① 基於混合神經網路的人群密度估計演算法

網路學術和網路文庫都有些資料、論文，可以參考。

基於混合神經網路的人群密度估計..._相關論文(共79篇)_網路學術
基於模糊神經網路的大場景人群密度估計方法 《計算機應用研究》
基於神經網路的區域人數估計方法研究 《中山大學》

基於概率神經網路的人群密度估計 《延邊大學學報(自然科學版)》

基於歸一化目標像素的人群密度估計方法 《計算機應用與軟體》

基於人群密度估計的視頻監控技術 《東華大學》

② 新譯科技的機器翻譯怎麼樣啊

我用了這個公司的翻譯，個人覺得他們翻譯新聞非常令人震撼，在chinadaily中學習英語，不懂的時候讓翻譯下，感覺cool極了

③ 神經網路研究現狀

光譜分析因其能夠靈敏、高精度、無破壞、快速地檢測物質的化學成分和相對含量而廣泛應用於分析化學、生物化學與分子生物學、農業、醫學等領域。目前，光譜分析技術日趨成熟，引入光譜分析理論的高光譜遙感技術應用日益廣泛，尤其是在農業領域，可以有效地獲取農田信息、判斷作物長勢、估測作物產量、提取病害信息。光譜分析技術雖然具有很強的物質波譜「透視力」，但在分析 「同譜異物」 和 「異物同譜」等方面需要與現代分析手段相結合，如小波變換、卡爾曼濾波、人工神經網路（Artificial Neural Net－work，ANN）、遺傳演算法（Genetic Algorithm，GA）等。

在光譜分析領域，ANN多用於物質生化組分的定量分析（陳振寧等，2001；印春生等，2000），在光度分析中也有較多應用，如，於洪梅等（2002）利用ANN分析鉻和鋯的混合吸收光譜，並結合分光度法對二者進行測定。ANN在非線性校準與光譜數據處理等方面也有應用（Blank，1993；方利民等；2008）。而在模式識別中ANN應用最為廣泛，如，Eiceman et al.（2006）利用遺傳演算法（是ANN的一種）對混合小波系數進行分類識別。

目前，自組織特徵映射（Self－organizing Feature Maps，SOFM）神經網路在高光譜影像的模式識別方面，國內外還較少有研究與應用，而結合遙感波譜維光譜分析技術的應用研究就更少。SOFM常用於遙感圖像處理方面，如，Moshou et al.（2005）利用SOFM神經網路進行數據融合，使分類誤差減小到1％；Doucette et al.（2001）根據SOFM設計的SORM演算法，從分類後的高解析度影像中提取道路；Toivanen et al.（2003）利用SOFM神經網路從多光譜影像中提取邊緣，並指出該方法可應用於大數據量影像邊緣的提取；Moshou et al.（2006）根據5137個葉片的光譜數據，利用SOFM神經網路識別小麥早期黃銹病，准確率高達99％。然而，SOFM不需要輸入模式期望值（在某些分類問題中，樣本的先驗類別是很難獲取的），其區別於BP（Back Propagation）等其他神經網路模型最重要的特點是能夠自動尋找樣本的內在規律和本質屬性，這大大地拓寬了SOFM在模式識別和分類方面的應用。

基於以上幾點，本章從光譜分析的角度對高光譜遙感影像進行分析識別和信息提取，給出了在不同光譜模型下，高光譜數據的不同分解，之後利用SOFM對具有較高光譜重疊度的這些分解進行分類識別，結合光譜分析對采樣點進行類別辨識，並通過對小麥條銹病的病情嚴重度信息提取，提出了高光譜影像波譜維光譜分析的新途徑。

④ 怎麼發現混沌神經網路

沙悟凈，又叫沙僧、沙和尚，是中國古典小說《西遊記》中的主要人物。他是唐僧在流沙河收的徒弟。原是天庭中的卷簾大將，失手打碎琉璃盞被貶下凡，盤踞在流沙河，殺人吃人為業。成為唐僧徒弟之後與師傅、師兄孫悟空、豬八戒以及白龍馬一起赴西天取經，經過九九八十一難後，功德圓滿，被封為南無八寶金身羅漢菩薩。原著小說中使用的武器是降妖寶杖。

⑤ 請問新譯科技機器翻譯有哪些優勢

個人比較傾向新譯科技的機器翻譯，這款是基於混合神經網路技術演算法的翻譯引擎，依託百億級的語料資源，實時增量學習技術應用，提供前沿技術支持，在這方面還是很有優勢的。

⑥ 神經網路計算機的面臨新問題

已取得重要的進展，但仍存在許多亟待解決的問題。如處理精確度不高，抗雜訊干擾能力差，光學互連的雙極性和可編程問題以及系統的集成化和小型化問題等。這些問題直接關繫到神經網路計算機的進一步發展、性能的完善及廣泛的實用化。
神經網路計算機 神經網路的整體性能與網路中的神經元數有密切關系。雖然光學互連的高度並行性在原則上提供了實現大規模神經網路的可能性，但隨著神經元數目的增加，互連數將會按平方律增加。在系統尺寸一定的條件下，神經元數必然受
到空間帶寬積、衍射和畸變的限制。因此大規模神經網路的實現將對光學設計、離軸光學、衍射光學、二元光學器件、集成光學器件以及計算機制全息器件提出更高的要求。 光學神經網路中的非線性操作目前仍採用電子學或計算機處理的方法。這就違背了神經網路的並行性要求。並行光學非線性運算的實現，要求有閾值可調、響應函數形式可調的非線性器件，這也是一個亟待解決的復雜問題。另外，隨著光學神經網路研究的不斷深入，對硬體的實用性要求也在不斷提高。系統的集成化與小型化勢在必行。這方面，光電混合集成晶元的研製成功是令人鼓舞的。由此可見，對於神經網路的實現來說，光學與電子學技術都各有其長處。充分發揮二者的優勢，形成一個光電混合處理的硬體系統，將是未來神經網路計算機發展的重要趨勢。

⑦ 機器翻譯的流程是怎麼樣的

確實如樓上所說，新譯科技採用的是混合神經網路技術演算法的翻譯引擎，我之前用過確實能夠使得翻譯更加准確，節省了我大部分時間。

⑧ 混沌神經網路的現狀

目前廣泛研究的混沌神經網路模型是在Hopfield神經網路中引入了一個具有混沌特性的負反饋項，進而得到了混沌神經網路模型，因此在深入研究混沌神經網路之前，有必要先介紹一下Hopfield神經網路。美國物理學家J.J.Hopfield首先提出一種單層反饋網路系統，這種單層反饋網路就稱為Hopfield網路。反饋神經網路的非線性和高維數，使得現有工具難以確定其狀態軌跡，甚至可能出現混沌現象。由於具有混沌特性的神經網路其動力學特性十分復雜，因此獲得了廣泛研究

⑨ 神經網路演算法的人工神經網路

人工神經網路（Artificial Neural Networks，ANN）系統是 20 世紀 40 年代後出現的。它是由眾多的神經元可調的連接權值連接而成，具有大規模並行處理、分布式信 息存儲、良好的自組織自學習能力等特點。BP（Back Propagation）演算法又稱為誤差 反向傳播演算法，是人工神經網路中的一種監督式的學習演算法。BP 神經網路演算法在理 論上可以逼近任意函數，基本的結構由非線性變化單元組成，具有很強的非線性映射能力。而且網路的中間層數、各層的處理單元數及網路的學習系數等參數可根據具體情況設定，靈活性很大，在優化、信號處理與模式識別、智能控制、故障診斷等許 多領域都有著廣泛的應用前景。 人工神經元的研究起源於腦神經元學說。19世紀末，在生物、生理學領域，Waldeger等人創建了神經元學說。人們認識到復雜的神經系統是由數目繁多的神經元組合而成。大腦皮層包括有100億個以上的神經元，每立方毫米約有數萬個，它們互相聯結形成神經網路，通過感覺器官和神經接受來自身體內外的各種信息，傳遞至中樞神經系統內，經過對信息的分析和綜合，再通過運動神經發出控制信息，以此來實現機體與內外環境的聯系，協調全身的各種機能活動。
神經元也和其他類型的細胞一樣，包括有細胞膜、細胞質和細胞核。但是神經細胞的形態比較特殊，具有許多突起，因此又分為細胞體、軸突和樹突三部分。細胞體內有細胞核，突起的作用是傳遞信息。樹突是作為引入輸入信號的突起，而軸突是作為輸出端的突起，它只有一個。
樹突是細胞體的延伸部分，它由細胞體發出後逐漸變細，全長各部位都可與其他神經元的軸突末梢相互聯系，形成所謂「突觸」。在突觸處兩神經元並未連通，它只是發生信息傳遞功能的結合部，聯系界面之間間隙約為（15～50)×10米。突觸可分為興奮性與抑制性兩種類型，它相應於神經元之間耦合的極性。每個神經元的突觸數目正常，最高可達10個。各神經元之間的連接強度和極性有所不同，並且都可調整、基於這一特性，人腦具有存儲信息的功能。利用大量神經元相互聯接組成人工神經網路可顯示出人的大腦的某些特徵。
人工神經網路是由大量的簡單基本元件——神經元相互聯接而成的自適應非線性動態系統。每個神經元的結構和功能比較簡單，但大量神經元組合產生的系統行為卻非常復雜。
人工神經網路反映了人腦功能的若干基本特性，但並非生物系統的逼真描述，只是某種模仿、簡化和抽象。
與數字計算機比較，人工神經網路在構成原理和功能特點等方面更加接近人腦，它不是按給定的程序一步一步地執行運算，而是能夠自身適應環境、總結規律、完成某種運算、識別或過程式控制制。
人工神經網路首先要以一定的學習准則進行學習，然後才能工作。現以人工神經網路對於寫「A」、「B」兩個字母的識別為例進行說明，規定當「A」輸入網路時，應該輸出「1」，而當輸入為「B」時，輸出為「0」。
所以網路學習的准則應該是：如果網路作出錯誤的的判決，則通過網路的學習，應使得網路減少下次犯同樣錯誤的可能性。首先，給網路的各連接權值賦予(0，1)區間內的隨機值，將「A」所對應的圖象模式輸入給網路，網路將輸入模式加權求和、與門限比較、再進行非線性運算，得到網路的輸出。在此情況下，網路輸出為「1」和「0」的概率各為50%，也就是說是完全隨機的。這時如果輸出為「1」(結果正確)，則使連接權值增大，以便使網路再次遇到「A」模式輸入時，仍然能作出正確的判斷。
如果輸出為「0」(即結果錯誤)，則把網路連接權值朝著減小綜合輸入加權值的方向調整，其目的在於使網路下次再遇到「A」模式輸入時，減小犯同樣錯誤的可能性。如此操作調整，當給網路輪番輸入若干個手寫字母「A」、「B」後，經過網路按以上學習方法進行若干次學習後，網路判斷的正確率將大大提高。這說明網路對這兩個模式的學習已經獲得了成功，它已將這兩個模式分布地記憶在網路的各個連接權值上。當網路再次遇到其中任何一個模式時，能夠作出迅速、准確的判斷和識別。一般說來，網路中所含的神經元個數越多，則它能記憶、識別的模式也就越多。 （1）人類大腦有很強的自適應與自組織特性，後天的學習與訓練可以開發許多各具特色的活動功能。如盲人的聽覺和觸覺非常靈敏；聾啞人善於運用手勢；訓練有素的運動員可以表現出非凡的運動技巧等等。
普通計算機的功能取決於程序中給出的知識和能力。顯然，對於智能活動要通過總結編製程序將十分困難。
人工神經網路也具有初步的自適應與自組織能力。在學習或訓練過程中改變突觸權重值，以適應周圍環境的要求。同一網路因學習方式及內容不同可具有不同的功能。人工神經網路是一個具有學習能力的系統，可以發展知識，以致超過設計者原有的知識水平。通常，它的學習訓練方式可分為兩種，一種是有監督或稱有導師的學習，這時利用給定的樣本標准進行分類或模仿；另一種是無監督學習或稱無為導師學習，這時，只規定學習方式或某些規則，則具體的學習內容隨系統所處環境 （即輸入信號情況）而異，系統可以自動發現環境特徵和規律性，具有更近似人腦的功能。
（2）泛化能力
泛化能力指對沒有訓練過的樣本，有很好的預測能力和控制能力。特別是，當存在一些有雜訊的樣本，網路具備很好的預測能力。
(3)非線性映射能力
當對系統對於設計人員來說，很透徹或者很清楚時，則一般利用數值分析，偏微分方程等數學工具建立精確的數學模型，但當對系統很復雜，或者系統未知，系統信息量很少時，建立精確的數學模型很困難時，神經網路的非線性映射能力則表現出優勢，因為它不需要對系統進行透徹的了解，但是同時能達到輸入與輸出的映射關系，這就大大簡化設計的難度。
(4)高度並行性
並行性具有一定的爭議性。承認具有並行性理由：神經網路是根據人的大腦而抽象出來的數學模型，由於人可以同時做一些事，所以從功能的模擬角度上看，神經網路也應具備很強的並行性。
多少年以來，人們從醫學、生物學、生理學、哲學、信息學、計算機科學、認知學、組織協同學等各個角度企圖認識並解答上述問題。在尋找上述問題答案的研究過程中，這些年來逐漸形成了一個新興的多學科交叉技術領域，稱之為「神經網路」。神經網路的研究涉及眾多學科領域，這些領域互相結合、相互滲透並相互推動。不同領域的科學家又從各自學科的興趣與特色出發，提出不同的問題，從不同的角度進行研究。
下面將人工神經網路與通用的計算機工作特點來對比一下：
若從速度的角度出發，人腦神經元之間傳遞信息的速度要遠低於計算機，前者為毫秒量級，而後者的頻率往往可達幾百兆赫。但是，由於人腦是一個大規模並行與串列組合處理系統，因而，在許多問題上可以作出快速判斷、決策和處理，其速度則遠高於串列結構的普通計算機。人工神經網路的基本結構模仿人腦，具有並行處理特徵，可以大大提高工作速度。
人腦存貯信息的特點為利用突觸效能的變化來調整存貯內容，也即信息存貯在神經元之間連接強度的分布上，存貯區與計算機區合為一體。雖然人腦每日有大量神經細胞死亡 （平均每小時約一千個），但不影響大腦的正常思維活動。
普通計算機是具有相互獨立的存貯器和運算器，知識存貯與數據運算互不相關，只有通過人編出的程序使之溝通，這種溝通不能超越程序編制者的預想。元器件的局部損壞及程序中的微小錯誤都可能引起嚴重的失常。 心理學家和認知科學家研究神經網路的目的在於探索人腦加工、儲存和搜索信息的機制，弄清人腦功能的機理，建立人類認知過程的微結構理論。
生物學、醫學、腦科學專家試圖通過神經網路的研究推動腦科學向定量、精確和理論化體系發展，同時也寄希望於臨床醫學的新突破；信息處理和計算機科學家研究這一問題的目的在於尋求新的途徑以解決不能解決或解決起來有極大困難的大量問題，構造更加逼近人腦功能的新一代計算機。
人工神經網路早期的研究工作應追溯至上世紀40年代。下面以時間順序，以著名的人物或某一方面突出的研究成果為線索，簡要介紹人工神經網路的發展歷史。
1943年，心理學家W·Mcculloch和數理邏輯學家W·Pitts在分析、總結神經元基本特性的基礎上首先提出神經元的數學模型。此模型沿用至今，並且直接影響著這一領域研究的進展。因而，他們兩人可稱為人工神經網路研究的先驅。
1945年馮·諾依曼領導的設計小組試製成功存儲程序式電子計算機，標志著電子計算機時代的開始。1948年，他在研究工作中比較了人腦結構與存儲程序式計算機的根本區別，提出了以簡單神經元構成的再生自動機網路結構。但是，由於指令存儲式計算機技術的發展非常迅速，迫使他放棄了神經網路研究的新途徑，繼續投身於指令存儲式計算機技術的研究，並在此領域作出了巨大貢獻。雖然，馮·諾依曼的名字是與普通計算機聯系在一起的，但他也是人工神經網路研究的先驅之一。
50年代末，F·Rosenblatt設計製作了「感知機」，它是一種多層的神經網路。這項工作首次把人工神經網路的研究從理論探討付諸工程實踐。當時，世界上許多實驗室仿效製作感知機，分別應用於文字識別、聲音識別、聲納信號識別以及學習記憶問題的研究。然而，這次人工神經網路的研究高潮未能持續很久，許多人陸續放棄了這方面的研究工作，這是因為當時數字計算機的發展處於全盛時期，許多人誤以為數字計算機可以解決人工智慧、模式識別、專家系統等方面的一切問題，使感知機的工作得不到重視；其次，當時的電子技術工藝水平比較落後，主要的元件是電子管或晶體管，利用它們製作的神經網路體積龐大，價格昂貴，要製作在規模上與真實的神經網路相似是完全不可能的；另外，在1968年一本名為《感知機》的著作中指出線性感知機功能是有限的，它不能解決如異感這樣的基本問題，而且多層網路還不能找到有效的計算方法，這些論點促使大批研究人員對於人工神經網路的前景失去信心。60年代末期，人工神經網路的研究進入了低潮。
另外，在60年代初期，Widrow提出了自適應線性元件網路，這是一種連續取值的線性加權求和閾值網路。後來，在此基礎上發展了非線性多層自適應網路。當時，這些工作雖未標出神經網路的名稱，而實際上就是一種人工神經網路模型。
隨著人們對感知機興趣的衰退，神經網路的研究沉寂了相當長的時間。80年代初期，模擬與數字混合的超大規模集成電路製作技術提高到新的水平，完全付諸實用化，此外，數字計算機的發展在若干應用領域遇到困難。這一背景預示，向人工神經網路尋求出路的時機已經成熟。美國的物理學家Hopfield於1982年和1984年在美國科學院院刊上發表了兩篇關於人工神經網路研究的論文，引起了巨大的反響。人們重新認識到神經網路的威力以及付諸應用的現實性。隨即，一大批學者和研究人員圍繞著 Hopfield提出的方法展開了進一步的工作，形成了80年代中期以來人工神經網路的研究熱潮。
1985年，Ackley、Hinton和Sejnowski將模擬退火演算法應用到神經網路訓練中，提出了Boltzmann機，該演算法具有逃離極值的優點，但是訓練時間需要很長。
1986年，Rumelhart、Hinton和Williams提出了多層前饋神經網路的學習演算法，即BP演算法。它從證明的角度推導演算法的正確性，是學習演算法有理論依據。從學習演算法角度上看，是一個很大的進步。
1988年，Broomhead和Lowe第一次提出了徑向基網路：RBF網路。
總體來說，神經網路經歷了從高潮到低谷，再到高潮的階段，充滿曲折的過程。

⑩ 現在的智能語音機器人識別功能怎麼樣

識別功能大部分都還可以，但是如果你們要求比較高的話建議找有科大訊飛語音識別公司，用他們的要好一些，識別功能比較強大