人工神经网络是在现代神经科学的基础上提出和发展起来的，旨在反映人脑结构及

功能的一种抽象数学模型。自1943 年美国心理学家W. McCulloch 和数学家W. Pitts 提

出形式神经元的抽象数学模型—MP 模型以来，人工神经网络理论技术经过了50 多年

曲折的发展。特别是20 世纪80 年代，人工神经网络的研究取得了重大进展，有关的理

论和方法已经发展成一门界于物理学、数学、计算机科学和神经生物学之间的交叉学科。

它在模式识别，图像处理，智能控制，组合优化，金融预测与管理，通信，机器人以及

专家系统等领域得到广泛的应用，提出了40 多种神经网络模型，其中比较著名的有感

知机，Hopfield 网络，Boltzman 机，自适应共振理论及反向传播网络（BP）等。在这

里我们仅讨论最基本的网络模型及其学习算法-artificial neural network