神經網路軟體開發

㈠ 神經網路研究與應用這塊用python好還是matlab

兩者或許無所謂好與壞。只要自己喜歡用，那就是好的，但是目前代碼數量來看，可以學習的源代碼MATLAB有非常多的源碼。最重要的是，MATLAB里有神經網路工具箱，有可視化界面更容易調整參數。若果你是需要使用神經網路去完成某些數據分析,而你的數據又不是很多，那麼建議你使用matlab,裡面有已經搭建好的工具箱,非常齊全。

若果你對神經網路已經熟悉是,是打算投入應用,而且你的數據很大,那麼根據你所需要的神經網路,用C或其他你認為性能好的語言,針對你的問題重新編一個演算法,也不會花很大功夫。這樣既省了自己的時間，又讓自己輕松學習。總結來說，不論你學什麼，用什麼路徑去學總是會達到想要的目的，但是重要的是在於學習的過程。

㈡ 神經網路的研究方向

神經網路的研究可以分為理論研究和應用研究兩大方面。
理論研究可分為以下兩類：
1、利用神經生理與認知科學研究人類思維以及智能機理。
2、利用神經基礎理論的研究成果，用數理方法探索功能更加完善、性能更加優越的神經網路模型，深入研究網路演算法和性能，如：穩定性、收斂性、容錯性、魯棒性等；開發新的網路數理理論，如：神經網路動力學、非線性神經場等。
應用研究可分為以下兩類：
1、神經網路的軟體模擬和硬體實現的研究。
2、神經網路在各個領域中應用的研究。這些領域主要包括：
模式識別、信號處理、知識工程、專家系統、優化組合、機器人控制等。隨著神經網路理論本身以及相關理論、相關技術的不斷發展，神經網路的應用定將更加深入。

㈢ 神經網路的發展趨勢如何

神經網路的雲集成模式還不是很成熟，應該有發展潛力，但神經網路有自己的硬傷，不知道能夠達到怎樣的效果，所以決策支持系統中並不是很熱門，但是神經網路無視過程的優點也是無可替代的，雲網路如果能夠對神經網路提供一個互補的輔助決策以控制誤差的話，也許就能使神經網路成熟起來
1 人工神經網路產生的背景
自古以來，關於人類智能本源的奧秘，一直吸引著無數哲學家和自然科學家的研究熱情。生物學家、神經學家經過長期不懈的努力，通過對人腦的觀察和認識，認為人腦的智能活動離不開腦的物質基礎，包括它的實體結構和其中所發生的各種生物、化學、電學作用，並因此建立了神經元網路理論和神經系統結構理論，而神經元理論又是此後虛帆神經傳導理論和大腦功能學說的基礎。在這些理論基礎之上，科學家們認為，可以從仿製人腦神經系統的結構和功能出發，研究人類智能活動和認識現象。另一方面，19世紀之前，無論是以歐氏幾何和微積分為代表的經典數學，還是以牛頓力學為代表的經典物理學，從總體上說，這些經典科學都是線性科學。然而，客觀世界是如此的紛繁復雜，非線性情況隨處可見，人腦神經系統更是如此。復雜性和非線性是連接在一起的，因此，對非線性科學的研究也是我們認識復雜系統的關鍵。為了更好地認識客觀世界，我們必須對非線性科學進行研究。人工神經網路作為一種非線性的、與大腦智能相似的網路模型，就這樣應運而生了。所以，人工神經網路的創立不是偶然的，而是20世紀初科學技術充分發展的產物。
2 人工神經網路的發展
人工神經網路的研究始於40年代初。半個世紀以來，經歷了興起、高潮與蕭條、高潮及穩步發展的遠為曲折的道路。
1943年，心理學家W.S.Mcculloch和數理邏輯學家W.Pitts 提出了M—P模型，這是第一個用數理語言描述腦的信息處理過程的模型， 雖然神經元的功能比較弱，但它為以後的研究工作提供了依據。1949年，心理學家D.O.Hebb提出突觸聯系可變的假設，根據這一假設提出的學習規律為神經網路的學習演算法奠定了基礎。 1957 年， 計算機科學家Rosenblatt提出了著名的感知機模型，它的模型包含了現代計算機的一些原理，是第一個完整的人工神經網路，第一次把神經網路研究付諸工程實現。由於可應用於模式識別，聯想記憶等方面，當時有上百家實驗室投入此項研究，美國軍方甚至認為神經網路工程應當比「原子彈工程」更重要而給予巨額資助，並在聲納信號識別等領域取得一定成績。1960年，B.Windrow和E.Hoff提出了自適應線性單元， 它可用於自適應濾波、預測和模式識別。至此，人工神經網路的研究工作進入了第一個高潮。
1969年，美國著名人工智慧學者M.Minsky和S.Papert編寫了影響很大的Perceptron一書，從理論上證明單層感知機的能力有限，諸如不能解決異或問題，而且他們推測多層網路的感知機能力也不過如此，他們的分析恰似一瓢冷水，很多學者感到前途渺茫而紛紛改行，原先參與研究的實驗室紛紛退出，在這之後近10年，神經網路研究進入了一個緩慢發展的蕭條期。這期間，芬蘭學者T.Kohonen 提出了自組織映射理論，反映了大腦神經細胞的自組織特性、記憶方式以及神經細胞興奮刺激的規律；美國學者S.A.Grossberg的自適應共振理論（ART ）；日本學者K.Fukushima提判租出了認知機模型；ShunIchimari則致力於神經網路有關數學理論的研究等，這些研究成果對以後的神經網路的發展產生了重要影響。
美國生物物理學家J.J.Hopfield於1982年、1984年在美國科學院院刊發表的兩篇文章，有力地推動了神經網路的研究，引起了研究神經網路的又一次熱潮。 1982 年， 他提出了一個新的神經網路模型——hopfield網路模型。他在這種網路模型的研究中，首次引入了網路能量函數的概念，並給出了網路穩定性的判定依據。1984年，他又提出了網路模型實現的電子電路，為神經網路的工程實現指明了方向，他的研究成果開拓了神經網路用於聯想記憶的優化計算的新途徑，並為差沖雹神經計算機研究奠定了基礎。1984年Hinton等人將模擬退火演算法引入到神經網路中，提出了Boltzmann機網路模型，BM 網路演算法為神經網路優化計算提供了一個有效的方法。1986年，D.E.Rumelhart和J.LMcclelland提出了誤差反向傳播演算法，成為至今為止影響很大的一種網路學習方法。1987年美國神經計算機專家R.Hecht—Nielsen提出了對向傳播神經網路，該網路具有分類靈活，演算法簡練的優點，可用於模式分類、函數逼近、統計分析和數據壓縮等領域。1988年L.Ochua 等人提出了細胞神經網路模型，它在視覺初級加工上得到了廣泛應用。
為適應人工神經網路的發展，1987年成立了國際神經網路學會，並決定定期召開國際神經網路學術會議。1988年1月Neural Network 創刊。1990年3月IEEE Transaction on Neural Network問世。 我國於1990年12月在北京召開了首屆神經網路學術大會，並決定以後每年召開一次。1991 年在南京成立了中國神經網路學會。 IEEE 與INNS 聯合召開的IJCNN92已在北京召開。 這些為神經網路的研究和發展起了推波助瀾的作用，人工神經網路步入了穩步發展的時期。
90年代初，諾貝爾獎獲得者Edelman提出了Darwinism模型，建立了神經網路系統理論。同年，Aihara等在前人推導和實驗的基礎上，給出了一個混沌神經元模型，該模型已成為一種經典的混沌神經網路模型，該模型可用於聯想記憶。 Wunsch 在90OSA 年會上提出了一種AnnualMeeting，用光電執行ART，學習過程有自適應濾波和推理功能，具有快速和穩定的學習特點。1991年，Hertz探討了神經計算理論， 對神經網路的計算復雜性分析具有重要意義；Inoue 等提出用耦合的混沌振盪子作為某個神經元，構造混沌神經網路模型，為它的廣泛應用前景指明了道路。1992年，Holland用模擬生物進化的方式提出了遺傳演算法， 用來求解復雜優化問題。1993年方建安等採用遺傳演算法學習，研究神經網路控制器獲得了一些結果。1994年Angeline等在前人進化策略理論的基礎上，提出一種進化演算法來建立反饋神經網路，成功地應用到模式識別，自動控制等方面；廖曉昕對細胞神經網路建立了新的數學理論和方法，得到了一系列結果。HayashlY根據動物大腦中出現的振盪現象，提出了振盪神經網路。1995年Mitra把人工神經網路與模糊邏輯理論、 生物細胞學說以及概率論相結合提出了模糊神經網路，使得神經網路的研究取得了突破性進展。Jenkins等人研究光學神經網路， 建立了光學二維並行互連與電子學混合的光學神經網路，它能避免網路陷入局部最小值，並最後可達到或接近最理想的解；SoleRV等提出流體神經網路，用來研究昆蟲社會，機器人集體免疫系統，啟發人們用混沌理論分析社會大系統。1996年，ShuaiJW』等模擬人腦的自發展行為， 在討論混沌神經網路的基礎上提出了自發展神經網路。1997、1998年董聰等創立和完善了廣義遺傳演算法，解決了多層前向網路的最簡拓樸構造問題和全局最優逼近問題。
隨著理論工作的發展，神經網路的應用研究也取得了突破性進展，涉及面非常廣泛，就應用的技術領域而言有計算機視覺，語言的識別、理解與合成，優化計算，智能控制及復雜系統分析，模式識別，神經計算機研製，知識推理專家系統與人工智慧。涉及的學科有神經生理學、認識科學、數理科學、心理學、信息科學、計算機科學、微電子學、光學、動力學、生物電子學等。美國、日本等國在神經網路計算機軟硬體實現的開發方面也取得了顯著的成績，並逐步形成產品。在美國，神經計算機產業已獲得軍方的強有力支持，國防部高級研究計劃局認為「神經網路是解決機器智能的唯一希望」，僅一項8 年神經計算機計劃就投資4億美元。在歐洲共同體的ESPRIT計劃中， 就有一項特別項目：「神經網路在歐洲工業中的應用」，單是生產神經網路專用晶元這一項就投資2200萬美元。據美國資料聲稱，日本在神經網路研究上的投資大約是美國的4倍。我國也不甘落後，自從1990 年批准了南開大學的光學神經計算機等3項課題以來， 國家自然科學基金與國防預研基金也都為神經網路的研究提供資助。另外，許多國際著名公司也紛紛捲入對神經網路的研究，如Intel、IBM、Siemens、HNC。神經計算機產品開始走向商用階段，被國防、企業和科研部門選用。在舉世矚目的海灣戰爭中，美國空軍採用了神經網路來進行決策與控制。在這種刺激和需求下，人工神經網路定會取得新的突破，迎來又一個高潮。自1958年第一個神經網路誕生以來，其理論與應用成果不勝枚舉。人工神經網路是一個快速發展著的一門新興學科，新的模型、新的理論、新的應用成果正在層出不窮地涌現出來。
3 人工神經網路的發展前景
針對神經網路存在的問題和社會需求，今後發展的主要方向可分為理論研究和應用研究兩個方面。
（1）利用神經生理與認識科學研究大腦思維及智能的機理、 計算理論，帶著問題研究理論。
人工神經網路提供了一種揭示智能和了解人腦工作方式的合理途徑，但是由於人類起初對神經系統了解非常有限，對於自身腦結構及其活動機理的認識還十分膚淺，並且帶有某種「先驗」。例如， Boltzmann機引入隨機擾動來避免局部極小，有其卓越之處，然而缺乏必要的腦生理學基礎，毫無疑問，人工神經網路的完善與發展要結合神經科學的研究。而且，神經科學，心理學和認識科學等方面提出的一些重大問題，是向神經網路理論研究提出的新挑戰，這些問題的解決有助於完善和發展神經網路理論。因此利用神經生理和認識科學研究大腦思維及智能的機理，如有新的突破，將會改變智能和機器關系的認識。
利用神經科學基礎理論的研究成果，用數理方法探索智能水平更高的人工神經網路模型，深入研究網路的演算法和性能，如神經計算、進化計算、穩定性、收斂性、計算復雜性、容錯性、魯棒性等，開發新的網路數理理論。由於神經網路的非線性，因此非線性問題的研究是神經網路理論發展的一個最大動力。特別是人們發現，腦中存在著混沌現象以來，用混沌動力學啟發神經網路的研究或用神經網路產生混沌成為擺在人們面前的一個新課題，因為從生理本質角度出發是研究神經網路的根本手段。
（2）神經網路軟體模擬， 硬體實現的研究以及神經網路在各個科學技術領域應用的研究。
由於人工神經網路可以用傳統計算機模擬，也可以用集成電路晶元組成神經計算機，甚至還可以用光學的、生物晶元的方式實現，因此研製純軟體模擬，虛擬模擬和全硬體實現的電子神經網路計算機潛力巨大。如何使神經網路計算機與傳統的計算機和人工智慧技術相結合也是前沿課題；如何使神經網路計算機的功能向智能化發展，研製與人腦功能相似的智能計算機，如光學神經計算機，分子神經計算機，將具有十分誘人的前景。
4 哲理
（1）人工神經網路打開了認識論的新領域
認識與腦的問題，長期以來一直受到人們的關注，因為它不僅是有關人的心理、意識的心理學問題，也是有關人的思維活動機制的腦科學與思維科學問題，而且直接關繫到對物質與意識的哲學基本問題的回答。人工神經網路的發展使我們能夠更進一步地既唯物又辯證地理解認識與腦的關系，打開認識論的新領域。人腦是一個復雜的並行系統，它具有「認知、意識、情感」等高級腦功能，用人工進行模擬，有利於加深對思維及智能的認識，已對認知和智力的本質的研究產生了極大的推動作用。在研究大腦的整體功能和復雜性方面，人工神經網路給人們帶來了新的啟迪。由於人腦中存在混沌現象，混沌可用來理解腦中某些不規則的活動，從而混沌動力學模型能用作人對外部世界建模的工具，可用來描述人腦的信息處理過程。混沌和智能是有關的，神經網路中引入混沌學思想有助於提示人類形象思維等方面的奧秘。人工神經網路之所以再度興起，關鍵在於它反映了事物的非線性，抓住了客觀世界的本質，而且它在一定程度上正面回答了智能系統如何從環境中自主學習這一最關鍵的問題，從認知的角度講，所謂學習，就是對未知現象或規律的發現和歸納。由於神經網路具有高度的並行性，高度的非線性全局作用，良好的容錯性與聯想記憶功能以及十分強的自適應、自學習功能，而使得它成為揭示智能和了解人腦工作方式的合理途徑。但是，由於認知問題的復雜性，目前，我們對於腦神經網的運行和神經細胞的內部處理機制，如信息在人腦是如何傳輸、存貯、加工的？記憶、聯想、判斷是如何形成的？大腦是否存在一個操作系統？還沒有太多的認識，因此要製造人工神經網路來模仿人腦各方面的功能，還有待於人們對大腦信息處理機理認識的深化。
（2）人工神經網路發展的推動力來源於實踐、 理論和問題的相互作用
隨著人們社會實踐范圍的不斷擴大，社會實踐層次的不斷深入，人們所接觸到的自然現象也越來越豐富多彩、紛繁復雜，這就促使人們用不同的原因加以解釋不同種類的自然現象，當不同種類的自然現象可以用同樣的原因加以解釋，這樣就出現了不同學科的相互交叉、綜合，人工神經網路就這樣產生了。在開始階段，由於這些理論化的網路模型比較簡單，還存在許多問題，而且這些模型幾乎沒有得到實踐的檢驗，因而神經網路的發展比較緩慢。隨著理論研究的深入，問題逐漸地解決特別是工程上得到實現以後，如聲納識別成功，才迎來了神經網路的第一個發展高潮。可Minisky認為感知器不能解決異或問題， 多層感知器也不過如此，神經網路的研究進入了低谷，這主要是因為非線性問題沒得到解決。隨著理論的不斷豐富，實踐的不斷深入， 現在已證明Minisky的悲觀論調是錯誤的。今天，高度發達的科學技術逐漸揭示了非線性問題是客觀世界的本質。問題、理論、實踐的相互作用又迎來了人工神經網路的第二次高潮。目前人工神經網路的問題是智能水平不高，還有其它理論和實現方面的問題，這就迫使人們不斷地進行理論研究，不斷實踐，促使神經網路不斷向前發展。總之，先前的原因遇到了解釋不同的新現象，促使人們提出更加普遍和精確的原因來解釋。理論是基礎，實踐是動力，但單純的理論和實踐的作用還不能推動人工神經網路的發展，還必須有問題提出，才能吸引科學家進入研究的特定范圍，引導科學家從事相關研究，從而逼近科學發現，而後實踐又提出新問題，新問題又引發新的思考，促使科學家不斷思考，不斷完善理論。人工神經網路的發展無不體現著問題、理論和實踐的辯證統一關系。
（3 ）人工神經網路發展的另一推動力來源於相關學科的貢獻及不同學科專家的競爭與協同
人工神經網路本身就是一門邊緣學科，它的發展有更廣闊的科學背景，亦即是眾多科研成果的綜合產物，控制論創始人Wiener在其巨著《控制論》中就進行了人腦神經元的研究；計算機科學家Turing就提出過B網路的設想；Prigogine提出非平衡系統的自組織理論，獲得諾貝爾獎；Haken研究大量元件聯合行動而產生宏觀效果， 非線性系統「混沌」態的提出及其研究等，都是研究如何通過元件間的相互作用建立復雜系統，類似於生物系統的自組織行為。腦科學與神經科學的進展迅速反映到人工神經網路的研究中，例如生物神經網路理論，視覺中發現的側抑制原理，感受野概念等，為神經網路的發展起了重要的推動作用。從已提出的上百種人工神經網路模型中，涉及學科之多，令人目不暇接，其應用領域之廣，令人嘆為觀止。不同學科專家為了在這一領域取得領先水平，存在著不同程度的競爭，所有這些有力地推動了人工神經網路的發展。人腦是一個功能十分強大、結構異常復雜的信息系統，隨著資訊理論、控制論、生命科學，計算機科學的發展，人們越來越驚異於大腦的奇妙，至少到目前為止，人類大腦信號處理機制對人類自身來說，仍是一個黑盒子，要揭示人腦的奧秘需要神經學家、心理學家、計算機科學家、微電子學家、數學家等專家的共同努力，對人類智能行為不斷深入研究，為人工神經網路發展提供豐富的理論源泉。另外，還要有哲學家的參與，通過哲學思想和自然科學多種學科的深層結合，逐步孕育出探索人類思維本質和規律的新方法，使思維科學從朦朧走向理性。而且，不同領域專家的競爭與協調同有利於問題清晰化和尋求最好的解決途徑。縱觀神經網路的發展歷史，沒有相關學科的貢獻，不同學科專家的競爭與協同，神經網路就不會有今天。當然，人工神經網路在各個學科領域應用的研究反過來又推動其它學科的發展，推動自身的完善和發展。

㈣ 人工神經網路的發展趨勢

人工神經網路特有的非線性適應性信息處理能力，克服了傳統人工智慧方法對於直覺，如模式、語音識別、非結構化信息處理方面的缺陷，使之在神經專家系統、模式識別、智能控制、組合優化、預測等領域得到成功應用。人工神經網路與其它傳統方法相結合，將推動人工智慧和信息處理技術不斷發展。近年來，人工神經網路正向模擬人類認知的道路上更加深入發展，與模糊系統、遺傳演算法、進化機制等結合，形成計算智能，成為人工智慧的一個重要方向，將在實際應用中得到發展。將信息幾何應用於人工神經網路的研究，為人工神經網路的理論研究開辟了新的途徑。神經計算機的研究發展很快，已有產品進入市場。光電結合的神經計算機為人工神經網路的發展提供了良好條件。
神經網路在很多領域已得到了很好的應用，但其需要研究的方面還很多。其中，具有分布存儲、並行處理、自學習、自組織以及非線性映射等優點的神經網路與其他技術的結合以及由此而來的混合方法和混合系統，已經成為一大研究熱點。由於其他方法也有它們各自的優點，所以將神經網路與其他方法相結合，取長補短，繼而可以獲得更好的應用效果。目前這方面工作有神經網路與模糊邏輯、專家系統、遺傳演算法、小波分析、混沌、粗集理論、分形理論、證據理論和灰色系統等的融合。
下面主要就神經網路與小波分析、混沌、粗集理論、分形理論的融合進行分析。
與小波分析的結合
1981年，法國地質學家Morlet在尋求地質數據時，通過對Fourier變換與加窗Fourier變換的異同、特點及函數構造進行創造性的研究，首次提出了小波分析的概念，建立了以他的名字命名的Morlet小波。1986年以來由於YMeyer、S.Mallat及IDaubechies等的奠基工作，小波分析迅速發展成為一門新興學科。Meyer所著的小波與運算元，Daubechies所著的小波十講是小波研究領域最權威的著作。
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，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解析度，從而可以聚集到對象的任意細節。小波分析相當於一個數學顯微鏡，具有放大、縮小和平移功能，通過檢查不同放大倍數下的變化來研究信號的動態特性。因此，小波分析已成為地球物理、信號處理、圖像處理、理論物理等諸多領域的強有力工具。
小波神經網路將小波變換良好的時頻局域化特性和神經網路的自學習功能相結合，因而具有較強的逼近能力和容錯能力。在結合方法上，可以將小波函數作為基函數構造神經網路形成小波網路，或者小波變換作為前饋神經網路的輸入前置處理工具，即以小波變換的多解析度特性對過程狀態信號進行處理，實現信噪分離，並提取出對加工誤差影響最大的狀態特性，作為神經網路的輸入。
小波神經網路在電機故障診斷、高壓電網故障信號處理與保護研究、軸承等機械故障診斷以及許多方面都有應用，將小波神經網路用於感應伺服電機的智能控制，使該系統具有良好的跟蹤控制性能，以及好的魯棒性，利用小波包神經網路進行心血管疾病的智能診斷，小波層進行時頻域的自適應特徵提取，前向神經網路用來進行分類，正確分類率達到94%。
小波神經網路雖然應用於很多方面，但仍存在一些不足。從提取精度和小波變換實時性的要求出發，有必要根據實際情況構造一些適應應用需求的特殊小波基，以便在應用中取得更好的效果。另外，在應用中的實時性要求，也需要結合DSP的發展，開發專門的處理晶元，從而滿足這方面的要求。
混沌神經網路
混沌第一個定義是上世紀70年代才被Li-Yorke第一次提出的。由於它具有廣泛的應用價值，自它出現以來就受到各方面的普遍關注。混沌是一種確定的系統中出現的無規則的運動，混沌是存在於非線性系統中的一種較為普遍的現象，混沌運動具有遍歷性、隨機性等特點，能在一定的范圍內按其自身規律不重復地遍歷所有狀態。混沌理論所決定的是非線性動力學混沌，目的是揭示貌似隨機的現象背後可能隱藏的簡單規律，以求發現一大類復雜問題普遍遵循的共同規律。
1990年Kaihara、T.Takabe和M.Toyoda等人根據生物神經元的混沌特性首次提出混沌神經網路模型，將混沌學引入神經網路中，使得人工神經網路具有混沌行為，更加接近實際的人腦神經網路，因而混沌神經網路被認為是可實現其真實世界計算的智能信息處理系統之一，成為神經網路的主要研究方向之一。
與常規的離散型Hopfield神經網路相比較，混沌神經網路具有更豐富的非線性動力學特性，主要表現如下：在神經網路中引入混沌動力學行為；混沌神經網路的同步特性；混沌神經網路的吸引子。
當神經網路實際應用中，網路輸入發生較大變異時，應用網路的固有容錯能力往往感到不足，經常會發生失憶現象。混沌神經網路動態記憶屬於確定性動力學運動，記憶發生在混沌吸引子的軌跡上，通過不斷地運動(回憶過程)一一聯想到記憶模式，特別對於那些狀態空間分布的較接近或者發生部分重疊的記憶模式，混沌神經網路總能通過動態聯想記憶加以重現和辨識，而不發生混淆，這是混沌神經網路所特有的性能，它將大大改善Hopfield神經網路的記憶能力。混沌吸引子的吸引域存在，形成了混沌神經網路固有容錯功能。這將對復雜的模式識別、圖像處理等工程應用發揮重要作用。
混沌神經網路受到關注的另一個原因是混沌存在於生物體真實神經元及神經網路中，並且起到一定的作用，動物學的電生理實驗已證實了這一點。
混沌神經網路由於其復雜的動力學特性，在動態聯想記憶、系統優化、信息處理、人工智慧等領域受到人們極大的關注。針對混沌神經網路具有聯想記憶功能，但其搜索過程不穩定，提出了一種控制方法可以對混沌神經網路中的混沌現象進行控制。研究了混沌神經網路在組合優化問題中的應用。
為了更好的應用混沌神經網路的動力學特性，並對其存在的混沌現象進行有效的控制，仍需要對混沌神經網路的結構進行進一步的改進和調整，以及混沌神經網路演算法的進一步研究。
基於粗集理論
粗糙集(Rough Sets)理論是1982年由波蘭華沙理工大學教授Z.Pawlak首先提出，它是一個分析數據的數學理論，研究不完整數據、不精確知識的表達、學習、歸納等方法。粗糙集理論是一種新的處理模糊和不確定性知識的數學工具，其主要思想就是在保持分類能力不變的前提下，通過知識約簡，導出問題的決策或分類規則。目前，粗糙集理論已被成功應用於機器學習、決策分析、過程式控制制、模式識別與數據挖掘等領域。
粗集和神經網路的共同點是都能在自然環境下很好的工作，但是，粗集理論方法模擬人類的抽象邏輯思維，而神經網路方法模擬形象直覺思維，因而二者又具有不同特點。粗集理論方法以各種更接近人們對事物的描述方式的定性、定量或者混合性信息為輸入，輸入空間與輸出空間的映射關系是通過簡單的決策表簡化得到的，它考慮知識表達中不同屬性的重要性確定哪些知識是冗餘的，哪些知識是有用的，神經網路則是利用非線性映射的思想和並行處理的方法，用神經網路本身結構表達輸入與輸出關聯知識的隱函數編碼。
在粗集理論方法和神經網路方法處理信息中，兩者存在很大的兩個區別：其一是神經網路處理信息一般不能將輸入信息空間維數簡化，當輸入信息空間維數較大時，網路不僅結構復雜，而且訓練時間也很長；而粗集方法卻能通過發現數據間的關系，不僅可以去掉冗餘輸入信息，而且可以簡化輸入信息的表達空間維數。其二是粗集方法在實際問題的處理中對雜訊較敏感，因而用無雜訊的訓練樣本學習推理的結果在有雜訊的環境中應用效果不佳。而神經網路方法有較好的抑制雜訊干擾的能力。
因此將兩者結合起來，用粗集方法先對信息進行預處理，即把粗集網路作為前置系統，再根據粗集方法預處理後的信息結構，構成神經網路信息處理系統。通過二者的結合，不但可減少信息表達的屬性數量，減小神經網路構成系統的復雜性，而且具有較強的容錯及抗干擾能力，為處理不確定、不完整信息提供了一條強有力的途徑。
目前粗集與神經網路的結合已應用於語音識別、專家系統、數據挖掘、故障診斷等領域，將神經網路和粗集用於聲源位置的自動識別，將神經網路和粗集用於專家系統的知識獲取中，取得比傳統專家系統更好的效果，其中粗集進行不確定和不精確數據的處理，神經網路進行分類工作。
雖然粗集與神經網路的結合已應用於許多領域的研究，為使這一方法發揮更大的作用還需考慮如下問題：模擬人類抽象邏輯思維的粗集理論方法和模擬形象直覺思維的神經網路方法更加有效的結合；二者集成的軟體和硬體平台的開發，提高其實用性。
與分形理論的結合
自從美國哈佛大學數學系教授Benoit B. Mandelbrot於20世紀70年代中期引入分形這一概念，分形幾何學(Fractal geometry)已經發展成為科學的方法論--分形理論，且被譽為開創了20世紀數學重要階段。現已被廣泛應用於自然科學和社會科學的幾乎所有領域，成為現今國際上許多學科的前沿研究課題之一。
由於在許多學科中的迅速發展，分形已成為一門描述自然界中許多不規則事物的規律性的學科。它已被廣泛應用在生物學、地球地理學、天文學、計算機圖形學等各個領域。
用分形理論來解釋自然界中那些不規則、不穩定和具有高度復雜結構的現象，可以收到顯著的效果，而將神經網路與分形理論相結合，充分利用神經網路非線性映射、計算能力、自適應等優點，可以取得更好的效果。
分形神經網路的應用領域有圖像識別、圖像編碼、圖像壓縮，以及機械設備系統的故障診斷等。分形圖像壓縮/解壓縮方法有著高壓縮率和低遺失率的優點，但運算能力不強，由於神經網路具有並行運算的特點，將神經網路用於分形圖像壓縮/解壓縮中，提高了原有方法的運算能力。將神經網路與分形相結合用於果實形狀的識別，首先利用分形得到幾種水果輪廓數據的不規則性，然後利用3層神經網路對這些數據進行辨識，繼而對其不規則性進行評價。
分形神經網路已取得了許多應用，但仍有些問題值得進一步研究：分形維數的物理意義；分形的計算機模擬和實際應用研究。隨著研究的不斷深入，分形神經網路必將得到不斷的完善，並取得更好的應用效果。?

㈤ matlab神經網路工具箱怎麼效果好

導入數據：選擇合適的數據，一定要選數值矩陣形式
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進行訓練
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接下來就點next，選擇輸入輸出，Sample are是選擇以行還是列放置矩陣的，注意調整

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接下來一直next，在這兒點train

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導出代碼：再點next，直到這個界面，先勾選下面的，再點Simple Script生成代碼
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使用訓練好的神經網路進行預測
使用下方命令，z是需要預測的輸入變數，net就是訓練好的模型

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打開CSDN，閱讀體驗更佳

使用MATLAB載入訓練好的caffe模型進行識別分類_IT遠征軍的博客-CSDN...
在進行下面的實驗前,需要先對數據進行訓練得到caffemodel,然後再進行分類識別 c_demo.m function [scores, maxlabel] = c_demo(im, use_gpu) % Add caffe/matlab to you Matlab search PATH to use matcaffe if exist('/home/...
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MATLAB調用訓練好的KERAS模型_LzQuarter的博客
下載了鏈接中的「kerasimporter.mlpkginstall」文件後,在matlab內用左側的文件管理系統打開會進入一個頁面,在該頁面的右上角有安裝的按鈕,如果之前安裝一直失敗,可以通過這個安裝按鈕的下拉選項選擇僅下載 下載還是有可能要用到VPN,但是相比...
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最新發布 matlab神經網路預測數據,matlab神經網路工具箱
Matlab語言是MathWorks公司推出的一套高性能計算機編程語言，集數學計算、圖形顯示、語言設計於一體，其強大的擴展功能為用戶提供了廣闊的應用空問。它附帶有30多個老塌工具箱，神經網路工具箱就是其中之一。谷歌人工智慧寫作項目：神經網路偽原創。
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matlab神經網路工具箱系統預測
matlab神經網路工具箱系統預測 有原始數據 根據原始數據預測未來十年內的數據
matlab預測控制工具箱
matlab預測控制工具箱，在學習預測控制的過程中翻譯的matlab自帶的示例，希望對大家有所幫助 matlab預測控制工具箱，在學習預測控制的過程中翻譯的matlab自帶的示例，希望對大家有所幫助
用matlab做bp神經網路預測,神經網路預測matlab代碼
我覺得一個很大的原因是你預測給的輸入范圍（2014-）超出了訓練數據的輸入范圍（2006-2013），神經網路好像是具有內插值特性，不能超出，你可以把輸入變數-時間換成其他的變數，比如經過理論分析得出的某些影響因素，然後訓練數據要包括大范圍的情況，這樣可以保證預測其他年份的運量的時候，輸入變數不超出范圍，最後預測的時候給出這幾個影響因素的值，效果會好一點。輸出層是個purelin，線性組合後的輸出層輸出當然也全是幾乎相同的了。輸出層是個purelin，線性組合後的輸出層輸出當然也全是幾乎相同的了。
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BP神經網路預測實例（matlab代碼，神經網路工具箱）
目錄辛烷值的預測matlab代碼實現工具箱實現 參考學習b站： 數學建模學習交流 bp神經網路預測matlab代碼實現過程 辛烷值的預測 【改編】辛烷值是汽油最重要的品質指標，傳統的實驗室檢測方法存在樣品用量猜者大，穗含薯測試周期長和費用高等問題，不適用於生產控制，特別是在線測試。近年發展起來的近紅外光譜分析方法（NIR），作為一種快速分析方法，已廣泛應用於農業、制葯、生物化工、石油產品等領域。其優越性是無損檢測、低成本、無污染，能在線分析，更適合於生產和控制的需要。實驗採集得到50組汽油樣品（辛烷值已通過其他方法測
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用matlab做bp神經網路預測,matlab人工神經網路預測
ylabel('函數輸出','fontsize',12);%畫出預測結果誤差圖figureplot(error,'-*')title('BP網路預測誤差','fontsize',12)ylabel('誤差','fontsize',12)xlabel('樣本','fontsize',12)。三、訓練函數與學習函數的區別函數的輸出是權值和閾值的增量，訓練函數的輸出是訓練好的網路和訓練記錄，在訓練過程中訓練函數不斷調用學習函數修正權值和閾值，通過檢測設定的訓練步數或性能函數計算出的誤差小於設定誤差，來結束訓練。.
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matlab訓練神經網路模型並導入simulink詳細步驟
之前的神經網路相關文章： Matlab-RBF神經網路擬合數據 Matlab RBF神經網路及其實例 4.深度學習(1) --神經網路編程入門 本文介紹一下怎麼把訓練好的神經網路導入到simulink並使用，假定有兩個變數，一個輸出變數，隨機生成一點數據 x1 = rand(1000,1);x2 = rand(1000,1);x = [x1 x2];y = rand(1000,1); 在App裡面找到神經網路工具箱 點擊Next 選擇對應的數據，注意選擇好對應的輸入和輸出，還
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用matlab做bp神經網路預測,matlab神經網路怎麼預測
它的學習規則是使用最速下降法，通過反向傳播來不斷調整網路的權值和閾值，使網路的誤差平方和最小。Network可以看出，你的網路結構是兩個隱含層，2-3-1-1結構的網路，演算法是traindm，顯示出來的誤差變化為均方誤差值mse。達到設定的網路精度0.001的時候，誤差下降梯度為0.0046，遠大於默認的1e-5，說明此時的網路誤差仍在快速下降，所以可以把訓練精度目標再提高一些，比如設為0.0001或者1e-5。如果你所選用的激活函數是線性函數，那麼就可以先把輸出的表達式寫出來，即權向量和輸入的矩陣乘積。
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matlab訓練模型、導出模型及VC調用模型過程詳解
MATLAB是美國MathWorks公司出品的商業數學軟體，為演算法開發、數據可視化、數據分析以及數值計算等提供了高級計算語言和互動式環境。隨著人工智慧的崛起，MATLAB也添加了自己的機器學習工具包，只需要很少的代碼或命令就能完成模型訓練和測試的過程，訓練好的模型也能方便的導出，供VC等調用。本文主要介紹模型訓練、導出和調用的整個過程。 軟體版本： VC2015，matlab2018a ...
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matlab神經網路預測模型,matlab人工神經網路預測
谷歌人工智慧寫作項目：小發貓matlab帶有神經網路工具箱，可直接調用，建議找本書看看，或者MATLAB論壇找例子常見的神經網路結構。核心調用語句如下：%數據輸入%選連樣本輸入輸出數據歸一化[inputn,inputps]=mapminmax(input_train);[outputn,outputps]=mapminmax(output_train);%%BP網路訓練%%初始化網路結構net=newff(inputn,outputn,[88]);net.trainParam.epochs=100;=0.0
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在Matlab中調用pytorch上訓練好的網路模型
在Matlab中調用pytorch上訓練好的網路模型
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MATLAB_第二篇神經網路學習_BP神經網路
BP神經網路代碼實現1. BP神經網路的簡介和結構參數1.1 BP神經網路的結構組成1.2 BP神經網路訓練界面的參數解讀 非常感謝博主wishes61的分享. 1. BP神經網路的簡介和結構參數 一種按照誤差逆向傳播演算法訓練的多層前饋神經網路用於預測BP神經網路的計算過程：由正向計算過程和反向計算過程組成。 正向傳播過程，輸入模式從輸入層經隱單元層逐層處理，並轉向輸出層，每一層神經元的狀態隻影響下一層神經元的狀態。 如果在輸出層不能得到期望的輸出，則轉入反向傳播，將誤差信號沿原來的連接通路返回，通過修改各
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MATLAB神經網路擬合回歸工具箱Neural Net Fitting的使用方法
本文介紹MATLAB軟體中神經網路擬合（Neural Net Fitting）工具箱的具體使用方法~
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灰色預測工具箱matlab,Matlab灰色預測工具箱——走過數模
2009-07-02 23:05灰色預測幾乎是每年數模培訓必不可少的內容，相對來說也是比較簡單，這里寫了四個函數，方便在Matlab裡面調用，分別是GM(1，1)，殘差GM(1，1)，新陳代謝GM(1，1)，Verhust自己寫得難免有所疏忽，需要的朋友自己找本書本來試驗一下。。Gm(1，1)function [px0,ab,rel]=gm11(x0,number)%[px0,ab,rel]=gm...
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matlab利用訓練好的BP神經網路來預測新數據（先保存網路，再使用網路）
1，保存網路。save ('net') % net為已訓練好的網路，這里把他從workspace保存到工作目錄，顯示為net.mat文檔。 2，使用網路。load ('net') % net為上面保存的網路，這里把他下載到workspace。y_predict = sim(...
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數學建模學習（79）：Matlab神經網路工具箱使用，實現多輸入多輸出預測
Matlab神經網路工具箱實現，實現多輸入多輸出預測
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熱門推薦 如何利用matlab做BP神經網路分析（包括利用matlab神經網路工具箱）
利用MATLAB 進行BP神經網路的預測（含有神經網路工具箱） 最近一段時間在研究如何利用預測其銷量個數，在網上搜索了一下，發現了很多模型來預測，比如利用回歸模型、時間序列模型，GM（1,1）模型，可是自己在結合實際的工作內容，發現這幾種模型預測的精度不是很高，於是再在網上進行搜索，發現神經網路模型可以來預測，並且有很多是結合時間序列或者SVM（支持向量機）等組合模型來進...
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bp神經網路預測案例python_詳細BP神經網路預測演算法及實現過程實例
1.具體應用實例。根據表2，預測序號15的跳高成績。表2國內男子跳高運動員各項素質指標序號跳高成績()30行進跑(s)立定三級跳遠()助跑摸高()助跑4—6步跳高()負重深蹲杠鈴()杠鈴半蹲系數100(s)抓舉()12.243.29.63.452.151402.811.05022.333.210.33.752.21203.410.97032.243.09.03.52.21403.511.4504...
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如何調用MATLAB訓練神經網路生成的網路進行預測
如何調用MATLAB訓練神經網路生成的網路問題引出知識准備代碼註解 問題引出 如何存儲和調用已經訓練好的神經網路。 本人前幾天在智能控制學習的過程中也遇到了這樣的問題，在論壇中看了大家的回復，雖然都提到了關鍵的兩個函數「save」和「load」，但或多或少都簡潔了些，讓人摸不著頭腦（呵呵，當然也可能是本人太菜）。通過不斷調試，大致弄明白這兩個函數對神經網路的存儲。下面附上實例給大家做個說明，希望對跟我有一樣問題的朋友有所幫助。 知識准備 如果只是需要在工作目錄下保到當前訓練好的網路，可以在命令窗口 輸入：s
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matlab訓練好的模型怎麼用
神經網路

㈥ 軟體開發和大數據哪個前景好

大數據和軟體開發,其實准確來說,大數據也是軟體開發當中的一個方向。

軟體開發和大數據的不同

數據科學與技術課程學習內容中的工程部分要少於軟體工程中的工程內容，但是大數據部分內容更加有體系。

軟體工程大數據方向主體課程學習軟體工程專業課程大三外加大數據導論，數據挖掘等三四門與大數據有關的課，主要學出來在工程中的應用；

就業區別：總體區別不大，因為搞大數據這塊的崗位，本科生能做的只有兩種：

（1）大數據分析

（2）數據挖掘（低層次的）這兩個崗位是大數據對口崗位，薪資和難度數據挖掘大於數據分析，再往深的學就是人工智慧這塊了，自然語言處理、計算機圖像處理、智能推薦、神經網路、機器學習、深度學習等（這部分都是研究生階段選擇其一深入學習，雖然難度較大但是薪資很高）

學習軟體開發就業前景怎麼樣

隨著計算機的普及，計算機應用滲透到各行各業，不僅大大提高了效率，而且對人們的生活產生了深刻的影響。計算機的深度應用不能與軟體分離。軟體產業的發展與一個國家的政治和未來有關。軟體產業將成為工業規模最大的新興產業之一，是21世紀最有發展前途的產業之一。下面是針對軟體開發行業的前景總結如下：

1、高成長：在全球的軟體市場中，軟體開發每年的增長速度是非常快的，並且這種增長速度遠遠超過了世界經濟的增長速度。

2、高智力投入：軟體開發需要的固定資產較少，並且生產成本也少。在整個生產過程中，腦力活動是非常關鍵的。

3、服務強：軟體產品的售後服務工作量大，且軟體開發人員在進行系統集成時必須深入理解用戶的需求，在實施項目的過程中必須得到用戶的緊密合作，因此這是兼顧製造業和服務業的特點

4、全球性強：在網際網路出現之後，軟體行業得到了更大的發展機會，軟體產品可以在非常短的時間內銷售給全世界，同時，軟體開發也是一個受文化、風俗，習慣影響相對較小的產業。