（1）人工神经网络具有大规模的并行协同处理能力
每一个神经元的功能和结构都很简单，但是由大量神经元构成的整体却有很强的处理能力
(2)人工神经网络具有较强的容错能力和联想能力
单个神经元或者连接对网络整体功能的影响都比较微小。在神经网络中，信息的存储与处理是合二为一的，信息的分布存放在几乎整个网络中。所以，当其中某一个点或者某几个点被破坏时，信息仍然可以被存取。系统在受到局部损伤时还可以正常工作。当然这并不是 说对于训练好的网络可以任意修改。不过由于信息的分布存放。所以对某些网络来说，当它完成学习后（即训练好之后）；如果再让它学习新的东西，就会破坏原来已学会的东西。
(3)人工神经网络具有较强的学习能力
神经网络的学习可分为有教师学习与无教师学习两类。由于其运算的不精确性，故表现 出“去噪声、容残缺”的能力。利用这种不精确性，可比较自然地实现模式的自动分类。其具 有很强的泛化能力与抽象能力。
(4)人工神经网络是一个大规模自组织、自适应的非线性动力系统
人工神经网络具有一般非线性动力系统的共性，即不可预测性、耗散性、高维性不可 逆性、广泛连接性和自适应性等。
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