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標(biāo)題: MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展 [打印本頁(yè)]
作者: 電子黑    時(shí)間: 2016-6-27 14:36
標(biāo)題: MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展
MATLAB語言的歷史、用途和特點(diǎn)
　　70年代后期，Cleve Moler擔(dān)任美國(guó)墨西哥大學(xué)計(jì)算機(jī)系系主任，為了讓學(xué)生方便的調(diào)用EISPACK和LINPACK，設(shè)計(jì)了接口程序，取名MATLAB (MATrix LABoratory)，即Matrix和Laboratory的組合。
　　MATLAB的第一個(gè)商業(yè)化的版本是1984年推出的是3.0的DOS版本，1992年MathWorks 公司于推出了4.0版本，1994年的4.2版本擴(kuò)充了4.0版本的功能，尤其在圖形界面設(shè)計(jì)方面更提供了新的方法。1997年推出的5.0版允許了更多的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，如單元數(shù)據(jù)、多維矩陣、對(duì)象與類等，使其成為一種更方便編程的語言。1999年推出的 MATLAB 5.3版在很多方面又進(jìn)一步改進(jìn)了 MATLAB 語言的功能。2000年10月底推出了其全新的 MATLAB 6.0正式版(Release 12)，在核心數(shù)值算法、界面設(shè)計(jì)、外部接口、應(yīng)用桌面等諸多方面有了極大的改進(jìn)。現(xiàn)在的MATLAB支持各種操作系統(tǒng)，它可以運(yùn)行在十幾個(gè)操作平臺(tái)上，其中比較常見的有基于Windows 9X/NT、OS/2、Macintosh、Sun、Unix、Linux等平臺(tái)的系統(tǒng)。現(xiàn)在的MATLAB再也不是一個(gè)簡(jiǎn)單的矩陣實(shí)驗(yàn)室了，它已經(jīng)演變成為一種具有廣泛應(yīng)用前景的全新的計(jì)算機(jī)高級(jí)編程語言了。其功能也越來越強(qiáng)大，會(huì)不斷根據(jù)科研需求提出新的解決方法。
　　MATLAB具有用法簡(jiǎn)單、靈活、程式結(jié)構(gòu)性強(qiáng)、延展性好等優(yōu)點(diǎn)，已經(jīng)逐漸成為科技計(jì)算、視圖交互系統(tǒng)和程序中的首選語言工具。特別是它在線性代數(shù)、數(shù)理統(tǒng)計(jì)、自動(dòng)控制、數(shù)字信號(hào)處理、動(dòng)態(tài)系統(tǒng)仿真等方面表現(xiàn)突出，已經(jīng)成為科研工作人員和工程技術(shù)人員進(jìn)行科學(xué)研究和生產(chǎn)實(shí)踐的有利武器。
　　
　　MATLAB具有以下幾個(gè)特點(diǎn)：
　　功能強(qiáng)大的數(shù)值運(yùn)算功能
　　強(qiáng)大的圖形處理能力
　　高級(jí)但簡(jiǎn)單的程序環(huán)境
　　豐富的工具箱
　　
　　MATLAB產(chǎn)品家族
　　MATLAB是所有MathWorks公司產(chǎn)品的基石，它包括了數(shù)值計(jì)算，2-D和3-D圖形，語句以及單一易使用環(huán)境下的語言能力。
　　MATLAB Extensions是可選擇性工具，它用來支持用MATLAB開發(fā)的系統(tǒng)運(yùn)行。
　　Toolboxes 是針對(duì)解決特定種類問題而特別制作的MATLAB 函數(shù)庫(kù)。它具有開放性和可擴(kuò)展性，用戶甚至可以加入之間的工具箱。
　　SIMULINK是對(duì)非線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)進(jìn)行仿真的互動(dòng)系統(tǒng)，它把模塊圖形界面和MATLAB主要數(shù)值、圖形和語言函數(shù)有效的組合起來，從而具有生動(dòng)的模擬能力。
　　SIMULINK Extensions是可選擇性工具，它用來支持用SIMULINK開發(fā)的系統(tǒng)運(yùn)行。
　　Blocksets是為各具體應(yīng)有領(lǐng)域，如通訊、信號(hào)處理等設(shè)計(jì)的一套SIM-ULINK模塊庫(kù)。
　　
　　MATLAB系統(tǒng)構(gòu)成
　　主要由以下五部分構(gòu)成：
　　 MATLAB語言
　　 MATLAB工作環(huán)境
　　 圖形處理
　　 MATLAB數(shù)學(xué)函數(shù)庫(kù)
　　 MATLAB應(yīng)用編程人員接口(API)　
　　
　　工具箱
　　各種工具箱（TOOLBOX）使用戶能夠?qū)W習(xí)和使用專業(yè)技術(shù)，它們集成了MATLAB函數(shù)并擴(kuò)展了MATLAB工作環(huán)境，這樣就可以解決一些特殊類別的問題，用戶可以方便快捷地使用復(fù)雜的理論公式，免除了自己編寫復(fù)雜而龐大的算法程序的困擾。尤其是在做數(shù)學(xué)推導(dǎo)和理論驗(yàn)證時(shí)，有了這些功能豐富的工具箱，問題就變的十分簡(jiǎn)單。
　　總的來說，迄今所有的幾十個(gè)工具箱大致可分為兩類：功能型工具箱和領(lǐng)域型工具箱。功能型工具箱主要用來擴(kuò)充MATLAB的符號(hào)計(jì)算功能、圖形建模仿真功能、文字處理功能以及與硬件實(shí)時(shí)交互功能，能用于多種學(xué)科。而領(lǐng)域型工具箱是專業(yè)性很強(qiáng)的，如控制工具箱、金融工具箱等。
　　
　　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱
　　Matlab對(duì)應(yīng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的版本號(hào)是Version4.0.3，它以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論為基礎(chǔ)，利用matlab腳本語言構(gòu)造出典型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)激活函數(shù)，如線形、競(jìng)爭(zhēng)型和飽和線形等激活函數(shù)，使設(shè)計(jì)者對(duì)所選定的網(wǎng)絡(luò)輸出的計(jì)算，變成對(duì)激活函數(shù)的調(diào)用。另外，根據(jù)各種典型的休正網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的規(guī)則，再加上網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程，利用matlab編寫出各種網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)和訓(xùn)練的子程序，將自己從繁瑣的編程中解脫出來，集中精力解決其他問題，從而提高了工作效率。
　　最新版本的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱幾乎涵蓋了所有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本常用模型，如感知器和BP網(wǎng)絡(luò)等。對(duì)于各種不同版本的網(wǎng)絡(luò)模型，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱集成了多種學(xué)習(xí)算法，為用戶提供了極大的方便。另外，工具箱中還給出了大量的示例程序和幫助文檔，能夠快速的幫助用戶掌握工具箱的應(yīng)用方法。
　　 在實(shí)際應(yīng)用中，面對(duì)一個(gè)具體的問題時(shí)，首先需要分析利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)求解問題的性質(zhì)，然后依據(jù)問題的特點(diǎn)，確定網(wǎng)絡(luò)模型。最后通過對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練、仿真等、檢驗(yàn)網(wǎng)絡(luò)的性能是否滿足要求。下面介紹具體的過程。
　　1．確定信息表達(dá)方式
　　將領(lǐng)域問題及其相應(yīng)的領(lǐng)域知識(shí)轉(zhuǎn)化為可以接受并處理的形式，即將領(lǐng)域問題抽象為適合于網(wǎng)絡(luò)求解所能接受的某種數(shù)據(jù)形式。盡管在實(shí)際應(yīng)用中，問題的形式會(huì)是多中多樣的，但不外乎以下幾種：
　　 數(shù)據(jù)樣本以知；
　　 數(shù)據(jù)樣本之間的相互關(guān)系不明確；
　　 輸入/輸出模式為連續(xù)的或者離散的；
　　 輸入數(shù)據(jù)按照模式進(jìn)行分類，模式可能會(huì)具有平移、旋轉(zhuǎn)或伸縮等變化形式；
　　 數(shù)據(jù)樣本的預(yù)處理；
　　 將數(shù)據(jù)樣本分為訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本；
　　2.網(wǎng)絡(luò)模型的確定
　　 主要是如何根據(jù)問題的實(shí)際情況，選擇模型的類型、結(jié)構(gòu)等。另外，還可愛典型的網(wǎng)絡(luò)模型的基礎(chǔ)上，結(jié)合問題的具體情況，對(duì)原網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行變形、擴(kuò)充等，同時(shí)還可以采用多種網(wǎng)絡(luò)模型的組合形式。
　　3.網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的選擇
　　 確定網(wǎng)絡(luò)的輸入輸出神經(jīng)元數(shù)目，如果是多層網(wǎng)絡(luò)，還需要進(jìn)一步確定隱含層神經(jīng)元的個(gè)數(shù)。對(duì)于反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如Hopfield網(wǎng)絡(luò)和Elman網(wǎng)絡(luò)，還需要進(jìn)一步地設(shè)置神經(jīng)元的有關(guān)屬性。
　　4.訓(xùn)練模式的確定
　　包括選擇合理的訓(xùn)練算法，確定合適的訓(xùn)練步數(shù)，指定適當(dāng)訓(xùn)練目標(biāo)誤差，以獲得較好的網(wǎng)絡(luò)性能。
　　5.網(wǎng)絡(luò)測(cè)試
　　選擇合理的測(cè)試樣本，對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行測(cè)試，或者將網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于實(shí)際問題，檢驗(yàn)網(wǎng)絡(luò)性能。值得提出的是，網(wǎng)絡(luò)測(cè)試過程需要遵循“交叉測(cè)試”的原則，保證測(cè)試的有效性、準(zhǔn)確性和全面性。
　　總之，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱是一個(gè)內(nèi)容全面、操作方便的軟件包，對(duì)于廣大神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的研發(fā)者來說，掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱的應(yīng)用將使得自己在工作中如虎添翼。
　　
　　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的發(fā)展歷程
　　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的主要發(fā)展過程大致可分為四個(gè)階段：
　　
　　1. 第一階段是在五十年代中期之前。
　　 西班牙解剖學(xué)家Cajal于十九世紀(jì)末創(chuàng)立了神經(jīng)元學(xué)說，該學(xué)說認(rèn)為神經(jīng)元的形狀呈兩極，其細(xì)胞體和樹突從其他神經(jīng)元接受沖動(dòng)，而軸索則將信號(hào)向遠(yuǎn)離細(xì)胞體的方向傳遞。在他之后發(fā)明的各種染色技術(shù)和微電極技術(shù)不斷提供了有關(guān)神經(jīng)元的主要特征及其電學(xué)性質(zhì)。
　　 1943年，美國(guó)的心理學(xué)家W.S.McCulloch和數(shù)學(xué)家W.A.Pitts在論文《神經(jīng)活動(dòng)中所蘊(yùn)含思想的邏輯活動(dòng)》中，提出了一個(gè)非常簡(jiǎn)單的神經(jīng)元模型，即M－P模型。該模型將神經(jīng)元當(dāng)作一個(gè)功能邏輯器件來對(duì)待，從而開創(chuàng)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的理論研究。
　　 1949年，心理學(xué)家D.O. Hebb寫了一本題為《行為的組織》的書，在這本書中他提出了神經(jīng)元之間連接強(qiáng)度變化的規(guī)則，即后來所謂的Hebb學(xué)習(xí)法則。Hebb寫道："當(dāng)神經(jīng)細(xì)胞Ａ的軸突足夠靠近細(xì)胞Ｂ并能使之興奮時(shí)，如果Ａ重復(fù)或持續(xù)地激發(fā)Ｂ，那么這兩個(gè)細(xì)胞或其中一個(gè)細(xì)胞上必然有某種生長(zhǎng)或代謝過程上的變化，這種變化使Ａ激活Ｂ的效率有所增加。"簡(jiǎn)單地說，就是 如果兩個(gè)神經(jīng)元都處于興奮狀態(tài)，那么它們之間的突觸連接強(qiáng)度將會(huì)得到增強(qiáng)。
　　 五十年代初，生理學(xué)家Hodykin和數(shù)學(xué)家Huxley在研究神經(jīng)細(xì)胞膜等效電路時(shí)，將膜上離子的遷移變化分別等效為可變的Na+電阻和K+電阻，從而建立了著名的Hodykin-Huxley方程。
　　 這些先驅(qū)者的工作激發(fā)了許多學(xué)者從事這一領(lǐng)域的研究，從而為神經(jīng)計(jì)算的出現(xiàn)打下了基礎(chǔ)。
　　
　　2. 第二階段從五十年代中期到六十年代末。
　　 1958年，F(xiàn).Rosenblatt等人研制出了歷史上第一個(gè)具有學(xué)習(xí)型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特點(diǎn)的模式識(shí)別裝置，即代號(hào)為Mark Ｉ的感知機(jī)（Perceptron），這一重大事件是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究進(jìn)入第二階段的標(biāo)志。對(duì)于最簡(jiǎn)單的沒有中間層的感知機(jī)，Rosenblatt證明了一種學(xué)習(xí)算法的收斂性，這種學(xué)習(xí)算法通過迭代地改變連接權(quán)來使網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行預(yù)期的計(jì)算。
　　稍后于Rosenblatt，B.Widrow等人創(chuàng)造出了一種不同類型的會(huì)學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理單元，即自適應(yīng)線性元件Adaline，并且還為 Adaline找出了一種有力的學(xué)習(xí)規(guī)則，這個(gè)規(guī)則至今仍被廣泛應(yīng)用。Widrow還建立了第一家神經(jīng)計(jì)算機(jī)硬件公司，并在六十年代中期實(shí)際生產(chǎn)商用神經(jīng)計(jì)算機(jī)和神經(jīng)計(jì)算機(jī)軟件。
　　除Rosenblatt和Widrow外，在這個(gè)階段還有許多人在神經(jīng)計(jì)算的結(jié)構(gòu)和實(shí)現(xiàn)思想方面作出了很大的貢獻(xiàn)。例如，K.Steinbuch研究了稱為學(xué)習(xí)矩陣的一種二進(jìn)制聯(lián)想網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及其硬件實(shí)現(xiàn)。N.Nilsson于1965年出版的《機(jī)器學(xué)習(xí)》一書對(duì)這一時(shí)期的活動(dòng)作了總結(jié)。
　　
　　3. 第三階段從六十年代末到八十年代初。
　　
　　第三階段開始的標(biāo)志是1969年M.Minsky和S.Papert所著的《感知機(jī)》一書的出版。該書對(duì)單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了深入分析，并且從數(shù)學(xué)上證明了這種網(wǎng)絡(luò)功能有限，甚至不能解決象"異或"這樣的簡(jiǎn)單邏輯運(yùn)算問題。同時(shí)，他們還發(fā)現(xiàn)有許多模式是不能用單層網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的，而多層網(wǎng)絡(luò)是否可行還很值得懷疑。
　　 由于M.Minsky在人工智能領(lǐng)域中的巨大威望，他在論著中作出的悲觀結(jié)論給當(dāng)時(shí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)沿感知機(jī)方向的研究潑了一盆冷水。在《感知機(jī)》一書出版后，美國(guó)聯(lián)邦基金有15年之久沒有資助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的研究工作，前蘇聯(lián)也取消了幾項(xiàng)有前途的研究計(jì)劃。
　　 但是，即使在這個(gè)低潮期里，仍有一些研究者繼續(xù)從事神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究工作，如美國(guó)波士頓大學(xué)的S.Grossberg、芬蘭赫爾辛基技術(shù)大學(xué)的T.Kohonen以及日本東京大學(xué)的甘利俊一等人。他們堅(jiān)持不懈的工作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的復(fù)興開辟了道路。
　　
　　4. 第四階段從八十年代初至今。
　　 1982年，美國(guó)加州理工學(xué)院的生物物理學(xué)家J.J.Hopfield采用全互連型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，利用所定義的計(jì)算能量函數(shù)，成功地求解了計(jì)算復(fù)雜度為 NP完全型的旅行商問題（Travelling Salesman Problem，簡(jiǎn)稱TSP）。這項(xiàng)突破性進(jìn)展標(biāo)志著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的研究進(jìn)入了第四階段，也是蓬勃發(fā)展的階段。
　　 Hopfield模型提出后，許多研究者力圖擴(kuò)展該模型，使之更接近人腦的功能特性。1983年，T.Sejnowski和G.Hinton提出了"隱單元"的概念，并且研制出了Boltzmann機(jī)。日本的福島邦房在Rosenblatt的感知機(jī)的基礎(chǔ)上，增加隱層單元，構(gòu)造出了可以實(shí)現(xiàn)聯(lián)想學(xué)習(xí)的"認(rèn)知機(jī)"。Kohonen應(yīng)用3000個(gè)閾器件構(gòu)造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)了二維網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)想式學(xué)習(xí)功能。1986年，D.Rumelhart和 J.McClelland出版了具有轟動(dòng)性的著作《并行分布處理-認(rèn)知
　　微結(jié)構(gòu)的探索》，該書的問世宣告神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究進(jìn)入了高潮。
　　 1987年，首屆國(guó)際神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)大會(huì)在圣地亞哥召開，國(guó)際神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聯(lián)合會(huì)（INNS）成立。隨后INNS創(chuàng)辦了刊物《Journal Neural Networks》，其他 專業(yè)雜志《Neural Computation》，《IEEE Transactions on NeuralNetworks》《International Journal of Neural Systems等也紛紛問世。世界上許多著名大學(xué)相繼宣布成立神經(jīng)計(jì)算研究所并制訂有關(guān)教育計(jì)劃，許多國(guó)家也陸續(xù)成立了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)會(huì)，并召開了多種地區(qū)性、國(guó)際性會(huì)議，優(yōu)秀論著、重大成果不斷涌現(xiàn)。
　　 今天，在經(jīng)過多年的準(zhǔn)備與探索之后，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究工作已進(jìn)入了決定性的階段。日本、美國(guó)及西歐各國(guó)均制訂了有關(guān)的研究規(guī)劃。
　　 日本制訂了一個(gè)"人類前沿科學(xué)計(jì)劃"。這項(xiàng)計(jì)劃為期１５－２０年，僅初期投資就超過了１萬億日元。在該計(jì)劃中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和腦功能的研究占有重要地位，因?yàn)樗^"人類前沿科學(xué)"首先指的就是有關(guān)人類大腦以及通過借鑒人腦而研制新一代計(jì)算機(jī)的科學(xué)領(lǐng)域。
　　在美國(guó)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究得到了軍方的強(qiáng)有力的支持。投資４億美元，由高級(jí)研究計(jì)劃局（DAPRA）制訂了一個(gè)８年研究計(jì)劃，并成立了相應(yīng)的組織和指導(dǎo)委員會(huì)。同時(shí)，海軍研究辦公室（ONR）、空軍科研辦公室（AFOSR）等也紛紛投入巨額資金進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究。DARPA認(rèn)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)" 看來是解決機(jī)器智能的唯一希望"，并認(rèn)為"這是一項(xiàng)比核物理更重要的技術(shù)"。
　　歐共體也制訂了相應(yīng)的研究計(jì)劃。在其ESPRIT計(jì)劃中，就有一個(gè)項(xiàng)目是"神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在歐洲工業(yè)中的應(yīng)用"，除了英、德兩國(guó)的原子能機(jī)構(gòu)外，還有多個(gè)歐洲大公司卷進(jìn)這個(gè)研究項(xiàng)目，如英國(guó)航天航空公司、德國(guó)西門子公司等。此外，西歐一些國(guó)家還有自己的研究計(jì)劃，如德國(guó)從1988年就開始進(jìn)行一個(gè)叫作"神經(jīng)信息論"的研究計(jì)劃。
　　我國(guó)從1986年開始，先后召開了多次非正式的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研討會(huì)。1990年12月，由中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)、電子學(xué)會(huì)、人工智能學(xué)會(huì)、自動(dòng)化學(xué)會(huì)、通信學(xué)會(huì)、物理學(xué)會(huì)、生物物理學(xué)會(huì)和心理學(xué)會(huì)等八個(gè)學(xué)會(huì)聯(lián)合在北京召開了"中國(guó)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)首屆學(xué)術(shù)會(huì)議"，從而開創(chuàng)了我國(guó)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的新紀(jì)元。
　　
　　
　　二．神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在目前的應(yīng)用領(lǐng)域
　　1．控制理論及其應(yīng)用設(shè)計(jì)
　　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)主要是針對(duì)系統(tǒng)的非線形、不確定性和復(fù)雜性進(jìn)行的。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)能力、并行處理能力和超強(qiáng)的魯棒性，使得采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制系統(tǒng)具有更快的計(jì)算速度（實(shí)時(shí)性）、更強(qiáng)的適應(yīng)能力和更好的魯棒性。
　　2．基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷
　　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的出現(xiàn)，為故障診斷問題提供了一種新的解決途徑，特別是對(duì)于在實(shí)際中難以建立數(shù)學(xué)模型的復(fù)雜系統(tǒng)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更顯示出其獨(dú)特的作用。總的來說，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之所以可以成功地應(yīng)用于故障診斷領(lǐng)域，主要是基于以下3個(gè)方面的原因：
　　1．練過的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能存儲(chǔ)有關(guān)過程的知識(shí)，能直接從歷史故障信息中學(xué)習(xí)。可以根據(jù)對(duì)象的日常歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，然后將此信息與當(dāng)前測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，以確定故障的類型。
　　2．神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有濾除噪聲及在有噪聲的情況下得出正確結(jié)論的能力，可以訓(xùn)練人工神經(jīng)往網(wǎng)絡(luò)來識(shí)別故障信息，使其能在燥聲環(huán)境中有效的工作，這種濾除燥聲的能力使得人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很適合在線故障檢測(cè)和診斷
　　3．神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有分辨故障原因及故障類型的能力
　　
　　3．基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模糊控制
　　模糊控制器自1974年問世以來，其基本設(shè)計(jì)方法一直沒有大的變化。它的基本設(shè)計(jì)思想就是借助人工操作的經(jīng)驗(yàn)，通過合成關(guān)系，把輸入的模糊量和關(guān)系矩陣合成，推導(dǎo)出控制量。近年來，隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論的迅速發(fā)展，一些研究人員嘗試將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入到模糊控制器中，取得了不錯(cuò)的效果，控制器性能得到了進(jìn)一步的提高。可以說，將模糊控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩者結(jié)合組成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊控制技術(shù)是控制理論研究者們關(guān)注的焦點(diǎn)之一。
　　4．基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)燥聲抵消技術(shù)
　　自1986年開始，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隨著反向傳播技術(shù)的的出現(xiàn)而得到復(fù)興，此后神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究再度掀起高潮，由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有高度并行性、很強(qiáng)的非線性、變換能力和學(xué)習(xí)能力，因此具有巨大的應(yīng)用潛力，也為自適應(yīng)非線性濾波提供了一種全新的思路和方法。
　　5．基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)
　　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在非線性系統(tǒng)預(yù)測(cè)這方面顯示出了明顯的優(yōu)越性。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有通過學(xué)習(xí)逼近任意非線性映射的能力，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于非線性系統(tǒng)的建模與辨識(shí)，可以不受非線性模型的限制，便于給出工程上易于實(shí)現(xiàn)的學(xué)習(xí)算法。





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