随机环境中具有随机控制函数的两性分枝过程

人工神经网络历史发展及应用综述1、引言人类为了生存在改造探索自然的过程中，学会利用机械拓展自身的体力，随着对自然认识的不断深入，创造语言，符号，算盘、计算工具等来强化自身脑力。

复杂的数字计算原本是靠人脑来完成的，为了摆脱这种脑力束缚发明了计算机。

其数字计算能力比人脑更强，更快、更准。

计算机的出现，人类开始真正有了一个可以模拟人类思维的工具，期盼可以实现人工智能，构造人脑替代人类完成相应工作。

要模拟人脑的活动，就要研究人脑是如何工作的，要怎样模拟人脑的神经元。

人脑的信息处理具有大规模并行处理、强容错性和自适应能力、善于联想、概括、类比和推广的特点，多少年以来，人们从生物学、医学、生理学、哲学、信息学、计算机科学、认知学、组织协同学等各个角度企图获悉人脑的工作奥秘，寻求神经元的模拟方法。

在寻找上述问题答案的研究过程中，从20世纪40年代开始逐渐形成了一个新兴的边缘性交叉学科，称之为“神经网络”，是人工智能、认知科学、神经生理学、非线性动力学、信息科学、和数理科学的“热点”。

关于神经网络的研究包含众多学科领域，涉及数学、计算机、人工智能、微电子学、自动化、生物学、生理学、解剖学、认知科学等学科，这些领域彼此结合、渗透，相互推动神经网络研究和应用的发展。

2、定义思维学普遍认为，人类大脑的思维有三种基本方式，分为抽象（逻辑）思维、形象（直观）思维和灵感（顿悟）思维。

逻辑性的思维是根据逻辑规则进行推理的过程，这一过程可以写成指令，让计算机执行，获得结果。

而直观性（形象）的思维是将分布式存储的信息综合起来，结果是忽然间产生想法或解决问题的办法。

这种思维方式的有以下两个特点：一是信息通过神经元上的兴奋模式分布储在网络上；二是信息处理通过神经元之间同时相互作用的动态过程来完成的。

人工神经网络就是模拟第二种人类思维方式。

人工神经网络是由大量具备简单功能的人工神经元相互联接而成的自适应非线性动态系统。

虽然单个神经元的结构和功能比较简单，但大量神经元连接构成的网络系统行为却异常复杂。

产生式系统产生式系统（production system）由波斯特（Post）于1943年提出的产生式规则（production rule）而得名。

人们用这种规则对符号进行置换运算。

1965年美国的纽厄尔和西蒙利用这个原理建立了一个人类的认知模型。

同年，斯坦福大学利用产生式系统结构设计出第一个专家系统DENDRAL。

产生式系统用来描述若干个不同的以一个基本概念为基础的系统。

这个基本概念就是产生式规则或产生式条件和操作对的概念。

在产生式系统中，论域的知识分为两部分：用事实表示静态知识，如事物、事件和它们之间的关系；用产生式规则表示推理过程和行为。

由于这类系统的知识库主要用于存储规则，因此有吧这类系统称为基于规则的系统（rule-based system）。

1、产生式系统的基本要素1.1产生式系统的组成产生式系统由三部分组成，即总数据库（Global Database），产生式规则库（Set of Product Rules）和控制策略（Control Strategies），各部分之间的关系如图1所示。

图1.产生式系统的主要组成1.1.1总数据库（Global Database）总数据库又称综合数据库、上下文、黑板等，用于存放求解过程中各种当前信息的数据结构，如问题的初始状态、事实或证据、中间推理结论和最后结果等，其中的数据是产生式规矩的处理对象。

数据库中的数据根据应用的问题不同，可以使常量、变量、谓词、表结构、图像等等。

例如，关于动物世界的产生式系统有如下数据库：…(Mammal Dog)(Eat Dog Meat)…从另一个角度，数据库可视为推理过程中间结果的存储池。

随着中间结果的不断加入，是数据库描述的问题状态逐步转变为目标状态。

1.1.2 规则库（Set of Product Rules）产生式规则库是某领域知识用规则形式表示的集合，其中包含将问题从初始状态转换到目标状态的所有变换规则。

当产生式规则中某条规则的前提与数据总库中的事实相匹配时，该规则库就被激活，并把其结论作为新的事实存入总数据库。

系统科学领域“老三论”、“新三论”一、引言老三论系统论、控制论和信息论是本世纪四十年代先后创立并获得迅猛发展的三门系统理论的分支学科。

虽然它们仅有半个世纪，但在系统科学领域中已是资深望重的元老，合称“老三论”。

人们摘取了这三论的英文名字的第一个字母，把它们称之为SCI论。

耗散结构论、协同论、突变论是本世纪七十年代以来陆续确立并获得极快进展的三门系统理论的分支学科。

它们虽然时间不长，却已是系统科学领域中年少有为的成员，故合称“新三论”，也称为DSC论。

二、“老三论”、“新三论”理论概述1、系统论、控制论和信息论系统论的创始人是美籍奥地利生物学家贝塔朗菲。

系统论要求把事物当作一个整体或系统来研究，并用数学模型去描述和确定系统的结构和行为。

所谓系统，即由相互作用和相互依赖的若干组成部分结合成的、具有特定功能的有机整体;而系统本身又是它所从属的一个更大系统的组成部分。

贝塔朗菲旗帜鲜明地提出了系统观点、动态观点和等级观点。

指出复杂事物功能远大于某组成因果链中各环节的简单总和，认为一切生命都处于积极运动状态，有机体作为一个系统能够保持动态稳定是系统向环境充分开放，获得物质、信息、能量交换的结果。

系统论强调整体与局部、局部与局部、系统本身与外部环境之间互为依存、相互影响和制约的关系，具有目的性、动态性、有序性三大基本特征。

控制论是著名美国数学家维纳（Wiener N）同他的合作者自觉地适应近代科学技术中不同门类相互渗透与相互融合的发展趋势而创始的。

它摆脱了牛顿经典力学和拉普拉斯机械决定论的束缚，使用新的统计理论研究系统运动状态、行为方式和变化趋势的各种可能性。

控制论是研究系统的状态、功能、行为方式及变动趋势，控制系统的稳定，揭示不同系统的共同的控制规律，使系统按预定目标运行的技术科学。

信息论是由美国数学家香农创立的，它是用概率论和数理统计方法，从量的方面来研究系统的信息如何获取、加工、处理、传输和控制的一门科学。

《神经网络心得[定稿]》时间如白马过隙，很快八周的人工神经网络学习即将结束，仿佛昨天才刚刚开始学习这门课程，在这段时间的学习中，我有起初对神经网络的不了解到现在的熟悉和掌握，这其中的变化，是我知识提高的过程。

我在这个过程中有一些自己的体会和感想。

我是一名学习控制科学和工程的研究生，起初对于神经网络的认识很肤浅，由于我相应知识的欠缺，想要理解神经网络的结构会很不容易。

在开始的几节课中，老师给我们讲了神经网络的发展史、结构和原理，当时感觉有压力、紧张。

因为我感觉和生物的神经学差不多，一开始接触觉得它不是一门智能控制学，而是一门生物学，所以只能慢慢学习和理解，最终完成课程的学习。

虽然相比于其他学过的课程，我对这门学科的了解稍微逊色点，但我还不是一个害怕困难的人，越是困难我越是会迎头前进的，不会倒下，去努力掌握这些知识。

接下来的几周，是老师的授课过程，说实话老师讲的论文我听的不太懂，讲的软件的应用也是一知半解……有种痛苦的感觉，好像什么也没学到，问了其他同学，他们也有同样的感觉，哦，原来都一样啊，没事，那就继续坚持吧……过了这个彷徨期，该是呐喊的时候了，该写期末作业了，开始做题的时候还挺紧张，害怕题很难做，找了很多资料，照葫芦画瓢，硬着头皮写，写完了之后有一点小小的成就感，我终于给做出来了，可当时我们还是不知道如rbf网络和bp网络怎么应用，只是有那么点熟悉，有那么点感觉。

最重要的时刻到了，在课堂中老师提的问题，我显得是那么生疏，满脸的惆怅，对问题不知所措，迷茫与疲惫缠绕着我的身心。

每次上课之前我都要花上一段时间去预习课程内容，但是每次看的都是一脸迷茫，一知半解。

老师所说的每一句话，我要想半天才会明白过来。

这事我猜知道，基础是多么的重要，而且我知道学习知识最重要的是要学会应用和实践。

不然就只能只上谈兵，但是一到应用我就不知从何下手。

因此，我知道我还有很长的路要走。

其中的辛酸与乐趣大概也只有一块学习的学友们了解。

2020年12月一、概述 (1)二、试验设计中有关协变量的考虑 (2)(一)常见的重要协变量 (3)(二)随机化的分层因素 (4)(三)对协变量数量的控制 (5)三、校正协变量的统计分析方法 (5)四、结果的报告和解读 (6)(一)基线变量的特征分析 (7)(二)分析方法对结果解读的影响 (7)(三)校正与未校正协变量的分析 (7)(四)协变量与处理因素交互作用的探查 (8)五、参考文献 (9)附录1：词汇表 (10)附录2：中英文对照 (11)一、概述在随机对照临床试验中，除处理因素以外还存在其他协变量，如果在试验设计时不进行有效控制，或在统计分析时不进行合理的校正，则可能使检验效能降低，或使疗效估计产生偏倚。

因此，在随机对照临床试验中对于协变量的处理应予以慎重考虑。

本指导原则中，协变量是指在干预之前（通常是在随机化之前）观测到的，并且预期与主要研究结果有关联的变量。

校正协变量的意义是使得对于任意一个受试者，随机分组到试验组或对照组的预期疗效差异与协变量的观测值无关。

由于随机分组的原因，随机对照试验中的各个协变量的取值在试验组与在对照组的概率分布是相同的，而任何观测到的分布不均衡都应归结于随机抽样误差。

因此，随机对照试验中协变量校正的主要目的是减少终点变量中与处理因素无关的冗余变异从而使疗效估计更加精确。

协变量可以是连续型的、有序分类的或无序分类的。

人口统计学指标（如年龄或体重）、疾病特征（如病程或严重程度）、预后因素、病理学结果、生理学因素、遗传因素、社会学因素（如经济状况、职业、教育水平），以及研究中心或研究者等都可能是协变量。

同时，主要疗效指标的基线值也可能是非常重要的协变量。

在临床试验中，为了保证入组受试者对于目标人群的代表性，试验受试者的协变量通常对应一定的取值范围。

当存在对终点变量影响较大的协变量时，终点变量的变异度会增加，导致疗效估计误差增大、相关假设检验的效能降低。

因此，如何识别并控制潜在的协变量，更科学合理地分析处理因素与终点变量间的效应关系是临床试验中的关键问题。

The Bisexual Branching Processes with Random Control Functions in Random Environments 作者： 任敏[1];张光辉[1]
作者机构： [1]宿州学院数学与统计学院,安徽宿州234000
出版物刊名： 菏泽学院学报
页码： 1-6页
年卷期： 2019年 第5期
主题词： 随机环境;随机控制函数;两性分枝过程;几乎处处收敛;L1-收敛
摘要：主要讨论随机环境中具有随机控制函数的两性分枝过程,首先引入两性分枝过程的每个配对单元的条件均值增长率,讨论该条件均值增长率的性质,随着代数的增长条件均值的增长率的上、下界相互逼近,给出该两性分枝过程条件均值的上、下界.然后,利用Doob收敛定理、鞅收敛定理研究了两性分枝过程由此上、下界规范化后的极限性质,利用Fatou引理、控制收敛定理给出了几乎处处收敛和L1-收敛到非退化到0的随机变量的条件.。

心理实验的变量与设计名词解释1.实验法（浙大，2002）在控制的情境下，研究者系统地改变自变量，使之系统地改变，然后观察因变量随之改变的情况。

分为实验室实验和自然实验。

2.完全随机化设计（浙大，2002）指用随机数字表或抽签的方法将被试随机分组，使各组在接受实验处理之前保持各方面相等，并随机安排实验处理的设计。

3.被试间设计（浙大，2001）又称为组间设计或独立组设计，就是把数目相同的被试分配到自变量的不同水平或不同的自变量上。

4.操作定义（华南师大，2004）操作定义是指用可感知、度量的事物、事件、现象和方法对变量或指标做出具体的界定、说明。

操作定义的最大特征就是它的可观测性，作出操作定义的过程就是将变量或指标的抽象陈述转化为具体的操作陈述的过程。

5.实验的内部效度（南京师大，2002）内部效度是指在研究的自变量与因变量之间存在一定关系的明确程度。

6.时间序列设计（华中师大，2003）时间序列设计是指对一组非随机取样的被试实施实验处理，并在实验处理前后周期性地做一系列测量，然后分析前后测量是否具有连续性，从而推断实验处理的效果。

其基本形式为：一系列前测——实验处理——一系列后测。

时间序列设计多用于小样本实验，结果一般采用t检验进行考察。

简答题：1.举例说明什么是自变量混淆？如何防止出现自变量混淆？（浙大2002，中科院2003）答：如果应该控制的变量没有控制好，那么，它就会造成因变量的变化，这时，研究者选定的自变量与一些没有控制好的因素共同造成了因变量的变化，这种情况就称为自变量混淆。

在具体实验操作时，我们可以采取消除额外变量、使额外变量保持恒定或随机化等方法，来避免其对因变量的影响。

2.如何提高实验者的内部效度？（浙大2003）答：内部效度的目的是保证研究变量之间的关系的确定性。

就实验而言，就是要保证因变量的变化确系由特定的自变量所引起。

由于除自变量外，任何其他外部变量都可能对因变量产生影响，使其效果与自变量的效果混淆在一起，从而使我们难以判断研究变量之间关系的确定性，或对其关系做出错误的结论、推论。