5.1 状态方程的直观列写与系统公式列写法 5.2 状态方程的端口建立法 5.3 状态方程的其它建立法 5.4 非线性网络的状态方程 5.5 网络状态方程的解 5.6 网络的CAA概述 5.1 状态方程的直观列写与系统公式列写法 5.2 状态方程的端口建立法 5.5 网络状态方程的解

11-1 二端口网络 11-2 二端口网络的方程与参数 11-3 二端口网络的等效电路 11-5 二端口网络的连接 12-1 解析法 12-2 图解法 12-4 小信号分析法

用计算机来分析求解复杂网络 关键是网络方程和网络结构如何表示、输入 4-5-1 节点分析法 4-5-2 回路分析法

11-1二端口网络 11-2二端口网络的方程与参数 11-3二端口网络的等效电路 11-5二端口网络的连接 12-1解析法 12-2图解法 12-4小信号分析法

第三节 网络媒体的监测 一、竞争对手网站 二、政府机构网站 三、专业调查机构网站 第四节 人际网络的采访 一、当面采访 二、电话采访 三、座谈会法 四、问卷调查法 五、专家调查法 第五节 实地考察法 一、参观企业 二、观察市场 三、参加商品展销会 四、特殊方法

5.1 引言 5.2 用信号流图表示网络结构 5.3 无奶长脉冲响应基本网络结构 5.4 有限长脉冲响应基本网络结构 5.5 状态变量分析法

5.1 引言 5.2 用信号流图表示网络结构 5.3 无奶长脉冲响应基本网络结构 5.4 有限长脉冲响应基本网络结构 5.5 状态变量分析法

应用有向超图理论引入超边的分解与收缩概念,把解决二个无源网络级联问题的陈氏基本互补划分(ECP)法改进为更有效的分解-收缩对(DCP)法,发展为有向(正根)分解-收缩对(PDCP)法,用于解决二个有源网络级联问题,在此基础上,进一步发展为一般分解-收缩(GDC)法,用于解决多个有源网络互联时求符号网络函数的问题

将灰色理论-神经网络方法应用于煤与瓦斯突出预测中,利用灰色系统理论的灰色关联法确定了控制矿井煤与瓦斯突出的主控因素,并对煤与瓦斯突出主控因素进行筛选.建立了煤与瓦斯突出危险性预测人工神经网络的数学模型和系统结构.在平顶山八矿突出区进行了煤与瓦斯突出危险性预测应用,预测效果表明:利用灰色系统理论-神经网络方法对预测矿井煤与瓦斯突出是可行的

提出了一种独立分量分析和BP神经网络相结合的人耳识别新方法(ICABP法).首先采用快速独立分量分析方法提取人耳图像的独立基图像和投影向量,然后采用改进的三层BP神经网络进行分类识别.该方法将ICA的空间局部特征提取功能和BP神经网络的自适应功能有机地结合起来,增强了系统的鲁棒性.实验表明,ICABP法取得了很高的识别率