1. 模拟神经网络是一种利用人工神经网络技术模仿人脑神经元连接和工作办法的智能系统。它通过大量训练数据，自动学和优化，以实现各种复杂的任务。

2. 此类系统具有以下特点：

- 自适应学：可以从经验中学，不断优化自身性能。

- 泛化能力：在面对新任务时可以利用已有知识实适应和解决。

- 层次化特征提取：通过多层神经网络结构，自动提取输入数据中的关键特征。

3. 模拟神经网络在自然语言应对、图像识别、语音识别等领域取得了显著成果为人工智能的发展提供了强大的技术支持。

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