人工神经网络 结课论文

新材料概论课程论文

《新材料概论》 课程论文 题目：氢氧化镍电极材料制备及研究进展 学院：化学与生物工程学院 班级：研究生14级 学号：102014375 姓名：许****** 任课教师：******** 2014年11月18日

氢氧化镍电极材料制备及研究进展 姓名：****** 任课老师：***** (化学与生物工程学院，化学工程与技术102014375) 摘要 氢氧化镍[Ni(OH)2]是近年来研究较多的镍氢电池中正极的活性材料。Ni(OH)2的生产已有数十年历史，在制备工艺方面日本、美国和加拿大的技术比较领先，制备出的Ni(OH)2性能优良。目前国内外制备Ni(OH)2的方法有很多种。本论文主要综述了镍电极的种类，以及氢氧化镍的制备方法，包括化学沉淀法，粉末金属法，电解合成法。关键词：Ni(OH)2、活性材料、镍电极，制备方法

目录 摘要 (Ⅰ) 1 前言 (1) 1.1 电池简介 (1) 1.2 镍氢电池的发展概况 (1) 1.2.1 Ni/MH电池的基本原理 (1) 1.2.2 Ni/MH电池的优点及其发展简史 (2) 2 镍电极概述 (3) 2.1 碱性电池中镍电极的种类 (3) 2.1.1袋式或有极板盒式镍电极 (3) 2.1.2 粘结式镍电极 (4) 2.1.3 烧结式镍电极 (4) 2.1.4 泡沫式镍电极 (5) 2.1.5 纤维式镍电极 (5) 3 氢氧化镍的晶体结构及性质 (6) 4 氢氧化镍的制备方法 (7) 4.1 化学沉淀法 (7) 4.1.1 缓冲溶液法 (7) 4.1.2 络合沉淀法 (7) 4.1.2 直接生成法 (7) 4.1.3 均相沉淀法 (8) 4.1.4 离子交换树脂法 (8) 4.1.5 Chimie douee技术 (8) 4.2粉末金属法 (8) 4.2.1高压水解法 (8) 4.2.2硝酸氧化法 (9) 4.3 电解合成法 (9) 4.3.1电化学浸渍法 (9) 4.3.2 盐电解法 (9) 参考文献 (10)

数据分析论文

成绩评定表 课程设计任务书

摘要 汇率是在商品交易和货币运动越出国界时产生的，是一国货币价值在国际的又一表现。因为一国货币汇率受制于经济、政治、军事和心理等因素的影响，这些因素彼此之间既相互联系又相互制约，而且在不同时间，各因素产生作用的强度也会出现交替变化，所以很难准确地找出究竟哪些因素影响着一国货币汇率的变化，在开放经济中，汇率是一种重要的资源配置价格。汇率的失衡或错估，不仅会破坏经济的外部平衡，而且会给国内宏观经济稳定和经济可持续增长带来一系列不利影响。 另外，汇率的变化还能对人们的日常生活和企业的生产销售生产较大的影响。所以，对影响汇率的因素进行分析和探讨，对于指导汇率政策的制定、预测汇率变化趋势、优化投资策略，以及研究与汇率有关的生活消费等问题都有重要的应用价值。spss在经济、管理、医学及心理学等方面的研究起着很重要的作用，在我国的国民经济问题中，增加农民收入是我国扩大内需的关键，通过运用SPSS分析方法对我国人民币及其影响因素的相关分析以便能够更好地了解我国的汇率的情况。 关键词：spss;汇率;影响因素;回归

目录 1问题分析 (1) 2数据来源 (1) 3数据定义 (2) 4数据输入 (2) 5变量的标准化处理 (2) 5.1描述性分析选入变量及参数设置 (2) 5.2描述性分析 (2) 5.3描述性分析结果输出 (2) 6.1描述性分析选入变量及参数设置 (3) 6.2线性回归分析 (4) 7进一步的分析和应用 (11) 总结 (14) 参考文献 (14)

汇率影响因素分析 1问题分析 汇率是在商品交易和货币运动越出国界时产生的，是一国货币价值在国际上的又一表现。因为一国货币汇率受制于经济、政治、军事和心理等因素的影响，这些因素彼此之间既相互联系又相互制约，而且在不同时间，各种因素产生作用的强度也会出现交替变化，所以很准确地找出究竟哪些因素影响着一国货币汇率的变化。 在开放经济中，汇率是一种重要的资源配置价格。汇率的失衡或错估，不仅会破坏经济的外部平衡，而且会给国内宏观经济稳定和经济可持续增长带来一系列不利影响。另外，汇率的变化还能对人们的日常生活和企业的生产销售产生较大的影响。所以，对影响汇率的因素进行分析和探讨，对于指导汇率政策的制定、预测汇率变化趋势、优化投资策略，以及研究与汇率有关的生产消费等问题都有重要的应用价值。 2数据来源 所用数据参考自“人民币汇率研究”（陈瑨，CENET网刊，2005）、“汇率决定模型与中国汇率总分析”（孙煜，复旦大学<经济学人>，2004）和“人民币汇率的影响因素与走势分析”（徐晨，对外经济贸易大学硕士论文，2002），其中通货膨胀率、一年期名义利率、美元利率和汇率4个指标的数据来自于<中国统计年鉴>（2001，中国统计出版社）；2000年的部分数据来自于国家统计局官方网站。

人工智能结课论文

小论知识与知识表示方法 摘要： 知识是人们在生产生活中经常使用的词汇，知识表示的过程是用一些约定的符号把知识编码成计算机可以接受的数据形式。知识的表示方法例如一阶谓词逻辑表示法，产生式表示法，语义网络表示法，框架表示法和过程规则表示法等等。目前，产生式表示法已经成了人工智能中应用最多的一种知识表示模式，尤其是在专家系统方面，产生式的基本形式P→Q 或者 IF P THEN QP是产生式的前提，也称为前件，它给出了该产生式可否使用的先决条件，由事实的逻辑组合来构成；Q是一组结论或操作，也称为产生式的后件，它指出当前题P 满足时，应该推出的结论或应该执行的动作。 关键字：知识；知识表示；产生式表示法 引言： 知识和知识表示方法是人们生活中必不可少的一部分，知识表示能力是指知识表示方法能否正确、有效地将推理所需要的各种知识表示出来，这是对知识表示方法的最为重要的要求。因为产生式表示方

法的自然性，有效性，一致性获得了所有人的肯定，成为构造专家系统的第一选择的知识表示方法。 正文： 1、知识 1.1知识的定义 知识是经过筛选和整理的信息，是对事物运动变化规律的表述，是人类对客观世界一种较为准确、全面的认识和理解。 1.2知识的特性 1）真假性及其相对性 2）不确定性 3）矛盾性或相容性 4）可表示性与可利用性 1.3知识的分类 1）叙述型知识，有关系统状态、环境、条件和问题的概念、定义和事实的知识。 2）过程型知识，有关系统变化、问题求解过程的操作、演算和运动的知识。 3）控制型知识，有关如何选择相应的操作、演算和行动的比较、判断、管理和决策的知识。 2、知识表示方法——产生式表示方法 “产生式”由美国数学家波斯特（E.POST）在1943年首先提出，它根据串代替规则提出了一种称为波斯特机的计算模型，模型中的每

人工神经网络论文

基于LVQ神经网络的人脸朝向识别 摘要人脸识别是当今模式识别和人工智能的一个重要的研究方向。人脸的朝向识别是一个复杂的模式识别问题。在实际应用中，大量图像和视频源中人脸的位置、朝向、旋转角度都是不固定的，这大大增加了人脸识别的难度。为了解决这些问题，本实验采用了LVQ神经网络模型对图像中的人脸朝向识别进行研究。本实验基于matlab平台设计LVQ神经网络，实现对人脸朝向的判断。实验结果表明，LVQ神经网络可以根据输入图像的二值信息，以较高的准确率判别该图像中的人脸朝向。 关键字：人脸朝向识别；LVQ神经网络；matlab；特征提取 人脸识别是一个活跃的研究领域。尽管相对于虹膜和指纹识别，人脸识别的准确还比较低，但人脸的易采集、非接触的优点，让人脸识别受到越来越多的关注。人脸识别对人脸位置和状态都有一定的限制，实际应用中，图像和视频源 中人脸的位置，朝向和旋转都不是固定的，这就为我们后续的人脸识别有了更大的难度。 在人脸识别的研究领域中，人脸朝向识别是其中的一个分支。在以往的研究中，绝大多数的研究人员希望能够消除人脸朝向在人脸识别中的不良影响，但在复杂的实际环境中，我们无法忽略人脸朝向对人脸识别的影响。因此，对人脸朝向的判定和识别是非常有必要和有意义的。 1LVQ神经网络 学习向量量化(Learning Vector Quantization，LVQ)神经网络，属于前向神经网络类型，在模式识别和优化领域有着广泛的应用。LVQ神经网络由三层组成，即输入层、隐含层和输出层，网络在输入层与隐含层间为全连接，而在隐含层与输出层间为部分连接，每个

输出层神经元与隐含层神经元的不同组相连接。隐含层和输出层神经元之间的连接权值固定为1。输入层和隐含层神经元间连接的权值建立参考矢量的分量（对每个隐含神经元指定一个参考矢量）。在网络训练过程中，这些权值被修改。隐含层神经元（或称为Kohnen神经元）和输出神经元都具有二进制输出值。当某个输入模式被送至网络时，参考矢量最接近输入模式的隐含神经元因获得激发而赢得竞争，因而允许它产生一个“1”，而其它隐含层神经元都被迫产生“0”。与包含获胜神经元的隐含层神经元组相连接的输出神经元也发出“1”，而其它输出神经元均发出“0”。产生“1”的输出神经元给出输入模式的类，由此可见，每个输出神经元被用于表示不同的类。 2人脸朝向识别的设计 2.1问题描述 现采集到一组不同人脸朝向的图像，这组图像来自于10个人，每人5张图片，人脸朝向分为：左方、左前方、正面、右前方、右方，如图2-1所示。创建一个LVQ神经网络，对给出的人脸进行朝向的判定与识别。 2-1人脸朝向识别图 2.2建立模型 2.2.1设计思路 通过观察不难发现，当人脸朝向不同的方向时，眼睛在图像中的位置差别较大。所以，将眼睛位置的特征信息作为LVQ神经网络识别的输入，将5个朝向作为其输出。在对训练

机械工程概论结课论文

机械工程发展与展望姓名：罗欢 班级：机自卓工班 学号：120101040022 日期：2012.12.10 指导老师：贲红艳

摘要：我国机械工程研究领域近年来取得了一系列突出进展和原创性成果，为我国机械工程和经济建设提供了大批新理论、新技术和新方法，在国内外产生了重要影响，有的领域已在国际学术界占有一席之地。虽然如此，我国机械工程科学在国际上总体还处于落后地位。未来制造业发展总趋势是全球化、信息化、绿色化、知识化和极端化。制造技术的发展总趋势是基于资源节约和环境保护基础上的数字网络化、高效精确化、智能集成化及制造极端化。 关键词：机械学科重大成果发展趋势发展策略 前言 21世纪人类社会主要面临四大问题：气候变暖、资源枯竭、人口增加、环境恶化。随着时间的推移，这些问题将变得越来越严峻而不可逾越。人们将会发现：生态的保护可能比经济更为重要。中国将成为世界最大能源消耗国。20年后，由于石油、煤的枯竭，核能、太阳能、地热能、风力能、水力能的利用占整体能源的比重将会大增。 未来制造仍然是创造人类文明财富、促进人类进步的主要手段之一。制造业是国民经济的支柱产业，它与其他产业相互支撑而推动生态建设和经济增长。面对上述重大问题，制造业及其科学技术面临着严峻挑战。 由于中国将实现从“制造大国”向“制造强国”的战略转变，要实现此战略转移，关键在于制造技术及其产品的创新。制造业之间的竞争，说到底是科技的竞争。产品的创新和自主品牌的打造是中国制

造业面临的重要挑战。 如果我们能正确认识、预测和面临这些挑战，及时采取应对战略和策略，大力加强制造科技及其产品的原始创新和自主创新，中国就可成为制造强国，中国高端品牌产品将可与美日欧并驾齐驱，中国制造业将立于世界之林。

人工智能结课论文

人工智能在电子信息上的应用————专家系统 引言： 人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。 专家系统是人工智能应用研究的一个重要领域。它实现了人工智能从理论研究走向实际应用，从一般思维方法探讨转入专门知识运用的重大突破。专家系统是一个智能计算机程序系统，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题。 摘要: 专家系统是人工智能应用研究的主要领域。专家系统是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术和计算机技术，根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以便解决那些需要人类专家处理的复杂问题，简而言之，专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。它运用于医疗、军事、地质勘探、教学、化工等领域，产生了巨大的经济效益和社会效益。现在，专家系统已成为人工智能领域中最活跃、最受重视的领域。 关键词：人工智能，专家系统 正文： 1、什么是专家系统 专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。专家系统内部含有大量的某个领域的专家水平的知识与经验，能够运用人类专家的知识和解决问题的方法进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，来解决该领域的复杂问题。 目前，对什么是专家系统还没有一个严格公认的形式化定义。作为一种一般的解释，可以认为专家系统是一种具有大量专门知识与经验的智能程序系统，它能运用领域专家多年积累的经验和专门知识，模拟领域专家的思维过程，解决该领域中需要专家才能解决的复杂问题。 2、专家系统的基本结构 专家系统通常由人机交互界面、知识库、推理机、解释器、综合数据库、知识获取等6个部分构成。 在其中，知识库是专家系统质量是否优越的关键所在，即知识库中知识的质量和数量决定着专家系统的质量水平。一般来说，专家系统中的知识库与专家系统程序是相互独立的，用户可以通过改变、完善知识库中的知识内容来提高专家系统的性能。 人工智能中的知识表示形式有产生式、框架、语意网络等，而在专家系统中运用得较为普遍的知识是产生式规则。产生式规则以IF…THEN…的形式出现，就像编程语言里的条件语句一样，IF后面跟的是条件（前件），THEN后面的是结论（后件），条件与结论均可以通过逻辑运算AND、OR、NOT进行复合。在这里，产生式规则的理解非常简单：如果前提条件得到满足，就产生相应的动作或结论。产生式专家系统的知识库中包含了大量的规则，换言之，这里的知识库就是一个规则集。 3、专家系统的特性（与人类专家相比） 专家系统作为一个计算机程序系统具有如下几个特性： （1）不受时间限制：人类专家的工作时间有限，但专家系统是恒久，一旦开发完成，可随时使用，并可二十四小时持续运作。

化工学科前沿结课论文 (3)

化工新技术结课论文 ---煤炭直接液化用催化剂的研究进展 煤炭直接液化用催化剂的研究进展 【摘要】我国煤炭储量丰富,煤液化制油技术是缓解我国一次能源结构中原油供应不足的措施。而催化剂在煤直接液化中发挥着重要的作用。本文论述了煤炭直接液化用催化剂的分类，催化原理以及应用前景及进展。论述了铁催化剂、超微高分散性催化剂、微生物酶催化剂在煤液化方面的研究。以推进煤直接液化的工业应用。 【关键词】煤炭直接液化催化剂进展

0．引言 世界上煤的储量比石油丰富得多，有可能成为未来燃料的主要来源[1]。煤直接液化能够提供分子量比原煤低，H/C原子比比原煤高的液体燃料, 仍是广泛研究的从煤制备洁净液体材料的重要途径[2] , 公认的比较成功的煤直接液化工艺有两段或多段工艺和煤油共处理工艺，近年来还有铁基催化剂、超微高分散性催化剂、微生物酶催化剂、煤与废塑料在直接液化应用中的研究。从某种程度上来讲，一种煤直接液化工艺开发的成功与否, 取决于其采用的催化剂。根据煤直接液化工艺的特点, 可将煤液化催化剂分为两大类: 一类用于从煤直接生成液化油, 另一类用于将液化油进一步提质制备满足市场需要的运输燃料油。 1．煤直接液化的原理 煤直接液化是煤在一定温度、压力和催化剂的作用下加氢转化的过程[3]，煤分子中的一些键能较小的化学键发生热断裂，成较小分子的自由基。在加氢反应中所使用的循环油通常采用H/ C较高的饱和烃，在加压时又有相当量的气相氢溶于循环油中，两者均提供使自由基稳定的氢源。由于C—H键比H—H键活泼而易于断裂。因此，循环油是主要的供氢载体，催化剂的功能是促进溶于液相中的氢与脱氢循环油间的反应，使脱氢循环油加氢并再生。在直接液化过程中，煤的大分子结构首先受热分解，而使煤分解成以结构单元缩合芳烃为单个分子的独立的自由基碎片。在高压氢气和催化剂存在下，这些自由基碎片又被加氢，形成稳定的低分子物。自由基碎片加氢稳定后的液态物质可分成油类、沥青烯和前沥青烯等三种不同成分,对其继续加氢，前沥青烯即转化成沥青烯，沥青烯又转化为油类物质。油类物质再继续加氢，脱除其中的氧、氮和硫等杂原子，即转化为成品油。成品油经蒸馏，按沸点范围不同可分为汽油、航空煤油和柴油等[4]。催化剂的作用是吸附气体中的氢分子,并将其活化成活性氢以便被煤的自由基碎片接受。煤直接液化是生产液体燃料的替代品和煤基材料的重要方法，是煤炭高效洁净利用技术的方向之一。经过近一个世纪的研究和发展，煤直接液化技术已基本成熟。要使煤炭直接液化达到商业可行的目标，开发有效、环境友好和成本低廉的催化剂是关键技术之一。 2.煤直接液化用催化剂 2.1煤直接液化用催化剂的分类 作为煤炭直接液化催化剂，可分为三大类。第一类是钴（Co）钼（Mo）、镍（Ni）催化剂；第二类是金属卤化物催化剂，如ZnCl2、SnCl2等；第三类是铁系催化剂，包括含铁的天然矿石、含铁的工业废渣和各种纯态铁的化合物（如铁的氧化物、氢氧化物和硫化物）。研究表明，第一类催化剂的催化活性较高，但这类催化剂价格比较昂贵而且丢弃对环境污染比较严重，因此用后需要回收。第二类金属卤化物催化剂属酸性催化剂，裂解能力强，但对煤液化装置有较强的腐蚀作用。第三类铁系催化剂活性/价格比高，进入灰渣对环境没有污染，是目前煤炭直接液化催化剂研究的重点方向。 2.2催化原理 催化原理的研究主要集中于铁基化合物及钼的化合物, 而这两种类型催化剂的催化机理又都与硫有关, 因为硫在煤液化中的加入都促进了这类催化剂活性的提高。黄铁矿在煤液化中的催化作用早为大家所公认,穆斯堡尔谱测定铁硫化物催化剂在煤液化时的转化机理表

数理统计结课论文

数理统计中回归分析的探究与应用

回归分析问题探究 摘要 本文主要针对数理统计中的回归分析问题，通过对一元线性回归、多元线性回归以及非线性回归原理的探究，分别运用了SPSS和MATLAB软件进行实例分析以及进一步的学习。 首先，通过变量之间关系的概念诠释引出回归函数；其次，针 对回归函数，分别对一元线性回归原理上的学习，了解并会运用这三种线性回归模型、参数估计和回归系数的显著性检验来处理和解决实际的一元线性回归问题；接着，对多元线性回归和非线性回归进行学习，掌握它们与一元线性回归在理论和实践的联系与区别；然后，通过实际问题运用SPSS进行简单的分析，熟悉SPSS软件的使用步骤和分析方法，能够运用SPSS进行简单的数理分析；最后，用MATLAB编程来处理线性回归问题，通过多种方法进行比较，进行线性回归拟合计算并输出Logistic模型拟合曲线。 关键词：回归分析；一元线性回归；多元线性回归；非线性回归；SPSS；MATLAB

一、回归概念 一般来说，变量之间的关系大致可以分为两类：一类是确定性的，即变量之间的关系可以用函数的关系来表达；另一类是非确定性的，这种不确定的关系成为相关关系。相关关系是多种多样的，回归分析就是研究相关关系的数理统计方法。它从统计数据出发，提供建立变量之间相关关系的近似数学表达式——经验公式的方法，给出相关行的检验规则，并运用经验公式达到预测与控制的目的。 如随机变量Y与变量x（可能是多维变量）之间的关系，当自变量x确定后，因变量Y 的值并不跟着确定，而是按照一定的停机规律（随机变量Y的分布）取值。这是我们将它们之间的关系表示为 其中是一个确定的函数，称之为回归函数，为随机项，且。回归分析 的任务之一就是确定回归函数。当是一元线性函数形时，称之为一元线性回归；当 是多元线性函数形时，称之为多元线性回归；当是非线性函数形时，称之为非线性回归。 二、回归分析 2.1 一元线性回归分析 2.1.1 一元线性回归模型 设随机变量Y与x之间存在着某种相关关系，这里x是可以控制或可以精确测量的普通变量。对于取定的一组不完全相同的值做独立实验得到n对观察值 一般地，假定x与Y之间存在的相关关系可以表示为 ， 其中为随机误差且，未知，a和b都是未知参数。这个数学模型成为医院 线性回归模型，称为回归方程，它所代表的直线称为回归直线，称b为回归系数。 对于一元线性回归模型，显然有。

自然辩证法概论结课论文 人工智能对人类未来社会的影响

2016秋《自然辩证法概论》课程期末论文 班级__ 学号__ 姓名__ 开课学院马克思主义学院任课教师_ 成绩________

人工智能对人类未来社会的影响 摘要：近年来，由于“深度学习”神经网络的提出，突破瓶颈的人工智能迅速发展，各大科技公司也纷纷布局。人工智能逐渐融入人们生活，并极大的促进了社会发展，同时其飞速的发展也引发了人们对于人工智能未来与人类关系的忧虑。 关键词：人工智能人类未来 一、人工智能的发展 今年全球最热门的词汇，“人工智能”无疑是其中之一。前不久谷歌AlphaGo与李世石的围棋人机大战,是继1997年IBM计算机“深蓝”战胜人类国际象棋冠军之后，人工智能领域的又一重大里程碑。提到人工智能，因为受科幻小说或电影的影响，大多数人会想到屠杀人类的机器人大军，但就其本质而言，人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟，现代人工智能主要依靠数据和算法。1956年夏季，以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家在一起聚会，共同研究和探讨用机器模拟智能的一系列有关问题，并首次提出了“人工智能”这一术语，它标志着“人工智能”这门新兴学科的正式诞生。随后，人工智能与众多学科产生融合并飞速进展，但在90年代暴力破解需要的呈指数增长的计算量使人工智能发展陷入僵局。直到2006年“深度学习”神经网络的提出，才取得了突破性进展。深度学习算法体现出来的高性能，掀起了新一代人工智能技术的革新浪潮。“近年来，谷歌、微软、IBM、 百度等拥有大数据的高科技公司相继投入大量资源进行深度学习技术研发，在语音、图像、自然语言、在线广告等领域取得显着进展。”[1] 二、人工智能对现代人类社会的影响 人工智能在我们的生活中早已是随处可见，例如，大多数智能手机上都有的语音助手，使用搜索引擎时跳出的快捷项等。人工智能也对社会生产产生众多影响，例如，富士康每年计划打造1万台机器人同时裁掉6万员工，报社使用人工智能进行简单的新闻编辑，甚至有机构在研发已在研发能写药物处方的算法。“技术的社会价值可以表现为积极的正面价值，推动社会发展增进人类幸福，但也可以表现为消极的负面价值，给社会带来诸多风险。”[2]人工智能在初步发展阶段会极大的造福人类，这也正是人类研发其的原因，但也有人担心现阶段人工智能带来的问题，如失业，对科技的依赖等。首先，对于失业，新闻编辑，富士康员工，药师等人员所做的重复性工作由人工智能代替可以把人类从繁重的劳动中解放出来，提高生产生活的效率和质量。被替换掉的人力资源可以进行更高级的生产，促进社会进步。当年工业化刚开始的时候也曾出现过这样的忧虑，现在看来那时的忧虑完全没有必要，现在情况依旧如此。当然让人们放弃熟悉的事物做出改变是比较困难的，却也是无法违背的。其次，对科技的过分依赖，生活中经常听到不要过度的使用手机这类“善良”的劝告，但在我看来，经常使用手机是必须的。手机是当前人与人连接最高效的方式，在信息时代线上生存是大势所趋，如有必要，时刻保持在线。现在只是处于过渡阶段，虽然人们已经通过手机连接，但线下生活依旧是主流，所以在习惯于线下生活的较年长人的眼里，花费大量时间看手机是不务正业。认识趋势，看到趋势，顺应趋势才是明智得做法。所以老师们不应徒劳的去劝说同学们上课不要看手机，而应积极地结合趋势寻找新的传授知识的

人工神经网络大作业

X X X X大学 研究生考查课 作业 课程名称：智能控制理论与技术 研究生姓名：学号： 作业成绩： 任课教师(签名) 交作业日时间：2010年12月22日

人工神经网络(artificial neural network，简称ANN)是在对大脑的生理研究的基础上，用模拟生物神经元的某些基本功能元件(即人工神经元)，按各种不同的联结方式组成的一个网络。模拟大脑的某些机制，实现某个方面的功能，可以用在模仿视觉、函数逼近、模式识别、分类和数据压缩等领域，是近年来人工智能计算的一个重要学科分支。 人工神经网络用相互联结的计算单元网络来描述体系。输人与输出的关系由联结权重和计算单元来反映，每个计算单元综合加权输人，通过激活函数作用产生输出，主要的激活函数是Sigmoid函数。ANN有中间单元的多层前向和反馈网络。从一系列给定数据得到模型化结果是ANN的一个重要特点，而模型化是选择网络权重实现的，因此选用合适的学习训练样本、优化网络结构、采用适当的学习训练方法就能得到包含学习训练样本范围的输人和输出的关系。如果用于学习训练的样本不能充分反映体系的特性，用ANN也不能很好描述与预测体系。显然，选用合适的学习训练样本、优化网络结构、采用适当的学习训练方法是ANN的重要研究内容之一，而寻求应用合适的激活函数也是ANN研究发展的重要内容。由于人工神经网络具有很强的非线性多变量数据的能力，已经在多组分非线性标定与预报中展现出诱人的前景。人工神经网络在工程领域中的应用前景越来越宽广。 1人工神经网络基本理论[1] 1.1神经生物学基础 可以简略地认为生物神经系统是以神经元为信号处理单元,通过广泛的突触联系形成的信息处理集团,其物质结构基础和功能单元是脑神经细胞即神经元(neu ron)。(1)神经元具有信号的输入、整合、输出三种主要功能作用行为。突触是整个神经系统各单元间信号传递驿站,它构成各神经元之间广泛的联接。(3)大脑皮质的神经元联接模式是生物体的遗传性与突触联接强度可塑性相互作用的产物,其变化是先天遗传信息确定的总框架下有限的自组织过程。 1.2建模方法 神经元的数量早在胎儿时期就已固定,后天的脑生长主要是指树突和轴突从神经细胞体中长出并形成突触联系,这就是一般人工神经网络建模方法的生物学依据。人脑建模一般可有两种方法:①神经生物学模型方法,即根据微观神经生物学知识的积累,把脑神经系统的结构及机理逐步解释清楚,在此基础上建立脑功能模型。②神经计算模型方法,即首先建立粗略近似的数学模型并研究该模型的动力学特性,然后再与真实对象作比较(仿真处理方法)。 1.3概念 人工神经网络用物理可实现系统来模仿人脑神经系统的结构和功能,是一门新兴的前沿交叉学科,其概念以T.Kohonen.Pr的论述最具代表性:人工神经网络就是由简单的处理单元(通常为适应性)组成的并行互联网络,它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。 1.4应用领域 人工神经网络在复杂类模式识别、运动控制、感知觉模拟方面有着不可替代的作用。概括地说人工神经网络主要应用于解决下述几类问题:模式信息处理和模式识别、最优化问题、信息的智能化处理、复杂控制、信号处理、数学逼近映射、感知觉模拟、概率密度函数估计、化学谱图分析、联想记忆及数据恢复等。 1.5理论局限性 (1)受限于脑科学的已有研究成果由于生理试验的困难性,目前对于人脑思维与记忆机制的认识尚很肤浅,对脑神经网的运行和神经细胞的内部处理机制还没有太多的认识。 (2)尚未建立起完整成熟的理论体系目前已提出的众多人工神经网络模型,归纳起来一般都是一个由节点及其互连构成的有向拓扑网,节点间互连强度构成的矩阵可通过某种学

环境工程概论课程论文

浅谈可持续发展是化学工业的必由之路 能动141506123 田厚众 摘要： “可持续发展”的观念于1987年联合国环境与发展署在《我们共同的未来》中首先提出，并于1992年6月被发表在《里约热内卢宣言》上, 从那以后人类开始把减轻地球环境负荷作为共同的努力目标。可持续发展是指既满足当代的需求, 又不危及后代满足其发展需求能力的发展。可是人们长期以来单纯的经济发展观, 导致了地球环境的全方位污染与生态平衡的严重失调。统计的结果也表明, 化学工业为最大的有害物质释放工业, 超过排在前10名的其他个行业的总和，因此，可持续发展是化学工业的必由之路。 关键词： 可持续发展经济结构生态环境化学工业 正文： 实施可持续发展的必要性 当前，我国国民经济得以迅猛发展，然而，值得注意的是，中国经济在目前却遇到了严重的问题，尤其我国经济社会发展与人口、资源、环境方面的矛盾日益突出，经济发展的困难重重，大体有以下几个方面：（1）我国经济整体素质不高。与一些发达国家相比，综合国力还不够强，科技水平明显落后，经济结构不尽合理，尚未摆脱粗放型经济增长方式，经济质量和效益不高。（2）人口总量庞大，人口素质较低。到本世界中叶，我国人口总量高峰、就业人口高峰、老

龄人口高峰将接踵而至，人口素质不高的状况短期难以改变，严重制约经济发展和人民生活水平的提高。（3）资源短缺，人均资源明显不足。（4）生态环境恶化趋势极为严重。部分地区环境污染和生态破坏令人触目惊心，部分大中城市污染形势日益严峻。工业固体废物产生量急剧增加。全国大气污染、排放总量多年处于较高水平，城市空气污染普遍较重，酸雨面积已占全国面积的1/3。水土流失情况严重，全国流失面积已达3.6亿公倾，约占国土面积的38%，并且仍在继续增加。土地荒漠化、草原沙化面积仍在快速扩散。七大水系污染严重。事实证明，我国在发展过程中面临的人口资源环境压力越来越大，我们不能走人口增长失控、过度消耗资源、严重污染环境破坏生态平衡的发展道路，这样的发展不仅不能持久，而且最终会给我们子孙后代带来难以解决的问题。必须坚定不移地走可持续发展道路。党的十五大报告指出：“我国是人口众多，资源相对不足的国家，在现代化建设中必须实施可持续发展战略。因此，当前我国经济要想保持高度持续增长，必须审时度势，立足现实，找准问题的突破口，努力实现中国经济的可持续发展战略。 化学工业的概况 化学工业（chemical industry）又称化学加工工业，泛指生产过程中化学方法占主要地位的过程工业。包括基本化学工业和塑料、合成纤维、石油、橡胶、药剂、染料工业等。

应用统计学结课论文

《应用统计学》结课论文——浅析人口自然增长率与经济发展的关系 系别：工程管理 专业：工程管理 班级：B110804班 姓名： 学号：

浅析人口自然增长率与经济发展的关系 工程管理 B110804班 摘要：十八届三中全会为解决中国老龄化问题，使中国人口稳定分布出台了“单独二胎”政策。早在上个世纪70年代为控制人口增长我国开展了计划生育政策使当时的人口增长率迅速降下降，接近世代更替水平。此后，人口自然增长率很大程度上与经济的发展等各方面的因素相联系，与经济生活息息相关。本文从经济方面出发，研究国民收入和人均JDP对人口自然增长率的影响，运用回归方程更加形象具体的展现经济水平对人口的影响。 关键字：人口自然增长率；国民收入；人均JDP；回归方程； 引言： 影响中国人口自然增长率的因素有很多，但据主要因素可能有：（1）从宏观经济上看，经济整体增长是人口自然增长的基本源泉；（2）居民消费水平，它的高低可能会间接影响人口增长率。(3)文化程度，由于教育年限的高低，相应会转变人的传统观念，可能会间接影响人口自然增长率（4）人口分布，非农业与农业人口的比率也会对人口增长率有相应的影响。（5）男女性别比例，现有的男女性别比例可能会影响下一代的人口增长率。 为了全面反映中国“人口自然增长率”的全貌，选择人口增长率作为被解释变量，以反映中国人口的增长；选择“国民收入”和“人均GDP”作为经济整体增长的代表，暂不考虑文化程度、人口分布还有男女比例的影响。 一、模型设定 1、理论分析 人口增长与经济发展的关系问题是一个长期以来一直困扰人类和社会发展的问题，只是不同时期问题的侧重点不同而已。有些理论强调人口增长对经济发展的消极影响，有些则强调积极影响。 对于人口增长与经济发展的关系问题的讨论最有影响的文献当推马尔萨斯在1798年发表的《人口论》。马尔萨斯的先验假设是，粮食生产充其量以算术级数增长，而人口（如果没有其他因素的制约）将以几何级数增长，其结果是产生大量的“过剩人口”。这种过剩人口只能以饥荒、瘟疫、战争等消极手段或独身、节欲等积极手段来消除。马尔萨斯的人口论隐含：1）人口增长受到粮食供应或土地等自然资源的约束，当因人口增长过快造成失衡

人工智能导论论文 (1)

《人工智能导论》 课程论文 题目：人工智能导论课程论文 专业：计算机科学与技术 班级：N计科12-1F 姓名：吴文定 学号：24122401811 指导老师：白天

目录 前言 (3) 一、专家系统简介 (4) 二、关键字： (5) 三、专家系统概念和理论 (6) 四、专家系统的发展概况 (7) 五、专家系统的应用分析 (8) 六、专家系统的发展前景 (12) 七、专家系统的总结 (13) 八、学习心得 (14) 参考文献 (15)

前言 人工智能是经过40多年发展起来的一门综合性学科，它旨在研究如何利用计算机等现代工具设计模拟人类智能行为的系统。在众多的人工智能应用领域中，专家系统是30多年来发展起来的一种最具代表性的智能应用系统，它旨在研究如何设计基于知识的计算机程序系统来模拟人类专家求解专门问题的能力。专家系统是人工智能中最活跃的一个分支，是人工智能发展最重要的推动力。 由于人类对自身的思维规律和智能行为仍在探索中，因此，人工智能与专家系统仍然是一门开放的年轻学科。近几年来，人工智能与专家系统的研究越来越深入，新的思想、新的理论以及新的方法与技术不断涌现，新的研究成果不断充实着这一研究领域，尤其是模糊逻辑与神经网络及其结合的研究已成为当前人工智能或智能模拟的重要研究方向，学术论文数以千计，应用成果迭出。

一、专家系统简介 摘要:自从1965年世界上第一个专家系统DENDRAL问世以来，专家系统的技术和应用，在短短的30年间获得了长足的进步和发展。特别是20世纪80年代中期以后，随着知识工程技术的日渐丰富和成熟，各种各样的实用专家系统如雨后春笋般地在世界各地不断涌现。构建专家系统用到的思维方式可能是各种认知工具中最难的,因为它需要形式推理与逻辑推理,建构专家系统需要智力上的参与和挑战。本文首先介绍了专家系统的概念和理论及发展概况，并着重分析他们的应用和发展前景。

人工神经网络课程论文

浅谈人工神经网络 一、人工神经网络的发展 1943年，心理学家W.S.McCulloch和数理逻辑学家W.Pitts建立了神经网络和数学模型，称为MP模型。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。1984年，美国加州工学院物理学家J.J.Hopfield提出了连续时间Hopfield神经网络模型，为神经计算机的研究做了开拓性的工作，开创了神经网络用于联想记忆和优化计算的新途径，有力地推动了神经网络的研究，1986年进行认知微观结构地研究，提出了并行分布处理的理论。近20年来，神经网络的软件模拟得到了广泛研究和应用，发展速度惊人。 二、人工神经网络的原理 人工神经网络是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。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”，或“单元”）和之间相互联接构成。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（weight），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。 它的构筑理念是受到生物（人或其他动物）神经网络功能的运作启发而产生的。人工神经网络通常是通过一个基于数学统计学类型的学习方法（Learning Method）得以优化，所以人工神经网络也是数学统计学方法的一种实际应用，通过统计学的标准数学方法我们能够得到大量的可以用函数来表达的局部结构空间，另一方面在人工智能学的人工感知领域，我们通过数学统计学的应用可以来做人工感知方面的决定问题(也就是说通过统计学的方法，人工神经网络能够类似人一样具有简单的决定能力和简单的判断能力)，这种方法比起正式的逻辑学推理演算更具有优势。 三、人工神经网络的应用范围及热点 计算机人工神经网络是一门应用广泛，涉及多学科交叉、综合的前沿学科。人工神经网络是在对人脑神经网络的基本研究的基础上，采用数理方法和信息处理的角度对人脑神经网络进行抽象，并建立的某种简化模型。突破了传统的以线性处理为基础的数字电子计算机的局限，标志着人们智能信息处理能力和模拟人

生物工程概论结课论文

生物工程概论结课论文 --崔成成化工B092 一、课程简要内容。 1.本课程先从绪论开始，向我们介绍了生物工程与生物技术的含义，即指运用生物化学、分子生物学、微生物学、遗传学等原理与生化工程相结合来改造或者重新设计细胞的遗传特性，培育出新的品种；以工业规模利用现有生物体系、生物化学过程来制造工业产品。换句话说，就是将活的生物体、生物体系或生命过程产业化的过程。然后介绍了生物技术的产生及其发展史，大体分为：传统生物技术、近代生物技术和现代生物技术。从生物技术的发展看出，在以生命科学为主要科学的今天，生物技术已经从人们最基本的衣、食、住、行，影响到人们的生活生产，乃至于人类对自身身体奥秘的探索。总之，生物技术影响到各行各业，跃居为21世纪最热门的领域之一。 2.课程第二部分开始详细介绍生物工程的五大基本内容，即基因工程、细胞工程、发酵工程、酶工程和蛋白质工程。同时也指出是生物技术的六大特征：高效益，高智力，高投入，高竞争，高风险，高势能。 (1).基因工程 基因工程是20世纪70年代以后兴起的一门新兴技术。所谓基因工程是在分子水平上对基因进行操作的复杂技术。是将外源基因通过体外重组后导入受体细胞内，使这个基因能在受体细胞内复制、转录、翻译表达的操作。它是用人为的方法将所需要的某一供体生物的遗传物质——DNA大分子提取出来，在离体条件下用适当的工具酶进行切割后，把它与作为载体的DNA 分子连接起来，然后与载体一起导入某一更易生长、繁殖的受体细胞中，以让外源物质在其中“安家落户”，进行正常的复制和表达，从而获得新物种的一种崭新技术。以上可以看出基因工程的实施至少四个必要条件：目的基因、工具酶、载体、受体细胞。现阶段基因工程主要应用于农牧业，食品工业。如转基因鱼，转基因牛，转鱼抗寒基因的番茄等；环境保护，基因工程做成的DNA探针能够十分灵敏地检测环境中的病毒、细菌等污染。利用基因工程培育的指示生物能十分灵敏地反映环境污染的情况，却不易因环境污染而大量死亡，甚至还可以吸收和转化污染物；医学。基因工程药品的生产，基因工程胰岛素，基因工程干扰素等。 (2).细胞工程 细胞工程是指在细胞水平上对生物体进行遗传操作的技术，通过离体培养、细胞核移植、细胞融合等技术，使生物的某些特征向人们需要的方向改变，1|华北科技学院

人工智能课程论文

中南林业科技大学 课程论文 论文名称：人工智能课程论文 班级：信息与计算科学一班 姓名：丁洁（20083687）指导教师：黄慧华 日期：2011 - 10

人工智能课程论文 摘要：人工智能一直处于计算机技术的前沿，人工智能研究的理论和发现在很大程度上将决定计算机技术的发展方向。今天，已经有很多人工智能研究的成果进入人们的日常生活。将来，人工智能技术的发展将会给人们的生活、工作和教育等带来更大的影响。 关键字：人工智能、智能化电子、符号计算、模式识别、专家系统、机器翻译人工智能也称机器智能，它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造出人造的智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。 一、人工智能的具体描述 人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的，现在计算机不但能完成这种计算, 而且能够比人脑做得更快、更准确，因之当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”, 可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的, 人工智能这门科学的

化学工程课程英文翻译

化学工程课程英文翻译 数学 Math，Mathematics 算术 Arithmetics 代数Algebra， 几何 Geometry 三角 Trigonometry 微积分 Calculus

高等数学 Higher Mathematics 线性代数 Linear Algebra 基础生命学 Basic Life Science 大学英语College English 大学物理College Physics 普通化学 General Chemistry 无机化学Inorganic Chemistry 有机化学 Organic Chemistry 分析化学 Analytical Chemistry

生物化学 Biochemistry 物理化学Physical Chemistry 高分子化学Polymer Chemistry 环境化学Environmental Chemistry 合成化学Synthetic Chemistry 体育Physical Education 结构化学 Structure Chemistry 材料化学 Material Chgemistry 有机合成化学 Organic Synthetic Chemistry

频谱识别Srectrum Identification 概率 Probability 药理学 Pharmacology 药物合成 Drug Synthesis 传质与分离工程Mass Transfer and Separation Engineering 应用电化学Applied Electrochemistry 压力容器设计Design of Pressure Vessel 电化学Electrochemistry

应用回归课程论文

四川理工学院 《应用回归分析课程设计》报告 题目: 中国地方财政教育支出的影响因素分析 学生：雷鹏程何君李西京 曾学成白俊明 专业：统计学 指导教师：张海燕 四川理工学院理学院 二零一四年十二月

摘要 本文主要研究中国地方财政教育支出主要的影响因素，针对影响地方财政教育支出的主要因素进行了分析。选取了5个影响指标作为方程的初始自变量，建立起了影响地方财政教育支出的线性回归模型，利用SPSS软件对地方财政教育支出进行初步线性回归分析，以及利用逐步回归方法解决了自变量之间的多重共线性，并对模型的异方差进行了检验和自相关性的检验，进而得到修正后的回归模型，并对回归模型进行了分析，得到方程效果良好的结论，指出模型的应用价值。在此基础上同时给出相应的政策与建议。 关键字：多元线性回归、逐步回归、自相关。

一、问题提出 改革开放以来，随着经济的快速增长，中国各级政府对教育的投入不断增加。2012年中央和地方公共财政预算、政府性基金预算用于教育的预算支出21994亿元，达到了占国内生产总值4%的目标。据财政部公布的数据，2011年，全国中央和地方财政的教育支出16497亿元，占全部财政支出的15.1%，其中，中央财政教育支出999亿元，地方财政支出15498亿元。在全国中央和地方财政的教育支出中，地方财政的教育支出约占94%，地方财政支出是财政教育经费的主要来源。然而，由于各地区社会经济发展差异较大，各地区财政的教育支出水平也差异明显。2011年人均地方财政教育支出最低的湖南仅为819.99元，北京是湖南的3.14倍。为了研究影响中国地方财政教育支出差异的主要原因，分析地方财政教育支出增长的数量规律，预测中国地方财政教育支出的增长趋势，需要建立起经济回归模型，。 二、模型设定 为了全面反映中国地方财政教育经费支出的差异，选择地方财政教育支出为被解释变量。根据对影响中国地方财政教育支出主要因素的分析，选择“地区生产总值”作为地区经济规模的代表；各地区居民对教育模式的需求，选择各地区“年末人口数量”作为代表。选择“居民平均每人教育现金消费”代表居民对教育质量的需求；选择居民教育消费价格指数作为价格变动影响的因素，地方政府教育投入的能力与意愿难以直接量化，选择“教育支出在地方支出中的比重”作为其代表。以国家统计局已经公布的2011年31个省份的数据为样本从《中国统计年鉴2012》可以收集到数据。 三、模型建立与求解 鉴于数据的可获性以及影响的重要性，对于地方财政教育支出的主要影响因素我们主要选取了以下五个影响因素：地区生产总值、年末人口数、居民平均每人教育现金消费、CPI(居民消费价格指数)、教育支出在地方财政支出中的比重。我们的数据来源于国家统计公布的2011年31个省份为数据样本参考附录表[1]，经过对这31个省份的经济数据进行分析，设定“地区生产总值”为1x ，年末人口数为2x ，居民平均每人教育现金消费为3x ，CPI 为4x ，教育支出在地方财政支出中的比重为5x ，作为自变量；地方财政教育支出设为y ，作为因变量。根据