为什么说人工神经网络是一个非线性系统？人工神经网络的特点有哪些？
为什么说人工神经网络是一个非线性系统？
神经元的广泛互联与并行工作必然使整个网络呈现出高度的非线性特点。在客观世界中，许多系统的输入与输出之间存在着复杂的非线性关系，对于这类系统，往往很难用传统的数理方法建立其数学模型。设计合理地神经网络通过对系统输入输出样本对进行自动学习，能够以任意精度逼近任何复杂的非线性映射。神经网络的这一优点能使其可以作为多维非线性函数的通用数学模型。该模型的表达式非解析的，输入输出数据之间的映射规则由神经网络在学习阶段自动抽取并分布式存储在网络的所有连接中。具有非线性映射功能的神经网络应用十分广阔，几乎涉及所有领域。
人工神经网络的特点有哪些？
1.并行分布式处理 神经网络具有高度的并行结构和并行实现能力，具有高速寻找优化解的能力，能够发挥计算机的高速运算能力，可能很快找到优化解。
2.非线性处理 人脑的思维是非线性的，故神经网络模拟人的思维也应是非线性的。这一特性有助于处理非线性问题。
3.具有自学习功能 通过对过去的历史数据的学习，训练出一个具有归纳全部数据的特定的神经网络，自学习功能对于预测有特别重要的意义。
4.神经网络的硬件实现 要使人工神经网络更快、更有效地解决更大规模的问题，关键在于其超大规模集成电路(V LSI)硬件的实现，即把神经元和连接制作在一块芯片上(多为CMOS)构成ANN，神经网络的VLSI设计方法近年来发展很快，硬件实现已成为ANN的一个重要分支。
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