1 历史进程 2 预备知识 采用线性激活函数的神经元 采用阈值激活函数的神经元 采用 S 形激活函数的神经元 3 异或问题 4 多层感知机到底在做什么？ 5 Tilling（耕种，耕作）算法 6 可微激活函数函的多层感知机学习方法 误差 e 的表示 误差的反向传播 反向传播算法 计算例子

2-1 控制系统微分方程的建立 2-2 非线性微分方程的线性化 2-3 传递函数 (transfer function) 2-4 动态结构图 2-5 系统的脉冲响应函数 2-6 典型反馈系统传递函数

1、范围:通信领域中各种高频电路(含非线性电路)的组成、 工作原理及分析计算。 2、主要内容:高频小信号放大器、高频功率放大器、正玹波振 荡器、频谱的线性搬移电路、振幅调制与解调、 混频、频率调制与解调、参量电路、反馈控制电 路原理及应用。 3、要求:掌握基本概念和分析方法;掌握有关内容的数学 推导过程;理论与实际结合培养动手能力

针对焊缝缺陷磁记忆检测中存在定量化反演难题,建立了基于改进的支持向量回归机定量反演模型.以预制不同尺寸未焊透和夹渣缺陷的Q235焊接试样为试验材料,进行磁记忆扫描检测发现:缺陷位置的磁记忆信号特征参数随尺寸变化而呈现一定的变化规律,但同时存在分散性和不确定性.鉴于磁记忆信号样本的有限性、分散性和非线性,首先将提取到的磁记忆特征参数进行归一化处理,引入支持向量回归机建立焊缝缺陷磁记忆定量反演模型,并进一步利用模拟退火算法对支持向量回归机参数进行优化,使目标函数达到全局最优而非局部最优.最后,考虑到由磁记忆信号逆向反推缺陷的三维尺寸,存在解的不确定性,为此在缺陷单维尺寸反演模型的基础上,通过构建多层结构的支持向量回归机进行多尺寸反演输出,建立了基于模拟退火支持向量回归机的焊缝缺陷磁记忆定量反演模型,结果表明:未焊透缺陷尺寸反演最大相对误差为7.96%,夹渣缺陷为4.97%,为焊缝缺陷的磁记忆反演与定量化评价提供一种新的思路

设fx)是定义在闭区间[ab]上的连续函数,如果x∈[ab]使 得f(x)=0则称x是fx)的一个零点 从几何图形看,函数f(x)的零点就是曲线y=f(x)与x轴的交 点。这个事实对我们求数值解很有启发作用 提示:函数f)的零点其实也就是(非线性)方程fx)=0的 解,所以求函数的零点问题也就是非线性方程求解的问题。 结论:由高等数学中的界值定理可知,若fa)f(b)<0,方程 f(x)=0在[ab内一定有解 求函数零点的方法有对分法,牛顿法和不动点算法

应用神经网络建立连铸钢水温度预报模型，重点研究了转炉出钢到中间包浇铸区间的温度变化，确定钢水温降与其影响因素之间的非线性映射关系.本模型能较准确地预报连铸钢水温度

• 若干个结点与若干条边构成的结构 –结点是一些具体对象的抽象 –边是对象间的关系 • 图是一种复杂的非线性结构，它有极强的表达 能力 • 图中结点可有多个前趋和多个后继 • 这里着重讨论图的存贮结构与基本操作的实现

为研究钢内裂纹愈合机理,对经过热愈合处理的稀土Q235钻孔压缩试样的组织进行了光学显微镜和SEM电镜观察与分析.结果表明,低碳钢在热愈合过程中产生了两类耗散结构特征:基体中片状珠光体的溶解;裂纹愈合区组织的形成.分析认为,含内裂纹的低碳钢是远离平衡态的开放系统,热愈合过程中存在着反应扩散非线性基本条件,存在浓度起伏、结构起伏、能量起伏等涨落因素,因此导致了材料内部有序耗散结构的产生

介绍了对角递归神经网络,针对BP算法收敛慢的缺点,将递推预报误差学习算法应用到神经网络权值和域值的训练.通过对非线性系统辨识的仿真及在磷化温控系统建模中的应用,验证了这种建模方法的有效性

采用人工植入Al2O3夹杂物的试样,通过SEM原位观察及非线性有限元分析,研究了在单轴拉伸条件下P/M Rene 95合金中夹杂物与基体的相互作用机理.结果表明,不同尺寸及位置的夹杂物对拉伸进程影响不同;夹杂物/基体界面的裂纹萌生及扩展取决于界面附近基体材料的应力状态