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神经网络在路径优化与故障诊断中的创新应用与实践探索
一、引言
1.1研究背景与意义
在当今数字化和智能化飞速发展的时代，各领域对于高效、精准的系统运行需求愈发迫切。神经网络作为人工智能领域的关键技术，以其强大的自学习、自适应和非线性映射能力，在众多复杂问题的解决中展现出独特优势，尤其是在路径优化和故障诊断领域，发挥着日益重要的作用。
随着物流、交通、机器人等行业的蓬勃发展，路径优化问题成为提高效率和降低成本的核心挑战之一。以物流行业为例，据相关数据显示，合理的路径规划可使物流成本降低15%-30%。传统的路径优化方法，如Dijkstra算法、A*算法等，在面对大规模、复杂多变的环境
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