人工神经网络论文(专业16篇)

时间:2023-12-18 作者:温柔雨

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人工神经网络论文(专业16篇)篇一

人工神经网络是边缘性交叉科学,它涉及计算机、人工智能、自动化、生理学等多个学科领域,研究它的发展具有非常重要意义。针对神经网络的社会需求以及存在的问题,今后神经网络的研究趋势主要侧重以下几个方面。

4.1增强对智能和机器关系问题的认识。

人脑是一个结构异常复杂的信息系统,我们所知道的唯一智能系统,随着信息论、控制论、计算机科学、生命科学的发展,人们越来越惊异于大脑的奇妙。对人脑智能化实现的研究,是神经网络研究今后的需要增强的地发展方向。

4.2发展神经计算和进化计算的理论及应用。

利用神经科学理论的研究成果,用数理方法探索智能水平更高的人工神经网络模型,深入研究网络的算法和性能,使离散符号计算、神经计算和进化计算相互促进,开发新的网络数理理论。

4.3扩大神经元芯片和神经网络结构的作用。

神经网络结构体现了结构和算法的统一,是硬件和软件的混合体,神经元矩阵即是如此。人工神经网络既可以用传统计算机来模拟,也可以用集成电路芯片组成神经计算机,甚至还可以生物芯片方式实现,因此研制电子神经网络计算机潜力巨大。如何让传统的计算机、人工智能技术和神经网络计算机相融合也是前沿课题,具有十分诱人的前景。

4.4促进信息科学和生命科学的相互融合。

信息科学与生命科学的相互交叉、相互促进、相互渗透是现代科学的一个显著特点。神经网络与各种智能处理方法有机结合具有很大的发展前景,如与专家系统、模糊逻辑、遗传算法、小波分析等相结合,取长补短,可以获得更好的应用效果。

参考文献。

[1]钟珞.饶文碧.邹承明著.人工神经网络及其融合应用技术.科学出版社.

人工神经网络论文(专业16篇)篇二

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(专业16篇)篇三

[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(专业16篇)篇四

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(专业16篇)篇五

神经网络作为新型的计算机网络安全评价技术,具有提高评价结果准确性、可靠性的特点。计算机网络安全评价中神经网络的应用也具有提高评价体系科学合理化的作用,具体内容如下:神经网络适应性强。计算机网络环境相对复杂,这就要求安全评价系统具有较强的适应能力,可以根据网络变化采取最具针对性的应对措施。基于神经网络学习能力强的优势,用户在计算机输入信息时,神经网络系统可以将误差降至最低,并且根据网络系统的情况总结出规律,在计算机网络安全评价中发挥出高效的应用作用;神经网络容错性高,针对计算机网络系统中不完整的信息,神经网络利用容错性强的特性,可以根据相对应节点的特征分析,降低结果产生的误差。即使节点信息不匹配时,对计算机网络安全评价也不会造成过大的不良影响;神经网络实现可在线应用。在信息化时代下,对网络运行效率提出了一定要求,神经网络在计算机网络安全评价中通过不断的训练,对于输入数据迅速产生结果,便于用户的直接使用,满足了信息化时代的应用要求。

人工神经网络论文(专业16篇)篇六

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(专业16篇)篇七

神经网络是近年来迅猛发展的前沿课题,它对突破现有科学技术的瓶颈起到重大的作用。下面要为大家分享的就是神经网络论文,希望你会喜欢!

摘要。

人工神经网络是近年来迅猛发展的前沿课题,它对突破现有科学技术的瓶颈起到重大的作用。本文剖析了人工神经网络的特征、模型结构以及未来的发展趋势。

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。

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。

人工神经网络是边缘性交叉科学,它涉及计算机、人工智能、自动化、生理学等多个学科领域,研究它的发展具有非常重要意义。针对神经网络的社会需求以及存在的问题,今后神经网络的研究趋势主要侧重以下几个方面。

4.1增强对智能和机器关系问题的认识。

人脑是一个结构异常复杂的信息系统,我们所知道的唯一智能系统,随着信息论、控制论、计算机科学、生命科学的发展,人们越来越惊异于大脑的奇妙。对人脑智能化实现的研究,是神经网络研究今后的需要增强的地发展方向。

4.2发展神经计算和进化计算的理论及应用。

利用神经科学理论的研究成果,用数理方法探索智能水平更高的人工神经网络模型,深入研究网络的算法和性能,使离散符号计算、神经计算和进化计算相互促进,开发新的网络数理理论。

4.3扩大神经元芯片和神经网络结构的作用。

神经网络结构体现了结构和算法的统一,是硬件和软件的混合体,神经元矩阵即是如此。人工神经网络既可以用传统计算机来模拟,也可以用集成电路芯片组成神经计算机,甚至还可以生物芯片方式实现,因此研制电子神经网络计算机潜力巨大。如何让传统的计算机、人工智能技术和神经网络计算机相融合也是前沿课题,具有十分诱人的前景。

4.4促进信息科学和生命科学的相互融合。

信息科学与生命科学的相互交叉、相互促进、相互渗透是现代科学的一个显著特点。神经网络与各种智能处理方法有机结合具有很大的发展前景,如与专家系统、模糊逻辑、遗传算法、小波分析等相结合,取长补短,可以获得更好的应用效果。

人工神经网络论文(专业16篇)篇八

分析了模拟电路故障诊断的重要性和目前存在的困难,对基于小渡分析理论和神经网络理论的模拟电路故障诊断方法进行了综述.指出了小波神经网络应用于模拟电路故障诊断存在的问题和未来的应用前景。

模拟电路故障诊断在理论上可概括为:在已知网络拓扑结构、输人激励和故障响应或可能已知部分元件参数的情况下,求故障元件的参数和位置。

尽管目前模拟电路故障诊断理论和方法都取得了不少成就,提出了很多故障诊断方法,如故障字典法、故障参数识别法、故障验证法等。但是由于模拟电路测试和诊断有其自身困难,进展比较缓慢。其主要困难有:模拟电路中的故障模型比较复杂,难以作简单的量化;模拟电路中元件参数具有容差,增加了故障诊断的难度;在模拟电路中广泛存在着非线性问题,为故障的定位诊断增加了难度;在一个实用的模拟电路中,几乎无一例外地存在着反馈回路,仿真时需要大量的复杂计算;实际的模拟电路中可测电压的节点数非常有限.导致可用于作故障诊断的信息量不够充分,造成故障定位的不确定性和模糊性。

因此,以往对模拟电路故障诊断的研究主要停留在中小规模线性无容差或小容差的情况,有些方法也已成功地应用于工程实际。但如何有效地解决模拟电路的容差和非线性问题,如何解决故障诊断的模糊性和不确定性等是今后迫切需要解决的问题。小波神经网络则因其利于模拟人类处理问题的过程、容易顾及人的经验且具有一定的学习能力等特点,所以在这一领域得到了广泛应用。

简单地讲,小波就是一个有始有终的小的“波浪”小波分析源于信号分析,源于函数的伸缩和平移,是fourier分析、gabor分析和短时fourier分析发展的直接结果。小波分析的基木原理是通过小波母函数在尺度上的伸缩和时域上的平移来分析信号,适当选择母函数.可以使扩张函数具有较好的局部性,小波分析是对信号在低频段进行有效的逐层分解,而小波包分析是对小波分析的一种改进,它为信号提供了一种更加精细的分析方法,对信号在全频段进行逐层有效的分解,更有利于提取信号的特征。因此,它是一种时频分析方法。在时频域具有良好的局部化性能并具有多分辨分析的特性,非常适合非平稳信号的奇异性分析。如:利用连续小波变换可以检测信号的奇异性,区分信号突变和噪声,利用离散小波变换可以检测随机信号频率结构的突变。

小波变换故障诊断机理包括:利用观测器信号的奇异性进行故障诊断以及利用观测器信号频率结构的变化进行故障诊断。小波变换具有不需要系统的数学模型、故障检测灵敏准确、运算量小、对噪声的抑制能力强和对输入信号要求低的优点。但在大尺度下由于滤波器的时域宽度较大,检测时会产生时间延迟,且不同小波基的选取对诊断结果也有影响。在模拟电路故障诊断中,小波变换被有效地用来提取故障特征信息即小波预处理器之后,再将这些故障特征信息送人故障分类处理器进行故障诊断。小波分析理论的应用一般被限制在小规模的范围内,其主要原因是大规模的应用对小波基的构造和存储需要的花费较大。

人工神经网络(ann)是在现代神经科学研究成果的.基础上提出来的,是一种抽象的数学模型,是对人脑功能的模拟。经过十几年的发展,人工神经网络已形成了数十种网络,包括多层感知器kohomen自组织特征映射、hopfield网络、自适应共振理论、art网络、rbf网络、概率神经网络等。这些网络由于结构不同,应用范围也各不相同。由于人工神经网络本身不仅具有非线性、自适应性、并行性、容错性等优点以及分辨故障原因、故障类型的能力外,而且训练过的神经网络能储存有关过程的知识,能直接从定量的、历史故障信息中学习。所以在20世纪80年代末期,它已开始应用于模拟电路故障诊断。随着人工神经网络的不断成熟及大量应用,将神经网络广泛用于模拟电路的故障诊断已是发展趋势。by神经网络由于具有良好的模式分类能力,尤其适用于模拟电路故障诊断领域,因而在模拟电路故障诊断系统中具有广泛的应用前景,也是目前模拟电路故障诊断中用得较多而且较为有效的一种神经网络。

在神经网络理论应用于模拟电路故障诊断的过程中,神经网路对于隐层神经元节点数的确定、各种参数的初始化和神经网络结构的构造等缺乏更有效的理论性指导方法,而这些都将直接影响神经网络的实际应用效果。小波分析在时域和频域同时具有良好的局部化特性,而神经网络则具有自学习、并行处理、自适应、容错性和推广能力二因此把小波分析和神经网络两者的优点结合起来应用于故障诊断是客观实际的需要。

目前小波分析与神经网络的结合有两种形式,一种是先利用小波变换对信号进行预处理,提取信号的特征向量作为神经网络的输人,另一种则是采用小波函数和尺度函数形成神经元,达到小波分析和神经网络的直接融合第一种结合方式是小波神经网络的松散型结合,第二种结合方式是小波神经网络的紧致型结合。

小波与神经网络的松散型结合,即:用小波分析或小波包分析作为神经网络的前置处理手段,为神经网络提供输人特征向鱼具体来说就是利用小波分析或小波包分析,把信号分解到相互独立的频带之内,各频带内的能童值形成一个向觉,该向童对不同的故障对应不同的值,从而可作为神经网络的输入特征向量一旦确定神经网络的输入特征向童,再根据经验确定采用哪种神经网络及隐层数和隐层单元数等,就可以利用试验样本对神经网络进行训练,调整权值,从而建立起所需的小波神经网络模型。

小波与神经网络的紧致型结合,即:用小波函数和尺度函数形成神经元,达到小波分析和神经网络的直接融合,称为狭义上的小波神经网络,这也是常说的小波神经网络。它是以小波函数或尺度函数作为激励函数,其作用机理和采用sigmoid函数的多层感知器基本相同。故障诊断的实质是要实现症状空间到故障空间的映射,这种映射也可以用函数逼近来表示。小波神经网络的形成也可以从函数逼近的角度加以说明。常见的小波神经网络有:利用尺度函数作为神经网络中神经元激励函数的正交基小波网络、自适应小波神经网络、多分辨率小波网络、区间小波网络等。

小波神经网络具有以下优点:一是可以避免m ly等神经网络结构设计的育目性;二是具有逼近能力强、网络学习收敛速度快、参数的选取有理论指导、有效避免局部最小值问题等优点。

在模拟电路故障诊断领域,小波神经网络还是一个崭新的、很有前途的应用研究方向。随着小波分析理论和神经网络理论的不断发展,小波神经网络应用于模拟电路故障诊断领域将日益成熟。

小波分析理论和神经网络理论在模拟电路故障诊断领域具有广阔的应用前景。小波神经理论的应用将进一步推动模拟电路故障诊断理论和方法的发展,使其更趋完善和更具广泛适用性,为实现复杂的大规模电路的故障诊断提供更为有效、更具实用价值的方法,是今后模拟电路故障诊断的发展方向。

人工神经网络论文(专业16篇)篇九

摘要:随着工业领域的迅猛发展,自动化、智能化被当做是电气控制领域的重点发展趋势。为了让电气自动化控制中人工智能技术发挥更大的作用,本文概括了人工智能技术,阐述了人工智能技术在电气自动化领域的使用实例,以此期望对有关工作人员能有帮助。

关键词:电气控制;自动化控制;人工智能。

近年来随着国内外人工智能研究的兴起与发展,越来越多的传统领域开始思考能否在自己的产品生产线上使用人工智能技术,所以它的实际使用领域广泛。现代社会的发展离不开人工智能技术的使用,特别是在现代工业的领域,在方法上需要依靠最新的人工智能技术为支持,但要做到让人工智能技术在电气自动化控制中更好的发挥作用,我们先要知道人工智能技术到底是什么样的技术[1]。

国内的创新热潮近几年正在蓬勃的发展,各种新技术竞相展现,人工智能技术也逐渐成熟了,而且它在当今社会中的使用也更加宽泛。人工智能技术的建立,不仅要有计算机技术知识进行有效支持,还与其他学科知识息息相关,人工智能技术通俗上讲就是生产出可以替代人类来工作的智能化机器人,将来许多岗位都可以由机器来替代人类工作[2]。随着科技的日新月异,科学家们已经成功地生产出了类似于人脑一样思考的人工大脑芯片,并将这种新技术命名为人工智能技术。在人们平常的生产活动中,已有非常多的范围都使用了人工智能技术,而且它们的现实使用效率非常高。

2人工智能技术在电气自动化中的应用广阔前景。

电气自动化中应用人工智能技术,不仅在极大程度上让工人更好的操控电气自动化设备,还极大地减少了电气自动化的使用成本,这说明发展人工智能技术的前景是非常有利的。

2.1电气自动化控制中加入人工智能技术的重要性。

人工智能技术同人类的工作方式相比有许多人类不能替代的优势,例如人工智能对于数字和程式非常敏感,可以长时间的集中于处理同一个问题,这些优势可以帮助人类解决一些繁复的工作,所以电气自动化控制中应用人工智能技术后,它一定可以为人类创造更大的价值[3]。

2.2人工智能技术在电气自动化控制中的应用优势。

因为电气设备的复杂性和连贯性的要求,所以对电气设备的设计人员就提出了非常高的专业要求,除了具备非常扎实的专业知识以外,还要求他们的设计最好可以结合最新的科学技术。在电气自动化控制中使用人工智能技术之后,会带来很多便利性,具体表现为下面这4点:(1)数据的收集与运算都能利用人工智能技术来实现,因为拥有了这一作用,以此一来就能对电气设备的每样数值开展收集,还可立即对数据进行运算,因此能让电气自动化的现实管控效果得以大范围提高。(2)人工智能技术可实现连续的监管并实现必要的报警。人工智能技术能同步监控电气系统中主要设备的模拟数据值。(3)人工智能管控的操纵监控系统较高效。能够通过鼠标、键盘来对电气设备实行自动化管控,因为使用管控流程就能够实现同步并网带负荷操纵,以此以来不仅能够大范围减少工作人员的劳动时间,还能让控制效率得以提升,这同目前工业发展的`现实需要非常符合[4]。(4)差错记载功能也是人工智能技术拥有的独特特点,人类可以更好的运用这个技术来监测每一个运行环节中出现的点滴差池,以此来调试设备使其达到最佳的状态,这从根本上提高了电气设备的运行效率和使用安全度,使其更好的为人类服务。

3人工智能技术在电气自动化中的应用分析。

因为目前从根本上升级了人工智能技术,加上它技术的逐渐完备,越来越多的电气设备开始同人工智能技术挂钩,为了更加直观的介绍人工智能设备的特点与技术属性,笔者主要对电气自动化设备中人工智能技术的使用和电气管控流程中人工智能技术的使用开展了辨析。

3.1人工智能技术在电气自动化设备中的应用。

电气自动化系统有极大的繁杂性,它主要牵扯到许多范围与科目,这就对操控电气自动化设备的员工提出了很高的要求,他们应该拥有很高的职业素养,而且还要有充足的知识储备。因为电气自动化体系相当繁杂,所以在现实操控中的效率性要加强,这样才能极大程度地降低因为不合理使用,导致出现非常规错误,有时更可能导致安全事故等。这些问题的解决都可凭借人工智能技术来达成,就人工智能技术自身来看,其系统中心主要是计算机系统,经由编辑每种操控系统,能够使计算机控制中的智能管控得以更好的施行[5]。

3.2人工智能技术在电气控制过程中的应用。

就电气自动化的管控流程来看,人工智能可以帮助人类更好的控制电气设备。在电气设备的控制系统中,引入人工智能的现金技术后,能让实际工作操作效果在很大范围上得以提升,还能使得整个操作过程实现无人化监管,这样一来达到了企业节约成本的目的,尤其是不用再去花费大笔的人工费用。除此之外就从整个控制过程来看,人工智能技术可以实现同多台设备的同时控制,专家体系、模拟操控和神经网络操控是其首要应用的人工智能系统[6]。

4总结。

科技的发展让人类的生活更加便利与美好,人工智能技术的发挥在那越来越推进了现代工业的更好发展。因为人工智能技术具备相当多的优点,它是这些年来发展起来的一门新兴高科技技术,它在实际应用中有巨大的使用效率,不仅在电气自动化控制中,加入人工智能技术后,极大程度上提高了电气设备的控制度,让它能更好的的服务人类生产活动;同时电气设备上结合了人工智能技术,让电气自动化设备的操控系统变得更加简洁,提高了员工操控效率;降低了企业的人力物力成本,使得生产流程更加科学、连贯,所以大力发展人工智能技术与电气自动化的结合是非常有必要的研究。

参考文献:

[5]黄开平.高级项目中自动化系统的应用[j].电气时代,20xx(02).。

人工神经网络论文(专业16篇)篇十

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(专业16篇)篇十一

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(专业16篇)篇十二

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(专业16篇)篇十三

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(专业16篇)篇十四

:随着社会信息技术和计算机网络技术的发展,人们对网络应用的需求也原来越多,这就需要不断研究计算机网络技术,由于人工智能在一定程度上成为科学技术前言领域,所以世界上各个国家对人工智能的发展越来越重视。本文首先分析其所具有的重要意义,然后研究其在应用过程中的作用,提出以下内容。

目前由于人工智能的不断成熟,人们在生活方面以及工作的过程中,智能化产品随处可见。这不仅对人们在工作中的效率进行提高,同时还对其生活质量进行加强。所以人工智能的发展在一定程度上离不开计算机网络技术,只有对计算机网络技术进行相应的依靠,才能够让人工智能研究出更多的成果。

由于计算机技术的快速发展,网络信息安全问题在一定程度上是人们目前比较关注的一个重要问题。在网络管理系统应用中,其网络监控以及网络控制是其比较重要的功能,信息能够及时有效的获取以及正确的处理对其起着决定性作用。所以,对计算机技术智能化进行实现是比较必要的。由于计算机得到了不断的深入以及管广泛的运用,在一定程度上导致用户对网络安全在管理方面的需求比较高,对自身的信息安全进行有效的保证。目前网络犯罪现象比较多,计算机只有在具备较快的反应力和灵敏观察力的状况下,才能够对用户信息进行侵犯的违法活动进行及时遏制。充分的利用人工智能技术,建立起相对较系统化的管理,让其不仅对信息进行自动的收集,同时还能够对网络出现的故障进行及时诊断,对网络故障及时遏制,运用有效的措施对计算机网络系统进行及时的恢复,保证用户信息的安全。计算机技术在发展的过程中对人工智能应用起着决定性作用,人工智能技术也在一定程度上对计算机技术的发展起着促进作用。不断的跟踪动态化信息,为用户提供准确的信息资源。总的来说,计算机网络在管理的过程中有效的运用人工智能,对网络管理水平进行不断的提高。

2.1安全管理应用。

网络安全所具有的漏洞相对比较多,用户在网络中自身的资料信息安全是现阶段人们比较关注以及重视的主要问题。在对网络安全进行管理时,可以对人工智能技术进行充分的运用,在一定程度上能够对用户自身的隐身进行有效的保护。主要表现为:一是,智能防火墙的应用;二是,智能反应垃圾邮件方面;三是,入侵检测方面等。智能防护墙主要应用的就是智能化识别技术,通过概率以及统计方式、决策方法和计算等对信息数据不仅进行有效的识别,同时还能对其相应的处理,对匹配检查过程中需要的计算进行消除,充分认识网络行为特征值,访问可以直接进行控制,把存在的网络及时发现,拦截以及阻止有害信息的弹出。智能防火墙能够在一定程度上避免网络站点受到黑客的攻击,遏制病毒传播,对相关局域网进行相应的管理和控制,反之就会导致病毒以及木马的传播。在智能防火墙中,比较重要的就是入侵检测,它属于防护墙后的.第二安全闸门,在对网络安全保证方面起着重要的作用。针对入侵检测技术而言,主要能够在一定程度上对网络中的数据进行有效的分析,并且对其进行及时的处理,把部分数据过滤出去,数据检测后的报告分析报告给用户。入侵检测在对网络性能不产生影响的前提下监测网络,为操作上的失误以及内外部攻击提供一定的保护。针对智能型反垃圾而言,其自身的邮件系统能够对用户邮箱进行有效的监测,对邮箱进行相应识别,把邮箱中存在的垃圾充分的筛选出来。如果邮件进入邮箱后,就会进行扫描邮箱,在一定程度上把垃圾邮箱的分类信息发给用户,提醒用户要对其进行及时的处理,避免给邮箱安全带来影响。

针对人工智能agent技术而言,它属于人工智能代理的一种技术,属于不同部分所组成的软件实体,包括:一是,知识域库;二是数据库;三是解释推理器;四是各个agent之间的通讯部分等。人工智能agent技术通过任何一个agent域库对新数据的相关信息进行处理,并且沟通以至完成任务。人工智能agent技术能够在一定程度上通过用户自定义对信息获得自动搜索,然后将其发送到指定位置。人们通过agent技术得到人性化服务。例如:用户在用电脑查相关信息时,该技术不仅能对信息进行处理,同时还能够进行有效的分析,最后把有用的信息出题给用户,充分节省用户的时间。agent技术为用户在日常生活中提供相应的服务,例如:在网上进行购物以及会议等方面的安排。它不仅自主性以及学习性,让计算机对用户所分配的任务自动完成,进一步推动机计算机网络技术的发展。

2.3在网络系统管理以及评价过程中的应用分析。

针对网络管理系统来说,其智能化在一定程度上需要人工技能的不断发展。在对网络综合管理系统进行建立的过程中,不仅可以对人工智能中的专家知识库进行充分的利用,同时还能够对存在的技术问题进行有效的解决和处理。网络存在着动态以及变化性,所以,网络在管理的过程中会面临着困难,这就需要对网络管理技术人工智能化进行实现。在人工智能技术中,其专家知识库主要指的就是把各个相关领域专家的知识以及经验进行相应的结语出来,录入系统中,只有这样才能形成比较完善的知识库系统,促进智能计算机程序的发展和提高。如果遇到某个领域问题的过程中,要充分利用专家经验程序对其进行及时的处理。专家知识经验系统促进计算机网络管理得到顺利开展的同时,对系统评价相关进行工作不断的提高和加强。

科学技术在发展的同时,也促进人工智能技术的提高,计算机在网络技术中得到了比较多的需求,在一定程度上提高其应用范围和领域,因此可以看出,人工智能其应用发展前景是比较广泛的,人类对人工智能技术的进一步研究,会在未来开创出更多的应用领域。

人工神经网络论文(专业16篇)篇十五

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(专业16篇)篇十六

随着数字智能技术的不断进步,人工智能技术在电气自动化控制系统中的应用也日益广泛。因此,在电气自动化控制系统中,为提高生产力水平、方便人们日常生活,需要加大对人工智能技术的应用研究,实现自动化体系的升级和发展需要。本文主要以人工智能技术的应用理论和现状入手,具体介绍了电气自动化控制中人工智能技术的应用对策,最终提高经济效益和社会效益。

电气自动化是一门实践性较强的应用性科学,主要研究电气系统的运行控制和研发。人类社会文明发展至今在科学技术方面的最大进步,主要是实现了系统中机械设备运行和控制的自动化和智能化。研究人工智能技术在电气自动化控制中的应用,有助于推动电气系统自动化的进一步发展,实现系统运行的智能化,使得其更加安全稳定,最终提高企业的生产效率,提高市场竞争力。

人工智能是一门新型的计算机科学,介于自然科学和社会科学边缘之间,研究对象主要是智能搜索、逻辑程序设计、自然语言问题和感知问题等。人工智能技术的本质就是模拟人类思维进行信息编码的过程,主要是结构模仿和功能模拟两种思维模拟方式。前者模拟形式主要是对人类大脑机制进行模拟,制造出类似人脑的机器设备;后者模拟主要是从人脑的功能角度出发,对人类大脑思维功能进行模拟。较为成功的典型事件就是现代的电子信息计算机,顺利地模拟人类大脑思维进行信息编码。

人工智能不是人的智能,更不是对人的智力功能的超越,其不同于人类大脑运行的显著特征主要有四个方面:是机械的无意识的物理过程;无社会性;不具备人类意识的创造力;功能是在人类大脑思维之后产生的。应用人工智能技术在电气自动化控制系统中,可以极大地节省人力资源,降低成本。同时,不控制目标模型就可以提高操作的准确度,降低误差。此外,这样还能保证产品的规范,提高性能。

近年来,人工智能技术得到了公众的高度重视,大多数的专业性高校和科研单位都对其在电气自动化系统中的应用开展了众多工作,现下的人工智能技术主要应用在电气设备的设计、事故及故障诊断和电气控制过程中的监控预警等工作。首先,在电气自动化系统中电气设备的设计方面,设备的结构设计较为繁琐复杂,涉及面较广,要求操作设计人员具备较多的实践经验。其次,在事故及故障诊断方面,人工智能技术可以利用模糊逻辑和神经网络等发挥优势,做好预警监控工作。最后,在电气控制过程中应用人工智能技术,主要依靠神经网络、模糊控制和专家系统三种方式,其中模糊控制应用较为普遍,以ai控制为主。

根据上部分分析的人工智能技术在电气自动化控制系统的应用现状,可知为实现电气自动化控制系统运行的高效性、提高人工智能技术的应用性,对策主要有以下三个方面:应用于电气设备设计、应用于事故及故障诊断和应用于电气控制过程。

3.1应用于电气设备设计。

根据诸多电气工程的实践证明,只有具备各相关专业的学科知识和技艺才能真正实现电气自动化控制系统的高效性,使其稳定运行。在电气设备的设计中应用人工智能技术,可以简化工作,降低人力成本。因此,企业拥有一批素质高的设计团队,这是电气自动化控制系统实现高效性的关键之一。此外,企业需要采取先进的人工智能技术进行电气设备的设计工作,尤其是结构设计工作。具体来说,人工智能技术在进行电气设备设计时主要是采用遗传算法升级计算机系统,全面提高产品的研发、设计和生产,优化设计产品。

3.2应用于事故及故障诊断。

电气故障诊断,指的是对电气自动化控制系统中机械设备的先关信息进行确定,判断技术和运行状况是否正常,如果出现异常,可以及时确定故障的具体内容和性质部位,找出故障原因并提出解决对策。而在电气设备运行时,不确定因素较多,使得系统容易出现各种类型的故障和事故,如果无法及时确定故障的性质和部位,将会给员工的人身安全带来威胁,企业也会承受较大的经济损失。因此,及时判断分析事故并做好故障诊断工作,是一项至关重要的工作。可以在传统的电气控制系统中,采取一些新型的.人工智能技术进行诊断。比如说,在诊断变压器的故障中,我们可以引入人工智能技术进行诊断,在节省人力物力的同时保证诊断的精确性,也可以在对发动机和发电机等电气机械设备进行事故诊断时引入人工智能技术,提高精确度,以达到良好的工作效果,实现企业的经济效益。

3.3应用于电气控制过程。

人工智能技术在电气自动化控制系统中起着关键性作用,是电气行业中的重要部分。实现电气自动化控制的人工智能化,有助于降低工作成本,提高工作效率,实现资源优化和最佳配置。在传统的电气自动化控制过程中,由于过程的繁琐复杂操作人员容易出现错误,而采取人工智能化技术则可以避免这些人为错误。人工智能技术主要采取神经系统的控制、专家系统的高效控制和模糊控制。现在最常用的技术方式是模糊控制,通过模糊控制借助直流电和交流电的传动最终实现电气自动化控制系统的智能化控制。模糊控制可以具体分为surgeno和mamdan两种表现形式,前者是后者的特殊情况,两者均用来调速控制。

在电气领域里,人工智能技术可以运用到日常操作中。我们可以利用家庭电脑实现对电气自动化控制系统的远程操作控制。具体来说,是通过采用人工智能技术预先设计好的既定程序控制操作过程,实现设备智能化,及时掌控全局。

综上所述,电气自动化控制中的人工智能技术的应用研究,既能实现工作效率的提高,还能降低运行成本,更好地实现电气系统的自动化智能化控制。此外,随着科学技术的飞速发展,人工智能技术在电气自动化控制中的应用面临着巨大的机遇和挑战,需要学者们不断研究和完善,使其得到更好的应用。

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