神經網路技術的應用

❶ 洗衣機會帶給客戶什麼體驗感

洗衣機會帶給客戶的體驗感：

1、洗衣機具備傳統洗衣機所沒有的功能、通過將計算機技術和微型處理器植入洗衣機，使得洗衣機具備智能化的特徵：遠程遙控洗衣、數據傳送通訊、智能檢測故障、智能節水節電等。例如，智能洗衣機通過對衣物的材質、重量、清潔度的分析為用戶提供最合理的洗衣方案。

神經網路技術的運用使得智能洗衣機具有學習能力，通過對用戶洗衣習慣進行學習，為用戶節約操作；物聯網技術的應用則實現了智能洗衣機與其它家電、智能產品的信息共享；自動監測故障功能和節水節電功能等為用戶節約時間、水電。

2、其次，洗衣機為用戶帶來全新的操作方式。傳統洗衣機界面採用按鍵和旋鈕的硬體操作交互方式，隨著洗衣機功能越來越豐富，傳統硬體界面操作方式已無法承載更多的信息，越來越多的智能洗衣機採用純軟體的操作界面，取代了過去旋鈕和按鍵的交互方式。

3、最後，洗衣機改變了用戶洗衣的行為流程。智能洗衣機的智能控制功能，使得用戶不再必須在室內對洗衣機進行操作，用戶可以在任何地點通過洗衣機的運行。

同時，洗衣機洗衣任務完成後，可通過手機端及時向用戶推送消息智能產品的自動檢測功能，可以自行檢測洗衣機故障，提出針對性的簡易故障維修方案，自動和售後服務取得聯系。

智能洗衣機的雙重屬性

因此，智能洗衣機具有雙屬性：洗衣機和智能觸控操作平台。智能洗衣機軟體用戶界面既要繼承傳統洗衣機已經形成的標準的洗衣操作流程，又要遵循用戶體驗的通用設計原則；交互的自然性則是研究目標：讓洗衣機去適應用戶，而非用戶適應洗衣機。

實現交互自然性的兩個方法：一是充分考慮用戶的使用情境，做到界面的表現模型和用戶心理模型的匹配，二是通過技術應用，實現多通道交互，解放用戶的雙手，帶來前所未有的操作體驗。最後，還要注意「智能」的適度性原則，讓用戶充分享受操作洗衣機的體驗感，而非成為智能洗衣機的奴隸。

❷ 什麼是神經網路控制技術

神經網路控制技術是一項復雜的系統控制技術，一般應用在變頻器的控制中專，它是通過對系屬統的辨識、運算後對變頻器進行控制的一種新技術。而且神經網路控制可以同時控制多個變頻器，所以應用在多個變頻器級聯控制中比較合適。

❸ 神經網路技術在心理學中的最新應用有哪些啊

應用特別的多啊，goolge 輸入神經網路或neural network會有很多的

❹ 神經網路原理及應用

神經網路原理及應用
1. 什麼是神經網路？
神經網路是一種模擬動物神經網路行為特徵，進行分布式並行信息處理的演算法。這種網路依靠系統的復雜程度，通過調整內部大量節點之間相互連接的關系，從而達到處理信息的目的。
人類的神經網路

2. 神經網路基礎知識
構成：大量簡單的基礎元件——神經元相互連接
工作原理：模擬生物的神經處理信息的方式
功能：進行信息的並行處理和非線性轉化
特點：比較輕松地實現非線性映射過程，具有大規模的計算能力
神經網路的本質：

神經網路的本質就是利用計算機語言模擬人類大腦做決定的過程。
3. 生物神經元結構

4. 神經元結構模型

xj為輸入信號，θi為閾值，wij表示與神經元連接的權值，yi表示輸出值
判斷xjwij是否大於閾值θi
5. 什麼是閾值？
臨界值。
神經網路是模仿大腦的神經元，當外界刺激達到一定的閾值時，神經元才會受刺激，影響下一個神經元。

6. 幾種代表性的網路模型
單層前向神經網路——線性網路
階躍網路
多層前向神經網路（反推學習規則即BP神經網路）
Elman網路、Hopfield網路、雙向聯想記憶網路、自組織競爭網路等等
7. 神經網路能幹什麼？
運用這些網路模型可實現函數逼近、數據聚類、模式分類、優化計算等功能。因此，神經網路廣泛應用於人工智慧、自動控制、機器人、統計學等領域的信息處理中。雖然神經網路的應用很廣，但是在具體的使用過程中到底應當選擇哪種網路結構比較合適是值得考慮的。這就需要我們對各種神經網路結構有一個較全面的認識。
8. 神經網路應用

❺ 神經網路到底能幹什麼

神經網路（Artificial Neural Networks，簡寫為ANNs）也簡稱為神經網路（NNs）或稱作連接模型（Connection Model），版它是一種模仿動權物神經網路行為特徵，進行分布式並行信息處理的演算法數學模型。這種網路依靠系統的復雜程度，通過調整內部大量節點之間相互連接的關系，從而達到處理信息的目的。
神經網路可以用於模式識別、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。

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。

❻ 神經網路技術有什麼功能

神經抄網路技術對完成對微弱信號的襲檢驗和對各感測器信息實時處理，具有自適應自學習功能，能自動掌握環境特徵，實現自動目標識別及容錯性好，抗干擾能力強等優點。神經網路技術特別適用於密集信號環境的信息處理、數據收集目標識別、圖像處理、無源探測與定位以及人機介面等方面，因而在作戰指揮方面有廣泛的應用前景。

❼ 神經網路到底有什麼作用，具體是用來干什麼的

神經網路（Artificial Neural Networks，簡寫為ANNs）也簡稱為神經網路（NNs）或稱作連接模型（Connection Model），它是一種模版仿動物神經網路行為權特徵，進行分布式並行信息處理的演算法數學模型。這種網路依靠系統的復雜程度，通過調整內部大量節點之間相互連接的關系，從而達到處理信息的目的。
神經網路可以用於模式識別、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。

❽ 軍事自動化

海灣戰爭作戰初期，美軍利用計算機對作戰計劃進行了對抗性模擬檢驗，結果表明，利用F-117A飛機從空中和「戰斧」式巡航導彈從低空對巴格達進行攻擊，要比用F-111和A-6E飛機從低空攻擊的效果好得多。

這些模擬結果，使美軍的決策和計劃得到了完善和改進，作戰指揮質量大大提高。為拿出對伊拉克的轟炸計劃，美國空軍先在戰區攻擊模型上進行計算機模擬，五角大樓利用各種決策支持系統進行演習，輸入信息後，一般15分鍾就能拿出1~3個經過可行性論證，以及功效、得失權衡比較的模擬作戰方案。正是由於先進的人工智慧技術的支持，美軍才有可能在伊拉克戰爭開始前兩個小時內，完成對「斬首」行動的決策、准備和實施。現在，一些軍事強國的軍事行動已經離不開智能化程度不斷提高的計算機輔助決策系統，智能決策輔助系統已成為軍事行動不可或缺的「利器」。

目前，世界上許多發達國家都在制定發展人工智慧技術計劃，僅美國正在研製的機器人就有100餘種，英國也有30餘種。大量智能機器人，將可能在戰爭中大規模地投放於戰場，執行作戰任務。正如托夫勒所言：「機器人、衛星、導彈和高科技的『精巧戰』一樣，不論我們是否有所准備，都會在未來第三次浪潮文明的戰爭形式中擁有它自己的位置。」軍事智能革命，將真正實現作戰指揮活動和作戰行動的自動化和智能化。智能化指揮系統將使指揮控制活動的准確性和時效性大幅度提高，作戰平台將集發現、跟蹤、識別和自主發射為一體，智能化彈葯將具有更加強大的「自動尋的」和「發射後不管」功能，這將使指揮活動和作戰行動的效率接近極限。軍事決策的智能化將成為戰爭形態嬗變以及未來戰爭制勝的必然選擇。

高新技術為智能化決策助力

人工智慧是利用計算機模擬、實現人腦思維等智能活動的科學技術，覆蓋信息理解系統、處理系統、專家系統和知識庫等領域。

一些高新技術的重大突破使智能化軍事決策已成為21世紀信息化軍隊建設的新方向。

神經網路的應用。神經網路技術主要模仿人類神經元之間的信息傳遞功能，建立人工神經元網路結構，藉助電腦模擬人腦的思維，對輸入信息進行分析、加工、處理和利用。它將使軍事決策所使用的各種計算機模型接近真實化，提高對語言、圖像等各類信息的理解能力，進而作出科學的決策。

專家系統的應用。專家系統是指以知識為基礎、具有專家級解題能力的計算機軟體系統，是人工智慧的重要基礎。專家系統應用於軍事決策，就是將作戰指揮經驗提煉成規則並進行編程，自動生成作戰行動所需要的對策方案，幫助指揮員正確決策。這相當於為指揮員配備了一個高水平的「專家智囊團」。

模糊邏輯。戰場環境、敵我情況、武器裝備、精神士氣等都存在一定的模糊性。依據這樣的模糊信息進行軍事決策，過去主要靠指揮員的個人經驗，現在可以利用模糊邏輯理論和計算機模型進行分析處理，利用模糊綜合評判等方法，把經驗性和科學性結合起來，使決策更可靠。

信息融合。在計算機輔助下，利用現代決策理論和人工智慧技術，對多種來源的信息進行融合，並作出目標決策。這是智能輔助決策支持系統的重要基礎，它可使軍事決策更靈活、更快捷，增強適應戰場態勢瞬息萬變的快速應變能力。

知識戰士的智能化戰爭

不理解時代的特點，也就無法理解時代的戰爭。雖然人工智慧還不能全面代替人類，但畢竟可以應用於智能化軍事決策的輔助支持。正如軟體巨頭、科學家比爾·喬伊在《未來不需要我們》中描述的一種令人不寒而慄的前景：超智能機器人能夠自我生存和發展，並消滅人類。這給我們認知未來戰爭中的智能化決策的發展趨勢，提供了借鑒。我們不是唯武器論者，相信最終決定戰爭勝負的是人而不是物，但也從來沒有忽視過武器裝備的先進性和重要性。依靠技術創新推進中國特色軍事變革，既是必然選擇，又是重要方針。運籌帷幄未來信息化戰爭，智能化軍事決策無疑就是雄鷹的翅膀、勇士的利劍。軍事決策仍是人類智能的博弈，指揮群體的知識、智慧、謀略的作用和價值更加凸顯，智能化軍事決策永遠不會徹底動搖人的主體地位，但每一位指揮員也要清醒地認識到，「未來戰場將是知識戰士進行的智能化戰爭，將是全新意義的知識戰爭。」(作者單位：國防大學)

❾ 人工智慧和神經網路

人工智慧的發展飛快，這也得益於人工智慧的技術成熟。而人工智慧離不開神經網路，神經網路在人工智慧的發展中也是走過了十分崎嶇的道路，那麼究竟是怎麼一回事呢？我們在這篇文章中給大家介紹一下這個問題。
每一個科學的技術發展進程都是十分相似的，如果我們從歷史來看，就能夠發展一件十分有意思的事情，重大科學的研究往往呈螺旋形上升的過程，不可能一蹴而就，每一次基礎科學研究的重大進步，科技應用的重大突破，往往先由一兩個領軍人物偶然點破，而後大家爭相研究，於是就在很短的時間內做出大量更具突破性的成果，同時帶來相關產業界的革命性增長。而神經網路也是這樣的。人工神經網路正是機器學習領域幾十年來積累誕生的重大科學研究和工程應用成果，當前深度學習被看作是通向人工智慧的關鍵技術，得到了很多科學家的重視。
首先說說什麼是神經網路吧，神經網路是一種模仿動物神經網路行為特徵，進行分布式並行信息處理的演算法數學模型。這種網路依靠系統的復雜程度，通過調整內部大量節點之間相互連接的關系，從而達到處理信息的目的。神經網路是機器學習的一個方向，而機器學習的另一個方向就是支持向量機。而以支持向量機為代表的淺層學習技術十分火爆，但是機器學習技術卻很少投入使用中，後來神經網路方面的技術得到的實質性的改變，逐漸走出實驗室，在學術界研究和產業界應用都得以應用。
神經網路的大起大落代表了人工智慧的三個泡沫期，這給過分熱衷深度學習技術與人工智慧研究應用的人來講，也是該降降溫的，期望越大，失望越大，畢竟深度學習技術沒有想像中的那麼強大，至少在智能演算法層面的突破很有限。換個角度看，深度學習的興起，很可能是因為機器學習演算法研究幾十年遲遲無重大進展。
我們在這篇文章中給大家講述的人工智慧和神經網路的發展，從中我們可以看出人工智慧的發展是離不開機器學習的，而機器學習又離不開神經網路，所以我們要想做好人工智慧，那就不要丟下神經學習，唯有並駕齊驅，相互幫助，才能把智能科技發展的道路走得更遠更牢。