第一篇：神经网络设计 考试要点总结
1、神经网络的定义：由大量与自然神经系统的神经细胞类似的人工神经元互联而成的网络。分类：前向网络、反馈网络，静态网络、动态网络，连续时间网络、离散时间网络，阵列网络、非阵列网络。
2、如何选择一种网络结构：
1、应用问题的输入数=网络的输入个数
2、输出层神经元的数目=应用问题的输出数
3、输出层的传输函数选择至少部分依赖于应用问题的输出描述。
3、神经网络优点：非线性特征，并行分布处理方式，便于硬件实现，自学习和自适应能力，数据融合的能力，多变量系统。
4、写出两种神经网络传输函数 a = hard lim(n)硬极限传输函数
a =hard lims(n)对称硬极限函数 a =purelin(n)线性传输函数 a = poslin(n)正线性 a =satlin(n)饱和线性 a =satlins(n)a =logsig(n)
a = 1/1 e-n a =tansig(n)
a = en-e-n/en e-n
5、单层感知机学习方法收敛的条件：a、问题的解存在（即满足X*TZ`(i)>δ）；b、仅在输入向量被错误分类时才改变的权值；c、输入向量长度的上界存在π=max{||Z`（i）||2}
6、监督学习算法w(k 1)=w(k) 2αe(k)pT(k)的物理定义：该算法在每输入一个训练值的情况下就更新权值，他能调整权值知道使均方误差达到最小。他尽力使判定边界远离训练（参考）模式，从而减小网络受噪声的影响。
7、误差后向传播算法存在的主要问题及其改进措施：
主要问题：训练太慢，训练时间长，多层非线性网络的均方误差性能指数不是一个标准二次函数，他可能存在多个局部极小值，并且在参数空间内的曲率也不一样；
改进措施：使用启发式信息技术：(1)、动量方法（MOBP）
Wm(k)Wm(k1)(1)Sm(am1)Tbm(k)bm(k1)(1)Sm
特征：1）维持算法稳定的前提下使用更高的学习速度；2）当轨迹进入某个一致方向后，加速收敛；
(2)、VLBP：a、如果一次权值改变后（在整个训练集上）均方误差的递增超过某个百分数ε(典型值为1%—5%)，则权值改变被取消，学习速度乘以一个小于1的因子ρ，动量系数γ设为0；b、如果权值改变后的平方误差递减，则接受权值更新，学习速度乘以大于1的因子η，如果γ过去设置为0，则恢复到原来的值；c、如果平方误差递增不超过ε，则接受权值更新，学习速度和动量系数不变。
8、数值优化技术：共轭梯度法(CGBP)它不需要计算二次导数，但是仍具有二次收敛的特性，它通过区间定位和区间缩小来确定函数在某个特定方向的权值。
9、Levenberg-Marquardt算法(LMBP): XK1XK[JT(XK)J(XK)KI]1JT(XK)J(XK)F(X)Vi2(X)VT(X)V(X)
i1NF(X)2JT(X)V(X)J(x)是一阶偏导矩阵
10、批处理：在整个训练集都提及网络后才提及系数，平均每个样本计算出的梯度以得到更精确的梯度值，如果训练集是完全的，即覆盖了所有可能的输入/输出时，则梯度估计是精确的。
11、Kohonen规则：iW(q)=iW(q-1) α(P(q)-iW(q-1)),i∈X(q)类似于instar规则，kohonen规则允许神经元的权值学习输入向量，因此适用于识别和应用，与instar规则不同的是学习并不正比于神经元输出ai(q),他的学习发声在神经元的下标i是集合X(q)的元素时，如果instar规则应用于返回值为0或1的传输函数（如硬极限函数）的一层神经元时，kohonen规则可以通过将X(q)定义为满足ai(q)=1d的所有i的集合，从而与instar规则等价。
12、Outstar规则：instar网络（有一个向量输入一个标量输出）可以利用特定向量刺激与响应相联想起来实现模式识别。Outstar网有一个标量输入和一个向量输出，他可以利用一个刺激和向量响应之间的联想完成模式回忆。Wj(q)=Wj(q-1) α(a(q)-Wj(q-1))Pj(q),这里Wj是矩阵W的第j列。a = satlims(WP)
13、单层感知机的缺点及其原因（思考题）
答：单层感知机只能识别线性可分的模式（即能够用一个线性边界区分），因为单层感知机存在一个线性边界wp b=0，单层感知机只能对那些能够被线性边界分开的输入向量进行分类，对噪声敏感，因为训练模式常接近网络的判定边界。
14、多层前向神经网络模型、算法、应用（论述）
LMS算法和BP算法都是使均方误差最小化的最速下降法，唯一区别是梯度的计算方法不同，对多层网络而言，为了计算均方误差对隐层权值和偏置值得导数，BP算法使用了链法则，首先计算最后一层的导数，然后反向传播通过网络并用链法则计算隐层中得导数，算法也因此被称为反向传播算法。
BP算法的主要问题是：训练时间长，收敛速度慢，存在多个局部极小点，要选择多个不同的初始值以确保算法收敛到全局极小点。
15、监督学习算法的特点：在监督学习中，学习规则由一组描述网络行为的训练集给出{p1,t1}···{pq,tq},pq表示网络输入，tq表示网络的目标输出。当输入作用到网络时，网络的实际输出与目标输出作比较，然而学习规则调整网络的权值和偏置值，从而使网络的实际输出越来越接近于目标输出直到网络的性能指数达到一定的精度或最优时停止训练。
16、感知机学习相关知识：(1)、规则：Wnew=Wold epT
e=t-a bnew=bold e(2)、收敛条件：a、问题的解存在；b、只有输入向量被错误的分类时才改编权值；c、输入向量的长度存在上界；
(3)、局限性：只能对那些能够被线性边界分开的输入向量进行分类，即只能解决线性可分问题；
(4)、感知机网络模型：a=hardlim(wp b)14 自联想存储器：期望输出量等于网络的输入向量（即tq=pq）
21、BP算法小结：第一步通过网络将输入向前传播a0= p am 1=fm 1(wm 1am bm 1),其中m=1,2,3···M-1 a=aM最后一层输出；第二步通过 网络将敏感性反向传播：SM=-2FM(nM)(t-a)Sm=Fm(nm)(Wm 1)TSm 1 ； 最后，使 用近似的最速下降法更新权值和偏置值：Wm(k 1)=Wm(k)-αSm(am-1)T
bm(k 1)=bm(k)-αSm
22、无监督的hebb规则：w(q)=w(q-1) αa(q)pT(q)带衰减的hebb规则：w(q)=w(q-1) αa(q)pT(q)-γw(q-1)
23、监督学习方法的特点：(1)、首先需要输出一组正确的训练样本{p1，t1}···{pn，tn}；(2)、每输入一个样本就更新一次网络参数；(3)、使军方误差达到最小。
24、反馈网络的工作原理：反馈网络在初始输入向量中产生竞争，他通过设置权值矩阵为Wij=1,i=j;Wij=-w,i~=j；来使每个神经元对其他神经元产生抑制作用，这种抑制使得初始状态最大的神经元的输出在下降的同事保持最大，而其他神经元逐渐衰减为0，最终这个竞争网络的输出只有一个非零值，该非零输出对应的神经元的输入为与原型向量最匹配的输入模式。
25、神经网络的应用：神经网络的应用越来越广泛，他不仅可以应用于工程，数学，科学领域，也可广泛应用于医学、商业、金融和文学等领域。它可以用于完成模式识别问题，作函数逼近器，函数拟合，自适应滤波，消除回声和噪声等。神经网络还能用于求解优化问题。同时，基于高速计算机和快速算法，也可用神经网络解决过去许多计算量很大的复杂工业问题。
26、Hebb学习的变形相关：(1)、过滤权值变化,过滤学习：Wnew=(1-γ)Wold αtqpqT；(2)、调整学习速度，增量规则：Wnew= Wold α(tq-aq)pqT，该规则使均方误差最小，F(x)=E[(t-a)T(t-a)]。(3)无监督Hebb：Wnew= Wold αaqpqT
Hebb规则是使误差平方和最小，它要等待所有输入输出已知后才计算一次权值，而增量规则是每输入一个模式就更新一次权值。
27、人工神经网络的特点：人工神经网络没有人脑那么复杂，但他们之间有两个关键相似之处。首先，两个网络的构成都是可计算单元的高度互连（虽然人工神经元比生物神经元简单得多）。其次，处理单元之间的连接决定了网络的功能。
28、稳定性概念：
1、稳定性：（在lyapunov的意义下）：一个原点是稳定的平衡点，如果对于任意给定的值ε>0，总存在一个数δ(ε)>0,使得当‖a(0)‖<δ时产生的运动a(t)对于t>0满足‖a(t)‖<ε。
2、渐近稳定性：一个原点是一个渐近稳定的平衡点，如果存在一个值δ>0，只要‖a(0)‖<δ，产生的运动在t→∞时满足‖a(t)‖→0。
3、正定：一个标量函数V(a)，当V(0)=0且V(a)>0(a≠0)时，称为正定。
4、半正定：一个标量函数V(a),当V(a)≥0(对于所有的a)时，称为半正定。
5、Lyapunov函数：对于非线性系统x=f(x),如果存在函数E(x)：(1)、E(x)正定；(2)、E(x)关于各xi连续；(3)、d/dt E(X(t))<0，则上述的E(x)是Lyapunov函数
第二篇：神经网络
程序调用自身的编程技巧称为递归（recursion）。
一个过程或函数在其定义或说明中有直接或间接调用自身的一种方法，它通常把一个大型复杂的问题层层转化为一个与原问题相似的规模较小的问题来求解，递归策略只需少量的程序就可描述出解题过程所需要的多次重复计算，大大地减少了程序的代码量。递归的能力在于用有限的语句来定义对象的无限集合。一般来说，递归需要有边界条件、递归前进段和递归返回段。当边界条件不满足时，递归前进；当边界条件满足时，递归返回。
注意：
(1)递归就是在过程或函数里调用自身；
(2)在使用递归策略时，必须有一个明确的递归结束条件，称为递归出口。人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connection 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。神经网络是：
思维学普遍认为，人类大脑的思维分为抽象（逻辑）思维、形象（直观）思维和灵感（顿悟）思维三种基本方式。
逻辑性的思维是指根据逻辑规则进行推理的过程；它先将信息化成概念，并用符号表示，然后，根据符号运算按串行模式进行逻辑推理；这一过程可以写成串行的指令，让计算机执行。然而，直观性的思维是将分布式存储的信息综合起来，结果是忽然间产生想法或解决问题的办法。这种思维方式的根本之点在于以下两点:1.信息是通过神经元上的兴奋模式分布储在网络上;2.信息处理是通过神经元之间同时相互作用的动态过程来完成的。
人工神经网络就是模拟人思维的第二种方式。这是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。
神经网络的主要的研究工作集中在以下几个方面：
（2）建立理论模型
根据生物原型的研究，建立神经元、神经网络的理论模型。其中包括概念模型、知识模型、物理化学模型、数学模型等。
（3）网络模型与算法研究
在理论模型研究的基础上构作具体的神经网络模型，以实现计算机模拟或准备制作硬件，包括网络学习算法的研究。这方面的工作也称为技术模型研究。
神经网络用到的算法就是向量乘法，并且广泛采用符号函数及其各种逼近。并行、容错、可以硬件实现以及自我学习特性，是神经网络的几个基本优点，也是神经网络计算方法与传统方法的区别所在。
（4）人工神经网络应用系统
在网络模型与算法研究的基础上，利用人工神经网络组成实际的应用系统，例如，完成某种信号处理或模式识别的功能、构作专家系统、制成机器人等等。
人工神经网络的工作原理
人工神经网络首先要以一定的学习准则进行学习，然后才能工作。现以人工神经网络对手写“A”、“B”两个字母的识别为例进行说明，规定
当“A”输入网络时，应该输出“1”，而当输入为“B”时，输出为“0”。所以网络学习的准则应该是：如果网络作出错误的的判决，则通过网络的学习，应使得网络减少下次犯同样错误的可能性。首先，给网络的各连接权值赋予(0，1)区间内的随机值，将“A”所对应的图象模式输入给网络，网络将输入模式加权求和、与门限比较、再进行非线性运算，得到网络的输出。在此情况下，网络输出为“1”和“0”的概率各为50%，也就是说是完全随机的。这时如果输出为“1”(结果正确)，则使连接权值增大，以便使网络再次遇到“A”模式输入时，仍然能作出正确的判断。
如果输出为“0”(即结果错误)，则把网络连接权值朝着减小综合输入加权值的方向调整，其目的在于使网络下次再遇到“A”模式输入时，减小犯同样错误的可能性。如此操作调整，当给网络轮番输入若干个手写字母“A”、“B”后，经过网络按以上学习方法进行若干次学习后，网络判断的正确率将大大提高。这说明网络对这两个模式的学习已经获得了成功，它已将这两个模式分布地记忆在网络的各个连接权值上。当网络再次遇到其中任何一个模式时，能够作出迅速、准确的判断和识别。一般说来，网络中所含的神经元个数越多，则它能记忆、识别的模式也就越多。
生物学、医学、脑科学专家试图通过神经网络的研究推动脑科学向定量、精确和理论化体系发展，同时也寄希望于临床医学的新突破；信息处理和计算机科学家研究这一问题的目的在于寻求新的途径以解决目前不能解决或解决起来有极大困难的大量问题，构造更加逼近人脑功能的新一代计算机。
与数字计算机比较，人工神经网络在构成原理和功能特点等方面更加接近人脑，它不是按给定的程序一步一步地执行运算，而是能够自身适应环境、总结规律、完成某种运算、识别或过程控制。
各神经元之间的连接强度和极性有所不同，并且都可调整、基于这一
特性，人脑具有存储信息的功能。利用大量神经元相互联接组成人工神经网络可显示出人的大脑的某些特征。下面通过人工神经网络与通用的计算机工作特点来对比一下：
若从速度的角度出发，人脑神经元之间传递信息的速度要远低于计算机，前者为毫秒量级，而后者的频率往往可达几百兆赫。但是，由于人脑是一个大规模并行与串行组合处理系统，因而，在许多问题上可以作出快速判断、决策和处理，其速度则远高于串行结构的普通计算机。人工神经网络的基本结构模仿人脑，具有并行处理特征，可以大大提高工作速度。人类大脑有很强的自适应与自组织特性，后天的学习与训练可以开发许多各具特色的活动功能。如盲人的听觉和触觉非常灵敏；聋哑人善于运用手势；训练有素的运动员可以表现出非凡的运动技巧等等。
普通计算机的功能取决于程序中给出的知识和能力。显然，对于智能活动要通过总结编制程序将十分困难。
人工神经网络也具有初步的自适应与自组织能力。在学习或训练过程中改变突触权重值，以适应周围环境的要求。同一网络因学习方式及内容不同可具有不同的功能。人工神经网络是一个具有学习能力的系统，可以
发展知识，以致超过设计者原有的知识水平。通常，它的学习训练方式可分为两种，一种是有监督或称有导师的学习，这时利用给定的样本标准进行分类或模仿；另一种是无监督学习或称无为导师学习，这时，只规定学习方式或某些规则，则具体的学习内容随系统所处环境（即输入信号情况）而异，系统可以自动发现环境特征和规律性，具有更近似人脑的功能。神经网络的研究可以分为理论研究和应用研究两大方面。
理论研究可分为以下两类：
1、利用神经生理与认知科学研究人类思维以及智能机理。
2、利用神经基础理论的研究成果，用数理方法探索功能更加完善、性能更加优越的神经网络模型，深入研究网络算法和性能，如：稳定性、收敛性、容错性、鲁棒性等；开发新的网络数理理论，如：神经网络动力学、非线性神经场等。
应用研究可分为以下两类：
1、神经网络的软件模拟和硬件实现的研究。
2、神经网络在各个领域中应用的研究。这些领域主要包括：
模式识别、信号处理、知识工程、专家系统、优化组合、机器人控制等。随着神经网络理论本身以及相关理论、相关技术的不断发展，神经网络的应用定将更加深入。
内容简介
神经网络是智能控制技术的主要分支之一。本书的主要内容有：神经网络的概念，神经网络的分类与学习方法，前向神经网络模型及其算法，改进的BP网络及其控制、辨识建模，基于遗传算法的神经网络，基于模糊理论的神经网络，RBF网络及其在混沌背景下对微弱信号的测量与控制，反馈网络，Hopfield网络及其在字符识别中的应用，支持向量机及其故障诊断，小波神经网络及其在控制与辨识中的应用。
自适应控制 adaptive control
定义1：不论外界发生巨大变化或系统产生不确定性，控制系统能自行调整参数或产生控制作用，使系统仍能按某一性能指标运行在最佳状态的一种控制方法。
定义2：采用自动方法改变或影响控制参数，以改善控制系统性能的控制。在日常生活中，所谓自适应是指生物能改变自己的习性以适应新的环境的一种特征。因此，直观地说，自适应控制器应当是这样一种控制器，它能修正自己的特性以适应对象和扰动的动态特性的变化。
自适应控制的研究对象是具有一定程度不确定性的系统，这里所谓的“不确定性”是指描述被控对象及其环境的数学模型不是完全确定的，其中包含一些未知因素和随机因素。面对这些客观存在的各式各样的不确定性，如何设计适当的控制作用，使得某一指定的性能指标达到并保持最优或者近似最优，这就是自适应控制所要研究解决的问题。
自适应控制和常规的反馈控制和最优控制一样，也是一种基于数学模型的控制方法，所不同的只是自适应控制所依据的关于模型和扰动的先验知识比较少，需要在系统的运行过程中去不断提取有关模型的信息，使模型逐步完善。具体地说，可以依据对象的输入输出数据，不断地辨识模型参数，这个过程称为系统的在线辩识。随着生产过程的不断进行，通过在线辩识，模型会变得越来越准确，越来越接近于实际。既然模型在不断的改进，显然，基于这种模型综合出来的控制作用也将随之不断的改进。在这个意义下，控制系统具有一定的适应能力。比如说，当系统在设计阶段，由于对象特性的初始信息比较缺乏，系统在刚开始投入运行时可能性能不理想，但是只要经过一段时间的运行，通过在线辩识和控制以后，控制系统逐渐适应，最终将自身调整到一个满意的工作状态。再比如某些控制对象，其特性可能在运行过程中要发生较大的变化，但通过在线辩识和改变控制器参数，系统也能逐渐适应。
常规的反馈控制系统对于系统内部特性的变化和外部扰动的影响都具有一定的抑制能力，但是由于控制器参数是固定的，所以当系统内部特性变化或者外部扰动的变化幅度很大时，系统的性能常常会大幅度下降，甚至是不稳定。所以对那些对象特性或扰动特性变化范围很大，同时又要求经常保持高性能指标的一类系统，采取自适应控制是合适的。但是同时也应当指出，自适应控制比常规反馈控制要复杂的多，成本也高的多，因此只是在用常规反馈达不到所期望的性能时，才会考虑采用。
当今的自动控制技术都是基于反馈的思想。反馈理论的要素包括三个部分：测量、比较和执行。测量关心的变量，与期望值相比较，用这个误差纠正调节控制系统的响应。
所谓“鲁棒性”，是指控制系统在一定（结构，大小）的参数摄动下，维持某些性能的特性。根据对性能的不同定义，可分为稳定鲁棒性和性能鲁棒性。以闭环系统的鲁棒性作为目标设计得到的固定控制器称为鲁棒控制器。
由于工作状况变动、外部干扰以及建模误差的缘故，实际工业过程的精确模型很难得到，而系统的各种故障也将导致模型的不确定性，因此可以说模型的不确定性在控制系统中广泛存在。如何设计一个固定的控制器，使具有不确定性的对象满足控制品质，也就是鲁棒控制
第三篇：神经网络应用
神经网络是新技术领域中的一个时尚词汇。很多人听过这个词，但很少人真正明白它是什么。本文的目的是介绍所有关于神经网络的基本包括它的功能、一般结构、相关术语、类型及其应用。
“神经网络”这个词实际是来自于生物学，而我们所指的神经网络正确的名称应该是“人工神经网络（ANNs）”。在本文，我会同时使用这两个互换的术语。
一个真正的神经网络是由数个至数十亿个被称为神经元的细胞（组成我们大脑的微小细胞）所组成，它们以不同方式连接而型成网络。人工神经网络就是尝试模拟这种生物学上的体系结构及其操作。在这里有一个难题：我们对生物学上的神经网络知道的不多！因此，不同类型之间的神经网络体系结构有很大的不同，我们所知道的只是神经元基本的结构。
The neuron
虽然已经确认在我们的大脑中有大约50至500种不同的神经元，但它们大部份都是基于基本神经元的特别细胞。基本神经元包含有synapses、soma、axon及dendrites。Synapses负责神经元之间的连接，它们不是直接物理上连接的，而是它们之间有一个很小的空隙允许电子讯号从一个神经元跳到另一个神经元。然后这些电子讯号会交给soma处理及以其内部电子讯号将处理结果传递给axon。而axon会将这些讯号分发给dendrites。最后，dendrites带着这些讯号再交给其它的synapses，再继续下一个循环。
如同生物学上的基本神经元，人工的神经网络也有基本的神经元。每个神经元有特定数量的输入，也会为每个神经元设定权重（weight）。权重是对所输入的资料的重要性的一个指标。然后，神经元会计算出权重合计值（net value），而权重合计值就是将所有输入乘以它们的权重的合计。每个神经元都有它们各自的临界值（threshold），而当权重合计值大于临界值时，神经元会输出1。相反，则输出0。最后，输出会被传送给与该神经元连接的其它神经元继续剩余的计算。
Learning
正如上述所写，问题的核心是权重及临界值是该如何设定的呢？世界上有很多不同的训练方式，就如网络类型一样多。但有些比较出名的包括back-propagation, delta rule及Kohonen训练模式。
由于结构体系的不同，训练的规则也不相同，但大部份的规则可以被分为二大类别它们可以被分为分类式或联想式。分类式网络可以接受一组数，然后将其分类。例如ONR程序接受一个数字的影象而输出这个数字。或者PPDA32程序接受一个坐标而将它分类成A类或B类（类别是由所提供的训练决定的）。更多实际用途可以看Applications in the Military中的军事雷达，该雷达可以分别出车辆或树。
联想模式接受一组数而输出另一组。例如HIR程序接受一个„脏‟图像而输出一个它所学过而最接近的一个图像。联想模式更可应用于复杂的应用程序，如签名、面部、指纹识别等。
The Ups and Downs of Neural Networks
神经网络在这个领域中有很多优点，使得它越来越流行。它在类型分类/识别方面非常出色。神经网络可以处理例外及不正常的输入数据，这对于很多系统都很重要（例如雷达及声波定位系统）。很多神经网络都是模仿生物神经网络的，即是他们仿照大脑的运作方式工作。神经网络也得助于神经系统科学的发展，使它可以像人类一样准确地辨别物件而有电脑的速度！前途是光明的，但现在...是的，神经网络也有些不好的地方。这通常都是因为缺乏足够强大的硬件。神经网络的力量源自于以并行方式处理资讯，即是同时处理多项数据。因此，要一个串行的机器模拟并行处理是非常耗时的。
神经网络的另一个问题是对某一个问题构建网络所定义的条件不足-有太多因素需要考虑：训练的算法、体系结构、每层的神经元个数、有多少层、数据的表现等，还有其它更多因素。因此，随着时间越来越重要，大部份公司不可能负担重复的开发神经网络去有效地解决问题。
NN 神经网络，Neural Network
ANNs 人工神经网络，Artificial Neural Networks
neurons 神经元
synapses 神经键
self-organizing networks 自我调整网络
networks modelling thermodynamic properties 热动态性网络模型
网格算法我没听说过
好像只有网格计算这个词
网格计算是伴随着互联网技术而迅速发展起来的，专门针对复杂科学计算的新型计算模式。这种计算模式是利用互联网把分散在不同地理位置的电脑组织成一个“虚拟的超级计算机”，其中每一台参与计算的计算机就是一个“节点”，而整个计算是由成千上万个“节点”组成的“一张网格”，所以这种计算方式叫网格计算。这样组织起来的“虚拟的超级计算机”有两个优势，一个是数据处理能力超强；另一个是能充分利用网上的闲置处理能力。简单地讲，网格是把整个网络整合成一台巨大的超级计算机，实现计算资源、存储资源、数据资源、信息资源、知识资源、专家资源的全面共享。
第四篇：神经网络心得[定稿]
人工神经网络学习心得
时间如白马过隙，很快八周的人工神经网络学习即将结束，仿佛昨天才刚刚开始学习这门课程，在这段时间的学习中，我有起初对神经网络的不了解到现在的熟悉和掌握，这其中的变化，是我知识提高的过程。我在这个过程中有一些自己的体会和感想。
我是一名学习控制科学和工程的研究生，起初对于神经网络的认识很肤浅，由于我相应知识的欠缺，想要理解神经网络的结构会很不容易。在开始的几节课中，老师给我们讲了神经网络的发展史、结构和原理，当时感觉有压力、紧张。因为我感觉和生物的神经学差不多，一开始接触觉得它不是一门智能控制学，而是一门生物学，所以只能慢慢学习和理解，最终完成课程的学习。虽然相比于其他学过的课程，我对这门学科的了解稍微逊色点，但我还不是一个害怕困难的人，越是困难我越是会迎头前进的，不会倒下，去努力掌握这些知识。
接下来的几周，是老师的授课过程，说实话老师讲的论文我听的不太懂，讲的软件的应用也是一知半解……有种痛苦的感觉，好像什么也没学到，问了其他同学，他们也有同样的感觉，哦，原来都一样啊，没事，那就继续坚持吧……
过了这个彷徨期，该是呐喊的时候了，该写期末作业了，开始做题的时候还挺紧张，害怕题很难做，找了很多资料，照葫芦画瓢，硬着头皮写，写完了之后有一点小小的成就感，我终于给做出来了，可当时我们还是不知道如RBF网络和BP网络怎么应用，只是有那么点熟悉，有那么点感觉。最重要的时刻到了，在课堂中老师提的问题，我显得是那么生疏，满脸的惆怅，对问题不知所措，迷茫与疲惫缠绕着我的身心。每次上课之前我都要花上一段时间去预习课程内容，但是每次看的都是一脸迷茫，一知半解。老师所说的每一句话，我要想半天才会明白过来。这事我猜知道，基础是多么的重要，而且我知道学习知识最重要的是要学会应用和实践。不然就只能只上谈兵，但是一到应用我就不知从何下手。因此，我知道我还有很长的路要走。
其中的辛酸与乐趣大概也只有一块学习的学友们了解。在这近两个月中我们体会到了坚持的力量。遇到问题，不能退缩，只能前进。坚持就是胜利。问题只有在不断的思考和学习中才能解决。同时，也能是自己得到提高。
经过几周的的学习我对神经网络的理解能力明显有所提高。在神经网络中我们可以用跳跃性的思维去思考问题，这锻炼了我们的跨越式思维，提高了我们的能力，增强了我们的自信心，在人生道路上选择的关键时刻起了很大的作用，让我们明白了独立思考，开阔眼界，在科研方面所发挥的重要作用，使我们“学以致用，终生受益。
在此，我们要感谢授课的李晓强老师，谢谢李老师在这近两个月来对我们的关心。通过这八周的学习，锻炼了我的能力；增加了对人工神经网络知识的了解；提高了创新意识和解决问题的能力。
第五篇：考试要点总结(部分)[模版]
2022年甘肃省10000名考试要点总结（部分）
1、在生产资料所有制的社会主义改造完成后，我国政治生活的主题是：正确处理人民内部矛盾。
2、人民解放军解放全国大陆的时间是：1951年10月。
3、建国初期，中国共产党在土地改革中对待富农的政策是：保存富农经济。
4、中国革命和建设的基本立足点是独立自主5、1941年3月，在《论布尔什维克的教育家》一文中首次使用了“毛泽东同志的思想”这一概念的党的理论工是张如心
6、毛泽东在探索中国社会主义建设道路过程中出现严重失误的最基本的原因是：对什么是社会主义，如何建设社会主义，在思想认识上不是完全清醒的。
7、中国共产党自身建设的基础是：思想建设。
8、中国工人阶级独立登上中国政治舞台的标志是五四运动。
9、标志着中国半殖民地半封建化的起点的是《南京条约》的签订。
10、近代中国之所以沦为半殖民地半封建社会，其根本原因在帝国主义的入侵。
11、1951年至1952年开展的“三反”运动的内容是：反贪污、反浪费、反官僚主义。
12、新民主主义的政治目标是建立无产阶级领导的各革命阶级的联合专政的民主共和国。
13、帝国主义奴役近代中国的社会基础是封建势力。
14、毛泽东明确地把官僚资本主义列为革命的对象之一是在《在晋绥干部会议上的讲话》。
15、新民主主义的总路线的核心是无产阶级的领导。
16、新民主主义社会的“国体”是几个革命阶级的联合专政。
17、新民主主义国家的“政体”是民主集中制的人民代表大会制。
18、中国共产党创建初期，其主要精力是放在：发动工人运动。
19、中国共产党独立领导革命战争和创建人民军队的开始是：南昌起义。
20革命战争的胜利要依靠正确的政策，除了孤立和瓦解敌人的政策外，最主要的就是：如何团结和壮大自己的问题。
21、毛泽东在下述哪篇文章中第一次明确提出了“马克思主义的‘本本’是要学习的，但是必须同我国的实际情况相结合”的观点：《反对本本主义》。
22、农村包围城市、武装夺取政权道路理论成为全党的指导思想，是在：遵义会议后。
23、毛泽东提出“从现在起，开始了由乡村到城市，由城市领导的时期”是在：七届二中全会。
24、中国共产党一向认为中国革命的基本问题是：农民问题。
25、中国共产党第一次提出要“解决农民的困苦，根本是要行‘耕地农有’的办法，就是谁耕种的田地归谁自己所有的”主张是在：1925年中共中央发表的《告农民书》中。
26、中国共产党领导农民实行土地改革的第一次尝试的标志性文件是：《井冈山土地法》。
27、《兴国土地法》对《井冈山土地法》所作出的一个重大的原则性修改是：把没收一切土地改为没收一切公共土地及地主阶级的土地。
28、提出“抽多补少”原则的文件是：中共闽西第一次代表大会决议。
29、将减租减息政策改为没收地主土地分配给农民政策的文件是：《五四指示》。
30、毛泽东提出党在新民主主义革命时期土地改革的总路线和总政策是在：晋绥干部会议。
31、中国革命的特点和优点是：它是以武装的革命反对武装的反革命
32、列宁强调，民主革命彻底胜利以及统一战线取得成功的决定性条件是：无产阶级领导权。
33、中国共产党初步提出自己的统一战线的方针是在：中共二大通过的《关于“民主的联合战线”的决议案》。
34、第一次国共合作的政治基础和共同纲领是：新三民主义。
35、1927年后，中国共产党在统一战线问题上的主要错误，表现在：对待民族资产阶级的问题上。
36、国共第二次合作的抗日民族统一战线正式形成的标志是：1937年9月国民党发表《中国共产党为公布国共合作宣言》和蒋介石发表谈话承认中国共产党的合法地位。
37、革命统一战线最根本的问题是：领导权问题。
38、无产阶级在革命统一战线的领导权，主要是指中国共产党对于全国人民和各革命阶级的：政治领导。
39、建国后，中国共产党统一战线工作的根本方针是：调动一切积极因素，为建设社会主义服务。
40、1949年9月，参加中国人民政治协商会议的民主党派有：11个。
41、正式提出了共产党与民主党派“长期共存，互相监督”的方针是在：《中国人民政治协商会议共同纲领》。
42、中华人民共和国成立初期，我国最高的国家权力机关是：中国人民政治协商会议。
43、1927年至1935年，中国共产党在革命根据地建立的政权性质是：工农共和国。
44、中国共产党在农村革命根据地建立的第一个红色政权是：茶陵县工农兵政府。
45、毛泽东第一次公开提出“人民民主专政”概念的著作是：《将革命进行到底》。
46、标志人民民主专政理论完全形成的著作是：《论人民民主专政》。
47、人民民主专政政权的组织形式是：人民代表大会制度。
48、第一次确认人民代表大会制度为人民民主专政政权组织形式的会议是：第一届中国人民政治协商会议第一次会议。
49、1954年颁布的《中华人民共和国宪法》的性质是：社会主义性质。
50、我国实行民族区域自治首次以法律形式正式载入的文献是：《陕甘宁边区施政纲领》。
51、中国共产党与民主党派的关系是：团结合作的友党关系。
52、1949年中华人民共和国的建立，标志着中国从半殖民地半封建社会进入：新民主主义社会。
53、毛泽东在他的建党学说中，着重强调党的思想建设54、1950年6月，毛泽东在七届三中全会上发表的讲话是：《不要四面出击》。
56、群众路线的核心内容是到群众中去
57、毛泽东在中共七届三中全会上讲话中指出，党在当时的战略和策略方针是：不要四面出击。
58、中国半殖民地半封建社会正式形成的标志是八国联军侵华战争和《辛丑条约》的签订。
59、1951年至1952年开展的“五反”运动，其打击的对象是：不法资本家的猖狂进攻。
60、中华民族资产阶级在社会主义改造时期仍有两面性，其表现为：剥削工人的一面和接受改造的一面。
61、我国对资本主义工商业的社会主义改造采取的主要形式是：国家资本主义。
62、我国剥削制度被消灭的标志是：三大改造的完成。
63、毛泽东提出“以苏联经验为鉴戒，走自己的路”重要思想的著作是：《论十大关系》。
64、董必武在八大上强调：加强人民民主法制的中心环节是：依法办事。
65、经济工作和其他一切工作的生命线是思想政治工作
66、毛泽东在《关于正确处理人民内部矛盾的问题》讲话中提出，在共产党和民主党派的关系上实行的方针是：长期共存，互相监督。
67、我国进入社会主义初级阶段的时间是：生产资料所有制社会主义改造基本完成之后。
68、毛泽东提出关于社会主义社会基本矛盾学说的著作是：《关于正确处理人民内部矛盾的问题》。
69、毛泽东提出关于社会主义社会两类社会矛盾学说的著作是：《关于正确处理人民内部矛盾的问题》。
70、毛泽东在《关于正确处理人民内部矛盾的问题》的讲话中，提出中国社会主义建设的基本方针和指导思想是：调动一切积极因素，建设现代化的社会主义强国。
71、1956年4月，毛泽东提出我国发展科学、艺术的基本方针是：百花齐放，百家争鸣。72、1956年8月，毛泽东提出对待古今中外一切文化成果的方针是：古为今用、洋为中用。73、60年代初，最先支持和提倡实行农业生产责任制的领导人是：邓子恢。
74、对“文化大革命”必须：彻底否定。
75、在党的“七大”上，对毛泽东思想作了科学的概括和全面的概述的是刘少奇。
76、中国先进分子学习和接受马克思主义是在：俄国十月革命之后。
77、邓小平在谈到中国共产党的建党学说时指出，把列宁的建党学说发展得最完备的是：毛泽东。
78、中国共产党产生“左”、右倾机会主义错误的主要思想影响是：小资产阶级思想。
79、毛泽东思想关于党的建设理论最核心的内容和最主要的特点是：着重于从思想上建设党。
80、1942年延安整风运动的方针是：惩前毖后，治病救人。
81、毛泽东在延安整风运动中，最早提出“惩前毖后”、“治病救人”方针的著作是：《整顿党的作风》。
82、提出“革命政治工作是一切革命军队的生命线与灵魂”著名论断的领导人是：周恩来。
83、刘少奇论述加强党员党性修养的理论最主要代表作是：《论共产党员修养》。
84、中国共产党最早规定民主集中制原则为党的指导原则的文献是：《中国共产党第三次修正章程决案》。
85、毛泽东首次提出中国共产党的三大优良作风的党的会议是：中共七大《论联合政府》。
86、毛泽东首次明确提出加强执政党自身建设的会议是：中共七届二中全会。
87、1942年延安整风运动的主要任务是：反对教条主义、宗派主义、党八股。
88、从鸦片战争到五四运动约80年间的中国人民革命运动失败的根本原因是缺乏先进阶级的科学革命理论的指导。
89．公有制为主体．多种所有制经济共同发展，是我国社会主义初级阶段基本经济制度
90．股份制是公有还是私有，关键看谁掌握控股权
91．把社会主义市场经济体制作为我国经济体制改革的目标模式是由十四大提出
92．我国自改革开放以来，在对市场经济认识上的重大突破是市场经济不属于社会基本制度的范畴
93．我国经济体制改革所需要解决的矛盾是生产关系的某些环节和方面不适应生产力发展的矛盾
94．今后一个时期我国宏观调控的主要任务是保持经济总量的基本平衡，促进经济结构的优化，引导国民经济持续．快速．健康发展
95．转变政府职能的关键是实行政企分开
96．社会主义公有制经济个人消费品分配的基本原则是按劳分配 97．实行按劳分配的前提条件是生产资料公有制
