人工神经网络是从生物学的角度来模拟人类思维过程的，其基本结构为神经元和神经元间的连接。

7.1.2.1 神经元

神经元，即神经细胞，在生物体内有种类繁多的神经网络，是由神经元在生物体内通过相互的连接构成的一个有机的网络系统。一个神经元主要包含两个部分，一个是神经细胞体，细胞体内有一个细胞核；另一个是突触，它包含树突和轴突，树突对神经细胞来说相当于信息输入通道，轴突相当于输入信息经细胞体处理后的输出通道。一般来说，人体内大约有1000个不同种类的神经元，构成一个复杂的有机体。人们的目的就是通过建立人工神经网络来模拟人脑的思维过程，尽管神经网络终究不能完全代替人脑。

7.1.2.2 神经元间的连接(www.daowen.com)

生物体内的神经元是靠突触相互连接的。这类连接通道不仅起到传输信息的作用，而且还能对输入信息加权。对某一个神经元来说，各个输入信息所起的作用不同，有些输入信息起到兴奋作用，因此该输入信息的输入权值较大且是正的，而另外一些输入信息对神经元起抑制作用，因此该信息的输入权值是负值。一个神经元是否能被激活，主要取决于输入信息的大小。根据研究发现，一个神经元的输入信息不能有多个，当这个输入信息的加权和超过神经元的阈值时，该神经元就被激活。

7.1.2.3 人工神经网络

人工神经网络通过数量庞大的神经元之间的相互连接进行工作，有时也称其为连接学习方法。问题求解时，每一个神经元都是一个独立的信息处理单元，网络中的神经元并行处理，通过竞争求出适合于问题解的最佳模式，这使得人工神经网络信息处理具有容错性和鲁棒性。另外，人工神经网络运行时无中央控制器，它是通过人工神经元协同作用、相互制约达到求解目的的。