什么是神经网络在模式识别中的应用？(the uses of neural networks for pattern recognition?)
神经网络在模式识别中有许多不同的用途，涉及相当广泛的行业。大部分这类工作都是在通信中的识别中完成的，比如语音识别和手写识别，尽管它也可以用来识别人脸。识别模式对于医疗和商业领域也很重要，在这些领域，此类软件可用于诊断疾病和分析财务统计数据。神经网络在电子娱乐和执法领域的模式识别也有应用。
在过去的几十年里，随着计算机技术的进步，神经网络在模式识别中的应用已经变得相当流行。人工或合成神经网络是一种人工智能程序，旨在模拟或复制人类中枢神经系统中生物神经元接收和处理信息的方式。许多研究人员发现，这项技术的最佳应用之一是使用神经网络进行模式识别。
神经网络在模式识别中的一些最常见用途是语音和手写识别。许多不同的软件程序使用语音识别，如文本通话程序和用于自动电话系统的软件。还有一些手写程序可以分析手写内容，然后将手写内容转换为键入的文本。这类程序还可用于分析和识别加载到计算机中的图像和声音文件中的声音模式、笔迹和人脸，可用于根据这些样本识别人。
在医学和商业领域也有值得注意的应用。神经网络可用于“学习”各种疾病的常见症状，然后将这些症状识别为患者诊断的模式。同样，可以分析业务和财务趋势的模式，以预测股票表现或未来盈利潜力。用于模式识别的神经网络的一些金融用途还包括对贷款或信贷延期申请信息的分析。
电子娱乐，如游戏软件，也可以利用神经网络进行模式识别。这通常是为了在视频游戏中创建更真实或更智能的对手，尤其适用于国际象棋等游戏，因为模式识别通常可以指示计算机对手的最佳动作。模式识别在执法中也很重要，例如开发能够“嗅”到炸药的电子“鼻子”。这些装置“学习”识别与不同类型爆炸物有关的微量颗粒，然后可以识别它们在包装或行李中的存在。
- 发表于 2021-12-09 11:12
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