人工智能神经网络技术

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人工智能神经网络技术范文第1篇

机器人桑尼反问：你能吗？

如果你看过电影《机器公敌》，一定记得这个对白，并对电影中那个拥有自我思考能力、拥有人类情感的机器人桑尼记忆犹新。

让机器拥有学习能力，甚至能够像人类一样去思考、工作，这就是人工智能，这个概念自从1956年被提出之后一直都是科幻小说最火爆的主题之一。如今，人工智能已不是幻想。

作为人工智能实现方法之一，人工神经网络目前已在全世界范围内悄然诞生，而由谷歌XLab团队斥巨资打造的谷歌大脑（Google Brain）无疑是首屈一指的。谷歌大脑的缔造者名叫吴恩达（Andrew Ng），他是一位华裔，现任斯坦福人工智能实验室主任，真正的“X教授”。

重拾人工智能梦想

如果是对7年前的吴恩达提人工智能，他一定会用各种理由说服你放弃这个疯狂的想法。

吴恩达对人工智能技术的否定，源于当时的一种主流观点：人类智慧是由无数个负责简单功能的区域协同工作形成的，而这个过程如果用计算机的方式来完成就必须建立成千上万个独立的计算机模块，每个模块模仿一种功能，比如说话、味觉。

按照这个理论推演开去，实现人工智能所需的工作量是巨大的。因此，人工智能技术在发展了40多年之后还是处于初级阶段。

当时的神经学家们始终认为，人工智能属于大脑研究的范畴，他们不大愿意和其他领域的科学家进行合作。这样的结果就是，工程师们在对神经科学毫不了解的情况下，开始开发不完全模仿人类大脑运行的智能系统，最终的产品就是类似“Roomba”这样的吸尘机器，这种吸尘机器人在工作的时候可以自动绕过障碍物，并沿着墙角路线转弯，在如今的家电大卖场均有销售。Roomba只有按照程序躲避障碍的能力，并不能像人一样学习。在吴恩达看来，这是“伪人工智能”。

发明能像人类一样学习、思考的机器，是吴恩达从小到大的梦想，但是当他进入大学开始真正接触到人工智能技术的时候，却深受上述观念的毒害而放弃了研究。

直到有一天，吴恩达偶然接触到了一种崭新的理论，这种理论认为，“人类的智慧源于单一的算法”，人类的大脑在发育的初期，每一部分的职责分工并不是明确的，可以通过后期的调试执行特定的任务。提出这个假说的杰夫・霍金斯（Jeff Hawkins）是全球最大掌上电脑制造商Palm的创始人，也是一名有着神经科学研究背景的人工智能领域的企业家。

这个理论改变了吴恩达的人生轨迹，他重新拾起了儿时的梦想。“我有生以来，第一次感到自己有可能在人工智能的研究领域取得一点儿进展。”

谷歌大脑的缔造者

2010年，时任斯坦福大学教授的吴恩达加入谷歌开发团队XLab――这个团队已经先后为谷歌开发了无人驾驶汽车和谷歌眼镜两个知名项目。身为人工智能领域的权威，吴恩达的使命就是“以史无前例的规模，通过谷歌庞大的数据中心来打造人工智能系统。”

随后，吴恩达与谷歌顶级工程师开始合作建立全球最大的“神经网络”，这个神经网络能够以与人类大脑学习新事物相同的方式来学习现实生活。谷歌将这个项目命名为“谷歌大脑”。

吴恩达表示：“在我加入谷歌的时候，学术界最大的神经网络大约有100万个参量，而当时在谷歌，我们能够建造比这个规模大1000倍的神经网络。”

身处大数据时代，谷歌每年在超级计算机数据中心领域的投资达十亿美元，像吴恩达这样的大学教授，也只有在像谷歌这样的公司里才能完成这种研究。

谷歌大脑能够将所看到的图像或图片分解成10亿多个不同的参量，然后通过自主学习，学会如何将这些零碎的参量组合到一起。比如看到很多种花，再告诉机器这些是花，久而久之，机器就会将这类有颜色、有花瓣、有花蕊的物体自动和花这个单词联系到一起，从而从千万张图片中识别出花。这个过程好像教婴儿认卡片一样，神经网络学界将这个过程叫做“深度学习”。

去年6月，吴恩达所开发的人工神经网络通过观看一周YouTube视频，自主学会了识别哪些是关于猫的视频。这个案例为人工智能领域翻开了崭新的一页。吴恩达表示，未来将会在谷歌无人驾驶汽车上使用该项技术，来识别车前面的动物或者小孩，从而及时躲避。

为了利用谷歌的神经网络模型改善谷歌的语音识别软件，去年夏天，吴恩达为谷歌请来了杰弗里・辛顿（Geoffrey Hinton）――来自多伦多大学的“神经网络领域的教父”。杰弗里在谷歌花了数月时间对谷歌算法进行改进。当安卓Jelly Bean 4.2G版本软件去年底时，这些算法已经将其语音识别的出错率降低了25%。

今年3月，谷歌收购了杰弗里的公司DNN research，DNN是深度神经网络的英文缩写。

加入谷歌的杰弗里希望构建比其去年开发的10亿参量的神经网络更大的神经网络，杰弗里透露：如果能够建立比10亿参量神经网络大1000倍的神经网络，将会有机会教机器理解一些事物，甚至情感。

人工智能才刚刚开始

和人脑的灵活性及准确性相比，吴恩达的深度学习算法还相差十万八千里，但是吴恩达说，那一天会到来的。

吴恩达如此自信是有原因的，如今越来越多的科学家和科技公司开始意识到深度学习对于计算机科学发展的重大意义，他不是一个人在战斗。

在美国，随着奥巴马政府宣布将支持筹建一项跨学科的科研项目“基于神经科学技术创新的人脑研究”，许多类似的项目正如雨后春笋般涌现。

在谷歌发力神经网络的同时，IBM、微软、苹果、百度这些公司也竞相开始了对神经网络技术的探索。

人工智能神经网络技术范文第2篇

（浙江省丽水市丽水学院，浙江丽水323000）

摘要：在电力系统中加入人工智能控制技术的应用，能够有效解决非线性问题。本文描述了模糊技术、神经网络、专家系统这三种智能控制技术的特点，并就其在电力系统中的应用现状进行分析，阐述了智能控制对于电力系统无功电压控制、切负荷、继电保护等方面的作用。

关键词：电力系统；智能控制；模糊技术；神经网络；专家系统

中图分类号：TM76 文献标识码：A文章编号：1007-9599 (2011) 09-0000-01

The Analysis the Power System of the Intelligent Control Technology

Zhang Yuming,Feng Jianlin

(Zhejiang Lishui University,Lishui323000,China)

Abstract:The addition of artificial intelligence in power system control technology,can effectively solve the nonlinear problem.This paper describes the fuzzy technology,neural network,expert system technology that features three intelligent control and its application in power system analysis of the status,describes the intelligent control for reactive power voltage control,load shedding,relay protection role.

Keywords:Power system;Intelligent control;Fuzzy technology;Neural network;Expert system

作为非线性动态系统，电力系统涉及到发电机、变压器、输配电网络和终端设备等一系列复杂单元。在电气自动化水平日益提高的背景下，电力系统实现智能控制已成为大势所趋。随着信息技术、电子计算机技术、微电子技术和人工智能等现代学科的最新进展，面对电力系统逐渐扩大的规模和日趋复杂的体系架构，其智能控制手段逐渐归纳成为三种较为有效的渠道，也就是模糊技术、神经网络、专家系统这三种控制技术。

一、模糊技术在电力系统中的应用及分析

模糊控制技术是基于模糊理论（FT），模拟人类大脑逻辑进行模糊推演归纳行为的人工智能控制方法，在问题具有非线性、非确定性、非精确性或者受到噪声污染时，模糊技术能够凭借其完整的推理体系体现出更强的优势。模糊控制技术接近人的理性思维，对有效信息的提取和分析更为精确，具有较强的鲁棒性，不易受到被控对象非线性因素和参数变化的影响，对电力系统控制的诸多复杂问题都具有较强的适用性。

举例来说，电力系统中的无功电压控制就具备了可应用模糊技术加以控制的特点。在实际运行中，系统电压和无功控制具有非线性特征，很难用标准数学模型或者常规控制手段加以描述。因此针对无功电压越限容许度这个问题，可以采用模糊线性规划，将电压的限值进行模糊处理，最终确定能够维持电压的无功功率最低值。电力系统中有的节点对故障点的控制性较强，这些节点能够组成一个无功电压的局部控制区域，针对这个要求，可将控制的力度模糊化理解，使用模糊语言隶属度而非硬性指标来划分强弱表征系数，然后使用模糊数学中的聚类分析方法，区分不同的控制属性，对无功电压进行紧急状态下的局部控制。这种办法较普通线性规划法来说，提高了实用性，使无功电压控制获得了传统上不具备的智能特性。

二、神经网络在电力系统中的应用及分析

人类的神经网络是通过彼此连接的神经元来相互传递并处理信息，实现大脑思维工作的。人工神经网络（ANN）智能控制技术也就是基于这种原理，仿制若干神经元单位，通过一定的联系方式实现非线性组合，来模拟控制系统的非线性属性。神经网络的信息隐藏在大量的神经元以及它们之间的有向连接权值中，通过算法的调整变化，这些信息能够实现多维空间内部的复杂映射，并具备较强的自我组织能力和容错能力，适用于多种信息控制需求。神经元的控制较为简单，其相互独立的属性也降低了并行处理的难度，提高了运行效率。神经网络控制技术的优点主要在于强大的自学能力和鲁棒性，它还具备类似人脑的非线性拟合和联想记忆的功能，在动静态交叉模型的参数变化情况下仍能保持高精度的稳定控制，并可自行调和两种状态之间的矛盾，抗干扰能力极强，在电力系统维持稳定运行和处理大量非线性信息的要求下具有较为广阔的应用空间。

神经网络控制技术可以用在电力系统切负荷离散控制中，切负荷是指当电力系统的某一节点出现故障突然停止工作，系统容量会发生突变，如果负荷超出了系统的供应容量，就需要对超载负荷进行处理，避免出现较大区域的断电问题。此时，可以将负荷需求以及系统故障视为某种非线性数学映射，将系统的暂态稳定行为分析视为对这种映射函数的分析和处理，实现对继电器的控制，保证动作稳态实施。基于人工神经网络技术能够通过特征量的选取来获取函数样本的功能，以及其对函数的并行处理和逼近能力，利用这种智能控制技术来获得对电力系统的切负荷控制，具有一定的实效性。

三、专家系统在电力系统中的应用及分析

专家系统（ES）是人工智能中发展最早也是最成熟的控制技术之一，其系统知识库中贮存了大量专业领域的信息源，并通过此类特殊领域的知识体系来组建专家级的决策，提供高水平的问题解答。专家系统的工作性能取决于知识库的完整和充实，并分别在信息获取、库存、推理、解释这些环节加以展现。当前电力系统的正常运行和控制亟需具备专业经验和高端理论知识的人员调度和自动化智能控制技术所结合的体系，而专家系统正符合这两方面的要求。电力系统需要专家系统有效启用知识积累式的演绎推理来突破传统数值分析的瓶颈，另一方面其复杂性还能反过来丰富知识库中的数学模型和状态量。当前，国内外对组织大型专家系统进入电力控制应用技术抱有很大的兴趣，也取得了一些突破性的成果。

比较典型的应用如在电力系统继电保护装置中。继电保护控制的难度在于缺乏故障检测手段、故障定位困难、后备保护时间长、保护值的限定跟不上动态变化等一系列问题。专家系统与人工神经网络技术的结合成为这一领域实现智能控制的趋势，前者的专业推理能力和后者的自动学习功能加以叠加，能够有效地实现对故障与暂态稳定之系统微分方程的解析。

四、结语

综上所述，模糊技术、神经网络、专家系统等人工智能控制技术，究其原理都是对电力系统的非线性因素进行解析，进而实现对其参数变化的控制。但每种控制技术都具有其优势和不足，需要辩证地理解和应用。要实现高效稳定的电力系统运行，就要善于从不同角度借助人工智能控制技术的力量，多方面提高系统性能，并通过技术的改进与发展，结合不同控制技术的优点，规避各自的不足，使其在电力系统应用中发挥最大效力。

参考文献：

[1]贾斌,吴东华,胡伟.智能技术在电力系统自动化中的应用探讨[J].科技资讯,2010,33）

[2]王平洋.电力系统自动化与智能技术[J].电力系统自动化,2008,1

[3]肖成刚.浅论电力系统控制方法[J].内蒙古石油化工,2005,7

人工智能神经网络技术范文第3篇

1人工智能的含义及优势

人工智能是融合信息科学和数学、哲学、心理学等知识的一种新型科学技术，能通过感知环境做出主动反应，并且该反应能够实现目标、获得最大收益（蔡彬彬.人工智能在计算机网络技术方面的应用[J].科技风,2019(13):60）。如今人工智能已经渗透到日常生活之中，例如手机里的智能助理、新闻浏览中的新闻推荐和机器翻译、机器人、自动驾驶等。人工智能是全新的智能系统，其优势主要包括：第一，模糊信息处理和协作的能力。大数据时代的计算机网络技术发展中出现大量模糊信息，增大处理难度，而人工智能大多使用模糊逻辑的数据处理方式，无需准确描述数据模型，运用人工智能就能增强计算机网络技术的信息处理能力。与此同时，计算机网络技术的规模、结构等均在发生变化，增大网络管理难度，运用人工智能的协作分布思维就能显著提高计算机网络协作能力。第二，非线性处理和学习的能力。计算机网络技术催生大量数据和信息，其中有很多都处于较低的概念层次，但其背后隐藏着价值巨大的信息，需要运用人工智能进行挖掘，学习低层次信息，进行解释和推理。人工智能还可以及时进行非线性处理，由机器人模仿人的智能。第三，运算速度快、成本低。迅速发展的计算机网络技术使得人们对其的依赖程度越来越大，但效率和成本问题不容忽视，运用人工智能可以加强算法控制，在计算时速度较快、资源消耗较少，极大地节省计算成本。

2大数据时代人工智能在计算机网络技术中运用的途径

进入大数据时代以后，计算机网络技术的发展速度越来越快，全球越来越关注网络安全问题，计算机网络系统的运用中最重要、人们最关注的则是网络控制、网络监控。由于网络数据存在不规则、不连续的特征，计算机判断数据真实性的难度较大，因而有必要促进计算机网络技术的智能化发展。

2.1运用于管理

人工智能一般又被称为人工智能Agent技术，这是一种实体软件，其组成部分主要是各Agent之间的数据库、知识库、解释推理器、通讯部分，其依据就是Agent的知识库，通过及时分析、处理数据信息完成相关任务。人工智能的管理一般可以基于用户自定义搜索信息，并可以向指定位置传输，让用户享受更智能化的、人性化的服务（王佳美.人工智能技术在计算机网络领域中的应用研究[J].通讯世界,2019(04):136-137）。例如用户利用计算机网络技术查找所需信息时，运用人工智能就能进行管理，对信息加以分析和处理，获得有效的信息，节省大量查找时间。同时，人工智能在人们的日常生活与工作中也有广泛运用，包括收发邮件、安排形成、网上购物等，享受十分优质的智能化管理服务。并且人工智能技术拥有一定的学习性、自主性，对于用户分配的任务可以自动完成，借助自主学习方式更好地推动计算机网络技术的发展。

2.2运用于数据处理

在计算机网络技术中运用人工智能可以极大地提升数据处理能力，即从人工智能切入，实现计算机动态模拟、科学预测，为开展计算机网络管理工作提供可靠的技术支持，特别是开展预设性管理活动，方便对人员的行为进行管理，减少额外成本投入，夯实后续开展数据处理活动和管理活动的基础。为更充分地体现人工智能运用于计算机网络技术的数据处理优势，操作人员要从实际着眼，从人工神经网络切入，通过构建人工神经网络机制，实行必要的网络数据信息预测和处理。具体而言，运用人工神经网络，基于计算机网络技术的操作状态，快速获得主要的运行参数，并把所获参数和计算机网络标准做对比，从而输出对比结果，直观呈现数据处理结果。借助神经元的连接权和阈值，还可衔接输入值、输出值，形成最佳的拟合函数，基于人工神经网络框架高效处理计算机网络技术运用中的各类核心数据，特别是对计算机网络技术所涉及设备的运行状态、技术参数等进行阅读，预测短时间里人工智能在管理环节暴露的问题，高速设置应对问题的方案。该操作需要大数据的支持，数据运算量也很大，所以在运用人工智能时要适当前移数据信息的加工和处理工作，组建计算机网络技术的动态模拟和预测网络。

2.3运用于网络安全

人们对于计算机网络技术的使用安全始终给予高度重视，运用人工智能有助于强化其安全防护。例如运用人工智能可以构建智能防火墙，智能防火墙和其他防御系统比起来能借助智能化的识别技术采集数据、分析数据、处理数据，对有害信息访问进行限制、拦截，减少计算量，提升数据信息安全等级。智能防火墙也有助于防范病毒攻击、黑客攻击，既能阻止病毒传播，又能有效监控并管理内部局域网，确保计算机网络技术使用的平稳性、安全性（罗雅丽.大数据时代人工智能在计算机网络技术中的应用[J].电脑编程技巧与维护,2019(06):120-122）。此外，智能防火墙的安全检测效率比传统防御软件高很多，可以妥善解决外部攻击问题，稳步提升计算机网络安全工作的有效性。人工智能还可运用于计算机网络技术的入侵检测实践，其主要涉及两个模块：一个是训练模块，即在计算机网络技术的使用中通过人工智能实行网络入侵检测，实现正常审计已知数据、检测异常数据的向量训练。人工智能检测主要借助编码的方式对已知入侵特征向量和审计记录做分析、比较，进而把入侵特征的向量变化识别出来。如果已知入侵向量有符合其特征的审计事件，那么计算机网络系统就会自动报警；如果入侵向量和审计事件不符，运用人工智能就能自动实行网络入侵检测，形成新的审计事件。还可以调整模式长度、匹配时间，确保有效分析入侵检测信息的特点。另一个是检测模块，借助预处理器实行入侵检测，即通过数学向量的形式，以审计未知为前提实施数字处理，之后基于支持向量机、判决函数，分类数字向量，再经过决策系统分类汇总数字向量。在检测预测模块中也可按照现有模型的运行规律判定计算机网络系统在今后可能会遭受的攻击，促进模型装置的及时更新，确保系统安全、稳定。

2.4运用于其他方面

大数据、互联网和人工智能等技术有力推动各行各业的变革、发展，使得计算机网络技术水平越来越高，对人们的生活与生产发挥更大的作用。第一，人工智能在教学领域的运用。教师可以在计算机网络技术的学习中运用人工智能，提高教学准确度，并调动学生的热情和积极性。人工智能在早教领域的运用也十分广泛，智能机器人使早教进入新的层面，教育不再受到书本的限制，成功把互联网带进课堂，教师针对自己无法即刻解决的问题，可以借助计算机网络技术搜索准确答案。第二，人工智能在企业管理领域的运用。如今很多企业的计算机网络技术都融入了人工智能，例如自动监控系统、自动报警系统等，促使企业实现智能化管理目标，在安全的环境里降低管理成本（高塔,田雨鑫.计算机网络技术中大数据时代的人工智能应用研究[J].中小企业管理与科技(上旬刊),2018(06):137-138）。企业在未来必然能依托人工智能实现真正的现代化和信息化、智能化管理。第三，人工智能在家居领域的运用。经济稳步发展使智能家居进入大众的生活，为人们的居住提供更大的便利。在计算机网络技术中运用人工智能能很好地满足人们的居住需求，例如自主控制灯光的明暗、窗帘的开合等，或者远程控制家居系统，包括电饭锅开关的远程控制，回到家里能有更多休息时间。因此，智能家居的应用将会日益普及，让人们享受优质的家居生活服务。

3结语

人工智能神经网络技术范文第4篇

关键词：机器学习；深度学习；推荐算法；远程教育

深度学习（DeepLearning），也叫阶层学习，是机器学习领域研究的分支，它是学习样本数据的表示层次和内在规律，在学习的过程中获取某些信息，对于数据的解释有巨大帮助。比如对文字数据的学习，在网络上获取关键字，对图像数据的学习，进行人脸识别等等。

一、深度学习发展概述

深度学习是机器学习领域里一种对数据进行表征学习的方法。一句话总结三者之间的关系就是：“机器学习，实现人工智能的方法；深度学习，实现机器学习的技术。深度学习目前是机器学习和人工智能领域研究的主要方向，为计算机图形学、计算机视觉等领域带来了革命性的进步。机器学习最早在1980年被提出，1984年分类与回归树出现，直到1986年，Rumelhart等人反向传播（BackPropaga-tion，BP）算法的提出，解决了感知模型只能处理线性分类的问题，1989年出现的卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNet-works，CNN）也因此得到了一定的发展。在1990年至2012年，机器学习逐渐成熟并施以应用，GeoffreyHinton在2006年设计出了深度信念网络，解决了反向传播算法神经网络中梯度消失的问题，正式提出了深度学习的概念，逐渐走向深度学习飞速发展的时期。随后，各种具有独特神经处理单元和复杂层次结构的神经网络不断涌现，深度学习技术不断提高人工智能领域应用方面的极限。

二、深度学习主要模型

1、卷积神经网络卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）是指有着深度结构又包含着卷积计算的前馈神经网络。卷积物理上理解为系统某一时刻的输出是有多个输入共同叠加的结果，就是相当于对一个原图像的二次转化，提取特点的过程。卷积神经网络实际上就是一个不断提取特征，进行特征选择，然后进行分类的过程，卷积在CNN里，首先对原始图像进行特征提取。所以卷积神经网络能够得到数据的特征，在模式识别、图像处理等方面应用广泛。一个卷积神经网络主要由三层组成，即卷积层（convolutionlayer）、池化层（poolinglayer）、全连接层（fullyconnectedlayer）。卷积层是卷积神经网络的核心部分，通过一系列对图像像素值进行的卷积运算，得到图像的特征信息，同时不断地加深节点矩阵的深度，从而获得图像的深层特征；池化层的本质是对特征图像进行采样，除去冗杂信息，增加运算效率，不改变特征矩阵的深度；全连接将层间所有神经元两两连接在一起，对之前两层的数据进行分类处理。CNN的训练过程是有监督的，各种参数在训练的过程中不断优化，直到得到最好的结果。目前，卷积神经网络的改进模型也被广泛研究，如全卷积神经网络（FullyConvolutionalNeuralNetworks，FCN）和深度卷积神经网络（DeepConvolutionalNeuralNetworks，DCNN）等等。2、循环神经网络区别于卷积神经网络在图片处理领域的应用，循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN）主要应用在自然语言处理领域。RNN最大的特点就是神经元的输出可以继续作为输入，再次利用到神经元中循环使用。RNN是以序列的方式对数据进行读取，这也是RNN最为独特的特征。RNN的串联式结构适用于时间序列的数据，可以完好保持数据中的依赖关系。循环神经网络主要有三层结构，输入层，隐藏层和输出层。隐藏层的作用是对输入层传递进来的数据进行一系列的运算，并将结果传递给输出层进行输出。RNN可用于许多不同的地方。下面是RNN应用最多的领域：1.语言建模和文本生成，给出一个词语序列，试着预测下一个词语的可能性。这在翻译任务中是很有用的，因为最有可能的句子将是可能性最高的单词组成的句子；2.语音识别；3.生成图像描述，RNN一个非常广泛的应用是理解图像中发生了什么，从而做出合理的描述。这是CNN和RNN相结合的作用。CNN做图像分割，RNN用分割后的数据重建描述。这种应用虽然基本，但可能性是无穷的；4.视频标记，可以通过一帧一帧地标记视频进行视频搜索。3、深度神经网络深度神经网络（deepneuralnetworks，DNN）可以理解为有很多隐藏层的神经网络。多层神经网络和深度神经网络DNN其实也是指的一个东西，DNN有时也叫做多层感知机（Mul-ti-Layerperceptron,MLP）。DNN内部的神经网络层也是分为三类，输入层，隐藏层和输出层，一般来说第一层是输入层，最后一层是输出层，而中间的层数都是隐藏层。深度神经网络（DNN）目前作为许多人工智能应用的基础，并且在语音识别和图像识别上有突破性应用。DNN的发展也非常迅猛，被应用到工业自动驾驶汽车、医疗癌症检测等领域。在这许多领域中，深度神经网络技术能够超越人类的准确率，但同时也存在着计算复杂度高的问题。因此，那些能够解决深度神经网络表现准确度或不会增加硬件成本高效处理的同时，又能提升效率和吞吐量的技术是现在人工智能领域能够广泛应用DNN技术的关键。

三、深度学习在教育领域的影响

1、学生学习方面通过网上学习的实时反馈数据对学生的学习模式进行研究，并修正现有教学模式存在的不足。分析网络大数据，相对于传统在线学习本质区别在于捕捉学生学习过程，有针对性，实现学生个性化学习。举个例子，在学习过程中，可以通过学习平台对学生学习课程所花费的时间，参与的程度，知识的偏好等等数据加以分析。也可以通过学生学习某门课程的次数，鼠标点击次数、停留的时间等，来推断学生学习情况。通过以上或类似数据汇总分析，可以正向引导学生学习，并给予积极的学习评价。这种利用计算机收集分析出来的客观数据，很好展示了学生学习行为的结果，总结学习规律，而不需要教师多年的教学经验来判断。对于教育研究者而言，利用深度学习技术可以更客观准确地了解学生，使教学工作良好发展更进一步。2、教学方面学习平台的数据能够对教学模式的适应度进行预测，通过学生的考试成绩和对教师的线上评价等加以分析，能够预测出某一阶段的教学方式发发是否可行，影响如何。通过学生与教师的在线互动，学生测验时完成的时间与完成的结果，都会产生大量的有效的数据，都可以为教师教学支持服务的更好开展提供帮助，从而避免低效率的教学模式造成教学资源的浪费。

四、成人远程教育中深度学习技术的可应用性

深度学习方面的应用在众多领域都取得了成功，比如电商商品推荐、图像识别、自然语言处理、棋类博弈等等。在远程教育方面，深度学习的技术还有很大的发挥空间，智能网络教育的实现是人们的众望所盼。若要将深度学习技术应用到远程教育平台，首先要清楚学生的需求和教学资源如何分配。1、针对学生的学习需求与学习特征进行分析美国斯坦福大学克里斯皮希研究团队的研究成果显示，通过对学生知识学习进行时间建模，可以精确预测出学生对知识点的掌握情况，以及学生在下一次学习中的表现。深度学习的应用可以帮助教师推测出学生的学习能力发展水平。通过学生与教学环境的交互行为，分析其学习风格，避免教师用经验进行推断而产生的误差。2、教学资源的利用与分配深度学习技术能够形成智能的分析结论。计算机实时采集数据集，对学生的学习情况加以分析，使教师对学生的学习状态、情绪状态等有更加清晰、准确的了解。有了上面良好的教学模式，教师对学生的学习状态有了更准确的掌握，对学生的学习结果就有了更科学的教学评价。基于深度学习的人工智能技术，还可以辅助教师实现智能阅卷，通过智能阅卷自动总结出学习中出现的问题，帮助教师减少重复性劳动，减轻教师负担。作为成人高校，远程教育是我们的主要教学手段，也是核心教学方式，学校的教学必定是在学生方便学习的同时，以学生的学习效果为重。通过深度学习技术，可以科学地分析出学生的学习效果，对后续教与学给予科学、可靠的数据支撑。我们可以在平台上为每位同学建立学习模型，根据学生的学习习惯为其定制个性化方案，按他们的兴趣进行培养，发挥他们专业的潜能。同时，可以将学生正式在线参加学习和考试的学习行为和非学习时间浏览网站的行为结合到一起，更加科学地分析出学生在学习网站上感兴趣的地方。采用深度学习算法，根据学生学习行为产生的海量数据推算出学生当前状态与目标状态之间的差距，做到精准及时的学习需求反馈。有助于帮助学生明确学习目标，教师确立教学目标，真正做好因材施教。基于深度学习各种智能识别技术，可以为教师的线上教学活动增光添彩，在反馈学生学习状态的同时，采用多种形式的教学方法吸引学生的注意力，增强教学活动的互动性，达到良好的教学效果。

人工智能神经网络技术范文第5篇

关键词：电力系统 自动化 智能技术 应用

中图分类号：TM7文献标识码： A

一、电力系统自动化和智能系统简介

1.电力系统的自动化，概念上理解就是通过一系列现代技术，实现对电能生产、运输和管理实现自动化、自动调度和自动化管理。电力系统的自动化种类众多，例如电网调度的自动化、电力运输的自动化、用电信息采集自动化等多个系统。

2.智能技术则是对智能计算技术的简称，含义上理解包括体系结构和人机交互接口，种类也较为繁多，典型的有模糊控制等。智能技术是具备学习、适应和组织功能的行为，通过对产品问题进行求解，实现传统鲁棒性控制不能解决问题的合理解决。由于智能技术在电力系统中的应用具有其他系统不能比拟的优点，得到了广泛的认可。

二、智能技术在电力系统自动化中的应用

1. 神经网络的控制

神经网络控制的发展与人工神经网络的发展是分不开的，神经网络控制在某些方面的应用已经初步取得了一定的成效，比如在学习方面和模型结构方面等。同时，神经网络控制的传播也已经被广泛应用。当前，人们最关注的是神经网络控制的非线性部分。同时，人们常用并且喜欢的还有其自主学习和处理能力，以及鲁棒能力。在实践中得到了一定程度的验证，为数据传输提供了依据的网络资源载体。神经网络的结构构成是通过一定的方式将大量并不复杂的神经元连接在一起，具体问题具体分析。目前，许多不同的神经网络结构及其训练算法在电力系统中得到了有效的作用，使电力系统中的元件有效互动，加快运行的速度和效果，使其优势得到充分发挥。主要的神经网络理论研究有神经网络的硬件实现问题研究和神经网络学习算法研究等，利用BP神经网络进行电力系统短期负荷预测，在进行电力系统故障检查诊断的过程中，利用了人工神经网络和元件关联分析等，取得了较好的效果。

2. 模糊控制

模糊控制主要采用的是一种模糊的宏观控制系统，它具有易操作性、非线性、随机性、简单化和不确定性等特点，这些特点使得相关的监理模型越来越简单，并且其优越性也越来越明显。模糊控制方法的优越性在任何地方都体现出来，包括家用电器中，他使得控制操作变得非常容易掌握并且十分的简单。虽然有时候建立常规的数学模型十分困难，但是就现代而言，通过建立模型来实现控制是比较先进的方法。

在电力系统自动化控制中，模糊理论的应用价值非常大，非常实用。这是由于模糊理论能够将人在决策和推理过程中的概念进行模拟。模糊理论在进行工作时主要是将已经生成的控制规则和相关的数据进行推导，对输入的模糊量进行推导，从而计算出相应的输出。输出结果由以下几部分组成：模糊判决、模糊推理和模糊化。这种智能技术在电力系统中的应用具体表现有：能够智能的处理一些家用电器可能产生的噪声以及由此带来的问题，如日常我们使用的电风扇、电热器等家用电器；具有较强的自学能力，并且能够很好的进行纠错；如果电力系统中改变了环境变量的设置和网络拓扑图或者出现了一些其他类型的问题，那么通过模糊理论的智能技术应用，就可以给出正确的解决方法并且做出及时的反应来进行应对；模糊智能技术能够使知识的获得和表达非常容易的完成实现，因为模糊智能技术能够模拟专家的经验并且利用与人的表达方式更加接近的形式进行语音变量的表达；另外，模糊智能技术最大的优点就是能够有效的处理那些具有不精确性的问题和不确定性的问题，使其变得精确和确定。

3.专家系统的控制

专家系统是智能技术在电力系统自动化中应用比较广泛的一项技术，其具有以下功能：（1）当电力系统处警告或紧急状态时，能对其进行有效识别，对系统有比较好的恢复及控制功能，而且还能提供相应的紧急处理方法；（2）具有切荷功能，对运行较慢的状态进行分析转换；（3）对故障点进行有效隔断；（4）对电力系统的短期负荷进行预先报告；（5）对调度人员进行专业技能培训；（6）对静态及动态系统的安全运行情况进行有效分析等。近几年来，虽然专家系统已被广泛应用在电力系统的自动化体系中，但是其还会出现一定的局限性，如不能电力专家所特有的创造性进行有效模拟，其所使用的知识还比较有限，且在功能性的深层次方面还缺乏一定程度的理解。另一方面，没有比较完善的管理及学习机构；当遇到复杂问题时不能采取有效措施进行解决；对某些高难度的知识进行验证时比较困难等。

因此，对专家系统的开发还有待进一步研究，在研究的过程中，应对其系统进行有效验证及尝试，并使用先进的计算机网络技术对其进行不断改善，以使专家系统及对知识的获取能力及对问题的解决能力能够得到有效提高。

4.人工智能化技术的应用

电力系统自动化中人工智能化技术的主要应用于设备故障的诊断。诊断电力系统故障的传统方法是对电力装置与设备在发生故障的过程中所出现的数字状态信息与其他关键信息进行收集与分析，从分析中推理出导致故障发生的原因及发生故障的电力元件，并对故障恶化发展的态势作出预测。近些年来，人工智能化技术的应用，为电力系统的稳定运行提供了有效保障。目前电力系统中常用到的人工智能化技术主要包括ANN、ES、GA、Petri、FST等网络技术。其中ES是一种发展得较为成熟的技术，其不但将书本上相关理论知识融入其中，而且还总结了专家的实践经验，与电力工程的知识研究有着紧密的联系。目前ES智能技术在不断改进自身的知识构造与获取方式，目的是使知识表达与获取的工作变得简化，并使推理诊断故障的效率得到提高。ANN技术的最大优点是无需对专业理论与专家的实践经验进行知识形成、转化及表达方式等进行重新构造，而只是需要对领域专家提供的故障实例进行自我组织与自我学习，在此基础上构建出故障诊断的样本集，诊断故障的样本集对于识别故障类型与故障定位等有着重要的参考价值。FST技术的诊断原理为根据模糊的隶属度描述故障、保护装置及断路器之间可能的度量。此外GA与Petri技术则是各具优势，同时也存在着一些缺陷。

5. 综合智能系统的控制

所谓综合就是指和智能控制方法及现代控制方法进行巧妙结合。如神经网络的自适应控制、神经网络的变结构控制、变结构的模糊控制、自适应或自组织的模糊控制等。主要包括各种智能控制方法间所用的交叉结合方式，在电力系统的研究中，常把专家系统和模糊控制进行结合使用，把神经网络和模糊控制进行结合使用，把自适应控制、模糊控制、神经网络控制进行结合使用，把神经网络和专家系统进行结合使用等。

三、智能技术在电力系统自动化中的发展现状和趋势

电力系统的自动化包括水力发电站综合自动化、火力发电站自动化、电网调度自动化、供电系统自动化以及电力企业管理系统自动化等。市场经济改革在电力企业中的深化使电力企业投资力度加大，智能化设备和高新技术的应用越来越多，电力设备之间的连接更加复杂。

国内智能技术在电力系统中的应用还存在着很大的局限性，智能技术的开发没能够形成合作协同的模式，不能够实现全面发展，很多珍贵资源也没有实现共享。同时国内的很多技术还不成熟，实际应用经验不足，甚至一些技术还停留在理论阶段，与实际投入使用还存在很大距离。另外，电网智能控制系统的研发需要巨大的资金，这不是一个或者几个电力企业能够承担的，需要借助国家的帮助，但是目前来看，国内对于智能电网的研发投入和重视力度还不够。

四、结语

随着社会的不断发展，人们对电能需求力度的增加，我国电力系统也得到了逐步的发展和完善，电力数据总量也不断得以增加，以及大幅度增长的复杂管理和电力市场竞争趋势的不断加剧。基于此，智能技术在电力系统的应用将会产生巨大的正能量效益的影响，在未来电力市场具有更为广阔的发展空间。我们也期待在未来的时间里，能够利用各自优势而组成的综合智能控制系统将会对电力系统起到更加重要的作用，使电力系统更为完备，电力效益也将得到不断提升。

参考文献

[1]顾光恒.浅谈电力系统自动化中智能技术的应用.机电信息，2012（21）.

[2]李小燕，嵇拓，李建兴，钟西炎. 电力系统自动化控制中的智能技术应用研究[J].华章.2011（16）

[3]李朝瑞，郭伟亮.论电力系统自动化智能技术在电力系统中的运用[J].科技与企业.2012（17）