引言
用机器代替人脑的部分劳动是当今科学技术发展的重要标志。在记忆回溯，语言理解，直觉推理，图像识别等决策过程中，人脑神经细胞做出决定需要的运算不超过100步比任何计算机都快。由此人们希望去追求一种新型的信号处理系统，既有超越人的计算能力，又有类似人的识别判断联想能力。
人工神经网络正是在人类对其大脑神经网络认识理解的基础上人工构造的能够实现某种功能的神经网络。它是理论化的人脑神经网络的数学模型，是基于模仿电脑神经网络结构和功能而建立的一种信息处理系统。
神经网络是一门活跃的边缘性交叉学科，是近年来的热点研究领域，涉及到电子科学与技术、信息与通信工程、计算机科学与技术、电气工程、控制科学与技术等诸多学科，其应用领域包括：建模，时间序列分析、模式识别和控制等，并在不断的拓展。
近十年来，神经网络理论和实践有了令人瞩目的发展，它再一次拓展了计算概念的内涵，使神经计算，进化计算成为新的学科，神经网络的软件模拟得到广泛的应用。事实上，探讨大脑－思维－计算之间的关系才刚刚开始，关于脑的计算原理及其复杂性，关于学习，联想，记忆过程的机理及其模拟等方面的研究受到人们关注，神经网络的前沿问题将渗透在21世纪科学的挑战性问题中，将取得重大突破。
结合我们所学的数字电路，利用神经网络的并行分布式处理、非线性映射的特点及学习、容错能力进行函数逼近，是近年来神经网络研究的热点之一。而数字逻辑关系实际上可归纳为二进制布尔函数输入输出映射。神经网络实现数字逻辑有以下特点：(1)可学习性，同样的结构经学习能得到不同的逻辑关系。(2)通用性强、复杂性低。三层前向多层网可实现任意布尔函数。(3)结构简单、规范，适于大规模集成电路实现。
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摘要
1 引言
2 人工神经网络理论基础
3 感知器在布尔函数中的应用
4 多阈值神经元电路的设计和应用
5 总结与展望
参考文献

参考文献

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摘要
人工神经网络正是在人类对其大脑神经网络认识理解的基础上人工构造的能够实现某种功能的神经网络。它是理论化的人脑神经网络的数学模型，是基于模仿电脑神经网络结构和功能而建立的一种信息处理系统。它是一门活跃的边缘性交叉学科，是近年来的热点研究领域，涉及到电子科学与技术、信息与通信工程、计算机科学与技术、电气工程、控制科学等诸多学科，其应用领域包括：建模，时间序列分析、模式识别和控制等，并在不断的拓展。
本文首先系统地论述了神经网络理论发展地历史和现状，并在这个基础上对其主要发展趋向和设计的前沿问题进行了阐述；然后阐述神经网络的基本理论，研究了单阈值神经元模型（感知器）及其在布尔函数中的应用；接着在分析单阈值神经元功能有所限制的基础上，阐述了多阈值神经元的工作原理，提出了设计多阈值神经元电路的意义和一种方法，最后从开关级设计了一个多阈值神经元实现异或运算的神经元电路。这样的电路具有速度快效率高的特征，还大大降低硬件开销。
关键词：神经网络模型，感知器，多阈值神经元，异或运算 BiCOMS电路