神经网络例题汇总

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神经网络典型例题-2

人工神经网络的工作原理
感知器模型
一个最简单的单计算节点感知器具有分类功能。其分类原理是将分类知识存储于感知器的权向量（包含了阈值）中，由权向量确定的分类判决界面将输入模式分为两类。
x1
oj
-1
x2
单层感知器的局限性是：仅对线性可分问题具有分类能力。
经典的人工神经网络算法
BP算法
oj x2
n
-1
y f ( wi xi )
i 1
y f ( wi xi )
i 1
n
• 参数识别：假设函数形式已知，则可以从已有的输入输出数据确定出权系数及阈值。
人工神经网络的工作原理
感知器模型(单层前向神经网络）
输出类别指示输入样本
X ( x1,x2 ,...xi ,...,xn )T
j 1
i 1,2
同样，取
3
a1 (3) 1,
j 1
w2 (1,3)
1 a2 (1) 1 exp(u2 (1))
u2 (1) w2 (1, j )a1 ( j )
具体算法如下：
令p=0
（1）随机给出两个权矩阵的初值；例如用MATLAB软件时可以用以下语句：
W1( 0) =rand(2,3);
则由方程w1jx1+w2jx2-Tj=0确定了二维平面上的一条分界线
人工神经网络的工作原理
感知器模型
具体的：则由方程w1jx1+w2jx2-Tj=0确定了二维平面上的一条分界线(Why?) w1j x1+w2j x2 – Tj = 0 w1j x1 = Tj - w2j x2 x1 = (Tj -w2j x2) / w1j = - ( w2j/ w1j ) x2 +Tj / w1j = a x2 +c

神经网络设计知识测试选择题 45题

1. 神经网络中的激活函数的主要作用是什么？A. 增加网络的复杂性B. 计算损失值C. 引入非线性特性D. 调整权重2. 在卷积神经网络（CNN）中，卷积层的主要功能是什么？A. 降低数据维度B. 提取图像特征C. 增加数据维度D. 计算梯度3. 反向传播算法在神经网络中的作用是什么？A. 初始化权重B. 计算前向传播C. 更新权重D. 选择激活函数4. 下列哪项不是神经网络的常见类型？A. 循环神经网络（RNN）B. 自组织映射（SOM）C. 决策树D. 长短期记忆网络（LSTM）5. 在神经网络训练过程中，什么是过拟合？A. 模型在训练数据上表现不佳B. 模型在测试数据上表现不佳C. 模型在训练数据上表现良好，但在测试数据上表现不佳D. 模型在训练和测试数据上都表现良好6. 下列哪项是防止神经网络过拟合的常用方法？A. 增加网络层数B. 减少训练数据C. 使用正则化D. 增加学习率7. 在神经网络中，什么是梯度消失问题？A. 梯度变得非常大B. 梯度变得非常小C. 梯度保持不变D. 梯度变为零8. 下列哪项是解决梯度消失问题的有效方法？A. 使用Sigmoid激活函数B. 使用ReLU激活函数C. 增加网络层数D. 减少训练数据9. 在神经网络中，什么是批量归一化（Batch Normalization）？A. 一种初始化权重的方法B. 一种正则化技术C. 一种加速训练过程的方法D. 一种计算损失的方法10. 下列哪项是神经网络中的损失函数？A. ReLUB. SigmoidC. Cross-EntropyD. Tanh11. 在神经网络中，什么是交叉熵损失函数？A. 一种计算梯度的方法B. 一种评估模型性能的方法C. 一种用于分类任务的损失函数D. 一种用于回归任务的损失函数12. 下列哪项是神经网络中的优化算法？A. K-meansB. AdamC. PCAD. SVM13. 在神经网络中，什么是Adam优化算法？A. 一种初始化权重的方法B. 一种计算梯度的方法C. 一种自适应学习率的优化算法D. 一种正则化技术14. 在神经网络中，什么是学习率？A. 网络层数B. 权重更新步长C. 激活函数D. 损失函数15. 下列哪项是调整学习率的有效方法？A. 增加网络层数B. 使用学习率衰减C. 减少训练数据D. 增加激活函数16. 在神经网络中，什么是Dropout？A. 一种初始化权重的方法B. 一种正则化技术C. 一种计算梯度的方法D. 一种激活函数17. 下列哪项是神经网络中的正则化技术？A. L1正则化B. Sigmoid激活函数C. ReLU激活函数D. Tanh激活函数18. 在神经网络中，什么是L2正则化？A. 一种计算梯度的方法B. 一种评估模型性能的方法C. 一种正则化技术D. 一种激活函数19. 下列哪项是神经网络中的初始化方法？A. Xavier初始化B. Sigmoid激活函数C. ReLU激活函数D. Tanh激活函数20. 在神经网络中，什么是Xavier初始化？A. 一种计算梯度的方法B. 一种评估模型性能的方法C. 一种初始化权重的方法D. 一种激活函数21. 下列哪项是神经网络中的评估指标？A. 准确率B. Sigmoid激活函数C. ReLU激活函数D. Tanh激活函数22. 在神经网络中，什么是准确率？A. 一种计算梯度的方法B. 一种评估模型性能的方法C. 一种初始化权重的方法D. 一种激活函数23. 下列哪项是神经网络中的评估指标？A. 召回率B. Sigmoid激活函数C. ReLU激活函数D. Tanh激活函数24. 在神经网络中，什么是召回率？A. 一种计算梯度的方法B. 一种评估模型性能的方法C. 一种初始化权重的方法D. 一种激活函数25. 下列哪项是神经网络中的评估指标？A. F1分数B. Sigmoid激活函数C. ReLU激活函数D. Tanh激活函数26. 在神经网络中，什么是F1分数？A. 一种计算梯度的方法B. 一种评估模型性能的方法C. 一种初始化权重的方法D. 一种激活函数27. 下列哪项是神经网络中的评估指标？A. 精确率B. Sigmoid激活函数C. ReLU激活函数D. Tanh激活函数28. 在神经网络中，什么是精确率？A. 一种计算梯度的方法B. 一种评估模型性能的方法C. 一种初始化权重的方法D. 一种激活函数29. 下列哪项是神经网络中的评估指标？A. ROC曲线B. Sigmoid激活函数C. ReLU激活函数D. Tanh激活函数30. 在神经网络中，什么是ROC曲线？A. 一种计算梯度的方法B. 一种评估模型性能的方法C. 一种初始化权重的方法D. 一种激活函数31. 下列哪项是神经网络中的评估指标？A. AUCB. Sigmoid激活函数C. ReLU激活函数D. Tanh激活函数32. 在神经网络中，什么是AUC？A. 一种计算梯度的方法B. 一种评估模型性能的方法C. 一种初始化权重的方法D. 一种激活函数33. 下列哪项是神经网络中的评估指标？A. 均方误差（MSE）B. Sigmoid激活函数C. ReLU激活函数D. Tanh激活函数34. 在神经网络中，什么是均方误差（MSE）？A. 一种计算梯度的方法B. 一种评估模型性能的方法C. 一种初始化权重的方法D. 一种激活函数35. 下列哪项是神经网络中的评估指标？A. 均方根误差（RMSE）B. Sigmoid激活函数C. ReLU激活函数D. Tanh激活函数36. 在神经网络中，什么是均方根误差（RMSE）？A. 一种计算梯度的方法B. 一种评估模型性能的方法C. 一种初始化权重的方法D. 一种激活函数37. 下列哪项是神经网络中的评估指标？A. 平均绝对误差（MAE）B. Sigmoid激活函数C. ReLU激活函数D. Tanh激活函数38. 在神经网络中，什么是平均绝对误差（MAE）？A. 一种计算梯度的方法B. 一种评估模型性能的方法C. 一种初始化权重的方法D. 一种激活函数39. 下列哪项是神经网络中的评估指标？A. 决定系数（R^2）B. Sigmoid激活函数C. ReLU激活函数D. Tanh激活函数40. 在神经网络中，什么是决定系数（R^2）？A. 一种计算梯度的方法B. 一种评估模型性能的方法C. 一种初始化权重的方法D. 一种激活函数41. 下列哪项是神经网络中的评估指标？A. 混淆矩阵B. Sigmoid激活函数C. ReLU激活函数D. Tanh激活函数42. 在神经网络中，什么是混淆矩阵？A. 一种计算梯度的方法B. 一种评估模型性能的方法C. 一种初始化权重的方法D. 一种激活函数43. 下列哪项是神经网络中的评估指标？A. 精确召回曲线B. Sigmoid激活函数C. ReLU激活函数D. Tanh激活函数44. 在神经网络中，什么是精确召回曲线？A. 一种计算梯度的方法B. 一种评估模型性能的方法C. 一种初始化权重的方法D. 一种激活函数45. 下列哪项是神经网络中的评估指标？A. 准确率-召回率曲线B. Sigmoid激活函数C. ReLU激活函数D. Tanh激活函数答案1. C2. B3. C4. C5. C6. C7. B8. B9. C10. C11. C12. B13. C14. B15. B16. B17. A18. C19. A20. C21. A22. B23. A24. B25. A26. B27. A28. B29. A30. B31. A32. B33. A34. B35. A36. B37. A38. B39. A40. B41. A42. B43. A44. B45. A。

研究生神经网络试题A卷参考答案

研究生神经网络试题A卷参考答案一、简答题1. 神经网络的基本原理是什么？神经网络是一种模仿人脑神经元网络结构和工作方式的计算模型。

它由大量的节点（神经元）和连接它们的边（突触）构成。

每个神经元接收多个输入信号，并通过激活函数进行处理后，将输出信号传递给其他神经元。

通过多层的神经元连接，神经网络能够对复杂的非线性问题进行建模和求解。

2. 神经网络训练的过程及原理是什么？神经网络的训练过程分为前向传播和反向传播两个阶段。

在前向传播过程中，将输入信号通过网络的各层神经元传递，并经过激活函数的作用，最终得到输出结果。

在反向传播过程中，通过与真实输出值的比较，计算网络输出的误差，然后将误差逆向传播回网络，根据误差进行权重和偏置的调整，以减小误差。

反复进行前向传播和反向传播的迭代训练，直到达到预定的训练精度或收敛条件。

3. 神经网络的主要应用领域有哪些？神经网络广泛应用于各个领域，包括图像识别、语音识别、自然语言处理、机器翻译、推荐系统等。

在图像识别领域，卷积神经网络（CNN）被广泛应用于图像分类、目标检测和图像分割等任务。

在自然语言处理领域，循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）在语言模型、机器翻译和文本生成等方面表现出色。

此外，神经网络还可以用于金融预测、智能控制和模式识别等其他领域。

4. 神经网络中的激活函数有哪些常用的？它们的作用是什么？常用的激活函数包括sigmoid函数、ReLU函数和tanh函数。

它们的作用是在神经网络中引入非线性，增加网络的表达能力。

sigmoid函数将输入映射到0和1之间，主要用于二分类问题。

ReLU函数在输入大于0时返回该值，否则返回0，可以有效地缓解梯度消失问题，目前在深度学习中得到广泛应用。

tanh函数将输入映射到-1和1之间，具有对称性，使得网络的输出更加均匀。

5. 神经网络中的损失函数有哪些常用的？它们的作用是什么？常用的损失函数包括均方误差损失函数（MSE）、交叉熵损失函数和对数损失函数。

人工神经网络试卷

一、填空题1、人工神经网络是生理学上的真实人脑神经网络的结构和功能，以及若干基本特性的某种理论抽象、简化和模拟而构成的一种信息处理系统。

从系统的观点看，人工神经网络是由大量神经元通过及其丰富和完善的连接而构成的自适应非线性动态系统。

2、神经元（即神经细胞）是由细胞体、树突、轴突和突触四部分组成。

3、NN的特点：信息的分布存储、大规模并行协同处理、自学习、自组织、自适应性、NN大量神经元的集体行为。

4、膜电位：以外部电位作为参考电位的内部电位。

5、神经元的兴奋：产生膜电位约为100mv,时宽约为1ms，分为四个过程：输入信号期、兴奋期、绝对不应期、相对不应期。

6、神经元的动作特征：空间性相加、时间性相加、阀值作用、不应期、疲劳、可塑性。

7、阀值作用：膜电位上升不超过一定值55mv，神经元不兴奋。

8、学习形式按照输出y划分为：二分割学习、输出值学习、无教师学习。

9、权重改变方式：训练期的学习方式、模式学习方式。

10、稳定的平稳状态指当由于某些随机因素的干扰，使平衡状态发生偏移，随着时间的推移，偏移越来越小，系统最后回到平衡状态。

二、简答题1、学习规则可以分为那几类？答：（1）相关规则：仅根据连接间的激活水平改变权系；（2）纠错规则：基于或等效于梯度下降方法，通过在局部最大改善的方向上，按照小步逐次进行修正，力图达到表示函数功能问题的全局解；（3）无导师学习规则：学习表现为自适应与输入空间的检测规则。

2、简述神经网络按照不同标准分类。

答：按网络结构分为前馈型和反馈型；按网络的性能分为连续性和离散性、确定性和随机性网络；按照学习方式分为有导师（指导）和无导师（自组织学习包括在内）学习；按照突触连接性质分为一阶线性关联与高阶非线性关联网络。

3、误差反传算法的主要思想？答：误差反传算法把学习过程分为两个阶段：第一阶段（正向传播过程），给出输入信息通过输入层经隐含层逐层处理并计算每个单元的实际输出值；第二阶段（反向过程），若在输出层未能得到期望的输出值，则逐层递归的计算实际输出与期望输出之差值（即误差），以便根据此差调节权值。

神经网络设计知识测试选择题 58题

1. 神经网络中的激活函数主要用于：A) 线性变换B) 非线性变换C) 数据标准化D) 数据清洗2. 在神经网络中，反向传播算法主要用于：A) 数据预处理B) 权重初始化C) 计算损失函数D) 更新权重3. 卷积神经网络（CNN）主要用于：A) 文本分析B) 图像识别C) 声音处理D) 数据挖掘4. 循环神经网络（RNN）特别适合处理：A) 静态图像B) 序列数据C) 表格数据D) 随机数据5. 在神经网络训练中，Dropout层的主要作用是：A) 增加网络深度B) 防止过拟合C) 加速收敛D) 提高精度6. 以下哪种优化算法在神经网络中不常用？A) 梯度下降B) 随机梯度下降C) 动量法D) 贪心算法7. 批量归一化（Batch Normalization）的主要作用是：A) 增加模型复杂度B) 加速训练过程C) 减少模型参数D) 提高模型精度8. 在神经网络中，损失函数的作用是：A) 评估模型复杂度B) 衡量预测值与真实值的差异C) 初始化权重D) 选择激活函数9. 以下哪种情况会导致神经网络过拟合？A) 数据量过大B) 模型复杂度过低C) 训练时间过长D) 数据预处理不当10. 在神经网络中，权重初始化的目的是：A) 防止梯度消失B) 增加模型稳定性C) 提高计算效率D) 以上都是11. 以下哪种激活函数在深度学习中不常用？A) ReLUB) SigmoidC) TanhD) Linear12. 在神经网络中，交叉熵损失函数通常用于：A) 回归问题B) 分类问题C) 聚类问题D) 异常检测13. 以下哪种网络结构适用于自然语言处理？A) CNNB) RNNC) GAND) AE14. 在神经网络中，梯度消失问题通常与哪种激活函数相关？A) ReLUB) SigmoidC) TanhD) Leaky ReLU15. 以下哪种方法可以有效缓解梯度消失问题？A) 增加网络层数B) 使用批量归一化C) 使用Sigmoid激活函数D) 减少训练数据16. 在神经网络中，Adam优化算法结合了哪两种优化算法的优点？A) 梯度下降和动量法B) 动量法和RMSpropC) 随机梯度下降和RMSpropD) 梯度下降和AdaGrad17. 以下哪种网络结构适用于生成对抗网络（GAN）？A) CNNB) RNNC) GAND) AE18. 在神经网络中，自编码器（AE）的主要用途是：A) 数据压缩B) 特征提取C) 数据生成D) 以上都是19. 以下哪种方法可以提高神经网络的泛化能力？A) 增加训练数据B) 减少模型复杂度C) 使用正则化D) 以上都是20. 在神经网络中，L1正则化和L2正则化的主要区别是：A) L1产生稀疏权重B) L2产生稀疏权重C) L1和L2都产生稀疏权重D) L1和L2都不产生稀疏权重21. 以下哪种方法可以有效防止神经网络中的过拟合？A) 增加网络层数B) 使用DropoutC) 减少训练数据D) 增加学习率22. 在神经网络中，学习率的选择对训练过程的影响是：A) 学习率越大，收敛越快B) 学习率越小，收敛越快C) 学习率对收敛速度没有影响D) 学习率过大或过小都会影响收敛速度23. 以下哪种方法可以加速神经网络的训练过程？A) 增加网络层数B) 使用批量归一化C) 减少训练数据D) 增加学习率24. 在神经网络中，动量法的主要作用是：A) 防止梯度消失B) 加速收敛C) 增加模型复杂度D) 减少模型参数25. 以下哪种方法可以提高神经网络的鲁棒性？A) 增加网络层数B) 使用正则化C) 减少训练数据D) 增加学习率26. 在神经网络中，RMSprop优化算法的主要特点是：A) 自适应学习率B) 固定学习率C) 无学习率D) 随机学习率27. 以下哪种方法可以提高神经网络的解释性？A) 增加网络层数B) 使用正则化C) 减少训练数据D) 使用可视化工具28. 在神经网络中，AdaGrad优化算法的主要特点是：A) 自适应学习率B) 固定学习率C) 无学习率D) 随机学习率29. 以下哪种方法可以提高神经网络的泛化能力？A) 增加网络层数B) 使用正则化C) 减少训练数据D) 增加学习率30. 在神经网络中，L1正则化和L2正则化的主要区别是：A) L1产生稀疏权重B) L2产生稀疏权重C) L1和L2都产生稀疏权重D) L1和L2都不产生稀疏权重31. 以下哪种方法可以有效防止神经网络中的过拟合？A) 增加网络层数B) 使用DropoutC) 减少训练数据D) 增加学习率32. 在神经网络中，学习率的选择对训练过程的影响是：A) 学习率越大，收敛越快B) 学习率越小，收敛越快C) 学习率对收敛速度没有影响D) 学习率过大或过小都会影响收敛速度33. 以下哪种方法可以加速神经网络的训练过程？A) 增加网络层数B) 使用批量归一化C) 减少训练数据D) 增加学习率34. 在神经网络中，动量法的主要作用是：A) 防止梯度消失B) 加速收敛C) 增加模型复杂度D) 减少模型参数35. 以下哪种方法可以提高神经网络的鲁棒性？A) 增加网络层数B) 使用正则化C) 减少训练数据D) 增加学习率36. 在神经网络中，RMSprop优化算法的主要特点是：A) 自适应学习率B) 固定学习率C) 无学习率D) 随机学习率37. 以下哪种方法可以提高神经网络的解释性？A) 增加网络层数B) 使用正则化C) 减少训练数据D) 使用可视化工具38. 在神经网络中，AdaGrad优化算法的主要特点是：A) 自适应学习率B) 固定学习率C) 无学习率39. 以下哪种方法可以提高神经网络的泛化能力？A) 增加网络层数B) 使用正则化C) 减少训练数据D) 增加学习率40. 在神经网络中，L1正则化和L2正则化的主要区别是：A) L1产生稀疏权重B) L2产生稀疏权重C) L1和L2都产生稀疏权重D) L1和L2都不产生稀疏权重41. 以下哪种方法可以有效防止神经网络中的过拟合？A) 增加网络层数B) 使用DropoutC) 减少训练数据D) 增加学习率42. 在神经网络中，学习率的选择对训练过程的影响是：A) 学习率越大，收敛越快B) 学习率越小，收敛越快C) 学习率对收敛速度没有影响D) 学习率过大或过小都会影响收敛速度43. 以下哪种方法可以加速神经网络的训练过程？A) 增加网络层数B) 使用批量归一化C) 减少训练数据D) 增加学习率44. 在神经网络中，动量法的主要作用是：A) 防止梯度消失B) 加速收敛C) 增加模型复杂度D) 减少模型参数45. 以下哪种方法可以提高神经网络的鲁棒性？A) 增加网络层数B) 使用正则化C) 减少训练数据D) 增加学习率46. 在神经网络中，RMSprop优化算法的主要特点是：B) 固定学习率C) 无学习率D) 随机学习率47. 以下哪种方法可以提高神经网络的解释性？A) 增加网络层数B) 使用正则化C) 减少训练数据D) 使用可视化工具48. 在神经网络中，AdaGrad优化算法的主要特点是：A) 自适应学习率B) 固定学习率C) 无学习率D) 随机学习率49. 以下哪种方法可以提高神经网络的泛化能力？A) 增加网络层数B) 使用正则化C) 减少训练数据D) 增加学习率50. 在神经网络中，L1正则化和L2正则化的主要区别是：A) L1产生稀疏权重B) L2产生稀疏权重C) L1和L2都产生稀疏权重D) L1和L2都不产生稀疏权重51. 以下哪种方法可以有效防止神经网络中的过拟合？A) 增加网络层数B) 使用DropoutC) 减少训练数据D) 增加学习率52. 在神经网络中，学习率的选择对训练过程的影响是：A) 学习率越大，收敛越快B) 学习率越小，收敛越快C) 学习率对收敛速度没有影响D) 学习率过大或过小都会影响收敛速度53. 以下哪种方法可以加速神经网络的训练过程？A) 增加网络层数B) 使用批量归一化C) 减少训练数据54. 在神经网络中，动量法的主要作用是：A) 防止梯度消失B) 加速收敛C) 增加模型复杂度D) 减少模型参数55. 以下哪种方法可以提高神经网络的鲁棒性？A) 增加网络层数B) 使用正则化C) 减少训练数据D) 增加学习率56. 在神经网络中，RMSprop优化算法的主要特点是：A) 自适应学习率B) 固定学习率C) 无学习率D) 随机学习率57. 以下哪种方法可以提高神经网络的解释性？A) 增加网络层数B) 使用正则化C) 减少训练数据D) 使用可视化工具58. 在神经网络中，AdaGrad优化算法的主要特点是：A) 自适应学习率B) 固定学习率C) 无学习率D) 随机学习率答案：1. B2. D3. B4. B5. B6. D7. B8. B9. C10. D11. D12. B13. B14. B15. B16. B17. C18. D19. D20. A21. B22. D23. B24. B25. B26. A27. D28. A29. B30. A31. B32. D33. B34. B35. B36. A37. D38. A39. B40. A41. B42. D43. B44. B45. B46. A47. D48. A49. B50. A51. B52. D53. B54. B55. B56. A57. D58. A。

神经网络试卷（A卷）（含答案）

08 –09 学第一学：神经网络计算机科学与技术（医学智能方向）06：：：v······yy··················yy3. 在MA TLAB中，下面的（○3）命令可以使用得下次绘制的图和已经绘制的图将不在同一张图上。

不在同一张图上。

A) hold on（设置在同一张图绘制多条曲线）（设置在同一张图绘制多条曲线）B) figure （下次的图和已绘制的不在同一张图上）C) plot D) hold off（取消在同一张图绘制多条曲线）3.下面是一段有关向量运算的MA TLAB代码: >>y= [3 7 11 5]; >>y(3) = 2 运算后的输出结果是（○8）A) 3 2 11 5 B) 3 7 2 5C) 2 7 11 5 D) 3 7 11 2 4. 下面是一段有关矩阵运算的MA TLAB代码: >>A = [1 2 3 4; 5 6 7 8; 9 10 11 12]；>>B = A(2,1:3)取出矩阵A中第二行第一个到第三个构成矩阵B 若A(2,3)=5将矩阵第二行第三列的元素置为5 A=[A B’]将B转置后，再以列向量并入A A(：，2)=[]删除第二列：代表删除列A([1,4],:)=[]删除第一和第四行：代表删除行A=[A;4,3,2,1]加入第四行那么运算后的输出结果是（○9）A) 5 7 8 B) 5 6 8 C) 5 6 7D) 6 7 8 plot(x,y,s),s)函数叙说正确的是（○10）5.下面对MA TLAB中的中的 plot(x,yA) 绘制以x、y为横纵坐标的连线图(plot(x,y)) B绘制多条不同色彩的连线图绘制多条不同色彩的连线图 (plot(x,y))C) 默认的绘图颜色为蓝色D) 如果s=’r+’，则表示由红色的+号绘制图形6. 如果现在要对一组数据进行分类，我们不知道这些数据最终能分成几类，那么应）来处理这些数据最适合。

神经网络试卷

神经网络试卷一、填空题（30分）１、人工神经元网络是由大量的神经元网络通过极其丰富和完善的联接而构成的自适应非线性动力系统。

研究神经网络可以分为两个过程，即快过程，指神经网络的计算过程；慢过程，指神经网络的学习过程。

２、神经元（即神经细胞）是由细胞体、树突、轴突、和突触四个部分组成。

３、神经元的膜电位是指以外部电位作为参考电位的内部电位；静止膜电位是指没有输入时的膜电位，通常为-70mv；动作过程是指外界有输入时，受其影响膜电位的变化过程。

４、神经元的兴奋是指神经元产生膜电位约为100mv，时宽约为1ms的脉冲过程，膜电位的阈值为-55mv，大于-55mv则兴奋。

５、自组织过程就是一种非监督学习，这种学习的目的是从一组数据中提取有意义的特征或某种内在的规律性，它所遵循的规则一般是局部性的，即联接权的改变只与近邻单元的状态有关。

６、人工神经元网络按网络结构可分为前馈型和反馈型；按网络的性能分为连续性和离散性、确定性和随机性网络；按学习的方式可分为有导师和无导师学习；按照突触联接的性质分为一阶线性关联与高阶线性关联。

７、 D.D.Hebb学习规则是由Hebb D D提出来的，是最早、最著名的训练算法，Hebb规则假定：当两个神经细胞同时兴奋时，它们之间的联接强度应该加强。

在ANN中Hebb算法最简单的描述为：如果一个处理单元从另一个处理单元接收输入激励信号，而且两者都处于高激励电平，那么处理单元间的加权就应当增强。

８、误差反传算法的主要思想是把学习过程分为两个阶段：第一阶段（正向传播过程）给出输入信息通过输入层经隐含层逐层处理并计算每个单元的实际输出值；第二阶段（反向过程），若在输出层未能得到期望输出值，则逐层递归的计算实际输出与期望输出之差值（误差）以便根据此差值调节权值，具体些说，就是可对每一个权重计算出接收单元的误差值与发送单元的激活值积。

９、在统计模式识别和回归分析中，降低输入变量的维数是很重要得。

基于神经网络的学习练习题

基于神经网络的学习练习题某BP 神经网络如下图。

其中输入为⎥⎦⎤⎢⎣⎡=⎥⎦⎤⎢⎣⎡3121x x ；期望输出为⎥⎦⎤⎢⎣⎡=⎥⎦⎤⎢⎣⎡05.095.021d d ；第一层权值矩阵为⎢⎣⎡−=211W ⎥⎦⎤02；第一层阈值⎥⎦⎤⎢⎣⎡−=13θ 第二层权值矩阵为⎢⎣⎡=012W ⎥⎦⎤−21；第二层阈值⎥⎦⎤⎢⎣⎡=32r传输函数均为Sigmoid 函数，试训练该网络。

1 用最基本的BP 算法训练网络1.1 只改变学习率，比较学习率的改变对最后训练结果的影响步骤：1）程序设计：第一步：定义输入向量和目标向量 p=[1 3]';t=[0.95 0.05]';第二步：创建BP 网络，设置训练函数为最速下降BP 算法 netbp=newff([-1 1;-1 1],[2 2],{'logsig' 'logsig'},'traingd');第三步：初始化权值阈值 netbp.IW{1}=[1 2;-2 0]; netbp.LW{2}=[1 1;0 -2]; netbp.b{1}=[-3 1]'; netbp.b{2}=[2 3]';第四步：设置训练函数参数netbp.trainParam.lr=1; //设置学习率netbp.trainParam.goal=0.0001; //设置最后达到的均方误差为0.0001 netbp.trainParam.epochs=5000; //设置最大训练步长d1d2第五步：训练神经网络 [netbp,tr]=train(netbp,p,t);程序运行的结果如下：经过346步运算达到设定的均方误差范围内。

最后输出⎥⎦⎤⎢⎣⎡=0.05140.9640Out训练后权值⎢⎣⎡= 1.5291-1.01071W ⎥⎦⎤1.41282.0322 ⎢⎣⎡= 1.4789-0.77132W ⎥⎦⎤2.9992-0.77392）分别改变学习率为1.5和0.5，观察结果学习率5.1=α 5.0=α训练步长 263 786输出⎥⎦⎤⎢⎣⎡=0.05160.9640Out⎥⎦⎤⎢⎣⎡=0.05160.9640Out第一层权值 ⎢⎣⎡= 1.6030-1.01301W ⎥⎦⎤1.19092.0391⎢⎣⎡= 1.6078-1.01351W ⎥⎦⎤1.17662.0405第二层权值 ⎢⎣⎡= 1.4443-0.7744 2W ⎥⎦⎤3.1252-0.7806 ⎢⎣⎡= 1.4343-0.77512W ⎥⎦⎤3.1505-0.7816误差性能曲线结论1：学习率增大，所需的训练步长变短，即误差收敛速度快。

BP神经网络matlab例题集合

只需模仿即可。

就能轻松掌握。

1、BP网络构建（1）生成BP网络net newff PR S S SNl TF TF TFNl BTF BLF PF=(,[1 2...],{ 1 2...},,,)R⨯维矩阵。

PR：由R维的输入样本最小最大值构成的2S S SNl：各层的神经元个数。

[1 2...]TF TF TFNl：各层的神经元传递函数。

{ 1 2...}BTF：训练用函数的名称。

（2）网络训练net tr Y E Pf Af train net P T Pi Ai VV TV=[,,,,,] (,,,,,,)（3）网络仿真=[,,,,] (,,,,)Y Pf Af E perf sim net P Pi Ai TBP网络的训练函数训练方法训练函数梯度下降法traingd有动量的梯度下降法traingdm自适应lr梯度下降法traingda自适应lr动量梯度下降法traingdx弹性梯度下降法trainrpFletcher-Reeves共轭梯度法traincgfPloak-Ribiere共轭梯度法traincgpPowell-Beale共轭梯度法traincgb量化共轭梯度法trainscg拟牛顿算法trainbfg一步正割算法trainossLevenberg-Marquardt trainlmBP网络训练参数训练参数参数介绍训练函数net.trainParam.epochs最大训练次数（缺省为10）traingd、traingdm、traingda、traingdx、trainrp、traincgf、traincgp、traincgb、trainscg、trainbfg、trainoss、trainlm net.trainParam.goal训练要求精度（缺省为0）traingd、traingdm、traingda、traingdx、trainrp、traincgf、traincgp、traincgb、trainscg、trainbfg、trainoss、trainlm net.trainParam.lr学习率（缺省为0.01）traingd、traingdm、traingda、traingdx、trainrp、traincgf、traincgp、traincgb、trainscg、trainbfg、trainoss、trainlm net.trainParam.max_fail 最大失败次数（缺省为5）traingd、traingdm、traingda、traingdx、trainrp、traincgf、traincgp、traincgb、trainscg、trainbfg、trainoss、trainlmnet.trainParam.min_grad 最小梯度要求（缺省为1e-10）traingd、traingdm、traingda、traingdx、trainrp、traincgf、traincgp、traincgb、trainscg、trainbfg、trainoss、trainlmnet.trainParam.show显示训练迭代过程（NaN表示不显示，缺省为25）traingd、traingdm、traingda、traingdx、trainrp、traincgf、traincgp、traincgb、trainscg、trainbfg、trainoss、trainlmnet.trainParam.time 最大训练时间（缺省为inf）traingd、traingdm、traingda、traingdx、trainrp、traincgf、traincgp、traincgb、trainscg、trainbfg、trainoss、trainlm net.trainParam.mc 动量因子（缺省0.9）traingdm、traingdxnet.trainParam.lr_inc 学习率lr增长比（缺省为1.05）traingda、traingdxnet.trainParam.lr_dec 学习率lr下降比（缺省为0.7）traingda、traingdxnet.trainParam.max_perf_inc 表现函数增加最大比（缺省为1.04）traingda、traingdxnet.trainParam.delt_inc 权值变化增加量（缺省为1.2）trainrpnet.trainParam.delt_dec 权值变化减小量（缺省为0.5）trainrpnet.trainParam.delt0 初始权值变化（缺省为0.07）trainrpnet.trainParam.deltamax 权值变化最大值（缺省为50.0）trainrpnet.trainParam.searchFcn 一维线性搜索方法（缺省为srchcha）traincgf、traincgp、traincgb、trainbfg、trainossnet.trainParam.sigma 因为二次求导对权值调整的影响参数（缺省值5.0e-5）trainscg mbda Hessian矩阵不确定性调节参数（缺省为5.0e-7）trainscg net.trainParam.men_reduc 控制计算机内存/速度的参量，内存较大设为1，否则设为2（缺省为1）trainlmnet.trainParam.mu μ的初始值（缺省为0.001）trainlm net.trainParam.mu_dec μ的减小率（缺省为0.1）trainlm net.trainParam.mu_inc μ的增长率（缺省为10）trainlmnet.trainParam.mu_maxμ的最大值（缺省为1e10） trainlm2、BP 网络举例举例1、%traingd clear; clc;P=[-1 -1 2 2 4;0 5 0 5 7]; T=[-1 -1 1 1 -1];%利用minmax 函数求输入样本范围net = newff(minmax(P),[5,1],{'tansig','purelin'},'trainrp');net.trainParam.show=50;% net.trainParam.lr=0.05; net.trainParam.epochs=300; net.trainParam.goal=1e-5; [net,tr]=train(net,P,T);net.iw{1,1}%隐层权值 net.b{1}%隐层阈值net.lw{2,1}%输出层权值 net.b{2}%输出层阈值sim(net,P)举例2、利用三层BP 神经网络来完成非线性函数的逼近任务，其中隐层神经元个数为五个。

神经网络算法例题（题目和解答以及Matlab代码）

神经⽹络算法例题（题⽬和解答以及Matlab代码）题⽬：采⽤贝叶斯正则化算法提⾼BP⽹络的推⼴能⼒，⽤来训练BP⽹络，使其能够拟合某⼀附加⽩噪声的正弦样本数据。

解答：采⽤贝叶斯正则化算法‘trainbr’训练BP⽹络，⽬标误差goal=1×10^-3，学习率lr=0.05,最⼤迭代次数epochs=500，拟合附加有⽩噪声的正弦样本数据，拟合数据均⽅根误差为0.0054，拟合后的图形⽤以下代码可以得出。

Matalb代码：clear all;%清除所有变量close all;%清图clc;%清屏%定义训练样本⽮量　Ｐ为输⼊⽮量P=[-1:0.05:1];%T为⽬标⽮量T=sin(2*pi*P)+0.1*randn(size(P));%绘制样本数据点figureplot(P,T,'+');hold on;plot(P,sin(2*pi*P),':');%绘制不含噪声的正弦曲线net=newff(minmax(P),[20,1],{'tansig','purelin'});%采⽤贝叶斯正则化算法TRAINBRnet.trainFcn='trainbr';%设置训练参数net.trainParam.show=50;%显⽰中间结果的周期net.trainParam.lr=0.05;%学习率net.trainParam.epochs=500;%最⼤迭代次数net.trainParam.goal=1e-3;%⽬标误差%⽤相应算法训练BP⽹络[net,tr]=train(net,P,T);%对BP⽹络进⾏仿真A=sim(net,P);%计算仿真误差E=T-A;MSE=mse(E);%绘制匹配结果曲线plot(P,A,P,T,'+',P,sin(2*pi*P),':');legend('样本点','标准正弦曲线','拟合正弦曲线');。

人工智能与神经网络考试例题

1图考虑如图所示的加权无向图，每一条边上的权值都代表了该链路的通信费用或者时间。

设l(i,j )是从结点i 到结点j 的链路长度，当i 和j 不直接相连时链路长度为+∞，并且设D (n )是从源结点到结点n 的最短通路长度，n ∈N 。

假定结点1为源结点，则：（1）初始化：置N ={1}，对每一个v /∈N ，置D (v )=l (1,v )。

（2）重复：找出一个结点w /∈N ，且d (w )是最小的，把w 加入N 。

然后对所有不属于N 的结点v 按下式更新D (v )D (v )=Min [D (v ),D (v )+l (v,w )]计算过程如表所示。

步骤N D (2)D (3)D (4)D (5)D (6)初始化{1}251∞∞1{1,4}2412∞2{1,4,2}2412∞3{1,4,2,5}231244{1,4,2,5,3}231245{1,4,2,5,3,6}23124产生的最短通路树如图所示。

路由表如下。

目标结点转发结点22344454642感知器X 1 X 2 X i X N两输入感知器模型如下：ap 1p 2试用单个感知器神经元完成下列分类，写出其训练的迭代过程，画出最终的分类示意图。

已知：{X 1=[22],t 1=0};{X 2=[1−2],t 1=1};{X 3=[−22],t 1=0};{X 4=[−10],t 1=1};解：据题意，神经元有2个输入量，传输函数为阈值型函数。

于是以如图所示的感知器完成分类。

(1)初始化，W (0)=[00],b (0)=0(2)第1次迭代，a =f (n )=f (W (0)X 1+b (0))=f([00][22]+0)=f (0)=1e =t 1−a =0−1=−1因为输出不等于目标值，所以调整权值和阈值W (1)=W (0)+eX T1=[00]+(−1)[22]=[−2−2]b (1)=b (0)+e =0+(−1)=−1(3)第2次迭代。

(完整word版)人工智能神经网络例题

神经网络学习假设w1(0)=0.2, w2(0)=0.4, θ(0)=0.3, η=0.4，请用单层感知器完成逻辑或运算的学习过程。

解：根据“或”运算的逻辑关系，可将问题转换为：输入向量：X1=[0, 0, 1, 1]X2=[0, 1, 0, 1]输出向量：Y=[0, 1, 1, 1]由题意可知，初始连接权值、阈值，以及增益因子的取值分别为：w1(0)=0.2, w2(0)=0.4, θ(0)=0.3，η=0.4即其输入向量X(0)和连接权值向量W(0)可分别表示为：X(0)=(-1, x1 (0), x2 (0))W(0)=(θ(0), w1(0), w2 (0))根据单层感知起学习算法，其学习过程如下：设感知器的两个输入为x1(0)=0和x2(0)=0，其期望输出为d(0)=0，实际输出为：y(0)=f(w1(0) x1(0)+ w2(0) x2(0)-θ(0))=f(0.2*0+0.4*0-0.3)=f(-0.3)=0实际输出与期望输出相同，不需要调节权值。

再取下一组输入：x1(0)=0和x2(0)=1，其期望输出为d(0)=1，实际输出为：y(0)=f(w1(0) x1(0)+ w2(0) x2(0)-θ(0))=f(0.2*0+0.4*1-0.3)=f(0.1)=1实际输出与期望输出相同，不需要调节权值。

再取下一组输入：x1(0)=1和x2(0)=0，其期望输出为d(0)=1，实际输出为：y(0)=f(w1(0) x1(0)+ w2(0) x2(0)-θ(0))=f(0.2*1+0.4*0-0.3)=f(-0.1)=0实际输出与期望输出不同，需要调节权值，其调整如下：θ(1)=θ(0)+η(d(0)- y(0))*(-1)=0.3+0.4*(1-0)*(-1)= -0.1w1(1)=w1(0)+η(d(0)- y(0))x1(0)=0.2+0.4*(1-0)*1=0.6w2(1)=w2(0)+η(d(0)- y(0))x2(0)=0.4+0.4*(1-0)*0=0.4再取下一组输入：x1(1)=1和x2(1)=1，其期望输出为d(1)=1，实际输出为：y(1)=f(w1(1) x1(1)+ w2(1) x2(1)-θ(1))=f(0.6*1+0.4*1+0.1)=f(1.1)=1实际输出与期望输出相同，不需要调节权值。

神经网络例题

姓名作业一、使用BP神经网络实现逻辑“异或”函数。

1、画出逻辑“异或”真值表及实现逻辑“异或”的BP神经网络模型。

“异或”真值表：BP神经网络模型2、算法经过多少次学习后收敛？收敛时的总体误差是多少？记录算法收敛时，输出单元的实际输出及所有的连接权和阈值。

作业二、使用BP神经网络实现空闲时间支配咨询，帮助用户在给定的休闲活动中优先选择合适的休闲项目。

假设：供选择的活动项目有：（1）参加集体活动；（2）锻炼身体；（3）上街购物；（4）参加文化活动；（5）在家休息。

决定用户选择活动的因素有：（1）最近休闲活动；（2）天气情况；（3）空闲时间长短；（4）家中是否有食物；（5）是否有集体活动；（6）是否有好的演出；（7）是否需要补充睡眠。

学习样本编号输入期望输出最近休闲活动天气空闲时间长短家中是否有食物是否有集体活动是否有好的演出是否要补充睡眠参加集体活动锻炼身体上街购物参加文化活动在家休息X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 Y1 Y2 Y3 Y4 Y51 多不好短有否有是√2 多不好长有有无是√3 不多好短有无有是√4 不多好短有无有否√5 不多不好短有无有否√6 不多好短有无有否√1、画出你所设计的BP神经网络结构图。

业余时间休闲支配BP 神经网络结构2、算法经过多少次学习后收敛？收敛时的总体误差是多少？2、你选取的测试样本有哪几个？测试结果如何？ 0, 0, 0,1, 0,1, 1X7 X1 ………………Y1Y50110011。

神经网络练习题

1. 人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANNs），也简称为神经网络（NNs），是模拟（生物神经网络）进行信息处理的一种数学模型，以对大脑的生理研究成果为基础，其目的在于模拟大脑的某些机理与机制，实现一些特定的功能。

2. 生物神经元主要由（细胞体轴突），（树突），（轴突），（突触(Synapse，又称神经键）组成。

3. 人工神经元模型可以看成是由3种基本元素组成（一个连接），（一个加法器），（一个激活函数）。

4. 学习算法是指针对学习问题的明确规则，学习类型是由参数变化发生的形式决定的，不同的学习算法对神经元的权值调整的表达式是不同的。

人工神经网络常用的算法有（Hebb学习算法），（学习算法），（随机学习算法），（竞争学习算法）。

5. 从一个3输入、2输出的系统中获取了10条历史数据，如表所示。

另外，最后两条数据是系统的输入，不知道其对应的输出。

请使用SQl Server 2008的神经网络功能预测最后两条数据的输出。

首先，打开SQL SERVER 2005数据库软件，然后在界面上右键单击树形图中的“数据库”标签，在弹出的快捷菜单中选择“新建数据库”命令，并命名数据库的名称为YxqDatabase，单击确定，如下图所示。

然后，在新建的数据库YxqDatabas中，根据题目要求新建表，相应的表属性见下图所示。

在新建的表完成之后，默认的数据表名称为Table_1,并打开表，根据题目提供的数据在表中输入相应的数据如下图所示。

在测试数据被输入到数据库中之后，打开SQL Server Business Intelligence Development Studio命令，并在文件中新建项目，项目名称命名为MyData,并单击确定，进入下一步，如下图所示。

在进入的新页面上，新建一个数据源，并在出现的新窗口中单击下一步，并选择新建按钮，就会出现连接管理器窗口，如右图所示。

在打开的界面中，在“提供程序”下拉列表框中选择Microsoft OLE DB Provider for SQL Server选项，选择完成后，单击确定，进入下一界面，至此，完成了数据连接的工作。

人工智能神经网络例题

神经网络例题神经网络例题一、简介1.1 概述本章节主要介绍神经网络的基本概念和相关背景知识。

1.2 神经网络的原理本章节详细介绍神经网络的原理，包括神经元的模型、权重和偏置的计算方式、激活函数的选择等内容。

二、神经网络的构建2.1 网络结构设计本章节讲解如何根据具体问题设计神经网络的结构，包括网络层数、每层神经元的数量等。

2.2 数据预处理该章节介绍如何对原始数据进行预处理，包括数据清洗、特征选择和标准化等。

2.3 网络参数初始化本章节详细介绍神经网络中参数初始化的方法，包括随机初始化和其他常用方法。

三、神经网络的训练和优化3.1 损失函数选择本章节讲解如何选择适合的损失函数来反映模型的训练效果。

3.2 反向传播算法该章节详细介绍反向传播算法的原理和具体实现步骤，以及常见的优化算法，如梯度下降、动量法等。

3.3 训练技巧和策略本章节介绍训练神经网络的一些常用技巧和策略，包括学习率的调整、批量归一化、正则化等。

四、神经网络的应用4.1 语音识别该章节以语音识别为例，介绍神经网络在自然语言处理领域的应用。

4.2 图像处理本章节以图像处理为例，介绍神经网络在计算机视觉领域的应用。

4.3 自动驾驶该章节以自动驾驶为例，介绍神经网络在智能交通领域的应用。

五、总结和展望本章节对全文进行总结，并展望神经网络在未来发展的前景。

附件：本文档涉及的附件包括示例代码、训练数据集和实验结果。

法律名词及注释：1.神经网络：一种模仿生物神经网络工作方式的计算模型。

2.反向传播算法：一种常用于训练神经网络的优化算法，通过计算损失函数的梯度来调整网络参数。

3.梯度下降：一种常用的优化算法，在梯度的相反方向更新参数以最小化损失函数。

4.学习率：在梯度下降算法中控制每次参数更新的步长的超参数，影响训练速度和准确性。

神经网络与模糊控制考试题及答案汇总

神经⽹络与模糊控制考试题及答案汇总⼀、填空题1、模糊控制器由模糊化接⼝、解模糊接⼝、知识库和模糊推理机组成2、⼀个单神经元的输⼊是 1.0 ，其权值是 1.5，阀值是-2，则其激活函数的净输⼊是-0.5 ，当激活函数是阶跃函数，则神经元的输出是 13、神经⽹络的学习⽅式有导师监督学习、⽆导师监督学习和灌输式学习4、清晰化化的⽅法有三种：平均最⼤⾪属度法、最⼤⾪属度取最⼩/最⼤值法和中位数法，加权平均法5、模糊控制规则的建⽴有多种⽅法，是：基于专家经验和控制知识、基于操作⼈员的实际控制过程和基于过程的模糊模型，基于学习6、神经⽹络控制的结构归结为神经⽹络监督控制、神经⽹络直接逆动态控制、神⽹⾃适应控制、神⽹⾃适应评判控制、神⽹内模控制、神⽹预测控制六类7．傅京逊⾸次提出智能控制的概念，并归纳出的3种类型智能控制系统是、和。

7、⼈作为控制器的控制系统、⼈机结合作为控制器的控制系统、⽆⼈参与的⾃主控制系统8、智能控制主要解决传统控制难以解决的复杂系统的控制问题，其研究的对象具备的3个特点为、和。

8、不确定性、⾼度的⾮线性、复杂的任务要求9．智能控制系统的主要类型有、、、、和。

9、分级递阶控制系统，专家控制系统，神经控制系统，模糊控制系统，学习控制系统，集成或者（复合）混合控制系统10．智能控制的不确定性的模型包括两类：(1) ；(2) 。

10、(1)模型未知或知之甚少；(2)模型的结构和参数可能在很⼤范围内变化。

11．控制论的三要素是：信息、反馈和控制。

12．建⽴⼀个实⽤的专家系统的步骤包括三个⽅⾯的设计，它们分别是、和。

知识库的设计推理机的设计⼈机接⼝的设计13．专家系统的核⼼组成部分为和。

知识库、推理机14．专家系统中的知识库包括了3类知识，它们分别为、、和。

判断性规则控制性规则数据15．专家系统的推理机可采⽤的3种推理⽅式为推理、和推理。

15、正向推理、反向推理和双向推理16．根据专家控制器在控制系统中的功能，其可分为和。

《神经网络》试题

《神经网络》试题（2004年5月9日）张翼王利伟一、填空1.人工神经元网络（ANN）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形动力学系统。

2.神经元（即神经细胞）是由细胞体、树突、轴突和突触四部分构成。

3.大量神经元相互连接组成的ANN将显示出人脑的分布存储和容错性、大规模并行处理、自学习、自组织和自适应性、复杂的非线形动态系统、处理复杂、不确定问题。

4.ANN发展大体可为早期阶段、过度期、新高潮、热潮。

5.神经元的动作特征主要包括空间性相加，时间性相加，阈值作用，不应期，疲劳和可塑性。

6.神经元与输入信号结合的两种有代表的结合方式是粗结合和密结合。

7.1943年由美国心理学家McCulloch和数学家Pitts提出的形式神经元数学模型简称为MP 模型，它规定了神经元之间的联系方式只有兴奋、抑制联系两种。

8.目前，神经网络模型按照网络的结构可分为前馈型和反馈型，按照学习方式可分为有导师和无导师学习。

9.神经网络工作过程主要由学习期和工作期两个阶段组成。

10.反馈网络历经状态转移，直到它可能找到一个平衡状态，这个平衡状态称为吸引子。

二、问答题1．简述Hebb 学习规则。

Hebb 学习规则假定：当两个细胞同时兴奋时，它们之间的连接强度应该增强，这条规则与“条件反射”学说一致。

在ANN 中Hebb 算法最简单可描述为：如果一个处理单元从另一处理单元接受输入激励信号，而且如果两者都处于高激励电平，那么处理单元间加权就应当增强。

用数学来表示，就是两节点的连接权将根据两节点的激励电平的乘积来改变，即()()i i n ij n ij ij x y ηωωω=-=∆+1其中()n ij ω表示第（n+1）是第（n+1）次调节后，从节点j 到节点i 的连接权值；η为学习速率参数；x j 为节点j 的输出，并输入到节点i ；i y 为节点i 的输出。

2、简述自组织特征映射网络的算法。

自组织特征映射网络的算法分以下几步：（1）权连接初始化就是说开始时，对所有从输入节点到输出节点的连接权值都赋以随机的小数。

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一、名词解释(共5题，每题5分，共计25分)1、泛化能力答：泛化能力又称推广能力，是机器学习中衡量学习机性能好坏的一个重要指标。

泛化能力主要是指经过训练得到的学习机对未来新加入的样本（即测试样本）数据进行正确预测的能力。

2、有监督学习答：有监督学习又被称为有导师学习，这种学习方式需要外界存在一个“教师”，她可以对一组给定输入提供应有的输出结果，学习系统可根据已知输出与实际输出之间的差值来调节系统参数。

3、过学习答：过学习（over -fitting ），也叫过拟和。

在机器学习中，由于学习机器过于复杂，尽管保证了分类精度很高（经验风险很小），但由于VC 维太大，所以期望风险仍然很高。

也就是说在某些情况下，训练误差最小反而可能导致对测试样本的学习性能不佳，发生了这种情况我们称学习机（比如神经网络）发生了过学习问题。

典型的过学习是多层前向网络的BP 算法4、Hebb 学习规则答：如果两个神经元同时兴奋(即同时被激活)，则它们之间的突触连接加强。

如果用i v 、j v 表示神经元i 和j 的激活值(输出)，ij ϖ表示两个神经元之间的连接权，则Hebb 学习规则可以表示为：ij i j w v v α∆=，这里α表示学习速率。

Hebb 学习规则是人工神经网络学习的基本规则，几乎所有神经网络的学习规则都可以看作Hebb 学习规则的变形。

5、自学习、自组织与自适应性答：神经网络结构上的特征是处理单元的高度并行性与分布性，这种特征使神经网络在信息处理方面具有信息的分布存储与并行计算而且存储与处理一体化的特点。

而这些特点必然给神经网络带来较快的处理速度和较强的容错能力。

能力方面的特征是神经网络的自学习、自组织与自适应性。

自适应性是指一个系统能改变自身的性能以适应环境变化的能力，它包含自学习与自组织两层含义。

自学习是指当外界环境发生变化时，经过一段时间的训练或感知，神经网络能通过自动调整网络结构参数，使得对于给定输入能产生期望的输出。

自组织是指神经系统能在外部刺激下按一定规则调整神经元之间的突触连接，逐渐构建起神经网络。

也就是说自组织神经元的学习过程，完全是一种自我学习的过程，不存在外部教师的示教。

二、问答题（共7题，每题8分，共计56分）1、试述遗传算法的基本原理，并说明遗传算法的求解步骤。

答：遗传算法的基本原理如下：通过适当的编码方式把问题结构变为位串形式（染色体），在解空间中取一群点作为遗传开始的第一代，染色体的优劣程度用一个适应度函数来衡量，每一代在上一代的基础上随机地通过复制、遗传、变异来产生新的个体，不断迭代直至产生符合条件的个体为止。

迭代结束时，一般将适应度最高的个体作为问题的解。

一般遗传算法的主要步骤如下：(1)随机产生一个由确定长度的特征字符串组成的初始群体。

(2)对该字符串群体迭代的执行下面的步 (a) 和 (b) ，直到满足停止标准：(a)计算群体中每个个体字符串的适应值；(b)应用复制、交叉和变异等遗传算子产生下一代群体。

(3)把在后代中出现的最好的个体字符串指定为遗传算法的执行结果，这个结果可以表示问题的一个解。

2、什么是进化计算？它包括哪些内容？它们的出发点是什么？答：进化计算即模仿生物来建立功能强大的算法，进而将它们运用于复杂的优化问题。

进化计算包括遗传算法、进化策略、进化编程、遗传编程和人工生命。

遗传算法是模仿生物遗传学和自然选择机理，通过人工方式构造的一类优化搜索算法，是对生物进化过程进行的一种数学仿真，是进化计算的一种最重要形式。

进化策略是一类模仿自然进化原理以求解参数优化问题的算法。

进化编程的过程，可理解为从所有可能的计算机程序形成的空间中，搜索具有高的适应度的计算机程序个体。

人工生命试图通过人工方法建造具有自然生命特征的人造系统。

3、人工神经网络是模拟生物神经网络的产物，除相同点外，它们还存在哪些主要区别答：1．单元上的差别对于生物神经元而言，影响突触传递信息强度的因素很多、很复杂。

如突触前微细胞的大小与多少、神经传递化学物质含量的多少、神经传递化学物质释放的速度、突触间隙的变化、树突的位置与大小等诸多因素都会对突触电位产生影响，从而影响神经元的输出脉冲响应。

而人工神经元则忽略了这些影响，输入、输出关系十分简单。

2．信息上的差别生物神经元传递的信息是脉冲，而人工神经元传递的信息是模拟电压。

3．规模与智能上的差别目前，人工神经网络的规模还远小于生物神经网络，网络中神经元的数量一般在104个以下，显然，其智能也无法与生物神经网络相比。

4、感知器神经网络存在的主要缺陷是什么？答:1)由于感知器的激活函数采用的是阀值函数，输出矢量只能取0或1，所以只能用它来解决简单的分类问题；2)感知器仅能够线性地将输入矢量进行分类。

理论上已经证明，只要输人矢量是线性可分的，感知器在有限的时间内总能达到目标矢量；3)感知器还有另外一个问题，当输入矢量中有一个数比其他数都大或小得很多时，可能导致较慢的收敛速度。

5、请比较前馈型神经网络与反馈型神经网络的异同点。

（8分答：前馈型神经网络只表达输入输出之间的映射关系，实现非线性映射；反馈型神经网络考虑输入输出之间在时间上的延迟，需要用动态方程来描述，反馈型神经网络是一个非线性动力学系统。

前馈型神经网络的学习训练主要采用BP算法，计算过程和收敛速度比较慢；反馈型神经网络的学习主要采用Hebb规则，一般情况下计算的收敛速度很快，并且它与电子电路有明显的对应关系，使得网络易于用硬件实现。

前馈型神经网络学习训练的目的是快速收敛，一般用误差函数来判定其收敛程度；反馈型神经网络的学习目的是快速寻找到稳定点，一般用能量函数来判别是否趋于稳定点。

两者都有局部极小问题。

6、BP算法的基本思想是什么，它存在哪些不足之处？（9分）答：BP算法（即反向传播法）的基本思想是：学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。

1）正向传播：输入样本－>输入层－>各隐层（处理）－>输出层注1：若输出层实际输出与期望输出（教师信号）不符，则转入2）（误差反向传播过程）2）误差反向传播：输出误差（某种形式）－>隐层（逐层）－>输入层其主要目的是通过将输出误差反传，将误差分摊给各层所有单元，从而获得各层单元的误差信号，进而修正各单元的权值（其过程，是一个权值调整的过程）。

注2：权值调整的过程，也就是网络的学习训练过程（学习也就是这么的由来，权值调整）。

虽然BP算法得到广泛的应用，但它也存在自身的限制与不足，其主要表现在于它的训练过程的不确定上。

具体说明如下：1）易形成局部极小（属贪婪算法，局部最优)而得不到全局最优；BP算法可以使网络权值收敛到一个解，但它并不能保证所求为误差超平面的全局最小解，很可能是一个局部极小解。

2）训练次数多使得学习效率低下，收敛速度慢（需做大量运算）；对于一些复杂的问题，BP算法可能要进行几小时甚至更长的时间的训练。

这主要是由于学习速率太小所造成的。

可采用变化的学习速率或自适应的学习速率来加以改进。

3）隐节点的选取缺乏理论支持；4）训练时学习新样本有遗忘旧样本趋7、请描述结构风险最小化原则（SRM）的思想，并给出其数学表达式。

答：传统机器学习中的经验风险最小化（ERM）原则在有限样本情况下是不合理的。

需要同时最小化经验风险和置信界限。

统计学习理论提出了一种新的策略，即把函数集构造为一个函数子集序列，使各个子集按照VC维的大小(亦即的大小)排列：在每个子集中寻找最小经验风险，在子集间折衷考虑经验风险和置信界限，取得实际风险的最小，如下图所示。

这种思想称作结构风险最小化准则,即SRM准则。

结构风险最小化原则的数学表达式如下式所示：式中R (w )为实际风险，R emp （w ）为经验风险，是函数集的VC 维，n 是样本数。

结构风险最小化原理图3.简述神经网络的自学习、自组织和自适应性。

答：神经网络结构上的特征是处理单元的高度并行性与分布性，这种特征使神经网络在信息处理方面具有信息的分布存储于并行计算而且存储与处理一体化的特点。

而这些特点必然给神经网络带来较快的处理速度和较强的容错能力。

能力方面的特征是神经网络的自学习、自组织和自适应性。

自适应性是指一个系统能改变自身的性能以适应环境变化的能力，它包含自学习与自组织两层含义。

自学习是指当外界环境发生变化时，经过一段时间的训练或感知，神经网络能通过自动调整网络结构参数，使得对于给定输入能产生期望的输出。

自组织是指神经系统能在外部刺激下按一定规则调整神经元之间的突触接触，逐渐构建起神经网络。

也就是说自组织神经元的学习过程，完全是一种自我的学习的过程，不存在外部教师的示教。

三、推导题（共一题，计19分）1、给定图1所示的具有一个隐含层的BP 简化网络图，请给出BP 算法的完h n h n h w R w R emp ) 4 / ln( ) 1 ) / 2 (ln( ) ( ) ( η - + + ≤整推导步骤。

答：1、信息的正向传递1)隐含层中第i个神经元的输出为：（1）2)输出层第k个神经元的输出为：（2）3)定义误差函数为：（3）2、利用梯度下降法求权值变化及误差的反向传播(1)输出层的权值变化对从第i个输入到第k个输出的权值有：（4）其中：（5）（6）同理可得：（7）(2)隐含层权值变化对从第j个输入到第i个输出的权值，有：（8）其中：（9）同理可得：（10）一、填空1.按网络结构分，人工神经元细胞分为前馈型和反馈型，按学习方式可分为：有导师和无导师学习。

2.常见的七种学习规则中，无导师学习的规则是指HEBB学习和胜者为王学习规则。

3. δ学习规则又称为最小均方规则，它利用目标激活值与所得激活值之差进行学习。

其方法是：调整联系强度，使其差最小。

4.神经元是由细胞体、树突、轴突和突触四部分构成。

5.前馈型网络可分为可见层和隐含层，节点有输入节点、输出节点、计算单元。

6.误差反传训练算法的主要思想是学习过程分为两个阶段：正向传播过程和反向过程。

7.反馈网络历经状态转移，知道它可能找到一个平衡状态，这个平衡状态成为吸引子。

5．神经网络工作过程主要由工作期和学习期两个阶段组成。

6．在ANN中HEBB算法最简单可描述为：如果一个处理单元从另一处理单元接收输入激励信号，而且两者都处于高激励电平，那么处理单元间的加权就应当增强。

HEBB网络代表了一种纯前向式无导师学习。

7．δ学习规则又称最小均方规则，它利用目标激活值与所得激活值之差进行学习。