反馈网络(Recurrent Network),又称自联想记忆网络其目的是为了设计一个网络,储 存一组平衡点,使得当给网络一组初始值时网络通过自行运行而最终收敛到这个设计的 平衡点上。 1982年,美国加州工学院物理学家霍普菲尔德(J. Hopfield)发表了一篇对人工神经网 络研究颇有影响的论文

针对求解一类二层多目标规划问题,首先将其转化为等价的单目标规划问题,然后利用遗传算法优化的反演性和混沌优化方法的遍历性,并结合精确罚函数求解非线性约束优化问题,提出了求解此类问题的混沌遗传算法.该方法能够有效改善遗传算法的局部搜索能力和搜索精度,求解精度和可靠性较高.实际算例表明,算法是有效可行的

7.3 图的遍历 7.3.1 深度优先搜索 7.3.2 广度优先搜索 7.4 图的连通性问题 7.4.3 最小生成树 7.5 有向无环图及其应用 7.5.1 拓扑排序 7.6 最短路径 7.6.1 从某个源点到其余各顶点的最短路径 7.6.2 每一对顶点之间的最短路径

一、冲击扰动系统预测陷阱 定义6.1.1设 (0) X=(x(1),(2;x(n 为系统真实行为序列而观测到的系统行为数据序列为 X=(x()x(2)x(n)=(()+i,x(2)+2x(n)+n) =X+ 其中ε为冲击扰动项,则称X为冲击扰动序列 要从冲击扰动序列X出发实现对真实行为序列X(0)的系 统之变化规律的正确把握和认识,必须首先跨越障碍ε. 如果不事先排除干扰而用失真的数据直接建模

6.1 SELECT--SL查询 十查询:向数据库发出检索信息的请求,它使用一些条件提取 特定的记录。其运行结果是一个基于表和视图的动态的数 据集合。 十数据源是一张或多张相关表或视图

自适应线性元件( Adaptive Linear Element,简称 Adaline)也是早期神经网络 模型之一,它是由威德罗( Widrow)和霍夫(Hof)首先提出的。它与感知器 的主要不同之处在于其神经元有一个线性激活函数,这允许输出可以是任意 值,而不仅仅只是像感知器中那样只能取0或1。另外,它采用的是W一H学 习法则,也称最小均方差(LMS)规则对权值进行训练,从而能够得到比感知器 更快的收敛速度和更高的精度 自适应线性元件的主要用途是线性逼近一个函数式而进行模式联想

1.物质的量为n的纯理想气体,该气体在如下的哪一组物理量确定之后,其它状态函数方有定值。 C(A)(B)(C) T,U(D) T, p

我们将这种类型的极限称为待定型,简称型。 待定型极限除了型以外,还有型、0∞型、∞±∞型、∞型、 1型、0°型等几种。我们先讨论如何求型和型的极限,其余几 种类型的极限都可以化成这两种类型进行计算

美国Fox软件公司于1984年开始先后推出 FOXBASE FoXPro1.0、 FoxPro2.0。1992年 Microsoft公司收购了Fox 软件公司后,先后推出了 FoxPro2、2.6。195年开始, Microsoft公司先后推出了适用于 Windows环境的vsua FoxPro3.0(简称vFP30)、VFP5.0、VFP6.0,其中 VFP5.0和VFP6.0既适用于 Windows95/98操作系统环境, 又适用于 Windows nt3.5/4.0操作系统环境。本书的内容是基 于 Windows95/98环境下的VFP6.0中文版

第一节 限制性内切核酸酶 第二节 DNA甲基化酶 第三节 核酸酶 第四节 DNA聚合酶 第五节 RNA聚合酶 第六节 连接酶 第七节 核酸末端修饰酶 第八节 其它酶类