采用3层前向神经网络描述混沌时间序列的动力学模型,给出了该网络拓扑结构的确定方法.以及使网络泛化误差达到最小为依据确定网络的输入节点和隐含节点个数.仿真结果表明:该方法不仅优化了网络的结构,而且大大减少了网络的泛化误差

通过将迟滞特性引入神经元激励函数的方式，构造了一种前向型迟滞神经网络模型.结合卡尔曼滤波方法，将其应用于风速时间序列的预测分析中.在原始风速时间序列的基础上，构造出风速变化率序列.采用迟滞神经网络分别对两种序列进行预测分析，并将预测结果利用卡尔曼滤波方法进行融合，从而得到最优预测估计结果.仿真实验结果表明，迟滞神经网络具有更加灵活的网络结构，能够有效改善网络的泛化能力，预测性能优于传统神经网络.采用卡尔曼滤波方法对预测结果进行融合后能够进一步提高预测精度，降低预测误差

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

一、了解网络信息安全基础知识 二、熟悉网络信息安全体系结构与模型 三、了解网络信息安全管理体系 四、初步掌握网络信息安全评测认证体系 五、了解网络信息安全与法律

为了对匹配决策问题进行建模与预测,提出了一种具有更多神经生理学特征的稀疏回声状态网络(ESN),并基于在线监督学习方法对网络进行训练.为了评估网络的匹配决策性能,设计了三组测试数据集对网络性能进行测试,并提出了一种基于网络期望输出与实际输出序列最大相关系数的评价方法.仿真结果表明,新模型只需要较少的训练时间即可获得较好的决策性能,且对发放时间间隔、平移和网络噪声具有较好的鲁棒性

基本概念 （1）网络的图表示 （2）节点的聚类系数 （3）节点的介数 （4）平均度和度分布 结构模型 （1）小世界网络 （2）无标度网络 （3）社区网络

第3章网络互联设备 3.1中继器和集线器 3.1.1中继器 中继器(RP repeater)是连接网络线路的一种装置,常用于两个网络节点之间物理信号的 双向转发工作。中继器是最简单的网络互联设备,主要完成物理层的功能,负责在两个节点的物理层上按位传递信息,完成信号的复制调整和放大功能,以此来延长网络的长度。它在OSI参考模型中的位置如图3-1所示

•CMAC网络特点 •改进的CMAC干式变压器卷线机跑偏信号谐波分析 •CMAC网络对非线性函数学习过程 •干式变压器卷线机跑偏信号谐波分析 •跑偏信号谐波仿真与分析 •改进的CMAC学习多维函数 •CMAC网络辨识MATLAB仿真举例 •CMAC网络原理及其应用

第一章 网络经济与电子商务 1、信息网络 2、网络经济的产生和发展 3、网络经济的运行 4、网络的经济学分析 第二章 电子商务模型 电子商务概念及内涵 电子商务起源和发展 企业电子商务发展 电子商务的功能与应用 我国电子商务发展中存在的问题

【自然语言处理与理解】复杂网络中的在线社交网络演化模型编辑部