神经网络优化问题研究进展
神经网络优化问题是智能计算研究领域中的一个前沿课题。在剖析神经网络优化问题现代方法优缺点的基础上，探讨了神经网络优化问题的研究动态和重大进展：结构优化方面目前主要是利用网络自身的性质及寻求新的算法优化网络的隐层层数与隐层节点数，但效果并不明显；权值优化方面多数研究是固定结构单方面优化权值，结构与权值优化的同步进行还有很大的研究空问。
BP算法是优化神经网络最常用的一种方法，随着与智能算法的融合，性质得到了一定的改进，其中BP网络各种性能综合改进的研究是近年来研究的热点。针对神经网络优化存在的问题提出了改进的策略并对今后的研究前景作了具体的展望。
神经网络优化问题研究的现代方法主要可分为四类，即误差修正型学习、竞争型学习、赫布型学习和随机型学习。误差修正型学习是一个有导师的学习过程，其基本思想是以神经元的希望输出和实际输出之间的误差为参考来调整连接权，从而逐渐减少该误差；竞争型学习是指网络中的某一神经元通过竞争获得对外界刺激模式响应的权力，竞争获胜的神经元的连接权发生某种变化，使得它在下一次对该刺激模式进行竞争更为有利；赫布型学习是一类相关学习，如果两个神经元同时兴奋，那么它们之间的突触联系将得以增强；随机型学习是结合随即过程、概率和能量等概念来调整网络的变量，从而使网络的目标函数达到收敛。
前向神经网络的结构设计是神经网络优化问题研究的重要方面。前向神经网络的结构决定着网络的整体性能，合适的网络层数、各层神经元的数量、神经元之间的连接是神经网络达到学习目的的保证。神经网络的结构过于简单，泛化能力降低，达不到精度要求，而结构过于复杂，往往会偏向于冗余，训练时间加长，容错性能降低。
在神经网络优化问题研究中，结构优化和权值优化是两个紧密相关的方面。结构优化的目的是设计一个合适的网络结构，使得网络具有良好的泛化能力和收敛速度；权值优化的目的是调整网络的连接权，使得网络的输出更加接近实际值。只有当结构和权值同时优化时，神经网络才能达到最佳的性能。
神经网络优化问题研究的前景是非常广阔的。随着人工神经网络优化问题研究的深入，许多相关学科，如人工智能、神经科学、图像处理、控制论、动力系统等，将会受到极大的影响和推动。神经网络优化问题研究的成果将会在智能计算领域中发挥着重要的作用，并将会在许多实践应用中发挥着重要的作用。
神经网络优化问题研究是智能计算研究领域中的一个非常重要和紧迫的问题。只有通过不断的研究和探索，我们才能更好地理解和解决神经网络优化问题，提高神经网络的性能和泛化能力，并将其应用于实际问题中。
