本科毕业设计(论文)
题目：人工神经网络在认知科学的研究
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摘要
人工神经网络是一种基于生物神经网络结构和机制的算法或模型。认知科学是一种研究人类大脑处理认知信号并做出反应过程的科学。利用对人类认知现象的了解来设计的人工神经网络具有很好的处理信息的能力，这对现实应用很有帮助。现在，人工神经网络模拟认知科学已经成为了人工智能的重要分支。
首先简单说明了人类大脑神经元特点，生物神经元的简单组成和复杂联系构成了生物神经网络模型。其次简述了人工智能和认知科学的历史，从古希腊哲学认知研究到现代的人工神经网络模拟认知。接着总结了典型的人工神经网络结构，共有十五组经典神经网络模型。然后重点论述了十个近年来关于人工神经网络模拟认知的模型，主要从模型模拟认知的优势、模型结构、模型信息处理过程和模型应用等方面阐述。接着讲述作者总结的人工神经网络模拟认知现象的发展规律，即模型机制的完全生物性与部分生物性问题。再接着介绍了五个关于人工智能神经网络国际会议，特别列出了会议的投稿主题。最后，对人工神经网络模拟认知的发展趋势做预测，多学科综合和复杂性成为未来神经网络研究的方向。
关键词：人工神经网络；认知；国际会议
The report that the situation of artificial neural network on the
study of cognition science in recent years
Student:LIANG Cheng-he teacher:XU Jian-yu
Abstract: Artificial neural network which is based on the structure and theory of biological neural network is algorithm and model. Cognition science is a subject which discusses the process of disposing information and response. Artificial neural network have the capability of dealing with information which is designed for understand biological cognition phenomenon on cognition science better than other model, and it is useful to the need of the reality. In recent years, artificial neural network model of cognition science become one branch of artificial intelligence.
First，we introduce that the characteristics of human being of brain neurons, which is made up of simple element and complex connection, and the history of the artificial intelligence and cognitive science from ancient Greek philosophy to artificial neural network model of cognition in recent years. Next, we summarize that the typical structure of the artificial neural network, together fifteen neural network models. Then, we discuss that the ten artificial neural networks which are model of the cognition in recent years, including the model of the advantage of the model, the cognitive structure of the model, the aspects of information process, the use of models. The author summarize that the development law of artificial neural network, including all of biological model and the part of biological model. And then it introduces that five international meetings of artificial intelligence neural network, and make a list which is meeting contribute theme.Finally, the article said that the development of the artificial neural network model of cognitive, which will become complex and multi-discipline in the future.
Key words: artificial neural network；cognition；international conference
目次
摘要 ............................................................................................................................... I Abstract: ............................................................................................................................ V I
1 引言 (1)
1.1 基本原理 (1)
1.2 人工神经网络发展简史 (2)
1.3 文章内容 (3)
2 对神经网络发展有重要影响的神经网络模型 (4)
3 模拟认知的人工神经网络模型 (5)
3.1 模拟记忆 (5)
3.1.1 R-nets模型 (5)
3.1.2 非线性动态人工神经网络模型 (6)
3.1.3 竞争网络模型和周期联想记忆模型 (7)
3.1.4 计算机认知神经学模型 (9)
3.2 模拟注意力 (10)
3.2.1 注意运动推导模型 (10)
3.3 模拟情绪 (12)
3.3.1 DUONN模型 (12)
3.4 模拟语言 (12)
3.4.1 语法理解模型 (12)
3.4.2 数字空间模型 (13)
3.4.3 多时间周期神经网络模型 (14)
4 人工神经网络模拟认知现象现状 (16)
5 人工智能中关于人工神经网络和认知科学的国际会议 (17)
5.1 国际人工智能协会年会 (17)
5.2 神经信息处理系统年会 (17)
5.3 国际神经网络年会 (18)
5.4 国际人工智能联合会议 (18)
5.5 国际人工智能工具会议 (18)
6 未来 (19)
7 结论 (20)
致谢 (21)
参考文献 (22)
附录1 (24)
1 引言
1.1 基本原理
现代人大脑的平均重量约为1400g，大脑内约含1000亿个神经元，每个神经元与其他神经元间有约1000个连接，大脑内总共约有1000000亿个连接。人脑的基本组成单元是神经元，是一种特殊化学细胞。神经元由树突与轴突组成，树突位于神经元表面，轴突周围有腱鞘。树突与其他神经元轴突末梢相联系，构成突触。神经元间信号传递是一种复杂的生物化学过程：电过程。总之，简单神经元的复杂联系构成了人类智能的物质基础。
人的智能涉及许多领域，包括感知和认知，语言能力及视觉功能，记忆，学习与知识预测，自适应和鲁邦性，创新和发明，行动和动作，优化，计划、判断和决定，博弈与对策，深层智能因素（意识，感情，意志，注意力，直觉，理解）[1]。其中认知的研究，是本文讨论的重点[1]。
人工神经网络简称作神经网络，他是一种基于生物神经网络的功能和结构的数学模型或计算模型。神经网络由人工神经元组成，神经元间相互连接构成了神经网络系统。大多数情况下，人工神经网络是自适应系统，在学习期间，他能通过观察流过网络的外部或内部信息来变换他的结构，以适应信息加工的变化。现代神经网络是非线性统计数据模型工具，他们通常是在输入和输出关系复杂的模式或查询数据中得到应用。
认知科学是一个交叉性学科，其研究思维和思维过程，探索什么是认知、认知做什么、怎么工作。其研究主要是在人类的智力和行为上，特别是人类的神经系统。在神经系统中信息怎样表述、怎样产生、怎样转换，是认知科学的研究课题。认知科学涉及心理学、人工智能、哲学、神经科学、语言学、社会学、教育学、人类学，其分析层次既有低水平学习和机械式决定又有高水平逻辑和计划，不仅关注神经元的连接而且关注大脑分子组织。
在研究人类认知能力中，利用人工神经网络模型来模拟认知能力是一种重要的研究方法。模拟认知利用的是现有已知的认知运行机制，虽然这些机制并不完美，但通过模拟我们还是能利用其解决许多问题，甚至能透过人工神经网络模型进一步了解认知。这类人工神经网络的模拟理论，被称为联结主义。联结主义的原理是神经网络及神经网络间连接机制与学习算法，理论认为人的思维基元是神经元，而不是符号处理过程。
人工神经网络发展起于20世纪，认知科学研究起于古希腊哲学，而将人工神经网络用于研究认知科学则是近几十年的事。
1.2 人工神经网络发展简史[2]
早期：古希腊哲学，代表人物Descartes，David Hume，Immanuel Kant，Benedict de Spinoza，Nicolas，Malebranche，Pierre Cabanis，Leibniz，John Locke，这个时期的认知科学研究与现代认知科学不同，其最终发展成了心理学和哲学。
启蒙期：1880年美国心理学家William James出版了第一部详细论述人脑结构及功能的专著《principles of psychology》，对与学习、联想记忆相关的基本原理做了开创性研究。1930年代到1940年代（自动控制化时期），Warren Mcculloch 和Walter Pitts寻求解释：思维的组织原则，第一次提出了人工神经网络。1943年生物学家W.S.McCulloch和数学家W.A.Pitts发表了一篇神经网络的文章，提出了神经元的数学模型M-P模型。1949年心理学家Donald olding Hebb出版了名为《organization of Behavior》的书，提出了Hebb算法的连结权值训练算法和联结主义。1958年计算机学家Frank Rosenblatt发表文章提出了三层网络特性的神经网络结构，称为“感知机”。 1940年代到1950年代，计算机理论和数字计算机的快速发展，Alan Turing 和John von Neu mann在认知科学研究中首次运用了现代计算机理论和技术。1959年，Noam chomsky评论B.F.Skinner的书《语言行为》。提出了为解释语言，我们需要一个产生语法的理论，它不仅能归属内在表达，而且有潜在的顺序特征。1960年电机工程师Bernard Widrow和Marcian Hoff发表了文章《Adaptive Switching Circuits》实现了人工神经网络的计算机仿真和硬件电路的设计。
低潮期：1969年M.Minsky和S.Papert评论“感知机”，认为其存在无法扩展到多层网络的问题。1969年S.Grossberg和G.A.Carpenter提出了自适应响应理论模型。1972年T.Kohomen提出了自组织映射（SOM）理论。同年，J.Anderson也提出了一个相似的“交换存储器”。 1973年，Christopher Longuet-Higgins在他的文献Lighthill report中提到了认知科学的术语。1980年到1983年Kunihiko Fukushima发表了文章《Neocognitron》，并开发了许多神经网络结构与训练算法
复兴期：1982年John J.Hopfield发表文章提出了Hopfield网络。1987年美国电话与电报公司贝尔实验室利用Hopfield网络，仿真出耳蜗与视网膜等硬件网络。同年G.E.Hinton和T.J.Sejnowski提出学习过程使用模拟退火技术的Blotzmann机（波尔兹曼机）。1988年David E.Rumelhart和James L.McCelland及其领导小组发表了《Parallel Distributed Processing》。
新时期：1987年6月首届国际神经网络学术会议在美国加州圣地亚哥召开，而且在会上成立了国际神经网络学会（INNS）。1989年Stephen Grossberg、Teuvo kohonen 和Shunichi Amari主持创办了世界第一份神经网络杂志《Neural Network》。
1.3 文章内容
文章第二部分论述了部分对人工神经网络发展有重大影响的网络模型，然后第三部分重点介绍了近十年内十个模拟人类认知的人工神经网络模型，分别从人工神经网络模型的结构、优势和原理等方面论述。第四部分总结了作者对近年人工神经网络模拟认知现象的发展规律。第五部分讲述了五个国际著名的人工智能会议及投稿主题。第六部分对人工智能特别是人工神经网络模拟认知的发展趋势进行了预测。
2 对神经网络发展有重要影响的神经网络模型[2]
Perceptron（感知机）Frank Rosenblatt（康奈尔大学）在1957年提出的
Adaline（自适应线性单位）和Madaline（多个Adaline的组合网络）Bernard Widrow（斯坦福大学）在1960年到1962年提出的
Avakabche（雪崩网）：S.Drossberg在1967年提出
Cerellatron（小脑自动机）D.Marr麻省理工学院在1969年到1982年提出
Back Propagation（误差反传网络）：P.Werbos（哈佛大学）、David Rumelhart （斯坦福大学）James McClelland（斯坦福大学）在1979年到1990年提出Adaptive Resonance Theory（自适应共振理论ART）有ART1、ART2、ART3三种类型G.Carpenter和S Grossberg（波士顿大学）在1976年到1990年提出的Brain State in a Box（盒中脑BSB网络）James Anderson（布朗大学）在1977年提出
Neocognition（新认知机）Fukushima（日本广播协会）在1978年到1984年提出
Self-Organizing feature map（自组织特征映射网络）Tuevo Konhonen（芬兰赫尔辛基技术大学）在1980年提出
Hopfield网络John Hopfield（加州理工大学）在1982年提出
Boltzman machine（波尔兹曼机）和Cauchy machine（柯西机）J.Hinton（多伦多大学）和T.Sejnowski（霍布金斯大学）在1985到1986年提出的
Bidirectional Associative Memory（BAM，双向联想记忆网）Baaart kosko（南加州大学）1985年到1988年提出
Counter proagation（CPN，双向传播网）Robert Hecht-Nielsen在1983年提出Radial Basis Functions（RBF，径向基函数网络）Broomhead Lowe在1988年提出
Support Vector Machine（SVM，支持向量机）Vapnik在1992年到1988年提出
3 模拟认知的人工神经网络模型
3.1 模拟记忆
3.1.1R-nets模型[3]
在人类大脑中，信息是存储在大脑内神经元中的，不同神经元间不同连接强度构成了特定的信息，这些信息在大脑中被称作记忆。生物大脑的信息存储容量和效率是现代电子计算机的许多倍，如果能模拟出大脑记忆的机制，将会给计算机存储带来深远的影响。
R-nets模型是一种模拟记忆现象的存储模型。R-nets中有两个重要的组成部分，训练集和回忆集，其中的神经元分为兴奋神经元和抑制神经元，模型结构见图3.1.1，光滑球形是兴奋神经元，尖状球形是抑制神经元，R-nets大约有3000到75000个兴奋神经元组成。在模型中，兴奋神经元到抑制神经元的比率和突触的数量是不等的。R-nets神经网络的存储能力由随机选择兴奋神经元和训练突触估算出来。网络中部分神经元被训练成训练集，训练集中半数兴奋神经元又组成回忆集。网络可以运行100个循环，训练集的数量是持续增长的，直至训练集中每个目标组的错误数量达到目标组尺寸的10%。在网络整体尺寸大幅增长下，回忆集的尺寸也是小幅增长的，这可以有效的存储信息。而对于训练集而言，训练集尺寸与网络尺寸要相适应，否则会出现许多错误偏差。训练集对网络整体相对较小时，其错误偏差主要由于神经元中存在虚假的连结，使得训练组不能连结到回忆集。训练集对网络整体相对较大时，错误主要原因则是网络的过度训练。由于存储空间和突触数量是线性的，使得网络间出现密集的连接。
图3.1.1 R-nets模型结构
R-nets网络模型相对于传统神经网络模型的优势在于，其信息存储能力更强而且更符合生物学上神经系统的运行方式。对于信息存储而言，网络的学习算法和回忆算法是独立于网络结构的，且不需要设定临界值也不需要对突触进行分级。对于符合生物神经系统运行模式而言，模型表现在不仅体现了大脑的物质情况，而且提供了特别的仿生物连接矩阵。虽然模型的生物特征可能会限制其求解更低水平的问题的能力，但是这些特征在非现实突触模拟中是有用的。
由于其符合大脑内神经元存储信息的结构，使得他可以模拟许多心理现象，如串行记忆，次级加强，再加工记忆，预测制造，不完整再加工记忆等。他还能模拟在刺激作用下的感官反应，并能通过回忆感官反应的结果来重复运动。他不仅能在特殊刺激下预测行为，也能在没有特殊刺激下预测行为。
3.1.2非线性动态人工神经网络模型[4]
非线性动态人工神经网络，简称为NDANN模型，他是以非线性动态系统（NDS）理论为基础的人工神经网络。NDS是一个理论方法，其目的是有两点：首先，他能作为一个分析数据的工具；第二，他能模拟不同领域的调查研究。在NDS方法中，时间和变化是两个重要的变量。对系统而言，系统随时间而产生的变化是直接与外部环境状况相互联系、相互作用的，系统和环境的相互作用对自组织和复杂行为是非常重要的，非线性动态系统（NDS）理论在微观和宏观上都能反应这些联系。NDS理论可以应用在很多领域中，包括神经科学，感知心理学和认知科学和社会心理学，近来NDS理论已经成为了探测和理解认知现象的必要工具。NDANN模型不仅体现了NDS的性能水平，而且可以模拟神经元活动和低水平认知现象
NDANN的结构见图3.1.2，x[0]和y[0]表示初始输入状态（刺激）；t是网络的迭代数量；W和V是强度矩阵。网络模型由两层组成，模型可以加工在一个周期中流动的双向信息。网络成产生联想记忆和非联想记忆，也就是说，他可以进行有导师学习也可以进行无导师学习。模型两层的大小是不同的，强度矩阵不需要作转换阵操作。而且，网络的每一个单元都对应一个神经元种群，就好像是在生物神经网络或心理学概念上讲述的生物神经元一样。
图3.1.2 非线性动态人工神经网络结构
由于当前未能全部知晓脑部记忆机制，故模拟记忆现象设计的人工神经网络只能部分模拟记忆过程，这导致模型的信息存储和处理等方面存在缺陷。结合生物记忆机制和NDA原理的NDANN模型可以避免这一缺陷，由于他可以模拟混沌的时间空间行为，因此他也成为一个帮助弥合生物记忆和基于行为模拟的存储模型间差距的有效工具。
3.1.3竞争网络模型和周期联想记忆模型[5]
竞争网络是通过评估他们的强度空间中训练后的随机变量来进行学习的，网络最大的特点是能在学习环境出现偏差时正常的学习。周期联系记忆（RAM）通常作为模拟不稳定原则的分析器，但是他对环境偏差很敏感。
竞争神经网络是由Rumelhart和Zipser在1986年提出的，他是一个简单的标准前馈网络，他由两层组成，分别是隐含层和输出层，见图3.1.3（a），其中的虚线箭头表示无可调节强度的抑制连接。
图3.1.3（a）竞争神经网络模型结构
自适应响应理论模型，简称ART，是Carpenter和Grossberg在1987年提出的，他是一个基于生物学竞争性的网络，他以两个主要问题为基础，一个是共振（Grossberg在1976年提出的）一个是新探测器（是vigilance和Grossberg在1976年提出的）。共振是一个平衡状态，当一个输出能重新构建输入时，就会出现共振现象，ART1网络仅仅在平衡状态到达时学习。ART1结构见图3.1.3（b），他由两层单元，网络有两个距离强度集组成，右边部分是网络的新探测器。
图3.1.3（b）自适应响应理论模型结构
周期联想忆模型，简称RAM，其结构见图3.1.3（c），W是强度矩阵，表示一个简单的线性网络，x[t]是网络在时间t时的状态，灰色正方形式是一个延迟单元。模型规则是由Hopfield在1982年提出的，在1977年Anderson再次强调了这个原则，模型的参数不会影响到模型的瞬态性能。
图3.1.3（c）周期联想记忆模型结构
非线性联想记忆模型，简称NDRAM，他是一个非线性RAM，他能分类灰度值相关的模式，还能在RAMs处于新的连续刺激下学习。在学习算法下,小数量的虚假状态能显著改善了网络的性能。NDRAM的结构见图3.1.3（d），这是一个通常的联系记忆模型的主要结构，但是附加了一个新颖探测器，这个探测器是用来计算输入和输出间的联系的。
图3.1.3（d）NDRAM模型结构
学习环境偏差是一个合理的行为，是一种先前不平等。许多证据表明人类大脑能执行一系列认知行为，而不受学习环境偏差影响。无导师学习的联结主义神经网络被用于计算机科学中的机器学习和心理学中的模拟人类认知，但是并不清楚他们对先前不平等是否敏感。从模拟记忆的方式上来分，神经网络模型可分为竞争网络模型和周期联想记忆模型。在仿真实验中，设置两个环境，一个是简单环境，实验RAM模型和竞争神经网络模型，另一个环境是复杂学习环境，实验NDRAM模型和ART1模型。通过对这两大类四个模型的仿真可知，竞争网络模型难以适应学习环境偏差，而周期联想记忆模型则能很好的适应这一偏差。
3.1.4计算机认知神经学模型[6]
计算认知神经学模型，简称作CCN模型。现代的神经网络理论在模拟感知时是作为一种媒介，他们的优点是与人类大脑运行机制部分相似，包括离散表示、连续流动、把记忆模拟为突触强度等。但是这些模拟方法也有缺点，那就是他们不能完全模拟或尽可能模拟人类大脑的认知过程，构建模型结构时，他们首先考虑的是如何优化自身的模型结构。
CCN结构如图3.1.4，这个网络结构是Ashby和Crossley在2011年提出的，粗大的黑色箭头表示信息的流动。从图中可知，模型由早期训练和晚期训练激活，在TAN 学习前和其学习后的时期中，环境参数是得到奖励的。最初，刺激不能引起TAN停止，
因此MSN不能由刺激激起。结果，在刺激开始后pre-SMA/SMA单元的激励比暂时不会改变。训练进行一段时间后，TAN由刺激停止，他释放了MSN。这允许MSN接收刺激，并引起激励比在pre-SMA/SMA增加超过基准值（SMA=补充动力区域，VA=丘脑的前腹部核心，VL=丘脑的后腹部核心，GPi=苍白球内部，MSN=中等有刺神经元，TAN=tonically丘脑。
图3.1.4 计算机认知神经学模型结构
CNN模型与传统的人工神经网络认知模型相比，其有许多优点，第一，CCN模型增加了在模拟行为的数量限制。Newell提出认知理论在根本上是不能被数据证明的。增加神经行为的数量能减少候选分类模式的数量，而且能减少分类的不均匀。第二，CNN模型能显示出在名义上并不相关的神经科学行为间的关系。第三，在很多情况下，研究神经科学本质会导致惊奇行为的发现，而这些行为很难通过一个纯粹的认知方法来追溯。第四，CNN模型使用符合聚集运作的方法来模拟实验，聚集运作方法能起到预测行为和神经科学数据的作用。
3.2 模拟注意力
3.2.1注意运动推导模型[7]
注意力瞬脱是一种指示注意力的暂态现象，注意力瞬脱即当注意力集中在第一个目标，并出现第二个目标时，注意力在注意第二目标过程中发生的瞬间注意力脱离现
象，研究表明注意力由第一个目标向第二个目标转移的时间是200-500ms。以脑部为基础的神经模型在模拟注意力时通常都是采用研究注意力瞬脱现象，即观察模型在刺激下对两个不同目标的反应。
注意运动推导模型，简称CODAM模型，其由以下几个模块组成：1，目标映射，作用是告知注意力信号的调节过程。2，注意力控制信号产生器（IMC），在工程控制方法中表达为反向模型控制器。3，目标模块，分为内在目标模块和外在目标模块，其用作偏离注意力的运动信号。4，工作记忆模块，功能是作为注意力刺激的评价器。5，注意力控制信号的推导解除器，可以通过对比注意力控制信号和目标信号快速产生对错误信号的修正，还可以在早期帮助呼叫工作记忆站加快，引入注意力刺激的过程。6，监视器，可以通过计算目标信号和预测信号的值产生一个错误信号。模型结构见图3.2.1，开环表示目标，闭环表示干扰项或隐藏项，黑线表示兴奋连接，灰线表示抑制连接。
图3.2.1 CODAM模型结构
CODAM模型原本是用于分析发动机控制的模型，最近才发现其也可用于模拟注意力。我们可以利用CODAM模型模拟注意力瞬脱现象，这可以帮助我们指定出现象的抑制过程， CODAM模型探索方法可以更为详细指明的注意力过程，这是采用模型模拟注意力并研究注意力过程的模型，他扩展了第二目标对仿真影响的理解，阐述了多刺激对仿真的影响和刺激信号间的关系。
数控技术应用专业建设方案 为使数控技术应用专业在“十二五”期间主动适应职业教育发展的新趋势和经济社会发展、产业结构调整、行业企业对本专业人才培养的新要求，更好的服务于区域、行业经济建设，结合《山东省民族中等专业学校发展规划》，按照培养高素质高技能人才的要求，制定本专业建设方案。 第一部分专业建设背景和基础 一、专业建设背景 （一）社会发展背景 随着经济体制改革的不断深入和市场经济的快速发展，以及世界加工制造业专业和工业化进程的加快，中国正在成为“世界制造中心”，传统的机械制造行业在经历了设备改造、技术革新之后出现了前所未有的发展势头、国外高新技术、新工艺迅速涌进、机械行业的加工手段越来越多，加工精度、自动化程度也越来越高，对人才的需求提出了更高的要求。 数控技术是制造业实现自动化、柔性化、集成化生产的基础；数控技术的应用时提高制造业的产品质量和劳动生产率必不可少的重要手段；数控机床是国防工业现代化的中药战略装备，是关系到国家战略地位和体现国家综合国力水平的重要标志，当今社会机械制造业竞争的实质是数控技术的竞争。因此，大力培养数控技术人才，是加快发展我国制造业发展、实现向制造业强国转变的重要途径之一。
（二）行业发展背景 青州位于潍坊市最西端，与工业城市淄博市接壤，地理位置优越。在潍坊市经济委员会的《潍坊制造业战略升级的行动纲要》中指出：加快推动制造业的战略升级，坚定的走出新兴工业化道路，是实现“四个中心”的客观要求。青州制造业战略升级的重要包括：高新技术产业，重点发展电子信息和现代生物与现代医药制造业；交通运输设备制造业重点发展汽车、轨道交通；装备制造业重点发展工程设备制造、起重设备制造安装、新能源和新型环保设备制造业、液压件及石油机械加工制造；原材料制造业重点发展石油化工和精细化工；生产性服务业重点发展制造业物流、技术服务等产业；大力发展就业广、清洁型的都市型工业，上述产业都与数控技术应用密切相关，而作为工业城市的青州市，各类机电产业生产的厂家众多，给数控技术专业的毕业生提供了广阔的就业背景。 山东民族中等专业学校地处于青州市经济开发区，有山起重工、环盾锅炉、建富齿轮、卡特彼勒、江淮轻卡、中辰电力等众多的机械制造企业，因此，数控技术技能型人才的岗位需求量日益扩大。 （三）人才需求背景 近几年来，我国从外国引进了一大批先进制造技术，先进制造设备，但是新技术和装备的应用开发工作明显落后，主要原因就是我国制造业领域内的人才的知识、能力水平相对落后造成的。另一方面，我国的高技能人才拥有量与发展趋势不相称，目前，全国数控机床的操作人员短缺进60万人，并呈继续增长的态势。我国高技能人才占
认知科学的评比 科学在20世纪的发展有两条线索，一条是以物理科学为代表的，如相对论、量子力学以及后来的混沌。物理学在20世纪是科学的样本，可以看看波普尔、卡尔纳普、库恩、查尔默斯等均以物理学为样本建立起自己的科学哲学理论。而另一条则是以包括认知科学在内的"意向性科学"（intentional sciences）为代表的。所谓意向性科学指的是涉及到符号、指称和解释如逻辑、认知科学、神经科学、部分生物学以及计算机科学等。20世纪是个伟大的世纪，以物理学为代表的科学取得了前所未有的成就，在探索宇观和微观世界过程中，物理学将人类理解的水平提高到一个崭新境界。现在看来，物理学关于"极大"和"极小"这两个世界的知识再过100年，人类恐怕也永不完。与此同时，介于这两个极端的宏观世界以及人类自身却遗留下了大量的尚未解决的问题。科学研究需要进行"回采"，解决我们实际面临的种种问题。在新的世纪中，科学研究的背景将逐渐转换到这个新的层面进行作业，也就是说，以"意向性科学"为线索的探究路线将成为科学研究的主要进路。 明尼苏达大学认知科学中心于1999年举办了一次《千年项目》（Millieum Project）活动，目的是评选20世纪认知科学中的100部优秀作品。活动开始到1999年12月1日为止，在下面网站上共收到305部学术著作和一部电影的提名。实际上，这类评选活动在一些重要的时间关口总是层出不穷。说有多么权威似乎谈不上。但同时我们也不能将此类活动完全视为炒作。尤其是关系到某个学科的评比，尽管会有照应不周全之处，但总还是会有一定道理的。 《千年项目》组由以下专家组成，Apostolos Georgopoulos (神经科学)；Jeanette Gundel (通信紊乱)；Paul Johnson (卡尔松学院)；Dan Kersten (心理学)；Chuck Nelson (儿童发育)；Bruce Overmier (心理学)；Herb Pick (儿童发育)；Wade Savage (哲学)；Patty Costello (研究生院代表, 认知科学中心)。以下便是该项目组从305部作品中评选出的100部作品。排在第一位的是影响最大的。 20世纪100部最据影响的认知科学作品： 1、《句法结构》（Syntactic Structures），作者：乔姆斯基（N. Chomsky），The Hague: Mouton）(1957)； 2、《视觉：人类视信息的表征和处理的计算探究》（Vision: A Computational Investigation into the Human Representation and Processing of Visual Information）,作者：马尔（D. Marr）,San Francisco: W. H.
基于人工神经网络的预测研究文献综述专业：电子信息工程班级：08级2班作者：刘铭指导老师：熊朝松 引言 随着多媒体和网络技术的飞速发展及广泛应用，人工神经网络已被广泛运用于各种领域，而它的预测功能也在不断被人挖掘着。人工神经网络是一种旨在模仿人脑结构及其功能的信息处理系统。现代计算机构成单元的速度是人脑中神经元速度的几百万倍，对于那些特征明确，推理或运算规则清楚地可编程问题，可以高速有效地求解，在数值运算和逻辑运算方面的精确与高速极大地拓展了人脑的能力，从而在信息处理和控制决策等方面为人们提供了实现智能化和自动化的先进手段。但由于现有计算机是按照冯·诺依曼原理，基于程序存取进行工作的，历经半个多世纪的发展，其结构模式与运行机制仍然没有跳出传统的逻辑运算规则，因而在很多方面的功能还远不能达到认得智能水平。随着现代信息科学与技术的飞速发展，这方面的问题日趋尖锐，促使科学和技术专家们寻找解决问题的新出路。当人们的思想转向研究大自然造就的精妙的人脑结构模式和信息处理机制时，推动了脑科学的深入发展以及人工神经网络和闹模型的研究。随着对生物闹的深入了解，人工神经网络获得长足发展。在经历了漫长的初创期和低潮期后，人工神经网络终于以其不容忽视的潜力与活力进入了发展高潮。这么多年来，它的结构与功能逐步改善，运行机制渐趋成熟，应用领域日益扩大，在解决各行各业的难题中显示出巨大的潜力，取得了丰硕的成果。通过运用人工神经网络建模，可以进行预测事物的发展，节省了实际要求证结果所需的研究时间。 正是由于人工神经网络是一门新兴的学科，它在理论、模型、算法、应用和时限等方面都还有很多空白点需要努力探索、研究、开拓和开发。因此，许多国家的政府和企业都投入了大量的资金，组织大量的科学和技术专家对人工神经网络的广泛问题立项研究。从人工神经网络的模拟程序和专用芯片的不断推出、论文的大量发表以及各种应用的报道可以看到，在这个领域里一个百家争鸣的局面已经形成。 为了能深入认识人工神经网络的预测功能，大量收集和阅读相关资料是非常必要的。搜集的资料范围主要是大量介绍人工神经网路，以及认识和熟悉了其中重要的BP网络。参考的著作有：马锐的《人工神经网络原理》，胡守仁、余少波的《神经网络导论》以及一些相关论文，董军和胡上序的《混沌神经网络研究进展和展望》，朱大奇的《人工神经网络研究现状及其展望》和宋桂荣的《改进BP算法在故障诊断中的应用》，这些
数控技术专业建设方案 一、专业建设背景 （一）行业背景 数控技术和数控装备是制造业现代化的重要基础，其应用水平直接影响到一个国家的经济发展和综合国力，关系到一个国家的战略地位，世界各发达国家均大力发展自己的数控技术及其产业，使数控技术的应用迅速普及。随着世界加工制造业转移和工业化进程的加快，中国正在成为“世界制造中心”，迫切需要大量掌握数控设备操作、数控加工编程、数控设备维修、数控系统研发改造的人才。据国家人才网统计资料显示，数控技术已成为国家紧缺人才的四大专业之一。培养数控技术应用型人才已成为高等职业教育的重要任务之一。 （二）专业背景 数控技术专业是学院重点建设的机械制造专业群中的龙头专业，培养目标定位在培养生产一线的高技能专门人才，突出技能的培养，使学生毕业后可直接上岗。 本专业现已具有省内一流的校内实习实训基地，先后投资2000多万元建设了各类实验、实训室25个，大型实训车间2个，教学工厂1处，拥有各类机加工教学设备150多台套，实验实训仪器900多台套，计算机300多台。此外，还与企业广泛合作，建立了华东数控有限公司、文登天润曲轴有限公司等6个校外实习实训基地。
在师资建设中，不仅注重教师学历层次的提高，更注重加强“双师型”师资队伍的建设，从而保障了“学训交替”教学模式的实行。在教学过程中按照国家职业标准，强化职业技能培训，开展职业资格证书的认证工作，学生获得中级职业资格（技能）证书的比例为93%，获得高级职业资格（技能）证书的比例为32%。 因培养目标明确、课程设置合理、教学手段先进、教学效果良好，使毕业生具有优良的综合素质，受到用人单位的普遍欢迎和好评，就业率达到98%。在2006年山东省数控技术竞赛中，我院参赛选手获得学生组第四名、第六名的好成绩。 由于办学条件良好、师资力量雄厚，我院被确定为山东省制造业紧缺人才培训基地、中央职业教育数控技术专业实训基地、全国现代制造业网络软件教育培训中心之一。 本专业是我院制造专业大类内的龙头专业。通过重点建设数控技术专业，可有效地带动机械制造专业群内其他专业的发展，为山东半岛制造业基地建设做出巨大贡献，并能够对其它院校的相关专业起到示范和引领作用。 二、专业建设目标 通过三年的重点建设，将数控技术专业建设成为办学条件先进、产学结合紧密、师资结构合理、人才培养质量高的国家级教学示范专业。 在专业实训基地建设方面，建设校企合作、产学结合特点突出，能营造出真实的工作环境，融教学、培训、职业技
1、认知科学——是研究智能实体与其环境相互作用园里的科学。 2、智能实体——是人类、动物和智能机的泛称。 3、研究人类智能的科学有心理学、心里语言学；研究动物智能的有动物心理学 和比较心理学；研究机器智能的科学有计算机科学，特别是人工智能学以及人工神经网络的研究。 4、神经科学是一大类学科的总称，这些学科均以“分析神经系统的结构和功能， 揭示各种神经活动的基本规律，在各个水平上阐明其机制，以及预防、诊治神经和精神疾病患”为自己的基本研究内容，包括神经生理学、神经解剖学、神经胚胎学。。P2。。。等。这些学科彼此渗透，互相支持，新技术、新概念层出不穷，日新月异，构成当代生物医学发展的前沿学科之一。 5、《人治神经科学》一书的主要思想就是阐明组成脑的分子和细胞如何以其可 塑性参与脑结构与功能系统的形成，进而通过结构与功能系统映射的进化，逐渐出现了人类的意识和多层次的精神活动。 6、人治神经科学的基本理论： （1）物理符号论、信息加工学说和特征检测理论 （2）联结理论、并行分布处理和群编码理论 （3）模块论或动功能系统论 （4）基于环境的生态现实理论：认知科学家们一直把认知过程堪称是发生在每个人头脑或智能系统内部的信息加工过程。而环境作用的观点则 认为认知决定于环境，发生在个体与环境交互作用之中，而不是简单 发生在每个人的头脑之中。 （5）机能定位论：试图为每一种高级功能在脑内找到一个中枢，或一种特意的细胞。到20世纪80年代前后，曾以半讽刺的方式，否定了祖母 细胞是识别熟悉面孔的特意细胞。 7、认知神经科学方法包括两大类互补的研究方法：一类是无创性脑功能（认知） 成像技术；另一类是清醒动物认知生理心理学研究方法。前一类方法中又分为脑代谢功能成像和生理功能成像两种；后一类方法中包括单细胞记录、多细胞记录、多维（阵列）电极记录法和其他生理心理学方法（手术法、冷却法、药物法等）。
数控技术应用专业自我评价(精选多篇) 第一篇：数控技术应用专业自我评价 数控技术应用专业自我评价 (1) 专长:自学有关模具设计的知识(以注射模具为主),对塑料成型中可能会出现的缺陷以及如何解决有一定的理论基础,并通过应用模流分析软件(moldflow),把模具设计的理论知识应用到实践(模拟)中去,从而更加巩固了模具设计的理论知识;由于本人的专业是《数控技术应用》,对模具制造有一定的实践基础。 自学能力强:在学校未开专业课《pro/e》、《autocad》之前,经过自学,就基本掌握这两个软件画图功能以及pro/e的模具设计知识。 工作目标:做一个高级模具设计工程师。 (2） 大学二年校园生活是学习专业(请关注好范文网：hAoWOrd)知识和提高自己各方面能力的重要阶段,我始终以提高自身的综合素质为目标,以自我的全面发展为努力方向,树立了正确的世界观、人生观和价值观。 为适应社会发展的需求,我认真学习本专业知识,发挥自己的特长;挖掘自身的潜力,结合假期社会实践机会,从而逐步提高了自己的实践能力和分析处理问题的能力。 在思想上,我作风优良、待人诚恳,能较好地处理人际关际,处事冷静稳健,并积极地中国共产党靠拢。 在学习上,我一直都认为:人应该活到老学到老。对本专业知识一丝不苟的学习,在成绩上一直都得到老师和同学的肯定,能够熟练使用mastercam,cad,pro/engineer等多种应用软件。
在工作上,认真负责,勤恳踏实,具有较强的组织协调和管理能力,群众基础好,能够吃苦耐劳 在作风上,我一直在追求人格的升华,注重自己的品行,以身作则,对时间观念性十分重视,一直以来与人相处甚是融洽,敢于拼搏刻苦耐劳将伴随我迎接未来新挑战。无论在什么情况下,我都以党员的要求与标准来要求自己。 在生活上,我的准则是:认认真真做人!能够用自己的行为来影响身边的同学,在宿舍带领同学创造一个良好的生活环境。 在自我锻炼中,使我有很强的动手能力,还牢固树立了强烈的事业心、高度的责任感和团队合作精神。朝夕耕耘,图春华秋实;十年寒窗,求学有所用。大学二年,塑造了一个健康、充满自信的我。但也要认识到,社会是不断变化发展的,对人才的要求日新月异,自身还有很多缺点与不足,要适应社会的发展,不断提高自我,完善自己,改正缺点。 (3) 在几年的大学中,使我具备了一定的工程素质,在机电一体化和计算机辅助设计(制造)方面有较好的基础。在数控技术方面,熟悉手工编程和计算机辅助编程;在电气方面,对机床电气、电子电工、单片机和plc有较深的理论知识;在计算机方面通过了国家计算面等级二级(c )考证、熟悉cad软件(autocad、proe、mastercam、nx3.0)和办公软件;在数控机床操作方面,通过了数控中级铣工、数控高级铣工、操作过华中一型数控铣床和fanuc-21im加工中心。 (4) 我是一个对数控技术有着浓厚兴趣和热情的人,中专和大专阶段我学习的都是数控技术应用,现在我能够手动编程,也能够使用计算机辅助编程,在学校期间专业课一直是我的最爱,几乎每门专业课都达到了85以上,并且在每次的综合奖学金的评定中,我都拿到了二等奖的好成绩。并且我善于学习新鲜事物,善于思考和创新,吃得起苦、做事踏实,有较强的上进心和责任感,积极主动,注重团队精神,能很好的处理人际关系,善于交际.在班级中我担任团支书一职,我
目录 1 人工神经网络算法的工作原理 (3) 2 人工神经网络研究内容 (4) 3 人工神经网络的特点 (5) 4 典型的神经网络结构 (6) 4.1 前馈神经网络模型 (6) 4.1.1 自适应线性神经网络(Adaline) (6) 4.1.1.1网络结构 (6) 4.1.1.2学习算法步骤 (7) 4.1.1.3优缺点 (7) 4.1.2单层感知器 (8) 4.1.2.1网络结构 (8) 4.1.2.2学习算法步骤 (9) 4.1.2.3优缺点 (9) 4.1.3多层感知器和BP算法 (10) 4.1.3.1网络结构： (10) 4.1.3.2 BP算法 (10) 4.1.3.3算法学习规则 (11) 4.1.3.4算法步骤 (11) 4.1.3.5优缺点 (12) 4.2反馈神经网络模型 (13) 4.2.1 Hopfield神经网络 (13) 4.2.1.1网络结构 (13) 4.2.1.2 学习算法 (15) 4.2.1.3 Hopfield网络工作方式 (15) 4.2.1.4 Hopfield网络运行步骤 (15) 4.2.1.5优缺点 (16) 4.2.2海明神经网络（Hamming） (16) 4.2.2.1网络结构 (16) 4.2.2.2学习算法 (17) 4.2.2.3特点 (18) 4.2.3双向联想存储器（BAM） (19) 4.2.3.1 网络结构 (19) 4.2.3.2学习算法 (19) 4.2.3.4优缺点 (21) 5.人工神经网络发展趋势以及待解决的关键问题 (22) 5.1 与小波分析的结合 (22) 5.1.1小波神经网络的应用 (23) 5.1.2待解决的关键技术问题 (23) 5.2混沌神经网络 (23) 5.2.1混沌神经网络的应用 (24) 5.2.2待解决的关键技术问题 (24)
数控技术特色专业建设方案 一、建设目标、思路 数控技术专业作为学校重点建设专业，有着较快的发展速度和很大的发展潜力。为了打造全新的具有江西现代职业技术学院特色的龙头专业，学院为数控技术专业确立了明确的发展目标。概括为以工学结合为切入点，创新“职业发展导向”的人才培养模式；将校企合作教育思想贯穿于人才培养全过程，设计“工学交替、能力递进”的人才培养方案；根据江西省制造业数控技术的发展趋势，参照数控操作技师与程序员、数控设备安装与调试工等国家职业标准，针对岗位群及职业发展需要，确定数控技术专业能力，重构课程体系；建设一支双师结构合理、具有国际职教视野、在数控工艺设计、复杂零件编程与加工等技术领域有影响的专业教学团队；建成数控高技能人才培养的优质基地，成为区域大中小企业数控技术服务中心、企业职工培训及职教师资培训中心。 具体如下： 1、构建基于工艺实施工作过程的课程体系 “对接生产现场、对接关键技术、对接典型工艺”，设计工学结合型工艺装备技术教学方案和内容。与江西省机械工业联合会、江西省模具协会、南昌凯马集团公司等行业、企业共同开发工艺实施专业教学标准；与江西省机械工艺加工研究会、合作企业共同开发江西省准工艺师职业资格任职标准。建设4门优质核心课程，编写4门课程的特色教材。 2、加强专业带头人和骨干教师的培养 通过到国外进修学习先进的职教理论、专业建设理念和先进的教学管理经验，下企业挂职锻炼，开展技术服务等多种途径，3年内培养和引进专业带头人2人，培养骨干教师6人，培养“双师”素质教师5人，增聘25位来自行业企业的专业人才和能工巧匠担任兼职教师，专兼职教师人数达到56人，“双师”素质教师达80%以上，专任教师中约35%的教师有国外培训经历，兼专职教师人数比例大于1:1。 3、加大校内“真设备、真项目、真要求”实训基地的建设力度 在原有实训室基础上，扩建数控加工实训室、数控系统综合实训室、模具制作室、CAD/CAM实训室、反求与精密测量实训室，新建FMS实训室与虚拟设计实训室，成为省内中小机械制造类企业和建材企业的人才培养与技术服务中心。 编写实训教材、开发仿真软件等，完善实训管理制度和顶岗实习管理制度，探索新型的产学合作教育运行管理机制。
权力概念的左右方位的空间隐喻对于权力判断的影响 MG1407038田园 认知科学中一个非常重要的研究领域就是对于抽象概念的表征。对于概念表征研究的第二次认知科学革命始于20世纪80年代，以Lakoff等人为首的认知语言学研究者掀起了一阵具身理论的研究狂潮。不同于传统认知理论，具身理论认为计算并不是理解和建构认知活动的唯一方式，认知活动与人类身体及其所处环境的互动密切相关(叶浩生，2011)。心智依赖于身体的生理、神经结构和活动形式，深植于身体与环境的相互作用之中。认知具有具身性和情境性（李其维，2008）。 在具身理论研究的大潮中，对于抽象概念的隐喻话研究也应运而生。例如，Meier和Robinson(2004)让被试对随机呈现在计算机屏幕上方和下方的积极词或消极词进行效价判断，结果发现积极词呈现在上方比呈现在下方时被试反应快，而消极词呈现在下方比呈现在上方时被试反应快。他们的结论说明了被试更倾向于把积极词汇与上这个方位进行联系，把消极词汇与下这个方位进行联系。国内有研究者也做过类似的研究(吴念阳，刘慧敏，徐凝婷，2009；张积家，何本炫，陈栩茜，2011)，研究结果与Meier等人的研究基本一致"另外，Meier和Robinson(2006)进一步研究发现被试抑郁程度越高(情绪越低落)，对呈现在较低视觉空间区域中的探测词的反应就越快"。这些研究都说明了人们总是倾向于将空间方位与抽象概念进行联系，从而建立具象的表征形势。 在这些研究中，对于权力这一抽象概念的表征的相关研究层出不穷。Schubert ( 2005) 的研究首先发现了垂直方位与权力的隐喻传导效应，他将权力词汇分别呈现在屏幕的上方或者下方。结果发现，与下方相比，当高权力词出现在上方时，被试对其权力大小判断更快；而低权力词恰好相反。Giessner 和Schubert ( 2007)发现，对领导权力的判断与垂直空间位置相互影响。当要求把领导者的名称放在图画中时，领导者的权力越大被试就越倾向把他的名称放在更上方的位置。另外，增加图画中领导和员工名称之间的垂直距离，被试觉得领导者更有权力。此外，Zanolie 等人( 2012) 从行为和脑电两个方面发现，权力高低会影响被试对不同垂直方位的注意，当启动高权力时被试对屏幕上方的信息反应更快，而启动低权力时被试对屏幕下方的信息反应更快。总体而言，以上研究结果都表明，人们对于权力的判断会受到垂直领域的影响，且人们更倾向于把上方与高权力进行联系。 然而，垂直方位仅仅是一个维度的空间表征。在其他维度，是否也存在这样的现象呢？这是本次研究中所需要讨论的问题所在。本次研究中，左右方位对于权力表征是否存在影响是需要研究的问题。左”与“右”的基本意义是指示空间方位，在众多语言体系中，人们会将左右与具有与权力有关的抽象概念联系起来，例如，例如，在英语表达中，右(right)往往具有聪敏的意味，而左(left)则象征愚蠢。除语言外，在社会规范、文化习俗中左与右也可以体现出重要的意义。例如，在基督教文化中，右代表神圣，因而人们都以右手宣誓。在古罗马，演说者做手势时不得使用左手。在穆斯林文化中，教徒被要求必须使用右手进行饮食，使用左手从事肮脏的工作。在我国的传统文化中，左与右也寓涵丰富的文化内涵，左侧空间与右侧空间可以用来反映社会地位的尊卑贵贱，权势体系与社会准则带有强烈的右尊左卑色彩。例如，在古汉语中，“闾左”指称平民，“豪右”指称贵族。贬官称为“左迁”，升官称为“右移”。时至今日，我们使用的“旁门左道”、“无出其右”等成语依然具有屈左尚右的特点。 然而，尚未有实验验证左右与权力表征是否存在上述联系。然而，有关左右方位在其他抽象概念上的表征问题的研究结果值得我们注意。日常生活中人们会更加偏爱右侧的刺激物，Wilson 和Nisbett (1978)无意中发现了这一现象，在他们的实验中，研究者要求被
题目：Hopfield神经网络综述 一、概述： 1.什么是人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN) 人工神经网络是一个并行和分布式的信息处理网络结构，该网络结构一般由许多个神经元组成，每个神经元有一个单一的输出，它可以连接到很多其他的神经元，其输入有多个连接通路，每个连接通路对应一个连接权系数。 人工神经网络系统是以工程技术手段来模拟人脑神经元（包括细胞体，树突，轴突）网络的结构与特征的系统。利用人工神经元可以构成各种不同拓扑结构的神经网络，它是生物神经网络的一种模拟和近似。主要从两个方面进行模拟：一是结构和实现机理；二是从功能上加以模拟。 根据神经网络的主要连接型式而言，目前已有数十种不同的神经网络模型，其中前馈型网络和反馈型网络是两种典型的结构模型。 1）反馈神经网络(Recurrent Network) 反馈神经网络，又称自联想记忆网络，其目的是为了设计一个网络，储存一组平衡点，使得当给网络一组初始值时，网络通过自行运行而最终收敛到这个设计的平衡点上。反馈神经网络是一种将输出经过一步时移再接入到输入层的神经网络系统。 反馈网络能够表现出非线性动力学系统的动态特性。它所具有的主要特性为以下两点：（1）.网络系统具有若干个稳定状态。当网络从某一初始状态开始运动，网络系统总可以收敛到某一个稳定的平衡状态； （2）.系统稳定的平衡状态可以通过设计网络的权值而被存储到网络中。 反馈网络是一种动态网络，它需要工作一段时间才能达到稳定。该网络主要用于联想记忆和优化计算。在这种网络中，每个神经元同时将自身的输出信号作为输入信号反馈给其他神经元，它需要工作一段时间才能达到稳定。 2.Hopfiel d神经网络 Hopfield网络是神经网络发展历史上的一个重要的里程碑。由美国加州理工学院物理学家J.J.Hopfield 教授于1982年提出，是一种单层反馈神经网络。Hopfiel d神经网络是反馈网络中最简单且应用广泛的模型，它具有联想记忆的功能。 Hopfield神经网络模型是一种循环神经网络，从输出到输入有反馈连接。在输入的激励下，会产生不断的状态变化。 反馈网络有稳定的，也有不稳定的，如何判别其稳定性也是需要确定的。对于一个Hopfield 网络来说，关键是在于确定它在稳定条件下的权系数。 下图中，第0层是输入，不是神经元；第二层是神经元。
数控技术应用专业教学计划 一、招生对象与学制 本专业招收初中毕业生或具有同等学力者，学制3年。 二、培养目标与业务范围 本专业培养数控加工和数控设备操作人员。本专业毕业生主要从事数控设备及自动生产线的操作、调试、维护和保养工作，也可从事生产现场工艺实施、数控软件使用、数控编程、数控改造等工作。 三、知识结构、能力结构及要求 1. 掌握本专业所必须的文化知识和专业基础理论知识。 2. 掌握机械和电气技术的基本知识，具备初级钳工和电工基本技能。 3. 掌握数控设备工作原理和结构的基本知识，具备数控设备的中级操作技能，具备调试、维护、保养、数控设备和对设备实施改造的初步能力。 4. 掌握绘制复杂零件图和中等复杂程度装配图的能力，并能读懂种类零件图和较复杂装配图的能力。能使用计算机、初步掌握AutoCAD等计算机辅助设计软件的应用技能。 5. 掌握现代制造技术的基本知识，具备实施工艺、数控编程、设备管理、质量检测的基本能力。 6. 具有继续学习和适应职业变化的能力。 四、课程设置及教学要求 1．政治 (1) 职业道德与法律 帮助学生了解文明礼仪的基本要求、职业道德的作用和基本规范，陶冶道德情操，增强职业道德意识，养成职业道德行为习惯；指导学生掌握与日常生活和职业活动密切相关的法律常识，树立法治观念，增强法律意识，成为懂法、守法、用法的公民。 (2) 职业生涯规划 使学生掌握职业生涯规划的基础知识和常用方法，树立正确的职业理想和职
业观、择业观、创业观以及成才观，形成职业生涯规划的能力，增强提高职业素质和职业能力的自觉性，做好适应社会、融入社会和就业、创业的准备。 (3)经济政治与社会 引导学生掌握马克思主义的相关基本观点和我国社会主义经济建设、政治建设、文化建设、社会建设的有关知识；提高思想政治素质，坚定走中国特色社会主义道路的信念；提高辨析社会现象、主动参与社会生活的能力。 2．体育 在初中相关课程的基础上，进一步学习体育与卫生保健的基础知识和运动技能，掌握科学锻炼和娱乐休闲的基本方法，养成自觉锻炼的习惯；培养自主锻炼，自我保健，自我评价和自我调控的意识，全面提高身心素质和社会适应能力，为终身锻炼、继续学习与创业立业奠定基础。 3．语文 在初中语文的基础上，进一步加强现代文阅读训练，提高学生阅读现代文的能力；加强文学作品阅读教学，培养学生欣赏文学作品的能力；加强写作和口语交际训练，提高学生应用文写作能力和日常口语交际水平。通过课内外的教学活动，使学生进一步巩固和扩展必需的语文基础知识，养成自学和运用语文的良好习惯，接受优秀文化熏陶，形成高尚的审美情趣。 4．数学 在初中数学的基础上，进一步学习数学的基础知识。必学与限定选学内容：集合与逻辑用语、不等式、函数、指数函数与对数函数、任意角的三角函数、立体几何、解析几何。选学内容：数列与数列极限、向量、复数、排列与组合、概率与统计初步。通过教学，提高学生的数学素养，培养学生的基本运算、基本计算工具使用、空间想像、数形结合、思维和简单实际应用等能力，为学习专业课打下基础。 5．物理. 掌握力学、电磁学基本知识，熟悉和了解声学、热学、光学和原子物理学基本知识。培养学生实验的基本技能和分析实际问题的能力。
人工神经网络研究背景目的意义与现状 1研究背景 2国内外研究状况及趋势 3研究的目的及意义 1研究背景 现代计算机构成单元的速度是人脑中神经元速度的几百万倍，对于那些特征明确，推理或运算规则清楚的可编程问题，可以高速有效地求解，在数值运算和逻辑运算方面的精确与高速极大地拓展了人脑的能力，从而在信息处理和控制决策等各方面为人们提供了实现智能化和自动化的先进手段。但由于现有计算机是按照冯·诺依曼原理，基于程序存取进行工作的，历经半个多世纪的发展，其结构模式与运行机制仍然没有跳出传统的逻辑运算规则，因而在很多方面的功能还远不能达到人的智能水平。随着现代信息科学与技术的飞速发展，这方面的问题日趋尖锐，促使科学和技术专家们寻找解决问题的新出路。当人们的思路转向研究大自然造就的精妙的人脑结构模式和信息处理机制时，推动了脑科学的深入发展以及人工神经网络和脑模型的研究。随着对生物脑的深入了解，人工神经网络获得长足发展。在经历了漫长的初创期和低潮期后，人工神经网络终于以其不容忽视的潜力与活力进入了发展高潮。60多年来，它的结构与功能逐步改善，运行机制渐趋成熟，应用领域日益扩大，在解决各行各业的难题中显示出巨大的潜力，取得了丰硕的成果。 正是由于人工神经网络是一门新兴的学科，它在理论、模型、算法、应用和时限等方面都还有很多空白点需要努力探索、研究、开拓和开发。因此，许多国家的政府和企业都投入了大量的资金，组织大量的科学和技术专家对人工神经网络的广泛问题立项研究。从人工神经网络的模拟程序和专用芯片的不断推出、论文的大量发表以及各种应用的报道可以看到，在这个领域里一个百花气放、百家争鸣的局面已经形成。 在进行神经网络的理论研究时，人们可以将自己的神经网络模型或算法在通用的串行或并行计算机上编程实现，但这只是研究的手段而绝非目的，在构造实际的神经网络应用系统时，必然要考虑到硬件实现问题，特定应用下的高性能专
题目： Hopfield神经网络综述 一、概述： 1.什么是人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN) 人工神经网络是一个并行和分布式的信息处理网络结构，该网络结构一般由许多个神经元组成，每个神经元有一个单一的输出，它可以连接到很多其他的神经元，其输入有多个连接通路，每个连接通路对应一个连接权系数。 人工神经网络系统是以工程技术手段来模拟人脑神经元（包括细胞体，树突，轴突）网络的结构与特征的系统。利用人工神经元可以构成各种不同拓扑结构的神经网络，它是生物神经网络的一种模拟和近似。主要从两个方面进行模拟：一是结构和实现机理；二是从功能上加以模拟。 根据神经网络的主要连接型式而言，目前已有数十种不同的神经网络模型，其中前馈型网络和反馈型网络是两种典型的结构模型。 1）反馈神经网络(Recurrent Network) 反馈神经网络，又称自联想记忆网络，其目的是为了设计一个网络，储存一组平衡点，使得当给网络一组初始值时，网络通过自行运行而最终收敛到这个设计的平衡点上。反馈神经网络是一种将输出经过一步时移再接入到输入层的神经网络系统。 反馈网络能够表现出非线性动力学系统的动态特性。它所具有的主要特性为以下两点：（1）.网络系统具有若干个稳定状态。当网络从某一初始状态开始运动，网络系统总可以收敛到某一个稳定的平衡状态； （2）.系统稳定的平衡状态可以通过设计网络的权值而被存储到网络中。 反馈网络是一种动态网络，它需要工作一段时间才能达到稳定。该网络主要用于联想记忆和优化计算。在这种网络中，每个神经元同时将自身的输出信号作为输入信号反馈给其他神经元，它需要工作一段时间才能达到稳定。 2.Hopfield神经网络 Hopfield网络是神经网络发展历史上的一个重要的里程碑。由美国加州理工学院物理学家J.J.Hopfield 教授于1982年提出，是一种单层反馈神经网络。Hopfield神经网络是反馈网络中最简单且应用广泛的模型，它具有联想记忆的功能。 Hopfield神经网络模型是一种循环神经网络，从输出到输入有反馈连接。在输入的激励下，会产生不断的状态变化。 反馈网络有稳定的，也有不稳定的，如何判别其稳定性也是需要确定的。对于一个Hopfield 网络来说，关键是在于确定它在稳定条件下的权系数。 下图中，第0层是输入，不是神经元；第二层是神经元。
机械数控技术应用专业 人才培养方案 一、入学要求 初中毕业或具有同等学力 二、基本学制 3年 三、培养目标 本专业坚持立德树人，面向制造类企业，培养从事数控设备的操作与编程，产品质量的检验，数控设备的管理、维护等工作，德智体美全面发展的高素质劳动者和技能型人才。 四、职业范围 说明：可根据学生实际情况和专业（技能）方向取得1或2个证书。 五、人才规格 本专业毕业生应具有以下职业素养、专业知识和技能： （一）职业素养 1．具有良好的职业道德，能自觉遵守行业法规、规范和企业规章制度。
2．具有创新精神和服务意识。 3．具有人际交往与团队协作能力。 4．具备获取信息、学习新知识的能力。 5．具备借助词典阅读外文技术资料的能力。 6．具有一定的计算机操作能力。 7．具有安全文明生产、节能环保和遵守操作规程的意识。 8．具有规范意识、标准意识和质量意识。 （二）专业知识和技能 1．具备识读与绘制零件图、装配图的能力。 2．掌握机械基础知识和基本技能，懂得机械工作原理，能准确表达机械技术要求。 3．掌握必备的金属材料、材料热处理、金属加工工艺的知识和技能。 4．掌握电工电子基础知识，具备解决本专业涉及电工电子技术实际问题的基本能力。 5．具备钳工基本操作技能。 6．具备操作和使用普通机床（车床、铣床）的初步能力。 7．具备操作和使用数控机床的初步能力。 8．具备基本的数控机床的维护能力。 9．能进行CAD/CAM软件的基本操作。 10．具备对机械制造类企业生产一线产品质量进行检验、分析的初步能力。 专业（技能）方向——数控车削加工
1．熟悉常用数控车床的结构、种类，具备操作常用数控车床的初步能力。 2．掌握数控车削加工的工艺分析与编程技术，达到数控车工四级技能等级标准，并通过考核鉴定取得相应的职业资格证书。 3．初步具备数控车床的维护能力。 专业（技能）方向——数控铣削（加工中心）加工 1．熟悉常用数控铣床（加工中心）的结构、种类，具备操作常用数控铣床（加工中心）的初步能力。 2．掌握数控铣削（加工中心）加工的工艺分析与编程技术，达到数控铣工（加工中心操作工）四级技能等级标准，并通过考核鉴定取得相应的职业资格证书。 3．初步具备数控铣床（加工中心）的维护能力。 专业（技能）方向——数控机床装调与维护 1．掌握机械测量和电气测量的基本知识。 2．掌握数控设备安装与调试的相关知识 3．会操作常用数控设备，能进行数控设备的精度检测。 4．能进行数控设备的安装、调试、机械维护维护、电气维护维修，达到数控机床装设维修四级技能等级标准，并通过考核鉴定取得相应的职业资格证书。 六、主要接续专业 高职：数控技术 本科：机械设计制造及其自动化 七、课程设备要求
WIND 一、人工神经网络理论概述 (一人工神经网络基本原理 神经网络 (Artificialneuralnet work , ANN 是由大量的简单神经元组成的非线性系统,每个神经元的结构和功能都比较简单,而大量神经元组合产生的系统行为却非常复杂。人工神经元以不同的方式,通过改变连接方式、神经元的数量和层数,组成不同的人工神经网络模型 (神经网络模型。 人工神经元模型的基本结构如图 1所示。图中X=(x 1, x 2, … x n T ∈ R n 表示神经元的输入信号 (也是其他神经元的输出信号 ; w ij 表示 神经元 i 和神经元 j 之间的连接强度,或称之为权值; θj 为神经元 j 的阀值 (即输入信号强度必须达到的最小值才能产生输出响应 ; y i 是神经元 i 的输出。其表达式为 y i =f( n j =i Σw ij x j +θi 式中, f (
·为传递函数 (或称激活函数 ,表示神经元的输入 -输出关系。 图 1 (二人工神经网络的发展 人工神经网络 (ArtificialNeuralNetwork 是一门崭新的信息处理科学,是用来模拟人脑结构和智能的一个前沿研究领域,因其具有独特的结构和处理信息的方法,使其在许多实际应用中取得了显著成效。人工神经网络系统理论的发展历史是不平衡的,自 1943年心理学家 McCulloch 与数学家 Pitts 提出神经元生物学模型 (简称MP-模型以来,至今已有 50多年的历史了。在这 50多年的历史中,它的发展大体上可分为以下几个阶段。 60年代末至 70年代,人工神经网络系统理论的发展处于一个低潮时期。造成这一情况的原因是人工神经网络系统理论的发展出现了本质上的困难,即电子线路交叉极限的困难。这在当时条件下,对神经元的数量 n 的大小受到极大的限制,因此它不可能去完成高度智能化的计算任务。 80年代中期人工神经网络得到了飞速的发展。这一时期,多种模型、算法与应用问题被提出,主要进展如:Boltzmann 机理论的研究, 细胞网络的提出,性能指标的分析等。 90年代以后,人工神经网络系统理论进入了稳健发展时期。现在人工神经网络系统理论的应用研究主要是在模式识别、经济管理、优化控制等方面:与数学、统计中的多个学科分支发生联系。 (三人工神经网络分类 人工神经网络模型发展到今天已有百余种模型,建造的方法也是多种多样,有出自热力学的、数学方法的、模糊以及混沌方法的。其中 BP 网络(BackPropagationNN 是当前应用最为广泛的一种人工神经网络。在人工神经网络的实际应用中, 80%~90%的人工神经网络模型是采用 BP 网络或它的变化形式,它也
塔城地区乌苏职业技术学校 数控技术应用专业建设方案 一、需求论证 （一）产业背景 乌苏化工园区于2005年5月成立，是自治区级重点石化工业园区之一。成立之初，规划一期(东区)面积25.32平方公里。近年来，化工园区不断优化发展环境，狠抓项目建设，逐步形成了以园区带动项目，以项目拉动投资，以投资增强后劲的良性互动格局，园区经济保持了良好的发展态势。“五大产业”在园区内仿若如鱼得水，形成了结构合理、各具特色、优势互补的产业发展格局。如能源化工产业以四棵树煤炭、中电投、华巨化工、大成实业等企业为支撑，积极打造煤-电-冶产业链；装备制造产业以四川中胜、鸿舟车业、北方新科、钵施然等企业为重点，大力引进配套企业，促进其快速发展壮大；农副产品深加工产业依托丰富的大农业资源，以昌茂纺织、天玉生物、乌苏啤酒、龙首油脂等企业为龙头，培育壮大棉花、玉米、番茄、啤酒、食用油等农副产品加工产业体系。产业重点的调整及区域经济的迅速发展，导致对数控技术实用人才的需求量大幅增长。 （二）社会人才需求 现代装备制造业作为国家的支柱性产业，是国家综合国力的重要体现，而数控技术是装备制造业发展的核心技术，是制造业现代化的基础。“十二五”期间，乌苏装备制造业产业步入快速发展期，考虑到数控加工工艺和编程、维护维修等岗位的需要，未来几年内新疆数控机床操作人员的年需求量至少要达到3万人以上。 我们在新疆三一重工、新疆乌苏北方新科等多家制造业类企业所做的调查显示，2011年下半年，企业对技能型人才需求量越来越大。部分企业人才需求情况如表所示。
（三）专业定位 学校数控技术应用专业，把学生职业生涯发展作为出发点和落脚点，培养德、智、体全面发展的数控加工编程和数控设备操作人员与管理人员。牢固掌握必要的文化科学基础知识和数控机床加工技术方面的专业知识，有较强实践能力，具有爱岗敬业，踏实肯干，勇于创新，与人合作的良好品德，能适应社会主义市场经济需要的实用型人才。毕业生具有数控机床加工的工艺工装设计和编程能力，能熟练地操作数控机床进行产品加工，能够进行数控机床的安装、调试、维护与维修，也可以从事车间生产与技术管理工作。 （四）现有基础 人才培养模式与课程体系建设基础。2011年开设数控技术应用专业以来,在学校实行“工学结合、校企合作、顶岗实习”的人才培养模式的基础上，本专业采用工学结合人才培养模式，突出了能力培养；实施“以典型任务为载体,坚持做中学，做中教，理论实践一体化”教学模式，激发了学生学习兴趣；制定了课程发展规划和课程改革方案，构建了体现岗位需求和专业能力的课程体系，实现了课程结构的综合化和模块化；开发了体现新知识、新技术、新工艺的专业特色教材，得到了学生的认可；建成了试题库、素材库、专家讲座、网络课件等几大类数字化教学资源库，教学资源得到充分的交流和共享。 师资队伍建设基础。教师队伍快速成长，现有专业课教师44名，其中实习指导教师2名，兼职教师3名，“双师型”教师已达90％。自2011年开始，先后有5名专业骨干教师参加国家级数控技术应用专业培训。 校企合作、工学结合运行机制建设基础。一是成立了校企合作领导小组、专业指导委员会和校企合作办公室，健全了机构；二是制定了《校企合作协议》、《校企合作管理制度》、《校企合作联系制度》等管理规章制度，具体指导校企合作工作。三是获得财政部专项资金支持，加大了专业设备的投入，建成车工实习车间、计算机实训室、数控实训基地。目前已有数控加工中心3台，数控车床12台，普通车床20台，钻床10台，锯床1
认知科学的几个基础假设 刘晓力 一、认知科学概况 认知科学是以研究人类认知过程、智能和智能系统、大脑和心灵内在运行机制的一门学科。20世纪70年代(50年代？)兴起，是心理学、语言学、神经生理学、计算机科学、哲学和人类学的交叉学科。 认知科学不同的研究进路 认知科学依据不同的问题领域和研究方法划分为不同的研究进路 心理学进路 语言学进路 生物物理学进路 神经生理学进路 人工智能进路 广义进化论进路 复杂性科学进路 认知科学的起源 认知科学起源于不同学科领域，特别是： 图灵机概念的产生 人工智能研究的兴起 心灵哲学中以普特南（H.Putnam）和福多（J.Fodor）为代表的“功能主义”理论的确立 心理学和语言学乔姆斯基（A.N.Chomsky）等反对激进行为主义的“认知革命” . 认知科学所引发的一些基础问题成为20-21世纪之交涉及领域广泛、争论最为激烈的世界性的科学和哲学的热点问题。认知科学不同的研究进路，决定了关于它的哲学观上的巨大分歧和各种研究范式的激烈竞争。 二、认知科学的几个基础假设 D.Kirsh （1991）提出认知科学（人工智能）的五大问题 1）知识和概念化是人工智能的核心吗？ 2）认知能力及其所预设的知识能否脱离其有机体进行研究？ 3）认知的知识形态或信息形态的轨迹是否可用类自然语言描述？ 4）学习能否与认知相分离加以研究？ 5）是否有对于所有认知的统一结构？ 这些问题最重要的是我们对于心灵哲学中的三个方面问题的困惑和困难 1、意向性问题 2、意识问题 3. 心灵是否是涉身的？ Mark Johnson总结30年来认知科学的成就对传统哲学的挑战时说，认知科学的三大发现是：心灵本质上是涉身的； 思想大部分是无意识的；