神经网络试卷（B卷）

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2008–2009学年第一学期考试方式：开卷[]闭卷[√]

课程名称：神经网络

使用班级：计算机科学与技术（医学智能方向）06班级：学号：姓名：一、单项选择题（每空2分，共30分）

1.单层感知器，它最大的缺点是只能解决线性可分的分类模式问题，要加强网络的

1）不是分类能力唯一的方法是采用多层网络结构，与单层感知器相比较，下面（○

多层网络所特有的特点。

A)具有独特的学习算法B)含有一层或多层隐单元C)激活函数采用可微的函数D)神经元的数目可以达到很大2.下面是一段MATLAB中有关向量运算的代码，

>>y=[3725010];>>y(4)=[]

2）运算后的输出结果是（○

A)372510B)37250C)372010D)325010

3）命令可以使用得下次绘制的图和已经绘制的图将3.在MATLAB中，下面的（○

不在同一张图上。

A)holdonB)figureC)plotD)holdoff

4.假使现在要对一组数据进行分类，我们已经知道这些数据最终能分成几类，那么

4）来处理这些数据最适合。应选中择（○

A)RBF神经网络B)SOM神经网络C)BP神经网络D)ELMAN神经网络

5)对应的是分段线性函数5.人工神经网络的激活函数主要有3种形式，下面(○6)对应的是域值函数，(○7)对应的是非线性转移函数。(○

A)f?v??0?1,v?1?B)f?v???v,?1?v?1??1,v??1??1C)f（v）???0v?0v?0D)f(v)?11?e?v

6.下面是一段有关矩阵运算的MATLAB代码:>>A=[1234;5678;9101112]，>>A([13],:)=[]

8）则运算后的输出结果是（○

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A)1234B)9101112C)5678D)3456

7.nnToolKit神经网络工具包中的函数可以在MATLAB环境下独立运行，也可打包

9）成COM对象被其它语言调用，但是不能被（○

A)VisualBasicB)CC)C++BuilderD)VisualC++

8.根据神经元的不同连接方式，可将神经网络分为两大类：分层网络和相互连接型网络。分层网络将一个神经网络模型中的所有神经元依照功能分成若干层。一般有

10)对应的是单纯的前输入层、隐含层(中间层)和输出层，各层顺次连接。下面图形(○

11)对应的是具有反馈的前向网络,图形(○12)对应的是层内互联的前向网向网络,图形(○

13)对应的是相互连接型网络，图形，络(○。

x1x2······y1y2x1x2······y1y2xna)x1x2······ymxnb)ymy1y2x1x2······y1y2xnc)ymxnd)ym1q2e?(d(k)?yo(k))?oo9.一个只有单权值的神经网络，其误差函数为

2o?1A)不变B)可能增大也可能减少C)增大D)减少

?e?who

14）方向调整。当误差函数对权值的偏导数如图一所示，此时权值应当向（○

e图一

who

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10.标准BP算法采用的是最速梯度下降法修正权值，该算法存在与输入样本的顺序有关、收敛速度缓慢、易陷入局部微小等缺陷，为了战胜算法中的不足，研究者们

15）算法与其它三个算法的原理不一样。提出了大量改进算法，其中（○

A)基于共轭梯度法的改进算法B)附加动量的改进算法

C)使用拟牛顿法的改进算法D)基于Levenberg-Marquardt法的改进算法

二、填空题（每空2分，共20分）

1.人工神经网络从生物神经网络发展而来，一个神经元就是一个神经细胞，在人类大脑皮层中大约有100亿个神经元。神经元是基本的信息处理单元。生物神经元主要由

1、○2、○3、○4组成。○2.学习算法是指针对学习问题的明确规则，学习类型是由参数变化发生的形式决定的，不同的学习算法对神经元的权值调整的表达式是不同的。人工神经网络常用的算法

5、○6、○7、○8等。有○9、10。3.神经网络的基本属性反映了神经网络特点，它主要有并行分布式处理○○

三、综合题（其中第1题20分，第2题20分，第三题10分，共50分）

1、构建一个有两个输入一个输出的单层感知器，实现对表一中的数据进行分类，设感知器的阈值为0.6，初始权值均为0.1，学习率为0.6，误差值要求为0，感知器的激活函数为硬限幅函数，计算权值w1与w2。

表一

x1

0011x20101d0111

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2、构建一个BP神经网络（网络结构见图二）完成对表二中的数据分类，设初始连接权值全部为0.3，阈值为0，学习率为0.4，输入层到隐含层，隐含层到输出值的激活函数为单极SIGMOID函数，要求误差e为0.05，计算执行BP算法第一轮后各连接权值的值为多少。

2、本课程中学习了大量不同结构的神经网络，请您就BP神经网络、RBF神经网络和SOM神经网络三种神经网络