通信論文信息智能化處理技術

　　信息的智能化處理技術經過不斷地發展日趨成熟，這篇通信論文認為技術運用到實踐生活中時仍然會出現一系列的問題，還需要加大研發力度，使智能化信息處理技術更加完善。在今后的發展過程中，要將科技前沿同信息的智能化處理技術進行整合，創新研發思路及方式，結合實踐運用需求來總結智能化信息處理技術的理論。同時，為了迎合信息的智能化處理技術的復雜化發展趨勢，還應將該技術與多種信息處理方式進行緊密結合，有效推動智能化信息處理技術的快速發展�！�當代通信》秉承“為企業服務”的宗旨，積極宣傳政府宏觀產業政策、關注產業最新動態趨勢、傳播現代企業管理理念、解讀信息產業營銷策略、預測通信市場發展前景、探索企業創新模式、推介最新通信技術產品、助力信息產業發展。

　　摘要：在科學技術快速發展的過程中，信息處理技術也不斷更新，逐漸向著智能化的方向發展。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，能夠更好的管理龐大的信息，全方位的掌握信息，可以根據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進行論述，分析智能信息處理技術的發展史，并介紹了該技術的應用狀況，展望了技術發展前景，以期改善信息處理效率。

　　關鍵詞：智能化;信息處理技術;人工智能;神經網絡

　　近年來，智能信息處理技術獲得了突飛猛進的發展，該技術有機融合了控制技術、電子技術、計算機技術等多種先進技術，能夠高效實現信息的采集和處理任務。開展信息的智能化處理技術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的發展及運用狀況，并發揮該技術的優勢和作用，為今后的研究提供依據。

　　1信息的智能化處理技術的產生與發展

　　1.1信息的智能化處理技術的產生

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

　　1.2信息的智能化處理技術的發展

　　信息處理技術順應著通信技術、計算機技術的發展潮流，已經進入到一個全新的發展階段，不僅更新了傳統的發展理論及方式，在研究領域方面也獲得了進一步的拓展，構建出全新的研究理論及方法。在信息處理技術最初發展階段，線性、最小相位及因果等系統是幾大關鍵研究內容，在不斷的發展過程中已經逐漸轉向非最小相位、非因果和非線性等研究領域，能夠結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定性較差的信息是智能化信息處理技術最顯著的特征，能夠使其轉變為可靠和確定的信息。在智能化信息處理技術的支撐下，能夠在確定性較差的信息內獲取相對精確的結果，能夠對信息進行有效、充分的利用，顯著改善了信息的整體利用率。構建具有良好判斷能力、理解能力和學習能力的人工智能系統是開展智能化信息技術研究的根本目標，信息的智能化處理技術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主要研究內容為：1)環境、機器同人的彼此智能化交互協作。該技術能夠對語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，確保環境、機器同人三者能夠實現信息的互動溝通、交流[3];2)將有價值、有效信息從數據庫內進行提取，并總結基本規律。智能化信息處理技術的根本研究內容為機器學習及簡約數據，需要借助已經掌握的模式識別理論、知識，針對數據信息進行簡化處理，通過可閱讀的方式將信息呈獻給決策人員，便于制定出科學的決策。也能夠自動化的學習多種數據，進而進行數據的評價和分類處理工作，對結果進行準確的預測;3)合理規劃和優化智能系統，發揮系統的協作、決策功能。應對計算機決策系統、輔助規劃系統進行構建，參考優化指標改善社會及經濟效益。還應對系統建模內容進行探究，對智能決策、規劃、體系協作的基礎理論和方式進行進一步的優化。

　　2信息的智能化處理技術理論及方法

　　信息的智能化處理技術涵蓋多個研究領域，融合了通信技術、控制技術和計算機技術等先進技術，涉及多個信息科學技術學科。綜合當前的研究及發展情況，可以將信息的智能化處理技術歸為以下幾類：

　　2.1模糊理論

　　若需要對無法確定對現象進行探究和分析，就必須要借助模糊理論來實現。由于事物本身擁有不確定的特性，同數學理論下的二元性原則沒有直接關系，屬于對象差異的中間過渡狀態，無法進行準確的劃分，從而不能明確對象類型。模糊系統具有模糊性特征，能夠結合模糊理論發揮模糊信息處理功能，是一種動態化的模型。一般在模糊系統內，輸入、輸出彼此對應，能夠將其視為連續函數的通用逼近器，主要包括模糊推理機、反模糊化器、模糊產生器及模糊規則庫[4]。建立在神經網絡、模糊系統之上的模糊神經網絡，有效整合了模糊系統機理、神經網絡，將二者的優勢進行了整合，同時也融合了多種理論，包括動力學、邏輯計算、處理方式及語言等。模糊神經網絡不僅具有較強的聯想能力、識別能力和學習能力，同時還擁有良好的模糊信息處理性能。在普通神經網絡內，對模糊輸入信號、權值進行添加是模糊神經網絡的核心所在，在優勢互補的原理下，能夠使神經網絡、模糊系統的優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。構建的模糊神經網絡使信息的智能化處理技術發展邁向一個全新的發展層面，具有非常重要的意義。

　　2.2人工神經網絡法

　　網絡模型、數學模型是構建人工神經網絡的關鍵，基于網絡模型內，基礎構成就是人工神經元，需要結合特定結構對其進行組合，最終打造出完整的模型;而在數學模型內，依據大腦神經元構建的人工神經是處理信息的單元體，借助組合而成的人工神經元，能夠形成神經網絡結構。獨立人工神經元、神經元間的基本連接結構就是神經網絡結構。就信息的智能化處理技術發展研究結果進行分析，當前已經成功研制出多達十幾種的人工神經元網絡模型，依據信息流動方向、連接途徑，能夠將人工神經元網絡模型劃分為多種不同的種類[5]。相互結合型(反饋型)網絡、前向型網絡是構成人工神經元網絡模型的兩大類，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，該算法在機器學習、優化等研究方面發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，優化索索全局，獲取最佳的結果。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，能夠實施變異、交叉及選擇等處理任務，明顯優于傳統算法，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，當前在機器學習、識別圖像和自動化管控等領域占據著極高的地位，該算法在信息的智能化處理技術中有著普遍的運用。

　　2.4信息融合技術

　　信息融合技術的關鍵研究對象為：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。信息融合技術建立在多傳感器系統的基礎上，能夠準確監測目標，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的基礎工作原理。大量傳感器存在于系統內，傳感器所發信息具有一定的差異，基于多傳感器的信息融合系統能夠根據大腦處理信息的方式開展相應的信息處理工作。多傳感器信息融合系統能夠綜合性的處理多種不同的信息資源，并整合大量信息，并科學支配、運用這些信息，系統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具有非常強大的功能，性能更加優越。低層次處理、高層次處理是信息融合技術的兩大關鍵類型，其中前者主要指的是數據的預先處理工作，包括數據分類、檢測目標等;而后者主要指的是集威脅估計、態勢和全部融合過程為一體的提取處理。功能型模型、數據型模型是當前信息融合模型的兩大關鍵種類，在實際運用中發揮著重要作用。

　　3信息的智能化處理技術的應用及發展趨勢

　　在實踐生活中，信息的智能化處理技術有著較高的運用價值和實用性：1)智能化信息處理技術能夠提高工作效率，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;2)智能化信息處理技術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)當前互聯網覆蓋范圍非常廣闊，借助路由器，信息的智能化處理技術能夠分析數據傳輸途徑，獲取優化路徑，有效處理網路堵塞等故障[7];4)目前實踐生產中計算機技術已經實現了普遍運用，計算機技術發展速度日益加快，存儲量也逐漸擴大，大大節約了成本資源，在智能化信息處理技術不斷發展的過程中會進一步加快計算機技術的發展進程。從模擬數字到人工神經網絡的發展轉向，信息的智能化處理技術對混沌理論、小波分析理論、遺傳算法及模糊數學理論進行了有效的整合，不斷研發和創新出全新的智能化信息處理思路、算法及理論。信息的智能化發展技術擁有非常廣闊的發展前景，迎合了未來信息時代的發展需求，這就要求必須要強化對智能信息處理技術的研發力度，提高對技術研發的重視度。在推動智能化信息處理技術發展的過程中，應將其發展與實踐運用和科研課題進行綜合，運用創新思想整合多種不同的信息處理技術，滿足更加復雜的運用需求，使智能化信息處理技術與其它領域密切結合起來，促進信息學科的發展。

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