常见的神经网络控制结构,神经网络分子结构模型

人工神经元网络的拓扑结构主要有哪几种？谢谢大侠~~~

神经网络的拓扑结构包括网络层数、各层神经元数量以及各神经元之间相互连接的方式。人工神经网络的模型从其拓扑结构角度去看，可分为层次型和互连型。

层次型模型是将神经网络分为输入层（Input Layer）、隐层（Hidden Layer）和输出层（Output Layer），各层顺序连接。

其中，输入层神经元负责接收来自外界的输入信息，并将其传递给隐层神经元。隐层负责神经网络内部的信息处理、信息变换。通常会根据变换的需要，将隐层设计为一层或多层。

扩展资料：人工神经网络模型主要考虑网络连接的拓扑结构、神经元的特征、学习规则等。目前，已有近40种神经网络模型，其中有反传网络、感知器、自组织映射、Hopfield网络、波耳兹曼机、适应谐振理论等。

人工神经网络采用了与传统人工智能和信息处理技术完全不同的机理，克服了传统的基于逻辑符号的人工智能在处理直觉、非结构化信息方面的缺陷，具有自适应、自组织和实时学习的特点。

参考资料来源：百度百科-人工神经网络。

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

简述人工神经网络的结构形式

神经网络有多种分类方式，例如，按网络性能可分为连续型与离散型网络，确定型与随机型网络:按网络拓扑结构可分为前向神经网络与反馈神经网络文案狗。本章土要简介前向神经网络、反馈神经网络和自组织特征映射神经网络。

前向神经网络是数据挖掘中广为应用的一种网络，其原理或算法也是很多神经网络模型的基础。径向基函数神经网络就是一种前向型神经网络。 Hopfield神经网络是反馈网络的代表。

Hvpfi}ld网络的原型是一个非线性动力学系统，目前，已经在联想记忆和优化计算中得到成功应用。 模拟退火算法是为解决优化计算中局部极小问题提出的。

Baltzmann机是具有随机输出值单元的随机神经网络，串行的Baltzmann机可以看作是对二次组合优化问题的模拟退火算法的具体实现，同时它还可以模拟外界的概率分布，实现概率意义上的联想记忆。

自组织竞争型神经网络的特点是能识别环境的特征并自动聚类。自组织竟争型神经网络已成功应用于特征抽取和大规模数据处理。

神经网络是什么？

生物神经网络主要是指人脑的神经网络，它是人工神经网络的技术原型。

人脑是人类思维的物质基础，思维的功能定位在大脑皮层，后者含有大约10^11个神经元，每个神经元又通过神经突触与大约103个其它神经元相连，形成一个高度复杂高度灵活的动态网络。

作为一门学科，生物神经网络主要研究人脑神经网络的结构、功能及其工作机制，意在探索人脑思维和智能活动的规律。

人工神经网络是生物神经网络在某种简化意义下的技术复现，作为一门学科，它的主要任务是根据生物神经网络的原理和实际应用的需要建造实用的人工神经网络模型，设计相应的学习算法，模拟人脑的某种智能活动，然后在技术上实现出来用以解决实际问题。

因此，生物神经网络主要研究智能的机理；人工神经网络主要研究智能机理的实现，两者相辅相成。

BP神经网络的可行性分析

神经网络的是我的毕业论文的一部分4．人工神经网络人的思维有逻辑性和直观性两种不同的基本方式。

逻辑性的思维是指根据逻辑规则进行推理的过程；它先将信息化成概念，并用符号表示，然后，根据符号运算按串行模式进行逻辑推理。这一过程可以写成串行的指令，让计算机执行。

然而，直观性的思维是将分布式存储的信息综合起来，结果是忽然间产生想法或解决问题的办法。

这种思维方式的根本之点在于以下两点:1.信息是通过神经元上的兴奋模式分布在网络上;2.信息处理是通过神经元之间同时相互作用的动态过程来完成的。 人工神经网络就是模拟人思维的第二种方式。

这是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。

4.1人工神经网络学习的原理人工神经网络首先要以一定的学习准则进行学习，然后才能工作。

现以人工神经网络对手写“A”、“B”两个字母的识别为例进行说明，规定当“A”输入网络时，应该输出“1”，而当输入为“B”时，输出为“0”。

所以网络学习的准则应该是：如果网络做出错误的判决，则通过网络的学习，应使得网络减少下次犯同样错误的可能性。

首先，给网络的各连接权值赋予(0，1)区间内的随机值，将“A”所对应的图像模式输入给网络，网络将输入模式加权求和、与门限比较、再进行非线性运算，得到网络的输出。

在此情况下，网络输出为“1”和“0”的概率各为50%，也就是说是完全随机的。这时如果输出为“1”(结果正确)，则使连接权值增大，以便使网络再次遇到“A”模式输入时，仍然能做出正确的判断。

如果输出为“0”(即结果错误)，则把网络连接权值朝着减小综合输入加权值的方向调整，其目的在于使网络下次再遇到“A”模式输入时，减小犯同样错误的可能性。

如此操作调整，当给网络轮番输入若干个手写字母“A”、“B”后，经过网络按以上学习方法进行若干次学习后，网络判断的正确率将大大提高。

这说明网络对这两个模式的学习已经获得了成功，它已将这两个模式分布地记忆在网络的各个连接权值上。当网络再次遇到其中任何一个模式时，能够做出迅速、准确的判断和识别。

一般说来，网络中所含的神经元个数越多，则它能记忆、识别的模式也就越多。

4.2人工神经网络的优缺点人工神经网络由于模拟了大脑神经元的组织方式而具有了人脑功能的一些基本特征，为人工智能的研究开辟了新的途径，神经网络具有的优点在于:（1）并行分布性处理因为人工神经网络中的神经元排列并不是杂乱无章的，往往是分层或以一种有规律的序列排列，信号可以同时到达一批神经元的输入端，这种结构非常适合并行计算。

同时如果将每一个神经元看作是一个小的处理单元，则整个系统可以是一个分布式计算系统，这样就避免了以往的“匹配冲突”，“组合爆炸”和“无穷递归”等题，推理速度快。

（2）可学习性一个相对很小的人工神经网络可存储大量的专家知识，并且能根据学习算法，或者利用样本指导系统来模拟现实环境(称为有教师学习)，或者对输入进行自适应学习(称为无教师学习)，不断地自动学习，完善知识的存储。

（3）鲁棒性和容错性由于采用大量的神经元及其相互连接，具有联想记忆与联想映射能力，可以增强专家系统的容错能力，人工神经网络中少量的神经元发生失效或错误，不会对系统整体功能带来严重的影响。

而且克服了传统专家系统中存在的“知识窄台阶”问题。（4）泛化能力人工神经网络是一类大规模的非线形系统，这就提供了系统自组织和协同的潜力。它能充分逼近复杂的非线形关系。

当输入发生较小变化，其输出能够与原输入产生的输出保持相当小的差距。

（5）具有统一的内部知识表示形式，任何知识规则都可以通过对范例的学习存储于同一个神经网络的各连接权值中，便于知识库的组织管理，通用性强。

虽然人工神经网络有很多优点，但基于其固有的内在机理，人工神经网络也不可避免的存在自己的弱点:（1）最严重的问题是没能力来解释自己的推理过程和推理依据。

（2）神经网络不能向用户提出必要的询问，而且当数据不充分的时候，神经网络就无法进行工作。（3）神经网络把一切问题的特征都变为数字，把一切推理都变为数值计算，其结果势必是丢失信息。

（4）神经网络的理论和学习算法还有待于进一步完善和提高。4.3神经网络的发展趋势及在柴油机故障诊断中的可行性神经网络为现代复杂大系统的状态监测和故障诊断提供了全新的理论方法和技术实现手段。

神经网络专家系统是一类新的知识表达体系，与传统专家系统的高层逻辑模型不同，它是一种低层数值模型，信息处理是通过大量的简单处理元件(结点) 之间的相互作用而进行的。

由于它的分布式信息保持方式，为专家系统知识的获取与表达以及推理提供了全新的方式。

它将逻辑推理与数值运算相结合，利用神经网络的学习功能、联想记忆功能、分布式并行信息处理功能，解决诊断系统中的不确定性知识表示、获取和并行推理等问题。

通过对经验样本的学习，将专家知识以权值和阈值的形式存储在网络中，并且利用网络的信息保持性来完成不精确诊断推理，较好地模拟了专家凭经验、直觉而不是复杂的计算的推理过程。

但是，该技术是一个多学科知识交叉应用的领域，是一个不十分成熟的学科。一方面，装备的故障相当复杂;另一方面，人工神经网络本身尚有诸多不足之处:（1）受限于脑科学的已有研究成果。

由于生理实验的困难性，目前对于人脑思维与记忆机制的认识还很肤浅。（2）尚未建立起完整成熟的理论体系。

目前已提出了众多的人工神经网络模型，归纳起来，这些模型一般都是一个由结点及其互连构成的有向拓扑网，结点间互连强度所构成的矩阵，可通过某种学习策略建立起来。但仅这一共性，不足以构成一个完整的体系。

这些学习策略大多是各行其是而无法统一于一个完整的框架之中。（3）带有浓厚的策略色彩。这是在没有统一的基础理论支持下，为解决某些应用，而诱发出的自然结果。（4）与传统计算技术的接口不成熟。

人工神经网络技术决不能全面替代传统计算技术，而只能在某些方面与之互补，从而需要进一步解决与传统计算技术的接口问题，才能获得自身的发展。

虽然人工神经网络目前存在诸多不足，但是神经网络和传统专家系统相结合的智能故障诊断技术仍将是以后研究与应用的热点。它最大限度地发挥两者的优势。

神经网络擅长数值计算，适合进行浅层次的经验推理;专家系统的特点是符号推理，适合进行深层次的逻辑推理。

智能系统以并行工作方式运行，既扩大了状态监测和故障诊断的范围，又可满足状态监测和故障诊断的实时性要求。既强调符号推理，又注重数值计算，因此能适应当前故障诊断系统的基本特征和发展趋势。

随着人工神经网络的不断发展与完善，它将在智能故障诊断中得到广泛的应用。根据神经网络上述的各类优缺点，目前有将神经网络与传统的专家系统结合起来的研究倾向，建造所谓的神经网络专家系统。

理论分析与使用实践表明，神经网络专家系统较好地结合了两者的优点而得到更广泛的研究和应用。离心式制冷压缩机的构造和工作原理与离心式鼓风机极为相似。

但它的工作原理与活塞式压缩机有根本的区别，它不是利用汽缸容积减小的方式来提高汽体的压力，而是依靠动能的变化来提高汽体压力。

离心式压缩机具有带叶片的工作轮，当工作轮转动时，叶片就带动汽体运动或者使汽体得到动能，然后使部分动能转化为压力能从而提高汽体的压力。

这种压缩机由于它工作时不断地将制冷剂蒸汽吸入，又不断地沿半径方向被甩出去，所以称这种型式的压缩机为离心式压缩机。其中根据压缩机中安装的工作轮数量的多少，分为单级式和多级式。

如果只有一个工作轮，就称为单级离心式压缩机，如果是由几个工作轮串联而组成，就称为多级离心式压缩机。在空调中，由于压力增高较少，所以一般都是采用单级，其它方面所用的离心式制冷压缩机大都是多级的。

单级离心式制冷压缩机的构造主要由工作轮、扩压器和蜗壳等所组成。

压缩机工作时制冷剂蒸汽由吸汽口轴向进入吸汽室，并在吸汽室的导流作用引导由蒸发器(或中间冷却器)来的制冷剂蒸汽均匀地进入高速旋转的工作轮3(工作轮也称叶轮，它是离心式制冷压缩机的重要部件，因为只有通过工作轮才能将能量传给汽体)。

汽体在叶片作用下，一边跟着工作轮作高速旋转，一边由于受离心力的作用，在叶片槽道中作扩压流动，从而使汽体的压力和速度都得到提高。

由工作轮出来的汽体再进入截面积逐渐扩大的扩压器4(因为汽体从工作轮流出时具有较高的流速，扩压器便把动能部分地转化为压力能，从而提高汽体的压力)。汽体流过扩压器时速度减小，而压力则进一步提高。

经扩压器后汽体汇集到蜗壳中，再经排气口引导至中间冷却器或冷凝器中。

二、离心式制冷压缩机的特点与特性 离心式制冷压缩机与活塞式制冷压缩机相比较，具有下列优点： (1)单机制冷量大，在制冷量相同时它的体积小，占地面积少，重量较活塞式轻5～8倍。

(2)由于它没有汽阀活塞环等易损部件，又没有曲柄连杆机构，因而工作可靠、运转平稳、噪音小、操作简单、维护费用低。 (3)工作轮和机壳之间没有摩擦，无需润滑。

故制冷剂蒸汽与润滑油不接触，从而提高了蒸发器和冷凝器的传热性能。 (4)能经济方便的调节制冷量且调节的范围较大。 (5)对制冷剂的适应性差，一台结构一定的离心式制冷压缩机只能适应一种制冷剂。

(6)由于适宜采用分子量比较大的制冷剂，故只适用于大制冷量，一般都在25～30万大卡／时以上。如制冷量太少，则要求流量小，流道窄，从而使流动阻力大，效率低。

但近年来经过不断改进，用于空调的离心式制冷压缩机，单机制冷量可以小到10万大卡／时左右。 制冷与冷凝温度、蒸发温度的关系。

由物理学可知，回转体的动量矩的变化等于外力矩，则 T=m(C2UR2-C1UR1) 两边都乘以角速度ω，得 Tω=m(C2UωR2-C1UωR1) 也就是说主轴上的外加功率N为： N=m(U2C2U-U1C1U) 上式两边同除以m则得叶轮给予单位质量制冷剂蒸汽的功即叶轮的理论能量头。

U2 C2 ω2 C2U R1 R2 ω1 C1 U1 C2r β 离心式制冷压缩机的特性是指理论能量头与流量之间变化关系，也可以表示成制冷 W=U2C2U-U1C1U≈U2C2U （因为进口C1U≈0） 又C2U=U2-C2rctgβ C2r=Vυ1/(A2υ2) 故有 W= U22(1- Vυ1 ctgβ) A2υ2U2 式中：V—叶轮吸入蒸汽的容积流量（m3/s） υ1υ2 ——分别为叶轮入口和出口处的蒸汽比容（m3/kg） A2、U2—叶轮外缘出口面积(m2)与圆周速度(m/s) β—叶片安装角 由上式可见，理论能量头W与压缩机结构、转速、冷凝温度、蒸发温度及叶轮吸入蒸汽容积流量有关。

对于结构一定、转速一定的压缩机来说，U2、A2、β皆为常量，则理论能量头W仅与流量V、蒸发温度、冷凝温度有关。

按照离心式制冷压缩机的特性，宜采用分子量比较大的制冷剂，目前离心式制冷机所用的制冷剂有F—11、F—12、F—22、F—113和F—114等。

我国目前在空调用离心式压缩机中应用得最广泛的是F—11和F—12，且通常是在蒸发温度不太低和大制冷量的情况下，选用离心式制冷压缩机。

此外，在石油化学工业中离心式的制冷压缩机则采用丙烯、乙烯作为制冷剂，只有制冷量特别大的离心式压缩机才用氨作为制冷剂。

三、离心式制冷压缩机的调节 离心式制冷压缩机和其它制冷设备共同构成一个能量供给与消耗的统一系统。

制冷机组在运行时，只有当通过压缩机的制冷剂的流量与通过设备的流量相等时，以及压缩机所产生的能量头与制冷设备的阻力相适应时，制冷系统的工况才能保持稳定。

但是制冷机的负荷总是随外界条件与用户对冷量的使用情况而变化的，因此为了适应用户对冷负荷变化的需要和安全经济运行，就需要根据外界的变化对制冷机组进行调节，离心式制冷机组制冷量的调节有：1°改变压缩机的转速；2°采用可转动的进口导叶；3°改变冷凝器的进水量；4°进汽节流等几种方式，其中最常用的是转动进口导叶调节和进汽节流两种调节方法。

所谓转动进口导叶调节，就是转动压缩机进口处的导流叶片以使进入到叶轮去的汽体产生旋绕，从而使工作轮加给汽体的动能发生变化来调节制冷量。

所谓进汽节流调节，就是在压缩机前的进汽管道上安装一个调节阀，如要改变压缩机的工况时，就调节阀门的大小，通过节流使压缩机进口的压力降低，从而实现调节制冷量。

离心式压缩机制冷量的调节最经济有效的方法就是改变进口导叶角度，以改变蒸汽进入叶轮的速度方向(C1U)和流量V。但流量V必须控制在稳定工作范围内，以免效率下降。

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AN interdisciplinary PhD program was established at Caltech to studyproblems arisingat the interface between neurobiology, electrical engineering,computer science, and physics. Theunifying theme of this program is the relationship between the physical structure of acomputational system (physical or biological hardware), the dynamics of its operation, and thecomputational problems that it can efficiently solve. The creation of this multidisciplinaryprogram stems largely from recent progress on several previously unrelated fronts:the analysis ofcomplex neural systems at both the single-cell and the network levels, the modeling of artificialneural networks, the development of massively parallel computer hardware, and recent advancesin analog VLSI capabilities.也就是主要是神经生物学、电子工程学、计算机科学和物理学。

这个研究项目的中心议题涉及到计算系统 (物理的或生物的)的物理结构、动态操作及其所能有效解决的计算问题之间的关系的一个交叉领域。相比美国、日本和欧洲，我国的脑研究可以说只是刚刚起步。

不仅系统化研究不够，而且研究人员少、研究经费不足。更不用说和应用科学相结合，自然也就谈不到对于应用科学(如：计算机和自动化技术) 的促进作用。

在国内，我主要推荐复旦大学和东南大学 生物电子学国家重点实验室，虽然北大的脑科学与认知科学中心也是国内最牛的，但是你还想应用于机器人这里的话~~~不过最好建议你读国外的，比如美国的，这方面它的世界最牛的，门类也非常的多。

———————————————以下系统的分析一下一、脑科学研究简介脑是神经系统中最重要的部分。神经系统的产生是动物为了更有效地适应自然界、为了自身的生存和繁衍，在激烈的生存竞争中进化的结果。

神经系统越是进化，脑的功能就越是高级，而生物体适应自然和利用自然的本领也就越大。本质上讲，脑是一个实施信息处理的器官。

自然界的信息对于动物的生存和繁衍非常重要，越是能够充分利用外界信息的动物，在生存和繁衍上就越是有利。这里极端的例子就是人。

人类的大脑除了具有和基本的生存相关的功能以外，还具有发现和利用自然界基本规律的能力。而脑科学研究的目的，就是要发现生物的大脑、尤其是人的大脑处理和利用信息的机制。

而这些机制的发现，将为人类更充分地利用各种信息资源、提高生产效率和生活水平提供前所未有的更为广泛有效的解决办法。

脑科学研究以前属于生物基础科学研究，但随着数理科学大量地渗透进这个领域，现在的脑科学研究已经不再是先前孤立的生物学基础研究。

在脑的生物学研究的基础上，对生物学实验数据的分析大量使用数学和物理学的方法，是为了更精确和深入地了解大脑活动的原理。

而对于大脑活动原理的了解，又促进了信息技术和自动化技术的进步，进而对人类社会的经济和生活产生重大的影响。以下对此加以略微详细的概述。

二、脑科学基础研究的进展(生物学部分)从细胞学的角度看，脑是由众多的神经细胞相互连接而构成的器官。神经细胞间通过脉冲放电和神经递质来相互传递信息。从动物的行为上看，脑是个体行为和群体行为产生的源泉。

由于脑是一个复杂的开放系统，所以对于脑的研究必然是多层次、多学科性质的研究。对于单个神经细胞而言，目前的研究主要集中于其上的离子通道的结构和功能。所用的方法有分子生物学、神经电生理学和药理学等方法。

在脑内，神经细胞必须通过互相连接，组成许多大小不一的网络(生物神经网络)才能够发挥它们的作用。

因此，对于由少量神经细胞组成的局部小回路(小网络)，目前的研究主要集中于突触(神经细胞互相连接的部位)的可塑性和细胞间的相互关系(兴奋或抑制的模式)。这项研究希望了解的是局部神经回路处理信息的机制。

所用的方法主要是神经电生理学和药理学等方法。脑内局部的小回路互相连接便形成了局部比较大的回路(局部大网络)。一般来说，这样大的局部回路已经具有一定的功能。

在脑皮层上，这些局部大回路形成了许多功能区，如视皮层区；而在皮层下，则形成了核团，如基底神经结。这些局部大回路的结构和功能都更复杂，发生障碍后会导致人或动物的功能紊乱，产生疾病。

如精神分裂症和帕金森氏病等。这个领域内的研究手段非常多，有分子生物学、神经生理学、药理学、心理学、行为学和临床医学等。

再上一层，大脑内这些局部大回路借助长的神经纤维互相联系，把不同的功能区联系在一起形成一个整体，这样大脑就可以以整体的方式更加灵活有效地处理来自各个方面的信息。

这方面的研究手段基本类似于脑内局部大回路的研究方法。近几年来，分子生物学方法、神经电生理学方法和神经系统成像方法的广泛使用，使人们能够从不同的层次和方面理解脑的工作机制。

由于神经细胞之间的通讯方式是神经电脉冲和递质，因此要彻底了解脑的具体工作机制，神经生理学的方法是最重要的和最根本的生物学实验方法。

分子生物学方法、神经电生理学方法、神经系统成像方法以及其他方法的联应用是目前世界上脑科学研究的最新进展。

例如，用分子生物学技术了解和改变神经细胞膜上的离子通道的结构，再用神经电生理学方法分析新通道的生理功能，就可以了解离子通道的结构是如何影响神经细胞的功能。

又如，使用神经系统成像方法找到某些脑功能相关的区域后，再用系统神经电生理学的方法研究这些相关脑区，是为了更进一步地了解脑是如何具体实现这些功能。

从分子到行为，这期间的跨度非常大，但这个过程中有其内在的逻辑联系。

神经细胞的分子结构和功能是脑的基础，但只有这些细胞之间相互连接成庞大的神经网络(从局部小网络到局部大网络，再到整个大脑)，才能够发挥每个神经细胞的功能。

神经细胞的正常功能离不开大脑的完整，犹如离开机器的零件不可能有在完整机器上的作用一样。所以，目前脑研究的趋势，已从原来的以还原论方法为主，越来越趋向于系统论的方法。

而系统神经科学(包括系统神经电生理学和神经成像方法)的出现，就是这一趋势的结果。三、脑科学基础研究的进展(数理学部分)脑的生物学研究重点在于说明大脑“是什么”，并大概地说明“怎么样”和“为什么”。

但如果不能够详细和定量化地说明大脑工作的机制，也不能够彻底解决大脑“怎么样”和“为什么”的问题。这就是为什么近二十年来，大量数学物理方法进入脑科学研究领域的原因。

引入数学物理的方法和技术，确实对于脑的研究是非常巨大的进步。其中最引人注目的是计算神经生物学和人工神经网络研究的兴起。上一部分曾谈到神经生理学的重要性。

这里，尤其要指出的是系统神经电生理学对于脑研究的重要意义。对于脑内的回路，从局部小回路到局部大回路，再到整个脑内的系统级回路，细胞间的通讯方式是在神经递质基础上的电脉冲方式。

这些递质和电脉冲是神经细胞间互相联系的“语言”。而递质的作用，在神经细胞上则表现为电脉冲的变化。

探索脑功能，从另一方面来说，就是探索存在于神经网络上的电脉冲 (局部电位和动作电位)最终是如何表达成为动物的行为或人的思想、情感等，而其所用的生物学实验方法就是系统神经电生理学方法。

对于神经细胞及其网络上电脉冲现象的分析，引入了许多数学和物理的方法。

最基本的是对于单个神经细胞膜的电特性分析；而对于由少量细胞组成的小回路来说，人们建立了一些数学模型，探讨这个小回路的信息处理机制；对于再大一些的神经回路来说，就只能用建立人工神经网络来模拟。

具体来说，就是利用神经电生理学实验的数据和解剖学的发现，在这些数学模型或人工神经网络上，模拟重建脑的工作状态，发现脑处理信息的规律，进而用数学的语言定量地加以描述。

这方面的进展在系统神经电生理学出现之后，有着越来越快的发展趋势。但这方面的发展并不是孤立的，而是必须和生物学实验有机地结合起来。

没有生物学实验数据的支持，这种研究就只是所谓“纯理论”的研究，根本无法了解大脑活动的真实机制，无法发现真正的脑的原理。

通过使用数学物理的方法发现脑的某些可能的原理，再用计算机进行模拟，然后和生物学实验数据相对照，可以使我们对于脑功能的认识从定性上升为定量，进而更深刻地认识到隐藏在大脑各种复杂功能现象背后的新的自然规律。

而这些新的自然规律的发现，目前已经而且将来还会，对我们人类社会的经济和生活带来巨大的影响。四、脑科学基础研究对应用科学、经济和社会的影响实际上，电子计算机的出现和神经科学有着不可分割的联系。

神经纤维上电脉冲传导的“全和无”规律，是目前冯.诺伊曼计算机(我们普通使用的计算机)二进制的基础。对于普通数值计算，目前计算机的能力非常强，但对于象图像识别这样的任务，计算机的能力就非常差。

正是由于脑研究的发展和数学物理方法的应用，人工神经网络的诞生使得计算机处理能力大为提高。象刚才提到的图像识别问题，人工神经网络软件通过学习和训练，就可以轻而易举地实现。

还有的如语音识别、文字识别、指纹识别等，只有人工神经网络才能够胜任。但人工神经网络的发展不是一个纯粹数学物理的问题，其在本质上是一个脑科学的问题。

尽管人工神经网络产生了如此巨大的效果，但并不能够说目前的计算机已经具有象人样的智能，相应地，用这种方法来装备机器人，也并不能够认为这种机器人已经更象人了。

但是，脑科学的发展确实对其他领域产生了巨大的影响。最直接的影响是信息科学和自动化技术。然后通过这两个领域，再对人类经济和生活的其他方面产生作用。

大脑通过众多相互连接的神经细胞，实现对各种信息的高速灵活处理。这一点对于信息科学来说相当重要。计算机技术的进步就是不断地向大脑学习的结果。

除了计算机的二进制基础以及图像、语音识别技术以外，目前世界各国正在发展的大规模并行处理计算机，就是另外一个例子。

计算机的每一个CPU类似于一个神经细胞，通过CPU之间的相互协作，共同完成对于复杂问题的高速求解。计算机的关键作用在于提高效率，包括劳动生产率。

所以，基于生物神经网络的人工神经网络对开发更复杂的并行计算机是非常必需的。在自然界复杂的环境中，动物的生存能力非常强，最重要的原因之一在于它们有一个灵活的脑。

而对于我们人类自己制造的机器，就不可能有这种能力。我们的世界是非线性的世界，对于很多问题，答案并不是象直线那样简单明了。所以，对于机器的自动控制来说，并不是一般的数学物理方法就可以完全解决得了的。

人工神经网络在这方面的应用，可以大大加强机器自动控制的精确性和灵活性。在这里，具有特殊意义的是机器人和其他智能机器的开发。

随着电子技术的进步和人工神经网络的发展，机器人和智能机器的“智力”逐步提高，从而会大幅度地提高社会劳动生产力。脑科学基础研究对社会经济和生活的影响并不都是一定要通过信息科学和自动化技术才能得以实现。

通过医学也可以对社会产生影响。如精神分裂症和帕金森氏病，脑科学研究发现了疾病的发病机理，然后通过药物或手术的方法使病人的健康状况得以改善。

而在行为和心理学领域(也属于脑科学研究范畴)的研究进展，对于人们心理卫生来说也有相当大的影响。综合起来说，脑科学基础研究对于社会经济生活各方面都会产生持久而强烈的影响。

计算机技术和自动化技术除了在经济领域有提高生产效率的结果之外，在军事上，可以表现为武器装备的智能化、军事决策系统的自动化以及作战反应的快速化等等。

因此，无论从什么角度来看，脑科学基础研究都是目前非常重要的领域。

但正如一个离开大脑的单独的细胞不再具备它特有的功能一样，脑科学基础研究只有和其他科学(如：信息科学和自动化技术)紧密结合而不是孤立地进行，才会对社会产生巨大的影响。

如何简单理解DNN模型？

没有DNN模型的说法，只有DNA的说法。脱氧核糖核酸（英文DeoxyriboNucleic Acid，缩写为DNA）是生物细胞内含有的四种生物大分子之一核酸的一种。

DNA携带有合成RNA和蛋白质所必需的遗传信息，是生物体发育和正常运作必不可少的生物大分子。DNA由脱氧核苷酸组成的大分子聚合物。脱氧核苷酸由碱基、脱氧核糖和磷酸构成。

其中碱基有4种：腺嘌呤（A）、鸟嘌呤（G）、胸腺嘧啶（T）和胞嘧啶（C）。DNA 分子结构中，两条多脱氧核苷酸链围绕一个共同的中心轴盘绕，构成双螺旋结构。

脱氧核糖-磷酸链在螺旋结构的外面，碱基朝向里面。两条多脱氧核苷酸链反向互补，通过碱基间的氢键形成的碱基配对相连，形成相当稳定的组合。

DNA是由重复的核苷酸单元组成的长聚合物，链宽2.2到2.6纳米，每个核苷酸单体长度为0.33纳米。尽管每个单体占据相当小的空间，但DNA聚合物的长度可以非常长，因为每个链可以有数百万个核苷酸。

例如，最大的人类染色体（1号染色体）含有近2.5亿个碱基对[12] 。生物体中的DNA几乎从不作为单链存在，而是作为一对彼此紧密相关的双链，彼此交织在一起形成一个叫做双螺旋的结构。

每个核苷酸由可与相邻核苷酸共价键结合的侧链骨架和含氮碱基组成，两条链上的含氮碱基通过碱基互补以氢键相连。糖与含氮碱基形成核苷，核苷与一个或多个磷酸基团结合成为核苷酸。

DNA骨架结构是由磷酸与糖类基团交互排列而成。组成脱氧核糖核酸的糖类分子为环状的2-脱氧核糖，属于五碳糖的一种。磷酸基团上的两个氧原子分别接在五碳糖的3号及5号碳原子上，形成磷酸双酯键。

这种两侧不对称的共价键位置，使每一条脱氧核糖核酸长链皆具方向性。双螺旋中的两股核苷酸互以相反方向排列，这种排列方式称为反平行。脱氧核糖核酸链上互不对称的两末端一边叫做5'端，另一边则称3'端。

脱氧核糖核酸与RNA最主要的差异之一，在于组成糖分子的不同，DNA为2-脱氧核糖，RNA则为核糖。DNA的双螺旋通过在两条链上存在的含氮碱基之间建立的氢键来稳定。

组成DNA的四种碱基是腺嘌呤（A）、胞嘧啶（C）、鸟嘌呤（G）和胸腺嘧啶（T）。

所有四种碱基都具有杂环结构，但结构上腺嘌呤和鸟嘌呤是嘌呤的衍生物，称为嘌呤碱基，而胞嘧啶和胸腺嘧啶与嘧啶有关，称为嘧啶碱基。

两条核苷酸链沿着中心轴以相反方向相互缠绕在一起，很像一座螺旋形的楼梯，两侧扶手是两条多核苷酸链的糖一磷基因交替结合的骨架，而踏板就是碱基。DAN双螺旋是右旋螺旋。不同磷酸盐基团之间的凹槽仍然暴露在外。

主沟宽2.2纳米，而小沟宽1.2纳米。两个凹槽的不同宽度决定了蛋白质对不同碱基的可接触性，这取决于碱基是在主沟还是小沟中。与DNA的蛋白质，如转录因子，通常与处在大沟中的碱基接触。

单链DNA单链DNA（single－stranded DNA）大部分DNA以双螺旋结构存在，但一经热或碱处理就会变为单链状态。单链DNA就是指以这种状态存在的DNA。

单链DNA在分子流体力学性质、吸收光谱、碱基反应性质等方面都和双链DNA不同。某些噬菌体粒子内含有单链环状的DNA，这样的噬菌体DNA在细胞内增殖时则形成双链DNA。

闭环DNA闭环DNA（closed circular DNA）没有断口的双链环状DNA，亦称为超螺旋DNA。由于具有螺旋结构的双链各自闭合，结果使整个DNA分子进一步旋曲而形成三级结构。

另外如果一条或二条链的不同部位上产生一个断口，就会成为无旋曲的开环DNA分子。从细胞中提取出来的质粒或病毒DNA都含有闭环和开环这二种分子。可根据两者与色素结合能力的不同，而将两者分离开来。

在基因组中，遗传信息存储在称为基因的DNA序列中，这个遗传信息的传递由互补的含氮碱基序列的存在得到保证。事实上，在转录过程中，遗传信息可以很容易地被转录到互补的RNA链中（mRNA）。

mRNA通过翻译合成蛋白质。或者，细胞可以通过称为DNA复制的过程简单地复制遗传信息。基因组结构真核生物基因组DNA位于细胞核内，线粒体和叶绿体内也有DNA。

原核生物DNA被包裹在细胞质中不含细胞膜的不规则细胞器类核中[14] 。 遗传信息包含在基因中，基因是能够影响生物体表型的遗传单位。

每个基因含有开放阅读框（能够转录成RNA的区域）和由启动子和增强子组成的调节区。 在许多物种中，只有一小部分基因组序列可以被转录和翻译。

例如，人类基因组中只有1.5%序列含有编码蛋白质的外显子，超过50%的人类基因组由重复的非编码DNA序列组成[15] 。

在任何情况下，不编码蛋白质的DNA序列也可以转录成非编码RNA，参与基因表达的调控[16] 。 一些非编码序列是对染色体的结构组成部分。

端粒和着丝粒区域通常含有非常少的基因，但对于染色体的功能和稳定性是必需的[17] 。转录和翻译基因是含有能够影响生物体表型特征的遗传信息的DNA序列。

基因内的DNA碱基序列作为模板可以合成RNA分子，在大多数情况下，RNA分子被翻译成多肽，最终称为蛋白质。 将基因的核苷酸序列复制到RNA链中的过程称为转录，由RNA聚合酶催化发生。

RNA链有不同的命运：一些RNA分子实际上具有结构（例如在核糖体内发现的那些rRNA）或催化（如核酶）功能；绝大多数RNA经历成熟过程产生mRNA，被翻译成蛋白质。

翻译过程发生在细胞质中，其中mRNA与核糖体结合，并由遗传密码介导。核糖体允许顺序读取mRNA密码子，有利于它们识别和与特定tRNA相互作用，这些tRNA携带对应于每个单个密码子的氨基酸分子。

遗传密码遗传密码是一组规则，将DNA或RNA序列以三个核苷酸为一组的密码子转译为蛋白质的氨基酸序列，以用于蛋白质合成。

密码子由mRNA上的三个核苷酸（例如ACU，CAG，UUU）的序列组成，每三个核苷酸与特定氨基酸相关。例如，三个重复的胸腺嘧啶（UUU）编码苯丙氨酸。使用三个字母，可以拥有多达64种不同的组合。

由于有64种可能的三联体和仅20种氨基酸，因此认为遗传密码是多余的（或简并的）：一些氨基酸确实可以由几种不同的三联体编码。但每个三联体将对应于单个氨基酸。

最后，有三个三联体不编码任何氨基酸，它们代表停止（或无意义）密码子，分别是UAA，UGA和UAG 。

DNA复制DNA复制是指DNA双链在细胞分裂以前进行的复制过程，复制的结果是一条双链变成两条一样的双链（如果复制过程正常的话），每条双链都与原来的双链一样。

这个过程是通过名为半保留复制的机制来得以顺利完成的。

复制可以分为以下几个阶段：起始阶段：解旋酶在局部展开双螺旋结构的DNA分子为单链，引物酶辨认起始位点，以解开的一段DNA为模板，按照5'到3'方向合成RNA短链。形成RNA引物。

DNA片段的生成：在引物提供了3'-OH末端的基础上，DNA聚合酶催化DNA的两条链同时进行复制过程，由于复制过程只能由5'->3'方向合成，因此一条链能够连续合成，另一条链分段合成，其中每一段短链成为冈崎片段（Okazaki fragments）。

RNA引物的水解：当DNA合成一定长度后，DNA聚合酶水解RNA引物，补填缺口。DNA连接酶将DNA片段连接起来，形成完整的DNA分子。最后DNA新合成的片段在旋转酶的帮助下重新形成螺旋状。

希望我能帮助你解疑释惑。

为什么有图卷积神经网络？

本质上说，世界上所有的数据都是拓扑结构，也就是网络结构，如果能够把这些网络数据真正的收集、融合起来，这确实是实现了AI智能的第一步。

所以，如何利用深度学习处理这些复杂的拓扑数据，如何开创新的处理图数据以及知识图谱的智能算法是AI的一个重要方向。

深度学习在多个领域的成功主要归功于计算资源的快速发展（如 GPU）、大量训练数据的收集，还有深度学习从欧几里得数据（如图像、文本和视频）中提取潜在表征的有效性。

但是，尽管深度学习已经在欧几里得数据中取得了很大的成功，但从非欧几里得域生成的数据已经取得更广泛的应用，它们需要有效分析。

如在电子商务领域，一个基于图的学习系统能够利用用户和产品之间的交互以实现高度精准的推荐。在化学领域，分子被建模为图，新药研发需要测定其生物活性。

在论文引用网络中，论文之间通过引用关系互相连接，需要将它们分成不同的类别。自2012年以来，深度学习在计算机视觉以及自然语言处理两个领域取得了巨大的成功。

假设有一张图，要做分类，传统方法需要手动提取一些特征，比如纹理，颜色，或者一些更高级的特征。然后再把这些特征放到像随机森林等分类器，给到一个输出标签，告诉它是哪个类别。

而深度学习是输入一张图，经过神经网络，直接输出一个标签。特征提取和分类一步到位，避免了手工提取特征或者人工规则，从原始数据中自动化地去提取特征，是一种端到端（end-to-end）的学习。

相较于传统的方法，深度学习能够学习到更高效的特征与模式。 图数据的复杂性对现有机器学习算法提出了重大挑战，因为图数据是不规则的。

每张图大小不同、节点无序，一张图中的每个节点都有不同数目的邻近节点，使得一些在图像中容易计算的重要运算（如卷积）不能再直接应用于图。此外，现有机器学习算法的核心假设是实例彼此独立。

然而，图数据中的每个实例都与周围的其它实例相关，含有一些复杂的连接信息，用于捕获数据之间的依赖关系，包括引用、朋友关系和相互作用。 最近，越来越多的研究开始将深度学习方法应用到图数据领域。

受到深度学习领域进展的驱动，研究人员在设计图神经网络的架构时借鉴了卷积网络、循环网络和深度自编码器的思想。为了应对图数据的复杂性，重要运算的泛化和定义在过去几年中迅速发展。