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

1 感知机存在的一个问题 2 线性可分 SVM SVM 的种类 函数间隔和几何间隔 学习的原始最优化问 题 凸优化问题 线性可分 SVM 学习算 法—最大间隔法 支持向量与间隔边界 拉格朗日对偶性 KKT 条件 线性可分 SVM 学习的 对偶算法 3 线性不可分 SVM 线性 SVM 学习的对偶 算法 线性 SVM 学习算法 线性不可分时的 SV 合页损失函数 4 非线性 SVM 与核函数 希尔伯特空间 核函数的定义 核函数的选取 核技巧在 SVM 中的应 用 非线性 SVM 算法 5 序列最小最优化算法 SMO 算法的基本思路 两变量二次规划的求 解方法 两个变量的选择方法

3.1 基于推理的视觉理解概述 3.1.1 逆向和不适定问题 3.1.2 感知组织现象 3.1.3 视觉识别和推理 3.2 感知组织的基本原理 3.2.1 根据图象关系的显要性进行聚类 3.2.1.1 图象关系非偶然性产生的概率 3.2.1.2 限制计算的复杂性 3.2.2 通过求能量极小进行聚类 3.2.2.1 计算策略 3.2.2.2 感知聚类中的表象 3.2.2.3 聚类能量的计算 3.2.3 根据图象特征推论三维空间结构 3.3 景物结构的模型 3.3.1 部件模型和自然形状表示法 3.3.2 部件识别理论（Recognition-By-Component, RBC）

通过系统的学习与严格的训练,全面掌握数学分析的基本理论知识、思想与方法;培养严格的逻辑思 维能力与推理论证能力:具备熟练的运算能力与技巧:提高建立数学模型,并应用微积分这一工具解决实 际应用问题的能力。通过学习与研究,激发学生热爱专业,增强建设祖国的事业心和责任感,为学习数学 专业的所有后续课程打下基础

为解决我国果品蔬菜的卖难 问题,使市场经济与果品蔬菜的营销更 紧密结合,引入果品蔬菜市场营销理念 使学生从产品、价格、促销、渠道四方 面掌握果蔬营销策略,认识到果品蔬菜 的营销是一门理论化、系统化的科学

由于计算机的飞速发展,计算机控制系统得到广泛的应用,离散系统控制理论 具有越来越重要的地位。由于离散系统中存在采样、保持、数字处理等过程,离散 系统具有一些独特的性能。下面首先讨论采样与保持这些离散系统的特殊问题的数 学描述,然后建立离散系统的数学模型

《法理学进阶》是西南政法大学法学理论学科组编写的适用于大学本科高年级学生的“法理学”教学用书。本教材和《法理学初阶》配套使用，目的是在系统学习《法理学初阶》以及掌握了其他相应的法学知识之后，在高年级进一步提高学生法学理论水平。法理学是法学体系中重要的分之学科，在是掌握好其他法学分支学科知识的基础，对法律实践也有重要的指导作用，法学专业学生不仅需要扎实的法律实践能力，也需要良好的法学理论功底。《法理学进阶》从法律本体论、法律价值论、法律方法论和法律社会论四个法理学重要组成部分出发，着重于法律基本原理方面的比较深入地分析与研究。本课程力图深化学生的理论知识，使学生拥有扎实的法学理论功底，同时提高学生运用理论解决实践问题的能力。本课程的学习要求学生掌握法律本质、法律本位、法律功能、法律价值、法律方法、法律与社会等多方面的法理学知识，教学目的一方面是加强对法理学的基本概念、基本理论和基本原理的理解和掌握，另一方面是学生的理论思维能力的培养，要引导学生形成法理学的问题意识，以及主动探索问题的能力

一、目的与任务 《环境监测》教学实习是环境监测教学的重要组成部分,是实现环境监测教学目标 的重要教学环节,它与环境监测的理论教学、境监测实验教学构成课程教学的有机整 体。 《环境监测》教学实习的主要教学目的是使学生掌握环境质量监测的基本原理、 基本方法和基本步骤。由于环境监测与评价的监测项目多,内容复杂、综合,需要长时 间连续操作,而且有一定的研究性,一般实验课无法安排,而这些内容又是农业资源与 环境专业培养目标所要求的,教学实习是一种较好的方式,通过教学实习,可以锻炼学 生环境质量监测技能,培养合作精神,提高课程兴趣,提高观察问题、分析问题和解决 问题的能力

6.1飞机总体参数的多学科设计优化 6.1.1多学科设计优化的基本概念 飞机总体设计是一个复杂的系统工程,覆盖了多个学科的内容 ,例如空气动力学、结构学,推进理论,控制论等。 多学科设计优化是一种解决大型复杂工程系统设计过程中耦合 与权衡问题,同时对整个工程进行综合优化设计的有效方法

1、静态系统的辨识,它包括: （1)参数辨识 （2)结构辨识 2、动态系统的辨识 （1)结构辨识 （2)系统行为的辨识 一般情况下的静态模糊辨识问题，在一般情况下,规则具有以下的形式: