生物智能的研究与利用论文

科学家通过对生物组织体研究，发现人类可以利用遗传工程技术，仿制出一种蛋白质分子，用来作为元件制成计算机。科学家把这种计算机叫做生物计算机。当然，在研制生物计算机的过程中，可以预见我们将面临无数的困难，但我们也可以看到光明的前景。同时不难看出，生物计算机的研制，又会带来一次革命，它将会给人类带来更多的福祉，世人将以期盼的心情，翘首以待。在过去40多年中,分子生物学的兴起和发展已将生命现象分解成大量基因和蛋白质的组合。目前科学家正在进一步研究这些生物大分子及其组合的功能。科学家从分子层次上发现,生物大分子之间遵循着化学和物理规律发生相互作用,在相互作用过程中一些生物大分子形成了"生物电路"。"生物电路"具有类似计算机的信息传输和处理,甚至逻辑运算的功能。人们一直对计算机能否像人一样思维存在争论,目前已经问世的各种人工智能计算机远未达到人类的智能。但这些最新的研究表明,能够与人类智能相媲美的计算机完全可能问世。根据这些新发现,一些科学家提供了"生物"计算机的设计思路。二十一世纪是生物的世纪。生物科学是一门古老的科学，然而在近几十年的时间里取得了突飞猛进的发展；随着克隆技术，DNA技术的出现与发展，生物科学更是具备了巨大的诱惑性和神秘感。而生物与计算机的联姻，就会使人类科学取得长足的进步。于是，当现今的人类在生活的各个角落都开始依赖计算机时，您是否相信，用与您的肉体相同的材料便可制出最强大的第六代计算机——生物计算机。生物计算机具有较高的人工智能，能够如同人脑那样进行思维、推理，能认识文字、图形，能理解人的语言，因而可以担任各种工作，如可应用于通讯设备、卫星导航、工业控制领域，发挥它重要的作用。将来用生物分子制成的夏皮罗式装置有可能促成比单个细胞还要小的计算机，这种计算机可用于监视和修改细胞。如果科学家能够制造出这种计算机，那么这种机器在医学上将有广泛的用途。它也许能够在我们的血液中游泳，或者附着在特定的器官上，监视器官的状态并且增强器官的功能。夏皮罗教授说：“比如，可用这种计算机感知组织里异常的生物化学变化，并且根据计算机的程序来决定合成和释放哪种药物以纠正错误。”生物计算机还将给盲人带来巨大便利。只要把一块有机芯片放入盲人眼中，沟通脑神经细胞与视网膜上两种感光细胞之间的联系，就能使盲人重见光明。总之，生物计算机的出现将会给人类文明带来一个质的飞跃，给整个世界带来巨大的变化。生物计算机有很多优点，主要表现在以下几个方面： 首先，它体积小，功效高。在一平方毫米的面积上，可容纳几亿个电路，比目前的集成电路小得多，用它制成的计算机，已经不像现在计算机的形状了，可以隐藏在桌角、墙壁或地板等地方。 其次，当我们在运动中，不小心碰伤了身体，上点儿药，过几天，伤口就愈合了。这是因为人体具有自我修复功能。同样，生物计算机也有这种功能，当它的内部芯片出现故障时，不需要人工修理，能自我修复，所以，生物计算机具有永久性和很高的可靠性。 再者，生物计算机的元件是由有机分子组成的生物化学元件，它们是利用化学反应工作的，所以，只需要很少的能量就可以工作了，因此，不会像电子计算机那样，工作一段时间后，机体会发热，而它的电路间也没有信号干扰。基于以上的原因，许多发达国家在生物工程的启示下，开始研制生物计算机。其设想是：生产一种蛋白质分子。它们能在分子水平上互相连结起来，然后利用酶产生电子回路中半导体的作用。这样制成的元件称为生物化学元件，是生物计算机的基本元件。根据科学家的设计，生物计算机的基本结构和工作方式是，它的外部由一种非常薄的玻璃膜构成，内装着精巧的晶格。晶格里安放生物集成电路――生物芯片。生物芯片是按照人的设计，运用生物技术生产的蛋白质分子，由生物元件组装而成。在生物芯片中，信息以波的形式传播。当波沿着蛋白质分子链传播时，会引起该链中单键，双键结构顺序的改变。当一列波传播到链的某一部位时，它们就象硅芯片集成电路中的载流子那样传递信息。由于成千上万个原子组成的生物大分子非常复杂，其难度非常之大，目前来看，很容易质变和受损。因此，生物计算机的发展可能要经过一个较长的过程。目前生产与装配分子元件还处于探索阶段。首先，对蛋白质的结构与功能的研究中正确率还不高，证明我们对其还有大量未掌握的知识。同时，如何用基因工程技术使天然蛋白质等生物材料在分子水平上自动加工处理成可控制的分子元件，科学家正在探索这种高难度的技术问题，但前景一定是光明的。我们相信，经过几代人的不懈努力，生物计算机总有一天会问世。不难看出，生物计算机的研制，又会带来一次革命，它将会给人类带来更多的福祉，世人将以期盼的心情，翘首以待。

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

2.1 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。

2.2 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。

2.3 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。

2.4 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

3.1 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。

3.2 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。

3.3 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。

3.4 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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