1.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究動向
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)雖已在許多領(lǐng)域應(yīng)用中取得了廣泛的成功，但其發(fā)展還不十分成熟，還有一些問題需進(jìn)一步研究。
(1) 神經(jīng)計算的基礎(chǔ)理論框架以及生理層面的研究仍需深入。這方面的工作雖然很困難，但為了神經(jīng)計算的進(jìn)一步發(fā)展卻是非做不可的。
(2) 除了傳統(tǒng)的多層感知機(jī)、徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)、自組織特征映射網(wǎng)絡(luò)、自適應(yīng)諧振理論網(wǎng)絡(luò)、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之外，一些新的模型和結(jié)構(gòu)很值得關(guān)注，例如最近興起的脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(spiking neural network)和支持向量機(jī)(support vector machine)。
(3) 神經(jīng)計算技術(shù)與其他技術(shù)尤其是進(jìn)化計算技術(shù)的結(jié)合以及由此而來的混合方法和混合系統(tǒng)，正成為一大研究熱點(diǎn)。
(4) 增強(qiáng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可理解性是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)界需要解決的一個重要問題。這方面的工作在今后若干年中仍然會是神經(jīng)計算和機(jī)器學(xué)習(xí)界的一個研究熱點(diǎn)。
(5) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用領(lǐng)域?qū)⒉粩鄶U(kuò)大，在未來的幾年中有望在一些領(lǐng)域取得更大的成功，特別是多媒體技術(shù)、醫(yī)療、金融、電力系統(tǒng)等領(lǐng)域。
2.研究熱點(diǎn)
(1)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與遺傳算法的結(jié)合。遺傳算法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合主要體現(xiàn)在以下幾個方面：網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)重的進(jìn)化訓(xùn)練；網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的進(jìn)化計算；網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和連接權(quán)重的同時進(jìn)化；訓(xùn)練算法的進(jìn)化設(shè)計。基于進(jìn)化計算的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計和實(shí)現(xiàn)已在眾多領(lǐng)域得到應(yīng)用，如模式識別、機(jī)器人控制、財政等，并取得了較傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更好的性能和結(jié)果。但從總體上看，這方面研究還處于初期階段，理論方法有待于完善規(guī)范，應(yīng)用研究有待于加強(qiáng)提高。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與進(jìn)化算法相結(jié)合的其他方式也有待于進(jìn)一步研究和挖掘。
(2)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與灰色系統(tǒng)的結(jié)合。灰色系統(tǒng)理論是一門極有生命力的系統(tǒng)科學(xué)理論，自1982年華中理工大學(xué)的鄧聚龍教授提出灰色系統(tǒng)后迅速發(fā)展，以初步形成以灰色關(guān)聯(lián)空間為基礎(chǔ)的分析體系，以灰色模型為主體的模型體系，以灰色過程及其生存空間為基礎(chǔ)與內(nèi)的方法體系，以系統(tǒng)分析、建模、預(yù)測、決策、控制、評估為綱的技術(shù)體系。目前，國內(nèi)外對灰色系統(tǒng)的理論和應(yīng)用研究已經(jīng)廣泛開展，受到學(xué)者的普遍關(guān)注。灰色系統(tǒng)理論在在處理不確定性問題上有其獨(dú)到之處，并能以系統(tǒng)的離散時序建立連續(xù)的時間模型，適合于解決無法
用傳統(tǒng)數(shù)字精確描述的復(fù)雜系統(tǒng)問題。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與灰色系統(tǒng)的結(jié)合方式有：(1) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與灰色系統(tǒng)簡單結(jié)合；
(2) 串聯(lián)型結(jié)合；(3) 用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)增強(qiáng)灰色系統(tǒng)；(4) 用灰色網(wǎng)絡(luò)輔助構(gòu)造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；(5) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與灰色系統(tǒng)的完全融合。
(3)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與專家系統(tǒng)的結(jié)合。基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與專家系統(tǒng)的混合系統(tǒng)的基
本出發(fā)點(diǎn)立足于將復(fù)雜系統(tǒng)分解成各種功能子系統(tǒng)模塊，各功能子系統(tǒng)模塊分別由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或?qū)＜蚁到y(tǒng)實(shí)現(xiàn)。其研究的主要問題包括：混合專家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框架和選擇實(shí)現(xiàn)功能子系統(tǒng)方式的準(zhǔn)則兩方面。由于該混合系統(tǒng)從根本上拋開了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和專家系統(tǒng)的技術(shù)限制，是當(dāng)前研究的熱點(diǎn)。把粗集神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)用于醫(yī)學(xué)診斷，表明其相對于傳統(tǒng)方法的優(yōu)越性。
(4)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊邏輯的結(jié)合
模糊邏輯是一種處理不確定性、非線性問題的有力工具。它比較適合于表達(dá)那些模糊或定性的知識，其推理方式比較類似于人的思維方式，這都是模糊邏輯的優(yōu)點(diǎn)。但它缺乏有效的自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力。
而將模糊邏輯與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合，則網(wǎng)絡(luò)中的各個結(jié)點(diǎn)及所有參數(shù)均有明顯的物理意義，因此這些參數(shù)的初值可以根據(jù)系統(tǒng)的模糊或定性的知識來加以確定，然后利用學(xué)習(xí)算法可以很快收斂到要求的輸入輸出關(guān)系，這是模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比單純的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)所在。同時，由于它具有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，因而參數(shù)的學(xué)習(xí)和調(diào)整比較容易，這是它比單純的模糊邏輯系統(tǒng)的優(yōu)點(diǎn)所在。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制已成為一種趨勢，它能夠提供更加有效的智能行為、學(xué)習(xí)能力、自適應(yīng)特點(diǎn)、并行機(jī)制和高度靈活性，使其能夠更成功地處理各種不確定的、復(fù)雜的、不精確的和近似的控制問題。模糊神經(jīng)控制的未來研究應(yīng)集中于以下幾個方面：
(1) 研究模糊邏輯與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的對應(yīng)關(guān)系，將對模糊
控制器的調(diào)整轉(zhuǎn)化為等價的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程，用等價的模糊邏輯來初始化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；
(2) 完善模糊神經(jīng)控制的學(xué)習(xí)算法，以提高控制算法的速度與性能，可引入遺傳算法、BC算法中的模擬退火算法等，以提高控制性能；
(3) 模糊控制規(guī)則的在線優(yōu)化，可提高控制器的實(shí)時性與動態(tài)性能；
(4) 需深入研究系統(tǒng)的穩(wěn)定性、能控性、能觀性以及平衡吸引子、混沌現(xiàn)象等非線性動力學(xué)特性。
關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊邏輯相結(jié)合的研究已有很多，比如，用于氬弧焊、機(jī)器人控制等。
(5)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與小波分析的結(jié)合
小波變換是對Fourier分析方法的突破。它不但在時域和頻域同時具有良好的局部化性質(zhì)，而且對低頻信號在頻域和對高頻信號在時域里都有很好的分辨率，從而可以聚集到對象的任意細(xì)節(jié)。利用小波變換的思想初始化小波網(wǎng)絡(luò)，并對學(xué)習(xí)參數(shù)加以有效約束，采用通常的隨機(jī)梯度法分別對一維分段函數(shù)、二維分段函數(shù)和實(shí)際系統(tǒng)中汽輪機(jī)壓縮機(jī)的數(shù)據(jù)做了仿真試驗(yàn)，并與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、小波分解的建模做了比較，說明了
小波網(wǎng)絡(luò)在非線性系統(tǒng)黑箱建模中的優(yōu)越性。小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于機(jī)器人的控制，表明其具有更快的收斂速度和更好的非線性逼近能力。

總結(jié)

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