鑒賞是對藝術作品進行審美評價的過程，它可以開拓我們的藝術眼界和培養(yǎng)審美情趣。在寫一篇完美的總結時，我們要注重邏輯性和條理性，準確地表達自己的觀點。下面是一些總結的優(yōu)秀例句，供大家參考和學習。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡論文篇一
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。基于算法數(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)絡論文篇二
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)絡論文篇三
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?；煦缟窠?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)絡論文篇六
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構。尤其是將矩陣的分塊特性和向量的指向特征結合起來，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)絡論文篇七
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。基金項目：吉林省教育廳“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2013402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)絡論文篇八
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人工神經(jīng)網(wǎng)絡論文篇九
神經(jīng)網(wǎng)絡是近年來迅猛發(fā)展的前沿課題，它對突破現(xiàn)有科學技術的瓶頸起到重大的作用。下面要為大家分享的就是神經(jīng)網(wǎng)絡論文，希望你會喜歡！
摘要。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡是近年來迅猛發(fā)展的前沿課題，它對突破現(xiàn)有科學技術的瓶頸起到重大的作用。本文剖析了人工神經(jīng)網(wǎng)絡的特征、模型結構以及未來的發(fā)展趨勢。
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。
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，信使粒可以通過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構。尤其是將矩陣的分塊特性和向量的指向特征結合起來，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)絡是邊緣性交叉科學，它涉及計算機、人工智能、自動化、生理學等多個學科領域，研究它的發(fā)展具有非常重要意義。針對神經(jīng)網(wǎng)絡的社會需求以及存在的問題，今后神經(jīng)網(wǎng)絡的研究趨勢主要側重以下幾個方面。
4.1增強對智能和機器關系問題的認識。
人腦是一個結構異常復雜的信息系統(tǒng)，我們所知道的唯一智能系統(tǒng)，隨著信息論、控制論、計算機科學、生命科學的發(fā)展，人們越來越驚異于大腦的奇妙。對人腦智能化實現(xiàn)的研究，是神經(jīng)網(wǎng)絡研究今后的需要增強的地發(fā)展方向。
4.2發(fā)展神經(jīng)計算和進化計算的理論及應用。
利用神經(jīng)科學理論的研究成果，用數(shù)理方法探索智能水平更高的人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型，深入研究網(wǎng)絡的算法和性能，使離散符號計算、神經(jīng)計算和進化計算相互促進，開發(fā)新的網(wǎng)絡數(shù)理理論。
4.3擴大神經(jīng)元芯片和神經(jīng)網(wǎng)絡結構的作用。
神經(jīng)網(wǎng)絡結構體現(xiàn)了結構和算法的統(tǒng)一，是硬件和軟件的混合體，神經(jīng)元矩陣即是如此。人工神經(jīng)網(wǎng)絡既可以用傳統(tǒng)計算機來模擬，也可以用集成電路芯片組成神經(jīng)計算機，甚至還可以生物芯片方式實現(xiàn)，因此研制電子神經(jīng)網(wǎng)絡計算機潛力巨大。如何讓傳統(tǒng)的計算機、人工智能技術和神經(jīng)網(wǎng)絡計算機相融合也是前沿課題，具有十分誘人的前景。
4.4促進信息科學和生命科學的相互融合。
信息科學與生命科學的相互交叉、相互促進、相互滲透是現(xiàn)代科學的一個顯著特點。神經(jīng)網(wǎng)絡與各種智能處理方法有機結合具有很大的發(fā)展前景，如與專家系統(tǒng)、模糊邏輯、遺傳算法、小波分析等相結合，取長補短，可以獲得更好的應用效果。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡論文篇十
人工神經(jīng)網(wǎng)絡在信息領域中的應用主要體現(xiàn)在信息處理和模式識別兩個方面。由于科技的發(fā)展，當代信息處理工作越來越復雜，利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)可以對人的思維進行模仿甚至是替代，面對問題自動診斷和解決，能夠輕松解決許多傳統(tǒng)方法無法解決的問題，在軍事信息處理中的應用極為廣泛[4]。模式識別是對事物表象的各種信息進行整理和分析，對事物進行辨別和解釋的一個過程，這樣對信息進行處理的過程與人類大腦的思維方式很相像。模式識別的方法可以分為兩種，一種是統(tǒng)計模式識別，還有一種是結構模式識別，在語音識別和指紋識別等方面得到了廣泛的應用。
3.2在醫(yī)學領域的應用。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡對于非線性問題處理十分有效，而人體的構成和疾病形成的原因十分復雜，具有不可預測性，在生物信號的表現(xiàn)形式和變化規(guī)律上也很難掌握，信息檢測和分析等諸多方面都存在著復雜的非線性聯(lián)系，所以應用人工神經(jīng)網(wǎng)絡決解這些非線性問題具有特殊意義[5]。目前，在醫(yī)學領域中的應用涉及到理論和臨床的各個方面，最主要的是生物信號的檢測和自動分析以及專家系統(tǒng)等方面的應用。
3.3在經(jīng)濟領域中的應用。
經(jīng)濟領域中的商品價格、供需關系、風險系數(shù)等方面的信息構成也十分復雜且變幻莫測，人工神經(jīng)網(wǎng)絡可以對不完整的信息以及模糊不確定的信息進行簡單明了的處理，與傳統(tǒng)的經(jīng)濟統(tǒng)計方法相比具有其無法比擬的優(yōu)勢，數(shù)據(jù)分析的穩(wěn)定性和可靠性更強。
3.4在其他領域的應用。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡在控制領域、交通領域、心理學領域等方面都有很廣泛的應用，能夠?qū)Ω唠y度的非線性問題進行處理，對交通運輸方面進行集成式的管理，以其高適應性和優(yōu)秀的模擬性能解決了許多傳統(tǒng)方法無法解決的問題，促進了各個領域的快速發(fā)展。
4總結。
隨著科技的發(fā)展，人工智能系統(tǒng)將進入更加高級的發(fā)展階段，人工神經(jīng)網(wǎng)絡也將得到更快的發(fā)展和更加廣泛的應用。人工神經(jīng)網(wǎng)絡也許無法完全對人腦進行取代，但是其特有的非線性信息處理能力解決了許多人工無法解決的問題，在智能系統(tǒng)的各個領域中得到成功應用，今后的發(fā)展趨勢將向著更加智能和集成的方向發(fā)展。
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人工神經(jīng)網(wǎng)絡論文篇十一
人工神經(jīng)網(wǎng)絡是邊緣性交叉科學，它涉及計算機、人工智能、自動化、生理學等多個學科領域，研究它的發(fā)展具有非常重要意義。針對神經(jīng)網(wǎng)絡的社會需求以及存在的問題，今后神經(jīng)網(wǎng)絡的研究趨勢主要側重以下幾個方面。
4.1增強對智能和機器關系問題的認識。
人腦是一個結構異常復雜的信息系統(tǒng)，我們所知道的唯一智能系統(tǒng)，隨著信息論、控制論、計算機科學、生命科學的發(fā)展，人們越來越驚異于大腦的奇妙。對人腦智能化實現(xiàn)的研究，是神經(jīng)網(wǎng)絡研究今后的需要增強的地發(fā)展方向。
4.2發(fā)展神經(jīng)計算和進化計算的理論及應用。
利用神經(jīng)科學理論的研究成果，用數(shù)理方法探索智能水平更高的人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型，深入研究網(wǎng)絡的算法和性能，使離散符號計算、神經(jīng)計算和進化計算相互促進，開發(fā)新的網(wǎng)絡數(shù)理理論。
4.3擴大神經(jīng)元芯片和神經(jīng)網(wǎng)絡結構的作用。
神經(jīng)網(wǎng)絡結構體現(xiàn)了結構和算法的統(tǒng)一，是硬件和軟件的混合體，神經(jīng)元矩陣即是如此。人工神經(jīng)網(wǎng)絡既可以用傳統(tǒng)計算機來模擬，也可以用集成電路芯片組成神經(jīng)計算機，甚至還可以生物芯片方式實現(xiàn)，因此研制電子神經(jīng)網(wǎng)絡計算機潛力巨大。如何讓傳統(tǒng)的計算機、人工智能技術和神經(jīng)網(wǎng)絡計算機相融合也是前沿課題，具有十分誘人的前景。
4.4促進信息科學和生命科學的相互融合。
信息科學與生命科學的相互交叉、相互促進、相互滲透是現(xiàn)代科學的一個顯著特點。神經(jīng)網(wǎng)絡與各種智能處理方法有機結合具有很大的發(fā)展前景，如與專家系統(tǒng)、模糊邏輯、遺傳算法、小波分析等相結合，取長補短，可以獲得更好的應用效果。
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人工神經(jīng)網(wǎng)絡論文篇十二
神經(jīng)網(wǎng)絡作為新型的計算機網(wǎng)絡安全評價技術，具有提高評價結果準確性、可靠性的特點。計算機網(wǎng)絡安全評價中神經(jīng)網(wǎng)絡的應用也具有提高評價體系科學合理化的作用，具體內(nèi)容如下：神經(jīng)網(wǎng)絡適應性強。計算機網(wǎng)絡環(huán)境相對復雜，這就要求安全評價系統(tǒng)具有較強的適應能力，可以根據(jù)網(wǎng)絡變化采取最具針對性的應對措施?；谏窠?jīng)網(wǎng)絡學習能力強的優(yōu)勢，用戶在計算機輸入信息時，神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)可以將誤差降至最低，并且根據(jù)網(wǎng)絡系統(tǒng)的情況總結出規(guī)律，在計算機網(wǎng)絡安全評價中發(fā)揮出高效的應用作用；神經(jīng)網(wǎng)絡容錯性高，針對計算機網(wǎng)絡系統(tǒng)中不完整的信息，神經(jīng)網(wǎng)絡利用容錯性強的特性，可以根據(jù)相對應節(jié)點的特征分析，降低結果產(chǎn)生的誤差。即使節(jié)點信息不匹配時，對計算機網(wǎng)絡安全評價也不會造成過大的不良影響；神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)可在線應用。在信息化時代下，對網(wǎng)絡運行效率提出了一定要求，神經(jīng)網(wǎng)絡在計算機網(wǎng)絡安全評價中通過不斷的訓練，對于輸入數(shù)據(jù)迅速產(chǎn)生結果，便于用戶的直接使用，滿足了信息化時代的應用要求。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡論文篇十三
分析了模擬電路故障診斷的重要性和目前存在的困難，對基于小渡分析理論和神經(jīng)網(wǎng)絡理論的模擬電路故障診斷方法進行了綜述．指出了小波神經(jīng)網(wǎng)絡應用于模擬電路故障診斷存在的問題和未來的應用前景。
模擬電路故障診斷在理論上可概括為:在已知網(wǎng)絡拓撲結構、輸人激勵和故障響應或可能已知部分元件參數(shù)的情況下，求故障元件的參數(shù)和位置。
盡管目前模擬電路故障診斷理論和方法都取得了不少成就，提出了很多故障診斷方法，如故障字典法、故障參數(shù)識別法、故障驗證法等。但是由于模擬電路測試和診斷有其自身困難，進展比較緩慢。其主要困難有:模擬電路中的故障模型比較復雜，難以作簡單的量化;模擬電路中元件參數(shù)具有容差，增加了故障診斷的難度;在模擬電路中廣泛存在著非線性問題，為故障的定位診斷增加了難度;在一個實用的模擬電路中，幾乎無一例外地存在著反饋回路，仿真時需要大量的復雜計算;實際的模擬電路中可測電壓的節(jié)點數(shù)非常有限.導致可用于作故障診斷的信息量不夠充分，造成故障定位的不確定性和模糊性。
因此，以往對模擬電路故障診斷的研究主要停留在中小規(guī)模線性無容差或小容差的情況，有些方法也已成功地應用于工程實際。但如何有效地解決模擬電路的容差和非線性問題，如何解決故障診斷的模糊性和不確定性等是今后迫切需要解決的問題。小波神經(jīng)網(wǎng)絡則因其利于模擬人類處理問題的過程、容易顧及人的經(jīng)驗且具有一定的學習能力等特點，所以在這一領域得到了廣泛應用。
簡單地講，小波就是一個有始有終的小的“波浪”小波分析源于信號分析，源于函數(shù)的伸縮和平移，是fourier分析、gabor分析和短時fourier分析發(fā)展的直接結果。小波分析的基木原理是通過小波母函數(shù)在尺度上的伸縮和時域上的平移來分析信號，適當選擇母函數(shù).可以使擴張函數(shù)具有較好的局部性，小波分析是對信號在低頻段進行有效的逐層分解，而小波包分析是對小波分析的一種改進，它為信號提供了一種更加精細的分析方法，對信號在全頻段進行逐層有效的分解，更有利于提取信號的特征。因此，它是一種時頻分析方法。在時頻域具有良好的局部化性能并具有多分辨分析的特性，非常適合非平穩(wěn)信號的奇異性分析。如:利用連續(xù)小波變換可以檢測信號的奇異性，區(qū)分信號突變和噪聲，利用離散小波變換可以檢測隨機信號頻率結構的突變。
小波變換故障診斷機理包括:利用觀測器信號的奇異性進行故障診斷以及利用觀測器信號頻率結構的變化進行故障診斷。小波變換具有不需要系統(tǒng)的數(shù)學模型、故障檢測靈敏準確、運算量小、對噪聲的抑制能力強和對輸入信號要求低的優(yōu)點。但在大尺度下由于濾波器的時域?qū)挾容^大，檢測時會產(chǎn)生時間延遲，且不同小波基的選取對診斷結果也有影響。在模擬電路故障診斷中，小波變換被有效地用來提取故障特征信息即小波預處理器之后，再將這些故障特征信息送人故障分類處理器進行故障診斷。小波分析理論的應用一般被限制在小規(guī)模的范圍內(nèi)，其主要原因是大規(guī)模的應用對小波基的構造和存儲需要的花費較大。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(ann)是在現(xiàn)代神經(jīng)科學研究成果的.基礎上提出來的，是一種抽象的數(shù)學模型，是對人腦功能的模擬。經(jīng)過十幾年的發(fā)展，人工神經(jīng)網(wǎng)絡已形成了數(shù)十種網(wǎng)絡，包括多層感知器kohomen自組織特征映射、hopfield網(wǎng)絡、自適應共振理論、art網(wǎng)絡、rbf網(wǎng)絡、概率神經(jīng)網(wǎng)絡等。這些網(wǎng)絡由于結構不同，應用范圍也各不相同。由于人工神經(jīng)網(wǎng)絡本身不僅具有非線性、自適應性、并行性、容錯性等優(yōu)點以及分辨故障原因、故障類型的能力外，而且訓練過的神經(jīng)網(wǎng)絡能儲存有關過程的知識，能直接從定量的、歷史故障信息中學習。所以在20世紀80年代末期，它已開始應用于模擬電路故障診斷。隨著人工神經(jīng)網(wǎng)絡的不斷成熟及大量應用，將神經(jīng)網(wǎng)絡廣泛用于模擬電路的故障診斷已是發(fā)展趨勢。by神經(jīng)網(wǎng)絡由于具有良好的模式分類能力，尤其適用于模擬電路故障診斷領域，因而在模擬電路故障診斷系統(tǒng)中具有廣泛的應用前景，也是目前模擬電路故障診斷中用得較多而且較為有效的一種神經(jīng)網(wǎng)絡。
在神經(jīng)網(wǎng)絡理論應用于模擬電路故障診斷的過程中，神經(jīng)網(wǎng)路對于隱層神經(jīng)元節(jié)點數(shù)的確定、各種參數(shù)的初始化和神經(jīng)網(wǎng)絡結構的構造等缺乏更有效的理論性指導方法，而這些都將直接影響神經(jīng)網(wǎng)絡的實際應用效果。小波分析在時域和頻域同時具有良好的局部化特性，而神經(jīng)網(wǎng)絡則具有自學習、并行處理、自適應、容錯性和推廣能力二因此把小波分析和神經(jīng)網(wǎng)絡兩者的優(yōu)點結合起來應用于故障診斷是客觀實際的需要。
目前小波分析與神經(jīng)網(wǎng)絡的結合有兩種形式，一種是先利用小波變換對信號進行預處理，提取信號的特征向量作為神經(jīng)網(wǎng)絡的輸人，另一種則是采用小波函數(shù)和尺度函數(shù)形成神經(jīng)元，達到小波分析和神經(jīng)網(wǎng)絡的直接融合第一種結合方式是小波神經(jīng)網(wǎng)絡的松散型結合，第二種結合方式是小波神經(jīng)網(wǎng)絡的緊致型結合。
小波與神經(jīng)網(wǎng)絡的松散型結合，即:用小波分析或小波包分析作為神經(jīng)網(wǎng)絡的前置處理手段，為神經(jīng)網(wǎng)絡提供輸人特征向魚具體來說就是利用小波分析或小波包分析，把信號分解到相互獨立的頻帶之內(nèi)，各頻帶內(nèi)的能童值形成一個向覺，該向童對不同的故障對應不同的值，從而可作為神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入特征向量一旦確定神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入特征向童，再根據(jù)經(jīng)驗確定采用哪種神經(jīng)網(wǎng)絡及隱層數(shù)和隱層單元數(shù)等，就可以利用試驗樣本對神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練，調(diào)整權值，從而建立起所需的小波神經(jīng)網(wǎng)絡模型。
小波與神經(jīng)網(wǎng)絡的緊致型結合，即:用小波函數(shù)和尺度函數(shù)形成神經(jīng)元，達到小波分析和神經(jīng)網(wǎng)絡的直接融合，稱為狹義上的小波神經(jīng)網(wǎng)絡，這也是常說的小波神經(jīng)網(wǎng)絡。它是以小波函數(shù)或尺度函數(shù)作為激勵函數(shù)，其作用機理和采用sigmoid函數(shù)的多層感知器基本相同。故障診斷的實質(zhì)是要實現(xiàn)癥狀空間到故障空間的映射，這種映射也可以用函數(shù)逼近來表示。小波神經(jīng)網(wǎng)絡的形成也可以從函數(shù)逼近的角度加以說明。常見的小波神經(jīng)網(wǎng)絡有:利用尺度函數(shù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡中神經(jīng)元激勵函數(shù)的正交基小波網(wǎng)絡、自適應小波神經(jīng)網(wǎng)絡、多分辨率小波網(wǎng)絡、區(qū)間小波網(wǎng)絡等。
小波神經(jīng)網(wǎng)絡具有以下優(yōu)點:一是可以避免m ly等神經(jīng)網(wǎng)絡結構設計的育目性;二是具有逼近能力強、網(wǎng)絡學習收斂速度快、參數(shù)的選取有理論指導、有效避免局部最小值問題等優(yōu)點。
在模擬電路故障診斷領域，小波神經(jīng)網(wǎng)絡還是一個嶄新的、很有前途的應用研究方向。隨著小波分析理論和神經(jīng)網(wǎng)絡理論的不斷發(fā)展，小波神經(jīng)網(wǎng)絡應用于模擬電路故障診斷領域?qū)⑷找娉墒臁?BR> 小波分析理論和神經(jīng)網(wǎng)絡理論在模擬電路故障診斷領域具有廣闊的應用前景。小波神經(jīng)理論的應用將進一步推動模擬電路故障診斷理論和方法的發(fā)展，使其更趨完善和更具廣泛適用性，為實現(xiàn)復雜的大規(guī)模電路的故障診斷提供更為有效、更具實用價值的方法，是今后模擬電路故障診斷的發(fā)展方向。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡論文篇十四
隨著數(shù)字智能技術的不斷進步，人工智能技術在電氣自動化控制系統(tǒng)中的應用也日益廣泛。因此，在電氣自動化控制系統(tǒng)中，為提高生產(chǎn)力水平、方便人們?nèi)粘Ｉ睿枰哟髮θ斯ぶ悄芗夹g的應用研究，實現(xiàn)自動化體系的升級和發(fā)展需要。本文主要以人工智能技術的應用理論和現(xiàn)狀入手，具體介紹了電氣自動化控制中人工智能技術的應用對策，最終提高經(jīng)濟效益和社會效益。
電氣自動化是一門實踐性較強的應用性科學，主要研究電氣系統(tǒng)的運行控制和研發(fā)。人類社會文明發(fā)展至今在科學技術方面的最大進步，主要是實現(xiàn)了系統(tǒng)中機械設備運行和控制的自動化和智能化。研究人工智能技術在電氣自動化控制中的應用，有助于推動電氣系統(tǒng)自動化的進一步發(fā)展，實現(xiàn)系統(tǒng)運行的智能化，使得其更加安全穩(wěn)定，最終提高企業(yè)的生產(chǎn)效率，提高市場競爭力。
人工智能是一門新型的計算機科學，介于自然科學和社會科學邊緣之間，研究對象主要是智能搜索、邏輯程序設計、自然語言問題和感知問題等。人工智能技術的本質(zhì)就是模擬人類思維進行信息編碼的過程，主要是結構模仿和功能模擬兩種思維模擬方式。前者模擬形式主要是對人類大腦機制進行模擬，制造出類似人腦的機器設備；后者模擬主要是從人腦的功能角度出發(fā)，對人類大腦思維功能進行模擬。較為成功的典型事件就是現(xiàn)代的電子信息計算機，順利地模擬人類大腦思維進行信息編碼。
人工智能不是人的智能，更不是對人的智力功能的超越，其不同于人類大腦運行的顯著特征主要有四個方面：是機械的無意識的物理過程；無社會性；不具備人類意識的創(chuàng)造力；功能是在人類大腦思維之后產(chǎn)生的。應用人工智能技術在電氣自動化控制系統(tǒng)中，可以極大地節(jié)省人力資源，降低成本。同時，不控制目標模型就可以提高操作的準確度，降低誤差。此外，這樣還能保證產(chǎn)品的規(guī)范，提高性能。
近年來，人工智能技術得到了公眾的高度重視，大多數(shù)的專業(yè)性高校和科研單位都對其在電氣自動化系統(tǒng)中的應用開展了眾多工作，現(xiàn)下的人工智能技術主要應用在電氣設備的設計、事故及故障診斷和電氣控制過程中的監(jiān)控預警等工作。首先，在電氣自動化系統(tǒng)中電氣設備的設計方面，設備的結構設計較為繁瑣復雜，涉及面較廣，要求操作設計人員具備較多的實踐經(jīng)驗。其次，在事故及故障診斷方面，人工智能技術可以利用模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡等發(fā)揮優(yōu)勢，做好預警監(jiān)控工作。最后，在電氣控制過程中應用人工智能技術，主要依靠神經(jīng)網(wǎng)絡、模糊控制和專家系統(tǒng)三種方式，其中模糊控制應用較為普遍，以ai控制為主。
根據(jù)上部分分析的人工智能技術在電氣自動化控制系統(tǒng)的應用現(xiàn)狀，可知為實現(xiàn)電氣自動化控制系統(tǒng)運行的高效性、提高人工智能技術的應用性，對策主要有以下三個方面：應用于電氣設備設計、應用于事故及故障診斷和應用于電氣控制過程。
3.1應用于電氣設備設計。
根據(jù)諸多電氣工程的實踐證明，只有具備各相關專業(yè)的學科知識和技藝才能真正實現(xiàn)電氣自動化控制系統(tǒng)的高效性，使其穩(wěn)定運行。在電氣設備的設計中應用人工智能技術，可以簡化工作，降低人力成本。因此，企業(yè)擁有一批素質(zhì)高的設計團隊，這是電氣自動化控制系統(tǒng)實現(xiàn)高效性的關鍵之一。此外，企業(yè)需要采取先進的人工智能技術進行電氣設備的設計工作，尤其是結構設計工作。具體來說，人工智能技術在進行電氣設備設計時主要是采用遺傳算法升級計算機系統(tǒng)，全面提高產(chǎn)品的研發(fā)、設計和生產(chǎn)，優(yōu)化設計產(chǎn)品。
3.2應用于事故及故障診斷。
電氣故障診斷，指的是對電氣自動化控制系統(tǒng)中機械設備的先關信息進行確定，判斷技術和運行狀況是否正常，如果出現(xiàn)異常，可以及時確定故障的具體內(nèi)容和性質(zhì)部位，找出故障原因并提出解決對策。而在電氣設備運行時，不確定因素較多，使得系統(tǒng)容易出現(xiàn)各種類型的故障和事故，如果無法及時確定故障的性質(zhì)和部位，將會給員工的人身安全帶來威脅，企業(yè)也會承受較大的經(jīng)濟損失。因此，及時判斷分析事故并做好故障診斷工作，是一項至關重要的工作?？梢栽趥鹘y(tǒng)的電氣控制系統(tǒng)中，采取一些新型的.人工智能技術進行診斷。比如說，在診斷變壓器的故障中，我們可以引入人工智能技術進行診斷，在節(jié)省人力物力的同時保證診斷的精確性，也可以在對發(fā)動機和發(fā)電機等電氣機械設備進行事故診斷時引入人工智能技術，提高精確度，以達到良好的工作效果，實現(xiàn)企業(yè)的經(jīng)濟效益。
3.3應用于電氣控制過程。
人工智能技術在電氣自動化控制系統(tǒng)中起著關鍵性作用，是電氣行業(yè)中的重要部分。實現(xiàn)電氣自動化控制的人工智能化，有助于降低工作成本，提高工作效率，實現(xiàn)資源優(yōu)化和最佳配置。在傳統(tǒng)的電氣自動化控制過程中，由于過程的繁瑣復雜操作人員容易出現(xiàn)錯誤，而采取人工智能化技術則可以避免這些人為錯誤。人工智能技術主要采取神經(jīng)系統(tǒng)的控制、專家系統(tǒng)的高效控制和模糊控制。現(xiàn)在最常用的技術方式是模糊控制，通過模糊控制借助直流電和交流電的傳動最終實現(xiàn)電氣自動化控制系統(tǒng)的智能化控制。模糊控制可以具體分為surgeno和mamdan兩種表現(xiàn)形式，前者是后者的特殊情況，兩者均用來調(diào)速控制。
在電氣領域里，人工智能技術可以運用到日常操作中。我們可以利用家庭電腦實現(xiàn)對電氣自動化控制系統(tǒng)的遠程操作控制。具體來說，是通過采用人工智能技術預先設計好的既定程序控制操作過程，實現(xiàn)設備智能化，及時掌控全局。
綜上所述，電氣自動化控制中的人工智能技術的應用研究，既能實現(xiàn)工作效率的提高，還能降低運行成本，更好地實現(xiàn)電氣系統(tǒng)的自動化智能化控制。此外，隨著科學技術的飛速發(fā)展，人工智能技術在電氣自動化控制中的應用面臨著巨大的機遇和挑戰(zhàn)，需要學者們不斷研究和完善，使其得到更好的應用。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡論文篇十五
1、人的精神需求。
隨著社會的不斷發(fā)展，人們的生活水平也在不斷提高，尤其是住房條件有了明顯的改善，住得寬敞，住得舒適，已經(jīng)是人們對居住條件的最基本的要求。而更多的是期望生活在一個清晨推開窗，能呼吸清新的空氣，能聽到婉轉的鳥鳴，在夕陽夕下，沐浴在如夢如詩的風景中，拋開塵世的煩惱，與自然親密接觸的環(huán)境里。
僅有翠綠，缺少了鮮活的氣息，而精致的水景，使之成為水榭樓臺，有了自然的靈氣，使自然對人類更加親和。平靜的水常給人以安靜、輕松、安逸的感覺;流動的水則令人興奮和激動;瀑布氣勢磅礴，令人遐想;涓涓的細水，讓人歡快活潑;噴泉的變化多端，給人以動感美……。水景不僅能增加周圍空氣的濕度，減少塵埃，提高負氧離子的含量，還能在小范圍內(nèi)起到調(diào)節(jié)氣候的作用。
2、綠色環(huán)保需求。
水是生命之源，不要讓人類的眼淚成為地球上最后一滴水。所以人人都應該從身邊的事做起，無論大小，都應考慮到我們的地球村。尤其是設計人員，在整體規(guī)劃上就應該站在環(huán)保的高度，周密考慮。應該在水景水質(zhì)要求和低耗能綠色環(huán)保之間尋找一個最佳的平衡點。循環(huán)過濾要投入大量人力物力財力，高耗能、高費水的設計首先就不應予以考慮。而投加藥劑的方法雖然耗能不高，投資也不大，但是環(huán)境造成二次污染，威脅到人類的生存，影響到我們下一代的設計，也力求不讓它成為現(xiàn)實。
下面我們來看一個房地產(chǎn)界的公式:。
a+b=c。
a――建設房屋的處理廢水、能耗、維修的投入。
b――房子建成后，在使用年限期間的所投入。
c――全生命周期的投入。
傳統(tǒng)模式:a=336、b=340，總成本676。
新型模式:提高a到390，將大大降低b的投入，b降至23.
即新技術、新材料、新的管理方式的使用，可使后期的投入成幾何倍的減少，整個生命周期的成本降到413.真正的開發(fā)高手，增加建筑成本的5~10%，就能帶來后期生命周期成本50~90%的降低，節(jié)約60~90%的后期管理成本。
采用何種設計能讓人類與自然成為朋友，息息相關，和平相處達到環(huán)保社會效益雙豐收呢?
――生態(tài)方式，最原始最自然也是最綠色的方法。
二、人工水景目前的狀況。
目前大多數(shù)的小區(qū)在規(guī)劃設計中都考慮到了水景水質(zhì)日常的維護，但大都是通過單一的手段來處理或物理或化學或生物，因而造成了前期投資大，后期運行費用多，成效卻不顯著的結果，水體的水質(zhì)不穩(wěn)定，或時而藻類泛濫，或時而水發(fā)黑發(fā)臭，蚊蠅滋生，并且整個水景常有人造的痕跡。
下面把人工湖、景觀水的水處理方法進行一下簡單的介紹:。
1、物理方式:。
i.引水換水方式。
當水體中的懸浮物(如泥、沙)增多，水體的.透明度下降，水質(zhì)發(fā)渾?？梢酝ㄟ^引水、換水的方式，稀釋水中的雜質(zhì)濃度，以此來降低雜質(zhì)的濃度但是需要更換大量的水，而水資源在我國是相當?shù)膮T乏，勢必要浪費寶貴的水資源。
ii.循環(huán)過濾的方式。
在水景設計的初期，根據(jù)水體的大小，設計配套的過濾沙缸和循環(huán)用的水泵，并且埋設循環(huán)用的管路，用于以后日常的水質(zhì)保養(yǎng)。如果水體面積較大，必定延長循環(huán)過濾的周期，使水質(zhì)不能達到預期的效果。和引水、換水相比較，雖然減少了用水量，但日常的電能耗費增加了，同時也增加了設備的日常維護保養(yǎng)的費用。
2、化學方法:投加殺菌滅藻劑。
敞開式的水體，在陽光的照射下，會使水中的藻類大量繁殖，布滿整個水面，不僅影響了水體的美觀，而且擋住了陽光，致使許多水下的植物無法進行光合作用，釋放氧氣，使水中的污染物質(zhì)發(fā)生化學變化，導致水質(zhì)惡化，發(fā)出難聞的惡臭，水也變成了黑色。
所以投加化學滅藻劑，殺死藻類。久而久之，水中會出現(xiàn)耐藥的藻類，滅藻劑的效能會逐漸下降，投藥的間隔會越來越短，而投加的量會越來越多，滅藻劑的品種也要頻繁的更換，對環(huán)境的污染也在不斷地增加，而這種污染會影響我們的下一代。
所以說用化學的方式處理水質(zhì)，雖然是立竿見影的，但它的危害也是顯而易見的。
3、微生物方法:投加微生物。
微生物在自然界大量而廣泛的存在，是生態(tài)系統(tǒng)的重要組成之一。它們能將自然界中的動、植物的尸體及殘骸分解，將一些有害的污染物質(zhì)加以吸收和轉化，成為無毒害或毒害較小的物質(zhì)。
可以在景觀水水質(zhì)惡化的時候，投加適當?shù)倪m量的微生物(各類菌種)，加速水中污染物的分解，起到水質(zhì)凈化的作用。微生物的繁殖速度驚人，呈幾何級增長，每一次繁殖都或多或少的會產(chǎn)生一些變異品種，導致微生物處理水質(zhì)能力下降，而且很難控制其數(shù)量，其生長又受環(huán)境的影響很大，例如溫度、氣壓等等。同時微生物的分解物，會造成藻類的大量繁殖，再次導致水質(zhì)變壞。
因此用微生物處理水質(zhì)，必須定期進行微生物的篩選培育、保存、復壯等等一系列專業(yè)處理過程，而且不能保證水質(zhì)狀況長期處于良好的狀態(tài)之中。
三、ewt模式(ecologicalwatertreatment)。
生態(tài)學是一門邊緣學科，它所涉及的領域相當廣泛，有氣象學、水文學、環(huán)境土壤學、環(huán)境地質(zhì)學、環(huán)境毒理學、環(huán)境化學、環(huán)境經(jīng)濟學、環(huán)境社會學、環(huán)境微生物學、環(huán)境最優(yōu)化、植物學、動物學、生物生理學、環(huán)境概率統(tǒng)計學、環(huán)境藝術設計學等等。
簡單地說，生態(tài)水處理就是在水域中人為地建立起一個生態(tài)系統(tǒng)，無需人類的外在干預，整個生態(tài)系統(tǒng)能適應外界環(huán)境對它的影響，處在原始的生態(tài)平衡狀態(tài)，和人類共生共存。
這個看似簡單的過程卻需要在施實之前，進行縝密地規(guī)劃設計。
(一)了解當?shù)氐臍夂蚝退锓N情況。
不同的地域氣候不同，降水量不一，會顯著影響生物的分布情況和生物的種類。根據(jù)當?shù)氐奈锓N，選擇適合培養(yǎng)的生物，能適應當?shù)氐纳姝h(huán)境，或耐旱、或耐澇、亦或耐低溫、耐高溫、耐堿、耐酸。在選擇物種的同時，還必須兼顧這些生物在水生生態(tài)系統(tǒng)中生態(tài)功能，不僅能使整個生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定運行，還必須對整個水體有著凈化功能。雖然水生植物都能吸收水中的無機鹽，將其在陽光的作用下，通過光合作用為生態(tài)系統(tǒng)中的其他生物直接或間接的提供食物，但是不同的水生植物對不同的無機鹽在吸收能力上不盡相同，必須依據(jù)當?shù)氐乃此乃|(zhì)，科學合理地選擇水生植物。水生動物是生態(tài)系統(tǒng)中的消費者，離開它，整個生物鏈不能很好地循環(huán)。如果數(shù)量過多將導致生態(tài)系統(tǒng)中的生產(chǎn)者(水生植物)大大減少，生物鏈出現(xiàn)斷裂;如果數(shù)量過少，生產(chǎn)者(水生植物)大量繁殖泛濫，生態(tài)系統(tǒng)也不會穩(wěn)定;這些都會影響生物鏈進行到底。水生動物的數(shù)量一定要經(jīng)過科學地計算，并結合實踐經(jīng)驗確定。水生動物包括魚類、貝類、各種原生動物等等。將它們引種到水體中，必須考慮到它們能否適應當?shù)氐沫h(huán)境，和水生植物的種類和數(shù)量進行配比;魚類的食性不同，例如草魚是植食性的，青魚是動物食性的，鯽魚是雜食性的。同一種魚在不同的生長期，它的食性也會有所改變，例如青魚的幼魚以浮游動物為食，當體長達到15cm左右，開始攝食螺螄、蜆，而成魚主要以軟體動物、底棲性的蝦、水生昆蟲的幼蟲為食。同一種魚，在不同季節(jié)的攝食量也不同。例如團頭舫，一年中攝食量4月~11月最大。相同食性的魚，攝食強度也不盡相同，例如草魚的食量較大，日食量可達體重的40~70%，而團頭舫的攝食強度則低于草魚。不僅如此，魚類的濾食特性，也會影響水質(zhì)狀況，所有這些都要綜合考慮。
(二)微生物菌種。
生物界菌種的種類繁多，都有著相當復雜的生理特性，例如有固氮菌、嗜鐵細菌、硫化細菌、發(fā)光菌等等，這些生物在生態(tài)系統(tǒng)中起著舉足輕重的作用，離開了它們自然界將堆積滿動、植物的尸體，到處都是垃圾。
微生物的繁殖速度很快，數(shù)量呈幾何級增長，在不斷繁殖的過程中，極易受外界環(huán)境的影響產(chǎn)生許多變異的種類，這也是為什么微生物的種類不全部為人類了解的原因。這種變異或者會有利于人類對微生物的利用，或者會出現(xiàn)退化的現(xiàn)象。
在水生生態(tài)中，作為分解者的微生物，能將水中的污染物(包括有機物，某些重金屬等等)加以分解、吸收，變成能夠為其他生物所利用的物質(zhì)，同時還要讓它能夠降低或消除某些有毒物質(zhì)的毒性，成為真正意義上的地球環(huán)境的美容師。
首先根據(jù)人工湖的水源水質(zhì)情況，利用現(xiàn)有的微生物，進行馴化，培養(yǎng)出適應當?shù)厍闆r的微生物，接著進一步對培養(yǎng)出來的微生物進行篩選，篩選出生理活性強的菌種，然后大量繁殖，投放水體。為了保證篩選出的微生物能保持良好的活性，一直處在高效的工作狀態(tài)，在日常的工作中，必須定期對微生物進行篩選、保存、復壯，將變異帶來的對微生物的影響降至最低，保持微生物物種的穩(wěn)定性，這也是生態(tài)水處理中水質(zhì)穩(wěn)定的關鍵因素之一。微生物菌種在水體中，不僅要完成它基本的分解有機物，降低或消除有害物質(zhì)毒性的作用，還要能將水生植物的殘枝敗葉轉換成有機肥，增加土壤的有機質(zhì)，并且對土壤進行改良，改善土壤的團粒結構和物理性狀，提高水體的環(huán)境容量，增強水體的自凈能力，同時也減少了水土流失，抑制了植物病原菌的生長。
(三)人工湖的防滲漏過程。
對于不同水域面積的人工湖，可以根據(jù)當?shù)氐刭|(zhì)勘測部門提供的地質(zhì)資料，設計不同的防漏設計。
人工湖的日常補水量的多少是降低日常維護開支的瓶頸，湖底防止湖水滲漏是人主觀上能控制的，所以在人工湖開挖時，防滲漏工作就應該做到位。而降雨量、蒸發(fā)量雖然不能為人所控制，但可以從當?shù)貧庀蟛块T的資料上了解到相關信息，對日后的補水量的多少和何時會出現(xiàn)補水高峰、低峰做到心中有數(shù)，避免出現(xiàn)人工湖水位出現(xiàn)大起大落，影響生態(tài)系統(tǒng)的維護和人工湖的景觀效果。
(四)人工湖的環(huán)境設計。
環(huán)境設計是人工湖設計中畫龍點睛之筆。
詩詞有韻律美，音樂要有節(jié)奏感，水生植物的造景必須和周圍的環(huán)境相協(xié)調(diào)，配合周圍的陸地植物、建筑物、人工湖的土岸曲線，以及整個人工湖想體現(xiàn)的主題和氣候特點，恰如其分地設計。
在配植構圖上，要考慮色彩的調(diào)和。清澈泛綠的水色是整個水景的底色，根據(jù)水生植物的生長特性和觀賞期，以及觀賞部位不同(如觀葉、觀花等)，錯落有致，深深淺淺，綠色疊蕩，或紅或黃的花叢點綴，四季呈現(xiàn)色彩變化，充滿韻律感。
(五)人工湖生態(tài)處理的優(yōu)越性。
1)無需循環(huán)設備的投資，無需額外的設備運行費用和維修保養(yǎng)費。
2)無需專人管理，也能達到水質(zhì)要求。
3)整個水體自身調(diào)節(jié)能力增加，對水質(zhì)的波動可以通過自身的生態(tài)來進行調(diào)整。
4)營造出一個更自然更優(yōu)美的天然水景。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡論文篇十六
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.
人工神經(jīng)網(wǎng)絡論文篇十七
人工神經(jīng)網(wǎng)絡是一種模擬生物神經(jīng)網(wǎng)絡的計算機系統(tǒng)，它能夠模擬人腦的工作方式，包括學習、識別和輸入輸出等功能。在我所學習的計算機科學課程中，我深入了解了人工神經(jīng)網(wǎng)絡的理論和應用，從而得出了一些心得體會。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡是一種非常強大的工具，在機器學習、圖像識別、自然語言處理等領域中取得了巨大的成功。它的核心思想是模擬人腦的構造，通過輸入、輸出和中間層神經(jīng)元之間的連接來學習和識別復雜的數(shù)據(jù)模式。人工神經(jīng)網(wǎng)絡的學習過程依賴于大量的數(shù)據(jù)和算法優(yōu)化，在訓練過程中逐步優(yōu)化權重和偏置值，使得人工神經(jīng)網(wǎng)絡的輸出結果逐漸接近真實值。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡可以應用于各種機器學習應用場景，例如分類和回歸任務，深度學習等。在分析和學習大量的數(shù)據(jù)時，人工神經(jīng)網(wǎng)絡可以快速識別出那些對輸出結果影響最大的因素，并將這些因素與輸出結果進行函數(shù)映射。這種機器學習方法被廣泛用于金融、醫(yī)療保健、營銷、安全等領域，可以幫助人們更好地處理和利用海量數(shù)據(jù)，從而更加精確地預測未來趨勢。
另一方面，人工神經(jīng)網(wǎng)絡還被廣泛應用于圖像識別和識別場景理解領域。它可以通過大量的訓練樣本，識別圖像中的目標物體，并將其與其他物體區(qū)分開來。圖像識別可以應用于各種場景，例如自動駕駛汽車、機器人、視頻監(jiān)控等，可以幫助人們更好地處理和分析復雜的場景情況，從而實現(xiàn)更準確、更快速和更可靠的決策。
在應用人工神經(jīng)網(wǎng)絡的過程中，我們需要注意一些相關的問題。例如，我們需要明確人工神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入和輸出，構建相應的模型和算法，以實現(xiàn)有效的學習和匹配。此外，我們還需要關注數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量，以確保容易獲得準確的數(shù)據(jù)和可靠的學習結果。最后，我們需要不斷優(yōu)化和調(diào)整人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法，以滿足不斷變化的需求和環(huán)境。
第五段：總結。
通過對人工神經(jīng)網(wǎng)絡的理解和應用，我們可以看到它的強大和潛在的優(yōu)勢。它可以幫助我們更好地處理和分析各種數(shù)據(jù)，加速我們的工作和決策，實現(xiàn)更高效和準確的輸出。在未來，人工神經(jīng)網(wǎng)絡將繼續(xù)發(fā)揮其潛力，在各種領域中獲得更大的進展和成功。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡論文篇十八
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)絡論文篇十九
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)絡論文篇二十
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)絡論文篇二十一
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。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡論文篇二十二
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：結合個人經(jīng)驗，總結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)絡論文篇一
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。基于算法數(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)絡論文篇二
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)絡論文篇三
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?；煦缟窠?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)絡論文篇六
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構。尤其是將矩陣的分塊特性和向量的指向特征結合起來，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)絡論文篇七
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。基金項目：吉林省教育廳“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2013402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)絡論文篇八
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人工神經(jīng)網(wǎng)絡論文篇九
神經(jīng)網(wǎng)絡是近年來迅猛發(fā)展的前沿課題，它對突破現(xiàn)有科學技術的瓶頸起到重大的作用。下面要為大家分享的就是神經(jīng)網(wǎng)絡論文，希望你會喜歡！
摘要。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡是近年來迅猛發(fā)展的前沿課題，它對突破現(xiàn)有科學技術的瓶頸起到重大的作用。本文剖析了人工神經(jīng)網(wǎng)絡的特征、模型結構以及未來的發(fā)展趨勢。
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。
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，信使粒可以通過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構。尤其是將矩陣的分塊特性和向量的指向特征結合起來，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)絡是邊緣性交叉科學，它涉及計算機、人工智能、自動化、生理學等多個學科領域，研究它的發(fā)展具有非常重要意義。針對神經(jīng)網(wǎng)絡的社會需求以及存在的問題，今后神經(jīng)網(wǎng)絡的研究趨勢主要側重以下幾個方面。
4.1增強對智能和機器關系問題的認識。
人腦是一個結構異常復雜的信息系統(tǒng)，我們所知道的唯一智能系統(tǒng)，隨著信息論、控制論、計算機科學、生命科學的發(fā)展，人們越來越驚異于大腦的奇妙。對人腦智能化實現(xiàn)的研究，是神經(jīng)網(wǎng)絡研究今后的需要增強的地發(fā)展方向。
4.2發(fā)展神經(jīng)計算和進化計算的理論及應用。
利用神經(jīng)科學理論的研究成果，用數(shù)理方法探索智能水平更高的人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型，深入研究網(wǎng)絡的算法和性能，使離散符號計算、神經(jīng)計算和進化計算相互促進，開發(fā)新的網(wǎng)絡數(shù)理理論。
4.3擴大神經(jīng)元芯片和神經(jīng)網(wǎng)絡結構的作用。
神經(jīng)網(wǎng)絡結構體現(xiàn)了結構和算法的統(tǒng)一，是硬件和軟件的混合體，神經(jīng)元矩陣即是如此。人工神經(jīng)網(wǎng)絡既可以用傳統(tǒng)計算機來模擬，也可以用集成電路芯片組成神經(jīng)計算機，甚至還可以生物芯片方式實現(xiàn)，因此研制電子神經(jīng)網(wǎng)絡計算機潛力巨大。如何讓傳統(tǒng)的計算機、人工智能技術和神經(jīng)網(wǎng)絡計算機相融合也是前沿課題，具有十分誘人的前景。
4.4促進信息科學和生命科學的相互融合。
信息科學與生命科學的相互交叉、相互促進、相互滲透是現(xiàn)代科學的一個顯著特點。神經(jīng)網(wǎng)絡與各種智能處理方法有機結合具有很大的發(fā)展前景，如與專家系統(tǒng)、模糊邏輯、遺傳算法、小波分析等相結合，取長補短，可以獲得更好的應用效果。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡論文篇十
人工神經(jīng)網(wǎng)絡在信息領域中的應用主要體現(xiàn)在信息處理和模式識別兩個方面。由于科技的發(fā)展，當代信息處理工作越來越復雜，利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)可以對人的思維進行模仿甚至是替代，面對問題自動診斷和解決，能夠輕松解決許多傳統(tǒng)方法無法解決的問題，在軍事信息處理中的應用極為廣泛[4]。模式識別是對事物表象的各種信息進行整理和分析，對事物進行辨別和解釋的一個過程，這樣對信息進行處理的過程與人類大腦的思維方式很相像。模式識別的方法可以分為兩種，一種是統(tǒng)計模式識別，還有一種是結構模式識別，在語音識別和指紋識別等方面得到了廣泛的應用。
3.2在醫(yī)學領域的應用。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡對于非線性問題處理十分有效，而人體的構成和疾病形成的原因十分復雜，具有不可預測性，在生物信號的表現(xiàn)形式和變化規(guī)律上也很難掌握，信息檢測和分析等諸多方面都存在著復雜的非線性聯(lián)系，所以應用人工神經(jīng)網(wǎng)絡決解這些非線性問題具有特殊意義[5]。目前，在醫(yī)學領域中的應用涉及到理論和臨床的各個方面，最主要的是生物信號的檢測和自動分析以及專家系統(tǒng)等方面的應用。
3.3在經(jīng)濟領域中的應用。
經(jīng)濟領域中的商品價格、供需關系、風險系數(shù)等方面的信息構成也十分復雜且變幻莫測，人工神經(jīng)網(wǎng)絡可以對不完整的信息以及模糊不確定的信息進行簡單明了的處理，與傳統(tǒng)的經(jīng)濟統(tǒng)計方法相比具有其無法比擬的優(yōu)勢，數(shù)據(jù)分析的穩(wěn)定性和可靠性更強。
3.4在其他領域的應用。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡在控制領域、交通領域、心理學領域等方面都有很廣泛的應用，能夠?qū)Ω唠y度的非線性問題進行處理，對交通運輸方面進行集成式的管理，以其高適應性和優(yōu)秀的模擬性能解決了許多傳統(tǒng)方法無法解決的問題，促進了各個領域的快速發(fā)展。
4總結。
隨著科技的發(fā)展，人工智能系統(tǒng)將進入更加高級的發(fā)展階段，人工神經(jīng)網(wǎng)絡也將得到更快的發(fā)展和更加廣泛的應用。人工神經(jīng)網(wǎng)絡也許無法完全對人腦進行取代，但是其特有的非線性信息處理能力解決了許多人工無法解決的問題，在智能系統(tǒng)的各個領域中得到成功應用，今后的發(fā)展趨勢將向著更加智能和集成的方向發(fā)展。
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人工神經(jīng)網(wǎng)絡論文篇十一
人工神經(jīng)網(wǎng)絡是邊緣性交叉科學，它涉及計算機、人工智能、自動化、生理學等多個學科領域，研究它的發(fā)展具有非常重要意義。針對神經(jīng)網(wǎng)絡的社會需求以及存在的問題，今后神經(jīng)網(wǎng)絡的研究趨勢主要側重以下幾個方面。
4.1增強對智能和機器關系問題的認識。
人腦是一個結構異常復雜的信息系統(tǒng)，我們所知道的唯一智能系統(tǒng)，隨著信息論、控制論、計算機科學、生命科學的發(fā)展，人們越來越驚異于大腦的奇妙。對人腦智能化實現(xiàn)的研究，是神經(jīng)網(wǎng)絡研究今后的需要增強的地發(fā)展方向。
4.2發(fā)展神經(jīng)計算和進化計算的理論及應用。
利用神經(jīng)科學理論的研究成果，用數(shù)理方法探索智能水平更高的人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型，深入研究網(wǎng)絡的算法和性能，使離散符號計算、神經(jīng)計算和進化計算相互促進，開發(fā)新的網(wǎng)絡數(shù)理理論。
4.3擴大神經(jīng)元芯片和神經(jīng)網(wǎng)絡結構的作用。
神經(jīng)網(wǎng)絡結構體現(xiàn)了結構和算法的統(tǒng)一，是硬件和軟件的混合體，神經(jīng)元矩陣即是如此。人工神經(jīng)網(wǎng)絡既可以用傳統(tǒng)計算機來模擬，也可以用集成電路芯片組成神經(jīng)計算機，甚至還可以生物芯片方式實現(xiàn)，因此研制電子神經(jīng)網(wǎng)絡計算機潛力巨大。如何讓傳統(tǒng)的計算機、人工智能技術和神經(jīng)網(wǎng)絡計算機相融合也是前沿課題，具有十分誘人的前景。
4.4促進信息科學和生命科學的相互融合。
信息科學與生命科學的相互交叉、相互促進、相互滲透是現(xiàn)代科學的一個顯著特點。神經(jīng)網(wǎng)絡與各種智能處理方法有機結合具有很大的發(fā)展前景，如與專家系統(tǒng)、模糊邏輯、遺傳算法、小波分析等相結合，取長補短，可以獲得更好的應用效果。
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人工神經(jīng)網(wǎng)絡論文篇十二
神經(jīng)網(wǎng)絡作為新型的計算機網(wǎng)絡安全評價技術，具有提高評價結果準確性、可靠性的特點。計算機網(wǎng)絡安全評價中神經(jīng)網(wǎng)絡的應用也具有提高評價體系科學合理化的作用，具體內(nèi)容如下：神經(jīng)網(wǎng)絡適應性強。計算機網(wǎng)絡環(huán)境相對復雜，這就要求安全評價系統(tǒng)具有較強的適應能力，可以根據(jù)網(wǎng)絡變化采取最具針對性的應對措施?；谏窠?jīng)網(wǎng)絡學習能力強的優(yōu)勢，用戶在計算機輸入信息時，神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)可以將誤差降至最低，并且根據(jù)網(wǎng)絡系統(tǒng)的情況總結出規(guī)律，在計算機網(wǎng)絡安全評價中發(fā)揮出高效的應用作用；神經(jīng)網(wǎng)絡容錯性高，針對計算機網(wǎng)絡系統(tǒng)中不完整的信息，神經(jīng)網(wǎng)絡利用容錯性強的特性，可以根據(jù)相對應節(jié)點的特征分析，降低結果產(chǎn)生的誤差。即使節(jié)點信息不匹配時，對計算機網(wǎng)絡安全評價也不會造成過大的不良影響；神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)可在線應用。在信息化時代下，對網(wǎng)絡運行效率提出了一定要求，神經(jīng)網(wǎng)絡在計算機網(wǎng)絡安全評價中通過不斷的訓練，對于輸入數(shù)據(jù)迅速產(chǎn)生結果，便于用戶的直接使用，滿足了信息化時代的應用要求。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡論文篇十三
分析了模擬電路故障診斷的重要性和目前存在的困難，對基于小渡分析理論和神經(jīng)網(wǎng)絡理論的模擬電路故障診斷方法進行了綜述．指出了小波神經(jīng)網(wǎng)絡應用于模擬電路故障診斷存在的問題和未來的應用前景。
模擬電路故障診斷在理論上可概括為:在已知網(wǎng)絡拓撲結構、輸人激勵和故障響應或可能已知部分元件參數(shù)的情況下，求故障元件的參數(shù)和位置。
盡管目前模擬電路故障診斷理論和方法都取得了不少成就，提出了很多故障診斷方法，如故障字典法、故障參數(shù)識別法、故障驗證法等。但是由于模擬電路測試和診斷有其自身困難，進展比較緩慢。其主要困難有:模擬電路中的故障模型比較復雜，難以作簡單的量化;模擬電路中元件參數(shù)具有容差，增加了故障診斷的難度;在模擬電路中廣泛存在著非線性問題，為故障的定位診斷增加了難度;在一個實用的模擬電路中，幾乎無一例外地存在著反饋回路，仿真時需要大量的復雜計算;實際的模擬電路中可測電壓的節(jié)點數(shù)非常有限.導致可用于作故障診斷的信息量不夠充分，造成故障定位的不確定性和模糊性。
因此，以往對模擬電路故障診斷的研究主要停留在中小規(guī)模線性無容差或小容差的情況，有些方法也已成功地應用于工程實際。但如何有效地解決模擬電路的容差和非線性問題，如何解決故障診斷的模糊性和不確定性等是今后迫切需要解決的問題。小波神經(jīng)網(wǎng)絡則因其利于模擬人類處理問題的過程、容易顧及人的經(jīng)驗且具有一定的學習能力等特點，所以在這一領域得到了廣泛應用。
簡單地講，小波就是一個有始有終的小的“波浪”小波分析源于信號分析，源于函數(shù)的伸縮和平移，是fourier分析、gabor分析和短時fourier分析發(fā)展的直接結果。小波分析的基木原理是通過小波母函數(shù)在尺度上的伸縮和時域上的平移來分析信號，適當選擇母函數(shù).可以使擴張函數(shù)具有較好的局部性，小波分析是對信號在低頻段進行有效的逐層分解，而小波包分析是對小波分析的一種改進，它為信號提供了一種更加精細的分析方法，對信號在全頻段進行逐層有效的分解，更有利于提取信號的特征。因此，它是一種時頻分析方法。在時頻域具有良好的局部化性能并具有多分辨分析的特性，非常適合非平穩(wěn)信號的奇異性分析。如:利用連續(xù)小波變換可以檢測信號的奇異性，區(qū)分信號突變和噪聲，利用離散小波變換可以檢測隨機信號頻率結構的突變。
小波變換故障診斷機理包括:利用觀測器信號的奇異性進行故障診斷以及利用觀測器信號頻率結構的變化進行故障診斷。小波變換具有不需要系統(tǒng)的數(shù)學模型、故障檢測靈敏準確、運算量小、對噪聲的抑制能力強和對輸入信號要求低的優(yōu)點。但在大尺度下由于濾波器的時域?qū)挾容^大，檢測時會產(chǎn)生時間延遲，且不同小波基的選取對診斷結果也有影響。在模擬電路故障診斷中，小波變換被有效地用來提取故障特征信息即小波預處理器之后，再將這些故障特征信息送人故障分類處理器進行故障診斷。小波分析理論的應用一般被限制在小規(guī)模的范圍內(nèi)，其主要原因是大規(guī)模的應用對小波基的構造和存儲需要的花費較大。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(ann)是在現(xiàn)代神經(jīng)科學研究成果的.基礎上提出來的，是一種抽象的數(shù)學模型，是對人腦功能的模擬。經(jīng)過十幾年的發(fā)展，人工神經(jīng)網(wǎng)絡已形成了數(shù)十種網(wǎng)絡，包括多層感知器kohomen自組織特征映射、hopfield網(wǎng)絡、自適應共振理論、art網(wǎng)絡、rbf網(wǎng)絡、概率神經(jīng)網(wǎng)絡等。這些網(wǎng)絡由于結構不同，應用范圍也各不相同。由于人工神經(jīng)網(wǎng)絡本身不僅具有非線性、自適應性、并行性、容錯性等優(yōu)點以及分辨故障原因、故障類型的能力外，而且訓練過的神經(jīng)網(wǎng)絡能儲存有關過程的知識，能直接從定量的、歷史故障信息中學習。所以在20世紀80年代末期，它已開始應用于模擬電路故障診斷。隨著人工神經(jīng)網(wǎng)絡的不斷成熟及大量應用，將神經(jīng)網(wǎng)絡廣泛用于模擬電路的故障診斷已是發(fā)展趨勢。by神經(jīng)網(wǎng)絡由于具有良好的模式分類能力，尤其適用于模擬電路故障診斷領域，因而在模擬電路故障診斷系統(tǒng)中具有廣泛的應用前景，也是目前模擬電路故障診斷中用得較多而且較為有效的一種神經(jīng)網(wǎng)絡。
在神經(jīng)網(wǎng)絡理論應用于模擬電路故障診斷的過程中，神經(jīng)網(wǎng)路對于隱層神經(jīng)元節(jié)點數(shù)的確定、各種參數(shù)的初始化和神經(jīng)網(wǎng)絡結構的構造等缺乏更有效的理論性指導方法，而這些都將直接影響神經(jīng)網(wǎng)絡的實際應用效果。小波分析在時域和頻域同時具有良好的局部化特性，而神經(jīng)網(wǎng)絡則具有自學習、并行處理、自適應、容錯性和推廣能力二因此把小波分析和神經(jīng)網(wǎng)絡兩者的優(yōu)點結合起來應用于故障診斷是客觀實際的需要。
目前小波分析與神經(jīng)網(wǎng)絡的結合有兩種形式，一種是先利用小波變換對信號進行預處理，提取信號的特征向量作為神經(jīng)網(wǎng)絡的輸人，另一種則是采用小波函數(shù)和尺度函數(shù)形成神經(jīng)元，達到小波分析和神經(jīng)網(wǎng)絡的直接融合第一種結合方式是小波神經(jīng)網(wǎng)絡的松散型結合，第二種結合方式是小波神經(jīng)網(wǎng)絡的緊致型結合。
小波與神經(jīng)網(wǎng)絡的松散型結合，即:用小波分析或小波包分析作為神經(jīng)網(wǎng)絡的前置處理手段，為神經(jīng)網(wǎng)絡提供輸人特征向魚具體來說就是利用小波分析或小波包分析，把信號分解到相互獨立的頻帶之內(nèi)，各頻帶內(nèi)的能童值形成一個向覺，該向童對不同的故障對應不同的值，從而可作為神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入特征向量一旦確定神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入特征向童，再根據(jù)經(jīng)驗確定采用哪種神經(jīng)網(wǎng)絡及隱層數(shù)和隱層單元數(shù)等，就可以利用試驗樣本對神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練，調(diào)整權值，從而建立起所需的小波神經(jīng)網(wǎng)絡模型。
小波與神經(jīng)網(wǎng)絡的緊致型結合，即:用小波函數(shù)和尺度函數(shù)形成神經(jīng)元，達到小波分析和神經(jīng)網(wǎng)絡的直接融合，稱為狹義上的小波神經(jīng)網(wǎng)絡，這也是常說的小波神經(jīng)網(wǎng)絡。它是以小波函數(shù)或尺度函數(shù)作為激勵函數(shù)，其作用機理和采用sigmoid函數(shù)的多層感知器基本相同。故障診斷的實質(zhì)是要實現(xiàn)癥狀空間到故障空間的映射，這種映射也可以用函數(shù)逼近來表示。小波神經(jīng)網(wǎng)絡的形成也可以從函數(shù)逼近的角度加以說明。常見的小波神經(jīng)網(wǎng)絡有:利用尺度函數(shù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡中神經(jīng)元激勵函數(shù)的正交基小波網(wǎng)絡、自適應小波神經(jīng)網(wǎng)絡、多分辨率小波網(wǎng)絡、區(qū)間小波網(wǎng)絡等。
小波神經(jīng)網(wǎng)絡具有以下優(yōu)點:一是可以避免m ly等神經(jīng)網(wǎng)絡結構設計的育目性;二是具有逼近能力強、網(wǎng)絡學習收斂速度快、參數(shù)的選取有理論指導、有效避免局部最小值問題等優(yōu)點。
在模擬電路故障診斷領域，小波神經(jīng)網(wǎng)絡還是一個嶄新的、很有前途的應用研究方向。隨著小波分析理論和神經(jīng)網(wǎng)絡理論的不斷發(fā)展，小波神經(jīng)網(wǎng)絡應用于模擬電路故障診斷領域?qū)⑷找娉墒臁?BR> 小波分析理論和神經(jīng)網(wǎng)絡理論在模擬電路故障診斷領域具有廣闊的應用前景。小波神經(jīng)理論的應用將進一步推動模擬電路故障診斷理論和方法的發(fā)展，使其更趨完善和更具廣泛適用性，為實現(xiàn)復雜的大規(guī)模電路的故障診斷提供更為有效、更具實用價值的方法，是今后模擬電路故障診斷的發(fā)展方向。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡論文篇十四
隨著數(shù)字智能技術的不斷進步，人工智能技術在電氣自動化控制系統(tǒng)中的應用也日益廣泛。因此，在電氣自動化控制系統(tǒng)中，為提高生產(chǎn)力水平、方便人們?nèi)粘Ｉ睿枰哟髮θ斯ぶ悄芗夹g的應用研究，實現(xiàn)自動化體系的升級和發(fā)展需要。本文主要以人工智能技術的應用理論和現(xiàn)狀入手，具體介紹了電氣自動化控制中人工智能技術的應用對策，最終提高經(jīng)濟效益和社會效益。
電氣自動化是一門實踐性較強的應用性科學，主要研究電氣系統(tǒng)的運行控制和研發(fā)。人類社會文明發(fā)展至今在科學技術方面的最大進步，主要是實現(xiàn)了系統(tǒng)中機械設備運行和控制的自動化和智能化。研究人工智能技術在電氣自動化控制中的應用，有助于推動電氣系統(tǒng)自動化的進一步發(fā)展，實現(xiàn)系統(tǒng)運行的智能化，使得其更加安全穩(wěn)定，最終提高企業(yè)的生產(chǎn)效率，提高市場競爭力。
人工智能是一門新型的計算機科學，介于自然科學和社會科學邊緣之間，研究對象主要是智能搜索、邏輯程序設計、自然語言問題和感知問題等。人工智能技術的本質(zhì)就是模擬人類思維進行信息編碼的過程，主要是結構模仿和功能模擬兩種思維模擬方式。前者模擬形式主要是對人類大腦機制進行模擬，制造出類似人腦的機器設備；后者模擬主要是從人腦的功能角度出發(fā)，對人類大腦思維功能進行模擬。較為成功的典型事件就是現(xiàn)代的電子信息計算機，順利地模擬人類大腦思維進行信息編碼。
人工智能不是人的智能，更不是對人的智力功能的超越，其不同于人類大腦運行的顯著特征主要有四個方面：是機械的無意識的物理過程；無社會性；不具備人類意識的創(chuàng)造力；功能是在人類大腦思維之后產(chǎn)生的。應用人工智能技術在電氣自動化控制系統(tǒng)中，可以極大地節(jié)省人力資源，降低成本。同時，不控制目標模型就可以提高操作的準確度，降低誤差。此外，這樣還能保證產(chǎn)品的規(guī)范，提高性能。
近年來，人工智能技術得到了公眾的高度重視，大多數(shù)的專業(yè)性高校和科研單位都對其在電氣自動化系統(tǒng)中的應用開展了眾多工作，現(xiàn)下的人工智能技術主要應用在電氣設備的設計、事故及故障診斷和電氣控制過程中的監(jiān)控預警等工作。首先，在電氣自動化系統(tǒng)中電氣設備的設計方面，設備的結構設計較為繁瑣復雜，涉及面較廣，要求操作設計人員具備較多的實踐經(jīng)驗。其次，在事故及故障診斷方面，人工智能技術可以利用模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡等發(fā)揮優(yōu)勢，做好預警監(jiān)控工作。最后，在電氣控制過程中應用人工智能技術，主要依靠神經(jīng)網(wǎng)絡、模糊控制和專家系統(tǒng)三種方式，其中模糊控制應用較為普遍，以ai控制為主。
根據(jù)上部分分析的人工智能技術在電氣自動化控制系統(tǒng)的應用現(xiàn)狀，可知為實現(xiàn)電氣自動化控制系統(tǒng)運行的高效性、提高人工智能技術的應用性，對策主要有以下三個方面：應用于電氣設備設計、應用于事故及故障診斷和應用于電氣控制過程。
3.1應用于電氣設備設計。
根據(jù)諸多電氣工程的實踐證明，只有具備各相關專業(yè)的學科知識和技藝才能真正實現(xiàn)電氣自動化控制系統(tǒng)的高效性，使其穩(wěn)定運行。在電氣設備的設計中應用人工智能技術，可以簡化工作，降低人力成本。因此，企業(yè)擁有一批素質(zhì)高的設計團隊，這是電氣自動化控制系統(tǒng)實現(xiàn)高效性的關鍵之一。此外，企業(yè)需要采取先進的人工智能技術進行電氣設備的設計工作，尤其是結構設計工作。具體來說，人工智能技術在進行電氣設備設計時主要是采用遺傳算法升級計算機系統(tǒng)，全面提高產(chǎn)品的研發(fā)、設計和生產(chǎn)，優(yōu)化設計產(chǎn)品。
3.2應用于事故及故障診斷。
電氣故障診斷，指的是對電氣自動化控制系統(tǒng)中機械設備的先關信息進行確定，判斷技術和運行狀況是否正常，如果出現(xiàn)異常，可以及時確定故障的具體內(nèi)容和性質(zhì)部位，找出故障原因并提出解決對策。而在電氣設備運行時，不確定因素較多，使得系統(tǒng)容易出現(xiàn)各種類型的故障和事故，如果無法及時確定故障的性質(zhì)和部位，將會給員工的人身安全帶來威脅，企業(yè)也會承受較大的經(jīng)濟損失。因此，及時判斷分析事故并做好故障診斷工作，是一項至關重要的工作?？梢栽趥鹘y(tǒng)的電氣控制系統(tǒng)中，采取一些新型的.人工智能技術進行診斷。比如說，在診斷變壓器的故障中，我們可以引入人工智能技術進行診斷，在節(jié)省人力物力的同時保證診斷的精確性，也可以在對發(fā)動機和發(fā)電機等電氣機械設備進行事故診斷時引入人工智能技術，提高精確度，以達到良好的工作效果，實現(xiàn)企業(yè)的經(jīng)濟效益。
3.3應用于電氣控制過程。
人工智能技術在電氣自動化控制系統(tǒng)中起著關鍵性作用，是電氣行業(yè)中的重要部分。實現(xiàn)電氣自動化控制的人工智能化，有助于降低工作成本，提高工作效率，實現(xiàn)資源優(yōu)化和最佳配置。在傳統(tǒng)的電氣自動化控制過程中，由于過程的繁瑣復雜操作人員容易出現(xiàn)錯誤，而采取人工智能化技術則可以避免這些人為錯誤。人工智能技術主要采取神經(jīng)系統(tǒng)的控制、專家系統(tǒng)的高效控制和模糊控制。現(xiàn)在最常用的技術方式是模糊控制，通過模糊控制借助直流電和交流電的傳動最終實現(xiàn)電氣自動化控制系統(tǒng)的智能化控制。模糊控制可以具體分為surgeno和mamdan兩種表現(xiàn)形式，前者是后者的特殊情況，兩者均用來調(diào)速控制。
在電氣領域里，人工智能技術可以運用到日常操作中。我們可以利用家庭電腦實現(xiàn)對電氣自動化控制系統(tǒng)的遠程操作控制。具體來說，是通過采用人工智能技術預先設計好的既定程序控制操作過程，實現(xiàn)設備智能化，及時掌控全局。
綜上所述，電氣自動化控制中的人工智能技術的應用研究，既能實現(xiàn)工作效率的提高，還能降低運行成本，更好地實現(xiàn)電氣系統(tǒng)的自動化智能化控制。此外，隨著科學技術的飛速發(fā)展，人工智能技術在電氣自動化控制中的應用面臨著巨大的機遇和挑戰(zhàn)，需要學者們不斷研究和完善，使其得到更好的應用。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡論文篇十五
1、人的精神需求。
隨著社會的不斷發(fā)展，人們的生活水平也在不斷提高，尤其是住房條件有了明顯的改善，住得寬敞，住得舒適，已經(jīng)是人們對居住條件的最基本的要求。而更多的是期望生活在一個清晨推開窗，能呼吸清新的空氣，能聽到婉轉的鳥鳴，在夕陽夕下，沐浴在如夢如詩的風景中，拋開塵世的煩惱，與自然親密接觸的環(huán)境里。
僅有翠綠，缺少了鮮活的氣息，而精致的水景，使之成為水榭樓臺，有了自然的靈氣，使自然對人類更加親和。平靜的水常給人以安靜、輕松、安逸的感覺;流動的水則令人興奮和激動;瀑布氣勢磅礴，令人遐想;涓涓的細水，讓人歡快活潑;噴泉的變化多端，給人以動感美……。水景不僅能增加周圍空氣的濕度，減少塵埃，提高負氧離子的含量，還能在小范圍內(nèi)起到調(diào)節(jié)氣候的作用。
2、綠色環(huán)保需求。
水是生命之源，不要讓人類的眼淚成為地球上最后一滴水。所以人人都應該從身邊的事做起，無論大小，都應考慮到我們的地球村。尤其是設計人員，在整體規(guī)劃上就應該站在環(huán)保的高度，周密考慮。應該在水景水質(zhì)要求和低耗能綠色環(huán)保之間尋找一個最佳的平衡點。循環(huán)過濾要投入大量人力物力財力，高耗能、高費水的設計首先就不應予以考慮。而投加藥劑的方法雖然耗能不高，投資也不大，但是環(huán)境造成二次污染，威脅到人類的生存，影響到我們下一代的設計，也力求不讓它成為現(xiàn)實。
下面我們來看一個房地產(chǎn)界的公式:。
a+b=c。
a――建設房屋的處理廢水、能耗、維修的投入。
b――房子建成后，在使用年限期間的所投入。
c――全生命周期的投入。
傳統(tǒng)模式:a=336、b=340，總成本676。
新型模式:提高a到390，將大大降低b的投入，b降至23.
即新技術、新材料、新的管理方式的使用，可使后期的投入成幾何倍的減少，整個生命周期的成本降到413.真正的開發(fā)高手，增加建筑成本的5~10%，就能帶來后期生命周期成本50~90%的降低，節(jié)約60~90%的后期管理成本。
采用何種設計能讓人類與自然成為朋友，息息相關，和平相處達到環(huán)保社會效益雙豐收呢?
――生態(tài)方式，最原始最自然也是最綠色的方法。
二、人工水景目前的狀況。
目前大多數(shù)的小區(qū)在規(guī)劃設計中都考慮到了水景水質(zhì)日常的維護，但大都是通過單一的手段來處理或物理或化學或生物，因而造成了前期投資大，后期運行費用多，成效卻不顯著的結果，水體的水質(zhì)不穩(wěn)定，或時而藻類泛濫，或時而水發(fā)黑發(fā)臭，蚊蠅滋生，并且整個水景常有人造的痕跡。
下面把人工湖、景觀水的水處理方法進行一下簡單的介紹:。
1、物理方式:。
i.引水換水方式。
當水體中的懸浮物(如泥、沙)增多，水體的.透明度下降，水質(zhì)發(fā)渾?？梢酝ㄟ^引水、換水的方式，稀釋水中的雜質(zhì)濃度，以此來降低雜質(zhì)的濃度但是需要更換大量的水，而水資源在我國是相當?shù)膮T乏，勢必要浪費寶貴的水資源。
ii.循環(huán)過濾的方式。
在水景設計的初期，根據(jù)水體的大小，設計配套的過濾沙缸和循環(huán)用的水泵，并且埋設循環(huán)用的管路，用于以后日常的水質(zhì)保養(yǎng)。如果水體面積較大，必定延長循環(huán)過濾的周期，使水質(zhì)不能達到預期的效果。和引水、換水相比較，雖然減少了用水量，但日常的電能耗費增加了，同時也增加了設備的日常維護保養(yǎng)的費用。
2、化學方法:投加殺菌滅藻劑。
敞開式的水體，在陽光的照射下，會使水中的藻類大量繁殖，布滿整個水面，不僅影響了水體的美觀，而且擋住了陽光，致使許多水下的植物無法進行光合作用，釋放氧氣，使水中的污染物質(zhì)發(fā)生化學變化，導致水質(zhì)惡化，發(fā)出難聞的惡臭，水也變成了黑色。
所以投加化學滅藻劑，殺死藻類。久而久之，水中會出現(xiàn)耐藥的藻類，滅藻劑的效能會逐漸下降，投藥的間隔會越來越短，而投加的量會越來越多，滅藻劑的品種也要頻繁的更換，對環(huán)境的污染也在不斷地增加，而這種污染會影響我們的下一代。
所以說用化學的方式處理水質(zhì)，雖然是立竿見影的，但它的危害也是顯而易見的。
3、微生物方法:投加微生物。
微生物在自然界大量而廣泛的存在，是生態(tài)系統(tǒng)的重要組成之一。它們能將自然界中的動、植物的尸體及殘骸分解，將一些有害的污染物質(zhì)加以吸收和轉化，成為無毒害或毒害較小的物質(zhì)。
可以在景觀水水質(zhì)惡化的時候，投加適當?shù)倪m量的微生物(各類菌種)，加速水中污染物的分解，起到水質(zhì)凈化的作用。微生物的繁殖速度驚人，呈幾何級增長，每一次繁殖都或多或少的會產(chǎn)生一些變異品種，導致微生物處理水質(zhì)能力下降，而且很難控制其數(shù)量，其生長又受環(huán)境的影響很大，例如溫度、氣壓等等。同時微生物的分解物，會造成藻類的大量繁殖，再次導致水質(zhì)變壞。
因此用微生物處理水質(zhì)，必須定期進行微生物的篩選培育、保存、復壯等等一系列專業(yè)處理過程，而且不能保證水質(zhì)狀況長期處于良好的狀態(tài)之中。
三、ewt模式(ecologicalwatertreatment)。
生態(tài)學是一門邊緣學科，它所涉及的領域相當廣泛，有氣象學、水文學、環(huán)境土壤學、環(huán)境地質(zhì)學、環(huán)境毒理學、環(huán)境化學、環(huán)境經(jīng)濟學、環(huán)境社會學、環(huán)境微生物學、環(huán)境最優(yōu)化、植物學、動物學、生物生理學、環(huán)境概率統(tǒng)計學、環(huán)境藝術設計學等等。
簡單地說，生態(tài)水處理就是在水域中人為地建立起一個生態(tài)系統(tǒng)，無需人類的外在干預，整個生態(tài)系統(tǒng)能適應外界環(huán)境對它的影響，處在原始的生態(tài)平衡狀態(tài)，和人類共生共存。
這個看似簡單的過程卻需要在施實之前，進行縝密地規(guī)劃設計。
(一)了解當?shù)氐臍夂蚝退锓N情況。
不同的地域氣候不同，降水量不一，會顯著影響生物的分布情況和生物的種類。根據(jù)當?shù)氐奈锓N，選擇適合培養(yǎng)的生物，能適應當?shù)氐纳姝h(huán)境，或耐旱、或耐澇、亦或耐低溫、耐高溫、耐堿、耐酸。在選擇物種的同時，還必須兼顧這些生物在水生生態(tài)系統(tǒng)中生態(tài)功能，不僅能使整個生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定運行，還必須對整個水體有著凈化功能。雖然水生植物都能吸收水中的無機鹽，將其在陽光的作用下，通過光合作用為生態(tài)系統(tǒng)中的其他生物直接或間接的提供食物，但是不同的水生植物對不同的無機鹽在吸收能力上不盡相同，必須依據(jù)當?shù)氐乃此乃|(zhì)，科學合理地選擇水生植物。水生動物是生態(tài)系統(tǒng)中的消費者，離開它，整個生物鏈不能很好地循環(huán)。如果數(shù)量過多將導致生態(tài)系統(tǒng)中的生產(chǎn)者(水生植物)大大減少，生物鏈出現(xiàn)斷裂;如果數(shù)量過少，生產(chǎn)者(水生植物)大量繁殖泛濫，生態(tài)系統(tǒng)也不會穩(wěn)定;這些都會影響生物鏈進行到底。水生動物的數(shù)量一定要經(jīng)過科學地計算，并結合實踐經(jīng)驗確定。水生動物包括魚類、貝類、各種原生動物等等。將它們引種到水體中，必須考慮到它們能否適應當?shù)氐沫h(huán)境，和水生植物的種類和數(shù)量進行配比;魚類的食性不同，例如草魚是植食性的，青魚是動物食性的，鯽魚是雜食性的。同一種魚在不同的生長期，它的食性也會有所改變，例如青魚的幼魚以浮游動物為食，當體長達到15cm左右，開始攝食螺螄、蜆，而成魚主要以軟體動物、底棲性的蝦、水生昆蟲的幼蟲為食。同一種魚，在不同季節(jié)的攝食量也不同。例如團頭舫，一年中攝食量4月~11月最大。相同食性的魚，攝食強度也不盡相同，例如草魚的食量較大，日食量可達體重的40~70%，而團頭舫的攝食強度則低于草魚。不僅如此，魚類的濾食特性，也會影響水質(zhì)狀況，所有這些都要綜合考慮。
(二)微生物菌種。
生物界菌種的種類繁多，都有著相當復雜的生理特性，例如有固氮菌、嗜鐵細菌、硫化細菌、發(fā)光菌等等，這些生物在生態(tài)系統(tǒng)中起著舉足輕重的作用，離開了它們自然界將堆積滿動、植物的尸體，到處都是垃圾。
微生物的繁殖速度很快，數(shù)量呈幾何級增長，在不斷繁殖的過程中，極易受外界環(huán)境的影響產(chǎn)生許多變異的種類，這也是為什么微生物的種類不全部為人類了解的原因。這種變異或者會有利于人類對微生物的利用，或者會出現(xiàn)退化的現(xiàn)象。
在水生生態(tài)中，作為分解者的微生物，能將水中的污染物(包括有機物，某些重金屬等等)加以分解、吸收，變成能夠為其他生物所利用的物質(zhì)，同時還要讓它能夠降低或消除某些有毒物質(zhì)的毒性，成為真正意義上的地球環(huán)境的美容師。
首先根據(jù)人工湖的水源水質(zhì)情況，利用現(xiàn)有的微生物，進行馴化，培養(yǎng)出適應當?shù)厍闆r的微生物，接著進一步對培養(yǎng)出來的微生物進行篩選，篩選出生理活性強的菌種，然后大量繁殖，投放水體。為了保證篩選出的微生物能保持良好的活性，一直處在高效的工作狀態(tài)，在日常的工作中，必須定期對微生物進行篩選、保存、復壯，將變異帶來的對微生物的影響降至最低，保持微生物物種的穩(wěn)定性，這也是生態(tài)水處理中水質(zhì)穩(wěn)定的關鍵因素之一。微生物菌種在水體中，不僅要完成它基本的分解有機物，降低或消除有害物質(zhì)毒性的作用，還要能將水生植物的殘枝敗葉轉換成有機肥，增加土壤的有機質(zhì)，并且對土壤進行改良，改善土壤的團粒結構和物理性狀，提高水體的環(huán)境容量，增強水體的自凈能力，同時也減少了水土流失，抑制了植物病原菌的生長。
(三)人工湖的防滲漏過程。
對于不同水域面積的人工湖，可以根據(jù)當?shù)氐刭|(zhì)勘測部門提供的地質(zhì)資料，設計不同的防漏設計。
人工湖的日常補水量的多少是降低日常維護開支的瓶頸，湖底防止湖水滲漏是人主觀上能控制的，所以在人工湖開挖時，防滲漏工作就應該做到位。而降雨量、蒸發(fā)量雖然不能為人所控制，但可以從當?shù)貧庀蟛块T的資料上了解到相關信息，對日后的補水量的多少和何時會出現(xiàn)補水高峰、低峰做到心中有數(shù)，避免出現(xiàn)人工湖水位出現(xiàn)大起大落，影響生態(tài)系統(tǒng)的維護和人工湖的景觀效果。
(四)人工湖的環(huán)境設計。
環(huán)境設計是人工湖設計中畫龍點睛之筆。
詩詞有韻律美，音樂要有節(jié)奏感，水生植物的造景必須和周圍的環(huán)境相協(xié)調(diào)，配合周圍的陸地植物、建筑物、人工湖的土岸曲線，以及整個人工湖想體現(xiàn)的主題和氣候特點，恰如其分地設計。
在配植構圖上，要考慮色彩的調(diào)和。清澈泛綠的水色是整個水景的底色，根據(jù)水生植物的生長特性和觀賞期，以及觀賞部位不同(如觀葉、觀花等)，錯落有致，深深淺淺，綠色疊蕩，或紅或黃的花叢點綴，四季呈現(xiàn)色彩變化，充滿韻律感。
(五)人工湖生態(tài)處理的優(yōu)越性。
1)無需循環(huán)設備的投資，無需額外的設備運行費用和維修保養(yǎng)費。
2)無需專人管理，也能達到水質(zhì)要求。
3)整個水體自身調(diào)節(jié)能力增加，對水質(zhì)的波動可以通過自身的生態(tài)來進行調(diào)整。
4)營造出一個更自然更優(yōu)美的天然水景。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡論文篇十六
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.
人工神經(jīng)網(wǎng)絡論文篇十七
人工神經(jīng)網(wǎng)絡是一種模擬生物神經(jīng)網(wǎng)絡的計算機系統(tǒng)，它能夠模擬人腦的工作方式，包括學習、識別和輸入輸出等功能。在我所學習的計算機科學課程中，我深入了解了人工神經(jīng)網(wǎng)絡的理論和應用，從而得出了一些心得體會。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡是一種非常強大的工具，在機器學習、圖像識別、自然語言處理等領域中取得了巨大的成功。它的核心思想是模擬人腦的構造，通過輸入、輸出和中間層神經(jīng)元之間的連接來學習和識別復雜的數(shù)據(jù)模式。人工神經(jīng)網(wǎng)絡的學習過程依賴于大量的數(shù)據(jù)和算法優(yōu)化，在訓練過程中逐步優(yōu)化權重和偏置值，使得人工神經(jīng)網(wǎng)絡的輸出結果逐漸接近真實值。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡可以應用于各種機器學習應用場景，例如分類和回歸任務，深度學習等。在分析和學習大量的數(shù)據(jù)時，人工神經(jīng)網(wǎng)絡可以快速識別出那些對輸出結果影響最大的因素，并將這些因素與輸出結果進行函數(shù)映射。這種機器學習方法被廣泛用于金融、醫(yī)療保健、營銷、安全等領域，可以幫助人們更好地處理和利用海量數(shù)據(jù)，從而更加精確地預測未來趨勢。
另一方面，人工神經(jīng)網(wǎng)絡還被廣泛應用于圖像識別和識別場景理解領域。它可以通過大量的訓練樣本，識別圖像中的目標物體，并將其與其他物體區(qū)分開來。圖像識別可以應用于各種場景，例如自動駕駛汽車、機器人、視頻監(jiān)控等，可以幫助人們更好地處理和分析復雜的場景情況，從而實現(xiàn)更準確、更快速和更可靠的決策。
在應用人工神經(jīng)網(wǎng)絡的過程中，我們需要注意一些相關的問題。例如，我們需要明確人工神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入和輸出，構建相應的模型和算法，以實現(xiàn)有效的學習和匹配。此外，我們還需要關注數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量，以確保容易獲得準確的數(shù)據(jù)和可靠的學習結果。最后，我們需要不斷優(yōu)化和調(diào)整人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法，以滿足不斷變化的需求和環(huán)境。
第五段：總結。
通過對人工神經(jīng)網(wǎng)絡的理解和應用，我們可以看到它的強大和潛在的優(yōu)勢。它可以幫助我們更好地處理和分析各種數(shù)據(jù)，加速我們的工作和決策，實現(xiàn)更高效和準確的輸出。在未來，人工神經(jīng)網(wǎng)絡將繼續(xù)發(fā)揮其潛力，在各種領域中獲得更大的進展和成功。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡論文篇十八
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)絡論文篇十九
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)絡論文篇二十
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)絡論文篇二十一
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。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡論文篇二十二
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：結合個人經(jīng)驗，總結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。