为了模拟汉语初学者的汉字认知过程,在Kohonen神经网络的基础上,改进了其网络结构和算法,并且将改进后的网络输出层根据Hebbian学习规则连接,构建了一个多Kohonen网络协同工作的汉字认知自组织神经网络模型.模拟研究结果表明,模型能够成功地学习到汉字的结构类型,且能有效识别出汉字的部件,在一定程度上模拟了汉字认知的部分过程,说明该模型用于汉字认知乃至汉语言习得的可行性

一、互连网络的基本概念; 二、网络互连的类型和层次; 三、网络互连的基本设备; 四、广域网的一些技术,涉及到PSTN、X.25、DDN、ISDN、FR等

❑空间数据结构 ⚫ 矢量数据结构 ⚫ 栅格数据结构 ❑矢量、栅格结构对比 ❑空间数据库特点 ❑传统数据库模型及特点 ⚫ 层次数据模型 ⚫ 网络数据模型 ⚫ 关系数据模型 ❑现行空间数据库管理方案 ⚫ 混合数据管理模式 ⚫ 扩展数据管理模式 ⚫ 统一数据管理模式 空间数据组织与管理

10.1系统集成概述 一、网络系统集成是一个复杂的系统工程, 它包括系统集成体系结构、层次规模、 目标、方式和步骤等内容,涉及计算机 、网络、通信和管理等方面的知识和技 术。一个好的网络系统集成对整个网络 系统起着很重要的作用

本章学习目标 ·了解广域网提供的两种类型的服务 ·了解路由选择机制,路由选择算法及拥塞控制原理 ·掌握IP地址的分类,IP地址与MAC地址的转换与ARP协议 ·掌握IP地址的申请、分配管理与子网划分,子网掩码的运 用 了解IP数据报的格式与工作原理、ICMP的作用 ·了解IPv6的机理和工作模式

针对BP神经网络训练时间长的问题,采用基于案例推理的方法预测精炼开始钢水温度.首先,应用层次分析法确定影响精炼开始钢水温度的各个因素的权值,并使用灰色关联度来计算案例的相似度,克服了传统相似度计算方法在案例信息不完整的情况下无法获取准确结果的缺点.然后,提出一个包含类选、粗选、精选和择优的四步检索方法,大大缩短了检索时间.最后,实验比较了人工神经网络和基于案例推理两种方法,结果表明基于案例推理比人工神经网络具有更高的命中率

1.1 计算机网络的演变与发展 1.2 计算机网络的功能和应用 1.3 计算机网络的层次体系结构 1.4 网络通信标准化组织 1.5 计算机网络的分类 1.6 实例简介

 4. 1 Introduction  4.2 Virtual circuit and datagram networks  4.3 What’s inside a router  4.4 IP: Internet Protocol  Datagram format  IPv4 addressing  ICMP  IPv6  4.5 Routing algorithms  Link state  Distance Vector  Hierarchical routing  4.6 Routing in the Internet  RIP  OSPF  BGP  4.7 Broadcast and multicast routing

 4. 1 Introduction  4.2 Virtual circuit and datagram networks  4.3 What’s inside a router  4.4 IP: Internet Protocol  Datagram format  IPv4 addressing  ICMP  IPv6  4.5 Routing algorithms  Link state  Distance Vector  Hierarchical routing  4.6 Routing in the Internet  RIP  OSPF  BGP  4.7 Broadcast and multicast routing

第06讲反向传播网络 给定任意>0和任意L2函数f:[0,1CR→R,存在一个三层BP网络,可以 在任意ε平方误差精度内逼近f。 实现任意N个输入向量构成的任何布尔函数的前向网络所需权系数数目为: