神经网络的应用与发展趋势.pdf

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1、神经网络的应用与发展趋势王学武谭得健（中国矿业大学信电学院计算机控制研究室，徐州!!%""9）7O@A/*：PA>KQ)<0摘要该文首先介绍了神经网络的发展、优点及其应用，接着介绍了其发展动向，最后着重论述了神经网络目前的几个研究热点，即神经网络与模糊控制、遗传算法、专家系统、小波分析、混沌以及粗集理论的结合。关键词神经网络模糊控制遗传算法专家系统小波分析混沌粗集理论文章编号%""!O9##%O（!""#）"#O""29O"#文献标识码S中图分类号H.%9#!""#$%&’$()&)*+,-,#("$)./0,)*1(23,40,’5(067&).84,54/

2、&)+,9$&)（E>;,C@A0/,>A>=7*<(0C,>/(1G,**AT>/J/>KA>=H<(->,*,KU，V)?-,)!!%""9）!:1’0&%’：S0;/C10，F0，@=A::*/(A0/,>,;><)CA*><0P,CWAC0C,=)(<=/>0-/1:A:，0-<0C<>=1AC<:C<1<>0<=$S0*A10，/011C<1/>K/0P/0-;)??U(,>0C,*，K<><0/(A*K,C/0-

3、@，A*U1/1，(-A,1A>=C,)K-1<01，AC<=/1()11<=/>:AC0/()*AC*U$;,<5(0*1：X<)CA*><0P,CW，Y)??U(,>0C,*，Z<><0/(A*K,C/0-@，7Q:A*U1/1，G-A,1，,)K-1<01%前言的绝大多数问题，主要有系统建模与辨识、.EF参数整定、极点神经网络最早的研究是!"世纪&"年代心理学家’(()*+配置、内模控制、优化设计、预测控制、最优控制、自适应控制、*,(-和数学家./001合作提出的，他们提出的’.模型拉开了神

4、滤波与预测容错控制、模糊控制和学习控制等。典型的例子是经网络研究的序幕。神经网络的发展大致经过三个阶段：%2&34!"世纪5"年代初，美国“阿波罗”登月计划中，B/*@

5、地解决了HI.对网络引入能量函数的概念，给出了网络的稳定性判据，提出问题，即旅行推销员问题（HCAJ<**/>KIA*<1@A>.C,L*<@），另外了用于联想记忆和优化计算的途径。%29&年，6/0,>教授提出还有最大匹配问题、装箱问题和作业调度等。8,*0?@A>机模型。%295年B)@<*-AC0等人提出误差反向传播神（#）模式识别。已成功应用于手写字符、汽车牌照、指纹和经网络，简称8.网络。目前，8.网络已成为广泛使用的网络；声音识别，还可用于目标的自动识别和定位、机器人传感器的%293年至今为发展期，在此期间，神经网络受到国际重视，各图像识别以及地震信号的鉴别等。个国家都

6、展开研究，形成神经网络发展的另一个高潮。神经网（&）图像处理。对图像进行边缘监测、图像分割、图像压缩络具有以下优点：和图像恢复。（%）可以充分逼近任意复杂的非线性关系。（D）传感器信号处理。传感器输出非线性特性的矫正、传感（!）具有很强的鲁棒性和容错性，因为信息是分布贮于网器故障检测、滤波与除噪、环境影响因素的补偿、多传感器信息络内的神经元中。融合。（#）并行处理方法，使得计算快速。（5）机器人控制。对机器人眼手系统位置进行协调控制，用（&）可以处理不确定或不知道的系统，因神经网络具有自于机械手的故障诊断及排除M%N、智能自适应移动机器人的导航M!N。学习和自适应能力。（3）信号处

7、理。能分别对通讯、语音、心电和脑电信号进行（D）具有很强的信息综合能力，能同时处理定量和定性的处理分类；可用于海底声纳信号的检测与分类，在反潜、扫雷等信息，能很好地协调多种输入信息关系，适用于多信息融合和方面得到应用。多媒体技术。（9）卫生保健、医疗。比如通过训练自主组合的多层感知器可以区分正常心跳和非正常心跳M#N、基于8.网络的波形分类!神经网络应用现状和特征提取在计算机临床诊断中的应用M&N。神经网络以其独特的结构和处理信息的方法，在许多实际（2）经济。能对商品