物联网主要是指：让所有能行使独立功能的普通物体实现互联互通的网络，任何物品与互联网相连接，进行信息交换和通信，以实现对物品的智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络

物联网一般为无线网，而由于每个人周围的设备可以达到一千至五千个，所以物联网可能要包含500兆至一千兆个物体。在物联网上，每个人都可以应用电子标签将真实的物体上网联结，在物联网上都可以查出它们的具体位置。

通过物联网可以用中心计算机对机器、设备、人员进行集中管理、控制，也可以对家庭设备、汽车进行遥控，以及搜索位置、防止物品被盗等，类似自动化操控系统，同时透过收集这些小事的数据，最后可以聚集成大数据，包含重新设计道路以减少车祸、都市更新、灾害预测与犯罪防治、流行病控制等等社会的重大改变，实现物和物相联。

扩展资料

物联网架构

物联网系统很可能是一个事件驱动的架构，自底向上进行构建，并囊括各种子系统。因此，模型驱动和功能驱动的方式将会共存，系统能够较容易地加入新的节点，并能够处理意外。

在物联网中，一个事件信息很可能不是一个预先被决定的，有确定句法结构的消息，而是一种能够自我表达的内容，例如语义网。相应地，信息也不必要有着确定的协议来规范所有可能的内容，因为不可能存在一个“终极的规范”能够预测所有的信息内容。

那种自上而下进行的标准化是静态的，无法适应网络动态的演化，因而也是不切实际的。在物联网上的信息应该是能够自我解释的，顺应一些标准，同时也能够演化的。

参考资料来源：百度百科-物联网

目前主要技术包括

Wifi、紫蜂

(Zigbee)、

蓝牙技术(Bluetooth)、超宽带技术(

UWB)、射频识别技术(RFID)及近场通信(NFC)等。低功耗、微型化是用户对当前无线通信产品尤其是便携产品的强烈要求，作为无线通信技术重要分支的短距离无线通信技术正逐步引起越来越广泛的关注

首先物联网的特性决定了其必须采用自组网的模式，也就是mesh或者ad hoc、zigbee，其中zigbee传输速率低，耗电低、传输距离短（100米左右，大功率可达500-1000米）主要用于终端传感器数据传输，mesh和ad hoc主要用于大数据传输，区别在于mesh偏向临时固定，adhoc偏向移动

mesh和ad hoc 根据无线调制方式来看，国内目前主要用的是wifi mesh（例如strix的mesh设备）和cofdm mesh（例如winet无线智能宽带网络），前者利用的是wifi技术速率可达几百兆，频率主要用24G和58G，使用全向天线距离大概3-5公里。cofdm调制的mesh速率大概几十兆，特点是传输速率比较稳定、延迟小，适合传输视频以及实时性较高的数据，使用全向天线距离大概5-10km

除了以上无线通信技术以外，还有gps定位、rfid射频识别等无线通信技术

随着科学技术的发展，人工神经网络技术得到了空前的发展，并且在诸多领域得到了广泛的应用，为人工智能化的发展提供了强大的动力。以下是我整理分享的人工智能神经网络论文的相关资料，欢迎阅读!

人工智能神经网络论文篇一

人工神经网络的发展及应用

摘要随着科学技术的发展，人工神经网络技术得到了空前的发展，并且在诸多领域得到了广泛的应用，为人工智能化的发展提供了强大的动力。人工神经网络的发展经历了不同的阶段，是人工智能的重要组成部分，并且在发展过程中形成了自身独特的特点。文章对人工神经网络的发展历程进行回顾，并对其在各个领域的应用情况进行探讨。

关键词人工神经网络;发展;应用

随着科学技术的发展，各个行业和领域都在进行人工智能化的研究工作，已经成为专家学者研究的热点。人工神经网络就是在人工智能基础上发展而来的重要分支，对人工智能的发展具有重要的促进作用。人工神经网络从形成之初发展至今，经历了不同的发展阶段，并且在经济、生物、医学等领域得到了广泛的应用，解决了许多技术上的难题。

1人工神经网络概述

关于人工神经网络，到目前为止还没有一个得到广泛认可的统一定义，综合各专家学者的观点可以将人工神经网络简单的概括为是模仿人脑的结构和功能的计算机信息处理系统[1]。人工神经网络具有自身的发展特性，其具有很强的并行结构以及并行处理的能力，在实时和动态控制时能够起到很好的作用;人工神经网络具有非线性映射的特性，对处理非线性控制的问题时能给予一定的帮助;人工神经网络可以通过训练掌握数据归纳和处理的能力，因此在数学模型等难以处理时对问题进行解决;人工神经网络的适应性和集成性很强，能够适应不同规模的信息处理和大规模集成数据的处理与控制;人工神经网络不但在软件技术上比较成熟，而且近年来在硬件方面也得到了较大发展，提高了人工神经网络系统的信息处理能力。

2人工神经网络的发展历程

21 萌芽时期

在20世纪40年代，生物学家McCulloch与数学家Pitts共同发表文章，第一次提出了关于神经元的模型M-P模型，这一理论的提出为神经网络模型的研究和开发奠定了基础，在此基础上人工神经网络研究逐渐展开。1951年，心理学家Hebb提出了关于连接权数值强化的法则，为神经网络的学习功能开发进行了铺垫。之后生物学家Eccles通过实验证实了突触的真实分流，为神经网络研究突触的模拟功能提供了真实的模型基础以及生物学的依据[2]。随后，出现了能够模拟行为以及条件反射的处理机和自适应线性网络模型，提高了人工神经网络的速度和精准度。这一系列研究成果的出现为人工神经网络的形成和发展提供了可能。

22 低谷时期

在人工神经网络形成的初期，人们只是热衷于对它的研究，却对其自身的局限进行了忽视。Minskyh和Papert通过多年对神经网络的研究，在1969年对之前所取得的研究成果提出了质疑，认为当前研究出的神经网络只合适处理比较简单的线性问题，对于非线性问题以及多层网络问题却无法解决。由于他们的质疑，使神经网络的发展进入了低谷时期，但是在这一时期，专家和学者也并没有停止对神经网络的研究，针对他们的质疑也得出一些相应的研究成果。

23 复兴时期

美国的物理学家Hopfield在1982年提出了新的神经网络模型，并通过实验证明在满足一定的条件时，神经网络是能够达到稳定的状态的。通过他的研究和带动，众多专家学者又重新开始了对人工神经网络方面的研究，推动了神经网络的再一次发展[3]。经过专家学者的不断努力，提出了各种不同的人工神经网络的模型，神经网络理论研究不断深化，新的理论和方法层出不穷，使神经网络的研究和应用进入了一个崭新的时期。

24 稳步发展时期

随着人工神经网络研究在世界范围内的再次兴起，我国也迎来了相关理论研究的热潮，在人工神经网络和计算机技术方面取得了突破性的进展。到20世纪90年代时，国内对于神经网络领域的研究得到了进一步的完善和发展，而且能够利用神经网络对非线性的系统控制问题进行解决，研究成果显著。随着各类人工神经网络的相关刊物的创建和相关学术会议的召开，我国人工神经网络的研究和应用条件逐步改善，得到了国际的关注。

随着人工神经网络的稳步发展，逐渐建立了光学神经网络系统，利用光学的强大功能，提高了人工神经网络的学习能力和自适应能力。对非线性动态系统的控制问题，采取有效措施，提高超平面的光滑性，对其精度进行改进。之后有专家提出了关于人工神经网络的抽取算法，虽然保证了精度，但也加大了消耗，在一定程度上降低了神经网络的效率，因此在此基础上又提出了改进算法FERNN。混沌神经网络的发展也得到了相应的进步，提高了神经网络的泛化能力。

3人工神经网络的应用

31 在信息领域中的应用

人工神经网络在信息领域中的应用主要体现在信息处理和模式识别两个方面。由于科技的发展，当代信息处理工作越来越复杂，利用人工神经网络系统可以对人的思维进行模仿甚至是替代，面对问题自动诊断和解决，能够轻松解决许多传统方法无法解决的问题，在军事信息处理中的应用极为广泛[4]。模式识别是对事物表象的各种信息进行整理和分析，对事物进行辨别和解释的一个过程，这样对信息进行处理的过程与人类大脑的思维方式很相像。模式识别的方法可以分为两种，一种是统计模式识别，还有一种是结构模式识别，在语音识别和指纹识别等方面得到了广泛的应用。

32 在医学领域的应用

人工神经网络对于非线性问题处理十分有效，而人体的构成和疾病形成的原因十分复杂，具有不可预测性，在生物信号的表现形式和变化规律上也很难掌握，信息检测和分析等诸多方面都存在着复杂的非线性联系，所以应用人工神经网络决解这些非线性问题具有特殊意义[5]。目前，在医学领域中的应用涉及到理论和临床的各个方面，最主要的是生物信号的检测和自动分析以及专家系统等方面的应用。

33 在经济领域中的应用

经济领域中的商品价格、供需关系、风险系数等方面的信息构成也十分复杂且变幻莫测，人工神经网络可以对不完整的信息以及模糊不确定的信息进行简单明了的处理，与传统的经济统计方法相比具有其无法比拟的优势，数据分析的稳定性和可靠性更强。

34 在其他领域的应用

人工神经网络在控制领域、交通领域、心理学领域等方面都有很广泛的应用，能够对高难度的非线性问题进行处理，对交通运输方面进行集成式的管理，以其高适应性和优秀的模拟性能解决了许多传统方法无法解决的问题，促进了各个领域的快速发展。

4总结

随着科技的发展，人工智能系统将进入更加高级的发展阶段，人工神经网络也将得到更快的发展和更加广泛的应用。人工神经网络也许无法完全对人脑进行取代，但是其特有的非线性信息处理能力解决了许多人工无法解决的问题，在智能系统的各个领域中得到成功应用，今后的发展趋势将向着更加智能和集成的方向发展。

参考文献

[1]徐用懋，冯恩波人工神经网络的发展及其在控制中的应用[J]化工进展，1993(5)：8-12，20

[2]汤素丽，罗宇锋人工神经网络技术的发展与应用[J]电脑开发与应用，2009(10)：59-61

[3]李会玲，柴秋燕人工神经网络与神经网络控制的发展及展望[J]邢台职业技术学院学报，2009(5)：44-46

[4]过效杰，祝彦知人工神经网络的发展及其在岩土工程领域研究现状[J]河南水利，2004(1)：22-23

[5]崔永华基于人工神经网络的河流汇流预报模型及应用研究[D]郑州大学，2006

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NB－IoT（NarrowBandInternetofThings，NB－IoT，又称窄带物联网），是由3GPP标准化组织定义的一种技术标准，是一种专为物联网设计的窄带射频技术；LoRa（LongRange）是美国Semtech公司采用和推广的一种基于扩频技术的超远距离无线传输方案。LoRa网络主要由终端（可内置LoRa模块）、网关（或称基站）、Server和云四部分组成。

DDA物联网无线通讯技术是一项自主创新研发，拥有完全自主知识产权的物联网无线通讯技术，由杜光东博士及其团队历经近十年的研发创新成果。在通讯距离、低成本网络覆盖、低功耗设计、抗干扰设计、通讯可靠性、数据安全性、海量终端接入、鲁棒性、易用性、自适应频段选择等多项通讯技术指标上，达到或超过国内、国外其它无线通讯技术。其区别于NB－IoT和 LoRa，在物联网无线通讯技术领域中发挥着无可替代的作用。

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