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计算机智能信息处理技术的发展与应用探析

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  摘 要 随着计算机信息技术的不断发展和应用,智能信息处理技术也有了很快速的发展,而且已经不再局限于蝉蜕的理论和方法研究,开始拓展新技术的研究。本文对计算机智能信息处理技术的发展和应用进行分析与探讨。
  关键词 计算机技术;智能信息处理技术;模糊算法;神经网络
  引言
  计算机信息技术的发展和应用,使得计算机信息处理技术已经不再局限于传统的理论和方法研究层面,智能信息处理技术的研究对象也开始拓展到新的领域,不再是线性的、简单的系统,而是一些主流的、非线性的、非因果的复杂系统。在研究计算机信息技术的发展趋势的过程中,应该要了解智能信息处理技术的发展趋势,才能了解计算机智能信息处理技术的应用。
  1 计算机智能信息处理技术的发展
  计算机智能信息处理技术的发展起源时间为20世纪30年代,当时对于计算机技术的研究比较多,虽然在计算机智能信息处理技术方面也有一些研究,但是没有智能运算工具,所以计算机智能信息处理技术的发展受到阻碍。随着计算机的出现以及广泛应用,才使得计算机智能信息处理技术得到飞速发展。发展到现在,市场上已经出现了很多具有计算机智能信息处理能力的产品,在我们的生活与学习过程中得到了十分广泛的应用,同时还产生了巨大的经济效益。比如CT机在医学中的应用十分广泛,这个机械就是计算机智能信息处理技术的产物,再比如FFT算法在硬件电路中的应用也十分广泛,在智能检测仪器中广泛应用,大大增加了检测仪器的精度和自動化程度。近年来计算机智能信息处理技术的发展越来越迅速,而且技术水平也越来越高,很多信息处理系统中都需要计算机智能信息处理技术来支撑[1]。
  2 计算机智能信息处理技术的应用
  2.1 人工神经网络方法
  人工神经网络方法是根据数学模型以及网络模型提出的一种技术,在数学模型中,参照人的大脑神经元组织建立的人工神经结构,将各种复杂的单元有机组合在一起,形成了一比较复杂的而且能够完成各种需求的神经网络结构。事实上,人工神经网络结构的关键在于每一个人工神经元之间的连接,在网络模型中,人工神经元也是每一个基础单元体的产生基础,网络模型更注重多个单元体之间的联系,即在网络模型中,可以用一种比较特定的结构排布方式,将多个人工神经单元体组合起来,将其组合成为一个比较完整的网络模型。根据相关技术的研究来看,目前研发的网络模型已经有几十种,而且在不同的网络模型中,其人工神经元的连接方式以及信息流动方式都是不相同的,大体上可以将人工神经网络模型分成两种,一种是前向型网络,一种是相互结合性网络,第一种没有建立系统的信息反馈机制,后一种则建立了信息反馈机制[2]。
  2.2 模糊神经网络
  模糊神经网络是建立在模糊理论基础上的一种新理论,用于研究不确定的现象。研究对象的不确定是研究对象本身就存在的,并不是二元性原则的研究范畴,正是因为被研究的对象本身带有不确定性,所以在对这些对象进行分类的时候也不清楚,带有一定的模糊性。模糊系统是以模糊理论为核心的内容,拥有模糊信息处理能力。总体来讲,模糊神经网络系统主要有四个部分,第一是模糊规则库,第二是模糊产生器,第三是反模糊化器,第四是模糊推理机。将模糊系统与神经网络融合起来就产生了模糊神经网络,主要是将这两种理论系统结合起来,融入语言逻辑计算、动力学理论等,从而实现对模糊信息的识别、处理。模糊神经网络的核心就是要对各种比较模糊的信息、信号进行处理,让模糊输入信号和相应的权值附加在神经网络上,对模糊理论和神经理论的优点进行充分利用,从而实现对模糊信息的高效处理。
  2.3 进化算法
  进化算法指的是根据自然界的选择定律和遗传定律建立起来的一种算法,这种算法对于机器的优化和学习有很大作用。进化算法也被称为遗传算法,是根据生物界中的各种遗传模型,对研究对象进行全范围优化搜索产生的。这种算法相对比较简单,而且应用范围很广,可以实现对信息的有效处理。进化算法的研究对象是某个个体,在对这个个体进行研究的基础上可以进行选择、交叉、变异等操作,从而使得进化算法和传统的算法之间产生了区别。近年来,关于进化算法的研究越来越多,该算法的功能也越来越完善,在图像识别、机器学习以及自动化控制等方面都有应用,而且已经成为当前计算机智能信息处理技术中的一种常用算法。
  2.4 信息融合技术
  信息融合技术是对多种信息进行加工的技术,可以让多种技术的优点都得到充分利用,从而对各种信息进行处理,得到真实、准确的信息。信息融合技术还充分利用了多传感系统,对研究对象进行精准检测,而且对多有不确定的信息进行剔除,增强信息的准确性和可靠性。信息融合技术的原理与基础是人的大脑对信息技术进行处理的原型,在信息融合技术系统中有很多不同的传感器,而且各个传感器发出的信息是不一样的,通过信息融合系统对多个传感器的信息进行综合处理与整合,从而得到各种有用的信息,再将多余的信息进行科学组合,有效提高信息的正确性。当前,信息融合技术主要有两种,一种是高层次信息处理,一种是低层次信息处理,其中高层次信息处理指的是对信息处理中的势态以及威胁进行估计,并且包括对整个信息融合过程的提取,低层次信息处理则是对一些数据进行预处理和研究,并且对研究对象进行分类和检测[3]。
  3 结束语
  综上所述,计算机智能信息处理技术的发展对人类社会的发展与进步有很大帮助,在计算机智能信息处理技术的发展历程中,产生了多种新技术,比如模糊计算、信息融合技术、进化算法等,这些技术都是计算机智能信息处理技术的体现。在未来互联网技术快速发展的背景下,计算机智能信息技术还能得到进一步拓展,通过各种相关设备对数据的传输路径进行全面分析,从而找到数据传输的最优路径,提高数据处理、传输的效率。
  参考文献
  [1] 杨野.计算机智能信息处理技术的发展与应用[J].山东工业技术,2015,(06):184.
  [2] 肖卿,肖秋兰.计算机智能信息处理技术的发展与应用[J].科技风,2015,(19):73
  [3] 杨玉坤,赵杰.论计算机智能信息处理技术应用与发展前景[J].科学技术创新,2018,(03):82-83.
  作者简介
  谭荣生(1976-),男,江西省赣州市人;学历:本科,现就职单位:东莞联合高级技工学校,研究方向:计算机信息技术。
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