神经网络在模式识别中有什么用途(Uses of Neural Networks for Pattern Recognition)？

神经网络在模式识别中有很多不同的用途，涉及到相当广泛的行业。这类工作大部分是在通信中的识别中完成的，例如语音识别和手写识别，虽然它也可以用来识别人脸，但识别模式对医疗和商业领域也很重要，在这些领域，这种软件可以用...

神经网络在模式识别中有很多不同的用途，涉及到相当广泛的行业。这类工作大部分是在通信中的识别中完成的，例如语音识别和手写识别，虽然它也可以用来识别人脸，但识别模式对医疗和商业领域也很重要，在这些领域，这种软件可以用来诊断疾病和分析金融统计数据。神经网络在模式识别方面也有应用，在电子娱乐和执法部门。

用于模式识别的神经网络通常用于语音和手写识别在过去的几十年里，使用神经网络进行模式识别已经非常流行，随着计算机技术的进步，人工或合成神经网络是一种人工智能程序，旨在模仿或复制人类中枢神经系统中的生物神经元接收和处理信息的方式，是许多人的最佳应用之一研究人员发现，这项技术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的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，例如与文本对话的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书面内容，然后将手写内容转换为键入的文本。这些程序还可以用于分析和识别声音模式、手写体和加载到计算机中的声音文件中的人脸，这些图像和声音文件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。神经网络可以用来"学习"各种疾病的常见症状，然后将这些症状识别为患者的诊断模式。同样，可以分析商业和金融趋势的模式，对股票表现或未来盈利潜力作出预测。神经网络用于模式识别的一些金融用途还可以包括对贷款或信贷延期申请的信息进行分析电子娱乐，如游戏软件，也可以利用神经网络进行模式识别。这通常是为了在电子游戏中创造更逼真或更智能的对手，特别适用于象棋这样的游戏，模式识别通常可以指示计算机对手的最佳动作。模式识别在执法方面也很重要，例如电子"鼻子"的发展，它可以"闻到"爆炸物，这些装置"学会"识别与不同类型爆炸物有关的微量颗粒物，然后识别出它们在包裹物或行李中的存在。