神经网络技术的应用

❶ 洗衣机会带给客户什么体验感

洗衣机会带给客户的体验感：

1、洗衣机具备传统洗衣机所没有的功能、通过将计算机技术和微型处理器植入洗衣机，使得洗衣机具备智能化的特征：远程遥控洗衣、数据传送通讯、智能检测故障、智能节水节电等。例如，智能洗衣机通过对衣物的材质、重量、清洁度的分析为用户提供最合理的洗衣方案。

神经网络技术的运用使得智能洗衣机具有学习能力，通过对用户洗衣习惯进行学习，为用户节约操作；物联网技术的应用则实现了智能洗衣机与其它家电、智能产品的信息共享；自动监测故障功能和节水节电功能等为用户节约时间、水电。

2、其次，洗衣机为用户带来全新的操作方式。传统洗衣机界面采用按键和旋钮的硬件操作交互方式，随着洗衣机功能越来越丰富，传统硬件界面操作方式已无法承载更多的信息，越来越多的智能洗衣机采用纯软件的操作界面，取代了过去旋钮和按键的交互方式。

3、最后，洗衣机改变了用户洗衣的行为流程。智能洗衣机的智能控制功能，使得用户不再必须在室内对洗衣机进行操作，用户可以在任何地点通过洗衣机的运行。

同时，洗衣机洗衣任务完成后，可通过手机端及时向用户推送消息智能产品的自动检测功能，可以自行检测洗衣机故障，提出针对性的简易故障维修方案，自动和售后服务取得联系。

智能洗衣机的双重属性

因此，智能洗衣机具有双属性：洗衣机和智能触控操作平台。智能洗衣机软件用户界面既要继承传统洗衣机已经形成的标准的洗衣操作流程，又要遵循用户体验的通用设计原则；交互的自然性则是研究目标：让洗衣机去适应用户，而非用户适应洗衣机。

实现交互自然性的两个方法：一是充分考虑用户的使用情境，做到界面的表现模型和用户心理模型的匹配，二是通过技术应用，实现多通道交互，解放用户的双手，带来前所未有的操作体验。最后，还要注意“智能”的适度性原则，让用户充分享受操作洗衣机的体验感，而非成为智能洗衣机的奴隶。

❷ 什么是神经网络控制技术

神经网络控制技术是一项复杂的系统控制技术，一般应用在变频器的控制中专，它是通过对系属统的辨识、运算后对变频器进行控制的一种新技术。而且神经网络控制可以同时控制多个变频器，所以应用在多个变频器级联控制中比较合适。

❸ 神经网络技术在心理学中的最新应用有哪些啊

应用特别的多啊，goolge 输入神经网络或neural network会有很多的

❹ 神经网络原理及应用

神经网络原理及应用
1. 什么是神经网络？
神经网络是一种模拟动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。
人类的神经网络

2. 神经网络基础知识
构成：大量简单的基础元件——神经元相互连接
工作原理：模拟生物的神经处理信息的方式
功能：进行信息的并行处理和非线性转化
特点：比较轻松地实现非线性映射过程，具有大规模的计算能力
神经网络的本质：

神经网络的本质就是利用计算机语言模拟人类大脑做决定的过程。
3. 生物神经元结构

4. 神经元结构模型

xj为输入信号，θi为阈值，wij表示与神经元连接的权值，yi表示输出值
判断xjwij是否大于阈值θi
5. 什么是阈值？
临界值。
神经网络是模仿大脑的神经元，当外界刺激达到一定的阈值时，神经元才会受刺激，影响下一个神经元。

6. 几种代表性的网络模型
单层前向神经网络——线性网络
阶跃网络
多层前向神经网络（反推学习规则即BP神经网络）
Elman网络、Hopfield网络、双向联想记忆网络、自组织竞争网络等等
7. 神经网络能干什么？
运用这些网络模型可实现函数逼近、数据聚类、模式分类、优化计算等功能。因此，神经网络广泛应用于人工智能、自动控制、机器人、统计学等领域的信息处理中。虽然神经网络的应用很广，但是在具体的使用过程中到底应当选择哪种网络结构比较合适是值得考虑的。这就需要我们对各种神经网络结构有一个较全面的认识。
8. 神经网络应用

❺ 神经网络到底能干什么

神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connection Model），版它是一种模仿动权物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。
神经网络可以用于模式识别、信号处理、知识工程、专家系统、优化组合、机器人控制等。随着神经网络理论本身以及相关理论、相关技术的不断发展，神经网络的应用定将更加深入。

神经网络的研究可以分为理论研究和应用研究两大方面。
理论研究可分为以下两类：
1、利用神经生理与认知科学研究人类思维以及智能机理。
2、利用神经基础理论的研究成果，用数理方法探索功能更加完善、性能更加优越的神经网络模型，深入研究网络算法和性能，如：稳定性、收敛性、容错性、鲁棒性等；开发新的网络数理理论，如：神经网络动力学、非线性神经场等。
应用研究可分为以下两类：
1、神经网络的软件模拟和硬件实现的研究。
2、神经网络在各个领域中应用的研究。

❻ 神经网络技术有什么功能

神经抄网络技术对完成对微弱信号的袭检验和对各传感器信息实时处理，具有自适应自学习功能，能自动掌握环境特征，实现自动目标识别及容错性好，抗干扰能力强等优点。神经网络技术特别适用于密集信号环境的信息处理、数据收集目标识别、图像处理、无源探测与定位以及人机接口等方面，因而在作战指挥方面有广泛的应用前景。

❼ 神经网络到底有什么作用，具体是用来干什么的

神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connection Model），它是一种模版仿动物神经网络行为权特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。
神经网络可以用于模式识别、信号处理、知识工程、专家系统、优化组合、机器人控制等。随着神经网络理论本身以及相关理论、相关技术的不断发展，神经网络的应用定将更加深入。

❽ 军事自动化

海湾战争作战初期，美军利用计算机对作战计划进行了对抗性模拟检验，结果表明，利用F-117A飞机从空中和“战斧”式巡航导弹从低空对巴格达进行攻击，要比用F-111和A-6E飞机从低空攻击的效果好得多。

这些模拟结果，使美军的决策和计划得到了完善和改进，作战指挥质量大大提高。为拿出对伊拉克的轰炸计划，美国空军先在战区攻击模型上进行计算机仿真，五角大楼利用各种决策支持系统进行演习，输入信息后，一般15分钟就能拿出1~3个经过可行性论证，以及功效、得失权衡比较的模拟作战方案。正是由于先进的人工智能技术的支持，美军才有可能在伊拉克战争开始前两个小时内，完成对“斩首”行动的决策、准备和实施。现在，一些军事强国的军事行动已经离不开智能化程度不断提高的计算机辅助决策系统，智能决策辅助系统已成为军事行动不可或缺的“利器”。

目前，世界上许多发达国家都在制定发展人工智能技术计划，仅美国正在研制的机器人就有100余种，英国也有30余种。大量智能机器人，将可能在战争中大规模地投放于战场，执行作战任务。正如托夫勒所言：“机器人、卫星、导弹和高科技的‘精巧战’一样，不论我们是否有所准备，都会在未来第三次浪潮文明的战争形式中拥有它自己的位置。”军事智能革命，将真正实现作战指挥活动和作战行动的自动化和智能化。智能化指挥系统将使指挥控制活动的准确性和时效性大幅度提高，作战平台将集发现、跟踪、识别和自主发射为一体，智能化弹药将具有更加强大的“自动寻的”和“发射后不管”功能，这将使指挥活动和作战行动的效率接近极限。军事决策的智能化将成为战争形态嬗变以及未来战争制胜的必然选择。

高新技术为智能化决策助力

人工智能是利用计算机模拟、实现人脑思维等智能活动的科学技术，覆盖信息理解系统、处理系统、专家系统和知识库等领域。

一些高新技术的重大突破使智能化军事决策已成为21世纪信息化军队建设的新方向。

神经网络的应用。神经网络技术主要模仿人类神经元之间的信息传递功能，建立人工神经元网络结构，借助电脑模拟人脑的思维，对输入信息进行分析、加工、处理和利用。它将使军事决策所使用的各种计算机模型接近真实化，提高对语言、图像等各类信息的理解能力，进而作出科学的决策。

专家系统的应用。专家系统是指以知识为基础、具有专家级解题能力的计算机软件系统，是人工智能的重要基础。专家系统应用于军事决策，就是将作战指挥经验提炼成规则并进行编程，自动生成作战行动所需要的对策方案，帮助指挥员正确决策。这相当于为指挥员配备了一个高水平的“专家智囊团”。

模糊逻辑。战场环境、敌我情况、武器装备、精神士气等都存在一定的模糊性。依据这样的模糊信息进行军事决策，过去主要靠指挥员的个人经验，现在可以利用模糊逻辑理论和计算机模型进行分析处理，利用模糊综合评判等方法，把经验性和科学性结合起来，使决策更可靠。

信息融合。在计算机辅助下，利用现代决策理论和人工智能技术，对多种来源的信息进行融合，并作出目标决策。这是智能辅助决策支持系统的重要基础，它可使军事决策更灵活、更快捷，增强适应战场态势瞬息万变的快速应变能力。

知识战士的智能化战争

不理解时代的特点，也就无法理解时代的战争。虽然人工智能还不能全面代替人类，但毕竟可以应用于智能化军事决策的辅助支持。正如软件巨头、科学家比尔·乔伊在《未来不需要我们》中描述的一种令人不寒而栗的前景：超智能机器人能够自我生存和发展，并消灭人类。这给我们认知未来战争中的智能化决策的发展趋势，提供了借鉴。我们不是唯武器论者，相信最终决定战争胜负的是人而不是物，但也从来没有忽视过武器装备的先进性和重要性。依靠技术创新推进中国特色军事变革，既是必然选择，又是重要方针。运筹帷幄未来信息化战争，智能化军事决策无疑就是雄鹰的翅膀、勇士的利剑。军事决策仍是人类智能的博弈，指挥群体的知识、智慧、谋略的作用和价值更加凸显，智能化军事决策永远不会彻底动摇人的主体地位，但每一位指挥员也要清醒地认识到，“未来战场将是知识战士进行的智能化战争，将是全新意义的知识战争。”(作者单位：国防大学)

❾ 人工智能和神经网络

人工智能的发展飞快，这也得益于人工智能的技术成熟。而人工智能离不开神经网络，神经网络在人工智能的发展中也是走过了十分崎岖的道路，那么究竟是怎么一回事呢？我们在这篇文章中给大家介绍一下这个问题。
每一个科学的技术发展进程都是十分相似的，如果我们从历史来看，就能够发展一件十分有意思的事情，重大科学的研究往往呈螺旋形上升的过程，不可能一蹴而就，每一次基础科学研究的重大进步，科技应用的重大突破，往往先由一两个领军人物偶然点破，而后大家争相研究，于是就在很短的时间内做出大量更具突破性的成果，同时带来相关产业界的革命性增长。而神经网络也是这样的。人工神经网络正是机器学习领域几十年来积累诞生的重大科学研究和工程应用成果，当前深度学习被看作是通向人工智能的关键技术，得到了很多科学家的重视。
首先说说什么是神经网络吧，神经网络是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。神经网络是机器学习的一个方向，而机器学习的另一个方向就是支持向量机。而以支持向量机为代表的浅层学习技术十分火爆，但是机器学习技术却很少投入使用中，后来神经网络方面的技术得到的实质性的改变，逐渐走出实验室，在学术界研究和产业界应用都得以应用。
神经网络的大起大落代表了人工智能的三个泡沫期，这给过分热衷深度学习技术与人工智能研究应用的人来讲，也是该降降温的，期望越大，失望越大，毕竟深度学习技术没有想象中的那么强大，至少在智能算法层面的突破很有限。换个角度看，深度学习的兴起，很可能是因为机器学习算法研究几十年迟迟无重大进展。
我们在这篇文章中给大家讲述的人工智能和神经网络的发展，从中我们可以看出人工智能的发展是离不开机器学习的，而机器学习又离不开神经网络，所以我们要想做好人工智能，那就不要丢下神经学习，唯有并驾齐驱，相互帮助，才能把智能科技发展的道路走得更远更牢。