人工神经网络,人工神经网络是什么意思
神经网络是一门活跃的边缘性交叉学科.研究它的发展过程和前沿问题，具有重要的理论意义。
人工神经网络（ANN）是以计算机网络系统模拟生物神经网络的智能计算系统。网络上的每个结点相当于一个神经元，经可以记忆（存储）、处理一定的信息，并与其它结点并行工作。求解一个问题是向人工神经网络的某些结点输入信息，各结点处理后向其它结点输出，其它结点接受并处理后再输出，直到整个神经网工作完毕，输出最后结果。如同生物的神经网络，并非所有神经元每次都一样地工作。如视、听、摸、想不同的事件（输入不同），各神经元参与工作的程度不同。当有声音时，处理声音的听觉神经元就要全力工作，视觉、触觉神经元基本不工作，主管思维的神经元部分参与工作；阅读时，听觉神经元基本不工作。在人工神经网络中以加权值控制结点参与工作的程度。正权值相当于神经元突触受到刺激而兴奋，负权值相当于受到抑制而使神经元麻痹直到完全不工作。
如果通过一个样板问题“教会”人工神经网络处理这个问题，即通过“学习”而使各结点的加权值得到肯定，那么，这一类的问题它都可以解。好的学习算法会使它不断积累的知识，根据不同的问题自动调整一组加权值，使它具有良好的自适应性。此外，它本来就是一部分结点参与工作。当某结点出故障时，它就让功能相近的其它结点顶替有故障结点参与本题工作，使系统不致中断。所以，它有很强的容错能力。
人工神经网络通过样板的“学习和培训”，可记忆、客观事物在空间、时间方面比较复杂的关系，特点适合于解决各类预测、分类、评估匹配、识别等问题。例如，将人工神经网络上的各个结点模拟各地气象站，根据某一时刻的采样参数（压强、湿度、风速、温度），同时计算后将结果输出到下一个气象站，则可模拟出未来气候参数的变化，做出准确预报。即使有突变参数（如风暴，寒流）也能正确计算。所以，人工神经网络在经济分析、市场预测、金融趋势、化工最优过程、航空航天器的飞行控制、医学、环境保护等领域都有应用的前景。
由于人工神经网络是大规模分布式计算机系统，其运行时间和结点数的平方成正比，而结点数越多计算越准确，所以要求高速廉价的器件。此外，学习算法的优劣影响整个系统的性能。目前在较复杂的系统中数学优化的问题尚待进一步解决。尽管如此，和其它智能技术一样，在某些局部领域已有商品软硬件投入市场。
事实上，探究大脑—思维—计算之间的关系还刚刚开始，道路还十分漫长，关于脑的计算原理及其复杂性；关于学习、联想和记忆过程的机理及其模拟等方面的研究已受到人们的关注 ，它未来的发展必将是激动人心的．神经网络理论的前沿问题将渗透在21世纪科学的挑战性 问题中，可能取得重大的突破．
人工神经网络
人类的思维能力来自人脑;人脑是一个非常复杂而又高度灵活的神经网络。它大约由1011个神经元构成,每个神经元上有突触,又与大约103个其他神经元相连,形成复杂的生物神经网络。人们通过研究探索人脑神经网络的结构、功能以及它工作的机制,来研究人脑思维和智能活动的规律。人工神经网络(Artificial Neural Networks,ANN)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。在这一模型中，大量的节点（或称“神经元”，或“单元”）之间相互联接构成网络，即“神经网络”，以达到处理信息的目的。
人工神经网络以对大脑的生理研究成果为基础的，其目的在于模拟大脑的某些机理与机制，实现某个方面的功能。国际著名的神经网络研究专家，第一家神经计算机公司的创立者 与领导人Hecht—Nielsen给人工神经网络下的定义就是：“人工神经网络是由人工建立的以有向图为拓扑结构的动态系统，它通过对连 续或断续的输入作状态相应而进行信息处理。” 这一定义是恰当的。 人工神经网络的研究，可以追溯到 1957年Rosenblatt提出的感知器(Perceptron)模型 。它几乎与人工智能——AI（Artificial Intelligence）同时起步，但30余年来却并未取得人工智能那样巨大的成功，中间经历了
