第一部分 网络概述 计算机网络的拓扑构型 计算机网络的组成与结构 计算机网络的定义与分类 计算网络的形成与发展 典型的计算机网络 第二部分 协议 网络参考模型OSI 网络互联设备 局域网技术 广域网协议 与Internet提供的主要服务 TCP/IP

➢ 计算机网络的概念和发展 ➢ 计算机网络的组成和分类（通信子网和资源子网） ➢ 计算机网络体系结构基本概念 ➢ ISO/OSI模型各层功能 ➢ TCP/IP体系结构和各层协议 计算机网络的基本功能 计算机网络的组成 计算机网络的分类 计算机网络的拓扑结构 数据交换技术 计算机网络的性能指标 因特网概述 计算机网络体系结构

通过对下一代制造系统网络特点的分析,提出了一种基于Internet的分布式网络管理系统,给出了其核心-基于人工神经网络的网络性能管理专家系统的模型.同时对此模型的核心模块——神经网络模块进行设计,实现网络性能问题的发现和相关原因的分析,并提出优化建议

9.1 概述 9.2 神经网络控制结构 9.3 单神经元网络控制 9.4 RBF网络监督控制 9.5 RBF网络自校正控制 9.6 基于RBF网络直接模型参考自适应控制 9.7 一种简单的RBF网络自适应控制 9.8 基于不确定逼近的RBF网络自适应控制 9.9 基于模型整体逼近的机器人RBF网络自适应控制 9.10 神经网络数字控制

主要内容 2.1计算机网络的体系结构的形成 2.2计算机网络的体系结构 2.2.1计算机网络功能的分层 2.2.2协议和协议的分层结构 2.2.3计算机网络的体系结构 2.3典型计算机网络参考模型 2.3.1计算机网络的标准化 2.3.2OS参考模型 2.3.3TCP/IP参考模型 2.4网络和网络服务

•RBF网络结构和模型 •RBF网络输出的计算过程 •RBF网络的一个实例 •RBF网络的学习算法 •RBF网络参数的有教师学习算法 •RBF网络的几个问题 •RBF网络的应用示例与MATLAB实现

回声状态网络是近年来新兴的一种递归神经网络,独特而简单的训练方式以及高精度的训练结果已使其成为当前研究的热点之一.在该网络中,引入了储备池计算模式这一新的神经网络的建设方案,克服了之前网络模型基于梯度下降的学习算法所难以避免的收敛慢和容易陷入局部极小等问题.围绕这种新型网络结构,国内外许多学者开展了多样的研究.本文全面深入介绍了回声状态网络这一新兴技术,讨论了回声状态网络的优缺点,并综合近年的研究现状,总结了回声状态网络的主要研究工作进展和未来的研究方向

§10－1 正弦电压和电流 §10－2 正弦稳态响应 §10－3 基尔霍夫定律的相量形式 §10－4 RLC元件电压电流关系的相量形式 §10-5 正弦稳态的相量分析 §10－6 一般正弦稳态电路分析 §10－7 单口网络相量模型的等效 §10－8 双口网络的相量模型 §10-9 正弦稳态响应的叠加

6.1 概述 6.1.1生物神经元模型 6.1.2 人工神经元模型 6.1.3 人工神经网络模型 6.1.4 神经网络的学习方法

一.图论与网络介绍 二.网络最大流问题