人工神经网络

出处：按学科分类—交通运输 上海交通大学出版社《交通大辞典》第987页（518字）

“人工智能”的一个重要分支。

研究生物神经网络智能机理的人工实现，亦即生物神经网络按某种简化模型在技术上的实现。主要任务是按照生物神经网络原理和工程应用的需要，建立实用的人工神经网络模型，设计相应的算法，并在技术上实现该模型以模拟人脑的某些智能活动解决实际问题。

可模拟在人类思维活动中很平常但却难以用常规人工智能技术解决的一些智能行为，例如，常识、视觉、模式识别、逻辑推理、自然语言理解等。按结构可分为前馈型网络(又称“多层感知机网络”)和反馈型网络(又称“Hopfield网络”)两大类。

前者可看作是一种非线性映射系统，后者则可看作是一类非线性动力学系统。按照学习方式，又可分为有导师学习和无导师学习。按工作方式可分为确定性和随机性两类。按时间特性又有连续型和离散型两种。具有大规模平行等处理、分布式存储、弹性拓扑、高度冗余、非线性运算、运算速度高、容错能力强、自组织能力强、有联想能力等特点。在通信领域中，广泛用于图像处理、模式识别、压缩编码、自适应信号处理、信号检测、路由选择、网络优化和智能网管理等。人工神经网络与模糊逻辑和基于计算机软件的人工智能相结合是智能系统研究的发展方向。