本课程为本专业(独立本科段)的一门专业基础课。课程内容为：命题逻辑和一阶谓词逻辑的基本概念和基本演算；集合的概念和运算、二元关系和函数；代数运算和代数系统的基本性质、半群和群、队和域、格和布尔代数；图的基本概念、树、欧拉图和哈密顿图、平面图、图着色、赋权图、二部图等。 通过本课程的学习，使应考者有抽象思维和逻辑推理能力，掌握计算机科学技术常用的离散数学中的概念、性质和运算。 自学教材：<<离散数学>>(全国考委组编) 左孝凌 主编 经济科学出版社 参考用书 ：<<离散数学>> 左孝凌等编 上海科技出版社 1982
上传时间： 2017-05-21
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文都教育·考研数学接力题典1800每一个考研知识点作者编排了相应的通关题、高分题、夺冠题，不同种类的题目训练不同的能力。通关题重在练习掌握基本概念、基本知识、基本方法的程度，提高对基本内容的熟练与深入；高分题重在综合能力及解题技巧的训练，提高运用知识的能力；夺冠题难度较大，不仅练习数学知识的综合运用，而且其对复杂计算、创造性技巧等方面均有涉及。通过本书逐层提高的训练，考生能大幅度提高解题能力与应试水平。硕士研究生入学统考数学试卷分为三种，分别为数学一、数学二、数学三，各卷中试卷题型结构均为选择题、填空题和解答题（包括计算题、证明题、应用题等），其中客观题（选择题及填空题）占56分左右，主观题（解答题）占94分左右。由于考研数学复习内容广泛，基本概念、基本公式、基本方法多，同时强调计算能力、逻辑推理能力、抽象思维能力、空间想象能力及综合运用所学知识解决实际问题的能力，所以对于广大考生而言，要在复习过程中做到牢固掌握基础知识并且融会贯通就显得很棘手，拥有一本能够通过分层递进习题训练实现基础知识的掌握和解题的方法技巧的同步提高，帮助同学们最终取得高分的复习参考书成为广大学子的迫切要求。 本书是编者在长期进行考研数学授课和对最新数学考试大纲深入研究的基础上，根据考试命题的重点和考生的弱点，从广大考生的实际要求出发精心编写而成的。全书分为高等数学、线性代数、概率统计三大部分（其中数学二对概率统计不做要求），每一部分的各个专题的题目都将知识要点系统融入问题之中，帮助考生在做题的过程中进一步加深对知识点，基本原理和基本方法技巧的理解和掌握。
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文都教育·考研数学接力题典1800每一个考研知识点作者编排了相应的通关题、高分题、夺冠题，不同种类的题目训练不同的能力。通关题重在练习掌握基本概念、基本知识、基本方法的程度，提高对基本内容的熟练与深入；高分题重在综合能力及解题技巧的训练，提高运用知识的能力；夺冠题难度较大，不仅练习数学知识的综合运用，而且其对复杂计算、创造性技巧等方面均有涉及。通过本书逐层提高的训练，考生能大幅度提高解题能力与应试水平。硕士研究生入学统考数学试卷分为三种，分别为数学一、数学二、数学三，各卷中试卷题型结构均为选择题、填空题和解答题（包括计算题、证明题、应用题等），其中客观题（选择题及填空题）占56分左右，主观题（解答题）占94分左右。由于考研数学复习内容广泛，基本概念、基本公式、基本方法多，同时强调计算能力、逻辑推理能力、抽象思维能力、空间想象能力及综合运用所学知识解决实际问题的能力，所以对于广大考生而言，要在复习过程中做到牢固掌握基础知识并且融会贯通就显得很棘手，拥有一本能够通过分层递进习题训练实现基础知识的掌握和解题的方法技巧的同步提高，帮助同学们最终取得高分的复习参考书成为广大学子的迫切要求。 本书是编者在长期进行考研数学授课和对最新数学考试大纲深入研究的基础上，根据考试命题的重点和考生的弱点，从广大考生的实际要求出发精心编写而成的。全书分为高等数学、线性代数、概率统计三大部分（其中数学二对概率统计不做要求），每一部分的各个专题的题目都将知识要点系统融入问题之中，帮助考生在做题的过程中进一步加深对知识点，基本原理和基本方法技巧的理解和掌握。 数学的复习是一个循序渐进的过程，同学们复习时一定要先把基本概念、基本公式、基本原理掌握好，然后做一些基础练习（在每年的试题中基本题型占有相当大的比例，切忌一开始就好高骛远），掌握好基础后再通过综合题型的训练进一步掌握各种方法和技巧，从而大幅度提高解题能力和应试水平，这也是本书的出发点和目的所在。
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随着人类社会的进步，科学技术的发展日新月异，模拟人脑神经网络的人工神经网络已取得了长足的发展。经过半个多世纪的发展，人工神经网络在计算机科学，人工智能，智能控制等方面得到了广泛的应用。当代社会是一个讲究效率的社会，科技更新领域也是如此。在人工神经网络研究领域，算法的优化显得尤为重要，对提高网络整体性能举足轻重.BP神经网络模型是目前应用最为广泛的一种神经网络模型，对于解决非线性复杂问题具有重要的意义。但是BP神经网络有其自身的一些不足（收敛速度慢和容易陷入局部极小值问题），在解决某些现实问题的时候显得力不从心。针对这个问题，本文利用遗传算法的并行全局搜索的优势，能够弥补BP网络的不足，为解决大规模复杂问题提供了广阔的前景。本文将遗传算法与BP网络有机地结合起来，提出了一种新的网络结构，在稳定性、学习性和效率方面都有了很大的提高。基于以上的研究目的，本文首先设计了BP神经网络结构，在此基础上，应用遗传算法进行优化，达到了加快收敛速度和全局寻优的效果。本文借助MATLAB平台，对算法的优化内容进行了仿真实验，得出的效果也符合期望值，实现了对BP算法优化的目的。关键词：生物神经网络：人工神经网络；BP网络；遗传算法；仿真随着电子计算机的问世及发展，人们试图去了解人的大脑，进而构造具有人类思维的智能计算机。在具有人脑逻辑推理延伸能力的计算机战胜人类棋手的同时，引发了人们对模拟人脑信息处理的人工神经网络的研究。1.1研究背景人工神经网络（Artificial Noural Networks，ANN）（注：简称为神经网络），是一种数学算法模型，能够对信息进行分布式处理，它模仿了动物的神经网络，是对动物神经网络的一种具体描述。这种网络依赖系统的复杂程度，通过调节内部大量节点之间的关系，最终实现信息处理的目的。人工神经网络可以通过对输入输出数据的分析学习，掌握输入与输出之间的潜在规则，能够对新数据进行分析计算，推算出输出结果，因为人工神经网络具有自适应和自学习的特性，这种学习适应的过程被称为“训练"。
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