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人工智能研究生試卷及答案一一#-(1分)f(s)=「1(1分)解一：假設離散Hopfield神經網絡中個神經元狀態的調整順序為2—1一3,一一2一一一2一…一則V(1)=f[(--)X(-1)+0X(-1)+(--)X1]=f(0)=1，因而丫(1)=｛-1,1,1｝；TOC\o"1-5"\h\z3 32 2 4因而丫(2)={-1,1,1}；戶二f[。X…(-”-X(-1)]=f(-因而丫(2)={-1,1,1}；一一2一,2、.一.,4、 .\o"CurrentDocument"V(3)=f[-X(-1)+(--)X1+0X(-1)]=f(--)=-1，因而M(3)=｛-1,1,1｝； (6分)\o"CurrentDocument"3 3 3顯然，｛-1,1,1｝是丫(0)所對應的穩定狀態。 一一(1分)或解二：假設與解一不同的神經元狀態調整順序，得到另一穩定狀態｛1,-1,1｝。九、(16分)解：1)(3分)令V=X/2.5(1分)，神經元的輸出變換函數可采用Sigmoid型函數，即ii11+e-aX，其中a=1(1分)。求解上述問題的計算能量函數為E(V,V)=10[(2.S)2―25]2+(1―2.5V)2 (1分)2 1 2 1… 2.5-°2)由01=-——-(1分)，可確定染色體的長度為2n，即為10。(1分)2n—11GA的適應度函數為f(XX)+0，其中°為＞0的常數。(1分)1 2適應度函數在GA中的作用：用于評價種群中個體的好壞，它是算法演化過程的驅動力,是進行自然選擇的唯一依據。(2分)3)CHNN求解約束優化問題的步驟(2分)(1)選擇合適的問題表示方法，使CHNN的輸出與優化問題的可行解彼此對應；(2)用罰函數法寫出優化問題的目標函數；(3)令目標函數和能量函數相等，確定CHNN的連接權和偏置電流，以及動態方程;

（4）給定CHNN的初始狀態和參數等，使CHNN按動態方程運行，直至達到穩定狀態，并把它解釋為問題的解；GA求解約束優化問題的步驟（3分）（1）確定表示問題解的編碼（染色體/個體）；（2）初始化種群；（3）計算每個個體的適應值；（4）使用遺傳操作算子（選擇、交叉、變異）產生下一代種群；（

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