1、“.....不断地丰富对人脑的认识。神经网络的研究内容和目前存在的问题神经网络的研究内容神经网络的研究内容相当广泛，反映了多科学交叉技术领域的特点。目前，主要的研究工作集中在以下四方面生物原型研究从生理学心理学解剖学脑科学病理学生物科学方面研究神经细胞神经网络神经系统的生物原型结构及其功能机理。建立理论模型根据生物圆形的研究，建立神经元神经网络的理论模型，其中包括概念模型知识模型物理化学模型数学模型等。网络模型与算法研究在理论模型研究的基础上构成具体的神经网络模型，以实现计算机模拟或准备制作硬件，包括网络学习算法的研究。这方面的工作也称为技术模型研究。神经网络应用系统在网络模型与算法研究的基础上，利用神经网络组成实际的应用系统，例如，完成种信号处理或模式识别的功能构成专家系统制成机器人等。神经网络研究目前存在的问题人工神经网络的发展具有强大的生命力......”。

2、“.....许多应用方面的要求还不能得到很好的满足网络分析与综合的些理论性问题还未得到很好的解决。例如，由于训练中稳定性的要求学习率很小，所以梯度下降法使得训练很忙动量法因为学习率的提高通常比单纯的梯度下降法要快，但在实际应用中还是很慢。针对千变万化的应用对象，各类复杂的求解问题，编制些特定的程序软件求解，耗费了大量的人力和物力。而这些软件往往只针对方面的问题有效，并且在人机接口用户友好性等诸多方面存在定的缺陷。在微机飞速发展的今天，很多都已不能满足发展的需要。基于的神经网络应用神经网络的应用神经网络理论的应用取得了令人瞩目的发展，特别是在人工智能自动控制计算机科学信息处理机器人模式识别等方面都有重大的应用实例。下面列出些主要应用领域模式识别和图像处理。印刷体和手同样将所有的数据都放在整个数据集中，包括训练数据验证数据和测试数据，然后网络输出和相应的期望输出向量进行线性回归分析......”。

3、“.....基于的神经网络应用目录绪论人工神经网络的研究背景和意义神经网络的发展与研究现状神经网络的研究内容和目前存在的问题神经网络的应用神经网络结构及神经网络神经元与网络结构神经网络及其原理神经网络的主要功能网络的优点以及局限性神经网络在实例中的应用基于的神经网络工具箱函数网络在函数逼近中的应用网络在样本含量估计中的应用结束语参考文献英文摘要致谢基于的神经网络应用基于的神经网络应用蒋亮亮南京信息工程大学滨江学院自动化专业，南京摘要本文首先说明课题研究的目的和意义，评述课题的国内外研究现状，引出目前存在的问题。然后分析了神经网络算法的基本原理，给出经典神经网络算法的具体实现方法，总结神经网络算法的特点，并给出神经网络算法的基本流程。采用软件编程实现神经网络算法。将神经网络算法应用于函数逼近和样本含量估计问题中，并分析相关参数对算法运行结果的影响......”。

4、“.....关键词神经网络神经网络函数逼近绪论人工神经网络，是由大量的简单的处理单元称为神经元广泛地互相连接而形成的复杂网络系统，它反映了人脑功能的许多基本特征，是个高度复杂的非线性动力学系统。神经网络具有大规模并行分布式存储和处理自组织自适应和自学习能力，特别适合处理需要同时考虑许多因素和条件的不精确和模糊的信息处理问题。神经网络的发展与神经科学数理科学认知科学计算机科学人工智能信息科学控制论机器人学微电子学心理学微电子学心理学光计算分子生物学等有关，是门新兴的边缘交叉学科。神经网络具有非线性自适应的信息处理能力，克服了传统人工智能方法对于直觉的缺陷，因而在神经专家系统模式识别智能控制组合优化预测等领域得到成功应用。人工神经网络与其它传统方法相结合，将推动人工智能和信息处理技术不断发展。近年来，人工神经网络正向模拟人类认知的道路上更加深入发展，与模糊系统遗传算法进化机制等结合......”。

5、“.....成为人工智能的个重要方向，将在实际应用中得到发展。将信息几何应用于人工神经网络的研究，为人工神经网络的理论研究开辟了新的途径。神经计算机的研究发展很快，已有产品进入市场。光电结合的神经计算机为人工神经网络的发展提供了良好条件。神经网络的发展与研究现状神经网络的发展神经网络起源于世纪年代，至今发展已半个多世纪，大致分为三个阶段。世纪年代世纪年代第次研究高潮自年模型开始，至世纪年代为止，这段时间可以称为神经网络系统理论发展的初期阶段。这个时期的主要特点是多种网络的模型的产生与学习算法的确定。世纪年代世纪年代低潮时期到了世纪年代，人们发现感知器存在些缺陷，例如，它不能解决异或问题，因而研究工作趋向低潮。不过仍有不少学者继续对神经网络进行研究。提出了自适应共振理论提出了自组织映射提出了神经认知网络理论提出了模型提出了理论等。这些都是在世纪年代和世纪年代初进行的工作......”。

6、“.....神经网络研究进入高潮。这个时期最具有标志性的人物是美国加州工学院的物理学家。他于年和年在美国科学院院刊上发表了两篇文章，提出了模拟人脑的神经网络模型，即最著名的模型。网络是个互连的非线性动力学网络，它解决问题的方法是种反复运算的动态过程，这是符号逻辑处理方式做不具备的性质。世纪年代后期到年代初，神经网络系统理论形成了发展的热点，多种模型算法和应用被提出，研究经费重新变得充足，使得研究基于的神经网络应用者们完成了很多有意义的工作。神经网络的现状进入世纪年代以来，神经网络由于应用面还不够宽，结果不够精确，存在可信度问题，从而进入了认识与应用研究期。开模式识别智能控制组合优化预测等领域得到成功应用。神经网络与其他传统方法相组合，将推动人工智能和信息处理技术不断发展。近年来，神经网络在模拟人类认知的道路上更加深入发展，并与模糊系统遗传算法进化机制等组合，形成计算智能......”。

7、“.....是种科学与工程计算的高级语言，广泛地运用于包括信号与图像处理，控制系统设计，系统仿真等诸多领域。为了解决神经网络问题中的研究工作量和编程计算工作量问题，目前工程领域中较为流行的软件，提供了现成的神经网络工具箱，简称，为解决这个矛盾提供了便利条件。神经网络工具箱提供了很多经典的学习算法，使用它能够快速实现对实际问题的建模求解。在解决实际问题中，应用语言构造典型神经网络的激活传递函数，编写各种网络设计与训练的子程序，网络的设计者可以根据需要调用工具箱中有关神经网络的设计训练程序，使自己能够从烦琐的编程中解脱出来，减轻工程人员的负担，从而提高工作效率。人工神经网络的研究背景和意义人工神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系基于的神经网络应用统对真实世界物体所作出的交互反应。人工神经网络就是模拟人思维的种方式......”。

8、“.....其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。近年来通过对人工神经网络的研究，可以看出神经网络的研究目的和意义有以下三点通过揭示物理平面与认知平面之间的映射，了解它们相互联系和相互作用的机理，从而揭示思维的本质，探索智能的本源。争取构造出尽可能与人脑具有相似功能的计算机，即神经网络计算机。研究仿照脑神经系统的人工神经网络，将在模式识别组合优化和决策判断等方面取得传统计算机所难以达到的效果。人工神经网络特有的非线性适应性信息处理能力，克服了传统人工智能方法对于直觉，如模式语音识别非结构化信息处理方面的缺陷，使之在神经专家系统代表未经训练的函数曲线代表经过训练的函数曲线频率参数设为，当隐层神经元数目分别取时，得到了训练后的网络输出结果如图，所示......”。

9、“.....当，时，时，时，时，神经网络分别对函数取得了较好的逼近效果。由此可见，取不同的值对函数逼近的效果有很大的影响。改变网络隐层神经元的数目，可以改变神经网络对于函数的逼近效果。隐层神经元数目越多，则网络逼近非线性函数的能力越强。网络在样本含量估计中的应用问题的提出这是个神经网络在医学中应用的例子。拟设计台仪器，通过对血液样本进行光谱分析来测试血清中胆固醇水平。共采集了位病人的血液样本，对其光谱分析共发现种光谱波长。对这些病人，通过血清分离，同样也测量了胆固醇水平。将数据导入工作空间，进行主要成分的分析。数据文件为。中有个文件它包含了本问题需要的原始数据函数对样本数据作归化处理利用函数对归化后的样本数据进行主元分析基于的神经网络应用这里剔除了些数据......”。