人工神经网络学习总结笔记
人工神经网络学习总结笔记
主要侧重点：
1.概念清晰
2.进行必要的查询时能从书本上找到答案
第一章：绪论
1.1人工神经网络的概述
“认识脑”和“仿脑”：人工智能科学家在了解人脑的工作机理和思维的本质的基础上，探索具有人类智慧的人工智能系统，以模拟延伸和扩展脑功能。我认为这是人工神经网络研究的前身。
形象思维：不易被模拟
人脑思维抽象推理
逻辑思维：过程：信息概念最终结果
特点：按串行模式
人脑与计算机信息处理能力的不同点：
方面类型人脑计算机
记忆与联想能力可存储大量信息，对信息有
筛选、回忆、巩固的联想记
忆能力无回忆与联想能力，只可存取信息
学习与认知能力具备该能力无该能力
信息加工能力具有信息加工能力可认识
事物的本质与规律仅限于二值逻辑，有形式逻辑能力，缺乏辩证逻辑能力
信息综合能力可以对知识进行归纳类比
和概括，是一种对信息进行
逻辑加工和非逻辑加工相
结合的过程
缺乏该能力
信息处理速度数值处理等只需串行算法就能解决的应用问题方便，计算
机比人脑快，但计算机在处理文字图像、声音等类信息的
能力远不如人脑
1.1.2人脑与计算机信息处理机制的比较
人脑与计算机处理能力的差异最根本的原因就是信息处理机制的不同，主要有四个方面
方面类型人脑计算机
系统结构有数百亿神经元组成的神经
网络由二值逻辑门电路构成的按串行方式工作的逻辑机器
信号形式模拟量（特点：具有模糊性。离散的二进制数和二值逻辑容易被机器模拟的思维方式
难以被机器模拟）和脉冲两种
形式
形式
信息储存人脑中的信息分布存储于整个系统，所存储的信息是联想式
的
有限集中的串行处理机制信息处理机制高度并行的非线性信息处理系统
（体现在结构上、信息存储上、信
息处理的运行过程中）
1.1.3
人工神经网络的概念：在对人脑神经网络的基本认识的基础上，用数理方法从信息处理的角度对人脑神经网络进行抽象，并建立某种简化模型，称之为人工神经网络，是对人脑的简化、抽象以及模拟，是一种旨在模仿人脑结构及其功能的信息处理系统。
其他定义：由非常多个非常简单的处理单元彼此按某种方式相互连接而形成的计算系统，外部输入信息之后，系统产生动态响应从而处理信息。
它是由许多简单的并行工作的处理单元组成的系统，其功能会因网络结构、连接强度以及各单元的处理方式的不同而不同
1.3神经网络的基本特点与功能
基本特点：1、结构特点：信息处理的并行性、信息存储的分布性、信息处理单元的互联性、结构的可塑性。神经网络内在的并行性与分布性表现在其信息的存储于处理都是空间上分布、时间上并行的。
2、性能特点：高度的非线性、良好的容错性和计算的非精确性。
3、能力特征：自学习、自组织（重构）与自适应性。
神经网络的基本功能：1、联想记忆：自联想记忆与异联想记忆
2、非线性映射
3、分类与识别
4、优化计算
5、知识处理
第二章人工神经网络建模基础
2.1～2.2 讲述了生物神经系统以及生物神经网络的建模基础
神经元所产生的信息是具有电脉冲形式的神经冲动，脉冲的宽度和幅度相同，但是间隔是随机变化的。
人脑中，外界的刺激不同可以改变神经元之间的突触关系，即突触厚膜电位的方向以及大小，从突触信息传递的角度来看，表现为放大倍数和极性的变化。
空间整合的概念（BP29）信息整合这一段中
阀值特性：我认为阀值特性即静息电位必须上升到一定数值范围即超过阀值电位之后，神经元才会产生兴奋，信息才能以脉冲的形式得到传递。
所谓的时间整合，如果由一个脉冲所引起的突触膜后电位很小，只有在持续时间内当另一脉冲到达的时候，总的突触膜后电位增大。
2.3 人工神经元模型
人工神经网络是在现代神经生物学研究基础上提出的模拟生物的过程，反映人脑某些特性的一种计算结构，是人脑神经系统的一种抽象、简化和模拟而不是对它的真实描写。神经网络的基本器件是神经元和突触。人工神经网络当中的神经元是处理单元，也称之为节点。人工神经元是对生物神经元的信息处理过程的抽象模拟，通过数学语言对其进行描述，对其结构和功能进行模拟，用模型图予以表达。
2.3.1 神经元的建模
其建模的六点假设（BP30）
加权系数的概念：又称之为权重值，其正负模拟了神经元当中的兴奋和抑制，大小呢模拟了突触之间的不同连接强度。
整合之后的信息相当于生物神经网络当中的膜电位，整合之后的信息通过变换函数可以得出输出以后的信息大小，这个变换函数通常是非线性的。所谓的变换函数我认为它是表征了不同的信息处理特性，反映神经元输入与激活状态之间的关系。
2.3.2神经元的数学模型（BP31）
神经元的状态表达式（BP31式2.1 2.2 为最基本的表达方式），这个表达式清晰地反映了神经元建模的6种假设。其中，输出o j下标体现了多输入，单输出。权重w ij的正负体现了突触的兴奋与抑制，T j代表了阀值特性，输入的总和为信息的净输入，常用net j或是net j’来表示，只有净输入大于阀值的时候，神经元才能被激活，输出值与输入值之间的单位时差则体现了假定当中的突触延搁，而权重值（也就是代表突触之间的连接强度）与时间无关体现了假定当中的第六点神经元本来是非时变的。用向量的关系来表示净输入：net j=w j T X 下表是从0开始的。神经元的模型表达式为o j=f(net j)=f(w j T X)
2.3.3神经元的变换函数
本节讲述了四种不同的变换函数，分别是阀值型变换函数，非线性变换函数（单极以及双极的Sigmoid函数，即s型函数），分段线性变换函数，概率型变换函数。（其公式在BP32 ～BP33）
2.4人工神经网络模型
人工神经网络模型可以按照网络连接的拓扑结构（神经元间的联系方式）分类，还有内部信息流向。
单纯型层次网络结构，定义见BP35（就是说每一层的神经元只
接受来自上一层的信息，并且只负责把信息传递到下一层，神经元内部
以及各个神经元之间没有信息交流)也可称为前馈层次型
层次型结构输入层与输出层之间有连接的层次网络结构，与上一种结构不同的是，输
入层神经单元具有信息处理功能，也可称为输入输出有反馈的前馈层次型
层内有互联的层次网络结构，与第一种结构不同的是这一种结构的同一层
神经元之间有互联，也可称为前馈层内互联型
拓扑结构
（1）全互联型，网络中每个节点都与所有其他节点相连接，
也可称为反馈前互联型
互连型结构（2）局部互联型，网络中每个节点只与其邻近节点相连接，
也可称为反馈局部互联型
（3）稀疏连接性，网络节点只与少数相距较远的节点相连接
前馈型网络：单纯前馈型与单纯型层次网络结构完全相同网络信息流向型
反馈型网络：单纯反馈型网络与输入层与输出层之间有连接的层次网络结
构完全相同
（按功能分成若
干层，包括输入
层，隐层，输出
层）
网络中任意两个
节点之间都可能
存在连接路径，
根据互联程度对
这种结构进行划
决定神经网络特性的三大要素：神经元的变换函数、神经网络的拓扑结构（特点：分布式存
储记忆与分布式信息处理、高度互联性、高度并行性和结构可塑性），神经网络的学习方式
2.5 神经网络学习
学习的定义：根据与环境的相互作用而发生的行为改变，其结果将导致对外界刺激产生反应
的新模式的建立。学习过程就是经过训练使个体在行为上产生较持久的改变的过程。通过不
停地学习以及训练，改变拓扑结构以及权重值，目的是是输出值与期望值更加接近，这就是
学习的过程。
人工神经网络的功能特性由拓扑结构以及突触之间连接的强度即权重值决定。
学习规则/算法：改变权重值的规则，可能是某一非线性函数。
有导师/教师/监督学习：通俗的讲就是给定一个输入值和期望输出值，如果
得到的实际值与期望值相差太大，则调整权重值使直到输出值与期望值，之
前并没有先验信息。之前这种做法就像有教师指导一般，在学习之后，如果
可以输出期望值的时候，就说明学会了。
无导师/教师/监督学习：这种方法本身具有特定的内部结构和信息处理方式学习算法 ，是可以根据大量的动态输入数据，在总结、提炼的基础上找到规律和模式，
（BP 37） 自动调整拓扑结构和权值，这是个自组织的过程，通过不断地调节之后，使其
结构具有适应需求的特性。
灌输式学习：它对信息处理的模式和方法是特定的，只能对相应的例子做出对
应的判断
通用学习规则：权向量在某一时刻的调整量与该时刻的输入向量和学习信号的乘积成正比。
权向量的调整量的数学表达式在（BP 39），该表达式表明权向量的改变量与权向量，输入量，
以及教师信号们还有决定学习效率的学习常数有关。
2.5常用学习算法的介绍，包括Hebb 学习规则，离散感知器学习规则。连续感知器的学习
规则，最小均方学习规则，相关学习规则，胜者为王学习规则，外星学习规则。其一览表在
（BP 44）
在Hebb 学习规则（BP 39）当中，它是一种无导师学习方法，学习信号简单的等于信号的输
出。
连续感知器的学习规则，也称为δ规则，是一种有导师学习方法，其中对式2.20的理解还
不透彻，在例题2.2当中为何未出现关于d j 的字样。
2.5.4最小均方学习规则。（是δ规则的特例）算法有一个共同点权向量的调整量均为学习常
数与学习信号以及输入值的乘积，在例题当中输入值是给定的，求每一个调整向量时，式子
当中的输出值中所取的权向量都是上一次输入值经过信息处理单元处理之后的输出值为下一次的输入值。 2.5.5相关学习规则，是Hebb 学习规则的特例，区别在于，前者是有导师学习，后者是无导
师学习，其权值初始化为零。
2.5.6胜者为王学习规则 为无导师学习，权值初始化为任意值。
2.5.7外星学习规则和内星学习规则：内星学习规则与胜者为王的学习规则一致，外星学习
规则是有导师学习规则，与内星学习规则不同的是，其权向量是向期望输出向量靠拢，不是
向输入向量靠拢
几种不同学习规则的总结表在 BP 44
关于静息电位，相当于一个下限的临界点，阀值是一个兴奋的临界点。主要过程在P27
在
BP 42 ～43
思考与练习题的回答
人工神经网络是如何体现生物神经网络特性的？
答：生物神经网络当中的神经元在人工神经网络当中是用信息处理单元来取代的，神经元的模型表达式为o j=f(net j)=f(w j T X)，生物神经元当中具有不同的突触性质以及突触连接强度，在人工神经网络当中就相当于输入信号的大小，而加权系数也就是权重值其正负模拟了生物神经元当中的兴奋与抑制，大小相当于模拟了突触连接强度的大小，输入强度的总和值就是生物神经网络里面的膜电位。输入和输出的关系一般是非线性的，这种关系相当于是生物神经网络当中的信息处理过程，将输入脉冲处理后输出。
如果权值只能按照1和-1来变化，对神经元的学习会有什么影响？
我个人的理解是，如果只按照1和-1来变化是说明突出的连接强度只有一种，对生物神经元当中突触连接强度是不相同这一特点没有进行完整的描述，导致整合之后很有可能出现输入和输出正负一致导致权值无约束增长。例子在P39中有所体现。
举例说明什么是有导师学习，什么是无导师学习？
比较典型的无导师学习是Hebb学习，有导师学习是δ规则，关于有导师与无导师学习规则具体的概念已经在上面讲述过，拿Hebb学习规则来讲它的权值调整量表达式中没有期望输出，而δ规则则是相反。
第三章：感知神经网络
感知器是一种前馈神经网络，具有分层结构，信息从输入层传入从输出层传出。
3.1单层感知器
3.1.1 感知器模型
单层感知器：只有一层处理单元的感知器，包括输入层与输出层，输入层只负责引入外部信息，没有信息处理能力，输出层未处理层，权向量的个数与输出节点的神经元个数相等。净输入以及离散型单计算感知器的输出公式的公式在P48。
3.1.2感知器的功能
一个最简单的单计算节点主要是分类的功能，通过改变权值和阀值来改变分界线或者分界面，使分类很好的进行。
分界线或者分界面的表达式当中净输入值为0 。并且，分界线以及分界面的表达式并不唯一。
线性可分：两类样本可以用直线、平面或超平面分开。反之为线性不可分。异或问题就是线性不可分问题。单计算节点的感知器只能解决线性可分的问题。
3.1.4感知器的学习算法P51
权值调整公式中的η是指学习效率，表征权值的调整速度。只有当输出值与期望值相等时计算终止。为有监督/教师学习算法。
3.2多层感知器
凸域：边界上任意两点之间的连线都在域内，隐层当中的节点每一个节点确定二维分界面上的一条分界直线，隐层的作用就是建立起可以将线性不可分的样本分类的凸域，记住，它只负责建域，分类则是由输出层来完成的。
双隐层的感知器足以解决任何复杂的分类问题。
3.3自适应性单元简介
自适应性单元模型P55其功能是，将其期望输出与实际输出相比较，得到一个误差信号，根据误差信号调节权值，是输出值与期望值相同。
LMS算法不能用于多层网络，隐层误差无法获得
BP算法流程图在P64，其权值调整方法有两种：标准BP训练法也就是单样本训练法，还有一种是批训练BP算法，后者是减少全局误差为目标，可以保证总误差向减小方向变化，样
本多的时候用后者比较好。
3.4.4
BP网络也就是多层感知器的主要能力
（1）非线性映射能力：对难以得到解析解，缺乏专家经验，能够表示和转化为模式识别或非线性映射的问题可以进行模拟。
（2）泛化能力相当于自组织学习能力我觉得，就是说在不断地样本输入，不断地训练学习之下，以后可以独立的映射解决问题。
（3）容错能力。输入样本的缺陷不会影响到对正确的输出，它可以根据以前大量的样本对提取统计特性，反映正确规律。
3.4.5 误差曲面与BP算法的局限性
局限性在于存在误差曲面的平坦区，误差曲面存在多个极小点
3.5 BP算法的改进
3.5.1 增加运动项表达式为3.29 即从前一次权值调整量中取出一部分叠加到本次权值调整量中，反映以前累计的调整经验。作用在于减小振荡趋势，提高训练速度。
3.5.2 自适应调节学习率在平潭区域增大学习率，在误差变化剧烈的区域减小学习率。学习率设定之后，目的是使权值调整后的总误差减小，这样的学习率才有效。
3.5.3 引入陡途因子权值调整进入平坦饱和区之后，在原变换函数当中加入陡途因子（公式见3.30）。提高收敛度。
3.6 给予BP算法的多层感知器的设计基础见P69之后
第四章自组织竞争神经网络
自组织竞争型神经网络是一种无教师监督学习，通过自动寻找样本中的内在规律和本质属性，具有自组织、自适应改变网络参数与结构。网络通过自身的训练，能自动对输入模式进行分类。这类网络结构的共同特点事具有竞争层。典型结构见P84 图4.1
4.1 竞争学习的概念与原理
4.1.1 基本概念
分类——分类是在类别知识等导师信号的指导下，将待识别的输入模式分配到各自
的模
式类中去。
聚类——无导师指导的分类称为聚类，聚类的目的是将相似的模式样本划归一类，
而将
不相似的分离开。
模式：对某些感兴趣的客体的定量描述或结构描述，模式类是具有共同特征的模式
的集合。
相似性测量＿欧式距离法
两个模式向量的欧式距离越小，两个向量越接近，因此认为这两个模式越相似，当
两个模式完全相同时其欧式距离为零。如果对同一类内各个模式向量间的欧式距离
作出规定，不允许超过某一最大值T，则最大欧式距离T就成为一种聚类判据，同
类模式向量的距离小于T，两类模式向量的距离大于T。
相似性测量＿余弦法
两个模式向量越接近，其夹角越小，余弦越大。当两个模式向量完全相同时，其余
弦夹角为1。如果对同一类内各个模式向量间的夹角作出规定，不允许超过某一最
大夹角a，则最大夹角就成为一种聚类判据。同类模式向量的夹角小于a，两类模式向量的夹角大于a。余弦法适合模式向量长度相同和模式特征只与向量方向相关的
相似性测量。
侧抑制现象：即一个神经细胞兴奋以后，会对周围其他神经细胞产生抑制作用。这种抑制作用会使神经细胞之间出现竞争，其结果是某些获胜，而另一些则失败。表现形式是获胜神经细胞兴奋，失败神经细胞抑制。
向量归一化：将向量变为方向不变，长度为1的单位向量。公式见P86 公式4.3 4.1.2 竞争学习原理
1.向量归一化首先将当前输入模式向量X和竞争层中各神经元对应的内星向量Wj 全部进行归一化处理；(j=1,2,…,m)
2.寻找获胜神经元当网络得到一个输入模式向量时，竞争层的所有神经元对应的内星权向量均与其进行相似性比较，并将最相似的内星权向量判为竞争获胜神经元。欲使两单位向量最相似，欧氏距离最小，须使其点积最大。点积最大的神经元胜出网络输出与权值调整。调整公式见P87 公式4.7
4.2自组织特征映射神经网络
4.2.1 SOM网的生物学基础
生物学研究的事实表明，在人脑的感觉通道上，神经元的组织原理是有序排列。因此当人脑通过感官接受外界的特定时空信息时，大脑皮层的特定区域兴奋，而且类似的外界信息在对应区域是连续映象的。对于某一图形或某一频率的特定兴奋过程，神经元的有
序排列以及对外界信息的连续映象是自组织特征映射网中竞争机制的生物学基础。神经元有序排列：训练之后，功能相似的神经元比较非常接近，功能不同的离得比较远。
4.2.2 SOM网的拓扑结构
SOM网共有两层，输入层模拟感知外界输入信息的视网膜，输出层模拟做出响应的大脑皮层。神经元数与样本维数相等。拓扑结构有一维线阵个，二维平面阵和三维栅格阵。模式见P90 图4.5
SOM网的权值调整域
SOM网的获胜神经元对其邻近神经元的影响是由近及远，由兴奋逐渐转变为抑制，因此其学习算法中不仅获胜神经元本身要调整权向量，它周围的神经元在其影响下也要程度不同地调整权向量。这种调整可用三种函数表示：见书P90获胜的神经元有最大的权值调整量，其附近神经元由近及远调整量逐渐减小。
优胜领域：以获胜神经元为中心设定一个领域半径，在该半径圈定的范围称为优胜领域。优胜领域开始都定的很大，随着训练次数的增大而减小。
4.2.3 SOM网的运行原理分为训练和工作两个阶段
训练阶段：用大量的样本训练，使权值向输入向量的方向做权值调整，训练结束时，各层神经元与各输入模式类的特定关系就完全明确了。此时便可作为模式分类器。即进入工作阶段。
SOM网的学习算法具体过程在P91~92 学习流程在P93 图4.9
(1)初始化对输出层各权向量赋小随机数并进行归一化处理，建立初始优胜邻域
Nj*(0)；学习率 赋初始值。
(2)接受输入从训练集中随机选取一个输入模式并进行归一化处理
(3)寻找获胜节点计算输入样本与各神经元的权值点积，从中选出点积最大的获胜节点j*。
(4)定义优胜邻域Nj*(t) 以j*为中心确定t 时刻的权值调整域，一般初始邻域Nj*(0)较大，训练过程中Nj*(t)随训练时间逐渐收缩。
功能分析
(1)保序映射——将输入空间的样本模式类有序地映射在输出层上。
(2) 数据压缩----将高维空间的样本在保持拓扑结构不变的条件下投影到低维的空间。
(3) 特征提取----从高维空间样本向低维空间的映射，SOM网的输出层相当于低维特征空间。便于了解高维空间的向量特征规律。
4.2.4设计基础
1、输出层设计
2.、权值初始化设计
3、优胜领域设计
4、学习率设计
4.3 学习向量量化神经网络LVQ
主要是将竞争学习思想和有监督学习算法相结合
4.3.1向量量化其思路是将高维输入空间分成若干个不同的区域，对每个区域确定
一个中心向量作为聚类中心，与其处于同一区域的向量可用这个中心向量来代替，
从而形成以各中心向量为聚类中心的点集。
量化：在数据处理领域，量化是针对标量进行的，将信号的连续取值或或者大量可
能离散的取之近似为有限多个或者较少的离散值的过程。
自组织映射可以聚类，但不能分类和识别。
LVQ网络结构及工作原理见P103
LVQ网络学习算法以及学习步骤见P104
4.4 对偶传播神经网络
网络结构与运行原理：竞争层神经元采用无导师竞争学习规则，输出层采用有道士
的W-H规则或G规则
运行过程见P106 学习方法见P107
4.5自适应共振理论网络
ART网络也是一种自组织网络模型。它是由Grossberg提出的，是一个根据可选参数对输入数据进行粗略分类的网络。ART-1用于二值输入，而ART-2用于连续值输入，用来处理连续信号，ART-3是分级搜索模型，这是一种无教师学习网络。
一个ART-１网络含有两层，比较曾和识别曾。三种控制信号：复位信号、逻辑控制信号。具体概念见P111
当ART-1网络在工作时，其训练是连续进行的，且包括下列步骤：
（１）对于所有输出神经元，预置样本矢量Wi及警戒矢量Vi的初值，设定每个Vi
的所有分量为1,并据式(1.3.5)计算Wi。如果一个输出神经元的全部警戒权值均置1,则称为独立神经元，因为它不被指定表示任何模式类型。
（２）给出一个新的输入模式x。
（３）使所有的输出神经元能够参加激发竞争。
（４）从竞争神经元中找到获胜的输出神经元，即这个神经元的x.Wi 值为最大；在开始训练时或不存在更好的输出神经元时，优胜神经元可能是个独立神经元。（５）检查看该输入模式x是否与获胜神经元的警戒矢量足够相似。
运行原理：P112
学习算法：P114
第5章径向基函数神经网络
除了前面介绍的多层感知器外，径向基函数神经网络（RBF 网）是另一类常用的三层前馈
网络，也可用于函数逼近及分类，是局部逼近网络。与BP 网相比，RBF 网不仅有生理学
基础，而且结构更简洁，学习速度也更快。
RBF神经网络的主要特征是隐含层采用径向基函数作为神经元的激活函数
5.1.1 插值问题的描述
考虑一个由N维空间到到一维输出空间的映射，用一个非线性映射函数，使其满足插值条件（5.1）
5.1.2 径向基函数解决内插问题P128
5.1.3 完全内插存在问题
正问题与反问题
已知输入求输出为正问题
反问题：已知部分系统和输出求输入，全部或者部分已知输入和输出地情况下求系统。
神经网络用语解决非线性映射问题的反问题就是厚重情况。
适定的与不适定的见P130
适定的：假设有一个定义域和一个值域二者由一个位置映射联系，该映射的重建满足解的存在性、唯一性、连续性时就是适定的，否则为不适定
5.2正则化理论与正则化RBF 网络
5.2.1正则化理论：用来解决不适定问题，基本思想是加入一个含有解的先验知识的约束来控制映射函数的光滑性。正则化项的表达式：5.12 ，表示对模型复杂性的惩罚函数。正则化问题的解事5.14
正则化RBF 网络特征是隐节点数等于训练样本数
5.4 模式可分性观点与广义RBF 网络
数据中心的聚类算法：P136
数据中心的监督学习算法 P137
RBF网络与多层感知器的比较 P138
(1)RBF神经网络与多层感知器网络主要不同点是，在非线性映射上采用了不同的作用函数，分别为径向基函数与S型函数，RBF网络的作用函数是局部的，BP网络的作用函数是全局的。
(2) RBF网络具有唯一最佳逼近的特性，且无局部极小。
(3)求RBF网络隐含层权系数及 比较困难。
(4)径向基函数有许多种。
第六章反馈神经网络
单层反馈神经网络HP网（分为离散型DHNN和连续型CHNN）采用灌输式学习方法（权值一经确定，不再改变），并且考虑时间滞后问题双向联想记忆网络模型，记作BAM，重点介绍离散型BAM网
6.1离散型HP网
网络的一步工作方式:网络运行时每次只有一个神经元按6.1进行状态调整
网络同步工作方式：是一种并行方式，所有神经元同时调整状态
网络的稳定性：网络是稳定的则会收敛到一个稳态，有限环网络是网络不可能出现发散的情况而只可能出现限幅的自持振荡。网络达到稳定时的状态称为网络的吸引子。关于吸引子的定义和定理：P148到149网络能量函数表达式为6.5
吸引子的性质：P150
连续型HP网
能量函数与稳定性分析P157
6.4 BAM网HP自联想CNP异联想BAM双向异联想
BAM网权矩阵的学习规则无任何限制，而且得到的稳定性的结论与同步异步无关，同步更新能量函数变化大，所以常采用同步更新。
6.5随机神经网络
区别见P167
第七章
CMAC网络是仿照小脑控制肢体运动的原理而建立的神经网络模型。是一种局部逼近神经网络。
CMAC网络特点
·联想具有泛化能力，相似的输入将产生相似的输出，反之则产生独立的输出。
·对于网络的每一个输出，只有很少的神经元所对应的权值对其有影响，哪些神经元对输出有影响则由输入决定。
·CMAC的每个神经元的输入输出是一种线性关系，但其总体上可看做一种表达非线性映射的表格系统。
CMAC结构及工作原理
CMAC结构
1 X X
2 X
3 X C
A
1
a
2
a
3
a
4
a
1
w
2
w
3
w
4
w
1
-i
a
i
a
1
+i
a
2
+i
a
3
+i
a
4
+i
a
1
-i
w
i
w
1
+i
w
2
+i
w
3
+i
w
4
+i
w
…
)
(1
1
X
f
y=
)
(2
2
X
f
y=
)
(3
3
X
f
y=
相距很近的样本对应的输出也很近，有对相近样本进行聚类的作用。
CMAC，其工作过程一般包括四步映射：（P180~181）
1、从X到M的映射
2、从M到A的映射
3、从A到Ap的映射
4、从Ap到F的映射
两个方面：①结果输出计算及误差生成阶段；②权值调整阶段。
CMAC的基本思想就是将学习的数据（知识）存储在交叠的存储单元（记忆空间）中，其输出为相应激活单元数据的累加和。
CMAC学习算法：采用δ学习算法调整权值。具体公式在P182
CMAC模拟小脑皮层感受和存储信息，并通过联想利用信息，学习速度快，精度高，在机器人手臂协调控制中有广泛运用。
第八章支持向量机
8.1 支持向量机的基本思想他建立的分类超平面能够保证分类精度的同时，是超平面两侧的空白区域最大化。
最优超平面的概念：见P186 由8.1定义的超平面与最近样本点之间的间隔叫做分离边缘，
分离边缘距离最大的超平面就是最优超平面，其权值和偏置都是唯一的。支持向量机：定义在P186
8.1.2 线性可分数据最优超平面的构造见P187
第七章小脑模型神经网络
Android开发的核心知识
想要学习移动应用的开发，除了必备的知识要掌握好之外，更多的是要掌握一些核心的基础知识，并且是能够起到关键性作用的知识点，必须是要了解清楚，如果你也是在学习Android开发，下面的核心基础或者对你有一定的帮助! 1.ListView的引入 为什么要采用listview?其实是在数据量过于庞大时,传统的存储方式它是会占用机器大量内存,最终导致OOM异常(内存溢出)，listview的出现将会是有效的解决这个弊端的出现。 重点来了listview如何使用呢? res/layout布局文件中定义listview src的java代码里面关心控件findviewbyid(R.id.listview); 创建适配器对象,适配器继承baseAdapter接口 2.构造方法 getCount();控制listview的条目数 getView();得到当前条目视图 View.inflate();布局填充器 设置适配器:setAdapter(adapter); 设置listview列表项的点击事件:setOnClickLinsstener();
通知listview更新数据:adapter.notifyDataSetChanged(); 3.对话框的使用 *普通对话框 *单选对话框 *多选对话框 *进度对话框 *进度条对话框 *自定义对话框 布局填充器:Viewview=View.inflate(Context,https://www.360docs.net/doc/ae5138888.html,yout.dialog,null); 核心API:dialog.setView(view); 4.常见的一些适配器的使用 *数组适配器:ArrayAdapter *简单适配器:SimpleAdapter 5.数据库的常见的事务 为什么需要需要定义数据库事务?最主要的还是为了保证多条操作语句同步执行 6.数据库事务执行流程 db.beginTransaction();开启事务 db.setTransactionSuccessful();设置事务执行成功 db.endTransaction();结束事务 7.样式和主题 样式的作用在单独的UI控件上面 主题的作用它是在activity或者application上 以上的这些功能控件、数据库等这些是开发中必备的功能，在开发中只要这些基本的核心知识都掌握了，那么这对你接下里的进一步开发是比较有帮助的。
期中考试的总结日记
期中考试的总结日记 一个学期两大考试，考试可以检测学习情况，期中考试的总结日记有哪些？以下是小编为您整理的相关资料，欢迎阅读！ 期中考试的总结日记【一】时间似流水，学期以经过半，期中考试也已来临，而就是短短两天，期中考试也结束，我自信满满的走进考场，却唉声叹气的走出了考场，可这是因为什么呢，为了能让下次的考试考好，我做了一次小结。 我一向数学很好，可是这次鬼使神差的考了那么点分数，翻开卷子一看，红红的大叉一个接着一个，看的我额头直冒汗，再仔细一看，这些题目没一道不会做的，不是计算错误就是审题不清，犯的竟都是低级的错误；而语文在基础题上居然扣了好几分，这让我心痛不已，发誓下次考试之前绝对不再吊儿郎当的，一定要好好复习基础知识，而作文则也扣了不少的分数，整篇文章苍白无力，像是在打流水账，可是我也很无奈呀，肚子里啥都没有，想写也写不出来，我不由暗暗后悔，决定一定要听老师的话，坚持每天写日记并增加阅读量；再看看英语呢，我就更是欲诉无门了，这儿没加“S”，那儿忘记了问号，分数毫不留情面的被减去了，可是没有一体是我不会的，这都是粗心大意结果，可是我现在也回天无力了，我不由得一拍脑袋，心中有一种欲哭无泪的无力之感，
我嗟悔无及，告诫着自己下次一定要认真检查，绝能再这么浮躁。 我知道这次考试老师和家长都对我有着很大的期望，可是我让他们失望了。对于这点我感到十分抱歉。但通过这次考试我也发现了自己不足点，俗话说的好，有失必有得嘛。 首先我要改掉考试不认真读题不仔细的坏习惯。我做题时总是只看了前面一半后边的要求还没看到呢，答案便已近写了上去，往往会使我失分。这也许和答题技巧有关系，但总之我在以后的考试过程之中一定要审题认真，仔细读题，把题目看准、看好。时间允许的时候要多检查几遍，绝对不允许自己再犯类似于此的无谓的错误。 其次，我还要加强语文、数学、英语三门主科以及政治、历史、地理、生物和物理的习题强化。通过考试，我终于明白山外有山，人外有人。平日大家都聚在一起做一样的题目，感觉不出来有什么明显的差异。可是一当考试，才发现原来那么多考试题目是我从来看都没看过的。只怪自己平时上课听得不够认真，练习题做的太少。我绝不能允许自己再这样继续下去，应此，我一定要加倍努力，从这次考试之中汲取教训，为下一次考试做好准备，打好基础。 考试技巧贵在练习与生活之中。考试之前我要制定周详的复习计划，不再手忙脚乱，没有方向。平日生活学习中学会积累，语文积累好词好句，数学也要多积累难的题目，英
生理心理学笔记总结归纳
精心整理第一章绪论 1.生理心理学：生理心理学是研究心理现象的生理机制，即研究外界事物作用于脑 而产生心理现象的物质过程的科学。生理心理学正是以脑为中心，研究心理的生理机制或行为的生理机制。 2.研究对象和任务：生理心理学的研究对象是心理活动的生理机制，因此，研究并 3. 4.生理心理学研究方法和技术： ●脑立体定位技术 ●脑损伤法 ●原理：大脑皮层机能定位说、大脑皮层机能等势说 ●具体方法：不可逆损伤:横断损伤吸出损伤电解损伤
●可逆损伤:扩布性阻抑冰冻方法神经化学损伤 ●刺激法（电刺激法，化学刺激法）原理：任何心理和生理活动都是由神经系统的兴奋所引起，电刺激和化学刺激可以代替外部刺激。 ●电记录法：原理：神经系统的兴奋是以生物电的形式表现出来的。 ●生物化学分析法原理：机体活动受化学物质的影响（递质、受体），并且能 ● ● 耗竭 能够提高皮层的脑电活动。上行胆碱能系统的作用机制：一种可能性是胆碱能投射通过提高新意刺激的作用，帮助了刺激在皮层水平的加工，另一可能是通过提高信号/噪声比的机制而起作用。4）上行5—HT系统的功能：5-HT的操作影响到与行为抑制有关的过程。
总结：蓝斑皮层NE系统有维持紧张或唤醒的情境下辨别能力的保护功能，因而参与了选择性注意的加工；中脑边缘DA系统和中脑纹状体DA系统有助于不同形式的行为激活，从而在认知或运动的传出中扮演重要角色；皮层胆碱能系统促进刺激在皮层水平的加工，在注意和记忆信息加工中处于基础地位；5-HT能系统有助于行为抑制即降低无关信息引起的活动，他与上述三个系统的功能是对立的。这些上行网状 模式，前额叶损伤导致了行动的选择性和组织性受到了破坏。背外侧前额叶和扣带回是参与对许多不同新意刺激或微弱提示活动的注意的脑区。 注意的生理学过程： 注意的转移机制：优势兴奋中枢的转移——优势兴奋中心从其他区域转移到这种强烈刺激的皮层代表点。注意产生的中枢过程是兴奋和抑制的相互诱导大脑皮层上兴
计算机基础知识点汇总
计算机基础知识点汇总 一、计算机的诞生及发展 (一)计算机的诞生 1.时间：1946年 2.地点：美国宾夕法尼亚大学 3.名称：ENIAC (二)计算机的发展 > 二、计算机系统的组成 现代的计算机系统由计算机硬件系统及软件系统两大部分构成。 三、计算机的工作原理 冯·诺依曼提出了“存储程序、程序控制”的设计思想，同时指出计算机的构成包括以下几个方面： (1)由运算器、存储器、控制器、输入设备、输出设备五大部件组成计算机系统。 (2)计算机内部采用二进制表示的数据和指令。 | (3)采用“存储程序和程序控制”技术(将程序事先存在主存储器中，计算机在工作时能在不需要人员干预的情况下，自动逐条取出指令并加以执行)。 四、计算机的分类
五、计算机硬件 (一)中央处理器 1.简介 中央处理器又称为微处理器，是一块超大规模的集成电路，是一台计算机的运算核心和控制核心。 （ 2.组成 (1)控制器 实现计算机各部分的联系并自动执行程序的部件。功能是从内存中一次取出指令，产生控制信号，向其他部件发出命令指挥整个计算过程。 (2)运算器 对二进制数码进行算术运算和逻辑运算。 (二)存储器 1.内存储器 … (1)作用 内存储器又称主存储器，简称内存。内存位于系统主板上，可以直接与CPU进行信息交换，内存储器主要用于存放计算机系统中正在运行的程序及所需要的数据和中间计算结果以及与外部存储器交换信息时作为缓冲。 (2)特点 速度较快，容量相对较小。 (3)分类 只读存储器ROM：永久保存数据，存储微型机的重要信息。 随机存储器RAM：断电丢失数据，存储当前运行的程序信息(SRAM、DRAM)。 \ 2.外存储器 (1)作用
Android应用开发基本知识点汇总
Android应用开发基本知识点汇总 Activity 一生命周期 4种状态 running / paused / stopped / killed 生命周期 Activity启动 onCreate -> onStart -> onResume 点Home返回主界面 onPause -> onStop 再次回到原Activity onRestart -> onStart -> onResume 退出Activity onPause -> onStop -> onDestroy 进程优先级前台／可见／服务／后台／空 二任务栈 三启动模式 standard singleTop 栈顶复用 singleTask 栈内复用 singeInstance 四scheme跳转协议 服务器可以定制化告诉App跳转哪个页面，可以通过通知栏消息定制化跳转页面，可以通过H5页面跳转页面 Fragment 一第五大组件 为什么是第五大组件 Fragment相对Activity更节省内存，切换更舒适Fragment加载到Activity的两种方式 静态加载xml 动态加载fragmentTransaction.add(id, fragment, “name”); .commit; FragmentPagerAdapter与FragmentStatePagerAdapter
FragmentStatePagerAdapter在切换时回收内存，适合页面较多的情况FragmentPagerAdapter并没有回收内存，只是detach了Activity 二生命周期 onAttach -> onCreate -> onCreateView -> onViewCreated -> onActivityCreated -> onStart -> onResume -> onPause -> onStop -> onDestroyView -> onDestroy -> onDetach 先创建Activity后创建Fragment，先销毁Fragment后销毁Activity 三Fragment之间的通信 Fragment调用Activity getActivity Activity调用Fragment 接口回调 Fragment调用Fragment方法findFragmentById 四FragmentManager replace add remove Service 一应用场景，与Thread区别 Service是什么后台长时间运行，没有用户界面，运行在主线程，不能有耗时操作 Service与Thread区别 Activity难以与Thread交互，尤其当Activity销毁以后 二开启Service的两种方式 StartService onCreate -> onStartCommand -> onBind -> onDestroy onStartCommand return START_STICKY;
期中考试后的感想日记300字5篇
期中考试后的感想日记300字5篇 篇一 上星期五，学校进行了一次期中考试，今天早上，试卷的结果出来了，我的语文成绩才得了九分，根本就没有达到老师给我定的目标，我很伤心，心想：人家有人都考了九九分，而我却比别人低这么多。想着想着，心里很不是滋味，差点掉下了眼泪。 我把卷子翻来覆去看了几遍，其实我的基础题答的还行，可就是生活实践和阅读题没有认真审题，才失了这么多分，真是太可惜了。 经过这次的检验，我终于知道了我的病根是什么，原来是阅读能力不行，以后，我一定要多看一些阅读书，多做一些阅读题，一定要把我的阅读能力提上去，我还要多观察，多留心，不能让分失在生活实践这个题上。虽然我的基础知识还可以，但我不能因此而骄傲，我还要坚持每天听写生字，多积累一些知识，最重要的还是要细心，不能粗心大意，做完以后一定要认真检查三遍，如果我按照这些计划去做，我相信，我一定会达到目标的。 篇二 每一年，每一度，都要考试只是考试的规模不一样，而每一次考完试都要写感想和以后的打算，有的孩子考得好就写高兴
的，有的孩子考得差就写悲伤的。今天，我就给大家说一说，我期中考试后的感想和打算吧： 我这次期中考试，语文、数学、英语，都离我的目标和我的理想目标差得很远很远。我知道那是因为我考试时过于紧张、担心，不冷静思考，太慌张了，而且，打完卷还在那里自以为是，坐在那里玩，不认真检查。才会导致这个结果，离我的目标差得很远很远。 我以后的打算是：要按时完成作业，积极做老师布置的任务和事情，不打架不骂人，考试不紧张，要冷静细心思考，和认真检查。争取在期末考试时拿上三好学生，让父母高兴，不让他们担心。 这就是我这次期中考试后的感想和打算，我以后一定要好好学习，争取追上我的目标。 篇三 期中考试的成绩已经揭晓了。 语文我考了87。5分加5分，数学考了93分，英语考了103分。为什么我的语文成绩老上不了90分。我仔细分析了一遍，原因是：1：我的字老写不好。2：不仔细读提。3：老写错別字。数学才考了93分，原因是：1。让简便运算的我偏不简便运算。2：还是不认真读题。3：不该错的题我还是错了总而言之马虎。英语的缺点是马虎，优点是我终于考了103分。
生理心理学总结
第一章导论 1、生理心理学是心理学科学体系中的重要基础理论学科，它以心身关系为自己的基本命 题，力图阐明各种心理活动的生理机制。 2、学科性质：生理学是一门边缘学科（是心理学、神经科学和信息科学之间的边缘学科） 交叉学科、综合学科 动作电位：是指可兴奋细胞受到刺激时在静息电位的基础上产生的可扩布的电位变化过程。 3、细胞生理学的概念：兴奋和抑制这两种基本的神经过程的活动，是神经系统反射活动的 基础，利用生理学技术能够记录动作电位和神经冲动的发放，作为兴奋和抑制这两种神经过程在细胞水平的表现。刺激达到一定程度将导致动作电位的产生，神经元的兴奋过程表现为单位发放的脉冲频率加快，抑制过程表现为频率降低。无论频率如何变化，同一个神经元的每个脉冲幅值不变。 4、“全或无”：神经元对刺激强度是按着“全或无”的规律进行调频式或数字化编码。这 里的“全或无”是指每个神经元都有一个刺激阈值，对阈值以上的刺激无论其强弱均给出同样幅值的脉冲发放。 5、干预脑功能和记录生理参数的传统方法： （1）传统生理心理学方法； （2）传统心理生理学方法； （3）灵长类动物的电生理学方法； （4）传统神经心理方法 6、干预与记录脑功能的当代认知神经科学方法： ①透颅磁刺激技术（有创）：是近十多年来采用的新仪器。利用脉冲磁场对头皮和颅骨 的穿透力，通过头皮外的磁力线圈产生的脉冲磁刺激作用于大脑皮层描边，对其产生局部刺激作用。通过调节刺激强度和脉冲磁刺激作用于大脑皮层表面，对其产生局部刺激作用，用以观察大脑皮层局部兴奋或抑制对某些心理活动的影响。 ②无创性脑代谢成像技术（名词解释）： 主要包括：功能性磁共振成像技术和正电子发射层描技术。 两者均通过显示认知活动中，与脑代谢过程相关生理参数的变化，研究认知过程的脑机制。 功能性磁共振成像技术是测定血氧水平信号在认知活动中不同脑区的变化。正电子发射层描技术是测定含放射性同位素18F的脱氧葡萄糖在脑区域代谢率，以此作为脑认知功能的生理指标。 ③无创性脑生理成像技术：（名词解释） 主要包括高分辨率脑电信号（脑电图）分析和脑磁信号分析技术。 他们测量脑活动所产生的微弱电磁场信号的变化。电场与磁场变化互为90°，脑电信号较好的反映出大脑皮层与深层之间的功能变化；脑磁信号反映大脑表面切线方向的功能变化。脑电图，事件相关点位和脑磁图的共同特点是较高的时间分辨率，在毫秒数量级的时间尺度上检测脑功能的变化，但其弱点是空间分辨率差。 ④实验设计：减法法则、一致性分析。
心理学基础知识点总结
第一章 现代心理学的研究与发展 一．心理学的含义：研究人的行为与心理活动规律的科学 二．人的心理活动：分为个体心理和社会心理 三．心理学流派： 1．1879年，德国著名心理学家冯特在德国莱比锡大学创建了世界上第一个心理学实验室，标志着科学心理学的诞生，冯特因此被称为心理学之父 2构造主义：构造主义的奠基人为冯特，著名的代表人物为冯特的学生铁钦纳。构造主义学派主张心理学应研究人们的意识，即人对直接经验的觉知。 3机能主义：由美国著名心理学家詹姆斯在20世纪初创立，认为心理学应该研究意识的功能和目的，而不是它的结构。 4格式塔心理学：主要代表人物有韦特海默、苛勒和考夫卡。认为人的知觉经验虽然起源与分离零散的外在刺激，但人所得到的知觉却是有组织的。 5认知心理学：1967年，美国心理学家奈瑟将当时各种研究成果加以总结，写出了《认知心理学》，标志着认知心理学的诞生 6.行为主义：1913年，美国心理学家华生发表了一篇题为《一个行为主义者眼中的心理学》的论文，宣告了行为主义的诞生（详见书P11\12\14） 7．精神分析学派：由奥地利精神病医生弗洛伊德于19世纪末20世纪初创立。 8.人本主义心理学：由美国心理学家马斯洛和罗杰斯在20世纪50年代创立。 第三章 行为动力 一.需要的含义：需要是有机体感到某种缺乏而力求获得满足的心理倾向，它是有机体自身和外部生活条件的要求在头脑中的反映。 二.马斯洛的需要层次理论（详见书P68） 三.动机的含义：推动个体从事某种活动的内在原因。具体说，动机是引起、维持个体活动并使活动朝某一目标进行的内在动力。 四.动机冲突的主要种类（详见书P78） 五.动机与行为效果（详见书P78） 六.归因理论主要内容（P83） 第四章 认知过程 一．注意的特征：稳定性（时间特征）、广度（注意范围）、分配（指向不同对象）、转移（根据新的任务转移注意） 二感觉的基本规律及其应用—后像：当刺激作用于感受器停止以后，感觉并不立刻消失，而是逐渐减弱，这种感觉残留的现象叫做感觉的后像。 三．知觉特性：整体性、选择性、理解性、恒常性 四．记忆的过程：记忆是一个复杂的心理过程，识记（前提、输入）、保持（中间环节）、再认或回忆（提取、恢复）是记忆的三个基本环节。 五.记忆的三级加工模型(详见书P126) 环境→感觉记忆（输入、暂时存储）→短时记忆 长时记忆 ↓ ↓ 信息丧失 信息丧失 复述 提取
考试后的总结日记300字4篇
考试后的总结日记300字4篇 今天上午的第三节课我们在六三班考试，今天考了数学、英语、语文。 在考试之前我心里想：上一次我的数学成绩没有开到九十五分以上，今天我一定要考到九十五分以上。这时我的心里紧张的不能行，我心里只是在心里想考九十五分以上，但是我不知道我到底能不能考到九十五分以上。就在这时考试开始了，我一看第一题就觉得这次考试非常的简单，但是我也不能粗心，因为上一次考试的时候我就是因为，粗心大意所以才没有考到九十五分以上，时间慢慢的过去了，我的数学卷子也已经写完了，我又想：上一次我就是因为没有好好检查所以才没有考到九十五分以上，这一次我一定得好好的检查一下，过了一会我果然检查出几个错误来于是我赶紧改正了过来，晚上老师念我们成绩的时候我考了九十八分，这件事很出乎我的意料，因为我四年级的时候我从都没有考到九十五分以上。 今天我非常的高兴，因为我只一次考了全班第一名。 今天是考试的第二天，老师把试卷发下来，我看了一眼分数。 啊！太好了！我居然得到了满分！我加获至宝，要不是还要上课，我早就欢呼雀跃了。这分数让我高兴得都能一蹦三尺高了。放学
了，我走在回家的路上，脚步格外轻松，不一会儿就到了家。我的心怦怦直跳：他们会不会表扬我呢？他们会不会奖励我呢？他们会不会因此而允许我和他们一起去看音乐剧呢？他们会不会。……我推开门，装出一副沮丧的表情把试卷递给父亲母亲。最后，我还是忍不住笑出了声。父亲见我这样子，马上就反应过来了：“这小家伙，还准备骗骗我们哩！”他们再一看试卷，也都笑了：“怪不得今天宝宝要”露陷“呢？”母亲拿了笔，迅速地签了名，说：“以后要继续努力啊……”我还以为他们会表扬我，可他们只说让我继续努力。唉，真扫兴！我又转念一想：他们也没说错呀。要是我因此而高兴，以后的考试也不在意，也是不行的。我真得谢谢他们呐！ 这次考试，我有很多感想。 数学课，老师一脸气愤的表情走了进来，迅速在黑板上写了几 个数字，90——100分，29人……六班90——100分，四十几人。我看到这个数字，心里一惊，这能比吗？发试卷了，我考了93分，虽 然我是29人之一，但是还是很悲哀。 英语课上，老师也发下了这次期中考试的试卷，我只考了87分，心里很难过，心想：我因为什么考这么差呢？明明很简单，我却粗心，才考了这么点分，我下次不能这么粗心了，一定要细心，不能考这么差了。
《生理心理学》串讲笔记(二)
《生理心理学》串讲笔记（二）超柱：在大脑视觉皮层中，具有相同感受野的多种特征检测细胞聚集在一起，形成了对各种视觉属性综合反应的基本单元。超柱仅实现同一种感觉模式中，各种属性的综合反应，形成简单的知觉；联络区皮层的多模式感知细胞，则将多种模式的感觉信息综合为复杂的知觉。 精神盲：两半球颞下回的损伤使猴不能识别现实刺激物。它们看见蛇也视而不见，冷若冰霜，失去了正常猴所具有的那种恐惧反应能力。因而将颞下回损伤造成的这种认知障碍，称为精神盲。 颞下回的一些神经元，不仅对复杂视觉刺激物单位发放率增加和发生最大的反应，而且对多种其它感觉刺激，如躯体觉、运动觉、食物嗅觉与味觉等刺激均可引起其单位发放率的变化。因此，将这类神经元称谓多模式感知神经元。 第四章注意 注意并不是一个独立的心理过程，只不过是一种心理状态，是某种心理活动的指向性、选择性、集中性。这种心理活动可能是感知过程，也可思维过程，所以，注意总是和认知活动同时存在。 ◎朝向反应就是由这种新异性强刺激引起机体的一种反射活动，表现为机体现行活动的突然中止，头面部甚至整个机体转向新异刺激发出的方向。通过眼、耳的感知过程探
究新异刺激的性质及其对机体的意义。朝向反应是非随意注意的生理基础。 经典神经生理学家巴甫洛夫在狗唾液条件反射实验中发现，对于已经建立起唾液条件反射的狗，给予一个突然意外的新异性声音刺激，则唾液分泌条件反射立即停止，狗将头转向声源方向，两耳竖起，两眼凝视瞳孔散大，四肢肌肉紧张，心率和呼吸变慢，动物作出应付危险的准备。巴甫洛夫认为这种对新异刺激的朝向反射本质是脑内发展了外抑制过程。新异刺激在脑内产生的强兴奋灶对其他脑区发生明显的负诱导，因而抑制了已建立的条件反射活动。随着新异刺激的重复呈现，失去了它的新异性，在脑内逐渐发展了消退抑制过程，抑制了引起朝向反射的兴奋灶，于是朝向反射不复存在。由此可见，巴甫洛夫关于朝向反射的理论主要是根据动物的行为变化，概括出脑内抑制过程的变化规律，用他的神经过程及其运动规律加以解释。具体地讲，脑内发展的外抑制是朝向反射形成的机制，而主动性内抑制过程――消退抑制的产生引起朝向反射的消退。 ★☆索科洛夫的朝向反应及如何解释（匹配理论） 索科洛夫在朝向反应的研究中发现，它是一个包括许多脑结构在内的复杂功能系统。这一功能系统的最显著特点是它在新刺激作用下形成的新异刺激模式与神经系统的活动模式之间的不匹配，是这种反应的生理基础。具体地讲，这
会计基础知识要点笔记总结
第一章总论 第一节会计概述 一、会计的概念及特征 (一)会计的概念 (二)会计的基本特征 1.会计以货币作为主要计量单位 2.会计拥有一系列专门方法 3.会计具有核算与监督的基本职能 4.会计的本质就就是管理活动 二、会计的基本职能 (一)会计的核算职能 (二)会计的监督职能 (三)会计核算与监督职能的关系 三、会计对象与会计核算的具体内容 (一)会计对象 (二)会计核算的具体内容 1.款项与有价证券的收付 2.财物的收发、增减与使用 3.债权、债务的发生与结算 4.资本的增减 5.收入、支出、费用、成本的计算 6.财务成果的计算与处理 7.需要办理会计手续、进行会计核算的其她事项第二节会计基本假设 一、会计主体 二、持续经营 三、会计分期 四、货币计量 第三节会计基础 一、会计基础的概念与种类 二、权责发生制 三、收付实现制 第二章会计要素与会计科目 第一节会计要素 一、会计要素的确认 (一)资产 1.资产的定义 2.资产的分类 (二)负债 1.负债的定义 2.负债的分类 (三)所有者权益
1.所有者权益的定义 2.所有者权益的分类 (四)收入 1.收入的定义 2.收入的分类 (五)费用 1.费用的定义 2.费用的分类 (六)利润 1.利润的定义 2.利润的分类 二、会计要素的计量 (一)历史成本 (二)重置成本 (三)可变现净值 (四)现值 (五)公允价值 第二节会计科目 一、会计科目的概念 二、会计科目的分类 (一)按其归属的会计要素分类 1.资产类科目:按资产的流动性分为反映流动资产的科目与反映非流动资产的科目。 2.负债类科目:按负债的偿还期限分为反映流动负债的科目与反映长期负债的科目。 3.所有者权益类科目:按所有者权益的形成与性质可分为反映资本的科目与反映留存收益的科目。 4.成本类科目:按成本的不同内容与性质可以分为反映制造成本的科目与反映劳务成本的科目。 5.损益类科目:按损益的不同内容可以分为反映收入的科目与反映费用的科目。 (二)按提供信息的详细程度及其统驭关系分类 1.总分类科目,又称一级科目或总账科目,它就是对会计要素具体内容进行总括分类、提供总括信息的会计科目;总分类科目反映各种经济业务的概括情况,就是进行总分类核算的依据。 2.明细分类科目,又称明细科目,就是对总分类科目作进一步分类、提供更详细与更具体会计信息的科目。 3.总分类科目与明细分类科目的关系就是,总分类科目对其所属的明细分类科目具有统驭与控制的作用,而明细分类科目就是对其所归属的总分类科目的补充与说明。 三、会计科目的设置 (一)会计科目的设置原则 1.合法性原则:指所设置的会计科目应当符合国家统一的会计制度的规定。 2.相关性原则:指所设置的会计科目应当为提供有关各方所需要的会计信
复习材料《Android移动应用开发技术》
1、关于android进程，说法不正确的是( B ) A、组件运行所在的进程，是由androidManifest.xml决定，它可以指定该组件运行于哪个进程。 B、背景进程是不为用户所见的Activity，但是还会有可能被用户看到，所以它不能被杀死 C、当急需内存时，android会决定优先关闭那些空闲的进程 D、可视进程一般不会不被系统所杀死 2、Matrix类的作用（ A ） A、可以存储缩小或放大比列 B、存储文件中的图片信息 C、存储资源中的图片信息 D、存储内存中的图片信息 3、关于主题的说法，错误的是( D ) A、它是属性集合 B、它可以在程序中来设置 C、它通常用于一个Activity或所有Activity上 D、它可以用于单个TextView上 4、setOnTouchEvent 设置返回值为true 和 false有何区别？以下说法较准确是( C ) A、没有区别，都能对事件进行监听 B、设置为true时只能在移动时获得一次监听事件，false则可以多次 C、设置为false是，在处理一次监听事件后，系统将抛弃该次事件 D、返回true表示这个消息已经被处理结束，后续的handler不再接收到这个消息 二、开发技术设计与应用能力部分 注：以下程序均是相关程序或小项目的实现代码，根据每个程序或项目的特性，完成程序空缺部分的内容，使其实现。具体程序代码注释省略。 图1 图2 图3 图4 1）电话实现[主界面如图1] 程序描述：完成手机打电话功能。 public class MainActivity extends Activity { protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) { super.onCreate(savedInstanceState); setContentView(https://www.360docs.net/doc/ae5138888.html,yout.activity_main); Button btn_call = (Button)this.findViewById(R.id.btn_call); btn_call.setOnClickListener(new btnCall()); } private class btnCall implements OnClickListener （1） { public void onClick(View v) { // TODO Auto-generated method stub EditText et_number = (EditText) MainActivity.this.findViewById(R.id.et_number); String s_number = et_number.getText().toString().trim(); （2） Intent i_call = new Intent(); i_call.setAction(Intent.ACTION_CALL（3）); i_call.setData(Uri.parse("tel:"+s_number)); startActivity(i_call); （4） } } } 2）动画实现[主界面如图2] 程序描述：手机屏幕触摸后演示动画，假设XML文件已经设置好，id资源为：R.drawable.panda public class MainActivity extends Activity { ImageView iv_action; AnimationDrawable ad_action; protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) { super.onCreate(savedInstanceState); setContentView(https://www.360docs.net/doc/ae5138888.html,yout.activity_main); iv_action = (ImageView)this.findViewById(R.id.iv_action); iv_action.setBackgroundResource（5）(R.drawable.panda); ad_action = (AnimationDrawable) iv_action.getBackground(); } public boolean onTouchEvent(MotionEvent event) { ad_action.start();（6） return super.onTouchEvent(event); } } 3）撕衣服游戏实现 项目描述：划动屏幕时完成撕衣服效果，并产生撕衣服声音(sound.mp3) public class MainActivity extends Activity { ImageView iv_upper; ImageView iv_below;
期中考试后的总结反思日记
期中考试后的总结反思日记 期中考试后的总结反思日记 期中考试终于结束了，我反思自己。对于这次考试，我不能问心无愧地说——我尽力了。 通过以前和现在的考试，我总结出了一些经验： 首先，要做好充分的准备。“平时不烧香，临时抱佛脚”。我就像这句话里说的一样，平时不好好学习，直到考试时才感到紧张。学习其实是为了自己长大后能自食其力做准备。对于这一点我深感惭愧。 知识是一环扣一环的，只要任何一环出了问题，就会影响后面的所有环节。学知识就像盖楼房一样，你必须把地基打牢，才能建房子;没有打好地基，即使你的房子再漂亮，也只会是危房。所以，我们必须掌握每一科目中的所有知识。 其次，在考试时，我们一定要保持一个好的心态。如果太紧张了，把复习过的知识忘了一干二净，岂不坏事?很多同学都反映，一进入考场，就感觉十分紧张，直冒冷汗。遇到这种情况时，你可以多
做几次深呼吸，让自己的心情平静下来，或者多去想一些愉快的事，这样有助于你的正常发挥。 作弊在学生中是极为常见的，有些学生的'成绩比较差，再加上父母对孩子的成绩看得太重，使他们企图用作弊来换取好成绩。作弊可以算是获取好分数的一种捷径，但是，这部分知识你并没有真正掌握。最关键的是，你给你的品德摸黑了。总有一天，你会面对一种更严格的考试。当看着考卷上密密麻麻的考题，脑子里一片空白之时，你一定会为以前的作弊行为后悔。 千万不要太过于看重考试的分数了，考试其实就是对你的学习的一种检验，检验你对所学知识的掌握情况。有些人却认为，考试的分数很重要，如果考不好，就会降低自己在同学和老师心目中的地位，对自己的命运会有很大 ___。这真是一个好笑的想法，求知的路还很长，我们要面临的是成千上万次的考试。面对所有的考试，这一次的成败算得了什么?所以假如考得不理想，没有必要那么丧气。其实，没有考好对于自己来说未必是一件坏事。因为是考题帮你找到了你没有掌握的知识点，让你能够有机会补上这些漏洞。假如考得很好，也不要骄傲。因为在千分之一或万分之一的结果中，这一次成功也算不了什么。
生理心理学笔记终版
图3 图4：惊反射非常依赖杏仁核。Central杏：惊吓反应，lateral：形成 CS连结。在消退后的再获得记忆线索化的恐惧条件反射中，海马会 有调节作用，但是fear condntioning属于内隐记忆，不依赖海马 图5 情绪引起肾上腺素和去甲肾上腺素的分泌，从而导致皮层、海马等活动增加：调控机制图6 1、感受野是指P2，反映了N元的特性，及对什么视觉特征最敏感。 视网膜上的神经节细胞的感受野具有同心圆式的空间分布形式，由中心的兴奋区和周边的抑制区，有on-中心和off-中心两种。On-中心在光刺激其中央区引起神经元放电增强，落在周边时抑制。填满中央时，发放频率最大，填满周边时，抑制最强。而off-中心则是撤光刺激其中央区引起神经元放电增加。P细胞的感受野还是颜色拮抗的，如红光刺激中心发放最强，绿光刺激周边抑制。 LGN：有些也具有和神经节细胞类似的同心圆式的感受野。更多的细胞感受野是拉长的椭圆或不规则形，说明其对视觉刺激的方位进行了一定的加工。并且具有相似最优方位的神经元聚集在一起。 初级视觉皮层：狭长形。其中简单细胞对刺激的方位要求很高，一点偏离就会使动作电位发放减弱或停止。复杂细胞对刺激要求不如简单细胞那样严格。还有一些是对颜色或者空间频率具有选择性。有个更大范围的额外感受野，范围达到20°，对中心感受野有抑制或易化作用。 颞叶神经元可以进行较为复杂的编码，比如对老虎头的抽象形状、对Rachel或者祖母的脸进行反应。 除了额外感受野是团状排列，其余都是柱状排列。
面孔识别特异性的证据： 1、superior temporal sulcus颞上沟inferior temporal gyrus颞下回细胞记录实验：细胞对面孔刺激放电增强，对非面孔刺激不放电或减弱，尽管这些非面孔刺激包括面孔刺激的某些重要特征，如光栅(对称性)。一些细胞具有高度选择性，只对其他猴子的清晰正面面孔反应。另一些细胞对所有面孔刺激都有高激发率。 局限：由于不能检验细胞对所有刺激的激发率，不能得出这些细胞只对面孔反应的结论；并且这些皮层内的很多细胞也被非面孔刺激激活。(其他解释，如，面孔刺激唤起情绪反应，情绪特征使得某细胞对面孔的反应强于其他与面孔同等复杂度的刺激。但这一解释不能说明这些细胞为什么不被能引起猴子恐惧反应的非面孔刺激激活。) 2、FFA: 1) fMRI实验 right fusiform gyrus右侧梭状回——对面孔刺激有更大激活：位于颞叶下部。 left fusiform gyrus左侧梭状回——对物体刺激有更大激活 2)FFA和FBA的双分离P4 3)面部分散加工理论： 3、失认症病人：知觉讲义3 P5+C.K. 联合性失认症病人，对面孔，即便是漫画形式的面孔刺激野识别很快。 4、面孔识别任务：类别内within-category discrimination 物体识别任务：类别间between-category discrimination 牧羊人M.J. 对羊群的识别与再认记忆(能认出自己的羊群，再认记忆甚至高于其他牧羊人)均好面孔(面孔条件：机遇水平)。L.H.被试判断图片(面孔/眼镜)是否出现过。控制组被试对面孔再认正确率85%，眼镜69%；L.H.对面孔64%，眼镜63%。而一位integrative agnosia患者显示相反模式的缺陷：面孔再认正确率98%而对眼睛再认为机遇水平。 5、face-inversion effect：正常被试：对翻转的面孔识别慢于对正向呈现的面孔；面孔失认症病人L.H.的辨认正确率为反像72%，正像58%，而正常人的分别为82%和94%。这提示识别物体和面孔是相互独立的。这一效应在chimpanzee(黑猩猩)间也出现，但在其他灵长类物种见未发现。 一种解释为个体对翻转的面孔不能使用特殊化的面孔加工系统，而必须重新回到基于部分分析的加工模式上。Tanaka和Farah(1993)正常被试的实验表明，面孔识别需要表征，这些表征不仅仅是一个个部分的连结。被试的任务是对面孔或房子的线图进行再认。每个刺激由有限部分构成：面孔由眼睛、鼻子和嘴构成；房子由门、起居室窗户和卧室窗户构成。学习阶段被试看到一个姓名，将该姓名与刺激的各部分相联系(这是***(姓名)的***样的***(部分))。再认时被试从Part condition或Whole condition判断某部分是否属于该姓名的。实验结果表明，对房子的知觉不依赖测验项目单独或
ANDROID实训心得体会
项目总结 时间过的好快，为期三个月的实训生活即将结束了，每一次的实训我们都受益匪浅，我 们学到的不仅仅是课内还有课外，实训让我们的课内知识得到了巩固，专业知识、编程水平 都有很大的提高，我们非常感谢这次实训。 刚开始二周的高强度的课程安排让我们受益匪浅；接下来的项目实训又让我们可以巩固 了课程。这让我觉得实习生活充实而有意义。 乐淘购物项目和android优化大师，我更好的学习了ui的设计，如何使界面漂亮，美观， 巩固了listview，gridview，的使用，学会了动画进入界面的，和会移动的画廊等等。在这 两个项目中，除了让我明白工作中需要能力，素质，知识之外，更重要的是学会了如何去完 成一个任务，懂得了享受工作。当遇到问题，冷静，想办法一点一点的排除障碍，到最后获 取成功，一种自信心由然而生，这就是工作的乐趣。有时候也需要虚心请教，从别人的身上 真得能学习到不自己没有的东西，每一次的挫折只能使我更接近成功。 音乐播放器项目，我们是七个人组成小组完成的，由组长带领我们，分配任务，每个人， 都发挥自己的长处，更好地去完成任务。对于团队开发来说，团结一致使我深有体会。团队 的合作注重沟通和信任，不能不屑于做小事，永远都要保持亲和诚信，把专业理论运用到具 体实践中，不仅加深我对理论的掌握和 运用，还让我拥有了一次又一次难忘的开发经历，这是也是实训最大的收获。 这次实训对于我以后学习、找工作也真是受益菲浅，在这3个月中让我初步从理性回到 感性的重新认识，也让我初步的认识这个社会，对于以后做人所应把握的方向也有所启发！ 相信这些宝贵的经验会成为我今后成功的重要的基石。在此，我非常感谢指导老师和 同学对我的帮助。篇二：android实训报告 通信与电子信息专业实训报告 项目名称：基于android的游戏开发 班级 10通信1班 姓名 学号 指导教师 成绩 实训时间：年月日— 目录 一、实训目的及其意义 (3) 1.1、目的及意义 (3) 1.2、研究现状 (3) 二、实训主要任务、重点及难点 (4) 2.1、任务 (4) 2.2、重点内容及实现途径 (4) 三、实训具体内容及完成的主要工作 (5) 3.1、认识基础开发 (6) 3.2、了解数据存储 (6) 3.3、总体实训过程 (7) 四、实际遇到的困难，解决问题的方法和措施 (8) （一）、所遇问题 (8) （二）、解决方法与措施 (9) 五、心得体会 (9)
基础心理学笔记整理
基础心理学笔记整理-CAL-FENGHAI-(2020YEAR-YICAI)_JINGBIAN
基础心理学 1.心理学可以分为基础心理学和应用心理学。 2.基础心理学是研究正常人心理现象的心理学基础学科。 3.心理学是研究心理现象发生、发展和活动规律的科学。 4.基础心理学的内容可以分为四个方面：认知；情绪、情感和意志；需要和 动机；能力和人格。 5.认知也叫认识，包括感觉、知觉、记忆、思维、言语、想象。 6.需要和动机是推动人从事心理活动的内部动力。 7.心理师脑的机能，也就是说脑是从事心理活动的器官。 8.一般把心理现象分为心理过程和心理特性。 9.心理过程包括认知、情感和意志。 10.个体的心理特性表现为他的需要和动机、能力和人格。 11.动物心理学发展经历了感觉（无脊椎）、知觉（脊椎）和思维萌芽（灵长 类）三个阶段。 12.心理是对客观现实的反映，客观现实是心理的源泉和内容（狼孩）。客观 现实既包括自然界，也包括人类社会，还包括人类自己。 13.心理是社会的产物，是大脑活动的结果，却不是大脑活动的产品。 14.心理学是自然科学和社会科学相结合的中间科学或边缘科学。 15.心理与行为的关系：心理决定行为，行为表现心理。 16.希波克拉底把人分为四种类型：胆汁质、多血质、黏液质和抑郁质。 17.罗马医生盖伦提出“气质”概念，并把希波克拉底的分类叫做人的气质类型。 18.19世纪中叶，心理学诞生于德国，实验法的采用标志着心理学的独立。
19.科学心理学的创始人是冯特。 20.冯特于1879年在德国莱比锡大学创建了世界上第一个心理学实验室，这标 志着心理学已经成为一门独立的学科。 21.学派（5个）有构造心理学、机能主义心理学、行为主义、格式塔心理学和 弗洛伊德的精神分析。 22.冯特和铁钦纳是构造心理学的创始人。采用了内省实验的方法。 23.机能主义心理学的主要特点是强调心理学应该在研究心理在适应环境中的 机能作用。创始人是杜威和安吉尔。 24.行为主义的创始人是华生。采用实验观察法。环境决定论的观点。 25.格式塔心理学（完形心理学）主张从整体上来研究心理现象。整体大于部 分之和。 26.弗洛伊德的精神分析，人的心理包含两部分，即意识和无意识。他把人的 心理结构分为三个层次：本我、自我、超我。 27.当代心理研究的主要取向：人本主义心理学、认知心理学以及生理心理 学。 28.人本主义的主要代表人物是罗杰斯和马斯洛。 29.生理心理学研究的对象是心理活动的生理基础和脑的机制。 30.研究心理现象的原则：客观性原则、辩证发展的原则、理论联系实际的原 则。 31.研究心理现象的方法：观察法（更多的应用到儿童）、调查法（访谈法、 问卷法）、个案法（长期追踪）、实验法（主测者在严格控制的条件下）32.神经元是神经系统的基本结构单位和功能单位。