前言：本站為你精心整理了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點及應(yīng)用分析范文，希望能為你的創(chuàng)作提供參考價值，我們的客服老師可以幫助你提供個性化的參考范文，歡迎咨詢。

編者按：本文主要從前言；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用現(xiàn)狀；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展趨勢及研究熱點；結(jié)論，對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點及應(yīng)用分析進行講述。其中，主要包括：具有很強的魯棒性和容錯性，因為信息是分布貯于網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的神經(jīng)元中、對機器人眼手系統(tǒng)位置進行協(xié)調(diào)控制，用于機械手的故障診斷及排除、智能自適應(yīng)移動機器人的導(dǎo)航增強神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可理解性是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)界需要解決的一個重要問題、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與專家系統(tǒng)的結(jié)合、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與小波分析的結(jié)合、經(jīng)過半個多世紀(jì)的發(fā)展，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論在模式識別、自動控制、信號處理、輔助決策、人工智能等眾多研究領(lǐng)域取得了廣泛的成功，但其理論分析方法和設(shè)計方法還有待于進一步發(fā)展，具體材料請詳見：

[摘要]該文介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展、優(yōu)點及其應(yīng)用和發(fā)展動向，著重論述了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)目前的幾個研究熱點，即神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與遺傳算法、灰色系統(tǒng)、專家系統(tǒng)、模糊控制、小波分析的結(jié)合。

[關(guān)鍵詞]遺傳算法灰色系統(tǒng)專家系統(tǒng)模糊控制小波分析

一、前言

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最早的研究20世紀(jì)40年代心理學(xué)家Mcculloch和數(shù)學(xué)家Pitts合作提出的，他們提出的MP模型拉開了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的序幕。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展大致經(jīng)過三個階段：1947~1969年為初期，在這期間科學(xué)家們提出了許多神經(jīng)元模型和學(xué)習(xí)規(guī)則，如MP模型、HEBB學(xué)習(xí)規(guī)則和感知器等；1970~1986年為過渡期，這個期間神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究經(jīng)過了一個低潮，繼續(xù)發(fā)展。在此期間，科學(xué)家們做了大量的工作，如Hopfield教授對網(wǎng)絡(luò)引入能量函數(shù)的概念，給出了網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性判據(jù)，提出了用于聯(lián)想記憶和優(yōu)化計算的途徑。1984年，Hiton教授提出Boltzman機模型。1986年Kumelhart等人提出誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，簡稱BP網(wǎng)絡(luò)。目前，BP網(wǎng)絡(luò)已成為廣泛使用的網(wǎng)絡(luò)；1987年至今為發(fā)展期，在此期間，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)受到國際重視，各個國家都展開研究，形成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的另一個高潮。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有以下優(yōu)點：

(1)具有很強的魯棒性和容錯性，因為信息是分布貯于網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的神經(jīng)元中。

(2)并行處理方法，使得計算快速。

(3)自學(xué)習(xí)、自組織、自適應(yīng)性，使得網(wǎng)絡(luò)可以處理不確定或不知道的系統(tǒng)。

(4)可以充分逼近任意復(fù)雜的非線性關(guān)系。

(5)具有很強的信息綜合能力，能同時處理定量和定性的信息，能很好地協(xié)調(diào)多種輸入信息關(guān)系，適用于多信息融合和多媒體技術(shù)。

二、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用現(xiàn)狀

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以其獨特的結(jié)構(gòu)和處理信息的方法，在許多實際應(yīng)用領(lǐng)域中取得了顯著的成效，主要應(yīng)用如下：

(1)圖像處理。對圖像進行邊緣監(jiān)測、圖像分割、圖像壓縮和圖像恢復(fù)。

(2)信號處理。能分別對通訊、語音、心電和腦電信號進行處理分類；可用于海底聲納信號的檢測與分類，在反潛、掃雷等方面得到應(yīng)用。

(3)模式識別。已成功應(yīng)用于手寫字符、汽車牌照、指紋和聲音識別，還可用于目標(biāo)的自動識別和定位、機器人傳感器的圖像識別以及地震信號的鑒別等。

(4)機器人控制。對機器人眼手系統(tǒng)位置進行協(xié)調(diào)控制，用于機械手的故障診斷及排除、智能自適應(yīng)移動機器人的導(dǎo)航。

(5)衛(wèi)生保健、醫(yī)療。比如通過訓(xùn)練自主組合的多層感知器可以區(qū)分正常心跳和非正常心跳、基于BP網(wǎng)絡(luò)的波形分類和特征提取在計算機臨床診斷中的應(yīng)用。

(6)焊接領(lǐng)域。國內(nèi)外在參數(shù)選擇、質(zhì)量檢驗、質(zhì)量預(yù)測和實時控制方面都有研究，部分成果已得到應(yīng)用。

(7)經(jīng)濟。能對商品價格、股票價格和企業(yè)的可信度等進行短期預(yù)測。

(8)另外，在數(shù)據(jù)挖掘、電力系統(tǒng)、交通、軍事、礦業(yè)、農(nóng)業(yè)和氣象等方面亦有應(yīng)用。

三、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展趨勢及研究熱點

1.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究動向

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)雖已在許多領(lǐng)域應(yīng)用中取得了廣泛的成功，但其發(fā)展還不十分成熟，還有一些問題需進一步研究。

(1)神經(jīng)計算的基礎(chǔ)理論框架以及生理層面的研究仍需深入。這方面的工作雖然很困難，但為了神經(jīng)計算的進一步發(fā)展卻是非做不可的。

(2)除了傳統(tǒng)的多層感知機、徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)、自組織特征映射網(wǎng)絡(luò)、自適應(yīng)諧振理論網(wǎng)絡(luò)、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之外，一些新的模型和結(jié)構(gòu)很值得關(guān)注，例如最近興起的脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(spikingneuralnetwork)和支持向量機(supportvectormachine)。

(3)神經(jīng)計算技術(shù)與其他技術(shù)尤其是進化計算技術(shù)的結(jié)合以及由此而來的混合方法和混合系統(tǒng)，正成為一大研究熱點。

(4)增強神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可理解性是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)界需要解決的一個重要問題。這方面的工作在今后若干年中仍然會是神經(jīng)計算和機器學(xué)習(xí)界的一個研究熱點。

(5)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用領(lǐng)域?qū)⒉粩鄶U大，在未來的幾年中有望在一些領(lǐng)域取得更大的成功，特別是多媒體技術(shù)、醫(yī)療、金融、電力系統(tǒng)等領(lǐng)域。

2.研究熱點

(1)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與遺傳算法的結(jié)合。遺傳算法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合主要體現(xiàn)在以下幾個方面：網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)重的進化訓(xùn)練；網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的進化計算；網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和連接權(quán)重的同時進化；訓(xùn)練算法的進化設(shè)計。基于進化計算的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計和實現(xiàn)已在眾多領(lǐng)域得到應(yīng)用，如模式識別、機器人控制、財政等，并取得了較傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更好的性能和結(jié)果。但從總體上看，這方面研究還處于初期階段，理論方法有待于完善規(guī)范，應(yīng)用研究有待于加強提高。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與進化算法相結(jié)合的其他方式也有待于進一步研究和挖掘。

(2)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與灰色系統(tǒng)的結(jié)合。灰色系統(tǒng)理論是一門極有生命力的系統(tǒng)科學(xué)理論，自1982年華中理工大學(xué)的鄧聚龍教授提出灰色系統(tǒng)后迅速發(fā)展，以初步形成以灰色關(guān)聯(lián)空間為基礎(chǔ)的分析體系，以灰色模型為主體的模型體系，以灰色過程及其生存空間為基礎(chǔ)與內(nèi)的方法體系，以系統(tǒng)分析、建模、預(yù)測、決策、控制、評估為綱的技術(shù)體系。目前，國內(nèi)外對灰色系統(tǒng)的理論和應(yīng)用研究已經(jīng)廣泛開展，受到學(xué)者的普遍關(guān)注。灰色系統(tǒng)理論在在處理不確定性問題上有其獨到之處，并能以系統(tǒng)的離散時序建立連續(xù)的時間模型，適合于解決無法用傳統(tǒng)數(shù)字精確描述的復(fù)雜系統(tǒng)問題。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與灰色系統(tǒng)的結(jié)合方式有：(1)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與灰色系統(tǒng)簡單結(jié)合；(2)串聯(lián)型結(jié)合；(3)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)增強灰色系統(tǒng)；(4)用灰色網(wǎng)絡(luò)輔助構(gòu)造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；(5)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與灰色系統(tǒng)的完全融合。

(3)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與專家系統(tǒng)的結(jié)合。基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與專家系統(tǒng)的混合系統(tǒng)的基本出發(fā)點立足于將復(fù)雜系統(tǒng)分解成各種功能子系統(tǒng)模塊，各功能子系統(tǒng)模塊分別由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或?qū)＜蚁到y(tǒng)實現(xiàn)。其研究的主要問題包括：混合專家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框架和選擇實現(xiàn)功能子系統(tǒng)方式的準(zhǔn)則兩方面。由于該混合系統(tǒng)從根本上拋開了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和專家系統(tǒng)的技術(shù)限制，是當(dāng)前研究的熱點。把粗集神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)用于醫(yī)學(xué)診斷，表明其相對于傳統(tǒng)方法的優(yōu)越性。

(4)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊邏輯的結(jié)合

模糊邏輯是一種處理不確定性、非線性問題的有力工具。它比較適合于表達那些模糊或定性的知識，其推理方式比較類似于人的思維方式，這都是模糊邏輯的優(yōu)點。但它缺乏有效的自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力。

而將模糊邏輯與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合，則網(wǎng)絡(luò)中的各個結(jié)點及所有參數(shù)均有明顯的物理意義，因此這些參數(shù)的初值可以根據(jù)系統(tǒng)的模糊或定性的知識來加以確定，然后利用學(xué)習(xí)算法可以很快收斂到要求的輸入輸出關(guān)系，這是模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比單純的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點所在。同時，由于它具有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，因而參數(shù)的學(xué)習(xí)和調(diào)整比較容易，這是它比單純的模糊邏輯系統(tǒng)的優(yōu)點所在。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制已成為一種趨勢，它能夠提供更加有效的智能行為、學(xué)習(xí)能力、自適應(yīng)特點、并行機制和高度靈活性，使其能夠更成功地處理各種不確定的、復(fù)雜的、不精確的和近似的控制問題。

模糊神經(jīng)控制的未來研究應(yīng)集中于以下幾個方面：

(1)研究模糊邏輯與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的對應(yīng)關(guān)系，將對模糊

控制器的調(diào)整轉(zhuǎn)化為等價的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程，用等價的模糊邏輯來初始化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；

(2)完善模糊神經(jīng)控制的學(xué)習(xí)算法，以提高控制算法的速度與性能，可引入遺傳算法、BC算法中的模擬退火算法等，以提高控制性能；

(3)模糊控制規(guī)則的在線優(yōu)化，可提高控制器的實時性與動態(tài)性能；(4)需深入研究系統(tǒng)的穩(wěn)定性、能控性、能觀性以及平衡吸引子、混沌現(xiàn)象等非線性動力學(xué)特性。

關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊邏輯相結(jié)合的研究已有很多，比如，用于氬弧焊、機器人控制等。

(5)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與小波分析的結(jié)合

小波變換是對Fourier分析方法的突破。它不但在時域和頻域同時具有良好的局部化性質(zhì)，而且對低頻信號在頻域和對高頻信號在時域里都有很好的分辨率，從而可以聚集到對象的任意細節(jié)。

利用小波變換的思想初始化小波網(wǎng)絡(luò)，并對學(xué)習(xí)參數(shù)加以有效約束，采用通常的隨機梯度法分別對一維分段函數(shù)、二維分段函數(shù)和實際系統(tǒng)中汽輪機壓縮機的數(shù)據(jù)做了仿真試驗，并與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、小波分解的建模做了比較，說明了小波網(wǎng)絡(luò)在非線性系統(tǒng)黑箱建模中的優(yōu)越性。小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于機器人的控制，表明其具有更快的收斂速度和更好的非線性逼近能力。

四、結(jié)論

經(jīng)過半個多世紀(jì)的發(fā)展，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論在模式識別、自動控制、信號處理、輔助決策、人工智能等眾多研究領(lǐng)域取得了廣泛的成功，但其理論分析方法和設(shè)計方法還有待于進一步發(fā)展。相信隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的進一步發(fā)展，其將在工程應(yīng)用中發(fā)揮越來越大的作用。

參考文獻：

[1]張曾科.模糊數(shù)學(xué)在自動化技術(shù)中的應(yīng)用[M].清華大學(xué)出版社，1997.

[2]李士勇.模糊控制·神經(jīng)控制和智能控制論[M].哈爾濱工業(yè)大學(xué)出版，1996.250-387.

[3]謝聯(lián)峻.模糊控制在列車自動駕駛中的應(yīng)用[J].自動化與儀器儀表，1999，(4).

[4]CollierWC，Weiland，RJSmartCarts，SmartHighways[J].IEEESpec-trum，1994，31(4)：27-33.

[5]HatwalH，MikulcikEC.someInverseSolutionstoanAutomobilePathTrackingProblemwithInputControlofSteeringandBreaks，Ve-hiclesystemDynamics，1986，(15)：61-71.

[6]KosugeK，F(xiàn)ukudaT，AsadaH.AcquisitionifHumanSkillsforRoboticSystem[C].In：ProcIEEEIntSympOnIntelligenControl，1991.469-489.

[7]王小平，曹立明.遺傳算法—理論、應(yīng)用與軟件實現(xiàn).西安交通大學(xué)出版社，2002.

[8]ManiezzoV.Geneticevolutionofthetopologhandweightdistribution

ofneuralnetwork[J].IEEETransonNeuralNetwork，1994，5(1)35-67.

[9]HarraldPG，KamstraM.Evolvingartificialneuralnetworkstocombinefinancialforecase[J].IEEETransonEvolComputer，1997，1(1)：39-54.

[10]鄧聚龍.灰色系統(tǒng)理論教程.華中理工大學(xué)出版社，1990.

[11]呂宏輝，鐘珞，夏紅霞.灰色系統(tǒng)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合技術(shù)探索.微機發(fā)展，2000，23(4)：67-109.

[12]ZhongL，YuanJL，ZouCM.Parameterwhitenmethodforneuralnetworkmodelingforgrayproblem.SPIE，Vol.4739，Orlando，2002.

[13]鐘珞，饒文碧，鄒承明.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其融合應(yīng)用技術(shù).科學(xué)出版社，2007，(1)：1-35.