人工神经网络的特点有哪些

在设计一个bp神经网络时，设计步骤一般为（隐层数及隐层神经元数的确定、初始权值的设置、训练数据预处理、后处理过程）。（1）隐层数及隐层神经元数的确定：目前尚无理论指导。（2）初始权值的设置：一般以一个均值为0的随机分布设置网络的初始权值。（3）训练数据预处理：线性的特征比例变换，将所有的特征变换到0，1或者1，1区间内，使得在每个训练集上，每个特征的均值为0，并且具有相同的方差。（4）后处理过程：当应用神经网络进行分类操作时，通常将输出值编码成所谓的名义变量，具体的值对应类别标号。BP网络：多层前向网络（输入层、隐层、输出层）。连接权值：通过Delta学习算法进行修正。神经元传输函数：S形函数。学习算法：正向传播、反向传播。层与层的连接是单向的，信息的传播是双向的。两个问题（1）是否存在一个BP神经网络能够逼近给定的样本或者函数。BP定理：给定任意，对于任意的连续函数，存在一个三层前向神经网络，它可以在任意 平方误差精度内逼近连续函数（2）如何调整BP神经网络的连接权，使网络的输入与输出与给定的样本相同。1986年，鲁梅尔哈特等提出BP学习算法。BP网络的主要优缺点：（1）优点：很好的逼近特性。具有较强的泛化能力。具有较好的容错性（2）缺点：收敛速度慢。局部极值。难以确定隐层和隐层结点的数目。

ann用人工神经网络设计模式。根据查询网站相关公开信息显示：ANN是指由大量的处理单元(神经元)互相连接而形成的复杂网络结构，是对人脑组织结构和运行机制的某种抽象、简化和模拟。人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，简称ANN），以数学模型模拟神经元活动，是基于模仿大脑神经网络结构和功能而建立的一种信息处理系统。

卷积神经元（Convolutional cells）和前馈神经元非常相似，除了它们只跟前一神经细胞层的部分神经元有连接。因为它们不是和某些神经元随机连接的，而是与特定范围内的神经元相连接，通常用来保存空间信息。这让它们对于那些拥有大量局部信息，比如图像数据、语音数据（但多数情况下是图像数据），会非常实用。解卷积神经元恰好相反：它们是通过跟下一神经细胞层的连接来解码空间信息。这两种神经元都有很多副本，它们都是独立训练的；每个副本都有自己的权重，但连接方式却完全相同。可以认为，这些副本是被放在了具备相同结构的不同的神经网络中。这两种神经元本质上都是一般意义上的神经元，但是，它们的使用方式却不同。池化神经元和插值神经元（Pooling and interpolating cells）经常和卷积神经元结合起来使用。它们不是真正意义上的神经元，只能进行一些简单的操作。池化神经元接受到来自其它神经元的输出过后，决定哪些值可以通过，哪些值不能通过。在图像领域，可以理解成是把一个图像缩小了（在查看图片的时候，一般软件都有一个放大、缩小的功能；这里的图像缩小，就相当于软件上的缩小图像；也就是说我们能看到图像的内容更加少了；在这个池化的过程当中，图像的大小也会相应地减少）。这样，你就再也不能看到所有的像素了，池化函数会知道什么像素该保留，什么像素该舍弃。插值神经元恰好是相反的操作：它们获取一些信息，然后映射出更多的信息。额外的信息都是按照某种方式制造出来的，这就好像在一张小分辨率的图片上面进行放大。插值神经元不仅仅是池化神经元的反向操作，而且，它们也是很常见，因为它们运行非常快，同时，实现起来也很简单。池化神经元和插值神经元之间的关系，就像卷积神经元和解卷积神经元之间的关系。均值神经元和标准方差神经元（Mean and standard deviation cells）（作为概率神经元它们总是成对地出现）是一类用来描述数据概率分布的神经元。均值就是所有值的平均值，而标准方差描述的是这些数据偏离（两个方向）均值有多远。比如：一个用于图像处理的概率神经元可以包含一些信息，比如：在某个特定的像素里面有多少红色。举个例来说，均值可能是0.5，同时标准方差是0.2。当要从这些概率神经元取样的时候，你可以把这些值输入到一个高斯随机数生成器，这样就会生成一些分布在0.4和0.6之间的值；值离0.5越远，对应生成的概率也就越小。它们一般和前一神经元层或者下一神经元层是全连接，而且，它们没有偏差（bias）。循环神经元（Recurrent cells ）不仅仅在神经细胞层之间有连接，而且在时间轴上也有相应的连接。每一个神经元内部都会保存它先前的值。它们跟一般的神经元一样更新，但是，具有额外的权重：与当前神经元之前值之间的权重，还有大多数情况下，与同一神经细胞层各个神经元之间的权重。当前值和存储的先前值之间权重的工作机制，与非永久性存储器（比如RAM）的工作机制很相似，继承了两个性质：第一，维持一个特定的状态；第二：如果不对其持续进行更新（输入），这个状态就会消失。由于先前的值是通过激活函数得到的，而在每一次的更新时，都会把这个值和其它权重一起输入到激活函数，因此，信息会不断地流失。实际上，信息的保存率非常的低，以至于仅仅四次或者五次迭代更新过后，几乎之前所有的信息都会流失掉。

LeNet5不是CNN的起点，但却是它的hello world，让大家看到了卷积神经网络商用的前景。u2003u20031*1卷积本身只是N*N卷积的卷积核半径大小退化为1时的特例，但是由于它以较小的计算代价增强了网络的非线性表达能力，给网络结构在横向和纵向拓展提供了非常好的工具，常用于升维和降维操作，尤其是在深层网络和对计算效率有较高要求的网络中广泛使用。u2003u2003GoogLeNet夺得ImageNet2014年分类冠军，也被称为Inception V1。Inception V1有22层深，参数量为5M。同一时期的VGGNet性能和Inception V1差不多，但是参数量却远大于Inception V1。Inception的优良特性得益于Inception Module，结构如下图：u2003u2003脱胎于Xception的网络结构MobileNets使用Depthwise Separable Convolution(深度可分离卷积)构建了轻量级的28层神经网络，成为了移动端上的高性能优秀基准模型。u2003u2003当深层网络陷身于梯度消失等问题而导致不能很有效地训练更深的网络时，脱胎于highway network的残差网络应运而生，附带着MSRA和何凯明的学术光环，诠释了因为简单，所以有效，但你未必能想到和做到的朴素的道理。

一 隐层数 一般认为，增加隐层数可以降低网络误差（也有文献认为不一定能有效降低），提高精度，但也使网络复杂化，从而增加了网络的训练时间和出现“过拟合”的倾向。一般来讲应设计神经网络应优先考虑3层网络（即有1个隐层）。一般地，靠增加隐层节点数来获得较低的误差，其训练效果要比增加隐层数更容易实现。对于没有隐层的神经网络模型，实际上就是一个线性或非线性（取决于输出层采用线性或非线性转换函数型式）回归模型。因此，一般认为，应将不含隐层的网络模型归入回归分析中，技术已很成熟，没有必要在神经网络理论中再讨论之。 二 隐层节点数 在BP 网络中，隐层节点数的选择非常重要，它不仅对建立的神经网络模型的性能影响很大，而且是训练时出现“过拟合”的直接原因，但是目前理论上还没有一种科学的和普遍的确定方法。 目前多数文献中提出的确定隐层节点数的计算公式都是针对训练样本任意多的情况，而且多数是针对最不利的情况，一般工程实践中很难满足，不宜采用。事实上，各种计算公式得到的隐层节点数有时相差几倍甚至上百倍。为尽可能避免训练时出现“过拟合”现象，保证足够高的网络性能和泛化能力，确定隐层节点数的最基本原则是：在满足精度要求的前提下取尽可能紧凑的结构，即取尽可能少的隐层节点数。研究表明，隐层节点数不仅与输入/输出层的节点数有关，更与需解决的问题的复杂程度和转换函数的型式以及样本数据的特性等因素有关。 在确定隐层节点数时必须满足下列条件： （1）隐层节点数必须小于N-1（其中N为训练样本数），否则，网络模型的系统误差与训练样本的特性无关而趋于零，即建立的网络模型没有泛化能力，也没有任何实用价值。同理可推得：输入层的节点数（变量数）必须小于N-1。 （2）训练样本数必须多于网络模型的连接权数，一般为2~10倍，否则，样本必须分成几部分并采用“轮流训练”的方法才可能得到可靠的神经网络模型。 总之，若隐层节点数太少，网络可能根本不能训练或网络性能很差；若隐层节点数太多，虽然可使网络的系统误差减小，但一方面使网络训练时间延长，另一方面，训练容易陷入局部极小点而得不到最优点，也是训练时出现“过拟合”的内在原因。因此，合理隐层节点数应在综合考虑网络结构复杂程度和误差大小的情况下用节点删除法和扩张法确定。

建议找本神经网络的书籍来看看，大概能够有你的答案。

《MATLAB神经网络应用设计》一书，利用目前国际上流行的MATLAB环境，结合神经网络工具箱，在介绍人工神经网络中的各种典型网络以及训练过程的基础上，利用MATLAB工具箱进行神经网络的设计与应用。该书给出了各种神经网络在不同应用时的网络性能分析与直观的图形结果，使读者更加透彻地了解各种神经网络的性能及其优缺点，从而达到正确、合理和充分应用神经网络的目的。该书可作为计算机、电子学、信息科学、通信、控制等专业的本科生、研究生教材，也可作为其他专业科技人员学习神经网络或MATLAB及其神经网络工具箱的参考用书。

用jupyter设计银行精准客户存款预测可以使用python语言构建神经网络设计，因为设计银行精准客户存款预测需要使用聚类和回归等算法，在python语言库中有很多相关的算法可以使用，所以使用python语言构建神经网络设计。

我来说下我的理解，不一定对，一起讨论下吧1.100个字母，400个数字组成的训练样本应该是可以的，因为训练样本多的话会使整个网络的权值更加接近准确的权值，500个训练样本对于图像处理来说应该不算多。2.因为预处理后的每个字母/图片为250的向量值，所有训练样本可以组成250*500的输入矩阵，因为一共有10+26=36个分类，所以3层的神经网络为输入层250，输出层36，隐层选20左右，最终得到的输出矩阵为36*500。（期望矩阵中需要归为一类的可以设为1，其余35个向量值为0）3.和4.应该都可以归为2中5.图片可以用特征提取的方法来减少输入向量的维数，经典有容易理解的如PCA。

增加神经网络训练目标，以提高精度要求： trainParam.goal = 0.01 %0.01表示训练目标误差为0.01

您好 我目前也在进行基于MATLAB的BP神经网络设计预测滑坡灾害方面的学习，有一些问题，请问方便加您的QQ请教下吗？谢谢

有可能是训练样本，两类样本数量相差悬殊 ,你那神经网络什么结构，什么训练方式，你确信通过超曲面能把样本分开？因为BP神经网络分类器是在拟合一种超曲面分类器，如果样本不可分，或者特征变量没选好，训练神经网络是不可能达到目的的。

y = 0.6544 0.6499 0.6500 0.6499是预测的输出变量

优点：（1）具有自学习功能。例如实现图像识别时，只在先把许多不同的图像样板和对应的应识别的结果输入人工神经网络，网络就会通过自学习功能，慢慢学会识别类似的图像。自学习功能对于预测有特别重要的意义。预期未来的人工神经网络计算机将为人类提供经济预测、市场预测、效益预测，其应用前途是很远大的。（2）具有联想存储功能。用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。（3）具有高速寻找优化解的能力。寻找一个复杂问题的优化解，往往需要很大的计算量，利用一个针对某问题而设计的反馈型人工神经网络，发挥计算机的高速运算能力，可能很快找到优化解。缺点：（1）最严重的问题是没能力来解释自己的推理过程和推理依据。（2）不能向用户提出必要的询问，而且当数据不充分的时候，神经网络就无法进行工作。（3）把一切问题的特征都变为数字，把一切推理都变为数值计算，其结果势必是丢失信息。（4）理论和学习算法还有待于进一步完善和提高。扩展资料：神经网络发展趋势人工神经网络特有的非线性适应性信息处理能力，克服了传统人工智能方法对于直觉，如模式、语音识别、非结构化信息处理方面的缺陷，使之在神经专家系统、模式识别、智能控制、组合优化、预测等领域得到成功应用。人工神经网络与其它传统方法相结合，将推动人工智能和信息处理技术不断发展。近年来，人工神经网络正向模拟人类认知的道路上更加深入发展，与模糊系统、遗传算法、进化机制等结合，形成计算智能，成为人工智能的一个重要方向，将在实际应用中得到发展。将信息几何应用于人工神经网络的研究，为人工神经网络的理论研究开辟了新的途径。神经计算机的研究发展很快，已有产品进入市场。光电结合的神经计算机为人工神经网络的发展提供了良好条件。神经网络在很多领域已得到了很好的应用，但其需要研究的方面还很多。其中，具有分布存储、并行处理、自学习、自组织以及非线性映射等优点的神经网络与其他技术的结合以及由此而来的混合方法和混合系统，已经成为一大研究热点。由于其他方法也有它们各自的优点，所以将神经网络与其他方法相结合，取长补短，继而可以获得更好的应用效果。目前这方面工作有神经网络与模糊逻辑、专家系统、遗传算法、小波分析、混沌、粗集理论、分形理论、证据理论和灰色系统等的融合。参考资料：百度百科-人工神经网络

不可信啊。预测会害死你的

——记南京大学电子科学与工程学院特聘教授王中风 提起人工智能（AI），你首先想到的可能是机器人，但现阶段，神经网络才是当红的技术。自上世纪40年代相关的理论被提出后，神经网络经历了几十年跌宕起伏的发展。现如今，深度神经网络因其良好的学习和表达能力，已经在图像处理、自然语言处理等多个领域取得了突破性进展，成为了人工智能领域应用最为广泛的模型。但是在实际运用过程中，深度神经网络庞大的参数量和计算量给传统计算硬件带来了处理速度和能耗效率等方面的严峻挑战，高能效深度神经网络加速器的优化设计与实现是新一代人工智能应用快速落地的关键。 基于以上需求，信号处理系统超大规模集成电路（VLSI）设计领域的国际著名专家，南京大学电子科学与工程学院特聘教授王中风，针对深度学习系统的算法优化与硬件加速展开了一系列研究。王中风教授兢兢业业、辛勤耕耘，为我国人工智能和集成电路设计等技术发展做出了突出贡献。 追逐梦想 秉承坚定科研情怀 王中风的人生与科研经历可谓丰富多彩，中专时期，他以顽强的毅力自学完成了高中和大学数学课程；青年时期，他放弃铁矿的“铁饭碗”，克服重重困难，通过自学以全县理科第一的成绩考上清华大学自动化系；大学期间，他从未停歇过前进的脚步，以优异的成绩提前完成本科学业并攻读硕士学位；毕业后，他先就职于北京一家高 科技 公司，之后出国深造，进入美国明尼苏达大学电机系继续攻读博士学位。读博期间，他努力付出，先后在行业顶级期刊上发表多篇高质量论文，且于1999年获得 IEEE 信号处理系统行业旗舰会议SiPS的最佳论文奖。 2000年博士毕业后，王中风先后进入美国国家半导体公司、俄勒冈州立大学电子与计算机工程学院以及美国博通公司工作，在不同单位都取得了一项又一项瞩目成绩。他曾先后参与十余款商用芯片的研发工作，主持设计的一些核心模块性能指标在行业处于领先地位。他的有关技术提案先后被IEEE等十余种网络通信标准所采纳。2015年，因在FEC（纠错码）设计与VLSI（超大规模集成电路）实现方面的突出贡献，他被评为IEEE Fellow。 虽然在美国有着优越的科研环境，王中风却清楚地知道，这并非他心之所向。“科学无国界，但科学家有国界”，身在海外，王中风一直心系祖国的发展，“那里才是家国和故土，要为她历尽所能”。 2016年，当祖国以“国际特聘专家”的形式召唤海外游子回国时，他毅然在事业的上升期回到祖国的怀抱，矢志为祖国的科研产业发展贡献自己的力量。 2016年，王中风进入南京大学电子科学与工程学院，同年，他牵头创建集成电路与智能系统（ICAIS）实验室，以数字通信与机器学习的设计与硬件优化为中心，面向智能制造、智慧工地及智慧社区等国家经济重大需求，和国内外诸多名校及一些顶尖企业开展合作，积极推动和引领中国集成电路设计领域发展，努力攻克技术瓶颈。如今，王中风的科研团队在国际集成电路设计领域已颇具影响，科研报国的梦想正在一步步实现。 开拓创新 突破人工智能芯片 “志之所趋，无远弗届。穷山距海，不能限也”。回国之后，王中风教授快速组建团队，精心布局，全面展开工作。凭借着20多年数字信号处理与IC设计领域丰富的研发经验，他带领团队以“算法与硬件架构协同设计优化”为中心，在人工智能算法与硬件架构，低功耗、强纠错能力信道编/解码硬件架构设计及可信计算加速等科研方向上全面发力，并取得了显著的学术成果。 具体到人工智能芯片设计方面，王中风带领团队开发了多维度的硬件友好型神经网络压缩算法和一系列高效深度学习的推理和训练硬件加速架构。在算法优化层面，他们创新了硬件加速架构对冗余信息的挖掘和处理方式，充分利用不同维度冗余信息的正交性，将动态计算调整与静态参数压缩相结合，在保证推理精度的前提下，显著降低了深度学习算法的计算复杂度和参数量。此外，团队就卷积神经网络等常用模型开展了全面系统地研究，创造性地开发了一系列计算优化及数据流优化方案，其中包括基于快速算法的卷积加速技术和层间融合复用的数据传输方案等，解决了其硬件设计在计算能力和传输带宽方面的两大瓶颈，大幅提升了系统计算效率、能效和吞吐率。 在硬件实现层面，针对神经网络中广泛存在的稀疏性及其并行处理时无法充分提升能效的瓶颈问题，他们引入了局部串行和全局并行的设计思想，可在不损失精度的前提下充分利用神经网络冗余性，明显提升了AI推理加速器的功耗效率。结合完整工具链的定制设计，该高效架构可以在不同场景中得到广泛应用。在训练加速器设计方面，王中风是最早 探索 新型数据表示格式的运用和可重构训练加速器架构设计的学者之一。他带领团队首次利用Posit数据格式，设计了一种高效深度神经网络训练方法和Posit专用低复杂度乘累加单元，在大幅降低计算、存储开销和带宽需求的同时，实现了与全精度浮点数据格式下相同的模型精度。此外，王中风带领团队将高速电路设计领域最常用的并行计算与流水线处理技术充分运用到神经网络加速架构中，突破了递归计算带来的系统时钟瓶颈，从而最终提高了加速器整体的吞吐率上限。 为了促进产学研的协同创新，王中风在2018年牵头创立了南京风兴 科技 有限公司，致力于人工智能芯片及智能系统解决方案等相关产品的研发。公司拥有国际领先的低功耗集成电路设计与优化技术，2020年独家推出了针对高性能智能计算的高能效稀疏神经网络计算芯片架构，支持常用深度学习算法，解决了AI芯片领域存在的通用性与高性能难以兼顾的难题，具有行业领先的能效比，可以满足云-边-端多种推理应用场景，减轻AI计算对内存带宽和存储的极高要求；在显著提升芯片性能的同时，能够大幅降低芯片成本，从而有效推动人工智能算法在诸多领域的实际落地。 天道酬勤，付出的汗水浇灌出了美丽的花朵，自2016年回国工作以来，王中风先后获得江苏省“双创人才”、“双创团队”领军人才、南京市“高层次创新人才”、“ 科技 顶尖专家集聚计划”A类人才等荣誉和奖励。2020年荣获吴文俊人工智能 科技 进步奖。2018-2021年，王中风共有7篇合著论文（均为通信作者）进入 IEEE 集成电路相关行业旗舰会议最佳论文奖的最终候选名单，其中关于AI硬件加速器设计方面的工作创纪录地在18个月内连续四次荣获IEEE权威学术会议的年度最佳论文奖。与此同时，王中风团队已经申请发明专利数十项，其中9项专利被产业转化，带动 社会 资本投资数千万元。这些成绩也激励着王中风教授不断拓宽研究方向，砥砺向前。

作者 | 王健宗 瞿晓阳 来源 | 大数据DT 01 人工智能发展历程 图1是人工智能发展情况概览。人工智能的发展经历了很长时间的历史积淀，早在1950年，阿兰·图灵就提出了图灵测试机，大意是将人和机器放在一个小黑屋里与屋外的人对话，如果屋外的人分不清对话者是人类还是机器，那么这台机器就拥有像人一样的智能。 ▲图1 人工智能起源及发展 随后，在1956年的达特茅斯会议上，“人工智能”的概念被首次提出。在之后的十余年内，人工智能迎来了发展史上的第一个小高峰，研究者们疯狂涌入，取得了一批瞩目的成就，比如1959年，第一台工业机器人诞生；1964年，首台聊天机器人也诞生了。 但是，由于当时计算能力的严重不足，在20世纪70年代，人工智能迎来了第一个寒冬。早期的人工智能大多是通过固定指令来执行特定的问题，并不具备真正的学习和思考能力，问题一旦变复杂，人工智能程序就不堪重负，变得不智能了。 虽然有人趁机否定人工智能的发展和价值，但是研究学者们并没有因此停下前进的脚步，终于在1980年，卡内基梅隆大学设计出了第一套专家系统——XCON。该专家系统具有一套强大的知识库和推理能力，可以模拟人类专家来解决特定领域问题。 从这时起，机器学习开始兴起，各种专家系统开始被人们广泛应用。不幸的是，随着专家系统的应用领域越来越广，问题也逐渐暴露出来。专家系统应用有限，且经常在常识性问题上出错，因此人工智能迎来了第二个寒冬。 1997年，IBM公司的“深蓝”计算机战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，成为人工智能史上的一个重要里程碑。之后，人工智能开始了平稳向上的发展。 2006年，李飞飞教授意识到了专家学者在研究算法的过程中忽视了“数据”的重要性，于是开始带头构建大型图像数据集—ImageNet，图像识别大赛由此拉开帷幕。 同年，由于人工神经网络的不断发展，“深度学习”的概念被提出，之后，深度神经网络和卷积神经网络开始不断映入人们的眼帘。深度学习的发展又一次掀起人工智能的研究狂潮，这一次狂潮至今仍在持续。 图2列出了人工智能发展史上的一些重要事件。从诞生以来，机器学习经历了长足发展，现在已经被应用于极为广泛的领域，包括数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏、艺术创作和机器人等，以及我们特别关注的机器学习和深度学习未来发展的一大趋势——自动化机器学习和深度学习（AutoML及AutoDL）。 ▲图2 人工智能发展重大事件 02 下一代人工智能 我们首先通过图3来回顾一下人工智能的发展历程。 ▲图3 人工智能发展历程 到目前为止，人工智能按照总体向上的发展历程，可以大致分为4个发展阶段，分别为精耕细作的诞生期、急功近利的产业期、集腋成裘的爆发期，以及现在逐渐用AutoML来自动产生神经网络的未来发展期。 早期由于受到计算机算力的限制，机器学习处于慢速发展阶段，人们更注重于将逻辑推理能力和人类总结的知识赋予计算机。但随着计算机硬件的发展，尤其是GPU在机器学习中的应用，计算机可以从海量的数据中学习各种数据特征，从而很好地完成人类分配给它的各种基本任务。 此时，深度学习开始在语音、图像等领域大获成功，各种深度学习网络层出不穷，完成相关任务的准确率也不断提升。同时，深度学习神经网络朝着深度更深、结构更加巧妙复杂的方向推进，GPU的研发与应用也随着神经网络对算力要求的不断提高而持续快速向前推进。图4展示了近年来主要神经网络的发展。 ▲图4 主要深度神经网络的发展 2012年，AlexNet为了充分利用多个GPU的算力，创新性地将深度神经网络设计成两部分，使网络可以在两个GPU上进行训练。 2013年，ZFNet又进一步解决了Feature Map可视化的问题，将深度神经网络的理解推进了一大步。2014年，VGGNet通过进一步增加网络的深度而获得了更高的准确率；同年，GoogLeNet的发明引入了重复模块Inception Model，使得准确率进一步提升。 而2015年ResNet将重复模块的思想更深层次地发展，从而获得了超越人类水平的分辨能力。这时，由于深度神经网络层数的不断加深，需要训练的参数过于庞大，为了在不牺牲精度的同时减少需要训练的参数个数，2017年DenceNet应运而生。 随着深度神经网络的不断发展，各种模型和新颖模块的不断发明利用，人们逐渐意识到开发一种新的神经网络结构越来越费时费力，为什么不让机器自己在不断的学习过程中创造出新的神经网络呢？ 出于这个构思，2017年Google推出了AutoML——一个能自主设计深度神经网络的AI网络，紧接着在2018年1月发布第一个产品，并将它作为云服务开放出来，称为Cloud AutoML。 自此，人工智能又有了更进一步的发展，人们开始探索如何利用已有的机器学习知识和神经网络框架来让人工智能自主搭建适合业务场景的网络，人工智能的另一扇大门被打开。

picotts是一个语音程序。如果你不需要就可以删了。.不过，没有它的话，有的翻译软件就不发声了，语音拨号也不能用了。

AI智能即为人工智能，是目前大热的一项技术。当前，随着社会发展节奏的加快，大量的咨询工作如约而至，并具有访问量大、访问集中、重复问题多发、个性化问题突出等特点。单独采用电话人工坐席提供服务，难以满足用户的咨询服务需求，尤其在高峰期，更是导致大量的坐席溢出现象发生。系统软件商都在寻求将人工智能与客服系统接合，人机协同合作，提升响应速度和服务质量。减轻人工座席的接待负担，改善高峰期接待困难的问题，给客户更优质的服务体验。AI智能客服中心一般采用智能机器人+人的服务模式，实现“自助+智能+人工”三层的服务模式，用智能呼叫中心代替传统呼叫中心，拓展渠道服务能力，缓解人工服务人员工作压力，降低电话客服系统运营成本。AI客服机器人+人的智能客服平台，能实现机器人在线客服，人工在线客服，工单系统，呼叫中心，机器人智能外呼，机器人智能呼入，智能质检，智能辅助，自动统计报表等功能。1、智能呼入全渠道接入长沙朗深的电话+文字全渠道客服机器人中间件，可以接入电话语音，以及微信、网站、微博、APP等IM（即时通信）渠道的图文消息,做到集全沟通渠道于一体进行沟通。是符合目前互联网、IP化、虚拟化趋势的呼叫中心中间件产品，能极大简化集成商的开发工作。2、智能CTI对用户语音信息进行智能识别，智能分配给智能机器人坐席和人工电话坐席。3、AI客服机器人+人工服务采用AI客服机器人+人工双重服务模式，智能机器人解决通用问题，人工坐席解决个性化问题，大范围降低人工客服工作压力和客服系统运营成本。4、智能交互语音识别：基于智能降噪、回响消除等技术，智能识别多种环境下用户语言所表达的意思；语义理解：基于中科汇联语义理解引擎，智能理解相似问法、倒装、省略等多种复杂句式的语义；智能反问：智能理解用户多种问题问法，根据用户回答，提供智能反问；多轮对话：根据用户对话内容，引导用户进行咨询，智能反问用户可能要咨询的问题，锁定用户根本需求；语音合成：运用语言学和心理学理论与技术，通过神经网络设计，基于情感计算技术，输出包含情感的自然语音流。5、智能人机互转智能客服机器人无法解决的问题可以转接人工电话坐席6、智能学习提供智能记录、分析、学习未知问题功能，知识学习高效、可控。7、自动统计报表可对用户对话习惯、对话数据挖掘、用户需求热点问题等进行多维护数据报表统计分析与数据挖掘。8、高并发支持接口简单全面，支持集群化系统部署，高并发，高可靠。电话AI中间件既可快速部署智能化呼叫中心系统，也可用于深度开发，融入用户业务系统、参与业务流程极大的简化集成商的开发工作，是目前互联网IP化，虚拟化，以及国产化的首选。

神经网络的基本原理是：每个神经元把最初的输入值乘以一定的权重，并加上其他输入到这个神经元里的值（并结合其他信息值），最后算出一个总和，再经过神经元的偏差调整，最后用激励函数把输出值标准化。基本上，神经网络是由一层一层的不同的计算单位连接起来的。我们把计算单位称为神经元，这些网络可以把数据处理分类，就是我们要的输出。神经网络常见的工具：以上内容参考：在众多的神经网络工具中，NeuroSolutions始终处于业界领先位置。它是一个可用于windows XP/7高度图形化的神经网络开发工具。其将模块化，基于图标的网络设计界面，先进的学习程序和遗传优化进行了结合。该款可用于研究和解决现实世界的复杂问题的神经网络设计工具在使用上几乎无限制。以上内容参考：百度百科-神经网络

卷积神经元（Convolutional cells）和前馈神经元非常相似，除了它们只跟前一神经细胞层的部分神经元有连接。因为它们不是和某些神经元随机连接的，而是与特定范围内的神经元相连接，通常用来保存空间信息。这让它们对于那些拥有大量局部信息，比如图像数据、语音数据（但多数情况下是图像数据），会非常实用。解卷积神经元恰好相反：它们是通过跟下一神经细胞层的连接来解码空间信息。这两种神经元都有很多副本，它们都是独立训练的；每个副本都有自己的权重，但连接方式却完全相同。可以认为，这些副本是被放在了具备相同结构的不同的神经网络中。这两种神经元本质上都是一般意义上的神经元，但是，它们的使用方式却不同。池化神经元和插值神经元（Pooling and interpolating cells）经常和卷积神经元结合起来使用。它们不是真正意义上的神经元，只能进行一些简单的操作。池化神经元接受到来自其它神经元的输出过后，决定哪些值可以通过，哪些值不能通过。在图像领域，可以理解成是把一个图像缩小了（在查看图片的时候，一般软件都有一个放大、缩小的功能；这里的图像缩小，就相当于软件上的缩小图像；也就是说我们能看到图像的内容更加少了；在这个池化的过程当中，图像的大小也会相应地减少）。这样，你就再也不能看到所有的像素了，池化函数会知道什么像素该保留，什么像素该舍弃。插值神经元恰好是相反的操作：它们获取一些信息，然后映射出更多的信息。额外的信息都是按照某种方式制造出来的，这就好像在一张小分辨率的图片上面进行放大。插值神经元不仅仅是池化神经元的反向操作，而且，它们也是很常见，因为它们运行非常快，同时，实现起来也很简单。池化神经元和插值神经元之间的关系，就像卷积神经元和解卷积神经元之间的关系。均值神经元和标准方差神经元（Mean and standard deviation cells）（作为概率神经元它们总是成对地出现）是一类用来描述数据概率分布的神经元。均值就是所有值的平均值，而标准方差描述的是这些数据偏离（两个方向）均值有多远。比如：一个用于图像处理的概率神经元可以包含一些信息，比如：在某个特定的像素里面有多少红色。举个例来说，均值可能是0.5，同时标准方差是0.2。当要从这些概率神经元取样的时候，你可以把这些值输入到一个高斯随机数生成器，这样就会生成一些分布在0.4和0.6之间的值；值离0.5越远，对应生成的概率也就越小。它们一般和前一神经元层或者下一神经元层是全连接，而且，它们没有偏差（bias）。循环神经元（Recurrent cells ）不仅仅在神经细胞层之间有连接，而且在时间轴上也有相应的连接。每一个神经元内部都会保存它先前的值。它们跟一般的神经元一样更新，但是，具有额外的权重：与当前神经元之前值之间的权重，还有大多数情况下，与同一神经细胞层各个神经元之间的权重。当前值和存储的先前值之间权重的工作机制，与非永久性存储器（比如RAM）的工作机制很相似，继承了两个性质：第一，维持一个特定的状态；第二：如果不对其持续进行更新（输入），这个状态就会消失。由于先前的值是通过激活函数得到的，而在每一次的更新时，都会把这个值和其它权重一起输入到激活函数，因此，信息会不断地流失。实际上，信息的保存率非常的低，以至于仅仅四次或者五次迭代更新过后，几乎之前所有的信息都会流失掉。

神经网络的拓扑结构包括网络层数、各层神经元数量以及各神经元之间相互连接的方式。人工神经网络的模型从其拓扑结构角度去看，可分为层次型和互连型。层次型模型是将神经网络分为输入层（Input Layer）、隐层（Hidden Layer）和输出层（Output Layer），各层顺序连接。其中，输入层神经元负责接收来自外界的输入信息，并将其传递给隐层神经元。隐层负责神经网络内部的信息处理、信息变换。通常会根据变换的需要，将隐层设计为一层或多层。扩展资料：人工神经网络模型主要考虑网络连接的拓扑结构、神经元的特征、学习规则等。目前，已有近40种神经网络模型，其中有反传网络、感知器、自组织映射、Hopfield网络、波耳兹曼机、适应谐振理论等。人工神经网络采用了与传统人工智能和信息处理技术完全不同的机理，克服了传统的基于逻辑符号的人工智能在处理直觉、非结构化信息方面的缺陷，具有自适应、自组织和实时学习的特点。参考资料来源：百度百科-人工神经网络

首先，我们打开手机进入到设置页面，点击小爱同学接着，我们在新跳转页面中，点击语音唤醒最后，我们在语音唤醒设置页面中，点击并开启语音唤醒就可以了

参考一下刘金琨的《先进PID控制》这本书。例子：被控对象yout(k)=a(k)yout(k-1)/(1+yout(k-1)^2)+u(k_1) 其中a（k）=1.2(1-0.8e^(-0.1k)) 输入信号：rin（k）=1.0和rin（k）=sin（2t）%BP based PID Controlclear all;close all;xite=0.25;//学习速率alfa=0.05;//惯性系数S=1; %Signal typeIN=4;H=5;Out=3; %NN Structureif S==1 %Step Signalwi=[-0.6394 -0.2696 -0.3756 -0.7023; -0.8603 -0.2013 -0.5024 -0.2596; -1.0749 0.5543 -1.6820 -0.5437; -0.3625 -0.0724 -0.6463 -0.2859; 0.1425 0.0279 -0.5406 -0.7660];%wi=0.50*rands(H,IN);wi_1=wi;wi_2=wi;wi_3=wi;wo=[0.7576 0.2616 0.5820 -0.1416 -0.1325; -0.1146 0.2949 0.8352 0.2205 0.4508; 0.7201 0.4566 0.7672 0.4962 0.3632];%wo=0.50*rands(Out,H);wo_1=wo;wo_2=wo;wo_3=wo;endif S==2 %Sine Signalwi=[-0.2846 0.2193 -0.5097 -1.0668; -0.7484 -0.1210 -0.4708 0.0988; -0.7176 0.8297 -1.6000 0.2049; -0.0858 0.1925 -0.6346 0.0347; 0.4358 0.2369 -0.4564 -0.1324];%wi=0.50*rands(H,IN);wi_1=wi;wi_2=wi;wi_3=wi;wo=[1.0438 0.5478 0.8682 0.1446 0.1537; 0.1716 0.5811 1.1214 0.5067 0.7370; 1.0063 0.7428 1.0534 0.7824 0.6494];%wo=0.50*rands(Out,H);wo_1=wo;wo_2=wo;wo_3=wo;endx=[0,0,0];u_1=0;u_2=0;u_3=0;u_4=0;u_5=0;y_1=0;y_2=0;y_3=0;Oh=zeros(H,1); %Output from NN middle layerI=Oh; %Input to NN middle layererror_2=0;error_1=0;ts=0.001;for k=1:1:6000time(k)=k*ts;if S==1 rin(k)=1.0;elseif S==2 rin(k)=sin(1*2*pi*k*ts);end%Unlinear modela(k)=1.2*(1-0.8*exp(-0.1*k));yout(k)=a(k)*y_1/(1+y_1^2)+u_1;error(k)=rin(k)-yout(k);xi=[rin(k),yout(k),error(k),1];x(1)=error(k)-error_1;x(2)=error(k);x(3)=error(k)-2*error_1+error_2;epid=[x(1);x(2);x(3)];I=xi*wi";for j=1:1:H Oh(j)=(exp(I(j))-exp(-I(j)))/(exp(I(j))+exp(-I(j))); %Middle LayerendK=wo*Oh; %Output Layerfor l=1:1:Out K(l)=exp(K(l))/(exp(K(l))+exp(-K(l))); %Getting kp,ki,kdendkp(k)=K(1);ki(k)=K(2);kd(k)=K(3);Kpid=[kp(k),ki(k),kd(k)];du(k)=Kpid*epid;u(k)=u_1+du(k);if u(k)>=10 % Restricting the output of controller u(k)=10;endif u(k)<=-10 u(k)=-10;enddyu(k)=sign((yout(k)-y_1)/(u(k)-u_1+0.0000001));%Output layerfor j=1:1:Out dK(j)=2/(exp(K(j))+exp(-K(j)))^2;endfor l=1:1:Out delta3(l)=error(k)*dyu(k)*epid(l)*dK(l);endfor l=1:1:Out for i=1:1:H d_wo=xite*delta3(l)*Oh(i)+alfa*(wo_1-wo_2); endend wo=wo_1+d_wo+alfa*(wo_1-wo_2);%Hidden layerfor i=1:1:H dO(i)=4/(exp(I(i))+exp(-I(i)))^2;end segma=delta3*wo;for i=1:1:H delta2(i)=dO(i)*segma(i);endd_wi=xite*delta2"*xi;wi=wi_1+d_wi+alfa*(wi_1-wi_2);%Parameters Updateu_5=u_4;u_4=u_3;u_3=u_2;u_2=u_1;u_1=u(k); y_2=y_1;y_1=yout(k);wo_3=wo_2;wo_2=wo_1;wo_1=wo;wi_3=wi_2;wi_2=wi_1;wi_1=wi;error_2=error_1;error_1=error(k);endfigure(1);plot(time,rin,"r",time,yout,"b");xlabel("time(s)");ylabel("rin,yout");figure(2);plot(time,error,"r");xlabel("time(s)");ylabel("error");figure(3);plot(time,u,"r");xlabel("time(s)");ylabel("u");figure(4);subplot(311);plot(time,kp,"r");xlabel("time(s)");ylabel("kp");subplot(312);plot(time,ki,"g");xlabel("time(s)");ylabel("ki");subplot(313);plot(time,kd,"b");xlabel("time(s)");ylabel("kd");

神经网络专用硬件实现可以采用以下方法和技术：1. FPGA：使用FPGA实现神经网络可以获得高性能和灵活性。FPGA具有可编程性，可以在运行时修改网络结构和参数。此外，FPGA还可以利用片上并行性加速计算。2. ASIC：ASIC可定制电路，可以实现高速和低功耗的神经网络加速器。ASIC设计需要进行大量的布局和验证工作，但是一旦完成，其性能和功耗表现会远远优于通用处理器和FPGA。3. GPU：GPU具有高并发性，可以同时进行大量的数值计算。由于神经网络的计算是高度并发的，因此GPU可以有效地加速神经网络的训练和推理。4. DSP：数字信号处理器可用于执行浮点和定点数值计算，并且能够实现高精度和高效率的神经网络加速。5. TPU：Google Tensor Processing Unit（TPU）是为了加速深度学习而专门设计的ASIC芯片，集成了大量的矩阵向量乘法单元和特殊加速器，用于加速神经网络的训练和推理。6. DPU：深度学习处理单元（DPU）是一种基于FPGA的定制芯片，用于加速神经网络的计算。DPU通过并行执行大量的矩阵乘法和卷积操作来提高性能。以上是实现神经网络专用硬件的一些方法和技术，具体的实现还需要根据实际需求和应用场景进行选择和优化。

　　摘?要 由于污水各指标含量和污水处理过程的复杂性，污水出水COD含量变化有着很强的非线性，一般方法难以建模；而神经网络尤其是小波神经网络擅长处理复杂模型，故使用两种网络建立污水出水COD预测模型，进行仿真和对比分析。此外，对高邮市海潮污水处理厂的监测数据进行实证分析，表明建立的模型具有较快的收敛速度和较高的预测精度，能够对污水处理中出水COD含量浓度进行有效预测和控制，具有一定理论价值和应用价值。 　　关键词 小波神经网络；BP神经网络；COD含量；预测 　　中图分类号 TN710 文献标识码 A 文章编号 1673-9671-(2012)071-0108-03 　　高邮市海潮污水处理厂采用的是德国冯·诺顿西公司的“百乐克”工艺，是由德国冯.诺顿西公司于七十年代研究成功的一种新型污水处理技术。COD，是表示水质污染度的指标。污水处理工艺复杂，水质变化大，各参数关系复杂，出水水质难以预测。神经网络方法具有一定的鲁棒性和自适应性，故使用神经网络进行建模，进行预测、控制。 　　BP神经网络是一种典型的多层前馈神经网络，主要特点是信号前向传递，误差反向传递，分为输入层，隐藏层，输出层。研究表明，足够多的隐含层神经元可以使得三层神经网络可以无限地逼近任何复杂函数。但BP网络也有一些缺陷，限制了它在工程中的进一步应用。 　　小波神经网络是近年来新兴的一种人工神经网络，集小波分析和人工神经网络的优点于一体。该网络引入伸缩因子和平移因子，具有更多的自由度和更强的灵活性，能有效克服传统神经网络模型的不足。本文采用小波神经网络对污水出水COD含量进行建模，进行实证分析，证明了该模型的有效性和可行性。 　　1 小波神经网络模型 　　1.1 小波的基本概念 　　小波分析是当前数学中一个迅速发展的新领域，是针对傅里叶变换的不足发展而来的，它解决了傅里叶变换不能解决的问题。有关概念简要复述如下： 　　定义1：设φ(t)∈L2(R)，如果 　　（1.1） 　　则称φ(t)为一个小波，也常称为母小波或基本小波。 　　定义2：对小波φ(t)进行伸缩和平移，可得到一族函数 　　（1.2） 　　则称φu,s(t)为小波φ(t)的小波基函数。式（2）中，s称为尺度参数，u称为平移参数。 　　本文使用的小波基函数是Morlet小波，其表达式为： 　　（1.3） 　　1.2 小波神经网络结构和学习算法 　　小波神经网络以BP神经网络拓扑结构为基础，隐含层节点的传递函数为小波基函数，信号向前传播，同时误差反向传播，是一种三层的前向网络；其拓扑结构如图1所示。 　　图1中，X1，X2，…，Xk是小波神经网络的输入变量，Y1，Y2，…，Ym是小波神经网络的预测输出，ωij和ωjk为小波神经网络权值。 　　在输入信号序列为xi(i=1,2,…,k)时，隐含层输出计算公式为： 　　（2.1） 　　式（2.1）中，h( j )是隐含层第j个节点输出值；ωij为输入层和隐含层的连接权值；bj为小波基函数hj的平移因子；aj为小波基函数hj的伸缩因子；hj为小波基函数。 　　图1 小波神经网络拓扑结构 　　小波神经网络输出层计算公式为： 　　（2.2） 　　式（2.2）中，ωik为隐含层到输出层权值；h(i)为第i个节点的输出；l为隐含层节点数；m为输出层节点数。 　　小波神经网络采用梯度修正法修正各权值和参数，进而不断逼近期望输出，过程如下： 　　1）计算网络预测误差 　　（2.3） 　　式（2.3）中，yn(k)为期望输出，y(k)为小波神经网络预测输出。 　　2）根据误差修正小波神经网络权值和小波基函数系数 　　（2.4） 　　式（2.4）中，Δωn,k(i+1)、Δa k(i+1)、Δb k(i+1)是由网络预测误差计算求得： 　　式（2.5）中，η为学习速率。 　　（2.5） 　　2 污水出水COD预测模型 　　研究表明，污水出水COD含量与污水前几个时段的COD含量有关，据此设计小波神经网络。输入层为当前时间点前n个时间点的COD含量；输出层为当前COD含量预测值。其中，1至5月的污水出水COD含量为训练数据，6月份（1到30日）为测试数据，算法流程如下： 　　图2 小波神经网络算法流程 　　本文采用的小波神经网络有4个输入节点，表示预测时间节点前4个时间点的污水出水COD含量，隐含层有6个节点，输出层有1个节点，为网络预测的污水出水COD含量。 　　3 模型仿真结果分析 　　3.1 数据预处理 　　神经网络训练的数据预处理对网络有着很重要的影响，故要对数据进行归一化处理： 　　（4.1） 　　3.2 模型仿真与分析 　　构建BP网络模型和小波神经网络模型，输入向量为待预测时间点前4个时间点的污水出水COD的归一化数据，输出数据为预测时间点处的污水出水COD待归一化数据。训练网络，得到预测值和预测误差。表1给出了2012年6月1至30日的COD实测值、BP网络模型预测值以及小波网络模型预测值。 　　利用MATLAB软件进行仿真，图3是BP神经网络模型预测曲线，图4是小波神经网络模型仿真预测曲线。 　　图3 基于BP神经网络构建的污水出水COD预测模型 　　（1～5月训练，6月测试） 　　设xt为实际值，xt为模型预测值，n为模型预测检验个数。定义平均绝对误差MAE为： 　　（4.2） 　　由仿真结果知，两种网络预测趋势相同， BP网络模型预测平均误差MAE为1.24（mg/L），平均相对误差为5.3193%，小波神经网络模型预测平均误差MAE为1.13（mg/L），平均相对误差 　　图4 基于小波神经网络构建的污水出水COD预测模型（1～5月训练，6月测试） 　　为4.7877%；训练过程中，同等精度条件下，BP神经网络模型训练次数要远多于小波神经网络训练次数；表明BP网络和小波神经网络模型均可以较好地模拟污水出水COD含量变化过程，但小波神经网络模型在收敛速度和预测精度方面要优于传统的BP网络模型。 　　4 结论 　　小波神经网络是基于小波分析理论的一种新型神经网络模型，具有时频局域化分析和自适应能力。本文将小波神经网络模型应用到污水出水COD含量预测中，为污水出水COD含量预测提供了一种新方法。使用MATLAB软件实证分析了模型的可行性和有效性，结果表明，小波神经网网络模型在收敛速度和预测精度方面均优于传统的BP网络模型，故最终使用小波神经网络建立模型。最后，本文的模型具有一定普遍意义，在高度非线性的时间序列预测问题中，可以采用小波神经网络建模的方法对时间序列未来的变化进行预测和控制。 　　参考文献 　　[1]谢立春.BP神经网络算法的改进及收敛性分析[J].计算技术与自动化,2007,26(3):52-56. 　　[2]贺清碧,周建丽.BP神经网络收敛性问题的改进措施[J].重庆交通学院学报,2005,24(1):143-145. 　　[3]陈哲,冯天瑾.小波神经网络研究进展及展望[J].青岛海洋大学学报,1999,29(4):66-667. 　　[4]朱四超.基于小波神经网络的工程变形量预测模型[J].2010,8(2):103-105 　　[5]李元松,李新平,代翼飞,田昌贵,陈清运.小波神经网络在高陡边坡位移预测中的应用[J].2010,32(9):39-43. 　　[6]潘国荣,谷川.变形监测数据的小波神经网络预测方法[J].大地测量与地球动学,2007,27(4):47-50. 　　[7]聂勋科.基于神经网络的污水出水COD预测模型重庆工学院学报[J].22(8):156-161. 　　[8]孙延奎.小波分析及其应用[M].北京:机械工业出版社,2005. 　　[9]史峰,王小川,郁磊,李洋.MATLAB神经网络30个案例分析[M].北京航空航天大学出版社,2011.

人工神经网络的基本要素是：神经元模型、网络模型、网络的学习规则。人工神经网络（Artificial Neural Network，即ANN ），是20世纪80 年代以来人工智能领域兴起的研究热点。它从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象， 建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络。在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络。神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数（activation function）。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆。网络的输出则依网络的连接方式，权重值和激励函数的不同而不同。而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。最近十多年来，人工神经网络的研究工作不断深入，已经取得了很大的进展，其在模式识别、智能机器人、自动控制、预测估计、生物、医学、经济等领域已成功地解决了许多现代计算机难以解决的实际问题，表现出了良好的智能特性。特点1、具有自学习功能。例如实现图像识别时，只在先把许多不同的图像样板和对应的应识别的结果输入人工神经网络，网络就会通过自学习功能，慢慢学会识别类似的图像。2、具有联想存储功能。用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。3、具有高速寻找优化解的能力。寻找一个复杂问题的优化解，往往需要很大的计算量，利用一个针对某问题而设计的反馈型人工神经网络，发挥计算机的高速运算能力，可能很快找到优化解。

遗传算法是神经网络中的一种

1、Java：应用广泛，Android的编程，大部分是用Java;相关岗位：软件工程师，软件架构师和DevOps工程师。2、Python：简单易学，软件库广泛，支持多种编程范例，近些年在人工智能领域应用广泛。3、JavaScript：入门难度较低，可在任何浏览器上开发及调试，一门灵活的脚本语言，用于前端，后端，游戏脚本等。大多数要求JavaScript的工作都与网络相关。4、C#：微软的编程利器，语法很棒，大部分学习了C语言Java的语法风格，基本是全能语言。5、c、objec-c、C++：C语言在编程语言中鼻祖级的，比如Linux操作系统就是用c语言编写的，而Android是Linux进化过来的。开发工具很多。6、PHP，这是做网站常用的编程语言，一般与MySQL等数据库结合使用，大部分的网站是用PHP做的。关于常见的编程语言都有哪些，环球青藤小编就和大家分享到这里了，学习是永无止境的，学习一项技能更是受益终身，所以，只要肯努力学，什么时候开始都不晚。如果您还想继续了解关于python编程的学习方法及素材等内容，可以点击本站其他文章学习。

应用计算机视觉时要面临的一个挑战是数据的输入可能会非常大。例如一张 1000x1000x3 的图片，神经网络输入层的维度将高达三百万，使得网络权重 W 非常庞大。这样会造成两个后果： 神经网络结构复杂，数据量相对较少，容易出现过拟合； 所需内存和计算量巨大。 因此，一般的神经网络很难处理蕴含着大量数据的图像。解决这一问题的方法就是使用卷积神经网络 我们之前提到过，神经网络由浅层到深层，分别可以检测出图片的边缘特征、局部特征（例如眼睛、鼻子等），到最后面的一层就可以根据前面检测的特征来识别整体面部轮廓。这些工作都是依托卷积神经网络来实现的。 卷积运算（Convolutional Operation）是卷积神经网络最基本的组成部分。我们以边缘检测为例，来解释卷积是怎样运算的。 图片最常做的边缘检测有两类：垂直边缘（Vertical Edges）检测和水平边缘（Horizontal Edges）检测。 比如检测一张6x6像素的灰度图片的vertical edge，设计一个3x3的矩阵（称之为filter或kernel），让原始图片和filter矩阵做卷积运算（convolution），得到一个4x4的图片。 具体的做法是，将filter矩阵贴到原始矩阵上（从左到右从上到下），依次可以贴出4x4种情况。 让原始矩阵与filter重合的部分做element wise的乘积运算再求和 ，所得的值作为4x4矩阵对应元素的值。如下图是第一个元素的计算方法，以此类推。 可以看到，卷积运算的求解过程是从左到右，由上到下，每次在原始图片矩阵中取与滤波器同等大小的一部分，每一部分中的值与滤波器中的值对应相乘后求和，将结果组成一个矩阵。 下图对应一个垂直边缘检测的例子： 如果将最右边的矩阵当作图像，那么中间一段亮一些的区域对应最左边的图像中间的垂直边缘。 下图3x3滤波器，通常称为垂直 索伯滤波器 （Sobel filter）： 看看用它来处理知名的Lena照片会得到什么： 现在可以解释卷积操作的用处了：用输出图像中更亮的像素表示原始图像中存在的边缘。 你能看出为什么边缘检测图像可能比原始图像更有用吗？ 回想一下MNIST手写数字分类问题。在MNIST上训练的CNN可以找到某个特定的数字。比如发现数字1，可以通过使用边缘检测发现图像上两个突出的垂直边缘。 通常，卷积有助于我们找到特定的局部图像特征（如边缘），用在后面的网络中。 假设输入图片的大小为 n×n，而滤波器的大小为 f×f，则卷积后的输出图片大小为 (nu2212f+1)×(nu2212f+1)。 这样就有两个问题： 为了解决这些问题，可以在进行卷积操作前，对原始图片在边界上进行填充（Padding），以增加矩阵的大小。通常将 0 作为填充值。 设每个方向扩展像素点数量为 p，则填充后原始图片的大小为 (n+2p)×(n+2p)，滤波器大小保持 f×f不变，则输出图片大小为 (n+2pu2212f+1)×(n+2pu2212f+1)。 因此，在进行卷积运算时，我们有两种选择： 在计算机视觉领域，f通常为奇数。原因包括 Same 卷积中 p=（fu22121）/ 2 能得到自然数结果，并且滤波器有一个便于表示其所在位置的中心点。 卷积过程中，有时需要通过填充来避免信息损失，有时也需要通过设置 步长（Stride） 来压缩一部分信息。 步长表示滤波器在原始图片的水平方向和垂直方向上每次移动的距离。之前，步长被默认为 1。而如果我们设置步长为 2，则卷积过程如下图所示： 设步长为 s，填充长度为p, 输入图片大小为n x n, 滤波器大小为f x f, 则卷积后图片的尺寸为： 注意公式中有一个向下取整的符号，用于处理商不为整数的情况。向下取整反映着当取原始矩阵的图示蓝框完全包括在图像内部时，才对它进行运算。 如果我们想要对三通道的 RGB 图片进行卷积运算，那么其对应的滤波器组也同样是三通道的。过程是将每个单通道（R，G，B）与对应的滤波器进行卷积运算求和，然后再将三个通道的和相加，将 27 个乘积的和作为输出图片的一个像素值。 如果想同时检测垂直和水平边缘，或者更多的边缘检测，可以增加更多的滤波器组。例如设置第一个滤波器组实现垂直边缘检测，第二个滤波器组实现水平边缘检测。设输入图片的尺寸为 n×n×nc（nc为通道数），滤波器尺寸为 f×f×nc，则卷积后的输出图片尺寸为 (nu2212f+1)×(nu2212f+1)×n′c，n′c为滤波器组的个数。 与之前的卷积过程相比较，卷积神经网络的单层结构多了激活函数和偏移量；而与标准神经网络相比，滤波器的数值对应着权重 W[l]，卷积运算对应着 W[l]与 A[lu22121]的乘积运算，所选的激活函数变为 ReLU。 对于一个 3x3x3 的滤波器，包括偏移量 b（27+1）在内共有 28 个参数。不论输入的图片有多大，用这一个滤波器来提取特征时，参数始终都是 28 个，固定不变。即选定滤波器组后，参数的数目与输入图片的尺寸无关。因此，卷积神经网络的参数相较于标准神经网络来说要少得多。这是 CNN 的优点之一。 图像中的相邻像素倾向于具有相似的值，因此通常卷积层相邻的输出像素也具有相似的值。这意味着，卷积层输出中包含的大部分信息都是冗余的。如果我们使用边缘检测滤波器并在某个位置找到强边缘，那么我们也可能会在距离这个像素1个偏移的位置找到相对较强的边缘。但是它们都一样是边缘，我们并没有找到任何新东西。池化层解决了这个问题。这个网络层所做的就是通过减小输入的大小降低输出值的数量。池化一般通过简单的最大值、最小值或平均值操作完成。以下是池大小为2的最大池层的示例: 在计算神经网络的层数时，通常只统计具有权重和参数的层，因此池化层通常和之前的卷积层共同计为一层。 图中的 FC3 和 FC4 为全连接层，与标准的神经网络结构一致。 个人推荐 一个直观感受卷积神经网络的网站 。 相比标准神经网络，对于大量的输入数据，卷积过程有效地减少了 CNN 的参数数量，原因有以下两点： -参数共享（Parameter sharing）：特征检测如果适用于图片的某个区域，那么它也可能适用于图片的其他区域。即在卷积过程中，不管输入有多大，一个特征探测器（滤波器）就能对整个输入的某一特征进行探测。 -稀疏连接（Sparsity of connections）：在每一层中，由于滤波器的尺寸限制，输入和输出之间的连接是稀疏的，每个输出值只取决于输入在局部的一小部分值。 池化过程则在卷积后很好地聚合了特征，通过降维来减少运算量。 由于 CNN 参数数量较小，所需的训练样本就相对较少，因此在一定程度上不容易发生过拟合现象。并且 CNN 比较擅长捕捉区域位置偏移。即进行物体检测时，不太受物体在图片中位置的影响，增加检测的准确性和系统的健壮性。 在神经网络可以收敛的前提下，随着网络深度增加，网络的表现先是逐渐增加至饱和，然后迅速下降 需要注意，网络退化问题不是过拟合导致的，即便在模型训练过程中，同样的训练轮次下，退化的网络也比稍浅层的网络的训练错误更高，如下图所示。 这一点并不符合常理：如果存在某个 K层网络是当前F的最优的网络，我们构造更深的网络。那么K之后的层数可以拟合成恒等映射，就可以取得和F一直的结果。如果K不是最佳层数，那么我们比K深，可以训练出的一定会不差于K的。总而言之，与浅层网络相比，更深的网络的表现不应该更差。因此，一个合理的猜测就是， 对神经网络来说，恒等映射并不容易拟合。 也许我们可以对网络单元进行一定的改造，来改善退化问题？这也就引出了残差网络的基本思路 既然神经网络不容易拟合一个恒等映射，那么一种思路就是构造天然的恒等映射。 实验表明，残差网络 很好地解决了深度神经网络的退化问题 ，并在ImageNet和CIFAR-10等图像任务上取得了非常好的结果，同等层数的前提下残差网络也 收敛得更快 。这使得前馈神经网络可以采用更深的设计。除此之外， 去除个别神经网络层，残差网络的表现不会受到显著影响 ，这与传统的前馈神经网络大相径庭。 2018年的一篇论文，The Shattered Gradients Problem: If resnets are the answer, then what is the question，指出了一个新的观点，尽管残差网络提出是为了解决梯度弥散和网络退化的问题， 它解决的实际上是梯度破碎问题 作者通过可视化的小型实验(构建和训练一个神经网络发现，在浅层神经网络中，梯度呈现为棕色噪声(brown noise)，深层神经网络的梯度呈现为白噪声。在标准前馈神经网络中，随着深度增加， 神经元梯度的相关性(corelation)按指数级减少 (1 / 2^L) ；同时， 梯度的空间结构也随着深度增加被逐渐消除 。这也就是梯度破碎现象。 梯度破碎为什么是一个问题呢？这是因为许多优化方法假设梯度在相邻点上是相似的，破碎的梯度会大大减小这类优化方法的有效性。另外，如果梯度表现得像白噪声，那么某个神经元对网络输出的影响将会很不稳定。 相较标准前馈网络， 残差网络中梯度相关性减少的速度从指数级下降到亚线性级 ) (1 / sqrt(L)) ，深度残差网络中，神经元梯度介于棕色噪声与白噪声之间(参见上图中的c,d,e)；残差连接可以 极大地保留梯度的空间结构 。残差结构缓解了梯度破碎问题。 1x1 卷积指滤波器的尺寸为 1。当通道数为 1 时，1x1 卷积意味着卷积操作等同于乘积操作。 而当通道数更多时，1x1 卷积的作用实际上类似全连接层的神经网络结构，从而降低（或升高，取决于滤波器组数）数据的维度。 池化能压缩数据的高度（nH）及宽度（nW），而 1×1 卷积能压缩数据的通道数（nC）。在如下图所示的例子中，用 filters个大小为 1×1×32 的滤波器进行卷积，就能使原先数据包含的 32个通道压缩为 filters 个。 在这之前，网络大都是这样子的： 也就是卷积层和池化层的顺序连接。这样的话，要想提高精度，增加网络深度和宽度是一个有效途径，但也面临着参数量过多、过拟合等问题。（当然，改改超参数也可以提高性能） 有没有可能在同一层就可以提取不同（稀疏或不稀疏）的特征呢(使用不同尺寸的卷积核)？于是，2014年，在其他人都还在一味的增加网络深度时(比如vgg)，GoogleNet就率先提出了卷积核的并行合并（也称Bottleneck Layer），如下图。 和卷积层、池化层顺序连接的结构（如VGG网络）相比，这样的结构主要有以下改进： 按照这样的结构来增加网络的深度，虽然可以提升性能，但是还面临计算量大（参数多）的问题。为改善这种现象，GooLeNet借鉴Network-in-Network的思想，使用1x1的卷积核实现降维操作(也间接增加了网络的深度)，以此来减小网络的参数量(这里就不对两种结构的参数量进行定量比较了)，如图所示。 最后实现的inception v1网络是上图结构的顺序连接 由于卷积这门课的其他内容和计算机视觉关系比较密切。对我理解推荐系统帮助不大。所以这个系列就到这里。吴恩达的课还是很好的，作业和课和测验我都认真做啦。

题主是否想询问“python实现循环神经网络进行淘宝商品评论情感分析的研究结论？”python实现循环神经网络进行淘宝商品评论情感分析的研究结论具体如下：1、数据质量对结果影响较大，收集到的评论数据的质量和数量都会对模型的结果产生影响。在实际应用中，如果数据质量较低或者数量不足，可能需要使用数据增强或者其他方法来提高数据质量和数量。2、神经网络模型的设计和调参对结果影响较大，选择合适的神经网络模型、优化算法和参数对结果的影响非常重要。在实际应用中，需要根据具体场景和需求，选择适合的神经网络模型，并对模型的参数进行调整和优化。3、情感分析的准确率不够高，虽然使用循环神经网络进行情感分析可以得到不错的结果，但是仍存在一定的误差和不确定性。在实际应用中，可能需要考虑其他方法来提高情感分析的准确率和稳定性。

神经网络计算机是由多个人造神经处理单元并联而成的。人造神经处理单元相当于人脑的神经细胞。由于这种计算机是并联的，许多工作任务可以分配开来，同时协调工作，所以不会卡脖子，避免出现“瓶颈效应”，工作速度可以成千百倍地提高。神经计算机还有一大优点，就是具有“容错性”。比如说人可以从某人的一双眼睛，或根据一个背景，也可以根据人的一个动作就能够把一个人认出来。这是人脑神经网络的优点。人脑神经网络可以根据局部记忆恢复全部信息。这是因为，人脑是把信息存储在神经细胞与神经细胞相连的网络之间，而不是存储在神经细胞体内，而神经网络连接部分有千千万万，若是有一两个神经细胞体坏了也无关紧要，信息不会丢失。即使部分信息丢失，也可以根据剩余部分信息恢复完整的记忆。这就是容错性的一种表现。神经计算机是依照人大脑神经网络设计出来的，所以具有容错性，若是丢失些资料，它仍能重新建立起来，具有修复性。专家普遍认为，人脑学习功能，是把神经细胞之间的连接形式不断加以改变，使网络功能不断提高，人的智慧也就发展了。现在研究神经计算机的目的，就是想制造出能听懂声音，能辨认景物，具有学习能力的智能计算机。这种计算机机有些科学家称它为第六代计算机或人工大脑。如果研究成这样的计算机，它的计算速度可达到1015次/秒，而目前最好的计算机运算速度仅为109～1010次/秒。

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人工神经网络的特点和优越性，主要表现在三个方面：第一，具有自学习功能。例如实现图像识别时，只在先把许多不同的图像样板和对应的应识别的结果输入人工神经网络，网络就会通过自学习功能，慢慢学会识别类似的图像。自学习功能对于预测有特别重要的意义。预期未来的人工神经网络计算机将为人类提供经济预测、市场预测、效益预测，其应用前途是很远大的。第二，具有联想存储功能。用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。第三，具有高速寻找优化解的能力。寻找一个复杂问题的优化解，往往需要很大的计算量，利用一个针对某问题而设计的反馈型人工神经网络，发挥计算机的高速运算能力，可能很快找到优化解。人工神经网络是1943年，心理学家W.S.McCulloch和数理逻辑学家W.Pitts提出来。他们通过MP模型提出了神经元的形式化数学描述和网络结构方法，证明了单个神经元能执行逻辑功能，从而开创了人工神经网络研究的时代。把这种网络看作一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数，称为激活函数。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重（weight），神经网络就是通过这种方式来模拟人类的记忆。1949年，心理学家提出了突触联系强度可变的设想。60年代，人工神经网络得到了进一步发展，更完善的神经网络模型被提出，其中包括感知器和自适应线性元件等。M.Minsky等仔细分析了以感知器为代表的神经网络系统的功能及局限后，于1969年出版了《Perceptron》一书，指出感知器不能解决高阶谓词问题。

卷积神经网络是深度神经网络的基础模型之一也是最重要的模型其中深度的意思是：在机器学习和神经网络领域，"深度"指的是神经网络中的层数。深度神经网络由多个神经网络层组成，每个层都包含一组神经元或节点。与传统的浅层神经网络相比，深度神经网络具有更多的层，因此能够学习更复杂、更抽象的特征和表示。卷积神经网络是深度神经网络中的一种特殊类型，主要用于处理具有网格结构的数据，例如图像和音频。它在图像识别、计算机视觉和自然语言处理等领域取得了巨大的成功。在卷积神经网络中，网络的层次结构被设计为能够自动学习和提取输入数据的特征。它包含了卷积层、池化层和全连接层等组件。卷积层通过卷积操作对输入数据进行特征提取，池化层则用于降低数据的空间维度，而全连接层则负责对最终的特征进行分类或预测。深度卷积神经网络的重要性深度卷积神经网络之所以被认为是重要的模型，是因为它能够通过学习大量的训练数据来自动学习和提取复杂的特征表示，从而实现高效的模式识别和分类任务。深度卷积神经网络在图像识别、物体检测、人脸识别、语音识别等领域取得了许多重要的突破，并广泛应用于实际应用中。

具有学习能力。1、例如实现图像识别时，只在先把许多不同的图像样板和对应的应识别的结果输入人工神经网络，网络就会通过自学习功能，慢慢学会识别类似的图像。自学习功能对于预测有特别重要的意义。预期未来的人工神经网络计算机将为人类提供经济预测、市场预测、效益预测，其应用前途是很远大的。2、具有联想存储功能。用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。3、具有高速寻找优化解的能力。寻找一个复杂问题的优化解，往往需要很大的计算量，利用一个针对某问题而设计的反馈型人工神经网络，发挥计算机的高速运算能力，可能很快找到优化解。

随着智能计算机的不断发展，科学家们想模仿人的大脑构造和工作而造出一种新的计算机，这种计算机称为神经计算机。然而要造出这种计算机可不是一件轻而易举的事，难而又难。因为，科学家对人脑的结构已经知道得比较清楚，但人大脑里的神经网络的工作原理，还存在许多困惑。比如说人是怎么学习的，就还没弄清楚。人大脑的神经网络太复杂了，各个细胞间是怎么相互联系的，还没有完全揭示出来。换句话说，人大脑还有许多未解之谜。另外，因为人脑的神经网络太复杂，因此完全模仿它还存在相当大的困难。现在，神经计算机只能初步模仿人脑神经的网络，研究出的人工神经网络（也有的是神经计算机）就具有了很好的效果，且显露出它的美妙前景。人脑大约有140～150亿个神经细胞，大约与天上星星的数目相等。每个神经细胞与上千个细胞相连，这就像叶脉一样错综复杂。模仿人脑这样的结构制造的神经计算机，采用并行工作方式。过去的计算机是串行工作方式：存数据，取数据，送去计算，再进行下一步工作，是一步接一步进行工作的。让串行工作的计算机无限提高速度是不可能的，特别是有的关键环节，像流水线工作出现瓶颈一样，卡住了整个工作过程的脖子。这就是常常所说的“瓶颈效应”。神经网络计算机是由多个人造神经处理单元并联而成的。人造神经处理单元相当于人脑的神经细胞。由于这种计算机是并联的，许多工作任务可以分配开来，同时协调工作，所以不会卡脖子，避免出现“瓶颈效应”，工作速度可以成千百倍地提高。（顺便说一下，现在的超级计算机都采用很多处理器并联，按并行工作方式建造。）神经计算机还有一大优点，就是具有“容错性”。什么叫容错性？比如说吧，人可以从某人的一双眼睛，或根据一个背景，也可以根据人的一个动作就能够把一个人认出来。这是人脑神经网络的优点。人脑神经网络可以根据局部记忆恢复全部信息。这是因为，人脑是把信息存储在神经细胞与神经细胞相连的网络之间，而不是存储在神经细胞体内，而神经网络连接部分有千千万万，若是有一两个神经细胞体坏了也无关紧要，信息不会丢失。即使部分信息丢失，也可以根据剩余部分信息恢复完整的记忆。这就是容错性的一种表现。神经计算机是依照人大脑神经网络设计出来的，所以具有容错性，若是丢失些资料，它仍能重新建立起来，具有修复性。专家普遍认为，人脑学习功能，是把神经细胞之间的连接形式不断加以改变，使网络功能不断提高，人的智慧也就发展了。现在研究神经计算机的目的，就是想制造出能听懂声音，能辨认景物，具有学习能力的智能计算机。这种计算机机有些科学家称它为第六代计算机或人工大脑。如果研究成这样的计算机，它的计算速度可达到1015次/秒，而目前最好的计算机运算速度仅为109～1010次/秒。现在各国都重视神经计算机的开发，研究主要向两方面发展：一是如何制造接近人脑的网络；二是如何改进它的学习能力，提高智力。1988年，美国提出一个研究神经计算机的计划，投资4亿美元。日本把1988年定为神经计算机元年，欧共体于这一年开始集中28个研究所和近千名专家合作研究神经计算机。1989年，美国贝尔实验室制成可供神经计算机使用的集成电路。1992年日本三菱电机公司开发出可供神经计算机使用的大规模集成电路芯片。之后，日本富士通研究所开发出由256个神经处理器互相连接而成的神经计算机，更新数据速度4亿次/秒。一种由日本电气公司推出的神经网络声音识别系统，能识别任何人的声音，正确率达99.8%。美国电气通信基础技术研究所和卡内基-梅隆大学研究的神经计算机，由相当于人“左脑”和“右脑”的两个神经块连接而成。“右脑”的经验功能部分，有1万多个神经元，适于图像识别，存储有基于经验的语句。“左脑”的识别功能部分，含有100万个神经元，用来存储单词和语法规则。这种计算就可以利用存储的知识进行翻译。20世纪90年代前期到中期，神经计算机已获得了应用。例如，在纽约、迈阿密、伦敦飞机场用神经网络检查塑料炸弹和爆炸物，每小时可检查600～700件行李。美国制成一台神经计算机，专门用于模式识别，如分析心电图、脑电图波形，对细胞自动分类计数，染色体分类识别等。它的工作过程由三层人工神经网络共同完成：第一层是提取特征并用数据表示出来；第二层是对这些信息进行运算，获得模式；第三层是把获得的模式与预先存储的模式相比较，完成识别。我们可以乐观地相信，在不久的将来神经计算机将会得到广泛的应用。比如说进行模式识别，实现知识处理，进行运动控制，在军事上识别敌人，判定目标，进行决策和指挥，甚至进行社会管理等等。

步骤如下：1、准备数据集：生成带噪声的正弦波数据作为训练数据集，同时生成不带噪声的正弦波数据作为测试数据集。2、设计神经网络：根据数据特点设计合适的神经网络结构，采用深度神经网络（DNN）或卷积神经网络（CNN）等结构。在神经网络中使用两个输出节点，分别表示两个正弦波的振幅和频率。3、训练神经网络：使用带噪声的正弦波数据进行神经网络的训练，通过反向传播算法不断调整权重和偏置，使得神经网络能够更好地分离两个正弦波。4、测试神经网络：使用不带噪声的正弦波数据对神经网络进行测试，检查神经网络的性能和预测精度。5、优化和改进：根据测试结果，对神经网络进行优化和改进，以提高分离精度和泛化能力。

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MATLAB中文论坛神经网络版块数千个帖子的总结，充分强调“案例实用性、程序可模仿性”。所有案例均来自于论坛会员的切身需求，保证每一个案例都与实际课题相结合。读者调用案例的时候，只要把案例中的数据换成自己需要处理的数据，即可实现自己想要的网络。如果在实现过程中有任何疑问，可以随时在MATLAB中文论坛与作者交流，作者每天在线，有问必答。该书共有30个MATLAB神经网络的案例(含可运行程序），包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络；还包含PSO(粒子群）、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传算法优化等内容。该书另有31个配套的教学视频帮助读者更深入地了解神经网络。《MATLAB神经网络30个案例分析》可作为本科毕业设计、研究生项目设计、博士低年级课题设计参考书籍，同时对广大科研人员也有很高的参考价值。

神经网络结构具有以下三个特点：神经元之间全连接，并且为单层神经网络。每个神经元既是输入又是输出，导致得到的权重矩阵相对称，故可节约计算量。在输入的激励下，其输出会产生不断的状态变化，这个反馈过程会一直反复进行。假如Hopfield神经网络是一个收敛的稳定网络，则这个反馈与迭代的计算过程所产生的变化越来越小，一旦达到了稳定的平衡状态，Hopfield网络就会输出一个稳定的恒值。Hopfield网络可以储存一组平衡点，使得当给定网络一组初始状态时，网络通过自行运行而最终收敛于这个设计的平衡点上。当然，根据热力学上，平衡状态分为stable state和metastable state, 这两种状态在网络的收敛过程中都是非常可能的。为递归型网络，t时刻的状态与t-1时刻的输出状态有关。之后的神经元更新过程也采用的是异步更新法(Asynchronous)。Hopfield神经网络用python实现

灰色模型:灰色系统是既含有已知信息，又含有未知信息或非确知信息的系统，这样的系统普遍存在。研究灰色系统的重要内容之一是如何从一个不甚明确的、整体信息不足的系统中抽象并建立起一个模型，该模型能使灰色系统的因素由不明确到明确，由知之甚少发展到知之较多提供研究基础。灰色系统理论是控制论的观点和方法延伸到社会、经济领域的产物，也是自动控制科学与运筹学数学方法相结合的结果。模糊性数学是一门新兴学科，它已初步应用于模糊控制、模糊识别、模糊聚类分析、模糊决策、模糊评判、系统理论、信息检索、医学、生物学等各个方面。不过应用现在不多。神经网络：现在还是用神经网络的多，但神经网络的权重设计比较麻烦，用MATLAB做神经网络比较常见。在环境预测方面还是用神经网络吧，只要权值设计合适，精度相比应该比较高。

人工神经网络是1943年，心理学家W.S.McCulloch和数理逻辑学家W.Pitts提出来。他们通过MP模型提出了神经元的形式化数学描述和网络结构方法，证明了单个神经元能执行逻辑功能，从而开创了人工神经网络研究的时代。1949年，心理学家提出了突触联系强度可变的设想。60年代，人工神经网络得到了进一步发展，更完善的神经网络模型被提出，其中包括感知器和自适应线性元件等。M.Minsky等仔细分析了以感知器为代表的神经网络系统的功能及局限后，于1969年出版了《Perceptron》一书，指出感知器不能解决高阶谓词问题。扩展资料人工神经网络的特点和优越性，主要表现在三个方面：第一，具有自学习功能。例如实现图像识别时，只在先把许多不同的图像样板和对应的应识别的结果输入人工神经网络，网络就会通过自学习功能，慢慢学会识别类似的图像。自学习功能对于预测有特别重要的意义。预期未来的人工神经网络计算机将为人类提供经济预测、市场预测、效益预测，其应用前途是很远大的。第二，具有联想存储功能。用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。第三，具有高速寻找优化解的能力。寻找一个复杂问题的优化解，往往需要很大的计算量，利用一个针对某问题而设计的反馈型人工神经网络，发挥计算机的高速运算能力，可能很快找到优化解。

小波分析 (wavelet Analysis) 是 20 世纪 80 年代中期发展起来的一门数学理论和方法 ,由法国科学家 Grossman 和 Morlet 在进行地震信号分析时提出的 , 随后迅速发展。 1985 年 Meyer 在一维情形下证明了小波函数的存在性 , 并在理论上作了深入研究。 Mallat 基于多分辨分析思想 , 提出了对小波应用起重要作用的Mallat算法 , 它在小波分析中的地位相当子FFT 在经典Fourier分析中的地位。小波分析理论的重要性及应用的广泛性引起了科技界的高度重视。小波分析的出现被认为是傅立叶分析的突破性进展 ,在逼近论、微分方程、模识识别、计算机视觉、图像处理、非线性科学等方面使用小波分析取得于许多突破性进展。小波变换的基本思想类似于Fourier变换, 就是用信号在一簇基函数张成的空间上的投影表征该信号。经典的Fourier 变换把信号按三角正、余弦基展开 , 将任意函数表示为具有不同频率的谐波函数的线性迭加 , 能较好地刻划信号的频率特性,但它在时域或空域上无任何分辨,不能作局部分析。这在理论和应用上都带来了许多不足。为了克服这一缺陷 , 提出了加窗Fourier变换。 通过引人一个时间局部化 " 窗函数 " 改 进了Fourier变换的不足 , 但其窗口大小和形状都是固定的 , 没有从根本上弥补Fourier变换的缺陷。而小波变换在时域和频域同时具有良好的局部化性能 , 有一个灵活可变的时间-频率窗 , 这在理论和实际应用都有重要意义。小波变换具有时频局部特性和军焦特性 ,而神经网络具有自学习、自适应、鲁棒性、容错性和推广能力。如何把两者的优势结合起来 ,一直是人们关注的问题。一种方法是用小波分析对信号进行预处理 , 即以小波空间作为模式识别的特征空间 , 通过小波分析来实现信号的特征提取 , 然后将提取的特征向量送入神经网络处理 ; 另一种即所谓的小波神经网络 (Wavelet Neural Network,WNN) 或小波网络 (Wavelet Network WN) 。小波神经网络最早是由法国著名的信息科学研究机构 IRLSA的 Zhang Qinghu等人1992年提出来的。小波神经用络是基于小波变换而构成的神经网络模型,即用非线性小波基取代通常的神经元非线性激励函数(如Sigmoid函数),把小波变换与神经网络有机地结合起来,充分继承了两者的优点。近几年来,国内外有关小波网络的研究报告层出不穷。小波与前馈神经网络是小波网络的主要研究方向。小波还可以与其他类型的神经网络结合,例如Kohonen网络对信号做自适应小波分解。

已取得重要的进展，但仍存在许多亟待解决的问题。如处理精确度不高，抗噪声干扰能力差，光学互连的双极性和可编程问题以及系统的集成化和小型化问题等。这些问题直接关系到神经网络计算机的进一步发展、性能的完善及广泛的实用化。神经网络计算机 神经网络的整体性能与网络中的神经元数有密切关系。虽然光学互连的高度并行性在原则上提供了实现大规模神经网络的可能性，但随着神经元数目的增加，互连数将会按平方律增加。在系统尺寸一定的条件下，神经元数必然受到空间带宽积、衍射和畸变的限制。因此大规模神经网络的实现将对光学设计、离轴光学、衍射光学、二元光学器件、集成光学器件以及计算机制全息器件提出更高的要求。 光学神经网络中的非线性操作目前仍采用电子学或计算机处理的方法。这就违背了神经网络的并行性要求。并行光学非线性运算的实现，要求有阈值可调、响应函数形式可调的非线性器件，这也是一个亟待解决的复杂问题。另外，随着光学神经网络研究的不断深入，对硬件的实用性要求也在不断提高。系统的集成化与小型化势在必行。这方面，光电混合集成芯片的研制成功是令人鼓舞的。由此可见，对于神经网络的实现来说，光学与电子学技术都各有其长处。充分发挥二者的优势，形成一个光电混合处理的硬件系统，将是未来神经网络计算机发展的重要趋势。

1943年，心理学家W·Mcculloch和数理逻辑学家W·Pitts在分析、总结神经元基本特性的基础上首先提出神经元的数学模型。此模型沿用至今，并且直接影响着这一领域研究的进展。因而，他们两人可称为人工神经网络研究的先驱。1945年冯·诺依曼领导的设计小组试制成功存储程序式电子计算机，标志着电子计算机时代的开始。1948年，他在研究工作中比较了人脑结构与存储程序式计算机的根本区别，提出了以简单神经元构成的再生自动机网络结构。但是，由于指令存储式计算机技术的发展非常迅速，迫使他放弃了神经网络研究的新途径，继续投身于指令存储式计算机技术的研究，并在此领域作出了巨大贡献。虽然，冯·诺依曼的名字是与普通计算机联系在一起的，但他也是人工神经网络研究的先驱之一。50年代末，F·Rosenblatt设计制作了“感知机”，它是一种多层的神经网络。这项工作首次把人工神经网络的研究从理论探讨付诸工程实践。当时，世界上许多实验室仿效制作感知机，分别应用于文字识别、声音识别、声纳信号识别以及学习记忆问题的研究。然而，这次人工神经网络的研究高潮未能持续很久，许多人陆续放弃了这方面的研究工作，这是因为当时数字计算机的发展处于全盛时期，许多人误以为数字计算机可以解决人工智能、模式识别、专家系统等方面的一切问题，使感知机的工作得不到重视；其次，当时的电子技术工艺水平比较落后，主要的元件是电子管或晶体管，利用它们制作的神经网络体积庞大，价格昂贵，要制作在规模上与真实的神经网络相似是完全不可能的；另外，在1968年一本名为《感知机》的著作中指出线性感知机功能是有限的，它不能解决如异或这样的基本问题，而且多层网络还不能找到有效的计算方法，这些论点促使大批研究人员对于人工神经网络的前景失去信心。60年代末期，人工神经网络的研究进入了低潮。另外，在60年代初期，Widrow提出了自适应线性元件网络，这是一种连续取值的线性加权求和阈值网络。后来，在此基础上发展了非线性多层自适应网络。当时，这些工作虽未标出神经网络的名称，而实际上就是一种人工神经网络模型。随着人们对感知机兴趣的衰退，神经网络的研究沉寂了相当长的时间。80年代初期，模拟与数字混合的超大规模集成电路制作技术提高到新的水平，完全付诸实用化，此外，数字计算机的发展在若干应用领域遇到困难。这一背景预示，向人工神经网络寻求出路的时机已经成熟。美国的物理学家Hopfield于1982年和1984年在美国科学院院刊上发表了两篇关于人工神经网络研究的论文，引起了巨大的反响。人们重新认识到神经网络的威力以及付诸应用的现实性。随即，一大批学者和研究人员围绕着 Hopfield提出的方法展开了进一步的工作，形成了80年代中期以来人工神经网络的研究热潮。

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11月2日，江苏省南京市政府办公厅印发关于《南京市“十四五”城镇住房发展规划》的通知（简称《通知》）。《通知》明确了“十四五”时期南京城镇住房发展的主要目标，“十四五”期间，按照国家和省、市关于住房发展的新时期要求，围绕“高质量发展、高能级辐射、高品质生活、高效能治理”发展主线，托底“全市常住人口突破千万”发展目标，着力改善供给、引导预期、调节需求、抑制投机，建成南京特色“保障＋市场”住房体系。推进保障性租赁住房有效供给，住房租赁市场有序发展，“租购并举”制度不断健全。人民群众日益增长的美好宜居生活需求不断满足，老旧小区改造、物业管理、房屋安全管理等长效机制更加完善，“智慧房产”建设深入推进。到规划期末，形成住房供应体系不断完善、供应结构更加合理、居住空间持续优化、居住品质全面提升、智慧服务显著升级的发展新局面，全面实现“住有所居”向“住有宜居”转变。具体而言，“十四五”时期南京的供应体系不断完善。以公共租赁住房、保障性租赁住房和共有产权住房为主体的住房保障体系更加完善。以政府为主提供基本保障，利用市场化手段满足多层次需求，加快住房保障对象从本市户籍家庭为主向覆盖城镇无房常住人口转变。规划期末城镇常住人口保障性住房覆盖率不低于28%。房地产市场调控城市主体责任切实落实，房地产市场平稳健康发展长效机制方案稳妥实施，住房消费持续健康发展。租赁住房短板加快补齐，租赁住房多渠道多主体供应体系、政策法规体系和运营管理体系更加健全，住房租赁市场发展更加规范。同时，供应结构更加合理。“十四五”期间，南京全市计划供应各类住房约77万套。其中：保障性住房30万套，包括产权类（征收安置房、共有产权房）17万套，租赁类（公共租赁房、保障性租赁住房）13万套；市场化住房47万套，包括产权类（新建商品住房）40万套，租赁类（市场化租赁住房）7万套。居住空间持续优化。居住用地布局和结构不断优化，有效支撑城市战略功能实施。全市年均供应居住用地800公顷左右。居住品质全面提升。住区环境建设改造和管理服务机制不断健全。完成2000年前建成以及部分2005年前建成、群众改造愿望强烈、市场参与程度高的老旧小区改造。“十四五”时期南京市的重点任务主要包括五个方面。一是坚持民生优先，完善多元包容的住房保障体系。完善多层次住房保障供应，持续供应公共租赁住房，因地制宜发展共有产权房，加强保障性租赁住房供应，推进征收安置房按需建设，持续完善租赁补贴政策，“十四五”期间，全市计划筹集保障性租赁住房不少于12.5万套，供应给符合条件的无房新市民、青年人特别是从事基本公共服务人员等群体。二是坚持租购并举，构建平稳健康的住房市场体系。夯实城市主体责任，促进房地产市场平稳健康发展。保持商品住房平稳供给，“十四五”期间，全市年均新建商品住房上市量保持在8万套左右。规范发展住房租赁市场，多渠道筹集租赁房源及加强住房租赁市场管理。三是共建美丽家园，夯实全面高质量发展宜居体系。以城市脏乱差片区内质量较差的非成套住房、成片危破老旧住宅为重点，有序开展居住类地段城市更新。持续推进剩余棚改区改造，“十四五”期间，全市棚户区改造面积不少于600万平方米。大力推进老旧小区改造，“十四五”期间，全市改造老旧小区不少于600个。四是统筹资源配置，优化人地房产业协同空间体系。全面提升江南主城区、江北新区、紫东地区和南部片区城镇住房综合供应能力和居住服务质量。提升重点片区人口承载能力，明确重点地区城镇住房建设导向。五是加强信息联动，建立住房发展智慧化支撑体系。构建房产大数据分析评估体系和房地产市场健康发展评估体系，为住房长效发展和政府决策提供有效支撑。

　　良好的人际交往能力以及良好的人际关系是人们生存和发展的必要条件。大学生作为一个特殊群体，面对激烈的竞争和日益强大的社会心理压力，如何认识和正确处理大学生人际交往中存在的问题具有及其重要的意义，人际交往障碍会给大学生的学习、生活、情绪、健康等各个方面带来一系列不良影响；通过对大学生在人际交往和沟通中存在的问题以及原因分析，说明了大学生如何保持和提高良好人际关系交往和沟通能力。同时形成一种团结友爱、朝气蓬勃的人际交往环境，也将有利于大学生形成和发展健康的个性品质。　　一、大学生人际关系不适的表现有关调查表明，大学生心理问题中，关于人际交往的已占50%以上，而以前的统计中，恋爱烦恼占据首位。交际烦恼超过恋爱困扰。仔细分析，大学生人际关系中的困惑、不适可以分为以下5类情况：　　第一类：缺少知心朋友。　　这类大学生通常多能正常交往，人际关系也不错，但自感缺乏能互吐衷肠、肝胆相照、配合默契、同甘共苦的知心朋友，为此，有时不免感到孤独和无奈。　　第二类：与个别人难以相交。　　这类大学生与多数人交往良好，但与个别人交往不良，他们可能是室友、同学或父母等与自己关系比较近的人，由于与这些人相处不好，常会影响情绪，成为一块“心病”。　　第三类：与他人交往平淡。　　这类大学生能与他人交往，但总感到与人相处的质量不高，缺乏影响力，没有关系比较密切的朋友，多属点头之交，没有人值得他牵挂，也没有人会想念他，他们难以保持和发展良好的人际关系。这类同学多会感到空虚、迷茫、失落。某高校06级一学生，因同学关系不好，倍感孤独、压抑，最后离校出走。在离学校较近的几个中小城市闯荡了一圈后又回到了学校，在校园中与接到通知后星夜赶到学校的陈某父母不期而遇，此时，悲喜交加的陈某父子面对的，除了学校因陈某不假离校、旷课50多个学时而给予的勒令退学处分和校方师生的同情之外，谁也无力给予陈某更多的安慰。　　第四类：感到交往有困难。　　这类大学生渴望交往，但由于交往能力有限、方法欠妥或个性缺陷、交往心理障碍等原因，致使交往不尽人意，很少有成功的体验，他们往往感到苦恼，很希望改变社交状况。大一年级女生小张，她在家里一直养尊处优，家务活全部由父母包办，自理能力不强。进入大学后，紧张的学习使她觉得不安。她开始独来独往，渐渐地，她有种异样的感觉，好像全寝室同学都看不起她，打开水也要她去，扫地也叫她，她觉得自己成了别人“差使”的对象，越发闷闷不乐，上课也毫无兴趣，成绩一落千丈。　　第五类：社交恐惧症。　　这类大学生对人际交往特别敏感、害怕，极力回避与人接触，不得不交往时则紧张、恐怖、心跳加快、面红耳赤，难以自制，总是处于焦虑状态。他们害怕自己成了别人注意的中心，害怕自己在别人面前出洋相，害怕被别人观察。总担心自己会出现错误而被别人嘲笑，总处于一种莫名的心理压力之下。与人交往，甚至在公共场所出现，对他们来说都是一件极其恐怖的任务。　　社交恐怖症是非常痛苦、严重影响患者生活工作的一种心理障碍。许多一般人能够轻而易举办到的事，社交恐怖症患者却望而生畏。患者可能会认为自己是个乏味的人，并认为别人也会那样想。于是患者就会变得过于敏感，更不愿意打搅别人。而这样做，会使得患者感到更加焦虑和抑郁，从而使得社交恐怖的症状进一步恶化。许多患者改变他们的生活，来适应自己的症状。他们(和他们的家人)不得不错过许多有意义的活动。　　二、大学生在人际交往和沟通中存在的问题　　在大学阶段的学习生活中，由于主观和客观的原因，其中一部分人往往会出现人际交往和沟通不畅的情况，影响其身心健康和学习进步。近年来，由于各种因素的影响，大学生人际交往困难成为大学生活中的一个普遍问题。看看上面那个调查，同学们在回答“通过择业你感到自己特别欠缺的素质是什么”时，选择人际交往能力的比例最高达34.8%，位列首位。大学生人际交往与沟通中存在问题重要有以下几种类型：　　1、自我中心型。　　在与别人交往时，“我”字优先，只顾及自己的需要和利益，强调自己的感受，而不考虑别人。在与他人相处时，不顾场合，不考虑别人的情绪，自己高兴时，就高谈阔论，眉飞色舞，手舞足蹈；不高兴时，就郁郁寡欢，谁都不理，或是乱发脾气，根本不尊重他人，漠视他人的处境和利益。　　2、自我封闭型。　　这种类型有两种情况，一种是不愿让别人了解自己，总喜欢把自己的真实思想、情感和需要掩盖起来，往往持一种孤傲处世的态度，只注重自己的内心体验，在心理上人为地建立屏障，故意把自我封闭起来；另一种情况是虽然愿意与他人交往，但由于性格原因却无法让别人了解自己。这样的人一般性格内向孤僻，形成了一种自我封闭的状态。在我们队里也存在着这样的学员，喜欢一个人独来独往，不喜欢与他人接触，做什么都一个人，很难融合到大集体中，产生一种圾不和谐的情况。　　3、社会功利型。　　任何人在交往过程中都有这样那样的目的、想法，都有使自己通过交往得到提高，进步的愿望，这些都是好的。但如果过多过重地考虑交往中的个人愿望，利益是否能够实现和达成，实现的可能性有多大等，就很容易被拜金主义、功利主义等错误思想腐蚀拉拢，使个人交往带上及其浓厚的功利色彩。在我们学员队中，也有部分学员把市场经济通行的“等价交换原则”用于人际交往，靠吃吃喝喝建立感情，靠拉拉扯扯，吹吹拍拍以实现个人目的；或“唯利是图”；大利多交，小利少交，无利不交，冷落不能给自己“实惠”的人，滥交乱捧能给自己“实惠”的人。个别学员把个人利益看得很重，最好荣誉、成绩都属于自己，别人都不如自己，在分队与分队之间，甚至区队与瞿之间也存在类似的问题，对于本分队本区队的工作都尽力完成，但在其它分队区队有困难的时候不愿伸手帮助一下，希望自己所在分队，区队成为一枝独秀。　　4、猜疑妒忌型。　　猜疑心理在交往中，一般表现是，以一种假想目标为出发点进行封闭性思考，对人缺乏信任，胡乱猜忌，说风就是雨，很容易暗示。猜疑是人际关系和谐的蛀虫。另外，心理学认为，任何人都有不同程度的嫉妒心，这是常事，一定的嫉妒心，可以激发人奋发向上的积极性。而一旦这种 嫉妒心限度就会走向反面，影响人与人之间正常的关系。在我们平时的交往中嫉妒心主要表现为对他人的成绩、进步不予承认甚至贬低；自己取得了成绩，获得了荣誉就沾沾自喜，但同时又焦虑不安，对他人过分堤防，害怕他人赶上；有的甚至因此怨恨他人的所作所为。嫉妒心，嫉的是贤，妒的是能，这就是所谓的“嫉贤妒能”。如若自己不能够很好的调节心态，发展到极端就会产生同归于尽的心理，自己得不到的东西，别人也别想得得到。自己不成功，他人也休想成功。能够坐在这里的，大家都是通过高考这拥挤的羊肠小道的幸运者，一帆风顺，优越感，自然而然的滋生。但进入大学校园情况就不一样了，中学的优秀者云集在一起，有的学员不能够保持优秀，学业上优越地位的失落，很容易产生忌妒心理。轻者出现内向，躲避，重者出现精神妄想，自杀甚至犯罪等。　　5、江湖义气型。　　有些学生热衷于江湖义气，对所谓的江湖好汉，义士崇拜得五体投地，与其他同学称兄道弟，拜把子，管它什么军纪，国法，集体利益，不惜为哥们两肋插刀，大有豪气冲天的勇者风范。而实际上，这是对革命同志关系的玷污，它是封建社会的产物，是维护个人和小团体私利的宗派团伙意识，与以革命原则为基础的同志友谊有着本质的区别。在平时交往中，我们一定不能搞小团体，小圈子，应当坚持团结合作，珍惜互相之间的情谊，这样才能做到“人伴贤良智更高”。　　6、人际交往复杂困惑迷茫　　这是很多大学生的心灵写照，熟悉了周围的环境，认识了周围的同学，才发现校园的生活并不想自己想象的那么简单，人的想法也不再像高中那样单纯了，人们说校园就是个亚社会，每天自然少不了待人接物，然而待人接物并不简单，大学校园汇集着来自五湖四海、四面八方的同学，风俗习惯、观点看法难免不一样，正是这些风俗习惯和观点看法的不同，使我们的生活总是充满着小摩擦，总是不能风平浪静。调查显示，有78．8％在校同学都反映人际关系复杂难处，其中宿舍关系就占45％，人际交往和我们的生活息息相关，每天都在为人际关系发愁，你说能不郁闷吗？　　7、面子问题　　爱美之心，人皆有之，爱面子更是大学生的一大怪癖，大学生的许多人际冲突，都是发生在没有什么原则问题的小事情上，往往是一次无意的碰撞、不经意的言语伤害、或区区小利等等，本来只要打个招呼、说声道歉，也就没事了，但双方都"赌气"，不打招呼，不道歉，而是出言不逊，结果争吵起来。更有甚者，一个不让，一个拔拳相向，头破血流，事后懊悔不迭。双方都在用不适当的方法维护自尊，即典型的面子心理，仿佛谁先道歉就伤了面子，谁在威胁面前低了头，谁就孬种、于是层层升级，以悲剧而告终。　　三、大学生人际交往与沟通存在问题的原因。　　其实产生这些问题的原因很多，分析起来大体上有以下几各方面的因素：　　1、家庭教育的原因；　　现在大多数家庭都是独生子女，所以在家里父母总是怕孩子吃亏，慢慢的就养成孩子自私的心理。并且有些家长本身人际关系就不好，由于长期的渲染，致使孩子也反感与人交往。正所谓父母是孩子的第一任教师，所以很多事情孩子都是从他们那里学来的，所以有时候，做家长的应当让孩子接受一些挫折教育和吃亏教育，这样才会让他们真真的自己去了解社会感知社会。真正的去为人处世。　　2、学校教育的原因；　　在很多中小学校，包括有的大学把学习成绩放在第一位，忽略甚至根本就没有注重培养学生的人际交往能力还有很多时候，有的学校把学生的思想品德教育形式化。致使很多学生在面试的时候面红耳赤，羞羞答答，这是学校教育的失误，其实学校应当注重培养学生如何做人，以及怎么面对和接触社会，时刻让同学们明白，虽然他们不能改变一个社会，但他们一定要适应这个社会。　　3、社会的影响；　　记得曾经看过一篇名为《雷锋出国了》的文章，上面写到了现在我们社会人情的冷漠，也正是这样的社会阴暗面影响着我们的同学们，他们从不敢相信人到不愿相信人，所以我们要在社会上大力宣传人性的回归，让社会充满爱，在这样的环境下，我们的学生还有不热爱与人交往的理由吗？　　4、自私自利的个人思想；　　如今像你们这样的大学生，基本都是独生子女。家长们“望子成龙”的期盼，对自家“独苗”的呵护，成为培育“一切为我”的温床。当你们计如大学校园，独立地过集体生活，与同学相处时，一些同学自小养成的“以自我为中心”的自私心理就暴露无余。　　5、素质教育的匮乏；　　我国目前的教育现状仍处于应试教育阶段，应试教育带来的负面效应就是一些家长、学生、老师更多关心的是学生的考试分数。却忽视了无法用分数衡量的内在素质的培养，这其中，就包括人际交往与沟通能力这个作为社会人必须具备的素质。　　6、市场经济的负面影响。　　市场经济的发展，一方面动了我国经济社会的发展与进步，另一方面也助长了一些功利思想的膨胀，这种思想意识也影响了大学生的处世理念和行为方式。　　我相信，只要我们能努力朝这些方向前进，我们就会发现，一切正在悄然改变：朋友之间的不快荡然无存，能够畅所欲言的知音越来越多；亲友间深挚互爱；你便会过得充实愉快，会觉得人际交往是一件自然与轻松的事，从而对学习生活持以乐观的态度，对塑造一段完美的大学生活以及以后的人生充满信心。大学生处于一种渴求交往、渴求理解的心理发展时期，良好的人际关系，是大学生们心理正常发展、保持个性健康和具有安全感、归属感、幸福感的必然要求。每个人生命的主宰其实就是自己，关键是你要有所改变，要有强烈成功的愿望，针对自己人际交往中存在的问题，结合自己的个性特点，以积极的态度和行为对待人际交往，相信就一定会找到合适的方法培养自己的人际交往能力，逐渐学会交往，建立和谐的人际关系。　　作者：阮柏荣 （中南民族大学管理学院）　　2008年6月18号　　参考文献：　　【1】郭 丽 《大学生人际交往个案解析》 华南理工大学出版社　　【2】林崇德 《发展心理学》 人民教育出版社 1999年　　【3】苏厚重 《大学生人际关系原理江西》 江西人民出版社　　【4】凡 禹 《人际交往的艺术》 北京 北京工业大学出版社 2002.　　【5】苏连升 《大学生人际交往的心理分析》 沧州师范专科学校学报 2004年3月　　【6】汪汉荣 龙健飞 王绪朗 《浅谈大学生人际交往障碍的影响因素及其消除对策》 经济师 2005年02期　　【7】贾玉霞 《大学生人际交往心理问题的成因及对策》 咸阳师范学院学报 2006年　　【8】许苏明 《论社会交换行为的类型及其制约因素》 南京大学学报 2000年3月

一、中国军事思想概论x0dx0a二、中国古代军事思想x0dx0a三、中国近代军事思想x0dx0a四、中国当代军事思想x0dx0ax0dx0a三、中国近代军事思想x0dx0a中国近代军事思想是指从1840年至1949这一段时间内，在半殖民地、半封建社会的中国由东、西方军事思想相互碰撞、交融而形成和发展起来的军事思想，它既有中国古代军事思想的根基，又有西方资产阶级军事思想的色彩。x0dx0a（一）发展过程x0dx0a中国近代军事思想是在鸦片战争之后逐渐形成的。x0dx0a1840年爆发的鸦片战争，暴露出清王朝军事思想的严重弱点。随着列强多次侵华战争的进行和侵略的逐步加深，中国传统军事思想受到西方资产阶级军事思想越来越大的冲击和挑战，并由此发生了此消彼长或相互融合的历史性演变，导致了中国近代军事思想的产生和发展。同时也为中国无产阶级军事思想的产生和发展，提供了某些条件。x0dx0a1、萌芽时期（1840-1860）x0dx0a期间进行了第一、第二次鸦片战争和太平天国农民战争。x0dx0a19世纪40年代，当西方列强的战船载着大炮尾随着罪恶的鸦片船闯入中国海口时，手持大刀、盾牌和粗陋火枪的清军官兵突然发现，自己祖辈引以为豪的军事优势已经不复存在，哪些凶恶狡猾的外国侵略者不肯以国人熟悉的战法堂堂正正贴身肉搏，代之以火力强大的洋枪远远轰击，或派出小部队登陆侧击。这对于习惯以密集的方阵队形，注重一线正面设防或死守炮台的清军来说，简直不可思议。x0dx0a以林则徐、魏源为代表的有识之士，初步认识到西方列强的“船坚炮利”，提出了“师夷之长技以制夷”的口号，标志着变革传统军事思想的开端，对近代军事思想的产生和发展具有重要影响。x0dx0a最明显的变化就是冲破了清朝统治者“以骑射为根本”的思想束缚，从国外购进一批火炮装备了军队，因而提高了军队的战斗力。x0dx0a2、局部变革时期（1861-1894）x0dx0a在此期间先后发生了清军收复新疆战争、中法战争和中日甲午战争。x0dx0a第二次鸦片战争结束后，统治者出于镇压农民起义和抵御外敌侵入的双重目的，继承“师夷之长技以制夷”的思想，开展了一场“自强”运动（史称“洋务运动”）。他们的方针是“自强以练兵为要，练兵又以制器为先”，首先兴办近代军事工业，仿制西式枪炮战舰，为新的军事思想的产生提供了物质条件。随着边疆危机日趋严重，清朝开始向西方购买舰船，加紧筹办海防。1888年，北洋海军正式成军。并选派学生出国留学，兴办聘有洋人当教官的军事学堂，从那时起，吸收并贯彻近代资产阶级军事思想。x0dx0a由于受“中学为体，西学为用”总的指导思想的束缚，建军、作战思想明显落后于时代发展的需要。在治军方面，仍未能脱出清军原来的体制。作战指导思想严重滞后于武器装备的发展，对西方列强的入侵多实行单纯防御。x0dx0a3、全面变革时期（1895-1911）x0dx0a此期间发生了清军抗击八国联军入侵战争和辛亥革命。而后中国陷入内战连绵的军阀混战时期。x0dx0a中国在甲午战争中失败后，主张全面仿照西法创练新式陆军。清政府也看到日本在侵华战争中“专用西法取胜”，决定改革陆军军制，按照西法编练新军。此时所编的新军，设有步、马、炮、工程各队，一律装备新式枪炮，采用德国操典练兵。这是晚清建军思想上从旧营制向“以步队为主，骑、炮、工程队为辅”的合成军队方向迈出的决定性一步。x0dx0a1900年，清军在抗击八国联军入侵战争中失败，迫使清政府进一步变革政治、军事制度，改为以日本陆军编制为蓝本，普练新军，确立了全面学习外国先进军制的思想，标志着清代军制正式步入近代化的轨道。正式宣布废除武举制度，确定在全国广设学堂，建立由陆军小学、中学、大学和专门军事技术学校组成的较完整的军事教育体系。x0dx0a在清军实行全面变革的过程中，还翻译、编撰了一批军事学术著作，西方资产阶级的战争理论、军制学、战略学等开始在中国传播。x0dx0a这一时期学习西方的内容，仍偏重于军事方面。但作战样式及作战思想较以前有了明显变化。司令部作用提高，注意利用近代交通、通信工具来机动部队和提高指挥效率。由于机械地套用外军做法，作战样式偏重于阵地战。x0dx0a4、进一步发展时期（1912-1949）x0dx0a此期间进行了讨袁战争、护国战争、护法战争，北伐战争。以及十年内战，八年抗战，三年解放战争。x0dx0a在共产国际和中国共产党的帮助下，孙中山提出了“以党治军”，军队与“国民相结合”，“进而成为群众的武力”的建军方针。他还在军队中建立党代表和政治工作制度，对官兵进行三民主义的教育，在建军思想方面迈出了新的一步。x0dx0a1927年南京国民政府成立，代表大资产阶级利益的蒋介石集团即本着统一军权、改革军制的指导思想，着手军队的整顿和建设。他逐一击败各地方割据势力后，开始改革军制、建立军事统率机构、更新武器装备、健全后勤供应系统；组建装甲兵等特种兵，发展空军，加强海军，形成陆海空三军的联合军队体制；本着“打仗就是打将”的指导思想，举办各种军事学校和军官训练团，培养军官和各类专业人才，把中国军队的近代化、正规化建设推到了一个新的高度。x0dx0a（二）主要内容x0dx0a1、晚清时期的军事思想x0dx0a鸦片战争失败之后，许多有识之士，以新的思考方式，探讨拯救民族危亡之道。而当务之急莫过于军事方面的需求了。x0dx0a战略方面：鸦片战争打破了清王朝“金锁铜关”的藩篱，带给华夏前所未有的“强邻环列，虎视鹰瞵”的深重民族危机。正是在这种背景下萌发了林则徐等人的爱国主义军事思想。身临鸦片战争硝烟之中的林则徐，首先考虑的是如何抵抗英军，保卫中国海疆。他提出要“师夷之长技以制夷”的思想，一改过去那种老大自居、固步自封的陋习，主动了解西方世界，学习外国先进的军事科学技术，企图通过学习西方先进的东西，以达到战胜对手的目的。他根据敌优我劣的特点制定了“以守为战，以逸待劳”的战略防御思想，不与敌在远洋接战，而在海口或陆地歼敌。强调发动人民，依靠民间丁勇助守海防，开创了近代中国全民族反侵略战争的先河。x0dx0a以后随着战争的不断进行，晚清军队的武器装备也有所改善。军事装备的近代化，必然要求有与之相适应的新的军事学术和军事思想。但是，那时的统治者只强调军事技术和战术，而对世界先进的军事学术和军事思想则不予重视，没有组织高级将领学习和了解西方的军事学术和军事思想，掌握近代条件下的作战知识。所以武器舰船虽然坚固，但缺乏深通学术和军事思想的将帅，在战争指导上，抱残守缺，因袭过去所用的那一套“以主待客”、“以守为战”、“以静制动”的陈旧战法，最终变成了被动挨打的消极防御，完全不能适应近代反侵略战争的需要，清军为此付出了惨重代价。x0dx0a军队建设：鸦片战争充分暴露了清军的无能。太平天国起义时，清朝50余万军队溃不成军。为了改变这种状况，清政府对军队进行了一定的改革，如聘用外国军事教官，购买洋枪洋炮，推行西洋操典等。但由于清军弊端积重难返，改革收效甚微，尤其是军队建制仍保持旧的形式，没有实质性的变革。这种表面的局部“西化”，虽然为尔后的军队近代化作了思想上的准备，创造了一定的条件，但很快就在实践中碰了壁。x0dx0a在中日甲午战争中清朝陆军不堪一击，北洋海军也全军覆灭。导致新建陆军基本上模仿德国，可以说全盘西化。后又聘请日本教官，依照日本军制进行编练。以此为起点，中国军队全面近代化迈开了第一步。x0dx0a中国军队近代化的另一个显著标志是武器装备的更新。清军入主中原后，以骑射为根本，基本使用刀矛弓箭，长期处于以冷兵器为主的状况。鸦片战争后，外国先进武器被引进中国，国内兵工厂也开始仿造部分新式武器。火器开始替代冷兵器，逐渐成为清军武器装备的一部分。19世纪60年代后，管式前装的马步枪及长短炸炮替代了落后的中国管状火器。80年代以后，后装连发枪炮，包括马克沁重机枪及轻重迫击炮，开始输入中国，国内工厂也进行仿制。1910年首次输入飞机。这一时期，冷热兵器消长的速度很快，但中国军队中仍处于冷热兵器共存状态，既有大刀长矛，又有洋枪洋炮。x0dx0a国防思想：为中国近代军事思想增光添彩的，应首推当时勃兴的国防思想。19世纪70年代中期，清朝统治阶级内部发生了一场塞防、海防之争。“塞防论”者主张暂弃海防，专注塞防，对付沙俄，收复新疆。“海防论”者认为“中国目前力量，实不及专顾西域”，“新疆不复，于肢体之元气无伤；海疆不防，则腹心之大患愈棘”，因此主张暂弃新疆，专注海防。最后，清朝统治者针对西北“形势日迫”，野心勃勃的沙俄侵吞我国土的现实以及西方列强频繁入侵中国东部沿海地区的严峻局势，力主“东则海防，西则塞防，两者并重”。在并重论战略方针指导下，一方面出兵新疆，扫荡了统治新疆达13年的反动政权，在中国近代史上书写了捍卫祖国神圣领土完整的光辉一页。另一方面，致力于海军建设。这不仅为中国近代军事思想增加了新的内容，更重要的是，作为一个濒临海洋的大国，缺乏和轻视制海权思想所造成的可悲局面，终于得到了一定的反思。x0dx0a2、民国时期的军事思想x0dx0a辛亥革命前后，历史把中国资产阶级推到了前台。新兴的资产阶级为中国近代军事思想的发展，做出了显著的贡献，同时也走了一些弯路。主要表现在三个方面：x0dx0a一是建军理论。早在1906年孙中山就提出“建立革命军”的设想，但出于当时秘密斗争的客观环境，未能实现。通过一次次武装起义，一次次讨伐军阀的战争，而又一次次碰壁、失败，孙中山开始真正懂得了应该建立一支什么样的武装力量和怎样建立武装力量。1924年1月，孙中山在苏联和中国共产党的帮助下，在广州黄埔岛建立了陆军军官学校。“用这个学校的学生做根本”，“创造革命军，来挽救中国的危亡”。孙中山要求这支革命的新型武装力量，“为三民主义而奋斗，为三民主义去牺牲”。为此，他真心实意地借鉴苏联红军的经验，设立了党代表制度，建立了政治工作制度，使军队的面貌焕然一新。不幸的是，孙中山建军思想刚刚得以付诸实践，他就与世长辞了。但他留下的这笔遗产，无疑是中国近代军事思想发展史上极为宝贵的财富。x0dx0a1927年春夏之交，大革命失败。在尔后的22年异常激烈的阶级斗争和民族冲突中，出现和形成了两支性质完全不同的军队：以蒋介石为首的国民党军队和中国共产党领导的人民军队。这两支军队各自经历了不同的发展阶段。从广泛意义上讲，这一阶段的军队近代化，也应包括人民军队的发展历程。本章主要讲的是国民党军队的近代化。国民党军队的近代化，首先把重点放在陆军，即着眼于整顿多达200万的臃肿军队，把统一军令作为当务之急。规定全国陆海空军的最高指挥机关职能，决定裁并军队。宣布新的征兵制度，筹建各种学校，并从西方购置了大批先进武器，改革训练计划。审定陆军以军为单位，每军3个师。在海空军建设方面，在抗战前，海军共有大小舰艇120余艘，总吨位达6280吨。空军建设起步较晚。国民党空军共有9个大队，5个直属中队，4个运输队。拥有314架战斗机，300余架运输机、教练机，有飞行员3千余人，机场262处。在抗日战争中，国民党军队接受了一批外国军援，作战部队重新进行了编组，近代化程度又有所提高。战争结束后，国民党统治者在美国支持下，疯狂扩军备战，进一步加强军事独裁，军队近代化步伐大为加快。与此同时，向官兵灌输绝对服从命令、“忠于领袖”加强对军队的思想控制；甚至设立特务组织，监视官兵言行，实行恐怖统治。然而时仅3年，这支拥有美式装备的430万人的庞大军队，同它的政权一起，就被扫进了历史的垃圾堆。x0dx0a二是战略战术原则。在孙中山领导的历次战争中，创造了新的战略战术原则。为了实现战略目标，根据复杂多变的敌我态势，采取了“速与作战，一举破敌”的方针，趁敌不意，迅速接敌；在进攻时，则以有限兵力，实施协同作战，采取主攻、助攻、佯攻等多种作战形式。在防御中，又有集中用兵，待敌分散，有隙可乘时，分头破之。而后又制定了军事打击和政治瓦解相结合、集中优势兵力、各个击破的作战方针。x0dx0a1927年南京国民党政府成立后，蒋介石集团制定了“攘外必先安内”的反动思想，一面对日本妥协，一面加紧“围剿”红军，使民族危机空前深重。抗日战争爆发后，又“以空间换取时间”，实行持久消耗战略，在正面战场牵制了相当数量的日军。但是，由于实行片面抗战路线，减弱了全民抗战的力量。尤其在抗战初期，实行以阵地战为主的专守防御方针，使大片国土沦丧，军队损失惨重，而消耗敌军不多。中后期又实行消极抗日、积极反共、保存实力的方针。结果正面战场的部队只知死守阵地，被动应战，最终导致战略性溃败。x0dx0a三是国防建设思想。孙中山等从国家危亡的现实和自身奋斗的征程中，逐步认识到国防建设的重要性。辛亥革命第二年，孙中山就着手撰写《实业计划书》和《国防计划书纲目》。实业计划，可以说是孙中山部署国防建设的基础工程。在《国防计划书纲目》中，孙中山拟定了62项纲目，包括发展海、陆、空军等项，提纲挈领地展示了他对国防建设的整体规划。孙中山国防思想的一大特点，就是重于国防与民生兼顾。“衣食足兵，强兵富国”是孙中山国防思想的反映。孙中山的国防建设思想主要反映在六个方面：x0dx0a（1）“划分军区”。鉴于晚清时期军阀化倾向的严重，辛亥革命后各地的军事指挥官又拥兵自重，中央政府无调动和指挥各省军队的权力，因此孙中山主张革除军事体制弊端，建立全国统一的军事指挥系统。主要设想是除重划全国行政区域外，全国再划分数个大军区，军区独立处理军事，不仅可以集中精力于军备建设，也可以实现军政分开，避免权力过分集中。x0dx0a（2）“统一军制”。他亲自拟定了革命军的步兵编制，要求平时训练，一定要按编制进行，战时才利于指挥。x0dx0a（3）实行“精兵”政策。鉴于民国初期军队庞杂，兵匪一家的状况，孙中山主张整编现有军队，提高军队的素质。具体办法：将操练不勤、老弱无用者尽行裁遣，留得“强壮者训练纯熟，使之成军”；实行“工兵”政策，对军队下级军官和士兵进行农业及职业教育，使士兵退出现役时有就业机会，不致成为散兵游勇；将募兵制改为征兵制，把国民当兵“定为义务，两年一役”，使每一国民不仅能享受国家权利，也能为国家尽义务。x0dx0a（4）进行“军事教育”。在全国的学校，特别是大学和中学里普及军事教育，以利于战时扩充兵员。x0dx0a（5）“扩大兵工厂”。首先要增加武器生产，供给军队充足的武器，同时向国外定购各种新式兵器，如潜水艇、飞机、坦克等，“以为充实我国之精锐兵器，与仿制兵器之需。”x0dx0a（6）提倡研究军事科学。孙中山认为，中国在古代虽然有丰富的军事学说，但近代以来，军事科学太落后，而由于长期以来重文轻武，造成民风柔弱，不能适应近代国际战争的需要。所以他主张“中国在前清时代，对日、法战争所以失败，在军事学问之不足”，“所以军学最重要，所以兵不在多，如能组织完全，预备周到，则可以百万人敌三百万人而有余”。他呼吁军界要“发愤为雄，研究军学，使四万万同胞均有尚武之精神，使中华民国富武之保障。”x0dx0a（三）基本特点x0dx0a中国在百余年间完成了从传统军事思想向近代军事思想的过渡，就其发展速度而言，远胜于以往上千年所走过的历史进程。但它是在中国特殊的社会环境下进行的。由于中国封建势力和帝国主义侵略势力的阻挠、打击，使中国军事思想的近代化受到严重影响，深深打上了半殖民地半封建社会的时代烙印。x0dx0a但是，中国近代军事思想的发展，具有明显的被动性，往往在被外敌击败之后，迫于形势而改弦更张，抛弃一些旧东西，蹒跚地向前迈出一步。x0dx0a鸦片战争后，中国社会内部的经济结构发生了较大的变化，一方面处于凝固和封闭式状态的封建自给自足的自然经济遭到破坏；另一方面，十分软弱的中国民族资本主义受到催化和推动。然而，无论在清末还是国民党统治时期，处于半殖民地半封建地位的旧中国，其经济基础之脆弱，生产水平之低下，是众所周知的事实，更谈不上有一个具有一定基础的国防工业体系。中国社会的落后，决定中国近代军事思想并非是植根于自身机体的自然发展，而主要是模仿欧美。x0dx0a在借鉴欧美资产阶级军事思想的过程中，既存在照搬照套、生吞活剥、忽视中国优良传统的倾向，如清末新军开始编练时，就强调“一切操练章程均按西法办理”，“一切行军应用器具”，都“按照西法购备”。南京国民政府在军事思想的近代化过程中由盲目自卑进而崇洋媚外，认为外国的军事技术装备都好，中国人什么都不如外国人。它以无条件学习外国全部军事技术作为军队改革的捷径。实际上，任何一个国家的军队建设，都是与这个国家的政治性质、经济基础、道德规范和民族文化素质密切相关的。试图无条件地一味照抄照搬，把外国军队所适用的一切办法，嫁接在一个半殖民地半封建国家的军队身上，是根本行不通的。更何况，西方列强决不希望看到，通过军队近代化建立起一个独立富强的中国。我们主张学习外国的先进经验，但不能搞全盘弃中求洋。如果背离国情，盲目西化，只会落得个外国的东西学不着，中国的优秀传统又被丢掉的结果。也存在死守住封建宗法思想不放，拒绝接受时代精华的倾向，自古以来，中华民族就以自己的文明、智慧著称于世。但不可否认，传统文化也留下了沉沙糟粕。伴随中国社会内部新陈代谢而演进的军事思想近代化过程，充满了先进与落后、正确与错误、新生力量与腐朽力量之间的斗争。事实上，从世界先进的军事制度和科学技术在中国军队内开始移植、萌芽之时，传统观念和落后意识就顽固地加以抵制。所有这些，都严重地束缚了中国军队向现代化迈进的步伐，也阻碍了中国近代军事思想的健康发展。中国军事思想近代化的历史进程以无可辩驳的事实证明，军事思想的近代化必须要与先进的阶级和先进的思想结合。只有代表人民大众利益，顺应时代发展潮流，军事思想才有生命力。x0dx0a（四）地位作用x0dx0a1、是对中国古代军事思想的巨大突破x0dx0a中国近代军事思想在一百多年的时间里得到了较大的发展，它对中国古代军事思想来说是个巨大的突破，作为当时新兴的军事思想的一部分，它体现了代表时代前进方向的革新精神，在军事制度、作战方法、作战指挥等许多领域都有创新的认识。x0dx0a2、在中国军事思想发展史上占有重要地位x0dx0a从1840年到1949年百余年时间内，中国社会发生了翻天覆地的变化，在军事思想领域的变化也特别巨大，中国军事思想在这一时期内也经历了一个特殊的发展时期，两千多年来，中国传统军事思想与西方军事思想产生了第一次碰撞，形成了中国近代的军事思想，它既是对中国古代军事思想的继承和发展，也为尔后军事思想的发展起到了一定的推动作用，在中国军事思想发展史上占有重要的地位。也正是从此时开始，在社会改革大潮和西方军事思想的共同作用下，中国军事思想走上了理性上的、能动的科学探索。x0dx0a3、为中国当代军事思想的发展奠定了基础x0dx0a中国近代军事思想从中国古代军事思想的传统框架中走了出来，开始大量学习借鉴西方先进的军事理论，为中国军事思想的发展打开了面向世界的窗口。它的许多内容在一定程度上反映了当时国防和军队建设的规律、近代战争的规律。因而使其成为中国当代军事思想特别是毛泽东军事思想的一个有益的认识来源，为中国当代军事思想的产生和发展奠定了基础。