神经网络试卷(A卷)(含答案).pdf

资源摘要信息 :"神经网络试卷(A卷)(含答案)" 本试卷涵盖了神经网络的基础知识点，包括神经网络的激活函数、神经元的连接方式、MATLAB 的应用、向量运算、矩阵运算、plot 函数的应用、BP 神经网络、RBF 神经网络、SOM 神经网络、ELMAN 神经网络等。 1. 神经网络激活函数：神经网络激活函数主要有三种形式，即非线性转移函数、对数值函数和分段线性函数。 2. 神经元的连接方式：神经元的连接方式可以分为两大类，即分层网络和相互连接型网络。分层网络将一个神经网络模型中的所有神经元按照功能分成若干层，包括输入层、隐含层（中间层）和输出层。 3. MATLAB 的应用：MATLAB 是一个常用的数学运算软件，可以用于绘制图形、矩阵运算、向量运算等。例如，在 MATLAB 中可以使用 hold on 命令来设置在同一张图绘制多条曲线，而使用 figure 命令可以将下次的图和已绘制的图分开绘制。 4. 向量运算：向量运算是神经网络中常用的数学运算。例如，在 MATLAB 中可以使用 y = [3 7 11 5] 命令来定义一个向量，然后使用 y(3) = 2 命令来改变向量中的元素。 5. 矩阵运算：矩阵运算也是神经网络中常用的数学运算。例如，在 MATLAB 中可以使用 A = [1 2 3 4; 5 6 7 8; 9 10 11 12] 命令来定义一个矩阵，然后使用 B = A(2,1:3) 命令来取出矩阵 A 中第二行第一个到第三个元素。 6. Plot 函数的应用：plot 函数是 MATLAB 中用于绘制图形的函数。例如，可以使用 plot(x,y) 命令来绘制以 x、 y 为横纵坐标的连线图。 7. BP 神经网络、RBF 神经网络、SOM 神经网络、ELMAN 神经网络：这些都是神经网络中常用的网络模型，每种网络模型都有其特点和应用场景。 8. 单层感知器：单层感知器是一种简单的神经网络模型，它可以解决线性可分的分类模式问题，但其最大缺点是只能解决线性可分的分类模式问题，要增强网络的分类能力唯一的方法是采用多层网络结构。 9. BP 算法：BP 算法是一种常用的神经网络训练算法，它采用最速梯度下降法修正权值，但该算法存在与输入样本的顺序有关、收敛速度缓慢、易陷入局部极小等缺陷，因此研究者们提出了许多改进算法。