人工智慧：人工神經網路的應用場景知識介紹

今天跟大家聊聊人工神經網路在幾個領域的應用場景。

一、資訊領域應用

1.1 資訊處理

人工神經網路可以模仿或取代與人的思考相關的功能，實現問題求解、問題自動診斷，從而解決傳統方法所不能或難以解決的問題，

場景：智慧儀器、自動追蹤監控儀器、自動警報系統、自動故障診斷系統等面向。

1.2 模式識別

模式識別主要是對事物或現象的各種形式的資訊處理和分析，從而可以達到對事物或現象進行描述、辨認、分類、解釋的過程。

模式識別主要包括統計模式識別和結構模式識別方法，其中人工神經網路是模式識別的常用方法。

場景：語音辨識、圖文辨識、指紋辨識、人臉辨識、手寫字元辨識等面向。

二、交通領域應用

基於交通運輸問題是高度非線性、資料是大量且複雜的，非常適合使用人工神經網路來處理。

場景：汽車駕駛行為模擬、路面維護、車輛偵測與分類、交通流量預測、地鐵營運及交通控制等領域取得了很好的效果。

三、經濟領域應用

3.1 市場商品價格預測

商品價格的預測會受到市場供需關係等許多因素的分析，傳統的統計經濟學因方法固有的局限性，很難做出比較準確的價格變動預測，採用人工神經網路可以根據人均收入、家庭人口數、貸款率、城市消費水平不同等各方面建立比較可靠的預測模型，可以達到商品價格較科學的預測。

情境：市場商品價格的預測

3.2 風險評估

風險評估是某項投資活動物種，存在的不確定性從而產生經濟損失的一種防範措施。使用人工神經網路可以根據現實的風險來源給出比較合理的信用風險模型，經過計算得到風險評價係數，達到針對實際創投給出比較合理的解決方案。

場景：信用卡辦理、購買理財產品、股票等面向

#四、醫療領域應用

4.1 生物訊號的偵測與自動分析

目前大部分醫學檢測設備都是以連續波形方式輸出數據，這些波形數據是醫療診斷的依據。人工神經網路由大量的簡單處理單元連接而成的自適應動力學系統，具有巨量並行性、分散式儲存、自適應學習等功能，可以用它來解決生物訊號分析處理中常規方法難以解決的問題。

場景：腦電訊號分析、肌電和胃腸電等訊號辨識、心電訊號壓縮、醫學影像辨識和處理等方面。

4.2 醫學專家系統

傳統的專家系統是把專家現有的經驗、知識以固定的規則儲存在電腦從而建立知識庫，然後採用邏輯推理的方式進行醫療診斷。傳統方式存在知識獲取途徑存在瓶頸、資料庫規模增加造成知識爆炸，因而工作效率相對很低。人工神經網路以非線性平行處理為基礎為醫學專家系統提供了更好的前景。

情境：麻醉、重症醫學領域的研究涉及生理變數的分析與預測。例如臨床資料存在尚未發現或無確切證據的關係與現象、訊號處理、幹擾訊號的自動區分檢測、各種臨床狀況的預測等面向。

以上是人工智慧：人工神經網路的應用場景知識介紹的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！