网络优化合同范本
甲方：
乙方：
经甲、乙双方友好协商一致，达成以下合同双方申明、双方都理解并认可了本合同的所有内容,同意承担各自责任忠实地履行本合同。
一、网站搜索引擎优化内容主要指面对百度，等具有重大影响力的搜索引擎优化。
二、网站搜索引擎优化服务是指乙方通过针对甲方网站的网页内容以及网站优化技术提高甲方网站的关键字在百度的排名位置。
三、甲方的权利和义务
（一）甲方必须保证网站内容的合法性和真实性，如因此引起纠纷，乙方不承担任何法律责任。
甲方签订合同后，提供网站的FTP等各种必要的资料和授权乙方对网站进行必要的修改。
（二）在约定范围内，甲方有权在网站优化期间提出相关意见，并在网站内容变动前取得乙方
同意。
（三）甲方将在著作权法的范围内使用本协议标的及相关作品，程序，文件源码，乙方不得将其
复制，传播，出售或许可给其他第三方。
四、乙方的权利和义务
（一）按甲方约定的关键字，进行网站优化。另需要甲方确认的内容，乙方应以书面或电子文档交付甲方。
（二）在要求的期限内，完成网站的优化，并通知甲方进行验收。
（三）乙方针对甲方网站优化完毕时应及时通知甲方，并确保完成内容甲方可通过互联网查
看。
（四） _______________________________ 甲方需支付乙方优化费用：元整。
五、验收
（一）乙方应以书面或电子邮件方式提供网络优化结果，或可以通过互联网访问到优化结果。（二）网站优化达到约定效果即为验收合格。
六、违约责任
（一）乙方在签订本合同后，证实无法向甲方提供规定的服务，甲方有权与乙方中止合同，并索回预付款。
（二）任何一方有证据表明对方已经，正式或将要违约，可以中止履行本合同，但应及时通知对方。若对方继续不履行，履行不当或者违反本合同，该方可以解除本合同并要求对方以合同额赔偿损失。
（三）因地震，火灾等自然灾害、战争、罢工、停电等造成双方不能履行本合同义务，双方通过书面的形式通知对方，本合同即告中止。
七、保密条款
双方应严格遵守在合作过程中所了解的对方的商业及技术机密，否则应对因此造成的损失承
担赔偿和刑事责任。
八、以上条款如有未尽事宜，经甲、乙双方协商后加以补充。协商不成可向___________ 仲裁委员会申请仲裁或向_______ 人民法院提起诉讼。
九、此合同可以发送电子邮件或电子文档方式交付双方，即为有效，电子方式支付费用的支付记录即作为协议付款依据。
十、本合同一式________ 份,且每份具有同等法律效力。
甲方（盖章）：
法定代表人（签字）：联系电话：
地址：
签署时间: _______ 年________ 月 _______ 日
乙方（盖章）：
法定代表人（签字）：联系电话：
地址：
签署时间: _______ 年________ 月 _______ 日
机器?学习中，梯度下降法常?用来对相应的算法进?行行训练。常?用的梯度下降法包含三种不不同的形式，分别是BGD 、SGD 和MBGD ，它们的不不同之处在于我们在对?目标函数进?行行梯度更更新时所使?用的样本量量的多少。 以线性回归算法来对三种梯度下降法进?行行?比较。 ?一般线性回归函数的假设函数为： （即有n 个特征）对应的损失函数为下图即为?一个?二维参数和组对应的损失函数可视化图像：批量量梯度下降法（Batch Gradient Descent ，简称BGD ）是梯度下降法最原始的形式，它的具体思路路是在更更新每?一参数时都使?用所有的样本来进?行行更更新，其数学形式如下： 深度学习系列列（7）：神经?网络的优化?方法?一、Gradient Descent [Robbins and Monro, 1951,Kiefer et al., 1952] = h θ∑j =0n θj x j L (θ)=12m ∑i =1 m (h ()?)x i y i 2θ0θ11.1 BGD （Batch Gradient Descent ）
还是以上?面?小球的例例?子来看，momentum ?方式下?小球完全是盲?目被动的?方式滚下的。这样有个缺 三、NAG （Nesterov accelerated gradient ）[Nesterov, 1983]
点就是在邻近最优点附近是控制不不住速度的。我们希望?小球可以预判后?面的“地形”，要是后?面地形还是很陡峭，那就继续坚定不不移地?大胆?走下去，不不然的话就减缓速度。 当然，?小球?自?己也不不知道真正要?走到哪?里里，这?里里以 作为下?一个位置的近似，将动量量的公式更更改为： 相?比于动量量?方式考虑的是上?一时刻的动能和当前点的梯度，?而NAG 考虑的是上?一时刻的梯度和近似下?一点的梯度，这使得它可以先往前探探路路，然后慎重前进。 Hinton 的slides 是这样给出的： 其中两个blue vectors 分别理理解为梯度和动能，两个向量量和即为momentum ?方式的作?用结果。?而靠左边的brown vector 是动能，可以看出它那条blue vector 是平?行行的，但它预测了了下?一阶段的梯度是red vector ，因此向量量和就是green vector ，即NAG ?方式的作?用结果。 momentum 项和nesterov 项都是为了了使梯度更更新更更加灵活，对不不同情况有针对性。但是，?人?工设置?一些学习率总还是有些?生硬，接下来介绍?几种?自适应学习率的?方法 训练深度?网络的时候，可以让学习率随着时间退?火。因为如果学习率很?高，系统的动能就过?大，参数向量量就会?无规律律地变动，?无法稳定到损失函数更更深更更窄的部分去。对学习率衰减的时机把握很有技巧：如果慢慢减?小，可能在很?长时间内只能浪费计算资源然后看着它混沌地跳动，实际进展很少；但如果快速地减少，系统可能过快地失去能量量，不不能到达原本可以到达的最好位置。通常，实现学习率退?火有三种?方式： θ?γv t ?1 =γ+ηJ (θ?γ) v t v t ?1?θv t ?1θ=θ?v t 四、学习率退?火
搜索引擎优化合同书 合同编号：ZZ-SEOYF1600002 甲方： 乙方：芜湖正则网络科技有限公司 经甲、乙双方友好协商达成以下共识： 第一条网站搜索引擎优化服务是指乙方通过针对甲方网站的网页内容以及网站优化技术提高甲方网站的关键词在指定搜索引擎上的排名位置，下称网站优化。 第二条由于搜索引擎算法的改变具有不确定性，故本合同约定：甲方指定关键词会在1-3个月后实现效果，而在达标后出现暂时性的从指定页面消失属正常情况，但消失时间不得超过两周，如果超过二周则视该关键词当月无效。 第三条如果确因某些原因，造成个别关键词无法达到约定效果时，由甲方选择协商退款或者合同顺延。第四条甲方的权利和义务 1、提供专人与乙方联络； 2、甲方必须保证网站内容的合法性和真实性，如因此引起纠纷，乙方不承担任何法律责任； 3、合同签订后，甲方提供网站的FTP等各种必要的资料和授权乙方对网站进行必要的修改； 4、按照合同的约定，及时支付费用。如因乙方过错未能如期完成合同约定内容，甲方有权要求终止，并按未完成关键词个数所占比例，要求乙方退还相应款项； 5、在网站优化期间如果甲方需要对网站进行内容的更改或对网站重新设计改版须得征求乙方同意,否则因此造成网站无法达到约定优化效果，后果将由甲方自行负责； 6、甲方对涉及甲方形象的页面、图像等网站内容享有排他权； 7、甲方只在合同有效期内享有乙方为优化网站所提供的相关工具、程序源码的使用权，但不得将其复制、传播、出售或许可给其它第三方。 第五条乙方的权利和义务 1、提供专人与甲方联络； 2、按合同约定的关键词，进行网站优化； 3、在优化期间，如未征得甲方同意，乙方不得擅自改变网站外观； 4、在要求的期限内，完成网站的优化，并通知甲方进行验收； 5、乙方针对甲方约定的关键词优化达标时应及时通知甲方，甲方也应即时通过互联网查看效果确
网络推广服务协议书 甲方：________________________________________________ 乙方：___________________________ 签订日期：_______年______月______日 甲方：乙方：
电话：电话： 地址：地址： 甲乙双方经友好协商，本着互惠互利，并在遵守国家有关政策和法规的基础上就乙方为甲方 进行网络推广事宜，达成如下协议； 一、合作事项 1、乙方提供甲方的网站设计与建设，其中包括一年的网站域名和空间费用。 2、乙方为甲方进行网络推广服务，可以在百度，google，360，搜狗等搜索引擎搜索到乙方为甲方推广的信息。 3、百度搜索引擎相关排名（百度普遍变更算法规律，我们将不断的为客户更新维护）。 4、乙方通过独有技术进行搜索引擎关键字优化及为甲方带来真实有效的点击流量。 5、百度相关搜索排名（百度经常换算法规律，我们不断更新，然后可以在百度相关搜索做贵公司的效果，可以在百度相关搜索出现贵公司的推广信息或者公司名字）。 备注： 1）为客户推广信息，百度收录篇数一个年内不低于3000篇。 2）客户提供关键词数量为，百度，搜狗，google,360同时做网络宣传。 3）网站搜索引擎SEO网站优化（代码优化：title,keywords,description）及关键词刷新。 二、付款方式： 以上合计：人民币：元（大写：） 1、在本合同签定当日，甲方即向乙方支付合同总金额 %的定金，即人民币：元(大写：元整)； 2、在网站建设调试通过并签字后，须再次向乙方支付合同总金额 %，即人民币：元(大写：元整)； 3、推广服务完毕后并验收当日，甲方即向乙方支付其余款项，即人民币：元 (大写：元整)。 三、合同签订期限： 四、双方的权利义务 1、甲方的权利义务 （1）按照有关政策法规，给予乙方相应的技术咨询。 （2）根据乙方的需要，修改有关网站资料和内容。 （3）定期提供有关网络的最新动态资料给乙方。
１ 第8章 神经网络的参数优化设计 在神经网络的泛化方法中，研究最多的是前馈神经网络的结构优化设计方法（剪枝算法、构造算法及进化算法等，我们将在以后各章讨论）。除了结构设计，其余前馈神经网络的泛化方法还有主动学习、最优停止法、在数据中插入噪声、神经网络集成及提示学习方法等，由于这些方法中神经网络的结构是固定的，因此神经网络性能是通过参数优化改善的，我们称这些方法为神经网络的参数优化设计方法。本章介绍最主要的参数优化设计方法，并给出了每种方法的算法实现和仿真例子。 8.1 主动学习 8.1.1 原理 按照学习机器对训练样本的处理方式，可将学习方式分为两类：被动学习方式和主动学习方式。被动学习是常用的学习方式，常被称为“从样本中学习” （Learning from samples ）,该方式被动地接受训练样本，并通过学习从这些样本中提取尽可能多的信息。与被动学习相反，主动学习属于更高层次的、具有潜意识的学习。主动学习对训练样本的选择是主动的，通常通过对输入区域加以限制，有目的地在冗余信息较少的输入区域进行采样，并选择最有利于提高学习机器性能的样本来训练分类器，从而提高了整个训练样本集的质量。由上一章的讨论，训练样本质量对神经网络的泛化能力有极大影响，甚至超过网络结构对泛化能力的影响。因此采用主动学习方法，是改进神经网络泛化能力的一个重要方法。 主动学习机制大部分用于分类或概念学习[Baum1991，HwCh1990，SeOp1992]。在单概念学习中，Mitchell[Mitch1982]关于版本空间(Version Space)的论述有着较大的影响。下面，我们先简要介绍一下这一理论。 如果X 为一线性空间，概念c 定义为X 中点的集合。对目标概念t ，训练样本可写为()()x x t ,，其中X ∈x 为样本输入，()x t 为对x 的分类。如果t ∈x ，则()1=x t ，称()()x x t ,为t 的正样本；如果t ?x ，则()0=x t ，此时称()()x x t ,为t 的负样本。显然，对线性空间内的任何两个可分概念1c 和2c ，如果()()x x 1,c 是1c 的正样本（负样本），则()()x x 11,c ?必然是2c 的负样本（正样本），即任意两个可分概念的正负样本之间可以互相转换。如果某概念c 对x 的分类与目标概念对其的分类()x t 相等，即()()x x t c =，
甲方： 乙方： 甲、乙双方，经友好协商，就甲方委托乙方进行网络营销合作事宜达成以下协议。双方申明，双方都已理解并认可了本合同的所有内容，同意承担各自应承担的权利和义务，忠实地履行本合同。 第一条： 甲方委托乙方为甲方实施的网络营销合作项目，甲方按月向乙方支付元为营销服务费用（刊前付款），并按网络业绩%支付提成费用（月底结算）。 第二条：甲方权利和义务 1．根据本合同网络营销合作项目的实际需要和乙方的要求提供协助。 2．按本合同附件载明的付款金额及方式支付服务费用。 3．甲方提供的资料必须准确，真实、有效，如因甲方提供虚假资料造成的损失，责任由甲方承担。 4．乙方为甲方提供技术服务期间，为明确乙方服务身份，甲方站点首页页脚处需加注乙方标识及链接。 5．甲方需认真积极接待来自网络渠道的意向客户，保证不区别网络意向客户。 6．甲方不以任何形式拖欠乙方业绩提成费用，按业绩到款及时付给乙方规定的佣金 7．如市场价格发生变动，甲方不能任意降低乙方的业绩提成比例，需和乙方协商。 第三条：乙方权利义务 1．依合同约定，收取相关费用。 2．乙方保证为甲方提供网络营销服务（包含且不限于网站优化、竞价服务、事件营销广告策划、自媒体营销），按公司规定的商品或服务做网络网络营销，按周向甲方提供营销数据和报告。
3．在合作期间，甲方若需对推广网站进行调整，需事先与乙方商议确定。若甲方在未得到乙方认可或指导的情况下，自行添加、删除网站内容、修改程序等，由此造成流量下降，其责任由甲方自行承担。 4．在合作期间，乙方可根据合作需要，对甲方网站进行结构、代码优化及调整，甲方需支持和协助。 5．乙方按照甲方提供的商品或服务进行网络推广，不得随意调整，如需调整，乙方需和甲方协商解决。 第四条：违约责任 1．甲方如违反国家有关政策法规，乙方有权中止合同，并由甲方承担相应的责任。 2．如甲方未按约定的服务费用和业绩提成付款，乙方有权终止合同，并不退还甲方已付提成款，同时享有追缴违约金的权利。 第五条：合同附则 1．如需停止合同，需提前一周向另一方提出终止合同的通知,乙方将网络推广帐号及相关资料移交甲方。 2．甲方款项到位的情况下，乙方不得任意提高甲方的业绩提成标准，甲方也不得任意降低业绩提成标准，如有变动需协商解决。 3．执行过程中发生争议，双方应当协商解决，协商不成，通过司法程序解决。 第六条：合同续签 为了便于乙方网络推广营销及技术维护，甲乙双方应在服务期结束前一个月进行续签合同。 第七条：服务时间 本协议有关网络营销合作项目正式开始实施日期以合同签订日期为准。 第八条：付款方式
案例3：基于遗传算法的BP神经网络优化算法 ******************************************************************************* **** 论坛申明： 1 案例为原创案例，论坛拥有帖子的版权，转载请注明出处（MATLABSKY论坛，《MATLAB 智能算法30个案例分析》 2 案例内容为书籍原创内容，内容为案例的提纲和主要内容。 3 作者长期驻扎在板块，对读者和会员问题有问必答。 4 案例配套有教学视频和完整的MATLAB程序，MATLAB程序在购买书籍后可以自由下载，教学视频需要另外购买。 MATLAB书籍预定方法和优惠服务：http://biz.doczj.com/doc/9113555632.html,/thread-9258-1-1.html 点击这里，预览该案例程序：http://biz.doczj.com/doc/9113555632.html,/znsf/view/s3/GABPMain.html 已经预定的朋友点此下载程序源代码：http://biz.doczj.com/doc/9113555632.html,/thread-11921-1-1.html * ******************************************************************************* ** 1、案例背景 BP网络是一类多层的前馈神经网络。它的名字源于在网络训练的过程中，调整网络的权值的算法是误差的反向传播的学习算法，即为BP学习算法。BP算法是Rumelhart等人在1986年提出来的。由于它的结构简单，可调整的参数多，训练算法也多，而且可操作性好，BP 神经网络获得了非常广泛的应用。据统计，有80%～90%的神经网络模型都是采用了BP网络或者是它的变形。BP网络是前向网络的核心部分，是神经网络中最精华、最完美的部分。BP神经网络虽然是人工神经网络中应用最广泛的算法，但是也存在着一些缺陷，例如： ①、学习收敛速度太慢； ②、不能保证收敛到全局最小点； ③、网络结构不易确定。 另外，网络结构、初始连接权值和阈值的选择对网络训练的影响很大，但是又无法准确获得，针对这些特点可以采用遗传算法对神经网络进行优化。 本节以某型号拖拉机的齿轮箱为工程背景，介绍使用基于遗传算法的BP神经网络进行齿轮箱故障的诊断。
华东理工大学 2016-2017学年第2学期 研究生《石油化工单元数学模型》课程论文2017年6月 开课学院：化工学院任课教师：欧阳福生 考生姓名：丁桂宾学号：Y45160205 成绩：
BP 神经网络模型简介及相关优化案例 一、神经网络模型简介 现代神经生理学和神经解剖学的研究结果表明，人脑是极其复杂的，由约1010个神经元交织在一起，构成一个网状结构。它能完成诸如智能、思维、情绪等高级精神活动，被认为是最复杂、最完美、最有效的一种信息处理系统。人工神经网络（Artificial Neural Networks ，以下简写为 NN ）是指模拟人脑神经系统的结构和功能，运用大量的处理部件，通过数学方法，由人工方式构造的网络系统[1] 。 图1表示作为 NN 基本单元的神经元模型，它有三个基本要素[2]： （1） 一组连接权（对应于生物神经元的突触），连接强度由各连接上的权值表示，权值为正表示激励，为负表示抑制。 （2） 一个求和单元，用于求取各输入信息的加权和（线性组合）。 （3） 一个非线性激励函数，起非线性映射作用并限制神经元输出幅度在一定的范围内（一般限制在[0,1]或[?1,+1]之间）。 图1 神经元模型 此外还有一个阈值k θ（或偏置 k k b θ-=）。以上作用可以用数学式表达为： ∑= =P j kj k j x w u ；
k k k u θν-=； ) (k k v y ?= 式中 P x x x x ,...,,,321为输入信号， kP k k k w w w w ,...,,,321为神经元k 的权值， k u 为 线性组合结果， k θ为阈值。(.)?为激励函数，k y 为神经元k 的输出。 神经网络理论突破了传统的、串行处理的数字电子计算机的局限，是一个非线性动力学系统，并以分布式存储和并行协同处理为特色，虽然单个神经元的结构和功能极其简单有限，但是大量的神经元构成的网络系统所实现的行为却是极其丰富多彩的。
合同编号：WU-PO-409-15 网络优化合同新编标准样本 In Order T o Protect The Legitimate Rights And Interests Of Each Party, The Cooperative Parties Reach An Agreement Through Common Consultation And Fix The Responsibilities Of Each Party, So As T o Achieve The Effect Of Restricting All Parties 甲方：_________________________ 乙方：_________________________ 时间：________年_____月_____日 A4打印/ 新修订/ 完整/ 内容可编辑
网络优化合同新编标准样本 使用说明：本合同资料适用于协作的当事人为保障各自的合法权益，经过共同协商达成一致意见并把各方所承担的责任固定下来，从而实现制约各方的效果。资料内容可按真实状况进行条款调整，套用时请仔细阅读。 甲方： 乙方： 经甲、乙双方友好协商一致，达成以下合同双方申明、双方都理解并认可了本合同的所有内容，同意承担各自责任忠实地履行本合同。 一、网站搜索引擎优化内容主要指面对百度，等具有重大影响力的搜索引擎优化。 二、网站搜索引擎优化服务是指乙方通过针对甲方网站的网页内容以及网站优化技术提高甲方网站的关键字在百度的排名位置。 三、甲方的权利和义务
（一）甲方必须保证网站内容的合法性和真实性，如因此引起纠纷，乙方不承担任何法律责任。甲方签订合同后，提供网站的FTP等各种必要的资料和授权乙方对网站进行必要的修改。 （二）在约定范围内，甲方有权在网站优化期间提出相关意见，并在网站内容变动前取得乙方同意。 （三）甲方将在著作权法的范围内使用本协议标的及相关作品，程序，文件源码，乙方不得将其复制，传播，出售或许可给其他第三方。 四、乙方的权利和义务 （一）按甲方约定的关键字，进行网站优化。另需要甲方确认的内容，乙方应以书面或电子文档交付甲方。 （二）在要求的期限内，完成网站的优化，并通知甲方进行验收。
人工智能实验报告 实验六基于神经网络的优化计算实验 一、实验目的： 掌握连续Hopfield神经网络的结构和运行机制，理解连续Hopfield神经网络用于优化计算的基本原理,掌握连续Hopfield神经网络用于优化计算的一般步骤。 二、实验原理 连续Hopfield神经网络的能量函数的极小化过程表示了该神经网络从初始状态到稳定状态的一个演化过程。如果将约束优化问题的目标函数与连续Hopfield神经网络的能量函数对应起来，并把约束优化问题的解映射到连续Hopfield神经网络的一个稳定状态，那么当连续Hopfield神经网络的能量函数经演化达到最小值时，此时的连续Hopfield神经网络的稳定状态就对应于约束优化问题的最优解。 三、实验条件： VC＋＋6.0。 四、实验内容： 1、参考求解TSP问题的连续Hopfield神经网络源代码，给出15个城市和20个城市的求解结果（包括最短路径和最佳路线），分析连续Hopfield神经网络求解不同规模TSP问题的算法性能。 2、对于同一个TSP问题（例如15个城市的TSP问题），设置不同的网络参数，分析不同参数对算法结果的影响。 3、上交源代码。
五、实验报告要求： 1、画出连续Hopfield神经网络求解TSP问题的流程图。 2、根据实验内容，给出相应结果及分析。 (1)15个城市（测试文件TSP15.TXT）
tsp15.txt 最短路程 371 最佳路线 →→→→→→→→→→→→→→→1914861351534712210111 (2)20个城市（测试文件TSP20.TXT） tsp20.txt 最短路程349 最佳路线 →→→→→→→→→→→→→→→→→→→→→141618971315111735124289191610201 3、总结连续Hopfield神经网络和遗传算法用于TSP问题求解时的优缺点。 遗传算法易出现早熟收敛和收敛性差的缺点。 Hopfield算法对高速计算特别有效，但网络不稳定。 用Hopfield解TSP问题效果并不理想。相对前面的遗传算法解TSP 性能有相当大差距。
电脑及网络系统服务合同 (一)示范文本 In Order To Protect Their Legitimate Rights And Interests, The Cooperative Parties Reach A Consensus Through Consultation And Sign Into Documents, So As To Solve And Prevent Disputes And Achieve The Effect Of Common Interests 某某管理中心 XX年XX月
电脑及网络系统服务合同(一)示范文本使用指引：此合同资料应用在协作多方为保障各自的合法权益，经过共同商量最终得出一致意见，特意签订成为文书材料，从而达到解决和预防纠纷实现共同利益的效果，文档经过下载可进行自定义修改，请根据实际需求进行调整与使用。 甲方：_________ 乙方：_________ 甲乙双方本着平等互利的原则，通过友好协商，达成I ／T信息系统服务关系，特订立本合同。 一、甲乙双方关系 甲方为电脑及网络等信息系统使用者，即_________。 乙方为电脑及网络等信息系统外包服务供应商，即 _________。 二、服务方式 1．甲乙双方在签署正式服务合同后，乙方应尽快对甲 方的信息系统进行规划实施，并在标准期内（通常为1至2 周内），同时实施项目的时间最好为周六或周日或甲方非
工作期内，以便乙方能更快更好的完成实施工作，或者也可以由甲方安排时间进行项目实施。 2．甲乙双方在签署正式服务合同后，乙方每天会对甲方服务器软件和网络进行远程维护管理。具体内容包括服务器操作系统优化、数据库备份、核心文件备份、网络性能优化、网络安全控制、防火墙、邮件系统管理等等。 3．如甲方设备在使用中发生故障，可电话通知乙方。乙方先以电话、电子邮件、远程登录等方式提供解决方案，如无法解决，乙方在最短时间内上门维护，也可根据甲方约定的时间上门维护。 4．乙方可以免费为甲方提供设备采购的建议，但所发生的费用应由甲方承担。软件故障应由乙方解决，而不另外收取费用。 5．乙方还可以帮助培训甲方指定人员，进行一些简单的维护和问题解决，以能够尽快尽好地解决问题，使信息
%读取数据 data=xlsread('data.xls'); %训练预测数据 data_train=data(1:113,:); data_test=data(118:123,:); input_train=data_train(:,1:9)'; output_train=data_train(:,10)'; input_test=data_test(:,1:9)'; output_test=data_test(:,10)'; %数据归一化 [inputn,mininput,maxinput,outputn,minoutput,maxoutput]=premnmx(input_train,output_train); %对p和t进行字标准化预处理 net=newff(minmax(inputn),[10,1],{'tansig','purelin'},'trainlm'); net.trainParam.epochs=100; net.trainParam.lr=0.1; net.trainParam.goal=0.00001; %net.trainParam.show=NaN %网络训练 net=train(net,inputn,outputn); %数据归一化 inputn_test = tramnmx(input_test,mininput,maxinput); an=sim(net,inputn); test_simu=postmnmx(an,minoutput,maxoutput); error=test_simu-output_train; plot(error) k=error./output_train %%code function ret=Code(lenchrom,bound) %本函数将变量编码成染色体，用于随机初始化一个种群 % lenchrom input : 染色体长度 % bound input : 变量的取值范围
神经网络模型预测控制器 摘要：本文将神经网络控制器应用于受限非线性系统的优化模型预测控制中，控制规则用一个神经网络函数逼近器来表示，该网络是通过最小化一个与控制相关的代价函数来训练的。本文提出的方法可以用于构造任意结构的控制器，如减速优化控制器和分散控制器。 关键字：模型预测控制、神经网络、非线性控制 1.介绍 由于非线性控制问题的复杂性，通常用逼近方法来获得近似解。在本文中，提出了一种广泛应用的方法即模型预测控制（MPC），这可用于解决在线优化问题，另一种方法是函数逼近器，如人工神经网络，这可用于离线的优化控制规则。 在模型预测控制中，控制信号取决于在每个采样时刻时的想要在线最小化的代价函数，它已经广泛地应用于受限的多变量系统和非线性过程等工业控制中[3,11,22]。MPC方法一个潜在的弱点是优化问题必须能严格地按要求推算，尤其是在非线性系统中。模型预测控制已经广泛地应用于线性MPC问题中[5]，但为了减小在线计算时的计算量，该部分的计算为离线。一个非常强大的函数逼近器为神经网络，它能很好地用于表示非线性模型或控制器，如文献[4,13,14]。基于模型跟踪控制的方法已经普遍地应用在神经网络控制，这种方法的一个局限性是它不适合于不稳定地逆系统，基此本文研究了基于优化控制技术的方法。 许多基于神经网络的方法已经提出了应用在优化控制问题方面，该优化控制的目标是最小化一个与控制相关的代价函数。一个方法是用一个神经网络来逼近与优化控制问题相关联的动态程式方程的解[6]。一个更直接地方法是模仿MPC方法，用通过最小化预测代价函数来训练神经网络控制器。为了达到精确的MPC技术，用神经网络来逼近模型预测控制策略，且通过离线计算[1,7.9,19]。用一个交替且更直接的方法即直接最小化代价函数训练网络控制器代替通过训练一个神经网络来逼近一个优化模型预测控制策略。这种方法目前已有许多版本，Parisini[20]和Zoppoli[24]等人研究了随机优化控制问题，其中控制器作为神经网络逼近器的输入输出的一个函数。Seong和Widrow[23]研究了一个初始状态为随机分配的优化控制问题，控制器为反馈状态，用一个神经网络来表示。在以上的研究中，应用了一个随机逼近器算法来训练网络。Al-dajani[2]和Nayeri等人[15]提出了一种相似的方法，即用最速下降法来训练神经网络控制器。 在许多应用中，设计一个控制器都涉及到一个特殊的结构。对于复杂的系统如减速控制器或分散控制系统，都需要许多输入与输出。在模型预测控制中，模型是用于预测系统未来的运动轨迹，优化控制信号是系统模型的系统的函数。因此，模型预测控制不能用于定结构控制问题。不同的是，基于神经网络函数逼近器的控制器可以应用于优化定结构控制问题。 在本文中，主要研究的是应用于非线性优化控制问题的结构受限的MPC类型[20,2,24,23,15]。控制规则用神经网络逼近器表示，最小化一个与控制相关的代价函数来离线训练神经网络。通过将神经网络控制的输入适当特殊化来完成优化低阶控制器的设计，分散和其它定结构神经网络控制器是通过对网络结构加入合适的限制构成的。通过一个数据例子来评价神经网络控制器的性能并与优化模型预测控制器进行比较。 2.问题表述 考虑一个离散非线性控制系统： 其中为控制器的输出，为输入，为状态矢量。控制
《推广服务协议书》 甲方：乙方： 电话：电话： 地址：地址： 甲乙双方经友好协商，本着互惠互利，并在遵守国家有关政策和法规的基础上就乙方为甲方进行网络推广事宜，达成如下协议； 一、合作事项 1、乙方提供甲方的网站设计与建设，其中包括一年的网站域名和空间费用。 2、乙方为甲方进行网络推广服务，可以在百度，google，360，搜狗等搜索引擎搜索到乙 方为甲方推广的信息。 3、百度搜索引擎相关排名（百度普遍变更算法规律，我们将不断的为客户更新维护）。 4、乙方通过独有技术进行搜索引擎关键字优化及为甲方带来真实有效的点击流量。 5、网站搜索引擎SEO网站优化及关键词刷新。 6、百度相关搜索排名（百度经常换算法规律，我们不断更新，然后可以在百度相关搜索做 贵公司的效果，可以在百度相关搜索出现贵公司的推广信息或者公司名字）。 备注： 1）为客户推广信息，百度收录篇数一个年内不低于3000篇。 2）客户提供关键词数量为，百度，搜狗，google,360同时做网络宣传。
3）网站搜索引擎SEO网站优化（代码优化：title,keywords,description）及关键词刷新。 二、付款方式： 以上合计：人民币：元（大写：） 1、在本合同签定当日，甲方即向乙方支付合同总金额 %的定金，即人民币：元(大写：元整)； 2、在网站建设调试通过并签字后，须再次向乙方支付合同总金额 %，即人民币：元(大写：元整)； 3、推广服务完毕后并验收当日，甲方即向乙方支付其余款项，即人民币：元(大写：元整)。 三、合同签订期限： 四、双方的权利义务 1、甲方的权利义务 （1）按照有关政策法规，给予乙方相应的技术咨询。 （2）根据乙方的需要，修改有关网站资料和内容。 （3）定期提供有关网络的最新动态资料给乙方。 （4）甲方负责为乙方提供相关企业网站的使用方法和推广方法。 2、乙方的权利义务 （1）乙方授权甲方作为网站建设的唯一单位。 （2）乙方授权甲方设计、修改乙方的建立网站的全部事宜。 （3）乙方按照本合同交纳网站建设和推广费用。
甲方： 乙方： 经友好协商，双方已完全同意下述事项并签订本网络服务协议书。 第一款、乙方提供服务 1、乙方代为甲方申请一条速率的宽带链路，以方式接入，提供 IP地址。 安装地址为 2、乙方将在本合同签订个工作日内协助甲方完成外部线路的接入及开通测试。 3、乙方对甲方的网络建设提供相关咨询，并负责外部线路的检测及向运营商报障工作。 4、乙方向甲方提供每月2次以内的内部网络优化服务及网络安全检测相关服务。 5、乙方指派一名专职客户经理专门负责甲方网络，联系人：联系电话： 第二款、服务费及支付方式 1、服务费以包方式进行计算。 2、具体资费标准如下： 一次性费用（含工程费，设备费，内网调试费等）人民币：元 网络服务费（含外部线路信息费及相关内网管理服务费）人民币：元/年 付款时间：合同签订后3个工作日之内支付付款方式： 第三款、服务开始及系统维护 1、进入服务期后，甲方负责系统中甲方网络设备硬件的正常，乙方提供内部网络优化服务及网络安全检测相关服务。 2、对于运营商维护、测试电路等合理原因而要求的人为中断服务，乙方将提前2个工作日通知甲方指定人员。
第四款、双方责任及义务 1、甲方必须考虑到国际互联网络的技术特性，在必要的情况下采取相应的信息安全措施。由于非乙方原因而使得甲方利用国际互联网络通讯造成的业务数据损失、泄露等结果，并导致甲方业务的损失，乙方不负担任何责任。 2、甲方在使用乙方提供的网络服务时，必须严格遵守《中华人民共和国计算机信息系统安全保护条例》、《中华人民共和国计算机网络国际联网管理暂行规定》和其它相关法律、行政法规的规定。若甲方违反规定，乙方有权立即停止对甲方的服务，并视为甲方单方面终止合同，所造成的一切后果全部有甲方承担。 3、本合同双方均不得无故不履行本合同约定的义务，如任何一方未履行本合同内的任一项条款均被视为违约，违约方应赔偿由此给对方造成的经济损失。 第五款、合同的起始、延续、修改及终止 1、本合同由双方授权代表盖章后生效。 2、本合同的有效期为（大写） 3、在本合同的有效期满时，双方或双方中的任何一方都可以正常终止合同，但要提前10天以书面方式通知对方。协议期满，如双方没有提出书面终止，合同自动延长一年或重签。 第六款、双方的承诺 1．在合同期间，双方的任何一方，未经另一方同意都不得向第三方透露或转让合同所规定的任何权利和义务。 2．甲乙双方不论是在本合同有效期内，还是在本合同结束以后，均不得向第三方泄露在签订本合同和履行本合同的过程中所获得的另一方任何机密。 3．乙方对此网络服务协议拥有最终解释权。 第七款、本合同一式两份，双方各持一份。本合同双方盖章后立即生效。 本合同传真、复印有效。
遗传算法与神经网络的结合 李敏强 徐博艺 寇纪淞 摘要 阐明了遗传算法和神经网络结合的必要性和可行性，提出用多层前馈神经网络作为遗传搜索的问题表示方式的思想。用遗传算法和神经网络结合的方法求解了短期地震预报问题，设计了用遗传算法训练神经网络权重的新方法，实验结果显示了遗传算法快速学习网络权重的能力，并且能够摆脱局部极点的困扰。 关键词 遗传算法 进化计算 神经网络 On the Combination of Genetic Algorithms and Neural Networks Li Minqiang Xu Boyi Kou Jisong (Institute of Systems Engineering, Tianjin University, Tianjin 300072) Abstract In this paper, we demonstrate the necessity and possibility of combining neural network (NN) with GAs. The notion of using multilayered feed forward NN as the representation method of genetic and the searching technique is introduced. We combine GA and NN for solving short term earthquake forecasting problem, design a novel method of using GAs to train connection weights of NN.The empirical test indicates the capability of the new method in fast learning of NN and escaping local optima. Keywords genetic algorithms; evolutionary computation; neural networks 1引言 智能可以分为三个层次：高层次的是生物智能(BI)，其次是人工智能(AI)， 处于低层次的是计算智能(CI)。 计算智能是国际上新近提出的学科概念，在计算智能中，计算的概念是传统计算概念的拓展，计算对象不仅局限于数和字符，运算符号也不再局限于加减乘除等运算，在这个范畴内的加减乘除也需赋于新的含义。但一般来说，AI偏重于逻辑推理，而CI则偏重于数值计算。 目前，计算智能正处于迅猛发展的阶段，其主要技术包括模糊技术、神经网络、进化计算等［5］。这几项技术各自均有了数十年的历史，但当时这些方法并未受到足够的重视，一是当时这些方法还不很成熟，二是受当时计算机软硬件的限制，而这些方法一般需要较大的计算量，难以取得实际应用。随着计算机技术的发展和普及，它们在最近十年得到了突飞猛进的发展，引起了诸多领域专家学者的关注，成为一个跨学科的研究热点。近年来，这些方法呈互相融合的趋势［3］，它们之间的相互补充可增强彼此的能力，从而获得更有力的表示和解决实际问题的能力。如对模糊神经网络、模糊遗传算法、模糊分类器系统、用遗传算法优化模糊系统的隶属度函数及神经网络的进化设计方法等的研究都
网络优化合同新编示范文 本 In Order To Protect Their Legitimate Rights And Interests, The Cooperative Parties Reach A Consensus Through Consultation And Sign Into Documents, So As To Solve And Prevent Disputes And Achieve The Effect Of Common Interests 某某管理中心 XX年XX月
网络优化合同新编示范文本 使用指引：此合同资料应用在协作多方为保障各自的合法权益，经过共同商量最终得出一致意见，特意签订成为文书材料，从而达到解决和预防纠纷实现共同利益的效果，文档经过下载可进行自定义修改，请根据实际需求进行调整与使用。 甲方： 乙方： 经甲、乙双方友好协商一致，达成以下合同双方申 明、双方都理解并认可了本合同的所有内容，同意承担各 自责任忠实地履行本合同。 一、网站搜索引擎优化内容主要指面对百度，等具有 重大影响力的搜索引擎优化。 二、网站搜索引擎优化服务是指乙方通过针对甲方网 站的网页内容以及网站优化技术提高甲方网站的关键字在 百度的排名位置。 三、甲方的权利和义务 （一）甲方必须保证网站内容的合法性和真实性，如
因此引起纠纷，乙方不承担任何法律责任。甲方签订合同后，提供网站的FTP等各种必要的资料和授权乙方对网站进行必要的修改。 （二）在约定范围内，甲方有权在网站优化期间提出相关意见，并在网站内容变动前取得乙方同意。 （三）甲方将在著作权法的范围内使用本协议标的及相关作品，程序，文件源码，乙方不得将其复制，传播，出售或许可给其他第三方。 四、乙方的权利和义务 （一）按甲方约定的关键字，进行网站优化。另需要甲方确认的内容，乙方应以书面或电子文档交付甲方。 （二）在要求的期限内，完成网站的优化，并通知甲方进行验收。 （三）乙方针对甲方网站优化完毕时应及时通知甲方，并确保完成内容甲方可通过互联网查看。
编号：_______________ 网络优化服务合同 甲方： _______________________ 乙方： _______________________ 签订日期： ___ 年____ 月_____ 日
元网络服务费（外部线路服务 费及相关内网管理费）人民币: 元每年付款时间: 付款方式 甲方: 乙方: 经友好协商，双方已完全同意下述事项并签订本网络协议书 一、乙方提供服务 1、乙方代为甲方申请一条速率的宽带链路，以方式接入，提供IP地址，安装地址为。 2、乙方将在本合签订个工作日内协助甲方完成外部线路的接入并开通测试。 3、乙方对甲方的网络建设提供网络咨询，并负责外部线路的检测及向运营商报障工作。 4、乙方向甲方提供每月2次以内的内部网络优化服务及网络安全检测服务。 5、乙方指派一名专职客户经理专门负责甲方网络，联系人联系电话 二、服务费及支付方式 1、服务费以方式进行计算 2、具体资费标准如下： 一次性费用（工程费，设备费，内部调试费等）人民币: 三、服务开始及系统维护 1、进入服务期后，甲方负责系统中甲方网络设备硬件的正常，乙方提供内部网络优化服务及网 络安全检查相关服务。 2、对于运营商维护、电路检查等合理原因而要求的人为中断服务，乙方将提前2个工作日通知甲方指定人员。
四、双方责任与义务 1、甲方必须考虑到国际互联网的技术特性，在必要的情况下采取相应的信息安全措施。由于非 乙方原因而使得甲方利用国际互联网通讯造成的业务数据损失、泄露等，并导致甲方业务的损失， 乙方不负担任何责任。 2、甲方在使用乙方提供的网络服务时，必须服从《中华人民共和国计算机信息系统安全保护条 例》、《中华人民共和国计算机网络国际联网管理暂行规定》和其他相关法律、行政法规的规定。 若甲方违法规定，乙方有权立即停止对甲方的服务，并视为甲方单方面终止合同，所造成的一切 后果全部由甲方承担。 3、合同双方都不得无故不履行本合同约定的义务，如任何乙方未履行本合同内的任一条款均被 视为违约，违约方应赔偿由此给对方造成的经济损失。 五、本合同的起始，延续、修改与终止。 1、本合同由双方授权代表盖章生效。 2、本合同的有效期为 3、本合同有效期满时，双方或双方中的任一方都可以正常终止本合同，但要提前10天以书面形式通知对方。协议期满，如双方没有提岀书面申请，合同自动延长一年或重签。 六、乙方对此网络服务协议拥有最终解释权。本合同一式两份，双方各持一份。本合同双方盖 章后立即生效。 本合同传真、复印有效。 甲方乙 方 盖早盖早
5.4 神经网络与遗传算法简介 在本节中，我们将着重讲述一些在网络设计、优化、性能分析、通信路由优化、选择、神经网络控制优化中有重要应用的常用的算法，包括神经网络算法、遗传算法、模拟退火算法等方法。用这些算法可以较容易地解决一些很复杂的，常规算法很难解决的问题。这些算法都有着很深的理论背景，本节不准备详细地讨论这些算法的理论，只对算法的原理和方法作简要的讨论。 5.4.1 神经网络 1. 神经网络的简单原理 人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connectionist Model），是对人脑或自然神经网络（Natural Neural Network）若干基本特性的抽象和模拟。人工神经网络以对大脑的生理研究成果为基础的，其目的在于模拟大脑的某些机理与机制，实现某个方面的功能。所以说, 人工神经网络是由人工建立的以有向图为拓扑结构的动态系统，它通过对连续或断续的输入作出状态相应而进行信息处理。它是根据人的认识过程而开发出的一种算法。假如我们现在只有一些输入和相应的输出，而对如何由输入得到输出的机理并不清楚，那么我们可以把输入与输出之间的未知过程看成是一个“网络”，通过不断地给这个网络输入和相应的输出来“训练”这个网络，网络根据输入和输出不断地调节自己的各节点之间的权值来满足输入和输出。这样，当训练结束后，我们给定一个输入，网络便会根据自己已调节好的权值计算出一个输出。这就是神经网络的简单原理。 2. 神经元和神经网络的结构 如上所述，神经网络的基本结构如图5.35所示： 隐层隐层2 1 图5.35 神经网络一般都有多层，分为输入层，输出层和隐含层，层数越多，计算结果越精确，但所需的时间也就越长，所以实际应用中要根据要求设计网络层数。神经网络中每一个节点叫做一个人工神经元，他对应于人脑中的神经元。人脑神经元由细胞体、树突和轴突三部分组成，是一种根须状蔓延物。神经元的中心有一闭点，称为细胞体，它能对接受到的信息进行处理，细胞体周围的纤维有两类，轴突是较长的神经纤维，是发出信息的。树突的神经纤维较短，而分支众多，是接收信息的。一个神经元的轴突末端与另一神经元的树突之间密