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。
《神经网络原理》 一、填空题 1、从系统的观点讲，人工神经元网络是由大量神经元通过极其丰富和完善的连接而构成的自适应、非线性、动力学系统。 2、神经网络的基本特性有拓扑性、学习性和稳定收敛性。 3、神经网络按结构可分为前馈网络和反馈网络，按
《神经网络原理》 一、填空题 1、从系统的观点讲，人工神经元网络是由大量神经元通过极其丰富和完善的连接而构成的自适应、非线性、动力学系统。 2、神经网络的基本特性有拓扑性、学习性和稳定收敛性。 3、神经网络按结构可分为前馈网络和反馈网络，按
《神经网络原理》 一、填空题 1、从系统的观点讲，人工神经元网络是由大量神经元通过极其丰富和完善的连接而构成的自适应、非线性、动力学系统。 2、神经网络的基本特性有拓扑性、学习性和稳定收敛性。 3、神经网络按结构可分为前馈网络和反馈网络，按
学习率0.３，误差精度在０．1以下,输出结果和导师信号对比，输出结果都为正确,正确率达到1０0%。具体程序见附件一或者BPclasｓifｙ.m。4、试设计一个吸引子为Ｘa＝（0110) T,Xｂ＝(10０１)T的离散Hopfiｅｌd人工神经
神经网络学习 假设w1(0)=0.2, w2(0)=0.4, θ(0)=0.3, η=0.4，请用单层感知器完成逻辑或运算的学习过程。 解：根据“或”运算的逻辑关系，可将问题转换为： 输入向量：X1=[0, 0, 1, 1] X2=[0,
《神经网络原理》 一、填空题 1、从系统的观点讲，人工神经元网络是由大量神经元通过极其丰富和完善的连接而构成的自适应、非线性、动力学系统。 2、神经网络的基本特性有拓扑性、学习性和稳定收敛性。 3、神经网络按结构可分为前馈网络和反馈网络，按
5文件尾:*in1[j];out2[j]=a2[j];}}for(i=1;i=n3;i++){//计算敏感度,更新权值df2[i]=1;s2[i]=-2*(t[i]-out2[i]);for(j=1;j=n2;j++){w2[i][j]=w
《神经网络原理》 一、填空题 1、从系统的观点讲，人工神经元网络是由大量神经元通过极其丰富和完善的连接而构成的自适应、非线性、动力学系统。 2、神经网络的基本特性有拓扑性、学习性和稳定收敛性。 3、神经网络按结构可分为前馈网络和反馈网络，按
人工神经网络及其应用实例人工神经网络是在现代神经科学研究成果基础上提出的一种抽 象数学模型，它以某种简化、抽象和模拟的方式，反映了大脑功能的 若干基本特征，但并非其逼真的描写。 人工神经网络可概括定义为：由大量简单元件广泛互连而成的复 杂网
人工神经网络及其应用实例人工神经网络是在现代神经科学研究成果基础上提出的一种抽 象数学模型，它以某种简化、抽象和模拟的方式，反映了大脑功能的 若干基本特征，但并非其逼真的描写。 人工神经网络可概括定义为：由大量简单元件广泛互连而成的复 杂网
1、 什么是 BP 网络的泛化能力如何保证 BP 网络具有较好的泛化能力（5分） 解： （1）BP 网络训练后将所提取的样本对中的非线性映射关系存储在权值矩阵中，在其后的工作阶段，当向网络输入训练时未曾见过的非样本数据时，网络也能完成由输入
人工神经网络例题 Document serial number【LGGKGB-LGG98YT-LGGT8CB-LGUT- 1、 什么是 BP 网络的泛化能力如何保证 BP 网络具有较好的泛化能力（5分） 解： （1）BP 网络训练后将所提取
1、什么就是 BP 网络得泛化能力？如何保证 BP 网络具有较好得泛化能力？(5分) 解: (1)BP网络训练后将所提取得样本对中得非线性映射关系存储在权值矩阵中,在其后得工作阶段,当向网络输入训练时未曾见过得非样本数据时,网络也能完成由输
9.6答：用pascal写的hopfield神经网络解决TSP问题的代码：initializedist[max_city,max_city] := 0.0 ;FOR c1 := &
E 2 (t 1 2 1 2 1 )2 wx b 1 e根据 delta 规则，最优权值（使平方误差最小）可以在训练过程 中从初始权值出发，沿负梯度方向下降得到。将平方误差对
《神经网络原理》一、填空题1、从系统的观点讲，人工神经元网络是由大量神经元通过极其丰富和完善的连接而构成的自适应、非线性、动力学系统。2、神经网络的基本特性有拓扑性、学习性和稳定收敛性。3、神经网络按结构可分为前馈网络和反馈网络，按性能可分
1、什么是 BP 网络的泛化能力？如何保证 BP 网络具有较好的泛化能力？（5分）解：（1）BP网络训练后将所提取的样本对中的非线性映射关系存储在权值矩阵中，在其后的工作阶段，当向网络输入训练时未曾见过的非样本数据时，网络也能完成由输入空间
《神经网络原理》一、填空题1、从系统的观点讲，人工神经元网络是由大量神经元通过极其丰富和完善的连接而构成的自适应、非线性、动力学系统。2、神经网络的基本特性有拓扑性、学习性和稳定收敛性。3、神经网络按结构可分为前馈网络和反馈网络，按性能可分
