37、有限状态机的基于人工神经网络的预测状态建模及大数据中的混合现实探索

有限状态机的基于人工神经网络的预测状态建模及大数据中的混合现实探索

1. 有限状态机与人工神经网络概述

在当今数字化飞速发展的时代，对快速计算和预测的需求日益增长。数字系统大多依赖数字电路实现，而有限状态机是设计数字系统的关键。然而，传统有限状态机在处理大量数据和满足一些特定应用需求时存在不足。

一方面，对于大量数据处理技术，有限状态机变得非常复杂；另一方面，在游戏、人机界面和预测等应用中，有限状态机需要具备交互性和预测性。此时，人工智能的需求应运而生。

人工智能可以通过人工神经网络（ANN）来实现。ANN模仿人类大脑的学习模式，试图在输入数据和目标输出之间建立联系。人类大脑中的神经元能够高效地处理信息，ANN借鉴了这一特点，将输入数据并行处理，通过数学函数分析后输出结果，并将经验以权重的形式保存。

在数字世界中，许多电子系统都基于数字电路，例如：
- 自动售货机
- 用于存取现金的ATM机
- 手机、游戏机等应用

部分数字电路具有预定义的输入和状态，被称为交互式有限状态机。有限状态机的设计方式主要有两种：
1. 借助系统的内部电路。
2. 利用真值表，其中明确了输入和输出的映射关系。

如今，很多应用需要实时计算方法，通过预测先前输入和输出的规律来预测特定的输入和输出。这类系统包括：
1. 交互式游戏，如与机器玩纸牌。
2. 人机界面（HMI）设计。
3. 数字机器设计PCB布局。
4. 基于机器的硬件级加密。

这些系统都需要利用先前的数据来预测机器响应的规律，并且都属于数字系统，需要借助人工智能的有效技术和复杂