Intelligence artificielle : Introduction à la connaissance des scénarios d'application des réseaux de neurones artificiels

Aujourd'hui je vais vous parler des scénarios d'application des réseaux de neurones artificiels dans plusieurs domaines.

1. Applications dans le domaine de l'information

1.1 Traitement de l'information

Les réseaux de neurones artificiels peuvent imiter ou remplacer des fonctions liées à la pensée humaine, résoudre des problèmes et diagnostiquer automatiquement des problèmes, résolvant ainsi des problèmes qui ne peuvent pas ou sont difficiles à résoudre avec méthodes traditionnelles,

Scénarios : instruments intelligents, instruments de suivi et de surveillance automatiques, systèmes d'alarme automatiques, systèmes de diagnostic automatique des pannes, etc.

1.2 Reconnaissance de formes

La reconnaissance de formes est principalement le traitement et l'analyse de diverses formes d'informations sur des choses ou des phénomènes, afin de pouvoir réaliser le processus de description, d'identification, de classification et d'explication de choses ou de phénomènes.

La reconnaissance de formes comprend principalement les méthodes de reconnaissance de formes statistiques et de reconnaissance de formes structurelles, parmi lesquelles le réseau neuronal artificiel est une méthode courante de reconnaissance de formes.

Scénarios : reconnaissance vocale, reconnaissance d'images et de texte, reconnaissance d'empreintes digitales, reconnaissance faciale, reconnaissance de caractères manuscrits, etc.

2. Applications dans le domaine des transports

Basés sur le fait que les problèmes de transport sont hautement non linéaires et que les données sont massives et complexes, elles sont très adaptées au traitement à l'aide de réseaux de neurones artificiels.

Scénario : De très bons résultats ont été obtenus dans les domaines de la simulation du comportement des conducteurs automobiles, de l'entretien des routes, de la détection et de la classification des véhicules, de la prévision des flux de circulation, de l'exploitation du métro et du contrôle du trafic.

3. Application dans le domaine économique

3.1 Prévisions des prix des matières premières du marché

La prévision des prix des matières premières sera soumise à l'analyse de nombreux facteurs tels que l'offre et la demande du marché. Il est difficile de faire des comparaisons en raison de l'économie statistique traditionnelle. aux limites inhérentes de la méthode. Pour une prévision précise des changements de prix, les réseaux de neurones artificiels peuvent être utilisés pour établir un modèle de prévision plus fiable basé sur le revenu par habitant, la taille de la famille, le taux d'emprunt, le niveau de consommation urbaine et d'autres aspects, et peuvent atteindre un une prévision plus scientifique des prix des matières premières.

Scénario : Prévision des prix des matières premières sur le marché

3.2 Évaluation des risques

L'évaluation des risques est une mesure préventive visant à prévenir les pertes économiques causées par l'incertitude d'un certain type d'activité d'investissement. L'utilisation de réseaux de neurones artificiels peut fournir un modèle de risque de crédit plus raisonnable basé sur des sources de risque réelles et calculer le coefficient d'évaluation du risque pour fournir une solution plus raisonnable pour l'investissement à risque réel.

Scénarios : traitement des cartes de crédit, achat de produits financiers, actions, etc.

IV. Application dans le domaine médical

4.1 Détection et analyse automatique des signaux biologiques

À l'heure actuelle, la plupart des équipements de tests médicaux sont produits dans une donnée de forme d'onde continue, ces données de forme d'onde constituent la base du diagnostic médical. Le réseau neuronal artificiel est un système dynamique adaptatif connecté par un grand nombre d'unités de traitement simples. Il a des fonctions telles que le parallélisme massif, le stockage distribué et l'apprentissage adaptatif. Il peut être utilisé pour résoudre des problèmes difficiles à résoudre avec les méthodes conventionnelles en biologie. question d'analyse et de traitement du signal.

Scénarios : analyse du signal EEG, reconnaissance des signaux EMG et électriques gastro-intestinaux, compression du signal ECG, reconnaissance et traitement d'images médicales, etc.

4.2 Système expert médical

Le système expert traditionnel stocke l'expérience et les connaissances existantes des experts dans l'ordinateur avec des règles fixes pour établir une base de connaissances, puis utilise un raisonnement logique pour établir un diagnostic médical. La méthode traditionnelle présente des goulots d'étranglement dans la manière d'acquérir des connaissances, et l'augmentation de la taille des bases de données a provoqué une explosion des connaissances, de sorte que l'efficacité du travail est relativement faible. Les réseaux de neurones artificiels offrent de meilleures perspectives aux systèmes experts médicaux basés sur un traitement parallèle non linéaire.

Scénario : La recherche dans les domaines de l'anesthésie et de la médecine de soins intensifs implique l'analyse et la prédiction de variables physiologiques. Par exemple, il existe des relations et des phénomènes qui n'ont pas encore été découverts ou qui n'ont aucune preuve définitive dans les données cliniques, le traitement du signal, la discrimination et la détection automatiques des signaux d'interférence, la prédiction de diverses conditions cliniques, etc.

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