论文技术路线图（神经网络）

该论文提出了一种基于神经网络的解决方案，旨在解决复杂系统中的数据处理问题。论文的技术路线图主要包括以下几个关键步骤：首先，对采集到的数据进行预处理，包括数据清洗、数据归一化和特征选择等；然后，构建神经网络模型，包括定义网络结构、初始化网络参数和定义损失函数等；接着，进行模型训练，通过反向传播算法对模型进行优化；最后，进行模型评估，以验证模型的有效性和准确性。该论文的模型采用了深度神经网络和卷积神经网络等先进技术，提升了数据处理的效率和准确性。