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12.1 双代号网络计划 12.2 单代号网络图 12.4 网络计划优化
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1、网络规划(需求分析和可行性分析) 2、网络设计 3、工程实施
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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
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采用贝叶斯统计学原理改进传统神经网络算法,通过在神经网络的目标函数中引入表示网络结构复杂性的约束项,避免网络的过拟合以提高网络的泛化能力.将改进的神经网络应用于济钢1700mm热连轧机带钢厚度预测中,其预报精度、训练时间和网络稳定性均优于传统神经网络预测;然后应用贝叶斯神经网络预测带钢塑性系数;最后将出口带钢厚度和带钢塑性系数的实时预测值综合应用于带钢热连轧厚度控制系统,改进了传统的厚度控制方式,进一步提高带钢质量
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一、常用的网络传输介质特性和适用场合 二、传输介质的制作方法 三、结构化布线介绍
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一、主机的TCP/IP协议的配置过程 二、主机的网络实用程序功能及用法
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针对我国高炉的检测水平,采用人工神经网络的方法建立了一种用于铁水含硅量预报的神经网络模型。该模型具有良好的适应性和自学习功能
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8.1通信及网络概述 8.2通信实现 8.3网络通信 8.4自由口通信
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7.1 网络系统设计 7.2 局域网的系统集成 7.3 广域网连接技术与设计方案 7.4 实训
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本章主要讲解工程实践中网络安全与管理方 面的基本知识及初级应用,通过本章的学习,读 者应掌握以下内容:
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