人工神经网络与其发展和应用的介绍
人工神经网络的研究进展与应用
人工神经网络的研究进展与应用人工神经网络是一种基于神经元模型的计算机模型，它能够通过学习和适应提高自己的性能，从而解决各种复杂的问题。
近年来，随着科学技术的不断进步，人工神经网络的研究和应用也越来越广泛，本文将以此为主题，探讨其研究进展和应用。
一、人工神经网络的发展历程人工神经网络的概念最早可以追溯到1943年，当时生物学家麦卡洛克和数学家皮茨在研究海马的神经元模型时，提出了“神经元网络”的概念。
然而，由于当时计算机技术的不发达，研究进展缓慢，直到20世纪80年代，人工神经网络才开始进入蓬勃发展期。
在接下来的几十年里，人工神经网络不断得到完善和改进。
1986年，加利福尼亚大学教授里夫金首次提出了反向传播算法，从理论上提高了神经网络的学习能力；1998年，Yan LeCun等人在训练卷积神经网络上取得了突破性的进展，为语音识别、图像识别等领域的应用奠定了基础；2006年，西谷和众人提出了深层神经网络，在语音识别、自然语言处理、图像处理等领域取得了重大突破。
二、人工神经网络的应用领域1. 图像识别人工神经网络在图像识别领域的应用非常广泛。
以2012年ImageNet大规模视觉识别挑战赛为例，该比赛采用卷积神经网络进行图像识别，识别准确率达到了85.4%，远高于传统算法。
2. 语音识别人工神经网络在语音识别领域也有广泛的应用。
在过去的十年里，深度神经网络被广泛用于语音识别，取得了显著的进展。
例如，微软研究院的DeepSpeech就是一种深度神经网络模型，能够通过学习进行语音识别并生成相应的文本。
3. 金融分析人工神经网络在金融领域也有广泛的应用。
例如，在股票交易中，人工神经网络能够通过学习历史股价数据，预测未来的股票价格走势。
此外，人工神经网络还可以用于信用评估、风险管理等方面，为金融决策提供有力的辅助。
4. 医学诊断人工神经网络在医学诊断领域也有广泛的应用。
例如，在疾病诊断方面，人工神经网络能够通过学习医学数据，对病情进行准确的判断和诊断。
(完整word版)神经网络历史发展及应用综述个人整理(word文档良心出品)
人工神经网络历史发展及应用综述1、引言人类为了生存在改造探索自然的过程中，学会利用机械拓展自身的体力，随着对自然认识的不断深入，创造语言，符号，算盘、计算工具等来强化自身脑力。
复杂的数字计算原本是靠人脑来完成的，为了摆脱这种脑力束缚发明了计算机。
其数字计算能力比人脑更强，更快、更准。
计算机的出现，人类开始真正有了一个可以模拟人类思维的工具，期盼可以实现人工智能，构造人脑替代人类完成相应工作。
要模拟人脑的活动，就要研究人脑是如何工作的，要怎样模拟人脑的神经元。
人脑的信息处理具有大规模并行处理、强容错性和自适应能力、善于联想、概括、类比和推广的特点，多少年以来，人们从生物学、医学、生理学、哲学、信息学、计算机科学、认知学、组织协同学等各个角度企图获悉人脑的工作奥秘，寻求神经元的模拟方法。
在寻找上述问题答案的研究过程中，从20世纪40年代开始逐渐形成了一个新兴的边缘性交叉学科，称之为“神经网络”，是人工智能、认知科学、神经生理学、非线性动力学、信息科学、和数理科学的“热点”。
关于神经网络的研究包含众多学科领域，涉及数学、计算机、人工智能、微电子学、自动化、生物学、生理学、解剖学、认知科学等学科，这些领域彼此结合、渗透，相互推动神经网络研究和应用的发展。
2、定义思维学普遍认为，人类大脑的思维有三种基本方式，分为抽象（逻辑）思维、形象（直观）思维和灵感（顿悟）思维。
逻辑性的思维是根据逻辑规则进行推理的过程，这一过程可以写成指令，让计算机执行，获得结果。
而直观性（形象）的思维是将分布式存储的信息综合起来，结果是忽然间产生想法或解决问题的办法。
这种思维方式的有以下两个特点：一是信息通过神经元上的兴奋模式分布储在网络上；二是信息处理通过神经元之间同时相互作用的动态过程来完成的。
人工神经网络就是模拟第二种人类思维方式。
人工神经网络是由大量具备简单功能的人工神经元相互联接而成的自适应非线性动态系统。
虽然单个神经元的结构和功能比较简单，但大量神经元连接构成的网络系统行为却异常复杂。
人工神经网络模型及其在复杂生物系统中的应用
人工神经网络模型及其在复杂生物系统中的应用人工智能领域的发展，给生物学领域带来了新的机遇。
其中最有前景的技术是人工神经网络模型，它在生物学领域的重要性越来越被重视。
在这篇文章中，我们将简要介绍人工神经网络模型的发展和原理，并探讨其在复杂生物系统中的应用。
一、人工神经网络模型的发展人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）模型是在模拟神经元和神经元间的相互作用的基础上，建立的一种计算模型。
它最早于20世纪40年代提出，随着计算机科学和数学等领域的发展，相应的人工神经网络模型应用也日益广泛。
目前，常用的人工神经网络模型有前向神经网络、递归神经网络、深度神经网络、自编码神经网络等。
此外，还有一些特殊的神经网络模型，如Hopfield神经网络和竞争性神经网络等。
二、人工神经网络模型的原理人工神经网络模型的原理是模拟人脑神经元和神经元间的相互作用。
在人脑中，神经元接收到来自其他神经元的信息，并将其传递给其他神经元。
而在人工神经网络模型中，这种过程被称为权值。
权值是一个矩阵，它记录的是每个神经元和其他神经元的连接强度，称为“神经元之间的权值”。
一个典型的人工神经网络模型通常由四个部分组成：输入层、隐藏层、输出层和权值。
输入层接收外部信息，隐藏层对输入层的信息进行处理，输出层最终输出结果。
在这个过程中，神经元的权值会不断变化，直到对外部输入的信息有一个较为准确的处理。
这个过程被称为“训练”。
三、人工神经网络模型在复杂生物系统中的应用人工神经网络模型在生物学领域中有着广泛的应用。
其中，最显著的应用就是在疾病诊断和治疗方面。
例如，神经网络模型被用于诊断乳腺癌、糖尿病、肾脏疾病和心脏病等疾病。
神经网络模型还被用于预测未来的事件。
例如，在气象学领域中，神经网络模型可用于预测风向、速度和风险等指标。
此外，神经网络模型也被用于分析和解释大规模基因组数据，可以通过神经网络模型识别和预测基因和蛋白质之间的相互作用。
神经网络的发展与应用
神经网络的发展与应用人工神经网络，简称神经网络，是一种模拟人脑神经系统的计算模型，它通过模拟神经元之间的信息传递和计算过程，实现了信息处理和智能决策。
从20世纪50年代起，神经网络就开始吸引越来越多的研究者，至今已有数十年的发展历程。
本文将回顾神经网络的发展史，介绍其主要应用场景和未来趋势。
一、神经网络的发展历史题海战术是练好神经网络的关键。
在1960年代到1980年代，美国、英国、日本、德国等国家和地区的专家纷纷投身于神经网络的研究当中。
这一时期，神经网络的基本理论，包括前馈神经网络、反馈神经网络、Hopfield 网络、Boltzmann机等模型先后被提出。
其中，前馈神经网络主要用于解决分类、识别、回归等问题，反馈神经网络主要用于时序预测、神经信号处理、优化问题等；而Hopfield网络和Boltzmann机则用于解决优化问题和联想记忆问题。
然而，由于数据量小、计算能力有限、学习算法不稳定等因素的限制，神经网络的应用一度受到限制。
1990年代以后，随着计算机和网络技术的迅速发展，大数据时代的到来，神经网络得到了前所未有的发展机遇。
神经网络的各个领域都经历了飞跃式的发展，特别是深度学习的应用，更是引领了神经网络技术的潮流。
二、神经网络的应用场景神经网络已经成为人工智能、机器学习中最重要的技术手段之一，几乎涉及到所有方面的应用场景。
以下将介绍几个具有代表性的应用案例。
1. 图像识别在图像识别领域，卷积神经网络(CNN)是当今最流行的神经网络之一。
它可以对图像进行特征提取和识别，广泛应用于人脸识别、车辆识别、智能安防等领域。
例如，当今最先进的人脸识别技术，就是基于CNN网络实现的。
2. 语音识别语音识别是另一个广泛应用神经网络的领域。
深度循环神经网络(RNN)和长短时记忆网络(LSTM)都是可以处理语音信号序列的网络模型，它们的应用范围包括语音识别、文本转语音(ConvTTS)等，可以极大地提高语音识别的准确率和稳定性。
神经网络的现状与发展趋势
神经网络的现状与发展趋势一、引言人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）是一种通过模拟人类神经系统实现信息处理、表达和识别的计算模型。
自 1943 年 McCulloch 和 Pitts 提出 ANNs 模型以来，神经网络成为了人工智能领域研究的热点之一，并在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、数据挖掘、模式识别等方面取得了卓越成果。
随着技术和应用的不断深入，神经网络技术也在不断发展和成熟。
本文将阐述神经网络的现状与发展趋势。
二、神经网络的现状1.神经网络应用领域广泛神经网络现在应用在各个领域中，包括医疗、金融、保险、制造业、游戏等。
在医疗领域中，神经网络广泛应用于癌症筛查、药物研发、疾病预测等方面；在金融领域中，神经网络被用于股票价格预测、风险评估、欺诈检测等方面；在游戏领域中，神经网络被广泛用于图像处理、行为预测等方面。
神经网络在这些领域中具有较高的精度和灵活性，成为了人工智能技术中不可或缺的一部分。
2.深度学习技术的广泛应用深度学习作为神经网络技术的分支之一，逐渐成为了人工智能应用的主流。
深度学习通过多个隐层来逐步提取数据的高层次特征，大幅度提高了模型的准确性和鲁棒性。
目前，深度学习模型已经迅速应用于语音识别、机器翻译、自然语言处理、图像、视频等多个领域中。
深度学习的发展极大地促进了人工智能技术的研究和应用。
3.大数据技术的支持大数据技术是神经网络技术得以快速发展和应用的重要因素。
神经网络需要大量的数据进行训练和调整，而大数据时代的到来使得海量数据的存储和挖掘变得更加容易。
此外，人工智能应用也逐渐从精准分析转向预测和决策，并需要从大规模数据中发现规律和趋势。
大数据技术在神经网络技术的发展和应用中发挥了重要的作用。
三、神经网络的发展趋势1.自适应神经网络的发展传统的神经网络技术需要大量的人工调试和参数设置，而自适应神经网络技术可以根据自身的表现动态调整参数，自我进化。
人工神经网络的发展与应用
李凡（MZ12663）人工神经网络的发展与应用1、神经网络发展1）启蒙时期启蒙时期开始于1980年美国著名心理学家W．James关于人脑结构与功能的研究，结束于1969年Minsky和Pape~发表的《感知器》(Perceptron)一书。
早在1943年，心理学家McCulloch和数学家Pitts合作提出了形式神经元的数学模型(即M—P模型)，该模型把神经细胞的动作描述为：1神经元的活动表现为兴奋或抑制的二值变化；2任何兴奋性突触有输入激励后，使神经元兴奋与神经元先前的动作状态无关；3任何抑制性突触有输入激励后，使神经元抑制；4突触的值不随时间改变；5突触从感知输入到传送出一个输出脉冲的延迟时问是0．5ms。
可见，M—P模型是用逻辑的数学工具研究客观世界的事件在形式神经网络中的表述。
现在来看M—P模型尽管过于简单，而且其观点也并非完全正确，但是其理论有一定的贡献。
因此，M—P模型被认为开创了神经科学理论研究的新时代。
1949年，心理学家D．0．Hebb提出了神经元之间突触联系强度可变的假设，并据此提出神经元的学习规则——Hebb规则，为神经网络的学习算法奠定了基础。
1957年，计算机学家FrankRosenblatt 提出了一种具有三层网络特性的神经网络结构，称为“感知器”(Perceptron)，它是由阈值性神经元组成，试图模拟动物和人脑的感知学习能力，Rosenblatt认为信息被包含在相互连接或联合之中，而不是反映在拓扑结构的表示法中；另外，对于如何存储影响认知和行为的信息问题，他认为，存储的信息在神经网络系统内开始形成新的连接或传递链路后，新的刺激将会通过这些新建立的链路自动地激活适当的响应部分，而不是要求任何识别或坚定他们的过程。
1962年Widrow提出了自适应线性元件(Ada—line)，它是连续取值的线性网络，主要用于自适应信号处理和自适应控制。
2）低潮期人工智能的创始人之一Minkey和pape~经过数年研究，对以感知器为代表的网络系统的功能及其局限性从数学上做了深入的研究，于1969年出版了很有影响的《Perceptron)一书，该书提出了感知器不可能实现复杂的逻辑函数，这对当时的人工神经网络研究产生了极大的负面影响，从而使神经网络研究处于低潮时期。
人工神经网络的研究与应用
人工神经网络的研究与应用人工神经网络是指一种用于模拟生物神经网络的计算机体系结构。
它通过模拟神经元之间的联结和信息传递，实现学习、识别、控制等智能行为，具有与人类大脑类似的处理能力。
如今，人工神经网络已广泛应用于计算机视觉、图像处理、语音识别、自然语言处理等领域，成为人机交互、智能制造、智慧城市等领域的核心技术之一。
一、人工神经网络的基本原理人工神经网络模型分为感知机、多层感知机、循环神经网络、卷积神经网络等多种类型。
其中，最常用的是多层感知机模型。
多层感知机由输入层、隐藏层和输出层三个部分组成。
输入层接收外部输入信息，隐藏层是神经元的汇集层，通过调整连接权值，将输入信号转变为中间表示，即隐藏状态。
输出层是模型最终的输出结果，常用的激活函数包括sigmoid函数、tanh函数和ReLU函数等。
为了提高人工神经网络的学习和泛化能力，常采用反向传播算法进行模型训练。
反向传播算法即通过计算误差并反向调整权重，来实现模型参数的优化。
此外，还可以采用随机梯度下降、动量方法、自适应学习率等方式进行训练。
二、人工神经网络的应用1. 计算机视觉计算机视觉是人工智能领域的一个研究方向，致力于通过计算机系统模拟人类视觉功能。
人工神经网络作为计算机视觉的重要工具，可以实现图像分类、目标检测、图像分割、语义分割等操作。
例如，在图像分类任务中，可以使用卷积神经网络对图像进行特征提取，并进行分类。
在目标检测任务中，可以使用 Faster R-CNN、YOLO等网络结构。
2. 自然语言处理自然语言处理是指将自然语言转换成机器可处理的形式，以实现机器自动理解、生成和翻译自然语言的能力。
人工神经网络在自然语言处理中应用广泛，例如文本分类、情感分析、机器翻译等任务。
其中，循环神经网络尤其适用于处理序列数据，如文本和语音等。
3. 人机交互人机交互是指通过人机接口实现人机信息交流和操作控制的过程。
人工神经网络可以用于构建自然语言对话系统、面部表情识别、手势识别等交互系统。
人工神经网络的研究和应用
人工神经网络的研究和应用随着科技的不断发展，我们进入了一个智能化的时代，人工神经网络成为了人们讨论的重点。
人工神经网络是一种仿生学的技术手段，它能够模拟人类大脑的神经网络结构，实现像人类一样学习、决策和预测的功能。
本文将探讨人工神经网络的研究和应用。
一、人工神经网络的基本原理人工神经网络是由许多个“神经元”组成的，每个神经元接受多个输入信号，经过运算后输出一个结果。
简单的神经元通常由加权求和运算和一个阈值函数组成，它将输入信号与其对应的权重相乘并求和，再将结果输入到激活函数中，最后输出一个结果。
在人工神经网络中，我们将多组神经元组织成多层网络，每一层由若干个神经元组成。
每个神经元的输出将作为下一层神经元的输入，最终的输出结果将由输出层神经元组成。
二、人工神经网络的分类人工神经网络可以分为多种类型，如前馈神经网络、反馈神经网络、卷积神经网络等。
其中前馈神经网络是最为常见的一种，它没有反馈回路，信息只能从输入层到输出层流动。
反馈神经网络则允许信息沿着回路反向传播，这样神经网络就可以学习时间上的相关性，例如预测时间序列数据。
卷积神经网络是一种专门用来处理图像和视频数据的神经网络。
它通过卷积核对图像进行卷积运算，提取出图像中的特征，并经过多层池化操作后进行分类或识别。
三、人工神经网络的应用人工神经网络在各个领域都有广泛的应用，例如：1. 语音识别语言识别是人工智能领域的一个重要应用方向，人工神经网络在语音识别上也有广泛的应用。
通过学习音频输入和其对应的文字标注，神经网络可以准确地识别不同人的发音，并将其转化为文字。
2. 图像识别人工神经网络可以对图像进行分类、识别和分割等操作，例如在自动驾驶汽车、医疗图像识别、安防监控等领域中都有广泛的应用。
3. 自然语言处理自然语言处理技术是人工智能领域的另一个研究热点，它涉及到文字自动翻译、情感分析、问答系统等多个方向。
人工神经网络可以通过学习大量的语言数据，对自然语言信息进行自动处理和解析。
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人工神经网络与其发展和应用的介绍发表时间：2018-05-02T11:39:29.337Z 来源：《科技中国》2017年11期作者：卓一凡[导读] 摘要：人工神经网络是人工智能的重要分支，自其创始伊始便成为了人工智能领域的研究热点。
本文从人工神经网络的发展历史开始，介绍了其在医学，信息，控制等方面的应用及其现状，对其中的优缺点进行了简要的分析。
并对人工神经网络未来的发展作简要的展望。
摘要：人工神经网络是人工智能的重要分支，自其创始伊始便成为了人工智能领域的研究热点。
本文从人工神经网络的发展历史开始，介绍了其在医学，信息，控制等方面的应用及其现状，对其中的优缺点进行了简要的分析。
并对人工神经网络未来的发展作简要的展望。
关键词：人工神经网络，应用，优缺点，发展1：人工神经网络的发展纵观整个人工神经网络发展，大体经历了四个时期：启蒙，低潮，振兴，发展。
1.1：启蒙时期人工神经网络和数学模型于1943年由W.S.McCulloch和W.Pitts建立，称为MP模型，证明了单个神经元能执行逻辑功能，人工神经网络的研究由此开始。
1951年，心理学家 Donala O. Hebb提出了Hebb 法则：在神经网络中，信息在连接权中进行储存，突触之间的联系强度是可以变化的，而这种变化建立起了神经元间的连接。
Hebb法则成为了构造具有学习功能的神经网络模型的基础。
1954 年，生物学家Eccles提出了真实突触的分流模型，为神经网络模拟突触的功能提供了原理和生理学的依据。
1956 年，Uttley 发明了一种由处理单元组成的推理机，用于模拟行为及条件反射。
1958年，Rosenblatt将学习机制增加到了原有的MP模型上，首次把神经网络理论付诸实现。
正是由于他的成功，引起了学者们对人工神经网络的研究兴趣。
1.2：低潮时期当许多学者抱着极大的热忱去研究人工神经网络的时候，Minsky 和Papert 从数学角度对以感知器为代表的网络系统功能及其局限性进行了深入的研究，并在1969年出版《Percep2trons》一书。
该书提出当前的网络只能对简单的线性问题进行解决，而对复杂的多层神经网络无能为力。
这一结论使得许多国家的此类项目被暂停资助，自此开始了神经网络的低潮期。
但不久后，转机出现。
就在1972年，欧洲和美洲的两位学者：芬兰的Kohonen教授，美国的Anderson分别提出了自组织映射SOM(Self2Organizingfeature map)理论和一个名叫“交互存储器 ”的理论。
而两者之间竟有着许多相似之处，不由得让人惊讶。
但Kohonen的研究是目前所使用神经网络的主要依据。
正是由于这些研究，引导了以后人工神经网络的振兴。
1.3：振兴时期1982年，美国物理学家Hopfield博士发表了Hopfield模型理论，对人工神经网络的研究产生了深远的影响。
如下图Hopfield模型理论证明：神经网络并非不能达到稳定的状态，只是需要一定条件。
而他的研究也让许多学者对人工神经网络的研究重新产生了兴趣。
1986年，由美国的 Rumelhart 和 McCkekkand主编并撰写的《Parallel Distributed Processing : Ex2ploration in the Microstructures of Cognition》一书出版，提出了 PDP（Parallel Distributed Processing）网络思想，再一次推动了神经网络的发展。
20世纪 90 年代， Edelman提出Darwinism 模型。
1995 年,Jenkins等人进行了光学神经网络(PNN)的研究 .神经网络的研究重回人们的视野。
1.4：发展时期20世纪80年代，人工神经网络在世界范围内全面复苏，这也引起了国家对神经网络的重视。
“中国神经网络首届学术会议”于1990年2月由国内8个顶尖学会联合在北京召开。
1992年举办了中国第二届神经网络学术大会，中国神经网络学会便由此诞生。
我国的“863”计划，“攀登”计划中，都有关于人工神经网络研究的内容。
国际上，1987 年,在美国加洲举行了首届国际神经网络学会. 此后每年召开两次.至此，人工神经网络的研究得到了长足的发展。
2.人工神经网络的基本原理自生物学发展伊始，大脑便是无数科学家研究的重点，人们想要弄清楚大脑是如何运作的？其机理是什么？人工神经网络便应运而生，它的目的是想要对人类神经网络进行开发与测试2.1：人工神经网络的生物学基础人工神经网络是人类神经网络的仿生学模拟。
我们如果想要了解人工神经网络，就要先了解生物的神经元，如下图：从图中可以看出：生物神经元包括由细胞质，细胞核，细胞膜组成的细胞体；轴突：是指动物神经元传导神经冲动离开细胞体的细而长的突起，也叫神经纤维；树突：从细胞体向外伸出的树状枝杈，是接受从其它神经元传入的信息的入口接受来自其他神经元的神经冲动；突触：是指一个神经元的冲动传到另一个神经元或传到另一细胞间的相互接触的结构。
而在图中没有提及的是，突触末端与神经细胞间并不是靠膜来连接，而是一种叫神经递质的物质。
神经递质将神经末梢上的电信号转化为化学信号在细胞间进行转移，又在目标神经细胞细胞膜表面的受体上将化学信号重新转化为了电信号，使兴奋继续传导。
神经细胞可以对从多个树突传来的神经冲动或是同一树突不同时间的神经冲动加以综合分析并作出反应：兴奋或抑制。
神经细胞相较于其他细胞，最大的特点是具有学习功能，这也是人工神经网络所一直致力做到的事情。
2.2人工神经网络简述经过多年的研究之后，人类终于研制出了与人类神经系统较为相似的计算机系统。
如下图所示：简单来说，神经网络是一组相互连接的输入/输出单元，每一个连接都与一个权重相联系。
通过对这些权重进行变化，就能够预测输入元组的正确标号。
而实际上，在人工神经网络各个层级之间进行传导的系数，便起到了神经网络中类似于神经递质的作用但亦如人类学习一般，人工神经网络较为明显的缺点便是需要很长的学习时间，并且需要大量的参数来进行训练。
而且，神经网络常常因为难以解释而受到批评。
人们很难解释人工神经网络中许多术语的意义。
但是，其优势也是明显的，主要体现在其对无效数据的承受能力极高，对未经训练的数据模式也有着强大的分类能力。
而大部分决策树算法并不能达到这一点。
它们能够非常稳定的进行连续值的输入和输出。
3.人工神经网络的应用及其优缺点通常来说，某种物品或系统的应用总是与其优缺点相联系的，人工神经网络亦然。
在人工神经网络研究的许多年里，人们根据其优点开发出了许多相匹配的应用方向。
而与此同时，也发现了许多弊端。
3.1.人工神经网络的优势及有关应用前文已经提到过，人工神经网络从人类的神经元模仿而来，具有类似人类神经元的特性和能力，其优势自然十分明显。
①脑神经医学，神经生理学等相关学科的最新进展可以给人工神经网络提供不少借鉴的方向。
反之亦然，对于人类脑部研究，人工神经网络也许能够提供一定的借鉴和帮助。
②人工神经网络的运算方式是非线性的，对于数据的处理有着不确定性，但正是这样的不确定性，使得人工神经网络成为研究模糊数学的的重要工具。
③对人工神经网络的应用当然不会是单方面的，也会和其他技术相结合运用。
在智能控制，模式识别及机器人控制等方面已取得了一定的研究成果。
又比如，时下十分热兴的AI，即人工智能（Artificial Intelligence），便是以人工神经网络为基础所研发，而AI已经应用到了生活的方方面面。
大到无人驾驶汽车，小到手机里的人机交互系统，皆是以人工神经网络为基础，进而发展而来的技术④神经网络是由无数个神经元和连接组成，我们由此可以看出，单个神经元和连接对于神经网络的贡献和影响是微小的。
所以，对于少量神经元和连接所发生的故障，人工神经网络通常难以受其影响。
同样的，在人工神经网络中，输入的每一个分量对整个网络的最终输出难以起到较大的影响，当少量的数据出现偏差时，偏差所带来的影响相较于整个网络而言，影响是微小的。
这种特性，叫做容错性。
具有容错性是人工神经网络最明显的优势之一。
3.2.人工神经网络存在的缺陷及不足①由于其由人类神经网络仿生而来，具有高度的复杂性。
而正是这种复杂性，让人很难像数字计算机一样对其各项性能指标进行精确地分析。
这大大的限制了人工神经网络所适用的范围。
②人工神经网络的工作是一种自发的集体行为，这就决定了人工神经网络所得到的“答案”不一定是绝对正确的，因此，如果有些问题需要解出精确地答案，人工神经网络就爱莫能助了。
③从人工神经网络研究伊始到现在，已经有许许多多的人工神经网络结构已被提出，如前馈性/后馈性神经网络，BP神经网络等等。
但是每种结构基本上只适用于一类或几类情况。
结语本文对人工神经网络的发展历史进行了简要的叙述，对其生产生活中的应用作了简单的介绍。
总的来说，人工神经网络的研究是漫长而曲折的。
对于人工神经网络的研究来说，这一切才刚刚起步，人工神经网络的研究前景十分广阔，当然也困难重重。
笔者相信，虽然对人工神经网络的研究才刚刚开始，但人工神经网络的研究必将成为21世纪科学研究及社会发展的新的动力和重要支柱。
参考文献杨晓帆, 陈廷槐. 人工神经网络固有的优点和缺点[J]. 计算机科学, 1994, 21(2):23-26.毛健, 赵红东, 姚婧婧. 人工神经网络的发展及应用[J]. 电子设计工程, 2011, 19(24):62-65. 韩力群. 人工神经网络理论[M]. 化学工业出版社, 2007.朱大奇. 计算机过程控制技术[M]. 南京大学出版社, 2001.刘军,常小军等神经网络原理及在控制中的应用青岛化工学院学报，1994年02期。