人工神经网络为学习实数值和向量值函数提供了一种实际的方法，对于连续值和离散值的属性都可以使用，并且对训练数据中的噪声具有很好的健壮性。反向传播算法是最常见的网络学习算法。反向传播算法考虑的假设空间是固定连接的有权网络所能表示的所有函数的空间。包含3层单元的前馈网络能够以任意精度逼近任意函数，只要每一层有足够数量的单元。即使是一个实际大小的网络也能够表示很大范围的高度非线性函数。反向传播算法使用梯度下降方法搜索可能假设的空间，迭代减小网络的误差以拟合训练数据

网络总体方案是网络工程建设的柜架结构。网络总体方案的好坏直接影响到网络工程的质 量和性能价格比。为此本章专门介绍网络总体方案设计,并分以下内容叙述之

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

通过本章学习,读者应该掌握以下内容: 1.如何添加网络组件; 2.影响网络性能的因素和提高网络性能的方法; 3.任务管理器的使用; 4.使用网络监视器和性能监视器监控网络性能并进行优化;

基本概念 教学论与学习论 基本教学模式 基本教学法 远程教育媒体观

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

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,简称SA 10.4 神经网络权值的混合优化学习策略

 概述  Elman神经网络结构  Elman神经网络学习算法  Elman网络的MATLAB实现

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河南中医药大学：《计算机网络原理 Computer Networks》讲稿课件【2018版】第0章：教学安排与学习要求