通信論文信息智能化處理技術(shù)

　　信息的智能化處理技術(shù)經(jīng)過不斷地發(fā)展日趨成熟，這篇通信論文認為技術(shù)運用到實踐生活中時仍然會出現(xiàn)一系列的問題，還需要加大研發(fā)力度，使智能化信息處理技術(shù)更加完善。在今后的發(fā)展過程中，要將科技前沿同信息的智能化處理技術(shù)進行整合，創(chuàng)新研發(fā)思路及方式，結(jié)合實踐運用需求來總結(jié)智能化信息處理技術(shù)的理論。同時，為了迎合信息的智能化處理技術(shù)的復(fù)雜化發(fā)展趨勢，還應(yīng)將該技術(shù)與多種信息處理方式進行緊密結(jié)合，有效推動智能化信息處理技術(shù)的快速發(fā)展�！�當代通信》秉承“為企業(yè)服務(wù)”的宗旨，積極宣傳政府宏觀產(chǎn)業(yè)政策、關(guān)注產(chǎn)業(yè)最新動態(tài)趨勢、傳播現(xiàn)代企業(yè)管理理念、解讀信息產(chǎn)業(yè)營銷策略、預(yù)測通信市場發(fā)展前景、探索企業(yè)創(chuàng)新模式、推介最新通信技術(shù)產(chǎn)品、助力信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

　　摘要：在科學(xué)技術(shù)快速發(fā)展的過程中，信息處理技術(shù)也不斷更新，逐漸向著智能化的方向發(fā)展。處在信息化時代中，人們在生活和工作中會接觸到大量的信息，借助信息的智能化處理技術(shù)，能夠更好的管理龐大的信息，全方位的掌握信息，可以根據(jù)信息制定出合理的決策。本研究主要對信息的智能化處理技術(shù)進行論述，分析智能信息處理技術(shù)的發(fā)展史，并介紹了該技術(shù)的應(yīng)用狀況，展望了技術(shù)發(fā)展前景，以期改善信息處理效率。

　　關(guān)鍵詞：智能化;信息處理技術(shù);人工智能;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

　　近年來，智能信息處理技術(shù)獲得了突飛猛進的發(fā)展，該技術(shù)有機融合了控制技術(shù)、電子技術(shù)、計算機技術(shù)等多種先進技術(shù)，能夠高效實現(xiàn)信息的采集和處理任務(wù)。開展信息的智能化處理技術(shù)研究具有非常重要的意義，能夠全方位的了解和掌握智能信息處理技術(shù)的發(fā)展及運用狀況，并發(fā)揮該技術(shù)的優(yōu)勢和作用，為今后的研究提供依據(jù)。

　　1信息的智能化處理技術(shù)的產(chǎn)生與發(fā)展

　　1.1信息的智能化處理技術(shù)的產(chǎn)生

　　早在1930年就產(chǎn)生了信息的智能化處理技術(shù)，然而因為運算功能強大的工具，致使智能化信息處理技術(shù)的功能無法得到全面體現(xiàn)，這在一定程度上限制了信息的智能化處理技術(shù)的發(fā)展和成熟。計算機技術(shù)的廣泛應(yīng)用為信息的智能化處理技術(shù)的進一步發(fā)展提供了堅實的基礎(chǔ)保障，研發(fā)出多種智能信息處理產(chǎn)品，在人們的工作和生活中得到了大規(guī)模的應(yīng)用，為人們提供了極大的便利，同時也產(chǎn)生了較大的社會及經(jīng)濟效益。針對當前醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中的GT機而言，該機器充分運用了智能化信息處理技術(shù)的優(yōu)勢[1];同時美國科學(xué)家J.W.Coolev領(lǐng)導(dǎo)多位研究人員共同研制出先進的FFT算法，極大地推動了科學(xué)研究領(lǐng)域的創(chuàng)新發(fā)展。隨后硬件電路就借助FFT算法對智能監(jiān)測儀器進行開發(fā)研究，推出多種自動化和智能化程度較高的檢測設(shè)施，獲得了很大的成功[2]�？茖W(xué)技術(shù)的實時發(fā)展使信息的智能化處理技術(shù)也不斷更新，科技水平逐步提升，智能化信息處理技術(shù)在信息處理系統(tǒng)中發(fā)揮的作用越發(fā)重要。

　　1.2信息的智能化處理技術(shù)的發(fā)展

　　信息處理技術(shù)順應(yīng)著通信技術(shù)、計算機技術(shù)的發(fā)展潮流，已經(jīng)進入到一個全新的發(fā)展階段，不僅更新了傳統(tǒng)的發(fā)展理論及方式，在研究領(lǐng)域方面也獲得了進一步的拓展，構(gòu)建出全新的研究理論及方法。在信息處理技術(shù)最初發(fā)展階段，線性、最小相位及因果等系統(tǒng)是幾大關(guān)鍵研究內(nèi)容，在不斷的發(fā)展過程中已經(jīng)逐漸轉(zhuǎn)向非最小相位、非因果和非線性等研究領(lǐng)域，能夠結(jié)合信息的變化開展針對性的處理工作。能夠處理可靠性和穩(wěn)定性較差的信息是智能化信息處理技術(shù)最顯著的特征，能夠使其轉(zhuǎn)變?yōu)榭煽亢痛_定的信息。在智能化信息處理技術(shù)的支撐下，能夠在確定性較差的信息內(nèi)獲取相對精確的結(jié)果，能夠?qū)π畔⑦M行有效、充分的利用，顯著改善了信息的整體利用率。構(gòu)建具有良好判斷能力、理解能力和學(xué)習(xí)能力的人工智能系統(tǒng)是開展智能化信息技術(shù)研究的根本目標，信息的智能化處理技術(shù)主要借助不同算法對信息進行采集和利用，最終達到智能化管控的效果。由此得知，信息的智能化處理技術(shù)主要研究內(nèi)容為：1)環(huán)境、機器同人的彼此智能化交互協(xié)作。該技術(shù)能夠?qū)φZ音或文字開展自動識別研究，并嘗試理解自然語言，對圖像、視覺信息進行自主化的加工和處理，確保環(huán)境、機器同人三者能夠?qū)崿F(xiàn)信息的互動溝通、交流[3];2)將有價值、有效信息從數(shù)據(jù)庫內(nèi)進行提取，并總結(jié)基本規(guī)律。智能化信息處理技術(shù)的根本研究內(nèi)容為機器學(xué)習(xí)及簡約數(shù)據(jù)，需要借助已經(jīng)掌握的模式識別理論、知識，針對數(shù)據(jù)信息進行簡化處理，通過可閱讀的方式將信息呈獻給決策人員，便于制定出科學(xué)的決策。也能夠自動化的學(xué)習(xí)多種數(shù)據(jù)，進而進行數(shù)據(jù)的評價和分類處理工作，對結(jié)果進行準確的預(yù)測;3)合理規(guī)劃和優(yōu)化智能系統(tǒng)，發(fā)揮系統(tǒng)的協(xié)作、決策功能。應(yīng)對計算機決策系統(tǒng)、輔助規(guī)劃系統(tǒng)進行構(gòu)建，參考優(yōu)化指標改善社會及經(jīng)濟效益。還應(yīng)對系統(tǒng)建模內(nèi)容進行探究，對智能決策、規(guī)劃、體系協(xié)作的基礎(chǔ)理論和方式進行進一步的優(yōu)化。

　　2信息的智能化處理技術(shù)理論及方法

　　信息的智能化處理技術(shù)涵蓋多個研究領(lǐng)域，融合了通信技術(shù)、控制技術(shù)和計算機技術(shù)等先進技術(shù)，涉及多個信息科學(xué)技術(shù)學(xué)科。綜合當前的研究及發(fā)展情況，可以將信息的智能化處理技術(shù)歸為以下幾類：

　　2.1模糊理論

　　若需要對無法確定對現(xiàn)象進行探究和分析，就必須要借助模糊理論來實現(xiàn)。由于事物本身擁有不確定的特性，同數(shù)學(xué)理論下的二元性原則沒有直接關(guān)系，屬于對象差異的中間過渡狀態(tài)，無法進行準確的劃分，從而不能明確對象類型。模糊系統(tǒng)具有模糊性特征，能夠結(jié)合模糊理論發(fā)揮模糊信息處理功能，是一種動態(tài)化的模型。一般在模糊系統(tǒng)內(nèi)，輸入、輸出彼此對應(yīng)，能夠?qū)⑵湟暈檫B續(xù)函數(shù)的通用逼近器，主要包括模糊推理機、反模糊化器、模糊產(chǎn)生器及模糊規(guī)則庫[4]。建立在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊系統(tǒng)之上的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，有效整合了模糊系統(tǒng)機理、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將二者的優(yōu)勢進行了整合，同時也融合了多種理論，包括動力學(xué)、邏輯計算、處理方式及語言等。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不僅具有較強的聯(lián)想能力、識別能力和學(xué)習(xí)能力，同時還擁有良好的模糊信息處理性能。在普通神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)，對模糊輸入信號、權(quán)值進行添加是模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心所在，在優(yōu)勢互補的原理下，能夠使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊系統(tǒng)的優(yōu)勢和功能充分展示出來，同時也彌補了二者各自的弊端和不足。構(gòu)建的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使信息的智能化處理技術(shù)發(fā)展邁向一個全新的發(fā)展層面，具有非常重要的意義。

　　2.2人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法

　　網(wǎng)絡(luò)模型、數(shù)學(xué)模型是構(gòu)建人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵，基于網(wǎng)絡(luò)模型內(nèi)，基礎(chǔ)構(gòu)成就是人工神經(jīng)元，需要結(jié)合特定結(jié)構(gòu)對其進行組合，最終打造出完整的模型;而在數(shù)學(xué)模型內(nèi)，依據(jù)大腦神經(jīng)元構(gòu)建的人工神經(jīng)是處理信息的單元體，借助組合而成的人工神經(jīng)元，能夠形成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。獨立人工神經(jīng)元、神經(jīng)元間的基本連接結(jié)構(gòu)就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。就信息的智能化處理技術(shù)發(fā)展研究結(jié)果進行分析，當前已經(jīng)成功研制出多達十幾種的人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型，依據(jù)信息流動方向、連接途徑，能夠?qū)⑷斯ど窠?jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型劃分為多種不同的種類[5]。相互結(jié)合型(反饋型)網(wǎng)絡(luò)、前向型網(wǎng)絡(luò)是構(gòu)成人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型的兩大類，前者具有反饋信息的功能，而后者無法對信息進行反饋處理。

　　2.3進化算法

　　依據(jù)生物界遺傳定律、自選選擇定律，形成了進化算法，該算法在機器學(xué)習(xí)、優(yōu)化等研究方面發(fā)揮著極其重要的作用。進化算法的基本原理即為通過對生物遺傳模型進行模擬的方式，優(yōu)化索索全局，獲取最佳的結(jié)果。進化算法的適用范圍較廣，運用方式簡便，能夠并行開展信息處理工作，其主要對象為個體，能夠?qū)嵤┳儺悺⒔徊婕斑x擇等處理任務(wù)，明顯優(yōu)于傳統(tǒng)算法，具有其特有的特征。在長期的鉆研和探究過程中，進化算法不斷完善，當前在機器學(xué)習(xí)、識別圖像和自動化管控等領(lǐng)域占據(jù)著極高的地位，該算法在信息的智能化處理技術(shù)中有著普遍的運用。

　　2.4信息融合技術(shù)

　　信息融合技術(shù)的關(guān)鍵研究對象為：怎樣加工處理、運用不同的信息，達到信息互補的效果，確保最終獲取信息的精確性和真實性。信息融合技術(shù)建立在多傳感器系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，能夠準確監(jiān)測目標，對無法明確的信息進行排除，有效提升了信息的可靠程度。通過分析、模擬人類大腦對信息進行綜合性處理的功能，形成了信息融合技術(shù)的基礎(chǔ)工作原理。大量傳感器存在于系統(tǒng)內(nèi)，傳感器所發(fā)信息具有一定的差異，基于多傳感器的信息融合系統(tǒng)能夠根據(jù)大腦處理信息的方式開展相應(yīng)的信息處理工作。多傳感器信息融合系統(tǒng)能夠綜合性的處理多種不同的信息資源，并整合大量信息，并科學(xué)支配、運用這些信息，系統(tǒng)還可以高效組合冗余信息，顯著改善了信息的準確性和可靠性[6]。在上述工作原理下，由多個子集組成的信息系統(tǒng)具有非常強大的功能，性能更加優(yōu)越。低層次處理、高層次處理是信息融合技術(shù)的兩大關(guān)鍵類型，其中前者主要指的是數(shù)據(jù)的預(yù)先處理工作，包括數(shù)據(jù)分類、檢測目標等;而后者主要指的是集威脅估計、態(tài)勢和全部融合過程為一體的提取處理。功能型模型、數(shù)據(jù)型模型是當前信息融合模型的兩大關(guān)鍵種類，在實際運用中發(fā)揮著重要作用。

　　3信息的智能化處理技術(shù)的應(yīng)用及發(fā)展趨勢

　　在實踐生活中，信息的智能化處理技術(shù)有著較高的運用價值和實用性：1)智能化信息處理技術(shù)能夠提高工作效率，能夠開展自動化和智能化的處理工作，有效減輕了人們的腦力勞動任務(wù);2)智能化信息處理技術(shù)能夠針對不同的對象進行識別，包括影像、語音及文字等，借助機器能夠進行翻譯和分析等操作;3)當前互聯(lián)網(wǎng)覆蓋范圍非常廣闊，借助路由器，信息的智能化處理技術(shù)能夠分析數(shù)據(jù)傳輸途徑，獲取優(yōu)化路徑，有效處理網(wǎng)路堵塞等故障[7];4)目前實踐生產(chǎn)中計算機技術(shù)已經(jīng)實現(xiàn)了普遍運用，計算機技術(shù)發(fā)展速度日益加快，存儲量也逐漸擴大，大大節(jié)約了成本資源，在智能化信息處理技術(shù)不斷發(fā)展的過程中會進一步加快計算機技術(shù)的發(fā)展進程。從模擬數(shù)字到人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展轉(zhuǎn)向，信息的智能化處理技術(shù)對混沌理論、小波分析理論、遺傳算法及模糊數(shù)學(xué)理論進行了有效的整合，不斷研發(fā)和創(chuàng)新出全新的智能化信息處理思路、算法及理論。信息的智能化發(fā)展技術(shù)擁有非常廣闊的發(fā)展前景，迎合了未來信息時代的發(fā)展需求，這就要求必須要強化對智能信息處理技術(shù)的研發(fā)力度，提高對技術(shù)研發(fā)的重視度。在推動智能化信息處理技術(shù)發(fā)展的過程中，應(yīng)將其發(fā)展與實踐運用和科研課題進行綜合，運用創(chuàng)新思想整合多種不同的信息處理技術(shù)，滿足更加復(fù)雜的運用需求，使智能化信息處理技術(shù)與其它領(lǐng)域密切結(jié)合起來，促進信息學(xué)科的發(fā)展。

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