人工神經網絡技術及其應用分析

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摘要：隨著計算機網絡、信息技術、自動化技術的進步，極大的改變了我們的生活。人工神經網絡技術是一種全新的控制技術，通過互聯網進行動態模擬，從而建立一種新的控制互聯網的系統。經過十幾年的發展，人工神經網絡技術研究取得了巨大的進步，已經廣泛應用在社會各個領域，使現代計算機中的難題得到了解決。本文主要從人工神經網絡技術的概念出發，探討了它在現代社會領域的具體應用。

【關鍵詞】人工神經網絡 信息技術 發展趨勢

人工神經網絡技術在處理實際問題主要包括兩個過程，一個是學習訓練過程，另外一個是記憶聯想過程。近年來隨著人工網絡技術的發展，人工神經網絡技術在信號處理、圖像處理、智能識別等領域已經取得了巨大的改變，為人們研究各類科學問題提供了一種新的方法和手段，使人們在交通運輸、人工智能、軍事、信息領域的工作更加便捷，近年來隨著AI的發展，人工神經網絡技術得到了快速的發展階段。

1人工神經網絡技術

人工神經網絡技術也稱ANN，是隨著上個世紀八十年代人工智能發展興起的一個研究熱點，它的主要工作原理對人腦神經網絡進行抽象處理，并仿造人腦神經網絡建立簡單的模型，按照不同的連接方式組成一個完整的網絡，因此學術界也直接將它成為神經網絡。神經網絡其實就是一種運算模型，它是通過大量的節點——神經元連接起來的，其中不同的節點所代表的輸出函數也不同，也就是所謂的激勵函數；當有兩個節點連接起來時稱之為通過該連接信號的加權值，也稱為權重，這就相當人腦神經網絡記憶。人工神經網絡技術是采用并行分布式系統，這種工作機理與傳統的信息處理技術和人工智能技術完全不同，是一種全新的技術，它克服了傳統基于邏輯符號的人工智能處理非結構信息化和直覺方面的缺陷，具有實時學習、自適應性和自組織性等特點。

2人工神經網絡技術應用分析

隨著人工神經網絡技術的發展，它在模式識別、知識工程、信號處理、專家系統、機器人控制等方面的應用較廣。

2.1生物信號的檢測分析

目前大部分醫學檢測設備都是通過連續波形得到相關數據，從而根據所得數據對病情進行診斷。人工神經網絡技術就是應用了這樣的方式將多個神經元組合起來構成，解決了生物醫學信號檢測方面的難題，其適應性和獨立性強，分布貯藏功能多。在生物醫學領域該技術主要應用于對心電信號、聽覺誘發電位信號、醫學圖像、肌電荷胃腸等信號的處理、識別和分析。

2.2醫學專家系統

傳統的醫院專家系統是直接將專家的經驗、學歷、臨床診斷方面取得的成績等存儲在計算機中，構建獨立的醫學知識庫，通過邏輯推理進行診斷的一種方式。進入到二十一世紀，醫院需要存儲的醫學知識越來越多，每天產生新的病況和知識，過去的一些專家系統顯然已經無法適應醫院的發展需求，因此醫院的效率很低。而人工神經網絡技術的出現為醫院專家系統的構建提出了新的發展方向，通過人工神經網絡技術，系統能夠自主學習、自己組織、自行推理。因此在醫學專家系統中該網絡技術應用面較廣。麻醉醫學、重癥醫學中生理變量分析和評估較多，目前臨床上一些還沒有確切證據或者尚未發現的關系與現象，通過人工神經網絡便能有效地解決。

2.3市場價格預測

在經濟活動中，傳統統計方法受到一些因素的制約，無法對價格變動做出準確的預測，因此難免在預測的時候出現失誤的現象。人工神經網絡技術能夠處理那些不完整的、規律不明顯、模糊不確定的數據，并作出有效地預測，因此人工神經網絡技術具有傳統統計方法無法比擬的優勢。例如人工神經網絡技術可以通過分析居民人均收入、貸款利率和城市化發展水平，從而組建一個完整的預測模型，準確預測出商品的價格變動情況。

2.4風險評價在從事某一項特定的活動時，由于社會上一些不確定因素，可能造成當事人經濟上或者其他方面的損失。因此在進行某一項活動時，對活動進行有效的預測和評估，避免風險。人工神經網絡技術可以根據風險的實際來源，構筑一套信用風險模型結構和風險評估系數，從而提出有效地解決方案。通過信用風險模型分析彌補主觀預測方面的不足，從而達到避免風險的目的。

3人工神經網絡技術未來發展

人工神經網絡克服了傳統人工智能對語言識別、模式、非結構化信息處理的缺陷，因此在模式識別、神經專家系統、智能控制、信息處理和天氣預測等領域廣泛應用。隨著科學技術的進步，AI的快速發展，AI與遺傳算法、模糊系統等方面結合，形成了計算智能，很多企業和國家開始大規模研發AI，人工神經網絡正在模擬人類認知的方向發展，目前市場已經有很多不少人工智能產品面世。

4結語

通過上述研究分析，人工神經網絡技術已經取得了相應的發展，但還存在很多不足：應用范圍狹窄、預測精度低、通用模型缺乏創新等，因此需要我們在此基礎上不斷尋找新的突破點，加強對生物神經元系統的研究和探索，進一步挖掘其潛在的價值，將人工神經網絡技術應用在更多領域中，為社會創造更大的財富。

參考文獻

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作者：孟代江 單位：河南省衛輝市第一中學