探索神经网络的应用与发展前景

"神经网络应用及发展" 神经网络是对人脑或生物神经网络的抽象和建模，研究非程序的、适应性的、大脑风格的信息处理的本质和能力。它是智能科学和计算智能的重要部分，以脑科学和认知神经科学的研究成果为基础，拓展智能信息处理的方法，为解决复杂问题和智能控制提供有效的途径。 神经网络的发展大致经过三个阶段：1947~1969年为初期，在这期间科学家们提出了许多神经元模型和学习规则，如MP模型、HEBB学习规则和感知器等。1970~1986年为过渡期，这个期间神经网络研究经过了一个低潮，继续发展。在此期间，科学家们做了大量的工作，如Hopfield教授对网络引入能量函数的概念，给出了网络的稳定性判据，提出了用于联想记忆和优化计算的途径。1984年，Hiton教授提出Boltzman机模型。1986年Kumelhart等人提出误差反向传播神经网络，简称BP网络。目前，BP网络已成为广泛使用的网络。1987年至今为发展期，在此期间，神经网络受到国际重视，各个国家都展开研究，形成神经网络发展的另一个高潮。 神经网络具有以下优点： 1. 具有很强的鲁棒性和容错性，因为信息是分布贮于网络内的神经元中。 2. 并行处理方法，使得计算快速。 3. 自学习、自组织、自适应性，使得网络可以处理不确定或不知道的系统。 4. 可以充分逼近任意复杂的非线性关系。 5. 具有很强的泛化能力，可以应用于多种领域。 常用算法举例： 1. 遗传算法：一种搜索算法，通过模拟自然选择和遗传机理来搜索最优解。 2.灰色系统：一种基于灰色理论的系统模型，用于处理不确定和部分知晓信息的系统。 3. 模糊控制：一种基于模糊数学的控制方法，用于处理不确定和模糊信息的系统。 4. 小波分析：一种基于小波变换的信号处理方法，用于处理非平稳和非线性信号。 神经网络发展趋势及研究热点： 1. 神经网络与遗传算法的结合：研究如何将神经网络与遗传算法相结合，提高搜索效率和优化能力。 2. 神经网络与灰色系统的结合：研究如何将神经网络与灰色系统相结合，处理不确定和部分知晓信息的系统。 3. 神经网络与模糊控制的结合：研究如何将神经网络与模糊控制相结合，处理不确定和模糊信息的系统。 4. 神经网络与小波分析的结合：研究如何将神经网络与小波分析相结合，处理非平稳和非线性信号。 神经网络是一种强大的信息处理工具，具有广泛的应用前景。在未来，神经网络将继续发展和改进，推动智能科学和计算智能的发展。