人工智能：人工神经网络的应用场景知识介绍-人工神经网络应用实例

今天给大家聊一聊人工神经网络在几个领域的应用场景。

人工神经网络可以模仿或者代替与人的思维相关的功能，实现问题求解、问题自动诊断，从而解决传统方法所不能或难以解决的问题，

场景：智能仪器、自动跟踪监测仪器、自动报警系统、自动故障诊断系统等方面。

模式识别主要是对事物或现象的各种形式的信息处理和分析，从而可以达到对事物或现象进行描述、辨认、分类、解释的过程。

模式识别主要包括统计模式识别和结构模式识别方法，其中人工神经网络是模式识别的常用方法。

场景：语音识别、图文识别、指纹识别、人脸识别、手写字符识别等方面。

基于交通运输问题是高度非线性、数据是海量并且复杂的，非常适合使用人工神经网络来进行处理。

场景：汽车驾驶员行为模拟、路面维护、车辆检测和分类、交通流量预测、地铁运营及交通控制等领域取得了很好的效果。

商品价格的预测会受到市场供求关系等许多因素的分析，传统的统计经济学因方法固有的局限性，很难做出比较准确的价格变动预测，采用人工神经网络可以根据人均收入、家庭人口数、贷款率、城市消费水平不同等各方面建立比较可靠的预测模型，可以达到对商品价格较为科学的预测。

场景：市场商品价格的预测

风险评估是某项投资活动种，存在的不确定性从而产生经济损失的一种防范措施。使用人工神经网络可以根据现实的风险来源给出比较合理的信用风险模型，经过计算得到风险评价系数，达到针对实际风险投资给出比较合理的解决方案。

场景：信用卡办理、购买理财产品、股票等方面

目前大部分医学检测设备都是以连续波形方式输出数据，这些波形数据是医疗诊断的依据。人工神经网络由大量的简单处理单元连接而成的自适应动力学系统，具有巨量并行性、分布式存储、自适应学习等功能，可以用它来解决生物信号分析处理中常规方法难以解决的问题。

场景：脑电信号分析、肌电和胃肠电等信号识别、心电信号压缩、医学图像识别和处理等方面。

传统的专家系统是把专家现有的经验、知识以固定的规则存储在计算机从而建立知识库，然后采用逻辑推理的方式进行医疗诊断。传统方式存在知识获取途径存在瓶颈、数据库规模增大造成知识爆炸，从而工作效率相对很低。人工神经网络以非线性并行处理为基础为医学专家系统提供了更好的前景。

场景：麻醉、危重医学领域的研究涉及生理变量的分析与预测。比如临床数据存在尚未发现或无确切证据的关系与现象、信号处理、干扰信号的自动区分检测、各种临床状况的预测等方面。