3、 神经网络模型由网络拓扑．节点特点和学习规则来表示。 神经网络对人们的巨大吸引力主要在下列几点：1．并行分布处理。 2．高度鲁棒性和容错能力。 3．分布存储及学习能力。 4．能充分逼近复杂的非线性关系。

2、 一、神经元特性作为神经网络基本单元的神经元模型也有其三个基本要素:l)一组连接权;2)一个求和单元:3)一个非线性激励函数。 神经元是神经网络的基本处理单元，它一般是多输入单输出的非线性器件，其结构模型如图4一1所示。 式中为输入信号，为神经元j到神经元k的连接权值，为线性组合结果，为阈值。

4、 人工神经网络是一种仿照人脑神经网络的模型，用于解决各种复杂的问题。 它通常由输入层、隐藏层和输出层组成，并且可以通过训练来学习和改善解决问题的能力。 不同的人工神经网络模型可以用于解决不同类型的问题。 例如，卷积神经网络可以用于图像识别，而循环神经网络可以用于语音识别和时间序列预测。

1、 人工神经网络的主要特征如下：1、人工神经网络具有大规模的并行协同处理能力。 每一个神经元的功能和结构都很简单，但是由大量神经元构成的整体却有很强的处理能力。 2、人工神经网络具有较强的容错能力和联想能力。 单个神经元或者连接对网络整体功能的影响都比较微小。