华中科技大学人工智能神经网络全解
了解AI技术中的神经网络原理
了解AI技术中的神经网络原理神经网络是人工智能（AI）领域中的一种重要技术，它模拟了生物神经系统的运作方式。
在现代社会中，神经网络已经广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域，并取得了令人瞩目的成果。
本文将为您介绍AI技术中的神经网络原理，帮助您深入了解这一技术的工作原理和应用。
一、神经元和激活函数1. 神经元神经元是构成神经网络的基本单元。
它接收输入信号，并通过加权和偏置进行线性计算，然后使用激活函数对结果进行非线性转换。
其中，加权值决定了不同输入信号对输出结果的影响程度，而偏置则调节整个模型的灵敏度。
2. 激活函数激活函数是一个数学函数，可以将神经元输出限制在一定范围内。
常用的激活函数有sigmoid函数、ReLU函数等。
sigmoid函数的取值范围在0到1之间，可用于二分类问题；ReLU函数在输入大于0时输出输入值，在输入小于等于0时输出0，适合处理较复杂的非线性问题。
二、前向传播和反向传播1. 前向传播前向传播是神经网络中的一种计算方式，用于将输入数据从输入层经过各个隐藏层最终传递到输出层。
在前向传播过程中，每个神经元根据连接权重和偏置值对接收到的输入信号进行计算，并将结果传递给下一层。
2. 反向传播反向传播是神经网络中的一种学习算法，用于调整连接权重和偏置值，使模型能够更好地适应训练数据。
反向传播基于误差信号从输出层往回传播，并利用梯度下降法不断调整参数值，以减小预测结果与实际结果之间的误差。
三、深度学习与卷积神经网络1. 深度学习深度学习是一种通过构建多层神经网络来解决复杂问题的机器学习方法。
相比于浅层神经网络，深度学习模型能够更好地捕捉输入数据中的抽象特征，从而提高模型的性能。
深度学习在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了巨大成功。
2. 卷积神经网络(CNN)卷积神经网络是深度学习中的一种重要网络结构，主要用于图像处理和计算机视觉领域。
它通过卷积层、池化层和全连接层的组合构成，能够自动提取图像中的特征信息。
人工智能控制技术课件：神经网络控制
例如，在听觉系统中，神经细胞和纤维是按照其最敏感的频率分
布而排列的。为此，柯赫仑（Kohonen）认为，神经网络在接受外
界输入时，将会分成不同的区域，不同的区域对不同的模式具有
不同的响应特征，即不同的神经元以最佳方式响应不同性质的信
号激励，从而形成一种拓扑意义上的有序图。这种有序图也称之
,
,
⋯
,
)
若 输 入 向 量 X= ( 1
， 权 值 向 量
2
W=(1 , 2 , ⋯ , ) ，定义网络神经元期望输出 与
实际输出 的偏差E为：
E= −
PERCEPTRON学习规则
感知器采用符号函数作为转移函数，当实际输出符合期
望时，不对权值进行调整，否则按照下式对其权值进行
单神经元网络
对生物神经元的结构和功能进行抽象和
模拟，从数学角度抽象模拟得到单神经
元模型，其中 是神经元的输入信号，
表示一个神经元同时接收多个外部刺激；
是每个输入所对应的权重，它对应
于每个输入特征，表示其重要程度；
是神经元的内部状态； 是外部输入信
号； 是一个阈值（Threshold）或称为
第三代神经网络：
2006年，辛顿（Geofrey Hinton）提出了一种深层网络模型——深度
置信网络（Deep Belief Networks，DBN），令神经网络进入了深度
学习大发展的时期。深度学习是机器学习研究中的新领域，采用无
监督训练方法达到模仿人脑的机制来处理文本、图像等数据的目的。
控制方式，通过神经元及其相互连接的权值，逼近系统
人工智能课后习题答案
可采用批量梯度下降、随机梯度下降、小批量梯度下降等优化算法，以及动量 法、AdaGrad、RMSProp、Adam等自适应学习率优化方法。
课后习题解答与讨论
• 习题一解答：详细阐述感知器模型的原理及算法实现过程，包括模型结构、激 活函数选择、损失函数定义、权重和偏置项更新方法等。
• 习题二解答：分析多层前馈神经网络的结构特点，讨论隐藏层数量、神经元个 数等超参数对网络性能的影响，并给出一种合适的超参数选择方法。
发展历程
人工智能的发展大致经历了符号主义、连接主义和深度学习三个阶段。符号主义认为人工智能源于对人类思 维的研究，尤其是对语言和逻辑的研究；连接主义主张通过训练大量神经元之间的连接关系来模拟人脑的思 维；深度学习则通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。
机器学习原理及分类
深度学习框架与应用领域
深度学习框架
深度学习框架是一种用于构建、训练和部署深度学习模型的开发工具。目前流行的深度学习框架包括 TensorFlow、PyTorch、Keras等。
应用领域
深度学习已广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等多个领域，并取得了显著的 成果。
课后习题解答与讨论
习题四解答
讨论人工智能的伦理问题，如数据隐私、算法偏见等，并 提出可能的解决方案。
02 感知器与神经网络
感知器模型及算法实现
感知器模型
感知器是一种简单的二分类线性模型 ，由输入层、权重和偏置项、激活函 数（通常为阶跃函数）以及输出层组 成。
感知器算法实现
通过训练数据集，采用梯度下降法更 新权重和偏置项，使得感知器对训练 样本的分类误差最小化。
时序差分方法
五大神经网络模型解析
五大神经网络模型解析近年来，人工智能的快速发展使得深度学习成为了热门话题。
而深度学习的核心就在于神经网络，它是一种能够模拟人脑神经系统的计算模型。
今天，我们就来一起解析五大神经网络模型。
1.前馈神经网络（Feedforward Neural Network）前馈神经网络是最基本的神经网络模型之一。
在前馈神经网络中，信息是单向传输的，即神经元的输出只会被后续神经元接收，不会造成回流。
前馈神经网络能够拟合线性和非线性函数，因此在分类、预测等问题的解决中被广泛应用。
前馈神经网络的一大优势在于简单易用，但同时也存在一些缺点。
例如，神经网络的训练难度大、泛化能力差等问题，需要不断探索解决之道。
2.循环神经网络（Recurrent Neural Network）与前馈神经网络不同，循环神经网络的信息是可以进行回流的。
这意味着神经元的输出不仅会传向后续神经元，还会传回到之前的神经元中。
循环神经网络在时间序列数据的处理中更为常见，如自然语言处理、语音识别等。
循环神经网络的优点在于增强了神经网络处理序列数据的能力，但是它也存在着梯度消失、梯度爆炸等问题。
为了解决这些问题，一些变种的循环神经网络模型应运而生，如长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）等。
3.卷积神经网络（Convolutional Neural Network）卷积神经网络是一种类似于图像处理中的卷积操作的神经网络模型。
卷积神经网络通过卷积神经层和池化层的堆叠来对输入数据进行分层提取特征，从而进一步提高分类性能。
卷积神经网络在图像、视频、语音等领域的应用非常广泛。
卷积神经网络的优点在于对于图像等数据具有先天的特征提取能力，可以自动识别边缘、角点等特征。
但是，卷积神经网络也存在着过拟合、泛化能力欠佳等问题。
4.生成对抗网络（Generative Adversarial Network）生成对抗网络可以说是最近几年最热门的神经网络模型之一。
它基于博弈论中的对抗训练模型，由两个神经网络构成：生成器和判别器。
华科计算机硕士课程设置
华科计算机硕士课程设置华中科技大学计算机硕士课程设置华中科技大学（Huazhong University of Science and Technology，简称华科）计算机硕士课程设置丰富多样，旨在培养学生在计算机领域的专业能力和创新精神，以适应快速发展的科技社会需求。
下面将介绍华科计算机硕士课程的设置及其特点。
一、核心课程华科计算机硕士课程设置了一系列核心课程，包括计算机系统原理、算法设计与分析、高级数据库技术、人工智能等。
这些课程涵盖了计算机科学与技术的基本理论和实践知识，为学生打下坚实的学科基础。
1. 计算机系统原理：该课程主要介绍计算机硬件和软件的基本原理，包括计算机体系结构、操作系统、编译原理等内容，帮助学生全面了解计算机系统的工作原理和组成部分。
2. 算法设计与分析：这门课程着重培养学生的算法设计和分析能力，涵盖了常见的算法设计方法和技巧，如贪心算法、动态规划、图算法等，旨在提高学生解决实际问题的能力。
3. 高级数据库技术：该课程主要介绍数据库系统的设计与实现方法，包括关系数据库模型、SQL语言、索引与查询优化等内容，培养学生在数据库领域的专业技能。
4. 人工智能：这门课程主要涵盖了机器学习、自然语言处理、计算机视觉等人工智能的基本理论和方法，培养学生在人工智能领域的创新能力。
二、专业选修课除了核心课程，华科计算机硕士课程还设置了丰富的专业选修课程，供学生根据自己的兴趣和发展方向选择。
这些选修课程涵盖了计算机科学与技术的各个领域，如计算机网络、分布式系统、软件工程、数据挖掘等，帮助学生深入学习自己感兴趣的专业领域。
1. 计算机网络：该课程主要介绍计算机网络的基本原理和协议，包括网络拓扑、传输协议、网络安全等内容，帮助学生掌握网络通信技术和网络管理技能。
2. 分布式系统：这门课程主要介绍分布式系统的设计与实现方法，包括分布式计算、分布式数据库、分布式文件系统等内容，培养学生在分布式系统领域的专业能力。
人工智能(一级学科)
培养方向
按照教育部、国家发展改革委、财政部三部委文件的要求，与本领域发展定位、学校学科布局和师资结构相 适应的具体培养方向，可参考如下设置：
（一）人工智能基础理论研究相关方向，如：人工智能模型与理论、人工智能数学基础、优化理论学习方法、 机器学习理论、脑科学及类脑智能等。
（二）人工智能共性技术相关研究方向，如：智能感知技术、计算机视觉、自然语言理解、智能控制与决策 等。
（五）人工智能与智能社会治理相关研究方向，如基于人工智能技术属性与社会属性紧密结合特征的人工智 能伦理与治理，以及可信安全、公平性和隐私保护等方面相关技术方向。
研究生培养课程体系
基础知识类课 程
专业知识类课 程
人工智能模型与理论：重点讲解人工智能基本算法、模型和理论。内容主要包括以符号主义为核心的逻辑推 理、以问题求解为核心的探询搜索、以数据驱动为核心的机器学习、以行为主义为核心的强化学习和以博弈对抗 为核心的决策智能等算法以及人工智能与科学计算相结合算法。
（三）人工智能支撑技术研究方向，如：人工智能架构与系统、人工智能开发工具、人工智能框架和智能芯 片等。
神经网络简介
神经网络简介神经网络（Neural Network），又被称为人工神经网络（Artificial Neural Network），是一种模仿人类智能神经系统结构与功能的计算模型。
它由大量的人工神经元组成，通过建立神经元之间的连接关系，实现信息处理与模式识别的任务。
一、神经网络的基本结构与原理神经网络的基本结构包括输入层、隐藏层和输出层。
其中，输入层用于接收外部信息的输入，隐藏层用于对输入信息进行处理和加工，输出层负责输出最终的结果。
神经网络的工作原理主要分为前向传播和反向传播两个过程。
在前向传播过程中，输入信号通过输入层进入神经网络，并经过一系列的加权和激活函数处理传递到输出层。
反向传播过程则是根据输出结果与实际值之间的误差，通过调整神经元之间的连接权重，不断优化网络的性能。
二、神经网络的应用领域由于神经网络在模式识别和信息处理方面具有出色的性能，它已经广泛应用于各个领域。
1. 图像识别神经网络在图像识别领域有着非常广泛的应用。
通过对图像进行训练，神经网络可以学习到图像中的特征，并能够准确地判断图像中的物体种类或者进行人脸识别等任务。
2. 自然语言处理在自然语言处理领域，神经网络可以用于文本分类、情感分析、机器翻译等任务。
通过对大量语料的学习，神经网络可以识别文本中的语义和情感信息。
3. 金融预测与风险评估神经网络在金融领域有着广泛的应用。
它可以通过对历史数据的学习和分析，预测股票价格走势、评估风险等，并帮助投资者做出更科学的决策。
4. 医学诊断神经网络在医学领域的应用主要体现在医学图像分析和诊断方面。
通过对医学影像进行处理和分析，神经网络可以辅助医生进行疾病的诊断和治疗。
5. 机器人控制在机器人领域，神经网络可以用于机器人的感知与控制。
通过将传感器数据输入到神经网络中，机器人可以通过学习和训练来感知环境并做出相应的反应和决策。
三、神经网络的优缺点虽然神经网络在多个领域中都有着广泛的应用，但它也存在一些优缺点。
人工智能与神经网络 试题3
2-4 试说明怎样把一棵与或解树用来表达图2.28所示的电网络阻抗的计算。
单独的R 、L 或C 可分别用R 、j ωL 或1/j ωC 来计算，这个事实用作本原问题。
后继算符应以复合并联和串联阻抗的规则为基础。
图 2.28My RoomRoomISAMy BedMy Desk My chairBedDeskChairLength Width Height 4 m3 m3 mININ IN ISA ISA ISA BookON YelloCOLOURZR 1Z 2Z 3Z 21Z 22Z 211C 1R 2C 3L 1R 3 C 2 L 2Z 32Z 31C 4L 3R 4L 42-5 试用四元数列结构表示四圆盘梵塔问题，并画出求解该问题的与或图。
用四元数列(nA, nB, nC, nD) 来表示状态，其中nA表示A盘落在第nA号柱子上，nB表示B盘落在第nB号柱子上，nC表示C盘落在第nC号柱子上，nD表示D盘落在第nD号柱子上。
初始状态为1111，目标状态为33333-3 化为子句形有哪些步骤?请结合例子说明之。
任一谓词演算公式可以化成一个子句集。
其变换过程由下列九个步骤组成：(1)消去蕴涵符号将蕴涵符号化为析取和否定符号(2)减少否定符号的辖域每个否定符号最多只用到一个谓词符号上，并反复应用狄·摩根定律(3)对变量标准化对哑元改名以保证每个量词有其自己唯一的哑元(4)消去存在量词引入Skolem函数，消去存在量词如果要消去的存在量词不在任何一个全称量词的辖域内，那么我们就用不含变量的Skolem函数即常量。
(5)化为前束形把所有全称量词移到公式的左边，并使每个量词的辖域包括这个量词后面公式的整个部分。
前束形= (前缀) (母式)前缀= 全称量词串母式= 无量词公式(6)把母式化为合取范式反复应用分配律，将母式写成许多合取项的合取的形式，而每一个合取项是一些谓词公式和(或)谓词公式的否定的析取(7)消去全称量词消去前缀，即消去明显出现的全称量词(8)消去连词符号(合取)用{合取项1,合取项2}替换明显出现的合取符号(9)更换变量名称更换变量符号的名称，使一个变量符号不出现在一个以上的子句中3-4 如何通过消解反演求取问题的答案?给出一个公式集S和目标公式L，通过反证或反演来求证目标公式L，其证明步骤如下：(1)否定L，得～L；(2)把～L添加到S中去；(3)把新产生的集合｛～L，S｝化成子句集；(4)应用消解原理，力图推导出一个表示矛盾的空子句NIL。
人工智能知识：人工智能与神经网络
人工智能知识：人工智能与神经网络人工智能是近年来飞速发展的一门技术，它已经在很多领域展示了强大的应用能力。
其中一项核心技术就是神经网络，它是人工智能进展的催化剂之一。
本文将从什么是人工智能开始，一步步讲解神经网络和人工智能之间的关系，以及神经网络在人工智能中的应用。
一、什么是人工智能人工智能，又称AI(Artificial Intelligence)，是指利用计算机模拟智能行为的一种技术。
人工智能技术的发展，主要是基于计算机硬件和软件环境的不断优化，让计算机能够处理更多的数据，并尽可能准确地分析出数据的规律，从而达到智能化的结果。
人工智能可以分为弱人工智能和强人工智能两种，弱人工智能是指模仿人类某一行为的人工智能技术，例如语音识别、图像识别等。
而强人工智能则是指能够超越人类智能的人工智能，这种技术目前还没有实现。
二、神经网络是什么神经网络是一种模仿生物神经网络并以此为基础设计的一种人工智能算法。
它是由大量的人工神经元相互连接而成，这些人工神经元包含可调整的权重，通过传递信号和权重进行计算和处理。
这些人工神经元的模型与生物神经元模型有所不同，主要是通过激活函数来完成人工神经元的各种计算。
因此，神经网络被认为是一种模拟人脑的计算模型。
神经网络的训练过程是基于样本的机器学习方法，即通过大量的样本数据来进行优化和训练，最终让神经网络的判别模型更为准确和智能。
神经网络可以实现众多任务，例如分类、回归、聚类等。
三、神经网络与人工智能之间的关系神经网络是人工智能的重要组成部分，利用神经网络可以有效地实现从海量数据中提取出有用信息，并进行智能化分析和判别。
神经网络能够进行自动化处理，通过大数据学习，最终让机器变得更加智能，不断适应复杂的环境和问题。
与传统的人工智能技术相比，神经网络具有以下几个优点：1.可以通过大数据深度学习，自动化地提取出数据中的有用信息2.可以实现复杂的非线性问题的解决3.可以在很大程度上提高人工智能算法的准确性和速度由此可见，神经网络在人工智能领域扮演着非常重要的角色。
神经网络基本原理
神经网络基本原理神经网络是一种模仿人脑神经元网络结构和工作原理的人工智能模型。
它由大量的人工神经元组成，这些神经元通过连接形成复杂的网络，可以进行信息处理和学习。
神经网络的基本原理包括感知器、激活函数、前向传播、反向传播等重要概念。
感知器是神经网络的基本组成单元，它接收多个输入信号，并通过加权求和和激活函数的处理得到输出。
感知器的工作原理类似于人脑中的神经元，它对输入信号进行加权处理，并通过激活函数输出一个结果。
感知器可以用来构建更复杂的神经网络结构，实现对复杂信息的处理和学习。
激活函数是神经网络中非常重要的一部分，它决定了神经元的输出是否被激活。
常用的激活函数包括sigmoid函数、ReLU函数等，它们能够将输入信号转换为输出信号，并且具有非线性的特性，能够增加神经网络的表达能力。
前向传播是神经网络中信息传递的过程，输入信号经过感知器和激活函数的处理，最终得到输出结果。
在前向传播过程中，每个神经元都将上一层的输出作为输入，并进行加权求和和激活函数处理，然后传递给下一层神经元，直至得到最终的输出结果。
反向传播是神经网络中的学习算法，它通过计算输出结果与实际结果的误差，然后反向调整神经网络中每个连接的权重，以减小误差。
反向传播算法通过梯度下降的方法，不断调整神经网络中的参数，使得神经网络能够逐渐学习到输入和输出之间的映射关系。
神经网络基本原理的理解对于深度学习和人工智能领域的研究具有重要意义。
通过对神经网络的基本原理进行深入的学习和掌握，可以更好地理解神经网络的工作机制，设计更加高效和有效的神经网络模型，实现对复杂信息的处理和学习。
同时，神经网络基本原理的研究也为人工智能技术的发展提供了重要的理论基础，推动了人工智能技术的不断进步和发展。
总之，神经网络基本原理是人工智能领域的重要基础知识，它对于理解和应用神经网络模型具有重要意义。
通过对感知器、激活函数、前向传播、反向传播等基本概念的深入学习和掌握，可以更好地理解神经网络的工作原理，设计更加高效和有效的神经网络模型，推动人工智能技术的发展和应用。
基于人工智能神经网络优化算法的设备过程控制参数自动调节方法
动调节方法，通过核心控制模块，通讯模块，光电式传感器传感器，温度采集模块，数据存储器实现自我调节实现最佳效果，包括参数自整定和自调节、自优化、自适应从而达到控制最优的目的。
法，其特征在于，以核心控制模块为中心，核心控制模块分别连接通讯模块，光电式传感器传感器，温度采集模块，数据存储器。
其中通讯模块用来接收设备外部发送过来的产品要求参数，光电式传感器用于检测设备实时参数，温度采集模块检测设备生产环境温度，检测到的参数和温度传输给核心控制模块通过人工智能神经网络优化算法进行对比分析得到以时间和参数为坐标轴的时间参数关系曲线数据，存储器存储着以时间和参数为坐标轴的时间参数关系数据曲线，核心控制模块根据储存器中的参数曲线进行自动比对计算，并执行自动参数调节。
2.如权利要求一所述的自动调节控制的核心控制器，其特征在于：采用二阶优化算法对时间和参数间复杂的关系进行建模，自整定和自调节、自优化、自适应从而达到控制最优。
3.如权利要求一所述的数据存储器，其特征在于：所述存储器为核心控制器自带的NAND闪存模块，该闪存模块在没有电流供应的条件下也能够长久地保持数据，其存储特性相当于硬盘。
4.如权利要求一所述的光电感应器，其特征在于：所述光电感应器能够测量多种物理量，包括尺寸、位移、速度，在测量过程中对被测量对象几乎不施加压力，具有精度高，反应快，可测参数众多等优点。
基于人工智能神经网络优化算法的设备过程控制参数自动调节方法一、技术领域本发明涉及到一种设备运转过程中控制参数的自我调节方法，具体说是通过人工智能神经网络优化算法来实现设备运转过程中控制参数的自我调节。
二、背景技术（1）现代化工厂的设备生产过程越来越精密复杂，在一些特别的生产工况环境中，如高温高压，易燃易爆高危生产环境。
既要提高产品质量和生产效率，又要保证安全生产，这就需要有精确的控制算法及严格的参数整定来实现设备过程控制参数自动调节代替原始的人工手动调节。
人工智能中的神经网络优化算法
人工智能中的神经网络优化算法随着现代计算机技术的飞速发展，人工智能技术也越来越受到重视。
在众多人工智能技术中，神经网络是最为热门的一个。
神经网络可以模拟大脑对信息的处理过程，其应用广泛，可以用于图像识别、语音处理、自然语言处理等领域。
但是，由于神经网络具有复杂的结构和参数，其训练和优化是一项非常困难的任务。
在神经网络优化算法中，神经网络的结构优化和参数求解是两个不可或缺的问题。
为了解决这些问题，人们提出了许多神经网络优化算法，本文将重点介绍其中的一些算法。
一、梯度下降算法梯度下降算法是一种使用最广泛的神经网络优化算法。
该算法通过对神经网络的损失函数求导，来得到每个参数的梯度值，然后将参数沿着梯度的反方向进行调整，进而不断降低损失函数的值，直到达到一定的结果。
梯度下降具有简单易懂、易于实现、收敛速度较快等优点。
但是，梯度下降也存在一些缺陷，如容易陷入局部最优解、噪声敏感、学习率难以调整等。
为了解决这些问题，人们提出了各种变体的梯度下降算法，比如SGD（随机梯度下降）、NAG（Nesterov加速梯度下降）、Adagrad（自适应学习率梯度下降）等。
这些算法试图通过改善梯度下降算法的缺陷，从而提高神经网络的训练效果和精度。
二、牛顿法和拟牛顿法与梯度下降算法不同，牛顿法和拟牛顿法都是基于二阶导数的优化算法。
牛顿法使用二阶导数来近似损失函数，并求出损失函数极值点，这样可以加速收敛速度，具有更好的准确性。
但是，牛顿法计算代价较大，运算量较大，不适合用于大型神经网络的优化。
拟牛顿法是一种比牛顿法更加实际的算法，它通过估计二阶导数的逆矩阵B来近似实际的二阶导数Hessian矩阵。
拟牛顿法常用的有DFP算法和BFGS算法。
DFP算法根据历史参数变化信息来估计B矩阵，BFGS算法通过梯度和历史参数变化得到B矩阵。
比较优秀的神经网络优化算法LBFGS就是基于BFGS算法的。
三、动量法动量法是一种常用的神经网络优化算法，它试图解决梯度下降算法的局部最优解问题和学习率难以调整的问题。
华中科技大学人工智能与自动化学院2019-2020第一学期课表(适用于学术型硕士V8)
下午
5-6
燃料电池及其控制2-9周C12-S211
交流电机控制原理与设计10-17周C12-N507
7-8
机器人原理与控制技术2-9周C12-S505
最优控制2-9周C12-S512
晚上
9-10
数据库设计与实现1班2-9周C12- S203
线性系统理论2-9周C12-N204
人工智能与自动化学院研究生专业课课程表
自动控制系适用2019—2020学年第一学期（学术型硕士）
课程
学时
学分
控制工程数学48/3樊慧津关治洪刘慧池明；线性系统理论32/2秦肖臻关治洪；机器人原理与控制技术32/2黄剑；最优控制32/2胡晓娅、刘慧；网络化控制系统及其应用32/2周纯杰孙志刚秦元庆；交流电机控制原理与设计32/2沈安文李叶松；模糊控制32/2赵金刘洋；鲁棒控制理论基础32/2方华京郑英；现代功率变换器技术32/2程善美徐金榜；DSP原理与运动控制系统32/2李叶松尹泉；系统辨识32/2孙志刚肖力；燃料电池及其控制32/2李曦邓忠华蒋建华；非线性控制理论基础32/2关治洪胡滨刘智伟黄剑；计算神经科学32/2关治洪、胡滨、黄剑
11-12
最优化理论与方法2-9周C12-S304
分布式系统与物联网2-9周C12-S306
四
上午
1-2
复杂网络与控制2-9周C12-N510
3-4
系统科学与工程导论2-9周C12-S512
统计数据分析2-9周C12-N211
下午
5-6
7-8
晚上
9-10
建模与仿真2-9周C12-S207
11-12
中国特色社会主义理论与实践研究13班2-10周C12- S201
模式识别中的神经网络
模式识别中的神经网络导言随着人工智能技术的发展和普及，模式识别技术逐渐走入人们的视线。
模式识别是计算机领域的一个重要研究方向，它是指通过计算机对具有标识性特征的数据进行分类、聚类、模型检测等操作，从而有效地提取出其中所蕴含的语义信息。
而在模式识别中，神经网络是一种主流的方法之一，它具有很强的自学习和适应性能，能够有效地解决一些传统算法难以处理的问题。
本文将从基本概念、模型结构、优化方法、应用场景等方面对神经网络进行详细阐述。
第一章基本概念1.1 神经网络定义神经网络是一种基于大规模并行处理的信息加工系统，它最初是受到生物神经系统启发而提出的。
神经网络主要由与生物神经细胞类似的节点（神经元）和大量的链接（突触）构成，每个神经元接收到若干个输入信号后，会经过一定的处理后输出一个新的信号，同时将自己的输出信号传递给其他神经元。
这些神经元之间的链接权值会不断地自适应调整，以达到预期的输出结果。
因此，神经网络具有很强的自适应和自学习能力。
1.2 神经元模型神经元是神经网络中最基本的处理单元，它通常包括三个部分：输入部分、计算部分和输出部分。
输入部分接收到其他神经元传来的信号，经过计算部分的处理后输出到相邻的神经元。
神经元的计算部分主要包括两个步骤：加权和处理和激活函数处理。
其中，加权和处理是指将输入信号和权值进行乘法运算，再求和得到一个加权和；激活函数处理是指将加权和输入到一个特定的函数中，产生一个非线性的输出结果。
1.3 神经网络层次结构神经网络通常由多层（Layers）组成，它们之间的连接方式通常分为全连接和局部连接两种情况。
全连接是指前一层的每个神经元都与下一层的每个神经元相连；局部连接是指前一层的某些神经元仅与下一层的某些神经元相连。
神经网络最常见的层次结构有三种类型：输入层、隐藏层和输出层。
输入层是神经网络的输入，它通常包括一组输入向量。
隐藏层是神经网络中位于输入层和输出层之间的一层或多层节点集合，它通过对输入信号进行转换和组合，向输出层提供更为丰富的信息，从而提高网络的泛化能力。
人工智能背后的算法原理解析
人工智能背后的算法原理解析在当今的信息技术时代，人工智能被视为最重要的技术发展方向之一，它可以让机器模拟人类的思考能力、能够自主学习和改进，具有广泛的应用前景。
人工智能技术的核心是算法原理，因此深入探究人工智能算法原理可以更好的理解人工智能的应用和发展。
一、人工智能算法的三大主流常见的人工智能算法主要有三个主流，分别是机器学习、深度学习、神经网络。
机器学习是人工智能的一种方法，是通过给机器提供数据并让机器自行学习训练成模型，使其可以自动进行分类、回归、聚类、推断等任务。
机器学习的核心思想是将数据转化为模型，通过不断的反复训练达到使机器具有正确分类的能力。
深度学习是机器学习的一种特殊形式，它能够基于大量的样本数据进行学习，模拟人脑的神经网络，通过多层卷积和逐层抽象的方式，从而识别复杂的非线性关系。
神经网络是一种人工智能算法，是由若干个神经元相互连接构成的计算机网络。
神经网络被应用在模式识别、自然语言处理、语音识别和轨迹预测等多个领域。
二、机器学习算法原理机器学习算法是人工智能中的重要方法，它基于大量数据和模型进行训练，并不断地学习和优化，从而实现预测和分类的目的。
机器学习算法的基本流程是先寻找可用的数据，然后将这些数据拆分为训练集和测试集。
通过训练模型将训练集中的数据与其标签进行匹配，建立模型与标签之间的联系，然后用测试集验证模型的可应用性并进行调整，最后对新的输入数据进行预测和分类。
机器学习算法可以分为以下四类:监督学习、无监督学习、强化学习和深度学习。
其中，监督学习是一种常见的机器学习算法，它使用预定义的输入向量和其对应输出来训练模型，在训练集中找到模型与标签之间的关联。
无监督学习它是一种只使用输入向量的机器学习算法，模型没有预定义的标签。
无标签输入被分组为相似类别的簇。
强化学习会在不揣摩活动的情况下学习如何采取最优的行动以达到目标。
深度学习是机器学习的一种形式，它包括多个严格的正向神经网络到负向传递，通过这种方式，网络将学习更深的结构和组织层。
人工智能在神经网络中的应用
人工智能在神经网络中的应用随着科技的进步与发展，人工智能已成为当前科学技术领域的热门话题。
作为一种利用算法和模型来实现人类感知、推理和识别等智能行为的技术，人工智能的应用领域在不断地扩大。
尤其是在神经网络中，人工智能的应用更是得到了广泛的关注。
神经网络是一种重要的人工智能模型，它被广泛应用于模式识别、分类、预测和控制等领域。
神经网络是模拟人类大脑的工作原理，通过收集、存储和处理信息来完成各种人工智能任务。
其中，人工智能算法在神经网络中的应用更是有着重要的意义。
在神经网络中，人工智能算法包括三种主要的方法：反向传播算法、遗传算法和模拟退火算法。
这些算法通过不断地训练神经网络，提高其准确性和泛化能力，并且可以给出具体的实现方式。
其中，反向传播算法是目前应用最为广泛的一种人工智能算法，它是一种基于梯度下降法的学习算法。
反向传播算法通过不断地反向传播误差信号，控制神经元之间的权值，进而优化神经网络的拟合能力。
这种算法简单易用，且可以处理各种类型的数据。
遗传算法是一种基于生物进化理论的算法，它能够在神经网络中发现适应性更强、结构更合理的神经元连接方式。
这种算法通过模拟生物进化过程中的变异、选择和遗传等规律，从而优化神经网络的拓扑结构，从而提高神经网络的性能。
模拟退火算法是一种基于统计物理学的算法，它能够在神经网络中寻找全局最优解。
这种算法将神经网络看作为一个复杂的能量系统，通过模拟退火过程，逐渐缓慢地从局部最优解到达全局最优解。
这种算法能够在较短时间内找到较好的解决方案，并且具有较好的鲁棒性和健壮性。
在神经网络中，人工智能算法的应用可以帮助人们快速准确地发现模式、预测趋势、分类数据等。
例如，在医疗领域中，医生们可以通过神经网络诊断工具，快速对疾病进行早期筛查和诊断，从而提高医疗效率和精度。
在金融领域中，神经网络可以通过机器学习和数据挖掘，分析各种金融市场的数据，从而判断股票走势、预测汇率等，为投资者提供更加可靠的信息。
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人工神经网络研究的进展
1960年威德罗和霍夫率先把神经网络用于自 动控制研究。 60年代末期至80年代中期，神经网络控制与 整个神经网络研究一样，处于低潮。 80年代后期以来，随着人工神经网络研究的复 苏和发展，对神经网络控制的研究也十分活跃。 这方面的研究进展主要在神经网络自适应控制 和模糊神经网络控制及其在机器人控制中的应 用上。
应用研究
神经网络软件模拟和硬件实现的研究
NN在各个技术领域中应用研究 e.g.模式识别、信号处理、知识工程、专家 系统、优化组合、智能控制等
2018/10/24
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神经网络的组成 与特性
生理神经元的结构 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)，如 图所示。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。
神经网络
基于神经网络的知识表示与推理 感知机学习算法 基于反向传播网络的学习
2018பைடு நூலகம்10/24
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计算智能
信息科学与生命科学的相互交叉、相互渗透 和相互促进是现代科学技术发展的一个显著 特点。 计算智能(CI)涉及神经网络(NN) 、模糊 逻辑、进化计算和人工生命等领域，它的研 究和发展正反映了当代科学技术多学科交叉 与集成的重要发展趋势。
2018/10/24
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20世纪80年代 第二次高潮
Reasons: 1）Neumann数字计算机取得的巨大成功，从 而推动以此为基础的AI 应用技术的同步发展 2）ANN有新成果、脑科学、神经科学 VLSI、光电技术的发展
2018/10/24
9
J.J.Hopfield 1982年 Hopfield网络模 型：网络能量数据、网络稳定性判据 1984年 HNN用电子线路实现 HNN用途： 联想记忆、优化计算机的新途径 1984年 Hilton 引入模拟退火法，提出 Boltzmann机网络 1986年 Rumelhart提出EBP学习算法，解 决了MLP隐含层 weights 学习问题 （error Back-Propagation）
2018/10/24
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1975年 Albus提出CMAC网络（Cerebella Model Articulation Controller） 1977年 英国 Grossberg提出ART网络 （Adaptive Resonance Theory） Kohonen提出自组织映射理论 福岛邦彦（K.Fukushima）提出认识机 （Neocognitron）模型 甘利俊（S.Amari）：NN数学理论
2018/10/24 10
1987年 Nielson提出了对向传播 （Counter Propagation）神经网络 1988年 L.O.Chua提出细胞神经网络 （CNN）模型
自1958年来已有近40种NN model
2018/10/24
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NN研究学术机构
1987年 国际神经网络学会 定期召开 ICNN会议 1988年 《IEEE Transaction on Neural Network 》创刊 1990.12 CCNN（中国）第一次会议 1991年 中国神经网络学会
CI-Computational Intelligence NN-Neural Nets
2018/10/24 2
什么是计算智能
把神经网络（NN）归类于人工智能（AI）可 能不大合适，而归类于计算智能（CI）更能说 明问题实质。进化计算、人工生命和模糊逻辑 系统的某些课题，也都归类于计算智能。 计算智能取决于制造者（manufacturers） 提供的数值数据，不依赖于知识；另一方面， 人工智能应用知识精品（knowledge tidbits）。人工神经网络应当称为计算神经 网络。
2018/10/24
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ANN的发展史
20世纪40年代：兴起与萧条
1943年 M-P model 心理学家W.S.McCulloch和 数学家W.Pitts提出： 形式神经元的数学描述与构造方法 与阈值神经元model基本相同，权值固定 1949年 心理学家D.O.Hebb提出突触强度可调的 假设： 学习过程发生在突触上 Hebb规则： ij i j
2018/10/24
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理论研究
利用神经生物和认知科学研究大脑思维及 智能的机理 利用上一项成果，用数理方法探索智能水 平更高的ANN model 1）深入研究网络算法和性能 e.g.稳定 性、收敛性、容错性、鲁棒性 2）开发性的网络数据理论：神经网络 动力学、非线性神经场
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2018/10/24 16
脑神经生理学研究结果表明，每个人脑大约含有 1011-1012个神经元，每一神经元又约有103104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。
2018/10/24 5
20世纪50年代 , 第一次高潮 1957年：F.Rosenblatt提出感知网络 （Perceptron）模型，这是第一个完 整的ANN
基本构成为阀值单元、网络 初具并行处理、分布存储、学习等功能 用于模式识别、联想记忆 引起NN研究的第一次高潮
2018/10/24
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20世纪60年代,低潮 1969年 Minsky和Papert编写的 《Perceptron》出版 使NN的研究进入低潮 Problems：仅可解线性问题 当时现状：数学机发达，认为可解决一切问题 但工作并未停止
2018/10/24 15
轴突和树突共同作用，实现了神经元间的信息 传递。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。无论什么时候达 到阈值电平，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。