1、神经模糊控制（Neuro-Fuzzy Control） 这种控制方法以神经网络为基础，利用了模糊逻辑具有较强的结构性知识表达能力，即描述系统定性知识的能力、神经网络的强大的学习能力以及定量数据的直接处理能力。 多变量模糊控制 这种控制适用于多变量控制系统。一个多变量模糊控制器有多个输入变量和输出变量。
2、不是，神经网络包括的种类挺多，bp（backpropagation，反向传播神经网络）只是其中一种，模糊控制和神经网络是平行的关系，模糊神经网络是这两种的结合。
3、神经网络是一种仿生计算方法，仿照生物体中信息的传递过程来进行数学计算。这三种知识都是近40年兴起的新兴学科，主要应用在智能模糊控制上面。这三者可以结合起来应用。
4、此时，模糊控制可以根据当前温度与目标温度的差值，以及差值的变化趋势，通过模糊推理来决策加热或冷却的强度，从而实现对温度的有效控制。神经网络控制则是利用神经网络模型来模拟人类的思维过程，通过学习和训练来实现对系统的控制。
1、IBM发布新型SyNAPSE芯片，开创巨型神经网络时代 新型芯片采用基于类似人脑的、非冯·诺依曼的计算架构，含有100万神经元和56亿突触。利用三星28纳米工艺技术，由54亿个晶体管组成的芯片构成有4，096个神经突触核心的片上网络，其实时作业功耗仅为70毫瓦（mW）。
2、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。目前在图神经网络加速研究领域中，尚无人对此进行研究，中科院研究成果发表后得到了业界认可。中科院计算所正加快对科技成果进行孵化，提升关键核心技术能力。
3、特别是人工智能的芯片化，低功耗后，低成本后，人工智能会迎来巨大的发展空间。在深度卷积神经网络芯片化后，各种设备可以实现实时智能分析，可以做到武器的传感器像鹰的眼晴一样实时盯着目标。可以实时识别战场的各类物体，进行敌我分析。
4、其中，针对AI芯片，阿里达摩院表示，AI专用芯片将挑战GPU的绝对统治地位。阿里达摩院于2017年10月11日成立，研究领域包括量子计算、机器学习、基础算法、芯片技术、传感器技术、嵌入式系统等多个产业。
5、在2022年的全球闪存峰会上，灵汐科技的何伟博士引领我们步入了一个全新的科技领域——类脑芯片技术。面对海量非结构化数据的挑战，智能系统正寻求突破传统的摩尔定律限制，转向创新的架构设计，如特定领域架构（DSA）、AI加速器和神经形态计算，以实现高效处理和智能升级。
年Kaihara、T.Takabe和M.Toyoda等人根据生物神经元的混沌特性首次提出混沌神经网络模型，将混沌学引入神经网络中，使得人工神经网络具有混沌行为，更加接近实际的人脑神经网络，因而混沌神经网络被认为是可实现其真实世界计算的智能信息处理系统之一，成为神经网络的主要研究方向之一。
基础医学服务和辅助医疗 近年来在医疗行业，多家企业源源不断地向人工智能技术应用方向注入大量资金，尤其是降低医疗成本、增加医疗效果、提升医疗效率、改善患者健康领域。在某些情境下，人工智能的深度学习能力已超越医生。专家预测2020年医疗人工智能将持续增长，尤其是在成像、诊断、预测分析和管理领域。
人工神经网络是机器学习中的一种方法。它是一种模拟人脑神经元工作模式的计算模型，用于识别模式、分类数据或预测结果。神经网络由许多相互连接的节点（或“神经元”）组成，每个节点都可以接收输入、处理信息并产生输出。通过调整网络中的权重和偏置，神经网络可以学习从输入到输出的映射关系。
MPNN前向传播的过程包含两个阶段，即消息传递阶段（message passing phase）和读出阶段（readout phase）。消息传递阶段运行 个时间步并且依赖消息函数 以及节点更新函数 。在消息传递阶段，每个节点的隐状态 都会根据消息 进行更新，具体过程是： 代表节点 的邻居节点集合。
文章提出了一个框架MPNN，整合那些使用信息传递算法和聚合过程来计算以拓扑图作为输入的函数的拓扑图模型，这个框架可以很好的预测分子和材料的性质。MPNN框架 对一个具有节点特征xv和边特征evw的无向图G，MPNN的前向传播有两个阶段：消息传递阶段（message passing phase）和读出阶段（readout phase）。
GMMPNN是图神经网络中一种新型的模型，其全称为Graph Multi-Modal Protein Neural Network。它主要用于蛋白质结构预测和蛋白质-蛋白质相互作用预测等领域。GMMPNN能够提高模型预测精度，在蛋白质结构预测的领域中发挥着重要作用。GMMPNN具有多模态特点，可以集成不同类型的信息进行训练和预测。
MPNN模型：Graph u-nets， MoleculeNet， Graph classification deep learning， Hierarchical graph pooling， Graph power， Graph classification with structural attention综上所述，GNN的研究领域广阔且充满挑战，从基础模型到实际应用，每个方向都值得关注。
1、推荐书籍是《算法第四版》，这本书讲的很详细，而且配了很多图演示，还是挺好懂的。 搜索与回溯算法 贪心算法（必学） 启发式搜索算法：A*寻路算法（了解） 地图着色算法、N 皇后问题、最优加工顺序 旅行商问题这方便的只是都是一些算法相关的，我觉得如果可以，都学一下。像贪心算法的思想，就必须学的了。
2、群智能算法： 一些人认为群智能算法应与进化算法区分开，一些人认为群智能算法是进化算法的一个子集。因为群智能算法与进化算法有相同的执行方式，即，每次迭代都改进问题的候选解的性能从而让解的种群进化。因此，我们认为群智能算法是一种进化算法。进化算法的简单定义可能并不完美。
3、《计算机常用算法与程序设计案例教程》以其独特的方式革新了教学方法。该教程以案例为核心，通过实际案例引导读者逐步掌握算法设计，并将算法应用到程序设计中，形成一个以案例支撑算法，算法指导案例的互动学习过程。教程注重实用，强调算法的选择与组织。
1、年，心理学家提出了突触联系强度可变的设想。60年代，人工神经网络得到了进一步发展，更完善的神经网络模型被提出，其中包括感知器和自适应线性元件等。M.Minsky等仔细分析了以感知器为代表的神经网络系统的功能及局限后，于1969年出版了《Perceptron》一书，指出感知器不能解决高阶谓词问题。
2、因此人工神经网络的研究热潮在80年代初期又重新兴起，成为多学科共同关注的跨学科新领域。不同学科研究神经网络的方法虽不尽相同，但目的都是为了探索大脑智能的机制和实现智能计算机。人工神经网络研究的进展，使研制神经网络计算机的历史任务落到了现代高科技的面前。这是社会对智能计算机的迫切需要。
3、年。神经网络的研究始于20世纪40年代，其中最具代表性的是数学家Warren McCulloch和逻辑学家Walter Pitts在1943年提出的MP模型。这个模型通过模拟生物神经元的结构和工作原理，构造了一个基于阈值逻辑的算法。
4、最右边的，即输出层包含有输出神经元，在图中，输出层只有个神经元。中间层，既然这层中的神经元既不是输也不是输出，则被称为隐藏层。 这就是神经网络的基本结构，随着后面的发展神经网络的层数也随之不断增加和复杂。 我们回顾一下神经网络发展的历程。
