神经元网络模型

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亦称“联结主义网络模型”。

模拟神经元中的电活动建立的知识表征和运用模型。麦克库洛什和皮茨1943年提出。以神经解剖学为基础进行数学抽象和逻辑运算，是具有一定学习和自组织能力的智能机构。利用生物神经系统的功能特性以及心理学、生理学实验，采用统计学原理和计算机技术及电子技术，模拟实现人脑的部分功能。

基本单元是人工神经元，各单元之间互相连接。每个人工神经元只有二进制的状态。它们之间的连线具有表示联结强度的权值。网络的状态由各条连线的权值形成的矩阵决定。

其特点：单一的神经元不表示任何意义或知识，网络的输出由权值矩阵决定，网络内的知识表征是分布式的，网络的任何一个输出都是全体神经元共同作用的结果，神经冲动是并行传递的，即网络采用分布式并行加工方式进行工作。