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这篇格式还比较完整，论文也还有点深度，你参考下1、对蜗杆传动的类型进行选择利用GB-T10085-1988中数据的条件，本次蜗杆利用蜗杆（ZI）。2、对蜗杆和蜗轮材质的选择蜗轮采用模具铸造而成，材质采用锡磷青铜。围绕着保护环境节约价值高的材料，因此齿圈利用青铜铸造而成，而轮芯则采用材质更好的灰铸铁铸造而成。蜗杆与蜗杆之间传动的能量一般，之间传动的速度并不是很快，蜗杆采用45钢；并在蜗杆螺旋表面做淬火处理。采用45钢可以增强效率和耐磨性，提高韧性，加强强度。3、对齿根弯曲疲劳强度检验和对接触疲劳强度设计传动之间的中心距为 （4-6）1）计算T2的大小根据Z1=8，估计选择效率η1=，则T2=×106=×106=×106=）确定载荷系数K蜗轮和蜗杆的转速并不是很高，他们之间冲撞不是很高，因此选择系数为Kv=;则K=KβKAKv=1××。蜗轮蜗杆载荷比较稳定，因此载荷系数为Kβ=1;在利用12-5[8]中数据可以知道帮并选择系数KA=。3）对ZE的确定蜗轮的材质ZCuSn10PI和钢蜗杆匹配，所以 弹性影响系数为160。 4）对于Zp的选择首先预先估计d1/a=，然后利用图12-13[8]中的数据可以知道Zρ=。5） 对于[σH]的选择依照蜗轮的材质采用ZCuSn10PI构成并由模具压铸而来，因此螺旋齿面的硬度应该超过45HRC，然后可以利用表12-7[8]中数据可以知道蜗轮 [σH]＇等于245MPa N=60jn2Lh=60×1××12000/5=×107 KHN==则 a≥=）计算中心距预先定其中心距为220mm，又根据i=5，所以可以利用表12-2[8]中数据可以知道模数为8mm可以确定分度圆直径大小为70mm。这时d1/a=，再次利用表12-18[8]中数据可以知道Zρ＇等于，得出Zρ＇小于Zρ，所以以上假设成立，可以使用。。4、对于蜗杆和蜗轮的各种具体数字准确的计算1）蜗杆首先对蜗杆的轴向齿距和轴向齿厚大小进行判断得出Pa=;然后对直径的系数大小和齿顶圆齿根圆以及分度圆导程角q=10；da1=96mm; df1=; γ=11°18´36"。2）蜗轮对于蜗轮主要对蜗轮的分度圆直径d2，齿根圆和喉圆直径df2，da2；以及蜗轮的齿数z2和变位系数x2和对传动比的验证iz2=40;x2=;i=40/8=5；d2=mz2=8×40=320mm；da2=d2+2ha2=320+2×8=336mm；df2=d2-2hf2=320-2××8=；rg2=a- da2/2=×336=32mm。5）、对齿根圆强度的校核 齿数为 zv2===因为x2=， zv2=，所以利用12-14[8]中数据可以知道YFa2= Yβ=1-=许用应力[σF]= [σF] ＇KFN。利用12-8[8]中数据可以知道并得出铸锡磷青铜制造的蜗轮的弯曲应力 [σF]＇=56MPa。由以上数据可以得出其寿命的系数为 KFN==其强度满足实际要求，合理。 6）、蜗杆蜗轮的精度根据GB/T10089-1988这个，可以从其中圆柱形蜗杆，蜗轮的精度等级为8级，侧隙的种类为f，因此标注是8f GB/T10089-1988，以上都是选择都是由于蜗杆属于通用机械减速器。 链传动设计 已知链传动传动比i=，输入功率P=。 1 选择链轮齿数z1,z2 假定链速υ=3～8m/s,由表9-8[8]选取小链轮齿数z1=22，从动链轮齿数z2=iz1=×22=55。2 计算功率Pca查得工作情况系数KA=，故Pca=× 确定链条链节数Lp初定中心距a0=40p,则链节数为Lp==[]节 =节，最终确定Lp=124节。4 对链条节数的选择和确定利用9-10[4]中数据可以查询知道齿数的系数大小为Kz=; KL=;利用9-13[8]中数据可以对小链轮的转速进行预先估计，因为链板有可能会发生疲劳破坏，这是由于链板在功率曲线顶点左侧。链板选择用单排链，利用9-11[8]中数据可以查询知道多排链的系数为KP=1,因此功率为是P0===为了验证上面预计的链的工作的点在功率曲线的顶点的左侧是否是对的，利用n1=和P0=，再根据9-13[8]中数据查询并选择单排链。因此上述假设成立。再根据9-1[8]中数据可以查询知道节距p=。5 计算链长和中心距L=== =mm =642mm（～）a=（～）×642mm =～＇=a-△a=642-(～)mm=～取 a＇=640mm6 验算带速υ==m/s=，满足实际要求。利用9-4[8]中数据可以知道小链轮毂孔直径dkmax=59mm, 并大于电动机的轴径大小，因此比较满足要求。8对压轴力的计算和确定 圆周力的的计算==将其依照水平方向安置取，因此其系数为KFP=,所以= 齿轮传动设计根据已知功率输入为P=，小齿轮转速 n1=15转/分传动比i=2。 1 选定齿轮类型、精度等级、材料及齿数 1）选择直齿圆柱齿轮 2）齿轮速度中等不是很快，因此选择7级精度 3）对齿轮的材质进行选择。利用10-1[5]表中数据选择小齿轮材料的选择为40 Cr，并且做出调质处理，与此同时可以得出其硬度为280HBS；和上一个一样的道理大齿轮所用材质是45钢，并知道其硬度为240HBS。4）对小齿轮的齿数进行选择z1=25,对大齿轮的齿数的选择和计算z2=iz1=2×25=50。 2 对齿轮的设计用接触疲劳强度来设计 先根据计算公式来计算，即 1）弄清公式中各个代表的数值大小； (a) 首先对载荷系数的确定Kt=； (b) 对其传动的转矩大小进行确定=×105××105N·mm (c) 由表10-7[9]选取齿宽系数ød=1 (d) 利用10-6[9]中数据可以知道其材质的ZE大小；ZE= (e) 利用10-21d[9]中数据可以查询到其齿面硬度的接触疲劳强度σHlim1=600MPa;同理也可以查询到大齿轮的强度为σHlim2=550MPa； (f) 根据10-13[9]中的公式来计算循环次数 N1=60n1jLh=60×15×1×(2×8×300×15)=×109 N2=N1/i=×109 /2=×109 (g) 利用10-19[9]中数据可以知道KHN1=;KHN2=； (h) 对其应力的计算利用（10-12）[9]中数据可以得到 2）计算 (a) 对分度圆直径的计算，将其代[σH]入中最小的值 d1t≥== (b) 计算圆周速度υ (c) 对齿宽的计算 (d) 计算b/h的大小 mt=d1t/z1= h=× mm b/h= (e) 对载荷的系数的计算因为υ=，所以精度等级为7，在利用10-8[9]中数据可以查询知道KV=；预先估计KAFt/b＜100N/m。在利用表10-3[9]中数据可以查询知道KHα=KFα=；再利用10-2[9]中数据可以知道系数KA=1；再次利用10-4[9]中数据可以知道精度等级为7级、两个小齿轮不是相互对称安装时相对支撑时，KHβ=（1+）+×10-3b把上述数值代到下面可以得到KHβ=（1+×）×+×10-3×；由b/h=，KHβ=；再利用10-13[9]中数据可以查询得到KFβ=；因此得到 =1×××。（f）对分度圆直径的验证，根据（10-10a）[9]中数据可以知道=== mm（g）对模数的确定m=d1/z1= mm3 对其强度计算弯曲强度设计公式为 （4-9）1）对计算中强度极限和寿命安全系数的确定（a）σFE1=500 MPa,σFE2=380 MPa；（b）KFN1=, KFN1=；（c）S=；[σF]1==×500/ MPa= MPa；[σF]2==×380/ MPa= MPa；（d）对载荷系数的确定K=KAKVKFαKFβ=1×××（e）查取齿行系数=，=。（f）查取应力校正系数=，=。（g）计算大小齿轮的并加以比较==，==大齿轮数值大。2）设计计算=就近取m=4，d1=，算出小齿轮齿数z1= d1/m=，z2=i z1=2×27=54。4 对其具体尺寸的计算1）齿轮分度圆的直径的计算d1=z1 m=27×4=108 mm, d2=z2 m=54×4=216 mm2）计算中心距 a=(d1+d2)/2==(108+216)/2=162mm3）对齿轮的宽度进行计算 b==1×108=108mm,取b1=108mm,b2=113mm5 验算 Ft=2T1/d1=2××/108= N == N/mm＜100 N/mm，合适。5互感器线圈绝缘包纸机工作执行部分设计设计一个机械设备的最终目的是能让所设计的设备投入实际生产，并要达到生产的要求。设计包纸机的目的是它的工作部分能实现包纸，并达到所要求的技术参数[10]。互感器线圈绝缘包纸机工作执行部分由包纸轮、放纸架和一个压紧装置组成。包纸轮的材料是45钢，轮体加工后进行抛光处理，表面镀铬，结构如图2。由电动机经带传动带动包纸轮转动，同时纸从上方的放纸架上包在包纸轮上。包纸轮上有槽，纸包在轮上的同时经过槽再包在需要包纸的线圈上。线圈在包纸轮内部，并和它同轴转动。 图2存放待用纸的地方是放纸架。放纸架由电木盘、放纸架支架、尼龙滚、星形电木杆很多部件构成。因为放纸架所受载荷不大，其各个部件的材料为酚醛布板、尼龙棒等。压紧结构示意图在图三所展示。保证包纸的紧凑性就是利用这个装置，工作时通过旋转外面的轮盘，通过一个蜗轮蜗杆传动带紧一根橘皮带，橘皮带再带紧正在进行包扎的纸，从而达到工作目的。 图3结 论综上所述，互感器线圈绝缘包纸机性能优越，完全能满足现在社会工业发展的要求。它在工作时具有以下优点：（1） 互感器线圈绝缘包纸机在工作时能够通过压紧装置，经过人工简单的操作使包纸紧凑；（2） 从电机到实现包纸只经过了两次带传动，传动过程简洁合理； （3）互感器线圈绝缘包纸机的直线行走部分行走范围达3000mm，能实现较长距离包纸；另外，互感器线圈绝缘包纸机具有高效率、稳定的可靠性以及耐用持久等特点，而这些都是机械设备的基本要求。其次是成本低，无论是制造、运营还是维修，互感器线圈绝缘包纸机的成本相比同类设备来说都降低了不少；然后是该设备的环保性能好。随着社会的发展，环保将会是机械设备最基本的要求。而此次设计的包纸设备完全不同于以往的包纸机，它的噪音、废弃物污染都降到了最低程度；最后是互感器线圈绝缘包纸机的操作和使用非常便利简单易于维修，对人体没有危害。综上所述，互感器线圈绝缘包纸机将会有良好的前景，当然，随着科学技术的发展，相信包纸设备将会进一步改进。致 谢毕业设计马上就要结束了。随之四年的大学生活也接近尾声，在这一学期的毕业设计时间里，非常感谢老师给予的指导，和同学们对我的帮助，非常感谢大家对我的指导和监督。在毕业设计过程中，我的指导老师从始至终都认认真真、勤勤恳恳地指导我进行设计，在他身上我不仅学到一些本科专业知识，还学到了他对工作认真负责的态度，这些都是我终身受益的，他们在我毕业设计过程中给予了我鼓励和帮助，感谢他们的耐心指导，祝老师，身体健康，在各自的工作岗位上创出良好的佳绩。还有一同设计的同学们，在共同相处的一学期里，我感到非常愉快，没有他们给予的帮助，我无法如此顺利的完成设计任务。同时，也感谢各位评审老师。毕业答辩是我大学的最后一次考核，为了我们顺利毕业，各位老师在这炎热的六月坚守岗位，尽职尽责。祝各位评审老师工作顺利。我向那些曾经给予我巨大帮助和鼓励的老师和16级机自2班的全体同学表示感谢，谢谢他们四年里对我无微不至的关怀和照顾，祝他们身体健康，前途无量！参考文献[1] 石娜. 一种简易实用的引线包纸机 [J].变压器 ,1998 ,(01): 9—9.[2] 刘力,周伟.组合导线联合包纸机设计[J].变压器 ,2004 ,(07): 12—14.[3] 胡来榕,陈启松.机械传动手册[M]. 北京: 煤炭工业出版社 ,2001.[4] 王凤兰, 宗振奇. 机械设计学[M]. 长春: 吉林科学技术出版社, 2004. 2[5] 成大先 . 机械设计手册[M]. 北京: 化学工业出版社 ,2004.[6] 余梦生,吴宗泽.机械零部件手册[M].北京: 机械工业出版社 ,2003.[7] 张富洲.轴承设计手册[M]. 北京: 机械工业出版社 ,2001.[8] 濮良贵, 纪名刚. 机械设计[M]. 北京: 高等教育出版社, [9] 朱孝录.齿轮传动设计手册[M]. 北京 : 化学工业出版社 ,2005.[10] 成大先 . 机械设计图册[M]. 北京: 化学工业出版社 ,2003.[11] 孙振权. 电子式电流器互感器研发现状与应用前景[J]. 高压电器 ,2004 ,(12）: 8—10.[12] 司徒东语. 红外光技术在组合导线包纸机上的应用 [J]. 变压器 ,2001 ,(11）: 31—34.[13] 郎沪勇. 一种新颖高效的包纸设备[J]. 变压器 ,2001 ,(01): 24—25.[14] 张贵芳. 滑动轴承[M]. 北京: 高等教育出版社 ,1985.[15] 吴宗泽. 机械设计课程设计手册（第二版）[M]. 北京: 高等教育业出版社 ,1999.[16] Orlov P .Fundamentala of Machine Design. 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毕业论文是指接受高等教育的毕业类的大学学生为了在毕业的时候获得学位而按照学校要求进行撰写的论文,其重点在于由毕业学历学生进行的撰写。那么毕业论文怎么写的，如何写好呢？本文将全面讲述在毕业论文写作过程中的方法和技巧，欢迎借鉴阅读。PART1 选题论文的主题是论文开头的第一步，它决定了论文的价值和方向。好的题目要体现学术的价值，最好还能符合自己志趣，适合个人研究能力，选题来源一般有三种途径：① 自拟：由自己拟定，通过指导老师批准认定。最理想的选题应该是由自己提出，把学习生活中发现的问题作为选题的来源。② 课题：参与老师主持的研究课题，申请学校设立的创新课题。③ 指定：由指导老师指定一个课题。对于还未写过毕业论文的学生建议直接选择导师给予的选题。PART2框架当你已经选定了一个题目，最佳策略是拿着题目去找导师商量。因为在比较早的阶段得到反馈，可以节省大量的时间，另外导师的指导有助于概念化和组织思想从而发现那些不必要的部分，避免浪费珍贵的时间。不同的同学有不同的写作策略，以下是文章大纲的详细元素以作参考。PART3 参考资料论文撰写前期需要准备按照要求的论文字数来准备，一般学校会有写论文的基本要求。比如一篇大学本科论文一般不超过1万字，大概需要参考10-20篇学术论文。硕士论文一般3万字左右，需要准备50篇以上高质量学术论文，著作5本以上，如果研究内容比较前沿、论文还没有出相关著作的参考材料数量则需要更多。● 只需一个知网论文搜集网站建议直接用CNKI 也就是知网，知网的文章最全，独家最多。一般的学校都会每年花钱买的，如果你的学校没有买，建议请其他学校的朋友帮你下载。某些学科或许除了知网还需要一两个辅助的网站，其他一些参考网站有：Google Scholar，SciVerse，web of science/web of knowledge ，ResearchIndex，OJOSE (Online Journal Search Engine，在线期刊搜索引擎)等。● 站在巨人的肩膀上每个学科都有各自的学术大牛，这些学术领域的大师们有更细致的研究方向，且他们的文章属于所有论文类型中的上乘，在你的论文中如果有涉及到的部分一定要有引用。另外你应该了解本校答辩老师们的名单，认真拜读答辩组成员的文章，适当引用他们的观点或者句子。总之，论文质量是需要站在伟人肩膀上的，而搜索自己学科领域的学术大牛和本校答辩老师的作品并认真拜读，让你事半功倍。● 注意技巧① 参考的著作尽量首选最新著作。因为最新著作他人很少引用，知网还不收录，可以更好的降低论文重复率。② 态度严谨。如果你需要数据，不要直接引用他人文章里的，一定要秉承科学严谨的态度去数据来源的网站查最新的数据。③论文资料重新编号。简单而言就是按照论文框架的每一章标题搜集论文材料，然后往里填充。在搜论文的时候给每一篇论文做记录和编号，把每篇的可用信息提炼出来，把对你有用的内容列出来。由于论文参考资料太多容易导致混乱，此时做出编号并列出内容提要，非常方便后续查询。把打印好的论文按照章节需要进行分类，比如一篇文章是论文的第一章需要的材料，就在文章上面写个数字“1”，若毕业论文有5章，所以材料划分为5份放好。PART4 第1版有了大纲，你要做的就是不断填充。首先应该注意不要纠结于编辑，不要停下来去选择更好的词或更好的短语或改善句子的结构。此时只需要淋漓尽致写下你的想法，把修改和编辑放在之后再处理。1、题目论文的题目应避免大，太空，太一般，词语的使用必须准确和精细。一个简单的原则就是要准确表达文章的核心论点。2、摘要主要包括研究意义，方法和结果。通俗的讲是就是为什么做、怎么做、结果是什么。首先以一两句话概括课题的意义，引入主题，即需要解决的问题；接着介绍研究方法，概括性地对每一步进行阐述；实验/论证结果要具有严谨性，最好以数据的形式展示实验结果和意义，如相关性，准确率90%等。3、引言简单而言包括三个部分：研究背景和意义，研究现状和研究方法，即需要说明“是什么”，“前人怎么做的”和“你怎么做的”三个问题，以三段式的形式展开：（1）研究背景和意义：首先介绍主题是什么，有什么研究意义，由此引入该领域的研究；（2）综述研究现状，这里就需要阅读和总结大量的文献，并在段末说明前人研究的不足或需要改进的地方，对比之中呈现出本文的创新点；（3）研究方法：根据上述的不足，引入本文做了什么研究，每一步怎么做的，与摘要中的步骤相对应，不需要写结论。更加具体的部分可参考下图：4、正文正文部分，是文章的核心，行文时要按照摘要和前言中的实验步骤来写，确保主线明确，逻辑清晰。（1）首先要简单地介绍所用的材料，方法或者模型，不需要重复前人文献中出现的具体内容如原理，定义或公式等。（2）实验/论证步骤要保证每个段落一个主题，说明这一步做了什么，目的是什么，得到了怎么的结果，做到层次分明。（3）语言上使用简单的短句，尽量避免使用长句，容易产生歧义。很多同学在这里一不小心就容易摘抄过多导致文章重复率较高，因为用到的方法基本上都是别人用过的，如“主成分分析”、“神经网络”和“正交试验”等，过多的借鉴前人的研究就容易导致复制比过高。建议大家一定要理解所用的方法，适当借鉴别人的论文加上自己的理解，就可以大大降低复制比。5、论证过程论证就是结果与分析，结果就是通过调查研究/实验发现了什么，分析就是发现的东西有什么意义。结果与分析的结构与引言部分正好相反，需要罗列成果，分析是主要内容。结果需要有数据支持，注意一定要保证数据的准确性和可验证性，建议以图表的形式表达，切记不能花里胡哨，简洁明了的说明问题就可以。6 、结论结论是对文章的总结，主要是简要概括研究方案，从正文中的研究中得到或观察到了什么数据和现象，依次说明解决了什么问题，与前人研究的异同点。需要注意的是，这里的研究方案不能像摘要和前言中那么详细，重要的是结果和意义，最后给出展望，即深入研究本课题的建议。可以通过“讨论”的方法来进行论文结论的写作：7、 参考文献参考文献主要是格式问题，可以使用EndNote等软件直接生成目标期刊的格式，如果需要中英文对照，建议使用原文中的英文。按文中出现顺序，依次排列。PART5 修改完善在完成了上面所有这些内容之后，你只完成了一半的任务。通常情况下，第一版草稿在各方面还差的很远，最后成功的可能性取决于你是否能够修改和编辑你的文章。需要用不同的策略和技巧从宏观和微观的角度修改论文，得到反馈后再次修改。① 宏观：包括对组织结构，内容以及流程的修改。● 宏观角度最好的修改方式是通过修改文章的大纲来完成。写完之后通读一次，对照大纲检查文章是否结构连贯，论文结果是否有逻辑的呈现，论证过程是否有缺少的环节。接着先不要再读，放两三天再说，这样容易产生新的更好的想法。● 接着是从头开始逐个修改每一个章节，建议一次修改的内容不要超过五页。在修改的时候，要克制去修改语法，单词，语句结构的冲动，专注于你的想法的组织和逻辑。② 微观：包括对用词，句子结构，语法，格式、标点，和拼写的修改。● 微观角度修改一个常用的技巧就是将文章出声地读出来，可以读给自己，或者同学、同事、朋友听，这样能更容易发现文章中不流畅的句子。● 更改是个打磨的过程，必须字斟句酌，可以参考其他好的文章，对照写。● 可以使用一个简单实用的技巧：把文章打印下来，用铅笔在上面标注和修改。PART6 提前查重一般高校毕业论文的查重率在5%到30%不等，硕士论文的学科查重率更是要控制在15%以下，具体要求还是取决于学校。一般来说，对于学历的要求越高，查重要求越严格。所以同学们在上交论文前，可以了解下学校的查重率要求，再根据这一要求再进一步修改自己的毕业论文。中国知网作为现在社会上最具影响力的查重软件，它的严格性是毋庸置疑的，它同时也是大部分中国高校所采用的论文查重软件，针对毕业生群体不同，它所对应的数据库也不尽相同。因此建议同学们在交论文之前，可以自己提前为自己的论文进行检测。检测好之后会有一个检测报告，上面的标红部分就是重点需要修改的部分，其检测结果也能直接作为学校最终的检测结果的参考。
如何书写论文呢？其实论文的话我们很多时候会想到查重的问题，确实会进行一些相关的查重来，排查，学生是不是去百度去搜索，去抄袭别人的的论文。个人的经历来看，其实写论文并不是一件非常难的事情，首先，第一步你必须要去参考榜上相类似的论文的书写情况，他们的技术点，知识点，难点。还有他们的关键点。理清他们的思路，然后综合自己的节目或者说项目来进行规划。先把自己的论文进行划分模块。标题，一个个的模块进行去形成思路，把它主次之分。分清楚之后，然后写下来形成自己的思路。或者遇到一些你自己没法书写，但是有其他参考论文的情况下，可以拿别人的论文通过自己的言语表达方式自己写出来。不但是不能跟别人的一样。可以有效的避免查重的问题。
亲是需要的啊
深度神经网络（DNNs）是 AI 领域的重要成果，但它的 “存在感” 已经不仅仅限于该领域。 一些前沿生物医学研究，也正被这一特别的概念所吸引。特别是计算神经科学家。 在以前所未有的任务性能彻底改变计算机视觉之后，相应的 DNNs 网络很快就被用以试着解释大脑信息处理的能力，并日益被用作灵长类动物大脑神经计算的建模框架。经过任务优化的深度神经网络，已经成为预测灵长类动物视觉皮层多个区域活动的最佳模型类型之一。 用神经网络模拟大脑或者试图让神经网络更像大脑正成为主流方向的当下，有研究小组却选择用神经生物学的方法重新审视计算机学界发明的DNNs。 而他们发现，诸如改变初始权重等情况就能改变网络的最终训练结果。这对使用单个网络来窥得生物神经信息处理机制的普遍做法提出了新的要求：如果没有将具有相同功能的深度神经网络具有的差异性纳入考虑的话，借助这类网络进行生物大脑运行机制建模将有可能出现一些随机的影响。要想尽量避免这种现象，从事 DNNs 研究的计算神经科学家，可能需要将他们的推论建立在多个网络实例组的基础上，即尝试去研究多个相同功能的神经网络的质心，以此克服随机影响。 而对于 AI 领域的研究者，团队也希望这种表征一致性的概念能帮助机器学习研究人员了解在不同任务性能水平下运行的深度神经网络之间的差异。 人工神经网络由被称为 “感知器”、相互连接的单元所建立，感知器则是生物神经元的简化数字模型。人工神经网络至少有两层感知器，一层用于输入层，另一层用于输出层。在输入和输出之间夹上一个或多个 “隐藏” 层，就得到了一个 “深层” 神经网络，这些层越多，网络越深。 深度神经网络可以通过训练来识别数据中的特征，就比如代表猫或狗图像的特征。训练包括使用一种算法来迭代地调整感知器之间的连接强度（权重系数），以便网络学会将给定的输入（图像的像素）与正确的标签（猫或狗）相关联。理想状况是，一旦经过训练，深度神经网络应该能够对它以前没有见过的同类型输入进行分类。 但在总体结构和功能上，深度神经网络还不能说是严格地模仿人类大脑，其中对神经元之间连接强度的调整反映了学习过程中的关联。 一些神经科学家常常指出深度神经网络与人脑相比存在的局限性：单个神经元处理信息的范围可能比 “失效” 的感知器更广，例如，深度神经网络经常依赖感知器之间被称为反向传播的通信方式，而这种通信方式似乎并不存在于人脑神经系统。 然而，计算神经科学家会持不同想法。有的时候，深度神经网络似乎是建模大脑的最佳选择。 例如，现有的计算机视觉系统已经受到我们所知的灵长类视觉系统的影响，尤其是在负责识别人、位置和事物的路径上，借鉴了一种被称为腹侧视觉流的机制。 对人类来说，腹侧神经通路从眼睛开始，然后进入丘脑的外侧膝状体，这是一种感觉信息的中继站。外侧膝状体连接到初级视觉皮层中称为 V1 的区域，在 V1 和 V4 的下游是区域 V2 和 V4，它们最终通向下颞叶皮层。非人类灵长类动物的大脑也有类似的结构（与之相应的背部视觉流是一条很大程度上独立的通道，用于处理看到运动和物体位置的信息）。 这里所体现的神经科学见解是，视觉信息处理的分层、分阶段推进的：早期阶段先处理视野中的低级特征（如边缘、轮廓、颜色和形状），而复杂的表征，如整个对象和面孔，将在之后由颞叶皮层接管。 如同人的大脑，每个 DNN 都有独特的连通性和表征特征，既然人的大脑会因为内部构造上的差异而导致有的人可能记忆力或者数学能力更强，那训练前初始设定不同的神经网络是否也会在训练过程中展现出性能上的不同呢？ 换句话说，功能相同，但起始条件不同的神经网络间究竟有没有差异呢？ 这个问题之所以关键，是因为它决定着科学家们应该在研究中怎样使用深度神经网络。 在之前 Nature 通讯发布的一篇论文中，由英国剑桥大学 MRC 认知及脑科学研究组、美国哥伦比亚大学 Zuckerman Institute 和荷兰拉德堡大学的 Donders 脑科学及认知与行为学研究中心的科学家组成的一支科研团队，正试图回答这个问题。论文题目为《Individual differences among deep neural network models》。 根据这篇论文，初始条件不同的深度神经网络，确实会随着训练进行而在表征上表现出越来越大的个体差异。 此前的研究主要是采用线性典范相关性分析（CCA，linear canonical correlation analysis）和 centered-kernel alignment（CKA）来比较神经网络间的内部网络表征差异。 这一次，该团队的研究采用的也是领域内常见的分析手法 —— 表征相似性分析（RSA，representational similarity analysis）。 该分析法源于神经科学的多变量分析方法，常被用于将计算模型生产的数据与真实的大脑数据进行比较，在原理上基于通过用 “双（或‘对’）” 反馈差异表示系统的内部刺激表征（Inner stimulus representation）的表征差异矩阵（RDMs，representational dissimilarity matrices），而所有双反馈组所组成的几何则能被用于表示高维刺激空间的几何排布。 两个系统如果在刺激表征上的特点相同（即表征差异矩阵的相似度高达一定数值），就被认为是拥有相似的系统表征。 表征差异矩阵的相似度计算在有不同维度和来源的源空间（source spaces）中进行，以避开定义 “系统间的映射网络”。本研究的在这方面上的一个特色就是，使用神经科学研究中常用的网络实例比较分析方法对网络间的表征相似度进行比较，这使得研究结果可被直接用于神经科学研究常用的模型。 最终，对比的结果显示，仅在起始随机种子上存在不同的神经网络间存在明显个体差异。 该结果在采用不同网络架构，不同训练集和距离测量的情况下都成立。团队分析认为，这种差异的程度与 “用不同输入训练神经网络” 所产生的差异相当。 如上图所示，研究团队通过计算对应 RDM 之间的所有成对距离，比较 all-CNN-C 在所有网络实例和层、上的表示几何。 再通过 MDS 将 a 中的数据点（每个点对应一个层和实例）投影到二维。各个网络实例的层通过灰色线连接。虽然早期的代表性几何图形高度相似，但随着网络深度的增加，个体差异逐渐显现。 在证明了深度神经网络存在的显著个体差异之后，团队继续探索了这些差异存在的解释。 随后，研究者再通过在训练和测试阶段使用 Bernoulli dropout 方法调查了网络正则化（network regularization）对结果能造成的影响，但发现正则化虽然能在一定程度上提升 “采用不同起始随机种子的网络之表征” 的一致性，但并不能修正这些网络间的个体差异。 最后，通过分析网络的训练轨迹与个体差异出现的过程并将这一过程可视化，团队在论文中表示，神经网络的性能与表征一致性间存在强负相关性，即网络间的个体差异会在训练过程中被加剧。 总而言之，这项研究主要调查了多个神经网络在最少的实验干预条件下是否存在个体差异，即在训练开始前为网络设置不同权重的随机种子，但保持其他条件一致，并以此拓展了此前与 “神经网络间相关性” 有关的研究。 除了这篇 这篇 研究以外，“深度学习三巨头” 之一、著名 AI 学者 Hinton 也有过与之相关的研究，论文名为《Similarity of Neural Network Representations Revisited》，文章探讨了测量深度神经网络表示相似性的问题，感兴趣的读者可以一并进行阅读。 Refrence： [1] [2]
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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