《神经网络》试题_第1页
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1、 PAGE PAGE 5 / 5神经网络试卷（年月日）一、填空张翼 王利伟人工神经元网络（）是由大量 神经元 。（即神经细胞是由 树突 轴突 和 突触 部分构成。大量神经元相互连接组成的将显示出人脑的分布存储和容错性 、 大规模并行处理 、 自学习、自组织和自适应性 、 复的非线形动态系统、处理复杂、不确定问题。、 过度期 新高潮 、 。空间性相加 时间性相加 。神经元与输入信号结合的两种有代表的结合方式是粗结合 密结合。年由美国心理学家和数学家提出的形式神经元数学模型简称为 模型，它规定了神经元之间的联系方式只有 兴奋 、 抑制 两种。前馈型 和 反馈型 学习。和 工作期 两个阶段组成。反馈

2、网络历经状态转移，直到它可能找到一个平衡状态，这个平衡状态称为 吸引子 。二、问答题简述学习规则。学习规则假定：当两个细胞同时兴奋时，它们之间的连接强度应该增强，这条规则与“条件反射”学说一致。ixniixniijn1 y其中ij 表示第（）是第（）次调节后，从节点到节点的连接i权值；为学习速率参数；x 为节点的输出，并输入到节点；y节点的输出。i、简述自组织特征映射网络的算法。自组织特征映射网络的算法分以下几步：权连接初始化就是说开始时，对所有从输入节点到输出节点的连接权值都赋以随机的小数。时间设置。网络输入模式为b (x ,x12, x )n对计算与全部输出节点所连接权向量T 的距离 jn

3、d nji1(xki) 2 , i j ij*dmin j*j在每一步学习中，内的神经元自适应变化，而外的神经元保持不变。调整输出节点连接权值为所连接的权值以及*几何邻域*()内节点所*(t)(xk ),(t),i ijijjj*若还有输入样本数据，那么，转到步骤（。假设变换R3 R2 相对于标准基集的矩阵表示为310A 00求该变换相对于如下基集的矩阵：2 0 0 1 0T 0, W , 2,0 21 0 3 解：第一步是构造如下的两个矩阵：200 10 B 01 t03 现在，转换形成新的矩阵表示：02A B 1t10 310200 612 A 101 13200113 0 2所以上面的矩阵就是该变换相对于基集和的矩阵表示。假设有二进制原型向量 1 1 1 P , P 1 1 11定义一个连续型的网络（指定连接权值）用规则。假设网络增益很大，网络的平衡点是什么？（）首先使用有监督的规则，从参考向量中计算权值矩阵。W P (P )T 1 1 P(P )T1 111111111111111111112211 111111 1111化简得 20020 0220W 022022002（）稳定点分别是 ,因为原型模式的负值也是平

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