计算机智能信息处理技术应用及发展

李文焱

随着社会经济及尖端科技高速发展与进步，使计算机技术、网络技术、信息技术及大数据技术等，广泛应用于各领域，尤其是机器生产、信息处理等重大领域，促使计算机智能信息处理技术的研发和应用。所以，本文就计算机智能信息处理技术发展，对其应用方法及实际应用进行分析。

【关键词】计算机 智能信息处理技术 发展 应用方法

网络技术及信息技术不但方便和丰富了人们的生活，还为各种高端的科学技术提供了技术支持，不管是对社会经济发展，还是对科学技术发展都起着重大推进作用。计算机智能信息处理技术就是在该背景下研发和应用的，决定计算机智能信息处理技术应用及发展研究是必要的。

1 发展概述

智能信息处理技术是计算机智能信息处理技术的前生，最早发源于上世纪30年代，当时的智能信息处理技术只停留在理论层面研究方法层面上，并且所涉及到的理论和研究方法范围很有限，智能运算工具也没有被开发出来，所以实际生活中智能信息处理技术难以应用。指导上世纪40年代，计算机被发明并在各领域得到广泛应用时，才形成了计算机信息处理技术，并在短时间内被应用于人们的生活学习，给人们带来了巨大的社会效益及经济效益，促进人类社会快速发展，为信息时代及网络时代的到来奠定了技术基础。直到今天，计算机信息处理技术已经被广泛应用各领域，促进了社会经济发展，方便了人们生活，提高了人们的生活质量。现时代应用较多的计算机信息处理技术有CT机，主要应用于医学领域；科学家J.W.Cooley等人研发的FFT算法，主要应用于硬件电路设计，也因此被广泛应用于各种智能检测仪器中，不但实现了检测仪器精准度的增加，还实现了檢测仪器自动化程度的增加，成为现时代大多数信息处理系统的技术支撑。

2 应用方法分析

2.1 人工神经网络应用方法

人工神经网络应用方法中的数据来源是数学模型，网络来源是网络模型，所以该方法是基于数学及网络模型提出的，具有数据化和网络化的特点。人工神经结构在数学模型和网络模型中的组建方式不同，人工神经结构在数学模型中是根据人体大脑的神经元组织构建而成，是计算机智能信息处理系统的基本单元。这种人工神经的单体，在数学模型中有很多，如果将数学模型中的所有人工神经单体进行有机组合，则会组建成一个复杂程度高和需求功能全面的神经网络结构，最终实现对信息的整体化和智能化处理；人工神经结构在网络模型中是根据已经构建好的人工神经单元体，实现每基础单元体的创建，从本质上与数学模型中人工结构的构建原理相同，唯一不同的是网络模型中人工神经结构的构建更注重多个单元体间的联系。

2.2 模糊神经网络应用方法

模糊神经网络也是计算机智能信息处理的主要应用方法之一，主要应用于不确定现象的研究，模糊理论是该方法的应用原理，所研究的对象具有不确定性，所以模糊理论不属于传统数学理论，故不是传统数学理论二元性原则下的研究范围，故模糊神经网络处理的信息对象具有模糊性，导致模糊系统呈现动态性。

模糊神经网络应用方法主要通过模糊系统实现，该系统包括模糊规则库、模糊产生器、反模糊化器和模糊推理机四个子系统。模糊神经网络是模糊系统与神经网络的融合体，主要融合的内容包括模糊系统相关理论体系和神经网络相关理论体系，此外还将语言逻辑计算方法和动力学理论等融入其中，增强了模糊神经网络的信息识别能力、信息联想能力和模糊信息处理能力。在神经网络上输入模糊信号和对应的权值，是模糊神经网络应用的核心内容。

2.3 进化算法应用方法

净化算法应用方法是最具有规定律性的一种计算机智能信息处理技术应用方法，创建的依据不但是自然选择依据，还包括了遗传定理，而这两个依据都来源于自然生物界，所以进化算法具有很强的定律性，也被称为遗传算法，主要通过各种生物遗传模型来实现其应用，具有指导机器优化和学习的作用。

净化算法具有操作简单、应用广泛等优势，是多条信息并行处理的有效方法，其研究对象主要为某个个体，待研究个体确定后进行选择、交叉和变异等操作，以实现对信息的处理。近几年，进化算法经多个相关专家及学者的努力研究，进化算法已经从简单的数据信息分析及处理应用，发展到图像识别应用、机器学习应用、自动化控制应用等，成为计算机智能信息处理技术最常用的应用方法之一，促进整个计算机信息处理技术水平的提高。

2.4 信息融合技术应用方法

信息融合技术主要应用于多种信息的加工、利用、优点相互好处理，进而提高信息的真实性和准确性。该技术的应用主要通过多传感系统来实现，即先对信息处理对象进行检测，以保证精准度，然后将检测不到或不能进行确定的信息找出并剔除，以实现计算机信息处理结果准确性和可靠性的提高。

人体大脑综合处理信息的能力是信息融合技术的研发原理，相应的多传感系统是由多个且种类不同的传感器组成，这就使系统不同传感器发出的信息不同，最终形成像人脑一样的信息综合网，然后通过信息综合网对多余的信息进行组合，以实现计算机信息处理中信息正确性的提高。信息融合技术发展至今，已经从单一的信息融合技术发展成高层次信息融合技术和低层次信息融合技术。

3 实际应用

计算机智能信息处理技术的实际应用主要体现在以下几方面：

（1）在各类机器中的应用，不但有利于机械设备智能化程度的提高，还有利于机械设备自动化程度的提高，进而实现少劳力的降低和脑力消耗的降低，最终提高了机器工作效率。

（2）文字、语音和影像等领域中的应用，不但提高了文字、语言和影响识别精准度，还有利于相关识别设备独立识别能力和翻译能力的增强。

（3）在互联网技术设备中的应用，如在路由器等设备中的应用，不但高提高了这些设备的数据传输速度，还实现了传输路径的全面分析，进而实现最佳数据传输路径的选择，最终提高了计算机智能信息处理的网络畅通度。

4 结语

综上所述，信息技术及网络技术的不断发展与应用，使计算机智能信息处理技术被广泛应用于多个领域，相应的技术应用方法也大大增多，主要包括人工神经网络、模糊神经网络、进化算法和信息融合技术四种应用方法。

参考文献

[1]杨野.计算机智能信息处理技术的发展与应用[J].山东工业技术，2015（06）：184.

[2]肖卿，肖秋兰.计算机智能信息处理技术的发展与应用[J].科技风，2015（19）：73.

[3]张莉.计算机智能信息处理技术应用及发展[J].科技经济导刊，2016（25）：36+34.

作者单位

东北师范大学 吉林省长春市 130000