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围住神经猫的难度取决于多种因素，比如谜题的复杂程度、空间大小和形状、神经猫的行为习惯等等。建议用户根据实际情况进行选择，不要过于自信，以免接触到更困难的谜题。
1、首先这个游戏的玩法非常的简单，就是将图中的那只猫围住，不让它从旁边跑掉；2、在游戏开始会有几个随机分布的点亮了的格子；3、你需要点一个圈将猫围起来，这时候你会发现猫的姿势会改变；4、而此时最终的目的就是让它无路可走5、最终游戏结束了，看看你用了几步。 获胜关键： 这个游戏最关键的地方就是玩家要用最少的步数将神经猫困住，那么到底有什么秘诀呢?过关攻略：发现猫其实最喜欢往左边或者是左上角落跑。举个例子，假如说猫是向左边跑的话，那么在这条路线的三步距离的点周围，开局就已经会有两个点。而接下来两步把虚线框内的另外两个填满，这样猫就会在表明“第三步”的那个位置，而这样玩家就能够获得胜利。举一反三，其他路线也是一样的，猫是回走两条路线，往左或者是往上，玩家如果想要三步就达成目标，那么在开局的时候，至少有已经有三个点。也就是说，玩家在开局的时候这条路上一条，在距离中心两步的地方，至少有3天，只要玩家掌握这点，那么就可以不断的更换开局，一直到上述条件都出现位置，那么就能够轻松获得胜利。最少步数和最优策略定理1：如果你在猫边上2格之内布子，除非有很好的地形，不然猫必定从你身边跑掉。所以在开阔场地，你的棋子至少和猫中间隔2个空格。设猫的目标是向右上开阔地逃跑。如果你走1，猫向右上走2，你再走5，猫走10……显然完全拦不住，猫直接往右上方跑走了。如果你在4布点，猫还是向2移动，你走5的话和刚才一样了，走10的话猫走5，等等，还是不行。但是如果在7布点，就不一样了。猫1，你8，猫5，你11，就拦在了猫前面，逼迫它转向。如果猫2，你可以13，等等，同样可以拦住。定理2：当你在开阔场地布下第一子时，封锁线会形成于你的这个子和猫中线的靠你那一侧。你应当让盘上已有子力和你的新子位于这条线上。假设猫只能往右上逃而不能往左下跑。红色方块代表猫的起始点，绿色六边形代表你的开局第一子。红色数字代表猫需要那么多步才能跑过去，绿色数字代表你的子需要那么多步才能连过去。显然，如果某个格子上红字小于等于绿字，表明猫会比你先到，那么朝那里布防就是没有意义的，会被突破。想象一下你的棋子是在追猫的狗。而蓝线标记的，就是刚好红字大于绿字的那条线。所以你在布子的时候不要太激进，和猫靠的太近会被绕过去。要尽可能在封锁线的我方一侧布子，远远地形成包围之势。定理3：猫是“贪心”的，所以你的布子方位要挡在猫的前方。有些人想耍小聪明，不堵前方而堵后面，寄希望于猫犯蠢。根据我们的观察，这是没有必要的，猫的走法是“贪心法”——当前局势下，哪一步最有助于它逃脱，它就走哪一步。注意是当前局势，它不会玩佯攻，不会有长远考虑，所以其实是可以预判的。而且利用这个特点，还可以给猫下陷阱：留一个开口，任猫向那里逃跑，同时加固别的防线;在最后一刻把那里封死。
蚌埠白鹿网络科技研发的游戏是对战制回合游戏。有点类似于大话西游的那种游戏。做的非常的不错，也非常的好玩。里面的游戏画面做的非常的不错。
1、中华神经科杂志 2、中国神经精神疾病杂志 3、中风与神经疾病杂志 4、临床神经病学杂志这四种杂志是神经内科学专业的核心期刊。
上海神经内科医院排名，最好的神经内科医院是哪家
首先我们要清楚什么疾病要看神经内科。神经内科是关于神经方面的二级学科。不属于内科概念。主要收治脑血管疾病（脑梗塞、脑出血）、偏头痛、脑部炎症性疾病（脑炎、脑膜炎）、脊髓炎、癫痫、痴呆、代谢病和遗传倾向疾病、三叉神经痛、坐骨神经病、周围神经病及重症肌无力等。
主要检查手段包括头颈部MRI，CT，ECT，PETCT，脑电图，TCD（经颅多普勒超声），肌电图，诱发电位及血流变学检查、基因诊断等。同时与心理科交叉进行神经衰弱、失眠等功能性疾患的诊治。
上海神经内科排名，个人觉着比较合理的如下：
1、复旦大学附属华山医院神经内科，神经内科是复旦大学附属华山医院的特色学科之一。在新一轮的学科建设中，华山医院神经内科拥有临床床位92张，年收治病人2500人以上，门诊就诊病人达32万人次，成为上海市规模最大的综合神经专科，专业方向发展符合国家重大疾病研究的需求。由董强教授领衔的脑血管病专业组作为中华医学会神经病学分会的全国脑血管病学组副组长单位，2003年牵头上海市科委“卒中单元模式建立与示范” 重大攻关项目，2004年获卫生部科技教育司十年百项计划项目“中国卒中中心建设项目”建立上海卒中培训中心。现每年收治超过600例卒中患者，建立了历时10年的卒中专病门诊，年随访卒中患者超过7000例次；是上海市医学领先专业的重点学科、2008年公益性行业科研专项研究“卒中医疗服务标准”的实施单位。
2、上海交通大学医学院附属仁济医院，神经科由我国著名神经病学家周孝达教授于1952年创建。神经科已具备了较为完整的医学专业人才队伍，不仅有周孝达、蔡琰、钱可久、潘瑞福、沈崇欣、林发清等老一代知名的神经病学专家，还有一支以年轻医生为主的朝气蓬勃的团队，现在职医师36人，副主任医师以上12人，绝大多数具有硕士和博士学历。
神经科分东院和南院（分别有独立的门诊、急诊和病房）及西院（设门诊）三部分。共有床位94张，设有卒中病房、神经康复室、血管超声检查室、神经心理检查室，年均收治各类疑难危重患者2300余例，平均住院时间11天。东部神经科门诊，除周1-5上午的普通门诊（上午）和全天的专家门诊外，每周1-4下午设有脑卒中、癫痫、帕金森病与运动障碍、记忆障碍与痴呆、失眠与神经症、头痛与头晕、周围神经病与肌病等7个专病门诊，为各类常见神经系统疾病患者提供高质量、规范和长期的医疗服务。年平均门诊人次超过13万。神经科设有独立急诊，开设脑卒中救治绿色通道，年救治约万例脑卒中、昏迷、脑炎、脊髓炎、癫痫持续状态等危重患者。神经科另有神经电生理检查室、脑血管病研究室、分子生物学研究室和肌病诊治中心。
神经科是上海市脑卒中救治中心。头痛、脑卒中和痴呆专病门诊还分别是“中华医学会国际医学交流中心的头痛中心”、“交大医学院脑卒中专病中心”和“交大医学院痴呆专病中心”。
神经科每年要完成大量的教学工作，常年负责8、5年制的中、英文班教学。每年培养研究生多名。参加我国多部《神经病学》统编教材的编写。每年举办国家级继续教育项目《神经病学进展》及其他继续教育和培训活动。每年培养来自全国各地的各级进修医师十余名。近年来，神经科先后承担和完成了多项国家、上海市科委、上海市卫生局的课题研究，并参加多项国家课题。积极参加各种有关疾病诊断与治疗新方法的临床试验，迄今已参加35项国际或国内的随机对照临床试验或大型观察性研究。每年发表专业论文几十篇。主持和执笔我国神经病学领域重要的专家共识8项。科室主办《神经病学与神经康复学》杂志。科室多人担任20余个国内学术杂志的编委，多人担任中华医学会、中华预防医学会、中国医师协会及中华医学会上海分会等多个专科委员会的学术职务。
3、上海交通大学医学院附属瑞金医院，神内科建于1963年，已有近50年的历史，全科在编医师22名，其中有医院终身教授1名，正副教授9名，医师中具有博士学位者5名，硕士学位者5名，在职博士生2名，在职硕士生5 名，研究生以上学历者占医师人数的70%以上。应诊的有特约专家门诊4位、著名专家门诊1位、普通专家门诊6位。门诊诊治人数每月约为6000多人次，急诊为每月近300人次。开设了六大专病门诊：(1)帕金森病及运动障碍；(2)老年性痴呆及记忆障碍；(3)癫痫；(4)脑血管病及头痛；（5)肌病；(6)偏头痛专病门诊；并成立了“神经病学研究中心”、“帕金森病诊疗与研究中心”和“上海阿尔茨海默病中心”。目前总院病房床位47张，分院病房床位48张，平均年收治病人1700余名。
1980年建科至今分别承担了瑞金临床医学院临床医学系法文班、英文班、高级护理系，医学营养系及夜大在内所有专业神经病学及其相关课程的教学任务。22年来，科理论课时数累计达2247小时，见习课时数累计达6532小时。还特别设立了《脑血管病研究与进展》和《帕金森的发病机制及治疗》两门选修课。余慧贞主任被评为二医大及瑞金医院的教育先进工作者，王瑛主任曾被评为二医大优秀教师及优秀教育工作者，翁中芳老师则荣获第一届“红烛奖”的荣誉。
在神经科高级专业人才的培养方面，科室共培养硕士研究生40名，博士研究生20名。目前在读的硕士研究生4人，博士研究生2人。并承担了研究生班《神经系统实验诊断》及《神经系统生物化学和检验》两门课程的教学任务。
进修医师从1970年的1名发展到现今每年10至20余名。从1990年到2000年短短的10年间，科室累计培养进修医生174人，还专门为进修医生设立了每年约336学时的教学课程。自1997年开始，神经内科陆续开出了《帕金森的基础与临床进展》和《神经内科疾病进展》两门继续再教育课程。
建科伊始，神经科的创始者就认识到科研应该与医疗教学并重的道理，在当时极其简陋的条件下仍坚持开展科研工作，围绕帕金森病动物模型展开研究。
除了上述的几个神经内科，还有上海长征医院神经内科、德济医院神经内科、长海医院神经内科等等，也是在神经内科排名不错的医院。
上海医院的神经内科，华山第一，瑞金排二。通常人会比较多，最好是在网上提前预约挂号，查好相关专家。提前14天挂号
span医生说的是脊髓炎。脊髓炎致脊髓水肿并发脊髓神经功能麻痹所致脊髓损伤平面以下的各种功能障碍发生截瘫，发病后恢复不佳的原因多是脊髓缺血时间过长而迟发缺血变性，而且必须及早的治疗抢在受累脊髓迟发缺血变性之前。若受累神经因缺血而发生变性病变。过了治疗期则恢复无望，。/spanspan中西复合治疗营养神经增强免疫改善脊髓微循环的血运预防受累神经继发缺血变性，并采用神经再生之药兴奋脊髓激活麻痹休克的神经复合治疗获得各种神经功能的改善和恢复。锻炼时要根病情议定一康复方案。需指导请发检查资料和磁共震再次联系！/span
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针对径向基函数(Radial basis function,RBF)神经网络的结构设计问题,提出一种结构动态优化设计方法.利用敏感度法(Sensitivity analysis,SA)分析隐含层神经元的输出加权值对神经网络输出的影响,以此判断增加或删除RBF神经网络隐含层中的神经元,解决了RBF神经网络结构过大或过小的问题,并给出了神经网络结构动态变化过程中收敛性证明;利用梯度下降的参数修正算法保证了最终RBF网络的精度,实现了神经网络的结构和参数自校正.通过对非线性函数的逼近与污水处理过程中关键参数的建模结果,证明了该动态RBF具有良好的自适应能力和逼近能力,尤其是在泛化能力、最终网络结构等方面较之最小资源神经网络(Minimal resource allocation networks,MRAN)与增长和修剪RBF神经网络(Generalized growing and pruning radial basis function,GGAP-RBF)有较大提高.[1] 朱文莉. 一类具有时滞的神经网络的稳定性分析[J]. 电子科技大学学报. 2000(05)[2] 廖晓昕,傅予力,高健,赵新泉. 具有反应扩散的Hopfield神经网络的稳定性[J]. 电子学报. 2000(01)[3] 张菊亮,章祥荪. 一个新的解线性规划的神经网络(英文)[J]. 运筹学学报. 2001(02)[4] 罗公亮. 从神经网络到支撑矢量机(上)[J]. 冶金自动化. 2001(05)[5] 蒋德云,张弓. 谷物识别中对神经网络的优化(英文)[J]. 农业工程学报. 2002(05)[6] 王芳荣,周德义,郑咏梅,王鼎,张铁强. 生物表面光谱特性识别的神经网络方法[J]. 吉林大学学报(信息科学版). 2002(03)[7] 宋光雄,何胜锋,曹辉,张峥,钟群鹏. 基于Hopfield神经网络的腐蚀失效模式识别[J]. 金属热处理学报. 2003(01)[8] 王学武,谭得健. 神经网络的应用与发展趋势[J]. 计算机工程与应用. 2003(03)[9] 刘斌,刘新芝,廖晓昕. 脉冲Hopfield神经网络的鲁棒H-稳定性及其脉冲控制器设计(英文)[J]. 控制理论与应用. 2003(02)[10] 刘国良,强文义,麻亮,陈兴林. 基于粗神经网络的仿人智能机器人的语音融合算法研究[J]. 控制与决策. 2003(03)
神经网络的是我的毕业论文的一部分4．人工神经网络人的思维有逻辑性和直观性两种不同的基本方式。逻辑性的思维是指根据逻辑规则进行推理的过程；它先将信息化成概念，并用符号表示，然后，根据符号运算按串行模式进行逻辑推理。这一过程可以写成串行的指令，让计算机执行。然而，直观性的思维是将分布式存储的信息综合起来，结果是忽然间产生想法或解决问题的办法。这种思维方式的根本之点在于以下两点:1.信息是通过神经元上的兴奋模式分布在网络上;2.信息处理是通过神经元之间同时相互作用的动态过程来完成的。 人工神经网络就是模拟人思维的第二种方式。这是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。人工神经网络学习的原理人工神经网络首先要以一定的学习准则进行学习，然后才能工作。现以人工神经网络对手写“A”、“B”两个字母的识别为例进行说明，规定当“A”输入网络时，应该输出“1”，而当输入为“B”时，输出为“0”。 所以网络学习的准则应该是：如果网络做出错误的判决，则通过网络的学习，应使得网络减少下次犯同样错误的可能性。首先，给网络的各连接权值赋予(0，1)区间内的随机值，将“A”所对应的图像模式输入给网络，网络将输入模式加权求和、与门限比较、再进行非线性运算，得到网络的输出。在此情况下，网络输出为“1”和“0”的概率各为50%，也就是说是完全随机的。这时如果输出为“1”(结果正确)，则使连接权值增大，以便使网络再次遇到“A”模式输入时，仍然能做出正确的判断。 如果输出为“0”(即结果错误)，则把网络连接权值朝着减小综合输入加权值的方向调整，其目的在于使网络下次再遇到“A”模式输入时，减小犯同样错误的可能性。如此操作调整，当给网络轮番输入若干个手写字母“A”、“B”后，经过网络按以上学习方法进行若干次学习后，网络判断的正确率将大大提高。这说明网络对这两个模式的学习已经获得了成功，它已将这两个模式分布地记忆在网络的各个连接权值上。当网络再次遇到其中任何一个模式时，能够做出迅速、准确的判断和识别。一般说来，网络中所含的神经元个数越多，则它能记忆、识别的模式也就越多。人工神经网络的优缺点人工神经网络由于模拟了大脑神经元的组织方式而具有了人脑功能的一些基本特征，为人工智能的研究开辟了新的途径，神经网络具有的优点在于:（1）并行分布性处理因为人工神经网络中的神经元排列并不是杂乱无章的，往往是分层或以一种有规律的序列排列，信号可以同时到达一批神经元的输入端，这种结构非常适合并行计算。同时如果将每一个神经元看作是一个小的处理单元，则整个系统可以是一个分布式计算系统，这样就避免了以往的“匹配冲突”，“组合爆炸”和“无穷递归”等题，推理速度快。（2）可学习性一个相对很小的人工神经网络可存储大量的专家知识，并且能根据学习算法，或者利用样本指导系统来模拟现实环境(称为有教师学习)，或者对输入进行自适应学习(称为无教师学习)，不断地自动学习，完善知识的存储。（3）鲁棒性和容错性由于采用大量的神经元及其相互连接，具有联想记忆与联想映射能力，可以增强专家系统的容错能力，人工神经网络中少量的神经元发生失效或错误，不会对系统整体功能带来严重的影响。而且克服了传统专家系统中存在的“知识窄台阶”问题。（4）泛化能力人工神经网络是一类大规模的非线形系统，这就提供了系统自组织和协同的潜力。它能充分逼近复杂的非线形关系。当输入发生较小变化，其输出能够与原输入产生的输出保持相当小的差距。（5）具有统一的内部知识表示形式，任何知识规则都可以通过对范例的学习存储于同一个神经网络的各连接权值中，便于知识库的组织管理，通用性强。虽然人工神经网络有很多优点，但基于其固有的内在机理，人工神经网络也不可避免的存在自己的弱点:（1）最严重的问题是没能力来解释自己的推理过程和推理依据。（2）神经网络不能向用户提出必要的询问，而且当数据不充分的时候，神经网络就无法进行工作。（3）神经网络把一切问题的特征都变为数字，把一切推理都变为数值计算，其结果势必是丢失信息。（4）神经网络的理论和学习算法还有待于进一步完善和提高。神经网络的发展趋势及在柴油机故障诊断中的可行性神经网络为现代复杂大系统的状态监测和故障诊断提供了全新的理论方法和技术实现手段。神经网络专家系统是一类新的知识表达体系，与传统专家系统的高层逻辑模型不同，它是一种低层数值模型，信息处理是通过大量的简单处理元件(结点) 之间的相互作用而进行的。由于它的分布式信息保持方式，为专家系统知识的获取与表达以及推理提供了全新的方式。它将逻辑推理与数值运算相结合，利用神经网络的学习功能、联想记忆功能、分布式并行信息处理功能，解决诊断系统中的不确定性知识表示、获取和并行推理等问题。通过对经验样本的学习，将专家知识以权值和阈值的形式存储在网络中，并且利用网络的信息保持性来完成不精确诊断推理，较好地模拟了专家凭经验、直觉而不是复杂的计算的推理过程。但是，该技术是一个多学科知识交叉应用的领域，是一个不十分成熟的学科。一方面，装备的故障相当复杂;另一方面，人工神经网络本身尚有诸多不足之处:（1）受限于脑科学的已有研究成果。由于生理实验的困难性，目前对于人脑思维与记忆机制的认识还很肤浅。（2）尚未建立起完整成熟的理论体系。目前已提出了众多的人工神经网络模型，归纳起来，这些模型一般都是一个由结点及其互连构成的有向拓扑网，结点间互连强度所构成的矩阵，可通过某种学习策略建立起来。但仅这一共性，不足以构成一个完整的体系。这些学习策略大多是各行其是而无法统一于一个完整的框架之中。（3）带有浓厚的策略色彩。这是在没有统一的基础理论支持下，为解决某些应用，而诱发出的自然结果。（4）与传统计算技术的接口不成熟。人工神经网络技术决不能全面替代传统计算技术，而只能在某些方面与之互补，从而需要进一步解决与传统计算技术的接口问题，才能获得自身的发展。虽然人工神经网络目前存在诸多不足，但是神经网络和传统专家系统相结合的智能故障诊断技术仍将是以后研究与应用的热点。它最大限度地发挥两者的优势。神经网络擅长数值计算，适合进行浅层次的经验推理;专家系统的特点是符号推理，适合进行深层次的逻辑推理。智能系统以并行工作方式运行，既扩大了状态监测和故障诊断的范围，又可满足状态监测和故障诊断的实时性要求。既强调符号推理，又注重数值计算，因此能适应当前故障诊断系统的基本特征和发展趋势。随着人工神经网络的不断发展与完善，它将在智能故障诊断中得到广泛的应用。根据神经网络上述的各类优缺点，目前有将神经网络与传统的专家系统结合起来的研究倾向，建造所谓的神经网络专家系统。理论分析与使用实践表明，神经网络专家系统较好地结合了两者的优点而得到更广泛的研究和应用。离心式制冷压缩机的构造和工作原理与离心式鼓风机极为相似。但它的工作原理与活塞式压缩机有根本的区别，它不是利用汽缸容积减小的方式来提高汽体的压力，而是依靠动能的变化来提高汽体压力。离心式压缩机具有带叶片的工作轮，当工作轮转动时，叶片就带动汽体运动或者使汽体得到动能，然后使部分动能转化为压力能从而提高汽体的压力。这种压缩机由于它工作时不断地将制冷剂蒸汽吸入，又不断地沿半径方向被甩出去，所以称这种型式的压缩机为离心式压缩机。其中根据压缩机中安装的工作轮数量的多少，分为单级式和多级式。如果只有一个工作轮，就称为单级离心式压缩机，如果是由几个工作轮串联而组成，就称为多级离心式压缩机。在空调中，由于压力增高较少，所以一般都是采用单级，其它方面所用的离心式制冷压缩机大都是多级的。单级离心式制冷压缩机的构造主要由工作轮、扩压器和蜗壳等所组成。 压缩机工作时制冷剂蒸汽由吸汽口轴向进入吸汽室，并在吸汽室的导流作用引导由蒸发器(或中间冷却器)来的制冷剂蒸汽均匀地进入高速旋转的工作轮3(工作轮也称叶轮，它是离心式制冷压缩机的重要部件，因为只有通过工作轮才能将能量传给汽体)。汽体在叶片作用下，一边跟着工作轮作高速旋转，一边由于受离心力的作用，在叶片槽道中作扩压流动，从而使汽体的压力和速度都得到提高。由工作轮出来的汽体再进入截面积逐渐扩大的扩压器4(因为汽体从工作轮流出时具有较高的流速，扩压器便把动能部分地转化为压力能，从而提高汽体的压力)。汽体流过扩压器时速度减小，而压力则进一步提高。经扩压器后汽体汇集到蜗壳中，再经排气口引导至中间冷却器或冷凝器中。 二、离心式制冷压缩机的特点与特性 离心式制冷压缩机与活塞式制冷压缩机相比较，具有下列优点： (1)单机制冷量大，在制冷量相同时它的体积小，占地面积少，重量较活塞式轻5～8倍。 (2)由于它没有汽阀活塞环等易损部件，又没有曲柄连杆机构，因而工作可靠、运转平稳、噪音小、操作简单、维护费用低。 (3)工作轮和机壳之间没有摩擦，无需润滑。故制冷剂蒸汽与润滑油不接触，从而提高了蒸发器和冷凝器的传热性能。 (4)能经济方便的调节制冷量且调节的范围较大。 (5)对制冷剂的适应性差，一台结构一定的离心式制冷压缩机只能适应一种制冷剂。 (6)由于适宜采用分子量比较大的制冷剂，故只适用于大制冷量，一般都在25～30万大卡／时以上。如制冷量太少，则要求流量小，流道窄，从而使流动阻力大，效率低。但近年来经过不断改进，用于空调的离心式制冷压缩机，单机制冷量可以小到10万大卡／时左右。 制冷与冷凝温度、蒸发温度的关系。 由物理学可知，回转体的动量矩的变化等于外力矩，则 T=m(C2UR2-C1UR1) 两边都乘以角速度ω，得 Tω=m(C2UωR2-C1UωR1) 也就是说主轴上的外加功率N为： N=m(U2C2U-U1C1U) 上式两边同除以m则得叶轮给予单位质量制冷剂蒸汽的功即叶轮的理论能量头。 U2 C2 ω2 C2U R1 R2 ω1 C1 U1 C2r β 离心式制冷压缩机的特性是指理论能量头与流量之间变化关系，也可以表示成制冷 W=U2C2U-U1C1U≈U2C2U （因为进口C1U≈0） 又C2U=U2-C2rctgβ C2r=Vυ1/(A2υ2) 故有 W= U22(1- Vυ1 ctgβ) A2υ2U2 式中：V—叶轮吸入蒸汽的容积流量（m3/s） υ1υ2 ——分别为叶轮入口和出口处的蒸汽比容（m3/kg） A2、U2—叶轮外缘出口面积(m2)与圆周速度(m/s) β—叶片安装角 由上式可见，理论能量头W与压缩机结构、转速、冷凝温度、蒸发温度及叶轮吸入蒸汽容积流量有关。对于结构一定、转速一定的压缩机来说，U2、A2、β皆为常量，则理论能量头W仅与流量V、蒸发温度、冷凝温度有关。 按照离心式制冷压缩机的特性，宜采用分子量比较大的制冷剂，目前离心式制冷机所用的制冷剂有F—11、F—12、F—22、F—113和F—114等。我国目前在空调用离心式压缩机中应用得最广泛的是F—11和F—12，且通常是在蒸发温度不太低和大制冷量的情况下，选用离心式制冷压缩机。此外，在石油化学工业中离心式的制冷压缩机则采用丙烯、乙烯作为制冷剂，只有制冷量特别大的离心式压缩机才用氨作为制冷剂。 三、离心式制冷压缩机的调节 离心式制冷压缩机和其它制冷设备共同构成一个能量供给与消耗的统一系统。制冷机组在运行时，只有当通过压缩机的制冷剂的流量与通过设备的流量相等时，以及压缩机所产生的能量头与制冷设备的阻力相适应时，制冷系统的工况才能保持稳定。但是制冷机的负荷总是随外界条件与用户对冷量的使用情况而变化的，因此为了适应用户对冷负荷变化的需要和安全经济运行，就需要根据外界的变化对制冷机组进行调节，离心式制冷机组制冷量的调节有：1°改变压缩机的转速；2°采用可转动的进口导叶；3°改变冷凝器的进水量；4°进汽节流等几种方式，其中最常用的是转动进口导叶调节和进汽节流两种调节方法。所谓转动进口导叶调节，就是转动压缩机进口处的导流叶片以使进入到叶轮去的汽体产生旋绕，从而使工作轮加给汽体的动能发生变化来调节制冷量。所谓进汽节流调节，就是在压缩机前的进汽管道上安装一个调节阀，如要改变压缩机的工况时，就调节阀门的大小，通过节流使压缩机进口的压力降低，从而实现调节制冷量。离心式压缩机制冷量的调节最经济有效的方法就是改变进口导叶角度，以改变蒸汽进入叶轮的速度方向(C1U)和流量V。但流量V必须控制在稳定工作范围内，以免效率下降。
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查找有关数据着气象数据采集技术的发展以及各气象中心算法的完善,数值天气预报的准确率一直在稳步的提升。然而,面对当今社会对高精度天气预报的需求,来自各个气象中心的模式天气预报并不能够满足人们的要求。因此各个地区的气象部门需要根据自身情况,通过参考上级指导预报对本地区的未来天气现象重新进行预报以提高预报准确率。然而地区级气象部门却受限于本身设备条件,很难获得针对当地的具有指导意义的气象数据。基于上述原因,本文通过对浙江省气象台实际预报工作的调研,结合国家局下发的质量检验要求,为解决气象预报过程中遇到的实际问题,设计并实现了“浙江省天气预报数据分析系统”。并通过分析该系统的结果数据,设计并实现了基于神经网络方法的天气预测模块。该模块会将天气预测结果作为新的预报模式加入到数据分析系统中,为气象预报工作提供更多的数据支持。论文的主要工作内容如下:1、根据浙江省气象台气象预报工作的数据需求,通过对现有的气象数据结构的分析,设计并实现了一套在大时间跨度下,具有极高查询效率的气象数据仓库。通过该数据仓库的实现,将年度数据统计时间由原来的数百秒级降低到秒级。2、设计并实现了气象数据分析系统。利用C#、HTML、JavaScript与T-SQL语音开发了具备数据挖掘能力、质量检验能力、辅助预报能力,且数据表现形式丰富而直观的,数据分析系统。通过该系统的应用,可以有效的改善气象预报人员的预报准确率。3、提出以神经网络法构建预测天气数值参考数据的数据挖掘模型。该模型以BP神经网络方法构建,通过对历史数据的不断学习从而对各个参考预报模式的误差进行预测,然后根据预测结果给出新的参考数据,作为一种新的模式供预报人员参考。该参考数据相比较其他模式的数据在预报准确性与稳定性上都有较大的提升。通过气象数值预报分析系统在该浙江省气象台的应用实践证明,本文设计和实现的气象数值预报数据分析系统能很好地满足数值预报团队关于预报误差控制的需求。不仅根据数据学习模型计算得到的预报参考数据有较好的准确性。而且提供的质量检验功能,也为数值预报团队的预报工作提供了强有力的数据支持。
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随着科学技术的发展，人工神经网络技术得到了空前的发展，并且在诸多领域得到了广泛的应用，为人工智能化的发展提供了强大的动力。以下是我整理分享的人工智能神经网络论文的相关资料，欢迎阅读!
人工神经网络的发展及应用
摘要随着科学技术的发展，人工神经网络技术得到了空前的发展，并且在诸多领域得到了广泛的应用，为人工智能化的发展提供了强大的动力。人工神经网络的发展经历了不同的阶段，是人工智能的重要组成部分，并且在发展过程中形成了自身独特的特点。文章对人工神经网络的发展历程进行回顾，并对其在各个领域的应用情况进行探讨。
关键词人工神经网络;发展;应用
随着科学技术的发展，各个行业和领域都在进行人工智能化的研究工作，已经成为专家学者研究的热点。人工神经网络就是在人工智能基础上发展而来的重要分支，对人工智能的发展具有重要的促进作用。人工神经网络从形成之初发展至今，经历了不同的发展阶段，并且在经济、生物、医学等领域得到了广泛的应用，解决了许多技术上的难题。
1人工神经网络概述
关于人工神经网络，到目前为止还没有一个得到广泛认可的统一定义，综合各专家学者的观点可以将人工神经网络简单的概括为是模仿人脑的结构和功能的计算机信息处理系统[1]。人工神经网络具有自身的发展特性，其具有很强的并行结构以及并行处理的能力，在实时和动态控制时能够起到很好的作用;人工神经网络具有非线性映射的特性，对处理非线性控制的问题时能给予一定的帮助;人工神经网络可以通过训练掌握数据归纳和处理的能力，因此在数学模型等难以处理时对问题进行解决;人工神经网络的适应性和集成性很强，能够适应不同规模的信息处理和大规模集成数据的处理与控制;人工神经网络不但在软件技术上比较成熟，而且近年来在硬件方面也得到了较大发展，提高了人工神经网络系统的信息处理能力。
2人工神经网络的发展历程
萌芽时期
在20世纪40年代，生物学家McCulloch与数学家Pitts共同发表文章，第一次提出了关于神经元的模型M-P模型，这一理论的提出为神经网络模型的研究和开发奠定了基础，在此基础上人工神经网络研究逐渐展开。1951年，心理学家Hebb提出了关于连接权数值强化的法则，为神经网络的学习功能开发进行了铺垫。之后生物学家Eccles通过实验证实了突触的真实分流，为神经网络研究突触的模拟功能提供了真实的模型基础以及生物学的依据[2]。随后，出现了能够模拟行为以及条件反射的处理机和自适应线性网络模型，提高了人工神经网络的速度和精准度。这一系列研究成果的出现为人工神经网络的形成和发展提供了可能。
低谷时期
在人工神经网络形成的初期，人们只是热衷于对它的研究，却对其自身的局限进行了忽视。Minskyh和Papert通过多年对神经网络的研究，在1969年对之前所取得的研究成果提出了质疑，认为当前研究出的神经网络只合适处理比较简单的线性问题，对于非线性问题以及多层网络问题却无法解决。由于他们的质疑，使神经网络的发展进入了低谷时期，但是在这一时期，专家和学者也并没有停止对神经网络的研究，针对他们的质疑也得出一些相应的研究成果。
复兴时期
美国的物理学家Hopfield在1982年提出了新的神经网络模型，并通过实验证明在满足一定的条件时，神经网络是能够达到稳定的状态的。通过他的研究和带动，众多专家学者又重新开始了对人工神经网络方面的研究，推动了神经网络的再一次发展[3]。经过专家学者的不断努力，提出了各种不同的人工神经网络的模型，神经网络理论研究不断深化，新的理论和方法层出不穷，使神经网络的研究和应用进入了一个崭新的时期。
稳步发展时期
随着人工神经网络研究在世界范围内的再次兴起，我国也迎来了相关理论研究的热潮，在人工神经网络和计算机技术方面取得了突破性的进展。到20世纪90年代时，国内对于神经网络领域的研究得到了进一步的完善和发展，而且能够利用神经网络对非线性的系统控制问题进行解决，研究成果显著。随着各类人工神经网络的相关刊物的创建和相关学术会议的召开，我国人工神经网络的研究和应用条件逐步改善，得到了国际的关注。
随着人工神经网络的稳步发展，逐渐建立了光学神经网络系统，利用光学的强大功能，提高了人工神经网络的学习能力和自适应能力。对非线性动态系统的控制问题，采取有效措施，提高超平面的光滑性，对其精度进行改进。之后有专家提出了关于人工神经网络的抽取算法，虽然保证了精度，但也加大了消耗，在一定程度上降低了神经网络的效率，因此在此基础上又提出了改进算法FERNN。混沌神经网络的发展也得到了相应的进步，提高了神经网络的泛化能力。
3人工神经网络的应用
在信息领域中的应用
人工神经网络在信息领域中的应用主要体现在信息处理和模式识别两个方面。由于科技的发展，当代信息处理工作越来越复杂，利用人工神经网络系统可以对人的思维进行模仿甚至是替代，面对问题自动诊断和解决，能够轻松解决许多传统方法无法解决的问题，在军事信息处理中的应用极为广泛[4]。模式识别是对事物表象的各种信息进行整理和分析，对事物进行辨别和解释的一个过程，这样对信息进行处理的过程与人类大脑的思维方式很相像。模式识别的方法可以分为两种，一种是统计模式识别，还有一种是结构模式识别，在语音识别和指纹识别等方面得到了广泛的应用。
在医学领域的应用
人工神经网络对于非线性问题处理十分有效，而人体的构成和疾病形成的原因十分复杂，具有不可预测性，在生物信号的表现形式和变化规律上也很难掌握，信息检测和分析等诸多方面都存在着复杂的非线性联系，所以应用人工神经网络决解这些非线性问题具有特殊意义[5]。目前，在医学领域中的应用涉及到理论和临床的各个方面，最主要的是生物信号的检测和自动分析以及专家系统等方面的应用。
在经济领域中的应用
经济领域中的商品价格、供需关系、风险系数等方面的信息构成也十分复杂且变幻莫测，人工神经网络可以对不完整的信息以及模糊不确定的信息进行简单明了的处理，与传统的经济统计方法相比具有其无法比拟的优势，数据分析的稳定性和可靠性更强。
在其他领域的应用
人工神经网络在控制领域、交通领域、心理学领域等方面都有很广泛的应用，能够对高难度的非线性问题进行处理，对交通运输方面进行集成式的管理，以其高适应性和优秀的模拟性能解决了许多传统方法无法解决的问题，促进了各个领域的快速发展。
4总结
随着科技的发展，人工智能系统将进入更加高级的发展阶段，人工神经网络也将得到更快的发展和更加广泛的应用。人工神经网络也许无法完全对人脑进行取代，但是其特有的非线性信息处理能力解决了许多人工无法解决的问题，在智能系统的各个领域中得到成功应用，今后的发展趋势将向着更加智能和集成的方向发展。
参考文献
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[2]汤素丽，罗宇锋.人工神经网络技术的发展与应用[J].电脑开发与应用，2009(10)：59-61.
[3]李会玲，柴秋燕.人工神经网络与神经网络控制的发展及展望[J].邢台职业技术学院学报，2009(5)：44-46.
[4]过效杰，祝彦知.人工神经网络的发展及其在岩土工程领域研究现状[J].河南水利，2004(1)：22-23.
[5]崔永华.基于人工神经网络的河流汇流预报模型及应用研究[D].郑州大学，2006.
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【摘要】 目的 探讨血浆D-二聚体（D-dimer, DD）含量与精神分裂症之间的关系。方法 运用乳胶颗粒法对31例中老年女性精神分裂症患者的血浆DD含量进行检测，并与25名无精神疾病和脑血管病史的女性正常人（对照组）比较。 结果 精神分裂症组的血浆DD含量［（±）mg/L］高于对照组［（±）mg/L］，P<。以阳性症状为主的精神分裂症患者的血浆DD含量［（±）mg/L］高于以阴性症状为主的患者［（±）mg/L］，P<；且治疗后血浆DD含量［（±）mg/L］较治疗前降低（P<）。结论 中老年女性精神分裂症患者血浆DD含量高于女性正常人，存在高凝状态和纤溶功能亢进。
【关键词 】 精神分裂症； D-二聚体
已有研究证实，精神分裂症与高粘滞综合征（HVS）关系密切［1］。D-二聚体（D-dimer， DD）可作为体内高凝状态和纤溶亢进的分子标志物［2］，是交联纤维蛋白D区降解的肽片断，主要由D区的D（α）、D（β）及D（γ）- D（γ）链组成，可影响红细胞的聚集功能及调节纤维蛋白原在肝脏的生物合成［3］。为了探讨两者的关系，我们对我院1997年9月至1998年6月40岁以上的31例女性住院精神分裂症患者的血浆DD含量进行检测并与正常人比较，现将结果报道于下。
对象和方法
一、对象
1.精神分裂症组：共31例，均符合中国精神疾病分类方案和诊断标准第2版修订本的精神分裂症的诊断标准［4］，简明精神病评定量表（BPRS）≥38分。为排除年龄和性别对研究结果的'影响，31例均为≥40岁的女性。患者年龄40～76岁，平均（57±9）岁；病程3个月至17年；头颅CT或MRI未见脑血管病征象。31例中首次采血前未服用任何精神药物者12例，另19例均停用精神药物>7天；将31例再分为以阳性症状为主［以下简称阳性，阳性症状量表（SAPS）≥28分，阴性症状量表（SANS）≤12分］和以阴性症状为主（以下简称阴性，SANS≥30分，SAPS≤10分）的两组，分别为11例和20例。
2.对照组：共25名，均系我院女职工，无精神疾病和脑血管病史，年龄42～78岁，平均（58±12）岁。采血前1个月内未服用过任何精神药物。
二、方法
所有对象均于早晨9时前空腹采血，枸橼酸钠抗凝，采用乳胶颗粒法、进口胶体金标准法试剂盒（南京弘阳生物技术有限公司提供）检测血浆DD含量，正常参考值为< mg/L。阳性组患者在精神症状消失后复查1次血浆DD含量。统计学处理采用t检验。
结果
精神分裂症组的血浆DD含量［（±）mg/L］高于对照组［（±）mg/L］，t=，P<。阳性组血浆DD含量［（±）mg/L］高于阴性组［（±）mg/L］，t=，P<；且前者治疗后血浆DD含量［（±）mg/L］较治疗前降低（t=，P<）。
讨论
DD是纤溶蛋白单体经活化因子XIII（FXIIIa）交联后，再经纤溶酶水解所产生的一种特异降解产物。DD水平的增高反映继发性纤溶活性的增强，可作为体内高凝状态和纤溶功能亢进的分子标志物之一［2，5］。近年来对DD的大量基础与临床的研究结果显示，缺血性脑血管病患者的血浆DD含量增高，并随病情的好转而改善，检测血浆DD含量有助于血栓性疾病的诊断、疗效观察和预后的判断［5，6］。我们目前尚未见国内外有精神疾病与血浆DD含量之间关系的报道。本研究的精神分裂症组血浆DD含量高于对照组（P<）的结果提示，中老年女性精神分裂症患者的体内存在高凝状态和纤溶功能亢进，支持精神分裂症患者伴有高粘滞综合征的观点［1］，也符合我国传统医学认为的精神分裂症是由“内结血瘀”所致的观点［7，8］。
本结果还显示，阳性组患者血浆DD含量高于阴性组患者（P<），且随病情的好转较治疗前降低（P<），并趋于正常。关于精神分裂症与DD之间内在的生物学机制目前尚未明了。我们推测可能与下列因素有关：（1）机体存在着凝血-抗凝两大系统，正常时两系统保持动态平衡，发病时机体反馈性地使纤溶酶原激活因子的产生和释放增加；（2）发病时患者蛋白C系统活性增强而加速上述过程，导致自发性血栓溶解和继发性纤溶活性增高，表现为血浆DD水平增高。
由于精神分裂症的病因迄今未明，血浆DD含量是否有可能作为判定精神分裂症复发、判断预后、观察病情演变和治疗效果的检测指标之一，还有待进一步扩大样本深入探讨。
参考文献
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针对径向基函数(Radial basis function,RBF)神经网络的结构设计问题,提出一种结构动态优化设计方法.利用敏感度法(Sensitivity analysis,SA)分析隐含层神经元的输出加权值对神经网络输出的影响,以此判断增加或删除RBF神经网络隐含层中的神经元,解决了RBF神经网络结构过大或过小的问题,并给出了神经网络结构动态变化过程中收敛性证明;利用梯度下降的参数修正算法保证了最终RBF网络的精度,实现了神经网络的结构和参数自校正.通过对非线性函数的逼近与污水处理过程中关键参数的建模结果,证明了该动态RBF具有良好的自适应能力和逼近能力,尤其是在泛化能力、最终网络结构等方面较之最小资源神经网络(Minimal resource allocation networks,MRAN)与增长和修剪RBF神经网络(Generalized growing and pruning radial basis function,GGAP-RBF)有较大提高.[1] 朱文莉. 一类具有时滞的神经网络的稳定性分析[J]. 电子科技大学学报. 2000(05)[2] 廖晓昕,傅予力,高健,赵新泉. 具有反应扩散的Hopfield神经网络的稳定性[J]. 电子学报. 2000(01)[3] 张菊亮,章祥荪. 一个新的解线性规划的神经网络(英文)[J]. 运筹学学报. 2001(02)[4] 罗公亮. 从神经网络到支撑矢量机(上)[J]. 冶金自动化. 2001(05)[5] 蒋德云,张弓. 谷物识别中对神经网络的优化(英文)[J]. 农业工程学报. 2002(05)[6] 王芳荣,周德义,郑咏梅,王鼎,张铁强. 生物表面光谱特性识别的神经网络方法[J]. 吉林大学学报(信息科学版). 2002(03)[7] 宋光雄,何胜锋,曹辉,张峥,钟群鹏. 基于Hopfield神经网络的腐蚀失效模式识别[J]. 金属热处理学报. 2003(01)[8] 王学武,谭得健. 神经网络的应用与发展趋势[J]. 计算机工程与应用. 2003(03)[9] 刘斌,刘新芝,廖晓昕. 脉冲Hopfield神经网络的鲁棒H-稳定性及其脉冲控制器设计(英文)[J]. 控制理论与应用. 2003(02)[10] 刘国良,强文义,麻亮,陈兴林. 基于粗神经网络的仿人智能机器人的语音融合算法研究[J]. 控制与决策. 2003(03)