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由于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ＡＮＮ）的種類繁多、行為各異，因此有必要建立一個(gè)統(tǒng)一的建立在生物基礎(chǔ)上的理論框架。以便進(jìn)一步發(fā)展ＡＮＮ的各種高級(jí)應(yīng)用。這個(gè)框架由神經(jīng)元模型、突觸的可塑性以及它的學(xué)習(xí)算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)三部分組成。本文是它的第一部分，神經(jīng)元模型是由建筑在神經(jīng)生理基礎(chǔ)之上的九個(gè)特性組成，可以定量描述包括：（１）空間總和效應(yīng)；（２）時(shí)間總和效應(yīng)；（３）閾值特性；（４）不應(yīng)期；（５）適應(yīng)性；（６）興奮與抑制特性；（７）延時(shí)；（８）輸出特性；（９）傳導(dǎo)特性。這些特性是從長(zhǎng)期的生理實(shí)驗(yàn)中獲得的，也可以由Ｈ－Ｈ方程經(jīng)計(jì)算機(jī)模擬獲得［１］，我們作了這些模擬。由這九個(gè)特性構(gòu)成的神經(jīng)元模型不便于作統(tǒng)一的數(shù)學(xué)分析。其中某些特性在某些情況下是不重要的；如傳導(dǎo)特性，適應(yīng)性等。而另一些特性如空間總和效應(yīng)，輸出特性是較為重要的。衡量目前流行的各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，發(fā)現(xiàn)都沒(méi)有超出九個(gè)特性［２］。應(yīng)用這些特性于實(shí)踐及各種仿真研究中，都獲得良好結(jié)果如聯(lián)想記憶及ＥＣＧ的數(shù)據(jù)壓縮等。