人工神经网络(医学材料)
人工神经网络实验报告
人工神经网络实验报告
本实验旨在探索人工神经网络在模式识别和分类任务中的应用效果。
实验设置包括构建神经网络模型、数据预处理、训练网络以及评估网
络性能等步骤。
首先，我们选择了一个经典的手写数字识别任务作为实验对象。
该
数据集包含了大量手写数字的灰度图片，我们的目标是通过构建人工
神经网络模型来实现对这些数字的自动识别。
数据预处理阶段包括了对输入特征的标准化处理、数据集的划分以
及对标签的独热编码等操作。
通过对原始数据进行预处理，可以更好
地训练神经网络模型，提高模型的泛化能力。
接着，我们构建了一个多层感知机神经网络模型，包括输入层、隐
藏层和输出层。
通过选择合适的激活函数、损失函数以及优化算法，
我们逐步训练网络，并不断调整模型参数，使得模型在训练集上达到
较高的准确率。
在模型训练完成后，我们对网络性能进行了评估。
通过在测试集上
进行预测，计算模型的准确率、精确率、召回率以及F1-score等指标，来全面评估人工神经网络在手写数字识别任务上的表现。
实验结果表明，我们构建的人工神经网络模型在手写数字识别任务
中表现出色，准确率高达95%以上，具有较高的识别准确性和泛化能力。
这进一步验证了人工神经网络在模式识别任务中的强大潜力，展
示了其在实际应用中的广阔前景。
总之，本次实验通过人工神经网络的构建和训练，成功实现了对手写数字的自动识别，为人工智能技术在图像识别领域的应用提供了有力支持。
希望通过本实验的研究，可以进一步推动人工神经网络技术的发展，为实现人工智能的智能化应用做出更大的贡献。
神经网络在材料科学和工程中的运用
通过反向传播算法，根据输出结果与 期望结果的误差来调整神经元的权重 ，使神经网络的输出结果更加准确。
材料科学和工程领域的重要性
材料科学和工程的发展
材料科学和工程是现代科技领域的重要分支，涉及到许多高科技领域的发展， 如半导体、新能源、生物医学等。
材料科学和工程的研究内容
材料科学和工程主要研究材料的组成、结构、性质和制备工艺等，以及材料在 各种环境下的性能和行为。
神经网络在材料科学和工程 中的运用
汇报人： 日期:
目录
• 引言 • 神经网络基础知识 • 材料科学和工程中的神经网络
模型 • 神经网络在材料科学和工程中
的应用案例
目录
• 神经网络在材料科学和工程中 的优势与挑战
• 结论与展望
01
引言
神经网络概述
神经网络的基本结构
神经网络由多个神经元组成，每个神 经元都有一个权重，用于将输入信号 转换为输出信号。
梯度下降算法
通过不断迭代更新每个神经元的 权重，使得整个网络的损失函数 达到最小值。
神经网络的优化策略
01
02
03
早停法
在训练过程中，当验证集 的损失不再下降时，停止 训练，避免过拟合。
学习率衰减
随着训练的进行，逐渐降 低学习率，使得模型在训 练后期更加精细地调整权 重。
正则化
通过对模型参数添加一些 约束条件，防止模型过拟 合。常见的正则化方法有 L1正则化和L2正则控制，可以实现陶瓷材料的精确加工， 提高材料的性能和降低废品率。
05
神经网络在材料科学和工程中 的优势与挑战
神经网络在材料科学和工程中的优势
高效性
神经网络能够快速处理大量数据 ，并从中提取有用的信息，有助 于提高材料科学和工程研究的效
公需科目：2019人工智能与健康试题及答案(一)
眉山市2019年度公需科目培训《人工智能与健康》试题及答案（一）一、单项选择题1.古代把计量叫“度量衡”，其中，“度”是测量（）的过程。
（2.0分）A.长度B.容积C.温度D.轻重我的答案：A√答对2.最经典的西方健康研究——佛雷明翰研究开始于（）。
（2.0分）A.1948年B.1971年C.1989年D.2000年我的答案：A√答对3.（）宣布启动了“先进制造伙伴计划”“人类连接组计划”“创新神经技术脑研究计划”。
（2.0分）A.中国B.日本C.美国D.德国我的答案：C√答对4.在2016年，我国人工智能企业超过了（）家。
（2.0分）A.1000B.1200C.1400D.1500我的答案：D√答对5.在大数据隐私保护生命周期模型中，大数据发布的风险是（）。
（2.0分）A.被第三方偷窥或篡改B.如何确保合适的数据及属性在合适的时间地点给合适的用户访问C.匿名处理后经过数据挖掘仍可被分析出隐私D.如何在发布时去掉用户隐私并保证数据可用我的答案：D√答对6.下列对人工智能芯片的表述，不正确的是（）。
（2.0分）A.一种专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的芯片B.能够更好地适应人工智能中大量矩阵运算C.目前处于成熟高速发展阶段D.相对于传统的CPU处理器，智能芯片具有很好的并行计算性能我的答案：C√答对7.（）是用电脑对文本集按照一定的标准进行自动分类标记。
（2.0分）A.文本识别B.机器翻译C.文本分类D.问答系统我的答案：C√答对8.在（）年，AlphaGo战胜世界围棋冠军李世石。
（2.0分）A.2006B.2012C.2016D.2017我的答案：C√答对9.古代把计量叫“度量衡”，其中，“衡”是测量（）的过程。
（2.0分）A.长度B.容积C.温度D.轻重我的答案：D√答对10.近几年，全球人工智能产业发展突飞猛进，人工智能脸部识别率的准确度已经达到（）。
（2.0分）A.99.7%B.99.8%C.99.9%D.100%我的答案：A√答对11.（）是指直接通过肢体动作与周边数字设备和环境进行交互。
生物医学工程中的人工智能技术研究与应用
生物医学工程中的人工智能技术研究与应用第一章：介绍生物医学工程是运用工程学和生物学原理，以设计、开发和应用医学设备、器械、材料和技术为主要目标的学科领域。
随着人工智能技术的快速发展和应用，它在生物医学工程领域中也产生了重要的影响。
本章将介绍人工智能技术在生物医学工程中的研究与应用。
第二章：人工智能技术在医学图像处理中的应用医学图像处理是生物医学工程领域中重要的研究方向之一。
而人工智能技术在医学图像处理中的应用也日益受到关注。
例如，卷积神经网络（CNN）被广泛应用于医学图像分割和分类任务中，能够帮助医生自动识别和定位疾病区域。
此外，生成对抗网络（GAN）在医学影像合成和增强方面也具有潜在的应用性。
这些技术的应用使医学图像处理变得更加高效和准确，有助于提升医学诊断的可靠性和精确度。
第三章：人工智能技术在疾病预测与诊断中的应用疾病预测和诊断是生物医学工程中另一个关键领域。
借助人工智能技术，可以利用临床数据和生物标志物进行疾病的早期预测和诊断。
例如，利用机器学习算法和大规模的临床数据库，可以建立起疾病预测模型，提供对患者的个性化诊断和治疗方案。
此外，深度学习和自然语言处理技术也可以应用于医学文献和病历中，从中提取有价值的信息以辅助医生进行疾病的诊断和治疗。
第四章：人工智能技术在生物信号处理中的应用生物信号处理是生物医学工程中一个重要的研究领域，涉及到对生理信号（如心电信号、脑电信号等）的采集、处理和分析。
人工智能技术在生物信号处理中的应用为生理信号的自动化分析提供了新的手段。
例如，通过使用深度学习模型，可以对大规模的生理信号数据进行有效地分类和识别，以辅助医生进行心律失常检测和脑疾病的诊断。
此外，人工智能技术还可用于生理信号的噪声抑制和特征提取，进一步提高信号处理的准确性和可靠性。
第五章：人工智能技术在康复工程中的应用康复工程旨在通过运用科学原理和工程技术，提供给残疾人或受伤者恢复功能的解决方案。
人工智能技术在康复工程中的应用可以帮助设计和开发更加先进和智能化的康复设备。
智能时代新材料新技术的前沿应用
智能时代新材料新技术的前沿应用在21世纪这个智能时代，新材料和新技术的发展为各行各业带来了前所未有的变革。
新材料新技术在众多领域中展现出了巨大的潜力和应用前景，例如、物联网、大数据、生物科技等。
本文将重点探讨智能时代下新材料新技术前沿应用的领域，以期为相关研究和产业发展提供一定的参考。
1. 领域作为当今科技领域的热点，已经成为新材料新技术应用的重要场景。
在领域，新型神经网络结构、计算模型和硬件设备的研究不断取得突破。
例如，基于新型纳米材料的人工神经网络，相较于传统硅基材料，可以实现更高的计算速度和更低的能耗。
此外，基于石墨烯等新材料的柔性电子器件，可为实现可穿戴式设备提供有力支持。
2. 物联网领域物联网是指通过信息传感设备，将物品连接到网络上进行信息交换和通信的技术。
在新材料新技术的推动下，物联网设备的尺寸、功耗和通信距离等方面的限制正在逐步被突破。
例如，利用纳米技术研发的传感器，可以实现对环境参数的高灵敏度检测；采用新型半导体材料的物联网设备，可实现更低功耗的高效运算和数据传输。
3. 大数据领域大数据技术是对海量、异构、实时数据的收集、存储、处理和分析的技术。
在新材料新技术的助力下，大数据领域取得了显著的成果。
例如，新型存储器件如存储电阻器、相变存储器等，可以实现更高速度和更大容量的数据存储；基于新型计算架构的量子计算机，则有望为大数据的实时分析和处理带来革命性的改进。
4. 生物科技领域生物科技是指利用生物技术手段，对生物体或生物分子进行研究和应用的技术。
在新材料新技术的推动下，生物科技领域取得了许多重要突破。
例如，基于纳米技术的生物传感器，可以实现对生物分子的高灵敏度检测；采用新型高分子材料的生物可降解材料，可为实现生物医学工程中的组织修复和再生提供支持。
本文对智能时代下新材料新技术的前沿应用进行了简要梳理，展示了新材料新技术在、物联网、大数据和生物科技等领域的重要应用价值。
随着科技的不断发展，新材料新技术的应用将更加广泛，为人类社会带来更多的变革和进步。
人工智能在基因测序中的应用与展望
人工智能在基因测序中的应用与展望人工智能（Artificial Intelligence, AI）已经成为当下科技领域的热点话题。
作为一种新型的智能技术，其在许多领域都得到广泛应用，其中就包括基因测序领域。
随着基因测序技术的不断提高，利用人工智能来处理、分析大量基因数据已经成为了一种新的方法。
本文将着重探讨人工智能在基因测序中的应用与展望。
一、基因测序的背景基因测序（DNA sequencing）是指将DNA序列由一种符号系统转换为另一种符号系统的过程。
DNA序列是生命体中遗传信息的载体，通过基因测序可以得到DNA序列的信息。
通过分析DNA序列，可以了解人体及其他生物体中的特定基因、基因突变及其相互作用，从而对疾病的发生、发展等进行深入研究。
随着基因测序技术的不断提高，现代基因测序技术已经能够有效地分析DNA序列，为临床医生、生物工程师和科学家提供了有用的信息。
但是，如何从大量的基因数据中提取有用的信息并在临床应用中进行有效的解读仍然是一个难题。
二、基因测序中的人工智能在基因测序领域，人工智能技术已经得到了广泛的应用。
以深度学习（Deep Learning）为例，它可以帮助科研人员快速准确地分析基因数据。
通过训练深度学习模型，可以在大量基因数据中快速准确地找到具有重要生物学功能的基因区域，并进行进一步的研究。
相比于其他分析手段，深度学习可以更快地从基因数据中提取生物学特征，并且准确性更高，同时还可以高效地处理大量的数据。
除了深度学习，其他人工智能技术如人工神经网络（Artificial Neural Networks）和机器学习（Machine Learning）也可以应用于基因测序中。
机器学习技术可以通过模拟生物学系统中的数据交互过程，将大量的基因数据进行分类和分析。
这种方法可以快速准确地确定生物学状况并发现生物学特征。
同时，人工神经网络可以识别复杂的基因信号，包括基因组共线、关联以及通路分析等，有效地提高了基因测序数据的处理能力。
生物医学图像处理
3.
图一 CVANN 模型 它的相关输入信号,权值,阈值和输出信号的是复数.定义神经元 n 的活性 Yn 如下:
这里 Wnm 是连系神经元 n 和神经元 m 的复值(CV)权值.Xm 是来自神经元 m 的 复值输入信号.Vn 是神经元 n 的复值阈值.为得到复值输出信号,将 Yn 写成如下实 部和虚部的形式:
在第一级与第二级使用 CVANN 以实现复制模式识别.
iii.
系统预测性能测量 在这篇论文中,我们用到了一个计算机算法以评估 CVANN 经训练后的分类输出,并检 测包含肺部及肺部边缘区域像素点..分割后的图像的正确分类像素点数可以通过一
下算法来计算:
������������ 和������������ 分别是网络的目标输出与实际输出.最后我们用以下这个公式计算这个方法的 准确度:
其中Tn(������ ) 和On(������ ) 都是复数,分别代表预想输出和实际输出.在 P 模式下,神经元 n 的实际输出值也即(4)的左边代表了实际模式与预想模式之间的误差 .N 代表输 出层的神经元总数.总的 CCVANN 模型就是两个 CVANN 的组合,如图二所显示:
图二
CCVANN 模型
图三图像肺部分离系统框图表示
其中复值反向传播算法用于训练该网络. 当(4)式表示的精确度达到时,训练就停止.在训练过程中用到了 16 副图,之后用剩下的 16 副图测试网络的性能 .计算出来的平均准确率达 99.80%.图四显示了最好准确率下四阶 CWT 和 CCVANN 分离出的图像.
图四有良性肿瘤的肺部图像(a) (B10 号图像) 有恶性肿瘤的肺部图像(b)(M 16 号图像) a 图分离后结果 (c) b 图分离后结果 (d) 为与单 CVANN 系统相比,我们将第一级 CVANN 学习效率,隐藏点数,最大相互影响点数分 别被设为 0.1 , 10 , 10 与[17]相似.第二个 CVANN 的这些参数有实验结果决定.网络结构如 下表一 表一网络结构
生物医学的新技术概述
生物医学的新技术概述生物医学领域一直在不断发展，新技术层出不穷。
这些技术不仅能够优化医疗诊断和治疗，还能够推动生命科学的进步。
下面就来简单概述一些近年来在生物医学领域出现的新技术。
一、基因编辑技术基因编辑技术是指利用某种工具或者技术改变生物个体的DNA序列，完成对基因及其表达产物的精确编辑。
近年来，CRISPR-Cas9已成为基因编辑技术的代表。
它可以很快速、便捷地实现基因切割、插入、修复等操作。
已经广泛应用于生物医学领域中，可以用于治疗不可治愈的遗传性疾病、艾滋病病毒的基因编辑等等，在医疗应用领域的潜力巨大。
二、人工智能和机器学习人工智能和机器学习已经成为生物医学领域的传统方法和技术的有效补充。
它可以帮助医生在大批量的数据中快速识别并提取出患者的异常标记，为做出正确的诊断和治疗方案提供帮助。
例如，神经网络模型（ANN）可以帮助医生识别癌细胞和非癌细胞的图像，这对于在数字病理学、计算机视觉领域的应用具有广泛的前景。
三、基因测序技术基因测序是指分析或拆分DNA片段，然后对每个碱基进行读取，并检测任何变化或突变。
这对于研究人类基因组、诊断遗传性疾病、肿瘤治疗方案设计等方面有着非常重要的意义。
近年来，基因测序技术的成本不断下降，使得人们能够大规模应用这种技术，对生物医学领域的未来发展具有重要的推动意义。
四、组织工程组织工程是利用细胞、生物材料和生物反应器等生物技术手段来构建或再造人类组织和器官的科学。
通过改变细胞、材料和反应器的条件和特性，可以创造身体的不同部分或是器官。
如人体肝脏、肝细胞坏死时可以通过组织工程的技术构造支架，并用肝细胞种植回去，以恢复肝脏功能。
这种技术对于替代器官移植、重建组织等方面具有重要的应用前景。
五、纳米技术纳米技术在生物医学领域中是一种新兴的技术，它可以制造极其小的材料和设备，以及使用奇特的物理和化学属性来研究生物学。
比如，纳米传感器可以检测血液中的特定细胞或分子，发现疾病诊断的异常标记。
基于人工神经网络的逆问题求解研究
基于人工神经网络的逆问题求解研究人工神经网络是近年来最受关注的研究领域之一，因其能够模拟人脑神经系统的特点，将生物学意义上的神经元转化为数学模型，在解决实际问题中发挥了重要作用。
逆问题求解是一类在实际中有着广泛应用的问题，涉及到从观测值中得出模型参数或者初始条件等已知量的求解过程。
基于人工神经网络的逆问题求解能够有效地解决很多实际问题。
本文将重点介绍基于人工神经网络的逆问题求解的研究现状和存在的问题，并提出一些解决问题的思路和方法。
一、基于神经网络的逆问题求解原理在基于神经网络的逆问题求解中，首先需要将逆问题转化为正问题。
正问题是指从问题的初始条件出发，通过模型得到该问题的解。
逆问题则是根据问题的解来推导出模型的初始条件。
因此，逆问题的求解过程可以看作是一个从不确定的初始条件中推导出准确解的过程。
以一个简单的例子来说明逆问题的求解过程。
假设存在方程f(x) = y，其中f(x)为一个带有噪声的函数，y为一个给定的输出向量。
逆问题就是要求出x的值，以便得到f(x) = y。
通常情况下，我们只能得到y的观测值，而f(x)和x的值则需要通过求解逆问题才能得到。
神经网络的主要任务就是根据给定的输入与输出数据训练一个模型来预测未知的输出值。
在逆问题求解中，可以将神经网络看作是一个映射函数f，将x映射为y。
反向传播算法是常用的训练神经网络的方法，它是一种基于梯度下降的方法，通过优化神经网络的权重和偏置来最小化预测值与实际值的差距。
因此，在逆问题求解中，可以通过反向传播算法来训练神经网络，并将训练得到的模型应用于逆问题求解中。
二、基于神经网络的逆问题求解应用案例基于神经网络的逆问题求解已经在很多领域得到了广泛应用。
以下是一些典型案例。
1. 医学成像领域医学成像领域的逆问题求解涉及到如何从成像数据中推断出病人的生理指标，比如心脏大小、肺活量等。
以CT成像为例，它是一种通过X射线扫描得到病人内部结构图像的技术。
由于X射线具有一定的穿透性，因此在成像过程中，会因为受到各种杂质的影响，数据中会出现大量的噪声和畸变。
考研生物医学工程知识点梳理
考研生物医学工程知识点梳理生物医学工程是生物学、医学和工程学的交叉领域，通过应用工程学的原理和技术解决医学和生物学领域的问题。
考研生物医学工程知识点涉及到医学、生物学和工程学的一系列概念、理论和实践技术。
本文将对考研生物医学工程的关键知识点进行梳理和介绍。
一、生物医学信号与传感器1.信号与系统的基本概念：信号的定义、信号的分类、连续信号与离散信号、系统的定义、线性系统与非线性系统等。
2.生物电信号：脑电图（EEG）、心电图（ECG）、肌电图（EMG）等常见生物电信号的特点及其在医学工程中的应用。
3.生物医学传感器：温度传感器、压力传感器、湿度传感器等生物医学传感器的原理、结构和应用。
二、医学成像技术1.X射线成像技术：X射线的产生与特性、传统X射线摄影、计算机断层扫描（CT）等。
2.核磁共振成像技术（MRI）：核磁共振的基本原理、MRI仪器的构成和工作原理、MRI图像重建等。
3.超声成像技术：超声的产生与特性、超声传感器、超声成像的基本原理及其在医学工程中的应用。
三、人工器官与生物材料1.人工心脏起搏器：心脏起搏器的基本原理、种类、植入方式、调节方法等。
2.人工关节：人工关节的种类、材料选择、植入手术、功能恢复等。
3.生物材料：生物材料的分类、生物相容性、生物材料的表面改性等。
四、医学图像分析与处理1.数字图像处理基础：图像的获取与表示、图像的增强与恢复、图像的压缩与编码等。
2.医学图像分割：图像分割方法、基于阈值的分割、边缘检测等。
3.医学图像配准：图像配准的概念、配准方法、应用领域等。
五、人工智能在生物医学工程中的应用1.机器学习算法：监督学习与非监督学习、支持向量机、人工神经网络等基本机器学习算法。
2.深度学习算法：卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等深度学习算法及其在医学图像分析、疾病诊断和药物设计中的应用。
六、生物医学工程中的伦理与法规1.伦理概念与原则：医学伦理的基本概念、伦理原则（尊重个体自主权、善意与利益平衡、公正等）。
信息检索作业-3
一、确定下列课题的关键词，并写出检索式（每小题3分，共18分）1.基于DSP的机器人控制系统的设计与实现关键词：机器人控制系统数字信号处理功能模块检索式：机器人*控制系统2.发光二极管的热阻测量关键词：热敏电阻LED 热阻支架材料发光二极管测量过程测量方法检索式：热阻*发光二极管*测量3.火星探测飞行轨道分析关键词：轨道设计火星探测器轨道拼接法检索式：轨道*火星探测器4.汽车发动机故障诊断关键词：汽车发动机故障诊断检索式：发动机*故障5.层析成像技术在检测中的应用关键词：层析成像流动成像多相流检测检索式：层析成像*检测6.化疗在肿瘤治疗中的作用关键词：软组织肉瘤化疗方案联合化疗辅助化疗动脉内化疗平均有效率局部控制检索式：化疗*肿瘤二、简答题（每小题5分，共30分）1. 在文献检索中，ISSN、ISBN的含义分别是什么？答：ISSN：国际标准刊号。
国际标准连续出版物编号,International Standard Serial Number 是根据国际标准ISO3297制定的连续出版物国际标准编码，其目的是使世界上每一种不同题名、不同版本的连续出版物都有一个国际性的唯一代码标识。
ISBN：国际标准书号。
ISBN号是国际标准书号的简称，是专门为识别图书、小册子、缩微出版物、盲文印刷品等文献而设计的国际编号。
ISBN号有10位数字组成，分四个部分：组号（国家、地区、语言的代号），出版者号，书序号和检验码。
ISBN可以作为一个检索途径。
从2007年起，ISBN 号升到13位。
如7-109-07953-82. 哪些文献属于特种文献？（至少答出五种）答：特种文献一般包括会议文献、科技报告、专利文献、学位论文、标准文献、科技档案、出版物等。
3. 国家标准中GB、GB/T分别代表什么含义？答：GB：为强制性国标GB/T：推荐性国标4. 要检索天津大学申请的专利，应把“天津大学”放在哪个字段进行检索？答：5. 在EI来源刊上发表的文章肯定能被EI收录，这种说法正确吗？为什么？答：不正确。
公需科目：20xx人工智能与健康试题及答案(一)
公需科目：20xx人工智能与健康试题及答案（一）公需科目：20xx人工智能与健康试题及答案（一）一、单项选择题1.古代把计量叫“度量衡”，其中，“度”是测量（）的过程。
（2.0分）A.长度B.容积C.温度D.轻重正确答案：A2.最经典的西方健康研究——佛雷明翰研究开始于（）。
（2.0分）A.1948年B.1971年C.1989年D.2000年正确答案：A3.（）宣布启动了“先进制造伙伴计划”“人类连接组计划”“创新神经技术脑研究计划”。
（2.0分）A.中国B.日本C.美国D.德国正确答案：C4.在20XX年，我国人工智能企业超过了（）家。
（2.0分）A.1000B.1200C.1400D.1500正确答案：D5.在大数据隐私保护生命周期模型中，大数据发布的风险是（）。
（2.0分）A.被第三方偷窥或篡改B.如何确保合适的数据及属性在合适的时间地点给合适的用户访问C.匿名处理后经过数据挖掘仍可被分析出隐私D.如何在发布时去掉用户隐私并保证数据可用正确答案：D6.下列对人工智能芯片的表述，不正确的是（）。
（2.0分）A.一种专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的芯片B.能够更好地适应人工智能中大量矩阵运算C.目前处于成熟高速发展阶段D.相对于传统的CPU处理器，智能芯片具有很好的并行计算性能正确答案：C7.（）是用电脑对文本集按照一定的标准进行自动分类标记。
（2.0分）A.文本识别B.机器翻译C.文本分类D.问答系统正确答案：C8.在（）年，AlphaGo战胜世界围棋冠军李世石。
（2.0分）A.20XXB.20XXC.20XXD.20xx正确答案：C9.古代把计量叫“度量衡”，其中，“衡”是测量（）的过程。
（2.0分）A.长度B.容积C.温度D.轻重正确答案：D10.近几年，全球人工智能产业发展突飞猛进，人工智能脸部识别率的准确度已经达到（）。
（2.0分）A.99.7%B.99.8%C.99.9%D.100%正确答案：A11.（）是指直接通过肢体动作与周边数字设备和环境进行交互。
公需科目：2019人工智能与健康试题及答案(十二)
眉山市公需科目培训2019人工智能与健康试题及答案（十二）一、单选题1.（）是人工智能的核心，是使计算机具有智能的主要方法，其应用遍及人工智能的各个领域。
（2.0分）A.深度学习B.机器学习C.人机交互D.智能芯片我的答案：B√答对2.根据国际评判健康的标准，我国成年人心血管呈理想状态的比率为（）。
（2.0分）A.0.1%B.0.2%C.0.3%D.0.4%我的答案：B√答对3.近几年，全球人工智能产业发展突飞猛进，人工智能脸部识别率的准确度已经达到（）。
（2.0分）A.99.7%B.99.8%C.99.9%D.100%我的答案：A√答对4.在高血压诊断标准的变迁史上，（）将高血压的诊断标准定为120/80mmHg以下更受益。
（2.0分）A.1949年B.1984年C.1993年D.2016年我的答案：D√答对5.我们应该正确认识统计学中概率与个体之间的关系，概率是（）比较，从小到老的数据才是每个人的。
（2.0分）B.纵向C.交叉D.立体我的答案：A√答对6.瓦普尼克&泽范兰杰斯理论（VC理论）的目标是很好地（）事件。
（2.0分）A.预测B.统计C.分析D.回顾我的答案：A√答对7.（）是通过建立人工神经网络，用层次化机制来表示客观世界，并解释所获取的知识，例如图像、声音和文本。
（2.0分）A.深度学习B.机器学习C.人机交互D.智能芯片我的答案：A√答对8.我国在语音语义识别领域的领军企业是（）。
（2.0分）A.科大讯飞B.图谱科技C.阿里巴巴D.华为我的答案：A√答对9.在（）年，AlphaGo战胜世界围棋冠军李世石。
（2.0分）A.2006B.2012C.2016D.2017我的答案：C√答对10.在高血压诊断标准的变迁史上，（）将高血压的诊断标准定为210/100mmHg 以下更受益。
（2.0分）B.1984年C.1993年D.2016年我的答案：A√答对11.在大数据隐私保护生命周期模型中，大数据使用的风险是（）。
人工神经网络基本原理
人工神经网络基本原理
人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）是一种模拟人类大脑神经元工作方式的计算模型，由多个神经元节点相互连接而成。
它可以通过学习和适应性调整来进行信息处理和模式识别。
人工神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成。
输入层接受外部输入信号，隐藏层用于处理这些信号，输出层则给出最终的输出结果。
每个层中的神经元节点与下一层的节点相连接，并通过具有可调整权值的连接进行信息传递。
每个神经元节点接收到输入信号后，会对其进行加权求和，并通过激活函数将结果转换为输出信号。
在训练过程中，人工神经网络根据输入样本和期望输出进行学习。
通过调整连接权值，神经网络逐渐优化其输出结果，使得实际输出与期望输出之间的误差最小化。
这一过程称为反向传播算法，通过梯度下降的方式，不断更新权值以逼近最优解。
人工神经网络具有较强的非线性拟合能力和自适应学习能力，可以用于解决分类、回归、模式识别等各种问题。
它已经广泛应用于图像和语音识别、自然语言处理、金融预测、医学诊断等领域。
然而，人工神经网络也存在一些挑战和限制。
例如，过拟合问题会导致网络在训练集上表现良好但在测试集上表现较差；训练时间较长，且需要大量的训练数据和计算资源；网络结构的选择和调优需要经验和专业知识。
总的来说，人工神经网络是一种模拟人脑神经元工作方式的计算模型，具有强大的非线性拟合能力和自适应学习能力。
虽然存在一些挑战和限制，但它在许多领域中都有广泛应用和研究价值。
人工神经网络的现状与发展
人工神经网络的现状与发展作者：程昊天韩曦王运智刘一来源：《现代信息科技》2020年第01期摘要：随着雾霾天气的逐渐增多，对空气造成了污染，给人们的生活产生了较大影响，人工神经网络是人们预测雾霾的重要工具。
因此，为了更好地反映雾霾在时间及空间的分布状况，为预防工作提供充足的时间准备以雾霾预测研究为例，对人工神经网络的现状、发展与应用进行了简要描述，并结合人工智能、大数据等方面对人工神经网络的未来发展趋势进行了综述。
关键词：雾霾预测;人工神经网络;水质预测中图分类号：TP183 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2020）01-0020-03Abstract：With the gradual increase of haze weather，it has caused air pollution and great impact on people’s lives. Artificial neural network is an important too l for people to predict haze. Therefore，in order to better reflect the distribution of haze in time and space，and provide sufficient time for prevention work，taking the haze prediction research as an example，the current situation，development and application of artificial neural network are briefly described，and summarizes the future development trend of artificial neural network combined with artificial intelligence and big data.Keywords：haze prediction;artificial neural network;water quality forecast0 引言人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）[1]，它是一种应用类似于大脑神经突触连接的结构进行信息处理的数学模型。
生物医学专业术语
生物医学工程专业词汇医用电子学 Electronics for Medicine生物医学信号处理技术Signal Processing for Biology and Medicine人工神经网络及应用Artificial Intelligence and Its Applications环境生物学 Environmental Biology水域生态学 Aquatic Ecology环境工程 Environmental Engineering环境科学研究方法 Study Methodology of Environmental Science 藻类生理生态学 Ecological Physiology in Algae生物医学材料学及实验 Biomaterials and Experiments生物材料结构与性能 Structures and Properties of Biomaterials 医学信息学 Medical Informatics组织工程学 Tissue Engineering生物医学工程概论 Introduction to Biomedical Engineering高等生物化学 Advanced Biochemistry图像分析 Image Treatment数据处理分析与建模 Data Analysis and Constituting Model药物化学 Pharmaceutical Chemistry功能高分子 Functional PolymerInternet/Intranet（英） Internet/Intranet医学电子学 Medical Electronics现代仪器分析 Modern Instrumental Analysis生物医学光子学 Biomedicine Photonics激光医学临床实践 Clinical Practice for Laser Medicine生物电化学 Bioelectrochemistry药物化学研究方法 Pharmaceutical Chemical Research Methods 废水处理工程 Technology of Wastewater Treatment生物与化学传感技术 Biosensors & Chemical Sensors现代分析化学研究方法 Research Methods of Modern Analytical Chemistry神经生物学 Neurobiology动物遗传工程 Animal Genetic Engineering动物免疫学 Animal Immunology动物病害学基础 Basis of Animal Disease受体生物化学 Receptor Biochemistry动物生理与分子生物学Animal Physiology and Molecular Biochemistry分析生物化学 Analytical Biochemistry学科前沿讲座 Lectures on Frontiers of the Discipline微生物学 Microbiology细胞生物学 Cell Biology生理学 Physiology电生理技术基础 Basics of Electricphysiological Technology 生理学 Physiology生物化学 Biochemistry高级水生生物学 Advanced Aquatic Biology藻类生理生态学 Ecological Physiology in Algae水生动物生理生态学 Physiological Ecology of Aquatic Animal 水域生态学 Aquatic Ecology水生态毒理学 Aquatic Ecotoxicology水生生物学研究进展 Advance on Aquatic Biology水环境生态学模型 Models of Water Quality藻类生态学 Ecology in Algae生物数学 Biological Mathematics植物生理生化 Plant Biochemistry水质分析方法 Water Quality Analysis水产养殖学 Aquaculture环境生物学 Environmental Biology专业文献综述 Review on Special Information分子生物学 Molecular Biology学科前沿讲座 Lectures on Frontiers of the Discipline植物学 Botany动物学 Zoology普通生态学 General Ecology生物统计学 Biological Statistics分子遗传学 Molecular Genetics基因工程原理 Principles of Gene Engineering高级生物化学 Advanced Biochemistry基因工程技术 Technique for Gene Engineering基因诊断 Gene Diagnosis基因组学 Genomics医学遗传学 Medical Genetics免疫遗传学 Immunogenetics基因工程药物学 Pharmacology of Gene Engineering高级生化技术 Advanced Biochemical Technique基因治疗 Gene Therapy肿瘤免疫学 Tumour Immunology免疫学 Immunology免疫化学技术 Methods for Immunological Chemistry毒理遗传学 Toxicological Genetics分子病毒学 Molecular Virology分子生物学技术 Protocols in Molecular Biology神经免疫调节 Neuroimmunology普通生物学 Biology生物化学技术 Biochemic Technique分子生物学 Molecular Biology生殖生理与生殖内分泌 Reproductive Physiology & Reproductive Endocrinology生殖免疫学 Reproductive Immunology发育生物学原理与实验技术Principle and Experimental Technology of Development免疫学 Immunology蛋白质生物化学技术 Biochemical Technology of Protein受精的分子生物学 Molecular Biology of Fertilization免疫化学技术 Immunochemical Technology低温生物学原理与应用 Principle & Application of Cryobiology 不育症的病因学 Etiology of Infertility分子生物学 Molecular Biology生物化学 Biochemistry分析生物化学 Analytical Biochemistry医学生物化学 Medical Biochemistry医学分子生物学 Medical Molecular Biology医学生物化学技术 Techniques of Medical Biochemistry生化与分子生物学进展Progresses in Biochemistry and Molecular Biology高级植物生理生化 Advanced Plant Physiology and Biochemistry 分子进化工程 Engineering of Molecular Evolution生物工程下游技术 Downstream Technique of Biotechnology仪器分析 Instrumental Analysis临床检验与诊断 Clinical Check-up & Diagnosis药理学 Pharmacology（基因工程专业英语词汇）A腺苷脱氨酶缺乏症 adenosine deaminase deficiency (ADA) 腺病毒 adenovirusAlagille综合征 Alagille syndrome等位基因 allele氨基酸 amino acids动物模型 animal model抗体 antibody凋亡 apoptosis路-巴综合征 ataxia-telangiectasia常染色体显性 autosomal dominant常染色体 autosomeB细菌人工染色体 bacterial artificial chromosome (BAC) 碱基对 base pair先天缺陷 birth defect骨髓移植 bone marrow transplantationC癌 cancer后选基因 candidate gene癌 carcinomacDNA文库 cDNA library细胞 cell染色体 chromosome克隆 cloning密码 codon天生的 congenital重叠群 contig囊性纤维化 cystic fibrosis细胞遗传图 cytogenetic mapD缺失 deletion脱氧核糖核酸 deoxyribonucleic acid (DNA)糖尿病 diabetes mellitus二倍体 diploidDNA复制 DNA replicationDNA测序 DNA sequencing显性的 dominant双螺旋 double helix复制 duplicationE电泳 electrophoresisEllis - van Creveld syndrome酶 enzyme外显子 exonF家族性地中海热 familial Mediterranean fever荧光原位杂交 fluorescence in situ hybridization (FISH) 脆性X染色体综合征 Fragile X syndromeG基因 gene基因扩增 gene amplification基因表达 gene expression基因图谱 gene mapping基因库 gene pool基因治疗 gene therapy基因转移 gene transfer遗传密码 genetic code (ATGC)遗传咨询 genetic counseling遗传图 genetic map遗传标记 genetic marker遗传病筛查 genetic screening基因组 genome基因型 genotype种系 germ lineH单倍体 haploidhaploinsufficiency造血干细胞 hematopoietic stem cell 血友病 hemophilia杂合子 heterozygous高度保守序列 highly conserved sequenceHirschsprung病 Hirschsprung's disease纯合子 homozygous人工染色体 human artificial chromosome (HAC)人类基因组计划 Human Genome Project人类免疫缺陷病毒 human immunodeficiency virus (HIV)/ 获得性免疫缺陷综合征 acquired immunodeficiency syndrome (AIDS)huntington舞蹈病 Huntington's disease杂交 hybridization免疫治疗 immunotherapy原位杂交 in situ hybridization继承的 inherited插入 insertion知识产权 intellectual property rights K敲除 knockoutL白血病 leukemia库 library键、连接 linkage部位、场所 locus优势对数评分 LOD score淋巴细胞 lymphocyte畸形 malformation描图 mapping标记 marker黑色素瘤 melanoma孟德尔 Mendel, Johann (Gregor)孟德尔遗传 Mendelian inheritance信使RNA messenger RNA (mRNA)[分裂]中期 metaphase微阵技术 microarray technology线立体DNA mitochondrial DNA单体性 monosomy小鼠模型 mouse model多发性内分泌瘤病 multiple endocrine neoplasia, type 1 (MEN1) 突变 mutationN神经纤维瘤病 neurofibromatosis尼曼-皮克病 Niemann-Pick disease, type C (NPC)non-directivenessRNA印记 Northern blot核苷酸 nucleotide神经核 nucleus寡核苷酸 oligo癌基因 oncogenePParkinson病 Parkinson's disease专利权 patent血系/谱系 pedigree表型 phenotype物理图谱 physical map多指畸形/多趾畸形 polydactyly聚合酶链反应 polymerase chain reaction (PCR) 多态性 polymorphism定位克隆 positional cloning原发性免疫缺陷 primary immunodeficiency引物 primer原核 pronucleus前列腺癌 prostate cancer蛋白 protein隐性 recessive逆转录病毒 retrovirus核糖核酸 ribonucleic acid (RNA)核糖体 ribosomerisk communicationS序列标记位点 sequence-tagged site (STS)联合免疫缺陷 severe combined immunodeficiency (SCID) 性染色体 sex chromosome伴性的 sex-linked体细胞 somatic cellsDNA印记 Southern blot光谱核型 spectral karyotype (SKY)替代 substitution自杀基因 suicide gene综合征 syndromeT技术转让 technology transfer转基因的 transgenic易位 translocation三体型 trisomy肿瘤抑制基因 tumor suppressor geneV载体 vectorW蛋白质印记 Western blotWolfram综合征 Wolfram syndromeY酵母人工染色体 yeast artificial chromosome (YAC科技英语翻译四组（注：本资料素材和资料部分来自网络，仅供参考。
基于形态学特征提取的人工神经网络在口腔鳞状细胞癌诊断中的应用
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昆 明 医 学 院 学 报
２ １ ， （ ） ２ —３ ０ ２ １ ：９ ２
ＣＮ ３ —１ ４ ／ ５ Ｏ ９ Ｒ
Ｊ ｕ ｎ ｌｏ ｎ ｎ ｅ ｉａ ｉｅ ｓ ｙ ｏ ｒ ａ ｆＫｕ ｍｉ ８ Ｍ ｄｃ ｌＵｎｖ ｒｉ ｔ
基 于形 态 学特 征 提 取 的 人工 神 经 网 络在 口腔鳞 状细 胞癌 诊 断 中的应 用
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口腔 癌在 其病 理诊 断 中 由于形 态学 的表 述具 有 模 糊 的性 质 ，所 以诊 断 的结 果不 可 避免 地带 有 主观 的性 质 ，另外 ，病 理诊 断过 程是 一个 分 析处 理大 量
的一 个应 用就 是用 于 医学上 恶性 肿 瘤 的诊 断过 程 中． 神经 网络 技术 （ｒｆｉ ｅｒｌ ｅ ｏｋ ＮＮ ａｔ ｃ ｎｕａｎｔ ｒ，Ａ ） ｉ ａ ｉｌ ｗ 具有处理超大规模数据的能力 ，计算速度快 ，能够
ｎ ｔ ｒ ｓ ａ ｆ ａ ｉ ｌ ｕ ｉ ａ ｙ ｔｏ ｎ ｔ ｅ ｄ ａ ｏ ｉ ｆｏａ ｑ ａ ｕ ｅｌｃ ｒ ｉ ｏ ， ｅ ｅ ｈ ｕ ｈ ｉ ｃ ｎ ｎ ｔｂ ｅｗｏ ｋ ｉ ｅ ｓｂ ｅ ａ ｘ ｌ ｒ ｏ ｌｉ ｈ ｉｇ ｓ ｏ ｒ ｌｓ ｕ ｍｏ ｓ ｃ ｌ ａ ｃｎ ｍａ ｉ ｎ ｓ ｖ ｎ ｔ ｏ ｇ ｔ ａ ｏ ｅ ａ
生物学的前沿领域脑科学与神经生物学
生物学的前沿领域脑科学与神经生物学生物学的前沿领域：脑科学与神经生物学近年来，随着科技和研究方法的不断进步，生物学的前沿领域开始引起广泛关注。
其中，脑科学与神经生物学作为生物学的重要分支，在科学界和学术界都扮演着重要的角色。
本文将介绍脑科学与神经生物学的研究内容、应用领域以及对人类社会的影响。
一、脑科学与神经生物学的研究内容脑科学与神经生物学是研究大脑和神经系统的学科，它涉及的内容非常广泛。
首先，脑科学与神经生物学研究大脑的结构和功能。
通过使用各种先进的成像技术，如核磁共振成像（MRI）和功能性磁共振成像（fMRI），科学家们能够观察和分析大脑的活动模式，以及不同区域之间的相互作用。
其次，脑科学与神经生物学还关注神经细胞和神经回路的功能和特性。
神经细胞是构成神经系统的基本单位，而神经回路则是由神经细胞之间的连接构成的。
脑科学与神经生物学通过对神经细胞和神经回路的研究，揭示了神经信号的传递机制以及不同神经回路的功能。
另外，脑科学与神经生物学也涉及对感知、认知和行为的研究。
科学家们通过观察大脑在不同活动和认知任务中的变化，探究了感知和认知的神经基础。
同时，他们还通过研究神经系统与行为之间的关系，揭示了行为背后的神经机制。
二、脑科学与神经生物学的应用领域脑科学与神经生物学的研究成果在许多领域都有广泛的应用。
首先，医学领域是其中之一。
脑科学与神经生物学的研究成果使得医生们能够更好地理解和治疗与大脑相关的疾病。
例如，通过研究阿尔茨海默病等神经系统疾病的神经机制，科学家们能够研发新的诊断方法和治疗手段，为患者提供更好的医疗服务。
其次，教育领域也是脑科学与神经生物学的应用领域之一。
通过研究学习和记忆过程的神经机制，教育工作者可以更好地设计教学方法和学习材料，提高学生的学习效果和成绩。
此外，脑科学与神经生物学的研究成果还广泛应用于人工智能领域。
通过模拟大脑神经网络的工作原理，科学家们开发出了人工神经网络，从而实现了机器学习和智能系统的发展。
基于神经网络的药物筛选技术研究
基于神经网络的药物筛选技术研究随着人类基因组测序的完成，药物研发进入了一个全新的时代。
基因组学和生物信息学技术的快速发展，使得越来越多的药物研究团队开始运用机器学习技术，开发出一系列基于神经网络的药物筛选技术，以更高效和精准的方式寻找新药。
基于大数据和机器学习的筛选技术，可使药物筛选更加精确和快速。
不仅如此，相较于传统的药物研究模式，神经网络模型具有更高的可重复性和更低的误差率，可有效降低研究成本、节省时间，提高有限剂量药物筛选的效率。
这一技术已成为新一代药物研发的重头戏。
神经网络技术神经网络技术是一种基于人工神经网络的人工智能领域技术，它可以对原始数据进行处理和数据分析。
神经网络技术在机器学习方面发挥了巨大的作用，可以使用目标属性和学习法则来实现数据的分类和预测。
利用神经网络技术开发出的新的药物筛选技术一般分为以下几个阶段：1.数据预处理由于医学实验室中采集的药物研究数据通常很大，样本数量庞大，因此，如何从这些数据集中提取有用的信息变得尤为重要。
数据预处理阶段主要针对输入数据进行分类、整理和清洗，为后续的分析打下基础。
2. 特征提取对于药物筛选来说，输入数据中最有价值的信息是化合物结构信息和生物活性，特征提取阶段就是从原始数据中提取出结构和活性相关的特征。
3. 神经网络训练神经网络训练通常是使用监督学习的方法进行的，即根据已有数据来训练模型，以预测未知的生物活性。
神经网络模型训练的目标就是找到最优的权重值，最终形成基于神经网络的药物筛选模型。
4. 模型评估模型评估是一个非常重要的过程，它可以测试模型的预测精度和可靠性，为研究人员提供准确的药物评估结果。
这个阶段可以使用交叉验证、ROC曲线等方法来评估基于神经网络的药物筛选模型，以准确度、灵敏度、特异度等指标来评估模型精准度。
5. 新药的发现根据模型预测结果，研究人员可以更快速、更准确地找到具有活性的新药化合物，并在进一步的临床前研究中进行验证。
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严选资料
8
神经元模型
从生物学结构到数学模型
严选资料
9
人工神经元
M-P模型
Input
x1
ω1
x2
ω2
ωn
xn
Threshold
θ
y Output
y f f gX
f: 激活函数(Activation Function) g: 组合函数(Combination Function)
学习方法
How to automatically determine the connection weights or even structure of ANN?
Solutions to these two problems leads to a concrete ANN!
严选资料
17
ANN结构
人工神经网络
严选资料
1
联结主义学派
又称仿生学派或生理学派
认为人的思维基元是神经元，而不是符号 处理过程
认为人脑不同于电脑
核心：智能的本质是联接机制。 原理：神经网络及神经网络间的连接机
制和学习算法
麦卡洛可（McCulloch）
严选资料
2
皮茨（Pitts)
什么是神经网络
所谓的人工神经网络就是基于模仿生物大脑的结构和功能而 构成的一种信息处理系统（计算机）。
Gaussian
12
人工神经网络
多个人工神经元按照特定的网络结构联接在一起，就构成了 一个人工神经网络。
神经网络的目标就是将输入转换成有意义的输出。
严选资料
13
生物系统中的学习
自适应学习
适应的目标是基于对环境信息的响应获得 更好的状态
在神经层面上，通过突触强度的改变实 现学习
若两端的神经元同时激活，增强联接权重 Unsupervised Learning
i1
Radial Distance
n
X C
xi ci 2
i 1
y f f n i xi
i0
y
f
f
n
xi c
2
i1
严选资料
11
激活函数
f ( )
Threshold
• 神经元组成：细胞体，轴突，树突，突触
• 神经元之间通过突触两两相连。信息的传递发生在突触。
• 突触记录了神经元间联系的强弱。
• 只有达到一定的兴奋程度，神经元才向外界传输信息。
严选资料
6
神经元
神经元特性
信息以预知的确定方向传递 一个神经元的树突－细胞体－轴突－突触－另
一个神经元树突
时空整合性 对不同时间通过同一突触传入的信息具有时间
……… ……
……… ……… ………
ANN的学习方法
通过神经网络所在环境的模拟过程，调整网络中的自由参数 Learning by data
学习模型 Incremental vs. Batch
两种类型 Supervised vs. Unsupervised
严选资料
20
学习策略: Hebbrian Learning
McClloch and Pitts, A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity, 1943
严选资料
10
组合函数
Weighted Sum
n
gX i xi i 1
y f f n i xi
整合功能 对同一时间通过不同突触传入的信息具有空间
整合功能
严选资料
7
神经元
工作状态
兴奋状态，对输入信息整合后使细胞膜电位升高，当高于动作电位 的阈值时，产生神经冲动，并由轴突输出。
抑制状态，对输入信息整合后使细胞膜电位降低，当低于动作电位 的阈值时，无神经冲动产生。
结构的可塑性
神经元之间的柔性连接：突触的信息传递特性是可变的 ——学习记忆的基础
消除某些突触，建立一些新的突触
严选资料
14
生物系统中的学习
Hebb学习律
神经元同时激活，突触强度增加 异步激活，突触强度减弱
学习律符合能量最小原则
保持突触强度需要能量，所以在需要的地 方保持，在不需要的地方不保持。
严选资料
15
ANN的学习规则
能量最小 ENERGY MINIMIZATION
对人工神经网络，需要确定合适的能量定义；可以使用数学 上的优化技术来发现如何改变神经元间的联接权重。
ENERGY = measure of task performance error
严选资料
16
人工神经网络
两个主要问题
结构
How to interconnect individual units?
前馈结构(Feedforward Architecture) - without loops - static
反馈/循环结构(Feedback/Recurrent Architecture) - with loops - dynamic (non-linear dynamical systems)
仿生
人工神经网络
个体单元相互连接形成多种类型结构的图
循环、非循环
有向、无向
自底向上（Bottom-Up）AI
起源于生物神经系统
从结构模拟到功能模拟
严选资料
3
生物学启示 多层神经网络 Hopfield网络 自组织网络
内容
严选资料
4
生物学启示
严选资料
5
生物神经元
f ( )
Logistic Sigmoid
f ( ) Leabharlann 11 exp( )
f ( )
Linear
f ( )
Hyperbolic tangent Sigmoid
严选资料 f ( ) tanh()
f ( )
Saturating Linear
f ( )
+1
0
严选资料
18
……… ………
……… ………
……… ……… ……… ……… ………
……… ……… ……… ……… ………
………
General structures of feedforward networks
………
……… ………
侧抑制连接
……
x1
x2
x3
xn
………
反馈连接
y1
y2
y3
yn
General structu严r选e资s 料of feedback networks 19