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類神經網路是當今能夠仿效人類大腦去解決複雜問題的系統，比起傳統的系統 (使用統計方法、模式識別、分類、線性或非線性方法)而言，類神經網路為基礎的系統具有更強大的功能和分析問題技巧可以用來解決信號處理、模擬預測、分析決策……等問題。NeuralWorks 是世界上最頂尖的類神經網路發展系統，其實現了類神經網路架構的模擬及專業化的應用，讓我們能夠很容易、方便地使用各種類神經網路系統來解決令我們煩惱的問題。

NeuralWorks PDS功能說明

InstaNet

這個功能讓您可以從主要的網路型態選擇您要的類神經網路，主要的網路型態架構有 Adaptive Resonance Theory ， Back propagation ， Learning Vector Quantization ， Probabilistic Neural Network ， Modular Neural Network ， Reinforcement Networks ， Self-organizing Maps ， Radial Basis function Network ， General Regression Neural Network ， Counter Propagation 等各種不同架構的網路及傳統上一些重要的類神經網路如 Adaline ， bi-directional Associative Memory ， Brain-State-in-a-Box ， Boltzmann ， Hamming ， Hopfield ， Madaline ， Perceptron ， Recirculation ，和 Spatio-Temporal Pattern Recognition 。

Flash Code

這個功能是將我們訓練完成的類神經網路轉成標準的 “C/C++”程式碼，且幾乎所有網路架構都能轉成“C/C++”程式碼，不需要額外的硬體設備，我們可以使用這些程式碼配合其它的專家系統或模糊邏輯使用。

Save Best

配合 SaveBest 可以避免網路過度訓練，在使用者自定的時段中，網路的學習成效被不斷測試，且將最佳性能的網路參數儲存下來，其中最佳性能是基於R-squared、RMS Error、Average I Classification Rate 等標準，而我們能依照這些標準去制定所訓練網路使其達到網路的最佳架構及性能，以完成我們最佳化的應用。

Diagnostic

NeuralWorks有各種不同的診斷工具去監視網路性能並且有標準化的問題診斷，每一種主要網路結構有其特殊設備用來觀察網路活動情形。

User-Defined Neuro-Dynamic(UDND)

配合這個選項您可以設計新的網路結構型態，產生任意的網路拓撲圖，並且自定學習法則、轉換函數、誤差函數等，且可配合 Designer Pack將您自定的網路架構轉成“C”語言。