SOFM网络的思想来源 SOFM网络的结构模型 SOFM神经元的基本功能函数 SOFM的基本学习算法 仿真实例 几点注意事项

基于人工神经网络( Artificial Neural Network)的控制(ann-based Control)简称神经控制(Neural Control)。神经网络是由大量人工神经元(处理单元)按照一定的拓扑结构相互连接而成的一种具有并行计 算能力的网络系统。它是在现代神经生物学和认识科学对人类信息处理研究的基础上提出来的,具有很强 的自适应和学习能力、非线性映射能力、鲁棒性和容错能力

◼ 1.1 国际Internet 的发展史 ◼ 1.2 中国Internet的发展史 ◼ 1.3 IPv6发展史 ◼ 1.4 网络体系结构 ◼ 1.5 网络标准化 ◼ 1.6 网络性能度量

◼ 1.1 国际Internet 的发展史 ◼ 1.2 中国Internet的发展史 ◼ 1.3 IPv6发展史 ◼ 1.4 网络体系结构 ◼ 1.5 网络标准化 ◼ 1.6 网络性能度量

在实际的神经网络中,比如人的视网膜中,存在 着一种“侧抑制”现象,即一个神经细胞兴奋后 ,通过它的分支会对周围其他神经细胞产生抑 制。 自组织竞争人工神经网络正是基于上述生物结构 和现象形成的。它能够对输入模式进行自组织 训练和判断,并将其最终分为不同的类型

3.1网络设计的目标 3.2拓扑结构设计 3.3网络组件设计 3.4IP地址分配 3.5IP路由设计

1.1 计算机网络在信息时代中的作用 1.2 计算机网络的发展过程 *1.2.1 分组交换的产生 *1.2.2 因特网时代 *1.2.3 关于因特网的标准化工作 1.2.4 计算机网络在我国的发展 1.3 计算机网络的分类 1.3.1 计算机网络的不同定义 1.3.2 几种不同的分类方法 *1.4 计算机网络的主要性能指标 1.4.1 带宽 1.4.2 时延 1.4.3 时延带宽积和往返时延 *1.5 计算机网络的体系结构 1.5.1 计算机网络体系结构的形成 1.5.2 划分层次的必要性 1.5.3 计算机网络的原理体系结构 1.5.4 实体、协议、服务和服务访问点 1.5.5 面向连接服务和无连接服务 1.5.6 OSI 与 TCP/IP 体系结构的比较 *1.6 应用层的客户-服务器方式

1.1 计算机网络在信息时代中的作用 1.2 计算机网络的发展过程 *1.2.1 分组交换的产生 *1.2.2 因特网时代 *1.2.3 关于因特网的标准化工作 1.2.4 计算机网络在我国的发展 1.3 计算机网络的分类 1.3.1 计算机网络的不同定义 1.3.2 几种不同的分类方法 *1.4 计算机网络的主要性能指标 1.4.1 带宽 1.4.2 时延 1.4.3 时延带宽积和往返时延 *1.5 计算机网络的体系结构 1.5.1 计算机网络体系结构的形成 1.5.2 划分层次的必要性 1.5.3 计算机网络的原理体系结构 1.5.4 实体、协议、服务和服务访问点 1.5.5 面向连接服务和无连接服务 1.5.6 OSI 与 TCP/IP 体系结构的比较 *1.6 应用层的客户-服务器方式

一、掌握:协议、层次、接口与网络体系结构的基本概念 二、掌握:网络体系结构的层次化研究方法 三、掌握:OSI参考模型及各层的基本服务功能 四、掌握:TCP/IP参考模型的层次划分、各层的基本服务

复杂网络的社团结构分析（PPT讲稿）Community structure in complex networks（中国科学院：章祥荪）