人工神經網絡技術的應用現狀分析

張紅蘭

【摘要】 人工神經網絡技術是指采用人工的方式，對人類或動物的某些特定功能的神經元進行模擬，再將其結合到一起，形成網絡。在近些年來，對人工神經網絡技術的研究越來越充分，在實際生產生活中得到了廣泛的應用。本文對其應用現狀進行了簡單分析，并對其未來的發展提出了一些建議。

【關鍵詞】 人工神經網絡技術 應用 現狀

一、人工神經網絡概述

要對人工神經網絡技術的應用進行了解，首先要掌握人工神經網絡的基本模型和結構。它的結構是并行分布的，通過大量的神經元的模型組成，是用來進行信息處理的網絡。各個神經元之間相互聯系，相互之間聯系的方式很多，每個特定的鏈接之中都有相應的權系數，而各個神經元的輸出是特定的。

二、人工神經網絡技術的應用現狀

人工神經網絡技術由于其結構上的優勢和對信息處理的高效性，使得在很多方面都有廣泛的應用，例如，運用人工神經網絡技術進行圖像處理、智能識別、自動監控、信號處理、機器人監控等，使得其在生活的各個方面都發揮了重要的作用，為交通、電力、軍事等部門提供了便利。下面對人工神經網絡技術的具體應用做簡單的分析。

第一，BP神經網絡。基于人工神經網絡技術的BP神經網絡，在進行優化預測、分類和函數逼近等方面有著廣泛的應用。網絡的應用大體有分類、函數逼近、優化預測等方面。比如，將胃電圖和心電圖進行分類，對某些函數的最小二乘進行逼近，對工業生產過程中的數據進行整合，對電力系統中的負荷量和一些數據進行優化和預測等。特別是在進行時間序列的預測中，發揮著重要的積極作用。使用BP神經網絡還能對國家經濟發展中的一些數據進行處理。相對其它人工神經網絡技術的網絡而言，BP網絡復雜性較低，所以在很多工業產業上應用較多。在某些需要進行控制的系統內，BP神經網絡能夠對系統進行有效的控制。其具體的優勢主要有以下幾點：利用BP神經網絡在識別和分類中的優勢，能夠及時快速的判斷一些系統中的故障，相比以往的譜分析技術，其工作效率有了較大的提高。BP神經網絡中也存在著一些不足，表現在其網絡的魯棒性和容錯性不夠，在對故障進行判斷和檢測時，不能有效地確保其準確性。此外，這種算法的收斂速度不快，在選擇網絡隱層節點中還沒有形成完善的配套理論。這些都在某種程度上對其應用造成了影響。

第二，ART神經網絡。基于人工神經網絡技術的ART神經網絡，廣泛的應用在對圖像、語音。文字等的識別過程中。其在某些工業產業中也普遍應用，主要應用在對系統的控制方面。例如，對故障判斷，問題預警和事故檢測等較為繁瑣的生產過程進行控制，進行數據挖掘，從有關的數據中找到能夠應用的數據。ART神經網絡在應用中的優勢主要是其具有很強的穩定性，能夠在環境變化的情況下穩定的工作，其算法也十分簡單而且為快速。其缺點主要是在要求對參數和模型等進行準確的判斷時，其網絡的結構還需要進行完善。

第三，RBF神經網絡。基于人工神經網絡技術的RBF神經網絡目前在建模、分類、函數近似、識別、信號處理等方面有著廣泛的引用。比于其他的神經網絡，RBF神經網絡的結構較為簡單，其在非線性的逼近上的效果較為顯著，收斂的速度也較快，能夠有效的對整體進行收斂。其存在的缺點是，在函數逼近方面還不夠完善，仍然要進行性改進。

第四，Hopfield神經網絡。作為反饋神經網絡的一種，Hopfield神經網絡能夠在連接性較高的神經網絡中進行集中自動的計算。目前其在工業產業中有著廣泛的應用。優點是，對于一些線性問題，避免了只是用數學方法所帶來的繁瑣，在進行數模之間的轉化時，能夠快速準確的進行。

三、人工神經網絡技術的發展

人工神經網絡技術和理論的不斷發展和進步，在較多領域中，人工神經網絡技術引起了人們的關注。但是，目前在技術的運用和技術本身仍存在著一些問題。

人工神經網絡技術的發展，對數學領域的發展提出了要求，對有關的制造技術和科學技術也提出相應的要求，這就需要我們要加快與其相關的各種技術的快速發展，使這些技術能與人工神經網絡技術相互匹配。在發展人工神經網絡技術的同時，要加強與其它相關學科的相互聯系，這對于更好的發展人工神經網絡技術有著積極重要的作用。

四、總結

以上就是對人工神經網絡技術應用現狀的分析，主要介紹了目前基于人工神經網絡技術的幾種神經網絡的優缺點和應用情況。目的是為了通過對其應用現狀的分析，找出問題和不足，更好的發展人工神經網絡技術。