基于脑启发的神经网络时序学习算法与应用的研究文献综述

时序学习作为机器学习的一个重要分支，其研究目的是从具有时间依赖性的数据中挖掘有价值的特征和规律，近年来受到越来越多的关注。

传统时序学习算法在处理复杂非线性时间序列数据时存在局限性，而脑启发神经网络，通过模拟人脑信息处理机制，为解决这一问题提供了新的思路。

本文首先阐述了时序学习和脑启发神经网络的基本概念，并回顾了常见的时序学习算法和脑启发神经网络模型。

然后，重点综述了基于脉冲神经网络和循环神经网络的脑启发时序学习算法的研究进展，包括其模型结构、学习算法和应用领域。

此外，本文还讨论了当前研究中存在的问题和挑战，并展望了未来的发展方向。

关键词：时序学习，脑启发神经网络，脉冲神经网络，循环神经网络，深度学习

时序数据普遍存在于现实世界中，例如语音信号、文本信息、金融数据、气象数据等。

时序学习旨在从这些数据中学习时间模式，并利用学习到的模式进行预测、分类、聚类等任务。

传统的时序学习算法，如隐马尔可夫模型(HiddenMarkovModel,HMM)、支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)等，在处理线性或简单非线性问题上取得了一定的成功，但在面对复杂非线性时间序列数据时，往往表现出泛化能力不足、学习效率低下的问题。

为了克服传统方法的局限性，近年来，研究者们开始探索利用脑启发神经网络进行时序学习。