神經網路調理器在哪裡找

㈠ 連續打游戲會有什麼不良反應天天玩游戲後果是什麼

1，天天玩游戲後果是什麼視力下降 你只要玩游戲 不沉迷裡面就好了 就當游戲是時身心快樂 玩 1 -2 小時 休息下 不外乎兩種情況...1.對它（游戲）產生依賴，深陷其中，不能自拔；2.因為重復做單調、熟悉的事情，而感到無聊、郁悶，因此對游戲失去興趣！對眼睛不好很簡單,成績慢慢變爛,眼睛視力會下降,開始厭學,動不動玩不了游戲會發脾氣...暫時想到這么多...勸LZ游戲只是娛樂而已

2，長期玩游戲大腦會有什麼後果長期玩游戲大腦會有注意力不集中、影響腦部發育等不良影響。1、注意力如果孩子長期在游戲中玩樂，還會給他的神經帶來一部分變化，特別是會造成一定程度上的注意力不集中，或者有比較弱的對於沖動的抑制力，例如打游戲忘我時會忘記吃飯和睡覺，從而導致精神疲憊。2、暴力傾向網路游戲常常會有很暴力的搶掠行為，這些行為如果被孩子帶到了生活中，那麼他將變得有暴力傾向，性格偏激，特別是在游戲過程中，某些網頁彈跳出來的不良信息，如果孩子長期接受這樣的不良信息和不良行為，對他的一生都會有有利的影響。3、腦部發育長時間看電子屏幕可能會對兒童腦部發育產生影響，有可能會影響注意能力、情緒加工能力、社交能力等。幫助孩子走出「網癮」的要點：1、改善親子溝通模式：心理輔導老師可以協助孩子的家長學會改善家庭氣氛，改變溝通模式，讓家庭成員之間多一些理解、接納、肯定和尊重，少一些批評、指責、抱怨和否定。當然，這點必須有父母的參與才能完成。成功的信號是：孩子與父母溝通時臉上有笑容，甚至感謝父母為他做的改變。 2、建立自我：這方面尤其需要家長的配合，家長要放下頭腦中那些「應該怎樣」及對孩子的負面評價，多傾聽孩子的心聲，配合心理輔導老師，耐心地引導孩子看清他「不想要什麼」背後其實是想要什麼，如何靠自己的努力獲得自己的想要的，同時也學會客觀地認識自己。3、區分真實與虛擬世界：可以鼓勵案主多參加需要體力活動的團體活動，例如：打球、軍訓、野戰游戲、拓展訓練等等，激活孩子頭腦中關於現實生活的神經網路，這非常有利於孩子從網路虛擬世界中走出來。

3，長時間玩網路游戲對身體有什麼壞處先來看看玩網路游戲的好處。玩網路游戲可以鍛煉、提高我們的反應能力和手腦的快速配合能力， 比如在有一些游戲中,它可以考你的眼力,考你的動手能力是否敏捷,考你的大腦思維是否活躍,考你的反應是否靈敏;可以幫助我們了解網路、認識網路、學習網路，還可以讓我們在緊張的學習中放鬆一下心情，讓我們感到很舒暢。當我們感到實在很無聊時,也可以利用玩電腦游戲來解悶. 玩網路游戲的好處還不少呢，那麼壞處有哪些呢？首先，過度地玩網路游戲，將導致自我約束能力減弱，學習興趣下降，不按時完成作業，嚴重者還會厭學、逃課、退學等；對其他活動的興趣減少；與人交流減少，或情緒不穩定，容易發脾氣；作息規律被打亂，精神不振等。其次，玩網路游戲，尤其是長時間地玩，對我們的視力和健康十分有害，當你沉迷在網路游戲帶給你的快樂中時，你的視力也在不知不覺中一天天地衰退，等你最後醒悟時，已經來不及了！可能還會引起健康狀況下降和心理不健康。 工作之餘娛樂一下有利身心健康

4，玩游戲其實會帶來很大的影響除了出現胸悶還會有哪些症狀偶爾玩一下游戲對身體沒啥影響，但如果連續玩長時間玩，影響還挺多的。有段時間沉迷王者，其實玩的時間也不長，一天大概連續玩3-4小時，也就打10把左右，連續玩了不到一周吧，然後我發現自己的身體出現了一些變化。首先，我的大拇指和虎口會感覺有點疼，尤其是虎口處，酸痛酸痛的。因為我用平板打游戲，基本用大拇指來操控屏幕，剩餘四指來支撐平板。時間久了虎口這里有明顯的酸脹感，就好像要抽筋了一樣。不過休息幾天之後就好了。其次是我感覺自己的精神不太好，昏昏沉沉的。因為那幾天難得空閑，也沒有什麼娛樂活動，所以我大早上起來就躺在沙發上打游戲了。因為起得早，加上注意力一直在游戲上，導致我的精神有點疲憊，後腦勺一直靠在枕頭上，整個人昏昏沉沉的，不是很舒服。再次我的眼睛也出現了酸澀和疼痛的感覺，出門買飯的時候遇到強光會有點睜不開眼睛，會想流淚，因為我打游戲不開燈，習慣了這種亮度，導致我出門後眼睛不適。最後玩游戲讓我瘦了。我不能忍受別人掛機，也不允許自己掛機，而如果點外賣的話我就要擔心一會外賣來了而我還沒有打完，或者打到一半要出門拿外賣，影響戰局。為此我一般都是連續玩幾個小時，玩好了再吃飯。而打游戲的時間似乎過得特別快，一會兒就下午了，讓我直接錯過了午餐，直接吃的晚餐。熱量攝入少了，我竟然在那一周瘦了2斤。但是，這是不健康的！連續打游戲讓我的精神和身體都不太舒服，而且玩久了有點膩了，現在重新回歸了佛系玩家身份。打游戲帶給我的不適感基本上休息一段時間就又恢復了，影響不是很長遠。不過還是不建議大家長時間玩游戲，傷神傷腦傷手甚至會傷心哦~

5，長時間玩電腦會有什麼不良反映使用電腦的你要注意電腦輻射的四大危害如下： 1、電腦輻射污染會影響人體的循環系統、免疫、生殖和代謝功能，嚴重的還會誘發癌症、並會加速人體的癌細胞增殖。` 2、影響人們的生殖系統主要表現為男子精子質量降低，孕婦發生自然流產和胎兒畸形等。 3、影響人們的心血管系統表現為心悸、失眠，部分女性經期紊亂、心動過緩、心搏血量減少、竇性心率不齊、白細胞減少、免疫功能下降等。 4、對人們的視覺系統有不良影響由於眼睛屬於人體對電磁輻射的敏感器官，過高的電磁輻射污染還會對視覺系統造成影響。主要表現為視力下降，引起白內障等。 國家質檢總局公布的最新電腦產品質量國家監督抽查結果表明，電腦中的電磁輻射不容忽視。 電磁輻射6宗罪如果長期受到超強度的電磁輻射，則可能出現以下症狀：1、皮膚衰老加快。2、各種惡性腫瘤得病幾率增加。3、精子活性降低、數量減少導致不孕症。4、胚胎發育良、孕婦流產率升高、畸胎發生率升高。5、抵抗力降低、生長發育遲緩。6、產生頭痛、失眠、心律失常等神經衰弱症狀。

6，天天玩電腦會有什麼不良反應1，視力下降 2，腰酸背疼，嚴重會得頸椎炎！！ 3，皮膚老化 4，身材變形 5，精神壓抑 6，神經衰落 健康建議： 1.早上起來喝一大杯清水（大概400ml）清腸胃，排毒 2.魚，肉，豆，蛋，奶中有豐富的蛋白質，各種水果蔬菜換著吃，不挑食～ 3.一星期運動兩次（打球，跑步，踢球...多運動的人是不會亞健康的） 4.遠離垃圾食品！煎炸食品，碳酸飲料，腌制食品，變質食品（臭豆腐，腐乳之類的），太過精製的食品現在也被人評為垃圾食品，因為沒營養可言。 5.注意休息，盡量不要熬夜. 6.自我平衡～壓力，疲勞，情緒低落是可以自我調理的，放輕松才可以迎接下一個挑戰。 ＃純粹個人意見，僅供參考^_^ 另外我想補充其實健康的方法基本上是一樣的,但貴在堅持~ 經常對著電腦的人士還要注意保護眼睛～補充維生素A的食物:黃綠色的蔬菜都含維生素A,胡蘿卜.南瓜.小白菜.菠菜.空心菜.香菜.韭菜.柿子...～對眼睛有保護作用。 如果想更好地保護眼睛,可以在電腦旁放一盆小小的仙人掌，有阻擋輻射的作用～不要忽視了電腦對頭發的輻射，要盡量避免.

7，手機玩游戲太久了對機子有什麼影響影響就是手機處理器連續高性能工作，會過度損耗其壽命，像你這個情況，如果是偶爾有一次，是好事，但是每天都這樣，會影響你手機處理器計算性能，還有，你的電池過熱，影響壽命，最主要的，玩手機游戲是怡情的，花太多的時間在上面，影響青春，同樣的時間。做不同的事情，時間長了就看到區別了。呵呵，對手機的影響就是會讓手機發熱量非常大，要是散熱不好的話容易燒壞手機硬體。當然，對機器的影響肯定沒有對人眼睛的影響大。所以請一定注意有度游戲。祝 生活愉快！肯定有影響的，時間玩長了，手機會發熱，會減少手機的壽命，不過如果你手機配置比較好的話，那還好，反正等你手機報廢的時候也該換了，手機這東西更新換代太快了，不過還是建議你不要長時間玩游戲，玩久了，對身體不好，不僅僅感覺疲勞，而且傷眼睛。切水果這種小兒科游戲最好是不要玩這么長時間。晚上玩的那個四個小時是什麼游戲，拿來研究研究，我看好玩不？好玩我也來玩可能會壞 注意玩游戲時間不要過長 現在是夏天容易燒壞手機硬體 如果實在想玩就在風扇邊玩吧 或

8，長期玩電腦游戲會對人體有哪些跗面影響首先對皮膚就很不好。長期在電腦前操作，皮膚暗淡、無光澤，還容易長斑。 2、對頸椎和腰椎也不好，會患上頸椎病和腰椎尖盤突出。 3、久坐時整個身體血液循環不暢，新陳代謝緩慢，不易於排毒。 4、脂肪容易堆積在腰、腹部，造成局部肥胖，並引發高血壓等心腦血管疾病。 5、久坐還會得痔瘡，很痛苦呢，嚴重的還要做手術治療。 6、視力減退。 電腦給人們身體健康產生許多不良影響。專家認為，人們的擔心並非多慮，據調查，常用電腦的人中感到眼睛疲勞的佔83%，肩酸腰痛的佔63.9%，頭痛和食慾不振的則佔56.1%和54.4%，其他還出現自律神經失調、憂鬱症、動脈硬化性精神病等等。 電磁輻射的危害 微機操作人員或多或少要受到微機所發射的電磁波的危害。顯示器的X射線，是微機對人身造成損害的主要方面。迄今為止，配優質顯象管的顯示器也只能自稱是「低輻射」的顯示器，而沒有無輻射的顯示器。 IC晶元工作時發出輻射完全可以覆蓋某頻段無線電發射出的信號的現象。隨即對該現象進行了深入研究，結論是：凡是「電腦」無論大小，只要處於工作狀態均有復合頻率的輻射產生。並取得了一些意外收獲：人們目前經常使用的電腦主機工作狀態釋放的電磁波對人體的影響要比顯示器的輻射影響大。這即是電腦工作人員「電腦病」的原因。因此，一定要給電腦加裝一條良好的接地線。? 從醫學角度上講，人體在電磁場中吸收輻射能量而受到不同程度地損害，主要是引起中樞神經功能失調、心悸、白血球變化，以及損傷眼睛、引發白內障等。? 雖然電磁場看不見摸不著，但重視其危害、加強對微機的防護很有必要。 長時間使用計算機會引起那些症狀？ 最常見的症狀是眼睛疲勞(睏倦、眼皮或前額沉重)。其它的症狀，如：眼睛刺激感(紅眼、流淚、干澀)、注意力不容易集中、頭痛、背部酸痛、肌肉痙攣等。傾家盪產腎虧近視眼.黑眼圈.眼袋.學習成績低落.上課老想著電腦,記憶力無法集中.其它我就不知道了,至少最重要的就是那個電腦輻射引起的脫離現實社會

9，長期玩電腦會有什麼症狀1、眼部疾病：據醫院眼科專家介紹，病人出現暴盲是因為屏幕上出現的畫面是上下左右跳躍式的，變幻迅速，玩的人目不轉睛盯著熒屏，使眼睛過度疲勞，輕者引起近視，重者導致視網膜脫離，造成視力嚴重障礙而突發暴盲，即暫時性或永久性失明。2、頸椎病3、腰椎勞損4、肌緊張性頭痛及血管性頭痛等疾病, 嚴重者還會形成頑固肌緊張性頭痛5、肩周炎：通宵不離網肩膀要下崗。長時間伏案工作或埋頭於電腦的人，特別在夏季易發肩周炎。高溫時，人們如長時間在空調環境下工作和生活，頸肩部遭受風寒侵襲，會引起肩部軟組織充血、水腫，肩周組織攣縮，肩關節的滑膜、關節軟骨間粘連，造成肩關節活動受限，一動就疼痛。6、導致精神疾病患：專家指出，過度使用網路常常會導致青少年出現情緒障礙和社會適應困難。在心理方面，會出現注意力不能集中和持久，記憶力減退，對其他活動缺乏興趣，為人冷漠，缺乏時間感，情緒低落。在軀體方面，會出現不能維持正常的睡眠周期，停止上網時出現失眠、頭痛、注意力不集中、消化不良、惡心厭食、體重下降。在行為方面，會出現品行障礙，產生攻擊性行為。即上網成癮症。7、如果在通風狀況與衛生條件均不好的環境里或是空調房裡長期上網，熱傷風、腸胃性疾病、接觸性皮炎、頭暈頭脹頭痛都是常發病症。8.常時間上網還會產生滑鼠手首先，玩電腦游戲，是需要時間的，如果玩電腦游戲的時間過多的話，那麼，我們用來學習的時間就必然會大大地減少，除非是不用學習一看就會的天才，就我們這些普通人而言，學習成績不下降才怪呢！ 其次，玩電腦游戲，尤其是長時間地玩，對我們的視力和健康十分有害，當你沉迷在電腦游戲帶給你的快樂中時，你的視力也在不知不覺中一天天地衰退，等你最後醒悟時，已經來不及了！可能還要搭上你曾經擁有過的健康身體。 再次，玩電腦游戲，特別浪費金錢，作為小學生的我們，零花錢主要依賴於我們的父母大人所賜，試想一下，誰家的父母願意很爽快地給錢讓我們去上網玩游戲呢？所以，為了能夠進網吧上網玩電腦游戲，我們必然會巧立名目向我們的父母索取，要不然就東拼西湊、挖空心思地弄錢，哪裡還有心思學習，有的同學甚至因此而走上了犯罪的不歸路，這又是何苦呢？ 電腦游戲還有很多的危害，我就不再一一列舉了。 也許有的人可能會不服氣，你說了那麼多電腦游戲的害處，難道電腦游戲就沒有一點益處了嗎？起碼玩電腦游戲可以鍛煉、提高我們的反應能力和手腦的快速配合能力，可以幫助我們了解電腦、認識電腦、學習電腦，可以使我們在緊張的學習中得到放鬆，好處還是很多的嘛！何況，很多的大人不是照樣沉迷在電腦游戲中嗎？ 玩電腦游戲，也許的的確確有這樣、那樣的一些好處，但是，好處與壞處權衡起來，我認為，玩電腦游戲，弊遠遠大於利，所以，我仍然堅信，為了我們自己的將來，同學們，請遠離電腦游戲吧！

㈡ 為什麼我一學習就犯困呢

是因為學不會，盡管你內心是很想好好學習的，可是你的基礎沒打好學習跟不上，所以一學習就犯困想睡覺。

其實很多學生都會遇到這種情況，有的是不想學，所以一上課就想睡覺，有的人是想學但是學不進去，靜不下心來思考，而且遇到一些難題解答不出來，心裡就想放棄了，學著學著就犯困。

我學習理科也很容易會犯困，因為我偏科比較嚴重，文科類尤其是英語讓我最感興趣，所以上英語課我總覺得一節課的時間過得很快，上語文和政治這些也會認真聽老師講課，但是一旦上數學、化學和物理這些課我就不行了，從上課開始就盼望著下課，尤其是數學，盡管我很想好好學，可是在小學階段基礎就沒有打好，不管我怎麼努力去聽課做練習題就是不會，做著做著就想睡覺，每次考試都是被理科拖了後腿，勉勉強強能考個及格，很多時候都是不及格的……

沒有嚴格要求自己，沒有養成自律的好習慣，所以在學習上遇到一些難題時很容易就放棄了，沒有人約束自己，所以會很放縱，這樣也會導致學習成績越來越差。

學習犯困時多想想自己來學習的目的是什麼，到學校來是學知識的，不是來睡覺的，如果父母看見我們這個樣子該有多失望，盡量讓自己認真聽課，畢竟到以後你就明白了學習是學給自己的，不是別人的。

㈢ 人工神經網路是哪個流派的基礎

「純意念控制」人工神經康復機器人系統2014年6月14日在天津大學和天津市人民醫院共同舉辦的發表會上，由雙方共同研製的人工神經康復機器人「神工一號」正式亮相。
中文名
「純意念控制」人工神經康復機器人系統
發布時間
2014年6月14日
快速
導航
產品特色發展歷史
功能配置
「純意念控制」人工神經康復機器人系統在復合想像動作信息解析與處理、非同步腦——機介面訓練與識別、皮層——肌肉活動同步耦合優化、中風後抑鬱腦電非線性特徵提取與篩查等關鍵技術上取得了重大突破。
「純意念控制」人工神經康復機器人系統包括無創腦電感測模塊、想像動作特徵檢測模塊、運動意圖識別模塊、指令編碼介面模塊、刺激信息調理模塊、刺激電流輸出模塊6部分。
產品特色
「純意念控制」人工神經康復機器人系統最新研究成果將讓不少中風、癱瘓人士燃起重新獨立生活的希望。現已擁有包括23項授權國家發明專利、1項軟體著作權在內的自主知識產權集群，是全球首台適用於全肢體中風康復的「純意念控制」人工神經機器人系統。[1]
腦控機械外骨骼是利用被動機械牽引，非肌肉主動收縮激活。而「神工一號」則利用神經肌肉電刺激，模擬神經沖動的電刺激引起肌肉產生主動收縮，帶動骨骼和關節產生自主動作，與人體自主運動原理一致。
體驗者需要把裝有電極的腦電探測器戴在頭部，並在患病肢體的肌肉上安裝電極，藉助「神工一號」的連接，就可以用「意念」來「控制」自己本來無法行動的肢體了。[2]
發展歷史
「純意念控制」人工神經康復機器人系統技術歷時10年，是國家「863計劃「、「十二五」國家科技支撐計劃和國家優秀青年科學基金重點支持項目。
人工神經網路（Artificial Neural Network，即ANN ），是20世紀80 年代以來人工智慧領域興起的研究熱點。它從信息處理角度對人腦神經元網路進行抽象， 建立某種簡單模型，按不同的連接方式組成不同的網路。在工程與學術界也常直接簡稱為神經網路或類神經網路。神經網路是一種運算模型，由大量的節點（或稱神經元）之間相互聯接構成。每個節點代表一種特定的輸出函數，稱為激勵函數（activation function）。每兩個節點間的連接都代表一個對於通過該連接信號的加權值，稱之為權重，這相當於人工神經網路的記憶。網路的輸出則依網路的連接方式，權重值和激勵函數的不同而不同。而網路自身通常都是對自然界某種演算法或者函數的逼近，也可能是對一種邏輯策略的表達。
最近十多年來，人工神經網路的研究工作不斷深入，已經取得了很大的進展，其在模式識別、智能機器人、自動控制、預測估計、生物、醫學、經濟等領域已成功地解決了許多現代計算機難以解決的實際問題，表現出了良好的智能特性。
中文名
人工神經網路
外文名
artificial neural network
別稱
ANN
應用學科
人工智慧
適用領域范圍
模式分類
精品薦讀
「蠢萌」的神經網路
作者：牛油果進化論
快速
導航
基本特徵發展歷史網路模型學習類型分析方法特點優點研究方向發展趨勢應用分析
神經元
如圖所示
a1~an為輸入向量的各個分量
w1~wn為神經元各個突觸的權值
b為偏置
f為傳遞函數，通常為非線性函數。以下默認為hardlim()
t為神經元輸出
數學表示 t=f(WA'+b)
W為權向量
A為輸入向量，A'為A向量的轉置
b為偏置
f為傳遞函數
可見，一個神經元的功能是求得輸入向量與權向量的內積後，經一個非線性傳遞函數得到一個標量結果。
單個神經元的作用：把一個n維向量空間用一個超平面分割成兩部分（稱之為判斷邊界），給定一個輸入向量，神經元可以判斷出這個向量位於超平面的哪一邊。
該超平面的方程: Wp+b=0
W權向量
b偏置
p超平面上的向量
基本特徵
人工神經網路是由大量處理單元互聯組成的非線性、自適應信息處理系統。它是在現代神經科學研究成果的基礎上提出的，試圖通過模擬大腦神經網路處理、記憶信息的方式進行信息處理。人工神經網路具有四個基本特徵：
（1）非線性 非線性關系是自然界的普遍特性。大腦的智慧就是一種非線性現象。人工神經元處於激活或抑制二種不同的狀態，這種行為在數學上表現為一種非線性關系。具有閾值的神經元構成的網路具有更好的性能，可以提高容錯性和存儲容量。
人工神經網路
（2）非局限性 一個神經網路通常由多個神經元廣泛連接而成。一個系統的整體行為不僅取決於單個神經元的特徵，而且可能主要由單元之間的相互作用、相互連接所決定。通過單元之間的大量連接模擬大腦的非局限性。聯想記憶是非局限性的典型例子。
（3）非常定性 人工神經網路具有自適應、自組織、自學習能力。神經網路不但處理的信息可以有各種變化，而且在處理信息的同時，非線性動力系統本身也在不斷變化。經常採用迭代過程描寫動力系統的演化過程。
（4）非凸性 一個系統的演化方向，在一定條件下將取決於某個特定的狀態函數。例如能量函數，它的極值相應於系統比較穩定的狀態。非凸性是指這種函數有多個極值，故系統具有多個較穩定的平衡態，這將導致系統演化的多樣性。
人工神經網路中，神經元處理單元可表示不同的對象，例如特徵、字母、概念，或者一些有意義的抽象模式。網路中處理單元的類型分為三類：輸入單元、輸出單元和隱單元。輸入單元接受外部世界的信號與數據；輸出單元實現系統處理結果的輸出；隱單元是處在輸入和輸出單元之間，不能由系統外部觀察的單元。神經元間的連接權值反映了單元間的連接強度，信息的表示和處理體現在網路處理單元的連接關系中。人工神經網路是一種非程序化、適應性、大腦風格的信息處理 ，其本質是通過網路的變換和動力學行為得到一種並行分布式的信息處理功能，並在不同程度和層次上模仿人腦神經系統的信息處理功能。它是涉及神經科學、思維科學、人工智慧、計算機科學等多個領域的交叉學科。
人工神經網路
人工神經網路是並行分布式系統，採用了與傳統人工智慧和信息處理技術完全不同的機理，克服了傳統的基於邏輯符號的人工智慧在處理直覺、非結構化信息方面的缺陷，具有自適應、自組織和實時學習的特點。[1]
發展歷史
1943年，心理學家W.S.McCulloch和數理邏輯學家W.Pitts建立了神經網路和數學模型，稱為MP模型。他們通過MP模型提出了神經元的形式化數學描述和網路結構方法，證明了單個神經元能執行邏輯功能，從而開創了人工神經網路研究的時代。1949年，心理學家提出了突觸聯系強度可變的設想。60年代，人工神經網路得到了進一步發展，更完善的神經網路模型被提出，其中包括感知器和自適應線性元件等。M.Minsky等仔細分析了以感知器為代表的神經網路系統的功能及局限後，於1969年出版了《Perceptron》一書，指出感知器不能解決高階謂詞問題。他們的論點極大地影響了神經網路的研究，加之當時串列計算機和人工智慧所取得的成就，掩蓋了發展新型計算機和人工智慧新途徑的必要性和迫切性，使人工神經網路的研究處於低潮。在此期間，一些人工神經網路的研究者仍然致力於這一研究，提出了適應諧振理論（ART網）、自組織映射、認知機網路，同時進行了神經網路數學理論的研究。以上研究為神經網路的研究和發展奠定了基礎。1982年，美國加州工學院物理學家J.J.Hopfield提出了Hopfield神經網格模型，引入了「計算能量」概念，給出了網路穩定性判斷。 1984年，他又提出了連續時間Hopfield神經網路模型，為神經計算機的研究做了開拓性的工作，開創了神經網路用於聯想記憶和優化計算的新途徑，有力地推動了神經網路的研究，1985年，又有學者提出了波耳茲曼模型，在學習中採用統計熱力學模擬退火技術，保證整個系統趨於全局穩定點。1986年進行認知微觀結構地研究，提出了並行分布處理的理論。1986年，Rumelhart, Hinton, Williams發展了BP演算法。Rumelhart和McClelland出版了《Parallel distribution processing: explorations in the microstructures of cognition》。迄今，BP演算法已被用於解決大量實際問題。1988年，Linsker對感知機網路提出了新的自組織理論，並在Shanon資訊理論的基礎上形成了最大互信息理論，從而點燃了基於NN的信息應用理論的光芒。1988年，Broomhead和Lowe用徑向基函數(Radial basis function, RBF)提出分層網路的設計方法，從而將NN的設計與數值分析和線性適應濾波相掛鉤。90年代初，Vapnik等提出了支持向量機(Support vector machines, SVM)和VC(Vapnik-Chervonenkis)維數的概念。人工神經網路的研究受到了各個發達國家的重視，美國國會通過決議將1990年1月5日開始的十年定為「腦的十年」，國際研究組織號召它的成員國將「腦的十年」變為全球行為。在日本的「真實世界計算（RWC）」項目中，人工智慧的研究成了一個重要的組成部分。
人工神經網路
網路模型
人工神經網路模型主要考慮網路連接的拓撲結構、神經元的特徵、學習規則等。目前，已有近40種神經網路模型，其中有反傳網路、感知器、自組織映射、Hopfield網路、波耳茲曼機、適應諧振理論等。根據連接的拓撲結構，神經網路模型可以分為：[1]
人工神經網路
前向網路
網路中各個神經元接受前一級的輸入，並輸出到下一級，網路中沒有反饋，可以用一個有向無環路圖表示。這種網路實現信號從輸入空間到輸出空間的變換，它的信息處理能力來自於簡單非線性函數的多次復合。網路結構簡單，易於實現。反傳網路是一種典型的前向網路。[2]
反饋網路
網路內神經元間有反饋，可以用一個無向的完備圖表示。這種神經網路的信息處理是狀態的變換，可以用動力學系統理論處理。系統的穩定性與聯想記憶功能有密切關系。Hopfield網路、波耳茲曼機均屬於這種類型。
學習類型
學習是神經網路研究的一個重要內容，它的適應性是通過學習實現的。根據環境的變化，對權值進行調整，改善系統的行為。由Hebb提出的Hebb學習規則為神經網路的學習演算法奠定了基礎。Hebb規則認為學習過程最終發生在神經元之間的突觸部位，突觸的聯系強度隨著突觸前後神經元的活動而變化。在此基礎上，人們提出了各種學習規則和演算法，以適應不同網路模型的需要。有效的學習演算法，使得神經網路能夠通過連接權值的調整，構造客觀世界的內在表示，形成具有特色的信息處理方法，信息存儲和處理體現在網路的連接中。
人工神經網路
分類
根據學習環境不同，神經網路的學習方式可分為監督學習和非監督學習。在監督學習中，將訓練樣本的數據加到網路輸入端，同時將相應的期望輸出與網路輸出相比較，得到誤差信號，以此控制權值連接強度的調整，經多次訓練後收斂到一個確定的權值。當樣本情況發生變化時，經學習可以修改權值以適應新的環境。使用監督學習的神經網路模型有反傳網路、感知器等。非監督學習時，事先不給定標准樣本，直接將網路置於環境之中，學習階段與工作階段成為一體。此時，學習規律的變化服從連接權值的演變方程。非監督學習最簡單的例子是Hebb學習規則。競爭學習規則是一個更復雜的非監督學習的例子，它是根據已建立的聚類進行權值調整。自組織映射、適應諧振理論網路等都是與競爭學習有關的典型模型。
分析方法
研究神經網路的非線性動力學性質，主要採用動力學系統理論、非線性規劃理論和統計理論，來分析神經網路的演化過程和吸引子的性質，探索神經網路的協同行為和集體計算功能，了解神經信息處理機制。為了探討神經網路在整體性和模糊性方面處理信息的可能，混沌理論的概念和方法將會發揮作用。混沌是一個相當難以精確定義的數學概念。一般而言，「混沌」是指由確定性方程描述的動力學系統中表現出的非確定性行為，或稱之為確定的隨機性。「確定性」是因為它由內在的原因而不是外來的雜訊或干擾所產生，而「隨機性」是指其不規則的、不能預測的行為，只可能用統計的方法描述。