网络相关的论文好发表吗

网络药理学不做实验好发SCI。

通过搭建「药物成分-靶点-疾病-通路」网络，确定药物与疾病靶点的相互作用，整个课题通过公开数据库与在线工具完成，是近几年发表SCI的热门临床研究新方法。

网络药理学要想学习还是比较简单的，比较重要的是学会如何合理的利用相关数据库和软件的使用。学好网络药理学的套路，就可以轻松发SCI论文。

网络药理学发文套路流程：

1、方剂中活性化合物筛选。

2、活性化合物靶点预测。

3、疾病相关靶点收集。

4、交集靶点。

5、网络构建及可视化。

6、核心靶点筛选。

7、生物学分析。

8、分子对接。

要看你写的怎么样咯，现在神经网络方面大体上已经比较完善了，你要选择一个很细的点来做研究，审稿人觉得你这研究有理有据，之前没人细致研究过你这个点，就很容易发啦

由浅入深，循序渐进：本书以初中级读者为对象，首先从MATLAB使用基础讲起，再以神经网络在MATLAB中的应用案例帮助读者尽快掌握神经网络设计的技能。 步骤详尽、内容新颖：本书结合作者多年MATLAB神经网络使用经验与实际工程应用案例，将MATLAB软件的使用方法与技巧详细地讲解给读者，使读者在阅读时一目了然，从而快速把握书中所讲内容。 重点突出，轻松易学：通过学习实际工程应用案例的具体操作是掌握神经网络设计最好的方式。本书通过综合应用案例，透彻详尽的讲解了神经网络在各方面的应用。 个人觉得基础和入门的话，很好。

这本书内容挺全的，包括了目前所有中累的神经网络，前馈 反馈 随机网络等，是学习上网络入门的较好的书

神经网络是数据处理工具，是一种实现数据分类，预测以及拟合等功能的手段，各种行业都有用到，房地产，金融，机械，当然最直接的是高校，计算机，信息，自动化以及数学专业对这个一般比较在行，应该没有专门从事这个行业的公司，如果有也应该是研发部门

BP网络的误差逆传播算法因有中间隐含层和相应的学习规则，使得它具有很 强的非线性映射能力，而且网络的中间层数、各层神经元个数及网络的学习系数 等参数可以根据实际情况设定，有很大的灵活性，且能够识别含有噪声的样本， 经过学习能够把样本隐含的特征和规则分布在神经网络的连接权上。总的说来， BP网络的优点主要有： (1)算法推导清楚，学习精度较高；(2)经过训练后的BP网络，运行速度很快，有 的可用于实时处理；(3)多层(至少三层)BP网络具有理论上逼近任意非线性连续 函数的能力，也就是说，可以使多层前馈神经网络学会任何可学习的东西，而信 息处理的大部分问题都能归纳为数学映射，通过选择一定的非线性和连接强度调 节规律，BP网络就可解决任何一个信息处理的问题。目前，在手写字体的识别、 语音识别、文本一语言转换、图像识别以及生物医学信号处理方面已有实际的应 用。 同时BP算法与其它算法一样，也存在自身的缺陷： (1)由于该算法采用误差导数指导学习过程，在存在较多局部极小点的情况下容易陷入局部极小点，不能保证收敛到全局最小点：(2)存在学习速度与精度之间的矛盾，当学习速度较快时，学习过程容易产生振荡，难以得到精确结果，而当学习速度较慢时，虽然结果的精度较高，但学习周期太长：(3)算法学习收敛速度慢；(4)网络学习记忆具有不稳定性，即当给一个训练好的网络提供新的学习记忆模式时，将使已有的连接权值打乱，导致已记忆的学习模式的信息消失；(5)网络中间层(隐含层)的层数及它的单元数的选取无理论上的指导，而是根据经验确定，因此网络的设计有时不一定是最佳的方案。

我只能说很强大，和人的神经很像，通过学习可以辨别事物，预判事物，但也和人一样有确定 就是难免会认错人，人工神经网络就是模拟了人的生物神经网络

神经网络可以指向两种，一个是生物神经网络，一个是人工神经网络。 生物神经网络：一般指生物的大脑神经元，细胞，触点等组成的网络，用于产生生物的意识，帮助生物进行思考和行动。 人工神经网络（Artificial Neural Neorks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connection Model），它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。 人工神经网络：是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。在工程与学术界也常直接简称为“神经网络”或类神经网络。

bp网络是基本简单的一种神经网络；

对于一些复杂系统，单个神经网络显得结构复杂、学习效率低；几个神经网络集合起来，就有了集成神经网络的思想。

借书看吧，那才深入系统

神经网络不仅是现在的思维模式，计算机的将来计算模式，还是简单的细胞的运算模式。他们没有真正的思考，而是计算。计算是机器也能够做到的，因此不管人是否理解或者机器是否知道，都可以从容应对。而不知道的事物如此之多，因此不必担心他们会自动的进入圈套。他们不仅是可以识别计策的，还是具有分辨计策的能力的，因此必须留心别进入他们的世界，以免变得面目全非。神经的联系来源于突触，但是这是复杂的，因此不要把他们变的简单化，因为这将把神经变的难以显现。没有这些就没有自己。神经不仅是可以从一点出发，到达任何一点的，还是可以从一个神经进入另一个神经的，因此必须小心不要到达不可及之地。那里是隐私的储藏地点。那里充满着机关算计以及绝杀的危险之地。

这本身更像是Matlab神经网络工具箱的配套教材，但内容稍显单薄，而且深度有限，由于对许多基本概念作了非常浅显易懂的讲解，所以适合作为入门教材。