现代智能信息处理技术的实际应用研究.doc

现代智能信息处理课程论文
现代智能信息处理技术的实际应用研究
王远景2012220187王雪
（清华大学精密仪器与机械学系，北京100084）
摘要：现代智能信息处理也成为计算智能，主要是通过模仿人类和生物智能行为，将学习、自适应、进化和模糊等特点有机结合的信号转换为信息的方法。本文主要基于这个计算智能为核心，对现代智能信息处理的发展历史作了回顾,阐述智能信息处理的一般结构特性,讨论了几种常用的智能计算的忧缺点以及目前在工程应用中的情况,并用较先进的例子对其应用作了说明,然后对其发展与应用作了展望,以期对计算智能的研究与应用提供参考。
关键词：智能；信息处理；智能计算
伴随着计算机技术和通信技术的不断发展创新，信息处理技术理论已经迈上了一个新的台阶，如今信息处理研究领域并不再局限于原有的一般理论与方法的研究，而是努力拓宽研究领域，把主要精力放在新方法、新理论的探索上。信息处理技术，主要研究对象已经由原来简单的线性、因果、最小相位等特殊系统，逐步发展到现在的非线性、非因果、非最小相位，更具有普遍意义的系统，对随时变化的信号进行处理和分析是信息处理技术发展的一个重要方向。智能信息处理技术的最大特点就是将不确定、不可靠的信息进行加工处理，转变为确定的、可靠的信息。通过智能信息处理，从一些不精确、不确定的信息中，依然可以得到较为确定的结果，从而更加充分、合理的利用已经获取的信息，提高信息的利用效率。
1基本原理
现代智能信息处理，即计算智能，是将信息处理技术进行“智能化”、“方法”的集合，是目前信息处理过程中进行“非线性”、“优化”、“分布式”、“并行”、“决策”处理的最好智能化方法之一，已经成为信息领域最活跃的研究领域。
现代智能信息处理是就是将不完全、不可靠、不精确、不一致和不确定的知识和信息逐步改变为完全、可靠、精确、一致和确定的知识和信息的方法。智能信息处理是当前科学技术发展中的前沿学科，同时也是新思想、新观念、新理论、新技术不断出现并迅速发展的新兴学科，它涉及到信息科学的多个领域，是现代信号处理、人工神经网络、模糊理论、人工智能等理论和方法的综合应用。伴随着计算机技术和通信技术的不断发展创新，信息处理技术理论已经迈上了一个新的台阶，如今信息处理研究领域并不再局限于原有的一般理论与方法的研究，而是努力拓宽研究领域，把主要精力放在新方法、新理论的探索上。信息处理技术，主要研究对象已经由原来简单的线性、因果、最小相位等特殊系统，逐步发展到现在的非线性、非因果、非最小相位，更具有普遍意义的系统，对随时变化的信号进行处理和分析是信息处理技术发展的一个重要方向。
核心技术

2智能信息处理发展历程
智能信息处理技术的产生可以追溯到上世纪30年代，但当时缺乏具有一定运算能力的工具，智能信息处理无法发挥其作用，束缚了智能信息处理技术的发展。计算机的出现，成为了智能信息处理技术的迅速发展的基础，一些具备智能信息处理能力的产品出现在人们的日常生活学习中，给人们的生活带来了巨大的方便，也产生了良好的经济效益，例如现在医学上广泛应用的CT机，就是建立在智能信息处理技术基础之上的；以美国著名科学家j.w.cooley为首的科研团队提出的fft算法，对科学界产生了巨大的影响。这种算法应用于硬件电路后，被广泛的应用于各个智能检测仪器当中，促进了高自动化检测设备的迅速发展，取得了良好的效果。近些年，计算机技术和智能信息处理技术的发展日新月异，技术水平不断提高，大量的信息处理系统中都可以发展智能信息处理技术的身影。
3智能信息的主要理论与方法
智能信息处理技术涉及领域广泛，包含信息科学的多个学科，是计算机技术、通信技术、电子技术和控制技术等多种技术的融合。就目前的研究状况来看，智能信息处理方法主要包含以下几种：
3.1人工神经网络方法
人工神经网络方法是在数学模型和网络模型的基础上研究提出的。在数学模型中，人工神经参考大脑神经元，是信息处理的基本单元体，大量的人工神经元有机的组合在一起，构成一个复杂的神经网络结构。这个结构的基础就是单个的人工神经元和各个神经元之间的连接结构。网络模型中，也是以人工神经元为基础，按照一定的结构组合在一起，构成一个完成的模型。从目前的调查研究来看，已经开发出的人工神经元网络模型多达数十种。如果按照连接方式和信息流动方向对人工神经元网络模型进行分类，可以划分为以下两种类型：前向型网络和相互结合型网络。其中前向型网络模型中没有信息反馈机制，而相互结合型模型中的信息可以反馈，又被成为反馈型神经网络模型。
3.2模糊理论
当研究对象是一些不确定的现象时，就需要用到模糊理论。对象的不确定性是事物自身具有的，并不受数学理论中二元性原则的束缚，是对象差异的中间过渡状态，难以给予明确的划分，这就使得对象的划分不明，具有一定的模糊性