1、“.....即使它不能解决所有问题，但在些适当的场合还是非常有用的工具。另外，要记住我们现在对人脑的认识仍很肤浅，相信将来天神经网络将会取得最重要的进展。尽管很难预料神经网络今后能否成功，但这种新技术的大量而广泛应用还是令人鼓舞的。应用最近报纸报道大学用神经网络来进行文献研究。这篇报道说神经网络可以用来识别个人的写作风格，研究人员用它比较了莎士比亚和他同时代人的著作。个大众科学电视节目最近报道了意大利的研究结构用神经网络测试橄榄油的纯度。这些例子从个侧面说明神经网络有极其广泛的应用领域。正是因为它适合于解决实际问题，所以其应用领域在不断扩大......”。

2、“.....科学和数学领域，也可广泛应用于医学商业金融和文学等领域。神经网络在许多领域的广泛应用，使其极具吸引力。同时，基于高速计算机和快速算法，也可以用神经网络解决过去许多计算量很大的复杂工业问题。以下神经网络的应用说明来源于用到的神经网络工具箱,已经得到了公司的允许。年，在的神经网络研究报告中列举了各种神经网络的应用。其中第个应用就是大约在年的自适应频道均衡器。这个设备在商业上取得了极大的成功。它用个单神经元网络来稳定电话系统中长距离传输的声音信号。报告还列举了其他些神经网络在商业领域中的应用......”。

3、“.....自报告问世以来，神经网络已被用于许多领域。在文献中所列举的武汉科技大学本科毕业设计论文第页些应用如下航空高性能飞行器自动驾驶仪，飞行路径模拟，飞机控制系统，自动驾驶优化器，飞行部件模拟，飞行器部件故障检测器汽车汽车自动导航系统，担保行为分析器银行支票和其他公文阅读器，信贷申请的评估器国防武器操纵，目标跟踪，目标辨识，面部识别新型的传感器，声纳雷达和图像信号处理包括数据压缩特征提取噪声抑制信号图像的识别电子代码序列预测，集成电路芯片布局，过程控制，芯片故障分析，机器视觉，语音综合，非线性建模娱乐动画，特技，市场预测。金融不动产评估，借贷咨询......”。

4、“.....公司证券分级，投资交易程序，公司财务分析，通货价格预测保险政策应用评估，产品优化制造生产流程控制，产品设计和分析，过程和机器诊断，实时微粒识别，可视质量监督系统，啤酒检测，焊接质量分析，纸张质量预测，计算机芯片质量分析，磨床运转分析，化工产品设计分析，机器性能分析，项目投标，计划和管理，化工流程系统动态建模医疗乳房癌细胞分析，和分析，修复设计，移植次数优化，医院费用节流，医院质量改进，急诊室检查建议石油和天然气武汉科技大学本科毕业设计论文第页探查机器人轨道控制，铲车机器人，操作手控制器，视觉系统语音语音识别，语音压缩，元音识别......”。

5、“.....自动证券分级，股票交易咨询系统电信图像和数据压缩，自动信息服务，实时语言翻译，客户支付处理系统交通卡车制动器诊断系统，车辆调度，运送系统结论神经网络应用的数量投人到神经网络软硬件上的资金和公众对这些设计的兴趣都在快速增长。生物学的启示本书所讲的人工神经网络与它对应的生物神经网络有很大区别。本节我们将简单介绍人脑功能中那些对人工神经网络研究有启示的特征。人脑由大量约个高度互连的单元每个单元约有个连接组成。这些单元被称为神经元。就研究的目的来看，这些神经元由三部分组成树突细胞体和轴突。树突是树状的神经纤维接收网络，它将电信号传送到细胞体......”。

6、“.....轴突是单根长纤维，它把细胞体的输出信号导向其他神经元。个神经细胞的轴突和另个神经细胞树突的结合点称为突触。神经元的排列和突触的强度由复杂的化学过程决定确立了神经网络的功能。图是两个生物神经元的简化图示。武汉科技大学本科毕业设计论文第页图生物神经元简图些神经结构是与生俱来的，而其他部分则是在学习的过程中形成的。在学习的过程中，可能会产生些新的连接，些连接也可能会消失。这个过程在生命早期最为显著。比如，如果在段关键的时期内禁止只小猫使用它只眼睛，则它的这只眼在以后很难形成正常的视力......”。

7、“.....后期的改变主要是加强或减弱突触连接。例如，现在已经确认，新记忆的形成是通过改变突触强度而实现的。所以，认识位新朋友面孔的过程中包含了各种突触的改变过程。人工神经网络却没有人脑那么复杂，但它们之间有两个关键相似之处。首先，两个网络的构成都是可计算单元的高度互连虽然人工神经元比生物神经元简单得多人其次，处理单元之间的连接决定了网络的功能。本书的根本目标就是在人工神经网络中采用合适的连接来解决特定的问题。值得注意的是，虽然生物神经元相对于电子电路来说非常慢秒相对于秒，人脑却能以比现有计算机快得多的速度完成许多任务......”。

8、“.....即所有的神经元能同时操作。即使大多数人工神经网络是在传统的数字计算机上实现的，但并行处理结构使它们适合于采用光学器件和并行处理技术实现。取，把长为，宽为的归化后的图像中的字符信息提取出来，图像中白点置为，图像中的黑点置为，这样就得到了的特征向量，这个特征向量记录的就是字符的特征。把这个特征向量送到网络中进行训练，得到了训练好的权值，把他保存到和中。然后打开要识别的图片即车牌，对图像进行预处理后就可以识别了。识别率也在以上，表明该方法的有效性。关键字车牌识别字符识别特征提取神经网络武汉科技大学本科毕业设计论文第页对大小不的字符做归化后......”。

9、“.....对车牌上的字符进行分割，得到单个字符。武汉科技大学本科毕业设计论文第页摘要为了对车牌字符的识别，本文将神经网络应用于汽车车牌的自动识武汉科技大学本科毕业设计论文第页摘要ⅠⅡ第章概述基本概念字符识别简介字符识别发展概况字符识别系统用到的方法字符识别原理国内外研究现状和发展趋势基于神经网络的字符识别系统系统简介系统的基本技术要求系统的软硬件平台第二章字符识别系统中的关键技术特征提取基本概念区域内部的数字特征基于边界的形状特征神经关键字车点讨论了用神经网络方法对车牌照字符的识别。首先将训练样本做图像预处理，对车牌上的字符进行分割......”。