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重复次数可依自己的体能来衡量。
第三套：
躺平，运用身体的腰腹部的力量把双腿向上举，同时上半身向前挺起，双臂平伸（身体此时成U形）试着让双臂和两腿互相碰触到，可依自己的能力来决定每次运动的重复次数。
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【摘要】2011 年以来我国内部控制审计报告出具的数量逐年递增，与此同时，非标准的内部控制审计意见报告所占比例也有所上升。本文选取了2013 年度内部控制审计报告以及财务报表审计报告均为非标准意见的代表企业华锐风电，以及内部控制审计报告为非标准意见但财务报表审计报告为标准无保留意见的代表企业上海家化进行案例分析。对非标准内部控制审计意见与财务报表审计意见之间的关系进行了研究。
【关键词】审计意见 审计报告 内部控制审计 财务报表审计
一、引言
2007 年，美国公众公司会计监督委员会公开了第5 号审计准则，《与财务报表审计整合的财务报表内部控制审计》，准则规定了内部控制审计程序以及内部控制的方法，准则还表示要尽量在导致财务报表发生重大错报之前找出内部控制的重大缺陷。2008 年，财政部、审计署、证监会、银监会等联合了《企业内部控制基本规范》，该规范要求在深市和沪市上市的公司应对本公司的内部控制有效性进行自我评价，并且公开披露企业年度的内部控制自我评价报告，在进行审计业务时，需聘请具有专业资质的会计师事务所来进行企业内部控制有效性的审计活动。2014 年，财政部联合证监会了《公开发行证券的公司信息披露编报规则第21 号——年度内部控制评价报告的一般规定》，明确了内部控制评价报告构成要素，需要披露的主要内容及相关要求。
被出具非标准财务报表审计意见的上市公司数量自2011 年以来逐年递减，且所占百分比也在逐年降低，然而被出具非标准内部控制审计意见类型的上市公司数量自2011 年以来却逐年增加，且所占百分比也逐年增加。本文选取了2013 年度内部控制审计报告以及财务报表审计报告均为非标准意见的代表企业华锐风电，以及内部控制审计报告为非标准意见但财务报表审计报告为标准无保留意见的代表企业上海家化进行案例分析，旨在探究内部控制审计意见对财务报表审计意见的影响。
二、内部控制审计报告与财务报表审计报告披露现状分析
（一）2011—2013 年上市公司财务报表审计报告意见汇总
中国注册会计师协会公布数据，截止2014 年4月30 日，共有40 家证券资格的会计师事务所为来自深市与沪市的2 534 家上市公司出具了2013 年年度财务报表审计报告，在这些财务报表审计报告中，包含有2 450 份标准无保留的审计意见，57 份带强调事项段的无保留意见，22 份保留意见，以及5 份无法表示意见的审计报告。见表（1）。
与此同时，截至2014 年4 月30 日，共有40 证券资格的会计师事务所为来自深市与沪市的1 141家上市公司出具了2013 年年度内部控制审计报告。在这一千多份的内部控制审计报告中，有1 096 份是标准无保留意见内部控制审计报告，35 份是带强调事项段的无保留意见，9 份否定意见，以及1 份无法表示意见的内部控制审计报告。见表（2）。
（二）2011—2013 年上市公司内部控制审计报告意见汇总
（三）2011—2013 年被出具非标准内部控制审计报告的上市公司财务报表审计意见汇总
同时被出具非标准财务报表审计意见和非标准内部控制审计意见的上市公司2011 年没有，2012年只有6 家，在2013 年却达到了21 家。
（四）非标内部控制审计报告增加原因分析
（1）内部控制缺陷造成影响逐渐增大。近年来内部控制的相关法规细则不断颁布出来，从框架结构到具体内容不断细化。尤其是在2014 年最新的《公开发行证券的公司信息披露编报规则第21号——年度内部控制评价报告的一般规定》，明确了内部控制评价报告构成要素，说明了需披露的内容及要求，并且还提供了可供注册会计师参考的内部控制审计报告模板。因此，内部控制评价向着更加规范化、标准化的方向发展。
（2）审计意见的客观性进一步提高。注册会计师在内部控制审计方面的专业性越来越高，经验越来越丰富，同时职业道德也有所提高，敢于披露被审计单位内部控制的缺陷。
（3）企业内部控制重视程度提高。认识到内部控制对于企业发展的重要性，积极接受注册会计师出具的内部控制审计意见，并在内部控制自我评价报告中披露，提出解决问题的可行性计划和方案。
三、内部审计报告与财务报表审计报表案例分析
（一）案例背景
华锐风电科技股份有限公司是一家以风电为主的新能源企业，主要进行不同风电机组的研发、制造和销售。华锐风电公司在2013 年度被同时出具了非标准的内部控制审计报告和财务报表审计报告。其中，内部控制审计意见为否定意见，财务报表审计意见为保留意见。上海家化联合股份有限公司是我国化妆品行业中第一家上市企业，产品覆盖化妆品、家居护理用品等，拥有国际水准研发以及广大的消费市场。上海家化2013 年年度审计报告中，内部控制审计意见为否定意见，但财务报表审计意见却为标准无保留意见。
（二）案例分析
1. 华锐风电
（1）华锐风电公司未能对实物资产实行有效控制，在对2013 年年末的存货进行了全面清查后，发现了账实不符的情况，实物相比较账面金额，存在126 853.54 万元的短缺。由于公司对于存货盘点结果尚未核对完成，因此，在尚未获得充分、适当的审计证据的情况下，注册会计师无法实施必要审计程序，从而对于盘点结果以及由此所影响的存货、资产减值损失、管理费用等会计科目无法确认。并且在对应付账款进行函证时，发现了较多往来不符的情形，在该情形下注册会计师认为无法实施替代程序以获取充分、适当的审计证据。
（2）华锐风电公司2013 年年末在其母公司财务报表上确认了递延所得税资产32 924.13 万元。但在此之前华锐风电已连续两年出现亏损。其中母公司在 2012 年与2013 年分别取得利润总额为-71 011.26万元和-331 244.50 万元。因对华锐风电公司未来的盈利情况不确定，注册会计师认为无法确定这一事项对公司财务报表的影响是否恰当。
（3）华锐风电公司于2013 年 5 月、 以及2014年 1 月分别收到来自中国证监会的两封《立案调查通知书》，证监会决定开始对华锐风电公司进行立案调查。截至到审计报告签发日，证监会的相关调查工作仍未结束，因此，注册会计师无法判断调查结论可能对华锐风电公司财务报表产生的影响。
2. 上海家化
（1）由于上海家化并没有披露与吴江市黎里沪江日用化学品厂的关联交易事项，并且于2013 年11 月收到了来自中国证监会的《行政监管措施决定书》，认定上海家化在2009 年至2013 年与沪江日化发生的关联交易违反了相关的法律法规。注册会计师认为，上海家化对关联交易未能进行有效控制，并且由于关联方交易的未能及时识别会影响财务报表中与关联方有关的数据的完整性以及准确性，导致内部控制设计的失效。虽然上海家化在2013 年12 月表示对上述缺陷已进行了整改，但因为运行时间不长，因此不能认定整改有效。
（2）注册会计师认为上海家化在2013 年以前及之后与代加工厂发生的委托加工交易在会计处理方法上不一致，由此认定部分上海家化子公司并未建立销售返利以及运输费等有关的内部控制。这一缺陷会导致财务报表中涉及销售费用和运输费用等相关交易的完整性、准确性以及截止性产生偏差，因此认定相关内部控制设计失效。
（3）注册会计师发现在2013 年12 月31 日的财务报表中，财务人员将本应计入其他应付款科目的费用计入了应付账款科目，影响到财务报表多个会计科目的准确性，因此认为上海家化的财务人员的专业素养不够，造成会计处理的差错。注册会计师说明在2013 年年度财务报表审计中，已经考虑了上述重大缺陷对审计程序的性质、时间安排和范围的影响。因此，否定的内控审计意见并未对上海家化2013 年年度财务报表出具的审计报告意见产生影响。然而在华锐风电内部控制审计报告中看出，由于对存货等实物资产缺乏有效的内部控制，导致了财务报表审计报告中保留意见事项一、二对资产负债表中的“存货”“应收账款”“资产减值损失”“管理费用”“销售费用”等会计科目产生重大影响，这些重大缺陷都是属于财务报表层次产生的。因此可以看出，内部控制审计意见与财务报表审计意见关系紧密，内部控制财务报表层次的缺陷会对财务报表审计报告意见产生重大影响。
四、结论
华锐风电公司与上海家化公司2013 年度的内部控制审计报告均被出具了否定的意见，华锐风电被出具的财务报表审计报告是保留意见，上海家化被出具的财务报表审计报告却是标准无保留意见。本文分析，只有当内部控制出现财务报表层次缺陷时，才会对财务报表产生影响，从而引发财务报表审计非标准审计意见的出现。在关注非标准的内部控制审计意见时，应注意报告中所涉及的缺陷是否为财务报表层次的缺陷，如果是则对财务报表审计意见影响大；如果否则对财务报表审计意见影响较小。另外，即使企业当年被出具了非标准的内部控制审计意见，并且内部控制缺陷为非财务报表层次，但由于其所具有的滞后性，仍然有可能会影响到以后年度的财务报表审计报告的意见。
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本 科 生 毕 业 论 文（设计）
本 科 生 毕 业 论 文（设计）
题目 阵列化的非晶体纳米硅神经突触器件制备与数值模拟
姓名与学号 郑浩 315104964
指导教师 皮孝东
合作导师
年级与专业 2015级 材料科学工程
所在学院 材料科学工程
提交日期
A Dissertation Submitted to Zhejiang University for
Bachelor Degree of Engineering
Preparation and Numerical Simulation of Arrayed Amorphous Nano Silicon Synaptic Devices
Submitted by
Hao Zheng
Supervised by
Prof. XiaoDong Pi
School of Materials Science and Engineering
Laboratory of Silicon Materials, Zhejiang University, Hangzhou
People’s Republic of China
May, 20th, 2019
浙江大学本科生毕业论文（设计）承诺书
1.本人郑重地承诺所呈交的毕业论文（设计），是在指导教师的指导下严格按照学校和学院有关规定完成的。
2.本人在毕业论文（设计）中除了文别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得 浙江大学 或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。
3.与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。
4. 本人承诺在毕业论文（设计）选题和研究内容过程中没有伪造相关数据等行为。
5. 在毕业论文（设计）中对侵犯任何方面知识产权的行为，由本人承担相应的法律责任。
6.本人完全了解 浙江大学 有权保留并向有关部门或机构送交本论文（设计）的复印件和磁盘，允许本论文（设计）被查阅和借阅。本人授权 浙江大学 可以将本论文（设计）的全部或部分内容编入有关数据库进行检索和传播，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编本论文（设计）。
作者签名： 导师签名：
签字日期： 年 月 日 签字日期： 年 月 日
致 谢
致谢内容。（仿宋字体或Times New Roman，小四号，两端对齐，首行缩进两个汉字符位，段前0磅，段后0磅，固定行距20磅。）
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摘 要
信息时代的来临，人类在处理大数据与多信息的任务面前面临着很大的挑战，传统的冯-诺依曼式计算机思想在处理这些问题时出现了本质上的不足，因此神经网络的应用于硬件化变得十分迫切。随着忆阻器的发现，类脑计算的实际应用变得可能。本文从硬件神经网络的兴起出发，阐述了硬件神经网络的研究现状与实现途径，之后引入了生物神经元的特征，阐述了以往关于人类神经元建立的数学模型。之后本文提出了一种阵列化硅纳米晶体神经突触器件的制备方法与过程，并且在基于这样的器件上，得到相应的LTP与STDP数据，将这些数据分别用于探究：神经元激活函数数值模拟，有监督脉冲神经网络之tempotron算法数值模拟与STDP无监督学习网络数值模拟，在得到结果的基础上，提出了硬件化神经网络所需要的器件的基本性质与要求。为未来的硬件化目标提出了可行性与基本方向。
关键词：硬件神经网络；神经元；神经突触器件；激活函数；Tempotron算法；STDP；无监督学习
Abstract
With the advent of the information age, human beings face great challenges in dealing with the task of big data and multiple information. The traditional von Neumann-style computer thought has its essential shortcomings in dealing with these problems, so the application of Hardware
neural networks have become very urgent. The discovery of memristors made it possible for the practical application of brain-like calculations. Starting from the rise of hardware neural networks, this thesis firstly expounds the research status and implementation of hardware neural networks, and then introduces the characteristics of biological neurons, and expounds the previous mathematical models of human neuron establishment. After that, an arrayed hybrid silicon nanocrystal based synaptic devices have been prepared. Nervous function behaviors, e.g. LTP and STDP, have been obtained based on this device. These data are then separately used to explore neuron activation function values Simulation, numerical simulation of tempotron algorithm with supervised pulse neural network and numerical simulation of STDP unsupervised learning network. Based on the results, the basic properties and requirements of the hardware required for hardware neural network are proposed. The feasibility and basic direction for future hardware goals are proposed.
Keywords: Hardware neuron network; neurons; Synaptic device; activation function; Tempotron algorithm; STDP; unsupervised learning;
目 次
第一部分 毕业论文（设计）
A DiSubmitted to Zhejiang University for
I
III
V
VII
IX
第一章 绪论
1.1.1 硬件神经网络的兴起
1.1.2 硬件神经网络的实现
1.3.1 生物神经元介绍
1.3.2 人工神经元介绍
1.3.3 人工神经网络介绍
1.3.4 脉冲神经网络介绍
3.1.1 神经网络结构
3.1.2 神经元硬件化结论
3.2.1 脉冲编码
3.2.2 权值更新
3.2.3 数值模拟结果
3.2.4 LTP权值改变法
3.2.5 STDP权值改变法
3.2.6 结论
3.3.1 理论背景与基础
3.3.2 网络设计
3.3.3 模拟结果
作者简历
攻读学位期间发表的学术论文与取得的其他研究成果
第一部分
毕业论文（设计）
第一章 绪论
11.1 硬件神经网络1.1.1 硬件神经网络的兴起
21世纪进入信息时代后，计算机的普及率大大上升，计算机本身也在计算力与逻辑处理上远远超过了人脑，然而不足的是，在数据的存取与记忆上，仍然是采用冯-洛伊曼式的串行方法，且功耗很大，而人类大脑拥有10^11 个神经元和10^15神经突触。这使得人类处理信息的方式是高效的并行方式，并且功耗很低。例如人类大脑看到一种东西，识别它的过程往往使视觉神经信号与记忆信号同时作用的结果，功耗在fj量级。在使得冯-洛伊曼式计算机处理复杂指令与控制上体现出了根本性的缺陷。基于这一点，神经网络的研究开始兴起，在1943年，McCulloch 和 Pitts 提出了神经元的形式化模型后, 有关于神经网络的讨论也逐渐火热起来，但其发展的中途受到很多科学家对其的质疑[19]。直到 1980年左右, Rumelhert 与他的研究伙伴[20]一起发表了著名的并行分布式处理( Parallel Distributed Processing)方法的工作 , 并且建立了 BP 算法和前向神经网络，从数学上的形式，证明了这种算法的可行性，BP神经网络是一种前馈式的误差逆向传播网络，通过训练集不断缩小输出值与目标值的差值从而达到非线性优化的目的。由此，神经网络的数学原理得到证明，其实在1970年神经网络存在一段低落期，也受到了很多怀疑。但是BP神经网络的兴起与提出，让科学们对于神经网络的态度再次火热起来。21世纪随着深度学习的提出，又掀起了一股关于人工智能的热潮，Deep learning 是在多层感知机的基础上，不断增加隐含层的层数，这上面又出现了一些数学上的问题比如激活函数的梯度弥散问题，但是由于Relu激活函数替代sigmod函数的提出，这些问题逐步得到了解决，深度学习向前发展了一大步。比如IBM的“深蓝”击败世界围棋选手李智石等，但是实际上，“深蓝”在击败李智石时消耗的电量等于一桶油的燃烧的焦耳值，但是李智石仅仅使用了两个馒头的热量战斗。也就是说，这场比赛其实并不公平。其实这反应的是人工智能的工作效率与真正人脑的学习效率仍然有很大的差距。神经网络本质是由多个简单的信号处理单元组成，这些简单的信号单元之间由一种方式连接形成网络，它意在模仿人类大脑处理信息的模式，从而实现图像识别，音像识别，特征提取和记忆等功能。现在计算机能够从软件上对神经网络进行实现，然而关于数据的存取方式仍然无法得到突破，数据的存取方式仍然是老式冯-诺依曼式的串行处理方式。但是人类识别图像，获得信息是并行的。因此硬件神经网络的开发是必要的，硬件神经网络能够使用集成电路实现并行处理信息，并且能耗低，效率高，能够更贴近人类大脑的工作方式。因此硬件神经网络的开发受到很多的关注与研究，未来人工智能和类脑计算的发展前景中，硬件神经网络的研究是必须的。
[ANNOTATION:
BY 'wenhuang'
ON '2019-05-23T09:23:00'w
NOTE: '这部分放到前言部分比较好，或者干脆就不要了，放在这里是不合适的。']本文的第一章即绪论，主要是阐述当前关于硬件化神经网络的突破，现状与发展形势。
第二章主要从人类的神经元开始，讲述人类生物神经元的特点，讲述现在人工神经元的数学模型，以及硬件化神经元需要的要求与方式
第三章主要讲述制备实验器件的技术路线，与制备的过程和使用的材料
第四章从数值模拟的角度，探究神经元硬件化的条件是怎么样的，数值模拟选取MNIST数据集作为样本数据集，通过使用实验得到的激活函数替论激活函数，观察网络的准确率，得出相关结论，探究硬件需要满足的条件
第五章从数值模拟的角度，探究突触硬件需要满足的条件，突触与神经元不同，它是作为神经网络中存储权值，改变权值的存在，与神经元有本质上的区别，数值模拟采用26个英文字母的图片作为数据集，进行编码后发送脉冲，使用Tempotron 的有监督脉冲神经网络进行数值模拟，通过实验硬件得到的LTP与LTD图像进行权值更新。得到预测率的图像，证明了LTP的电或者光电器件能够作为脉冲神经网络硬件化的一个器件，为未来做出相关硬件网络道出了一种可行性。
第六章主要是针对STDP的学习机制扩大网络规模，将数据集扩展到MNIST手写数据集，使用STDP无监督学习网络[16]对数据进行训练，之后再对训练好的神经元进行分类。得到我们想要的结果。
第七章主要是总结本文的工作得到的结论，以及对于未来硬件神经网络的发展的一些展望与看法
1.1.2 硬件神经网络的实现
一般硬件神经网络的实现方式有三种，即采用电子学方法——依靠微电子技术实现人工神经网络, 采用光电方法——依靠半导体光电集成技术实现人工神经网络, 采用光学方法实现人工神经网络[18]。微电子技术应该是通过各种电路设计，例如放大电路，差分电路等集成电路，实现神经网络的reference部分。依靠光电实现的硬件神经网络是本文的重点，利用电学元器件，忆阻器器件，或者是光电器件，模拟生物神经元的膜电位变化曲线，与人类大脑的权重学习规则，从而实现神经网络的硬件化。采用光学的方法实现网络计算的方法十分有趣，UCLA大学的研究小组发明了一种全光的深层神经网络，通过光的反射与折射传递信号，利用光入射的相位差记录权值变化，实现了全光的神经网络，而且由于光的传播速度是光速，在整个网络的效率与速度上都十分惊人，能耗也十分低[21]。神经网络的电子学硬件实现方法主要有四种，其中分别是数字实现、模拟实现、混合数/模实现和脉冲技术实现等[18]。通过数字实现的神经网络一般精度很高[1,2]，权值易存储也容易改变，并且能够通过电路实现并行处理，克服传统计算机串行处理数据的弊病，但是缺点是电路难以集成，体积很大，很难适用于计算机新型芯片这种地方。通过模拟实现的神经网络能够很好克服上面的缺点[3,4,5]，但是由于突触和神经元器件对参数敏感，准确度下降，更关键是对于权值的存储存在困难。1987年是一个转机，即脉冲技术第一次用于了神经网络，使用VLSI技术作为实现，从这以后，神经网络的脉冲技术受到了很多关注[9,12]。
脉冲技术，简单来说就是将神经元的兴奋或者抑制状态通过一定的编码方式转化到脉冲的波形上，编码的方法一般有高斯编码，或者可以自定义的编码方式。由于脉冲化的信号是离散的，因此一定程度上可以简化运算电路：例如突触电路。神经元与一般的电路元件不同，它本身的密度很高，正如人类神经元的密度很高一样。这种紧密的排列方式使得脉冲信号把芯片和外围设备的接口变得更容易连接。本文正是利用从脉冲神经网络出发，制备出硬件化的元件，通过数值模拟硬件的实际可行性，并且对于未来硬件化神经网络的方向提出一些看法
21.2 硬件神经网络研究进展当前的人工神经网络存在三种模式，第一种是非学习型神经网络，即网络的前馈过程与权值计算过程全部由软件进行实现，权值是固定不变的，只用神经网络的电路结构完成之后，再与实际电路结构匹配即可。另外一种是on-chip的模式，即前馈过程通过微电子电路进行实现，权值的更新与计算通过计算机实现。还有一种off-chip模式，即是一种全自动的自主性芯片，从神经网络的前馈环节到神经网络的BP算法实现都一并完成。目前的研究状况，我们已经能够熟练通过电路的设计实现非学习神经网络。在on-chip式的人工神经网络上，我们也能通过一定的模拟方式得到实现。现在的当务之急是开发off-chip式的神经网络，使用硬件对权值的存储与改进是必要的。自从20世纪60年代后期引入忆阻器概念以来，由于其简单性和功能相似性，它们被认为是模拟突触装置的最有希望的候选者。2008年，惠普公司公布了基于TiO2的RRAM器件[6]，开拓了RRAM和忆阻器之间联系，做出了一定的应用之后以非易失性存储器件和神经突触晶体管为代表开始成为神经突触器件的基础。但将这些器件用于第二代神经网络（也就是多层感知机）上，取得了一定的成就，现在关于这方法的也在如火如荼的进行着，但是由于第二代神经网络的基础仍然是基于计算机的算力达到的深度，也就是说，加深隐含层的数目提高准确度，知识因为有着强大的计算芯片作为支持。我们需要考虑一种完全类似于人脑思考问题的神经网络与算法，于是脉冲神经网络开始兴起，并且被誉为第三代神经网络，这是一种完全基于人脑计算模式的神经网络，从长程记忆可塑性LTP，时间可塑依赖性STDP等研究的深入，这一网络的硬件化也成为了可能
31.3 从生物神经元到人工神经网络1.3.1 生物神经元介绍
人的大脑中有超过 1011个神经元，这些神经元之间的连接的突触又大约有10^15个，这些突触使得神经元互相连接，从而构成了复杂多变而又有条不紊的神经网络[7]。这些神经元的单独处理信息的速度并不算很快，但是人类的大脑能够很有效的利用这些神经元并行处理。即大量神经元一起处理一个任务，这有些类似于计算机里的多线程并行操作算法。人类大脑的神经元数目虽然庞大，但是它的能耗低却是特点，我们每日摄入的热量与一些机器的能源是不能够比拟的，然而我们的大脑就能够实现很多计算功能，有数据显示，脑神经系统一个动作每秒消耗的能量比最优秀的处理器能耗小1010个数量级。
人的生物神经元有两个部分，分别是细胞体和突起。具有处理并且整合输入的神经信号，然后传出这些信息的作用。突起有树突和轴突两种。树突相对较短但分枝很多，其作用是接受其他神经元轴突传来的冲动并传给细胞体。轴突长而分枝少，常常出现在轴丘，一般为粗细均匀的细长突起，其作用是接受外来刺激，再由细胞体传出。神经元与神经元之间的连接被称为神经突触，两个神经元之间连接强度或者关联程度体现在突触的连接强度。一般而言神经元有以下的特点[8]：
1）：可塑性：即神经元之间的突触可以连接，也可以取消，连接可以变强，也可以慢慢变弱，方便与人类去适应不同的环境。
2）：兴奋与抑制：神经元受到外界刺激之后，会产生膜内外渗透压的差别从而导致Na+或者Ca2+的流入或者流出，这些离子的迁移会产生动作电位，导致膜电位的上升或者下降，也就对应了人类神经元的兴奋和抑制过程。
3）：学习与遗忘：由于可塑性的存在，当人类在长时间受到同一种刺激的时候，会产生我们的所说的学习功能，而这种功能其实是神经元之间的连接得到了加强，同理，如果我们慢慢遗忘了一些东西，是因为长期不去使用从而神经元之间的连接衰弱了。对应的有LTP,LTD图像来进行表征。
4）：突触的延时和不应期。神经冲动的传递在突触中是需要时间的，一般这个时间是1-150ms。另外，神经元也不会在短时间内接受两次冲动，一般需要间隔一定的时间，这个被称为不应期。
从上面可以看到，想要用神经元器件模拟人类的生物的神经元，一定要从生物本质和特征去进行模拟。本文后面的数值模拟会再把这些特征一一强调一次，从而达到一种仿真的目的。
1.3.2 人工神经元介绍
早在1943 年 McCulloch 和 Pitts 提出了神经元的形式化模型, 神经元可用简单的zha值函数表示，并完成逻辑函数功能[19]。20世纪初期，美国心理学家Willian Jame 提出，一个神经元应该是同时接受来自不同神经元的信号后，由于不同神经元之间的突触连接强度不同，神经元相当于是一个加权和，并且由于兴奋存在一个阈值电压，需要一定的电压值才会fire，因此神经元可以用一个数学模型来勾画，即著名的MP模型。
y=f(∑i=1nwixi+b)
（2-1）
其中，表征每个神经元的输入值，表征神经元之间的连接强度，b代表阈值电压。外界的f函数则是一种神经元的处理函数。
图1-1 MP 神经元模型
Fig.1.1 Neurons model
可以看到，对于神经元的硬件实现实际上是一个乘法器的实现以及加权和非线性处理，这个可以通过放大电路等进行实现。后续本文也将探究一下神经元应该具备怎样的条件，或者怎么样的器件适合作为神经元器件。
1.3.3 人工神经网络介绍20世界80年代,J.Hopfield 提出了 Hopfiel 神经网络, 引起了神经网络理论在优化学术界的轰动。然而热潮还远远没有结束。1986年，Rumelhart和McCelland提出了BP神经网络，这种神经网络是现在很多网络算法的基础，它是一种依靠逆向传播输出值与实际值误差修正网络权值的网络，利用梯度下降算法或者随机梯度下降法降低目标值与实际值的误差，随机梯度下降算法时为了加速算法收敛速度提出的更好的方式，现在很多网络也应用这种方法
图 1-2 经典的神经BP神经网络模型
从图中我们可以看到的是，网络一般由输入层，隐含层和输出层三个部分构成，其中输入层可以是图像的像素值，音频信号等等，因此神经网络现在广泛用于人脸识别，图像识别，声音识别等等领域。隐含层的多少是决定一个网络是否是深层网络的基本要素，隐含层如果越多，那么挖掘的信息，提取的特征就越难以用表面语言描述，训练的精度也会逐步的提升。输出层是网络的输出，网络的输出后往往会选择一个损失函数，这个损失函数是用于衡量目标值与实际值的差值从而进行误差反向传播计算。常见的损失函数有MSE函数,Cross-Entorpy函数等等。
图1-3 硬件神经网络的一种实现[15]
基于经典的BP神经网络MLP的硬件实现如上图所示，使用电路模拟整个网络的结构，在电路横向与纵向的cross_bar 的地方放置突触装置，利用电流与电压的比值进行权值的存储与更新。这样的网络往往需要得到的I-V曲线是对称的，就是说，权值的变化需要是随着强度的增加而增加，减少而减少，呈现一种线性的变化，从而保证在进行BP算法时，误差能够不断减小。
1.3.4 脉冲神经网络介绍随着在21世纪早期计算能力的显现，DNN（多层感知器，深层信念网络，传统神经网络等等）迅速发展，DNN的基本特征是有很多隐含层，这些神经网络能够实现监督与非监督学习，并且能够优秀的完成有大量数据的任务。然而实际上，现在的DNN的优秀来源于GPU的并行加速机制，是在计算机多核算力上的体现，在其本身的算法上，其效率远远不如人脑高。SNN（脉冲神经网络）最近引起了很多关注，因为它们与生物系统非常相似，在SNN中，输入信号是尖峰，而不是传统神经元中的恒定馈送。 人们普遍认为能够处理尖峰是大脑在序列识别和记忆方面如此壮观的主要原因之一[9]。序列识别是计算中更重要的主题之一，因为它直接影响系统处理强烈时序依赖的刺激的能力，例如语音识别和图像检测[10]
图1-4 STDP图像
对应STDP的最简单理解是，如果前突触神经元的信号在后突触神经元的信号之前达到，有理由认为前突触的信号导致后突触神经元的信号产生，那么这两者之间的突触连接强度应该增加，反之就该减少。但如何保证这种训练模式一定是有效的呢？Bengio 和 Fischer 两人在2015发表的文章[11]指出具有对称反馈权重的网络将具有以下特性：“输出单元”的小扰动将向更好的预测传播到内部层，使得隐藏单元移动到大致遵循预测误差J相对于隐藏单元的梯度。而STDP规则大致对应于预测误差的梯度下降，即STDP的规则其实和SGD算法有着异曲同工之妙。Scellier和Bengio（2016）报告的实验已经真实地表明这些近似值可以工作并且能够训练有监督的多层神经网络[12]。
脉冲神经网络被称为新一代神经网络，与经典的神经网络不同在于它的输入实际上不是一个连续值而是一系列脉冲，更为重要的是他的神经元膜电位，一旦达到了膜电位的峰值，那么这个神经元就被激活，后面的脉冲会进入一段不应期。关于神经元的模型，已经提出了HH模型，Izhikevich模型与LIF模型，其中以LIF模型为例，其微分方程的表示如下：
τdVdt=−(V−Vr)+RI
（2-2）
τ
是膜的时间常数，R为膜电阻，V是膜电位，Vr是复位电位，I是注入电流，当膜电压超过一个阈值时，神经元会发送一个脉冲。如果后面没有连续的刺激，这个产生的脉冲信号会不断衰退，膜电位也会恢复到复位电位后稳定。之后再接受电流再刺激。
针对脉冲神经网络的学习过程，也分为有监督学习和无监督学习，无监督学习主要以STDP为主[13,14]，有监督学习包括Tempotron算法，ReSuMe算法和SpikeProp算法等等。本文主要采用Tempotron算法，下面做个详细的介绍：
在Tempotron算法中，考虑在阈值下，突触前神经元产生的脉冲信号，对突触后膜电位（PSPs）的贡献是来自所有脉冲输入的加权和：
V(t)=∑iωi∑tiK(t−ti)+Vrest
（2-3）
ti
表示第i个神经元的脉冲发送时间，
K（t−ti）
表示第i个脉冲对于膜电位的贡献，即突触前神经元发出的脉冲对于突触后神经元膜电位的影响。其标准形式如下：
K(t−ti)=V0(exp[−(t−ti)/τ]−exp[−(t−ti)/τs])
（2-4）
τ,τs
是时间常数，为了保证K(t)在（0,1）之内变动，我们需要用V_0进行归一化处理，K(t)图像绘制如下图：
图1-5 K(t)随时间变化图
由监督学习的重点是要将权重更新向着误差减少的方向进行，获得期望的输出脉冲，更新规则如下：
Δωi=λ∑ti−tmaxK(tmax−ti)
（2-5）
即以二分类为例，ti
为突触前神经元峰值的产生时间，这里的
tmax
设定为我们设置的时间序列的终点，默认为突触后神经元的峰值的产生时间，但这和一般的STDP不一样，因为STDP的神经网络训练规则实际是不需要有监督的，而这里有一个参数
λ
，用于控制输出值与期望值的误差方向，如果突触前神经元产生峰值超过阈值电压的神经脉冲，并且突触后神经元指向分类标准与前神经元指向的分类相同，则不需要修改权值（说明这个连接正确），如果突触前神经元峰值未超过阈值电压，那么需要根据上式指定
λ
>0，并且计算需要增加的权值。反之当
λ
<0时，需要进行减小权值。总体看来，这是在借助有监督学习的条件下，在明白误差修正方向下利用STDP中的LTP与LTD曲线获得修正的幅度（可以认为是学习的速率），从而使我们获得期望的输出。注意上面提出一种概念：即在有监督学习的条件下，后突出神经元的峰值由标签值决定，并且根据误差值指明误差修正放向（体现为
λ
的正负性），然后依靠STDP决定修正幅度。这也是一种将STDP曲线用于有监督学习的可行性展示。
第二章 实验部分12.1 阵列化基于硅纳米晶体杂化结构的神经突触器件制备2.1.1 制备技术路线在本论文里面，采用了冷等离子方法制备了掺B的Si量子点，相比于其他的掺杂方法，冷等离子法是借助了动力学的原理，从而实现了对硅纳米晶体的高效掺杂，一定程度上避免了利用热力学原理来掺杂的过程中出现的“自洁净”现象。相比之下能够实现比较高浓度的掺杂。
图2.1 使用冷等离子法制备掺杂硅纳米晶体示意图
使用冷等离子体法制备掺杂硅纳米晶体的装置设计示意如图2.1所示。先准备每分钟流量值12标准公升的硅烷氩气混合气（20% SiH4）、157 sccm的硼烷氩气混合气（其中含有0.5% B2H6）和105 sccm的高纯氬气通入到石英管中混合，调节系统尾部的真空泵，使腔体内的气压稳定在6 mbar。石英管中间部位套有两个铜环，分别接匹配箱和射频发生器的正负两级。在射频发生器（功率约为150 w）的激发下，铜环之间的石英管内将产生等离子体，混合气体在通过等离子体区域时将会发生分解反应，这个反应的产生是因为气体受到了高能粒子和电子的轰击产生的，具体化学反应式如下：
SiH4⃗Si+H2B2H6⃗2B+3H2
在器件制备方面，本文利用硅纳米颗粒的光电性能与以及表面缺陷对载流子具有俘获的性质，首先与钙钛矿进行杂化形成混合容易。通过旋涂工艺制备成了太阳能电池结构的神经器件，器件的结构是：Ito/pcbm/钙钛矿与硅量子点杂化层/spiro/Au。在该结构里面，ITO是通过光学刻蚀得到。PCBM, 钙钛矿与硅量子点杂化层， Spiro是通过旋涂方法得到。其中钙钛矿CH3PbI3与硅量子在DMF溶液（461mg PbI2, 159mg MAI, 71uL DMSO, 630 ul DMF.。Si量子点在溶液里面的浓度为10mg/ml.杂化旋涂后就制备出了膜。）里面。硅量子点掺杂B，掺杂B的硅纳米晶体尺寸是6nm, 钙钛矿膜厚大概在300nm左右，晶粒尺寸大概在200nm。Au电极采用热蒸发工艺得到，厚度大约为100nm。
[ANNOTATION:
BY 'wenhuang'
ON '2019-05-23T10:15:00'w
NOTE: '这一段是不是应该要删掉？']2.1.1 器件制备路线
在器件制备方面，本文准备利用硅纳米颗粒的光电性能与decay长的性质，与钙钛矿进行杂化形成自驱动电池，在制备电池的工艺上，选择旋涂工艺做成太阳能电池的结构，器件结构分别是：Ito/pcbm/钙钛矿与硅量子点杂化层/spiro/Au，之后使用热蒸发工艺将电极Au安装上，设置厚度大约为100nm。钙钛矿CH3PbI3与硅量子在DMF溶液（461mg PbI2, 159mg MAI, 71uL DMSO, 630 ul DMF. Si以DMF为溶剂，浓度为10mg/ml. 杂化旋涂后就制备出了膜。）里面。硅量子点掺杂B，掺杂B的硅纳米晶体尺寸是6nm, 钙钛矿膜厚大概在300nm左右，晶粒尺寸大概在200多纳米。段落内容。
第三章 数值模拟13.1 神经元硬件化数值模拟3.1.1 神经网络结构对于神经元的模拟，和突触的模拟不同，神经元的功能由上文中的MP模型已经表述很清楚，他承担一个乘法器和加权和、还有实现一个神经元函数的功能，这个功能也是我们下面模拟要探索的。
图3-1 MINST数据集对于的神经网络结构
采用常用的MNIST手写识别数据集作为整个网络的输入，先将图像的RGB值转换成一个单位的灰度值，设计输入层应该有784个节点，隐含层300个节点，输出层设置10个节点，分别对应0-9个数字的pattern。在实际模拟时，采用两种方式处理，第一种是利用STDP非线性函数直接对输入的图像像素值进行处理，意在将灰度值转换为强度值。再用网络进行训练。第二张利用STDP非线性函数作为神经网络中的激活函数，意在探究神经元的基本性质。
训练模式采用SGD算法，样本集总共55000个图片，每张图片28×28有784个输入值，epoch设置扫描样本集10次以上，损失函数使用交叉熵函数，激活函数选择softmax函数进行激活分类，因为这个函数比较适合于多分类问题，在优化上也得到了理论的证明。首先我们先将实验中得到的STDP数据拟合结果如下：
图3-2 STDP Positive 拟合图像
这里故意选择了一个与常规激活函数相关性为负的激活函数，一般的激活函数比如sigmod，relu激活函数，其强度其实和输入值是呈
[ANNOTATION:
BY 'wenhuang'
ON '2019-05-23T10:23:00'w
NOTE: '什么意思']现正相关的，这里选取的作为负相关的原因是想探究是否能够作为激活函数使用。其结果如下：
图 3-3 拟合的Loss与Accuracy随训练次数的变化图
可以看到上述的结果是可观的，也就是说，激活函数的选取，与是否与输入值正相关没有关系。另外我比较了理论激活函数，实验激活函数，与对输入直接非线性处理得到结果的异同性：
图3-4 三种不同方法得到Loss函数变化情况
图3-5 三种方法得到的Accuracy变化情况
可以看到，理论激活函数（红色）在准确率上仍然时最高的，最后的样本内准确率有98.42%，但在loss的下降速度上，实验激活函数体现的更好，但实验的激活函数最后准确率只有96.69%。
3.1.2 神经元硬件化结论根据上面的模拟结果我们可以得到结论，对于神经元的硬件模拟，作为激活函数，只需完成非线性这个条件即可，但是在实现乘法器的过程中，需要电路由很好的线性度。这个线性度的要求实际是从BP算法的推导中获得的，这里简单的推导一下：
Δw=∂Loss∂w=∂Loss∂y∗∂y∂output∗∂output∂w
（3-1）
上式想说明的是，我们需要调节权值w使得我们计算出的loss函数达到最小值，因此我们需要求其导数从而获得调整的方向，可以看到等式右边第一项实际是损失函数对于输入值的导数，第二项时激活函数对于输入值的导数，这两项在有输入值的条件下是可以求出的。而根据神经网络的矩阵运算：
output=w⋅x+b
（3-2）
可以看到，output值与输入的值时存在线性关系的，那么也就是说，我们权值变化量Δw
与输入的x需要满足线性关系。因此神经元硬件化需要实现的线性度不仅仅影响了加权的效果，还影响到权值更新的效率性。很多关于神经网络硬件化的论文一定会提到这个线性度，因为这个线性度时实现神经网络算法达到收敛的基本保障。
图3-6.a SET与RESET模式下的I-V曲线；b SET模式下的权值变化随刺激次数的变化；c RESET模式下的权值变化随刺激次数的变化[15]
如上图清华大学完成的忆阻器神经突触器件，选取电导作为权值时，需要I-V曲线在第一二想象有近似的对称值，其导数值(即权值)随着固定电压的刺激次数线性增加或者减小。一般而言，在硬件神经网络进行权值跟新的时候，会选择一个固定更新电压，在这个指定的电压下，我们需要保证权值的正向更新与负向更新有近似的值，这个在图像上体现为图像的对称。之前也有文章在图像的对称性上做了相关的材料探究。证明这样的对称性是必要的
23.2 有监督脉冲神经网络数值模拟3.2.1 脉冲编码脉冲神经网络与第二代神经网络最为不同的一点在于，它的输入并不是一系列连续的值，不是像图像像素一样一个个数据连续计入，也没有二值化的操作。而是离散的脉冲值，就图像识别而言，简单的多层感知器输入是输入图像的RGB值或者是图像的灰度值，将这些值进行标准化后作为网络的输入。而脉冲神经网络需要对于输入进行一定的脉冲编码处理，这个处理可以自己选择，但转化的思想很重要。即将图像的灰度值信息编程处理成一系列脉冲，并且将脉冲发出的时间作为网络的输入。下面介绍本文中tempotron算法的编码方式。
选取26个英文字母A-Z作为需要识别的样本集。每一个字母由一张16×16像素的图像组成，且该图像只有0和1两种灰度，即非黑即白。因此我们输入一张图片后，它会编程一个16×16的二值矩阵，我们将这一的二维矩阵一维化，使其变成1×256的一维数组，然后我们对其进行编码，每次随机从256个数中随机去8个数且不放回，组成一个32×8的新矩阵，对于每一行数，得到的是一个8位的二进制数，因此我们将其转化成十进制数，得到一个0-255范围的数，将原来的矩阵转化成了32×1的矩阵。且每一行代表一个脉冲的发送时间，即将一张16×16的图像矩阵转化成了在不同时间一共发送32次脉冲的输入值。
3.2.2 权值更新按照tempotron算法的权值更新规则：
Δωi=λ∑ti−tmaxK(tmax−ti)
（3-3）
我们需要设置一个时间轴，并且对于这个时间轴上进行时间窗口的划分，等于说我们需要将这个时间轴切割成一份份来进行一个个的循环。由于之前在输入编码的时候，我们将16×16像素的黑白图像转换成了发送32次脉冲的输入，这些输入的脉冲的时间是0-255，也就是说，我们建立一个长度为256ms的时间轴，并且以1ms为一个时间窗口，每次检查在当前时间窗口前是否有脉冲输入，并且每次都选取在当前时间之前能够发送脉冲的数据，认为他们发送一次脉冲，将这个脉冲与核函数相乘，作为我们膜电压，如果膜电压超过了我们设置的threshold电压值，我们则认为该神经元处于fire状态，并且会进入一段不应期，即shut down后面在256ms内的所有脉冲输入。我们输入是5个神经元，这是因为我们需要对26个英文字母分类，即用5个二进制数最大可以表示到0-31的每个数，于是我们用5个二进制数表示我们分类的pattern，例如字母A我们使用00001表示，字母B用00010表示。以此类推。当神经处于fire状态时，它会表现出1的状态，反之如果它没有能够达到阈值电压，它会处于0的状态，我们将网络的输入与我们准备好的标签值进行对比，如果说产生了不同，即分类产生了误差，我们就需要对其进行权值更新，从而在慢慢的训练过程中，获得我们期望得到的脉冲值。
即如果网络发出了脉冲，但是实际没有发送脉冲，我们降低该脉冲产生的权值，从而让其在后面慢慢变得不发出脉冲。
如果网络没有发出脉冲，但是实际输入应该发出脉冲，我们应该强化该脉冲的产生，即增大其权值。
图3.7 训练前脉冲与训练后脉冲对比图
我们设置1.0 v为阈值电压，可以看到，随着训练次数的增大，一开始正的脉冲倾向于在后面发出超过阈值电压的脉冲。但是一开始负的脉冲，虽然一开始超过了阈值电压，但是由于随着训练次数的增大，变得不断被抑制，不再发出脉冲。我们的网络就是基于这样一种思路去训练与优化。
3.2.3 数值模拟结果数值模拟上，本文选取了两组实验数据进行了权值更新法则函数的模拟，即使用实验得到的LTP与STDP数据进行了数值模拟，并且对比了两者在应用于tempotron算法的差异，提出一定看法。
3.2.4 LTP权值改变法数值LTP曲线是模拟人类大脑学习时候的长程可塑性，在图像上体现为，施加一段固定脉冲间距和脉冲峰值的脉冲，使突触器件的模拟膜电压升高，经过一段时间再进行了衰减。表现的图像如下：
图3.8 LTP拟合图像
线是得到实验的LTP数据后，使用神经网络算法进行拟合，得到完美拟合的曲线，这样保证了能够使用完全的实验数据。另外由于实验的数据仅仅有LTP数据，然而对于我们的模拟也需要LTD数据，基于我们对于这两个图像的了解，他们在一定程度上是中心对称的。我们通过对于LTP数据的神经网络拟合，外推LTD的数据，将LTD的数据应用于模型的抑制环节，保证权值的增加与减少对称。
将LTP的数据带入，进行训练，设置最大epoch数为100次，设置阈值电压为1 v。训练结果如下：
图 3.9 准确率随训练次数的变化图像(LTP)
可以看到，在100 epoch下，准确率在随训练次数的增加而增加，最终稳定在89%左右。
3.2.5 STDP权值改变法人脑的学习模式是STDP已经被大部分论文和实验所证实，因此也许基于STDP的权值改变方法能够更加促进学习的效率。STDP的本质定义是说：如果突出前神经元的峰值脉冲到达时间小于突触后的神经元峰值脉冲，那么认为突触前神经元脉冲的产生可能是有利于突触后神经元的产生，即这两者之间是存在一定的联动关系的。于是加强这两个神经元的连接。反之则减弱它们之间的连接。
利用实验得到对的STDP Positive数据，波张选取375nm的光做刺激。得到光驱动下的STDP。但实验与理论存在偏差的一点，是光刺激下的STDP图像实际上是存在于一、二象限的，这样意味着，无论是突出前神经元的脉冲先到达还是后到达，产生的权值更新过程，都是加强该两个神经元之间的连接。在保证权值更新双向对称性的情况下，这样的情况显然是不允许。于是在三象限部分，本文选取了其他数据作为替代，这个数据是从电突触元器件得到的。这里也可以得出一个设想，是否可以有光与电合并的突触器件，使用光完成第一象限的STDP工作，由电器件完成第三象限STDP工作。为何要选择光器件是因为，光学突触器件的耗能相比于电学突触器件要节省很多。如果能够使用光电混合信号实现光电STDP，也不失为一种选择。
拟合后正向STDP函数表达式如下：
y=−0.346ln(x)+2.708
负向STDP函数表达式如下：
y=0.302ln(−x)−2.546
根据上面的STDP函数更新法则，带入我们的temportron算法进行求解。得到准确率变化情况如下，设置参数与LTP更新规则相同。
图3.10 准确率随训练次数变化情况(STDP)
可以看到，经由STDP训练的网络，在epoch=60左右的时候，已经达到了准确率100%，在训练的准确度与效率上，高于使用LTP训练的结果。这也可能是为什么当前很多的研究都着眼于STDP权重更新机制。这可能也和STDP实际上与人类大脑的学习机制十分相似，本次模拟也证明了大脑学习模式在权值调整上的优越性，基于LTP的调制模式，更多是对于算法当中核函数K(t)的模拟，而并非是对于本质上人类大脑学习模式的仿真。
3.2.6 结论无论选取LTP，STDP作为权值更新的方式，神经网络的权值更新一定要是对称，这样在梯度下降算法过程中，才能够有正和负梯度，使得最后的结果收敛于局部最小点。另外，在学习机制上，STDP是存在一定优越性的。后面本文将针对SDTP学习机制，将网络扩展到更大的规模，展现STDP学习机制的强大之处。
33.3 无监督脉冲神经网络数值模拟3.3.1 理论背景与基础这SNN的发展之所以广受著名，是因为它网络的元器件要求是有一定硬件基础的，不论是在神经元的设计上，如LIF模型，HH模型，还是电导突触，指数型的衰减机制，阈值电压。都可以通过我们设计的电学或者光学器件进行实现。
本文基于2015年Peter发表的关于STDP无监督学习网络的代码基础上，加上实验得到的数据，进行数值模拟。模拟之前，先了解一下网络的具体结构与基本理论。
对于神经元的设置，应用integrated -and-fire model模型：
τdVdt=(Erest−V)+ginh(Einh−V)+gexc(Eexc−V)
（3-6）
这里V是膜电压，Erest
是神经元在没有外界刺激下的一种静息电压。
τ
是抑制或者兴奋神经元的时间时间常数，这个常数时间上就是用于控制各种不同的STDP图像。
galignlink
和
gexc
是抑制性神经元和兴奋性神经元的电导值，这个值在神经网络中表现为权重，也是我们需要训练的东西。训练模式与tempotron算法类似，当膜电压到达阈值电压的时候，就会发送尖峰脉冲信号，然后膜电位复位到静息电压。如果有神经元的尖峰信号达到突触，那么突触就会提升权值，即电导，如果没有，那么权值就会指数型的衰减。权值更新的模式仍然是取决于突触前神经元与突触后神经元的尖峰达到时间差。如图3.11所示，由于前后神经元的脉冲尖峰抵达时间差不一样，产生了兴奋和抑制两种模式
图 3.11 STDP权值更新模式图[17]
我们需要定义兴奋性神经元与抑制性神经元的权值改变方式。对于兴奋性神经元的电导更新模式如下：
τgedgedt=−ge
（3-7）
抑制性电导的更新模式其实只需要更换常数：
τgidgidt=−gi
（3-8）
时间常数得控制会影响STDP得学习曲线，人脑或者生物的时间常数一般是10 ms-20 ms量级。我们由实验得到得时间常数数值也靠近这个值
然后是基于STDP的权值更新法则：
Δw=η(xpre−xtar)(wmax−w)u
（3-9）
实际上，STDP的更新规则很多，还有指数型的，这里选取一种更新规则，他们大多大同小异。这里的η
是学习的速率，
Xpre
是该脉冲产生时的上一次脉冲值，每当有一次脉冲到达突触时，
Xpre
会增加1，如果没有，它会按照指数型进行衰减。
Xtar
是前一次的突触前神经元产生的脉冲，其反应在突触后神经元的目标值。这其实也是在将突触前神经元和后神经元产生的时间在进行比较，从而正确的更新权值。
3.3.2 网络设计脉冲神经网络的设计与普通的经典神经网络有所不同，由图5.2看到，Input输入层图像的像素编码脉冲数据，脉冲的频率由图像像素点的灰度值，即成正比关系，28×28的像素值会变成一个784×1的一维序列，每一个值代表一定频率的脉冲信号。
图3.12 SNN神经网络结构[16]
之后进入激活层，激活层放置激活神经元，然后再进入抑制层，放置抑制层神经元。这里可以看到，非监督学习网络的结构是不存在标签值的。更新完全依靠激活层与抑制层之间的关系。从图3.12可以看到，输入层与激活层实际上时全连接模式，即每一个像素点产生的脉冲序列都会再激活层有一个对应权重。激活层与抑制层之间时一一对应连接，但抑制层与激活层的连接却是全连接模式，除了激活层已经与抑制层产生连接的神经元。这样的网络设计模式实际上是由理由的。这应用的winter take all法则，即当某个激活层的神经元产生兴奋后，该兴奋传递到抑制层后，抑制层会抑制其他所有神经元产生脉冲。也就是说，不断的训练后，能够产生脉冲的神经元会趋向于越来越容易产生脉冲，而其他神经元会越来越无法产生脉冲。从而达到训练的目的。这和传统的K-means算法也有异曲同工之妙，但不同的是STDP 非监督学习存在抑制层，从而避免了某几个神经元一直占据某个pattern。
3.3.3 模拟结果数值模拟将MNIST 六万个训练数据编码后作为脉冲输入，整个训练集进行了6次迭代，一共是36万张图片，训练结束后学习虑被置为零，动态阈值被锁定。之后输入每一类的数字图片，记录每个神经元对应该类图片的激活次数，并且选取其中激活次数最多的为该神经元的标签。之后使用测试集的一万张图片作为脉冲输入，观察每当一张图片输入时，哪个神经元的激活频率最高，如果该神经元的标签与输入图片属于同一pattern，那么认为分类正确。统计10000万张图片的平均准确率，得到网络的训练的评价值即Accuracy。
图3.13 神经网络权值矩阵图
这里训练后激活层的权值矩阵。之前提到了，当网络训练完成后，我们会输入每一个图片的pattern，以激活次数最高的神经元作为该pattern的标签，在这样经过改进后，图5.3是激活层神经元重组后的权值分布，可以看到，不同神经元对于不同pattern的适应程度不同，体现在颜色的深浅上。
图3.14 输入层到激活层权值矩阵可视化图
图3.15 激活层到抑制层权值矩阵可视化图
从图3.14我们可以看到，只有很少部分的权值很高，即呈现黄色小点模式，体现即只有少数pattern才能够产生脉冲，其他的脉冲都被抑制，这个图像很好体现了我们在学习过程中的winer-take-all的模式。图3.15体现的更加明显的是，因为网络的设计是激活层与抑制层一对一连接，抑制层与激活层反向全连接，但除去了从激活层连接过来的神经元，因此在权值的对角线上都是winer，而其他的神经元都被抑制，从而达到了我们从众多神经元中选取出适合当前输入的正确pattern。
之后我们输入10000个MNIST的test集图片进行外推，结果是：Sum response - accuracy: 91.43 number incorrect: 857。即我们在验证集上达到了91.43%的准确度。总的来说还是比较可观的。
结 论本文用了三个数值模拟的方法，分别对于神经元硬件化条件，神经突触硬件化条件，神经元学习规则优越性做了探究。在神经元硬件化上，通过使用不同的非线性函数进行数值模拟，得到了其实在当选取激活函数时，函数与输入值的正相关性并不是必要的，非线性才是最为重要的基准。并且作者使用简单的链式求导法则，证明了神经元的硬件化需要有加权乘法器的功能，并且强调了乘法器的线性程度。也就推出了权值更新时，权值该变量与输入值的正相关性的重要性，也可以说是正负变化的对称性是对随机梯度下降法达到收敛的充分条件。在SNN数值模拟上，本文先尝试了tempotron有监督SNN算法，并且对其权值改变的方程做出了LTP与STDP法则的两种试探，发现STDP的效果更好，也不愧是贴近人类大脑的学习模式。这里也需要指出tempotron算法的缺点在于该算法只能针对单神经元，即脉冲只能判断单个神经元能不能发出脉冲，泛用性不是特别强，但是将输入改成离散的脉冲输入，在神经网络的结构和理念上是一个很大的突破。接着文章以STDP学习机制更为优秀的基础上，在基于2015年Peter教授的无监督STDP学习网络[16]这篇论文的基础上，使用实验相关的数据进行了数值模拟，指出了该网络的结构，采用winter-take-all模式与IF神经元结构，实现了在没有任何标签和领域知识的无监督学习网络的模拟，并且在MNIST的test数据集上达到了91.43%的正确率。从实验上证实了STDP学习机制可以用于无监督学习，指出了其在未来发展的巨大潜力。
最后本文提出一些对于当前硬件神经网络研究的看法，目前实现硬件神经网络的方法在绪论也有提出，主要有微电子方法、半导体突触和光学实现。作者认为想要实现真正的类脑计算。我们就需要研究更与人类达到贴切的器件。尽管在微电子方面，目前的技术可以实现精度很高的数字模拟电路。但是实际上那也只是靠我们强大的算力与耗费了很多资源达到的结果。再说全光学的神经网络，这样的设想只能够用天才来形容，这样的网络耗能少，效率高，速度快。但这并不能够算是类脑计算，只是从物理的角度对于神经网络进行了实现。真正的类脑计算我相信应该是基于STDP，LTP, LTD这些与人脑大脑对于信号实际反映做出的模型之上的。近年来已经发展了很多基于STDP或者类脑计算的算法，并且在数值模拟上都证实了其实现的可能性。目前的当务之急应该是制备出与这些理论符合的突触器件或者神经元元件，然后进行集成，实现一个结合微电子设计电路与编码处理，从而实现一个从输入，到reference，再到自动Back Propagation修改误差的自主型芯片，真正达到off-chip模式的神经网络计算与硬件化。
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附 录代码具体说明请参考github.com/zhenghaobaby/graduated_design
作者简历姓名：郑浩 性别：男 民族：汉族 出生年月：1997-04-11 籍贯：四川成都
教育背景：
2012.09-2015.07 成都七中
2015.09-2019.07 浙江大学攻读材料科学工程学士学位
攻读学位期间发表的学术论文与取得的其他研究成果已：
[1]XXXXXXX
[2]XXXX
待：
[1]XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX
[2]XXXX
已授权专利：
[1]XXXXXX
减肥健身计划范文4
胖子是怎样炼成的
2014年10月25日下午5点半，安徽安庆师范学院旁边的一家健身会所里，一个漂亮的女孩子正耐心地教导十几个女学员练习健身减肥操。这个扎着马尾、穿着黑色背心的女孩名叫夏艳，如今的她身高170厘米，体重才100斤，被大家奉为“女神教练”。谁也没法想象，三年前，她曾是“吨位”高达200斤的超级大胖妞。
夏艳1992年出生于安徽省六安市裕安区。父母工作忙，没时间照顾她。为了不让女儿饿肚子，妈妈常在夏艳书包里塞很多美味的小零食。各色零食几乎填充了夏艳的整个童年。其他小朋友知道后，便结伴来抢她的零食。为了不被人欺负，夏艳主动要求来到少年宫学习武术。
学武运动强度大，加上又在长身体，夏艳胃口大增，每顿饭都能吃两三碗，外加大量的零食和碳酸饮料。初二时，她成了身高160厘米、体重130斤的小胖墩。同学们在背后笑话她，给她起难听的外号。深受打击的夏艳，把悲痛都转化成了食欲，每天不停地吃，体重也在不停地飙升。
上高中后，165厘米的夏艳，体重却高达170斤。一次上课时，夏艳桌子上不知从哪飞过来一个纸团。打开纸团，上面是一副漫画：一个丑陋的大胖子，坐在一个跷跷板上抬着头。画下面有几行自编的文字：一天，夏艳和她的朋友路过一个跷跷板，夏艳兴匆匆地跑过去，并且让她的朋友坐到跷跷板另一端，谁知道夏艳一屁股坐下去，她的朋友就“嗖”地一声被弹到太空去了，至今没有回来，所以我们要珍爱生命，远离胖子。同学的玩笑，让夏艳既生气又郁闷，可看看自己身上的肥肉，她也只能把苦水往肚子里咽。慢慢地，夏艳变得越来越自卑，整天窝在家里不愿见人。
2007年7月的一个周日，妈妈拉着夏艳陪她去超市买东西。想到周围人看自己像看怪物一样的眼光，夏艳死活不答应。妈妈劝她说天天闷在家里也不好，得出去走走，而且有很多东西要买，她也能帮着提点重物。到了超市，夏艳推着车子跟在妈妈身后，逛到有卖健身等电子器材的时候，妈妈从货架上拿下来一个电子秤，自己称完后又让夏艳称一称。拗不过妈妈，也怀着对自己体重的好奇，夏艳扭捏着站到秤上。谁知道她刚一站上去，就直接把秤面压裂了。用夏艳的话来说，妈妈和售货员都惊呆了，场面别提多尴尬了。最后妈妈不得不赔钱，拎着坏掉的秤回家。这次不愉快的超市购物体验，让夏艳整整半年都不肯再踏进那家超市。
由于家里从来没出过和她一样的大胖子，夏艳开始怀疑自己是不是得了什么病，从而影响了体重。然而到医院检查后，医生说她各项指标都很正常，之所以肥胖最根本的原因就是：管不住嘴，迈不开腿。爸妈和长辈们纷纷安慰她：“能吃是福，胖点没关系，只要身体好就行。”家人劝的多了，夏艳也想开了，甚至还能用自己的体重开玩笑。
立志从胖子瘦成一道闪电
2010年，已上高三的夏艳，体重185斤。她喜欢画画，最终选择了艺考。由于画画每天长时间低头，给颈椎造成很大的压力，再加上肥胖，过多的脂肪堆积压迫到神经，导致脑供血不足，夏艳经常会出现头晕的症状，曾经有两次她都因为突然昏倒而进急救室。这着实吓坏了夏艳的爸妈，女儿的体重也引起了他们的重视，夫妻俩开始在女儿不注意的情况下，克扣她的饭食。
吃不好就没法安心学习，夏艳的学习成绩直线下降。坚持了半个月，父母主动喊停，不再刻意减少夏艳的饭量。一反一复下，夏艳的体重再次飙升，最胖的时候接近200斤。
2011年8月，夏艳被安庆师范学院动画专业录取。人生即将迈入一个新的阶段，夏艳不愿意再过被肥胖折磨的日子，便下定决心要减肥，并为此制定了一系列的魔鬼训练计划：第一条，每天早上6点钟起床，绕既定路线跑一圈共五千米;第二条，跑步结束后直接到跑步终点的公园里打一个小时的羽毛球，接着回家吃午饭;第三条，下午4点半和早上的路程一样，跑步五千米;第四条，减肥期间一日三餐以清淡为主，不沾任何零食或饮料，爸妈和好朋友李雪负责陪练和监督。制定好计划后夏艳信心百倍，希望通过自己的魔鬼训练，真能从胖妞瘦成一道闪电。
2011年8月15日是夏艳实施减肥计划的第一天。早上6点钟，父母按照计划喊夏艳起床。从高考后就一直爱睡懒觉到中午才起床的夏艳，迅速爬起来，按照计划开始跑步。对于常人来说，跑五千米只要坚持一下并不是非常困难的事情，但是对一直都缺乏锻炼的夏艳来说，这简直比登天还难。在李雪的鼓励下，夏艳跑跑停停，一共跑了三个多小时才完成。跑完步并没有休息，紧接着就开始了一个小时的羽毛球锻炼。
饥肠辘辘的夏艳早就饿得头晕眼花了，打球的时候更是一点精神都没有，整个训练过程，基本上都是李雪发球，夏艳捡球。好不容易熬到训练结束，中午12点多夏艳回到家吃饭。看到餐桌上的菜式，夏艳灌了铅的腿仿佛被棍子打了一样沉重。痛苦地吃完一桌水煮青菜、水煮白菜、没有任何油分的白米饭，夏艳艰难地回到床上休息。
这次午睡，夏艳比哪一次都睡得香甜。到了下午4点半，夏艳洗把脸，跟父母一道出门，走到家附近的一个大操场，爸妈开始慢慢散步，而夏艳接着跑步。怀着对减肥的热情和信心，夏艳坚持了下来。坚持运动可能对习武八年的夏艳来说算一件咬咬牙能坚持熬过去的事儿，但是抵制美食的诱惑，可就没那么好打发了。
炎炎夏日，冷饮的诱惑比任何时候都强烈，克制自己的食欲对于夏艳来说绝对是相当艰难的事。每天都吃不饱饭，强烈的饥饿感常常让夏艳在跑步的时候看谁都像是鸡腿。一个多星期没见荤菜了，夏艳已经快支持不下去了，晚上趁爸妈睡着，蹑手蹑脚走到厨房打开冰箱门，她傻眼儿了，冰箱里面空空如也，除了青菜就是白菜。
翻遍了家里的抽屉和柜子，夏艳一毛钱也没有找到，就连坐了好多年的沙发垫子下面，妈妈也打扫得一干二净，这让巴望着能从角落里不经意“搜刮”出一两个硬币买零食解馋的夏艳万分沮丧。
减肥是艰难的，饥饿是痛苦的，偷吃零食是无望的，妈妈的计划更是“牢不可破”。熬过了两个星期，知道想尽办法也吃不到任何东西的夏艳，终于开始适应了每天的艰苦训练生活。21天，整整三周的魔鬼训练结束了，计划实施得很成功，夏艳身上的肥肉像鳞片一样掉落。站在秤上一称，体重减轻了整整41斤！170厘米的身高，拥有了148斤的体重。穿上女生衣服的夏艳欣喜若狂，一路蹦蹦跳跳地大声唱着：“我是女生，真正的女生……”夏艳对自己的体重非常满意，她觉得自己从一个将近200斤的大胖子，一个月不到变成一个140多斤的微胖界妹子，简直美爆了！
只要功夫深，胖子瘦成针
2011年9月15日，夏艳到学校报到。成功减肥的她一直处在兴奋状态，买了很多女孩子的衣服，开始留起长头发。大学的生活丰富多彩，夏艳每天都充满了新鲜和好奇。她积极参加学校的社团活动。活动多了，聚会也就少不了。在饭桌上，夏艳又开始吃很多富含油脂的食物。这让夏艳的体重开始反弹。一段时间后，夏艳的体重又回升了15斤。这对夏艳来说是新一轮的噩梦。可自己不是圣人，每次面对美食，那种想要尝一口的欲望，就像是小猫，狠狠挠抓着她的心。以前，爸妈和朋友的监督，自己对美衣和瘦身材的喜爱，是她与美食诱惑做斗争的助力，现在自己孤身一人，没有了“最强助力”，夏艳觉得她必须要给自己找点事做，来转移自己的注意力。
减肥离不开运动，夏艳找到学校附近的一家健身房，把自己除了正常吃饭之外所有的零花钱都用来充值办了健身卡。想到自己花那么大价钱去办卡，夏艳强迫自己按时去锻炼，这样才能对得起父母的血汗钱。从那以后，夏艳每天下课后都会到健身房锻炼。一开始，夏艳热情很高，但在健身房挥汗如雨了几天后，夏艳开始有点懈怠了，毕竟锻炼身体几个小时还不吃零食，是一件苦差事。夏艳还需要新的更强大的助力。
在健身房锻炼的时候，夏艳留意到健身房隔壁有个舞蹈室，里面有很多人在跳爵士舞。舞蹈的律动性和节奏感都让夏艳很喜欢。她看到踏着音乐节拍教人跳舞的教练，是个和自己差不多大的女孩子，对方站在舞台中央，一举一动那么有力那么美。一个想法在夏艳脑子里萌芽：我也要当舞蹈教练。只有当了舞蹈教练，她才有恒心要求自己坚持减肥。这个目标成了她与减肥做斗争的强大助力。夏艳报了爵士舞班，每节课都不肯落下，即使是业余的时候，她也会常常在宿舍里跟着音乐的节拍跳舞练习。
大二下学期，夏艳的爵士舞已经达到专业水准，凭借自己的努力，夏艳最终在健身会所立住了脚，成为一名爵士舞教练。
一年后，夏艳的体重停在了120斤，按照自己的身高，她希望自己能减到100斤左右，这样才标准。怕自己坚持不下去，这次，她给自己找来了更大的减肥“推力”：要当健身教练。每天放学后，她一头扎进健身馆，有时为了不影响学员锻炼，她总是最后一个走。夏艳的努力没白费，半年的时间，她的体重成功减至100斤，并练出了很棒的体形，如愿成为一名健身教练。
2014年11月1日，夏艳在自己空间里晒出了减肥前后的对比照，并晒出了自己的“减肥日志”。原本只想鼓励那些正在减肥的女孩，给她们一些信心，没想到，朋友们纷纷转发，短短几天，文章的点击量就超过了100万次，甚至登上了网易新闻头条，光明网、腾讯新闻、搜狐新闻紧跟其后报道了夏艳的故事。夏艳被网友们誉为“史上最励志的减肥女神”。许多被肥胖困扰的女孩纷纷前来抱大腿求教，夏艳把自己的减肥经验一一传授给了她们，她说很多女孩都想减肥，想减下来也不难，难的是如何一直维持下去，这时我们就需要给自己找个理由，找个“推力”，这样一来，每个女孩都有成为女神的潜质。
减肥健身计划范文5
一种“我能行”的健身态度会帮助你逾越减肥路途上的各种艰难险阻。为了减肥，获得健康，你没有必要争取做到完美的地步。只要时时留意自己的目标，一步一个脚印地朝着既定的方向前进就可以了。
B 一定要吃早餐（Breakfast）。
早餐确实是一天当中最为重要的一顿饭。早餐的内容可以很简单，既可以是一只香蕉、一杯低脂酸奶、一碗麦片粥，也可以是昨天晚上剩下的饭菜。即使吃一顿含有纤维与蛋白质的一小份饭，饭后心满意足的感觉也会持续到午餐时间。
C 要关注卡路里（Calories）。
在减肥过程中，卡路里起着举足轻重的作用。因而，我们要养成查阅食物标签的习惯，以便帮助我们做出健康的选择。还有，一定要牢记：食物标签上所列的内容都是以标签上标注的分量大小为基础的。在留意饭份大小的同时，再多注意一下你所喜欢的食物中所含热量的多少，这对于实现自己的减肥目标会大有裨益。
D 慎用各种节食方法（Diets）。
如今，能够帮助人们减肥的节食方法有成千上万种，可是如果减掉的重量没过多久又回到身上，那么这种减肥方法又有什么用呢？因而，各种极端的节食方法并不是减肥的正确途径。相反，要选择一种营养均衡的饮食计划，其中所含的热量还要足以保证不会使人感到饥饿。
E 就餐（Eating）必须保持均等的时间间隔。
营养专家指出，两顿饭之间的时间间隔最长不超过4小时～5小时。否则，饿得饥肠辘辘会使人在吃下一顿饭时变得狼吞虎咽。因而，一定要选择最适合自己的饮食方式，要确保每日至少三餐。
F 纤维素（Fiber）是天然的减肥帮手。
纤维素有两种形式，即可溶性纤维（存在于燕麦与豆类中的黏滞性纤维素）与不溶性纤维（存在于水果、蔬菜以及全粉谷物中的纤维素）。可溶性纤维素有助于降低胆固醇，不溶性纤维素含有难以消化的纤维，具有防治便秘的作用。两种形式的纤维素在胃内都会膨胀，从而使人产生饱腹感。此外，大多数富含纤维素的食物还含有大量的水分以及较低的卡路里，因而这类食物是减肥的必备食品。
G 咀嚼口香糖（Gum chewing）益处多多。
咀嚼不含糖分的口香糖有助于清除口腔中的细菌，满足你爱好甜食的习惯，并能减少吃东西的冲动。因此，你最好随身携带一条口香糖，一旦吃东西的欲望发作，就从中取出一片“无糖的点心”，犒劳一下自己。
H 只选择有益于心脏健康（Heart-healthy）的食物。
平日要选择那些饱和脂肪及转移脂肪酸较低的食物，以及天然无脂肪、低盐分的水果与蔬菜。此外，还要选择那些有益于健康的油脂，如菜籽油、橄榄油以及植物油等。要尽量多吃一些富含ω-3脂肪酸的食物，如核桃、亚麻籽、鲑鱼等。在选择奶制品与肉食时，要尽量挑选低脂或无脂乳品以及最瘦的畜肉与不带皮的禽肉。如果再添加一点儿豆类、全粉谷物，你的饮食结构就算圆满了。
I 购买（Invest）一台记步器，跟踪每日所走的每一步。
你知道吗？要想达到减肥效果，每天至少需要行走10000步才能实现这一目标，每日10000步相当于8公里的路程。因而，你每天都要激励自己多走几步，即便是走不上10000步也要如此。每走一步都能够给身体带来益处。
J 立刻行动起来（Just do it），养成一种经常参加锻炼的好习惯。
因为健身锻炼不但能够使人变得精力充沛，而且还能燃烧卡路里，提高肌体的平衡能力与协调能力，并能减缓心理压力。如果你没有足够时间去参加正规的健身锻炼课程，那不妨每日挤出3个10分钟的时间，进行见缝插针式的锻炼，同样能够取得可喜的成果。
K 一个富有成效的锻炼计划的关键因素（Key）就是要善于变换花样。
在进行健身锻炼期间，要善于尝试一些新颖的锻炼方式，如普拉提、瑜伽以及水上有氧锻炼等。尝试一些新的健身方法以及从中获得的健身乐趣，不但会使人保持昂扬的运动兴致，还能增强运动的意志。
L 低血糖（Low blood sugar）常常是造成两餐之间渴望吃甜食的真正原因。
因此，吃饭时进食一些富含瘦肉蛋白与纤维素的食物，对于保持血糖水平的稳定很有益处。当下一次吃甜食的欲望在两餐之间发作时，满足它的办法就是吃一些天然甜食，如水果，同时再喝一点儿低脂酸奶，以补充蛋白质。
M 细心品味饮食（Mindful eating）能够带来丰厚回报。
吃饭时，要关掉所有娱乐设施，专心致志投入到品尝饮食风味、质地以及特色上来。吃饭时如果能够做到一口一口地品评，从饮食中获得更大乐趣的同时，还能更加顺畅地接受身体发出的“吃饱”信号，从而减少进食过量的可能性。
N 夜间吃零食（Nighttime snacking）是大多数人所共有的一个影响减肥的坏习惯。
如果晚饭后吃东西，所摄入的卡路里大多是来自油炸土豆片、饼干等垃圾食品。为了能够保证晚饭是每天最后的一道饮食，餐后要赶紧刷牙，以切断再次进食的后路。如果你在夜间确实想吃东西，不妨用一些含卡路里较少的食品来应对，如含一片口香糖、一块硬糖或者喝一杯热茶等。
O 千万不要再来一点儿（One more）。
这看似无关紧要，但时间长了就会多摄入很多卡路里。我们在就餐时，往往会遇到“再来一勺汤”、“再来一块饼干”、“再来一杯酒”等诸如此类的热情相邀。然而，我们内心一定要明白，食量控制是减肥成功的基本前提。在吃饭时，你无须放弃自己喜欢的食物，但关键是要密切留意进食的食量。
P 蛋白质（Protein）是控制体重的秘密武器。
无论是正餐还是吃零食，都要有蛋白质，如瘦肉、低脂奶制品、豆类食物以及坚果等，因为这些蛋白质食物能够延长你的饱腹时间。
Q 戒掉（Quit）那些导致体重增加的坏习惯，代之以更加有利于健康的好习惯。
要做到这一点，只需稍加改进生活方式就可以做到，如用低脂牛奶而不是奶油来调和咖啡，不吃油炸食品等。以上这些做法会有助于养成一种更加有利于健康的饮食习惯，从而长期把减肥进行下去。
R 依赖（Rely）朋友、家人以及健身团体的帮助，来实现减肥目标。
当你开始制定减肥计划时，可能在短时间内会感到信心百倍，可几个星期过后那份健身热情常常要低落许多。这时，就需要亲朋好友的支持以及健身团体的帮助，你能够从他们那里获得健身的动力，从而顺利渡过这一艰难的时刻。
S 学会利用营养补剂（Supplement）。
每日服用一片复合维生素作为对健康饮食的补充，对于保证充足的营养很有必要。尽管我们在饮食方面已经尽了最大努力，也很难摄入每日所需的所有营养成分，因而每日服用一片复合维生素能够弥补饮食中的不足。
T 要对饮食习惯与体育锻炼进行密切跟踪（Track）。
你知道吗？成功减肥者的秘诀之一就是密切跟踪自己的减肥进程，把饮食摄入与健身锻炼的情况都一一记录在册。随时记录这些数据，对于减肥具有很大的推动作用，能够帮助我们沿着正确的道路进行下去，直至实现既定目标。
U Uncle Sam（山姆大叔，指美国政府）的建议很有指导意义。
如果能够按照美国最新的饮食指导原则，我们会变得更加健康、苗条。这一原则包括：多吃水果与蔬菜；多吃全粉谷物食品，至少有一半的食物来自全粉谷物；每日吃3份低脂奶制品，如酸奶、牛奶以及奶酪等；限制饱和脂肪、反式脂肪酸、食糖以及酒精的摄入量；关注自己饮食中钠盐的含量，少吃现成的食物；多运动身体，每日至少30分钟。
V 葡萄柚（vinefruit/grapefruit）是一位“脂肪斗士”，因而获得了“减肥水果”的美名。
最近，加利福尼亚的科研人员研究了葡萄柚的减肥效果后发现：餐前吃半个葡萄柚就能够获得瘦身减肥的效果。此外，葡萄柚还有其他的一些保健功用，例如其所含的番茄红素也是有名的抗癌成分，并且研究发现，红葡萄柚还具有降低血脂的作用。葡萄柚所含的热量也很低，半个葡萄柚只含有39卡路里的热量。
W 水（Water）是身体最钟爱的一种液体。
水不但能够解渴，而且不含任何卡路里，所以每日可以根据自己的情况，尽可能多喝水。最近研究显示：每天喝5杯水以上的女性，与每天饮用不足2杯者相比，死于心脏病的危险下降了50%。并且餐前饮水或者喝汤，能够抑制食欲，减少热量摄入，对于减肥很有益处。
X 不要寻找借口（Xcuses）。
你真的希望将减肥与改善身体健康状况长期进行下去吗？如果是这样，那就不要再寻找借口，赶紧付诸行动吧。虽然任何事情都是说来容易做来难，但只要停止寻找借口，用一个积极的心态去做事，哪怕是一件很小的事情，对于健康、减肥都十分有益。
Y 对酸奶（Yogurt）要特别关注。
酸奶可谓是一种健康饮品，如今各种各样包装规格的酸奶充斥着商店的货架，成了一种携带方便、营养丰富的流行饮品。你知道吗？身材苗条的法国女性非常青睐酸奶，因为低脂酸奶既容易使人产生饱腹感，又含有众多营养成分，如蛋白质、钙质等，是一种减肥瘦身的最佳饮品。
Z 把健康饮食与健身锻炼结合起来，你会感到脚下活力倍增（Zip）。
减肥健身计划范文6
近年来，几乎每年都会有因减肥不当猝死的新闻：17岁花季少女殒命减肥训练营、27岁准新娘因减肥胶囊而命丧黄泉……年轻的生命香消玉殒，令人扼腕痛惜。
在这个以瘦为美的时代，人们都在试图寻找一种“效果最好、最快、最根本、最健康、最无任何副作用”的减肥方法――17岁少女所参加的“减肥训练营”采取全封闭管理，承诺一个月可以减掉原体重的13%――这意味着体重84公斤的她经历一个月的“集中训练”后至少可以减掉11公斤；而令27岁准新娘殒命的减肥胶囊也称“纯天然”，并承诺无需控制饮食、不反弹，“14天拥有窈窕曲线”……
但肥肉并不是一天养成的，减肥怎么可能一蹴而就？想达到这样的效果，非“非人”训练或违禁药物不可。
上述减肥训练营堪称“集中营”，7月11日入营当天，女孩在微信中写道“噩梦啊”；次日她又写道“刚运动完，好累”，但随后，她又兴奋地表示“我们教练三个月瘦了100斤，好厉害！”而在女孩“晒”的一张晚饭的图片上，只有一碗豆腐汤和一个桃子……与此同时，含有违禁药物的减肥胶囊也令那位年轻的准新娘在生前多次昏倒，她曾在微博中写道：“太恐怖了，直接吧台倒地，太恐怖了，我会不会死在楼梯间啊”……如此减肥何谈安全？健康更是无从谈起。
