神经网络是一种能适应新环境的系统，它针对过去经验 (信息)的重覆学习，而具有分析、预测、推理、分类等能力，是当今能够仿效人类大脑去解决复杂问题的系统，比起常规的系统(使用统计方法、模式识别、分类、线性或非线性方法)而言，以神经网络为基础的系统具有更强大的功能和分析问题技巧，可以用来解决信号处理、仿真预测、分析决策等复杂的问题。目前，神经网络已被广泛应到了数据密集型企业。本文主要介绍神经网络的应用领域以及推荐一款目前市场上功能最强大的神经网络软件NeuroSolutions。

神经网络的应用领域

• 流程建模与控制（Process Modeling and Control ）
  为物理设备创建一个神经网络模型，通过该模型来决定设备的最佳控制设置。
• 机器故障诊断（Machine Diagnostics ）
  当检测到机器出现故障时，系统可以自动关闭机器。
• 证券管理（Portfolio Management）
  以一种高回报、低风险的方式分配证券资产进行投资。
• 目标识别（Target Recognition）
  通过视频或者红外图像数据检测是否存在敌方目标，被广泛运用于军事领域。
• 医学诊断（Medical Diagnosis）
  通过分析报告的症状和MRI、X-射线图像数据，协助医生诊断。
• 信用评级（Credit Rating）
  根据财务状况，自动对公司或者个人进行信用评级。
• 目标市场（targeted marketing）
  根据统计学，找出对营销活动反响率最高的人群。
• 语音识别（Voice Recognition）
  将说出的话转换为 ASCII 文本。
• 经济预测（Financial Forecasting）
  通过历史安全数据预测未来经济活动的安全性。
• 质量控制（Quality Control ）
  将照相机或传感器绑定到生产过程的最后环节，自动检查产品是否有缺陷。
• 智能搜索（Intelligent Searching ）
  互联网搜索引擎会基于用户过去的行为提供最相关的内容和广告。
• 欺诈检测（Fraud Detection）
  检测信用卡欺诈交易，并自动拒绝付款。
• 光学字符识别（OCR）
  在人工神经网络介绍及OCR软件应用举例一文中提到，打印的文档被扫描并转换为电子格式，例如ASCII文本，易于操作和/或更有效地存储。

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