人工神经网络发展前景111
机器学习的最新发展趋势
机器学习的最新发展趋势近年来，随着技术的飞速发展，机器学习作为人工智能的重要组成部分，也在不断创新和深入发展。
本文将介绍机器学习的最新发展趋势，包括增强学习、深度学习、可解释性和自动化等方面。
一、增强学习增强学习是机器学习的一个重要分支，其通过试错和奖惩来训练智能系统，使其能够在复杂环境中做出决策和优化行为。
最新的发展趋势表明，增强学习正在向更多的应用领域拓展，如自动驾驶、智能游戏和机器人控制等。
同时，深度增强学习的出现，使得智能系统在处理大规模和高维度问题时具有更强的表达能力和学习能力。
二、深度学习深度学习是机器学习领域的一个重要分支，其以人工神经网络为基础，通过多层次的非线性变换和学习来提取和表示数据的特征。
最新的发展趋势显示，深度学习在计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域取得了显著的成果。
同时，深度学习算法的不断优化和硬件设备的升级，使得处理大规模数据和复杂任务变得更加高效和精确。
三、可解释性随着机器学习算法的广泛应用，对于模型的可解释性和可解释性也提出了更高的要求。
最新的发展趋势显示，研究者们正在探索如何使机器学习模型的决策过程更加透明和可理解。
例如，通过可视化工具和解释性算法，可以帮助用户理解模型的决策依据，并且帮助发现和纠正潜在的偏见和错误。
四、自动化机器学习的自动化是近年来的一个热门方向，其旨在通过自动化方法减少人工干预，提高模型训练和部署的效率。
最新的发展趋势表明，自动化技术在数据预处理、模型优化和部署方面取得了突破。
例如，自动化超参数调整和自动模型选择的算法，能够帮助降低人工调参的难度，并提高模型的性能。
总结起来，机器学习的最新发展趋势包括增强学习、深度学习、可解释性和自动化等方面。
这些趋势的出现和发展，将进一步推动机器学习在各个领域的应用和创新，带来更加智能和高效的解决方案。
相信随着技术的进一步突破，机器学习将在未来发展出更多令人期待的新趋势。
神经网络技术在机械工程中的应用及发展探析
神经网络技术在机械工程中的应用及发展探析摘要:现阶段，随着工程机械技术的不断发展，人工神经网络技术逐渐得到了应用，该技术包含众多的学科领域和高新科技，对提升机械的智能化、自动化等具有显著作用。
文章分析了人工神经网络的具体内涵及特征，并探究其在机械工程中的具体应用，指出该技术的发展前景。
关键词:人工神经网络;机械工程;应用引言自80年代中期以来,美、日等国掀起了竟相研究和开发神经网络(Neural Networks)的热潮。
1978年，国际神经网络学会(International Neural Networks Society。
简称INNS)正式成立。
1988年,美国国防部高级研究计划局(简称DARPA)宣布投资4亿美元,执行一项为期八年的神经网络计算机研制计划日本人类前沿科学计划"(简称HFSP)准备投资七千美元于神经网络计算机研制近年来,神经网络在模式识别智能计算,信号处理、联想记忆、推理决策及机器人等许多领域均获得了卓有成效的应用,成为各国科技界研究的焦点。
1人工神经网络的内涵及特征1.1人工神经网络的内涵人工神经网络简称为神经网络，这一技术通过模拟人类大脑中枢神经结构，构建分布式并行信心处理算法模型，是一种以人脑为模型的处理元素集合，其中各个处理元素都是一个神经单元。
这里的神经元素不是独立的，与其他的神经元素都存在着一定的关联，这种关系也叫拓扑关系。
在神经网络模型设计完成后，并不算真正成功，因为这是一个空的模型架构，需要在完成设计后，进行大量数据信息的训练，培养一种习惯和能力，让模型能够不断积累经验和知识，并形成自身问题处理的有效逻辑关系和能力，这样神经网络就能根据自身获得的知识以及经验，对相关问题进行处理。
1.2人工神经网絡的特点就目前的神经网络技术来看，神经网络的特点主要有以下几个方面:(1)非线性特点。
正如人脑一样,神经网络属于非线性关系。
通过神经网络的应用，能够对多种变量的类似非线性关系进行处理和分析。
神经网络的应用领域及前景展望
神经网络的应用领域及前景展望神经网络作为一种模拟人脑神经系统的计算模型，近年来在各个领域得到了广泛的应用。
它的出现不仅为科学研究提供了新的思路和工具，也为工业界带来了许多创新和突破。
本文将从医疗、金融、交通和农业等领域，探讨神经网络的应用前景。
在医疗领域，神经网络被广泛应用于疾病诊断、药物研发和医学影像处理等方面。
通过分析大量的病例数据，神经网络可以帮助医生更准确地诊断疾病，提高医疗效率。
此外，神经网络还可以模拟药物的作用机制，加速药物研发过程。
在医学影像处理方面，神经网络可以帮助医生更好地识别和分析X光片、MRI等影像，提供更精确的诊断结果。
金融领域是另一个神经网络的应用热点。
神经网络可以通过学习历史数据和市场趋势，预测股票价格的走势，帮助投资者做出更明智的投资决策。
此外，神经网络还可以用于信用评估和欺诈检测等方面。
通过分析客户的历史交易数据和行为模式，神经网络可以判断客户的信用风险，并及时发现潜在的欺诈行为。
交通领域也是神经网络的重要应用领域之一。
神经网络可以通过学习交通流量数据和历史交通模式，预测交通拥堵情况，提供交通优化方案。
此外，神经网络还可以用于智能交通系统的设计和管理。
通过与传感器和摄像头等设备的结合，神经网络可以实时监测交通状况，并根据实际情况调整信号灯时间和路线规划，提高交通效率和安全性。
农业领域也可以借助神经网络进行创新和改进。
神经网络可以通过学习土壤和气象数据，预测农作物的生长情况和病虫害发生的可能性，帮助农民做出更科学的种植决策。
此外，神经网络还可以用于农产品质量检测和智能化农业设备的控制。
通过分析农产品的外观、口感和气味等特征，神经网络可以判断农产品的质量，并提供相应的处理建议。
神经网络在以上领域的应用只是冰山一角，随着科技的不断进步和数据的不断增长，神经网络的应用前景将更加广阔。
未来，随着神经网络算法的不断优化和硬件的不断升级，我们可以期待更高精度和更快速的神经网络模型的出现。
神经网络算法的优化和改进
神经网络算法的优化和改进随着科技的发展和人类对于信息处理能力的需求提升，神经网络算法成为了研究和应用的热点之一。
然而，神经网络算法中存在一些问题，例如模型的泛化能力不足、训练速度较慢等等。
因此，优化和改进神经网络算法成为了当前热门的研究方向。
本文将探讨神经网络算法的优化和改进，以及研究进展和应用前景。
一、神经网络算法中存在的问题1.泛化能力不足泛化能力是衡量神经网络算法性能的重要指标之一，它表示模型在训练集以外的数据上的表现能力。
泛化能力不足会导致模型对噪声数据等不良因素过于敏感，或者在未知数据上的预测能力较差。
2.训练速度慢神经网络算法训练的过程中，需要进行反向传播优化权重，这个过程需要大量的计算资源和时间。
训练速度慢会影响算法的实际应用效果，并且阻碍了算法的进一步发展。
3.过拟合神经网络算法的一个缺点是容易出现过拟合现象。
当模型过于复杂并且参数过多时，模型会过于拟合训练集数据，忽略了真实数据的规律性，导致泛化能力降低。
二、优化神经网络算法的思路1.改进神经网络结构神经网络模型的抽象层次较高，具体的因素比较难以分析和优化。
因此，调整神经网络结构是一种可行的思路。
例如，采用更加合适的激活函数、添加正则化项等等，这些方法可以有效提高神经网络的泛化能力。
2.优化神经网络训练方法为了加速神经网络模型的训练，可以优化反向传播和参数更新的方法。
这些方法包括使用梯度下降算法、基于批处理的训练算法以及引入振荡、动量等优化技巧，可以提高神经网络训练的速度和稳定性。
3.引入新的技术和算法优化神经网络随着计算机技术和算法的不断发展，研究人员不断提出新的方法和技术优化神经网络。
这些方法包括卷积神经网络、递归神经网络、自编码神经网络等等，在特定的场景下用于优化神经网络可以取得很好的效果。
三、神经网络算法的改进和应用神经网络算法的不断改进与完善，使其在实际应用中具有了广泛的应用前景。
以下是一些神经网络算法的具体应用场景：1.图像识别基于神经网络的图像识别算法已经成为了目前最先进的技术之一。
人工神经网络的最新发展
人工神经网络的最新发展在目前的科技时代，人工智能是一个相对热门的话题，其中包含了许多不同的技术和算法。
而人工神经网络，作为其中的一个重要分支，近年来经过不断的发展和进步，在应用领域和算法效果上都取得了不俗的成绩。
一、发展历程人工神经网络的发展历程可以追溯到1943年，当时McCulloch 和Pitts提出了一种类似于神经元模拟的计算模型，这种模型被称为McCulloch-Pitts神经元。
不久之后，Rosenblatt提出了一种全新的感知机模型，并将其应用于图像识别等领域。
然而，由于感知机存在很多限制和缺陷，导致其应用范围十分有限。
直到20世纪80年代，BP神经网络被提出后，人工神经网络才真正进入到了大规模繁荣的时期。
从此，神经网络的领域开始不断扩大，涉及到了机器学习、自然语言处理、计算机视觉、金融预测等多个领域。
二、技术突破近年来，人工神经网络在实践应用和算法研究方面获得了多项技术突破。
其中最重要的是深度学习算法的发展，这种算法结合了神经网络的分层特性和大规模数据的优势，可以处理更加复杂和庞大的数据集，从而实现更精准和有效的模型构建。
在实际应用方面，机器学习和神经网络被广泛应用于金融预测、医疗诊断、自然语言处理、计算机视觉和自动控制等多个领域。
在金融预测中，神经网络能够准确预测股票价格、货币汇率和黄金价格等。
在医疗诊断中，神经网络可以自动识别病理图像和电生理信号等，为医生做出正确的诊断提供有力的支持。
此外，人工神经网络的硬件和软件技术也在不断发展。
例如，GPU的使用能够大幅提高神经网络的计算效率，而新的深度学习框架和模型库能够更加便捷地搭建和应用神经网络模型。
三、应用挑战尽管人工神经网络在应用领域和算法研究方面取得了不俗的成绩，但仍然存在一些应用挑战需要克服。
首先，神经网络需要大量的数据和计算资源支持，这使得许多中小型企业难以使用神经网络技术。
此外，由于神经网络存在黑箱化问题，其内部变量和运作逻辑很难被人类理解和解释，这也制约了神经网络的应用。
Hopfield神经网络综述
Hopfield神经⽹络综述题⽬： Hopfield神经⽹络综述⼀、概述：1.什么是⼈⼯神经⽹络（Artificial Neural Network，ANN)⼈⼯神经⽹络是⼀个并⾏和分布式的信息处理⽹络结构，该⽹络结构⼀般由许多个神经元组成，每个神经元有⼀个单⼀的输出，它可以连接到很多其他的神经元，其输⼊有多个连接通路，每个连接通路对应⼀个连接权系数。
⼈⼯神经⽹络系统是以⼯程技术⼿段来模拟⼈脑神经元（包括细胞体，树突，轴突）⽹络的结构与特征的系统。
利⽤⼈⼯神经元可以构成各种不同拓扑结构的神经⽹络，它是⽣物神经⽹络的⼀种模拟和近似。
主要从两个⽅⾯进⾏模拟：⼀是结构和实现机理；⼆是从功能上加以模拟。
根据神经⽹络的主要连接型式⽽⾔，⽬前已有数⼗种不同的神经⽹络模型，其中前馈型⽹络和反馈型⽹络是两种典型的结构模型。
1）反馈神经⽹络(Recurrent Network)反馈神经⽹络，⼜称⾃联想记忆⽹络，其⽬的是为了设计⼀个⽹络，储存⼀组平衡点，使得当给⽹络⼀组初始值时，⽹络通过⾃⾏运⾏⽽最终收敛到这个设计的平衡点上。
反馈神经⽹络是⼀种将输出经过⼀步时移再接⼊到输⼊层的神经⽹络系统。
反馈⽹络能够表现出⾮线性动⼒学系统的动态特性。
它所具有的主要特性为以下两点：（1）.⽹络系统具有若⼲个稳定状态。
当⽹络从某⼀初始状态开始运动，⽹络系统总可以收敛到某⼀个稳定的平衡状态；（2）.系统稳定的平衡状态可以通过设计⽹络的权值⽽被存储到⽹络中。
反馈⽹络是⼀种动态⽹络，它需要⼯作⼀段时间才能达到稳定。
该⽹络主要⽤于联想记忆和优化计算。
在这种⽹络中，每个神经元同时将⾃⾝的输出信号作为输⼊信号反馈给其他神经元，它需要⼯作⼀段时间才能达到稳定。
2.Hopfield神经⽹络Hopfield⽹络是神经⽹络发展历史上的⼀个重要的⾥程碑。
由美国加州理⼯学院物理学家J.J.Hopfield 教授于1982年提出，是⼀种单层反馈神经⽹络。
Hopfield神经⽹络是反馈⽹络中最简单且应⽤⼴泛的模型，它具有联想记忆的功能。
神经网络简介
神经网络简介神经网络（Neural Network），又被称为人工神经网络（Artificial Neural Network），是一种模仿人类智能神经系统结构与功能的计算模型。
它由大量的人工神经元组成，通过建立神经元之间的连接关系，实现信息处理与模式识别的任务。
一、神经网络的基本结构与原理神经网络的基本结构包括输入层、隐藏层和输出层。
其中，输入层用于接收外部信息的输入，隐藏层用于对输入信息进行处理和加工，输出层负责输出最终的结果。
神经网络的工作原理主要分为前向传播和反向传播两个过程。
在前向传播过程中，输入信号通过输入层进入神经网络，并经过一系列的加权和激活函数处理传递到输出层。
反向传播过程则是根据输出结果与实际值之间的误差，通过调整神经元之间的连接权重，不断优化网络的性能。
二、神经网络的应用领域由于神经网络在模式识别和信息处理方面具有出色的性能，它已经广泛应用于各个领域。
1. 图像识别神经网络在图像识别领域有着非常广泛的应用。
通过对图像进行训练，神经网络可以学习到图像中的特征，并能够准确地判断图像中的物体种类或者进行人脸识别等任务。
2. 自然语言处理在自然语言处理领域，神经网络可以用于文本分类、情感分析、机器翻译等任务。
通过对大量语料的学习，神经网络可以识别文本中的语义和情感信息。
3. 金融预测与风险评估神经网络在金融领域有着广泛的应用。
它可以通过对历史数据的学习和分析，预测股票价格走势、评估风险等，并帮助投资者做出更科学的决策。
4. 医学诊断神经网络在医学领域的应用主要体现在医学图像分析和诊断方面。
通过对医学影像进行处理和分析，神经网络可以辅助医生进行疾病的诊断和治疗。
5. 机器人控制在机器人领域，神经网络可以用于机器人的感知与控制。
通过将传感器数据输入到神经网络中，机器人可以通过学习和训练来感知环境并做出相应的反应和决策。
三、神经网络的优缺点虽然神经网络在多个领域中都有着广泛的应用，但它也存在一些优缺点。
人工神经网络行业现状分析报告
人工神经网络行业现状分析报告人工神经网络行业现状分析报告一、概述人工神经网络（Artificial Neural Networks，简称ANN）是模仿生物神经网络（动物的中枢神经系统，特别是大脑）工作机制的一种计算模型，用于估计或近似函数，这些函数可以依赖于一大量的输入，并且通常是未知的。
在人工智能领域中，人工神经网络是一种重要的技术。
本报告将对人工神经网络行业的现状进行深入分析，包括市场规模、产业链、主要企业、竞争格局和发展趋势等方面。
二、市场规模根据市场研究机构的数据，全球人工神经网络市场规模持续增长，其中中国市场增长迅速。
截至2021年底，中国人工神经网络市场规模达到了数亿元人民币，预计到2025年将达到数十亿元人民币。
这个市场的增长主要得益于人工智能技术的快速发展、应用场景的不断拓展以及资本的持续投入。
三、产业链人工神经网络行业的产业链主要包括硬件、软件和解决方案三个环节。
硬件：人工神经网络的硬件主要包括GPU、FPGA、ASIC等芯片，以及服务器、工作站等计算设备。
这些硬件为人工神经网络的训练和推理提供了强大的计算能力。
软件：人工神经网络的软件主要包括深度学习框架、优化算法、编译器等。
这些软件为人工神经网络的构建、训练和部署提供了支持。
解决方案：人工神经网络的解决方案主要包括智能语音、智能图像、自然语言处理等，可以应用于金融、医疗、教育、安防等行业中。
四、主要企业谷歌：谷歌是全球最大的人工智能企业之一，其子公司DeepMind在人工神经网络领域具有很高的声誉。
DeepMind推出了多款具有里程碑意义的产品，如AlphaGo等。
Facebook：Facebook的人工智能实验室是全球领先的人工智能研究机构之一，其在自然语言处理、图像识别等领域具有很高的技术实力。
亚马逊：亚马逊的人工智能部门利用人工神经网络等技术，优化其产品推荐、客户服务等方面的体验。
百度：百度是中国最大的搜索引擎公司之一，其人工智能实验室在自然语言处理、语音识别、图像识别等领域具有很高的技术实力。
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人工神经网络发展前景
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摘要
在分析人工神经网络的发展过程、基本功能、应用范围的基础上，着重论述了神经网络与专家系统、模糊技术、遗传算法、灰色系统及小波分析的融合。
关键词
英文摘要
英文关键词
1前言
人工神经网络的发展起源于何时，说法不一。
一般认为，其起源可追溯到Warren WcCulloch和Walter Pitts提出的MP模型。
从此拉开了神经网络的序幕。
20世纪50年代后期，Frank Rosenblatt定义了一种以后常用的神经网络结构，称为感知器。
这是人工神经网络第一个实际应用；20世纪60年代，Bernard Widrow和Ted Hoff提出了一个新的学习算法用于训练自适应线性神经网络；20世纪70年代，Grossberg 提出了自适应共振理论。
他研究了两种记忆机制（短期记忆和长期记忆），提出了一种可视系统的自组织神经网络，这是一种连续时间竞争网络，是构成自适应谐振理论网络基础；20世纪80年代，Hopfield 及一些学者提出了Hopfield网络模型，这是一种全连接的反馈网络。
此外，Hinton等提出了Boltzman机。
Kumellhart等人提出误差反向
传播神经网络，简称BP网络。
目前BP神经网络已成为广泛使用的网络。
2应用现状
神经网络以及独特的结构和处理信息的方法，在许多实际应用领域中取得了显著的成效，主要应用如下：
1）信号处理。
神经网络广泛应用于自适应信号处理和非线性信号处理中。
前者如信号的自适应滤波、时间序列预测、谱估计、噪声消除等；后者如非线性滤波、非线性预测、非线性编码、调制/解调等。
2）模式识别。
神经网络不仅可以处理静态模式如固定图像、固定能谱等，还可以处理动态模式如视频图像、连续语音等。
3）系统识别。
基于神经网络的系统辨识是以神经网络作为被识对象的模型，利用其非线性特性，可建立非线性系统的静态或动态模型。
4)智能检测。
在对综合指标的检测（例如对环境舒适度这类综合指标检测）中，以神经网络作为智能检测中的信息处理联想等数据融合处理，从而实现单一传感器不具备的功能。
5）汽车工程。
神经网络在汽车刹车自动控制系统中也有成功的应用，该系统能在给定刹车距离、车速和最大减速度的情况下，以人体能感受到的最小冲击实现平稳刹车，而不受路面坡度和车重影响。
6）化学工程。
神经网络在光谱分析、判定化学反应的生成物、判定离子浓度及研究生命体中某些化合物的含量与生物活性的对应关系都有广泛应用并取得了一定成果。
7）卫生保健、医疗。
比如通过训练自主组合的多层感知器可以区分
正常心跳和非正常心跳，基于BP网络的波形分类和特征提取在计算机临床诊断中应用。
2神经网络与其他智能方法的融合
2.1神经网络与专家系统的融合
专家系统主张通过运用计算机的符号处理能力来模拟人的逻辑思维，其核心是知识的符号表示和对用符号表示的知识的处理。
神经网络主张对人脑结构及机理开展研究，并通过大规模集成简单信息处理单元来模拟人脑对信息的处理。
专家系统与人工神经网络两种技术都试图模仿人类的思维方式来解决实际问题，它们的应用使得计算机具有智能成为现实，解决了一大批工程实践中问题。
然而，由于这两种技术自身的特点，它们都侧重于人类思维方式的某一方面。
这样，在碰到结构上比较单纯的问题时，还可以比较成功地解决。
当碰到结构上比较复杂的问题时，单纯使用一种技术就显得力不从心了。
人类在很多情况下，都是多种思维方式并用，有时可能以逻辑思维为主，辅以直觉思维，有时可能以直觉思维为主，辅以逻辑思维进行解释。
所以，专家系统与人工神经网络要想获得更大的应用，除了依靠自身的不断发展与完善以外，更要依靠这两种技术的不断结合，这也是这两种技术未来的发展方向。
2.2神经网络与模糊技术的融合
模糊计算是计算智能的另一个重要方面。
作为智能化信息处理的方法和手段，模糊技术和神经网络技术各有各自的优势。
模糊技术抓住了人类思维中模糊性的特点，以模仿人的模糊信息处理能力和综合判
断能力的方式来处理常规数学方法难以解决的模糊信息处理难题，使计算机的应用得以扩展到了那些需要借助认得经验才能完善解决的问题领域，并在描述高层知识方面有其长处。
而神经网络技术则以生物神经网络为模拟基础，以非线性大规模并行处理为主要特征，可以以任意精度逼近紧致集上的任意实连续函数，在诸如模式识别、聚类分析及计算机视觉等方面发挥着许多不可替代的作用，并在自适应及自学方面已显示出了不少新的前景和新的思路。
将它们进行有机结合，则可有效地发挥出其各自的长处而弥补其不足，在工程应用领域更是如此)7(。
3.3神经网络与遗传算法的融合
遗传算法是一种借鉴自然界自然选择和进化机制发展起来的高度并行、随机、自适应搜索算法。
简单而言，它使用了群体搜索技术，将种群代表一组问题解，通过对当前种群施加选择、交叉和变异等一系列遗传操作，从而产生新一代的种群，并逐步使种群进化到包含近似最优解的状态。
由于其思维简单，易于实现以及表现出来的健壮性，遗传算法在问题求解、优化和搜索、机器学习、智能控制、模式识别和人工生命等应用领域取得了许多令人鼓舞的成就。
在人工神经网络的研究中，到目前为止应用最多的是前多层前馈网络。
由于该算法采用误差导数知道学习过程，从本质上来说由于局部寻优算法，在存在较多局部极小的情况下容易陷入局部极小点，且不可避免地存在着学习精度与学习速度之间的矛盾。
遗传算法是一种基于生物进化过程随机搜索的全局优化方法，它
通过交叉和变异大大减少了初始状态的影响，使搜索得到最优结果而不停留在局部最小处。
遗传算法在神经网络中应用主要反映在网络的学习、网络的结构设计、网络的分析三个方面。
3.4神经网络与灰色系统的融合
灰色系统能够以系统的离散时序建立连续时间模型，适合于解决无法用传统数字精确描述的复杂系统问题，特别只对于那些很难甚至不可能获取完备信息的复杂系统。
而神经网络的输出对于系统而言，其输出结果可以以某个精度逼近于一个固定的值，但由于误差的存在，使得输出结果会以某个值为中心上下波动。
那么，将神经网络方法和灰色理论结合起来来解决复杂系统问题。
就可取长补短。
神经网络与灰色系统的结合方式主要有：（1）神经网络和灰色系统简单结合；（2）串联型结合；（3）用神经网络增强灰色系统；（4）用灰色系统辅助构造神经网络；（5）神经网络与灰色系统的完全融合。
3.5神经网络与小波分析的融合
小波神经网络将小波变换良好的时频局域化特性和神经网络的自学功能相结合，因而具有较强的逼近和容错能力。
在结合方法上，可以将小波函数作为基函数构造神经网络形成小波网络，或者小波变换作为前馈神经网络的输入前置处理工具，即以小波变换的多分辨率特性对过程状态信号进行处理，实现信噪分离，并提出对加工误差影响最大的状态特性，作为神经网络的输入。
小波神经网络在电机故障诊断等许多方面都有应用，但仍存在一些不足。
从提取精度和小波变换实时性的要求出发，有必要根据实际情况
构造一些适应应用需要的特殊小波基，以便在应用中取得更好的效果。
结论
近半个世纪来，许多具备不同信息处理能力的神经网络已被提出来并应用于许多信息处理领域，如模式识别、自动控制、信号处理、决策辅助、人工智能、土木工程领域等方面。
但其理论分析方法和设计方法还有待于进一步发展。
相信随着神经网络的进一步发展，其将在工程应用中发挥越来越大的作用。
参考文献
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