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人工智能导论第二章答案1、单选题：下列关于智能说法错误的是（）选项：A:细菌不具有智能B:任何生命都拥有智能C:从生命的角度看，智能是生命适应自然界的基本能力D:目前，人类智能是自然只能的最高层次答案: 【细菌不具有智能】2、判断题：目前，智能的定义已经明确，其定义为：智能是个体能够主动适应环境或针对问题，获取信息并提炼和运用知识，理解和认识世界事物，采取合理可行的（意向性）策略和行动，解决问题并达到目标的综合能力。
（）选项：A:错B:对答案: 【错】3、判断题：传统人工智能领域将人工智能划分为强人工智能与弱人工智能两大类。
所谓强人工智能指的就是达到人类智能水平的技术或机器，否则都属于弱人工智能技术。
（）选项：A:错B:对答案: 【对】4、判断题：人类历史上第一个人工神经元模型为MP模型，由赫布提出。
（）选项：A:对B:错答案: 【错】5、单选题：下列关于数据说法错误的是（）选项：A:数据可以分为模拟数据和数字数据两类B:数据就是描述事物的符号记录，是可定义为有意义的实体C:我们通常所说的数据即能够直接作为计算机输入的数据是模拟数据D:在当今社会，数据的本质是生产资料和资产答案: 【我们通常所说的数据即能够直接作为计算机输入的数据是模拟数据】6、多选题：下列关于大数据的说法中正确的有（）选项：A:大数据具有多样、高速的特征B:“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产C:大数据带来的思维变革中，更多是指更多的随机样本D:“大数据时代”已经来临答案: 【大数据具有多样、高速的特征;“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产;“大数据时代”已经来临】7、判断题：大数据在政府公共服务、医疗服务、零售业、制造业、以及涉及个人位置服务等领域都将带来可观的价值。
（）选项：A:对B:错答案: 【对】8、多选题：人工智能在各个方面都有广泛应用，其研究方向也众多，下面属于人工智能研究方向的有（）选项：A:知识图谱B:模式识别C:语音识别D:机器学习答案: 【知识图谱;模式识别;语音识别;机器学习】9、判断题：机器人发展经历了程序控制机器人（第一代）、自适应机器人（第二代）、智能机器人（现代）三代发展历程。
神经网络理论基础§1 引言当你现在学习神经网络知识的时候，你实际上正在使用着一个复杂的生物神经网络。
神经生理学和神经解剖学证明，人的思维是由脑完成的。
神经元是组成人脑的最基本单元，能够接受并处理信息。
人脑约由101l~1012个神经元组成，其中，每个神经元约与104~105个神经元通过突触联接，形成极为错纵复杂而且又灵活多变的神经网络。
虽然，每个神经元都比较简单，但是，如此多的神经元经过复杂的联接却可以演化出丰富多彩的行为方式。
因此，人脑是一个复杂的信息并行加工处理巨系统。
探索脑组织的结构、工作原理及信息处理的机制，是整个人类面临的一项挑战，也是整个自然科学的前沿。
关于人脑的功能，一方面受先天因素的制约，即由遗传信息先天确定了其结构与特性，另一方面后天因素也起重要的作用，即大脑可通过其自组织(Self-Organization)、自学习(Self-Learning)，不断适应外界环境的变化。
一般认为，包括记忆在内的所有生物神经功能，都存贮在神经元及其之间的连接上。
学习被看作是在神经元之间建立新的连接或对已有的连接进行修改的过程。
大脑的自组织、自学习性，来源于神经网络结构的这种可塑性(Plasticity)，它主要反映在神经元之间联接强度是可变的。
既然我们已经对生物神经网络有一个基本的认识，那么能否利用一些简单的人工“神经元”构造一个小神经网络系统，然后对其进行训练，从而使它们具有一定有用功能呢？答案是肯定的。
当然，人工神经元不是生物神经元，它们是对生物神经元极其简单的抽象，可以用程序或硅电路实现。
虽然由这些神经元组成的网络的能力远远不及人脑的那么强大，但是可以对其进行训练，以实现一些有用的功能。
§2神经网络模型2.1 生物神经网络的启示前面分析可知，人脑由大量的、高度互连的神经元组成。
神经元主要由三部分组成：树突、细胞体和轴突。
树突是树状的神经纤维接收网络，它将电信号传送到细胞体，细胞体对这些输入信号进行整合并进行阈值处理。
人工神经网络的模型:人工神经元的模型、常用的激活转移函数、MP模型神经元人工神经元的主要结构单元是信号的输入、综合处理和输出人工神经元之间通过互相联接形成网络，称为人工神经网络神经元之间相互联接的方式称为联接模式。
相互之间的联接强度由联接权值体现。
在人工神经网络中，改变信息处理及能力的过程,就是修改网络权值的过程.人工神经网络的构造大体上都采用如下的一些原则：由一定数量的基本神经元分层联接；每个神经元的输入、输出信号以及综合处理内容都比较简单；网络的学习和知识存储体现在各神经元之间的联接强度上。
神经网络解决问题的能力与功效除了与网络结构有关外，在很大程度上取决于网络激活函数。
人工神经网络是对人类神经系统的一种模拟。
尽管人类神经系统规模宏大、结构复杂、功能神奇,但其最基本的处理单元却只有神经元。
人工神经系统的功能实际上是通过大量神经元的广泛互连,以规模宏伟的并行运算来实现的。
人工神经网络模型至少有几十种,其分类方法也有多种。
例如,若按网络拓扑结构，可分为无反馈网络与有反馈网络；若按网络的学习方法，可分为有教师的学习网络和无教师的学习网络；若按网络的性能，可分为连续型网络与离散型网络，或分为确定性网络与随机型网络;若按突触连接的性质,可分为一阶线性关联网络与高阶非线性关联网络。
人工神经网络的局限性：(1) 受到脑科学研究的限制：由于生理实验的困难性，因此目前人类对思维和记忆机制的认识还很肤浅,还有很多问题需要解决；（2) 还没有完整成熟的理论体系；(3）还带有浓厚的策略和经验色彩；（4）与传统技术的接口不成熟。
如果将大量功能简单的形式神经元通过一定的拓扑结构组织起来，构成群体并行分布式处理的计算结构，那么这种结构就是人工神经网络，在不引起混淆的情况下，统称为神经网络。
根据神经元之间连接的拓扑结构上的不同，可将神经网络结构分为两大类：分层网络相互连接型网络分层网络可以细分为三种互连形式： 简单的前向网络； 具有反馈的前向网络； 层内有相互连接的前向网络.神经网络的学习分为三种类型：有导师学习、强化学习无导师学习有导师学习：必须预先知道学习的期望结果-—教师信 息，并依此按照某一学习规则来修 正权值。
了解Hopfield神经网络算法的实现原理Hopfield神经网络算法是一种基于神经网络的求解最优化问题的算法。
它可以用于解决诸如图像处理、模式识别、最优化问题等应用领域。
Hopfield神经网络算法最初由J. J. Hopfield在1982年提出，其理论基础来源于生物学领域中的神经元行为研究。
Hopfield神经网络算法的实现原理主要包括四个方面：神经元模型、神经网络结构、网络训练方法以及应用场景。
1. 神经元模型在Hopfield神经网络算法中，每个神经元都是一个二值状态（取值为+1或-1）的模型。
这种模型通常称为McCulloch- Pitts模型。
其原理是在神经元内部通过大量的来自其他神经元的输入，进行累加、加权、激活等操作后产生输出。
在Hopfield神经网络中，每个神经元之间的连接按照一定的权重系数进行连接，这些权重系数通常由网络训练时产生。
2. 神经网络结构Hopfield神经网络结构通常是一个全连接的反馈神经网络。
这种结构下的每个神经元都被连接到其他所有神经元，并且这些连接是双向的。
当网络被激活时，输入信号的影响被传递给其他所有神经元，并且这些神经元的状态也会影响到其他神经元的状态。
由于Hopfield神经网络具有全连接的属性，因此在处理较大规模的问题时，网络的计算量非常大，这是其计算效率相对较低的原因之一。
3. 网络训练Hopfield神经网络的训练通常是指对神经元之间的连接权重进行调整，使得网络在接收到输入时能够达到预期的输出。
这种训练方法被称为Hebbian学习规则。
在Hopfield神经网络中，权重矩阵W的元素一般由下式计算：W(i，j) = ∑( xi *xj )其中，xi和xj分别表示神经元i和神经元j的状态，可以取值为+1或-1。
通过反复进行这种权重更新，最终可以得到一个合理的网络权重矩阵W。
4. 应用场景Hopfield神经网络算法被广泛应用于图像处理、模式识别以及最优化问题的求解。
一、绪论1．1 人工神经元网络的基本概念和特征一、形象思维人的思维主要可概括为逻辑（含联想）和形象思维两种。
以规则为基础的知识系统可被认为是致力于模拟人的逻辑思维（左脑）人工神经元网络则可被认为是探索人的形象思维（右脑）二、人工神经元网络人工神经元网络是生理学上的真实人脑神经网络的结构和功能，以及若干基本特性的某种理论抽象，简化和模拟而构成的一种信息处理系统。
三、神经元是信息处理系统的最小单元。
大脑是由大量的神经细胞或神经元组成的。
每个神经元可以看作为一个小的处理单元，这些神经元按照某种方式互相连接起来，构成了大脑内部的生理神经元网络，他们中各神经元之间连接的强弱，按照外部的激励信号作自适应变化，而每个神经元又随着接收到的多个激励信号的综合大小呈现兴奋或抑制状态。
而大脑的学习过程是神经元之间连接强度随外部激励信息做自适应变化的过程，大脑处理信息的结果确由神经元的状态表现出来。
四、神经元基本结构和作用1。
组成：细胞体、树突、轴突和突触。
2。
树突：负责传入兴奋或抑制信息（多条），较短，分支多，信息的输入端3。
轴突：负责传出兴奋或抑制信息（一条），较长，信息的输出端4。
突触：一个神经元与另一个神经元相联系的特殊结构部位，包括：突触前、突触间隙、突触后三个部分。
突触前：是第一个神经元的轴突末梢部分突触后：是第二个神经元的受体表面突触前通过化学接触或电接触，将信息传往突触后受体表面，实现神经元的信息传输。
5。
神经元网络：树突和轴突一一对接，从而靠突触把众多的神经元连成一个神经元网络。
6。
神经网络对外界的反应兴奋：相对静止变为相对活动抑制：相对活动变为相对静止7。
传递形式神经元之间信息的传递有正负两种连接。
正连接：相互激发负连接：相互抑制8。
各神经元之间的连接强度和极性可以有不同，并且可进行调整。
五简化的神经元数学模型x1x2x3x4s ix1,x2,..,x n：输入信号u i:神经元内部状态θi：与值ωi：ui到 uj连接的权值s i：外部输入信号，可以控制神经元uif(·) :激发函数y i:输出Ơi：= Σw ij x j +s i - θiU i = g(Ơi)y i = h(u i) = f(g(Ơi)) = f(Σw ij x j +s i - θi)f = h x g六、显示出人脑的基本特征1。
基于神经网络的电力负荷预测研究第一章绪论电力负荷预测是电力系统中的重要问题，负荷预测的准确性直接影响到电力系统的稳定性和经济效益。
因此，对负荷预测的研究一直是电力领域的热点问题。
由于电力负荷涉及到众多因素的影响，传统的基于数学模型的预测方法存在着预测精度低、对数据要求高等问题。
神经网络预测方法由于具有良好的非线性映射能力逐渐成为了研究热点。
本文将对基于神经网络的电力负荷预测进行研究。
第二章神经网络概述神经网络是一种模仿人类神经系统的智能计算模型，其最核心的是神经元（neuron）模型，而神经元间的连接关系则是神经网络的结构。
神经元接收输入信息，通过一个激活函数来产生输出信息，并将输出信息发送给下一个神经元。
神经网络分为前向和反向传播两个过程。
在前向传播过程中，神经元将输入信息传递给后续神经元，最终生成预测结果。
反向传播则是根据实际结果对误差进行反向传递，调整神经网络的权值和偏置，从而优化预测模型。
第三章神经网络电力负荷预测模型神经网络电力负荷预测模型基于历史数据对未来电力负荷进行预测。
预测模型由数据采集、数据预处理、网络模型构建、模型训练和预测等五部分组成。
其中，数据采集主要包括负荷数据和影响因素数据（如气温、湿度、天气等）的采集；数据预处理包括数据清洗、数据归一化和数据集划分；网络模型构建包括选择网络结构和网络参数设置等；模型训练包括正向传播和反向传播过程，通过调整网络权值和偏置使得模型误差最小化；预测过程则是利用训练好的网络对未来的电力负荷进行预测。
第四章实验设计及结果分析本文采用某城市3年的电力负荷和气象数据进行预测实验，并与传统的基于ARIMA模型和灰色预测模型进行比较。
结果表明，基于神经网络的负荷预测模型在预测准确性、鲁棒性和实时性等方面均明显优于传统预测方法。
本文还分析了神经网络负荷预测模型的参数选择和网络结构对预测结果的影响，并对未来研究做了展望。
第五章总结本文基于神经网络的电力负荷预测进行了研究，首先介绍了神经网络的概念和预测模型的构建过程，然后通过实验验证了该方法的有效性，同时提出了未来研究方向。
神经网络算法及模型思维学普遍认为，人类大脑的思维分为抽象（逻辑）思维、形象（直观）思维和灵感（顿悟）思维三种基本方式。
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。
神经网络的研究内容相当广泛，反映了多学科交叉技术领域的特点。
主要的研究工作集中在以下几个方面：（1）生物原型研究。
从生理学、心理学、解剖学、脑科学、病理学等生物科学方面研究神经细胞、神经网络、神经系统的生物原型结构及其功能机理。
（2）建立理论模型。
根据生物原型的研究，建立神经元、神经网络的理论模型。
其中包括概念模型、知识模型、物理化学模型、数学模型等。
（3）网络模型与算法研究。
在理论模型研究的基础上构作具体的神经网络模型，以实现计算机模拟或准备制作硬件，包括网络学习算法的研究。
这方面的工作也称为技术模型研究。
（4）人工神经网络应用系统。
在网络模型与算法研究的基础上，利用人工神经网络组成实际的应用系统，例如，完成某种信号处理或模式识别的功能、构作专家系统、制成机器人等等。
纵观当代新兴科学技术的发展历史，人类在征服宇宙空间、基本粒子，生命起源等科学技术领域的进程中历经了崎岖不平的道路。
我们也会看到，探索人脑功能和神经网络的研究将伴随着重重困难的克服而日新月异。
神经网络和粗集理论是智能信息处理的两种重要的方法,其任务是从大量观察和实验数据中获取知识、表达知识和推理决策规则。
粗集理论是基于不可分辩性思想和知识简化方法,从数据中推理逻辑规则,适合于数据简化、数据相关性查找、发现数据模式、从数据中提取规则等。
神经网络是利用非线性映射的思想和并行处理方法,用神经网络本身的结构表达输入与输出关联知识的隐函数编码,具有较强的并行处理、逼近和分类能力。
在处理不准确、不完整的知识方面,粗集理论和神经网络都显示出较强的适应能力,然而两者处理信息的方法是不同的,粗集方法模拟人类的抽象逻辑思维,神经网络方法模拟形象直觉思维,具有很强的互补性。
神经元网络的模型和模拟方法神经元网络是神经科学中非常重要的概念，它是构成神经系统的基本单元。
神经元网络的模型和模拟方法是研究神经系统的重要手段之一，本文就该主题进行探讨。
一、神经元网络模型的类型神经元网络模型是神经科学和计算机科学的交叉学科领域，它的目的是模拟和研究神经元之间的相互作用和信息传递。
下面介绍几种常见的神经元网络模型。
1. Hodgkin-Huxley模型Hodgkin-Huxley模型是经典的神经元模型，它是由Alan Hodgkin和Andrew Huxley于1952年提出的。
该模型描述了神经元的膜电位变化和动作电位的发生过程，是研究神经元电生理学的基础模型。
2. FitzHugh-Nagumo模型FitzHugh-Nagumo模型是用来研究神经元兴奋-抑制行为的模型，由Richard FitzHugh和J. Nagumo在1961年提出。
该模型是基于非线性动力学和反应扩散方程得出的，可以用来解释一类和生物中观察到的兴奋和抑制行为类似的物理现象。
3. Integrate-and-Fire模型Integrate-and-Fire模型是一种简单的神经元模型，它假设神经元中的电流输入被积分后达到一定阈值时会发放动作电位。
该模型已经被广泛应用于神经元群体行为研究中，可以帮助人们更好地理解神经元网络的动力学行为。
二、神经元网络模拟方法神经元网络模拟方法是用计算机模拟神经系统的活动，它是现代神经科学中非常重要的手段。
下面介绍几种常见的神经元网络模拟方法。
1. 蒙特卡罗方法蒙特卡罗方法是一种基于随机化的方法，它主要应用于统计和计算领域。
在神经元网络模拟中，蒙特卡罗方法可以用来模拟神经元之间的随机事件，如突触传递和动作电位发生的时间。
2. 离散事件模拟方法离散事件模拟方法是一种基于事件驱动的方法，它通常用于模拟大规模神经元网络系统的运行。
该方法主要是根据时间推进神经元系统的行为，当某个神经元发放动作电位时，它会触发周围神经元产生相应的响应。
