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发信人: Minatl (苏醒), 信区: Program
标 题: 神经网络的应用
发信站: BBS 荔园晨风站 (Sun Oct 24 21:47:29 1999), 转信
神经网络的研究已在国内外广泛兴起，成为政府、科研机构、生产和开发厂家
十分重视的课题，各国都投入了大量的人力、物从事有关神经网络应用、理论、模
型和实现等方面的研究，其中，神经网络的应用，特别是在信号处理（包括模式识
别和智能控制）领域中的应用，引人注目。在信号处理中，无论是信号的获取、传
输，还是识别、变换、存储、分类、建模与显示，所采用的技术、手段、理论、方
法和系统都是与数字电子计算机的原理、结构和发展紧密相关的，由于这种计算机
固有的程序式数字化串行处理方式以及局域式地址存储特征所受到的限制，使得在
信号处理许多领域内的研究陷入了困境。例如，在信号处理的重要领域信号的检测
、估计与滤波中，所谓的最优处理与其需要的运算量之间的矛盾在快速变化的环境
中几乎达到了不可调和的程度，也就是说，要达到最优处理性能，则完成运算量所
需要的计算机数目常常大得不能接受。如果要针对线性处理的许多不足而采用非线
性处理，则所需的系统更是复杂庞大，这不得不使人们以牺牲处理性能为代价来换
取算法运算量的减少和成本的降低。在模式识别方面，以特征提取为基础的方法也
遇到了极大的困难，如何表示和提取特征、需要多少特征，都有很大的盲目性和低
效率。识别过程必须经历从特征提取、数据压缩到判决几个阶段，所需的运算使得
系统难以满足实时性要求。在自动控制领域，对被控系统进行辩识并修正参数的方
法只能较好地应用于线性系统或一类可线性化的简单非线性系统，很难推广到复杂
的非线性系统，人们只好在此基础上作大量的近似或简化，这就难免失去应有的准
确性。
为此，人们期待着一种新的理论和技术的诞生。
神经网络研究的兴起正是在这样的大气侯下出现的。神经网络是由大量处理单
元广泛互连而成的网络，它是在现代神经生物学和认知科学对人类信息处理研究成
果的基础上提出来的。在信号、信息处理机制上，它与传统的数字计算机有着根本
的不同，它具有大规模并行模拟处理、连续时间动力学和网络全局等特点，信息的
存储体现在神经元之间连接的分布上，存储区和操作区合二为一。神经网络具有很
强的自适应和学习能力、鲁棒性和容错能力，从而可以代替复杂耗时的传统算法，
使信号处理过程更接近于人类思维活动。利用神经网络的高度并行运算能力，可以
实时实现难以用数字计算和技术实现的最优信号处理算法。利用神经网络分布式信
息存储和并行处理的特点，可以避免模式识别方法中建模与特征提取的过程，从而
消除由于模型不符和特征选择不当带来的影响，并实现实时识别，以提高识别系统
的性能。
神经网络不仅是信号处理的工具，而且还是一种新的方法论。
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※ 来源:·BBS 荔园晨风站 bbs.szu.edu.cn·[FROM: 192.168.0.158]
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