数据通信系统的模型如下图所示,其中产生要发送 的数据的设备,麦送器对信号进行转换或编码以产生能在传输 系统中传输的电磁信号,传输系统连接源和目的地的传输线或 复杂的网络,接受器从传输系统接受信号并转换成目的站设备 能处理的信号,目的站从接受器接受数据的设备

为了研究警报在社会关系网络环境中的传播特征及影响因素,基于多主体建模软件Repast仿真平台,以复杂系统和复杂网络理论为指导,在ER随机网络和WS小世界网络模型的基础上建立了警报的传播模型.对社会关系网络结构和信息源节点规则进行不同设置,通过对模拟结果的研究发现具有高聚类系数的网络结构和信息源选择高连接度的节点时,警报通知的传播效率明显提高

本章主要内容及重点和难点：1、风量分配基本定律-三大定律 2、网络图及网络特性 1)简单网络 2)角联及复杂网络 3、网络的动态分析 4、矿井风量调节 5、计算机解算复杂网络

针对目前局部回归神经网络动态BP算法的误差导数计算复杂、收敛速度慢的缺陷,提出了一种新的快速算法.该算法是将信号流图引入动态BP算法,较好地解决了求解误差导数的复杂性,同时采用BFGS算法加快了网络的收敛速度.仿真结果表明了本算法的有效性

总结和评述了混合理论模型三步曲的不同特点和相互联系揭示了统一混合网络的复杂性与普适性及其错综复杂的转变关系最后指出,该理论在多层次高科技网络等实际网络中的可能应用

研究了一种基于特征变量的复杂生产过程预测模型.与传统的建模方法相比,该方法不需要经过机理分析,而从信息科学的角度出发,在对反映生产过程工况原始动态数据进行特征选择的基础上,运用时间序列分析法建立其预测模型.同时讨论了它的神经网络实现方法.仿真结果表明了该方法的可行性

本文以普朗特应力函数解法为基础，通过与电路问题比拟，提出了求解复杂截面闭口薄壁杆件扭转问题的“回路单元法”。本文提出的方法对解决复杂截面闭口薄壁杆件扭转的工程问题有一定的应用价值。在教学上，可以起到开拓学生思路的作用

针对复杂生产过程中的工况识别问题,利用了模块化的设计方法,将其分为离线建模模块和在线决策模块.建模模块采用自适应延时神经网络构造各类工况相应的预测模型,决策模块通过计算未知工况序列相对于各类预测模型的匹配程度判断其所属类别

讨论一种动态神经网络——Elman回归神经网络的结构和算法.基于这一网络结构提出了非线性时变工业对象——直流电弧的神经网络建模方法,并与用其他方法为对象建立的模型进行了比较,结果证明回归网络模型能够很好地适配该工业对象,显示了动态神经网络在工业对象建模中的良好应用前景

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