8、神经网络应用综述

神经网络应用综述

1. 引言

神经网络作为一种强大的计算模型，已经在多个领域取得了显著的应用成果。本文将重点介绍神经网络在优化、图像压缩、字符识别、文本转语音转换、声纳信号分类、医疗诊断、蛋白质二级结构预测、天气预报以及金融预测等方面的应用。通过具体的案例和技术分析，展示神经网络在解决复杂问题上的优势和潜力。

2. 神经网络在优化问题中的应用

神经网络在优化问题中的应用始于Hopfield和Tank提出的“神经”系统，该系统能够为旅行商问题找到满意的解决方案。此后，神经网络逐渐成为解决NP完全问题和不适定问题的有效工具。例如，针对旅行商问题、图划分问题和作业车间调度问题等NP完全问题，研究人员提出了多种神经网络解决方案。

2.1 NP完全问题

• 旅行商问题 ：Hopfield和Tank的神经网络模型通过能量函数的最小化找到了近似解（Hopfield and Tank, 1985）。该模型的成功促使了许多后续研究，进一步改进了算法的效率和准确性。

• 图划分问题 ：Ramanujam和Sadayappan提出了基于神经网络的图划分算法，通过调整节点间的连接权重实现了有效的图划分（Ramanujam and Sadayappan, 1988）。

• 作业车间调度问题 ：Foo和Takefuji等人利用神经网络解决了作业车间调度问题，展示了神经网络在处理复杂调度任务中的潜力（Foo and Takefuji, 1988）。