在人工神经网络中，处理缺失数据和异常值是非常重要的。首先，对于缺失数据的处理，常见的方法包括删除缺失数据、填充缺失数据和使用专门的模型进行预测。删除缺失数据可能会导致信息丢失，但在数据量足够大的情况下可以考虑；填充缺失数据可以使用均值、中位数、众数等统计量进行填充，也可以使用插值法进行填充，还可以使用机器学习模型进行预测填充。对于异常值的处理，可以使用统计方法进行识别和处理，比如使用箱线图或者Z-score方法识别异常值，并进行删除或者替换处理。另外，也可以使用基于距离的方法或者基于密度的方法来识别异常值。在实际应用中，处理缺失数据和异常值需要根据具体情况进行综合考虑，可以结合多种方法进行处理，以保证模型的准确性和稳健性。
举个例子，假设在进行销售预测的人工神经网络模型中，数据中存在一部分销售额为负值的异常情况，可以通过识别异常值，并将其进行替换处理，比如替换为均值或者中位数。另外，如果数据中存在缺失的销售额数据，可以通过使用历史销售数据进行预测填充，或者利用其他相关变量进行预测填充。通过处理异常值和缺失数据，可以提高销售预测模型的准确性和稳健性。
综上所述，处理人工神经网络中的缺失数据和异常值需要综合考虑数据的特点和模型的要求，可以采用删除、填充、替换等方法进行处理，以保证模型的准确性和稳健性。