人類(lèi)社會(huì)發(fā)展至今，總結(jié)已經(jīng)成為一種重要的思維活動(dòng)和表達(dá)方式?？偨Y(jié)時(shí)應(yīng)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(luò)論文篇一
摘要隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)得到了空前的發(fā)展，并且在諸多領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，為人工智能化的發(fā)展提供了強(qiáng)大的動(dòng)力。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(guò)程中形成了自身獨(dú)特的特點(diǎn)。文章對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展歷程進(jìn)行回顧，并對(duì)其在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用情況進(jìn)行探討。
隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，各個(gè)行業(yè)和領(lǐng)域都在進(jìn)行人工智能化的研究工作，已經(jīng)成為專(zhuān)家學(xué)者研究的熱點(diǎn)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是在人工智能基礎(chǔ)上發(fā)展而來(lái)的重要分支，對(duì)人工智能的發(fā)展具有重要的促進(jìn)作用。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(jì)、生物、醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，解決了許多技術(shù)上的難題。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)論文篇二
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人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)論文篇三
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是在對(duì)人腦思維方式研究的基礎(chǔ)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(luò)。神經(jīng)元是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本處理單元。
在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展過(guò)程中，從不同角度對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)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(luò)模型，其中最具有代表性的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型有：感知器、線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、bp網(wǎng)絡(luò)、自組織網(wǎng)絡(luò)、徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)、反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等等。
神經(jīng)元矩陣是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的一種新構(gòu)想，是專(zhuān)門(mén)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)打造的一個(gè)矩陣，它符合神經(jīng)元的一切特征。
(1)容器可產(chǎn)生一種無(wú)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(lái)聯(lián)系，而各個(gè)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(jí)制和分塊制，每層每塊均獨(dú)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^(guò)向量或存儲(chǔ)于向量中，所以又稱(chēng)為中空向量。向量存儲(chǔ)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(zhǎng)，進(jìn)而形成相對(duì)穩(wěn)定的信息通路。
(3)當(dāng)兩條或更多的信息通路匯集時(shí)，可能伴隨著通路的增強(qiáng)、合并，以及信使粒的聚集、交換，這是神經(jīng)元矩陣運(yùn)算的一種主要形式。通路的形成過(guò)程，也就是是神經(jīng)元矩陣分塊、分層、形成聯(lián)接的過(guò)程，也為矩陣系統(tǒng)宏觀管理、層級(jí)控制的實(shí)現(xiàn)奠定了基礎(chǔ)。
神經(jīng)元矩陣亦是一種具有生物網(wǎng)絡(luò)特征的數(shù)學(xué)模型，綜合了數(shù)學(xué)上矩陣和向量等重要概念，是一種立體的矩陣結(jié)構(gòu)。尤其是將矩陣的分塊特性和向量的指向特征結(jié)合起來(lái)，更好的體現(xiàn)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的整體性和單元獨(dú)立性，系統(tǒng)的組織和自組織特征也更為凸顯。信使粒以“點(diǎn)”的數(shù)學(xué)概念，增強(qiáng)了系統(tǒng)的信息特征，尤其是增強(qiáng)了矩陣的存儲(chǔ)和運(yùn)算功能。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)論文篇四
摘要：軟件需求分析不僅僅是為了讓開(kāi)發(fā)者滿(mǎn)足用戶(hù)要求，而且還可以幫助用戶(hù)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(shí)際需求，就會(huì)出現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)，導(dǎo)致返工。在bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，我們建立了軟件需求分析風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，以減少軟件開(kāi)發(fā)的失敗率，規(guī)避因軟件需求分析失誤而帶來(lái)的實(shí)際存在的或潛在的風(fēng)險(xiǎn)。
關(guān)鍵詞：風(fēng)險(xiǎn)；軟件需求；bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；研究；分析。
軟件開(kāi)發(fā)過(guò)程中，需求分析是一個(gè)關(guān)鍵性的階段。導(dǎo)致它失敗的原因有很多，例如開(kāi)發(fā)者和用戶(hù)之間的溝通障礙、軟件本身的隱含性、需求信息的不對(duì)稱(chēng)等等。這些問(wèn)題導(dǎo)致的返工，增加了開(kāi)發(fā)的成本，也損壞了企業(yè)形象，更可能流失掉部分用戶(hù)。因此，我們必須對(duì)軟件需求分析進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估管理，把負(fù)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(jìng)爭(zhēng)日趨激烈,掌握最新的技術(shù)，對(duì)技術(shù)進(jìn)行創(chuàng)新，才是企業(yè)在行業(yè)內(nèi)立足腳跟，獲得更加長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展的方法，因此要想牢牢地把握企業(yè)的運(yùn)命就需要我們保持對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的熱情，并在這條道路上樂(lè)此不疲。21世紀(jì)，只有掌握了最新和最具有創(chuàng)造性的技術(shù)，才能贏的最后的勝利，本文把bp網(wǎng)絡(luò)與軟件需求分析風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型相結(jié)合，具有十分重要的意義。
bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是開(kāi)發(fā)者使用最多的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之一，它具有算法簡(jiǎn)單、極強(qiáng)的魯棒性、收斂速度極快等優(yōu)點(diǎn)。最重要的一點(diǎn)是能夠最大限度的接近其真實(shí)系統(tǒng)，非常適合于線性的、不確定的、模糊的軟件風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)。bp算法是一種用于前向多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的的反傳學(xué)習(xí)算法。采用bp算法的數(shù)層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，它的基本思想是，學(xué)習(xí)過(guò)程由信號(hào)的正向傳播和誤差的反向傳播兩個(gè)過(guò)程組成。模糊理論采用模糊數(shù)學(xué)的方法，通過(guò)抽象思維，對(duì)處于多種因素作用下的事物做出總體評(píng)價(jià)。它的兩大主要特征是：第一，結(jié)果清晰；第二，系統(tǒng)性強(qiáng)，這非常適合于各種非確定性問(wèn)題的解決。
2軟件需求分析風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型。
開(kāi)發(fā)過(guò)程中，了解軟件需求是很重要的。軟件開(kāi)發(fā)主要是依據(jù)需求的不同而設(shè)計(jì)出的產(chǎn)品。它包括了業(yè)務(wù)需求（組織和客戶(hù)高層次的目標(biāo)）、用戶(hù)需求（用戶(hù)要求必須具備的需求）、功能需求（用戶(hù)可以通過(guò)完成任務(wù)滿(mǎn)足業(yè)務(wù)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(lái)呈現(xiàn)，需要進(jìn)行多方位的分析方可得出準(zhǔn)確的結(jié)論。軟件需求分析就是對(duì)用戶(hù)所需軟件應(yīng)具備的屬性進(jìn)行分析，滿(mǎn)足用戶(hù)的真正需求。在完成軟件需求分析后，我們要能得出用戶(hù)所需的軟件系統(tǒng)要能夠做到哪些功能，對(duì)此還要有詳細(xì)準(zhǔn)確的說(shuō)明書(shū)，也就是用戶(hù)的使用說(shuō)明書(shū)，讓他們更快的了解產(chǎn)品。優(yōu)秀的需求具有以下特點(diǎn)：完整性、準(zhǔn)確性、可行性、必要性、無(wú)歧義性和可行性。軟件需求分析風(fēng)險(xiǎn)是指由于多方面的影響，如用戶(hù)參與度、用戶(hù)需求的拓展變化、多角度的考慮、設(shè)計(jì)的精準(zhǔn)度和用戶(hù)與開(kāi)發(fā)者的充分溝通等等，而造成需求分析的不準(zhǔn)確使得用戶(hù)的軟件需求得不到滿(mǎn)足。該風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型主要是為了降低軟件需求分析中存在的風(fēng)險(xiǎn)，從而使得評(píng)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(luò)的軟件需求分析風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型。
本文把bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊理論加入到軟件需求分析風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型中，利用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性映射屬性和模糊理論的超強(qiáng)表達(dá)能力與被理解力，幫助提高風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的有效性和預(yù)測(cè)性。軟件需求分析風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估模型包括風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、風(fēng)險(xiǎn)分析、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估三個(gè)模塊。風(fēng)險(xiǎn)識(shí)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(shí)別并記錄該階段存在的或潛在的風(fēng)險(xiǎn)，輸入來(lái)源是專(zhuān)家的經(jīng)驗(yàn)分析和歷史風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)。
一般步驟包括：
a:找出軟件需求分析風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)；
b:搜索歷史數(shù)據(jù)庫(kù)，列出存在的數(shù)據(jù)庫(kù)中的歷史案例；
c:通過(guò)專(zhuān)家分析，列出具有風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的列表；
d:將確定了的風(fēng)險(xiǎn)列表提交數(shù)據(jù)庫(kù)并更新。風(fēng)險(xiǎn)分析是細(xì)化第一階段的風(fēng)險(xiǎn)，分析其產(chǎn)生的影響和等級(jí)，找出各指標(biāo)與風(fēng)險(xiǎn)級(jí)別之間的線性關(guān)系亦或非線性關(guān)系。本文引入bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊理論，利用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)和風(fēng)險(xiǎn)級(jí)別之間的非線性映射關(guān)系，還利用模糊理論的超強(qiáng)表達(dá)能力和容易理解的屬性，提高整個(gè)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的學(xué)習(xí)能力和表達(dá)能力，得出更符合實(shí)際的評(píng)估報(bào)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(jìn)行認(rèn)識(shí)和理解；
c:通過(guò)嘗試各種組合找出導(dǎo)致失敗的因素。風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估需最后明確所有存在的風(fēng)險(xiǎn)和它們的等級(jí)，給予開(kāi)發(fā)者一個(gè)詳細(xì)的報(bào)告。本階段只要利用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的`輸入層、輸出層、隱含層數(shù)、隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)。輸入層節(jié)點(diǎn)是經(jīng)過(guò)模糊預(yù)處理的17個(gè)需求分析風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)；輸出層節(jié)點(diǎn)是需求分析風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)；隱含層數(shù)越多性能越高誤差越低；隱含節(jié)點(diǎn)越多，網(wǎng)絡(luò)功能越強(qiáng)大，但是過(guò)多則會(huì)使網(wǎng)絡(luò)功能減弱。
在bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上，建立的軟件需求分析風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，它操作的流程大致是三個(gè)方向。首先，識(shí)別軟件需求分析階段存在的、潛在的風(fēng)險(xiǎn)；然后，利用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊理論的特有屬性、眾多優(yōu)點(diǎn)進(jìn)行分析，通過(guò)歷史數(shù)據(jù)庫(kù)，專(zhuān)家知識(shí)、專(zhuān)家討論，列出風(fēng)險(xiǎn)表格；最后，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行最后的評(píng)估，從而有效預(yù)測(cè)軟件開(kāi)發(fā)過(guò)程中所遇到的風(fēng)險(xiǎn)，并且進(jìn)行規(guī)避。
4結(jié)束語(yǔ)。
隨著經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)軟件也成為人們工作生活中一個(gè)非常重要的工具。軟件需求的增多帶來(lái)了很多的問(wèn)題，軟件開(kāi)發(fā)的過(guò)程充滿(mǎn)了阻礙，軟件需求的滿(mǎn)意度也在日漸降低。因此，提高軟件開(kāi)發(fā)的速度、保證開(kāi)發(fā)軟件的質(zhì)量，降低風(fēng)險(xiǎn)、減少開(kāi)發(fā)成本、滿(mǎn)足用戶(hù)真正的需求等等，對(duì)軟件需求分析風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估，建立軟件需求分析風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，是一件非常值得研究和實(shí)施的事情。本文研究的內(nèi)容不僅僅達(dá)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(yù)測(cè)軟件需求分析風(fēng)險(xiǎn)，真正滿(mǎn)足用戶(hù)的軟件需求?；痦?xiàng)目：吉林省教育廳“十二五”科學(xué)技術(shù)研究項(xiàng)目“基于ahp和群決策向量分析高校干部綜合測(cè)評(píng)方法和系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)”（吉教科合字第402號(hào)）；吉林省教育科學(xué)“十二五”規(guī)劃課題“構(gòu)建以學(xué)習(xí)者為主體的遠(yuǎn)程教育支持服務(wù)體系的研究”。
參考文獻(xiàn)：
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)論文篇五
在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代背景下，計(jì)算機(jī)技術(shù)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(lái)了極大便利。但在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的使用過(guò)程中，難以避免出現(xiàn)病毒、漏洞、電腦高手等問(wèn)題，影響計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的安全性，進(jìn)而造成用戶(hù)的損失，阻礙計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展。傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)價(jià)方式采用線性評(píng)價(jià)模式，操作復(fù)雜但精確度較低，難以順應(yīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)代發(fā)展的潮流。專(zhuān)家評(píng)價(jià)模式則易受專(zhuān)家的業(yè)務(wù)水平和工作方式影響，難以有效驗(yàn)證計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)價(jià)結(jié)果。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)屬于新型評(píng)價(jià)方式，通過(guò)神經(jīng)元對(duì)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行非線性評(píng)價(jià)，具有效率和精度高的特點(diǎn)。本文對(duì)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)價(jià)中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用展開(kāi)研究，旨在通過(guò)有效使用新型評(píng)價(jià)模式全面維護(hù)和控制計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全，達(dá)到最佳的網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)價(jià)效果，為社會(huì)網(wǎng)絡(luò)安全作出貢獻(xiàn)。
1計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全概述。
計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全是指在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中數(shù)據(jù)受先進(jìn)技術(shù)和管理措施的保護(hù)，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(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全涉及面廣，行業(yè)覆蓋面大，因此，需要受到高度重視。計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全研究包括網(wǎng)絡(luò)信息的完整性、可使用性等內(nèi)容，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)安全管理者的信息讀取、操作等內(nèi)容達(dá)到保護(hù)網(wǎng)絡(luò)安全的目的。計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的安全評(píng)價(jià)結(jié)果與其影響因素之間具有非線性關(guān)系，需要采用先進(jìn)的科學(xué)技術(shù)和智能管理系統(tǒng)進(jìn)行安全保護(hù)工作。專(zhuān)家評(píng)價(jià)模式使用灰色模型、故障分析法等方式規(guī)避網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)，但此類(lèi)傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)模式具有操作復(fù)雜、精確度不高的劣勢(shì)，在現(xiàn)代化信息時(shí)代將被新型技術(shù)所取代。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)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(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)能力全面提高，難以避免的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全問(wèn)題隨即出現(xiàn)。計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)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(guò)物理技術(shù)保護(hù)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)等設(shè)備，避免發(fā)生破壞、丟失現(xiàn)象；邏輯安全是指保護(hù)計(jì)算機(jī)中的數(shù)據(jù)安全。計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的自由性、開(kāi)放性特點(diǎn)導(dǎo)致其極易受到攻擊，例如：計(jì)算機(jī)軟硬件漏洞、傳輸線路攻擊等。計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全問(wèn)題需要受到國(guó)際關(guān)注，無(wú)論是本地網(wǎng)絡(luò)用戶(hù)還是其他國(guó)家用戶(hù)都將面臨攻擊風(fēng)險(xiǎn)，提高對(duì)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全的關(guān)注度具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)模仿動(dòng)物的神經(jīng)系統(tǒng)形成人工智能系統(tǒng)，并通過(guò)分析處理信息作用于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中?；谒惴〝?shù)學(xué)模型，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)調(diào)節(jié)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)之間的內(nèi)部關(guān)系發(fā)揮出應(yīng)用價(jià)值。非常定性、非局限性、非線性是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)具備的基本特征，此類(lèi)特征使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)價(jià)中產(chǎn)生了一定優(yōu)勢(shì)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的自主學(xué)習(xí)性能較強(qiáng)，系統(tǒng)可以通過(guò)自動(dòng)識(shí)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(hù)輸入相關(guān)信息后，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)可以基于信息規(guī)律展開(kāi)自動(dòng)運(yùn)行，識(shí)別信息并進(jìn)行有效預(yù)測(cè)，提高了工作效率。將市場(chǎng)、經(jīng)濟(jì)等數(shù)據(jù)信息輸入系統(tǒng)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)可以做出相關(guān)的預(yù)測(cè)分析工作，提升了預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性，有利于促進(jìn)社會(huì)的科技化發(fā)展；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的聯(lián)系存儲(chǔ)功能在信息查找、儲(chǔ)存操作中發(fā)揮中重要作用，用戶(hù)輸入相關(guān)信息后，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)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(luò)在高速運(yùn)轉(zhuǎn)過(guò)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(hù)解決難題。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的有點(diǎn)為其應(yīng)用于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)價(jià)中奠定了良好基礎(chǔ)。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)論文篇六
在20世紀(jì)40年代，生物學(xué)家mcculloch與數(shù)學(xué)家pitts共同發(fā)表文章，第一次提出了關(guān)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(luò)模型的研究和開(kāi)發(fā)奠定了基礎(chǔ)，在此基礎(chǔ)上人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究逐漸展開(kāi)。1951年，心理學(xué)家hebb提出了關(guān)于連接權(quán)數(shù)值強(qiáng)化的法則，為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)功能開(kāi)發(fā)進(jìn)行了鋪墊。之后生物學(xué)家eccles通過(guò)實(shí)驗(yàn)證實(shí)了突觸的真實(shí)分流，為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究突觸的模擬功能提供了真實(shí)的模型基礎(chǔ)以及生物學(xué)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(jī)和自適應(yīng)線性網(wǎng)絡(luò)模型，提高了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的速度和精準(zhǔn)度。這一系列研究成果的出現(xiàn)為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的形成和發(fā)展提供了可能。
2.2低谷時(shí)期。
在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)形成的初期，人們只是熱衷于對(duì)它的研究，卻對(duì)其自身的局限進(jìn)行了忽視。minskyh和papert通過(guò)多年對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，在1969年對(duì)之前所取得的研究成果提出了質(zhì)疑，認(rèn)為當(dāng)前研究出的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只合適處理比較簡(jiǎn)單的線性問(wèn)題，對(duì)于非線性問(wèn)題以及多層網(wǎng)絡(luò)問(wèn)題卻無(wú)法解決。由于他們的質(zhì)疑，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展進(jìn)入了低谷時(shí)期，但是在這一時(shí)期，專(zhuān)家和學(xué)者也并沒(méi)有停止對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，針對(duì)他們的質(zhì)疑也得出一些相應(yīng)的研究成果。
2.3復(fù)興時(shí)期。
美國(guó)的物理學(xué)家hopfield在1982年提出了新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明在滿(mǎn)足一定的條件時(shí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是能夠達(dá)到穩(wěn)定的狀態(tài)的。通過(guò)他的研究和帶動(dòng)，眾多專(zhuān)家學(xué)者又重新開(kāi)始了對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的研究，推動(dòng)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的再一次發(fā)展[3]。經(jīng)過(guò)專(zhuān)家學(xué)者的不斷努力，提出了各種不同的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(luò)的研究和應(yīng)用進(jìn)入了一個(gè)嶄新的時(shí)期。
2.4穩(wěn)步發(fā)展時(shí)期。
隨著人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究在世界范圍內(nèi)的再次興起，我國(guó)也迎來(lái)了相關(guān)理論研究的熱潮，在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和計(jì)算機(jī)技術(shù)方面取得了突破性的進(jìn)展。到20世紀(jì)90年代時(shí)，國(guó)內(nèi)對(duì)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的研究得到了進(jìn)一步的完善和發(fā)展，而且能夠利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)非線性的系統(tǒng)控制問(wèn)題進(jìn)行解決，研究成果顯著。隨著各類(lèi)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)刊物的創(chuàng)建和相關(guān)學(xué)術(shù)會(huì)議的召開(kāi)，我國(guó)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究和應(yīng)用條件逐步改善，得到了國(guó)際的.關(guān)注。
隨著人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)步發(fā)展，逐漸建立了光學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，利用光學(xué)的強(qiáng)大功能，提高了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)能力和自適應(yīng)能力。對(duì)非線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的控制問(wèn)題，采取有效措施，提高超平面的光滑性，對(duì)其精度進(jìn)行改進(jìn)。之后有專(zhuān)家提出了關(guān)于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(luò)的效率，因此在此基礎(chǔ)上又提出了改進(jìn)算法fernn?；煦缟窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展也得到了相應(yīng)的進(jìn)步，提高了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)論文篇七
關(guān)于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，到目前為止還沒(méi)有一個(gè)得到廣泛認(rèn)可的統(tǒng)一定義，綜合各專(zhuān)家學(xué)者的觀點(diǎn)可以將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)單的概括為是模仿人腦的結(jié)構(gòu)和功能的計(jì)算機(jī)信息處理系統(tǒng)[1]。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自身的發(fā)展特性，其具有很強(qiáng)的并行結(jié)構(gòu)以及并行處理的能力，在實(shí)時(shí)和動(dòng)態(tài)控制時(shí)能夠起到很好的作用;人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有非線性映射的特性，對(duì)處理非線性控制的問(wèn)題時(shí)能給予一定的幫助;人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以通過(guò)訓(xùn)練掌握數(shù)據(jù)歸納和處理的能力，因此在數(shù)學(xué)模型等難以處理時(shí)對(duì)問(wèn)題進(jìn)行解決;人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的適應(yīng)性和集成性很強(qiáng)，能夠適應(yīng)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(luò)不但在軟件技術(shù)上比較成熟，而且近年來(lái)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(luò)系統(tǒng)的信息處理能力。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)論文篇八
第一段：引入人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概念，強(qiáng)調(diào)其在當(dāng)代人工智能領(lǐng)域的重要性和發(fā)展前景。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ArtificialNeuralNetwork，ANN）是一種模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算模型，也是當(dāng)今人工智能領(lǐng)域最熱門(mén)的研究方向之一。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和數(shù)據(jù)處理能力的不斷提高，ANN在機(jī)器視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理、智能控制等眾多領(lǐng)域中取得重要進(jìn)展和應(yīng)用，成為人工智能領(lǐng)域最具發(fā)展?jié)摿Φ募夹g(shù)之一。
第二段：介紹ANN的基本構(gòu)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(gè)網(wǎng)絡(luò)的核心部分。ANN的工作原理與生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類(lèi)似，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)中神經(jīng)元之間的連接和傳遞信號(hào)來(lái)實(shí)現(xiàn)信息的處理和傳遞。ANN模型的訓(xùn)練過(guò)程一般采用反向傳播算法，根據(jù)輸入與輸出之間的關(guān)系，進(jìn)行誤差修正和參數(shù)調(diào)整，最終實(shí)現(xiàn)模型的優(yōu)化和提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率。
第三段：探討使用ANN的優(yōu)勢(shì)和局限。
ANN具有處理非線性、高維度、復(fù)雜數(shù)據(jù)的能力，并能在大規(guī)模數(shù)據(jù)中自動(dòng)學(xué)習(xí)到相關(guān)模式和特征，從而實(shí)現(xiàn)高水平的分類(lèi)、識(shí)別和預(yù)測(cè)任務(wù)。此外，ANN還具有快速、高效的計(jì)算能力和適應(yīng)性，可應(yīng)用于多種領(lǐng)域，如圖像識(shí)別、智能檢測(cè)、金融預(yù)測(cè)等。但是，ANN的局限性主要包括數(shù)據(jù)樣本的依賴(lài)性和偏差性，對(duì)參數(shù)初始化、選擇和訓(xùn)練的敏感性，以及模型復(fù)雜度和運(yùn)行時(shí)間的限制等。
第四段：總結(jié)ANN的應(yīng)用現(xiàn)狀和今后發(fā)展趨勢(shì)。
目前，ANN已應(yīng)用于諸多領(lǐng)域，包括自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)音識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等，整體發(fā)展趨勢(shì)良好。未來(lái)，隨著數(shù)據(jù)技術(shù)、深度學(xué)習(xí)和計(jì)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(lǐng)域的重要支持和推動(dòng)力量。
第五段：結(jié)合個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，總結(jié)ANN的可操作性和應(yīng)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(shí)踐者，我深刻認(rèn)識(shí)到ANN的可操作性和應(yīng)用前景。在實(shí)際應(yīng)用中，ANN能夠處理大量的數(shù)據(jù)和模式，并能在短時(shí)間內(nèi)完成復(fù)雜的分類(lèi)、識(shí)別和預(yù)測(cè)任務(wù)。在此基礎(chǔ)上，我相信未來(lái)ANN還將實(shí)現(xiàn)更廣泛、更深入、更有效的應(yīng)用，為人類(lèi)帶來(lái)更多的智能和福祉。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)論文篇九
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ann)是一種用計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)模擬生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能神經(jīng)系統(tǒng)，它是在現(xiàn)代神經(jīng)生物學(xué)研究成果的基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的，模擬人腦信息處理機(jī)制的一種網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，它不但具有處理數(shù)值數(shù)據(jù)的計(jì)算能力，而且還具有處理知識(shí)的學(xué)習(xí)、聯(lián)想和記憶能力。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(kāi)辟了新的途徑。它具有以下基本特征：
1.1并行分布性。
因?yàn)槿斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)中的神經(jīng)元排列并不是雜亂無(wú)章的，往往是以一種有規(guī)律的序列排列，這種結(jié)構(gòu)非常適合并行計(jì)算。同時(shí)如果將每一個(gè)神經(jīng)元看作是一個(gè)基本的處理單元，則整個(gè)系統(tǒng)可以是一個(gè)分布式處理系統(tǒng)，使得計(jì)算快速。
1.2可學(xué)習(xí)性和自適應(yīng)性。
一個(gè)相對(duì)很小的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可存儲(chǔ)大量的專(zhuān)家知識(shí)，并能根據(jù)學(xué)習(xí)算法，或利用指導(dǎo)系統(tǒng)模擬現(xiàn)實(shí)環(huán)境(稱(chēng)為有教師學(xué)習(xí))，或?qū)斎脒M(jìn)行自適應(yīng)學(xué)習(xí)(稱(chēng)為無(wú)教師學(xué)習(xí))，可以處理不確定或不知道的事情，不斷主動(dòng)學(xué)習(xí)，不斷完善知識(shí)的'存儲(chǔ)。
(3)魯棒性和容錯(cuò)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(cuò)性保證網(wǎng)絡(luò)將不完整的、畸變的輸入樣本恢復(fù)成完整的原型，魯棒性使得網(wǎng)絡(luò)中的神經(jīng)元或突觸遭到破壞時(shí)網(wǎng)絡(luò)仍然具有學(xué)習(xí)和記憶能力，不會(huì)對(duì)整體系統(tǒng)帶來(lái)嚴(yán)重的影響。
1.3泛化能力。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(fù)雜的非線性關(guān)系。如果輸入發(fā)生較小變化，則輸出能夠保持相當(dāng)小的差距。
1.4信息綜合能力。
任何知識(shí)規(guī)則都可以通過(guò)對(duì)范例的學(xué)習(xí)存儲(chǔ)于同一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的各連接權(quán)值中，能同時(shí)處理定量和定性的信息，適用于處理復(fù)雜非線性和不確定對(duì)象。
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人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)論文篇十
摘要：電氣工程及其自動(dòng)化的實(shí)現(xiàn)，從根本上促進(jìn)我國(guó)電氣產(chǎn)業(yè)迅速發(fā)展，滿(mǎn)足人們的日常生活需求。但在實(shí)際的自動(dòng)化發(fā)展過(guò)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(mǎn)足當(dāng)前時(shí)代的需求，基于此，作者結(jié)合自身經(jīng)驗(yàn)，對(duì)電氣工程及其自動(dòng)化發(fā)展的現(xiàn)狀，及其中存在的問(wèn)題及解決措施進(jìn)行有效的分析，以供相關(guān)人員參考，為其提供借鑒。
關(guān)鍵詞：電氣工程；自動(dòng)化；問(wèn)題。
引言。
隨著時(shí)代不斷發(fā)展，信息技術(shù)、電氣工程自動(dòng)化技術(shù)逐漸被廣泛應(yīng)用。受生產(chǎn)力水平提升的影響，人們對(duì)于電氣工程及其自動(dòng)化的要求也不斷提升，以滿(mǎn)足時(shí)代發(fā)展，但實(shí)際上，現(xiàn)階段電氣工程及其自動(dòng)化中存在諸多問(wèn)題，其技術(shù)水平與社會(huì)生產(chǎn)力發(fā)展需求未能有效的相適應(yīng)，難以滿(mǎn)足當(dāng)前社會(huì)的需求。
1我國(guó)電氣工程及其自動(dòng)化現(xiàn)狀分析。
電氣工程及其自動(dòng)化屬于新型的技術(shù)，具有較強(qiáng)的綜合性，直接影響我國(guó)工業(yè)的生產(chǎn)水平，并與人們的日常生活息息相關(guān)?，F(xiàn)階段，我國(guó)電氣工程技術(shù)不斷創(chuàng)新發(fā)展，從根本上帶動(dòng)電氣工程及其自動(dòng)化領(lǐng)域發(fā)展，并促使其逐漸向高新技術(shù)轉(zhuǎn)化，擴(kuò)大技術(shù)的應(yīng)用范圍，從整體上促進(jìn)國(guó)民經(jīng)濟(jì)提升。實(shí)際上，電氣工程及其自動(dòng)化屬于現(xiàn)代電氣信息領(lǐng)域，其涵蓋內(nèi)容非常廣泛，包括與電氣工程相關(guān)的所有工程，并在多個(gè)領(lǐng)域中進(jìn)行應(yīng)用，例如，工業(yè)領(lǐng)域、軍事領(lǐng)域、農(nóng)業(yè)領(lǐng)域等，對(duì)我國(guó)的工業(yè)與社會(huì)發(fā)展起到積極的促進(jìn)作用，同時(shí)，電氣工程及其自動(dòng)化技術(shù)的創(chuàng)新與發(fā)展對(duì)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(dòng)國(guó)民經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定發(fā)展[1]。
2我國(guó)電氣工程及其自動(dòng)化中存在的問(wèn)題。
2.1電氣工程能源損耗問(wèn)題。
在電氣工程及其自動(dòng)化的實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中，受自身的工作性質(zhì)與設(shè)備影響，存在能源損耗問(wèn)題，直接造成能源浪費(fèi)，加劇現(xiàn)階段我國(guó)能源緊缺的壓力，與當(dāng)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(shí)施，同時(shí)提升了工業(yè)生產(chǎn)的成本支出，降低了經(jīng)濟(jì)效益。
2.2電氣系統(tǒng)的集成化不高。
現(xiàn)階段，受時(shí)代發(fā)展與實(shí)際需求的影響，促使電氣工程自動(dòng)化系統(tǒng)逐漸向集成化方向發(fā)展，以滿(mǎn)足當(dāng)前時(shí)代的要求，但由于我國(guó)電氣集成化起步較晚，當(dāng)前的集成化水平較低，處于獨(dú)立自動(dòng)化階段，影響信息與資源的共享。
2.3電氣工程自動(dòng)化系統(tǒng)難以統(tǒng)一。
為了滿(mǎn)足當(dāng)前的發(fā)展需求，電氣工程要利用先進(jìn)的技術(shù)，構(gòu)建完善合理的自動(dòng)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(jìn)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(dá)不到要求。
電氣工程的質(zhì)量直接影響其使用壽命，但受實(shí)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(shí)落后等因素的影響，導(dǎo)致電氣工程質(zhì)量經(jīng)常達(dá)不到實(shí)際的要求，質(zhì)量管理效率不高。
3現(xiàn)階段我國(guó)電氣工程及其自動(dòng)化中存在問(wèn)題的解決措施。
3.1合理對(duì)電氣工程進(jìn)行節(jié)能設(shè)計(jì)。
在當(dāng)前的時(shí)代背景下，工作人員應(yīng)重視電氣工程的能源損耗問(wèn)題，利用先進(jìn)的技術(shù)手段，降低能源消耗，以滿(mǎn)足當(dāng)前可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略，緩解我國(guó)能源與資源緊缺問(wèn)題。例如，利用合理的技術(shù)手段，優(yōu)化電氣工程的節(jié)能設(shè)計(jì)，從根本上降低能源的不必要浪費(fèi)，降低成本的支出。在實(shí)際的節(jié)能設(shè)計(jì)優(yōu)化過(guò)程中，工作人員應(yīng)結(jié)合實(shí)際情況，以工作最基本要求為基礎(chǔ)，對(duì)非重點(diǎn)環(huán)節(jié)進(jìn)行有效的改良，如，對(duì)現(xiàn)階段的變壓器進(jìn)行改良，選擇繞組阻值較小的供電系統(tǒng)變壓器，以此來(lái)降低變壓器的能源損耗，從而減少不必要的損失浪費(fèi)，達(dá)到節(jié)能的目的，促使我國(guó)電氣工程實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。
3.2從整體上提升電氣工程自動(dòng)化系統(tǒng)的集成化水平。
提升工作人員自身的專(zhuān)業(yè)水平與能力，利用工作人員的專(zhuān)業(yè)技術(shù)，建立完善的系統(tǒng)平臺(tái)，并充分發(fā)揮其創(chuàng)新意識(shí)與主觀意識(shí)，從根本上滿(mǎn)足實(shí)際的集成化需求，具體來(lái)說(shuō)，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(guò)程中具有統(tǒng)一的接口，從而實(shí)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(dòng)化系統(tǒng)的運(yùn)行成本，從而促使減少設(shè)計(jì)成本的支出，以滿(mǎn)足當(dāng)前時(shí)代的需求。
3.3構(gòu)建科學(xué)合理、統(tǒng)一的電氣自動(dòng)化系統(tǒng)。
構(gòu)建科學(xué)合理、統(tǒng)一的電氣自動(dòng)化系統(tǒng)是電氣工程未來(lái)發(fā)展的主要方向與趨勢(shì)，以此來(lái)提升電氣工程的整體質(zhì)量。具體來(lái)說(shuō)，主要包含以下幾方面：首先，積極引進(jìn)先進(jìn)的技術(shù)，以先進(jìn)的電氣自動(dòng)化技術(shù)為基礎(chǔ)，構(gòu)建完善的系統(tǒng)，從而提升整體的管理水平；其次，引進(jìn)先進(jìn)的設(shè)計(jì)理念，完善現(xiàn)階段電氣自動(dòng)化系統(tǒng)，改善其中的不合理之處，并針對(duì)現(xiàn)階段的企業(yè)不同需求進(jìn)行個(gè)性化開(kāi)發(fā)；最后，實(shí)現(xiàn)信息資源的有效共享，促進(jìn)我國(guó)電氣工程領(lǐng)域穩(wěn)定發(fā)展，跟上時(shí)代發(fā)展的步伐[2]。
3.4重視對(duì)電氣工程的質(zhì)量管理。
重視對(duì)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(lái)說(shuō)，可以從以下幾方面入手：首先，加強(qiáng)工作管理人員對(duì)電氣工程質(zhì)量管理的重視力度，認(rèn)識(shí)到管理的重要性，以此來(lái)保證工程質(zhì)量；其次，加強(qiáng)現(xiàn)階段工作人員自身的專(zhuān)業(yè)水平與能力，通過(guò)定期的培訓(xùn)，強(qiáng)化工作人員的專(zhuān)業(yè)水平與技術(shù)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(qiáng)對(duì)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(duì)各個(gè)施工環(huán)節(jié)的質(zhì)量管理，通過(guò)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(chǔ)，適當(dāng)對(duì)施工進(jìn)度進(jìn)行合理的調(diào)整，以此來(lái)保證施工的整體進(jìn)度。
4結(jié)論。
綜上所述，電氣工程及其自動(dòng)化中存在的問(wèn)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(yīng)積極引進(jìn)先進(jìn)的技術(shù)與設(shè)備，通過(guò)不斷的革新與發(fā)展，合理的進(jìn)行資源節(jié)約，降低成本的支出，以此來(lái)獲取可觀的經(jīng)濟(jì)效益。同時(shí)，加強(qiáng)對(duì)電氣工程的研究力度，不斷提升其技術(shù)水平,從而推動(dòng)我國(guó)電氣工程及其自動(dòng)化領(lǐng)域穩(wěn)定發(fā)展。
參考文獻(xiàn)：
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人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)論文篇十一
針對(duì)中國(guó)土地復(fù)墾起步晚,新技術(shù)與新理論應(yīng)用較少的問(wèn)題,研究利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)輔助土地復(fù)墾的`決策.介紹了利用自組織映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自動(dòng)分類(lèi)功能對(duì)進(jìn)行礦區(qū)土地復(fù)墾條件分類(lèi),為因地制宜地采取復(fù)墾措施提供依據(jù).然后,基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),選取評(píng)價(jià)因子,通過(guò)對(duì)已有經(jīng)驗(yàn)的學(xué)習(xí),對(duì)復(fù)墾土地適宜性進(jìn)行評(píng)價(jià),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(luò)輔助礦區(qū)土地復(fù)墾決策是可行的.
作者：張洪波胡振琪陳秋計(jì)謝宏全劉昌華作者單位：張洪波(中國(guó)礦業(yè)大學(xué)北京校區(qū),土地復(fù)墾與生態(tài)重建研究所,北京,100083;中國(guó)石油集團(tuán)工程設(shè)計(jì)有限責(zé)任公司,華北分公司,河北,任丘,062552)。
胡振琪(中國(guó)礦業(yè)大學(xué)北京校區(qū),土地復(fù)墾與生態(tài)重建研究所,北京,100083)。
陳秋計(jì),劉昌華(河南理工大學(xué),測(cè)量工程系,河南,焦作,454000)。
謝宏全(河北理工大學(xué),交通與測(cè)繪學(xué)院,河北,唐山,063009)。
刊名：遼寧工程技術(shù)大學(xué)學(xué)報(bào)isticpku英文刊名：journalofliaoningtechnicaluniversity年，卷(期)：24(1)分類(lèi)號(hào)：x171.4關(guān)鍵詞：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)復(fù)墾土地土地復(fù)墾條件分類(lèi)適宜性評(píng)價(jià)
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)論文篇十二
傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，簡(jiǎn)稱(chēng)bp網(wǎng)絡(luò)。目前bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已成為廣泛使用的網(wǎng)絡(luò)。
2應(yīng)用現(xiàn)狀
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及獨(dú)特的結(jié)構(gòu)和處理信息的方法，在許多實(shí)際應(yīng)用領(lǐng)域中取得了顯著的成效，主要應(yīng)用如下：
1）信號(hào)處理。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣泛應(yīng)用于自適應(yīng)信號(hào)處理和非線性信號(hào)處理中。前者如信號(hào)的自適應(yīng)濾波、時(shí)間序列預(yù)測(cè)、譜估計(jì)、噪聲消除等；后者如非線性濾波、非線性預(yù)測(cè)、非線性編碼、調(diào)制/解調(diào)等。
2）模式識(shí)別。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(dòng)態(tài)模式如視頻圖像、連續(xù)語(yǔ)音等。
3）系統(tǒng)識(shí)別?；谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)辨識(shí)是以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為被識(shí)對(duì)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(dòng)態(tài)模型。
4)智能檢測(cè)。在對(duì)綜合指標(biāo)的檢測(cè)（例如對(duì)環(huán)境舒適度這類(lèi)綜合指標(biāo)檢測(cè)）中，以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為智能檢測(cè)中的信息處理聯(lián)想等數(shù)據(jù)融合處理，從而實(shí)現(xiàn)單一傳感器不具備的功能。
5）汽車(chē)工程。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在汽車(chē)剎車(chē)自動(dòng)控制系統(tǒng)中也有成功的應(yīng)用，該系統(tǒng)能在給定剎車(chē)距離、車(chē)速和最大減速度的情況下，以人體能感受到的最小沖擊實(shí)現(xiàn)平穩(wěn)剎車(chē)，而不受路面坡度和車(chē)重影響。
6）化學(xué)工程。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在光譜分析、判定化學(xué)反應(yīng)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(duì)應(yīng)關(guān)系都有廣泛應(yīng)用并取得了一定成果。
7）衛(wèi)生保健、醫(yī)療。比如通過(guò)訓(xùn)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(luò)的波形分類(lèi)和特征提取在計(jì)算機(jī)臨床診斷中應(yīng)用。
2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與其他智能方法的融合
2.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與專(zhuān)家系統(tǒng)的融合
專(zhuān)家系統(tǒng)主張通過(guò)運(yùn)用計(jì)算機(jī)的符號(hào)處理能力來(lái)模擬人的邏輯思維，其核心是知識(shí)的符號(hào)表示和對(duì)用符號(hào)表示的知識(shí)的處理。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主張對(duì)人腦結(jié)構(gòu)及機(jī)理開(kāi)展研究，并通過(guò)大規(guī)模集成簡(jiǎn)單信息處理單元來(lái)模擬人腦對(duì)信息的處理。
專(zhuān)家系統(tǒng)與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩種技術(shù)都試圖模仿人類(lèi)的思維方式來(lái)解決實(shí)際問(wèn)題，它們的應(yīng)用使得計(jì)算機(jī)具有智能成為現(xiàn)實(shí)，解決了一大批工程實(shí)踐中問(wèn)題。然而，由于這兩種技術(shù)自身的特點(diǎn)，它們都側(cè)重于人類(lèi)思維方式的某一方面。這樣，在碰到結(jié)構(gòu)上比較單純的問(wèn)題時(shí)，還可以比較成功地解決。當(dāng)碰到結(jié)構(gòu)上比較復(fù)雜的問(wèn)題時(shí)，單純使用一種技術(shù)就顯得力不從心了。人類(lèi)在很多情況下，都是多種思維方式并用，有時(shí)可能以邏輯思維為主，輔以直覺(jué)思維，有時(shí)可能以直覺(jué)思維為主，輔以邏輯思維進(jìn)行解釋。所以，專(zhuān)家系統(tǒng)與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)要想獲得更大的應(yīng)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(shù)的不斷結(jié)合，這也是這兩種技術(shù)未來(lái)的發(fā)展方向。
2.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊技術(shù)的融合
斷能力的方式來(lái)處理常規(guī)數(shù)學(xué)方法難以解決的模糊信息處理難題，使計(jì)算機(jī)的應(yīng)用得以擴(kuò)展到了那些需要借助認(rèn)得經(jīng)驗(yàn)才能完善解決的問(wèn)題領(lǐng)域，并在描述高層知識(shí)方面有其長(zhǎng)處。而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)則以生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為模擬基礎(chǔ)，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(shí)連續(xù)函數(shù)，在諸如模式識(shí)別、聚類(lèi)分析及計(jì)算機(jī)視覺(jué)等方面發(fā)揮著許多不可替代的作用，并在自適應(yīng)及自學(xué)方面已顯示出了不少新的前景和新的思路。將它們進(jìn)行有機(jī)結(jié)合，則可有效地發(fā)揮出其各自的長(zhǎng)處而彌補(bǔ)其不足，在工程應(yīng)用領(lǐng)域更是如此(7)。
3.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與遺傳算法的融合
《人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展前景》全文內(nèi)容當(dāng)前網(wǎng)頁(yè)未完全顯示，剩余內(nèi)容請(qǐng)?jiān)L問(wèn)下一頁(yè)查看。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)論文篇十三
論文摘要:利用補(bǔ)償模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建高職院校教師的教學(xué)評(píng)價(jià)模型，借鑒《機(jī)械制圖》教學(xué)過(guò)程中總結(jié)出的零件制作6個(gè)步驟，形成“六步法則”，將其應(yīng)用于模型構(gòu)建的整個(gè)過(guò)程。數(shù)據(jù)驗(yàn)證結(jié)果表明，該模型評(píng)價(jià)精度較高，有利于合理地對(duì)教師教學(xué)能力的評(píng)價(jià)，并將有效地促進(jìn)學(xué)校推行績(jī)效考核機(jī)制，促進(jìn)人才培養(yǎng)質(zhì)量的提升。
高等職業(yè)教育在我國(guó)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(lái)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(guò)硬的教師隊(duì)伍。因此，各高職院校目前十分注重利用績(jī)效考核來(lái)促進(jìn)教師隊(duì)伍整體水平的提高。所謂績(jī)效考核，就是依據(jù)教師崗位職責(zé)，對(duì)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(shí)績(jī)等進(jìn)行全面系統(tǒng)的評(píng)價(jià)。那么如何通過(guò)績(jī)效考核對(duì)每位教師進(jìn)行一個(gè)客觀、全面的評(píng)價(jià)呢?這主要依賴(lài)于教學(xué)評(píng)價(jià)模型的正確性與合理性。筆者依據(jù)多年來(lái)的教務(wù)管理經(jīng)驗(yàn)，以及通過(guò)教授《機(jī)械制圖》這門(mén)課程得到的啟發(fā)，采用六步法則與補(bǔ)償模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了教學(xué)評(píng)價(jià)模型的構(gòu)建，旨在提高評(píng)價(jià)的合理性與客觀性。
1六步法則及其由來(lái)。
六步法則的由來(lái)，是筆者受《機(jī)械制圖》課程教學(xué)的啟發(fā)而得出的:對(duì)于一個(gè)零件制作而言，大體經(jīng)過(guò)以下六個(gè)步驟:(1)通過(guò)“看”來(lái)對(duì)市場(chǎng)上所出現(xiàn)的類(lèi)似零件進(jìn)行比對(duì)，比如說(shuō)用途、特點(diǎn)等;(2)分析其利弊;(3)確定自己制作該零件的方案進(jìn)行草圖繪制:確定繪圖的紙張大小等，從而對(duì)零件的結(jié)構(gòu)圖(主視圖、剖面圖等)進(jìn)行細(xì)心繪制，最后對(duì)細(xì)節(jié)進(jìn)行加工;(4)根據(jù)繪制的圖形，對(duì)該零件進(jìn)行加工;(5)加工樣品檢驗(yàn)零件的合理性;(6)通過(guò)使用不斷地對(duì)零件進(jìn)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(huà)、作、查、改”。其中“畫(huà)”尤其重要，因?yàn)樽罱K圖的正確與否將直接關(guān)系到產(chǎn)品的質(zhì)量，影響整個(gè)公司的經(jīng)濟(jì)效益因此在設(shè)計(jì)過(guò)程中強(qiáng)調(diào)的是在正確的前提下注意細(xì)而精。對(duì)于教學(xué)評(píng)價(jià)也是如此。如果教學(xué)評(píng)價(jià)模型建立的不合理，將直接導(dǎo)致對(duì)教師能力評(píng)價(jià)的不客觀、不全面，那么對(duì)教師績(jī)效工資的分配將不合理，激勵(lì)導(dǎo)向效果就不會(huì)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(jī)械制圖的6大步驟，總結(jié)得出“六步法則”，運(yùn)用此法則，對(duì)教學(xué)評(píng)價(jià)模型進(jìn)行構(gòu)建。
所謂六步法則，是指一看、二分析、三建模、四檢驗(yàn)、五實(shí)施、六改善?！耙豢础笔侵笇?duì)目前高職院校的教師能力進(jìn)行全面調(diào)查，目前采用教師教學(xué)評(píng)價(jià)機(jī)制進(jìn)行搜索比對(duì);“二分析”是指通過(guò)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(xiàng)重大指標(biāo)，確定評(píng)價(jià)的標(biāo)準(zhǔn);“三建模”是指通過(guò)確定的幾項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)和最終評(píng)價(jià)結(jié)果，采用先進(jìn)的數(shù)學(xué)建模方法進(jìn)行評(píng)價(jià)模型的建立;“四檢驗(yàn)”主要是通過(guò)利用建好的模型，采用以前的評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)、結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，驗(yàn)證模型的合理性與客觀性;“五實(shí)施”是指通過(guò)驗(yàn)證的模型對(duì)目前的教師教學(xué)能力進(jìn)行評(píng)價(jià);“六改善”是指在實(shí)施過(guò)程中對(duì)一些細(xì)枝末節(jié)進(jìn)行調(diào)整、改善，以促進(jìn)教師教學(xué)水平的提高，不斷完善績(jī)效考核機(jī)制。
(1)看。高職院校的教師能力除了需要具備一定的專(zhuān)業(yè)知識(shí)與技能外，還須具備操作技術(shù)及實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。最好是“雙師型”的教師。在北京召開(kāi)的第四屆高等學(xué)校教學(xué)名師獎(jiǎng)表彰大會(huì)上有位名師指出:作為高職院校的教師，既要有扎實(shí)的理論知識(shí)，更要注重實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)的積累;既要把握專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域?qū)W術(shù)發(fā)展前沿，又要與行業(yè)及企業(yè)保持密切聯(lián)系，時(shí)刻關(guān)注行業(yè)發(fā)展動(dòng)態(tài)。他說(shuō):“一名優(yōu)秀教師需要不斷與時(shí)俱進(jìn)，創(chuàng)新課程體系，調(diào)整教學(xué)內(nèi)容，既要注重學(xué)生基本理論知識(shí)的傳授、專(zhuān)業(yè)技能的培養(yǎng)，還要注重學(xué)生的個(gè)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(xué)效果，因此，目前評(píng)判教師水平主要關(guān)注于知識(shí)、素質(zhì)、能力這三方面。
知識(shí)結(jié)構(gòu)包括圍繞職業(yè)崗位的知識(shí)、技術(shù)，及本專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域的最新發(fā)展動(dòng)態(tài)和職業(yè)崗位上的新知識(shí)、新技術(shù)、新工藝等;素質(zhì)結(jié)構(gòu)包括良好的道德素質(zhì)和職業(yè)素質(zhì)，道德素質(zhì)是樹(shù)立正確的世界觀、人生觀和價(jià)值觀，職業(yè)素質(zhì)是指角色意識(shí)、敬業(yè)精神、時(shí)效意識(shí)、團(tuán)隊(duì)精神等;能力結(jié)構(gòu)包括教育教學(xué)能力、崗位實(shí)踐能力、現(xiàn)代教育技術(shù)使用能力和科研能力等川。
根據(jù)確定的評(píng)價(jià)內(nèi)容，目前采用的評(píng)價(jià)體系具有一定的多維性和動(dòng)態(tài)性，評(píng)價(jià)的方式大多采用“定性”與“定量”相結(jié)合的方法，主要有:1)專(zhuān)家評(píng)價(jià)法，如專(zhuān)家打分綜合法。2)運(yùn)籌學(xué)與其他數(shù)學(xué)方法，如層次分析法、數(shù)據(jù)包絡(luò)法、模糊綜合評(píng)價(jià)法、絕對(duì)評(píng)價(jià)法。3)新型評(píng)價(jià)方法，如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)法、灰色綜合評(píng)價(jià)法、綜合評(píng)分法。4)組合評(píng)價(jià)法，這是幾種方法混合使用的情況。
(2)分析。教學(xué)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(shí)、素質(zhì)、能力這三方面，因此為了能夠較為全面的進(jìn)行評(píng)判，這里采用多主體多角度的評(píng)價(jià)方式。“多主體”是指教師、學(xué)生、專(zhuān)家(含同行)評(píng)價(jià)和教學(xué)主管部門(mén)評(píng)價(jià)以及外聘工程師等?！岸嘟嵌取笔侵该總€(gè)評(píng)價(jià)主體對(duì)應(yīng)的評(píng)價(jià)指標(biāo)不同，即設(shè)計(jì)的調(diào)查問(wèn)卷不同。其中表1為學(xué)生對(duì)教師課堂教學(xué)的總體評(píng)價(jià)表。
(3)模型構(gòu)建。人們?cè)诮逃u(píng)價(jià)中所用的方法，可以簡(jiǎn)單地歸結(jié)為兩大類(lèi):定性評(píng)價(jià)方法和定量評(píng)價(jià)方法。其中定量評(píng)價(jià)方法需要用刻一些數(shù)學(xué)模型對(duì)評(píng)價(jià)對(duì)象進(jìn)行處理。到目前為止，教學(xué)評(píng)價(jià)所用的數(shù)學(xué)模型主要有確定(性)數(shù)學(xué)模型、隨機(jī)(性)數(shù)學(xué)模型和模糊數(shù)學(xué)模型三類(lèi)。具體來(lái)講，確定(性)數(shù)學(xué)模型有線性規(guī)劃、動(dòng)態(tài)規(guī)劃、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析、層次分析方法等;隨機(jī)(性)數(shù)學(xué)模型有回歸分析、因素分析、聚類(lèi)分析、齊次馬爾科夫鏈等;模糊數(shù)學(xué)模型有模糊綜合評(píng)判模型、模糊積分模型、灰色數(shù)學(xué)模型等。在教育評(píng)價(jià)中，上述方法均有各自比較適宜的評(píng)價(jià)對(duì)象.
在融合模糊理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的基礎(chǔ)上，通過(guò)補(bǔ)償神經(jīng)元來(lái)執(zhí)行補(bǔ)償模糊推理，動(dòng)態(tài)地調(diào)整模糊規(guī)則，從而形成了一種新的網(wǎng)絡(luò)―補(bǔ)償模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，由此進(jìn)行教學(xué)評(píng)價(jià)模型的構(gòu)建。
采用補(bǔ)償模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)某=系統(tǒng)進(jìn)行辨識(shí)時(shí)，不需要事先知道索統(tǒng)的精確的數(shù)學(xué)模型，它能借助于人類(lèi)的模糊推理知識(shí)以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的逼近性能來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)過(guò)程的`建模。它擁有許多優(yōu)點(diǎn)，如魯棒性、無(wú)需模型、全局逼近。
2)模型的建構(gòu)。
:提據(jù)高職院校對(duì)教師工作素質(zhì)的要求，結(jié)合高職院校的培養(yǎng)目標(biāo)，采用多z多角摩多豐體的評(píng)價(jià)機(jī)制，對(duì)教師教學(xué)質(zhì)量模型進(jìn)行合理建構(gòu)。但是如何制定一個(gè)合理的評(píng)價(jià)指標(biāo)，是一個(gè)七啦復(fù)雜而且困難的課題，本文在教育部已有評(píng)拈體系的基礎(chǔ)上，根據(jù)前人研究成果，利用學(xué)生對(duì)教師的網(wǎng)上評(píng)教、教師個(gè)人的_自我評(píng)價(jià)、同行評(píng)價(jià)以及家評(píng)價(jià)得分作為模型的輸入、(藝‘1一4)，每個(gè)評(píng)價(jià)因子得分范圍是，分為三個(gè)等級(jí):較差、良好，一優(yōu)秀。但是如何確定這三個(gè)等級(jí)的標(biāo)準(zhǔn)，這里采用高斯函數(shù)才)”作為模糊隸屬度函數(shù)從而對(duì)其等級(jí)進(jìn)行劃分。其中“，?““(隸屬度中‘。?寬度’均屬于可調(diào)參數(shù)。具體建構(gòu)的教學(xué)評(píng)價(jià)模型如圖1所示。
整個(gè)模型分為5層，第一層作為評(píng)價(jià)指標(biāo)輸人層，第二層對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行分類(lèi)(較差、良好、優(yōu)秀)，然后根據(jù)模糊推理的規(guī)則來(lái)推理得出教師教學(xué)質(zhì)量的好壞。
3)模型的訓(xùn)練。
運(yùn)用多年來(lái)積累的數(shù)據(jù)報(bào)表，通過(guò)聚類(lèi)分析的方式對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效性驗(yàn)證，在現(xiàn)有數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上挑選了多個(gè)樣本進(jìn)行評(píng)價(jià)模型的訓(xùn)練，采用梯度下降法對(duì)模糊隸屬度函數(shù)中的參數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練，其訓(xùn)練過(guò)程的誤差mse變化曲線如圖2所示。
最后從樣本中選取200個(gè)樣本對(duì)其進(jìn)行驗(yàn)證，結(jié)果誤差達(dá)到了i.5%，精確度較高。
3.結(jié)論。
借鑒《機(jī)械制圖》教學(xué)過(guò)程中總結(jié)出的零件制作6個(gè)步驟，形成“六步法則”，將其應(yīng)用于模型構(gòu)建的整個(gè)過(guò)程，利用補(bǔ)償模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建高職院校教師的教學(xué)評(píng)價(jià)模型，結(jié)果表明模型的預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)準(zhǔn)確性較高。由于模型正處于試驗(yàn)階段，應(yīng)用于以后的教學(xué)評(píng)價(jià)過(guò)程后，還應(yīng)不斷對(duì)其進(jìn)行檢驗(yàn)，不斷完善。同時(shí)，還需要根據(jù)企業(yè)對(duì)人才需求的變化不斷地更新評(píng)價(jià)指標(biāo)，完善教學(xué)評(píng)價(jià)模型，科學(xué)地對(duì)教師教學(xué)質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià)，有效地促進(jìn)績(jī)效管理方式的推行，促進(jìn)高職院校人才培養(yǎng)水平的提高。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)論文篇十四
摘要：社會(huì)在發(fā)展、時(shí)代在進(jìn)步，信息技術(shù)水平也在不斷的提高，在此時(shí)代背景下，越來(lái)越多的技術(shù)手段開(kāi)始在各個(gè)領(lǐng)域滲透和融入，而科技的進(jìn)步，使得各類(lèi)的先進(jìn)技術(shù)衍生出來(lái)，其中的人工智能技術(shù)可謂是典型代表，許多的技術(shù)人員意識(shí)到人工智能技在計(jì)算機(jī)中的發(fā)展和應(yīng)用，所以對(duì)人工智能技術(shù)在計(jì)算機(jī)中的應(yīng)用和發(fā)展這一課題進(jìn)行分析具有一定的必然性，以下內(nèi)容是個(gè)人的見(jiàn)解。
關(guān)鍵詞：人工智能技術(shù)；計(jì)算機(jī)；發(fā)展；應(yīng)用；
受科學(xué)技術(shù)手段的推動(dòng)性影響，人類(lèi)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(shí)代背景下，計(jì)算機(jī)在當(dāng)下已經(jīng)是各行各業(yè)中常見(jiàn)的輔助工具，甚至許多行業(yè)的發(fā)展已經(jīng)視計(jì)算機(jī)技術(shù)為基本的動(dòng)力支撐，同時(shí)增加了技術(shù)應(yīng)用的要求，在此社會(huì)不斷發(fā)展的趨勢(shì)下，只有使得計(jì)算機(jī)技術(shù)逐步朝向著個(gè)性化以及智能化的方向發(fā)展，方可體現(xiàn)人工智能技術(shù)手段的作用，并為計(jì)算機(jī)技術(shù)手段的長(zhǎng)遠(yuǎn)化發(fā)展提供相應(yīng)的保障。
人工智能一般指的是借助計(jì)算機(jī)技術(shù)手段，將其作為有效的基礎(chǔ)，對(duì)人類(lèi)的行為以及思想進(jìn)行模擬的綜合學(xué)科，它所涉及的行業(yè)較多，比如，心理學(xué)以及哲學(xué)等等均為典型，而后實(shí)現(xiàn)對(duì)人體觸覺(jué)或是感知方面的模擬，通常會(huì)將其安裝到機(jī)械設(shè)備之上，并使得機(jī)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(shí)現(xiàn)自動(dòng)化操作、智能化運(yùn)行，對(duì)人類(lèi)難以完成的、高難度的、威脅較大的工作進(jìn)行有效處理，極大的提高工作效率，進(jìn)而保證人們的人身財(cái)產(chǎn)安全。
現(xiàn)階段，人工智能技術(shù)已經(jīng)初步取得了一定的成就，相關(guān)的專(zhuān)家學(xué)者在研究和探討以后，也發(fā)現(xiàn)了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系構(gòu)建的發(fā)展方向，希望借此完成工程項(xiàng)目設(shè)計(jì)工作，實(shí)現(xiàn)軟件系統(tǒng)和智能化模塊的有機(jī)結(jié)合，對(duì)軟件的性能進(jìn)行改良，進(jìn)而符合用戶(hù)的實(shí)際需求，在基本達(dá)到了人工智能的目標(biāo)以后，還需要對(duì)用戶(hù)界面進(jìn)行優(yōu)化和改良，最終為人工智能技術(shù)的發(fā)展和更新提供更多的保障。
（一）網(wǎng)絡(luò)安全方面的應(yīng)用。
最近幾年來(lái)，人工智能技術(shù)的運(yùn)用已經(jīng)成為未來(lái)幾年來(lái)許多領(lǐng)域的發(fā)展趨向，它的利用將計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢(shì)全方位的體現(xiàn)，值得一提的是，它在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全方面所占據(jù)的地位在日漸提高，同時(shí)其應(yīng)用價(jià)值也不斷凸顯。
而后，入侵檢測(cè)也是計(jì)算網(wǎng)絡(luò)安全工作落實(shí)的主要工作，這一過(guò)程中，防火墻可發(fā)揮自身的作用，這一過(guò)程中它的運(yùn)行效果，將會(huì)給整體的系統(tǒng)運(yùn)作安全性帶來(lái)極大的影響，可通過(guò)數(shù)據(jù)整合、搜集的方式，將有價(jià)值的參數(shù)呈現(xiàn)給用戶(hù)，通過(guò)郵件的形式發(fā)送給用戶(hù)，隨著時(shí)間的推移，郵件數(shù)量也會(huì)不斷的增加。經(jīng)過(guò)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(hù)的系統(tǒng)之中，而后再實(shí)施風(fēng)險(xiǎn)檢測(cè)，及時(shí)告知用戶(hù)相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)信息，并給予一定的提示，引導(dǎo)用戶(hù)妥善處理垃圾信息。
（二）企業(yè)管理方面的應(yīng)用。
現(xiàn)階段，人工智能技術(shù)手段已經(jīng)被越來(lái)越多的企業(yè)管理者所認(rèn)知，比如，自動(dòng)報(bào)警系統(tǒng)和監(jiān)控系統(tǒng)的應(yīng)用就為典型代表，它們的運(yùn)用，利于企業(yè)實(shí)現(xiàn)智能化的管理目標(biāo)，為企業(yè)的內(nèi)部運(yùn)作營(yíng)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(yùn)作成本，逐步達(dá)到資源配置和優(yōu)化的效果，將企業(yè)的運(yùn)營(yíng)和發(fā)展目標(biāo)落實(shí)到實(shí)處，體現(xiàn)出企業(yè)管理的智能化和現(xiàn)代化特色。
（三）教學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用。
隨著新課程改革的推進(jìn)，使得標(biāo)準(zhǔn)化教學(xué)體制也在日趨深化，逐步實(shí)現(xiàn)了計(jì)算機(jī)技術(shù)和教學(xué)工作的有機(jī)融合，人工智能計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)系統(tǒng)的運(yùn)用體現(xiàn)了極大的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)，為傳統(tǒng)教學(xué)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(xué)方法和教學(xué)內(nèi)容的表達(dá)，進(jìn)而相應(yīng)的的提高教學(xué)效率，確保教學(xué)質(zhì)量。
此外，引入人工智能技術(shù)的過(guò)程中，也需要重視知識(shí)庫(kù)的運(yùn)用，將其作為教學(xué)中有效的輔助工具，而后把教學(xué)中的要點(diǎn)以及相關(guān)定義等融入到知識(shí)庫(kù)職之中，教師的在落實(shí)教學(xué)工作之時(shí)，可對(duì)知識(shí)庫(kù)之內(nèi)的理論知識(shí)加進(jìn)行準(zhǔn)確推理，為學(xué)生呈現(xiàn)更加直觀的推理過(guò)程和運(yùn)算過(guò)程，得出推理后的結(jié)果。從教學(xué)領(lǐng)域日后的發(fā)展角度來(lái)講，人工智能技術(shù)理念的引入，可謂是以此教學(xué)模式的革新，也是突破傳統(tǒng)教學(xué)模式桎梏的有效途徑。
（四）家居行業(yè)的應(yīng)用。
當(dāng)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(duì)于住房家居的應(yīng)用需要，在此社會(huì)發(fā)展形勢(shì)之下，可將人工智能技術(shù)手段應(yīng)用到家居生活中，盡可能滿(mǎn)人們的日常生活需要，比如，運(yùn)用人工智能技術(shù)，對(duì)門(mén)窗的閉合進(jìn)行有效控制，或是對(duì)家居環(huán)境進(jìn)行調(diào)整，營(yíng)造良好的生活氛圍。
三、結(jié)語(yǔ)。
綜上所述，在此信息技術(shù)發(fā)展如此迅猛的時(shí)代背景下，人工智能技術(shù)手段的運(yùn)用被許多行業(yè)所認(rèn)識(shí)和關(guān)注，此項(xiàng)技術(shù)是一項(xiàng)典型的新型技術(shù)手段，它的應(yīng)用體現(xiàn)了極大的優(yōu)勢(shì)，與域外發(fā)達(dá)國(guó)家相比較，我國(guó)的人工智能技術(shù)水平仍舊不足，但是，其發(fā)展速度卻相對(duì)較快，在我國(guó)的諸多行業(yè)中得到了廣泛運(yùn)用，它的未來(lái)發(fā)展前景相對(duì)較佳，值得大力推廣。
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人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)論文篇一
摘要隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)得到了空前的發(fā)展，并且在諸多領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，為人工智能化的發(fā)展提供了強(qiáng)大的動(dòng)力。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(guò)程中形成了自身獨(dú)特的特點(diǎn)。文章對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展歷程進(jìn)行回顧，并對(duì)其在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用情況進(jìn)行探討。
隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，各個(gè)行業(yè)和領(lǐng)域都在進(jìn)行人工智能化的研究工作，已經(jīng)成為專(zhuān)家學(xué)者研究的熱點(diǎn)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是在人工智能基礎(chǔ)上發(fā)展而來(lái)的重要分支，對(duì)人工智能的發(fā)展具有重要的促進(jìn)作用。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(jì)、生物、醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，解決了許多技術(shù)上的難題。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)論文篇二
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人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)論文篇三
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是在對(duì)人腦思維方式研究的基礎(chǔ)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(luò)。神經(jīng)元是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本處理單元。
在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展過(guò)程中，從不同角度對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)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(luò)模型，其中最具有代表性的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型有：感知器、線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、bp網(wǎng)絡(luò)、自組織網(wǎng)絡(luò)、徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)、反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等等。
神經(jīng)元矩陣是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的一種新構(gòu)想，是專(zhuān)門(mén)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)打造的一個(gè)矩陣，它符合神經(jīng)元的一切特征。
(1)容器可產(chǎn)生一種無(wú)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(lái)聯(lián)系，而各個(gè)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(jí)制和分塊制，每層每塊均獨(dú)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^(guò)向量或存儲(chǔ)于向量中，所以又稱(chēng)為中空向量。向量存儲(chǔ)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(zhǎng)，進(jìn)而形成相對(duì)穩(wěn)定的信息通路。
(3)當(dāng)兩條或更多的信息通路匯集時(shí)，可能伴隨著通路的增強(qiáng)、合并，以及信使粒的聚集、交換，這是神經(jīng)元矩陣運(yùn)算的一種主要形式。通路的形成過(guò)程，也就是是神經(jīng)元矩陣分塊、分層、形成聯(lián)接的過(guò)程，也為矩陣系統(tǒng)宏觀管理、層級(jí)控制的實(shí)現(xiàn)奠定了基礎(chǔ)。
神經(jīng)元矩陣亦是一種具有生物網(wǎng)絡(luò)特征的數(shù)學(xué)模型，綜合了數(shù)學(xué)上矩陣和向量等重要概念，是一種立體的矩陣結(jié)構(gòu)。尤其是將矩陣的分塊特性和向量的指向特征結(jié)合起來(lái)，更好的體現(xiàn)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的整體性和單元獨(dú)立性，系統(tǒng)的組織和自組織特征也更為凸顯。信使粒以“點(diǎn)”的數(shù)學(xué)概念，增強(qiáng)了系統(tǒng)的信息特征，尤其是增強(qiáng)了矩陣的存儲(chǔ)和運(yùn)算功能。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)論文篇四
摘要：軟件需求分析不僅僅是為了讓開(kāi)發(fā)者滿(mǎn)足用戶(hù)要求，而且還可以幫助用戶(hù)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(shí)際需求，就會(huì)出現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)，導(dǎo)致返工。在bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，我們建立了軟件需求分析風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，以減少軟件開(kāi)發(fā)的失敗率，規(guī)避因軟件需求分析失誤而帶來(lái)的實(shí)際存在的或潛在的風(fēng)險(xiǎn)。
關(guān)鍵詞：風(fēng)險(xiǎn)；軟件需求；bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；研究；分析。
軟件開(kāi)發(fā)過(guò)程中，需求分析是一個(gè)關(guān)鍵性的階段。導(dǎo)致它失敗的原因有很多，例如開(kāi)發(fā)者和用戶(hù)之間的溝通障礙、軟件本身的隱含性、需求信息的不對(duì)稱(chēng)等等。這些問(wèn)題導(dǎo)致的返工，增加了開(kāi)發(fā)的成本，也損壞了企業(yè)形象，更可能流失掉部分用戶(hù)。因此，我們必須對(duì)軟件需求分析進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估管理，把負(fù)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(jìng)爭(zhēng)日趨激烈,掌握最新的技術(shù)，對(duì)技術(shù)進(jìn)行創(chuàng)新，才是企業(yè)在行業(yè)內(nèi)立足腳跟，獲得更加長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展的方法，因此要想牢牢地把握企業(yè)的運(yùn)命就需要我們保持對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的熱情，并在這條道路上樂(lè)此不疲。21世紀(jì)，只有掌握了最新和最具有創(chuàng)造性的技術(shù)，才能贏的最后的勝利，本文把bp網(wǎng)絡(luò)與軟件需求分析風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型相結(jié)合，具有十分重要的意義。
bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是開(kāi)發(fā)者使用最多的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之一，它具有算法簡(jiǎn)單、極強(qiáng)的魯棒性、收斂速度極快等優(yōu)點(diǎn)。最重要的一點(diǎn)是能夠最大限度的接近其真實(shí)系統(tǒng)，非常適合于線性的、不確定的、模糊的軟件風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)。bp算法是一種用于前向多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的的反傳學(xué)習(xí)算法。采用bp算法的數(shù)層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，它的基本思想是，學(xué)習(xí)過(guò)程由信號(hào)的正向傳播和誤差的反向傳播兩個(gè)過(guò)程組成。模糊理論采用模糊數(shù)學(xué)的方法，通過(guò)抽象思維，對(duì)處于多種因素作用下的事物做出總體評(píng)價(jià)。它的兩大主要特征是：第一，結(jié)果清晰；第二，系統(tǒng)性強(qiáng)，這非常適合于各種非確定性問(wèn)題的解決。
2軟件需求分析風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型。
開(kāi)發(fā)過(guò)程中，了解軟件需求是很重要的。軟件開(kāi)發(fā)主要是依據(jù)需求的不同而設(shè)計(jì)出的產(chǎn)品。它包括了業(yè)務(wù)需求（組織和客戶(hù)高層次的目標(biāo)）、用戶(hù)需求（用戶(hù)要求必須具備的需求）、功能需求（用戶(hù)可以通過(guò)完成任務(wù)滿(mǎn)足業(yè)務(wù)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(lái)呈現(xiàn)，需要進(jìn)行多方位的分析方可得出準(zhǔn)確的結(jié)論。軟件需求分析就是對(duì)用戶(hù)所需軟件應(yīng)具備的屬性進(jìn)行分析，滿(mǎn)足用戶(hù)的真正需求。在完成軟件需求分析后，我們要能得出用戶(hù)所需的軟件系統(tǒng)要能夠做到哪些功能，對(duì)此還要有詳細(xì)準(zhǔn)確的說(shuō)明書(shū)，也就是用戶(hù)的使用說(shuō)明書(shū)，讓他們更快的了解產(chǎn)品。優(yōu)秀的需求具有以下特點(diǎn)：完整性、準(zhǔn)確性、可行性、必要性、無(wú)歧義性和可行性。軟件需求分析風(fēng)險(xiǎn)是指由于多方面的影響，如用戶(hù)參與度、用戶(hù)需求的拓展變化、多角度的考慮、設(shè)計(jì)的精準(zhǔn)度和用戶(hù)與開(kāi)發(fā)者的充分溝通等等，而造成需求分析的不準(zhǔn)確使得用戶(hù)的軟件需求得不到滿(mǎn)足。該風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型主要是為了降低軟件需求分析中存在的風(fēng)險(xiǎn)，從而使得評(píng)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(luò)的軟件需求分析風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型。
本文把bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊理論加入到軟件需求分析風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型中，利用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性映射屬性和模糊理論的超強(qiáng)表達(dá)能力與被理解力，幫助提高風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的有效性和預(yù)測(cè)性。軟件需求分析風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估模型包括風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、風(fēng)險(xiǎn)分析、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估三個(gè)模塊。風(fēng)險(xiǎn)識(shí)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(shí)別并記錄該階段存在的或潛在的風(fēng)險(xiǎn)，輸入來(lái)源是專(zhuān)家的經(jīng)驗(yàn)分析和歷史風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)。
一般步驟包括：
a:找出軟件需求分析風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)；
b:搜索歷史數(shù)據(jù)庫(kù)，列出存在的數(shù)據(jù)庫(kù)中的歷史案例；
c:通過(guò)專(zhuān)家分析，列出具有風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的列表；
d:將確定了的風(fēng)險(xiǎn)列表提交數(shù)據(jù)庫(kù)并更新。風(fēng)險(xiǎn)分析是細(xì)化第一階段的風(fēng)險(xiǎn)，分析其產(chǎn)生的影響和等級(jí)，找出各指標(biāo)與風(fēng)險(xiǎn)級(jí)別之間的線性關(guān)系亦或非線性關(guān)系。本文引入bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊理論，利用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)和風(fēng)險(xiǎn)級(jí)別之間的非線性映射關(guān)系，還利用模糊理論的超強(qiáng)表達(dá)能力和容易理解的屬性，提高整個(gè)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的學(xué)習(xí)能力和表達(dá)能力，得出更符合實(shí)際的評(píng)估報(bào)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(jìn)行認(rèn)識(shí)和理解；
c:通過(guò)嘗試各種組合找出導(dǎo)致失敗的因素。風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估需最后明確所有存在的風(fēng)險(xiǎn)和它們的等級(jí)，給予開(kāi)發(fā)者一個(gè)詳細(xì)的報(bào)告。本階段只要利用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的`輸入層、輸出層、隱含層數(shù)、隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)。輸入層節(jié)點(diǎn)是經(jīng)過(guò)模糊預(yù)處理的17個(gè)需求分析風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)；輸出層節(jié)點(diǎn)是需求分析風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)；隱含層數(shù)越多性能越高誤差越低；隱含節(jié)點(diǎn)越多，網(wǎng)絡(luò)功能越強(qiáng)大，但是過(guò)多則會(huì)使網(wǎng)絡(luò)功能減弱。
在bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上，建立的軟件需求分析風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，它操作的流程大致是三個(gè)方向。首先，識(shí)別軟件需求分析階段存在的、潛在的風(fēng)險(xiǎn)；然后，利用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊理論的特有屬性、眾多優(yōu)點(diǎn)進(jìn)行分析，通過(guò)歷史數(shù)據(jù)庫(kù)，專(zhuān)家知識(shí)、專(zhuān)家討論，列出風(fēng)險(xiǎn)表格；最后，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行最后的評(píng)估，從而有效預(yù)測(cè)軟件開(kāi)發(fā)過(guò)程中所遇到的風(fēng)險(xiǎn)，并且進(jìn)行規(guī)避。
4結(jié)束語(yǔ)。
隨著經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)軟件也成為人們工作生活中一個(gè)非常重要的工具。軟件需求的增多帶來(lái)了很多的問(wèn)題，軟件開(kāi)發(fā)的過(guò)程充滿(mǎn)了阻礙，軟件需求的滿(mǎn)意度也在日漸降低。因此，提高軟件開(kāi)發(fā)的速度、保證開(kāi)發(fā)軟件的質(zhì)量，降低風(fēng)險(xiǎn)、減少開(kāi)發(fā)成本、滿(mǎn)足用戶(hù)真正的需求等等，對(duì)軟件需求分析風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估，建立軟件需求分析風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，是一件非常值得研究和實(shí)施的事情。本文研究的內(nèi)容不僅僅達(dá)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(yù)測(cè)軟件需求分析風(fēng)險(xiǎn)，真正滿(mǎn)足用戶(hù)的軟件需求?；痦?xiàng)目：吉林省教育廳“十二五”科學(xué)技術(shù)研究項(xiàng)目“基于ahp和群決策向量分析高校干部綜合測(cè)評(píng)方法和系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)”（吉教科合字第402號(hào)）；吉林省教育科學(xué)“十二五”規(guī)劃課題“構(gòu)建以學(xué)習(xí)者為主體的遠(yuǎn)程教育支持服務(wù)體系的研究”。
參考文獻(xiàn)：
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)論文篇五
在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代背景下，計(jì)算機(jī)技術(shù)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(lái)了極大便利。但在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的使用過(guò)程中，難以避免出現(xiàn)病毒、漏洞、電腦高手等問(wèn)題，影響計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的安全性，進(jìn)而造成用戶(hù)的損失，阻礙計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展。傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)價(jià)方式采用線性評(píng)價(jià)模式，操作復(fù)雜但精確度較低，難以順應(yīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)代發(fā)展的潮流。專(zhuān)家評(píng)價(jià)模式則易受專(zhuān)家的業(yè)務(wù)水平和工作方式影響，難以有效驗(yàn)證計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)價(jià)結(jié)果。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)屬于新型評(píng)價(jià)方式，通過(guò)神經(jīng)元對(duì)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行非線性評(píng)價(jià)，具有效率和精度高的特點(diǎn)。本文對(duì)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)價(jià)中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用展開(kāi)研究，旨在通過(guò)有效使用新型評(píng)價(jià)模式全面維護(hù)和控制計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全，達(dá)到最佳的網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)價(jià)效果，為社會(huì)網(wǎng)絡(luò)安全作出貢獻(xiàn)。
1計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全概述。
計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全是指在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中數(shù)據(jù)受先進(jìn)技術(shù)和管理措施的保護(hù)，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(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全涉及面廣，行業(yè)覆蓋面大，因此，需要受到高度重視。計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全研究包括網(wǎng)絡(luò)信息的完整性、可使用性等內(nèi)容，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)安全管理者的信息讀取、操作等內(nèi)容達(dá)到保護(hù)網(wǎng)絡(luò)安全的目的。計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的安全評(píng)價(jià)結(jié)果與其影響因素之間具有非線性關(guān)系，需要采用先進(jìn)的科學(xué)技術(shù)和智能管理系統(tǒng)進(jìn)行安全保護(hù)工作。專(zhuān)家評(píng)價(jià)模式使用灰色模型、故障分析法等方式規(guī)避網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)，但此類(lèi)傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)模式具有操作復(fù)雜、精確度不高的劣勢(shì)，在現(xiàn)代化信息時(shí)代將被新型技術(shù)所取代。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)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(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)能力全面提高，難以避免的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全問(wèn)題隨即出現(xiàn)。計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)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(guò)物理技術(shù)保護(hù)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)等設(shè)備，避免發(fā)生破壞、丟失現(xiàn)象；邏輯安全是指保護(hù)計(jì)算機(jī)中的數(shù)據(jù)安全。計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的自由性、開(kāi)放性特點(diǎn)導(dǎo)致其極易受到攻擊，例如：計(jì)算機(jī)軟硬件漏洞、傳輸線路攻擊等。計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全問(wèn)題需要受到國(guó)際關(guān)注，無(wú)論是本地網(wǎng)絡(luò)用戶(hù)還是其他國(guó)家用戶(hù)都將面臨攻擊風(fēng)險(xiǎn)，提高對(duì)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全的關(guān)注度具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)模仿動(dòng)物的神經(jīng)系統(tǒng)形成人工智能系統(tǒng)，并通過(guò)分析處理信息作用于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中?；谒惴〝?shù)學(xué)模型，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)調(diào)節(jié)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)之間的內(nèi)部關(guān)系發(fā)揮出應(yīng)用價(jià)值。非常定性、非局限性、非線性是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)具備的基本特征，此類(lèi)特征使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)價(jià)中產(chǎn)生了一定優(yōu)勢(shì)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的自主學(xué)習(xí)性能較強(qiáng)，系統(tǒng)可以通過(guò)自動(dòng)識(shí)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(hù)輸入相關(guān)信息后，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)可以基于信息規(guī)律展開(kāi)自動(dòng)運(yùn)行，識(shí)別信息并進(jìn)行有效預(yù)測(cè)，提高了工作效率。將市場(chǎng)、經(jīng)濟(jì)等數(shù)據(jù)信息輸入系統(tǒng)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)可以做出相關(guān)的預(yù)測(cè)分析工作，提升了預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性，有利于促進(jìn)社會(huì)的科技化發(fā)展；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的聯(lián)系存儲(chǔ)功能在信息查找、儲(chǔ)存操作中發(fā)揮中重要作用，用戶(hù)輸入相關(guān)信息后，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)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(luò)在高速運(yùn)轉(zhuǎn)過(guò)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(hù)解決難題。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的有點(diǎn)為其應(yīng)用于計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評(píng)價(jià)中奠定了良好基礎(chǔ)。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)論文篇六
在20世紀(jì)40年代，生物學(xué)家mcculloch與數(shù)學(xué)家pitts共同發(fā)表文章，第一次提出了關(guān)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(luò)模型的研究和開(kāi)發(fā)奠定了基礎(chǔ)，在此基礎(chǔ)上人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究逐漸展開(kāi)。1951年，心理學(xué)家hebb提出了關(guān)于連接權(quán)數(shù)值強(qiáng)化的法則，為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)功能開(kāi)發(fā)進(jìn)行了鋪墊。之后生物學(xué)家eccles通過(guò)實(shí)驗(yàn)證實(shí)了突觸的真實(shí)分流，為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究突觸的模擬功能提供了真實(shí)的模型基礎(chǔ)以及生物學(xué)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(jī)和自適應(yīng)線性網(wǎng)絡(luò)模型，提高了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的速度和精準(zhǔn)度。這一系列研究成果的出現(xiàn)為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的形成和發(fā)展提供了可能。
2.2低谷時(shí)期。
在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)形成的初期，人們只是熱衷于對(duì)它的研究，卻對(duì)其自身的局限進(jìn)行了忽視。minskyh和papert通過(guò)多年對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，在1969年對(duì)之前所取得的研究成果提出了質(zhì)疑，認(rèn)為當(dāng)前研究出的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只合適處理比較簡(jiǎn)單的線性問(wèn)題，對(duì)于非線性問(wèn)題以及多層網(wǎng)絡(luò)問(wèn)題卻無(wú)法解決。由于他們的質(zhì)疑，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展進(jìn)入了低谷時(shí)期，但是在這一時(shí)期，專(zhuān)家和學(xué)者也并沒(méi)有停止對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，針對(duì)他們的質(zhì)疑也得出一些相應(yīng)的研究成果。
2.3復(fù)興時(shí)期。
美國(guó)的物理學(xué)家hopfield在1982年提出了新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明在滿(mǎn)足一定的條件時(shí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是能夠達(dá)到穩(wěn)定的狀態(tài)的。通過(guò)他的研究和帶動(dòng)，眾多專(zhuān)家學(xué)者又重新開(kāi)始了對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的研究，推動(dòng)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的再一次發(fā)展[3]。經(jīng)過(guò)專(zhuān)家學(xué)者的不斷努力，提出了各種不同的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(luò)的研究和應(yīng)用進(jìn)入了一個(gè)嶄新的時(shí)期。
2.4穩(wěn)步發(fā)展時(shí)期。
隨著人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究在世界范圍內(nèi)的再次興起，我國(guó)也迎來(lái)了相關(guān)理論研究的熱潮，在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和計(jì)算機(jī)技術(shù)方面取得了突破性的進(jìn)展。到20世紀(jì)90年代時(shí)，國(guó)內(nèi)對(duì)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的研究得到了進(jìn)一步的完善和發(fā)展，而且能夠利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)非線性的系統(tǒng)控制問(wèn)題進(jìn)行解決，研究成果顯著。隨著各類(lèi)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)刊物的創(chuàng)建和相關(guān)學(xué)術(shù)會(huì)議的召開(kāi)，我國(guó)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究和應(yīng)用條件逐步改善，得到了國(guó)際的.關(guān)注。
隨著人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)步發(fā)展，逐漸建立了光學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，利用光學(xué)的強(qiáng)大功能，提高了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)能力和自適應(yīng)能力。對(duì)非線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的控制問(wèn)題，采取有效措施，提高超平面的光滑性，對(duì)其精度進(jìn)行改進(jìn)。之后有專(zhuān)家提出了關(guān)于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(luò)的效率，因此在此基礎(chǔ)上又提出了改進(jìn)算法fernn?；煦缟窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展也得到了相應(yīng)的進(jìn)步，提高了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)論文篇七
關(guān)于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，到目前為止還沒(méi)有一個(gè)得到廣泛認(rèn)可的統(tǒng)一定義，綜合各專(zhuān)家學(xué)者的觀點(diǎn)可以將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)單的概括為是模仿人腦的結(jié)構(gòu)和功能的計(jì)算機(jī)信息處理系統(tǒng)[1]。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自身的發(fā)展特性，其具有很強(qiáng)的并行結(jié)構(gòu)以及并行處理的能力，在實(shí)時(shí)和動(dòng)態(tài)控制時(shí)能夠起到很好的作用;人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有非線性映射的特性，對(duì)處理非線性控制的問(wèn)題時(shí)能給予一定的幫助;人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以通過(guò)訓(xùn)練掌握數(shù)據(jù)歸納和處理的能力，因此在數(shù)學(xué)模型等難以處理時(shí)對(duì)問(wèn)題進(jìn)行解決;人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的適應(yīng)性和集成性很強(qiáng)，能夠適應(yīng)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(luò)不但在軟件技術(shù)上比較成熟，而且近年來(lái)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(luò)系統(tǒng)的信息處理能力。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)論文篇八
第一段：引入人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概念，強(qiáng)調(diào)其在當(dāng)代人工智能領(lǐng)域的重要性和發(fā)展前景。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ArtificialNeuralNetwork，ANN）是一種模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算模型，也是當(dāng)今人工智能領(lǐng)域最熱門(mén)的研究方向之一。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和數(shù)據(jù)處理能力的不斷提高，ANN在機(jī)器視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理、智能控制等眾多領(lǐng)域中取得重要進(jìn)展和應(yīng)用，成為人工智能領(lǐng)域最具發(fā)展?jié)摿Φ募夹g(shù)之一。
第二段：介紹ANN的基本構(gòu)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(gè)網(wǎng)絡(luò)的核心部分。ANN的工作原理與生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類(lèi)似，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)中神經(jīng)元之間的連接和傳遞信號(hào)來(lái)實(shí)現(xiàn)信息的處理和傳遞。ANN模型的訓(xùn)練過(guò)程一般采用反向傳播算法，根據(jù)輸入與輸出之間的關(guān)系，進(jìn)行誤差修正和參數(shù)調(diào)整，最終實(shí)現(xiàn)模型的優(yōu)化和提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率。
第三段：探討使用ANN的優(yōu)勢(shì)和局限。
ANN具有處理非線性、高維度、復(fù)雜數(shù)據(jù)的能力，并能在大規(guī)模數(shù)據(jù)中自動(dòng)學(xué)習(xí)到相關(guān)模式和特征，從而實(shí)現(xiàn)高水平的分類(lèi)、識(shí)別和預(yù)測(cè)任務(wù)。此外，ANN還具有快速、高效的計(jì)算能力和適應(yīng)性，可應(yīng)用于多種領(lǐng)域，如圖像識(shí)別、智能檢測(cè)、金融預(yù)測(cè)等。但是，ANN的局限性主要包括數(shù)據(jù)樣本的依賴(lài)性和偏差性，對(duì)參數(shù)初始化、選擇和訓(xùn)練的敏感性，以及模型復(fù)雜度和運(yùn)行時(shí)間的限制等。
第四段：總結(jié)ANN的應(yīng)用現(xiàn)狀和今后發(fā)展趨勢(shì)。
目前，ANN已應(yīng)用于諸多領(lǐng)域，包括自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)音識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等，整體發(fā)展趨勢(shì)良好。未來(lái)，隨著數(shù)據(jù)技術(shù)、深度學(xué)習(xí)和計(jì)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(lǐng)域的重要支持和推動(dòng)力量。
第五段：結(jié)合個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，總結(jié)ANN的可操作性和應(yīng)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(shí)踐者，我深刻認(rèn)識(shí)到ANN的可操作性和應(yīng)用前景。在實(shí)際應(yīng)用中，ANN能夠處理大量的數(shù)據(jù)和模式，并能在短時(shí)間內(nèi)完成復(fù)雜的分類(lèi)、識(shí)別和預(yù)測(cè)任務(wù)。在此基礎(chǔ)上，我相信未來(lái)ANN還將實(shí)現(xiàn)更廣泛、更深入、更有效的應(yīng)用，為人類(lèi)帶來(lái)更多的智能和福祉。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)論文篇九
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ann)是一種用計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)模擬生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能神經(jīng)系統(tǒng)，它是在現(xiàn)代神經(jīng)生物學(xué)研究成果的基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的，模擬人腦信息處理機(jī)制的一種網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，它不但具有處理數(shù)值數(shù)據(jù)的計(jì)算能力，而且還具有處理知識(shí)的學(xué)習(xí)、聯(lián)想和記憶能力。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(kāi)辟了新的途徑。它具有以下基本特征：
1.1并行分布性。
因?yàn)槿斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)中的神經(jīng)元排列并不是雜亂無(wú)章的，往往是以一種有規(guī)律的序列排列，這種結(jié)構(gòu)非常適合并行計(jì)算。同時(shí)如果將每一個(gè)神經(jīng)元看作是一個(gè)基本的處理單元，則整個(gè)系統(tǒng)可以是一個(gè)分布式處理系統(tǒng)，使得計(jì)算快速。
1.2可學(xué)習(xí)性和自適應(yīng)性。
一個(gè)相對(duì)很小的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可存儲(chǔ)大量的專(zhuān)家知識(shí)，并能根據(jù)學(xué)習(xí)算法，或利用指導(dǎo)系統(tǒng)模擬現(xiàn)實(shí)環(huán)境(稱(chēng)為有教師學(xué)習(xí))，或?qū)斎脒M(jìn)行自適應(yīng)學(xué)習(xí)(稱(chēng)為無(wú)教師學(xué)習(xí))，可以處理不確定或不知道的事情，不斷主動(dòng)學(xué)習(xí)，不斷完善知識(shí)的'存儲(chǔ)。
(3)魯棒性和容錯(cuò)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(cuò)性保證網(wǎng)絡(luò)將不完整的、畸變的輸入樣本恢復(fù)成完整的原型，魯棒性使得網(wǎng)絡(luò)中的神經(jīng)元或突觸遭到破壞時(shí)網(wǎng)絡(luò)仍然具有學(xué)習(xí)和記憶能力，不會(huì)對(duì)整體系統(tǒng)帶來(lái)嚴(yán)重的影響。
1.3泛化能力。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(fù)雜的非線性關(guān)系。如果輸入發(fā)生較小變化，則輸出能夠保持相當(dāng)小的差距。
1.4信息綜合能力。
任何知識(shí)規(guī)則都可以通過(guò)對(duì)范例的學(xué)習(xí)存儲(chǔ)于同一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的各連接權(quán)值中，能同時(shí)處理定量和定性的信息，適用于處理復(fù)雜非線性和不確定對(duì)象。
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人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)論文篇十
摘要：電氣工程及其自動(dòng)化的實(shí)現(xiàn)，從根本上促進(jìn)我國(guó)電氣產(chǎn)業(yè)迅速發(fā)展，滿(mǎn)足人們的日常生活需求。但在實(shí)際的自動(dòng)化發(fā)展過(guò)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(mǎn)足當(dāng)前時(shí)代的需求，基于此，作者結(jié)合自身經(jīng)驗(yàn)，對(duì)電氣工程及其自動(dòng)化發(fā)展的現(xiàn)狀，及其中存在的問(wèn)題及解決措施進(jìn)行有效的分析，以供相關(guān)人員參考，為其提供借鑒。
關(guān)鍵詞：電氣工程；自動(dòng)化；問(wèn)題。
引言。
隨著時(shí)代不斷發(fā)展，信息技術(shù)、電氣工程自動(dòng)化技術(shù)逐漸被廣泛應(yīng)用。受生產(chǎn)力水平提升的影響，人們對(duì)于電氣工程及其自動(dòng)化的要求也不斷提升，以滿(mǎn)足時(shí)代發(fā)展，但實(shí)際上，現(xiàn)階段電氣工程及其自動(dòng)化中存在諸多問(wèn)題，其技術(shù)水平與社會(huì)生產(chǎn)力發(fā)展需求未能有效的相適應(yīng)，難以滿(mǎn)足當(dāng)前社會(huì)的需求。
1我國(guó)電氣工程及其自動(dòng)化現(xiàn)狀分析。
電氣工程及其自動(dòng)化屬于新型的技術(shù)，具有較強(qiáng)的綜合性，直接影響我國(guó)工業(yè)的生產(chǎn)水平，并與人們的日常生活息息相關(guān)?，F(xiàn)階段，我國(guó)電氣工程技術(shù)不斷創(chuàng)新發(fā)展，從根本上帶動(dòng)電氣工程及其自動(dòng)化領(lǐng)域發(fā)展，并促使其逐漸向高新技術(shù)轉(zhuǎn)化，擴(kuò)大技術(shù)的應(yīng)用范圍，從整體上促進(jìn)國(guó)民經(jīng)濟(jì)提升。實(shí)際上，電氣工程及其自動(dòng)化屬于現(xiàn)代電氣信息領(lǐng)域，其涵蓋內(nèi)容非常廣泛，包括與電氣工程相關(guān)的所有工程，并在多個(gè)領(lǐng)域中進(jìn)行應(yīng)用，例如，工業(yè)領(lǐng)域、軍事領(lǐng)域、農(nóng)業(yè)領(lǐng)域等，對(duì)我國(guó)的工業(yè)與社會(huì)發(fā)展起到積極的促進(jìn)作用，同時(shí)，電氣工程及其自動(dòng)化技術(shù)的創(chuàng)新與發(fā)展對(duì)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(dòng)國(guó)民經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定發(fā)展[1]。
2我國(guó)電氣工程及其自動(dòng)化中存在的問(wèn)題。
2.1電氣工程能源損耗問(wèn)題。
在電氣工程及其自動(dòng)化的實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中，受自身的工作性質(zhì)與設(shè)備影響，存在能源損耗問(wèn)題，直接造成能源浪費(fèi)，加劇現(xiàn)階段我國(guó)能源緊缺的壓力，與當(dāng)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(shí)施，同時(shí)提升了工業(yè)生產(chǎn)的成本支出，降低了經(jīng)濟(jì)效益。
2.2電氣系統(tǒng)的集成化不高。
現(xiàn)階段，受時(shí)代發(fā)展與實(shí)際需求的影響，促使電氣工程自動(dòng)化系統(tǒng)逐漸向集成化方向發(fā)展，以滿(mǎn)足當(dāng)前時(shí)代的要求，但由于我國(guó)電氣集成化起步較晚，當(dāng)前的集成化水平較低，處于獨(dú)立自動(dòng)化階段，影響信息與資源的共享。
2.3電氣工程自動(dòng)化系統(tǒng)難以統(tǒng)一。
為了滿(mǎn)足當(dāng)前的發(fā)展需求，電氣工程要利用先進(jìn)的技術(shù)，構(gòu)建完善合理的自動(dòng)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(jìn)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(dá)不到要求。
電氣工程的質(zhì)量直接影響其使用壽命，但受實(shí)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(shí)落后等因素的影響，導(dǎo)致電氣工程質(zhì)量經(jīng)常達(dá)不到實(shí)際的要求，質(zhì)量管理效率不高。
3現(xiàn)階段我國(guó)電氣工程及其自動(dòng)化中存在問(wèn)題的解決措施。
3.1合理對(duì)電氣工程進(jìn)行節(jié)能設(shè)計(jì)。
在當(dāng)前的時(shí)代背景下，工作人員應(yīng)重視電氣工程的能源損耗問(wèn)題，利用先進(jìn)的技術(shù)手段，降低能源消耗，以滿(mǎn)足當(dāng)前可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略，緩解我國(guó)能源與資源緊缺問(wèn)題。例如，利用合理的技術(shù)手段，優(yōu)化電氣工程的節(jié)能設(shè)計(jì)，從根本上降低能源的不必要浪費(fèi)，降低成本的支出。在實(shí)際的節(jié)能設(shè)計(jì)優(yōu)化過(guò)程中，工作人員應(yīng)結(jié)合實(shí)際情況，以工作最基本要求為基礎(chǔ)，對(duì)非重點(diǎn)環(huán)節(jié)進(jìn)行有效的改良，如，對(duì)現(xiàn)階段的變壓器進(jìn)行改良，選擇繞組阻值較小的供電系統(tǒng)變壓器，以此來(lái)降低變壓器的能源損耗，從而減少不必要的損失浪費(fèi)，達(dá)到節(jié)能的目的，促使我國(guó)電氣工程實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。
3.2從整體上提升電氣工程自動(dòng)化系統(tǒng)的集成化水平。
提升工作人員自身的專(zhuān)業(yè)水平與能力，利用工作人員的專(zhuān)業(yè)技術(shù)，建立完善的系統(tǒng)平臺(tái)，并充分發(fā)揮其創(chuàng)新意識(shí)與主觀意識(shí)，從根本上滿(mǎn)足實(shí)際的集成化需求，具體來(lái)說(shuō)，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(guò)程中具有統(tǒng)一的接口，從而實(shí)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(dòng)化系統(tǒng)的運(yùn)行成本，從而促使減少設(shè)計(jì)成本的支出，以滿(mǎn)足當(dāng)前時(shí)代的需求。
3.3構(gòu)建科學(xué)合理、統(tǒng)一的電氣自動(dòng)化系統(tǒng)。
構(gòu)建科學(xué)合理、統(tǒng)一的電氣自動(dòng)化系統(tǒng)是電氣工程未來(lái)發(fā)展的主要方向與趨勢(shì)，以此來(lái)提升電氣工程的整體質(zhì)量。具體來(lái)說(shuō)，主要包含以下幾方面：首先，積極引進(jìn)先進(jìn)的技術(shù)，以先進(jìn)的電氣自動(dòng)化技術(shù)為基礎(chǔ)，構(gòu)建完善的系統(tǒng)，從而提升整體的管理水平；其次，引進(jìn)先進(jìn)的設(shè)計(jì)理念，完善現(xiàn)階段電氣自動(dòng)化系統(tǒng)，改善其中的不合理之處，并針對(duì)現(xiàn)階段的企業(yè)不同需求進(jìn)行個(gè)性化開(kāi)發(fā)；最后，實(shí)現(xiàn)信息資源的有效共享，促進(jìn)我國(guó)電氣工程領(lǐng)域穩(wěn)定發(fā)展，跟上時(shí)代發(fā)展的步伐[2]。
3.4重視對(duì)電氣工程的質(zhì)量管理。
重視對(duì)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(lái)說(shuō)，可以從以下幾方面入手：首先，加強(qiáng)工作管理人員對(duì)電氣工程質(zhì)量管理的重視力度，認(rèn)識(shí)到管理的重要性，以此來(lái)保證工程質(zhì)量；其次，加強(qiáng)現(xiàn)階段工作人員自身的專(zhuān)業(yè)水平與能力，通過(guò)定期的培訓(xùn)，強(qiáng)化工作人員的專(zhuān)業(yè)水平與技術(shù)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(qiáng)對(duì)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(duì)各個(gè)施工環(huán)節(jié)的質(zhì)量管理，通過(guò)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(chǔ)，適當(dāng)對(duì)施工進(jìn)度進(jìn)行合理的調(diào)整，以此來(lái)保證施工的整體進(jìn)度。
4結(jié)論。
綜上所述，電氣工程及其自動(dòng)化中存在的問(wèn)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(yīng)積極引進(jìn)先進(jìn)的技術(shù)與設(shè)備，通過(guò)不斷的革新與發(fā)展，合理的進(jìn)行資源節(jié)約，降低成本的支出，以此來(lái)獲取可觀的經(jīng)濟(jì)效益。同時(shí)，加強(qiáng)對(duì)電氣工程的研究力度，不斷提升其技術(shù)水平,從而推動(dòng)我國(guó)電氣工程及其自動(dòng)化領(lǐng)域穩(wěn)定發(fā)展。
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人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)論文篇十一
針對(duì)中國(guó)土地復(fù)墾起步晚,新技術(shù)與新理論應(yīng)用較少的問(wèn)題,研究利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)輔助土地復(fù)墾的`決策.介紹了利用自組織映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自動(dòng)分類(lèi)功能對(duì)進(jìn)行礦區(qū)土地復(fù)墾條件分類(lèi),為因地制宜地采取復(fù)墾措施提供依據(jù).然后,基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),選取評(píng)價(jià)因子,通過(guò)對(duì)已有經(jīng)驗(yàn)的學(xué)習(xí),對(duì)復(fù)墾土地適宜性進(jìn)行評(píng)價(jià),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(luò)輔助礦區(qū)土地復(fù)墾決策是可行的.
作者：張洪波胡振琪陳秋計(jì)謝宏全劉昌華作者單位：張洪波(中國(guó)礦業(yè)大學(xué)北京校區(qū),土地復(fù)墾與生態(tài)重建研究所,北京,100083;中國(guó)石油集團(tuán)工程設(shè)計(jì)有限責(zé)任公司,華北分公司,河北,任丘,062552)。
胡振琪(中國(guó)礦業(yè)大學(xué)北京校區(qū),土地復(fù)墾與生態(tài)重建研究所,北京,100083)。
陳秋計(jì),劉昌華(河南理工大學(xué),測(cè)量工程系,河南,焦作,454000)。
謝宏全(河北理工大學(xué),交通與測(cè)繪學(xué)院,河北,唐山,063009)。
刊名：遼寧工程技術(shù)大學(xué)學(xué)報(bào)isticpku英文刊名：journalofliaoningtechnicaluniversity年，卷(期)：24(1)分類(lèi)號(hào)：x171.4關(guān)鍵詞：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)復(fù)墾土地土地復(fù)墾條件分類(lèi)適宜性評(píng)價(jià)
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)論文篇十二
傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，簡(jiǎn)稱(chēng)bp網(wǎng)絡(luò)。目前bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已成為廣泛使用的網(wǎng)絡(luò)。
2應(yīng)用現(xiàn)狀
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及獨(dú)特的結(jié)構(gòu)和處理信息的方法，在許多實(shí)際應(yīng)用領(lǐng)域中取得了顯著的成效，主要應(yīng)用如下：
1）信號(hào)處理。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣泛應(yīng)用于自適應(yīng)信號(hào)處理和非線性信號(hào)處理中。前者如信號(hào)的自適應(yīng)濾波、時(shí)間序列預(yù)測(cè)、譜估計(jì)、噪聲消除等；后者如非線性濾波、非線性預(yù)測(cè)、非線性編碼、調(diào)制/解調(diào)等。
2）模式識(shí)別。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(dòng)態(tài)模式如視頻圖像、連續(xù)語(yǔ)音等。
3）系統(tǒng)識(shí)別?；谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)辨識(shí)是以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為被識(shí)對(duì)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(dòng)態(tài)模型。
4)智能檢測(cè)。在對(duì)綜合指標(biāo)的檢測(cè)（例如對(duì)環(huán)境舒適度這類(lèi)綜合指標(biāo)檢測(cè)）中，以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為智能檢測(cè)中的信息處理聯(lián)想等數(shù)據(jù)融合處理，從而實(shí)現(xiàn)單一傳感器不具備的功能。
5）汽車(chē)工程。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在汽車(chē)剎車(chē)自動(dòng)控制系統(tǒng)中也有成功的應(yīng)用，該系統(tǒng)能在給定剎車(chē)距離、車(chē)速和最大減速度的情況下，以人體能感受到的最小沖擊實(shí)現(xiàn)平穩(wěn)剎車(chē)，而不受路面坡度和車(chē)重影響。
6）化學(xué)工程。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在光譜分析、判定化學(xué)反應(yīng)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(duì)應(yīng)關(guān)系都有廣泛應(yīng)用并取得了一定成果。
7）衛(wèi)生保健、醫(yī)療。比如通過(guò)訓(xùn)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(luò)的波形分類(lèi)和特征提取在計(jì)算機(jī)臨床診斷中應(yīng)用。
2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與其他智能方法的融合
2.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與專(zhuān)家系統(tǒng)的融合
專(zhuān)家系統(tǒng)主張通過(guò)運(yùn)用計(jì)算機(jī)的符號(hào)處理能力來(lái)模擬人的邏輯思維，其核心是知識(shí)的符號(hào)表示和對(duì)用符號(hào)表示的知識(shí)的處理。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主張對(duì)人腦結(jié)構(gòu)及機(jī)理開(kāi)展研究，并通過(guò)大規(guī)模集成簡(jiǎn)單信息處理單元來(lái)模擬人腦對(duì)信息的處理。
專(zhuān)家系統(tǒng)與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩種技術(shù)都試圖模仿人類(lèi)的思維方式來(lái)解決實(shí)際問(wèn)題，它們的應(yīng)用使得計(jì)算機(jī)具有智能成為現(xiàn)實(shí)，解決了一大批工程實(shí)踐中問(wèn)題。然而，由于這兩種技術(shù)自身的特點(diǎn)，它們都側(cè)重于人類(lèi)思維方式的某一方面。這樣，在碰到結(jié)構(gòu)上比較單純的問(wèn)題時(shí)，還可以比較成功地解決。當(dāng)碰到結(jié)構(gòu)上比較復(fù)雜的問(wèn)題時(shí)，單純使用一種技術(shù)就顯得力不從心了。人類(lèi)在很多情況下，都是多種思維方式并用，有時(shí)可能以邏輯思維為主，輔以直覺(jué)思維，有時(shí)可能以直覺(jué)思維為主，輔以邏輯思維進(jìn)行解釋。所以，專(zhuān)家系統(tǒng)與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)要想獲得更大的應(yīng)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(shù)的不斷結(jié)合，這也是這兩種技術(shù)未來(lái)的發(fā)展方向。
2.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊技術(shù)的融合
斷能力的方式來(lái)處理常規(guī)數(shù)學(xué)方法難以解決的模糊信息處理難題，使計(jì)算機(jī)的應(yīng)用得以擴(kuò)展到了那些需要借助認(rèn)得經(jīng)驗(yàn)才能完善解決的問(wèn)題領(lǐng)域，并在描述高層知識(shí)方面有其長(zhǎng)處。而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)則以生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為模擬基礎(chǔ)，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(shí)連續(xù)函數(shù)，在諸如模式識(shí)別、聚類(lèi)分析及計(jì)算機(jī)視覺(jué)等方面發(fā)揮著許多不可替代的作用，并在自適應(yīng)及自學(xué)方面已顯示出了不少新的前景和新的思路。將它們進(jìn)行有機(jī)結(jié)合，則可有效地發(fā)揮出其各自的長(zhǎng)處而彌補(bǔ)其不足，在工程應(yīng)用領(lǐng)域更是如此(7)。
3.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與遺傳算法的融合
《人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展前景》全文內(nèi)容當(dāng)前網(wǎng)頁(yè)未完全顯示，剩余內(nèi)容請(qǐng)?jiān)L問(wèn)下一頁(yè)查看。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)論文篇十三
論文摘要:利用補(bǔ)償模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建高職院校教師的教學(xué)評(píng)價(jià)模型，借鑒《機(jī)械制圖》教學(xué)過(guò)程中總結(jié)出的零件制作6個(gè)步驟，形成“六步法則”，將其應(yīng)用于模型構(gòu)建的整個(gè)過(guò)程。數(shù)據(jù)驗(yàn)證結(jié)果表明，該模型評(píng)價(jià)精度較高，有利于合理地對(duì)教師教學(xué)能力的評(píng)價(jià)，并將有效地促進(jìn)學(xué)校推行績(jī)效考核機(jī)制，促進(jìn)人才培養(yǎng)質(zhì)量的提升。
高等職業(yè)教育在我國(guó)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(lái)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(guò)硬的教師隊(duì)伍。因此，各高職院校目前十分注重利用績(jī)效考核來(lái)促進(jìn)教師隊(duì)伍整體水平的提高。所謂績(jī)效考核，就是依據(jù)教師崗位職責(zé)，對(duì)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(shí)績(jī)等進(jìn)行全面系統(tǒng)的評(píng)價(jià)。那么如何通過(guò)績(jī)效考核對(duì)每位教師進(jìn)行一個(gè)客觀、全面的評(píng)價(jià)呢?這主要依賴(lài)于教學(xué)評(píng)價(jià)模型的正確性與合理性。筆者依據(jù)多年來(lái)的教務(wù)管理經(jīng)驗(yàn)，以及通過(guò)教授《機(jī)械制圖》這門(mén)課程得到的啟發(fā)，采用六步法則與補(bǔ)償模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了教學(xué)評(píng)價(jià)模型的構(gòu)建，旨在提高評(píng)價(jià)的合理性與客觀性。
1六步法則及其由來(lái)。
六步法則的由來(lái)，是筆者受《機(jī)械制圖》課程教學(xué)的啟發(fā)而得出的:對(duì)于一個(gè)零件制作而言，大體經(jīng)過(guò)以下六個(gè)步驟:(1)通過(guò)“看”來(lái)對(duì)市場(chǎng)上所出現(xiàn)的類(lèi)似零件進(jìn)行比對(duì)，比如說(shuō)用途、特點(diǎn)等;(2)分析其利弊;(3)確定自己制作該零件的方案進(jìn)行草圖繪制:確定繪圖的紙張大小等，從而對(duì)零件的結(jié)構(gòu)圖(主視圖、剖面圖等)進(jìn)行細(xì)心繪制，最后對(duì)細(xì)節(jié)進(jìn)行加工;(4)根據(jù)繪制的圖形，對(duì)該零件進(jìn)行加工;(5)加工樣品檢驗(yàn)零件的合理性;(6)通過(guò)使用不斷地對(duì)零件進(jìn)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(huà)、作、查、改”。其中“畫(huà)”尤其重要，因?yàn)樽罱K圖的正確與否將直接關(guān)系到產(chǎn)品的質(zhì)量，影響整個(gè)公司的經(jīng)濟(jì)效益因此在設(shè)計(jì)過(guò)程中強(qiáng)調(diào)的是在正確的前提下注意細(xì)而精。對(duì)于教學(xué)評(píng)價(jià)也是如此。如果教學(xué)評(píng)價(jià)模型建立的不合理，將直接導(dǎo)致對(duì)教師能力評(píng)價(jià)的不客觀、不全面，那么對(duì)教師績(jī)效工資的分配將不合理，激勵(lì)導(dǎo)向效果就不會(huì)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(jī)械制圖的6大步驟，總結(jié)得出“六步法則”，運(yùn)用此法則，對(duì)教學(xué)評(píng)價(jià)模型進(jìn)行構(gòu)建。
所謂六步法則，是指一看、二分析、三建模、四檢驗(yàn)、五實(shí)施、六改善?！耙豢础笔侵笇?duì)目前高職院校的教師能力進(jìn)行全面調(diào)查，目前采用教師教學(xué)評(píng)價(jià)機(jī)制進(jìn)行搜索比對(duì);“二分析”是指通過(guò)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(xiàng)重大指標(biāo)，確定評(píng)價(jià)的標(biāo)準(zhǔn);“三建模”是指通過(guò)確定的幾項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)和最終評(píng)價(jià)結(jié)果，采用先進(jìn)的數(shù)學(xué)建模方法進(jìn)行評(píng)價(jià)模型的建立;“四檢驗(yàn)”主要是通過(guò)利用建好的模型，采用以前的評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)、結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，驗(yàn)證模型的合理性與客觀性;“五實(shí)施”是指通過(guò)驗(yàn)證的模型對(duì)目前的教師教學(xué)能力進(jìn)行評(píng)價(jià);“六改善”是指在實(shí)施過(guò)程中對(duì)一些細(xì)枝末節(jié)進(jìn)行調(diào)整、改善，以促進(jìn)教師教學(xué)水平的提高，不斷完善績(jī)效考核機(jī)制。
(1)看。高職院校的教師能力除了需要具備一定的專(zhuān)業(yè)知識(shí)與技能外，還須具備操作技術(shù)及實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。最好是“雙師型”的教師。在北京召開(kāi)的第四屆高等學(xué)校教學(xué)名師獎(jiǎng)表彰大會(huì)上有位名師指出:作為高職院校的教師，既要有扎實(shí)的理論知識(shí)，更要注重實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)的積累;既要把握專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域?qū)W術(shù)發(fā)展前沿，又要與行業(yè)及企業(yè)保持密切聯(lián)系，時(shí)刻關(guān)注行業(yè)發(fā)展動(dòng)態(tài)。他說(shuō):“一名優(yōu)秀教師需要不斷與時(shí)俱進(jìn)，創(chuàng)新課程體系，調(diào)整教學(xué)內(nèi)容，既要注重學(xué)生基本理論知識(shí)的傳授、專(zhuān)業(yè)技能的培養(yǎng)，還要注重學(xué)生的個(gè)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(xué)效果，因此，目前評(píng)判教師水平主要關(guān)注于知識(shí)、素質(zhì)、能力這三方面。
知識(shí)結(jié)構(gòu)包括圍繞職業(yè)崗位的知識(shí)、技術(shù)，及本專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域的最新發(fā)展動(dòng)態(tài)和職業(yè)崗位上的新知識(shí)、新技術(shù)、新工藝等;素質(zhì)結(jié)構(gòu)包括良好的道德素質(zhì)和職業(yè)素質(zhì)，道德素質(zhì)是樹(shù)立正確的世界觀、人生觀和價(jià)值觀，職業(yè)素質(zhì)是指角色意識(shí)、敬業(yè)精神、時(shí)效意識(shí)、團(tuán)隊(duì)精神等;能力結(jié)構(gòu)包括教育教學(xué)能力、崗位實(shí)踐能力、現(xiàn)代教育技術(shù)使用能力和科研能力等川。
根據(jù)確定的評(píng)價(jià)內(nèi)容，目前采用的評(píng)價(jià)體系具有一定的多維性和動(dòng)態(tài)性，評(píng)價(jià)的方式大多采用“定性”與“定量”相結(jié)合的方法，主要有:1)專(zhuān)家評(píng)價(jià)法，如專(zhuān)家打分綜合法。2)運(yùn)籌學(xué)與其他數(shù)學(xué)方法，如層次分析法、數(shù)據(jù)包絡(luò)法、模糊綜合評(píng)價(jià)法、絕對(duì)評(píng)價(jià)法。3)新型評(píng)價(jià)方法，如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)法、灰色綜合評(píng)價(jià)法、綜合評(píng)分法。4)組合評(píng)價(jià)法，這是幾種方法混合使用的情況。
(2)分析。教學(xué)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(shí)、素質(zhì)、能力這三方面，因此為了能夠較為全面的進(jìn)行評(píng)判，這里采用多主體多角度的評(píng)價(jià)方式。“多主體”是指教師、學(xué)生、專(zhuān)家(含同行)評(píng)價(jià)和教學(xué)主管部門(mén)評(píng)價(jià)以及外聘工程師等?！岸嘟嵌取笔侵该總€(gè)評(píng)價(jià)主體對(duì)應(yīng)的評(píng)價(jià)指標(biāo)不同，即設(shè)計(jì)的調(diào)查問(wèn)卷不同。其中表1為學(xué)生對(duì)教師課堂教學(xué)的總體評(píng)價(jià)表。
(3)模型構(gòu)建。人們?cè)诮逃u(píng)價(jià)中所用的方法，可以簡(jiǎn)單地歸結(jié)為兩大類(lèi):定性評(píng)價(jià)方法和定量評(píng)價(jià)方法。其中定量評(píng)價(jià)方法需要用刻一些數(shù)學(xué)模型對(duì)評(píng)價(jià)對(duì)象進(jìn)行處理。到目前為止，教學(xué)評(píng)價(jià)所用的數(shù)學(xué)模型主要有確定(性)數(shù)學(xué)模型、隨機(jī)(性)數(shù)學(xué)模型和模糊數(shù)學(xué)模型三類(lèi)。具體來(lái)講，確定(性)數(shù)學(xué)模型有線性規(guī)劃、動(dòng)態(tài)規(guī)劃、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析、層次分析方法等;隨機(jī)(性)數(shù)學(xué)模型有回歸分析、因素分析、聚類(lèi)分析、齊次馬爾科夫鏈等;模糊數(shù)學(xué)模型有模糊綜合評(píng)判模型、模糊積分模型、灰色數(shù)學(xué)模型等。在教育評(píng)價(jià)中，上述方法均有各自比較適宜的評(píng)價(jià)對(duì)象.
在融合模糊理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的基礎(chǔ)上，通過(guò)補(bǔ)償神經(jīng)元來(lái)執(zhí)行補(bǔ)償模糊推理，動(dòng)態(tài)地調(diào)整模糊規(guī)則，從而形成了一種新的網(wǎng)絡(luò)―補(bǔ)償模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，由此進(jìn)行教學(xué)評(píng)價(jià)模型的構(gòu)建。
采用補(bǔ)償模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)某=系統(tǒng)進(jìn)行辨識(shí)時(shí)，不需要事先知道索統(tǒng)的精確的數(shù)學(xué)模型，它能借助于人類(lèi)的模糊推理知識(shí)以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的逼近性能來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)過(guò)程的`建模。它擁有許多優(yōu)點(diǎn)，如魯棒性、無(wú)需模型、全局逼近。
2)模型的建構(gòu)。
:提據(jù)高職院校對(duì)教師工作素質(zhì)的要求，結(jié)合高職院校的培養(yǎng)目標(biāo)，采用多z多角摩多豐體的評(píng)價(jià)機(jī)制，對(duì)教師教學(xué)質(zhì)量模型進(jìn)行合理建構(gòu)。但是如何制定一個(gè)合理的評(píng)價(jià)指標(biāo)，是一個(gè)七啦復(fù)雜而且困難的課題，本文在教育部已有評(píng)拈體系的基礎(chǔ)上，根據(jù)前人研究成果，利用學(xué)生對(duì)教師的網(wǎng)上評(píng)教、教師個(gè)人的_自我評(píng)價(jià)、同行評(píng)價(jià)以及家評(píng)價(jià)得分作為模型的輸入、(藝‘1一4)，每個(gè)評(píng)價(jià)因子得分范圍是，分為三個(gè)等級(jí):較差、良好，一優(yōu)秀。但是如何確定這三個(gè)等級(jí)的標(biāo)準(zhǔn)，這里采用高斯函數(shù)才)”作為模糊隸屬度函數(shù)從而對(duì)其等級(jí)進(jìn)行劃分。其中“，?““(隸屬度中‘。?寬度’均屬于可調(diào)參數(shù)。具體建構(gòu)的教學(xué)評(píng)價(jià)模型如圖1所示。
整個(gè)模型分為5層，第一層作為評(píng)價(jià)指標(biāo)輸人層，第二層對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行分類(lèi)(較差、良好、優(yōu)秀)，然后根據(jù)模糊推理的規(guī)則來(lái)推理得出教師教學(xué)質(zhì)量的好壞。
3)模型的訓(xùn)練。
運(yùn)用多年來(lái)積累的數(shù)據(jù)報(bào)表，通過(guò)聚類(lèi)分析的方式對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效性驗(yàn)證，在現(xiàn)有數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上挑選了多個(gè)樣本進(jìn)行評(píng)價(jià)模型的訓(xùn)練，采用梯度下降法對(duì)模糊隸屬度函數(shù)中的參數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練，其訓(xùn)練過(guò)程的誤差mse變化曲線如圖2所示。
最后從樣本中選取200個(gè)樣本對(duì)其進(jìn)行驗(yàn)證，結(jié)果誤差達(dá)到了i.5%，精確度較高。
3.結(jié)論。
借鑒《機(jī)械制圖》教學(xué)過(guò)程中總結(jié)出的零件制作6個(gè)步驟，形成“六步法則”，將其應(yīng)用于模型構(gòu)建的整個(gè)過(guò)程，利用補(bǔ)償模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建高職院校教師的教學(xué)評(píng)價(jià)模型，結(jié)果表明模型的預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)準(zhǔn)確性較高。由于模型正處于試驗(yàn)階段，應(yīng)用于以后的教學(xué)評(píng)價(jià)過(guò)程后，還應(yīng)不斷對(duì)其進(jìn)行檢驗(yàn)，不斷完善。同時(shí)，還需要根據(jù)企業(yè)對(duì)人才需求的變化不斷地更新評(píng)價(jià)指標(biāo)，完善教學(xué)評(píng)價(jià)模型，科學(xué)地對(duì)教師教學(xué)質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià)，有效地促進(jìn)績(jī)效管理方式的推行，促進(jìn)高職院校人才培養(yǎng)水平的提高。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)論文篇十四
摘要：社會(huì)在發(fā)展、時(shí)代在進(jìn)步，信息技術(shù)水平也在不斷的提高，在此時(shí)代背景下，越來(lái)越多的技術(shù)手段開(kāi)始在各個(gè)領(lǐng)域滲透和融入，而科技的進(jìn)步，使得各類(lèi)的先進(jìn)技術(shù)衍生出來(lái)，其中的人工智能技術(shù)可謂是典型代表，許多的技術(shù)人員意識(shí)到人工智能技在計(jì)算機(jī)中的發(fā)展和應(yīng)用，所以對(duì)人工智能技術(shù)在計(jì)算機(jī)中的應(yīng)用和發(fā)展這一課題進(jìn)行分析具有一定的必然性，以下內(nèi)容是個(gè)人的見(jiàn)解。
關(guān)鍵詞：人工智能技術(shù)；計(jì)算機(jī)；發(fā)展；應(yīng)用；
受科學(xué)技術(shù)手段的推動(dòng)性影響，人類(lèi)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(shí)代背景下，計(jì)算機(jī)在當(dāng)下已經(jīng)是各行各業(yè)中常見(jiàn)的輔助工具，甚至許多行業(yè)的發(fā)展已經(jīng)視計(jì)算機(jī)技術(shù)為基本的動(dòng)力支撐，同時(shí)增加了技術(shù)應(yīng)用的要求，在此社會(huì)不斷發(fā)展的趨勢(shì)下，只有使得計(jì)算機(jī)技術(shù)逐步朝向著個(gè)性化以及智能化的方向發(fā)展，方可體現(xiàn)人工智能技術(shù)手段的作用，并為計(jì)算機(jī)技術(shù)手段的長(zhǎng)遠(yuǎn)化發(fā)展提供相應(yīng)的保障。
人工智能一般指的是借助計(jì)算機(jī)技術(shù)手段，將其作為有效的基礎(chǔ)，對(duì)人類(lèi)的行為以及思想進(jìn)行模擬的綜合學(xué)科，它所涉及的行業(yè)較多，比如，心理學(xué)以及哲學(xué)等等均為典型，而后實(shí)現(xiàn)對(duì)人體觸覺(jué)或是感知方面的模擬，通常會(huì)將其安裝到機(jī)械設(shè)備之上，并使得機(jī)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(shí)現(xiàn)自動(dòng)化操作、智能化運(yùn)行，對(duì)人類(lèi)難以完成的、高難度的、威脅較大的工作進(jìn)行有效處理，極大的提高工作效率，進(jìn)而保證人們的人身財(cái)產(chǎn)安全。
現(xiàn)階段，人工智能技術(shù)已經(jīng)初步取得了一定的成就，相關(guān)的專(zhuān)家學(xué)者在研究和探討以后，也發(fā)現(xiàn)了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系構(gòu)建的發(fā)展方向，希望借此完成工程項(xiàng)目設(shè)計(jì)工作，實(shí)現(xiàn)軟件系統(tǒng)和智能化模塊的有機(jī)結(jié)合，對(duì)軟件的性能進(jìn)行改良，進(jìn)而符合用戶(hù)的實(shí)際需求，在基本達(dá)到了人工智能的目標(biāo)以后，還需要對(duì)用戶(hù)界面進(jìn)行優(yōu)化和改良，最終為人工智能技術(shù)的發(fā)展和更新提供更多的保障。
（一）網(wǎng)絡(luò)安全方面的應(yīng)用。
最近幾年來(lái)，人工智能技術(shù)的運(yùn)用已經(jīng)成為未來(lái)幾年來(lái)許多領(lǐng)域的發(fā)展趨向，它的利用將計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢(shì)全方位的體現(xiàn)，值得一提的是，它在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全方面所占據(jù)的地位在日漸提高，同時(shí)其應(yīng)用價(jià)值也不斷凸顯。
而后，入侵檢測(cè)也是計(jì)算網(wǎng)絡(luò)安全工作落實(shí)的主要工作，這一過(guò)程中，防火墻可發(fā)揮自身的作用，這一過(guò)程中它的運(yùn)行效果，將會(huì)給整體的系統(tǒng)運(yùn)作安全性帶來(lái)極大的影響，可通過(guò)數(shù)據(jù)整合、搜集的方式，將有價(jià)值的參數(shù)呈現(xiàn)給用戶(hù)，通過(guò)郵件的形式發(fā)送給用戶(hù)，隨著時(shí)間的推移，郵件數(shù)量也會(huì)不斷的增加。經(jīng)過(guò)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(hù)的系統(tǒng)之中，而后再實(shí)施風(fēng)險(xiǎn)檢測(cè)，及時(shí)告知用戶(hù)相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)信息，并給予一定的提示，引導(dǎo)用戶(hù)妥善處理垃圾信息。
（二）企業(yè)管理方面的應(yīng)用。
現(xiàn)階段，人工智能技術(shù)手段已經(jīng)被越來(lái)越多的企業(yè)管理者所認(rèn)知，比如，自動(dòng)報(bào)警系統(tǒng)和監(jiān)控系統(tǒng)的應(yīng)用就為典型代表，它們的運(yùn)用，利于企業(yè)實(shí)現(xiàn)智能化的管理目標(biāo)，為企業(yè)的內(nèi)部運(yùn)作營(yíng)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(yùn)作成本，逐步達(dá)到資源配置和優(yōu)化的效果，將企業(yè)的運(yùn)營(yíng)和發(fā)展目標(biāo)落實(shí)到實(shí)處，體現(xiàn)出企業(yè)管理的智能化和現(xiàn)代化特色。
（三）教學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用。
隨著新課程改革的推進(jìn)，使得標(biāo)準(zhǔn)化教學(xué)體制也在日趨深化，逐步實(shí)現(xiàn)了計(jì)算機(jī)技術(shù)和教學(xué)工作的有機(jī)融合，人工智能計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)系統(tǒng)的運(yùn)用體現(xiàn)了極大的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)，為傳統(tǒng)教學(xué)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(xué)方法和教學(xué)內(nèi)容的表達(dá)，進(jìn)而相應(yīng)的的提高教學(xué)效率，確保教學(xué)質(zhì)量。
此外，引入人工智能技術(shù)的過(guò)程中，也需要重視知識(shí)庫(kù)的運(yùn)用，將其作為教學(xué)中有效的輔助工具，而后把教學(xué)中的要點(diǎn)以及相關(guān)定義等融入到知識(shí)庫(kù)職之中，教師的在落實(shí)教學(xué)工作之時(shí)，可對(duì)知識(shí)庫(kù)之內(nèi)的理論知識(shí)加進(jìn)行準(zhǔn)確推理，為學(xué)生呈現(xiàn)更加直觀的推理過(guò)程和運(yùn)算過(guò)程，得出推理后的結(jié)果。從教學(xué)領(lǐng)域日后的發(fā)展角度來(lái)講，人工智能技術(shù)理念的引入，可謂是以此教學(xué)模式的革新，也是突破傳統(tǒng)教學(xué)模式桎梏的有效途徑。
（四）家居行業(yè)的應(yīng)用。
當(dāng)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(duì)于住房家居的應(yīng)用需要，在此社會(huì)發(fā)展形勢(shì)之下，可將人工智能技術(shù)手段應(yīng)用到家居生活中，盡可能滿(mǎn)人們的日常生活需要，比如，運(yùn)用人工智能技術(shù)，對(duì)門(mén)窗的閉合進(jìn)行有效控制，或是對(duì)家居環(huán)境進(jìn)行調(diào)整，營(yíng)造良好的生活氛圍。
三、結(jié)語(yǔ)。
綜上所述，在此信息技術(shù)發(fā)展如此迅猛的時(shí)代背景下，人工智能技術(shù)手段的運(yùn)用被許多行業(yè)所認(rèn)識(shí)和關(guān)注，此項(xiàng)技術(shù)是一項(xiàng)典型的新型技術(shù)手段，它的應(yīng)用體現(xiàn)了極大的優(yōu)勢(shì)，與域外發(fā)達(dá)國(guó)家相比較，我國(guó)的人工智能技術(shù)水平仍舊不足，但是，其發(fā)展速度卻相對(duì)較快，在我國(guó)的諸多行業(yè)中得到了廣泛運(yùn)用，它的未來(lái)發(fā)展前景相對(duì)較佳，值得大力推廣。
參考文獻(xiàn)。
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