神经网络的基本特征有,简述什么是神经网络

1、什么叫神经网络？

南搞小孩给出基本的概念: 一.一些基本常识和原理 [什么叫神经网络?] 人的思维有逻辑性和直观性两种不同的基本方式。逻辑性的思维是指根据逻辑规则进行推理的过程；它先将信息化成概念，并用符号表示，然后，根据符号运算按串行模式进行逻辑推理；这一过程可以写成串行的指令，让计算机执行。然而，直观性的思维是将分布式存储的信息综合起来，结果是忽然间产生想法或解决问题的办法。这种思维方式的根本之点在于以下两点:1.信息是通过神经元上的兴奋模式分布储在网络上;2.信息处理是通过神经元之间同时相互作用的动态过程来完成的。 人工神经网络就是模拟人思维的第二种方式。这是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。 [人工神经网络的工作原理] 人工神经网络首先要以一定的学习准则进行学习，然后才能工作。现以人工神经网络对手写“A”、“B”两个字母的识别为例进行说明，规定当“A”输入网络时，应该输出“1”，而当输入为“B”时，输出为“0”。 所以网络学习的准则应该是：如果网络作出错误的的判决，则通过网络的学习，应使得网络减少下次犯同样错误的可能性。首先，给网络的各连接权值赋予(0，1)区间内的随机值，将“A”所对应的图象模式输入给网络，网络将输入模式加权求和、与门限比较、再进行非线性运算，得到网络的输出。在此情况下，网络输出为“1”和“0”的概率各为50%，也就是说是完全随机的。这时如果输出为“1”(结果正确)，则使连接权值增大，以便使网络再次遇到“A”模式输入时，仍然能作出正确的判断。 如果输出为“0”(即结果错误)，则把网络连接权值朝着减小综合输入加权值的方向调整，其目的在于使网络下次再遇到“A”模式输入时，减小犯同样错误的可能性。如此操作调整，当给网络轮番输入若干个手写字母“A”、“B”后，经过网络按以上学习方法进行若干次学习后，网络判断的正确率将大大提高。这说明网络对这两个模式的学习已经获得了成功，它已将这两个模式分布地记忆在网络的各个连接权值上。当网络再次遇到其中任何一个模式时，能够作出迅速、准确的判断和识别。一般说来，网络中所含的神经元个数越多，则它能记忆、识别的模式也就越多。 南搞小孩一个小程序: 关于一个神经网络模拟程序的下载 人工神经网络实验系统(BP网络) V1.0 Beta 作者:沈琦 作者关于此程序的说明: 从输出结果可以看到，前3条"学习"指令，使"输出"神经元收敛到了值 0.515974。而后3条"学习"指令，其收敛到了值0.520051。再看看处理4和11的指令结果 P *Out1: 0.520051看到了吗？ "大脑"识别出了4和11是属于第二类的！怎么样?很神奇吧?再打show指令看看吧!"神经网络"已经形成了!你可以自己任意的设"模式"让这个"大脑"学习分辩哦!只要样本数据量充分(可含有误差的样本)，如果能够在out数据上收敛地话，那它就能分辨地很准哦!有时不是绝对精确，因为它具有"模糊处理"的特性.看Process输出的值接近哪个Learning的值就是"大脑"作出的"模糊性"判别! 南搞小孩神经网络研究社区: 人工神经网络论坛 (旧版,枫舞推荐) 国际神经网络学会(INNS)(英文) 欧洲神经网络学会(ENNS)(英文) 亚太神经网络学会(APNNA)(英文) 日本神经网络学会(JNNS)(日文) 国际电气工程师协会神经网络分会 研学论坛神经网络 人工智能研究者俱乐部 2nsoft人工神经网络中文站 =南搞小孩推荐部分书籍: 人工神经网络技术入门讲稿(PDF) 神经网络FAQ(英文) 数字神经网络系统(电子图书) 神经网络导论(英文) =南搞小孩还找到一份很有参考价值的讲座 <前向网络的敏感性研究> 是Powerpoint文件，比较大，如果网速不够最好用鼠标右键下载另存. 南搞小孩添言:很久之前，枫舞梦想智能机器人从自己手中诞生,SO在学专业的时候也有往这方面发展...考研的时候亦是朝着人工智能的方向发展..但是很不幸的是枫舞考研失败...SO 只好放弃这个美好的愿望,为生活奔波.希望你能够成为一个好的智能计算机工程师..枫舞已经努力的在给你提供条件资源哦~~

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2、bp神经网络

BP（Back Propagation）网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一神经网络的描述正确的是。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hide layer)和输出层(output layer)。
人工神经网络就是模拟人思维的第二种方式。这是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。
人工神经网络首先要以一定的学习准则进行学习，然后才能工作。现以人工神经网络对手写“A”、“B”两个字母的识别为例进行说明，规定当“A”输入网络时，应该输出“1”，而当输入为“B”时，输出为“0”。
所以网络学习的准则应该是：如果网络作出错误的的判决，则通过网络的学习，应使得网络减少下次犯同样错误的可能性。首先，给网络的各连接权值赋予(0，1)区间内的随机值，将“A”所对应的图象模式输入给网络，网络将输入模式加权求和、与门限比较、再进行非线性运算，得到网络的输出。在此情况下，网络输出为“1”和“0”的概率各为50%，也就是说是完全随机的。这时如果输出为“1”(结果正确)，则使连接权值增大，以便使网络再次遇到“A”模式输入时，仍然能作出正确的判断。
如果输出为“0”(即结果错误)，则把网络连接权值朝着减小综合输入加权值的方向调整，其目的在于使网络下次再遇到“A”模式输入时，减小犯同样错误的可能性。如此操作调整，当给网络轮番输入若干个手写字母“A”、“B”后，经过网络按以上学习方法进行若干次学习后，网络判断的正确率将大大提高。这说明网络对这两个模式的学习已经获得了成功，它已将这两个模式分布地记忆在网络的各个连接权值上。当网络再次遇到其中任何一个模式时，能够作出迅速、准确的判断和识别。一般说来，网络中所含的神经元个数越多，则它能记忆、识别的模式也就越多。
如图所示拓扑结构的单隐层前馈网络，一般称为三层前馈网或三层感知器，即：输入层、中间层（也称隐层）和输出层。它的特点是：各层神经元仅与相邻层神经元之间相互全连接，同层内神经元之间无连接，各层神经元之间无反馈连接，构成具有层次结构的前馈型神经网络系统。单计算层前馈神经网络只能求解线性可分问题，能够求解非线性问题的网络必须是具有隐层的多层神经网络。
神经网络的研究内容相当广泛，反映了多学科交叉技术领域的特点。主要的研究工作集中在以下几个方面：
（1）生物原型研究。从生理学、心理学、解剖学、脑科学、病理学等生物科学方面研究神经细胞、神经网络、神经系统的生物原型结构及其功能机理。
（2）建立理论模型。根据生物原型的研究，建立神经元、神经网络的理论模型。其中包括概念模型、知识模型、物理化学模型、数学模型等。
（3）网络模型与算法研究。在理论模型研究的基础上构作具体的神经网络模型，以实现计算机模拟或准备制作硬件，包括网络学习算法的研究。这方面的工作也称为技术模型研究。
（4）人工神经网络应用系统。在网络模型与算法研究的基础上，利用人工神经网络组成实际的应用系统，例如，完成某种信号处理或模式识别的功能、构作专家系统、制成机器人等等。
纵观当代新兴科学技术的发展历史，人类在征服宇宙空间、基本粒子，生命起源等科学技术领域的进程中历经了崎岖不平的道路。我们也会看到，探索人脑功能和神经网络的研究将伴随着重重困难的克服而日新月异。
神经网络可以用作分类、聚类、预测等。神经网络需要有一定量的历史数据，通过历史数据的训练，网络可以学习到数据中隐含的知识。在你的问题中，首先要找到某些问题的一些特征，以及对应的评价数据，用这些数据来训练神经网络。
虽然BP网络得到了广泛的应用，但自身也存在一些缺陷和不足，主要包括以下几个方面的问题。
首先，由于学习速率是固定的，因此网络的收敛速度慢，需要较长的训练时间。对于一些复杂问题，BP算法需要的训练时间可能非常长，这主要是由于学习速率太小造成的，可采用变化的学习速率或自适应的学习速率加以改进。
其次，BP算法可以使权值收敛到某个值，但并不保证其为误差平面的全局最小值，这是因为采用梯度下降法可能产生一个局部最小值。对于这个问题，可以采用附加动量法来解决。
再次，网络隐含层的层数和单元数的选择尚无理论上的指导，一般是根据经验或者通过反复实验确定。因此，网络往往存在很大的冗余性，在一定程度上也增加了网络学习的负担。
最后，网络的学习和记忆具有不稳定性。也就是说，如果增加了学习样本，训练好的网络就需要从头开始训练，对于以前的权值和阈值是没有记忆的。但是可以将预测、分类或聚类做的比较好的权值保存。

3、什么是BP神经网络？

BP算法的核心机制在于：通过输入信号正向传递以及误差反向传播两个主要环节实现网络的学习过程；在正向传递阶段，输入样本信息从输入层依次传递到各隐含层，并最终到达输出层；若此时输出层的实际结果与预期目标存在差异，则将这一误差信息作为反馈信号逐步反方向传递至各层之间的连接权值中进行调整；经过多次这样的训练迭代后，在达到预定的学习精度要求之前持续执行这一过程；具体而言，在每一训练周期中会依次执行以下步骤：首先从训练数据集中选取一个样本实例并将其输入至网络模型；接着根据节点间的连接关系对信号进行前馈处理直至获得神经网络最终的计算结果；随后通过比较实际输出与期望目标之间的差异来确定当前系统的误差水平；最后将这一误差信息沿着反方向路径逐步传播并应用于各连接权值参数上以实现对其不断优化；如此反复直至系统在整个训练数据集上的平均误差水平降至可接受范围内

4、神经网络算法的人工神经网络

人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN）系统是 20 世纪 40 年代后出现的。它是由众多的神经元可调的连接权值连接而成，具有大规模并行处理、分布式信 息存储、良好的自组织自学习能力等特点。BP（Back Propagation）算法又称为误差 反向传播算法，是人工神经网络中的一种监督式的学习算法。BP 神经网络算法在理 论上可以逼近任意函数，基本的结构由非线性变化单元组成，具有很强的非线性映射能力。而且网络的中间层数、各层的处理单元数及网络的学习系数等参数可根据具体情况设定，灵活性很大，在优化、信号处理与模式识别、智能控制、故障诊断等许 多领域都有着广泛的应用前景。 人工神经元的研究起源于脑神经元学说。19世纪末，在生物、生理学领域，Waldeger等人创建了神经元学说。人们认识到复杂的神经系统是由数目繁多的神经元组合而成。大脑皮层包括有100亿个以上的神经元，每立方毫米约有数万个，它们互相联结形成神经网络，通过感觉器官和神经接受来自身体内外的各种信息，传递至中枢神经系统内，经过对信息的分析和综合，再通过运动神经发出控制信息，以此来实现机体与内外环境的联系，协调全身的各种机能活动。
神经元也和其他类型的细胞一样，包括有细胞膜、细胞质和细胞核。但是神经细胞的形态比较特殊，具有许多突起，因此又分为细胞体、轴突和树突三部分。细胞体内有细胞核，突起的作用是传递信息。树突是作为引入输入信号的突起，而轴突是作为输出端的突起，它只有一个。
树突是细胞体的延伸部分，它由细胞体发出后逐渐变细，全长各部位都可与其他神经元的轴突末梢相互联系，形成所谓“突触”。在突触处两神经元并未连通，它只是发生信息传递功能的结合部，联系界面之间间隙约为（15～50)×10米。突触可分为兴奋性与抑制性两种类型，它相应于神经元之间耦合的极性。每个神经元的突触数目正常，最高可达10个。各神经元之间的连接强度和极性有所不同，并且都可调整、基于这一特性，人脑具有存储信息的功能。利用大量神经元相互联接组成人工神经网络可显示出人的大脑的某些特征。
人工神经网络是由大量的简单基本元件——神经元相互联接而成的自适应非线性动态系统。每个神经元的结构和功能比较简单，但大量神经元组合产生的系统行为却非常复杂。
人工神经网络反映了人脑功能的若干基本特性，但并非生物系统的逼真描述，只是某种模仿、简化和抽象。
与数字计算机比较，人工神经网络在构成原理和功能特点等方面更加接近人脑，它不是按给定的程序一步一步地执行运算，而是能够自身适应环境、总结规律、完成某种运算、识别或过程控制。
人工神经网络首先要以一定的学习准则进行学习，然后才能工作。现以人工神经网络对于写“A”、“B”两个字母的识别为例进行说明，规定当“A”输入网络时，应该输出“1”，而当输入为“B”时，输出为“0”。
所以网络学习的准则应该是：如果网络作出错误的的判决，则通过网络的学习，应使得网络减少下次犯同样错误的可能性。首先，给网络的各连接权值赋予(0，1)区间内的随机值，将“A”所对应的图象模式输入给网络，网络将输入模式加权求和、与门限比较、再进行非线性运算，得到网络的输出。在此情况下，网络输出为“1”和“0”的概率各为50%，也就是说是完全随机的。这时如果输出为“1”(结果正确)，则使连接权值增大，以便使网络再次遇到“A”模式输入时，仍然能作出正确的判断。
如果输出为“0”(即结果错误)，则把网络连接权值朝着减小综合输入加权值的方向调整，其目的在于使网络下次再遇到“A”模式输入时，减小犯同样错误的可能性。如此操作调整，当给网络轮番输入若干个手写字母“A”、“B”后，经过网络按以上学习方法进行若干次学习后，网络判断的正确率将大大提高。这说明网络对这两个模式的学习已经获得了成功，它已将这两个模式分布地记忆在网络的各个连接权值上。当网络再次遇到其中任何一个模式时，能够作出迅速、准确的判断和识别。一般说来，网络中所含的神经元个数越多，则它能记忆、识别的模式也就越多。 （1）人类大脑有很强的自适应与自组织特性，后天的学习与训练可以开发许多各具特色的活动功能。如盲人的听觉和触觉非常灵敏；聋哑人善于运用手势；训练有素的运动员可以表现出非凡的运动技巧等等。
普通计算机的功能取决于程序中给出的知识和能力。显然，对于智能活动要通过总结编制程序将十分困难。
人工神经网络也具有初步的自适应与自组织能力。在学习或训练过程中改变突触权重值，以适应周围环境的要求。同一网络因学习方式及内容不同可具有不同的功能。人工神经网络是一个具有学习能力的系统，可以发展知识，以致超过设计者原有的知识水平。通常，它的学习训练方式可分为两种，一种是有监督或称有导师的学习，这时利用给定的样本标准进行分类或模仿；另一种是无监督学习或称无为导师学习，这时，只规定学习方式或某些规则，则具体的学习内容随系统所处环境 （即输入信号情况）而异，系统可以自动发现环境特征和规律性，具有更近似人脑的功能。
（2）泛化能力
泛化能力指对没有训练过的样本，有很好的预测能力和控制能力。特别是，当存在一些有噪声的样本，网络具备很好的预测能力。
(3)非线性映射能力
当对系统对于设计人员来说，很透彻或者很清楚时，则一般利用数值分析，偏微分方程等数学工具建立精确的数学模型，但当对系统很复杂，或者系统未知，系统信息量很少时，建立精确的数学模型很困难时，神经网络的非线性映射能力则表现出优势，因为它不需要对系统进行透彻的了解，但是同时能达到输入与输出的映射关系，这就大大简化设计的难度。
(4)高度并行性
并行性具有一定的争议性。承认具有并行性理由：神经网络是根据人的大脑而抽象出来的数学模型，由于人可以同时做一些事，所以从功能的模拟角度上看，神经网络也应具备很强的并行性。
多少年以来，人们从医学、生物学、生理学、哲学、信息学、计算机科学、认知学、组织协同学等各个角度企图认识并解答上述问题。在寻找上述问题答案的研究过程中，这些年来逐渐形成了一个新兴的多学科交叉技术领域，称之为“神经网络”。神经网络的研究涉及众多学科领域，这些领域互相结合、相互渗透并相互推动。不同领域的科学家又从各自学科的兴趣与特色出发，提出不同的问题，从不同的角度进行研究。
下面将人工神经网络与通用的计算机工作特点来对比一下：
若从速度的角度出发，人脑神经元之间传递信息的速度要远低于计算机，前者为毫秒量级，而后者的频率往往可达几百兆赫。但是，由于人脑是一个大规模并行与串行组合处理系统，因而，在许多问题上可以作出快速判断、决策和处理，其速度则远高于串行结构的普通计算机。人工神经网络的基本结构模仿人脑，具有并行处理特征，可以大大提高工作速度。
人脑存贮信息的特点为利用突触效能的变化来调整存贮内容，也即信息存贮在神经元之间连接强度的分布上，存贮区与计算机区合为一体。虽然人脑每日有大量神经细胞死亡 （平均每小时约一千个），但不影响大脑的正常思维活动。
普通计算机是具有相互独立的存贮器和运算器，知识存贮与数据运算互不相关，只有通过人编出的程序使之沟通，这种沟通不能超越程序编制者的预想。元器件的局部损坏及程序中的微小错误都可能引起严重的失常。 心理学家和认知科学家研究神经网络的目的在于探索人脑加工、储存和搜索信息的机制，弄清人脑功能的机理，建立人类认知过程的微结构理论。
生物学、医学、脑科学专家试图通过神经网络的研究推动脑科学向定量、精确和理论化体系发展，同时也寄希望于临床医学的新突破；信息处理和计算机科学家研究这一问题的目的在于寻求新的途径以解决不能解决或解决起来有极大困难的大量问题，构造更加逼近人脑功能的新一代计算机。
人工神经网络早期的研究工作应追溯至上世纪40年代。下面以时间顺序，以著名的人物或某一方面突出的研究成果为线索，简要介绍人工神经网络的发展历史。
1943年，心理学家W·Mcculloch和数理逻辑学家W·Pitts在分析、总结神经元基本特性的基础上首先提出神经元的数学模型。此模型沿用至今，并且直接影响着这一领域研究的进展。因而，他们两人可称为人工神经网络研究的先驱。
1945年冯·诺依曼领导的设计小组试制成功存储程序式电子计算机，标志着电子计算机时代的开始。1948年，他在研究工作中比较了人脑结构与存储程序式计算机的根本区别，提出了以简单神经元构成的再生自动机网络结构。但是，由于指令存储式计算机技术的发展非常迅速，迫使他放弃了神经网络研究的新途径，继续投身于指令存储式计算机技术的研究，并在此领域作出了巨大贡献。虽然，冯·诺依曼的名字是与普通计算机联系在一起的，但他也是人工神经网络研究的先驱之一。
50年代末，F·Rosenblatt设计制作了“感知机”，它是一种多层的神经网络。这项工作首次把人工神经网络的研究从理论探讨付诸工程实践。当时，世界上许多实验室仿效制作感知机，分别应用于文字识别、声音识别、声纳信号识别以及学习记忆问题的研究。然而，这次人工神经网络的研究高潮未能持续很久，许多人陆续放弃了这方面的研究工作，这是因为当时数字计算机的发展处于全盛时期，许多人误以为数字计算机可以解决人工智能、模式识别、专家系统等方面的一切问题，使感知机的工作得不到重视；其次，当时的电子技术工艺水平比较落后，主要的元件是电子管或晶体管，利用它们制作的神经网络体积庞大，价格昂贵，要制作在规模上与真实的神经网络相似是完全不可能的；另外，在1968年一本名为《感知机》的著作中指出线性感知机功能是有限的，它不能解决如异感这样的基本问题，而且多层网络还不能找到有效的计算方法，这些论点促使大批研究人员对于人工神经网络的前景失去信心。60年代末期，人工神经网络的研究进入了低潮。
另外，在60年代初期，Widrow提出了自适应线性元件网络，这是一种连续取值的线性加权求和阈值网络。后来，在此基础上发展了非线性多层自适应网络。当时，这些工作虽未标出神经网络的名称，而实际上就是一种人工神经网络模型。
随着人们对感知机兴趣的衰退，神经网络的研究沉寂了相当长的时间。80年代初期，模拟与数字混合的超大规模集成电路制作技术提高到新的水平，完全付诸实用化，此外，数字计算机的发展在若干应用领域遇到困难。这一背景预示，向人工神经网络寻求出路的时机已经成熟。美国的物理学家Hopfield于1982年和1984年在美国科学院院刊上发表了两篇关于人工神经网络研究的论文，引起了巨大的反响。人们重新认识到神经网络的威力以及付诸应用的现实性。随即，一大批学者和研究人员围绕着 Hopfield提出的方法展开了进一步的工作，形成了80年代中期以来人工神经网络的研究热潮。
1985年，Ackley、Hinton和Sejnowski将模拟退火算法应用到神经网络训练中，提出了Boltzmann机，该算法具有逃离极值的优点，但是训练时间需要很长。
1986年，Rumelhart、Hinton和Williams提出了多层前馈神经网络的学习算法，即BP算法。它从证明的角度推导算法的正确性，是学习算法有理论依据。从学习算法角度上看，是一个很大的进步。
1988年，Broomhead和Lowe第一次提出了径向基网络：RBF网络。
总体来说，神经网络经历了从高潮到低谷，再到高潮的阶段，充满曲折的过程。

5、BP人工神经网络

人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）是由许多类似于生物神经系统中的神经元组成的网络系统，在工程技术和信息科学中被用来模拟生物体复杂的信息处理机制与模式识别特性。这种系统不仅具备处理数值型数据的一般计算能力，并且能够模拟人类认知系统的知识表示、推理决策以及学习记忆等功能特点，在实际应用中则主要采用"黑箱"式的仿生推理方法，在获取足够训练样本后能自主学习并建立高效的模型架构以实现特定的任务目标

在岩土工程领域中存在众多具有非线性的特殊问题。各变量之间的关系呈现出高度复杂性，并难以精确建立数学力学模型来描述这些现象。实测数据的质量受测点位置、覆盖范围及测量手段的影响，在某些情况下通常难以满足传统统计学所需的前提条件。加之岩土工程信息的复杂性和不确定性，在这种情况下采用神经网络方法来解决岩土工程问题是值得考虑的一个合理的选择。

BP神经网络模型即为误差反向传播（BackPagation）网络模型的全称。该模型包含三个主要组成部分：输入端接收原始数据并进行初步特征提取；中间处理单元经过非线性变换作用后完成信息编码；输出端则根据需求生成最终决策结果或预测数值等信息。其学习机制可分为两个阶段：前馈信息传递与反馈优化调整过程。具体而言，在前馈阶段系统会将输入样本按照顺序传递至隐藏单元，并最终到达输出端完成数据呈现；在反馈阶段则将均方误差信号沿着原来的连接路径从输出端逆推至输入端，并在此基础上不断更新各层次神经元之间的权重参数，在训练过程中最小化预测与实际目标之间的差异

BP神经网络模型在其构建与运用的过程中（...），存在的局限性与改进建议有四个重要方面：

对于神经网络而言，在数据量上取得突破性进展往往事倍功半。虽然增加样本数量能够显著提升模型的泛化能力并更准确地反映真实情况[1]（Data Quantity），但在实际应用场景中由于硬件限制和技术瓶颈等因素[2]（Practical Constraints），我们很难获取足够多的样本数据来进行充分训练[3]（Training Sufficiency）。

（2）BP网络模型其运算效率较低，并且无法有效描述预测量与其相关参数间的变量间关系。

（3）基于定量数据构建模型，在具备充分资料的情况下，采用基坑降水方式、基坑支护模式、施工工况等定性的指标以及一些容易获取的定量指标作为输入层，并将评价结果作为输出层进行处理时，在一定程度上能够提高BP神经网络模型的应用精度和全面性。

（4）BP人工神经网络系统具有非线性和智能化的特点。该系统较好地综合考虑了定性和定量分析方法以及精确逻辑推理等多方面内容，并且由于样本选取的不同导致各要素权重存在差异。同时，在基于先验知识及经验对定性参数进行量化处理的过程中，则会不可避免地影响评价结果的真实性和可靠性。因此，在实际应用过程中需根据不同基坑工程的具体工况及周边环境特征等因素进行具体分析，并结合用户的特定需求选择合适的评估指标体系以确保应用效果

6、高中计算机会考练习题10

九、信息加工与表达
单选题：
1．字处理软件中，默认的页面设置中的方向为A 。
A．纵向 B．横向
2．制作电子报刊需要选择合适的纸张，国际通行标准有A、B两个纸张系列（全张纸A0的规格为890mm×1240mm），经过分割裁剪（有一定损耗）得到A4纸，请问A4纸的大小为 B
。
A．297mm×420mm B．210mm×297mm C．148mm×210mm D．182mm×257mm
3．王老师利用电子表格对班级学生的各科成绩进行汇总并排名，这属于信息处理一般过程的__B______阶段。
A．记录信息 B．加工信息 C．发布信息 D．存储信息
4．下列 格式是Windows系统下标准的位图格式，其结构简单，未经过压缩，一般图像文件比较大。 C
A．JPEG格式 B．GIF格式 C．BMP格式 D．PNG格式
5．以下文件类型中， 是经过“有损压缩”，以损失图片质量达到文件占用空间减少的图片类型。 C
A．BMP B．GIF C．JPG D．PSD
6．屏幕分辨率是指屏幕区域由多少个 B组成。
A．线条 B．像素点 C．图标 D．颜色
7．图像分辨率的单位是 D。
A．位 B．分辨率 C．赫兹 D．像素
8．下列软件中， C是图像处理软件。
A．Word B．Excel C．Photoshop D．PowerPoint
9．一幅彩色静态图像（RGB），分辨率设置为256×512，每一种颜色用8bit表示，则该彩色静态图像的数据量为B bit。
A．512×512×3×8 B．256×512×3×8
C．256×256×3×8 D．512×512×3×8×25
10．如果屏幕分辨率是1024×768，那么屏幕纵方向有 个像素点，横方向有
个像素点。( B)
A．1024 768 B．768 1024
11．以下说法正确的是A。
A．计算机语言有机器语言、汇编语言、高级语言
B．计算机语言只有三种，即Basic语言、Pascal语言、C语言
C．只有机器语言是低级语言
D．高级语言接近自然语言，能被计算机直接识别和接受
12．算法是C______。
A．计算方法 B．计算公式 C．对解决问题的方法和步骤的描述
13．HTML文件是B________。
A．EXE文件 B．标准的文本文件 C．BAT文件 D．FLA文件
14．人工智能的英文缩写是A________。
A．AI B．RGZN C．MI D．CI
15．B_____被称为“人工智能之父”。
A．比尔盖茨 B．图灵 C．费根鲍耶 D．麦卡锡
16．下列不属于人工智能研究领域的是___D__。
A．神经网络 B．模式识别 C．机器证明 D．数据库
17．我国科学家__A______在机器证明领域里做出了重要贡献。
A．吴文俊 B．陈景润 C．华罗根 D．王选
多选题：
1．完成电子作品的过程通常包括：ABCD
A．策划主题与内容 B．制作作品 C．润色作品 D．修改与完善作品
2．一个比较完整的电子报刊应该含有的要素是： ABCE
A．名称 B．刊号 C．出版单位 D．出版人 E．出版日期
F．版面数 G．导读栏 H．导读栏上的超级链接

7、神经网络 的四个基本属性是什么?

神经网络 的四个基本属性：

（1）非线性：这种现象体现了自然界中普遍存在的复杂性和动态变化。脑智能作为一种复杂的非线性系统，在结构和功能上都呈现出独特的特征。人工神经元可以在激活或抑制两种状态下运行，在其内部机制中蕴含着高度的复杂性和动态变化特性。基于阈值设计的人工神经网络不仅能够实现信息的有效传递，在学习和记忆能力方面也展现出显著的优势。

（2）无限制性：神经网络通常由大量广泛连接的神经元构成。整体行为不仅受单个神经元特性的制约，还受到单元间相互作用及联系的影响。通过大量单元间的联系来模拟大脑的非限制性特征。联想记忆是典型的无限制性案例。

（3）非常定性：该系统具备自我调节、自我优化以及自主学习的特点。该系统能够持续接收新的数据信息，并根据外部环境进行相应的优化与调整；同时由于所处理的对象是非线性动态系统本身也在发生变化；通过迭代计算来模拟系统的动态行为

（4）非凸性：在特定条件下，系统的演进趋势由特定的状态量决定。例如，在EnergyFunction中存在多个极值点时，则表示系统处于局部平衡状态。非凸性表现为系统具有多个不同的极值点，并由此导致演化的多样性

扩展资料：

神经网络的特点优点：

人工神经网络的特点和优越性，主要表现在三个方面：

第一，在具备自主学习能力的情况下，在图像识别过程中如将多组不同类别的图像样本及其应识别的结果输入人工神经网络，则会使得该系统仅当将多组不同类别的图像样本及其应识别的结果输入人工神经网络时（此处补充：仅当将多组不同类别的图像样本及其应识别的结果输入人工神经网络时），人工神经网络则会凭借自主学习能力逐步掌握识别相似图片的能力。该系统具备自主学习能力对预测任务具有重要意义。预期未来的智能计算机将能够实现经济预测、市场分析以及效益评估等任务。

第二段具有联想存储功能，并且能够通过人工神经网络的反馈机制来实现这一特性。

第三点是能够快速识别优化方案的能力。解决一个复杂问题可能需要大量计算资源。通过特定领域设计的人工神经网络模型，在有限的时间内可以利用计算机的强大计算能力可以在短时间内找到相应的最优解决方案。

参考资料：

8、BP神经网络的原理的BP什么意思

人工神经网络具有多种模型；然而，在这些模型中尽管存在多样性，在实际应用中应用最为广泛的是多层前馈神经网络及其误差逆传播学习算法（Error Back-Prooaection），简称为BP网络。

在1986年，《Parallel Distributed Processing》一书由Rumelhart及其领导的研究团队正式发表，并详细阐述了误差逆传播学习算法这一重要理论框架。该算法得到了神经网络领域研究者的广泛认可。多层感知机网络则属于三层及以上层次结构的神经网络体系。其中一种典型代表即为三层前馈型结构（如图4.1所示），其组成部分包括输入层、隐含层（亦称中间层）以及输出层等基本单元。

图4.1 三层BP网络结构

（1）输入层

作为网络与外部系统进行数据交换的核心模块，在深度学习架构中占据重要地位。通常情况下，input layer主要负责存储 input vector而不进行任何预处理或转换能力；然而，在特定场景下这一设计体可依据实际需求灵活调整其参数配置；具体来说，在处理图像数据时,该结构体中的神经元数量可能基于原始像素信息或经过深度学习预训练模型提取出的关键特征点数量进行设置；

（2）隐含层

1989年, Robert Hecht Nielsen证明了对于任何在闭区间上的连续函数,都可以用一个单隐层BP神经网络进行逼近;进而可知,三层BP神经网络能够实现从n维空间到m维空间的任意映射关系。需要注意的是,增加隐含层数虽然能够进一步降低误差并提高精度,但同时也会使网络结构更加复杂化,从而导致训练时间相应延长;另一方面,提高误差精度也可以通过增加隐含层中的神经元数量来实现,其优势在于这种改进方式更容易被观察和调整;因此在一般情况下,应优先考虑增加隐含层中的神经元数目以提升性能,然后再根据具体需求选择合适的隐含层数目。

（3）输出层

该层输出用于反映网络经过训练后的结果向量；其维度参数需根据实际应用场景进行设定；在构建过程中尽量降低系统复杂度；其中若用于分类任务，则该类别的神经元活动水平较高（接近1），其他神经元则处于抑制状态（接近0）。

以上三层网络中的相邻两层层之间建立了全连接关系。具体而言，在下一层中每一个神经单元都会与上一层的所有神经单元形成完整的联系。值得注意的是，在同一层次内的各个神经单元之间是没有直接联系的；而所有这些联系所具有的强度则构成了整个网络中的权值矩阵W

BP网络是通过在教师指导下的方式来完成学习任务的。对于每一种输入样本，在教师的指导下设定预期输出值。随后将这些学习记忆模式输入到网络中，并由输入层经过中间层传递至输出层（这一过程被称为"正向传播"）。实际输出与预期输出之间的差异即为误差量。基于平方误差最小化的原则，在反向方向上逐步修正各层之间的连接权值系数（这一过程称为"反向传播"），而Back Propagation算法正是基于这一原理发展而来的（标志渊, 2006）。随着正向传播与反向传播交替执行的过程中不断优化各层间的连接权值系数后，在三层BP神经网络的学习过程中实现了对输入样本特征的有效识别与分类（陈正昌, 2005）：

（1）首先，对各符号的形式及意义进行说明：

网络输入向量Pk=（a1，a2，...，an）；

网络目标向量Tk=（y1，y2，...，yn）；

中间层单元输入向量Sk=（s1，s2，...，sp），输出向量Bk=（b1，b2，...，bp）；

输出层单元输入向量Lk=（l1，l2，...，lq），输出向量Ck=（c1，c2，...，cq）；

输入层至中间层的连接权wij，i=1，2，...，n，j=1，2，...p；

中间层至输出层的连接权vjt，j=1，2，...，p，t=1，2，...，p；

中间层各单元的输出阈值θj，j=1，2，...，p；

输出层各单元的输出阈值γj，j=1，2，...，p；

参数k=1，2，...，m。

（2）初始化。给每个连接权值wij、vjt、阈值θj与γj赋予区间（-1，1）内的随机值。

（3）随机选取一组输入和目标样本

提供给网络。

（4）用输入样本

权重系数wij与门限值θj用于获取中间层各神经元的输入信号sj；接着利用传递函数作用于中间层各神经元的输入信号sj以获得输出bj。

基坑降水工程的环境效应与评价方法

bj=f（sj） j=1，2，...，p （4.5）

基于中间层的激活值bj、连接权重vjt以及阈值γt来推导 Lt，并应用传递函数处理后得到输出层各单元的响应Ct

基坑降水工程的环境效应与评价方法

Ct=f（Lt） t=1，2，...，q （4.7）

（6）利用网络目标向量

，网络的实际输出Ct，计算输出层的各单元一般化误差

。

基坑降水工程的环境效应与评价方法

通过连接权vjt、输出层的一般化误差dt以及中间层的输出bj来计算各个单元的一般化误差

。

基坑降水工程的环境效应与评价方法

（8）利用输出层各单元的一般化误差

与中间层各单元的输出bj来修正连接权vjt和阈值γt。

基坑降水工程的环境效应与评价方法

（9）利用中间层各单元的一般化误差

，输入层各单元的输入Pk=（a1，a2，...，an）来修正连接权wij和阈值θj。

基坑降水工程的环境效应与评价方法

随机选择一个尚未处理的学习样本的向量表示输入到网络中后, 转回至步骤3; 当达到m个训练样本时则停止循环.

从m个学习样本中随机抽取一组输入与目标样本，并返回步骤（3），直至网络全局误差E达到或低于预先设定的最小阈值即可判定为已收敛。若经过预先设定的最大迭代次数后仍未达到收敛条件，则判定为未成功训练。

（12）学习结束。

可以看出，在这些学习步骤中其中第8、9步对应于该网络误差的逆传播过程而第10、11步则负责完成整个训练流程并实现模型的收敛

为了验证网络的性能表现，在完成训练后通常会执行相关的性能测试。通过选取测试样本向量输入到网络中并评估其分类准确性来确定其性能表现。在构建测试样本集时应涵盖未来应用中可能出现的主要典型模式（宋大奇, 2006）。这些样本可通过直接获取或仿真模拟获得。当数据有限或难以获取时可对学习样本添加适当噪声或按特定规则插值以补充所需数据。确保泛化能力的有效评估需避免使用与训练集完全一致的测试样例（董军, 2007）。

9、急！！！ 5

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依据一段文本数据生成表格
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神经网络属于人工智能领域的重要组成部分
计算逻辑就是解决数学问题的方法论基础
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维纳理论为控制论奠定了基础
小一号字体比小二号字体更为细小
开发相应的程序代码以实现特定功能
计算机系统通过处理指令执行各种运算任务
系统地收集信息是人类处理信息的基本流程