人工神经网络实验一
表 1中给出了某结构在多种状态下的特征向量, 表 2给出了某时刻结构的特征向量, 请使用人工神经网络根据表 2中的特征向量判断其所属状态。
输入个数为 10,输出个数为 1,故神经元个数为 1,结构如下图。本题是一个模式识别问题,采用自组织竞争人工神经网络。
图 1-1 网络结构图
画出 6个状态在坐标系中如图 1-2所示。
1
2 -0.200.20.40.60.811.2
Input Vectors
p(1
p (2
图 1-2 状态向量图
二、实验源程序如下(或见附件中 M 文件 : %创建输入向量
X=[0 1;0 1]
>> clusters=6;
>> points=10;
>> std_dev=0.05;
>> P=nngenc(X,clusters,points,std_dev; >> plot(P(1,:,P(2,:,'+r'
>> title('Input Vectors';
>> xlabel('p(1';
>> ylabel('p(2';
%创建自组织竞争神经网络
>> net=newc([0 1;0 1],6,.1;
>> net=init(net;
>> w=net.IW{1};
>> hold off;
>> plot(P(1,:,P(2,:,'+r';
>> hold on;
plot(w(:,1,w(:,2,'ob' ;
>> xlabel('p(1';
>> ylabel('p(2';
>> hold off;
>> net.trainParam.epochs=7;
>> hold on;
>> net=init(net;
>> more off;
>> net=train(net,P;
TRAINR, Epoch 0/7
TRAINR, Epoch 7/7
TRAINR, Maximum epoch reached. %训练该网络
hold on ;
net=init(net;
more off ;
>> w=net.IW{1};
>> delete(findobj(gcf,'color' ,[0 0 1]; >> hold off
>> plot(P(1,:,P(2,:,'+r';
>> hold off;
>> hold on;
plot(w(:,1,w(:,2,'ob' ;
>> xlabel('p(1';
>> ylabel('p(2';
>> hold off;
%仿真该网络
>> p=[0.794;0.271];
>> a=sim(net,p;
>> ac=vec2ind(a
三、实验结果
通过仿真计算得出时刻 1属于状态 1,时刻 2属于状态 3,时刻 3属于状态 4. 各时刻对应的仿真状态图如下。
3
4 -0.200.20.40.60.811.2
p(1
p (2
图 1-3 时刻一对应的状态分析图0.40.50.60.70.80.911.1
-0.10 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9
p(1
p (2
图 1-4 时刻二对应的状态分析图
5 -0.200.20.4
0.60.811.2
p(1p (2
图 1-5 时刻三对应的状态分析图
四、总结
本次实验过程使用了函数 (newc 创建自组织竞争神经网络,分别应用函数 (init 和 (train 对网络进行初始化和训练,有效完成了本次模式识别问题。
人工神经网络实验二
函数逼近
已知系统输出 y 与输入 x 的部分对应关系如下表所示, 设计一神经网络, 完成y=f(x函数逼近,并将表格填写完整。
假定(( 0.82sin ,02.6y f x p p π==+≤≤,训练集为上述表格中 23组数据。使用 1-5-1BP 网络,隐藏层传递函数使用 Log Sigmoid -函数,输出层使用线性函数。网络结构图如图 2-1所示。
图 2-1 网络结构图 (图中第一层只画出 2个神经元,共有 5个
二、第一次手工迭代过程
在开始 BP 算法前,需要选择网络权值和偏置值的初始值,通常选择较小的随机值。
(10.2700.41W -??=??
-??
(10.4800.13b -??
=??-?? ([]200.090.17W =- ([]200.48b = 现在开始执行算法了,初始输入选 0p =:00a p == 第一层的输出为
([]0.4811101
0.1310.270.480.480.38221log 0log 0.410.130.1310.46751e a f W a b sig sig e
????????---????????+=+=+===????????????---????????????????+??
第二层的输出为
([][][]222120.38220.090.170.480.43490.4675a f W a b purelin ????
=+=-+= ???
????
误差为({}21sin 0.5651e t a p a π=-=+-=
算法的下一阶段是计算反向传播敏感性值。在开始反向传播前,需要先求传递函数的导数
(1f
n 和 (2f n 。对第一层:(((111111n
d f n a a dn
e -??==-
?+??
对第二层:((21d f
n n dn
== 下面可以执行反向传播了,起始点在第二层。((((22222220.56511.1302s F n t a f n ??=--=-=??((
(((([]11
111
1
1
22112210
0.090.024021.13020.170.0478301T
a a s F
n w s a a ??-????
?
?===????--??-??
???
?算法的最后阶段是更新权值,设学习速度0.1α=。
((([][][][]2221100.090.170.11.13020.38220.46750.04320.05284T
W W s a α=-=--=
(([][][]222100.480.11.13020.367b b s α=-=-=
((([]11100.270.024020.27100.100.410.047830.41T W W s a α--??????
=-=-=??????---??????
((1110.480.024020.4824100.10.130.047830.1252b b s α--??????=-=-
=??????---??????
这就完成了 BP 算法的第一次迭代。下一步可以选择另一个输入 p ,执行算法的第二次迭代过程。具体见附件中的 M 文件。
二、实验源程序
%样本输入和目标输出
P=[0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 1.8 1.9 2.0 2.1 2.2 ];
T=[0.000 0.010 0.040 0.089 0.156 0.240 0.339 0.451 0.574 0.705 0.841 0.980 1.118 1.253 1.380 1.496 1.599 1.686 1.753 1.798 1.819 1.813 1.779]; %创建 BP 神经网络
net=newff([0 3],[5 1],{'logsig' 'purelin' }; %训练次数为 50次
net.trainParam.epochs=50; net=train(net,P,T; %仿真该网络
Y=sim(net,P; plot(P,T,P,Y,'o'
图 2-2为网络的逼近效果图,即网络训练结果图。
00.511.522.5
图 2-2 网络训练结果图
四、实验结果和分析
从网络逼近误差图可以看到该 1-5-1BP 网络能很好的逼近函数 ( y f x =,误差710-≤, 从网络逼近效果图可以看到网络响应去曲线可以很精确的表示 ( y f x =。
现计算 2.3,2.4,2.5,2.6x =时 (f x 的值。
我们之前假定(( 0.82sin ,02.6y f x p p π==+≤≤,按该式计算得到:
((((2.31.629, 2.41.629, 2.51.82, 2.61.629f f f f ====
而通过数值仿真我们得到 ((((2.31.7239, 2.41.6604, 2.51.6033, 2.61.5623f f f f ==== 因为数值仿真的误差很小,可以认为
((((2.31.7239, 2.41.6604, 2.51.6033, 2.61.5623f f f f ====是精确解。05101520
253035404550
10
-8
10
-6
10
-4
10
-2
10
50 Epochs
T r a i n i n g -B l u e
Performance is 4.65855e-008, Goal is 0
图 2-3 逼近误差图
五、实验结论
本次实验首先通过假定函数 (y f x =的表达式进行数值计算,通过一次迭代了解BP 神经网络的训练过程。虽然最后数值仿真泛化结果与假定的 (y f x =计算结果有一定的误差, 这个手工迭代的学习过程还是有必要的。由于仿真 (f x 在
2.3,2.4,2.5,2.6x =时的误差接近
7-
人工神经网络实验三
网络预测
设某信号 sin((1000y randn =,对该信号进行采样,采样频率为 100Hz, 采样持续时间为 10s , 将采样信号输入一数字滤波器, 期望其输出 (((21y n x n x n =--。请设计一神经网络完成该滤波器的功能。
一、实验过程
采用线性神经网络进行自适应预测。 1 问题描述
待预测信号 y 的特征为:信号持续时间为 10s ,采样频率为 100Hz 。定义信号 y 为:sin((1,1000X randn =,time=0:0.01:10,信号 X 的形状如图 3-1所示。
1
2
3
4
56
7
8
9
10
-1-0.8-0.6-0.4-0.200.2
0.40.60.8
1系统输入信号
时间 (s
输入信号
图 3-1 输入信号图
在每个采样时间点, 该时刻之前的一个采样信号与该时刻的采样信号作为此时网络的输入,网络的输出就是下一时刻的预测值。 2创建线性神经网络
采用具有 1个反馈输入和一个输出的单层线性神经元网络,该网络的输出值即为下一时刻信号的预测值,线性网络的学习率为 0.1,使用函数 newlin 创建该网络,网络结构如图 3-2所示。
图 3-2 网络结构图 3）线性神经网络的性能测试使用函数 sim 仿真该网络，并比较预测信号与实际信号。网络输出与系统实际系统对比如图 3-3所示。网网输输网网网网网输输 3 2 1 输输- 目目 0 -1 -2 -3 0 1 2 3 4 5 时时 6 7 8 9 10 图3-3 网络输出与实际输出图网络输出的预测信号与实际信号的误差曲线如图3-4所示，它更加直观的说明了该网络的预测能力。 11
误误误误 2 1.5 1 0.5 误误 0 -0.5 -1 -1.5 -2 0 0.5 1 1.5 2 2.5 时时 3 3.5 4 4.5 5 图3-4 误差信号图二、实验源程序（详细见电子版M文件） X=sin(randn(1,1000;%产生1000个随机点 time=0.01:0.01:10; figure(1,plot(time,X%绘制信号 X 随时间变化的曲线 grid on title('系统输入信号'; xlabel('时间(s';ylabel('输入信号'; %网络输入是输入信号的2倍和前一次的值 Q=size(X,2; P=zeros(2,Q; P(1,1:Q=2*X(1,1:Q; P(2,2:Q=-
X(1,1:(Q-1; %系统输出的测量 T=filter([2 -1],1,X; figure(2,plot(time,T xlabel('时间'; ylabel('输出信号'; title('系统输出信号'; %网络设计 net=newlind(P,T; %网络测试
a=sim(net,P; %?绘制出系统输出信号 a 和实际输出 T 12
figure(3,plot(time,a,time,T,'+'; xlabel('时间'; ylabel('输出-目标'; title('网络输出与系统实际输出'; %网络输出与系统实际输出之间的误差，并绘制误差曲线 e=T-a; figure(4,plot(time,e axis([0 5 -2 2] xlabel('时间'; ylabel('误差'; title('误差信号'; 三、实验结果分析从误差信号图可以看到网络具有良好的预测性能，误差信号基本为0，该网络达到了实验目的，很好地利用该时刻及前一时刻的采样值完成下一时刻系统输出值的预测。 13
实验诊断学试试题库 学校答案
实验诊断学试题库 选择题： 1．下列临床常用标本中，不正确的是：D A.血常规实验中，最常用的抗凝剂为EDTA·K2。 B.严重溶血的标本不能用于血K+的测定。 C.对于尿液一般常规检查，可用随机尿标本。 D.采集脑脊液标本时，常采用第一管作细胞计数。 2．下列关于临床检验标本描述中，错误的是：A A.血常规检查的标本一般用EDTA-Na2抗凝的标本。 B.尿液常规检查一般可留取随机尿标本。 C.PT、APTT试验需采用枸橼酸盐抗凝。 D.严重溶血的标本不能用于血K+的测定。 3．在急性化脓性感染时，以下检验结果哪一项是错误的：D A.WBC总数升高 B.外周血中出现晚幼粒细胞 C.中性粒细胞空泡变性 D.NAP（中性粒细胞碱性磷酸酶染色）活性降低 4．下列选项中，错误的是：C A.在急性化脓性感染中，外周血中常易出现晚幼粒细胞。 B.在病毒性感染中，常可见淋巴细胞分类增多。 C.嗜酸性粒细胞生理功能中突出的特点是参与超敏反应。 D.缺铁性贫血经铁剂治疗后，在红细胞分布直方图上可出现“双峰”改变。5．关于非选择性蛋白尿，下述描述中错误的是：D A.非选择性蛋白尿常出现于较严重肾小球病变中。 B.中分子量白蛋白与小分子量β2－微球蛋白同时增多。 C.大分子量蛋白质如IgG、IgA甚至IgM也大量滤出。 D.非选择性蛋白尿治疗反应常常十分有效，因此预示预后良好。 6．关于正常骨髓象的描述，下列中错误的是：C A.骨髓增生活跃 B.粒红比值约为5－7：1 C.粒系中杆状核粒细胞高于分叶核粒细胞，在粒细胞系中所占的比例为最高 D.可见到极少量网状细胞、内皮细胞、组织嗜碱细胞等非造血细胞 7．依赖维生素K的凝血因子（依K因子）包括有：B A.FⅡ、Ⅳ、Ⅸ、Ⅹ
人工神经网络原理及实际应用 摘要：本文就主要讲述一下神经网络的基本原理，特别是BP神经网络原理，以及它在实际工程中的应用。 关键词：神经网络、BP算法、鲁棒自适应控制、Smith－PID 本世纪初，科学家们就一直探究大脑构筑函数和思维运行机理。特别是近二十年来。对大脑有关的感觉器官的仿生做了不少工作，人脑含有数亿个神经元，并以特殊的复杂形式组成在一起，它能够在“计算＂某些问题（如难以用数学描述或非确定性问题等）时，比目前最快的计算机还要快许多倍。大脑的信号传导速度要比电子元件的信号传导要慢百万倍，然而，大脑的信息处理速度比电子元件的处理速度快许多倍，因此科学家推测大脑的信息处理方式和思维方式是非常复杂的，是一个复杂并行信息处理系统。1943年Macullocu和Pitts融合了生物物理学和数学提出了第一个神经元模型。从这以后，人工神经网络经历了发展，停滞，再发展的过程，时至今日发展正走向成熟，在广泛领域得到了令人鼓舞的应用成果。本文就主要讲述一下神经网络的原理，特别是BP神经网络原理，以及它在实际中的应用。 1.神经网络的基本原理 因为人工神经网络是模拟人和动物的神经网络的某种结构和功能的模拟，所以要了解神经网络的工作原理，所以我们首先要了解生物神经元。其结构如下图所示： 从上图可看出生物神经元它包括，细胞体：由细胞核、细胞质与细胞膜组成；
轴突：是从细胞体向外伸出的细长部分，也就是神经纤维。轴突是神经细胞的输出端，通过它向外传出神经冲动；树突：是细胞体向外伸出的许多较短的树枝状分支。它们是细胞的输入端，接受来自其它神经元的冲动；突触：神经元之间相互连接的地方，既是神经末梢与树突相接触的交界面。 对于从同一树突先后传入的神经冲动，以及同一时间从不同树突输入的神经冲动，神经细胞均可加以综合处理，处理的结果可使细胞膜电位升高；当膜电位升高到一阀值（约40mV），细胞进入兴奋状态，产生神经冲动，并由轴突输出神经冲动；当输入的冲动减小，综合处理的结果使膜电位下降，当下降到阀值时。细胞进入抑制状态，此时无神经冲动输出。“兴奋”和“抑制”，神经细胞必呈其一。 突触界面具有脉冲/电位信号转换功能，即类似于D/A转换功能。沿轴突和树突传递的是等幅、恒宽、编码的离散电脉冲信号。细胞中膜电位是连续的模拟量。 神经冲动信号的传导速度在1～150m/s之间，随纤维的粗细，髓鞘的有无而不同。 神经细胞的重要特点是具有学习功能并有遗忘和疲劳效应。总之，随着对生物神经元的深入研究，揭示出神经元不是简单的双稳逻辑元件而是微型生物信息处理机制和控制机。 而神经网络的基本原理也就是对生物神经元进行尽可能的模拟，当然，以目前的理论水平，制造水平，和应用水平，还与人脑神经网络的有着很大的差别，它只是对人脑神经网络有选择的，单一的，简化的构造和性能模拟，从而形成了不同功能的，多种类型的，不同层次的神经网络模型。 2.BP神经网络 目前，再这一基本原理上已发展了几十种神经网络，例如Hopficld模型，Feldmann等的连接型网络模型，Hinton等的玻尔茨曼机模型，以及Rumelhart 等的多层感知机模型和Kohonen的自组织网络模型等等。在这众多神经网络模型中，应用最广泛的是多层感知机神经网络。 这里我们重点的讲述一下BP神经网络。多层感知机神经网络的研究始于50年代，但一直进展不大。直到1985年，Rumelhart等人提出了误差反向传递学习算法（即BP算），实现了Minsky的多层网络设想，其网络模型如下图所示。它可以分为输入层，影层（也叫中间层），和输出层，其中中间层可以是一层，也可以多层，看实际情况而定。
实验诊断学复习题 第一章概论 名词解释： 1实验诊断:是指医生的医嘱通过临床实验室分析所得到的信息为预防、诊断、治疗疾病和预后评价所用的医学临床活动。 2血液学检验:被检个体的基因背景及病理生理状态的综合分析的结果应用于该个体的预防、诊断和治疗上，这种诊断称为个体化诊断。 3个体化诊断:被检个体的基因背景及病理生理状态的综合分析的结果应用于该个体的预防、诊断和治疗上，这种诊断称为个体化诊断。 4床边检测(POCT):床边检测是指在病人医疗现场进行的医学检验。 5参考值:是指对抽样的个体进行某项目检测所得的值； 6参考范围:所有抽样组测得值的平均值加减2个标准差即为参考范围。 问答题： 1 实验诊断包括哪几方面？ 答：包括实验室前、实验室和实验室后3个部分。 1．实验室前包括医生对患者的分析、化验项目的选择和组合、与上级医生的商讨、医嘱的制定、检验申请、患者的准备、原始样品的采集，运到实验室并在实验室内进行传输。 2．临床实验室以诊、防、治人体疾病或评估人体健康提供信息为目的，对取自人体的材料进行生物学、微生物学、免疫学、化学、血液学、生理学、细胞学、病理学或其他检验学的分析。并提出检查范围内的咨询性服务，包括结果解释和为进一步的检查提供咨询性服务。
3．实验室后包括系统性的审核、规范格式和解释、授权发布、结果的报告与传递和检验样品的储存。通过上述过程得到的实验室数据和信息与临床资料结合进行综合分析。实验诊断是诊断学中一个重要组成部分，是临床医生必须掌握的基本知识。 2试述实验诊断学的内容 答：实验诊断学的内容包括如下： 1．血液学检验血液和造血组织的原发性血液病以及非造血细胞疾病所致的血液学变化的检查。包括红细胞、白细胞和血小板的数量、生成动力学、形态学和细胞化学等的检验；止血功能、血栓栓塞、抗凝和纤溶功能的检验；溶血的检验；血型鉴定和交叉配血试验等。 2．体液与排泄物检验对尿、粪和各种体液以及胃液、脑脊液、胆汁等排泄物、分泌液的常规检验。 3．生化学检验对组成机体的生理成分、代谢功能、重要脏器的生化功能、毒物分析及药物浓度监测等的临床生物化学检验。包括糖、脂肪、蛋白质及其代谢产物和衍生物的检验；血液和体液中电解质和微量元素的检验；血气和酸碱平衡的检验；临床酶学检验；激素和内分泌功能的检验；药物和毒物浓度检测等。 4．免疫学检验免疫功能检查、临床血清学检查、肿瘤标志物等的临床免疫学检测检验。 5．病原学检验感染性疾病的常见病原体检查、医院感染的常见病原体检查、性传播性疾病的病原体检查，细菌耐药性检查等。 有关临床遗传学检查、临床脱落细胞学检查等未包括在本篇范围内。 3 血液学检验有哪些方面？ 答：包括红细胞、白细胞和血小板的数量、生成动力学、形态学和细胞化学等的检
人工神经网络的发展与应用 神经网络发展 启蒙时期 启蒙时期开始于1980年美国著名心理学家W．James关于人脑结构与功能的研究，结束于1969年Minsky和Pape~发表的《感知器》(Perceptron)一书。早在1943年，心理学家McCulloch和数学家Pitts合作提出了形式神经元的数学模型(即M—P模型)，该模型把神经细胞的动作描述为：1神经元的活动表现为兴奋或抑制的二值变化；2任何兴奋性突触有输入激励后，使神经元兴奋与神经元先前的动作状态无关；3任何抑制性突触有输入激励后，使神经元抑制；4突触的值不随时间改变；5突触从感知输入到传送出一个输出脉冲的延迟时问是0．5ms。可见，M—P模型是用逻辑的数学工具研究客观世界的事件在形式神经网络中的表述。现在来看M—P 模型尽管过于简单，而且其观点也并非完全正确，但是其理论有一定的贡献。因此，M—P模型被认为开创了神经科学理论研究的新时代。1949年，心理学家D．0．Hebb 提出了神经元之间突触联系强度可变的假设，并据此提出神经元的学习规则——Hebb规则，为神经网络的学习算法奠定了基础。1957年，计算机学家FrankRosenblatt提出了一种具有三层网络特性的神经网络结构，称为“感知器”(Perceptron)，它是由阈值性神经元组成，试图模拟动物和人脑的感知学习能力，Rosenblatt认为信息被包含在相互连接或联合之中，而不是反映在拓扑结构的表示法中；另外，对于如何存储影响认知和行为的信息问题，他认为，存储的信息在神经网络系统内开始形成新的连接或传递链路后，新 的刺激将会通过这些新建立的链路自动地激活适当的响应部分，而不是要求任何识别或坚定他们的过程。1962年Widrow提出了自适应线性元件(Ada—line)，它是连续取值的线性网络，主要用于自适应信号处理和自适应控制。 低潮期 人工智能的创始人之一Minkey和pape~经过数年研究，对以感知器为代表的网络系统的功能及其局限性从数学上做了深入的研究，于1969年出版了很有影响的《Perceptron)一书，该书提出了感知器不可能实现复杂的逻辑函数，这对当时的人工神经网络研究产生了极大的负面影响，从而使神经网络研究处于低潮时期。引起低潮的更重要的原因是：20世纪7O年代以来集成电路和微电子技术的迅猛发展，使传统的冯·诺伊曼型计算机进入发展的全盛时期，因此暂时掩盖了发展新型计算机和寻求新的神经网络的必要性和迫切性。但是在此时期，波士顿大学的S．Grossberg教授和赫尔辛基大学的Koho—nen教授，仍致力于神经网络的研究，分别提出了自适应共振理论(Adaptive Resonance Theory)和自组织特征映射模型(SOM)。以上开创性的研究成果和工作虽然未能引起当时人们的普遍重视，但其科学价值却不可磨灭，它们为神经网络的进一步发展奠定了基础。 复兴时期 20世纪80年代以来，由于以逻辑推理为基础的人工智能理论和冯·诺伊曼型计算机在处理诸如视觉、听觉、联想记忆等智能信息处理问题上受到挫折，促使人们
二力平衡条件：同体、共线、反向、等大 二力平衡实验题 1.（2010宿迁）.在“探究二力平衡的条件”实验中，小明选择了如图的装置，把小卡片两端细线绕过滑轮，并挂上钩码． ⑴实验中选择小卡片的目的是（填“考虑”、“不考虑”）小卡片的重力；探究两个力 大小关系时，应该观察细线两端所挂钩码的个数． ⑵为了探究两个平衡力是否在同一条直线上，进行如下操作：（填“挤压”、“翻转” 或“旋转”）小卡片，松手后观察小卡片是否平衡． ⑶小明利用弹簧测力计代替图中的钩码进行了探究，发现两个力的大小还有较小的差距．你认为形成差 距的原因是（答出一条即可）． 2.（2011无锡）如图甲是小华同学探究二力平衡条件时的实验情景． (1)小华将系于小卡片(重力可忽略不计)两端的线分别跨过左右支架上的滑轮，在线的两端挂上钩码，使作 用在小卡片上的两个拉力方向，并通过调整来改变拉力的大小． （2)当小卡片平衡时，小华将小卡片转过一个角度，松手后小卡片 (选填“能”或“不能”)平衡。 设计此实验步骤的目的是为了探究． (3)为了验证只有作用在同一物体上的两个力才能平衡，在图甲所示情况下，小华下一步的操作是： ．（4）实验中选择小卡片的目的是（选填“考虑”或“不考虑”）小卡片的重力，原因是此实验是探究二力平衡的条件 （5 ）在探究同一问题时，小明将木块放在水平桌面上，设计了如图乙所示的实验，同学们认为小华的实验优予小明的实验．其主要原因是． A．减少摩擦力对实验结果的影响 B．小卡片是比较容易获取的材料 C．容易让小卡片在水平方向上保持平衡 D．小卡片容易扭转 （6）小华在探究活动结束后想到物体的平衡状态包括静止和匀速直线运动状态，那如何探究物体做匀速直线运动时的二力平衡条件呢？小明提出了自己的实验方案：用弹簧测力计拉着钩码在
实验诊断学试题库 选择题： 1．下列临床常用标本中，不正确的是：D A.血常规实验中，最常用的抗凝剂为EDTA·K2。 B.严重溶血的标本不能用于血K+的测定。 C.对于尿液一般常规检查，可用随机尿标本。 D.采集脑脊液标本时，常采用第一管作细胞计数。 2．下列关于临床检验标本描述中，错误的是：A A.血常规检查的标本一般用EDTA-Na2抗凝的标本。 B.尿液常规检查一般可留取随机尿标本。 C.PT、APTT试验需采用枸橼酸盐抗凝。 D.严重溶血的标本不能用于血K+的测定。 3．在急性化脓性感染时，以下检验结果哪一项是错误的：D A.WBC总数升高 B.外周血中出现晚幼粒细胞 C.中性粒细胞空泡变性 D.NAP（中性粒细胞碱性磷酸酶染色）活性降低 4．下列选项中，错误的是：C A.在急性化脓性感染中，外周血中常易出现晚幼粒细胞。 B.在病毒性感染中，常可见淋巴细胞分类增多。 C.嗜酸性粒细胞生理功能中突出的特点是参与超敏反应。 D.缺铁性贫血经铁剂治疗后，在红细胞分布直方图上可出现“双峰”改变。
5．关于非选择性蛋白尿，下述描述中错误的是：D A.非选择性蛋白尿常出现于较严重肾小球病变中。 B.中分子量白蛋白与小分子量β2－微球蛋白同时增多。 C.大分子量蛋白质如IgG、IgA甚至IgM也大量滤出。 D.非选择性蛋白尿治疗反应常常十分有效，因此预示预后良好。 6．关于正常骨髓象的描述，下列中错误的是：C A.骨髓增生活跃 B.粒红比值约为5－7：1 C.粒系中杆状核粒细胞高于分叶核粒细胞，在粒细胞系中所占的比例为最高 D.可见到极少量网状细胞、内皮细胞、组织嗜碱细胞等非造血细胞 7．依赖维生素K的凝血因子（依K因子）包括有：B A.FⅡ、Ⅳ、Ⅸ、Ⅹ B.FⅡ、Ⅶ、Ⅸ、Ⅹ C.FⅡ、Ⅴ、Ⅷ、Ⅹ D.FⅤ、Ⅶ、Ⅷ、Ⅹ 8．尿蛋白定性检查为+～++，尿圆盘电泳图形以小分子量蛋白为主，最可能为哪一种蛋白尿的特征：B A.肾小球性蛋白尿 B.肾小管性蛋白尿 C.混合性蛋白尿 D.功能性蛋白尿 9．血清白蛋白减少，球蛋白增加最主要见于哪种疾病：D
人工神经网络 系别：计算机工程系 班级： 1120543 班 学号： 13 号 姓名： 日期：2014年10月23日
人工神经网络 摘要：人工神经网络是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络。神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成，由大量处理单元互联组成的非线性、自适应信息处理系统。它是在现代神经科学研究成果的基础上提出的，试图通过模拟大脑神经网络处理、记忆信息的方式进行信息处理。 关键词：神经元；神经网络；人工神经网络；智能； 引言 人工神经网络的构筑理念是受到生物（人或其他动物）神经网络功能的运作启发而产生的。人工神经网络通常是通过一个基于数学统计学类型的学习方法（Learning Method ）得以优化，所以人工神经网络也是数学统计学方法的一种实际应用，通过统计学的标准数学方法我们能够得到大量的可以用函数来表达的局部结构空间，另一方面在人工智能学的人工感知领域，我们通过数学统计学的应用可以来做人工感知方面的决定问题(也就是说通过统计学的方法，人工神经网络能够类似人一样具有简单的决定能力和简单的判断能力)，这种方法比起正式的逻辑学推理演算更具有优势。 一、人工神经网络的基本原理 1-1神经细胞以及人工神经元的组成 神经系统的基本构造单元是神经细胞，也称神经元。它和人体中其他细胞的关键区别在于具有产生、处理和传递信号的功能。每个神经元都包括三个主要部分:细胞体、树突和轴突。树突的作用是向四方收集由其他神经细胞传来的信息，轴突的功能是传出从细胞体送来的信息。每个神经细胞所产生和传递的基本信息是兴奋或抑制。在两个神经细胞之间的相互接触点称为突触。简单神经元网络及其简化结构如图2-2所示。 从信息的传递过程来看，一个神经细胞的树突，在突触处从其他神经细胞接受信号。 这些信号可能是兴奋性的，也可能是抑制性的。所有树突接受到的信号都传到细胞体进行综合处理，如果在一个时间间隔内，某一细胞接受到的兴奋性信号量足够大，以致于使该细胞被激活，而产生一个脉冲信号。这个信号将沿着该细胞的轴突传送出去，并通过突触传给其他神经细胞.神经细胞通过突触的联接形成神经网络。 图1-1简单神经元网络及其简化结构图 （1）细胞体 （2）树突 （3）轴突 （4）突触
一、单项选择题 1．成人女性血红蛋白正常参考值为多少g／L A.100～140 B.140～170 C.120～160 D.110~150 E.170~200 2．红细胞和血红蛋白均增高的心脏病是 A.高血压性心脏病 B.慢性肺源性心脏病 C.冠心病 D.贫血性心脏病 E.风湿性心脏病 3．网织红细胞减少见于 A.上消化道出血 B.缺铁性贫血 C.溶血性贫血 D.再生障碍性贫血 E.白血病 4．下列正常值中错误的是 A.网织红细胞0.005～0.015 B.白细胞计数 (4.0~10.0)X109 C.嗜酸性粒细胞0.5%~5% D.嗜中性粒细胞20%~40% E.血小板数(100～300)×109 5．中度贫血是指血红蛋白量为： A.＞90g/L B. 90g/L～60g/L C.60g/L～30g/L D. ＜60g／L E. ＜30g/L 6.下列哪项属小细胞低色素性贫血： A.缺铁性贫血 B.溶血性贫血 C.急性失血性贫血 D.巨幼细胞性贫血 E.再生障碍性贫血 7.中性粒细胞增多最常见的原因是： A. 急性溶血 B. 急性中毒 C.急性感染 D.大面积烧伤 E.恶性肿瘤 8.下列哪种疾病引起白细胞总数减少：A.尿毒症 B.急性中毒 C.化脓性感染 D.伤寒 E.急性心肌梗死 9．有关白细胞计数，下列各项中不正确的是 A.＞10×109/L为白细胞增多 B.＜4×109/L为白细胞减少 C.化脓性感染，白细胞增多 D.革兰氏阴性杆菌感染，白细胞可减少 E.白细胞增多和淋巴细胞增多常一致 10.急性失血时血象最早的变化是： A.血小板减少 B.血红蛋白减少 C.白细胞升高 D.白细胞减少 E.血小板减少增高 11．嗜酸性粒细胞增多见于 A.急性出血 B.急性感染 C.过敏性疾病 D.肺结核 E.伤寒 12．淋巴细胞增多见于 A.化脓性感染 B.寄生虫病 C.病毒性感染 D.皮肤病 E.过敏性疾病 13．下列除哪种情况外，都可引起血小板减少 A.再生障碍性贫血 B.急性大失血 C.放射病 D.脾功能亢进 E.弥散性血管内凝血 14．出血时间延长见于： A.上消化道出血 B.肺出血 C.脑出血 D.血小板减少 E.红细胞减少 15．凝血埋单缩短见于： A.血友病 B.严重肝病 C.无纤维蛋白血症 D.DIC E.纤维蛋白溶解活性亢进 16.网织红细胞明显增多最常见于： A.巨幼细胞性贫血 B.未治疗的缺铁性贫血 C.溶血性贫血
实验诊断学模拟试卷一 1、A1、A2型题 答题说明：每题均有A、B、C、D、E五个备选答案，其中有且只有一个正确答案，将其选出，并在答题卡上将相应的字母涂黑。 1．血沉加快见于 A.镰形细胞性贫血 B.心绞痛 C.高原居民 D.妇女妊娠期 E.多发性骨髓瘤 2．岁女性，头昏乏力2月，发热3天入院，体查：贫血貌，颈部可扪及黄豆大小淋巴结，胸骨压痛，肝脾肋下未扪及。血象示Hb50g/L WBC50×109/L，异常细胞0.37 Pt 74×109/L，骨髓示增生极度活跃，可见Auer小体，最可能的诊断是：（） A 急性非淋巴细胞性白血病 B 急性淋巴细胞白血病 C 败血症 D 缺铁性贫血 E 血小板减少症 3．化脓性脑膜炎脑脊液中葡萄糖含量多为 A.降低 B.增多 C.正常 D.早期不正常 E.以上答案都不对 4．临床上患者脱水时计算补液量通常依据 A.RBC B.HGB C.ESR D.HCT E.WBC 5．正常人尿中偶见 A.透明管型 B.脂肪管型 C.颗粒管型
D.细胞管型 E.蜡样管型 6．白血病裂孔现象可见于哪种血液病骨髓象： A.慢性粒细胞性白血病 B.急性粒细胞性白血病 C.慢性淋巴细胞性白血病 D.急性淋巴细胞性白血病 E.急性单核细胞性白血病 7．下列哪种疾病禁忌腰椎穿刺 A.结核性脑膜炎 B.病毒性脑膜炎 C.脑寄生虫病 D.化脓性脑膜炎 E.颅内压增高 8.消化道恶性肿瘤筛选指标是 A.便外观为泊油样便 B.便脱落细胞查到癌细胞 C.便OB持续强阳性 D.便胆红素检查胆红素持续减低 E.便中查到大量红细胞 9.再生障碍性贫血的形态学表现为 A.正色素性贫血 B.低色素性贫血 C.高色素性贫血 D.嗜多性贫血 E.小细胞低色素性贫血 10.霍乱病人的粪便特点是 A.血便 B.稀汁样便 C.米汤样便 D.冻状便 E.柏油样便 11.尿中管型的形成是： A.变性蛋白质脱落 B.蛋白质在肾小管聚集 C.蛋白质在泌尿总浓液 D.肾小管中的内吞物质 E.肾曲小管炎性分化物
第一+第二章 1. 红细胞及血红蛋白相对性增多是 C A．红细胞生成增多 B．红细胞生成减少 C．血浆容量减少 D．血浆容量增多 E．血红蛋白生成增多 2. RBC及HB绝对性增多是A A．红细胞生成增多 B．红细胞生成减少 C．血浆容量减少 D．血浆容量增多 E．血红蛋白生成减少 3．下列哪项引起相对性红细胞增多 B Ａ．真性红细胞增多症 B．大面积烧伤 C．肺心病 D．发绀型先心病 E．高原生活4．不属于血红蛋白继发性增多的疾病是 C A．阻塞性肺气肿 B．肺源性心脏病 C．真性红细胞增多症 D．某些肿瘤患者 E．紫绀型先大性心脏病 5．小细胞低色素性贫血最常见于B A．营养不良性性贫血 B．缺铁性贫血 C．再生障碍性贫血 D．白血病 E．急性溶血性贫血 6．卡波环现认为可能是 A A．核膜残余物 B．铁颗粒沉积 C．色素沉着 D．血红蛋白聚集 E．胞质发育异常7．多发性骨髓瘤是哪一类细胞异常增生 D A．中性粒细胞 B．嗜酸性粒细胞 C．单核细胞 D．浆细胞 E．嗜碱性粒细胞 8．外周血出现以泪滴形红细胞为特点的疾病是 B A．缺铁性贫血 B．骨髓纤维化 C．血红蛋白S病 D．DIC E．巨幼细胞贫血9．作为铅中毒诊断的重要指标之一的是 E A．嗜多色性红细胞 B．裂细胞 C．染色质小体 D．卡-波环 E．碱性点彩细胞10．正常人WBC计数的参考值是 C A．(5～8）ⅹ109 /L B．(6～10）ⅹ109 /L C．(4～10）ⅹ109 /L D．(4～12）ⅹ109 /L E．(3～10）ⅹ109 /L 11．正常人白细胞分类计数中性粒细胞占C A．20％一40％ B．2％一4％ C．50%一70% D．0％一5％ E．0.5％一5％ 12．正常人白细胞分类计数淋巴细胞占 A A．20％一40％ B．2％一4％ C．50%一70% D．0％一5％ E．0.5％一5％ 13．符合中性粒细胞减少的疾病是 A A．脾功能亢进 B．尿毒症 C．急性链球菌感染 D．急性溶血 E．肺吸虫病 14．不属于中性粒细胞中毒改变的是 D A．大小不均 B、空炮变性 C．中毒颗粒 D．卡波环 E．核固缩 15．中性粒细胞反应性增加的疾病是 C A．伤寒 B．疟疾 C．心肌梗塞 D．过敏性休克 E．副伤寒 16．不引起嗜酸性粒细胞增多的疾病是 C A．支气管哮喘 B．猩红热 C．伤寒 D．慢性粒细胞白血病 E．湿疹 17．关于白细胞核象左移，下列叙述哪项较为确切 A A．外周血不分叶粒细胞超过5%时 B．外周血涂片中出现幼稚细胞称核左移
人工神经网络及其应用实例人工神经网络是在现代神经科学研究成果基础上提出的一种抽 象数学模型，它以某种简化、抽象和模拟的方式，反映了大脑功能的 若干基本特征，但并非其逼真的描写。 人工神经网络可概括定义为：由大量简单元件广泛互连而成的复 杂网络系统。所谓简单元件，即人工神经元，是指它可用电子元件、 光学元件等模拟，仅起简单的输入输出变换y = σ (x)的作用。下图是 3 中常用的元件类型： 线性元件：y = 0.3x，可用线性代数法分析，但是功能有限，现在已不太常用。 2 1.5 1 0.5 -0.5 -1 -1.5 -2 -6 -4 -2 0 2 4 6 连续型非线性元件：y = tanh(x)，便于解析性计算及器件模拟，是当前研究的主要元件之一。
离散型非线性元件： y = ? 2 1.5 1 0.5 0 -0.5 -1 -1.5 -2 -6 -4 -2 2 4 6 ?1, x ≥ 0 ?-1, x < 0 ，便于理论分析及阈值逻辑器件 实现，也是当前研究的主要元件之一。 2 1.5 1 0.5 0 -0.5 -1 -1.5 -2 -6 -4 -2 2 4 6
每一神经元有许多输入、输出键，各神经元之间以连接键（又称 突触）相连，它决定神经元之间的连接强度（突触强度）和性质（兴 奋或抑制），即决定神经元间相互作用的强弱和正负，共有三种类型： 兴奋型连接、抑制型连接、无连接。这样，N个神经元（一般N很大）构成一个相互影响的复杂网络系统，通过调整网络参数，可使人工神 经网络具有所需要的特定功能，即学习、训练或自组织过程。一个简 单的人工神经网络结构图如下所示： 上图中，左侧为输入层（输入层的神经元个数由输入的维度决定），右侧为输出层（输出层的神经元个数由输出的维度决定），输入层与 输出层之间即为隐层。 输入层节点上的神经元接收外部环境的输入模式，并由它传递给 相连隐层上的各个神经元。隐层是神经元网络的内部处理层，这些神 经元在网络内部构成中间层，不直接与外部输入、输出打交道。人工 神经网络所具有的模式变换能力主要体现在隐层的神经元上。输出层 用于产生神经网络的输出模式。 多层神经网络结构中有代表性的有前向网络（BP网络）模型、
2017探究二力平衡的条件实验题汇编1 1、（2017扬州）在“探究二力平衡的条件”活动中。 （1）如果物体只受到两个力的作用，且处于_______状态，说明这两个力是相互平衡的。由此，小明提出，能否利用如图甲所示的实验装置来探究二力平衡的条件？ （2）小华认为，若采用小明的方案，必须测出物体所受的_________和_________的大小来进行比较。研究发现，在小明的方案中，只能根据相互作用的关系直接测出________的大小，在未知二力平衡条件的前提下，另一个力无法直接测量，所以这一方案无法实施下去。 （3）为此，两位同学不断改进并先后设计了三个实验方案，如图乙所示，请你判断出他们改进的先后顺序：____________（用字母表示），这样的改进是为了减小__________对实验的影响。 （4）如图丙，是最终确认的实验方案。此方案中，由于卡片的重力____________（远小于/小于/远大于）钩码的拉力，故卡片的重力可忽略不计。 2、（2017益阳）如图所示，是某兴趣小组在“探究影响滑动摩擦力大小的因素”时设计的实验装置。长滑板放在紧靠竖直墙壁的水平实验桌上，弹簧测力计左端通过细绳连接金属物块P,右端固定在墙上。在水平外力F的作用下，将长滑板从物块P的底下水平向左抽出。 方案一：保持物块P对长滑板的压力不变，更换不同材料的长滑板，重复多次实验，得到的实验数据如表1； 方案二：保持长滑板的材料不变，在物块P的上表面增减砝码，重复多次实验，得到的实验数据如表2。 根据以上数据回答以下问题： （1）弹簧测力计对物块P的拉力大小等于物块P受到的滑动摩擦力，理由是_______________________________________________________； P 2 3 N F 图丙 A B C 图乙 图
实验诊断学 ★1．红细胞及血红蛋白增多的临床意义有哪些？ 答:1.相对性增多见于严重呕吐,腹泻,大量出汗,大面积烧伤,慢性肾上线皮质功能减退,尿崩症,甲状腺功能抗进危象,糖尿病酮症酸中毒. 2,绝对性增多按发病元婴可分为继发性和原发性两类,后者称为真性红细胞增多症.继发性红细胞增多症:是血中红细胞生成素增多所致.包括红细胞生成素代偿性增加和红细胞生成素非偿性增加 真性红细胞增多症:是一种原因未明的红细胞增多症为主的骨髓增殖性疾病. 2．简述红细胞染色反应的异常表现及临床意义。 答: ①,低色素性:红细胞染色过浅,中央苍白区扩大,提示血红蛋白含量明显减少.常见于缺铁性贫血. ②.高色素性:红细胞着色深,中央淡染区消失,其平均血红蛋白含量增高.常见于巨幼细胞贫血. ③.嗜多色性:红细胞呈淡灰蓝或紫灰色,是一种刚脱核的红细胞,体积较正常红细胞稍大,正常人外周血中占.其增多反映骨髓造血功能活跃,红细胞系增生旺盛.见于慢性贫血. 3．简述红细胞中常见的异常结构及其临床意义。 答: ①.嗜碱性点彩:红细胞含有细小嗜碱性点状物质,是核糖体聚集而成. ②.染色质小体:是核的残余物,此小体多见于溶血性贫血. ③卡-波环:成熟红细胞出现一条很细的淡紫色线状体呈环形或”8”字形,曾认为是核 膜的残余物. ④有核红细胞:正常成人有核红细胞均存在于骨髓之中,外周血涂片中除在新生儿科见到有核红细胞外,成人如出现有何红细胞,均属病理现象. ★4．病理性中性粒细胞增多的常见原因是什么？ 答:1.急性感染2.严重的组织损伤及大量红细胞破坏.3.急性大出血.4.急性中毒.5.白血病骨髓增值性疾病及恶性肿瘤. 5．中性粒细胞减少的常见原因有哪些？ 答:1.感染2.血液系统疾病.3.物理,化学因素损伤.4.单核吞噬细胞系统功能亢进.5.自身免疫性疾病. 6．嗜酸性粒细胞增多的常见原因有哪些 答:1.过敏性疾病2.寄生虫病3.皮肤病4血液病5某些恶性肿瘤6 某些传染病 7．嗜碱性粒细胞增多的常见原因有哪些？ 答:1,过敏性疾病2.血液病3.恶性肿瘤4.其他如糖尿病, 8．病理性淋巴细胞增多的常见原因有哪些？ 答:感染性疾病,肿瘤性疾病,急性传染病的恢复期.移植排斥反应 ★9.血小板减少的常见原因有哪些？ 答:血小板的生成障碍,血小板破坏或消耗增多,血小板分布异常. 10MPV的临床意义是什么？ 答:代表单个血小板的平均容积.增加多见于血小板破坏增加而骨髓代偿功能良好者,造血功能抑制解除后,MPV增加时造血功能恢复的主要表现.减低多见于:骨髓造血功能不良,血小板生成减少.有半数白血病患者MPV减低,MPV随血小板数而持续下降,是骨髓造血功能衰竭的标志之一.
人工神经网络作业M A T L A B 仿真(共3篇) -标准化文件发布号：（9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII
人工神经网络仿真作业（3篇） 人工神经网络仿真作业1： 三级倒立摆的神经网络控制 人工神经网络仿真作业2： 基于模型整体逼近的机器人RBF网络自适应控制 人工神经网络仿真作业3： 基于RBF的机械手无需模型自适应控制研究
神经网络仿真作业1：三级倒立摆的神经网络控制 摘要：建立了基于人工神经网络改进BP 算法的三级倒立摆的数学模型，并给 出了BP 网络结构，利用Matlab 软件进行训练仿真，结果表明，改进的BP 算法控制倒立摆精度高、收敛快，在非线性控制、鲁棒控制等领域具有良好的应用前景。 1.引言 倒立摆系统的研究开始于19世纪50年代,它是一个典型的非线性、高阶次、多变量、强耦合和绝对不稳定系统.许多抽象的控制概念,如系统的稳定性、可控性、系统的收敛速度和抗干扰能力都可以通过倒立摆直观地表现出来。随着现代控制理论的发展,倒立摆的研究对于火箭飞行控制和机器人控制等现代高科技的研究具有重要的实践意义。目前比较常见的倒立摆稳定控制方法有线性控制,如LQR,LQY 等;智能控制,如变论域自适应模糊控制,遗传算法,预测控制等。 2.系统的数学模型 2.1三级倒立摆的模型及参数 三级倒立摆主要由小车，摆1、摆2、摆3组成，它们之间自由链接。小车可以在水平导轨上左右平移，摆杆可以在铅垂平面内运动，将其置于坐标系后如图1 所示： 规定顺时针方向的转角和力矩均为正。此外，约定以下记号：u 为外界作用力，x 为小车位移，i （i =1，2，3）为摆i 与铅垂线方向的夹角， i O 分别为摆i 的链接点位置。其它的系统参数说明如下：
人工神经网络概述及其在分类中的应用举例 人工神经网络(ARTIFICIAL NEURAL NETWORK，简称ANN)是目前国际上一门发展迅速的前沿交叉学科。为了模拟大脑的基本特性，在现代神经科学研究的基础上，人们提出来人工神经网络的模型。人工神经网络是在对人脑组织结构和运行机智的认识理解基础之上模拟其结构和智能行为的一种工程系统。 神经网络在2个方面与人脑相似： (1) 人工神经网络获取的知识是从外界环境中学习得来的。 (2) 互连神经元的连接强度，即突触权值，用于存储获取的信息。他既是高度非线性动力学系统，又是自适应组织系统，可用来描述认知、决策及控制的智能行为。神经网络理论是巨量信息并行处理和大规模并行计算的基础。 一人工神经网络的基本特征 1、并行分布处理：人工神经网络具有高度的并行结构和并行处理能力。这特别适于实时控制和动态控制。各组成部分同时参与运算，单个神经元的运算速度不高，但总体的处理速度极快。 2、非线性映射：人工神经网络具有固有的非线性特性，这源于其近似任意非线性映射(变换)能力。只有当神经元对所有输入信号的综合处理结果超过某一门限值后才输出一个信号。因此人工神经网络是一
种具有高度非线性的超大规模连续时间动力学系统。 3、信息处理和信息存储合的集成：在神经网络中，知识与信息都等势分布贮存于网络内的各神经元，他分散地表示和存储于整个网络内的各神经元及其连线上，表现为神经元之间分布式的物理联系。作为神经元间连接键的突触，既是信号转换站，又是信息存储器。每个神经元及其连线只表示一部分信息，而不是一个完整具体概念。信息处理的结果反映在突触连接强度的变化上，神经网络只要求部分条件，甚至有节点断裂也不影响信息的完整性，具有鲁棒性和容错性。 4、具有联想存储功能：人的大脑是具有联想功能的。比如有人和你提起内蒙古，你就会联想起蓝天、白云和大草原。用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。神经网络能接受和处理模拟的、混沌的、模糊的和随机的信息。在处理自然语言理解、图像模式识别、景物理解、不完整信息的处理、智能机器人控制等方面具有优势。 5、具有自组织自学习能力：人工神经网络可以根据外界环境输入信息，改变突触连接强度，重新安排神经元的相互关系，从而达到自适应于环境变化的目的。 6、软件硬件的实现：人工神经网络不仅能够通过硬件而且可借助软件实现并行处理。近年来，一些超大规模集成电路的硬件实现已经问世，而且可从市场上购到，这使得神经网络具有快速和大规模处理能力的实现网络。许多软件都有提供了人工神经网络的工具箱（或软件包）如Matlab、Scilab、R、SAS等。 二人工神经网络的基本数学模型
实验七、探究二力平衡条件的实验 【实验目的】： 探究当物体只受两个力作用而处于平衡状态时，这两个力必须满足的条件。 【实验器材】： 弹簧测力计、一张硬纸板、细绳、剪刀等。 【实验步骤】： 探究当物体处于静止时，两个力的关系；探究当物体处于匀速直线运动状态时，两个力的关系 ①如图a 所示，作用在同一物体上的两个力，在大小相等、方向相反的情况下，它们还必须在同一直线，这二力才能平衡。 ②如图b、c 所示，两个力在大小相等、方向相反且在同一直线上的情况下，它们还必须在同一物体上，这二力才能平衡。 【实验结论】： 二力平衡的条件： 1.大小相等（等大） 2.方向相反（反向） 3.同一直线（共线） 4.同一物体（同体） 【考点方向】： 1、在探究究二力平衡问题时，什么因素影响实验结果？答：。 2、如何减小如图乙所示的不足之处：。 3、你认为右图哪个实验更合理？答：。
4、如何判断物体是否处于平衡状态？。 5、实验中如何改变拉力的大小？答。 6、定滑轮有什么作用：答：。 7、如何探究两个力作用在同一物体上？答：。 8、如何探究两个力在同一直线上：答：。 9、实验结论：二力平衡条件：。 10、实验方法：。 11、选择静止状态的原因：。 12、进行多次实验的目的：。 【创新母题】：如图甲是小华同学探究二力平衡条件时的实验情景： (1)小华将系在小卡片(重力可忽略不计)两对角上的细线分别跨过左右支架上的滑轮，并在细线的两端挂上钩码，使作用在小卡片上的两个拉力方向，并通过调整_________来改变拉力的大小。 (2)当小卡片时，说明小卡片处于平衡状态；卡片平衡后，小华将小卡片转过一个角度，松手后小卡片_______(填“能”或“不能”)平衡，设计此实验步骤的目的是为了探究_________________________________。 (3)为了验证只有作用在同一物体上的两个力才能平衡，在图甲所示情况下，小华下一步的操作是：________________________。 (4)在探究同一问题时，小明将木块放在水平桌面上，设计了如图乙所示的实验，同学们都认为小华的实验优于小明的实验，其主要原因是_______ _。 A．减小摩擦力对实验结果的影响 B．小卡片是比较容易获取的材料
人工神经网络在蕨类植物生长中的应用 摘要：人工神经网络(ARTIFICIAL NEURAL NETWORK，简称ANN)是目前国际上一门发展迅速的前沿交叉学科。为了模拟大脑的基本特性，在现代神经科学研究的基础上，人们提出来人工神经网络的模型。根据此特点结合蕨类植物的生长过程进行了蕨类植物生长的模拟。结果表明，人工神经网络的模拟结果是完全符合蕨类植物的生长的，可有效的应用于蕨类植物的生长预测。 关键词：人工神经网络；蕨类植物；MATLAB应用 一人工神经网络的基本特征 1、并行分布处理：人工神经网络具有高度的并行结构和并行处理能力。这特别适于实时控制和动态控制。各组成部分同时参与运算，单个神经元的运算速度不高，但总体的处理速度极快。 2、非线性映射：人工神经网络具有固有的非线性特性，这源于其近似任意非线性映射(变换)能力。只有当神经元对所有输入信号的综合处理结果超过某一门限值后才输出一个信号。因此人工神经网络是一种具有高度非线性的超大规模连续时间动力学系统。 3、信息处理和信息存储合的集成：在神经网络中，知识与信息都等势分布贮存于网络内的各神经元，他分散地表示和存储于整个网络内的各神经元及其连线上，表现为神经元之间分布式的物理联系。作为神经元间连接键的突触，既是信号转换站，又是信息存储器。每个神经元及其连线只表示一部分信息，而不是一个完整具体概念。信息处理的结果反映在突触连接强度的变化上，神经网络只要求部分条件，甚至有节点断裂也不影响信息的完整性，具有鲁棒性和容错性。 4、具有联想存储功能：人的大脑是具有联想功能的。比如有人和你提起内蒙古，你就会联想起蓝天、白云和大草原。用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。神经网络能接受和处理模拟的、混沌的、模糊的和随机的信息。在处理自然语言理解、图像模式识别、景物理解、不完整信息的处理、智能机器人控制等方面具有优势。 5、具有自组织自学习能力：人工神经网络可以根据外界环境输入信息，改变突触连接强度，重新安排神经元的相互关系，从而达到自适应于环境变化的目的。 二人工神经网络的基本数学模型 神经元是神经网络操作的基本信息处理单位（图1）。神经元模型的三要素为： (1) 突触或联接，一般用，表尔神经元和神经元之间的联接强度，常称之为权值。 (2) 反映生物神经元时空整合功能的输入信号累加器。 图1 一个人工神经元（感知器）和一个生物神经元示意图 (3) 一个激活函数用于限制神经元输出（图2），可以是阶梯函数、线性或者是指数形式的
人工神经网络及其应用 摘要：神经网络是新技术领域中的一个时尚词汇。很多人听过这个词，但很少人真正明白它是什么。本文的目的是介绍关于人工神经网络的基本包括它的背景，发展，发展前景。 关键词：神经网络，发展，背景。 1 人工神经网络产生的背景 自古以来，关于人类智能本源的奥秘，一直吸引着无数哲学家和自然科学家的研究热情。生物学家、神经学家经过长期不懈的努力，通过对人脑的观察和认识，认为人脑的智能活动离不开脑的物质基础，包括它的实体结构和其中所发生的各种生物、化学、电学作用，并因此建立了神经元网络理论和神经系统结构理论，而神经元理论又是此后神经传导理论和大脑功能学说的基础。在这些理论基础之上，科学家们认为，可以从仿制人脑神经系统的结构和功能出发，研究人类智能活动和认识现象。另一方面，19世纪之前，无论是以欧氏几何和微积分为代表的经典数学，还是以牛顿力学为代表的经典物理学，从总体上说，这些经典科学都是线性科学。然而，客观世界是如此的纷繁复杂，非线性情况随处可见，人脑神经系统更是如此。复杂性和非线性是连接在一起的，因此，对非线性科学的研究也是我们认识复杂系统的关键。为了更好地认识客观世界，我们必须对非线性科学进行研究。人工神经网络作为一种非线性的、与大脑智能相似的网络模型，就这样应运而生了。所以，人工神经网络的创立不是偶然的，而是20世纪初科学技术充分发展的产物。 2 人工神经网络的发展 人工神经网络的研究始于40年代初。半个世纪以来，经历了兴起、高潮与萧条、高潮及稳步发展的远为曲折的道路。 1943年，心理学家W.S.Mcculloch和数理逻辑学家W.Pitts 提出了M—P模型，这是第一个用数理语言描述脑的信息处理过程的模型，虽然神经元的功能比较弱，但它为以后的研究工作提供了依据。1949年，心理学家D.O.Hebb提出突触联系可变的假设，根据这一假设提出的学习规律为神经网络的学习算法奠定了基础。1957 年，计算机科学家Rosenblatt 提出了著名的感知机模型，它的模型包含了现代计算机的一些原理，是第一个完整的人工神经网络，第一次把神经网络研究付诸工程实现。由于可应用于模式识别，联想记忆等方面，当时有上百家实验室投入此项研究，美国军方甚至认为神经网络工程应当比“原子弹工程”更重要而给予巨额资助，并在声纳信号识别等领域取得一定成绩。1960年，B.Windrow和E.Hoff提出了自适应线性单元，它可用于自适应滤波、预测和模式识别。至此，人工神经网络的研究工作进入了第一个高潮。 1969年，美国著名人工智能学者M.Minsky和S.Papert编写了影响很大的Perceptron一书，从理论上证明单层感知机的能力有限，诸如不能解决异或问题，而且他们推测多层网络的感知机能力也不过如此，他们的分析恰似一瓢冷水，很多学者感到前途渺茫而纷纷改行，原先参与研究的实验室纷纷退出，在这之后近10年，神经网络研究进入了一个缓慢发展的萧条期。这期间，芬兰学者T.Kohonen 提出了自组织映射理论，反映了大脑神经细胞的自组织特性、记忆方式以及神经细胞兴奋刺激的规律；美国学者S.A.Grossberg的自适应共振理论（ART ）；日本学者K.Fukushima提出了认知机模型；ShunIchimari则致力于神经网络