1樓：歪有小愛
人工神經網路的特點和優越性，主要表現在三個方面：
第一，具有自學習功能。例如實現影象識別時，只在先把許多不同的影象樣板和對應的應識別的結果輸入人工神經網路，網路就會通過自學習功能，慢慢學會識別類似的影象。自學習功能對於**有特別重要的意義。
預期未來的人工神經網路計算機將為人類提供經濟**、市場**、效益**，其應用前途是很遠大的。
第二，具有聯想儲存功能。用人工神經網路的反饋網路就可以實現這種聯想。
第三，具有高速尋找優化解的能力。尋找乙個複雜問題的優化解，往往需要很大的計算量，利用乙個針對某問題而設計的反饋型人工神經網路，發揮計算機的高速運算能力，可能很快找到優化解。
如何利用人工神經網路解決實際問題
2樓：網友
經過幾十年的發展，神經網路理論在模式識別、自動控制、訊號處理、輔助決策、人工智慧等眾多研究領域取得了廣泛的成功。
將人工神經網路應用至實際問題時，需先分析問題有哪些參量，如何抽象建立模型，最後選擇一種適當的神經網路模型，經過訓練即可對映該問題。
人工神經網路由於其獨特的模型結構和固有的非線性模擬能力，以及高度的自適應和容錯特性等突出特徵，在控制系統中獲得了廣泛的應用。其在各類控制器框架結構的基礎上，加入了非線性自適應學習機制，從而使控制器具有更好的效能。基本的控制結構有監督控制、直接逆模控制、模型參考控制、內模控制、**控制、最優決策控制等。
人工神經網路原理的內容簡介
3樓：愛麗絲
為了滿足讀者應用人工神經網路解決實際問題的需要，書中還介紹了人工神經網路應用開發設計的全過程，並在附錄中給出了bp神經網路實現**、hop6eld神經網路實現影象自聯想記憶、模擬退火演算法實現tsp和arti神經網路的源程式，供讀者參考。作為擴充知識，書中也簡單介紹了人工神經網路的實現，以及人工神經網路技術與傳統的基於規則的專家系統和模糊系統的融合。
人工神經網路原理》既可作為電腦科學與技術、電子、通訊與自動控制等相關專業的研究生和高年級本科生的參考書，也可作為相關專業領域的科研人員和工程技術人員的學習參考書。
自組織神經網路與模糊控制有什麼優點
4樓：用智慧為你解答
(2)由工業過程的定性認識出發，比較容易建立語言控制規則，因而模糊控制對那些數學模型難以獲取，動態特性不易掌握或變化非常顯著的物件非常適用。(3)基於模型的控制演算法及系統設計方法，由於出發點和效能指標的不同，容易導致較大差異；但乙個系統語言控制規則卻具有相對的獨立性，利用這些控制規律間的模糊連線，容易找到折中的選擇，使控制效果優於常規控制器。
4)模糊控制是基於啟發性的知識及語言決策規則設計的，這有利於模擬人工控制的過程和方法，增強控制系統的適應能力，使之具有一定的智慧型水平。(5)模糊控制系統的魯棒性強，干擾和引數變化對控制效果的影響被大大減弱，尤其適合於非線性、時變及純滯後系統的控制。
|什麼是模糊控制？與傳統控制理論相比有什麼優點？模糊控制是近代控制理論中建立在模糊集合輪上基礎上的一種基於語言規則與模糊推理的控制理論，它是智慧型控制的乙個重要分支。
與傳統控制理論相比，模糊控制有兩大不可比擬的優點：第一，模糊控制在許多應用中可以有效且便捷的實現人的控制策略和經驗，這一優點自從模糊控制誕生以來就一直受到人們密切的關注；第二，模糊控制不需要被控物件的數學模型即可實現較好的控制，這是因為被控物件的動態特性已隱含在模糊控制器輸入、輸出模糊集及模糊規則中。所以模糊控制被越來越多的應用於各個領域，尤其是被廣泛應用於家電系列中，基於模糊控制的洗衣機就是其中的乙個典型例項。
|模糊控制實質上是一種非線性控制，從屬於智慧型控制的範疇。模糊控制的一大特點是既具有系統化的理論，又有著大量實際應用背景。||優點：
對於難於建立模型的控制物件不失為一種良好的控制方法。
神經計算機有什麼優點？
5樓：北京理工大學出版社
傳統的計算機在進行繁瑣、複雜的數值運算時，例如，計算圓周率π，就顯得十分有能耐，比人高強；然而，面對人類認為比較容易的有關識別、判斷方面的問題時，就顯得笨手笨腳，力不從心。
為了解決這個問題，科學家們一心想發明神經計算機，或叫神經元網路計算機。
神經網路計算機的工作原理類似人腦。人腦由100億～150億個神經元組成，而每個神經元又和數千到數萬個神經元相連線。神經網路計算機正是利用與人腦非常相似的神經網路進行資訊處理的。
神經網路計算機有著許多特點：
第一，有著極強的自學能力。人們利用神經網路計算機的自學特點，可以方便地「教」會它認讀自然語言文字。
第二，神經元網路計算機的「智慧型」好像是自發產生的，不是嚴格設計出來的，這是各個神經元所做的簡單事情集合起來的結果。這一點同人的大腦的工作原理極相似。
第三，神經元網路計算機的資料不是貯存在儲存器中，而是貯存在神經元之間的網路中。這就是說，即使個別神經網路斷裂、破壞，也並不影響整體的運算能力，即它具有重建資料的能力。
現在，人工神經網路技術的研究，已在許多部門獲得了實際應用。例如，資訊識別、系統控制、檢測與監測智慧型化等。
可以預計，在21世紀，人工神經網路的研究將會有新的突破。雖然用無生命的元器件實現人腦的所有功能是不可能的，但在某些特定的智慧型方面，接近或達到人腦水平的神經網路計算機將會十分普遍，屆時，神經網路計算機將滲透到人類生活的各個領域。
神經計算機是按照一種仿效人腦的神經網路模型工作的。由於這種模型能通過電路予以實現，因此人們不僅可以通過這一模型瞭解人的神經細胞是怎樣工作的，而且還能把它製成積體電路的晶元，使計算機仿效神經系統工作。於是，便出現了利用神經網路工作原理的神經計算機。
神經計算機不僅能夠進行並行處理，而且還具有以下兩種能力：第一，具有聯想能力，例如見到紅的、圓的、有芬香味的東西，便會聯想起這是蘋果。第二，具有自我組織能力，神經計算機通過多次處理同類問題，能夠把各神經元連線成最適於處理該問題的網路，通過做同類工作而有所改進便是具有學習功能。
最能發揮神經計算機長處的工作有影象識別、聲音識別、運動控制等。
由於神經計算機採用並行處理方式，很適合用光計算機來實現。今後，光計算機得到實用時，光神經計算機將會有更誘人的前景。
複合性神經網路有什麼優點？
6樓：環球青藤
神經網路是人工智慧中深度學習的乙個重要技術，但是神經網路也是具有一定的侷限性的，在處理特殊場景的時候會有一點麻煩，然而現在有一種特殊的方式使得神經網路能夠比以前更強大，這種技術就是複合型神經網路。那麼複合性神經網路有什麼優點呢？下面我們就給大家介紹一下這個概念。
其實如果要想了解複合性神經網路，就需要知道複合性的原則，而複合性是一條通用原則，我們可以把它描述為一種相信世界是可知的信念，我們可以把事物分解、理解它們，然後在意念中自由地重新組合它們。這其中的關鍵假設是，事物都是按照某一套法則從基礎的子結構複合成更大的結構的。這意味著，我們可以從有限的資料中學習到子結構和組合法則，然後把它們泛化到複合性的情境中。
當然，複合性神經網路和深度神經網路不同，複合性模型需要結構化的表徵，其中要顯式地表示出物件的結構和子結構。複合性模型也就擁有了外推到未曾見過的資料，對系統做推理、干涉和診斷，以及對於同樣的知識結構不同問題的能力。
而複合性模型這個概念的優點已經在一些任務上得到了初步驗證，在識別方面上，複合性神經網路的識別能力高於深度神經網路的能力，深度神經網路就無法維持高水平的表現。還有一些非平凡的視覺任務也表現出了相同的趨勢，要推測最後一張的內容；影象之間的變化規律是複合性的，而且會有干擾。對於神經模組網路之類的自然語言模型，由於它們具有動態的網路結構，可以捕捉到一些有意義的組合，就可以在這樣的任務中擊敗傳統的神經網路。
當然，複合性模型也還有許多理想的理論屬性，在可解釋和生成樣本表現十分出色。這可以讓我們更方便地診斷錯誤，也就比深度神經網路這樣的黑盒模型更難以被欺騙。但是複合性模型也很難學習，因為它需要同時學習基礎結構和複合方法。
而且，為了能夠以生成的方式進行分析，複合性模型還需要搭配物體和場景的生成式模型。按分類生成影象到現在都還是乙個有難度的課題。
當然還有更基礎的知識，也就是說處理組合**的問題還需要學習到三維世界事物的常識模型，以及學會這些模型和影象的對應關係。我們在這篇文章中給大家介紹了很多關於複合性模型的優點，這些優點都得到了工程師們的一致好評。相信在未來，會有更多的模型解決更多的問題。
求matlab程式集,或神經網路程式
附件bai是最經典的30個神經du網路案例分析 幾乎涵蓋zhi當前所有主dao流神經網路,可版供參考。人工神權經網路 artificial neural work,即ann 是20世紀80 年代以來人工智慧領域興起的研究熱點。它從資訊處理角度對人腦神經元網路進行抽象,建立某種簡單模型,按不同的連線方...
MATLAB BP神經網路程式總是報錯，求大神幫忙解答！謝謝
你那兩個傳遞復 函式之間少了一個英文制逗號，應該是bai。要學會du根據matlab報錯提示分析zhi 錯在 dao。newff函式的格式為 net newff pr,s1 s2 sn btf,blf,pf 函式newff建立一個可訓練的前饋網路。輸入引數說明 pr rx2的矩陣以定義r個輸入向量的...
Matlab有關bp神經網路訓練完成之後，下一步該怎樣測試
a sim net,x 說實話我也菜鳥級別，你看一下最後這個函式能不能用 其中 a 自己隨便可以設的，其實就是個代表返回值 net 換成你訓練好的函式，x 換成你的輸入矩陣 matlab7.0做bp神經網路 精度怎麼看？應該是點performance那個來 按鈕，自顯示一個誤差下降曲線圖。事實上，不...