简介：导数是解决函数问题的有力工具，也是今后学习高等数学的基础．很多学生在应用过程中经常出现这样或那样的错误．本文拟对学生在习题中常见的错误作一个简单的剖析，以便广大教师在教学过程中有的放矢，从而达到提高学生学习数学的兴趣和教学质量的目的．

简介：<正>实数是初中数学的重要内容之一,而在解答有关实数的问题时,有些同学常因不知不觉中就出现了错误而困惑,且百思不得要领,这样就会影响数学"双基"的掌握.我们若能经常对做错的题进行反思,剖析其产生错误的原因,就能更深刻地理解和掌握"双基",并杜

简介：<正>整式是初中数学的重要内容之一,它是代数式中最基本的内容,也是今后进一步学习的基础.在学习这一部分内容时,不少同学往往由于概念模糊,思维片面,方法不当或计算马虎等诸多原因导致这样或那样的错误.这些错解正是同学们学习的拦路虎,如不及时

简介：在函数这一章的复习中，笔者发现学生在解有关函数性质问题时，经常发生一些不该有的错误．本文仅就此发表一点看法．例１判断函数ｆ（ｘ）＝１－ｘ２｜ｘ＋２｜－２的奇偶性．错解∵ｆ（－ｘ）＝１－（－ｘ）２｜－ｘ＋２｜－２＝１－ｘ２｜ｘ－２｜－２．∴ｆ（－ｘ）≠...

简介：<正>"统计初步"知识是新课程数学中着重加强的一个教学内容,而同学们在解有关"统计初步"的问题时,常常因概念理解不透,或审题不仔细、考虑问题不周,或对多种可能情况未作分类讨论等而造成了解题错误.

简介：<正>反比例函数是初中数学学习的三大函数之一,在中考中也是必考内容.在解决有关反比例函数的问题时,常常因为对其概念认识不清,性质理解不全面,或因对实际问题思考不周,而导致解题错误.剖析错解的原因,可以加深对其概念和性质的理解掌握.

简介：<正>解数学题时,我们有时觉得容易,可是过后又发现有这样那样的不该出现的错误,并且这种现象还屡见不鲜.古人云:前车之辙,后车之鉴.正视错误,分析产生错误的原因,防患于未然,是增强解题效果所必需的,也是巩固"双基"的一种必要措施.为此,本文就四边形中常见的一些错误解法进行归类分析,剖析其产

简介：利用查表确定标准正态分布的函数值非常有限,这给工程应用带来很多不便。文章讨论了基于神经网络计算标准正态分布函数值的方法、数学原理、网络构造和学习过程。示例表明,计算简洁、方便,准确率能达到10^-6。

简介：本文用矩阵测度研究了一类区间联想神经络的稳定性,给出了其稳定的判别准则,推广和改进了文[1-2]的工作。

简介：本文通过构造Lyapunov函数和利用不等式分析技巧，研究了具有时滞的细胞神经网络的稳定性，给出了与时滞无关的网络渐近稳定的充分判据，该判据可用于时滞细胞神经网络的设计与检验，有重要的理论意义与应用价值。

简介：研究具有时滞的细胞神经网络的稳定性问题，通过构造合适的Lyapunov函数及不等式分析技巧，给出了时滞细胞神经网络全局稳定的新的充分判据，这些结论推广了已知文献中的结果。

简介：以卷积神经网络为代表的深度学习算法在医学影像分析领域正引起广泛美注，并取得了令人惊叹的进步。为了进一步提高卷积神经网络在计算机辅助筛查肺结节应用的准确率，本文设计了2种改良的深度卷积神经网络，这些改进加快了神经网络的训练速度．有效地防止了算法的过拟合。相比只采用二维卷积核的其他检测模型，该模型能够有效地学习到CT影像三维重建后的图像特征。通过实验，改进的检测模型在LUNAl6数据集上的准确率明显好于其他模型，这种网络结构也可用于医学影像领域中其他三维图像的检测场景。最后，构建了一套适用于远程医疗的“计算机辅助肺癌筛查与诊断系统”，该系统能够自动检测出CT影像中肺结节，并给出结节的良恶性概率评估。通过该系统的应用，可以有效缓解放射科医生超高的劳动强度，提高阀片效率，服务更多患者；减少漏诊和误诊发生的次数，有助于提高肺结节的诊断准确率；从而促进我国肺癌早筛工作的推广。

简介：研究了神经网络对课堂教学质量进行综合评估的原理、方法和过程,并成功地应用于实际中,结果表明该方法简洁,准确,并能克服各种人为因素.

简介：本文利用BP神经网络建立起66例肝硬化治疗结果数据预测模型，并基于matlab得出预测结果。实验证明利用BP神经网络可有效地预测肝病治疗效果。

简介：链路预测是网络信息挖掘的主要研究内容，通过对网络结构和其他信息的分析，挖掘缺失的链接或预测未来可能出现的链接。链路预测在推荐系统、社会网络和生物网络分析中有着十分广泛的应用。本文首先介绍了基于公共邻居、路径和随机游走的8种常用的链路预测指标．并在此基础上提出了一种基于这8种指标线性组合的度量指标，并经过实验找出了较好的优化参数。然后，提出了基于这8种指标的神经网络模型．并分别基于Weka平台和FANN库进行了实现。在社会网络的4个公开测试集上的实验结果表明．基于FANN库的神经网络模型的预测结果最好，在4个数据集上最高的AUC值分别达到了0。95l8、0．9289、0．7480和0．8677，与单一指标最好的AUC值相比分别提高了3．92％、1．45％、7．06％和24．35％。

简介：建立用以评价地球大气健康度的模型,选择AQI作为健康度的指标,采用双层网络的形式构建模型。局部网络采用经粒子群算法优化的神经网络,而全局连接通过特定传播函数定义的反馈边将节点连接起来,并以上一年的结果作为输入,本年的结果作为输出,建立起一个自治系统。从拟合效果、关键节点和节点关系变化等几个方面测试了网络的性状。选择日本、印度、匈牙利等几个典型国家在1985—2008年的相关数据进行研究。结果表明,模型具备功能上的完备性和极好的灵活性,与历史事实符合得很好,可以为决策者提供有价值的支持信息。

简介：针对目前BP神经网络在实际应用中，网络结构难以确定以及网络极易陷入局部解问题，用遗传算法优化神经网络的连接权和网络结构，在遗传进化过程中采取保留最佳个体的方法，建立基于遗传算法的BP网络模型，同时通过实例说明该模型在降水预测中的应用，计算结果表明该方法的预测精度较高。

简介：基于解的充分必要条件,提出一类广义变分不等式问题的神经网络模型.通过构造Lyapunov函数,在适当的条件下证明了新模型是Lyapunov稳定的,并且全局收敛和指数收敛于原问题的解.数值试验表明,该神经网络模型是有效的和可行的.

简介：本文采用Lyapunov-Krasovskii泛函方法对一类变时滞细胞神经网络的全局指数稳定性进行了研究，得出了一些关于DCNN全局指数稳定性的充分条件。

简介：在滑动式验证码完成滑动验证的过程中,正确区分出操作者是“机器”还是“个人”对于网络安全至关重要.本文利用人和机器完成验证所留下的滑动轨迹提取特征,运用机器学习中的神经网络算法和MATLAB软件对其进行实证研究和分析,建立神经网络分类模型预测验证操作者的类别.结果表明,BP神经网络模型预测准确度很高,在一定程度上为网络安全提供了保障.