對神經網絡的理解

前言：想要寫出一篇令人眼前一亮的文章嗎？我們特意為您整理了5篇對神經網絡的理解范文，相信會為您的寫作帶來幫助，發現更多的寫作思路和靈感。

對神經網絡的理解范文第1篇

1.神經網絡的架構正變得越來越復雜。感知和翻譯等大多數神經網絡的架構正變得越來越復雜，遠非此前簡單的前饋神經網絡或卷積神經網絡（CNN）所能比。特別需要注意的是，神經網絡正與不同的技術（如LSTMs、自定義目標函數等）相混合。

神經網絡是多數深度學習項目的根基。深度學習基于人腦結構，一層層互相連接的人工模擬神經元模仿大腦的行為，處理視覺和語言等復雜問題。這些人工神經網絡可以收集信息，也可以對其做出反應。它們能對事物的外形和聲音做出解釋，還可以自行學習與工作。

2.長短期記憶網絡（LSTMs）。當你閱讀本文時，你是在理解前面詞語的基礎上來理解每個詞語的。你的思想具有連續性，你不會丟棄已知信息而從頭開始思考。傳統神經網絡的一大缺陷便無法做到這一點，而遞歸神經網絡能夠解決這一問題。

RNN（循環神經網絡）擁有循環結構，可以持續保存信息。過去幾年里，RNN在語音識別和翻譯等許多問題上取得了難以置信的成功，而成功的關鍵在于一種特殊的RNN――長短期記憶網絡。

3.“注意力模型”。“注意力”是指神經網絡在執行任務時知道把焦點放在何處。我們可以讓神經網絡在每一步都從更大的信息集中挑選信息作為輸入。例如，當神經網絡為一張圖片生成標題時，它可以挑選圖像的關鍵部分作為輸入。

4.神經圖靈機依然有趣，但還無法勝任實際工作。當你翻譯一句話時，并不會逐詞進行，而會從句子的整體結構出發。機器難以做到這一點，這一挑戰就被稱為“強耦合輸出整體估計”。

神經圖靈機就是研究者們在硅片中重現人類大腦短期記憶的嘗試。它的背后是一種特殊類型的神經網絡，它們可以適應與外部存儲器共同工作，這使得神經網絡可以存儲記憶，還能在此后檢索記憶并執行一些有邏輯性的任務。

5.深度學習讓計算機視覺和自然語言處理不再是孤島。卷積神經網絡最早出現在計算機視覺中，但現在許多自然語言處理（NLP）系統也會使用。LSTMs與遞歸神經網絡深度學習最早出現在NLP中，但現在也被納入計算機視覺神經網絡。

此外，計算機視覺與NLP的交匯仍然擁有無限前景。

6.符號微分式越來越重要。隨著神經網絡架構及其目標函數變得日益復雜，手動推導出“反向傳播”的梯度也變得更加困難而且容易出錯。谷歌的TensorFlow等最新的工具包已經可以超負荷試驗符號微分式，能夠自動計算出正確的微分，以確保訓練時誤差梯度可被反向傳播。

7.神經網絡模型壓縮的驚人成果。多個團隊以不同方法大幅壓縮了訓練一個良好模型所需的素材體量，這些方法包括二值化、固定浮點數、迭代修剪和精細調優步驟等。

這些技術潛在的應用前景廣闊，可能將會適應在移動設備上進行復雜模型的訓練。例如，不需要延遲就可以得到語音識別結果。此外，如果運算所需要的空間和時間極大降低，我們就可以極高幀率（如30 FPS）查詢一個模型，這樣，在移動設備上也可以運用復雜神經網絡模型，近乎實時地完成計算機視覺任務。

8.深度學習和強化學習繼續交匯。在“端對端”機器人等領域出現了令人激動的進展，現在機器人已經可以一起運用深度和強化學習，從而將原始感官數據直接轉化為實際動作驅動。我們正在超越“分類”等簡單工作，嘗試將“計劃”與“行動”納入方程。

對神經網絡的理解范文第2篇

關鍵詞：深度學習；機器學習；卷積神經網絡

1概述

深度學習（Deep Learning）是人工智能、圖像建模、模式識別、神經網絡、最優化理論和信號處理等領域的交叉學科，主要構建和模擬人腦進行分析學習，它屬于機器學習的新興領域。

2大數據與深度學習

目前，光學檢測、互聯網、用戶數據、互聯網、金融公司等許多領域都出現了海量數據，采用BP算法對于訓練神經網絡出現了梯度越來越稀疏、收斂到局部最小值只能用有標簽的數據來訓練等缺點。Hinton于2006年提出了深度學習的概念，Lecun等人提出了卷積神經網絡，卷積神經網絡利用空間關系減少參數數目以提高訓練性能。

CPU和GPU計算能力大幅提升，為深度學習提供了硬件平臺和技術手段，在海量大數據處理技術上解決了早期神經網絡訓練不足出現的過擬合、泛化能力差等問題。

大數據和深度學習必將互相支撐，推動科技發展。

3深度學習模型

深度學習模型實際上是一個包含多個隱藏層的神經網絡，目前主要有卷積神經網絡，深深度置信神經網絡，循環神經網絡。

1）卷積神經網絡

在機器學習領域，卷積神經網絡屬于前饋神經網絡的一種，神經元不再是全連接的模式，而是應用了局部感受區域的策略。然而傳統的神經網絡使用神經元間全連接的網絡結構來處理圖像任務，因此，出現了很多缺陷，導致模型⑹急劇增加，及其容易過擬合。

在卷積神經網絡中，網絡中的神經元只與前一層的部分神經元連接，利用圖像數據的空間結構，鄰近像素間具有更強的相關性，單個神經元僅對局部信息進行響應，相鄰神經元感受區域存在重疊，因此，綜合所有神經元可以得到全局信息的感知。

另外，一個卷積層中的所有神經元均由同一個卷積核對不同區域數據響應而得到，即共享同一個卷積核，使得卷積層訓練參數的數量急劇減少，提高了網絡的泛化能力。

一般在卷積層后面會進行降采樣操作，對卷積層提取的特征進行聚合統計。降采樣區域一般不存在重疊現象。降采樣簡化了卷積層的輸出信息，進一步減少了訓練參數的數量，增強了網絡的泛化能力。

卷積神經網絡實現了局部特征的自動提取，使得特征提取與模式分類同步進行，適用于處理高分辨率的圖像數據。目前，卷積神經網絡在圖像分類、自然語言處理等領域得到廣泛應用。

2）深度置信網絡

深度置信網絡是一種生成模型，網絡中有若干隱藏層，同一隱藏層內的神經元沒有連接，隱藏層間的神經元全連接。神經網絡經過“反向運行”得到輸入數據。

深度置信網絡可以用做生成模型，通過前期的逐層無監督學習，神經網絡可以較好的對輸入數據進行描述，然后把訓練好的神經網絡看作深度神經網絡，最后得到分類任務的深度神經網絡。

深度置信網絡可以用于圖像識別、圖像生成等領域，深度置信網絡可以進行無監督或半監督的學習，利用無標記數據進行預訓練，提高神經網絡性能。但近幾年由于卷積神經網絡的飛速發展，深度置信網絡已經很少被提及。

3）循環神經網絡

循環神經網絡是一種專門用于處理時序數據的神經網絡，它與典型的前饋型神經網絡最大區別在于網絡中存在環形結構，隱藏層內部的神經元是互相連接的，可以存儲網絡的內部狀態，其中包含序列輸入的歷史信息，實現了對時序動態行為的描述。這里的時序并非僅僅指代時間概念上的順序，也可以理解為序列化數據間的相對位置。如語音中的發音順序，某個英語單詞的拼寫順序等。序列化輸入的任務都可以用循環神經網絡來處理。如語音、視頻、文本等。對于序列化數據，每次處理時輸入為序列中的一個元素，比如單個字符、單詞、音節，期望輸出為該輸入在序列數據中的后續元素。循環神經網絡可以處理任意長度的序列化數據。

循環神經網絡可以用于機器翻譯、連寫字識別、語音識別等。循環神經網絡和卷積網絡結合，將卷積神經網絡用于檢測并識別圖像中的物體，循環神經網絡用于識別出物體的名稱為輸入，生成合理的語句，從而實現對圖像內容的描述。

4深度學習應用

1）語音識別

語音識別技術主要包括特征提取技術、模式匹配準則及模型訓練技術三個方面。其應用領域主要有語音輸入系統、語音控制系統和智能對話查詢系統，語音識別極大地推動了人工智能的快速發展。1952年Davis等人研究了世界上第一個能識別10個英文數字發音的實驗系統。大規模的語音識別研究是在20世紀70年代以后，在小詞匯量、孤立詞的識別方面取得了實質性的進展。2012年，微軟研究院使用深度神經網絡應用在語音識別上將識別錯誤率降低了20%，取得了突破性的進展。2015年11月17日，浪潮集團聯合全球可編程芯片巨頭Altera，以及中國最大的智能語音技術提供商科大訊飛，共同了一套DNN語音識別方案。

2）圖像分析

圖像是深度學習最早嘗試的應用領域。1989年，LeCun和他的同事們就發表了卷積神經網絡的工作。2012年10月，Hinton和他的兩個學生用更深的CNN在ImageNet挑戰上獲得了第一名，使圖像識別向前躍進了一大步。

自2012年以來，深度學習應用于圖像識別使得準確率大大上升，避免了消耗人工特征抽取的時間，極大地提升了效率，目前逐漸成為主流的圖像識別與檢測方法。

對神經網絡的理解范文第3篇

關鍵詞：神經網絡 BP網絡

中圖分類號：TP3 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2014）01（c）-0240-02

神經網絡是一門發展十分迅速的交叉學科，它是由大量的處理單元組成非線性的大規模自適應動力系統。神經網絡具有分布式存儲、并行處理、高容錯能力以及良好的自學習、自適應、聯想等特點。該模型對于擬合現實復雜世界有著重要的實用價值。

1 神經網絡簡介

人工神經網絡（Artificial Neural Network，ANN），亦稱神經網絡（Neural Network，NN），是一種應用類似于大腦神經突觸連接結構進行信息處理的數學模型，它是在人類對自身大腦組織結合和思維機制的認識理解基礎之上模擬出來的，它是根植于神經科學、數學、統計學、物理學、計算機科學以及工程科學的一門技術。心理學家Mcculloch，數學家Pitts在20世紀40年代第一次提出了神經網絡模型，從此開創了神經科學理論的研究時代，此后半個世紀神經網絡技術蓬勃發展。神經網絡是一種計算模型，由大量的神經元個體節點和其間相互連接的加權值共同組成，每個節點都代表一種運算，稱為激勵函數（activation function）。每兩個相互連接的節點間都代表一個通過該連接信號加權值，稱值為權重（weight），神經網絡就是通過這種方式來模擬人類的記憶，網絡的輸出則取決于網絡的結構、網絡的連接方式、權重和激勵函數。而網絡本身通常是對自然界或者人類社會某種算法或函數的逼近，也可能是一種邏輯策略的表達。神經網絡的構筑理念是受到生物的神經網絡運作啟發而產生的。人工神經網絡則是把對生物神經網絡的認識與數學統計模型向結合，借助數學統計工具來實現。另一方面在人工智能學的人工感知領域，我們通過數學統計學的方法，使神經網絡能夠具備類似于人的決定能力和簡單的判斷能力，這種方法是對傳統邏輯學演算的進一步延伸。

2 神經網絡模型及訓練

2.1 生物神經元模型

人腦是自然界所造就的高級動物，人的思維是由人腦來完成的，而思維則是人類智能的集中體現。人腦的皮層中包含100億個神經元、60萬億個神經突觸，以及他們的連接體。神經系統的基本結構和功能單位就是神經細胞，即神經元，它主要由細胞體、樹突、軸突和突觸組成。人類的神經元具備以下幾個基本功能特性：時空整合功能；神經元的動態極化性；興奮與抑制狀態；結構的可塑性；脈沖與電位信號的轉換；突觸延期和不延期；學習、遺忘和疲勞；神經網絡是由大量的神經元單元相互連接而構成的網絡系統。

2.2 人工神經網絡模型

人工神經網絡，使通過模仿生物神經網絡的行為特征，進行分布式并行信息處理的數學模型。這種網絡依靠系統的復雜度，通過調整內部大量節點之間相互連接的關系，從而達到信息處理的目的。人工神經網絡具有自學習和自適應的能力，可以通過預先提供的一批相互對應的輸入輸出數據，分析兩者的內在關系和規律，最終通過這些規律形成一個復雜的非線性系統函數，這種學習分析過程被稱作“訓練”。神經元的每一個輸入連接都有突觸連接強度，用一個連接權值來表示，即將產生的信號通過連接強度放大，每一個輸入量都對應有一個相關聯的權重。處理單元將經過權重的輸入量化，然后相加求得加權值之和，計算出輸出量，這個輸出量是權重和的函數，一般稱此函數為傳遞函數。

2.3 神經網絡的訓練

當神經網絡的結構確定以后，接下來的工作就是訓練和學習。神經網絡不是通過改變處理單元的本身來完成訓練和學習過程的，而是依靠改變網絡中各神經元節點的連接權重來完成的。因此若處理單元要學會正確的處理所給定的問題，唯一用以改變處理單元性能的元素就是連接權重。

2.4 神經網絡的分類

神經網絡按照不同的結構、功能，以及學習算法，對網絡進行分類，可以分為：（1）感知器神經網絡：最簡單的神經網絡類型，只有單層的神經網絡結構，采用硬限值作為網絡傳遞函數，主要適用于簡單的線性二類劃分問題，在此類問題中處理的效率較高。但不適合本論文的課題。（2）線性神經網絡：單層結構的神經網絡，采用線性函數作為網絡的傳遞，主要也是用于解決線性逼近問題。

3 BP神經網絡

目前應用最為廣泛的網絡，具有多層網絡結構，可以由一個或者多個隱含層。BP網絡采用Widrow―Hoff學習算法和非線性傳遞函數，典型的BP網絡采用的是梯度下降算法，也就是Widrow―Hoff算法所規定的。BP，即Back Propagation，就是指為非線性多層網絡訓練中梯度計算是采用信號正向傳播、誤差反向傳播的方式。通過采用非線性傳遞函數，BP網絡能夠以仁義的精度逼近任何非線性函數，由于采用隱含中間層的結構，BP網絡能夠提取出更高階的統計性質，尤其是當輸入規模龐大時，網絡能夠提取高階統計性質的能力就顯得非常重要了，結合本文的課題，將采用BP神經網絡及其改進算法進行組合集成實驗，用以解決財務預警的實際問題，在后面的章節會采用相關實驗證明組合集成的BP神經網絡的優勢。

4 徑向基神經網絡

徑向基神經網絡又稱為RBF網絡，它與BP網絡同為多層前向網絡，也能夠以任意的精度逼近任何非線性函數，只是它與BP網絡采用的傳遞函數不同，BP通常采用的是Sigmoid函數或線性函數作為傳遞函數，而RBF網絡則采用徑向基函數作為傳遞函數。本文后面將采用徑向基函網絡與BP網絡進行對比。

5 競爭神經網絡

競爭神經網絡的特點是它的各個神經元之間是相互競爭的關系，眾多神經元之間相互競爭以決定勝出者，或勝神經元決定哪一種原模型最能代表輸入模式。

6 反饋神經網絡

BP神經網絡（Fredric M.Ham Ivica Kostanic Principles of Neurocomputing for Science―Engineering 2007）BP神經網絡具有sigmoid隱含層以及線性輸出層，具有很強的映射能力，本節我們對BP網絡神經元和網絡結構進行介紹。神經網絡方法的具體步驟是：向網絡提供訓練例子，即學習樣本，包括輸入和期望的輸出。確定網絡的實際輸出和期望輸出之間允許的誤差。改變網絡中所有連接權值，使網絡產生的輸出更接近于期望輸出，直到滿足確定的允許誤差。下圖給出了一個具有N個輸入的基本的BP神經元模型結構。途中每一個輸入都被賦予一定的權值，與偏差求和和后形成神經元傳遞函數的輸入。

我們來看看三層BP神經網絡模型的數學表達，首先我們來確定途中各個參數所代表的涵義：

（1）輸入向量：X=（x1，x2，…，xi，…，xn）T；

（2）隱層輸出向量：Y=（y1，y2，…，yj，…，ym）T；

（3）輸出層輸出向量：O=（O1，O2，…，Ok，…，Ol）T；

（4）期望輸出向量：d=（d1，d2，…，dk，…，dl）T；

（5）輸入層到隱層之間的權值矩陣：V=（V1，V2，…，Vj，…，Vm）；

（6）隱層到輸出層之間的權值矩陣：W=（W1，W2，…，Wk，…，Wl）。

BP神經網絡就是通過構建上述變量來完成網絡的描述。

我們從上至下，從輸出層開始看BP網絡的工作原理，對于輸出層：

k=1，2，…，l （1）

k=1，2，…，l （2）

對于隱層：j=1，2，…，m （3）

j=1，2，…，m （4）

其中的是傳遞函數我們可以采用單極性Sigmoid函數： （5）

（1）網絡誤差與權值調整

輸出誤差E定義：

（6）

（7）

在這一步的基礎上，進一步展開至輸入層：

（8）

j=0，1，2，…，m；k=1，2，…，l （9）

i=0，1，2，…，n；j=1，2，…，m （10）

式中負號表示梯度下降，常數η∈（0，1）表示比例系數。在全部推導過程中，對輸出層有j=0，1，2，…，m；k=1，2，…，l，對隱層有i=0，1，2，…，n；j=1，2，…，m

（2）BP算法推導

對于輸出層，式（9）可寫為：

（8）對隱層，式（9）可寫為：（10），對于隱層，利用式（7）：

可得： （11）

將以上結果代入式（8），并應用式（5）：，得到：

（12）

（13）

至此兩個誤差信號的推導已完成。將式（12）代回到式（8），得到三層前饋網的BP學習算法權值調整計算公式為：

（14）

對神經網絡的理解范文第4篇

關鍵詞：成績采集；模式識別；神經網絡；特征提取

中圖分類號：G80 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2017）03-0069-01

對于未實行高考口語人機對話的省市，高考口語還是采用打分模式。然后人工采集，為解決這一問題，通過識別手寫評分和OCR識別結果比對確保成績采集的準確。而神經網絡很適合用于解決字符識別問題。

1 BP神經網絡

人工神經網絡是在人類對其大腦神經網絡認識理解的基礎上人工構造的能實現某種功能的神經網絡，是一種典型的前饋神經網絡，包含輸入層、隱層及輸出層。

BP網絡是典型的多層網絡，分輸入層、隱含層和輸出層，算法由數據流的前向計算和誤差信號的反向傳播兩個過程構成。通過這兩個過程的交替進行，在權向量空間執行誤差函數梯度下降策略，動態迭代搜索一組權向量，使網絡誤差函數達到最小值，從而完成信息提取和記憶過程[1]。

2 基于神經網絡的英語口語成績采集的實現

為實現更好的采集，需要設計適應識別的評分表，其中定位點、考生條碼用于定位到考生并采集成績，等級手寫的分區需要通過神經網絡識別等級，OCR等級識別區用采集等級并通過神經網絡采集的等級進行比較。

2.1 采集過程

首先預處理圖像獲取樣本進行訓練，輸入神經網絡訓練后輸出看誤差并調整各階層的權值讓輸出同OCR值一致，正式識別兩種模式結果不一致需要人工干預，有可能等級打錯也有可能等級涂錯，然后修正結果，確保等級信息準確無誤。

2.2 圖像預處理

原始評分表的輸入有可能產生污點等噪音。所以在識別之前必須對圖像進行預處理。預處理一般包括圖像分割、灰度、二值化、平滑、去噪音、歸一化和細化等。不同識別方法對于處理要求不一樣預處理后離散和噪聲和歸一化和細化處理，將圖片形成一個40 ×40 像素點陣（圖1得分區圖像預處理后圖像）。

2.3 神經網絡的特征提取

在手寫等級識別中，特征的選擇是非常關鍵問題。將經過預處理后的等級數字圖像中提取最能體現這個字符特點的特征向量，然后提取出訓練樣本中的特征向量代入BP網絡之中就可以對網絡進行訓練，提取出待識別的等級樣本中的特征向量代入訓練好的BP網絡中，就可以對等級得分字符進行識別。

2.3.1 英語口語成績采集中BP神經網絡結構

將A、B、C、D等級圖像的特征向量作為神經網路的輸入，確定輸入神經元。經過預處理的為40×40的矩陣，共1600各輸入神經元。輸出較為簡單，只要識別A、B、C、D4個等級，輸出節點數為4。為加快神經網絡學習速度，3層BP網絡最為恰當效率高。同時根據網絡收斂性能的好壞來確定隱含層神經元個數。根據經驗公式：

s=

其中，n為輸入層神經元個數，m為輸出層神經元個數[2]。計算可得隱含層神經元個數為79。

2.3.2 BP神經網絡的訓練

手寫字符歸一化和細化后的圖像為40 ×40 的布爾矩陣，1600個元素組成一個手寫字符的列矩陣，即字符的特征向量。由A、B、C、D這4個字符的特征列向量組成一個1600×4的輸入矢量，訓練次數達到最大值神經網絡訓練就結束。

2.3.3 口語等級識別等分結果

字符識別的正確率和拒識率與字符識別的判斷值有關，判斷值越高，識別的正確率就高。為確保成績錄取100%正確，通過識別和OCR識別比較，不同再通過人工識別錄入確保準確（圖2成績自動識別等分）。

神經網絡在口語成績登分中的應用過程中大大減輕勞動強度，提高準確率，通過多重比對確保成績錄入準確，經過實踐應用和比對成績登分準確率100%，完全可以滿足實際需要。

參考文獻

對神經網絡的理解范文第5篇

張雨濃：目前來說，人工神經網絡、冗余度機器人學和科學計算與優化是我們科研攻關的三個主要方向，最早當始于導師毛宗源教授主持負責的“仿人腦信息處理與控制的人工系統的研究”，隨后開展了近年來承擔的國家自然科學基金委支持的課題“機器手臂的基于二次規劃的冗余度解析方案”“冗余機器人實時運動規劃的統一理論”等項目。就人工神經網絡、人工智能等相關領域的研究情況而言，我國很多學術前輩、同事甚至是后學不同程度地做出了不少創新性的成果，有些甚至達到世界領先的水準，這一點還是值得我們欣喜的。

以人工神經網絡為例來說，其理論在國內外都已經取得了許多令人矚目的成果，國內也有許多學者相繼提出了不同的人工神經網絡模型，并取得了較為廣泛的應用，且應用范圍在不斷擴展，滲透到了多個領域，如信號處理，智能控制、模式識別、機器視覺、非線性優化、圖像處理等等。我團隊近期拓展的神經網絡模型的連接權值直接確定一項可避開傳統BP(誤差回傳)神經網絡的內在弱點，如冗長的權值迭代計算、局部極小點問題、網絡參數及隱神經元數的選取困難等等，并將遞歸神經網絡應用于冗余度機械臂的運動規劃與控制中，展現出了良好的成果。

筆者：早在2001年，您率先提出變矩陣／向量／優化問題的神經網絡新解法，能否借此機會有針對性地講述幾點其與傳統解析與架構上的不同?

張雨濃：其與傳統梯度方法的不同之處可歸納為如下數點：首先，新型神經網絡解法是基于矩陣／向量形式的誤差函數而設計的，令其每個誤差元素不斷遞減至零而成。與此相對，基于梯度法的傳統神經網絡解法是基于非負或至少下有界的標量形式的能量函數而設計的；值得指出的是，在基于梯度法的神經網絡解法中涉及的參數矩陣等多是探討定常的情況。

其次，新型神經網絡在處理時變問題時，系統地采用變矩陣，向量的時間導數信息，這也是新型神經網絡能夠全局指數收斂到時變問題的準確理論解的原因之一。與此相對，基于梯度法的傳統神經網絡解法因沒有使用如此重要的時間導數信息而難以有效地求解時變矩陣／向量／優化問題。

另外，新型神經網絡通常是用更為普適的隱動力學方程描述的；而基于梯度法的傳統神經網絡則多是采用顯動力學方程描述的。

筆者：在您的科研范圍內，冗余機器人是您科學研究的主項，它顯然代表著高端的科技發展方向，我們想請張教授談一下冗余機器人今天的發展狀況及其特性、優勢，其在未來科技領域內的應用情況，給人類社會所帶來的利好。

張雨濃：就冗余機器人而言，現主要研究的是冗余機械臂，其可廣泛地應用于工業生產之中，包括焊接、油漆，組裝、繪圖、挖掘，送料和其他智能活動等等。冗余機械臂是指末端執行器在執行給定的任務時有比其所必需自由度之上更多的自由度和靈活度的機械臂。在冗余機器人的運動學研究中，正運動學和逆運動學都是研究的核心部分。正運動學指給定關節變量，通過已知的手臂函數映射關系，能夠唯一地確定末端執行器的位姿，而逆運動學是指給定末端執行器的笛卡爾變量，如何來實時求解機械臂的關節變量。兩者剛好相對，但逆運動學的求解卻不容易。后者直接關系到運動分析，離線編程、軌跡規劃等等，是將工作空間內機器人末端的位姿轉化成關節量值的前提。由于機械臂逆運動學問題的復雜性，我們將機械臂逆運動學逆動力學問題都統一地轉化為最優化問題，具體為時變二次規劃問題，這種做法能減少大量矩陣求逆，矩陣相乘等運算，減少計算時間，也更靈活、更加智能化。

這些科研結果能為裝備制造，加工作業乃至空間機器人等領域的運動控制和新型機械臂的研發，制造以及技術提升提供一個更為科學更加有力的理論與實踐基礎。該冗余度解析理論將會在重工制造裝備等方面展露，并帶來廣闊的應用前景和較大的社會經濟效益，如用以改造和提升噴漿機器人、焊接和繪圖機器人、車載機器臂系統等機械設備的運動解析與控制技術、操作模式及其安全性穩定性等。

筆者：2007年您所提出的BP神經網絡權值直接確定理論研究，克服了傳統BP神經網絡所固有的迭代時間長、迭代次數多，易陷入局部極小點和學習精度不高等諸多缺陷。您一直站在科技前沿，在未來您的研究方向還將力求沖破哪些方面的障礙?

張雨濃：我們的一個科研工作重心就是人工神經網絡的權值直接確定法以及外延的新方法新理論，比如在權值直接確定基礎上的隱層神經元數目自適應確定研究等等。就未來在該方面繼續做工作而言，首先我們仍將繼續尋找，挖掘、探討和考察不同的激勵函數、網絡模型，以求從不同的角度更加豐富地證實權值直接確定法的可行性，有效性、普適性以及優異的學習能力等等；其次，我們將(也已經在)探討多輸入多輸出人工神經網絡的權值直接確定法，并同時探研拓撲結構自適應確定算法于其中；另外，也如同我們向中科院某所提交的一個開放課題申請書中所言，應用神經網絡權值與結構直接確定理論處理海量數據同樣值得嘗試與探討，我們以往曾開發出基于Toeplitz矩陣的時間序列高斯過程回歸技術處理了六萬維矩陣求逆和兩萬四千維數據，這一結果或可以借鑒用以開發神經網絡超萬維數據處理技術。