人工神经网络为学习实数值和向量值函数提供了一种实际的方法，对于连续值和离散值的属性都可以使用，并且对训练数据中的噪声具有很好的健壮性。反向传播算法是最常见的网络学习算法。反向传播算法考虑的假设空间是固定连接的有权网络所能表示的所有函数的空间。包含3层单元的前馈网络能够以任意精度逼近任意函数，只要每一层有足够数量的单元。即使是一个实际大小的网络也能够表示很大范围的高度非线性函数。反向传播算法使用梯度下降方法搜索可能假设的空间，迭代减小网络的误差以拟合训练数据

6.1 Z变换 6.2 Z变换的性质 6.3 信号的Z变换求法 6.4 反Z变换 6.5 离散时间系统的Z变换分析法 6.6 数字滤波器的概念

5.1 单边拉普拉斯变换 5.2 拉普拉斯变换的性质 5.3 拉普拉斯反变换 5.4 线性系统的拉氏变换分析法 5.5 连续时间系统函数与系统特性

9.1 特征值与特征向量 9.2 Hermite矩阵特征值问题 9.3 Jacobi方法 9.4 对分法 9.5 乘幂法 9.6 反幂法 9.7 QR方法

一、连续时间信号的抽样 二、带通信号的抽样 三、模拟低通滤波器设计 四、模拟高通、带通、带阻滤波器设计 五、反混叠滤波器设计 六、A/D转换器 七、D/A转换器 八、重构滤波器设计

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微控电机在本质上和我们以前所讲的普通 电机并没有区别,只是他们的侧重点不同而 已:普通旋转电机主要是进行能量变换，要 求有较高的力能指标；而控制电机主要是 对控制信号进行传递和变换，要求有较高 的控制性能，如要求反应快、精度高、运 行可靠等等。控制电机因其各种特殊的控 制性能而常在自动控制系统中作为执行元 件、检测元件和解算元件

前面，在结合企业经济业务阐述账户和借贷记账法的运用中， 涉及到一系列账户。这些账户都有其自身的性质、用途和结 构都是从某一侧面反映和监督会计具体对象的变化过程和结 果，为经济管理提供会计信息。虽然这些账户是在囪核算中 分别加以使用的，但它们彼此之间并不是孤立的，而是相互 联系地组成一个完整账户体系

6.1 基本运算电路 6.2 实际运放电路的误差分析 6.3 对数和反对数运算电路 *6.4 模拟乘法器 6.5 有源滤波电路 *6.6 开关电容滤波器

4.1 拉普拉斯变换 4.2 典型信号的拉普拉斯变换 4.3 拉普拉斯变换的性质 4.4 拉普拉斯反变换 4.5 拉普拉斯变换与傅里叶变换的关系 4.6 连续系统的复频域分析 4.7 系统函数 4.8 由系统函数的零、极点分析系统特性 4.9 连续系统的稳定性 4.10 系统的信号流图