人工神经网络的发展一高潮时期辛顿（Hinton）在2006年首次提出了“深度信念网络（DeepBeliefNetworkDBN）"及限制性波尔兹曼机（RBM）训练算法在训练过程中引入了“预训练”过程，极大地缩短了训练时间
1 人工神经网络的发展——高潮时期 在训练过程中引入 了“预训练”过程，极 大地缩短了训练时间。 辛顿（Hinton）在 2006年首次提出了“深度 信念网络（Deep Belief Network, DBN）”及限 制性波尔兹曼机（RBM） 训练算法
人工神经网络的应用场景AB在信息领域中在医学中的在交通领域的的应用应用应用u智能仪器U脑电信号，听觉诱发u交通仿真、车辆检测、电位信号，肌电和胃交通流量预测、自动U自动跟踪监测仪器导航、交通控制等各肠电，心电信号的识U自动控制导航系统等别和处理个方面智能信息系统u将神经网络引入到专家系统，通过逻辑推理来进行医疗诊断
1 人工神经网络的应用场景 A 在信息领域中 的应用 u 智能仪器 u 自动跟踪监测仪器 u 自动控制导航系统等 智能信息系统 B 在医学中的 应用 u 脑电信号，听觉诱发 电位信号，肌电和胃 肠电，心电信号的识 别和处理 u 将神经网络引入到专 家系统，通过逻辑推 理来进行医疗诊断 C 在交通领域的 应用 u 交通仿真、车辆检测、 交通流量预测、自动 导航、交通控制等各 个方面
神经网络在金融领域的应用010302价格预测股票市场的预测风险分析针对真实的风险源基于市场定价的机构建符合实际的风险模理，根据家庭户数、人神经网络能够有效型结构与算法，得出相均可支配收入，贷款利地处理非平稳、非线性应的风险评估因子有效率、城市化水平等因素，等问题，从而对股市的地弥补主观评价的缺陷构建了更为精确、可靠收益进行精确的预测。的预测模型。达到较好的结果
1 神经网络在金融领域的应用 01 神经网络能够有效 地处理非平稳、非线性 等问题，从而对股市的 收益进行精确的预测。 股票市场的预测 02 针对真实的风险源， 构建符合实际的风险模 型结构与算法，得出相 应的风险评估因子有效 地弥补主观评价的缺陷 达到较好的结果。 风险分析 03 基于市场定价的机 理，根据家庭户数、人 均可支配收入、贷款利 率、城市化水平等因素， 构建了更为精确、可靠 的预测模型。 价格预测