人工神经网络的应用领域，人工神经网络技术及应用

人工智能在如今人们的现实生活中，都有哪些趣味十足的应用？

人工智能，也被称为AI。研究和开发模拟、扩展和扩展人类智能的理论、方法、技术和应用系统是一门新兴的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它试图理解智能的本质，并产生一种新的智能机器，它可以像人类智能一样做出反应。该领域的研究包括机器人技术、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统。

 01.医学领域

医疗诊断可以使用人工智能系统来组织病床计划;并提供医疗信息。

将人工神经网络应用于临床诊断决策支持系统。人工智能在医学上还有以下潜在的用途:。

计算机帮助解释医学图像。这种系统可以通过扫描数据图像来检测计算机断层扫描的疾病，而计算机断层扫描通常用于发现肿块。心音分析。

02.金融

银行使用人工智能系统来组织运营、融资投资和管理资产。2001年8月，机器人在一场模拟金融交易竞赛中击败了人类。长期以来，金融机构一直使用人工神经网络来检测变化或非监管要求，银行也一直使用客户协助系统;帮助检查帐户，发行信用卡和恢复密码。

03.服务行业

人工智能是自动上网的好助手，可以减少操作，主要使用的是自然语言处理系统。类似的技术，如语言识别软件，也被用于呼叫中心的应答机，以使计算机用户更容易操作。也有的餐厅安装了人工智能系统，顾客可以自己点餐。最近听说阿里巴巴有一全智能的酒店，全程都是机器人工作，机器人可以自己开电梯，做饭，满足客户的要求。

大家有在生活中发现什么有趣的人工智能应用吗？

人工神经网络的应用

人工神经网络（Artificial Neural Network，简称ANN ），以数学模型模拟神经元活动，是基于模仿大脑神经网络结构和功能而建立的一种信息处理系统。人工神经网络具有自学习、自组织、自适应以及很强的非线性函数逼近能力，拥有强大的容错性。它可以实现仿真、预测以及模糊控制等功能。是处理非线性系统的有力工具。

它是物流合作伙伴选择方法中合作伙伴选择的神经网络算法的另一种名称。它是20世界80年代后迅速发展的一门新兴学科，ANN可以模拟人脑的某些智能行为，如知觉，灵感和形象思维等，具有自学性，自适应和非线性动态处理等特征。

将ANN应用于供应链管理（SCM）环境下合作合办的综合评价选择，意在建立更加接近于人类思维模式的定性与定量相结合的综合评价选择模型。通过对给定样本模式的学习，获取评价专家的知识，经验，主管判断及对目标重要性的倾向，当对合作伙伴作出综合评价时，该方法可再现评价专家的经验，知识和直觉思维，从而实现了定性分析与定量分析的有效结合，也可以较好的保证合作伙伴综合评价结果的客观性。

在选定评价指标组合的基础上，对评价指标作出评价，得到评价值后，因各指标间没有统一的度量标准，难以进行直接的分析和比较，也不利于输入神经网络计算。因此，在用神经网络进行综合评价之前，应首先将输入的评价值通过隶属函数的作用转换为（0，1]之间的值，即对评价值进行标准无纲量化，并作为神经网络的输入，以使ANN可以处理定量和定性指标。

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人工智能在生活中的应用都有哪些？

人工智能一共分为天然语言处理、计算机视觉、语音识别、专家系统以及交叉领域等五个领域。今天我就经过人工智能的六个方向讲一讲人工智能在生活中的有趣应用，来帮助你们更好地理解人工智能，尽享科技带给咱们的便捷生活。数据库。

【第一方面：天然语言处理】

天然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。天然语言处理并非通常地研究天然语言，而在于研制能有效地实现天然语言通讯的计算机系统，特别是其中的软件系统，是计算机科学，人工智能，语言学关注计算机和人类（天然）语言之间的相互做用的领域。天然语言处理的目的是实现人与计算机之间用天然语言进行有效通讯的各类理论和方法。安全。

一、多语言翻译。机器学习

天然语言处理的一个主要应用方面就是外文翻译。生活中遇到外文文章，你们想到的第一件就是寻找翻译网页或者APP，然而每次机器翻译出来的结果，基本上都是不符合语言逻辑的，须要咱们再次对句子进项二次加工排列组合。至于专业领域的翻译，如法律、医疗领域，机器翻译根本就是不可行的。学习。

面对这一困境，天然语言处理正在努力打通翻译的壁垒，只要提供海量的数据，机器就能本身学习任何语言。机器从0开始进入一个领域（零成本进入）大概2周时间。因此，进入哪一个领域都能高度垂直的作下去。好比，法律类专业文章翻译，优质法律文章的总量是有限的，让机器学习一遍这些文章，就能够保证翻译95%的流畅度，并且能作到实时同步。测试。

二、虚拟我的助理。大数据

虚拟我的助理是指使用者经过声控、文字输入的方式，来完成一些平常生活的小事。大部分的虚拟我的助理均可以作到搜集简单的生活信息，并在观看有关评论的同时，帮你优化信息，智能决策。优化。

同时部分虚拟我的助理还能够直接播放音乐的智能音响或者收取电子邮件，这些都是虚拟我的助理的变化形式之一。虚拟我的助理应用在咱们生活中的方方面面，音响、车载、智能家居、智能车载，智能客服多个方面。通常来讲，听到语音指令就能够完成服务的，基本上都是虚拟我的助理。云计算。

三、智能病例处理人工智能

天然语言处理还能够将积压的病例自动批量转化为结构化数据库，机器学习和天然语言处理技术能自动抓取病历中的临床变量，生成标准化的数据库。随后变量抽提、思路生成到论文图表导出的全过程辅助智能算法能挖掘变量相关性，激发论文思路，同 时提供针对临床科研的专业统计分析支持。

其水平至关于受过8 年临床医学教育的医学研究生，这样下来一样同读一篇50页的病历，抓取和理解其中的全部临床信息速度比医平生均快2700倍，大大地提升了医院的办公效率，求医难这个问题将获得不少的缓解。

【第二方面：语音识别】

语音识别是一门交叉学科。 语音识别技术所涉及的领域包括：信号处理、模式识别、几率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。与机器进行语音交流，让机器明白你说什么，这是人们长期以来求之不得的事情，现在人工智能将这一理想变为现实，并带它走入了咱们平常的生活。

一、智能医院。

依靠人工智能技术和大数据，医院能够实现智能语音交互的知识问答和病历查询，语音录入能取代打字，让您经过说话的方式，就可轻松与电脑、平板电脑、移动查房设备进行录入。每个人说的话说话都会被转录成文字并显示在您的HIS系统、PACS系统、CIS系统等但愿输入文字的位置。此外还能够对健康风险进行预测和对患者分群进行分析。

二、口语评测。

在语音识别方面还有一个比较有趣的应用——语音评测服务，语音评测服务是利用云计算技术，将自动口语评测服务放在云端，并开放API接口供客户远程使用。在语音测评服务中，人机交互式教学，能实现一对一口语辅导，就好像是请了一个外教在家，今后解决了哑吧英语的问题。

【第三个方面：计算机视觉】

计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步作图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。经过计算机视觉，电脑将处理更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。计算机视觉的主要任务是经过对采集的图片或者视频进行处理以得到相应场景的三维信息。

一、智能安防。

随着各级政府大力推动“平安城市”建设的过程当中，监控点位愈来愈多，视频和卡口产生了海量的数据。尤为是高清监控的普及，整个安防监控领域的数据量都在爆炸式增加，依靠人工来分析和处理这些信息变得愈来愈困难，利用以计算机视觉为核心的安防技术领域具备海量的数据源以及丰富的数据层次，同时安防业务的本质诉求与AI的技术逻辑高度一致，从能够从事前的预防应用到过后的追查。

二、人脸识别打拐。

当前，全国拐卖儿童犯罪活动较为猖獗，受害人及受害家庭数以万计。据民政部估计，目前，全国流浪乞讨儿童数量在100 万-150 万左右。在河南、云南以及两广沿海等地乡村地区，买卖儿童几近市场化，造成了一个完整的地下黑色利益链。能够寻回被拐卖儿童这件事迫在眉睫，刻不容缓。目前计算机视觉所应用的“人像识别、人脸对比”最快可让被拐儿童在7小时内被寻回，这是计算机视觉在安全领域的巨大应用，从此也将愈来愈多地应用在打击犯罪等方面。

【第四个方面：专家系统】

专家系统是人工智能中最重要的也是最活跃的一个应用领域，它是指内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题的智能计算机程序系统。一般是根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，去解决那些须要人类专家处理的复杂问题。

一、无人汽车。

无人驾驶汽车是智能汽车的一种，也称为轮式移动机器人，主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶的目标。从20世纪70年代开始，美国、英国、德国等发达国家开始进行无人驾驶汽车的研究，在可行性和实用化方面都取得了突破性的进展。

中国从20世纪80年代开始进行无人驾驶汽车的研究，国防科技大学在1992年成功研制出中国第一辆真正意义上的无人驾驶汽车。2005年，首辆城市无人驾驶汽车在上海交通大学研制成功。世界上最早进的无人驾驶汽车已经测试行驶近五十万千米，其中最后八万千米是在没有任何人为安全干预措施下完成的。

二、天气预测

随着手机的普及，如今愈来愈多的人已经习惯观看手机中的天气预测，而在天气预测中，专家系统的地位也是决定性的。专家系统能够首先经过手机的GPRS系统，定位到用户所处的位置，在利用算法，对覆盖全国的雷达图进行数据分析并预测。

用户就能够随时随地地查询本身所在地的天气走势。天气预测中再无“局部地区有雨”的字眼，取而代之的是“您所在街道25分钟后小雨，50分钟后雨停”。给您配上一位专属的天气预报员，让您收到的天气预报能精准到分钟和所在街道。

三、城市系统

城市系统是将交通、能源、供水等基础设施所有数据化，将散落在城市各个角落的数据进行汇聚，再经过超强地分析、超大规模地计算，实现对整个城市的全局实时分析，让城市智能地运行起来。城市系统率先解决的问题就是堵车。今年杭州的城市大脑，经过对地图数据、摄像头数据进行智能分析，从而智能地调节红绿灯，成功将车辆通行速度最高提高了11%，大大改善了出行体验。

【第五个方面：各领域交叉使用】

其实人工智能的四大方面应用其实或多或少都涉及到了其余领域，然而交叉应用最突出的方面仍是智能机器人。机器人是自动执行工做的机器装置。它既能够接受人类指挥，又能够运行预先编排的程序，也能够根据以人工智能技术制定的原则纲领行动。它的任务是协助或取代人类工做的工做，例如生产业、建筑业，或是危险的工做。

一、物流机器人

物流机器人是结合机器人产品和人工智能技术去实现高度柔性和智能的物流自动化的技术变革的引领者。在消费升级下的市场压力，海量SKU的库存管理、难以控制的人力成本，都已经成为电商、零售等行业的共同困扰。而物流机器人管理成本低，包裹完整性强，能够知足各类分拣效率和准确率的要求，投资回报周期短。它的出现可有效提高生产柔性，助力企业实现智能化转型，也将愈来愈多地应用在平常生活中。

二、萌宠机器人

孩子一直是家长的心肝肉，而如何让孩子赢在起跑线也是各路家长无比关心的问题，这时候早教就显得尤其重要了。早教其实就是让孩子有效的玩耍，让孩子在玩耍的过程当中学到不少知识，开发孩子的脑力，动手能力，反应能力，审美能力，培养兴趣及习惯。

市面上的早教机构价格昂贵，师资力量不足，同时还可能存在必定的安全隐患，这时候萌宠机器人的存在就很大的缓解了这一问题。语音功能让它就像孩子的小伙伴同样和孩子交流，记忆功能还能够记住宝宝的使用习惯，很快找到宝宝想听的内容。同时提供快乐儿歌、国学经典、启蒙英语等早期教育内容，且云端内容能够持续更新。

什么是神经网络，举例说明神经网络的应用

我想这可能是你想要的神经网络吧！

什么是神经网络：

人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connection Model），它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。

神经网络的应用：

应用

在网络模型与算法研究的基础上，利用人工神经网络组成实际的应用系统，例如，完成某种信号处理或模式识别的功能、构作专家系统、制成机器人、复杂系统控制等等。

纵观当代新兴科学技术的发展历史，人类在征服宇宙空间、基本粒子，生命起源等科学技术领域的进程中历经了崎岖不平的道路。我们也会看到，探索人脑功能和神经网络的研究将伴随着重重困难的克服而日新月异。

神经网络的研究内容相当广泛，反映了多学科交叉技术领域的特点。主要的研究工作集中在以下几个方面：

生物原型

从生理学、心理学、解剖学、脑科学、病理学等方面研究神经细胞、神经网络、神经系统的生物原型结构及其功能机理。

建立模型

根据生物原型的研究，建立神经元、神经网络的理论模型。其中包括概念模型、知识模型、物理化学模型、数学模型等。

算法

在理论模型研究的基础上构作具体的神经网络模型，以实现计算机模拟或准备制作硬件，包括网络学习算法的研究。这方面的工作也称为技术模型研究。

神经网络用到的算法就是向量乘法，并且广泛采用符号函数及其各种逼近。并行、容错、可以硬件实现以及自我学习特性，是神经网络的几个基本优点，也是神经网络计算方法与传统方法的区别所在。

未来的人工神经网络将会怎样改变我们的生活。

1、客服行业/行政助手

传统客服、企业内部行政，这种机械性、重复性、程式化的重复体力劳动的工作将会被专业的行政/客服机器人所替代。

2、翻译行业

打破语言界限，帮助人类进行跨民族、跨语种、跨文化的交流，一直以来都是“翻译”这一专业领域的神圣指责，且深深的在全球化的大潮中，被重要依赖着。

3、服务于公共交通的司机、公交车司机。

交通改变了人类生存的空间感和时间感，交通行业的发展和速度效率的提升，极大的提升了社会效率和人类生活体验。但每年不断增加的汽车保有量和随之快速上升的交通事故，也造成了不可挽回的生命及财产损失。

4、制造业流水线工人

人工智能最常让人浮想联翩的技术领域，毫无疑问是机器人，尤其是工业制造机器人领域。现在在高端科技制造、精密机械制造、主流汽车生产和甚至手机生产线中，工业机器人是标配。大量的工业应用故事，已经明确地指明了未来工业生产的方向。

5、基础医学服务和辅助医疗

近年来在医疗行业，多家企业源源不断地向人工智能技术应用方向注入大量资金，尤其是降低医疗成本、增加医疗效果、提升医疗效率、改善患者健康领域。

在某些情境下，人工智能的深度学习能力已超越医生。专家预测2020年医疗人工智能将持续增长，尤其是在成像、诊断、预测分析和管理领域。

6、金融审计和风控

人工智能的知识图谱、深度学习、大数据处理等技术在金融行业已有广泛的应用，通过专业策略深度应用下，对金融领域数据的监控和数据分析、决策方向极大的提高了业务处理效率，并且在每日新增和历史的金融海量数据下，人工智能的效率是人工不可企及的。

7、便利店收银员

无营业员超市，又称为无人超市。负责收钱的不是营业员，而是一个具备摄像头、人脸识别、机器交互终端、扫码设备的自动收款机器人。这种无须排队结账的实体店：刷手机进店、选品、拿货，然后走人！这种黑科技早已于2016年，随着Amazon Go无人超市的正式上线成为现实。

特点优点：

人工神经网络的特点和优越性，主要表现在三个方面：

1、具有自学习功能

例如实现图像识别时，只在先把许多不同的图像样板和对应的应识别的结果输入人工神经网络，网络就会通过自学习功能，慢慢学会识别类似的图像。

自学习功能对于预测有特别重要的意义。预期未来的人工神经网络计算机将为人类提供经济预测、市场预测、效益预测，其应用前途是很远大的。

2、具有联想存储功能

用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。

3、具有高速寻找优化解的能力

寻找一个复杂问题的优化解，往往需要很大的计算量，利用一个针对某问题而设计的反馈型人工神经网络，发挥计算机的高速运算能力，可能很快找到优化解。

人工神经网络可以解决哪些问题

信息领域中的应用：信息处理、模式识别、数据压缩等。

自动化领域：系统辨识、神经控制器、智能检测等。

工程领域：汽车工程、军事工程、化学工程、水利工程等。

在医学中的应用：生物信号的检测与分析、生物活性研究、医学专家系统等。

经济领域的应用：市场价格预测、风险评估等。

此外还有很多应用，比如交通领域的应用，心理学领域的应用等等。神经网络的应用领域是非常广的。

如何利用人工神经网络或遗传算法解决实际问题

来自<神经网络之家>nnetinfo。

目前可以做的一般有:

分类.

函数拟合

压缩.

图象识别

等等, 其实说到底,所有的都能归于第2点--函数拟合.。

一般如果输入与输出是有强烈关系的,网络都能找得到这个关系.例如病人的特征作为输入,判断这个是否为病人,一般都是可以的.业务背景知识强,才能把神经网络运用到实际中.。

另外,还需要把实现问题转换为数学问题的能力.。

例如数字识别就是一个经典的应用.但直接把图片放进去训练是得不到识别效果的,因为维度太多了,而且信息冗余量很大.。

于是有人把图片的特征先自已提取出来:例如对角线与图片上的数字有几个交点等等,再把这些特征作为输入,数字类别向量作为输出,放到网络中训练.最后你再写一个数字,提取这个数字的特征,再把这特征放进网络中的时候,它就能识别到你是哪个数字了.。

另外,又有人用卷积神经网络去做数字识别.。

还有人用深度网络去做,即先把原来图片的信息用RBM网络进行压缩,然后再训练,效果就好了.。

等等,其实很多问题都可以做,但前提是你要想到好的方式去运用神经网络.。