神经网络基本原理
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14
（4）容错功能 容错性是指根据不完全的、有错误的信息仍能 做出正确、完整结论的能力。大脑的容错性是非常 强的。例如，我们往往能够仅由某个人的一双眼睛、 一个背影、一个动作或一句话的音调，就能辨认出 来这个人是谁。
15
（5）联想功能 人脑不仅具有很强的容错功能，还有联想功能。 善于将不同领域的知识结合起来灵活运用，善于概括、 类比和推理。例如，一个人能很快认出多年不见、面貌 变化较大的老朋友。 （6）自组织和自学习功能 人脑能够通过内部自组织、自学习能力不断适应 外界环境，从而可以有效地处理各种模拟的、模糊的或 随机的问题。
11
• 人脑神经系统的结构与特征
（1）记忆和存储功能 人脑神经系统的记忆和处理功能是有机地结合 在一起的。神经元既有存储功能，又有处理功能， 它在进行回忆时不仅不需要先找到存储地址再调出 所存内容，而且还可以由一部分内容恢复全部内容。 尤其是当一部分神经元受到损坏（例如脑部受伤等） 时，它只会丢失损坏最严重部分的那些信息，而不 会丢失全部存储信息。
29
• 神经元的模型确定之后，一个神经 网络的特性及能力主要取决于网络 的拓扑结构及学习方法
30
人工神经网络的互连结构及其学习机理 人工神经网络的拓扑结构
建立人工神经网络的一个重要步骤是构造人工神 经网络的拓扑结构，即确定人工神经元之间的互连结构。 根据神经元之间连接的拓扑结构，可将神经网络的互连 结构分为层次型网络和互连型网络两大类。层次型网络 结构又可根据层数的多少分为单层、两层及多层网络结 构。
f(σ) 1
1 f ( ) 1 e
σ 图 5-5 S型神经元的输入／输出特性
0
24
（4）子阈累积型（Subthreshold Summation） 这种类型的作用函数也是一个非线性函数，当产生的激活值 超过T值时，该神经元被激活产生一个反响。在线性范围内，系 统的反响是线性的，如图5－6所示。
20
常用的人工神经元模型 功能函数f是表示神经元输入与输出之间关系的函数，根据 功能函数的不同，可以得到不同的神经元模型。常用的神经元模 型有以下几种。 （1）阈值型（Threshold） 这种模型的神经元没有内部状态，作用函数f是一个阶跃函 数，它表示激活值σ和其输出f(σ ）之间的关系，如图5-3所示。
19
x1
ω1
x2
xn
ω2
θ
ωn
y
神经元模型
在如图所示的模型中，x1，x2，…，xn表示某一神经元的n个输入； ωi表示第i个输入的连接强度，称为连接权值；θ为神经元的阈值；y为神 经元的输出。可以看出，人工神经元是一个具有多输入，单输出的非线 性器件。 神经元模型的输入是 ∑ ωi* xi (i=1,2,……,n) 输出是 y=f(σ)=f(∑ ωi* xi – θ) 其中f 称之为神经元功能函数（作用函数，转移函数，传递函数，激 活函数）。 注：可以令X0=-1，w0=θ，这样将阈值作为权值来看待。
7
• 树突是指由细胞体向外延伸的除轴突以外的其他所 有分支。不同的神经元其树突的数量也不同，长度 较短，但数量很多，它是神经元的输入端，用于接 受从其他神经元的突触传来的信号。 • 细胞体是神经元的主体，胞体和树突表面是接受的 其他神经元传来的信号的主要部位。
8
神经元中的细胞体相当于一个初等处理器，它对 来自其他各个神经元的信号进行总体求和，并产生一个 神经输出信号。由于细胞膜将细胞体内外分开，因此， 在细胞体的内外具有不同的电位，通常是内部电位比外 部电位低。细胞膜内外的电位之差被称为膜电位。在无 信号输入时的膜电位称为静止膜电位。当一个神经元的 所有输入总效应达到某个阈值电位时，该细胞变为活性 细胞（激活），其膜电位将自发地急剧升高产生一个电 脉冲。这个电脉冲又会从细胞体出发沿轴突到达神经末 梢，并经与其他神经元连接的突触，将这一电脉冲传给 相应的神经元。
10
（3）脉冲与电位转换 突触界面具有脉冲/电位信号转化功能。沿神经纤维传递的 信号为离散的电脉冲信号，而细胞膜电位的变化为连续的电位信 号。这种在突触接口处进行的“数/模”转换，是通过神经介质 以量子化学方式实现的如下过程：电脉冲→神经化学物质→膜电 位
（4）神经纤维传导速率 神经冲动沿神经纤维传导的速度在1m/s～150m/s之间。其 速度差异与纤维的粗细、髓鞘(包绕在神经元的轴突外部的物质，起绝缘作 用 )的有无有关。一般来说，有髓鞘的纤维，其传导速度在100m ／s以上，无髓鞘的纤维，其传导速度可低至每秒数米。
27
人工神经网络 人工神经元之间通过互连形成的网络称为人工 神经网络。在人工神经网络中，神经元之间互连的 方式称为连接模式或连接模型。它不仅决定了神经 元网络的互连结构，同时也决定了神经网络的信号 处理方式。
28
人工神经网络的分类 目前，已有的人工神经网络模型至少有几十种，其分类 方法也有多种。例如: 1)按网络拓扑结构可分为层次型结构和互连型结构 2)按信息流向可分为前馈型网络与有反馈型网络； 3) 按网络的学习方法可分为有教师的学习网络和无教 师的学习网络； 4) 按网络的性能可分为连续型网络与离散型网络，或 分为确定性网络与随机型网络；
x1
x2 xn
ω2 ω1
θ
ωn
y
神经元模型
17
人工神经元及人工神经网络
x1 x2
ω2
ω1
θ
ωn
y
神经元模型
18
xn
人工神经元及人工神经网络
M-P模型
M-P模型属于一种阈值元件模型，它 是由美国心理学家Mc Culloch和数学家Pitts 提出的最早（1943）神经元模型之一。M-P 模型是大多数神经网络模型的基础。
2
由于神经网络是多学科交叉的产物，各个相 关的学科领域对神经网络都有各自的看法，因此， 关于神经网络的定义，在科学界存在许多不同的 见解。目前使用得较广泛的是T.Koholen（芬兰赫 尔辛基技术大学 ）的定义，即"神经网络是由具有适应 性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的 组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作 出的交互反应。"
1 0 f ( ) 0 0
图 5-3 阈值型神经元的输入／输出特性
21
1 0
f(σ)
σ
阈值型神经元是一种最简单的人工神经元。这种二值型神经 元，其输出状态取值1或0，分别代表神经元的兴奋和抑制状态。 任一时刻，神经元的状态由功能函数f 来决定。
当激活值σ＞0时，即神经元输入的加权总和超过给定的阈值 时，该神经元被激活，进入兴奋状态，其状态f(σ)为1； 否则，当σ＜0时，即神经元输入的加权总和不超过给定的阈 值时，该神经元不被激活，其状态f(σ)为0。
31
人工神经网络的互连结构及其学习机理 简单单级网
x1 w11 o1
w1m
x2 w2m … xn o2
… wn1
wnm 输入层
… on
输出层
32
单层网络结构有时也称两层网络结构 单层或两层神经网络结构是早期神经网络模型的互连模式，这种 互连模式是最简单的层次结构。1）不允许属于同一层次间的神 经元互连。2）允许同一层次间的神经元互连，则称为带侧抑制 的连接（或横向反馈）。此外，在有些双层神经网络中，还允许 不同层之间有反馈连接。
x1
x2 …
w11
w1m w2m wn1 … …
22
（2）分段线性强饱和型（Linear Saturation） 这种模型又称为伪线性，其输入／输出之间在一定范围内 满足线性关系，一直延续到输出为最大值1为止。但当达到最大 值后，输出就不再增大。如图5-4所示。
f(σ) 1 σ
0
图 5-4 分段线性饱和型神经元的输入／输出特性
23
（3）S型（Sigmoid） 这是一种连续的神经元模型，其输出函数也是一个有最大输 出值的非线性函数，其输出值是在某个范围内连续取值的，输入 输出特性常用S型函数表示。它反映的是神经元的饱和特性，如 图5-5所示。
3
人脑的基本组成是脑神经细胞，大量脑 神经细胞相互联接组成人的大脑神经网络， 完成各种大脑功能。而人工神经网络则是由 大量的人工神经细胞（神经元）经广泛互连 形成的人工网络，以此模拟人类神经系统的 结构和功能。 了解人脑神经网络的组成和原理，有助 于对人工神经网络的理解。
4
人工神经网络概述
人体神经结构与特征
•虽然神经元的形态各不相同，但是都由细胞体和突起两大 部分组成，而突起又分树突和轴突。
5
• 轴突是由细胞体向外延伸出的所有纤维中最长的一条 分枝，用来向外传递神经元产生的输出信号。每个神 经元只发出一条轴突，短的仅几个微米，其最大长度 可达1m以上。
6
• 突触，在轴突的末端形成了许多很细的分枝，这些分 枝叫神经末梢。每一条神经末梢可以与其他神经元形 成功能性接触，该接触部位称为突触。每个神经元大 约有103～105个突触，换句话说，每个神经元大约与 103～105个其它神经元有连接，正是因为这些突触才 使得全部大脑神经元形成一个复杂的网络结构。 所谓功能性接触，突触的信息传递特性可变，因 此细胞之间的连接强度可变，这是一种柔性连接，也 称为神经元结构的可塑性，这正是神经元之间传递信 息的奥秘之一。
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人工神经元及人工神经网络 人工神经元的结构
如同生物学上的基本神经元，人工的神经网络也有 基本的神经元。人工神经元是对生物神经元的抽象与模 拟。所谓抽象是从数学角度而言的，所谓模拟是从其结 构和功能角度而言的。
从人脑神经元的特性和功能可以知道，神经元是一 个多输入单输出的信息处理单元， 其模型如下图所示：
神经网络
1
人工神经网络（ ANN，Artificial Neural Network） 也简称为神经网络（NN），是由大量的简单处理单元 经广泛并行互连形成的一种网络系统。它是对人脑系统 的简化、抽象和模拟，具有人脑功能的许多基本特征。
目前，人工神经网络已成为许多高科技领域的一个 热门话题。在人工智能领域，它已实际应用于决策支持、 模式识别、专家系统、机器学习等许多方面。
9
• 生物神经元的功能与特征 根据神经生理学的研究，生物神经元具有如下重要功能与特性。 （1）时空整合功能 神经元对不同时间通过同一突触传入的神经冲动，具有时间整合 功能。对于同一时间通过不同突触传入的神经冲动，具有空间整 合功能。两种功能相互结合，使生物神经元对由突触传入的神经 冲动具有时空整合的功能。 （2）兴奋与抑制状态 神经元具有兴奋和抑制两种常规的工作状态。当传入冲动的时空 整合结果使细胞膜电位升高，超过动作电位的阈值时，细胞进入 兴奋状态，产生神经冲动。相反，当传入冲动的时空整合结果使 细胞膜电位低于动作电位阈值时，细胞进入抑制状态，无神经冲 动输出。
f(σ)
1
0
T
σ
图5-6 子阈累积型神经元的输入／输出特性
25
从生理学角度看，阶跃函数（阈值型）最符 合人脑神经元的特点，事实上，人脑神经元正是 通过电位的高低两种状态来反映该神经元的兴奋 与抑制。然而，由于阶跃函数不可微，因此，实 际上更多使用的是与之相仿的Sigmoid函数。
26
人工神经网络 人工神经网络是对人类神经系统的一种模拟。尽管 人类神经系统规模宏大、结构复杂、功能神奇，但其最 基本的处理单元却只有神经元。人工神经系统的功能实 际上是通过大量神经元的广泛互连，以规模宏伟的并行 运算来实现的。 基于对人类生物系统的这一认识，人们也试图通过 对人工神经元的广泛互连来模拟生物神经系统的结构和 功能。
12
• 人脑神经系统的结构与特征 （2）高度并行性 人脑大约有1011～1012个神经元，每个神经元 又有103～105个突触，即每个神经元都可以和其他 103～105个神经元相连，这就提供了非常巨大的存 储容量和并行度。例如，人可以非常迅速地识别出 一幅十分复杂的图像。
13
（3）分布式功能 人们通过对脑损坏病人所做的神经心理学研究， 没有发现大脑中的哪一部分可以决定其余所有各部 分的活动，也没有发现在大脑中存在有用于驱动和 管理整个智能处理过程的任何中央控制部分。人类 大脑的各个部分是协同工作、相互影响的，并没有 哪一部分神经元能对智能活动的整个过程负有特别 重要的责任。 可见，在大脑中，不仅知识的存储是分散的， 而且其控制和决策也是分散的。因此，大脑是一种 分布式系统。
（4）容错功能 容错性是指根据不完全的、有错误的信息仍能 做出正确、完整结论的能力。大脑的容错性是非常 强的。例如，我们往往能够仅由某个人的一双眼睛、 一个背影、一个动作或一句话的音调，就能辨认出 来这个人是谁。
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（5）联想功能 人脑不仅具有很强的容错功能，还有联想功能。 善于将不同领域的知识结合起来灵活运用，善于概括、 类比和推理。例如，一个人能很快认出多年不见、面貌 变化较大的老朋友。 （6）自组织和自学习功能 人脑能够通过内部自组织、自学习能力不断适应 外界环境，从而可以有效地处理各种模拟的、模糊的或 随机的问题。
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• 人脑神经系统的结构与特征
（1）记忆和存储功能 人脑神经系统的记忆和处理功能是有机地结合 在一起的。神经元既有存储功能，又有处理功能， 它在进行回忆时不仅不需要先找到存储地址再调出 所存内容，而且还可以由一部分内容恢复全部内容。 尤其是当一部分神经元受到损坏（例如脑部受伤等） 时，它只会丢失损坏最严重部分的那些信息，而不 会丢失全部存储信息。
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• 神经元的模型确定之后，一个神经 网络的特性及能力主要取决于网络 的拓扑结构及学习方法
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人工神经网络的互连结构及其学习机理 人工神经网络的拓扑结构
建立人工神经网络的一个重要步骤是构造人工神 经网络的拓扑结构，即确定人工神经元之间的互连结构。 根据神经元之间连接的拓扑结构，可将神经网络的互连 结构分为层次型网络和互连型网络两大类。层次型网络 结构又可根据层数的多少分为单层、两层及多层网络结 构。
f(σ) 1
1 f ( ) 1 e
σ 图 5-5 S型神经元的输入／输出特性
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（4）子阈累积型（Subthreshold Summation） 这种类型的作用函数也是一个非线性函数，当产生的激活值 超过T值时，该神经元被激活产生一个反响。在线性范围内，系 统的反响是线性的，如图5－6所示。
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常用的人工神经元模型 功能函数f是表示神经元输入与输出之间关系的函数，根据 功能函数的不同，可以得到不同的神经元模型。常用的神经元模 型有以下几种。 （1）阈值型（Threshold） 这种模型的神经元没有内部状态，作用函数f是一个阶跃函 数，它表示激活值σ和其输出f(σ ）之间的关系，如图5-3所示。
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神经元模型
在如图所示的模型中，x1，x2，…，xn表示某一神经元的n个输入； ωi表示第i个输入的连接强度，称为连接权值；θ为神经元的阈值；y为神 经元的输出。可以看出，人工神经元是一个具有多输入，单输出的非线 性器件。 神经元模型的输入是 ∑ ωi* xi (i=1,2,……,n) 输出是 y=f(σ)=f(∑ ωi* xi – θ) 其中f 称之为神经元功能函数（作用函数，转移函数，传递函数，激 活函数）。 注：可以令X0=-1，w0=θ，这样将阈值作为权值来看待。
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• 树突是指由细胞体向外延伸的除轴突以外的其他所 有分支。不同的神经元其树突的数量也不同，长度 较短，但数量很多，它是神经元的输入端，用于接 受从其他神经元的突触传来的信号。 • 细胞体是神经元的主体，胞体和树突表面是接受的 其他神经元传来的信号的主要部位。
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神经元中的细胞体相当于一个初等处理器，它对 来自其他各个神经元的信号进行总体求和，并产生一个 神经输出信号。由于细胞膜将细胞体内外分开，因此， 在细胞体的内外具有不同的电位，通常是内部电位比外 部电位低。细胞膜内外的电位之差被称为膜电位。在无 信号输入时的膜电位称为静止膜电位。当一个神经元的 所有输入总效应达到某个阈值电位时，该细胞变为活性 细胞（激活），其膜电位将自发地急剧升高产生一个电 脉冲。这个电脉冲又会从细胞体出发沿轴突到达神经末 梢，并经与其他神经元连接的突触，将这一电脉冲传给 相应的神经元。
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（3）脉冲与电位转换 突触界面具有脉冲/电位信号转化功能。沿神经纤维传递的 信号为离散的电脉冲信号，而细胞膜电位的变化为连续的电位信 号。这种在突触接口处进行的“数/模”转换，是通过神经介质 以量子化学方式实现的如下过程：电脉冲→神经化学物质→膜电 位
（4）神经纤维传导速率 神经冲动沿神经纤维传导的速度在1m/s～150m/s之间。其 速度差异与纤维的粗细、髓鞘(包绕在神经元的轴突外部的物质，起绝缘作 用 )的有无有关。一般来说，有髓鞘的纤维，其传导速度在100m ／s以上，无髓鞘的纤维，其传导速度可低至每秒数米。
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人工神经网络 人工神经元之间通过互连形成的网络称为人工 神经网络。在人工神经网络中，神经元之间互连的 方式称为连接模式或连接模型。它不仅决定了神经 元网络的互连结构，同时也决定了神经网络的信号 处理方式。
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人工神经网络的分类 目前，已有的人工神经网络模型至少有几十种，其分类 方法也有多种。例如: 1)按网络拓扑结构可分为层次型结构和互连型结构 2)按信息流向可分为前馈型网络与有反馈型网络； 3) 按网络的学习方法可分为有教师的学习网络和无教 师的学习网络； 4) 按网络的性能可分为连续型网络与离散型网络，或 分为确定性网络与随机型网络；
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神经元模型
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人工神经元及人工神经网络
x1 x2
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神经元模型
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人工神经元及人工神经网络
M-P模型
M-P模型属于一种阈值元件模型，它 是由美国心理学家Mc Culloch和数学家Pitts 提出的最早（1943）神经元模型之一。M-P 模型是大多数神经网络模型的基础。
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由于神经网络是多学科交叉的产物，各个相 关的学科领域对神经网络都有各自的看法，因此， 关于神经网络的定义，在科学界存在许多不同的 见解。目前使用得较广泛的是T.Koholen（芬兰赫 尔辛基技术大学 ）的定义，即"神经网络是由具有适应 性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的 组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作 出的交互反应。"
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图 5-3 阈值型神经元的输入／输出特性
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阈值型神经元是一种最简单的人工神经元。这种二值型神经 元，其输出状态取值1或0，分别代表神经元的兴奋和抑制状态。 任一时刻，神经元的状态由功能函数f 来决定。
当激活值σ＞0时，即神经元输入的加权总和超过给定的阈值 时，该神经元被激活，进入兴奋状态，其状态f(σ)为1； 否则，当σ＜0时，即神经元输入的加权总和不超过给定的阈 值时，该神经元不被激活，其状态f(σ)为0。
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人工神经网络的互连结构及其学习机理 简单单级网
x1 w11 o1
w1m
x2 w2m … xn o2
… wn1
wnm 输入层
… on
输出层
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单层网络结构有时也称两层网络结构 单层或两层神经网络结构是早期神经网络模型的互连模式，这种 互连模式是最简单的层次结构。1）不允许属于同一层次间的神 经元互连。2）允许同一层次间的神经元互连，则称为带侧抑制 的连接（或横向反馈）。此外，在有些双层神经网络中，还允许 不同层之间有反馈连接。
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w1m w2m wn1 … …
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（2）分段线性强饱和型（Linear Saturation） 这种模型又称为伪线性，其输入／输出之间在一定范围内 满足线性关系，一直延续到输出为最大值1为止。但当达到最大 值后，输出就不再增大。如图5-4所示。
f(σ) 1 σ
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图 5-4 分段线性饱和型神经元的输入／输出特性
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（3）S型（Sigmoid） 这是一种连续的神经元模型，其输出函数也是一个有最大输 出值的非线性函数，其输出值是在某个范围内连续取值的，输入 输出特性常用S型函数表示。它反映的是神经元的饱和特性，如 图5-5所示。
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人脑的基本组成是脑神经细胞，大量脑 神经细胞相互联接组成人的大脑神经网络， 完成各种大脑功能。而人工神经网络则是由 大量的人工神经细胞（神经元）经广泛互连 形成的人工网络，以此模拟人类神经系统的 结构和功能。 了解人脑神经网络的组成和原理，有助 于对人工神经网络的理解。
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人工神经网络概述
人体神经结构与特征
•虽然神经元的形态各不相同，但是都由细胞体和突起两大 部分组成，而突起又分树突和轴突。
5
• 轴突是由细胞体向外延伸出的所有纤维中最长的一条 分枝，用来向外传递神经元产生的输出信号。每个神 经元只发出一条轴突，短的仅几个微米，其最大长度 可达1m以上。
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• 突触，在轴突的末端形成了许多很细的分枝，这些分 枝叫神经末梢。每一条神经末梢可以与其他神经元形 成功能性接触，该接触部位称为突触。每个神经元大 约有103～105个突触，换句话说，每个神经元大约与 103～105个其它神经元有连接，正是因为这些突触才 使得全部大脑神经元形成一个复杂的网络结构。 所谓功能性接触，突触的信息传递特性可变，因 此细胞之间的连接强度可变，这是一种柔性连接，也 称为神经元结构的可塑性，这正是神经元之间传递信 息的奥秘之一。
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人工神经元及人工神经网络 人工神经元的结构
如同生物学上的基本神经元，人工的神经网络也有 基本的神经元。人工神经元是对生物神经元的抽象与模 拟。所谓抽象是从数学角度而言的，所谓模拟是从其结 构和功能角度而言的。
从人脑神经元的特性和功能可以知道，神经元是一 个多输入单输出的信息处理单元， 其模型如下图所示：
神经网络
1
人工神经网络（ ANN，Artificial Neural Network） 也简称为神经网络（NN），是由大量的简单处理单元 经广泛并行互连形成的一种网络系统。它是对人脑系统 的简化、抽象和模拟，具有人脑功能的许多基本特征。
目前，人工神经网络已成为许多高科技领域的一个 热门话题。在人工智能领域，它已实际应用于决策支持、 模式识别、专家系统、机器学习等许多方面。
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• 生物神经元的功能与特征 根据神经生理学的研究，生物神经元具有如下重要功能与特性。 （1）时空整合功能 神经元对不同时间通过同一突触传入的神经冲动，具有时间整合 功能。对于同一时间通过不同突触传入的神经冲动，具有空间整 合功能。两种功能相互结合，使生物神经元对由突触传入的神经 冲动具有时空整合的功能。 （2）兴奋与抑制状态 神经元具有兴奋和抑制两种常规的工作状态。当传入冲动的时空 整合结果使细胞膜电位升高，超过动作电位的阈值时，细胞进入 兴奋状态，产生神经冲动。相反，当传入冲动的时空整合结果使 细胞膜电位低于动作电位阈值时，细胞进入抑制状态，无神经冲 动输出。
f(σ)
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T
σ
图5-6 子阈累积型神经元的输入／输出特性
25
从生理学角度看，阶跃函数（阈值型）最符 合人脑神经元的特点，事实上，人脑神经元正是 通过电位的高低两种状态来反映该神经元的兴奋 与抑制。然而，由于阶跃函数不可微，因此，实 际上更多使用的是与之相仿的Sigmoid函数。
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人工神经网络 人工神经网络是对人类神经系统的一种模拟。尽管 人类神经系统规模宏大、结构复杂、功能神奇，但其最 基本的处理单元却只有神经元。人工神经系统的功能实 际上是通过大量神经元的广泛互连，以规模宏伟的并行 运算来实现的。 基于对人类生物系统的这一认识，人们也试图通过 对人工神经元的广泛互连来模拟生物神经系统的结构和 功能。
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• 人脑神经系统的结构与特征 （2）高度并行性 人脑大约有1011～1012个神经元，每个神经元 又有103～105个突触，即每个神经元都可以和其他 103～105个神经元相连，这就提供了非常巨大的存 储容量和并行度。例如，人可以非常迅速地识别出 一幅十分复杂的图像。
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（3）分布式功能 人们通过对脑损坏病人所做的神经心理学研究， 没有发现大脑中的哪一部分可以决定其余所有各部 分的活动，也没有发现在大脑中存在有用于驱动和 管理整个智能处理过程的任何中央控制部分。人类 大脑的各个部分是协同工作、相互影响的，并没有 哪一部分神经元能对智能活动的整个过程负有特别 重要的责任。 可见，在大脑中，不仅知识的存储是分散的， 而且其控制和决策也是分散的。因此，大脑是一种 分布式系统。