人工知能: 人工ニューラル ネットワークのアプリケーション シナリオの知識の概要

今日は、いくつかの分野における人工ニューラル ネットワークの応用シナリオについてお話します。

1. 情報分野への応用

1.1 情報処理

人工ニューラル ネットワークは、問題を達成するために人間の思考に関連する機能を模倣または置き換えることができます。解決、自動問題診断により、従来の方法では解決できない、または解決が難しい問題を解決します。

シナリオ: インテリジェント機器、自動追跡および監視機器、自動警報システム、自動故障診断システムなど

1.2 パターン認識

パターン認識は、主に、物や現象を説明および識別できるように、物や現象に関するさまざまな形の情報を処理および分析することです。 、分類と説明のプロセス。

パターン認識には主に統計的パターン認識と構造的パターン認識方法が含まれており、そのうち人工ニューラル ネットワークはパターン認識の一般的な方法です。

シナリオ: 音声認識、画像およびテキスト認識、指紋認識、顔認識、手書き文字認識など。

2. 輸送分野での応用

輸送問題は非線形性が高く、データは大量かつ複雑であるため、人工ニューラル ネットワークによる処理に非常に適しています。

シナリオ: 自動車ドライバーの行動シミュレーション、道路保守、車両の検出と分類、交通流の予測、地下鉄の運行と交通制御の分野で非常に良い結果が達成されています。

3. 経済分野への応用

3.1 市場商品価格の予測

商品価格の予測は、多くの要素の分析の対象となります。市場の需要と供給など 従来の統計経済手法には固有の制限があるため、価格変動をより正確に予測することは困難です 人工ニューラル ネットワークを使用すると、一人当たりの収入、家族規模、このモデルは、商品価格のより科学的な予測を達成できます。

シナリオ: 市場商品価格の予測

3.2 リスク評価

リスク評価は、存在する投資活動の一種です。不確実性による経済的損失を防ぐための予防措置。人工ニューラル ネットワークを使用すると、実際のリスク源に基づいてより合理的な信用リスク モデルを提供し、リスク評価係数を計算して実際のリスク投資に対するより合理的なソリューションを提供できます。

シナリオ: クレジット カード処理、金融商品、株式の購入など

4. 医療分野でのアプリケーション

4.1 検出自動解析

現在、多くの医療検査機器は連続波形データを出力しており、この波形データが医療診断の基礎となります。人工ニューラルネットワークは、多数の単純な処理ユニットによって接続された適応動的システムであり、大規模並列処理、分散ストレージ、適応学習などの機能を備えており、従来の生物学的手法では解決することが困難な問題を解決するために使用できます。信号の解析と処理についての質問です。

シナリオ: EEG 信号分析、EMG および胃腸信号認識、ECG 信号圧縮、医療画像認識および処理など。

4.2 医療エキスパート システム

従来のエキスパート システムは、知識ベースを確立するための固定ルールを使用して専門家の既存の経験と知識をコンピュータに保存し、ロジックを使用します。医学診断への推論的アプローチ。従来の方法では知識の獲得にボトルネックがあり、データベースサイズの増大により知識の爆発が起こったため、作業効率が相対的に低かった。人工ニューラル ネットワークは、非線形並列処理に基づく医療エキスパート システムに優れた見通しを提供します。

シナリオ: 麻酔および救急医療の分野の研究には、生理学的変数の分析と予測が含まれます。例えば、臨床データでは発見されていない、または明確な証拠がない関係や現象、信号処理、干渉信号の自動識別と検出、さまざまな臨床状態の予測などがあります。

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