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確定性網(wǎng)絡，什么是確定性路由選擇確定性路由選擇的方法一般有哪幾種

來源：整理 時間：2023-08-22 23:29:53 編輯：智能門戶 手機版

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1，什么是確定性路由選擇確定性路由選擇的方法一般有哪幾種

路由器選擇根據(jù)個人需要進行選擇即可,一般來說,考慮穩(wěn)定性,個人買200塊左右的路由器,如果是企業(yè),就買專用的企業(yè)級路由器。
動態(tài)無級網(wǎng)是采用動態(tài)無級路由選擇技術(shù)實現(xiàn)路由選擇的通信網(wǎng)絡。通信網(wǎng)中各交換機均處于平等地位，沒有上、下級之分，任意兩個交換機都可以構(gòu)成發(fā)話（主叫）機—收話（終接）機對，并采用動態(tài)無級路由選擇技術(shù)在其間選擇最直接、最經(jīng)濟的通路。動態(tài)無級網(wǎng)由一部路由選擇計算機（或稱網(wǎng)路處理器）、若干程控長途交換機、連接交換機的通信線路以及交換機與網(wǎng)絡處理器之間的數(shù)據(jù)鏈路組成。

什么是確定性路由選擇確定性路由選擇的方法一般有哪幾種

2，網(wǎng)絡的隱蔽性與不確定性有什么區(qū)別

隱匿性腎炎，又叫做無癥狀性蛋白尿或血尿。隱匿性腎炎患者僅有尿常規(guī)檢查異常，沒有水腫、高血壓或腎功能損害等表現(xiàn)。多數(shù)隱匿性腎炎病人預后良好。但近來發(fā)現(xiàn)，相當一部分隱匿性腎炎患者后期出現(xiàn)了高血壓及腎功能減退，此應當引起隱匿性腎炎患者的注意。 隱匿性腎炎患者應避免過度勞累，以盡量減少病情的復發(fā)。隱匿性腎炎患者還應盡量避免使用對腎臟有損害的各種藥物；對反復發(fā)作的慢性扁桃體炎，如與血尿、蛋白尿密切相關，可待病情穩(wěn)定時行扁桃體切除。
隱蔽性，指的應該是由于線路、協(xié)議等，比如某一主機，在互聯(lián)網(wǎng)上一般是查找不到的。并沒有確定的標識符。所以很容易在龐大的網(wǎng)絡上，偽裝。不確定性，可能是指，影響因素較多。比如出現(xiàn)的問題，可能是外因，內(nèi)因，也許是物理鏈路的問題，也許是允許規(guī)則的問題。

網(wǎng)絡的隱蔽性與不確定性有什么區(qū)別

3，網(wǎng)絡傳播學的研究對象

我們剛才界定了網(wǎng)絡傳播學中的網(wǎng)絡傳播定義，它明白無誤地確立了網(wǎng)絡傳播學的研究對象——人類網(wǎng)絡傳播活動。網(wǎng)絡傳播學是傳播學的一個分支，是傳播學的子學科。傳播學亦稱“傳學”，研究人類一切信息傳播行為和傳播過程發(fā)生、發(fā)展規(guī)律及其同人和社會關系的一門新興學科。傳播學研究傳播的概念和本質(zhì)，信息與對象交互作用的規(guī)律，信息的產(chǎn)生與獲得、加工與傳遞、效能與反映，各種符號系統(tǒng)的形成及其在傳播中的作用，各種傳播媒介本身的地位和作用，傳播與社會各領域、各系統(tǒng)的關系等。傳播學將傳播分為四個層次：(1)人的內(nèi)向傳播。如自言自語，觸景生情，自我進行信息交流。(2)人際傳播。即個人與個人之間符號交流的行為。(3)組織傳播。即團體成員之間或團體之間的符號交流行為。(4)大眾傳播。即以印刷或電子為媒介，有目的的面向許多人的符號交流行為。20世紀30年代發(fā)軔于美國，第二次世界大戰(zhàn)后傳到西歐和日本，并逐漸為世界上許多國家所重視。聯(lián)合國教科文組織專門設立了國際傳播問題研究委員會，定期交流各國學者對傳播學的研究成果。網(wǎng)絡傳播是一種基于網(wǎng)絡的信息雙向交流。信息其實就是一種不確定性的減少或消除。網(wǎng)絡傳播學是以人類的網(wǎng)絡傳播活動為研究對象的。作為人類網(wǎng)絡傳播內(nèi)容的信息，能夠使人類減少或消除不確定性。網(wǎng)絡傳播的出現(xiàn)，極大地改變了信息傳播的方式，影響著人類知識的組織、傳遞和獲取，對人類的文化和政府的政策帶來深刻的影響。傳播作為聯(lián)系信息生產(chǎn)、積累和獲取的中心環(huán)節(jié)，起著承上啟下的作用。網(wǎng)絡傳播作為信息交流、傳播的一種重要渠道，使信息得以廣泛散發(fā)、吸收和利用。網(wǎng)絡傳播在人類的信息流通過程中將占有重要的地位，信息技術(shù)與手段的變革將對人類信息流通活動的方式產(chǎn)生深刻的影響。

網(wǎng)絡傳播學的研究對象

4，神經(jīng)網(wǎng)絡模型的介紹

神經(jīng)網(wǎng)絡（Neural Networks,NN）是由大量的、簡單的處理單元（稱為神經(jīng)元）廣泛地互相連接而形成的復雜網(wǎng)絡系統(tǒng)，它反映了人腦功能的許多基本特征，是一個高度復雜的非線性動力學習系統(tǒng)。神經(jīng)網(wǎng)絡具有大規(guī)模并行、分布式存儲和處理、自組織、自適應和自學能力，特別適合處理需要同時考慮許多因素和條件的、不精確和模糊的信息處理問題。神經(jīng)網(wǎng)絡的發(fā)展與神經(jīng)科學、數(shù)理科學、認知科學、計算機科學、人工智能、信息科學、控制論、機器人學、微電子學、心理學、光計算、分子生物學等有關，是一門新興的邊緣交叉學科。神經(jīng)網(wǎng)絡的基礎在于神經(jīng)元。神經(jīng)元是以生物神經(jīng)系統(tǒng)的神經(jīng)細胞為基礎的生物模型。在人們對生物神經(jīng)系統(tǒng)進行研究，以探討人工智能的機制時，把神經(jīng)元數(shù)學化，從而產(chǎn)生了神經(jīng)元數(shù)學模型。大量的形式相同的神經(jīng)元連結(jié)在—起就組成了神經(jīng)網(wǎng)絡。神經(jīng)網(wǎng)絡是一個高度非線性動力學系統(tǒng)。雖然，每個神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)和功能都不復雜，但是神經(jīng)網(wǎng)絡的動態(tài)行為則是十分復雜的；因此，用神經(jīng)網(wǎng)絡可以表達實際物理世界的各種現(xiàn)象。神經(jīng)網(wǎng)絡模型是以神經(jīng)元的數(shù)學模型為基礎來描述的。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(ArtificialNuearlNewtokr)s,是對人類大腦系統(tǒng)的一階特性的一種描。簡單地講,它是一個數(shù)學模型。神經(jīng)網(wǎng)絡模型由網(wǎng)絡拓撲．節(jié)點特點和學習規(guī)則來表示。神經(jīng)網(wǎng)絡對人們的巨大吸引力主要在下列幾點：1．并行分布處理。2．高度魯棒性和容錯能力。3．分布存儲及學習能力。4．能充分逼近復雜的非線性關系。在控制領域的研究課題中，不確定性系統(tǒng)的控制問題長期以來都是控制理論研究的中心主題之一，但是這個問題一直沒有得到有效的解決。利用神經(jīng)網(wǎng)絡的學習能力，使它在對不確定性系統(tǒng)的控制過程中自動學習系統(tǒng)的特性，從而自動適應系統(tǒng)隨時間的特性變異，以求達到對系統(tǒng)的最優(yōu)控制；顯然這是一種十分振奮人心的意向和方法。人工神經(jīng)網(wǎng)絡的模型現(xiàn)在有數(shù)十種之多，應用較多的典型的神經(jīng)網(wǎng)絡模型包括BP神經(jīng)網(wǎng)絡、Hopfield網(wǎng)絡、ART網(wǎng)絡和Kohonen網(wǎng)絡。 學習是神經(jīng)網(wǎng)絡一種最重要也最令人注目的特點。在神經(jīng)網(wǎng)絡的發(fā)展進程中,學習算法的研究有著十分重要的地位。目前,人們所提出的神經(jīng)網(wǎng)絡模型都是和學習算法相應的。所以,有時人們并不去祈求對模型和算法進行嚴格的定義或區(qū)分。有的模型可以有多種算法。而有的算法可能可用于多種模型。在神經(jīng)網(wǎng)絡中,對外部環(huán)境提供的模式樣本進行學習訓練,并能存儲這種模式,則稱為感知器;對外部環(huán)境有適應能力,能自動提取外部環(huán)境變化特征,則稱為認知器。神經(jīng)網(wǎng)絡在學習中,一般分為有教師和無教師學習兩種。感知器采用有教師信號進行學習,而認知器則采用無教師信號學習的。在主要神經(jīng)網(wǎng)絡如Bp網(wǎng)絡,Hopfield網(wǎng)絡,ART絡和Kohonen網(wǎng)絡中;Bp網(wǎng)絡和Hopfield網(wǎng)絡是需要教師信號才能進行學習的;而ART網(wǎng)絡和Khonone網(wǎng)絡則無需教師信號就可以學習49[]。所謂教師信號,就是在神經(jīng)網(wǎng)絡學習中由外部提供的模式樣本信號。

5，Industrial Ethernet和普通以太網(wǎng)有什么區(qū)別

Industrial Ethernet工業(yè)以太網(wǎng)不僅在物理設備上采用了工業(yè)等級的交換機、網(wǎng)線、接頭、通信處理器（CPx43-1/CP1613），而且工業(yè)以太網(wǎng)上運行的網(wǎng)絡協(xié)議有多種，在PLC之間、PLC和PC之間，西門子常用的是ISO、ISO-on-TCP和TCP，辦公室的普通以太網(wǎng)一般都是PC和PC之間打交道，主要是TCP/IP協(xié)議。 CPU315-2 PN/DP只支持IP地址的通信，也就是說它雖然有MAC地址，但不能用MAC地址來通信。從硬件組態(tài)上可以看出，PN接口只能組態(tài)IP地址，不能組態(tài)MAC地址。所以在WinCC中必須使用TCP/IP通道才能和CPU315-2 PN/DP通信。 WinCC中的TCP/IP通道并不是標準意義上的TCP/IP協(xié)議，它和Industrial Ethernet一樣都是西門子S7協(xié)議的子集，都是以太網(wǎng)的接口形式，前者使用IP地址通信，而后者使用MAC地址通信。準確地說TCP/IP通道是西門子封裝了ISO-on-TCP的S7協(xié)議，而Industrial Ethernet是西門子封裝了ISO的S7協(xié)議。Industrial Ethernet（IE）是通過MAC地址通訊 2.TCP/IP是通過IP地址通訊 3.如果用CP343-1，則最好通過S7-connection方式通訊，就是WinCC中的Named connection。當然，肯定也可以用IE或者TCP/IP。 4.相對來說，與西門子PLC通訊肯定是S7方式最好，不僅穩(wěn)定，而且通訊量大，且支持多種診斷。對于第三方的可以用IE和TCP/IP的，一般來說有MAC更加穩(wěn)定快速，因為MAC是唯一的，而IP是可以隨意更換的。但是如果網(wǎng)絡中有路由，則一般多用IP方式。無所謂好壞，都是一種通訊手段而已。 一般考慮的優(yōu)先級S7>IE>TCP/IP，當然這是一般情況，畢竟，東西是死的，人是活的。 對于400H的CPU，因為要建立S7冗余連接，所以這時必須要設置MAC地址，因為冗余連接從底層來說是靠MAC地址切換的。所以切換迅速。要是靠IP來切換的話就慢很多。你如果學過OSI七層模型就會知道，MAC地址通訊（ISO）是屬于第2層的，而IP是屬于第3層，TCP是屬于第4層的。層數(shù)越向上，報文越復雜，相應的通訊判斷條件也會增多，所以響應速度相應就會下降。 5.有時候為保證通訊的靈活和穩(wěn)定兼顧，也有IE和TCP/IP同時用的情況，相應的就有一種通訊方式是TCP-on-ISO的，就是要將IP地址和MAC地址同時設置。
工業(yè)以太網(wǎng)跟普通以太網(wǎng)使用的標準、應用場景、性能要求等均不同，具體表現(xiàn)：工業(yè)控制網(wǎng)絡不同于普通數(shù)據(jù)網(wǎng)絡的最大特點在于它必須滿足控制作用對實時性的要求，即信號傳輸要足夠快和滿足信號的確定性。實時控制往往要求對某些變量的數(shù)據(jù)準確定時刷新。由于Ethernet采用CSMA/CD方式，網(wǎng)絡負荷較大時，網(wǎng)絡傳輸?shù)牟淮_定性不能滿足工業(yè)控制的實時要求，故傳統(tǒng)以太網(wǎng)技術(shù)難以滿足控制系統(tǒng)要求準確定時通信的實時性要求，一直被視為“非確定性”的網(wǎng)絡?！　」I(yè)以太網(wǎng)采取了以下措施使得該問題基本得到解決：　　1.采用快速以太網(wǎng)加大網(wǎng)絡帶寬。　　Ether-net的通信速率從10、100 Mb/s增大到如今的1、10Gb/s。在數(shù)據(jù)吞吐量相同的情況下，通信速率的提高意味著網(wǎng)絡負荷的減輕和網(wǎng)絡傳輸延時的減小，即網(wǎng)絡碰撞機率大大下降，從而提高其實時性?！　?.采用全雙工交換式以太網(wǎng)?！　∮媒粨Q技術(shù)替代原有的總線型CSMA/CD技術(shù)，避免了由于多個站點共享并競爭信道導致發(fā)生的碰撞，減少了信道帶寬的浪費，同時還可以實現(xiàn)全雙工通信，提高信道的利用率?！　?.降低網(wǎng)絡負載?！　」I(yè)控制網(wǎng)絡與商業(yè)控制網(wǎng)絡不同，每個結(jié)點傳送的實時數(shù)據(jù)量很少，一般為幾個位或幾個字節(jié)，而且突發(fā)性的大量數(shù)據(jù)傳輸也很少發(fā)生，因此可以通過限制網(wǎng)段站點數(shù)目，降低網(wǎng)絡流量，進一步提高網(wǎng)絡傳輸?shù)膶崟r性?！　?.應用報文優(yōu)先級技術(shù)?！　≡谥悄芙粨Q機或集線器中，通過設計分類報文的優(yōu)先級和QOS來提高傳輸?shù)膶崟r性。
能說具體點嗎？一個是以太網(wǎng)一個是工業(yè)以太網(wǎng)？工業(yè)以太網(wǎng)包含以太網(wǎng)嗎？如果是s7-300和s5通信用哪種呢？wincc和343-1通信又用哪種？有什么不同，謝謝

6，神經(jīng)網(wǎng)絡分類問題

神經(jīng)網(wǎng)絡是新技術(shù)領域中的一個時尚詞匯。很多人聽過這個詞，但很少人真正明白它是什么。本文的目的是介紹所有關于神經(jīng)網(wǎng)絡的基本包括它的功能、一般結(jié)構(gòu)、相關術(shù)語、類型及其應用。 “神經(jīng)網(wǎng)絡”這個詞實際是來自于生物學，而我們所指的神經(jīng)網(wǎng)絡正確的名稱應該是“人工神經(jīng)網(wǎng)絡（ANNs）”。在本文，我會同時使用這兩個互換的術(shù)語。 一個真正的神經(jīng)網(wǎng)絡是由數(shù)個至數(shù)十億個被稱為神經(jīng)元的細胞（組成我們大腦的微小細胞）所組成，它們以不同方式連接而型成網(wǎng)絡。人工神經(jīng)網(wǎng)絡就是嘗試模擬這種生物學上的體系結(jié)構(gòu)及其操作。在這里有一個難題：我們對生物學上的神經(jīng)網(wǎng)絡知道的不多！因此，不同類型之間的神經(jīng)網(wǎng)絡體系結(jié)構(gòu)有很大的不同，我們所知道的只是神經(jīng)元基本的結(jié)構(gòu)。 The neuron -------------------------------------------------------------------------------- 雖然已經(jīng)確認在我們的大腦中有大約50至500種不同的神經(jīng)元，但它們大部份都是基于基本神經(jīng)元的特別細胞。基本神經(jīng)元包含有synapses、soma、axon及dendrites。Synapses負責神經(jīng)元之間的連接，它們不是直接物理上連接的，而是它們之間有一個很小的空隙允許電子訊號從一個神經(jīng)元跳到另一個神經(jīng)元。然后這些電子訊號會交給soma處理及以其內(nèi)部電子訊號將處理結(jié)果傳遞給axon。而axon會將這些訊號分發(fā)給dendrites。最后，dendrites帶著這些訊號再交給其它的synapses，再繼續(xù)下一個循環(huán)。 如同生物學上的基本神經(jīng)元，人工的神經(jīng)網(wǎng)絡也有基本的神經(jīng)元。每個神經(jīng)元有特定數(shù)量的輸入，也會為每個神經(jīng)元設定權(quán)重（weight）。權(quán)重是對所輸入的資料的重要性的一個指標。然后，神經(jīng)元會計算出權(quán)重合計值（net value），而權(quán)重合計值就是將所有輸入乘以它們的權(quán)重的合計。每個神經(jīng)元都有它們各自的臨界值（threshold），而當權(quán)重合計值大于臨界值時，神經(jīng)元會輸出1。相反，則輸出0。最后，輸出會被傳送給與該神經(jīng)元連接的其它神經(jīng)元繼續(xù)剩余的計算。 Learning -------------------------------------------------------------------------------- 正如上述所寫，問題的核心是權(quán)重及臨界值是該如何設定的呢？世界上有很多不同的訓練方式，就如網(wǎng)絡類型一樣多。但有些比較出名的包括back-propagation, delta rule及Kohonen訓練模式。 由于結(jié)構(gòu)體系的不同，訓練的規(guī)則也不相同，但大部份的規(guī)則可以被分為二大類別 - 監(jiān)管的及非監(jiān)管的。監(jiān)管方式的訓練規(guī)則需要“教師”告訴他們特定的輸入應該作出怎樣的輸出。然后訓練規(guī)則會調(diào)整所有需要的權(quán)重值（這是網(wǎng)絡中是非常復雜的），而整個過程會重頭開始直至數(shù)據(jù)可以被網(wǎng)絡正確的分析出來。監(jiān)管方式的訓練模式包括有back-propagation及delta rule。非監(jiān)管方式的規(guī)則無需教師，因為他們所產(chǎn)生的輸出會被進一步評估。 Architecture -------------------------------------------------------------------------------- 在神經(jīng)網(wǎng)絡中，遵守明確的規(guī)則一詞是最“模糊不清”的。因為有太多不同種類的網(wǎng)絡，由簡單的布爾網(wǎng)絡（Perceptrons），至復雜的自我調(diào)整網(wǎng)絡（Kohonen），至熱動態(tài)性網(wǎng)絡模型（Boltzmann machines）！而這些，都遵守一個網(wǎng)絡體系結(jié)構(gòu)的標準。 一個網(wǎng)絡包括有多個神經(jīng)元“層”，輸入層、隱蔽層及輸出層。輸入層負責接收輸入及分發(fā)到隱蔽層（因為用戶看不見這些層，所以見做隱蔽層）。這些隱蔽層負責所需的計算及輸出結(jié)果給輸出層，而用戶則可以看到最終結(jié)果?，F(xiàn)在，為免混淆，不會在這里更深入的探討體系結(jié)構(gòu)這一話題。對于不同神經(jīng)網(wǎng)絡的更多詳細資料可以看Generation5 essays 盡管我們討論過神經(jīng)元、訓練及體系結(jié)構(gòu)，但我們還不清楚神經(jīng)網(wǎng)絡實際做些什么。 The Function of ANNs -------------------------------------------------------------------------------- 神經(jīng)網(wǎng)絡被設計為與圖案一起工作 - 它們可以被分為分類式或聯(lián)想式。分類式網(wǎng)絡可以接受一組數(shù)，然后將其分類。例如ONR程序接受一個數(shù)字的影象而輸出這個數(shù)字?；蛘逷PDA32程序接受一個坐標而將它分類成A類或B類（類別是由所提供的訓練決定的）。更多實際用途可以看Applications in the Military中的軍事雷達，該雷達可以分別出車輛或樹。 聯(lián)想模式接受一組數(shù)而輸出另一組。例如HIR程序接受一個臟圖像而輸出一個它所學過而最接近的一個圖像。聯(lián)想模式更可應用于復雜的應用程序，如簽名、面部、指紋識別等。 The Ups and Downs of Neural Networks -------------------------------------------------------------------------------- 神經(jīng)網(wǎng)絡在這個領域中有很多優(yōu)點，使得它越來越流行。它在類型分類/識別方面非常出色。神經(jīng)網(wǎng)絡可以處理例外及不正常的輸入數(shù)據(jù)，這對于很多系統(tǒng)都很重要（例如雷達及聲波定位系統(tǒng)）。很多神經(jīng)網(wǎng)絡都是模仿生物神經(jīng)網(wǎng)絡的，即是他們仿照大腦的運作方式工作。神經(jīng)網(wǎng)絡也得助于神經(jīng)系統(tǒng)科學的發(fā)展，使它可以像人類一樣準確地辨別物件而有電腦的速度！前途是光明的，但現(xiàn)在... 是的，神經(jīng)網(wǎng)絡也有些不好的地方。這通常都是因為缺乏足夠強大的硬件。神經(jīng)網(wǎng)絡的力量源自于以并行方式處理資訊，即是同時處理多項數(shù)據(jù)。因此，要一個串行的機器模擬并行處理是非常耗時的。 神經(jīng)網(wǎng)絡的另一個問題是對某一個問題構(gòu)建網(wǎng)絡所定義的條件不足 - 有太多因素需要考慮：訓練的算法、體系結(jié)構(gòu)、每層的神經(jīng)元個數(shù)、有多少層、數(shù)據(jù)的表現(xiàn)等，還有其它更多因素。因此，隨著時間越來越重要，大部份公司不可能負擔重復的開發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡去有效地解決問題。 Conclusion -------------------------------------------------------------------------------- 希望您可以通過本文對神經(jīng)網(wǎng)絡有基本的認識。Generation5現(xiàn)在有很多關于神經(jīng)網(wǎng)絡的資料可以查閱，包括文章及程序。我們有Hopfield、perceptrons（2個）網(wǎng)絡的例子，及一些back-propagation個案研究。 Glossary -------------------------------------------------------------------------------- NN 神經(jīng)網(wǎng)絡，Neural Network ANNs 人工神經(jīng)網(wǎng)絡，Artificial Neural Networks neurons 神經(jīng)元 synapses 神經(jīng)鍵 self-organizing networks 自我調(diào)整網(wǎng)絡 networks modelling thermodynamic properties 熱動態(tài)性網(wǎng)絡模型
神經(jīng)網(wǎng)絡有多種分類方式，例如，按網(wǎng)絡性能可分為連續(xù)型與離散型網(wǎng)絡，確定型與隨機型網(wǎng)絡:按網(wǎng)絡拓撲結(jié)構(gòu)可分為前向神經(jīng)網(wǎng)絡與反饋神經(jīng)網(wǎng)絡。本章土要簡介前向神經(jīng)網(wǎng)絡、反饋神經(jīng)網(wǎng)絡和自組織特征映射神經(jīng)網(wǎng)絡。 前向神經(jīng)網(wǎng)絡是數(shù)據(jù)挖掘中廣為應用的一種網(wǎng)絡，其原理或算法也是很多神經(jīng)網(wǎng)絡模型的基礎。徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡就是一種前向型神經(jīng)網(wǎng)絡。 hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡是反饋網(wǎng)絡的代表。hvpfi}ld網(wǎng)絡的原型是一個非線性動力學系統(tǒng)，目前，已經(jīng)在聯(lián)想記憶和優(yōu)化計算中得到成功應用。 模擬退火算法是為解決優(yōu)化計算中局部極小問題提出的。baltzmann機是具有隨機輸出值單元的隨機神經(jīng)網(wǎng)絡，串行的baltzmann機可以看作是對二次組合優(yōu)化問題的模擬退火算法的具體實現(xiàn)，同時它還可以模擬外界的概率分布，實現(xiàn)概率意義上的聯(lián)想記憶。 自組織競爭型神經(jīng)網(wǎng)絡的特點是能識別環(huán)境的特征并自動聚類。自組織竟爭型神經(jīng)網(wǎng)絡已成功應用于特征抽取和大規(guī)模數(shù)據(jù)處理。
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    【知識】 日期：2023-08-22

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    【知識】 日期：2023-08-22

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    【知識】 日期：2023-08-22

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    【知識】 日期：2023-08-22

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    【知識】 日期：2023-08-22