2008年人工神经网络试卷b卷

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1、专业班级:姓名:学号:…………………………密………………………………封………………………………线…………………………河南理工大学2007--2008学年第2学期专业班级:姓名:学号:…………………………密………………………………封………………………………线…………………………《人工神经网络本模版为非流水批改试卷模版。考试时间一般为2个小时(不必注明),特殊情况应在适当位置注明。本模版为流水批改试卷模版。考试时间一般为2个小时(不必注明),特殊情况应在适当位置注明。》试卷(B卷)总得分阅卷人复查人考试方式本试卷考试分数占学生总评成绩比例开卷考试7

2、0%一、填空题(共17空,每空1分,计17分)分数此处打印分数值。此种式样适用于小题分数相同的题目。17得分1、在生物神经元中,接收来自其它神经元的输入,给其它神经元提供输出,神经元与神经元之间通信的连接称为。2、最早的人工神经网络是,它由美国计算机科学家罗森布拉特(F.Roseblatt)于1957年提出,而目前应用最为广泛的神经网络模型则是。3、对于人工神经网络而言,神经网络的学习方法归根结底就是的调整方法。4、在统计学习理论中反映学习机器复杂度的指标是。5、1982年,美国加州工学院物理学家发表了一篇对人工神经网络研究颇有影响的论文“Ne

3、uralNetworkandPhysicalSystem”,有力地推动了神经网络的发展,标志着神经网络开始由低潮阶段转入复兴阶段。在这篇论文中作者引入了的概念,给出了神经网络的稳定性判据,并用来进行约束优化问题。6、在实际的神经网络中存在一种现象,即一个神经细胞兴奋后,通过它的分支会对周围其他神经细胞产生抑制,我们把这种现象称为现象,自组织竞争人工神经网络就是在基于这种现象的基础上生成的。7、在竞争学习策略中采用的典型学习规则称为,其英文写法是。8、BP网络的学习过程由与两个过程组成。9、在支持向量机学习算法中,位于最优分类线(面)上的训练样本

4、点称为。10、前馈型神经网络的学习训练主要采用BP算法,计算过程和收敛速度比较慢;反馈型神经网络的学习主要采用规则,一般情况下计算的收敛速度很快。11、自适应线性元件采用的是学习规则对权值进行训练。二、名词解释(共5题,每题5分,计25分)分数25得分1、泛化能力2、有监督学习3、过学习4、Hebb学习规则20currencydeposit,weprescribeapassonaregularbasis,qilucardaccountonaregularbasis),certificatebondsandsavingsbonds(electro

5、nic);3.notdrawnonabanksavingscertificate,certificatebondsapplyformortgageloans,acceptingonlythelender3第页(共3页)5、自学习三、问答题(共5题,计38分)分数38得分1、人工神经网络是模拟生物神经网络的产物,除相同点外,它们还存在哪些主要区别?(6分)2、感知器神经网络存在的主要缺陷是什么?(6分)3、请比较前馈型神经网络与反馈型神经网络的异同点。(8分)4、BP算法的主要思想是什么,它存在哪些不足之处?(9分)5、请描述结构风险最小化原则(

6、SRM)的思想,并给出其数学表达式。(9分)四、推导题(共1题,计20分)分数20得分1、给定图1所示的具有一个隐含层的BP简化网络图,请给出BP算法的完整推导步骤。(20分)20currencydeposit,weprescribeapassonaregularbasis,qilucardaccountonaregularbasis),certificatebondsandsavingsbonds(electronic);3.notdrawnonabanksavingscertificate,certificatebondsapplyform

7、ortgageloans,acceptingonlythelender3第页(共3页)图1具有一个隐含层的BP简化网络图图中,设输入为P,输入神经元有r个,隐含层内有s1个神经元,激活函数为F1,输出层内有s2个神经元,对应的激活函数为F2,输出为A,目标矢量为T20currencydeposit,weprescribeapassonaregularbasis,qilucardaccountonaregularbasis),certificatebondsandsavingsbonds(electronic);3.notdrawnonabank

8、savingscertificate,certificatebondsapplyformortgageloans,acceptingonlythele

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