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📁 神经网络在各个行业中的应用实例和解决应用 对你有很大帮助
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      <P style="MARGIN-BOTTOM: 3px; MARGIN-TOP: 3px"><SPAN 
      class=search>神经网络技术让管理更轻松<BR>★ 杨晓帅 
      付玫<BR>企业系统管理面临的问题<BR>随着信息技术的发展,其应用也不断多样化,各行各业对信息技术的依赖也提到了前所未有的高度。一个企业自身信息化水平的高低已直接决定了该企业在市场上是否具有核心竞争力。目前企业在信息技术的应用方面,主要是借助计算机与互联网替代人去对其软硬环境进行管理与监控、以提高企业的运作效率。在这些应用中不仅出现了多台客户机而且还出现了各种不同的新的应用、硬件、平台和协议,企业IT系统环境面临着新的挑战。<BR>以互联网应用企业为例,互联网、内部网和外部网,及新技术浪潮令世界变得更加错综复杂,企业需要管理的信息技术资源的绝对数量也呈指数增加。网络技术日渐普及使得这些企业也需要依靠更多的人力投入来监控其运营状况,这些状况包括硬件设备、网络设备以及网络流量等,因此,互联网应用企业必需为包括网络流量、CPU以及硬盘存储等在内系统设备设定处于临界工作状况的报警门限值。这些门限值的界定往往需要大量业内的专家提供支持。这一问题对新兴的互联网应用企业如此、对那些应用计算机的传统制造企业更是如此,为确保企业系统环境的正常工作,这些企业往往需要很多专家提供支持与维护。当其用于管理与监控企业生产的系统出现问题时,这些专家就不得不奔波在各个部门之间,忙于解决问题。做大量的工作花很多时间变成了理所当然的事,但问题仍然会不时地困扰着企业的计算机系统,这其中造成的重复性工作与人力工作时间的浪费自然是一言难尽。<BR>面对这一阻碍企业信息化发展的关键问题,人们便开始寻找解决问题的捷径。这时,神经网络技术这一可以在很多时候替代专家进行系统环境的“分析”、“研究”等工作、甚至可以在业务智能化方面为企业助一臂之力的技术一经出现,无疑为企业理顺纷繁芜杂的系统环境、开展智能化业务带来了一丝曙光。<BR><BR>神经网络技术概述<BR>神经网络技术,顾名思义,就如同人类的神经系统一样可以迅速接收到外界的刺激并马上作出反应。神经网络技术在企业管理中的应用,就具备这样的功能,它能够对影响业务市场和技术环境发展变化的各种因素加以详尽分析,并对这些因素本身即将发生的变化也做出详细而准确的分析和预测。企业可根据它作出的预报找出潜在问题,使可能产生故障的概率降低,提前采取补救措施。<BR>准确的说,现在的神经网络技术应该可以帮助企业进行智能化管理。它是一个能对分布式计算机环境实施前期预报管理和智能型管理的解决方案。与传统管理解决方案中需要使用多人以手工方式监控大量系统数据相比,它应该能够同时自动分析、监控几千个系统状态参数。如果将这种神经网络技术运用到了因特网的管理上,那么它的因特网管理功能就获得了极大的增强。它还可以通过神经智能代理扫描网络,查找潜在问题,例如正在形成的瓶颈现象、违反安全性的企图或设备故障等。它还应能够从最终用户的角度提供端到端的响应时间,发现网络资源和用户,提供自动化建议,并优化多供应商环境中客户机/服务器应用的服务水平。它还能为企业进行监控和趋势分析,从而使企业具备更加广泛、更加详细的监控和管理功能。<BR><BR>神经网络技术的管理应用<BR>神经网络在企业管理方面的应用可能是人们最关心的问题。在企业的智能化管理方面,神经网络技术的功能主要体现在两个方面:即自适应性和预测未来的功能。由于神经网络技术具有神奇的“自适应”功能,并能够通过“观察”系统历史数据积累知识、训练自己,所以借助它可监控系统性能和可用性,并可使得几千个代表系统“通常”行为模式的参量共同组成一个关于系统性能的剖析,即“个性剖析”,同时还能够洞察到系统行为参数之间的转移,从而预测到系统状态发生变化时某些变量从“正常”到“非正常”状态发生的可能性,以便在问题出现之前做出警告。<BR>另外,由于使用了模式识别和统计概率等技术,运用了神经网络技术的企业的智能化管理系统能够对系统特性未来可能发生的改变加以准确预测,如工作流、系统活动状态和内存占用率的变化等。尽管这些变化可能现在并不会对系统性能产生丝毫影响,但如果不加以及时修正,它们的确有可能在将来导致系统发生严重问题。<BR><BR>神经网络技术的领导者—CA公司<BR>在神经网络技术的研究方面,CA作为全球领先的商用软件提供商,一直处于业界领先地位。自1985年起,CA的AI(artificial 
      intelligence)部门就已开始从事神经网络技术的开发和研制。在几年以前,CA就已在神经网络结构的核心技术—功能链接网(Functional-Link 
      Net,FLN)的研究方面取得突破性进展。<BR>CA对功能链接网(FLN)这一独一无二的最新神经网络结构拥有专利。FLN是一个简化的神经网络结构(见图1),它和比它复杂得多的结构具有同样强大的计算功能,而且在各种企业环境下,它对环境的适应所需要的培训时间要比其他类似技术少得多。即使在需要处理大量输入或数据时,FLN仍可快速地开发出成功的神经网络模型。<BR>(说明:注意省略的隐藏层与用于功能转换的原始输入层的额外节点。它们尽管没有被显示出来,但其重要性是与每一个相互联络相关联的,就如同一流的隐藏层结构。)<BR>在神经网络技术的企业管理应用方面,CA的旗舰产品—全面企业管理解决方案Unicenter 
      TNG可以称是业内的典范,其中包含了Neugents技术。同时Unicenter TNG 
      Neugents是头一个应用神经网络技术Neugents的企业管理产品。在帮助企业管理网络时,Neugents搜集到的数据越多,它就能够获得更多的学习机会;而它学得越多、预测得就越是准确。一旦Neugents积累了足够的历史经验,它们就能够根据现有已知条件对被监控系统未来的性能和可用性进行连续不断的预测。综合运用种种分析手段,Unicenter 
      TNG 
      Neugents能够产生多种前期预告警信息,比如:“40分钟内,系统发生性能瓶颈的概率将上升至70%”等等。它还可积累长达两个星期的系统性能历史数据,并在15分钟内使用这些数据训练神经网络。随后,完全不需要人工干预,Neugents就能够自动去预测系统即将发生的错误—有些情况根本想都想不到,而所有这一切又都是通过程序自动完成的。借助Neugents技术,Unicenter实现了现有常规趋势分析和资源分析解决方案所无法达到的预报分析精度和准确度,对系统未来可能发生的性能或可用性故障加以预测、预防,企业可根据这些预报作出反应和处理。通过Neugents技术,Unicenter能够在系统发生问题之前做出预测,并在对商业市场的条件进行分析后,预测这些条件下的变化,进而预见商业机会、建议系统采取相应实施方案,同时Unicenter统一了多种不同的产品与进程,提供了完善的IT系统预测能力。<BR>采用Neugents技术的软件具有同人类大脑相似的功能,它可以学习、积累知识,并在新情况下运用这些知识进行推理。对网管员来说,软件具有对关键系统工作状况的探明和预测功能至关重要。有了这样的工具,再复杂的系统网管员也能轻松应对。在帮助企业管理局域网时,Unicenter 
      TNG 
      Neugents通过自我训练来熟悉、理解工作环境。通过学习,Neugents可对环境未来的发展变化做出准确的预测,并对自己进行高效编程,甚至针对策略提出改进的意见。因此,这就不需要专家奔波于各部门之间进行系统安全运转的考察研究。现在只需一个专家就能够训练Neugents,使Neugents具备越来越多的处理问题的经验,真正做到了以一当百。正因如此,在业内对Unicenter 
      TNG 
      Neugents分析预测的功能好评如潮,所以业内人士还称其为“会思考的软件”。<BR><BR>神经网络技术的未来<BR>在神经网络技术的未来发展趋势上,应该是能够应用于除对系统设备监控管理以外的其他方面,如智能化业务管理与客户关系管理等方面。<BR>仍以CA 
      神经网络技术Neugents为例,CA将致力于让它的自学习与自适应功能最能体现在:你越是使用它,它的功能就越是完善。为此,CA甚至把这一业界领先的技术产品化,CA现已推出了智能化电子商务工具—Neugents 
      ii,这一完善的解决方案可用于构建实时智能电子商务应用程序,以使应用程序具有“自学习”能力,从而可实时判断、预测与响应电子商务需求。使企业能够快速构建与配置智能组件的Neugents 
      ii通过监测电子商务的商业进程,从而发现关系、探测模式、确立优先原则,以预测变化对未来商业结果的影响。从动态个性化网站到预测市场趋势和商业结果,基于Neugents 
      ii的解决方案使电子商务企业能够抓住市场机遇,为其用户提供无与伦比的服务。在今后,CA计划将其应用于包括金融、服务、司法等众多部门在内的几乎所有行业,以便让智能化管理迈入一个新纪元。<BR></SPAN></P></TD></TR></TBODY></TABLE></CENTER></DIV><!--webbot bot="Include" U-Include="../../moban3.html" TAG="BODY" startspan -->
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