人工智能 语音识别 论文
人工智能的影响的论文
人工智能的影响的论文人工智能，作为21世纪最令人瞩目的技术革新之一，正在以前所未有的速度和规模影响着我们的生活和工作方式。
从智能助手到自动驾驶汽车，从医疗诊断到股市分析，人工智能的应用范围日益广泛，其影响深远且复杂。
本文旨在探讨人工智能对现代社会的多方面影响，包括经济、教育、就业、伦理和安全等领域。
一、人工智能对经济的影响人工智能技术的发展极大地推动了经济增长。
自动化和智能化的生产流程提高了生产效率，降低了成本，使得企业能够以更低的价格提供更高质量的产品。
同时，人工智能在数据分析和市场预测方面的应用，为企业决策提供了更加精准的依据，从而提高了经济活动的效率和效果。
然而，人工智能的普及也带来了一些挑战。
自动化取代了某些重复性或低技能的工作，导致部分劳动力失业。
这种技术失业现象引发了社会对就业结构变化的担忧。
但同时，人工智能也创造了新的就业机会，特别是在技术开发、维护和人工智能伦理等领域。
二、人工智能对教育的影响教育领域是人工智能影响的另一个重要方面。
智能教育软件可以根据学生的学习习惯和能力，提供个性化的学习计划和资源，从而提高学习效率。
此外，人工智能辅助的语言学习工具，如语言翻译和语音识别技术，极大地促进了语言教育的发展。
然而，人工智能在教育中的应用也引发了一些争议。
例如，过度依赖技术可能会削弱学生的批判性思维能力。
此外，教育资源的数字化和个性化也可能加剧社会不平等，因为技术资源的获取往往与经济能力挂钩。
三、人工智能对就业的影响人工智能对就业市场的影响是双刃剑。
一方面，它通过自动化和智能化提高了生产效率，减少了对人力的需求。
另一方面，它也创造了新的职业机会，尤其是在人工智能的研发、应用和监管等领域。
这种变化要求劳动力市场进行相应的调整，包括对现有劳动力的再培训和对新兴职业的培养。
四、人工智能对伦理的影响随着人工智能技术的发展，伦理问题日益凸显。
例如，人工智能的决策过程可能缺乏透明度，导致难以预测和控制其行为。
人工智能现状与影响论文
人工智能现状与影响论文人工智能，作为当今科技领域的一颗璀璨明珠，正以其前所未有的速度和广度影响着我们的世界。
从简单的自动化任务到复杂的决策支持系统，人工智能的应用已经渗透到社会的各个角落。
本文旨在探讨人工智能的现状以及它对经济、社会、文化和伦理等方面的影响。
引言自20世纪50年代人工智能概念的诞生以来，这一领域经历了多次起伏，但近年来，随着计算能力的显著提升和大数据的广泛可用，人工智能技术迎来了爆炸性的发展。
深度学习、机器学习、自然语言处理等技术的突破，使得人工智能在图像识别、语音识别、自动驾驶、医疗诊断等领域取得了令人瞩目的成就。
人工智能的现状当前，人工智能的发展呈现出多元化的趋势。
在商业领域，AI技术被广泛应用于客户服务、市场分析、风险管理等方面，极大地提高了企业的运营效率和决策质量。
在医疗领域，AI辅助诊断系统能够帮助医生更准确地识别疾病，提高治疗的成功率。
在教育领域，个性化学习平台能够根据学生的学习习惯和能力，提供定制化的学习资源和路径。
此外，人工智能在艺术创作、新闻撰写、法律咨询等领域的应用也日益增多，显示出其在创造性工作和专业服务中的潜力。
然而，随着技术的不断进步，人工智能也面临着数据隐私、就业替代、伦理道德等一系列挑战。
人工智能的影响1. 经济影响：人工智能的发展对经济产生了深远的影响。
一方面，它提高了生产效率，降低了成本，促进了新产业的诞生和发展。
另一方面，它也可能导致某些职业的消失，引发就业结构的变化。
2. 社会影响：人工智能改变了人们的工作方式和生活方式。
例如，智能家居系统让生活更加便捷，自动驾驶技术有望减少交通事故。
但同时，它也引发了对隐私保护、社会公平等问题的关注。
3. 文化影响：人工智能在艺术创作中的应用，为传统文化的传承和创新提供了新的途径。
然而，它也可能对人类的创造力和审美能力产生影响。
4. 伦理影响：随着人工智能的智能化水平不断提高，如何确保其决策过程的透明度和公正性，避免算法偏见，成为了一个亟待解决的伦理问题。
人工智能对沟通的影响论文
人工智能对沟通的影响论文随着科技的飞速发展，人工智能（Artificial Intelligence, AI）已经成为我们生活中不可或缺的一部分。
它不仅在工业、医疗、教育等领域发挥着重要作用，也在沟通方式上产生了深远的影响。
本文将探讨人工智能对沟通的影响，分析其带来的积极和消极效应，并展望未来的发展趋势。
引言在人类社会的发展历程中，沟通一直是连接个体与个体、个体与群体的重要桥梁。
随着互联网和移动通信技术的普及，人们沟通的方式已经从传统的面对面交流，转变为通过电子邮件、即时消息、社交媒体等数字平台进行。
人工智能技术的加入，为沟通提供了新的维度，改变了沟通的模式和效率。
人工智能在沟通中的应用人工智能技术在沟通领域的应用主要体现在以下几个方面：1. 自然语言处理（NLP）：通过理解和生成自然语言，AI可以与人类进行更为自然的对话，提高沟通的流畅度。
2. 语音识别与合成：AI可以将语音转换成文字，或者将文字转换成语音，使得沟通不再局限于视觉和听觉的单一形式。
3. 机器翻译：AI可以实时翻译不同语言的对话，打破语言障碍，促进跨文化交流。
4. 情感分析：AI能够分析文本或语音中的情感倾向，帮助人们更好地理解对方的意图和情绪。
5. 个性化推荐：AI可以根据用户的沟通习惯和偏好，推荐合适的沟通方式和内容。
人工智能对沟通的积极影响1. 提高沟通效率：AI可以快速处理大量信息，为人们提供即时的反馈和建议，缩短沟通时间。
2. 增强沟通的可访问性：对于视觉或听觉有障碍的人来说，AI技术可以帮助他们更好地参与到沟通中来。
3. 促进跨文化交流：机器翻译技术的发展，使得不同语言背景的人们能够更容易地进行交流。
4. 个性化沟通体验：AI可以根据用户的行为和偏好，提供定制化的沟通服务，提高沟通的满意度。
人工智能对沟通的消极影响1. 缺乏情感的深度：虽然AI可以模拟情感，但它缺乏真正的情感体验，可能导致沟通的表面化。
2. 隐私和安全问题：AI在处理和存储沟通数据时，可能会引发隐私泄露和数据安全的问题。
人工智能论文总结范文
摘要：随着人工智能技术的不断发展，其在智能机器人领域的应用日益广泛。
本文对近年来人工智能在智能机器人领域的研究成果进行了总结，分析了其在感知、决策、控制和协作等方面的应用，并展望了未来发展趋势。
一、引言人工智能（Artificial Intelligence，AI）是计算机科学的一个分支，旨在研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统。
智能机器人作为人工智能的重要应用领域，近年来取得了显著的进展。
本文将总结人工智能在智能机器人领域的研究与应用。
二、人工智能在智能机器人领域的应用1. 感知（1）视觉感知：通过计算机视觉技术，智能机器人可以实现对周围环境的感知，如人脸识别、物体识别、场景理解等。
（2）听觉感知：智能机器人通过语音识别技术，可以实现对语音信息的识别和响应，如语音助手、语音翻译等。
（3）触觉感知：通过传感器技术，智能机器人可以感知接触物体的软硬、形状等特性，如力觉、触觉传感器等。
2. 决策（1）路径规划：智能机器人可以根据环境信息和任务目标，规划出最优的路径，实现自主导航。
（2）目标识别与跟踪：通过机器学习算法，智能机器人可以实现对目标的识别与跟踪，如无人机、自动驾驶等。
3. 控制（1）运动控制：通过运动规划与控制技术，智能机器人可以实现各种复杂的运动，如行走、跳跃、抓取等。
（2）力控制：通过力觉传感器和力控制算法，智能机器人可以实现对物体的精细操作，如手术机器人、工业机器人等。
4. 协作（1）人机协作：智能机器人可以与人类协同完成复杂任务，如家庭服务机器人、医疗辅助机器人等。
（2）多机器人协作：通过通信与协调算法，多智能机器人可以实现共同完成任务，如物流配送、灾害救援等。
三、未来发展趋势1. 深度学习在智能机器人领域的应用将进一步深入，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
2. 传感器技术的不断发展将进一步提高智能机器人的感知能力。
3. 智能机器人将向自主、高效、安全、可靠的方向发展。
原创人工智能论文800字
原创人工智能论文引言在当今科技飞速发展的时代，人工智能技术已成为各行各业的热门话题。
人工智能以其强大的计算能力和智能决策能力，为社会带来了诸多变革和机遇。
本文将探讨人工智能的定义、发展历程以及相关应用领域，旨在为读者提供对人工智能的全面了解。
人工智能定义与发展历程定义人工智能是一门研究如何使计算机模拟、延伸和扩展人的智能的学科。
它涉及了对感知、推理、学习、决策和自然语言理解等智能行为的研究和仿真。
人工智能赋予计算机处理大量复杂问题的能力，使其能够模拟人类的思维过程，并以人类可以理解的方式与人交互。
发展历程人工智能的研究始于上世纪50年代，经历了几个发展阶段。
第一阶段是符号主义，主要研究基于逻辑规则的人工智能系统。
然而，符号主义在处理模糊和不确定性问题上存在局限性。
第二阶段是连接主义，该方法基于神经网络模型，通过模拟大脑神经元之间的连接和信号传递来实现智能行为。
然而，连接主义在处理复杂问题时的计算能力有限。
第三阶段是统计学习，该方法通过从大量数据中学习模式和规律来实现智能行为。
统计学习的兴起，使得人工智能技术在图像识别、语音识别等领域取得了巨大突破。
人工智能应用领域人工智能在各个领域都有广泛应用，下面介绍几个主要的应用领域。
自动驾驶自动驾驶技术是人工智能领域的一个重要分支，通过计算机视觉和深度学习等技术，使得汽车能够实现自动驾驶。
自动驾驶技术的发展，有望降低交通事故发生率，并提高交通效率。
机器人机器人是人工智能技术的一种重要应用形式，它们可以模仿人类的行为，并通过感应器进行环境感知。
机器人广泛用于生产制造、医疗护理、农业等领域，可以完成繁重、危险或需要高精度的工作。
语音识别语音识别技术被广泛应用于智能助理、语音导航、语音交互等领域。
人工智能可以通过语音识别技术，将人的语音指令转化为计算机可以理解的指令，并作出相应的反应。
金融风控人工智能在金融领域的应用也越来越重要。
通过大数据分析和机器学习等技术，人工智能可以发现金融市场的规律和变化趋势，提供风险评估和投资决策支持。
人工智能的自动化和自动识别方法
人工智能的自动化和自动识别方法人工智能技术的快速发展，给人们的生活带来了诸多便利，同时也给各行各业带来了革命性的改变。
其中，一直是研究的热点之一。
通过自动化和自动识别方法，人工智能系统能够完成各种复杂的任务，如语音识别、图像识别、自然语言处理等。
在这篇论文中，我们将探讨人工智能的自动化和自动识别方法在不同领域的应用，以期了解其在现实生活中的重要性。
首先，我们将从原创化方法的基本原理和应用展开讨论。
人工智能的自动化方法主要包括机器学习、深度学习、强化学习等技术。
这些技术通过分析大量数据，从中学习规律和模式，以实现自动化的决策和行为。
例如，在医学领域，人工智能系统可以通过深度学习算法，自动识别医学影像中的疾病特征，帮助医生做出准确的诊断。
其次，我们将介绍人工智能的自动识别方法在图像识别领域的应用。
随着计算机视觉技术的不断发展，人工智能系统在图像识别方面取得了长足的进步。
通过深度学习算法，人工智能系统可以自动识别图像中的物体、人物等内容，实现智能化的图像分析。
例如，在安防领域，人工智能系统可以通过监控摄像头自动识别异常行为，为保安工作提供有力支持。
接着，我们将探讨人工智能的自动化和自动识别方法在语音识别领域的应用。
语音识别技术是人工智能领域的一个重要分支，主要通过模式匹配和机器学习技术，实现对语音信号的自动识别和转换。
在智能助手、智能家居等领域，语音识别技术被广泛应用，为用户提供便捷的交互方式。
未来，随着语音识别技术的不断改进，人工智能系统将更加智能化和人性化。
此外，我们还将讨论人工智能的自动化和自动识别方法在自然语言处理领域的应用。
自然语言处理技术是人工智能的又一重要分支，主要通过模式匹配、文本分析等方法，实现对自然语言数据的处理和理解。
例如，在智能客服、智能翻译等领域，自然语言处理技术被广泛应用，为用户提供高效便捷的服务。
未来，随着自然语言处理技术的不断发展，人工智能系统将更好地理解和应用自然语言数据。
模式识别人工智能论文【范本模板】
浅谈人工智能与模式识别的应用一、引言随着计算机应用范围不断的拓宽，我们对于计算机具有更加有效的感知“能力”,诸如对声音、文字、图像、温度以及震动等外界信息，这样就可以依靠计算机来对人类的生存环境进行数字化改造.但是从一般的意义上来讲，当前的计算机都无法直接感知这些信息，而只能通过人在键盘、鼠标等外设上的操作才能感知外部信息。
虽然摄像仪、图文扫描仪和话筒等相关设备已经部分的解决了非电信号的转换问题，但是仍然存在着识别技术不高,不能确保计算机真正的感知所采录的究竟是什么信息。
这直接使得计算机对外部世界的感知能力低下，成为计算机应用发展的瓶颈。
这时，能够提高计算机外部感知能力的学科—-模式识别应运而生，并得到了快速的发展，同时也成为了未来电子信息产业发展的必然趋势。
人工智能中所提到的模式识别是指采用计算机来代替人类或者是帮助人类来感知外部信息，可以说是一种对人类感知能力的一种仿真模拟。
近年来电子产品中也加入了诸多此类的功能：如手机中的指纹识别解锁功能；眼球识别解锁技术；手势拍照功能亦或是机场先进的人耳识别技术等等.这些功能看起来纷繁复杂，但如果需要一个概括的话，可以说这都是模式识别技术给现代生活带来的福分.它探讨的是计算机模式识别系统的建立，通过计算机系统来模拟人类感官对外界信息的识别和感知,从而将非电信号转化为计算机可以识别的电信号.二、人工智能和模式识别（一)人工智能。
人工智能（Artificial Intelligence），是相对与人的自然智能而言的，它是指采用人工的方法及技术，对人工智能进行模仿、延伸及扩展,进而实现“机器思维"式的人工智能.简而言之，人工智能是一门研究具有智能行为的计算模型,其最终的目的在于建立一个具有感知、推理、学习和联想，甚至是决策能力的计算机系统，快速的解决一些需要专业人才能解决的问题。
从本质上来讲，人工智能是一种对人类思维及信息处理过程的模拟和仿真。
（二)模式识别。
用人工智能做留守儿童的论文
用人工智能做留守儿童的论文人工智能在留守儿童保护中的应用随着现代社会的发展，留守儿童问题日益凸显，如何保护和关爱这些孩子成为了社会的一项重要任务。
幸运的是，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）的快速发展为解决留守儿童问题带来了新的可能性。
本文将探讨人工智能在留守儿童保护中的应用，以及其所带来的影响和挑战。
一、智能监控系统在保障留守儿童身体安全方面，智能监控系统发挥着重要作用。
通过高清摄像头、智能识别技术和人脸识别算法，可以实时监控留守儿童的活动情况。
这些技术可以自动识别儿童的人脸并与家人或监护人进行匹配，及时报警并采取措施以保护留守儿童的人身安全。
此外，智能监控系统还能通过语音识别技术判断留守儿童的情绪状态，及时提供心理支持，有效缓解儿童的孤独感。
二、智能教育平台提供优质的教育和培养留守儿童的能力是关键。
人工智能技术可以为留守儿童提供个性化的学习计划和资源，根据每个孩子的学习特点和需求进行智能化调整。
基于大数据分析和机器学习算法，智能教育平台能够实时评估学习进度和掌握程度，并根据评估结果提供相应的学习材料和教学方法。
此外，虚拟现实技术和增强现实技术也可以为留守儿童创造沉浸式的学习体验，提高他们的学习兴趣和参与度。
三、智能心理辅导留守儿童普遍面临着心理健康问题，需要得到及时且有效的心理辅导。
人工智能在心理健康领域的应用为留守儿童的心理辅导带来了新的机会。
通过自然语言处理技术和情感分析算法，智能心理辅导系统可以与留守儿童进行虚拟对话，并根据对话内容进行情绪分析和心理评估。
系统能够根据分析结果提供相应的心理干预方案，帮助儿童管理情绪和应对挫折。
此外，智能心理辅导系统还可以定期生成报告，供监护人和相关专业人员参考，以便更好地倾听和理解留守儿童的内心需求。
四、智能社交互动孤独感是留守儿童面临的重要问题之一，人工智能的发展为解决这一问题提供了新的途径。
虚拟助手和机器人已经成为留守儿童的陪伴和互动对象。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
基于神经网络的语音信号识别摘要语言是人类之间交流信息的主要手段之一，自电脑发明以来，人们就一直致力于使电脑能够理解自然语言。
语音识别技术是集声学、语音学、语言学、计算机、信息处理和人工智能等诸领域的一项综合技术，应用需求十分广阔，长期以来一直是人们研究的热点。
神经网络是在现代科学研究成果的基础上提出来的模拟人脑结构机制的一门新兴科学，它模拟了人类神经元活动的原理，具有自学习、联想、对比、推理和概括能力，为很好地解决语音识别这样一个复杂的模式分类问题提供了新的途径。
本文针时语音识别的特点．BP 神经网络在语音识别技术中的应用进行了探索性研究，对进而结合人工智能领域较为有效的方法——遗传(GA)算法。
针对传统BP 算法识别准确率高但训练速度慢的缺点，对BP 网络进行改进，构建了一种基于遗传神经网络的语音识别算法(GABP)，并建立相应的语音识别系统。
仿真实验表明，该算法有效地缩短了识别时问，提高了网络训练速度和语音的识别率。
关键词：语音识别，神经网络，遗传算法，遗传神经网络,BP 网络RECOGNITIO THE RSREARCH OF SPEECH RECOGNITION BASED ON THE NEURAL NETWORK ABSTRACT Language is one of the most important means of exchanging information among the mankind．Since the computer was invented，many scientists have been devoted to enabling the computer to understand the natural language．Speech recognition is a comprehensive technology of such areas as acoustics，phonetics，linguistics，computer science，information processing and artificial intelligence，which can be used widely．The research of speech recognition technology has been focused by the world for a long time．The neural network is a new developing science，which simulates the mechanism of human brain and was putted forward by the developing of modern science．is not the overall description of human brain，the abstract，It but simulation and simplifying of the physical neural networks of human beings. The purpose of the research in this area is exploring the human brain mechanisms in information processing，storing and searching．If people can understand these mechanisms，a new way for the research of artificial intelligence，information processing and etc. can be opened up. Artificial neural network is a system which using a physically feasible system to imitate the structure and function of nerve cells in human brain，which has the ability of self—learning，contrasting，reasoning and summarizing .It have offered a new way in solving such complicated pattern classification problems as speech recognition．This paper mainly studies the application of the BP neural network in the research of speech recognition. BP neural network can get higher identification precision, but its training speed is very low, a new recognizing algorithm based on BP algorithm by combining with good effect method in ANN which named genetic algorithm (GA) was proposed and used to improve the BP neural network. Experiments results show that the training speed can be accelerated by the method and the recognition performance is also promoted．words: Key words speech recognition, neural network, genetic algorithm, genetic neural network, BP network 1．绪论1.1 1.1 课题背景1．1．1 语音识别概述随着计算机技术的发展，人与机器之间的交流也越来越广泛和深入，计算机己经渗透到人们生活的各个方面。
在现代社会中，人们逐渐习惯借助计算机来完成各项事务。
在这种情况下，如何让计算机智能化地与人进行通信，使人机交互更加自然方便成为现代计算机科学的重要研究课题之一。
语音识别(Speech Recognition)主要是指让机器听懂人说的话，即在各种情况下，准确地识别出语音的内容，从而根据其信息，执行人的各种意图。
语音识别是一门涉及面很广的交叉学科，它是目前发展最为迅速的信息研究诸领域中的一个。
语音识别的最大优势在于使得人机用户界面更加自然和容易使用。
随着计算机技术、模式识别和信号处理技术及声学技术等的发展，使得能满足各种需要的语音识别系统实现成为可能。
近二三十年来，语音识别在工业、军事、交通、医学、民用诸方面，特别是在计算机、信息处理、通信与电子系统、自动控制等领域中有着越来越广泛的应用。
1．1．2 数字语音识别研究的意义语音识别的目标是让机器能听懂人类口述的语言，语音识别中的汉语数字语音识别，具有更为重要的意义，在众多场合的实用化都会给人们带来极大的便利。
语音电话拨号的应用是现阶段语音识别技术中最重要的一个应用方向，在很多场合下，如司机开车、黑夜或盲人拨打电话时，用手指拨电话号码是很不方便或不安全的，此时最自然的方式就是采用语音拨号。
今天计算机和电子通信设备日益微型化，未来的计算机将会微缩成腕上的手表般大小，而如果仍采用键盘输入是不可能的，有了数字语音识别技术，就可以在桌面上用声音命令、控制或操纵计算机。
利用语音进行工业控制可以避免复杂的控制面板，只要一声令下，所有的机器就都在你的指挥之下了，它们真的可以做到听到你的话了。
语音控制也是以后家电遥控的一个必然发展方向，而家电遥控中不可避免地会用到数字的识别，如电视机的频道、空调设定的温度、洗衣机的定时等。
总之，数字语音识别的研究对于推动社会发展具有重要的作用。
我们将在生活工作中渐渐体会到数字语音识别带来的种种便利，它将有可能涉足人类生活的每一领域。
1．2 语音识别的发展和现状语音识别的研究工作大约开始于50 年代，当时AT& T Bell 实验室实现了第一个可识别十个英文数字的语音识别系统——Audry 系统，可以识别10 个英文数字发音[1]。
60 年代，计算机的应用推动了语音识别的发展。
这时期的重要成果是提出了动态规划（DP）和线性预测分析技术（LP）[2]，其中后者较好地解决了语音信号产生模型的问题。
70 年代，语音识别领域取得了突破。
在理论上，LP 技术得到进一步发展，动态时间归正技术（DTW）基本成熟，特别是提出了矢量量化（VQ）和隐马尔可夫模型（HMM）理论。
在实践上，实现了基于线性预测倒谱和DTW 技术的特定人孤立语音识别系统。
80 年代，语音识别研究进一步走向深入，其显著特征是HMM 模型和人工神经元网络（ANN）在语音识别中的成功应用。
HMM 模型的广泛应用应归功于AT＆T Bell 实验室Rabiner 等科学家的努力，他们把原本艰涩的HMM 纯数学模型工程化，从而为更多研究者了解和认识。
ANN 和HMM 模型建立的语音识别系统，性能相当。
进入90 年代，随着多媒体时代的来临，迫切要求语音识别系统从实验室走向实用。
美国、日本、韩国以及IBM、Apple、AT＆T、NTT 等著名公司都为语音识别系统的实用化开发研究投以巨资。
我国语音识别研究工作一直紧跟国际水平，国家把大词汇量语音识别的研究列入“863”计划，除了要加强理论研究外，更要加快从实验室演示系统到商品的转化。
2.语音识别的基本原理语音识别SR(Speech Recognition)是指让机器听懂人说的话，即在各种情况下，准确地识别出语音的内容，从而根据其信息，执行人的各种意图[3]。
现代语音识别技术以神经网络为主要发展趋势，进入20 世纪90 年代以来，神经网络已经成为语音识别的一条重要途径。
由于神经网络反映r 人脑功能的基本特征，故具有自组织性、白适应性和连续学习能力等特点，特别适合于解决像语音识别这类模拟人的认知过程和智能处理能力，难以用算法来描述[4] 而义有大量样本可供学习的问题。
人工神经网络(ANN)是采用大量的简单处理单元广泛连接起来构成的一种复杂信息处理网络。
网络的训练学习是应用一系列输入矢量，通过已确定的算法逐步调整网络的权值，最终达到期望的目标。