脑血栓神经网络（Brain Stroke Neural Network，BSNN）是一种模拟脑血栓疾病发生和发展的神经网络模型。脑血栓是一种常见的脑血管疾病，可能导致脑组织缺血、坏死和脑功能障碍。

BSNN的研究旨在模拟脑血栓疾病的发生和发展，并探索可能的治疗方法。其中一个重要的研究方向是脑血栓神经网络的自我修复能力。

脑血栓神经网络的自我修复是指，在模拟脑血栓疾病的过程中，网络能够通过自身的学习和适应机制，逐渐恢复受损的神经网络结构和功能。这意味着，即使在脑血栓发生之后，网络仍然能够继续学习和工作，从而提高脑血栓患者的康复效果。

BSNN的自我修复能力主要依赖于网络内部的自适应机制和学习算法。这些算法可以通过网络内部的反馈信号和学习规则，逐渐调整网络的结构和参数，以适应脑血栓疾病的发生和发展。

BSNN的自我修复能力是一个重要的研究方向，因为它可以为脑血栓患者的康复提供新的治疗策略。通过深入研究脑血栓神经网络的自我修复机制，我们可以更好地理解脑血栓疾病的发生和发展机制，并为脑血栓患者的康复提供更有效的治疗方法。