㈠ 神經網路能幹什麼
神經網路利用現有的數據找出輸入與輸出之間得權值關系（近似），然後利用這樣的權值關系進行模擬，例如輸入一組數據模擬出輸出結果，當然你的輸入要和訓練時採用的數據集在一個范疇之內。
例如預報天氣：
溫度 濕度 氣壓等作為輸入 天氣情況作為輸出
利用歷史得輸入輸出關系訓練出神經網路，然後利用這樣的神經網路輸入今天的溫度 濕度 氣壓等 得出即將得天氣情況
當然這樣的例子不夠精確，但是神經網路得典型應用了。
㈡ 人工神經網路在模式識別方面有哪些應用僅僅是用來分類嘛
不僅僅是分類，用途非常廣泛。經過多年的研究和發展，模式識別已成為當前比較先進的技術，被廣泛應用到文字識別、語音識別、指紋識別、遙感圖像識別、人臉識別、手寫體字元的識別、工業故障檢測、精確制導等方面。
模式識別的定義：是對表徵事物或現象的各種形式的信息進行處理和分析，來對事物或現象進行描述、辨認、分類和解釋的過程。該技術以貝葉斯概率論和申農的資訊理論為理論基礎，對信息的處理過程更接近人類大腦的邏輯思維過程。
現在有兩種基本的模式識別方法，即統計模式識別方法和結構模式識別方法。人工神經網路是模式識別中的常用方法，近年來發展起來的人工神經網路模式的識別方法逐漸取代傳統的模式識別方法。
㈢ 神經網路技術有什麼功能
神經網路技術對完成對微弱信號的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。