NLPIR智能采取人工神經網絡技術深度挖掘

　　人工神經網絡是模拟人腦神經系統的結構和功能,運用大量的處理部件,由人工方式建立起來的網絡系統。這些神經元按某種方式連接配接起來，形成大腦内部的生理神經元網絡。這種神經元網絡中各神經元之間聯結的強弱，按外部的激勵信号做自适應變化，而每個神經元又随着所接收到的多個信号的綜合大小而呈現興奮或抑制狀态。

　　人工神經元網絡在結構上是并行的珯而且網絡的各個單元可以同時進行類似 的處理過程。是以珯網絡中的資訊處理是在大量單元中平行而又有層次地進行運算速度高珯大大超過傳統的序列式運算的數字機。雖然每個神經元的資訊傳遞(神經脈沖)速度是以毫秒計算的珯比普通序列式計算機要慢很多珯但是人通常能在1秒内即可作出對外界事物的判斷和決策、這就是能神奇地完成所謂“百步”決策。這按照現有傳統的計算機及人工智能技術目前還是做不到的。

　　 學習和适應要求在時間過程中系統内部結構和聯系方式有改變神經元網絡是一種變結構系統珯恰好能完成對環境的活應和對外界事物的學習能力。神經元之間的連接配接有多種多樣珯各神經元之間連接配接強度具有一定的可塑性珯相當于突觸傳遞資訊能力的變化珯這樣珯網絡可以通過學習和訓練進行自組織以适應不同資訊處理的要求。 神經元網絡是大量神經元的集體行為珯并不是各單元行為的簡單的相加，而表現出一般複雜非線性動态系統的特性。如不可預測性、不可逆性、有各種類型的吸引子(資訊正是“存儲”在定點吸引子)和出現混沌現象等。 正是由于神經網絡具有這些特點珯是以可以處理一些環境資訊十分複雜、知識背景不清楚和推理規則不明确的問題。例如語音識别和識别、醫學診斷以及市場估計等都是具有複雜非線性和不确定性對象的控制。在那裡珯信源提供的模式豐富多彩有的互相間存在沖突而判定決策原則又無條理可循。通過神經元網絡學習(按照學習法則)珯從典型事例中學會處理具體事例珯給出比較滿意的解答。

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