人類社會發(fā)展至今，總結(jié)已經(jīng)成為一種重要的思維活動和表達方式。總結(jié)時應注意思路連貫，避免跑題或離題。小編為大家搜集了一些總結(jié)的模板和范文，供大家參考和借鑒。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡論文篇一
摘要隨著科學技術的發(fā)展，人工神經(jīng)網(wǎng)絡技術得到了空前的發(fā)展，并且在諸多領域得到了廣泛的應用，為人工智能化的發(fā)展提供了強大的動力。人工神經(jīng)網(wǎng)絡的發(fā)展經(jīng)歷了不同的階段，是人工智能的重要組成部分，并且在發(fā)展過程中形成了自身獨特的特點。文章對人工神經(jīng)網(wǎng)絡的發(fā)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(fā)展，各個行業(yè)和領域都在進行人工智能化的研究工作，已經(jīng)成為專家學者研究的熱點。人工神經(jīng)網(wǎng)絡就是在人工智能基礎上發(fā)展而來的重要分支，對人工智能的發(fā)展具有重要的促進作用。人工神經(jīng)網(wǎng)絡從形成之初發(fā)展至今，經(jīng)歷了不同的發(fā)展階段，并且在經(jīng)濟、生物、醫(yī)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(jīng)網(wǎng)絡論文篇二
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人工神經(jīng)網(wǎng)絡論文篇三
神經(jīng)網(wǎng)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(wǎng)絡。神經(jīng)元是神經(jīng)網(wǎng)絡的基本處理單元。
在神經(jīng)網(wǎng)絡的發(fā)展過程中，從不同角度對神經(jīng)網(wǎng)絡進行了不同層次的描述和模擬，提出了各種各樣的神經(jīng)網(wǎng)絡模型，其中最具有代表性的神經(jīng)網(wǎng)絡模型有：感知器、線性神經(jīng)網(wǎng)絡、bp網(wǎng)絡、自組織網(wǎng)絡、徑向基函數(shù)網(wǎng)絡、反饋神經(jīng)網(wǎng)絡等等。
神經(jīng)元矩陣是神經(jīng)網(wǎng)絡模型的一種新構想，是專門為神經(jīng)網(wǎng)絡打造的一個矩陣，它符合神經(jīng)元的一切特征。
(1)容器可產(chǎn)生一種無形的約束力，使系統(tǒng)得以形成，容器不是全封閉的，從而保證系統(tǒng)與外界的溝通和交互;各向量間可用相互作用的力來聯(lián)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(jīng)元之間自主交互，神經(jīng)元矩陣是一種多層次的管理，即一層管理一層。系統(tǒng)具有明顯的層級制和分塊制，每層每塊均獨立且協(xié)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?？梢酝ㄟ^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(zhuǎn)向、伸長，進而形成相對穩(wěn)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(jīng)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(jīng)元矩陣分塊、分層、形成聯(lián)接的過程，也為矩陣系統(tǒng)宏觀管理、層級控制的實現(xiàn)奠定了基礎。
神經(jīng)元矩陣亦是一種具有生物網(wǎng)絡特征的數(shù)學模型，綜合了數(shù)學上矩陣和向量等重要概念，是一種立體的矩陣結(jié)構。尤其是將矩陣的分塊特性和向量的指向特征結(jié)合起來，更好的體現(xiàn)了神經(jīng)網(wǎng)絡的整體性和單元獨立性，系統(tǒng)的組織和自組織特征也更為凸顯。信使粒以“點”的數(shù)學概念，增強了系統(tǒng)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(jīng)網(wǎng)絡論文篇四
摘要：軟件需求分析不僅僅是為了讓開發(fā)者滿足用戶要求，而且還可以幫助用戶了解軟件的性能和功能，具有一舉兩得的效果，但是如果軟件需求不符合實際需求，就會出現(xiàn)風險，導致返工。在bp神經(jīng)網(wǎng)絡的基礎上，我們建立了軟件需求分析風險評估模型，以減少軟件開發(fā)的失敗率，規(guī)避因軟件需求分析失誤而帶來的實際存在的或潛在的風險。
關鍵詞：風險；軟件需求；bp神經(jīng)網(wǎng)絡；研究；分析。
軟件開發(fā)過程中，需求分析是一個關鍵性的階段。導致它失敗的原因有很多，例如開發(fā)者和用戶之間的溝通障礙、軟件本身的隱含性、需求信息的不對稱等等。這些問題導致的返工，增加了開發(fā)的成本，也損壞了企業(yè)形象，更可能流失掉部分用戶。因此，我們必須對軟件需求分析進行風險評估管理，把負面影響降到最低?，F(xiàn)代商業(yè)發(fā)展中，各企業(yè)和企業(yè)之間的競爭日趨激烈,掌握最新的技術，對技術進行創(chuàng)新，才是企業(yè)在行業(yè)內(nèi)立足腳跟，獲得更加長遠發(fā)展的方法，因此要想牢牢地把握企業(yè)的運命就需要我們保持對技術創(chuàng)新的熱情，并在這條道路上樂此不疲。21世紀，只有掌握了最新和最具有創(chuàng)造性的技術，才能贏的最后的勝利，本文把bp網(wǎng)絡與軟件需求分析風險評估模型相結(jié)合，具有十分重要的意義。
bp神經(jīng)網(wǎng)絡是開發(fā)者使用最多的神經(jīng)網(wǎng)絡之一，它具有算法簡單、極強的魯棒性、收斂速度極快等優(yōu)點。最重要的一點是能夠最大限度的接近其真實系統(tǒng)，非常適合于線性的、不確定的、模糊的軟件風險數(shù)據(jù)。bp算法是一種用于前向多層神經(jīng)網(wǎng)絡的的反傳學習算法。采用bp算法的數(shù)層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡模型，它的基本思想是，學習過程由信號的正向傳播和誤差的反向傳播兩個過程組成。模糊理論采用模糊數(shù)學的方法，通過抽象思維，對處于多種因素作用下的事物做出總體評價。它的兩大主要特征是：第一，結(jié)果清晰；第二，系統(tǒng)性強，這非常適合于各種非確定性問題的解決。
2軟件需求分析風險評估模型。
開發(fā)過程中，了解軟件需求是很重要的。軟件開發(fā)主要是依據(jù)需求的不同而設計出的產(chǎn)品。它包括了業(yè)務需求（組織和客戶高層次的目標）、用戶需求（用戶要求必須具備的需求）、功能需求（用戶可以通過完成任務滿足業(yè)務需求的產(chǎn)品中必須體現(xiàn)的軟件功能）。各種不同的需求都以不同的角度來呈現(xiàn)，需要進行多方位的分析方可得出準確的結(jié)論。軟件需求分析就是對用戶所需軟件應具備的屬性進行分析，滿足用戶的真正需求。在完成軟件需求分析后，我們要能得出用戶所需的軟件系統(tǒng)要能夠做到哪些功能，對此還要有詳細準確的說明書，也就是用戶的使用說明書，讓他們更快的了解產(chǎn)品。優(yōu)秀的需求具有以下特點：完整性、準確性、可行性、必要性、無歧義性和可行性。軟件需求分析風險是指由于多方面的影響，如用戶參與度、用戶需求的拓展變化、多角度的考慮、設計的精準度和用戶與開發(fā)者的充分溝通等等，而造成需求分析的不準確使得用戶的軟件需求得不到滿足。該風險評估模型主要是為了降低軟件需求分析中存在的風險，從而使得評估需求分析更具加有效和更易操作。
3一種基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡的軟件需求分析風險評估模型。
本文把bp神經(jīng)網(wǎng)絡和模糊理論加入到軟件需求分析風險評估模型中，利用bp神經(jīng)網(wǎng)絡的非線性映射屬性和模糊理論的超強表達能力與被理解力，幫助提高風險評估的有效性和預測性。軟件需求分析風險的評估模型包括風險識別、風險分析、風險評估三個模塊。風險識別的主要目的是考察研究軟件需求分析階段具體的情況，識別并記錄該階段存在的或潛在的風險，輸入來源是專家的經(jīng)驗分析和歷史風險數(shù)據(jù)庫。
一般步驟包括：
a:找出軟件需求分析風險指標；
b:搜索歷史數(shù)據(jù)庫，列出存在的數(shù)據(jù)庫中的歷史案例；
c:通過專家分析，列出具有風險等級的列表；
d:將確定了的風險列表提交數(shù)據(jù)庫并更新。風險分析是細化第一階段的風險，分析其產(chǎn)生的影響和等級，找出各指標與風險級別之間的線性關系亦或非線性關系。本文引入bp神經(jīng)網(wǎng)絡和模糊理論，利用bp神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)風險評估指標和風險級別之間的非線性映射關系，還利用模糊理論的超強表達能力和容易理解的屬性，提高整個風險評估模型的學習能力和表達能力，得出更符合實際的評估報告。
主要的方法包括：
a:揭示原因和結(jié)果之間的聯(lián)系，追根溯源；
b:建立模型進行認識和理解；
c:通過嘗試各種組合找出導致失敗的因素。風險評估需最后明確所有存在的風險和它們的等級，給予開發(fā)者一個詳細的報告。本階段只要利用bp神經(jīng)網(wǎng)絡的`輸入層、輸出層、隱含層數(shù)、隱含層節(jié)點數(shù)。輸入層節(jié)點是經(jīng)過模糊預處理的17個需求分析風險評估指標；輸出層節(jié)點是需求分析風險等級；隱含層數(shù)越多性能越高誤差越低；隱含節(jié)點越多，網(wǎng)絡功能越強大，但是過多則會使網(wǎng)絡功能減弱。
在bp神經(jīng)網(wǎng)絡基礎上，建立的軟件需求分析風險評估模型，它操作的流程大致是三個方向。首先，識別軟件需求分析階段存在的、潛在的風險；然后，利用bp神經(jīng)網(wǎng)絡和模糊理論的特有屬性、眾多優(yōu)點進行分析，通過歷史數(shù)據(jù)庫，專家知識、專家討論，列出風險表格；最后，對風險進行最后的評估，從而有效預測軟件開發(fā)過程中所遇到的風險，并且進行規(guī)避。
4結(jié)束語。
隨著經(jīng)濟的高速發(fā)展，網(wǎng)絡軟件也成為人們工作生活中一個非常重要的工具。軟件需求的增多帶來了很多的問題，軟件開發(fā)的過程充滿了阻礙，軟件需求的滿意度也在日漸降低。因此，提高軟件開發(fā)的速度、保證開發(fā)軟件的質(zhì)量，降低風險、減少開發(fā)成本、滿足用戶真正的需求等等，對軟件需求分析風險進行評估，建立軟件需求分析風險評估模型，是一件非常值得研究和實施的事情。本文研究的內(nèi)容不僅僅達到了需求分析的目的，提出了新的思維方式和參考方向，而且還能更有效的預測軟件需求分析風險，真正滿足用戶的軟件需求?；痦椖浚杭质〗逃龔d“十二五”科學技術研究項目“基于ahp和群決策向量分析高校干部綜合測評方法和系統(tǒng)實現(xiàn)”（吉教科合字第402號）；吉林省教育科學“十二五”規(guī)劃課題“構建以學習者為主體的遠程教育支持服務體系的研究”。
參考文獻：
人工神經(jīng)網(wǎng)絡論文篇五
在互聯(lián)網(wǎng)時代背景下，計算機技術得到快速發(fā)展，資源的互通共享也為人們的生產(chǎn)生活帶來了極大便利。但在計算機網(wǎng)絡的使用過程中，難以避免出現(xiàn)病毒、漏洞、電腦高手等問題，影響計算機網(wǎng)絡的安全性，進而造成用戶的損失，阻礙計算機網(wǎng)絡的長遠發(fā)展。傳統(tǒng)的計算機網(wǎng)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(wǎng)絡時代發(fā)展的潮流。專家評價模式則易受專家的業(yè)務水平和工作方式影響，難以有效驗證計算機網(wǎng)絡安全評價結(jié)果。神經(jīng)網(wǎng)絡屬于新型評價方式，通過神經(jīng)元對計算機網(wǎng)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(wǎng)絡安全評價中神經(jīng)網(wǎng)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(wǎng)絡安全，達到最佳的網(wǎng)絡安全評價效果，為社會網(wǎng)絡安全作出貢獻。
1計算機網(wǎng)絡安全概述。
計算機網(wǎng)絡安全是指在計算機網(wǎng)絡環(huán)境中，網(wǎng)絡系統(tǒng)中數(shù)據(jù)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(wǎng)絡安全涉及面廣，行業(yè)覆蓋面大，因此，需要受到高度重視。計算機網(wǎng)絡安全研究包括網(wǎng)絡信息的完整性、可使用性等內(nèi)容，通過網(wǎng)絡安全管理者的信息讀取、操作等內(nèi)容達到保護網(wǎng)絡安全的目的。計算機網(wǎng)絡的安全評價結(jié)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(tǒng)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(guī)避網(wǎng)絡風險，但此類傳統(tǒng)的網(wǎng)絡評價模式具有操作復雜、精確度不高的劣勢，在現(xiàn)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(fā)展，局域網(wǎng)被拓展，全球范圍內(nèi)信息得以共享，計算機網(wǎng)絡能力全面提高，難以避免的計算機網(wǎng)絡安全問題隨即出現(xiàn)。計算機網(wǎng)絡安全主要包括物理安全和邏輯安全兩方面內(nèi)容。其中，物理安全是指通過物理技術保護計算機系統(tǒng)等設備，避免發(fā)生破壞、丟失現(xiàn)象；邏輯安全是指保護計算機中的數(shù)據(jù)安全。計算機網(wǎng)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(wǎng)絡安全問題需要受到國際關注，無論是本地網(wǎng)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(wǎng)絡安全的關注度具有重要的現(xiàn)實意義。
神經(jīng)網(wǎng)絡通過模仿動物的神經(jīng)系統(tǒng)形成人工智能系統(tǒng)，并通過分析處理信息作用于計算機網(wǎng)絡中?；谒惴〝?shù)學模型，神經(jīng)網(wǎng)絡通過調(diào)節(jié)網(wǎng)絡節(jié)點之間的內(nèi)部關系發(fā)揮出應用價值。非常定性、非局限性、非線性是神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)具備的基本特征，此類特征使得神經(jīng)網(wǎng)絡在計算機網(wǎng)絡安全評價中產(chǎn)生了一定優(yōu)勢。神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)的自主學習性能較強，系統(tǒng)可以通過自動識別信息，總結(jié)出信息存在的一定規(guī)律，便于后續(xù)使用。用戶輸入相關信息后，神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)可以基于信息規(guī)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(jīng)濟等數(shù)據(jù)信息輸入系統(tǒng)，神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)可以做出相關的預測分析工作，提升了預測結(jié)果的準確性，有利于促進社會的科技化發(fā)展；神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)的聯(lián)系存儲功能在信息查找、儲存操作中發(fā)揮中重要作用，用戶輸入相關信息后，神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)通過網(wǎng)絡節(jié)點的聯(lián)系快速獲取信息；自我尋找優(yōu)化解功能是神經(jīng)網(wǎng)絡在高速運轉(zhuǎn)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(jīng)網(wǎng)絡的有點為其應用于計算機網(wǎng)絡安全評價中奠定了良好基礎。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡論文篇六
在20世紀40年代，生物學家mcculloch與數(shù)學家pitts共同發(fā)表文章，第一次提出了關于神經(jīng)元的模型m-p模型，這一理論的提出為神經(jīng)網(wǎng)絡模型的研究和開發(fā)奠定了基礎，在此基礎上人工神經(jīng)網(wǎng)絡研究逐漸展開。1951年，心理學家hebb提出了關于連接權數(shù)值強化的法則，為神經(jīng)網(wǎng)絡的學習功能開發(fā)進行了鋪墊。之后生物學家eccles通過實驗證實了突觸的真實分流，為神經(jīng)網(wǎng)絡研究突觸的模擬功能提供了真實的模型基礎以及生物學的依據(jù)[2]。隨后，出現(xiàn)了能夠模擬行為以及條件反射的處理機和自適應線性網(wǎng)絡模型，提高了人工神經(jīng)網(wǎng)絡的速度和精準度。這一系列研究成果的出現(xiàn)為人工神經(jīng)網(wǎng)絡的形成和發(fā)展提供了可能。
2.2低谷時期。
在人工神經(jīng)網(wǎng)絡形成的初期，人們只是熱衷于對它的研究，卻對其自身的局限進行了忽視。minskyh和papert通過多年對神經(jīng)網(wǎng)絡的研究，在1969年對之前所取得的研究成果提出了質(zhì)疑，認為當前研究出的神經(jīng)網(wǎng)絡只合適處理比較簡單的線性問題，對于非線性問題以及多層網(wǎng)絡問題卻無法解決。由于他們的質(zhì)疑，使神經(jīng)網(wǎng)絡的發(fā)展進入了低谷時期，但是在這一時期，專家和學者也并沒有停止對神經(jīng)網(wǎng)絡的研究，針對他們的質(zhì)疑也得出一些相應的研究成果。
2.3復興時期。
美國的物理學家hopfield在1982年提出了新的神經(jīng)網(wǎng)絡模型，并通過實驗證明在滿足一定的條件時，神經(jīng)網(wǎng)絡是能夠達到穩(wěn)定的狀態(tài)的。通過他的研究和帶動，眾多專家學者又重新開始了對人工神經(jīng)網(wǎng)絡方面的研究，推動了神經(jīng)網(wǎng)絡的再一次發(fā)展[3]。經(jīng)過專家學者的不斷努力，提出了各種不同的人工神經(jīng)網(wǎng)絡的模型，神經(jīng)網(wǎng)絡理論研究不斷深化，新的理論和方法層出不窮，使神經(jīng)網(wǎng)絡的研究和應用進入了一個嶄新的時期。
2.4穩(wěn)步發(fā)展時期。
隨著人工神經(jīng)網(wǎng)絡研究在世界范圍內(nèi)的再次興起，我國也迎來了相關理論研究的熱潮，在人工神經(jīng)網(wǎng)絡和計算機技術方面取得了突破性的進展。到20世紀90年代時，國內(nèi)對于神經(jīng)網(wǎng)絡領域的研究得到了進一步的完善和發(fā)展，而且能夠利用神經(jīng)網(wǎng)絡對非線性的系統(tǒng)控制問題進行解決，研究成果顯著。隨著各類人工神經(jīng)網(wǎng)絡的相關刊物的創(chuàng)建和相關學術會議的召開，我國人工神經(jīng)網(wǎng)絡的研究和應用條件逐步改善，得到了國際的.關注。
隨著人工神經(jīng)網(wǎng)絡的穩(wěn)步發(fā)展，逐漸建立了光學神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)，利用光學的強大功能，提高了人工神經(jīng)網(wǎng)絡的學習能力和自適應能力。對非線性動態(tài)系統(tǒng)的控制問題，采取有效措施，提高超平面的光滑性，對其精度進行改進。之后有專家提出了關于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的抽取算法，雖然保證了精度，但也加大了消耗，在一定程度上降低了神經(jīng)網(wǎng)絡的效率，因此在此基礎上又提出了改進算法fernn。混沌神經(jīng)網(wǎng)絡的發(fā)展也得到了相應的進步，提高了神經(jīng)網(wǎng)絡的泛化能力。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡論文篇七
關于人工神經(jīng)網(wǎng)絡，到目前為止還沒有一個得到廣泛認可的統(tǒng)一定義，綜合各專家學者的觀點可以將人工神經(jīng)網(wǎng)絡簡單的概括為是模仿人腦的結(jié)構和功能的計算機信息處理系統(tǒng)[1]。人工神經(jīng)網(wǎng)絡具有自身的發(fā)展特性，其具有很強的并行結(jié)構以及并行處理的能力，在實時和動態(tài)控制時能夠起到很好的作用;人工神經(jīng)網(wǎng)絡具有非線性映射的特性，對處理非線性控制的問題時能給予一定的幫助;人工神經(jīng)網(wǎng)絡可以通過訓練掌握數(shù)據(jù)歸納和處理的能力，因此在數(shù)學模型等難以處理時對問題進行解決;人工神經(jīng)網(wǎng)絡的適應性和集成性很強，能夠適應不同規(guī)模的信息處理和大規(guī)模集成數(shù)據(jù)的處理與控制;人工神經(jīng)網(wǎng)絡不但在軟件技術上比較成熟，而且近年來在硬件方面也得到了較大發(fā)展，提高了人工神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)的信息處理能力。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡論文篇八
第一段：引入人工神經(jīng)網(wǎng)絡概念，強調(diào)其在當代人工智能領域的重要性和發(fā)展前景。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡（ArtificialNeuralNetwork，ANN）是一種模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)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(shù)據(jù)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(fā)展?jié)摿Φ募夹g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(chǎn)生最終輸出結(jié)果，而中間層則是整個網(wǎng)絡的核心部分。ANN的工作原理與生物神經(jīng)網(wǎng)絡類似，通過網(wǎng)絡中神經(jīng)元之間的連接和傳遞信號來實現(xiàn)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(jù)輸入與輸出之間的關系，進行誤差修正和參數(shù)調(diào)整，最終實現(xiàn)模型的優(yōu)化和提高預測準確率。
第三段：探討使用ANN的優(yōu)勢和局限。
ANN具有處理非線性、高維度、復雜數(shù)據(jù)的能力，并能在大規(guī)模數(shù)據(jù)中自動學習到相關模式和特征，從而實現(xiàn)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(shù)據(jù)樣本的依賴性和偏差性，對參數(shù)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(jié)ANN的應用現(xiàn)狀和今后發(fā)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(fā)展趨勢良好。未來，隨著數(shù)據(jù)技術、深度學習和計算能力的不斷提高，ANN將逐漸普及和優(yōu)化，并成為人工智能領域的重要支持和推動力量。
第五段：結(jié)合個人經(jīng)驗，總結(jié)ANN的可操作性和應用前景。
作為一名從事數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)和模式，并能在短時間內(nèi)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(xiàn)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(jīng)網(wǎng)絡論文篇九
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(ann)是一種用計算機網(wǎng)絡系統(tǒng)模擬生物神經(jīng)網(wǎng)絡的智能神經(jīng)系統(tǒng)，它是在現(xiàn)代神經(jīng)生物學研究成果的基礎上發(fā)展起來的，模擬人腦信息處理機制的一種網(wǎng)絡系統(tǒng)，它不但具有處理數(shù)值數(shù)據(jù)的計算能力，而且還具有處理知識的學習、聯(lián)想和記憶能力。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡模擬了大腦神經(jīng)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(jīng)網(wǎng)絡中的神經(jīng)元排列并不是雜亂無章的，往往是以一種有規(guī)律的序列排列，這種結(jié)構非常適合并行計算。同時如果將每一個神經(jīng)元看作是一個基本的處理單元，則整個系統(tǒng)可以是一個分布式處理系統(tǒng)，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(jīng)網(wǎng)絡可存儲大量的專家知識，并能根據(jù)學習算法，或利用指導系統(tǒng)模擬現(xiàn)實環(huán)境(稱為有教師學習)，或?qū)斎脒M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(jīng)元及其相互連接，具有聯(lián)想映射與聯(lián)想記憶能力，容錯性保證網(wǎng)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(wǎng)絡中的神經(jīng)元或突觸遭到破壞時網(wǎng)絡仍然具有學習和記憶能力，不會對整體系統(tǒng)帶來嚴重的影響。
1.3泛化能力。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡是大規(guī)模的非線性系統(tǒng)，提供了系統(tǒng)協(xié)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(fā)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(guī)則都可以通過對范例的學習存儲于同一個神經(jīng)網(wǎng)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(jīng)網(wǎng)絡論文篇十
摘要：電氣工程及其自動化的實現(xiàn)，從根本上促進我國電氣產(chǎn)業(yè)迅速發(fā)展，滿足人們的日常生活需求。但在實際的自動化發(fā)展過程中，還存在一些不足之處影響電氣工程的生產(chǎn)效率，難以滿足當前時代的需求，基于此，作者結(jié)合自身經(jīng)驗，對電氣工程及其自動化發(fā)展的現(xiàn)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(fā)展，信息技術、電氣工程自動化技術逐漸被廣泛應用。受生產(chǎn)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(fā)展，但實際上，現(xiàn)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(chǎn)力發(fā)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(xiàn)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(yè)的生產(chǎn)水平，并與人們的日常生活息息相關?，F(xiàn)階段，我國電氣工程技術不斷創(chuàng)新發(fā)展，從根本上帶動電氣工程及其自動化領域發(fā)展，并促使其逐漸向高新技術轉(zhuǎn)化，擴大技術的應用范圍，從整體上促進國民經(jīng)濟提升。實際上，電氣工程及其自動化屬于現(xiàn)代電氣信息領域，其涵蓋內(nèi)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(yè)領域、軍事領域、農(nóng)業(yè)領域等，對我國的工業(yè)與社會發(fā)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(chuàng)新與發(fā)展對于人們的日常生活方式與生產(chǎn)方式也產(chǎn)生影響，以推動國民經(jīng)濟穩(wěn)定發(fā)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(zhì)與設備影響，存在能源損耗問題，直接造成能源浪費，加劇現(xiàn)階段我國能源緊缺的壓力，與當前的節(jié)能減排理念相悖，不符合可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略的實施，同時提升了工業(yè)生產(chǎn)的成本支出，降低了經(jīng)濟效益。
2.2電氣系統(tǒng)的集成化不高。
現(xiàn)階段，受時代發(fā)展與實際需求的影響，促使電氣工程自動化系統(tǒng)逐漸向集成化方向發(fā)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(tǒng)難以統(tǒng)一。
為了滿足當前的發(fā)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(tǒng)，以此提升工作效率，但受多種因素影響，系統(tǒng)難以進行合理的統(tǒng)一，缺乏兼容性，降低了系統(tǒng)的工作效率。
2.4電氣工程質(zhì)量達不到要求。
電氣工程的質(zhì)量直接影響其使用壽命，但受實際的工程質(zhì)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(zhì)量經(jīng)常達不到實際的要求，質(zhì)量管理效率不高。
3現(xiàn)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(jié)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(xù)發(fā)展戰(zhàn)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(yōu)化電氣工程的節(jié)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(jié)能設計優(yōu)化過程中，工作人員應結(jié)合實際情況，以工作最基本要求為基礎，對非重點環(huán)節(jié)進行有效的改良，如，對現(xiàn)階段的變壓器進行改良，選擇繞組阻值較小的供電系統(tǒng)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(jié)能的目的，促使我國電氣工程實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。
3.2從整體上提升電氣工程自動化系統(tǒng)的集成化水平。
提升工作人員自身的專業(yè)水平與能力，利用工作人員的專業(yè)技術，建立完善的系統(tǒng)平臺，并充分發(fā)揮其創(chuàng)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(tǒng)的兼容性，保證系統(tǒng)軟硬件在交換過程中具有統(tǒng)一的接口，從而實現(xiàn)信息數(shù)據(jù)的共享；另一方面，提升各功能與系統(tǒng)之間的鏈接效率，從整體上降低電氣工程自動化系統(tǒng)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(tǒng)一的電氣自動化系統(tǒng)。
構建科學合理、統(tǒng)一的電氣自動化系統(tǒng)是電氣工程未來發(fā)展的主要方向與趨勢，以此來提升電氣工程的整體質(zhì)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(tǒng)，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(xiàn)階段電氣自動化系統(tǒng)，改善其中的不合理之處，并針對現(xiàn)階段的企業(yè)不同需求進行個性化開發(fā)；最后，實現(xiàn)信息資源的有效共享，促進我國電氣工程領域穩(wěn)定發(fā)展，跟上時代發(fā)展的步伐[2]。
3.4重視對電氣工程的質(zhì)量管理。
重視對電氣工程的質(zhì)量管理，可以從根本上提升電氣工程質(zhì)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(zhì)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(zhì)量；其次，加強現(xiàn)階段工作人員自身的專業(yè)水平與能力，通過定期的培訓，強化工作人員的專業(yè)水平與技術理念，利用其良好的綜合素養(yǎng)，提升質(zhì)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(zhì)量，從而提升電氣工程的質(zhì)量；最后，重視對各個施工環(huán)節(jié)的質(zhì)量管理，通過合理的監(jiān)督與管理，保證施工的規(guī)范性，并以其整體質(zhì)量為基礎，適當對施工進度進行合理的調(diào)整，以此來保證施工的整體進度。
4結(jié)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(zhì)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(fā)展，合理的進行資源節(jié)約，降低成本的支出，以此來獲取可觀的經(jīng)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(wěn)定發(fā)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(nóng)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(chuàng)新與應用,20xx(06):69.
人工神經(jīng)網(wǎng)絡論文篇十一
針對中國土地復墾起步晚,新技術與新理論應用較少的問題,研究利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡來輔助土地復墾的`決策.介紹了利用自組織映射神經(jīng)網(wǎng)絡的自動分類功能對進行礦區(qū)土地復墾條件分類,為因地制宜地采取復墾措施提供依據(jù).然后,基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡,選取評價因子,通過對已有經(jīng)驗的學習,對復墾土地適宜性進行評價,并與傳統(tǒng)的方法相比較,研究結(jié)果表明,利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡輔助礦區(qū)土地復墾決策是可行的.
作者：張洪波胡振琪陳秋計謝宏全劉昌華作者單位：張洪波(中國礦業(yè)大學北京校區(qū),土地復墾與生態(tài)重建研究所,北京,100083;中國石油集團工程設計有限責任公司,華北分公司,河北,任丘,062552)。
胡振琪(中國礦業(yè)大學北京校區(qū),土地復墾與生態(tài)重建研究所,北京,100083)。
陳秋計,劉昌華(河南理工大學,測量工程系,河南,焦作,454000)。
謝宏全(河北理工大學,交通與測繪學院,河北,唐山,063009)。
刊名：遼寧工程技術大學學報isticpku英文刊名：journalofliaoningtechnicaluniversity年，卷(期)：24(1)分類號：x171.4關鍵詞：人工神經(jīng)網(wǎng)絡復墾土地土地復墾條件分類適宜性評價
人工神經(jīng)網(wǎng)絡論文篇十二
傳播神經(jīng)網(wǎng)絡，簡稱bp網(wǎng)絡。目前bp神經(jīng)網(wǎng)絡已成為廣泛使用的網(wǎng)絡。
2應用現(xiàn)狀
神經(jīng)網(wǎng)絡以及獨特的結(jié)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(jīng)網(wǎng)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(diào)制/解調(diào)等。
2）模式識別。神經(jīng)網(wǎng)絡不僅可以處理靜態(tài)模式如固定圖像、固定能譜等，還可以處理動態(tài)模式如視頻圖像、連續(xù)語音等。
3）系統(tǒng)識別。基于神經(jīng)網(wǎng)絡的系統(tǒng)辨識是以神經(jīng)網(wǎng)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(tǒng)的靜態(tài)或動態(tài)模型。
4)智能檢測。在對綜合指標的檢測（例如對環(huán)境舒適度這類綜合指標檢測）中，以神經(jīng)網(wǎng)絡作為智能檢測中的信息處理聯(lián)想等數(shù)據(jù)融合處理，從而實現(xiàn)單一傳感器不具備的功能。
5）汽車工程。神經(jīng)網(wǎng)絡在汽車剎車自動控制系統(tǒng)中也有成功的應用，該系統(tǒng)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(xiàn)平穩(wěn)剎車，而不受路面坡度和車重影響。
6）化學工程。神經(jīng)網(wǎng)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(wèi)生保健、醫(yī)療。比如通過訓練自主組合的多層感知器可以區(qū)分
正常心跳和非正常心跳，基于bp網(wǎng)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(jīng)網(wǎng)絡與其他智能方法的融合
2.1神經(jīng)網(wǎng)絡與專家系統(tǒng)的融合
專家系統(tǒng)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(jīng)網(wǎng)絡主張對人腦結(jié)構及機理開展研究，并通過大規(guī)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(tǒng)與人工神經(jīng)網(wǎng)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(xiàn)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(cè)重于人類思維方式的某一方面。這樣，在碰到結(jié)構上比較單純的問題時，還可以比較成功地解決。當碰到結(jié)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(tǒng)與人工神經(jīng)網(wǎng)絡要想獲得更大的應用，除了依靠自身的不斷發(fā)展與完善以外，更要依靠這兩種技術的不斷結(jié)合，這也是這兩種技術未來的發(fā)展方向。
2.2神經(jīng)網(wǎng)絡與模糊技術的融合
斷能力的方式來處理常規(guī)數(shù)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(jīng)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(jīng)網(wǎng)絡技術則以生物神經(jīng)網(wǎng)絡為模擬基礎，以非線性大規(guī)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(xù)函數(shù)，在諸如模式識別、聚類分析及計算機視覺等方面發(fā)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(jié)合，則可有效地發(fā)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(jīng)網(wǎng)絡與遺傳算法的融合
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人工神經(jīng)網(wǎng)絡論文篇十三
論文摘要:利用補償模糊神經(jīng)網(wǎng)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(jié)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(shù)據(jù)驗證結(jié)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(yǎng)質(zhì)量的提升。
高等職業(yè)教育在我國高等教育規(guī)模中占半壁江山，在人才培養(yǎng)方面起著舉足輕重的作用。如何更快更好地發(fā)展高職教育，提高人才培養(yǎng)的質(zhì)量顯得越來越重要。高水平的培養(yǎng)質(zhì)量歸根結(jié)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(jù)教師崗位職責，對教師是否勝任本崗位工作所規(guī)定的政治思想、職業(yè)道德、工作實績等進行全面系統(tǒng)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(jù)多年來的教務管理經(jīng)驗，以及通過教授《機械制圖》這門課程得到的啟發(fā)，采用六步法則與補償模糊神經(jīng)網(wǎng)絡相結(jié)合，實現(xiàn)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(fā)而得出的:對于一個零件制作而言，大體經(jīng)過以下六個步驟:(1)通過“看”來對市場上所出現(xiàn)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(jié)構圖(主視圖、剖面圖等)進行細心繪制，最后對細節(jié)進行加工;(4)根據(jù)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(jié)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(chǎn)品的質(zhì)量，影響整個公司的經(jīng)濟效益因此在設計過程中強調(diào)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(zhì)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(jié)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(diào)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(diào)查之后分析高職院校教師能力體現(xiàn)較為全面的幾項重大指標，確定評價的標準;“三建?！笔侵竿ㄟ^確定的幾項評價指標和最終評價結(jié)果，采用先進的數(shù)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(shù)據(jù)、結(jié)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(jié)進行調(diào)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(yè)知識與技能外，還須具備操作技術及實踐經(jīng)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(jīng)驗的積累;既要把握專業(yè)領域?qū)W術發(fā)展前沿，又要與行業(yè)及企業(yè)保持密切聯(lián)系，時刻關注行業(yè)發(fā)展動態(tài)。他說:“一名優(yōu)秀教師需要不斷與時俱進，創(chuàng)新課程體系，調(diào)整教學內(nèi)容，既要注重學生基本理論知識的傳授、專業(yè)技能的培養(yǎng)，還要注重學生的個性發(fā)展和綜合素質(zhì)的培養(yǎng);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(zhì)、能力這三方面。
知識結(jié)構包括圍繞職業(yè)崗位的知識、技術，及本專業(yè)領域的最新發(fā)展動態(tài)和職業(yè)崗位上的新知識、新技術、新工藝等;素質(zhì)結(jié)構包括良好的道德素質(zhì)和職業(yè)素質(zhì)，道德素質(zhì)是樹立正確的世界觀、人生觀和價值觀，職業(yè)素質(zhì)是指角色意識、敬業(yè)精神、時效意識、團隊精神等;能力結(jié)構包括教育教學能力、崗位實踐能力、現(xiàn)代教育技術使用能力和科研能力等川。
根據(jù)確定的評價內(nèi)容，目前采用的評價體系具有一定的多維性和動態(tài)性，評價的方式大多采用“定性”與“定量”相結(jié)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(shù)學方法，如層次分析法、數(shù)據(jù)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(jīng)網(wǎng)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(zhì)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(xiàn)在知識、素質(zhì)、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?！岸嘀黧w”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?！岸嘟嵌取笔侵该總€評價主體對應的評價指標不同，即設計的調(diào)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(jié)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(shù)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(shù)學模型主要有確定(性)數(shù)學模型、隨機(性)數(shù)學模型和模糊數(shù)學模型三類。具體來講，確定(性)數(shù)學模型有線性規(guī)劃、動態(tài)規(guī)劃、數(shù)據(jù)包絡分析、層次分析方法等;隨機(性)數(shù)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(shù)學模型有模糊綜合評判模型、模糊積分模型、灰色數(shù)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(jīng)網(wǎng)絡技術的基礎上，通過補償神經(jīng)元來執(zhí)行補償模糊推理，動態(tài)地調(diào)整模糊規(guī)則，從而形成了一種新的網(wǎng)絡―補償模糊神經(jīng)網(wǎng)絡，由此進行教學評價模型的構建。
采用補償模糊神經(jīng)網(wǎng)絡對某=系統(tǒng)進行辨識時，不需要事先知道索統(tǒng)的精確的數(shù)學模型，它能借助于人類的模糊推理知識以及神經(jīng)網(wǎng)絡的逼近性能來實現(xiàn)對過程的`建模。它擁有許多優(yōu)點，如魯棒性、無需模型、全局逼近。
2)模型的建構。
:提據(jù)高職院校對教師工作素質(zhì)的要求，結(jié)合高職院校的培養(yǎng)目標，采用多z多角摩多豐體的評價機制，對教師教學質(zhì)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(jù)前人研究成果，利用學生對教師的網(wǎng)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(yōu)秀。但是如何確定這三個等級的標準，這里采用高斯函數(shù)才)”作為模糊隸屬度函數(shù)從而對其等級進行劃分。其中“，?““(隸屬度中‘。?寬度’均屬于可調(diào)參數(shù)。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(yōu)秀)，然后根據(jù)模糊推理的規(guī)則來推理得出教師教學質(zhì)量的好壞。
3)模型的訓練。
運用多年來積累的數(shù)據(jù)報表，通過聚類分析的方式對數(shù)據(jù)進行有效性驗證，在現(xiàn)有數(shù)據(jù)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(shù)中的參數(shù)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(jié)果誤差達到了i.5%，精確度較高。
3.結(jié)論。
借鑒《機械制圖》教學過程中總結(jié)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(jīng)網(wǎng)絡構建高職院校教師的教學評價模型，結(jié)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(jù)企業(yè)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(zhì)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(yǎng)水平的提高。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡論文篇十四
摘要：社會在發(fā)展、時代在進步，信息技術水平也在不斷的提高，在此時代背景下，越來越多的技術手段開始在各個領域滲透和融入，而科技的進步，使得各類的先進技術衍生出來，其中的人工智能技術可謂是典型代表，許多的技術人員意識到人工智能技在計算機中的發(fā)展和應用，所以對人工智能技術在計算機中的應用和發(fā)展這一課題進行分析具有一定的必然性，以下內(nèi)容是個人的見解。
關鍵詞：人工智能技術；計算機；發(fā)展；應用；
受科學技術手段的推動性影響，人類文明的發(fā)展步伐日漸加快，現(xiàn)階段，已經(jīng)基本步入到了信息化的時代背景下，計算機在當下已經(jīng)是各行各業(yè)中常見的輔助工具，甚至許多行業(yè)的發(fā)展已經(jīng)視計算機技術為基本的動力支撐，同時增加了技術應用的要求，在此社會不斷發(fā)展的趨勢下，只有使得計算機技術逐步朝向著個性化以及智能化的方向發(fā)展，方可體現(xiàn)人工智能技術手段的作用，并為計算機技術手段的長遠化發(fā)展提供相應的保障。
人工智能一般指的是借助計算機技術手段，將其作為有效的基礎，對人類的行為以及思想進行模擬的綜合學科，它所涉及的行業(yè)較多，比如，心理學以及哲學等等均為典型，而后實現(xiàn)對人體觸覺或是感知方面的模擬，通常會將其安裝到機械設備之上，并使得機器更具智能化特色，借助智能化處理方式或是智能化編程等方法，逐步實現(xiàn)自動化操作、智能化運行，對人類難以完成的、高難度的、威脅較大的工作進行有效處理，極大的提高工作效率，進而保證人們的人身財產(chǎn)安全。
現(xiàn)階段，人工智能技術已經(jīng)初步取得了一定的成就，相關的專家學者在研究和探討以后，也發(fā)現(xiàn)了人工神經(jīng)網(wǎng)絡體系構建的發(fā)展方向，希望借此完成工程項目設計工作，實現(xiàn)軟件系統(tǒng)和智能化模塊的有機結(jié)合，對軟件的性能進行改良，進而符合用戶的實際需求，在基本達到了人工智能的目標以后，還需要對用戶界面進行優(yōu)化和改良，最終為人工智能技術的發(fā)展和更新提供更多的保障。
（一）網(wǎng)絡安全方面的應用。
最近幾年來，人工智能技術的運用已經(jīng)成為未來幾年來許多領域的發(fā)展趨向，它的利用將計算機網(wǎng)絡的優(yōu)勢全方位的體現(xiàn)，值得一提的是，它在計算機網(wǎng)絡安全方面所占據(jù)的地位在日漸提高，同時其應用價值也不斷凸顯。
而后，入侵檢測也是計算網(wǎng)絡安全工作落實的主要工作，這一過程中，防火墻可發(fā)揮自身的作用，這一過程中它的運行效果，將會給整體的系統(tǒng)運作安全性帶來極大的影響，可通過數(shù)據(jù)整合、搜集的方式，將有價值的參數(shù)呈現(xiàn)給用戶，通過郵件的形式發(fā)送給用戶，隨著時間的推移，郵件數(shù)量也會不斷的增加。經(jīng)過筆者的分析和探討，建議將智能型垃圾郵件系統(tǒng)安裝到用戶的系統(tǒng)之中，而后再實施風險檢測，及時告知用戶相關的風險信息，并給予一定的提示，引導用戶妥善處理垃圾信息。
（二）企業(yè)管理方面的應用。
現(xiàn)階段，人工智能技術手段已經(jīng)被越來越多的企業(yè)管理者所認知，比如，自動報警系統(tǒng)和監(jiān)控系統(tǒng)的應用就為典型代表，它們的運用，利于企業(yè)實現(xiàn)智能化的管理目標，為企業(yè)的內(nèi)部運作營造安全的氛圍和環(huán)境，此外，還可以一定程度的減少企業(yè)的運作成本，逐步達到資源配置和優(yōu)化的效果，將企業(yè)的運營和發(fā)展目標落實到實處，體現(xiàn)出企業(yè)管理的智能化和現(xiàn)代化特色。
（三）教學領域的應用。
隨著新課程改革的推進，使得標準化教學體制也在日趨深化，逐步實現(xiàn)了計算機技術和教學工作的有機融合，人工智能計算機輔助教學系統(tǒng)的運用體現(xiàn)了極大的應用優(yōu)勢，為傳統(tǒng)教學模式的優(yōu)化和改革注入了新的活力，可借此方法，完成教學方法和教學內(nèi)容的表達，進而相應的的提高教學效率，確保教學質(zhì)量。
此外，引入人工智能技術的過程中，也需要重視知識庫的運用，將其作為教學中有效的輔助工具，而后把教學中的要點以及相關定義等融入到知識庫職之中，教師的在落實教學工作之時，可對知識庫之內(nèi)的理論知識加進行準確推理，為學生呈現(xiàn)更加直觀的推理過程和運算過程，得出推理后的結(jié)果。從教學領域日后的發(fā)展角度來講，人工智能技術理念的引入，可謂是以此教學模式的革新，也是突破傳統(tǒng)教學模式桎梏的有效途徑。
（四）家居行業(yè)的應用。
當前，人們的生活質(zhì)量和生活水平日漸提高，從而自然而然的增加了對于住房家居的應用需要，在此社會發(fā)展形勢之下，可將人工智能技術手段應用到家居生活中，盡可能滿人們的日常生活需要，比如，運用人工智能技術，對門窗的閉合進行有效控制，或是對家居環(huán)境進行調(diào)整，營造良好的生活氛圍。
三、結(jié)語。
綜上所述，在此信息技術發(fā)展如此迅猛的時代背景下，人工智能技術手段的運用被許多行業(yè)所認識和關注，此項技術是一項典型的新型技術手段，它的應用體現(xiàn)了極大的優(yōu)勢，與域外發(fā)達國家相比較，我國的人工智能技術水平仍舊不足，但是，其發(fā)展速度卻相對較快，在我國的諸多行業(yè)中得到了廣泛運用，它的未來發(fā)展前景相對較佳，值得大力推廣。
參考文獻。
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人工神經(jīng)網(wǎng)絡論文篇一
摘要隨著科學技術的發(fā)展，人工神經(jīng)網(wǎng)絡技術得到了空前的發(fā)展，并且在諸多領域得到了廣泛的應用，為人工智能化的發(fā)展提供了強大的動力。人工神經(jīng)網(wǎng)絡的發(fā)展經(jīng)歷了不同的階段，是人工智能的重要組成部分，并且在發(fā)展過程中形成了自身獨特的特點。文章對人工神經(jīng)網(wǎng)絡的發(fā)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(fā)展，各個行業(yè)和領域都在進行人工智能化的研究工作，已經(jīng)成為專家學者研究的熱點。人工神經(jīng)網(wǎng)絡就是在人工智能基礎上發(fā)展而來的重要分支，對人工智能的發(fā)展具有重要的促進作用。人工神經(jīng)網(wǎng)絡從形成之初發(fā)展至今，經(jīng)歷了不同的發(fā)展階段，并且在經(jīng)濟、生物、醫(yī)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(jīng)網(wǎng)絡論文篇二
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人工神經(jīng)網(wǎng)絡論文篇三
神經(jīng)網(wǎng)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(wǎng)絡。神經(jīng)元是神經(jīng)網(wǎng)絡的基本處理單元。
在神經(jīng)網(wǎng)絡的發(fā)展過程中，從不同角度對神經(jīng)網(wǎng)絡進行了不同層次的描述和模擬，提出了各種各樣的神經(jīng)網(wǎng)絡模型，其中最具有代表性的神經(jīng)網(wǎng)絡模型有：感知器、線性神經(jīng)網(wǎng)絡、bp網(wǎng)絡、自組織網(wǎng)絡、徑向基函數(shù)網(wǎng)絡、反饋神經(jīng)網(wǎng)絡等等。
神經(jīng)元矩陣是神經(jīng)網(wǎng)絡模型的一種新構想，是專門為神經(jīng)網(wǎng)絡打造的一個矩陣，它符合神經(jīng)元的一切特征。
(1)容器可產(chǎn)生一種無形的約束力，使系統(tǒng)得以形成，容器不是全封閉的，從而保證系統(tǒng)與外界的溝通和交互;各向量間可用相互作用的力來聯(lián)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(jīng)元之間自主交互，神經(jīng)元矩陣是一種多層次的管理，即一層管理一層。系統(tǒng)具有明顯的層級制和分塊制，每層每塊均獨立且協(xié)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?？梢酝ㄟ^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(zhuǎn)向、伸長，進而形成相對穩(wěn)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(jīng)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(jīng)元矩陣分塊、分層、形成聯(lián)接的過程，也為矩陣系統(tǒng)宏觀管理、層級控制的實現(xiàn)奠定了基礎。
神經(jīng)元矩陣亦是一種具有生物網(wǎng)絡特征的數(shù)學模型，綜合了數(shù)學上矩陣和向量等重要概念，是一種立體的矩陣結(jié)構。尤其是將矩陣的分塊特性和向量的指向特征結(jié)合起來，更好的體現(xiàn)了神經(jīng)網(wǎng)絡的整體性和單元獨立性，系統(tǒng)的組織和自組織特征也更為凸顯。信使粒以“點”的數(shù)學概念，增強了系統(tǒng)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(jīng)網(wǎng)絡論文篇四
摘要：軟件需求分析不僅僅是為了讓開發(fā)者滿足用戶要求，而且還可以幫助用戶了解軟件的性能和功能，具有一舉兩得的效果，但是如果軟件需求不符合實際需求，就會出現(xiàn)風險，導致返工。在bp神經(jīng)網(wǎng)絡的基礎上，我們建立了軟件需求分析風險評估模型，以減少軟件開發(fā)的失敗率，規(guī)避因軟件需求分析失誤而帶來的實際存在的或潛在的風險。
關鍵詞：風險；軟件需求；bp神經(jīng)網(wǎng)絡；研究；分析。
軟件開發(fā)過程中，需求分析是一個關鍵性的階段。導致它失敗的原因有很多，例如開發(fā)者和用戶之間的溝通障礙、軟件本身的隱含性、需求信息的不對稱等等。這些問題導致的返工，增加了開發(fā)的成本，也損壞了企業(yè)形象，更可能流失掉部分用戶。因此，我們必須對軟件需求分析進行風險評估管理，把負面影響降到最低?，F(xiàn)代商業(yè)發(fā)展中，各企業(yè)和企業(yè)之間的競爭日趨激烈,掌握最新的技術，對技術進行創(chuàng)新，才是企業(yè)在行業(yè)內(nèi)立足腳跟，獲得更加長遠發(fā)展的方法，因此要想牢牢地把握企業(yè)的運命就需要我們保持對技術創(chuàng)新的熱情，并在這條道路上樂此不疲。21世紀，只有掌握了最新和最具有創(chuàng)造性的技術，才能贏的最后的勝利，本文把bp網(wǎng)絡與軟件需求分析風險評估模型相結(jié)合，具有十分重要的意義。
bp神經(jīng)網(wǎng)絡是開發(fā)者使用最多的神經(jīng)網(wǎng)絡之一，它具有算法簡單、極強的魯棒性、收斂速度極快等優(yōu)點。最重要的一點是能夠最大限度的接近其真實系統(tǒng)，非常適合于線性的、不確定的、模糊的軟件風險數(shù)據(jù)。bp算法是一種用于前向多層神經(jīng)網(wǎng)絡的的反傳學習算法。采用bp算法的數(shù)層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡模型，它的基本思想是，學習過程由信號的正向傳播和誤差的反向傳播兩個過程組成。模糊理論采用模糊數(shù)學的方法，通過抽象思維，對處于多種因素作用下的事物做出總體評價。它的兩大主要特征是：第一，結(jié)果清晰；第二，系統(tǒng)性強，這非常適合于各種非確定性問題的解決。
2軟件需求分析風險評估模型。
開發(fā)過程中，了解軟件需求是很重要的。軟件開發(fā)主要是依據(jù)需求的不同而設計出的產(chǎn)品。它包括了業(yè)務需求（組織和客戶高層次的目標）、用戶需求（用戶要求必須具備的需求）、功能需求（用戶可以通過完成任務滿足業(yè)務需求的產(chǎn)品中必須體現(xiàn)的軟件功能）。各種不同的需求都以不同的角度來呈現(xiàn)，需要進行多方位的分析方可得出準確的結(jié)論。軟件需求分析就是對用戶所需軟件應具備的屬性進行分析，滿足用戶的真正需求。在完成軟件需求分析后，我們要能得出用戶所需的軟件系統(tǒng)要能夠做到哪些功能，對此還要有詳細準確的說明書，也就是用戶的使用說明書，讓他們更快的了解產(chǎn)品。優(yōu)秀的需求具有以下特點：完整性、準確性、可行性、必要性、無歧義性和可行性。軟件需求分析風險是指由于多方面的影響，如用戶參與度、用戶需求的拓展變化、多角度的考慮、設計的精準度和用戶與開發(fā)者的充分溝通等等，而造成需求分析的不準確使得用戶的軟件需求得不到滿足。該風險評估模型主要是為了降低軟件需求分析中存在的風險，從而使得評估需求分析更具加有效和更易操作。
3一種基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡的軟件需求分析風險評估模型。
本文把bp神經(jīng)網(wǎng)絡和模糊理論加入到軟件需求分析風險評估模型中，利用bp神經(jīng)網(wǎng)絡的非線性映射屬性和模糊理論的超強表達能力與被理解力，幫助提高風險評估的有效性和預測性。軟件需求分析風險的評估模型包括風險識別、風險分析、風險評估三個模塊。風險識別的主要目的是考察研究軟件需求分析階段具體的情況，識別并記錄該階段存在的或潛在的風險，輸入來源是專家的經(jīng)驗分析和歷史風險數(shù)據(jù)庫。
一般步驟包括：
a:找出軟件需求分析風險指標；
b:搜索歷史數(shù)據(jù)庫，列出存在的數(shù)據(jù)庫中的歷史案例；
c:通過專家分析，列出具有風險等級的列表；
d:將確定了的風險列表提交數(shù)據(jù)庫并更新。風險分析是細化第一階段的風險，分析其產(chǎn)生的影響和等級，找出各指標與風險級別之間的線性關系亦或非線性關系。本文引入bp神經(jīng)網(wǎng)絡和模糊理論，利用bp神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)風險評估指標和風險級別之間的非線性映射關系，還利用模糊理論的超強表達能力和容易理解的屬性，提高整個風險評估模型的學習能力和表達能力，得出更符合實際的評估報告。
主要的方法包括：
a:揭示原因和結(jié)果之間的聯(lián)系，追根溯源；
b:建立模型進行認識和理解；
c:通過嘗試各種組合找出導致失敗的因素。風險評估需最后明確所有存在的風險和它們的等級，給予開發(fā)者一個詳細的報告。本階段只要利用bp神經(jīng)網(wǎng)絡的`輸入層、輸出層、隱含層數(shù)、隱含層節(jié)點數(shù)。輸入層節(jié)點是經(jīng)過模糊預處理的17個需求分析風險評估指標；輸出層節(jié)點是需求分析風險等級；隱含層數(shù)越多性能越高誤差越低；隱含節(jié)點越多，網(wǎng)絡功能越強大，但是過多則會使網(wǎng)絡功能減弱。
在bp神經(jīng)網(wǎng)絡基礎上，建立的軟件需求分析風險評估模型，它操作的流程大致是三個方向。首先，識別軟件需求分析階段存在的、潛在的風險；然后，利用bp神經(jīng)網(wǎng)絡和模糊理論的特有屬性、眾多優(yōu)點進行分析，通過歷史數(shù)據(jù)庫，專家知識、專家討論，列出風險表格；最后，對風險進行最后的評估，從而有效預測軟件開發(fā)過程中所遇到的風險，并且進行規(guī)避。
4結(jié)束語。
隨著經(jīng)濟的高速發(fā)展，網(wǎng)絡軟件也成為人們工作生活中一個非常重要的工具。軟件需求的增多帶來了很多的問題，軟件開發(fā)的過程充滿了阻礙，軟件需求的滿意度也在日漸降低。因此，提高軟件開發(fā)的速度、保證開發(fā)軟件的質(zhì)量，降低風險、減少開發(fā)成本、滿足用戶真正的需求等等，對軟件需求分析風險進行評估，建立軟件需求分析風險評估模型，是一件非常值得研究和實施的事情。本文研究的內(nèi)容不僅僅達到了需求分析的目的，提出了新的思維方式和參考方向，而且還能更有效的預測軟件需求分析風險，真正滿足用戶的軟件需求?；痦椖浚杭质〗逃龔d“十二五”科學技術研究項目“基于ahp和群決策向量分析高校干部綜合測評方法和系統(tǒng)實現(xiàn)”（吉教科合字第402號）；吉林省教育科學“十二五”規(guī)劃課題“構建以學習者為主體的遠程教育支持服務體系的研究”。
參考文獻：
人工神經(jīng)網(wǎng)絡論文篇五
在互聯(lián)網(wǎng)時代背景下，計算機技術得到快速發(fā)展，資源的互通共享也為人們的生產(chǎn)生活帶來了極大便利。但在計算機網(wǎng)絡的使用過程中，難以避免出現(xiàn)病毒、漏洞、電腦高手等問題，影響計算機網(wǎng)絡的安全性，進而造成用戶的損失，阻礙計算機網(wǎng)絡的長遠發(fā)展。傳統(tǒng)的計算機網(wǎng)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(wǎng)絡時代發(fā)展的潮流。專家評價模式則易受專家的業(yè)務水平和工作方式影響，難以有效驗證計算機網(wǎng)絡安全評價結(jié)果。神經(jīng)網(wǎng)絡屬于新型評價方式，通過神經(jīng)元對計算機網(wǎng)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(wǎng)絡安全評價中神經(jīng)網(wǎng)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(wǎng)絡安全，達到最佳的網(wǎng)絡安全評價效果，為社會網(wǎng)絡安全作出貢獻。
1計算機網(wǎng)絡安全概述。
計算機網(wǎng)絡安全是指在計算機網(wǎng)絡環(huán)境中，網(wǎng)絡系統(tǒng)中數(shù)據(jù)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(wǎng)絡安全涉及面廣，行業(yè)覆蓋面大，因此，需要受到高度重視。計算機網(wǎng)絡安全研究包括網(wǎng)絡信息的完整性、可使用性等內(nèi)容，通過網(wǎng)絡安全管理者的信息讀取、操作等內(nèi)容達到保護網(wǎng)絡安全的目的。計算機網(wǎng)絡的安全評價結(jié)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(tǒng)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(guī)避網(wǎng)絡風險，但此類傳統(tǒng)的網(wǎng)絡評價模式具有操作復雜、精確度不高的劣勢，在現(xiàn)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(fā)展，局域網(wǎng)被拓展，全球范圍內(nèi)信息得以共享，計算機網(wǎng)絡能力全面提高，難以避免的計算機網(wǎng)絡安全問題隨即出現(xiàn)。計算機網(wǎng)絡安全主要包括物理安全和邏輯安全兩方面內(nèi)容。其中，物理安全是指通過物理技術保護計算機系統(tǒng)等設備，避免發(fā)生破壞、丟失現(xiàn)象；邏輯安全是指保護計算機中的數(shù)據(jù)安全。計算機網(wǎng)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(wǎng)絡安全問題需要受到國際關注，無論是本地網(wǎng)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(wǎng)絡安全的關注度具有重要的現(xiàn)實意義。
神經(jīng)網(wǎng)絡通過模仿動物的神經(jīng)系統(tǒng)形成人工智能系統(tǒng)，并通過分析處理信息作用于計算機網(wǎng)絡中?；谒惴〝?shù)學模型，神經(jīng)網(wǎng)絡通過調(diào)節(jié)網(wǎng)絡節(jié)點之間的內(nèi)部關系發(fā)揮出應用價值。非常定性、非局限性、非線性是神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)具備的基本特征，此類特征使得神經(jīng)網(wǎng)絡在計算機網(wǎng)絡安全評價中產(chǎn)生了一定優(yōu)勢。神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)的自主學習性能較強，系統(tǒng)可以通過自動識別信息，總結(jié)出信息存在的一定規(guī)律，便于后續(xù)使用。用戶輸入相關信息后，神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)可以基于信息規(guī)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(jīng)濟等數(shù)據(jù)信息輸入系統(tǒng)，神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)可以做出相關的預測分析工作，提升了預測結(jié)果的準確性，有利于促進社會的科技化發(fā)展；神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)的聯(lián)系存儲功能在信息查找、儲存操作中發(fā)揮中重要作用，用戶輸入相關信息后，神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)通過網(wǎng)絡節(jié)點的聯(lián)系快速獲取信息；自我尋找優(yōu)化解功能是神經(jīng)網(wǎng)絡在高速運轉(zhuǎn)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(jīng)網(wǎng)絡的有點為其應用于計算機網(wǎng)絡安全評價中奠定了良好基礎。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡論文篇六
在20世紀40年代，生物學家mcculloch與數(shù)學家pitts共同發(fā)表文章，第一次提出了關于神經(jīng)元的模型m-p模型，這一理論的提出為神經(jīng)網(wǎng)絡模型的研究和開發(fā)奠定了基礎，在此基礎上人工神經(jīng)網(wǎng)絡研究逐漸展開。1951年，心理學家hebb提出了關于連接權數(shù)值強化的法則，為神經(jīng)網(wǎng)絡的學習功能開發(fā)進行了鋪墊。之后生物學家eccles通過實驗證實了突觸的真實分流，為神經(jīng)網(wǎng)絡研究突觸的模擬功能提供了真實的模型基礎以及生物學的依據(jù)[2]。隨后，出現(xiàn)了能夠模擬行為以及條件反射的處理機和自適應線性網(wǎng)絡模型，提高了人工神經(jīng)網(wǎng)絡的速度和精準度。這一系列研究成果的出現(xiàn)為人工神經(jīng)網(wǎng)絡的形成和發(fā)展提供了可能。
2.2低谷時期。
在人工神經(jīng)網(wǎng)絡形成的初期，人們只是熱衷于對它的研究，卻對其自身的局限進行了忽視。minskyh和papert通過多年對神經(jīng)網(wǎng)絡的研究，在1969年對之前所取得的研究成果提出了質(zhì)疑，認為當前研究出的神經(jīng)網(wǎng)絡只合適處理比較簡單的線性問題，對于非線性問題以及多層網(wǎng)絡問題卻無法解決。由于他們的質(zhì)疑，使神經(jīng)網(wǎng)絡的發(fā)展進入了低谷時期，但是在這一時期，專家和學者也并沒有停止對神經(jīng)網(wǎng)絡的研究，針對他們的質(zhì)疑也得出一些相應的研究成果。
2.3復興時期。
美國的物理學家hopfield在1982年提出了新的神經(jīng)網(wǎng)絡模型，并通過實驗證明在滿足一定的條件時，神經(jīng)網(wǎng)絡是能夠達到穩(wěn)定的狀態(tài)的。通過他的研究和帶動，眾多專家學者又重新開始了對人工神經(jīng)網(wǎng)絡方面的研究，推動了神經(jīng)網(wǎng)絡的再一次發(fā)展[3]。經(jīng)過專家學者的不斷努力，提出了各種不同的人工神經(jīng)網(wǎng)絡的模型，神經(jīng)網(wǎng)絡理論研究不斷深化，新的理論和方法層出不窮，使神經(jīng)網(wǎng)絡的研究和應用進入了一個嶄新的時期。
2.4穩(wěn)步發(fā)展時期。
隨著人工神經(jīng)網(wǎng)絡研究在世界范圍內(nèi)的再次興起，我國也迎來了相關理論研究的熱潮，在人工神經(jīng)網(wǎng)絡和計算機技術方面取得了突破性的進展。到20世紀90年代時，國內(nèi)對于神經(jīng)網(wǎng)絡領域的研究得到了進一步的完善和發(fā)展，而且能夠利用神經(jīng)網(wǎng)絡對非線性的系統(tǒng)控制問題進行解決，研究成果顯著。隨著各類人工神經(jīng)網(wǎng)絡的相關刊物的創(chuàng)建和相關學術會議的召開，我國人工神經(jīng)網(wǎng)絡的研究和應用條件逐步改善，得到了國際的.關注。
隨著人工神經(jīng)網(wǎng)絡的穩(wěn)步發(fā)展，逐漸建立了光學神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)，利用光學的強大功能，提高了人工神經(jīng)網(wǎng)絡的學習能力和自適應能力。對非線性動態(tài)系統(tǒng)的控制問題，采取有效措施，提高超平面的光滑性，對其精度進行改進。之后有專家提出了關于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的抽取算法，雖然保證了精度，但也加大了消耗，在一定程度上降低了神經(jīng)網(wǎng)絡的效率，因此在此基礎上又提出了改進算法fernn。混沌神經(jīng)網(wǎng)絡的發(fā)展也得到了相應的進步，提高了神經(jīng)網(wǎng)絡的泛化能力。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡論文篇七
關于人工神經(jīng)網(wǎng)絡，到目前為止還沒有一個得到廣泛認可的統(tǒng)一定義，綜合各專家學者的觀點可以將人工神經(jīng)網(wǎng)絡簡單的概括為是模仿人腦的結(jié)構和功能的計算機信息處理系統(tǒng)[1]。人工神經(jīng)網(wǎng)絡具有自身的發(fā)展特性，其具有很強的并行結(jié)構以及并行處理的能力，在實時和動態(tài)控制時能夠起到很好的作用;人工神經(jīng)網(wǎng)絡具有非線性映射的特性，對處理非線性控制的問題時能給予一定的幫助;人工神經(jīng)網(wǎng)絡可以通過訓練掌握數(shù)據(jù)歸納和處理的能力，因此在數(shù)學模型等難以處理時對問題進行解決;人工神經(jīng)網(wǎng)絡的適應性和集成性很強，能夠適應不同規(guī)模的信息處理和大規(guī)模集成數(shù)據(jù)的處理與控制;人工神經(jīng)網(wǎng)絡不但在軟件技術上比較成熟，而且近年來在硬件方面也得到了較大發(fā)展，提高了人工神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)的信息處理能力。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡論文篇八
第一段：引入人工神經(jīng)網(wǎng)絡概念，強調(diào)其在當代人工智能領域的重要性和發(fā)展前景。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡（ArtificialNeuralNetwork，ANN）是一種模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)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(shù)據(jù)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(fā)展?jié)摿Φ募夹g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(chǎn)生最終輸出結(jié)果，而中間層則是整個網(wǎng)絡的核心部分。ANN的工作原理與生物神經(jīng)網(wǎng)絡類似，通過網(wǎng)絡中神經(jīng)元之間的連接和傳遞信號來實現(xiàn)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(jù)輸入與輸出之間的關系，進行誤差修正和參數(shù)調(diào)整，最終實現(xiàn)模型的優(yōu)化和提高預測準確率。
第三段：探討使用ANN的優(yōu)勢和局限。
ANN具有處理非線性、高維度、復雜數(shù)據(jù)的能力，并能在大規(guī)模數(shù)據(jù)中自動學習到相關模式和特征，從而實現(xiàn)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(shù)據(jù)樣本的依賴性和偏差性，對參數(shù)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(jié)ANN的應用現(xiàn)狀和今后發(fā)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(fā)展趨勢良好。未來，隨著數(shù)據(jù)技術、深度學習和計算能力的不斷提高，ANN將逐漸普及和優(yōu)化，并成為人工智能領域的重要支持和推動力量。
第五段：結(jié)合個人經(jīng)驗，總結(jié)ANN的可操作性和應用前景。
作為一名從事數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)和模式，并能在短時間內(nèi)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(xiàn)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(jīng)網(wǎng)絡論文篇九
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(ann)是一種用計算機網(wǎng)絡系統(tǒng)模擬生物神經(jīng)網(wǎng)絡的智能神經(jīng)系統(tǒng)，它是在現(xiàn)代神經(jīng)生物學研究成果的基礎上發(fā)展起來的，模擬人腦信息處理機制的一種網(wǎng)絡系統(tǒng)，它不但具有處理數(shù)值數(shù)據(jù)的計算能力，而且還具有處理知識的學習、聯(lián)想和記憶能力。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡模擬了大腦神經(jīng)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(jīng)網(wǎng)絡中的神經(jīng)元排列并不是雜亂無章的，往往是以一種有規(guī)律的序列排列，這種結(jié)構非常適合并行計算。同時如果將每一個神經(jīng)元看作是一個基本的處理單元，則整個系統(tǒng)可以是一個分布式處理系統(tǒng)，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(jīng)網(wǎng)絡可存儲大量的專家知識，并能根據(jù)學習算法，或利用指導系統(tǒng)模擬現(xiàn)實環(huán)境(稱為有教師學習)，或?qū)斎脒M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(jīng)元及其相互連接，具有聯(lián)想映射與聯(lián)想記憶能力，容錯性保證網(wǎng)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(wǎng)絡中的神經(jīng)元或突觸遭到破壞時網(wǎng)絡仍然具有學習和記憶能力，不會對整體系統(tǒng)帶來嚴重的影響。
1.3泛化能力。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡是大規(guī)模的非線性系統(tǒng)，提供了系統(tǒng)協(xié)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(fā)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(guī)則都可以通過對范例的學習存儲于同一個神經(jīng)網(wǎng)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(jīng)網(wǎng)絡論文篇十
摘要：電氣工程及其自動化的實現(xiàn)，從根本上促進我國電氣產(chǎn)業(yè)迅速發(fā)展，滿足人們的日常生活需求。但在實際的自動化發(fā)展過程中，還存在一些不足之處影響電氣工程的生產(chǎn)效率，難以滿足當前時代的需求，基于此，作者結(jié)合自身經(jīng)驗，對電氣工程及其自動化發(fā)展的現(xiàn)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(fā)展，信息技術、電氣工程自動化技術逐漸被廣泛應用。受生產(chǎn)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(fā)展，但實際上，現(xiàn)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(chǎn)力發(fā)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(xiàn)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(yè)的生產(chǎn)水平，并與人們的日常生活息息相關?，F(xiàn)階段，我國電氣工程技術不斷創(chuàng)新發(fā)展，從根本上帶動電氣工程及其自動化領域發(fā)展，并促使其逐漸向高新技術轉(zhuǎn)化，擴大技術的應用范圍，從整體上促進國民經(jīng)濟提升。實際上，電氣工程及其自動化屬于現(xiàn)代電氣信息領域，其涵蓋內(nèi)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(yè)領域、軍事領域、農(nóng)業(yè)領域等，對我國的工業(yè)與社會發(fā)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(chuàng)新與發(fā)展對于人們的日常生活方式與生產(chǎn)方式也產(chǎn)生影響，以推動國民經(jīng)濟穩(wěn)定發(fā)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(zhì)與設備影響，存在能源損耗問題，直接造成能源浪費，加劇現(xiàn)階段我國能源緊缺的壓力，與當前的節(jié)能減排理念相悖，不符合可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略的實施，同時提升了工業(yè)生產(chǎn)的成本支出，降低了經(jīng)濟效益。
2.2電氣系統(tǒng)的集成化不高。
現(xiàn)階段，受時代發(fā)展與實際需求的影響，促使電氣工程自動化系統(tǒng)逐漸向集成化方向發(fā)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(tǒng)難以統(tǒng)一。
為了滿足當前的發(fā)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(tǒng)，以此提升工作效率，但受多種因素影響，系統(tǒng)難以進行合理的統(tǒng)一，缺乏兼容性，降低了系統(tǒng)的工作效率。
2.4電氣工程質(zhì)量達不到要求。
電氣工程的質(zhì)量直接影響其使用壽命，但受實際的工程質(zhì)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(zhì)量經(jīng)常達不到實際的要求，質(zhì)量管理效率不高。
3現(xiàn)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(jié)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(xù)發(fā)展戰(zhàn)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(yōu)化電氣工程的節(jié)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(jié)能設計優(yōu)化過程中，工作人員應結(jié)合實際情況，以工作最基本要求為基礎，對非重點環(huán)節(jié)進行有效的改良，如，對現(xiàn)階段的變壓器進行改良，選擇繞組阻值較小的供電系統(tǒng)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(jié)能的目的，促使我國電氣工程實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。
3.2從整體上提升電氣工程自動化系統(tǒng)的集成化水平。
提升工作人員自身的專業(yè)水平與能力，利用工作人員的專業(yè)技術，建立完善的系統(tǒng)平臺，并充分發(fā)揮其創(chuàng)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(tǒng)的兼容性，保證系統(tǒng)軟硬件在交換過程中具有統(tǒng)一的接口，從而實現(xiàn)信息數(shù)據(jù)的共享；另一方面，提升各功能與系統(tǒng)之間的鏈接效率，從整體上降低電氣工程自動化系統(tǒng)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(tǒng)一的電氣自動化系統(tǒng)。
構建科學合理、統(tǒng)一的電氣自動化系統(tǒng)是電氣工程未來發(fā)展的主要方向與趨勢，以此來提升電氣工程的整體質(zhì)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(tǒng)，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(xiàn)階段電氣自動化系統(tǒng)，改善其中的不合理之處，并針對現(xiàn)階段的企業(yè)不同需求進行個性化開發(fā)；最后，實現(xiàn)信息資源的有效共享，促進我國電氣工程領域穩(wěn)定發(fā)展，跟上時代發(fā)展的步伐[2]。
3.4重視對電氣工程的質(zhì)量管理。
重視對電氣工程的質(zhì)量管理，可以從根本上提升電氣工程質(zhì)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(zhì)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(zhì)量；其次，加強現(xiàn)階段工作人員自身的專業(yè)水平與能力，通過定期的培訓，強化工作人員的專業(yè)水平與技術理念，利用其良好的綜合素養(yǎng)，提升質(zhì)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(zhì)量，從而提升電氣工程的質(zhì)量；最后，重視對各個施工環(huán)節(jié)的質(zhì)量管理，通過合理的監(jiān)督與管理，保證施工的規(guī)范性，并以其整體質(zhì)量為基礎，適當對施工進度進行合理的調(diào)整，以此來保證施工的整體進度。
4結(jié)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(zhì)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(fā)展，合理的進行資源節(jié)約，降低成本的支出，以此來獲取可觀的經(jīng)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(wěn)定發(fā)展。
參考文獻：
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[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(chuàng)新與應用,20xx(06):69.
人工神經(jīng)網(wǎng)絡論文篇十一
針對中國土地復墾起步晚,新技術與新理論應用較少的問題,研究利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡來輔助土地復墾的`決策.介紹了利用自組織映射神經(jīng)網(wǎng)絡的自動分類功能對進行礦區(qū)土地復墾條件分類,為因地制宜地采取復墾措施提供依據(jù).然后,基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡,選取評價因子,通過對已有經(jīng)驗的學習,對復墾土地適宜性進行評價,并與傳統(tǒng)的方法相比較,研究結(jié)果表明,利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡輔助礦區(qū)土地復墾決策是可行的.
作者：張洪波胡振琪陳秋計謝宏全劉昌華作者單位：張洪波(中國礦業(yè)大學北京校區(qū),土地復墾與生態(tài)重建研究所,北京,100083;中國石油集團工程設計有限責任公司,華北分公司,河北,任丘,062552)。
胡振琪(中國礦業(yè)大學北京校區(qū),土地復墾與生態(tài)重建研究所,北京,100083)。
陳秋計,劉昌華(河南理工大學,測量工程系,河南,焦作,454000)。
謝宏全(河北理工大學,交通與測繪學院,河北,唐山,063009)。
刊名：遼寧工程技術大學學報isticpku英文刊名：journalofliaoningtechnicaluniversity年，卷(期)：24(1)分類號：x171.4關鍵詞：人工神經(jīng)網(wǎng)絡復墾土地土地復墾條件分類適宜性評價
人工神經(jīng)網(wǎng)絡論文篇十二
傳播神經(jīng)網(wǎng)絡，簡稱bp網(wǎng)絡。目前bp神經(jīng)網(wǎng)絡已成為廣泛使用的網(wǎng)絡。
2應用現(xiàn)狀
神經(jīng)網(wǎng)絡以及獨特的結(jié)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(jīng)網(wǎng)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(diào)制/解調(diào)等。
2）模式識別。神經(jīng)網(wǎng)絡不僅可以處理靜態(tài)模式如固定圖像、固定能譜等，還可以處理動態(tài)模式如視頻圖像、連續(xù)語音等。
3）系統(tǒng)識別。基于神經(jīng)網(wǎng)絡的系統(tǒng)辨識是以神經(jīng)網(wǎng)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(tǒng)的靜態(tài)或動態(tài)模型。
4)智能檢測。在對綜合指標的檢測（例如對環(huán)境舒適度這類綜合指標檢測）中，以神經(jīng)網(wǎng)絡作為智能檢測中的信息處理聯(lián)想等數(shù)據(jù)融合處理，從而實現(xiàn)單一傳感器不具備的功能。
5）汽車工程。神經(jīng)網(wǎng)絡在汽車剎車自動控制系統(tǒng)中也有成功的應用，該系統(tǒng)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(xiàn)平穩(wěn)剎車，而不受路面坡度和車重影響。
6）化學工程。神經(jīng)網(wǎng)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(wèi)生保健、醫(yī)療。比如通過訓練自主組合的多層感知器可以區(qū)分
正常心跳和非正常心跳，基于bp網(wǎng)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(jīng)網(wǎng)絡與其他智能方法的融合
2.1神經(jīng)網(wǎng)絡與專家系統(tǒng)的融合
專家系統(tǒng)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(jīng)網(wǎng)絡主張對人腦結(jié)構及機理開展研究，并通過大規(guī)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(tǒng)與人工神經(jīng)網(wǎng)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(xiàn)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(cè)重于人類思維方式的某一方面。這樣，在碰到結(jié)構上比較單純的問題時，還可以比較成功地解決。當碰到結(jié)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(tǒng)與人工神經(jīng)網(wǎng)絡要想獲得更大的應用，除了依靠自身的不斷發(fā)展與完善以外，更要依靠這兩種技術的不斷結(jié)合，這也是這兩種技術未來的發(fā)展方向。
2.2神經(jīng)網(wǎng)絡與模糊技術的融合
斷能力的方式來處理常規(guī)數(shù)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(jīng)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(jīng)網(wǎng)絡技術則以生物神經(jīng)網(wǎng)絡為模擬基礎，以非線性大規(guī)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(xù)函數(shù)，在諸如模式識別、聚類分析及計算機視覺等方面發(fā)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(jié)合，則可有效地發(fā)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(jīng)網(wǎng)絡與遺傳算法的融合
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人工神經(jīng)網(wǎng)絡論文篇十三
論文摘要:利用補償模糊神經(jīng)網(wǎng)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(jié)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(shù)據(jù)驗證結(jié)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(yǎng)質(zhì)量的提升。
高等職業(yè)教育在我國高等教育規(guī)模中占半壁江山，在人才培養(yǎng)方面起著舉足輕重的作用。如何更快更好地發(fā)展高職教育，提高人才培養(yǎng)的質(zhì)量顯得越來越重要。高水平的培養(yǎng)質(zhì)量歸根結(jié)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(jù)教師崗位職責，對教師是否勝任本崗位工作所規(guī)定的政治思想、職業(yè)道德、工作實績等進行全面系統(tǒng)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(jù)多年來的教務管理經(jīng)驗，以及通過教授《機械制圖》這門課程得到的啟發(fā)，采用六步法則與補償模糊神經(jīng)網(wǎng)絡相結(jié)合，實現(xiàn)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(fā)而得出的:對于一個零件制作而言，大體經(jīng)過以下六個步驟:(1)通過“看”來對市場上所出現(xiàn)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(jié)構圖(主視圖、剖面圖等)進行細心繪制，最后對細節(jié)進行加工;(4)根據(jù)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(jié)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(chǎn)品的質(zhì)量，影響整個公司的經(jīng)濟效益因此在設計過程中強調(diào)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(zhì)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(jié)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(diào)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(diào)查之后分析高職院校教師能力體現(xiàn)較為全面的幾項重大指標，確定評價的標準;“三建?！笔侵竿ㄟ^確定的幾項評價指標和最終評價結(jié)果，采用先進的數(shù)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(shù)據(jù)、結(jié)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(jié)進行調(diào)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(yè)知識與技能外，還須具備操作技術及實踐經(jīng)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(jīng)驗的積累;既要把握專業(yè)領域?qū)W術發(fā)展前沿，又要與行業(yè)及企業(yè)保持密切聯(lián)系，時刻關注行業(yè)發(fā)展動態(tài)。他說:“一名優(yōu)秀教師需要不斷與時俱進，創(chuàng)新課程體系，調(diào)整教學內(nèi)容，既要注重學生基本理論知識的傳授、專業(yè)技能的培養(yǎng)，還要注重學生的個性發(fā)展和綜合素質(zhì)的培養(yǎng);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(zhì)、能力這三方面。
知識結(jié)構包括圍繞職業(yè)崗位的知識、技術，及本專業(yè)領域的最新發(fā)展動態(tài)和職業(yè)崗位上的新知識、新技術、新工藝等;素質(zhì)結(jié)構包括良好的道德素質(zhì)和職業(yè)素質(zhì)，道德素質(zhì)是樹立正確的世界觀、人生觀和價值觀，職業(yè)素質(zhì)是指角色意識、敬業(yè)精神、時效意識、團隊精神等;能力結(jié)構包括教育教學能力、崗位實踐能力、現(xiàn)代教育技術使用能力和科研能力等川。
根據(jù)確定的評價內(nèi)容，目前采用的評價體系具有一定的多維性和動態(tài)性，評價的方式大多采用“定性”與“定量”相結(jié)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(shù)學方法，如層次分析法、數(shù)據(jù)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(jīng)網(wǎng)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(zhì)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(xiàn)在知識、素質(zhì)、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?！岸嘀黧w”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?！岸嘟嵌取笔侵该總€評價主體對應的評價指標不同，即設計的調(diào)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(jié)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(shù)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(shù)學模型主要有確定(性)數(shù)學模型、隨機(性)數(shù)學模型和模糊數(shù)學模型三類。具體來講，確定(性)數(shù)學模型有線性規(guī)劃、動態(tài)規(guī)劃、數(shù)據(jù)包絡分析、層次分析方法等;隨機(性)數(shù)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(shù)學模型有模糊綜合評判模型、模糊積分模型、灰色數(shù)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(jīng)網(wǎng)絡技術的基礎上，通過補償神經(jīng)元來執(zhí)行補償模糊推理，動態(tài)地調(diào)整模糊規(guī)則，從而形成了一種新的網(wǎng)絡―補償模糊神經(jīng)網(wǎng)絡，由此進行教學評價模型的構建。
采用補償模糊神經(jīng)網(wǎng)絡對某=系統(tǒng)進行辨識時，不需要事先知道索統(tǒng)的精確的數(shù)學模型，它能借助于人類的模糊推理知識以及神經(jīng)網(wǎng)絡的逼近性能來實現(xiàn)對過程的`建模。它擁有許多優(yōu)點，如魯棒性、無需模型、全局逼近。
2)模型的建構。
:提據(jù)高職院校對教師工作素質(zhì)的要求，結(jié)合高職院校的培養(yǎng)目標，采用多z多角摩多豐體的評價機制，對教師教學質(zhì)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(jù)前人研究成果，利用學生對教師的網(wǎng)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(yōu)秀。但是如何確定這三個等級的標準，這里采用高斯函數(shù)才)”作為模糊隸屬度函數(shù)從而對其等級進行劃分。其中“，?““(隸屬度中‘。?寬度’均屬于可調(diào)參數(shù)。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(yōu)秀)，然后根據(jù)模糊推理的規(guī)則來推理得出教師教學質(zhì)量的好壞。
3)模型的訓練。
運用多年來積累的數(shù)據(jù)報表，通過聚類分析的方式對數(shù)據(jù)進行有效性驗證，在現(xiàn)有數(shù)據(jù)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(shù)中的參數(shù)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(jié)果誤差達到了i.5%，精確度較高。
3.結(jié)論。
借鑒《機械制圖》教學過程中總結(jié)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(jīng)網(wǎng)絡構建高職院校教師的教學評價模型，結(jié)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(jù)企業(yè)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(zhì)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(yǎng)水平的提高。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡論文篇十四
摘要：社會在發(fā)展、時代在進步，信息技術水平也在不斷的提高，在此時代背景下，越來越多的技術手段開始在各個領域滲透和融入，而科技的進步，使得各類的先進技術衍生出來，其中的人工智能技術可謂是典型代表，許多的技術人員意識到人工智能技在計算機中的發(fā)展和應用，所以對人工智能技術在計算機中的應用和發(fā)展這一課題進行分析具有一定的必然性，以下內(nèi)容是個人的見解。
關鍵詞：人工智能技術；計算機；發(fā)展；應用；
受科學技術手段的推動性影響，人類文明的發(fā)展步伐日漸加快，現(xiàn)階段，已經(jīng)基本步入到了信息化的時代背景下，計算機在當下已經(jīng)是各行各業(yè)中常見的輔助工具，甚至許多行業(yè)的發(fā)展已經(jīng)視計算機技術為基本的動力支撐，同時增加了技術應用的要求，在此社會不斷發(fā)展的趨勢下，只有使得計算機技術逐步朝向著個性化以及智能化的方向發(fā)展，方可體現(xiàn)人工智能技術手段的作用，并為計算機技術手段的長遠化發(fā)展提供相應的保障。
人工智能一般指的是借助計算機技術手段，將其作為有效的基礎，對人類的行為以及思想進行模擬的綜合學科，它所涉及的行業(yè)較多，比如，心理學以及哲學等等均為典型，而后實現(xiàn)對人體觸覺或是感知方面的模擬，通常會將其安裝到機械設備之上，并使得機器更具智能化特色，借助智能化處理方式或是智能化編程等方法，逐步實現(xiàn)自動化操作、智能化運行，對人類難以完成的、高難度的、威脅較大的工作進行有效處理，極大的提高工作效率，進而保證人們的人身財產(chǎn)安全。
現(xiàn)階段，人工智能技術已經(jīng)初步取得了一定的成就，相關的專家學者在研究和探討以后，也發(fā)現(xiàn)了人工神經(jīng)網(wǎng)絡體系構建的發(fā)展方向，希望借此完成工程項目設計工作，實現(xiàn)軟件系統(tǒng)和智能化模塊的有機結(jié)合，對軟件的性能進行改良，進而符合用戶的實際需求，在基本達到了人工智能的目標以后，還需要對用戶界面進行優(yōu)化和改良，最終為人工智能技術的發(fā)展和更新提供更多的保障。
（一）網(wǎng)絡安全方面的應用。
最近幾年來，人工智能技術的運用已經(jīng)成為未來幾年來許多領域的發(fā)展趨向，它的利用將計算機網(wǎng)絡的優(yōu)勢全方位的體現(xiàn)，值得一提的是，它在計算機網(wǎng)絡安全方面所占據(jù)的地位在日漸提高，同時其應用價值也不斷凸顯。
而后，入侵檢測也是計算網(wǎng)絡安全工作落實的主要工作，這一過程中，防火墻可發(fā)揮自身的作用，這一過程中它的運行效果，將會給整體的系統(tǒng)運作安全性帶來極大的影響，可通過數(shù)據(jù)整合、搜集的方式，將有價值的參數(shù)呈現(xiàn)給用戶，通過郵件的形式發(fā)送給用戶，隨著時間的推移，郵件數(shù)量也會不斷的增加。經(jīng)過筆者的分析和探討，建議將智能型垃圾郵件系統(tǒng)安裝到用戶的系統(tǒng)之中，而后再實施風險檢測，及時告知用戶相關的風險信息，并給予一定的提示，引導用戶妥善處理垃圾信息。
（二）企業(yè)管理方面的應用。
現(xiàn)階段，人工智能技術手段已經(jīng)被越來越多的企業(yè)管理者所認知，比如，自動報警系統(tǒng)和監(jiān)控系統(tǒng)的應用就為典型代表，它們的運用，利于企業(yè)實現(xiàn)智能化的管理目標，為企業(yè)的內(nèi)部運作營造安全的氛圍和環(huán)境，此外，還可以一定程度的減少企業(yè)的運作成本，逐步達到資源配置和優(yōu)化的效果，將企業(yè)的運營和發(fā)展目標落實到實處，體現(xiàn)出企業(yè)管理的智能化和現(xiàn)代化特色。
（三）教學領域的應用。
隨著新課程改革的推進，使得標準化教學體制也在日趨深化，逐步實現(xiàn)了計算機技術和教學工作的有機融合，人工智能計算機輔助教學系統(tǒng)的運用體現(xiàn)了極大的應用優(yōu)勢，為傳統(tǒng)教學模式的優(yōu)化和改革注入了新的活力，可借此方法，完成教學方法和教學內(nèi)容的表達，進而相應的的提高教學效率，確保教學質(zhì)量。
此外，引入人工智能技術的過程中，也需要重視知識庫的運用，將其作為教學中有效的輔助工具，而后把教學中的要點以及相關定義等融入到知識庫職之中，教師的在落實教學工作之時，可對知識庫之內(nèi)的理論知識加進行準確推理，為學生呈現(xiàn)更加直觀的推理過程和運算過程，得出推理后的結(jié)果。從教學領域日后的發(fā)展角度來講，人工智能技術理念的引入，可謂是以此教學模式的革新，也是突破傳統(tǒng)教學模式桎梏的有效途徑。
（四）家居行業(yè)的應用。
當前，人們的生活質(zhì)量和生活水平日漸提高，從而自然而然的增加了對于住房家居的應用需要，在此社會發(fā)展形勢之下，可將人工智能技術手段應用到家居生活中，盡可能滿人們的日常生活需要，比如，運用人工智能技術，對門窗的閉合進行有效控制，或是對家居環(huán)境進行調(diào)整，營造良好的生活氛圍。
三、結(jié)語。
綜上所述，在此信息技術發(fā)展如此迅猛的時代背景下，人工智能技術手段的運用被許多行業(yè)所認識和關注，此項技術是一項典型的新型技術手段，它的應用體現(xiàn)了極大的優(yōu)勢，與域外發(fā)達國家相比較，我國的人工智能技術水平仍舊不足，但是，其發(fā)展速度卻相對較快，在我國的諸多行業(yè)中得到了廣泛運用，它的未來發(fā)展前景相對較佳，值得大力推廣。
參考文獻。
[2]黃鑫。分析計算機人工智能識別技術的應用瓶頸[j].數(shù)字技術與應用，20xx,26（7）:244.