联想神经网络

1. 什么是神经网络计算机

神经网络计算机具有模仿人的大脑判断能力和适应能力，可并行处理多种数据功能的神经网络计算机，可以判断对象的性质与状态，并能采取相应的行动，而且可同时并行处理实时变化的大量数据，并引出结论。以往的信息处理系统只能处理条理清晰、经络分明的数据。而人的大脑却具有能处理支离破碎、含糊不清信息的灵活性，因而第六代计算机将在较大程度上类似人脑的智慧和灵活性。人脑有140亿神经元及10亿多神经键，人脑总体运行速度相当于每秒1000万亿次的电脑功能。用许多微处理机模仿人脑的神经元结构，采用大量的并行分布式网络就构成了神经电脑。

神经电脑除有许多处理器外，还有类似神经的节点，每个节点与许多点相连。若把每一步运算分配给每台微处理器，它们同时运算，其信息处理速度和智能会大大提高。神经电子计算机的信息不是存在存储器中，而是存储在神经元之间的联络网中。若有节点断裂，电脑仍有重建资料的能力，它还具有联想记忆、视觉和声音识别能力。神经电子计算机将会广泛应用于各领域。它能识别文字、符号、图形、语言以及声纳和雷达收到的信号，判读支票，对市场进行估计，分析新产品，进行医学诊断，控制智能机器人，实现汽车自动驾驶和飞行器的自动驾驶，发现、识别军事目标，进行智能决策和智能指挥等。

日本科学家开发的神经电子计算机用的大规模集成电路芯片，在1.5厘米正方的硅片上可设置400个神经元和40000个神经键，这种芯片能实现每秒2亿次的运算速度。美国研究出由左脑和右脑两个神经块连接而成的神经电子计算机。右脑为经验功能部分，有1万多个神经元，适于图像识别；左脑为识别功能部分，含有100万个神经元，用于存储单词和语法规则。

2. 如何实现自联想神经网络，并获取瓶颈层数据

优质解抄答
神经网络有多种分类方式,例如,按网络性能可分为连续型与离散型网络,确定型与随机型网络:按网络拓扑结构可分为前向神经网络与反馈神经网络.本章土要简介前向神经网络、反馈神经网络和自组织特征映射神经网络.
前向神经网络是数据挖掘中广为应用的一种网络,其原理或算法也是很多神经网络模型的基础.径向基函数神经网络就是一种前向型神经网络.
Hopfield神经网络是反馈网络的代表.Hvpfi}ld网络的原型是一个非线性动力学系统,目前,已经在联想记忆和优化计算中得到成功应用.
模拟退火算法是为解决优化计算中局部极小问题提出的.Baltzmann机是具有随机输出值单元的随机神经网络,串行的Baltzmann机可以看作是对二次组合优化问题的模拟退火算法的具体实现,同时它还可以模拟外界的概率分布,实现概率意义上的联想记忆.
自组织竞争型神经网络的特点是能识别环境的特征并自动聚类.自组织竟争型神经网络已成功应用于特征抽取和大规模数据处理.

3. 人工神经网络的论文

神经网络的是我的毕业论文的一部分
4．人工神经网络
人的思维有逻辑性和直观性两种不同的基本方式。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。
4.1人工神经网络学习的原理
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：如果网络做出错误的判决，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”所对应的图像模式输入给网络，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，仍然能做出正确的判断。
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，能够做出迅速、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。
4.2人工神经网络的优缺点
人工神经网络由于模拟了大脑神经元的组织方式而具有了人脑功能的一些基本特征，为人工智能的研究开辟了新的途径，神经网络具有的优点在于:
（1）并行分布性处理
因为人工神经网络中的神经元排列并不是杂乱无章的，往往是分层或以一种有规律的序列排列，信号可以同时到达一批神经元的输入端，这种结构非常适合并行计算。同时如果将每一个神经元看作是一个小的处理单元，则整个系统可以是一个分布式计算系统，这样就避免了以往的“匹配冲突”，“组合爆炸”和“无穷递归”等题，推理速度快。
（2）可学习性
一个相对很小的人工神经网络可存储大量的专家知识，并且能根据学习算法，或者利用样本指导系统来模拟现实环境(称为有教师学习)，或者对输入进行自适应学习(称为无教师学习)，不断地自动学习，完善知识的存储。
（3）鲁棒性和容错性
由于采用大量的神经元及其相互连接，具有联想记忆与联想映射能力，可以增强专家系统的容错能力，人工神经网络中少量的神经元发生失效或错误，不会对系统整体功能带来严重的影响。而且克服了传统专家系统中存在的“知识窄台阶”问题。
（4）泛化能力
人工神经网络是一类大规模的非线形系统，这就提供了系统自组织和协同的潜力。它能充分逼近复杂的非线形关系。当输入发生较小变化，其输出能够与原输入产生的输出保持相当小的差距。
（5）具有统一的内部知识表示形式，任何知识规则都可以通过对范例的学习存储于同一个神经网络的各连接权值中，便于知识库的组织管理，通用性强。
虽然人工神经网络有很多优点，但基于其固有的内在机理，人工神经网络也不可避免的存在自己的弱点:
（1）最严重的问题是没能力来解释自己的推理过程和推理依据。
（2）神经网络不能向用户提出必要的询问，而且当数据不充分的时候，神经网络就无法进行工作。
（3）神经网络把一切问题的特征都变为数字，把一切推理都变为数值计算，其结果势必是丢失信息。
（4）神经网络的理论和学习算法还有待于进一步完善和提高。
4.3神经网络的发展趋势及在柴油机故障诊断中的可行性
神经网络为现代复杂大系统的状态监测和故障诊断提供了全新的理论方法和技术实现手段。神经网络专家系统是一类新的知识表达体系，与传统专家系统的高层逻辑模型不同，它是一种低层数值模型，信息处理是通过大量的简单处理元件(结点) 之间的相互作用而进行的。由于它的分布式信息保持方式，为专家系统知识的获取与表达以及推理提供了全新的方式。它将逻辑推理与数值运算相结合，利用神经网络的学习功能、联想记忆功能、分布式并行信息处理功能，解决诊断系统中的不确定性知识表示、获取和并行推理等问题。通过对经验样本的学习，将专家知识以权值和阈值的形式存储在网络中，并且利用网络的信息保持性来完成不精确诊断推理，较好地模拟了专家凭经验、直觉而不是复杂的计算的推理过程。
但是，该技术是一个多学科知识交叉应用的领域，是一个不十分成熟的学科。一方面，装备的故障相当复杂;另一方面，人工神经网络本身尚有诸多不足之处:
（1）受限于脑科学的已有研究成果。由于生理实验的困难性，目前对于人脑思维与记忆机制的认识还很肤浅。
（2）尚未建立起完整成熟的理论体系。目前已提出了众多的人工神经网络模型，归纳起来，这些模型一般都是一个由结点及其互连构成的有向拓扑网，结点间互连强度所构成的矩阵，可通过某种学习策略建立起来。但仅这一共性，不足以构成一个完整的体系。这些学习策略大多是各行其是而无法统一于一个完整的框架之中。
（3）带有浓厚的策略色彩。这是在没有统一的基础理论支持下，为解决某些应用，而诱发出的自然结果。
（4）与传统计算技术的接口不成熟。人工神经网络技术决不能全面替代传统计算技术，而只能在某些方面与之互补，从而需要进一步解决与传统计算技术的接口问题，才能获得自身的发展。
虽然人工神经网络目前存在诸多不足，但是神经网络和传统专家系统相结合的智能故障诊断技术仍将是以后研究与应用的热点。它最大限度地发挥两者的优势。神经网络擅长数值计算，适合进行浅层次的经验推理;专家系统的特点是符号推理，适合进行深层次的逻辑推理。智能系统以并行工作方式运行，既扩大了状态监测和故障诊断的范围，又可满足状态监测和故障诊断的实时性要求。既强调符号推理，又注重数值计算，因此能适应当前故障诊断系统的基本特征和发展趋势。随着人工神经网络的不断发展与完善，它将在智能故障诊断中得到广泛的应用。
根据神经网络上述的各类优缺点，目前有将神经网络与传统的专家系统结合起来的研究倾向，建造所谓的神经网络专家系统。理论分析与使用实践表明，神经网络专家系统较好地结合了两者的优点而得到更广泛的研究和应用。
离心式制冷压缩机的构造和工作原理与离心式鼓风机极为相似。但它的工作原理与活塞式压缩机有根本的区别，它不是利用汽缸容积减小的方式来提高汽体的压力，而是依靠动能的变化来提高汽体压力。离心式压缩机具有带叶片的工作轮，当工作轮转动时，叶片就带动汽体运动或者使汽体得到动能，然后使部分动能转化为压力能从而提高汽体的压力。这种压缩机由于它工作时不断地将制冷剂蒸汽吸入，又不断地沿半径方向被甩出去，所以称这种型式的压缩机为离心式压缩机。其中根据压缩机中安装的工作轮数量的多少，分为单级式和多级式。如果只有一个工作轮，就称为单级离心式压缩机，如果是由几个工作轮串联而组成，就称为多级离心式压缩机。在空调中，由于压力增高较少，所以一般都是采用单级，其它方面所用的离心式制冷压缩机大都是多级的。单级离心式制冷压缩机的构造主要由工作轮、扩压器和蜗壳等所组成。 压缩机工作时制冷剂蒸汽由吸汽口轴向进入吸汽室，并在吸汽室的导流作用引导由蒸发器(或中间冷却器)来的制冷剂蒸汽均匀地进入高速旋转的工作轮3(工作轮也称叶轮，它是离心式制冷压缩机的重要部件，因为只有通过工作轮才能将能量传给汽体)。汽体在叶片作用下，一边跟着工作轮作高速旋转，一边由于受离心力的作用，在叶片槽道中作扩压流动，从而使汽体的压力和速度都得到提高。由工作轮出来的汽体再进入截面积逐渐扩大的扩压器4(因为汽体从工作轮流出时具有较高的流速，扩压器便把动能部分地转化为压力能，从而提高汽体的压力)。汽体流过扩压器时速度减小，而压力则进一步提高。经扩压器后汽体汇集到蜗壳中，再经排气口引导至中间冷却器或冷凝器中。

二、离心式制冷压缩机的特点与特性

离心式制冷压缩机与活塞式制冷压缩机相比较，具有下列优点：

(1)单机制冷量大，在制冷量相同时它的体积小，占地面积少，重量较活塞式轻5～8倍。

(2)由于它没有汽阀活塞环等易损部件，又没有曲柄连杆机构，因而工作可靠、运转平稳、噪音小、操作简单、维护费用低。

(3)工作轮和机壳之间没有摩擦，无需润滑。故制冷剂蒸汽与润滑油不接触，从而提高了蒸发器和冷凝器的传热性能。

(4)能经济方便的调节制冷量且调节的范围较大。

(5)对制冷剂的适应性差，一台结构一定的离心式制冷压缩机只能适应一种制冷剂。

(6)由于适宜采用分子量比较大的制冷剂，故只适用于大制冷量，一般都在25～30万大卡／时以上。如制冷量太少，则要求流量小，流道窄，从而使流动阻力大，效率低。但近年来经过不断改进，用于空调的离心式制冷压缩机，单机制冷量可以小到10万大卡／时左右。

制冷与冷凝温度、蒸发温度的关系。

由物理学可知，回转体的动量矩的变化等于外力矩，则

T=m(C2UR2-C1UR1)

两边都乘以角速度ω，得

Tω=m(C2UωR2-C1UωR1)

也就是说主轴上的外加功率N为：

N=m(U2C2U-U1C1U)

上式两边同除以m则得叶轮给予单位质量制冷剂蒸汽的功即叶轮的理论能量头。 U2 C2

ω2 C2U R1 R2 ω1 C1 U1 C2r β 离心式制冷压缩机的特性是指理论能量头与流量之间变化关系，也可以表示成制冷

W=U2C2U-U1C1U≈U2C2U

（因为进口C1U≈0）

又C2U=U2-C2rctgβ C2r=Vυ1/(A2υ2)

故有

W= U22(1-

Vυ1

ctgβ)

A2υ2U2

式中：V—叶轮吸入蒸汽的容积流量（m3/s）

υ1υ2 ——分别为叶轮入口和出口处的蒸汽比容（m3/kg）

A2、U2—叶轮外缘出口面积(m2)与圆周速度(m/s)

β—叶片安装角

由上式可见，理论能量头W与压缩机结构、转速、冷凝温度、蒸发温度及叶轮吸入蒸汽容积流量有关。对于结构一定、转速一定的压缩机来说，U2、A2、β皆为常量，则理论能量头W仅与流量V、蒸发温度、冷凝温度有关。

按照离心式制冷压缩机的特性，宜采用分子量比较大的制冷剂，目前离心式制冷机所用的制冷剂有F—11、F—12、F—22、F—113和F—114等。我国目前在空调用离心式压缩机中应用得最广泛的是F—11和F—12，且通常是在蒸发温度不太低和大制冷量的情况下，选用离心式制冷压缩机。此外，在石油化学工业中离心式的制冷压缩机则采用丙烯、乙烯作为制冷剂，只有制冷量特别大的离心式压缩机才用氨作为制冷剂。

三、离心式制冷压缩机的调节

离心式制冷压缩机和其它制冷设备共同构成一个能量供给与消耗的统一系统。制冷机组在运行时，只有当通过压缩机的制冷剂的流量与通过设备的流量相等时，以及压缩机所产生的能量头与制冷设备的阻力相适应时，制冷系统的工况才能保持稳定。但是制冷机的负荷总是随外界条件与用户对冷量的使用情况而变化的，因此为了适应用户对冷负荷变化的需要和安全经济运行，就需要根据外界的变化对制冷机组进行调节，离心式制冷机组制冷量的调节有：1°改变压缩机的转速；2°采用可转动的进口导叶；3°改变冷凝器的进水量；4°进汽节流等几种方式，其中最常用的是转动进口导叶调节和进汽节流两种调节方法。所谓转动进口导叶调节，就是转动压缩机进口处的导流叶片以使进入到叶轮去的汽体产生旋绕，从而使工作轮加给汽体的动能发生变化来调节制冷量。所谓进汽节流调节，就是在压缩机前的进汽管道上安装一个调节阀，如要改变压缩机的工况时，就调节阀门的大小，通过节流使压缩机进口的压力降低，从而实现调节制冷量。离心式压缩机制冷量的调节最经济有效的方法就是改变进口导叶角度，以改变蒸汽进入叶轮的速度方向(C1U)和流量V。但流量V必须控制在稳定工作范围内，以免效率下降。

4. 想买个手机1000-2000之间大家推荐下！

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3、系统：采用麒麟970芯片八核 + 微智核i710纳米旗舰处理器， 6GB大内存可选，轻松驾驭大型3D游戏，尽享高帧率畅爽体验。神经网络处理器（NPU）的存在，让复杂的AI算法快速运行。
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5. 如何用 Hebbian 学习训练前馈式联想神经网络

BP网的工作原理是我抄们拿一批袭训练数据（输入样本和期望输出）训练出一个学习到这些样本特征的神经网络，你可以理解为是具有那些权值的神经网络，然后我们拿新的样本过来，若你需要的是去检测这个神经网络，那么要给的新样本必须没包含在训练样本中，而且也必须有输入和期望输出。已经学习好的神经网络（即已经训练好的网络）你给它新的输入，它运行之后给你的输出，就是你的预测。

6. 我为什么是我，而不是别人是我生我之前谁是我,生我之后我是谁

你这个是哲学的深层次的问题，你是谁？你从哪里来都要到哲学那个书里面去寻找答案？或者是你自己多去研究

7. 用Matlab怎么画双向联想记忆神经网络的时间响应曲线

线性系统的阶跃响应可以通过step函数直接求取，脉冲响应可以使用impulse函数，
而在任版意输入下的系统响应可权以通过lsim函数，更复杂系统的时域响应分析还可以通过强大的
%Simulink环境来直接求取。
%% 使用step直接求取脉冲响应
%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); %绘制G的阶跃响应曲线，终止时间为30
%绘出图以后，可以通过单击曲线上的点，来显示该点对应的时间和响应。
%也可以通过在图中右击，在Characteristics中，获得系统的超调、上升时间、调节时间等！

8. 神经网络中的激活函数是用来干什么的

不同的激活函数是用来实现不同的信息处理能力，神经元的变换函数反映了神经元输出与其激活状态之间的关系。