第3章网络互联设备 3.1中继器和集线器 3.1.1中继器 中继器(RP repeater)是连接网络线路的一种装置,常用于两个网络节点之间物理信号的 双向转发工作。中继器是最简单的网络互联设备,主要完成物理层的功能,负责在两个节点的物理层上按位传递信息,完成信号的复制调整和放大功能,以此来延长网络的长度。它在OSI参考模型中的位置如图3-1所示

通过本章学习,读者应该掌握以下内容: 1.如何添加网络组件; 2.影响网络性能的因素和提高网络性能的方法; 3.任务管理器的使用; 4.使用网络监视器和性能监视器监控网络性能并进行优化;

本章对目前常用的几种智能优化计算算法作简单介绍，以使读者对它们有个基本认识。内容包括神经网络、遗传算法、模拟退火算法和神经网络混合优化学习策略。 10.1 人工神经网络与神经网络优化算法 10.2 遗传算法 10.3 模拟退火算法（simulated annealing，SA） 10.4 神经网络权值的混合优化学习策略

本章对目前常用的几种智能优化计算算法作简单介绍，以使读者对它们有个基本认识。内容包括神经网络、遗传算法、模拟退火算法和神经网络混合优化学习策略。 10.1 人工神经网络与神经网络优化算法 10.2 遗传算法 10.3 模拟退火算法 simulated annealing,简称SA 10.4 神经网络权值的混合优化学习策略

 概述  Elman神经网络结构  Elman神经网络学习算法  Elman网络的MATLAB实现

•CMAC网络特点 •改进的CMAC干式变压器卷线机跑偏信号谐波分析 •CMAC网络对非线性函数学习过程 •干式变压器卷线机跑偏信号谐波分析 •跑偏信号谐波仿真与分析 •改进的CMAC学习多维函数 •CMAC网络辨识MATLAB仿真举例 •CMAC网络原理及其应用

• 支持向量机 • 二元线性SVM • SVM用于非线性分类 • 机器学习方法 • 人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN） • 深度学习（Deep Learning）现状 • 经典的深度学习模型/算法 • 卷积神经网络 Convolutional Neural Networks (CNN) • 多层反馈网络 Recurrent neural Network(RNN) • 自动编码器 AutoEncoder • 受限玻尔兹曼机 Restricted Boltzmann Machine, RBM • 深度置信网络 (Deep Belief Nets，DBN）

基本概念 教学论与学习论 基本教学模式 基本教学法 远程教育媒体观

河南中医药大学：《计算机网络原理 Computer Networks》讲稿课件【2019版】第0章：教学安排与学习要求

河南中医药大学：《计算机网络原理 Computer Networks》讲稿课件【2018版】第0章：教学安排与学习要求