蘇嘉庚
(石家莊郵電職業技術學院,河北 石家莊 050021)
智能信息處理技術的發展和應用研究
蘇嘉庚
(石家莊郵電職業技術學院,河北 石家莊 050021)
近年來,我國的科學技術得到前所未有的發展,科學技術水平不斷提高。智能信息處理技術作為一項比較前沿的信息技術,也有了一定的發展,并且得到廣泛應用,已經成為越來越多的學者關注的熱點,其功能是對信息進行搜集和處理。在信息化的今天,信息的價值變得越來越高,而智能信息處理技術的發展為信息處理工作起到了非常重要的促進作用,進而推動著各個相關領域的發展,所以對智能信息處理技術的分析研究具有非常重要的現實意義。
智能信息;處理技術;神經網絡;信息融合
近年來,隨著計算機技術和通信技術的廣泛應用以及不斷創新,信息處理技術的發展不再僅停留在一般水平。為了達到社會的相關要求,人們著重探索信息處理技術的新理論和新方法,使得信息處理技術邁向一個新的臺階。科技發展迅速的今天對信息處理技術的一個重要要求就是可以對隨時變化的信息進行一定的處理和分析。而智能信息處理技術就可以達到社會對信息處理技術的要求,它能夠把不確定也不可靠的相關信息通過一定的處理和分析,轉化成可靠的信息。智能信息處理技術能夠把已經獲取的信息進行恰當和充分地運用,這樣就提高了信息的利用率,對信息爆炸的當今社會來說,無疑是一項具有特殊意義的信息處理技術。
1.1 智能信息處理技術概述
智能信息處理技術作為一項關鍵性的技術是將多種技術進行了一定結合的產物,其中包括計算機技術、電子技術、控制技術和通信技術等,其中計算機技術是智能信息處理技術的核心。智能信息處理技術是一種可以自動搜集和處理信息的一種新型的信息處理技術,由于其具有的特點比較符合現代社會對信息處理技術的要求,所以此技術已經在我國得到了廣泛應用。
1.2 智能信息處理技術的產生與發展
智能信息處理技術是在20世紀30年代出現的,但是當時由于科學技術并不發達,幾乎沒有實現快速計算的工具,達不到智能的要求,所以從技術上來看,智能信息處理技術的發展并不順利。促進智能信息處理技術快速發展是計算機的出現,隨著計算機的普及,相關研究者開始把智能信息處理技術和計算機進行一定程度上的結合,利用各自的優勢創造出了很對高科技的產品,使得相關生產領域產生了巨大的收益。比較典型的例子就是英國制造的CT機,CT機逐漸變成了各大醫院的必備基礎設施之一,醫生的工作效率有了突飛猛進的提高,產生了良好的經濟效益,具有一定發展前景,進而使得醫學有了進一步的發展;另外一個典型的例子是英國研發的FFT,FFT在高自動化檢測設備的使用中取得了非常大的成功,FFT的研發成功對當時的社會產生了巨大的影響,成了各領域的關注熱點。
2.1 人工神經網絡方法
人工神經網絡方法的研究基礎是建立在數學和網絡模型上的,人工神經網絡在數學模型方面的體現,人類大腦的神經元是人工神經的依據和基礎,是人工神經網絡方法的單位體。具體來說人工神經網絡方法作為一個比較復雜的神經網絡模型,整體是由數量龐大的人工神經元進行有機結合的產物。整個結構是以大量的人工神經元和每個人工神經元之間的連接物質為基礎形成的,將人工神經元依據某種結構結合在一起形成了整個模型。根據目前所掌握的資料,人工神經元網絡模型的種類已經有十幾種。人工神經元網絡模型可以分為相互結合型網絡和前向型網絡,兩種網絡模型的本質區別就是存不存在信息的反饋機制,此種分類是由信息流動的方向和連接的方式決定的。
2.2 模糊理論
模糊理論在人們的實際生活中的應用是十分廣泛的,在研究者需要研究的對象存在一定的不確定性時,模糊理論就派上了用場。由于研究的對象自身所具有的不確定性的特征,本身并不受二元性的原則所約束,研究對象的不確定性的特征是中間的模糊過渡狀態,由于特征的特殊性就不容易進行明確的劃分,所以就具有不同程度的模糊性。把研究對象的模糊信號和權重值施加到神經網絡模型中,此工作就是模糊神經網絡的核心內容,把神經網絡和模糊理論的有機結合并發揮了各自的優勢。通過兩種理論的相互融合把語言、邏輯、動力學的理論和處理方式方法也進行結合,產生了非常優異的學習、識別和模糊信息的處理能力,模糊神經網絡的基礎就是由上述的神經網絡模型和模糊系統共同組成的,模糊神經網絡的產生和發展就是智能信息處理技術成熟的一個重要標志。
2.3 進化算法
進化算法是經過對生物界的遺傳規律和自然選擇的特點的借鑒而形成的一種算法,對多個領域起到了一定的指導作用。遺傳算法的基本原理是對自然界生物的遺傳模型的模仿,在整體中實行優化性的搜索的過程,遺傳算法具有特殊點,遺傳算法研究的對象是個體,對個體進行一定的選擇、交叉和變異的操作的過程,遺傳算法在實際的應用中具有一定的優勢,因為此方法的操作比較簡單,適合應用于信息的并行處理的問題上。
遺傳算法經過許多研究者的研究和改進,已經在自動控制、圖像的識別和機器的學習方面得到了非常廣泛的應用,職能信息處理技術中比較常用的一種方法就是遺傳算法。
2.4 信息融合技術
信息融合技術主要研究的內容就是用什么樣的方式可以把大量的信息通過加工進行運用,并且能夠使得信息之間相互補充,進而獲得比較真實和精準的信息。對人類腦部處理信息的能力進行模仿就是信息融合技術的原理,因為該系統中存在的傳感器是非常多的,又由于不同的傳感器發出的信號不是完全相同的,從而搜集到的信息也不是完全一樣的,這時系統就會模仿人類的大腦處理信息的過程,對每一個傳感器發出的信號進行一定的搜集、處理和整合,信息就可以實現支配和使用,多傳感器系統可以實現信息可靠性的目標,因為在處理過程中可以對目標實行精密的檢測,并對不確定的信息進行排除,在處理的過程中還可以對復雜的信息流進行有效的結合的方式來提升所處理信息的精確性,使得最后的信息系統具有更加優越的優勢。現階段信息融合模型主要分為數據型模型和功能型模型。
(1)在災害的預防和安全工作等方面的應用,在識別人臉和指紋等方面的信息時,比如對非法入境的安全檢查工作中,另外在森林發生火災的情況下,可以對災情的實際狀況的掌握進而制定有效的解決方案來控制火災的進行。
(2)農業生產工作中的應用,通過智能信息處理技術幫助農民選擇不容易被蟲害的種子,還可以運用遙感技術,對農作物的實際長勢情況進行實時的掌握,還可以估計產值。
(3)在商務工作中的應用,通過一定的數據挖掘,信息處理和分析等技術,對現階段市場的信息和趨勢進行掌握,以便企業做出合理的決策。
智能信息處理技術除了在機器人制造、災害的預防和安全工作、農業生產工作和上午工作中的應用以外,在人們的日常生活中也存在很高的應用價值,在處理一些重復勞動的信息時,智能信息處理技術的應用能夠有效地提高工作效率,滿足人們日常生活和工作的需要。
綜上所述,科技發展迅速的今天對信息處理技術的一個重要要求就是可以對隨時變化的信息進行一定的處理和分析,而智能信息處理技術就可以達到社會對信息處理技術的要求,它能夠把不確定也不可靠的相關信息通過一定的處理和分析,轉化成可靠的信息。所以,應該加大對智能信息處理技術的研究強度,以此來促進我國社會和經濟的發展。
[1]何友,王國宏.多傳感器信息融合[M].北京:電子工業出版社,2007.
[2]林明星,付晨.基于神經網絡的多傳感器信息融合技術田[J].新技術新工藝,2010(3):259-261.
Research on development and application of intelligent information processing technology
Su Jiageng
(Shijiazhuang University of Post and Telecommunications, Shijiazhuang 050021, China)
In recent years, China’s science and technology have got unprecedented development, and level of science and technology continues to improve. Intelligent information processing technology as an advanced technology, it also has a certain development, and has been widely used, which has become the focus of more and more scholars, its function is to collect and process information. In today’s information age, the value of information is becoming higher and higher, and the development of intelligent information processing technology plays a very important role in information processing, which further promote the development of various related felds, so the analysis and research of the intelligent information processing technology is of great signifcance.
intelligent information; processing technology; neural network; information fusion
蘇嘉庚(1986— ),男,河北石家莊,CCF會員,碩士,助教;研究方向:數據挖掘,智能信息處理。