未来智库 > 神经网络论文 > 人工神经网络技术及其应用的探讨
    【关键词】人工神经技术 人工神经网络 神经网络技术应用
    互联网人工神经技术(Artificial Neural Network,简称ANN),具体利用互联网模拟神经元的基本元件(就是人工模拟神经元),通过各个层次的不同组合方式联系在一起的网络系统。近几年,伴随社会各界对于互联网人工神经网络技术研究的层层深入,并且取得了一定的成就,具体表现在:互联网计算机科学和电子科学、互联网自动控制,同时和物理领域、数学领域以及生物领域等进行交互应用。
    1 互联网人工神经网络技术的重要起源以及发展过程
    1.1 互联网人工神经网络技术的重要起源
    欧美著名科学家Pitt以及MeCulloch 在上世纪七十年代提出人工神经网络的第一款数学模型,目前来说,这是人类历史上最早的进行人类脑组织功能模仿的模型。著名科学家Hepp在上世纪八十年代针对条件反射问题提出“Hepp”规则。著名科学家Rosenblatt在上世纪八十年代后期,在科学史上掀起网络研究的高潮,具体以Rosenblatt的模型――知觉器模型为代表。Rosenblatt研发的是一种全新感知型的模型,将人工神经网络技术全面付诸实践,并且是人类科学史上第一次。
    1.2 互联网人工神经网络技术发展的低潮期
    在上世纪九十年代初期,利用数学知识将感知器模型的弊病全面提出,致使社会各界对于人工神经网络的探究非常少。另一方面,针对逻辑运算的人工神经网络研究存在一定的弊端,一直没有被大家发现,因此,致使人工神经网络探究工程进入严重的低谷期。
    1.3 关于人工神经网络技术飞速发展时期
    九十年代初期,对于人工神经网络技术的弊端予以充分解决,尤其是 Hopefield的人工神经网络技术模型的提出,致使对于互联网的稳定性以及收敛性的探究有了充分的理论依据。而且将人工神经网络模型全面应用到具体的实践中,并且得到全面推广,同时,将科学技术和人工神经网络进行有机结合,使人工神经网络技术更加具有可研究性。
    2 关于人工神经技术的构造以及典型模型
    互联网人工神经技术的构造的组成包括以神经元件为主,同时,这项包含多种神经元结构的互联网信息处理技术是可以并行存在的。每一个具体的人工神经元件可以单一输出,还可以和其他的神经元件相结合,并且具有非常多的连接输出方法,每一种连接措施都会有相应的权系数。
    具体的人工神经网络技术的特点有:
    (1)针对每一个节点i,都会有相应的状态变量Xi存在;
    (2)节点j到节点i之间,是相应的权系数Wij存在;
    (3)在每一个节点i的后面,具体存在相应的阈值θi;
    (4)在每一个节点i的后面,存在变换函数fi(Xi,Wij θi),但是,通常情况来说,这个函数取 fi(∑,WijXi-θi)的情况。
    3 将人工神经网络技术进行全面使用
    互联网的人工神经网络技术具有独特的结构和处理措施,具体包括在:自动控制处理和网络技术模式识别、模型图像处理和相应的传感器信号处理技术。信号处理技术和机器人控制处理技术、地理领域和焊接、在电力系统应用和相关数据挖掘、军事和交通行业、农业和气象行业等多个领域纷纷体现出其卓越的贡献。
    ART人工神经网络技术的运用。人工神经网络技术ART在网络语音和网络图像、文字处理和具体识别等方面,得到广泛的应用;同时,在工业处理系统中也有相应的应用,例如,在工业系统中的故障诊断和故障检测以及事故警报等情况的控制;人工神经网络ART技术还应用在数据挖掘方面,在相关数据中挖掘最稳定和最有意义的模式。具体的神经网络技术ART的优势为:网络技术处理能力高、稳定性强以及聚类效果非常好。
    4 结束语
    历经半个世纪人工神经网络技术的探究,其技术俨然成为当前使用最广泛以及非常成熟的领域。本文对神经网络的发展历程展开分析,将人工神经网络技术的结构进行阐述,提出了较为常见的几种人工神经技术系统的优势和劣势。并且对人工神经网络技术的全面使用和推广进行展望。通过对互联网人工神经网络独特作用的分析,并且伴随各个层次探究工作全面深入。人工神经网络技术得到广泛发展,相信其未来的发展空间会无限大。
    参考文献
    [1]李士勇.模糊控制・神经控制和智能控制论[M].哈尔滨:哈尔滨工业大学出版社,2013,12(25):99-103.
    [2]朱大奇.人工神经网络研究现状及其展望[J].江南大学学报(自然科学版),2014,30(15):103-109.
    [3]张清贵.人工神经网络导论[M].北京:中国水利水电出版社,2014,15(36):103-114.
    [4]王辉.人工神经网络的研究与发展综述[J].电脑知识与技术,2013,12(30):710-711.
    [5]吴新余.人工神经网络的研究与应用[J].电子工程师,2013,12(25):4-6.
    作者简介
    王津(1981-)男, 江西省湖口县人。大学本科学历。硕士学位。现为成都航空职业技术学院讲师。研究方向为信息安全、网络工程。
    作者单位
    成都航空职业技术学院 四川省成都市 610100
转载请注明来源。原文地址:https://www.7428.cn/vipzj21025/
 与本篇相关的热门内容: