神经网络调理器在哪里找

㈠ 连续打游戏会有什么不良反应天天玩游戏后果是什么

1，天天玩游戏后果是什么视力下降 你只要玩游戏 不沉迷里面就好了 就当游戏是时身心快乐 玩 1 -2 小时 休息下 不外乎两种情况...1.对它（游戏）产生依赖，深陷其中，不能自拔；2.因为重复做单调、熟悉的事情，而感到无聊、郁闷，因此对游戏失去兴趣！对眼睛不好很简单,成绩慢慢变烂,眼睛视力会下降,开始厌学,动不动玩不了游戏会发脾气...暂时想到这么多...劝LZ游戏只是娱乐而已

2，长期玩游戏大脑会有什么后果长期玩游戏大脑会有注意力不集中、影响脑部发育等不良影响。1、注意力如果孩子长期在游戏中玩乐，还会给他的神经带来一部分变化，特别是会造成一定程度上的注意力不集中，或者有比较弱的对于冲动的抑制力，例如打游戏忘我时会忘记吃饭和睡觉，从而导致精神疲惫。2、暴力倾向网络游戏常常会有很暴力的抢掠行为，这些行为如果被孩子带到了生活中，那么他将变得有暴力倾向，性格偏激，特别是在游戏过程中，某些网页弹跳出来的不良信息，如果孩子长期接受这样的不良信息和不良行为，对他的一生都会有有利的影响。3、脑部发育长时间看电子屏幕可能会对儿童脑部发育产生影响，有可能会影响注意能力、情绪加工能力、社交能力等。帮助孩子走出“网瘾”的要点：1、改善亲子沟通模式：心理辅导老师可以协助孩子的家长学会改善家庭气氛，改变沟通模式，让家庭成员之间多一些理解、接纳、肯定和尊重，少一些批评、指责、抱怨和否定。当然，这点必须有父母的参与才能完成。成功的信号是：孩子与父母沟通时脸上有笑容，甚至感谢父母为他做的改变。 2、建立自我：这方面尤其需要家长的配合，家长要放下头脑中那些“应该怎样”及对孩子的负面评价，多倾听孩子的心声，配合心理辅导老师，耐心地引导孩子看清他“不想要什么”背后其实是想要什么，如何靠自己的努力获得自己的想要的，同时也学会客观地认识自己。3、区分真实与虚拟世界：可以鼓励案主多参加需要体力活动的团体活动，例如：打球、军训、野战游戏、拓展训练等等，激活孩子头脑中关于现实生活的神经网络，这非常有利于孩子从网络虚拟世界中走出来。

3，长时间玩网络游戏对身体有什么坏处先来看看玩网络游戏的好处。玩网络游戏可以锻炼、提高我们的反应能力和手脑的快速配合能力， 比如在有一些游戏中,它可以考你的眼力,考你的动手能力是否敏捷,考你的大脑思维是否活跃,考你的反应是否灵敏;可以帮助我们了解网络、认识网络、学习网络，还可以让我们在紧张的学习中放松一下心情，让我们感到很舒畅。当我们感到实在很无聊时,也可以利用玩电脑游戏来解闷. 玩网络游戏的好处还不少呢，那么坏处有哪些呢？首先，过度地玩网络游戏，将导致自我约束能力减弱，学习兴趣下降，不按时完成作业，严重者还会厌学、逃课、退学等；对其他活动的兴趣减少；与人交流减少，或情绪不稳定，容易发脾气；作息规律被打乱，精神不振等。其次，玩网络游戏，尤其是长时间地玩，对我们的视力和健康十分有害，当你沉迷在网络游戏带给你的快乐中时，你的视力也在不知不觉中一天天地衰退，等你最后醒悟时，已经来不及了！可能还会引起健康状况下降和心理不健康。 工作之余娱乐一下有利身心健康

4，玩游戏其实会带来很大的影响除了出现胸闷还会有哪些症状偶尔玩一下游戏对身体没啥影响，但如果连续玩长时间玩，影响还挺多的。有段时间沉迷王者，其实玩的时间也不长，一天大概连续玩3-4小时，也就打10把左右，连续玩了不到一周吧，然后我发现自己的身体出现了一些变化。首先，我的大拇指和虎口会感觉有点疼，尤其是虎口处，酸痛酸痛的。因为我用平板打游戏，基本用大拇指来操控屏幕，剩余四指来支撑平板。时间久了虎口这里有明显的酸胀感，就好像要抽筋了一样。不过休息几天之后就好了。其次是我感觉自己的精神不太好，昏昏沉沉的。因为那几天难得空闲，也没有什么娱乐活动，所以我大早上起来就躺在沙发上打游戏了。因为起得早，加上注意力一直在游戏上，导致我的精神有点疲惫，后脑勺一直靠在枕头上，整个人昏昏沉沉的，不是很舒服。再次我的眼睛也出现了酸涩和疼痛的感觉，出门买饭的时候遇到强光会有点睁不开眼睛，会想流泪，因为我打游戏不开灯，习惯了这种亮度，导致我出门后眼睛不适。最后玩游戏让我瘦了。我不能忍受别人挂机，也不允许自己挂机，而如果点外卖的话我就要担心一会外卖来了而我还没有打完，或者打到一半要出门拿外卖，影响战局。为此我一般都是连续玩几个小时，玩好了再吃饭。而打游戏的时间似乎过得特别快，一会儿就下午了，让我直接错过了午餐，直接吃的晚餐。热量摄入少了，我竟然在那一周瘦了2斤。但是，这是不健康的！连续打游戏让我的精神和身体都不太舒服，而且玩久了有点腻了，现在重新回归了佛系玩家身份。打游戏带给我的不适感基本上休息一段时间就又恢复了，影响不是很长远。不过还是不建议大家长时间玩游戏，伤神伤脑伤手甚至会伤心哦~

5，长时间玩电脑会有什么不良反映使用电脑的你要注意电脑辐射的四大危害如下： 1、电脑辐射污染会影响人体的循环系统、免疫、生殖和代谢功能，严重的还会诱发癌症、并会加速人体的癌细胞增殖。` 2、影响人们的生殖系统主要表现为男子精子质量降低，孕妇发生自然流产和胎儿畸形等。 3、影响人们的心血管系统表现为心悸、失眠，部分女性经期紊乱、心动过缓、心搏血量减少、窦性心率不齐、白细胞减少、免疫功能下降等。 4、对人们的视觉系统有不良影响由于眼睛属于人体对电磁辐射的敏感器官，过高的电磁辐射污染还会对视觉系统造成影响。主要表现为视力下降，引起白内障等。 国家质检总局公布的最新电脑产品质量国家监督抽查结果表明，电脑中的电磁辐射不容忽视。 电磁辐射6宗罪如果长期受到超强度的电磁辐射，则可能出现以下症状：1、皮肤衰老加快。2、各种恶性肿瘤得病几率增加。3、精子活性降低、数量减少导致不孕症。4、胚胎发育良、孕妇流产率升高、畸胎发生率升高。5、抵抗力降低、生长发育迟缓。6、产生头痛、失眠、心律失常等神经衰弱症状。

6，天天玩电脑会有什么不良反应1，视力下降 2，腰酸背疼，严重会得颈椎炎！！ 3，皮肤老化 4，身材变形 5，精神压抑 6，神经衰落 健康建议： 1.早上起来喝一大杯清水（大概400ml）清肠胃，排毒 2.鱼，肉，豆，蛋，奶中有丰富的蛋白质，各种水果蔬菜换着吃，不挑食～ 3.一星期运动两次（打球，跑步，踢球...多运动的人是不会亚健康的） 4.远离垃圾食品！煎炸食品，碳酸饮料，腌制食品，变质食品（臭豆腐，腐乳之类的），太过精制的食品现在也被人评为垃圾食品，因为没营养可言。 5.注意休息，尽量不要熬夜. 6.自我平衡～压力，疲劳，情绪低落是可以自我调理的，放轻松才可以迎接下一个挑战。 ＃纯粹个人意见，仅供参考^_^ 另外我想补充其实健康的方法基本上是一样的,但贵在坚持~ 经常对着电脑的人士还要注意保护眼睛～补充维生素A的食物:黄绿色的蔬菜都含维生素A,胡萝卜.南瓜.小白菜.菠菜.空心菜.香菜.韭菜.柿子...～对眼睛有保护作用。 如果想更好地保护眼睛,可以在电脑旁放一盆小小的仙人掌，有阻挡辐射的作用～不要忽视了电脑对头发的辐射，要尽量避免.

7，手机玩游戏太久了对机子有什么影响影响就是手机处理器连续高性能工作，会过度损耗其寿命，像你这个情况，如果是偶尔有一次，是好事，但是每天都这样，会影响你手机处理器计算性能，还有，你的电池过热，影响寿命，最主要的，玩手机游戏是怡情的，花太多的时间在上面，影响青春，同样的时间。做不同的事情，时间长了就看到区别了。呵呵，对手机的影响就是会让手机发热量非常大，要是散热不好的话容易烧坏手机硬件。当然，对机器的影响肯定没有对人眼睛的影响大。所以请一定注意有度游戏。祝 生活愉快！肯定有影响的，时间玩长了，手机会发热，会减少手机的寿命，不过如果你手机配置比较好的话，那还好，反正等你手机报废的时候也该换了，手机这东西更新换代太快了，不过还是建议你不要长时间玩游戏，玩久了，对身体不好，不仅仅感觉疲劳，而且伤眼睛。切水果这种小儿科游戏最好是不要玩这么长时间。晚上玩的那个四个小时是什么游戏，拿来研究研究，我看好玩不？好玩我也来玩可能会坏 注意玩游戏时间不要过长 现在是夏天容易烧坏手机硬件 如果实在想玩就在风扇边玩吧 或

8，长期玩电脑游戏会对人体有哪些跗面影响首先对皮肤就很不好。长期在电脑前操作，皮肤暗淡、无光泽，还容易长斑。 2、对颈椎和腰椎也不好，会患上颈椎病和腰椎尖盘突出。 3、久坐时整个身体血液循环不畅，新陈代谢缓慢，不易于排毒。 4、脂肪容易堆积在腰、腹部，造成局部肥胖，并引发高血压等心脑血管疾病。 5、久坐还会得痔疮，很痛苦呢，严重的还要做手术治疗。 6、视力减退。 电脑给人们身体健康产生许多不良影响。专家认为，人们的担心并非多虑，据调查，常用电脑的人中感到眼睛疲劳的占83%，肩酸腰痛的占63.9%，头痛和食欲不振的则占56.1%和54.4%，其他还出现自律神经失调、忧郁症、动脉硬化性精神病等等。 电磁辐射的危害 微机操作人员或多或少要受到微机所发射的电磁波的危害。显示器的X射线，是微机对人身造成损害的主要方面。迄今为止，配优质显象管的显示器也只能自称是“低辐射”的显示器，而没有无辐射的显示器。 IC芯片工作时发出辐射完全可以覆盖某频段无线电发射出的信号的现象。随即对该现象进行了深入研究，结论是：凡是“电脑”无论大小，只要处于工作状态均有复合频率的辐射产生。并取得了一些意外收获：人们目前经常使用的电脑主机工作状态释放的电磁波对人体的影响要比显示器的辐射影响大。这即是电脑工作人员“电脑病”的原因。因此，一定要给电脑加装一条良好的接地线。? 从医学角度上讲，人体在电磁场中吸收辐射能量而受到不同程度地损害，主要是引起中枢神经功能失调、心悸、白血球变化，以及损伤眼睛、引发白内障等。? 虽然电磁场看不见摸不着，但重视其危害、加强对微机的防护很有必要。 长时间使用计算机会引起那些症状？ 最常见的症状是眼睛疲劳(困倦、眼皮或前额沉重)。其它的症状，如：眼睛刺激感(红眼、流泪、干涩)、注意力不容易集中、头痛、背部酸痛、肌肉痉挛等。倾家荡产肾亏近视眼.黑眼圈.眼袋.学习成绩低落.上课老想着电脑,记忆力无法集中.其它我就不知道了,至少最重要的就是那个电脑辐射引起的脱离现实社会

9，长期玩电脑会有什么症状1、眼部疾病：据医院眼科专家介绍，病人出现暴盲是因为屏幕上出现的画面是上下左右跳跃式的，变幻迅速，玩的人目不转睛盯着荧屏，使眼睛过度疲劳，轻者引起近视，重者导致视网膜脱离，造成视力严重障碍而突发暴盲，即暂时性或永久性失明。2、颈椎病3、腰椎劳损4、肌紧张性头痛及血管性头痛等疾病, 严重者还会形成顽固肌紧张性头痛5、肩周炎：通宵不离网肩膀要下岗。长时间伏案工作或埋头于电脑的人，特别在夏季易发肩周炎。高温时，人们如长时间在空调环境下工作和生活，颈肩部遭受风寒侵袭，会引起肩部软组织充血、水肿，肩周组织挛缩，肩关节的滑膜、关节软骨间粘连，造成肩关节活动受限，一动就疼痛。6、导致精神疾病患：专家指出，过度使用网络常常会导致青少年出现情绪障碍和社会适应困难。在心理方面，会出现注意力不能集中和持久，记忆力减退，对其他活动缺乏兴趣，为人冷漠，缺乏时间感，情绪低落。在躯体方面，会出现不能维持正常的睡眠周期，停止上网时出现失眠、头痛、注意力不集中、消化不良、恶心厌食、体重下降。在行为方面，会出现品行障碍，产生攻击性行为。即上网成瘾症。7、如果在通风状况与卫生条件均不好的环境里或是空调房里长期上网，热伤风、肠胃性疾病、接触性皮炎、头晕头胀头痛都是常发病症。8.常时间上网还会产生鼠标手首先，玩电脑游戏，是需要时间的，如果玩电脑游戏的时间过多的话，那么，我们用来学习的时间就必然会大大地减少，除非是不用学习一看就会的天才，就我们这些普通人而言，学习成绩不下降才怪呢！ 其次，玩电脑游戏，尤其是长时间地玩，对我们的视力和健康十分有害，当你沉迷在电脑游戏带给你的快乐中时，你的视力也在不知不觉中一天天地衰退，等你最后醒悟时，已经来不及了！可能还要搭上你曾经拥有过的健康身体。 再次，玩电脑游戏，特别浪费金钱，作为小学生的我们，零花钱主要依赖于我们的父母大人所赐，试想一下，谁家的父母愿意很爽快地给钱让我们去上网玩游戏呢？所以，为了能够进网吧上网玩电脑游戏，我们必然会巧立名目向我们的父母索取，要不然就东拼西凑、挖空心思地弄钱，哪里还有心思学习，有的同学甚至因此而走上了犯罪的不归路，这又是何苦呢？ 电脑游戏还有很多的危害，我就不再一一列举了。 也许有的人可能会不服气，你说了那么多电脑游戏的害处，难道电脑游戏就没有一点益处了吗？起码玩电脑游戏可以锻炼、提高我们的反应能力和手脑的快速配合能力，可以帮助我们了解电脑、认识电脑、学习电脑，可以使我们在紧张的学习中得到放松，好处还是很多的嘛！何况，很多的大人不是照样沉迷在电脑游戏中吗？ 玩电脑游戏，也许的的确确有这样、那样的一些好处，但是，好处与坏处权衡起来，我认为，玩电脑游戏，弊远远大于利，所以，我仍然坚信，为了我们自己的将来，同学们，请远离电脑游戏吧！

㈡ 为什么我一学习就犯困呢

是因为学不会，尽管你内心是很想好好学习的，可是你的基础没打好学习跟不上，所以一学习就犯困想睡觉。

其实很多学生都会遇到这种情况，有的是不想学，所以一上课就想睡觉，有的人是想学但是学不进去，静不下心来思考，而且遇到一些难题解答不出来，心里就想放弃了，学着学着就犯困。

我学习理科也很容易会犯困，因为我偏科比较严重，文科类尤其是英语让我最感兴趣，所以上英语课我总觉得一节课的时间过得很快，上语文和政治这些也会认真听老师讲课，但是一旦上数学、化学和物理这些课我就不行了，从上课开始就盼望着下课，尤其是数学，尽管我很想好好学，可是在小学阶段基础就没有打好，不管我怎么努力去听课做练习题就是不会，做着做着就想睡觉，每次考试都是被理科拖了后腿，勉勉强强能考个及格，很多时候都是不及格的……

没有严格要求自己，没有养成自律的好习惯，所以在学习上遇到一些难题时很容易就放弃了，没有人约束自己，所以会很放纵，这样也会导致学习成绩越来越差。

学习犯困时多想想自己来学习的目的是什么，到学校来是学知识的，不是来睡觉的，如果父母看见我们这个样子该有多失望，尽量让自己认真听课，毕竟到以后你就明白了学习是学给自己的，不是别人的。

㈢ 人工神经网络是哪个流派的基础

“纯意念控制”人工神经康复机器人系统2014年6月14日在天津大学和天津市人民医院共同举办的发表会上，由双方共同研制的人工神经康复机器人“神工一号”正式亮相。
中文名
“纯意念控制”人工神经康复机器人系统
发布时间
2014年6月14日
快速
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产品特色发展历史
功能配置
“纯意念控制”人工神经康复机器人系统在复合想象动作信息解析与处理、异步脑——机接口训练与识别、皮层——肌肉活动同步耦合优化、中风后抑郁脑电非线性特征提取与筛查等关键技术上取得了重大突破。
“纯意念控制”人工神经康复机器人系统包括无创脑电传感模块、想象动作特征检测模块、运动意图识别模块、指令编码接口模块、刺激信息调理模块、刺激电流输出模块6部分。
产品特色
“纯意念控制”人工神经康复机器人系统最新研究成果将让不少中风、瘫痪人士燃起重新独立生活的希望。现已拥有包括23项授权国家发明专利、1项软件着作权在内的自主知识产权集群，是全球首台适用于全肢体中风康复的“纯意念控制”人工神经机器人系统。[1]
脑控机械外骨骼是利用被动机械牵引，非肌肉主动收缩激活。而“神工一号”则利用神经肌肉电刺激，模拟神经冲动的电刺激引起肌肉产生主动收缩，带动骨骼和关节产生自主动作，与人体自主运动原理一致。
体验者需要把装有电极的脑电探测器戴在头部，并在患病肢体的肌肉上安装电极，借助“神工一号”的连接，就可以用“意念”来“控制”自己本来无法行动的肢体了。[2]
发展历史
“纯意念控制”人工神经康复机器人系统技术历时10年，是国家“863计划“、“十二五”国家科技支撑计划和国家优秀青年科学基金重点支持项目。
人工神经网络（Artificial Neural Network，即ANN ），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。在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络。神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数（activation function）。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆。网络的输出则依网络的连接方式，权重值和激励函数的不同而不同。而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。
最近十多年来，人工神经网络的研究工作不断深入，已经取得了很大的进展，其在模式识别、智能机器人、自动控制、预测估计、生物、医学、经济等领域已成功地解决了许多现代计算机难以解决的实际问题，表现出了良好的智能特性。
中文名
人工神经网络
外文名
artificial neural network
别称
ANN
应用学科
人工智能
适用领域范围
模式分类
精品荐读
“蠢萌”的神经网络
作者：牛油果进化论
快速
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基本特征发展历史网络模型学习类型分析方法特点优点研究方向发展趋势应用分析
神经元
如图所示
a1~an为输入向量的各个分量
w1~wn为神经元各个突触的权值
b为偏置
f为传递函数，通常为非线性函数。以下默认为hardlim()
t为神经元输出
数学表示 t=f(WA'+b)
W为权向量
A为输入向量，A'为A向量的转置
b为偏置
f为传递函数
可见，一个神经元的功能是求得输入向量与权向量的内积后，经一个非线性传递函数得到一个标量结果。
单个神经元的作用：把一个n维向量空间用一个超平面分割成两部分（称之为判断边界），给定一个输入向量，神经元可以判断出这个向量位于超平面的哪一边。
该超平面的方程: Wp+b=0
W权向量
b偏置
p超平面上的向量
基本特征
人工神经网络是由大量处理单元互联组成的非线性、自适应信息处理系统。它是在现代神经科学研究成果的基础上提出的，试图通过模拟大脑神经网络处理、记忆信息的方式进行信息处理。人工神经网络具有四个基本特征：
（1）非线性 非线性关系是自然界的普遍特性。大脑的智慧就是一种非线性现象。人工神经元处于激活或抑制二种不同的状态，这种行为在数学上表现为一种非线性关系。具有阈值的神经元构成的网络具有更好的性能，可以提高容错性和存储容量。
人工神经网络
（2）非局限性 一个神经网络通常由多个神经元广泛连接而成。一个系统的整体行为不仅取决于单个神经元的特征，而且可能主要由单元之间的相互作用、相互连接所决定。通过单元之间的大量连接模拟大脑的非局限性。联想记忆是非局限性的典型例子。
（3）非常定性 人工神经网络具有自适应、自组织、自学习能力。神经网络不但处理的信息可以有各种变化，而且在处理信息的同时，非线性动力系统本身也在不断变化。经常采用迭代过程描写动力系统的演化过程。
（4）非凸性 一个系统的演化方向，在一定条件下将取决于某个特定的状态函数。例如能量函数，它的极值相应于系统比较稳定的状态。非凸性是指这种函数有多个极值，故系统具有多个较稳定的平衡态，这将导致系统演化的多样性。
人工神经网络中，神经元处理单元可表示不同的对象，例如特征、字母、概念，或者一些有意义的抽象模式。网络中处理单元的类型分为三类：输入单元、输出单元和隐单元。输入单元接受外部世界的信号与数据；输出单元实现系统处理结果的输出；隐单元是处在输入和输出单元之间，不能由系统外部观察的单元。神经元间的连接权值反映了单元间的连接强度，信息的表示和处理体现在网络处理单元的连接关系中。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 ，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，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。它是涉及神经科学、思维科学、人工智能、计算机科学等多个领域的交叉学科。
人工神经网络
人工神经网络是并行分布式系统，采用了与传统人工智能和信息处理技术完全不同的机理，克服了传统的基于逻辑符号的人工智能在处理直觉、非结构化信息方面的缺陷，具有自适应、自组织和实时学习的特点。[1]
发展历史
1943年，心理学家W.S.McCulloch和数理逻辑学家W.Pitts建立了神经网络和数学模型，称为MP模型。他们通过MP模型提出了神经元的形式化数学描述和网络结构方法，证明了单个神经元能执行逻辑功能，从而开创了人工神经网络研究的时代。1949年，心理学家提出了突触联系强度可变的设想。60年代，人工神经网络得到了进一步发展，更完善的神经网络模型被提出，其中包括感知器和自适应线性元件等。M.Minsky等仔细分析了以感知器为代表的神经网络系统的功能及局限后，于1969年出版了《Perceptron》一书，指出感知器不能解决高阶谓词问题。他们的论点极大地影响了神经网络的研究，加之当时串行计算机和人工智能所取得的成就，掩盖了发展新型计算机和人工智能新途径的必要性和迫切性，使人工神经网络的研究处于低潮。在此期间，一些人工神经网络的研究者仍然致力于这一研究，提出了适应谐振理论（ART网）、自组织映射、认知机网络，同时进行了神经网络数学理论的研究。以上研究为神经网络的研究和发展奠定了基础。1982年，美国加州工学院物理学家J.J.Hopfield提出了Hopfield神经网格模型，引入了“计算能量”概念，给出了网络稳定性判断。 1984年，他又提出了连续时间Hopfield神经网络模型，为神经计算机的研究做了开拓性的工作，开创了神经网络用于联想记忆和优化计算的新途径，有力地推动了神经网络的研究，1985年，又有学者提出了波耳兹曼模型，在学习中采用统计热力学模拟退火技术，保证整个系统趋于全局稳定点。1986年进行认知微观结构地研究，提出了并行分布处理的理论。1986年，Rumelhart, Hinton, Williams发展了BP算法。Rumelhart和McClelland出版了《Parallel distribution processing: explorations in the microstructures of cognition》。迄今，BP算法已被用于解决大量实际问题。1988年，Linsker对感知机网络提出了新的自组织理论，并在Shanon信息论的基础上形成了最大互信息理论，从而点燃了基于NN的信息应用理论的光芒。1988年，Broomhead和Lowe用径向基函数(Radial basis function, RBF)提出分层网络的设计方法，从而将NN的设计与数值分析和线性适应滤波相挂钩。90年代初，Vapnik等提出了支持向量机(Support vector machines, SVM)和VC(Vapnik-Chervonenkis)维数的概念。人工神经网络的研究受到了各个发达国家的重视，美国国会通过决议将1990年1月5日开始的十年定为“脑的十年”，国际研究组织号召它的成员国将“脑的十年”变为全球行为。在日本的“真实世界计算（RWC）”项目中，人工智能的研究成了一个重要的组成部分。
人工神经网络
网络模型
人工神经网络模型主要考虑网络连接的拓扑结构、神经元的特征、学习规则等。目前，已有近40种神经网络模型，其中有反传网络、感知器、自组织映射、Hopfield网络、波耳兹曼机、适应谐振理论等。根据连接的拓扑结构，神经网络模型可以分为：[1]
人工神经网络
前向网络
网络中各个神经元接受前一级的输入，并输出到下一级，网络中没有反馈，可以用一个有向无环路图表示。这种网络实现信号从输入空间到输出空间的变换，它的信息处理能力来自于简单非线性函数的多次复合。网络结构简单，易于实现。反传网络是一种典型的前向网络。[2]
反馈网络
网络内神经元间有反馈，可以用一个无向的完备图表示。这种神经网络的信息处理是状态的变换，可以用动力学系统理论处理。系统的稳定性与联想记忆功能有密切关系。Hopfield网络、波耳兹曼机均属于这种类型。
学习类型
学习是神经网络研究的一个重要内容，它的适应性是通过学习实现的。根据环境的变化，对权值进行调整，改善系统的行为。由Hebb提出的Hebb学习规则为神经网络的学习算法奠定了基础。Hebb规则认为学习过程最终发生在神经元之间的突触部位，突触的联系强度随着突触前后神经元的活动而变化。在此基础上，人们提出了各种学习规则和算法，以适应不同网络模型的需要。有效的学习算法，使得神经网络能够通过连接权值的调整，构造客观世界的内在表示，形成具有特色的信息处理方法，信息存储和处理体现在网络的连接中。
人工神经网络
分类
根据学习环境不同，神经网络的学习方式可分为监督学习和非监督学习。在监督学习中，将训练样本的数据加到网络输入端，同时将相应的期望输出与网络输出相比较，得到误差信号，以此控制权值连接强度的调整，经多次训练后收敛到一个确定的权值。当样本情况发生变化时，经学习可以修改权值以适应新的环境。使用监督学习的神经网络模型有反传网络、感知器等。非监督学习时，事先不给定标准样本，直接将网络置于环境之中，学习阶段与工作阶段成为一体。此时，学习规律的变化服从连接权值的演变方程。非监督学习最简单的例子是Hebb学习规则。竞争学习规则是一个更复杂的非监督学习的例子，它是根据已建立的聚类进行权值调整。自组织映射、适应谐振理论网络等都是与竞争学习有关的典型模型。
分析方法
研究神经网络的非线性动力学性质，主要采用动力学系统理论、非线性规划理论和统计理论，来分析神经网络的演化过程和吸引子的性质，探索神经网络的协同行为和集体计算功能，了解神经信息处理机制。为了探讨神经网络在整体性和模糊性方面处理信息的可能，混沌理论的概念和方法将会发挥作用。混沌是一个相当难以精确定义的数学概念。一般而言，“混沌”是指由确定性方程描述的动力学系统中表现出的非确定性行为，或称之为确定的随机性。“确定性”是因为它由内在的原因而不是外来的噪声或干扰所产生，而“随机性”是指其不规则的、不能预测的行为，只可能用统计的方法描述。