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神经网络：由多个非常简单的处理单元彼此按某种方式相互连接而形成的计算机系统，该系统是靠其状态对外部输入信息的动态响应来处理信息。所谓人工神经网络就是指为了模拟生物大脑的结构和功能而构成的一种信息处理系统或计算机。
人工神经网络特点（区别于冯氏计算机）：
1.大规模并行计算 2.非线性处理 3.鲁棒性4.自组织及自适应性 5.学习能力 6.分布式存储,存储与计算相结合 7.联想能力
人工神经网络的应用：
主要民用应用领域有：语言识别、图像识别与理解、计算机视觉、智能机器人故检测、实时语言翻译、企业管理、市场分析、决策优化、物资调运、自适应控制、专家系统、智能接口、神经生理学、心理学和认知科学研究等等。
主要军用应用领域有：语音、图像信息的录取与处理、雷达、声纳的多目标识别与跟踪、 战场管理和决策支持系统、 军用机器人控制 、各种情况、信息的快速录取、分类与查询 导弹的智能引导 、保密通讯、 航天器的姿态控制等
人工神经网络的特点和优越性，主要表现在三个方面：
第一，具有自学习功能。例如实现图像识别时，只在先把许多不同的图像样板和对应的应识别的结果输入人工神经网络，网络就会通过自学习功能，慢慢学会识别类似的图像。自学习功能对于预测有特别重要的意义。预期未来的人工神经网络计算机将为人类提供经济预测、市场预测、效益预测，其前途是很远大的。
第二，具有联想存储功能。人的大脑是具有联想功能的。如果有人和你提起你幼年的同学张某某，你就会联想起张某某的许多事情。用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。
第三，具有高速寻找优化解的能力。寻找一个复杂问题的优化解，往往需要很大的计算量，利用一个针对某问题而设计的反馈型人工神经网络，发挥计算机的高速运算能力，可能很快找到优化解。
人工神经网络是未来微电子技术应用的新领域。智能计算机的构成，可能就是作为主机的冯·诺依曼计算机与作为智能外围机的人工神经网络的结合。
人工智能缩略语大全
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