神經網絡
思維學普遍認為，人類大腦的思維分為抽象（邏輯）思維、形象（直觀）思維和靈感（頓悟）思維三種基本方式。
邏輯性的思維是指根據邏輯規則進行推理的過程；它先將信息化成概念，並用符號表示，然後，根據符號運算按串行模式進行邏輯推理；這壹過程可以寫成串行的指令，讓計算機執行。然而，直觀性的思維是將分布式存儲的信息綜合起來，結果是忽然間產生想法或解決問題的辦法。這種思維方式的根本之點在於以下兩點:1.信息是通過神經元上的興奮模式分布儲在網絡上;2.信息處理是通過神經元之間同時相互作用的動態過程來完成的。
人工神經網絡就是模擬人思維的第二種方式。這是壹個非線性動力學系統，其特色在於信息的分布式存儲和並行協同處理。雖然單個神經元的結構極其簡單，功能有限，但大量神經元構成的網絡系統所能實現的行為卻是極其豐富多彩的。
神經網絡的研究內容相當廣泛，反映了多學科交叉技術領域的特點。目前，主要的研究工作集中在以下幾個方面：
（1）生物原型研究。從生理學、心理學、解剖學、腦科學、病理學等生物科學方面研究神經細胞、神經網絡、神經系統的生物原型結構及其功能機理。
（2）建立理論模型。根據生物原型的研究，建立神經元、神經網絡的理論模型。其中包括概念模型、知識模型、物理化學模型、數學模型等。
（3）網絡模型與算法研究。在理論模型研究的基礎上構作具體的神經網絡模型，以實現計算機饃擬或準備制作硬件，包括網絡學習算法的研究。這方面的工作也稱為技術模型研究。
（4）人工神經網絡應用系統。在網絡模型與算法研究的基礎上，利用人工神經網絡組成實際的應用系統，例如，完成某種信號處理或模式識別的功能、構作專家系統、制成機器人等等。
縱觀當代新興科學技術的發展歷史，人類在征服宇宙空間、基本粒子，生命起源等科學技術領域的進程中歷經了崎嶇不平的道路。我們也會看到，探索人腦功能和神經網絡的研究將伴隨著重重困難的克服而日新月異。
遺傳算法，是模擬達爾文生物進化論的自然選擇和遺傳學機理的生物進化過程的計算模型，是壹種通過模擬自然進化過程搜索最優解的方法，它最初由美國Michigan大學J.Holland教授於1975年首先提出來的，並出版了頗有影響的專著《Adaptation in Natural and Artificial Systems》，GA這個名稱才逐漸為人所知，J.Holland教授所提出的GA通常為簡單遺傳算法（SGA）。