1. 概念
   1. 在对人脑神经网络的基本认识上，用数理方法从信息处理的角度对人脑神经网络进行抽象，并建立某种简化模型。
   2. 不是人脑生物神经网络的真实写照，而只是对它的简化、抽象与模拟。
   3. 旨在模仿人脑结构及其功能的信息处理系统。
2. 发展简史
   1. 启蒙时期
      1. 开始：1890美国著名心理学家W.James关于人脑结构与功能的研究
      2. 结束：Minisky和Papert《感知器》
   2. 低潮时期
      1. 开始：1696年
      2. 1982年J.J.Hopefield《神经网络和物理系统》
   3. 复兴时期
      1. J.J Hopefield的突破性研究论文
      2. 1986年 D.E.Rumelhart和J.L McCelland领导的研究小组《并行分布式处理》
   4. 高潮时期
      1. 开始：1987年首届国际人工神经网络学术会议
3. 基本特点
   1. 结构特点
      1. 信息处理的并行性
      2. 信息存储的分布性
      3. 信息处理单元的互连性
      4. 结构的可塑性
   2. 性能特点
      1. 高度的非线性
      2. 良好的容错性
      3. 计算的非精确性
   3. 能力特征
      1. 自学习
      2. 自组织
      3. 自适应性
4. 基本功能
   1. 联想记忆
      1. 自联想记忆
      2. 异联想记忆
   2. 非线性映射
   3. 分类与识别
   4. 优化计算
   5. 知识处理
5. 应用
   1. 信息处理领域
      1. 信号处理
      2. 模式识别
      3. 数据压缩
   2. 自动化
      1. 系统辨识
      2. 神经控制器
      3. 智能检测
   3. 医学领域
      1. 检测数据分析
      2. 生物活性研究
      3. 医学专家系统
   4. 工程领域
      1. 汽车工程
      2. 军事工程
      3. 化学工程
      4. 水利工程
   5. 经济领域
      1. 信贷分析
      2. 市场预测