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

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

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

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

（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

（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:

（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

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

9-1电子设计自动化软件工具概述 9-2 Pspice应用 9-3EWB使用简介 9-4max+plu开发工具介绍 9-5小结

第一节 电阻的串、并联、混联及等效电阻 第二节 电阻的星形与三角形联结及等效变换 第三节 电源模型的联结及等效变换 第四节 受控源及含受控源电路的等效变换