基于智能診斷的人工智能神經網絡運用

張倩

摘?要：智能診斷技術是對人類思維模式進行模擬，對監測目標進行聯動分析，以保證數據信息分析的精準性。文章對智能診斷技術進行論述，對其思維模式、診斷原理、技術特性等進行分析，并對人工智能神經網絡系統的實際應用進行研究。

關鍵詞：智能診斷;人工智能;神經網絡

在科學技術的不斷創新下，為保證先進技術的可實施性，針對不同行業領域進行規劃研究，并對其產生的問題進行采集和分析，以確保人工智能神經網絡技術的應用性。人工智能神經網絡以神經科學為基準，可實現數據信息的立體化監測及運算，以其系統內部特有的單元節點的運算方式，可有效實現目標監測精準性，并可為工作人員提供決策型信息。

一、智能診斷技術論述

（一）思維模式

當前科學技術的不斷成熟下，加快工業生產行業的腳步，使行業發展趨于自動化、智能化等，但在精密儀器和技術的運行下，易受到內在因素和外在因素的影響，使運行軌跡偏于預期軌跡，對依賴于自動化、智能化技術發展的領域造成損失。智能診斷技術是對運行系統的進行環節性分析，以設計者的思維意識為主導，可客觀的反映出意識形態，并針對不確定現象進行推理，利用系統內的模糊算法、神經網絡算法對系統運行產生的數據信息以智能化思維進行運轉，以保證系統運行的完整性。同時智能診斷系統可針對不同現象記性模擬化分析，以科學技術為理論，對事物進行立體化分析，以保證系統運行的精準性。

（二）診斷原理

智能診斷技術在實際應用過程中，是將模糊集合論作為數據信息的運算依據，將人們對事物發展的常態利用數據信息形式表現出來，通過科學技術的融合下，可將模糊型運算轉變為規則型運算，以確保數據運行的準確性。為保證智能診斷的實用性，需針對不同的診斷類型進行分析，使系統可對故障類型進行分析，并針對故障類型的發展特性進行關聯分析，以預期發展趨勢為主，對相應資源進行輔助型維護，以保證系統的正常運行。為實現系統運行的精準性，應針對數據信息的波動趨勢進行殘差分析，并通過模糊化將其映射到實體反應集中，以呈現出數據信息，此種方式可表現為模糊化缺紙，在相關算法的推理下，給予數據監測對象的反模糊化確定，對數據進行決策指令。

（三）技術特性

智能診斷在發展過程中，以實際應用場合為基準，通過數據信息的離散型處理模式，以節點為單位實現精準目標檢索功能。例如在規則中進行診斷，其主要以經驗規則為主，可實現此領域內部的快速檢索，并對知識點進行關聯分析，以提升數據信息檢索的精準性;在模型中診斷時，其以參數模型為基準，可實現階段式、多重式診斷;在實例中診斷時，其一般依據資源豐富的數據庫為基準，確保實例的診斷可具有易懂性、連續性、嚴謹性等;在人工神經網絡中進行診斷時，一般將神經元為輸出節點，具有容錯性、魯棒性、運算性等優點，可有效實現系統的高效率運算，以提升診斷數據的準確性。

二、基于智能診斷的人工智能神經網絡運用

人工智能神經網絡是以神經科學為基礎，模擬人類大腦的思維模式，以對數據實現采集、分析、記憶、存儲等。在智能化技術的融合下，可對數據信息進行立體化分析，并將其轉換為單元的傳輸模式，以輸入、輸出、隱單元為主，以保證數據信息在系統內部以點狀單元進行聯動式傳輸。人工智能神經網絡以神經單元的運算方式，可有效實現數據信息的非線性、非常定性、非局限性、非凸性等，以保證數據信息在單位神經元內部的傳輸和運算效率。

人工智能神經網絡系統在對目標進行監測時，首先，是對監測目標的數據信息進行采集，并針對數據信息故障和行為特征進行映射，將其進行規劃處理，以作為人工智能神經網絡的輸入單元，其數據傳輸的效率由神經單元內的連接權值為基準，一般數據信息傳輸量較大時，可 提升數據的關聯檢索效率。其次，在對采集到的數據信息進行分類、編碼，為神經網絡提供運算基礎，通常可以實體狀態為主，將監測目標分為常態、故障一、故障二等，并針對此信息進行數字模擬，例如，常態（0，0）、故障一（1，0）、故障二（0，1），為神經單元的運算提供動態型數據，并為輸出單元的數據信息提供科學基礎。再次，通過人工智能神經網絡系統的層級數構架下，以單元分布的模式，對輸入單元提供的信息進行故障趨勢預測，并對單元內的數量進行分析，當數據信息經由人工智能神經網絡的隱單元時，通過隱單元的模擬化運算方式，可提供單層式的數據信息過渡傳輸，以保證神經單元內部的系統連接權值的穩定性，并將數據信息傳輸到神經網絡的輸出單元。最后，以神經網絡的單元連接方式為基準，對監測目標的參數等進行輸入，通過內部的運算以確定故障的類型。

三、結語

綜上所述，文章對智能診斷技術進行分析，其通過對數據信息進行離散式運算，依據實際監測目標的關聯信息，以進行多形式目標的檢測，進而提升數據信息的檢測精度。人工智能神經網絡技術在監測目標中實際應用時，以神經單元為節點的運算方式，可有效實現數據信息的智能化運算。

參考文獻：

[1]張慶，劉中儒，郭華.神經網絡算法在人工智能識別中的應用研究[J].江蘇通信，2019，35（01）：63-67.

[2]吳參毅.安防領域人工智能深度神經網絡算法的創新突破[J].中國安防，2017（11）：67-71.

[3]陳冰梅，樊曉平，周志明，李雪榮.基于人工神經網絡與人工智能的計算機系統在兒童心理障礙診斷領域的應用（英文）[J].中國組織工程研究與臨床康復，2011，15（13）：2467-2470.