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2003-5-30
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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，作出准确预报。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。
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