针对BP神经网络训练时间长的问题,采用基于案例推理的方法预测精炼开始钢水温度.首先,应用层次分析法确定影响精炼开始钢水温度的各个因素的权值,并使用灰色关联度来计算案例的相似度,克服了传统相似度计算方法在案例信息不完整的情况下无法获取准确结果的缺点.然后,提出一个包含类选、粗选、精选和择优的四步检索方法,大大缩短了检索时间.最后,实验比较了人工神经网络和基于案例推理两种方法,结果表明基于案例推理比人工神经网络具有更高的命中率

针对挠性卫星本身存在的参数不确定性和外部扰动的控制问题,设计了以径向基函数神经网络和小脑神经网络为基础的复合变结构智能控制器.该控制器利用变结构控制系统对被控对象的模型误差、参数变化及外扰等的不敏感性的优点,再结合神经网络能够迅速逼近未知函数、泛化能力强的特点,可以适应挠性卫星参数不确定性和抑制外加干扰,实现对挠性卫星的有效控制.仿真结果表明复合控制能够提高卫星姿态的稳态精度和快速性

针对传统基于BP神经网络建立的连铸坯质量预测模型训练速度慢、适应能力弱、预测精度低等问题,本文提出一种基于极限学习机的连铸坯质量预测方法,对方大特钢60Si2Mn连铸坯中心疏松和中心偏析缺陷进行预测,并与BP和遗传算法优化BP神经网络预测模型的预测结果进行分析对比.结果表明:BP及GA-BP神经网络预测模型对连铸坯中心疏松和中心偏析缺陷的预测准确率分别为50%、57.5%、70%和72.5%;而基于极限学习机的连铸坯预测模型预测准确率更高,对连铸坯中心疏松和中心偏析缺陷的预测准确率分别为85%和82.5%,且该模型具有极快的运算时间,仅需0.1 s.该模型可对连铸坯质量进行迅速准确地分析,为连铸坯质量预测的在线应用提供了一种新的方法

一、种系发生 二、神经管和神经嵴的发生和早期分化 三、 脊髓的发生

矿区废弃地为室外大型非结构化环境，包含多种类型的障碍物且存在诸多不确定性因素，给移动机器人全覆盖路径规划造成了极大的困难。本文使用牛耕式单元分解法结合生物激励神经网络算法完成移动机器人对矿区废弃地的全覆盖路径规划。首先，针对矿区废弃地已知环境，采用牛耕式单元分解法对复杂环境做出区域分解，将具有综合复杂性的地图分解为多个不含障碍物的子区域；然后，根据子区域的邻接关系构建无向图，采用深度优先搜索算法确定子区域间的转移顺序；最后，采用生物激励神经网络算法确定子区域内部行走方式以及子区域间路径转移。仿真结果表明，生物激励神经网络算法在解决机器人路径转移问题方面比其他路径规划算法更高效，所得的方法能够处理复杂的非结构化环境，完成废弃矿区移动机器人的覆盖路径规划

一、目的要求 1.掌握三类肌组织的光、电镜结构 2.掌握神经元、神经纤维的结构，突触的概念、分类、结构及功能 二、内容 方法 1.数码互动显微镜系统示教： 骨骼肌：纵横断面、横纹、肌膜、肌内膜、肌束膜 心肌：纵横断面、横纹(特染）、闰盘 平滑肌：纵横断面

免疫应答的遗传调控 分子水平的免疫调节 细胞水平的调节 整体水平的调节 第一节 免疫应答的遗传控制 1. TCR、BCR编码基因 2. MHC编码基因 第二节 分子水平的免疫调节 一．抗原的调节 二．特异性抗体的反馈调节 三．补体活化片段的调节 四．免疫细胞表面分子与相应受体的调节 第三节 细胞水平的调节 一．T细胞的免疫调节作用 二．B细胞的免疫调节作用 三．抗原活化诱导的细胞死亡(AICD) 第四节 整体水平的调节 神经-内分泌-免疫系统的网络调节 – 神经-内分泌对免疫的调节 – 免疫对神经-内分泌的调节

➢（一）脑活动概述 ➢（二）神经环路活动：实现脑功能活动的保证 ➢（三）神经环路活动的细胞分子基础——神经元、突触、环路整合 ➢（四）举例：基底神经节环路活动中黑质-纹状体通路机制的研究进展和前沿

1.掌握三类肌组织的光、电镜结构 2.掌握神经元、神经纤维的结构，突触的概念、分类、结构及功能

1.掌握神经元、神经纤维的结构与功能，突触的概念、结构及功能 2.掌握中动脉、心脏壁的结构 3.掌握毛细血管的分类及结构特点