總結是對過去經(jīng)驗的總結和提煉，可以幫助我們更好地規(guī)劃未來。概括是通過提取事物的本質或核心特點，進行簡要歸納和總結的過程。以下總結范文內(nèi)容豐富，形式多樣，適合不同領域和層次的總結參考。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡論文篇一
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)絡論文篇二
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)，或對輸入進行自適應學習(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?？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)絡論文篇三
[6].白云樸;環(huán)境規(guī)制背景下資源型產(chǎn)業(yè)發(fā)展問題研究[d].西北大學.2013。
[10].李輝;廣東省社會經(jīng)濟與資源環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展研究[d].吉林大學.2014。
[16].包紅梅;生態(tài)社會主義環(huán)境危機理論研究[d].內(nèi)蒙古大學.2005。
[17].王雪;環(huán)境科學視角的綠黨發(fā)展史研究[d].東北大學.2013。
[20].周雷;我國生態(tài)環(huán)境稅收政策初探[d].吉林大學.2006。
[21].高曉紅;海南生態(tài)省建設的環(huán)境政策研究[d].中國海洋大學.2012。
[22].張軍馳;西部地區(qū)生態(tài)環(huán)境治理政策研究[d].西北農(nóng)林科技大學.2012。
[23].呂闖;建國初期我國生態(tài)環(huán)境相關政策研究[d].海南師范大學.2014。
[24].王芳芳;論生態(tài)女性主義的環(huán)境正義思想[d].山西大學.2012。
[26].趙偉;社會主義新農(nóng)村生態(tài)環(huán)境建設研究[d].山東輕工業(yè)學院.2011。
[28].劉溪;馬克思主義生態(tài)觀與當前生態(tài)環(huán)境問題研究[d].安徽大學.2011。
[29].邵琛霞;小城鎮(zhèn)生態(tài)環(huán)境保護若干政策問題研究[d].武漢大學.2004。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡論文篇四
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)絡論文篇五
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)絡論文篇六
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
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)絡論文篇九
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?，需要加大對人工智能技術的應用研究，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。可以在傳統(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
：隨著社會信息技術和計算機網(wǎng)絡技術的發(fā)展，人們對網(wǎng)絡應用的需求也原來越多，這就需要不斷研究計算機網(wǎng)絡技術，由于人工智能在一定程度上成為科學技術前言領域，所以世界上各個國家對人工智能的發(fā)展越來越重視。本文首先分析其所具有的重要意義，然后研究其在應用過程中的作用，提出以下內(nèi)容。
目前由于人工智能的不斷成熟，人們在生活方面以及工作的過程中，智能化產(chǎn)品隨處可見。這不僅對人們在工作中的效率進行提高，同時還對其生活質量進行加強。所以人工智能的發(fā)展在一定程度上離不開計算機網(wǎng)絡技術，只有對計算機網(wǎng)絡技術進行相應的依靠，才能夠讓人工智能研究出更多的成果。
由于計算機技術的快速發(fā)展，網(wǎng)絡信息安全問題在一定程度上是人們目前比較關注的一個重要問題。在網(wǎng)絡管理系統(tǒng)應用中，其網(wǎng)絡監(jiān)控以及網(wǎng)絡控制是其比較重要的功能，信息能夠及時有效的獲取以及正確的處理對其起著決定性作用。所以，對計算機技術智能化進行實現(xiàn)是比較必要的。由于計算機得到了不斷的深入以及管廣泛的運用，在一定程度上導致用戶對網(wǎng)絡安全在管理方面的需求比較高，對自身的信息安全進行有效的保證。目前網(wǎng)絡犯罪現(xiàn)象比較多，計算機只有在具備較快的反應力和靈敏觀察力的狀況下，才能夠對用戶信息進行侵犯的違法活動進行及時遏制。充分的利用人工智能技術，建立起相對較系統(tǒng)化的管理，讓其不僅對信息進行自動的收集，同時還能夠對網(wǎng)絡出現(xiàn)的故障進行及時診斷，對網(wǎng)絡故障及時遏制，運用有效的措施對計算機網(wǎng)絡系統(tǒng)進行及時的恢復，保證用戶信息的安全。計算機技術在發(fā)展的過程中對人工智能應用起著決定性作用，人工智能技術也在一定程度上對計算機技術的發(fā)展起著促進作用。不斷的跟蹤動態(tài)化信息，為用戶提供準確的信息資源?？偟膩碚f，計算機網(wǎng)絡在管理的過程中有效的運用人工智能，對網(wǎng)絡管理水平進行不斷的提高。
2.1安全管理應用。
網(wǎng)絡安全所具有的漏洞相對比較多，用戶在網(wǎng)絡中自身的資料信息安全是現(xiàn)階段人們比較關注以及重視的主要問題。在對網(wǎng)絡安全進行管理時，可以對人工智能技術進行充分的運用，在一定程度上能夠對用戶自身的隱身進行有效的保護。主要表現(xiàn)為：一是，智能防火墻的應用；二是，智能反應垃圾郵件方面；三是，入侵檢測方面等。智能防護墻主要應用的就是智能化識別技術，通過概率以及統(tǒng)計方式、決策方法和計算等對信息數(shù)據(jù)不僅進行有效的識別，同時還能對其相應的處理，對匹配檢查過程中需要的計算進行消除，充分認識網(wǎng)絡行為特征值，訪問可以直接進行控制，把存在的網(wǎng)絡及時發(fā)現(xiàn)，攔截以及阻止有害信息的彈出。智能防火墻能夠在一定程度上避免網(wǎng)絡站點受到黑客的攻擊，遏制病毒傳播，對相關局域網(wǎng)進行相應的管理和控制，反之就會導致病毒以及木馬的傳播。在智能防火墻中，比較重要的就是入侵檢測，它屬于防護墻后的.第二安全閘門，在對網(wǎng)絡安全保證方面起著重要的作用。針對入侵檢測技術而言，主要能夠在一定程度上對網(wǎng)絡中的數(shù)據(jù)進行有效的分析，并且對其進行及時的處理，把部分數(shù)據(jù)過濾出去，數(shù)據(jù)檢測后的報告分析報告給用戶。入侵檢測在對網(wǎng)絡性能不產(chǎn)生影響的前提下監(jiān)測網(wǎng)絡，為操作上的失誤以及內(nèi)外部攻擊提供一定的保護。針對智能型反垃圾而言，其自身的郵件系統(tǒng)能夠對用戶郵箱進行有效的監(jiān)測，對郵箱進行相應識別，把郵箱中存在的垃圾充分的篩選出來。如果郵件進入郵箱后，就會進行掃描郵箱，在一定程度上把垃圾郵箱的分類信息發(fā)給用戶，提醒用戶要對其進行及時的處理，避免給郵箱安全帶來影響。
針對人工智能agent技術而言，它屬于人工智能代理的一種技術，屬于不同部分所組成的軟件實體，包括：一是，知識域庫；二是數(shù)據(jù)庫；三是解釋推理器；四是各個agent之間的通訊部分等。人工智能agent技術通過任何一個agent域庫對新數(shù)據(jù)的相關信息進行處理，并且溝通以至完成任務。人工智能agent技術能夠在一定程度上通過用戶自定義對信息獲得自動搜索，然后將其發(fā)送到指定位置。人們通過agent技術得到人性化服務。例如：用戶在用電腦查相關信息時，該技術不僅能對信息進行處理，同時還能夠進行有效的分析，最后把有用的信息出題給用戶，充分節(jié)省用戶的時間。agent技術為用戶在日常生活中提供相應的服務，例如：在網(wǎng)上進行購物以及會議等方面的安排。它不僅自主性以及學習性，讓計算機對用戶所分配的任務自動完成，進一步推動機計算機網(wǎng)絡技術的發(fā)展。
2.3在網(wǎng)絡系統(tǒng)管理以及評價過程中的應用分析。
針對網(wǎng)絡管理系統(tǒng)來說，其智能化在一定程度上需要人工技能的不斷發(fā)展。在對網(wǎng)絡綜合管理系統(tǒng)進行建立的過程中，不僅可以對人工智能中的專家知識庫進行充分的利用，同時還能夠對存在的技術問題進行有效的解決和處理。網(wǎng)絡存在著動態(tài)以及變化性，所以，網(wǎng)絡在管理的過程中會面臨著困難，這就需要對網(wǎng)絡管理技術人工智能化進行實現(xiàn)。在人工智能技術中，其專家知識庫主要指的就是把各個相關領域專家的知識以及經(jīng)驗進行相應的結語出來，錄入系統(tǒng)中，只有這樣才能形成比較完善的知識庫系統(tǒng)，促進智能計算機程序的發(fā)展和提高。如果遇到某個領域問題的過程中，要充分利用專家經(jīng)驗程序對其進行及時的處理。專家知識經(jīng)驗系統(tǒng)促進計算機網(wǎng)絡管理得到順利開展的同時，對系統(tǒng)評價相關進行工作不斷的提高和加強。
科學技術在發(fā)展的同時，也促進人工智能技術的提高，計算機在網(wǎng)絡技術中得到了比較多的需求，在一定程度上提高其應用范圍和領域，因此可以看出，人工智能其應用發(fā)展前景是比較廣泛的，人類對人工智能技術的進一步研究，會在未來開創(chuàng)出更多的應用領域。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡論文篇十一
論文摘要:利用補償模糊神經(jīng)網(wǎng)絡構建高職院校教師的教學評價模型，借鑒《機械制圖》教學過程中總結出的零件制作6個步驟，形成“六步法則”，將其應用于模型構建的整個過程。數(shù)據(jù)驗證結果表明，該模型評價精度較高，有利于合理地對教師教學能力的評價，并將有效地促進學校推行績效考核機制，促進人才培養(yǎng)質量的提升。
高等職業(yè)教育在我國高等教育規(guī)模中占半壁江山，在人才培養(yǎng)方面起著舉足輕重的作用。如何更快更好地發(fā)展高職教育，提高人才培養(yǎng)的質量顯得越來越重要。高水平的培養(yǎng)質量歸根結底是要建立一支過硬的教師隊伍。因此，各高職院校目前十分注重利用績效考核來促進教師隊伍整體水平的提高。所謂績效考核，就是依據(jù)教師崗位職責，對教師是否勝任本崗位工作所規(guī)定的政治思想、職業(yè)道德、工作實績等進行全面系統(tǒng)的評價。那么如何通過績效考核對每位教師進行一個客觀、全面的評價呢?這主要依賴于教學評價模型的正確性與合理性。筆者依據(jù)多年來的教務管理經(jīng)驗，以及通過教授《機械制圖》這門課程得到的啟發(fā)，采用六步法則與補償模糊神經(jīng)網(wǎng)絡相結合，實現(xiàn)了教學評價模型的構建，旨在提高評價的合理性與客觀性。
1六步法則及其由來。
六步法則的由來，是筆者受《機械制圖》課程教學的啟發(fā)而得出的:對于一個零件制作而言，大體經(jīng)過以下六個步驟:(1)通過“看”來對市場上所出現(xiàn)的類似零件進行比對，比如說用途、特點等;(2)分析其利弊;(3)確定自己制作該零件的方案進行草圖繪制:確定繪圖的紙張大小等，從而對零件的結構圖(主視圖、剖面圖等)進行細心繪制，最后對細節(jié)進行加工;(4)根據(jù)繪制的圖形，對該零件進行加工;(5)加工樣品檢驗零件的合理性;(6)通過使用不斷地對零件進行修改完善。綜上所述，零件的加工制作可以歸結為:“看、想、畫、作、查、改”。其中“畫”尤其重要，因為最終圖的正確與否將直接關系到產(chǎn)品的質量，影響整個公司的經(jīng)濟效益因此在設計過程中強調(diào)的是在正確的前提下注意細而精。對于教學評價也是如此。如果教學評價模型建立的不合理，將直接導致對教師能力評價的不客觀、不全面，那么對教師績效工資的分配將不合理，激勵導向效果就不會理想。為此，按照全面質量管理的“三全一多樣”的特征，借鑒機械制圖的6大步驟，總結得出“六步法則”，運用此法則，對教學評價模型進行構建。
所謂六步法則，是指一看、二分析、三建模、四檢驗、五實施、六改善?！耙豢础笔侵笇δ壳案呗氃盒５慕處熌芰M行全面調(diào)查，目前采用教師教學評價機制進行搜索比對;“二分析”是指通過調(diào)查之后分析高職院校教師能力體現(xiàn)較為全面的幾項重大指標，確定評價的標準;“三建模”是指通過確定的幾項評價指標和最終評價結果，采用先進的數(shù)學建模方法進行評價模型的建立;“四檢驗”主要是通過利用建好的模型，采用以前的評價數(shù)據(jù)、結果進行對比，驗證模型的合理性與客觀性;“五實施”是指通過驗證的模型對目前的教師教學能力進行評價;“六改善”是指在實施過程中對一些細枝末節(jié)進行調(diào)整、改善，以促進教師教學水平的提高，不斷完善績效考核機制。
(1)看。高職院校的教師能力除了需要具備一定的專業(yè)知識與技能外，還須具備操作技術及實踐經(jīng)驗。最好是“雙師型”的教師。在北京召開的第四屆高等學校教學名師獎表彰大會上有位名師指出:作為高職院校的教師，既要有扎實的理論知識，更要注重實踐經(jīng)驗的積累;既要把握專業(yè)領域學術發(fā)展前沿，又要與行業(yè)及企業(yè)保持密切聯(lián)系，時刻關注行業(yè)發(fā)展動態(tài)。他說:“一名優(yōu)秀教師需要不斷與時俱進，創(chuàng)新課程體系，調(diào)整教學內(nèi)容，既要注重學生基本理論知識的傳授、專業(yè)技能的培養(yǎng)，還要注重學生的個性發(fā)展和綜合素質的培養(yǎng);只有這樣，才能獲得良好的教學效果，因此，目前評判教師水平主要關注于知識、素質、能力這三方面。
知識結構包括圍繞職業(yè)崗位的知識、技術，及本專業(yè)領域的最新發(fā)展動態(tài)和職業(yè)崗位上的新知識、新技術、新工藝等;素質結構包括良好的道德素質和職業(yè)素質，道德素質是樹立正確的世界觀、人生觀和價值觀，職業(yè)素質是指角色意識、敬業(yè)精神、時效意識、團隊精神等;能力結構包括教育教學能力、崗位實踐能力、現(xiàn)代教育技術使用能力和科研能力等川。
根據(jù)確定的評價內(nèi)容，目前采用的評價體系具有一定的多維性和動態(tài)性，評價的方式大多采用“定性”與“定量”相結合的方法，主要有:1)專家評價法，如專家打分綜合法。2)運籌學與其他數(shù)學方法，如層次分析法、數(shù)據(jù)包絡法、模糊綜合評價法、絕對評價法。3)新型評價方法，如人工神經(jīng)網(wǎng)絡評價法、灰色綜合評價法、綜合評分法。4)組合評價法，這是幾種方法混合使用的情況。
(2)分析。教學質量的高低是由多種因素交互作用決定的，但其最主要的因素體現(xiàn)在知識、素質、能力這三方面，因此為了能夠較為全面的進行評判，這里采用多主體多角度的評價方式?！岸嘀黧w”是指教師、學生、專家(含同行)評價和教學主管部門評價以及外聘工程師等?！岸嘟嵌取笔侵该總€評價主體對應的評價指標不同，即設計的調(diào)查問卷不同。其中表1為學生對教師課堂教學的總體評價表。
(3)模型構建。人們在教育評價中所用的方法，可以簡單地歸結為兩大類:定性評價方法和定量評價方法。其中定量評價方法需要用刻一些數(shù)學模型對評價對象進行處理。到目前為止，教學評價所用的數(shù)學模型主要有確定(性)數(shù)學模型、隨機(性)數(shù)學模型和模糊數(shù)學模型三類。具體來講，確定(性)數(shù)學模型有線性規(guī)劃、動態(tài)規(guī)劃、數(shù)據(jù)包絡分析、層次分析方法等;隨機(性)數(shù)學模型有回歸分析、因素分析、聚類分析、齊次馬爾科夫鏈等;模糊數(shù)學模型有模糊綜合評判模型、模糊積分模型、灰色數(shù)學模型等。在教育評價中，上述方法均有各自比較適宜的評價對象.
在融合模糊理論和神經(jīng)網(wǎng)絡技術的基礎上，通過補償神經(jīng)元來執(zhí)行補償模糊推理，動態(tài)地調(diào)整模糊規(guī)則，從而形成了一種新的網(wǎng)絡―補償模糊神經(jīng)網(wǎng)絡，由此進行教學評價模型的構建。
采用補償模糊神經(jīng)網(wǎng)絡對某=系統(tǒng)進行辨識時，不需要事先知道索統(tǒng)的精確的數(shù)學模型，它能借助于人類的模糊推理知識以及神經(jīng)網(wǎng)絡的逼近性能來實現(xiàn)對過程的`建模。它擁有許多優(yōu)點，如魯棒性、無需模型、全局逼近。
2)模型的建構。
:提據(jù)高職院校對教師工作素質的要求，結合高職院校的培養(yǎng)目標，采用多z多角摩多豐體的評價機制，對教師教學質量模型進行合理建構。但是如何制定一個合理的評價指標，是一個七啦復雜而且困難的課題，本文在教育部已有評拈體系的基礎上，根據(jù)前人研究成果，利用學生對教師的網(wǎng)上評教、教師個人的_自我評價、同行評價以及家評價得分作為模型的輸入、(藝‘1一4)，每個評價因子得分范圍是，分為三個等級:較差、良好，一優(yōu)秀。但是如何確定這三個等級的標準，這里采用高斯函數(shù)才)”作為模糊隸屬度函數(shù)從而對其等級進行劃分。其中“，?““(隸屬度中‘。?寬度’均屬于可調(diào)參數(shù)。具體建構的教學評價模型如圖1所示。
整個模型分為5層，第一層作為評價指標輸人層，第二層對評價指標進行分類(較差、良好、優(yōu)秀)，然后根據(jù)模糊推理的規(guī)則來推理得出教師教學質量的好壞。
3)模型的訓練。
運用多年來積累的數(shù)據(jù)報表，通過聚類分析的方式對數(shù)據(jù)進行有效性驗證，在現(xiàn)有數(shù)據(jù)的基礎上挑選了多個樣本進行評價模型的訓練，采用梯度下降法對模糊隸屬度函數(shù)中的參數(shù)進行訓練，其訓練過程的誤差mse變化曲線如圖2所示。
最后從樣本中選取200個樣本對其進行驗證，結果誤差達到了i.5%，精確度較高。
3.結論。
借鑒《機械制圖》教學過程中總結出的零件制作6個步驟，形成“六步法則”，將其應用于模型構建的整個過程，利用補償模糊神經(jīng)網(wǎng)絡構建高職院校教師的教學評價模型，結果表明模型的預測評價準確性較高。由于模型正處于試驗階段，應用于以后的教學評價過程后，還應不斷對其進行檢驗，不斷完善。同時，還需要根據(jù)企業(yè)對人才需求的變化不斷地更新評價指標，完善教學評價模型，科學地對教師教學質量進行評價，有效地促進績效管理方式的推行，促進高職院校人才培養(yǎng)水平的提高。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡論文篇十二
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)，或對輸入進行自適應學習(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)絡論文篇十三
摘要:。
利用補償模糊神經(jīng)網(wǎng)絡構建高職院校教師的教學評價模型，借鑒《機械制圖》教學過程中總結出的零件制作6個步驟，形成“六步法則”，將其應用于模型構建的整個過程。數(shù)據(jù)驗證結果表明，該模型評價精度較高，有利于合理地對教師教學能力的評價，并將有效地促進學校推行績效考核機制，促進人才培養(yǎng)質量的提升。
高等職業(yè)教育在我國高等教育規(guī)模中占半壁江山，在人才培養(yǎng)方面起著舉足輕重的作用。如何更快更好地發(fā)展高職教育，提高人才培養(yǎng)的質量顯得越來越重要。高水平的培養(yǎng)質量歸根結底是要建立一支過硬的教師隊伍。因此，各高職院校目前十分注重利用績效考核來促進教師隊伍整體水平的提高。所謂績效考核，就是依據(jù)教師崗位職責，對教師是否勝任本崗位工作所規(guī)定的政治思想、職業(yè)道德、工作實績等進行全面系統(tǒng)的評價。那么如何通過績效考核對每位教師進行一個客觀、全面的評價呢?這主要依賴于教學評價模型的正確性與合理性。筆者依據(jù)多年來的教務管理經(jīng)驗，以及通過教授《機械制圖》這門課程得到的啟發(fā)，采用六步法則與補償模糊神經(jīng)網(wǎng)絡相結合，實現(xiàn)了教學評價模型的構建，旨在提高評價的合理性與客觀性。
1六步法則及其由來。
六步法則的由來，是筆者受《機械制圖》課程教學的啟發(fā)而得出的:對于一個零件制作而言，大體經(jīng)過以下六個步驟:。
(1)通過“看”來對市場上所出現(xiàn)的類似零件進行比對，比如說用途、特點等;。
(2)分析其利弊;。
(4)根據(jù)繪制的圖形，對該零件進行加工;。
(5)加工樣品檢驗零件的合理性;。
(6)通過使用不斷地對零件進行修改完善。
綜上所述，零件的加工制作可以歸結為:“看、想、畫、作、查、改”。其中“畫”尤其重要，因為最終圖的正確與否將直接關系到產(chǎn)品的質量，影響整個公司的經(jīng)濟效益因此在設計過程中強調(diào)的是在正確的前提下注意細而精。對于教學評價也是如此。如果教學評價模型建立的不合理，將直接導致對教師能力評價的不客觀、不全面，那么對教師績效工資的分配將不合理，激勵導向效果就不會理想。為此，按照全面質量管理的“三全一多樣”的特征，借鑒機械制圖的6大步驟，總結得出“六步法則”，運用此法則，對教學評價模型進行構建。
所謂六步法則，是指一看、二分析、三建模、四檢驗、五實施、六改善。
“五實施”是指通過驗證的模型對目前的教師教學能力進行評價;。
“六改善”是指在實施過程中對一些細枝末節(jié)進行調(diào)整、改善，以促進教師教學水平的提高，不斷完善績效考核機制。
(1)看。高職院校的教師能力除了需要具備一定的專業(yè)知識與技能外，還須具備操作技術及實踐經(jīng)驗。最好是“雙師型”的教師。在北京召開的第四屆高等學校教學名師獎表彰大會上有位名師指出:作為高職院校的教師，既要有扎實的理論知識，更要注重實踐經(jīng)驗的積累;既要把握專業(yè)領域學術發(fā)展前沿，又要與行業(yè)及企業(yè)保持密切聯(lián)系，時刻關注行業(yè)發(fā)展動態(tài)。他說:“一名優(yōu)秀教師需要不斷與時俱進，創(chuàng)新課程體系，調(diào)整教學內(nèi)容，既要注重學生基本理論知識的傳授、專業(yè)技能的培養(yǎng)，還要注重學生的個性發(fā)展和綜合素質的培養(yǎng);只有這樣，才能獲得良好的教學效果，因此，目前評判教師水平主要關注于知識、素質、能力這三方面。
知識結構包括圍繞職業(yè)崗位的知識、技術，及本專業(yè)領域的最新發(fā)展動態(tài)和職業(yè)崗位上的新知識、新技術、新工藝等;素質結構包括良好的道德素質和職業(yè)素質，道德素質是樹立正確的世界觀、人生觀和價值觀，職業(yè)素質是指角色意識、敬業(yè)精神、時效意識、團隊精神等;能力結構包括教育教學能力、崗位實踐能力、現(xiàn)代教育技術使用能力和科研能力等川。
根據(jù)確定的評價內(nèi)容，目前采用的評價體系具有一定的多維性和動態(tài)性，評價的方式大多采用“定性”與“定量”相結合的方法，主要有:。
1)專家評價法，如專家打分綜合法。
2)運籌學與其他數(shù)學方法，如層次分析法、數(shù)據(jù)包絡法、模糊綜合評價法、絕對評價法。
3)新型評價方法，如人工神經(jīng)網(wǎng)絡評價法、灰色綜合評價法、綜合評分法。4)組合評價法，這是幾種方法混合使用的情況。
(2)分析。教學質量的高低是由多種因素交互作用決定的，但其最主要的因素體現(xiàn)在知識、素質、能力這三方面，因此為了能夠較為全面的進行評判，這里采用多主體多角度的評價方式?！岸嘀黧w”是指教師、學生、專家(含同行)評價和教學主管部門評價以及外聘工程師等。“多角度”是指每個評價主體對應的評價指標不同，即設計的調(diào)查問卷不同。其中表1為學生對教師課堂教學的總體評價表。
(3)模型構建。人們在教育評價中所用的方法，可以簡單地歸結為兩大類:定性評價方法和定量評價方法。其中定量評價方法需要用刻一些數(shù)學模型對評價對象進行處理。到目前為止，教學評價所用的數(shù)學模型主要有確定(性)數(shù)學模型、隨機(性)數(shù)學模型和模糊數(shù)學模型三類。具體來講，確定(性)數(shù)學模型有線性規(guī)劃、動態(tài)規(guī)劃、數(shù)據(jù)包絡分析、層次分析方法等;隨機(性)數(shù)學模型有回歸分析、因素分析、聚類分析、齊次馬爾科夫鏈等;模糊數(shù)學模型有模糊綜合評判模型、模糊積分模型、灰色數(shù)學模型等。在教育評價中，上述方法均有各自比較適宜的評價對象.
在融合模糊理論和神經(jīng)網(wǎng)絡技術的基礎上，通過補償神經(jīng)元來執(zhí)行補償模糊推理，動態(tài)地調(diào)整模糊規(guī)則，從而形成了一種新的網(wǎng)絡—補償模糊神經(jīng)網(wǎng)絡，由此進行教學評價模型的構建。
采用補償模糊神經(jīng)網(wǎng)絡對某=系統(tǒng)進行辨識時，不需要事先知道索統(tǒng)的`精確的數(shù)學模型，它能借助于人類的模糊推理知識以及神經(jīng)網(wǎng)絡的逼近性能來實現(xiàn)對過程的建模。它擁有許多優(yōu)點，如魯棒性、無需模型、全局逼近。
2)模型的建構:。
提據(jù)高職院校對教師工作素質的要求，結合高職院校的培養(yǎng)目標，采用多z多角摩多豐體的評價機制，對教師教學質量模型進行合理建構。但是如何制定一個合理的評價指標，是一個七啦復雜而且困難的課題，本文在教育部已有評拈體系的基礎上，根據(jù)前人研究成果，利用學生對教師的網(wǎng)上評教、教師個人的_自我評價、同行評價以及家評價得分作為模型的輸入、(藝‘1一4)，每個評價因子得分范圍是，分為三個等級:較差、良好，一優(yōu)秀。但是如何確定這三個等級的標準，這里采用高斯函數(shù)才)”作為模糊隸屬度函數(shù)從而對其等級進行劃分。其中“，·““(隸屬度中‘?！挾取鶎儆诳烧{(diào)參數(shù)。具體建構的教學評價模型如圖1所示。
整個模型分為5層，第一層作為評價指標輸人層，第二層對評價指標進行分類(較差、良好、優(yōu)秀)，然后根據(jù)模糊推理的規(guī)則來推理得出教師教學質量的好壞。
3)模型的訓練。
運用多年來積累的數(shù)據(jù)報表，通過聚類分析的方式對數(shù)據(jù)進行有效性驗證，在現(xiàn)有數(shù)據(jù)的基礎上挑選了2000多個樣本進行評價模型的訓練，采用梯度下降法對模糊隸屬度函數(shù)中的參數(shù)進行訓練，其訓練過程的誤差mse變化曲線如圖2所示。
最后從樣本中選取200個樣本對其進行驗證，結果誤差達到了i.5%，精確度較高。
3.結論。
借鑒《機械制圖》教學過程中總結出的零件制作6個步驟，形成“六步法則”，將其應用于模型構建的整個過程，利用補償模糊神經(jīng)網(wǎng)絡構建高職院校教師的教學評價模型，結果表明模型的預測評價準確性較高。由于模型正處于試驗階段，應用于以后的教學評價過程后，還應不斷對其進行檢驗，不斷完善。
同時，還需要根據(jù)企業(yè)對人才需求的變化不斷地更新評價指標，完善教學評價模型，科學地對教師教學質量進行評價，有效地促進績效管理方式的推行，促進高職院校人才培養(yǎng)水平的提高。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡論文篇十四
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)，或對輸入進行自適應學習(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)絡論文篇十五
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)絡論文篇十六
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)絡論文篇十七
摘要：隨著工業(yè)領域的迅猛發(fā)展，自動化、智能化被當做是電氣控制領域的重點發(fā)展趨勢。為了讓電氣自動化控制中人工智能技術發(fā)揮更大的作用，本文概括了人工智能技術，闡述了人工智能技術在電氣自動化領域的使用實例，以此期望對有關工作人員能有幫助。
關鍵詞：電氣控制；自動化控制；人工智能。
近年來隨著國內(nèi)外人工智能研究的興起與發(fā)展，越來越多的傳統(tǒng)領域開始思考能否在自己的產(chǎn)品生產(chǎn)線上使用人工智能技術，所以它的實際使用領域廣泛?，F(xiàn)代社會的發(fā)展離不開人工智能技術的使用，特別是在現(xiàn)代工業(yè)的領域，在方法上需要依靠最新的人工智能技術為支持，但要做到讓人工智能技術在電氣自動化控制中更好的發(fā)揮作用，我們先要知道人工智能技術到底是什么樣的技術[1]。
國內(nèi)的創(chuàng)新熱潮近幾年正在蓬勃的發(fā)展，各種新技術競相展現(xiàn)，人工智能技術也逐漸成熟了，而且它在當今社會中的使用也更加寬泛。人工智能技術的建立，不僅要有計算機技術知識進行有效支持，還與其他學科知識息息相關，人工智能技術通俗上講就是生產(chǎn)出可以替代人類來工作的智能化機器人，將來許多崗位都可以由機器來替代人類工作[2]。隨著科技的日新月異，科學家們已經(jīng)成功地生產(chǎn)出了類似于人腦一樣思考的人工大腦芯片，并將這種新技術命名為人工智能技術。在人們平常的生產(chǎn)活動中，已有非常多的范圍都使用了人工智能技術，而且它們的現(xiàn)實使用效率非常高。
2人工智能技術在電氣自動化中的應用廣闊前景。
電氣自動化中應用人工智能技術，不僅在極大程度上讓工人更好的操控電氣自動化設備，還極大地減少了電氣自動化的使用成本，這說明發(fā)展人工智能技術的前景是非常有利的。
2.1電氣自動化控制中加入人工智能技術的重要性。
人工智能技術同人類的工作方式相比有許多人類不能替代的優(yōu)勢，例如人工智能對于數(shù)字和程式非常敏感，可以長時間的集中于處理同一個問題，這些優(yōu)勢可以幫助人類解決一些繁復的工作，所以電氣自動化控制中應用人工智能技術后，它一定可以為人類創(chuàng)造更大的價值[3]。
2.2人工智能技術在電氣自動化控制中的應用優(yōu)勢。
因為電氣設備的復雜性和連貫性的要求，所以對電氣設備的設計人員就提出了非常高的專業(yè)要求，除了具備非常扎實的專業(yè)知識以外，還要求他們的設計最好可以結合最新的科學技術。在電氣自動化控制中使用人工智能技術之后，會帶來很多便利性，具體表現(xiàn)為下面這4點：（1）數(shù)據(jù)的收集與運算都能利用人工智能技術來實現(xiàn)，因為擁有了這一作用，以此一來就能對電氣設備的每樣數(shù)值開展收集，還可立即對數(shù)據(jù)進行運算，因此能讓電氣自動化的現(xiàn)實管控效果得以大范圍提高。（2）人工智能技術可實現(xiàn)連續(xù)的監(jiān)管并實現(xiàn)必要的報警。人工智能技術能同步監(jiān)控電氣系統(tǒng)中主要設備的模擬數(shù)據(jù)值。（3）人工智能管控的操縱監(jiān)控系統(tǒng)較高效。能夠通過鼠標、鍵盤來對電氣設備實行自動化管控，因為使用管控流程就能夠實現(xiàn)同步并網(wǎng)帶負荷操縱，以此以來不僅能夠大范圍減少工作人員的勞動時間，還能讓控制效率得以提升，這同目前工業(yè)發(fā)展的`現(xiàn)實需要非常符合[4]。（4）差錯記載功能也是人工智能技術擁有的獨特特點，人類可以更好的運用這個技術來監(jiān)測每一個運行環(huán)節(jié)中出現(xiàn)的點滴差池，以此來調(diào)試設備使其達到最佳的狀態(tài)，這從根本上提高了電氣設備的運行效率和使用安全度，使其更好的為人類服務。
3人工智能技術在電氣自動化中的應用分析。
因為目前從根本上升級了人工智能技術，加上它技術的逐漸完備，越來越多的電氣設備開始同人工智能技術掛鉤，為了更加直觀的介紹人工智能設備的特點與技術屬性，筆者主要對電氣自動化設備中人工智能技術的使用和電氣管控流程中人工智能技術的使用開展了辨析。
3.1人工智能技術在電氣自動化設備中的應用。
電氣自動化系統(tǒng)有極大的繁雜性，它主要牽扯到許多范圍與科目，這就對操控電氣自動化設備的員工提出了很高的要求，他們應該擁有很高的職業(yè)素養(yǎng)，而且還要有充足的知識儲備。因為電氣自動化體系相當繁雜，所以在現(xiàn)實操控中的效率性要加強，這樣才能極大程度地降低因為不合理使用，導致出現(xiàn)非常規(guī)錯誤，有時更可能導致安全事故等。這些問題的解決都可憑借人工智能技術來達成，就人工智能技術自身來看，其系統(tǒng)中心主要是計算機系統(tǒng)，經(jīng)由編輯每種操控系統(tǒng)，能夠使計算機控制中的智能管控得以更好的施行[5]。
3.2人工智能技術在電氣控制過程中的應用。
就電氣自動化的管控流程來看，人工智能可以幫助人類更好的控制電氣設備。在電氣設備的控制系統(tǒng)中，引入人工智能的現(xiàn)金技術后，能讓實際工作操作效果在很大范圍上得以提升，還能使得整個操作過程實現(xiàn)無人化監(jiān)管，這樣一來達到了企業(yè)節(jié)約成本的目的，尤其是不用再去花費大筆的人工費用。除此之外就從整個控制過程來看，人工智能技術可以實現(xiàn)同多臺設備的同時控制，專家體系、模擬操控和神經(jīng)網(wǎng)絡操控是其首要應用的人工智能系統(tǒng)[6]。
4總結。
科技的發(fā)展讓人類的生活更加便利與美好，人工智能技術的發(fā)揮在那越來越推進了現(xiàn)代工業(yè)的更好發(fā)展。因為人工智能技術具備相當多的優(yōu)點，它是這些年來發(fā)展起來的一門新興高科技技術，它在實際應用中有巨大的使用效率，不僅在電氣自動化控制中，加入人工智能技術后，極大程度上提高了電氣設備的控制度，讓它能更好的的服務人類生產(chǎn)活動；同時電氣設備上結合了人工智能技術，讓電氣自動化設備的操控系統(tǒng)變得更加簡潔，提高了員工操控效率；降低了企業(yè)的人力物力成本，使得生產(chǎn)流程更加科學、連貫，所以大力發(fā)展人工智能技術與電氣自動化的結合是非常有必要的研究。
參考文獻：
[5]黃開平.高級項目中自動化系統(tǒng)的應用[j].電氣時代,20xx(02)．。
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