模式识别与人工智能学报
不是，该刊12年被EI终止收录《模式识别与人工智能》是由中国自动化学会、国家智能计算机研究开发中心和中国科学院合肥智能机械研究所共同主办、科学出版社出版的学术性期刊。本刊主要发表和报道模式识别、人工智能、智能系统等方面的研究成果与进展，旨在推动信息科学技术发展。1、自1992年以来，一直被《中文核心期刊要目总览》收为自动化技术、计算机技术领域核心刊物。 2、1994年起，为《中国学术期刊文摘》引用期刊。 3、1995年，被美国工程信息公司（Ei）收为Ei Page One数据库收录期刊。 4、1996年被《中国科学引文数据库》列为来源期刊及统计源。 5、1998年，被教育部定为“学位与研究生教育中文重要期刊”之一。 6、1999年～2000年，获国家自然科学基金委择优支持基础性和高科技学术期刊专项资助经费资助。 7、2008年～2012年，被 EI Compendex 数据库收录。 8、2010年～2014年，获中国科协精品科技期刊项目资助。 9、为适应和推动我国人工智能、模式识别学科发展，本刊1999年由每期80页扩版至128页，2000年起由16开本改为大16开本，2004年由季刊改为双月刊，2013年由双月刊改为月刊。近两年来，本刊每期作了较大扩版。
模式识别与人工智能是一个，而且该刊是核心级别的。识别技术相关的还有自动识别技术与应用、中国自动识别技术等。
软件学报是三大学报之一，权威性最高，难度大，审稿漫长模式识别与人工智能好投一点
人工智能与模式识别期刊
《模式识别与人工智能》
主办单位不同。《计算机应用研究》创刊于1984年，由国家科技部所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。2015年《计算机应用研究》的复合影响因子为。《模式识别与人工智能》是由中国自动化学会、国家智能计算机研究开发中心和中国科学院合肥智能机械研究所共同主办、科学出版社出版的学术性期刊。模式识别与人工智能 影响因子是。
是的 在万方上看看就知道了
是人工智能领域公认的顶级水平。
TPAMI是计算机视觉和人工智能领域公认的顶级国际期刊，是中国计算机学会（CCF）推荐的A类期刊，也是中国人民大学核心期刊目录中的A+类期刊，影响因子。
2021年1月至今，高瓴人工智能学院已发表或被录用CCF A类期刊和会议论文76篇、CCF B类期刊和论文31篇。
TPAMI是目前计算机类别中影响因子最高（影响因子）的期刊之一，主要收录人工智能、模式识别、计算机视觉及机器学习领域的原创性科研成果。
上海科技大学信息学院智能视觉中心的最新研究成果“Neural Opacity Point Cloud”在人工智能领域顶级学术刊物IEEE TPAMI发表。
TPAMI是模式分析与机器智能IEEE汇刊，中国计算机学会和中国自动化学会等多个学会将其定位为：国际上极少数的顶级刊物，鼓励我国学者去突破。
EEE TPAMI是公认的人工智能、模式识别、图像处理和计算机视觉领域顶级国际期刊，该期刊影响因子（Impact Factor）和谷歌指数（H-Index）在计算机科学和工程技术两个大类学科里均列首位。
同时，该期刊影响因子和谷歌指数列所有计算机学会推荐A类（CCF A类）期刊首位，在计算机科学与人工智能领域具有权威影响力。
模式识别与人工智能论文
《模式识别与人工智能》是由中国自动化学会、国家智能计算机研究开发中心和中国科学院合肥智能机械研究所共同主办、科学出版社出版的学术性期刊。本刊主要发表和报道模式识别、人工智能、智能系统等方面的研究成果与进展，旨在推动信息科学技术发展。本刊1989年创刊，双月刊，主编为戴汝为院士。本刊创刊以来，得到较大发展，已成为模式识别、人工智能学术界有较大影响的刊物。1、自1992年以来，一直被《中文核心期刊要目总览》收为自动化技术、计算机技术领域核心刊物。2、1994年起，为《中国学术期刊文摘》引用期刊。3、1995年，被美国工程信息公司（Ei）收为Ei Page One数据库收录期刊。4、1996年被《中国科学引文数据库》列为来源期刊及统计源。5、1998年，被教育部定为“学位与研究生教育中文重要期刊”之一。6、1999年～2000年，获国家自然科学基金委择优支持基础性和高科技学术期刊专项资助经费资助。7、2008年，被 EI Compendex 数据库收录。8、2010年，获中国科协2010年度精品科技期刊项目资助。9、为适应和推动我国人工智能、模式识别学科发展，本刊1999年由每期80页扩版至128页，2000年起由16开本改为大16开本，2004年由季刊改为双月刊。近两年来，本刊每期作了较大扩版。人工智能是我国优先发展的学科之一，模式识别与智能系统是我国鼓励发展的专业。近些年来，我国人工智能、模式识别学科发展较快，在研究与应用方面不断取得进展。本刊将会成为与学科同步发展的精品性期刊。本刊共设四个栏目：论文与报告；综述与评论；研究与应用；信息与动态。
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
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。
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。
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。
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
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。
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。
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。
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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模式识别与人工智能论文模板
人工智能技术无论是在过去。认知心理学和人工智能。使得人工智能和心理学从最初就紧密地联系在一起。以下是我整理的人工智能的期末论文的相关资料，欢迎阅读!
摘要：人工智能技术无论是在过去。认知心理学和人工智能。使得人工智能和心理学从最初就紧密地联系在一起。
关键词：人类智能，人工智能，认知，心理学
人工智能技术无论是在过去，现在还是将来，都作为科学研究的热点问题之一。人类对自己本身的秘密充满好奇，随着生物技术的飞速发展，人类不断破译人体的生命密码。而以生物科学为基础的人工智能技术也得到了长足的发展。人们希望通过某种技术或者某些途径能够创造出模拟人思维和行为的“替代品”，帮助人们从事某些领域的工作。为了让计算机能够从事一些只有人脑才能完成的工作，解脱人的繁重的脑力劳动，人类对自身的思维和智能不断地研究探索。但是，科学技术是一柄双刃剑，人们对人工智能技术的飞速发展存在着恐慌。如果机器真的具有了人类的智能，在未来的某一天，他们会不会取代人类而成为地球的主宰者?人类智能和人工智能，谁才是未来的传奇?
1.你在和谁说话?
“先进的人工智能机器人不但拥有可以乱真的人类外表，而且还能像人类一样感知自己的存在。”这是人工智能发展到高级阶段的目标和任务。那么，我们在不久的未来能否实现这样一个目标呢?人类真的能发明出足以乱真的智能人类吗?隔着一堵墙，我们是否能分辨出正在与我们对话的是一部机器还是人类?
. 人工智能的定义
人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是相对于人的智能而言的。正是由于意识是一种特殊的物质运动形式，所以根据控制论理论，运用功能模拟的方法心理学，制造电脑模拟人脑的部分功能，把人的部分智能活动机械化，叫人工智能。人工智能的本质是对人思维的信息过程的模拟，是人的智能的物化。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能发展的过程归纳为机器不断取代人的过程。
. 人工智能技术的发展
几个世纪以来，人类依靠智慧，发明了许多机器，使人类能够从许多体力劳动中解放出来。从1956年正式提出人工智能学科算起，40多年来取得长足的发展，成为一门广泛的交叉和前沿科学。科学家发明了汽车，火车，飞机，收音机等等，它们模仿我们身体器官的功能，但是这些不能模仿人类大脑的功能。当计算机出现后，人类开始真正有了一个可以模拟人类思维的工具，在以后的岁月中，无数科学家为这个目标努力着。1997年5月，IBM公司研制的深蓝(Deep Blue)计算机战胜了国际象棋大师卡斯帕洛夫(Kasparov)。在一些地方计算机帮助人进行其它原来只属于人类的工作，计算机以它的高速和准确为人类发挥着它的作用。计算机的出现，使得人工智能有了突破性的进展。计算机不仅能代替人脑的某些功能，而且在速度和准确性上大大超过人脑，它不仅能模拟人脑部分分析和综合的功能，而且越来越显示某种意识的特性。真正成了人脑的延伸和增强。
. 人工智能的研究领域
人工智能是一种外向型的学科，也是一门多领域综合学科。它不但要求研究它的人懂得人工智能的知识，而且要求有比较扎实的数学基础，哲学和生物学基础，只有这样才可能让一台什么也不知道的机器模拟人的思维。而人工智能的最根本目的是模拟人类的思维，因此，它的研究领域与人类活动息息相关。什么地方只要有人在工作，他就可以运用到那个领域。
现阶段主要研究领域有专家系统，机器学习，模式识别，自然语言理解，自动定理证明，自动程序设计心理学，机器人学，博弈，智能决定支持系统和人工神经网络等等。
2.机器真的可以思考吗?
机器真的可以思考吗?机器的思考归根结底还是模仿人类的思维模式，正是“思考”这一人类的本质属性，使得人工智能和心理学从最初就紧密地联系在一起。心理学研究人脑中信息的输入、输出、存储和加工，并研究人脑各个部位的功能。最早的双核计算机模仿人的左右脑，在人脑不同区域主管各个不同功能这一原理的基础上，来设计负责不同功能的芯片。以此为出发点，心理学家和计算机学者进一步合作，通过研究人解决问题的方法来研究开发人工智能。随着人工智能的发展，所要求实现的职能愈加复杂，但最基本的方式还是逻辑推理和归纳，这正是心理学家和逻辑学家的专业领域。心理学家以研究探讨人类逻辑思维方式为人工智能提供了基本原理和原则。
. 人类意识的本质
意识是世界的内在规定、一般规律和组成部分，是具有客观实在性同世界的其它组成部分处在对立统一关系中的事物。意识普遍存于世界和万物之中，世界是包含意识的世界，万物是包含意识的万物。没有意识存在于其中的世界不是我们现实生活中的世界，没有意识存在于其中的万物也不是我们天天眼见手触的万物。有了意识的存在，世界和万物就有了生机和活力。
. 意识是与物质相对应的哲学范畴，与物质既相对立又相统一的精神现象。
意识是自然界长期发展的产物，由无机物的反应特性，到低等生物的刺激感应性，再到动物的感觉和心理这一生物进化过程是意识得以产生的自然条件。意识是社会的产物，人类社会的物质生产劳动在意识的产生过程中起决定的作用。辩证唯物主义在强调物质对意识起决定作用的前提下肯定意识对于物质具有能动的反作用，在意识活动中人们从感性经验抽象出事物的本质、规律形成理性认识，又运用这些认识指导自己有计划、有目的地改造客观世界。
. 从意识的起源看，意识是物质世界发展到一定阶段的产物;从意识的本质来看，意识是客观存在在人脑中的反映。
意识是人脑对客观存在的反映：第一，正确的思想意识与错误的思想意识都是客观存在在人脑中的反映;第二，无论是人的具体感觉还是人的抽象思维，都是人脑对客观事物的反映;第三，无论是人们对现状的感受与认识，还是人们对过去的思考与总结，以至人们对未来的预测，都是人脑对客观事物的反映。 意识的能动作用首先表现在，意识不仅能够正确反映事物的外部现象，而且能够正确反映事物的本质和规律;意识的能动作用还突出表现在，意识能够反作用于客观事物，以正确的思想和理论为指导心理学，通过实践促进客观事物的发展。
. 人类意识与人工智能的关系
认知心理学和人工智能，是认知科学的两个组成部分。人工智能使用了心理学的理论，心理学又借用了人工智能的成果。人类意识与人工智能两者具有以下关系：
l人工智能是研究用机器模拟和扩展人的智能的科学。它撇开了人脑的内在结构和意识的社会性，而只是把人脑作为一种信息处理的过程，包括信息的接收、记忆、分析、控制和输出五部分。现代科学技术用相应的部件来完成着五个过程，就构成了人工智能或电脑。
l人工智能可以代替人的某些脑力劳动，甚至可以超过人的部分思维能力，随着现代科学技术的发展，它发挥着越来越重要的作用。人工智能的出现不仅解放了人的智力，而且为研究人脑的意识活动提供了新的方法和途径。它说明了人的意识活动不管多么复杂，都是以客观物质过程为基础的，而不是什么神秘的超物质的东西，人们完全可以用自然科学的精确方法来加以研究和模拟，它进一步证实了辩证唯物主义意识论的科学性。
l人工智能的产生和发展，深化了我们对意识相对独立性和能动性的认识。机器思维即人工智能表明，思维形式在思维活动中对于思维内容具有相对独立性，它可从人脑中分化出来，物化为机械的、物理的运动形式，部分地代替人的思维活动。
随着科学技术的发展，人工智能将向更高水平发展，反过来推动科学技术、生产力和人类智慧向更高水平发展，对人类社会进步将起着巨大的推动作用。
3. 人工智能的未来
人工智能是为了模拟人类大脑的活动而产生的科学，人类已经可以用许多新技术新材料模拟人体的许多功能，诸如皮肤，毛发，骨骼等等，也就是说，人类可以创造出“类人体”。只要能够模拟人的大脑的功能，人就可以完成人工生命的研究工作，人创造自己，这不但在科学上，而且在哲学上都具有划时代的意义。这就是人工智能承担的历史使命。
在科学技术日新月异的今天，知识爆炸，科技的增长超出了人类承受的速度。各种新科技的出现层出不穷，随之而来的成果简直让人瞠目结舌，克隆、基因芯片、转基因等等，人类自身的秘密开始一层一层的揭开。我们人脑的复杂结构，人体的基因链也逐渐被科学技术解剖。我们希望将来的人工智能机器能将我们从繁重的体力劳动和脑力劳动中解放出来心理学，例如机器人做家务，带孩子，做司机，秘书等等一系列我们不愿意花太多精力或者有太多限制条件的工作。然而，人类由于多种“性能”都不如机器人，反而退化成为机器人的奴隶?他们会不会有一天无法忍受人类对他们的“剥削”和“压迫”，挑战人类的统治?很多的科幻作品和电影中都预言了这样的场景，未来的智能机器人和人类争夺有限的地球资源，并最终打败人类，成为新的地球统治者。这也正是绝大多数心理学家和哲学家对人工智能的发展忧心忡忡的原因。
人工智能的发展，也只能无限接近于人的智能，而不能超越人的智能。因为人工智能技术的本质，是模拟人类的思维过程，是为人类服务的。我们在进行发明创造的同时，担心被我们所发明的物质所毁灭。正如人类发明了原子能，用于取代正在逐渐消逝的矿物能源，然而当原子能用于军事领域的时候，他产生的力量也足以毁灭人类文明。科技本身并不是问题，人类如何运用自己掌握的技术，才是问题的关键。我们最大的敌人不是我们发明的技术，而是我们自己本身。
【参考文献】
1.李建国人工智能与认知心理学[J]. 西南师范大学学报 1986年4月第二期 142-146页
2.郑南宁认知过程的信息处理和新型人工智能系统[J]. 中国基础科学.科学前沿2008年 9-18页
3.蔡自兴，徐光�人工智能及其应用(第三版)[M].北京.清华大学出版社 2004年
4.(美)Sternberg,.认知心理学[M] .北京.中国轻工业出版社 2006年
5.(美)Nils 人工智能[M].北京. 机械工业出版社 2004年
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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
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。
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。
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。
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
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。
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。
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。
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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模式识别与人工智能期刊查重
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有哪些免费论文查重软件，也需要确定该系统的口碑如何，毕竟只有真正使用过的人，才能真正了解这个平台到底是什么。所以论文查重制度的整体评价如何，也是不能忽视的，如果真的是论文查重系统影响巨大，并且评价很好，那么这样的平台是我们的首选，即使只有一些免费额度也是可以的。
如果你知道什么是论文免费查重软件，你就会发现并非全文查重都可以免费，一般都可以试用。其实papertime论文查重系统就是一个很好的选择，只要关注公众号就能得到免费查重限额。一些同学的论文只有几千字的内容，所以如果想知道有哪些免费论文查重软件，不妨选择papertime论文查重，免费领取的字数基本是足够大家使用的。并且该平台收费也比较合理，性价比高，直接与这样的系统合作，大家可以更放心。
软件学报是很难投的，审稿时间长，难度大，是EI核心来源期刊； 可接受8000-10000字左右的长文； 稿量大，处理流程大多缓慢，应早投； 《投稿方式：直接网站在线投稿，中英文均可。初审后通知编号，邮寄审理费。外审通过后再通知其它处理事宜。 审理费：150元 审稿周期：6个月左右；发表周期：录用后的发表周期较长，需要耐心等待，但专刊较快. 版面费标准：元/面，收费比较厚道。该刊组织了很多专刊，投专刊的文章被录用后发表周期相对短，但录用率超低专刊反映信息较快，是一种不错的方式。 《模式识别与人工智能》比前者好中一些，但难度也不小。这个杂志是要求你寄两份打印稿，还有一份你的联系信息，然后大概一个星期左右他给你发email告知你通过初审，要求给审稿费100元，然后就是等待，大概三个多月给结果吧。每期文章大约20几篇，平均来说不是很好中，审稿一般4个月左右，发表周期就长了。
知网、维普、PaperPass、蚂蚁查重网、学术不端网都是不错的论文查重网站
1、知网：知网的查重范围广，查重结果权威。凭借优质的内容资源、领先的技术和专业的服务，中国知网在业界享有极高的声誉，在2007年，中国知网旗下的《中国学术期刊网络出版总库》获首届“中国出版政府奖”，《中国博士学位论文全文数据库》、《中国年鉴网络出版总库》获提名奖。这是中国出版领域的最高奖项。
2、维普：维普的重复率计算比知网的要严格，不仅是连续的字不能重复，而且句子中的关键词也不能重复太多。维普注重的是段落，强调的是段落是否重复。不过也有个BUG，维普中的表格是不显示重复的。价格便宜，比知网严格，二者相差的重复率大概在8左右，维普20的重复率，知网一般在10附近，比10稍微多一点。这也不是完全对应的，只是大多数情况。
3、PaperPass：PaperPass是全球首个中文文献相似度比对系统，已经发展成为一个权威、可信赖的中文原创性检查和预防剽窃的在线网站。一直致力于学术论文的检测。PaperPass诞生于2007年。在检其测版本基础上，汲取大量用户意见后开发并正式上线。正式版更新了比对算法，使得比对效率和准确率大大提高。除此之外，还增加了上传文件、下载报告、引用率统计等实用功能。
4、蚂蚁查重网自提供论文检测服务以来是国内领先自助论文查重网站，直连高校使用的官方论文检测系统入口，即学生自己提交论文，自己下载查重报告，全程均由学生自己完成。可供个人进行本科论文查重检测、学位论文查重检测、硕士论文查重检测、博士论文查重检测和已发表小论文查重检测，检测结果与学校一致。
5、学术不端网（）自2008年提供论文检测服务以来是国内首家提供自助论文检测服务的网站，即学生自己提交论文，自己下载查重报告，全程均由学生自己完成。是目前论文检测最安全，最快捷，并且效果最好、最受学子欢迎的网站，准确权威以及服务专业。
会查重，为了规范人工智能学院本科生毕业论文的管理，杜绝学术不端的行为，现对“查重”工作规定如下：第一条 拟申请本科毕业论文答辩的学生，经指导教师同意，在答辩前一个月须向学院提交论文的电子版（具体时间以当年学院规定为准），进行论文的文字复制比比对，逾期未交者不能参加答辩。同时，指导教师需对学生提交的论文版本进行备案。第二条 经比对，论文总文字复制比超过30%（含30%）的，须重新完成论文，下一年重修；论文总文字复制比超过20%（含20%）但未超过30%的，须修改，经指导教师同意后重新提交论文，进行第二次文字复制比比对。第三条 经第二次对比，论文总文字复制比超过 15%（含 15%）的，须重新完成论文，下一年重修；总文字复制比低于 15%（不含15%）的论文允许进入申请答辩程序。指导教师需对进入申请答辩程序的论文版本进行备案。第四条 进入申请答辩程序的论文，以及最后提交给学院的论文，需要与通过文字复制比比对的论文内容基本保持一致。如果有较大修改，需要在指导教师的指导下进行，并需要提交论文的电子版进行再一次的文字复制比比对，总文字复制比低于 20%（不含 20%）的论文允许提交给学院，指导教师需要保存最后提交给学院的论文版本。第五条 如果学生提交的论文不满足第四条条件，本科毕业论文工作领导小组有权取消其答辩资格及成绩。第六条 如果学生对文字复制比的比对结果有异议，经指导教师同意，可以向学院提出申诉，学院将提交给院学术委员会进行评议，其评议结果将为最终结果。