人工神经网络的研究现状及发展趋势

1人工神经网络的定义

2人工神经网络的发展

3人工神经网络的优点

4人工神经网络的应用

5人工神经网络的发展趋势

1人工神经网络的定义

自从认识到人脑的计算与传统的计算机相比是完全不同的方式开始，关于人工神经网络的研究就开始了。人工神经网络(ArtfiicialNeuralNewtokr，ANN)至今还没有一个公认权威的定义。人脑是一个高度复杂的、非线性的和并行的计算机器(信息处理系统)。神经元是人脑的基本组成部分，一个发展中的神经元是与可塑的人脑同义的。可塑性允许一个发展中的神经系统适应它周围的环境。可塑性是人脑中作为信息处理单元的功能的关键，同样它在人工神经元组成的神经网络中也是如此。最普通形式的神经网络就是对人脑完成特定任务进行建模的机器。神经网络使用一个很庞大的简单计算单元间的相互连接。这些简单计算单元称为“神经元”或“处理单元”。据此给出将神经网络看作一种自适应器的定义:一个神经网络是一个由简单处理单元构成的规模宏大的并行分布处理器。天然具有存储经验知识和使之可用的特性。神经网络在两个方面与人脑相似:

(1)神经网络获取的知识是从外界环境中学习得来的。

(2)互连神经元的连接强度，即突触权值，用于储存获取的知识。

用于完成学习过程的程序称为学习算法，其功能是以有序的方式改变网络的突触权值以获得想要的设计目标。突触权值修改提供神经网络设计的传统方法。这种方法和线性自适应滤波器理论很接近。滤波器理论已经很好地建立起来并成功应用在很多领域。神经网络也可以修改它自身的拓扑结构，这和人脑的神经元会死亡和新的突触连接会生长的情况相适应。神经网络在文献中也称为神经计算机、连接主义网络、并行分布式处理器等。

2人工神经网络的发展

人工神经网络的研究有半个世纪的历史，中间有过很长时期的低潮期。大体上分四个为阶段。

(1)理论研究期。1943年美国心理学家认厄订enSmoeulloeh与数学家认厄lertHPitts合作，用逻辑的数学工具，研究客观事件在形式神经网络中的表述，从此开创了对神经网络的理论研究。他们首先提了神经元的数学模型，简称为MP模型。1949年，心理学家.D.QHbab提出了关于神经网络学习机理的“突触修正假设”。Hbab学习规则作为假设提出，正确性在30年后得到证实。现在被作为经典的学习算法加以发展和应用。1957年ERasenblatt25I]首次提出并设计制作了著名的感知器(perceprton)，掀起第一次研究人工神经网络的高潮。1962年，Bernnadwidrow和MaerinaHoff提出了自适应线性元件网络，简称Adalnine(AdpativeLinear Element)。1951年MarvinM和DenaEdmonds合作创建了学习机，还设计了一个成功模拟老鼠走迷宫搜索食物的行为的机器。Minsky 和Ppaert发表的专著《PercPertno》却引起了神经网络研究的一场灾难。这本书指出线性感知器不能解决非线性分类和高阶谓词问题。悲观的结论使人工神经网络的研究迅速转入低潮。而实际上，他们提出的问题是可以用多层网络解决的。

(2)70年代(过渡期)低潮期的ANN研究没有停顿。1967年，日本的甘利俊一提出了自适应模式分类的一种学习理论，以后又多次扩展了他的工作。1972年，JmaesAndersno和芬兰的TUeroKdoinen分别提出了各自的联想技术。Andersno 的模型后来经过发展，称为盒中脑状态BSB(Barins)。Khonone最著名的成果是学习向量量化LvR网络。两种模型都发展出了各自的人工神经元系统ANS。

(3)80年代的新高潮ANN研究第二次高潮到来的标志和揭开神经网络计算机研制序幕的是美国加州理工学院生物物理学家J..JH叩fiedl于1982年和1984年在美国神学院院刊上发表的两篇文章，提出了H叩efidl网络模型，并首次引入能量函数的概念，给出了网络稳定性的判据，1984年又提出了网络模型实现的电子电路。为神经网络的工程实现指明了方向。1984年Hntino和sejmonskli291提出了并行分端处理理论，1986年又提出了误差反向传播算法(Back-Propagation，简称BP算法)。

人工神经网络

人工神经网络（ANN）又称神经网络，是在现代神经科学研究成果的基础上，对生物神经系统的结构和功能进行数学抽象、简化和模仿而逐步发展起来的一种新型信息处理和计算系统。由于人工神经网络具有自学习、高容错、高度非线性描述能力等优点，现已广泛应用于经济、机器人和自动控制、军事、医疗、化学等领域［l ~ 3］，并取得了许多成果。本文简要介绍人工神经网络的原理和特点，论述人工神经网络在高分子科学与工程领域的应用。橡胶配方是决定橡胶制品性能的关键因素，由于材料配方与制品性能之间存在很复杂的非线性关系，多数情况下无法建立完整精确的理论模型，只能借助于回归方法得到经验公式。传统的回归方法存在以下局限性： (1)使用不同的回9j方法可获得不同的经验公式，导致经验公式的繁多和不一致； (2)当配方项目及性能指标项目较多时，采用回归公式无法完全再现实验数据； (3)当实验进一步完善，实验数据增多的时候．其他人员再进行回归时，如果无法找到原来的回归方法、程序和实验数据，原来的回归公式将不能被利用，造成一定的浪费。随着计箅机的发展而出现的人工神经网络是人工智能方法．它不像回归方法那样，需预先给定基本函数，而是以实验数据为基础．经过有限次的迭代计算而获得的一个反映实验数据内在联系的数学模型，具有极强的非线性处理、自组织调整、自适应学习及容错抗噪能力，特别适用于研究像材料配方与制品性能之间关系的复杂非线性系统特性【¨】。因此，人们开始将人工神经网络应用于橡胶配方设计”J。随着橡胶制品在各领域应用的拓展，橡胶配方设计变得越来越重要。人们进行橡胶配方设计主要有3个目的：提高制品的性能；改善加工工艺；降低生产成本。传统的橡胶配方设计方法有全因素设计、正交试验设计n_3]、均匀设计[4‘60等，而这些配方设计试验数据的处理方法无外乎方差分析和回归分析口]。由于材料的配方和性能之问存在非常复杂的非线性关系，回归分析只适合于单目标优化数据处理的模型，对于不同的性能，需要建立不同的模型，因此将其应用于配方设计有一定的局限性。近年来，发展日趋成熟的人工神经网络技术，尤其是BP神经网络凭借其结构简单、收敛速度快、预测精度高等优势越来越多地应用到橡胶配方设计试验中。 1橡胶配方设计 1．1橡胶配方设计概述配方设计¨J是橡胶工业中的首要技术问题，在橡胶工业中占有重要地位。所谓配方设计，就是根据产品的性能要求和工艺条件，通过试验、优化、鉴定，合理地选用原材料，确定各种原材料的用量配比关系。橡胶配方人员的主要工作就是要确定一系列变量对橡胶各项性能的定量或定性影响。变量可以是硫化剂、促进剂、填充剂、防老剂等，也可以是加工：[艺条件(如硫化温度、硫化时间等)，总之是配方人员可能控制或测得的变量。橡胶各项基本性能包括拉伸强度、撕裂强度、硬度、定伸应力等物理机械性能，以及加工性能、光洁度、外观等。橡胶配方设计常常是多变量的试验设计，配方设计理论和试验设计方法对于配方设计具有重要意义。

构造地质学研究现状和发展趋势.docx

构造地质学研究现状和发展趋势构造地质学是地质学分支学科之一，以岩石圈的各种地质体作为研究对象,探究其组合形式及形成、发育、变形、破坏规律。一般根据其研究对象和研究内容的差异,分为狭义构造地质学和广义构造地质学。狭义构造地质学侧重于对中、小型地质体的研究，主要研究这些构造的几何形态、产状、规模、形成演化等。广义构造地质学的研究范围更加广阔，从地壳演变至岩石圈结构,从重要造山带至板块边界，从显微构造到晶格错位，几乎涵盖了10_8?108cm的所有地质体。近代以来,构造地质学研究获得了空前发展。20世纪60年代以来，板块构造理论体系得以建立和完善;20世纪70年代以来，大陆构造研究得到了重视;20世纪80年代以来，重点研究岩石圈的演化和三维岩石圈的建立；20世纪90年代以来，大陆动力学研究兴起。这些研究使得构造地质学在研究深度和研究广度上取得了重要进展。 1.构造解析构造学本质上是对地质体变形和演化的认识，构造地质学强调野外实地观测，其主要研究方法是构造解析法。构造解析是对地质体空间关系和形成规律的分析解释，内容包括对地质体的几何学、运动学和动力学的分析气几何学解析是指对地质体的产状、规模、组合形式进行研究，进而概化为构造模式。运动学解析主要研究地质体在构造作用中发生的变形和位移。动力学解析是在几何学解析和运动学解析的基础上，反推构造应力的性质、大小、方向，分析和解释该研究区域的构造演化史。 2.研究现状步人20世纪后，构造地质学开始从形态描述逐渐进人对地质体的成因和力学分析研究中，由定性观察转入定量研究，由几何学研究转人运动学、动力学的领域。相关学科的新方法、新思路的引人,使得构造地质学获得了极大地进步，促进了构造地质学和其他学科的交流融合。尤其20世纪60年代后，以板块构造为主的各种新理论的提出，促使构造地质学的发展进入全新阶段。 2.1板块构造理论体系相关研究1968年前后，地质学家归纳了大陆漂移和海底扩张的研究成果，并在此基础上从全球统一的角度提出了板块构造理论,该理论将固体地球表层在垂向上划分为刚性岩石圈和塑性软

人工神经网络

人工神经网络 1.简介人工神经网络(ANN)技术是一种信息处理范式,灵感来自于生物神经系统的方式,如大脑、处理信息。这拍拉的DIGM关键的元素是一款新颖的结构的信息处理系统。它是由大量的高度互连处理单元(神经元都)工作在和谐中要解决的具体问题。像人一样,学习结合起来,通过实例说明。一个人工神经网络被配置为某一特定的应用,如模式识别或数据分类,通过一个学习的过程。学习在生物体系需要调整突触连接之间的神经元都存在。结合起来,这是有据可查的。在更多的实际统计数据的模糊神经网络的非线性建模工具。它们能被用于模型复杂的输入-输出关系或发现模式在数据。本文将简要介绍有关知识安和打好基础,为进一步研究。 2.人工神经网络的特点神经网络模型,拥有的卓越的能力也衍生意义是从复杂的或不精确数据，可被用于提取模式和趋势发现太过于复杂以致难以被任何人类或其它计算机技术注意到。一个受过训练的神经网络可以被认为是一个“专家”在信息范畴内,才能来来作分析。这位专家就可以被用来提供给测感和给定新的有兴趣环境，然后提问“假如如此”的问题。神经网络的其他优点包括: 自适应学习能力:学习如何做任务的基础上,给出了初始数据训练或经验。自组织:一个人工神经网络可以创造自己的组织或表示它收到的信息时的学习时间。实时操作:安计算可以对并联,和特殊的硬件设备被设计和制造,充分利用这一能力。通过冗余信息容错编码:局部破坏网络导致相应的降解性能。然而,一些网络能力甚至可以保留与主要网络伤害。 3.一个简单的神经元和复杂的神经元一个简单神经元一种人工神经元是一种装置与许多输入和一个输出,如图。3-26。神经元的有两种模式的操作:培养模式和使用模式。在训练模式中,神经元可以训练的射击(或没有),为特定的输入方式。在使用模式,当一个教输入模式检测到输入、输出成为其关联的输出电流。如果输入模式不属于这教的名单输入方式、烧成规则是用来确定是否发生火灾或不是。射击规则是在神经网络的一个重要概念。一个射击规则决定了一个人如何计算一个神经

国内外研究现状及发展趋势

国内外研究现状及发展趋势世界银行2000年研究报告《中国：服务业发展和中国经济竞争力》的研究结果表明，在中国有4个服务性行业对于提高生产力和推动中国经济增长具有重要意义，它们是物流服务、商业服务、电子商务和电信。其中，物流服务占1997年服务业产出的42．4％，是比重最大的一类。进入21世纪，中国要实现对WTO缔约国全面开放服务业的承诺，物流服务作为在服务业中所占比例较大的服务门类，肯定会首先遭遇国际物流业的竞争。物流的配送方式从手工下单、手工核查的方式慢慢转变成现今的物流平台电子信息化管理方式，从而节省了大量的人力，使得配送流程管理自动化、一体化。当今出现一种智能运输系统，即是物流系统的一种，也是我国未来大力研究的方向。它是指采用信息处理、通信、控制、电子等先进技术，使人、车、路更加协调地结合在一起，减少交通事故、阻塞和污染，从而提高交通运输效率及生产率的综合系统。我国是从70年代开始注意电子信息技术在公路交通领域的研究及应用工作的，相应建立了电子信息技术、科技情报信息、交通工程、自动控制等方面的研究机构。迄今为止以取得了以道路桥梁自动化检测、道路桥梁数据库、高速公路通信监控系统、高速公路收费系统、交通与气象数据采

集自动化系统等为代表的一批成果。尽管如此，由于研究的分散以及研究水平所限，形成多数研究项目是针对交通运输的某一局部问题而进得的，缺乏一个综全性的、具有战略意义的研究项目恰恰是覆盖这些领域的一项综合性技术，也就是说可以通过智能运输系统将原来这些互不相干的项目有机的联系在一起，使公路交通系统的规划、建设、管理、运营等各方面工作在更高的层次上协调发展，使公路交通发挥出更大的效益。 1.国内物流产业发展迅速。国内物流产业正处在前所未有的高速增长阶段。2008年，全国社会物流总额达89.9万亿元，比2000年增长4.2倍，年均增长23%；物流业实现增加值2万亿元，比2000年增长1.9倍，年均增长14%。2008年，物流业增加值占全部服务业增加值的比重为16. 5%，占GDP的比重为6. 6%。预计“十一五”期间，我国物流产业年均增速保持在15%以上，远远高于美国的10%和加拿大、西欧的9%。 2.物流专业化水平与服务效率不断提高。社会物流总费用与GDP 的比例体现了一个国家物流产业专业化水平和服务效率。我国社会物流总费用与GDP的比例在近年来呈现不断下降趋势，“十五”期间，社会物流总费用占GDP的比例，由2000年的19.4%下降到2006年的18. 3%；2007年这一比例则下降到18. 0%，标志着我国物流产业的专业化水平和服务效率不断提高。但同发达国家相比较，我国物流

人工神经网络BP算法简介及应用概要

科技信息 2011年第 3期 SCIENCE &TECHNOLOGY INFORMATION 人工神经网络是模仿生理神经网络的结构和功能而设计的一种信息处理系统。大量的人工神经元以一定的规则连接成神经网络 , 神经元之间的连接及各连接权值的分布用来表示特定的信息。神经网络分布式存储信息 , 具有很高的容错性。每个神经元都可以独立的运算和处理接收到的信息并输出结果 , 网络具有并行运算能力 , 实时性非常强。神经网络对信息的处理具有自组织、自学习的特点 , 便于联想、综合和推广。神经网络以其优越的性能应用在人工智能、计算机科学、模式识别、控制工程、信号处理、联想记忆等极其广泛的领域。 1986年 D.Rumelhart 和 J.McCelland [1]等发展了多层网络的 BP 算法 , 使BP 网络成为目前应用最广的神经网络。 1BP 网络原理及学习方法 BP(BackPropagation 网络是一种按照误差反向传播算法训练的多层前馈神经网络。基于 BP 算法的二层网络结构如图 1所示 , 包括输入层、一个隐层和输出层 , 三者都是由神经元组成的。输入层各神经元负责接收并传递外部信息 ; 中间层负责信息处理和变换 ; 输出层向外界输出信息处理结果。神经网络工作时 , 信息从输入层经隐层流向输出层 (信息正向传播 , 若现行输出与期望相同 , 则训练结束 ; 否则 , 误差反向进入网络 (误差反向传播。将输出与期望的误差信号按照原连接通路反向计算 , 修改各层权值和阈值 , 逐次向输入层传播。信息正向传播与误差反向传播反复交替 , 网络得到了记忆训练 , 当网络的全局误差小于给定的误差值后学习终止 , 即可得到收敛的网络和相应稳定的权值。网络学习过程实际就是建立输入模式到输出模式的一个映射 , 也就是建立一个输入与输出关系的数学模型 :

机器学习研究现状与发展趋势

机器学习研究现状与发展趋势计算机科学与软件学院引言: 机器能否象人类一样能具有学习能力呢？1959年美国的塞缪尔(Samuel)设计了一个下棋程序，这个程序具有学习能力，它可以在不断的对奕中改善自己的棋艺。4年后，这个程序战胜了设计者本人。又过了3年，这个程序战胜了美国一个保持8年之久的常胜不败的冠军。这个程序向人们展示了机器学习的能力，提出了许多令人深思的社会问题与哲学问题。机器学习的研究是根据生理学、认知科学等对人类学习机理的了解，建立人类学习过程的计算模型或认识模型，发展各种学习理论和学习方法，研究通用的学习算法并进行理论上的分析，建立面向任务的具有特定应用的学习系统。这些研究目标相互影响相互促进。机器学习是关于理解与研究学习的内在机制、建立能够通过学习自动提高自身水平的计算机程序的理论方法的学科。近年来机器学习理论在诸多应用领域得到成功的应用与发展，已成为计算机科学的基础及热点之一。机器学习是继专家系统之后人工智能应用的又一重要研究领域，也是人工智能和神经计算的核心研究课题之一。现有的计算机系统和人工智能系统没有什么学习能力，至多也只有非常有限的学习能力，因而不能满足科技和生产提出的新要求。对机器学习的讨论和机器学习研究的进展，必将促使人工智能和整个科学技术的进一步发展。一.机器学习的发展史机器学习是人工智能研究较为年轻的分支，它的发展过程大体上可分为4个时期。第一阶段是在50年代中叶到60年代中叶，属于热烈时期。…> 第二阶段是在60年代中叶至70年代中叶，被称为机器学习的冷静时期。第三阶段是从70年代中叶至80年代中叶，称为复兴时期。机器学习的最新阶段始于1986年。机器学习进入新阶段的重要表现在下列诸方面： (1) 机器学习已成为新的边缘学科并在高校形成一门课程。它综合应用心理学、生物学和神经生理学以及数学、自动化和计算机科学形成机器学习理论基础。 (2) 结合各种学习方法，取长补短的多种形式的集成学习系统研究正在兴起。特别是连接学习符号学习的耦合可以更好地解决连续性信号处理中知识与技能的获取与求精问题而受到重视。 (3) 机器学习与人工智能各种基础问题的统一性观点正在形成。例如学习与问题求解结合进行、知识表达便于学习的观点产生了通用智能系统SOAR的组块学习。类比学习与问题求解结合的基于案例方法已成为经验学习的重要方向。 (4) 各种学习方法的应用范围不断扩大，一部分已形成商品。归纳学习的知识获取工具已在诊断分类型专家系统中广泛使用。连接学习在声图文识别中占优势。分析学习已用于设计综合型专家系统。遗传算法与强化学习在工程控制中有较好的应用前景。与符号系统耦合的神经网络连接学习将在企业的智能管理与智能机器人运动规划中发挥作用。 (5) 与机器学习有关的学术活动空前活跃。国际上除每年一次的机器学习研讨会外，还有计算机学习理论会议以及遗传算法会议。二.机器学习分类 1、基于学习策略的分类学习策略是指学习过程中系统所采用的推理策略。一个学习系统总是由学习和环境两部分组成。由环境（如书本或教师）提供信息，学习部分则实现信息转换，用能够理解的形

国内外测试仪器发展现状及趋势

国内外测试仪器发展现状及趋势科学是从测量开始的—这是19世纪著名科学家门捷列夫的名言。到了21世纪的今天，作为信息产业的三大关键技术之一，测试测量行业已经成为电子信息产业的基础和发展保障。而测试仪器作为测试测量行业发展不可或缺的工具，在测试测量行业的发展中起到了巨大的作用。中国“十一五”期间，由于国家不断增加基础建设的投入力度，在旺盛市场需求的带动下，对仪器需求不断增加，同时测试仪器市场也正在快速发展。全球测试仪器市场情况及分析国内电子测量仪器行业在经过一段沉寂后，慢慢开始复苏。产品大幅增长主要有两个原因，一是市场的巨大需求，特别是通信、广播电视市场的巨大发展，引发了电子测量仪器市场的迅速增长，二是电子测量仪器行业近几年迅速向数字化、

智能化方向发展，推出了部分数字化产品，因而在若干个门类品种上取得了较快增长。从近期中国仪表行业发展的情况来看势头喜人的，与全国制造业一样，虽然遇到了不少困难但仍然保持了向上发展的态势。尽管中国仪器市场正在快速的发展着，但与国外仪器生产企业比较仍然有很大的差距。中国主要科研单位、学校以及企业等单位中使用的高档、大型仪器设备几乎全部依赖进口。同时，国外公司还占有国内中档产品以及许多关键零部件市场60%以上的份额。世界测试仪器市场对中国的影响依然非常大。目前，在世界电子测量仪器市场上，竞争日趋激烈。以往，测试仪器生产厂商主要都将仪器产品的高性能作为竞争优势，厂商开发什么，用户买什么。而今则已变成厂商努力开发用户需要的仪器，并且把更便宜、更好、更快、更易使用的测试仪器作为奋斗目标。在信息化的推动下，全世界测试仪器市场将继续保持增长的势头。人们普遍认为，电子测量仪器市场的前景依然乐观。国际仪器发展趋势和国内现状一、国际趋势

机器人研究现状及发展趋势

机器人发展历史、现状、应用、及发展趋势院系：信息工程学院专业：电子信息工程姓名：王炳乾

机器人发展历史、现状、应用、及发展趋势摘要：随着计算机技术不断向智能化方向发展,机器人应用领域的不断扩展和深化,机器人已成为一种高新技术产业,为工业自动化发挥了巨大作用,将对未来生产和社会发展起越来越重要的作用。文章介绍了机器人的国内国外的发展历史、状况、应用、并对机器人的发展趋势作了预测。关键词：机器人;发展；现状；应用；发展趋势。 1．机器人的发展史 1662年，日本的竹田近江利用钟表技术发明了自动机器玩偶并公开表演。 1738年，法国技师杰克·戴·瓦克逊发明了机器鸭，它会嘎嘎叫、进食和游泳。 1773年，瑞士钟表匠杰克·道罗斯发明了能书写、演奏的玩偶，其体内全是齿轮和发条。它们手执画笔、颜料、墨水瓶，在欧洲很受青睐。保存至今的、最早的机器人是瑞士的努萨蒂尔历史博物馆里少女形象的玩偶，有200年历史。她可以用风琴演奏。 1893年，在机械实物制造方面，发明家摩尔制造了“蒸汽人”，它靠蒸汽驱动行走。 20世纪以后，机器人的研究与开发情况更好，实用机器人问世。 1927年，美国西屋公司工程师温兹利制造了第一个机器人“电报箱”。它是电动机器人，装有无线电发报机。 1959年第一台可以编程、画坐标的工业机器人在美国诞生。现代机器人有关现代机器人的研究始于20世纪中期，计算机以及自动化技术的发展、原子能的开发利用是前提条件。1946年，第一台数字电子计算机问世。随后，计算机大批量生产的需要推动了自动化技术的发展。1952年，数控机床诞生，随后相关研究不断深入；同时，各国原子能实验室需要代替人类处理放射性物质的机械。

国内外公路研究现状与发展趋势

第1章绪论 1.1我国公路现状交通运输业是国民经济中从事运送货物和旅客的社会生产部门，是国民经济和社会发展的动脉，是经济社会发展的基础行业、先行产业。交通运输主要包括铁路、公路、水运、航空、管道五种运输方式，其中，铁路、水运、航空、管道起着“线”的作用，公路则起着“面”的作用，各种运输方式之间通过公路路网联结起来，形成四通八达、遍布城乡的运输网络。改革开放以来，灵活、快捷的公路运输发展迅速，目前，在综合运输体系中，公路运输客运量、货运量所占比重分别达90％以上和近80％。高速公路是经济发展的必然产物，在交通运输业中有着举足轻重的地位。在设计和建设上，高速公路采取限制出入、分向分车道行驶、汽车专用、全封闭、全立交等较高的技术标准和完善的交通基础设施，为汽车快速、安全、经济、舒适运行创造了条件。与普通公路相比，高速公路具有行车速度快、通行能力大、运输成本低、行车安全、舒适等突出优势，其行车速度比普通公路高出50％以上，通行能力提高了2~6倍,并可降低30％以上的燃油消耗、减少1/3的汽车尾气排放、降低1/3的交通事故率。新中国成立以来，经过60多年的建设，公路建设有了长足发展。2011年初正值“十一五”规划结束，“十二五”规划伊始。“十一五”时期是我国公路交通发展速度最快、发展质量最好、服务水平提升最为显著的时期。经过4年多的发展，公路交通运输紧张状况已实现总体缓解，基础设施规模迅速扩大，运输服务水平稳步提升，安全保障能力明显增强，为应对国际金融危机、保持经济平稳较快发展、加快经济发展方式转变、促进城乡区域协调发展、保障社会和谐稳定、进一步提高我国的综合国力和国际竞争力作出了重要贡献。 “十一五”前4年，全国累计完成公路建设投资2.93万亿元，年均增长近16％，约为“十一五”预计总投资的1.2倍，也超过了“九五”和“十五”的投资总和。公路建设投资的快速增长，极大地拉动和促进了国民经济的迅猛发展。从公路建设投资占同期全社会固定资产总投资的比重来看，“十一五”期间基本保持在4.5％左右。在投资带动下，公路网规模不断扩大，截至2009年底，全国公路网总里程达到386万公里，其中高速公路6.51万公里，二级及以上公路42.52万公里，分别较"十五"末增加36.4万公里、2.5万公里和9.4万公里；全国公路网密度由“十五”末的每百平方公里34.8公里提升至40.2公里。预计到2010年底，全国公路网总里程将达到395万公里，高速公路超过7万公里，分别较“十五”末增加45.3万公里与3万公里。农村公路投资规模年均增长30%，总里程将达到345万公里，实现全国96%的乡镇通沥青（水泥）路。 “十一五”期间公路的快速发展，为扩大内需、拉动经济增长作出了突出贡献。特别是2008年以来，为应对国际金融危机，以高速公路为重点，建设步伐进一步加快，“十一五”末高速公路里程将达到"十五"末的1.78倍。“十一五”期间全社会高速公路建设累计投资达2万亿元，直接拉动GDP增长约3万亿元，拉动相关行业产出

国内外研究现状和发展趋势

北京市绿化隔离带可持续经营技术及效益评价二、项目所属领域国内外研究开发现状和发展趋势 1、由城市绿地到城市林业的发展城市绿地是城市中一种特殊的生态系统，它是城市系统中能够执行“吐故纳新”负反馈调节机制的子系统。这个系统一方面能为城市居民提供良好的生活环境，为城市生物提供适宜的生境；另一方面能增强城市景观的自然性、促进城市居民与自然的和谐共生。它是城市现代化和文明程度的重要标志。绿地(green space)一词，各国的法律规范和学术研究对它的定义和范围有着不同的解释，西方城市规划概念中一般不提城市绿地，而是开敞空间(Open Space)，我国建国以来一直延用原苏联的绿地概念，包括城市区域内的各类公园、居住区绿地、单位绿地、道路绿化、墓地、农地、林地、生产防护绿地、风景名胜区、植物覆盖较好的城市待用地等。尽管各国关于开敞空间(或绿地)的定义不尽相同，但它们都强调了开敞空间(或绿地)在城市中的自然属性，即都是为了保持、恢复或建立自然景观的地域。绿地作为城市的一种景观，是城市中保持自然景观，或使自然景观得到恢复的地域，是城市自然景观和人文景观的综合体现，是城市中最能体现生态性的生态空间，是构成城市景观的重要组成部分。在结构上为人工设计的植物景观、自然植物景观或半自然植物景观。绿地在城市中的功能和作用主要包括：组织城市空间的功能、生态功能（改善生态环境的功能、生物多样性保护功能）、游憩休闲功能、文化(历史)功能、教育功能、社会功能、城市防护和减灾功能。城市绿地发展和研究进程包括：城市绿地思想启蒙阶段、城市绿地规划思想形成阶段、城市绿地理论和方法的发展阶段、城市绿地生态规划和建设阶段。吴人韦[1]、汪永华[2]、胡衡生[3]等从城市公共绿地的起源开始介绍了国外城市绿地的发展历程，认为国外的城市绿地建设经历了从公园运动（1843～1887）、公园体系（1880～1890）、重塑城市（1898～1946）、战后大发展（1945～1970）、生物圈意识（1970年以后）等一系列由简单到复杂的城市绿地发展过程，其中“重塑城市”阶段提出了“田园城市”和城市绿带概念，绿带网络提供城区间的隔离、交通通道，并为城市提供新鲜空气。“有机疏散”理论中的城市与自然的有机结合原则，对以后的城市绿化建设具有深远的影响。1938年，英国议会通过了绿带法案（Green Belt Act）。1944年的大伦敦规划，环绕伦敦形成一道宽达5英里的绿带。1955年，又将该绿带宽度增加到6～10英里。英国“绿带政策”的主要目的是控制大城市无限蔓延、鼓励新城发展、阻止城市连体、改善大城市环境质量。早在1935年，莫斯科进行了第一个市政建设总体规划，规划在城市用地外围建立10公里宽的“森林公园带”；1960年调整城市边界时，“森林公园带”进一步扩大为10～15公里宽，北部最宽处达28公里；1971年，莫斯科采用环状、楔状相结合的绿地布局模式，将城市分隔为多中心结构。目前，德国城市森林建设已取得了让世人瞩目的成绩，其树种主要为乡土树种，基本上是高大的落叶乔木（栎类、栗类、悬铃木、杨树、核桃、欧洲山毛榉等）[4]。在绿化城

介绍人工神经网络的发展历程和分类.

介绍人工神经网络的发展历程和分类 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。1949年，心理学家提出了突触联系强度可变的设想。60年代，人工神经网络的到了进一步发展，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。他们的论点极大地影响了神经网络的研究，加之当时串行计算机和人工智能所取得的成就，掩盖了发展新型计算机和人工智能新途径的必要性和迫切性，使人工神经网络的研究处于低潮。在此期间，一些人工神经网络的研究者仍然致力于这一研究，提出了适应谐振理论（ART 网）、自组织映射、认知机网络，同时进行了神经网络数学理论的研究。以上研究为神经网络的研究和发展奠定了基础。1982年，美国加州工学院物理学家J.J.Hopfield 提出了Hopfield 神经网格模型，引入了“计算能量”概念，给出了网络稳定性判断。 1984年，他又提出了连续时间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，1985年，又有学者提出了波耳兹曼模型，在学习中采用统计热力学模拟退火技术，保证整个系统趋于全局稳定点。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。人工神经网络的研究受到了各个发达国家的重视，美国国会通过决议将1990年1月5日开始的十年定为“脑的十年”，国际研究组织号召它的成员国将“脑的十年”变为全球行为。在日本的“真实世界计算（RWC ）”项目中，人工智能的研究成了一个重要的组成部分。人工神经网络的模型很多，可以按照不同的方法进行分类。其中，常见的两种分类方法是，按照网络连接的拓朴结构分类和按照网络内部的信息流向分类。按照网络拓朴结构分类网络的拓朴结构，即神经元之间的连接方式。按此划分，可将神经网络结构分为两大类：层次型结构和互联型结构。层次型结构的神经网络将神经

中国管理研究的现状及发展前景

徐淑英《光明日报》（ 20１1年07月29日１1 版) 过去2０多年来，中国管理学研究关注西方情境的研究课题,验证西方发展出来的理论，并借用西方的研究方法论。而旨在解决中国企业面临的问题和针对中国管理现象提出有意义的理论解释，这方面的研究却迟滞不前。围绕到底是追求“中国管理理论”（即在中国管理情境中检验西方理论)还是“管理的中国理论”(即针对中国现象和问题提出自己的理论)的争论，很多学者作出了积极探索。中国的管理学研究者应遵循科学探究的自主性原则,保持对常规科学局限性的警觉,从事既能贡献普遍管理知识,又能解决中国管理问题的研究。国际管理学研究中的一个现象全球化商业活动的增加,不仅使得全球化的跨国公司对管理知识的需求大大增加，而且那些处于新兴经济体（比如俄罗斯、印度和中国）中的公司，由于在国际市场上扮演越来越重要的角色，也非常渴望得到管理实践所需的知识。除了新兴经济体外,许多发达地区的管理研究也十分活跃。有学者观察到了国际学者的一种明显偏好:从主流管理学文献(基本上是基于北美,特别是美国的文献)中套用已有的理论、构念和方法来研究本土的现象。这导致了JameｓMａrch（詹姆斯·马奇)所认为的组织研究的“趋同化”。这个趋势是值得注意的,因为它有可能放慢有效的全球管理知识的发展速度，也会阻碍科学的进步。这样的趋势在中国也是存在的。

科学研究总是有目的的：执著于寻找真相（realiｔy)和追求真理(trｕth)。科学的研究方法确保了科学家的发现是接近于真理的,这也是所有科学研究应该达到的严谨性（rｉgor)标准。然而对于管理学这门应用科学来说,真理本身是不够的。管理研究的第二个目标是获取有益于提高实践水平的知识,这就是管理学者应该达到的切题性（ｒe ｌevａnce）标准。但现在大部分的中国学者都是严谨有余,切题不足。目前,套用西方发展起来的理论在中国进行演绎性研究主导了中国管理学研究领域。用这种方法进行的研究倾向于把成果发表在国际性杂志上，尤其是国际顶尖杂志。这类研究成果验证了已有理论或者对其情境性边界进行了延伸研究，说明了如何使用现有研究成果来解释一些新情境下出现的独特现象和问题。但这样的研究倾向对现有的理论发展只能提供有限的贡献，因为它的目的并非寻找对地方性问题的新的解释。这种方法也限制了对中国特有的重要现象以及对中国有重要影响的事件的理解。笔者并不认为学者的目标就是发展新的理论，而是提请注意这一事实:绝大部分中国的研究都不约而同地采用西方已有理论来解释中国现象。这一趋势形成的原因可以从两个方面进行解释。首先是因为缺乏先进的科学研究方法的训练和对科学目的的正确理解。一些研究者错误地认为，科学的目的是发表文章，而非寻找对重要现象的恰当理解和解释。中国学者可以很快学会如何正确使用研

人工神经网络与其发展和应用的介绍

人工神经网络与其发展和应用的介绍发表时间：2018-05-02T11:39:29.337Z 来源：《科技中国》2017年11期作者：卓一凡 [导读] 摘要：人工神经网络是人工智能的重要分支，自其创始伊始便成为了人工智能领域的研究热点。本文从人工神经网络的发展历史开始，介绍了其在医学，信息，控制等方面的应用及其现状，对其中的优缺点进行了简要的分析。并对人工神经网络未来的发展作简要的展望。摘要：人工神经网络是人工智能的重要分支，自其创始伊始便成为了人工智能领域的研究热点。本文从人工神经网络的发展历史开始，介绍了其在医学，信息，控制等方面的应用及其现状，对其中的优缺点进行了简要的分析。并对人工神经网络未来的发展作简要的展望。关键词：人工神经网络，应用，优缺点，发展 1：人工神经网络的发展纵观整个人工神经网络发展，大体经历了四个时期：启蒙，低潮，振兴，发展。 1.1：启蒙时期人工神经网络和数学模型于1943年由W.S.McCulloch和W.Pitts建立，称为MP模型，证明了单个神经元能执行逻辑功能，人工神经网络的研究由此开始。1951年，心理学家 Donala O. Hebb提出了Hebb 法则：在神经网络中，信息在连接权中进行储存，突触之间的联系强度是可以变化的，而这种变化建立起了神经元间的连接。Hebb法则成为了构造具有学习功能的神经网络模型的基础。1954 年，生物学家Eccles提出了真实突触的分流模型，为神经网络模拟突触的功能提供了原理和生理学的依据。1956 年，Uttley 发明了一种由处理单元组成的推理机，用于模拟行为及条件反射。1958年，Rosenblatt将学习机制增加到了原有的MP模型上，首次把神经网络理论付诸实现。正是由于他的成功，引起了学者们对人工神经网络的研究兴趣。 1.2：低潮时期当许多学者抱着极大的热忱去研究人工神经网络的时候，Minsky 和Papert 从数学角度对以感知器为代表的网络系统功能及其局限性进行了深入的研究，并在1969年出版《Percep2trons》一书。该书提出当前的网络只能对简单的线性问题进行解决，而对复杂的多层神经网络无能为力。这一结论使得许多国家的此类项目被暂停资助，自此开始了神经网络的低潮期。但不久后，转机出现。就在1972年，欧洲和美洲的两位学者：芬兰的Kohonen教授，美国的Anderson分别提出了自组织映射SOM(Self2Organizingfeature map)理论和一个名叫“交互存储器 ”的理论。而两者之间竟有着许多相似之处，不由得让人惊讶。但Kohonen的研究是目前所使用神经网络的主要依据。正是由于这些研究，引导了以后人工神经网络的振兴。 1.3：振兴时期 1982年，美国物理学家Hopfield博士发表了Hopfield模型理论，对人工神经网络的研究产生了深远的影响。如下图 Hopfield模型理论证明：神经网络并非不能达到稳定的状态，只是需要一定条件。而他的研究也让许多学者对人工神经网络的研究重新产生了兴趣。1986年，由美国的 Rumelhart 和 McCkekkand主编并撰写的《Parallel Distributed Processing : Ex2ploration in the Microstructures of Cognition》一书出版，提出了 PDP（Parallel Distributed Processing）网络思想，再一次推动了神经网络的发展。20世纪 90 年代， Edelman提出Darwinism 模型。1995 年,Jenkins等人进行了光学神经网络(PNN)的研究 .神经网络的研究重回人们的视野。 1.4：发展时期 20世纪80年代，人工神经网络在世界范围内全面复苏，这也引起了国家对神经网络的重视。“中国神经网络首届学术会议”于1990年2月由国内8个顶尖学会联合在北京召开。 1992年举办了中国第二届神经网络学术大会，中国神经网络学会便由此诞生。我国的“863”计划，“攀登”计划中，都有关于人工神经网络研究的内容。国际上，1987 年,在美国加洲举行了首届国际神经网络学会. 此后每年召开两次.至此，人工神经网络的研究得到了长足的发展。 2.人工神经网络的基本原理自生物学发展伊始，大脑便是无数科学家研究的重点，人们想要弄清楚大脑是如何运作的？其机理是什么？人工神经网络便应运而生，它的目的是想要对人类神经网络进行开发与测试 2.1：人工神经网络的生物学基础人工神经网络是人类神经网络的仿生学模拟。我们如果想要了解人工神经网络，就要先了解生物的神经元，如下图：

本课题国内外研究现状及发展趋势

本课题国内外研究现状及发展趋势医用信息系统同其他行业的信息系统相比具有其明显的特殊性，医用信息系统有大量的CT、MRI等的图象，B超、内窥镜等的视频数据，还有大量的CT、MRI、B超、PET、电子内窥镜等的医用检查设备。医用信息系统中大量的如HIS,RIS,PACS,MODALITY,CPR等部门级的系统之间有大量需要交流和共用的信息,如何将这些数据有效的交流，如何减少重复手工劳动,减少数据冗余.以提供给医生、护士从而提高诊断和治疗水平，或者提供给医院管理者以提高医院的管理水平.换而言之，就是将医院各部门之间的数据互相平滑高效的交流以及医用信息的整合集成成为世界各国致力于医用信息系统的专家学者和相关研究机构的研究话题。 Radiological Society of North America(RSNA)和Healthcare Information and Management Systems Society(HIMSS)提出了IHE框架试图解决这些信息的交流和集成问题。

IHE规范遵循DICOM标准和HL7标准.DICOM标准的全称是“医学数字成像与通信”（digital imaging and communication in medicine）标准，不仅支持医学放射图象，而且面向所有的医学图象，只要简单的增加相应的服务对象类（SOP）即可，可扩展到心电图，内窥镜图象，牙医图象，病理学图象等。HL7主要为面向健康的计算机系统提供临床、金融、管理信息的电子交换标准.IHE规范还提供了HL7到DICOM的互操作. 国内随着医疗行业改革,医疗服务行业开始面向市场,通过信息化的战略来提高医患的满意度以提到很多医院的议事日程.因此构建一个集成化的标准化的系统来及时的获取各种临床信息变的非常迫切.目前国内有许多厂商拥有遵循DICOM标准的PACS系统,然而将

国外教学设计研究现状与发展趋势

国外教学设计研究现状与发展趋势教学设计过程所产生的问题的讨论、教学设计研究的发展趋势等方面对国外教学设计研究的现状与发展趋势进行了系统阐述。随着科学技术的发展，心理学、教育学理论研究的深入，教学设计近年来成为国内外教育界关注的课题之一。考察国外教学设计的研究成果，对我们深化课堂教学改革，全面推行素质教育，提高教学效率将有莫大的启发。一、国外教学设计研究的现状如何提高课堂教学质量和教学效率一直是教学研究的核心问题。为了解决这个问题，许多教育工作者或从改变教学媒体、方法，或从精选教学内容，或从改进评价方式和课堂管理等进行深入的研究，但同时他们又感到单一方面的改革其效果不能令人满意。因此，他们开始重新思考教学设计的问题，并借鉴认知理论、技术学等新成果；从更为系统的角度探索问题，以找到在整体上提高教学效益的突破口。 1．学设计的概念什么是教学设计？为了更清楚的理解这个概念，让我们先了解什么是教学和设计。美国的教育学家史密斯（P.L. Smith ）和拉根（T. J.Ragan）认为，教学就是信息的传递及促进学生达到预定、专门学习目标的活动。它是教育的一个分支，包含了学习、训练和讲授等活动。所谓设计，是指在进行某件事之前所作的有系统的计划过程或为了解决某个问题而实施的计划，它可以从精确性、细致性、系统性等方面去判断其效果的好坏。设计者必须以高度的精确和谨慎态度，具有系统计划一个方案的才能进行设计，否则，会导致时间的误用、资源的浪费甚至无效、沉闷和缺乏动机的学习。因此，设计应考虑许多可能影响实施计划或受计划实施所影响的因素。如，设计者要考虑可能影响教学成功的因素，通过上课，把预先设计好的视觉、听觉及其他传递形式的信息传递出去。所以，教学设计的特点除上面谈到的精确、细致和系统之外，还应有形象性、创造性、工艺性、扩展性和自然性等特点。由此可见，教学设计就是把教学原理转换成教学材料和教学活动计划的系统过程，是指为了达到预期教学目标而运用系统观点和方法，遵循教学过程基本规律，对教学活动进行系统计划的过程，是教什么（课程和内容等）与怎么教（组织、方法、策略、手段及其他传媒工具的使用等）的过程。具体来说，一方面它象工程那样需要以过去成功的原理为基础来计划他们的工作，不仅在功能方面，而且以生动的、吸引人的方式来设计事情或活动，建立用以指导他们决策、解决问题的程序。另一方面，这个系统过程是以一种书面的形式把将要完成的事情或活动的结果写下来，而不是变成实际的产品或结果。因此，当教学媒体不仅仅是教师时，系统的计划就显得尤其重要。好的教师有能力根据学生的需要马上调节教学。但当教学媒体不能迅速加以调节时（如印刷体的材料、录像材料、以电脑为基础的教学），以教学原理为基础的设计就显得相当重要。所以，教学设计过程主要依据三个方面进行设计：第一，教学的目标是什么？第二，教学策略和教学媒体有哪些？第三，我们如何检验所达到的结果？如何评价和修改教学材料？韦斯特（Charles K. West ）等人则从认知科学的角度来探讨教学设计。他们认为教学就是以系统的方式传授知识，是关于技术程序纲要或指南的实施。它也是指教师的行动、实践或职业活动。设计是计划或布局安排的意思，是指用某种媒介形成某件事情的结构方式。所以教学设计的研究应从以下几个方面出发：（1）在当今复杂的社会里，人们需要学会如何学习。这种需要大大地扩大了教学的目标，它应该包括学习者将能够了解并适当地运用认知策略；（2 ）教学设计应该使用认知策略作为教学的手段；（3 ）教师将充当教学传递活动中运用认知策略和奖励认知策略运用的模范；（4）把认知策略的知识、适当的应用以及对认知策略

CAD的研究现状及发展趋势

CAD的研究现状及发展趋势计算机辅助设计技术是电子信息技术的一个重要组成部分；是促进科研成果开发和转化、实现设计自动化、加快国民经济发展和国防现代化的一项关键新技术；是提高产品和工程设计水平、降低消耗、缩短科研和新产品开发周期、大幅度提高劳动生产率的重要手段；是科研单位提高自主研发能力和管理水平、参与国际竞争的重要条件；也是进一步向计算机辅助制造、计算机集成制造系统发展的重要基础。 CAD技术的发展与应用水平已经成为一个国家科学技术现代化和工业现代化的重要标志之一，它使产品设计工作的内容和方式发生了根本性变革，彻底改变了传统手工设计绘图的方式，极大地提高了产品开发的速度，提高了设计精度。这一新技术的应用将人类的聪明才智和创造能力与计算机高速而精确的计算能力、大容量的存储和数据处理功能结合起来，使两者相得益彰。早期的CAD也就是计算机绘图，以完成图形的设计与绘制工作为主。经过40多年的研究与应用，CAD的概念已发生了本质飞跃，它不仅包括图形处理，还包括概念设计、造型设计和原理样机设计等内容。它吸收和运用了更多的与设计技术相关联的科学技术和理论，以及优化设计、可靠性设计、有限元分析、价值分析和系统工程等知识。与传统设计方法比较，cad彻底改变了设计的方式，提出了新的设计理念，把设计人员从繁琐、机械的设计工作中解脱出来，将精力和聪明才智转移到创造性的设计过程中，大大提高了产品设计的精度和可靠新，缩短了产品设计周期，降低了产品的成本。 1、CAD建模技术的研究和发展建模技术是CAD的核心技术，建模技术的研究、发展和应用，就代表了CAD技术的研究、发展和应用。下图给出了建模技术的发展情况。图中明确显示了从50年代至今建模技术的发展经历了二维建模、三维几何建模（包括线框建模、曲面建模、实体建模）、特征建模（包括参数化和变量化建模）及产品集成建模的发展过程。二维建模是最初的CAD技术用来解决二维绘图问题的，后来发展为三维的几何建模技术。三维几何建模又分为线框建模、曲面建模和实体建模。线框建模是以线来构造三维物体，其主要算法是空间自由曲线的拟合和表达相对简单。曲面建模是由曲面来构造

浅谈BP人工神经网络概要

２００８年第２２期（总第５００期）学理论ＸＵＥＬＩＬＵＮＮｏ．２２，２００８Ｇｅｎｅｒａｌ．Ｎｏ．５００浅谈ＢＰ人工神经网络柴燕茹马岩（哈尔滨商业大学管理学院，哈尔滨１５００２８）摘要：人工神经网络有很多模型，但是目前应用最广泛的、基本思想最直观、最容易理解的是前馈神经网络中的误差逆传播学习算法（ErrorBackPropagation）,简称为BP神经网络。它是前馈神经网络中的核心部分，也是最精华的部分。关键词：神经元；神经网络；局限性文献标志码：A文章编号：1002—2589（2008）22—39—02中图分类号： Q983+.6 一、人工神经网络的基本原理人工神经网络或称作连接模型（Ｃｏｎｎｅｃｔｆｏｎｉｓｔ－Ｍｏｄｅｌ），是对人脑或自然神经网络（ＮａｔｕｒａｌＮｅｕｒａｌＮｅｔ－ｗｏｒｋ）若干基本特性的抽象和模拟。人工神经网络以大脑的生理研究成果为基础，其目的在于模拟大脑的某些机理与机制，实现某个方参照生物神经元网络发展起来的人工神经网络现面的功能。已有许多种类型，但它们中的神经元结构是基本相同的。（一）生物神经元的结构与功能１．生物神经元的结构。生物神经元有一条轴突和若干树突，它通过轴突与其它细胞的树突相连接。树突是脑神经元的输入器，轴突则是信息传递的通道。生物神经元有兴奋和抑制两种状态，每一个神经元都是在与之相连的兴奋性突触和抑制性突触共同作用下活动的。它本身的兴奋和抑制作用又对其他神经元产生作用。当神经元接受到大量的兴奋性突触传来的信息时，信息被综合处理后神经元膜电位升高，超过一定阈值时，神经元被激活，细胞体产生但神经元没有接收到信息或者接收到信息经综输出信息。合后没能超过阈值，神经元则处于抑制状态。只有神经元所有输入的总效应达到阈值电平，它才能开始工作。无论什么时候达到阈值电平，神经元就产生一个全强度的输出脉冲，从细胞体经轴突进入轴突分枝。这时的神经元就称