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人工神经网络论文篇一
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二
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三
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四
[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五
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
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八
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九
人工神经网络在信息领域中的应用主要体现在信息处理和模式识别两个方面。由于科技的发展，当代信息处理工作越来越复杂，利用人工神经网络系统可以对人的思维进行模仿甚至是替代，面对问题自动诊断和解决，能够轻松解决许多传统方法无法解决的问题，在军事信息处理中的应用极为广泛[4]。模式识别是对事物表象的各种信息进行整理和分析，对事物进行辨别和解释的一个过程，这样对信息进行处理的过程与人类大脑的思维方式很相像。模式识别的方法可以分为两种，一种是统计模式识别，还有一种是结构模式识别，在语音识别和指纹识别等方面得到了广泛的应用。
3.2在医学领域的应用。
人工神经网络对于非线性问题处理十分有效，而人体的构成和疾病形成的原因十分复杂，具有不可预测性，在生物信号的表现形式和变化规律上也很难掌握，信息检测和分析等诸多方面都存在着复杂的非线性联系，所以应用人工神经网络决解这些非线性问题具有特殊意义[5]。目前，在医学领域中的应用涉及到理论和临床的各个方面，最主要的是生物信号的检测和自动分析以及专家系统等方面的应用。
3.3在经济领域中的应用。
经济领域中的商品价格、供需关系、风险系数等方面的信息构成也十分复杂且变幻莫测，人工神经网络可以对不完整的信息以及模糊不确定的信息进行简单明了的处理，与传统的经济统计方法相比具有其无法比拟的优势，数据分析的稳定性和可靠性更强。
3.4在其他领域的应用。
人工神经网络在控制领域、交通领域、心理学领域等方面都有很广泛的应用，能够对高难度的非线性问题进行处理，对交通运输方面进行集成式的管理，以其高适应性和优秀的模拟性能解决了许多传统方法无法解决的问题，促进了各个领域的快速发展。
4总结。
随着科技的发展，人工智能系统将进入更加高级的发展阶段，人工神经网络也将得到更快的发展和更加广泛的应用。人工神经网络也许无法完全对人脑进行取代，但是其特有的非线性信息处理能力解决了许多人工无法解决的问题，在智能系统的各个领域中得到成功应用，今后的发展趋势将向着更加智能和集成的方向发展。
参考文献。
[1]徐用懋，冯恩波.人工神经网络的发展及其在控制中的应用[j].化工进展，1993(5)：8-12，20.
[5]崔永华.基于人工神经网络的河流汇流预报模型及应用研究[d].郑州大学，.
人工神经网络论文篇十
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十一
关于人工神经网络，到目前为止还没有一个得到广泛认可的统一定义，综合各专家学者的观点可以将人工神经网络简单的概括为是模仿人脑的结构和功能的计算机信息处理系统[1]。人工神经网络具有自身的发展特性，其具有很强的并行结构以及并行处理的能力，在实时和动态控制时能够起到很好的作用;人工神经网络具有非线性映射的特性，对处理非线性控制的问题时能给予一定的帮助;人工神经网络可以通过训练掌握数据归纳和处理的能力，因此在数学模型等难以处理时对问题进行解决;人工神经网络的适应性和集成性很强，能够适应不同规模的信息处理和大规模集成数据的处理与控制;人工神经网络不但在软件技术上比较成熟，而且近年来在硬件方面也得到了较大发展，提高了人工神经网络系统的信息处理能力。
人工神经网络论文篇十二
摘要：社会在发展、时代在进步，信息技术水平也在不断的提高，在此时代背景下，越来越多的技术手段开始在各个领域渗透和融入，而科技的进步，使得各类的先进技术衍生出来，其中的人工智能技术可谓是典型代表，许多的技术人员意识到人工智能技在计算机中的发展和应用，所以对人工智能技术在计算机中的应用和发展这一课题进行分析具有一定的必然性，以下内容是个人的见解。
关键词：人工智能技术；计算机；发展；应用；
受科学技术手段的推动性影响，人类文明的发展步伐日渐加快，现阶段，已经基本步入到了信息化的时代背景下，计算机在当下已经是各行各业中常见的辅助工具，甚至许多行业的发展已经视计算机技术为基本的动力支撑，同时增加了技术应用的要求，在此社会不断发展的趋势下，只有使得计算机技术逐步朝向着个性化以及智能化的方向发展，方可体现人工智能技术手段的作用，并为计算机技术手段的长远化发展提供相应的保障。
人工智能一般指的是借助计算机技术手段，将其作为有效的基础，对人类的行为以及思想进行模拟的综合学科，它所涉及的行业较多，比如，心理学以及哲学等等均为典型，而后实现对人体触觉或是感知方面的模拟，通常会将其安装到机械设备之上，并使得机器更具智能化特色，借助智能化处理方式或是智能化编程等方法，逐步实现自动化操作、智能化运行，对人类难以完成的、高难度的、威胁较大的工作进行有效处理，极大的提高工作效率，进而保证人们的人身财产安全。
现阶段，人工智能技术已经初步取得了一定的成就，相关的专家学者在研究和探讨以后，也发现了人工神经网络体系构建的发展方向，希望借此完成工程项目设计工作，实现软件系统和智能化模块的有机结合，对软件的性能进行改良，进而符合用户的实际需求，在基本达到了人工智能的目标以后，还需要对用户界面进行优化和改良，最终为人工智能技术的发展和更新提供更多的保障。
（一）网络安全方面的应用。
最近几年来，人工智能技术的运用已经成为未来几年来许多领域的发展趋向，它的利用将计算机网络的优势全方位的体现，值得一提的是，它在计算机网络安全方面所占据的地位在日渐提高，同时其应用价值也不断凸显。
而后，入侵检测也是计算网络安全工作落实的主要工作，这一过程中，防火墙可发挥自身的作用，这一过程中它的运行效果，将会给整体的系统运作安全性带来极大的影响，可通过数据整合、搜集的方式，将有价值的参数呈现给用户，通过邮件的形式发送给用户，随着时间的推移，邮件数量也会不断的增加。经过笔者的分析和探讨，建议将智能型垃圾邮件系统安装到用户的系统之中，而后再实施风险检测，及时告知用户相关的风险信息，并给予一定的提示，引导用户妥善处理垃圾信息。
（二）企业管理方面的应用。
现阶段，人工智能技术手段已经被越来越多的企业管理者所认知，比如，自动报警系统和监控系统的应用就为典型代表，它们的运用，利于企业实现智能化的管理目标，为企业的内部运作营造安全的氛围和环境，此外，还可以一定程度的减少企业的运作成本，逐步达到资源配置和优化的效果，将企业的运营和发展目标落实到实处，体现出企业管理的智能化和现代化特色。
（三）教学领域的应用。
随着新课程改革的推进，使得标准化教学体制也在日趋深化，逐步实现了计算机技术和教学工作的有机融合，人工智能计算机辅助教学系统的运用体现了极大的应用优势，为传统教学模式的优化和改革注入了新的活力，可借此方法，完成教学方法和教学内容的表达，进而相应的的提高教学效率，确保教学质量。
此外，引入人工智能技术的过程中，也需要重视知识库的运用，将其作为教学中有效的辅助工具，而后把教学中的要点以及相关定义等融入到知识库职之中，教师的在落实教学工作之时，可对知识库之内的理论知识加进行准确推理，为学生呈现更加直观的推理过程和运算过程，得出推理后的结果。从教学领域日后的发展角度来讲，人工智能技术理念的引入，可谓是以此教学模式的革新，也是突破传统教学模式桎梏的有效途径。
（四）家居行业的应用。
当前，人们的生活质量和生活水平日渐提高，从而自然而然的增加了对于住房家居的应用需要，在此社会发展形势之下，可将人工智能技术手段应用到家居生活中，尽可能满人们的日常生活需要，比如，运用人工智能技术，对门窗的闭合进行有效控制，或是对家居环境进行调整，营造良好的生活氛围。
三、结语。
综上所述，在此信息技术发展如此迅猛的时代背景下，人工智能技术手段的运用被许多行业所认识和关注，此项技术是一项典型的新型技术手段，它的应用体现了极大的优势，与域外发达国家相比较，我国的人工智能技术水平仍旧不足，但是，其发展速度却相对较快，在我国的诸多行业中得到了广泛运用，它的未来发展前景相对较佳，值得大力推广。
参考文献。
[2]黄鑫。分析计算机人工智能识别技术的应用瓶颈[j].数字技术与应用，20xx,26（7）:244.
人工神经网络论文篇十三
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十四
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十五
分析了模拟电路故障诊断的重要性和目前存在的困难，对基于小渡分析理论和神经网络理论的模拟电路故障诊断方法进行了综述．指出了小波神经网络应用于模拟电路故障诊断存在的问题和未来的应用前景。
模拟电路故障诊断在理论上可概括为:在已知网络拓扑结构、输人激励和故障响应或可能已知部分元件参数的情况下，求故障元件的参数和位置。
尽管目前模拟电路故障诊断理论和方法都取得了不少成就，提出了很多故障诊断方法，如故障字典法、故障参数识别法、故障验证法等。但是由于模拟电路测试和诊断有其自身困难，进展比较缓慢。其主要困难有:模拟电路中的故障模型比较复杂，难以作简单的量化;模拟电路中元件参数具有容差，增加了故障诊断的难度;在模拟电路中广泛存在着非线性问题，为故障的定位诊断增加了难度;在一个实用的模拟电路中，几乎无一例外地存在着反馈回路，仿真时需要大量的复杂计算;实际的模拟电路中可测电压的节点数非常有限.导致可用于作故障诊断的信息量不够充分，造成故障定位的不确定性和模糊性。
因此，以往对模拟电路故障诊断的研究主要停留在中小规模线性无容差或小容差的情况，有些方法也已成功地应用于工程实际。但如何有效地解决模拟电路的容差和非线性问题，如何解决故障诊断的模糊性和不确定性等是今后迫切需要解决的问题。小波神经网络则因其利于模拟人类处理问题的过程、容易顾及人的经验且具有一定的学习能力等特点，所以在这一领域得到了广泛应用。
简单地讲，小波就是一个有始有终的小的“波浪”小波分析源于信号分析，源于函数的伸缩和平移，是fourier分析、gabor分析和短时fourier分析发展的直接结果。小波分析的基木原理是通过小波母函数在尺度上的伸缩和时域上的平移来分析信号，适当选择母函数.可以使扩张函数具有较好的局部性，小波分析是对信号在低频段进行有效的逐层分解，而小波包分析是对小波分析的一种改进，它为信号提供了一种更加精细的分析方法，对信号在全频段进行逐层有效的分解，更有利于提取信号的特征。因此，它是一种时频分析方法。在时频域具有良好的局部化性能并具有多分辨分析的特性，非常适合非平稳信号的奇异性分析。如:利用连续小波变换可以检测信号的奇异性，区分信号突变和噪声，利用离散小波变换可以检测随机信号频率结构的突变。
小波变换故障诊断机理包括:利用观测器信号的奇异性进行故障诊断以及利用观测器信号频率结构的变化进行故障诊断。小波变换具有不需要系统的数学模型、故障检测灵敏准确、运算量小、对噪声的抑制能力强和对输入信号要求低的优点。但在大尺度下由于滤波器的时域宽度较大，检测时会产生时间延迟，且不同小波基的选取对诊断结果也有影响。在模拟电路故障诊断中，小波变换被有效地用来提取故障特征信息即小波预处理器之后，再将这些故障特征信息送人故障分类处理器进行故障诊断。小波分析理论的应用一般被限制在小规模的范围内，其主要原因是大规模的应用对小波基的构造和存储需要的花费较大。
人工神经网络(ann)是在现代神经科学研究成果的.基础上提出来的，是一种抽象的数学模型，是对人脑功能的模拟。经过十几年的发展，人工神经网络已形成了数十种网络，包括多层感知器kohomen自组织特征映射、hopfield网络、自适应共振理论、art网络、rbf网络、概率神经网络等。这些网络由于结构不同，应用范围也各不相同。由于人工神经网络本身不仅具有非线性、自适应性、并行性、容错性等优点以及分辨故障原因、故障类型的能力外，而且训练过的神经网络能储存有关过程的知识，能直接从定量的、历史故障信息中学习。所以在20世纪80年代末期，它已开始应用于模拟电路故障诊断。随着人工神经网络的不断成熟及大量应用，将神经网络广泛用于模拟电路的故障诊断已是发展趋势。by神经网络由于具有良好的模式分类能力，尤其适用于模拟电路故障诊断领域，因而在模拟电路故障诊断系统中具有广泛的应用前景，也是目前模拟电路故障诊断中用得较多而且较为有效的一种神经网络。
在神经网络理论应用于模拟电路故障诊断的过程中，神经网路对于隐层神经元节点数的确定、各种参数的初始化和神经网络结构的构造等缺乏更有效的理论性指导方法，而这些都将直接影响神经网络的实际应用效果。小波分析在时域和频域同时具有良好的局部化特性，而神经网络则具有自学习、并行处理、自适应、容错性和推广能力二因此把小波分析和神经网络两者的优点结合起来应用于故障诊断是客观实际的需要。
目前小波分析与神经网络的结合有两种形式，一种是先利用小波变换对信号进行预处理，提取信号的特征向量作为神经网络的输人，另一种则是采用小波函数和尺度函数形成神经元，达到小波分析和神经网络的直接融合第一种结合方式是小波神经网络的松散型结合，第二种结合方式是小波神经网络的紧致型结合。
小波与神经网络的松散型结合，即:用小波分析或小波包分析作为神经网络的前置处理手段，为神经网络提供输人特征向鱼具体来说就是利用小波分析或小波包分析，把信号分解到相互独立的频带之内，各频带内的能童值形成一个向觉，该向童对不同的故障对应不同的值，从而可作为神经网络的输入特征向量一旦确定神经网络的输入特征向童，再根据经验确定采用哪种神经网络及隐层数和隐层单元数等，就可以利用试验样本对神经网络进行训练，调整权值，从而建立起所需的小波神经网络模型。
小波与神经网络的紧致型结合，即:用小波函数和尺度函数形成神经元，达到小波分析和神经网络的直接融合，称为狭义上的小波神经网络，这也是常说的小波神经网络。它是以小波函数或尺度函数作为激励函数，其作用机理和采用sigmoid函数的多层感知器基本相同。故障诊断的实质是要实现症状空间到故障空间的映射，这种映射也可以用函数逼近来表示。小波神经网络的形成也可以从函数逼近的角度加以说明。常见的小波神经网络有:利用尺度函数作为神经网络中神经元激励函数的正交基小波网络、自适应小波神经网络、多分辨率小波网络、区间小波网络等。
小波神经网络具有以下优点:一是可以避免m ly等神经网络结构设计的育目性;二是具有逼近能力强、网络学习收敛速度快、参数的选取有理论指导、有效避免局部最小值问题等优点。
在模拟电路故障诊断领域，小波神经网络还是一个崭新的、很有前途的应用研究方向。随着小波分析理论和神经网络理论的不断发展，小波神经网络应用于模拟电路故障诊断领域将日益成熟。
小波分析理论和神经网络理论在模拟电路故障诊断领域具有广阔的应用前景。小波神经理论的应用将进一步推动模拟电路故障诊断理论和方法的发展，使其更趋完善和更具广泛适用性，为实现复杂的大规模电路的故障诊断提供更为有效、更具实用价值的方法，是今后模拟电路故障诊断的发展方向。
人工神经网络论文篇十六
简要地介绍了人工智能科技技术的基本概念。对专家系统、人工神经网络、模糊理论、遗传算法等人工智能技术的含义进行了介绍，并对这些技术在电力系统中的应用和存在问题进行了分析。
人工智能技术(aiartificialintelligence)是一项将人类知识转化为机器智能的技术。它研究的是怎样用机器模仿人脑从事推理、规划、设计、思考和学习等思维活动，解决需要由专家才能处理好的复杂问题。在应用方面，以专家系统、人工神经网络、遗传算法等最为普遍。
1.1专家系统(es)。
专家系统是利用知识和推理来解决专家不能解决的问题。传统程序需要固定程序和复杂算法，输入数据并得出结果。专家系统集中大量的符号处理，采用启发式方法模拟专家的推理过程，通过推理，利用知识解决问题。它具有逻辑思维和符号处理能力，能修改原来知识，适合于电力系统问题的分析。
1.2人工神经网络(ann)。
人工神经网络是大量处理单元广泛互联而成的网络，是一种模拟动物神经系统的技术。神经网络具有自适应和自学习的能力，能并行处理分布信息。电力系统应用人工神经网络可以进行实时控制、状态评估等。
1.3遗传算法(ga)。
遗传算法是一种进化论的数学模型，借鉴自然遗传机制的随机搜索算法。它的主要特征是群体搜索和群体中个体之间的信息交换。该方法适用于处理传统搜索方法难以解决的非线性问题。
1.4模糊逻辑(fl)。
当输入是离散的变量，难以建立数学模型。而模糊逻辑则成功地应用在潮流计算、系统规划、故障诊断等电力系统问题。
1.5混合技术。
以上各种智能控制方法各有局限性，有些甚至难以处理电力系统实际问题。因此需要结合各个算法的优势，采用人工智能混合技术。其中包括：模糊专家系统、神经网络模糊系统、神经网络专家系统等技术。
2.1在电能质量研究中的应用。
人工智能技术可以对电压波动、电压不平衡、电网谐波等电能质量参数进行在线监测和分析。在检测和识别电能质量扰动时能克服传统方法的缺陷。专家系统随着经验的积累、扰动类型变化而不断扩充和修改，便于用户的.掌握[3]。
此外，专家系统和模糊逻辑可用于培训变电站工作人员。智能软件可以模拟故障情形，有利于提高运行人员的操作技能。
2.2变压器状态监测与故障诊断专家系统。
变压器事故原因判断起来十分复杂。判断过程中，必须通过内外部的检测等各种方法综合分析作出判断。变压器监测和诊断专家系统首先对油中气体进行分析。异常时，根据异常程度结合试验进行分析，决定变压器的停运检查。若经分析发现变压器已严重故障，需立即退出运行，则要结合电气试验手段对变压器的故障性质及部位做出确诊。
变压器监测和诊断专家系统通过诊断模块和推理机制，能诊断出变压器的故障并提出相应对策，提高了变压器内部故障的诊断水平，实现了电力变压器状态检修和在线监测。
2.3人工智能技术在低压电器中的应用。
低压电器的设计以实验为基础，需要分析静态模型和动态过程。人工智能技术能进行分段过程的动态设计，对变化规律进行曲线拟合并进行人工神经网络训练，建立变化规律预测模型，降低了开发成本。
低压电器需要通过试验进行性能认证。而低压电器的寿命很难进行评价。模糊识别方法，从考虑产品性能的角度出发，将动态测得的反映性能的特性指标作为模糊识别的变量特征值，能够建立评估电器性能的模糊识别模型。
2.4人工智能在电力系统无功优化中的应用。
无功优化是保证电力系统安全，提高运行经济性的手段之一。通过无功优化，可以使各个性能指标达到最优。但是无功优化是一个复杂的非线性问题。
人工智能算法能应用于电力系统无功优化。如改进的模拟退火算法，在求解高中压配电网的无功优化问题中，采用了记忆指导搜索方法来加快搜索速度。模式法进行局部寻优以增加获得全局最优解的可能性，能够以较大概率获得全局最优解，提高了收敛稳定性。禁忌搜索方法寻优速度较快，在跳出局部最优解方面有较大优势。遗传算法在解决多变量、非线性、离散性的问题时有极大的优势。要求较少的求解信息的，模型简单，适用范围广。
2.5人工智能在电力系统继电保护中应用。
自适应型继电保护装置能地适应各种变化，改善保护的性能，使之适应各种运行方式和故障类型。它能够有效地处理各种故障信息，获得可靠的保护。
借助于人工智能技术不但能够提取故障信息，还能利用其自学习和自适应能力，根据不同运行工况，自适应地调整保护定值和动作特性。
2.6人工智能在抑制电力系统低频振荡的应用。
大规模电网互联易产生低频振荡，严重威胁着电力系统的安全。人工智能为电力系统低频振荡的控制提供了技术支持。神经网络、模糊理论、ga等人工智能技术应用于facts控制器和自适应pss的研究，为抑制电力系统低频振荡提供了新的手段。
作为一门交叉学科，人工智能将随着其他理论的发展而进入新的发展阶段。应用新方法解决问题，或促进各种方法的融合，保持简单的数学模型和全局寻优情况下，寻求到更少的运算量，提高算法效率，将是未来发展的趋势。
随着电力系统的发展，电力系统的复杂性不断增加，不确定因素越来越多。随着人工智能技术的不断发展和提高，利用人工智能技术来解决电力系统的问题将会受到越来越多的重视。
随着我国电力系统的持续稳步发展，电力系统数据量不断增加，管理上复杂程度大幅度增长，市场竞争的加大，为人工智能技术在电力系统的应用提供了广阔前景。
但人工智能技术的基本理论还不成熟，只是停留在仿真和实验阶段。人工智能的开发是一个长期的过程，需要不断改进和完善，并在实际应用中接受检验。
人工神经网络论文篇十七
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。
文档为doc格式。
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人工神经网络论文篇十八
摘要:。
利用补偿模糊神经网络构建高职院校教师的教学评价模型，借鉴《机械制图》教学过程中总结出的零件制作6个步骤，形成“六步法则”，将其应用于模型构建的整个过程。数据验证结果表明，该模型评价精度较高，有利于合理地对教师教学能力的评价，并将有效地促进学校推行绩效考核机制，促进人才培养质量的提升。
高等职业教育在我国高等教育规模中占半壁江山，在人才培养方面起着举足轻重的作用。如何更快更好地发展高职教育，提高人才培养的质量显得越来越重要。高水平的培养质量归根结底是要建立一支过硬的教师队伍。因此，各高职院校目前十分注重利用绩效考核来促进教师队伍整体水平的提高。所谓绩效考核，就是依据教师岗位职责，对教师是否胜任本岗位工作所规定的政治思想、职业道德、工作实绩等进行全面系统的评价。那么如何通过绩效考核对每位教师进行一个客观、全面的评价呢?这主要依赖于教学评价模型的正确性与合理性。笔者依据多年来的教务管理经验，以及通过教授《机械制图》这门课程得到的启发，采用六步法则与补偿模糊神经网络相结合，实现了教学评价模型的构建，旨在提高评价的合理性与客观性。
1六步法则及其由来。
六步法则的由来，是笔者受《机械制图》课程教学的启发而得出的:对于一个零件制作而言，大体经过以下六个步骤:。
(1)通过“看”来对市场上所出现的类似零件进行比对，比如说用途、特点等;。
(2)分析其利弊;。
(4)根据绘制的图形，对该零件进行加工;。
(5)加工样品检验零件的合理性;。
(6)通过使用不断地对零件进行修改完善。
综上所述，零件的加工制作可以归结为:“看、想、画、作、查、改”。其中“画”尤其重要，因为最终图的正确与否将直接关系到产品的质量，影响整个公司的经济效益因此在设计过程中强调的是在正确的前提下注意细而精。对于教学评价也是如此。如果教学评价模型建立的不合理，将直接导致对教师能力评价的不客观、不全面，那么对教师绩效工资的分配将不合理，激励导向效果就不会理想。为此，按照全面质量管理的“三全一多样”的特征，借鉴机械制图的6大步骤，总结得出“六步法则”，运用此法则，对教学评价模型进行构建。
所谓六步法则，是指一看、二分析、三建模、四检验、五实施、六改善。
“五实施”是指通过验证的模型对目前的教师教学能力进行评价;。
“六改善”是指在实施过程中对一些细枝末节进行调整、改善，以促进教师教学水平的提高，不断完善绩效考核机制。
(1)看。高职院校的教师能力除了需要具备一定的专业知识与技能外，还须具备操作技术及实践经验。最好是“双师型”的教师。在北京召开的第四届高等学校教学名师奖表彰大会上有位名师指出:作为高职院校的教师，既要有扎实的理论知识，更要注重实践经验的积累;既要把握专业领域学术发展前沿，又要与行业及企业保持密切联系，时刻关注行业发展动态。他说:“一名优秀教师需要不断与时俱进，创新课程体系，调整教学内容，既要注重学生基本理论知识的传授、专业技能的培养，还要注重学生的个性发展和综合素质的培养;只有这样，才能获得良好的教学效果，因此，目前评判教师水平主要关注于知识、素质、能力这三方面。
知识结构包括围绕职业岗位的知识、技术，及本专业领域的最新发展动态和职业岗位上的新知识、新技术、新工艺等;素质结构包括良好的道德素质和职业素质，道德素质是树立正确的世界观、人生观和价值观，职业素质是指角色意识、敬业精神、时效意识、团队精神等;能力结构包括教育教学能力、岗位实践能力、现代教育技术使用能力和科研能力等川。
根据确定的评价内容，目前采用的评价体系具有一定的多维性和动态性，评价的方式大多采用“定性”与“定量”相结合的方法，主要有:。
1)专家评价法，如专家打分综合法。
2)运筹学与其他数学方法，如层次分析法、数据包络法、模糊综合评价法、绝对评价法。
3)新型评价方法，如人工神经网络评价法、灰色综合评价法、综合评分法。4)组合评价法，这是几种方法混合使用的情况。
(2)分析。教学质量的高低是由多种因素交互作用决定的，但其最主要的因素体现在知识、素质、能力这三方面，因此为了能够较为全面的进行评判，这里采用多主体多角度的评价方式。“多主体”是指教师、学生、专家(含同行)评价和教学主管部门评价以及外聘工程师等。“多角度”是指每个评价主体对应的评价指标不同，即设计的调查问卷不同。其中表1为学生对教师课堂教学的总体评价表。
(3)模型构建。人们在教育评价中所用的方法，可以简单地归结为两大类:定性评价方法和定量评价方法。其中定量评价方法需要用刻一些数学模型对评价对象进行处理。到目前为止，教学评价所用的数学模型主要有确定(性)数学模型、随机(性)数学模型和模糊数学模型三类。具体来讲，确定(性)数学模型有线性规划、动态规划、数据包络分析、层次分析方法等;随机(性)数学模型有回归分析、因素分析、聚类分析、齐次马尔科夫链等;模糊数学模型有模糊综合评判模型、模糊积分模型、灰色数学模型等。在教育评价中，上述方法均有各自比较适宜的评价对象.
在融合模糊理论和神经网络技术的基础上，通过补偿神经元来执行补偿模糊推理，动态地调整模糊规则，从而形成了一种新的网络—补偿模糊神经网络，由此进行教学评价模型的构建。
采用补偿模糊神经网络对某=系统进行辨识时，不需要事先知道索统的`精确的数学模型，它能借助于人类的模糊推理知识以及神经网络的逼近性能来实现对过程的建模。它拥有许多优点，如鲁棒性、无需模型、全局逼近。
2)模型的建构:。
提据高职院校对教师工作素质的要求，结合高职院校的培养目标，采用多z多角摩多丰体的评价机制，对教师教学质量模型进行合理建构。但是如何制定一个合理的评价指标，是一个七啦复杂而且困难的课题，本文在教育部已有评拈体系的基础上，根据前人研究成果，利用学生对教师的网上评教、教师个人的_自我评价、同行评价以及家评价得分作为模型的输入、(艺‘1一4)，每个评价因子得分范围是，分为三个等级:较差、良好，一优秀。但是如何确定这三个等级的标准，这里采用高斯函数才)”作为模糊隶属度函数从而对其等级进行划分。其中“，·““(隶属度中‘。·宽度’均属于可调参数。具体建构的教学评价模型如图1所示。
整个模型分为5层，第一层作为评价指标输人层，第二层对评价指标进行分类(较差、良好、优秀)，然后根据模糊推理的规则来推理得出教师教学质量的好坏。
3)模型的训练。
运用多年来积累的数据报表，通过聚类分析的方式对数据进行有效性验证，在现有数据的基础上挑选了2000多个样本进行评价模型的训练，采用梯度下降法对模糊隶属度函数中的参数进行训练，其训练过程的误差mse变化曲线如图2所示。
最后从样本中选取200个样本对其进行验证，结果误差达到了i.5%，精确度较高。
3.结论。
借鉴《机械制图》教学过程中总结出的零件制作6个步骤，形成“六步法则”，将其应用于模型构建的整个过程，利用补偿模糊神经网络构建高职院校教师的教学评价模型，结果表明模型的预测评价准确性较高。由于模型正处于试验阶段，应用于以后的教学评价过程后，还应不断对其进行检验，不断完善。
同时，还需要根据企业对人才需求的变化不断地更新评价指标，完善教学评价模型，科学地对教师教学质量进行评价，有效地促进绩效管理方式的推行，促进高职院校人才培养水平的提高。
人工神经网络论文篇十九
针对中国土地复垦起步晚,新技术与新理论应用较少的问题,研究利用人工神经网络来辅助土地复垦的`决策.介绍了利用自组织映射神经网络的自动分类功能对进行矿区土地复垦条件分类,为因地制宜地采取复垦措施提供依据.然后,基于bp神经网络,选取评价因子,通过对已有经验的学习,对复垦土地适宜性进行评价,并与传统的方法相比较,研究结果表明,利用人工神经网络辅助矿区土地复垦决策是可行的.
作者：张洪波胡振琪陈秋计谢宏全刘昌华作者单位：张洪波(中国矿业大学北京校区,土地复垦与生态重建研究所,北京,100083;中国石油集团工程设计有限责任公司,华北分公司,河北,任丘,062552)。
胡振琪(中国矿业大学北京校区,土地复垦与生态重建研究所,北京,100083)。
陈秋计,刘昌华(河南理工大学,测量工程系,河南,焦作,454000)。
谢宏全(河北理工大学,交通与测绘学院,河北,唐山,063009)。
刊名：辽宁工程技术大学学报isticpku英文刊名：journalofliaoningtechnicaluniversity年，卷(期)：24(1)分类号：x171.4关键词：人工神经网络复垦土地土地复垦条件分类适宜性评价。
人工神经网络论文篇二十
1、人的精神需求。
随着社会的不断发展，人们的生活水平也在不断提高，尤其是住房条件有了明显的改善，住得宽敞，住得舒适，已经是人们对居住条件的最基本的要求。而更多的是期望生活在一个清晨推开窗，能呼吸清新的空气，能听到婉转的鸟鸣，在夕阳夕下，沐浴在如梦如诗的风景中，抛开尘世的烦恼，与自然亲密接触的环境里。
仅有翠绿，缺少了鲜活的气息，而精致的水景，使之成为水榭楼台，有了自然的灵气，使自然对人类更加亲和。平静的水常给人以安静、轻松、安逸的感觉;流动的水则令人兴奋和激动;瀑布气势磅礴，令人遐想;涓涓的细水，让人欢快活泼;喷泉的变化多端，给人以动感美……。水景不仅能增加周围空气的湿度，减少尘埃，提高负氧离子的含量，还能在小范围内起到调节气候的作用。
2、绿色环保需求。
水是生命之源，不要让人类的眼泪成为地球上最后一滴水。所以人人都应该从身边的事做起，无论大小，都应考虑到我们的地球村。尤其是设计人员，在整体规划上就应该站在环保的高度，周密考虑。应该在水景水质要求和低耗能绿色环保之间寻找一个最佳的平衡点。循环过滤要投入大量人力物力财力，高耗能、高费水的设计首先就不应予以考虑。而投加药剂的方法虽然耗能不高，投资也不大，但是环境造成二次污染，威胁到人类的生存，影响到我们下一代的设计，也力求不让它成为现实。
下面我们来看一个房地产界的公式:。
a+b=c。
a――建设房屋的处理废水、能耗、维修的投入。
b――房子建成后，在使用年限期间的所投入。
c――全生命周期的投入。
传统模式:a=336、b=340，总成本676。
新型模式:提高a到390，将大大降低b的投入，b降至23.
即新技术、新材料、新的管理方式的使用，可使后期的投入成几何倍的减少，整个生命周期的成本降到413.真正的开发高手，增加建筑成本的5~10%，就能带来后期生命周期成本50~90%的降低，节约60~90%的后期管理成本。
采用何种设计能让人类与自然成为朋友，息息相关，和平相处达到环保社会效益双丰收呢?
――生态方式，最原始最自然也是最绿色的方法。
二、人工水景目前的状况。
目前大多数的小区在规划设计中都考虑到了水景水质日常的维护，但大都是通过单一的手段来处理或物理或化学或生物，因而造成了前期投资大，后期运行费用多，成效却不显着的结果，水体的水质不稳定，或时而藻类泛滥，或时而水发黑发臭，蚊蝇滋生，并且整个水景常有人造的痕迹。
下面把人工湖、景观水的水处理方法进行一下简单的介绍:。
1、物理方式:。
i.引水换水方式。
当水体中的悬浮物(如泥、沙)增多，水体的.透明度下降，水质发浑。可以通过引水、换水的方式，稀释水中的杂质浓度，以此来降低杂质的浓度但是需要更换大量的水，而水资源在我国是相当的匮乏，势必要浪费宝贵的水资源。
ii.循环过滤的方式。
在水景设计的初期，根据水体的大小，设计配套的过滤沙缸和循环用的水泵，并且埋设循环用的管路，用于以后日常的水质保养。如果水体面积较大，必定延长循环过滤的周期，使水质不能达到预期的效果。和引水、换水相比较，虽然减少了用水量，但日常的电能耗费增加了，同时也增加了设备的日常维护保养的费用。
2、化学方法:投加杀菌灭藻剂。
敞开式的水体，在阳光的照射下，会使水中的藻类大量繁殖，布满整个水面，不仅影响了水体的美观，而且挡住了阳光，致使许多水下的植物无法进行光合作用，释放氧气，使水中的污染物质发生化学变化，导致水质恶化，发出难闻的恶臭，水也变成了黑色。
所以投加化学灭藻剂，杀死藻类。久而久之，水中会出现耐药的藻类，灭藻剂的效能会逐渐下降，投药的间隔会越来越短，而投加的量会越来越多，灭藻剂的品种也要频繁的更换，对环境的污染也在不断地增加，而这种污染会影响我们的下一代。
所以说用化学的方式处理水质，虽然是立竿见影的，但它的危害也是显而易见的。
3、微生物方法:投加微生物。
微生物在自然界大量而广泛的存在，是生态系统的重要组成之一。它们能将自然界中的动、植物的尸体及残骸分解，将一些有害的污染物质加以吸收和转化，成为无毒害或毒害较小的物质。
可以在景观水水质恶化的时候，投加适当的适量的微生物(各类菌种)，加速水中污染物的分解，起到水质净化的作用。微生物的繁殖速度惊人，呈几何级增长，每一次繁殖都或多或少的会产生一些变异品种，导致微生物处理水质能力下降，而且很难控制其数量，其生长又受环境的影响很大，例如温度、气压等等。同时微生物的分解物，会造成藻类的大量繁殖，再次导致水质变坏。
因此用微生物处理水质，必须定期进行微生物的筛选培育、保存、复壮等等一系列专业处理过程，而且不能保证水质状况长期处于良好的状态之中。
三、ewt模式(ecologicalwatertreatment)。
生态学是一门边缘学科，它所涉及的领域相当广泛，有气象学、水文学、环境土壤学、环境地质学、环境毒理学、环境化学、环境经济学、环境社会学、环境微生物学、环境最优化、植物学、动物学、生物生理学、环境概率统计学、环境艺术设计学等等。
简单地说，生态水处理就是在水域中人为地建立起一个生态系统，无需人类的外在干预，整个生态系统能适应外界环境对它的影响，处在原始的生态平衡状态，和人类共生共存。
这个看似简单的过程却需要在施实之前，进行缜密地规划设计。
(一)了解当地的气候和水生物种情况。
不同的地域气候不同，降水量不一，会显着影响生物的分布情况和生物的种类。根据当地的物种，选择适合培养的生物，能适应当地的生存环境，或耐旱、或耐涝、亦或耐低温、耐高温、耐碱、耐酸。在选择物种的同时，还必须兼顾这些生物在水生生态系统中生态功能，不仅能使整个生态系统稳定运行，还必须对整个水体有着净化功能。虽然水生植物都能吸收水中的无机盐，将其在阳光的作用下，通过光合作用为生态系统中的其他生物直接或间接的提供食物，但是不同的水生植物对不同的无机盐在吸收能力上不尽相同，必须依据当地的水源水的水质，科学合理地选择水生植物。水生动物是生态系统中的消费者，离开它，整个生物链不能很好地循环。如果数量过多将导致生态系统中的生产者(水生植物)大大减少，生物链出现断裂;如果数量过少，生产者(水生植物)大量繁殖泛滥，生态系统也不会稳定;这些都会影响生物链进行到底。水生动物的数量一定要经过科学地计算，并结合实践经验确定。水生动物包括鱼类、贝类、各种原生动物等等。将它们引种到水体中，必须考虑到它们能否适应当地的环境，和水生植物的种类和数量进行配比;鱼类的食性不同，例如草鱼是植食性的，青鱼是动物食性的，鲫鱼是杂食性的。同一种鱼在不同的生长期，它的食性也会有所改变，例如青鱼的幼鱼以浮游动物为食，当体长达到15cm左右，开始摄食螺蛳、蚬，而成鱼主要以软体动物、底栖性的虾、水生昆虫的幼虫为食。同一种鱼，在不同季节的摄食量也不同。例如团头舫，一年中摄食量4月~11月最大。相同食性的鱼，摄食强度也不尽相同，例如草鱼的食量较大，日食量可达体重的40~70%，而团头舫的摄食强度则低于草鱼。不仅如此，鱼类的滤食特性，也会影响水质状况，所有这些都要综合考虑。
(二)微生物菌种。
生物界菌种的种类繁多，都有着相当复杂的生理特性，例如有固氮菌、嗜铁细菌、硫化细菌、发光菌等等，这些生物在生态系统中起着举足轻重的作用，离开了它们自然界将堆积满动、植物的尸体，到处都是垃圾。
微生物的繁殖速度很快，数量呈几何级增长，在不断繁殖的过程中，极易受外界环境的影响产生许多变异的种类，这也是为什么微生物的种类不全部为人类了解的原因。这种变异或者会有利于人类对微生物的利用，或者会出现退化的现象。
在水生生态中，作为分解者的微生物，能将水中的污染物(包括有机物，某些重金属等等)加以分解、吸收，变成能够为其他生物所利用的物质，同时还要让它能够降低或消除某些有毒物质的毒性，成为真正意义上的地球环境的美容师。
首先根据人工湖的水源水质情况，利用现有的微生物，进行驯化，培养出适应当地情况的微生物，接着进一步对培养出来的微生物进行筛选，筛选出生理活性强的菌种，然后大量繁殖，投放水体。为了保证筛选出的微生物能保持良好的活性，一直处在高效的工作状态，在日常的工作中，必须定期对微生物进行筛选、保存、复壮，将变异带来的对微生物的影响降至最低，保持微生物物种的稳定性，这也是生态水处理中水质稳定的关键因素之一。微生物菌种在水体中，不仅要完成它基本的分解有机物，降低或消除有害物质毒性的作用，还要能将水生植物的残枝败叶转换成有机肥，增加土壤的有机质，并且对土壤进行改良，改善土壤的团粒结构和物理性状，提高水体的环境容量，增强水体的自净能力，同时也减少了水土流失，抑制了植物病原菌的生长。
(三)人工湖的防渗漏过程。
对于不同水域面积的人工湖，可以根据当地地质勘测部门提供的地质资料，设计不同的防漏设计。
人工湖的日常补水量的多少是降低日常维护开支的瓶颈，湖底防止湖水渗漏是人主观上能控制的，所以在人工湖开挖时，防渗漏工作就应该做到位。而降雨量、蒸发量虽然不能为人所控制，但可以从当地气象部门的资料上了解到相关信息，对日后的补水量的多少和何时会出现补水高峰、低峰做到心中有数，避免出现人工湖水位出现大起大落，影响生态系统的维护和人工湖的景观效果。
(四)人工湖的环境设计。
环境设计是人工湖设计中画龙点睛之笔。
诗词有韵律美，音乐要有节奏感，水生植物的造景必须和周围的环境相协调，配合周围的陆地植物、建筑物、人工湖的土岸曲线，以及整个人工湖想体现的主题和气候特点，恰如其分地设计。
在配植构图上，要考虑色彩的调和。清澈泛绿的水色是整个水景的底色，根据水生植物的生长特性和观赏期，以及观赏部位不同(如观叶、观花等)，错落有致，深深浅浅，绿色叠荡，或红或黄的花丛点缀，四季呈现色彩变化，充满韵律感。
(五)人工湖生态处理的优越性。
1)无需循环设备的投资，无需额外的设备运行费用和维修保养费。
2)无需专人管理，也能达到水质要求。
3)整个水体自身调节能力增加，对水质的波动可以通过自身的生态来进行调整。
4)营造出一个更自然更优美的天然水景。
人工神经网络论文篇二十一
：随着社会信息技术和计算机网络技术的发展，人们对网络应用的需求也原来越多，这就需要不断研究计算机网络技术，由于人工智能在一定程度上成为科学技术前言领域，所以世界上各个国家对人工智能的发展越来越重视。本文首先分析其所具有的重要意义，然后研究其在应用过程中的作用，提出以下内容。
目前由于人工智能的不断成熟，人们在生活方面以及工作的过程中，智能化产品随处可见。这不仅对人们在工作中的效率进行提高，同时还对其生活质量进行加强。所以人工智能的发展在一定程度上离不开计算机网络技术，只有对计算机网络技术进行相应的依靠，才能够让人工智能研究出更多的成果。
由于计算机技术的快速发展，网络信息安全问题在一定程度上是人们目前比较关注的一个重要问题。在网络管理系统应用中，其网络监控以及网络控制是其比较重要的功能，信息能够及时有效的获取以及正确的处理对其起着决定性作用。所以，对计算机技术智能化进行实现是比较必要的。由于计算机得到了不断的深入以及管广泛的运用，在一定程度上导致用户对网络安全在管理方面的需求比较高，对自身的信息安全进行有效的保证。目前网络犯罪现象比较多，计算机只有在具备较快的反应力和灵敏观察力的状况下，才能够对用户信息进行侵犯的违法活动进行及时遏制。充分的利用人工智能技术，建立起相对较系统化的管理，让其不仅对信息进行自动的收集，同时还能够对网络出现的故障进行及时诊断，对网络故障及时遏制，运用有效的措施对计算机网络系统进行及时的恢复，保证用户信息的安全。计算机技术在发展的过程中对人工智能应用起着决定性作用，人工智能技术也在一定程度上对计算机技术的发展起着促进作用。不断的跟踪动态化信息，为用户提供准确的信息资源。总的来说，计算机网络在管理的过程中有效的运用人工智能，对网络管理水平进行不断的提高。
2.1安全管理应用。
网络安全所具有的漏洞相对比较多，用户在网络中自身的资料信息安全是现阶段人们比较关注以及重视的主要问题。在对网络安全进行管理时，可以对人工智能技术进行充分的运用，在一定程度上能够对用户自身的隐身进行有效的保护。主要表现为：一是，智能防火墙的应用；二是，智能反应垃圾邮件方面；三是，入侵检测方面等。智能防护墙主要应用的就是智能化识别技术，通过概率以及统计方式、决策方法和计算等对信息数据不仅进行有效的识别，同时还能对其相应的处理，对匹配检查过程中需要的计算进行消除，充分认识网络行为特征值，访问可以直接进行控制，把存在的网络及时发现，拦截以及阻止有害信息的弹出。智能防火墙能够在一定程度上避免网络站点受到黑客的攻击，遏制病毒传播，对相关局域网进行相应的管理和控制，反之就会导致病毒以及木马的传播。在智能防火墙中，比较重要的就是入侵检测，它属于防护墙后的.第二安全闸门，在对网络安全保证方面起着重要的作用。针对入侵检测技术而言，主要能够在一定程度上对网络中的数据进行有效的分析，并且对其进行及时的处理，把部分数据过滤出去，数据检测后的报告分析报告给用户。入侵检测在对网络性能不产生影响的前提下监测网络，为操作上的失误以及内外部攻击提供一定的保护。针对智能型反垃圾而言，其自身的邮件系统能够对用户邮箱进行有效的监测，对邮箱进行相应识别，把邮箱中存在的垃圾充分的筛选出来。如果邮件进入邮箱后，就会进行扫描邮箱，在一定程度上把垃圾邮箱的分类信息发给用户，提醒用户要对其进行及时的处理，避免给邮箱安全带来影响。
针对人工智能agent技术而言，它属于人工智能代理的一种技术，属于不同部分所组成的软件实体，包括：一是，知识域库；二是数据库；三是解释推理器；四是各个agent之间的通讯部分等。人工智能agent技术通过任何一个agent域库对新数据的相关信息进行处理，并且沟通以至完成任务。人工智能agent技术能够在一定程度上通过用户自定义对信息获得自动搜索，然后将其发送到指定位置。人们通过agent技术得到人性化服务。例如：用户在用电脑查相关信息时，该技术不仅能对信息进行处理，同时还能够进行有效的分析，最后把有用的信息出题给用户，充分节省用户的时间。agent技术为用户在日常生活中提供相应的服务，例如：在网上进行购物以及会议等方面的安排。它不仅自主性以及学习性，让计算机对用户所分配的任务自动完成，进一步推动机计算机网络技术的发展。
2.3在网络系统管理以及评价过程中的应用分析。
针对网络管理系统来说，其智能化在一定程度上需要人工技能的不断发展。在对网络综合管理系统进行建立的过程中，不仅可以对人工智能中的专家知识库进行充分的利用，同时还能够对存在的技术问题进行有效的解决和处理。网络存在着动态以及变化性，所以，网络在管理的过程中会面临着困难，这就需要对网络管理技术人工智能化进行实现。在人工智能技术中，其专家知识库主要指的就是把各个相关领域专家的知识以及经验进行相应的结语出来，录入系统中，只有这样才能形成比较完善的知识库系统，促进智能计算机程序的发展和提高。如果遇到某个领域问题的过程中，要充分利用专家经验程序对其进行及时的处理。专家知识经验系统促进计算机网络管理得到顺利开展的同时，对系统评价相关进行工作不断的提高和加强。
科学技术在发展的同时，也促进人工智能技术的提高，计算机在网络技术中得到了比较多的需求，在一定程度上提高其应用范围和领域，因此可以看出，人工智能其应用发展前景是比较广泛的，人类对人工智能技术的进一步研究，会在未来开创出更多的应用领域。
人工神经网络论文篇二十二
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二十三
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。
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