2008年人工神经网络试卷A卷

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《人工神经网络》试卷（ A卷）

1、泛化能力

总得分 阅卷人 复查人 考试方式 本试卷考试分数占 学生总评成绩比例 开卷考试 70 % 一 、 填空题（ 共17空，每空1分，计17分） 分数 17 得分

1、在生物神经元中， 接收来自其它神经元的输入， 给其它神经元提供输出，2、有监督学习 神经元与神经元之间通信的连接称为 。

2、最早的人工神经网络是 ，它由美国计算机科学家罗森布拉特（F.Roseblatt）于1957 年提出，而目前应用最为广泛的神经网络模型则是 。

3、对于人工神经网络而言，神经网络的学习方法归根结底就是 的调整方法。

4、在统计学习理论中反映学习机器复杂度的指标是 。

5、1982年，美国加州工学院物理学家 发表了一篇对人工神经网络研究颇有影响的

论文“Neural Network and Physical System”，有力地推动了神经网络的发展，标志着神经网络开始由

低潮阶段转入复兴阶段。在这篇论文中作者引入了 的概念，给出了神经网络的稳定

性判据，并用来进行约束优化问题。 3、 过学习 6、在实际的神经网络中存在一种现象，即一个神经细胞兴奋后，通过它的分支会对周围其他神经细 胞产生抑制，我们把这种现象称为 现象，自组织竞争人工神经网络就是在基于这种 现象的基础上生成的。

7、在竞争学习策略中采用的典型学习规则称为 ，其英文写法是 。 8、BP网络的学习过程由 与 两个过程组成。 9、在支持向量机学习算法中，位于最优分类线（面）上的训练样本点称为 。

10、前馈型神经网络的学习训练主要采用BP算法，计算过程和收敛速度比较慢；反馈型神经网络的4、Hebb学习规则学习主要采用 规则，一般情况下计算的收敛速度很快。

11、自适应线性元件采用的是 学习规则对权值进行训练。 分数 25 二、 名词解释（共5题，每题5分，计25分） 得分

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5、自学习 分数 38 三、问答题（共5题，计38分） 得分

1、人工神经网络是模拟生物神经网络的产物，除相同点外，它们还存在哪些主要区别？（

2、感知器神经网络存在的主要缺陷是什么？（6分）

3、请比较前馈型神经网络与反馈型神经网络的异同点。（8分）

4、BP算法的主要思想是什么，它存在哪些不足之处？（9分） 6分）

5、请描述结构风险最小化原则（SRM）的思想，并给出其数学表达式。（9分） 分数 四、 推导题 （共1题，计20分） 20 得分 1、给定图1所示的具有一个隐含层的BP简化网络图，请给出BP算法的完整推导步骤。（20分）第2页（共3页）

图1 具有一个隐含层的BP简化网络图

图中，设输入为P，输入神经元有r个，隐含层内有s1个神经元，激活函数为F1，输出层内有

s2个神经元，对应的激活函数为F2，输出为A，目标矢量为T

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