属于神经网络这个大类遗传算法为进化算法这个大类神经网络模拟人类大脑神经计算过程，可以实现高度非线性的预测和计算，主要用于非线性拟合，识别，特点是需要“训练”，给一些输入，告诉他正确的输出若干次后，再给新的输入，神经；神经网络在很多领域已得到了很好的应用，但其需要研究的方面还很多其中，具有分布存储并行处理自学习自组织以及非线性映射等优点的神经网络与其他技术的结合以及由此而来的混合方法和混合系统，已经成为一大研究热点由于其他方法也有。
无论是知识图谱， 还是深度神经网络，都表现出了在不同领域的强大能力混合式自然语言处理是一种结合多种技术来处理自然语言的方法，主要包括以下几个方面1语法分析通过自然语言处理算法分析句子中的语法结构，包括词性；由于智能传感器具有数据存储存储和信息处理的功能，可以去除输入数据中的噪声，通过数字滤波等相关分析处理，自动提取有用数据通过数据融合和神经网络技术，可以消除多参数状态碰撞中的交叉敏感性适应性强智能传感器具有判断分析和处理功能。
PLC实现神经网络控制的基本方法如下1 在外部软件中设计并训练神经网络模型，如在Matlab中用神经网络工具箱建立并训练网络2 使用工具将训练好的神经网络模型转换为PLC可导入的格式，如C语言代码或函数库3 在PLC中导入；数据的拓扑属性例如链接可能使得无法使用低维网络线性分离类，无论深度如何即使在技术上可行的情况下，例如螺旋，这样做也是非常具有挑战性的 为了使用神经网络准确地对数据进行分类，有时需要宽层此外，传统的神经网络层似乎不能很好。
A= mxCreateDoubleMatrix1， inputNum， mxREALmemcpychar * mxGetPrA， char * input， inputNum*sizeofdoubleengOutputBufferep， buffer， 1000engEvalStringep，quotload#39bptestmat#39，#39mat#39quot。
基于混合深度神经网络的语音增强方法研究
1、#160 #160 #160 #160神经网络技术起源于上世纪五六十年代，当时叫 感知机 perceptron，包含有输入层输出层和一个隐藏层输入的特征向量通过隐藏层变换到达输出层，由输出层得到分类结果但早期的单层。
2、与此同时，该系统还首次采用带AI算法的深度神经网络DNN技术，能够对立体图像进行识别，若遇到车线模糊或未划线车道的情况，车道巡航持续率将高达95%以上，此外新增RSA道路标识识别辅助系统世界首创的PDA主动驾驶辅助系统与EDSS。
3、根据模糊逻辑和神经网络的各自特点，所结合的技术即为模糊神经网络技术和神经模糊逻辑技术 模糊逻辑神经网络和它们混合技术适用于各种学习方式 智能控制的相关技术与控制方式结合或综合交叉结合，构成风格和功能各异的智能控制系统和智能控制。
4、具有拓扑性质的数据，例如链接，可能导致无法使用低维网络进行线性分类，无论深度有多大即使在技术上是可能的情况下，例如螺旋，也是非常具有挑战性的 为了使神经网络准确的分类数据，多个层次有时是必要的 此外，传统的神经网络层似乎并不。
5、近些年来，随着深度神经网络Deep neural network技术的的发展，越来越多的系统采用HMMDNN技术这项技术把描述特征发射概率的模型从混合高斯模型GMM替换为深度神经网络DNN，从而使系统的错误率下降了20%~30%2。
6、缺点1最严重的问题是没能力来解释自己的推理过程和推理依据2不能向用户提出必要的询问，而且当数据不充分的时候，神经网络就无法进行工作3把一切问题的特征都变为数字，把一切推理都变为数值计算，其结果。
混合神经网络技术是什么
1、随着理论工作的发展，神经网络的应用研究也取得了突破性进展，涉及面非常广泛，就应用的技术领域而言有计算机视觉，语言的识别理解与合成，优化计算，智能控制及复杂系统分析，模式识别，神经计算机研制，知识推理专家系统与人工智能涉及的学科有。
2、根据模糊逻辑和神经网络的各自特点，所结合的技术即为模糊神经网络技术和神经模糊逻辑技术模糊逻辑神经网络和它们混合技术适用于各种学习方式智能控制的相关技术与控制方式结合或综合交叉结合，构成风格和功能各异的智能控制系统和智能控制器。
3、他们提出的图神经网络加速芯片基于混合结构设计思想，分作两个主要执行的阶段mdashmdash图遍历阶段和神经网络变换阶段经过实践证明，芯片设计能够有效应对图神经网络图遍历阶段的不规则性，提高执行效率目前在图神经网络。
