1988年生物化学 一,选择题 1,用茚三酮试剂确定氨基酸是靠它与下面()功能集团起作用 2,影响酶催化效率的因素是()。 3,在适当条件下,盐酸胍变性球蛋白的可逆性,可证明() 4,蛋白质中形成肽键平面的原因是()。 5,三个氨基酸(Asp,leu,lys)的混合物,经过一个 sulphonoted polysturene阳离子交换树脂粒,用PH5的缓冲液洗脱,洗脱液中氨基酸出现的顺序是()

生物化学习题(答案不太全) 第一章绪论 一、问答 1.什么是生物化学?它主要研究哪些内容? 2.生物化学经历了哪几个发展阶段?各个时期研究的主要内容是什么?试举各时期一二例重大成就。 第二章蛋白质化学 一、问题 1.蛋白质在生命活动中有何重要意义? 2.蛋白质是由哪些元素组成的?其基本结构单元是什么?写出其结构通式。 3.蛋白质中有哪些常见的氨基酸?

在实际的神经网络中,比如人的视网膜中,存在着一种“侧抑制”现象,即一个神经 细胞兴奋后,通过它的分支会对周围其他神经细胞产生抑制。这种侧抑制使神经细胞之间 出现竞争,虽然开始阶段各个神经细胞都处于程度不同的兴奋状态,由于侧抑制的作用, 各细胞之间相互竞争的最终结果是:兴奋作用最强的神经细胞所产生的抑制作用战胜了它 周围所有其他细胞的抑制作用而“赢”了,其周围的其他神经细胞则全“输”了。 自组织竞争人工神经网络正是基于上述生物结构和现象形成的。它能够对输入模式进 行自组织训练和判断,并将其最终分为不同的类型

反馈网络(Recurrent Network),又称自联想记忆网络其目的是为了设计一个网络,储 存一组平衡点,使得当给网络一组初始值时网络通过自行运行而最终收敛到这个设计的 平衡点上。 1982年,美国加州工学院物理学家霍普菲尔德(J. Hopfield)发表了一篇对人工神经网 络研究颇有影响的论文

第06讲反向传播网络 给定任意>0和任意L2函数f:[0,1CR→R,存在一个三层BP网络,可以 在任意ε平方误差精度内逼近f。 实现任意N个输入向量构成的任何布尔函数的前向网络所需权系数数目为:

自适应线性元件( Adaptive Linear Element,简称 Adaline)也是早期神经网络 模型之一,它是由威德罗( Widrow)和霍夫(Hof)首先提出的。它与感知器 的主要不同之处在于其神经元有一个线性激活函数,这允许输出可以是任意 值,而不仅仅只是像感知器中那样只能取0或1。另外,它采用的是W一H学 习法则,也称最小均方差(LMS)规则对权值进行训练,从而能够得到比感知器 更快的收敛速度和更高的精度 自适应线性元件的主要用途是线性逼近一个函数式而进行模式联想

感知器是由美国计算机科学家罗森布拉特(f. Roseblatt)于1957年提出 的。感知器可谓是最早的人工神经网络单层感知器是一个具有一层神经元、 采用阈值激活函数的前向网络。通过对网络权值的训练,可以使感知器对一组 输人矢量的响应达到元素为0或1的目标输出,从而实现对输人矢量分类的目 的

第三讲神经元与网络结构 3.1生物神经元及生物神经网络 3.1.1生物神经元 人脑大约由1012个神经元组成,而其中的每个神经元又与约102~104个其 他神经元相连接,如此构成一个庞大而复杂的神经元网络。 神经元是大脑处理信息的基本单元,它的结构如图31所示。它是以细胞 体为主体,由许多向周围延伸的不规则树枝状纤维构成的神经细胞,其形状很 像一棵枯树的枝干。它主要由细胞体、树突、轴突和突触(Synapse,又称神经 键)组成

具有 Fortran和C高级计算机语言知识的读者可能已经注意到,如果用它们去进 行程序设计,尤其当涉及矩阵运算或画图时,编程会很麻烦。比如说,若想求解一个 线性代数方程组AX=B→>X=A-B,用户得首先编写一个主程序,然后编写一个子程序 去读入各个矩阵的元素,之后再编写一个子程序,求解相应的方程,最后输出结果 般说来,求解线性方程组这样一个简单的功能需要100多条源程序。 Matlab的首创者 Cleve Moler博士在数值分析,特别是在是指线性代数的领域中 很有影响

第一讲绪论 以冯·诺依曼型计算机为中心的信息处理技术的高速发展,使得计算机在当今的信息 化社会中起着十分重要的作用。但是,当用它来解决某些人工智能问题时却遇到了很大的 困难。 例如,一个人可以很容易地识别他人的脸孔,但计算机则很难做到这一点。这是因为 脸孔的识别不能用一个精确的数学模型加以描述,而计算机工作则必须有对模型进行各种 运算的指令才行,得不到精确的模型,程序也就无法编制