基于智能诊断的人工智能神经网络运用
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作者:张倩
摘 要：智能诊断技术是对人类思维模式进行模拟，对监测目标进行联动分析，以保证数据信息分析的精准性。文章对智能诊断技术进行论述，对其思维模式、诊断原理、技术特性等进行分析，并对人工智能神经网络系统的实际应用进行研究。
关键词：智能诊断;人工智能;神经网络
在科学技术的不断创新下，为保证先进技术的可实施性，针对不同行业领域进行规划研究，并对其产生的问题进行采集和分析，以确保人工智能神经网络技术的应用性。人工智能神经网络以神经科学为基准，可实现数据信息的立体化监测及运算，以其系统内部特有的单元节点的运算方式，可有效实现目标监测精准性，并可为工作人员提供决策型信息。
一、智能诊断技术论述
（一）思维模式
当前科学技术的不断成熟下，加快工业生产行业的脚步，使行业发展趋于自动化、智能化等，但在精密仪器和技术的运行下，易受到内在因素和外在因素的影响，使运行轨迹偏于预期轨迹，对依赖于自动化、智能化技术发展的领域造成损失。智能诊断技术是对运行系统的进行环节性分析，以设计者的思维意识为主导，可客观的反映出意识形态，并针对不确定现象进行推理，利用系统内的模糊算法、神经网络算法对系统运行产生的数据信息以智能化思维进行运转，以保证系统运行的完整性。同时智能诊断系统可针对不同现象记性模拟化分析，以科学技术为理论，对事物进行立体化分析，以保证系统运行的精准性。
（二）诊断原理
智能诊断技术在实际应用过程中，是将模糊集合论作为数据信息的运算依据，将人们对事物发展的常态利用数据信息形式表现出来，通过科学技术的融合下，可将模糊型运算转变为规则型运算，以确保数据运行的准确性。为保证智能诊断的实用性，需针对不同的诊断类型进行分析，使系统可对故障类型进行分析，并针对故障类型的发展特性进行关联分析，以预期发展趋势为主，对相应资源进行辅助型维护，以保证系统的正常运行。为实现系统运行的精准性，应针对数据信息的波动趋势进行残差分析，并通过模糊化将其映射到实体反应集中，以呈现出数据信息，此种方式可表现为模糊化缺纸，在相关算法的推理下，给予数据监测对象的反模糊化确定，对数据进行决策指令。
（三）技术特性
智能诊断在发展过程中，以实际应用场合为基准，通过数据信息的离散型处理模式，以节点为单位实现精准目标检索功能。例如在规则中进行诊断，其主要以经验规则为主，可实现此领域内部的快速检索，并对知识点进行关联分析，以提升数据信息检索的精准性;在模型中诊断时，其以参数模型为基准，可实现阶段式、多重式诊断;在实例中诊断时，其一般依据资源丰富的数据库为基准，确保实例的诊断可具有易懂性、连续性、严谨性等;在人工神经网络中进行诊断时，一般将神经元为输出节点，具有容错性、鲁棒性、运算性等优点，可有效实现系统的高效率运算，以提升诊断数据的准确性。
二、基于智能诊断的人工智能神经网络运用
人工智能神经网络是以神经科学为基础，模拟人类大脑的思维模式，以对数据实现采集、分析、记忆、存储等。在智能化技术的融合下，可对数据信息进行立体化分析，并将其转换为单元的传输模式，以输入、输出、隐单元为主，以保证数据信息在系统内部以点状单元进行联动式传输。人工智能神经网络以神经单元的运算方式，可有效实现数据信息的非线性、非常定性、非局限性、非凸性等，以保证数据信息在单位神经元内部的传输和运算效率。
人工智能神经网络系统在对目标进行监测时，首先，是对监测目标的数据信息进行采集，并针对数据信息故障和行为特征进行映射，将其进行规划处理，以作为人工智能神经网络的输入单元，其数据传输的效率由神经单元内的连接权值为基准，一般数据信息传输量较大时，可 提升数据的关联检索效率。其次，在对采集到的数据信息进行分类、编码，为神经网络提供运算基础，通常可以实体状态为主，将监测目标分为常态、故障一、故障二等，并针对此信息进行数字模拟，例如，常态（0，0）、故障一（1，0）、故障二（0，1），为神经单元的运算提供动态型数据，并为输出单元的数据信息提供科学基础。再次，通过人工智能神经网络系统的层级数构架下，以单元分布的模式，对输入单元提供的信息进行故障趋势预测，并对单元内的数量进行分析，当数据信息经由人工智能神经网络的隐单元时，通过隐单元的模拟化运算方式，可提供单层式的数据信息过渡传输，以保证神经单元内部的系统连接权值的稳定性，并将数据信息传输到神经网络的输出单元。最后，以神经网络的单元连接方式为基准，对监测目标的参数等进行输入，通过内部的运算以确定故障的类型。
三、结语
综上所述，文章对智能诊断技术进行分析，其通过对数据信息进行离散式运算，依据实际监测目标的关联信息，以进行多形式目标的检测，进而提升数据信息的检測精度。人工智能神经网络技术在监测目标中实际应用时，以神经单元为节点的运算方式，可有效实现数据信息的智能化运算。
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