神经网络具有哪些突出的优点

A. 神经网络优缺点，

优点：

（1）具有自学习功能。例如实现图像识别时，只在先把许多不同的图像样板和对应的应识别的结果输入人工神经网络，网络就会通过自学习功能，慢慢学会识别类似的图像。

自学习功能对于预测有特别重要的意义。预期未来的人工神经网络计算机将为人类提供经济预测、市场预测、效益预测，其应用前途是很远大的。

（2）具有联想存储功能。用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。

（3）具有高速寻找优化解的能力。寻找一个复杂问题的优化解，往往需要很大的计算量，利用一个针对某问题而设计的反馈型人工神经网络，发挥计算机的高速运算能力，可能很快找到优化解。

缺点：

（1）最严重的问题是没能力来解释自己的推理过程和推理依据。

（2）不能向用户提出必要的询问，而且当数据不充分的时候，神经网络就无法进行工作。

（3）把一切问题的特征都变为数字，把一切推理都变为数值计算，其结果势必是丢失信息。

（4）理论和学习算法还有待于进一步完善和提高。

(1)神经网络具有哪些突出的优点扩展阅读：

神经网络发展趋势

人工神经网络特有的非线性适应性信息处理能力，克服了传统人工智能方法对于直觉，如模式、语音识别、非结构化信息处理方面的缺陷，使之在神经专家系统、模式识别、智能控制、组合优化、预测等领域得到成功应用。

人工神经网络与其它传统方法相结合，将推动人工智能和信息处理技术不断发展。近年来，人工神经网络正向模拟人类认知的道路上更加深入发展，与模糊系统、遗传算法、进化机制等结合，形成计算智能，成为人工智能的一个重要方向，将在实际应用中得到发展。

将信息几何应用于人工神经网络的研究，为人工神经网络的理论研究开辟了新的途径。神经计算机的研究发展很快，已有产品进入市场。光电结合的神经计算机为人工神经网络的发展提供了良好条件。

神经网络在很多领域已得到了很好的应用，但其需要研究的方面还很多。其中，具有分布存储、并行处理、自学习、自组织以及非线性映射等优点的神经网络与其他技术的结合以及由此而来的混合方法和混合系统，已经成为一大研究热点。

由于其他方法也有它们各自的优点，所以将神经网络与其他方法相结合，取长补短，继而可以获得更好的应用效果。目前这方面工作有神经网络与模糊逻辑、专家系统、遗传算法、小波分析、混沌、粗集理论、分形理论、证据理论和灰色系统等的融合。

参考资料：网络-人工神经网络

B. 人工神经网络的特点有哪些

人工神经网络的特点和优越性，主要表现在三个方面：
第一，具有自学习功能。例如实现图像识别时，只在先把许多不同的图像样板和对应的应识别的结果输入人工神经网络，网络就会通过自学习功能，慢慢学会识别类似的图像。自学习功能对于预测有特别重要的意义。预期未来的人工神经网络计算机将为人类提供经济预测、市场预测、效益预测，其应用前途是很远大的。
第二，具有联想存储功能。用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。
第三，具有高速寻找优化解的能力。寻找一个复杂问题的优化解，往往需要很大的计算量，利用一个针对某问题而设计的反馈型人工神经网络，发挥计算机的高速运算能力，可能很快找到优化解。

人工神经网络突出的优点：
(1)可以充分逼近任意复杂的非线性关系；
(2)所有定量或定性的信息都等势分布贮存于网络内的各神经元，故有很强的鲁棒性和容错性；
(3)采用并行分布处理方法，使得快速进行大量运算成为可能；
(4)可学习和自适应不知道或不确定的系统；
(5)能够同时处理定量、定性知识。
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C. 人脑神经网络的优点

它们能够胜过几乎所有其他机器学习算法。
神经网络的主要优点在于它们能够胜过几乎所有其他机器学习算法，具有很强的鲁棒性和容错性，因为信息是分布贮于网络内的神经元中。
人脑神经网络是一种模拟人脑的神经网络以期能够实现类人工智能的机器学习技术，人脑中的神经网络是一个非常复杂的组织，成人的大脑中估计有1000亿个神经元之多。

D. 神经计算机有什么优点

传统的计算机在进行繁琐、复杂的数值运算时，例如，计算圆周率π，就显得十分有能耐，比人高强；然而，面对人类认为比较容易的有关识别、判断方面的问题时，就显得笨手笨脚，力不从心。

为了解决这个问题，科学家们一心想发明神经计算机，或叫神经元网络计算机。

神经网络计算机的工作原理类似人脑。人脑由100亿～150亿个神经元组成，而每个神经元又和数千到数万个神经元相连接。神经网络计算机正是利用与人脑非常相似的神经网络进行信息处理的。

神经网络计算机有着许多特点：

第一，有着极强的自学能力。人们利用神经网络计算机的自学特点，可以方便地“教”会它认读自然语言文字。

第二，神经元网络计算机的“智能”好像是自发产生的，不是严格设计出来的，这是各个神经元所做的简单事情集合起来的结果。这一点同人的大脑的工作原理极相似。

第三，神经元网络计算机的资料不是贮存在存储器中，而是贮存在神经元之间的网络中。这就是说，即使个别神经网络断裂、破坏，也并不影响整体的运算能力，即它具有重建资料的能力。

现在，人工神经网络技术的研究，已在许多部门获得了实际应用。例如，信息识别、系统控制、检测与监测智能化等。

可以预计，在21世纪，人工神经网络的研究将会有新的突破。虽然用无生命的元器件实现人脑的所有功能是不可能的，但在某些特定的智能方面，接近或达到人脑水平的神经网络计算机将会十分普遍，届时，神经网络计算机将渗透到人类生活的各个领域。

神经计算机是按照一种仿效人脑的神经网络模型工作的。由于这种模型能通过电路予以实现，因此人们不仅可以通过这一模型了解人的神经细胞是怎样工作的，而且还能把它制成集成电路的芯片，使计算机仿效神经系统工作。于是，便出现了利用神经网络工作原理的神经计算机。

神经计算机不仅能够进行并行处理，而且还具有以下两种能力：第一，具有联想能力，例如见到红的、圆的、有芬香味的东西，便会联想起这是苹果。第二，具有自我组织能力，神经计算机通过多次处理同类问题，能够把各神经元连接成最适于处理该问题的网络，通过做同类工作而有所改进便是具有学习功能。

最能发挥神经计算机长处的工作有图像识别、声音识别、运动控制等。

由于神经计算机采用并行处理方式，很适合用光计算机来实现。今后，光计算机得到实用时，光神经计算机将会有更诱人的前景。

E. 神经网络的特点

不论何种类型的人工神经网络，它们共同的特点是，大规模并行处理，分布式存储，弹性拓扑，高度冗余和非线性运算。因而具有很髙的运算速度，很强的联想能力，很强的适应性，很强的容错能力和自组织能力。这些特点和能力构成了人工神经网络模拟智能活动的技术基础，并在广阔的领域获得了重要的应用。例如，在通信领域，人工神经网络可以用于数据压缩、图像处理、矢量编码、差错控制（纠错和检错编码）、自适应信号处理、自适应均衡、信号检测、模式识别、ATM流量控制、路由选择、通信网优化和智能网管理等等。
人工神经网络的研究已与模糊逻辑的研究相结合，并在此基础上与人工智能的研究相补充，成为新一代智能系统的主要方向。这是因为人工神经网络主要模拟人类右脑的智能行为而人工智能主要模拟人类左脑的智能机理，人工神经网络与人工智能有机结合就能更好地模拟人类的各种智能活动。新一代智能系统将能更有力地帮助人类扩展他的智力与思维的功能，成为人类认识和改造世界的聪明的工具。因此，它将继续成为当代科学研究重要的前沿。

F. 人工神经网络有什么特点

人工神经网络突出的优点

(1)可以充分逼近任意复杂的非线性关系；
(2)所有定量或定性的信息都等势分布贮存于网络内的各神经元，故有很强的鲁棒性和容错性；
(3)采用并行分布处理方法，使得快速进行大量运算成为可能；
(4)可学习和自适应不知道或不确定的系统；
(5)能够同时处理定量、定性知识。

G. 请问神经网络有什么优点

像人的神经一样，构造非常精密，基本不会出现QQ被盗的问题！

H. 神经网络的主要内容特点

（1） 神经网络的一般特点
作为一种正在兴起的新型技术神经网络有着自己的优势，他的主要特点如下：
① 由于神经网络模仿人的大脑，采用自适应算法。使它较之专家系统的固定的推理方式及传统计算机的指令程序方式更能够适应化环境的变化。总结规律，完成某种运算、推理、识别及控制任务。因而它具有更高的智能水平，更接近人的大脑。
② 较强的容错能力，使神经网络能够和人工视觉系统一样，根据对象的主要特征去识别对象。
③ 自学习、自组织功能及归纳能力。
以上三个特点是神经网络能够对不确定的、非结构化的信息及图像进行识别处理。石油勘探中的大量信息就具有这种性质。因而，人工神经网络是十分适合石油勘探的信息处理的。
（2） 自组织神经网络的特点
自组织特征映射神经网络作为神经网络的一种，既有神经网络的通用的上面所述的三个主要的特点又有自己的特色。
① 自组织神经网络共分两层即输入层和输出层。
② 采用竞争学记机制，胜者为王，但是同时近邻也享有特权，可以跟着竞争获胜的神经元一起调整权值，从而使得结果更加光滑，不想前面的那样粗糙。
③ 这一网络同时考虑拓扑结构的问题，即他不仅仅是对输入数据本身的分析，更考虑到数据的拓扑机构。
权值调整的过程中和最后的结果输出都考虑了这些，使得相似的神经元在相邻的位置，从而实现了与人脑类似的大脑分区响应处理不同类型的信号的功能。
④ 采用无导师学记机制，不需要教师信号，直接进行分类操作，使得网络的适应性更强，应用更加的广泛，尤其是那些对于现在的人来说结果还是未知的数据的分类。顽强的生命力使得神经网络的应用范围大大加大。

I. 神经网络 的四个基本属性是什么

神经网络 的四个基本属性：

（1）非线性：非线性是自然界的普遍特征。脑智能是一种非线性现象。人工神经元处于两种不同的激活或抑制状态，它们在数学上是非线性的。由阈值神经元组成的网络具有更好的性能，可以提高网络的容错性和存储容量。

（2）无限制性：神经网络通常由多个连接广泛的神经元组成。一个系统的整体行为不仅取决于单个神经元的特性，而且还取决于单元之间的相互作用和互连。通过单元之间的大量连接来模拟大脑的非限制性。联想记忆是一个典型的无限制的例子。

（3）非常定性：人工神经网络具有自适应、自组织和自学习的能力。神经网络处理的信息不仅会发生变化，而且非线性动态系统本身也在发生变化。迭代过程通常用来描述动态系统的演化。

（4）非凸性：在一定条件下，系统的演化方向取决于特定的状态函数。例如，能量函数的极值对应于系统的相对稳定状态。非凸性是指函数具有多个极值，系统具有多个稳定平衡态，从而导致系统演化的多样性。

(9)神经网络具有哪些突出的优点扩展阅读：

神经网络的特点优点：

人工神经网络的特点和优越性，主要表现在三个方面：

第一，具有自学习功能。例如实现图像识别时，只在先把许多不同的图像样板和对应的应识别的结果输入人工神经网络，网络就会通过自学习功能，慢慢学会识别类似的图像。自学习功能对于预测有特别重要的意义。预期未来的人工神经网络计算机将为人类提供经济预测、市场预测、效益预测，其应用前途是很远大的。

第二，具有联想存储功能。用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。

第三，具有高速寻找优化解的能力。寻找一个复杂问题的优化解，往往需要很大的计算量，利用一个针对某问题而设计的反馈型人工神经网络，发挥计算机的高速运算能力，可能很快找到优化解。