相关文档

• 4-2经络.ppt

  中医基础理论经 络 学 说（阴经）★（二）十二经脉在四肢部的分布 手经：上肢足经：下肢阴经：四肢的内侧面：内侧前中后太阴厥少阴 但足三阴经在内踝尖上八寸以下的分布前中 后部位依次是厥阴太阴少阴阳经：四肢的外侧面：外侧前中后阳明少太阳 手太阳小肠经 起于小指外侧端（少泽穴SI1）沿手背尺侧上腕部循上肢外侧后缘过肘部到肩关节后面绕行肩胛部交肩上后入大椎

• 4经络.ppt

  单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级中医基础理论课程电子讲稿经 络 学 说山东中医药大学中医基础理论教研室主要内容： 第一节 经络学说概述 第二节 十二经脉 第三节 奇经八脉 第四节 经别别络经筋皮部 第五节 经络的生理功能和应用第一节

• 4神经网络理论基础_(2).ppt

  北京理工大学自动化学院神经网络控制sunjian@孙健神经网络控制 51神经网络概述 52人工神经网络的基本概念 53前馈网络 54反馈网络 55神经网络控制神经网络概述人工神经网络的定义HechtNielsen（1988年）人工神经网络是一个并行、分布处理结构，它由处理单元及其称为联接的无向讯号通道互连而成。这些处理单元（PEProcessing Element）具有局部内存，并可以完成局部操作

• 2经络总论.ppt

  针灸学与健康Acupuncture Moxibustion and Health第二讲 经络学总论经络是经脉和络脉的总称经脉是主干络脉是经脉别出的分支是人体运行气血联络脏腑沟通内外贯串上下的径路路径浅经络学说 当针刺一定部位时会有酸胀的感觉沿着一定的径路放散温灸时也会有热感由施灸部位向远处扩散（针刺感应现象）4).对体表病理现象的推理 疾病过程中的症候反应（如压痛结节皮疹色泽改变等）

• 4自组织神经网络.ppt

  Click 输入模式（1）欧式距离法X和Xi 两向量欧式距离 :竞争学习采用的规则是胜者为王该算法可分为3个步骤(3)网络输出与权值调整网络实现将任意维输入模式在输出层映射成一维离散图形 以获胜神经元为中心设定一个邻域——优胜域优胜邻域内的所有神经元均按其离开获胜神经元的距离远近不同程度地调整权值优胜邻域开始可定义得较大但其大小随着训练次数的增加不断收缩最终收缩到半径为零Kohone

• 神经网络讲义-2.ppt

  1一内容回顾 反向传播网络(Back-Propagation Network简称BP网络)是将W-H学习规则一般化对非线性可微分函数进行权值训练的多层网络 权值的调整采用反向传播(Back-propagation）的学习算法它是一种多层前向反馈神经网络其神经元的变换函数是S型函数输出量为0到1之间的连续量它可实现从输入到输出的任意的非线性映射8感知器和自适应线性元件

• 第三章-神经网络2-hopfield网络.ppt

  智能控制技术西安工业大学 电 信 学 院宋 晓 茹第七章 神经网络控制系统 74 反馈神经网络模型Hopfield网络Hopfield网络属于无监督学习神经元网络。Hopfield网络是单层反馈网络，是一种全连接加权无向图，可分为连续型和离散型二种形式。 74 反馈神经网络模型Hopfield网络 1982年，J．Hopfield提出了可用作联想存储器的互连网络，这个网络称为Hopfield网络模

• D人工神经网络2.ppt

  单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级第2章???神经网络基础知识　　本章将阐述作为智能物质基础的大脑是如何构成和如何工作的在构造新型智能信息处理系统时可以从中得到什么启示§2.1 人工神经网络的生物学基础 §2.2 人工神经元模型 §2.3 人工神经网络模型 §2.4 神经网络学习 本章小结 2.1 人工神经网络的生物学基础　　神经生理学和神经解剖学的

• 《网络经济学》第2章.ppt

  一个市场通常由市场参与者市场介质和市场过程等三大要素构成若市场中三大要素均为实体则为实体市场实体市场是传统经济中市场的基本形式若市场中至少有一个要素是虚拟的则是虚拟市场虚拟市场是网络经济中市场存在的基本形式网络带来了便利和高效率但虚拟市场中因质量信息不对称所引起的柠檬问题却可能因此而有恶化的趋势在实体市场中虽然也存在着产品质量信息不对称问题但是影响范围有限在虚拟市场中产品质量信息不对称问题则严重得

• 神经网络分类器-（2）.ppt

  突触：神经元相联系的部位对树突的突触为兴奋性的使下一个神经元兴奋对胞体的突触为抑制性的阻止下一个神经元兴奋xi：输入神经元的输入值无限次可微则：y=sgn (WTX) 即： y =f (WTX) 用样本训练时若x∈ωig(x)>0则w不变 若g(x)<0则修改w直到所有样本都满足条件为止输入训练模式xk计算判别函数值wT(k)xk 6感知器算