1、1并行分布处理人工神经网络模拟人脑神经元的并行分布处理方式，将信息分散到多个神经元进行处理，从而实现大规模并行计算这种并行分布处理方式可以提高信息处理的效率和速度2自适应性学习人工神经网络具有自适应性学习的能力，它可以根据输入的数据进行自我学习和调整，不断优化网络的权重和结构，以适。

2、在该地区投入了高精度重磁土壤微磁频谱激电等多种方法，一些参数未入选为判别的特征参数，是因为某些参数是相关的在使用神经网络方法判别之前，还采用KL变换KarhaemLoeve来分析和提取特征S4井位于测区西南部5线25点，是区内唯一已知井该井在53906m的侏罗系地层获得406m厚的油气层。

3、他们的论点极大地影响了神经网络的研究，加之当时串行计算机和人工智能所取得的成就，掩盖了发展新型计算机和人工智能新途径的必要性和迫切性，使人工神经网络的研究处于低潮在此期间，一些人工神经网络的研究者仍然致力于这一研究，提出了适应谐振理论ART网自组织映射认知机网络，同时进行了神经网络数学理论的研究。

4、你好，人工神经网络的基本思想就是把对生物神经网络的认识与数学统计模型相结合，借助数学统计工具来实现把这种网络看作一种运算模型，由大量的节点或称神经元之间相互联接构成每个节点代表一种特定的输出函数，称为激活函数每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重。

5、人工神经网络的灵感来源于人脑的工作原理，即神经元学说在19世纪末，生物学家Waldeger等人构建了这一理论，揭示了复杂的神经系统由大量神经元构成大脑皮层，包含超过100亿个神经元，它们通过树突和轴突形成神经网络，接收内外信息并进行处理神经元的独特结构，包括细胞膜细胞质细胞核和突起，使得。

6、人工神经网络Artificial Neural Network，即ANN 是从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象，是20世纪80年代以来人工智能领域兴起的研究热点，其本质是一种运算模型，由大量的节点或称神经元之间相互联接构成，在模式识别智能机器人自动控制生物医学经济等领域已成功地解决了许多现代计算机。

7、人工神经网络的研究与计算机的研究几乎是同步发展的1943年心理学家McCulloch和数学家Pitts合作提出了形式神经元的数学模型，20世纪50年代末，Rosenblatt提出了感知器模型，1982年，Hopfiled引入了能量函数的概念提出了神经网络的一种数学模型，1986年，Rumelhart及LeCun等学者提出了多层感知器的反向传播算法等。

8、智能理论所面对的课题来自“环境问题目的”，有极大的诱惑力与压力，它的发展方向将是把基于连接主义的神经网络理论基于符号主义的人工智能专家系统理论和基于进化论的人工生命这三大研究领域，在共同追求的总目标下，自发而有机地结合起来二神经计算和进化计算的重大发展计算和算法是人类。