人工智能神經網絡技術精選(九篇)

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第1篇：人工智能神經網絡技術范文

關鍵詞：人工智能；計算機網絡技術；有效應用

隨著我國科學技術的發展，計算機網絡技術和人工智能作為新時期的科技產物不斷被應用于社會發展的各個領域，對我國的經濟發展起到了積極促進作用。特別是計算機網絡技術在近年來出現了飛速發展趨勢，其自身具有的高效性及跨時空特點等已經深層次地滲透到人們生活、生產、學習的各個方面。計算機網絡技術的不斷發展和應用，其自身存在的網絡安全以及管理方面存在的問題已經表現出與現代社會發展不相符的特點，人們對于該方面問題的關注度不斷提升。因此，出現了人工智能應用于計算機網絡技術的研究和實踐，深入分析人工智能帶來的應用優勢，加強研究及探析應用趨勢，均可有效提升人工智能在計算機網絡技術中的應用效果。

1 人工智能應用在計算機網絡技術中的優勢分析

人工智能是計算機科學技術的分支，是由多種不同領域構成的，例如機器人、計算機視覺等。在現代社會人工智能已經被應用在計算機網絡技術中，并得到了不斷關注和重視，例如計算機仿真系統、人工控制系統等領域的應用。人工智能技術的應用所具有的優勢主要表現在以下幾方面：一是人工智能具有更加高效特點，可以將所學各領域知識進行科學合理的應用。優良的思考能力通常是高等生物的主要特征，而人工智能在現代科學的支撐下同樣具有思考分析與判斷能力。因此將人工智能應用到計算機網絡技術中，可以使其對計算機信息數據進行更為科學精準的計算機后期分析處理工作，進而獲取到更為科學完整的信息數據，同時還提升了計算機網絡的計算效率；二是人工智能提升了計算機網絡自身的運行速度、時效性及流暢度。人工智能的應用可以促進計算機用戶實現更多時間的處理，比如在模型計算處理過程中，可以應用人工智能具有更為先進的計算能力來開展相應的分析及處理，人工智能對于不確定的信息進行處理過程中具有更高的工作質量及效率，可以應用人工智能獲取更為完整和準確的網絡信息數據；三是能源消耗少。人工智能的應用可以降低計算機網絡技術成本，起到節能減耗的作用。人工智能對于海量數據的計算具有更快的運算速度，節省了數據處理過程中的時間，因而降低了計算機在運行過程中所消耗的能源，節省了社會資源。

2 人工智能在計算機網絡技術中的有效應用

2.1 人工智能在網絡安全管理方面的應用

計算機網絡技術的應用過程中，網絡安全管理是每個用戶最為關心和關注的問題，計算機網絡技術雖然可以給人們的生活、學習、工作等帶來便利，但是也會因為網絡犯罪分子的存在而造成廣大用戶信息的泄露，造成用戶自身利益被侵犯和損害，尤其是隨著現代科技的發展進步，黑客技術也出現了提升，網絡信息安全成為計算機網絡技術中急需解決的首要問題。因此，相關技術人員不斷研究人工智能技術在計算機網絡安全管理中的應用方法和效果，通過實踐發現人工智能的應用可以促進廣大計算機用戶成功攔截異常信息，從而更為有效地保證了廣大計算機用戶的信息安全。目前很多用戶在計算機網絡運行環境里安裝了智能防火墻，通過該項人工智能技術的應用可以更好地做到智能識別，進而完成海量數據的分析和處理，該項技術的應用可以有效減少信息數據在匹配過程中的計算步驟，達到節能減耗的效果。智能防火墻的應用還可幫助廣大計算機網絡用戶有效攔截網絡中的各有害信息，遏制網絡病毒侵入及傳播，進而對廣大計算機用戶進行了全方位的保護，實現了計算機網絡安全管理。再例如，很多計算機網絡用戶在日常的學習、工作過程中會使用到網絡郵箱功能，為了更好地保護網絡郵箱的信息安全，可以通過應用智能發垃圾系統，來進行垃圾郵件的分析和處理，保障用戶郵箱的安全使用。該技術的應用可以通過對用戶郵箱開展全面的信息掃描工作，通過其科學高效的信息分析和處理技術能有精準的發現用戶網絡郵箱中存在的相關病毒信息郵件、垃圾郵件及殘存信息等，還可同時實現對有害郵件的信息分類，并通過信息提醒方式督促計算機用戶進行有害郵件的定期處理，以防該類信息對計算機用戶造成危害。人工智能入侵檢測技術對于計算機網絡安全管理起到了重要作用，可以借助其檢測系統對存在安全威脅的信息進行預防和攔截。傳統形式的防入侵檢測技術應用過程可以分為信息采集、入侵信息判斷、發出警告及控制幾個階段，該技術的應用有一定的局限性。智能防入侵技術具有規則產生式的專家系統、將神經網絡作為技術基礎、具有更為科學先進的數據挖掘技術，在這三種先進技術的共同應用和影響下，使得入侵威脅網絡安全的有害信息得到了更為有效的檢測，更好地控制了有害信息對計算機互聯網造成的安全威脅。

2.2 人工智能在網絡系統管理和網絡評價方面的應用

計算機網絡系統管理和網絡評價環節的出現源于人工智能的應用，人工智能在計算機網絡系統中的應用，可以運用科學使其技術具有人類的大腦思維特征，進而更為有效地幫助了廣大計算機用戶完成網絡系統的分類、歸納及優化。計算機網絡具有動態特性及順便特點，在進行網絡系統中的海量信息數據操作過程中，無法完全依賴人力去完成以及實現對計算機網絡系統的優化和管理目標。人工智能則可更為高效和科學地完成網絡系統的管理及評價，并且可將網絡系統的自身運行狀態及時向計算機用戶反饋，進而提升網絡系統管理效率和質量。Agent是人工智能的核心技術內容，指的是具有自主活動特征的軟件或者軟件主題，該技術涵蓋了數據庫、翻譯推力器及相應的通信設備，其結構存在一定的復雜性。Agent技術應用于計算機用戶進行實際問題的解決過程中，通常情況會使用一個Agent專門負責進行各種信息數據的接收，在與其他Agent之間通過溝通處理，進而在極短時間內實現指令任務的處理和完成。Agent還可以實施自定義式的個性化服務，Agent在接收到用戶的指令信息之后，Agent系統則會對信息數據進行科學篩選，進而將較為精準的信息數據高效的傳輸給計算機用戶，為計算機用戶進行網絡信息搜索節約了更多時間。Agent的科學應用還表現在可以幫助用戶實現相應知識的深度挖掘，同時在系統中可以實現較完善的知識儲備庫從而為用戶可以提供更先進的導航，并更具計算機用戶的日常網絡使用和操作特點，給計算機用戶制定其所需要的個性化服務，以實現了計算機網絡的智能化、便捷化、個性化發展。

3 人工智能在計算機網絡技術中的應用趨勢

3.1 人工神經網絡發展趨勢分析

人工智能是具有很大挑戰特點的科學技術，從事該項技術工作的各環節工作人員不僅需要具備專業的計算機相關學科知識，還要具備心理學、語言學、生理學等多領域的知識。人工智能技術會隨著人類社會的不斷進步而不斷發展，隨著人們對于該技術要求的不斷提升，為了更好地服務人類，其在未來的發展趨勢中必將朝著更為科學和人性化方向發展。人工神經系統即是人工智能未來的發展趨勢之一，其指的是豐富的處理單元，通過大量神經元的相互作用及聯系使之成為一種神經網絡。人工神經網絡最主要的特點是具有更高的自學能力，可以實現自主解決多種多維非線性方面的問題，且在進行實際的解題過程和范圍中可以突破傳統的局限性，其不僅可以解決定量類型問題，對于定性類型的問題，人工神經網絡同樣可以實現有效解決。人工神經網絡同時還具備和人類的大腦潛意識相仿的巨大信息儲存容量，可以幫助各用戶更好地解決各類問題，進而實現計算機互聯網的有效管理，滿足不同用戶對各種信息數據的處理需求。

3.2 人工智能機器人具備學習功能

人工智能型機器人技術的開發和應用均是參照人類的大腦思維進行的，在人工智能的未來發展趨勢中，實現機器人的自主學習將作為相關領域人員的研究方向。目前在我國科學技術水平支持下，人工智能具備了初級的學習功能，但是還無法與人類自身的學習能力相提并論，因此人工智能需要提升學習能力。人類的大腦神經系統要比人工智能技術中的結構復雜很多，人類可以進行感情、情緒的自由表達，而人工智能則只能通過臉部表情識別方式進行情緒的表現，使得人工智能有局限性。隨著科技的進步，在未來的發展趨勢中人工機器人的技術發展會越來越趨于人類大腦思維和方式。

3.3 人工智能識別功能領域的擴展

在我國目前的計算機行業中，電子設備已出現了多元化發展特點，計算機用戶可選擇的軟件產品和種類也在日益增多，相關人員利用人類聲音設計了不同的軟件，還實現了人物圖像及文字等的識別功能，但是缺乏外界感知功能。因此，在未來的發展趨勢中人工智能會更加趨向于全面識別功能的開發和研究。

4 結束語

隨著我國社會的發展和科學技術的不斷進步，人工智能在計算機的網絡技術中應用的范圍和領域會越來越廣泛。本文主要分析人工智能應用在計算機網絡技術中的優勢及有效應用，同時對于人工智能的未來發展趨勢進行探析。通過分析與研究可以看到，人工智能在計算機網絡技術中的應用目前主要體現在網絡安全管理、網絡系統管理及網絡評價方面的應用，對于計算機網絡技術起到了極大的促進作用。保障了計算機用戶的信息安全，提升了管理效率和質量，提供了較為個性化的服務。還可看到人工智能在未來的發展趨勢中會朝著人工神經網絡、人工智能機器人具備自主學習功能及智能識別功能等領域發展，人工智能技術會隨著社會的發展不斷為人類提供更為科學、高效、個性化的服務。

參考文獻

[1]劉哲良.淺談大數據時代人工智能在計算機網絡技術中的應用[J].數碼世界，2021(1):260-261.

第2篇：人工智能神經網絡技術范文

隨著科學技術的迅速發展，在計算機輔助工藝設計中人工智能得到廣泛應用。文章主要從人工智能和計算機輔助工藝的概述出發，分析了人工智能在計算機輔助工藝設計中的應用，希望能為應用人工智能提供參考。

關鍵詞：

人工智能；計算機輔助；工藝設計；應用

人工智能技術發展應用，為計算機輔助工藝設計注入新的活力，讓計算機輔助工藝設計的水平、效率得到前所未有的提高。本文主要從人工智能入手，研究了人工智能在計算機輔助工藝設計中的應用。

1人工智能和計算機輔助工藝的概述

1.1人工智能

人工智能在計算機設備中的應用，讓計算機設備具有人性化，滿足計算機高級運用需求。目前，在推理能力基礎上對人工智能進行研究已經獲得明顯成就，逐漸向并行化處理功能與模糊處理功能方向發展。

1.2計算機輔助工藝設計

計算機輔助工藝設計最初出現于上世紀70年代，計算機輔助工藝設計的出現引起了人們的重視，從目前發展來看，計算機輔助工藝設計的發展過程中經歷了5個階段：交互式、智能化、派生式、綜合式與創成式等，而計算機輔助工藝發展的關鍵是智能化，也是未來計算機輔助工藝設計發展的方向。計算機輔助工藝設計的應用能夠改變傳統工作中人工重復性操作的情況，解放大批手工勞動，實現信息化技術，讓人們將更多精力放在研發新技術和工藝上。同時，達到資源的優化配置，提升生產效率，節約生產升本，為生產提供技術支撐。

2人工智能在計算機輔助工藝設計中的應用

2.1人工智能技術

在計算機輔助工藝設計過程中應用人工智能技術，帶來最明顯的優點就是智能化，對于計算機輔助工藝設計來說，計算機輔助設計技術本身無法脫離輔助工具的范疇，但是，由于人工智能的運用，改變了計算機作為輔助工具的狀態，使計算機輔助工藝設計系統具備相應的智能分析能力。目前，在計算機輔助工藝設計中人工智能技術的有效運用，具體體現在推理能力上，主要包括模糊推理功能與混沌理論推理功能。在實際運用人工智能技術過程中這些推理功能都是相互滲透綜合使用的，而不是單獨使用的，它們在使用過程中發揮各自優勢，彌補雙方缺陷。例如人工神經網絡技術的特性具有自覺形象思維，而模糊圖例特性具有邏輯思維，人工智能技術可在計算機輔助工藝設計過程中將這兩種技術進行互補，以此提升計算機輔助工藝設計系統的智能化水平。在計算機輔助工藝設計研究的領域中，大部分研究主要集中在研究機械產品設計理論、方法上，而研究輔助工藝設計的技術相對較少。由于設計活動中輔助工藝設計和機械產品設計存在趨同性，所以，可以推斷出計算機輔助工藝技術智能化設計理論和方法主要有三部分構成：基礎科學層、智能化設計方法層級信息技術層。

2.2遺傳算法

遺傳算法作為計算機輔助工藝設計系統中人工智能的重要系統，是指模仿達爾文遺傳選擇與自然淘汰生物進化論過程的一種計算模型，能夠通過模仿自然進化論搜索出最優解的方法。遺傳算法是開始于代表問題中可能存在的解集種群，而這些種群的組成主要是基因編碼個體聯合形成的，每一個基因編碼個體實際上就是染色體特性的實體。所以，在工藝設計初期，需要將表現型到基因型的編碼工作全部完成。例如二進制編碼，在初代種群全部完成后，根據優勝劣汰以及適者生存的原理，對產生的近似值進行演化，按照問題當中的實體適應度在每一代中選出合理的實體，并通過自然遺傳學的算子讓種群組合變異再組合，從而形成新的解集種群。這些種群的變化過程就相當于進化過程，后代會比前代更加適應環境，而最后一代種群中的最有實體經過解碼之后，可以將其作為問題最優解的近似值。

2.3人工神經網絡技術

計算機輔助輔助工藝設計的產品相對比較復雜，影響因素具有不確定性早期只能依靠成組技術的CAPP系統和以往操作經驗來解決這些產品工藝設計的問題，整個生產設計工藝的效率低。隨著人工神經系統技術的產生、應用，有效解決了這些問題，提高了計算機輔助工藝設計的技能。人工神經網絡技術是根據生物神經系統的基本原理對真實世界客觀事物進行處理，主要由單一的非線性處理單元合并形成的，可以分布、聯合存儲信息，同時自動組織、學習記憶。在計算機輔助工藝設計過程中人工網絡神經技術的運用，可以自我適應、調節。例如計算機輔助工藝設計過程中，人工神經網絡技術的運用，最初是核對基本數值與系統內部的具體情況，檢測自身適應性，以此推演、修改神經網絡中每個節點，從而調整網絡運用的適應性。

2.4粗糙集技術

該項技術作為現代人工智能領域中計算機輔助工藝設計系統的模糊控制技術，粗糙集技術應用目的是為了有效解決計算機輔助工藝設計系統中模糊不清的問題。例如計算機輔助工藝設計系統一旦出現模糊不清的問題，人工智能技術即可通過迷糊對比分析方式，根據問題影響作用的大小對問題影響因素進行排列，同時，進行加權賦值，然后借助預設判斷算法剝離冗余的條件屬性與因素，最后剩下的條件因素即是模糊現象的正解。

3結束語

綜上所述，人工智能是現代生產生活過程中效率的倍增器，在計算機輔助工藝設計中應用人工智能，可以提高計算機輔助設計系統的能力，提升工作質量與效率，節約成本，方便操作，為計算機輔助工藝的發展指明了新的方向。

參考文獻：

[1]王一平.人工智能在計算機輔助工藝設計中的應用[J].自動化與儀器儀表,2012(04):90-92.

[2]吳爽.人工智能在計算機輔助工藝設計中的應用[J].電子制作,2015(06):45-45,46.

第3篇：人工智能神經網絡技術范文

1、人工智能的定義 

“人工智能”（Artificial Intelligence）一詞最初是在1956年Dartmouth學會上提出的。人工智能是指研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器。目前能夠用來研究人工智能的主要物質手段以及能夠實現人工智能技術的機器就是計算機，人工智能的發展歷史是和計算機科學與技術的發展史聯系在一起的。 

2.人工智能的研究歷史 

人工智能的發展也并不是一帆風順的，人工智能的研究經歷了以下幾個階段： 孕育階段：古希臘的亞里士多德，給出了形式邏輯的基本規律。英國的哲學家、自然科學家培根，系統地給出了歸納法。“知識就是力量”德國數學家、哲學家布萊尼茲。提出了關于數理邏輯的思想，把形式邏輯符號化，從而能對人的思維進行運 算和推理。做出了能做四則運算的手搖計算機英國數學家、邏輯學家布爾實現了布萊尼茨的思維符號化和數學化的思想，提出了一種嶄新的代數系統——布爾代數。 

第一階段： 50 年代人工智能的興起和冷落人工智能概念首次提出后，相繼出現了一批顯著的成果，如機器定理證明、跳棋程序、通用問題求解程序LISP表處理語言等。但由于消解法推理能力的有限，以及機器翻譯等的失敗，使人工智能走入了低谷。這一階段的特點是：重視問題求解的方法，忽視知識重要性。 

第二階段： 60 年代末到70 年代，專家系統出現，使人工智能研究出現新DENDRAL 化學質譜分析系統、MYCIN 疾病診斷和治療系統、PROSPECTIOR 探礦系統、Hearsay-II 語音理解系統等專家系統的研究和開發，將人工智能引向了實用化。并且，1969 年成立了國際人工智能聯合會議。 

第三階段： 80 年代，隨著第五代計算機的研制，人工智能得到了很大發展日本1982 年開始了“第五代計算機研制計劃”，即“知識信息處理計算機系統K I P S”，其目的是使邏輯推理達到數值運算那么快。雖然此計劃最終失敗，但它的開展形成了一股研究人工智能的熱潮。 

第四階段： 80 年代末，神經網絡飛速發展1987 年，美國召開第一次神經網絡國際會議，宣告了這一新學科的誕生。此后，各國在神經網絡方面的投資逐漸增加，神經網絡迅速發展起來。 第五階段： 90 年代，人工智能出現新的研究由于網絡技術特別是國際互連網技術的發展，人工智能開始由單個智能主體研究轉向基于網絡環境下的分布式人工智能研究。不僅研究基于同一目標的分布式問題求解，而且研究多個智能主體的多目標問題求解，將人工智能更面向實用。另外，由于Hopfield多層神經網絡模型的提出，使人工神經網絡研究與應用出現了欣欣向榮的景象。人工智能已深入到社會生活的各個領域。 

3. 人工智能的發展方向 

3.1人工智能的研究新課題。人工智能的長遠目標是要創造人類智能的機器，用機器模擬人類的智能。這是一個十分漫長的過程，人工智能研究者將通過多種途徑、從不同的研究課題入手進行探索。 在近期，有幾方面的研究課題可供選擇：更完善更新的人工智能理論框架；自動或半自動的知識獲取工具；能實現海量高速存儲并具有學習功能的聯想知識庫；新型推理機制和推理機；分布式人工智能與協同式專家系統；智能控制與智能管理；智能機器人；人工智能機；新一代的電腦模型。因為人工智能的研究領域十分廣闊，它總的來說是面向應用的，主要研究領域有專家系統，有人在工作，它就可以用在什么地方，因為人工智能的最根本目的還是要模擬人類的思維。其發展可以歸納為：人機融合、機器智能、智能機器。 

3.2人機融合。人工智能的近期研究目標在于建造智能計算機，用以代替人類從事腦力勞動，即使現有的計算機更聰明更有用。正是根據這一近期研究目標，我們才把人工智能理解為計算機科學的一個分支。人工智能還有它的遠期研究目標，即探究人類智能和機器智能的基本原理，研究用自動機（automata）模擬人類的思維過程和智能行為。這個長期目標遠遠超出計算機科學的范疇，幾乎涉及自然科學和社會科學的所有學科。在重新闡述我們的歷史知識的過程中，哲學家、科學家和人工智能學家有機會努力解決知識的模糊性以及消除知識的不一致性。這種努力的結果，可能導致知識的某些改善，以便能夠比較容易地推斷出令人感興趣的新的真理。 

3.3機器智能。 

第4篇：人工智能神經網絡技術范文

關鍵詞：智能技術；電力系統；自動化；控制

中圖分類號：F407.61 文獻標識碼：A 文章編號：

1 人工智能定義概述

“人工智能”被認定為一門前沿科學技術是始于上世紀的五十年代的1956年，由Dartmouth學會向科學領域所提出的。但在1936年，它的模糊概念就已經被阿蘭.麥席森.圖靈（AlanMathison Turing）所提出，所以后世不少人仍然記得這位曾為人工智能科學研究做出巨大貢獻的“人工智能之父”。從現代來看，人工智能是一項綜合學科，研究的是各類機械器具、相關操作系統程序、設備模擬作業、以及研究完善現有人工智能技術的一項綜合學科技術。而向計算機技術、自動化控制技術等的研究深入，僅是人工智能體系技術探究的一個分支。也就是說，這些技術的推廣與應用能夠滲透到當前各組織領域，相互之間也存在著緊密的關聯性與互補性。

電氣自動化控制系統中滲透了人工智能技術，能夠使專業電氣工程的功能逐步分解到各自動化板塊系統中，進而也就強化了設備運行時的處理能力，實現精準、高效處理，降低人力資源消耗成本。此外，人工智能技術在應用到電氣控制系統中時，也能夠抑制一些不穩定、不確定的因素發生，也就是當前電氣自動化系統應用時所普遍強調的模糊動態控制。也就是說，憑借系統中的特定程序設置及參數設定、變量控制等可顯著增強控制系統的應用功能，使電氣設備在運營階段時的操作、自動化控制功能發揮更加高效。如，將人工智能應用于電氣自動化中的報表生成及打印環節中，可以極大的提高各類報表的制表計算速度及準確性。

2 智能技術在電力自動化控制系統中的應用研究

電力自動化控制系統中引入智能技術在目前看來其應用前景非常廣，并且技術運用成果相對突出，其中本文以幾種最為常見的典型技術對其進行了研究。

2.1 模糊理論應用

模糊理論別名也稱為集合理論，它主要利用語言變量和推理邏輯理論作為電力智能設施的實踐基礎。此外，運用模糊理論的電力自動化控制系統，能夠具備體系完整的推理邏輯性，以及能夠模擬人為決策等形式的模糊推理過程。而決定這一推理、邏輯過程的是其技術的數據規則控制。也就是說，應用模糊理論可以直觀對模糊輸入量進行推理，進而按照其程序的控制原則實現應有的模糊控制輸出，而具體的輸出成果則是模糊化、推理過程、推理判決。所以，電力自動化控制系統中如果通過模糊理論下的模糊量輸出，能夠將語言變量進行充分表達，進而實現類似于人的邏輯性能。此外，其魯棒性也很強，能夠使控制系統具備一定的自學、容錯能力，即使系統內部出現因網絡拓撲或者環境變量改變而引起的系統問題，憑借模糊理論的應用成果，也能夠及時尋求出最為合理的解決途徑。

2.2 專家系統應用

智能技術體系中的專家系統應用范疇較為廣闊，尤其是應用在電力系統自動化中所體現的成果也相當強大。如電力系統的預警狀態辨識、系統緊急處理、系統控制性能恢復、系統狀態切換、故障點排查及隔離、系統短期負荷提示、以及電壓無功控制等方面都會存在智能技術中專家系統的影子。由此可見，專家系統在電力自動化控制系統中的廣泛程度非常明顯，并在各方面的應用實踐取得了一定成果。但值得指出的是，專家系統同樣具備約束性。如難以模仿電力專家的創造性；僅采用了淺層知識而缺乏功能理解的深層適應；缺乏有效的學習機構，對情況的處理解決能力非常有限，知識庫的驗證困難；對復雜的問題缺少好的分析和組織工具等。因此，在開發專家系統方面應注意專家系統的效益分析方法問題，專家系統軟件的應用成果及試驗性能問題，知識獲取問題，專家系統與其他常規工具或系統相結合的協調等問題。

2.3 神經網絡的應用

神經網絡是人工智能技術體系中的一部分，通過近七十年來的不懈努力與致力鉆研，其在模型構造、模型計算及算法等相關方面著實取得了不小研究成果。而神經網絡技術自興起直至被人們接受與高度重視以來，之所以取得不少成就必然與人為的努力研究有直接關系，同時還與其理論的實踐性強大有重要關系。即其本質具備非線性特性、系統能力及魯棒性體現明顯、以及自發學習能力功能等非常顯著等，都決定了其理論與實踐技術應用的開拓程度。當然，其具體作用形式是以大量信息為準；主要通過神經網絡將大批量、大規模的信息隱含在連接權值上，并結合與之配套的算法去調節權值，進而能夠將神經網絡實現一種復雜非線性映射，即神經網絡由m維的空間向n維空間的復雜非線性映射，進而更加利于神經網路模型的深入研究。

2.4 綜合智能系統應用

綜合智能控制系統主要指智能控制性能的綜合體現，即集結了現代智能控制技術方法、以及不同智能控制方法的融合和交叉，是種具備綜合性能的智能系統。而這種綜合性能系統對電力自動化控制系統而言，無疑更具發展潛力與增值空間。也就是說，當前電力市場中具備很多的神經網絡和專家系統相結合的系統產物；同理，包括專家系統和模糊理論結合、神經網絡和模糊理論相結合等的綜合產物。此外，綜合性能系統也是根據主要智能技術的性能效果去加以區分、謀劃而生成的一種智能技術。如，神經網絡的使用范疇往往針對于非結構化知識，但模糊理論則更加適用于一些結構化信息的處理。因此，這兩種技術的融合正好能夠形成技能互補、低高層計算的邏輯處理等，進而使以低層計算方法為主的神經網絡能夠與以具備高度推理邏輯的模糊邏輯實現有機結合與協調，為神經網絡系統下的大量信息、數據處理的解釋和處理提供了有利實施基礎。

2.5 線性最優控制

線性最優控制是目前諸多現代控制理論中應用最多，最成熟的一個分支。相關學術界人士曾提出了利用最優勵磁控制手段提高遠距離輸電線路輸電能力和改善動態品質的問題，取得了一系列重要的研究成果。該研究指出了在大型機組方面應直接利用最優勵磁控制方式代替古典勵磁方式。電力系統線性最優控制器目前已在電力生產中獲得了廣泛的應用，發揮著重要的作用，尤其是局部線性模型的設計及分析，效果比較理想。

結語：

總體而言，目前國內大量電氣自動化設備的運行系統已經廣泛應用到了人工智能先進技術，最基本的系統控制方法也主要以模糊控制、專家系統、神經網絡控制等的應用為主，進而有效推動了電力系統自動化發展的歷史進程，并且隨著未來產業技術的不斷革新，它們的技術關系在未來也勢必會加緊密，故而為智能技術應用在電力系統自動化中提供了有利保障，使相關技術應用范疇會更加廣泛。

參考文獻

[1] 張梓奇,蘇健祥. 人工智能技術在電力系統中的應用探討[J]. 科技資訊, 2007,(21) .

[2] 畢軼慧,尹琳娟. 人工智能在電力系統無功優化中的應用探討[J]. 中國科技信息, 2008,(20) .

[3] 王艷. 淺談人工智能在電氣自動化控制中應用[J]. 科技致富向導, 2010,(26) .

第5篇：人工智能神經網絡技術范文

人工智能是信息時代的一大特點之一，也是人類認識世界和改變世界的一大成果，是人類客觀能力發展的高峰。本文的研究旨在從理論的角度對人工智能的相關概念和發展歷程進行闡述，對人工智能的現階段研究進行介紹，對已有的人工智能研究成果進行簡要的分析。以期能夠更好地促進人工智能的階段性發展，幫助其在社會中的應用和發展。

【關鍵詞】人工智能 發展 應用

人工智能是產生于20世紀50年代的一門綜合高科技學科，它將機器智能和智能機器的概念和技術進行了融合，應用過程涉及了信息科學、心理學、思維科學、生物科學、認知科學以及系統科學等多種學科，隨著近些年的不斷發展和進步，已經在社會中的很多地方得以應用，向著多元化的方向發展，例如，在博弈、智能機器人、模式識別、自動程序設計、知識處理、自然語言處理、專家系統、自動定理證明、知識庫等方面，人工智能都已經取得了很高的成就，備受世人關注。

1 人工智能概述

人工智能，又稱為AI，是Artificial Intelligence的簡稱。可以算作是計算機科學的一個分支，是在1956年的Dartmouth 學會上由McCarthy正式提出的，之后便躋身于世界三大尖端技術之一。很多學者都將人工智能定義為通過研究使計算機來完成之前只有人才能完成的智能屬性較高的工作。但是關于人工智能的最完整定義，當前業內還存在一定的正義，尚未形成統一的結果，但是所有的這些說法都能夠反映出人工智能的基本內容和基本思想，因此在本文中，筆者將其概念整理為：研究人類智能活動的規律，構造具有一定智能行為的人工系統。

2 人工智能的發展

人工智能的發展最早始于20世紀50年代，并在20世紀60年代更加壯大，形成了人工智能的初級階段。這一時期的研究偏向于運用領域知識和啟發式思維發展，編寫相關的智能計算機程序，為現代的計算機理論奠定一定的基礎。從1963年之后，人工智能便進入了研究的第二階段，人類嘗試用自然語言通訊，實現了計算機對自然語言的理解，并將分析圖像和圖形處理變得可行。70年代中，在進行了大量的研究和探索后，一些專家級的程序系統相繼出現，在各個領域得到運用。80年代，人工智能進入到以知識為中心的發展階段，更多的人開始注意到模擬智能中知識的重要性，圍繞這一現象進行了更多的研究和探索。現如今，人工智能的發展正在朝著大型分布式人工智能及多專家協同系統、并行推理、多種專家系統開發工具，以及大型分布式人工智能開發環境和分布式環境下的多智能體協同系統等方向發展。

3 人工智能的研究與應用

3.1 問題求解

求解問題往往是人工智能發展的第一步。一般過程是將復雜問題分成一些較簡單的子問題，通過解決子問題的基本技術完成人工智能基本技術的組成。當前依然存在一些未真正解決額問題，例如問題的表示也成為問題的原概念在表述時往往存在解決不了的問題，這邊構成了人類發展人工智能過程中的主要工作內容。

3.2 專家系統

專家系統也是研究人工智能的重要分支，這一理論能夠將所研究的問題轉化為知識求解的專門問題，從而實現人工智能從理論研究到實際應用的重要過度。專家系統可以看作是一種智能的軟件，通過啟發式方法對一般難以解決的問題進行求解，在不完全、不精確的信息背景下做出結論。專家系統的基本結構如圖1所示。

3.3 機器學習

機器學習是對計算機模擬人類活動并實現人類活動而進行研究的過程。它是在專家系統之后出現的人工智能另一重要領域，是計算機能夠有智能屬性的根本途徑，具有很高的重要性。

3.4 神經網絡

人工神經網絡是由數量巨大的神經元互相連接組成的，也可稱作類神經網絡或神經網絡。神經網絡通過大量節點之間的相互連接構成運算模型，通過模擬人的大腦的基本運算機制和機理來實現特定方面的功能。

3.5 模式識別

模式識別是指通過計算機技術讓計算機代替人類進行感知和識別。計算機模式識別系統能夠讓計算機在模擬人類感覺器官功能的幫助下對外界形成感知能力。隨著模式識別的發展和壯大，量子計算機技術也已經在模式識別系統中得到運用。早期的模式識別系統僅僅是針對文字或二維圖像，但是隨著技術的進步，對三維景物的識別方面也已經有了重大突破，并已經延伸到活動物體的識別和分析，取得了長足的進步。

4 結束語

作為一門偉大的科學成就，人工智能的誕生無疑成為20世紀最重要的技術之一，而它也必將成為未來發展的主導學科之一。當前，人工智能的一些研究成果已經在國民生活和生產中得到了廣泛的應用，隨著信息時代網絡技術和知識經濟的不斷發展，人工智能的技術成果必將受到更多的重視，得到更廣泛的應用，更多的推動社會和科技的進步和發展，為人類的生活發揮更多的作用。

參考文獻

[1]魏金河.人工智能能否完全替代人類智能[J]. 創新科技，2007（08）.

[2]錢鐵云.人工智能是否可以超越人類智能？―計算機和人腦、算法和思維的關系[J].科學技術與辯證法，2004（05）.

[3]雷?庫茲韋爾，盛楊燕.如何創造思維：人類思想所揭示出的奧秘[J].中國科技信息，2014（08）.

[4]蔡曙山.哲學家如何理解人工智能―塞爾的“中文房間爭論”及其意義[J].自然辯證法研究，2001（11）.

[5]張妮，徐文尚，王文文.人工智能技術發展及應用研究綜述[J].煤礦機械，2009（02）.

第6篇：人工智能神經網絡技術范文

【關鍵字】人工智能；教育；進展

【中圖分類號】G40-057 【文獻標識碼】A 【論文編號】1009―8097（2008）13―0018―03

人工智能是一門綜合的交叉學科，涉及計算機科學、生理學、哲學、心理學、哲學和語言學等多個領域。人工智能主要研究用人工的方法和技術，模仿、延伸和擴展人的智能，實現機器智能，其長期目標是實現人類水平的人工智能。[1]從腦神經生理學的角度來看，人類智能的本質可以說是通過后天的自適應訓練或學習而建立起來的種種錯綜復雜的條件反射神經網絡回路的活動。[2]人工智能專家們面臨的最大挑戰之一是如何構造一個可以模仿人腦行為的系統。這一研究一旦有突破，不僅給學習科學以技術支撐，而且能反過來促使人腦的學習規律研究更加清晰，從而提供更加切實有效的方法論。[3]人工智能技術的不斷發展，使人工智能不僅成為學校教育的內容之一，也為教育提供了豐富的教育資源，其研究成果已在教育領域得到應用，并取得了良好的效果，成為教育技術的重要研究內容。

人工智能的研究更多的是結合具體領域進行的，其主要研究領域有：專家系統、機器學習、模式識別、自然語言理解、自動定理證明、自動程序設計、機器人學、博弈、智能決策支持系統、人工神經網絡和分布式人工智能等。[4]目前，在教育中應用較為廣泛與活躍的研究領域主要有專家系統、機器人學、機器學習、自然語言理解、人工神經網絡和分布式人工智能，下面就這些領域進行闡述。

一 專家系統

專家系統是一個具有大量專門知識與經驗的程序系統，它使用人工智能技術，根據某個領域中一個或多個人類專家提供的知識和經驗進行推理和判斷，模擬人類專家的決策過程，以解決那些需要專家決定的復雜問題。[5]專家系統主要組成部分為：知識庫，用于存儲某領域專家系統的專門知識；綜合數據庫，用于存儲領域或問題的初始數據和推理過程中得到的中間數據或信息；推理機，用于記憶所采用的規則和控制策略的程序，使整個專家系統能夠以邏輯方式協調地工作；解釋器，向用戶解釋專家系統的行為；接口，使用戶與專家系統進行對話。近幾十年來，專家系統迅速發展，是人工智能中最活躍、最有成效的一個研究領域，廣泛用于醫療診斷、地質勘探、軍事、石油化工、文化教育等領域。

目前，專家系統在教育中的應用最為廣泛與活躍。專家系統的特點通常表現為計劃系統或診斷系統。計劃系統往前走，從一個給定系統狀態指向最終狀態。如計劃系統中可以輸入有關的課堂目標和學科內容，它可以制定出一個課堂大綱，寫出一份教案，甚至有可能開發一堂樣板課，而診斷系統是往后走，從一個給定系統陳述查找原因或對其進行分析，例如，一個診斷系統可能以一堂CBI（基于計算機的教學，computer-based instruction）課為例，輸入學生課堂表現資料，分析為什么課堂的某一部分效果不佳。在開發專家計劃系統支持教學系統開發（ISD）程序的領域中最有名的是梅里爾（Merrill）的教學設計專家系統（ID Expert）。[6]

教學專家系統的任務是根據學生的特點（如知識水平、性格等），以最合適的教案和教學方法對學生進行教學和輔導。其特點為：同時具有診斷和調試等功能；具有良好的人機界面。已經開發和應用的教學專家系統有美國麻省理工學院的MACSYMA符號積分與定理證明系統，我國一些大學開發的計算機程序設計語言、物理智能計算機輔助教學系統以及聾啞人語言訓練專家系統等。[7]

目前，在教育中，專家系統的開發和應用更多的集中于遠程教育，為現代遠程教育的智能化提供了有力的技術支撐。基于專家系統構造的智能化遠程教育系統具有以下幾個方面的功能：具備某學科或領域的專門知識，能生成自己的提問和應答； 能夠分析學生的特征，評價和記錄學生的學習情況，診斷學生學習過程中的錯誤并進行補救教學；可以選擇不同的教學方法實現以學生為主體的個別化教學。[8]目前應用于遠程教育的專家系統有智能決策專家系統、智能答疑專家系統、網絡教學資源專家系統、智能導學系統和智能網絡組卷系統等。

二 機器人學

機器人學是人工智能研究是一個分支，其主要內容包括機器人基礎理論與方法、機器人設計理論與技術、機器人仿生學、機器人系統理論與技術、機器人操作和移動理論與技術、微機器人學。[9]機器人的發展經歷了三個階段：第一代機器人是以 “示教―再現”方式進行工作；第二代機器人具有一定的感覺裝置，表現出低級智能；第三代機器人是具有高度適應性的自治機器人，即智能機器人。目前開發和應用的機器人大多是智能機器人。機器人技術的發展對人類的生活和社會都產生了重要影響，其研究和應用逐漸由工業生產向教育、環境、社會服務、醫療等領域擴展。

機器人技術涉及多門科學，是一個國家科技發展水平和國民經濟現代化、信息化的重要標志，因此，機器人技術是世界強國重點發展的高技術，也是世界公認的核心競爭力之一，很多國家已經將機器人學教育列為學校的科技教育課程，在孩子中普及機器人學知識，從可持續和長遠發展的角度，為本國培養機器人研發人才。[10]在機器人競賽的推動下，機器人教育逐漸從大學延伸到中小學，世界發達國家例如美國、英國、法國、德國、日本等已把機器人教育納入中小學教育之中，我國許多有條件的中小學也開展了機器人教育。

機器人在作為教學內容的同時，也為教育提供了有力的技術支撐，成為培養學習者創新精神和實踐能力的新的載體與平臺，大大豐富了教學資源。多年來，我國中小學信息技術教育的主要載體是計算機和網絡，教學資源單一，缺乏前瞻性。教學機器人的引入，不僅激發了學生的學習興趣，還為教學提供了豐富的、先進的教學資源。隨著機器人技術的發展，教學機器人種類越來越多，目前在中小學較為常用的教學機器人有：能力風暴機器人、通用機器人、未來之星機器人、樂高機器人、納英特機器人、中鳴機器人等。

三 機器學習

機器學習是要使計算機能夠模仿人的學習行為，自動通過學習來獲取知識和技巧，[11]其研究綜合應用了心理學、生物學、神經生理學、邏輯學、模糊數學和計算機科學等多個學科。機器學習的方法與技術有機械學習、示教學習、類比學習、示例學習、解釋學習、歸納學習和基于神經網絡的學習等，近年來，知識發現和數據挖掘是發展最快的機器學習技術。機器學習（自動獲取新的事實及新的推理算法）是使計算機具有智能的根本途徑，對機器學習的研究有助于發現人類學習的機理和揭示人腦的奧秘。[12]

隨著計算機技術的進步和機器學習研究的深入，機器學習系統的性能大大提高，各種學習算法的應用范圍不斷擴大，例如將連接學習用于圖文識別，歸納學習、分析學習用于專家系統等，大大推動了在教育中的應用，例如在建構適應性教學系統中，用機器學習與樸素的貝葉斯分類器動態了解學生的學習偏好，有較高的準確率[13]。基于案例的推理（case-based reasoning，CBR）是一種新興的機器學習和推理方法，其核心思想是重用過去人們解決問題的經驗解決新問題，在計算機輔助教育方面，已經出現了基于CBR的圖形仿真教育系統，并且，針對個體特征的教育教學方法研究也有所突破。[14]另外，數據挖掘和知識發現在生物醫學、金融管理、商業銷售等領域的成功應用，不僅給機器學習注入新的生機，也為機器學習在教育中的應用提供了新的前景。

四 自然語言理解

自然語言理解就是研究如何讓計算機理解人類的自然語言，以實現用自然語言與計算機之間的交流。一個能夠理解自然語言信息的計算機系統看起來就像一個人一樣需要有上下文知識以及根據這些上下文知識和信息用信息發生器進行推理的過程。[15]自然語言理解包括口語理解和書面理解兩大任務，其功能為：回答問題，計算機能正確地回答用自然語言提出的問題；文摘生成，計算機能根據輸入的文本產生摘要；釋義，計算機能用不同的詞語和句型來復述輸入的自然語言信息；翻譯，計算機能把一種語言翻譯成另外一種語言。由于創造和使用自然語言是人類高度智能的表現，因此對自然語言處理的研究也有助于揭開人類高度智能的奧秘，深化對語言能力和思維本質的認識。[16]

自然語言理解最早的研究領域是機器翻譯，隨著應用研究的廣泛開展，也為機器人和專家系統的知識獲取提供了新的途徑，例如由MIT研制的指揮機器人的自然語言理解系統SHRDLU就可以接收自然語言，進行人機對話，回答關于桌面上積木世界中的各種問題。同時，對自然語言理解的研究也促進了計算機輔助語言教學和計算機語言設計等方面的發展，例如“希賽可”網絡智能英語學習系統，這個基于網絡的“人-機”語境的建立，突破了普通英語教師和傳統的單機的多媒體教學軟件所能具備能力限制，也比建立于網絡的“人-人”語境更具靈活性，可以為遠程學習者提供良好的英語學習支持，在國內第一次系統地將用自然語言進行的人機對話系統應用在計算機輔助外語教學上，在國際上也是一種創新。[17]

五 人工神經網絡

人工神經網絡就是在對大腦的生理研究的基礎上，用模擬生物神經元的某些基本功能的元件（即人工神經元），按各種不同的聯結方式組織起來的一個網絡，其目的在于模擬大腦的某些機理與機制，實現某個方面的功能，例如可以用于模仿視覺、模式識別、聲音信號處理、控制、故障診斷等領域，人工神經元是人工神經網絡的基本單元。[18]人工神經網絡有兩種基本結構：遞歸（反饋）網絡和多層（前饋）網絡，兩種主要學習算法：有指導式學習和非指導式學習。

人工神經網絡從模擬人類大腦神經網絡的結構和行為出發，具有大規模并行、分布式存儲和處理、自組織、自適應和自學習能力，特別適合于處理需要同時考慮許多因素和條件的、不精確和模糊的信息處理問題，[19]這使人工神經網絡具有更大的發展潛能，目前已經開發和應用的人工神經網絡模型有30多種。人工神經網絡在教育中的應用大多是與教學專家系統相結合，以此來改進教學專家系統的性能，提高智能性，使其在教學過程中對突發問題具有更好的應對能力。人工神經網絡在學校管理中也得到應用，例如采用誤差反傳算法（BP）的多層感知器已應用于高校管理之中。

六 分布式人工智能(Distributed Artificial Intelligence，DAI)

分布式人工智能是分布式計算與人工智能結合的結果，研究目標是要創建一種能夠描述自然系統和社會系統的精確概念模型，主要研究問題是各Agent之間的合作與對話，包括分布式問題求解和多Agent系統兩個領域。[20]分布式人工智能系統一般由多個Agent組成，每個Agent又是一個半自治系統，Agent之間及Agent與環境之間進行并發活動并進行交互來完成問題求解。[21]由于分布式人工智能系統具有并行、分布、開放、協作和容錯等優點，在資源、時空和功能上克服了單智能系統的局限性，因此獲得了廣泛的應用。

分布式人工智能中的Agent和多Agent技術在教學中的應用逐漸受到關注。在教學中引入Agent可以有效地提高教學系統的智能性，創造良好的學習情境，并能激發學習者的學習興趣，進行個性化教育。目前，Agent和多Agent技術多用于遠程智能教學系統，通過利用其分布性、自主性和社會性等特點，提高網絡教學系統的智能性，使教學資源得到充分利用，并可實現對學習者的學習行為進行動態跟蹤，為學習者的網絡學習創造合作性的學習環境。在網絡教學軟件中應用Agent技術的一個典型是美國南加利福尼亞大學（USC）開發的教學Adele（Agent for Distance Education - Light Edition） [22]。Agent技術在網絡教學軟件中取得的良好效果，促進了研究者對分布式人工智能在教育中的應用研究。

綜上所述，科學技術的發展將會推動人工智能技術在教育中應用的廣度和深度。從人工智能的應用趨勢來看，人工智能在教育中應用的擴展可以通過以下三個方面進行：一是人工智能與其他先進信息技術結合。人工智能已經與多媒體技術、網絡技術、數據庫技術等有效的融合，為提高學習效率和效度提供了有力的技術支持，而引起教育技術界廣泛關注。[23]例如人工智能技術通過與多媒體技術相結合，可以提高智能教學系統的教學效果；與網絡通訊技術相結合，可以提高和改進遠程教育的智能性。二是人工智能應用研究領域間的集成。人工智能應用研究領域之間并不是彼此獨立，而是相互促進，相互完善，它們可以通過集成擴展彼此的功能和應用能力。例如自然語言理解與專家系統、機器人的集成，為專家系統和機器人提供了新的知識獲取途徑。三是人工智能的研究和應用出現了許多新的領域，它們是傳統人工智能的延伸與擴展，這些新領域有分布式人工智能與Agent、計算智能與進化計算、數據挖掘與知識發現以及人工生命等[24]，這些發展與應用蘊藏著巨大潛能，必將對教育產生重要的影響。

技術發展不斷發揮著引導教育技術研究的作用，一種新興技術的出現總是會掀起相應的研究熱潮, 引發對技術在教育中應用的探討、評價以及與傳統技術的對比。[25] 人工智能作為一門交叉的前沿學科，雖然在基本理論和方法等方面存在著爭論，但從其研究成果與應用效果來看，有著廣闊的應用前景，值得進一步的開發和利用。

參考文獻

[1] 史忠植,王文杰.人工智能[M].北京:國防工業出版社,2007:1.

[2][11][18][19] 《計算機與信息科學十萬個為什么》叢書編輯委員會,計算機與信息科學十萬個為什么(8):人工智能[M].北京:清華大學出版社,1998:5,189,78-79,84.

[3] 任友群,胡航.論學習科學的本質及其學科基礎[J].中國電化教育,2007,(5):1-5.

[4][21] 蔡瑞英,李長河.人工智能[M].武漢:武漢理工大學出版社,2003:12-13.

[5][12][15][20][24] 蔡自興,徐光.人工智能及其應用(第三版)――研究生用書[M].北京:清華大學出版社,2007: 12-14,19-20.

[6] [荷]山尼•戴克斯特拉,[德]諾伯特•M. 西爾,[德]弗蘭茲•肖特,等.任友群,鄭太年主譯.教學設計的國際觀第2冊:解決教學設計問題[M].北京:教育科學出版社,2007:67.

[7] 任友群.技術支撐的教與學及其理論基礎[M].上海:上海教育出版社,2007:42-43.

[8] 路利娟.應用專家系統提升現代遠程教育的智能化[J].中國教育技術裝備,2007,(12):79-80.

[9] 陳懇,楊向東,劉莉等.機器人技術與應用[M].北京:清華大學出版社,2007:6.

[10] 關注機器人幼兒教育――訪鮑青山博士[DB/OL].

[13] 柏宏權,韓慶年.機器學習在適應性教學系統中的應用研究[J].南京師范大學學報(工程技術版),2007,7(4):76-79.

[14] 楊健,趙秦怡.基于案例的推理技術研究進展及應用[J].計算機工程與設計,2008,29(3):710-712.

[16] 自然語言理解[DB/OL].

[17] 賈積有.人工智能技術的遠程教育應用探索――“希賽可”智能型網上英語學習系統[J].現代教育技術,2006,16(2):26-29.

[22] Erin Shaw, W. Lewis Johnson, and Rajaram Ganeshan, Pedagogical Agents on the Web[DB/OL].

第7篇：人工智能神經網絡技術范文

關鍵詞：神經計算機；人工神經網絡；實用化研究

中圖分類號：TP183 文獻標識碼：A 文章編號：1007—9599 （2012） 14—0000—02

人工神經網絡從字面的意思就是采用人工的方法來實現大腦的思維模式，這是因為隨著計算機技術的進步，多陣列CPU組成的計算機網絡，能夠從一定的程度來模擬實現大腦的思維，將CPU替代人類大腦的神經元，從而實現計算機的人工智能，目前基于神經計算機的人工神經網絡技術已經被廣泛的使用于科技領域的各個方面，比如本文即將要重點介紹的測控技術和中藥現代化。

一、人工神經網絡的介紹

人工神經網絡就是模擬人腦神經突觸結構對信息處理的一種數學模型，是基于仿生學的基礎，計算機技術的應用，從而實現類似人腦的邏輯性思維，人工神經網絡不是通過一個個程序來實現的邏輯性思維，而是通過大量的節點，圖1是節點的示意圖：

其中：a1～an為輸入向量的各個分量；w1～wn為神經元各個突觸的權值；b為偏置； f為傳遞函數，通常為非線性函數。以下默認為hardlim（）；t為神經元輸出；數學表示 t=f（WA''+b）；W為權向量；A為輸入向量，A''為A向量的轉置；f為傳遞函數。

節點又叫做神經元來進行相互作用實現的邏輯性思維，包括記憶能力，其中每一個神經元代表了一種輸出函數，而通過兩個神經元之間的連接信號則稱為加權值，這實際上就是人工神經網絡的記憶。一個節點的計算公式是： ；其中Y是神經元的輸出。 是神經元的第i個輸入量， 則是第i個所儲權值， 則代表了節點的函數平移量，n代表是節點的個數。由此公式衍生的 =0則代表了n維空間中的超平面。這個超平面把n維空間劃分了兩個平面，一個平面的 是正值，另一個則代表了負數。

人工神經網絡的基本特征主要體現在四個方面，分別是非線性、非凸性，非局限性和非常定性，人工神經網絡采用了并行的分布系統，因此具備更高級的自適應，自組織和自學習能力。圖2則是上述公式衍生出來的神經元結構圖：

二、人工神經網絡的模擬實現方法

人工神經網絡是一種并行分布式系統，是有一個個并行的簡單運算單元所組成，因此通過計算機軟件來模擬人工神經網絡就變得可行，目前大規模的人工神經網絡實現模擬則需要專用的硬件，這種硬件設備能夠針對某一種特定的人工神經網絡，這些硬件設備在制造的過程中有關加權值已經固定，這種固定式人工神經網絡芯片主要用于運算非常大的場合；另一種硬件就是通過增加可擦寫存儲器的半固定電路，對人工神經網絡的相關權值進行更新，這種硬件在人工神經網絡組成有中等需求。而可以隨時更改神經網絡結構模型，線性結構和權值的硬件又被稱作通用性人工神經網絡硬件，這種硬件的需求量較小，但是適應人工神經網絡的研究和開發。更高級的硬件就是神經計算機，所謂神經計算機就是一種專門模擬神經網絡單指令流，多數據流的并行計算機，在模擬人工神經網絡實現時，具有極高的性價比，DSP芯片或者是Transputer芯片是目前人工神經網絡構成的主要元件。

三、神經計算機的人工神經網絡實用化分析

（一）人工神經網絡在測控技術方面的實用化研究

測控技術使用到人工神經網絡技術比較廣泛，比如在測控過程的優化，自學習自適應過程控制以及多傳感器系統的數據實時分析，矯正和控制等，在實時圖形和實物識別的測控技術上也離不開人工神經網絡。目前人工神經網絡在測控技術方面的應用主要體現在四個方面，其一能夠實現對生產控制過程的參數優化，比如目前集成電路的規模已經越來越大，傳統的測控技術很難保證這些集成電路完工后的品質，經過實驗證明，通過在對大型集成電路生產過程中，使用人工神經網絡技術來對產品進行管控，往往能夠提升良品率10個百分點。其二就是通過人工神經網絡在測控技術上的實物識別，這種技術能夠利用多個領域，比如身份識別，目前通過神經計算機上最新的SLPODBF算法對10種不同的實物進行識別，將這些實物擺出多達三百多種的姿態，通過對神經計算機的訓練，最終有效的識別率能夠達到98%，目前SLPODBF算法相對于BP算法屬于更高級別的智能算法，能夠將神經計算機的訓練時間縮短兩個數量級；其三就是說話人確認的識別技術，語音識別系統自然也是人工神經網絡技術的重點之一，通過基于CASSANDRA—I神經計算機的模擬實現語音識別系統，能夠將誤判率降低到1%以下，這相對于國外比較先進的Veritron 1000系統要有效的多；其四就是基于人工神經網絡的自動控制，這種自動控制應該具備自適應，自學習能力，這是人工神經網絡技術的核心，通過半制定的神經網絡板以及更為先進的神經計算機，都能夠適用于不同場合的自動控制，抗干擾能力強，在使用過程中不會因為程序的錯誤而導致失控。

（二）基于人工神經網絡在中藥現代化的方面的實用

從上個世紀90年代人工神經網絡就已經在我國中藥研究領域廣泛的應用了，因為人工神經網絡具有自學習，自適應以及自組織的能力，能夠實現實物識別，根據自身自學習能力，就能夠對電信號和圖像進行直接處理，而且基于人工神經網絡原理的神經計算機操作比較簡單，有專門的人機交互界面，非中藥專業的愛好人員也能夠通過操作，目前人工神經網絡在中藥方面的應用十分廣泛。

第8篇：人工智能神經網絡技術范文

按規模大小FMS可分為如下4類：

1.柔性制造單元(FMC)

FMC的問世并在生產中使用約比FMS晚6~8年，它是由1~2臺加工中心、工業機器人、數控機床及物料運送存貯設備構成，具有適應加工多品種產品的靈活性。FMC可視為一個規模最小的FMS，是FMS向廉價化及小型化方向發展和一種產物，其特點是實現單機柔性化及自動化，迄今已進入普及應用階段。

2.柔性制造系統(FMS)

通常包括4臺或更多臺全自動數控機床(加工中心與車削中心等)，由集中的控制系統及物料搬運系統連接起來，可在不停機的情況下實現多品種、中小批量的加工及管理。

3.柔性制造線(FML)

它是處于單一或少品種大批量非柔性自動線與中小批量多品種FMS之間的生產線。其加工設備可以是通用的加工中心、CNC機床；亦可采用專用機床或NC專用機床，對物料搬運系統柔性的要求低于FMS，但生產率更高。它是以離散型生產中的柔性制造系統和連續生產過程中的分散型控制系統(DCS)為代表，其特點是實現生產線柔性化及自動化，其技術已日臻成熟，迄今已進入實用化階段。

4.柔性制造工廠(FMF)

FMF是將多條FMS連接起來，配以自動化立體倉庫，用計算機系統進行聯系，采用從訂貨、設計、加工、裝配、檢驗、運送至發貨的完整FMS。它包括了CAD/CAM，并使計算機集成制造系統(CIMS)投入實際，實現生產系統柔性化及自動化，進而實現全廠范圍的生產管理、產品加工及物料貯運進程的全盤化。FMF是自動化生產的最高水平，反映出世界上最先進的自動化應用技術。它是將制造、產品開發及經營管理的自動化連成一個整體，以信息流控制物質流的智能制造系統(IMS)為代表，其特點是實現工廠柔性化及自動化。

二、關鍵技術

1.計算機輔助設計

未來CAD技術發展將會引入專家系統，使之具有智能化，可處理各種復雜的問題。當前設計技術最新的一個突破是光敏立體成形技術，該項新技術是直接利用CAD數據，通過計算機控制的激光掃描系統，將三維數字模型分成若干層二維片狀圖形，并按二維片狀圖形對池內的光敏樹脂液面進行光學掃描，被掃描到的液面則變成固化塑料，如此循環操作，逐層掃描成形，并自動地將分層成形的各片狀固化塑料粘合在一起，僅需確定數據，數小時內便可制出精確的原型。它有助于加快開發新產品和研制新結構的速度。

2.模糊控制技術

模糊數學的實際應用是模糊控制器。最近開發出的高性能模糊控制器具有自學習功能，可在控制過程中不斷獲取新的信息并自動地對控制量作調整，使系統性能大為改善，其中尤其以基于人工神經網絡的自學方法更引起人們極大的關注。

3.人工智能、專家系統及智能傳感器技術

迄今，FMS中所采用的人工智能大多指基于規則的專家系統。專家系統利用專家知識和推理規則進行推理，求解各類問題(如解釋、預測、診斷、查找故障、設計、計劃、監視、修復、命令及控制等)。由于專家系統能簡便地將各種事實及經驗證過的理論與通過經驗獲得的知識相結合，因而專家系統為FMS的諸方面工作增強了柔性。展望未來，以知識密集為特征，以知識處理為手段的人工智能(包括專家系統)技術必將在FMS(尤其智能型)中起著關鍵性的作用。人工智能在未來FMS中將發揮日趨重要的作用。目前用于FMS中的各種技術，預計最有發展前途的仍是人工智能。預計到21世紀初，人工智能在FMS中的應用規模將要比目前大4倍。智能制造技術(IMT)旨在將人工智能融入制造過程的各個環節，借助模擬專家的智能活動，取代或延伸制造環境中人的部分腦力勞動。在制造過程，系統能自動監測其運行狀態，在受到外界或內部激勵時能自動調節其參數，以達到最佳工作狀態，具備自組織能力。故IMT被稱為未來21世紀的制造技術。對未來智能化FMS具有重要意義的一個正在急速發展的領域是智能傳感器技術。該項技術是伴隨計算機應用技術和人工智能而產生的，它使傳感器具有內在的“決策”功能。

4.人工神經網絡技術

人工神經網絡(ANN)是模擬智能生物的神經網絡對信息進行并行處理的一種方法。故人工神經網絡也就是一種人工智能工具。在自動控制領域，神經網絡不久將并列于專家系統和模糊控制系統，成為現代自支化系統中的一個組成部分。

三、發展趨勢

1.FMC將成為發展和應用的熱門技術

這是因為FMC的投資比FMS少得多而經濟效益相接近，更適用于財力有限的中小型企業。目前國外眾多廠家將FMC列為發展之重。

2.發展效率更高的FML

多品種大批量的生產企業如汽車及拖拉機等工廠對FML的需求引起了FMS制造廠的極大關注。采用價格低廉的專用數控機床替代通用的加工中心將是FML的發展趨勢。

3.朝多功能方向發展

第9篇：人工智能神經網絡技術范文

關鍵詞：制造規模 關鍵技術 發展趨勢

隨著社會對產品多樣化、低制造成本及短制造周期等需求日趨迫切，FMS發展頗為迅速，并且由于微電子技術、計算機技術、通信技術、機械與控制設備的發展。

一、自動化機械制造規模

按規模大小FMS可分為如下4類

（一）自動化制造單元

FMC：的問世并在生產中使用約比FMS晚6～8年，它是由1～2臺加工中心、工業機器人、數控機床及物料運送存貯設備構成，具有設置應加工多品種產品的靈活性。FMC可視為一個規模最小的FMS，是FMS向廉價化及小型化方向發展和一種產物，其特點是實{目單機自動化化及自動化，迄今已進入普及應用階段。

（二）自動化制造系統

通常包括4臺或更多臺全自動數控機床及人工中心與車削中心等），由集中的控制系統及物料搬運系統連接起來，可在不停機的情況下實現多品種、中小批量的加工及管理。

（三）自動化制造線

它是處于單一或少品種大批量非自動化自動線與中小批量多品種f：MS之間的生產線。其加工設備可以是通用的加工中心、CNC機床，亦可采用專用機床或NC專用機床，對物料搬運系統自動化的要求低于FMS，但生產率更高。

（四）自動化制造工廠

FMt是將多條FMS連接起來，配以自動化立體倉庫，用計算機系統進行聯系，采用從訂貨、設計、加工、裝配、檢驗、運送至發貨的完整FMS。它包括了CAD/CAM，并使計算機集成制造系統（C1MS）投入實際，實現生產系統自動化化及自動化，進而實現全廠范圍的生產管理、產品加工及物料貯運進程的全盤化。FMF是自動化生產的最高水平，反映出世界上最先進的自動化應用技術。它是將制造、產品開發及經營管理的自動化連成一個整體，以信息流控制物質流的智能制造系統IMS）為代表，其特點是實現工廠自動化化及自動化。

二、自動化關鍵技術

（一）計算機輔助設計

未來CAD技術發展將會引入專家系統，使之具有智能化，可處理各種復雜的問題。當前設計技術最新的一個突破是光敏立體成形技術，該項新技術是直接利用CAD數據，通過計算機控制的激光掃描系統，將三維數字模型分成若干層二維片狀圖形，并按二維片狀圖形對池內的光敏樹脂液面進行光學掃描，被掃描到的液面則變成固化塑料，如此循環操作，逐層掃描成形，并自動地將分層成形的各片狀固化塑料粘合在一起，僅需確定數據，數小時內便可制出精確的原型。它有助于加快開發新產品和研制新結構的速度。

（二）模糊控制技術

模糊數學的實際應用是模糊控制器。最近開發出的高性能模糊控制器具有自學習功能，可在控制過程中不斷獲取新的信息并自動地對控制量作調整，使系統性能大為改善，其中尤其以基于人工神經網絡的自學方法更起人們極大的關注。

（三）工智能、專家系統及智能傳感器技術

迄今，FMS中所采用的人工智能大多指基于規則的專家系統。專家系統利用專家知識和推理規則進行推理，求解各類問題（如解釋、預測、診斷、查找故障、設計、計劃、監視、修復、命令及控制等）。由于專家系統能簡便地將各種事實及經驗證過的理論與通過經驗獲得的知識相結合，因而專家系統為FMS的諸方面工作增強了自動化。展望未來，以知識密集為特征，以知識處理為手段的人工智能（包括專家系統）技術必將在FMS（尤其智能型）中關鍵性的作用。人工智能在未來FMS中將發揮日趨重要的作用。目前用于FMS中的各種技術，預計最有發展前途的仍是人工智能。預計到21世紀初，人工智能在FMS中的應用規模將要比目前大4倍。智能制造技術fIMT旨在將人工智能融入制造過程的各個環節，借助模擬專家的智能活動，取代或延伸制造環境中人的部分腦力勞動。在制造過程，系統能自動監測其運行狀態，在受到外界或內部激勵時能自動調節其參數，以達到最佳工作狀態，具備自組織能力。

（四）人工神經網絡技術

人工神經網絡fANN）是模擬智能生物的神經網絡對信息進行并行處理的一種方法。故人工神經網絡也就是一種人工智能工具。在自動控制領域，神經網絡不久將并列于專家系統和模糊控制系統，成為現代自支化系統中的一個組成部分。

三、啟動控制技術發展趨勢

（一）FMC將成為發展和應用的熱門技術

這是因為FMC的投資比FMS少得多而經濟效益相接近，更適用于財力有限的中小型企業。目前國外眾多廠家將FMC列為發展之重。

（二）朝多功能方向發展