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。
表1
特征1特征2特征3特征4特征5特征6特征7特征8特征9特征10
状态10.6700.2580.8760.0210.3290.2610.8540.9420.4320.743
状态20.9560.2520.1990.9880.2250.3790.0590.0150.4980.412
状态30.3710.8560.3850.7390.4890.6850.7490.6600.3360.908
状态40.8800.7370.6610.4230.7600.6800.0500.9700.6430.267
状态50.1730.1360.2840.5150.5290.4610.4150.9900.3200.439
状态60.9790.1180.4690.3340.6400.5670.3050.7880.9600.933
表2
特征1特征2特征3特征4特征5特征6特征7特征8特征9特征10
时刻10.7940.2710.8930.0640.4320.2090.7940.8740.4380.726
时刻20.5220.8750.2980.5820.5790.7830.6020.7680.2140.744
时刻30.9210.7800.6700.4370.8750.7150.2020.9980.6740.447
一、网络结构设计
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。
-0.2
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
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=[01;01]
>>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([01;01],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,Epoch0/7
TRAINR,Epoch7/7
TRAINR,Maximum epoch reached.
%训练该网络
hold on；
net=init(net);
more off;
>>w=net.IW{1};
>>delete(findobj(gcf,'color',[001]));
>>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。
-0.2
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
p(1)
p (2)
图1-3
时刻一对应的状态分析图
0.4
0.5
0.6
0.70.8
0.9
1
1.1
-0.1
00.10.20.30.40.5
0.60.70.80.9p(1)
p (2)
图1-4时刻二对应的状态分析图
-0.2
00.20.4
0.60.81 1.2
p(1)
p (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。
x 00.10.20.30.40.50.60.70.8y 0.0000.0100.0400.0890.1560.2400.3390.4510.574x 0.91 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7y 0.7050.8410.9801.118
1.2531.3801.4961.5991.686
x
1.8
1.9
2
2.1
2.2
2.3
2.4
2.5
2.6
y 1.7531.7981.8191.8131.779一、网络结构设计
假定()()0.82sin ,0 2.6y 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
()[]0.48111010.1310.270.480.480.38221log 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 0.5651
e 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 == 下面可以执行反向传播了，起始点在第二层。()()()()22222220.5651 1.1302s F n t a f n ??=--=-=??
()()()()()()[]11
11111221122100.090.024021.13020.170.0478301T
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=[00.10.20.30.40.50.60.70.80.91.01.11.21.31.41.51.61.71.81.92.02.12.2];
T=[0.0000.0100.0400.0890.1560.2400.3390.4510.5740.7050.8410.9801.1181.2531.3801.4961.5991.6861.7531.7981.8191.8131.779];%创建BP 神经网络
net=newff([03],[51],{'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。
00.51 1.52 2.5
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 ,0 2.6y f x p p π==+≤≤，按该式计算得到：
()()()()2.3 1.629, 2.4 1.629, 2.5 1.82, 2.6 1.629
f f f f ====而通过数值仿真我们得到()()()()2.3 1.7239, 2.4 1.6604, 2.5 1.6033, 2.6 1.5623f f f f ====因为数值仿真的误差很小，可以认为
()()()()2.3 1.7239, 2.4 1.6604, 2.5 1.6033, 2.6 1.5623f 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 =时的误差接近于0（710-≤），可以认为仿真结果是精确的。
x 2.3 2.4 2.5
2.6y 1.7239 1.6604
1.6033 1.5623
人工神经网络实验三
网络预测
设某信号sin((1000))y 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((1,1000))X 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
-1-0.8-0.6-0.4-0.200.20.40.60.8
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。
01234
5678910
-3
-2
-1
1
2
3
时间
输出-目标
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。
00.51 1.52
2.53
3.54
4.55
-2
-1.5-1-0.500.5
11.5
2时间
误差
误差信号
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
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([05-22])
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。
xx学校 2012—2013学年度第二学期期末试卷 考试课程：《人工智能》考核类型：考试A卷 考试形式：开卷出卷教师： 考试专业：考试班级： 一单项选择题（每小题2分，共10分） 1.首次提出“人工智能”是在（D ）年 A.1946 B.1960 C.1916 D.1956 2. 人工智能应用研究的两个最重要最广泛领域为：B A.专家系统、自动规划 B. 专家系统、机器学习 C. 机器学习、智能控制 D. 机器学习、自然语言理解 3. 下列不是知识表示法的是 A 。 A：计算机表示法B：“与/或”图表示法 C：状态空间表示法D：产生式规则表示法 4. 下列关于不确定性知识描述错误的是 C 。 A：不确定性知识是不可以精确表示的 B：专家知识通常属于不确定性知识 C：不确定性知识是经过处理过的知识 D：不确定性知识的事实与结论的关系不是简单的“是”或“不是”。 5. 下图是一个迷宫，S0是入口，S g是出口，把入口作为初始节点，出口作为目标节点，通道作为分支，画出从入口S0出发，寻找出口Sg的状态树。根据深度优先搜索方法搜索的路径是 C 。 A：s0-s4-s5-s6-s9-sg B：s0-s4-s1-s2-s3-s6-s9-sg C：s0-s4-s1-s2-s3-s5-s6-s8-s9-sg D：s0-s4-s7-s5-s6-s9-sg 二填空题（每空2分，共20分） 1.目前人工智能的主要学派有三家：符号主义、进化主义和连接主义。 2. 问题的状态空间包含三种说明的集合，初始状态集合S 、操作符集合F以及目标
状态集合G 。 3、启发式搜索中，利用一些线索来帮助足迹选择搜索方向，这些线索称为启发式(Heuristic)信息。 4、计算智能是人工智能研究的新内容，涉及神经计算、模糊计算和进化计算等。 5、不确定性推理主要有两种不确定性，即关于结论的不确定性和关于证据的不确 定性。 三名称解释（每词4分，共20分） 人工智能专家系统遗传算法机器学习数据挖掘 答：（1）人工智能 人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等 （2）专家系统 专家系统是一个含有大量的某个领域专家水平的知识与经验智能计算机程序系统,能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题.简而言之,专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统 （3）遗传算法 遗传算法是一种以“电子束搜索”特点抑制搜索空间的计算量爆炸的搜索方法，它能以解空间的多点充分搜索，运用基因算法，反复交叉，以突变方式的操作，模拟事物内部多样性和对环境变化的高度适应性，其特点是操作性强，并能同时避免陷入局部极小点，使问题快速地全局收敛，是一类能将多个信息全局利用的自律分散系统。运用遗传算法(GA)等进化方法制成的可进化硬件(EHW)，可产生超出现有模型的技术综合及设计者能力的新颖电路，特别是GA独特的全局优化性能，使其自学习、自适应、自组织、自进化能力获得更充分的发挥，为在无人空间场所进行自动综合、扩展大规模并行处理(MPP)以及实时、灵活地配置、调用基于EPGA的函数级EHW，解决多维空间中不确定性的复杂问题开通了航向 （4）机器学习 机器学习(Machine Learning)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎 （5）数据挖掘 数据挖掘是指从数据集合中自动抽取隐藏在数据中的那些有用信息的非平凡过程，这些信息的表现形式为：规则、概念、规律及模式等。它可帮助决策者分析历史数据及当前数据，并从中发现隐藏的关系和模式，进而预测未来可能发生的行为。数据挖掘的
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
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
第四章计算智能（1）：神经计算模糊计算4-1 计算智能的含义是什么？它涉及哪些研究分支？ 贝兹德克认为计算智能取决于制造者提供的数值数据，而不依赖于知识。计算智能是智力的低层认知。 主要的研究领域为神经计算，模糊计算，进化计算，人工生命。 4-2 试述计算智能（CI）、人工智能（AI）和生物智能（BI）的关系。 计算智能是智力的低层认知，主要取决于数值数据而不依赖于知识。人工智能是在计算智能的基础上引入知识而产生的智力中层认知。生物智能，尤其是人类智能，则是最高层的智能。即CI包含AI包含BI 4-3 人工神经网络为什么具有诱人的发展前景和潜在的广泛应用领域？ 人工神经网络具有如下至关重要的特性： (1) 并行分布处理 适于实时和动态处理 (2)非线性映射 给处理非线性问题带来新的希望 (3) 通过训练进行学习 一个经过适当训练的神经网络具有归纳全部数据的能力，能够解决那些由数学模型或描述规则难以处理的问题 (4) 适应与集成 神经网络的强适应和信息融合能力使得它可以同时输入大量不同的控制信号，实现信息集成和融合，适于复杂，大规模和多变量系统 (5) 硬件实现 一些超大规模集成是电路实现硬件已经问世，使得神经网络成为具有快速和大规模处理能力的网络。 4-4 简述生物神经元及人工神经网络的结构和主要学习算法。
生物神经元 大多数神经元由一个细胞体(cell body或soma)和突(process)两部分组成。突分两类，即轴突(axon)和树突(dendrite)，轴突是个突出部分，长度可达1m，把本神经元的输出发送至其它相连接的神经元。树突也是突出部分，但一般较短，且分枝很多，与其它神经元的轴突相连，以接收来自其它神经元的生物信号。 轴突的末端与树突进行信号传递的界面称为突触(synapse)，通过突触向其它神经元发送信息。对某些突触的刺激促使神经元触发(fire)。只有神经元所有输入的总效应达到阈值电平，它才能开始工作。此时，神经元就产生一个全强度的输出窄脉冲，从细胞体经轴突进入轴突分枝。这时的神经元就称为被触发。突触把经过一个神经元轴突的脉冲转化为下一个神经元的兴奋或抑制。学习就发生在突触附近。 每个人脑大约含有10^11-10^12个神经元，每一神经元又约有10^3-10^4个突触。神经元通过突触形成的网络，传递神经元间的兴奋与抑制。大脑的全部神经元构成极其复杂的拓扑网络群体，用于实现记忆与思维。 人工神经网络的结构 人工神经网络由神经元模型构成。每个神经元具有单一输出，并且能够与其它神经元连接，存在许多输出连接方法，每种连接方法对应于一个连接权系数。 人工神经网络的结构分为2类， (1)递归(反馈)网络 有些神经元的输出被反馈至同层或前层神经元。信号能够从正向和反向流通。Hopfield网络，Elmman网络和Jordan网络是代表。 (2) 前馈网络 具有递阶分层结构，由一些同层神经元间不存在互连的层级组成。从输入层至输出层的信号通过单向连接流通，神经元从一层连接至下一层，不存在同层神经元之间的连接。多层感知器(MLP)，学习矢量量化网络(LVQ)，小脑模型连接控制网络(CMAC)和数据处理方法网络(GMDH)是代表。 人工神经网络的主要学习算法 (1) 指导式(有师)学习 根据期望和实际的网络输出之间的差来调整神经元连接的强度或权。包括Delta规则，广义Delta规则，反向传播算法及LVQ算法。 (2) 非指导(无导师)学习 训练过程中，神经网络能自动地适应连接权，以便按相似特征把输入模式分组聚集。包括
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
X X X X大学 研究生考查课 作业 课程名称：智能控制理论与技术 研究生姓名：学号： 作业成绩： 任课教师(签名) 交作业日时间：2010年12月22日
人工神经网络(artificial neural network，简称ANN)是在对大脑的生理研究的基础上，用模拟生物神经元的某些基本功能元件(即人工神经元)，按各种不同的联结方式组成的一个网络。模拟大脑的某些机制，实现某个方面的功能，可以用在模仿视觉、函数逼近、模式识别、分类和数据压缩等领域，是近年来人工智能计算的一个重要学科分支。 人工神经网络用相互联结的计算单元网络来描述体系。输人与输出的关系由联结权重和计算单元来反映，每个计算单元综合加权输人，通过激活函数作用产生输出，主要的激活函数是Sigmoid函数。ANN有中间单元的多层前向和反馈网络。从一系列给定数据得到模型化结果是ANN的一个重要特点，而模型化是选择网络权重实现的，因此选用合适的学习训练样本、优化网络结构、采用适当的学习训练方法就能得到包含学习训练样本范围的输人和输出的关系。如果用于学习训练的样本不能充分反映体系的特性，用ANN也不能很好描述与预测体系。显然，选用合适的学习训练样本、优化网络结构、采用适当的学习训练方法是ANN的重要研究内容之一，而寻求应用合适的激活函数也是ANN研究发展的重要内容。由于人工神经网络具有很强的非线性多变量数据的能力，已经在多组分非线性标定与预报中展现出诱人的前景。人工神经网络在工程领域中的应用前景越来越宽广。 1人工神经网络基本理论[1] 1.1神经生物学基础 可以简略地认为生物神经系统是以神经元为信号处理单元,通过广泛的突触联系形成的信息处理集团,其物质结构基础和功能单元是脑神经细胞即神经元(neu ron)。(1)神经元具有信号的输入、整合、输出三种主要功能作用行为。突触是整个神经系统各单元间信号传递驿站,它构成各神经元之间广泛的联接。(3)大脑皮质的神经元联接模式是生物体的遗传性与突触联接强度可塑性相互作用的产物,其变化是先天遗传信息确定的总框架下有限的自组织过程。 1.2建模方法 神经元的数量早在胎儿时期就已固定,后天的脑生长主要是指树突和轴突从神经细胞体中长出并形成突触联系,这就是一般人工神经网络建模方法的生物学依据。人脑建模一般可有两种方法:①神经生物学模型方法,即根据微观神经生物学知识的积累,把脑神经系统的结构及机理逐步解释清楚,在此基础上建立脑功能模型。②神经计算模型方法,即首先建立粗略近似的数学模型并研究该模型的动力学特性,然后再与真实对象作比较(仿真处理方法)。 1.3概念 人工神经网络用物理可实现系统来模仿人脑神经系统的结构和功能,是一门新兴的前沿交叉学科,其概念以T.Kohonen.Pr的论述最具代表性:人工神经网络就是由简单的处理单元(通常为适应性)组成的并行互联网络,它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。 1.4应用领域 人工神经网络在复杂类模式识别、运动控制、感知觉模拟方面有着不可替代的作用。概括地说人工神经网络主要应用于解决下述几类问题:模式信息处理和模式识别、最优化问题、信息的智能化处理、复杂控制、信号处理、数学逼近映射、感知觉模拟、概率密度函数估计、化学谱图分析、联想记忆及数据恢复等。 1.5理论局限性 (1)受限于脑科学的已有研究成果由于生理试验的困难性,目前对于人脑思维与记忆机制的认识尚很肤浅,对脑神经网的运行和神经细胞的内部处理机制还没有太多的认识。 (2)尚未建立起完整成熟的理论体系目前已提出的众多人工神经网络模型,归纳起来一般都是一个由节点及其互连构成的有向拓扑网,节点间互连强度构成的矩阵可通过某种学
《神经网络原理》 一、填空题 1、从系统的观点讲，人工神经元网络是由大量神经元通过极其丰富和完善的连接而构成的自适应、非线性、动力学系统。 2、神经网络的基本特性有拓扑性、学习性和稳定收敛性。 3、神经网络按结构可分为前馈网络和反馈网络，按性能可分为离散型和连续型，按学习方式可分为有导师和无导师。 4、神经网络研究的发展大致经过了四个阶段。 5、网络稳定性指从t=0时刻初态开始，到t时刻后v(t+△t)=v(t)，(t>0)，称网络稳定。 6、联想的形式有两种，它们分是自联想和异联想。 7、存储容量指网络稳定点的个数，提高存储容量的途径一是改进网络的拓扑结构，二是改进学习方法。 8、非稳定吸引子有两种状态，一是有限环状态，二是混沌状态。 9、神经元分兴奋性神经元和抑制性神经元。 10、汉明距离指两个向量中对应元素不同的个数。 二、简答题 1、人工神经元网络的特点？ 答：（1）、信息分布存储和容错性。 （2）、大规模并行协同处理。 （3）、自学习、自组织和自适应。 （4）、人工神经元网络是大量的神经元的集体行为，表现为复杂
的非线性动力学特性。 （5）人式神经元网络具有不适合高精度计算、学习算法和网络设计没有统一标准等局限性。 2、单个神经元的动作特征有哪些？ 答：单个神经元的动作特征有：（1）、空间相加性；（2）、时间相加性；（3）、阈值作用；（4）、不应期；（5）、可塑性；（6）疲劳。 3、怎样描述动力学系统？ 答：对于离散时间系统，用一组一阶差分方程来描述： X(t+1)=F[X(t)]； 对于连续时间系统，用一阶微分方程来描述： dU(t)/dt=F[U(t)]。 4、F(x)与x 的关系如下图，试述它们分别有几个平衡状态，是否为稳定的平衡状态？ 答：在图（1）中，有两个平衡状态a 、b ，其中，在a 点曲线斜率|F ’(X)|>1，为非稳定平稳状态；在b 点曲线斜率|F ’(X)|<1，为稳定平稳状态。 在图（2）中，有一个平稳状态a ，且在该点曲线斜率|F ’(X)|>1，为非稳定平稳状态。
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、
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
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