1_4295071_神经网络在智能信息处理中的应用
神经网络在人工智能中的应用
神经网络在人工智能中的应用人工智能是科技发展的新方向，也是当下最热门的研究领域之一。
神经网络作为人工智能中非常重要的一种算法，被广泛应用于多个领域，比如计算机视觉、自然语言处理、语音识别等。
本文将深入探讨神经网络在人工智能中的应用。
一. 神经网络概念神经网络源于对生物神经系统的模拟，它是一种可以模拟人脑处理任务的计算模型。
神经网络可以看做是一组相互连接的计算单元或神经元，它们以某种方式相互作用，并在这些单元之间传递信息。
在一个神经网络中，每个神经元都接收来自其他神经元的输入，并产生输出，这个输出又可以作为其他神经元的输入等等。
通过这种方式，神经网络可以发现数据之间的非线性联系。
二. 神经网络的优点神经网络具有许多优点：1. 可以探索非线性关系。
神经网络是一种非线性模型，可以识别和处理非线性数据的大量信息。
2. 自适应性强。
神经网络可以自我优化，通过学习经验改进自己的算法，使得预测和推理更为准确。
3. 并行计算能力强。
神经网络在计算过程中，每个神经元都可以同时进行计算，同时进行多任务处理。
4. 容错性强。
即使神经元系统中出现一部分损坏，神经网络仍然可以正常工作，因为神经元之间的连接可以起到冗余的作用。
三. 神经网络在人工智能中的应用1. 计算机视觉神经网络可以在计算机视觉中实现很多技术，比如目标检测、图像分割和人脸识别等。
例如，深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Networks）是当前计算机视觉领域的主要算法之一，可以对图像进行高效处理和分析，被广泛用于自动驾驶、安防监控等领域。
2. 自然语言处理自然语言处理是指将自然语言转化为人工可读的信息的过程，神经网络在自然语言处理中也有许多用途，比如机器翻译、文本分类、情感分析等。
长短时记忆网络（LSTM）是一种特殊的神经网络，被广泛用于自然语言处理和语音识别中，可以在一定程度上模拟人类的记忆和思考方式。
3. 语音识别语音识别系统最早是基于传统的高斯混合模型和隐马尔科夫模型实现的，但其识别准确率有限。
神经网络在人工智能中的应用
神经网络在人工智能中的应用随着技术时代的不断进步，人工智能逐渐成为了热门话题。
作为人工智能的主要组成部分之一，神经网络的应用越来越广泛。
神经网络可以像人类的大脑一样，通过学习和训练，自主地处理、分析和判断各种复杂信息。
在人工智能的领域中，神经网络无疑是具有重要作用的一个组成部分。
它可以模拟人类大脑的学习和记忆机制，通过长时间的学习和训练，让计算机逐渐获得更高的智能，使计算机具有了更广泛的应用价值。
神经网络在图像识别领域的应用神经网络在图像识别领域的应用已经逐渐深入到我们的生活中。
例如，当我们拍照时，手机中的相机就可以自动识别图像中的人脸，并自动调整焦点，光线等参数，从而让我们拍摄出更加清晰、真实的照片。
在医学方面，神经网络的应用也越来越广泛。
例如，在计算机辅助诊断领域，神经网络可以通过学习和训练，快速准确地判断病人的疾病类型，从而帮助医生进行更精准的诊断和治疗，并提高诊断的精确性和准确性。
神经网络在自然语言处理领域的应用神经网络在自然语言处理领域的应用也越来越广泛。
例如，自动翻译技术就是神经网络在语言处理方面的一次重大突破。
神经网络通过学习和训练，可以将一种语言准确转换为另一种语言，从而实现语言的跨界互通。
在智能客服方面，神经网络的应用也非常广泛。
例如，现在很多公司都已经开始使用智能客服，通过神经网络来学习和训练，识别客户的意图，并给出精准的答案，提高客服的质量和效率。
神经网络在自动驾驶领域的应用神经网络在自动驾驶领域的应用也是一个具有重要意义的领域。
现在越来越多的汽车公司开始研发和应用自动驾驶技术，通过神经网络，实现车辆的自主驾驶。
通过学习和训练，神经网络可以识别各种不同的交通信号和标识，并作出相应的反应和决策，从而实现车辆的精准控制和驾驶。
神经网络的优点和挑战从上述各个方面的应用可以看出，神经网络具有很多优点和挑战。
神经网络可以快速准确地处理和分析各种数据信息，从而实现自主控制和智能决策等功能，因此在人工智能领域有着广阔的应用前景。
神经网络在人工智能中的应用与优化
神经网络在人工智能中的应用与优化随着人类对智能的不断追求，人工智能技术的发展日新月异。
而神经网络的出现则大大提高了人工智能的效率和精度，在各个领域得到了广泛的应用。
本文将从神经网络的概念、应用和优化三个方面来探讨神经网络在人工智能中的优势和不足。
一、神经网络的概念神经网络，简称NN，也被称为人工神经网络。
它是一组互相连接的节点，设计出模拟人脑神经元之间相互作用的数学模型，利用这种方式来处理信息。
神经网络的最基本组成部分是神经元，每个神经元可以接收多个输入并且产生一个输出。
神经元的输入和输出都是数字信号，数值范围通常在(0,1)之间。
神经网络可分为三类:前馈神经网络、反馈神经网络和递归神经网络。
前馈神经网络按照信号在网络中的传播方向来分类，信息是从输入层向输出层单向传递的。
而反馈神经网络允许信号在前向传递和后向传递之间来回循环，网络的输出可以反馈到自身作为下一个状态的输入。
递归神经网络则是在反馈神经网络的基础上增加了循环的时间维度，可以用来处理时序上的数据。
二、神经网络的应用1.图像识别神经网络在图像识别中得到广泛应用，尤其是卷积神经网络(CNN)。
CNN可以将图像分割成多个小块，然后对于每个小块产生一个输出值。
CNN可以通过反向传播算法对网络中的参数进行优化，以最大化并准确识别图片。
2.自然语言处理自然语言处理(NLP)是神经网络的另一个领域。
神经网络在NLP中的应用包括语音识别、文本分类、机器翻译等等。
对于文本的处理，人们采用了循环神经网络(RNN)。
RNN可以通过反向传播算法学习语言模型，直接从输入的序列中推断输出的序列。
这使得神经网络可以维护所有的上下文信息，能够更好地处理机器翻译、文本分类等任务。
3.自动驾驶神经网络在自动驾驶方面也有很大的应用潜力。
自动驾驶汽车需要不断地从传感器中接收数据，然后预测车辆的行驶路径。
神经网络可以通过学习驾驶员的驾驶模式来进行预测和交互，提高自动驾驶汽车的安全性和效率。
神经网络技术在数据处理中的应用
神经网络技术在数据处理中的应用神经网络技术是一种模拟人脑神经元之间相互连接和信息传递的计算模型，它通过结构的泛化来学习新的数据，并能够自动调整权值以适应输入数据的特征。
神经网络技术已广泛应用于数据处理领域，能够提供有效的解决方案和改善数据分析的能力。
一、神经网络技术在数据预处理中的应用在数据处理过程中，数据的预处理是至关重要的一步。
神经网络技术能够对数据进行降噪、数据填充、特征选择等处理，以提高数据的质量和准确性。
在降噪处理中，神经网络模型能够通过学习真实数据的模式，将噪声数据从原始数据中过滤掉，从而提高数据的可靠性。
在数据填充方面，通过训练神经网络模型来预测缺失数据的值，能够有效地补充数据集中的缺失值，提高数据分析的效果。
此外，神经网络技术还可以根据数据的重要性，自动选择特征，减少数据集中冗余的特征，提高数据处理的效率。
二、神经网络技术在数据分类中的应用数据分类是数据处理中的一个重要任务，它能够将数据集划分为不同的类别，从而实现对数据的有效管理和分析。
神经网络技术通过构建具有多个隐含层的神经网络模型，能够提高数据分类的准确性和稳定性。
神经网络模型能够通过学习数据的模式，找到不同类别之间的显著特征，从而有效地将数据划分为不同的类别。
在实际应用中，神经网络技术已成功应用于图像分类、文本分类等领域，为数据处理提供了强大的支持。
三、神经网络技术在数据预测中的应用数据预测是数据处理中的关键任务之一，能够根据过去的数据和模式，预测未来的发展趋势和结果。
神经网络技术通过构建具有多个输出节点的神经网络模型，能够对不同类型的数据进行预测，并提供准确的结果。
神经网络模型能够通过学习数据的模式和规律，对未来数据的发展进行预测，并根据预测结果进行相应的决策。
在金融行业、医疗领域等具有高度时序依赖性的应用中，神经网络技术的应用已成为数据处理的重要手段。
结语神经网络技术的应用在数据处理中起到了至关重要的作用。
通过对数据的预处理、分类和预测等环节的应用，神经网络技术能够提供有效的解决方案和改善数据分析的能力。
神经网络在人工智能中的作用与优势
神经网络在人工智能中的作用与优势人工智能（Artificial Intelligence, AI）是当今科技领域的热门话题。
在过去的几十年里，人们对AI的研究不断深入，并取得了许多重要的突破。
神经网络作为人工智能的重要组成部分之一，发挥着关键的作用。
本文将从神经网络的定义、作用以及优势三个方面，探讨神经网络在人工智能中的重要性。
首先，我们先来了解一下神经网络。
神经网络是一种模拟生物神经系统结构和功能的数学模型。
它由大量互相连接的人工神经元构成，这些神经元之间的连接强度可以进行学习和调整。
神经网络通过对数据进行多层次的处理和分析，模拟人类大脑对信息的处理方式，从而实现对复杂问题的解决。
神经网络在人工智能中起到了至关重要的作用。
首先，神经网络在模式识别方面具有强大的能力。
通过从大量的数据中学习和提取特征，神经网络可以识别和分类不同的模式。
例如，在图像识别领域，神经网络能够准确地辨别图像中的人物、物体和场景，具有很高的准确性和鲁棒性。
其次，神经网络在预测和决策方面也具有重要的作用。
通过对历史数据的分析和训练，神经网络可以预测未来的趋势和结果。
这在金融市场、天气预报和医学诊断等领域有着广泛的应用。
同时，神经网络还可以通过学习和自适应的方式，做出决策并适应环境的变化。
这使得神经网络在自动驾驶、智能机器人等领域具有广阔的发展前景。
此外，神经网络还能够实现大规模并行计算，提高计算效率。
神经网络的结构可以同时处理多个输入，并在不同的神经元之间进行并行计算。
这使得神经网络在处理大量数据和复杂计算任务时能够快速且高效地完成。
与传统的计算方法相比，神经网络具有更高的速度和更好的性能表现。
在人工智能的发展过程中，神经网络不仅具备强大的学习能力，还可以不断优化和改进。
通过不断调整神经网络的结构和参数，我们可以改进神经网络的性能和准确度。
这种灵活性和可调性使得神经网络适用于各种不同的任务和应用场景。
无论是语音识别、自然语言处理还是机器翻译，神经网络都可以为其提供支持。
神经网络算法及其在人工智能中的应用
神经网络算法及其在人工智能中的应用近年来，随着计算机技术的不断发展，人工智能技术也得以飞速发展。
其中，神经网络算法是人工智能技术中非常重要的一部分，也是近年来发展最为迅猛的技术之一。
在本文中，我们将探讨神经网络算法及其在人工智能中的应用。
一、神经网络算法的概述神经网络算法最初可以追溯到20世纪40年代。
这种算法模仿了人类基于神经元的神经系统的工作方式。
神经网络算法是一种机器学习算法，可以通过训练数据来学习和适应模式，最终实现预测和分类的目的。
神经网络算法之所以在机器学习领域得到了广泛的应用，是因为它非常适合解决那些非线性或复杂的模型。
神经网络算法有许多成熟的模型和算法，如单层感知机、多层感知机、卷积神经网络、循环神经网络等等，每种模型和算法都有其独特的应用场景。
二、神经网络算法在人工智能中的应用神经网络算法是人工智能技术中的重要组成部分，它的广泛应用涉及到诸多领域。
下面，我们以几个典型的领域为例，介绍神经网络算法在其中的应用情况。
1. 图像识别在图像识别方面，神经网络算法是非常强大的。
目前，卷积神经网络是最常用的神经网络算法模型之一，它可以有效地学习到图像的特征，并且可以应用于图像识别、图像分类等领域。
另外，循环神经网络也可以应用于图像分类，例如在翻译图像字幕和语音识别中。
2. 自然语言处理在自然语言处理方面，循环神经网络是非常重要的一种算法模型。
它可以非常有效地处理以时间序列为基础的自然语言数据，例如文本、语音和视频数据。
循环神经网络常被应用于机器翻译、语音识别、文本分类等领域。
另外，双向循环神经网络也可以应用于自然语言处理中。
3. 人脸识别在人脸识别领域，神经网络算法也具有非常广泛的应用。
卷积神经网络可以用于学习特定模式，例如人脸特征等。
同时，多层感知机也可以用于人脸识别，通过学习多个图像特征，可以实现更加准确的识别结果。
4. 智能推荐神经网络算法在智能推荐领域也有很好的应用。
基于神经网络的推荐算法可以通过学习用户和物品之间的复杂关系，提高推荐结果的准确性。
神经网络在人工智能中的应用
神经网络在人工智能中的应用随着科技的不断进步，人工智能成为了当下最热门的领域之一。
而其中一个重要的技术就是神经网络。
神经网络在人工智能中的应用不仅可以让机器更好地学习人类的思维方式，还可以解决许多实际问题。
本文将探讨神经网络在人工智能中的应用，并为您介绍其工作原理。
一、神经网络的工作原理神经网络是一种仿照人类神经系统而创造的计算模型。
它由许多神经元组成，每个神经元都与其他神经元连接并通过神经突触进行信息交换。
神经网络的每个神经元都有着“权重”，与其连接的神经元会将信息通过神经突触传输给它，并将信息的值乘上“权重”传递过去。
接收到信息后，神经元会根据权重的不同加权计算后，输出一个值。
这个值可能被其他神经元接收并进行下一轮的计算。
二、神经网络在图像识别中的应用神经网络在人工智能中的应用非常广泛。
其中最为经典的应用莫过于图像识别技术。
以汽车驾驶为例，在自动驾驶汽车中，图像传感器捕获前面的路况及道路信息，神经网络通过学习这些信息并进行运算，可以快速而准确地识别前方物体的类别、速度和距离等信息，让车辆做出正确的决策和操作。
三、神经网络在自然语言处理中的应用神经网络在自然语言处理中也有着广泛的应用。
比如在聊天机器人或语音助手中，神经网络可以利用已有的语言资源，通过计算机学习的方式模仿人类的模式，从而能够更为自然地解析和生成语言。
同时，神经网络也可以通过对文本进行分类或情感分析等任务，从海量的语言数据中挖掘有价值的信息。
四、神经网络在金融领域中的应用金融领域是神经网络的另一个应用领域。
通过对交易数据进行分析，神经网络可以不仅仅依靠人工算法来预测股市的走势和汇率的变化等趋势，而且还能够进行风险分析和交易信号的生成。
基于神经网络的这种智能分析方法，目前在金融领域已经得到了广泛的应用。
五、神经网络的发展前景神经网络在人工智能领域的应用，可以帮助人们实现更加准确、快速、便捷的决策以及增强人机交互的效果。
随着技术的不断发展，神经网络的发展前景也是非常广阔的。
神经网络AI技术在数据处理中的应用
神经网络AI技术在数据处理中的应用当今，随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，神经网络成为了数据处理领域的一项重要技术。
神经网络是一种模拟人脑神经元之间连接方式的计算模型，通过多层神经元进行信息的传递和处理。
它可以模拟人脑的学习和推理过程，具备优秀的数据处理能力。
本文将探讨神经网络AI技术在数据处理中的应用。
一、数据分类与识别神经网络AI技术在数据处理中最为常见的应用就是数据分类与识别。
通过对大量的数据进行训练，神经网络可以学习到不同数据之间的特征和规律。
一旦训练完成，神经网络就可以对新的未知数据进行分类和识别，从而实现自动化的数据处理。
例如，在图像识别领域，神经网络可以准确地辨别图像中的物体或者场景，识别出人脸、车辆、动物等元素，为后续的数据处理提供了有效的基础。
二、预测和优化神经网络AI技术还可以应用于数据的预测和优化。
通过对历史数据的分析和建模，神经网络可以根据已有的数据趋势和规律预测未来的走势。
这对于金融、股票市场、天气预测等领域具有重要意义。
同时，神经网络也可以通过对数据的学习和训练，优化决策和问题求解的过程。
例如，在交通流量优化中，神经网络可以根据实时的数据变化，快速调整交通信号灯的时长，从而达到最佳的交通流畅度和效率。
三、异常检测和故障诊断神经网络AI技术在数据处理中还可以应用于异常检测和故障诊断。
通过对数据的建模和学习，神经网络可以了解正常数据的分布和规律，一旦出现异常情况，就能够及时发现和报警。
在制造业中，神经网络可以监测生产线上的工艺参数，当参数超过正常范围时，及时发现并防止生产故障的发生。
此外，神经网络还可以通过对故障样本的学习，诊断出故障原因，提供故障处理的指导。
四、自然语言处理神经网络AI技术在自然语言处理中也发挥着至关重要的作用。
通过对大量语料的学习，神经网络可以理解和处理自然语言的各种表达方式。
它可以将语言的含义转换为机器可以理解和处理的形式，实现机器翻译、问答系统、智能客服等应用。
神经网络在人工智能领域中的应用
神经网络在人工智能领域中的应用近年来，人工智能(AI)技术在不断地发展和壮大。
在AI技术中，神经网络是一个非常重要的分支。
这个领域的进步和发展为各个行业提供了更多和更强大的AI解决方案。
本文将探讨神经网络在人工智能领域中的应用。
1. 什么是神经网络？神经网络是模仿大脑组织和功能的一种机器学习方法。
它由许多相互连接的“神经元”构成，每个神经元都是一个具有多个输入和一个输出的逻辑单元。
通常，神经网络有多个层次，每个层次都可以执行不同的任务。
2. 神经网络在计算机视觉中的应用神经网络最广泛的应用之一是计算机视觉。
它可以自动地识别图像和视频中的对象，并将它们分类或检测它们的存在。
这项技术在无人驾驶汽车、安防系统和智能家居等方面有广泛的应用。
例如，人们可以使用一个神经网络来识别照片中的人类和动物以及它们的属性，如年龄和性别。
它可以在没有人类干预的情况下自动标记图片，并将它们分成不同的类别。
3. 神经网络在语音识别中的应用另一个重要的应用场景是语音识别。
语音识别技术已经被广泛应用于智能家居、自动驾驶汽车和智能助手等领域。
神经网络可以将音频信号转化为文字，这种技术在语音翻译和语音助手中都有应用。
例如，语音助手可以通过识别人类语音和自然语言处理来应用神经网络。
它们可以识别人们的发音，理解他们的语气和语调，并在拍照或发送消息时执行特定的操作。
4. 神经网络在自然语言处理中的应用自然语言处理(NLP)是为了让计算机理解和处理人类语言而存在的一种技术。
神经网络已经被应用于许多NLP应用中，包括自动化摘要、问答系统和机器翻译等。
例如，机器翻译系统可以使用神经网络通过学习不同语言之间的联系和规律，快速地进行翻译。
这个技术已经在国际交流、商业和学术领域中得到了广泛的应用。
5. 神经网络在金融风险预测中的应用神经网络可以用于对股票和其他金融市场进行预测。
通过学习过去的数据和预测模型，它可以帮助投资者做出更好的决策。
例如，神经网络可以通过大量的数学公式和统计数据对股票市场进行分析，预测出未来的趋势和市场走势。
神经网络技术在人工智能中的应用
神经网络技术在人工智能中的应用近年来，人工智能技术大步向前，成为了商业、社会、科学研究等众多领域的热门话题。
其中，神经网络技术作为人工智能技术的重要分支，在自然语言处理、图像识别、智能交互等领域得到了广泛应用，并在一定程度上实现了人工智能技术的突破。
1. 神经网络技术的发展历程神经网络技术起源于20世纪40年代，当时，Warren McCulloch和Walter Pitts提出了一个基于生物神经元的计算模型，这也是神经网络技术的基础。
随着计算机技术的不断发展，神经网络技术也不断更新，多层感知机、卷积神经网络、循环神经网络等模型相继诞生。
其中，2012年Hinton等人提出的深度学习模型具有较好的泛化能力，大大推动了神经网络技术的发展。
2. 神经网络技术在人工智能中的应用2.1自然语言处理自然语言处理是指将自然语言文本转化为计算机能够理解的形式，其中，自然语言理解是一个难点问题。
传统的文本挖掘技术往往需要人工标注训练集，且无法处理复杂的文本结构。
而基于神经网络的自然语言处理技术可以通过大数据的训练得到语义空间表达，从而实现对文本的理解和语义分析。
例如，谷歌翻译就是基于神经网络技术实现的自然语言翻译系统。
2.2 图像识别神经网络技术在图像识别领域的成功体现在ImageNet数据集上，利用多层卷积神经网络模型实现了图像识别准确率的大幅提升。
同时，基于神经网络的图像分析技术还广泛应用于自动驾驶、安防监控等领域。
例如，深度学习在无人驾驶汽车中的应用，通过摄像头进行图像识别，可以实现与人类驾驶员相似的驾驶行为。
2.3 智能交互智能交互是指通过语音、文本等形式实现人机交互，其中，自然语言处理和机器学习技术是智能交互的核心。
基于神经网络的智能交互技术可以对用户的语音进行识别，感知用户的情感、意图等信息，并根据用户的需求进行智能回复。
例如，苹果公司推出的Siri语音助手就是基于神经网络技术实现的智能交互系统。
3. 神经网络技术的发展前景由于神经网络技术在自然语言处理、图像识别、智能交互等领域的应用效果显著，未来人工智能技术的发展将不可避免地离不开神经网络技术的贡献。
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第一章概述神经网络与智能信息技术处理是当今领衔世界信息技术处理潮流的一门边缘学科。
世界主要信息技术大国诸如日.美.德等均不遗余力里在研究这门技术。
各国都想通过研究和在这方面的研究的突破在21世纪的信息王国占领一席之地。
神经网络是一类新的计算模型，它是模仿人脑神经网络的结构和某些工作机制而建立的一种计算模型。
这种计算模型的特点是，利用大量的简单计算单元（即神经元）连成网络，来实现大规模并行计算。
神经网络的工作机理是通过学习，改变神经元之间的连接强度。
常用的神经计算模型有多层感知机、反传网络、自适应映射网络等。
最流行的神经网络学习算法是BP算法（Back-propagation algorithm）。
自1986年美国科学家莫克兰迪发表了"Parallel Distributed Processing"论著后，从事人工智能、计算机科学、信息科学的许多科学家对人工神经网络掀起了新的研究热潮。
1.1神经网络产生的背景人工神经网络（Artificial Neural Networks）理论是在怎样的科学背景下产生的呢？要回答这个问题，首先要明确什么是“智能”和“智能理论”？虽然到目前为止对“智能”还没有一个统一、确切的定义，但简单说来，智能是指人们认识客观事物并运用知识解决实际问题的能力。
它表现为运用知识认识新情况、解决新问题、学习新方法、预见新趋势、创造新思维的能力。
智能的高低反映在对客观事物认识的深刻、正确、全面的程度以及运用知识解决实际问题的速度和质量上。
有了对什么是“智能”的解释，就不难推而得知什么是“智能理论”。
简言之，“智能理论”包括两个基本问题：探索人类智能的奥秘（研究人类的认识过程）和运用—从硬件结构上模拟人脑的构成；功能主义——撇开人脑的具体结构，仅从输出输入关系上构造出与人脑功能相一致的人工智能系统。
功能主义成了传统人工智能理论的研究基础人工手段模仿人类的智能行为。
在对后一问题的研究上又有两种主导思想：结构主义—。
这种理论的核心就是以冯·诺依曼型数字计算机为支持，编制出本领超凡的软件程序，以此达到模拟人脑智能的目的。
传统人工智能理论在求解高精度计算问题以及过程模拟、过程控制等方面取得了巨大的成功。
但是，这种理论也遇到了许多它无法克服的问题，对此读者可从本书第一章结论中详细了解到。
与传统的人工智能理论相对应，以结构主义为主导思想，从分析人脑神经网络的微观结构上入手，抓住人脑结构的主要特征，即大量相对简单的非线性神经元之间复杂而又灵活的联接关系，深刻揭示人脑认识过程的结构作用的研究——人工神经网络理论研究，成为人工智能理论研究的一大分支。
正如本书始终贯穿的一个思想，人工智能理论研究的这两大分支，不是相互替代、相互对立的关系，而是相辅相成、相互补充的关系。
它们有着共同的研究基础，这就是对信息的处理；所不同的只是处理方法上的差别。
对于人工神经网络理论的研究，从80年代开始获得蓬勃发展，但人类对这一理论的探索可追溯到1943年，法国心理学家 McCulloch和数学家Pitts合作提出的神经元数学模型，即著名的 M－P模型。
这一模型的提出，开创了人工神经网络这一新兴边缘学科研究的先河。
在这之后，有关研究异常活跃，一系列关于神经元及神经网络的模型、计算方法被提出来，并引起学术界的极大兴趣。
1.2智能信息处理的产生及发展1.2.1计算智能的产生20世纪90年代以来，在智能信息处理研究的纵深发展过程中，人们特别关注到精确处理与非精确处理的双重性，强调符号物理机智与联接机智的综合，倾向与冲破“无路学式”框架的“新进化论”新路，一门成为计算智能（Computatiaonal Intelligence）的新学科分支被概括地提了出来了，并以更加明确的目标蓬勃发展。
1994年IIIE为了促进多学科渗透和结合，把模糊系统（Fuzzy sustems）、和进化计算（eovlutionary computation）三个年会合并举行，于1994年6月25日至7日计算智能大会（WWCL），出版了《计算智能、模仿生命》的论文集。
大会决定计算智能会议每三年召开一次。
此次会议是计算智能的第一次综合性的大会，共收集了来自世界各国学者的约1600篇论文，大会的主题是计算智能。
人们会提出这样的问题：人工智能和计算智能有什么不同，有什么关系呢？首次给出计算智能定义的是美国学者James C.bezdek。
1992年，他在近似推理的国际杂志上论道：计算智能依靠生产者提供的数字材料，而不是依赖于知识，而人工智能使用的是知识精华。
Bezdek还说，人工神经网络称为计算神经网络，即“人工”两字应该为“计算”。
在人工智能AI和计算只能CI的关系上，Bezdek认为CI是AI 的子集，即CI∈AI。
而致辞大会主席Jacke.M.Zurada却认为CI不是AI的子集，两者只有部分重合。
J.Bezdek在题为“什么是计算智能”的报告中讲到:智能有三个层次,第一层是生物智能(Biologica Intelligence,简称BI),它是由人脑的物理化学过程反映出来的,人脑是有机物,它是智能的物质基础.第二层是人工智能(Artificial Intelligence,简称AI),它是生物的,是人造的,常用符号表示,AI的来源是人的知识精华和传感器数据.第三层是计算智能(Computational Intelligence,简称CI),它是由数学方法和计算机实现的,CI的来源是数值计算和传感器.以上三者第一个英文字符取出来称之为ABC S.显然,从复杂性看有三个层次,即B(有机)、A(符号)、C(数值)、而且BI包含了AI,AI包含了CI.按Bezdek 的看法,AI是CI→BI的中间过度,因为AI中除了计算酸法外,还包含符号表示和数值信息处理.模糊集和模糊逻辑是CI→AI的平滑过度,因为它包含了数值信息和语义信息.他还认为:计算神经网络CNN是一个最底层最基本的环节, 也是CI的一个重要基石,组要用于模式识别.CNN由以下四个点决定:功能、结构(连接拓扑和更新策略)、形式(集成和传递的节点函数式)、数据(用于训练/测试的数据).按以上几点,CNN有多种形式,如前馈、自组织以及与Fuzzy结合的模糊神经网络等.目前国际上是提出计算智能就是以人工神经网络为主导、与模糊逻辑系统、进化计算以及信号与信息处理科学的综合集成。
我们认为新一代的计算智能信息处理技术是神经网络、模糊系统、进化计算、混沌动力学、分形理论、小波变换、人工生命等交叉学科的综合集成。
尽管对计算智能的定义、内容以及与其他智能学科分支的关系尚没有同意的看法, 但计算智能的下两个重要特征却是人们比较共同的认识政治；1.计算智能与传统人工智能不同，主要依赖的是生产者提供的数字材料，而不是依赖与知识在；它主要借助数学计算方法（特别是与数值相联系的计算放发）的使用。
这就是说，一方面，CI的内容本身具有明显的数值计算信息处理特征;另一方面,CI强调用”计算”的方法来研究和处理智能问题.需情调的是,CI中计算的概念的理解上已经加以拓广和加深。
一般地,在接空间进行搜索的过程都被称为计算。
2.计算智能这个概念的提出(1992年由美国学者JamesC.Bezdek首先使用),显然远不止于具有科学研究分类学的意义,其积极意义在于促进基于的或基于符号物理想结合的各种的智能理论、模型、方法的综合集成,以便在计算智能这个主题下发展思想更先进、功能更强大、能够解决更复杂问题的大系统的智能科学成果。
由此看来,当前计算智能发展的重要方向之一就是不断引进深入的数学理论和方法,以”计算”和”集成”作为学术指导思想,进行更高层次的综合集成研究。
这种综合集成研究不仅不局限在模型及算法层次的综合集成的框框,而且还进入了感知层次及认识层次的综合集成。
一般来说,智能信息处理可以划分为两大类,一类为基于传统计算机的智能信息处理,另一类为基于神经计算的智能信息处理.基于传统计算机的只能信息处理系统包括智能仪器、自动跟踪监测仪器系统、自动控制制导系统、自动故障诊断系统等.在人工智能系统中,他们具有模仿或代替与人的思维有关的功能,通过逻辑符号处理系统的推理规则一步一步进行计算和操作，目前引用领域很广。
基于计算机（包括高速信号处理器开发系统）和人工智能信息处理系统仍在继续向高新技术发展，但其发展速度已不太是适应社会信息数量增长速度已不太适应社会细心数量增长速度的需求，因而促使人们注意到新型智能信息处理系统的研究。
人工神经网络是模仿延伸人脑认知功能的新型智能处理系统。
由于大脑是人的智能、思维、意识等一切高级活动的物质基础，构造具有脑智能的人工智能信息处理系统，可以解决转同方法所不能或难以解决性、存储的分布性、高度的容错性、结构的可变性、计算的非精确性等特点，它是由大量的简单处理单元（人工神经元）广泛互连而有全新计算结构模型的智能信息处理系统。
它可以模仿人脑处理不完整的、不准确的信息、甚至具有主力非常模糊的信息的能力。
这种系统能联想记忆和从部分信息中获得全部信息。
由于其非线形，当不同模式在模式特征空间的分界面极为复杂时，仍能进行分类和识别。
由于其自适应、自学习功能，系统能从环境及输入中获取信息来自动修改网络结构极具连接强度，以适应各种需要而用于知识推广及知识分类。
由于分布式存储和自组织性，而使系统连接线即使被破坏50%，它仍能处在优化工作状态，在军事电子系统设备中有着特别重要的意义。
因此，基于神经计算的智能信息处理是模拟人类形象思维、联想记忆等高级精神活动的人工智能信息处理系统。
总的来说，上述两类智能信息处理系统有何不同呢？可以有传统计算机与神经计算机（即人工神经网络信息处理系统）的主要特征来看出其本质上的区别。
1.神经计算机由大量简单圣经处理系统连成，解剖学表明，人脑有1011个神经元，每个神经元相当于一个处理器，神经网络是以网络形式进行计算的并行处理系统。
而传统计算机是以冯·诺依曼计算机思想设计的，即使用并行机连接成超高速的信息处理系统，但每个分机仍按一系列指令串行计算工作，且并行机之间的信息原很少有相互协作关系，故在计算原理上两者有本质的差异。
2.从存储记忆功能来看，冯·诺依曼计算机中信息与知识是存储在是处理器分开的独立存储器中的，而神经计算机是以各处理器本身的转台与他们的连接形式分布存储信息的，这是神经计算机具有强的自学习性、字组织性和高的鲁棒性。
3.传统计算机和人工智能采取逻辑符号推理的途径去研究人类智能的机器化，其智能信息处理系统具有人类的逻辑思维功能，神经网络计算机则以神经员连接机制为基础，从网络结构上去直接地模拟人类的智能，有人类的联想思维功能。