神經網絡是一種能適應新環境的系統，它針對過去經驗 (信息)的重覆學習，而具有分析、預測、推理、分類等能力，是當今能夠仿效人類大腦去解決復雜問題的系統，比起常規的系統(使用統計方法、模式識別、分類、線性或非線性方法)而言，以神經網絡為基礎的系統具有更強大的功能和分析問題技巧，可以用來解決信號處理、仿真預測、分析決策等復雜的問題。目前，神經網絡已被廣泛應到了數據密集型企業。本文主要介紹神經網絡的應用領域以及推薦一款目前市場上功能最強大的神經網絡軟件。

神經網絡的應用領域

• 流程建模與控制（Process Modeling and Control ）
  為物理設備創建一個神經網絡模型，通過該模型來決定設備的最佳控制設置。
• 機器故障診斷（Machine Diagnostics ）
  當檢測到機器出現故障時，系統可以自動關閉機器。
• 證券管理（Portfolio Management）
  以一種高回報、低風險的方式分配證券資產進行投資。
• 目標識別（Target Recognition）
  通過視頻或者紅外圖像數據檢測是否存在敵方目標，被廣泛運用于軍事領域。
• 醫學診斷（Medical Diagnosis）
  通過分析報告的癥狀和MRI、X-射線圖像數據，協助醫生診斷。
• 信用評級（Credit Rating）
  根據財務狀況，自動對公司或者個人進行信用評級。
• 目標市場（targeted marketing）
  根據統計學，找出對營銷活動反響率最高的人群。
• 語音識別（Voice Recognition）
  將語音轉換為 ASCII 文本。
• 經濟預測（Financial Forecasting）
  通過歷史安全數據預測未來經濟活動的安全性。
• 質量控制（Quality Control ）
  將照相機或傳感器綁定到生產過程的最后環節，自動檢查產品是否有缺陷。
• 智能搜索（Intelligent Searching ）
  互聯網搜索引擎會基于用戶過去的行為提供最相關的內容和廣告。
• 欺詐檢測（Fraud Detection）
  檢測信用卡欺詐交易，并自動拒絕付款。
• 光學字符識別（OCR）
  在人工神經網絡介紹及OCR軟件應用舉例一文中提到，打印的文檔被掃描并轉換為電子格式，例如ASCII文本，易于操作和/或更有效地存儲。

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