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大数据环境下人工智能计算技术
作者：李晨阳
来源：《电子技术与软件工程》2024年第11期
摘要 文章主要针对当前的大数据分析中计算智能研究现状以及展望进行分析，首先分析了大数据背景下人工智能计算研究的必要性，其次对大数据环境下智能计算技术类型进行研究，从中发现计算智能研究的现状以及发展前景，最后提出几点促进计算智能研究发展的有效措施，主要目的是提高计算智能发展，顺应大数据发展要求。 [关键词]大数据 人工智能 遗传算法 人工神经网络 1 大数据环境下人工智能计算技术类型 1.1 人工神经网络
对于人工神经网络技术，其主要结合人脑组织结构以及人脑组织运行机制等为基础，进行模拟结构与新闻给，是当前发展比较成熟的智能计算技术。其最初提出主要在20世纪40年代初期，由数学家Pitts与心理学家McCui-loch提出，建立第一个人工神经网络技术数学模型，为神经科学理论的发展奠定基础。
人工神经网络技术中，主要核心为神经元，其属于神经系统的基本组成单位，同时在人体中担任信息传递的职能。结合神经生物学家对神经的研究，发現人体大脑中包含神经元1010-1011个。不同的神经元都包含细胞体、连接轴突，同时还包含一些比较短的分支（树突组成）。轴突的主要功能是帮助大脑将神经元的兴奋信号输出到别的神经元在中，能够通过末端神经末梢将兴奋传达到人体的多个神经元中。对于树突组成的作用，其主要是对传输的信息进行简单处理，比如加权求和，将所有的输入信号进行全面考虑研究，提高对信号的重视程度，将信号全部体现在权值上，呈现出不同的信号信息。将属兔与其他神经元的神经末梢进行连接，神经元将会出现变化，这种变化被称之为突触。
人工神经网络技术的知识存储空间非常大，可以囊括众多数据信息。利用神经网络，将其中的知识与信息存储进行处理，划分为神经元分布式物理联系，这些知识分散在不断的存储空间中，贯穿于整个人工神经网络的全部，与每条神经网络线路都紧密契合。神经元与其连线会将部分信息传递到线路中，但是却不是完整信息。必须利用适当的方式，比如神经元分布式综合处理，将其中的特定概念与信息知识展现出来。人工神经网络这一特点，为其在实际应用中提供了很多帮助。其结构特点与分布式信息特点，体现出突出的健壮性优势。因为生物神经网络是一个整体，其不会因为个别神经的损失信息就会全部丢失，即使一些神经信息丢失，但是依然不会影响整体工作，也不会模糊记忆。人体的大脑如果只是受到轻微的损伤，其对于事物的印象以及知识的掌握是不会出现任何变化的，人工神经网络亦是如此。人工神经网络因为个
大数据环境下人工智能计算技术
