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人工神經網絡論文（專業16篇）篇一
人工神經網絡是邊緣性交叉科學，它涉及計算機、人工智能、自動化、生理學等多個學科領域，研究它的發展具有非常重要意義。針對神經網絡的社會需求以及存在的問題，今后神經網絡的研究趨勢主要側重以下幾個方面。
4.1增強對智能和機器關系問題的認識。
人腦是一個結構異常復雜的信息系統，我們所知道的唯一智能系統，隨著信息論、控制論、計算機科學、生命科學的發展，人們越來越驚異于大腦的奇妙。對人腦智能化實現的研究，是神經網絡研究今后的需要增強的地發展方向。
4.2發展神經計算和進化計算的理論及應用。
利用神經科學理論的研究成果，用數理方法探索智能水平更高的人工神經網絡模型，深入研究網絡的算法和性能，使離散符號計算、神經計算和進化計算相互促進，開發新的網絡數理理論。
4.3擴大神經元芯片和神經網絡結構的作用。
神經網絡結構體現了結構和算法的統一，是硬件和軟件的混合體，神經元矩陣即是如此。人工神經網絡既可以用傳統計算機來模擬，也可以用集成電路芯片組成神經計算機，甚至還可以生物芯片方式實現，因此研制電子神經網絡計算機潛力巨大。如何讓傳統的計算機、人工智能技術和神經網絡計算機相融合也是前沿課題，具有十分誘人的前景。
4.4促進信息科學和生命科學的相互融合。
信息科學與生命科學的相互交叉、相互促進、相互滲透是現代科學的一個顯著特點。神經網絡與各種智能處理方法有機結合具有很大的發展前景，如與專家系統、模糊邏輯、遺傳算法、小波分析等相結合，取長補短，可以獲得更好的應用效果。
參考文獻。
[1]鐘珞.饒文碧.鄒承明著.人工神經網絡及其融合應用技術.科學出版社.
人工神經網絡論文（專業16篇）篇二
摘要隨著科學技術的發展，人工神經網絡技術得到了空前的發展，并且在諸多領域得到了廣泛的應用，為人工智能化的發展提供了強大的動力。人工神經網絡的發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。
隨著科學技術的發展，各個行業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展而來的重要分支，對人工智能的發展具有重要的促進作用。人工神經網絡從形成之初發展至今，經歷了不同的發展階段，并且在經濟、生物、醫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（專業16篇）篇三
[6].白云樸;環境規制背景下資源型產業發展問題研究[d].西北大學.2013。
[10].李輝;廣東省社會經濟與資源環境協調發展研究[d].吉林大學.2014。
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[17].王雪;環境科學視角的綠黨發展史研究[d].東北大學.2013。
[20].周雷;我國生態環境稅收政策初探[d].吉林大學.2006。
[21].高曉紅;海南生態省建設的環境政策研究[d].中國海洋大學.2012。
[22].張軍馳;西部地區生態環境治理政策研究[d].西北農林科技大學.2012。
[23].呂闖;建國初期我國生態環境相關政策研究[d].海南師范大學.2014。
[24].王芳芳;論生態女性主義的環境正義思想[d].山西大學.2012。
[26].趙偉;社會主義新農村生態環境建設研究[d].山東輕工業學院.2011。
[28].劉溪;馬克思主義生態觀與當前生態環境問題研究[d].安徽大學.2011。
[29].邵琛霞;小城鎮生態環境保護若干政策問題研究[d].武漢大學.2004。
人工神經網絡論文（專業16篇）篇四
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，使系統得以形成，容器不是全封閉的，從而保證系統與外界的溝通和交互;各向量間可用相互作用的力來聯系，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。系統具有明顯的層級制和分塊制，每層每塊均獨立且協同工作，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，或使鄰近向量轉向、伸長，進而形成相對穩定的信息通路。
(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、形成聯接的過程，也為矩陣系統宏觀管理、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（專業16篇）篇五
神經網絡作為新型的計算機網絡安全評價技術，具有提高評價結果準確性、可靠性的特點。計算機網絡安全評價中神經網絡的應用也具有提高評價體系科學合理化的作用，具體內容如下：神經網絡適應性強。計算機網絡環境相對復雜，這就要求安全評價系統具有較強的適應能力，可以根據網絡變化采取最具針對性的應對措施。基于神經網絡學習能力強的優勢，用戶在計算機輸入信息時，神經網絡系統可以將誤差降至最低，并且根據網絡系統的情況總結出規律，在計算機網絡安全評價中發揮出高效的應用作用；神經網絡容錯性高，針對計算機網絡系統中不完整的信息，神經網絡利用容錯性強的特性，可以根據相對應節點的特征分析，降低結果產生的誤差。即使節點信息不匹配時，對計算機網絡安全評價也不會造成過大的不良影響；神經網絡實現可在線應用。在信息化時代下，對網絡運行效率提出了一定要求，神經網絡在計算機網絡安全評價中通過不斷的訓練，對于輸入數據迅速產生結果，便于用戶的直接使用，滿足了信息化時代的應用要求。
人工神經網絡論文（專業16篇）篇六
在互聯網時代背景下，計算機技術得到快速發展，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展。傳統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展的潮流。專家評價模式則易受專家的業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境中，網絡系統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避網絡風險，但此類傳統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等設備，避免發生破壞、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形成人工智能系統，并通過分析處理信息作用于計算機網絡中。基于算法數學模型，神經網絡通過調節網絡節點之間的內部關系發揮出應用價值。非常定性、非局限性、非線性是神經網絡系統具備的基本特征，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勢。神經網絡系統的自主學習性能較強，系統可以通過自動識別信息，總結出信息存在的一定規律，便于后續使用。用戶輸入相關信息后，神經網絡系統可以基于信息規律展開自動運行，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，神經網絡系統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展；神經網絡系統的聯系存儲功能在信息查找、儲存操作中發揮中重要作用，用戶輸入相關信息后，神經網絡系統通過網絡節點的聯系快速獲取信息；自我尋找優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（專業16篇）篇七
神經網絡是近年來迅猛發展的前沿課題，它對突破現有科學技術的瓶頸起到重大的作用。下面要為大家分享的就是神經網絡論文，希望你會喜歡！
摘要。
人工神經網絡是近年來迅猛發展的前沿課題，它對突破現有科學技術的瓶頸起到重大的作用。本文剖析了人工神經網絡的特征、模型結構以及未來的發展趨勢。
人工神經網絡(ann)是一種用計算機網絡系統模擬生物神經網絡的智能神經系統，它是在現代神經生物學研究成果的基礎上發展起來的，模擬人腦信息處理機制的一種網絡系統，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，則整個系統可以是一個分布式處理系統，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，或利用指導系統模擬現實環境(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，具有聯想映射與聯想記憶能力，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，不會對整體系統帶來嚴重的影響。
1.3泛化能力。
人工神經網絡是大規模的非線性系統，提供了系統協同和自組織的潛力，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。
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，使系統得以形成，容器不是全封閉的，從而保證系統與外界的溝通和交互;各向量間可用相互作用的力來聯系，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。系統具有明顯的層級制和分塊制，每層每塊均獨立且協同工作，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，或使鄰近向量轉向、伸長，進而形成相對穩定的信息通路。
(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、形成聯接的過程，也為矩陣系統宏觀管理、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。
人工神經網絡是邊緣性交叉科學，它涉及計算機、人工智能、自動化、生理學等多個學科領域，研究它的發展具有非常重要意義。針對神經網絡的社會需求以及存在的問題，今后神經網絡的研究趨勢主要側重以下幾個方面。
4.1增強對智能和機器關系問題的認識。
人腦是一個結構異常復雜的信息系統，我們所知道的唯一智能系統，隨著信息論、控制論、計算機科學、生命科學的發展，人們越來越驚異于大腦的奇妙。對人腦智能化實現的研究，是神經網絡研究今后的需要增強的地發展方向。
4.2發展神經計算和進化計算的理論及應用。
利用神經科學理論的研究成果，用數理方法探索智能水平更高的人工神經網絡模型，深入研究網絡的算法和性能，使離散符號計算、神經計算和進化計算相互促進，開發新的網絡數理理論。
4.3擴大神經元芯片和神經網絡結構的作用。
神經網絡結構體現了結構和算法的統一，是硬件和軟件的混合體，神經元矩陣即是如此。人工神經網絡既可以用傳統計算機來模擬，也可以用集成電路芯片組成神經計算機，甚至還可以生物芯片方式實現，因此研制電子神經網絡計算機潛力巨大。如何讓傳統的計算機、人工智能技術和神經網絡計算機相融合也是前沿課題，具有十分誘人的前景。
4.4促進信息科學和生命科學的相互融合。
信息科學與生命科學的相互交叉、相互促進、相互滲透是現代科學的一個顯著特點。神經網絡與各種智能處理方法有機結合具有很大的發展前景，如與專家系統、模糊邏輯、遺傳算法、小波分析等相結合，取長補短，可以獲得更好的應用效果。
人工神經網絡論文（專業16篇）篇八
分析了模擬電路故障診斷的重要性和目前存在的困難，對基于小渡分析理論和神經網絡理論的模擬電路故障診斷方法進行了綜述．指出了小波神經網絡應用于模擬電路故障診斷存在的問題和未來的應用前景。
模擬電路故障診斷在理論上可概括為:在已知網絡拓撲結構、輸人激勵和故障響應或可能已知部分元件參數的情況下，求故障元件的參數和位置。
盡管目前模擬電路故障診斷理論和方法都取得了不少成就，提出了很多故障診斷方法，如故障字典法、故障參數識別法、故障驗證法等。但是由于模擬電路測試和診斷有其自身困難，進展比較緩慢。其主要困難有:模擬電路中的故障模型比較復雜，難以作簡單的量化;模擬電路中元件參數具有容差，增加了故障診斷的難度;在模擬電路中廣泛存在著非線性問題，為故障的定位診斷增加了難度;在一個實用的模擬電路中，幾乎無一例外地存在著反饋回路，仿真時需要大量的復雜計算;實際的模擬電路中可測電壓的節點數非常有限.導致可用于作故障診斷的信息量不夠充分，造成故障定位的不確定性和模糊性。
因此，以往對模擬電路故障診斷的研究主要停留在中小規模線性無容差或小容差的情況，有些方法也已成功地應用于工程實際。但如何有效地解決模擬電路的容差和非線性問題，如何解決故障診斷的模糊性和不確定性等是今后迫切需要解決的問題。小波神經網絡則因其利于模擬人類處理問題的過程、容易顧及人的經驗且具有一定的學習能力等特點，所以在這一領域得到了廣泛應用。
簡單地講，小波就是一個有始有終的小的“波浪”小波分析源于信號分析，源于函數的伸縮和平移，是fourier分析、gabor分析和短時fourier分析發展的直接結果。小波分析的基木原理是通過小波母函數在尺度上的伸縮和時域上的平移來分析信號，適當選擇母函數.可以使擴張函數具有較好的局部性，小波分析是對信號在低頻段進行有效的逐層分解，而小波包分析是對小波分析的一種改進，它為信號提供了一種更加精細的分析方法，對信號在全頻段進行逐層有效的分解，更有利于提取信號的特征。因此，它是一種時頻分析方法。在時頻域具有良好的局部化性能并具有多分辨分析的特性，非常適合非平穩信號的奇異性分析。如:利用連續小波變換可以檢測信號的奇異性，區分信號突變和噪聲，利用離散小波變換可以檢測隨機信號頻率結構的突變。
小波變換故障診斷機理包括:利用觀測器信號的奇異性進行故障診斷以及利用觀測器信號頻率結構的變化進行故障診斷。小波變換具有不需要系統的數學模型、故障檢測靈敏準確、運算量小、對噪聲的抑制能力強和對輸入信號要求低的優點。但在大尺度下由于濾波器的時域寬度較大，檢測時會產生時間延遲，且不同小波基的選取對診斷結果也有影響。在模擬電路故障診斷中，小波變換被有效地用來提取故障特征信息即小波預處理器之后，再將這些故障特征信息送人故障分類處理器進行故障診斷。小波分析理論的應用一般被限制在小規模的范圍內，其主要原因是大規模的應用對小波基的構造和存儲需要的花費較大。
人工神經網絡(ann)是在現代神經科學研究成果的.基礎上提出來的，是一種抽象的數學模型，是對人腦功能的模擬。經過十幾年的發展，人工神經網絡已形成了數十種網絡，包括多層感知器kohomen自組織特征映射、hopfield網絡、自適應共振理論、art網絡、rbf網絡、概率神經網絡等。這些網絡由于結構不同，應用范圍也各不相同。由于人工神經網絡本身不僅具有非線性、自適應性、并行性、容錯性等優點以及分辨故障原因、故障類型的能力外，而且訓練過的神經網絡能儲存有關過程的知識，能直接從定量的、歷史故障信息中學習。所以在20世紀80年代末期，它已開始應用于模擬電路故障診斷。隨著人工神經網絡的不斷成熟及大量應用，將神經網絡廣泛用于模擬電路的故障診斷已是發展趨勢。by神經網絡由于具有良好的模式分類能力，尤其適用于模擬電路故障診斷領域，因而在模擬電路故障診斷系統中具有廣泛的應用前景，也是目前模擬電路故障診斷中用得較多而且較為有效的一種神經網絡。
在神經網絡理論應用于模擬電路故障診斷的過程中，神經網路對于隱層神經元節點數的確定、各種參數的初始化和神經網絡結構的構造等缺乏更有效的理論性指導方法，而這些都將直接影響神經網絡的實際應用效果。小波分析在時域和頻域同時具有良好的局部化特性，而神經網絡則具有自學習、并行處理、自適應、容錯性和推廣能力二因此把小波分析和神經網絡兩者的優點結合起來應用于故障診斷是客觀實際的需要。
目前小波分析與神經網絡的結合有兩種形式，一種是先利用小波變換對信號進行預處理，提取信號的特征向量作為神經網絡的輸人，另一種則是采用小波函數和尺度函數形成神經元，達到小波分析和神經網絡的直接融合第一種結合方式是小波神經網絡的松散型結合，第二種結合方式是小波神經網絡的緊致型結合。
小波與神經網絡的松散型結合，即:用小波分析或小波包分析作為神經網絡的前置處理手段，為神經網絡提供輸人特征向魚具體來說就是利用小波分析或小波包分析，把信號分解到相互獨立的頻帶之內，各頻帶內的能童值形成一個向覺，該向童對不同的故障對應不同的值，從而可作為神經網絡的輸入特征向量一旦確定神經網絡的輸入特征向童，再根據經驗確定采用哪種神經網絡及隱層數和隱層單元數等，就可以利用試驗樣本對神經網絡進行訓練，調整權值，從而建立起所需的小波神經網絡模型。
小波與神經網絡的緊致型結合，即:用小波函數和尺度函數形成神經元，達到小波分析和神經網絡的直接融合，稱為狹義上的小波神經網絡，這也是常說的小波神經網絡。它是以小波函數或尺度函數作為激勵函數，其作用機理和采用sigmoid函數的多層感知器基本相同。故障診斷的實質是要實現癥狀空間到故障空間的映射，這種映射也可以用函數逼近來表示。小波神經網絡的形成也可以從函數逼近的角度加以說明。常見的小波神經網絡有:利用尺度函數作為神經網絡中神經元激勵函數的正交基小波網絡、自適應小波神經網絡、多分辨率小波網絡、區間小波網絡等。
小波神經網絡具有以下優點:一是可以避免m ly等神經網絡結構設計的育目性;二是具有逼近能力強、網絡學習收斂速度快、參數的選取有理論指導、有效避免局部最小值問題等優點。
在模擬電路故障診斷領域，小波神經網絡還是一個嶄新的、很有前途的應用研究方向。隨著小波分析理論和神經網絡理論的不斷發展，小波神經網絡應用于模擬電路故障診斷領域將日益成熟。
小波分析理論和神經網絡理論在模擬電路故障診斷領域具有廣闊的應用前景。小波神經理論的應用將進一步推動模擬電路故障診斷理論和方法的發展，使其更趨完善和更具廣泛適用性，為實現復雜的大規模電路的故障診斷提供更為有效、更具實用價值的方法，是今后模擬電路故障診斷的發展方向。
人工神經網絡論文（專業16篇）篇九
摘要：隨著工業領域的迅猛發展，自動化、智能化被當做是電氣控制領域的重點發展趨勢。為了讓電氣自動化控制中人工智能技術發揮更大的作用，本文概括了人工智能技術，闡述了人工智能技術在電氣自動化領域的使用實例，以此期望對有關工作人員能有幫助。
關鍵詞：電氣控制；自動化控制；人工智能。
近年來隨著國內外人工智能研究的興起與發展，越來越多的傳統領域開始思考能否在自己的產品生產線上使用人工智能技術，所以它的實際使用領域廣泛。現代社會的發展離不開人工智能技術的使用，特別是在現代工業的領域，在方法上需要依靠最新的人工智能技術為支持，但要做到讓人工智能技術在電氣自動化控制中更好的發揮作用，我們先要知道人工智能技術到底是什么樣的技術[1]。
國內的創新熱潮近幾年正在蓬勃的發展，各種新技術競相展現，人工智能技術也逐漸成熟了，而且它在當今社會中的使用也更加寬泛。人工智能技術的建立，不僅要有計算機技術知識進行有效支持，還與其他學科知識息息相關，人工智能技術通俗上講就是生產出可以替代人類來工作的智能化機器人，將來許多崗位都可以由機器來替代人類工作[2]。隨著科技的日新月異，科學家們已經成功地生產出了類似于人腦一樣思考的人工大腦芯片，并將這種新技術命名為人工智能技術。在人們平常的生產活動中，已有非常多的范圍都使用了人工智能技術，而且它們的現實使用效率非常高。
2人工智能技術在電氣自動化中的應用廣闊前景。
電氣自動化中應用人工智能技術，不僅在極大程度上讓工人更好的操控電氣自動化設備，還極大地減少了電氣自動化的使用成本，這說明發展人工智能技術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的重要性。
人工智能技術同人類的工作方式相比有許多人類不能替代的優勢，例如人工智能對于數字和程式非常敏感，可以長時間的集中于處理同一個問題，這些優勢可以幫助人類解決一些繁復的工作，所以電氣自動化控制中應用人工智能技術后，它一定可以為人類創造更大的價值[3]。
2.2人工智能技術在電氣自動化控制中的應用優勢。
因為電氣設備的復雜性和連貫性的要求，所以對電氣設備的設計人員就提出了非常高的專業要求，除了具備非常扎實的專業知識以外，還要求他們的設計最好可以結合最新的科學技術。在電氣自動化控制中使用人工智能技術之后，會帶來很多便利性，具體表現為下面這4點：（1）數據的收集與運算都能利用人工智能技術來實現，因為擁有了這一作用，以此一來就能對電氣設備的每樣數值開展收集，還可立即對數據進行運算，因此能讓電氣自動化的現實管控效果得以大范圍提高。（2）人工智能技術可實現連續的監管并實現必要的報警。人工智能技術能同步監控電氣系統中主要設備的模擬數據值。（3）人工智能管控的操縱監控系統較高效。能夠通過鼠標、鍵盤來對電氣設備實行自動化管控，因為使用管控流程就能夠實現同步并網帶負荷操縱，以此以來不僅能夠大范圍減少工作人員的勞動時間，還能讓控制效率得以提升，這同目前工業發展的`現實需要非常符合[4]。（4）差錯記載功能也是人工智能技術擁有的獨特特點，人類可以更好的運用這個技術來監測每一個運行環節中出現的點滴差池，以此來調試設備使其達到最佳的狀態，這從根本上提高了電氣設備的運行效率和使用安全度，使其更好的為人類服務。
3人工智能技術在電氣自動化中的應用分析。
因為目前從根本上升級了人工智能技術，加上它技術的逐漸完備，越來越多的電氣設備開始同人工智能技術掛鉤，為了更加直觀的介紹人工智能設備的特點與技術屬性，筆者主要對電氣自動化設備中人工智能技術的使用和電氣管控流程中人工智能技術的使用開展了辨析。
3.1人工智能技術在電氣自動化設備中的應用。
電氣自動化系統有極大的繁雜性，它主要牽扯到許多范圍與科目，這就對操控電氣自動化設備的員工提出了很高的要求，他們應該擁有很高的職業素養，而且還要有充足的知識儲備。因為電氣自動化體系相當繁雜，所以在現實操控中的效率性要加強，這樣才能極大程度地降低因為不合理使用，導致出現非常規錯誤，有時更可能導致安全事故等。這些問題的解決都可憑借人工智能技術來達成，就人工智能技術自身來看，其系統中心主要是計算機系統，經由編輯每種操控系統，能夠使計算機控制中的智能管控得以更好的施行[5]。
3.2人工智能技術在電氣控制過程中的應用。
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備。在電氣設備的控制系統中，引入人工智能的現金技術后，能讓實際工作操作效果在很大范圍上得以提升，還能使得整個操作過程實現無人化監管，這樣一來達到了企業節約成本的目的，尤其是不用再去花費大筆的人工費用。除此之外就從整個控制過程來看，人工智能技術可以實現同多臺設備的同時控制，專家體系、模擬操控和神經網絡操控是其首要應用的人工智能系統[6]。
4總結。
科技的發展讓人類的生活更加便利與美好，人工智能技術的發揮在那越來越推進了現代工業的更好發展。因為人工智能技術具備相當多的優點，它是這些年來發展起來的一門新興高科技技術，它在實際應用中有巨大的使用效率，不僅在電氣自動化控制中，加入人工智能技術后，極大程度上提高了電氣設備的控制度，讓它能更好的的服務人類生產活動；同時電氣設備上結合了人工智能技術，讓電氣自動化設備的操控系統變得更加簡潔，提高了員工操控效率；降低了企業的人力物力成本，使得生產流程更加科學、連貫，所以大力發展人工智能技術與電氣自動化的結合是非常有必要的研究。
參考文獻：
[5]黃開平.高級項目中自動化系統的應用[j].電氣時代,20xx(02)．。
人工神經網絡論文（專業16篇）篇十
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模式如固定圖像、固定能譜等，還可以處理動態模式如視頻圖像、連續語音等。
3）系統識別。基于神經網絡的系統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，可建立非線性系統的靜態或動態模型。
4)智能檢測。在對綜合指標的檢測（例如對環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中也有成功的應用，該系統能在給定剎車距離、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）衛生保健、醫療。比如通過訓練自主組合的多層感知器可以區分
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的融合
專家系統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函數，在諸如模式識別、聚類分析及計算機視覺等方面發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（專業16篇）篇十一
人工神經網絡(ann)是一種用計算機網絡系統模擬生物神經網絡的智能神經系統，它是在現代神經生物學研究成果的基礎上發展起來的，模擬人腦信息處理機制的一種網絡系統，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，則整個系統可以是一個分布式處理系統，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，或利用指導系統模擬現實環境(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，具有聯想映射與聯想記憶能力，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，不會對整體系統帶來嚴重的影響。
1.3泛化能力。
人工神經網絡是大規模的非線性系統，提供了系統協同和自組織的潛力，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（專業16篇）篇十二
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，促進人才培養質量的提升。
高等職業教育在我國高等教育規模中占半壁江山，在人才培養方面起著舉足輕重的作用。如何更快更好地發展高職教育，提高人才培養的質量顯得越來越重要。高水平的培養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定的政治思想、職業道德、工作實績等進行全面系統的評價。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，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。“一看”是指對目前高職院校的教師能力進行全面調查，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;“三建模”是指通過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;既要把握專業領域學術發展前沿，又要與行業及企業保持密切聯系，時刻關注行業發展動態。他說:“一名優秀教師需要不斷與時俱進，創新課程體系，調整教學內容，既要注重學生基本理論知識的傳授、專業技能的培養，還要注重學生的個性發展和綜合素質的培養;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崗位的知識、技術，及本專業領域的最新發展動態和職業崗位上的新知識、新技術、新工藝等;素質結構包括良好的道德素質和職業素質，道德素質是樹立正確的世界觀、人生觀和價值觀，職業素質是指角色意識、敬業精神、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。“多角度”是指每個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)數學模型有線性規劃、動態規劃、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行補償模糊推理，動態地調整模糊規則，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=系統進行辨識時，不需要事先知道索統的精確的數學模型，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、優秀)，然后根據模糊推理的規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水平的提高。
人工神經網絡論文（專業16篇）篇十三
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展潛力的技術之一。
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，最終實現模型的優化和提高預測準確率。
第三段：探討使用ANN的優勢和局限。
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（專業16篇）篇十四
：隨著社會信息技術和計算機網絡技術的發展，人們對網絡應用的需求也原來越多，這就需要不斷研究計算機網絡技術，由于人工智能在一定程度上成為科學技術前言領域，所以世界上各個國家對人工智能的發展越來越重視。本文首先分析其所具有的重要意義，然后研究其在應用過程中的作用，提出以下內容。
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，智能化產品隨處可見。這不僅對人們在工作中的效率進行提高，同時還對其生活質量進行加強。所以人工智能的發展在一定程度上離不開計算機網絡技術，只有對計算機網絡技術進行相應的依靠，才能夠讓人工智能研究出更多的成果。
由于計算機技術的快速發展，網絡信息安全問題在一定程度上是人們目前比較關注的一個重要問題。在網絡管理系統應用中，其網絡監控以及網絡控制是其比較重要的功能，信息能夠及時有效的獲取以及正確的處理對其起著決定性作用。所以，對計算機技術智能化進行實現是比較必要的。由于計算機得到了不斷的深入以及管廣泛的運用，在一定程度上導致用戶對網絡安全在管理方面的需求比較高，對自身的信息安全進行有效的保證。目前網絡犯罪現象比較多，計算機只有在具備較快的反應力和靈敏觀察力的狀況下，才能夠對用戶信息進行侵犯的違法活動進行及時遏制。充分的利用人工智能技術，建立起相對較系統化的管理，讓其不僅對信息進行自動的收集，同時還能夠對網絡出現的故障進行及時診斷，對網絡故障及時遏制，運用有效的措施對計算機網絡系統進行及時的恢復，保證用戶信息的安全。計算機技術在發展的過程中對人工智能應用起著決定性作用，人工智能技術也在一定程度上對計算機技術的發展起著促進作用。不斷的跟蹤動態化信息，為用戶提供準確的信息資源。總的來說，計算機網絡在管理的過程中有效的運用人工智能，對網絡管理水平進行不斷的提高。
2.1安全管理應用。
網絡安全所具有的漏洞相對比較多，用戶在網絡中自身的資料信息安全是現階段人們比較關注以及重視的主要問題。在對網絡安全進行管理時，可以對人工智能技術進行充分的運用，在一定程度上能夠對用戶自身的隱身進行有效的保護。主要表現為：一是，智能防火墻的應用；二是，智能反應垃圾郵件方面；三是，入侵檢測方面等。智能防護墻主要應用的就是智能化識別技術，通過概率以及統計方式、決策方法和計算等對信息數據不僅進行有效的識別，同時還能對其相應的處理，對匹配檢查過程中需要的計算進行消除，充分認識網絡行為特征值，訪問可以直接進行控制，把存在的網絡及時發現，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絡站點受到黑客的攻擊，遏制病毒傳播，對相關局域網進行相應的管理和控制，反之就會導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，它屬于防護墻后的.第二安全閘門，在對網絡安全保證方面起著重要的作用。針對入侵檢測技術而言，主要能夠在一定程度上對網絡中的數據進行有效的分析，并且對其進行及時的處理，把部分數據過濾出去，數據檢測后的報告分析報告給用戶。入侵檢測在對網絡性能不產生影響的前提下監測網絡，為操作上的失誤以及內外部攻擊提供一定的保護。針對智能型反垃圾而言，其自身的郵件系統能夠對用戶郵箱進行有效的監測，對郵箱進行相應識別，把郵箱中存在的垃圾充分的篩選出來。如果郵件進入郵箱后，就會進行掃描郵箱，在一定程度上把垃圾郵箱的分類信息發給用戶，提醒用戶要對其進行及時的處理，避免給郵箱安全帶來影響。
針對人工智能agent技術而言，它屬于人工智能代理的一種技術，屬于不同部分所組成的軟件實體，包括：一是，知識域庫；二是數據庫；三是解釋推理器；四是各個agent之間的通訊部分等。人工智能agent技術通過任何一個agent域庫對新數據的相關信息進行處理，并且溝通以至完成任務。人工智能agent技術能夠在一定程度上通過用戶自定義對信息獲得自動搜索，然后將其發送到指定位置。人們通過agent技術得到人性化服務。例如：用戶在用電腦查相關信息時，該技術不僅能對信息進行處理，同時還能夠進行有效的分析，最后把有用的信息出題給用戶，充分節省用戶的時間。agent技術為用戶在日常生活中提供相應的服務，例如：在網上進行購物以及會議等方面的安排。它不僅自主性以及學習性，讓計算機對用戶所分配的任務自動完成，進一步推動機計算機網絡技術的發展。
2.3在網絡系統管理以及評價過程中的應用分析。
針對網絡管理系統來說，其智能化在一定程度上需要人工技能的不斷發展。在對網絡綜合管理系統進行建立的過程中，不僅可以對人工智能中的專家知識庫進行充分的利用，同時還能夠對存在的技術問題進行有效的解決和處理。網絡存在著動態以及變化性，所以，網絡在管理的過程中會面臨著困難，這就需要對網絡管理技術人工智能化進行實現。在人工智能技術中，其專家知識庫主要指的就是把各個相關領域專家的知識以及經驗進行相應的結語出來，錄入系統中，只有這樣才能形成比較完善的知識庫系統，促進智能計算機程序的發展和提高。如果遇到某個領域問題的過程中，要充分利用專家經驗程序對其進行及時的處理。專家知識經驗系統促進計算機網絡管理得到順利開展的同時，對系統評價相關進行工作不斷的提高和加強。
科學技術在發展的同時，也促進人工智能技術的提高，計算機在網絡技術中得到了比較多的需求，在一定程度上提高其應用范圍和領域，因此可以看出，人工智能其應用發展前景是比較廣泛的，人類對人工智能技術的進一步研究，會在未來開創出更多的應用領域。
人工神經網絡論文（專業16篇）篇十五
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迅速發展，滿足人們的日常生活需求。但在實際的自動化發展過程中，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，直接影響我國工業的生產水平，并與人們的日常生活息息相關。現階段，我國電氣工程技術不斷創新發展，從根本上帶動電氣工程及其自動化領域發展，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，工業領域、軍事領域、農業領域等，對我國的工業與社會發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新與發展對于人們的日常生活方式與生產方式也產生影響，以推動國民經濟穩定發展[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，與當前的節能減排理念相悖，不符合可持續發展戰略的實施，同時提升了工業生產的成本支出，降低了經濟效益。
2.2電氣系統的集成化不高。
現階段，受時代發展與實際需求的影響，促使電氣工程自動化系統逐漸向集成化方向發展，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難以統一。
為了滿足當前的發展需求，電氣工程要利用先進的技術，構建完善合理的自動化系統，以此提升工作效率，但受多種因素影響，系統難以進行合理的統一，缺乏兼容性，降低了系統的工作效率。
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，以滿足當前可持續發展戰略，緩解我國能源與資源緊缺問題。例如，利用合理的技術手段，優化電氣工程的節能設計，從根本上降低能源的不必要浪費，降低成本的支出。在實際的節能設計優化過程中，工作人員應結合實際情況，以工作最基本要求為基礎，對非重點環節進行有效的改良，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，達到節能的目的，促使我國電氣工程實現可持續發展。
3.2從整體上提升電氣工程自動化系統的集成化水平。
提升工作人員自身的專業水平與能力，利用工作人員的專業技術，建立完善的系統平臺，并充分發揮其創新意識與主觀意識，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，完善電氣工程系統的兼容性，保證系統軟硬件在交換過程中具有統一的接口，從而實現信息數據的共享；另一方面，提升各功能與系統之間的鏈接效率，從整體上降低電氣工程自動化系統的運行成本，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、統一的電氣自動化系統。
構建科學合理、統一的電氣自動化系統是電氣工程未來發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，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，改善其中的不合理之處，并針對現階段的企業不同需求進行個性化開發；最后，實現信息資源的有效共享，促進我國電氣工程領域穩定發展，跟上時代發展的步伐[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水平與能力，通過定期的培訓，強化工作人員的專業水平與技術理念，利用其良好的綜合素養，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，重視對各個施工環節的質量管理，通過合理的監督與管理，保證施工的規范性，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展，合理的進行資源節約，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定發展。
參考文獻：
[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].南方農機,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].科技創新與應用,20xx(06):69.
人工神經網絡論文（專業16篇）篇十六
隨著數字智能技術的不斷進步，人工智能技術在電氣自動化控制系統中的應用也日益廣泛。因此，在電氣自動化控制系統中，為提高生產力水平、方便人們日常生活，需要加大對人工智能技術的應用研究，實現自動化體系的升級和發展需要。本文主要以人工智能技術的應用理論和現狀入手，具體介紹了電氣自動化控制中人工智能技術的應用對策，最終提高經濟效益和社會效益。
電氣自動化是一門實踐性較強的應用性科學，主要研究電氣系統的運行控制和研發。人類社會文明發展至今在科學技術方面的最大進步，主要是實現了系統中機械設備運行和控制的自動化和智能化。研究人工智能技術在電氣自動化控制中的應用，有助于推動電氣系統自動化的進一步發展，實現系統運行的智能化，使得其更加安全穩定，最終提高企業的生產效率，提高市場競爭力。
人工智能是一門新型的計算機科學，介于自然科學和社會科學邊緣之間，研究對象主要是智能搜索、邏輯程序設計、自然語言問題和感知問題等。人工智能技術的本質就是模擬人類思維進行信息編碼的過程，主要是結構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制進行模擬，制造出類似人腦的機器設備；后者模擬主要是從人腦的功能角度出發，對人類大腦思維功能進行模擬。較為成功的典型事件就是現代的電子信息計算機，順利地模擬人類大腦思維進行信息編碼。
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行的顯著特征主要有四個方面：是機械的無意識的物理過程；無社會性；不具備人類意識的創造力；功能是在人類大腦思維之后產生的。應用人工智能技術在電氣自動化控制系統中，可以極大地節省人力資源，降低成本。同時，不控制目標模型就可以提高操作的準確度，降低誤差。此外，這樣還能保證產品的規范，提高性能。
近年來，人工智能技術得到了公眾的高度重視，大多數的專業性高校和科研單位都對其在電氣自動化系統中的應用開展了眾多工作，現下的人工智能技術主要應用在電氣設備的設計、事故及故障診斷和電氣控制過程中的監控預警等工作。首先，在電氣自動化系統中電氣設備的設計方面，設備的結構設計較為繁瑣復雜，涉及面較廣，要求操作設計人員具備較多的實踐經驗。其次，在事故及故障診斷方面，人工智能技術可以利用模糊邏輯和神經網絡等發揮優勢，做好預警監控工作。最后，在電氣控制過程中應用人工智能技術，主要依靠神經網絡、模糊控制和專家系統三種方式，其中模糊控制應用較為普遍，以ai控制為主。
根據上部分分析的人工智能技術在電氣自動化控制系統的應用現狀，可知為實現電氣自動化控制系統運行的高效性、提高人工智能技術的應用性，對策主要有以下三個方面：應用于電氣設備設計、應用于事故及故障診斷和應用于電氣控制過程。
3.1應用于電氣設備設計。
根據諸多電氣工程的實踐證明，只有具備各相關專業的學科知識和技藝才能真正實現電氣自動化控制系統的高效性，使其穩定運行。在電氣設備的設計中應用人工智能技術，可以簡化工作，降低人力成本。因此，企業擁有一批素質高的設計團隊，這是電氣自動化控制系統實現高效性的關鍵之一。此外，企業需要采取先進的人工智能技術進行電氣設備的設計工作，尤其是結構設計工作。具體來說，人工智能技術在進行電氣設備設計時主要是采用遺傳算法升級計算機系統，全面提高產品的研發、設計和生產，優化設計產品。
3.2應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中機械設備的先關信息進行確定，判斷技術和運行狀況是否正常，如果出現異常，可以及時確定故障的具體內容和性質部位，找出故障原因并提出解決對策。而在電氣設備運行時，不確定因素較多，使得系統容易出現各種類型的故障和事故，如果無法及時確定故障的性質和部位，將會給員工的人身安全帶來威脅，企業也會承受較大的經濟損失。因此，及時判斷分析事故并做好故障診斷工作，是一項至關重要的工作。可以在傳統的電氣控制系統中，采取一些新型的.人工智能技術進行診斷。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進行診斷，在節省人力物力的同時保證診斷的精確性，也可以在對發動機和發電機等電氣機械設備進行事故診斷時引入人工智能技術，提高精確度，以達到良好的工作效果，實現企業的經濟效益。
3.3應用于電氣控制過程。
人工智能技術在電氣自動化控制系統中起著關鍵性作用，是電氣行業中的重要部分。實現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，實現資源優化和最佳配置。在傳統的電氣自動化控制過程中，由于過程的繁瑣復雜操作人員容易出現錯誤，而采取人工智能化技術則可以避免這些人為錯誤。人工智能技術主要采取神經系統的控制、專家系統的高效控制和模糊控制。現在最常用的技術方式是模糊控制，通過模糊控制借助直流電和交流電的傳動最終實現電氣自動化控制系統的智能化控制。模糊控制可以具體分為surgeno和mamdan兩種表現形式，前者是后者的特殊情況，兩者均用來調速控制。
在電氣領域里，人工智能技術可以運用到日常操作中。我們可以利用家庭電腦實現對電氣自動化控制系統的遠程操作控制。具體來說，是通過采用人工智能技術預先設計好的既定程序控制操作過程，實現設備智能化，及時掌控全局。
綜上所述，電氣自動化控制中的人工智能技術的應用研究，既能實現工作效率的提高，還能降低運行成本，更好地實現電氣系統的自動化智能化控制。此外，隨著科學技術的飛速發展，人工智能技術在電氣自動化控制中的應用面臨著巨大的機遇和挑戰，需要學者們不斷研究和完善，使其得到更好的應用。