清华大学毕业设计方案网.docx
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1、清华大学毕业设计网【篇一:毕业设计论文模板(清华大学本科生毕业设计)】 清华大学本科生毕业设计 毕业设计(论文) 题 目 学院(系): 专业班级: 学生姓名: 指导老师: 学位论文原创性申明 本人郑重申明:所呈交论文是本人在导师指导下独立进行研究所取得 研究结果。除了文中尤其加以标注引用内容外,本论文不包含任何其它个 人或集体已经发表或撰写结果作品。本人完全意识到本申明法律后果由本 人负担。 作者署名: 年月日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校相关保障、使用学位论文要求,同意学校 保留并向相关学位论文管理部门或机构送交论文复印件和电子版,许可论文 被查阅和借阅。本人授权省级优
2、异学士论文评选机构将本学位论文全部或部 分内容编入相关数据进行检索,能够采取影印、缩印或扫描等复制手段保留和 汇编本学位论文。 本学位论文属于1、保密囗,在解密后适用本授权书 2、不保密囗。 (请在以上对应方框内打“”) 作者署名: 年月日 导师署名: 年月日清华大学本科生毕业设计(论文)任务书 学生姓名 专业班级 指导老师 工作单位 设计(论文)题目: 设计(论文)关键内容: 要求完成关键任务: (提醒:要求学生设计关键项目、具体内容、设计范围,所设计系统具体结构及工艺要求;,还要指出对学生设计结果检验要求,比如,是否要制作样机、是否要求有试验或试验方案,有软件设计怎样检验软件是否经过,设计
3、是否达成要求技术经济指标,最终还要说明学生撰写设计说明书时通常或特殊要求等。) 必读参考资料: 指导老师署名 系主任署名 院长署名(章)附件6 清华大学本科生毕业设计(论文)开题汇报【篇二:-清华大学计算机网络毕业设计选题表】 清华大学 软件工程学院毕业设计选题表1 b【篇三:清华大学本科毕业论文】 第1章 概 论 1.1 计算机、生物神经网络和人工神经网络 神经网络作为人工智能一个分支,在近二十年来,受到大家广泛关注。工业革命以来,人类大量采取机器来减轻大家体力劳动,并取得了巨大效益。一样,人类为了经过使用某种机器来减轻人类脑力劳动,也一直进行着不懈努力。到了20世纪40年代,因为计算机发明
4、,使得人类文明进入到计算机时代。经过使用计算机,大家能够处理科学计算和工程设计中部分复杂问题,在一定程度上减轻了大家脑力劳动。然而,计算机需要在大家事先编制好程序指挥下才能工作,从这个意义上讲,计算机并没有真正意义上智能。现在,计算机关键应用仍然是信息处理和科学计算,对于智能计算,像分析、推理、判定、综合等方面,现代计算机仍然显得能力低下。 所以,智能计算机开发研究成了一个十分引人关注问题,科学家们也为此投入了巨大研究热情,部分发达国家也投入大量人力物力来开发智能计算机。然而,因为人类对于智能了解还十分肤浅,开发智能计算机也碰到了巨大挑战,能够说,到现在为止,智能计算机还仅仅是一个梦想。揭开智
5、能之谜还需要进行大量研究,这里面包含到很多方面理论知识,包含计算机理论、信息处理、语言学、认知科学、数学、生理学、解剖学、哲学等方面知识。所以,智能计算机发展还需有一个相当漫长过程。 在应用方面,对于智能计算和智能计算机发展也是很迫切。比如,部分危险行业和恶劣工作环境,大家需要机器人来帮助工作,然而,机器人技术发展离不开智能计算和智能计算机。能够说,智能计算机在当今人类社会发展进程中,已经被提到了议事日程,是当今人类社会所面临一项迫切而又重大科技问题。 智能计算关键问题是相关人脑功效模拟问题,这需要回复什么是智能、什么是计算、什么是智能计算等复杂问题。然而,遗憾是,人类对于这些问题尚缺乏深刻认
6、识,还处于探索阶段。尽管如此,人类并没有在研究智能计算机道路上止步不前,现在认为,人类大脑中神经元对于人脑智能起着关键作用,这些神经元数量很多,组成了十分复杂生物神经网络。神经网络系统理论是以人脑智能功效为研究对象,研究人类大脑信息处理能力和方法,尤其是研究和人类大脑智能信息处理能力相关信息处理理论和方法,建立智能计算理论和方法,为智能计算机研究开发奠定理论基础。 因为生物神经网络复杂性,现在大家关键是经过人工神经网络方法进行研究,所以本书中考虑神经元不是生物神经元,而是模拟生物神经元人工神经元,人工神经元是对生物神经元极其简单抽象,能够使用现代电子、光学等技术制造出来。所谓人工神经网络是由人
7、工神经元根据一定拓扑结构互连而成网络,用来模拟人大脑部分行为。即使由这些人工神经元组成网络能力远远不及人脑那么强大,不过可对其进行训练,能够实现部分有用功效。现在关键是利用人工神经网络模拟部分比较低级行为,至于怎样模拟人智能中比较高级功效,还需要进行大量深入研究。 人类是智慧生命,生命每一天全部要处理很多复杂事物,要完成生理、心理等复杂信息处理,比如呼吸、运动、阅读、思索等,而完成这些功效需要使用一个复杂生物神经网络。人大脑有约为1011个神经元,每一个生物神经元全部是生物组织和化学物质有机结合。一些神经结构是和生俱来,而其它部分则是在实践中形成。这些神经元高度互连集合,组成了生物神经网络,网
8、络中每个神经元全部是基础处理单元,一个见解认为,每一个生物神经元全部是一个复杂微处理器。 人类大脑工作机理十分复杂,现在,人类对大脑认识还很肤浅,揭开大脑思维之谜任重道远,需要坚持不懈努力。通常认为,全部生物神经功效,包含记忆在内,全部存放在神经元和各个神经元之间相互连接上,这种连接称为连接权或简称为权。生物神经网络学习过程被看作是在生物神经网络神经元之间建立新连接或对已经有连接进行修改过程。 正是基于对生物神经网络这么一个基础认识,使得大家想到利用部分简单“人工神经元”结构部分人工系统,然后对其进行训练,目标是使这些系统含有一定智能。 本书关键是对于大脑学习能力进行了部分人工模拟,本书中全部
9、算法全部是作者提出,这些算法不一样于传统算法,期望能够起到抛砖引玉作用。 1.2 本书目标和价值 创新是本书目标。本书中提出了一系列全新前馈神经网络理论和算法,这些新理论和算法关键分成两类:一类本书将其取名为代数算法,另一类本书将其取名为样条函数神经网络算法。 衡量一个新理论和方法价值在于把它和已经有传统方法相比较,假如新理论和方法能革除传统理论方法缺点,那么新理论方法就有价值,革除得越根本,价值就越大。衡量本书价值应和传统优化类算法进行比较(比如bp算法等梯度下降类最优化算法)相比较。 1代数算法 代数算法不再采取以梯度下降为关键思想误差反向传输学习算法,只要隐层神经元个数和样本个数满足一个
10、简单代数关系,代数算法便能快速实现给定样本正确映射(或说,正确地“回想”起所学过样本)。(1)本书提出代数算法在理论和应用上能使代价函数为0。对bp(反向传输)算法而言,通常代价函数大于0,这意味着代数算法精度远高于bp算法。或更确切地说,代数算法能正确地取得全局最优点,而bp算法通常无法取得全局最优点。 (2)从时间复杂度上来看,代数算法无须迭代计算,是一个多项式阶算法,而bp算法时间复杂度现在还未见到理论上报道,但经过部分试验研究认为其时间复杂度为指数阶(见第3章)。多项式阶算法时间效率远优于指数阶算法,所以本书算法较bp算法要快得多,可求解问题规模也要大得多。 (3)从工程应用上看,代数
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