié)點的聯(lián)系快速獲取信息；自我尋找優(yōu)化解功能是神經網絡在高速運轉過程中的重要效能，其有利于提高工作效率，能夠最快速度幫助用戶解決難題。神經網絡的有點為其應用于計算機網絡安全評價中奠定了良好基礎。
人工神經網絡論文篇六
在20世紀40年代，生物學家mcculloch與數學家pitts共同發(fā)表文章，第一次提出了關于神經元的模型m-p模型，這一理論的提出為神經網絡模型的研究和開發(fā)奠定了基礎，在此基礎上人工神經網絡研究逐漸展開。1951年，心理學家hebb提出了關于連接權數值強化的法則，為神經網絡的學習功能開發(fā)進行了鋪墊。之后生物學家eccles通過實驗證實了突觸的真實分流，為神經網絡研究突觸的模擬功能提供了真實的模型基礎以及生物學的依據[2]。隨后，出現了能夠模擬行為以及條件反射的處理機和自適應線性網絡模型，提高了人工神經網絡的速度和精準度。這一系列研究成果的出現為人工神經網絡的形成和發(fā)展提供了可能。
2.2低谷時期。
在人工神經網絡形成的初期，人們只是熱衷于對它的研究，卻對其自身的局限進行了忽視。minskyh和papert通過多年對神經網絡的研究，在1969年對之前所取得的研究成果提出了質疑，認為當前研究出的神經網絡只合適處理比較簡單的線性問題，對于非線性問題以及多層網絡問題卻無法解決。由于他們的質疑，使神經網絡的發(fā)展進入了低谷時期，但是在這一時期，專家和學者也并沒有停止對神經網絡的研究，針對他們的質疑也得出一些相應的研究成果。
2.3復興時期。
美國的物理學家hopfield在1982年提出了新的神經網絡模型，并通過實驗證明在滿足一定的條件時，神經網絡是能夠達到穩(wěn)定的狀態(tài)的。通過他的研究和帶動，眾多專家學者又重新開始了對人工神經網絡方面的研究，推動了神經網絡的再一次發(fā)展[3]。經過專家學者的不斷努力，提出了各種不同的人工神經網絡的模型，神經網絡理論研究不斷深化，新的理論和方法層出不窮，使神經網絡的研究和應用進入了一個嶄新的時期。
2.4穩(wěn)步發(fā)展時期。
隨著人工神經網絡研究在世界范圍內的再次興起，我國也迎來了相關理論研究的熱潮，在人工神經網絡和計算機技術方面取得了突破性的進展。到20世紀90年代時，國內對于神經網絡領域的研究得到了進一步的完善和發(fā)展，而且能夠利用神經網絡對非線性的系統(tǒng)控制問題進行解決，研究成果顯著。隨著各類人工神經網絡的相關刊物的創(chuàng)建和相關學術會議的召開，我國人工神經網絡的研究和應用條件逐步改善，得到了國際的.關注。
隨著人工神經網絡的穩(wěn)步發(fā)展，逐漸建立了光學神經網絡系統(tǒng)，利用光學的強大功能，提高了人工神經網絡的學習能力和自適應能力。對非線性動態(tài)系統(tǒng)的控制問題，采取有效措施，提高超平面的光滑性，對其精度進行改進。之后有專家提出了關于人工神經網絡的抽取算法，雖然保證了精度，但也加大了消耗，在一定程度上降低了神經網絡的效率，因此在此基礎上又提出了改進算法fernn?；煦缟窠浘W絡的發(fā)展也得到了相應的進步，提高了神經網絡的泛化能力。
人工神經網絡論文篇七
關于人工神經網絡，到目前為止還沒有一個得到廣泛認可的統(tǒng)一定義，綜合各專家學者的觀點可以將人工神經網絡簡單的概括為是模仿人腦的結構和功能的計算機信息處理系統(tǒng)[1]。人工神經網絡具有自身的發(fā)展特性，其具有很強的并行結構以及并行處理的能力，在實時和動態(tài)控制時能夠起到很好的作用;人工神經網絡具有非線性映射的特性，對處理非線性控制的問題時能給予一定的幫助;人工神經網絡可以通過訓練掌握數據歸納和處理的能力，因此在數學模型等難以處理時對問題進行解決;人工神經網絡的適應性和集成性很強，能夠適應不同規(guī)模的信息處理和大規(guī)模集成數據的處理與控制;人工神經網絡不但在軟件技術上比較成熟，而且近年來在硬件方面也得到了較大發(fā)展，提高了人工神經網絡系統(tǒng)的信息處理能力。
人工神經網絡論文篇八
第一段：引入人工神經網絡概念，強調其在當代人工智能領域的重要性和發(fā)展前景。
人工神經網絡（ArtificialNeuralNetwork，ANN）是一種模擬人腦神經網絡的計算模型，也是當今人工智能領域最熱門的研究方向之一。隨著計算機技術和數據處理能力的不斷提高，ANN在機器視覺、自然語言處理、智能控制等眾多領域中取得重要進展和應用，成為人工智能領域最具發(fā)展?jié)摿Φ募夹g之一。
第二段：介紹ANN的基本構成和工作原理。
ANN模型通常由輸入層、中間層和輸出層組成，其中輸入層接受外部輸入，輸出層產生最終輸出結果，而中間層則是整個網絡的核心部分。ANN的工作原理與生物神經網絡類似，通過網絡中神經元之間的連接和傳遞信號來實現信息的處理和傳遞。ANN模型的訓練過程一般采用反向傳播算法，根據輸入與輸出之間的關系，進行誤差修正和參數調整，最終實現模型的優(yōu)化和提高預測準確率。
第三段：探討使用ANN的優(yōu)勢和局限。
ANN具有處理非線性、高維度、復雜數據的能力，并能在大規(guī)模數據中自動學習到相關模式和特征，從而實現高水平的分類、識別和預測任務。此外，ANN還具有快速、高效的計算能力和適應性，可應用于多種領域，如圖像識別、智能檢測、金融預測等。但是，ANN的局限性主要包括數據樣本的依賴性和偏差性，對參數初始化、選擇和訓練的敏感性，以及模型復雜度和運行時間的限制等。
第四段：總結ANN的應用現狀和今后發(fā)展趨勢。
目前，ANN已應用于諸多領域，包括自然語言處理、語音識別、計算機視覺等，整體發(fā)展趨勢良好。未來，隨著數據技術、深度學習和計算能力的不斷提高，ANN將逐漸普及和優(yōu)化，并成為人工智能領域的重要支持和推動力量。
第五段：結合個人經驗，總結ANN的可操作性和應用前景。
作為一名從事數據分析和人工智能方面的研究者和實踐者，我深刻認識到ANN的可操作性和應用前景。在實際應用中，ANN能夠處理大量的數據和模式，并能在短時間內完成復雜的分類、識別和預測任務。在此基礎上，我相信未來ANN還將實現更廣泛、更深入、更有效的應用，為人類帶來更多的智能和福祉。
人工神經網絡論文篇九
人工神經網絡(ann)是一種用計算機網絡系統(tǒng)模擬生物神經網絡的智能神經系統(tǒng)，它是在現代神經生物學研究成果的基礎上發(fā)展起來的，模擬人腦信息處理機制的一種網絡系統(tǒng)，它不但具有處理數值數據的計算能力，而且還具有處理知識的學習、聯(lián)想和記憶能力。
人工神經網絡模擬了大腦神經元的組織方式，反映了人腦的一些基本功能，為研究人工智能開辟了新的途徑。它具有以下基本特征：
1.1并行分布性。
因為人工神經網絡中的神經元排列并不是雜亂無章的，往往是以一種有規(guī)律的序列排列，這種結構非常適合并行計算。同時如果將每一個神經元看作是一個基本的處理單元，則整個系統(tǒng)可以是一個分布式處理系統(tǒng)，使得計算快速。
1.2可學習性和自適應性。
一個相對很小的人工神經網絡可存儲大量的專家知識，并能根據學習算法，或利用指導系統(tǒng)模擬現實環(huán)境(稱為有教師學習)，或對輸入進行自適應學習(稱為無教師學習)，可以處理不確定或不知道的事情，不斷主動學習，不斷完善知識的'存儲。
(3)魯棒性和容錯性。
由于采用大量的神經元及其相互連接，具有聯(lián)想映射與聯(lián)想記憶能力，容錯性保證網絡將不完整的、畸變的輸入樣本恢復成完整的原型，魯棒性使得網絡中的神經元或突觸遭到破壞時網絡仍然具有學習和記憶能力，不會對整體系統(tǒng)帶來嚴重的影響。
1.3泛化能力。
人工神經網絡是大規(guī)模的非線性系統(tǒng)，提供了系統(tǒng)協(xié)同和自組織的潛力，它能充分逼近任意復雜的非線性關系。如果輸入發(fā)生較小變化，則輸出能夠保持相當小的差距。
1.4信息綜合能力。
任何知識規(guī)則都可以通過對范例的學習存儲于同一個神經網絡的各連接權值中，能同時處理定量和定性的信息，適用于處理復雜非線性和不確定對象。
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人工神經網絡論文篇十
摘要：電氣工程及其自動化的實現，從根本上促進我國電氣產業(yè)迅速發(fā)展，滿足人們的日常生活需求。但在實際的自動化發(fā)展過程中，還存在一些不足之處影響電氣工程的生產效率，難以滿足當前時代的需求，基于此，作者結合自身經驗，對電氣工程及其自動化發(fā)展的現狀，及其中存在的問題及解決措施進行有效的分析，以供相關人員參考，為其提供借鑒。
關鍵詞：電氣工程；自動化；問題。
引言。
隨著時代不斷發(fā)展，信息技術、電氣工程自動化技術逐漸被廣泛應用。受生產力水平提升的影響，人們對于電氣工程及其自動化的要求也不斷提升，以滿足時代發(fā)展，但實際上，現階段電氣工程及其自動化中存在諸多問題，其技術水平與社會生產力發(fā)展需求未能有效的相適應，難以滿足當前社會的需求。
1我國電氣工程及其自動化現狀分析。
電氣工程及其自動化屬于新型的技術，具有較強的綜合性，直接影響我國工業(yè)的生產水平，并與人們的日常生活息息相關?，F階段，我國電氣工程技術不斷創(chuàng)新發(fā)展，從根本上帶動電氣工程及其自動化領域發(fā)展，并促使其逐漸向高新技術轉化，擴大技術的應用范圍，從整體上促進國民經濟提升。實際上，電氣工程及其自動化屬于現代電氣信息領域，其涵蓋內容非常廣泛，包括與電氣工程相關的所有工程，并在多個領域中進行應用，例如，工業(yè)領域、軍事領域、農業(yè)領域等，對我國的工業(yè)與社會發(fā)展起到積極的促進作用，同時，電氣工程及其自動化技術的創(chuàng)新與發(fā)展對于人們的日常生活方式與生產方式也產生影響，以推動國民經濟穩(wěn)定發(fā)展[1]。
2我國電氣工程及其自動化中存在的問題。
2.1電氣工程能源損耗問題。
在電氣工程及其自動化的實際應用過程中，受自身的工作性質與設備影響，存在能源損耗問題，直接造成能源浪費，加劇現階段我國能源緊缺的壓力，與當前的節(jié)能減排理念相悖，不符合可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略的實施，同時提升了工業(yè)生產的成本支出，降低了經濟效益。
2.2電氣系統(tǒng)的集成化不高。
現階段，受時代發(fā)展與實際需求的影響，促使電氣工程自動化系統(tǒng)逐漸向集成化方向發(fā)展，以滿足當前時代的要求，但由于我國電氣集成化起步較晚，當前的集成化水平較低，處于獨立自動化階段，影響信息與資源的共享。
2.3電氣工程自動化系統(tǒng)難以統(tǒng)一。
為了滿足當前的發(fā)展需求，電氣工程要利用先進的技術，構建完善合理的自動化系統(tǒng)，以此提升工作效率，但受多種因素影響，系統(tǒng)難以進行合理的統(tǒng)一，缺乏兼容性，降低了系統(tǒng)的工作效率。
2.4電氣工程質量達不到要求。
電氣工程的質量直接影響其使用壽命，但受實際的工程質量管理工作影響，以及工作人員自身的管理水平偏低、管理意識落后等因素的影響，導致電氣工程質量經常達不到實際的要求，質量管理效率不高。
3現階段我國電氣工程及其自動化中存在問題的解決措施。
3.1合理對電氣工程進行節(jié)能設計。
在當前的時代背景下，工作人員應重視電氣工程的能源損耗問題，利用先進的技術手段，降低能源消耗，以滿足當前可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略，緩解我國能源與資源緊缺問題。例如，利用合理的技術手段，優(yōu)化電氣工程的節(jié)能設計，從根本上降低能源的不必要浪費，降低成本的支出。在實際的節(jié)能設計優(yōu)化過程中，工作人員應結合實際情況，以工作最基本要求為基礎，對非重點環(huán)節(jié)進行有效的改良，如，對現階段的變壓器進行改良，選擇繞組阻值較小的供電系統(tǒng)變壓器，以此來降低變壓器的能源損耗，從而減少不必要的損失浪費，達到節(jié)能的目的，促使我國電氣工程實現可持續(xù)發(fā)展。
3.2從整體上提升電氣工程自動化系統(tǒng)的集成化水平。
提升工作人員自身的專業(yè)水平與能力，利用工作人員的專業(yè)技術，建立完善的系統(tǒng)平臺，并充分發(fā)揮其創(chuàng)新意識與主觀意識，從根本上滿足實際的集成化需求，具體來說，主要從以下兩方面入手：一方面，完善電氣工程系統(tǒng)的兼容性，保證系統(tǒng)軟硬件在交換過程中具有統(tǒng)一的接口，從而實現信息數據的共享；另一方面，提升各功能與系統(tǒng)之間的鏈接效率，從整體上降低電氣工程自動化系統(tǒng)的運行成本，從而促使減少設計成本的支出，以滿足當前時代的需求。
3.3構建科學合理、統(tǒng)一的電氣自動化系統(tǒng)。
構建科學合理、統(tǒng)一的電氣自動化系統(tǒng)是電氣工程未來發(fā)展的主要方向與趨勢，以此來提升電氣工程的整體質量。具體來說，主要包含以下幾方面：首先，積極引進先進的技術，以先進的電氣自動化技術為基礎，構建完善的系統(tǒng)，從而提升整體的管理水平；其次，引進先進的設計理念，完善現階段電氣自動化系統(tǒng)，改善其中的不合理之處，并針對現階段的企業(yè)不同需求進行個性化開發(fā)；最后，實現信息資源的有效共享，促進我國電氣工程領域穩(wěn)定發(fā)展，跟上時代發(fā)展的步伐[2]。
3.4重視對電氣工程的質量管理。
重視對電氣工程的質量管理，可以從根本上提升電氣工程質量與使用壽命，并保證工程使用安全。具體來說，可以從以下幾方面入手：首先，加強工作管理人員對電氣工程質量管理的重視力度，認識到管理的重要性，以此來保證工程質量；其次，加強現階段工作人員自身的專業(yè)水平與能力，通過定期的培訓，強化工作人員的專業(yè)水平與技術理念，利用其良好的綜合素養(yǎng)，提升質量管理效率；然后，加強對電氣工程施工材料的管理，保證材料的質量，從而提升電氣工程的質量；最后，重視對各個施工環(huán)節(jié)的質量管理，通過合理的監(jiān)督與管理，保證施工的規(guī)范性，并以其整體質量為基礎，適當對施工進度進行合理的調整，以此來保證施工的整體進度。
4結論。
綜上所述，電氣工程及其自動化中存在的問題，直接影響電氣工程的整體質量與效率，因此，工作人員應積極引進先進的技術與設備，通過不斷的革新與發(fā)展，合理的進行資源節(jié)約，降低成本的支出，以此來獲取可觀的經濟效益。同時，加強對電氣工程的研究力度，不斷提升其技術水平,從而推動我國電氣工程及其自動化領域穩(wěn)定發(fā)展。
參考文獻：
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[2]閆海東,程世偉.淺析電氣工程及其自動化中存在的問題及解決措施[j].科技創(chuàng)新與應用,20xx(06):69.
人工神經網絡論文篇十一
針對中國土地復墾起步晚,新技術與新理論應用較少的問題,研究利用人工神經網絡來輔助土地復墾的`決策.介紹了利用自組織映射神經網絡的自動分類功能對進行礦區(qū)土地復墾條件分類,為因地制宜地采取復墾措施提供依據.然后,基于bp神經網絡,選取評價因子,通過對已有經驗的學習,對復墾土地適宜性進行評價,并與傳統(tǒng)的方法相比較,研究結果表明,利用人工神經網絡輔助礦區(qū)土地復墾決策是可行的.
作者：張洪波胡振琪陳秋計謝宏全劉昌華作者單位：張洪波(中國礦業(yè)大學北京校區(qū),土地復墾與生態(tài)重建研究所,北京,100083;中國石油集團工程設計有限責任公司,華北分公司,河北,任丘,062552)。
胡振琪(中國礦業(yè)大學北京校區(qū),土地復墾與生態(tài)重建研究所,北京,100083)。
陳秋計,劉昌華(河南理工大學,測量工程系,河南,焦作,454000)。
謝宏全(河北理工大學,交通與測繪學院,河北,唐山,063009)。
刊名：遼寧工程技術大學學報isticpku英文刊名：journalofliaoningtechnicaluniversity年，卷(期)：24(1)分類號：x171.4關鍵詞：人工神經網絡復墾土地土地復墾條件分類適宜性評價
人工神經網絡論文篇十二
傳播神經網絡，簡稱bp網絡。目前bp神經網絡已成為廣泛使用的網絡。
2應用現狀
神經網絡以及獨特的結構和處理信息的方法，在許多實際應用領域中取得了顯著的成效，主要應用如下：
1）信號處理。神經網絡廣泛應用于自適應信號處理和非線性信號處理中。前者如信號的自適應濾波、時間序列預測、譜估計、噪聲消除等；后者如非線性濾波、非線性預測、非線性編碼、調制/解調等。
2）模式識別。神經網絡不僅可以處理靜態(tài)模式如固定圖像、固定能譜等，還可以處理動態(tài)模式如視頻圖像、連續(xù)語音等。
3）系統(tǒng)識別?；谏窠浘W絡的系統(tǒng)辨識是以神經網絡作為被識對象的模型，利用其非線性特性，可建立非線性系統(tǒng)的靜態(tài)或動態(tài)模型。
4)智能檢測。在對綜合指標的檢測（例如對環(huán)境舒適度這類綜合指標檢測）中，以神經網絡作為智能檢測中的信息處理聯(lián)想等數據融合處理，從而實現單一傳感器不具備的功能。
5）汽車工程。神經網絡在汽車剎車自動控制系統(tǒng)中也有成功的應用，該系統(tǒng)能在給定剎車距離、車速和最大減速度的情況下，以人體能感受到的最小沖擊實現平穩(wěn)剎車，而不受路面坡度和車重影響。
6）化學工程。神經網絡在光譜分析、判定化學反應的生成物、判定離子濃度及研究生命體中某些化合物的含量與生物活性的對應關系都有廣泛應用并取得了一定成果。
7）衛(wèi)生保健、醫(yī)療。比如通過訓練自主組合的多層感知器可以區(qū)分
正常心跳和非正常心跳，基于bp網絡的波形分類和特征提取在計算機臨床診斷中應用。
2神經網絡與其他智能方法的融合
2.1神經網絡與專家系統(tǒng)的融合
專家系統(tǒng)主張通過運用計算機的符號處理能力來模擬人的邏輯思維，其核心是知識的符號表示和對用符號表示的知識的處理。神經網絡主張對人腦結構及機理開展研究，并通過大規(guī)模集成簡單信息處理單元來模擬人腦對信息的處理。
專家系統(tǒng)與人工神經網絡兩種技術都試圖模仿人類的思維方式來解決實際問題，它們的應用使得計算機具有智能成為現實，解決了一大批工程實踐中問題。然而，由于這兩種技術自身的特點，它們都側重于人類思維方式的某一方面。這樣，在碰到結構上比較單純的問題時，還可以比較成功地解決。當碰到結構上比較復雜的問題時，單純使用一種技術就顯得力不從心了。人類在很多情況下，都是多種思維方式并用，有時可能以邏輯思維為主，輔以直覺思維，有時可能以直覺思維為主，輔以邏輯思維進行解釋。所以，專家系統(tǒng)與人工神經網絡要想獲得更大的應用，除了依靠自身的不斷發(fā)展與完善以外，更要依靠這兩種技術的不斷結合，這也是這兩種技術未來的發(fā)展方向。
2.2神經網絡與模糊技術的融合
斷能力的方式來處理常規(guī)數學方法難以解決的模糊信息處理難題，使計算機的應用得以擴展到了那些需要借助認得經驗才能完善解決的問題領域，并在描述高層知識方面有其長處。而神經網絡技術則以生物神經網絡為模擬基礎，以非線性大規(guī)模并行處理為主要特征，可以以任意精度逼近緊致集上的任意實連續(xù)函數，在諸如模式識別、聚類分析及計算機視覺等方面發(fā)揮著許多不可替代的作用，并在自適應及自學方面已顯示出了不少新的前景和新的思路。將它們進行有機結合，則可有效地發(fā)揮出其各自的長處而彌補其不足，在工程應用領域更是如此(7)。
3.3神經網絡與遺傳算法的融合
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人工神經網絡論文篇十三
論文摘要:利用補償模糊神經網絡構建高職院校教師的教學評價模型，借鑒《機械制圖》教學過程中總結出的零件制作6個步驟，形成“六步法則”，將其應用于模型構建的整個過程。數據驗證結果表明，該模型評價精度較高，有利于合理地對教師教學能力的評價，并將有效地促進學校推行績效考核機制，促進人才培養(yǎng)質量的提升。
高等職業(yè)教育在我國高等教育規(guī)模中占半壁江山，在人才培養(yǎng)方面起著舉足輕重的作用。如何更快更好地發(fā)展高職教育，提高人才培養(yǎng)的質量顯得越來越重要。高水平的培養(yǎng)質量歸根結底是要建立一支過硬的教師隊伍。因此，各高職院校目前十分注重利用績效考核來促進教師隊伍整體水平的提高。所謂績效考核，就是依據教師崗位職責，對教師是否勝任本崗位工作所規(guī)定的政治思想、職業(yè)道德、工作實績等進行全面系統(tǒng)的評價。那么如何通過績效考核對每位教師進行一個客觀、全面的評價呢?這主要依賴于教學評價模型的正確性與合理性。筆者依據多年來的教務管理經驗，以及通過教授《機械制圖》這門課程得到的啟發(fā)，采用六步法則與補償模糊神經網絡相結合，實現了教學評價模型的構建，旨在提高評價的合理性與客觀性。
1六步法則及其由來。
六步法則的由來，是筆者受《機械制圖》課程教學的啟發(fā)而得出的:對于一個零件制作而言，大體經過以下六個步驟:(1)通過“看”來對市場上所出現的類似零件進行比對，比如說用途、特點等;(2)分析其利弊;(3)確定自己制作該零件的方案進行草圖繪制:確定繪圖的紙張大小等，從而對零件的結構圖(主視圖、剖面圖等)進行細心繪制，最后對細節(jié)進行加工;(4)根據繪制的圖形，對該零件進行加工;(5)加工樣品檢驗零件的合理性;(6)通過使用不斷地對零件進行修改完善。綜上所述，零件的加工制作可以歸結為:“看、想、畫、作、查、改”。其中“畫”尤其重要，因為最終圖的正確與否將直接關系到產品的質量，影響整個公司的經濟效益因此在設計過程中強調的是在正確的前提下注意細而精。對于教學評價也是如此。如果教學評價模型建立的不合理，將直接導致對教師能力評價的不客觀、不全面，那么對教師績效工資的分配將不合理，激勵導向效果就不會理想。為此，按照全面質量管理的“三全一多樣”的特征，借鑒機械制圖的6大步驟，總結得出“六步法則”，運用此法則，對教學評價模型進行構建。
所謂六步法則，是指一看、二分析、三建模、四檢驗、五實施、六改善?！耙豢础笔侵笇δ壳案呗氃盒５慕處熌芰M行全面調查，目前采用教師教學評價機制進行搜索比對;“二分析”是指通過調查之后分析高職院校教師能力體現較為全面的幾項重大指標，確定評價的標準;“三建?！笔侵竿ㄟ^確定的幾項評價指標和最終評價結果，采用先進的數學建模方法進行評價模型的建立;“四檢驗”主要是通過利用建好的模型，采用以前的評價數據、結果進行對比，驗證模型的合理性與客觀性;“五實施”是指通過驗證的模型對目前的教師教學能力進行評價;“六改善”是指在實施過程中對一些細枝末節(jié)進行調整、改善，以促進教師教學水平的提高，不斷完善績效考核機制。
(1)看。高職院校的教師能力除了需要具備一定的專業(yè)知識與技能外，還須具備操作技術及實踐經驗。最好是“雙師型”的教師。在北京召開的第四屆高等學校教學名師獎表彰大會上有位名師指出:作為高職院校的教師，既要有扎實的理論知識，更要注重實踐經驗的積累;既要把握專業(yè)領域學術發(fā)展前沿，又要與行業(yè)及企業(yè)保持密切聯(lián)系，時刻關注行業(yè)發(fā)展動態(tài)。他說:“一名優(yōu)秀教師需要不斷與時俱進，創(chuàng)新課程體系，調整教學內容，既要注重學生基本理論知識的傳授、專業(yè)技能的培養(yǎng)，還要注重學生的個性發(fā)展和綜合素質的培養(yǎng);只有這樣，才能獲得良好的教學效果，因此，目前評判教師水平主要關注于知識、素質、能力這三方面。
知識結構包括圍繞職業(yè)崗位的知識、技術，及本專業(yè)領域的最新發(fā)展動態(tài)和職業(yè)崗位上的新知識、新技術、新工藝等;素質結構包括良好的道德素質和職業(yè)素質，道德素質是樹立正確的世界觀、人生觀和價值觀，職業(yè)素質是指角色意識、敬業(yè)精神、時效意識、團隊精神等;能力結構包括教育教學能力、崗位實踐能力、現代教育技術使用能力和科研能力等川。
根據確定的評價內容，目前采用的評價體系具有一定的多維性和動態(tài)性，評價的方式大多采用“定性”與“定量”相結合的方法，主要有:1)專家評價法，如專家打分綜合法。2)運籌學與其他數學方法，如層次分析法、數據包絡法、模糊綜合評價法、絕對評價法。3)新型評價方法，如人工神經網絡評價法、灰色綜合評價法、綜合評分法。4)組合評價法，這是幾種方法混合使用的情況。
(2)分析。教學質量的高低是由多種因素交互作用決定的，但其最主要的因素體現在知識、素質、能力這三方面，因此為了能夠較為全面的進行評判，這里采用多主體多角度的評價方式。“多主體”是指教師、學生、專家(含同行)評價和教學主管部門評價以及外聘工程師等?！岸嘟嵌取笔侵该總€評價主體對應的評價指標不同，即設計的調查問卷不同。其中表1為學生對教師課堂教學的總體評價表。
(3)模型構建。人們在教育評價中所用的方法，可以簡單地歸結為兩大類:定性評價方法和定量評價方法。其中定量評價方法需要用刻一些數學模型對評價對象進行處理。到目前為止，教學評價所用的數學模型主要有確定(性)數學模型、隨機(性)數學模型和模糊數學模型三類。具體來講，確定(性)數學模型有線性規(guī)劃、動態(tài)規(guī)劃、數據包絡分析、層次分析方法等;隨機(性)數學模型有回歸分析、因素分析、聚類分析、齊次馬爾科夫鏈等;模糊數學模型有模糊綜合評判模型、模糊積分模型、灰色數學模型等。在教育評價中，上述方法均有各自比較適宜的評價對象.
在融合模糊理論和神經網絡技術的基礎上，通過補償神經元來執(zhí)行補償模糊推理，動態(tài)地調整模糊規(guī)則，從而形成了一種新的網絡―補償模糊神經網絡，由此進行教學評價模型的構建。
采用補償模糊神經網絡對某=系統(tǒng)進行辨識時，不需要事先知道索統(tǒng)的精確的數學模型，它能借助于人類的模糊推理知識以及神經網絡的逼近性能來實現對過程的`建模。它擁有許多優(yōu)點，如魯棒性、無需模型、全局逼近。
2)模型的建構。
:提據高職院校對教師工作素質的要求，結合高職院校的培養(yǎng)目標，采用多z多角摩多豐體的評價機制，對教師教學質量模型進行合理建構。但是如何制定一個合理的評價指標，是一個七啦復雜而且困難的課題，本文在教育部已有評拈體系的基礎上，根據前人研究成果，利用學生對教師的網上評教、教師個人的_自我評價、同行評價以及家評價得分作為模型的輸入、(藝‘1一4)，每個評價因子得分范圍是，分為三個等級:較差、良好，一優(yōu)秀。但是如何確定這三個等級的標準，這里采用高斯函數才)”作為模糊隸屬度函數從而對其等級進行劃分。其中“，?““(隸屬度中‘。?寬度’均屬于可調參數。具體建構的教學評價模型如圖1所示。
整個模型分為5層，第一層作為評價指標輸人層，第二層對評價指標進行分類(較差、良好、優(yōu)秀)，然后根據模糊推理的規(guī)則來推理得出教師教學質量的好壞。
3)模型的訓練。
運用多年來積累的數據報表，通過聚類分析的方式對數據進行有效性驗證，在現有數據的基礎上挑選了多個樣本進行評價模型的訓練，采用梯度下降法對模糊隸屬度函數中的參數進行訓練，其訓練過程的誤差mse變化曲線如圖2所示。
最后從樣本中選取200個樣本對其進行驗證，結果誤差達到了i.5%，精確度較高。
3.結論。
借鑒《機械制圖》教學過程中總結出的零件制作6個步驟，形成“六步法則”，將其應用于模型構建的整個過程，利用補償模糊神經網絡構建高職院校教師的教學評價模型，結果表明模型的預測評價準確性較高。由于模型正處于試驗階段，應用于以后的教學評價過程后，還應不斷對其進行檢驗，不斷完善。同時，還需要根據企業(yè)對人才需求的變化不斷地更新評價指標，完善教學評價模型，科學地對教師教學質量進行評價，有效地促進績效管理方式的推行，促進高職院校人才培養(yǎng)水平的提高。
人工神經網絡論文篇十四
摘要：社會在發(fā)展、時代在進步，信息技術水平也在不斷的提高，在此時代背景下，越來越多的技術手段開始在各個領域滲透和融入，而科技的進步，使得各類的先進技術衍生出來，其中的人工智能技術可謂是典型代表，許多的技術人員意識到人工智能技在計算機中的發(fā)展和應用，所以對人工智能技術在計算機中的應用和發(fā)展這一課題進行分析具有一定的必然性，以下內容是個人的見解。
關鍵詞：人工智能技術；計算機；發(fā)展；應用；
受科學技術手段的推動性影響，人類文明的發(fā)展步伐日漸加快，現階段，已經基本步入到了信息化的時代背景下，計算機在當下已經是各行各業(yè)中常見的輔助工具，甚至許多行業(yè)的發(fā)展已經視計算機技術為基本的動力支撐，同時增加了技術應用的要求，在此社會不斷發(fā)展的趨勢下，只有使得計算機技術逐步朝向著個性化以及智能化的方向發(fā)展，方可體現人工智能技術手段的作用，并為計算機技術手段的長遠化發(fā)展提供相應的保障。
人工智能一般指的是借助計算機技術手段，將其作為有效的基礎，對人類的行為以及思想進行模擬的綜合學科，它所涉及的行業(yè)較多，比如，心理學以及哲學等等均為典型，而后實現對人體觸覺或是感知方面的模擬，通常會將其安裝到機械設備之上，并使得機器更具智能化特色，借助智能化處理方式或是智能化編程等方法，逐步實現自動化操作、智能化運行，對人類難以完成的、高難度的、威脅較大的工作進行有效處理，極大的提高工作效率，進而保證人們的人身財產安全。
現階段，人工智能技術已經初步取得了一定的成就，相關的專家學者在研究和探討以后，也發(fā)現了人工神經網絡體系構建的發(fā)展方向，希望借此完成工程項目設計工作，實現軟件系統(tǒng)和智能化模塊的有機結合，對軟件的性能進行改良，進而符合用戶的實際需求，在基本達到了人工智能的目標以后，還需要對用戶界面進行優(yōu)化和改良，最終為人工智能技術的發(fā)展和更新提供更多的保障。
（一）網絡安全方面的應用。
最近幾年來，人工智能技術的運用已經成為未來幾年來許多領域的發(fā)展趨向，它的利用將計算機網絡的優(yōu)勢全方位的體現，值得一提的是，它在計算機網絡安全方面所占據的地位在日漸提高，同時其應用價值也不斷凸顯。
而后，入侵檢測也是計算網絡安全工作落實的主要工作，這一過程中，防火墻可發(fā)揮自身的作用，這一過程中它的運行效果，將會給整體的系統(tǒng)運作安全性帶來極大的影響，可通過數據整合、搜集的方式，將有價值的參數呈現給用戶，通過郵件的形式發(fā)送給用戶，隨著時間的推移，郵件數量也會不斷的增加。經過筆者的分析和探討，建議將智能型垃圾郵件系統(tǒng)安裝到用戶的系統(tǒng)之中，而后再實施風險檢測，及時告知用戶相關的風險信息，并給予一定的提示，引導用戶妥善處理垃圾信息。
（二）企業(yè)管理方面的應用。
現階段，人工智能技術手段已經被越來越多的企業(yè)管理者所認知，比如，自動報警系統(tǒng)和監(jiān)控系統(tǒng)的應用就為典型代表，它們的運用，利于企業(yè)實現智能化的管理目標，為企業(yè)的內部運作營造安全的氛圍和環(huán)境，此外，還可以一定程度的減少企業(yè)的運作成本，逐步達到資源配置和優(yōu)化的效果，將企業(yè)的運營和發(fā)展目標落實到實處，體現出企業(yè)管理的智能化和現代化特色。
（三）教學領域的應用。
隨著新課程改革的推進，使得標準化教學體制也在日趨深化，逐步實現了計算機技術和教學工作的有機融合，人工智能計算機輔助教學系統(tǒng)的運用體現了極大的應用優(yōu)勢，為傳統(tǒng)教學模式的優(yōu)化和改革注入了新的活力，可借此方法，完成教學方法和教學內容的表達，進而相應的的提高教學效率，確保教學質量。
此外，引入人工智能技術的過程中，也需要重視知識庫的運用，將其作為教學中有效的輔助工具，而后把教學中的要點以及相關定義等融入到知識庫職之中，教師的在落實教學工作之時，可對知識庫之內的理論知識加進行準確推理，為學生呈現更加直觀的推理過程和運算過程，得出推理后的結果。從教學領域日后的發(fā)展角度來講，人工智能技術理念的引入，可謂是以此教學模式的革新，也是突破傳統(tǒng)教學模式桎梏的有效途徑。
（四）家居行業(yè)的應用。
當前，人們的生活質量和生活水平日漸提高，從而自然而然的增加了對于住房家居的應用需要，在此社會發(fā)展形勢之下，可將人工智能技術手段應用到家居生活中，盡可能滿人們的日常生活需要，比如，運用人工智能技術，對門窗的閉合進行有效控制，或是對家居環(huán)境進行調整，營造良好的生活氛圍。
三、結語。
綜上所述，在此信息技術發(fā)展如此迅猛的時代背景下，人工智能技術手段的運用被許多行業(yè)所認識和關注，此項技術是一項典型的新型技術手段，它的應用體現了極大的優(yōu)勢，與域外發(fā)達國家相比較，我國的人工智能技術水平仍舊不足，但是，其發(fā)展速度卻相對較快，在我國的諸多行業(yè)中得到了廣泛運用，它的未來發(fā)展前景相對較佳，值得大力推廣。
參考文獻。
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人工神經網絡論文篇一
摘要隨著科學技術的發(fā)展，人工神經網絡技術得到了空前的發(fā)展，并且在諸多領域得到了廣泛的應用，為人工智能化的發(fā)展提供了強大的動力。人工神經網絡的發(fā)展經歷了不同的階段，是人工智能的重要組成部分，并且在發(fā)展過程中形成了自身獨特的特點。文章對人工神經網絡的發(fā)展歷程進行回顧，并對其在各個領域的應用情況進行探討。
隨著科學技術的發(fā)展，各個行業(yè)和領域都在進行人工智能化的研究工作，已經成為專家學者研究的熱點。人工神經網絡就是在人工智能基礎上發(fā)展而來的重要分支，對人工智能的發(fā)展具有重要的促進作用。人工神經網絡從形成之初發(fā)展至今，經歷了不同的發(fā)展階段，并且在經濟、生物、醫(yī)學等領域得到了廣泛的應用，解決了許多技術上的難題。
人工神經網絡論文篇二
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人工神經網絡論文篇三
神經網絡是在對人腦思維方式研究的基礎上，將其抽象模擬反映人腦基本功能的一種并行處理連接網絡。神經元是神經網絡的基本處理單元。
在神經網絡的發(fā)展過程中，從不同角度對神經網絡進行了不同層次的描述和模擬，提出了各種各樣的神經網絡模型，其中最具有代表性的神經網絡模型有：感知器、線性神經網絡、bp網絡、自組織網絡、徑向基函數網絡、反饋神經網絡等等。
神經元矩陣是神經網絡模型的一種新構想，是專門為神經網絡打造的一個矩陣，它符合神經元的一切特征。
(1)容器可產生一種無形的約束力，使系統(tǒng)得以形成，容器不是全封閉的，從而保證系統(tǒng)與外界的溝通和交互;各向量間可用相互作用的力來聯(lián)系，而各個信使粒則受控于容器、中空向量以及其它的信使粒。各神經元之間自主交互，神經元矩陣是一種多層次的管理，即一層管理一層。系統(tǒng)具有明顯的層級制和分塊制，每層每塊均獨立且協(xié)同工作，即每層每塊均含組織和自組織因素。
(2)向量觸頭是中空的，信使?？梢酝ㄟ^向量或存儲于向量中，所以又稱為中空向量。向量存儲了信使粒后，可以吸引更多的信使粒在附近，或使鄰近向量轉向、伸長，進而形成相對穩(wěn)定的信息通路。
(3)當兩條或更多的信息通路匯集時，可能伴隨著通路的增強、合并，以及信使粒的聚集、交換，這是神經元矩陣運算的一種主要形式。通路的形成過程，也就是是神經元矩陣分塊、分層、形成聯(lián)接的過程，也為矩陣系統(tǒng)宏觀管理、層級控制的實現奠定了基礎。
神經元矩陣亦是一種具有生物網絡特征的數學模型，綜合了數學上矩陣和向量等重要概念，是一種立體的矩陣結構。尤其是將矩陣的分塊特性和向量的指向特征結合起來，更好的體現了神經網絡的整體性和單元獨立性，系統(tǒng)的組織和自組織特征也更為凸顯。信使粒以“點”的數學概念，增強了系統(tǒng)的信息特征，尤其是增強了矩陣的存儲和運算功能。
人工神經網絡論文篇四
摘要：軟件需求分析不僅僅是為了讓開發(fā)者滿足用戶要求，而且還可以幫助用戶了解軟件的性能和功能，具有一舉兩得的效果，但是如果軟件需求不符合實際需求，就會出現風險，導致返工。在bp神經網絡的基礎上，我們建立了軟件需求分析風險評估模型，以減少軟件開發(fā)的失敗率，規(guī)避因軟件需求分析失誤而帶來的實際存在的或潛在的風險。
關鍵詞：風險；軟件需求；bp神經網絡；研究；分析。
軟件開發(fā)過程中，需求分析是一個關鍵性的階段。導致它失敗的原因有很多，例如開發(fā)者和用戶之間的溝通障礙、軟件本身的隱含性、需求信息的不對稱等等。這些問題導致的返工，增加了開發(fā)的成本，也損壞了企業(yè)形象，更可能流失掉部分用戶。因此，我們必須對軟件需求分析進行風險評估管理，把負面影響降到最低?，F代商業(yè)發(fā)展中，各企業(yè)和企業(yè)之間的競爭日趨激烈,掌握最新的技術，對技術進行創(chuàng)新，才是企業(yè)在行業(yè)內立足腳跟，獲得更加長遠發(fā)展的方法，因此要想牢牢地把握企業(yè)的運命就需要我們保持對技術創(chuàng)新的熱情，并在這條道路上樂此不疲。21世紀，只有掌握了最新和最具有創(chuàng)造性的技術，才能贏的最后的勝利，本文把bp網絡與軟件需求分析風險評估模型相結合，具有十分重要的意義。
bp神經網絡是開發(fā)者使用最多的神經網絡之一，它具有算法簡單、極強的魯棒性、收斂速度極快等優(yōu)點。最重要的一點是能夠最大限度的接近其真實系統(tǒng)，非常適合于線性的、不確定的、模糊的軟件風險數據。bp算法是一種用于前向多層神經網絡的的反傳學習算法。采用bp算法的數層感知器神經網絡模型，它的基本思想是，學習過程由信號的正向傳播和誤差的反向傳播兩個過程組成。模糊理論采用模糊數學的方法，通過抽象思維，對處于多種因素作用下的事物做出總體評價。它的兩大主要特征是：第一，結果清晰；第二，系統(tǒng)性強，這非常適合于各種非確定性問題的解決。
2軟件需求分析風險評估模型。
開發(fā)過程中，了解軟件需求是很重要的。軟件開發(fā)主要是依據需求的不同而設計出的產品。它包括了業(yè)務需求（組織和客戶高層次的目標）、用戶需求（用戶要求必須具備的需求）、功能需求（用戶可以通過完成任務滿足業(yè)務需求的產品中必須體現的軟件功能）。各種不同的需求都以不同的角度來呈現，需要進行多方位的分析方可得出準確的結論。軟件需求分析就是對用戶所需軟件應具備的屬性進行分析，滿足用戶的真正需求。在完成軟件需求分析后，我們要能得出用戶所需的軟件系統(tǒng)要能夠做到哪些功能，對此還要有詳細準確的說明書，也就是用戶的使用說明書，讓他們更快的了解產品。優(yōu)秀的需求具有以下特點：完整性、準確性、可行性、必要性、無歧義性和可行性。軟件需求分析風險是指由于多方面的影響，如用戶參與度、用戶需求的拓展變化、多角度的考慮、設計的精準度和用戶與開發(fā)者的充分溝通等等，而造成需求分析的不準確使得用戶的軟件需求得不到滿足。該風險評估模型主要是為了降低軟件需求分析中存在的風險，從而使得評估需求分析更具加有效和更易操作。
3一種基于bp神經網絡的軟件需求分析風險評估模型。
本文把bp神經網絡和模糊理論加入到軟件需求分析風險評估模型中，利用bp神經網絡的非線性映射屬性和模糊理論的超強表達能力與被理解力，幫助提高風險評估的有效性和預測性。軟件需求分析風險的評估模型包括風險識別、風險分析、風險評估三個模塊。風險識別的主要目的是考察研究軟件需求分析階段具體的情況，識別并記錄該階段存在的或潛在的風險，輸入來源是專家的經驗分析和歷史風險數據庫。
一般步驟包括：
a:找出軟件需求分析風險指標；
b:搜索歷史數據庫，列出存在的數據庫中的歷史案例；
c:通過專家分析，列出具有風險等級的列表；
d:將確定了的風險列表提交數據庫并更新。風險分析是細化第一階段的風險，分析其產生的影響和等級，找出各指標與風險級別之間的線性關系亦或非線性關系。本文引入bp神經網絡和模糊理論，利用bp神經網絡實現風險評估指標和風險級別之間的非線性映射關系，還利用模糊理論的超強表達能力和容易理解的屬性，提高整個風險評估模型的學習能力和表達能力，得出更符合實際的評估報告。
主要的方法包括：
a:揭示原因和結果之間的聯(lián)系，追根溯源；
b:建立模型進行認識和理解；
c:通過嘗試各種組合找出導致失敗的因素。風險評估需最后明確所有存在的風險和它們的等級，給予開發(fā)者一個詳細的報告。本階段只要利用bp神經網絡的`輸入層、輸出層、隱含層數、隱含層節(jié)點數。輸入層節(jié)點是經過模糊預處理的17個需求分析風險評估指標；輸出層節(jié)點是需求分析風險等級；隱含層數越多性能越高誤差越低；隱含節(jié)點越多，網絡功能越強大，但是過多則會使網絡功能減弱。
在bp神經網絡基礎上，建立的軟件需求分析風險評估模型，它操作的流程大致是三個方向。首先，識別軟件需求分析階段存在的、潛在的風險；然后，利用bp神經網絡和模糊理論的特有屬性、眾多優(yōu)點進行分析，通過歷史數據庫，專家知識、專家討論，列出風險表格；最后，對風險進行最后的評估，從而有效預測軟件開發(fā)過程中所遇到的風險，并且進行規(guī)避。
4結束語。
隨著經濟的高速發(fā)展，網絡軟件也成為人們工作生活中一個非常重要的工具。軟件需求的增多帶來了很多的問題，軟件開發(fā)的過程充滿了阻礙，軟件需求的滿意度也在日漸降低。因此，提高軟件開發(fā)的速度、保證開發(fā)軟件的質量，降低風險、減少開發(fā)成本、滿足用戶真正的需求等等，對軟件需求分析風險進行評估，建立軟件需求分析風險評估模型，是一件非常值得研究和實施的事情。本文研究的內容不僅僅達到了需求分析的目的，提出了新的思維方式和參考方向，而且還能更有效的預測軟件需求分析風險，真正滿足用戶的軟件需求?；痦椖浚杭质〗逃龔d“十二五”科學技術研究項目“基于ahp和群決策向量分析高校干部綜合測評方法和系統(tǒng)實現”（吉教科合字第402號）；吉林省教育科學“十二五”規(guī)劃課題“構建以學習者為主體的遠程教育支持服務體系的研究”。
參考文獻：
人工神經網絡論文篇五
在互聯(lián)網時代背景下，計算機技術得到快速發(fā)展，資源的互通共享也為人們的生產生活帶來了極大便利。但在計算機網絡的使用過程中，難以避免出現病毒、漏洞、電腦高手等問題，影響計算機網絡的安全性，進而造成用戶的損失，阻礙計算機網絡的長遠發(fā)展。傳統(tǒng)的計算機網絡安全評價方式采用線性評價模式，操作復雜但精確度較低，難以順應網絡時代發(fā)展的潮流。專家評價模式則易受專家的業(yè)務水平和工作方式影響，難以有效驗證計算機網絡安全評價結果。神經網絡屬于新型評價方式，通過神經元對計算機網絡進行非線性評價，具有效率和精度高的特點。本文對計算機網絡安全評價中神經網絡的應用展開研究，旨在通過有效使用新型評價模式全面維護和控制計算機網絡安全，達到最佳的網絡安全評價效果，為社會網絡安全作出貢獻。
1計算機網絡安全概述。
計算機網絡安全是指在計算機網絡環(huán)境中，網絡系統(tǒng)中數據受先進技術和管理措施的保護，即使外界因素的干擾，其保密性、可使用性依然可以不受影響而正常工作。計算機網絡安全涉及面廣，行業(yè)覆蓋面大，因此，需要受到高度重視。計算機網絡安全研究包括網絡信息的完整性、可使用性等內容，通過網絡安全管理者的信息讀取、操作等內容達到保護網絡安全的目的。計算機網絡的安全評價結果與其影響因素之間具有非線性關系，需要采用先進的科學技術和智能管理系統(tǒng)進行安全保護工作。專家評價模式使用灰色模型、故障分析法等方式規(guī)避網絡風險，但此類傳統(tǒng)的網絡評價模式具有操作復雜、精確度不高的劣勢，在現代化信息時代將被新型技術所取代。隨著計算機技術的高速發(fā)展，局域網被拓展，全球范圍內信息得以共享，計算機網絡能力全面提高，難以避免的計算機網絡安全問題隨即出現。計算機網絡安全主要包括物理安全和邏輯安全兩方面內容。其中，物理安全是指通過物理技術保護計算機系統(tǒng)等設備，避免發(fā)生破壞、丟失現象；邏輯安全是指保護計算機中的數據安全。計算機網絡的自由性、開放性特點導致其極易受到攻擊，例如：計算機軟硬件漏洞、傳輸線路攻擊等。計算機網絡安全問題需要受到國際關注，無論是本地網絡用戶還是其他國家用戶都將面臨攻擊風險，提高對計算機網絡安全的關注度具有重要的現實意義。
神經網絡通過模仿動物的神經系統(tǒng)形成人工智能系統(tǒng)，并通過分析處理信息作用于計算機網絡中?；谒惴〝祵W模型，神經網絡通過調節(jié)網絡節(jié)點之間的內部關系發(fā)揮出應用價值。非常定性、非局限性、非線性是神經網絡系統(tǒng)具備的基本特征，此類特征使得神經網絡在計算機網絡安全評價中產生了一定優(yōu)勢。神經網絡系統(tǒng)的自主學習性能較強，系統(tǒng)可以通過自動識別信息，總結出信息存在的一定規(guī)律，便于后續(xù)使用。用戶輸入相關信息后，神經網絡系統(tǒng)可以基于信息規(guī)律展開自動運行，識別信息并進行有效預測，提高了工作效率。將市場、經濟等數據信息輸入系統(tǒng)，神經網絡系統(tǒng)可以做出相關的預測分析工作，提升了預測結果的準確性，有利于促進社會的科技化發(fā)展；神經網絡系統(tǒng)的聯(lián)系存儲功能在信息查找、儲存操作中發(fā)揮中重要作用，用戶輸入相關信息后，神經網絡系統(tǒng)通過網絡節(jié)點的聯(lián)系快速獲取信息；自我尋找優(yōu)化解功能是神經網絡在高速運轉過程中的重要效能，其有利于提高工作效率，能夠最快速度幫助用戶解決難題。神經網絡的有點為其應用于計算機網絡安全評價中奠定了良好基礎。
人工神經網絡論文篇六
在20世紀40年代，生物學家mcculloch與數學家pitts共同發(fā)表文章，第一次提出了關于神經元的模型m-p模型，這一理論的提出為神經網絡模型的研究和開發(fā)奠定了基礎，在此基礎上人工神經網絡研究逐漸展開。1951年，心理學家hebb提出了關于連接權數值強化的法則，為神經網絡的學習功能開發(fā)進行了鋪墊。之后生物學家eccles通過實驗證實了突觸的真實分流，為神經網絡研究突觸的模擬功能提供了真實的模型基礎以及生物學的依據[2]。隨后，出現了能夠模擬行為以及條件反射的處理機和自適應線性網絡模型，提高了人工神經網絡的速度和精準度。這一系列研究成果的出現為人工神經網絡的形成和發(fā)展提供了可能。
2.2低谷時期。
在人工神經網絡形成的初期，人們只是熱衷于對它的研究，卻對其自身的局限進行了忽視。minskyh和papert通過多年對神經網絡的研究，在1969年對之前所取得的研究成果提出了質疑，認為當前研究出的神經網絡只合適處理比較簡單的線性問題，對于非線性問題以及多層網絡問題卻無法解決。由于他們的質疑，使神經網絡的發(fā)展進入了低谷時期，但是在這一時期，專家和學者也并沒有停止對神經網絡的研究，針對他們的質疑也得出一些相應的研究成果。
2.3復興時期。
美國的物理學家hopfield在1982年提出了新的神經網絡模型，并通過實驗證明在滿足一定的條件時，神經網絡是能夠達到穩(wěn)定的狀態(tài)的。通過他的研究和帶動，眾多專家學者又重新開始了對人工神經網絡方面的研究，推動了神經網絡的再一次發(fā)展[3]。經過專家學者的不斷努力，提出了各種不同的人工神經網絡的模型，神經網絡理論研究不斷深化，新的理論和方法層出不窮，使神經網絡的研究和應用進入了一個嶄新的時期。
2.4穩(wěn)步發(fā)展時期。
隨著人工神經網絡研究在世界范圍內的再次興起，我國也迎來了相關理論研究的熱潮，在人工神經網絡和計算機技術方面取得了突破性的進展。到20世紀90年代時，國內對于神經網絡領域的研究得到了進一步的完善和發(fā)展，而且能夠利用神經網絡對非線性的系統(tǒng)控制問題進行解決，研究成果顯著。隨著各類人工神經網絡的相關刊物的創(chuàng)建和相關學術會議的召開，我國人工神經網絡的研究和應用條件逐步改善，得到了國際的.關注。
隨著人工神經網絡的穩(wěn)步發(fā)展，逐漸建立了光學神經網絡系統(tǒng)，利用光學的強大功能，提高了人工神經網絡的學習能力和自適應能力。對非線性動態(tài)系統(tǒng)的控制問題，采取有效措施，提高超平面的光滑性，對其精度進行改進。之后有專家提出了關于人工神經網絡的抽取算法，雖然保證了精度，但也加大了消耗，在一定程度上降低了神經網絡的效率，因此在此基礎上又提出了改進算法fernn?；煦缟窠浘W絡的發(fā)展也得到了相應的進步，提高了神經網絡的泛化能力。
人工神經網絡論文篇七
關于人工神經網絡，到目前為止還沒有一個得到廣泛認可的統(tǒng)一定義，綜合各專家學者的觀點可以將人工神經網絡簡單的概括為是模仿人腦的結構和功能的計算機信息處理系統(tǒng)[1]。人工神經網絡具有自身的發(fā)展特性，其具有很強的并行結構以及并行處理的能力，在實時和動態(tài)控制時能夠起到很好的作用;人工神經網絡具有非線性映射的特性，對處理非線性控制的問題時能給予一定的幫助;人工神經網絡可以通過訓練掌握數據歸納和處理的能力，因此在數學模型等難以處理時對問題進行解決;人工神經網絡的適應性和集成性很強，能夠適應不同規(guī)模的信息處理和大規(guī)模集成數據的處理與控制;人工神經網絡不但在軟件技術上比較成熟，而且近年來在硬件方面也得到了較大發(fā)展，提高了人工神經網絡系統(tǒng)的信息處理能力。
人工神經網絡論文篇八
第一段：引入人工神經網絡概念，強調其在當代人工智能領域的重要性和發(fā)展前景。
人工神經網絡（ArtificialNeuralNetwork，ANN）是一種模擬人腦神經網絡的計算模型，也是當今人工智能領域最熱門的研究方向之一。隨著計算機技術和數據處理能力的不斷提高，ANN在機器視覺、自然語言處理、智能控制等眾多領域中取得重要進展和應用，成為人工智能領域最具發(fā)展?jié)摿Φ募夹g之一。
第二段：介紹ANN的基本構成和工作原理。
ANN模型通常由輸入層、中間層和輸出層組成，其中輸入層接受外部輸入，輸出層產生最終輸出結果，而中間層則是整個網絡的核心部分。ANN的工作原理與生物神經網絡類似，通過網絡中神經元之間的連接和傳遞信號來實現信息的處理和傳遞。ANN模型的訓練過程一般采用反向傳播算法，根據輸入與輸出之間的關系，進行誤差修正和參數調整，最終實現模型的優(yōu)化和提高預測準確率。
第三段：探討使用ANN的優(yōu)勢和局限。
ANN具有處理非線性、高維度、復雜數據的能力，并能在大規(guī)模數據中自動學習到相關模式和特征，從而實現高水平的分類、識別和預測任務。此外，ANN還具有快速、高效的計算能力和適應性，可應用于多種領域，如圖像識別、智能檢測、金融預測等。但是，ANN的局限性主要包括數據樣本的依賴性和偏差性，對參數初始化、選擇和訓練的敏感性，以及模型復雜度和運行時間的限制等。
第四段：總結ANN的應用現狀和今后發(fā)展趨勢。
目前，ANN已應用于諸多領域，包括自然語言處理、語音識別、計算機視覺等，整體發(fā)展趨勢良好。未來，隨著數據技術、深度學習和計算能力的不斷提高，ANN將逐漸普及和優(yōu)化，并成為人工智能領域的重要支持和推動力量。
第五段：結合個人經驗，總結ANN的可操作性和應用前景。
作為一名從事數據分析和人工智能方面的研究者和實踐者，我深刻認識到ANN的可操作性和應用前景。在實際應用中，ANN能夠處理大量的數據和模式，并能在短時間內完成復雜的分類、識別和預測任務。在此基礎上，我相信未來ANN還將實現更廣泛、更深入、更有效的應用，為人類帶來更多的智能和福祉。
人工神經網絡論文篇九
人工神經網絡(ann)是一種用計算機網絡系統(tǒng)模擬生物神經網絡的智能神經系統(tǒng)，它是在現代神經生物學研究成果的基礎上發(fā)展起來的，模擬人腦信息處理機制的一種網絡系統(tǒng)，它不但具有處理數值數據的計算能力，而且還具有處理知識的學習、聯(lián)想和記憶能力。
人工神經網絡模擬了大腦神經元的組織方式，反映了人腦的一些基本功能，為研究人工智能開辟了新的途徑。它具有以下基本特征：
1.1并行分布性。
因為人工神經網絡中的神經元排列并不是雜亂無章的，往往是以一種有規(guī)律的序列排列，這種結構非常適合并行計算。同時如果將每一個神經元看作是一個基本的處理單元，則整個系統(tǒng)可以是一個分布式處理系統(tǒng)，使得計算快速。
1.2可學習性和自適應性。
一個相對很小的人工神經網絡可存儲大量的專家知識，并能根據學習算法，或利用指導系統(tǒng)模擬現實環(huán)境(稱為有教師學習)，或對輸入進行自適應學習(稱為無教師學習)，可以處理不確定或不知道的事情，不斷主動學習，不斷完善知識的'存儲。
(3)魯棒性和容錯性。
由于采用大量的神經元及其相互連接，具有聯(lián)想映射與聯(lián)想記憶能力，容錯性保證網絡將不完整的、畸變的輸入樣本恢復成完整的原型，魯棒性使得網絡中的神經元或突觸遭到破壞時網絡仍然具有學習和記憶能力，不會對整體系統(tǒng)帶來嚴重的影響。
1.3泛化能力。
人工神經網絡是大規(guī)模的非線性系統(tǒng)，提供了系統(tǒng)協(xié)同和自組織的潛力，它能充分逼近任意復雜的非線性關系。如果輸入發(fā)生較小變化，則輸出能夠保持相當小的差距。
1.4信息綜合能力。
任何知識規(guī)則都可以通過對范例的學習存儲于同一個神經網絡的各連接權值中，能同時處理定量和定性的信息，適用于處理復雜非線性和不確定對象。
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人工神經網絡論文篇十
摘要：電氣工程及其自動化的實現，從根本上促進我國電氣產業(yè)迅速發(fā)展，滿足人們的日常生活需求。但在實際的自動化發(fā)展過程中，還存在一些不足之處影響電氣工程的生產效率，難以滿足當前時代的需求，基于此，作者結合自身經驗，對電氣工程及其自動化發(fā)展的現狀，及其中存在的問題及解決措施進行有效的分析，以供相關人員參考，為其提供借鑒。
關鍵詞：電氣工程；自動化；問題。
引言。
隨著時代不斷發(fā)展，信息技術、電氣工程自動化技術逐漸被廣泛應用。受生產力水平提升的影響，人們對于電氣工程及其自動化的要求也不斷提升，以滿足時代發(fā)展，但實際上，現階段電氣工程及其自動化中存在諸多問題，其技術水平與社會生產力發(fā)展需求未能有效的相適應，難以滿足當前社會的需求。
1我國電氣工程及其自動化現狀分析。
電氣工程及其自動化屬于新型的技術，具有較強的綜合性，直接影響我國工業(yè)的生產水平，并與人們的日常生活息息相關?，F階段，我國電氣工程技術不斷創(chuàng)新發(fā)展，從根本上帶動電氣工程及其自動化領域發(fā)展，并促使其逐漸向高新技術轉化，擴大技術的應用范圍，從整體上促進國民經濟提升。實際上，電氣工程及其自動化屬于現代電氣信息領域，其涵蓋內容非常廣泛，包括與電氣工程相關的所有工程，并在多個領域中進行應用，例如，工業(yè)領域、軍事領域、農業(yè)領域等，對我國的工業(yè)與社會發(fā)展起到積極的促進作用，同時，電氣工程及其自動化技術的創(chuàng)新與發(fā)展對于人們的日常生活方式與生產方式也產生影響，以推動國民經濟穩(wěn)定發(fā)展[1]。
2我國電氣工程及其自動化中存在的問題。
2.1電氣工程能源損耗問題。
在電氣工程及其自動化的實際應用過程中，受自身的工作性質與設備影響，存在能源損耗問題，直接造成能源浪費，加劇現階段我國能源緊缺的壓力，與當前的節(jié)能減排理念相悖，不符合可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略的實施，同時提升了工業(yè)生產的成本支出，降低了經濟效益。
2.2電氣系統(tǒng)的集成化不高。
現階段，受時代發(fā)展與實際需求的影響，促使電氣工程自動化系統(tǒng)逐漸向集成化方向發(fā)展，以滿足當前時代的要求，但由于我國電氣集成化起步較晚，當前的集成化水平較低，處于獨立自動化階段，影響信息與資源的共享。
2.3電氣工程自動化系統(tǒng)難以統(tǒng)一。
為了滿足當前的發(fā)展需求，電氣工程要利用先進的技術，構建完善合理的自動化系統(tǒng)，以此提升工作效率，但受多種因素影響，系統(tǒng)難以進行合理的統(tǒng)一，缺乏兼容性，降低了系統(tǒng)的工作效率。
2.4電氣工程質量達不到要求。
電氣工程的質量直接影響其使用壽命，但受實際的工程質量管理工作影響，以及工作人員自身的管理水平偏低、管理意識落后等因素的影響，導致電氣工程質量經常達不到實際的要求，質量管理效率不高。
3現階段我國電氣工程及其自動化中存在問題的解決措施。
3.1合理對電氣工程進行節(jié)能設計。
在當前的時代背景下，工作人員應重視電氣工程的能源損耗問題，利用先進的技術手段，降低能源消耗，以滿足當前可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略，緩解我國能源與資源緊缺問題。例如，利用合理的技術手段，優(yōu)化電氣工程的節(jié)能設計，從根本上降低能源的不必要浪費，降低成本的支出。在實際的節(jié)能設計優(yōu)化過程中，工作人員應結合實際情況，以工作最基本要求為基礎，對非重點環(huán)節(jié)進行有效的改良，如，對現階段的變壓器進行改良，選擇繞組阻值較小的供電系統(tǒng)變壓器，以此來降低變壓器的能源損耗，從而減少不必要的損失浪費，達到節(jié)能的目的，促使我國電氣工程實現可持續(xù)發(fā)展。
3.2從整體上提升電氣工程自動化系統(tǒng)的集成化水平。
提升工作人員自身的專業(yè)水平與能力，利用工作人員的專業(yè)技術，建立完善的系統(tǒng)平臺，并充分發(fā)揮其創(chuàng)新意識與主觀意識，從根本上滿足實際的集成化需求，具體來說，主要從以下兩方面入手：一方面，完善電氣工程系統(tǒng)的兼容性，保證系統(tǒng)軟硬件在交換過程中具有統(tǒng)一的接口，從而實現信息數據的共享；另一方面，提升各功能與系統(tǒng)之間的鏈接效率，從整體上降低電氣工程自動化系統(tǒng)的運行成本，從而促使減少設計成本的支出，以滿足當前時代的需求。
3.3構建科學合理、統(tǒng)一的電氣自動化系統(tǒng)。
構建科學合理、統(tǒng)一的電氣自動化系統(tǒng)是電氣工程未來發(fā)展的主要方向與趨勢，以此來提升電氣工程的整體質量。具體來說，主要包含以下幾方面：首先，積極引進先進的技術，以先進的電氣自動化技術為基礎，構建完善的系統(tǒng)，從而提升整體的管理水平；其次，引進先進的設計理念，完善現階段電氣自動化系統(tǒng)，改善其中的不合理之處，并針對現階段的企業(yè)不同需求進行個性化開發(fā)；最后，實現信息資源的有效共享，促進我國電氣工程領域穩(wěn)定發(fā)展，跟上時代發(fā)展的步伐[2]。
3.4重視對電氣工程的質量管理。
重視對電氣工程的質量管理，可以從根本上提升電氣工程質量與使用壽命，并保證工程使用安全。具體來說，可以從以下幾方面入手：首先，加強工作管理人員對電氣工程質量管理的重視力度，認識到管理的重要性，以此來保證工程質量；其次，加強現階段工作人員自身的專業(yè)水平與能力，通過定期的培訓，強化工作人員的專業(yè)水平與技術理念，利用其良好的綜合素養(yǎng)，提升質量管理效率；然后，加強對電氣工程施工材料的管理，保證材料的質量，從而提升電氣工程的質量；最后，重視對各個施工環(huán)節(jié)的質量管理，通過合理的監(jiān)督與管理，保證施工的規(guī)范性，并以其整體質量為基礎，適當對施工進度進行合理的調整，以此來保證施工的整體進度。
4結論。
綜上所述，電氣工程及其自動化中存在的問題，直接影響電氣工程的整體質量與效率，因此，工作人員應積極引進先進的技術與設備，通過不斷的革新與發(fā)展，合理的進行資源節(jié)約，降低成本的支出，以此來獲取可觀的經濟效益。同時，加強對電氣工程的研究力度，不斷提升其技術水平,從而推動我國電氣工程及其自動化領域穩(wěn)定發(fā)展。
參考文獻：
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人工神經網絡論文篇十一
針對中國土地復墾起步晚,新技術與新理論應用較少的問題,研究利用人工神經網絡來輔助土地復墾的`決策.介紹了利用自組織映射神經網絡的自動分類功能對進行礦區(qū)土地復墾條件分類,為因地制宜地采取復墾措施提供依據.然后,基于bp神經網絡,選取評價因子,通過對已有經驗的學習,對復墾土地適宜性進行評價,并與傳統(tǒng)的方法相比較,研究結果表明,利用人工神經網絡輔助礦區(qū)土地復墾決策是可行的.
作者：張洪波胡振琪陳秋計謝宏全劉昌華作者單位：張洪波(中國礦業(yè)大學北京校區(qū),土地復墾與生態(tài)重建研究所,北京,100083;中國石油集團工程設計有限責任公司,華北分公司,河北,任丘,062552)。
胡振琪(中國礦業(yè)大學北京校區(qū),土地復墾與生態(tài)重建研究所,北京,100083)。
陳秋計,劉昌華(河南理工大學,測量工程系,河南,焦作,454000)。
謝宏全(河北理工大學,交通與測繪學院,河北,唐山,063009)。
刊名：遼寧工程技術大學學報isticpku英文刊名：journalofliaoningtechnicaluniversity年，卷(期)：24(1)分類號：x171.4關鍵詞：人工神經網絡復墾土地土地復墾條件分類適宜性評價
人工神經網絡論文篇十二
傳播神經網絡，簡稱bp網絡。目前bp神經網絡已成為廣泛使用的網絡。
2應用現狀
神經網絡以及獨特的結構和處理信息的方法，在許多實際應用領域中取得了顯著的成效，主要應用如下：
1）信號處理。神經網絡廣泛應用于自適應信號處理和非線性信號處理中。前者如信號的自適應濾波、時間序列預測、譜估計、噪聲消除等；后者如非線性濾波、非線性預測、非線性編碼、調制/解調等。
2）模式識別。神經網絡不僅可以處理靜態(tài)模式如固定圖像、固定能譜等，還可以處理動態(tài)模式如視頻圖像、連續(xù)語音等。
3）系統(tǒng)識別?；谏窠浘W絡的系統(tǒng)辨識是以神經網絡作為被識對象的模型，利用其非線性特性，可建立非線性系統(tǒng)的靜態(tài)或動態(tài)模型。
4)智能檢測。在對綜合指標的檢測（例如對環(huán)境舒適度這類綜合指標檢測）中，以神經網絡作為智能檢測中的信息處理聯(lián)想等數據融合處理，從而實現單一傳感器不具備的功能。
5）汽車工程。神經網絡在汽車剎車自動控制系統(tǒng)中也有成功的應用，該系統(tǒng)能在給定剎車距離、車速和最大減速度的情況下，以人體能感受到的最小沖擊實現平穩(wěn)剎車，而不受路面坡度和車重影響。
6）化學工程。神經網絡在光譜分析、判定化學反應的生成物、判定離子濃度及研究生命體中某些化合物的含量與生物活性的對應關系都有廣泛應用并取得了一定成果。
7）衛(wèi)生保健、醫(yī)療。比如通過訓練自主組合的多層感知器可以區(qū)分
正常心跳和非正常心跳，基于bp網絡的波形分類和特征提取在計算機臨床診斷中應用。
2神經網絡與其他智能方法的融合
2.1神經網絡與專家系統(tǒng)的融合
專家系統(tǒng)主張通過運用計算機的符號處理能力來模擬人的邏輯思維，其核心是知識的符號表示和對用符號表示的知識的處理。神經網絡主張對人腦結構及機理開展研究，并通過大規(guī)模集成簡單信息處理單元來模擬人腦對信息的處理。
專家系統(tǒng)與人工神經網絡兩種技術都試圖模仿人類的思維方式來解決實際問題，它們的應用使得計算機具有智能成為現實，解決了一大批工程實踐中問題。然而，由于這兩種技術自身的特點，它們都側重于人類思維方式的某一方面。這樣，在碰到結構上比較單純的問題時，還可以比較成功地解決。當碰到結構上比較復雜的問題時，單純使用一種技術就顯得力不從心了。人類在很多情況下，都是多種思維方式并用，有時可能以邏輯思維為主，輔以直覺思維，有時可能以直覺思維為主，輔以邏輯思維進行解釋。所以，專家系統(tǒng)與人工神經網絡要想獲得更大的應用，除了依靠自身的不斷發(fā)展與完善以外，更要依靠這兩種技術的不斷結合，這也是這兩種技術未來的發(fā)展方向。
2.2神經網絡與模糊技術的融合
斷能力的方式來處理常規(guī)數學方法難以解決的模糊信息處理難題，使計算機的應用得以擴展到了那些需要借助認得經驗才能完善解決的問題領域，并在描述高層知識方面有其長處。而神經網絡技術則以生物神經網絡為模擬基礎，以非線性大規(guī)模并行處理為主要特征，可以以任意精度逼近緊致集上的任意實連續(xù)函數，在諸如模式識別、聚類分析及計算機視覺等方面發(fā)揮著許多不可替代的作用，并在自適應及自學方面已顯示出了不少新的前景和新的思路。將它們進行有機結合，則可有效地發(fā)揮出其各自的長處而彌補其不足，在工程應用領域更是如此(7)。
3.3神經網絡與遺傳算法的融合
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人工神經網絡論文篇十三
論文摘要:利用補償模糊神經網絡構建高職院校教師的教學評價模型，借鑒《機械制圖》教學過程中總結出的零件制作6個步驟，形成“六步法則”，將其應用于模型構建的整個過程。數據驗證結果表明，該模型評價精度較高，有利于合理地對教師教學能力的評價，并將有效地促進學校推行績效考核機制，促進人才培養(yǎng)質量的提升。
高等職業(yè)教育在我國高等教育規(guī)模中占半壁江山，在人才培養(yǎng)方面起著舉足輕重的作用。如何更快更好地發(fā)展高職教育，提高人才培養(yǎng)的質量顯得越來越重要。高水平的培養(yǎng)質量歸根結底是要建立一支過硬的教師隊伍。因此，各高職院校目前十分注重利用績效考核來促進教師隊伍整體水平的提高。所謂績效考核，就是依據教師崗位職責，對教師是否勝任本崗位工作所規(guī)定的政治思想、職業(yè)道德、工作實績等進行全面系統(tǒng)的評價。那么如何通過績效考核對每位教師進行一個客觀、全面的評價呢?這主要依賴于教學評價模型的正確性與合理性。筆者依據多年來的教務管理經驗，以及通過教授《機械制圖》這門課程得到的啟發(fā)，采用六步法則與補償模糊神經網絡相結合，實現了教學評價模型的構建，旨在提高評價的合理性與客觀性。
1六步法則及其由來。
六步法則的由來，是筆者受《機械制圖》課程教學的啟發(fā)而得出的:對于一個零件制作而言，大體經過以下六個步驟:(1)通過“看”來對市場上所出現的類似零件進行比對，比如說用途、特點等;(2)分析其利弊;(3)確定自己制作該零件的方案進行草圖繪制:確定繪圖的紙張大小等，從而對零件的結構圖(主視圖、剖面圖等)進行細心繪制，最后對細節(jié)進行加工;(4)根據繪制的圖形，對該零件進行加工;(5)加工樣品檢驗零件的合理性;(6)通過使用不斷地對零件進行修改完善。綜上所述，零件的加工制作可以歸結為:“看、想、畫、作、查、改”。其中“畫”尤其重要，因為最終圖的正確與否將直接關系到產品的質量，影響整個公司的經濟效益因此在設計過程中強調的是在正確的前提下注意細而精。對于教學評價也是如此。如果教學評價模型建立的不合理，將直接導致對教師能力評價的不客觀、不全面，那么對教師績效工資的分配將不合理，激勵導向效果就不會理想。為此，按照全面質量管理的“三全一多樣”的特征，借鑒機械制圖的6大步驟，總結得出“六步法則”，運用此法則，對教學評價模型進行構建。
所謂六步法則，是指一看、二分析、三建模、四檢驗、五實施、六改善?！耙豢础笔侵笇δ壳案呗氃盒５慕處熌芰M行全面調查，目前采用教師教學評價機制進行搜索比對;“二分析”是指通過調查之后分析高職院校教師能力體現較為全面的幾項重大指標，確定評價的標準;“三建?！笔侵竿ㄟ^確定的幾項評價指標和最終評價結果，采用先進的數學建模方法進行評價模型的建立;“四檢驗”主要是通過利用建好的模型，采用以前的評價數據、結果進行對比，驗證模型的合理性與客觀性;“五實施”是指通過驗證的模型對目前的教師教學能力進行評價;“六改善”是指在實施過程中對一些細枝末節(jié)進行調整、改善，以促進教師教學水平的提高，不斷完善績效考核機制。
(1)看。高職院校的教師能力除了需要具備一定的專業(yè)知識與技能外，還須具備操作技術及實踐經驗。最好是“雙師型”的教師。在北京召開的第四屆高等學校教學名師獎表彰大會上有位名師指出:作為高職院校的教師，既要有扎實的理論知識，更要注重實踐經驗的積累;既要把握專業(yè)領域學術發(fā)展前沿，又要與行業(yè)及企業(yè)保持密切聯(lián)系，時刻關注行業(yè)發(fā)展動態(tài)。他說:“一名優(yōu)秀教師需要不斷與時俱進，創(chuàng)新課程體系，調整教學內容，既要注重學生基本理論知識的傳授、專業(yè)技能的培養(yǎng)，還要注重學生的個性發(fā)展和綜合素質的培養(yǎng);只有這樣，才能獲得良好的教學效果，因此，目前評判教師水平主要關注于知識、素質、能力這三方面。
知識結構包括圍繞職業(yè)崗位的知識、技術，及本專業(yè)領域的最新發(fā)展動態(tài)和職業(yè)崗位上的新知識、新技術、新工藝等;素質結構包括良好的道德素質和職業(yè)素質，道德素質是樹立正確的世界觀、人生觀和價值觀，職業(yè)素質是指角色意識、敬業(yè)精神、時效意識、團隊精神等;能力結構包括教育教學能力、崗位實踐能力、現代教育技術使用能力和科研能力等川。
根據確定的評價內容，目前采用的評價體系具有一定的多維性和動態(tài)性，評價的方式大多采用“定性”與“定量”相結合的方法，主要有:1)專家評價法，如專家打分綜合法。2)運籌學與其他數學方法，如層次分析法、數據包絡法、模糊綜合評價法、絕對評價法。3)新型評價方法，如人工神經網絡評價法、灰色綜合評價法、綜合評分法。4)組合評價法，這是幾種方法混合使用的情況。
(2)分析。教學質量的高低是由多種因素交互作用決定的，但其最主要的因素體現在知識、素質、能力這三方面，因此為了能夠較為全面的進行評判，這里采用多主體多角度的評價方式。“多主體”是指教師、學生、專家(含同行)評價和教學主管部門評價以及外聘工程師等?！岸嘟嵌取笔侵该總€評價主體對應的評價指標不同，即設計的調查問卷不同。其中表1為學生對教師課堂教學的總體評價表。
(3)模型構建。人們在教育評價中所用的方法，可以簡單地歸結為兩大類:定性評價方法和定量評價方法。其中定量評價方法需要用刻一些數學模型對評價對象進行處理。到目前為止，教學評價所用的數學模型主要有確定(性)數學模型、隨機(性)數學模型和模糊數學模型三類。具體來講，確定(性)數學模型有線性規(guī)劃、動態(tài)規(guī)劃、數據包絡分析、層次分析方法等;隨機(性)數學模型有回歸分析、因素分析、聚類分析、齊次馬爾科夫鏈等;模糊數學模型有模糊綜合評判模型、模糊積分模型、灰色數學模型等。在教育評價中，上述方法均有各自比較適宜的評價對象.
在融合模糊理論和神經網絡技術的基礎上，通過補償神經元來執(zhí)行補償模糊推理，動態(tài)地調整模糊規(guī)則，從而形成了一種新的網絡―補償模糊神經網絡，由此進行教學評價模型的構建。
采用補償模糊神經網絡對某=系統(tǒng)進行辨識時，不需要事先知道索統(tǒng)的精確的數學模型，它能借助于人類的模糊推理知識以及神經網絡的逼近性能來實現對過程的`建模。它擁有許多優(yōu)點，如魯棒性、無需模型、全局逼近。
2)模型的建構。
:提據高職院校對教師工作素質的要求，結合高職院校的培養(yǎng)目標，采用多z多角摩多豐體的評價機制，對教師教學質量模型進行合理建構。但是如何制定一個合理的評價指標，是一個七啦復雜而且困難的課題，本文在教育部已有評拈體系的基礎上，根據前人研究成果，利用學生對教師的網上評教、教師個人的_自我評價、同行評價以及家評價得分作為模型的輸入、(藝‘1一4)，每個評價因子得分范圍是，分為三個等級:較差、良好，一優(yōu)秀。但是如何確定這三個等級的標準，這里采用高斯函數才)”作為模糊隸屬度函數從而對其等級進行劃分。其中“，?““(隸屬度中‘。?寬度’均屬于可調參數。具體建構的教學評價模型如圖1所示。
整個模型分為5層，第一層作為評價指標輸人層，第二層對評價指標進行分類(較差、良好、優(yōu)秀)，然后根據模糊推理的規(guī)則來推理得出教師教學質量的好壞。
3)模型的訓練。
運用多年來積累的數據報表，通過聚類分析的方式對數據進行有效性驗證，在現有數據的基礎上挑選了多個樣本進行評價模型的訓練，采用梯度下降法對模糊隸屬度函數中的參數進行訓練，其訓練過程的誤差mse變化曲線如圖2所示。
最后從樣本中選取200個樣本對其進行驗證，結果誤差達到了i.5%，精確度較高。
3.結論。
借鑒《機械制圖》教學過程中總結出的零件制作6個步驟，形成“六步法則”，將其應用于模型構建的整個過程，利用補償模糊神經網絡構建高職院校教師的教學評價模型，結果表明模型的預測評價準確性較高。由于模型正處于試驗階段，應用于以后的教學評價過程后，還應不斷對其進行檢驗，不斷完善。同時，還需要根據企業(yè)對人才需求的變化不斷地更新評價指標，完善教學評價模型，科學地對教師教學質量進行評價，有效地促進績效管理方式的推行，促進高職院校人才培養(yǎng)水平的提高。
人工神經網絡論文篇十四
摘要：社會在發(fā)展、時代在進步，信息技術水平也在不斷的提高，在此時代背景下，越來越多的技術手段開始在各個領域滲透和融入，而科技的進步，使得各類的先進技術衍生出來，其中的人工智能技術可謂是典型代表，許多的技術人員意識到人工智能技在計算機中的發(fā)展和應用，所以對人工智能技術在計算機中的應用和發(fā)展這一課題進行分析具有一定的必然性，以下內容是個人的見解。
關鍵詞：人工智能技術；計算機；發(fā)展；應用；
受科學技術手段的推動性影響，人類文明的發(fā)展步伐日漸加快，現階段，已經基本步入到了信息化的時代背景下，計算機在當下已經是各行各業(yè)中常見的輔助工具，甚至許多行業(yè)的發(fā)展已經視計算機技術為基本的動力支撐，同時增加了技術應用的要求，在此社會不斷發(fā)展的趨勢下，只有使得計算機技術逐步朝向著個性化以及智能化的方向發(fā)展，方可體現人工智能技術手段的作用，并為計算機技術手段的長遠化發(fā)展提供相應的保障。
人工智能一般指的是借助計算機技術手段，將其作為有效的基礎，對人類的行為以及思想進行模擬的綜合學科，它所涉及的行業(yè)較多，比如，心理學以及哲學等等均為典型，而后實現對人體觸覺或是感知方面的模擬，通常會將其安裝到機械設備之上，并使得機器更具智能化特色，借助智能化處理方式或是智能化編程等方法，逐步實現自動化操作、智能化運行，對人類難以完成的、高難度的、威脅較大的工作進行有效處理，極大的提高工作效率，進而保證人們的人身財產安全。
現階段，人工智能技術已經初步取得了一定的成就，相關的專家學者在研究和探討以后，也發(fā)現了人工神經網絡體系構建的發(fā)展方向，希望借此完成工程項目設計工作，實現軟件系統(tǒng)和智能化模塊的有機結合，對軟件的性能進行改良，進而符合用戶的實際需求，在基本達到了人工智能的目標以后，還需要對用戶界面進行優(yōu)化和改良，最終為人工智能技術的發(fā)展和更新提供更多的保障。
（一）網絡安全方面的應用。
最近幾年來，人工智能技術的運用已經成為未來幾年來許多領域的發(fā)展趨向，它的利用將計算機網絡的優(yōu)勢全方位的體現，值得一提的是，它在計算機網絡安全方面所占據的地位在日漸提高，同時其應用價值也不斷凸顯。
而后，入侵檢測也是計算網絡安全工作落實的主要工作，這一過程中，防火墻可發(fā)揮自身的作用，這一過程中它的運行效果，將會給整體的系統(tǒng)運作安全性帶來極大的影響，可通過數據整合、搜集的方式，將有價值的參數呈現給用戶，通過郵件的形式發(fā)送給用戶，隨著時間的推移，郵件數量也會不斷的增加。經過筆者的分析和探討，建議將智能型垃圾郵件系統(tǒng)安裝到用戶的系統(tǒng)之中，而后再實施風險檢測，及時告知用戶相關的風險信息，并給予一定的提示，引導用戶妥善處理垃圾信息。
（二）企業(yè)管理方面的應用。
現階段，人工智能技術手段已經被越來越多的企業(yè)管理者所認知，比如，自動報警系統(tǒng)和監(jiān)控系統(tǒng)的應用就為典型代表，它們的運用，利于企業(yè)實現智能化的管理目標，為企業(yè)的內部運作營造安全的氛圍和環(huán)境，此外，還可以一定程度的減少企業(yè)的運作成本，逐步達到資源配置和優(yōu)化的效果，將企業(yè)的運營和發(fā)展目標落實到實處，體現出企業(yè)管理的智能化和現代化特色。
（三）教學領域的應用。
隨著新課程改革的推進，使得標準化教學體制也在日趨深化，逐步實現了計算機技術和教學工作的有機融合，人工智能計算機輔助教學系統(tǒng)的運用體現了極大的應用優(yōu)勢，為傳統(tǒng)教學模式的優(yōu)化和改革注入了新的活力，可借此方法，完成教學方法和教學內容的表達，進而相應的的提高教學效率，確保教學質量。
此外，引入人工智能技術的過程中，也需要重視知識庫的運用，將其作為教學中有效的輔助工具，而后把教學中的要點以及相關定義等融入到知識庫職之中，教師的在落實教學工作之時，可對知識庫之內的理論知識加進行準確推理，為學生呈現更加直觀的推理過程和運算過程，得出推理后的結果。從教學領域日后的發(fā)展角度來講，人工智能技術理念的引入，可謂是以此教學模式的革新，也是突破傳統(tǒng)教學模式桎梏的有效途徑。
（四）家居行業(yè)的應用。
當前，人們的生活質量和生活水平日漸提高，從而自然而然的增加了對于住房家居的應用需要，在此社會發(fā)展形勢之下，可將人工智能技術手段應用到家居生活中，盡可能滿人們的日常生活需要，比如，運用人工智能技術，對門窗的閉合進行有效控制，或是對家居環(huán)境進行調整，營造良好的生活氛圍。
三、結語。
綜上所述，在此信息技術發(fā)展如此迅猛的時代背景下，人工智能技術手段的運用被許多行業(yè)所認識和關注，此項技術是一項典型的新型技術手段，它的應用體現了極大的優(yōu)勢，與域外發(fā)達國家相比較，我國的人工智能技術水平仍舊不足，但是，其發(fā)展速度卻相對較快，在我國的諸多行業(yè)中得到了廣泛運用，它的未來發(fā)展前景相對較佳，值得大力推廣。
參考文獻。
[2]黃鑫。分析計算機人工智能識別技術的應用瓶頸[j].數字技術與應用，20xx,26（7）:244.