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神经网络的功能!
输入层 神经网络的输入层负责接收外部输入的数据，这些数据可以是图像、文本、声音等多种形式。输入层将输入数据转化为神经网络可以处理的格式，通常是将输入数据转化为向量形式。
神经网络技术对完成对微弱信号的检验和对各传感器信息实时处理，具有自适应自学习功能，能自动掌握环境特征，实现自动目标识别及容错性好，抗干扰能力强等优点。
神经网络可以用于模式识别、信号处理、知识工程、专家系统、优化组合、机器人控制等。随着神经网络理论本身以及相关理论、相关技术的不断发展，神经网络的应用定将更加深入。
简单介绍人工神经网络和模糊神经网络
1、即保证人工神经网络自身人工神经网络的优点的学习能力下人工神经网络的优点，采用模糊理论解决模糊信号，使神经网络权系数为模糊权，或者输入为模糊量。
2、人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connection Model），它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。
3、人工神经网络(Artificial Neural Network，ANN)简称神经网络(NN)，是基于生物学中神经网络的基本原理，在理解和抽象了人脑结构和外界刺激响应机制后，以网络拓扑知识为理论基础，模拟人脑的神经系统对复杂信息的处理机制的一种数学模型。
4、人工神经网络是一种模拟人脑神经元连接方式的计算模型，它通过模拟神经元之间的连接和信号传递过程，实现了一种高度非线性的映射关系。
人工神经网络是什么
1、人工神经网络是一种非程序化、适应性、大脑风格的信息处理人工神经网络的优点，其本质是通过网络的变换和动力学行为得到一种并行分布式的信息处理功能人工神经网络的优点，并在不同程度和层次上模仿人脑神经系统的信息处理功能。
2、人工神经网络是一种模拟人脑神经元连接方式的计算模型，它通过模拟神经元之间的连接和信号传递过程，实现了一种高度非线性的映射关系。
3、本文讨论的神经网络是从生物学领域引入计算机科学和工程领域的一个仿生学概念，又称人工神经网络（英语人工神经网络的优点：artificial neural network，缩写ANN）。
4、人工神经网络是一个具有学习能力的系统，可以发展知识，以致超过设计者原有的知识水平。
5、人工神经网络（ Neural Network，即NN），是20世纪80年代以来人工智能领域兴起的研究热点。它从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象，建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络。
人工神经网络的特点和优越性
1、人工神经网络在非线性映射能力表现突出、自组织自适应能力强、具备很强的并行性、网络的泛化能力强方面具有强大的优势。
2、人工神经网络的主要特征如下：人工神经网络具有大规模的并行协同处理能力。每一个神经元的功能和结构都很简单，但是由大量神经元构成的整体却有很强的处理能力。人工神经网络具有较强的容错能力和联想能力。
3、神经计算机还有一大优点，就是具有“容错性”。比如说人可以从某人的一双眼睛，或根据一个背景，也可以根据人的一个动作就能够把一个人认出来。这是人脑神经网络的优点。人脑神经网络可以根据局部记忆恢复全部信息。
