1.神經網絡研究動向
神經網絡雖已在許多領域應用中取得了廣泛的成功，但其發展還不十分成熟，還有一些問題需進一步研究。
(1) 神經計算的基礎理論框架以及生理層面的研究仍需深入。這方面的工作雖然很困難，但為了神經計算的進一步發展卻是非做不可的。
(2) 除了傳統的多層感知機、徑向基函數網絡、自組織特征映射網絡、自適應諧振理論網絡、模糊神經網絡、循環神經網絡之外，一些新的模型和結構很值得關注，例如最近興起的脈沖神經網絡(spiking neural network)和支持向量機(support vector machine)。
(3) 神經計算技術與其他技術尤其是進化計算技術的結合以及由此而來的混合方法和混合系統，正成為一大研究熱點。
(4) 增強神經網絡的可理解性是神經網絡界需要解決的一個重要問題。這方面的工作在今后若干年中仍然會是神經計算和機器學習界的一個研究熱點。
(5) 神經網絡的應用領域將不斷擴大，在未來的幾年中有望在一些領域取得更大的成功，特別是多媒體技術、醫療、金融、電力系統等領域。
2.研究熱點
(1)神經網絡與遺傳算法的結合。遺傳算法與神經網絡的結合主要體現在以下幾個方面：網絡連接權重的進化訓練；網絡結構的進化計算；網絡結構和連接權重的同時進化；訓練算法的進化設計。基于進化計算的神經網絡設計和實現已在眾多領域得到應用，如模式識別、機器人控制、財政等，并取得了較傳統神經網絡更好的性能和結果。但從總體上看，這方面研究還處于初期階段，理論方法有待于完善規范，應用研究有待于加強提高。神經網絡與進化算法相結合的其他方式也有待于進一步研究和挖掘。
(2)神經網絡與灰色系統的結合。灰色系統理論是一門極有生命力的系統科學理論，自1982年華中理工大學的鄧聚龍教授提出灰色系統后迅速發展，以初步形成以灰色關聯空間為基礎的分析體系，以灰色模型為主體的模型體系，以灰色過程及其生存空間為基礎與內的方法體系，以系統分析、建模、預測、決策、控制、評估為綱的技術體系。目前，國內外對灰色系統的理論和應用研究已經廣泛開展，受到學者的普遍關注。灰色系統理論在在處理不確定性問題上有其獨到之處，并能以系統的離散時序建立連續的時間模型，適合于解決無法
用傳統數字精確描述的復雜系統問題。
神經網絡與灰色系統的結合方式有：(1) 神經網絡與灰色系統簡單結合；
(2) 串聯型結合；(3) 用神經網絡增強灰色系統；(4) 用灰色網絡輔助構造神經網絡；(5) 神經網絡與灰色系統的完全融合。
(3)神經網絡與專家系統的結合。基于神經網絡與專家系統的混合系統的基
本出發點立足于將復雜系統分解成各種功能子系統模塊，各功能子系統模塊分別由神經網絡或專家系統實現。其研究的主要問題包括：混合專家系統的結構框架和選擇實現功能子系統方式的準則兩方面。由于該混合系統從根本上拋開了神經網絡和專家系統的技術限制，是當前研究的熱點。把粗集神經網絡專家系統用于醫學診斷，表明其相對于傳統方法的優越性。
(4)神經網絡與模糊邏輯的結合
模糊邏輯是一種處理不確定性、非線性問題的有力工具。它比較適合于表達那些模糊或定性的知識，其推理方式比較類似于人的思維方式，這都是模糊邏輯的優點。但它缺乏有效的自學習和自適應能力。
而將模糊邏輯與神經網絡結合，則網絡中的各個結點及所有參數均有明顯的物理意義，因此這些參數的初值可以根據系統的模糊或定性的知識來加以確定，然后利用學習算法可以很快收斂到要求的輸入輸出關系，這是模糊神經網絡比單純的神經網絡的優點所在。同時，由于它具有神經網絡的結構，因而參數的學習和調整比較容易，這是它比單純的模糊邏輯系統的優點所在。模糊神經網絡控制已成為一種趨勢，它能夠提供更加有效的智能行為、學習能力、自適應特點、并行機制和高度靈活性，使其能夠更成功地處理各種不確定的、復雜的、不精確的和近似的控制問題。模糊神經控制的未來研究應集中于以下幾個方面：
(1) 研究模糊邏輯與神經網絡的對應關系，將對模糊
控制器的調整轉化為等價的神經網絡的學習過程，用等價的模糊邏輯來初始化神經網絡；
(2) 完善模糊神經控制的學習算法，以提高控制算法的速度與性能，可引入遺傳算法、BC算法中的模擬退火算法等，以提高控制性能；
(3) 模糊控制規則的在線優化，可提高控制器的實時性與動態性能；
(4) 需深入研究系統的穩定性、能控性、能觀性以及平衡吸引子、混沌現象等非線性動力學特性。
關于神經網絡與模糊邏輯相結合的研究已有很多，比如，用于氬弧焊、機器人控制等。
(5)神經網絡與小波分析的結合
小波變換是對Fourier分析方法的突破。它不但在時域和頻域同時具有良好的局部化性質，而且對低頻信號在頻域和對高頻信號在時域里都有很好的分辨率，從而可以聚集到對象的任意細節。利用小波變換的思想初始化小波網絡，并對學習參數加以有效約束，采用通常的隨機梯度法分別對一維分段函數、二維分段函數和實際系統中汽輪機壓縮機的數據做了仿真試驗，并與神經網絡、小波分解的建模做了比較，說明了
小波網絡在非線性系統黑箱建模中的優越性。小波神經網絡用于機器人的控制，表明其具有更快的收斂速度和更好的非線性逼近能力。

總結

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