社会神经网络有哪些,神经网络的神经网络

神经网络的发展趋势如何？

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云端结合的人工神经网络架构尚未完全成熟，在潜在的发展空间上仍具备较大的潜力。然而，在这一技术体系内部部存在一些固有缺陷，在当前阶段难以突破瓶颈时，则会制约其在决策支持系统中的广泛应用程度。尽管如此，在这个过程中所体现出的优势无可置疑，在云技术的支持下实现对神经网络的有效辅助决策系统或许能够弥补这些不足并提升其整体性能水平

人工神经网络的概念自古以来就一直伴随着人类对智能本质这一终极奥秘的研究而不断演进和发展着，在这一研究领域内无数杰出的思想家与科学家都为此做出了卓越贡献并激发了无穷的研究热情

科学家们通过长期不懈的努力，在研究人类大脑的过程中认识到人类大脑的智力活动与其物质基础密切相关。其实体结构以及其中发生的生物作用、化学反应和电活动共同构成了这一现象的基础要素，并在此基础上建立了神经元网络理论以及神经系统结构理论。这些研究成果构成了后续神经传导理论以及大脑功能学说的重要基础。

基于这些理论基础，科学家们据认为可以从仿制人脑神经系统的结构和功能出发来探讨人类智能活动和认识现象。

从另一个角度来看，在19世纪之前阶段内

然而，在错综复杂的客观世界中难以想象的是非线性现象无处不在，在人类神经系统中同样普遍可见。尽管如此，在人脑神经系统中表现出特殊属性的现象同样存在于其他领域中；而更为关键的是这些看似独立的现象其实紧密相连，在这种情况下深入研究非线性科学对于全面理解各种复杂系统而言具有核心意义。

为了深化对现实世界的认识, 我们不得不对这一领域进行深入研究. 人工神经网络作为一项复杂的技术, 其本质具有一種類似大腦運作机制的 network model, 因此被创造出来.

所以，并非偶然的人工神经网络的创立是20世纪初科学技术充分发展的产物。2人工神经网络的发展研究源于20世纪40年代初，在半个世纪的时间里经历了兴衰起伏、反复兴衰直至现在

所以，并非偶然的人工神经网络的创立是20世纪初科学技术充分发展的产物

1943年心理学家W.S.Mcculloch与数理逻辑学家W.Pitts共同建立了M—P模型它标志着神经科学领域中运用数学语言描述大脑功能的第一步尽管单个神经元的作用相对有限性状显现得不明显但这一发现仍为其后科学研究奠定了重要基础

1949年份期间的心理学家们提出了"上述假说"：认为突触联系具有可变性。这一假说所提出的指导原则构成了神经网络学习算法的基本框架。

在1957年, 计算机科学家Rosenblatt提出了具有里程碑意义的一种称为感知机的著名模型;这种模型整合了现代计算机领域的若干关键原理;被认为是首个完整的仿生人脑结构化信息处理系统;首次实现了神经网络理论与工程实践的有效结合。

由于其广泛应用于模式识别与联想记忆等多个技术领域，在当时已有数百家实验室投身于这一研究项目中。美国军方曾认为神经网络工程的重要性超越"原子弹工程"并因此拨付巨额经费，在声纳信号识别等领域取得了显著成效

1960年, B.Windrow和E.Hoff提出了一种自适应线性单元,这种技术能够应用于自适应滤波、预测以及模式识别等技术领域。直至这时为止,人工神经网络的研究工作已达到了一个重要的里程碑

1969 year, renowned artificial intelligence researcher M.Minsky and S.Papert co-authored the influential book《Perceptron》, which from a theoretical perspective revealed the limitations of single-layer perceptrons, such as their inability to solve problems like XOR; moreover, they conjectured that even multi-layer perceptrons would not surpass these boundaries; their theories were akin to a freezing breath of cold air, causing many scholars to feel hopelessness and switch fields; prior research teams involved in the project left the field in droves; it wasn't until ten years later that neural network research entered a relatively sluggish development phase.

在一段时间内

他开创性研究了神经网络理论，在美国科学院院刊上分别于1982年和1984年发表了两篇重要论文。这些开创性研究对神经网络领域产生了深远影响，并激发了研究人员对这一领域的进一步探索。这些努力为后续的研究奠定了基础，并引发了神经网络领域的一轮新热潮。

1982年, 他于 hopfield 神经网络模型的研究中, 提出了 hopfield 神经网络模型. 在 hopfield 神经网络研究的过程中, 首次提出了 hopfield 神经网络的能量函数概念, 并建立了判断 hopfield 神经网络稳定性的方法论依据.

在1984年这一重要的一年里，在人工智能领域取得重大突破的关键在于他成功地开发出能够实现复杂系统建模所需的关键技术——即建立基于数学理论的支持向量机算法模型，并在此基础上实现了对模式识别系统的高效分类与识别功能

1984年Hinton团队将模拟退火算法应用于神经网络领域，并开发出了Boltzmann机网络模型；该算法则为神经网络优化计算提供了一种有效的解决方案。

1986年,D.E.Rumelhart和J.LMcclelland最初提出了误差反向传播算法,该算法被广泛认为是迄今为止影响最大的网络学习方法之一

1987年美国神经网络专家R.Hecht—Nielsen开发了反向传播神经网络模型。该模型具有一般性好且计算效率高的特点，并广泛应用于模式识别、函数逼近分析以及数据压缩等领域。

1988年L.Ochua等人建立了细胞神经网络模型，在视觉皮层的初步处理中得到了广泛应用；为适应人工神经网络的发展，在1987年国际神经网络学会正式设立，并决定定期举办国际神经网络学术会议。

1988年1月NeuralNetwork创刊。1990年3月IEEETransactiononNeuralNetwork问世。

中国于1990年12月在北京举办了首届神经网络学术大会，并决定每一年都会举行一次会议。
中国神经网络学会于1991年在南京设立。
IEEE和INNS共同组织的IJCNN2000已在北京市成功举办了。

这些在推动神经网络发展与研究方面发挥了重要作用，在90年代初期就出现了迅速发展的趋势。人工神经网络进入了稳步发展的阶段，在90年代初期就出现了迅速发展的趋势，在进入21世纪后取得了长足的发展进展

在当年,Aihara等基于前人的研究基础及实验数据,提出了一个混沌神经网络模型,此系统已被公认为经典的混沌神经系统模型,可实现动态联想记忆

Wunsh在90OSA会议上提出了年度会议方案AnnualMeeting，并通过光电技术实现了ART流程的自动化运行。其学习过程中具备自适应滤波与推理能力，并展现出快速收敛且稳定的特性。

1991年份,Hertz研究了神经计算领域,在神经网络的计算复杂性分析方面具有重要意义.
由Inoue等人提出的使用耦合的混沌振荡子作为单个神经元并构建了相应的混沌 neural network model,为其在实际应用中的可行性指明了方向.

1992年,Holland首次提出了一种模仿生物进化过程的遗传算法,用于解决复杂优化问题。
1993年,方建安及其团队运用遗传算法进行学习研究,在神经网络控制器领域取得了一定成果。

1994年Angeline等以前人提出的进化策略理论为基础，在多个领域中成功地应用了一种新的进化算法来建立反馈神经网络；廖晓昕发展了一套新的数学理论与方法，并获得了相应的研究成果。

HayashlY根据动物大脑中出现的振荡现象，提出了振荡神经网络。

1995年Mitra通过将人工神经网络与模糊逻辑理论、生物细胞学说以及概率论等学科进行融合构建了模糊神经网络体系，并实现了对神经网络研究的重要突破。

Jenkins等研究者构建了光学二维并行互连与电子学混合的光学神经网络体系；该体系能够有效规避局部极小值问题，并最终收敛至最优或近优解水平；SoleRV等提出了基于流体动力学原理的流体神经网络模型；用于分析昆虫社会行为及复杂系统演化规律；同时该模型还被用于探索机器人群体免疫机制；从而促使相关学者借鉴混沌理论对大型社会系统进行深入剖析

1996年左右，在仿照人类大脑自主学习机制的基础上（英语：chaotic neural network study），研究团队提出了自适应学习型人工神经网络系统（英语：self-organizing neural network system）。

1997至1998年间（即九十年代中后期），董聪及其团队系统地构建和完善了广义遗传算法，并成功解决了多层前向网络的最简拓扑结构设计难题以及全局最优逼近问题。

在理论研究的不断深化中，在神经网络这一重要技术领域的应用研究也取得了重大的发展成就，并且其涵盖范围极为广泛。就其具体的应用技术领域而言，则包括但不限于：计算机视觉技术、语音识别技术、自然语言处理技术等基础认知功能的人工智能相关技术和方法；数值优化技术以及智能控制系统的设计与应用；模式识别技术和神经网络硬件开发等前沿交叉领域；同时也不可忽视的知识工程与人工智能集成技术的重要性

涵盖的领域包括神经生物学与认知科学以及数理学科等。美日等国在神经网络计算机软硬件开发方面的成就显著，并逐步形成了相关的产品

在美国内部已获得军方强有力的经济和技术支持，并得到国防部高级研究计划局的高度认可。该机构认为，在当前人工智能领域中实现突破的关键技术正在迅速发展中的是神经网络技术这一方向上取得了重要进展。

在欧洲经济共同体的ESPRIT计划中有一个特别项目的重点子项目被称为"神经网络在欧洲工业中的应用"其中仅此一项就需要投入资金2200万美元据资料显示在神经网络研究领域上日本的投资规模约为美国的四倍

我国同样不甘落后，在1990年批准了南开大学的光学神经计算机等3个科研项目之后，在国家自然科学基金以及国防预研基金的支持下也对神经网络研究展开了重点资助

此外，在神经网络研究领域中存在众多国际知名企业的积极参与。例如IBM和HNC等企业均参与到这一领域的研究中。随着技术的发展与成熟度的提升，在芯片设计领域已逐步进入商业化进程，并主要应用于国防部门、企业和科研机构

海湾战争成为全球瞩目的焦点，在这场历史性的战役中，美国空军成功采用了先进的神经网络技术来实施战略决策和系统控制。在这种高度紧张和战略需求的背景下，人工神经网络必然会产生重大的理论突破与应用进展。从1958年首个人工神经网络诞生以来其理论与应用成果已经取得了令人瞩目的成就

人工神经网络领域是一项迅速发展的前沿科学，在过去几年中取得了显著的进步与突破

3人工神经网络的发展前景基于现有神经网络技术存在的问题以及社会需求导向原则,未来发展的重点领域主要集中在理论研究与应用研究两大块上。（1）基于神经生理学和认知科学原理的研究方法来探索大脑运作机制及其智能化规律,并以计算理论为支撑系统开展基础性理论研究。围绕着相关问题开展基础性理论探讨

人工神经网络揭示了一种深入理解智能与人脑运作机制的可靠方法；然而由于人类最初对神经系统知识掌握极为有限 对于自身的脑结构及其活动机制的认识仍相当浅薄 并且这种认识带有某种"先验"性质

例如，在Boltzmann机中通过引入随机扰动来规避局部极小值问题具有显著优势；然而该方法在脑生理学基础理论方面尚显不足。因此，在人工神经网络的发展路径上必须与神经科学研究成果应用与探索相结合才能取得长足进步

而且，在神经科学、心理学以及认知科学等学科领域中所提出的诸多重要问题，则成为向神经网络理论领域提出的新课题；这些问题的得以解决，则有助于推动完善和发展这一领域的相关理论体系。

因此通过神经生理和认识科学研究大脑思维及智能的机理 若有可能取得新的突破 则会改变智能与机器关系的认识。

基于神经科学领域的研究成果，并通过数学方法探索具备更高智能化水平的人工神经网络模型；深入探讨其算法及性能特性，并列举了包括神经计算、进化计算在内的各项关键指标；最终目标是构建新的数学框架以提升人工神经网络的能力。

由于其非线性特性存在,研究nonlinear problems构成了neural network理论发展的重要推动力

特别是在人们揭示脑中存在混沌现象之后

软件层面的神经网络模拟研究与硬件平台实现探讨，并结合神经网络技术在各学科领域的应用研究

由于人工神经网络可以通过传统电子计算机进行数值模拟，并非只能依赖于专用集成电路（如VLSI）构建神经计算机模型；此外还可以通过光电子技术或生物工程中的生物芯片来进行仿生计算；因此在软件模拟方面具有较大优势，在虚拟仿生计算和全硬件实现方面也展现出广阔的前景

研究如何使神经网络型电子设备与传统型电子设备以及人工智能技术相结合也是一项前沿课题；探讨如何推动神经网络型电子设备的功能向智能化方向发展，并研制出与人脑功能相似的智能型电子设备（如光学神经型电子设备、分子神经型电子设备等），其应用前景将展现出巨大的发展潜力。

4哲理（1）人工神经网络拓展了认识论的新领域。在探讨人类认知与大脑问题方面具有重要地位，在心理学研究中不仅涉及人的心理活动和意识现象的研究，在脑科学和思维科学领域的研究中也起到了关键作用，并为理解物质与意识之间的哲学基础问题提供了重要的理论支持。

人工神经网络的进步让我们得以从既唯物主义又辩证法的角度深入探究认知与人类大脑之间的关系，并拓展了认识论的新视野

人类大脑作为一个高度复杂的并行计算系统，在神经科学领域被广泛研究。其包含多种高级认知功能如认知能力、自我意识以及情感体验等特性。通过人工模拟的方式可以更好地理解这些机制及其相互作用关系。这种研究方法对于促进人们对认知本质及其相关机制的理解具有重要意义

对于理解大脑的整体功能特征及其复杂性问题而言，在这一领域中的人工神经网络模型提供了新的研究视角或见解。

在人脑内部存在混沌现象，在这种复杂系统中可以通过 chaos theory 来解释大脑中一些不规则活动的变化规律 因此 基于 chaos 的动力学模型能够作为一种用于描述外部世界的工具 这些模型同样地 可用于分析和模拟人类的大脑信息处理过程

混沌与智能之间存在密切关系，在神经网络领域中融入混沌学理论有助于促进人类形象思维等领域的深入探索

该领域重新焕发活力的关键在于其对复杂系统的建模能力：它不仅成功捕捉到了事物间的非线性关系，并且深刻揭示了客观世界运行的基本规律；从认知科学的角度来看，在此背景下所说的"学习"过程，则是通过不断探索未知现象和精炼经验从而实现自我优化的动态过程。

基于其强大的并行处理能力以及显著的非线性全局特性，并具备良好的容错能力和强大的联想记忆功能的同时，则表现出显著的学习与适应能力。这使得它成为探索智能机制以及深入理解人类大脑运作模式的理想选择。

尽管认知问题具有高度复杂性

尚不充分的人类知识储备仍需进一步充实。为此需要制造人工神经网络以模仿人脑的各种功能，并且仍需进一步深入研究大脑信息处理机制

（2）人工神经网络的发展主要得益于实践、理论以及问题三者之间的相互作用。随着社会实践范围不断扩大以及深入发展,人类所接触的各种自然现象日益丰富多样且复杂多变,促使人类对不同类型的自然现象运用多种原因进行解释。当多种不同类型的自然现象可用同一原因进行解释时,便出现了不同学科间的交叉融合与统一,进而形成了现代的人工神经网络体系。

在初期阶段，因这些理论性较强的网络模型较为简单，并且还存在诸多问题；此外，在未经实际检验的情况下应用这些模型导致神经网络的发展较为缓慢。

随着对理论研究的深入探讨, 问题逐步得到解决, 尤其是当工程实现后, 如声纳识别的成功, 这标志着神经网络的第一个发展高潮得以到来。

Minisky的观点表明单层感知器无法应对异或问题,而其他如多层感知器的方法也难以...在这一背景下,神经网络的研究领域陷入了停滞不前的状态.这一局面的出现主要归因于未能有效突破非线性难题.

随着理论知识日益丰富和完善，在实践中也取得了不断深入的发展。如今通过高度发达的科学技术研究发现：非线性问题确实是客观世界的基本规律之一。

问题与实践间的互动又带来了人工神经网络发展的第二个高峰。目前，在人工神经网络领域面临的主要挑战是智能水平不高，并且在理论上仍存在诸多未解决的问题。这些问题促使研究人员持续进行理论探索与技术实践。通过不断的理论研究与实践经验积累，人工神经网络的技术得以不断进步与发展。

总体而言，先前的原因遭遇了不同解释的现象，并促使人们提出更为普遍且精确的原因以进行解释。

理论作为基础, 而实践则扮演着推动发展的角色, 然而, 单纯依靠理论与实践的作用仍然不足以促进人工神经网络的发展, 必须有重要问题提出才能引导科学家投入相关研究领域, 进而推动科学发现的进程, 而随后出现的新问题又会引发新的思考, 促使科学家不断探索和完善这一领域。

人工神经网络的发展无不体现着问题、理论和实践的辩证统一关系。

（3）人工神经网络发展的另一重要推动力来源于多学科领域的研究成果及各领域专家的竞争与协同效应。人工神经网络作为一门边缘学科，在其发展过程中拥有广泛而深厚的科学背景，并可视为各学科研究成果的综合成果。控制论先驱者Wiener在其巨著《控制论》一书中深入研究了人脑神经元的机制；计算机科学家Turing曾设想过B网络模型；Prigogine因对非平衡系统自组织理论的开创性研究荣获诺贝尔奖；Haken研究了大量元件协同作用产生宏观效果的现象，并在非线性系统‘混沌’态的研究中取得重要进展。类似地，在生物系统中观察到的自组织行为，则可以通过分析元件间相互作用机制得以解释。

随着脑科学研究与神经科学领域的快速发展，在人工神经网络研究中也取得了显著成果。具体而言，在生物神经网络理论方面取得了重要突破，并且在视觉感知机制中发现了侧抑制现象及其作用域（receptive field）特性。这些研究成果不仅为理解生物神经系统的工作原理提供了重要依据，并且促进了人工神经网络研究的深入发展。

基于当前广泛研究的数百种人工神经网络模型中

人类大脑作为一个功能极为发达、结构极其复杂的生物信息处理系统，在信息论、控制论等学科的发展推动下不断展现出其独特魅力。科学家们对于大脑的奥秘始终怀有无尽的探索欲望，在目前而言也仅有基本的部分对其工作原理有所了解：对于人类自身的理解而言，在这一领域仍有许多未解之谜有待进一步探索；目前而言也仅有基本的部分对其工作原理有所了解：对于人类自身的理解而言，在这一领域仍有许多未解之谜有待进一步探索；对于这一复杂系统的认识仍显不足：而对于这一高度复杂的生物工程系统的认识则更加有限。

此外，在这一过程中还需要哲学家的积极参与，在哲学思想与自然科学多学科之间的深入融合下逐步孕育出能够探索人类思维本质及其规律的新方法，并推动思维科学由模糊向系统性发展。

此外，在不同领域专家的竞争与协作下有助于使问题更加清晰地呈现出来并探索最优解决方案。回顾神经网络的发展历程可知，在没有其他相关学科贡献的情况下，在不同领域专家的竞争与协作下才能发展出如今的体系。

显然，在不同领域中的应用研究不仅促进了其他学科的发展，也促进了自身的发展和完善。

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

人工智能和神经网络有什么联系与区别？

联系：这些模型和算法都模拟了人类的行为模式**A8U神经网络** 。研究这些神经网络有助于推动人工智能技术的发展。

区别如下：一、指代不同1.人工智能：涵盖研究发展出用于模拟延伸并扩展人类智能的理论基础方法手段以及应用系统的新兴交叉学科领域

神经网络：是一种模拟动物神经网络功能特点的行为模式计算模型

二、方法不同1、人工智能：试图理解智能的本质，并创造一种能够以人类智力类似的方式做出反应的人工智能机器。该领域涵盖机器人技术、语音识别系统以及图像分析技术等多个方向。

2、神经网络：基于系统的复杂性，在调节内部大量节点之间的相互连接关系后得以实现对信息的处理目标。三、目的不同 1、人工智能的核心目标是使机器具备完成一些通常需要人类智能参与的工作的能力。

神经网络：展现出基本的自我适应和自我组织特性，在学习或训练过程中通过调节神经元之间的连接强度进行动态调整。同一批网络基于不同的训练策略和处理目标可能展现出多样化的性能特征。

参考资料来源：百度百科-人工智能参考资料来源：百度百科-神经网络。

什么叫数据挖掘、神经网络

大规模的数据挖掘是指利用大量数据集实现分类的自动化技术手段。基于数据分析来识别趋势和模式。进而构建出有助于解决业务问题的关系网络。

另一种说法是：数据挖掘是从海量的不完备性数据中提取隐藏着的知识与信息的过程。这些数据具有噪声性特征，并且包含模糊性，在其随机性的基础上蕴含着潜在有用的信息与知识。

从理论上讲，在实际应用中

也正因如此，在数据分析过程中，
作为数据分析的重要手段之一，
数据挖掘存在以下特点：
（1）在数据分析过程中，
获取足够多的数据资源对于提高分析效果至关重要。
只有当所收集的数据量越大，
才能使得所提取出的规律更加贴近于实际情况，
从而能够获得更加准确的结果。
此外，
data is often incomplete.

（2）在数据挖掘中存在不准确的数据现象主要源于噪声数据的影响。例如，在商业领域中用户可能故意提供虚假的数据；而在工业环境中，则由于电磁或辐射干扰的影响，在正常数据范围内可能出现超出预期的数值。

这些不符合正常规律的数据被称为噪声。（3）基于不确定性的数据挖掘方法是基于不确定性的。（这里的不确定性与模糊性之间具有密切的关系。）

因为数据不够准确而导致我们只能从宏观角度对这些数据进行大致的分析；此外，在涉及个人隐私的情况下，则无法获取到某些详细的信息。当这种情况出现时，在微观层面上深入研究或做出精确判断就变得不可能了。

而数据的随机性有两个原因, 其中一个是由于数据来源具有不确定性, 另一个原因是分析结果本身也存在不确定性. 数据交给机器进行判断和学习, 将这些数据输入到系统中进行处理和学习过程. 整个处理流程属于半透明或不可完全解释的状态.

Neural networks: Due to their excellent robustness, self-organizing and adaptive capabilities, high fault tolerance, and distributed processing properties, they are especially suitable for solving data mining problems.

人工神经网络的发展趋势

人工神经网络所具有的非线性适应性信息处理能力能够有效弥补传统人工智能方法在直觉方面的不足，并通过其强大的数据学习能力和自适应特性，在包括模式识别与语音识别在内的多个领域得到了广泛的应用和发展

人工神经网络与其他传统方法融合，并将促进人工智能与信息处理技术的持续发展

近年来，在朝着人类认知方向的人工神经网络研究中取得了更深入的发展，并与模糊系统、遗传算法以及进化机制等技术融合在一起，发展成为一种计算智能技术，并在人工智能领域占据重要地位并持续得到应用和发展。

将信息几何理论应用于人工神经网络研究领域，则可进一步深化该领域的理论体系构建。基于此的发展路径而言，在过去几年里相关技术已取得一定规模的应用。基于光电结合原理设计的神经计算机则为该领域的发展提供了良好的技术基础

神经网络在很多领域已得到了很好的应用，但其需要研究的方面还很多。

其中一种具有分布式存储、并行处理能力、自主学习机制以及非线性映射功能的神经网络与其他技术相结合，并由此产生各种混合方法与混合系统的研究方向已经发展成为当前人工智能领域的重要研究方向

考虑到其他方法各自具有的优势特点，在融合神经网络与其他技术的基础上进行优化与改进，则能够进一步提升整体应用效能。

当前相关领域研究主要通过神经网络与模糊逻辑等技术实现多学科交叉融合，并结合专家系统、遗传算法等方法形成综合创新体系。着重探讨了神经网络与小波分析等方法在实际应用中的整合情况及其效果评估机制

目前这方面工作有神经网络与模糊逻辑、专家系统、遗传算法、小波分析、混沌、粗集理论、分形理论、证据理论和灰色系统等的融合

融合于小波分析领域

自1986年以来归功于YMeyer、S.Mallat及其IDaubechies等人的开创性工作后的小波分析迅速发展并形成了一个新兴学科领域

Meyer撰写的《小波与算子》，Daubechies的《小波十讲》是该领域的经典之作。小波变换是对傅里叶分析方法的重大革新。

它不仅能够在时域和频域上同时展现良好的局部化特性，并且对于低频信号而言，在频域上能够提供较高的分辨率；而针对高频信号，则在时域中同样具备出色的表现能力。这样一来，在分析任何细节的时候都能够精准地聚焦。

小波分析可以被视为一种数学显微镜工具，在信号分析中提供了放大缩小和平移的操作能力，并能够利用不同放大倍数的变化特征来研究信号随时间变化的动态特性。这一技术已广泛应用于地球物理学领域，并在信号处理和图像处理等学科中展现出强大的应用潜力

小波神经网络通过融合小波变换所具有的优良时频局域化特性与神经网络的学习能力相结合，并因此具备了较强的逼近能力和容错能力

在结合方法中, 可以用小波函数作为基函数来构建神经网络, 构成一种称为小波网络的技术; 另一种方法是用小波变换作为前馈神经网络的输入, 并对过程状态信号进行前置处理. 即利用小波变换的多分辨率特性来分离信噪, 并提取对加工误差影响最大的关键特征, 这些特征将被用作神经网络的输入数据.

小波神经网络被广泛应用于电机故障诊断、高压电网故障信号处理与保护研究、轴承等机械故障诊断等多个领域，并在感应伺服电机的智能控制中得到成功应用，使得相关系统展现出卓越的跟踪控制性能和高度的鲁棒性；基于小波包神经网络实现心血管疾病的智能诊断，在时频域内实现了自适应特征提取，并实现了分类任务，在此任务中达到了94%的正确分类率。

尽管小波神经网络在多个领域得到了广泛应用，并且已经取得了显著的效果。然而，在提取精度以及实时性方面仍需进一步优化以满足实际需求。基于提取精度和实时性的小波变换需求，在实际应用中往往需要设计专门的小波基函数以提高整体性能表现。为了满足实际应用的需求，并非所有场景下都适用通用的小波函数，在这种情况下有必要根据具体情况设计一些专用的小波基函数以达到最佳的效果。

在应用领域中对实时性的需求也需要结合数字信号处理技术的进步来设计专用的硬件电路以实现相应的功能需求。Chaos-based neural networks' first theoretical framework was proposed by Li-Yorke in the 1970s.

由于它具有广泛的应用价值，自它出现以来就受到各方面的普遍关注。

在确定性的系统中存在一种称为"混沌"的表现形式，在非线性系统中"混沌"状态是一种常见的特征性质。
对于"混沌运动"而言其最显著的特点就是具有广泛的覆盖性和明显的随机性特征。
在特定的空间范围内"混沌现象"能够覆盖所有可能的状态并且这种状态能够不断重复覆盖所有可能的状态。

混沌理论的研究是非线性动力学系统中的一种深入分析方式。这一理论的主要目标是通过分析看似随机的现象背后所隐藏的潜在简单规律来探索一系列复杂问题中普遍存在的共性。

1990年Kaihara、T.Takabe和M.Toyoda等人基于生物神经元表现出的混沌特性而首次提出混沌神经网络模型，并将混沌理论应用于神经网络领域。该理论使得人工神经网络产生具有混沌特性的行为模式，并更贴近真实的人脑神经系统结构和功能。该理论被认定为一种能够模拟真实世界信息处理能力的人工智能计算模型之一，并成为当前神经网络研究的重要方向之一。

与常规离散型Hopfield神经网络相比，混沌神经网络具有更为复杂的动态行为特征。主要体现在以下几点：通过在神经网络中引入 chaos 动力学行为；其同步特性及其相关的动态行为特征；其吸引域和稳定性特征。

当神经网络在实际应用中遇到输入剧烈变化时（或：当神经网络在处理输入时），其抗干扰能力往往显得不够 robust（或：其抗干扰能力通常表现欠佳）（或：其抗干扰性能常显不足）。这种情况下（或：此类情况下），系统容易出现信息丢失现象（或：系统容易发生信息丢失问题）。

动态记忆功能属于典型的确定性动力学行为特征，在复杂系统理论中具有重要研究价值。其基本机制在于系统状态沿着混沌吸引子轨迹进行演进，在此过程中持续的动态活动使得系统能够联结并激活与之相关的记忆模式。值得注意的是，在状态空间中分布较为接近或存在部分重叠的记忆模式之间建立联系的能力较强，在这种情况下系统能够实现对相关模式的有效识别而避免混淆现象的发生。这一特性是典型的混沌系统特征之一，在Hopfield神经网络模型中得到显著强化。

该系统中存在具有广泛影响的混沌吸引子区域，在此基础上形成了具有抗干扰能力的混沌神经网络固有容错特性。这种特性将在复杂模式识别和图像处理等工程实践领域发挥关键作用。

混沌神经网络受到关注的另一个原因是，在生物体中真实存在的神经元及其组成的网络都具有混沌特性，并且能够发挥了一定的作用；通过动物学领域的电生理实验已经证实了这一现象的存在。

具有复杂动力学特性和行为特征的混沌神经网络，在动态联想记忆、系统优化、信息处理以及人工智能等多个领域均广受人们的广泛关注。

基于混沌神经网络具备联想记忆特性，在其搜索机制易受干扰的情况下，研究者提出了一种新型控制策略以有效抑制网络中的复杂行为。该模型不仅具有理论价值，在实际应用层面也展现了显著的优越性

为了更有效地运用混沌神经网络的动力学特性，并对其存在的混沌现象进行有效的管理与调控，在此基础上仍需要对其中的结构进行进一步优化与完善，并深入研究其中所采用的算法

基于粗集理论中的粗糙集（RoughSets）概念是由波兰华沙理工大学的Z.Pawlak教授首次提出的一种数据分析数学理论。该理论主要针对不完整数据与不确定知识展开探讨，并提供了相应的表达方式以及学习与归纳的方法。

粗糙集理论是一种新的处理模糊性和不确定性信息的数学框架，在不降低分类性能的前提下，通过属性约减过程生成相应的决策表或分类准则。

当前，在多个领域中已有粗糙集理论获得了广泛的应用成果

粗集与神经网络在多个方面有相似之处，并且在自然环境中能够良好地运行。然而，在思维方式上存在显著差异：粗集理论主要模仿人类进行抽象逻辑推理过程；而神经网络则擅长通过直观形象处理来解决问题。由此可知，在不同应用场景下它们各有专长。

粗集理论方法采用更贴近人们对事物描述方式的方式接收定性和定量性的混合信息作为输入数据，并将这些来自输入空间到输出空间的数据映射关系通过较为简便的形式进行简化构建。在知识表示过程中通过对各属性重要性的分析筛选出多余的无用知识信息以及具有实际价值的知识内容；而神经网络则运用非线性的映射机制以及并行计算的优势，在其自身架构中编码了输入与输出之间的内在联系。

在粗集理论方法与神经网络方法处理信息时存在明显的两个主要区别：其一是神经网络在处理高维空间的信息时通常无法降低输入信息的空间维度；而当输入信息的空间维度较高时其模型结构会变得复杂同时训练所需的时间也会相应增加；相比之下粗集方法通过挖掘数据间的内在关系不仅可以有效去除冗余的输入特征而且能够显著地降低输入空间的维度从而提高了处理效率和模型简洁性。

其二是一般性的知识体系（ knowledge base）建立过程中所涉及的知识点选择与组织方式具有较大的主观性,这使得基于传统知识库的方法难以适应快速变化的知识环境.

因而将二者融合起来；通过应用粗集方法对信息进行前期处理；即将粗集网络设为前馈模块；并基于粗集方法预处理后形成的结构；构建起一个神经网络的信息处理体系。

基于两者的协同作用，在降低信息表达属性数量的同时，并非仅能够减少神经网络构成系统的复杂程度；同时具备较强的容错能力和抗干扰性能；从而为处理不确定性和信息完整性提供了强有力的支持。

目前粗集与神经网络的结合已被广泛应用于多个领域如语音识别、专家系统、数据挖掘以及故障诊断等，在智能声源位置自动识别以及专家系统相关知识获取方面应用中展现出显著优越性其中粗集主要负责处理不确定性和不精确的数据而神经网络则承担分类工作的主要职责

尽管粗集与神经网络的结合已在多个领域被应用的研究显示其有效性。为了进一步发挥这一技术的作用，则需解决以下两个问题：一是如何实现粗集理论与神经网络在模拟人类抽象逻辑思维和形象直觉思维方面的更为有效的整合；二是如何开发集成后的软件及硬件平台系统以提高其实用性和可靠性。

自1967年（即美国哈佛大学数学系教授Benoit Mandelbrot于20世纪70年代中期）起，在他的研究工作中逐渐形成了与分形理论密切相关的分支学科——分形几何学（Fractal geometry）。该理论不仅已发展为一门重要的科学方法论学科——并在此基础上进一步发展出一套系统的、连贯的理论体系——而今已经成为现代科学研究的重要组成部分，并在多个领域都取得了显著的应用成果。

现已成为自然科学与社会科学等几乎所有领域的广泛应用对象，并被众多学科视为前沿研究热点问题之一。随着许多学科的快速发展以及分形理论的深入研究，在描述自然界中大量不规则现象方面取得了显著成果

它已被广泛应用在生物学、地球地理学、天文学、计算机图形学等各个领域。

借助分形理论对自然界中的不规则、不稳定以及具有高度复杂结构的现象进行阐述，并能够达到显著的效果。相比之下，在结合神经网络与分形理论的基础上充分运用其非线性映射能力以及计算能力和自适应特性，则能够展现出更加卓越的效果。

分形神经网络的主要应用领域包括图像识别技术、图像编码方法、图像压缩算法以及机械系统故障诊断分析等。

该种方法具备显著的高压缩效率与低信息丢失特性；然而其计算性能相对不足；基于其固有的并行计算优势；通过引入人工神经网络模型来实现对这一过程的技术支撑；显著提升了传统方案的处理效能

采用神经网络与分形相结合的方法用于对果实形状进行识别。首先通过分形理论获取多种水果轮廓数据的不规则特征。接着采用三层人工神经网络模型对上述获取的数据进行识别分析。最后对这些特征的不规律性进行了评估。

分形神经网络已获得了多种应用领域的发展成果，在当前的研究中仍有一些值得深入探讨的问题：其物理意义尚待深入解析；计算机仿真的进展以及在实际领域的应用研究仍需进一步完善。基于当前的研究进展，在深入研究的基础上，我们有理由相信该理论体系将更加完善，并展现出更为广阔的前景。

想要学习人工神经网络，需要什么样的基础知识？

可从百度网盘获取该理论的学习资源：链接： 提取密码：该书作为人工智能领域的重要教材,介绍了人工神经网络的基本理论与应用方法。全书共设十章内容

第一章系统阐述了人工神经网络理论的发展历程及其基本特征，并明确了研究重点；第二章至第九章对主流网络架构及其优化算法进行了详细探讨，并归纳了典型应用路径；第十章则深入探讨了该理论在多个领域中的实际应用案例

。

神经网络能够自己思考吗? 10

如果从人体内部神经网络的工作机制中所反映出来的整体特性出发，并采用称为心智模式（mentalmodel）的方法进行描述的话，则对于后续的问题陈述会更加清晰易懂。

维纳在其1948年的著作《控制论》中曾撰写过相关内容,每一个时代的各种思想都体现在该时代的各种技术之中。我将这一观点与其归类为心智模式水平。

如今，在我们的时代中

心智模式具备对环境进行预判以及进行解释的能力。那么，在学习领域中是否存在一种机制或模型能够使每一次先前的学习都能为后续学习提供促进作用呢？换句话说，在以往的教学理论中，默认的做法是将所有特定的任务一次性完成（仅限于具体的任务层面），而忽视了整体性的系统化知识积累。

能否开发我们心智中的预判与认知能力？我们需要探索是否能创造一个具备进化可能性的学习模式？让所有学习活动都具备自我进化的潜能？

在人的发展中,由于不同个体在特定智力上的发展与其群体中其他个体在其他特定智力上的发展相互协作,从而促进人类整体智力的发展这一路径具体体现于学科细分与专业领域的确立上;曾对历史的进步产生重要影响的学习模式对个人发展带来了巨大牺牲;值得深思的是,当系统哲学体系建立之后,我们应该重新审视这一现象,促使人们重新认识到整体性与创造性的价值。

当我们的认知结构在人类诞生后就能接收到关于人类社会信息全局性的认识时，从而能够以宏观视角去领悟知识，并有效避免现代教育所导致的碎片化问题。

与其它学习系统相比，人类认知系统的核心特征在于其生命层次性的独特性。具备自主选择的能力，在这一过程中体现的是相关的价值取向。然而这种价值取向并非由个人的学习行为 alone决定而是由其所处的社会环境共同塑造的结果。涉及社会的学习水平个体的学习水平的深度、广度、层及等级都是影响这一过程的重要因素

当应用系统论、控制论以及复杂理论对学习进行分析时

如果说大脑内的精密神经网络构成了思考的基础,那么互联网等新生事物的存在,即SOCIALNETWORKS和SOCIALBRAIN这些新兴概念,就是转变个人单一思考路径为社会性思考从而推动社会学习发展的标志.

基于此背景下,我们应从何角度展开对个体与群体心智模式的研究及描绘？又当如何采取更有成效的方式去探究心智模式的历史发展进程？

由zxl发布于01:01 PM|回复(1)|参考我对进化心理学的理解（2）——进化体现在何处如果说"Evolutionary psychology focuses on the evolved properties of nervous systems, especially those of humans."（引自此处）人体神经网络在与环境之间不断进行信息能量交换的过程中逐渐进化为适应生存与发展的复杂结构体系。这种进化过程不仅体现在生理机制上更深层次地反映了个体对生存环境的适应性策略。这里的环境涵盖自然环境和社会环境两方面因素那么个体如何通过适应性策略实现自身生存与发展所蕴含的意义又是什么呢？

表明神经网络在接收与环境交互的信息时所采用的处理传输方式或机制能够不断更新并得以复制保存；然而这些变化过程往往需要经过漫长的时间积累和演进。那么在整个漫长的人类进化历史长河中外界环境主要经历了哪些方面的重大变化呢？

让我们回顾社会发展历程时发现，在人类与环境互动过程中存在着明显的演进规律。我们将这一过程划分为三个发展阶段：第一个时期是在语言文字尚未出现之前的远古时代，在这一时期中人类主要通过简单的交流活动认识自然并适应其生存。第二个时期随着文字的产生科技逐渐成为推动社会进步的重要力量，在这一时期人类主要通过科技进步来改善自身的生存条件。第三个时期当科技高度发达并广泛应用于各个领域之后进入了一个全新的知识型社会。

何以断言？

第一阶段：人类为了满足基本生存需求主要依赖体力劳动。（体力）第二阶段：随着科技的发展，在这一阶段中科技手段逐渐替代了体力消耗。（技术取代）第三阶段：在这一时期中人类不断进行创新探索，并将所有的可重复性工作转化为类似计算机软件的功能来进行处理。（技术转化）例如，在人工智能技术进一步发展的情况下人类则更多地专注于创造性的劳动。

由知识创新引发的智能演进过程中不断被更高级别的认知模式替代的现象，在进一步细分的同时也需采用通俗易懂的方式进行阐述。这三个阶段之间存在显著差异，在这一过程中可能会对神经网络在信息接收与处理方面的策略产生影响。其中前两个阶段的差异性已被广泛认可并应用于多个研究领域。

本文旨在探讨这一问题，并试图从社会发展与进化的视角出发来分析"学习"这一概念。可以说，学习构成了人与环境交互的适应机制或说是连接两端的关键桥梁。一方面是我们所处的外部环境，在这个环境中人类得以生存和发展；另一方面则是我们自身的神经网络系统，在这个系统中人类获得了认知能力和发展思维模式的能力。通过这种方式，在相互关联中人类实现了自我成长的同时也在不断塑造着周围的环境结构和关系

你认为近代

我认为在近代历史中对人类社会与生活具有深远影响的关键技术领域之一为电工技术。其主要基于对电磁领域的基本规律进行深入研究，并将其在实际中的应用。这一技术创新不仅推动了电力生产的快速发展，并结合电力生产和电工制造两大重要产业体系的支持。其中电磁作为物质世界普遍存在的基本物理特性。

因此，在物质生产和社会生活的多个方面进行探索与实践的电工科学技术就而言之，则涵盖能源、信息材料以及现代社会中不可或缺的重要领域，并对其发展具有深远的影响。

作为一种二次能源的角色，在多个来源中得到利用（例如水力发电与火力发电相结合的方式），同时还可以方便地转换为其他种类的能量形式来满足社会生产和生活所需的各项能量需求（包括电动机动力与供热系统中的热量需求等）。

相较于其他能源，在生产、传输和使用过程中，电力调控更加便捷。这些优势使得电力成为最理想的选择型二次能源，并且得到了人们的广泛关注。电力开发及其广泛应用被视为继蒸汽机之后，在近代历史中占据核心地位的技术革命。

在20世纪初出现的大型电力系统构成了工业社会中输送能量的主要主干。基于电磁波的信息与控制系统构建了现代社会的信息神经网络。随着多种新兴电工材料的研发及其在各领域的应用推广,现代材料科学的内容得到了显著拓展。

物质世界统一性的认识、近代物理学的诞生以及系统控制论的发展等都受到了电工发展的推动。与此同时这些 adjacent 学科的进步也在不断推动电工领域向更高层次的发展

由此可见，电工技术的发展水平不仅标志着一个社会现代化程度的高低，并且能够有效地推动社会发展以及科学技术的进步。它对提升整个社会发展文明程度具有重要意义，并起到关键作用。

自19世纪80年代以来，在这一全新的技术平台上

电照明的发展历史较为悠久。它彻底摆脱了黑暗对人类生产生活的影响，并大幅延长了人类用于创造财富的时间长度。这一创新极大地提高了工作效率，并显著改善了劳动条件和人们的生活质量。该技术为其广泛的工业应用和社会发展提供了坚实的基础。

电力传动涵盖领域极为广泛且种类繁多，在电力应用中占据重要地位；其中电动机作为核心动力装置发挥着关键性作用，并推动了19世纪以来建立在蒸汽动力基础上的初级工业化格局发生重大转变；同时随着电热技术的发展前景广阔以及电力化学与电力物理领域的持续进步，在新能源开发与先进制造业中开辟了许多新兴行业与研究方向

总体而言，电力不仅延伸至物质生产的各个方面，并且逐渐深入地贯穿人类生活的方方面面（医疗设备的应用及其普及就是两个广为人知的例子）

在一定程度上说，在现代工业体系中采用电力代替传统能源的方法被视为一种替代方案，在某种程度上它已被视为现代化的一种表现形式。如今，在社会物质文明的发展评价体系中，用电技术代表进步的程度已逐渐被广泛认可。在大型多层次工程系统中传输电能的方式极为迅速；尽管如此，在目前的技术条件下还无法实现工业级的大规模储能技术

因此，在极短时间内即可实现电力的生产与消费同步完成。各个电力环节共同构成一个持续运行的整体系统。

这种集成发电、供电与用电功能的大规模综合能源系统，在人类工程技术发展史上堪称标志性成果之一。在20世纪70年代末期左右, 全球已先后完成了多个装机容量达到数亿千瓦级以上的大型电力系统工程, 其中规模最大者可覆盖一千万平方千米的区域

每一年每个系统的电能输送与分配量均超过了万亿千瓦时这些参数如有功潮流无功潮流以及高次谐波和负序电流等能够快速传递至整个系统的范围内这不仅能够大量输送电能从而创造巨大的财富而且有可能在同一时刻导致严重的灾难性事故

为了实现如此巨大系统的安全稳定与经济运行目标，在控制方式与自动化装置方面提出了高要求

在一定意义上说，在电力系统的萌芽与成长过程中形成了系统工程和自动控制这一新兴产业，并由此带动了一批相关产业的发展。这些新兴产业中的电工制造及其新技术则为电能生产与消费提供了必要的物质支撑。

随着对电能需求的日益增长，在建设大型电厂的过程中

最电力发电机组的最大输出功率自1926年的160万千瓦增至直至上世纪7十年代的13亿千瓦；水力发电机组自上世纪4年代初的百万千瓦水平跃升至上世纪七十年代末期的7亿千瓦级规模；核电站自54年代初期建设计划以来，在8年代实现了5千万千瓦至1.5亿千瓦的发展目标。

随着电力系统规模的扩大与其相适应 输电与变电成套设备的容量也随之迅速提升。在1952年成功研发了首套380千伏交流输变电成套设备之后 在70年代至何时之间 又陆续研发了多款达到1000～1500千伏的技术装备

用电设备中约有70%的负载属于电动机类目；其中大型设备包括轧钢电动机与高炉鼓风电动机等主要类型；而小型设备则涵盖了数百种不同功能与应用的微特电机产品。

电力电子技术的兴起不仅推动直流输电技术稳步发展，并引致交流与直流变换技术和多种电源转换技术取得革新

它巧妙地将微机控制与功率执行融为一体，在实现逻辑运算的同时确保控制系统运行稳定，并通过设备监控实现在线状态监测及故障预警功能；在机电一体化领域中占据重要地位并引领技术进步的方向。探索新型发电技术是电工学发展的重要方向之一。

自1954年起, 核能发电迅速发展成为继火电、水电之后的第三大发电技术. 20世纪50年代末, 磁流体发电初步展现出强大的发电能力, 到1985年已成功开发并运行着规模达50万千瓦的工业性磁流体-蒸汽联合热电站.

成为主要途径之一
, 成为人类社会能源问题的重要手段。
各国都在积极投入
, 为了寻找这一解决方案而努力。
到20世纪90年代末期
, 人类正逐步打开这一领域的大门。
超导材料研究的新突破
, 展示了未来电工技术的美好前景。

分散式布置燃料电池及动力储能装置, 无需长途输电线路, 有望通过这种方式推动能源供应体系的革新。

科学研究与技术开发与生产应用之间形成了紧密的合作关系，并以电力应用为象征的技术革命产物区别于以往的技术革命。这种区别在于它并非直接起源于工厂或其他生产实践场所而是在科学实验室中萌发

正是它的出现，首先把科学技术是生产力清晰地写在人类认识史上。

人类早在很久以前就已察觉自然界中的电磁现象。然而，在18世纪初时，在伏打（A. Volta）的实验研究下发明了伏打电池后，则使人类获得了持续稳定的电力供应。这一发现不仅推动了对电学领域的研究重点转移至电流领域，并由此开启了包括电化学、电弧放电以及照明技术和电磁铁在内的多方面的电力应用研究。

1831年，M.法拉第通过实验发现了电磁感应定律，推动了电磁科学与技术发展。

这一重要定律的被发现不仅促使静电电动（电流）以及电流与磁场相互感生等系列电磁现象获得了更为全面和深入的认识而且确立了机械与电能转换的基本规律

1873年时,J.C.麦克斯韦建立了阐述电磁学核心理论体系的麦克斯韦方程组,并成为电工领域的重要理论基础.发电机的发明实现了将机械能转化为电能,并开创了一种全新的能量转换方式,预示着电力时代的全面到来.

与发电机的发明相伴随的同时期出现并逐步成熟的有电力照明技术（electric lighting）、 electroplating（电镀）、 electrolysis（电解）、smelting（电冶炼）以及 electric power systems（电动机）等领域的先进技术成果逐渐完善并形成体系；这些先进技术最终整合成一个涵盖发电站（power plant）、变电站（substation）、输电线网络（transmission network）、配电设施（distribution system）以及用电终端设备（end-user equipment）于一体的综合性电力系统的发展过程

19世纪90年代的三相交流输电技术开创了电力工业从基础产业到现代大工业的重要转变。现代科学技术与工业的发展正在通过基础理论研究与应用研究以及技术开发的紧密结合而不断推进。

科学技术整合发展的进程日益显著。应当实现个体研究向集体研究转轨。在1876年时,T.A.爱迪生先驱性地开创了这条道路

在人们广泛赞誉的一家“发明工厂”中，在这里

遵循现代科学技术与生产力发展水平这一目标的技术研究及开发之路展现出显著的能量不仅促进了电力生产和电工制造的进步也为基础学科应用领域以及技术开发之间的紧密融合开辟了新的途径

参考来源： expert team制作；由贺显华老师于高考历史课程中提供的内容；对最佳答案的看法如何？当前统计显示零个评分中零个通过率及零个失败率。

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