①人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)為廣泛連接的巨型系統(tǒng)。神經(jīng)科學(xué)研究表明，人類中樞神經(jīng)的主要部分大腦皮層由10[11]～10[12]個(gè)神經(jīng)元組成，每個(gè)神經(jīng)元共有10[1]～10[5]個(gè)突觸，突觸為神經(jīng)元之間的結(jié)合部，決定神經(jīng)元之間的連接強(qiáng)度與性質(zhì)。這表明大腦皮層是一個(gè)廣泛連接的巨型復(fù)雜系統(tǒng)，ANN的連接機(jī)制模仿了人腦的這一特性。

　　②人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)有其并行結(jié)構(gòu)和并行處理機(jī)制。ANN不但結(jié)構(gòu)上是并行的，它的處理順序也是并行的和同時(shí)的。在同一層內(nèi)處理單元都是同時(shí)操作的，即神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算功能分布在多個(gè)處理單元上。

　　③人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)的分布式結(jié)構(gòu)使其具有和人腦一樣的容錯(cuò)性和聯(lián)想能力。大腦具有很強(qiáng)的容錯(cuò)能力。我們知道，每天都有大腦細(xì)胞死去，但并沒有影響人們的記憶和思考能力。這正是因?yàn)榇竽X對(duì)信息的存儲(chǔ)是通過改變突觸的功能實(shí)現(xiàn)的，信息存儲(chǔ)于神經(jīng)元連接強(qiáng)度的分布上，存儲(chǔ)區(qū)和操作區(qū)合二為一，不同信息之間自然溝通，其處理也為大規(guī)模連續(xù)時(shí)間模式。而存儲(chǔ)知識(shí)的獲得采用“聯(lián)想”的辦法。這類似人類和動(dòng)物的聯(lián)想記憶，當(dāng)一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入一個(gè)激勵(lì)時(shí)，它要在已存儲(chǔ)的知識(shí)中尋找與輸入匹配最好的存儲(chǔ)知識(shí)為其解。

　　④人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)具有自學(xué)習(xí)、自組織、自適應(yīng)能力。大腦功能受先天因素的制約，但后天因素（如經(jīng)歷、學(xué)習(xí)和訓(xùn)練等）也起著重要作用。ANN很好地模擬了人腦的這一特性。如果最后的輸出不正確，系統(tǒng)可以調(diào)整加到每個(gè)輸入上去的權(quán)重以產(chǎn)生一個(gè)新的結(jié)果，這可以通過一定的訓(xùn)練算法來實(shí)現(xiàn)。訓(xùn)練過程是復(fù)雜的，通過網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行重復(fù)地輸入數(shù)據(jù)，且每次都調(diào)整權(quán)重以改善結(jié)果，最終達(dá)到所希望的輸出。在訓(xùn)練過程中網(wǎng)絡(luò)便得到了經(jīng)驗(yàn)。理論研究表明，選擇合適的ANN能夠?qū)崿F(xiàn)任何連續(xù)映射，通過對(duì)樣本的學(xué)習(xí)，ANN表現(xiàn)出分類、概括和聯(lián)想的能力。

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總結(jié)

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