机器学习：自适应前馈神经网络结构优化设计

智能系统：利用互信息学习贝叶斯网络结构

机器学习：前馈神经网络结构动态增长-修剪方法

机器学习：用于因果分析的混合贝叶斯网络结构学习

5.1 概述 5.2 多址技术 5.3 区域覆盖和信道配置 5.4 网络结构 5.5 信令 5.6 越区切换和位置管理

香港中文大学：由耦合演化驱动的网络结构与相分离行为（PPT讲稿）Disconnected-connected network transitions and phase separation driven by coevolving dynamics

1．空间数据模型的基本问题 2. 场模型 3. 要素模型 4.基于要素的空间分析 5.网络结构模型 6.时空模型 7.三维模型

延安大学：《数字信号处理》课程教学讲稿（DigitalSignal Processing，DSP）第5章 时域离散系统的网络结构

第一节SDH传送网 第二节自愈网

岩土工程和采矿工程涉及大量的颗粒物质科学和技术难题,定量识别和提取光弹试验颗粒体系的力链网络结构和分布特征,对于认识和掌握其内部细观力学机理和研究宏观力学行为至关重要.采用彩色梯度均方值(G2)算法,建立了不同粒径的圆形颗粒和方形颗粒的接触力(F)和G2的关系;基于数字图像处理技术,提出了识别和区分图像中不同粒径圆形颗粒和方形颗粒的方法,获得了光弹图片中力链网络结构和力链分布方位.以煤矿综放开采为实例,对所提出的力链定量提取方法进行了验证分析,清晰揭示了综放采面矿压形成机理和本质特征.研究表明:单颗粒的F值与G2呈单调递增关系,且粒径越大,F随G2值的增长速度越快;颗粒体系接触力集中分布在0.5F