神经元的分类
神经元的类型很多，按照神经元的功能不同，可以分为三类：①感觉神经元（传入神经元)。它是把神经冲动从外周传到神经中枢的神经元；②运动神经元(传出神经元）。它是把神经冲图27假单极、双极和多极神经元动从神经中枢传到外周的神经元;③中间神经元(联络神经元)。它是在传入和传出两种神经元之间起联系作用的神经元,位于脑和脊髓内。此外，还可以按照神经元突起的数目不同,而分为假单极神经元、双极神经元和多极神经元三类（图27)。假单极神经元由细胞体发出一个突起，在一定距离又分为两支,其中的一支相当于树突，另一支相当于轴突。如脊神经节的神经元是假单极神经元.双极神经元由细胞体发出两个突起，一个是树突,另一个是轴突。如耳蜗神经节的神经元为双极神经元。多极神经元由细胞体发出多个树突和一个轴突.如脊髓等中枢神经系统内的神经元大多属于多极神经元。
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一、神经元 （一）神经元的形态结构神经元由胞体和突起两部分组成。胞体包括细胞膜、细胞质和细胞核三部分，突起分树突和轴突(图2-21)。 1.胞体是神经元的营养和代谢中心，形态多样化，有圆形、锥体形、梭形和星形等，胞体主要位于大脑和小脑的皮质、脑干和脊髓的灰质以及神经节内。①细胞膜：为单位膜，具有感受刺激、处理信息、产生和传导神经冲动的功能。②细胞质：除一般细胞器外，还有尼氏体和神经原纤维两种特有的结构。尼氏体（Nissl body）：为强嗜碱性的斑状或颗粒状，轴丘处无尼氏体。神经原纤维（neurofibril ）在HE染色片上不能分辨，在镀银染色片中，神经原纤维被染成棕黑色，呈细丝状，交错排列成网，并伸入到树突和轴突内。 图2-21 神经元的模式图图图2-22 各类神经元的形态结构模式图 它们除了构成神经元的细胞骨架外，还与营养物质、神经递质及离子运输有关。③细胞核：大而圆，位于细胞中央，核仁明显。 2.突起为胞体局部胞膜和胞质向表面伸展形成突起，可分为树突和轴突两种。①树突：每个神经元有一至数个树突，较粗短，形如树枝状，树突内的胞质结构与胞体相似，在其分支上又有许多短小的突起，称树突棘。树突的功能主要是接受刺激。树突和树突棘极大地扩大了神经元的表面积。②轴突：每个神经元只有一个轴突，细而长，长者可达1米以上。胞体
发出轴突的部位常呈圆锥形，称轴丘。轴丘及轴突内无尼氏体。轴突末端分支较多，形成轴突终末。轴突的功能主要是传导神经冲动和释放神经递质。 （二）神经元的分类神经元数量宠大，形态和功能各不相同，一般按其形态及功能分类如下： 1.按神经元突起的数量分类(图2-22) （1）多极神经元从胞体发出一个轴突和多个树突，是人体中最多的一种神经元，如脊髓前角的运动神经元。（2）双极神经元：从胞体两端分别发出一个树突和一个轴突,如视网膜内的双极神经元。（3）假单极神经元：从胞体发生一个突起，但在离胞体不远处即分为两支，一支伸向中枢神经系统，称中枢突(相当于轴突)，另一支伸向周围组织和器官内的感受器，称周围突(相当于树突)。 2. 按神经元的功能分类（1）感觉神经元：又称传入神经元，多为假单极神经元，分布于脑神经节、脊神经节内。（2）中间神经元：又称联络神经元，主要为多极神经元，介于感觉神经元和运动神经元之间。（3）运动神经元：又称传出神经元，多为多极神经元，主要分布于大脑皮质和脊髓前角。
第３０卷第１期计算机学报ｖ０１．３０Ｎｏ．１２００７年１月ＣＨＩＮＥＳＥＪＯＵＲＮＡＬ０ＦＣＯＭＰＵＴＥＲＳＪａｎ．２００７ 多聚合过程神经元网络及其学习算法研究 许少华＂’２’何新贵＂ １’（北京大学信息科学技术学院视觉听觉智能信息处理国家实验室北京１００８７１） ２’（大庆石油学院计算机与信息技术学院黑龙江大庆１６３３１８） 摘要针对系统输入为多元过程函数以及多维过程信号的信息处理问题，提出了多聚合过程神经元和多聚合过程神经元网络模型．多聚合过程神经元的输入和连接权均可以是多元过程函数，其聚合运算包括对多个输入函数的空间加权聚集和对多维过程效应的累积，可同时反映多个多元过程输入信号在多维空间上的共同作用影响以及过程效应的累积结果．多聚合过程神经元网络是由多聚合过程神经元和其它类型的神经元按照一定的结构关系组成的网络模型，按照输出是否为多元过程函数建立了前馈多聚合过程神经元网络的一般模型和输入输出均为过程函数的多聚合过程神经元网络模型，具有对多元过程信号输入输出关系的直接映射和建模能力．文中给出了一种基于多元函数基展开的梯度下降与数值计算相结合的学习算法，仿真实验结果表明了模型和算法对多元过程信号分类和多维动态过程模拟问题的适应性． 关键词多聚合过程神经元；多聚合过程神经元网络；模型；学习算法；仿真实验 中豳法分类号ＴＰｌ８ ＴｈｅＭｕｌｔｉ—ＡｇｇｒｅｇａｔｉｏｎＰｒｏｃｅｓｓＮｅｕｒａｌＮｅｔｗＯｒｋｓａｎｄＬｅａｒｎｉｎｇＡｌｇＯｒｉｔｈｍ ＸＵＳｈａｏ—Ｈｕａｌ’，２’ＨＥＸｉｎ—Ｇｕｉｌ’ １’（Ｎ口￡ｆｏ懈ＺＬ口６０ｍ幻删。竹Ｍ口如ｆ”ＰＰＰＭ印￡曲竹，Ｓｃ＾Ｄ０ｚｏ，Ｅ胁加ｎ觚Ｅ增｛ｎ卯一馏口以ＣＤ唧“舸Ｓｃ渤ｃＰ，Ｐ矗抽ｇ‰ｉ御‘ｓｉ￡ｙ，Ｂ８巧ｉ＂ｇ１００８７１）２’（Ｃ。№邸∥ｃ赫ｐ“￡盯日材如，０＂撇￡ｉｏ雄乃ｆ＾加如删，眈ｇｆ竹ｇｎ￡ｒＤ￡ｅ玷ｍｈ皿ｉ￡“据，眈西”ｇ，胁ｉ￡册酊ｉ盘增１６３３１８） ＡｂｓｔｒａｃｔＡｉｍｅｄａｔｔｈｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓｐｒｏｂｌｅｍｔｈａｔｔｈｅｓｙｓｔｅｍｉｎｐｕｔｓａｒｅｍｕｌｔｉｖａｒｉａｔｅ ｆｕｎｃｔｉｏｎｓａｎｄｍｕｌｔｉ—ｄｉｍｅｎｓｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓｓｉｇｎａｌｓ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｓａｋｉｎｄｏｆｔｈｅｍｕｌｔｉ—ｐｒｏｃｅｓｓ ａｇｇｒｅｇａｔｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓｎｅｕｒｏｎａｎｄｔｈｅｍｕｌｔｉ—ａｇｇｒｅｇａｔｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓｍｏｄｅｌ．Ｔｈｅｉｎｐｕｔｓａｎｄｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎｗｅｉｇｈｔｓｏｆｍｕｌｔｉ～ａｇｇｒｅｇａｔｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓｎｅｕｒｏｎａｌｌｃａｎｂｅｍｕｌｔｉｖａｒｉａｔｅｐｒｏｃｅｓｓｆｕｎｃ—ｔｉｏｎｓ，ａｎｄｉｔｓａｇｇｒｅｇａｔｉｏｎｏｐｅｒａｔｉｏｎｓｉｎｃｌｕｄｅｓｐａｃｅｗｅｉｇｈｔｃｏｎｇｒｅｇａｔｉｏｎｔｏｍａｎｙｉｎｐｕｔｆｕｎｃｔｉｏｎｓａｎｄｔｈｅｃｕｍｕｌａｔｉｏｎｏｆｍｕｌｔｉ—ｄｉｍｅｎｓｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓｅｆｆｅｃｔ，ｃａｎｓｉｍｕｌｔａｎｅｉｔｙｒｅｆｌｅｃｔｍａｎｙｍｕｌｔｉｖａｒｉａｔｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｐｕｔｓｉｇｎａｌｓｔｈａｔｅｆｆｅｃｔｔｏｇｅｔｈｅｒｉｎｍｕｌｔｉ—ｄｉｍｅｎｓｉｏｎｓｐａｃｅａｎｄｔｈｅｃｕｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｏｆｐｒｏｃｅｓｓｅｆｆｅｃｔ．１订ｕｌｔｉ—ａｇｇｒｅｇａｔｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓａｒｅｃｏｍｐｏｓｅｄｏｆｍｕｌｔｉ—ａｇｇｒｅｇａｔｉｏｎ ａｎｄｏｔｈｅｒｔｙｐｅｎｅｕｒｏｎｓａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｃｅｒｔａｉｎｓｔｒｕｃｔｕｒｅｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎ，ｉｎｔｈｅｌｉｇｈｔｏｆｐｒｏｃｅｓｓｎｅｕｒｏｎｓ ｗｈｅｔｈｅｒｔｈｅｏｕｔｐｕｔｓａｒｅｍｕｌｔｉｖａｒｉａｔｅｐｒｏｃｅｓｓｆｕｎｃｔｉｏｎｓｏｒｎｏｔ，ｔｈｅｇｅｎｅｒａｌｍｏｄｅｌｏｆｆｅｅｄｂａｃｋｍｕｌｔｉ—ａｇｇｒｅｇａｔｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓａｎｄｍｕｌｔｉ—ａｇｇｒｅｇａｔｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓｍｏｄｅｌｗｈｉｃｈｉｎｐｕｔｓａｎｄｏｕｔｐｕｔｓａｒｅａｌｌｐｒｏｃｅｓｓｆｕｎｃｔｉｏｎｓａｒｅｆｏｕｎｄｅｄ，ｈａｖｅｔｈｅｄｉｒｅｃｔｍａｐｐｉｎｇａｎｄｍｏｄ—ｅｌｌｉｎｇａｂｉｌｉｔｙｔｏｔｈｅｉｎｐｕｔ／ｏｕｔｐｕｔｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎｏｆｍｕｌｔｉｖａｒｉａｔｅｐｒｏｃｅｓｓｓｉｇｎａｌｓ．Ａｋｉｎｄｏｆｌｅａｒｎｉｎｇａｌ—ｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｇｒａｄｓｄｅｓｃｅｎｄｉｎｇｗｉｔｈｎｕｍｅｒｉｃａｌｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎｉｎｔｅｇｒａｔｉｎｇｗｈｉｃｈｂａｓｅｓｏｎｍｕｌｔｉｖａｒｉａｔｅｆｕｎｃｔｉｏｎｂａｓｅｅｘｐａｎｄｉｎｇｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ａｎｄｔｈｅｓｉｍｕＩａｔｉｏｎｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓｒｅ—ｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈｅａｄａｐｔａｂｉｌｉｔｙｏｆｍｏｄｅｌｓａｎｄａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｔｏｔｈｅｍｕｌｔｉｖａｒｉａｔｅｐｒｏｃｅｓｓｓｉｇｎａｌｃｌａｓｓｉｆｉｃａ—ｔｉｏｎａｎｄｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｐｒｏｂｌｅｍｓｏｆｍｕｌｔｉ—ｄｉｍｅｎｓｉｏｎｄｙｎａｍｉｃｐｒｏｃｅｓｓ． Ｋ９ｙｗｏｒｄｓｍｕｌｔｉ—ａｇｇｒｅｇａｔｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓｎｅｕｒｏｎ；ｍｕｌｔｉ—ａｇｇｒｅｇａｔｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓ；ｍｏｄｅｌ； ｌｅａｒｎｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍ；ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ 收稿日期：２００５一０７一１５；修改稿收到日期：２００６一０６—１８．本课题得到国家自然科学基金（６０３７３１０２，６０４７３０５１）和教育部博士点基金（２００３０００１７０１）资助．许少华，男，１９６２年生，博士后，教授，研究领域为模式识别、神经网络、智能信息处理．Ｄｍａｉｌ：ｘｕｓｈ６２＠１６３．ｃｏｍ．何新费，男，１９３８年生，教授，博士生导师，中国工程院院士，研究领域为模糊逻辑、神经网络、进化计算、数据库理论． 万方数据
SHANGHAI JIAO TONG UNIVERSITY 论文题目：基于卷积神经网络的自然图像分类技术研究 姓名: 高小宁 专业：控制科学与工程
基于卷积神经网络的自然图像分类技术研究 摘要：卷积神经网络已在图像分类领域取得了很好的效果，但其网络结构及参数的选择对图像分类的效果和效率有较大的影响。为改善卷积网络的图像分类性能，本文对卷积神经网络模型进行了详细的理论分析，并通过大量的对比实验，得出了影响卷积网络性能的因素。结合理论分析及对比实验，本文设计了一个卷积层数为8层的深度卷积网络，并结合Batch Normalization、dropout等方法，在CIFAR-10数据集上取得了%的分类精度，有效地提高了卷积神经网络的分类效果。 关键词：卷积神经网络，图像分类，Batch Normalization，Dropout Research on Natural Image Classification Based on Convolution Neural Network Abstract: Convolution neural network has achieved very good results in image classification, but its network structure and the choice of parameters have a greater impact on image classification efficiency and efficiency. In order to improve the image classification performance of the convolution network, a convolutional neural network model is analyzed in detail, and a large number of contrastive experiments are conducted to get the factors that influence the performance of the convolution network. Combining the theory analysis and contrast experiment, a convolution layer depth convolution network with 8 layers is designed. Combined with Batch Normalization and dropout, % classification accuracy is achieved on CIFAR-10 dataset. Which improves the classification effect of convolution neural network. Key Words: Convolution neural network(CNN), image classification, Batch Normalization, Dropout
牙齿的结构与功能 牙齿是指人和动物嘴中具有一定形态的高度钙化的组织，有咀嚼、帮助发音和保持面部外形的功能。牙齿不仅能咀嚼食物、帮助发音，而且对面容的美有很大影响。人们常把牙齿作为衡量健美的重要标志之一。 一、牙齿结构 牙齿(又称“牙”或“齿”)，是人体中最坚硬的器官，分为牙冠、牙颈和牙根三部分。又分为牙釉质(珐琅质)、牙本质(象牙质)、牙髓(神经腺)等。 二、牙齿生长 人一生有乳牙(共20个)和恒牙(28～32个)两副牙齿。 乳牙：出生后4～10个月乳牙开始萌出，12个月后未萌出者为乳牙萌出延迟。乳牙萌出顺序一般为下颌先于上颌、自前向后，约于2.5岁时乳牙出齐。乳牙萌出时间个体差异较大，与遗传、内分泌、食物性状有关。 恒牙：6岁左右萌出第一颗恒牙(第一恒磨牙，在第二乳磨牙之后，又称6龄齿);6～12岁阶段乳牙逐个被同位恒牙替换，其中第1、2前磨牙代替第1、2乳磨牙，此期为混合牙列期;12岁萌出第二恒磨牙;约在18岁以后萌出第三恒磨牙(智齿)，也有终生第三恒磨牙不萌出者。 三、牙齿的分类和功能 如果按牙齿的生长时间分类可分为乳牙和恒牙，如果按形态及功能分
类，牙齿又分为四类。 切牙：位于口腔前部，共8个，其主要功能为切割食物。 尖牙：位于口角处，共4个，牙冠粗壮，牙根长而粗，主要功能是为穿刺和撕裂食物。 前磨牙：又称双尖牙，位于尖牙之后，磨牙之前，共8个。其主要功能是为了协助尖牙撕裂及协助磨牙捣碎食物的作用。 磨牙：位于前磨牙之后，共12个，结构复杂，作用是磨碎食物。切牙和尖牙位于口腔前庭前部，口角之前，合称为前牙;前磨牙和磨牙位于口角之后，合称后牙。 由于牙齿和牙槽骨的支持，牙弓形态和咬合关系的正常，才会使人的面部和唇颊部显得丰满。而当人们讲话和微笑时，整齐而洁白的牙齿，更能显现人的健康和美丽。相反，如果牙弓发育不正常，牙齿排列紊乱，参差不齐，面容就会显得不协调。如果牙齿缺失太多，唇颊部失去支持而凹陷，就会使人的面容显得苍老、消瘦。
《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，按性能可分为离散型和连续型，按学习方式可分为有导师和无导师。 4、神经网络研究的发展大致经过了四个阶段。 5、网络稳定性指从t=0时刻初态开始，到t时刻后v(t+△t)=v(t)，(t>0)，称网络稳定。 6、联想的形式有两种，它们分是自联想和异联想。 7、存储容量指网络稳定点的个数，提高存储容量的途径一是改进网络的拓扑结构，二是改进学习方法。 8、非稳定吸引子有两种状态，一是有限环状态，二是混沌状态。 9、神经元分兴奋性神经元和抑制性神经元。 10、汉明距离指两个向量中对应元素不同的个数。 二、简答题 1、人工神经元网络的特点？ 答：（1）、信息分布存储和容错性。 （2）、大规模并行协同处理。 （3）、自学习、自组织和自适应。 （4）、人工神经元网络是大量的神经元的集体行为，表现为复杂
的非线性动力学特性。 （5）人式神经元网络具有不适合高精度计算、学习算法和网络设计没有统一标准等局限性。 2、单个神经元的动作特征有哪些？ 答：单个神经元的动作特征有：（1）、空间相加性；（2）、时间相加性；（3）、阈值作用；（4）、不应期；（5）、可塑性；（6）疲劳。 3、怎样描述动力学系统？ 答：对于离散时间系统，用一组一阶差分方程来描述： X(t+1)=F[X(t)]； 对于连续时间系统，用一阶微分方程来描述： dU(t)/dt=F[U(t)]。 4、F(x)与x 的关系如下图，试述它们分别有几个平衡状态，是否为稳定的平衡状态？ 答：在图（1）中，有两个平衡状态a 、b ，其中，在a 点曲线斜率|F ’(X)|>1，为非稳定平稳状态；在b 点曲线斜率|F ’(X)|<1，为稳定平稳状态。 在图（2）中，有一个平稳状态a ，且在该点曲线斜率|F ’(X)|>1，为非稳定平稳状态。
神经元和神经纤维 神经元的分类 神经元的类型很多，按照神经元的功能不同，可以分为三类：①感觉神经元(传入神经元)。它是把神经冲动从外周传到神经中枢的神经元；②运动神经元(传出神经元)。它是把神经冲动从神经中枢传到外周的神经元；③中间神经元(联络神经元)。它是在传入和传出两种神经元之间起联系作用的神经元，位于脑和脊髓内。 此外，还可以按照神经元突起的数目不同，而分为假单极神经元、双极神经元和多极神经元三类(见下图)。假单极神经元由细胞体发出一个突起，在一定距离又分为两支，其中的一支相当于树突，另一支相当于轴突。如脊神经节的神经元是假单极神经元。双极神经元由细胞体发出两个突起，一个是树突，另一个是轴突。如耳蜗神经节的神经元为双极神经元。多极神经元由细胞体发出多个树突和一个轴突。如脊髓等中枢神经系统内的神经元大多属于多极神经元。 神经纤维 神经纤维是由神经元的轴突或长的树突以及套在外面的髓鞘组成的。习惯上把神经纤维分为两类：有髓神经纤维和无髓神经纤维。 有髓神经纤维的轴突外面包有髓鞘。髓鞘呈有规则的节段，两个节段之间的细窄部分叫做郎氏结。周围神经纤维的髓鞘来源于施旺氏细胞，在电镜下观察，可以看到髓鞘是由许多明暗相间的同心圆板层组成的。这种同心圆板层是由施旺氏细胞的细胞膜在轴突周围反复包卷而成的(见下图)。中枢神经纤维的髓鞘来源于少突胶质细胞，由少突胶质细胞的细胞膜包卷轴突而成(其包卷方式与施旺氏细胞包卷方式不同)。
周围神经有髓纤维的髓鞘连续生成的过程示意图 无髓神经纤维过去认为没有髓鞘，现在证明它也有一薄层髓鞘，而不是完全没有髓鞘。在电镜下观察，无髓神经纤维是指一条或多条轴突被包在一个施旺氏细胞内，但细胞膜不作反复的螺旋卷绕，所以不形成具有板层结构的髓鞘(见下图)。由于施旺氏细胞不一定完全包裹这些轴突，所以常有裸露的部分。植物性神经的节后纤维、嗅神经或部分感觉神经纤维属于这类神经纤维。 无髓神经纤维示意图
基于遗传神经网络的图像分割 摘要 针对图像分割的复杂性,利用遗传算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,设计出误差最小的神经网络,然后再对图像的像素进行分类识别,实现并提高了图像分割性能。仿真实验表明,与传统的图像分割方法相比,取得了比传统方法更好的图像分割效果。 关键词:图像分割;神经网络;遗传算法;遗传优化 A Study of Genetic Neural Network Used in Image Segmentation ABSTRACT Because of the complexity of image segmentation, the optimization of the weights and thresholds of BP neural network are realized by genetic algorithm, and a BP neural network with minimum error is designed. It classify the image pixels, implement and improve the performance of image segmentation. The results of simulation show that the algorithm neuralnetwork can better achieve the image segmentation, compared with the traditional method. Key word :Image segmentation;Neural Network;Genetic algorithm;Genetic optimization 一、遗传算法 1．1基本概念 遗传算法（Genetic Algorithm）是一类借鉴生物界的进化规律（适者生存，优胜劣汰遗传机制）演化而来的随机化搜索方法。它是由美国的J. Holland教授1975年首先提出，其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定；具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力；采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适 1
学习方式 根据数据类型的不同，对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域，人们首先会考虑算法的学习方式。在机器学习领域，有几种主要的学习方式。将算法按照学习方式分类是一个不错的想法，这样可以让人们在建模和算法选择的时候考虑能根据输入数据来选择最合适的算法来获得最好的结果。 监督式学习： 在监督式学习下，输入数据被称为“训练数据”，每组训练数据有一个明确的标识或结果，如对防垃圾邮件系统中“垃圾邮件”“非垃圾邮件”，对手写数字识别中的“1“，”2“，”3“，”4“等。在建立预测模型的时候，监督式学习建立一个学习过程，将预测结果与“训练数据”的实际结果进行比较，不断的调整预测模型，直到模型的预测结果达到一个预期的准确率。监督式学习的常见应用场景如分类问题和回归问题。常见算法有逻辑回归（Logistic Regression）和反向传递神经网络（Back Propagation Neural Network） 非监督式学习：
在非监督式学习中，数据并不被特别标识，学习模型是为了推断出数据的一些内在结构。常见的应用场景包括关联规则的学习以及聚类等。常见算法包括Apriori算法以及k-Means算法。 半监督式学习： 在此学习方式下，输入数据部分被标识，部分没有被标识，这种学习模型可以用来进行预测，但是模型首先需要学习数据的内在结构以便合理的组织数据来进行预测。应用场景包括分类和回归，算法包括一些对常用监督式学习算法的延伸，这些算法首先试图对未标识数据进行建模，在此基础上再对标识的数据进行预测。如图论推理算法（Graph Inference）或者拉普拉斯支持向量机（Laplacian SVM.）等。 强化学习：
短语的功能主要指短语作为一个整体在句子中充当句法成分的功能。 根据语法功能，可以将短语分为体词性短语、谓词性短语和附加性短语三类。 （一）体词性短语 （二）谓词性短语 （三）附加性短语 一）体词性短语 体词性短语是语法功能相当于体词、主要作主语或宾语的短语。 体词性短语包括： 定中短语 体词性联合短语 同位短语 “所”字短语 “的”字短语 量词短语 方位短语 （二）谓词性短语 谓词性短语是语法功能相当于谓词、主要作谓语的短语。 谓词性短语包括： 主谓短语 述宾短语 述补短语 谓词性联合短语 状中短语 连谓短语 兼语短语 （三）附加性短语 附加性短语是语法功能独特的一类短语，包括介词短语和比况短语。 附加性短语主要作状语修饰谓词性词语，一般不能单说或单用，不能作主语、谓语和宾语。 1、介词短语 介词短语的主要语法功能是作状语修饰谓词性词语。 公司应该按照市场行情及时进行价格调整。 一道闪电把整个窗户都照亮了。 他们沿着河边，慢慢向上游新桥那里走。 大家都为这件事感到高兴。 介词短语还可以作定语、补语等成分。 在病中他想的最多的还是对家乡、对祖国、对人民的感情。(定语) 对问题的认识，还不深刻。（定语） 雪粉钻到衣领里，和汗水搅成一起。（补语）
我对生活的看法并不太拘泥于形式。（补语） 2、比况短语 比况短语的主要语法功能是作状语。 长睫毛下的两只大眼睛，会说话似的扑闪着。 他吓得杀猪般嚎叫起来。 那只警犬箭似的冲出门外。 他触电一样哆嗦了一下。 比况短语还可以作定语、补语等成分。 他的眉头皱了两皱，拉开轰雷似的喉咙直吼。（定语） 又是一阵暴风雨般的呼喊。（定语） 他的腿冻出了冻疮，痛得钻心一般。（补语） 他急得热锅上的蚂蚁似的。（补语） 比况短语一般要在动词省略的情况下才能作谓语。 油绿色的果珠儿翡翠似的。（谓语） 短语结构类型有以下几类：并列短语、偏正短语、动宾短语、后补短语、主谓短语、方位短语、介宾短语、的字短语、复指短语、固定短语。 1.并列短语：词与词之间有并列关系。 2.偏正短语：前面的词修饰、限制后面的名词、动词或形容词。 3.动宾短语：前面的动词支配或关涉后面的词。 4.后补短语：后面的词补充说明前面的动词或形容词。 5.主谓短语：后面的词陈述前面的词，前后有被陈述和陈述关系。 6.方位短语：名词或动词后面带上方位名词。 7.介宾短语：有介词和名词或代词等结合构成。 8.的字短语：由名词、动词、形容词或代词等带上结构助词“的”构成。 9.复指短语：两个或几个词同指一个对象。 10.固定短语：结构固定的专名或成语。
Equation Chapter 1 Section 1 令狐采学 SHANGHAI JIAO TONG UNIVERSITY 论文题目：基于卷积神经网络的自然图像分类技术研究 姓名: 高小宁 专业：控制科学与工程
基于卷积神经网络的自然图像分类技术研究 摘要：卷积神经网络已在图像分类领域取得了很好的效果，但其网络结构及参数的选择对图像分类的效果和效率有较年夜的影响。为改良卷积网络的图像分类性能，本文对卷积神经网络模型进行了详细的理论阐发，并通过年夜量的比较实验，得出了影响卷积网络性能的因素。结合理论阐发及比较实验，本文设计了一个卷积层数为8层的深度卷积网络，并结合Batch Normalization、dropout等办法，在CIFAR10数据集上取得了88.1%的分类精度，有效地提高了卷积神经网络的分类效果。 关键词：卷积神经网络，图像分类，Batch Normalization，Dropout Research on Natural Image Classification Based on Convolution Neural Network Abstract: Convolution neural network has achieved very good results in image classification, but its network structure and the choice of parameters have a greater impact on image classification efficiency and efficiency. In order to improve the image classification performance of the convolution network, a convolutional neural network model is analyzed in detail, and a large number of contrastive experiments are conducted to get the factors that influence the performance of the convolution network. Combining the theory analysis and contrast experiment, a convolution layer depth convolution network with 8 layers is designed. Combined with Batch Normalization and dropout, 88.1% classification accuracy is achieved on CIFAR10 dataset. Which improves the classification effect of convolution neural network. Key Words:Convolution neural network(CNN), image classification, Batch Normalization,Dropout 目录 基于卷积神经网络的自然图像分类技术研究- 1 - 1引言-2- 2卷积神经网络的模型阐发-3- 2.1网络基本拓扑结构- 3 - 2.2卷积和池化- 4 - 2.3激活函数- 5 - 2.4 Softmax分类器与价格函数- 6 - 2.5学习算法- 7 - 2.6 Dropout- 9 - 2.7 Batch Normalization- 10 - 3模型设计与实验阐发-10- 3.1 CIFAR10数据集- 10 - 3.2 模型设计- 11 -
个人收集整理-ZQ 牙齿是指人和动物嘴中具有一定形态地高度钙化地组织，有咀嚼、帮助发音和保持面部外形地功能.牙齿不仅能咀嚼食物、帮助发音，而且对面容地美有很大影响.人们常把牙齿作为衡量健美地重要标志之一. 一、牙齿结构 牙齿(又称“牙”或“齿”)，是人体中最坚硬地器官，分为牙冠、牙颈和牙根三部分.又分为牙釉质(珐琅质)、牙本质(象牙质)、牙髓(神经腺)等.资料个人收集整理，勿做商业用途 二、牙齿生长 人一生有乳牙(共个)和恒牙(～个)两副牙齿. 乳牙：出生后～个月乳牙开始萌出，个月后未萌出者为乳牙萌出延迟.乳牙萌出顺序一般为下颌先于上颌、自前向后，约于岁时乳牙出齐.乳牙萌出时间个体差异较大，与遗传、内分泌、食物性状有关.资料个人收集整理，勿做商业用途 恒牙：岁左右萌出第一颗恒牙(第一恒磨牙，在第二乳磨牙之后，又称龄齿)～岁阶段乳牙逐个被同位恒牙替换，其中第、前磨牙代替第、乳磨牙，此期为混合牙列期岁萌出第二恒磨牙;约在岁以后萌出第三恒磨牙(智齿)，也有终生第三恒磨牙不萌出者.资料个人收集整理，勿做商业用途 三、牙齿地分类和功能 如果按牙齿地生长时间分类可分为乳牙和恒牙，如果按形态及功能分类，牙齿又分为四类.切牙：位于口腔前部，共个，其主要功能为切割食物. 尖牙：位于口角处，共个，牙冠粗壮，牙根长而粗，主要功能是为穿刺和撕裂食物. 前磨牙：又称双尖牙，位于尖牙之后，磨牙之前，共个.其主要功能是为了协助尖牙撕裂及协助磨牙捣碎食物地作用.资料个人收集整理，勿做商业用途 磨牙：位于前磨牙之后，共个，结构复杂，作用是磨碎食物.切牙和尖牙位于口腔前庭前部，口角之前，合称为前牙;前磨牙和磨牙位于口角之后，合称后牙.资料个人收集整理，勿做商业用途 由于牙齿和牙槽骨地支持，牙弓形态和咬合关系地正常，才会使人地面部和唇颊部显得丰满.而当人们讲话和微笑时，整齐而洁白地牙齿，更能显现人地健康和美丽.相反，如果牙弓发育不正常，牙齿排列紊乱，参差不齐，面容就会显得不协调.如果牙齿缺失太多，唇颊部失去支持而凹陷，就会使人地面容显得苍老、消瘦.资料个人收集整理，勿做商业用途 1 / 1
过程神经元与过程神经网络模型 1 过程神经元的定义 过程神经元是由过程输入信号加权，时间、空间二维聚合和阈值激励输出等四部分运算组成。与传统神经元M-P 模型不同之处在于过程神经元的输入和连接权都可以是时变函数，过程神经元增加了一个对于时间的聚合算子，从而其聚合运算既包含对输入信号的空间加权聚集，亦有对时间过程效应的累积。过程神经元模型的结构如图3.1所示。 图3.1 过程神经元一般模型 图3.1中，)(),...,(),(21t x t x t x n 为过程神经元的时变输入函数；)(),...,(),(21t w t w t w n 为相 应的连接权函数；)(?K 为过程神经元的聚合核函数；f (·)为激励函数，可取线性函数、Sigmoid 函数、Gauss 型函数等等。 按照空间聚合与时间聚合顺序的不同，过程神经元可分为两类基本数学描述模型，其输入与输出之间的关系分别为： 模型Ⅰ： )))))(,)(((((θ-=∑?t X t W K f y （3.1） 其中，)(t X 为输入函数向量，)(t W 为相应的连接权函数向量，y 为输出，θ为激活阈限，“∑”表示某种空间聚合运算（例如，加权和），“∫”表示某种时间聚合运算（例如，对t 积分）。 式（3.1）表示的过程神经元对外部时变输入信号先进行时间加权聚合，即先分别考虑各个时变输入信号对系统输出的加权时间累积效应，然后再考虑这些时间累积效应的空间聚合作用，最后通过激励函数的计算输出结果。其结构如图3.2所示。 图3.2 过程神经元模型Ⅰ 模型Ⅱ： y (1t x (2t x (t x n y (1t x (2t x (t x n
神经元的结构、分类和功能: 神经系统的细胞构成包括两类细胞：神经细胞和神经胶质细胞，一般将神经细胞称作神经元（neuron），被认为是神经系统行使功能、信息处理最基本的单位。而胶质细胞则主要起支持、营养和保护的作用，但随着人们积累知识的增加，逐渐发现胶质细胞也能够行使一些特殊的生理功能。 在人类的中枢神经系统中约含有1011个神经元，其种类很多，大小、形态以及功能相差很大，但它们也具有一些共性，例如突起。我们以运动神经元为例介绍神经元的典型结构，如图2-37所示。与一般的细胞一样，神经元也是由细胞膜、细胞核、细胞质组成的胞体（cell body）和一些突起（neurite）构成的。胞体为代谢和营养的中心，直径大小在μm级别。除胞体外，与神经元行使功能密切相关的结构是各种各样的特异性突起，也称为神经纤维。其中自胞体一侧发出、较细长的圆柱形突起为轴突（axon），每个运动神经元一般只有一个轴突，其功能是信息的输出通道，代表着神经元的输出端；同时还可以借助轴浆进行物质的运输，主要包括由胞体合成的神经递质、激素以及内源性的神经营养物质，这种运输称为轴浆运输。轴突从胞体发出的部位呈椎状隆起，称为轴丘（axon hillock），并逐渐变细形成轴突的起始段（initial segmeng），这一部分的功能及其重要，它是神经元产生冲动的起始部位，并随后继续沿着轴突向外传导。轴突通常被髓鞘（myelin）包裹，但并非是完全的将其包裹，而是分段包裹，髓鞘之间裸露的地方为郎飞结（node of Ranvier），其上含有大量的电压门控钠离子通道。轴突末梢（aoxn terminal）膨大的部分称为突触小体（synaptic knob），这是信息在某个神经元传递的终点，它能与另一个神经元或者效应器细胞相接触，并通过突触结构（synapse）进行信息的传递。 神经元中另一类重要的突起为树突（dendritic），一般是从胞体向外发散和延伸构成，数量较多，由于与树枝的分布类似而得名，是神经元进行信息接收的部位。树突表面长出的一些小的突起称为树突棘（dendritic spine），数目不等，它们的大小、形态数量与神经元发育和功能有关。当神经元活动较为频繁时，树突棘的数量和形状会发生相应的变化，是神经元可塑性研究的重要方面。轴突和树突的作用反映了功能两极分化的基本原理。
介绍人工神经网络的发展历程和分类 1943年，心理学家W.S.McCulloch 和数理逻辑学家W.Pitts 建立了神经网络和数学模型，称为MP 模型。他们通过MP 模型提出了神经元的形式化数学描述和网络结构方法，证明了单个神经元能执行逻辑功能，从而开创了人工神经网络研究的时代。1949年，心理学家提出了突触联系强度可变的设想。60年代，人工神经网络的到了进一步发展，更完善的神经网络模型被提出。其中包括感知器和自适应线性元件等。M.Minsky 等仔细分析了以感知器为代表的神经网络系统的功能及局限后，于1969年出版了《Perceptron 》一书，指出感知器不能解决高阶谓词问题。他们的论点极大地影响了神经网络的研究，加之当时串行计算机和人工智能所取得的成就，掩盖了发展新型计算机和人工智能新途径的必要性和迫切性，使人工神经网络的研究处于低潮。在此期间，一些人工神经网络的研究者仍然致力于这一研究，提出了适应谐振理论（ART 网）、自组织映射、认知机网络，同时进行了神经网络数学理论的研究。以上研究为神经网络的研究和发展奠定了基础。1982年，美国加州工学院物理学家J.J.Hopfield 提出了Hopfield 神经网格模型，引入了“计算能量”概念，给出了网络稳定性判断。 1984年，他又提出了连续时间Hopfield 神经网络模型，为神经计算机的研究做了开拓性的工作，开创了神经网络用于联想记忆和优化计算的新途径，有力地推动了神经网络的研究，1985年，又有学者提出了波耳兹曼模型，在学习中采用统计热力学模拟退火技术，保证整个系统趋于全局稳定点。1986年进行认知微观结构地研究，提出了并行分布处理的理论。人工神经网络的研究受到了各个发达国家的重视，美国国会通过决议将1990年1月5日开始的十年定为“脑的十年”，国际研究组织号召它的成员国将“脑的十年”变为全球行为。在日本的“真实世界计算（RWC ）”项目中，人工智能的研究成了一个重要的组成部分。 人工神经网络的模型很多，可以按照不同的方法进行分类。其中，常见的两种分类方法是，按照网络连接的拓朴结构分类和按照网络内部的信息流向分类。按照网络拓朴结构分类网络的拓朴结构，即神经元之间的连接方式。按此划分，可将神经网络结构分为两大类：层次型结构和互联型结构。层次型结构的神经网络将神经
人工神经网络的发展和分类 人工神经网络是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络。神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）和之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数（activation function）。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆。网络的输出则依网络的连接方式，权重值和激励函数的不同而不同。而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。 它的构筑理念是受到生物（人或其他动物）神经网络功能的运作启发而产生的。人工神经网络通常是通过一个基于数学统计学类型的学习方法（Learning Method）得以优化，所以人工神经网络也是数学统计学方法的一种实际应用，通过统计学的标准数学方法我们能够得到大量的可以用函数来表达的局部结构空间，另一方面在人工智能学的人工感知领域，我们通过数学统计学的应用可以来做人工感知方面的决定问题(也就是说通过统计学的方法，人工神经网络能够类似人一样具有简单的决定能力和简单的判断能力)，这种方法比起正式的逻辑学推理演算更具有优势。 1943年，心理学家W.S.McCulloch和数理逻辑学家W.Pitts建立了神经网络和数学模型，称为MP模型。他们通过MP模型提出了神经元的形式化数学描述和网络结构方法，证明了单个神经元能执行逻辑功能，从而开创了人工神经网络研究的时代。 1949年，心理学家提出了突触联系强度可变的设想。60年代，人工神经网络的到了进一步发展，更完善的神经网络模型被提出。其中包括感知器和自适应线性元件等。M.Minsky等仔细分析了以感知器为代表的神经网络系统的功能及局限后，于1969年出版了《Perceptron》一书，指出感知器不能解决高阶谓词问题。他们的论点极大地影响了神经网络的研究。加之当时串行计算机和人工智能所取得的成就，掩盖了发展新型计算机和人工智能新途径的必要性和迫切性，使人工神经网络的研究处于低潮。 在此期间，一些人工神经网络的研究者仍然致力于这一研究，提出了适应谐ART，同时进行了神经网络数学理论的研究。以上研究为神经网络的研究和发展奠定了基础。1982年，美国加州工学院物理学家J.J.Hopfield提出了Hopfield神经网格模型，引入了“计算能量”概念，给出了网络稳定性判断。 1984Hopfield神经网络模型，为神经计算机的研究做了开拓性的工作，开创了神经网络用于联想记忆和优化计算的新途径，有力地推动了神经网络的研究。1985年，又有学者提出了波耳兹曼模型，在学习中采用统计热力学模拟退火技术，保证整个系统趋于全局稳定点。 1986年进行认知微观结构地研究，提出了并行分布处理的理论。人工神经网络的研究受到了各个发达国家的重视。美国国会通过决议将1990年1月5日开始的十年定为“脑的十年”，国际研究组织号召它的成员国将“脑的十年”变 RWC项目中，人工智能的研究成了一个重要的组成部分。 人工神经网络的模型很多，可以按照不同的方法进行分类。其中，常见的两
2010年全国研究生数学建模竞赛C题 神经元的形态分类和识别 大脑是生物体内结构和功能最复杂的组织，其中包含上千亿个神经细胞（神经元）。人 类脑计划（Human Brain Project, HBP）的目的是要对全世界的神经信息学数据库建立共同的 标准，多学科整合分析大量数据，加速人类对脑的认识。 作为大脑构造的基本单位，神经元的结构和功能包含很多因素,其中神经元的几何形态 特征和电学物理特性是两个重要方面。其中电学特性包含神经元不同的电位发放模式；几何 形态特征主要包括神经元的空间构象，具体包含接受信息的树突，处理信息的胞体和传出信 息的轴突三部分结构。由于树突，轴突的的生长变化，神经元的几何形态千变万化。电学特 性和空间形态等多个因素一起，综合表达神经元的信息传递功能。 (1a) (1b) (1c) 图1，(1a) 鼠中海马的CA1锥体神经元. (1b) 关键位置: D, 树突; S, 胞体; AH, 轴突的开始阶段轴丘; A,轴突; T,轴突末端. 树突的类型: e, 单个树突的等价圆柱体; a, 树突顶端; b, 树突基端; o, 树突倾斜. 树突的水平: (p)最近端, (m) 中间端, 和(d) 最远端-相对细胞胞体. (1c)神经元局部形态的简单几何特征：D树干直径，T顶端直径，L树干长度，△A树干锥度，R分支比例(前后分支的长度关系)，ν分支幂律(前后分支的直径关系)，α分支角度. 对神经元特性的认识，最基本问题是神经元的分类。目前，关于神经元的简单分类法 主要有：（1）根据突起的多少可将神经元分为多极神经元；双极神经元和单极神经元。（2） 根据神经元的功能又可分为主神经元，感觉神经元，运动神经元和中间神经元等。主神经元 的主要功能是输出神经回路的信息。例如大脑皮层的锥体神经元，小脑皮层中的普肯野神经 元等。感觉神经元，它们接受刺激并将之转变为神经冲动。中间神经元，是介于感觉神经元 与运动神经元之间起联络作用的。运动神经元，它们将中枢发出的冲动传导到肌肉等活动器
人工神经网络复习资料第一次课 1.人工神经元模型 2. 3. Forward Neural Networks Model 前向神经网络模型Feedback Neural Networks Model反馈神经网络模型Neural Networks Control System神经网络控制系统Integrated Neural Networks 集成神经网络
4. 5. 6. When no node节点output is an input to a node in the same layer or preceding layer前层, the network is a feedforward network(前向网络). 当输出被引导为输入到相同的或之前的层节点时，网络是反馈网络 反馈网络,封闭的循环称为复发性网络(递归网络)
7. 8. 9. 神经网络的用途是1分类2模式识别、特征提取、图像匹配3降噪4预测 n 1 23n
4.感知器（前向网络） 5. 感知器是一个具有单层计算神经元的神经网络，并由线性阈值元件组成，是最简单的前向网络。感知器模型是美国学者罗森勃拉特（Rosenblatt）为研究大脑的存储、学习和认知过程而提出的一类具有自学习能力的神经网络模型，Rosenblatt提出的感知器模型是一个只有单层计算单元的前向神经网络，称为单层感知器。它主要用于模式分类，单层的感知器网络结构如下图所示。 5.感知器算法1）随机地给定一组连接权 2）输入一组样本和期望的输出 3）计算感知器实际输出 4）修正权值 5）选取另外一组样本，重复上述2）～4）的过程，直到权值对一切样本均稳定不变为止，学习过程结束。