【课前思考】 　◇ 什么叫人工神经网络？神经元的工作机制是什么？ 　◇ 为什么要研究神经网络？ 　◇ 神经网络和研究与传统的人工智能研究有什么关系？ 　◇ 神经网络的主要涉及思想是什么？ 　◇ 神经网络有什么主要应用？ 【学习目标】 　　通过这一章的学习，我们将了解人工神经元网络研究的发展历史和主要应用，认识人工神经元网络的基本原理，在此基础上掌握几种基本的人工神经元网络（前馈型人工神经元网络、反馈型人工神经元网络、自组织竞争人工神经元网络等）的基本结构、原理和主要特点。 【学习指南】 　　本章介绍了人工神经元网络的原理和应用，主要目的是让读者对人工神经元网络这个领域有一个初步的认识。从根本原理上理解人工神经网络域传统人工智能研究的相同与不同之处。理解神经网络模型的基本学习特点，从而掌握神经网络的基本设计思路。在学习人工神经元网络的原理时，要求读者有一定的数学基础，这样才能对人工神经元网络模型的具体算法有清楚的认识。 【难重点】 　　理解神经网络的分类原理、感知器，BP（反向传播）算法，Hopfield神经网络模型，学习算法。 【知识点】 　◇ 神经网络基本模型分类 　◇ 感知器的分类原理 　◇ 多层前馈网络的分类原理及学习算法 　◇ 主要自组织竞争神经网络的原理及学习方法 　◇ 主要应用领域及应用方法