人工智能方法在信号处理中的有效应用

引言
　　目前状况下，在很多工程项目之中，都需要对相关的信号进行一定程度上的处理，而在进行信号处理所采取的诸多方法之中，模糊控制的应用最为广泛。在对模糊理论进行运用时，存在一个十分重要的环节：对相应模糊集的隶属函数进行一定程度上的建立。对隶属函数的确定有着十分重要的意义，因为它不仅可以从性质方面对模糊系统的相关特点进行进一步的确定，同时它又可以通过量化的方法来对数学计算进行一定程度上的实现。但是对于隶属函数的选取以及建立来说，它具有很大的主观性，因此人们在对其进行研究时，在函数求解方法的总结方面存在一定的困难。而目前状况下的隶属函数方法仅仅局限于统计法、论证法以及专家经验法等，虽然这些方法已经在一些领域已经取得了一定程度的应用。然而，这并不能够满足发展的需求。近你年来，随着科学技术水平的逐步提高，人工智能方法逐渐被引用到对隶属函数的求解过程当中，并取得了良好的效果，能够对一些相对较为复杂的问题进行有效的解决。
　　1 人工智能
　　目前状况下，人工智能主要存在着两种实现方法，分别是工程学方法以及模拟法。编辑：www.ybask.Com 。
前者主要是对传统的编程技术进行有效的利用，通过一系列的编程促使相关的系统能够呈现出一定程度的智能化效果。而后一种方法较为严格，它不仅需要对所设置出的效果进行一定程度上的保证，还要对其实现的方法有一定的要求，要求其实现方法能够与人类或者生物机体所使用的方法具有较高的相似程度。前一种方法较为复杂繁琐，且容易出现问题，不做赘述。本文主要针对模拟法中的相关算法进行一定程度上的介绍以及阐述。在采用模拟法时，相关的编程者需要对智能系统进行设计，并通过它实现有效的控制。这一系统的发展具有一定的渐进性，它具备自主学习的功能，通过不断的学习并逐渐对周围的环境进行有效的适应。这样才能够提升其解决复杂问题的能力。相对于工程学方法来说，模拟法更为省力，且能够发挥出更大的优势，因此得到了较为广泛的推广。
　　2 神经网络
　　2.1 充分利用BP神经网络，实现对隶属函数的有效推断
　　目前状况下，对于隶属函数的建立已经存在一些方法，而在这些方法之中，最常用也是最经典的两种就是专家经验法以及试凑法。然而，这两种方法也存在着固有的弊端，主要表现在两个方面，分别是较强的主观性以及需

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