今天給大家聊一聊人工神經網絡在幾個領域的應用場景。

一、信息領域應用

1.1 信息處理

人工神經網絡可以模仿或者代替與人的思維相關的功能，實現問題求解、問題自動診斷，從而解決傳統方法所不能或難以解決的問題，

場景：智能儀器、自動跟蹤監測儀器、自動報警系統、自動故障診斷系統等方面。

1.2 模式識別

模式識別主要是對事物或現象的各種形式的信息處理和分析，從而可以達到對事物或現象進行描述、辨認、分類、解釋的過程。

模式識別主要包括統計模式識別和結構模式識別方法，其中人工神經網絡是模式識別的常用方法。

場景：語音識別、圖文識別、指紋識別、人臉識別、手寫字符識別等方面。

二、交通領域應用

基于交通運輸問題是高度非線性、數據是海量并且復雜的，非常適合使用人工神經網絡來進行處理。

場景：汽車駕駛員行為模擬、路面維護、車輛檢測和分類、交通流量預測、地鐵運營及交通控制等領域取得了很好的效果。

三、經濟領域應用

3.1 市場商品價格預測

商品價格的預測會受到市場供求關系等許多因素的分析，傳統的統計經濟學因方法固有的局限性，很難做出比較準確的價格變動預測，采用人工神經網絡可以根據人均收入、家庭人口數、貸款率、城市消費水平不同等各方面建立比較可靠的預測模型，可以達到對商品價格較為科學的預測。

場景：市場商品價格的預測

3.2 風險評估

風險評估是某項投資活動種，存在的不確定性從而產生經濟損失的一種防范措施。使用人工神經網絡可以根據現實的風險來源給出比較合理的信用風險模型，經過計算得到風險評價系數，達到針對實際風險投資給出比較合理的解決方案。

場景：信用卡辦理、購買理財產品、股票等方面

四、醫療領域應用

4.1 生物信號的檢測與自動分析

目前大部分醫學檢測設備都是以連續波形方式輸出數據，這些波形數據是醫療診斷的依據。人工神經網絡由大量的簡單處理單元連接而成的自適應動力學系統，具有巨量并行性、分布式存儲、自適應學習等功能，可以用它來解決生物信號分析處理中常規方法難以解決的問題。

場景：腦電信號分析、肌電和胃腸電等信號識別、心電信號壓縮、醫學圖像識別和處理等方面。

4.2 醫學專家系統

傳統的專家系統是把專家現有的經驗、知識以固定的規則存儲在計算機從而建立知識庫，然后采用邏輯推理的方式進行醫療診斷。傳統方式存在知識獲取途徑存在瓶頸、數據庫規模增大造成知識爆炸，從而工作效率相對很低。人工神經網絡以非線性并行處理為基礎為醫學專家系統提供了更好的前景。

場景：麻醉、危重醫學領域的研究涉及生理變量的分析與預測。比如臨床數據存在尚未發現或無確切證據的關系與現象、信號處理、干擾信號的自動區分檢測、各種臨床狀況的預測等方面。