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非参数统计方法赋能人工神经网络：理论、应用与展望.docx

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    非参数统计方法赋能人工神经网络：理论、应用与展望

    一、引言

    1.1研究背景与意义

    人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，ANN）作为人工智能领域的重要分支，旨在模拟人脑神经元网络的结构和功能，实现对信息的高效处理与智能决策。自20世纪40年代诞生以来，人工神经网络经历了多个发展阶段，从早期简单的感知机模型，到20世纪80年代随着反向传播算法的出现而兴起的多层神经网络，再到近年来深度学习概念推动下的快速发展，其在理论研究和实际应用方面都取得了巨大的进步。

    如今，人工神经网络凭借其强大的自适应性、学习能力和大规模并行计算能力，在众多领域展现出了卓越的性

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