基于神经网络的优化计算实验报告(严选参考)

人工智能实验报告

实验六基于神经网络的优化计算实验

一、实验目的：

掌握连续Hopfield神经网络的结构和运行机制，理解连续Hopfield神经网络用于优化计算的基本原理,掌握连续Hopfield神经网络用于优化计算的一般步骤。

二、实验原理

连续Hopfield神经网络的能量函数的极小化过程表示了该神经网络从初始状态到稳定状态的一个演化过程。如果将约束优化问题的目标函数与连续Hopfield神经网络的能量函数对应起来，并把约束优化问题的解映射到连续Hopfield神经网络的一个稳定状态，那么当连续Hopfield神经网络的能量函数经演化达到最小值时，此时的连续Hopfield神经网络的稳定状态就对应于约束优化问题的最优解。

三、实验条件：

VC＋＋6.0。

四、实验内容：

1、参考求解TSP问题的连续Hopfield神经网络源代码，给出15个城市和20个城市的求解结果（包括最短路径和最佳路线），分析连续Hopfield神经网络求解不同规模TSP问题的算法性能。

2、对于同一个TSP问题（例如15个城市的TSP问题），设置不同的网络参数，分析不同参数对算法结果的影响。

3、上交源代码。

五、实验报告要求：

1、画出连续Hopfield神经网络求解TSP问题的流程图。

2、根据实验内容，给出相应结果及分析。

(1)15个城市（测试文件TSP15.TXT）

tsp15.txt 最短路程371

最佳路线

→→→→→→→→→→→→→→→1914861351534712210111

(2)20个城市（测试文件TSP20.TXT）

tsp20.txt 最短路程349

最佳路线

→→→→→→→→→→→→→→→→→→→→→141618971315111735124289191610201

3、总结连续Hopfield神经网络和遗传算法用于TSP问题求解时的优缺点。

遗传算法易出现早熟收敛和收敛性差的缺点。

Hopfield算法对高速计算特别有效，但网络不稳定。

用Hopfield解TSP问题效果并不理想。相对前面的遗传算法解TSP 性能有相当大差距。

六、实验心得

通过本次实验，我基本掌握了连续Hopfield神经网络的结构和运行机制，大体理解了连续Hopfield神经网络用于优化计算的基本原理,掌握了连续Hopfield神经网络用于优化计算的一般步骤。

基于BP神经网络的数字字母识别系统设计——系统分析设计【开题报告】

开题报告 电气工程及其自动化 基于BP神经网络的数字字母识别系统设计——系统分析设计 一、课题研究意义及现状 随着信息科技技术的飞速发展，神经网络从当年的无人问津到现在广泛应用于各个领域，这个不是偶然而是其功能大部分能适应生产生活的各方面需求。特别是在人工智能、自动控制、计算机科学、信息处理、机器人、模式识别等方面有重大的应用。 BP神经网络已被广泛地应用于各个领域，它的基本思想是，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。正向传播时，输入样本从输入从输入层传入，经各隐层逐层处理后，传向输出层。若输出层的实际输出与期望输出不符，则转入误差的反向传播阶段。误差反传是将输出误差以某种形式通过隐层向输入层逐层反传，并将误差分摊给各层的所有单元，从而获得各层单元的误差信号，此误差信号即作为修正各单元权值的依据。这种信号正向传播与误差反向传播的各层权值调整过程是周而复始地进行的。此过程一直进行到网络输出误差减少到可以接受的程度，或进行预先设定的学习次数为止。 本课题就是利用BP神经网络的工作原理，对0、1、2、3、4、5、6、7、8、9十个数字的图像提取特征向量作为神经网络识别输入向量的基础上，分析建立对0、1、2、3、4、5、6、7、8、9十个数字进行识别的BP神经网络拓扑结构，为程序实现识别系统创造条件。 目前，手写体字符识别是一个非常重要和活跃的研究领域，它涉及到模式识别、图像处理、人工智能、模糊数学、信息论、计算机等学科，是一门综合性技术，有广阔的应用背景与巨大的市场需求。因此，对字符识别的研究具有理论与应用的双重意义。 二、课题研究的主要内容和预期目标 （一）研究内容 （1）熟悉BP神经网络的基本原理及其算法； （2）掌握人工神经网络的拓扑结构模型，并利用该模型构建识别系统 （3）在含有噪声的情况下对识别系统的影响，并能提高识别的准确率 （4）研究出最好的方案分别使识别率，复杂度方面达到理想状态 （二）预期目标 结合自己的所学的BP神经网络知识对0到9十个数字字符进行编码，变成神经网络可以接受的输入向量形式，构建数字字符识别的BP神经网络拓扑结构模型，完成基于BP神经网络数字识别系统设计。

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

08第八章___神经网络的参数优化设计方法

１ 第8章 神经网络的参数优化设计 在神经网络的泛化方法中，研究最多的是前馈神经网络的结构优化设计方法（剪枝算法、构造算法及进化算法等，我们将在以后各章讨论）。除了结构设计，其余前馈神经网络的泛化方法还有主动学习、最优停止法、在数据中插入噪声、神经网络集成及提示学习方法等，由于这些方法中神经网络的结构是固定的，因此神经网络性能是通过参数优化改善的，我们称这些方法为神经网络的参数优化设计方法。本章介绍最主要的参数优化设计方法，并给出了每种方法的算法实现和仿真例子。 8.1 主动学习 8.1.1 原理 按照学习机器对训练样本的处理方式，可将学习方式分为两类：被动学习方式和主动学习方式。被动学习是常用的学习方式，常被称为“从样本中学习” （Learning from samples ）,该方式被动地接受训练样本，并通过学习从这些样本中提取尽可能多的信息。与被动学习相反，主动学习属于更高层次的、具有潜意识的学习。主动学习对训练样本的选择是主动的，通常通过对输入区域加以限制，有目的地在冗余信息较少的输入区域进行采样，并选择最有利于提高学习机器性能的样本来训练分类器，从而提高了整个训练样本集的质量。由上一章的讨论，训练样本质量对神经网络的泛化能力有极大影响，甚至超过网络结构对泛化能力的影响。因此采用主动学习方法，是改进神经网络泛化能力的一个重要方法。 主动学习机制大部分用于分类或概念学习[Baum1991，HwCh1990，SeOp1992]。在单概念学习中，Mitchell[Mitch1982]关于版本空间(Version Space)的论述有着较大的影响。下面，我们先简要介绍一下这一理论。 如果X 为一线性空间，概念c 定义为X 中点的集合。对目标概念t ，训练样本可写为()()x x t ,，其中X ∈x 为样本输入，()x t 为对x 的分类。如果t ∈x ，则()1=x t ，称()()x x t ,为t 的正样本；如果t ?x ，则()0=x t ，此时称()()x x t ,为t 的负样本。显然，对线性空间内的任何两个可分概念1c 和2c ，如果()()x x 1,c 是1c 的正样本（负样本），则()()x x 11,c ?必然是2c 的负样本（正样本），即任意两个可分概念的正负样本之间可以互相转换。如果某概念c 对x 的分类与目标概念对其的分类()x t 相等，即()()x x t c =，

基于神经网络的优化计算实验报告

人工智能实验报告 实验六基于神经网络的优化计算实验 一、实验目的： 掌握连续Hopfield神经网络的结构和运行机制，理解连续Hopfield神经网络用于优化计算的基本原理,掌握连续Hopfield神经网络用于优化计算的一般步骤。 二、实验原理 连续Hopfield神经网络的能量函数的极小化过程表示了该神经网络从初始状态到稳定状态的一个演化过程。如果将约束优化问题的目标函数与连续Hopfield神经网络的能量函数对应起来，并把约束优化问题的解映射到连续Hopfield神经网络的一个稳定状态，那么当连续Hopfield神经网络的能量函数经演化达到最小值时，此时的连续Hopfield神经网络的稳定状态就对应于约束优化问题的最优解。 三、实验条件： VC＋＋6.0。 四、实验内容： 1、参考求解TSP问题的连续Hopfield神经网络源代码，给出15个城市和20个城市的求解结果（包括最短路径和最佳路线），分析连续Hopfield神经网络求解不同规模TSP问题的算法性能。 2、对于同一个TSP问题（例如15个城市的TSP问题），设置不同的网络参数，分析不同参数对算法结果的影响。 3、上交源代码。

五、实验报告要求： 1、画出连续Hopfield神经网络求解TSP问题的流程图。 2、根据实验内容，给出相应结果及分析。 (1)15个城市（测试文件TSP15.TXT）

tsp15.txt 最短路程371 最佳路线 →→→→→→→→→→→→→→→1914861351534712210111 (2)20个城市（测试文件TSP20.TXT） tsp20.txt 最短路程349 最佳路线 →→→→→→→→→→→→→→→→→→→→→141618971315111735124289191610201 3、总结连续Hopfield神经网络和遗传算法用于TSP问题求解时的优缺点。 遗传算法易出现早熟收敛和收敛性差的缺点。 Hopfield算法对高速计算特别有效，但网络不稳定。 用Hopfield解TSP问题效果并不理想。相对前面的遗传算法解TSP 性能有相当大差距。

人工智能教程习题及答案第9章神经网络与遗传算法

第九章神经网络与遗传算法习题参考解答 9.1练习题 9.1 何谓人工神经网络?它有哪些特征? 9.2 生物神经元由哪几部分构成?每一部分的作用是什么?它有哪些特性? 9.3 什么是人工神经元？它有哪些连接方式？ 9.4 B-P算法的网络结构是什么？简述B-P算法的学习过程。 9.5 什么是网络的稳定性? Hopfield网络模型分为哪两类?两者的区别是什么? 9.6 有教师学习与无教师学习的区别是什么? 请分析说明。 9.7 Hopfield模型与B-P模型的网络结构有何异同？ 9.8 简述简单遗传算法的基本原理和一般过程,说明个体选择的常用策略,以及遗传操作“交叉”和“变异”所起的作用。 9.9 遗传算法有哪些特点？在应用遗传算法时要解决的最关键问题有哪些？ 9.2习题参考解答 9.1 答: （略） 9.2 答: 生物神经元主要由三部分构成：细胞体、轴突和树突。 每一部分的作用是：（a）细胞体是神经元的新陈代谢中心，同时还用于接收并处理从其他神经元传递过来的信息。（b）轴突的作用相当于神经元的输出电缆，它通过尾部分出的许多神经末梢以及梢端的突触向其他神经元输出神经冲动。（c）树突的相当于神经元的输入端，用于接收从四面八方传来的神经冲动。 神经元的功能特性包括：（a）时空整合功能。（b）神经元的动态极化性。（c）兴奋与抑制状态。（d）结构的可塑性。（e）脉冲与电位信号的转换。（f）突触延期和不应期。（g）学习、遗忘和疲劳。 9.3 答: （略） 9.4 答: B-P算法的网络结构是一个前向多层网络。网络中不仅含有输入节点和输出节点，而且含有一层或多层隐（层）节点，网络中各处理单元间的连接如图6.16所示。当有信息向网络输入时，信息首先由输入层传递到隐层节点，经特性函数（人工神经元）作用后，再

人工智能习题作业神经计算I习题答案

第五章 神经网络课后习题及答案 一、选择题： 1. 在BP算法中，设y=f(xi)为xi的平滑函数，想知道xi对y增大变化的情况， 我们可求 ，然后进行下列的哪一项？ （ B ） A 取最小 B 取最大 C 取积分 D 取平均值 2. 对于反向传播学习，无论是在识别单个概念的学习或识别两个概念的学习中，都涉及到下列的哪一个操作？ （ A ） A 权值的修正 B 调整语义结构 C 调整阀值 D 重构人工神经元 3. 根据Hopfield网络学习的特点，能实现联想记忆和执行线性和非线性规划等求解问题其应用没有涉及到下列的哪一个内容？ （ D ） A 模糊推理模型 B 非线性辨认 C 自适应控制模型 D 图象识别 4. 对于神经网络的二级推理产生式规则由三个层次构成，它不含下列的哪一个层次？ （ C ） A 输入层 B 输出层 C 中间层 D 隐层 5. 人工神经网络借用了生理神经元功能的一些描述方式，它涉及到下列的哪一些内容？ （ ABC ） A 模拟神经元 B 处理单元为节点 C 加权有向图 D 生理神经元连接而成

6. 在应用和研究中采用的神经网络模型有许多种，下列的哪一些是具有代表性的？ （ ABD ） A 反向传递（BP） B Hopfield网 C 自适应共振 D 双向联想存储器 7. 下列的哪一些内容与反向传播学习算法有关？ （ ABCD ） A 选取比率参数 B 误差是否满足要求 C 计算权值梯度 D 权值学习修正 8. 构造初始网络后，要用某种学习算法调整它的权值矩阵，使NN在功能上满足样例集给定的输入一输出对应关系，并由此产生推理，该矩阵必须满足下列的哪一个性质？ ( A ) A 收敛性 B 对称性 C 满秩性 D 稀疏性 9. 在人工神经元的功能描述中，往往会用一激发函数来表示输出，常用的一般非线性函数有下列的哪一些项？ ( ABD ) A 阀值型 B 分段线性强饱和型 C 离散型 D S i gm oid型 10. 基于神经网络的推理，其应用中必须涉及到下列的哪一些内容？ ( ACD ) A NN的结构模型 B NN的推理规则 C NN的学习算法 D 从NN到可解释的推理网 二、填空题： 1. 前馈网络是一种具有很强学习能力的系统，结构简单，易于编程。前馈网络通

实验八：基于神经网络的优化计算实验

实验八：基于神经网络的优化计算实验 一、实验目的 掌握连续Hopfield神经网络的结构和运行机制，理解连续Hopfield神经网络用于优化计算的基本原理,掌握连续Hopfield神经网络用于优化计算的一般步骤。 二、实验原理 连续Hopfield神经网络的能量函数的极小化过程表示了该神经网络从初始状态到稳定状态的一个演化过程。如果将约束优化问题的目标函数与连续Hopfield神经网络的能量函数对应起来，并把约束优化问题的解映射到连续Hopfield神经网络的一个稳定状态，那么当连续Hopfield神经网络的能量函数经演化达到最小值时，此时的连续Hopfield神经网络的稳定状态就对应于约束优化问题的最优解。 三、实验条件 VC＋＋6.0。 四、实验内容

1、参考求解TSP问题的连续Hopfield神经网络源代码，给出15个城市和20个城市的求解结果（包括最短路径和最佳路线），分析连续Hopfield神经网络求解不同规模TSP问题的算法性能。 2、对于同一个TSP问题（例如15个城市的TSP问题），设置不同的网络参数，分析不同参数对算法结果的影响。 3、上交源代码。 五、实验报告 1、画出连续Hopfield神经网络求解TSP问题的流程图。

2、根据实验内容，给出相应结果及分析。 (1)15个城市（测试文件TSP15.TXT）

tsp15.txt 最短路程 371 最佳路线 1914861351534712210111 →→→→→→→→→→→→→→→ (2)20个城市（测试文件TSP20.TXT） tsp20.txt 最短路程349 最佳路线 →→→→→→→→→→→→→→→→→→→→→141618971315111735124289191610201 3、总结连续Hopfield神经网络和遗传算法用于TSP问题求解时的优缺点。

BP神经网络计算的题目

对如下的BP 神经网络，学习系数1=η，各点的阈值0=θ。作用函数为： ? ? ?<≥=111 )(x x x x f 。 输入样本0,121==x x ，输出节点z 的期望输出为1，对于第k 次学习得到的权值分别为1)(,1)(,1)(,2)(,2)(,0)(2122211211======k T k T k w k w k w k w ，求第k 次和1+k 次学习得到的输出节点值)(k z 和)1(+k z （写出计算公式和计算过程）。 y 2 )(11=k w 1)(22=k 102 计算如下： 1． 第k 次训练的正向过程如下： 1 )0()0210()()(12 1 11==?+?==-=∑=f f net f x w f y j j j θ ) ()(i j i j ij i net f x w f y =-=∑θ

2 )2()0112()()(22 1 22==?+?==∑==f f net f x w f y j j j 3 )3()2111()()(2 1 ==?+?==∑==f f net f y T f z l i i i 2)31(2 12 =-=E 2． 第k 次训练的反向过程如下： 212)3()31()(')(''-=?-=?-=-=f net f z z l l δ li l l i i T net f ∑=δδ)('' 1)2(01)2()0(')(''111=?-?=?-?==f T net f l δδ 2 1)2(11)2()2(')(''222-=?-?=?-?==f T net f l δδ 1 1)2(11)()()1(11111-=?-?+=+=?+=+y k T T k T k T l ηδ 3 2)2(11)()()1(22222-=?-?+=+=?+=+y k T T k T k T l ηδ 1010')()()1(111111 1111=??+=+=?+=+x k W W k W k W ηδ ) ()(l i l i li l net f y T f O =-=∑θ

一种BP神经网络学习率的优化设计

第22卷第3期湖　北　工　业　大　学　学　报2007年06月 V ol.22N o.3　Journal of H ubei U niversity of T echnology Jun.2007 [收稿日期]2007-03-20 [基金项目]湖北省自然科学基金项目(2004ABA065). [作者简介]刘幺和(1954-),男,湖北武汉人,湖北工业大学教授,美国ASM E 和IEEE 专业会员,研究方向:智能控制. [文章编号]1003-4684(2007)0320001203 一种B P 神经网络学习率的优化设计 刘幺和1,陈　睿1,彭　伟2,周　蕾1 (1湖北工业大学机械工程学院,湖北武汉430068;2湖北工业大学计算机学院,湖北武汉430068)[摘　要]考虑到结构优化设计的实用性和模糊性.在大量智能计算的基础上,提出了一种动态BP 神经网络 的学习率优化方法,该方法如同Rough 集理论的数据分类简约功能去掉了多余属性的样本数据一样,从而使神经网络拓扑结构优化.实验表明,这种方法简单、实用且快速收敛. [关键词]BP 网络;优化设计;学习率[中图分类号]TP183 [文献标识码]A 目前,智能计算在结构优化设计中已经得到广 泛应用.智能计算是根据人和动物的3大系统(神经系统、遗传系统、免疫系统)特性,提出恰当的数学模型来进行智能计算. Rumelhart 等提出的误差反向传播(Back Propagation )学习算法是训练神经网络的强有力的工具.但是BP 算法存在收敛速度慢、易陷入局部极小等缺点,所以对BP 算法的改进是一个重要的研究课题.其中对学习率的研究是很重要的一个部分.如果学习率太小,收敛性容易得到保证,但收敛速度太慢;学习率太大,学习速度快,但可能导致振荡或发散[1].因而一个固定学习率不可能很好地适用于网络的整个学习过程.为实现快速而有效的学习收敛过程,人们提出了许多自适应地调节学习率的方法(自适应调节学习率,即在网络的学习过程中,学习率随着环境状态的变化不断自动调整). 1　BP 神经网络 BP 网络可实现输入空间到输出空间的非线性 映射,它采用了优化算法中的梯度下降法,把一组样 本的I/O 问题变为非线性优化问题,B P 神经网络模型一般由输入层、中间层、输出层构成(图1),该方法的数学原理和推导方法见文献[2]. 算法的执行步骤如下[2]. 1)对权系数W ij 置初值.对各层的权系数W ij 置一个较小的非零随机数,但其中W i ,n+1=-θ. 2)输入一个样本X =(X 1,X 2,…,X n ),以及对 应的期望输出Y =(Y 1,Y 2,…,Y n ). 3)计算各层的输出.对于第k 层第i 个神经元的输出X k i ,有 图1　BP 神经网络模型 4)求各层的学习误差d k i .对于输出层k =m , 有 d m i =X m i (1-X m i )(X m i -Y i ). 对于其他各层,有 d k i =X k i (1-X k i )? ∑ t W li ?d k+l l . 5)修正权系数W ij 和阀值θ有 ΔW ij (t +l )=ΔW ij (t )-η?d k i ?X k-1 j .其中, ΔW ij (t )=-η?d k i ?X k-1 j +αΔW ij (t -l )=W ij (t )-W ij (t -l ). 6)当求出了各层各个权系数之后,可按给定品 质指标判别是否满足要求.如果满足要求,则算法结

人工智能练习题答案

1、什么是人工智能？人工智能有哪些研究领域？何时创建该学科，创始人是谁？ （1）AI（Artificial Intelligence）是利用计算机技术、传感器技术、自动控制技术、仿生技术、电子技术以及其他技术仿制人类智能机制的学科（或技术），再具体地讲就是利用这些技术仿制出一些具有人类智慧（能）特点的机器或系统 （2）人工智能的研究领域主要有专家系统、机器学习、模式识别、自然语言理解、自动定力证明、自动程序设计、机器人学、博弈、智能决策支持系统、人工神经网络等（3）人工智能于1956年夏季，由麦卡锡，明斯基、洛切斯特、香农等发起创建 2、产生式系统的由哪三部分组成？各部分的功能是什么？ 课本29页 （1）产生式系统由综合数据库、产生式规则和控制系统三部分组成 （2）综合数据库用于存放当前信息，包括初始事实和中间结果； 产生式规则用于存放相关知识； 控制系统用于规则的解释或执行程序。 3、设有三枚硬币，其初始状态为（反，正，反），允许每次翻转一个硬币（只翻一个硬币，必须翻一个硬币）。必须连翻三次。用知识的状态空间表示法求出到达状态（反，反，反）的通路。画出状态空间图。 课本51页 问题求解过程如下： （1）构建状态 用数组表示的话，显然每一硬币需占一维空间，则用三维数组状态变量表示这个知识：Q=（q1 , q2 , q3） 取q=0 表示钱币的正面; q=1 表示钱币的反面 构成的问题状态空间显然为： Q0=（0，0，0），Q1=（0，0，1），Q2=（0，1，0）, Q3=（0，1，1）， Q4=（1，0，0），Q5=（1，0，1），Q6=（1，1，0），Q7=（1，1，1） （2）引入操作 f1：把q1翻一面。 f2：把q2翻一面。 f3：把q3翻一面。 显然：F={f1，f2，f3} 目标状态：（找到的答案）Qg=（0，0，0）或（1，1，1） （3）画出状态图

基于matlab人脸识别技术 开题报告

毕业设计（论文）开题报告 毕业设计（论文）课题情况，根据所查阅的文献资料，每人撰写2500字以上的文献综述，文后应列出所查阅的文献资料。 基于matlab人脸识别技术的实现 文献综述 一、MATLAB概述 MATLAB是矩阵实验室（Matrix Laboratory）的简称，是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。MATLAB主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案，并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言（如C、Fortran）的编辑模式，代表了当今国际科学计算软件的先进水平。应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。而在本文中主要用到的功能是图像处理功能。 二、BP神经网络概述 人工神经网络（Artificial Neural Net works，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connectionist Model），它是一种模范动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。 人工神经网络发展的主要历程有:20世纪50年代末,Rosenblatt提出的感知器模型和Widrow提出的自适应线性元件,出现了简单的线性分类器;1986年,Rumelhart和Mcllelland 提出了层网络“误差反向传播算法(BP)”,使有导师学习多层感知器网络(ML PN)模式分类器走向实用化,在此基础上又派生出若干前向网络,如径向基函数网络( RBFN)和函数链网络等;1982年,美国加州工学院的物理学家Hopfield提出的一种用于联想记忆和优化计算的反馈网络模型,由于引进了“能量函数” 的概念,使网络走向具体电路有了保证;20世纪70年代,Watanabe 提出了使用模式子空间的概念来设计不同类别对应的子空间,由不同类别聚类的子空间实现模式识别; Kohonen提出的自组织特征映射网络模型等都为神经网络模式识别理论提供了进一步的根据。 构成人工神经网络的三个基本要素是:神经元、络拓扑结构和网络的训练(学习)方法。神经元(节点)的作用是把若干输入加权求和,并对这种加权和进行非线性处理后输出。神经元的选择一般有以下特点:每个神经元都具有多个输入、个输出,具有闭值,采用非线性函数。 1、神经元

第四章 计算智能1 人工智能课程 北京大学

第四章计算智能(1) 教学内容：本章讨论计算智能所涉及的领域和范围，计算智能的含义及它与传统的人工智能的区别。介绍人工神经网络的由来、特性、结构、模型和算法；神经网络的表示和推理。简要地介绍模糊数学的基本概念、运算法则、模糊逻辑推理和模糊判决等。 教学重点：计算智能；人工神经网络的结构、模型和算法，以及表示和推理。 教学难点：人工神经网络的结构、算法和推理；模糊数学的运算法则和模糊逻辑推理。 教学方法：课堂教学为主。适当提问，加深学生对概念的理解。 教学要求：通过对本章的学习，使学生掌握人工神经网络的结构、模型和算法，了解计算智能所涉及的领域和范围，了解人工神经网络的特性、表示和推理，了解模糊数学的基本概念、运算法则、模糊逻辑推理和模糊判决等。 4.1概述 教学内容：本节介绍计算智能所涉及的领域和范围，计算智能的含义及其与传统人工智能的区别。贝兹德克提出的“ABC”，及它与神经网络（NN）、模式识别（PR）和智能（I）之间的关系。 教学重点：计算智能的含义及其与传统的人工智能的区别。 教学难点：“ABC”及其与神经网络（NN）、模式识别（PR）和智能（I）之间的关系。 教学方法：课堂教学。 教学要求：掌握计算智能的含义，了解计算智能与传统的人工智能有何区别。了解贝兹德克提出的“ABC”及其与神经网络（NN）、模式识别（PR）和智能（I）之间的关系。 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。 计算智能涉及神经网络、模糊逻辑、进化计算和人工生命等领域，它的研究和发展正是反映了当代科学技术多学科交叉与集成的重要发展趋势。

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。 第一个对计算智能的定义是由贝兹德克（Bezdek）于1992年提出的。 尽管计算智能与人工智能的界限并非十分明显，然而讨论它们的区别和关系是有益的。马克斯（Marks）在1993年提到计算智能与人工智能的区别，而贝兹德克则关心模式识别（PR与生物神经网络（BNN）、人工神经网络（ANN）和计算神经网络（CNN）的关系，以及模式识别与其它智能的关系。忽视ANN与CNN 的差别可能导致对模式识别中神经网络模型的混淆、误解、误表示和误用。 提问：计算智能与人工智能的区别和关系如何。 贝兹德克对这些相关术语给予一定的符号和简要说明或定义。 他给出有趣的ABC： A－Artificial，表示人工的（非生物的），即人造的 B－Biological，表示物理的＋化学的＋（？？）＝生物的 C－Computational，表示数学＋计算机 图4.1表示ABC及其与神经网络（NN）、模式识别（PR）和智能（I）之间的关系。

机器学习期末测试练习题4

1、在神经网络模型VggNet中，使用两个级联的卷积核大小为3×3，stride=1的卷积层代替了一个5×5的卷积层，如果将stride设置 为2，则此时感受野为 A.7×7 B.9×9 C.5×5 D.8×8 正确答案：A 2、 上图是具有四个隐藏层的神经网络，该网络使用sigmoid函数作为 激活函数，训练过程出现了梯度消失问题。从图中可以判断出四个 隐藏层的先后顺序（靠近输入端的为先，靠近输出端的为后）分别 为 A.DBCA B.ABCD

D.DCBA 正确答案：D 3、在网络训练时，loss在最初几个epoch没有下降，可能原因是 A.学习率过低 B.以下都有可能 C.正则参数过高 D.陷入局部最小值 正确答案：B 4、假设有一个三分类问题，某个样本的标签为（1，0，0），模型的预测结果为（0.5，0.4，0.1），则交叉熵损失值（取自然对数结果）约等于

B.0.7 C.0.8 D.0.5 正确答案：B 5、 IoU是物体检测、语义分割领域中的结果评测指标之一，上图中A 框是物体的真实标记框，面积为8。B框是网络的检测结果，面积为7。两个框的重合区域面积为2。则IoU的值为 A.2/8 B.2/13 C.2/7 D.2/15 正确答案：B

6、Gram矩阵是深度学习领域常用的一种表示相关性的方法，在风格迁移任务中就使用风格Gram矩阵来表示图像的风格特征，以下关于风格Gram矩阵的论述正确的是 A.风格Gram矩阵的大小与输入特征图的通道数、宽、高都不相关 B.风格Gram矩阵的大小只与输入特征图的通道数相关 C.风格Gram矩阵的大小与输入特征图的通道数、宽、高都相关 D.风格Gram矩阵的大小只与输入特征图的宽、高有关 正确答案：B 7、现使用YOLO网络进行目标检测，待检测的物体种类为20种，输入图像被划分成7*7个格子，每个格子生成2个候选框，则YOLO网络最终的全连接层输出维度为 A.1078 B.980 C.1470 D.1960 正确答案：C 二、多选题 1、池化层在卷积神经网络中扮演了重要的角色，下列关于池化层的论述正确的有 A.池化操作具有平移不变性

硕士论文开题报告(最新)

一、论文名称、课题来源、选题依据 论文名称：基于bp神经网络的技术创新预测与评估模型及其应用研究 课题来源：单位自拟课题或省政府下达的研究课题 选题依据： 技术创新预测和评估是企业技术创新决策的前提和依据。通过技术创新预测和评估, 可以使企业对未来的技术发展水平及其变化趋势有正确的把握, 从而为企业的技术创新决策提供科学的依据, 以减少技术创新决策过程中的主观性和盲目性。只有在正确把握技术创新发展方向的前提下, 企业的技术创新工作才能沿着正确方向开展,企业产品的市场竞争力才能得到不断加强。在市场竞争日趋激烈的现代商业中, 企业的技术创新决定着企业生存和发展、前途与命运, 为了确保技术创新工作的正确性,企业对技术创新的预测和评估提出了更高的要求。 二、本课题国内外研究现状及发展趋势 现有的技术创新预测方法可分为趋势外推法、相关分析法和专家预测法三大类。 (1)趋势外推法。 指利用过去和现在的技术、经济信息, 分析技术发展趋势和规律, 在分析判断这些趋势和规律将继续的前提下, 将过去和现在的趋势向未来推演。生长曲线法是趋势外推法中的一种应用较为广泛的技术创新预测方法,美国生物学家和人口统计学家raymond pearl提出的pearl曲线(数学模型为: y=l∕ [1+a?exp(-b·t)] )及英国数学家和统计学家gompertz提出的gompertz曲线(数学模型为exp(-b·t))皆属于生长曲线, 其预测值y为技术性能指标, t为时间自变量, l、a、b皆为常数。ridenour模型也属于生长曲线预测法, 但它假定新技术的成长速度与熟悉该项技术的人数成正比, 主要适用于新技术、新产品的扩散预测。 (2)相关分析法。 利用一系列条件、参数、因果关系数据和其他信息, 建立预测对象与影响因素的因果关系模型, 预测技术的发展变化。相关分析法认为, 一种技术性能的改进或其应用的扩展是和其他一些已知因素高度相关的, 这样, 通过已知因素的分析就可以对该项技术进行预测。相关分析法主要有以下几种: 导前-滞后相关分析、技术进步与经验积累的相关分析、技术信息与人员数等因素的相关分析及目标与手段的相关分析等方法。 (3)专家预测法。

基于神经网络的优化计算实验

实验六基于神经网络的优化计算实验 一、实验目的 掌握连续Hopfield神经网络的结构和运行机制，理解连续Hopfield神经网络用于优化计算的基本原理,掌握连续Hopfield神经网络用于优化计算的一般步骤。 二、实验原理 连续Hopfield神经网络的能量函数的极小化过程表示了该神经网络从初始状态到稳定状态的一个演化过程。如果将约束优化问题的目标函数与连续Hopfield神经网络的能量函数对应起来，并把约束优化问题的解映射到连续Hopfield神经网络的一个稳定状态，那么当连续Hopfield神经网络的能量函数经演化达到最小值时，此时的连续Hopfield神经网络的稳定状态就对应于约束优化问题的最优解。 实验报告 1、画出连续Hopfield神经网络求解TSP问题的流程图。

2、根据实验内容，给出相应结果及分析。 (1)、参考求解TSP问题的连续Hopfield神经网络源代码（设置参数A=15,B=15,D=0.015, u0=0.02,h=0.5，r= cityNumber*10），给出15个城市和20个城市的求解结果（包括最短路径和最佳路线），分析连续Hopfield神经网络求解不同规模TSP问题的算法性能。 1）int main(int argc,char *argv[])：修改路径计算的代码 2）最后要求输出：

TSP4 (2)、对于同一个TSP问题（例如15个城市的TSP问题），设置不同的网络参数（A=50,B=50,D=0.01,C=50，u0=0.02, h=0.5，r=cityNumber*100； A=0.5, B=0.5, D=0.5, C=0.2，u0=0.02,h=0.5,r=cityNumber*100； A=500,B=500,D=500,C=200，u0=0.02,h=0.5, r=cityNumber*100; A=5, B=5, D=0.01, C=5，u0=0.02,h=0.5, r=cityNumber*100），分析不同参数对算法结果的影响。 1）int main(int argc,char *argv[])：增加全局约束的参数C，网络动态方程也需增加全局约束项。 2）bool is_a_road()：在是否是一条可行路径中，需要增加满足全局约束的判断 3）最后要求输出： 情况一 情况二

基于BP神经网络的字符识别算法的实现毕业论文

一、原始依据（包括设计或论文的工作基础、研究条件、应用环境、工作目 的等。） 工作基础：了解C++的基本概念和语法，熟练使用Visual C++6.0软件。 研究条件：BP神经网络的基本原理以及图像处理的基本常识。 应用环境：基于BP神经网络的图片图像文件中的字符识别。 工作目的：掌握基于Visual C++6.0应用程序的开发。 了解人工智能的基本概念并掌握神经网络算法的基本原理。 掌握Visual C++6.0中的图片处理的基本过程。 二、参考文献 [1]人工智能原理及其应用，王万森，电子工业，2007. [2]VC++深入详解，鑫，电子工业，2006. [3]人工神经网络原理, 马锐，机械工业，2010. [4]Visual C++数字图像处理典型案例详解，晶，机械工业，2012. [5]Application of Image Processing to the Characterization of Nanostructures Manuel F. M. Costa，Reviews on Advanced Materials Science,2004. 三、设计（研究）容和要求（包括设计或研究容、主要指标与技术参数，并根据课题性质对学生提出具体要求。） 1、掌握C++的基本概念和语法。 2、掌握二维神经网络的基本原理。了解BP神经网络的基本概念。 3、完成Visual C++中对于图像的灰度、二值化等预处理。 4、完成基于样本的神经网络的训练以及图像中数字的识别，并对其性能进 行统计和总结，分析其中的不足。

指导教师（签字） 年月日 审题小组组长（签字） 年月日理工大学本科生毕业设计（论文）开题报告

人工智能化课后练习题集

上海大学《人工智能》网络课课后习题答案 育才新工科-人工智能简介 1【判断题】《人工智能》课程为理工类通选课，本课程给予学生的主要是思想而不是知识。 对 图灵是谁？ 1【单选题】图灵曾协助军方破解（）的著名密码系统Enigma 。 A 英国 B 、美国 C 、德国 D 、日本 2【判断题】电影《模仿游戏》是纪念图灵诞生 90周年而拍摄的电影。X 3【判断题】图灵使用博弈论的方法破解了 Enigma 。对 为什么图灵很灵？ 1【单选题】1937年，图灵在发表的论文（）中,首次提出图灵机的概念。 A 《左右周期性的等价》B 《论可计算数及其在判定问题中的应用》 C 《可计算性与入可定义性》 D 《论高斯误差函数》 2【单选题】1950年，图灵在他的论文（）中,提出了关于机器思维的问题。 A 、《论数字计算在决断难题中的应用》 B 《论可计算数及其在判定问题中的应用》 C 《可计算性与入可定义性》 D 《计算和智能》 3【判断题】存在一种人类认为的可计算系统与图灵计算不等价。 X 4【判断题】图灵测试是指测试者与被测试者（一个人和一台机器）隔开的情况下，通过一些装 置（如键盘）向被测试者随意提问。如果测试者不能确定出被测试者是人还是机器，那么这台机 器 就通过了测试，并被认为具有人类智能。对 为什么图灵不灵？ 1【单选题】以下叙述不正确的是（）。 A 图灵测试混淆了智能和人类的关系 B 机器智能的机制必须与人类智能相同 C 机器智能可以完全在特定的领域中超越人类智能 D 机器智能可以有人类智能的创造力 2【单选题】在政府报告中,（）的报告使用“机器智能”这个词汇。 A 中国B 英国C 德国D 美国 3【多选题】机器智能可以有自己的“人格”体现主要表现在 1【单选题】以下关于未来人类智能与机器智能共融的二元世界叙述不正确的是 A 人类智能与机器智能具有平等性 B 、机器智能是模仿人类智能 C 人类智能与机器智能均具有群智行 D 人工智能与机器智能均具有发展性、合作性 2【单选题】机器通过人类发现的问题空间的数据，进行机器学习，具有在人类发现的问题空间 中求解的能力，并且求解的过程与结果可以被人类智能（），此为机器智能的产生。C （）0 A 模型间的对抗一智能进化的方式 B 、机器智能的协作一机器智能的社会组织 C 机器智能是社会的实际生产者 D 机器智能可以有人类智能的创造力 4【判断题】图灵测试存在的潜台词是机器智能的极限可以超越人的智能 ，机器智能可以不与 人的智能可比拟。X 人类智能与机器智能如何共融及未来 ()。B

人工智能课后练习题

上海大学《人工智能》网络课课后习题答案 1.1育才新工科-人工智能简介 1【判断题】《人工智能》课程为理工类通选课,本课程给予学生的主要是思想而不是知识。对 1.2图灵是谁？ 1【单选题】图灵曾协助军方破解()的著名密码系统Enigma。 A、英国 B、美国 C、德国 D、日本 2【判断题】电影《模仿游戏》是纪念图灵诞生90周年而拍摄的电影。X 3【判断题】图灵使用博弈论的方法破解了Enigma。对 1.3为什么图灵很灵？ 1【单选题】1937年,图灵在发表的论文()中,首次提出图灵机的概念。 A、《左右周期性的等价》 B、《论可计算数及其在判定问题中的应用》 C、《可计算性与λ可定义性》 D、《论高斯误差函数》 2【单选题】1950年,图灵在他的论文()中,提出了关于机器思维的问题。 A、《论数字计算在决断难题中的应用》 B、《论可计算数及其在判定问题中的应用》 C、《可计算性与λ可定义性》 D、《计算和智能》 3【判断题】存在一种人类认为的可计算系统与图灵计算不等价。X 4【判断题】图灵测试是指测试者与被测试者(一个人和一台机器)隔开的情况下,通过一些装置(如键盘)向被测试者随意提问。如果测试者不能确定出被测试者是人还是机器,那么这台机器就通过了测试,并被认为具有人类智能。对 1.4为什么图灵不灵？ 1【单选题】以下叙述不正确的是()。 A、图灵测试混淆了智能和人类的关系 B、机器智能的机制必须与人类智能相同

C、机器智能可以完全在特定的领域中超越人类智能 D、机器智能可以有人类智能的创造力2【单选题】在政府报告中,()的报告使用“机器智能”这个词汇。 A、中国 B、英国 C、德国 D、美国 3【多选题】机器智能可以有自己的“人格”体现主要表现在()。 A、模型间的对抗—智能进化的方式 B、机器智能的协作—机器智能的社会组织 C、机器智能是社会的实际生产者 D、机器智能可以有人类智能的创造力 4【判断题】图灵测试存在的潜台词是机器智能的极限可以超越人的智能,机器智能可以不与人的智能可比拟。X 1.5人类智能与机器智能如何共融及未来 1【单选题】以下关于未来人类智能与机器智能共融的二元世界叙述不正确的是()。B A、人类智能与机器智能具有平等性 B、机器智能是模仿人类智能 C、人类智能与机器智能均具有群智行 D、人工智能与机器智能均具有发展性、合作性 2【单选题】机器通过人类发现的问题空间的数据,进行机器学习,具有在人类发现的问题空间中求解的能力,并且求解的过程与结果可以被人类智能(),此为机器智能的产生。C A、采纳 B、参考 C、理解 D、相同 3【判断题】人类智能可以和机器智能相互融合。对 4【判断题】机器智能的创造是指机器通过求解人类智能发现的问题空间中的问题积累数据与求解方法,通过机器学习,独立发现新的问题空间。X 1.6人工智能界定与科学 1【单选题】在最初的图灵测试中,如果有超过()的测试者不能确定出被测试者是人还是机器,则这台机器就通过了测试,并认为具有人类智能。 A、0.2 B、0.3 C、0.4 D、0.5 2【单选题】()不属于图灵测试中包含的三个未曾言明的预设前提。