论文摘要
人工神经网络(Anificial Neural Network,简称ANN,下同)是利用计算机技术模拟人脑的智能活动,模拟生物神经网络的结构和信息传导方式,并用数学形式表达出来,用于解决数据分类与模式识别方面的问题。本文主要介绍了人工神经网络的基本理论和发展过程,从神经网络具有自学习功能、联想存储功能和高速寻找优化解的能力三个方面论述了其特点和优越性。从科学研究方法论出发,对人工神经网络的研究方法,以及决定其迅速发展与正常发展的因素等方面的问题进行了讨论分析,给出了若干结论。指出竞争是人工神经网络的理论得以生存和不断完善的重要前提,成功是导致人工神经网络研究高潮的重要因素,理论与应用研究并重是人工神经网络健康发展的重要保证等。在此基础上,介绍并讨论了二十世纪九十年代人工神经网络研究的一些新进展。根据人工神经网络研究的特点,对人工神经网络今后的发展前景作了一定的描述,人工神经网络的研究与发展必将对现代科学技术产生深远的影响。