第6章 人工神经网络初学教程

围棋入门教程(整理版)

围棋初学者

目录第一讲：基础知识 一、围棋的用具与名称 二、围棋的下法 三、围棋的胜负判别 四、围棋的着法名称 五、围棋中的气与提子 六、棋子的连接与分断 第二讲：吃子手段 一、双打 二、征子 三、缓征 四、枷 五、接不归 六、扑 七、倒扑 八、滚打包收 九、金鸡独立 十、倒脱靴 第三讲：死活要点 一、活棋的条件——制造两个真眼 二、“聚三”能否活棋

三、“聚四”能否活棋 四、“聚五”能否活棋第四讲：对杀方法 一、数气方法 二、长气和紧气的知识 三、不同情况下的对杀第五讲：劫的知识 一、打劫的概念 二、劫材的选择 三、劫的种类 四、劫的应用 五、劫的应用 第六讲：下法概述 一、一盘棋分三个阶段 二、布局 三、中盘战斗 四、官子 五、比赛结束，判定胜负

第一讲：基础知识 一、围棋的用具与名称 （一）棋盘 下围棋所需要的用具不多。首先准备一副棋盘，棋盘的大小有一定的规格，通常是44×41厘米的矩形。制棋盘的材料不限，普通的棋盘一般是在纸或塑料纸上划上规定的线即可，稍高级的棋盘是用木板制成的。 棋盘的表面划有纵横各19路直线，形成361个交叉点，其中规定的9个交叉点被画成较大的黑点，这9个点就称为“星位”，而中央的星位我们称之为“天元”，(见左图)。棋盘上的各部分分别称为右上角、右边、右下角、上边、下边、左上角、左边、左下角及中腹。（见右图）。 二、围棋的下法 找个合适的地方放好你的围棋用具，你就可以与对手隔棋盘相对而坐，进行对弈了。首先要决定谁执白棋谁执黑棋，正规比赛时，一般用猜先的办法来决定。平时对弈则通常是由棋力较差的一方执黑棋，棋力较强的一方执白棋，这在棋界中已形成了约定俗成的规矩，如果棋力不相上下，双方可轮流执黑棋和白棋。决定好两人所执棋子之后，就由执黑棋的一方在棋盘上下第一颗棋子。此时棋盘上的361个交叉点中的任何点都可下子，但不可放在交叉点外的方格内。接着由白棋下第2颗子，然后再轮到黑棋下第3颗子，如此双方轮流下子直到终盘。（见图）就是双方轮流下子形成布局阶段的例子，但并不表示下棋时要依照此例下，

人工智能习题&答案-第4章-计算智能1-神经计算-模糊计算

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

研究生必备的人工神经网络电子书汇总(31本)

研究生必备的人工神经网络电子书汇总（31本） 这些都是我从淘宝和百度文库里面搜集到的电子书，需要的可以联系我 QQ：415295747，或者登录我的博客https://www.sodocs.net/doc/007831336.html,/u/1723697742 1.神经网络在应用科学和工程中的应用——从基础原理到复杂的模式识别 5 译者序 6 前 9 致谢 10 作者简介 11 目录 19 第1章从数据到模型:理解生物学、生态学和自然系统的复杂性和挑战 27 第2章神经网络基础和线性数据分析模型 72 第3章用于非线性模式识别的神经网络 105 第4章神经网对非线性模式的学习 166 第5章从数据中抽取可靠模式的神经网络模型的实现 205 第6章数据探测、维数约简和特征提取 235 第7章使用贝叶斯统计的神经网络模型的不确定性评估 276 第8章应用自组织映射的方法发现数据中的未知聚类 359 第9章神经网络在时间序列预测中的应用 458 附录 2.MATLB 神经网络30个案例分析 第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类 23 第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合 33 第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合 48 第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优 57 第5章基于BP_Adsboost的强分类器设计——公司财务预警建模 66 第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制 77 第7章RBF网络的回归——非线性函数回归的实现 85 第8章GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测 93 第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别 102 第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价 112 第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算 124 第12章SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别 134 第13章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能

(word完整版)青少年围棋初步教程

围棋基础入门教程（一）基本规则初学围棋的人必须要先了解以下几条有关围棋下法的基本规则： 围棋通常由两个人进行对局，对局时一方执黑棋，另一方执白棋。 围棋应从空棋盘开始对局。 在现代围棋对局中，执黑棋的一方应先下子，执白棋的一方随后下子。 围棋对局时，双方应该轮流在棋盘上下子，每方每次只能在棋盘上下一个子。 棋子下在棋盘上之后就再也不能移动，直至终局。 对局双方可自由地在棋盘上下子，并根据己方的意愿相互围地，直至终局。 终局计算胜负时，围得地多者胜。一下是具体细则 围棋的棋具： 棋子：棋子分为黑棋和白棋，黑子181个，白子180个。棋子呈圆形。中国一般使用一面平、一面凸的棋子，日本、韩国则常用两面凸的棋子。中国云南所产的“云子”为历来的弈者所青睐，迄今已有五百馀年的历史。较为珍贵的棋子材料有贝壳、玛瑙等。对弈时双方每人使用一种颜色。每一个棋子都是平等的，不存在大小之分。 云子

棋盘：围棋盘由19条横线19条竖线组成，共361个交叉点，最外边的线称为边线。为了便于识别棋子的位置，棋盘上划了九个点，术语称做“星”，中央的星点又称为“天元”。棋盘可分为“角”、“边”以及“中腹”。现今的棋盘则有19×19、13×13、9×9，较为普遍，另外还有一些是较罕见的15×15、17×17。正式比赛所用棋盘为19×19，其他作为教学和练习辅助。 19×19棋盘 棋钟：正式的比赛中可以使用棋钟对选手的时间进行限制。非正式的对局中一般不使用棋钟。 棋钟

行棋规则： 1.棋子要下在棋盘的边线之内(看19×19棋盘图)，边线之外的棋子无效。 2.棋盘是由横线和竖线组成的，横竖相交的地方叫做交叉点，棋子只能落在交叉点上。 3.拿黑子的一方先行，双方交替落子。任何一方不可以连续下两手，否则判负。棋子有特殊的拿法，如下图： 正确姿势错误姿势 4.每一个棋子落在棋盘上之后，都不可以移动，叫做“落子无悔”。除非“气尽”被提掉。凡是移动棋子或毁坏棋形，可以按照规则惩罚。

少儿围棋入门教程(整理版)

少儿围棋入门教程 第一课 一、教学目标与重点 知道棋盘的基础知识：是方的有横竖各19道线，361个点。认得星和天元。 知道胜负的基础知识：黑棋185子为胜，白棋177子为胜。 知道围棋术语六个：气，连，断，打吃，长，提。 记住：没有气的棋子一定要马上从棋盘上拿下来，注意克服不拿死子的习惯。 二、基础知识：棋盘是方的，由横竖各19条线组成。共有361个点。有九颗星，中心点的星叫天元。黑181 子，白180子。黑棋185子为胜，白177子为赢。四线以下算边，五线以上算中腹。 （一）气：和棋子直接同连的交叉点，就叫这个棋子的气。 中央一子有四气，边上一子有三气，角上一子有两气。 图1 气图2黑有几气图3黑有几气数一数2题黑子有几气，3题黑子有几气。 （二），连：下一个子之后把自己的两个子或两部分子连接在一起，下的这个子就叫“连”也叫“粘”。 如图1黑X子所示。 （三）断：下一个子，能把对方的子分隔成两部分，下的这个子就叫“断”，如图2黑X子所示。 （四）打吃：下一个子后，使对方只剩下最后一口气（自己有两气以上），下的这个子就叫“打吃”。 如图3黑X子所示。 （五）长：紧连着自己的棋子向上或横向左右延长一子就叫“长”，如图4黑X子所示。 图1 图2 图3 图4 （六）提：下一个子后，使对方的子处于无气状态，并把对方的子从棋盘上拿掉，叫“提”。 一定要记住，没气的子必需从棋盘上拿掉。如图6——9黑X子所示。

图5 图6 图7 图8图5 6 黑X后应走成什么样？图7 8 黑白各先走，应走成什么样？ 1，介绍谁先动手，就快对方一气。2，介绍“打二还一”。 三巩固练习：1题：哪些子应提掉？ 2 题：八个黑子有几气？ 3题：黑白各先下哪里？ 4题：A-H各叫什么？ 5题：黑先应下成什么样？ 四课堂对局：练习互相对吃。 五作业：课堂做不完，回家作为家庭作业。 1题 2 题 3题 4题 5题 六棋理棋诀：中央开花三十目 在棋盘上，三线以下为“地”，四线以上为“势”。势就是外势。 在棋盘上，“中央”一般是指四线以上的地方。 棋谚说“中央开花三十目”的意思是说：在布局或中盘阶段，在中央一带提取一子的价值很大的。“开花”既提子，“三十目”是形容开花后的具大威

人工神经网络大作业

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

人工神经网络复习题

《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。

围棋入门--定式

围棋入门教程：星定式 所谓定式，就是对局双方布局时在角部的正确应接，是双方互不吃亏的最佳常规变化。 所谓定式，就是对局双方布局时在角部的正确应接，是双方互不吃亏的最佳常规变化。 定式不是棋规规定的，它是棋手们在长期的研究和实践中总结出来的，是一代又一代棋手智慧的结晶。 一般情况下，按照定式行棋，双方走出的局面会势均力敌，不分上下，也就是形成“两分”的局面。所以，对于初学者来说，理解并掌握基本定式是相当重要的。 据不完全统计，围棋定式共产生过十几万型，由于这些定式都是人们总结出来的，所以也在不断地变化、发展、改进。旧的定式消失了，新的定式又不断出现，这也是围棋发展的规律。 一个比较好的棋手所掌握的定式大约能有几千或几万，对于初学者来说掌握数以万计的定式很不容易，也没必要。一般爱好者掌握二三百个常用定式即可从容对局，关键是领会定式中所包含的棋理。 定式主要分为：“星定式”、“小目定式”、“三·3定式”以及“高目目外定式”，这一课先讲“星定式”。 由于对星位的挂角在两侧均可，而且两侧挂角可以同形，所以对星位占角后的“挂”法和“攻”法较复杂，定式也就随之而产生的比较多。 图一：小飞挂 在星定式中，以小飞挂最为常用，如图一型：白1挂角，在A位挂也是一样。如果说两边的挂有什么不同，那也是从实战的全局来考虑的。 图二：小飞应定式1 对小飞挂，与对方挂角同型的小飞应是坚实的下法，然后白3飞进角，黑4尖，白5拆，此为定式一型。 图 一图二图三：对小飞挂，黑小飞应后，白方还有点角的常型，这也是定式的一种。如本图白1点三·三，黑2挡后行至黑10。白方角部安然成活，而外面的挂角一子已经严重受损，黑方获得厚壮的外势，定式告一段落。从局部来看，本图的变化并不是两分，黑方的外势过强，这种变化只在特殊情况下才由白方选用的。 选用定式一定要根据实战情况，切不可盲目选用。 图四：小飞应定式2 对图中白3的飞角，黑4不在上一型的角上尖，而在本图的4位夹，这样白5尖进角中，以后的变化基本是白取实地，黑取外势。

人工神经网络课程论文

浅谈人工神经网络 一、人工神经网络的发展 1943年，心理学家W.S.McCulloch和数理逻辑学家W.Pitts建立了神经网络和数学模型，称为MP模型。他们通过MP模型提出了神经元的形式化数学描述和网络结构方法，证明了单个神经元能执行逻辑功能，从而开创了人工神经网络研究的时代。1984年，美国加州工学院物理学家J.J.Hopfield提出了连续时间Hopfield神经网络模型，为神经计算机的研究做了开拓性的工作，开创了神经网络用于联想记忆和优化计算的新途径，有力地推动了神经网络的研究，1986年进行认知微观结构地研究，提出了并行分布处理的理论。近20年来，神经网络的软件模拟得到了广泛研究和应用，发展速度惊人。 二、人工神经网络的原理 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”，或“单元”）和之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数（activation function）。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重（weight），这相当于人工神经网络的记忆。网络的输出则依网络的连接方式，权重值和激励函数的不同而不同。而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。 它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。 三、人工神经网络的应用范围及热点 计算机人工神经网络是一门应用广泛，涉及多学科交叉、综合的前沿学科。人工神经网络是在对人脑神经网络的基本研究的基础上，采用数理方法和信息处理的角度对人脑神经网络进行抽象，并建立的某种简化模型。突破了传统的以线性处理为基础的数字电子计算机的局限，标志着人们智能信息处理能力和模拟人

人工智能学年论文——对人工神经网络学习的探讨

人工智能课程论文 学院计算机与信息技术 专业计算机科学与技术 年级2010级计科一班 姓名 课题对人工神经网络学习的探讨

对人工神经网络学习的探讨 摘要： 随着智能技术研究和应用的不断深入，人工智能越来越受到社会的关注。在中国科协2008年举办的"十项引领未来的科学技术"网络评选中，"人工智能技术"名列第四。人工智能作为一项引领未来的科学技术，正在以其无限的潜力，影响着未来科学技术的发展，改变着人类的生产生活方式。 人工智能就是要用机器模拟、延伸和扩展人的智能。智能就像人类生命体的精髓一样，人工智能则是人造智能系统的精髓。今天，从智能理论到智能应用，从智能产品到智能产业，从个体智能到群体智能，从智能家居到智能社会，人工智能已无处不在，其新理论、新方法、新技术、新系统、新应用如雨后春笋般不断涌现。创新智能技术，深化智能应用是人工智能发展的根本。 人工神经网络是一种新的数学建模方式，它具有通过学习逼近任意非线性映射的能力，本文主要提出了一种基于动态BP神经网络的猜测方法。 关键字：人工智能；动态系统；反向传播；人工神经网络；BP神经网络 一、简介 作为动态系统辨识、建模和控制的一种新的、令人感兴趣的工具，人工神经网络（ANN ）提供了一种普遍而且实用的方法从样例中学习值为实数、离散值或向量的函数。像反向传播（BACKPROPAGATION）这样的算法，使用梯度下降下来调节网络参数以最佳拟合由输入—输出对组成的训练集合。ANN学习对于训练数据中的错误健壮性很好，且已被成功的应用到很多领域，例如视觉场景分析、语音识别以及机器人控制等。 对人工神经网络的研究可以追溯到计算机科学的早期。然而，直到20世纪60年代晚期，人们才开始清楚单层的感知器网络的表现能力很有限，而且找不到训练多层网络的有效方法。在20世纪80年代中期ANN的研究经历了一次复兴，主要是因为训练多层网络的反向传播算法的发明。自从20世纪80年代，反向传播算法就成为应用最广泛的学习方法，而且人们也积极探索出了很多其他的ANN 方法。 二、人工神经网络学习的国内外研究状况

儿童围棋入门教程(清楚版)

第一课 一、教学目标与重点 知道棋盘的基础知识：是方的有横竖各19道线，361个点。认得星和天元。 知道胜负的基础知识：黑棋185子为胜，白棋177子为胜。 知道围棋术语六个：气，连，断，打吃，长，提。 记住：没有气的棋子一定要马上从棋盘上拿下来，注意克服不拿死子的习惯。 二、基础知识：棋盘是方的，由横竖各19条线组成。共有361个点。有九颗星，中心点的星叫天元。黑181 子，白180子。黑棋185子为胜，白177子为赢。四线以下算边，五线以上算中腹。 （一）气：和棋子直接同连的交叉点，就叫这个棋子的气。 中央一子有四气，边上一子有三气，角上一子有两气。 图1 气图2黑有几气图3黑有几气数一数2题黑子有几气，3题黑子有几气。 （二），连：下一个子之后把自己的两个子或两部分子连接在一起，下的这个子就叫“连”也叫“粘”。 如图1黑X子所示。 （三）断：下一个子，能把对方的子分隔成两部分，下的这个子就叫“断”，如图2黑X子所示。 （四）打吃：下一个子后，使对方只剩下最后一口气（自己有两气以上），下的这个子就叫“打吃”。 如图3黑X子所示。 （五）长：紧连着自己的棋子向上或横向左右延长一子就叫“长”，如图4黑X子所示。 图1 图2 图3 图4 （六）提：下一个子后，使对方的子处于无气状态，并把对方的子从棋盘上拿掉，叫“提”。 一定要记住，没气的子必需从棋盘上拿掉。如图6——9黑X子所示。 图5 图6 图7 图8图5 6 黑X后应走成什么样？图7 8 黑白各先走，应走成什么样？ 1，介绍谁先动手，就快对方一气。2，介绍“打二还一”。

三巩固练习：1题：哪些子应提掉？ 2 题：八个黑子有几气？ 3题：黑白各先下哪里？ 4题：A-H各叫什么？ 5题：黑先应下成什么样？ 四课堂对局：练习互相对吃。 五作业：课堂做不完，回家作为家庭作业。 1题 2 题 3题 4题 5题 六棋理棋诀：中央开花三十目 在棋盘上，三线以下为“地”，四线以上为“势”。势就是外势。 在棋盘上，“中央”一般是指四线以上的地方。 棋谚说“中央开花三十目”的意思是说：在布局或中盘阶段，在中央一带提取一子的价值很大的。“开花”既提子，“三十目”是形容开花后的具大威

人工神经网络复习资料题

《神经网络原理》 、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>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。

围棋入门教程pdf

圍 棋 入 門

第一課淺說圍棋 中國古代的四大藝術，琴棋書畫，歷史悠久，源遠流長。琴棋書畫中的棋，說的就是圍棋。 圍棋藝術，千變萬化，具有經久不衰的魅力，這是它流傳幾千年至今受到人們喜愛的原因。圍棋作為一門科學，它可以最大限度地開發智力，啟迪思維，鍛煉頭腦，陶冶情操。在圍棋的對弈中，包含著形象思維、邏輯思維的創作。它能增強機械記憶和理解記憶，它能提高人們的計算本領。圍棋是中國的傳統棋種，早在春秋戰國時期就廣為流傳。每一朝代都湧現出許多才華出眾的圍棋高手，流傳著許多動人優美的圍棋史話。 不論是職業棋手還是業餘棋手，怎樣'才能測量他們棋力的高低呢？在中國和日本以及歐美的圍棋界裡，現在都實行“段位制度”和“級位制度”，台灣的職業棋士用“品”。段位的高低是一個棋手棋藝水平的重要標誌，一般的段位共分九個等級，依實力的高低從九段排至一段，九段為最高。一段也叫初段，台灣的“品”則是“一品”最高，。獲得初段的稱號，說明棋藝達到一定的水平，大至說來九段的棋力要讓初段兩、三子左右，不過現在由於競爭激烈，許多初段實力越來越強，目前公認的世界第一李昌鎬就說他只能對韓國棋院的初段讓先，以上所說指的是專業段位。 除專業段位外還有業餘段位，業餘段位是按照業餘棋手的棋力水平所評定的等級。同專業段位相比較，與同等級的業餘段位棋手藝水平相差甚遠。據統計，專業初段棋手實力同業餘五六段的棋手實力旗鼓相當。業餘段位以下稱“級”，級也分九個等級。與段位不同的是級數越大棋力越低，以一級為最高。 在不懂圍棋的人看來圍棋似乎很深奧，很神秘，其實並不是這樣，圍棋是非常易學的。我個人甚至連怎麼學會下圍棋的都不記得了，只記得小時候看父親與朋友下棋，看著看著就會了。父親的棋力大概只有四至六級，我想是他在日本留學時學的，沒有印象聽他跟我講解過圍棋規則，只記得大概六、七歲時跟他下過棋，應該是從讓九子開始吧。再來的印象就是十來歲時，父親授我四到五子對奕。我並沒有真正的學過圍棋，上國中後一直到大學也都沒有摸過棋，所以雖然會的早（李昌鎬也不過五歲開始學），但是棋力一直很差。上大學才開始看第一本棋書（林海鋒的定石入門之類），然後自己摸索，上 LGS 跟人家對奕，出國留學時在 LGS 的等級是 2k（二級）。 說這麼多廢話，無非是告訴各位還不會下棋的朋友，學棋是非常容易的，圍棋的基本規則也實非簡單。當然，這說得只是入門，想要下到相當的水準，自然得下一番工夫才行。不過，學棋永遠不嫌晚，對業餘玩家而言，稍微努力一下，我認為在一年內就可以達到一至二級的水準，要入段可能就真的要花點心思了。而且現在網路發達，不怕找不到對手，隨時可以將書上看到的手法應用到實戰上，學起來更是方便，進步也容易。所以說，大家來學下圍棋吧。

人工神经网络基本概念

《神经网络》讲稿 主讲人：谷立臣教授 2003年9月

第1章基本概念 ?作为自然实例的人脑 ?人工神经元模型 ●人工神经网络的拓扑结构及其学习规则?神经网络的学习策略 ?人工神经网络与生物神经网络的比较?人工神经网络的发展与现状 ?人工神经网络与自动控制 ?人工神经网络与设备故障诊断 ?参考文献

?脑神经生理学家告诉我们:人脑借以记忆与思维的最基本单元是神经元,其数量 约为个; ?每一神经元约有个突触; ?神经元间通过突触形成的网络，传递着彼此间的兴奋与抑制；全部大脑神经元构成拓扑上极其复杂的网络群体，由这一网络群体实现记忆与思维。见图1－1。 111210~103410~10

每一个神经元包括细胞体（Cell body或Soma）和突起（Process）两部分。 ◆细胞体是神经元新陈代谢的中心，还是接收与处理信息的部件 ◆突起有两类，即轴突(Axon)与树突(Dendrite)。轴突的长度相差很大，长的可达1米。轴突的末端与树突进行信号传递的界面称为突触(synapse)，通过突触向其他神经元发送出生物信息，在轴突中电脉冲的传导速度可达到10～100米／秒。另一类突起——树突（输入），一般较短，但分枝很多，它能接收来自其他神经元的生物电信号，从而与轴突一起实现神经元之间的信息沟通。突起的作用是传递信息。 ◆通过“轴突---突触――树突”这样的路径，某一神经元就有可能和数百个以至更多的神经元沟通信息。那些具有很长轴突的神经元，更可将信息从一脑区传送到另一脑区。

?绝大多数神经元不论其体积﹑形状﹑功能如何，不论是记忆神经元还是运动神经元，均可分为一个输入（或感知）器官，一个代数求和器官，一个长距离传递器官和一个输出器官。见图1－2。 ?既然所有神经元的功能均是相近的，那么何以实现复杂的功能呢？答案是：无一功能是由单个神经元实现的，而是由许多神经元以不同的拓扑结构所共同产生的。这一平行处理性提高了神经网路系统的冗余度与可靠性。

moldflow 中文教程

三维注塑成形模拟系统的研究和应用 一、发展概况和应用背景 塑料工业近20年来发展十分迅速，早在7年前塑料的年产量按体积计算已经超过钢铁和有色金属年产量的总和，塑料制品在汽车、机电、仪表、航天航空等国家支柱产业及与人民日常生活相关的各个领域中得到了广泛的应用。塑料制品成形的方法虽然很多，但最主要的方法是注塑成形，世界塑料成形模具产量中约半数以上是注塑模具。 随着塑料制品复杂程度和精度要求的提高以及生产周期的缩短，主要依靠经验的传统模具设计方法已不能适应市场的要求，在大型复杂和小型精密注射模具方面我国还需要从国外进口模具。 二、关键技术和实用功能 1．用三维实体模型取代中心层模型 传统的注塑成形仿真软件基于制品的中心层模型。用户首先要将薄壁塑料制品抽象成近似的平面和曲面，这些面被称为中心层。在这些中心层上生成二维平面三角网格，利用这些二维平面三角网格进行有限元计算，并将最终的分析结果在中面上显示。而注塑产品模型多采用三维实体模型，由于两者模型的不一致，二次建模不可避免。但由于注塑产品的形状复杂多样、千变万化，从三维实体中抽象出中心层面是一件十分困难的工作，提取过程非常繁琐费时，因此设计人员对仿真软件有畏难情绪，这已成为注塑成形仿真软件推广应用的瓶颈。 HSCAE 3D主要是接受三维实体/表面模型的STL文件格式。现在主流的CAD/CAM系统，如UG、Pro/ENGINEER、CATIA和SolidWorks等，均可输出质量较高的STL格式文件。这就是说，用户可借助任何商品化的CAD/CAE 系统生成所需制品的三维几何模型的STL格式文件，HSCAE 3D可以自动将该STL文件转化为有限元网格模型，通过表面配对和引入新的边界条件保证对应表面的协调流动，实现基于三维实体模型的分析，并显示三维分析结果，免去了中心层模拟技术中先抽象出中心层，再生成网格这一复杂步骤，突破了仿真系统推广应用的瓶颈，大大减轻了用户建模的负担，降低了对用户的技术要求，对用户的培训时间也由过去的数周缩短为几小时。图1为基于中心层模型和基于三维实体/表面模型流动分析模拟情况对比图。 图1（a）中模型分别表示为产品模型→中心层→有限元网格→流动显示。图1（b）中模型分别表示为产品模型→有限元网格→流动显示。 图1 基于中心层模型和基于三维实体/表面模型流动分析模拟情况对比 2．有限元、有限差分、控制体积方法的综合运用 注塑制品都是薄壁制品，制品厚度方向的尺寸远小于其他两个方向的尺寸，温度等物理量在厚度方向的变化又非常大，若采用单纯的有限元或有限差分方法势必造成分析时间过长，无法满足模具设计与制造的实际需要。我们在流动平面采用有限元法，厚度方向采用有限差分法，分别建立与流动平面和厚度方向尺寸相适应的网格并进行耦合求解，在保证计算精度的前提下使得计算速度满足工程的需要，并采用控制体积法解决了成形中的移动边界问题。对于内外对应表面存在差异的制品，可划分为两部分体积，并各自形成控制方程，通过在交接处进行插值对比保证这两部分的协调。 3．数值计算与人工智能技术的结合 优选注塑成形工艺参数一直是广大模具设计人员关注的问题，传统的CAE软件虽然可以在计算机上仿真出指定工艺条件下的注塑成形情况，但无法自动对工艺参数进行优化。CAE软件使用人员必须设置不同的工艺条件进行多次CAE分析，并结合实际经验在各方案之间进行比较，才能得出较满意的工艺方案。同时，在对零件进行CAE分析后，系统会产生有关该方案的大量信息(制品、工艺条件、分析结果等)，其中分析

少儿围棋入门教程(整理版)

第一课 一、 教学目标与重点 知道棋盘的基础知识：是方的有横竖各19道线，361个点。认得星和天元。 知道胜负的基础知识：黑棋185子为胜，白棋177子为胜。 知道围棋术语六个：气，连，断，打吃，长，提。 记住：没有气的棋子一定要马上从棋盘上拿下来，注意克服不拿死子的习惯。 二、基础知识：棋盘是方的，由横竖各19条线组成。共有361个点。有九颗星，中心点的星叫天元。黑181 子，白180子。黑棋185子为胜，白177子为赢。四线以下算边，五线以上算中腹。 （一） 气：和棋子直接同连的交叉点，就叫这个棋子的气。 中央一子有四气，边上一子有三气，角上一子有两气。 图1 气 图2黑有几气 图3黑有几气 数一数2题黑子有几气，3题黑子有几气。 （二），连：下一个子之后把自己的两个子或两部分子连接在一起，下的这个子就叫“连”也叫“粘”。 如图1黑X 子所示。 （三）断：下一个子，能把对方的子分隔成两部分，下的这个子就叫“断”，如图2黑X 子所示。 （四）打吃：下一个子后，使对方只剩下最后一口气（自己有两气以上），下的这个子就叫“打吃”。 如图3黑X 子所示。 （五） 长：紧连着自己的棋子向上或横向左右延长一子就叫“长”，如图4黑X 子所示。 图1 图2 图3 图4 （六）提：下一个子后，使对方的子处于无气状态，并把对方的子从棋盘上拿掉，叫“提”。 一定要记住，没气的子必需从棋盘上拿掉。如图6——9黑X 子所示。 图5 图6 图7 图8 图5 6 黑X 后应走成什么样？图7 8 黑白各先走，应走成什么样？ 1， 介绍谁先动手，就快对方一气。2，介绍“打二还一”。

三 巩固练习：1题：哪些子应提掉？ 2 题：八个黑子有几气？ 3题：黑白各先下哪里？ 4题：A-H 各叫什么？ 5题：黑先应下成什么样？ 四 课堂对局：练习互相对吃。 五 作 业：课堂做不完，回家作为家庭作业。 1题 2 题 3题 4题 5题 六 棋理棋诀：中央开花三十目 在棋盘上，三线以下为“地”，四线以上为“势”。势就是外势。 在棋盘上，“中央”一般是指四线以上的地方。 棋谚说“中央开花三十目”的意思是说：在布局或中盘阶段，在中央一带提取一子的价值很 大的。“开花”既提子，“三十目”是形容开花后的具大威

这个是化学工业出版社提供的开放资源

这个是化学工业出版社提供的开放资源，但主要是和对应书籍相配套的，请看好了结合自己的需要再下载－－好多时候下了自己也不看，所以请结合自己的需要下载，不然都用迅雷马力全开，人家的服务器估计就挂了，以后大家也没法下了：） 下面是目前的资源列表： 电子教案 https://www.sodocs.net/doc/007831336.html,/downl ... tdate=&enddate= ·英汉对照分子生物学导论（王勇） (2008年3月6日) ·现代酶工程（梅乐和） (2008年2月27日) ·生物工程设备（郑裕同） (2008年2月27日) ·化学反应工程（第二版） (2008年2月27日) ·会展风险管理 (2007年9月28日) ·聚合物物理学 (2007年9月28日) ·先进制造业职业教育规划教材--变流与调速技术应用 (2007年9月28日) ·先进制造业职业教育规划教材--电器设备及控制技术 (2007年9月28日) ·可编程控制器技术应用 (2007年9月28日) ·先进制造业职业教育规划教材--电工技术与应用实践 (2007年9月28日) ·先进制造业职业教育规划教材--常用电器的安装与维修 (2007年9月28日) ·先进制造业职业教育规划教材--电工与电子技术 (2007年9月28日) ·先进制造业职业教育规划教材--电子技术与应用实践 (2007年9月28日) ·中国旅游景观赏析(刘长凤) (2007年9月28日) ·市场营销学(吕朝晖) (2007年9月28日) ·高等数学与工程数学(阎章杭)(二版) (2007年9月28日) ·高等数学与经济数学(阎章杭)(二版) (2007年9月28日) ·药物制剂技术实训教程(张健泓) (2007年9月28日) ·药品购销员实训教程(孙师家) (2007年9月28日) ·证券投资学(郭美英) (2007年9月28日) ·景观环境设计(尚金凯) (2007年9月28日) ·建筑装饰装修工程水电安装(王岑元) (2007年9月28日) ·建筑装饰装修构造与施工技术(万治华) (2007年9月28日) ·计算机辅助设计photoshop(潘晓菁) (2007年9月28日) ·计算机辅助设计--AutoCAD应用教程(程孝鹏) (2007年9月28日) ·粮食工厂设计(熊万斌) (2007年9月28日) ·食品微生物(朱乐敏) (2007年9月28日) ·果蔬加工技术(杨清香) (2007年9月28日) ·生物工业分析(罗建成) (2007年9月28日) ·粮油加工技术(胡永源) (2007年9月28日) ·食品卫生检测技术(唐突) (2007年9月28日) ·食品生物化学(潘宁) (2007年9月28日) ·食品分析与检验技术(周光理) (2007年9月28日)

人工神经网络及其应用实例解读

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、