Задачи и применения:
1.Фильтрация сигналов
2.Классификация и распознования образов
3.Апроксимация, интерполяция, экстрополяция данных
4. Нейросетевое управление.
В первом приближение биологического нейрон можно рассмотреть как нелинейный интегратор, который имеет большое число входов.
Структурная схема искуственного нейрона.Сумматор несколько входов.
W - весовые коэфф
в - смещение
Р - входы
