《数学教学论》课程教学资源（学习方法研讨）05 发现学习法

《数学教学论》课程教学资源（学习方法研讨）04 小组讨论学习法

《数学教学论》课程教学资源（学习方法研讨）03 问题学习法

《数学教学论》课程教学资源（学习方法研讨）02 课题学习法

《数学教学论》课程教学资源（学习方法研讨）01 研究性学习

习惯篇_主题班会：学习方法与学习习惯ppt

学习方法交流_主题班会课件：学习型社会

教学内容 首先介绍人工神经网络的基本概念和 ANN 的特性，以及神经网络的学习方法。然后讲授典型的前向神经网络、反馈神经网络的原理、结构、基本算法，给出了 BP 网络的算法改进。最后介绍了神经网络 PID 控制。 教学重点 1. 神经网络的各种学习算法，神经网络的训练。 2. 感知器网络、BP 网络的结构和算法、BP 网络学习算法的改进，反馈网络的结构、学习算法。 3. 神经网络 PID 控制

为了对匹配决策问题进行建模与预测,提出了一种具有更多神经生理学特征的稀疏回声状态网络(ESN),并基于在线监督学习方法对网络进行训练.为了评估网络的匹配决策性能,设计了三组测试数据集对网络性能进行测试,并提出了一种基于网络期望输出与实际输出序列最大相关系数的评价方法.仿真结果表明,新模型只需要较少的训练时间即可获得较好的决策性能,且对发放时间间隔、平移和网络噪声具有较好的鲁棒性

第一章 绪论 第一节 观赏植物的定义，任务和学习方法 第二节 观赏植物在景观建设中的作用 第二章 总论 第一节 植物分类基础知识 第二节 植物分类的方法和分类系统 第三节 观赏植物的生长发育规律 第四节 植物的生态习性 第五节 植物（特别是树木）对环境的改善和防护功能 第六节 观赏植物的美化功能 第七节 观赏植物的配置 第三章 各论