本课程较好地把握了计算机网络理论体系的系统性和高职高专理论教育的“必需、够用”原则、计算机网络基础理论知识的相对稳定性和主流技术的相对发展性之间的平衡。将理论教学内容分为计算机网络概述、数据通信基础、OSI/RM各层功能、局域网技术、网络互联设备和多层交换、网络操作系统和计算模型、广域网技术、TCP/IP协议、Internet/Intranet的原理和应用、网络技术应用等章节。
上传时间： 2014-01-16
上传用户：cazjing
本文根据无线传感器器网络的特点，建立了单目标成簇优化模型，以全网能量消耗最小化为目标，同时考虑了节点的能量消耗以及链路负载均衡等问题
上传时间： 2016-10-21
上传用户：xlcky
常用的说话人识别方法有模板匹配法、统计建模法、联接主义法(即人工神经网络实现)。考虑到数据量、实时性以及识别率的问题，采用基于矢量量化和隐马尔可夫模型(HMM)相结合的方法。 说话人识别的系统主要由语音特征矢量提取单元(前端处理)、训练单元、识别单元和后处理单元组成，
上传时间： 2014-07-08
上传用户：wqxstar
这是书上的常用算法和模型介绍，有BP网络的C语言实现，HMM的C语言实现，失量量化的C语言实现。
上传时间： 2016-10-27
上传用户：luopoguixiong
线性神经网络，BP神经网络，Hopfield神经网格，Elman神经网络，RBF神经网络；在模型应用模块中实现了六种实际应用：RBF网络的船用柴油机故障诊断，BP网络的齿轮箱故障诊断，SOM网络的回热系统故障诊断，BP网络的设备状态分类器，SOM网络的人口比例样本分类，SOM网络的土壤性状样本分类。
上传时间： 2013-12-27
上传用户：vodssv
神经网络也许是计算机计算的将来，一个了解它的好方法是用一个它可以解决的难题来说明。假设给出 500 个字符的代码段，您知道它们是 C、C++、Java 或者 Python。现在构造一个程序，来识别编写这段代码的语言。一种解决方案是构造一个能够学习识别这些语言的神经网络。这篇文章讨论了神经网络的基本功能以及构造神经网络的方法，这样就可以在编码时应用它们了。 根据一个简化的统计，人脑由百亿条神经组成 — 每条神经平均连结到其它几千条神经。通过这种连结方式，神经可以收发不同数量的能量。神经的一个非常重要的功能是它们对能量的接受并不是立即作出响应，而是将它们累加起来，当这个累加的总和达到某个临界阈值时，它们将它们自己的那部分能量发送给其它的神经。大脑通过调节这些连结的数目和强度进行学习。尽管这是个生物行为的简化描述。但同样可以充分有力地被看作是神经网络的模型。
上传时间： 2016-11-28
上传用户：alan-ee
论文：基于免疫Agent的入侵检测模型研究，对网络入侵有帮助
上传时间： 2016-12-06
上传用户：aix008
本文提出了一种新型的演进式学习的模型，可以通过自动下载网络上图片达到自动分类的目的
标签： 模型
上传时间： 2016-12-08
上传用户：秦莞尔w
P2P（Peer-to-Peer 端到端）模型是与C/S（客户/服务器）模型相对应。基于C/S的用户间通信需要由服务器中转，在C/S中的服务器故障将导致整个网络通信的瘫痪。。而基于P2P的用户间通信则是直接通信，去掉了服务器这一层，带来的显著优点是通信时没有单一的失败点，一个用户的故障不会影响整个P2P网络。本文提供了一种用JAVA实现P2P网络通信的方法。
标签： Peer-to-Peer P2P 模型 服务器
上传时间： 2014-01-12
上传用户：netwolf
这是一个java c/s模式的通信模型源码，可以帮组初学者学习java网络编程
上传时间： 2016-12-11
上传用户：qunquan
