人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)論文（熱門24篇）

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人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)論文（熱門24篇）篇一

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為新型的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評價(jià)技術(shù)，具有提高評價(jià)結(jié)果準(zhǔn)確性、可靠性的特點(diǎn)。計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評價(jià)中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用也具有提高評價(jià)體系科學(xué)合理化的作用，具體內(nèi)容如下：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適應(yīng)性強(qiáng)。計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境相對復(fù)雜，這就要求安全評價(jià)系統(tǒng)具有較強(qiáng)的適應(yīng)能力，可以根據(jù)網(wǎng)絡(luò)變化采取最具針對性的應(yīng)對措施。基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)能力強(qiáng)的優(yōu)勢，用戶在計(jì)算機(jī)輸入信息時(shí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)可以將誤差降至最低，并且根據(jù)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的情況總結(jié)出規(guī)律，在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評價(jià)中發(fā)揮出高效的應(yīng)用作用；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)容錯(cuò)性高，針對計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中不完整的信息，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)利用容錯(cuò)性強(qiáng)的特性，可以根據(jù)相對應(yīng)節(jié)點(diǎn)的特征分析，降低結(jié)果產(chǎn)生的誤差。即使節(jié)點(diǎn)信息不匹配時(shí)，對計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評價(jià)也不會造成過大的不良影響；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)可在線應(yīng)用。在信息化時(shí)代下，對網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行效率提出了一定要求，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評價(jià)中通過不斷的訓(xùn)練，對于輸入數(shù)據(jù)迅速產(chǎn)生結(jié)果，便于用戶的直接使用，滿足了信息化時(shí)代的應(yīng)用要求。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)論文（熱門24篇）篇二

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)展過程中形成了自身獨(dú)特的特點(diǎn)。文章對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展歷程進(jìn)行回顧，并對其在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用情況進(jìn)行探討。

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)展而來的重要分支，對人工智能的發(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。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)論文（熱門24篇）篇三

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(shí)際需求，就會出現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)，導(dǎo)致返工。在bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，我們建立了軟件需求分析風(fēng)險(xiǎn)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(shí)際存在的或潛在的風(fēng)險(xiǎn)。

關(guān)鍵詞：風(fēng)險(xiǎn)；軟件需求；bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；研究；分析。

軟件開發(fā)過程中，需求分析是一個(gè)關(guān)鍵性的階段。導(dǎo)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(dǎo)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(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評估管理，把負(fù)面影響降到最低。現(xiàn)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(shù)，對技術(shù)進(jìn)行創(chuàng)新，才是企業(yè)在行業(yè)內(nèi)立足腳跟，獲得更加長遠(yuǎn)發(fā)展的方法，因此要想牢牢地把握企業(yè)的運(yùn)命就需要我們保持對技術(shù)創(chuàng)新的熱情，并在這條道路上樂此不疲。21世紀(jì)，只有掌握了最新和最具有創(chuàng)造性的技術(shù)，才能贏的最后的勝利，本文把bp網(wǎng)絡(luò)與軟件需求分析風(fēng)險(xiǎn)評估模型相結(jié)合，具有十分重要的意義。

bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是開發(fā)者使用最多的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之一，它具有算法簡單、極強(qiáng)的魯棒性、收斂速度極快等優(yōu)點(diǎn)。最重要的一點(diǎn)是能夠最大限度的接近其真實(shí)系統(tǒng)，非常適合于線性的、不確定的、模糊的軟件風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)。bp算法是一種用于前向多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的的反傳學(xué)習(xí)算法。采用bp算法的數(shù)層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，它的基本思想是，學(xué)習(xí)過程由信號的正向傳播和誤差的反向傳播兩個(gè)過程組成。模糊理論采用模糊數(shù)學(xué)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(jià)。它的兩大主要特征是：第一，結(jié)果清晰；第二，系統(tǒng)性強(qiáng)，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(fēng)險(xiǎn)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(jù)需求的不同而設(shè)計(jì)出的產(chǎn)品。它包括了業(yè)務(wù)需求（組織和客戶高層次的目標(biāo)）、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(wù)滿足業(yè)務(wù)需求的產(chǎn)品中必須體現(xiàn)的軟件功能）。各種不同的需求都以不同的角度來呈現(xiàn)，需要進(jìn)行多方位的分析方可得出準(zhǔn)確的結(jié)論。軟件需求分析就是對用戶所需軟件應(yīng)具備的屬性進(jìn)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(xì)準(zhǔn)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(chǎn)品。優(yōu)秀的需求具有以下特點(diǎn)：完整性、準(zhǔn)確性、可行性、必要性、無歧義性和可行性。軟件需求分析風(fēng)險(xiǎn)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(shè)計(jì)的精準(zhǔn)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(zhǔn)確使得用戶的軟件需求得不到滿足。該風(fēng)險(xiǎn)評估模型主要是為了降低軟件需求分析中存在的風(fēng)險(xiǎn)，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(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軟件需求分析風(fēng)險(xiǎn)評估模型。

本文把bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊理論加入到軟件需求分析風(fēng)險(xiǎn)評估模型中，利用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性映射屬性和模糊理論的超強(qiáng)表達(dá)能力與被理解力，幫助提高風(fēng)險(xiǎn)評估的有效性和預(yù)測性。軟件需求分析風(fēng)險(xiǎn)的評估模型包括風(fēng)險(xiǎn)識別、風(fēng)險(xiǎn)分析、風(fēng)險(xiǎn)評估三個(gè)模塊。風(fēng)險(xiǎn)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(fēng)險(xiǎn)，輸入來源是專家的經(jīng)驗(yàn)分析和歷史風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)庫。

一般步驟包括：

a:找出軟件需求分析風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)；

b:搜索歷史數(shù)據(jù)庫，列出存在的數(shù)據(jù)庫中的歷史案例；

c:通過專家分析，列出具有風(fēng)險(xiǎn)等級的列表；

d:將確定了的風(fēng)險(xiǎn)列表提交數(shù)據(jù)庫并更新。風(fēng)險(xiǎn)分析是細(xì)化第一階段的風(fēng)險(xiǎn)，分析其產(chǎn)生的影響和等級，找出各指標(biāo)與風(fēng)險(xiǎn)級別之間的線性關(guān)系亦或非線性關(guān)系。本文引入bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊理論，利用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)評估指標(biāo)和風(fēng)險(xiǎn)級別之間的非線性映射關(guān)系，還利用模糊理論的超強(qiáng)表達(dá)能力和容易理解的屬性，提高整個(gè)風(fēng)險(xiǎn)評估模型的學(xué)習(xí)能力和表達(dá)能力，得出更符合實(shí)際的評估報(bào)告。

主要的方法包括：

a:揭示原因和結(jié)果之間的聯(lián)系，追根溯源；

b:建立模型進(jìn)行認(rèn)識和理解；

c:通過嘗試各種組合找出導(dǎo)致失敗的因素。風(fēng)險(xiǎn)評估需最后明確所有存在的風(fēng)險(xiǎn)和它們的等級，給予開發(fā)者一個(gè)詳細(xì)的報(bào)告。本階段只要利用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的`輸入層、輸出層、隱含層數(shù)、隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)。輸入層節(jié)點(diǎn)是經(jīng)過模糊預(yù)處理的17個(gè)需求分析風(fēng)險(xiǎn)評估指標(biāo)；輸出層節(jié)點(diǎn)是需求分析風(fēng)險(xiǎn)等級；隱含層數(shù)越多性能越高誤差越低；隱含節(jié)點(diǎn)越多，網(wǎng)絡(luò)功能越強(qiáng)大，但是過多則會使網(wǎng)絡(luò)功能減弱。

在bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上，建立的軟件需求分析風(fēng)險(xiǎn)評估模型，它操作的流程大致是三個(gè)方向。首先，識別軟件需求分析階段存在的、潛在的風(fēng)險(xiǎn)；然后，利用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊理論的特有屬性、眾多優(yōu)點(diǎn)進(jìn)行分析，通過歷史數(shù)據(jù)庫，專家知識、專家討論，列出風(fēng)險(xiǎn)表格；最后，對風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行最后的評估，從而有效預(yù)測軟件開發(fā)過程中所遇到的風(fēng)險(xiǎn)，并且進(jìn)行規(guī)避。

4結(jié)束語。

隨著經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)軟件也成為人們工作生活中一個(gè)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(zhì)量，降低風(fēng)險(xiǎn)、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(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評估，建立軟件需求分析風(fēng)險(xiǎn)評估模型，是一件非常值得研究和實(shí)施的事情。本文研究的內(nèi)容不僅僅達(dá)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(yù)測軟件需求分析風(fēng)險(xiǎn)，真正滿足用戶的軟件需求。基金項(xiàng)目：吉林省教育廳“十二五”科學(xué)技術(shù)研究項(xiàng)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(shí)現(xiàn)”（吉教科合字第402號）；吉林省教育科學(xué)“十二五”規(guī)劃課題“構(gòu)建以學(xué)習(xí)者為主體的遠(yuǎn)程教育支持服務(wù)體系的研究”。

參考文獻(xiàn)：

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)論文（熱門24篇）篇四

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是在對人腦思維方式研究的基礎(chǔ)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(wǎng)絡(luò)。神經(jīng)元是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本處理單元。

在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展過程中，從不同角度對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了不同層次的描述和模擬，提出了各種各樣的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，其中最具有代表性的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型有：感知器、線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、bp網(wǎng)絡(luò)、自組織網(wǎng)絡(luò)、徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)、反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等等。

神經(jīng)元矩陣是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的一種新構(gòu)想，是專門為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)打造的一個(gè)矩陣，它符合神經(jīng)元的一切特征。

(1)容器可產(chǎn)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(gè)信使粒則受控于容器、中空向量以及其它的信使粒。各神經(jīng)元之間自主交互，神經(jīng)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(dú)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，信使粒可以通過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(zhuǎn)向、伸長，進(jìn)而形成相對穩(wěn)定的信息通路。

(3)當(dāng)兩條或更多的信息通路匯集時(shí)，可能伴隨著通路的增強(qiáng)、合并，以及信使粒的聚集、交換，這是神經(jīng)元矩陣運(yùn)算的一種主要形式。通路的形成過程，也就是是神經(jīng)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(shí)現(xiàn)奠定了基礎(chǔ)。

神經(jīng)元矩陣亦是一種具有生物網(wǎng)絡(luò)特征的數(shù)學(xué)模型，綜合了數(shù)學(xué)上矩陣和向量等重要概念，是一種立體的矩陣結(jié)構(gòu)。尤其是將矩陣的分塊特性和向量的指向特征結(jié)合起來，更好的體現(xiàn)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的整體性和單元獨(dú)立性，系統(tǒng)的組織和自組織特征也更為凸顯。信使粒以“點(diǎn)”的數(shù)學(xué)概念，增強(qiáng)了系統(tǒng)的信息特征，尤其是增強(qiáng)了矩陣的存儲和運(yùn)算功能。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)論文（熱門24篇）篇五

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。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)功能開發(fā)進(jìn)行了鋪墊。之后生物學(xué)家eccles通過實(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，人們只是熱衷于對它的研究，卻對其自身的局限進(jìn)行了忽視。minskyh和papert通過多年對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，在1969年對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)只合適處理比較簡單的線性問題，對于非線性問題以及多層網(wǎng)絡(luò)問題卻無法解決。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)者也并沒有停止對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，針對他們的質(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。通過他的研究和帶動，眾多專家學(xué)者又重新開始了對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的研究，推動了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的再一次發(fā)展[3]。經(jīng)過專家學(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，我國也迎來了相關(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)，國內(nèi)對于神經(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)對非線性的系統(tǒng)控制問題進(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)會議的召開，我國人工神經(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(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。混沌神經(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。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)論文（熱門24篇）篇六

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是邊緣性交叉科學(xué)，它涉及計(jì)算機(jī)、人工智能、自動化、生理學(xué)等多個(gè)學(xué)科領(lǐng)域，研究它的發(fā)展具有非常重要意義。針對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的社會需求以及存在的問題，今后神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究趨勢主要側(cè)重以下幾個(gè)方面。

4.1增強(qiáng)對智能和機(jī)器關(guān)系問題的認(rèn)識。

人腦是一個(gè)結(jié)構(gòu)異常復(fù)雜的信息系統(tǒng)，我們所知道的唯一智能系統(tǒng)，隨著信息論、控制論、計(jì)算機(jī)科學(xué)、生命科學(xué)的發(fā)展，人們越來越驚異于大腦的奇妙。對人腦智能化實(shí)現(xiàn)的研究，是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究今后的需要增強(qiáng)的地發(fā)展方向。

4.2發(fā)展神經(jīng)計(jì)算和進(jìn)化計(jì)算的理論及應(yīng)用。

利用神經(jīng)科學(xué)理論的研究成果，用數(shù)理方法探索智能水平更高的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，深入研究網(wǎng)絡(luò)的算法和性能，使離散符號計(jì)算、神經(jīng)計(jì)算和進(jìn)化計(jì)算相互促進(jìn)，開發(fā)新的網(wǎng)絡(luò)數(shù)理理論。

4.3擴(kuò)大神經(jīng)元芯片和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的作用。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)體現(xiàn)了結(jié)構(gòu)和算法的統(tǒng)一，是硬件和軟件的混合體，神經(jīng)元矩陣即是如此。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)既可以用傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)來模擬，也可以用集成電路芯片組成神經(jīng)計(jì)算機(jī)，甚至還可以生物芯片方式實(shí)現(xiàn)，因此研制電子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)潛力巨大。如何讓傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)、人工智能技術(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)相融合也是前沿課題，具有十分誘人的前景。

4.4促進(jìn)信息科學(xué)和生命科學(xué)的相互融合。

信息科學(xué)與生命科學(xué)的相互交叉、相互促進(jìn)、相互滲透是現(xiàn)代科學(xué)的一個(gè)顯著特點(diǎn)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與各種智能處理方法有機(jī)結(jié)合具有很大的發(fā)展前景，如與專家系統(tǒng)、模糊邏輯、遺傳算法、小波分析等相結(jié)合，取長補(bǔ)短，可以獲得更好的應(yīng)用效果。

參考文獻(xiàn)。

[1]鐘珞.饒文碧.鄒承明著.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其融合應(yīng)用技術(shù).科學(xué)出版社.

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)論文（熱門24篇）篇七

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(shí)際需求，就會出現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)，導(dǎo)致返工。在bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，我們建立了軟件需求分析風(fēng)險(xiǎn)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(shí)際存在的或潛在的風(fēng)險(xiǎn)。

關(guān)鍵詞：風(fēng)險(xiǎn)；軟件需求；bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；研究；分析。

軟件開發(fā)過程中，需求分析是一個(gè)關(guān)鍵性的階段。導(dǎo)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(dǎo)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(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評估管理，把負(fù)面影響降到最低。現(xiàn)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(shù)，對技術(shù)進(jìn)行創(chuàng)新，才是企業(yè)在行業(yè)內(nèi)立足腳跟，獲得更加長遠(yuǎn)發(fā)展的方法，因此要想牢牢地把握企業(yè)的運(yùn)命就需要我們保持對技術(shù)創(chuàng)新的熱情，并在這條道路上樂此不疲。21世紀(jì)，只有掌握了最新和最具有創(chuàng)造性的技術(shù)，才能贏的最后的勝利，本文把bp網(wǎng)絡(luò)與軟件需求分析風(fēng)險(xiǎn)評估模型相結(jié)合，具有十分重要的意義。

bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是開發(fā)者使用最多的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之一，它具有算法簡單、極強(qiáng)的魯棒性、收斂速度極快等優(yōu)點(diǎn)。最重要的一點(diǎn)是能夠最大限度的接近其真實(shí)系統(tǒng)，非常適合于線性的、不確定的、模糊的軟件風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)。bp算法是一種用于前向多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的的反傳學(xué)習(xí)算法。采用bp算法的數(shù)層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，它的基本思想是，學(xué)習(xí)過程由信號的正向傳播和誤差的反向傳播兩個(gè)過程組成。模糊理論采用模糊數(shù)學(xué)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(jià)。它的兩大主要特征是：第一，結(jié)果清晰；第二，系統(tǒng)性強(qiáng)，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(fēng)險(xiǎn)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(jù)需求的不同而設(shè)計(jì)出的產(chǎn)品。它包括了業(yè)務(wù)需求（組織和客戶高層次的目標(biāo)）、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(wù)滿足業(yè)務(wù)需求的產(chǎn)品中必須體現(xiàn)的軟件功能）。各種不同的需求都以不同的角度來呈現(xiàn)，需要進(jìn)行多方位的分析方可得出準(zhǔn)確的結(jié)論。軟件需求分析就是對用戶所需軟件應(yīng)具備的屬性進(jìn)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(xì)準(zhǔn)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(chǎn)品。優(yōu)秀的需求具有以下特點(diǎn)：完整性、準(zhǔn)確性、可行性、必要性、無歧義性和可行性。軟件需求分析風(fēng)險(xiǎn)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(shè)計(jì)的精準(zhǔn)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(zhǔn)確使得用戶的軟件需求得不到滿足。該風(fēng)險(xiǎn)評估模型主要是為了降低軟件需求分析中存在的風(fēng)險(xiǎn)，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(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軟件需求分析風(fēng)險(xiǎn)評估模型。

本文把bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊理論加入到軟件需求分析風(fēng)險(xiǎn)評估模型中，利用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性映射屬性和模糊理論的超強(qiáng)表達(dá)能力與被理解力，幫助提高風(fēng)險(xiǎn)評估的有效性和預(yù)測性。軟件需求分析風(fēng)險(xiǎn)的評估模型包括風(fēng)險(xiǎn)識別、風(fēng)險(xiǎn)分析、風(fēng)險(xiǎn)評估三個(gè)模塊。風(fēng)險(xiǎn)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(fēng)險(xiǎn)，輸入來源是專家的經(jīng)驗(yàn)分析和歷史風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)庫。

一般步驟包括：

a:找出軟件需求分析風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)；

b:搜索歷史數(shù)據(jù)庫，列出存在的數(shù)據(jù)庫中的歷史案例；

c:通過專家分析，列出具有風(fēng)險(xiǎn)等級的列表；

d:將確定了的風(fēng)險(xiǎn)列表提交數(shù)據(jù)庫并更新。風(fēng)險(xiǎn)分析是細(xì)化第一階段的風(fēng)險(xiǎn)，分析其產(chǎn)生的影響和等級，找出各指標(biāo)與風(fēng)險(xiǎn)級別之間的線性關(guān)系亦或非線性關(guān)系。本文引入bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊理論，利用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)評估指標(biāo)和風(fēng)險(xiǎn)級別之間的非線性映射關(guān)系，還利用模糊理論的超強(qiáng)表達(dá)能力和容易理解的屬性，提高整個(gè)風(fēng)險(xiǎn)評估模型的學(xué)習(xí)能力和表達(dá)能力，得出更符合實(shí)際的評估報(bào)告。

主要的方法包括：

a:揭示原因和結(jié)果之間的聯(lián)系，追根溯源；

b:建立模型進(jìn)行認(rèn)識和理解；

c:通過嘗試各種組合找出導(dǎo)致失敗的因素。風(fēng)險(xiǎn)評估需最后明確所有存在的風(fēng)險(xiǎn)和它們的等級，給予開發(fā)者一個(gè)詳細(xì)的報(bào)告。本階段只要利用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的`輸入層、輸出層、隱含層數(shù)、隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)。輸入層節(jié)點(diǎn)是經(jīng)過模糊預(yù)處理的17個(gè)需求分析風(fēng)險(xiǎn)評估指標(biāo)；輸出層節(jié)點(diǎn)是需求分析風(fēng)險(xiǎn)等級；隱含層數(shù)越多性能越高誤差越低；隱含節(jié)點(diǎn)越多，網(wǎng)絡(luò)功能越強(qiáng)大，但是過多則會使網(wǎng)絡(luò)功能減弱。

在bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上，建立的軟件需求分析風(fēng)險(xiǎn)評估模型，它操作的流程大致是三個(gè)方向。首先，識別軟件需求分析階段存在的、潛在的風(fēng)險(xiǎn)；然后，利用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊理論的特有屬性、眾多優(yōu)點(diǎn)進(jìn)行分析，通過歷史數(shù)據(jù)庫，專家知識、專家討論，列出風(fēng)險(xiǎn)表格；最后，對風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行最后的評估，從而有效預(yù)測軟件開發(fā)過程中所遇到的風(fēng)險(xiǎn)，并且進(jìn)行規(guī)避。

4結(jié)束語。

隨著經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)軟件也成為人們工作生活中一個(gè)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(zhì)量，降低風(fēng)險(xiǎn)、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(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評估，建立軟件需求分析風(fēng)險(xiǎn)評估模型，是一件非常值得研究和實(shí)施的事情。本文研究的內(nèi)容不僅僅達(dá)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(yù)測軟件需求分析風(fēng)險(xiǎn)，真正滿足用戶的軟件需求。基金項(xiàng)目：吉林省教育廳“十二五”科學(xué)技術(shù)研究項(xiàng)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(shí)現(xiàn)”（吉教科合字第2013402號）；吉林省教育科學(xué)“十二五”規(guī)劃課題“構(gòu)建以學(xué)習(xí)者為主體的遠(yuǎn)程教育支持服務(wù)體系的研究”。

參考文獻(xiàn)：

文檔為doc格式。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)論文（熱門24篇）篇八

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人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)論文（熱門24篇）篇九

關(guān)于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，到目前為止還沒有一個(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，對處理非線性控制的問題時(shí)能給予一定的幫助;人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以通過訓(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)對問題進(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。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)論文（熱門24篇）篇十

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是近年來迅猛發(fā)展的前沿課題，它對突破現(xiàn)有科學(xué)技術(shù)的瓶頸起到重大的作用。下面要為大家分享的就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)論文，希望你會喜歡！

摘要。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是近年來迅猛發(fā)展的前沿課題，它對突破現(xiàn)有科學(xué)技術(shù)的瓶頸起到重大的作用。本文剖析了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征、模型結(jié)構(gòu)以及未來的發(fā)展趨勢。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ann)是一種用計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)模擬生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能神經(jīng)系統(tǒng)，它是在現(xiàn)代神經(jīng)生物學(xué)研究成果的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的，模擬人腦信息處理機(jī)制的一種網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，它不但具有處理數(shù)值數(shù)據(jù)的計(jì)算能力，而且還具有處理知識的學(xué)習(xí)、聯(lián)想和記憶能力。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬了大腦神經(jīng)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?yàn)槿斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)中的神經(jīng)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(jié)構(gòu)非常適合并行計(jì)算。同時(shí)如果將每一個(gè)神經(jīng)元看作是一個(gè)基本的處理單元，則整個(gè)系統(tǒng)可以是一個(gè)分布式處理系統(tǒng)，使得計(jì)算快速。

1.2可學(xué)習(xí)性和自適應(yīng)性。

一個(gè)相對很小的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可存儲大量的專家知識，并能根據(jù)學(xué)習(xí)算法，或利用指導(dǎo)系統(tǒng)模擬現(xiàn)實(shí)環(huán)境(稱為有教師學(xué)習(xí))，或?qū)斎脒M(jìn)行自適應(yīng)學(xué)習(xí)(稱為無教師學(xué)習(xí))，可以處理不確定或不知道的事情，不斷主動學(xué)習(xí)，不斷完善知識的存儲。

(3)魯棒性和容錯(cuò)性。

由于采用大量的神經(jīng)元及其相互連接，具有聯(lián)想映射與聯(lián)想記憶能力，容錯(cuò)性保證網(wǎng)絡(luò)將不完整的、畸變的輸入樣本恢復(fù)成完整的原型，魯棒性使得網(wǎng)絡(luò)中的神經(jīng)元或突觸遭到破壞時(shí)網(wǎng)絡(luò)仍然具有學(xué)習(xí)和記憶能力，不會對整體系統(tǒng)帶來嚴(yán)重的影響。

1.3泛化能力。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(fù)雜的非線性關(guān)系。如果輸入發(fā)生較小變化，則輸出能夠保持相當(dāng)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(xué)習(xí)存儲于同一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的各連接權(quán)值中，能同時(shí)處理定量和定性的信息，適用于處理復(fù)雜非線性和不確定對象。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是在對人腦思維方式研究的基礎(chǔ)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(wǎng)絡(luò)。神經(jīng)元是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本處理單元。

在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展過程中，從不同角度對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了不同層次的描述和模擬，提出了各種各樣的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，其中最具有代表性的`神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型有：感知器、線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、bp網(wǎng)絡(luò)、自組織網(wǎng)絡(luò)、徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)、反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等等。

神經(jīng)元矩陣是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的一種新構(gòu)想，是專門為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)打造的一個(gè)矩陣，它符合神經(jīng)元的一切特征。

(1)容器可產(chǎn)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(gè)信使粒則受控于容器、中空向量以及其它的信使粒。各神經(jīng)元之間自主交互，神經(jīng)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(dú)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，信使粒可以通過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(zhuǎn)向、伸長，進(jìn)而形成相對穩(wěn)定的信息通路。

(3)當(dāng)兩條或更多的信息通路匯集時(shí)，可能伴隨著通路的增強(qiáng)、合并，以及信使粒的聚集、交換，這是神經(jīng)元矩陣運(yùn)算的一種主要形式。通路的形成過程，也就是是神經(jīng)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(shí)現(xiàn)奠定了基礎(chǔ)。

神經(jīng)元矩陣亦是一種具有生物網(wǎng)絡(luò)特征的數(shù)學(xué)模型，綜合了數(shù)學(xué)上矩陣和向量等重要概念，是一種立體的矩陣結(jié)構(gòu)。尤其是將矩陣的分塊特性和向量的指向特征結(jié)合起來，更好的體現(xiàn)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的整體性和單元獨(dú)立性，系統(tǒng)的組織和自組織特征也更為凸顯。信使粒以“點(diǎn)”的數(shù)學(xué)概念，增強(qiáng)了系統(tǒng)的信息特征，尤其是增強(qiáng)了矩陣的存儲和運(yùn)算功能。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是邊緣性交叉科學(xué)，它涉及計(jì)算機(jī)、人工智能、自動化、生理學(xué)等多個(gè)學(xué)科領(lǐng)域，研究它的發(fā)展具有非常重要意義。針對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的社會需求以及存在的問題，今后神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究趨勢主要側(cè)重以下幾個(gè)方面。

4.1增強(qiáng)對智能和機(jī)器關(guān)系問題的認(rèn)識。

人腦是一個(gè)結(jié)構(gòu)異常復(fù)雜的信息系統(tǒng)，我們所知道的唯一智能系統(tǒng)，隨著信息論、控制論、計(jì)算機(jī)科學(xué)、生命科學(xué)的發(fā)展，人們越來越驚異于大腦的奇妙。對人腦智能化實(shí)現(xiàn)的研究，是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究今后的需要增強(qiáng)的地發(fā)展方向。

4.2發(fā)展神經(jīng)計(jì)算和進(jìn)化計(jì)算的理論及應(yīng)用。

利用神經(jīng)科學(xué)理論的研究成果，用數(shù)理方法探索智能水平更高的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，深入研究網(wǎng)絡(luò)的算法和性能，使離散符號計(jì)算、神經(jīng)計(jì)算和進(jìn)化計(jì)算相互促進(jìn)，開發(fā)新的網(wǎng)絡(luò)數(shù)理理論。

4.3擴(kuò)大神經(jīng)元芯片和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的作用。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)體現(xiàn)了結(jié)構(gòu)和算法的統(tǒng)一，是硬件和軟件的混合體，神經(jīng)元矩陣即是如此。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)既可以用傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)來模擬，也可以用集成電路芯片組成神經(jīng)計(jì)算機(jī)，甚至還可以生物芯片方式實(shí)現(xiàn)，因此研制電子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)潛力巨大。如何讓傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)、人工智能技術(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)相融合也是前沿課題，具有十分誘人的前景。

4.4促進(jìn)信息科學(xué)和生命科學(xué)的相互融合。

信息科學(xué)與生命科學(xué)的相互交叉、相互促進(jìn)、相互滲透是現(xiàn)代科學(xué)的一個(gè)顯著特點(diǎn)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與各種智能處理方法有機(jī)結(jié)合具有很大的發(fā)展前景，如與專家系統(tǒng)、模糊邏輯、遺傳算法、小波分析等相結(jié)合，取長補(bǔ)短，可以獲得更好的應(yīng)用效果。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)論文（熱門24篇）篇十一

在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代背景下，計(jì)算機(jī)技術(shù)得到快速發(fā)展，資源的互通共享也為人們的生產(chǎn)生活帶來了極大便利。但在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的使用過程中，難以避免出現(xiàn)病毒、漏洞、電腦高手等問題，影響計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的安全性，進(jìn)而造成用戶的損失，阻礙計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的長遠(yuǎn)發(fā)展。傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評價(jià)方式采用線性評價(jià)模式，操作復(fù)雜但精確度較低，難以順應(yīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)代發(fā)展的潮流。專家評價(jià)模式則易受專家的業(yè)務(wù)水平和工作方式影響，難以有效驗(yàn)證計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評價(jià)結(jié)果。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)屬于新型評價(jià)方式，通過神經(jīng)元對計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行非線性評價(jià)，具有效率和精度高的特點(diǎn)。本文對計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評價(jià)中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用展開研究，旨在通過有效使用新型評價(jià)模式全面維護(hù)和控制計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全，達(dá)到最佳的網(wǎng)絡(luò)安全評價(jià)效果，為社會網(wǎng)絡(luò)安全作出貢獻(xiàn)。

1計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全概述。

計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全是指在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中數(shù)據(jù)受先進(jìn)技術(shù)和管理措施的保護(hù)，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(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全涉及面廣，行業(yè)覆蓋面大，因此，需要受到高度重視。計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全研究包括網(wǎng)絡(luò)信息的完整性、可使用性等內(nèi)容，通過網(wǎng)絡(luò)安全管理者的信息讀取、操作等內(nèi)容達(dá)到保護(hù)網(wǎng)絡(luò)安全的目的。計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的安全評價(jià)結(jié)果與其影響因素之間具有非線性關(guān)系，需要采用先進(jìn)的科學(xué)技術(shù)和智能管理系統(tǒng)進(jìn)行安全保護(hù)工作。專家評價(jià)模式使用灰色模型、故障分析法等方式規(guī)避網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)，但此類傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)評價(jià)模式具有操作復(fù)雜、精確度不高的劣勢，在現(xiàn)代化信息時(shí)代將被新型技術(shù)所取代。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的高速發(fā)展，局域網(wǎng)被拓展，全球范圍內(nèi)信息得以共享，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)能力全面提高，難以避免的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全問題隨即出現(xiàn)。計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全主要包括物理安全和邏輯安全兩方面內(nèi)容。其中，物理安全是指通過物理技術(shù)保護(hù)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)等設(shè)備，避免發(fā)生破壞、丟失現(xiàn)象；邏輯安全是指保護(hù)計(jì)算機(jī)中的數(shù)據(jù)安全。計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的自由性、開放性特點(diǎn)導(dǎo)致其極易受到攻擊，例如：計(jì)算機(jī)軟硬件漏洞、傳輸線路攻擊等。計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全問題需要受到國際關(guān)注，無論是本地網(wǎng)絡(luò)用戶還是其他國家用戶都將面臨攻擊風(fēng)險(xiǎn)，提高對計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全的關(guān)注度具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過模仿動物的神經(jīng)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(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中。基于算法數(shù)學(xué)模型，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過調(diào)節(jié)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)之間的內(nèi)部關(guān)系發(fā)揮出應(yīng)用價(jià)值。非常定性、非局限性、非線性是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)具備的基本特征，此類特征使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評價(jià)中產(chǎn)生了一定優(yōu)勢。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的自主學(xué)習(xí)性能較強(qiáng)，系統(tǒng)可以通過自動識別信息，總結(jié)出信息存在的一定規(guī)律，便于后續(xù)使用。用戶輸入相關(guān)信息后，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)可以基于信息規(guī)律展開自動運(yùn)行，識別信息并進(jìn)行有效預(yù)測，提高了工作效率。將市場、經(jīng)濟(jì)等數(shù)據(jù)信息輸入系統(tǒng)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)可以做出相關(guān)的預(yù)測分析工作，提升了預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性，有利于促進(jìn)社會的科技化發(fā)展；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(guān)信息后，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)通過網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的聯(lián)系快速獲取信息；自我尋找優(yōu)化解功能是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在高速運(yùn)轉(zhuǎn)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)的有點(diǎn)為其應(yīng)用于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評價(jià)中奠定了良好基礎(chǔ)。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)論文（熱門24篇）篇十二

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越復(fù)雜，利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)可以對人的思維進(jìn)行模仿甚至是替代，面對問題自動診斷和解決，能夠輕松解決許多傳統(tǒng)方法無法解決的問題，在軍事信息處理中的應(yīng)用極為廣泛[4]。模式識別是對事物表象的各種信息進(jìn)行整理和分析，對事物進(jìn)行辨別和解釋的一個(gè)過程，這樣對信息進(jìn)行處理的過程與人類大腦的思維方式很相像。模式識別的方法可以分為兩種，一種是統(tǒng)計(jì)模式識別，還有一種是結(jié)構(gòu)模式識別，在語音識別和指紋識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)對于非線性問題處理十分有效，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)測性，在生物信號的表現(xiàn)形式和變化規(guī)律上也很難掌握，信息檢測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的檢測和自動分析以及專家系統(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，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以對不完整的信息以及模糊不確定的信息進(jìn)行簡單明了的處理，與傳統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)方法相比具有其無法比擬的優(yōu)勢，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度的非線性問題進(jìn)行處理，對交通運(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)方法無法解決的問題，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)也許無法完全對人腦進(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法解決的問題，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)展趨勢將向著更加智能和集成的方向發(fā)展。

參考文獻(xiàn)。

[1]徐用懋，馮恩波.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展及其在控制中的應(yīng)用[j].化工進(jìn)展，1993(5)：8-12，20.

[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)，.

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)論文（熱門24篇）篇十三

針對中國土地復(fù)墾起步晚,新技術(shù)與新理論應(yīng)用較少的問題,研究利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來輔助土地復(fù)墾的`決策.介紹了利用自組織映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自動分類功能對進(jìn)行礦區(qū)土地復(fù)墾條件分類,為因地制宜地采取復(fù)墾措施提供依據(jù).然后,基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),選取評價(jià)因子,通過對已有經(jīng)驗(yàn)的學(xué)習(xí),對復(fù)墾土地適宜性進(jìn)行評價(jià),并與傳統(tǒng)的方法相比較,研究結(jié)果表明,利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輔助礦區(qū)土地復(fù)墾決策是可行的.

作者：張洪波胡振琪陳秋計(jì)謝宏全劉昌華作者單位：張洪波(中國礦業(yè)大學(xué)北京校區(qū),土地復(fù)墾與生態(tài)重建研究所,北京,100083;中國石油集團(tuán)工程設(shè)計(jì)有限責(zé)任公司,華北分公司,河北,任丘,062552)。

胡振琪(中國礦業(yè)大學(xué)北京校區(qū),土地復(fù)墾與生態(tài)重建研究所,北京,100083)。

陳秋計(jì),劉昌華(河南理工大學(xué),測量工程系,河南,焦作,454000)。

謝宏全(河北理工大學(xué),交通與測繪學(xué)院,河北,唐山,063009)。

刊名：遼寧工程技術(shù)大學(xué)學(xué)報(bào)isticpku英文刊名：journalofliaoningtechnicaluniversity年，卷(期)：24(1)分類號：x171.4關(guān)鍵詞：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)復(fù)墾土地土地復(fù)墾條件分類適宜性評價(jià)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)論文（熱門24篇）篇十四

摘要：社會在發(fā)展、時(shí)代在進(jìn)步，信息技術(shù)水平也在不斷的提高，在此時(shí)代背景下，越來越多的技術(shù)手段開始在各個(gè)領(lǐng)域滲透和融入，而科技的進(jìn)步，使得各類的先進(jìn)技術(shù)衍生出來，其中的人工智能技術(shù)可謂是典型代表，許多的技術(shù)人員意識到人工智能技在計(jì)算機(jī)中的發(fā)展和應(yīng)用，所以對人工智能技術(shù)在計(jì)算機(jī)中的應(yīng)用和發(fā)展這一課題進(jìn)行分析具有一定的必然性，以下內(nèi)容是個(gè)人的見解。

關(guān)鍵詞：人工智能技術(shù)；計(jì)算機(jī)；發(fā)展；應(yīng)用；

受科學(xué)技術(shù)手段的推動性影響，人類文明的發(fā)展步伐日漸加快，現(xiàn)階段，已經(jīng)基本步入到了信息化的時(shí)代背景下，計(jì)算機(jī)在當(dāng)下已經(jīng)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(jīng)視計(jì)算機(jī)技術(shù)為基本的動力支撐，同時(shí)增加了技術(shù)應(yīng)用的要求，在此社會不斷發(fā)展的趨勢下，只有使得計(jì)算機(jī)技術(shù)逐步朝向著個(gè)性化以及智能化的方向發(fā)展，方可體現(xiàn)人工智能技術(shù)手段的作用，并為計(jì)算機(jī)技術(shù)手段的長遠(yuǎn)化發(fā)展提供相應(yīng)的保障。

人工智能一般指的是借助計(jì)算機(jī)技術(shù)手段，將其作為有效的基礎(chǔ)，對人類的行為以及思想進(jìn)行模擬的綜合學(xué)科，它所涉及的行業(yè)較多，比如，心理學(xué)以及哲學(xué)等等均為典型，而后實(shí)現(xiàn)對人體觸覺或是感知方面的模擬，通常會將其安裝到機(jī)械設(shè)備之上，并使得機(jī)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(shí)現(xiàn)自動化操作、智能化運(yùn)行，對人類難以完成的、高難度的、威脅較大的工作進(jìn)行有效處理，極大的提高工作效率，進(jìn)而保證人們的人身財(cái)產(chǎn)安全。

現(xiàn)階段，人工智能技術(shù)已經(jīng)初步取得了一定的成就，相關(guān)的專家學(xué)者在研究和探討以后，也發(fā)現(xiàn)了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系構(gòu)建的發(fā)展方向，希望借此完成工程項(xiàng)目設(shè)計(jì)工作，實(shí)現(xiàn)軟件系統(tǒng)和智能化模塊的有機(jī)結(jié)合，對軟件的性能進(jìn)行改良，進(jìn)而符合用戶的實(shí)際需求，在基本達(dá)到了人工智能的目標(biāo)以后，還需要對用戶界面進(jìn)行優(yōu)化和改良，最終為人工智能技術(shù)的發(fā)展和更新提供更多的保障。

（一）網(wǎng)絡(luò)安全方面的應(yīng)用。

最近幾年來，人工智能技術(shù)的運(yùn)用已經(jīng)成為未來幾年來許多領(lǐng)域的發(fā)展趨向，它的利用將計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢全方位的體現(xiàn)，值得一提的是，它在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全方面所占據(jù)的地位在日漸提高，同時(shí)其應(yīng)用價(jià)值也不斷凸顯。

而后，入侵檢測也是計(jì)算網(wǎng)絡(luò)安全工作落實(shí)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(yùn)行效果，將會給整體的系統(tǒng)運(yùn)作安全性帶來極大的影響，可通過數(shù)據(jù)整合、搜集的方式，將有價(jià)值的參數(shù)呈現(xiàn)給用戶，通過郵件的形式發(fā)送給用戶，隨著時(shí)間的推移，郵件數(shù)量也會不斷的增加。經(jīng)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(shí)施風(fēng)險(xiǎn)檢測，及時(shí)告知用戶相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)信息，并給予一定的提示，引導(dǎo)用戶妥善處理垃圾信息。

（二）企業(yè)管理方面的應(yīng)用。

現(xiàn)階段，人工智能技術(shù)手段已經(jīng)被越來越多的企業(yè)管理者所認(rèn)知，比如，自動報(bào)警系統(tǒng)和監(jiān)控系統(tǒng)的應(yīng)用就為典型代表，它們的運(yùn)用，利于企業(yè)實(shí)現(xiàn)智能化的管理目標(biāo)，為企業(yè)的內(nèi)部運(yùn)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(yùn)作成本，逐步達(dá)到資源配置和優(yōu)化的效果，將企業(yè)的運(yùn)營和發(fā)展目標(biāo)落實(shí)到實(shí)處，體現(xiàn)出企業(yè)管理的智能化和現(xiàn)代化特色。

（三）教學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用。

隨著新課程改革的推進(jìn)，使得標(biāo)準(zhǔn)化教學(xué)體制也在日趨深化，逐步實(shí)現(xiàn)了計(jì)算機(jī)技術(shù)和教學(xué)工作的有機(jī)融合，人工智能計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)系統(tǒng)的運(yùn)用體現(xiàn)了極大的應(yīng)用優(yōu)勢，為傳統(tǒng)教學(xué)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(xué)方法和教學(xué)內(nèi)容的表達(dá)，進(jìn)而相應(yīng)的的提高教學(xué)效率，確保教學(xué)質(zhì)量。

此外，引入人工智能技術(shù)的過程中，也需要重視知識庫的運(yùn)用，將其作為教學(xué)中有效的輔助工具，而后把教學(xué)中的要點(diǎn)以及相關(guān)定義等融入到知識庫職之中，教師的在落實(shí)教學(xué)工作之時(shí)，可對知識庫之內(nèi)的理論知識加進(jìn)行準(zhǔn)確推理，為學(xué)生呈現(xiàn)更加直觀的推理過程和運(yùn)算過程，得出推理后的結(jié)果。從教學(xué)領(lǐng)域日后的發(fā)展角度來講，人工智能技術(shù)理念的引入，可謂是以此教學(xué)模式的革新，也是突破傳統(tǒng)教學(xué)模式桎梏的有效途徑。

（四）家居行業(yè)的應(yīng)用。

當(dāng)前，人們的生活質(zhì)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(yīng)用需要，在此社會發(fā)展形勢之下，可將人工智能技術(shù)手段應(yīng)用到家居生活中，盡可能滿人們的日常生活需要，比如，運(yùn)用人工智能技術(shù)，對門窗的閉合進(jìn)行有效控制，或是對家居環(huán)境進(jìn)行調(diào)整，營造良好的生活氛圍。

三、結(jié)語。

綜上所述，在此信息技術(shù)發(fā)展如此迅猛的時(shí)代背景下，人工智能技術(shù)手段的運(yùn)用被許多行業(yè)所認(rèn)識和關(guān)注，此項(xiàng)技術(shù)是一項(xiàng)典型的新型技術(shù)手段，它的應(yīng)用體現(xiàn)了極大的優(yōu)勢，與域外發(fā)達(dá)國家相比較，我國的人工智能技術(shù)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(yùn)用，它的未來發(fā)展前景相對較佳，值得大力推廣。

參考文獻(xiàn)。

[2]黃鑫。分析計(jì)算機(jī)人工智能識別技術(shù)的應(yīng)用瓶頸[j].數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用，20xx,26（7）:244.

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)論文（熱門24篇）篇十五

摘要:。

利用補(bǔ)償模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建高職院校教師的教學(xué)評價(jià)模型，借鑒《機(jī)械制圖》教學(xué)過程中總結(jié)出的零件制作6個(gè)步驟，形成“六步法則”，將其應(yīng)用于模型構(gòu)建的整個(gè)過程。數(shù)據(jù)驗(yàn)證結(jié)果表明，該模型評價(jià)精度較高，有利于合理地對教師教學(xué)能力的評價(jià)，并將有效地促進(jìn)學(xué)校推行績效考核機(jī)制，促進(jìn)人才培養(yǎng)質(zhì)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(zhì)量顯得越來越重要。高水平的培養(yǎng)質(zhì)量歸根結(jié)底是要建立一支過硬的教師隊(duì)伍。因此，各高職院校目前十分注重利用績效考核來促進(jìn)教師隊(duì)伍整體水平的提高。所謂績效考核，就是依據(jù)教師崗位職責(zé)，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(shí)績等進(jìn)行全面系統(tǒng)的評價(jià)。那么如何通過績效考核對每位教師進(jìn)行一個(gè)客觀、全面的評價(jià)呢?這主要依賴于教學(xué)評價(jià)模型的正確性與合理性。筆者依據(jù)多年來的教務(wù)管理經(jīng)驗(yàn)，以及通過教授《機(jī)械制圖》這門課程得到的啟發(fā)，采用六步法則與補(bǔ)償模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了教學(xué)評價(jià)模型的構(gòu)建，旨在提高評價(jià)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(jī)械制圖》課程教學(xué)的啟發(fā)而得出的:對于一個(gè)零件制作而言，大體經(jīng)過以下六個(gè)步驟:。

(1)通過“看”來對市場上所出現(xiàn)的類似零件進(jìn)行比對，比如說用途、特點(diǎn)等;。

(2)分析其利弊;。

(4)根據(jù)繪制的圖形，對該零件進(jìn)行加工;。

(5)加工樣品檢驗(yàn)零件的合理性;。

(6)通過使用不斷地對零件進(jìn)行修改完善。

綜上所述，零件的加工制作可以歸結(jié)為:“看、想、畫、作、查、改”。其中“畫”尤其重要，因?yàn)樽罱K圖的正確與否將直接關(guān)系到產(chǎn)品的質(zhì)量，影響整個(gè)公司的經(jīng)濟(jì)效益因此在設(shè)計(jì)過程中強(qiáng)調(diào)的是在正確的前提下注意細(xì)而精。對于教學(xué)評價(jià)也是如此。如果教學(xué)評價(jià)模型建立的不合理，將直接導(dǎo)致對教師能力評價(jià)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(lì)導(dǎo)向效果就不會理想。為此，按照全面質(zhì)量管理的“三全一多樣”的特征，借鑒機(jī)械制圖的6大步驟，總結(jié)得出“六步法則”，運(yùn)用此法則，對教學(xué)評價(jià)模型進(jìn)行構(gòu)建。

所謂六步法則，是指一看、二分析、三建模、四檢驗(yàn)、五實(shí)施、六改善。

“五實(shí)施”是指通過驗(yàn)證的模型對目前的教師教學(xué)能力進(jìn)行評價(jià);。

“六改善”是指在實(shí)施過程中對一些細(xì)枝末節(jié)進(jìn)行調(diào)整、改善，以促進(jìn)教師教學(xué)水平的提高，不斷完善績效考核機(jī)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(shù)及實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。最好是“雙師型”的教師。在北京召開的第四屆高等學(xué)校教學(xué)名師獎(jiǎng)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(shí)的理論知識，更要注重實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)的積累;既要把握專業(yè)領(lǐng)域?qū)W術(shù)發(fā)展前沿，又要與行業(yè)及企業(yè)保持密切聯(lián)系，時(shí)刻關(guān)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(shí)俱進(jìn)，創(chuàng)新課程體系，調(diào)整教學(xué)內(nèi)容，既要注重學(xué)生基本理論知識的傳授、專業(yè)技能的培養(yǎng)，還要注重學(xué)生的個(gè)性發(fā)展和綜合素質(zhì)的培養(yǎng);只有這樣，才能獲得良好的教學(xué)效果，因此，目前評判教師水平主要關(guān)注于知識、素質(zhì)、能力這三方面。

知識結(jié)構(gòu)包括圍繞職業(yè)崗位的知識、技術(shù)，及本專業(yè)領(lǐng)域的最新發(fā)展動態(tài)和職業(yè)崗位上的新知識、新技術(shù)、新工藝等;素質(zhì)結(jié)構(gòu)包括良好的道德素質(zhì)和職業(yè)素質(zhì)，道德素質(zhì)是樹立正確的世界觀、人生觀和價(jià)值觀，職業(yè)素質(zhì)是指角色意識、敬業(yè)精神、時(shí)效意識、團(tuán)隊(duì)精神等;能力結(jié)構(gòu)包括教育教學(xué)能力、崗位實(shí)踐能力、現(xiàn)代教育技術(shù)使用能力和科研能力等川。

根據(jù)確定的評價(jià)內(nèi)容，目前采用的評價(jià)體系具有一定的多維性和動態(tài)性，評價(jià)的方式大多采用“定性”與“定量”相結(jié)合的方法，主要有:。

1)專家評價(jià)法，如專家打分綜合法。

2)運(yùn)籌學(xué)與其他數(shù)學(xué)方法，如層次分析法、數(shù)據(jù)包絡(luò)法、模糊綜合評價(jià)法、絕對評價(jià)法。

3)新型評價(jià)方法，如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評價(jià)法、灰色綜合評價(jià)法、綜合評分法。4)組合評價(jià)法，這是幾種方法混合使用的情況。

(2)分析。教學(xué)質(zhì)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(xiàn)在知識、素質(zhì)、能力這三方面，因此為了能夠較為全面的進(jìn)行評判，這里采用多主體多角度的評價(jià)方式。“多主體”是指教師、學(xué)生、專家(含同行)評價(jià)和教學(xué)主管部門評價(jià)以及外聘工程師等。“多角度”是指每個(gè)評價(jià)主體對應(yīng)的評價(jià)指標(biāo)不同，即設(shè)計(jì)的調(diào)查問卷不同。其中表1為學(xué)生對教師課堂教學(xué)的總體評價(jià)表。

(3)模型構(gòu)建。人們在教育評價(jià)中所用的方法，可以簡單地歸結(jié)為兩大類:定性評價(jià)方法和定量評價(jià)方法。其中定量評價(jià)方法需要用刻一些數(shù)學(xué)模型對評價(jià)對象進(jìn)行處理。到目前為止，教學(xué)評價(jià)所用的數(shù)學(xué)模型主要有確定(性)數(shù)學(xué)模型、隨機(jī)(性)數(shù)學(xué)模型和模糊數(shù)學(xué)模型三類。具體來講，確定(性)數(shù)學(xué)模型有線性規(guī)劃、動態(tài)規(guī)劃、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析、層次分析方法等;隨機(jī)(性)數(shù)學(xué)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(shù)學(xué)模型有模糊綜合評判模型、模糊積分模型、灰色數(shù)學(xué)模型等。在教育評價(jià)中，上述方法均有各自比較適宜的評價(jià)對象.

在融合模糊理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的基礎(chǔ)上，通過補(bǔ)償神經(jīng)元來執(zhí)行補(bǔ)償模糊推理，動態(tài)地調(diào)整模糊規(guī)則，從而形成了一種新的網(wǎng)絡(luò)—補(bǔ)償模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，由此進(jìn)行教學(xué)評價(jià)模型的構(gòu)建。

采用補(bǔ)償模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對某=系統(tǒng)進(jìn)行辨識時(shí)，不需要事先知道索統(tǒng)的`精確的數(shù)學(xué)模型，它能借助于人類的模糊推理知識以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的逼近性能來實(shí)現(xiàn)對過程的建模。它擁有許多優(yōu)點(diǎn)，如魯棒性、無需模型、全局逼近。

2)模型的建構(gòu):。

提據(jù)高職院校對教師工作素質(zhì)的要求，結(jié)合高職院校的培養(yǎng)目標(biāo)，采用多z多角摩多豐體的評價(jià)機(jī)制，對教師教學(xué)質(zhì)量模型進(jìn)行合理建構(gòu)。但是如何制定一個(gè)合理的評價(jià)指標(biāo)，是一個(gè)七啦復(fù)雜而且困難的課題，本文在教育部已有評拈體系的基礎(chǔ)上，根據(jù)前人研究成果，利用學(xué)生對教師的網(wǎng)上評教、教師個(gè)人的_自我評價(jià)、同行評價(jià)以及家評價(jià)得分作為模型的輸入、(藝‘1一4)，每個(gè)評價(jià)因子得分范圍是，分為三個(gè)等級:較差、良好，一優(yōu)秀。但是如何確定這三個(gè)等級的標(biāo)準(zhǔn)，這里采用高斯函數(shù)才)”作為模糊隸屬度函數(shù)從而對其等級進(jìn)行劃分。其中“，·““(隸屬度中‘。·寬度’均屬于可調(diào)參數(shù)。具體建構(gòu)的教學(xué)評價(jià)模型如圖1所示。

整個(gè)模型分為5層，第一層作為評價(jià)指標(biāo)輸人層，第二層對評價(jià)指標(biāo)進(jìn)行分類(較差、良好、優(yōu)秀)，然后根據(jù)模糊推理的規(guī)則來推理得出教師教學(xué)質(zhì)量的好壞。

3)模型的訓(xùn)練。

運(yùn)用多年來積累的數(shù)據(jù)報(bào)表，通過聚類分析的方式對數(shù)據(jù)進(jìn)行有效性驗(yàn)證，在現(xiàn)有數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上挑選了2000多個(gè)樣本進(jìn)行評價(jià)模型的訓(xùn)練，采用梯度下降法對模糊隸屬度函數(shù)中的參數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練，其訓(xùn)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(gè)樣本對其進(jìn)行驗(yàn)證，結(jié)果誤差達(dá)到了i.5%，精確度較高。

3.結(jié)論。

借鑒《機(jī)械制圖》教學(xué)過程中總結(jié)出的零件制作6個(gè)步驟，形成“六步法則”，將其應(yīng)用于模型構(gòu)建的整個(gè)過程，利用補(bǔ)償模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建高職院校教師的教學(xué)評價(jià)模型，結(jié)果表明模型的預(yù)測評價(jià)準(zhǔn)確性較高。由于模型正處于試驗(yàn)階段，應(yīng)用于以后的教學(xué)評價(jià)過程后，還應(yīng)不斷對其進(jìn)行檢驗(yàn)，不斷完善。

同時(shí)，還需要根據(jù)企業(yè)對人才需求的變化不斷地更新評價(jià)指標(biāo)，完善教學(xué)評價(jià)模型，科學(xué)地對教師教學(xué)質(zhì)量進(jìn)行評價(jià)，有效地促進(jìn)績效管理方式的推行，促進(jìn)高職院校人才培養(yǎng)水平的提高。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)論文（熱門24篇）篇十六

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ann)是一種用計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)模擬生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能神經(jīng)系統(tǒng)，它是在現(xiàn)代神經(jīng)生物學(xué)研究成果的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的，模擬人腦信息處理機(jī)制的一種網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，它不但具有處理數(shù)值數(shù)據(jù)的計(jì)算能力，而且還具有處理知識的學(xué)習(xí)、聯(lián)想和記憶能力。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬了大腦神經(jīng)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?yàn)槿斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)中的神經(jīng)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(jié)構(gòu)非常適合并行計(jì)算。同時(shí)如果將每一個(gè)神經(jīng)元看作是一個(gè)基本的處理單元，則整個(gè)系統(tǒng)可以是一個(gè)分布式處理系統(tǒng)，使得計(jì)算快速。

1.2可學(xué)習(xí)性和自適應(yīng)性。

一個(gè)相對很小的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可存儲大量的專家知識，并能根據(jù)學(xué)習(xí)算法，或利用指導(dǎo)系統(tǒng)模擬現(xiàn)實(shí)環(huán)境(稱為有教師學(xué)習(xí))，或?qū)斎脒M(jìn)行自適應(yīng)學(xué)習(xí)(稱為無教師學(xué)習(xí))，可以處理不確定或不知道的事情，不斷主動學(xué)習(xí)，不斷完善知識的'存儲。

(3)魯棒性和容錯(cuò)性。

由于采用大量的神經(jīng)元及其相互連接，具有聯(lián)想映射與聯(lián)想記憶能力，容錯(cuò)性保證網(wǎng)絡(luò)將不完整的、畸變的輸入樣本恢復(fù)成完整的原型，魯棒性使得網(wǎng)絡(luò)中的神經(jīng)元或突觸遭到破壞時(shí)網(wǎng)絡(luò)仍然具有學(xué)習(xí)和記憶能力，不會對整體系統(tǒng)帶來嚴(yán)重的影響。

1.3泛化能力。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(fù)雜的非線性關(guān)系。如果輸入發(fā)生較小變化，則輸出能夠保持相當(dāng)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(xué)習(xí)存儲于同一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的各連接權(quán)值中，能同時(shí)處理定量和定性的信息，適用于處理復(fù)雜非線性和不確定對象。

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人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)論文（熱門24篇）篇十七

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ann)是一種用計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)模擬生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能神經(jīng)系統(tǒng)，它是在現(xiàn)代神經(jīng)生物學(xué)研究成果的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的，模擬人腦信息處理機(jī)制的一種網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，它不但具有處理數(shù)值數(shù)據(jù)的計(jì)算能力，而且還具有處理知識的學(xué)習(xí)、聯(lián)想和記憶能力。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬了大腦神經(jīng)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?yàn)槿斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)中的神經(jīng)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(jié)構(gòu)非常適合并行計(jì)算。同時(shí)如果將每一個(gè)神經(jīng)元看作是一個(gè)基本的處理單元，則整個(gè)系統(tǒng)可以是一個(gè)分布式處理系統(tǒng)，使得計(jì)算快速。

1.2可學(xué)習(xí)性和自適應(yīng)性。

一個(gè)相對很小的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可存儲大量的專家知識，并能根據(jù)學(xué)習(xí)算法，或利用指導(dǎo)系統(tǒng)模擬現(xiàn)實(shí)環(huán)境(稱為有教師學(xué)習(xí))，或?qū)斎脒M(jìn)行自適應(yīng)學(xué)習(xí)(稱為無教師學(xué)習(xí))，可以處理不確定或不知道的事情，不斷主動學(xué)習(xí)，不斷完善知識的'存儲。

(3)魯棒性和容錯(cuò)性。

由于采用大量的神經(jīng)元及其相互連接，具有聯(lián)想映射與聯(lián)想記憶能力，容錯(cuò)性保證網(wǎng)絡(luò)將不完整的、畸變的輸入樣本恢復(fù)成完整的原型，魯棒性使得網(wǎng)絡(luò)中的神經(jīng)元或突觸遭到破壞時(shí)網(wǎng)絡(luò)仍然具有學(xué)習(xí)和記憶能力，不會對整體系統(tǒng)帶來嚴(yán)重的影響。

1.3泛化能力。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(fù)雜的非線性關(guān)系。如果輸入發(fā)生較小變化，則輸出能夠保持相當(dāng)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(xué)習(xí)存儲于同一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的各連接權(quán)值中，能同時(shí)處理定量和定性的信息，適用于處理復(fù)雜非線性和不確定對象。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)論文（熱門24篇）篇十八

隨著數(shù)字智能技術(shù)的不斷進(jìn)步，人工智能技術(shù)在電氣自動化控制系統(tǒng)中的應(yīng)用也日益廣泛。因此，在電氣自動化控制系統(tǒng)中，為提高生產(chǎn)力水平、方便人們?nèi)粘Ｉ睿枰哟髮θ斯ぶ悄芗夹g(shù)的應(yīng)用研究，實(shí)現(xiàn)自動化體系的升級和發(fā)展需要。本文主要以人工智能技術(shù)的應(yīng)用理論和現(xiàn)狀入手，具體介紹了電氣自動化控制中人工智能技術(shù)的應(yīng)用對策，最終提高經(jīng)濟(jì)效益和社會效益。

電氣自動化是一門實(shí)踐性較強(qiáng)的應(yīng)用性科學(xué)，主要研究電氣系統(tǒng)的運(yùn)行控制和研發(fā)。人類社會文明發(fā)展至今在科學(xué)技術(shù)方面的最大進(jìn)步，主要是實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)中機(jī)械設(shè)備運(yùn)行和控制的自動化和智能化。研究人工智能技術(shù)在電氣自動化控制中的應(yīng)用，有助于推動電氣系統(tǒng)自動化的進(jìn)一步發(fā)展，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)運(yùn)行的智能化，使得其更加安全穩(wěn)定，最終提高企業(yè)的生產(chǎn)效率，提高市場競爭力。

人工智能是一門新型的計(jì)算機(jī)科學(xué)，介于自然科學(xué)和社會科學(xué)邊緣之間，研究對象主要是智能搜索、邏輯程序設(shè)計(jì)、自然語言問題和感知問題等。人工智能技術(shù)的本質(zhì)就是模擬人類思維進(jìn)行信息編碼的過程，主要是結(jié)構(gòu)模仿和功能模擬兩種思維模擬方式。前者模擬形式主要是對人類大腦機(jī)制進(jìn)行模擬，制造出類似人腦的機(jī)器設(shè)備；后者模擬主要是從人腦的功能角度出發(fā)，對人類大腦思維功能進(jìn)行模擬。較為成功的典型事件就是現(xiàn)代的電子信息計(jì)算機(jī)，順利地模擬人類大腦思維進(jìn)行信息編碼。

人工智能不是人的智能，更不是對人的智力功能的超越，其不同于人類大腦運(yùn)行的顯著特征主要有四個(gè)方面：是機(jī)械的無意識的物理過程；無社會性；不具備人類意識的創(chuàng)造力；功能是在人類大腦思維之后產(chǎn)生的。應(yīng)用人工智能技術(shù)在電氣自動化控制系統(tǒng)中，可以極大地節(jié)省人力資源，降低成本。同時(shí)，不控制目標(biāo)模型就可以提高操作的準(zhǔn)確度，降低誤差。此外，這樣還能保證產(chǎn)品的規(guī)范，提高性能。

近年來，人工智能技術(shù)得到了公眾的高度重視，大多數(shù)的專業(yè)性高校和科研單位都對其在電氣自動化系統(tǒng)中的應(yīng)用開展了眾多工作，現(xiàn)下的人工智能技術(shù)主要應(yīng)用在電氣設(shè)備的設(shè)計(jì)、事故及故障診斷和電氣控制過程中的監(jiān)控預(yù)警等工作。首先，在電氣自動化系統(tǒng)中電氣設(shè)備的設(shè)計(jì)方面，設(shè)備的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)較為繁瑣復(fù)雜，涉及面較廣，要求操作設(shè)計(jì)人員具備較多的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。其次，在事故及故障診斷方面，人工智能技術(shù)可以利用模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等發(fā)揮優(yōu)勢，做好預(yù)警監(jiān)控工作。最后，在電氣控制過程中應(yīng)用人工智能技術(shù)，主要依靠神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊控制和專家系統(tǒng)三種方式，其中模糊控制應(yīng)用較為普遍，以ai控制為主。

根據(jù)上部分分析的人工智能技術(shù)在電氣自動化控制系統(tǒng)的應(yīng)用現(xiàn)狀，可知為實(shí)現(xiàn)電氣自動化控制系統(tǒng)運(yùn)行的高效性、提高人工智能技術(shù)的應(yīng)用性，對策主要有以下三個(gè)方面：應(yīng)用于電氣設(shè)備設(shè)計(jì)、應(yīng)用于事故及故障診斷和應(yīng)用于電氣控制過程。

3.1應(yīng)用于電氣設(shè)備設(shè)計(jì)。

根據(jù)諸多電氣工程的實(shí)踐證明，只有具備各相關(guān)專業(yè)的學(xué)科知識和技藝才能真正實(shí)現(xiàn)電氣自動化控制系統(tǒng)的高效性，使其穩(wěn)定運(yùn)行。在電氣設(shè)備的設(shè)計(jì)中應(yīng)用人工智能技術(shù)，可以簡化工作，降低人力成本。因此，企業(yè)擁有一批素質(zhì)高的設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)，這是電氣自動化控制系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)高效性的關(guān)鍵之一。此外，企業(yè)需要采取先進(jìn)的人工智能技術(shù)進(jìn)行電氣設(shè)備的設(shè)計(jì)工作，尤其是結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)工作。具體來說，人工智能技術(shù)在進(jìn)行電氣設(shè)備設(shè)計(jì)時(shí)主要是采用遺傳算法升級計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，全面提高產(chǎn)品的研發(fā)、設(shè)計(jì)和生產(chǎn)，優(yōu)化設(shè)計(jì)產(chǎn)品。

3.2應(yīng)用于事故及故障診斷。

電氣故障診斷，指的是對電氣自動化控制系統(tǒng)中機(jī)械設(shè)備的先關(guān)信息進(jìn)行確定，判斷技術(shù)和運(yùn)行狀況是否正常，如果出現(xiàn)異常，可以及時(shí)確定故障的具體內(nèi)容和性質(zhì)部位，找出故障原因并提出解決對策。而在電氣設(shè)備運(yùn)行時(shí)，不確定因素較多，使得系統(tǒng)容易出現(xiàn)各種類型的故障和事故，如果無法及時(shí)確定故障的性質(zhì)和部位，將會給員工的人身安全帶來威脅，企業(yè)也會承受較大的經(jīng)濟(jì)損失。因此，及時(shí)判斷分析事故并做好故障診斷工作，是一項(xiàng)至關(guān)重要的工作。可以在傳統(tǒng)的電氣控制系統(tǒng)中，采取一些新型的.人工智能技術(shù)進(jìn)行診斷。比如說，在診斷變壓器的故障中，我們可以引入人工智能技術(shù)進(jìn)行診斷，在節(jié)省人力物力的同時(shí)保證診斷的精確性，也可以在對發(fā)動機(jī)和發(fā)電機(jī)等電氣機(jī)械設(shè)備進(jìn)行事故診斷時(shí)引入人工智能技術(shù)，提高精確度，以達(dá)到良好的工作效果，實(shí)現(xiàn)企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益。

3.3應(yīng)用于電氣控制過程。

人工智能技術(shù)在電氣自動化控制系統(tǒng)中起著關(guān)鍵性作用，是電氣行業(yè)中的重要部分。實(shí)現(xiàn)電氣自動化控制的人工智能化，有助于降低工作成本，提高工作效率，實(shí)現(xiàn)資源優(yōu)化和最佳配置。在傳統(tǒng)的電氣自動化控制過程中，由于過程的繁瑣復(fù)雜操作人員容易出現(xiàn)錯(cuò)誤，而采取人工智能化技術(shù)則可以避免這些人為錯(cuò)誤。人工智能技術(shù)主要采取神經(jīng)系統(tǒng)的控制、專家系統(tǒng)的高效控制和模糊控制。現(xiàn)在最常用的技術(shù)方式是模糊控制，通過模糊控制借助直流電和交流電的傳動最終實(shí)現(xiàn)電氣自動化控制系統(tǒng)的智能化控制。模糊控制可以具體分為surgeno和mamdan兩種表現(xiàn)形式，前者是后者的特殊情況，兩者均用來調(diào)速控制。

在電氣領(lǐng)域里，人工智能技術(shù)可以運(yùn)用到日常操作中。我們可以利用家庭電腦實(shí)現(xiàn)對電氣自動化控制系統(tǒng)的遠(yuǎn)程操作控制。具體來說，是通過采用人工智能技術(shù)預(yù)先設(shè)計(jì)好的既定程序控制操作過程，實(shí)現(xiàn)設(shè)備智能化，及時(shí)掌控全局。

綜上所述，電氣自動化控制中的人工智能技術(shù)的應(yīng)用研究，既能實(shí)現(xiàn)工作效率的提高，還能降低運(yùn)行成本，更好地實(shí)現(xiàn)電氣系統(tǒng)的自動化智能化控制。此外，隨著科學(xué)技術(shù)的飛速發(fā)展，人工智能技術(shù)在電氣自動化控制中的應(yīng)用面臨著巨大的機(jī)遇和挑戰(zhàn)，需要學(xué)者們不斷研究和完善，使其得到更好的應(yīng)用。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)論文（熱門24篇）篇十九

：隨著社會信息技術(shù)和計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，人們對網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的需求也原來越多，這就需要不斷研究計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，由于人工智能在一定程度上成為科學(xué)技術(shù)前言領(lǐng)域，所以世界上各個(gè)國家對人工智能的發(fā)展越來越重視。本文首先分析其所具有的重要意義，然后研究其在應(yīng)用過程中的作用，提出以下內(nèi)容。

目前由于人工智能的不斷成熟，人們在生活方面以及工作的過程中，智能化產(chǎn)品隨處可見。這不僅對人們在工作中的效率進(jìn)行提高，同時(shí)還對其生活質(zhì)量進(jìn)行加強(qiáng)。所以人工智能的發(fā)展在一定程度上離不開計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，只有對計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進(jìn)行相應(yīng)的依靠，才能夠讓人工智能研究出更多的成果。

由于計(jì)算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)信息安全問題在一定程度上是人們目前比較關(guān)注的一個(gè)重要問題。在網(wǎng)絡(luò)管理系統(tǒng)應(yīng)用中，其網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控以及網(wǎng)絡(luò)控制是其比較重要的功能，信息能夠及時(shí)有效的獲取以及正確的處理對其起著決定性作用。所以，對計(jì)算機(jī)技術(shù)智能化進(jìn)行實(shí)現(xiàn)是比較必要的。由于計(jì)算機(jī)得到了不斷的深入以及管廣泛的運(yùn)用，在一定程度上導(dǎo)致用戶對網(wǎng)絡(luò)安全在管理方面的需求比較高，對自身的信息安全進(jìn)行有效的保證。目前網(wǎng)絡(luò)犯罪現(xiàn)象比較多，計(jì)算機(jī)只有在具備較快的反應(yīng)力和靈敏觀察力的狀況下，才能夠?qū)τ脩粜畔⑦M(jìn)行侵犯的違法活動進(jìn)行及時(shí)遏制。充分的利用人工智能技術(shù)，建立起相對較系統(tǒng)化的管理，讓其不僅對信息進(jìn)行自動的收集，同時(shí)還能夠?qū)W(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)的故障進(jìn)行及時(shí)診斷，對網(wǎng)絡(luò)故障及時(shí)遏制，運(yùn)用有效的措施對計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)進(jìn)行及時(shí)的恢復(fù)，保證用戶信息的安全。計(jì)算機(jī)技術(shù)在發(fā)展的過程中對人工智能應(yīng)用起著決定性作用，人工智能技術(shù)也在一定程度上對計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展起著促進(jìn)作用。不斷的跟蹤動態(tài)化信息，為用戶提供準(zhǔn)確的信息資源。總的來說，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)在管理的過程中有效的運(yùn)用人工智能，對網(wǎng)絡(luò)管理水平進(jìn)行不斷的提高。

2.1安全管理應(yīng)用。

網(wǎng)絡(luò)安全所具有的漏洞相對比較多，用戶在網(wǎng)絡(luò)中自身的資料信息安全是現(xiàn)階段人們比較關(guān)注以及重視的主要問題。在對網(wǎng)絡(luò)安全進(jìn)行管理時(shí)，可以對人工智能技術(shù)進(jìn)行充分的運(yùn)用，在一定程度上能夠?qū)τ脩糇陨淼碾[身進(jìn)行有效的保護(hù)。主要表現(xiàn)為：一是，智能防火墻的應(yīng)用；二是，智能反應(yīng)垃圾郵件方面；三是，入侵檢測方面等。智能防護(hù)墻主要應(yīng)用的就是智能化識別技術(shù)，通過概率以及統(tǒng)計(jì)方式、決策方法和計(jì)算等對信息數(shù)據(jù)不僅進(jìn)行有效的識別，同時(shí)還能對其相應(yīng)的處理，對匹配檢查過程中需要的計(jì)算進(jìn)行消除，充分認(rèn)識網(wǎng)絡(luò)行為特征值，訪問可以直接進(jìn)行控制，把存在的網(wǎng)絡(luò)及時(shí)發(fā)現(xiàn)，攔截以及阻止有害信息的彈出。智能防火墻能夠在一定程度上避免網(wǎng)絡(luò)站點(diǎn)受到黑客的攻擊，遏制病毒傳播，對相關(guān)局域網(wǎng)進(jìn)行相應(yīng)的管理和控制，反之就會導(dǎo)致病毒以及木馬的傳播。在智能防火墻中，比較重要的就是入侵檢測，它屬于防護(hù)墻后的.第二安全閘門，在對網(wǎng)絡(luò)安全保證方面起著重要的作用。針對入侵檢測技術(shù)而言，主要能夠在一定程度上對網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的分析，并且對其進(jìn)行及時(shí)的處理，把部分?jǐn)?shù)據(jù)過濾出去，數(shù)據(jù)檢測后的報(bào)告分析報(bào)告給用戶。入侵檢測在對網(wǎng)絡(luò)性能不產(chǎn)生影響的前提下監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)，為操作上的失誤以及內(nèi)外部攻擊提供一定的保護(hù)。針對智能型反垃圾而言，其自身的郵件系統(tǒng)能夠?qū)τ脩羿]箱進(jìn)行有效的監(jiān)測，對郵箱進(jìn)行相應(yīng)識別，把郵箱中存在的垃圾充分的篩選出來。如果郵件進(jìn)入郵箱后，就會進(jìn)行掃描郵箱，在一定程度上把垃圾郵箱的分類信息發(fā)給用戶，提醒用戶要對其進(jìn)行及時(shí)的處理，避免給郵箱安全帶來影響。

針對人工智能agent技術(shù)而言，它屬于人工智能代理的一種技術(shù)，屬于不同部分所組成的軟件實(shí)體，包括：一是，知識域庫；二是數(shù)據(jù)庫；三是解釋推理器；四是各個(gè)agent之間的通訊部分等。人工智能agent技術(shù)通過任何一個(gè)agent域庫對新數(shù)據(jù)的相關(guān)信息進(jìn)行處理，并且溝通以至完成任務(wù)。人工智能agent技術(shù)能夠在一定程度上通過用戶自定義對信息獲得自動搜索，然后將其發(fā)送到指定位置。人們通過agent技術(shù)得到人性化服務(wù)。例如：用戶在用電腦查相關(guān)信息時(shí)，該技術(shù)不僅能對信息進(jìn)行處理，同時(shí)還能夠進(jìn)行有效的分析，最后把有用的信息出題給用戶，充分節(jié)省用戶的時(shí)間。agent技術(shù)為用戶在日常生活中提供相應(yīng)的服務(wù)，例如：在網(wǎng)上進(jìn)行購物以及會議等方面的安排。它不僅自主性以及學(xué)習(xí)性，讓計(jì)算機(jī)對用戶所分配的任務(wù)自動完成，進(jìn)一步推動機(jī)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展。

2.3在網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)管理以及評價(jià)過程中的應(yīng)用分析。

針對網(wǎng)絡(luò)管理系統(tǒng)來說，其智能化在一定程度上需要人工技能的不斷發(fā)展。在對網(wǎng)絡(luò)綜合管理系統(tǒng)進(jìn)行建立的過程中，不僅可以對人工智能中的專家知識庫進(jìn)行充分的利用，同時(shí)還能夠?qū)Υ嬖诘募夹g(shù)問題進(jìn)行有效的解決和處理。網(wǎng)絡(luò)存在著動態(tài)以及變化性，所以，網(wǎng)絡(luò)在管理的過程中會面臨著困難，這就需要對網(wǎng)絡(luò)管理技術(shù)人工智能化進(jìn)行實(shí)現(xiàn)。在人工智能技術(shù)中，其專家知識庫主要指的就是把各個(gè)相關(guān)領(lǐng)域?qū)＜业闹R以及經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行相應(yīng)的結(jié)語出來，錄入系統(tǒng)中，只有這樣才能形成比較完善的知識庫系統(tǒng)，促進(jìn)智能計(jì)算機(jī)程序的發(fā)展和提高。如果遇到某個(gè)領(lǐng)域問題的過程中，要充分利用專家經(jīng)驗(yàn)程序?qū)ζ溥M(jìn)行及時(shí)的處理。專家知識經(jīng)驗(yàn)系統(tǒng)促進(jìn)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)管理得到順利開展的同時(shí)，對系統(tǒng)評價(jià)相關(guān)進(jìn)行工作不斷的提高和加強(qiáng)。

科學(xué)技術(shù)在發(fā)展的同時(shí)，也促進(jìn)人工智能技術(shù)的提高，計(jì)算機(jī)在網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中得到了比較多的需求，在一定程度上提高其應(yīng)用范圍和領(lǐng)域，因此可以看出，人工智能其應(yīng)用發(fā)展前景是比較廣泛的，人類對人工智能技術(shù)的進(jìn)一步研究，會在未來開創(chuàng)出更多的應(yīng)用領(lǐng)域。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)論文（熱門24篇）篇二十

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，它能夠模擬人腦的工作方式，包括學(xué)習(xí)、識別和輸入輸出等功能。在我所學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)科學(xué)課程中，我深入了解了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論和應(yīng)用，從而得出了一些心得體會。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種非常強(qiáng)大的工具，在機(jī)器學(xué)習(xí)、圖像識別、自然語言處理等領(lǐng)域中取得了巨大的成功。它的核心思想是模擬人腦的構(gòu)造，通過輸入、輸出和中間層神經(jīng)元之間的連接來學(xué)習(xí)和識別復(fù)雜的數(shù)據(jù)模式。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程依賴于大量的數(shù)據(jù)和算法優(yōu)化，在訓(xùn)練過程中逐步優(yōu)化權(quán)重和偏置值，使得人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出結(jié)果逐漸接近真實(shí)值。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以應(yīng)用于各種機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用場景，例如分類和回歸任務(wù)，深度學(xué)習(xí)等。在分析和學(xué)習(xí)大量的數(shù)據(jù)時(shí)，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以快速識別出那些對輸出結(jié)果影響最大的因素，并將這些因素與輸出結(jié)果進(jìn)行函數(shù)映射。這種機(jī)器學(xué)習(xí)方法被廣泛用于金融、醫(yī)療保健、營銷、安全等領(lǐng)域，可以幫助人們更好地處理和利用海量數(shù)據(jù)，從而更加精確地預(yù)測未來趨勢。

另一方面，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還被廣泛應(yīng)用于圖像識別和識別場景理解領(lǐng)域。它可以通過大量的訓(xùn)練樣本，識別圖像中的目標(biāo)物體，并將其與其他物體區(qū)分開來。圖像識別可以應(yīng)用于各種場景，例如自動駕駛汽車、機(jī)器人、視頻監(jiān)控等，可以幫助人們更好地處理和分析復(fù)雜的場景情況，從而實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確、更快速和更可靠的決策。

在應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過程中，我們需要注意一些相關(guān)的問題。例如，我們需要明確人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入和輸出，構(gòu)建相應(yīng)的模型和算法，以實(shí)現(xiàn)有效的學(xué)習(xí)和匹配。此外，我們還需要關(guān)注數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量，以確保容易獲得準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)和可靠的學(xué)習(xí)結(jié)果。最后，我們需要不斷優(yōu)化和調(diào)整人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，以滿足不斷變化的需求和環(huán)境。

第五段：總結(jié)。

通過對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理解和應(yīng)用，我們可以看到它的強(qiáng)大和潛在的優(yōu)勢。它可以幫助我們更好地處理和分析各種數(shù)據(jù)，加速我們的工作和決策，實(shí)現(xiàn)更高效和準(zhǔn)確的輸出。在未來，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將繼續(xù)發(fā)揮其潛力，在各種領(lǐng)域中獲得更大的進(jìn)展和成功。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)論文（熱門24篇）篇二十一

摘要：電氣工程及其自動化的實(shí)現(xiàn)，從根本上促進(jìn)我國電氣產(chǎn)業(yè)迅速發(fā)展，滿足人們的日常生活需求。但在實(shí)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(chǎn)效率，難以滿足當(dāng)前時(shí)代的需求，基于此，作者結(jié)合自身經(jīng)驗(yàn)，對電氣工程及其自動化發(fā)展的現(xiàn)狀，及其中存在的問題及解決措施進(jìn)行有效的分析，以供相關(guān)人員參考，為其提供借鑒。

關(guān)鍵詞：電氣工程；自動化；問題。

引言。

隨著時(shí)代不斷發(fā)展，信息技術(shù)、電氣工程自動化技術(shù)逐漸被廣泛應(yīng)用。受生產(chǎn)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(shí)代發(fā)展，但實(shí)際上，現(xiàn)階段電氣工程及其自動化中存在諸多問題，其技術(shù)水平與社會生產(chǎn)力發(fā)展需求未能有效的相適應(yīng)，難以滿足當(dāng)前社會的需求。

1我國電氣工程及其自動化現(xiàn)狀分析。

電氣工程及其自動化屬于新型的技術(shù)，具有較強(qiáng)的綜合性，直接影響我國工業(yè)的生產(chǎn)水平，并與人們的日常生活息息相關(guān)。現(xiàn)階段，我國電氣工程技術(shù)不斷創(chuàng)新發(fā)展，從根本上帶動電氣工程及其自動化領(lǐng)域發(fā)展，并促使其逐漸向高新技術(shù)轉(zhuǎn)化，擴(kuò)大技術(shù)的應(yīng)用范圍，從整體上促進(jìn)國民經(jīng)濟(jì)提升。實(shí)際上，電氣工程及其自動化屬于現(xiàn)代電氣信息領(lǐng)域，其涵蓋內(nèi)容非常廣泛，包括與電氣工程相關(guān)的所有工程，并在多個(gè)領(lǐng)域中進(jìn)行應(yīng)用，例如，工業(yè)領(lǐng)域、軍事領(lǐng)域、農(nóng)業(yè)領(lǐng)域等，對我國的工業(yè)與社會發(fā)展起到積極的促進(jìn)作用，同時(shí)，電氣工程及其自動化技術(shù)的創(chuàng)新與發(fā)展對于人們的日常生活方式與生產(chǎn)方式也產(chǎn)生影響，以推動國民經(jīng)濟(jì)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(shí)際應(yīng)用過程中，受自身的工作性質(zhì)與設(shè)備影響，存在能源損耗問題，直接造成能源浪費(fèi)，加劇現(xiàn)階段我國能源緊缺的壓力，與當(dāng)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(shí)施，同時(shí)提升了工業(yè)生產(chǎn)的成本支出，降低了經(jīng)濟(jì)效益。

2.2電氣系統(tǒng)的集成化不高。

現(xiàn)階段，受時(shí)代發(fā)展與實(shí)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(dāng)前時(shí)代的要求，但由于我國電氣集成化起步較晚，當(dāng)前的集成化水平較低，處于獨(dú)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(dāng)前的發(fā)展需求，電氣工程要利用先進(jìn)的技術(shù)，構(gòu)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(jìn)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(zhì)量達(dá)不到要求。

電氣工程的質(zhì)量直接影響其使用壽命，但受實(shí)際的工程質(zhì)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(dǎo)致電氣工程質(zhì)量經(jīng)常達(dá)不到實(shí)際的要求，質(zhì)量管理效率不高。

3現(xiàn)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(jìn)行節(jié)能設(shè)計(jì)。

在當(dāng)前的時(shí)代背景下，工作人員應(yīng)重視電氣工程的能源損耗問題，利用先進(jìn)的技術(shù)手段，降低能源消耗，以滿足當(dāng)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(shù)手段，優(yōu)化電氣工程的節(jié)能設(shè)計(jì)，從根本上降低能源的不必要浪費(fèi)，降低成本的支出。在實(shí)際的節(jié)能設(shè)計(jì)優(yōu)化過程中，工作人員應(yīng)結(jié)合實(shí)際情況，以工作最基本要求為基礎(chǔ)，對非重點(diǎn)環(huán)節(jié)進(jìn)行有效的改良，如，對現(xiàn)階段的變壓器進(jìn)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(fèi)，達(dá)到節(jié)能的目的，促使我國電氣工程實(shí)現(xiàn)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(shù)，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(shí)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(shí)現(xiàn)信息數(shù)據(jù)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(yùn)行成本，從而促使減少設(shè)計(jì)成本的支出，以滿足當(dāng)前時(shí)代的需求。

3.3構(gòu)建科學(xué)合理、統(tǒng)一的電氣自動化系統(tǒng)。

構(gòu)建科學(xué)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(zhì)量。具體來說，主要包含以下幾方面：首先，積極引進(jìn)先進(jìn)的技術(shù)，以先進(jìn)的電氣自動化技術(shù)為基礎(chǔ)，構(gòu)建完善的系統(tǒng)，從而提升整體的管理水平；其次，引進(jìn)先進(jìn)的設(shè)計(jì)理念，完善現(xiàn)階段電氣自動化系統(tǒng)，改善其中的不合理之處，并針對現(xiàn)階段的企業(yè)不同需求進(jìn)行個(gè)性化開發(fā)；最后，實(shí)現(xiàn)信息資源的有效共享，促進(jìn)我國電氣工程領(lǐng)域穩(wěn)定發(fā)展，跟上時(shí)代發(fā)展的步伐[2]。

3.4重視對電氣工程的質(zhì)量管理。

重視對電氣工程的質(zhì)量管理，可以從根本上提升電氣工程質(zhì)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(qiáng)工作管理人員對電氣工程質(zhì)量管理的重視力度，認(rèn)識到管理的重要性，以此來保證工程質(zhì)量；其次，加強(qiáng)現(xiàn)階段工作人員自身的專業(yè)水平與能力，通過定期的培訓(xùn)，強(qiáng)化工作人員的專業(yè)水平與技術(shù)理念，利用其良好的綜合素養(yǎng)，提升質(zhì)量管理效率；然后，加強(qiáng)對電氣工程施工材料的管理，保證材料的質(zhì)量，從而提升電氣工程的質(zhì)量；最后，重視對各個(gè)施工環(huán)節(jié)的質(zhì)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(zhì)量為基礎(chǔ)，適當(dāng)對施工進(jìn)度進(jìn)行合理的調(diào)整，以此來保證施工的整體進(jìn)度。

4結(jié)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(zhì)量與效率，因此，工作人員應(yīng)積極引進(jìn)先進(jìn)的技術(shù)與設(shè)備，通過不斷的革新與發(fā)展，合理的進(jìn)行資源節(jié)約，降低成本的支出，以此來獲取可觀的經(jīng)濟(jì)效益。同時(shí)，加強(qiáng)對電氣工程的研究力度，不斷提升其技術(shù)水平,從而推動我國電氣工程及其自動化領(lǐng)域穩(wěn)定發(fā)展。

參考文獻(xiàn)：

[1]宋海南.電氣工程及其自動化中存在的問題及解決措施[j].南方農(nóng)機(jī),20xx,47(11):134+148.

[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(yīng)用,20xx(06):69.

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)論文（熱門24篇）篇二十二

第一段：引入人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概念，強(qiáng)調(diào)其在當(dāng)代人工智能領(lǐng)域的重要性和發(fā)展前景。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ArtificialNeuralNetwork，ANN）是一種模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算模型，也是當(dāng)今人工智能領(lǐng)域最熱門的研究方向之一。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和數(shù)據(jù)處理能力的不斷提高，ANN在機(jī)器視覺、自然語言處理、智能控制等眾多領(lǐng)域中取得重要進(jìn)展和應(yīng)用，成為人工智能領(lǐng)域最具發(fā)展?jié)摿Φ募夹g(shù)之一。

第二段：介紹ANN的基本構(gòu)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(chǎn)生最終輸出結(jié)果，而中間層則是整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的核心部分。ANN的工作原理與生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類似，通過網(wǎng)絡(luò)中神經(jīng)元之間的連接和傳遞信號來實(shí)現(xiàn)信息的處理和傳遞。ANN模型的訓(xùn)練過程一般采用反向傳播算法，根據(jù)輸入與輸出之間的關(guān)系，進(jìn)行誤差修正和參數(shù)調(diào)整，最終實(shí)現(xiàn)模型的優(yōu)化和提高預(yù)測準(zhǔn)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(fù)雜數(shù)據(jù)的能力，并能在大規(guī)模數(shù)據(jù)中自動學(xué)習(xí)到相關(guān)模式和特征，從而實(shí)現(xiàn)高水平的分類、識別和預(yù)測任務(wù)。此外，ANN還具有快速、高效的計(jì)算能力和適應(yīng)性，可應(yīng)用于多種領(lǐng)域，如圖像識別、智能檢測、金融預(yù)測等。但是，ANN的局限性主要包括數(shù)據(jù)樣本的依賴性和偏差性，對參數(shù)初始化、選擇和訓(xùn)練的敏感性，以及模型復(fù)雜度和運(yùn)行時(shí)間的限制等。

第四段：總結(jié)ANN的應(yīng)用現(xiàn)狀和今后發(fā)展趨勢。

目前，ANN已應(yīng)用于諸多領(lǐng)域，包括自然語言處理、語音識別、計(jì)算機(jī)視覺等，整體發(fā)展趨勢良好。未來，隨著數(shù)據(jù)技術(shù)、深度學(xué)習(xí)和計(jì)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(lǐng)域的重要支持和推動力量。

第五段：結(jié)合個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，總結(jié)ANN的可操作性和應(yīng)用前景。

作為一名從事數(shù)據(jù)分析和人工智能方面的研究者和實(shí)踐者，我深刻認(rèn)識到ANN的可操作性和應(yīng)用前景。在實(shí)際應(yīng)用中，ANN能夠處理大量的數(shù)據(jù)和模式，并能在短時(shí)間內(nèi)完成復(fù)雜的分類、識別和預(yù)測任務(wù)。在此基礎(chǔ)上，我相信未來ANN還將實(shí)現(xiàn)更廣泛、更深入、更有效的應(yīng)用，為人類帶來更多的智能和福祉。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)論文（熱門24篇）篇二十三

摘要：隨著工業(yè)領(lǐng)域的迅猛發(fā)展，自動化、智能化被當(dāng)做是電氣控制領(lǐng)域的重點(diǎn)發(fā)展趨勢。為了讓電氣自動化控制中人工智能技術(shù)發(fā)揮更大的作用，本文概括了人工智能技術(shù)，闡述了人工智能技術(shù)在電氣自動化領(lǐng)域的使用實(shí)例，以此期望對有關(guān)工作人員能有幫助。

關(guān)鍵詞：電氣控制；自動化控制；人工智能。

近年來隨著國內(nèi)外人工智能研究的興起與發(fā)展，越來越多的傳統(tǒng)領(lǐng)域開始思考能否在自己的產(chǎn)品生產(chǎn)線上使用人工智能技術(shù)，所以它的實(shí)際使用領(lǐng)域廣泛。現(xiàn)代社會的發(fā)展離不開人工智能技術(shù)的使用，特別是在現(xiàn)代工業(yè)的領(lǐng)域，在方法上需要依靠最新的人工智能技術(shù)為支持，但要做到讓人工智能技術(shù)在電氣自動化控制中更好的發(fā)揮作用，我們先要知道人工智能技術(shù)到底是什么樣的技術(shù)[1]。

國內(nèi)的創(chuàng)新熱潮近幾年正在蓬勃的發(fā)展，各種新技術(shù)競相展現(xiàn)，人工智能技術(shù)也逐漸成熟了，而且它在當(dāng)今社會中的使用也更加寬泛。人工智能技術(shù)的建立，不僅要有計(jì)算機(jī)技術(shù)知識進(jìn)行有效支持，還與其他學(xué)科知識息息相關(guān)，人工智能技術(shù)通俗上講就是生產(chǎn)出可以替代人類來工作的智能化機(jī)器人，將來許多崗位都可以由機(jī)器來替代人類工作[2]。隨著科技的日新月異，科學(xué)家們已經(jīng)成功地生產(chǎn)出了類似于人腦一樣思考的人工大腦芯片，并將這種新技術(shù)命名為人工智能技術(shù)。在人們平常的生產(chǎn)活動中，已有非常多的范圍都使用了人工智能技術(shù)，而且它們的現(xiàn)實(shí)使用效率非常高。

2人工智能技術(shù)在電氣自動化中的應(yīng)用廣闊前景。

電氣自動化中應(yīng)用人工智能技術(shù)，不僅在極大程度上讓工人更好的操控電氣自動化設(shè)備，還極大地減少了電氣自動化的使用成本，這說明發(fā)展人工智能技術(shù)的前景是非常有利的。

2.1電氣自動化控制中加入人工智能技術(shù)的重要性。

人工智能技術(shù)同人類的工作方式相比有許多人類不能替代的優(yōu)勢，例如人工智能對于數(shù)字和程式非常敏感，可以長時(shí)間的集中于處理同一個(gè)問題，這些優(yōu)勢可以幫助人類解決一些繁復(fù)的工作，所以電氣自動化控制中應(yīng)用人工智能技術(shù)后，它一定可以為人類創(chuàng)造更大的價(jià)值[3]。

2.2人工智能技術(shù)在電氣自動化控制中的應(yīng)用優(yōu)勢。

因?yàn)殡姎庠O(shè)備的復(fù)雜性和連貫性的要求，所以對電氣設(shè)備的設(shè)計(jì)人員就提出了非常高的專業(yè)要求，除了具備非常扎實(shí)的專業(yè)知識以外，還要求他們的設(shè)計(jì)最好可以結(jié)合最新的科學(xué)技術(shù)。在電氣自動化控制中使用人工智能技術(shù)之后，會帶來很多便利性，具體表現(xiàn)為下面這4點(diǎn)：（1）數(shù)據(jù)的收集與運(yùn)算都能利用人工智能技術(shù)來實(shí)現(xiàn)，因?yàn)閾碛辛诉@一作用，以此一來就能對電氣設(shè)備的每樣數(shù)值開展收集，還可立即對數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)算，因此能讓電氣自動化的現(xiàn)實(shí)管控效果得以大范圍提高。（2）人工智能技術(shù)可實(shí)現(xiàn)連續(xù)的監(jiān)管并實(shí)現(xiàn)必要的報(bào)警。人工智能技術(shù)能同步監(jiān)控電氣系統(tǒng)中主要設(shè)備的模擬數(shù)據(jù)值。（3）人工智能管控的操縱監(jiān)控系統(tǒng)較高效。能夠通過鼠標(biāo)、鍵盤來對電氣設(shè)備實(shí)行自動化管控，因?yàn)槭褂霉芸亓鞒叹湍軌驅(qū)崿F(xiàn)同步并網(wǎng)帶負(fù)荷操縱，以此以來不僅能夠大范圍減少工作人員的勞動時(shí)間，還能讓控制效率得以提升，這同目前工業(yè)發(fā)展的`現(xiàn)實(shí)需要非常符合[4]。（4）差錯(cuò)記載功能也是人工智能技術(shù)擁有的獨(dú)特特點(diǎn)，人類可以更好的運(yùn)用這個(gè)技術(shù)來監(jiān)測每一個(gè)運(yùn)行環(huán)節(jié)中出現(xiàn)的點(diǎn)滴差池，以此來調(diào)試設(shè)備使其達(dá)到最佳的狀態(tài)，這從根本上提高了電氣設(shè)備的運(yùn)行效率和使用安全度，使其更好的為人類服務(wù)。

3人工智能技術(shù)在電氣自動化中的應(yīng)用分析。

因?yàn)槟壳皬母旧仙壛巳斯ぶ悄芗夹g(shù)，加上它技術(shù)的逐漸完備，越來越多的電氣設(shè)備開始同人工智能技術(shù)掛鉤，為了更加直觀的介紹人工智能設(shè)備的特點(diǎn)與技術(shù)屬性，筆者主要對電氣自動化設(shè)備中人工智能技術(shù)的使用和電氣管控流程中人工智能技術(shù)的使用開展了辨析。

3.1人工智能技術(shù)在電氣自動化設(shè)備中的應(yīng)用。

電氣自動化系統(tǒng)有極大的繁雜性，它主要牽扯到許多范圍與科目，這就對操控電氣自動化設(shè)備的員工提出了很高的要求，他們應(yīng)該擁有很高的職業(yè)素養(yǎng)，而且還要有充足的知識儲備。因?yàn)殡姎庾詣踊w系相當(dāng)繁雜，所以在現(xiàn)實(shí)操控中的效率性要加強(qiáng)，這樣才能極大程度地降低因?yàn)椴缓侠硎褂茫瑢?dǎo)致出現(xiàn)非常規(guī)錯(cuò)誤，有時(shí)更可能導(dǎo)致安全事故等。這些問題的解決都可憑借人工智能技術(shù)來達(dá)成，就人工智能技術(shù)自身來看，其系統(tǒng)中心主要是計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，經(jīng)由編輯每種操控系統(tǒng)，能夠使計(jì)算機(jī)控制中的智能管控得以更好的施行[5]。

3.2人工智能技術(shù)在電氣控制過程中的應(yīng)用。

就電氣自動化的管控流程來看，人工智能可以幫助人類更好的控制電氣設(shè)備。在電氣設(shè)備的控制系統(tǒng)中，引入人工智能的現(xiàn)金技術(shù)后，能讓實(shí)際工作操作效果在很大范圍上得以提升，還能使得整個(gè)操作過程實(shí)現(xiàn)無人化監(jiān)管，這樣一來達(dá)到了企業(yè)節(jié)約成本的目的，尤其是不用再去花費(fèi)大筆的人工費(fèi)用。除此之外就從整個(gè)控制過程來看，人工智能技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)同多臺設(shè)備的同時(shí)控制，專家體系、模擬操控和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)操控是其首要應(yīng)用的人工智能系統(tǒng)[6]。

4總結(jié)。

科技的發(fā)展讓人類的生活更加便利與美好，人工智能技術(shù)的發(fā)揮在那越來越推進(jìn)了現(xiàn)代工業(yè)的更好發(fā)展。因?yàn)槿斯ぶ悄芗夹g(shù)具備相當(dāng)多的優(yōu)點(diǎn)，它是這些年來發(fā)展起來的一門新興高科技技術(shù)，它在實(shí)際應(yīng)用中有巨大的使用效率，不僅在電氣自動化控制中，加入人工智能技術(shù)后，極大程度上提高了電氣設(shè)備的控制度，讓它能更好的的服務(wù)人類生產(chǎn)活動；同時(shí)電氣設(shè)備上結(jié)合了人工智能技術(shù)，讓電氣自動化設(shè)備的操控系統(tǒng)變得更加簡潔，提高了員工操控效率；降低了企業(yè)的人力物力成本，使得生產(chǎn)流程更加科學(xué)、連貫，所以大力發(fā)展人工智能技術(shù)與電氣自動化的結(jié)合是非常有必要的研究。

參考文獻(xiàn)：

[5]黃開平.高級項(xiàng)目中自動化系統(tǒng)的應(yīng)用[j].電氣時(shí)代,20xx(02)．。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)論文（熱門24篇）篇二十四