作文是一種表達個人思想和情感的方式，可以培養(yǎng)寫作能力和思維能力。在寫一篇較為完美的總結時，我們需要注意一些關鍵的要點。請參考下方的一些實用寫作技巧
人工神經網絡論文篇一
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神經網絡的基礎上，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神經網絡；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神經網絡是開發(fā)者使用最多的神經網絡之一，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、模糊的軟件風險數據。bp算法是一種用于前向多層神經網絡的的反傳學習算法。采用bp算法的數層感知器神經網絡模型，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)主要是依據需求的不同而設計出的產品。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神經網絡的軟件需求分析風險評估模型。
本文把bp神經網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神經網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驗分析和歷史風險數據庫。
一般步驟包括：
a:找出軟件需求分析風險指標；
b:搜索歷史數據庫，列出存在的數據庫中的歷史案例；
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據庫并更新。風險分析是細化第一階段的風險，分析其產生的影響和等級，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神經網絡和模糊理論，利用bp神經網絡實現(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神經網絡的`輸入層、輸出層、隱含層數、隱含層節(jié)點數。輸入層節(jié)點是經過模糊預處理的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；隱含層數越多性能越高誤差越低；隱含節(jié)點越多，網絡功能越強大，但是過多則會使網絡功能減弱。
在bp神經網絡基礎上，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神經網絡和模糊理論的特有屬性、眾多優(yōu)點進行分析，通過歷史數據庫，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。
隨著經濟的高速發(fā)展，網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：
人工神經網絡論文篇二
在20世紀40年代，生物學家mcculloch與數學家pitts共同發(fā)表文章，第一次提出了關于神經元的模型m-p模型，這一理論的提出為神經網絡模型的研究和開發(fā)奠定了基礎，在此基礎上人工神經網絡研究逐漸展開。1951年，心理學家hebb提出了關于連接權數值強化的法則，為神經網絡的學習功能開發(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，為神經網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[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絡模型，提高了人工神經網絡的速度和精準度。這一系列研究成果的出現(xiàn)為人工神經網絡的形成和發(fā)展提供了可能。
2.2低谷時期。
在人工神經網絡形成的初期，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通過多年對神經網絡的研究，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網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絡問題卻無法解決。由于他們的質疑，使神經網絡的發(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網絡的研究，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年提出了新的神經網絡模型，并通過實驗證明在滿足一定的條件時，神經網絡是能夠達到穩(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網絡方面的研究，推動了神經網絡的再一次發(fā)展[3]。經過專家學者的不斷努力，提出了各種不同的人工神經網絡的模型，神經網絡理論研究不斷深化，新的理論和方法層出不窮，使神經網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。
隨著人工神經網絡研究在世界范圍內的再次興起，我國也迎來了相關理論研究的熱潮，在人工神經網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，國內對于神經網絡領域的研究得到了進一步的完善和發(fā)展，而且能夠利用神經網絡對非線性的系統(tǒng)控制問題進行解決，研究成果顯著。隨著各類人工神經網絡的相關刊物的創(chuàng)建和相關學術會議的召開，我國人工神經網絡的研究和應用條件逐步改善，得到了國際的.關注。
隨著人工神經網絡的穩(wěn)步發(fā)展，逐漸建立了光學神經網絡系統(tǒng)，利用光學的強大功能，提高了人工神經網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網絡的抽取算法，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網絡的效率，因此在此基礎上又提出了改進算法fernn?；煦缟窠浘W絡的發(fā)展也得到了相應的進步，提高了神經網絡的泛化能力。
人工神經網絡論文篇三
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神經網絡的基礎上，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神經網絡；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神經網絡是開發(fā)者使用最多的神經網絡之一，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、模糊的軟件風險數據。bp算法是一種用于前向多層神經網絡的的反傳學習算法。采用bp算法的數層感知器神經網絡模型，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)主要是依據需求的不同而設計出的產品。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神經網絡的軟件需求分析風險評估模型。
本文把bp神經網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神經網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驗分析和歷史風險數據庫。
一般步驟包括：
a:找出軟件需求分析風險指標；
b:搜索歷史數據庫，列出存在的數據庫中的歷史案例；
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據庫并更新。風險分析是細化第一階段的風險，分析其產生的影響和等級，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神經網絡和模糊理論，利用bp神經網絡實現(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神經網絡的`輸入層、輸出層、隱含層數、隱含層節(jié)點數。輸入層節(jié)點是經過模糊預處理的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；隱含層數越多性能越高誤差越低；隱含節(jié)點越多，網絡功能越強大，但是過多則會使網絡功能減弱。
在bp神經網絡基礎上，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神經網絡和模糊理論的特有屬性、眾多優(yōu)點進行分析，通過歷史數據庫，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。
隨著經濟的高速發(fā)展，網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：
人工神經網絡論文篇四
神經網絡作為新型的計算機網絡安全評價技術，具有提高評價結果準確性、可靠性的特點。計算機網絡安全評價中神經網絡的應用也具有提高評價體系科學合理化的作用，具體內容如下：神經網絡適應性強。計算機網絡環(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，可以根據網絡變化采取最具針對性的應對措施?；谏窠浘W絡學習能力強的優(yōu)勢，用戶在計算機輸入信息時，神經網絡系統(tǒng)可以將誤差降至最低，并且根據網絡系統(tǒng)的情況總結出規(guī)律，在計算機網絡安全評價中發(fā)揮出高效的應用作用；神經網絡容錯性高，針對計算機網絡系統(tǒng)中不完整的信息，神經網絡利用容錯性強的特性，可以根據相對應節(jié)點的特征分析，降低結果產生的誤差。即使節(jié)點信息不匹配時，對計算機網絡安全評價也不會造成過大的不良影響；神經網絡實現(xiàn)可在線應用。在信息化時代下，對網絡運行效率提出了一定要求，神經網絡在計算機網絡安全評價中通過不斷的訓練，對于輸入數據迅速產生結果，便于用戶的直接使用，滿足了信息化時代的應用要求。
人工神經網絡論文篇五
關于人工神經網絡，到目前為止還沒有一個得到廣泛認可的統(tǒng)一定義，綜合各專家學者的觀點可以將人工神經網絡簡單的概括為是模仿人腦的結構和功能的計算機信息處理系統(tǒng)[1]。人工神經網絡具有自身的發(fā)展特性，其具有很強的并行結構以及并行處理的能力，在實時和動態(tài)控制時能夠起到很好的作用;人工神經網絡具有非線性映射的特性，對處理非線性控制的問題時能給予一定的幫助;人工神經網絡可以通過訓練掌握數據歸納和處理的能力，因此在數學模型等難以處理時對問題進行解決;人工神經網絡的適應性和集成性很強，能夠適應不同規(guī)模的信息處理和大規(guī)模集成數據的處理與控制;人工神經網絡不但在軟件技術上比較成熟，而且近年來在硬件方面也得到了較大發(fā)展，提高了人工神經網絡系統(tǒng)的信息處理能力。
人工神經網絡論文篇六
[6].白云樸;環(huán)境規(guī)制背景下資源型產業(yè)發(fā)展問題研究[d].西北大學.2013。
[10].李輝;廣東省社會經濟與資源環(huán)境協(xié)調發(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。
人工神經網絡論文篇七
摘要隨著科學技術的發(fā)展，人工神經網絡技術得到了空前的發(fā)展，并且在諸多領域得到了廣泛的應用，為人工智能化的發(fā)展提供了強大的動力。人工神經網絡的發(fā)展經歷了不同的階段，是人工智能的重要組成部分，并且在發(fā)展過程中形成了自身獨特的特點。文章對人工神經網絡的發(fā)展歷程進行回顧，并對其在各個領域的應用情況進行探討。
隨著科學技術的發(fā)展，各個行業(yè)和領域都在進行人工智能化的研究工作，已經成為專家學者研究的熱點。人工神經網絡就是在人工智能基礎上發(fā)展而來的重要分支，對人工智能的發(fā)展具有重要的促進作用。人工神經網絡從形成之初發(fā)展至今，經歷了不同的發(fā)展階段，并且在經濟、生物、醫(yī)學等領域得到了廣泛的應用，解決了許多技術上的難題。
人工神經網絡論文篇八
神經網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絡。神經元是神經網絡的基本處理單元。
在神經網絡的發(fā)展過程中，從不同角度對神經網絡進行了不同層次的描述和模擬，提出了各種各樣的神經網絡模型，其中最具有代表性的神經網絡模型有：感知器、線性神經網絡、bp網絡、自組織網絡、徑向基函數網絡、反饋神經網絡等等。
神經元矩陣是神經網絡模型的一種新構想，是專門為神經網絡打造的一個矩陣，它符合神經元的一切特征。
(1)容器可產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。各神經元之間自主交互，神經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。
神經元矩陣亦是一種具有生物網絡特征的數學模型，綜合了數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)了神經網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。
人工神經網絡論文篇九
人工神經網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。針對神經網絡的社會需求以及存在的問題，今后神經網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，是神經網絡研究今后的需要增強的地發(fā)展方向。
4.2發(fā)展神經計算和進化計算的理論及應用。
利用神經科學理論的研究成果，用數理方法探索智能水平更高的人工神經網絡模型，深入研究網絡的算法和性能，使離散符號計算、神經計算和進化計算相互促進，開發(fā)新的網絡數理理論。
4.3擴大神經元芯片和神經網絡結構的作用。
神經網絡結構體現(xiàn)了結構和算法的統(tǒng)一，是硬件和軟件的混合體，神經元矩陣即是如此。人工神經網絡既可以用傳統(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)，因此研制電子神經網絡計算機潛力巨大。如何讓傳統(tǒng)的計算機、人工智能技術和神經網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。神經網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。
參考文獻。
[1]鐘珞.饒文碧.鄒承明著.人工神經網絡及其融合應用技術.科學出版社.
人工神經網絡論文篇十
摘要：電氣工程及其自動化的實現(xiàn)，從根本上促進我國電氣產業(yè)迅速發(fā)展，滿足人們的日常生活需求。但在實際的自動化發(fā)展過程中，還存在一些不足之處影響電氣工程的生產效率，難以滿足當前時代的需求，基于此，作者結合自身經驗，對電氣工程及其自動化發(fā)展的現(xiàn)狀，及其中存在的問題及解決措施進行有效的分析，以供相關人員參考，為其提供借鑒。
關鍵詞：電氣工程；自動化；問題。
引言。
隨著時代不斷發(fā)展，信息技術、電氣工程自動化技術逐漸被廣泛應用。受生產力水平提升的影響，人們對于電氣工程及其自動化的要求也不斷提升，以滿足時代發(fā)展，但實際上，現(xiàn)階段電氣工程及其自動化中存在諸多問題，其技術水平與社會生產力發(fā)展需求未能有效的相適應，難以滿足當前社會的需求。
1我國電氣工程及其自動化現(xiàn)狀分析。
電氣工程及其自動化屬于新型的技術，具有較強的綜合性，直接影響我國工業(yè)的生產水平，并與人們的日常生活息息相關?，F(xiàn)階段，我國電氣工程技術不斷創(chuàng)新發(fā)展，從根本上帶動電氣工程及其自動化領域發(fā)展，并促使其逐漸向高新技術轉化，擴大技術的應用范圍，從整體上促進國民經濟提升。實際上，電氣工程及其自動化屬于現(xiàn)代電氣信息領域，其涵蓋內容非常廣泛，包括與電氣工程相關的所有工程，并在多個領域中進行應用，例如，工業(yè)領域、軍事領域、農業(yè)領域等，對我國的工業(yè)與社會發(fā)展起到積極的促進作用，同時，電氣工程及其自動化技術的創(chuàng)新與發(fā)展對于人們的日常生活方式與生產方式也產生影響，以推動國民經濟穩(wěn)定發(fā)展[1]。
2我國電氣工程及其自動化中存在的問題。
2.1電氣工程能源損耗問題。
在電氣工程及其自動化的實際應用過程中，受自身的工作性質與設備影響，存在能源損耗問題，直接造成能源浪費，加劇現(xiàn)階段我國能源緊缺的壓力，與當前的節(jié)能減排理念相悖，不符合可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略的實施，同時提升了工業(yè)生產的成本支出，降低了經濟效益。
2.2電氣系統(tǒng)的集成化不高。
現(xiàn)階段，受時代發(fā)展與實際需求的影響，促使電氣工程自動化系統(tǒng)逐漸向集成化方向發(fā)展，以滿足當前時代的要求，但由于我國電氣集成化起步較晚，當前的集成化水平較低，處于獨立自動化階段，影響信息與資源的共享。
2.3電氣工程自動化系統(tǒng)難以統(tǒng)一。
為了滿足當前的發(fā)展需求，電氣工程要利用先進的技術，構建完善合理的自動化系統(tǒng)，以此提升工作效率，但受多種因素影響，系統(tǒng)難以進行合理的統(tǒng)一，缺乏兼容性，降低了系統(tǒng)的工作效率。
2.4電氣工程質量達不到要求。
電氣工程的質量直接影響其使用壽命，但受實際的工程質量管理工作影響，以及工作人員自身的管理水平偏低、管理意識落后等因素的影響，導致電氣工程質量經常達不到實際的要求，質量管理效率不高。
3現(xiàn)階段我國電氣工程及其自動化中存在問題的解決措施。
3.1合理對電氣工程進行節(jié)能設計。
在當前的時代背景下，工作人員應重視電氣工程的能源損耗問題，利用先進的技術手段，降低能源消耗，以滿足當前可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略，緩解我國能源與資源緊缺問題。例如，利用合理的技術手段，優(yōu)化電氣工程的節(jié)能設計，從根本上降低能源的不必要浪費，降低成本的支出。在實際的節(jié)能設計優(yōu)化過程中，工作人員應結合實際情況，以工作最基本要求為基礎，對非重點環(huán)節(jié)進行有效的改良，如，對現(xiàn)階段的變壓器進行改良，選擇繞組阻值較小的供電系統(tǒng)變壓器，以此來降低變壓器的能源損耗，從而減少不必要的損失浪費，達到節(jié)能的目的，促使我國電氣工程實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。
3.2從整體上提升電氣工程自動化系統(tǒng)的集成化水平。
提升工作人員自身的專業(yè)水平與能力，利用工作人員的專業(yè)技術，建立完善的系統(tǒng)平臺，并充分發(fā)揮其創(chuàng)新意識與主觀意識，從根本上滿足實際的集成化需求，具體來說，主要從以下兩方面入手：一方面，完善電氣工程系統(tǒng)的兼容性，保證系統(tǒng)軟硬件在交換過程中具有統(tǒng)一的接口，從而實現(xiàn)信息數據的共享；另一方面，提升各功能與系統(tǒng)之間的鏈接效率，從整體上降低電氣工程自動化系統(tǒng)的運行成本，從而促使減少設計成本的支出，以滿足當前時代的需求。
3.3構建科學合理、統(tǒng)一的電氣自動化系統(tǒng)。
構建科學合理、統(tǒng)一的電氣自動化系統(tǒng)是電氣工程未來發(fā)展的主要方向與趨勢，以此來提升電氣工程的整體質量。具體來說，主要包含以下幾方面：首先，積極引進先進的技術，以先進的電氣自動化技術為基礎，構建完善的系統(tǒng)，從而提升整體的管理水平；其次，引進先進的設計理念，完善現(xiàn)階段電氣自動化系統(tǒng)，改善其中的不合理之處，并針對現(xiàn)階段的企業(yè)不同需求進行個性化開發(fā)；最后，實現(xiàn)信息資源的有效共享，促進我國電氣工程領域穩(wěn)定發(fā)展，跟上時代發(fā)展的步伐[2]。
3.4重視對電氣工程的質量管理。
重視對電氣工程的質量管理，可以從根本上提升電氣工程質量與使用壽命，并保證工程使用安全。具體來說，可以從以下幾方面入手：首先，加強工作管理人員對電氣工程質量管理的重視力度，認識到管理的重要性，以此來保證工程質量；其次，加強現(xiàn)階段工作人員自身的專業(yè)水平與能力，通過定期的培訓，強化工作人員的專業(yè)水平與技術理念，利用其良好的綜合素養(yǎng)，提升質量管理效率；然后，加強對電氣工程施工材料的管理，保證材料的質量，從而提升電氣工程的質量；最后，重視對各個施工環(huán)節(jié)的質量管理，通過合理的監(jiān)督與管理，保證施工的規(guī)范性，并以其整體質量為基礎，適當對施工進度進行合理的調整，以此來保證施工的整體進度。
4結論。
綜上所述，電氣工程及其自動化中存在的問題，直接影響電氣工程的整體質量與效率，因此，工作人員應積極引進先進的技術與設備，通過不斷的革新與發(fā)展，合理的進行資源節(jié)約，降低成本的支出，以此來獲取可觀的經濟效益。同時，加強對電氣工程的研究力度，不斷提升其技術水平,從而推動我國電氣工程及其自動化領域穩(wěn)定發(fā)展。
參考文獻：
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[2]閆海東,程世偉.淺析電氣工程及其自動化中存在的問題及解決措施[j].科技創(chuàng)新與應用,20xx(06):69.
人工神經網絡論文篇十一
摘要：社會在發(fā)展、時代在進步，信息技術水平也在不斷的提高，在此時代背景下，越來越多的技術手段開始在各個領域滲透和融入，而科技的進步，使得各類的先進技術衍生出來，其中的人工智能技術可謂是典型代表，許多的技術人員意識到人工智能技在計算機中的發(fā)展和應用，所以對人工智能技術在計算機中的應用和發(fā)展這一課題進行分析具有一定的必然性，以下內容是個人的見解。
關鍵詞：人工智能技術；計算機；發(fā)展；應用；
受科學技術手段的推動性影響，人類文明的發(fā)展步伐日漸加快，現(xiàn)階段，已經基本步入到了信息化的時代背景下，計算機在當下已經是各行各業(yè)中常見的輔助工具，甚至許多行業(yè)的發(fā)展已經視計算機技術為基本的動力支撐，同時增加了技術應用的要求，在此社會不斷發(fā)展的趨勢下，只有使得計算機技術逐步朝向著個性化以及智能化的方向發(fā)展，方可體現(xiàn)人工智能技術手段的作用，并為計算機技術手段的長遠化發(fā)展提供相應的保障。
人工智能一般指的是借助計算機技術手段，將其作為有效的基礎，對人類的行為以及思想進行模擬的綜合學科，它所涉及的行業(yè)較多，比如，心理學以及哲學等等均為典型，而后實現(xiàn)對人體觸覺或是感知方面的模擬，通常會將其安裝到機械設備之上，并使得機器更具智能化特色，借助智能化處理方式或是智能化編程等方法，逐步實現(xiàn)自動化操作、智能化運行，對人類難以完成的、高難度的、威脅較大的工作進行有效處理，極大的提高工作效率，進而保證人們的人身財產安全。
現(xiàn)階段，人工智能技術已經初步取得了一定的成就，相關的專家學者在研究和探討以后，也發(fā)現(xiàn)了人工神經網絡體系構建的發(fā)展方向，希望借此完成工程項目設計工作，實現(xiàn)軟件系統(tǒng)和智能化模塊的有機結合，對軟件的性能進行改良，進而符合用戶的實際需求，在基本達到了人工智能的目標以后，還需要對用戶界面進行優(yōu)化和改良，最終為人工智能技術的發(fā)展和更新提供更多的保障。
（一）網絡安全方面的應用。
最近幾年來，人工智能技術的運用已經成為未來幾年來許多領域的發(fā)展趨向，它的利用將計算機網絡的優(yōu)勢全方位的體現(xiàn)，值得一提的是，它在計算機網絡安全方面所占據的地位在日漸提高，同時其應用價值也不斷凸顯。
而后，入侵檢測也是計算網絡安全工作落實的主要工作，這一過程中，防火墻可發(fā)揮自身的作用，這一過程中它的運行效果，將會給整體的系統(tǒng)運作安全性帶來極大的影響，可通過數據整合、搜集的方式，將有價值的參數呈現(xiàn)給用戶，通過郵件的形式發(fā)送給用戶，隨著時間的推移，郵件數量也會不斷的增加。經過筆者的分析和探討，建議將智能型垃圾郵件系統(tǒng)安裝到用戶的系統(tǒng)之中，而后再實施風險檢測，及時告知用戶相關的風險信息，并給予一定的提示，引導用戶妥善處理垃圾信息。
（二）企業(yè)管理方面的應用。
現(xiàn)階段，人工智能技術手段已經被越來越多的企業(yè)管理者所認知，比如，自動報警系統(tǒng)和監(jiān)控系統(tǒng)的應用就為典型代表，它們的運用，利于企業(yè)實現(xiàn)智能化的管理目標，為企業(yè)的內部運作營造安全的氛圍和環(huán)境，此外，還可以一定程度的減少企業(yè)的運作成本，逐步達到資源配置和優(yōu)化的效果，將企業(yè)的運營和發(fā)展目標落實到實處，體現(xiàn)出企業(yè)管理的智能化和現(xiàn)代化特色。
（三）教學領域的應用。
隨著新課程改革的推進，使得標準化教學體制也在日趨深化，逐步實現(xiàn)了計算機技術和教學工作的有機融合，人工智能計算機輔助教學系統(tǒng)的運用體現(xiàn)了極大的應用優(yōu)勢，為傳統(tǒng)教學模式的優(yōu)化和改革注入了新的活力，可借此方法，完成教學方法和教學內容的表達，進而相應的的提高教學效率，確保教學質量。
此外，引入人工智能技術的過程中，也需要重視知識庫的運用，將其作為教學中有效的輔助工具，而后把教學中的要點以及相關定義等融入到知識庫職之中，教師的在落實教學工作之時，可對知識庫之內的理論知識加進行準確推理，為學生呈現(xiàn)更加直觀的推理過程和運算過程，得出推理后的結果。從教學領域日后的發(fā)展角度來講，人工智能技術理念的引入，可謂是以此教學模式的革新，也是突破傳統(tǒng)教學模式桎梏的有效途徑。
（四）家居行業(yè)的應用。
當前，人們的生活質量和生活水平日漸提高，從而自然而然的增加了對于住房家居的應用需要，在此社會發(fā)展形勢之下，可將人工智能技術手段應用到家居生活中，盡可能滿人們的日常生活需要，比如，運用人工智能技術，對門窗的閉合進行有效控制，或是對家居環(huán)境進行調整，營造良好的生活氛圍。
三、結語。
綜上所述，在此信息技術發(fā)展如此迅猛的時代背景下，人工智能技術手段的運用被許多行業(yè)所認識和關注，此項技術是一項典型的新型技術手段，它的應用體現(xiàn)了極大的優(yōu)勢，與域外發(fā)達國家相比較，我國的人工智能技術水平仍舊不足，但是，其發(fā)展速度卻相對較快，在我國的諸多行業(yè)中得到了廣泛運用，它的未來發(fā)展前景相對較佳，值得大力推廣。
參考文獻。
[2]黃鑫。分析計算機人工智能識別技術的應用瓶頸[j].數字技術與應用，20xx,26（7）:244.
人工神經網絡論文篇十二
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品生產線上使用人工智能技術，所以它的實際使用領域廣泛。現(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，科學家們已經成功地生產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）數據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值開展收集，還可立即對數據進行運算，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據值。（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、模擬操控和神經網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：
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人工神經網絡論文篇十三
摘要:。
利用補償模糊神經網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。數據驗證結果表明，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。筆者依據多年來的教務管理經驗，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網絡相結合，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品的質量，影響整個公司的經濟效益因此在設計過程中強調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，調整教學內容，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。
根據確定的評價內容，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)運籌學與其他數學方法，如層次分析法、數據包絡法、模糊綜合評價法、絕對評價法。
3)新型評價方法，如人工神經網絡評價法、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。“多主體”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，教學評價所用的數學模型主要有確定(性)數學模型、隨機(性)數學模型和模糊數學模型三類。具體來講，確定(性)數學模型有線性規(guī)劃、動態(tài)規(guī)劃、數據包絡分析、層次分析方法等;隨機(性)數學模型有回歸分析、因素分析、聚類分析、齊次馬爾科夫鏈等;模糊數學模型有模糊綜合評判模型、模糊積分模型、灰色數學模型等。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網絡技術的基礎上，通過補償神經元來執(zhí)行補償模糊推理，動態(tài)地調整模糊規(guī)則，從而形成了一種新的網絡—補償模糊神經網絡，由此進行教學評價模型的構建。
采用補償模糊神經網絡對某=系統(tǒng)進行辨識時，不需要事先知道索統(tǒng)的`精確的數學模型，它能借助于人類的模糊推理知識以及神經網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，根據前人研究成果，利用學生對教師的網上評教、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，這里采用高斯函數才)”作為模糊隸屬度函數從而對其等級進行劃分。其中“，·““(隸屬度中‘?！挾取鶎儆诳烧{參數。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據報表，通過聚類分析的方式對數據進行有效性驗證，在現(xiàn)有數據的基礎上挑選了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中的參數進行訓練，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，利用補償模糊神經網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。
人工神經網絡論文篇十四
：隨著社會信息技術和計算機網絡技術的發(fā)展，人們對網絡應用的需求也原來越多，這就需要不斷研究計算機網絡技術，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絡技術，只有對計算機網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。在網絡管理系統(tǒng)應用中，其網絡監(jiān)控以及網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，同時還能夠對網絡出現(xiàn)的故障進行及時診斷，對網絡故障及時遏制，運用有效的措施對計算機網絡系統(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。總的來說，計算機網絡在管理的過程中有效的運用人工智能，對網絡管理水平進行不斷的提高。
2.1安全管理應用。
網絡安全所具有的漏洞相對比較多，用戶在網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據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，充分認識網絡行為特征值，訪問可以直接進行控制，把存在的網絡及時發(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絡站點受到黑客的攻擊，遏制病毒傳播，對相關局域網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絡中的數據進行有效的分析，并且對其進行及時的處理，把部分數據過濾出去，數據檢測后的報告分析報告給用戶。入侵檢測在對網絡性能不產生影響的前提下監(jiān)測網絡，為操作上的失誤以及內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；二是數據庫；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域庫對新數據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絡技術的發(fā)展。
2.3在網絡系統(tǒng)管理以及評價過程中的應用分析。
針對網絡管理系統(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。網絡存在著動態(tài)以及變化性，所以，網絡在管理的過程中會面臨著困難，這就需要對網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，要充分利用專家經驗程序對其進行及時的處理。專家知識經驗系統(tǒng)促進計算機網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。
人工神經網絡論文篇十五
人工神經網絡是一種模擬生物神經網絡的計算機系統(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網絡的理論和應用，從而得出了一些心得體會。
人工神經網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、輸出和中間層神經元之間的連接來學習和識別復雜的數據模式。人工神經網絡的學習過程依賴于大量的數據和算法優(yōu)化，在訓練過程中逐步優(yōu)化權重和偏置值，使得人工神經網絡的輸出結果逐漸接近真實值。
人工神經網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據時，人工神經網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據，從而更加精確地預測未來趨勢。
另一方面，人工神經網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。
在應用人工神經網絡的過程中，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網絡的輸入和輸出，構建相應的模型和算法，以實現(xiàn)有效的學習和匹配。此外，我們還需要關注數據的質量和數量，以確保容易獲得準確的數據和可靠的學習結果。最后，我們需要不斷優(yōu)化和調整人工神經網絡算法，以滿足不斷變化的需求和環(huán)境。
第五段：總結。
通過對人工神經網絡的理解和應用，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據，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，人工神經網絡將繼續(xù)發(fā)揮其潛力，在各種領域中獲得更大的進展和成功。
人工神經網絡論文篇十六
分析了模擬電路故障診斷的重要性和目前存在的困難，對基于小渡分析理論和神經網絡理論的模擬電路故障診斷方法進行了綜述．指出了小波神經網絡應用于模擬電路故障診斷存在的問題和未來的應用前景。
模擬電路故障診斷在理論上可概括為:在已知網絡拓撲結構、輸人激勵和故障響應或可能已知部分元件參數的情況下，求故障元件的參數和位置。
盡管目前模擬電路故障診斷理論和方法都取得了不少成就，提出了很多故障診斷方法，如故障字典法、故障參數識別法、故障驗證法等。但是由于模擬電路測試和診斷有其自身困難，進展比較緩慢。其主要困難有:模擬電路中的故障模型比較復雜，難以作簡單的量化;模擬電路中元件參數具有容差，增加了故障診斷的難度;在模擬電路中廣泛存在著非線性問題，為故障的定位診斷增加了難度;在一個實用的模擬電路中，幾乎無一例外地存在著反饋回路，仿真時需要大量的復雜計算;實際的模擬電路中可測電壓的節(jié)點數非常有限.導致可用于作故障診斷的信息量不夠充分，造成故障定位的不確定性和模糊性。
因此，以往對模擬電路故障診斷的研究主要停留在中小規(guī)模線性無容差或小容差的情況，有些方法也已成功地應用于工程實際。但如何有效地解決模擬電路的容差和非線性問題，如何解決故障診斷的模糊性和不確定性等是今后迫切需要解決的問題。小波神經網絡則因其利于模擬人類處理問題的過程、容易顧及人的經驗且具有一定的學習能力等特點，所以在這一領域得到了廣泛應用。
簡單地講，小波就是一個有始有終的小的“波浪”小波分析源于信號分析，源于函數的伸縮和平移，是fourier分析、gabor分析和短時fourier分析發(fā)展的直接結果。小波分析的基木原理是通過小波母函數在尺度上的伸縮和時域上的平移來分析信號，適當選擇母函數.可以使擴張函數具有較好的局部性，小波分析是對信號在低頻段進行有效的逐層分解，而小波包分析是對小波分析的一種改進，它為信號提供了一種更加精細的分析方法，對信號在全頻段進行逐層有效的分解，更有利于提取信號的特征。因此，它是一種時頻分析方法。在時頻域具有良好的局部化性能并具有多分辨分析的特性，非常適合非平穩(wěn)信號的奇異性分析。如:利用連續(xù)小波變換可以檢測信號的奇異性，區(qū)分信號突變和噪聲，利用離散小波變換可以檢測隨機信號頻率結構的突變。
小波變換故障診斷機理包括:利用觀測器信號的奇異性進行故障診斷以及利用觀測器信號頻率結構的變化進行故障診斷。小波變換具有不需要系統(tǒng)的數學模型、故障檢測靈敏準確、運算量小、對噪聲的抑制能力強和對輸入信號要求低的優(yōu)點。但在大尺度下由于濾波器的時域寬度較大，檢測時會產生時間延遲，且不同小波基的選取對診斷結果也有影響。在模擬電路故障診斷中，小波變換被有效地用來提取故障特征信息即小波預處理器之后，再將這些故障特征信息送人故障分類處理器進行故障診斷。小波分析理論的應用一般被限制在小規(guī)模的范圍內，其主要原因是大規(guī)模的應用對小波基的構造和存儲需要的花費較大。
人工神經網絡(ann)是在現(xiàn)代神經科學研究成果的.基礎上提出來的，是一種抽象的數學模型，是對人腦功能的模擬。經過十幾年的發(fā)展，人工神經網絡已形成了數十種網絡，包括多層感知器kohomen自組織特征映射、hopfield網絡、自適應共振理論、art網絡、rbf網絡、概率神經網絡等。這些網絡由于結構不同，應用范圍也各不相同。由于人工神經網絡本身不僅具有非線性、自適應性、并行性、容錯性等優(yōu)點以及分辨故障原因、故障類型的能力外，而且訓練過的神經網絡能儲存有關過程的知識，能直接從定量的、歷史故障信息中學習。所以在20世紀80年代末期，它已開始應用于模擬電路故障診斷。隨著人工神經網絡的不斷成熟及大量應用，將神經網絡廣泛用于模擬電路的故障診斷已是發(fā)展趨勢。by神經網絡由于具有良好的模式分類能力，尤其適用于模擬電路故障診斷領域，因而在模擬電路故障診斷系統(tǒng)中具有廣泛的應用前景，也是目前模擬電路故障診斷中用得較多而且較為有效的一種神經網絡。
在神經網絡理論應用于模擬電路故障診斷的過程中，神經網路對于隱層神經元節(jié)點數的確定、各種參數的初始化和神經網絡結構的構造等缺乏更有效的理論性指導方法，而這些都將直接影響神經網絡的實際應用效果。小波分析在時域和頻域同時具有良好的局部化特性，而神經網絡則具有自學習、并行處理、自適應、容錯性和推廣能力二因此把小波分析和神經網絡兩者的優(yōu)點結合起來應用于故障診斷是客觀實際的需要。
目前小波分析與神經網絡的結合有兩種形式，一種是先利用小波變換對信號進行預處理，提取信號的特征向量作為神經網絡的輸人，另一種則是采用小波函數和尺度函數形成神經元，達到小波分析和神經網絡的直接融合第一種結合方式是小波神經網絡的松散型結合，第二種結合方式是小波神經網絡的緊致型結合。
小波與神經網絡的松散型結合，即:用小波分析或小波包分析作為神經網絡的前置處理手段，為神經網絡提供輸人特征向魚具體來說就是利用小波分析或小波包分析，把信號分解到相互獨立的頻帶之內，各頻帶內的能童值形成一個向覺，該向童對不同的故障對應不同的值，從而可作為神經網絡的輸入特征向量一旦確定神經網絡的輸入特征向童，再根據經驗確定采用哪種神經網絡及隱層數和隱層單元數等，就可以利用試驗樣本對神經網絡進行訓練，調整權值，從而建立起所需的小波神經網絡模型。
小波與神經網絡的緊致型結合，即:用小波函數和尺度函數形成神經元，達到小波分析和神經網絡的直接融合，稱為狹義上的小波神經網絡，這也是常說的小波神經網絡。它是以小波函數或尺度函數作為激勵函數，其作用機理和采用sigmoid函數的多層感知器基本相同。故障診斷的實質是要實現(xiàn)癥狀空間到故障空間的映射，這種映射也可以用函數逼近來表示。小波神經網絡的形成也可以從函數逼近的角度加以說明。常見的小波神經網絡有:利用尺度函數作為神經網絡中神經元激勵函數的正交基小波網絡、自適應小波神經網絡、多分辨率小波網絡、區(qū)間小波網絡等。
小波神經網絡具有以下優(yōu)點:一是可以避免m ly等神經網絡結構設計的育目性;二是具有逼近能力強、網絡學習收斂速度快、參數的選取有理論指導、有效避免局部最小值問題等優(yōu)點。
在模擬電路故障診斷領域，小波神經網絡還是一個嶄新的、很有前途的應用研究方向。隨著小波分析理論和神經網絡理論的不斷發(fā)展，小波神經網絡應用于模擬電路故障診斷領域將日益成熟。
小波分析理論和神經網絡理論在模擬電路故障診斷領域具有廣闊的應用前景。小波神經理論的應用將進一步推動模擬電路故障診斷理論和方法的發(fā)展，使其更趨完善和更具廣泛適用性，為實現(xiàn)復雜的大規(guī)模電路的故障診斷提供更為有效、更具實用價值的方法，是今后模擬電路故障診斷的發(fā)展方向。
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