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(一)表现性 (二)交互性 (三)智能性
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一、建设基础 (一)专业群优势特色 (二)面临的机遇和挑战 二、组群逻辑 (一)专业群与产业(链)的对应性 (二)专业群人才培养定位 (三)群内专业的逻辑性 三、建设目标 (一)总体目标 (二)具体目标 四、建设内容与举措 (一)创新人才培养模式,培育一流技术技能人才 (二)深化课程改革,创建丰富优质信息化课程资源 (三)利用人工智能技术,推动教材及教法全新革命 (四)引培结合,打造高水平结构化师资团队 (五)校企融合,共创高水平实践教学基地 (六)多方协同,打造高水平技术技能创新服务平台 (七)精准定位,充分发挥专业群社会服务能力和水平 (八)加强国际交流与合作,扩大专业群国际影响力 (九)强化监督管理,建立可持续发展保障机制 (十)夯实特色产业学院建设,打造产教融合全国名片 五、预期成效 (一)项目建设预期成效 (二)标志性成果 六、建设进度 七、经费预算
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模块(组合)网络 (1) 产生的背景 (a) 更好的映射非线性函数 (b) 模拟人类神经系统,分工合作 (c) 在控制中,克服“时间交叉”(Temporal Crosstalk) 现象
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(1)精确逻辑(传统逻辑)的一些概念 命题逻辑、布尔代数、和集合论是同构的。 隐含是重要的概念。 传统的命题逻辑中,命题的“真”和“假”必须具有 意义。逻辑推理是给定一个命题,组合成另一个命题的过 程
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( 1) 都是非数值型的非线性函数的逼近器、估计器、和动态系统; (2) 不需要数学模型进行描述,但都可用数学工具进行处理; (3)都适合于VLSI、光电器件等硬件实现
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比较:传统的优化方法 (1)依赖于初始条件。 (2)与求解空间有紧密关系,促使较快地收敛到局部
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竞争学习和Kohonen自组织网络 竞争学习根据输入模式来更新权值,输入单元i与所有输 出单元j 用wij 连接。输入的数目即为输入的维数,输出的 数目即为输入数据要聚类的数目
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原理:从小脑活动只获取启发 (1)小脑从各种传感器获得信号、反馈和命令,构成地址,地址的内容形成各种所需的动作。 (2)输出的动作只限制在最活跃神经中的一个小子集,绝大多数神经元都受到抑制
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9.1金融信息增值服务系统概述 9.2 商业银行综合业务管理系统 9.3 客户信息评估系统 9.4 金融监控与预警系统 9.5 企业理财智能系统
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