人工神经网络论文（优质14篇）

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人工神经网络论文（优质14篇）

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人工神经网络论文（优质14篇）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（优质14篇）篇二

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（优质14篇）篇三

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（优质14篇）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（优质14篇）篇五

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（优质14篇）篇六

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2013402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：

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人工神经网络论文（优质14篇）篇七

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（优质14篇）篇八

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。

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人工神经网络论文（优质14篇）篇九

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.

人工神经网络论文（优质14篇）篇十

人工神经网络论文（优质14篇）篇十一

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（优质14篇）篇十二

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。

人工神经网络论文（优质14篇）篇十三

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（优质14篇）篇十四

人工神经网络是一种模拟生物神经网络的计算机系统，它能够模拟人脑的工作方式，包括学习、识别和输入输出等功能。在我所学习的计算机科学课程中，我深入了解了人工神经网络的理论和应用，从而得出了一些心得体会。

人工神经网络是一种非常强大的工具，在机器学习、图像识别、自然语言处理等领域中取得了巨大的成功。它的核心思想是模拟人脑的构造，通过输入、输出和中间层神经元之间的连接来学习和识别复杂的数据模式。人工神经网络的学习过程依赖于大量的数据和算法优化，在训练过程中逐步优化权重和偏置值，使得人工神经网络的输出结果逐渐接近真实值。

人工神经网络可以应用于各种机器学习应用场景，例如分类和回归任务，深度学习等。在分析和学习大量的数据时，人工神经网络可以快速识别出那些对输出结果影响最大的因素，并将这些因素与输出结果进行函数映射。这种机器学习方法被广泛用于金融、医疗保健、营销、安全等领域，可以帮助人们更好地处理和利用海量数据，从而更加精确地预测未来趋势。

另一方面，人工神经网络还被广泛应用于图像识别和识别场景理解领域。它可以通过大量的训练样本，识别图像中的目标物体，并将其与其他物体区分开来。图像识别可以应用于各种场景，例如自动驾驶汽车、机器人、视频监控等，可以帮助人们更好地处理和分析复杂的场景情况，从而实现更准确、更快速和更可靠的决策。

在应用人工神经网络的过程中，我们需要注意一些相关的问题。例如，我们需要明确人工神经网络的输入和输出，构建相应的模型和算法，以实现有效的学习和匹配。此外，我们还需要关注数据的质量和数量，以确保容易获得准确的数据和可靠的学习结果。最后，我们需要不断优化和调整人工神经网络算法，以满足不断变化的需求和环境。

第五段：总结。

通过对人工神经网络的理解和应用，我们可以看到它的强大和潜在的优势。它可以帮助我们更好地处理和分析各种数据，加速我们的工作和决策，实现更高效和准确的输出。在未来，人工神经网络将继续发挥其潜力，在各种领域中获得更大的进展和成功。