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每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆。网络的输出则依网络的连接方式，权重值和激励函数的不同而不同。而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。混沌分型理论：混沌（Chaos）和分形（Fractal）理论是非线性科学中的两个重要概念，研究非线性系统内部的确定性与随机性之间的关系。混沌描述的是非线性动力系统具有的一种不稳定且轨迹局限于有限区域但重复的运动，分形解释的是那些表面看上去杂乱无章、变幻莫测而实质上潜在有某种内在规律性的对象，二者可以用来解释自然界以及社会科学中存在的许多普遍现象。

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