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人工神经网络论文1
人工神经网络的发展及应用
随着科学技术的发展，人工神经网络技术得到了前所未有的发展，并广泛应用于多个领域，为人工智能的发展提供了强大的推动力。人工网络的发展经历了不同的阶段，是人工智能的重要组成部分，并在发展过程中形成了自己独特的特点。本文回顾了人工神经网络的发展，并讨论了它在各个领域的应用。
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随着科技的发展，人工智能正在各个行业和领域被研究，成为专家学者的研究热点。人工神经网络是在人工智能基础上发展起来的一个重要分支，对人工智能的发展起着重要的推动作用。人工神经网络自形成以来经历了不同的发展阶段，已广泛应用于经济、生物、医学等领域。并解决了许多技术问题。
1人工神经网络概述
到目前为止，人工神经网络还没有一个被广泛接受的统一定义。综合专家学者的意见，人工神经网络可以简单概括为模仿人脑结构和功能的计算机信息处理系统[1]。人工神经网络有其自身的发展特点，具有很强的并行结构和并行处理能力，可以在实时和动态控制中起到很好的作用。人工神经网络具有非线性映射的特性，有助于处理非线性控制问题。人工神经网络可以通过训练掌握数据归纳和处理的能力，因此可以解决数学模型难以处理的问题。人工神经网络具有很强的适应性和集成性，能够适应不同尺度的信息处理和大规模集成数据的处理与控制。人工神经网络不仅在软件技术上成熟，近年来在硬件上也有很大发展，提高了人工神经网络系统的信息处理能力。
2人工神经网络的发展历程
2.1萌芽期
20世纪40年代，生物学家麦卡洛克和数学家皮茨一起发表了一篇文章，首次提出了关于神经元的M-P模型。这一理论为神经网络模型的研究和发展奠定了基础，在此基础上，人工神经网络的研究逐渐起步。1951年，心理学家Hebb提出了连接权的数值强化规则，为神经网络学习功能的发展铺平了道路。之后，生物学家埃克尔斯通过实验证实了突触的真实分流，为神经网络研究突触的模拟功能提供了真实的模型基础和生物学基础[2]。随后，出现了可以模拟行为和条件反射的处理器和自适应线性网络模型，提高了人工神经网络的速度和精度。一系列研究成果的出现为人工神经网络的形成和发展提供了可能。
2.2低谷期
在人工神经网络形成的早期，人们只热衷于对它的研究，而忽略了它自身的局限性。经过多年对神经网络的研究，Minskyh和Papert在1969年对以前的研究结果提出了质疑，认为目前发展起来的神经网络只适合处理简单的线性问题，而不能解决非线性问题和多层网络问题。因为他们的质疑，神经网络的发展进入了一个低谷期，但在此期间，专家学者并没有停止对神经网络的研究，针对他们的质疑，也取得了一些相应的研究成果。
2.3文艺复兴时期
美国物理学家Hopfield于1982年提出了一种新的神经网络模型，并通过实验证明了神经网络在满足一定条件时可以达到稳定状态。通过他的研究和推动，许多专家学者重新开始了对人工神经网络的研究，促进了神经网络的再次发展[3]。经过专家学者的不断努力，提出了各种人工神经网络模型，神经网络理论研究不断深入，新的理论和方法层出不穷，使神经网络的研究和应用进入了一个崭新的时期。
2.4稳定发展期
随着国际上人工神经网络研究的重新兴起，我国也迎来了相关理论研究的热潮，在人工神经网络和计算机技术方面取得了突破性进展。到了90年代，我国在神经网络领域的研究得到了进一步的完善和发展，神经网络可以用来解决非线性系统控制问题，研究成果显著。随着各种人工神经网络相关出版物的建立和相关学术会议的召开，我国人工神经网络的研究和应用条件逐步完善，受到国际关注。
随着人工神经网络的稳步发展，逐渐建立起光学神经网络系统，利用光学的强大功能，提高人工神经网络的学习能力和自适应能力。对于非线性动态系统的控制问题，应采取有效措施改善超平面的光滑性，提高其精度。之后有专家提出了人工神经网络的提取算法，保证了精度，但也增加了消耗，在一定程度上降低了神经网络的效率。因此，在此基础上提出了一种改进的FERNN算法。混沌神经网络的发展也取得了相应的进展，提高了神经网络的泛化能力。
3人工神经网络的应用
3.1在信息领域的应用
人工网络在信息领域的应用主要体现在两个方面：信息处理和模式识别。随着科学技术的发展，当代信息处理变得越来越复杂。人工神经网络系统可以模仿甚至取代人的思维。面对问题的自动诊断和解决，可以轻松解决许多传统方法无法解决的问题，在军事信息处理中应用广泛[4]。模式识别是对事物表象的各种信息进行整理和分析，对事物进行区分和解释的过程，这样处理信息的过程与人脑的思维方式非常相似。模式识别方法可以分为两种，一种是统计模式识别，另一种是结构模式识别，已经广泛应用于语音识别和指纹识别。
3.2在医疗领域的应用
人工神经网络在处理非线性问题方面非常有效，但是人体的构成和疾病的成因非常复杂和不可预测，也很难掌握生物信号的表现形式和变化规律。信息检测和分析等许多方面都存在复杂的非线性关系，应用人工神经网络解决这些非线性问题具有特殊的意义[5]。目前在医学领域的应用涉及到理论和临床的各个方面，其中最主要的是生物信号的检测和自动分析以及专家系统的应用。
3.3在经济领域的应用
经济领域的商品价格、供求关系、风险系数等信息构成也非常复杂，难以预测。人工神经网络可以简单明了地处理不完全信息和模糊不确定信息。与传统的经济统计方法相比，它具有无可比拟的优势，数据分析的稳定性和可靠性更强。
3.4在其他领域的应用
人工神经网络广泛应用于控制领域、交通领域、心理学领域等。它可以处理复杂的非线性问题，实现交通运输一体化管理。它以其高度的适应性和优异的仿真性能，解决了传统方法遇到的许多问题
随着科学技术的发展，人工智能系统将进入更高级的发展阶段，人工神经网络也将得到更快的发展和更广泛的应用。人工神经网络可能无法完全取代人脑，但其独特的非线性信息处理能力解决了许多人类无法解决的问题。它已成功应用于智能系统的各个领域，其未来的发展趋势将朝着更加智能化和集成化的方向发展。
参考
[1]徐永茂，冯。人工神经网络的发展及其在控制中的应用[J].化学工程进展，1993 (5): 8-12，20。
[2]汤素丽，罗玉凤。人工神经网络技术的发展与应用[J].计算机开发与应用，2009 (10): 59-61。
柴人。人工神经网络与神经网络控制的发展与展望[J].邢台职业技术学院学报，2009 (5): 44-46。
、朱、人工神经网络的发展及其在岩土工程中的研究现状[J].河南水利，2004 (1): 22-23。
崔永华。基于人工神经网络的河流汇流预测模型及应用研究[D].郑州大学，2006。
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