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  • 简介:高二分到新班级时,学姐问我的班主任是谁,我回答是老杨。学姐笑着说:“听说他是一个很好的老师,你很幸运。”但初到一个陌生的班级令我感到有些不安,我丝毫体会不到自己幸运在哪。分班后的第一天,避免不了和新老师交谈。以前每次和老师谈话的时候,都会让我产生一种压迫感,所以我习惯低着头,习惯老师叫错我的名字,也习惯我的青春波澜不惊。

  • 标签: 老师 班主任 班级 幸运 分班 压迫
  • 简介:神经毒剂中毒后的自救互救是减少人员伤亡的重要措施,是防护的一个重要环节。文章总结多年研练的成果,提出了舰员在神经毒剂染毒区内自救互救的六条措施,具有较高的可操作,对部队的训练、和平时期的化学救援和实战救护都有一定的参考价值。

  • 标签: 神经性毒剂 中毒 自救 互救 化学武器 舰员
  • 简介:感知器神经网络有着广泛的应用前景,是人工神经网络的重要组成部分。同时感知器神经网络对与现代计算机新的硬件设计也有重要研究意义。感知器神经网络的线性可分判断是感知器领域一个重要的研究内容。文章对满足性问题进行研究,把满足算法应用于感知器神经网络的线性可分判断,提出布尔函数线性可分判断的逻辑满足算法。

  • 标签: 感知器神经网络 线性可分 布尔函数 满足性算法
  • 简介:采用华润上华0.6μmCMOS工艺,设计实现了一种用于神经信号再生微电子系统的低功耗、高增益功能电激励电压驱动电路.它可以用于驱动激励电极和与之相连的神经来再生神经信号.电路由2部分组成:全差分折叠式共源共栅放大器及带过载保护的互补型甲乙类输出级.电路采用了满摆幅的输入输出结构,保证了大输入电压范围和大输出电压范围.仿真结果表明,电路增益可以达到81dB,具有295kHz的3dB带宽.芯片面积为1.06mm×0.52mm.经流片实现后在片测试,在单电源+5V下工作,直流功耗约为7.5mw,输出电压幅度达到4.8V;同时在单电源+3.3V下也可正常工作.

  • 标签: 低功耗 满摆幅 神经信号 电压驱动
  • 简介:研究了如下形式的时滞型Hopfield神经网络u′I(t)=-biui(t)+n∑j=1aijfj(uj(t-τij))+Ji,I=1,2,…,n的全局吸引和平衡点的全局指数稳定.通过构建合适的Lyapunov泛函和利用不等式pxyp-1≤xp+(p-1)yp,获得了几个新的判定条件,这些结论推广了已知文献中的结果.

  • 标签: 全局吸引性 全局指数稳定性 时滞HOPFIELD神经网络 判定条件
  • 简介:研究了一类具有连续分布延时的反馈神经网络模型的周期解的存在和全局稳定性.通过利用不等式α∏k=1^mbk^qk≤1/r∑qkbk^r+1/rα^r(α≥0,bk≥0,qk〉0,且∑k=1^mqk=r-1,r≥1,构造适当的Lyapunov函数,以及运用同构定理,得到了一系列简单有用的条件,推广并完善了已有结论.

  • 标签: 反馈神经网络 全局稳定性 周期解 时滞 同构 LYAPUNOV函数
  • 简介:人际信任是人际交往中一种常见、重要的心理现象。但研究者对信任的定义还存在不同观点。在研究方法上可以分为两类:一类是根据定义,编制题目来测量信任;另一类是行为游戏法,包括囚徒两难游戏、最后通牒游戏和信任游戏。社会神经认知科学家研究发现,人际信任不存在一个特定的中枢,它跟杏仁核,前中间前额皮质,旁扣带回,脑岛,腹侧被盖区,中隔区,梭状回,颞上回,眶额叶皮层等脑区有关,跟催产素、加压素和多巴胺等化学物质有关。同时,该研究指出了信任研究存在的不足。

  • 标签: 人际信任 研究范式 脑区 激素 生理机制
  • 简介:针对精密定位装置存在非线性,精确数学模型难于建立的缺陷,提出了精密定位的神经网络控制方法.将BP神经网络应用于该控制系统中,系统以光栅常数100μm的光栅为定位标记,以激光衍射产生的莫尔光光强及光强的变化率为神经网络的输入变量,利用神经网络的自学习功能进行精密定位控制.建立了精密定位的神经网络控制模型,模型由输入层、隐层和输出层3层神经元组成,通过对光强及光强变化率的映射,得到电机驱动信号.实验结果表明,使用神经网络控制,控制响应快,稳定性好,鲁棒强,可有效改善控制质量,提高定位速度,系统可获得±0.5μm的定位精度.

  • 标签: 莫尔信号 超精密定位 神经网络 智能控制
  • 简介:<正>在北大所听到的诸多讲座中,给我最大启发的,是韩世辉教授不久前所做的演讲"关于‘自我’的哲学、心理学和神经科学思考"①,其中对我所学专业最有意义的,是心理学近年来运用核磁共振脑造影技术所进行的各类实验,特别是有关跨文化人格等心理学问题的实验。因为在我所主修的人类学专业中,文化与人格的研究也是一个重要的领域,甚至曾经在美国出现过一个以心理学角度来研究文化现象的人类学学派,活跃于20世纪40—60年代。这个学派

  • 标签: 脑神经科学 文化人格 类实验 心理学问题 造影技术 人类学史
  • 简介:BP算法是人工神经网络研究的一个常用方法,但从本质上说是属于局部寻优法,容易陷入局部极小点,且存在着学习速度与精度之间的矛盾;遗传算法是一种全局优化算法,具有并行计算能力.本文采用遗传算法来训练前向神经网络,建立一个基于遗传算法和BP算法的神经网络预测模型.试验结果表明它是一个成功较高的预测模型.

  • 标签: 遗传算法 神经网络 BP算法
  • 简介:本文对本世纪80年代中期兴起并紧密结合现代科学技术进步的一门新兴学科--模糊神经网络进行了综述,分析了所取得的主要成果及其特点,并指出了今后模糊神经网络研究中有待解决的许多问题.针对这些问题,介绍了笔者的工作--模糊逼近神经网络摄动系统,对开展模糊神经网络的研究将具有启迪作用和现实意义.

  • 标签: 模糊集 模糊逼近神经网络摄动系统 模糊神经网络 人工神经网络
  • 简介:本文首先提出了一个双语教学评价体系,在此基础上构建了一个BP神经网络评价模型,很好地解决了教学评价体系中各项指标所占的权重问题。使用Matlab进行仿真的实验结果验证了该模型的智能和有效

  • 标签: 双语教学 教学评价 BP神经网络
  • 简介:研究了Hammerstein模型的辨识问题,并考虑了多输入多输出(MIMO)情况.提出一种混合神经网络辨识模型,该模型由一个多层前馈神经网络(MFNN)与一个线性神经网络(LNN)串联而成.给出了一个反向传播(BP)算法同步训练该混合神经网络的权值和阈值.仿真结果表明了该方法的有效.

  • 标签: 神经网络 非线性系统辨识 Hammerstein模型
  • 简介:提出一种基于BP神经网络的异常入侵检测方法,由于BP神经网络是一种基于误差反向传播算法的多层前馈神经网络,具有对不确定性的学习与适应能力,可以很好的满足入侵检测分类识别的需求.对“KDDCup1999Data”网络连接数据集进行特征选择和标准化处理之后用于训练神经网络并仿真实验,得到了较高的检测率和较低的误报率.仿真实验表明,基于BP神经网络的入侵检测方法是有效的.

  • 标签: 入侵检测 异常检测 神经网络 BP算法
  • 简介:本文研究了一类具偏李普希兹连续和单调增加激活函数的神经网络绝对指数稳定性问题.所得结果归结为如果联接矩阵T的负矩阵是一个非负对角元的H矩阵,那么在任意输入向量和网络参数的条件下,所选激活函数只要是偏李普希兹连续且单调增加的,广义动态神经网络绝对指数稳定.该广义动态神经网络包含常用的Hopfield神经网络,双向联想记忆神经网络和细胞神经网络作为其特殊情形,所得结论推广了现有文献中的有关结论.

  • 标签: 广义动态神经网络 绝对指数稳定性 偏李普希兹连续性 HOPFIELD神经网络 联接矩阵 激活函数
  • 简介:为准确预测电力系统中期负荷,针对常用BP算法的预测速度慢、易陷入局部最优解的缺点,改进了基本BP算法,建立了中期负荷预报模型。负荷预测仿真表明,对BP算法的改进可使预测精度和收敛速度均得到显著的提高.

  • 标签: 电力系统 负荷预测 人工神经网络 BP算法
  • 简介:神经精神分析学是一个将神经科学与精神分析学的理论和方法相结合以实现精神分析科学化的新学科领域,被认为是21世纪精神分析研究的新范式,问世于20世纪末,以《神经精神分析学》杂志的创办和国际神经精神分析协会的成立为标志。神经精神分析学体现了科学精神与人文精神的融合统一,对当代心理学研究具有积极的意义。它为心理学研究中存在的突出问题提供了一种独特的解决思路,为心理学研究的未来提供了一种有发展前途的研究方向。

  • 标签: 神经精神分析学 精神分析学 神经科学
  • 简介:应用BP神经网络对网店销售模型进行了研究,建立了基于店铺访客数、下单转化率、客单价和商品收藏次数来预测网店销售额的BP神经网络模型,模型的训练样本为五皇冠淘宝网店2016-04-21至2016-07-09时间段销售数据,应用构建的模型预测该网店2016-07-10至2016-07-19时间段店铺销售额,仿真模拟实验结果表明其能准确地预测店铺销售额,从而验证了模型的有效和准确.

  • 标签: BP神经网络 网店 销售预测
  • 简介:提出了一种基于模糊观测数据的RBF神经网络(FORBFNN),用于解决一类输出不可精确测量但可用模糊隶属度来表征的非线性系统建模问题.神经网络模型中各隐层神经单元的权重系数采用一种新的模糊EM算法辨识获得;隐层神经单元的数量及径向基函数的中心和宽度基于一种数据驱动的方法自适应确定,即首先初始生成一个隐层单元,然后根据一定的规则逐步加入新的单元,该过程不断迭代直到模型满足预设要求.该方法同时考虑了模型的复杂度及预测精度.数值模拟实验结果表明该建模方法是有效的,且建立的模型具有较高的预测精度.

  • 标签: RBF神经网络 模糊隶属度 不精确观测值 回归模型
  • 简介:结合支持向量机和神经网络各自的优点,提出了一种新颖的自适应支持向量回归神经网络(SVR—NN).首先,利用支持向量回归方法确定SVR—NN的初始结构和初始化权值,基于支持向量自适应地构造SVR—NN神经网络的隐层节点;然后,使用退火过程的鲁棒学习算法更新网络节点参数和权值.为了验证所提出方法的有效,给出了自适应SVR-NN应用于非线性动态系统辨识的实例.仿真结果表明,与以前的神经网络方法相比,基于SVR-NN网络的辨识方案能获得相当好的性能,它具有很快的收敛速度.因此,自适应的SVR—NN为非线性系统辨识提供了极有吸引力的新途径.

  • 标签: 支持向量回归 神经网络 系统辨识 鲁棒学习算法 自适应性