让两条纸带缠绕成螺旋

(A,B)---m*n*k---(1,0)(0,1)

移动距离和假设

用神经网络分类A和B,把参与分类的A和B中的数字看作是组成A和B的粒子,分类的过程就是让A和B中的粒子互相交换位置,寻找最短移动路径的过程。而熵H与最短移动距离和成正比,迭代次数n和熵H成反比。

对二值化图片移动规则汇总

每个粒子移动一次,位置重合不移动,0不动,单次移动距离恒为1.

按照移动距离和假设,神经网络相当于用一套权重实现了两条纸带的移位。并由于反向传导的机制使得神经网络有了一种自求解的功能。

如果将神经网络的输入理解为哈密顿量,把权重看作概率密度,则神经网络就是在解这个方程组。

所以如果那两条纸带换作是两条DAN链,这不就是双螺旋吗?

这次继续验证移动距离和假设

这次用的是87x系列图片,A有8个1,B有7个1,让A和B分类,并不断迭代直到收敛,对每个收敛误差收敛199次,统计迭代次数平均值,并比较。

871

872

873

δ

迭代次数n

迭代次数n

迭代次数n

5.00E-04

34553.02

34107.7

34543.39

4.00E-04

41568.85

41769.7

41334.09

3.00E-04

54287.27

54356.59

54026.42

2.00E-04

78173.77

77792.13

77595.7

1.00E-04

146473.4

146522.8

147176.8

s

1

1

1

比较871,872,873的迭代次数曲线,他们是重合的。因为他们的移动距离和都是1.比如871,在871A中只有(1,0)粒子位置不重合,871B中的所有粒子和A中的粒子位置都重合,因此总的需要移动的粒子只有1个。单次移动距离恒为1,因此总的移动距离和为1. 872,873的移动距离和都是1,因此他们的迭代次数曲线是重合的。

做第二组实验874-877.得到迭代次数曲线

871

872

873

874

875

876

877

δ

迭代次数n

迭代次数n

迭代次数n

迭代次数n

迭代次数n

迭代次数n

迭代次数n

5.00E-04

34553.02

34107.7

34543.39

34581.67

25117.39

25356.29

25376.73

4.00E-04

41568.85

41769.7

41334.09

41605.47

31102.23

31180.94

30821.8

3.00E-04

54287.27

54356.59

54026.42

53895.11

40239.05

40003.56

40349.29

2.00E-04

78173.77

77792.13

77595.7

78269.89

58618.7

58036.02

58502.73

1.00E-04

146473.4

146522.8

147176.8

148338.9

111994.6

111340

111891.7

s

1

1

1

1

3

3

3

可以很清楚的看到两条线,874是一条独立的线,而875-877是重合的。因为874的移动距离和为1,而875-877的移动距离和都是3.比如875A中(1,0),(2,1)两个粒子需要移动,而875B中(0,0)粒子需要移动,因此总的移动距离和为3.而876和877的移动距离和也都是3,因此迭代次数曲线分成两条。

并且875的迭代次数小于874,体现了迭代次数和移动距离和的反比关系。

与前述实验数据对比

981

871

971

881

122

961

875

951

941

931

921

911

δ

迭代次数n

迭代次数n

迭代次数n

迭代次数n

迭代次数n

迭代次数n

迭代次数n

迭代次数n

迭代次数n

迭代次数n

迭代次数n

迭代次数n

5.00E-04

34219.01

34553.02

28229.22

27843.89

25862.05

25523.99

25117.39

23904.73

22959.57

22166.65

22094.36

23575.86

4.00E-04

41899.68

41568.85

34548.15

34511.79

31524.1

30958.15

31102.23

28978.03

27774.2

27290.48

27253.6

28991.81

3.00E-04

53474.56

54287.27

44497.27

44407.41

41011.36

40262.78

40239.05

38252.24

35993.35

35639.73

35340.25

37399.98

2.00E-04

77797.83

78173.77

64693.36

64832.42

59270.11

59096.97

58618.7

55426.48

52950.71

51890.25

52155.43

54335.16

1.00E-04

148175

146473.4

123601.3

122874.1

112397.9

113446.1

111994.6

106880.8

101146.2

100158

98502.28

102787.2

s

1

1

2

2

3

3

3

4

5

6

7

8

此压缩包包含了本毕业设计项目的完整内容,具体包括源代码、毕业论文以及演示PPT模板。 开发语言:Java 框架:SSM(Spring、Spring MVC、MyBatis) JDK版本:JDK 1.8 或以上 开发工具:Eclipse 或 IntelliJ IDEA Maven版本:Maven 3.3 或以上 数据库:MySQL 5.7 或以上 项目配置完后即可运行,若需添加额外功能,可根据需求自行扩展。 运行条件 确保已安装 JDK 1.8 或更高版本,并正确配置 Java 环境变量。 使用 Eclipse 或 IntelliJ IDEA 打开项目,导入 Maven 依赖,确保依赖包下载完。 配置数据库环境,确保 MySQL 服务正常运行,并导入项目中提供的数据库脚本。 在 IDE 中启动项目,确认所有服务正常运行。 主要功能简述: 请假审批流程:系统支持请假申请的逐级审批,包括班主任审批和院系领导审批(针对超过三天的请假)。学生可以随时查看请假申请的审批进展情况。 请假记录管理:系统记录学生的所有请假记录,包括请假时间、原因、审批状态及审批意见等,供学生和审批人员查询。 学生在线请假:学生可以通过系统在线填写请假申请,包括请假的起止日期和请假原因,并提交给班主任审批。超过三天的请假需经班主任审批后,再由院系领导审批。 出勤信息记录:任课老师可以在线记录学生的上课出勤情况,包括迟到、早退、旷课和请假等状态。 出勤信息查询:学生、任课老师、班主任、院系领导和学校领导均可根据权限查看不同范围的学生上课出勤信息。学生可以查看自己所有学年的出勤信息,任课老师可以查看所教班级的出勤信息,班主任和院系领导可以查看本班或本院系的出勤信息,学校领导可以查看全校的出勤信息。 出勤统计与分析:系统提供出勤统计功能,可以按班级、学期等条件统计学生的出勤情况,帮助管理人员了解学生的出勤状况。 用户管理:系统管理员负责管理所有用户信息,包括学生、任课老师、班主任、院系领导和学校领导的账号创建、权限分配等。 数据维护:管理员可以动态更新和维护系统所需的数据,如学生信息、课程安排、学年安排等,确保系统的正常运行。 系统配置:管理员可以对系统进行配置,如设置数据库连接参数、调整系统参数等,以满足不同的使用需求。 身份验证:系统采用用户名和密码进行身份验证,确保只有授权用户才能访问系统。不同用户类型(学生、任课老师、班主任、院系领导、学校领导、系统管理员)具有不同的操作权限。 权限控制:系统根据用户类型分配不同的操作权限,确保用户只能访问和操作其权限范围内的功能和数据。 数据安全:系统采取多种措施保障数据安全,如数据库加密、访问控制等,防止数据泄露和非法访问。
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