智能神經(jīng)網(wǎng)絡的機器人控制理論方法研究

智能神經(jīng)網(wǎng)絡的機器人控制理論方法研究一、本文概述隨著科技的飛速發(fā)展，和機器人技術已經(jīng)成為現(xiàn)代社會的重要組成部分。智能神經(jīng)網(wǎng)絡作為領域的重要分支，其在機器人控制中的應用日益廣泛。本文旨在探討智能神經(jīng)網(wǎng)絡的機器人控制理論方法，深入研究如何利用神經(jīng)網(wǎng)絡的強大學習和適應能力，提升機器人在各種復雜環(huán)境中的自主控制能力。我們將簡要介紹智能神經(jīng)網(wǎng)絡的基本原理和結構，包括其如何模擬人腦神經(jīng)元的連接方式，以及如何通過訓練和學習來優(yōu)化網(wǎng)絡參數(shù)。我們將詳細闡述智能神經(jīng)網(wǎng)絡在機器人控制中的應用，包括感知與決策、運動規(guī)劃與控制等方面。在此基礎上，我們將探討當前智能神經(jīng)網(wǎng)絡在機器人控制中面臨的主要挑戰(zhàn)和問題，如網(wǎng)絡結構的復雜性、學習算法的收斂速度、泛化能力等問題。我們將介紹一些新的理論方法和技術，以解決這些問題并提升智能神經(jīng)網(wǎng)絡在機器人控制中的性能。這些方法包括深度學習、強化學習、自適應控制等，它們可以從不同的角度優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡的性能，提高機器人在復雜環(huán)境中的感知、決策和控制能力。我們將通過一些具體的案例和實驗，展示這些理論方法在實際機器人控制中的應用效果。這些案例將涵蓋不同類型的機器人和不同的應用場景，以全面展示智能神經(jīng)網(wǎng)絡在機器人控制中的潛力和優(yōu)勢。本文旨在深入研究智能神經(jīng)網(wǎng)絡的機器人控制理論方法，為機器人在未來的應用和發(fā)展提供理論基礎和技術支持。我們相信，隨著這些理論方法的不斷發(fā)展和完善，機器人在各種復雜環(huán)境中的自主控制能力將得到極大的提升。二、智能神經(jīng)網(wǎng)絡基礎智能神經(jīng)網(wǎng)絡是一種模擬人腦神經(jīng)元網(wǎng)絡結構和功能的計算模型，具有較強的自學習、自組織和自適應性。它通過構建復雜的網(wǎng)絡結構，能夠處理復雜的非線性問題，并在處理過程中自動提取和優(yōu)化問題的特征。智能神經(jīng)網(wǎng)絡的核心在于其獨特的結構和信息處理方式，包括前饋神經(jīng)網(wǎng)絡、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡等。前饋神經(jīng)網(wǎng)絡是最基本的神經(jīng)網(wǎng)絡類型，其信息處理過程是從輸入層到輸出層的單向傳遞。每一層的神經(jīng)元只接收前一層神經(jīng)元的輸出作為輸入，并通過激活函數(shù)產(chǎn)生輸出，傳遞給下一層。這種網(wǎng)絡結構適用于解決模式識別、函數(shù)逼近等問題。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡則是一種具有內(nèi)部反饋連接的網(wǎng)絡結構，能夠處理具有時序特性的數(shù)據(jù)。它通過記憶單元或門控機制，使得神經(jīng)元的輸出能夠反饋到自身或其他神經(jīng)元，形成循環(huán)連接。這種網(wǎng)絡結構在處理序列數(shù)據(jù)、語音識別、自然語言處理等方面具有顯著優(yōu)勢。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡則是一種專門用于處理圖像數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡結構。它通過卷積層、池化層等特定結構的組合，能夠自動提取圖像中的特征，并進行高效的特征學習和分類。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡在計算機視覺、圖像識別、目標檢測等領域取得了顯著的成果。在機器人控制中，智能神經(jīng)網(wǎng)絡的應用主要體現(xiàn)在運動控制、感知與認知、學習與決策等方面。通過構建適合機器人控制的神經(jīng)網(wǎng)絡模型，可以實現(xiàn)對機器人運動軌跡的精確控制、對環(huán)境感知信息的有效處理以及對復雜任務的智能決策。智能神經(jīng)網(wǎng)絡還可以結合其他控制理論和方法，如模糊控制、優(yōu)化算法等，進一步提升機器人控制的性能和穩(wěn)定性。智能神經(jīng)網(wǎng)絡作為機器人控制理論方法研究的重要組成部分，為機器人實現(xiàn)智能化、自主化提供了有力的技術支持。未來隨著神經(jīng)網(wǎng)絡技術的不斷發(fā)展和優(yōu)化，其在機器人控制領域的應用將更加廣泛和深入。三、機器人運動學與控制理論隨著和機器人技術的快速發(fā)展，智能神經(jīng)網(wǎng)絡在機器人控制理論方法中發(fā)揮著越來越重要的作用。機器人運動學與控制理論是機器人技術的核心，而智能神經(jīng)網(wǎng)絡則提供了一種強大的工具，用于優(yōu)化和改進這些理論。機器人運動學是研究機器人運動規(guī)律的科學，主要關注機器人各部件之間的相對位置和速度。在機器人運動學中，智能神經(jīng)網(wǎng)絡可以被用于預測和優(yōu)化機器人的運動軌跡。通過訓練神經(jīng)網(wǎng)絡，可以使其學習到機器人運動過程中的非線性關系，進而精確控制機器人的運動。智能神經(jīng)網(wǎng)絡還可以用于機器人運動規(guī)劃，通過優(yōu)化算法找到最優(yōu)的運動路徑，提高機器人的運動效率。控制理論是指導機器人運動的關鍵，它涉及到如何根據(jù)機器人的狀態(tài)和目標，調(diào)整機器人的行為以達到預期的效果。智能神經(jīng)網(wǎng)絡在控制理論中的應用主要體現(xiàn)在兩個方面：一是作為控制器，直接控制機器人的運動；二是作為優(yōu)化器，優(yōu)化控制器的性能。作為控制器，智能神經(jīng)網(wǎng)絡可以通過學習機器人的動態(tài)特性和環(huán)境信息，實時調(diào)整機器人的控制參數(shù)，以實現(xiàn)精確控制。這種控制方式具有高度的靈活性和適應性，可以應對復雜多變的環(huán)境。作為優(yōu)化器，智能神經(jīng)網(wǎng)絡可以通過優(yōu)化算法，改進控制器的性能。例如，可以利用神經(jīng)網(wǎng)絡的優(yōu)化能力，調(diào)整控制器的參數(shù)，使其在滿足約束條件的前提下，達到最優(yōu)的控制效果。智能神經(jīng)網(wǎng)絡還可以用于優(yōu)化控制策略，通過學習歷史數(shù)據(jù)，找到更有效的控制方法，提高機器人的控制性能。智能神經(jīng)網(wǎng)絡在機器人運動學與控制理論中發(fā)揮著重要作用。它不僅提高了機器人的運動精度和效率，還增強了機器人的適應性和魯棒性。隨著智能神經(jīng)網(wǎng)絡技術的不斷發(fā)展，相信未來會有更多的創(chuàng)新應用在機器人控制領域涌現(xiàn)。四、智能神經(jīng)網(wǎng)絡在機器人控制中的應用智能神經(jīng)網(wǎng)絡在機器人控制理論和方法中發(fā)揮了重要的作用，尤其在處理機器人面臨的復雜環(huán)境、不確定性因素和非線性動態(tài)問題等方面，表現(xiàn)出顯著的優(yōu)勢。智能神經(jīng)網(wǎng)絡在機器人感知和決策過程中具有廣泛的應用。機器人需要通過傳感器獲取環(huán)境信息，并基于這些信息做出決策。神經(jīng)網(wǎng)絡可以處理這些大量的、復雜的、非線性的感知數(shù)據(jù)，通過學習和訓練，提取出有用的特征，從而進行準確的環(huán)境感知和目標識別。神經(jīng)網(wǎng)絡還可以模擬人類的決策過程，通過優(yōu)化算法找到最優(yōu)的決策策略，使機器人在復雜環(huán)境中能夠自主導航、避障、抓取等操作。智能神經(jīng)網(wǎng)絡在機器人運動控制中也發(fā)揮了關鍵作用。機器人的運動控制是一個復雜的非線性動態(tài)系統(tǒng)，需要考慮動力學、運動學和約束條件等多個因素。神經(jīng)網(wǎng)絡可以通過學習和訓練，建立精確的機器人運動模型，實現(xiàn)高精度的運動控制。神經(jīng)網(wǎng)絡還可以處理機器人運動過程中的不確定性和干擾因素，通過自適應調(diào)整控制參數(shù)，保證機器人運動的穩(wěn)定性和魯棒性。智能神經(jīng)網(wǎng)絡還可以用于機器人的學習和進化。機器人需要在不斷的實踐中學習和進化，以適應不同的環(huán)境和任務。神經(jīng)網(wǎng)絡可以通過增強學習、深度學習等方法，使機器人在實踐中不斷學習和優(yōu)化，提高其適應性和性能。這種基于神經(jīng)網(wǎng)絡的機器人學習和進化方法，不僅可以提高機器人的智能化水平，還可以降低機器人的維護成本和升級難度。智能神經(jīng)網(wǎng)絡在機器人控制中發(fā)揮了重要的作用，可以應用于機器人感知、決策、運動控制、學習和進化等多個方面。隨著神經(jīng)網(wǎng)絡技術的不斷發(fā)展和完善，相信未來會有更多的智能神經(jīng)網(wǎng)絡方法被應用到機器人控制中，推動機器人技術的不斷發(fā)展和進步。五、智能神經(jīng)網(wǎng)絡機器人控制的理論研究隨著和機器人技術的飛速發(fā)展，智能神經(jīng)網(wǎng)絡在機器人控制領域的應用越來越廣泛。智能神經(jīng)網(wǎng)絡具有強大的自學習、自適應和非線性映射能力，使得機器人能夠更好地適應復雜多變的環(huán)境，實現(xiàn)更高級別的智能化。在智能神經(jīng)網(wǎng)絡機器人控制的理論研究中，首先需要對神經(jīng)網(wǎng)絡的基本原理和結構進行深入理解。神經(jīng)網(wǎng)絡通過模擬人腦神經(jīng)元的連接方式，構建出復雜的網(wǎng)絡結構，從而實現(xiàn)對輸入信息的處理和學習。在機器人控制中，神經(jīng)網(wǎng)絡可以接收傳感器的輸入信號，通過學習和訓練，輸出控制指令，驅(qū)動機器人進行精確的動作。需要研究智能神經(jīng)網(wǎng)絡的學習算法和優(yōu)化方法。學習算法是神經(jīng)網(wǎng)絡的核心，它決定了神經(jīng)網(wǎng)絡如何從數(shù)據(jù)中提取有用的信息，并進行自我調(diào)整和優(yōu)化。優(yōu)化方法則用于提高神經(jīng)網(wǎng)絡的性能，如減小誤差、提高收斂速度等。在機器人控制中，這些算法和方法的應用對于提高機器人的智能水平和控制精度至關重要。智能神經(jīng)網(wǎng)絡機器人控制的理論研究還需要關注控制策略的設計和實現(xiàn)?？刂撇呗允侵笇C器人進行動作的核心思想，它需要根據(jù)任務需求和機器人自身的狀態(tài)，選擇合適的控制指令。在神經(jīng)網(wǎng)絡控制中，控制策略的設計需要充分考慮神經(jīng)網(wǎng)絡的特性，如學習速度、泛化能力等，以確保機器人能夠在各種情況下做出正確的決策。智能神經(jīng)網(wǎng)絡機器人控制的理論研究還需要關注與其他技術的融合和創(chuàng)新。例如，可以將深度學習與神經(jīng)網(wǎng)絡相結合，提高神經(jīng)網(wǎng)絡的特征提取能力；或者將神經(jīng)網(wǎng)絡與強化學習相結合，使機器人在與環(huán)境交互中不斷學習和進步。這些融合和創(chuàng)新將為機器人控制領域帶來新的突破和發(fā)展。智能神經(jīng)網(wǎng)絡機器人控制的理論研究涉及多個方面，包括神經(jīng)網(wǎng)絡的基本原理、學習算法、優(yōu)化方法、控制策略設計以及與其他技術的融合等。通過深入研究和探索，我們可以期待智能神經(jīng)網(wǎng)絡在機器人控制領域發(fā)揮更大的作用，推動機器人技術的不斷進步和發(fā)展。六、實驗與案例分析為了驗證本文提出的智能神經(jīng)網(wǎng)絡的機器人控制理論方法的有效性，我們設計了一系列實驗和案例分析。這些實驗旨在評估所提出的方法在機器人控制任務中的性能表現(xiàn)，并與傳統(tǒng)的控制方法進行比較。我們選擇了幾個典型的機器人控制任務進行實驗，包括路徑規(guī)劃、物體抓取和動態(tài)平衡控制。在實驗中，我們使用了不同類型的機器人，如輪式移動機器人、機械臂和仿人機器人。我們對比了傳統(tǒng)的控制方法，如PID控制、模糊控制和傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡控制，以及我們提出的智能神經(jīng)網(wǎng)絡控制方法。實驗結果表明，我們的智能神經(jīng)網(wǎng)絡控制方法在機器人控制任務中表現(xiàn)出了優(yōu)越的性能。在路徑規(guī)劃任務中，我們的方法能夠更快速地找到最優(yōu)路徑，并且具有更好的避障能力。在物體抓取任務中，我們的方法能夠更準確地識別目標物體，并且能夠自適應地調(diào)整抓取力度和姿態(tài)。在動態(tài)平衡控制任務中，我們的方法能夠更好地應對外部干擾和模型不確定性，保持機器人的穩(wěn)定狀態(tài)。除了實驗結果外，我們還對一些具體案例進行了分析。例如，在機械臂抓取實驗中，我們發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡控制方法在面對不同形狀和質(zhì)地的物體時，其控制效果往往不盡如人意。而我們的智能神經(jīng)網(wǎng)絡控制方法則能夠自適應地調(diào)整控制策略，實現(xiàn)更準確的抓取。在仿人機器人的動態(tài)平衡控制實驗中，我們也發(fā)現(xiàn)我們的方法能夠更好地應對突發(fā)情況，如外部推擠或地面不平整等，保持機器人的穩(wěn)定行走。通過實驗和案例分析，我們驗證了本文提出的智能神經(jīng)網(wǎng)絡的機器人控制理論方法的有效性。該方法在機器人控制任務中表現(xiàn)出了優(yōu)越的性能，能夠自適應地調(diào)整控制策略，應對各種復雜環(huán)境和任務需求。未來，我們將進一步優(yōu)化該方法，并將其應用于更多實際的機器人控制場景中。七、結論與展望本文研究了智能神經(jīng)網(wǎng)絡的機器人控制理論方法，通過深入的理論分析和實驗驗證，得出了一系列有益的結論。我們證明了智能神經(jīng)網(wǎng)絡在機器人控制中的有效性，其強大的學習和適應能力使得機器人能夠更好地適應復雜多變的環(huán)境。我們提出的基于神經(jīng)網(wǎng)絡的機器人控制策略在多個實驗場景中均取得了顯著的效果，證明了其在實際應用中的可行性。盡管我們已經(jīng)取得了一些成果，但仍然存在許多挑戰(zhàn)和問題需要解決。神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練需要大量的數(shù)據(jù)和計算資源，這對于一些資源受限的應用場景來說是一個挑戰(zhàn)。未來的研究可以探索如何在有限的資源下實現(xiàn)高效的神經(jīng)網(wǎng)絡訓練。神經(jīng)網(wǎng)絡的泛化能力仍有待提高，特別是在面對一些未知或異常情況時，機器人可能會出現(xiàn)無法預料的行為。如何增強神經(jīng)網(wǎng)絡的魯棒性和泛化能力也是未來研究的重要方向。展望未來，我們相信智能神經(jīng)網(wǎng)絡的機器人控制理論方法將會得到更廣泛的應用。隨著計算能力的提升和數(shù)據(jù)的不斷豐富，我們可以期待神經(jīng)網(wǎng)絡在機器人控制中的性能得到進一步提升。隨著研究的深入，我們也將發(fā)現(xiàn)更多新的應用場景和可能性。未來的研究將不僅關注于提高神經(jīng)網(wǎng)絡的性能，還將探索其在更多領域的應用。智能神經(jīng)網(wǎng)絡的機器人控制理論方法是一個充滿挑戰(zhàn)和機遇的研究領域。我們相信通過不斷的努力和探索，我們能夠?qū)崿F(xiàn)更加智能、高效的機器人控制，為人類的生活和工作帶來更多的便利和可能性。參考資料：隨著科技的發(fā)展，水下機器人技術逐漸成為海洋研究領域的重要工具。在海洋探測、資源開發(fā)、環(huán)境監(jiān)測等領域，水下機器人發(fā)揮著越來越重要的作用。由于海洋環(huán)境的復雜性和不確定性，多水下機器人之間的協(xié)調(diào)控制成為一個具有挑戰(zhàn)性的問題。本文旨在研究基于神經(jīng)網(wǎng)絡的多水下機器人協(xié)調(diào)控制方法，以提高水下機器人的協(xié)同工作能力和任務完成效率。神經(jīng)網(wǎng)絡是一種模擬生物神經(jīng)系統(tǒng)的計算模型，具有強大的學習和自適應能力。在水下機器人協(xié)調(diào)控制中，神經(jīng)網(wǎng)絡可以用于建立多水下機器人的通信協(xié)議、協(xié)同策略和任務分配等方面的模型。通過訓練神經(jīng)網(wǎng)絡模型，可以使其根據(jù)海洋環(huán)境和任務需求自動調(diào)整自身狀態(tài)，從而實現(xiàn)多水下機器人的協(xié)調(diào)控制。通信協(xié)議設計：利用神經(jīng)網(wǎng)絡建立多水下機器人之間的通信協(xié)議，可以實現(xiàn)機器人間的高效、穩(wěn)定通信。通過訓練神經(jīng)網(wǎng)絡模型，可以自動選擇合適的通信頻率、數(shù)據(jù)傳輸速率和通信協(xié)議，以保證多水下機器人之間的實時通信和數(shù)據(jù)共享。協(xié)同策略制定：利用神經(jīng)網(wǎng)絡建立多水下機器人的協(xié)同策略模型，可以根據(jù)海洋環(huán)境和任務需求自動調(diào)整機器人的運動軌跡和任務分配。通過訓練神經(jīng)網(wǎng)絡模型，可以使其學習到最佳的協(xié)同策略，從而提高多水下機器人的協(xié)同工作能力和任務完成效率。任務分配優(yōu)化：利用神經(jīng)網(wǎng)絡建立多水下機器人的任務分配模型，可以根據(jù)海洋環(huán)境和任務需求自動優(yōu)化任務分配方案。通過訓練神經(jīng)網(wǎng)絡模型，可以使其學習到最佳的任務分配策略，從而提高多水下機器人的任務完成效率和資源利用率。為了驗證基于神經(jīng)網(wǎng)絡的多水下機器人協(xié)調(diào)控制方法的有效性，我們進行了模擬實驗和實際海試。實驗結果表明，基于神經(jīng)網(wǎng)絡的多水下機器人協(xié)調(diào)控制方法可以提高機器人的協(xié)同工作能力和任務完成效率。同時，該方法具有較強的自適應性和魯棒性，能夠適應不同海洋環(huán)境和任務需求的變化。本文研究了基于神經(jīng)網(wǎng)絡的多水下機器人協(xié)調(diào)控制方法，并進行了實驗驗證。結果表明，該方法可以提高多水下機器人的協(xié)同工作能力和任務完成效率。未來，我們將進一步研究神經(jīng)網(wǎng)絡的深度學習算法和強化學習算法在水下機器人協(xié)調(diào)控制中的應用，以提高方法的自適應性和魯棒性。我們將探索將該方法應用于實際海洋環(huán)境中的可能性，為海洋科學研究和技術開發(fā)提供有力支持。并聯(lián)機器人在現(xiàn)代制造業(yè)中發(fā)揮著越來越重要的作用，它們具有高精度、高速度和高穩(wěn)定性的優(yōu)點。要充分發(fā)揮并聯(lián)機器人的潛力，需要采用先進的智能控制方法。本文旨在探討并聯(lián)機器人的智能控制方法，以提升其性能和效率。并聯(lián)機器人由兩個或多個分支組成，每個分支都有自己的運動鏈。這種結構使得并聯(lián)機器人具有更高的剛度和更小的慣性。這也帶來了控制上的挑戰(zhàn)，因為需要同時控制多個分支的運動。并聯(lián)機器人的非線性、強耦合和欠驅(qū)動等特性也增加了控制的難度。神經(jīng)網(wǎng)絡控制：通過模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡的運作方式，神經(jīng)網(wǎng)絡能夠?qū)W習和適應各種復雜的動態(tài)環(huán)境。在并聯(lián)機器人控制中，神經(jīng)網(wǎng)絡可以用于建模、預測和控制，以實現(xiàn)高精度和高效率的運動控制。模糊控制：模糊控制基于模糊邏輯理論，能夠處理不確定性和非線性問題。在并聯(lián)機器人中，模糊控制可以用于處理各種復雜的動態(tài)變化，提高機器人的魯棒性和適應性。強化學習：強化學習通過讓機器人與環(huán)境互動，基于環(huán)境的反饋來學習最優(yōu)的行為策略。在并聯(lián)機器人中，強化學習可以用于實現(xiàn)自主導航、任務規(guī)劃和動作優(yōu)化等功能。智能控制在并聯(lián)機器人的應用中具有重要的意義，它能夠提高機器人的性能和效率，使機器人更好地適應復雜和動態(tài)的環(huán)境。未來，隨著技術的不斷發(fā)展，智能控制在并聯(lián)機器人的應用將更加廣泛和深入。隨著科技的不斷發(fā)展，機器人智能控制已經(jīng)成為當今研究的熱點領域之一。在機器人智能控制中，控制系統(tǒng)對于機器人的行為和動作起著至關重要的作用。而近年來，神經(jīng)網(wǎng)絡控制的崛起為機器人智能控制提供了新的解決方案。機器人是一種能夠執(zhí)行各種任務的自動化機器。它可以根據(jù)預先設定的程序或通過學習來進行操作。控制系統(tǒng)是機器人的重要組成部分，它能夠使機器人感知環(huán)境，并指導機器人如何做出反應。神經(jīng)網(wǎng)絡是一種模擬人類神經(jīng)系統(tǒng)工作方式的計算模型。它由大量的神經(jīng)元相互連接而成，可以學習和適應新的信息。在神經(jīng)網(wǎng)絡控制中，控制系統(tǒng)可以利用神經(jīng)網(wǎng)絡來感知和理解環(huán)境信息，并做出相應的決策。感知和控制：神經(jīng)網(wǎng)絡可以幫助機器人感知周圍環(huán)境，并指導機器人如何行動。例如，機器人可以通過視覺神經(jīng)網(wǎng)絡來識別物體，并使用運動神經(jīng)網(wǎng)絡來控制機器人的動作。學習和適應：神經(jīng)網(wǎng)絡可以通過學習和適應來優(yōu)化機器人的控制。例如，機器人可以通過強化學習算法來學習如何更好地執(zhí)行任務，并在實踐中不斷改進。多傳感器融合：神經(jīng)網(wǎng)絡可以幫助機器人融合多個傳感器信息，以提高感知和控制的準確性。例如，機器人可以通過融合視覺和雷達信息來更準確地識別物體位置和速度。機器人智能控制是一個充滿挑戰(zhàn)和機遇的領域。隨著技術的不斷發(fā)展，我們可以期待更多創(chuàng)新和突破。未來，基于神經(jīng)網(wǎng)絡的機器人智能控制將成為重要的研究方向之一。通過不斷提高機器人的感知和控制能力，我們可以實現(xiàn)更高效、更精準、更智能的自動化應用，從而為人類帶來更多的便利和效益。隨著科技的不斷發(fā)展，()和機器人技術成為了當今研究的熱點領域。神經(jīng)網(wǎng)絡智能控制技術在機器人系統(tǒng)中發(fā)揮著至關重要的作用。本文主要探討了神經(jīng)網(wǎng)絡在機器人智能控制技術中的應用及其研究進展。神經(jīng)網(wǎng)絡是一種模仿人腦神經(jīng)系統(tǒng)工作方式的計算模型，具有自學習、自組織和適應性等特點。神經(jīng)網(wǎng)絡通過訓練自動提取輸入