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一、毕业设计（论文）的主要内容及要求
1、开题报告和文献阅读
（1）文献阅读：查阅文献应不少于15篇，其中外文文献不少于2篇，近5年内的文献数应不少于文献总数的1/3，并应有近2年内的文献。
（2）文献综述：3000字以上，包括国内外现状、研究方向、进展情况、存在问题、参考依据等。
（3）开题报告：2000字以上，包括选题的意义、可行性分析、研究的内容、研究方法、拟解决的关键问题、预期结果、研究进度计划等。
（4）外文翻译：3000字以上（翻译成中文后的汉字字数）。
2、课题要解决的主要问题和具体要求
要解决的主要问题：
改进传统单层网络的激活函数，提高神经网络的性能，可将阈值融合到激活函数中，并增加自适应因素，使得网络对目标函数的拟合更加精确。与传统单层神经网络进行比较，以证明新型激活函数能显著提高神经网络性能。
具体要求：
（1）对单层神经网络结构作一个简要论述。
（2）学习用matlab或Python（或其它语言）编程。
（3）学习神经网络基本原理，了解激活函数扮演怎样的角色。
（4）用matlab或Python实现神经网络算法，并与传统神经网络比较。
3、论文：10000字以上（部分特殊专业根据实际情况，经教务办确认，可适当调整有关字数方面的要求），包括绪论、正文、结论、参考文献等。
二、主要参考文献
[1]Shen Yanjun , Wang Bingwen. A fast learning algorithm of neural network with tunable activation function[J]. Science in China Series F: Information Sciences, 2004, 47(1):126-136.
[2]F. M. Ham, I. Kostanic. 神经计算原理[M]. 北京: 机械工业出版社, 2007.
[3]冯畅. 正线性函数在深度神经网络中的研究. 计算机工程与设计, 2015, 3:759-762.
[4]李恩玉，杨平先，孙兴波. 基于激活函数四参可调的BP神经网络改进算法[J]. 微电子学与计算机, 2008, 11:89-93.
[5]李明国，郁文贤. 神经网络的函数逼近理论[J]. 国防科技大学学报, 1998,20(4):70-76.
[6]吴晓红，蔡惠京. 关于前馈神经网络的激活函数与认知能力[J]. 系统工程与电子技术, 2000, 5(5):69-72.
[7]袁亚湘, 孙文瑜. 最优化理论与方法[M]. 北京: 科学出版社, 2005.
指导教师签名
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