聯想神經網路

1. 什麼是神經網路計算機

神經網路計算機具有模仿人的大腦判斷能力和適應能力，可並行處理多種數據功能的神經網路計算機，可以判斷對象的性質與狀態，並能採取相應的行動，而且可同時並行處理實時變化的大量數據，並引出結論。以往的信息處理系統只能處理條理清晰、經絡分明的數據。而人的大腦卻具有能處理支離破碎、含糊不清信息的靈活性，因而第六代計算機將在較大程度上類似人腦的智慧和靈活性。人腦有140億神經元及10億多神經鍵，人腦總體運行速度相當於每秒1000萬億次的電腦功能。用許多微處理機模仿人腦的神經元結構，採用大量的並行分布式網路就構成了神經電腦。

神經電腦除有許多處理器外，還有類似神經的節點，每個節點與許多點相連。若把每一步運算分配給每台微處理器，它們同時運算，其信息處理速度和智能會大大提高。神經電子計算機的信息不是存在存儲器中，而是存儲在神經元之間的聯絡網中。若有節點斷裂，電腦仍有重建資料的能力，它還具有聯想記憶、視覺和聲音識別能力。神經電子計算機將會廣泛應用於各領域。它能識別文字、符號、圖形、語言以及聲納和雷達收到的信號，判讀支票，對市場進行估計，分析新產品，進行醫學診斷，控制智能機器人，實現汽車自動駕駛和飛行器的自動駕駛，發現、識別軍事目標，進行智能決策和智能指揮等。

日本科學家開發的神經電子計算機用的大規模集成電路晶元，在1.5厘米正方的矽片上可設置400個神經元和40000個神經鍵，這種晶元能實現每秒2億次的運算速度。美國研究出由左腦和右腦兩個神經塊連接而成的神經電子計算機。右腦為經驗功能部分，有1萬多個神經元，適於圖像識別；左腦為識別功能部分，含有100萬個神經元，用於存儲單詞和語法規則。

2. 如何實現自聯想神經網路，並獲取瓶頸層數據

優質解抄答
神經網路有多種分類方式,例如,按網路性能可分為連續型與離散型網路,確定型與隨機型網路:按網路拓撲結構可分為前向神經網路與反饋神經網路.本章土要簡介前向神經網路、反饋神經網路和自組織特徵映射神經網路.
前向神經網路是數據挖掘中廣為應用的一種網路,其原理或演算法也是很多神經網路模型的基礎.徑向基函數神經網路就是一種前向型神經網路.
Hopfield神經網路是反饋網路的代表.Hvpfi}ld網路的原型是一個非線性動力學系統,目前,已經在聯想記憶和優化計算中得到成功應用.
模擬退火演算法是為解決優化計算中局部極小問題提出的.Baltzmann機是具有隨機輸出值單元的隨機神經網路,串列的Baltzmann機可以看作是對二次組合優化問題的模擬退火演算法的具體實現,同時它還可以模擬外界的概率分布,實現概率意義上的聯想記憶.
自組織競爭型神經網路的特點是能識別環境的特徵並自動聚類.自組織竟爭型神經網路已成功應用於特徵抽取和大規模數據處理.

3. 人工神經網路的論文

神經網路的是我的畢業論文的一部分
4．人工神經網路
人的思維有邏輯性和直觀性兩種不同的基本方式。邏輯性的思維是指根據邏輯規則進行推理的過程；它先將信息化成概念，並用符號表示，然後，根據符號運算按串列模式進行邏輯推理。這一過程可以寫成串列的指令，讓計算機執行。然而，直觀性的思維是將分布式存儲的信息綜合起來，結果是忽然間產生想法或解決問題的辦法。這種思維方式的根本之點在於以下兩點:1.信息是通過神經元上的興奮模式分布在網路上;2.信息處理是通過神經元之間同時相互作用的動態過程來完成的。
人工神經網路就是模擬人思維的第二種方式。這是一個非線性動力學系統，其特色在於信息的分布式存儲和並行協同處理。雖然單個神經元的結構極其簡單，功能有限，但大量神經元構成的網路系統所能實現的行為卻是極其豐富多彩的。
4.1人工神經網路學習的原理
人工神經網路首先要以一定的學習准則進行學習，然後才能工作。現以人工神經網路對手寫「A」、「B」兩個字母的識別為例進行說明，規定當「A」輸入網路時，應該輸出「1」，而當輸入為「B」時，輸出為「0」。
所以網路學習的准則應該是：如果網路做出錯誤的判決，則通過網路的學習，應使得網路減少下次犯同樣錯誤的可能性。首先，給網路的各連接權值賦予(0，1)區間內的隨機值，將「A」所對應的圖像模式輸入給網路，網路將輸入模式加權求和、與門限比較、再進行非線性運算，得到網路的輸出。在此情況下，網路輸出為「1」和「0」的概率各為50%，也就是說是完全隨機的。這時如果輸出為「1」(結果正確)，則使連接權值增大，以便使網路再次遇到「A」模式輸入時，仍然能做出正確的判斷。
如果輸出為「0」(即結果錯誤)，則把網路連接權值朝著減小綜合輸入加權值的方向調整，其目的在於使網路下次再遇到「A」模式輸入時，減小犯同樣錯誤的可能性。如此操作調整，當給網路輪番輸入若干個手寫字母「A」、「B」後，經過網路按以上學習方法進行若干次學習後，網路判斷的正確率將大大提高。這說明網路對這兩個模式的學習已經獲得了成功，它已將這兩個模式分布地記憶在網路的各個連接權值上。當網路再次遇到其中任何一個模式時，能夠做出迅速、准確的判斷和識別。一般說來，網路中所含的神經元個數越多，則它能記憶、識別的模式也就越多。
4.2人工神經網路的優缺點
人工神經網路由於模擬了大腦神經元的組織方式而具有了人腦功能的一些基本特徵，為人工智慧的研究開辟了新的途徑，神經網路具有的優點在於:
（1）並行分布性處理
因為人工神經網路中的神經元排列並不是雜亂無章的，往往是分層或以一種有規律的序列排列，信號可以同時到達一批神經元的輸入端，這種結構非常適合並行計算。同時如果將每一個神經元看作是一個小的處理單元，則整個系統可以是一個分布式計算系統，這樣就避免了以往的「匹配沖突」，「組合爆炸」和「無窮遞歸」等題，推理速度快。
（2）可學習性
一個相對很小的人工神經網路可存儲大量的專家知識，並且能根據學習演算法，或者利用樣本指導系統來模擬現實環境(稱為有教師學習)，或者對輸入進行自適應學習(稱為無教師學習)，不斷地自動學習，完善知識的存儲。
（3）魯棒性和容錯性
由於採用大量的神經元及其相互連接，具有聯想記憶與聯想映射能力，可以增強專家系統的容錯能力，人工神經網路中少量的神經元發生失效或錯誤，不會對系統整體功能帶來嚴重的影響。而且克服了傳統專家系統中存在的「知識窄台階」問題。
（4）泛化能力
人工神經網路是一類大規模的非線形系統，這就提供了系統自組織和協同的潛力。它能充分逼近復雜的非線形關系。當輸入發生較小變化，其輸出能夠與原輸入產生的輸出保持相當小的差距。
（5）具有統一的內部知識表示形式，任何知識規則都可以通過對範例的學習存儲於同一個神經網路的各連接權值中，便於知識庫的組織管理，通用性強。
雖然人工神經網路有很多優點，但基於其固有的內在機理，人工神經網路也不可避免的存在自己的弱點:
（1）最嚴重的問題是沒能力來解釋自己的推理過程和推理依據。
（2）神經網路不能向用戶提出必要的詢問，而且當數據不充分的時候，神經網路就無法進行工作。
（3）神經網路把一切問題的特徵都變為數字，把一切推理都變為數值計算，其結果勢必是丟失信息。
（4）神經網路的理論和學習演算法還有待於進一步完善和提高。
4.3神經網路的發展趨勢及在柴油機故障診斷中的可行性
神經網路為現代復雜大系統的狀態監測和故障診斷提供了全新的理論方法和技術實現手段。神經網路專家系統是一類新的知識表達體系，與傳統專家系統的高層邏輯模型不同，它是一種低層數值模型，信息處理是通過大量的簡單處理元件(結點) 之間的相互作用而進行的。由於它的分布式信息保持方式，為專家系統知識的獲取與表達以及推理提供了全新的方式。它將邏輯推理與數值運算相結合，利用神經網路的學習功能、聯想記憶功能、分布式並行信息處理功能，解決診斷系統中的不確定性知識表示、獲取和並行推理等問題。通過對經驗樣本的學習，將專家知識以權值和閾值的形式存儲在網路中，並且利用網路的信息保持性來完成不精確診斷推理，較好地模擬了專家憑經驗、直覺而不是復雜的計算的推理過程。
但是，該技術是一個多學科知識交叉應用的領域，是一個不十分成熟的學科。一方面，裝備的故障相當復雜;另一方面，人工神經網路本身尚有諸多不足之處:
（1）受限於腦科學的已有研究成果。由於生理實驗的困難性，目前對於人腦思維與記憶機制的認識還很膚淺。
（2）尚未建立起完整成熟的理論體系。目前已提出了眾多的人工神經網路模型，歸納起來，這些模型一般都是一個由結點及其互連構成的有向拓撲網，結點間互連強度所構成的矩陣，可通過某種學習策略建立起來。但僅這一共性，不足以構成一個完整的體系。這些學習策略大多是各行其是而無法統一於一個完整的框架之中。
（3）帶有濃厚的策略色彩。這是在沒有統一的基礎理論支持下，為解決某些應用，而誘發出的自然結果。
（4）與傳統計算技術的介面不成熟。人工神經網路技術決不能全面替代傳統計算技術，而只能在某些方面與之互補，從而需要進一步解決與傳統計算技術的介面問題，才能獲得自身的發展。
雖然人工神經網路目前存在諸多不足，但是神經網路和傳統專家系統相結合的智能故障診斷技術仍將是以後研究與應用的熱點。它最大限度地發揮兩者的優勢。神經網路擅長數值計算，適合進行淺層次的經驗推理;專家系統的特點是符號推理，適合進行深層次的邏輯推理。智能系統以並行工作方式運行，既擴大了狀態監測和故障診斷的范圍，又可滿足狀態監測和故障診斷的實時性要求。既強調符號推理，又注重數值計算，因此能適應當前故障診斷系統的基本特徵和發展趨勢。隨著人工神經網路的不斷發展與完善，它將在智能故障診斷中得到廣泛的應用。
根據神經網路上述的各類優缺點，目前有將神經網路與傳統的專家系統結合起來的研究傾向，建造所謂的神經網路專家系統。理論分析與使用實踐表明，神經網路專家系統較好地結合了兩者的優點而得到更廣泛的研究和應用。
離心式製冷壓縮機的構造和工作原理與離心式鼓風機極為相似。但它的工作原理與活塞式壓縮機有根本的區別，它不是利用汽缸容積減小的方式來提高汽體的壓力，而是依靠動能的變化來提高汽體壓力。離心式壓縮機具有帶葉片的工作輪，當工作輪轉動時，葉片就帶動汽體運動或者使汽體得到動能，然後使部分動能轉化為壓力能從而提高汽體的壓力。這種壓縮機由於它工作時不斷地將製冷劑蒸汽吸入，又不斷地沿半徑方向被甩出去，所以稱這種型式的壓縮機為離心式壓縮機。其中根據壓縮機中安裝的工作輪數量的多少，分為單級式和多級式。如果只有一個工作輪，就稱為單級離心式壓縮機，如果是由幾個工作輪串聯而組成，就稱為多級離心式壓縮機。在空調中，由於壓力增高較少，所以一般都是採用單級，其它方面所用的離心式製冷壓縮機大都是多級的。單級離心式製冷壓縮機的構造主要由工作輪、擴壓器和蝸殼等所組成。 壓縮機工作時製冷劑蒸汽由吸汽口軸向進入吸汽室，並在吸汽室的導流作用引導由蒸發器(或中間冷卻器)來的製冷劑蒸汽均勻地進入高速旋轉的工作輪3(工作輪也稱葉輪，它是離心式製冷壓縮機的重要部件，因為只有通過工作輪才能將能量傳給汽體)。汽體在葉片作用下，一邊跟著工作輪作高速旋轉，一邊由於受離心力的作用，在葉片槽道中作擴壓流動，從而使汽體的壓力和速度都得到提高。由工作輪出來的汽體再進入截面積逐漸擴大的擴壓器4(因為汽體從工作輪流出時具有較高的流速，擴壓器便把動能部分地轉化為壓力能，從而提高汽體的壓力)。汽體流過擴壓器時速度減小，而壓力則進一步提高。經擴壓器後汽體匯集到蝸殼中，再經排氣口引導至中間冷卻器或冷凝器中。

二、離心式製冷壓縮機的特點與特性

離心式製冷壓縮機與活塞式製冷壓縮機相比較，具有下列優點：

(1)單機製冷量大，在製冷量相同時它的體積小，佔地面積少，重量較活塞式輕5～8倍。

(2)由於它沒有汽閥活塞環等易損部件，又沒有曲柄連桿機構，因而工作可靠、運轉平穩、噪音小、操作簡單、維護費用低。

(3)工作輪和機殼之間沒有摩擦，無需潤滑。故製冷劑蒸汽與潤滑油不接觸，從而提高了蒸發器和冷凝器的傳熱性能。

(4)能經濟方便的調節製冷量且調節的范圍較大。

(5)對製冷劑的適應性差，一台結構一定的離心式製冷壓縮機只能適應一種製冷劑。

(6)由於適宜採用分子量比較大的製冷劑，故只適用於大製冷量，一般都在25～30萬大卡／時以上。如製冷量太少，則要求流量小，流道窄，從而使流動阻力大，效率低。但近年來經過不斷改進，用於空調的離心式製冷壓縮機，單機製冷量可以小到10萬大卡／時左右。

製冷與冷凝溫度、蒸發溫度的關系。

由物理學可知，回轉體的動量矩的變化等於外力矩，則

T=m(C2UR2-C1UR1)

兩邊都乘以角速度ω，得

Tω=m(C2UωR2-C1UωR1)

也就是說主軸上的外加功率N為：

N=m(U2C2U-U1C1U)

上式兩邊同除以m則得葉輪給予單位質量製冷劑蒸汽的功即葉輪的理論能量頭。 U2 C2

ω2 C2U R1 R2 ω1 C1 U1 C2r β 離心式製冷壓縮機的特性是指理論能量頭與流量之間變化關系，也可以表示成製冷

W=U2C2U-U1C1U≈U2C2U

（因為進口C1U≈0）

又C2U=U2-C2rctgβ C2r=Vυ1/(A2υ2)

故有

W= U22(1-

Vυ1

ctgβ)

A2υ2U2

式中：V—葉輪吸入蒸汽的容積流量（m3/s）

υ1υ2 ——分別為葉輪入口和出口處的蒸汽比容（m3/kg）

A2、U2—葉輪外緣出口面積(m2)與圓周速度(m/s)

β—葉片安裝角

由上式可見，理論能量頭W與壓縮機結構、轉速、冷凝溫度、蒸發溫度及葉輪吸入蒸汽容積流量有關。對於結構一定、轉速一定的壓縮機來說，U2、A2、β皆為常量，則理論能量頭W僅與流量V、蒸發溫度、冷凝溫度有關。

按照離心式製冷壓縮機的特性，宜採用分子量比較大的製冷劑，目前離心式製冷機所用的製冷劑有F—11、F—12、F—22、F—113和F—114等。我國目前在空調用離心式壓縮機中應用得最廣泛的是F—11和F—12，且通常是在蒸發溫度不太低和大製冷量的情況下，選用離心式製冷壓縮機。此外，在石油化學工業中離心式的製冷壓縮機則採用丙烯、乙烯作為製冷劑，只有製冷量特別大的離心式壓縮機才用氨作為製冷劑。

三、離心式製冷壓縮機的調節

離心式製冷壓縮機和其它製冷設備共同構成一個能量供給與消耗的統一系統。製冷機組在運行時，只有當通過壓縮機的製冷劑的流量與通過設備的流量相等時，以及壓縮機所產生的能量頭與製冷設備的阻力相適應時，製冷系統的工況才能保持穩定。但是製冷機的負荷總是隨外界條件與用戶對冷量的使用情況而變化的，因此為了適應用戶對冷負荷變化的需要和安全經濟運行，就需要根據外界的變化對製冷機組進行調節，離心式製冷機組製冷量的調節有：1°改變壓縮機的轉速；2°採用可轉動的進口導葉；3°改變冷凝器的進水量；4°進汽節流等幾種方式，其中最常用的是轉動進口導葉調節和進汽節流兩種調節方法。所謂轉動進口導葉調節，就是轉動壓縮機進口處的導流葉片以使進入到葉輪去的汽體產生旋繞，從而使工作輪加給汽體的動能發生變化來調節製冷量。所謂進汽節流調節，就是在壓縮機前的進汽管道上安裝一個調節閥，如要改變壓縮機的工況時，就調節閥門的大小，通過節流使壓縮機進口的壓力降低，從而實現調節製冷量。離心式壓縮機製冷量的調節最經濟有效的方法就是改變進口導葉角度，以改變蒸汽進入葉輪的速度方向(C1U)和流量V。但流量V必須控制在穩定工作范圍內，以免效率下降。

4. 想買個手機1000-2000之間大家推薦下！

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3、系統：採用麒麟970晶元八核 + 微智核i710納米旗艦處理器， 6GB大內存可選，輕松駕馭大型3D游戲，盡享高幀率暢爽體驗。神經網路處理器（NPU）的存在，讓復雜的AI演算法快速運行。
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5. 如何用 Hebbian 學習訓練前饋式聯想神經網路

BP網的工作原理是我抄們拿一批襲訓練數據（輸入樣本和期望輸出）訓練出一個學習到這些樣本特徵的神經網路，你可以理解為是具有那些權值的神經網路，然後我們拿新的樣本過來，若你需要的是去檢測這個神經網路，那麼要給的新樣本必須沒包含在訓練樣本中，而且也必須有輸入和期望輸出。已經學習好的神經網路（即已經訓練好的網路）你給它新的輸入，它運行之後給你的輸出，就是你的預測。

6. 我為什麼是我，而不是別人是我生我之前誰是我,生我之後我是誰

你這個是哲學的深層次的問題，你是誰？你從哪裡來都要到哲學那個書裡面去尋找答案？或者是你自己多去研究

7. 用Matlab怎麼畫雙向聯想記憶神經網路的時間響應曲線

線性系統的階躍響應可以通過step函數直接求取，脈沖響應可以使用impulse函數，
而在任版意輸入下的系統響應可權以通過lsim函數，更復雜系統的時域響應分析還可以通過強大的
%Simulink環境來直接求取。
%% 使用step直接求取脈沖響應
%G(s) = (10s+20)exp(-s)/(10s^4 + 23s^3 + 26s^2 + 23s + 10)
G = tf([10 20],[10 23 26 23 10],'ioDelay',1);
step(G,30); %繪制G的階躍響應曲線，終止時間為30
%繪出圖以後，可以通過單擊曲線上的點，來顯示該點對應的時間和響應。
%也可以通過在圖中右擊，在Characteristics中，獲得系統的超調、上升時間、調節時間等！

8. 神經網路中的激活函數是用來干什麼的

不同的激活函數是用來實現不同的信息處理能力，神經元的變換函數反映了神經元輸出與其激活狀態之間的關系。