什么是神经网络，举例说明神经网络的应用
我想这可能是你想要的神经网络吧！
什么是神经网络：人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（ConnectionModel），它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。
神经网络的应用：应用在网络模型与算法研究的基础上，利用人工神经网络组成实际的应用系统，例如，完成某种信号处理或模式识别的功能、构作专家系统、制成机器人、复杂系统控制等等。
纵观当代新兴科学技术的发展历史，人类在征服宇宙空间、基本粒子，生命起源等科学技术领域的进程中历经了崎岖不平的道路。我们也会看到，探索人脑功能和神经网络的研究将伴随着重重困难的克服而日新月异。
神经网络的研究内容相当广泛，反映了多学科交叉技术领域的特点。
主要的研究工作集中在以下几个方面：生物原型从生理学、心理学、解剖学、脑科学、病理学等方面研究神经细胞、神经网络、神经系统的生物原型结构及其功能机理。
建立模型根据生物原型的研究，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。
算法在理论模型研究的基础上构作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。
神经网络用到的算法就是向量乘法，并且广泛采用符号函数及其各种逼近。并行、容错、可以硬件实现以及自我学习特性，是神经网络的几个基本优点，也是神经网络计算方法与传统方法的区别所在。
谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创
matlab神经网络目前有什么具体的实际应用
MATLAB中文论坛2010年出过一本书，北航出版社的，叫《MATLAB神经网络30个案例分析(豆瓣)》好文案。我觉得把它作为入门书挺好的，每一章配有视频和代码，可以依样画葫芦。
刚刚顺手还看到了另一本书《MATLAB智能算法30个案例分析》，看目录貌似内容也比较接近的。
《神经网络》包含的30个例子：P神经网络的数据分类——语音特征信号分类BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制RBF网络的回归——非线性函数回归的实现GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优遗传算法优化计算——建模自变量降维基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类。
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θi5.什么是阈值？
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。
神经网络控制系统概念最早是什么时候提出来？有没有经典的案例介绍？
1943年，McCulloch与Pitts合作提出了第一个神经计算模型，简称MP模型。
典型反馈网络——Hopfield网络美国物理学家Hopfield提出了离散型Hopfield神经网络和连续型Hopfield神经经网络，引入“计算能量函数”的概念，给出了网络稳定性判据，尤其是给出了Hopfield神经网络的电子电路实现，开拓了神经网络用于联系那个记忆和优化计算机的新途径。
【资料来源】：中国自动化网CA800。
pid神经网络解耦控制算法通常用在哪些应用中
您好，非常感谢您发出这个帖子。我现在也在考虑做或者学习相关四轴飞行器的神经网络控制算法。之前我的飞机是用双闭环PID控制算法实现控制飞行的。
最近在学习神经网络，我准备用神经网络控制算法来对四轴飞行器姿态误差进行修正，看看能不能实现。
什么是神经网络控制
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，它是通过对系统的辨识、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。