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
       Colony Optimization 蚁群算法

AI Artificial Intelligence 人工智能

ANN Artifical Neural Network 人工神经网络

ART Adaptive Resonance Theory 自适应谐振理论

ARMA Autoregressive Moving Average 自回归移动取平均

BSP Blind Signal Processing 盲信号处理

BSS Blind Signal Separation 盲信号分离

BAM Bidirectional Associative Memory 双向联想记忆

BSE Blind Signal Extraction 盲信号抽取

BP Back Propagation 反向传播

CI Computational Intelligence 计算智能

CN Control Network 控制网络

CIMS Computer Intergrated Manufacturing System 计算机集成制造系统

CSP Car Sequencing Problem 车辆排序问题

CAP Channel Assignment Problem 信道分配问题

CAM Competive Activation Mechanism 竞争机制

DM Data Mining 数据采掘

DB Database 数据库

DEFK Decoupled EFK 解藕 EFK

DCA Dynamic Component Analysis 动态分量分析

EA Evolutionary Algorithm 进化算法

EC Evolutionary Compuration 进化计算

EP Evolutionary Program 进化程序

ERM Empirical Risk Minimization 最小经验风险

EM Expectation Maximization 最大期望

EHM Extendel Hopfield Model 扩展 Hopfield 模型

ECG Electrocardiogram 心电图

EEG Electroencephalogram 脑电图

FIS Fuzzy Inference System 模糊推理系统

FNN Fuzzy Neural Network 模糊神经网络

FMRI Functional Magnetic Resonance Imaging 功能磁谐振成像

FL Fuzzy Logics 模糊逻辑

FLC Fuzzy Logic Controller 模糊逻辑控制器

FCM Fuzzy C-Means 模糊 C-平均

FA Factor Analysis 因子分析

FR Filter Regressor 滤波回归

GA Genetic Algorithm 遗传算法

GEKF Global EKF 扩展 Kalman 滤波

GPP Graph Partitioning Problem 图分割问题

GCN Generalized Clustering Network 广义聚类网络

GMDH Group Method of Data Handling 集群数据处理技术

HMM Hidden Markov Model 隐含马尔可夫模型

HNN Hopfield Neural Network Hopfield 神经网络

HM Hopfield Model Hopfield 模型

HCM Hard C-Means 硬 C-平均

ICA Independent Component Analysis 独立分量分析

IDN Identification Network 辩识网络

IFA Independent Factor Analysis 独立因子分析

KDD Knowledge Discovery In Database 数据挖掘

KCN Kohonen Clustering Network Kohonen 聚类网络

LVQ Learning Vector Quantization 学习向量量化

MLFN Multilayer Feedfoward Neural Network 前向多层神经网络

MLP Multilayer Perceptron 多层感知机

MISO Multi-Input Single-Output 多输入单输出

MIMO Multi-Input Multi-Output 多输入多输出

MLE Maximum Likelihood Estimation 最大似然估计

MFT Mean Field Theory 平均场理论

MFA Mean Field Annealing 平均场退火

MMC Modified Mountain Clustering 修正山形聚类

MLD Mean Local Density 平均局部密度

ML Maximum Likelihood 最大似然

MOG Mixed of Gaussian Function 混合高斯函数

NP Nonpolynomial 非多项式

NIIR Nonlinear IIR 非线性无限冲击响应

NARMA Nonlinear ARMA 非线性 ARMA

OLS Orthogonal Least Square 正交最小平方

PCA Principle Component Analysis 主分量分析

PCNN Pulse Coupled Neural Network 脉冲藕合神经网络

PET Positron Emission Tomograph 正电子辐射断层成像

PPR Projection Pursuit Regression 投影跟踪回归

PNN Probabilistic Neural Network 概率神经网络

PDF Probability Density Function 概率密度函数

PDN Postal Delivery Problem 邮递网络问题

PSO Particle Swarm Optimization 粒子群算法

RNN Recurrent Neural Network 递归神经网络

RO Random Optimization 随机优化

RBF Radial Basis Function 径向基函数

SOM Self-Organized Mapping 自组织映射

SA Simulated Annealing 模拟退火

ST Search Tree 搜索树

TSP Travelling Salesman Problem 旅行商问题

TDNN Time Delay Neural Network 时延神经网络

TSK Takagi-Sugeno-Kang Model TSK 模型

WVD Wigner Viller Distribution 维格纳维拉分布