人工记忆神经元

人工神经网络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“人工记忆神经元”）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。

一种模仿动物神经网络行为特征的分布式并行信息处理算法结构的动力学模型。它用接受多路输入刺激，按加权求和超过一定阈值时产生“兴奋”输出的部件来模仿动物神经元的工作方式，并通过这些神经元部件相互联接的结构和反映关联强度的权系数使其“集体行为”具有各种复杂的信息处理功能。特别是这种宏观上具有鲁棒、容错、抗干扰、适应性、自学习等灵活而强有力功能的形成不是由于元部件性能不断改进，而是通过复杂的互联关系得以实现，因而人工神经网络是一种联接机制模型，具有复杂系统的许多重要特征。人工神经网络适用于信号处理、数据压缩、模式识别、机器人视觉、知识处理及其应用，预测、评价和决策问题，调度排序、路由规划等组合优化问题。在控制系统设计中它可用于模拟被控对象特性、搜索和学习控制规律、实现模糊和智能控制。