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随着科学技术的发展，人工神经网络技术得到了空前的发展，并且在诸多领域得到了广泛的应用，为人工智能化的发展提供了强大的动力。以下是我整理分享的人工智能神经网络论文的相关资料，欢迎阅读!

人工神经网络的发展及应用

摘要随着科学技术的发展，人工神经网络技术得到了空前的发展，并且在诸多领域得到了广泛的应用，为人工智能化的发展提供了强大的动力。人工神经网络的发展经历了不同的阶段，是人工智能的重要组成部分，并且在发展过程中形成了自身独特的特点。文章对人工神经网络的发展历程进行回顾，并对其在各个领域的应用情况进行探讨。

关键词人工神经网络;发展;应用

随着科学技术的发展，各个行业和领域都在进行人工智能化的研究工作，已经成为专家学者研究的热点。人工神经网络就是在人工智能基础上发展而来的重要分支，对人工智能的发展具有重要的促进作用。人工神经网络从形成之初发展至今，经历了不同的发展阶段，并且在经济、生物、医学等领域得到了广泛的应用，解决了许多技术上的难题。

1人工神经网络概述

关于人工神经网络，到目前为止还没有一个得到广泛认可的统一定义，综合各专家学者的观点可以将人工神经网络简单的概括为是模仿人脑的结构和功能的计算机信息处理系统[1]。人工神经网络具有自身的发展特性，其具有很强的并行结构以及并行处理的能力，在实时和动态控制时能够起到很好的作用;人工神经网络具有非线性映射的特性，对处理非线性控制的问题时能给予一定的帮助;人工神经网络可以通过训练掌握数据归纳和处理的能力，因此在数学模型等难以处理时对问题进行解决;人工神经网络的适应性和集成性很强，能够适应不同规模的信息处理和大规模集成数据的处理与控制;人工神经网络不但在软件技术上比较成熟，而且近年来在硬件方面也得到了较大发展，提高了人工神经网络系统的信息处理能力。

2人工神经网络的发展历程

萌芽时期

在20世纪40年代，生物学家McCulloch与数学家Pitts共同发表文章，第一次提出了关于神经元的模型M-P模型，这一理论的提出为神经网络模型的研究和开发奠定了基础，在此基础上人工神经网络研究逐渐展开。1951年，心理学家Hebb提出了关于连接权数值强化的法则，为神经网络的学习功能开发进行了铺垫。之后生物学家Eccles通过实验证实了突触的真实分流，为神经网络研究突触的模拟功能提供了真实的模型基础以及生物学的依据[2]。随后，出现了能够模拟行为以及条件反射的处理机和自适应线性网络模型，提高了人工神经网络的速度和精准度。这一系列研究成果的出现为人工神经网络的形成和发展提供了可能。

低谷时期

在人工神经网络形成的初期，人们只是热衷于对它的研究，却对其自身的局限进行了忽视。Minskyh和Papert通过多年对神经网络的研究，在1969年对之前所取得的研究成果提出了质疑，认为当前研究出的神经网络只合适处理比较简单的线性问题，对于非线性问题以及多层网络问题却无法解决。由于他们的质疑，使神经网络的发展进入了低谷时期，但是在这一时期，专家和学者也并没有停止对神经网络的研究，针对他们的质疑也得出一些相应的研究成果。

复兴时期

美国的物理学家Hopfield在1982年提出了新的神经网络模型，并通过实验证明在满足一定的条件时，神经网络是能够达到稳定的状态的。通过他的研究和带动，众多专家学者又重新开始了对人工神经网络方面的研究，推动了神经网络的再一次发展[3]。经过专家学者的不断努力，提出了各种不同的人工神经网络的模型，神经网络理论研究不断深化，新的理论和方法层出不穷，使神经网络的研究和应用进入了一个崭新的时期。

稳步发展时期

随着人工神经网络研究在世界范围内的再次兴起，我国也迎来了相关理论研究的热潮，在人工神经网络和计算机技术方面取得了突破性的进展。到20世纪90年代时，国内对于神经网络领域的研究得到了进一步的完善和发展，而且能够利用神经网络对非线性的系统控制问题进行解决，研究成果显著。随着各类人工神经网络的相关刊物的创建和相关学术会议的召开，我国人工神经网络的研究和应用条件逐步改善，得到了国际的关注。

随着人工神经网络的稳步发展，逐渐建立了光学神经网络系统，利用光学的强大功能，提高了人工神经网络的学习能力和自适应能力。对非线性动态系统的控制问题，采取有效措施，提高超平面的光滑性，对其精度进行改进。之后有专家提出了关于人工神经网络的抽取算法，虽然保证了精度，但也加大了消耗，在一定程度上降低了神经网络的效率，因此在此基础上又提出了改进算法FERNN。混沌神经网络的发展也得到了相应的进步，提高了神经网络的泛化能力。

3人工神经网络的应用

在信息领域中的应用

人工神经网络在信息领域中的应用主要体现在信息处理和模式识别两个方面。由于科技的发展，当代信息处理工作越来越复杂，利用人工神经网络系统可以对人的思维进行模仿甚至是替代，面对问题自动诊断和解决，能够轻松解决许多传统方法无法解决的问题，在军事信息处理中的应用极为广泛[4]。模式识别是对事物表象的各种信息进行整理和分析，对事物进行辨别和解释的一个过程，这样对信息进行处理的过程与人类大脑的思维方式很相像。模式识别的方法可以分为两种，一种是统计模式识别，还有一种是结构模式识别，在语音识别和指纹识别等方面得到了广泛的应用。

在医学领域的应用

人工神经网络对于非线性问题处理十分有效，而人体的构成和疾病形成的原因十分复杂，具有不可预测性，在生物信号的表现形式和变化规律上也很难掌握，信息检测和分析等诸多方面都存在着复杂的非线性联系，所以应用人工神经网络决解这些非线性问题具有特殊意义[5]。目前，在医学领域中的应用涉及到理论和临床的各个方面，最主要的是生物信号的检测和自动分析以及专家系统等方面的应用。

在经济领域中的应用

经济领域中的商品价格、供需关系、风险系数等方面的信息构成也十分复杂且变幻莫测，人工神经网络可以对不完整的信息以及模糊不确定的信息进行简单明了的处理，与传统的经济统计方法相比具有其无法比拟的优势，数据分析的稳定性和可靠性更强。

在其他领域的应用

人工神经网络在控制领域、交通领域、心理学领域等方面都有很广泛的应用，能够对高难度的非线性问题进行处理，对交通运输方面进行集成式的管理，以其高适应性和优秀的模拟性能解决了许多传统方法无法解决的问题，促进了各个领域的快速发展。

4总结

随着科技的发展，人工智能系统将进入更加高级的发展阶段，人工神经网络也将得到更快的发展和更加广泛的应用。人工神经网络也许无法完全对人脑进行取代，但是其特有的非线性信息处理能力解决了许多人工无法解决的问题，在智能系统的各个领域中得到成功应用，今后的发展趋势将向着更加智能和集成的方向发展。

参考文献

[1]徐用懋，冯恩波.人工神经网络的发展及其在控制中的应用[J].化工进展，1993(5)：8-12，20.

[2]汤素丽，罗宇锋.人工神经网络技术的发展与应用[J].电脑开发与应用，2009(10)：59-61.

[3]李会玲，柴秋燕.人工神经网络与神经网络控制的发展及展望[J].邢台职业技术学院学报，2009(5)：44-46.

[4]过效杰，祝彦知.人工神经网络的发展及其在岩土工程领域研究现状[J].河南水利，2004(1)：22-23.

[5]崔永华.基于人工神经网络的河流汇流预报模型及应用研究[D].郑州大学，2006.

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模式识别中一个方法是聚类，而神经网络中，如感知机、BP算法、RBF算法、Hopfield算法等都可以做聚类，这可以是一个思路。

计算机人工智慧是一种发展前景较广,潜力较大的计算机发展形式。下面是我为大家整理的，供大家参考。

摘要：阐述了人工智慧的核心问题及启发式搜寻函式的基本概念，介绍了4种经典问题启发式搜寻函式的选择及其研究中遇到的难题，并从中求解来探讨解决问题的思路。

关键词：人工智慧;问题求解;启发式搜寻函式

中图分类号：TP18文献标识码：A文章编号：1009-3044***2008***08-10ppp-0c

人工智慧问题广义地说，都可以看作是一个问题求解过程，因此问题求解是人工智慧的核心问题，它通常是通过在某个可能的解答空间中寻找一个解来进行的。在问题求解过程中，人们所面临的大多数现实问题往往没有确定性的演算法，通常需要用搜索演算法来解决。目标和达到目标的一组方法称为问题，搜寻就是研究这些方法能够做什么的过程。问题求解一般需要考虑两个基本问题：首先是使用合适的状态空间表示问题，其次是测试该状态空间中目标状态是否出现。

1 什么是启发式搜寻函式

在人工智慧中有很大一类问题的求解技术依赖于搜寻。启发式方法就是采用有利于问题自身特征资讯来引导搜寻过程的方法，在学生学习过程中启发式函式的选取至关重要，决定整个演算法的效率与成败。启发式搜寻通常用于两种不同型别的问题：***1***前向推力和***2***反向推理。前向推理一般用于状态空间的搜寻。在前向推理中，推理是从预定义的初始状态出发向目标状态反向方向执行;反向推理一般用于问题归约中。在反向推理中，推理是从给定的目标状态向初始状态执行。

用来评估节点重要性的函式称为评估函式。评估函式f***x***定义为从初始节点S0出发，约束地经过节点x到达目标节点Sg的所有路径中最小路径代价的估计值。其一般形式为：

其中，g***x***表示从初始节点S0到节点x的实际代价;h***x***表示从x到目标节点Sg的最优路径的评估代价，它体现了问题的启发式资讯，其形式要根据问题的特征确定，h***x***称为启发式函式。因此，启发式方法把问题状态的描述转换成了对问题解决程度的描述，这一程度用评估函式的值来表示。

2 滑动积木游戏启发式搜寻函式

滑动积木块游戏的棋盘结构及某一种将牌的初始排列结构如下：

其中B表示黑色将牌，W表示白色将牌，E表示空格。游戏的规定走法是：

***1***任意一个将牌可以移入相邻的空格，规定其耗散值为1;

***2***任意一个将牌可相隔1个或2个其他的将牌跳入空格，规定其耗散值等于跳过将牌的数目;游戏要达到的目标是使所有白将牌都处在黑将牌的左边***左边有无空格均可***。对这个问题，定义一个启发函式h***n***，并给出利用这个启发函式用演算法A求解时所产生的搜寻树。可定义h为：h=B右边的W的数目

很多知识对求解问题有好处，这些知识并不一定要写成启发函式的形式，很多情况下，也不一定能清晰的写成一个函式的形式。由题意，在目标状态下，一个扇区的数字之和等于12，一个相对扇区的数字之和等于24，而一个阴影扇区或者非阴影扇区的数字之和为48。

为此，我们可以将目标进行分解，首先满足阴影扇区的数字之和为48。为了这个目标我们可以通过每次转动圆盘45o实现。在第一个目标被满足的情况下，我们再考虑第二个目标：每一个相对扇区的数字和为24。在实现这个目标的过程中，我们希望不破坏第一个目标。为此我们采用转动90o的方式实现，这样即可以调整相对扇区的数字和，又不破坏第一个目标。在第二个目标实现之后，我们就可以实现最终目标：扇区内的数字和为12。同样我们希望在实现这个目标的时候，不破坏前两个目标。为此我们采用转动180o的方式实现。这样同样是即可以保证前两个目标不被破坏，又可以实现第三个目标。

经过这样的分析以后，我们发现该问题就清晰多了。当然，是否每一个第一、第二个目标的实现，都能够实现第三个目标呢?有可能不一定。在这种情况下，就需要在发现第三个目标不能实现时，重新试探其他的第一、第二个目标。

4 传教士野人问题启发式搜寻函式

传教士野人问题，n个传教士和n个野人从河的一边摆渡到河的另一边，为安全起见，任何时候传教士的数目不能小于野人的数目，渡船每次渡k个人， N=5，k≤3的M-C问题，找到相应的启发函式。定义h1=M+C-2B，其中M，C分别是在河的左岸的传教士人数和野人人数。B=1表示船在左岸，B=0表示船在右岸。也可以定义h2=M+C，h1是满足A*条件的，而h2不满足。

要说明h***n***=M+C不满足A*条件是很容易的，只需要给出一个反例就可以了。比如状态***1, 1, 1***，h***n***=M+C=1+1=2，而实际上只要一次摆渡就可以达到目标状态，其最优路径的耗散值为1。所以不满足A*的条件。

下面我们来证明h***n***=M+C-2B是满足A*条件的。

我们分两种情况考虑。先考虑船在左岸的情况。如果不考虑限制条件，也就是说，船一次可以将三人从左岸运到右岸，然后再有一个人将船送回来。这样，船一个来回可以运过河2人，而船仍然在左岸。而最后剩下的三个人，则可以一次将他们全部从左岸运到右岸。所以，在不考虑限制条件的情况下，也至少需要摆渡次。其中分子上的"-3"表示剩下三个留待最后一次运过去。除以"2"是因为一个来回可以运过去2人，需要个来回，而"来回"数不能是小数，需要向上取整，这个用符号表示。而乘以"2"是因为一个来回相当于两次摆

渡，所以要乘以2。而最后的"+1"，则表示将剩下的3个运过去，需要一次摆渡。

再考虑船在右岸的情况。同样不考虑限制条件。船在右岸，需要一个人将船运到左岸。因此对于状态***M，C，0***来说，其所需要的最少摆渡数，相当于船在左岸时状态***M+1，C，1***或***M，C+1，1***所需要的最少摆渡数，再加上第一次将船从右岸送到左岸的一次摆渡数。因此所需要的最少摆渡数为：***M+C+1***-2+1 。其中***M+C+1***的"+1"表示送船回到左岸的那个人，而最后边的"+1"，表示送船到左岸时的一次摆渡。

综合船在左岸和船在右岸两种情况下，所需要的最少摆渡次数用一个式子表示为：M+C-2B。其中B=1表示船在左岸，B=0表示船在右岸。 由于该摆渡次数是在不考虑限制条件下，推出的最少所需要的摆渡次数。因此，当有限制条件时，最优的摆渡次数只能大于等于该摆渡次数。所以该启发函式h是满足A*条件的。

5 结束语

总之，计算机人工智慧启发式搜寻函式选取的方法比较多，试图找出问题中选取函式的相似的方法，从文中可知还没有那一个函式可以处于绝对的地位，可以适用于所有环境。如何将各种选取启发式搜寻函式的思路结合起来，寻找各个问题选取函式的特点规律，在这个方面还是有很多的理论和实践值得深入研究。

参考文献：

[1]史忠植.高阶人工智慧***第二版***[M].科学出版社,2006.

[2]廉师友.人工智慧技术导论***第二版***[M].西安电子科技大学出版社,2002.

[3]陈群秀.人工智慧***远端教育研究生课程***[EB/OL].

[4]Visual Prolog语言简介[EB/OL].

[5]人工智慧语言[EB/OL].第十四章人工智慧语言

摘要：近年来，随着资讯科技以及计算机技术的不断发展，人工智慧在计算机中的应用也随之加深，其被广泛应用于计算机的各个领域。本文针对计算机在人工智慧中的应用进行研究，阐述了人工智慧的理论概念，分析当前其应用于人工智慧所存在的问题，并介绍人工智慧在部分领域中的应用。

关键词：计算机;人工智慧;应用研究

中图分类号： 文献标识码：A文章编号：1007-9599 ***2011*** 19-0000-01

Applied Research of puter on Artificial Intelligence

Han Xiaoying

***Jiujiang University,Jiujiang332005,China***

Abstract:In recent years,as information technology and puter technology continues to evolve,the application of artificial intelligence in the puter also will deepen thEir puters are widely used in various this paper,puter applications in artificial intelligence research,explained the concept of artificial intelligence theory to *** yze the current applied to the problems of artificial intelligence,and describes the field of artificial intelligence in some applications.

intelligence;Applied research

一、前言

人工智慧又称机器智慧，来自于1956年的Dartmouth学会，在这学会上人们最初提出了“人工智慧”这一词。人工智慧作为一门综合性的学科，其是在电脑科学、资讯理论、心理学、神经生理学以及语言学等多种学科的互相渗透下发展而成。在计算机的应用系统方面，人工智慧是专门研究如何制造智慧系统或智慧机器来模仿人类进行智慧活动的能力，从而延伸人们的科学化智慧。人工智慧是一门富有挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识、心理学与哲学。人工智慧是处于思维科学的技术应用层次，是其应用分支之一。数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言及思维领域，人工智慧学科须借用数学工具。数学在标准逻辑及模糊数学等范围发挥作用，其进入人工智慧学科，两者将互相促进且快速发展。

二、人工智慧应用于计算机中存在的问题

***一***计算机语言理解的弱点。当前，计算机尚未能确切的理解语言的复杂性。然而，正处于初步研制阶段的计算机语言翻译器，对于演算法上的规范句子，已能显示出极高的造句能力及理解能力。但其在理解句子意思上，尚未获得明显成就。我们所获取的资讯多来自于上下文的关系以及自身掌握的知识。人们在日常生活中的个人见解、社会见解以及文化见解给句子附加的意义带来很大影响。

***二***模式识别的疑惑。采用计算机进行研究及开展模式识别，在一定程度上虽取得良好效果，有些已作为产品进行实际应用，但其理论以及方法和人的感官识别机制决然不同。人的形象思维能力以及识别手段，即使是计算机中最先进的识别系统也无法达到。此外，在现实社会中，生活作为一项结构宽松的任务，普通的家畜均能轻易对付，但机器却无法做到，这并不意味着其永久不会，而是暂时的。

三、人工智慧在部分领域中的应用

伴随着AI技术的快速发展，当今时代的各种资讯科技发展均与人工智慧技术密切相关，这意味着人工智慧已广泛应用于计算机的各个领域，以下是笔者对于人工智慧应用于计算机的部分领域进行阐述。具体情况如下。

***一***人工智慧进行符号计算。科学计算作为计算机的一种重要用途，可分为两大类别。第一是纯数值的计算，如求函式值。其次是符号的计算，亦称代数运算，是一种智慧的快速的计算，处理的内容均为符号。符号可代表实数、整数、复数以及有理数，或者代表 *** 、函式以及多项式等。随着人工智慧的不断发展以及计算机的逐渐普及，多种功能的计算机代数系统软体相继出现，如Maple或Mathematic。由于这些软体均用C语言写成，因此，其可在多数的计算机上使用。

***二***人工智慧用于模式识别。模式识别即计算机通过数学的技术方法对模式的判读及自动处理进行研究。计算机模式识别的实现，是研发智慧机器的突破点，其使人类深度的认识自身智慧。其识别特点为准确、快速以及高效。计算机的模式识别过程相似于人类的学习过程，如语音识别。语音识别即为使计算机听懂人说

的话而进行自动翻译，如七国 语言的口语自动翻译系统。该系统的实现使人们出国时在购买机票、预定旅馆及兑换外币等方面，只需通过国际网际网路及电话 网路，即可用电话或手机与“老外”进行对话。

***三***人工智慧 计算机网路安全中的 应用。当前，在计算机的网路安全 管理中常见的技术主要有入侵检测技术以及防火墙技术。防火墙作为计算机网路安全的装置之一，其在计算机的网路安全管理方面发挥重要作用。以往的防火墙尚未有检 测加密Web流量的功能，原因在于其未能见到加密的SSL流中的资料，无法快速的获取SSL流中的资料且未能对其进行解密。因而，以往的防火墙无法有效的阻止应用程式的攻击。此外，一般的应用程式进行加密后，可轻易的躲避以往防火墙的检测。因此，由于以往的防火墙无法对应用资料流进行完整的监控，使其难以预防新型攻击。新型的防火墙是通过利用 统计、概率以及决策的智慧方法以识别资料，达到访问受到许可权的目地。然而此方法大多数是从人工智慧的学科中采取，因此，被命名为“智慧防火墙”。

***四***人工智慧应用于计算机网路系统的故障诊断。人工神经网路作为一种资讯处理系统，是通过人类的认知过程以及模拟人脑的 组织结构而成。1943年时，人工神经网路首次被人提出并得到快速 发展，其成为了人工智慧技术的另一个分支。人工神经网路通过自身的优点，如联想记忆、自适应以及并列分布处理等，在智慧故障诊断中受到广泛关注，并且发挥极大的潜力，为智慧故障诊断的探索开辟新的道路。人工神经网路的诊断方法异于专家系统的诊断方法，其通过现场众多的标准样本进行学习及训练，加强调整人工神经网路中的阀值与连线权，使从中获取的知识隐藏分布于整个网路，以达到人工神经网路的模式记忆目的。因此，人工神经网路具备较强的知识捕捉能力，能有效处理异常资料，弥补专家系统方法的缺陷。

四、结束语

总而言之，人工智慧作为计算机技术的潮流，其研究的理论及发现决定了计算机技术的发展前景。现今，多数人工智慧的研究成果已渗入到人们的日常生活。因此，我们应加强人工智慧技术的研究及开发，只有对其应用于各领域中存在的问题进行全面分析，并对此采取相应措施，使其顺利发展。人工智慧技术的发展将给人们的生活、学习以及 工作带来极大的影响。

参考文献：

[1]杨英.智慧型计算机辅助教学系统的实现与研究[J].电脑知识与技术,2009,9

[2]毛毅.人工智慧研究 热点及其发展方向[J].技术与市场,2008,3

[3]李德毅.网路时代人工智慧研究与发展[J].智慧系统学报,2009,1

[4]陈步英,冯红.人工智慧的应用研究[J].邢台 职业技术学院学报,2008,1