回声状态网络是近年来新兴的一种递归神经网络,独特而简单的训练方式以及高精度的训练结果已使其成为当前研究的热点之一.在该网络中,引入了储备池计算模式这一新的神经网络的建设方案,克服了之前网络模型基于梯度下降的学习算法所难以避免的收敛慢和容易陷入局部极小等问题.围绕这种新型网络结构,国内外许多学者开展了多样的研究.本文全面深入介绍了回声状态网络这一新兴技术,讨论了回声状态网络的优缺点,并综合近年的研究现状,总结了回声状态网络的主要研究工作进展和未来的研究方向

2.1.1数据、信息和信号 2.1.2通信系统模型 2.1.3数据传输方式 2.1.4物理信道的连接方式 2.1.5串行通信与并行通信 2.1.6数据通信方式 2.1.7数字化是信息社会发展的必然趋势

1.3.1按网络拓扑结构分类 1.3.2按网络控制方式分类 1.3.3按网络规模分类 1.3.4按通信传输方式分类 1.3.5按网络配置分类 1.3.6其他分类方式

一、软件需求分析的任务和过程 二、结构化分析方法 三、原型化方法 四、动态分析方法 五、数据及数据库需求

1.了解软件需求的目标和任务 2.了解软件软件需求的获取方法 3.了解可行性研究的方法和可行性研究报告的主要内容。 4.掌握结构化分析方法

1.了解软件概要设计的原则和过程 2.掌握模块划分的评价准则一模块独立性的判别。 3.掌握结构化设计方法。 4.了解 Jackson系统开发方法和 Jackson程序设计方法

用多激光线代替单激光线应用于钢轨表面缺陷在线检测,解决了单激光线模式下由于钢轨跳动造成\伪缺陷\的问题.对相机采集到的多激光线单幅图像进行了中心线提取、差值算法检测、缺陷判别及缺陷图像拼接等处理,实现了缺陷的在线检测,并获得缺陷的完整区域图像.该方法利用多激光线单幅图像光带间的互相关和自相关深度信息提取图像的特征区域进行检测,避免了单激光线模式的深度拼接步骤,从根本上解决了由于钢轨跳动造成的\误检\问题.该方法已经在线应用于钢轨轨底的表面缺陷检测,相对于单激光线检测具有更高的准确率

利用变形温度为1120~1210℃、应变速率为0.1~20 s-1以及变形量为15%~60%的等温热压缩实验研究了GH4700合金的热变形行为.通过对低温和高应变速率条件下的形变热效应进行修正,得到准确的流变曲线,推导出描述峰值应力与温度和应变速率等变形参数的本构方程,并得到GH4700合金热变形表观激活能为322 kJ.组织分析表明,动态再结晶是热变形过程中最主要的软化方式,再结晶形核方式为应变诱发晶界迁移,变形温度升高和应变速率增大均有利于再结晶形核.再结晶发展阶段,随着变形量的增大和变形温度的升高,动态再结晶比例增加,在应变速率-温度坐标中,再结晶比例等值线呈反\C\形式.采用分段函数描述了不同应变速率下GH4700合金动态再结晶晶粒尺寸与变形参数的关系

1.了解软件测试的目的和原则。 2.了解软件错误的分类。 3.了解软件测试的过程和策略。 4.了解软件测试用例设计的方法,掌握逻辑覆盖、基本路径测试、因果图等测试用例设计方法。 5.了解程序静态测试的方法

一、复习要求 1.了解软件过程的概念、软件过程框架和软件过程模型。 2.了解软件项目管理的过程。 3.了解软件度量的种类,面向规模和面向功能的度量以及质量度量的种类。 4.掌握LOC估算和FP估算的方法,分解技术和工作量估算方法。 5.了解软件成本估算的概念,掌握 COCOMO成本估算方法