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12-1非正弦周期信号 12-2周期函数分解为傅利叶级数 12-3有效值、平均值和平均功率 12-4非正弦周期电流电路的计算
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本章将在一阶电路的基础上用经典法分 析二阶电路的过渡过程通过简单的实例, 阐明二阶动态电路的零输入响应零状态 响应全响应阶跃响应和冲击响应等基本 概念
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18-1分布参数电路 18-2均匀传输线及其方程 18-3均匀传输线方程的正弦稳态解 18-4均匀传输线的原参数和副参数 18-5终端接特性阻抗的传输线 18-6终端接任意阻抗的传输线 18-7无损耗传输线 18-8无损耗方程的通解 18-9无损耗线的波过程
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16-1二端口网络 16-2二端口的方程和参数 16-3二端口的等效电路 16-4二端口的转移函数 16-5端口的连续 16-6回转器和负阻抗变换器
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二、小脑模型连接控制器(CMAC)网络 原理:从小脑活动只获取启发 (1)小脑从各种传感器获得信号、反馈和命令,构成地址,地址的内容形成各种所需的动作。 (2)输出的动作只限制在最活跃神经中的一个小子集,绝大多数神经元都受到抑制
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一、无监督学习神经元网络 竞争学 Kohonen习和自组织网络。 竞争学习根据输入模式来更新权值,输入单元i与所有输。出单元j用w连接。输入的数目即为输入的维数,输出的数目即为输入数据要聚类的数目
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(1)非线性 (2)分布处理 (3)学习并行和自适应 (4)数据融合 (5)适用于多变量系统 (6)便于硬件实现
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(1)都是非数值型的非线性函数的逼近器、估计器、和动态系统; (2)不需要数学模型进行描述,但都可用数学工具进行处理; (3)都适合于VLSI、光电器件等硬件实现。不同之处:(工作机制方面:
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(1)精确逻辑(传统逻辑)的一些概念 命题逻辑、布尔代数、和集合论是同构的。 隐含是重要的概念。 传统的命题逻辑中,命题的“真”和“假”必须具有 意义。逻辑推理是给定一个命题,组合成另一个命题的过 程
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模块(组合)网络 (1)产生的背景 (a)更好的映射非线性函数 (b)模拟人类神经系统分工
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