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人工神经网络论文篇一
摘要随着科学技术的发展，人工神经网络技术得到了空前的发展，并且在诸多领域得到了广泛的应用，为人工智能化的发展提供了强大的动力。人工神经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，并且在发展过程中形成了自身独特的特点。文章对人工神经网络的发展历程进行回顾，并对其在各个领域的应用情况进行探讨。
随着科学技术的发展，各个行业和领域都在进行人工智能化的研究工作，已经成为专家学者研究的热点。人工神经网络就是在人工智能基础上发展而来的重要分支，对人工智能的发展具有重要的促进作用。人工神经网络从形成之初发展至今，经历了不同的发展阶段，并且在经济、生物、医学等领域得到了广泛的应用，解决了许多技术上的难题。
人工神经网络论文篇二
[6].白云朴;环境规制背景下资源型产业发展问题研究[d].西北大学.2013。
[10].李辉;广东省社会经济与资源环境协调发展研究[d].吉林大学.2014。
[16].包红梅;生态社会主义环境危机理论研究[d].内蒙古大学.2005。
[17].王雪;环境科学视角的绿党发展史研究[d].东北大学.2013。
[20].周雷;我国生态环境税收政策初探[d].吉林大学.2006。
[21].高晓红;海南生态省建设的环境政策研究[d].中国海洋大学.2012。
[22].张军驰;西部地区生态环境治理政策研究[d].西北农林科技大学.2012。
[23].吕闯;建国初期我国生态环境相关政策研究[d].海南师范大学.2014。
[24].王芳芳;论生态女性主义的环境正义思想[d].山西大学.2012。
[26].赵伟;社会主义新农村生态环境建设研究[d].山东轻工业学院.2011。
[28].刘溪;马克思主义生态观与当前生态环境问题研究[d].安徽大学.2011。
[29].邵琛霞;小城镇生态环境保护若干政策问题研究[d].武汉大学.2004。
人工神经网络论文篇三
神经网络是在对人脑思维方式研究的基础上，将其抽象模拟反映人脑基本功能的一种并行处理连接网络。神经元是神经网络的基本处理单元。
在神经网络的发展过程中，从不同角度对神经网络进行了不同层次的描述和模拟，提出了各种各样的神经网络模型，其中最具有代表性的神经网络模型有：感知器、线性神经网络、bp网络、自组织网络、径向基函数网络、反馈神经网络等等。
神经元矩阵是神经网络模型的一种新构想，是专门为神经网络打造的一个矩阵，它符合神经元的一切特征。
(1)容器可产生一种无形的约束力，使系统得以形成，容器不是全封闭的，从而保证系统与外界的沟通和交互;各向量间可用相互作用的力来联系，而各个信使粒则受控于容器、中空向量以及其它的信使粒。各神经元之间自主交互，神经元矩阵是一种多层次的管理，即一层管理一层。系统具有明显的层级制和分块制，每层每块均独立且协同工作，即每层每块均含组织和自组织因素。
(2)向量触头是中空的，信使粒可以通过向量或存储于向量中，所以又称为中空向量。向量存储了信使粒后，可以吸引更多的信使粒在附近，或使邻近向量转向、伸长，进而形成相对稳定的信息通路。
(3)当两条或更多的信息通路汇集时，可能伴随着通路的增强、合并，以及信使粒的聚集、交换，这是神经元矩阵运算的一种主要形式。通路的形成过程，也就是是神经元矩阵分块、分层、形成联接的过程，也为矩阵系统宏观管理、层级控制的实现奠定了基础。
神经元矩阵亦是一种具有生物网络特征的数学模型，综合了数学上矩阵和向量等重要概念，是一种立体的矩阵结构。尤其是将矩阵的分块特性和向量的指向特征结合起来，更好的体现了神经网络的整体性和单元独立性，系统的组织和自组织特征也更为凸显。信使粒以“点”的数学概念，增强了系统的信息特征，尤其是增强了矩阵的存储和运算功能。
人工神经网络论文篇四
摘要：软件需求分析不仅仅是为了让开发者满足用户要求，而且还可以帮助用户了解软件的性能和功能，具有一举两得的效果，但是如果软件需求不符合实际需求，就会出现风险，导致返工。在bp神经网络的基础上，我们建立了软件需求分析风险评估模型，以减少软件开发的失败率，规避因软件需求分析失误而带来的实际存在的或潜在的风险。
关键词：风险；软件需求；bp神经网络；研究；分析。
软件开发过程中，需求分析是一个关键性的阶段。导致它失败的原因有很多，例如开发者和用户之间的沟通障碍、软件本身的隐含性、需求信息的不对称等等。这些问题导致的返工，增加了开发的成本，也损坏了企业形象，更可能流失掉部分用户。因此，我们必须对软件需求分析进行风险评估管理，把负面影响降到最低。现代商业发展中，各企业和企业之间的竞争日趋激烈,掌握最新的技术，对技术进行创新，才是企业在行业内立足脚跟，获得更加长远发展的方法，因此要想牢牢地把握企业的运命就需要我们保持对技术创新的热情，并在这条道路上乐此不疲。21世纪，只有掌握了最新和最具有创造性的技术，才能赢的最后的胜利，本文把bp网络与软件需求分析风险评估模型相结合，具有十分重要的意义。
bp神经网络是开发者使用最多的神经网络之一，它具有算法简单、极强的鲁棒性、收敛速度极快等优点。最重要的一点是能够最大限度的接近其真实系统，非常适合于线性的、不确定的、模糊的软件风险数据。bp算法是一种用于前向多层神经网络的的反传学习算法。采用bp算法的数层感知器神经网络模型，它的基本思想是，学习过程由信号的正向传播和误差的反向传播两个过程组成。模糊理论采用模糊数学的方法，通过抽象思维，对处于多种因素作用下的事物做出总体评价。它的两大主要特征是：第一，结果清晰；第二，系统性强，这非常适合于各种非确定性问题的解决。
2软件需求分析风险评估模型。
开发过程中，了解软件需求是很重要的。软件开发主要是依据需求的不同而设计出的产品。它包括了业务需求（组织和客户高层次的目标）、用户需求（用户要求必须具备的需求）、功能需求（用户可以通过完成任务满足业务需求的产品中必须体现的软件功能）。各种不同的需求都以不同的角度来呈现，需要进行多方位的分析方可得出准确的结论。软件需求分析就是对用户所需软件应具备的属性进行分析，满足用户的真正需求。在完成软件需求分析后，我们要能得出用户所需的软件系统要能够做到哪些功能，对此还要有详细准确的说明书，也就是用户的使用说明书，让他们更快的了解产品。优秀的需求具有以下特点：完整性、准确性、可行性、必要性、无歧义性和可行性。软件需求分析风险是指由于多方面的影响，如用户参与度、用户需求的拓展变化、多角度的考虑、设计的精准度和用户与开发者的充分沟通等等，而造成需求分析的不准确使得用户的软件需求得不到满足。该风险评估模型主要是为了降低软件需求分析中存在的风险，从而使得评估需求分析更具加有效和更易操作。
3一种基于bp神经网络的软件需求分析风险评估模型。
本文把bp神经网络和模糊理论加入到软件需求分析风险评估模型中，利用bp神经网络的非线性映射属性和模糊理论的超强表达能力与被理解力，帮助提高风险评估的有效性和预测性。软件需求分析风险的评估模型包括风险识别、风险分析、风险评估三个模块。风险识别的主要目的是考察研究软件需求分析阶段具体的情况，识别并记录该阶段存在的或潜在的风险，输入来源是专家的经验分析和历史风险数据库。
一般步骤包括：
a:找出软件需求分析风险指标；
b:搜索历史数据库，列出存在的数据库中的历史案例；
c:通过专家分析，列出具有风险等级的列表；
d:将确定了的风险列表提交数据库并更新。风险分析是细化第一阶段的风险，分析其产生的影响和等级，找出各指标与风险级别之间的线性关系亦或非线性关系。本文引入bp神经网络和模糊理论，利用bp神经网络实现风险评估指标和风险级别之间的非线性映射关系，还利用模糊理论的超强表达能力和容易理解的属性，提高整个风险评估模型的学习能力和表达能力，得出更符合实际的评估报告。
主要的方法包括：
a:揭示原因和结果之间的联系，追根溯源；
b:建立模型进行认识和理解；
c:通过尝试各种组合找出导致失败的因素。风险评估需最后明确所有存在的风险和它们的等级，给予开发者一个详细的报告。本阶段只要利用bp神经网络的`输入层、输出层、隐含层数、隐含层节点数。输入层节点是经过模糊预处理的17个需求分析风险评估指标；输出层节点是需求分析风险等级；隐含层数越多性能越高误差越低；隐含节点越多，网络功能越强大，但是过多则会使网络功能减弱。
在bp神经网络基础上，建立的软件需求分析风险评估模型，它操作的流程大致是三个方向。首先，识别软件需求分析阶段存在的、潜在的风险；然后，利用bp神经网络和模糊理论的特有属性、众多优点进行分析，通过历史数据库，专家知识、专家讨论，列出风险表格；最后，对风险进行最后的评估，从而有效预测软件开发过程中所遇到的风险，并且进行规避。
4结束语。
随着经济的高速发展，网络软件也成为人们工作生活中一个非常重要的工具。软件需求的增多带来了很多的问题，软件开发的过程充满了阻碍，软件需求的满意度也在日渐降低。因此，提高软件开发的速度、保证开发软件的质量，降低风险、减少开发成本、满足用户真正的需求等等，对软件需求分析风险进行评估，建立软件需求分析风险评估模型，是一件非常值得研究和实施的事情。本文研究的内容不仅仅达到了需求分析的目的，提出了新的思维方式和参考方向，而且还能更有效的预测软件需求分析风险，真正满足用户的软件需求。基金项目：吉林省教育厅“十二五”科学技术研究项目“基于ahp和群决策向量分析高校干部综合测评方法和系统实现”（吉教科合字第402号）；吉林省教育科学“十二五”规划课题“构建以学习者为主体的远程教育支持服务体系的研究”。
参考文献：
人工神经网络论文篇五
在互联网时代背景下，计算机技术得到快速发展，资源的互通共享也为人们的生产生活带来了极大便利。但在计算机网络的使用过程中，难以避免出现病毒、漏洞、电脑高手等问题，影响计算机网络的安全性，进而造成用户的损失，阻碍计算机网络的长远发展。传统的计算机网络安全评价方式采用线性评价模式，操作复杂但精确度较低，难以顺应网络时代发展的潮流。专家评价模式则易受专家的业务水平和工作方式影响，难以有效验证计算机网络安全评价结果。神经网络属于新型评价方式，通过神经元对计算机网络进行非线性评价，具有效率和精度高的特点。本文对计算机网络安全评价中神经网络的应用展开研究，旨在通过有效使用新型评价模式全面维护和控制计算机网络安全，达到最佳的网络安全评价效果，为社会网络安全作出贡献。
1计算机网络安全概述。
计算机网络安全是指在计算机网络环境中，网络系统中数据受先进技术和管理措施的保护，即使外界因素的干扰，其保密性、可使用性依然可以不受影响而正常工作。计算机网络安全涉及面广，行业覆盖面大，因此，需要受到高度重视。计算机网络安全研究包括网络信息的完整性、可使用性等内容，通过网络安全管理者的信息读取、操作等内容达到保护网络安全的目的。计算机网络的安全评价结果与其影响因素之间具有非线性关系，需要采用先进的科学技术和智能管理系统进行安全保护工作。专家评价模式使用灰色模型、故障分析法等方式规避网络风险，但此类传统的网络评价模式具有操作复杂、精确度不高的劣势，在现代化信息时代将被新型技术所取代。随着计算机技术的高速发展，局域网被拓展，全球范围内信息得以共享，计算机网络能力全面提高，难以避免的计算机网络安全问题随即出现。计算机网络安全主要包括物理安全和逻辑安全两方面内容。其中，物理安全是指通过物理技术保护计算机系统等设备，避免发生破坏、丢失现象；逻辑安全是指保护计算机中的数据安全。计算机网络的自由性、开放性特点导致其极易受到攻击，例如：计算机软硬件漏洞、传输线路攻击等。计算机网络安全问题需要受到国际关注，无论是本地网络用户还是其他国家用户都将面临攻击风险，提高对计算机网络安全的关注度具有重要的现实意义。
神经网络通过模仿动物的神经系统形成人工智能系统，并通过分析处理信息作用于计算机网络中。基于算法数学模型，神经网络通过调节网络节点之间的内部关系发挥出应用价值。非常定性、非局限性、非线性是神经网络系统具备的基本特征，此类特征使得神经网络在计算机网络安全评价中产生了一定优势。神经网络系统的自主学习性能较强，系统可以通过自动识别信息，总结出信息存在的一定规律，便于后续使用。用户输入相关信息后，神经网络系统可以基于信息规律展开自动运行，识别信息并进行有效预测，提高了工作效率。将市场、经济等数据信息输入系统，神经网络系统可以做出相关的预测分析工作，提升了预测结果的准确性，有利于促进社会的科技化发展；神经网络系统的联系存储功能在信息查找、储存操作中发挥中重要作用，用户输入相关信息后，神经网络系统通过网络节点的联系快速获取信息；自我寻找优化解功能是神经网络在高速运转过程中的重要效能，其有利于提高工作效率，能够最快速度帮助用户解决难题。神经网络的有点为其应用于计算机网络安全评价中奠定了良好基础。
人工神经网络论文篇六
在20世纪40年代，生物学家mcculloch与数学家pitts共同发表文章，第一次提出了关于神经元的模型m-p模型，这一理论的提出为神经网络模型的研究和开发奠定了基础，在此基础上人工神经网络研究逐渐展开。1951年，心理学家hebb提出了关于连接权数值强化的法则，为神经网络的学习功能开发进行了铺垫。之后生物学家eccles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以及生物学的依据[2]。随后，出现了能够模拟行为以及条件反射的处理机和自适应线性网络模型，提高了人工神经网络的速度和精准度。这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低谷时期。
在人工神经网络形成的初期，人们只是热衷于对它的研究，却对其自身的局限进行了忽视。minskyh和papert通过多年对神经网络的研究，在1969年对之前所取得的研究成果提出了质疑，认为当前研究出的神经网络只合适处理比较简单的线性问题，对于非线性问题以及多层网络问题却无法解决。由于他们的质疑，使神经网络的发展进入了低谷时期，但是在这一时期，专家和学者也并没有停止对神经网络的研究，针对他们的质疑也得出一些相应的研究成果。
2.3复兴时期。
美国的物理学家hopfield在1982年提出了新的神经网络模型，并通过实验证明在满足一定的条件时，神经网络是能够达到稳定的状态的。通过他的研究和带动，众多专家学者又重新开始了对人工神经网络方面的研究，推动了神经网络的再一次发展[3]。经过专家学者的不断努力，提出了各种不同的人工神经网络的模型，神经网络理论研究不断深化，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稳步发展时期。
随着人工神经网络研究在世界范围内的再次兴起，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的进展。到20世纪90年代时，国内对于神经网络领域的研究得到了进一步的完善和发展，而且能够利用神经网络对非线性的系统控制问题进行解决，研究成果显著。随着各类人工神经网络的相关刊物的创建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改善，得到了国际的.关注。
随着人工神经网络的稳步发展，逐渐建立了光学神经网络系统，利用光学的强大功能，提高了人工神经网络的学习能力和自适应能力。对非线性动态系统的控制问题，采取有效措施，提高超平面的光滑性，对其精度进行改进。之后有专家提出了关于人工神经网络的抽取算法，虽然保证了精度，但也加大了消耗，在一定程度上降低了神经网络的效率，因此在此基础上又提出了改进算法fernn。混沌神经网络的发展也得到了相应的进步，提高了神经网络的泛化能力。
人工神经网络论文篇七
关于人工神经网络，到目前为止还没有一个得到广泛认可的统一定义，综合各专家学者的观点可以将人工神经网络简单的概括为是模仿人脑的结构和功能的计算机信息处理系统[1]。人工神经网络具有自身的发展特性，其具有很强的并行结构以及并行处理的能力，在实时和动态控制时能够起到很好的作用;人工神经网络具有非线性映射的特性，对处理非线性控制的问题时能给予一定的帮助;人工神经网络可以通过训练掌握数据归纳和处理的能力，因此在数学模型等难以处理时对问题进行解决;人工神经网络的适应性和集成性很强，能够适应不同规模的信息处理和大规模集成数据的处理与控制;人工神经网络不但在软件技术上比较成熟，而且近年来在硬件方面也得到了较大发展，提高了人工神经网络系统的信息处理能力。
人工神经网络论文篇八
第一段：引入人工神经网络概念，强调其在当代人工智能领域的重要性和发展前景。
人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，ANN）是一种模拟人脑神经网络的计算模型，也是当今人工智能领域最热门的研究方向之一。随着计算机技术和数据处理能力的不断提高，ANN在机器视觉、自然语言处理、智能控制等众多领域中取得重要进展和应用，成为人工智能领域最具发展潜力的技术之一。
第二段：介绍ANN的基本构成和工作原理。
ANN模型通常由输入层、中间层和输出层组成，其中输入层接受外部输入，输出层产生最终输出结果，而中间层则是整个网络的核心部分。ANN的工作原理与生物神经网络类似，通过网络中神经元之间的连接和传递信号来实现信息的处理和传递。ANN模型的训练过程一般采用反向传播算法，根据输入与输出之间的关系，进行误差修正和参数调整，最终实现模型的优化和提高预测准确率。
第三段：探讨使用ANN的优势和局限。
ANN具有处理非线性、高维度、复杂数据的能力，并能在大规模数据中自动学习到相关模式和特征，从而实现高水平的分类、识别和预测任务。此外，ANN还具有快速、高效的计算能力和适应性，可应用于多种领域，如图像识别、智能检测、金融预测等。但是，ANN的局限性主要包括数据样本的依赖性和偏差性，对参数初始化、选择和训练的敏感性，以及模型复杂度和运行时间的限制等。
第四段：总结ANN的应用现状和今后发展趋势。
目前，ANN已应用于诸多领域，包括自然语言处理、语音识别、计算机视觉等，整体发展趋势良好。未来，随着数据技术、深度学习和计算能力的不断提高，ANN将逐渐普及和优化，并成为人工智能领域的重要支持和推动力量。
第五段：结合个人经验，总结ANN的可操作性和应用前景。
作为一名从事数据分析和人工智能方面的研究者和实践者，我深刻认识到ANN的可操作性和应用前景。在实际应用中，ANN能够处理大量的数据和模式，并能在短时间内完成复杂的分类、识别和预测任务。在此基础上，我相信未来ANN还将实现更广泛、更深入、更有效的应用，为人类带来更多的智能和福祉。
人工神经网络论文篇九
人工神经网络(ann)是一种用计算机网络系统模拟生物神经网络的智能神经系统，它是在现代神经生物学研究成果的基础上发展起来的，模拟人脑信息处理机制的一种网络系统，它不但具有处理数值数据的计算能力，而且还具有处理知识的学习、联想和记忆能力。
人工神经网络模拟了大脑神经元的组织方式，反映了人脑的一些基本功能，为研究人工智能开辟了新的途径。它具有以下基本特征：
1.1并行分布性。
因为人工神经网络中的神经元排列并不是杂乱无章的，往往是以一种有规律的序列排列，这种结构非常适合并行计算。同时如果将每一个神经元看作是一个基本的处理单元，则整个系统可以是一个分布式处理系统，使得计算快速。
1.2可学习性和自适应性。
一个相对很小的人工神经网络可存储大量的专家知识，并能根据学习算法，或利用指导系统模拟现实环境(称为有教师学习)，或对输入进行自适应学习(称为无教师学习)，可以处理不确定或不知道的事情，不断主动学习，不断完善知识的'存储。
(3)鲁棒性和容错性。
由于采用大量的神经元及其相互连接，具有联想映射与联想记忆能力，容错性保证网络将不完整的、畸变的输入样本恢复成完整的原型，鲁棒性使得网络中的神经元或突触遭到破坏时网络仍然具有学习和记忆能力，不会对整体系统带来严重的影响。
1.3泛化能力。
人工神经网络是大规模的非线性系统，提供了系统协同和自组织的潜力，它能充分逼近任意复杂的非线性关系。如果输入发生较小变化，则输出能够保持相当小的差距。
1.4信息综合能力。
任何知识规则都可以通过对范例的学习存储于同一个神经网络的各连接权值中，能同时处理定量和定性的信息，适用于处理复杂非线性和不确定对象。
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人工神经网络论文篇十
摘要：电气工程及其自动化的实现，从根本上促进我国电气产业迅速发展，满足人们的日常生活需求。但在实际的自动化发展过程中，还存在一些不足之处影响电气工程的生产效率，难以满足当前时代的需求，基于此，作者结合自身经验，对电气工程及其自动化发展的现状，及其中存在的问题及解决措施进行有效的分析，以供相关人员参考，为其提供借鉴。
关键词：电气工程；自动化；问题。
引言。
随着时代不断发展，信息技术、电气工程自动化技术逐渐被广泛应用。受生产力水平提升的影响，人们对于电气工程及其自动化的要求也不断提升，以满足时代发展，但实际上，现阶段电气工程及其自动化中存在诸多问题，其技术水平与社会生产力发展需求未能有效的相适应，难以满足当前社会的需求。
1我国电气工程及其自动化现状分析。
电气工程及其自动化属于新型的技术，具有较强的综合性，直接影响我国工业的生产水平，并与人们的日常生活息息相关。现阶段，我国电气工程技术不断创新发展，从根本上带动电气工程及其自动化领域发展，并促使其逐渐向高新技术转化，扩大技术的应用范围，从整体上促进国民经济提升。实际上，电气工程及其自动化属于现代电气信息领域，其涵盖内容非常广泛，包括与电气工程相关的所有工程，并在多个领域中进行应用，例如，工业领域、军事领域、农业领域等，对我国的工业与社会发展起到积极的促进作用，同时，电气工程及其自动化技术的创新与发展对于人们的日常生活方式与生产方式也产生影响，以推动国民经济稳定发展[1]。
2我国电气工程及其自动化中存在的问题。
2.1电气工程能源损耗问题。
在电气工程及其自动化的实际应用过程中，受自身的工作性质与设备影响，存在能源损耗问题，直接造成能源浪费，加剧现阶段我国能源紧缺的压力，与当前的节能减排理念相悖，不符合可持续发展战略的实施，同时提升了工业生产的成本支出，降低了经济效益。
2.2电气系统的集成化不高。
现阶段，受时代发展与实际需求的影响，促使电气工程自动化系统逐渐向集成化方向发展，以满足当前时代的要求，但由于我国电气集成化起步较晚，当前的集成化水平较低，处于独立自动化阶段，影响信息与资源的共享。
2.3电气工程自动化系统难以统一。
为了满足当前的发展需求，电气工程要利用先进的技术，构建完善合理的自动化系统，以此提升工作效率，但受多种因素影响，系统难以进行合理的统一，缺乏兼容性，降低了系统的工作效率。
2.4电气工程质量达不到要求。
电气工程的质量直接影响其使用寿命，但受实际的工程质量管理工作影响，以及工作人员自身的管理水平偏低、管理意识落后等因素的影响，导致电气工程质量经常达不到实际的要求，质量管理效率不高。
3现阶段我国电气工程及其自动化中存在问题的解决措施。
3.1合理对电气工程进行节能设计。
在当前的时代背景下，工作人员应重视电气工程的能源损耗问题，利用先进的技术手段，降低能源消耗，以满足当前可持续发展战略，缓解我国能源与资源紧缺问题。例如，利用合理的技术手段，优化电气工程的节能设计，从根本上降低能源的不必要浪费，降低成本的支出。在实际的节能设计优化过程中，工作人员应结合实际情况，以工作最基本要求为基础，对非重点环节进行有效的改良，如，对现阶段的变压器进行改良，选择绕组阻值较小的供电系统变压器，以此来降低变压器的能源损耗，从而减少不必要的损失浪费，达到节能的目的，促使我国电气工程实现可持续发展。
3.2从整体上提升电气工程自动化系统的集成化水平。
提升工作人员自身的专业水平与能力，利用工作人员的专业技术，建立完善的系统平台，并充分发挥其创新意识与主观意识，从根本上满足实际的集成化需求，具体来说，主要从以下两方面入手：一方面，完善电气工程系统的兼容性，保证系统软硬件在交换过程中具有统一的接口，从而实现信息数据的共享；另一方面，提升各功能与系统之间的链接效率，从整体上降低电气工程自动化系统的运行成本，从而促使减少设计成本的支出，以满足当前时代的需求。
3.3构建科学合理、统一的电气自动化系统。
构建科学合理、统一的电气自动化系统是电气工程未来发展的主要方向与趋势，以此来提升电气工程的整体质量。具体来说，主要包含以下几方面：首先，积极引进先进的技术，以先进的电气自动化技术为基础，构建完善的系统，从而提升整体的管理水平；其次，引进先进的设计理念，完善现阶段电气自动化系统，改善其中的不合理之处，并针对现阶段的企业不同需求进行个性化开发；最后，实现信息资源的有效共享，促进我国电气工程领域稳定发展，跟上时代发展的步伐[2]。
3.4重视对电气工程的质量管理。
重视对电气工程的质量管理，可以从根本上提升电气工程质量与使用寿命，并保证工程使用安全。具体来说，可以从以下几方面入手：首先，加强工作管理人员对电气工程质量管理的重视力度，认识到管理的重要性，以此来保证工程质量；其次，加强现阶段工作人员自身的专业水平与能力，通过定期的培训，强化工作人员的专业水平与技术理念，利用其良好的综合素养，提升质量管理效率；然后，加强对电气工程施工材料的管理，保证材料的质量，从而提升电气工程的质量；最后，重视对各个施工环节的质量管理，通过合理的监督与管理，保证施工的规范性，并以其整体质量为基础，适当对施工进度进行合理的调整，以此来保证施工的整体进度。
4结论。
综上所述，电气工程及其自动化中存在的问题，直接影响电气工程的整体质量与效率，因此，工作人员应积极引进先进的技术与设备，通过不断的革新与发展，合理的进行资源节约，降低成本的支出，以此来获取可观的经济效益。同时，加强对电气工程的研究力度，不断提升其技术水平,从而推动我国电气工程及其自动化领域稳定发展。
参考文献：
[1]宋海南.电气工程及其自动化中存在的问题及解决措施[j].南方农机,20xx,47(11):134+148.
[2]闫海东,程世伟.浅析电气工程及其自动化中存在的问题及解决措施[j].科技创新与应用,20xx(06):69.
人工神经网络论文篇十一
针对中国土地复垦起步晚,新技术与新理论应用较少的问题,研究利用人工神经网络来辅助土地复垦的`决策.介绍了利用自组织映射神经网络的自动分类功能对进行矿区土地复垦条件分类,为因地制宜地采取复垦措施提供依据.然后,基于bp神经网络,选取评价因子,通过对已有经验的学习,对复垦土地适宜性进行评价,并与传统的方法相比较,研究结果表明,利用人工神经网络辅助矿区土地复垦决策是可行的.
作者：张洪波胡振琪陈秋计谢宏全刘昌华作者单位：张洪波(中国矿业大学北京校区,土地复垦与生态重建研究所,北京,100083;中国石油集团工程设计有限责任公司,华北分公司,河北,任丘,062552)。
胡振琪(中国矿业大学北京校区,土地复垦与生态重建研究所,北京,100083)。
陈秋计,刘昌华(河南理工大学,测量工程系,河南,焦作,454000)。
谢宏全(河北理工大学,交通与测绘学院,河北,唐山,063009)。
刊名：辽宁工程技术大学学报isticpku英文刊名：journalofliaoningtechnicaluniversity年，卷(期)：24(1)分类号：x171.4关键词：人工神经网络复垦土地土地复垦条件分类适宜性评价
人工神经网络论文篇十二
传播神经网络，简称bp网络。目前bp神经网络已成为广泛使用的网络。
2应用现状
神经网络以及独特的结构和处理信息的方法，在许多实际应用领域中取得了显著的成效，主要应用如下：
1）信号处理。神经网络广泛应用于自适应信号处理和非线性信号处理中。前者如信号的自适应滤波、时间序列预测、谱估计、噪声消除等；后者如非线性滤波、非线性预测、非线性编码、调制/解调等。
2）模式识别。神经网络不仅可以处理静态模式如固定图像、固定能谱等，还可以处理动态模式如视频图像、连续语音等。
3）系统识别。基于神经网络的系统辨识是以神经网络作为被识对象的模型，利用其非线性特性，可建立非线性系统的静态或动态模型。
4)智能检测。在对综合指标的检测（例如对环境舒适度这类综合指标检测）中，以神经网络作为智能检测中的信息处理联想等数据融合处理，从而实现单一传感器不具备的功能。
5）汽车工程。神经网络在汽车刹车自动控制系统中也有成功的应用，该系统能在给定刹车距离、车速和最大减速度的情况下，以人体能感受到的最小冲击实现平稳刹车，而不受路面坡度和车重影响。
6）化学工程。神经网络在光谱分析、判定化学反应的生成物、判定离子浓度及研究生命体中某些化合物的含量与生物活性的对应关系都有广泛应用并取得了一定成果。
7）卫生保健、医疗。比如通过训练自主组合的多层感知器可以区分
正常心跳和非正常心跳，基于bp网络的波形分类和特征提取在计算机临床诊断中应用。
2神经网络与其他智能方法的融合
2.1神经网络与专家系统的融合
专家系统主张通过运用计算机的符号处理能力来模拟人的逻辑思维，其核心是知识的符号表示和对用符号表示的知识的处理。神经网络主张对人脑结构及机理开展研究，并通过大规模集成简单信息处理单元来模拟人脑对信息的处理。
专家系统与人工神经网络两种技术都试图模仿人类的思维方式来解决实际问题，它们的应用使得计算机具有智能成为现实，解决了一大批工程实践中问题。然而，由于这两种技术自身的特点，它们都侧重于人类思维方式的某一方面。这样，在碰到结构上比较单纯的问题时，还可以比较成功地解决。当碰到结构上比较复杂的问题时，单纯使用一种技术就显得力不从心了。人类在很多情况下，都是多种思维方式并用，有时可能以逻辑思维为主，辅以直觉思维，有时可能以直觉思维为主，辅以逻辑思维进行解释。所以，专家系统与人工神经网络要想获得更大的应用，除了依靠自身的不断发展与完善以外，更要依靠这两种技术的不断结合，这也是这两种技术未来的发展方向。
2.2神经网络与模糊技术的融合
断能力的方式来处理常规数学方法难以解决的模糊信息处理难题，使计算机的应用得以扩展到了那些需要借助认得经验才能完善解决的问题领域，并在描述高层知识方面有其长处。而神经网络技术则以生物神经网络为模拟基础，以非线性大规模并行处理为主要特征，可以以任意精度逼近紧致集上的任意实连续函数，在诸如模式识别、聚类分析及计算机视觉等方面发挥着许多不可替代的作用，并在自适应及自学方面已显示出了不少新的前景和新的思路。将它们进行有机结合，则可有效地发挥出其各自的长处而弥补其不足，在工程应用领域更是如此(7)。
3.3神经网络与遗传算法的融合
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人工神经网络论文篇十三
论文摘要:利用补偿模糊神经网络构建高职院校教师的教学评价模型，借鉴《机械制图》教学过程中总结出的零件制作6个步骤，形成“六步法则”，将其应用于模型构建的整个过程。数据验证结果表明，该模型评价精度较高，有利于合理地对教师教学能力的评价，并将有效地促进学校推行绩效考核机制，促进人才培养质量的提升。
高等职业教育在我国高等教育规模中占半壁江山，在人才培养方面起着举足轻重的作用。如何更快更好地发展高职教育，提高人才培养的质量显得越来越重要。高水平的培养质量归根结底是要建立一支过硬的教师队伍。因此，各高职院校目前十分注重利用绩效考核来促进教师队伍整体水平的提高。所谓绩效考核，就是依据教师岗位职责，对教师是否胜任本岗位工作所规定的政治思想、职业道德、工作实绩等进行全面系统的评价。那么如何通过绩效考核对每位教师进行一个客观、全面的评价呢?这主要依赖于教学评价模型的正确性与合理性。笔者依据多年来的教务管理经验，以及通过教授《机械制图》这门课程得到的启发，采用六步法则与补偿模糊神经网络相结合，实现了教学评价模型的构建，旨在提高评价的合理性与客观性。
1六步法则及其由来。
六步法则的由来，是笔者受《机械制图》课程教学的启发而得出的:对于一个零件制作而言，大体经过以下六个步骤:(1)通过“看”来对市场上所出现的类似零件进行比对，比如说用途、特点等;(2)分析其利弊;(3)确定自己制作该零件的方案进行草图绘制:确定绘图的纸张大小等，从而对零件的结构图(主视图、剖面图等)进行细心绘制，最后对细节进行加工;(4)根据绘制的图形，对该零件进行加工;(5)加工样品检验零件的合理性;(6)通过使用不断地对零件进行修改完善。综上所述，零件的加工制作可以归结为:“看、想、画、作、查、改”。其中“画”尤其重要，因为最终图的正确与否将直接关系到产品的质量，影响整个公司的经济效益因此在设计过程中强调的是在正确的前提下注意细而精。对于教学评价也是如此。如果教学评价模型建立的不合理，将直接导致对教师能力评价的不客观、不全面，那么对教师绩效工资的分配将不合理，激励导向效果就不会理想。为此，按照全面质量管理的“三全一多样”的特征，借鉴机械制图的6大步骤，总结得出“六步法则”，运用此法则，对教学评价模型进行构建。
所谓六步法则，是指一看、二分析、三建模、四检验、五实施、六改善。“一看”是指对目前高职院校的教师能力进行全面调查，目前采用教师教学评价机制进行搜索比对;“二分析”是指通过调查之后分析高职院校教师能力体现较为全面的几项重大指标，确定评价的标准;“三建模”是指通过确定的几项评价指标和最终评价结果，采用先进的数学建模方法进行评价模型的建立;“四检验”主要是通过利用建好的模型，采用以前的评价数据、结果进行对比，验证模型的合理性与客观性;“五实施”是指通过验证的模型对目前的教师教学能力进行评价;“六改善”是指在实施过程中对一些细枝末节进行调整、改善，以促进教师教学水平的提高，不断完善绩效考核机制。
(1)看。高职院校的教师能力除了需要具备一定的专业知识与技能外，还须具备操作技术及实践经验。最好是“双师型”的教师。在北京召开的第四届高等学校教学名师奖表彰大会上有位名师指出:作为高职院校的教师，既要有扎实的理论知识，更要注重实践经验的积累;既要把握专业领域学术发展前沿，又要与行业及企业保持密切联系，时刻关注行业发展动态。他说:“一名优秀教师需要不断与时俱进，创新课程体系，调整教学内容，既要注重学生基本理论知识的传授、专业技能的培养，还要注重学生的个性发展和综合素质的培养;只有这样，才能获得良好的教学效果，因此，目前评判教师水平主要关注于知识、素质、能力这三方面。
知识结构包括围绕职业岗位的知识、技术，及本专业领域的最新发展动态和职业岗位上的新知识、新技术、新工艺等;素质结构包括良好的道德素质和职业素质，道德素质是树立正确的世界观、人生观和价值观，职业素质是指角色意识、敬业精神、时效意识、团队精神等;能力结构包括教育教学能力、岗位实践能力、现代教育技术使用能力和科研能力等川。
根据确定的评价内容，目前采用的评价体系具有一定的多维性和动态性，评价的方式大多采用“定性”与“定量”相结合的方法，主要有:1)专家评价法，如专家打分综合法。2)运筹学与其他数学方法，如层次分析法、数据包络法、模糊综合评价法、绝对评价法。3)新型评价方法，如人工神经网络评价法、灰色综合评价法、综合评分法。4)组合评价法，这是几种方法混合使用的情况。
(2)分析。教学质量的高低是由多种因素交互作用决定的，但其最主要的因素体现在知识、素质、能力这三方面，因此为了能够较为全面的进行评判，这里采用多主体多角度的评价方式。“多主体”是指教师、学生、专家(含同行)评价和教学主管部门评价以及外聘工程师等。“多角度”是指每个评价主体对应的评价指标不同，即设计的调查问卷不同。其中表1为学生对教师课堂教学的总体评价表。
(3)模型构建。人们在教育评价中所用的方法，可以简单地归结为两大类:定性评价方法和定量评价方法。其中定量评价方法需要用刻一些数学模型对评价对象进行处理。到目前为止，教学评价所用的数学模型主要有确定(性)数学模型、随机(性)数学模型和模糊数学模型三类。具体来讲，确定(性)数学模型有线性规划、动态规划、数据包络分析、层次分析方法等;随机(性)数学模型有回归分析、因素分析、聚类分析、齐次马尔科夫链等;模糊数学模型有模糊综合评判模型、模糊积分模型、灰色数学模型等。在教育评价中，上述方法均有各自比较适宜的评价对象.
在融合模糊理论和神经网络技术的基础上，通过补偿神经元来执行补偿模糊推理，动态地调整模糊规则，从而形成了一种新的网络―补偿模糊神经网络，由此进行教学评价模型的构建。
采用补偿模糊神经网络对某=系统进行辨识时，不需要事先知道索统的精确的数学模型，它能借助于人类的模糊推理知识以及神经网络的逼近性能来实现对过程的`建模。它拥有许多优点，如鲁棒性、无需模型、全局逼近。
2)模型的建构。
:提据高职院校对教师工作素质的要求，结合高职院校的培养目标，采用多z多角摩多丰体的评价机制，对教师教学质量模型进行合理建构。但是如何制定一个合理的评价指标，是一个七啦复杂而且困难的课题，本文在教育部已有评拈体系的基础上，根据前人研究成果，利用学生对教师的网上评教、教师个人的_自我评价、同行评价以及家评价得分作为模型的输入、(艺‘1一4)，每个评价因子得分范围是，分为三个等级:较差、良好，一优秀。但是如何确定这三个等级的标准，这里采用高斯函数才)”作为模糊隶属度函数从而对其等级进行划分。其中“，・““(隶属度中‘。・宽度’均属于可调参数。具体建构的教学评价模型如图1所示。
整个模型分为5层，第一层作为评价指标输人层，第二层对评价指标进行分类(较差、良好、优秀)，然后根据模糊推理的规则来推理得出教师教学质量的好坏。
3)模型的训练。
运用多年来积累的数据报表，通过聚类分析的方式对数据进行有效性验证，在现有数据的基础上挑选了多个样本进行评价模型的训练，采用梯度下降法对模糊隶属度函数中的参数进行训练，其训练过程的误差mse变化曲线如图2所示。
最后从样本中选取200个样本对其进行验证，结果误差达到了i.5%，精确度较高。
3.结论。
借鉴《机械制图》教学过程中总结出的零件制作6个步骤，形成“六步法则”，将其应用于模型构建的整个过程，利用补偿模糊神经网络构建高职院校教师的教学评价模型，结果表明模型的预测评价准确性较高。由于模型正处于试验阶段，应用于以后的教学评价过程后，还应不断对其进行检验，不断完善。同时，还需要根据企业对人才需求的变化不断地更新评价指标，完善教学评价模型，科学地对教师教学质量进行评价，有效地促进绩效管理方式的推行，促进高职院校人才培养水平的提高。
人工神经网络论文篇十四
摘要：社会在发展、时代在进步，信息技术水平也在不断的提高，在此时代背景下，越来越多的技术手段开始在各个领域渗透和融入，而科技的进步，使得各类的先进技术衍生出来，其中的人工智能技术可谓是典型代表，许多的技术人员意识到人工智能技在计算机中的发展和应用，所以对人工智能技术在计算机中的应用和发展这一课题进行分析具有一定的必然性，以下内容是个人的见解。
关键词：人工智能技术；计算机；发展；应用；
受科学技术手段的推动性影响，人类文明的发展步伐日渐加快，现阶段，已经基本步入到了信息化的时代背景下，计算机在当下已经是各行各业中常见的辅助工具，甚至许多行业的发展已经视计算机技术为基本的动力支撑，同时增加了技术应用的要求，在此社会不断发展的趋势下，只有使得计算机技术逐步朝向着个性化以及智能化的方向发展，方可体现人工智能技术手段的作用，并为计算机技术手段的长远化发展提供相应的保障。
人工智能一般指的是借助计算机技术手段，将其作为有效的基础，对人类的行为以及思想进行模拟的综合学科，它所涉及的行业较多，比如，心理学以及哲学等等均为典型，而后实现对人体触觉或是感知方面的模拟，通常会将其安装到机械设备之上，并使得机器更具智能化特色，借助智能化处理方式或是智能化编程等方法，逐步实现自动化操作、智能化运行，对人类难以完成的、高难度的、威胁较大的工作进行有效处理，极大的提高工作效率，进而保证人们的人身财产安全。
现阶段，人工智能技术已经初步取得了一定的成就，相关的专家学者在研究和探讨以后，也发现了人工神经网络体系构建的发展方向，希望借此完成工程项目设计工作，实现软件系统和智能化模块的有机结合，对软件的性能进行改良，进而符合用户的实际需求，在基本达到了人工智能的目标以后，还需要对用户界面进行优化和改良，最终为人工智能技术的发展和更新提供更多的保障。
（一）网络安全方面的应用。
最近几年来，人工智能技术的运用已经成为未来几年来许多领域的发展趋向，它的利用将计算机网络的优势全方位的体现，值得一提的是，它在计算机网络安全方面所占据的地位在日渐提高，同时其应用价值也不断凸显。
而后，入侵检测也是计算网络安全工作落实的主要工作，这一过程中，防火墙可发挥自身的作用，这一过程中它的运行效果，将会给整体的系统运作安全性带来极大的影响，可通过数据整合、搜集的方式，将有价值的参数呈现给用户，通过邮件的形式发送给用户，随着时间的推移，邮件数量也会不断的增加。经过笔者的分析和探讨，建议将智能型垃圾邮件系统安装到用户的系统之中，而后再实施风险检测，及时告知用户相关的风险信息，并给予一定的提示，引导用户妥善处理垃圾信息。
（二）企业管理方面的应用。
现阶段，人工智能技术手段已经被越来越多的企业管理者所认知，比如，自动报警系统和监控系统的应用就为典型代表，它们的运用，利于企业实现智能化的管理目标，为企业的内部运作营造安全的氛围和环境，此外，还可以一定程度的减少企业的运作成本，逐步达到资源配置和优化的效果，将企业的运营和发展目标落实到实处，体现出企业管理的智能化和现代化特色。
（三）教学领域的应用。
随着新课程改革的推进，使得标准化教学体制也在日趋深化，逐步实现了计算机技术和教学工作的有机融合，人工智能计算机辅助教学系统的运用体现了极大的应用优势，为传统教学模式的优化和改革注入了新的活力，可借此方法，完成教学方法和教学内容的表达，进而相应的的提高教学效率，确保教学质量。
此外，引入人工智能技术的过程中，也需要重视知识库的运用，将其作为教学中有效的辅助工具，而后把教学中的要点以及相关定义等融入到知识库职之中，教师的在落实教学工作之时，可对知识库之内的理论知识加进行准确推理，为学生呈现更加直观的推理过程和运算过程，得出推理后的结果。从教学领域日后的发展角度来讲，人工智能技术理念的引入，可谓是以此教学模式的革新，也是突破传统教学模式桎梏的有效途径。
（四）家居行业的应用。
当前，人们的生活质量和生活水平日渐提高，从而自然而然的增加了对于住房家居的应用需要，在此社会发展形势之下，可将人工智能技术手段应用到家居生活中，尽可能满人们的日常生活需要，比如，运用人工智能技术，对门窗的闭合进行有效控制，或是对家居环境进行调整，营造良好的生活氛围。
三、结语。
综上所述，在此信息技术发展如此迅猛的时代背景下，人工智能技术手段的运用被许多行业所认识和关注，此项技术是一项典型的新型技术手段，它的应用体现了极大的优势，与域外发达国家相比较，我国的人工智能技术水平仍旧不足，但是，其发展速度却相对较快，在我国的诸多行业中得到了广泛运用，它的未来发展前景相对较佳，值得大力推广。
参考文献。
[2]黄鑫。分析计算机人工智能识别技术的应用瓶颈[j].数字技术与应用，20xx,26（7）:244.
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