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在上世紀九十年代初期，利用數學知識將感知器模型的弊病全面提出，致使社會各界對于人工神經網絡的探究非常少。另一方面，針對邏輯運算的人工神經網絡研究存在一定的弊端，一直沒有被大家發現，因此，致使人工神經網絡探究工程進入嚴重的低谷期。
關于人工神經網絡技術飛速發展時期，九十年代初期，對于人工神經網絡技術的弊端予以充分解決，尤其是Hopefield的人工神經網絡技術模型的提出，致使對于互聯網的穩定性以及收斂性的探究有了充分的理論依據。而且將人工神經網絡模型全面應用到具體的實踐中，并且得到全面推廣，同時，將科學技術和人工神經網絡進行有機結合，使人工神經網絡技術更加具有可研究性。
2關于人工神經技術的構造以及典型模型
互聯網人工神經技術的構造的組成包括以神經元件為主，同時，這項包含多種神經元結構的互聯網信息處理技術是可以并行存在的。每一個具體的人工神經元件可以單一輸出，還可以和其他的神經元件相結合，并且具有非常多的連接輸出方法，每一種連接措施都會有相應的權系數。具體的人工神經網絡技術的特點有：（1）針對每一個節點i，都會有相應的狀態變量Xi存在；（2）節點j到節點i之間，是相應的權系數Wij存在；（3）在每一個節點i的后面，具體存在相應的閾值θi；（4）在每一個節點i的后面，存在變換函數fi（Xi，Wijθi），但是，通常情況來說，這個函數取fi(∑，WijXi-θi)的情況。
3將人工神經網絡技術進行全面使用
互聯網的人工神經網絡技術具有獨特的結構和處理措施，具體包括在：自動控制處理和網絡技術模式識別、模型圖像處理和相應的傳感器信號處理技術。信號處理技術和機器人控制處理技術、地理領域和焊接、在電力系統應用和相關數據挖掘、軍事和交通行業、農業和氣象行業等多個領域紛紛體現出其卓越的貢獻。
ART人工神經網絡技術的運用。人工神經網絡技術ART在網絡語音和網絡圖像、文字處理和具體識別等方面，得到廣泛的應用；同時，在工業處理系統中也有相應的應用，例如，在工業系統中的故障診斷和故障檢測以及事故警報等情況的控制；人工神經網絡ART技術還應用在數據挖掘方面，在相關數據中挖掘最穩定和最有意義的模式。具體的神經網絡技術ART的優勢為：網絡技術處理能力高、穩定性強以及聚類效果非常好。
4結束語
歷經半個世紀人工神經網絡技術的探究，其技術儼然成為當前使用最廣泛以及非常成熟的領域。本文對神經網絡的發展歷程展開分析，將人工神經網絡技術的結構進行闡述，提出了較為常見的幾種人工神經技術系統的優勢和劣勢。并且對人工神經網絡技術的全面使用和推廣進行展望。通過對互聯網人工神經網絡獨特作用的分析，并且伴隨各個層次探究工作全面深入。人工神經網絡技術得到廣泛發展，相信其未來的發展空間會無限大。
作者：王津 張華 陳婉如 單位：成都航空職業技術學院
