• 支持向量机 • 二元线性SVM • SVM用于非线性分类 • 机器学习方法 • 人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN） • 深度学习（Deep Learning）现状 • 经典的深度学习模型/算法 • 卷积神经网络 Convolutional Neural Networks (CNN) • 多层反馈网络 Recurrent neural Network(RNN) • 自动编码器 AutoEncoder • 受限玻尔兹曼机 Restricted Boltzmann Machine, RBM • 深度置信网络 (Deep Belief Nets，DBN）

3.2 归结演绎推理 3.3 应用归结原理求取问题答案 3.４ 归结策略 3.6 Horn子句归结与逻辑程序 3.7 非归结演绎推理

5.1 一阶谓词逻辑 5.2 归结演绎推理 5.3 应用归结原理求取问题答案 5.4 归结策略 5.5 归结反演程序举例 5.6 Horn子句归结与逻辑程序 5.7 非归结演绎推理

02-01-05一级考试选择题(J) 1、智能机器人不属于计算机在()方面的应用。 A)科学计算 B)计算机辅助制造 C)过程控制 D)人工智能 2、软盘上所存放的数据,在下列()情况下数据可能丢失。 A)通过海关的X射线监视仪 B)放在盒内一年没有使用 C)置于强磁场附近 D)放于气温在-10℃的屋内 3、CPU执行人所指定的最小任务为() A)程序B)指令C)语句D)地址

将一种机器学习算法——支持向量机引入到软岩工程支护设计领域,并根据问题需要提出了一种支持向量机回归算法且编制了相应的计算程序.工程算例证明,这种算法在学习样本数量很少的情况下就可以得到很高的预测精度,且具有推广性能好的优点,避免了人工神经元由于存在过学习问题而带来的网络参数难以确定的弊病,为类似工程的支护设计提供了一种新的途径

6.1 神经网络模型 6.2 反向传播多层前馈神经网络 6.3 其他神经网络 6.3.1遗传神经网络 6.3.2 径向基函数神经网络 6.3.3 概率神经网络PNN 6.3.4 竞争特征映射神经网络

对北京重型机器厂炼钢分厂5t磁镜式双电极直流电弧炉(简称直流电弧炉)和同容量三相交流电弧炉熔化期产生的噪音和频谱、磁镜线圈产生的稳恒磁场进行了初步研究。研究结果表明,与三相交流电弧炉相比直流电弧炉是一种理想的炼钢熔炼设备。直流炉噪音以易消除的高频噪音为主,与交流炉比较在熔化期的噪音可降低级15dB。熔池搅拌强度大,整个冶炼过程不需要人工搅拌,而且电弧稳定、定向燃烧,熔池升温速度快(4~6)℃/min

5.1 程序设计语言 机器语言 汇编语言 高级语言 结构化程序设计语言 面向对象程序设计语言 可视化程序设计语言 人工智能程序设计语言 5.2 C语言程序设计 5.3 数据结构 5.4 编译原理

一、概述 两类污染物: 一类—能在环境或动植物体内积蓄，对人 体健康产生长远影响。 二类---长远影响小于一类的污染物质。 传统检测方法： 人工定期在排污出口取样检测。 两类污染物最高允许排放浓度见下表

02-01-05一级考试选择题(B) 1、智能机器人不属于计算机在()方面的应用。 A)科学计算B)计算机辅助制造C)过程控制D)人工智能 2、运算器中的运算结果可直接传送到() A)RAMB)软盘C)ROMD)硬盘 3、对软盘进行全面格式化后() A)就不能往软盘上写数据 B)软盘中原有的数据将全部丢失 C)软盘中原有的数据将部分丢失 D)软盘就不会感染计算机病毒 4、键入计算机的汉字需要转换成机内的统一()