神经网络的应用有哪些？

神经网络是由一系列算法组成的阵列，旨在通过模拟人脑运作技术的流程来识别一组数据中的基本关系。从这个意义上说，神经网络指的是神经元系统，无论是生物性的还是人工的。

神经网络几乎适用于任何预测变量（自变量，输入）和预测变量（因变量，输出）之间存在关系的情况，即使这种关系非常复杂，并且不容易用通常的“相关性”或“组间差异”来表达。

神经网络有各种各样的应用，如下所示：

  • 医学现象检测——可以检查一系列与健康相关的指标（例如，心率、血液中几种物质的水平、呼吸率的组合）。特定医疗状况的发生可能与被检查变量子集变化的非常复杂（例如，非线性和交互式）组合有关。神经网络已被用来识别这种预测模式，以便能够推荐适当的治疗方法。

  • 股市预测——股价和股指的波动是另一种复杂、多维的现象，但在某些情况下至少部分是确定性的。许多技术分析师正在使用神经网络根据大量因素（例如其他股票的过去表现和各种经济指标）来预测股价。

  • 信用评估——通常会了解贷款申请人的各种数据。例如，申请人的年龄、教育程度、职业和其他一些事实是可以获取的。在对历史数据进行神经网络训练后，神经网络分析可以识别最相关的特征，并利用这些特征将申请人分类为良好的或不良的信用风险。

  • 机器状态监控——神经网络可以帮助降低成本，通过额外专业知识来安排机器的预防性维护。

    可以训练神经网络区分机器在正常运行时发出的声音（“误报”）与机器即将出现故障时发出的声音。经过这段训练期后，网络的熟练程度可用于在故障出现并产生代价高昂的意外“停机”之前，向技术人员发出即将发生故障的通知。

  • 发动机管理——神经网络已被用于评估来自发动机的传感器输入。神经网络控制发动机运行的各种参数，以实现特定目标，例如最大限度地减少燃油消耗。

更新于：2021年11月22日

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