为了对匹配决策问题进行建模与预测,提出了一种具有更多神经生理学特征的稀疏回声状态网络(ESN),并基于在线监督学习方法对网络进行训练.为了评估网络的匹配决策性能,设计了三组测试数据集对网络性能进行测试,并提出了一种基于网络期望输出与实际输出序列最大相关系数的评价方法.仿真结果表明,新模型只需要较少的训练时间即可获得较好的决策性能,且对发放时间间隔、平移和网络噪声具有较好的鲁棒性

12.1 二端口网络的概念 12.2 二端口网络的方程和参数 12.3 二端口网络的等效电路 12.4 二端口网络的连接 12.5 二端口网络的网络函数 12.6 回转器和负阻抗变换器

网络层是因为网络的互连而产生的一 个结构层次。所谓网络互连就是将不同地 方的两个以上的计算机网络用一种或多种 通信设备相互连通起来,构成一个大的局 域网,或构成城域网、广域网。网络互连 的目的是为了实现更远距离的数据通信, 和在更大的范围内实现更多资源的共享

通过将迟滞特性引入神经元激励函数的方式，构造了一种前向型迟滞神经网络模型.结合卡尔曼滤波方法，将其应用于风速时间序列的预测分析中.在原始风速时间序列的基础上，构造出风速变化率序列.采用迟滞神经网络分别对两种序列进行预测分析，并将预测结果利用卡尔曼滤波方法进行融合，从而得到最优预测估计结果.仿真实验结果表明，迟滞神经网络具有更加灵活的网络结构，能够有效改善网络的泛化能力，预测性能优于传统神经网络.采用卡尔曼滤波方法对预测结果进行融合后能够进一步提高预测精度，降低预测误差

网络体系结构的定义和发展 计算机网络的体系结构是从功能的角度描述计 算机网络的结构 计算机网络的体系结构:为了完成计算机 间的通信合作,把每个计算机互联的功能划 分成有明确定义的层次,规定了同层次进程 通信的协议及相邻层之间的接口及服务。将 这些同层进程通信的协议以及相邻层接口统 称为网络体系结构

在语音识别中,卷积神经网络(convolutional neural networks,CNNs)相比于目前广泛使用的深层神经网络(deep neural network,DNNs),能在保证性能的同时,大大压缩模型的尺寸.本文深入分析了卷积神经网络中卷积层和聚合层的不同结构对识别性能的影响情况,并与目前广泛使用的深层神经网络模型进行了对比.在标准语音识别库TIMIT以及大词表非特定人电话自然口语对话数据库上的实验结果证明,相比传统深层神经网络模型,卷积神经网络明显降低模型规模的同时,识别性能更好,且泛化能力更强

针对网络控制系统模型参数选取困难的问题,利用特征模型和动态特征模型的自适应控制方法在实际工程中建模简单、控制精度较高的特点,以直流电机的网络控制系统为例,研究了具有时延和数据丢包网络情况下的网络控制系统,提出了基于特征模型的自适应控制方法和基于模糊动态特征模型的自适应控制方法.仿真结果表明:丢包率对特征模型控制器系统的影响较大,而网络延时对模糊动态特征模型控制器系统影响较大.所提两种方法均可有效保证网络控制系统的控制性能

第一章 导论. 1 第二章 网络顾客需求与行为分析. 10 第三章 网络市场调研. 17 第 4 章 网络营销战略与规划. 25 第 5 章 网络营销的差别化战略体系. 31 第六章 网络营销常用工具和方法. 50 第七章 网络营销导向的企业网站策划和推广. 68

本章主要内容及重点和难点：1、风量分配基本定律-三大定律 2、网络图及网络特性 1)简单网络 2)角联及复杂网络 3、网络的动态分析 4、矿井风量调节 5、计算机解算复杂网络

6.1 神经网络模型 6.2 反向传播多层前馈神经网络 6.3 其他神经网络 6.3.1遗传神经网络 6.3.2 径向基函数神经网络 6.3.3 概率神经网络PNN 6.3.4 竞争特征映射神经网络