精选优质文档-倾情为你奉上神经网络试卷一、 填空题（30分）、 人工神经元网络是由大量的神经元网络通过极其丰富和完善的联接而构成的自适应非线性动力系统。研究神经网络可以分为两个过程，即快过程，指神经网络的计算过程；慢过程，指神经网络的学习过程。、 神经元（即神经细胞）是由细胞体、树突、轴突、和突触四个部分组成。、 神经元的膜电位是指以外部电位作为参考电位的内部电位；静止膜电位是指没有输入时的膜电位，通常为-70mv；动作过程是指外界有输入时，受其影响膜电位的变化过程。、 神经元的兴奋是指神经元产生膜电位约为100mv，时宽约为1ms的脉冲过程，膜电位的阈值为-55mv，大于-55mv则兴奋。、 自组织过程就是一种非监督学习，这种学习的目的是从一组数据中提取有意义的特征或某种内在的规律性，它所遵循的规则一般是局部性的，即联接权的改变只与近邻单元的状态有关。、 人工神经元网络按网络结构可分为前馈型和反馈型；按网络的性能分为连续性和离散性、确定性和随机性网络；按学习的方式可分为有导师和无导师学习；按照突触联接的性质分为一阶线性关联与高阶线性
