Documento sobre redes neuronales de inteligencia artificial
El desarrollo y aplicación de redes neuronales artificiales
Con el desarrollo de la ciencia y la tecnología, la tecnología de redes neuronales artificiales ha logrado un desarrollo sin precedentes y se ha utilizado ampliamente en muchos campos, proporcionando la base para el desarrollo de la inteligencia artificial proporciona un fuerte impulso. El desarrollo de las redes neuronales artificiales ha pasado por diferentes etapas. Es una parte importante de la inteligencia artificial y ha formado sus propias características únicas durante el proceso de desarrollo. Este artículo revisa el desarrollo de redes neuronales artificiales y analiza sus aplicaciones en diversos campos.
Desarrollo de redes neuronales artificiales; aplicación de aplicaciones
Con el desarrollo de la ciencia y la tecnología, la investigación en inteligencia artificial se está llevando a cabo en diversas industrias y campos, convirtiéndose en un punto de encuentro para expertos y eruditos. Las redes neuronales artificiales son una rama importante desarrollada sobre la base de la inteligencia artificial y desempeñan un papel importante en la promoción del desarrollo de la inteligencia artificial. Desde su nacimiento, las redes neuronales artificiales han pasado por diferentes etapas de desarrollo y han sido ampliamente utilizadas en economía, biología, medicina y otros campos, resolviendo muchos problemas técnicos.
1 Descripción general de las redes neuronales artificiales
Hasta el momento, no existe una definición unificada ampliamente aceptada de redes neuronales artificiales. Según las opiniones de expertos y académicos, las redes neuronales artificiales se pueden resumir simplemente como sistemas informáticos de procesamiento de información que imitan la estructura y función del cerebro humano [1]. Las redes neuronales artificiales tienen sus propias características de desarrollo. Tienen una fuerte estructura paralela y capacidades de procesamiento paralelo, y pueden desempeñar un buen papel en el control dinámico y en tiempo real. Las redes neuronales artificiales tienen características de mapeo no lineal y son útiles en el procesamiento no lineal. Problemas de control lineal. Las redes neuronales artificiales pueden dominar la capacidad de inducción y procesamiento de datos mediante entrenamiento, por lo que pueden resolver problemas que son difíciles de manejar con modelos matemáticos. Las redes neuronales artificiales tienen una gran adaptabilidad e integración y pueden adaptarse a diferentes escalas de procesamiento de información y procesamiento y control de datos integrados a gran escala. Las redes neuronales artificiales no solo están maduras en tecnología de software, sino que también han tenido un gran desarrollo en hardware en los últimos años. mejorar mejorar las capacidades de procesamiento de información de los sistemas de redes neuronales artificiales.
2 Desarrollo de redes neuronales artificiales
2.1 Período emergente
En la década de 1940, el biólogo McCulloch y el matemático Pitts*** publicaron un artículo y propusieron el modelo M-P de neuronas por primera vez. Esta teoría sentó las bases para la investigación y el desarrollo de modelos de redes neuronales y, sobre esta base, se fue llevando a cabo gradualmente la investigación sobre redes neuronales artificiales. En 1951, el psicólogo Hebb propuso la regla de refuerzo numérico de los pesos de conexión, allanando el camino para el desarrollo de funciones de aprendizaje de redes neuronales. Más tarde, el biólogo Eccles confirmó la derivación real de las sinapsis mediante experimentos, proporcionando una base modelo real y una base biológica para que las redes neuronales estudien las funciones simuladas de las sinapsis [2]. Posteriormente surgieron procesadores y modelos de redes lineales adaptativas capaces de simular comportamientos y reflejos condicionados, mejorando la velocidad y precisión de las redes neuronales artificiales. El surgimiento de esta serie de resultados de investigación abre la posibilidad de la formación y desarrollo de redes neuronales artificiales.
2.2 Período bajo
En los primeros días de la formación de las redes neuronales artificiales, la gente sólo estaba interesada en estudiarlas e ignoraba sus propias limitaciones. A lo largo de años de investigación sobre redes neuronales, Minskyh y Papert cuestionaron los resultados de investigaciones anteriores en 1969, creyendo que las redes neuronales desarrolladas actualmente solo son adecuadas para manejar problemas lineales relativamente simples, pero no pueden resolver problemas no lineales ni problemas de redes multicapa. Debido a sus dudas, el desarrollo de las redes neuronales ha entrado en un punto muerto, pero durante este período, los expertos y académicos no dejaron de investigar las redes neuronales, y se lograron algunos resultados de investigación correspondientes en respuesta a sus dudas.
2.3 Renacimiento
El físico estadounidense Hopfield propuso un nuevo modelo de red neuronal en 1982 y demostró mediante experimentos que cuando se cumplen ciertas condiciones, la red neuronal La red puede alcanzar un estado estable. A través de su investigación y promoción, muchos expertos y académicos reanudaron la investigación sobre redes neuronales artificiales, lo que a su vez promovió el desarrollo de redes neuronales [3]. Con los esfuerzos continuos de expertos y académicos, se han propuesto varios modelos de redes neuronales artificiales, la investigación teórica sobre redes neuronales ha seguido profundizándose y han surgido una tras otra nuevas teorías y métodos, llevando la investigación y aplicación de las redes neuronales a un nuevo periodo.
2.4 Período de desarrollo estable
Con el resurgimiento de la investigación de redes neuronales artificiales en el mundo, nuestro país también ha marcado el comienzo de un aumento en la investigación teórica relacionada y ha logrado grandes logros en el campo de las redes neuronales artificiales. Las redes neuronales y la tecnología informática lograron grandes avances. En la década de 1990, la investigación de China en el campo de las redes neuronales había mejorado y desarrollado aún más. Las redes neuronales podían usarse para resolver problemas de control de sistemas no lineales, y los resultados de la investigación fueron notables. Con el establecimiento de varias publicaciones relacionadas con redes neuronales artificiales y la convocatoria de conferencias académicas relevantes, las condiciones de investigación y aplicación de las redes neuronales artificiales en mi país han mejorado gradualmente y han atraído la atención internacional.
Con el desarrollo constante de las redes neuronales artificiales, se han establecido gradualmente sistemas de redes neuronales ópticas, utilizando las poderosas funciones de la óptica para mejorar las capacidades de aprendizaje y adaptación de las redes neuronales artificiales. Para los problemas de control de sistemas dinámicos no lineales, se toman medidas efectivas para mejorar la suavidad del hiperplano y mejorar su precisión. Posteriormente, algunos expertos propusieron un algoritmo de extracción para redes neuronales artificiales, que garantizaba la precisión, pero también aumentaba en cierta medida el consumo y reducía la eficiencia de la red neuronal. Entonces, en base a esto, se propuso un algoritmo mejorado FERNN. El desarrollo de redes neuronales caóticas también ha logrado avances correspondientes, mejorando la capacidad de generalización de las redes neuronales.
3 Aplicaciones de las redes neuronales artificiales
3.1 Aplicaciones en el campo de la información
La aplicación de las redes neuronales artificiales en el campo de la información se refleja principalmente en dos aspectos: procesamiento de información y reconocimiento de patrones. Debido al desarrollo de la ciencia y la tecnología, el procesamiento de la información contemporánea se ha vuelto cada vez más complejo. El sistema de red neuronal artificial puede imitar o incluso reemplazar el pensamiento humano, diagnosticar y resolver problemas automáticamente y puede resolver fácilmente muchos problemas que no pueden resolverse mediante métodos tradicionales. Se utiliza ampliamente en el procesamiento de información militar [4]. El reconocimiento de patrones es el proceso de organizar y analizar información diversa sobre la apariencia de las cosas y distinguirlas e interpretarlas. Por lo tanto, el proceso de procesamiento de información es muy similar a la forma de pensar del cerebro humano. Los métodos de reconocimiento de patrones se pueden dividir en dos tipos, uno es el reconocimiento de patrones estadístico y el otro es el reconocimiento de patrones estructurales, que se ha utilizado ampliamente en el reconocimiento de voz y el reconocimiento de huellas dactilares.
3.2 Aplicación en el campo médico
Las redes neuronales artificiales son muy efectivas para tratar problemas no lineales, pero la composición del cuerpo humano y las causas de la formación de enfermedades son muy complejas. e impredecible, lo que dificulta la comprensión de las manifestaciones y patrones cambiantes de las señales biológicas. Existen vínculos no lineales complejos en la detección y el análisis de información, y es de especial importancia aplicar redes neuronales artificiales para resolver estos problemas no lineales [5]. Las aplicaciones actuales en el campo médico involucran diversos aspectos teóricos y clínicos, siendo los más importantes la detección y análisis automático de señales biológicas y la aplicación de sistemas expertos.
3.3 Aplicación en el ámbito económico
La composición de información como los precios de las materias primas, las relaciones de oferta y demanda y los coeficientes de riesgo en el ámbito económico también es muy compleja y difícil de predecir. Las redes neuronales artificiales pueden manejar información incompleta e información difusa e incierta de manera simple y clara. Tienen ventajas que los métodos estadísticos económicos tradicionales no pueden igualar y la estabilidad y confiabilidad del análisis de datos son más fuertes.
3.4 Aplicaciones en otros campos
Las redes neuronales artificiales son muy utilizadas en los campos del control, transporte, psicología, etc. Puede manejar problemas no lineales difíciles, gestionar de manera integral el transporte, resolver muchos problemas que no pueden resolverse mediante métodos tradicionales con su alta adaptabilidad y excelente rendimiento de simulación, y promover el rápido desarrollo de varios campos.
4 Resumen
Con el desarrollo de la ciencia y la tecnología, los sistemas de inteligencia artificial entrarán en una etapa más avanzada de desarrollo, y las redes neuronales artificiales también se desarrollarán más rápido y se utilizarán más ampliamente. Es posible que las redes neuronales artificiales no puedan reemplazar completamente el cerebro humano, pero sus capacidades únicas de procesamiento de información no lineal han resuelto muchos problemas que no se pueden resolver manualmente y se han utilizado con éxito en varios campos de los sistemas inteligentes. inteligente e integrada.
Referencia
[1]Xu Yongmao, Feng. Desarrollo de redes neuronales artificiales y su aplicación en el control [J]. Progreso en la industria química, 1993 (5): 8-12, 20.
Luo Yufeng y Tang Suli. Desarrollo y aplicación de tecnología de redes neuronales artificiales [J]. Desarrollo y aplicación de computadoras, 2009 (10): 59-61.
Chai hombre. Desarrollo y perspectivas de las redes neuronales artificiales y el control de redes neuronales [J]. Journal of Xingtai Vocational and Technical College, 2009 (5): 44-46.
, Zhu,.
El desarrollo de redes neuronales artificiales y su estado de investigación en ingeniería geotécnica [J] Henan Water Conservancy, 2004 (1): 22-23.
Cui Yonghua. Investigación sobre el modelo de predicción de confluencia de ríos y su aplicación basado en redes neuronales artificiales [D] Universidad de Zhengzhou, 2006.
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