当前计算机网络技术发展方向的系统研究

发布时间：2017-04-14 17:03所属平台：学报论文发表咨询网浏览： 次

众多网络技术控制系统中人工神经网络技术是一种新型的控制系统,具体在互联网动态模拟、互联网建模以及互联网技术系统控制方面具有非常广泛的应用。下面是小编搜集整理的当前计算机网络技术发展方向的系统研究的论文范文，欢迎大家阅读参考。 》》》 在线投稿

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　　人工神经网络技术在处置实践成绩次要包括两个进程，一个是学习训练进程，另外一个是记忆联想进程。近年来随着人工网络技术的开展，人工神经网络技术在信号处置、图像处置、智能辨认等范畴曾经获得了宏大的改动，爲人们研讨各类迷信成绩提供了一种新的办法和手腕，使人们在交通运输、人工智能、军事、信息范畴的任务愈加便捷，近年来随着AI的开展，人工神经网络技术失掉了疾速的开展阶段。

　　一、人工神经网络技术

　　人工神经网络技术也称ANN，是随着上个世纪八十年代人工智能开展衰亡的一个研讨热点，它的次要任务原理对人脑神经网络停止笼统处置，并仿制人脑神经网络树立复杂的模型，依照不同的衔接方式组成一个完好的网络，因而学术界也间接将它成爲神经网络。神经网络其实就是一种运算模型，它是经过少量的节点——神经元衔接起来的，其中不同的节点所代表的输入函数也不同，也就是所谓的鼓励函数;当有两个节点衔接起来时称之爲经过该衔接信号的加权值，也称爲权重，这就相当人脑神经网络记忆。人工神经网络技术是采用并行散布式零碎，这种任务机理与传统的信息处置技术和人工智能技术完全不同，是一种全新的技术，它克制了传统基于逻辑符号的人工智能处置非构造信息化和直觉方面的缺陷，具有实时学习、自顺应性和自组织性等特点。

　　二、人工神经网络技术使用剖析

　　随着人工神经网络技术的开展，它在形式辨认、知识工程、信号处置、专家零碎、机器人控制等方面的使用较广。

　　2.1生物信号的检测剖析

　　目前大局部医学检测设备都是经过延续波形失掉相关数据，从而依据所得数据对病情停止诊断。人工神经网络技术就是使用了这样的方式将多个神经元组合起来构成，处理了生物医学信号检测方面的难题，其顺应性和独立性强，散布贮藏功用多。在生物医学范畴该技术次要使用于对心电信号、听觉诱发电位信号、医学图像、肌电荷胃肠等信号的处置、辨认和剖析。

　　2.2医学专家零碎

　　传统的医院专家零碎是间接将专家的经历、学历、临床诊断方面获得的成果等存储在计算机中，构建独立的医学知识库，经过逻辑推理停止诊断的一种方式。进入到二十一世纪，医院需求存储的医学知识越来越多，每天发生新的病况和知识，过来的一些专家零碎显然曾经无法顺应医院的开展需求，因而医院的效率很低。而人工神经网络技术的呈现爲医院专家零碎的构建提出了新的开展方向，经过人工神经网络技术，零碎可以自主学习、本人组织、自行推理。因而在医学专家零碎中该网络技术使用面较广。麻醉医学、重症医学中生理变量剖析和评价较多，目前临床上一些还没有确切证据或许尚未发现的关系与景象，经过人工神经网络便能无效地处理。

　　2.3市场价钱预测

　　在经济活动中，传通通计办法遭到一些要素的制约，无法对价钱变化做出精确的预测，因而难免在预测的时分呈现失误的景象。人工神经网络技术可以处置那些不完好的、规律不分明、模糊不确定的数据，并作出无效地预测，因而人工神经网络技术具有传通通计办法无法比较的劣势。例如人工神经网络技术可以经过剖析居民人均支出、存款利率和城市化开展程度，从而组建一个完好的预测模型，精确预测出商品的价钱变化状况。

　　2.4风险评价在从事某一项特定的活动时，由于社会上一些不确定要素，能够形成当事人经济上或许其他方面的损失。因而在停止某一项活动时，对活动停止无效的预测和评价，防止风险。人工神经网络技术可以依据风险的实践来源，构筑一套信誉风险模型构造和风险评价系数，从而提出无效地处理方案。经过信誉风险模型剖析补偿客观预测方面的缺乏，从而到达防止风险的目的。

　　三、人工神经网络技术将来开展

　　人工神经网络克制了传统人工智能对言语辨认、形式、非构造化信息处置的缺陷，因而在形式辨认、神经专家零碎、智能控制、信息处置和天气预测等范畴普遍使用。随着迷信技术的提高，AI的疾速开展，AI与遗传算法、模糊零碎等方面结合，构成了计算智能，很多企业和国度开端大规模研发AI，人工神经网络正在模仿人类认知的方向开展，目前市场曾经有很多不少人工智能产品面世。

　　四、结语

　　经过上述研讨剖析，人工神经网络技术曾经获得了相应的开展，但还存在很多缺乏：使用范围狭隘、预测精度低、通用模型缺乏创新等，因而需求我们在此根底上不时寻觅新的打破点，增强对生物神经元零碎的研讨和探究，进一步发掘其潜在的价值，将人工神经网络技术使用在更多范畴中，爲社会发明更大的财富。

　　参考文献

　　[1]周文婷,孟琪.运发动赛前心思调控的新战略——基于人工神经网络技术的竞赛场地声景预测(综述)[J].哈尔滨体育学院学报,2015,33(03):15-21.

　　[2]张红兰.人工神经网络技术的使用现状剖析[J].中国新通讯,2014(02):76-76.

　　[3]张广军.人工神经网络技术在光电检测中的使用[J].北京航空航天大学学报,2001,27(05):564-568.

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