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第三章：前向网络(1)

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移动通信技术第三章习题答案

移动通信技术第三章习题答案

第三章习题一.单项选择题1.以下节点哪个不是GPRS核心网节点。

_______CA.SGSNB.GGSNC.MSC2.与IS95相比，CDMA20001X增加的前向信道为_______。

BA.寻呼信道B.快速寻呼信道和前向补充业务信道C.前向补充业务信道D.反向导频信道3.与IS95相比，CDMA20001X增加的反向信道为_______。

DA.导频信道B.快速寻呼信道和前向补充业务信道C.反向补充业务信道D.反向导频信道和反向补充业务信道4.下述哪个系统采用了分组交换技术？_________ CA.GSMB.IS-95C.GPRSD.TACS5.GPRS共用GSM网络的_________。

A.BSSB.MSCC.HLRD.VLR6.GPRS与其它数据网络互通是通过_________进行的。

BA.MSCB.GGSNC.SGSND.BTS二.填空题1.CDMA2000 1X的前反向数据速率可以达到_________。

153.6kbps2.简单IP不支持跨________的切换。

PDSN三.简答题1、请问CDMA1X系统比IS-95CDMA系统增加了哪些新的模块，并简述它们的作用。

（1）PCF(分组控制单元)，用于转发无线子系统和PDSN分组控制单元之间的消息。

（2）PDSN，实现分组数据的转发、移动性能管理、与外部数据网络接口等功能。

2、GPRS采用哪几种编码方案，对应的数据速率分别是多少？CS-1：9.05kbpsCS-2:13.4kbpsCS-3:15.6kbpsCS-4:21.4kbps3、与简单IP相比，移动IP有哪些优势？答案要点：（1）可任意移动而保持在线，可实现被叫业务，利于开展PUSH业务（2）可实现安全的VPN业务四、实际应用题1、某GSM小区共配置3个载波，其中二个载波用于语音业务，一个载波用于GPRS业务（静态分配方式）。

当采用CS-1编码方式时，该小区支持的最大GPRS速率是多少？当采用CS-4编码方式时，该小区支持的最大GPRS速率是多少？答：当采用CS-1编码方式时，该小区支持的最大GPRS速率是：9.05kbps*8=72.4kbps当采用CS-4编码方式时，该小区支持的最大GPRS速率是：21.4kbps*8=171.2kbps2、某GSM小区共配置2个载波，其中F0用于语音业务，F1上6个时隙以动态分配方式分配给GPRS业务使用，2个时隙以静态分配方式分配给GPRS业务使用。

第三章前馈神经网络模型

第三章前馈神经网络模型

W1 ○ Wj ○ Wm○
为两层。图中输入层也称为感知
层，有n个神经元节点，这些节点
只负责引入外部信息，自身无信 ○ ○ ○ ○
息处理能力，每个节点接收一个 输入信号，n个输入信号构成输 x1
x2 … xi … xn
入列向量X。输出层也称为处理层，有m个神经元节点， 每个节点均具有信息处理能力，m个节点向外部输出处理 信息，构成输出列向量O。两层之间的连接权值用权值列 向量Wj表示，m个权向量构成单层感知器的权值矩阵W。 3个列向量分别表示为：
第三章
前馈神经网络模型
第三章前馈神经网络模型
❖ 前馈神经网络：由一层或多层非线性处理单元组 成。相邻层之间通过突触权阵连接起来。由于前 一层的输出作为下一层的输入，因此此类神经网 络为前向神经网络。
▪ 在前向神经网络结构中输入输出之间包含着一层 或多层隐含层。
▪ 前向神经网络可以看成是一种一组输入模式到一 组输出模式的系统变换，这种变换通过对某一给 定的输入样本相应的输出样本集的训练而得到， 为了实现这一行为，网络的权系数在某种学习规 则下进行自适应学习，也就是有导师指导学习。
(3.5)
则由方程 w1jx1+w2jx2+…+wnj –Tj=0 (3.6) 确定了n维空间上的一个分界平面。
第三章前馈神经网络模型
例一 用感知器实现逻辑“与”功能
逻辑“与”真值表
x1 x2 y 000 010 100 111
第三章前馈神经网络模型
例一 用感知器实现逻辑“与”功能
感知器结构
x1 ○ 0.5
y
1
1(或0)
wi
n
若 wi xi 0 i 1
n
若 wi xi 0 i 1

CDMA原理介绍

CDMA原理介绍

1xEV-DO FL
Time
* e.g. for MUP or BCMCS
前向帧结构
• Forward physical layer channel 前向物理层信道 – Identical to IS-95/1X – Code spread at 1.2288 Mcps
• Only one Physical channel 仅有一个物理信道 • Physical channel is divided into frames of 26.6 msec duration
9.6kbit/s的速率传送接入信道物理层数据分组。
接入信道发送方式
• 接入过程由单个或多个接入探针构成，接入探针由接入信道前缀和多 个接入信道数据分组组成，在前缀部分只发送导频信道，在数据部分 同时发送导频信道和数据信道。发送前缀时的导频功率高于发送数据 时的导频功率。AT利用接入信道向基站发送请求或响应消息。
Platinum Multicast
(OFDM)
2006
2007
1xEV-DO – B (1.25 – 20 MHz)
DL: 3.1 - 73 Mbps UL: 1.8 - 27 Mbps2
1xEV-DO –C (1.25 – 20 MHz)
DL: 70 - 200 Mbps UL: 30 – 45 Mbps4
M A C信道
• MAC信道由三个子信道组成：RA信道、DRCLock信道、 RPC信道。其中DRCLock信道与RPC信道时分复用后， 与RA信道再码分复用。
M A C信道： RA信道
• 传送系统的反向负载指示 • RA信道发送RAB比特（Reverse Activity Bit) • RAB为“1”表明扇区反向链路忙 • RAB为“0”表明扇区反向链路闲 • AT通过监视RA信道可以动态调整自己的反向发送速率

人工智能神经网络

人工智能神经网络

人工智能神经网络人工智能神经网络（Artificial Neural Networks，ANN）是一种模拟人脑神经网络的计算模型。

它由一些简单的单元（神经元）组成，每个神经元都接收一些输入，并生成相关的输出。

神经元之间通过一些连接（权重）相互作用，以完成某些任务。

神经元神经元是神经网络中的基本单元，每个神经元都有多个输入和一个输出。

输入传递到神经元中，通过一些计算生成输出。

在人工神经网络中，神经元的模型是将所有输入加权求和，将权重乘以输入值并加上偏差值（bias），然后将结果带入激活函数中。

激活函数决定神经元的输出。

不同类型的神经元使用不同的激活函数，如Sigmond函数、ReLU函数等。

每个神经元的输出可以是其他神经元的输入，这些连接和权重形成了一个图，即神经网络。

神经网络神经网络是一种由多个神经元组成的计算模型。

它以输入作为网络的初始状态，将信息传递到网络的每个神经元中，并通过训练来调整连接和权重值，以产生期望的输出。

神经网络的目的是通过学习输入和输出之间的关系来预测新数据的输出。

神经网络的设计采用层次结构，它由不同数量、形式和顺序的神经元组成。

最简单的网络模型是单层感知器模型，它只有一个神经元层。

多层神经网络模型包括两种基本结构：前向传播神经网络和循环神经网络。

前向传播神经网络也称为一次性神经网络，通过将输入传递到一个或多个隐藏层，并生成输出。

循环神经网络采用时间序列的概念，它的输出不仅与当前的输入有关，还与以前的输入有关。

训练训练神经网络是调整其连接和权重值以达到期望输出的过程。

训练的目的是最小化训练误差，也称为损失函数。

训练误差是神经网络输出与期望输出之间的差异。

通过训练，可以将网络中的权重和偏置调整到最佳值，以最大程度地减小训练误差。

神经网络的训练过程通常有两种主要方法：1.前向传播: 在此方法中，神经网络的输入通过网络经过一种学习算法来逐步计算，调整每个神经元的权重和偏置，以尽可能地减小误差。

人工神经元网络介绍

人工神经元网络介绍
人工神经网络的概念：
人工神经网络 (artificial neural network, ANN)是模拟人脑细胞的分布式 工作特点和自组织功能，且能实现并行处理、自学习和非线性映射等 能力的一种系统模型。神经网络系统实质上是由大量的，同时也是很 简单的处理单元广泛地互相连接而形成的复杂网络系统。它不是人脑 神经系统的真实写照，而是对其做出的简化抽象和模拟。
假设3：空间整合特性和阈值特性
神 经 元 的 人 工 模 型
作为ANN的基本处理单元，必须对全部输入信号进行整 合，以确定各类输入的作用总效果，图(c)表示组合输 人信号的“总和值”，相应于生物神经元的膜电位。 神经元激活与否取决于某一阈值电平，即只有当其输 入总和超过阈值时, 神经元才被激活而发放脉冲, 否 则神经元不会产生输出信号。
活状态之间的关系，最常用的转移函数有4
种形式。
常用的神经元数学模型：
（1）阈值型（如图a所示）
f (Neti )
1 Neti 0 0 Neti 0
(2) sigmoid函数型（如图b所示）
f (Neti )
1
Neti
1e T
(3) 分段线性型（如图c所示）
f
( Neti
)
第三章 人工神经元网络
专业：电路与系统 姓名：程兴宏 学号：201021005
3.1 引言
模糊逻辑控制的现状：
模糊逻辑控制解决了人类智能行为语言的描述和推理问题，尤其是一 些不确定性语言的描述和推理问题，从而在机器模拟人脑的感知和推 理等智能行为方面迈出了重大的一步。然而在处理数值数据和自学习 能力等方面还远没有达到人脑的境界。
x1
wi1
ui
的数学抽象和结构、功能

现代通信网概论第三章课后答案

现代通信网概论第三章课后答案

现代通信网概论第三章课后答案1、什么是信令？为什么说它是通信网的神经系统？答：信令是终端和交换机之间以及交换机和交换机之间传递的一种信息。

这种信息可以指导终端、交换系统、传输系统协同运行，在指定的终端间建立和拆除临时的通信隧道，并维护网络本身正常运行，所以说它是通信网的神经系统。

2，按照工作区域信令可分为哪两类？各自功能特点是什么？答：可以分为用户线信令和局间信令。

用户线信令指在终端和交换机之间用户线上传输的信令，主要包括用户终端向交换机发送的监视信令和地址信令。

局间信令指在交换机和交换机之间、交换机与业务控制节点之间等传递的信令，主要用来控制链接的建立、监视、释放、网络的监控、测试等功能。

3，按照功能信令可分为哪几类？答：可以分为监视信令、地址信令和维护管理信令。

4，什么是随路信令？什么是公共信道信令？与随路信令相比，公共信道信令有哪些优点？答：随路信令是指信令与用户信息在同一条信道上传送。

公共信道信令是信令在一条与用户信息信道分开的信道上传送，并且该信令信道并非专用，而是为一群用户信息信道所共享。

由于公共信道信令传输通道与话路完全分开，因此为随路信令更灵活、信令传送速度快，更适应新业务的要求，利于向综合业务数字网过渡。

5、什么是信令方式？答：指在通信网上，不同厂商的设备要相互配合工作，要求设备之间传递的信令遵守一定的规则和约定。

6、画图说明心里在多段路由上的传送方式。

答：图p57页，（包括：端到端方式、逐段转发方式和混合方式）7、信令控制方式有哪几种？各有何特点？答：主要方式有三种：非互控方式、半互控方式和全互控方式。

各自特点：（1)非互控方式：发端连续向收端发送信令，而不必等待收端的证实信号。

该方法控制机制简单，发码速度快，适用于误码率很低费数字信道。

（2）半互控方式：发端向收端发送一个或一组信令后，必须等待收到收端回送的证实信令号后，才能接着发送下一个信号。

办互控方式中前向信令的发送受控于后向证实信令。

人工智能导论-各章习题答案

人工智能导论-各章习题答案第一章习题解答1. 什么是人工智能？人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指使机器具有类似或超过人类智能的能力。

人工智能研究的目标是使计算机能够进行人类智力活动，例如学习、理解、推理和决策等。

2. 人工智能的基本分类人工智能可以分为弱人工智能（Narrow AI）和强人工智能（General AI）两类。

弱人工智能是指针对特定任务开发的人工智能系统，比如语音识别、图像处理和机器翻译等。

弱人工智能系统有特定的输入和输出，其能力局限于特定任务。

强人工智能是指能够在各种智力活动中与人类媲美或超越人类的人工智能系统。

强人工智能拥有自主学习、理解、推理和决策的能力，可以应对复杂的问题和情境。

3. 人工智能的应用领域人工智能已经在多个领域得到应用，包括但不限于以下几个方面：•机器学习：基于数据和统计方法，让计算机自动学习并改进性能。

•自然语言处理：使计算机能够理解和处理人类语言。

•机器视觉：使计算机能够理解和处理图像和视频。

•专家系统：建立基于规则和知识的推理系统，用于解决复杂的问题和决策。

•智能机器人：让机器拥有感知、决策和执行的能力，用于自主操作和交互。

•数据挖掘：发现数据中的模式和关联，用于预测和决策支持。

4. 人工智能的发展历史人工智能的发展可以追溯到20世纪50年代，随着计算机技术和算法的进步，人工智能开始逐渐崭露头角。

在1956年，达特茅斯会议举行，标志着人工智能的诞生。

随后，人工智能经历了繁荣期、低谷期和复兴期等不同的发展阶段。

繁荣期（1956-1974）中，很多初期的人工智能算法被提出，比如逻辑推理、机器学习和专家系统等。

然而，由于计算能力限制和算法的局限性，人工智能在这个时期受到了限制。

低谷期（1975-1980）是由于在之前的繁荣期中，人们对人工智能过于乐观，但实际应用和成果不如预期，导致了人工智能的寒冬。

复兴期（1980-至今）是人工智能的复苏和突破阶段。

移动通信复习资料

移动通信复习资料移动通信原理与系统复习资料第⼀章：1.在4G系统中，⽹元间的协议是基于IP的，每⼀个MT（移动终端）都有各⾃的IP地址。

2.IP核⼼⽹：它不是专门⽤作移动通信，⽽是作为⼀种统⼀的⽹络，⽀持有线和⽆线接⼊。

主要功能是：完成位置管理和控制、呼叫控制和业务控制。

3.4G⽹络应该是⼀个⽆缝连接的⽹络，也就是说各种有线和⽆线⽹都能以IP协议为基础连接到IP核⼼⽹。

当然为了与传统的⽹络互联则需要⽤⽹关建⽴⽹络的互联，所以将来的4G⽹络将是⼀个复杂的多协议的⽹络。

4.移动通信的定义：指通信双⽅或⾄少有⼀⽅处于运动中进⾏信息交换的通信⽅式。

5.移动通信系统包括：⽆绳电话、⽆线寻呼、陆地蜂窝移动通信、卫星移动通信等。

6.⽆线通信是移动通信的基础。

7.移动通信所受⼲扰种类：（1）：互调⼲扰：指两个或多个信号作⽤在通信设备的⾮线性器件上，产⽣与有⽤信号频率相近的组合频率。

从⽽对通信系统构成⼲扰的现象。

（2）：邻道⼲扰：指相邻或邻近的信道之间的⼲扰，是由于⼀个强信号串扰弱信号⽽造成的⼲扰。

（3）：同频⼲扰：指相同频率电台之间的⼲扰。

8.移动通信的⼯作⽅式：（1）：单⼯通信：指通信双⽅电台交替地进⾏收信和发信。

它常⽤于点到点通信。

（2）双⼯通信：指通信双⽅。

收发信机均同时⼯作。

即任⼀⽅讲话时都可以听到对⽅的话⾳，没有“按-讲”开关。

（3）半双⼯通信第⼆章：1. 移动通信的信道：指基站天线、移动⽤户天线和两幅天线之间的传播路径。

2. 从某种意义上来说，对移动⽆线电波传播特性的研究就是对移动信道的研究。

（判断）3. 移动信道的基本特性就是衰落特性。

4. ⽆线电波的传播⽅式：直射、反射、绕射和散射以及它们的合成。

5. 移动信道是⼀种时变信道。

在这种信道中传播表现出来的衰落⼀般为：随信号传播距离变化⽽导致的传播损耗和弥散。

6. （1）阴影衰落：由于传播环境中的地形起伏、建筑物及其它障碍物对电磁波的遮蔽所引起的衰落。

计算机网络_第3章习题解答

第三章习题解答简述数据链路层的功能。

答：数据链路层是在物理层提供的比特流传送服务的基础上，通过一系列的控制和管理，构成透明的、相对无差错的数据链路，向网络层提供可靠、有效的数据帧传送的服务。

其主要功能包括：链路管理，帧定界，流量控制，差错控制，数据和控制信息的识别，透明传输，寻址。

试解释以下名词：数据电路，数据链路，主站，从站，复合站。

答：数据电路是一条点到点的，由传输信道及其两端的DCE构成的物理电路段，中间没有交换节点。

数据电路又称为物理链路，或简称为链路。

数据链路是在数据电路的基础上增加传输控制的功能构成的。

一般来说，通信的收发双方只有建立了一条数据链路，通信才能够有效地进行。

在链路中，所连接的节点称为“站”。

发送命令或信息的站称为“主站”，在通信过程中一般起控制作用；接收数据或命令并做出响应的站称为“从站”，在通信过程中处于受控地位。

同时具有主站和从站功能的，能够发出命令和响应信息的站称为复合站。

数据链路层流量控制的作用和主要功能是什么答：流量控制简称“流控”，是协调链路两端的发送站、接收站之间的数据流量，以保证双方的数据发送和接收达到平衡的一种技术。

在计算机网络中，由于接收方往往需要对接收的信息进行识别和处理，需要较多的时间，通常发送方的发送速率要大于接收方的接收能力。

当接收方的接收处理能力小于发送方的发送能力时，必须限制发送方的发送速率，否则会造成数据的丢失。

流量控制就是一种反馈机制，接收方随时向发送方报告自己的接收情况，限制发送方的发送速率。

保证接收方能够正常、有序地接收数据。

在停止-等待协议中，确认帧是否需要序号为什么答：在停止-等待协议中，由于每次只确认一个已经发送的帧，确认帧可以不需要序号。

但在一些特殊情况下会出现问题。

如果发送方在超时重发一个帧后又收到了迟到的确认，就不能确定该应答是对哪一个帧的确认，并可能导致随后的传送过程重新差错。

解释为什么要从停止-等待协议发展到连续ARQ协议。

(完整版)自动控制原理试题答案

∑∆∆=i i i s s Q s H )()(1)(zidpngkongzhi1 闭环系统（或反馈系统）的特征：采用负反馈，系统的被控变量对控制作用有直接影响，即被控变量对自己有控制作用 。

2 典型闭环系统的功能框图。

自动控制 在没有人直接参与的情况下，通过控制器使被控对象或过程按照预定的规律运行。

自动控制系统 由控制器和被控对象组成，能够实现自动控制任务的系统。

被控制量 在控制系统中．按规定的任务需要加以控制的物理量。

控制量 作为被控制量的控制指令而加给系统的输入星．也称控制输入。

扰动量 干扰或破坏系统按预定规律运行的输入量，也称扰动输入或干扰掐入。

反馈 通过测量变换装置将系统或元件的输出量反送到输入端，与输入信号相比较。

反送到输入端的信号称为反馈信号。

负反馈 反馈信号与输人信号相减，其差为偏差信号。

负反馈控制原理 检测偏差用以消除偏差。

将系统的输出信号引回插入端，与输入信号相减，形成偏差信号。

然后根据偏差信号产生相应的控制作用，力图消除或减少偏差的过程。

开环控制系统 系统的输入和输出之间不存在反馈回路，输出量对系统的控制作用没有影响，这样的系统称为开环控制系统。

开环控制又分为无扰动补偿和有扰动补偿两种。

闭环控制系统 凡是系统输出端与输入端存在反馈回路，即输出量对控制作用有直接影响的系统，叫作闭环控制系统。

自动控制原理课程中所讨论的主要是闭环负反馈控制系统。

复合控制系统 复合控制系统是一种将开环控制和闭环控制结合在一起的控制系统。

它在闭环控制的基础上，用开环方式提供一个控制输入信号或扰动输入信号的顺馈通道，用以提高系统的精度。

自动控制系统组成 闭环负反馈控制系统的典型结构如图1．2所示。

组成一个自动控制系统通常包括以下基本元件 ．给定元件 给出与被控制量希望位相对应的控制输入信号(给定信号)，这个控制输入信号的量纲要与主反馈信号的量纲相同。

给定元件通常不在闭环回路中。

2．测量元件 测量元件也叫传感器，用于测量被控制量，产生与被控制量有一定函数关系的信号。

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x2
(0,1) B类 界
(1,1) A类 界 (1,0) x1
(0,0)
图 2.3a 函数 x1x2 的分 类
感知器的学习算法
-1 1 x1 1.5
x2

1
o(x1,x2)
图2.3b AND函数的NN实现
感知器的学习算法
但对异或逻辑函数XOR(真值表如下所示),则不可能利用单层 感知器设计的线性分类面（线性分类函数）,如下图所示。
2.2 单层网络分类功能（感知器）
证明：因为N个样本线性可分，所以存在单位权向量W* 和一个较小的正数d>0，使得W*TXk≥d对所有的样本 输入Xk都成立，任意权值向量W和最优权值向量W*之 间的余弦角cosα为
W *W T ( k ) s (k ) W * W T (k )
由学习律可得 W(k+1)=W(k)+μX(k) , μ是学习系数。 上式左乘W*可得 W*WT(k+1)=W* [WT(k)+μXT(k)] ≥W*WT(k)+μd 从k=0迭代, 可得 W*WT(k) ≥ W*WT(0)+kμd
选择W(0)∈ Xk ，满足W* Xk >0，此时有 W*WT(k) ≥kμd 在W(k)未达到W*时，W(k)XT(k)<0，所以
W (k 1) W (k 1)W (k 1)
2 T
W (k ) X (k ) W (k ) X (k ) 2 2 2 T 2 W (k ) 2W (k ) X (k ) X (k ) W (k ) 2
1
c1
x0
2
感知器的学习算法
感知器的学习算法目的在于找寻恰当的权系数w=(w1,w2,…, wn)，使系统对一个特定的样本x=(x1,x2,…,xn)能产生期望值d。
当x分类为A类时，期望值d=1；x为B类时，d= -1。
为了方便说明感知器学习算法，把阈值并入权系数w中， 同时，样本x也相应增加一个分量xn+1。故令：
第二讲：前馈神经网络
主要内容
一：前向网络简介 二：具有硬限幅函数的单层网络的分类功能（感知 器） 三：具有线性函数的单层网络的分类功能 四：前向多层网络的分类功能 五：BP网络及BP算法以及BP网络的应用
上一讲内容回顾
模拟生物神经网络的ANN的这一数学方法问世以来,人们已 慢慢习惯了把这种ANN直接称为NN。 NN在数学、优化与运筹学、计算机科学与智能理论、 信号处理、控制科学、机器人、系统科学等领域吸引 来了众多的研究者,呈现勃勃生机。 给这些学科中的一些困难问题,带来了新的分析、 求解的新思路和新方法。 对控制科学领域，NN在系统辨识、模式识别、智能控 制等领域有着广泛而吸引人的前景。 特别在智能控制中,人们对NN的自学习功能尤其感 兴趣,并且把NN这一重要特点看作是解决控制器适 应能力这个难题的关键钥匙之一.
2.2 单层网络分类功能（感知器）
F.Roseblatt已经证明，如果两类模式是线 性可分的（指存在一个超平面将它们分开），则 算法一定收敛。 感知器特别适用于简单的模式分类问题，也 可用于基于模式分类的学习控制中。 本节中所说的感知器是指单层的感知器。多 层网络因为要用到后面将要介绍的反向传播法进 行权值修正，所以把它们均归类为反向传播网络 之中。
2.2 单层网络分类功能（感知器）
为证明此定理,不失一般性,先对该分类问题做一些 假设： A1: 输入样本Xk,k=1,2,…,N全部归一化，即 ||Xk||=1； A2: 对最优权向量W*,有||W*||=1. A3: 如果样本可分，那么任意给定的一个输入样本 Xk ，要么属于某一区域F＋，要么不属于这一区 域，记为F－，F＋和F－构成了整个线性可分的 样本空间。在这里仅讨论Xk∈F＋的情况。
这说明在μ和d选定后，可以在有限的次数k达到 最优加权W*。
2.2 单层网络分类功能（感知器）
三.感知器网络的设计 设输入矢量
xk [ x0 , x1... xN 1,1]
连接权
w [w0 , w1...wN 1, ]
Ix w
K
K
T
K
y f [ I ], 期望输出T
2.2 单层网络分类功能（感知器）
x1 0 0 1 1
x2 x1x2 0 0 1 1 0 1 1 1
感知器的学习算法
以x1x2=1为A类,以x1x2=0为B类,则有方程组
w1 0 w 2 0 θ 0 w 0 w 1 θ 0 1 2 w1 1 w 2 0 θ 0 w1 1 w 2 1 θ 0
x1
x2

-1 -1 0.5
图2.4b XOR函数的2层NN实现
o(x1,x2)
1
感知器的学习算法
而其函数空间的分类面如下图所示。
x2
(0,1)
A类 界 (0,0)
(1,1) A类 界 B类 界 (1,0) x1
图 2.4c XOR 函数的分类
2.2 单层网络分类功能（感知器）
感知器学习算法的收敛性定理：如果样本输入函 数是线性可分的，那么感知器学习算法经过有限 次迭代后，可收敛到正确的权值或权向量。 可证：在训练样本Xk,k=1,2,…,N是线性可分时， 采用上式的学习方法，在有限次迭代后，必能得 到正确解。
A类 界 (1,0) B类 界 (0,0) x1+x2-0.5=0 x1 图 2.2a 函数 x1x2 的分 类

o(x1,x2)
感知器的学习算法
类似地,对与逻辑函数AND(真值表如下所示),即x1x2, 也可设 计如图所示的分类面（分类函数）
x1 0 0 1 1
x2 0 1 0 1
x1x2 0 0 0 1
wn+1= -, xn+1=1
则感知器的输出可表示为：
n 1 y f wi xi i 1
感知器的学习算法
感知器学习算法步骤如下： 步1. 对权系数w置初值
权系数w=(w1,…,wn,wn+1)的各个分量置一个较小的初 始随机值,并记为wl(0),…,wn(0),同时有wn+1(0)= -。
上一章内容回顾
此外,在控制领域的研究课题中,不确定性系统的控制 问题、非线性系统控制问题长期以来都是控制理论研究 的中心主题,但是这些问题一直没有得到有效的解决。 • 利用NN的学习能力,使它在对不确定性系统的控 制过程中自动学习系统的特性,从而适应系统变化的 环境和内在特性,以达到对系统的最优控制. • 利用NN的非线性逼近能力,将NN用于非线性系统 控制问题中的模型表达、控制器设计、在线控制计 算、自适应控制等. 显然,NN对于控制科学领域是一种十分振奋人心的意 向和方法。
y0
y1
yN 1
x0
x1
xN 1
2.2单层网络分类功能（感知器）
本节主要介绍:
单层网络的结构 调整连接权和阈值的学习规则（ 算法） 单层网络的训练和设计 单层网络分类的局限性
2.2 单层网络分类功能（感知器）
一.感知器是由美国计算机科学家罗森布拉特 （F.Roseblatt）于1957年提出的。 单层感知器神经元模型图：
2.2 单层网络分类功能（感知器）
一个简单的单神经元（感知器）分类的例子。 例：二维矢量 x [ x0 , x1 ] ，两类 c1 , c2 x L 如图： 1 L 为分类线： 0.5x0 x1 1 0 c1 区为 0.5x0 x1 1 0 c2 c2 区为 0.5x0 x1 1 0 设一个单神经元 w0 0.5, w1 1, 1 1 硬限幅函数 1, x c1 y f [ w j x j 1] j 0 0, x c2
T T
迭代可得：
W (k )
2
W (0)
2
k2 1 k2
k d 1 2k
所以,
S (k ) W *W ( k ) W * W (k )
由于余弦值S(k) ≤1，当W(k)=W*时，S(k)=1， 于是我们求解得到
k 2 ( ud )2 1 2 1 u k k 2 ( ud )2 u 2 k 1 0 k 1 1 4d 2 / u 2 2d 2
wi(t)为t时刻从第i个输入上的权系数，i=1,2,…,n。 wn+1(t)为t时刻时的阈值。 步2. 输入一样本x=(x1,x2,…,xn+1)以及它的期望输出d
期望输出值d在样本的类属不同时取值不同。
如果x是A类,则取d=1,如果x是B类,则取-1。 期望输出d也即是教师信号。
感知器的学习算法
当实际输出和期望值d相同时有: wi(t+1)=wi(t)
步6. 转到第2步,一直执行到一切样本均稳定为止.
（算法的收敛性分析见后面的证明）
从上面分析可知,感知器实质是一个分类 器,它的这种分类是和二值逻辑相应的.
因此,感知器可以用于实现逻辑函数. 下面对感知器实现逻辑函数的情况作 一些介绍. 例 用感知器实现或逻辑函数OR,即x1x2, 的真值(真值表如右所示).
上一章内容回顾
NN的基础在于神经元.
神经元是以生物神经系统的神经细胞为基础的生物 模型. 在人们对生物神经系统进行研究,以探讨AI的机制时, 把神经元数学化,从而产生了神经元数学模型. 大量的形式相同的神经元连结在—起就组成了NN. 虽然,单个神经元的结构和功能都不复杂,但是NN的 动态行为则是十分复杂的,是一个高度非线性动力学系统. 因此,用NN可以表达实际物理世界的复杂现象.
即有 >0, w2, w1, w1+w2 令w1=1,w2=1,则有1.取=0.5,则有分类判别曲线x1+x2-0.5=0, 分类情况如图2.2a所示,实现的NN如图2.2b.