神经元模式图

。

（1）神经元的基本结构包括细胞体和突起两部分．从图中可以看出画了2个细胞体，因此图中画了2个神经元．（2）图中结构①是细胞核，②是树突，③是轴突．（3）神经元的突起一般包括一条长而分支少的轴突和数条短而呈树枝状分支的树突，轴突以及套在外面的髓鞘叫神经纤维，神经纤维集结成束，外包结缔组织膜，构成神经．（4）神经元是神经系统结构和功能的基本单位．故答案为：（1）2；（2）细胞核；突起；神经纤维；神经；（3）结构和功能．。

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

神经元的主要功能是什么?

神经元的主要功能是什么?所有神经元(神经细胞)的主要功能是维持一个环境，确保动作电位(A/Ps)被及时接收和处理，并启动和传播新的A/Ps写作猫。神经元结构图片从幻灯片#3中截取。

更多关于神经元如何和为什么发挥功能的详细信息，请参阅之前有关神经元的问题的答案(见下面的列表)。参见维基百科文章《生物神经元模型》。

神经元类信息图抓取自的文章《神经元的结构和功能》细胞与细胞之间的信号传递是通过末端的钮扣(突触)释放神经递质完成的，可以是快速的(直接细胞与细胞之间(“电”))，也可以是缓慢的(化学的，通过胞外作用):电子(左)和化学(右)突触;图片来自瑞典斯德哥尔摩皇家理工学院的JeanetteHellgrenKotaleski教授的“突触传输和突触后机制”。

动作电位动画借鉴于的文章L3-Neurons(很好地描述了正在发生的事情)。原标题:图7。

轴突内动作电位的流动;需要注意的是，膜解聚(倒置的+/-在上/下线上)在钠通道真正打开的区域之前传播，从而触发更多的钠通道的打开，并驱动动作电位，就像沿着轴突的墨西哥波一样。加粗斜体强调。

动作电位的传播相当缓慢，约为100-130米/秒。

Quora相关问题的答案:神经冲动是如何传播的?我们如何通过神经纤维感受到疼痛?电荷是如何从神经元传递到细胞的轴突的?从神经向大脑传递信息的速度是多少?电在人体内有什么作用?电从何而来?雪旺细胞对神经元有什么作用?雪旺细胞在功能上与什么相似?为什么神经元的髓鞘形成很重要?大脑能在没有任何化学反应的情况下运作吗?(假定神经元不需要能量才能存活)胞外分泌见于各种神经传递吗?思想只是电流吗?如果是这样，像多巴胺这样的化学物质是如何在大脑中起作用的?运动神经元的物质必须穿过细胞膜，以确保神经系统的正确运作。

Na+/K+的运动与神经递质穿过质膜的运动有何不同?为什么细胞外的钠浓度比细胞内的高?。

什么是心脏神经元的3d地图，是如何绘制的？

我们人体最重要的一个部位便是心脏，它是否跳动也是判断我们是否活着的一个标准。它就像发电机一般，每时每刻都在工作，都在跳动，向我们身体各部位源源不断的输送血液，心脏是每一个动物的最重要的器官。

而心脏的正常运行是依靠大脑里的神经网来决定的，如果神经网不正常，就会导致我们的心脏发生问题，在2020年，医学家们发明了心脏神经元3d地图，什么是心脏神经元的3d地图，是如何绘制的呢？

心脏神经元的3d地图就是心脏神经元的一个实物图纸，只不过是3d类型的，通过利用KSEN和激光捕获显微解剖的技术来绘制。

心脏神经元的3d地图是我们心脏神经元的3d结构的模型，由于心脏的特殊位置，许多部位都是无法直接感知的，3d地图能够帮助医学家们更为精确直观地了解心脏的每个部位，尤其是心脏神经元，心脏神经元与大脑的连接是非常重要的，如果发生问题，信息传输不准确或者无法传输，心脏则会出现问题，会引起心脏病的发作，甚至会发生心脏猝死。

心脏神经元3d地图的绘制有两个方法，一个是KSEM技术，这个技术绘制出来的图像是整个动物心脏的模型，另外一种方法是利用激光来捕获显微解剖的技术，它是先对我们的神经元进行采集，然后将采集到的东西放在心脏结构里，非常精准直观。

医学界的每一项技术的突破都对我们医生护士的治疗有很大的帮助，心脏神经元的3d地图的发明，为心脏病患者等具有心脏疾病的人带来了福音，也是在医学史上的一个重大突破，为我们的治疗设备带来更高层次的改进。

如何制作初一的生物模型

1、所需材料：颜色不同的正方形手工纸、剪刀、大卷透明胶布、记号笔、铅笔、小尺等。2、将适量琼脂放入锅中加水煮到融化。3、将乒乓球对半切开，并涂上颜料。

4、在乒乓球中冲入热好的琼脂，冷却后点上颜料，可以用一粒花椒作为核仁。5、另一半采用同样的做法，完成后将两半乒乓球合起来，脱模。

6、在桌子上铺开保鲜膜，在保鲜膜上倒入适量琼脂并等待晾干（可以浇的厚一些）。7、给琼脂进行进行上色，这样膜会更好看一些。

8、把做好的细胞膜和刚开始做好的细胞核放入一个更大一点的容器中，浇上琼脂等待冷却即可。

扩展资料：生物模型制作简介：生物模型制作是指学生利用身边的各种材料来制作一些有关生物结构的模型，这些生物模型可以将抽象的知识以形象的物质形式呈现出来。

制作生物模型的作用：加深对知识的记忆和理解，培养学生的动手能力和创造力，丰富教学资源。例如动植物细胞模型、花的结构模型等，学生都可以根据课本的文字内容或图片把它们实物化、立体化。

在制作过程中学生把各种材料加工成要模拟的生物结构形状，直接构成一个整体的模型。

学生在亲自参与制作生物模型以及运用模型演示生物知识的过程中，不仅能加深对知识的理解，巩固和掌握所学知识，更能使自身的动手能力得到培养，从而更好地开发与训练自己的创造力和创新思维。

参考资料来源：百度百科-生物模型。

有哪些深度神经网络模型？

目前经常使用的深度神经网络模型主要有卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)、深信度网络(DBN)、深度自动编码器(AutoEncoder)和生成对抗网络(GAN)等。

递归神经网络实际.上包含了两种神经网络。

一种是循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork);另一种是结构递归神经网络(RecursiveNeuralNetwork)，它使用相似的网络结构递归形成更加复杂的深度网络。

RNN它们都可以处理有序列的问题，比如时间序列等且RNN有“记忆”能力，可以“模拟”数据间的依赖关系。卷积网络的精髓就是适合处理结构化数据。

关于深度神经网络模型的相关学习，推荐CDA数据师的相关课程，课程以项目调动学员数据挖掘实用能力的场景式教学为主，在讲师设计的业务场景下由讲师不断提出业务问题，再由学员循序渐进思考并操作解决问题的过程中，帮助学员掌握真正过硬的解决业务问题的数据挖掘能力。

这种教学方式能够引发学员的独立思考及主观能动性，学员掌握的技能知识可以快速转化为自身能够灵活应用的技能，在面对不同场景时能够自由发挥。点击预约免费试听课。

什么是像素点火

。

这是一个很专业的东西哦看完下面的东西可能你会会有一定了解脉冲耦合神经网络模型(PulseCoupledNeuralNetworks,PCNN)是一种不同于传统人工神经网络的新型神经网络,有着生物学的背景,是依据猫、猴等动物的大脑视觉皮层上同步脉冲振荡现象提出的[1]。

PCNN可广泛地应用于图像处理、图像识别、运动目标识别、通信、决策优化等各方面[2-4]。本文首先引入PCNN的基本模型,并对其特性进行了分析归纳。

由于PCNN在图像处理中所特有的优势,在此综述了它在图像处理中的应用及所做的部分工作,最后展望了它的应用前景。

1PCNN的基本模型1990年Eckhorn根据猫的大脑视觉皮层同步脉冲发放现象,提出了展示脉冲发放现象的连接模型。对Eckhorn提出的模型进行了一些修改,得到了PCNN模型[5]。

构成PCNN的单个神经元由树突、非线性连接调制、脉冲产生三部分构成,如图1所示。树突部分即接收部分用来接收来自其他神经元与外部的输入。

一般来说,来自其他神经元的输入是脉冲;来自外部的输入除了脉冲外,还可能包括模拟时变信号或常量信号。

接收域将接收到的输入通过两条通道进行传输,一个通道称为F通道,用于接收包含外部输入信号的馈送输入(FeedingInputs),其运算关系为:��F�ij(k)=e�-α�FF�ij(k)+S�ij+V�F\M�Y(k)\〗�ij(1)另一个则用于接收来自其他神经元的连接输入(LinkingInputs),其运算关系为:��L�ij(k)=e�-α�LL�ij(k)+V�L\W�Y(k)\〗�ij(2)��式(1)、式(2)中:�M和W是内部连接矩阵(一般M=W);Y(k)为神经元点火与否的信息;α�F和α�L分别为F�ij(k),L�ij(k)的衰减时间常量;V�L和V�F为连接和馈入常量;S�ij为第(i,j)个神经元接受的外部刺激(这里为图像像素构成的矩阵中第(i,j)个像素的灰度值)。

在连调制部分馈送输入F�ij和连接输入L�ij,再经过调制后产生第(i,j)�个神经元的内部活动项,其运算关系为:��U�ij(k)=F�ij(k)\(3)��式中:�U�ij为神经元的内活动,�为连接调制常量。

利用连接输入对馈送输入进行调制是PCNN神经元之间进行通信的关键。神经元的脉冲生成器根据内部活动项�U�ij的一个阶跃函数产生二值输出,并根据第(i,j)个神经元点火与否的状态自动调整阈值大小。

在时间k,如果内部活动项U�ij比阈值函数θ�ij大,Y�ij取值为1,称第(i,j)个神经元点火;否则Y�ij取值为0,称第(i,j)个神经元未点火。

如果第(i,j)个神经元点火,则根据V�θ�对阈值函数按照下面两式进行调整:��θ�ij(k)=e�-α�θθ�ij(k-1)+V�θY�ij(k-1)(4)Y�ij(k)=step(U�ij-θ�ij)=1,U�ij(k)>θ�ij(k)0,otherwise(5)��式中:α�θ为时间衰减常量;V�θ为阈值常量。

图1标准PCNN神经元模型2PCNN的特性与传统的反馈型神经网络相比,脉冲耦合神经网络从神经元本身的构成上就具有鲜明的特色,即变阈值、内部行为的乘积耦合、分支树的漏电容积分加权求和等,从而使得PCNN具备以下的特性:(1)动态脉冲发放特性。

PCNN动态神经元的变阈值特性是其动态脉冲发放的根源,如果将有输入信号与突触通道脉冲相应函数的乘积所产生的信号设为该神经元的(内部)作用信号,则当作用信号超过阈值时,该神经元被激活而产生高电平输出,又由于阈值受神经元输出的控制,导致该神经元输出的高电平又反过来提升阈值,从而使作用信号变得低于阈值,神经元又立即恢复为原来的抑制状态。

这一过程在神经元输出端明显地形成了一个脉冲发放,也称为神经元的点火,其中变阈值特性导致神经元被抑制或激活,而硬限幅函数则实现神经元输出端脉冲的产生,它们相互作用的结果是使神经元输出发放脉冲,而发放脉冲的频率和相位则与神经元输入有关,故神经元输出可视为是对输入信号进行某种频率调制或相位调制,从而携带了输入信号的某种特征,这种特征对于进行图像处理十分有用。

(2)同步脉冲发放特性。

如果PCNN采用这样的结构,每个神经元有一个输入(对应于图像中一个像素的灰度值),并与邻近神经元的输出有连接,则从神经元的角度讲,对应于亮像素的神经元可以比对应于暗像素的神经元更快地点火;从PCNN的角度讲,当一个神经元点火时,它会将其输出送至与其相邻神经元的输入上,从而引起邻近神经元先于自然点火时刻而提前点火,这样就导致在图像的一个大的区域上产生同步振荡,因此PCNN具有一个非常重要的性质:以相似性集群产生同步脉冲发放,这一性质的运用对于进行图像分割有非常重要的意义。

PCNN用于图像处理时,为一单层二维的局部连接网络,且所有神经元的参数完全一样。神经元的个数等于输入图像中像素点的个数,神经元与像素点一一对应。

每个像素点的亮度输入到对应神经元的馈送域,使得每个神经元的馈送域信号等于其对应像素点的亮度值;同时,每个神经元与其邻域内的神经元通过链接域相连,链接域信号由其邻域内神经元的输出脉冲产生,因此网络中神经元是通过链接域相互影响的。

每个神经元的输出只有两种状态,即激发态(又称点火)或者抑制态(又称不点火)。在图像处理时,大多数情况下,取邻域的大小为3×3。

根据PCNN的基本模型,得到PCNN中神经元的点火频率f�ij为[6]:��f�ij=α�Eln(1+V�E/U�ij)(6)由式(6)可得出,神经元对应像素点的亮度值越大,则该神经元点火的频率越高,开始时的发放脉冲也越早。

同时,通过动态连接项U的非线性相乘调制特性(见式(3)),使得邻域中满足一定条件的原先未点火的神经元也发放出脉冲,从而使得脉冲在整个网络中传播开,这就是PCNN的脉冲传播特性。

将PCNN用于图像处理时,虽然针对不同的图像处理问题,具体的算法有所区别,但这些算法都用到了PCNN的脉冲传播特性。

下面分别介绍PCNN在图像去噪、图像分割、图像增强、图像融合等方面的应用及其在这些方面所做的工作:(1)PCNN图像去噪。应用PCNN进行图像去噪可通过调整像素点的亮度来完成。

大多数情况下,被噪声污染的像素点亮度值与周围的像素点亮度值存在着明显不同,相关性弱。因此,大多数被噪声污染的像素点输出不同于周围像素点输出。

用PCNN进行图像去噪时,根据每个神经元与其邻近神经元是否激发输出脉冲串,可判断和区分噪声或像素灰度值,从而采取相应措施,这也可采用逐步修改灰度值的方法予以实现。

具体来说就是:如果一个神经元点火而大多数邻近的神经元不点火,则应减小其对应像素点的亮度;如果一个神经元不点火而大多数邻近的神经元点火,则应增加其对应像素点的亮度;其他情况下,不改变像素点的亮度。

这样,不断调整其对应的像素点亮度值,可获得减少噪声,恢复图像的目的。在此方面,目前的研究主要集中在对脉冲噪声和高斯噪声的抑制方面。(2)PCNN应用于图像分割。

如果从灰度值来解释图像分割,那么分割就是从复杂背景中分离出感兴趣目标的相似灰度值像素过程。

用PCNN进行图像分割时,亮度值大的像素点对应的神经元先点火,先发放脉冲,通过脉冲的传播,使得对应像素点亮度值相似且空间位置相邻的神经元发放出同步脉冲。

这样,相似的多个神经元对应着图像中相同的区域,这就是利用PCNN脉冲传播特性实现图像分割的机理。

鉴于PCNN直接来自于哺乳动物视觉特性良好研究成果,基于PCNN的图像分割完全依赖于图像的自然属性,不用预先选择处理空间范围,与其他方法相比,这是一种结合视觉特性的具有重要发展前景的更自然的图像分析方法。

基于PCNN的图像分割效果取决于PCNN中各参数的选择。然而,图像分割时,各种不同图像对应的PCNN参数是不同的,对PCNN参数的选择非常困难,大多用人工交互方式获得。

这里对标准的PCNN模型进行了改进,并用最大熵准则确定迭代次数,进行图像分割。图2为原始的256级Lena图像,图3是图2基于改进型PCNN和最大熵准则的图像分割结果。

(3)PCNN用于图像的边缘检测。

PCNN进行图像边缘检测的基本思想是,通过设计不同的捕获权和抑制权,使先点火的神经元对邻域中的边缘像素(即那些在灰度值上与已点火神经元对应象素相差较大的)对应神经元呈现出明显的抑制作用,而对非边缘像素(即那些在灰度值上与已点火神经元对应像素相差较小的)对应神经元则呈现出明显的捕获作用;这样,非边缘像素对应神经元将自然点火或被捕获点火,而边缘像素对应神经元将被得到抑制从而不被点火。

对图像边缘像素的判定遵循这样的原则,即仅当神经元本该发生自然点火却因受到邻域点火神经元的抑制而不能点火时,则判定该神经元为边缘像素对应神经元。

图2原始的256级Lena图像图3基于改进型PCNN和最大熵准则的图像分割结果(4)PCNN用于图像融合。由于图像融合技术是多传感器图像融合或多源图像融合。

一般来说,融合后的图像比原图像信息量更大,细节更丰富,轮廓更清晰,更能精确描述目标,同时融合图像包含了原图像更多的冗余信息和互补信息。

PCNN模型所独有的神经元捕获特性——某神经元点火会造成与该神经元亮度相近的邻近神经元捕获点火,能够自动实现信息传递和信息耦合。

PCNN很早就被应用到图像融合领域,文献[7]用小波和数学形态学等抽取乳腺目标图像特征,再用PCNN融合检测得乳腺目标,文献[8]研究了一种并行多通道PCNN模型的图像融合算法。

实践证明,PCNN能有效进行图像融合。

4结语介绍了一种新型的第三代人工神经网络即脉冲耦合神经网络(PCNN),并对其模型进行了讨论,同时总结了其特性,较具体地介绍了它在图像去噪、图像分割、图像边缘检测等方面的应用。

研究发现,PCNN因其生物学背景,使之在图像处理方面有着明显的优势。

国外初步的研究表明,PCNN具有广阔的应用前景,但由于PCNN标准模型的复杂性,今后应加强PCNN的理论研究,这是其应用的基础;加强其与其他算法的结合,拓展了PCNN的应用范围;探讨PCNN中参数的选取,从而加快了PCNN的运行效率。

神经网络BP模型

一、BP模型概述误差逆传播(ErrorBack-Propagation)神经网络模型简称为BP(Back-Propagation)网络模型。

PallWerbas博士于1974年在他的博士论文中提出了误差逆传播学习算法。完整提出并被广泛接受误差逆传播学习算法的是以Rumelhart和McCelland为首的科学家小组。

他们在1986年出版“ParallelDistributedProcessing，ExplorationsintheMicrostructureofCognition”(《并行分布信息处理》)一书中，对误差逆传播学习算法进行了详尽的分析与介绍，并对这一算法的潜在能力进行了深入探讨。

BP网络是一种具有3层或3层以上的阶层型神经网络。上、下层之间各神经元实现全连接，即下层的每一个神经元与上层的每一个神经元都实现权连接，而每一层各神经元之间无连接。

网络按有教师示教的方式进行学习，当一对学习模式提供给网络后，神经元的激活值从输入层经各隐含层向输出层传播，在输出层的各神经元获得网络的输入响应。

在这之后，按减小期望输出与实际输出的误差的方向，从输入层经各隐含层逐层修正各连接权，最后回到输入层，故得名“误差逆传播学习算法”。

随着这种误差逆传播修正的不断进行，网络对输入模式响应的正确率也不断提高。

BP网络主要应用于以下几个方面：1)函数逼近：用输入模式与相应的期望输出模式学习一个网络逼近一个函数；2)模式识别：用一个特定的期望输出模式将它与输入模式联系起来；3)分类：把输入模式以所定义的合适方式进行分类；4)数据压缩：减少输出矢量的维数以便于传输或存储。

在人工神经网络的实际应用中，80%～90%的人工神经网络模型采用BP网络或它的变化形式，它也是前向网络的核心部分，体现了人工神经网络最精华的部分。

二、BP模型原理下面以三层BP网络为例，说明学习和应用的原理。

1.数据定义P对学习模式(xp，dp)，p=1，2，…，P；输入模式矩阵X[N][P]=(x1，x2，…，xP)；目标模式矩阵d[M][P]=(d1，d2，…，dP)。

三层BP网络结构输入层神经元节点数S0=N，i=1，2，…，S0；隐含层神经元节点数S1，j=1，2，…，S1；神经元激活函数f1[S1]；权值矩阵W1[S1][S0]；偏差向量b1[S1]。

输出层神经元节点数S2=M，k=1，2，…，S2；神经元激活函数f2[S2]；权值矩阵W2[S2][S1]；偏差向量b2[S2]。

学习参数目标误差ϵ；初始权更新值Δ0；最大权更新值Δmax；权更新值增大倍数η+；权更新值减小倍数η-。

2.误差函数定义对第p个输入模式的误差的计算公式为中国矿产资源评价新技术与评价新模型y2kp为BP网的计算输出。

3.BP网络学习公式推导BP网络学习公式推导的指导思想是，对网络的权值W、偏差b修正，使误差函数沿负梯度方向下降，直到网络输出误差精度达到目标精度要求，学习结束。

各层输出计算公式输入层y0i=xi，i=1，2，…，S0；隐含层中国矿产资源评价新技术与评价新模型y1j=f1(z1j)，j=1，2，…，S1；输出层中国矿产资源评价新技术与评价新模型y2k=f2(z2k)，k=1，2，…，S2。

输出节点的误差公式中国矿产资源评价新技术与评价新模型对输出层节点的梯度公式推导中国矿产资源评价新技术与评价新模型E是多个y2m的函数，但只有一个y2k与wkj有关，各y2m间相互独立。

其中中国矿产资源评价新技术与评价新模型则中国矿产资源评价新技术与评价新模型设输出层节点误差为δ2k=(dk-y2k)·f2′(z2k)，则中国矿产资源评价新技术与评价新模型同理可得中国矿产资源评价新技术与评价新模型对隐含层节点的梯度公式推导中国矿产资源评价新技术与评价新模型E是多个y2k的函数，针对某一个w1ji，对应一个y1j，它与所有的y2k有关。

因此，上式只存在对k的求和，其中中国矿产资源评价新技术与评价新模型则中国矿产资源评价新技术与评价新模型设隐含层节点误差为中国矿产资源评价新技术与评价新模型则中国矿产资源评价新技术与评价新模型同理可得中国矿产资源评价新技术与评价新模型4.采用弹性BP算法(RPROP)计算权值W、偏差b的修正值ΔW，Δb1993年德国MartinRiedmiller和HeinrichBraun在他们的论文“ADirectAdaptiveMethodforFasterBackpropagationLearning：TheRPROPAlgorithm”中，提出ResilientBackpropagation算法——弹性BP算法(RPROP)。

这种方法试图消除梯度的大小对权步的有害影响，因此，只有梯度的符号被认为表示权更新的方向。

权改变的大小仅仅由权专门的“更新值”确定中国矿产资源评价新技术与评价新模型其中表示在模式集的所有模式(批学习)上求和的梯度信息，(t)表示t时刻或第t次学习。

权更新遵循规则：如果导数是正(增加误差)，这个权由它的更新值减少。如果导数是负，更新值增加。中国矿产资源评价新技术与评价新模型RPROP算法是根据局部梯度信息实现权步的直接修改。

对于每个权，我们引入它的各自的更新值，它独自确定权更新值的大小。

这是基于符号相关的自适应过程，它基于在误差函数E上的局部梯度信息，按照以下的学习规则更新中国矿产资源评价新技术与评价新模型其中0＜η-＜1＜η+。

在每个时刻，如果目标函数的梯度改变它的符号，它表示最后的更新太大，更新值应由权更新值减小倍数因子η-得到减少；如果目标函数的梯度保持它的符号，更新值应由权更新值增大倍数因子η+得到增大。

为了减少自由地可调参数的数目，增大倍数因子η+和减小倍数因子η–被设置到固定值η+=1.2，η-=0.5，这两个值在大量的实践中得到了很好的效果。

RPROP算法采用了两个参数：初始权更新值Δ0和最大权更新值Δmax当学习开始时，所有的更新值被设置为初始值Δ0，因为它直接确定了前面权步的大小，它应该按照权自身的初值进行选择，例如，Δ0=0.1(默认设置)。

为了使权不至于变得太大，设置最大权更新值限制Δmax，默认上界设置为Δmax=50.0。在很多实验中，发现通过设置最大权更新值Δmax到相当小的值，例如Δmax=1.0。

我们可能达到误差减小的平滑性能。5.计算修正权值W、偏差b第t次学习，权值W、偏差b的的修正公式W(t)=W(t-1)+ΔW(t)，b(t)=b(t-1)+Δb(t)，其中，t为学习次数。

6.BP网络学习成功结束条件每次学习累积误差平方和中国矿产资源评价新技术与评价新模型每次学习平均误差中国矿产资源评价新技术与评价新模型当平均误差MSE＜ε，BP网络学习成功结束。

7.BP网络应用预测在应用BP网络时，提供网络输入给输入层，应用给定的BP网络及BP网络学习得到的权值W、偏差b，网络输入经过从输入层经各隐含层向输出层的“顺传播”过程，计算出BP网的预测输出。

8.神经元激活函数f线性函数f(x)=x，f′(x)=1，f(x)的输入范围(-∞，+∞)，输出范围(-∞，+∞)。一般用于输出层，可使网络输出任何值。

S型函数S(x)中国矿产资源评价新技术与评价新模型f(x)的输入范围(-∞，+∞)，输出范围(0，1)。f′(x)=f(x)[1-f(x)]，f′(x)的输入范围(-∞，+∞)，输出范围(0，]。

一般用于隐含层，可使范围(-∞，+∞)的输入，变成(0，1)的网络输出，对较大的输入，放大系数较小；而对较小的输入，放大系数较大，所以可用来处理和逼近非线性的输入/输出关系。

在用于模式识别时，可用于输出层，产生逼近于0或1的二值输出。双曲正切S型函数中国矿产资源评价新技术与评价新模型f(x)的输入范围(-∞，+∞)，输出范围(-1，1)。

f′(x)=1-f(x)·f(x)，f′(x)的输入范围(-∞，+∞)，输出范围(0，1]。

一般用于隐含层，可使范围(-∞，+∞)的输入，变成(-1，1)的网络输出，对较大的输入，放大系数较小；而对较小的输入，放大系数较大，所以可用来处理和逼近非线性的输入/输出关系。

阶梯函数类型1中国矿产资源评价新技术与评价新模型f(x)的输入范围(-∞，+∞)，输出范围{0，1}。f′(x)=0。

类型2中国矿产资源评价新技术与评价新模型f(x)的输入范围(-∞，+∞)，输出范围{-1，1}。f′(x)=0。

斜坡函数类型1中国矿产资源评价新技术与评价新模型f(x)的输入范围(-∞，+∞)，输出范围[0，1]。中国矿产资源评价新技术与评价新模型f′(x)的输入范围(-∞，+∞)，输出范围{0，1}。

类型2中国矿产资源评价新技术与评价新模型f(x)的输入范围(-∞，+∞)，输出范围[-1，1]。中国矿产资源评价新技术与评价新模型f′(x)的输入范围(-∞，+∞)，输出范围{0，1}。

三、总体算法1.三层BP网络(含输入层，隐含层，输出层)权值W、偏差b初始化总体算法(1)输入参数X[N][P]，S0，S1，f1[S1]，S2，f2[S2]；(2)计算输入模式X[N][P]各个变量的最大值，最小值矩阵Xmax[N]，Xmin[N]；(3)隐含层的权值W1，偏差b1初始化。

情形1：隐含层激活函数f()都是双曲正切S型函数1)计算输入模式X[N][P]的每个变量的范围向量Xrng[N]；2)计算输入模式X的每个变量的范围均值向量Xmid[N]；3)计算W，b的幅度因子Wmag；4)产生[-1，1]之间均匀分布的S0×1维随机数矩阵Rand[S1]；5)产生均值为0，方差为1的正态分布的S1×S0维随机数矩阵Randnr[S1][S0]，随机数范围大致在[-1，1]；6)计算W[S1][S0]，b[S1]；7)计算隐含层的初始化权值W1[S1][S0]；8)计算隐含层的初始化偏差b1[S1]；9))输出W1[S1][S0]，b1[S1]。

情形2：隐含层激活函数f()都是S型函数1)计算输入模式X[N][P]的每个变量的范围向量Xrng[N]；2)计算输入模式X的每个变量的范围均值向量Xmid[N]；3)计算W，b的幅度因子Wmag；4)产生[-1，1]之间均匀分布的S0×1维随机数矩阵Rand[S1]；5)产生均值为0，方差为1的正态分布的S1×S0维随机数矩阵Randnr[S1][S0]，随机数范围大致在[-1，1]；6)计算W[S1][S0]，b[S1]；7)计算隐含层的初始化权值W1[S1][S0]；8)计算隐含层的初始化偏差b1[S1]；9)输出W1[S1][S0]，b1[S1]。

情形3：隐含层激活函数f()为其他函数的情形1)计算输入模式X[N][P]的每个变量的范围向量Xrng[N]；2)计算输入模式X的每个变量的范围均值向量Xmid[N]；3)计算W，b的幅度因子Wmag；4)产生[-1，1]之间均匀分布的S0×1维随机数矩阵Rand[S1]；5)产生均值为0，方差为1的正态分布的S1×S0维随机数矩阵Randnr[S1][S0]，随机数范围大致在[-1，1]；6)计算W[S1][S0]，b[S1]；7)计算隐含层的初始化权值W1[S1][S0]；8)计算隐含层的初始化偏差b1[S1]；9)输出W1[S1][S0]，b1[S1]。

(4)输出层的权值W2，偏差b2初始化1)产生[-1，1]之间均匀分布的S2×S1维随机数矩阵W2[S2][S1]；2)产生[-1，1]之间均匀分布的S2×1维随机数矩阵b2[S2]；3)输出W2[S2][S1]，b2[S2]。

2.应用弹性BP算法(RPROP)学习三层BP网络(含输入层，隐含层，输出层)权值W、偏差b总体算法函数：Train3BP_RPROP(S0，X，P，S1，W1，b1，f1，S2，W2，b2，f2，d，TP)(1)输入参数P对模式(xp，dp)，p=1，2，…，P；三层BP网络结构；学习参数。

(2)学习初始化1)；2)各层W，b的梯度值，初始化为零矩阵。

(3)由输入模式X求第一次学习各层输出y0，y1，y2及第一次学习平均误差MSE(4)进入学习循环epoch=1(5)判断每次学习误差是否达到目标误差要求如果MSE＜ϵ，则，跳出epoch循环，转到(12)。

(6)保存第epoch-1次学习产生的各层W，b的梯度值，(7)求第epoch次学习各层W，b的梯度值，1)求各层误差反向传播值δ；2)求第p次各层W，b的梯度值，；3)求p=1，2，…，P次模式产生的W，b的梯度值，的累加。

(8)如果epoch=1，则将第epoch-1次学习的各层W，b的梯度值，设为第epoch次学习产生的各层W，b的梯度值，。

(9)求各层W，b的更新1)求权更新值Δij更新；2)求W，b的权更新值，；3)求第epoch次学习修正后的各层W，b。

(10)用修正后各层W、b，由X求第epoch次学习各层输出y0，y1，y2及第epoch次学习误差MSE(11)epoch=epoch+1，如果epoch≤MAX_EPOCH，转到(5)；否则，转到(12)。

(12)输出处理1)如果MSE＜ε，则学习达到目标误差要求，输出W1，b1，W2，b2。2)如果MSE≥ε，则学习没有达到目标误差要求，再次学习。

(13)结束3.三层BP网络(含输入层，隐含层，输出层)预测总体算法首先应用Train3lBP_RPROP()学习三层BP网络(含输入层，隐含层，输出层)权值W、偏差b，然后应用三层BP网络(含输入层，隐含层，输出层)预测。

函数：Simu3lBP()。1)输入参数：P个需预测的输入数据向量xp，p=1，2，…，P；三层BP网络结构；学习得到的各层权值W、偏差b。

2)计算P个需预测的输入数据向量xp(p=1，2，…，P)的网络输出y2[S2][P]，输出预测结果y2[S2][P]。四、总体算法流程图BP网络总体算法流程图见附图2。

五、数据流图BP网数据流图见附图1。

六、实例实例一全国铜矿化探异常数据BP模型分类1.全国铜矿化探异常数据准备在全国铜矿化探数据上用稳健统计学方法选取铜异常下限值33.1，生成全国铜矿化探异常数据。

2.模型数据准备根据全国铜矿化探异常数据，选取7类33个矿点的化探数据作为模型数据。

这7类分别是岩浆岩型铜矿、斑岩型铜矿、矽卡岩型、海相火山型铜矿、陆相火山型铜矿、受变质型铜矿、海相沉积型铜矿，另添加了一类没有铜异常的模型(表8-1)。3.测试数据准备全国化探数据作为测试数据集。

4.BP网络结构隐层数2，输入层到输出层向量维数分别为14，9、5、1。学习率设置为0.9，系统误差1e-5。没有动量项。表8-1模型数据表续表5.计算结果图如图8-2、图8-3。

图8-2图8-3全国铜矿矿床类型BP模型分类示意图实例二全国金矿矿石量品位数据BP模型分类1.模型数据准备根据全国金矿储量品位数据，选取4类34个矿床数据作为模型数据，这4类分别是绿岩型金矿、与中酸性浸入岩有关的热液型金矿、微细浸染型型金矿、火山热液型金矿(表8-2)。

2.测试数据准备模型样本点和部分金矿点金属量、矿石量、品位数据作为测试数据集。3.BP网络结构输入层为三维，隐层1层，隐层为三维，输出层为四维，学习率设置为0.8，系统误差1e-4，迭代次数5000。

表8-2模型数据4.计算结果结果见表8-3、8-4。表8-3训练学习结果表8-4预测结果(部分)续表。

有哪些深度神经网络模型

目前经常使用的深度神经网络模型主要有卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)、深信度网络(DBN)、深度自动编码器(AutoEncoder)和生成对抗网络(GAN)等。

递归神经网络实际.上包含了两种神经网络。

一种是循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork);另一种是结构递归神经网络(RecursiveNeuralNetwork)，它使用相似的网络结构递归形成更加复杂的深度网络。

RNN它们都可以处理有序列的问题，比如时间序列等且RNN有“记忆”能力，可以“模拟”数据间的依赖关系。卷积网络的精髓就是适合处理结构化数据。

关于深度神经网络模型的相关学习，推荐CDA数据师的相关课程，课程以项目调动学员数据挖掘实用能力的场景式教学为主，在讲师设计的业务场景下由讲师不断提出业务问题，再由学员循序渐进思考并操作解决问题的过程中，帮助学员掌握真正过硬的解决业务问题的数据挖掘能力。

这种教学方式能够引发学员的独立思考及主观能动性，学员掌握的技能知识可以快速转化为自身能够灵活应用的技能，在面对不同场景时能够自由发挥。

急急急急！追加高分！生物模型制作！

如果说简单那就简单的给你吧。就只是很简单的模型，体现一些特点而已。

类似小学生学做的模型，够简单的吧植物细胞：主要结构：细胞壁（透明塑料片，厚一点，但别太硬），细胞膜（保鲜袋、塑料袋，最好是球体的透明塑料簿膜），细胞核（随便找个黑色球体，别太重），液泡（也是保鲜袋里注水，要比细胞膜小一点），细胞质（粘稠液体，自己配吧！

搞得像奶油而又透明最好），叶绿体（绿色椭圆状物体，小一些）制作步骤：液泡内注水封口，连同细胞核、叶绿体一起放入细胞膜中，在细胞膜中加入细胞质，封口后把细胞壁贴在细胞外，就完成了。

动物细胞：主要结构：去掉细胞壁、液泡、叶绿体。其他相同制作步骤：去掉与细胞壁、液泡、叶绿体有关的步骤。其他相同(其实也可以在气球中加入粘稠液体和一个黑色球体。

极其简单)病毒（这个你说的有点模糊）：只有两部分，蛋白质外壳和遗传物质（在这里当做DNA）。由于你没有说是那种病毒，而病毒的蛋白质外壳形态千差万别。

你可以上网搜索病毒的图片，看着那个容易做，自己想一想。至于遗传物质（NDA）用一条黑色绳子表示。制作步骤：把遗传物质放在蛋白质外壳里面。

（就一步，病毒结构太简单了）神经元:我不太熟悉肺的呼吸：初中的课本里那个主要结构：肺：一个容器（像钟形的，顶部有小口，也可以说像灯罩），膈肌：橡皮膜（可以盖住容器底部的大口）。

气球（体现气流的状况）制作步骤：用橡皮膜蒙住容器底部的大口，固定好。在容器顶部小口套上气球，也固定好。用手把橡皮膜往容器中顶，可看见顶部气球被吹大（即呼气）。

放手，气被吸回来，气球变扁（吸气）我还知道一个：血液循环：即心脏模型。这个好复杂的主要结构：心脏（四个气球，最好透明。

口大点的，两个气球的口套在一起，表示一心室一心房，用夹子夹住套在一起的口，表示瓣膜）。血管（透明管子，可弯）。

血液（自来水，内放个小球，可以顺利通过任何部位，以便观察血液流动的情况）制作步骤：按血液循环图把管子插进气球，还不能漏水（真是个技术活）。然后把水和小球灌进管子。

挤压气球模仿心脏收缩，将水压出。（注意：挤压心房使血液流入心房时，夹子松开，并用手捏紧连接心房的血管）其他我就不会了。不过，看在我打那么多字的份上多加点分啊！！