摘要：文章在系統闡述人工神經網絡發展的同時，又對其在社會各行業領域中的運用進行了詳細分析，從而爲相關人員提供參考。
人工神經網絡都是由許多系統的處理單元結合而成的密集型網絡，從相關部門對於人腦組織探索的資訊中可以總結出人腦的主要特點。然而其並不屬於對人腦的現實闡述，而是對人腦的系統仿真再現，神經網絡屬於明顯非線性的大型持續變化體系。在神經元網絡對數據進行分析時，需要藉助各神經元間的相互影響，理論與數據的收集主要是以元件在現實空間中的搭設形式來展現。
1人工神經網絡的發展
人工神經網絡起源於20世紀的40年代，其主要發展期段爲四十年，也就是到了20世紀的80年代初期，神經網絡又進入到了新的發展速度和高度，之後神經網絡在基礎研究方面體現出了良好的擴展，運用程度與涵蓋專業在逐步增多。現如今，對神經網絡的分析和探索主要涵蓋了人工神經、電子以及智能設備專業，網絡技術和數學專業相輔相成，相得益彰，尤其是在智能終端的研發行業，會在基礎上脫離以往的參數，仿真、呈現等預測和整合概念的含義。在異域各個國家都十分注重其在各方面的運用呈現新高度，並且一些發達國家，也都將神經網絡歸屬到了核心研發環節中，同時又以積極的態度對一些相關技術進行了合理的引入。目前的人工神經繪圖已達到了近百餘種，而在如此多的、富有典型性的人工繪圖中，體現出多層的前饋網絡以及自組織神經網絡。在對其運用方面進行逐漸加深的背景下，現代人工神經網絡繪圖也在逐步升級，如人工神經網絡與小波理論相結合,構成小波神經網絡；人工神經網絡與專家系統相結合,構成神經網絡專家系統[1]。現階段，人工神經網絡不管是在基礎探索方面，還是在現實運用中，都體現出了進一步的提升。然而需要強調的是人工神經網絡屬於較爲系統的仿真，其設定原理不具備宣傳意義，並且還呈現出一些需要處理的問題。現階段，國家相關部門對於人工神經網絡的發展還停留在分析時期，物理條件方面的發展還較爲遲緩。然而，在一些大型集成電路發展進程中，人工神經網絡也必然會體現出愈加寬泛的運用和飛速發展。
2人工神經網絡在機械工程領域中的應用
2.1在故障診斷中的應用
在對人工神經網絡進行故障排除時，所體現出的諸多功能也爲一些故障排除環節給出了高效的方法。人工神經網絡故障的排除體系，通常都是藉助問題真實性來實現，再借助人工神經網絡的有效預測，識別出真實的問題，大多數發達國家的探索結果都可以充分反映人工神經網絡在機械問題識別中的運用是既充分又具發展前景。所進行識別的設備，也大多都是從上千兆的汽輪發電系統、核電站系統航天習行設備，識別方法也不僅是藉助振動方法，也會運用到油樣和聲傳遞等方法，現階段所運用的網絡專家一體，也從全面的角度藉助了專家體系和人工神經網絡的所有優勢，也就是藉助專家體系來做邏輯想象，藉助網絡來做識別和確定[2]。這樣的問題識別過程，也屬於網絡化識別的科學方法。
2.2在機械系統的辨識和智能控制中的應用
在機械系統的辨識和智能控制環節中，人工神經網絡會體現出非線性映射、自適應、自完善等良好特點。而機器人和振動試驗檯就屬於最具代表性的非線性問題，如果將人工神經網絡進行合理運用，則會爲先進技術和科研帶來較大的積極影響。在智能科研方面通常會包括以下兩個主要項目：第一，藉助人工神經網絡技術合理把控機械定位偏差，以此強化機牀的精確性；第二，藉助人工神經網絡來對產品的切割量做以自適應方面的把控。
2.3在高智商機器的設計中的應用
充分強化機械的智能屬於機械工程方面的的明顯發展趨勢，保證機牀可以結合工件的'材質和標準的改制效果，對工件做出自主切削設定，車輛在路橋上通行可以持續保持車距，載重等。在這些環節中，如果將人工神經網絡與模糊邏輯進行科學的融合，並藉助模糊邏輯來量化輸入變量，藉助人工神經網絡來進行決策，屬於較爲寬泛的運用探索課題。對人工神經網絡之所以能夠得到廣泛的應用,主要是因爲以下方面：1）它不像專家系統那樣需要建立知識庫，執行所需要的知識規則,是由訓練樣本訓練後存儲在網絡的權係數中；2）由於只需要模擬現實複雜系統的輸入和輸出，網絡又具有極強的非線性映射能力,使網絡的結構十分簡單；3）人工神經網絡的容錯性很好,在局部節點或連接失效乃至於規則完全不掌握的情況下仍然能繼續工作。
3結束語
總之，人工神經網絡由於其所體現出的明顯特點，而被社會的諸多工業生產線所充分的運用，然而在現實中機械工程方面，也很少有體現相關的新聞項目。文章做出瞭如下總結：第一，提高對人工神經網絡探索的重視；第二，目前相關部門對於前饋網絡的探索分析也較爲充分，這就需要在對分析數據做出整理的同時，也對機械工程方面的APP做出了研究，對人工神經網絡運用的主要方式就是對樣本的蓄積；第三，提高對人工神經網絡與專家體系聯合運用的重視程度。
參考文獻：
[1]謝紅梅,黃偉.人工神經網絡及其在機械加工中的應用實例[J].裝備製造技術,2006(4):117-118+124.
[2]李漢興,眭滿倉,賀麥紅.人工神經網絡及其在石油機械工程中的應用[J].石油機械,1998(11):51-54+59.
作者：柴偉傑 單位：杭州恆虹機械有限公司