以圆坯连铸结晶器温度实测数据为基础,研究应用神经元网络求解结晶器传热反问题的可行性,并尝试将神经元网络与数值计算结合用于结晶器传热计算,探索针对实测数据的结晶器传热在线计算方法.结果表明,数值计算结果与实测温度符合较好,可真实反映实际生产中圆坯结晶器传热的非均匀特性

《局域网技术》课程PPT教学课件（组网工程）06 网络安全

对神经网络和传统模式识别技术的基本原理和应用特点进行比较.根据已有烧结合成O'-Sialon的实验数据,利用改进后的人工神经网络,构筑了材料相组成及性能的预测模块,并与模式识别技术处理得到的结果进行了比较.在此基础上,探索了合成O'-Sialon-BN复合材料的工艺条件,并通过实验结果进行了验证

以BP反传理论为基础,建立了对Osprey过程的前向多层神经网络,并对其进行测试.利用这一方法研究了Osprey过程中部分参数对孔隙度的影响.结果证明该网络较好地实现了学习和预测

广东海洋大学：电子工程系《计算机网络技术》课程教学大纲

在深入研究APT-2神经网络结构的基础上,提出了一种基于神经网络的自适应故障模式分类方法,并应用在轴承故障诊断中,结果表明:该方法对轴承故障模式具有自学习、快速稳定的识别能力

【知识工程】基于模糊超网络的知识获取方法研究

曲阜师范大学：物联网工程专业《计算机网络原理》课程教学大纲

东北大学：某学院应用通信工程专业《计算机网络基础》课程教学大纲

首先从绿色通信入手, 对网络能量效率的国内外研究现状进行了分析. 在此基础上, 对超密集网络的关键性能指标, 即能量效率的各种定义进行了梳理, 为建模奠定了基础. 其次, 讨论了网络能量效率建模和优化过程中经常使用的4种理论模型: 随机几何、博弈论、最优化理论和分数阶规划. 并综述了能效提升的技术, 包括高能效部署与规划、高能效基站休眠、高能效用户关联、高能效资源管理、高能效传输方式. 最后, 指出未来的可能的技术挑战: 网络能效理论与超密集网络体系架构、超密集小基站高能效覆盖机理、超密集网络的柔性资源匹配机理、移动用户群体行为建模与高能效服务方法. 通过研究超密集网络高能效覆盖机理和柔性资源匹配机理, 为未来无线通信网络建模和分析提供设计依据与技术支撑