11.1 模糊神经网络理论概述 11.2 模糊系统简介 11.3 RBF网络及其与模糊系统的功能等价 11.4 模糊神经元的一般构造方法 11.5 模糊神经网络 11.6 标准模糊神经控制器结构 11.7 模糊RBF型神经控制器结构

一、风量分配基本定律 二、网络图及网络特性 三、通风网络动态特性分析 四、矿井风量调节 五、应用计算机解算复杂通风网络

掌握计算机网络安全的基本概念、网络面临的各种安全威胁、产生安全威胁的原因，以及网络的安全机制

◼ 2.1 网络的构成 ◼ 2.2 网络的体系结构 ◼ 2.3 OSI模型 ◼ 2.4 TCP/IP模型 ◼ 2.5 OSI与TCP/IP模型比较 ◼ 2.6 网络的分类

本章对目前常用的几种智能优化计算算法作简单介绍，以使读者对它们有个基本认识。内容包括神经网络、遗传算法、模拟退火算法和神经网络混合优化学习策略。 10.1 人工神经网络与神经网络优化算法 10.2 遗传算法 10.3 模拟退火算法（simulated annealing，SA） 10.4 神经网络权值的混合优化学习策略

一、网络图的构成要素 网络图是反映一项任务中各组成部分相互关系的图。因 为图的形状如同网络,故称网络图。网络图由活动、事项、 路线三部分组成

8.1 网络的基本概念 8.1.1 网络的定义 8.1.3 网络的体系结构 8.1.2 网络的组成 8.1.4 局域网 8.1.5 网络安全 8.2 Internet概述 8.3 Internet的接入方式 8.4 Internet基本服务 8.5 电子邮件Email

1.4.1引言 1.4.2网络系统的体系结构 1.4.3网络系统结构参考模型SO/OS 1.4.4p/P协议 1.4.5OS参考模型与TCP/IP参考模型的比较

7.1 绪论 7.2 PID神经元的计算方法 7.3 PID神经元网络 7.4 SPID网络的反传算法 7.5 PID网络初值权重的选取和等价系统

网络操作系统 目的 1网络定义 2网络组成 (1)资源子网(分组交换器,多路转换器,分组装卸设备,网控中心,网关) (2)通信子网(Host终端,nos, NDBMS (3)网络规程