牛人写的神经网络通俗易懂的解释

项目后评价报告

项目开发总结报告（GB标准） 1．引言 1.1 编写目的 在项目中犯错误是正常的，但是犯同样的错误则是不可原谅的。因此，我们应该善于在项目中总结、在实践中总结。在项目结束的时候，所有的成员汇集在一起，回顾一下项目的过程，总结出错误，找到解决的办法，总结出经验，将这些经验复用到下一个项目中。具体表现为： 1、通过项目分析、总结和会审，对项目工作进行评价，使项目组的经验成为机构过程资产，并促进软件过程的 不断改进。 2、通过技术归档，为公司加强知识产权保护提供了依据，不断增加公司的技术积累。 3、通过技术交接，为做好产品进入市场后所必需的产品维护和客户服务做好必要的准备。 4、通过产品会签和发布，确保公司向用户提供符合市场需求的软件产品 1.2 解决公司级问题 1、丰富公司资产库； 2、产品投入正常使用，减小公司应承担的售后服务压力； 3、建立与用户的长期合作关系； 4、项目团队及每一个相关人员的绩效评价； 5、项目管理的成功经验和失败教训作为无形资产长期积累； 6、项目成果的进一步产品化，已有产品的进一步商品化； 1.3 参考资料 [1] Project Management Concepts,Methods, and Techniques ，J. LeRoy Ward, Executive Vice President ESI International, Arlington, Virginia [2]软件项目开发总结报告书（GB856—88）国家标准 2．实际开发结果 2.1 产品 名称：XXX 网站 存储媒体的形式：光盘 数量：3 份； 产品文档名称： 软件开发文档：《需求需求说明书》、《概要设计说明书》、《详细设计说明书》、《软件测试计划》、《软件测试报告》 项目管理文档：《软件项目计划》、《项目进度报告》、《项目开发总结报告》产品文档：《用户手册》、《演示文件》 2.2 主要功能和性能 建立一个能够实现信息填写、用户自选以及名字含义英文解读与使用频度（中国范围内）分析的板块，使其可以根据顾客的英文名字、性别、年龄、国际、地区、性格特征、爱好、星座等为顾客取一个符合其特点又富有内涵的中文名字。 2.3 进度 （1）细化消费人群需求及板块内功能分类与布局；

神经网络的应用及其发展

神经网络的应用及其发展 [摘要] 该文介绍了神经网络的发展、优点及其应用和发展动向，着重论述了神经网络目前的几个研究热点，即神经网络与遗传算法、灰色系统、专家系统、模糊控制、小波分析的结合。 [关键词]遗传算法灰色系统专家系统模糊控制小波分析 一、前言 神经网络最早的研究20世纪40年代心理学家Mcculloch和数学家Pitts合作提出的，他们提出的MP模型拉开了神经网络研究的序幕。神经网络的发展大致经过三个阶段：1947~1969年为初期，在这期间科学家们提出了许多神经元模型和学习规则，如MP模型、HEBB学习规则和感知器等；1970~1986年为过渡期，这个期间神经网络研究经过了一个低潮，继续发展。在此期间，科学家们做了大量的工作，如Hopfield教授对网络引入能量函数的概念，给出了网络的稳定性判据，提出了用于联想记忆和优化计算的途径。1984年，Hiton教授提出Boltzman机模型。1986年Kumelhart等人提出误差反向传播神经网络，简称BP 网络。目前，BP网络已成为广泛使用的网络；1987年至今为发展期，在此期间，神经网络受到国际重视，各个国家都展开研究，形成神经网络发展的另一个高潮。神经网络具有以下优点： (1) 具有很强的鲁棒性和容错性，因为信息是分布贮于网络内的神经元中。 (2) 并行处理方法，使得计算快速。 (3) 自学习、自组织、自适应性，使得网络可以处理不确定或不知道的系统。 (4) 可以充分逼近任意复杂的非线性关系。 (5) 具有很强的信息综合能力，能同时处理定量和定性的信息，能很好地协调多种输入信息关系，适用于多信息融合和多媒体技术。 二、神经网络应用现状 神经网络以其独特的结构和处理信息的方法，在许多实际应用领域中取得了显著的成效，主要应用如下： (1) 图像处理。对图像进行边缘监测、图像分割、图像压缩和图像恢复。

后评估报告模板

后评估报告模板

****有限公司 **项目后评估报告 （要点，可根据实际调整补充） （总规图片） 年月日

第一章项目概况及土地拓展后评估（地产发展部）1.1项目概况及背景 1.2 项目经济技术指标 1.3项目发展周期 1.4项目投资研判的准确程度； 1.5项目定位、产品定位与投资预测的偏差情况1.6项目整体的投资收益情况 1.7与国土局等外部关系的沟通协调情况 1.8对招拍挂所需的相关手续办理情况 其它 第二章项目营销管理后评估（营销部） 2.1项目各类型物业销售情况 2.2项目销售时机 2.2.1与市场定位时房地产市场情况对比分析 2.2.2一期计划销售时间与实际销售时间的对比分析2.2.3原定位与实际设计建设成果的对比分析 2.2.4预期销售价格与实际价格的对比分析 2.2.5项目计划销售期、速度与实际情况的对比分析2.3项目销售策略 2.3.1项目销售周期中营销费用控制情况 2.3.2项目推广渠道对比分析

2.3.3各阶段销售策略逾期与实际产生效果对比分析2.4项目客户分析 2.4.1成交客户来源分析 2.4.2成交客户年龄、职业分析 2.4.3成交客户家庭构成及收入分布 2.4.4成交客户置业动机及次数 2.4.5成交客户付款方式 2.4.6项目最初客户定位 2.5项目营销大事记 2.6项目交付 2.7项目组织建设情况 2.8成功与不足 2.8.1综合评述 2.8.2营销工作成功之处 2.8.3营销工作不足之处 2.9改进提升计划 2.9.1与代理公司合作的经验教训 2.9.2首推产品及时机选择 2.9.3产品规划前期需营销介入 2.9.4组织建设方面 2.9.5销售管理方面 2.9.6广告推广方面

研究生必备的人工神经网络电子书汇总(31本)

研究生必备的人工神经网络电子书汇总（31本） 这些都是我从淘宝和百度文库里面搜集到的电子书，需要的可以联系我 QQ：415295747，或者登录我的博客https://www.wendangku.net/doc/054659989.html,/u/1723697742 1.神经网络在应用科学和工程中的应用——从基础原理到复杂的模式识别 5 译者序 6 前 9 致谢 10 作者简介 11 目录 19 第1章从数据到模型:理解生物学、生态学和自然系统的复杂性和挑战 27 第2章神经网络基础和线性数据分析模型 72 第3章用于非线性模式识别的神经网络 105 第4章神经网对非线性模式的学习 166 第5章从数据中抽取可靠模式的神经网络模型的实现 205 第6章数据探测、维数约简和特征提取 235 第7章使用贝叶斯统计的神经网络模型的不确定性评估 276 第8章应用自组织映射的方法发现数据中的未知聚类 359 第9章神经网络在时间序列预测中的应用 458 附录 2.MATLB 神经网络30个案例分析 第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类 23 第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合 33 第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合 48 第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优 57 第5章基于BP_Adsboost的强分类器设计——公司财务预警建模 66 第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制 77 第7章RBF网络的回归——非线性函数回归的实现 85 第8章GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测 93 第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别 102 第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价 112 第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算 124 第12章SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别 134 第13章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能

人工神经网络BP算法简介及应用概要

科技信息 2011年第 3期 SCIENCE &TECHNOLOGY INFORMATION 人工神经网络是模仿生理神经网络的结构和功能而设计的一种信息处理系统。大量的人工神经元以一定的规则连接成神经网络 , 神经元之间的连接及各连接权值的分布用来表示特定的信息。神经网络分布式存储信息 , 具有很高的容错性。每个神经元都可以独立的运算和处理接收到的信息并输出结果 , 网络具有并行运算能力 , 实时性非常强。神经网络对信息的处理具有自组织、自学习的特点 , 便于联想、综合和推广。神经网络以其优越的性能应用在人工智能、计算机科学、模式识别、控制工程、信号处理、联想记忆等极其广泛的领域。 1986年 D.Rumelhart 和 J.McCelland [1]等发展了多层网络的 BP 算法 , 使BP 网络成为目前应用最广的神经网络。 1BP 网络原理及学习方法 BP(BackPropagation 网络是一种按照误差反向传播算法训练的多层前馈神经网络。基于 BP 算法的二层网络结构如图 1所示 , 包括输入层、一个隐层和输出层 , 三者都是由神经元组成的。输入层各神经元负责接收并传递外部信息 ; 中间层负责信息处理和变换 ; 输出层向 外界输出信息处理结果。神经网络工作时 , 信息从输入层经隐层流向输出层 (信息正向传播 , 若现行输出与期望相同 , 则训练结束 ; 否则 , 误差反向进入网络 (误差反向传播。将输出与期望的误差信号按照原连接通路反向计算 , 修改各层权值和阈值 , 逐次向输入层传播。信息正向传播与误差反向传播反复交替 , 网络得到了记忆训练 , 当网络的全局误差小于给定的误差值后学习终止 , 即可得到收敛的网络和相应稳定的权值。网络学习过程实际就是建立输入模式到输出模式的一个映射 , 也就是建立一个输入与输出关系的数学模型 :

项目后评价报告

项目开发总结报告(GB标准) 1．引言 编写目的 在项目中犯错误是正常的，但是犯同样的错误则是不可原谅的。因此，我们应该善于在项目中总结、在实践中总结。在项目结束的时候，所有的成员汇集在一起，回顾一下项目的过程，总结出错误，找到解决的办法，总结出经验，将这些经验复用到下一个项目中。具体表现为： 1、通过项目分析、总结和会审，对项目工作进行评价，使项目组的经验成为机构 过程资产，并促进软件过程的不断改进。 2、通过技术归档，为公司加强知识产权保护提供了依据，不断增加公司的技术积 累。 3、通过技术交接，为做好产品进入市场后所必需的产品维护和客户服务做好必要 的准备。 4、通过产品会签和发布，确保公司向用户提供符合市场需求的软件产品 解决公司级问题 1、丰富公司资产库； 2、产品投入正常使用，减小公司应承担的售后服务压力； 3、建立与用户的长期合作关系； 4、项目团队及每一个相关人员的绩效评价； 5、项目管理的成功经验和失败教训作为无形资产长期积累； 6、项目成果的进一步产品化，已有产品的进一步商品化； 参考资料 [1] Project Management Concepts,Methods, and Techniques，J. LeRoy Ward, Executive Vice President ESI International, Arlington, Virginia [2]软件项目开发总结报告书（GB856T—88）国家标准 2．实际开发结果 产品 名称：XXX网站

存储媒体的形式：光盘 数量：3份； 产品文档名称： 软件开发文档：《需求需求说明书》、《概要设计说明书》、《详细设计说明书》、《软件测试计划》、《软件测试报告》 项目管理文档：《软件项目计划》、《项目进度报告》、《项目开发总结报告》 产品文档：《用户手册》、《演示文件》 主要功能和性能 建立一个能够实现信息填写、用户自选以及名字含义英文解读与使用频度（中国范围内）分析的板块，使其可以根据顾客的英文名字、性别、年龄、国际、地区、性格特征、爱好、星座等为顾客取一个符合其特点又富有内涵的中文名字。 进度 （1）细化消费人群需求及板块内功能分类与布局； （2）进行板块的前端，后端的设计与开发； （3）针对外国留学生这一群体进行试用并收集反馈信息进行分析； （4）根据试用分析结果对板块进行功能、布局等方面的优化； （5）正式投入使用，回收成本； （6）根据市场环境变化不断更新板块的功能，扩大使用规模。 费用 项目预期费用：包括建站基本费用（如域名、空间购买）300元，后期可能的姓名数据库、界面及算法设计费用约8000，网站推广费用约5000元，差旅费1000元，商品展示样品费用300元。后期网站维护运营300元/年。 总体预算约15000，实际开支符合前期预算。 3．开发工作评价 对生产效率的评价 １．系统开发已历时快半年的时间了

几种神经网络模型及其应用

几种神经网络模型及其应用 摘要：本文介绍了径向基网络，支撑矢量机，小波神经网络，反馈神经网络这几种神经网络结构的基本概念与特点，并对它们在科研方面的具体应用做了一些介绍。 关键词：神经网络径向基网络支撑矢量机小波神经网络反馈神经网络Several neural network models and their application Abstract: This paper introduced the RBF networks, support vector machines, wavelet neural networks, feedback neural networks with their concepts and features, as well as their applications in scientific research field. Key words: neural networks RBF networks support vector machines wavelet neural networks feedback neural networks 2 引言 随着对神经网络理论的不断深入研究，其应用目前已经渗透到各个领域。并在智能控制，模式识别，计算机视觉，自适应滤波和信号处理，非线性优化，语音识别，传感技术与机器人，生物医学工程等方面取得了令人吃惊的成绩。本文介绍几种典型的神经网络，径向基神经网络，支撑矢量机，小波神经网络和反馈神经网络的概念及它们在科研中的一些具体应用。 1. 径向基网络 1.1 径向基网络的概念 径向基的理论最早由Hardy，Harder和Desmarais 等人提出。径向基函数（Radial Basis Function，RBF）神经网络，它的输出与连接权之间呈线性关系，因此可采用保证全局收敛的线性优化算法。径向基神经网络（RBFNN）是 3 层单元的神经网络，它是一种静态的神经网络，与函数逼近理论相吻合并且具有唯一的最佳逼近点。由于其结构简单且神经元的敏感区较小，因此可以广泛地应用于非线性函数的局部逼近中。主要影响其网络性能的参数有3 个：输出层权值向量，隐层神经元的中心以及隐层神经元的宽度(方差)。一般径向基网络的学习总是从网络的权值入手，然后逐步调整网络的其它参数，由于权值与神经元中心及宽度有着直接关系，一旦权值确定，其它两个参数的调整就相对困难。 其一般结构如下： 如图 1 所示，该网络由三层构成,各层含义如下： 第一层：输入层：输入层神经元只起连接作用。 第二层：隐含层：隐含层神经元的变换函数为高斯核. 第三层：输出层：它对输入模式的作用做出响应. 图 1. 径向基神经网络拓扑结构 其数学模型通常如下： 设网络的输入为x = ( x1 , x2 , ?, xH ) T，输入层神经元至隐含层第j 个神经元的中心矢 为vj = ( v1 j , v2 j , ?, vIj ) T (1 ≤j ≤H)，隐含层第j 个神经元对应输入x的状态为：zj = φ= ‖x - vj ‖= exp Σx1 - vij ) 2 / (2σ2j ) ，其中σ(1≤j ≤H)为隐含层第j个神

《投资项目后评价报告》标准格式

《投资项目后评价报告》标准格式 ××××××××××项目 后评价报告 ××××××（编制单位） ××××年××月 目录 编制单位资质证书 项目后评价实施单位 参加项目后评价人员名单和专家组人员名单 附图：项目地理位置示意图 报告摘要 一、项目概况 （一）项目情况简述 概述项目建设地点、项目业主、项目性质、特点，以及项目开工和竣工时间。 （二）项目决策要点 项目建设的理由，决策目标和目的。 （三）项目主要建设内容 项目建设的主要内容决策批准生产能力，实际建成生产能力。 （四）项目实施进度 项目周期各个阶段的起止时间，时间进度表，建设工期。 （五）项目总投资 项目立项决策批复投资、初步设计批复概算及调整概算、竣工决算投资和实际完成投资情况。 （六）项目资金来源及到位情况

资金来源计划和实际情况。 （七）项目运行及效益现状 项目运行现状，生产能力实现状况，项目财务经济效益情况等。 二、项目实施过程的总结与评价 （一）项目前期决策总结与评价 项目立项的依据，项目决策过程和程序。项目评估和可研报告批复的主要意见。 （二）项目实施准备工作与评价 项目勘察、设计、开工准备、采购招标、征地拆迁和资金筹措等情况和程序。 （三）项目建设实施总结与评价 项目合同执行与管理情况，工程建设与进度情况，项目设计变更情况，项目投资控制情况，工程质量控制情况，工程监理和竣工验收情况。 （四）项目运营情况与评价 项目运营情况，项目设计能力实现情况，项目运营成本和财务状况，以及产品结构与市场情况。 三、项目效果和效益评价 （一）项目技术水平评价 项目技术水平（设备、工艺及辅助配套水平，国产化水平，技术经济性）。 （二）项目财务经济效益评价 项目资产及债务状况，项目财务效益情况，项目财务效益指标分析和项目经济效益变化的主要原因。 （三）项目经营管理评价 项目管理机构设置情况，项目领导班子情况，项目管理体制及规章制度情况，项目经营管理策略情况，项目技术人员培训情况。 四、项目环境和社会效益评价 （一）项目环境效益评价

神经网络应用实例

神经网络 在石灰窑炉的建模与控制中的应用神经网络应用广泛，尤其在系统建模与控制方面，都有很好应用。下面简要介绍神经网络在石灰窑炉的建模与控制中的应用，以便更具体地了解神经网络在实际应用中的具体问题和应用效果。 1 石灰窑炉的生产过程和数学模型 石灰窑炉是造纸厂中一个回收设备，它可以使生产过程中所用的化工原料循环使用，从而降低生产成本并减少环境污染。其工作原理和过程如图1所示，它是一个长长的金属圆柱体，其轴线和水平面稍稍倾斜，并能绕轴线旋转，所以又 CaCO（碳酸钙）泥桨由左端输入迴转窑，称为迴转窑。含有大约30%水分的 3 由于窑的坡度和旋转作用，泥桨在炉内从左向右慢慢下滑。而燃料油和空气由右端喷入燃烧，形成气流由右向左流动，以使泥桨干燥、加热并发生分解反应。迴转窑从左到右可分为干燥段、加热段、煅烧段和泠却段。最终生成的石灰由右端输出，而废气由左端排出。 图1石灰窑炉示意图 这是一个连续的生产过程，原料和燃料不断输入，而产品和废气不断输出。在生产过程中首先要保证产品质量，包括CaO的含量、粒度和多孔性等指标，因此必须使炉内有合适的温度分布，温度太低碳酸钙不能完全分解，会残留在产品中，温度过高又会造成生灰的多孔性能不好，费燃料又易损坏窑壁。但是在生产过程中原料成分、含水量、进料速度、燃油成分和炉窑转速等生产条件经常会发生变化，而且有些量和变化是无法实时量测的。在这种条件下，要做到稳定生产、高质量、低消耗和低污染，对自动控制提出了很高的要求。 以前曾有人分析窑炉内发生的物理-化学变化，并根据传热和传质过程来建立窑炉的数学模型，认为窑炉是一个分布参数的非线性动态系统，可以用二组偏

神经网络分析应用

基于动态BP神经网络的预测方法及其应用来源：中国论文下载中心 [ 08-05-05 15:35:00 ] 作者：朱海燕朱晓莲黄頔编辑：studa0714 摘要人工神经网络是一种新的数学建模方式，它具有通过学习逼近任意非线性映射的能力。本文提出了一种基于动态BP神经网络的预测方法，阐述了其基本原理，并以典型实例验证。 关键字神经网络，BP模型，预测 1 引言 在系统建模、辨识和预测中，对于线性系统，在频域，传递函数矩阵可以很好地表达系统的黑箱式输入输出模型；在时域，Box-Jenkins方法、回归分析方法、ARMA模型等，通过各种参数估计方法也可以给出描述。对于非线性时间序列预测系统，双线性模型、门限自回归模型、ARCH模型都需要在对数据的内在规律知道不多的情况下对序列间关系进行假定。可以说传统的非线性系统预测，在理论研究和实际应用方面，都存在极大的困难。相比之下，神经网络可以在不了解输入或输出变量间关系的前提下完成非线性建模[4，6]。神经元、神经网络都有非线性、非局域性、非定常性、非凸性和混沌等特性，与各种预测方法有机结合具有很好的发展前景，也给预测系统带来了新的方向与突破。建模算法和预测系统的稳定性、动态性等研究成为当今热点问题。目前在系统建模与预测中，应用最多的是静态的多层前向神经网络，这主要是因为这种网络具有通过学习逼近任意非线性映射的能力。利用静态的多层前向神经网络建立系统的输入/输出模型，本质上就是基于网络逼近能力，通过学习获知系统差分方程中的非线性函数。但在实际应用中，需要建模和预测的多为非线性动态系统，利用静态的多层前向神经网络必须事先给定模型的阶次，即预先确定系统的模型，这一点非常难做到。近来，有关基于动态网络的建模和预测的研究，代表了神经网络建模和预测新的发展方向。 2 BP神经网络模型 BP网络是采用Widrow-Hoff学习算法和非线性可微转移函数的多层网络。典型的BP算法采用梯度下降法，也就是Widrow-Hoff算法。现在有许多基本的优化算法，例如变尺度算法和牛顿算法。如图1所示，BP神经网络包括以下单元：①处理单元(神经元)（图中用圆圈表示），即神经网络的基本组成部分。输入层的处理单元只是将输入值转入相邻的联接权重，隐层和输出层的处理单元将它们的输入值求和并根据转移函数计算输出值。②联接权重(图中如V,W)。它将神经网络中的处理单元联系起来，其值随各处理单元的联接程度而变化。③层。神经网络一般具有输入层x、隐层y和输出层o。④阈值。其值可为恒值或可变值，它可使网络能更自由地获取所要描述的函数关系。⑤转移函数F。它是将输入的数据转化为输出的处理单元，通常为非线性函数。

y客户评价报告格式

附件3:客户评价报告格式： （提示：报告格式所留空间不够可加附页。） 编号： ____________ 中国建设银行 信贷客户评价报告 （有效期自年月曰至年月曰） 客户名称：__________________ 分行（处）：_______________ 直接评价人：_______________ 评价审查人 : ________________ 评价审定人 : ________________ 审定行公章 信用等级审批认定行公章 声明与保证 我们在此声明与保证：此报告是按照《中国建设银行信贷

客户评价暂行办法》和有关规定，根据借款申请人提供的和本人收集的资料，经我们审慎调查、核实、分析和整理后完成的。报告全面反映了客户最主要、最基本的信息，我们对报告内容的真实性、准确性、完整性及所作判断的合理性负责。 直接评价人签字： ____________________ . 年月曰 评价审查人签字： ____________________ . 年月曰 评价审定人签字： ____________________ . 年月曰 一、结论 二、基本情况 三、信用等级

四、授信量分析 亠、结论 1、评价结论（对基本情况、竞争力、流动性、管理水平等进行总结评价） 直接评价人签字：_____________ 2、评价审查人意见

其中，信用等级得分：__________ 建议客户信用等级为：__________ 级建议授信总量：____________ 万元 评价审查人签字: 3、评价审定人意见 其中，信用等级基本得分：___________ , 建议客户信用等级为：________ 级 建议授信总量：____________ 万元 评价审定人签字：

神经网络的应用及其发展

神经网络的应用及其发展 来源：辽宁工程技术大学作者：苗爱冬 [摘要] 该文介绍了神经网络的发展、优点及其应用和发展动向，着重论述了神经网络目前的几个研究热点，即神经网络与遗传算法、灰色系统、专家系统、模糊控制、小波分析的结合。 [关键词]遗传算法灰色系统专家系统模糊控制小波分析 一、前言 神经网络最早的研究20世纪40年代心理学家Mcculloch和数学家Pitts 合作提出的，他们提出的MP模型拉开了神经网络研究的序幕。神经网络的发展大致经过三个阶段：1947~1969年为初期，在这期间科学家们提出了许多神经元模型和学习规则，如MP模型、HEBB学习规则和感知器等；1970~1986年为过渡期，这个期间神经网络研究经过了一个低潮，继续发展。在此期间，科学家们做了大量的工作，如Hopfield教授对网络引入能量函数的概念，给出了网络的稳定性判据，提出了用于联想记忆和优化计算的途径。1984年，Hiton教授提出Boltzman机模型。1986年Kumelhart等人提出误差反向传播神经网络，简称BP 网络。目前，BP网络已成为广泛使用的网络；1987年至今为发展期，在此期间，神经网络受到国际重视，各个国家都展开研究，形成神经网络发展的另一个高潮。神经网络具有以下优点： (1) 具有很强的鲁棒性和容错性，因为信息是分布贮于网络内的神经元中。 (2) 并行处理方法，使得计算快速。 (3) 自学习、自组织、自适应性，使得网络可以处理不确定或不知道的系统。 (4) 可以充分逼近任意复杂的非线性关系。 (5) 具有很强的信息综合能力，能同时处理定量和定性的信息，能很好地协调多种输入信息关系，适用于多信息融合和多媒体技术。 二、神经网络应用现状 神经网络以其独特的结构和处理信息的方法，在许多实际应用领域中取得了显著的成效，主要应用如下： (1) 图像处理。对图像进行边缘监测、图像分割、图像压缩和图像恢复。 (2) 信号处理。能分别对通讯、语音、心电和脑电信号进行处理分类；可用于海底声纳信号的检测与分类，在反潜、扫雷等方面得到应用。 (3) 模式识别。已成功应用于手写字符、汽车牌照、指纹和声音识别，还可用于目标的自动识别和定位、机器人传感器的图像识别以及地震信号的鉴别等。 (4) 机器人控制。对机器人眼手系统位置进行协调控制，用于机械手的故障诊断及排除、智能自适应移动机器人的导航。 (5) 卫生保健、医疗。比如通过训练自主组合的多层感知器可以区分正常心跳和非正常心跳、基于BP网络的波形分类和特征提取在计算机临床诊断中的应用。 (6) 焊接领域。国内外在参数选择、质量检验、质量预测和实时控制方面都

神经网络研究的现状

万方数据

万方数据

神经网络研究的现状 刊名： 甘肃科技纵横 英文刊名：SCIENTIFIC & TECHNICAL INFORMATION OF GANSU 年，卷(期)：2006,35(4) 本文读者也读过(10条) 1.卢海林.王鑫改进的BP神经网络在单桩竖向承载力预测中的应用[期刊论文]-长江大学学报（自然科学版）2005,2(7) 2.张国栋.彭刚.王钊.朱暾BP神经网络在单桩承载力预测中的应用[期刊论文]-三峡大学学报(自然科学版) 2003,25(1) 3.张永央.陈新朝复合载体夯扩桩单桩竖向极限承载力研究[期刊论文]-资源环境与工程2008,22(z1) 4.王昆明.蒋洪胜.姜千君.WANG Kun-ming.JIANG Hong-sheng.JIANG Qian-jun嵌岩桩竖向承载力预测的遗传BP神经网络模型研究[期刊论文]-山东建筑大学学报2008,23(6) 5.刘世奇.潘冬子.陈静曦.LIU Shi-qi.PAN Dong-zi.Chen Jing-xi小波分析在基桩浅部缺陷检测中的应用[期刊论文]-无损检测2005,27(4) 6.刘曦文.LIU Xi-wen BP神经网络在地基承载力预测中的应用[期刊论文]-山西建筑2010,36(30) 7.蒋洪胜.戚靖骅.万立华.JIANG Hong-sheng.QI Jing-hua.WAN Li-hua基于遗传-BP神经网络预测单桩竖向承载力[期刊论文]-山东建筑工程学院学报2006,21(3) 8.牟粼琳.李卓球.林佳木.MOU Linlin.LI Zhuoqiu.LIN Jiamu低应变桩基检测模拟信号的小波分析系统研究[期刊论文]-武汉理工大学学报(信息与管理工程版)2008,30(3) 9.潘冬子.程升明.唐颖栋.Pan Dongzi.Cheng Shengming.Tang Yingdong小波神经网络在基桩缺陷诊断分析中的应用[期刊论文]-振动、测试与诊断2006,26(3) 10.熊水金基于小波分析的低应变反射波法测桩信号处理中的小波基选取[期刊论文]-内蒙古石油化工2008,34(7)本文链接：https://www.wendangku.net/doc/054659989.html,/Periodical_gskjzh200604024.aspx

项目客户沟通环节经验调研评估报告评估报告范本

项目客户沟通环节经验调研评估报告评估报告 范本 项目客户沟通环节经验调研评估报告1. 概述： 公司自从转型以来，已经经历了大约一年的时间，在这一年中，我们共实施了几十个项目/产品，从中积累了大量的项目经验，不过，这些经验都是存在于和客户直接沟通的项目经理、咨询工程师以及实施人员的头脑中，而随着项目的增多，这些人员也非常忙，很少有机会能进行系统的总结。而在这公司过程体系中，却一直是一个弱项。因此我们决定做一次这方面的调查，目的是将大家的经验和教训都积累起来，在组织内部共享。 我们调查时主要采用访谈的方式，在访谈时，为了让大家畅所欲言，事先约定对访谈的内容保密，并且确定在最终的评估报告中，不会涉及到任何一个项目以及人员。在访谈中我们发现，每个人员都积累了相当丰富的经验，但是几乎每个人的经验都是不一样的；而且发现有一部分同样的问题，会在不同的项目中出现，因此我们也强列感觉到共同总结共同提高的必要性。从结果来看，基本上得到了我们需要的信息，成为我们下一步改进的基础。

1.1 调查目的通过对于客户直接沟通环节的调查，进行经验总结、积累和共享。根据最佳实践改善现有过程。 1.2 调查范围阶段：关注于项目的售前和售后，主要包括：商务谈判及合同签订、需求获取、项目沟通、部署、验收、维护等环节。 人员：公司内项目经理、咨询工程师、开发经理、部署实施人员 1.3 调查方法： 主要采用人员访谈的方式，事先准备被调查问卷及调查计划。对每一位被访谈者进行独立访谈。提取经验和教训，总结出评估报告。 1.4 调查统计： 目前有与客户沟通经验的人员总部为：16人，实际调查人数：11人，覆盖率：69%。 在实际调查人员中，项目经理/咨询工程师6人，占55%，开发经理3人，占27%，实施工程师2人，占18%。 覆盖事业部：4个 2.经验总结： 2.1 商务谈判及合同签订 2.1.1 存在问题为了签单，随便给客户进行承诺，开空头支票，结果会影响到客户的满意度降低，这种情况在商务人员中比较多。

神经网络详解

一前言 让我们来看一个经典的神经网络。这是一个包含三个层次的神经网络。红色的是输入层，绿色的是输出层，紫色的是中间层（也叫隐藏层）。输入层有3个输入单元，隐藏层有4个单元，输出层有2个单元。后文中，我们统一使用这种颜色来表达神经网络的结构。 图1神经网络结构图 设计一个神经网络时，输入层与输出层的节点数往往是固定的，中间层则可以自由指定； 神经网络结构图中的拓扑与箭头代表着预测过程时数据的流向，跟训练时的数据流有一定的区别； 结构图里的关键不是圆圈（代表“神经元”），而是连接线（代表“神经元”之间的连接）。每个连接线对应一个不同的权重（其值称为权值），这是需要训练得到的。 除了从左到右的形式表达的结构图，还有一种常见的表达形式是从下到上来

表示一个神经网络。这时候，输入层在图的最下方。输出层则在图的最上方，如下图： 图2从下到上的神经网络结构图 二神经元 2.结构 神经元模型是一个包含输入，输出与计算功能的模型。输入可以类比为神经元的树突，而输出可以类比为神经元的轴突，计算则可以类比为细胞核。 下图是一个典型的神经元模型：包含有3个输入，1个输出，以及2个计算功能。 注意中间的箭头线。这些线称为“连接”。每个上有一个“权值”。

图3神经元模型 连接是神经元中最重要的东西。每一个连接上都有一个权重。 一个神经网络的训练算法就是让权重的值调整到最佳，以使得整个网络的预测效果最好。 我们使用a来表示输入，用w来表示权值。一个表示连接的有向箭头可以这样理解： 在初端，传递的信号大小仍然是a，端中间有加权参数w，经过这个加权后的信号会变成a*w，因此在连接的末端，信号的大小就变成了a*w。 在其他绘图模型里，有向箭头可能表示的是值的不变传递。而在神经元模型里，每个有向箭头表示的是值的加权传递。 图4连接（connection） 如果我们将神经元图中的所有变量用符号表示，并且写出输出的计算公式的话，就是下图。

神经网络控制修订稿

神经网络控制 公司标准化编码 [QQX96QT-XQQB89Q8-NQQJ6Q8-MQM9N]

人工神经网络控制 摘要: 神经网络控制，即基于神经网络控制或简称神经控制，是指在控制系统中采用神经网络这一工具对难以精确描述的复杂的非线性对象进行建模，或充当控制器，或优化计算，或进行推理，或故障诊断等，亦即同时兼有上述某些功能的适应组合，将这样的系统统称为神经网络的控制系统。本文从人工神经网络，以及控制理论如何与神经网络相结合，详细的论述了神经网络控制的应用以及发展。 关键词: 神经网络控制；控制系统；人工神经网络 人工神经网络的发展过程 神经网络控制是20世纪80年代末期发展起来的自动控制领域的前沿学科之一。它是智能控制的一个新的分支，为解决复杂的非线性、不确定、不确知系统的控制问题开辟了新途径。是（人工）神经网络理论与控制理论相结合的产物，是发展中的学科。它汇集了包括数学、生物学、神经生理学、脑科学、遗传学、人工智能、计算机科学、自动控制等学科的理论、技术、方法及研究成果。 在控制领域，将具有学习能力的控制系统称为学习控制系统，属于智能控制系统。神经控制是有学习能力的，属于学习控制，是智能控制的一个分支。神经控制发展至今，虽仅有十余年的历史，已有了多种控制结构。如神经预测控制、神经逆系统控制等。 生物神经元模型 神经元是大脑处理信息的基本单元，人脑大约含1012个神经元，分成约1000种类型，每个神经元大约与 102~104个其他神经元相连接，形成极为错综复杂而又灵活多变的神经网络。每个神经元虽然都十分简单，但是如此大量的神经元之间、如此复杂的连接却可以演化出丰富多彩的行为方式，同时，如此大量

《人工神经网络的发展及其应用》

人工神经网络及其应用 摘要：神经网络是新技术领域中的一个时尚词汇。很多人听过这个词，但很少人真正明白它是什么。本文的目的是介绍关于人工神经网络的基本包括它的背景，发展，发展前景。 关键词：神经网络，发展，背景。 1 人工神经网络产生的背景 自古以来，关于人类智能本源的奥秘，一直吸引着无数哲学家和自然科学家的研究热情。生物学家、神经学家经过长期不懈的努力，通过对人脑的观察和认识，认为人脑的智能活动离不开脑的物质基础，包括它的实体结构和其中所发生的各种生物、化学、电学作用，并因此建立了神经元网络理论和神经系统结构理论，而神经元理论又是此后神经传导理论和大脑功能学说的基础。在这些理论基础之上，科学家们认为，可以从仿制人脑神经系统的结构和功能出发，研究人类智能活动和认识现象。另一方面，19世纪之前，无论是以欧氏几何和微积分为代表的经典数学，还是以牛顿力学为代表的经典物理学，从总体上说，这些经典科学都是线性科学。然而，客观世界是如此的纷繁复杂，非线性情况随处可见，人脑神经系统更是如此。复杂性和非线性是连接在一起的，因此，对非线性科学的研究也是我们认识复杂系统的关键。为了更好地认识客观世界，我们必须对非线性科学进行研究。人工神经网络作为一种非线性的、与大脑智能相似的网络模型，就这样应运而生了。所以，人工神经网络的创立不是偶然的，而是20世纪初科学技术充分发展的产物。 2 人工神经网络的发展 人工神经网络的研究始于40年代初。半个世纪以来，经历了兴起、高潮与萧条、高潮及稳步发展的远为曲折的道路。 1943年，心理学家W.S.Mcculloch和数理逻辑学家W.Pitts 提出了M—P模型，这是第一个用数理语言描述脑的信息处理过程的模型，虽然神经元的功能比较弱，但它为以后的研究工作提供了依据。1949年，心理学家D.O.Hebb提出突触联系可变的假设，根据这一假设提出的学习规律为神经网络的学习算法奠定了基础。1957 年，计算机科学家Rosenblatt 提出了著名的感知机模型，它的模型包含了现代计算机的一些原理，是第一个完整的人工神经网络，第一次把神经网络研究付诸工程实现。由于可应用于模式识别，联想记忆等方面，当时有上百家实验室投入此项研究，美国军方甚至认为神经网络工程应当比“原子弹工程”更重要而给予巨额资助，并在声纳信号识别等领域取得一定成绩。1960年，B.Windrow和E.Hoff提出了自适应线性单元，它可用于自适应滤波、预测和模式识别。至此，人工神经网络的研究工作进入了第一个高潮。 1969年，美国著名人工智能学者M.Minsky和S.Papert编写了影响很大的Perceptron一书，从理论上证明单层感知机的能力有限，诸如不能解决异或问题，而且他们推测多层网络的感知机能力也不过如此，他们的分析恰似一瓢冷水，很多学者感到前途渺茫而纷纷改行，原先参与研究的实验室纷纷退出，在这之后近10年，神经网络研究进入了一个缓慢发展的萧条期。这期间，芬兰学者T.Kohonen 提出了自组织映射理论，反映了大脑神经细胞的自组织特性、记忆方式以及神经细胞兴奋刺激的规律；美国学者S.A.Grossberg的自适应共振理论（ART ）；日本学者K.Fukushima提出了认知机模型；ShunIchimari则致力于神经网络

公司整体评价报告范本

******农行关于对 ******公司整体评价报告 一、基本情况评价 （一）集团性客户的股权结构、出资人资信状况及实力 ******公司（下称******公司）于1994年在自治区工商行政管理局登记注册，是由***、***、***、***、***、****等10家法人单位发起设立方式组建的股份有限公司。 2000年9月，******公司在深圳证券交易所挂牌上市，共发行人民币普通A股4500万股，募集资金2.2亿元。企业性质为股份有限公司，注册资金18492万元，法定代表人为***，公司总部设在***。主要经营范围：农业种植、畜禽养殖屠宰加工、********加工、葡萄酒酿制以及外贸进出口业务。 ******公司成立之初,以种植业、养殖业、饲料加工业、肉类加工业、农畜产品为主，通过合资组建、资本运营等多种方式，延长产业链，发展成为了集“种养加”一条龙、“贸工农牧”一体化的大型农牧业企业。 2001年以来，******公司的发展战略和主营业务进行了重大调整，将葡萄酒酿造和畜牧业等产业进行了剥离或资产置换，将经营发展重点调整为********的生产与销售为主营业务的红色产业。 ******公司实收资本为12459万股，其中：国有法人股5610万股，其他法人股2349万股，上市流通股4500万股。报告期

股东总数为24880户，其中非流通股东10户，流通A股股东 公司实际控制人为***、**、***、****等7家发起人的控制，间接持有******公司45.03％的股份。****是****组织，组建于1954年10 月。******公司与实际控制人之间的产权及控制关系如下所示： ↓持股100% ↓持股45.03% （二）集团性客户公司组织架构、发展战略、经营范围

人工神经网络与其发展和应用的介绍

人工神经网络与其发展和应用的介绍 发表时间：2018-05-02T11:39:29.337Z 来源：《科技中国》2017年11期作者：卓一凡 [导读] 摘要：人工神经网络是人工智能的重要分支，自其创始伊始便成为了人工智能领域的研究热点。本文从人工神经网络的发展历史开始，介绍了其在医学，信息，控制等方面的应用及其现状，对其中的优缺点进行了简要的分析。并对人工神经网络未来的发展作简要的展望。 摘要：人工神经网络是人工智能的重要分支，自其创始伊始便成为了人工智能领域的研究热点。本文从人工神经网络的发展历史开始，介绍了其在医学，信息，控制等方面的应用及其现状，对其中的优缺点进行了简要的分析。并对人工神经网络未来的发展作简要的展望。关键词：人工神经网络，应用，优缺点，发展 1：人工神经网络的发展 纵观整个人工神经网络发展，大体经历了四个时期：启蒙，低潮，振兴，发展。 1.1：启蒙时期 人工神经网络和数学模型于1943年由W.S.McCulloch和W.Pitts建立，称为MP模型，证明了单个神经元能执行逻辑功能，人工神经网络的研究由此开始。1951年，心理学家 Donala O. Hebb提出了Hebb 法则：在神经网络中，信息在连接权中进行储存，突触之间的联系强度是可以变化的，而这种变化建立起了神经元间的连接。Hebb法则成为了构造具有学习功能的神经网络模型的基础。1954 年，生物学家Eccles提出了真实突触的分流模型，为神经网络模拟突触的功能提供了原理和生理学的依据。1956 年，Uttley 发明了一种由处理单元组成的推理机，用于模拟行为及条件反射。1958年，Rosenblatt将学习机制增加到了原有的MP模型上，首次把神经网络理论付诸实现。正是由于他的成功，引起了学者们对人工神经网络的研究兴趣。 1.2：低潮时期 当许多学者抱着极大的热忱去研究人工神经网络的时候，Minsky 和Papert 从数学角度对以感知器为代表的网络系统功能及其局限性进行了深入的研究，并在1969年出版《Percep2trons》一书。该书提出当前的网络只能对简单的线性问题进行解决，而对复杂的多层神经网络无能为力。这一结论使得许多国家的此类项目被暂停资助，自此开始了神经网络的低潮期。但不久后，转机出现。就在1972年，欧洲和美洲的两位学者：芬兰的Kohonen教授，美国的Anderson分别提出了自组织映射SOM(Self2Organizingfeature map)理论和一个名叫“交互存储器 ”的理论。而两者之间竟有着许多相似之处，不由得让人惊讶。但Kohonen的研究是目前所使用神经网络的主要依据。正是由于这些研究，引导了以后人工神经网络的振兴。 1.3：振兴时期 1982年，美国物理学家Hopfield博士发表了Hopfield模型理论，对人工神经网络的研究产生了深远的影响。如下图 Hopfield模型理论证明：神经网络并非不能达到稳定的状态，只是需要一定条件。而他的研究也让许多学者对人工神经网络的研究重新产生了兴趣。1986年，由美国的 Rumelhart 和 McCkekkand主编并撰写的《Parallel Distributed Processing : Ex2ploration in the Microstructures of Cognition》一书出版，提出了 PDP（Parallel Distributed Processing）网络思想，再一次推动了神经网络的发展。20世纪 90 年代， Edelman提出Darwinism 模型。1995 年,Jenkins等人进行了光学神经网络(PNN)的研究 .神经网络的研究重回人们的视野。 1.4：发展时期 20世纪80年代，人工神经网络在世界范围内全面复苏，这也引起了国家对神经网络的重视。“中国神经网络首届学术会议”于1990年2月由国内8个顶尖学会联合在北京召开。 1992年举办了中国第二届神经网络学术大会，中国神经网络学会便由此诞生。我国的“863”计划，“攀登”计划中，都有关于人工神经网络研究的内容。国际上，1987 年,在美国加洲举行了首届国际神经网络学会. 此后每年召开两次.至此，人工神经网络的研究得到了长足的发展。 2.人工神经网络的基本原理 自生物学发展伊始，大脑便是无数科学家研究的重点，人们想要弄清楚大脑是如何运作的？其机理是什么？人工神经网络便应运而生，它的目的是想要对人类神经网络进行开发与测试 2.1：人工神经网络的生物学基础 人工神经网络是人类神经网络的仿生学模拟。我们如果想要了解人工神经网络，就要先了解生物的神经元，如下图：