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人工神经网络课程在生物信息学专业的教学实践与探讨 摘要：人工神经网络是在神经生理学、生物学、数学、计算机学等学科发展的基础上提出的，模拟人类大脑的结构和思维方式处理、记忆信息的一门学科。在处理信息方面，相比于传统人工智能方法具有非线性适应性，目前，在多个领域得到了成功的应用。本文主要根据人工神经网络在生物信息学相关专业的教学实践，从教学方式、教学方法、学科建设等方面进行探讨。 关键词：人工神经网络；教学实践；教学方法；生物信息学 中图分类号：G642.0 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2014）17-0208-03 人工神经网络是在神经生理学、生物学、数学、计算机学等学科发展的基础上提出的，模拟人类大脑的结构和思维方式处理、记忆信息的一门学科。具体来说，早在20世纪40年代，随着医学、生物学家们对人脑神经的结构、组成以及信息处理的工作原理的认识越来越充分，有学者提出以数学和物理方法对人脑神经网络进行抽象，并建立简化的模型，用以进行信息处理，这种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型，称之为人工神经网络ANN（Artificial Neural Network）[1]。 在人工神经网络中，各种待处理的对象（数据、特征、字符、抽象的模式等等）都可用神经元处理单元表示。这些神经元主要可以分为输入神经元、隐含神经元和输出神经元三大类。其作用各不相同，作为输入神经元的处理单元用来与外界产生连接，接收外界的信号输入；隐含神经元处于中间层，为信息处理的不可见层；输出神经元主要实现结果的输出。神经元之间相互连接，连接的权重反映了各神经元之间的连接强度，神经元之间的连接关系中蕴含着信息的表示和处理。人工神经网络主要是在不同程度、不同层次上模拟大脑处理信息的风格，具有非程序化、较强的适应性、自组织性、并行分布式等特点，其实现主要是通过网络的变换和动力学行为，涉及数学、生物学、人工智能、计算机科学、非线性动力学等多个学科[1]。作为一门活跃的边缘性交叉学科，在处理信息方面，相比于传统人工智能方法具有非线性适应性，成功地应用于神经专家系统、模式识别、组合优化、预测等多个领域，尤其在生物信息学领域得到了广泛的应用。生物信息学是20世纪末发展起来的一极具发展潜力的新型学科。人类的基因中蕴含着大量有用信息，利用神经网络可以对这些海量的信息进行识别与分类，进而进行相关的生物信息学分析。如利用神经网络分析疾病与基因序列的关系，基于神经网络对蛋白质结构的预测，基因表达谱数据的分析，蛋白质互作位点的预测等等，都取得了很好的效果[2]。 因此，在生物信息相关专业的本科生中开设人工神经网络课程尤为重要。经过多年的研究发展，已经提出上百种的人工神经网络模型，这就需要教师针对不同的专业背景，不同层次的学生，讲授不同模型的核心思想、推导过程、实际应用等等。本文主要根据人工神经网络在生物信息学相关专业的教学实践，从以下几个方面进行探讨。 一、引导式教学，激发学生的学习积极性 神经网络作为一门偏于理论分析的学科，传统的教学模式，即首先讲解模型的起源，接下来介绍模型的核心思想，然后就是一连串的数学公式推导，面对满黑板的公式，学生很难提起兴趣去认真学习相应的模型。所以，如何激发起学生的学习积极性，让学生重视这门课程，更好地掌握课程内容，掌握相关的模型理论基础、核心思想，更好地服务于本专业，是人工神经网络教学者亟待解决的问题。 首先，在导课的时候要生动，以引起学生对将要学习的内容的好奇心，让学生有兴趣投入到课堂学习内容中去。布卢姆说过：“最大的学习动机莫过于学生对所学知识有求知的兴趣。”只有在这种动机下的学习，才会提高自身的主动性与自觉性，达到提高教学质量的目的[3]。例如，在讲解hopfield神经网络的时候，通过举例对苹果、橘子的质地、形状、重量等特征的描述，运用“0，1”进行量化描述，然后应用神经网络就可以进行有效地分类；对于旅行商TSP问题，也可以通过hopfield神经网络寻找到最优路径。那么，这些问题是如何解决的呢？就需要大家来一起揭开hopfield神经网络的神秘面纱。其次，由于神经网络涉及大量的数学公式与数学方法，学生往往会有畏惧的心理，这就需要教师帮学生澄清思想误区，现在很多用于数据分析与计算的软件，如matlab工具箱、R软件里面都有很成熟的人工神经网络软件包，所以，学生只需要理解其工作原理、核心思想，学会使用现成的人工神经网络软件包处理数据，在熟练应用程序包的基础上，对相应的神经网络模型进行优化，改进，并且与其他的人工智能算法相结合，更好地为本专业服务。第三，在讲授人工神经网络理论内容的时候，要摒弃传统的呆板式的推导过程，以往的神经网络教学方法注重理论分析，通常是一连串的公式推导，公式中又涉及大量的符号，计算起来复杂又烦琐，学生会