一、无监督学习神经元网络 竞争学 Kohonen习和自组织网络。 竞争学习根据输入模式来更新权值,输入单元i与所有输。出单元j用w连接。输入的数目即为输入的维数,输出的数目即为输入数据要聚类的数目

（1)非线性 （2)分布处理 （3)学习并行和自适应 （4)数据融合 （5)适用于多变量系统 （6)便于硬件实现

（1)都是非数值型的非线性函数的逼近器、估计器、和动态系统; （2)不需要数学模型进行描述,但都可用数学工具进行处理; （3)都适合于VLSI、光电器件等硬件实现。不同之处:(工作机制方面:

（1)精确逻辑(传统逻辑)的一些概念 命题逻辑、布尔代数、和集合论是同构的。 隐含是重要的概念。 传统的命题逻辑中,命题的“真”和“假”必须具有 意义。逻辑推理是给定一个命题,组合成另一个命题的过 程

模块(组合)网络 （1)产生的背景 （a)更好的映射非线性函数 （b)模拟人类神经系统分工

9-1电子设计自动化软件工具概述 9-2 Pspice应用 9-3EWB使用简介 9-4max+plu开发工具介绍 9-5小结

第一节 电阻的串、并联、混联及等效电阻 第二节 电阻的星形与三角形联结及等效变换 第三节 电源模型的联结及等效变换 第四节 受控源及含受控源电路的等效变换

第一节 叠加定理 第二节 替代定理 第三节 戴维南定理与诺顿定理 第四节 最大功率传输定理

第一节 拉普拉斯变换及其性质 第二节 拉普拉斯反变换 第三节 运算形式的电路定律 第四节 用运算法分析线性网络

第一节 非正弦周期信号及其分解 第二节 对称波形的傅里叶级数 第三节 非正弦周期电流电路中的有效值、平均值、平均功率 第四节 非正弦周期电路电流的计算 第五节 滤波器