Künstliche Intelligenz: Einführung in das Wissen über Anwendungsszenarien künstlicher neuronaler Netze

Heute werde ich mit Ihnen über die Anwendungsszenarien künstlicher neuronaler Netze in mehreren Bereichen sprechen. 1. Anwendungen im Informationsbereich traditionelle Methoden,

Szenarien: intelligente Instrumente, automatische Verfolgungs- und Überwachungsinstrumente, automatische Alarmsysteme, automatische Fehlerdiagnosesysteme usw.

1.2 Mustererkennung

Bei der Mustererkennung handelt es sich hauptsächlich um die Verarbeitung und Analyse verschiedener Formen von Informationen über Dinge oder Phänomene, um den Prozess der Beschreibung, Identifizierung, Klassifizierung und Erklärung von Dingen oder Phänomenen zu erreichen.

Die Mustererkennung umfasst hauptsächlich statistische Mustererkennungs- und Strukturmustererkennungsmethoden, unter denen künstliche neuronale Netze eine gängige Methode zur Mustererkennung sind.

Szenarien: Spracherkennung, Bild- und Texterkennung, Fingerabdruckerkennung, Gesichtserkennung, handschriftliche Zeichenerkennung usw.

2. Anwendungen im Transportbereich

Da Transportprobleme stark nichtlinear sind und die Daten umfangreich und komplex sind, eignen sie sich sehr gut für die Verarbeitung mithilfe künstlicher neuronaler Netze.

Szenario: In den Bereichen Simulation des Autofahrerverhaltens, Straßeninstandhaltung, Fahrzeugerkennung und -klassifizierung, Verkehrsflussvorhersage, U-Bahn-Betrieb und Verkehrssteuerung wurden sehr gute Ergebnisse erzielt. 3. Anwendung im wirtschaftlichen Bereich Aufgrund der inhärenten Einschränkungen der Methode können künstliche neuronale Netze verwendet werden, um ein zuverlässigeres Vorhersagemodell auf der Grundlage des Pro-Kopf-Einkommens, der Familiengröße, der Kreditrate, des städtischen Konsumniveaus und anderer Aspekte zu erstellen wissenschaftlichere Vorhersage der Rohstoffpreise.

Szenario: Prognose der Marktpreise für Rohstoffe

3.2 Risikobewertung

Die Risikobewertung ist eine vorbeugende Maßnahme zur Vermeidung wirtschaftlicher Verluste, die durch die Unsicherheit einer bestimmten Art von Investitionstätigkeit verursacht werden. Der Einsatz künstlicher neuronaler Netze kann ein vernünftigeres Kreditrisikomodell basierend auf tatsächlichen Risikoquellen liefern. Nach der Berechnung kann der Risikobewertungskoeffizient ermittelt werden, um eine vernünftigere Lösung für tatsächliche Risikoinvestitionen bereitzustellen.

Szenarien: Kreditkartenabwicklung, Kauf von Finanzprodukten, Aktien usw.

IV. Anwendung im medizinischen Bereich

4.1 Erkennung und automatische Analyse biologischer Signale

Derzeit werden die meisten medizinischen Testgeräte ausgegeben eine kontinuierliche Wellenform Daten, diese Wellenformdaten sind die Grundlage für die medizinische Diagnose. Ein künstliches neuronales Netzwerk ist ein adaptives dynamisches System, das durch eine große Anzahl einfacher Verarbeitungseinheiten verbunden ist. Es verfügt über Funktionen wie massive Parallelität, verteilte Speicherung und adaptives Lernen. Es kann zur Lösung von Problemen verwendet werden, die mit herkömmlichen Methoden in der Biologie schwer zu lösen sind Frage zur Signalanalyse und -verarbeitung.

Szenarien: EEG-Signalanalyse, EMG- und Magen-Darm-Elektrizitätssignalerkennung, EKG-Signalkomprimierung, medizinische Bilderkennung und -verarbeitung usw.

4.2 Medizinisches Expertensystem

Das traditionelle Expertensystem speichert die vorhandene Erfahrung und das Wissen von Experten im Computer mit festen Regeln, um eine Wissensbasis aufzubauen, und verwendet dann logisches Denken, um medizinische Diagnosen zu stellen. Die traditionelle Methode weist Engpässe beim Wissenserwerb auf, und die Zunahme der Datenbankgröße hat zu einer Wissensexplosion geführt, sodass die Arbeitseffizienz relativ gering ist. Künstliche neuronale Netze bieten bessere Chancen für medizinische Expertensysteme, die auf nichtlinearer Parallelverarbeitung basieren.

Szenario: Forschung in den Bereichen Anästhesie und Intensivmedizin umfasst die Analyse und Vorhersage physiologischer Variablen. Beispielsweise gibt es Zusammenhänge und Phänomene, die in klinischen Daten, Signalverarbeitung, automatischer Unterscheidung und Erkennung von Störsignalen, Vorhersage verschiedener klinischer Zustände usw. noch nicht entdeckt wurden oder für die es keine eindeutigen Beweise gibt.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonKünstliche Intelligenz: Einführung in das Wissen über Anwendungsszenarien künstlicher neuronaler Netze. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!