在图11.6预测结果的指导下，我们的主人公可以根据预测结果对不同类别的人群采用不同的销售策略。人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANNs）是模拟生物神经网络进行信息处理的一种数学模型，基于大脑生理研究成果，模拟大脑的某些机理与机制，实现特定功能。1943年，美国心理学家McCulloch和数学家Pitts提出了形式神经元的MP模型，证明单个神经元能执行逻辑功能，开创了人工神经网络研究的新纪元。1957年，计算机科学家Rosenblatt使用硬件实现了最早的神经网络模型——感知器，用于模拟生物的感知和学习能力。1969年，M.Minsky等详细分析了感知器及其功能限制，出版了《Perceptron》一书，指出感知器无法解决高阶问题，人工神经网络的研究陷入低谷。20世纪80年代后，超大规模集成电路、脑科学、生物学、光学的迅速发展为人工神经网络的兴起奠定了基础，使其进入了兴盛时期。人工神经元是人工神经网络的基本信息处理单位，其模型如图11-7所示。一个人工神经元对输入信号进行处理，其输出y为( )y f u b  ，其中i=1, 2, ..., m，w为权重，x为输入信号。