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人工智能:人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用場景知識(shí)介紹

人工智能
傳統(tǒng)的專家系統(tǒng)是把專家現(xiàn)有的經(jīng)驗(yàn)、知識(shí)以固定的規(guī)則存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)從而建立知識(shí)庫,然后采用邏輯推理的方式進(jìn)行醫(yī)療診斷。傳統(tǒng)方式存在知識(shí)獲取途徑存在瓶頸、數(shù)據(jù)庫規(guī)模增大造成知識(shí)爆炸,從而工作效率相對(duì)很低。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以非線性并行處理為基礎(chǔ)為醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)提供了更好的前景。

今天給大家聊一聊人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在幾個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用場景。

一、信息領(lǐng)域應(yīng)用

1.1 信息處理

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以模仿或者代替與人的思維相關(guān)的功能,實(shí)現(xiàn)問題求解、問題自動(dòng)診斷,從而解決傳統(tǒng)方法所不能或難以解決的問題,

場景:智能儀器、自動(dòng)跟蹤監(jiān)測儀器、自動(dòng)報(bào)警系統(tǒng)、自動(dòng)故障診斷系統(tǒng)等方面。

1.2 模式識(shí)別

模式識(shí)別主要是對(duì)事物或現(xiàn)象的各種形式的信息處理和分析,從而可以達(dá)到對(duì)事物或現(xiàn)象進(jìn)行描述、辨認(rèn)、分類、解釋的過程。

模式識(shí)別主要包括統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別和結(jié)構(gòu)模式識(shí)別方法,其中人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是模式識(shí)別的常用方法。

場景:語音識(shí)別、圖文識(shí)別、指紋識(shí)別、人臉識(shí)別、手寫字符識(shí)別等方面。

二、交通領(lǐng)域應(yīng)用

基于交通運(yùn)輸問題是高度非線性、數(shù)據(jù)是海量并且復(fù)雜的,非常適合使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行處理。

場景:汽車駕駛員行為模擬、路面維護(hù)、車輛檢測和分類、交通流量預(yù)測、地鐵運(yùn)營及交通控制等領(lǐng)域取得了很好的效果。

三、經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域應(yīng)用

3.1 市場商品價(jià)格預(yù)測

商品價(jià)格的預(yù)測會(huì)受到市場供求關(guān)系等許多因素的分析,傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)經(jīng)濟(jì)學(xué)因方法固有的局限性,很難做出比較準(zhǔn)確的價(jià)格變動(dòng)預(yù)測,采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以根據(jù)人均收入、家庭人口數(shù)、貸款率、城市消費(fèi)水平不同等各方面建立比較可靠的預(yù)測模型,可以達(dá)到對(duì)商品價(jià)格較為科學(xué)的預(yù)測。

場景:市場商品價(jià)格的預(yù)測

3.2 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估是某項(xiàng)投資活動(dòng)種,存在的不確定性從而產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)損失的一種防范措施。使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以根據(jù)現(xiàn)實(shí)的風(fēng)險(xiǎn)來源給出比較合理的信用風(fēng)險(xiǎn)模型,經(jīng)過計(jì)算得到風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)系數(shù),達(dá)到針對(duì)實(shí)際風(fēng)險(xiǎn)投資給出比較合理的解決方案。

場景:信用卡辦理、購買理財(cái)產(chǎn)品、股票等方面

四、醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用

4.1 生物信號(hào)的檢測與自動(dòng)分析

目前大部分醫(yī)學(xué)檢測設(shè)備都是以連續(xù)波形方式輸出數(shù)據(jù),這些波形數(shù)據(jù)是醫(yī)療診斷的依據(jù)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由大量的簡單處理單元連接而成的自適應(yīng)動(dòng)力學(xué)系統(tǒng),具有巨量并行性、分布式存儲(chǔ)、自適應(yīng)學(xué)習(xí)等功能,可以用它來解決生物信號(hào)分析處理中常規(guī)方法難以解決的問題。

場景:腦電信號(hào)分析、肌電和胃腸電等信號(hào)識(shí)別、心電信號(hào)壓縮、醫(yī)學(xué)圖像識(shí)別和處理等方面。

4.2 醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)

傳統(tǒng)的專家系統(tǒng)是把專家現(xiàn)有的經(jīng)驗(yàn)、知識(shí)以固定的規(guī)則存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)從而建立知識(shí)庫,然后采用邏輯推理的方式進(jìn)行醫(yī)療診斷。傳統(tǒng)方式存在知識(shí)獲取途徑存在瓶頸、數(shù)據(jù)庫規(guī)模增大造成知識(shí)爆炸,從而工作效率相對(duì)很低。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以非線性并行處理為基礎(chǔ)為醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)提供了更好的前景。

場景:麻醉、危重醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的研究涉及生理變量的分析與預(yù)測。比如臨床數(shù)據(jù)存在尚未發(fā)現(xiàn)或無確切證據(jù)的關(guān)系與現(xiàn)象、信號(hào)處理、干擾信號(hào)的自動(dòng)區(qū)分檢測、各種臨床狀況的預(yù)測等方面。

責(zé)任編輯:武曉燕 來源: IT技術(shù)分享社區(qū)
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