神经网络算法是指逻辑性的思维是指根据逻辑规则进行推理的过程；神经网络的研究内容相当广泛，反映了多学科交叉技术领域的特点，主要的研究工作集中在生物原型研究、建立理论模型、网络模型与算法研究、人工神经网络应用系统等方面；生物原型研究：从生理学、心理学、解剖学、脑科学、病理学等生物科学方面研究神经细胞、神经网络、神经系统的生物原型结构及其功能机理；建立理论模型：根据生物原型的研究，建立神经元、神经网络的理论模型；网络模型与算法研究：在理论模型研究的基础上构作具体的神经网络模型，以实现计算机模拟或准备制作硬件；人工神经网络应用系统：在网络模型与算法研究的基础上，利用人工神经网络组成实际的应用系统。
1.神经网络在系统辨识．模式识别，智能控制等领域有着广泛而吸引人的前景。
2.特别在智能控制中，人们对神经网络的自学习功能尤其感兴趣，并且把神经网络这一重要特点看作是解决自动控制中按制器适应能力这个难题的关键钥匙之一。
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3.神经网络的基础在于神经元。
神经元是以生物神经系统的神经细胞为基础的生物模型。
在人们对生物神经系统进行研究，以探讨人工智能的机制时，把神经元数学化，从而产生了神经元数学模型。
大量的形式相同的神经元连结在―起就组成了神经网络。
虽然，每个神经元的结构和功能都不复杂，但是神经网络的动态行为则是十分复杂的，因此，用神经网络可以表达实际物理世界的各种现象，神经网络模型是以神经元的数学模型为基础来拥述的。
位于脊髓前角和脑干一些神经核内的运动神经元，向被它们支配的肌肉各发出一根很长的轴突，即神经纤维。
这些神经纤维在接近肌细胞，即肌纤维处，各自分出数十或百根以上的分支。
一根分支通常只终止于一根肌纤维上，形成1对1的神经肌肉接头。
从神经纤维传来的信号即通过接头传给肌纤维。
神经肌肉接头是一种特化的化学突触，其递质是乙酰胆碱。
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