Documento sobre redes neuronales de inteligencia artificial

Palabras clave red neuronal artificial; desarrollo; aplicación

Con el desarrollo de la ciencia y la tecnología, diversas industrias y campos están realizando trabajos de investigación sobre inteligencia artificial, y se ha convertido en un tema estudiado por expertos. y académicos. 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. Las redes neuronales artificiales han pasado por diferentes etapas de desarrollo desde sus inicios y se han utilizado ampliamente en economía, biología, medicina y otros campos, resolviendo muchos problemas técnicos.

1 Descripción general de las redes neuronales artificiales

Con respecto a las redes neuronales artificiales, hasta el momento no existe una definición unificada ampliamente reconocida. Combinando las opiniones de expertos y académicos, las redes neuronales artificiales pueden ser simplemente. se puede resumir como un sistema informático de procesamiento de información que imita la estructura y función del cerebro humano [1]. La red neuronal artificial tiene sus propias características de desarrollo. Tiene una fuerte estructura paralela y capacidades de procesamiento paralelo, que pueden desempeñar un buen papel en el control dinámico y en tiempo real. La red neuronal artificial tiene las características de mapeo no lineal y es útil para el procesamiento no lineal. Puede brindar cierta ayuda al resolver problemas de control; las redes neuronales artificiales pueden dominar la capacidad de inducción y procesamiento de datos mediante el entrenamiento, por lo que pueden resolver problemas cuando los modelos matemáticos son difíciles de manejar. Las redes neuronales artificiales tienen una gran adaptabilidad e integración; es adecuado para el procesamiento de información de diferentes escalas y el procesamiento y control de datos integrados a gran escala. Las redes neuronales artificiales no solo son relativamente maduras en tecnología de software, sino que también han logrado grandes avances en hardware en los últimos años, mejorando las capacidades de procesamiento de información de; sistemas de redes neuronales artificiales.

2 La historia del desarrollo de las redes neuronales artificiales

2.1 El período embrionario

En la década de 1940, el biólogo McCulloch y el matemático Pitts*** publicaron conjuntamente este artículo primero propuso el modelo M-P de modelos neuronales. La propuesta de esta teoría sentó las bases para la investigación y el desarrollo de modelos de redes neuronales. Sobre esta base, comenzó gradualmente la investigación de redes neuronales artificiales. En 1951, el psicólogo Hebb propuso la regla del refuerzo numérico de los pesos de las conexiones, que allanó el camino para el desarrollo de la función de aprendizaje de las redes neuronales. Más tarde, el biólogo Eccles confirmó la verdadera derivación de las sinapsis a través de 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 brinda la posibilidad de la formación y desarrollo de redes neuronales artificiales.

　2.2 Periodo bajo

En los primeros días de la formación de las redes neuronales artificiales, la gente sólo estaba interesada en estudiarlas, pero ignoraba sus propias limitaciones. Después de muchos 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 y no son adecuadas para problemas no lineales y problemas de redes multicapa. . Pero no se puede solucionar. Debido a sus dudas, el desarrollo de las redes neuronales ha entrado en un período bajo. Sin embargo, durante este período, los expertos y académicos no dejaron de investigar las redes neuronales, y se obtuvieron algunos resultados de investigación correspondientes en respuesta a sus dudas.

　2.3 Período del 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 puede alcanzar un estado estable. Gracias a su investigación y liderazgo, muchos expertos y académicos han reiniciado la investigación sobre redes neuronales artificiales, promoviendo un mayor desarrollo de las redes neuronales [3]. Gracias a los continuos esfuerzos 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, lo que ha llevado a la investigación y aplicación de las redes neuronales. a un nuevo período.

　2.4 Período de desarrollo constante

Con el resurgimiento de la investigación de redes neuronales artificiales en todo el mundo, nuestro país también ha marcado el comienzo de un aumento de la investigación teórica relacionada con las redes neuronales artificiales. y tecnología informática Se han logrado avances revolucionarios. En la década de 1990, la investigación nacional en el campo de las redes neuronales había mejorado y desarrollado aún más, y las redes neuronales podían usarse para resolver problemas de control de sistemas no lineales, con resultados de investigación notables. Con la creación 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 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, aunque la precisión estaba garantizada, también aumentaba el consumo y reducía en cierta medida la eficiencia de la red neuronal, por lo que 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

Las aplicaciones de las redes neuronales artificiales en el campo de la información se reflejan principalmente en el procesamiento de la información y patrones Identifique ambos aspectos. Debido al desarrollo de la ciencia y la tecnología, el trabajo de procesamiento de información contemporáneo se está volviendo cada vez más complejo. El uso de sistemas de redes neuronales artificiales puede imitar o incluso reemplazar el pensamiento humano, diagnosticar y resolver problemas automáticamente y resolver fácilmente muchos problemas que no se pueden resolver. resuelto por métodos tradicionales. Se utiliza ampliamente en el procesamiento de información militar [4]. El reconocimiento de patrones es un proceso de organización y análisis de información diversa sobre la apariencia de las cosas, e identificación e interpretación de cosas. 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. Sin embargo, la estructura del cuerpo humano y las causas de la formación de enfermedades son muy diferentes. En biología, también es difícil comprender la forma de expresión y cambiar las reglas de las señales. Existen conexiones no lineales complejas en muchos aspectos, como la detección y el análisis de información, por lo que la aplicación de redes neuronales artificiales para resolver estos problemas no lineales. de especial importancia [5]. En la actualidad, la aplicación en el campo médico involucra todos los aspectos teóricos y clínicos, los más importantes son la detección y análisis automático de señales biológicas y la aplicación de sistemas expertos.

3.3 Aplicación en el ámbito económico

La estructura de la información en el ámbito económico, como los precios de las materias primas, las relaciones de oferta y demanda, los coeficientes de riesgo, etc., también es muy compleja e impredecible. las redes neuronales pueden El procesamiento simple y claro de información incompleta e información difusa e incierta tiene ventajas incomparables en comparación con los métodos estadísticos económicos tradicionales, y la estabilidad y confiabilidad del análisis de datos son más fuertes.

3.4 Aplicaciones en otros campos

Las redes neuronales artificiales se utilizan ampliamente en los campos del control, transporte, psicología, etc., y pueden resolver problemas no lineales difíciles gracias a su alta adaptabilidad y excelente Rendimiento de simulación, resuelve muchos problemas que no pueden resolverse mediante métodos tradicionales y promueve 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. La tendencia de desarrollo futuro será hacia más. Sistemas inteligentes e inteligentes. Desarrollo integrado.

Referencias

[1] Xu Yongmao, Feng Enbo. Desarrollo de redes neuronales artificiales y su aplicación en el control [J]. Progreso en Ingeniería Química, 1993(5): 8-. 12, 20.

[2] Tang Suli, Luo Yufeng. Desarrollo y aplicación de tecnología de redes neuronales artificiales [J]. Desarrollo y aplicación de computadoras, 2009(10): 59-61.

[3] Li Huiling, Chai Qiuyan. 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. >[4] Guo Xiaojie, Zhu Yanzhi. El desarrollo de redes neuronales artificiales y su estado de investigación en el campo de la ingeniería geotécnica [J]. [5] Cui Yonghua. Basado en el modelo de pronóstico de confluencia de ríos de redes neuronales artificiales y la investigación de aplicaciones [D, Universidad de Zhengzhou, 2006.

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