最新神经网络最新发展综述汇编
神经网络综述
2.人工神经网络的概况
2.1人工神经网络的应用
神经网络的应用已经涉及到各个领域，且取得了很大的进展。
图像处理：对图像进行边缘监测，图像分割，图像压缩和图像恢复。
机器人控制：对机器人轨道控制，操作机器人眼手系统，用于机械手的故障诊断及排除，智能自适应移动机器人的导航，视觉系统。
医疗：在乳房癌细胞分析，移植次数优化，医院费用节流，医院质量改进等方面均有应用。
2.2人工神经网络的趋势
人工神经网络特有的非线性适应性信息处理能力，克服了传统人工智能方法对于直觉，如模式、语音识别、非结构化信息处理方面的缺陷，使之在神经专家系统、模式识别、智能控制、组合优化、预测等领域得到成功应用。人工神经网络与其它传统方法相结合，将推动人工智能和信息处理技术不断发展。近年来，人工神经网络正向模拟人类认知的道路上更加深入发展，与模糊系统、遗传算法、进化机制等结合，形成计算智能，成为人工智能的一个重要方向，将在实际应用中得到发展。将信息几何应用于人工神经网的研究，为人工神经网络的理论研究开辟了新的途径。神经计算机的研究发展很快，已有产品进入市场。光电结合的神经计算机为人工神经网络的发展提供了良好条件。
1.2神经网络控制
神经网络控制是20世纪80年代末期发展起来的自动控制领域的前沿学科之一。它是智能控制的一个新的分支，为解决复杂的非线性、不确定、不确知系统的控制问题开辟了新途径。
神经网络控制是（人工）神经网络理论与控制理论相结合的产物，是发展中的学科。它汇集了包括数学、生物学、神经生理学、脑科学、遗传学、人工智能、计算机科学、自动控制等学科的理论、技术、方法及研究成果。
神经网络的发展趋势
神经网络的发展趋势随着科技的进步和人工智能领域的迅速发展，神经网络已经成为热门话题之一。
神经网络模仿人脑的神经元结构，通过多层相互连接的神经元来模拟人类的思维过程。
这项技术的应用范围广泛，包括图像识别、自然语言处理、语音识别、机器翻译等领域，对未来的科技发展有着重要的影响。
本文将讨论神经网络在未来的发展趋势。
1. 硬件发展对神经网络的影响神经网络的训练与部署需要大量的计算资源，而传统的计算机架构已经无法满足需求。
因此，新的硬件架构开始涌现，专门用于神经网络的计算。
其中最具代表性的是图形处理器（GPU）和专用神经网络加速器（如Google的TPU）。
这些硬件的不断改进和优化将进一步推动神经网络的发展。
2. 深度神经网络的进一步发展深度神经网络是一种可以处理大量数据和复杂问题的神经网络结构。
目前，深度神经网络已经在许多领域取得了突破性的成果，但仍然存在一些问题，如过拟合、梯度消失等。
未来的发展方向之一是改善网络的结构和算法，以提高深度神经网络的性能。
3. 强化学习与神经网络的结合强化学习是一种通过智能体与环境的交互来学习最优决策策略的方法。
近年来，强化学习与神经网络的相结合获得了巨大的成功，如AlphaGo等。
未来，这种结合将进一步发展，使得基于神经网络的强化学习在更多领域展现出优势，如自动驾驶、机器人技术等。
4. 神经网络在边缘计算的应用边缘计算是一种将数据处理和分析推送至离数据源更近的位置来降低延迟和减轻网络负担的计算模式。
神经网络在边缘设备上的应用将成为未来的发展趋势，例如智能手机、物联网设备等。
这将使得神经网络的应用更加广泛，并将其融入到我们日常生活的方方面面中。
5. 神经网络的可解释性和安全性需求尽管神经网络在多个领域取得了显著的成果，但其黑盒特性使得神经网络的决策过程难以解释。
这在某些领域（如医疗、金融等）对于决策的可解释性要求较高的情况下造成了问题。
因此，未来研究的方向之一是提高神经网络的可解释性，并增强其安全性，以避免被恶意攻击和不当使用。
脉冲神经网络研究进展综述
脉冲神经网络研究进展综述一、本文概述随着和机器学习的飞速发展，神经网络作为其中的核心组件，已经得到了广泛的研究和应用。
然而，传统的神经网络模型在处理复杂、动态和实时的任务时，由于其计算复杂度高、能耗大等问题，面临着巨大的挑战。
脉冲神经网络（Spiking Neural Networks，SNNs）作为一种新型的神经网络模型，以其独特的脉冲编码和传输机制，为解决这些问题提供了新的思路。
本文旨在全面综述脉冲神经网络的研究进展，包括其基本原理、模型设计、训练方法以及应用领域等方面。
我们将详细介绍脉冲神经网络的基本概念和脉冲编码机制，阐述其与传统神经网络的主要区别和优势。
然后，我们将回顾脉冲神经网络模型的发展历程，分析各种模型的特点和应用场景。
接着，我们将探讨脉冲神经网络的训练方法和学习机制，包括监督学习、无监督学习和强化学习等。
我们将展示脉冲神经网络在各个领域的应用实例，如图像识别、语音识别、机器人控制等，并展望其未来的发展方向。
通过本文的综述，我们希望能够为研究者提供一个清晰、全面的脉络，以了解脉冲神经网络的研究现状和发展趋势，为未来的研究提供有益的参考和启示。
我们也期望能够激发更多研究者对脉冲神经网络的兴趣和热情，共同推动这一领域的发展。
二、脉冲神经网络的基本原理脉冲神经网络（Spiking Neural Networks，SNNs）是一种模拟生物神经网络中神经元脉冲发放行为的计算模型。
与传统的人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANNs）不同，SNNs的神经元通过产生和传递脉冲（或称为动作电位）来进行信息的编码和传输。
这种模型更接近生物神经元的实际运作机制，因此具有更强的生物可解释性和更高的计算效率。
在SNNs中，神经元的状态通常由膜电位（Membrane Potential）来表示。
当膜电位达到某个阈值时，神经元会发放一个脉冲，并将膜电位重置为静息状态。
脉冲的发放时间和频率都可以作为信息的编码方式。
人工神经网络发展综述
人工神经网络发展综述人工神经网络发展综述1 绪论人工神经网络(Artificial Neural Network, ANN)是由大量处理单元互联组成的非线性、自适应信息处理系统。
它是在现代神经科学研究成果的基础上提出的，试图通过模拟大脑神经网络处理、记忆信息的方式进行信息处理。
ANN 通过模仿人类大脑的结构和功能，并借鉴生物神经科学的研究成果，实现对信息的处理，是一种新兴的交叉学科，不但推动了智能化计算的应用和发展，同时也为信息科学和神经生物学的研究方法带来革命性的变化，现已成功应用于脑科学，认知科学，模式识别，智能控制，计算机科学等多个领域。
在实际应用中，人工神经网络的选取通常包括适当的神经网络模型，合理的网络结构及快速有效的网络参数训练算法。
而针对某一特定网络模型，ANN的研究主要集中在结构的调整和训练算法的改进两个方面。
所谓神经网络训练，也就是网络参数的学习和调整，是一个反复调节节点之间权值和阈值的过程,其学习可以分成三类,即有监督学习,无监督学习和强化学习，本文基于有监督和无监督学习进行分类，分别分析了前馈神经网络的特点及研究现状、递归神经网络的特点及研究现状。
2 前馈神经网络2.1 前馈神经网络的特点前馈神经网络的主要种类包括：感知器，线性神经网络，BP 网络，径向基网络(RBF)等。
其训练算法主要采用梯度下降法，包括：误差反向传播算法，改进的BP算法，Levenberg -Marquardt 法(LM)等。
前馈神经网络具有学习简单，收敛较快等优点，因此在实际应用中，一般选取三层或以上的网络结构，神经网络的任意逼近定理指出，训练合适的多层前馈神经网络能够以任意精度逼近任意连续函数。
当网络结构已知的情况下，训练前馈神经网络的本质就是确定最优权值和阈值的方法，前馈神经网络的训练方式一般采用网络理想输出和实际输出的误差作为权值调整信号，解空间一般是多峰函数，由于训练过程中很容易陷入局部极小，因此网络的训练目标就是求解一组最优的权值，使误差达到最小。
(完整word版)神经网络历史发展及应用综述个人整理(word文档良心出品)
人工神经网络历史发展及应用综述1、引言人类为了生存在改造探索自然的过程中，学会利用机械拓展自身的体力，随着对自然认识的不断深入，创造语言，符号，算盘、计算工具等来强化自身脑力。
复杂的数字计算原本是靠人脑来完成的，为了摆脱这种脑力束缚发明了计算机。
其数字计算能力比人脑更强，更快、更准。
计算机的出现，人类开始真正有了一个可以模拟人类思维的工具，期盼可以实现人工智能，构造人脑替代人类完成相应工作。
要模拟人脑的活动，就要研究人脑是如何工作的，要怎样模拟人脑的神经元。
人脑的信息处理具有大规模并行处理、强容错性和自适应能力、善于联想、概括、类比和推广的特点，多少年以来，人们从生物学、医学、生理学、哲学、信息学、计算机科学、认知学、组织协同学等各个角度企图获悉人脑的工作奥秘，寻求神经元的模拟方法。
在寻找上述问题答案的研究过程中，从20世纪40年代开始逐渐形成了一个新兴的边缘性交叉学科，称之为“神经网络”，是人工智能、认知科学、神经生理学、非线性动力学、信息科学、和数理科学的“热点”。
关于神经网络的研究包含众多学科领域，涉及数学、计算机、人工智能、微电子学、自动化、生物学、生理学、解剖学、认知科学等学科，这些领域彼此结合、渗透，相互推动神经网络研究和应用的发展。
2、定义思维学普遍认为，人类大脑的思维有三种基本方式，分为抽象（逻辑）思维、形象（直观）思维和灵感（顿悟）思维。
逻辑性的思维是根据逻辑规则进行推理的过程，这一过程可以写成指令，让计算机执行，获得结果。
而直观性（形象）的思维是将分布式存储的信息综合起来，结果是忽然间产生想法或解决问题的办法。
这种思维方式的有以下两个特点：一是信息通过神经元上的兴奋模式分布储在网络上；二是信息处理通过神经元之间同时相互作用的动态过程来完成的。
人工神经网络就是模拟第二种人类思维方式。
人工神经网络是由大量具备简单功能的人工神经元相互联接而成的自适应非线性动态系统。
虽然单个神经元的结构和功能比较简单，但大量神经元连接构成的网络系统行为却异常复杂。
神经网络的最新研究进展
神经网络的最新研究进展近年来，随着人工智能技术的发展和神经网络算法的不断更新，神经网络在人类认知、语音识别、自然语言处理等方面的应用已经逐渐显现出来。
在深度学习技术的支持下，神经网络的应用前景十分广阔。
神经网络作为一种模拟人脑的计算模型，通过计算机模拟神经元之间的信号传递和学习方式，可以快速地处理大量的数据。
最近，神经网络在图像识别、语音识别、自然语言处理等方面的表现已经超越了人类，成为了众多领域中不可或缺的一部分。
一、基于神经网络语言模型的自然语言处理在自然语言处理方面，神经网络的应用非常广泛。
其中，基于神经网络语言模型的自然语言处理技术是近年来的研究热点之一。
神经网络语言模型作为一种语言学模型，可以实现自然语言的自动建模和向量化表示，为自然语言处理技术提供了丰富的表现形式，大大提高了自然语言处理的准确性。
目前，基于神经网络语言模型的自然语言处理技术已经广泛应用于语音识别、机器翻译、文本分类、问答系统等领域。
其中，最新的研究成果之一是“BERT”模型。
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是由Google公司提出的一种基于Transformer架构的预训练语言模型，可以从大量未标注的文本中自动学习语言知识，大大提高了自然语言处理的准确性和效率。
目前，BERT已经成为了自然语言处理领域的一项重要技术。
二、基于神经网络的图像识别技术在图像识别领域，神经网络也发挥着非常重要的作用。
神经网络可以通过深度学习技术，学习到图像的特征并将其分类，实现图像的自动识别。
最新的研究成果之一是“ResNet”模型。
ResNet是由Microsoft公司提出的一种基于残差块（Residual Block）的深度神经网络模型，可以有效地解决深度网络中的梯度消失和梯度爆炸等问题，大大提高了图像识别的准确性和效率。
此外，神经网络的卷积神经网络（CNN）也是图像处理领域中的十分重要的技术。
神经网络最新发展综述
神经网络最新发展综述
深度神经网络（Deep Neural Network，DNN）是近十年来以快速发展
著称的人工智能领域的重要技术，它模仿了人脑神经元之间的信息传播机制，通过模拟人脑的活动实现智能。
深度神经网络在语音识别、自然语言
处理、图像处理、模式识别、机器人、认知计算等方面取得了重大成果，
得到越来越广泛的应用。
DNN的最新发展可分为三个方面：一是模型架构发展，包括Convolutional Neural Network（CNN）、Recurrent Neural Network （RNN）、Generative Adversarial Network（GAN）等。
二是针对计算机
视觉和自然语言处理应用的模型改进，包括普通应用网络架构，如ResNet、Inception、DenseNet等模型架构；RNN模型的改进，如LSTM、GRU等模型架构；以及GAN模型架构的研究，如DCGAN、WGAN等。
三是应
用DNN技术的新领域，涉及社交媒体安全、无人驾驶、医疗诊断、金融风
控等各个行业。
近几年来，深度神经网络技术发展迅速，应用越来越广泛，也见证了
它的发展势头。
对于完善深度神经网络模型，需要解决许多关键科学问题，研究者持续对深度神经网络模型进行精细化研究、优化、细节调整，以应
对新的应用场景，从而更好地利用深度神经网络的能力。
未来，深度神经网络技术的发展将继续加速。
随机神经网络发展现状综述
随机神经网络发展现状综述一、本文概述随着和机器学习技术的迅猛发展，神经网络已成为一种强大的工具，广泛应用于各种领域，如计算机视觉、语音识别、自然语言处理、游戏等。
其中，随机神经网络作为一种新兴的神经网络架构，近年来引起了广泛的关注和研究。
本文旨在综述随机神经网络的发展现状，包括其基本原理、应用领域、挑战与前景等，以期为读者提供一个全面而深入的了解。
随机神经网络，顾名思义，是一种在神经网络中引入随机性的网络架构。
与传统的深度学习模型相比，随机神经网络在权重初始化、激活函数选择、网络结构等方面具有更高的灵活性和随机性。
这种随机性不仅有助于提升模型的泛化能力，还能在一定程度上解决深度学习模型中的一些固有问题，如过拟合、梯度消失等。
本文首先简要介绍了随机神经网络的基本概念和发展历程，然后重点分析了其在各个应用领域中的表现。
在此基础上，本文还深入探讨了随机神经网络所面临的挑战，如如何平衡随机性与稳定性、如何设计有效的训练算法等。
本文展望了随机神经网络未来的发展趋势和研究方向，以期为推动该领域的发展提供有益的参考。
二、随机神经网络的理论基础随机神经网络（Random Neural Networks, RNNs）的理论基础主要建立在概率论、统计学习理论以及优化算法的基础之上。
其核心思想是通过引入随机性来增强网络的泛化能力和鲁棒性，同时减少过拟合的风险。
在概率论方面，随机神经网络利用随机权重和随机连接来模拟人脑神经元的随机性和不确定性。
这种随机性可以在训练过程中引入噪声，从而提高网络对噪声数据和未知数据的处理能力。
同时，随机性还有助于探索更多的解空间，增加网络的多样性，避免陷入局部最优解。
在统计学习理论方面，随机神经网络通过引入正则化项来控制模型的复杂度，防止过拟合现象的发生。
正则化项通常包括权重衰减、dropout等策略，这些策略可以在训练过程中随机关闭一部分神经元或连接，从而减少网络的复杂度，提高泛化能力。
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神经网络最新发展综述学校：上海海事大学专业：物流工程姓名：周巧珍学号：201530210155神经网络最新发展综述摘要：作为联接主义智能实现的典范，神经网络采用广泛互联的结构与有效的学习机制来模拟人脑信息处理的过程，是人工智能发展中的重要方法，也是当前类脑智能研究中的有效工具。
目前，模拟人脑复杂的层次化认知特点的深度学习成为类脑智能中的一个重要研究方向。
通过增加网络层数所构造的“深层神经网络”使机器能够获得“抽象概念”能力，在诸多领域都取得了巨大的成功，又掀起了神经网络研究的一个新高潮。
本文分8个方面综述了其当前研究进展以及存在的问题，展望了未来神经网络的发展方向。
关键词: 类脑智能；神经网络；深度学习；大数据Abstract: As a typical realization of connectionism intelligence, neural network, which tries to mimic the information processing patterns in the human brain by adopting broadly interconnected structures and effective learning mechanisms, is an important branch of artificial intelligence and also a useful tool in the research on brain-like intelligence at present. Currently, as a way to imitate the complex hierarchical cognition characteristic of human brain, deep learning brings an important trend for brain-like intelligence. With the increasing number of layers, deep neural network entitles machines the capability to capture “abstract concepts” and it has achieved great success in various fields, leading a new and advanced trend in neural network research. This paper summarizes the latest progress in eight applications and existing problems considering neural network and points out its possible future directions.Key words : artificial intelligence; neural network; deep learning; big data1 引言实现人工智能是人类长期以来一直追求的梦想。
虽然计算机技术在过去几十年里取得了长足的发展，但是实现真正意义上的机器智能至今仍然困难重重。
伴随着神经解剖学的发展，观测大脑微观结构的技术手段日益丰富，人类对大脑组织的形态、结构与活动的认识越来越深入，人脑信息处理的奥秘也正在被逐步揭示。
如何借助神经科学、脑科学与认知科学的研究成果，研究大脑信息表征、转换机理和学习规则，建立模拟大脑信息处理过程的智能计算模型，最终使机器掌握人类的认知规律，是“类脑智能”的研究目标。
类脑智能是涉及计算科学、认知科学、神经科学与脑科学的交叉前沿方向。
类脑智能的实现离不开大脑神经系统的研究。
众所周知，人脑是由几十多亿个高度互联的神经元组成的复杂生物网络，也是人类分析、联想、记忆和逻辑推理等能力的来源。
神经元之间通过突触连接以相互传递信息，连接的方式和强度随着学习发生改变，从而将学习到的知识进行存储。
模拟人脑中信息存储和处理的基本单元-神经元而组成的人工神经网络模型具有自学习与自组织等智能行为，能够使机器具有一定程度上的智能水平。
神经网络的计算结构和学习规则遵照生物神经网络设计，在数字计算机中，神经细胞接收周围细胞的刺激并产生相应输出信号的过程可以用“线性加权和”及“函数映射”的方式来模拟，而网络结构和权值调整的过程用优化学习算法实现。
按照该方式建立的这种仿生智能计算模型虽然不能和生物神经网络完全等价和媲美，但已经在某些方面取得了优越的性能。
目前神经网络已经发展了上百种模型，在诸如手写体识别、显著性检测、语音识别和图像识别、模式识别、人机交互、优化算法、深度学习等技术领域取得了非常成功的应用。
2.各领域简单介绍2.1手写体识别2009年，认识到自由手写文本是一个具有挑战性的任务。
草书分割或重叠的字符的困难，与需要利用周围的环境相结合，导致了较低的识别率，即使是当时最好的识别。
Graves Alex等人[1]提出了一种基于一种新型的递归神经网络，专门为序列标注任务设计的，其中数据是很难段和含有远距离双向的相互依存关系的一种方法。
在两个大型无约束手写数据库的实验中，该方法实现了对在线数据79.7％，而上的脱机数据74.1％的单词识别精度，显著超越国家的最先进的基于HMM的系统。
此外，证明了网络的鲁棒性词汇的大小，测量其隐层的个人影响力。
2010年，Ciresan D.C.等人[2]使用整个未变形的训练集进行验证，不浪费训练图像。
原始灰度图像的像素强度的范围从0（背景）到255（最高前景强度）。
每幅图像的28×28 =784个像素被映射到真实值在[1.0，1.0]，和被馈送到对NN输入层。
使用2至9隐藏层和单位数目不等的隐藏单元来培养MLPs，。
大多是每一层隐藏单元的数量向输出层（表1）降低，但不都是这样。
结合AF NE（旋转，缩放和水平剪切）和弹性变形，在每一个初划时代整个MNIST训练集被变形。
小型网络初步实验得到一些参数。
表1的结果表明：极具竞争力的MNIST手写基准，单精度浮点基于GPU的神经网络超越所有先前报告的结果，其中包括涉及专门的架构，无监督的训练前，学习机等分类训练集足够大小的组合更为复杂的方法获得的通过适当地变形的图像被获得。
当然，这种方法并不局限于手写，显然为许多视觉和其他模式识别问题带来了很大的希望。
表1 MNIST测试的错误率2012年，Alexander Goltsev等人[3]对图像识别（名为里拉的功能）的手写体数字识别的任务进行了研究。
两个神经网络分类被认为-改性3层感知里拉和模块化组件的神经网络。
提出的特征选择的方法，用于分析形成在神经网络分类器的初步学习过程的连接权重。
在使用的手写体数字的MNIST数据库的实验中，特征选择过程允许减少的特征数目（从60000至7000）保可比的识别能力，同时加速计算。
里拉感知和模块化装配神经网络的实验比较完成的，这表明了模块化组装神经网络的识别能力是有所好转。
2.2显著性检测2015年，Wang L.J等人[4]由局部估计和全局搜索整合提出了一个深度网络的显著性检测算法。
在局部估计阶段，我们通过使用局部学习功能的补丁，在全局搜索阶段，局部的显着图与全局的对比度和几何信息一起作为整体特征描述SETOF目标和IDATE区域.深层神经网络（DNN-G）进行训练来进行预测。
如图1。
图1 局部估计和全局搜索结合结构图由于低层次的显著性线索或先验不能够产生足够好的显着性检测结果，特别是当显著对象在低对比度的背景与混乱的视觉外观中的时候。
Zhao R等人[5]提出一个为显著性检测的多情景深度学习框架，该框架采用深度卷积神经网络在图像中去检测目标的显著性，全局背景和局部背景综合考虑，共同塑造一个统一的多背景深度学习框架。
为深度卷积神经网络提供更好的初始化，探究了不同的预训练策略和一个设计用多背景模型适应显著性检测的特殊任务预训练方案。
在五个公共数据集实验，结果表明不错。
整体多环境模型：超像素中心的输入窗口的预测是通过估计显着性概率执行的。
score(x gc , x lc ) = P(y = 1 | x gc , x lc ; θ 1 ), （1）x gc,x lc分别是全局背景和局部背景模型倒数第二层的输出，y是中心超像素的显著性预测，y=1时是显著性超像素，y=0时是背景。
训练了一个二元分类在最后一个网络层的顶部，为了分类背景和显著性，通过在分类结果和全局标签之间统一的函数的最小值。
L( θ; {x (i)gc ,x(i)lc,y (i) } mi=1 ) （2）框架的参数可以分为几个部分。
θ j = { w gc,j , w lc,j , α, β} w gc，j是全局背景模型中神经网络的最后一层参数，w lc,j是局部背景模型的最后一层参数，α,β是一个含糊不清的模型功能控制局部背景模型的需要的参数。
目的是推断标签的概率同时通过俩个组件。
2.3语音识别隐马尔可夫模型（HMM）已经被国家认可的声学建模的最先进的技术，尽管他们不切实际的独立性假设和隐藏状态的非常有限的代表能力。
坚定信念网络（动态贝叶斯）被证明是对各种机器学习问题非常有效，Mohamed A.R等人[6]在2011年采用动态Bayesian声学建模。
在标准TIMIT语料库，动态贝叶斯网在TIMIT核心试验等的电话实现了23.0％的错误率。
高斯混合模型是用于模拟隐马尔可夫模型的语音识别的发光分布的显性技术。
Mohamed A.R[7]在2012年证明，在TIMIT数据集可以通过包含的特征和非常大量的参数，用很多层深神经网络代替高斯混合模型来实现更好的手机识别。
这些网络的第一预训练如光谱特征向量的窗的多层生成模型，而不利用任何区别信息。
一旦生成前培训设计的功能，使用反向传播小幅调整功能，在预测单音隐马尔可夫模型的状态的概率分布时进行微调，以使他们更好地进行判别。
(1)(2)(3)(4)(5)(6)(7)Dahl G.E.等人[8]在2012年提出了一种新的上下文相关（CD）模型，它采用深信念网络进行电话确认,对大词汇量语音识别（LVSR）。
该坚定信念网络训练前的算法是一个强大的和经常有用的方法来初始化深神经网络，可以帮助优化并降低泛化误差。
在一个具有挑战性的商业搜索数据实验显示，CD-DNN-HMM模型可以显著优于传统的语境依赖性高斯混合模型（GMM）-HMMs，精度提高5.8％和9.2％。
图2 混合架构图2.4图像识别2009年，Lisheng Xu等人[9]为了在脉诊用小样本自动区分脉冲模式，根据专家的中国传统脉诊知识脉冲图像进行分类的模糊神经网络的设计。