1、“.....优化网络的神经网络主要是神经网络，是年由美国物理学家提出的，它能够模拟神经网络的记忆机理，是全连接的神经网络。表，作者单位吉林工程职业学院吉林省平市。神经网络中的每个神经元都能够信号输出，还能够将信号通过其他神经元为自己反馈，那么其也称之为反馈性神经网络。计算机网络模型中的神经网络算法论文原稿。优化网络的神经网络主要是神经网络，是年由美国物理计算机网络模型中的神经网络算法论文原稿出了种基于粒子群优化的并行学习神经网络集成构造方法。结束语全球化的发展，信息交流不断加快，促使各个行业相互融合。神经网络算法具备简单稳定等不同优势，神经网络研究内容相当广泛，神经网络算法能够与其它算法相互结合......”。

2、“.....但是计算机网络模型中神经环境的要求。通过定学习方式和些规则，人工神经网络可以自动发现环境特征和规律性，更贴近人脑些特征。采用并行分布处理方法，使得快速进行大量运算成为可能。神经网络的个很大的优点是很容易在并行计算机上实现，可以把神经的节点分配到不同的上并行计算。钱艺等提出了种神经网络良好创新。人工神经网络是由大量基本元件构成，对人脑功能的部分特性进行模仿和简化，人工神经网络具备复杂线性关系，与般计算机相比，在构成原理和功能特点更加先进，人工神经网络并不是按照程序来进行层次运算，而是能够适应环境，根据人们提供的数据进行模拟和分析，完成种运算。人工神神经网络信息记忆能力神经网络信息存储能力非常强，整体单元组合进行分布式存储......”。

3、“.....神经网络算法是单元互相连接，形成非线性动态系统，每个单元存储信息较少，大量单元互相结合存储信息大量增加。神经网络具备学习能力，通过学习可以得到神经网络连接结构，在进行日常图像识别时，神经网，运用神经网络算法，使计算机更加适合现代社会发展，储存更多信息。神经网络在结构上是由处理单元组成，模拟人体大脑神经单元，虽然每个单元处理问题比较简单，但是单元进行组合可以对复杂问题进行预知和处理的能力，还可以进行计算，解决问题能力突出，能够运用在计算机上，可以提高计算机比较简单，但是单元进行组合可以对复杂问题进行预知和处理的能力，还可以进行计算，解决问题能力突出，能够运用在计算机上，可以提高计算机运算准确度，从而保障计算机运行能力......”。

4、“.....不同单元的微小损伤并不阻碍整体网络运行，如果有部分单元受到损伤，只会制约运算网络算法具备简单稳定等不同优势，神经网络研究内容相当广泛，神经网络算法能够与其它算法相互结合，在定程度提高计算机网络模型运算能力。但是计算机网络模型中神经网络算法学习能力比较低下，梯度下降法不准确，所以需要有关人员进行深度研究，探索神经网络算法，使其更加完善，从而保证计方法，使得快速进行大量运算成为可能。神经网络的个很大的优点是很容易在并行计算机上实现，可以把神经的节点分配到不同的上并行计算。钱艺等提出了种神经网络并行处理器的体系结构，能以较高的并行度实现典型的前馈网络如网络和典型的反馈网络的算法......”。

5、“.....从而保障计算机运行能力。而且般神经网络有较强容错性，不同单元的微小损伤并不阻碍整体网络运行，如果有部分单元受到损伤，只会制约运算速度，并不妨碍准确度，神经网络在整体性能上能够正常工作。同时，神经网络主干部分受到损伤，部分单元会进行独立计算，依然能够正常工作。好改善，目前，计算机网络运用集线式服务器来实现网络互连，促进网络发展。但是也有很大弊端，过多的联想信息虽然满足人们需求，但是对技术的要求也更加苛刻，现有的技术满足不了计算机网络运行，使人们日常操作不方便。为了解决这问题，研究人员需要全面优化计算机网络，提高运行能力和性能算机相比，在构成原理和功能特点更加先进......”。

6、“.....而是能够适应环境，根据人们提供的数据进行模拟和分析，完成种运算。人工神经系统具备优良容错性，由于大量信息存储在神经单元中，进行分布式存储，当信息受到损害时，人工神经系统也可以正常运行。人速度，并不妨碍准确度，神经网络在整体性能上能够正常工作。同时，神经网络主干部分受到损伤，部分单元会进行独立计算，依然能够正常工作。关键词计算机网络模型神经网络算法计算机网络在人们日常生活越来越重要，被广泛应用到各个行业。随着社会不断发展，人们需求不断加高，使计算机得到良算机整体性能的提高。参考文献陈竺计算机网络连接增强优化中的神经网络算法电子技术与软件工程，史望聪神经网络在计算机网络安全评价中的应用分析自动化与仪器仪表......”。

7、“.....神经网络在结构上是由处理单元组成，模拟人体大脑神经单元，虽然每个单元处理问题结构，结合这两种网络算法的特点设计了维脉动阵列和全连通的互连网络，能够方便灵活地实现处理单元之间的数据共享。结合粒子群优化算法和个体网络的并行学习机制，提出了种基于粒子群优化的并行学习神经网络集成构造方法。结束语全球化的发展，信息交流不断加快，促使各个行业相互融合。神经工神经网络必须要有学习准则制约来能够自主学习，然后进行工作。目前，人工神经网络已经逐步具备自适应和自组织能力，在学习或训练过程中改变突触权重值，以适应周围环境的要求。通过定学习方式和些规则，人工神经网络可以自动发现环境特征和规律性，更贴近人脑些特征......”。

8、“.....对人们未来日常工作能够很好预测，满足人们的需求。神经网络的突出优点近年来，人工神经网络得到越来越多人重视，使神经网络得到足够资源进行良好创新。人工神经网络是由大量基本元件构成，对人脑功能的部分特性进行模仿和简化，人工神经网络具备复杂线性关系，与般计神经网络中的每个神经元都能够信号输出，还能够将信号通过其他神经元为自己反馈，那么其也称之为反馈性神经网络。计算机网络模型中的神经网络算法论文原稿。神经网络信息记忆能力神经网络信息存储能力非常强，整体单元组合进行分布式存储。目前，神经网络算法是单元互相连接，形学家提出的，它能够模拟神经网络的记忆机理，是全连接的神经网络......”。

9、“.....大多是根据逻辑思维进行简化，创造指令使计算机执行。神经网络算法是按照人体思维进行建设，通过反应问题的方法来表述神经思维的解利用有效条件和能量参数来构造网络系统，网络算法学习能力比较低下，梯度下降法不准确，所以需要有关人员进行深度研究，探索神经网络算法，使其更加完善，从而保证计算机整体性能的提高。参考文献陈竺计算机网络连接增强优化中的神经网络算法电子技术与软件工程，史望聪神经网络在计算机网络安全评价中的应用分析自动化与仪器仪并行处理器的体系结构，能以较高的并行度实现典型的前馈网络如网络和典型的反馈网络的算法。该算法以为主要计算结构......”。