1、“.....下面列出些主要应用领域模式识别和图像处理。印刷体和而这些软件往往只针对方面的问题有效，并且在人机接口用户友好性等诸多方面存在定的缺陷。在微机飞速发展的今天，很多都已不能满足发展的需要。基于的神经网络应用神经网络的应用神经网络理以梯度下降法使得训练很忙动量法因为学习率的提高通常比单纯的梯度下降法要快，但在实际应用中还是很慢。针对千变万化的应用对象，各类复杂的求解问题，编制些特定的程序软件求解，耗费了大量的人力和物力。人工神经网络的发展具有强大的生命力。当前存在的问题是智能水平还不高......”。

2、“.....例如，由于训练中稳定性的要求学习率很小，所作也称为技术模型研究。神经网络应用系统在网络模型与算法研究的基础上，利用神经网络组成实际的应用系统，例如，完成种信号处理或模式识别的功能构成专家系统制成机器人等。神经网络研究目前存在的问题理论模型，其中包括概念模型知识模型物理化学模型数学模型等。网络模型与算法研究在理论模型研究的基础上构成具体的神经网络模型，以实现计算机模拟或准备制作硬件，包括网络学习算法的研究......”。

3、“.....建立理论模型根据生物圆形的研究，建立神经元神经网络的进步对生物神经系统进行研究，不断地丰富对人脑的认识。神经网络的研究内容和目前存在的问题神经网络的研究内容神经网络的研究内容相当广泛，反映了多科学交叉技术领域的特点。目前，主要的研究工作集中在以下四有模型的应用，并在应用中根据实际运行情况对模型算法加以改造，以提高网络的训练速度和运行的准确度。充分发挥两种技术各自的优势是个有效方法。希望在理论上寻找新的突破，建立新的专用通用模型和算法。，使得研究基于的神经网络应用者们完成了很多有意义的工作......”。

4、“.....神经网络由于应用面还不够宽，结果不够精确，存在可信度问题，从而进入了认识与应用研究期。开发现有，使得研究基于的神经网络应用者们完成了很多有意义的工作。神经网络的现状进入世纪年代以来，神经网络由于应用面还不够宽，结果不够精确，存在可信度问题，从而进入了认识与应用研究期。希望在理论上寻找新的突破，建立新的专用通用模型和算法。，使得研究基于的神经网络应用者们完成了很多有意义的工作。神经网络的现状进入世纪年代以来，神经网络由于应用面还不够宽，结果不够精确，存在可信度问题，从而进入了认识与应用研究期。开发现有......”。

5、“.....神经网络的现状进入世纪年代以来，神经网络由于应用面还不够宽，结果不够精确，存在可信度问题，从而进入了认识与应用研究期。开发现有模型的应用，并在应用中根据实际运行情况对模型算法加以改造，以提高网络的训练速度和运行的准确度。充分发挥两种技术各自的优势是个有效方法。希望在理论上寻找新的突破，建立新的专用通用模型和算法。进步对生物神经系统进行研究，不断地丰富对人脑的认识。神经网络的研究内容和目前存在的问题神经网络的研究内容神经网络的研究内容相当广泛，反映了多科学交叉技术领域的特点。目前......”。

6、“.....建立理论模型根据生物圆形的研究，建立神经元神经网络的理论模型，其中包括概念模型知识模型物理化学模型数学模型等。网络模型与算法研究在理论模型研究的基础上构成具体的神经网络模型，以实现计算机模拟或准备制作硬件，包括网络学习算法的研究。这方面的工作也称为技术模型研究。神经网络应用系统在网络模型与算法研究的基础上，利用神经网络组成实际的应用系统，例如，完成种信号处理或模式识别的功能构成专家系统制成机器人等......”。

7、“.....虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。近年来通过对人工神经网络的研究，可以看出神经网络的研究目的和意义有以下三点通过揭示物理平面与认知平面之间的映射，了解它们相互联系和相互作用的机理，从而揭示思维的本质，探索智能的本源。争取构造出尽可能与人脑具有相似功能的计算机，即神经网络计算机。研究仿照脑神经系统的人工神经网络，将在模式识别组合优化和决策判断等方面取得传统计算机所难以达到的效果。人工神经网络特有的非线性适应性信息处理能力，克服了传统人工智能方法对于直觉......”。

8、“.....使之在神经专家系统模式识别智能控制组合优化预测等领域得到成功应用。人工神经网络与其它传统方法相结合，将推动人工智能和信息处理技术不断发展。近年来，人工神经网络正向模拟人类认知的道路上更加深入发展，与模糊系统遗传算法进化机制等结合，形成计算智能，成为人工智能的个重要方向，将在实际应用中得到发展。将信息几何应用于人工神经网络的研究，为人工神经网络的理论研究开辟了新的途径。神经计算机的研究发展很快，已有产品进入市场。光电结合的神经计算机为人工神经网络的发展提供了良好条件......”。

9、“.....至今发展已半个多世纪，大致分为三个阶段。世纪年代世纪年代第次研究高潮自年模型开始，至世纪年代为止，这段时间可以称为神经网络系统理论发展的初期阶段。这个时期的主要特点是多种网络的模型的产生与学习算法的确定。世纪年代世纪年代低潮时期到了世纪年代，人们发现感知器存在些缺陷，例如，它不能解决异或问题，因而研究工作趋向低潮。不过仍有不少学者继续对神经网络进行研究。提出了自适应共振理论提出了自组织映射提出了神经认知网络理论提出了模型提出了理论等。这些都是在世纪年代和世纪年代初进行的工作。世纪年代年代第二次研究高潮进入世纪年代......”。