神经网络模型在解决问题方面具有广泛的应用，涵盖了信息领域、医学领域、经济领域、控制领域、交通领域和心理学领域。

在信息领域，神经网络系统被广泛应用于信息处理和模式识别。在军事系统电子设备中，人工神经网络系统具有高容错性、鲁棒性和自组织性。智能仪器、自动控制制导系统和自动故障诊断和报警系统都是智能信息系统的应用。

在医学领域，由于人体和疾病的复杂性和不可预测性，人工神经网络的应用几乎涉及到基础医学和临床医学的各个方面。神经网络在生物医学信号检测与处理方面的应用包括脑电信号分析、听觉诱发电位信号提取、肌电和胃肠电信号识别、心电信号压缩以及医学图像识别和处理等。基于神经网络的医学专家系统在非线性并行处理的基础上，解决了传统专家系统的知识爆炸问题，并提高了知识的推理、自组织和自学习能力。

在经济领域，人工神经网络可用于市场价格预测。通过建立模型，人工神经网络能够科学预测商品价格的变动趋势，并得到准确客观的评价结果。

在控制领域，人工神经网络因其独特的模型结构和非线性模拟能力以及自适应和容错特性而得到广泛应用。监督控制、直接逆模控制、模型参考控制、内模控制、预测控制和最优决策控制是常见的控制结构。

在交通领域，交通运输问题是高度非线性的，并且可用数据通常是大量且复杂的。神经网络处理相关问题的优势是显而易见的。应用范围包括汽车驾驶员行为模拟、参数估计、路面维护、车辆检测与分类、交通模式分析、货物运营管理和交通流量预测等。

在心理学领域，人工神经网络模型成为探讨社会认知、记忆、学习等高级心理过程机制的重要工具。人工神经网络模型还可以研究脑损伤患者的认知缺陷，并对传统的认知定位机制提出挑战。

神经网络具有四个基本特征：非线性、非局限性、非常定性和非凸性。非线性关系是自然界的普遍特性，在数学上表现为阈值神经元构成的网络。非局限性指整体行为取决于单个神经元特征以及单元之间的相互作用和连接。非常定性表示神经网络具有自适应、自组织和自学习能力，并且自身在处理信息的同时也在不断变化。非凸性指系统具有多个相对稳定的平衡态，导致系统演化的多样性。

神经网络模型在各个领域都发挥了重要作用，为解决复杂问题提供了有效的手段。

至于Kubernetes CNI模型，它提供了一种应用容器的插件化网络解决方案。CNI定义了对容器网络进行操作和配置的规范，并通过插件来实现CNI接口。CNI主要关注在创建容器时分配网络资源，以及在销毁容器时删除网络资源。CNI模型中只涉及两个概念：容器和网络。容器是拥有独立的Linux网络命名空间的环境，如使用Docker或rkt创建的容器。容器需要具备自己的Linux网络命名空间，这是加入网络的必要条件。网络则是为容器创建和管理网络资源的对象。