人工神经网络教程：Redis命令与函数自变量输入解析

"函数自变量输入-redis命令参考手册完整版" 本文主要讨论的是人工神经网络（ANN）在处理不同类型的输入时的应用，特别是针对曲线输入和函数自变量输入的情况。首先，文章提到了曲线输入在模式识别中的应用，如控制系统过渡过程曲线的分析。在处理这类输入时，通常通过在波形的关键点取样来构建输入向量，每个分量代表波形中特定时间点的值。这种表示方法要求遵循时间顺序，并根据香农采样定理选择合适的采样周期，以确保输入的精度。 接着，文章转向函数自变量输入的情况。在非线性映射问题中，如建立系统数学模型，如果已有大量输入-输出数据对，神经网络可以用于提取隐藏的映射规则。这里的输入表示相对简单，每个影响参数对应一个输入层节点。这种建模方式适用于那些需要理解和学习输入参数与输出之间函数关系的问题。 内容来源于《人工神经网络教程》一书，该书由韩力群编著，主要面向控制与信息类专业的研究生和智能科学技术专业的本科生。书中详细阐述了神经网络的基础理论、设计方法和应用实例，力求简化数学推导，强调实际应用。此外，还介绍了人工神经系统的概念、体系结构和信息处理模式，为读者深入研究和应用开发提供基础。 该书是作者基于多年教学经验和科研成果编写的，旨在帮助读者理解神经网络的基本原理，掌握其结构和应用。图书的出版信息显示，它由北京邮电大学出版社出版，适合相关专业学生和科技工作者阅读。 总结来说，本文涉及到的知识点包括： 1. 曲线输入的处理方法，通过采样点构建输入向量，遵循时间顺序，并依据香农采样定理确定采样周期。 2. 函数自变量输入在非线性映射问题中的应用，每个输入分量对应一个输入层节点，简化输入表示。 3. 《人工神经网络教程》这本书的内容概览，其目标读者和编写目的，以及作者韩力群的教学和科研背景。 4. 书中强调理论与实践相结合，介绍人工神经网络的基本原理、结构模型和设计应用方法，以及人工神经系统的概念。 这些知识点对于理解人工神经网络在实际问题中的应用，特别是数据处理和模型构建方面具有重要的指导意义。