高层:建筑高度超过24m的公共建筑、工业建筑, 10层及10层以上的住宅 1给水工程 高层建筑生活给水系统与消防给水系统宜分开设置,但可共用一个水箱和贮水池

2.1室内给水系统的任务 就是将城市自来水管网(或自备水源)的水输送到装置在室内的各种配水 龙头、生产机组和消防设备等用水点,并满足各用水点水量、水压的要求。 2.2给水系统的分类 (1)生活给水系统饮用水水质要求 (2)生产给水系统 (3)消防给水系统水量水压要求 2.3给水系统的组成

目的特点要求 3.1排水系统组成 3.1.1卫生器具或生产设备受水器 洗沐器、洗涤器、排污器、冲洗设备(安装高度按GBJ15-88), 地漏(顶面标高低于地面5~10mm) 存水弯:水封深度50~100mm 3.1.2排水管系统 (1)组成 器具排水管:包括存水弯 横支管:有一定的坡度坡向立管,按要求设清扫口 立管:设检查口

在实际的神经网络中,比如人的视网膜中,存在着一种“侧抑制”现象,即一个神经 细胞兴奋后,通过它的分支会对周围其他神经细胞产生抑制。这种侧抑制使神经细胞之间 出现竞争,虽然开始阶段各个神经细胞都处于程度不同的兴奋状态,由于侧抑制的作用, 各细胞之间相互竞争的最终结果是:兴奋作用最强的神经细胞所产生的抑制作用战胜了它 周围所有其他细胞的抑制作用而“赢”了,其周围的其他神经细胞则全“输”了。 自组织竞争人工神经网络正是基于上述生物结构和现象形成的。它能够对输入模式进 行自组织训练和判断,并将其最终分为不同的类型

反馈网络(Recurrent Network),又称自联想记忆网络其目的是为了设计一个网络,储 存一组平衡点,使得当给网络一组初始值时网络通过自行运行而最终收敛到这个设计的 平衡点上。 1982年,美国加州工学院物理学家霍普菲尔德(J. Hopfield)发表了一篇对人工神经网 络研究颇有影响的论文

课堂的要求 1、将手机打到震动档; 2、需要接听电话请到教室外面; 3、不要迟到和早退,课间休息要按时回来; 4、需向讲师或工作人员请假; 5、积极参与课堂讨论

自适应线性元件( Adaptive Linear Element,简称 Adaline)也是早期神经网络 模型之一,它是由威德罗( Widrow)和霍夫(Hof)首先提出的。它与感知器 的主要不同之处在于其神经元有一个线性激活函数,这允许输出可以是任意 值,而不仅仅只是像感知器中那样只能取0或1。另外,它采用的是W一H学 习法则,也称最小均方差(LMS)规则对权值进行训练,从而能够得到比感知器 更快的收敛速度和更高的精度 自适应线性元件的主要用途是线性逼近一个函数式而进行模式联想

感知器是由美国计算机科学家罗森布拉特(f. Roseblatt)于1957年提出 的。感知器可谓是最早的人工神经网络单层感知器是一个具有一层神经元、 采用阈值激活函数的前向网络。通过对网络权值的训练,可以使感知器对一组 输人矢量的响应达到元素为0或1的目标输出,从而实现对输人矢量分类的目 的

具有 Fortran和C高级计算机语言知识的读者可能已经注意到,如果用它们去进 行程序设计,尤其当涉及矩阵运算或画图时,编程会很麻烦。比如说,若想求解一个 线性代数方程组AX=B→>X=A-B,用户得首先编写一个主程序,然后编写一个子程序 去读入各个矩阵的元素,之后再编写一个子程序,求解相应的方程,最后输出结果 般说来,求解线性方程组这样一个简单的功能需要100多条源程序。 Matlab的首创者 Cleve Moler博士在数值分析,特别是在是指线性代数的领域中 很有影响

内容安排 一、自组织神经网络 二、自组织竞争网络 三、科荷伦网络 四、自适应共振网络 五、内容小结 六、考试事宜