神经网络

人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）是一种模拟人脑神经元结构的数学模型，用于研究复杂的知识表示，学习，以及未知的模式发现和识别问题。它基于一种人工神经网络技术，该技术可以模拟我们大脑的神经网络，以便理解自然环境，处理复杂的任务，且在某些情况下，表现出超越人类大脑思考路径的性能。

人工神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成，其结构与生物神经元很相似，称为人工神经元。各个神经元连接在一起通过权重参数来控制传输信息的流动，即输入神经元通过层到层之间的联结，连接到输出神经元，通过计算得出输出结果。从输入层发出的信号经行权重影响、加权累加、激活函数处理，最终到达输出层，实现整个神经网络的计算过程。

人工神经网络有分布式计算，弹性参数优化，及学习能力特性，它可以自动找出最优解而不必靠程序员来调整参数和函数值，同时又具有稳健性和动态可调性。因此，人工神经网络在处理许多复杂的优化问题方面有重要的作用，可以应用在控制、优化、决策等领域中。例如，从不停机调度到信号处理，从风险分析到元调度，从医疗诊断到模式认识等领域都可以发挥着其独特的优势。