今天就和大家聊一聊人工神经网络在几个领域的应用场景。1.在信息领域的应用1.1信息处理人工神经网络可以模仿或替代与人类思维有关的功能，实现问题求解和问题自动诊断，从而解决传统方法不能或难以解决的问题。应用场景：智能仪表、自动跟踪监控仪表、自动报警系统、自动故障诊断系统等。1.2模式识别模式识别主要是对事物或现象的各种形式的信息进行处理和分析，从而实现描述的过程、识别、分类和解释事物或现象。模式识别主要包括统计模式识别和结构模式识别方法，其中人工神经网络是模式识别的常用方法。应用场景：语音识别、图形识别、指纹识别、人脸识别、手写字符识别等。2.交通领域的应用基于交通问题高度非线性，数据海量复杂，非常适合使用人工神经网络进行处理。场景：汽车驾驶员行为模拟、道路养护、车辆检测与分类、交通流量预测、地铁运营与交通管制等均取得了较好的效果。3.在经济领域的应用3.1市场商品价格预测商品价格的预测会受到市场供求关系等诸多因素的影响。由于传统统计经济学方法的固有局限性，很难对价格变化做出较为准确的预测。人工神经网络可以根据人均收入、家庭规模、贷款率、城市消费水平等建立相对可靠的预测模型，可以实现对商品价格更加科学的预测。场景：市场商品价格预测3.2风险评估风险评估是针对某些投资活动中的不确定因素造成经济损失的预防措施。利用人工神经网络可以根据实际风险来源给出更合理的信用风险模型，通过计算得到风险评价系数，从而为实际风险投资给出更合理的解决方案。场景：信用卡办理、购买理财产品、股票等。4、在医疗领域的应用4.1生物信号的检测与自动分析医学诊断的依据。人工神经网络是由大量简单处理单元连接而成的自适应动态系统。具有海量并行、分布式存储、自适应学习等功能。可用于解决生物信号分析与处理中常规方法难以解决的问题。问题。应用场景：脑电信号分析、肌电及胃肠信号识别、心电信号压缩、医学图像识别与处理等。4.2医学专家系统传统的专家系统是将专家已有的经验和知识以固定的规则存储在计算机中，建立知识库，然后使用逻辑推理进行医学诊断。传统方式的知识获取方式存在瓶颈，数据库规模的增加导致知识爆炸，工作效率较低。基于非线性并行处理的人工神经网络为医学专家系统提供了更好的前景。场景：麻醉和重症监护医学领域的研究涉及生理变量的分析和预测。例如，临床数据中存在尚未发现或没有确凿证据的关系和现象，信号处理，干扰信号的自动判别检测，临床各种情况的预测等。
