隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)得到了空前的發(fā)展，并且在諸多領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，為人工智能化的發(fā)展提供了強(qiáng)大的動(dòng)力。以下是學(xué)習(xí)啦小編整理分享的人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)論文的相關(guān)資料，歡迎閱讀!

　　人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)論文篇一

　　人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展及應(yīng)用

　　摘要隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)得到了空前的發(fā)展，并且在諸多領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，為人工智能化的發(fā)展提供了強(qiáng)大的動(dòng)力。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展經(jīng)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(guò)程中形成了自身獨(dú)特的特點(diǎn)。文章對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展歷程進(jìn)行回顧，并對(duì)其在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用情況進(jìn)行探討。

　　關(guān)鍵詞人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);發(fā)展;應(yīng)用

　　隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，各個(gè)行業(yè)和領(lǐng)域都在進(jìn)行人工智能化的研究工作，已經(jīng)成為專家學(xué)者研究的熱點(diǎn)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是在人工智能基礎(chǔ)上發(fā)展而來(lái)的重要分支，對(duì)人工智能的發(fā)展具有重要的促進(jìn)作用。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從形成之初發(fā)展至今，經(jīng)歷了不同的發(fā)展階段，并且在經(jīng)濟(jì)、生物、醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，解決了許多技術(shù)上的難題。

　　1人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述

　　關(guān)于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，到目前為止還沒(méi)有一個(gè)得到廣泛認(rèn)可的統(tǒng)一定義，綜合各專家學(xué)者的觀點(diǎn)可以將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)單的概括為是模仿人腦的結(jié)構(gòu)和功能的計(jì)算機(jī)信息處理系統(tǒng)[1]。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自身的發(fā)展特性，其具有很強(qiáng)的并行結(jié)構(gòu)以及并行處理的能力，在實(shí)時(shí)和動(dòng)態(tài)控制時(shí)能夠起到很好的作用;人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有非線性映射的特性，對(duì)處理非線性控制的問(wèn)題時(shí)能給予一定的幫助;人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以通過(guò)訓(xùn)練掌握數(shù)據(jù)歸納和處理的能力，因此在數(shù)學(xué)模型等難以處理時(shí)對(duì)問(wèn)題進(jìn)行解決;人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的適應(yīng)性和集成性很強(qiáng)，能夠適應(yīng)不同規(guī)模的信息處理和大規(guī)模集成數(shù)據(jù)的處理與控制;人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不但在軟件技術(shù)上比較成熟，而且近年來(lái)在硬件方面也得到了較大發(fā)展，提高了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的信息處理能力。

　　2人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展歷程

　　2.1 萌芽時(shí)期

　　在20世紀(jì)40年代，生物學(xué)家McCulloch與數(shù)學(xué)家Pitts共同發(fā)表文章，第一次提出了關(guān)于神經(jīng)元的模型M-P模型，這一理論的提出為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的研究和開(kāi)發(fā)奠定了基礎(chǔ)，在此基礎(chǔ)上人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究逐漸展開(kāi)。1951年，心理學(xué)家Hebb提出了關(guān)于連接權(quán)數(shù)值強(qiáng)化的法則，為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)功能開(kāi)發(fā)進(jìn)行了鋪墊。之后生物學(xué)家Eccles通過(guò)實(shí)驗(yàn)證實(shí)了突觸的真實(shí)分流，為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究突觸的模擬功能提供了真實(shí)的模型基礎(chǔ)以及生物學(xué)的依據(jù)[2]。隨后，出現(xiàn)了能夠模擬行為以及條件反射的處理機(jī)和自適應(yīng)線性網(wǎng)絡(luò)模型，提高了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的速度和精準(zhǔn)度。這一系列研究成果的出現(xiàn)為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的形成和發(fā)展提供了可能。

　　2.2 低谷時(shí)期

　　在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)形成的初期，人們只是熱衷于對(duì)它的研究，卻對(duì)其自身的局限進(jìn)行了忽視。Minskyh和Papert通過(guò)多年對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，在1969年對(duì)之前所取得的研究成果提出了質(zhì)疑，認(rèn)為當(dāng)前研究出的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只合適處理比較簡(jiǎn)單的線性問(wèn)題，對(duì)于非線性問(wèn)題以及多層網(wǎng)絡(luò)問(wèn)題卻無(wú)法解決。由于他們的質(zhì)疑，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展進(jìn)入了低谷時(shí)期，但是在這一時(shí)期，專家和學(xué)者也并沒(méi)有停止對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，針對(duì)他們的質(zhì)疑也得出一些相應(yīng)的研究成果。

　　2.3 復(fù)興時(shí)期

　　美國(guó)的物理學(xué)家Hopfield在1982年提出了新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明在滿足一定的條件時(shí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是能夠達(dá)到穩(wěn)定的狀態(tài)的。通過(guò)他的研究和帶動(dòng)，眾多專家學(xué)者又重新開(kāi)始了對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的研究，推動(dòng)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的再一次發(fā)展[3]。經(jīng)過(guò)專家學(xué)者的不斷努力，提出了各種不同的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論研究不斷深化，新的理論和方法層出不窮，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究和應(yīng)用進(jìn)入了一個(gè)嶄新的時(shí)期。

　　2.4 穩(wěn)步發(fā)展時(shí)期

　　隨著人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究在世界范圍內(nèi)的再次興起，我國(guó)也迎來(lái)了相關(guān)理論研究的熱潮，在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和計(jì)算機(jī)技術(shù)方面取得了突破性的進(jìn)展。到20世紀(jì)90年代時(shí)，國(guó)內(nèi)對(duì)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的研究得到了進(jìn)一步的完善和發(fā)展，而且能夠利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)非線性的系統(tǒng)控制問(wèn)題進(jìn)行解決，研究成果顯著。隨著各類人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)刊物的創(chuàng)建和相關(guān)學(xué)術(shù)會(huì)議的召開(kāi)，我國(guó)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究和應(yīng)用條件逐步改善，得到了國(guó)際的關(guān)注。

　　隨著人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)步發(fā)展，逐漸建立了光學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，利用光學(xué)的強(qiáng)大功能，提高了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)能力和自適應(yīng)能力。對(duì)非線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的控制問(wèn)題，采取有效措施，提高超平面的光滑性，對(duì)其精度進(jìn)行改進(jìn)。之后有專家提出了關(guān)于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)的效率，因此在此基礎(chǔ)上又提出了改進(jìn)算法FERNN?；煦缟窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展也得到了相應(yīng)的進(jìn)步，提高了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力。

　　3人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用

　　3.1 在信息領(lǐng)域中的應(yīng)用

　　人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在信息領(lǐng)域中的應(yīng)用主要體現(xiàn)在信息處理和模式識(shí)別兩個(gè)方面。由于科技的發(fā)展，當(dāng)代信息處理工作越來(lái)越復(fù)雜，利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)可以對(duì)人的思維進(jìn)行模仿甚至是替代，面對(duì)問(wèn)題自動(dòng)診斷和解決，能夠輕松解決許多傳統(tǒng)方法無(wú)法解決的問(wèn)題，在軍事信息處理中的應(yīng)用極為廣泛[4]。模式識(shí)別是對(duì)事物表象的各種信息進(jìn)行整理和分析，對(duì)事物進(jìn)行辨別和解釋的一個(gè)過(guò)程，這樣對(duì)信息進(jìn)行處理的過(guò)程與人類大腦的思維方式很相像。模式識(shí)別的方法可以分為兩種，一種是統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別，還有一種是結(jié)構(gòu)模式識(shí)別，在語(yǔ)音識(shí)別和指紋識(shí)別等方面得到了廣泛的應(yīng)用。

　　3.2 在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用

　　人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)于非線性問(wèn)題處理十分有效，而人體的構(gòu)成和疾病形成的原因十分復(fù)雜，具有不可預(yù)測(cè)性，在生物信號(hào)的表現(xiàn)形式和變化規(guī)律上也很難掌握，信息檢測(cè)和分析等諸多方面都存在著復(fù)雜的非線性聯(lián)系，所以應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)決解這些非線性問(wèn)題具有特殊意義[5]。目前，在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中的應(yīng)用涉及到理論和臨床的各個(gè)方面，最主要的是生物信號(hào)的檢測(cè)和自動(dòng)分析以及專家系統(tǒng)等方面的應(yīng)用。

　　3.3 在經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域中的應(yīng)用

　　經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域中的商品價(jià)格、供需關(guān)系、風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)等方面的信息構(gòu)成也十分復(fù)雜且變幻莫測(cè)，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以對(duì)不完整的信息以及模糊不確定的信息進(jìn)行簡(jiǎn)單明了的處理，與傳統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)方法相比具有其無(wú)法比擬的優(yōu)勢(shì)，數(shù)據(jù)分析的穩(wěn)定性和可靠性更強(qiáng)。

　　3.4 在其他領(lǐng)域的應(yīng)用

　　人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在控制領(lǐng)域、交通領(lǐng)域、心理學(xué)領(lǐng)域等方面都有很廣泛的應(yīng)用，能夠?qū)Ω唠y度的非線性問(wèn)題進(jìn)行處理，對(duì)交通運(yùn)輸方面進(jìn)行集成式的管理，以其高適應(yīng)性和優(yōu)秀的模擬性能解決了許多傳統(tǒng)方法無(wú)法解決的問(wèn)題，促進(jìn)了各個(gè)領(lǐng)域的快速發(fā)展。

　　4總結(jié)

　　隨著科技的發(fā)展，人工智能系統(tǒng)將進(jìn)入更加高級(jí)的發(fā)展階段，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也將得到更快的發(fā)展和更加廣泛的應(yīng)用。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也許無(wú)法完全對(duì)人腦進(jìn)行取代，但是其特有的非線性信息處理能力解決了許多人工無(wú)法解決的問(wèn)題，在智能系統(tǒng)的各個(gè)領(lǐng)域中得到成功應(yīng)用，今后的發(fā)展趨勢(shì)將向著更加智能和集成的方向發(fā)展。

　　參考文獻(xiàn)

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　　[3]李會(huì)玲，柴秋燕.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的發(fā)展及展望[J].邢臺(tái)職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報(bào)，2009(5)：44-46.

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　　[5]崔永華.基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的河流匯流預(yù)報(bào)模型及應(yīng)用研究[D].鄭州大學(xué)，2006.

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