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

2.1 计算机网络体系结构概述 2.2 OSI/ISO开放系统互连参考模型 2.3 TCP/IP模型 2.4 OSI模型和TCP/IP模型的区别

一、传输介质 二、网络体系结构 三、ISO OSI参考模型 四、OSI数据传输 五、TCP/IP参考模型

一、OSI网络参考模型和网络通信结构 二、TCP/IP协议 三、IP地址结构、分类和规划 四、路由选择 五、局域网组网技术 六、广域网组网技术