《我是少年阿凡提》教学设计

正教学内容:歌曲《我是少年阿凡提》教学目标:1、学会用活泼、轻巧的声音有表情地演唱歌曲《我是少年阿凡提》,感受和体验乐曲旋律诙谐、轻快的情绪以及浓郁的新疆少数民族的节奏特点。2、以听、看、舞、唱、展示等方式充分调动学生各种感知器官,增进对新疆艺术、文化独特魅力的了解和体验。3、通过学习《我是少年阿凡提》,让孩子     

MLP网络递推最小二乘反向传播学习算法的研究

自从Bumelhart提出了训练多层感知器网络的反向传播学习算法以来,人们改变了对多层感知器网络难以训练学习的悲观认识，从而使多层感知器网络的处境大为改观。近年来，人们已将BP算法成功地应用于语音识别、图象处理等领域。然而，在实际应用中，BP算法训练多层网络存在如下几个问题：     

电子商务中基于深度学习的虚假交易识别研究

为了解决电子商务平台中存在的虚假交易问题,本文依据商品的销售记录以及商家的基本信息,提出了一种结合深度置信网络和多层感知器的虚假交易识别方法,通过识别出以通过刷单增加销量的商品来识别虚假交易。首先利用深度置信网络对交易特征进行学习,得到更高层次的抽象特征;然后利用多层感知器进行分类任务,从而识别出虚假交易。从淘宝中爬取商品的交易记录和评论数据进行实验验证,与其他机器学习模型的实验结果进行对比,其性能有明显的提升。     

直觉模糊感知器及其收敛性

将直觉模糊集与感知器网络相结合,提出了一种用来分类的直觉模糊感知器模型,同时构造了一种新的学习算法,并证明了在训练样本直觉模糊可分和相应的条件下,该学习算法是有限收敛。     

单层感知器在自适应均衡中的应用

本文研究了感知器在通信信道均衡中的应用。提出用单层感知器实现信道均衡,以均方对数似然函数为均衡器的性能指标函数,并给出一种新的自适应学习算法用于训练单层感知器的权系数。计算机仿真结果表明本文提出了算法比常用的线性均衡器ＬＭＳ算法具有更好的收敛性能和均衡效果。     

基于BP算法的多层感知器设计

多层感知器应用的BP算法是有导计算法的一类,根据最小均方差的误差原则进行计算。BP算法是多层感知器建立的基础算法,可以进行函数的逼近和相关的仿真运算。但BP算法也具有其自身的局限性,如收敛速度低和易陷入局部极小等。本文将介绍标准BP算法和它的改进,借此对多层次感知器的设计进行分析和建议。     

温差感知器

电子实验室 天热了,经常需要开空调。根据日常的生活经验可知,房间内的温度井不均匀。这是因为冷空气较之热空气的密度更大,通常处于房间的下方我们可以使用风宙来增加空气流通,那么如何知道室内空气温度已经均匀了呢？     

基于唇色信息的唇部检测方法研究

唇部检测是唇读识别的基本步骤,在研究人类视觉和唇色聚类的基础上,分析了唇色和肤色的聚类性,提出了利用神经网络单层感知器学习算法对彩色人脸图像的唇部进行定位的新方法。实验表明,采用感知器学习算法比F isher方法的唇部定位更准确,轮廓更清晰,更有利于唇部口型的识别。     

基于惩罚感知器的唇部定位方法

唇部检测是唇读识别的基本步骤,在研究人类视觉和唇色聚类的基础上,分析了唇色和肤色的聚类性,提出了基于惩罚感知器学习算法对彩色人脸图像的唇部进行定位的新方法.实验表明,采用感知器学习算法只需对所有输入图像进行一次训练样本的采集,就可以得到了正确的权阈值,准确对所有不同人脸的唇部图片进行定位,相比于Fisher变换每次都需对输入图像进行样本采集,感知器学习算法唇部定位更准确,轮廓更清晰,且更具有通用性,有利于唇部口型的识别.     

破解墨菲定律确保培训质量

1949年,一位美国空军上尉工程师爱德华·墨菲,在一次试验中,将16个火箭加速度测量器悬空装置在受试者的上方,结果,测量装置被装反了;他对此说了一句非常经典的笑话"可能出错,就会出错",人们便把"可能出错,就会出错"的现象称之为"墨菲现象"。由此想到在我们的培训工作中,不论是培训师或管理者,不论是学员或学生,也常常会遇到"墨菲现象"。如有的学员常在一些知识、技能形成关键点时出现错误,这就会影响对知识技能的掌握与理解。我们姑且把培训中发生的错误称为"墨菲现象"。那么出现错误或发生"墨菲现象"是否是必然的?因为有了这样一个所谓的"墨菲现象",就是我们逃避责任的一种推脱和理由吗?因此,在我们培训工作中,如何破解"墨菲现象"这一个魔咒,对于保证培训质量很有现实意义。一、如何正确认识"墨菲现象"我们知道,客观世界会随着时间与空间的不断发展变化而呈现千姿百态,主观认识也必须经过去伪存真、去粗存精才能准确地反应世界。鉴于影响因素众多,信息量大,客观性不同,在认识过程中,经过选择性原则、直觉等人脑机能,会存在认识偏差的,一般很难做到百分之百的准确反映客观现象。