張紅蘭

【摘要】 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)是指采用人工的方式，對(duì)人類或動(dòng)物的某些特定功能的神經(jīng)元進(jìn)行模擬，再將其結(jié)合到一起，形成網(wǎng)絡(luò)。在近些年來(lái)，對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的研究越來(lái)越充分，在實(shí)際生產(chǎn)生活中得到了廣泛的應(yīng)用。本文對(duì)其應(yīng)用現(xiàn)狀進(jìn)行了簡(jiǎn)單分析，并對(duì)其未來(lái)的發(fā)展提出了一些建議。

【關(guān)鍵詞】 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù) 應(yīng)用 現(xiàn)狀

一、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述

要對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的應(yīng)用進(jìn)行了解，首先要掌握人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本模型和結(jié)構(gòu)。它的結(jié)構(gòu)是并行分布的，通過(guò)大量的神經(jīng)元的模型組成，是用來(lái)進(jìn)行信息處理的網(wǎng)絡(luò)。各個(gè)神經(jīng)元之間相互聯(lián)系，相互之間聯(lián)系的方式很多，每個(gè)特定的鏈接之中都有相應(yīng)的權(quán)系數(shù)，而各個(gè)神經(jīng)元的輸出是特定的。

二、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的應(yīng)用現(xiàn)狀

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)由于其結(jié)構(gòu)上的優(yōu)勢(shì)和對(duì)信息處理的高效性，使得在很多方面都有廣泛的應(yīng)用，例如，運(yùn)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進(jìn)行圖像處理、智能識(shí)別、自動(dòng)監(jiān)控、信號(hào)處理、機(jī)器人監(jiān)控等，使得其在生活的各個(gè)方面都發(fā)揮了重要的作用，為交通、電力、軍事等部門提供了便利。下面對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的具體應(yīng)用做簡(jiǎn)單的分析。

第一，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在進(jìn)行優(yōu)化預(yù)測(cè)、分類和函數(shù)逼近等方面有著廣泛的應(yīng)用。網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用大體有分類、函數(shù)逼近、優(yōu)化預(yù)測(cè)等方面。比如，將胃電圖和心電圖進(jìn)行分類，對(duì)某些函數(shù)的最小二乘進(jìn)行逼近，對(duì)工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，對(duì)電力系統(tǒng)中的負(fù)荷量和一些數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化和預(yù)測(cè)等。特別是在進(jìn)行時(shí)間序列的預(yù)測(cè)中，發(fā)揮著重要的積極作用。使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還能對(duì)國(guó)家經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的一些數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。相對(duì)其它人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)而言，BP網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜性較低，所以在很多工業(yè)產(chǎn)業(yè)上應(yīng)用較多。在某些需要進(jìn)行控制的系統(tǒng)內(nèi)，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)ο到y(tǒng)進(jìn)行有效的控制。其具體的優(yōu)勢(shì)主要有以下幾點(diǎn)：利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在識(shí)別和分類中的優(yōu)勢(shì)，能夠及時(shí)快速的判斷一些系統(tǒng)中的故障，相比以往的譜分析技術(shù)，其工作效率有了較大的提高。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中也存在著一些不足，表現(xiàn)在其網(wǎng)絡(luò)的魯棒性和容錯(cuò)性不夠，在對(duì)故障進(jìn)行判斷和檢測(cè)時(shí)，不能有效地確保其準(zhǔn)確性。此外，這種算法的收斂速度不快，在選擇網(wǎng)絡(luò)隱層節(jié)點(diǎn)中還沒(méi)有形成完善的配套理論。這些都在某種程度上對(duì)其應(yīng)用造成了影響。

第二，ART神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的ART神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，廣泛的應(yīng)用在對(duì)圖像、語(yǔ)音。文字等的識(shí)別過(guò)程中。其在某些工業(yè)產(chǎn)業(yè)中也普遍應(yīng)用，主要應(yīng)用在對(duì)系統(tǒng)的控制方面。例如，對(duì)故障判斷，問(wèn)題預(yù)警和事故檢測(cè)等較為繁瑣的生產(chǎn)過(guò)程進(jìn)行控制，進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，從有關(guān)的數(shù)據(jù)中找到能夠應(yīng)用的數(shù)據(jù)。ART神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在應(yīng)用中的優(yōu)勢(shì)主要是其具有很強(qiáng)的穩(wěn)定性，能夠在環(huán)境變化的情況下穩(wěn)定的工作，其算法也十分簡(jiǎn)單而且為快速。其缺點(diǎn)主要是在要求對(duì)參數(shù)和模型等進(jìn)行準(zhǔn)確的判斷時(shí)，其網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)還需要進(jìn)行完善。

第三，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)目前在建模、分類、函數(shù)近似、識(shí)別、信號(hào)處理等方面有著廣泛的引用。比于其他的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)較為簡(jiǎn)單，其在非線性的逼近上的效果較為顯著，收斂的速度也較快，能夠有效的對(duì)整體進(jìn)行收斂。其存在的缺點(diǎn)是，在函數(shù)逼近方面還不夠完善，仍然要進(jìn)行性改進(jìn)。

第四，Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。作為反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種，Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠在連接性較高的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行集中自動(dòng)的計(jì)算。目前其在工業(yè)產(chǎn)業(yè)中有著廣泛的應(yīng)用。優(yōu)點(diǎn)是，對(duì)于一些線性問(wèn)題，避免了只是用數(shù)學(xué)方法所帶來(lái)的繁瑣，在進(jìn)行數(shù)模之間的轉(zhuǎn)化時(shí)，能夠快速準(zhǔn)確的進(jìn)行。

三、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和理論的不斷發(fā)展和進(jìn)步，在較多領(lǐng)域中，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)引起了人們的關(guān)注。但是，目前在技術(shù)的運(yùn)用和技術(shù)本身仍存在著一些問(wèn)題。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，對(duì)數(shù)學(xué)領(lǐng)域的發(fā)展提出了要求，對(duì)有關(guān)的制造技術(shù)和科學(xué)技術(shù)也提出相應(yīng)的要求，這就需要我們要加快與其相關(guān)的各種技術(shù)的快速發(fā)展，使這些技術(shù)能與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)相互匹配。在發(fā)展人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的同時(shí)，要加強(qiáng)與其它相關(guān)學(xué)科的相互聯(lián)系，這對(duì)于更好的發(fā)展人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)有著積極重要的作用。

四、總結(jié)

以上就是對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用現(xiàn)狀的分析，主要介紹了目前基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的幾種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)缺點(diǎn)和應(yīng)用情況。目的是為了通過(guò)對(duì)其應(yīng)用現(xiàn)狀的分析，找出問(wèn)題和不足，更好的發(fā)展人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。