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人工神经网络论文篇一
在20世纪40年代，生物学家mcculloch与数学家pitts共同发表文章，第一次提出了关于神经元的模型m-p模型，这一理论的提出为神经网络模型的研究和开发奠定了基础，在此基础上人工神经网络研究逐渐展开。1951年，心理学家hebb提出了关于连接权数值强化的法则，为神经网络的学习功能开发进行了铺垫。之后生物学家eccles通过实验证实了突触的真实分流，为神经网络研究突触的模拟功能提供了真实的模型基础以及生物学的依据[2]。随后，出现了能够模拟行为以及条件反射的处理机和自适应线性网络模型，提高了人工神经网络的速度和精准度。这一系列研究成果的出现为人工神经网络的形成和发展提供了可能。
2.2低谷时期。
在人工神经网络形成的初期，人们只是热衷于对它的研究，却对其自身的局限进行了忽视。minskyh和papert通过多年对神经网络的研究，在1969年对之前所取得的研究成果提出了质疑，认为当前研究出的神经网络只合适处理比较简单的线性问题，对于非线性问题以及多层网络问题却无法解决。由于他们的质疑，使神经网络的发展进入了低谷时期，但是在这一时期，专家和学者也并没有停止对神经网络的研究，针对他们的质疑也得出一些相应的研究成果。
2.3复兴时期。
美国的物理学家hopfield在1982年提出了新的神经网络模型，并通过实验证明在满足一定的条件时，神经网络是能够达到稳定的状态的。通过他的研究和带动，众多专家学者又重新开始了对人工神经网络方面的研究，推动了神经网络的再一次发展[3]。经过专家学者的不断努力，提出了各种不同的人工神经网络的模型，神经网络理论研究不断深化，新的理论和方法层出不穷，使神经网络的研究和应用进入了一个崭新的时期。
2.4稳步发展时期。
随着人工神经网络研究在世界范围内的再次兴起，我国也迎来了相关理论研究的热潮，在人工神经网络和计算机技术方面取得了突破性的进展。到20世纪90年代时，国内对于神经网络领域的研究得到了进一步的完善和发展，而且能够利用神经网络对非线性的系统控制问题进行解决，研究成果显著。随着各类人工神经网络的相关刊物的创建和相关学术会议的召开，我国人工神经网络的研究和应用条件逐步改善，得到了国际的.关注。
随着人工神经网络的稳步发展，逐渐建立了光学神经网络系统，利用光学的强大功能，提高了人工神经网络的学习能力和自适应能力。对非线性动态系统的控制问题，采取有效措施，提高超平面的光滑性，对其精度进行改进。之后有专家提出了关于人工神经网络的抽取算法，虽然保证了精度，但也加大了消耗，在一定程度上降低了神经网络的效率，因此在此基础上又提出了改进算法fernn。混沌神经网络的发展也得到了相应的进步，提高了神经网络的泛化能力。
人工神经网络论文篇二
[6].白云朴;环境规制背景下资源型产业发展问题研究[d].西北大学.2013。
[10].李辉;广东省社会经济与资源环境协调发展研究[d].吉林大学.2014。
[16].包红梅;生态社会主义环境危机理论研究[d].内蒙古大学.2005。
[17].王雪;环境科学视角的绿党发展史研究[d].东北大学.2013。
[20].周雷;我国生态环境税收政策初探[d].吉林大学.2006。
[21].高晓红;海南生态省建设的环境政策研究[d].中国海洋大学.2012。
[22].张军驰;西部地区生态环境治理政策研究[d].西北农林科技大学.2012。
[23].吕闯;建国初期我国生态环境相关政策研究[d].海南师范大学.2014。
[24].王芳芳;论生态女性主义的环境正义思想[d].山西大学.2012。
[26].赵伟;社会主义新农村生态环境建设研究[d].山东轻工业学院.2011。
[28].刘溪;马克思主义生态观与当前生态环境问题研究[d].安徽大学.2011。
[29].邵琛霞;小城镇生态环境保护若干政策问题研究[d].武汉大学.2004。
人工神经网络论文篇三
神经网络是近年来迅猛发展的前沿课题，它对突破现有科学技术的瓶颈起到重大的作用。下面要为大家分享的就是神经网络论文，希望你会喜欢！
摘要。
人工神经网络是近年来迅猛发展的前沿课题，它对突破现有科学技术的瓶颈起到重大的作用。本文剖析了人工神经网络的特征、模型结构以及未来的发展趋势。
人工神经网络(ann)是一种用计算机网络系统模拟生物神经网络的智能神经系统，它是在现代神经生物学研究成果的基础上发展起来的，模拟人脑信息处理机制的一种网络系统，它不但具有处理数值数据的计算能力，而且还具有处理知识的学习、联想和记忆能力。
人工神经网络模拟了大脑神经元的组织方式，反映了人脑的一些基本功能，为研究人工智能开辟了新的途径。它具有以下基本特征：
1.1并行分布性。
因为人工神经网络中的神经元排列并不是杂乱无章的，往往是以一种有规律的序列排列，这种结构非常适合并行计算。同时如果将每一个神经元看作是一个基本的处理单元，则整个系统可以是一个分布式处理系统，使得计算快速。
1.2可学习性和自适应性。
一个相对很小的人工神经网络可存储大量的专家知识，并能根据学习算法，或利用指导系统模拟现实环境(称为有教师学习)，或对输入进行自适应学习(称为无教师学习)，可以处理不确定或不知道的事情，不断主动学习，不断完善知识的存储。
(3)鲁棒性和容错性。
由于采用大量的神经元及其相互连接，具有联想映射与联想记忆能力，容错性保证网络将不完整的、畸变的输入样本恢复成完整的原型，鲁棒性使得网络中的神经元或突触遭到破坏时网络仍然具有学习和记忆能力，不会对整体系统带来严重的影响。
1.3泛化能力。
人工神经网络是大规模的非线性系统，提供了系统协同和自组织的潜力，它能充分逼近任意复杂的非线性关系。如果输入发生较小变化，则输出能够保持相当小的差距。
1.4信息综合能力。
任何知识规则都可以通过对范例的学习存储于同一个神经网络的各连接权值中，能同时处理定量和定性的信息，适用于处理复杂非线性和不确定对象。
神经网络是在对人脑思维方式研究的基础上，将其抽象模拟反映人脑基本功能的一种并行处理连接网络。神经元是神经网络的基本处理单元。
在神经网络的发展过程中，从不同角度对神经网络进行了不同层次的描述和模拟，提出了各种各样的神经网络模型，其中最具有代表性的`神经网络模型有：感知器、线性神经网络、bp网络、自组织网络、径向基函数网络、反馈神经网络等等。
神经元矩阵是神经网络模型的一种新构想，是专门为神经网络打造的一个矩阵，它符合神经元的一切特征。
(1)容器可产生一种无形的约束力，使系统得以形成，容器不是全封闭的，从而保证系统与外界的沟通和交互;各向量间可用相互作用的力来联系，而各个信使粒则受控于容器、中空向量以及其它的信使粒。各神经元之间自主交互，神经元矩阵是一种多层次的管理，即一层管理一层。系统具有明显的层级制和分块制，每层每块均独立且协同工作，即每层每块均含组织和自组织因素。
(2)向量触头是中空的，信使粒可以通过向量或存储于向量中，所以又称为中空向量。向量存储了信使粒后，可以吸引更多的信使粒在附近，或使邻近向量转向、伸长，进而形成相对稳定的信息通路。
(3)当两条或更多的信息通路汇集时，可能伴随着通路的增强、合并，以及信使粒的聚集、交换，这是神经元矩阵运算的一种主要形式。通路的形成过程，也就是是神经元矩阵分块、分层、形成联接的过程，也为矩阵系统宏观管理、层级控制的实现奠定了基础。
神经元矩阵亦是一种具有生物网络特征的数学模型，综合了数学上矩阵和向量等重要概念，是一种立体的矩阵结构。尤其是将矩阵的分块特性和向量的指向特征结合起来，更好的体现了神经网络的整体性和单元独立性，系统的组织和自组织特征也更为凸显。信使粒以“点”的数学概念，增强了系统的信息特征，尤其是增强了矩阵的存储和运算功能。
人工神经网络是边缘性交叉科学，它涉及计算机、人工智能、自动化、生理学等多个学科领域，研究它的发展具有非常重要意义。针对神经网络的社会需求以及存在的问题，今后神经网络的研究趋势主要侧重以下几个方面。
4.1增强对智能和机器关系问题的认识。
人脑是一个结构异常复杂的信息系统，我们所知道的唯一智能系统，随着信息论、控制论、计算机科学、生命科学的发展，人们越来越惊异于大脑的奇妙。对人脑智能化实现的研究，是神经网络研究今后的需要增强的地发展方向。
4.2发展神经计算和进化计算的理论及应用。
利用神经科学理论的研究成果，用数理方法探索智能水平更高的人工神经网络模型，深入研究网络的算法和性能，使离散符号计算、神经计算和进化计算相互促进，开发新的网络数理理论。
4.3扩大神经元芯片和神经网络结构的作用。
神经网络结构体现了结构和算法的统一，是硬件和软件的混合体，神经元矩阵即是如此。人工神经网络既可以用传统计算机来模拟，也可以用集成电路芯片组成神经计算机，甚至还可以生物芯片方式实现，因此研制电子神经网络计算机潜力巨大。如何让传统的计算机、人工智能技术和神经网络计算机相融合也是前沿课题，具有十分诱人的前景。
4.4促进信息科学和生命科学的相互融合。
信息科学与生命科学的相互交叉、相互促进、相互渗透是现代科学的一个显著特点。神经网络与各种智能处理方法有机结合具有很大的发展前景，如与专家系统、模糊逻辑、遗传算法、小波分析等相结合，取长补短，可以获得更好的应用效果。
人工神经网络论文篇四
神经网络是在对人脑思维方式研究的基础上，将其抽象模拟反映人脑基本功能的一种并行处理连接网络。神经元是神经网络的基本处理单元。
在神经网络的发展过程中，从不同角度对神经网络进行了不同层次的描述和模拟，提出了各种各样的神经网络模型，其中最具有代表性的神经网络模型有：感知器、线性神经网络、bp网络、自组织网络、径向基函数网络、反馈神经网络等等。
神经元矩阵是神经网络模型的一种新构想，是专门为神经网络打造的一个矩阵，它符合神经元的一切特征。
(1)容器可产生一种无形的约束力，使系统得以形成，容器不是全封闭的，从而保证系统与外界的沟通和交互;各向量间可用相互作用的力来联系，而各个信使粒则受控于容器、中空向量以及其它的信使粒。各神经元之间自主交互，神经元矩阵是一种多层次的管理，即一层管理一层。系统具有明显的层级制和分块制，每层每块均独立且协同工作，即每层每块均含组织和自组织因素。
(2)向量触头是中空的，信使粒可以通过向量或存储于向量中，所以又称为中空向量。向量存储了信使粒后，可以吸引更多的信使粒在附近，或使邻近向量转向、伸长，进而形成相对稳定的信息通路。
(3)当两条或更多的信息通路汇集时，可能伴随着通路的增强、合并，以及信使粒的聚集、交换，这是神经元矩阵运算的一种主要形式。通路的形成过程，也就是是神经元矩阵分块、分层、形成联接的过程，也为矩阵系统宏观管理、层级控制的实现奠定了基础。
神经元矩阵亦是一种具有生物网络特征的数学模型，综合了数学上矩阵和向量等重要概念，是一种立体的矩阵结构。尤其是将矩阵的分块特性和向量的指向特征结合起来，更好的体现了神经网络的整体性和单元独立性，系统的组织和自组织特征也更为凸显。信使粒以“点”的数学概念，增强了系统的信息特征，尤其是增强了矩阵的存储和运算功能。
人工神经网络论文篇五
摘要：软件需求分析不仅仅是为了让开发者满足用户要求，而且还可以帮助用户了解软件的性能和功能，具有一举两得的效果，但是如果软件需求不符合实际需求，就会出现风险，导致返工。在bp神经网络的基础上，我们建立了软件需求分析风险评估模型，以减少软件开发的失败率，规避因软件需求分析失误而带来的实际存在的或潜在的风险。
关键词：风险；软件需求；bp神经网络；研究；分析。
软件开发过程中，需求分析是一个关键性的阶段。导致它失败的原因有很多，例如开发者和用户之间的沟通障碍、软件本身的隐含性、需求信息的不对称等等。这些问题导致的返工，增加了开发的成本，也损坏了企业形象，更可能流失掉部分用户。因此，我们必须对软件需求分析进行风险评估管理，把负面影响降到最低。现代商业发展中，各企业和企业之间的竞争日趋激烈,掌握最新的技术，对技术进行创新，才是企业在行业内立足脚跟，获得更加长远发展的方法，因此要想牢牢地把握企业的运命就需要我们保持对技术创新的热情，并在这条道路上乐此不疲。21世纪，只有掌握了最新和最具有创造性的技术，才能赢的最后的胜利，本文把bp网络与软件需求分析风险评估模型相结合，具有十分重要的意义。
bp神经网络是开发者使用最多的神经网络之一，它具有算法简单、极强的鲁棒性、收敛速度极快等优点。最重要的一点是能够最大限度的接近其真实系统，非常适合于线性的、不确定的、模糊的软件风险数据。bp算法是一种用于前向多层神经网络的的反传学习算法。采用bp算法的数层感知器神经网络模型，它的基本思想是，学习过程由信号的正向传播和误差的反向传播两个过程组成。模糊理论采用模糊数学的方法，通过抽象思维，对处于多种因素作用下的事物做出总体评价。它的两大主要特征是：第一，结果清晰；第二，系统性强，这非常适合于各种非确定性问题的解决。
2软件需求分析风险评估模型。
开发过程中，了解软件需求是很重要的。软件开发主要是依据需求的不同而设计出的产品。它包括了业务需求（组织和客户高层次的目标）、用户需求（用户要求必须具备的需求）、功能需求（用户可以通过完成任务满足业务需求的产品中必须体现的软件功能）。各种不同的需求都以不同的角度来呈现，需要进行多方位的分析方可得出准确的结论。软件需求分析就是对用户所需软件应具备的属性进行分析，满足用户的真正需求。在完成软件需求分析后，我们要能得出用户所需的软件系统要能够做到哪些功能，对此还要有详细准确的说明书，也就是用户的使用说明书，让他们更快的了解产品。优秀的需求具有以下特点：完整性、准确性、可行性、必要性、无歧义性和可行性。软件需求分析风险是指由于多方面的影响，如用户参与度、用户需求的拓展变化、多角度的考虑、设计的精准度和用户与开发者的充分沟通等等，而造成需求分析的不准确使得用户的软件需求得不到满足。该风险评估模型主要是为了降低软件需求分析中存在的风险，从而使得评估需求分析更具加有效和更易操作。
3一种基于bp神经网络的软件需求分析风险评估模型。
本文把bp神经网络和模糊理论加入到软件需求分析风险评估模型中，利用bp神经网络的非线性映射属性和模糊理论的超强表达能力与被理解力，帮助提高风险评估的有效性和预测性。软件需求分析风险的评估模型包括风险识别、风险分析、风险评估三个模块。风险识别的主要目的是考察研究软件需求分析阶段具体的情况，识别并记录该阶段存在的或潜在的风险，输入来源是专家的经验分析和历史风险数据库。
一般步骤包括：
a:找出软件需求分析风险指标；
b:搜索历史数据库，列出存在的数据库中的历史案例；
c:通过专家分析，列出具有风险等级的列表；
d:将确定了的风险列表提交数据库并更新。风险分析是细化第一阶段的风险，分析其产生的影响和等级，找出各指标与风险级别之间的线性关系亦或非线性关系。本文引入bp神经网络和模糊理论，利用bp神经网络实现风险评估指标和风险级别之间的非线性映射关系，还利用模糊理论的超强表达能力和容易理解的属性，提高整个风险评估模型的学习能力和表达能力，得出更符合实际的评估报告。
主要的方法包括：
a:揭示原因和结果之间的联系，追根溯源；
b:建立模型进行认识和理解；
c:通过尝试各种组合找出导致失败的因素。风险评估需最后明确所有存在的风险和它们的等级，给予开发者一个详细的报告。本阶段只要利用bp神经网络的`输入层、输出层、隐含层数、隐含层节点数。输入层节点是经过模糊预处理的17个需求分析风险评估指标；输出层节点是需求分析风险等级；隐含层数越多性能越高误差越低；隐含节点越多，网络功能越强大，但是过多则会使网络功能减弱。
在bp神经网络基础上，建立的软件需求分析风险评估模型，它操作的流程大致是三个方向。首先，识别软件需求分析阶段存在的、潜在的风险；然后，利用bp神经网络和模糊理论的特有属性、众多优点进行分析，通过历史数据库，专家知识、专家讨论，列出风险表格；最后，对风险进行最后的评估，从而有效预测软件开发过程中所遇到的风险，并且进行规避。
4结束语。
随着经济的高速发展，网络软件也成为人们工作生活中一个非常重要的工具。软件需求的增多带来了很多的问题，软件开发的过程充满了阻碍，软件需求的满意度也在日渐降低。因此，提高软件开发的速度、保证开发软件的质量，降低风险、减少开发成本、满足用户真正的需求等等，对软件需求分析风险进行评估，建立软件需求分析风险评估模型，是一件非常值得研究和实施的事情。本文研究的内容不仅仅达到了需求分析的目的，提出了新的思维方式和参考方向，而且还能更有效的预测软件需求分析风险，真正满足用户的软件需求。基金项目：吉林省教育厅“十二五”科学技术研究项目“基于ahp和群决策向量分析高校干部综合测评方法和系统实现”（吉教科合字第402号）；吉林省教育科学“十二五”规划课题“构建以学习者为主体的远程教育支持服务体系的研究”。
参考文献：
人工神经网络论文篇六
摘要随着科学技术的发展，人工神经网络技术得到了空前的发展，并且在诸多领域得到了广泛的应用，为人工智能化的发展提供了强大的动力。人工神经网络的发展经历了不同的阶段，是人工智能的重要组成部分，并且在发展过程中形成了自身独特的特点。文章对人工神经网络的发展历程进行回顾，并对其在各个领域的应用情况进行探讨。
随着科学技术的发展，各个行业和领域都在进行人工智能化的研究工作，已经成为专家学者研究的热点。人工神经网络就是在人工智能基础上发展而来的重要分支，对人工智能的发展具有重要的促进作用。人工神经网络从形成之初发展至今，经历了不同的发展阶段，并且在经济、生物、医学等领域得到了广泛的应用，解决了许多技术上的难题。
人工神经网络论文篇七
摘要：软件需求分析不仅仅是为了让开发者满足用户要求，而且还可以帮助用户了解软件的性能和功能，具有一举两得的效果，但是如果软件需求不符合实际需求，就会出现风险，导致返工。在bp神经网络的基础上，我们建立了软件需求分析风险评估模型，以减少软件开发的失败率，规避因软件需求分析失误而带来的实际存在的或潜在的风险。
关键词：风险；软件需求；bp神经网络；研究；分析。
软件开发过程中，需求分析是一个关键性的阶段。导致它失败的原因有很多，例如开发者和用户之间的沟通障碍、软件本身的隐含性、需求信息的不对称等等。这些问题导致的返工，增加了开发的成本，也损坏了企业形象，更可能流失掉部分用户。因此，我们必须对软件需求分析进行风险评估管理，把负面影响降到最低。现代商业发展中，各企业和企业之间的竞争日趋激烈,掌握最新的技术，对技术进行创新，才是企业在行业内立足脚跟，获得更加长远发展的方法，因此要想牢牢地把握企业的运命就需要我们保持对技术创新的热情，并在这条道路上乐此不疲。21世纪，只有掌握了最新和最具有创造性的技术，才能赢的最后的胜利，本文把bp网络与软件需求分析风险评估模型相结合，具有十分重要的意义。
bp神经网络是开发者使用最多的神经网络之一，它具有算法简单、极强的鲁棒性、收敛速度极快等优点。最重要的一点是能够最大限度的接近其真实系统，非常适合于线性的、不确定的、模糊的软件风险数据。bp算法是一种用于前向多层神经网络的的反传学习算法。采用bp算法的数层感知器神经网络模型，它的基本思想是，学习过程由信号的正向传播和误差的反向传播两个过程组成。模糊理论采用模糊数学的方法，通过抽象思维，对处于多种因素作用下的事物做出总体评价。它的两大主要特征是：第一，结果清晰；第二，系统性强，这非常适合于各种非确定性问题的解决。
2软件需求分析风险评估模型。
开发过程中，了解软件需求是很重要的。软件开发主要是依据需求的不同而设计出的产品。它包括了业务需求（组织和客户高层次的目标）、用户需求（用户要求必须具备的需求）、功能需求（用户可以通过完成任务满足业务需求的产品中必须体现的软件功能）。各种不同的需求都以不同的角度来呈现，需要进行多方位的分析方可得出准确的结论。软件需求分析就是对用户所需软件应具备的属性进行分析，满足用户的真正需求。在完成软件需求分析后，我们要能得出用户所需的软件系统要能够做到哪些功能，对此还要有详细准确的说明书，也就是用户的使用说明书，让他们更快的了解产品。优秀的需求具有以下特点：完整性、准确性、可行性、必要性、无歧义性和可行性。软件需求分析风险是指由于多方面的影响，如用户参与度、用户需求的拓展变化、多角度的考虑、设计的精准度和用户与开发者的充分沟通等等，而造成需求分析的不准确使得用户的软件需求得不到满足。该风险评估模型主要是为了降低软件需求分析中存在的风险，从而使得评估需求分析更具加有效和更易操作。
3一种基于bp神经网络的软件需求分析风险评估模型。
本文把bp神经网络和模糊理论加入到软件需求分析风险评估模型中，利用bp神经网络的非线性映射属性和模糊理论的超强表达能力与被理解力，帮助提高风险评估的有效性和预测性。软件需求分析风险的评估模型包括风险识别、风险分析、风险评估三个模块。风险识别的主要目的是考察研究软件需求分析阶段具体的情况，识别并记录该阶段存在的或潜在的风险，输入来源是专家的经验分析和历史风险数据库。
一般步骤包括：
a:找出软件需求分析风险指标；
b:搜索历史数据库，列出存在的数据库中的历史案例；
c:通过专家分析，列出具有风险等级的列表；
d:将确定了的风险列表提交数据库并更新。风险分析是细化第一阶段的风险，分析其产生的影响和等级，找出各指标与风险级别之间的线性关系亦或非线性关系。本文引入bp神经网络和模糊理论，利用bp神经网络实现风险评估指标和风险级别之间的非线性映射关系，还利用模糊理论的超强表达能力和容易理解的属性，提高整个风险评估模型的学习能力和表达能力，得出更符合实际的评估报告。
主要的方法包括：
a:揭示原因和结果之间的联系，追根溯源；
b:建立模型进行认识和理解；
c:通过尝试各种组合找出导致失败的因素。风险评估需最后明确所有存在的风险和它们的等级，给予开发者一个详细的报告。本阶段只要利用bp神经网络的`输入层、输出层、隐含层数、隐含层节点数。输入层节点是经过模糊预处理的17个需求分析风险评估指标；输出层节点是需求分析风险等级；隐含层数越多性能越高误差越低；隐含节点越多，网络功能越强大，但是过多则会使网络功能减弱。
在bp神经网络基础上，建立的软件需求分析风险评估模型，它操作的流程大致是三个方向。首先，识别软件需求分析阶段存在的、潜在的风险；然后，利用bp神经网络和模糊理论的特有属性、众多优点进行分析，通过历史数据库，专家知识、专家讨论，列出风险表格；最后，对风险进行最后的评估，从而有效预测软件开发过程中所遇到的风险，并且进行规避。
4结束语。
随着经济的高速发展，网络软件也成为人们工作生活中一个非常重要的工具。软件需求的增多带来了很多的问题，软件开发的过程充满了阻碍，软件需求的满意度也在日渐降低。因此，提高软件开发的速度、保证开发软件的质量，降低风险、减少开发成本、满足用户真正的需求等等，对软件需求分析风险进行评估，建立软件需求分析风险评估模型，是一件非常值得研究和实施的事情。本文研究的内容不仅仅达到了需求分析的目的，提出了新的思维方式和参考方向，而且还能更有效的预测软件需求分析风险，真正满足用户的软件需求。基金项目：吉林省教育厅“十二五”科学技术研究项目“基于ahp和群决策向量分析高校干部综合测评方法和系统实现”（吉教科合字第2013402号）；吉林省教育科学“十二五”规划课题“构建以学习者为主体的远程教育支持服务体系的研究”。
参考文献：
文档为doc格式。
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人工神经网络论文篇八
神经网络作为新型的计算机网络安全评价技术，具有提高评价结果准确性、可靠性的特点。计算机网络安全评价中神经网络的应用也具有提高评价体系科学合理化的作用，具体内容如下：神经网络适应性强。计算机网络环境相对复杂，这就要求安全评价系统具有较强的适应能力，可以根据网络变化采取最具针对性的应对措施。基于神经网络学习能力强的优势，用户在计算机输入信息时，神经网络系统可以将误差降至最低，并且根据网络系统的情况总结出规律，在计算机网络安全评价中发挥出高效的应用作用；神经网络容错性高，针对计算机网络系统中不完整的信息，神经网络利用容错性强的特性，可以根据相对应节点的特征分析，降低结果产生的误差。即使节点信息不匹配时，对计算机网络安全评价也不会造成过大的不良影响；神经网络实现可在线应用。在信息化时代下，对网络运行效率提出了一定要求，神经网络在计算机网络安全评价中通过不断的训练，对于输入数据迅速产生结果，便于用户的直接使用，满足了信息化时代的应用要求。
人工神经网络论文篇九
人工神经网络是边缘性交叉科学，它涉及计算机、人工智能、自动化、生理学等多个学科领域，研究它的发展具有非常重要意义。针对神经网络的社会需求以及存在的问题，今后神经网络的研究趋势主要侧重以下几个方面。
4.1增强对智能和机器关系问题的认识。
人脑是一个结构异常复杂的信息系统，我们所知道的唯一智能系统，随着信息论、控制论、计算机科学、生命科学的发展，人们越来越惊异于大脑的奇妙。对人脑智能化实现的研究，是神经网络研究今后的需要增强的地发展方向。
4.2发展神经计算和进化计算的理论及应用。
利用神经科学理论的研究成果，用数理方法探索智能水平更高的人工神经网络模型，深入研究网络的算法和性能，使离散符号计算、神经计算和进化计算相互促进，开发新的网络数理理论。
4.3扩大神经元芯片和神经网络结构的作用。
神经网络结构体现了结构和算法的统一，是硬件和软件的混合体，神经元矩阵即是如此。人工神经网络既可以用传统计算机来模拟，也可以用集成电路芯片组成神经计算机，甚至还可以生物芯片方式实现，因此研制电子神经网络计算机潜力巨大。如何让传统的计算机、人工智能技术和神经网络计算机相融合也是前沿课题，具有十分诱人的前景。
4.4促进信息科学和生命科学的相互融合。
信息科学与生命科学的相互交叉、相互促进、相互渗透是现代科学的一个显著特点。神经网络与各种智能处理方法有机结合具有很大的发展前景，如与专家系统、模糊逻辑、遗传算法、小波分析等相结合，取长补短，可以获得更好的应用效果。
参考文献。
[1]钟珞.饶文碧.邹承明著.人工神经网络及其融合应用技术.科学出版社.
人工神经网络论文篇十
在互联网时代背景下，计算机技术得到快速发展，资源的互通共享也为人们的生产生活带来了极大便利。但在计算机网络的使用过程中，难以避免出现病毒、漏洞、电脑高手等问题，影响计算机网络的安全性，进而造成用户的损失，阻碍计算机网络的长远发展。传统的计算机网络安全评价方式采用线性评价模式，操作复杂但精确度较低，难以顺应网络时代发展的潮流。专家评价模式则易受专家的业务水平和工作方式影响，难以有效验证计算机网络安全评价结果。神经网络属于新型评价方式，通过神经元对计算机网络进行非线性评价，具有效率和精度高的特点。本文对计算机网络安全评价中神经网络的应用展开研究，旨在通过有效使用新型评价模式全面维护和控制计算机网络安全，达到最佳的网络安全评价效果，为社会网络安全作出贡献。
1计算机网络安全概述。
计算机网络安全是指在计算机网络环境中，网络系统中数据受先进技术和管理措施的保护，即使外界因素的干扰，其保密性、可使用性依然可以不受影响而正常工作。计算机网络安全涉及面广，行业覆盖面大，因此，需要受到高度重视。计算机网络安全研究包括网络信息的完整性、可使用性等内容，通过网络安全管理者的信息读取、操作等内容达到保护网络安全的目的。计算机网络的安全评价结果与其影响因素之间具有非线性关系，需要采用先进的科学技术和智能管理系统进行安全保护工作。专家评价模式使用灰色模型、故障分析法等方式规避网络风险，但此类传统的网络评价模式具有操作复杂、精确度不高的劣势，在现代化信息时代将被新型技术所取代。随着计算机技术的高速发展，局域网被拓展，全球范围内信息得以共享，计算机网络能力全面提高，难以避免的计算机网络安全问题随即出现。计算机网络安全主要包括物理安全和逻辑安全两方面内容。其中，物理安全是指通过物理技术保护计算机系统等设备，避免发生破坏、丢失现象；逻辑安全是指保护计算机中的数据安全。计算机网络的自由性、开放性特点导致其极易受到攻击，例如：计算机软硬件漏洞、传输线路攻击等。计算机网络安全问题需要受到国际关注，无论是本地网络用户还是其他国家用户都将面临攻击风险，提高对计算机网络安全的关注度具有重要的现实意义。
神经网络通过模仿动物的神经系统形成人工智能系统，并通过分析处理信息作用于计算机网络中。基于算法数学模型，神经网络通过调节网络节点之间的内部关系发挥出应用价值。非常定性、非局限性、非线性是神经网络系统具备的基本特征，此类特征使得神经网络在计算机网络安全评价中产生了一定优势。神经网络系统的自主学习性能较强，系统可以通过自动识别信息，总结出信息存在的一定规律，便于后续使用。用户输入相关信息后，神经网络系统可以基于信息规律展开自动运行，识别信息并进行有效预测，提高了工作效率。将市场、经济等数据信息输入系统，神经网络系统可以做出相关的预测分析工作，提升了预测结果的准确性，有利于促进社会的科技化发展；神经网络系统的联系存储功能在信息查找、储存操作中发挥中重要作用，用户输入相关信息后，神经网络系统通过网络节点的联系快速获取信息；自我寻找优化解功能是神经网络在高速运转过程中的重要效能，其有利于提高工作效率，能够最快速度帮助用户解决难题。神经网络的有点为其应用于计算机网络安全评价中奠定了良好基础。
人工神经网络论文篇十一
传播神经网络，简称bp网络。目前bp神经网络已成为广泛使用的网络。
2应用现状
神经网络以及独特的结构和处理信息的方法，在许多实际应用领域中取得了显著的成效，主要应用如下：
1）信号处理。神经网络广泛应用于自适应信号处理和非线性信号处理中。前者如信号的自适应滤波、时间序列预测、谱估计、噪声消除等；后者如非线性滤波、非线性预测、非线性编码、调制/解调等。
2）模式识别。神经网络不仅可以处理静态模式如固定图像、固定能谱等，还可以处理动态模式如视频图像、连续语音等。
3）系统识别。基于神经网络的系统辨识是以神经网络作为被识对象的模型，利用其非线性特性，可建立非线性系统的静态或动态模型。
4)智能检测。在对综合指标的检测（例如对环境舒适度这类综合指标检测）中，以神经网络作为智能检测中的信息处理联想等数据融合处理，从而实现单一传感器不具备的功能。
5）汽车工程。神经网络在汽车刹车自动控制系统中也有成功的应用，该系统能在给定刹车距离、车速和最大减速度的情况下，以人体能感受到的最小冲击实现平稳刹车，而不受路面坡度和车重影响。
6）化学工程。神经网络在光谱分析、判定化学反应的生成物、判定离子浓度及研究生命体中某些化合物的含量与生物活性的对应关系都有广泛应用并取得了一定成果。
7）卫生保健、医疗。比如通过训练自主组合的多层感知器可以区分
正常心跳和非正常心跳，基于bp网络的波形分类和特征提取在计算机临床诊断中应用。
2神经网络与其他智能方法的融合
2.1神经网络与专家系统的融合
专家系统主张通过运用计算机的符号处理能力来模拟人的逻辑思维，其核心是知识的符号表示和对用符号表示的知识的处理。神经网络主张对人脑结构及机理开展研究，并通过大规模集成简单信息处理单元来模拟人脑对信息的处理。
专家系统与人工神经网络两种技术都试图模仿人类的思维方式来解决实际问题，它们的应用使得计算机具有智能成为现实，解决了一大批工程实践中问题。然而，由于这两种技术自身的特点，它们都侧重于人类思维方式的某一方面。这样，在碰到结构上比较单纯的问题时，还可以比较成功地解决。当碰到结构上比较复杂的问题时，单纯使用一种技术就显得力不从心了。人类在很多情况下，都是多种思维方式并用，有时可能以逻辑思维为主，辅以直觉思维，有时可能以直觉思维为主，辅以逻辑思维进行解释。所以，专家系统与人工神经网络要想获得更大的应用，除了依靠自身的不断发展与完善以外，更要依靠这两种技术的不断结合，这也是这两种技术未来的发展方向。
2.2神经网络与模糊技术的融合
断能力的方式来处理常规数学方法难以解决的模糊信息处理难题，使计算机的应用得以扩展到了那些需要借助认得经验才能完善解决的问题领域，并在描述高层知识方面有其长处。而神经网络技术则以生物神经网络为模拟基础，以非线性大规模并行处理为主要特征，可以以任意精度逼近紧致集上的任意实连续函数，在诸如模式识别、聚类分析及计算机视觉等方面发挥着许多不可替代的作用，并在自适应及自学方面已显示出了不少新的前景和新的思路。将它们进行有机结合，则可有效地发挥出其各自的长处而弥补其不足，在工程应用领域更是如此(7)。
3.3神经网络与遗传算法的融合
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人工神经网络论文篇十二
第一段：引入人工神经网络概念，强调其在当代人工智能领域的重要性和发展前景。
人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，ANN）是一种模拟人脑神经网络的计算模型，也是当今人工智能领域最热门的研究方向之一。随着计算机技术和数据处理能力的不断提高，ANN在机器视觉、自然语言处理、智能控制等众多领域中取得重要进展和应用，成为人工智能领域最具发展潜力的技术之一。
第二段：介绍ANN的基本构成和工作原理。
ANN模型通常由输入层、中间层和输出层组成，其中输入层接受外部输入，输出层产生最终输出结果，而中间层则是整个网络的核心部分。ANN的工作原理与生物神经网络类似，通过网络中神经元之间的连接和传递信号来实现信息的处理和传递。ANN模型的训练过程一般采用反向传播算法，根据输入与输出之间的关系，进行误差修正和参数调整，最终实现模型的优化和提高预测准确率。
第三段：探讨使用ANN的优势和局限。
ANN具有处理非线性、高维度、复杂数据的能力，并能在大规模数据中自动学习到相关模式和特征，从而实现高水平的分类、识别和预测任务。此外，ANN还具有快速、高效的计算能力和适应性，可应用于多种领域，如图像识别、智能检测、金融预测等。但是，ANN的局限性主要包括数据样本的依赖性和偏差性，对参数初始化、选择和训练的敏感性，以及模型复杂度和运行时间的限制等。
第四段：总结ANN的应用现状和今后发展趋势。
目前，ANN已应用于诸多领域，包括自然语言处理、语音识别、计算机视觉等，整体发展趋势良好。未来，随着数据技术、深度学习和计算能力的不断提高，ANN将逐渐普及和优化，并成为人工智能领域的重要支持和推动力量。
第五段：结合个人经验，总结ANN的可操作性和应用前景。
作为一名从事数据分析和人工智能方面的研究者和实践者，我深刻认识到ANN的可操作性和应用前景。在实际应用中，ANN能够处理大量的数据和模式，并能在短时间内完成复杂的分类、识别和预测任务。在此基础上，我相信未来ANN还将实现更广泛、更深入、更有效的应用，为人类带来更多的智能和福祉。
人工神经网络论文篇十三
人工神经网络(ann)是一种用计算机网络系统模拟生物神经网络的智能神经系统，它是在现代神经生物学研究成果的基础上发展起来的，模拟人脑信息处理机制的一种网络系统，它不但具有处理数值数据的计算能力，而且还具有处理知识的学习、联想和记忆能力。
人工神经网络模拟了大脑神经元的组织方式，反映了人脑的一些基本功能，为研究人工智能开辟了新的途径。它具有以下基本特征：
1.1并行分布性。
因为人工神经网络中的神经元排列并不是杂乱无章的，往往是以一种有规律的序列排列，这种结构非常适合并行计算。同时如果将每一个神经元看作是一个基本的处理单元，则整个系统可以是一个分布式处理系统，使得计算快速。
1.2可学习性和自适应性。
一个相对很小的人工神经网络可存储大量的专家知识，并能根据学习算法，或利用指导系统模拟现实环境(称为有教师学习)，或对输入进行自适应学习(称为无教师学习)，可以处理不确定或不知道的事情，不断主动学习，不断完善知识的'存储。
(3)鲁棒性和容错性。
由于采用大量的神经元及其相互连接，具有联想映射与联想记忆能力，容错性保证网络将不完整的、畸变的输入样本恢复成完整的原型，鲁棒性使得网络中的神经元或突触遭到破坏时网络仍然具有学习和记忆能力，不会对整体系统带来严重的影响。
1.3泛化能力。
人工神经网络是大规模的非线性系统，提供了系统协同和自组织的潜力，它能充分逼近任意复杂的非线性关系。如果输入发生较小变化，则输出能够保持相当小的差距。
1.4信息综合能力。
任何知识规则都可以通过对范例的学习存储于同一个神经网络的各连接权值中，能同时处理定量和定性的信息，适用于处理复杂非线性和不确定对象。
人工神经网络论文篇十四
摘要：电气工程及其自动化的实现，从根本上促进我国电气产业迅速发展，满足人们的日常生活需求。但在实际的自动化发展过程中，还存在一些不足之处影响电气工程的生产效率，难以满足当前时代的需求，基于此，作者结合自身经验，对电气工程及其自动化发展的现状，及其中存在的问题及解决措施进行有效的分析，以供相关人员参考，为其提供借鉴。
关键词：电气工程；自动化；问题。
引言。
随着时代不断发展，信息技术、电气工程自动化技术逐渐被广泛应用。受生产力水平提升的影响，人们对于电气工程及其自动化的要求也不断提升，以满足时代发展，但实际上，现阶段电气工程及其自动化中存在诸多问题，其技术水平与社会生产力发展需求未能有效的相适应，难以满足当前社会的需求。
1我国电气工程及其自动化现状分析。
电气工程及其自动化属于新型的技术，具有较强的综合性，直接影响我国工业的生产水平，并与人们的日常生活息息相关。现阶段，我国电气工程技术不断创新发展，从根本上带动电气工程及其自动化领域发展，并促使其逐渐向高新技术转化，扩大技术的应用范围，从整体上促进国民经济提升。实际上，电气工程及其自动化属于现代电气信息领域，其涵盖内容非常广泛，包括与电气工程相关的所有工程，并在多个领域中进行应用，例如，工业领域、军事领域、农业领域等，对我国的工业与社会发展起到积极的促进作用，同时，电气工程及其自动化技术的创新与发展对于人们的日常生活方式与生产方式也产生影响，以推动国民经济稳定发展[1]。
2我国电气工程及其自动化中存在的问题。
2.1电气工程能源损耗问题。
在电气工程及其自动化的实际应用过程中，受自身的工作性质与设备影响，存在能源损耗问题，直接造成能源浪费，加剧现阶段我国能源紧缺的压力，与当前的节能减排理念相悖，不符合可持续发展战略的实施，同时提升了工业生产的成本支出，降低了经济效益。
2.2电气系统的集成化不高。
现阶段，受时代发展与实际需求的影响，促使电气工程自动化系统逐渐向集成化方向发展，以满足当前时代的要求，但由于我国电气集成化起步较晚，当前的集成化水平较低，处于独立自动化阶段，影响信息与资源的共享。
2.3电气工程自动化系统难以统一。
为了满足当前的发展需求，电气工程要利用先进的技术，构建完善合理的自动化系统，以此提升工作效率，但受多种因素影响，系统难以进行合理的统一，缺乏兼容性，降低了系统的工作效率。
2.4电气工程质量达不到要求。
电气工程的质量直接影响其使用寿命，但受实际的工程质量管理工作影响，以及工作人员自身的管理水平偏低、管理意识落后等因素的影响，导致电气工程质量经常达不到实际的要求，质量管理效率不高。
3现阶段我国电气工程及其自动化中存在问题的解决措施。
3.1合理对电气工程进行节能设计。
在当前的时代背景下，工作人员应重视电气工程的能源损耗问题，利用先进的技术手段，降低能源消耗，以满足当前可持续发展战略，缓解我国能源与资源紧缺问题。例如，利用合理的技术手段，优化电气工程的节能设计，从根本上降低能源的不必要浪费，降低成本的支出。在实际的节能设计优化过程中，工作人员应结合实际情况，以工作最基本要求为基础，对非重点环节进行有效的改良，如，对现阶段的变压器进行改良，选择绕组阻值较小的供电系统变压器，以此来降低变压器的能源损耗，从而减少不必要的损失浪费，达到节能的目的，促使我国电气工程实现可持续发展。
3.2从整体上提升电气工程自动化系统的集成化水平。
提升工作人员自身的专业水平与能力，利用工作人员的专业技术，建立完善的系统平台，并充分发挥其创新意识与主观意识，从根本上满足实际的集成化需求，具体来说，主要从以下两方面入手：一方面，完善电气工程系统的兼容性，保证系统软硬件在交换过程中具有统一的接口，从而实现信息数据的共享；另一方面，提升各功能与系统之间的链接效率，从整体上降低电气工程自动化系统的运行成本，从而促使减少设计成本的支出，以满足当前时代的需求。
3.3构建科学合理、统一的电气自动化系统。
构建科学合理、统一的电气自动化系统是电气工程未来发展的主要方向与趋势，以此来提升电气工程的整体质量。具体来说，主要包含以下几方面：首先，积极引进先进的技术，以先进的电气自动化技术为基础，构建完善的系统，从而提升整体的管理水平；其次，引进先进的设计理念，完善现阶段电气自动化系统，改善其中的不合理之处，并针对现阶段的企业不同需求进行个性化开发；最后，实现信息资源的有效共享，促进我国电气工程领域稳定发展，跟上时代发展的步伐[2]。
3.4重视对电气工程的质量管理。
重视对电气工程的质量管理，可以从根本上提升电气工程质量与使用寿命，并保证工程使用安全。具体来说，可以从以下几方面入手：首先，加强工作管理人员对电气工程质量管理的重视力度，认识到管理的重要性，以此来保证工程质量；其次，加强现阶段工作人员自身的专业水平与能力，通过定期的培训，强化工作人员的专业水平与技术理念，利用其良好的综合素养，提升质量管理效率；然后，加强对电气工程施工材料的管理，保证材料的质量，从而提升电气工程的质量；最后，重视对各个施工环节的质量管理，通过合理的监督与管理，保证施工的规范性，并以其整体质量为基础，适当对施工进度进行合理的调整，以此来保证施工的整体进度。
4结论。
综上所述，电气工程及其自动化中存在的问题，直接影响电气工程的整体质量与效率，因此，工作人员应积极引进先进的技术与设备，通过不断的革新与发展，合理的进行资源节约，降低成本的支出，以此来获取可观的经济效益。同时，加强对电气工程的研究力度，不断提升其技术水平,从而推动我国电气工程及其自动化领域稳定发展。
参考文献：
[1]宋海南.电气工程及其自动化中存在的问题及解决措施[j].南方农机,20xx,47(11):134+148.
[2]闫海东,程世伟.浅析电气工程及其自动化中存在的问题及解决措施[j].科技创新与应用,20xx(06):69.
人工神经网络论文篇十五
人工神经网络是一种模拟生物神经网络的计算机系统，它能够模拟人脑的工作方式，包括学习、识别和输入输出等功能。在我所学习的计算机科学课程中，我深入了解了人工神经网络的理论和应用，从而得出了一些心得体会。
人工神经网络是一种非常强大的工具，在机器学习、图像识别、自然语言处理等领域中取得了巨大的成功。它的核心思想是模拟人脑的构造，通过输入、输出和中间层神经元之间的连接来学习和识别复杂的数据模式。人工神经网络的学习过程依赖于大量的数据和算法优化，在训练过程中逐步优化权重和偏置值，使得人工神经网络的输出结果逐渐接近真实值。
人工神经网络可以应用于各种机器学习应用场景，例如分类和回归任务，深度学习等。在分析和学习大量的数据时，人工神经网络可以快速识别出那些对输出结果影响最大的因素，并将这些因素与输出结果进行函数映射。这种机器学习方法被广泛用于金融、医疗保健、营销、安全等领域，可以帮助人们更好地处理和利用海量数据，从而更加精确地预测未来趋势。
另一方面，人工神经网络还被广泛应用于图像识别和识别场景理解领域。它可以通过大量的训练样本，识别图像中的目标物体，并将其与其他物体区分开来。图像识别可以应用于各种场景，例如自动驾驶汽车、机器人、视频监控等，可以帮助人们更好地处理和分析复杂的场景情况，从而实现更准确、更快速和更可靠的决策。
在应用人工神经网络的过程中，我们需要注意一些相关的问题。例如，我们需要明确人工神经网络的输入和输出，构建相应的模型和算法，以实现有效的学习和匹配。此外，我们还需要关注数据的质量和数量，以确保容易获得准确的数据和可靠的学习结果。最后，我们需要不断优化和调整人工神经网络算法，以满足不断变化的需求和环境。
第五段：总结。
通过对人工神经网络的理解和应用，我们可以看到它的强大和潜在的优势。它可以帮助我们更好地处理和分析各种数据，加速我们的工作和决策，实现更高效和准确的输出。在未来，人工神经网络将继续发挥其潜力，在各种领域中获得更大的进展和成功。
人工神经网络论文篇十六
人工神经网络(ann)是一种用计算机网络系统模拟生物神经网络的智能神经系统，它是在现代神经生物学研究成果的基础上发展起来的，模拟人脑信息处理机制的一种网络系统，它不但具有处理数值数据的计算能力，而且还具有处理知识的学习、联想和记忆能力。
人工神经网络模拟了大脑神经元的组织方式，反映了人脑的一些基本功能，为研究人工智能开辟了新的途径。它具有以下基本特征：
1.1并行分布性。
因为人工神经网络中的神经元排列并不是杂乱无章的，往往是以一种有规律的序列排列，这种结构非常适合并行计算。同时如果将每一个神经元看作是一个基本的处理单元，则整个系统可以是一个分布式处理系统，使得计算快速。
1.2可学习性和自适应性。
一个相对很小的人工神经网络可存储大量的专家知识，并能根据学习算法，或利用指导系统模拟现实环境(称为有教师学习)，或对输入进行自适应学习(称为无教师学习)，可以处理不确定或不知道的事情，不断主动学习，不断完善知识的'存储。
(3)鲁棒性和容错性。
由于采用大量的神经元及其相互连接，具有联想映射与联想记忆能力，容错性保证网络将不完整的、畸变的输入样本恢复成完整的原型，鲁棒性使得网络中的神经元或突触遭到破坏时网络仍然具有学习和记忆能力，不会对整体系统带来严重的影响。
1.3泛化能力。
人工神经网络是大规模的非线性系统，提供了系统协同和自组织的潜力，它能充分逼近任意复杂的非线性关系。如果输入发生较小变化，则输出能够保持相当小的差距。
1.4信息综合能力。
任何知识规则都可以通过对范例的学习存储于同一个神经网络的各连接权值中，能同时处理定量和定性的信息，适用于处理复杂非线性和不确定对象。
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人工神经网络论文篇十七
摘要：随着工业领域的迅猛发展，自动化、智能化被当做是电气控制领域的重点发展趋势。为了让电气自动化控制中人工智能技术发挥更大的作用，本文概括了人工智能技术，阐述了人工智能技术在电气自动化领域的使用实例，以此期望对有关工作人员能有帮助。
关键词：电气控制；自动化控制；人工智能。
近年来随着国内外人工智能研究的兴起与发展，越来越多的传统领域开始思考能否在自己的产品生产线上使用人工智能技术，所以它的实际使用领域广泛。现代社会的发展离不开人工智能技术的使用，特别是在现代工业的领域，在方法上需要依靠最新的人工智能技术为支持，但要做到让人工智能技术在电气自动化控制中更好的发挥作用，我们先要知道人工智能技术到底是什么样的技术[1]。
国内的创新热潮近几年正在蓬勃的发展，各种新技术竞相展现，人工智能技术也逐渐成熟了，而且它在当今社会中的使用也更加宽泛。人工智能技术的建立，不仅要有计算机技术知识进行有效支持，还与其他学科知识息息相关，人工智能技术通俗上讲就是生产出可以替代人类来工作的智能化机器人，将来许多岗位都可以由机器来替代人类工作[2]。随着科技的日新月异，科学家们已经成功地生产出了类似于人脑一样思考的人工大脑芯片，并将这种新技术命名为人工智能技术。在人们平常的生产活动中，已有非常多的范围都使用了人工智能技术，而且它们的现实使用效率非常高。
2人工智能技术在电气自动化中的应用广阔前景。
电气自动化中应用人工智能技术，不仅在极大程度上让工人更好的操控电气自动化设备，还极大地减少了电气自动化的使用成本，这说明发展人工智能技术的前景是非常有利的。
2.1电气自动化控制中加入人工智能技术的重要性。
人工智能技术同人类的工作方式相比有许多人类不能替代的优势，例如人工智能对于数字和程式非常敏感，可以长时间的集中于处理同一个问题，这些优势可以帮助人类解决一些繁复的工作，所以电气自动化控制中应用人工智能技术后，它一定可以为人类创造更大的价值[3]。
2.2人工智能技术在电气自动化控制中的应用优势。
因为电气设备的复杂性和连贯性的要求，所以对电气设备的设计人员就提出了非常高的专业要求，除了具备非常扎实的专业知识以外，还要求他们的设计最好可以结合最新的科学技术。在电气自动化控制中使用人工智能技术之后，会带来很多便利性，具体表现为下面这4点：（1）数据的收集与运算都能利用人工智能技术来实现，因为拥有了这一作用，以此一来就能对电气设备的每样数值开展收集，还可立即对数据进行运算，因此能让电气自动化的现实管控效果得以大范围提高。（2）人工智能技术可实现连续的监管并实现必要的报警。人工智能技术能同步监控电气系统中主要设备的模拟数据值。（3）人工智能管控的操纵监控系统较高效。能够通过鼠标、键盘来对电气设备实行自动化管控，因为使用管控流程就能够实现同步并网带负荷操纵，以此以来不仅能够大范围减少工作人员的劳动时间，还能让控制效率得以提升，这同目前工业发展的`现实需要非常符合[4]。（4）差错记载功能也是人工智能技术拥有的独特特点，人类可以更好的运用这个技术来监测每一个运行环节中出现的点滴差池，以此来调试设备使其达到最佳的状态，这从根本上提高了电气设备的运行效率和使用安全度，使其更好的为人类服务。
3人工智能技术在电气自动化中的应用分析。
因为目前从根本上升级了人工智能技术，加上它技术的逐渐完备，越来越多的电气设备开始同人工智能技术挂钩，为了更加直观的介绍人工智能设备的特点与技术属性，笔者主要对电气自动化设备中人工智能技术的使用和电气管控流程中人工智能技术的使用开展了辨析。
3.1人工智能技术在电气自动化设备中的应用。
电气自动化系统有极大的繁杂性，它主要牵扯到许多范围与科目，这就对操控电气自动化设备的员工提出了很高的要求，他们应该拥有很高的职业素养，而且还要有充足的知识储备。因为电气自动化体系相当繁杂，所以在现实操控中的效率性要加强，这样才能极大程度地降低因为不合理使用，导致出现非常规错误，有时更可能导致安全事故等。这些问题的解决都可凭借人工智能技术来达成，就人工智能技术自身来看，其系统中心主要是计算机系统，经由编辑每种操控系统，能够使计算机控制中的智能管控得以更好的施行[5]。
3.2人工智能技术在电气控制过程中的应用。
就电气自动化的管控流程来看，人工智能可以帮助人类更好的控制电气设备。在电气设备的控制系统中，引入人工智能的现金技术后，能让实际工作操作效果在很大范围上得以提升，还能使得整个操作过程实现无人化监管，这样一来达到了企业节约成本的目的，尤其是不用再去花费大笔的人工费用。除此之外就从整个控制过程来看，人工智能技术可以实现同多台设备的同时控制，专家体系、模拟操控和神经网络操控是其首要应用的人工智能系统[6]。
4总结。
科技的发展让人类的生活更加便利与美好，人工智能技术的发挥在那越来越推进了现代工业的更好发展。因为人工智能技术具备相当多的优点，它是这些年来发展起来的一门新兴高科技技术，它在实际应用中有巨大的使用效率，不仅在电气自动化控制中，加入人工智能技术后，极大程度上提高了电气设备的控制度，让它能更好的的服务人类生产活动；同时电气设备上结合了人工智能技术，让电气自动化设备的操控系统变得更加简洁，提高了员工操控效率；降低了企业的人力物力成本，使得生产流程更加科学、连贯，所以大力发展人工智能技术与电气自动化的结合是非常有必要的研究。
参考文献：
[5]黄开平.高级项目中自动化系统的应用[j].电气时代,20xx(02)．。
