数字神经系统

数字神经系统（Digital Neural System）是一种独特的人工智能技术，是基于神经元网络原理的一种新型的系统设计技术，它将分布式的、灵活的、相对独立的神经结构作为系统的基本元素，通过实现神经元模型，实现层次分类、联想、记忆、推理等众多功能，利用多层神经网络构建有序的算法逻辑结构，形成一种复杂的人工智能系统。

数字神经系统把特定的物理拓扑等神经系统的概念用于数字集成电路的实现，从而让模拟电路设计的复杂性、可编程性都得到更大程度的改善。不同于傻瓜机或智能机，数字神经系统可以实现更为复杂的形式的信息处理，数学模型的建立和编程，理论模型的实现，神经网络的模拟，解决跨学科问题，应万众瞩目，备受社会各界和科学家们期待。

数字神经系统不仅形式上更加简单，而且可以以更小的系统延迟跟远比A/D转换器所需要的更高的分辨率来处理信号。数字神经系统也可以抗辐射和环境湿度、温度等自然条件的影响，同时也可以更好的避免对人类的认知误差的影响。

数字神经系统主要应用于人工智能领域，助力机器智能的发展，将来有望在计算机识别和处理图像、自然语言处理，模糊控制、专家系统等多个领域有着广泛的应用。例如智能识别，由数字神经系统可以有效地把输入数据作为特定问题的解决方案，而后根据解决方案的结果做出正确的处理和决策；智能控制，利用数字神经系统自动控制系统的输入输出参数，以期更好更快的完成智能任务；也可以利用数字神经系统给实时处理信号连续变换和多参数优化等任务提供便利。总而言之，数字神经系统作为一种强大的拓展人工智能技术，已经取得了一定的成效，在未来也有很大潜力和可能。