现代智能信息处理技术的实际应用研究

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。1.1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，智能信息处理现代智能信息处理课程论文无法发挥其作用，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。模糊系统以模糊理论为基础，是具有一定模糊信息处理能力的动态模型。通常的模糊系统可以看成一个输入—输出的对应关系，并可以当作连续函数的通用逼近器应用，它是由模糊规则库、模糊产生器、反模糊化器和模糊推理机四部分组成的。以模糊系统和神经网络为基础，研究发展出了模糊神经网络。模糊神经网络把神经网络和模糊系统的理论有机的结合在一起，优势互补，并将语言、逻辑计算、处理方法和动力学理论融合起来，是自身具备了良好的学习、识别、联想和模糊信息处理能力。模糊神经网络的核心内容就是将模糊的输入信号与权值施加于普通的神经网络之中，二者相互取长补短，充分的发挥了模糊系统和神经网络各自的优势。模糊神经网络的出现，对于智能信息处理技术的发展具有里程碑式的意义。3.3进化算法进化算法学习、借鉴了生物界中的自然选择定律和遗传定律，对优化和机器学习等领域的研究具有极大的指导意义。模拟生物的遗传模型，在全局中进行优化搜索，这是遗传算法的工作原理。该算法方法简单，应用范围广，适于信息的并行处理。遗传算法以个体为对象，进行选择、交叉和变异操作，使得该算法具有了一些区别于传统算法的独特性质。经过科学家的研究探索，进化算法已经在自动控制、图像识别、机器学习等众多领域广泛应用，是智能信息处理技术中最常用的算法之一。3.4信息融合技术如何将多种信息进行加工、利用，并使其相互补充，以获得更加真实、准确的信息是信息融合技术的主要研究内容。利用多传感器系统，可以对目标进行精确的监测，排除不确定的信息，从而达到提高可靠性的目的。信息融合技术的基本原理，就是对人脑综合处理信息能力进行模拟。由于系统中具有多个不同的传感器，各个传感器发出的信息并不是完全相同的，而多传感器信息融合系统就会想人脑处理不同的信息一样，对各个传感器传来的信息资源进行处理、整合，然后进行合理的支配和使用，并将对冗余的信息进行合理的组合，以提高信息的正确性和精确程度，由此，使该信息系统的性能比它的各组成部分的子集所构成的系统更加优越。信息融合可以分为高层次处理和低层次的处理，数据的预处理；目标检测、分类等工作属于低层次的处理，高层次的处理主要包括态势和威胁估计以及对整个融合过程的提取。目前的信息融合模型分为两类：数据型模型和功能型模型现代智能信息处理课程论文3现代智能信息处理的实际应用4.1日常生活中应用（1）可以实现智能、自动化操作，减少人类的脑力劳动量。（2）可以在生活中实现对文字、语音、影像等对象的识别功能，机器可以自行进展理解、翻译等工作。（3）如今互联网应用广泛，智能信息处理技术可以通过路由器，对数据的传输路径进行分析，得出最佳路径，从而解决网络阻塞问题。（4）随着计算机技术越来越广泛的应用于实际生产，计算机技术需要进一步提高，速度不断加快、存储容量不断增大、成本不断降低，智能信息处理技术的发展将有效的促进计算机技术的发展，实现一些以前无法完成的任务。4.2现代智能信息在我所研究中应用1，模式识别技术模式识别是利用计算机对物体、图像、语音、字符等进行自动识别的技术，它的一般过程包括：样本采集、信息的数字化、预处理、数据特征的提取、与标准模式进行比较、分类识别等。（1）语音识别技术。（ASR：AutomaticSpeechRecognition）它他是指将人的声音信号与计算机中已存储的声音信号进行比较，识别后转换成相应的文字并显示出来。（2）语音合成技术（TTS:TexttoSpeech）它是将文字信息转变为语音数据，以语音方式播放出来的技术。（3）手写识别技术手写板的工作原理：当我们在手写板上写汉字时，手写板会把书写过程形成的轨迹信息输入计算机。计算机要对这些轨迹信息进行预处理，除去信号中的“噪声”，并把文字大小和笔画粗细等规范化，以减少识别中的复杂性。接下来，需要对笔画进行识别，并与字型特征库中存放的标准汉字的字型信息进行比较。当字型识别的结果和字型特征库中的某一个汉字的字型信息相同，也就是特征匹配成功时，计算机就把这个汉字显示在屏幕上。（4）光学字符识别（OCR技术）当我们要输入大量文字资料的时候可以借助扫描仪或照相机先把每一页以图片的形式保存在电脑里，再用光学字符识别OCR软件识别为可编辑的文字。（5）光学条码识别技术（OBR技术）（6）指纹识别技术2，自然语言理解技术自然语言理解主要是研究如何使计算机能够理解和生成自然语言的技术。自然语言理解过程可以分为三个层次：词法分析、句法分析和语义分析；（1）、通过网络与机器人对话。它的工作原理是：通过网络与机器人对话是一个比较复杂的系统，它包含了三个部分：语言理解、思考和语言生成。当我们输入一段话，机器人首先要理解这段话的意思，然后根据并利用它所具有的知识，生成一段文字，给出回答。（2）、机器翻译系统机器翻译是利用计算机把一种自然语言转变成另一种自然语言的过程。用以完成这一过程的软件叫机器翻译系统。如金山快译、在线翻译、译星、万能对译等。它的工作原理是：一种语言的文章输入到系统中，系统就会把句子变成单词，辨别词性并查阅存储在计算机里的单词字典，找到一种语言的对应词。再查存储在计算机里的语法词典，分析语法，确定语法结构，再找到另一种语言中与之对应的语法结构。最后，把文章以另一种语言文字的形式输出。3，人工智能技术人工智能是利用计算机来模拟或实现人类智能。（1）、智能机器人：可以根据感觉到的信息，进行独立识别、推理，并做出判断和决策，不用人的参与现代智能信息处理课程论文就可以完成一些复杂的工作。如机器人足球比赛、机器人灭火比赛、机器人舞蹈比赛等。（2）、计算机博弈：与机器下棋，如中国象棋、国际象棋、五子棋等。（3）、智能代理技术：Office助手、搜索引擎中的“机器人”或“蜘蛛”程序等。（4）、专家系统：指模仿人类专家来解决专门领域问题的软件系统，如医疗专家系统等。（5）、比较典型应用还有机器证明、数据挖掘等。4结论经过多年的研究探索，现代智能信息处理技术已经取得了较大的发展，但在实际应用中还存在许多问题需要解决和完善。想要将现代智能信息处理技术进一步发展，并在实际应用中得到良好的应用，必须要和科学技术的前沿紧密结合，产生新的思维方式和研究方法，并根据实际应用中出现的具体问题对原有理论进行归纳和修正，提高理论高度和认识深度。随着科技的不断进步，现代智能信息处理技术将会越来越复杂，若仅仅依靠某一个信息处理方法，很难满足应用中的复杂需求。因此，现代智能信息处理技术在今后的发展过程中，必然会将多种只能信息处理方法结合在一起使用，这是现代智能信息处理技术研究的必然趋势。参考文献（References）[1]黄席樾.现代智能信息算法理论及应用[M].北京：科学出版社，2009年[2]王万森.人工智能原理及其应用[M].北京：电子工业出版社，2000年.[3]高隽.智能信息处理方法导论[M].北京：机械工业出版社，2004年[4]王万森编著.《人工智能原理及其应用》.北京：电子工业出版社，2000年.[5]陈国良.遗传算法及其应用[m].人民邮电出版社.[6]林明星，付晨.基于神经网络的多传感器信息融合技术[j].新技术工艺.[7]王雪，王晟.现代智能信息处理实践方法[M].北京：清华大学出版社，2009.[8]王雪.测试智能信息处理[M].北京：清华大