作答辩用PPT技巧和示范.ppt

SCUCS,本科毕业论文答辩PPT示范,1/35,作答辩用PPT技巧和示范,1注意事项和技巧2一个示范PPT“隐性基因遗传编程算法”,SCUCS,本科毕业论文答辩PPT示范,2/35,会议报告或答辩时间一般10-30分钟，把自己的工作在-30分钟内讲出来，是对综合能力、表达能力的挑战。这种能力在学生的一生中非常重要。（求职，面试，申请项目，总结等等）。作好PowerPoint幻灯片是答辩好的重要环节。一般有下列要点：,注意事项和技巧,SCUCS,本科毕业论文答辩PPT示范,3/35,注意事项,每页行字或一幅图。只列出要点，关键技术。突出自己的工作，不要在背景，前人工作上花过多时间。本科学生毕业论文篇幅可以大致分配如下：提纲：页，背景：页，提出问题，分析问题：页，解决问题，页，小结：页，主要成果，工作，程序量，效益等等。,报告的重点主要思想、算法，特殊技术创新点等等,SCUCS,本科毕业论文答辩PPT示范,4/35,计算机系学生：怎样讲算法,算法1SARM算法输入：算法参数配置，训练集Dataset，相似属性集SimilartySet；输出：神经网络权重矩阵集合和节点阈值集合；Begin1InitMatrixes(MWeights,MThresholds);2LoadSimilarityMatrix(MWeights,SimilartySet);3i=0;4While(iMax_Genaration)Do5Forj:=0ToTrain_Len-1Do6SetTrainningData(j);/Loadj-threcordofdataset7ForwardPropagation(MWeights,MThresholds);/前向传播8BackwardPropagation(MWeights,MThresholds);/后向传播9EndFor;10i=i+1;11resultEvaluation(Dataset,MWeights,MThresholds);12IfresultPrecisionThenReturnMWeights,MThresholds;13EndFor14ReturnMWeights,MThresholds;End.,这一行的思想是XXXX,SCUCS,本科毕业论文答辩PPT示范,5/35,怎样讲算法,算法1SARM算法输入：算法参数配置，训练集Dataset，相似属性集SimilartySet；输出：神经网络权重矩阵集合和节点阈值集合；Begin1InitMatrixes(MWeights,MThresholds);2LoadSimilarityMatrix(MWeights,SimilartySet);3i=0;4While(iMax_Genaration)Do5Forj:=0ToTrain_Len-1Do6SetTrainningData(j);/Loadj-threcordofdataset7ForwardPropagation(MWeights,MThresholds);/前向传播8BackwardPropagation(MWeights,MThresholds);/后向传播9EndFor;10i=i+1;11resultEvaluation(Dataset,MWeights,MThresholds);12IfresultPrecisionThenReturnMWeights,MThresholds;13EndFor14ReturnMWeights,MThresholds;End.,这一行的思想是XXX,SCUCS,本科毕业论文答辩PPT示范,6/35,怎样讲算法,算法1SARM算法输入：算法参数配置，训练集Dataset，相似属性集SimilartySet；输出：神经网络权重矩阵集合和节点阈值集合；Begin1InitMatrixes(MWeights,MThresholds);2LoadSimilarityMatrix(MWeights,SimilartySet);3i=0;4While(iMax_Genaration)Do5Forj:=0ToTrain_Len-1Do6SetTrainningData(j);/Loadj-threcordofdataset7ForwardPropagation(MWeights,MThresholds);/前向传播8BackwardPropagation(MWeights,MThresholds);/后向传播9EndFor;10i=i+1;11resultEvaluation(Dataset,MWeights,MThresholds);12IfresultPrecisionThenReturnMWeights,MThresholds;13EndFor14ReturnMWeights,MThresholds;End.,这一行的思想是XXX,SCUCS,本科毕业论文答辩PPT示范,7/35,注意事项,演讲者大约一分钟讲页。听众一分钟可以看完页。不能完全照着念。要用口语化的语言,讲演式的语言。充分利用图形，可以在较短时间内传递较多信息。5分钟的报告，准备30页即可。,SCUCS,本科毕业论文答辩PPT示范,8/35,注意事项,底色尽量用浅色(米黄、象牙白、浅灰，等），(方便色盲、色弱和老年观众,同时可用的文字颜色和图表颜色比较丰富）加上页码，再打开母板，把改为”/x”，x是总页数，使得讲演者和听众都能知道已讲百分比，便于调整速度。背景或边饰宜简约，可以用校徽，本单位标志物等报告时，用“幻灯片放映排练计时”模式，当排练计时窗口出现后，拖成为顶部时间状态条，(可隐去排练二字）便于准确知道已经使用时间，和提问已经用的时间。,SCUCS,本科毕业论文答辩PPT示范,9,示范PPT取自某同学答辩PPT隐性基因遗传编程算法,一种改进的遗传编程算法学生：WeiD指导教师：TangC.在一位同学的答辩PPT,基础上，配色上作了小的修改共24页，答辩实用时间10分钟,报告时，用幻灯片放映排练计时底色用浅色，字体的颜色丰富,SCUCS,本科毕业论文答辩PPT示范,10/35,提纲,背景隐性基因遗传编程算法符号回归实验太阳黑子预测总结,先插入页码，再在母版中加上/n,n为总页码，便于控制语速,如新闻广播，先简介大概内容,SCUCS,本科毕业论文答辩PPT示范,11/35,达尔文自然选择法则与计算机科学的结合,达尔文自然选择法则达尔文用“自然选择、适者生存”来概括生物进化过程生物进化过程本质上是优化过程模拟生物进化过程的进化算法,SCUCS,本科毕业论文答辩PPT示范,12/35,两种经典的进化算法,遗传算法（GeneticAlgorithm，GA）遗传编程（GeneticProgramming，GP）GA与GP的本质：全局性概率搜索算法个体（染色体）：搜索对象。适应度：表示了个体产生的效益，是个体优秀程度的度量。达尔文自然选择法则体现为：根据适应度进行选择，决定个体是否参加复制、交叉等遗传操作。,SCUCS,本科毕业论文答辩PPT示范,13/35,GA概述,用定长的线性串（染色体）对问题的解进行编码，通过复制、交叉和变异等遗传操作改变染色体的结构。例:在0,31的整数上求f(x)=x2的最大值。采用整数的二进制编码，x=10111表示了16+4+2+1=23。11001,10101在基因位置2交叉得到11101与10001；10111在基因位置5进行变异得到10110。,SCUCS,本科毕业论文答辩PPT示范,14/35,GA概述,GP对GA的发展GAGP定长线性串非定长层次结构例：f(x)=x*sin(x)+3对应的染色体：,+,*,x,假动画技巧演示生长过程,SCUCS,本科毕业论文答辩PPT示范,15/35,GA概述,GP对GA的发展GAGP定长线性串非定长层次结构例：f(x)=x*sin(x)+3对应的染色体：,+,3,*,x,假动画技巧演示生长过程,SCUCS,本科毕业论文答辩PPT示范,16/35,GA概述,GP对GA的发展GAGP定长线性串非定长层次结构例：f(x)=x*sin(x)+3对应的染色体：,+,3,*,x,sin,假动画技巧演示生长过程,SCUCS,本科毕业论文答辩PPT示范,17/35,GA概述,GP对GA的发展GAGP定长线性串非定长层次结构例：f(x)=x*sin(x)+3对应的染色体：,+,3,*,x,sin,x,假动画技巧演示生长过程,SCUCS,本科毕业论文答辩PPT示范,18/35,GP概述,GP的遗传算子要受一定的语义限制Crossover,+,y,*,3,x,T1,-,x,log,z,T2,+,y,log,z,T2,-,x,*,3,x,T1,SCUCS,本科毕业论文答辩PPT示范,19/35,GP的应用现状,应用领域GP已经在机器人路径规划、响应agent、预测和分类、图像和信号处理、数据挖掘、信息检索、进化硬件、电子电路设计等领域取得了重要成果应用中遇到的困难硬件性能要求高，运行时间长。效率已经成为GP应用的瓶颈！,SCUCS,本科毕业论文答辩PPT示范,20/35,隐性基因遗传编程算法（RecessiveGeneGeneticProgramming,RGGP）,背景提高GP性能已经成为国内外学者研究的热点RGGP的目标保持与GP在应用中的兼容性，提高GP的性能,SCUCS,本科毕业论文答辩PPT示范,21/35,RGGP算法思想,生物隐性基因的启发GP的染色体树也有“隐性基因”下图子树T1的性质被掩盖了，“只见森林，不见树木”,+,y,*,3,x,T1,SCUCS,本科毕业论文答辩PPT示范,22/35,RGGP对GP的改进,GP缺点分析没有利用子染色体的相对独立性；搜索空间小；存在对进化过程的人为干预；结果通常非常复杂RGGP发掘“隐性基因”改进GPRGGP染色体树的所有子树作为有效的搜索对象，扩大搜索范围；并用最优子染色体树取代原染色体树实现结构优化。,SCUCS,本科毕业论文答辩PPT示范,23/35,RGGP的实现方法,适应度计算得到每一棵子染色体树所代表程序的返回值后，代入适应度函数求出子染色体树的适应度。用最优子染色体取代原染色体若染色体没有子染色体，则自身就是最优子染色体；否则，先求出直接子染色体的最优子染色体，然后，比较本染色体和所有这些最优子染色体的适应度，取适应度最大的染色体作为本染色体的最优子染色体。,SCUCS,本科毕业论文答辩PPT示范,24/35,RGGP性能分析,RGGP的搜索范围可以达到GP的倍，而评价算法的时间复杂度与GP相同RGGP能自动进行结构优化,SCUCS,本科毕业论文答辩PPT示范,25/35,符号回归实验,符号回归实验简介符号回归：给定一组自变量值和一组函数值，称为训练数据，找出拟合训练数据的公式。实验目的测试RGGP和GP性能，进行对比分析,SCUCS,本科毕业论文答辩PPT示范,26/35,符号回归实验,实验内容用函数产生了27组数据作为训练数据，分别用GP和RGGP算法实现符号回归程序，对比运行时间和运行结果。,SCUCS,本科毕业论文答辩PPT示范,27/35,符号回归实验,SCUCS,本科毕业论文答辩PPT示范,28/35,符号回归实验,实验结果分别独立运行20次GP和RGGP程序，运行结果如下表：,SCUCS,本科毕业论文答辩PPT示范,29/35,符号回归实验,：cos(x+3.0)*x+sin(sin(cos(x+3.0)*(x+3.0)+3*sin(x)*x+sin(sin(sin(sin(x+3.0)*(x+6.0)+sin(cos(x+3.0)*x.0*x*sin(x)-4.00*cos(cos(cos(cos(sin(sin(2.0)*x*cos(x)，可化简为：2.0*x*sin(x)-2.997965074*x*cos(x)实验结论由以上实验数据可以看到，RGGP归纳出的公式比GP归纳出的公式有更大的最大适应度和平均适应度；而且总运行时间比GP减少了25%。本实验较好的说明了RGGP在搜索范围、染色体结构优化、运行时间方面的优点。,GP归纳出的公式,RGGP归纳出的公式,SCUCS,本科毕业论文答辩PPT示范,30/35,太阳黑子预测,概述太阳黑子时间序列建模预测是国际统计界的一个著名例子，该混沌序列是检验各种建模方法的试金石。太阳黑子预测是指：用第年，第年，第年的太阳黑子数据预测第年的太阳黑子数据，即，发现下列公式：由于太阳黑子活动周期为11年，因此取。,SCUCS,本科毕业论文答辩PPT示范,31/35,太阳黑子预测,用RGGP实现太阳黑子预测本程序用17001979年的太阳黑子数据作为训练样本，发现太阳黑子规律公式；然后用该公式预测19801985年的太阳黑子数据。太阳黑子预测可以被抽象成符号回归问题（公式发现），因此，其实现方法与前面提到的符号回归程序实现基本相同，只是，结合太阳黑子预测问题的特点，在实践过程中，精心选择了适当的运行参数和适应度函数。,SCUCS,本科毕业论文答辩PPT示范,32/35,太阳黑子预测,经过607秒的运算，RGGP归纳出了太阳黑子的规律公式。根据公式得出了