李紅超

摘要：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是屬于人工智能的一個(gè)組成部分，它的提出是基于現(xiàn)代神經(jīng)科學(xué)的相關(guān)研究。隨著人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不斷發(fā)展，其應(yīng)用范圍越來(lái)越廣泛。該文首先分析了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念和特點(diǎn)，再?gòu)男畔?、醫(yī)學(xué)、心理學(xué)等六個(gè)方面詳細(xì)介紹了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用。

關(guān)鍵詞：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；信息處理；風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

中圖分類號(hào)：TP18 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009-3044（2014）06-1285-02

Research on the Application of Artificial Neural Network

LI Hong-chao

（China University of Petroleum （East China）， Qingdao 266580，China）

Abstract： Artificial neural networks are part of an integrated artificial intelligence， it is proposed is based on research of modern neuroscience. With the continuous development of artificial neural networks， and their use more widely. This article first analyzes the basic concepts and features of artificial neural networks， from six aspects of information， medicine， psychology and other details of the application of artificial neural networks.

Key words： artificial neural network； information processing； risk assessment

1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，英文名為“Artificial Neural Network”，簡(jiǎn)稱ANN，它充分分析大腦神經(jīng)突觸聯(lián)接的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，對(duì)其進(jìn)行模擬，然后進(jìn)行信息處理。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是對(duì)人腦結(jié)構(gòu)、人腦功能的模仿。它的特點(diǎn)有很多，比如非線性、非局限性、非常定性、非凸性等。這些特點(diǎn)鑄就了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的各種功能，促進(jìn)了它的應(yīng)用。

2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用

隨著人們對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不斷研究，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的作用越來(lái)越大，給人們提供了更好的服務(wù)，下面就以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在信息領(lǐng)域、醫(yī)學(xué)、經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域、控制領(lǐng)域、交通運(yùn)輸、心理學(xué)六個(gè)方面分別介紹其應(yīng)用。

2.1 信息領(lǐng)域

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在信息領(lǐng)域的應(yīng)用分為兩個(gè)方面，一個(gè)是信息處理，一個(gè)是信息識(shí)別。

1）信息處理

由于現(xiàn)代信息的多樣化和多變性的特點(diǎn)，信息處理就變得復(fù)雜起來(lái)，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以對(duì)人的一部分思維能力進(jìn)行模仿甚至代替，解決傳統(tǒng)信息處理的困難。在通常情況下，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以自動(dòng)診斷問(wèn)題，開(kāi)啟問(wèn)題求解模式。另外，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的容錯(cuò)性能高，當(dāng)其連接線遭到破壞，自身的組織功能還是可以保持它的優(yōu)化工作狀態(tài)。因此，軍事系統(tǒng)充分利用這一優(yōu)勢(shì)，在其電子設(shè)備廣泛應(yīng)用人工網(wǎng)絡(luò)信息系統(tǒng)。

2）模式識(shí)別

這項(xiàng)功能的理論基礎(chǔ)有兩個(gè)，一個(gè)是貝葉斯的概率論，另一個(gè)是申農(nóng)提出的信息論。模式識(shí)別主要是分析和處理存在于目標(biāo)體上的各種形式的信息，然后在處理和分析的基礎(chǔ)上對(duì)目標(biāo)體進(jìn)行描述、辨認(rèn)等過(guò)程。隨著人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在模式識(shí)別中的應(yīng)用，傳統(tǒng)的模式識(shí)別逐漸被取代。隨著模式識(shí)別的發(fā)展，已經(jīng)逐漸應(yīng)用到語(yǔ)音識(shí)別、人臉識(shí)別、文字識(shí)別等各個(gè)方面。

2.2 醫(yī)學(xué)領(lǐng)域

人體是非常復(fù)雜的，在醫(yī)學(xué)中，想要弄清楚疾病的類型、疾病的嚴(yán)重情況等，僅僅依靠傳統(tǒng)的望聞問(wèn)切診斷方法是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，醫(yī)學(xué)的發(fā)展需要運(yùn)用新技術(shù)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于醫(yī)學(xué)中，可以分析生物信號(hào)，觀察信息的表現(xiàn)形式以及研究信息的變化規(guī)律，將這三者的結(jié)果進(jìn)行分析和比較，從而掌握病人的病情。

1）生物信號(hào)的檢測(cè)與分析

在醫(yī)學(xué)診斷中，醫(yī)生基本上都是通過(guò)對(duì)醫(yī)學(xué)設(shè)備中呈現(xiàn)出來(lái)的連續(xù)波形進(jìn)行分析。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中有一套自適應(yīng)的動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)，該系統(tǒng)由一些數(shù)量龐大的簡(jiǎn)單處理單元互相連接。因此，它具有多種功能，比如Massively Parallelism，即所謂的巨量并行性功能，分布式存貯功能以及強(qiáng)大的自組織自學(xué)習(xí)功能等。用常規(guī)處理法處理生物醫(yī)學(xué)信號(hào)分析非常困難，而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的功能可以有效解決難題，其在生物醫(yī)學(xué)人腦檢測(cè)與處理中的應(yīng)用非常廣泛，比如分析電腦信號(hào)，對(duì)心電信號(hào)進(jìn)行壓縮處理，醫(yī)學(xué)圖像的識(shí)別等，在很大程度上促進(jìn)了醫(yī)學(xué)的發(fā)展。

2）醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)

對(duì)于傳統(tǒng)的專家系統(tǒng)而言，其工作原理基本上就是先由專家根據(jù)自己多年的醫(yī)學(xué)經(jīng)歷，總結(jié)自己的經(jīng)驗(yàn)和所掌握的知識(shí)，以某種規(guī)則的形式將這些經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)存儲(chǔ)在電腦中，建立一個(gè)專家的知識(shí)庫(kù)，然后借助邏輯推理等方式開(kāi)展醫(yī)療診斷工作。但是，隨著專家知識(shí)的不斷增長(zhǎng)和經(jīng)驗(yàn)的日益豐富化，數(shù)據(jù)庫(kù)的規(guī)模會(huì)越來(lái)越大，極有可能產(chǎn)生知識(shí)“爆炸”的現(xiàn)象。同時(shí)，專家在獲取知識(shí)的過(guò)程中也會(huì)遇到困難，導(dǎo)致工作效率低下。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的非線性并行處理方式解決了傳統(tǒng)專家系統(tǒng)中的困難，在知識(shí)推理、自組織等方面都有了很大的提高，醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)也開(kāi)始逐漸采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。

在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中，麻醉和危重醫(yī)學(xué)的研究過(guò)程中，存在很多的生理方面的分析與檢測(cè)工作，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)有良好的信號(hào)處理能力，排除干擾信號(hào)，準(zhǔn)確檢測(cè)臨床狀況的相關(guān)情況，有力促進(jìn)了醫(yī)學(xué)的發(fā)展。

2.3 經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域

經(jīng)濟(jì)的快速有效增長(zhǎng)是基于人們對(duì)市場(chǎng)規(guī)律良好的掌握和運(yùn)用以及對(duì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，及時(shí)應(yīng)對(duì)和解決，這樣才能保障經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的快速發(fā)展。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域，主要有預(yù)測(cè)市場(chǎng)價(jià)格和評(píng)估經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)兩個(gè)方面。

1）預(yù)測(cè)市場(chǎng)價(jià)格的波動(dòng)情況

商品的價(jià)格主要是由市場(chǎng)的供求關(guān)系和國(guó)家宏觀調(diào)控來(lái)變化的。國(guó)家的宏觀調(diào)控是客觀存在的，我們可以在遵循國(guó)家宏觀調(diào)控的前提之下分析市場(chǎng)的供求關(guān)系，從而預(yù)測(cè)商品的市場(chǎng)價(jià)格。在傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法中，在預(yù)測(cè)價(jià)格波動(dòng)時(shí)因其自身的局限性，難以做出科學(xué)的判斷。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以有效處理不完整數(shù)據(jù)和規(guī)律性不強(qiáng)的數(shù)據(jù)，它是傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法所不能達(dá)到的。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)基于市場(chǎng)價(jià)格的確定機(jī)制，綜合分析影響商品價(jià)格的因素，比如城市化水平、人均工資水平、貸款情況等，將這些復(fù)雜的因素綜合起來(lái)，建立一個(gè)模型，通過(guò)模型中的數(shù)據(jù)顯示，科學(xué)預(yù)測(cè)商品的市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)情況，有效利用商品的價(jià)格優(yōu)勢(shì)。

2）評(píng)估經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)

經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)，即Economic Exposure，它指的是由于經(jīng)濟(jì)前景的一些不確定因素，導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)實(shí)體出現(xiàn)重大的經(jīng)濟(jì)損失。在處理經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)的時(shí)候，做好的措施就是防患于未然，做好評(píng)估和預(yù)測(cè)，將經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)扼殺在萌芽時(shí)期。人為的主觀判斷經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)具有一定的可靠性，但是也存在很多的不足。將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)應(yīng)用于評(píng)估經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)，可以有效彌補(bǔ)人為判斷風(fēng)險(xiǎn)的不足。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)先提取具體風(fēng)險(xiǎn)來(lái)源，然后在此基礎(chǔ)上構(gòu)建出一個(gè)模型，這個(gè)模型一般要符合實(shí)際情況，通過(guò)對(duì)模型的研究，得出風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)系數(shù)，最終確定有效的解決方案。

2.4 控制領(lǐng)域

隨著人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不斷發(fā)展，人們開(kāi)始研究其在控制領(lǐng)域的應(yīng)用。比如現(xiàn)在的機(jī)器人的攝像機(jī)控制、飛機(jī)控制等。它主要是通過(guò)控制圖像傳感器，再結(jié)合圖像表面的非線性關(guān)系，進(jìn)行計(jì)算和分析，另外，它還可以將圖像傳感器瞄準(zhǔn)到處于運(yùn)動(dòng)狀態(tài)中的目標(biāo)物上。

2.5 交通運(yùn)輸

交通問(wèn)題具有高度的非線性特點(diǎn)，它的數(shù)據(jù)處理是非常龐大和復(fù)雜的，這與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有很大的吻合性。就目前來(lái)講，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到交通領(lǐng)域有模擬駕駛員的行為、分析交通的模式等等。

2.6 心理學(xué)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是對(duì)人腦神經(jīng)元的信息處理能力的模擬，本身就帶有一定的抽象性，它可以訓(xùn)練很多的認(rèn)知過(guò)程，比如感覺(jué)、記憶、情緒等。人們通過(guò)對(duì)人工神經(jīng)系統(tǒng)的不斷研究，多個(gè)角度分析了其認(rèn)知功能。就目前來(lái)看，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以分析人的認(rèn)知，同時(shí)對(duì)認(rèn)知方面有缺陷的病人進(jìn)行模擬，取得了很大的進(jìn)步。當(dāng)然，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于心理學(xué)領(lǐng)域也存在很多的問(wèn)題，比如結(jié)果精確度不高、模擬算法的速度不夠等，這些都需要人們持之以恒的研究。突破這些難題，促使人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有效應(yīng)用于心理學(xué)領(lǐng)域。

3 結(jié)束語(yǔ)

綜上所述，隨著人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不斷發(fā)展，它特有的非線性適應(yīng)能力和自身的模擬結(jié)構(gòu)都有效推動(dòng)了其應(yīng)用范圍。我們應(yīng)該不斷運(yùn)用新技術(shù)，不斷完善人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的功能，拓寬其應(yīng)用范圍，促進(jìn)其智能化、功能化方向發(fā)展。

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