网络模型有两种基本类型
网络模型有两种基本类型：协议模型和参考模型。
协议模型与特定协议簇的结构精确匹配。协议簇中分层的一组相关协议代表了连接以人为本的网络与数据网络所需的全部功能。4 层的 TCP/IP 模型描述了TCP/IP 协议簇中每个协议层实现的功能，因此属于协议模型。
参考模型为各类网络协议和服务之间保持一致性提供了通用的参考。参考模型的目的并不是作为一种实现规范，也不是为了提供充分的详细信息来精确定义网络体系结构的服务。参考模型的主要用途是帮助人们更清晰地理解涉及的功能和过程。7 层的开放式系统互联(OSI) 模型是最广为人知的网际网络参考模型，用于数据网络设计、操作规范和故障排除。
根据 OSI 参考模型可以说明构成 TCP/IP 协议簇的协议。在 OSI 模型中，TCP/IP 模型的网络接入层和应用层被进一步划分，用于说明这些协议层需要实现的全面功能。
TCP/IP 协议簇在网络接入层并没有指定通过物理介质传输时使用的协议，而只是描述了从 Internet 层到物理网络协议的传递。而 OSI 模型第 1 层和第 2 层则讨论了接入介质所需的步骤以及通过网络发送数据的物理手段。
这两个网络模型之间主要的相似之处在于 OSI 模型第 3 层和第 4 层。OSI 模型第 3 层是网络层，几乎全部用于讨论和记录为了通过网际网络编址和路由消息而在所有数据网络中发生的各种过程。Internet 协议 (IP) 是 TCP/IP 协议簇中包含第 3 层所述功能
的协议。
OSI 模型的第 4 层是传输层，通常用于描述管理
源主机和目的主机之间各个会话的一般服务或功能。这些功能包括确认、错误恢复和定序。传输控制协议 (TCP) 和用户数据报协议 (UDP) 这两个 TCP/IP 协议提供了
这一层需要的功能。
TCP/IP 应用层包括许多协议，为各种最终用户应用程
序提供特定功能。OSI 模型第 5 层、第 6 层和第 7 层供应用程序软件开发人员和厂商参考，用于生产需要访问网络进行通信的产品。
网络体系结构及OSI基本参考模型典型例题分析解答
网络体系结构及OSI基本参考模型典型例题分析解答 一、填空题 1.计算机网络层次及其协议的集合称为网络的___。 2.为进行计算机网络中的数据交换而建立的____、标准或____的集合称为网络协议。 3.0SI的全称为____,的参考模型是由____制定的标准化开放式计算机网络层次结构模型。 4.ISO包括____、服务定义和____三级抽象。 5.0SI的体系结构定义了一个七层模型,从下到上分别为物理层、数据链路层、____、运输层、会话层、____和____。 6.网络协议包含三要素,这三要素分别是语义、____和____。 二、单项选择题 1.在网络协议中,涉及数据和控制信息的格式、编码及信号电平等的内容属于网络协议的()要素。 A)语法B)语义C)定时D)语用 2.osI体系结构定义了一个()层模型。 A)8 B)9 C)6 D)7 3.在OSI的7层模型中,主要功能是在通信子网中实现路由选择的层次为(). A)物理层B)网络层C)数据链路层D)运输层 4.在OSI的7层模型中,主要功能是协调收发双方的数据传输速率,将比特流组织成帧,并进行校验、确认及反馈重发的层次为()。 A)物理层B)网络层C)数据链路层D)运输层 5.在ISO的7层模型中,主要功能是提供端到端的透明数据运输服务、差错控制和流量撞控制的层次为()。 A)物理层B)数据链路层C)运输层D)网络层 6.在ISO的7层模型中,主要功能是组织和同步不同主机上各种进程间通信的层次为(). A)网络层B)会话层C)运输层D)表示层 7.在OSI的7层模型中,主要功能是为上层用户提供共同的数据或信息语法表示转换，也可进行数据压缩和加密的层次为()。 A)会话层B)网络层C)表示层D)运输层 8.在开放系统互连参考模型中,把传输的比特流划分为帧的层次是()。 A)网络层B)数据链路层C)运输层D)分组层 9.在OSI的7层模型中,提供为建立、维护和拆除物理链路所需的机械的、电气的、功的和规程的特性的层次是()。 A)网络层B)数据链路层C)物理层D)运输层 10。在OSI的7层模型中,负责为OSI应用进程提供服务的层次是() A)应用层B)会话层C)运输层D)表示层 11。在创I的7层模型中,位于物理层和网络层之间的层次是()。 A)表示层B)应用层C)数据链路层D)运输层 12。在OSI的7层模型中,位于运输层之上的层次是()。 A)表示层B)数据链路层C)会话层D)应用层 13。允许计算机相互通信的语言被称为()。 A)协议B)寻址c)轮询D)对话
基于BP神经网络的预测模型
基于ＢＰ神经网络的国际黄金价格预测模型 公文易文秘资源网顾孟钧张志和陈友2009-1-2 13:35:26我要投稿添加到百度搜藏 [摘要] 为了寻找国际黄金价格与道琼斯工业指数、美国消费者指数，国际黄金储备等因素之间的内在关系，本文对1972年～2006年间的各项数据首先进行归一化处理，利用MATLAB神经网络工具箱进行模拟训练，建立了基于BP神经网络的国际黄金价格预测模型 [摘要] 为了寻找国际黄金价格与道琼斯工业指数、美国消费者指数，国际黄金储备等因素之间的内在关系，本文对1972年～2006年间的各项数据首先进行归一化处理，利用MATLAB神经网络工具箱进行模拟训练，建立了基于BP神经网络的国际黄金价格预测模型。 [关键词] MATLAB BP神经网络预测模型数据归一化 一、引言 自20世纪70年代初以来的30多年里,世界黄金价格出现了令人瞠目的剧烈变动。20 世纪70年代初,每盎司黄金价格仅为30多美元。80年代初,黄金暴涨到每盎司近700美元。本世纪初,黄金价格处于每盎司270美元左右,此后逐年攀升,到2006年5月12日达到了26年高点,每盎司730美元,此后又暴跌,仅一个月时间内就下跌了约160美元,跌幅高达21.9%。最近两年，黄金价格一度冲高到每盎司900多美元。黄金价格起伏如此之大,本文根据国际黄金价格的影响因素，通过BP神经网络预测模型来预测长期黄金价格。 二、影响因素 刘曙光和胡再勇证实将观察期延长为1972年～2006年时,则影响黄金价格的主要因素扩展至包含道琼斯指数、美国消费者价格指数、美元名义有效汇率、美国联邦基金利率和世界黄金储备5个因素。本文利用此观点，根据1972年～2006年各因素的值来建立神经网络预测模型。 三、模型构建
关于社会网络的指数随机图模型的介绍
介绍了指数随机图（P *）社交网络模型 （加里·罗宾斯，皮普派特森，尤瓦尔·卡利什，院长Lusher） 心理学系，行为科学，墨尔本大学商学院。 3010，澳大利亚 摘要： 本文提供的介绍总结，制定和应用指数随机的图模型的社交网络。网络的 各个节点之间的可能的关系被认为是随机的变量和假设，这些随机的领带变量 之间的依赖关系确定，一般形式的指数随机图模型的网络。不同的相关性假设 的例子及其相关的模型，给出了包括伯努利，对子无关，马尔可夫随机图模型。在社会选择机型演员的加入属性也被审查。更新，更复杂依赖的假设进行了简 要介绍。估计程序进行了讨论，其中包括新的方法蒙特卡罗最大似然估计。我 们预示着在其它组织了讨论论文在这款特别版：弗兰克和施特劳斯的马氏随机 图模型[弗兰克，澳，施特劳斯，D.，1986年马氏图。杂志美国统计协会81，832-842]不适合于许多观察到的网络，而Snijders等人的新的模型参数。[Snijders，TAB，派特森，P.，罗宾斯，GL，Handock，M.新规范指数随机图模型。社会学方法论，在记者]提供实质性的改善。 关键词：指数随机图模型;统计模型的社交网络; P *模型 在最近几年，出现了在指数随机图模型对于越来越大的兴趣社交网络，通常称为P *类车型（弗兰克和施特劳斯，1986;派特森和沃瑟曼，1999;罗宾斯等人，1999;沃瑟曼和帕蒂森，1996年）。这些概率模型对一组给定的演员网络 允许泛化超越了早期的P1模型类（荷兰和Leinhardt，1981年）的限制二元独立性假设。因此，它们允许模型从社会行为的结构基础的一个更为现实的构建。这些模型车的研究多层次，multitheoretical假说的有效性一直在强调（例如，承包商等，2006）。 已经有一些自Anderson等重大理论和技术的发展。（1999）介绍了他们对 P *型号知名底漆。我们总结了本文上述的进步。特别是，我们认为重要的是在概念上从依赖假设的衍生地，这些模型，模型的基本依据，然后作出了明确， 并与有关（不可观察）社会进程底层网络的形成假说更容易联系。正是通过新 的模式，可以开发一个有原则的方式，包括结合了演员的属性模型这样的做法。在模型规范和估计最近的发展需要注意的是，因为这样做就设置结构和部分新 技术的步骤依赖的假设，不仅扩大了级车型，但具有重要意义的概念。特别是，我们现在有一个更好的了解马尔可夫随机图，和有前途的新规格的性能已经提 出来克服他们的一些不足之处。 本文介绍了模型，并总结当前方法的发展与扩展概念的阐述（更多技术总 结最近被沃瑟曼和罗宾斯，2005年定;知更鸟和派特森，2005; Snijders等人，出版。）我们首先简要介绍理分析社交网络的统计模型（第1节）。然后，我 们提供指数随机图模型的基本逻辑进行了概述，并概述我们框架模型构建（第 2节）。在第3节中，我们讨论的重要概念一个依赖假设的建模方法的心脏。 在第4节中，我们提出了一系列不同的相关性假设和模型。对于模型估计（第 5章），我们简单总结伪似然估计（PLE）的方法，并检讨最近的事态发展蒙特 卡罗马尔可夫链最大似然估计方法。在第6节中，我们提出拟合模型，网络数
基于神经网络的预测控制模型仿真
基于神经网络的预测控制模型仿真 摘要：本文利用一种权值可以在线调整的动态BP神经网络对模型预测误差进行拟合并与预测模型一起构成动态组合预测器，在此基础上形成对模型误差具有动态补偿能力的预测控制算法。该算法显著提高了预测精度，增强了预测控制算法的鲁棒性。 关键词：预测控制神经网络动态矩阵误差补偿 1.引言 动态矩阵控制(DMC)是一种适用于渐近稳定的线性或弱非线性对象的预测控制算法，目前已广泛应用于工业过程控制。它基于对象阶跃响应系数建立预测模型，因此建模简单，同时采用多步滚动优化与反馈校正相结合，能直接处理大时滞对象，并具有良好的跟踪性能和较强的鲁棒性。 但是，DMC算法在实际控制中存在一系列问题，模型失配是其中普遍存在的一个问题，并会不同程度地影响系统性能。DMC在实际控制中产生模型失配的原因主要有2个，一是诸如建模误差、环境干扰等因素，它会在实际控制的全程范围内引起DMC的模型失配；二是实际系统的非线性特性，这一特性使得被控对象的模型发生变化，此时若用一组固定的阶跃响应数据设计控制器进行全程范围的控制，必然会使实际控制在对象的非建模区段内出现模型失配。针对DMC模型失配问题，已有学者进行了大量的研究，并取得了丰富的研究成果，其中有基于DMC控制参数在线辨识的智能控制算法，基于模型在线辨识的自校正控制算法以及用神经元网络进行模型辨识、在辨识的基础上再进行动态矩阵控制等。这些算法尽管进行在线辨识修正对象模型参数，仍对对象降阶建模误差(结构性建模误差)的鲁棒性不好，并对随机噪声干扰较敏感。针对以上问题，出现了基于误差校正的动态矩阵控制算法。这些文献用基于时间序列预测的数学模型误差代替原模型误差，得到对未来误差的预测。有人还将这种误差预测方法引入动态矩阵控制，并应用于实际。这种方法虽然使系统表现出良好的稳定性，但建立精确的误差数学模型还存在一定的困难。 本文利用神经网络通过训练学习能逼近任意连续有界函数的特点，建立了一种采用BP 神经网络进行预测误差补偿的DMC预测控制模型。其中神经网络预测误差描述了在预测模型中未能包含的一切不确定性信息，可以归结为用BP神经网络基于一系列过去的误差信息预测未来的误差，它作为模型预测的重要补充，不仅降低建立数学模型的负担，而且还可以弥补在对象模型中已简化或无法加以考虑的一切其他因素。 本文通过进行仿真，验证了基于神经网络误差补偿的预测控制算法的有效性及优越性，
神经网络模型预测控制器
神经网络模型预测控制器 摘要：本文将神经网络控制器应用于受限非线性系统的优化模型预测控制中，控制规则用一个神经网络函数逼近器来表示，该网络是通过最小化一个与控制相关的代价函数来训练的。本文提出的方法可以用于构造任意结构的控制器，如减速优化控制器和分散控制器。 关键字：模型预测控制、神经网络、非线性控制 1.介绍 由于非线性控制问题的复杂性，通常用逼近方法来获得近似解。在本文中，提出了一种广泛应用的方法即模型预测控制（MPC），这可用于解决在线优化问题，另一种方法是函数逼近器，如人工神经网络，这可用于离线的优化控制规则。 在模型预测控制中，控制信号取决于在每个采样时刻时的想要在线最小化的代价函数，它已经广泛地应用于受限的多变量系统和非线性过程等工业控制中[3,11,22]。MPC方法一个潜在的弱点是优化问题必须能严格地按要求推算，尤其是在非线性系统中。模型预测控制已经广泛地应用于线性MPC问题中[5]，但为了减小在线计算时的计算量，该部分的计算为离线。一个非常强大的函数逼近器为神经网络，它能很好地用于表示非线性模型或控制器，如文献[4,13,14]。基于模型跟踪控制的方法已经普遍地应用在神经网络控制，这种方法的一个局限性是它不适合于不稳定地逆系统，基此本文研究了基于优化控制技术的方法。 许多基于神经网络的方法已经提出了应用在优化控制问题方面，该优化控制的目标是最小化一个与控制相关的代价函数。一个方法是用一个神经网络来逼近与优化控制问题相关联的动态程式方程的解[6]。一个更直接地方法是模仿MPC方法，用通过最小化预测代价函数来训练神经网络控制器。为了达到精确的MPC技术，用神经网络来逼近模型预测控制策略，且通过离线计算[1,7.9,19]。用一个交替且更直接的方法即直接最小化代价函数训练网络控制器代替通过训练一个神经网络来逼近一个优化模型预测控制策略。这种方法目前已有许多版本，Parisini[20]和Zoppoli[24]等人研究了随机优化控制问题，其中控制器作为神经网络逼近器的输入输出的一个函数。Seong和Widrow[23]研究了一个初始状态为随机分配的优化控制问题，控制器为反馈状态，用一个神经网络来表示。在以上的研究中，应用了一个随机逼近器算法来训练网络。Al-dajani[2]和Nayeri等人[15]提出了一种相似的方法，即用最速下降法来训练神经网络控制器。 在许多应用中，设计一个控制器都涉及到一个特殊的结构。对于复杂的系统如减速控制器或分散控制系统，都需要许多输入与输出。在模型预测控制中，模型是用于预测系统未来的运动轨迹，优化控制信号是系统模型的系统的函数。因此，模型预测控制不能用于定结构控制问题。不同的是，基于神经网络函数逼近器的控制器可以应用于优化定结构控制问题。 在本文中，主要研究的是应用于非线性优化控制问题的结构受限的MPC类型[20,2,24,23,15]。控制规则用神经网络逼近器表示，最小化一个与控制相关的代价函数来离线训练神经网络。通过将神经网络控制的输入适当特殊化来完成优化低阶控制器的设计，分散和其它定结构神经网络控制器是通过对网络结构加入合适的限制构成的。通过一个数据例子来评价神经网络控制器的性能并与优化模型预测控制器进行比较。 2.问题表述 考虑一个离散非线性控制系统： 其中为控制器的输出，为输入，为状态矢量。控制
网络体系结构参考模型
一、互连网体系结构 1974年IBM提出了SNA（系统网络体系结构），考虑到各个网络存在的异构，异质，导致网络都属于封闭式网络，无法相互连接，通过ISO(国际标准化组织)定义了OSI（开放式系统互连）标准，将计算机网络进行分层分层优点：解决了通信的异质性问题，使复杂的问题简单化，向高层屏蔽低层细节问题，使网络的设计更加的简单、容易实现。 协议：网络中通信或数据交换的规则和标准 实体：发送接收信息的软件或硬件的进程 对等实体：不同系统内的同一层次两个实体 接口：相临两层之间的交互界面 服务：某一层和此层以下的层能力，通过接口交给相临层 协议栈：系统内的各个层的协议集合 网络体系结构：计算机网络的层次结构和协议的集合 1、ISO/OSI参考模型 ISO/OSI参考模型是一种逻辑结构，不是具体的设备，任何遵循协议的系统都可以相互通信经过OSI七层模型的数据要经历数据的封装（打包）和解封装（解包）过程，封装过程是将原数据从高层向低层传递的过程，每经过一层都需要加上该层的报头信息，解封装过程是从低层向高层传递的过程，每经过一层都需要将对等层的报头去掉还原为上层数据。
第一层：物理层 处于最底层，为上层提供物理连接，负责传送二进制比特流，在物理层中定义了机械特性（连接器形式和插针分配），电气特性（接口电路参数），功能特性（物理接口的信号线）和规程特性（信号线操作规程），传输介质可以使用有线介质或无线介质，物理层传输二进制比特流，为数据链路层提供物理连接物理层的典型设备有：集线器 第二层：数据链路层 链路的管理，流量的控制，差错控制，数据以数据帧格式传输的，数据帧包含帧头(H2)和帧尾(T2)MAC（介质访问控制），48位二进制组成，为了方便表示使用十六进制表示，网卡上的MAC地址是物理地址，在生产网卡时就内臵在网卡的ROM（只读存储器）芯片中了，不能修改，但是可以伪造（网卡属性中），为了表示网卡的全球唯一性，将MAC地址表示的48位二进制地址分为2部分，前24位表示厂商代号，后24位表示厂商内部代号，MAC地址相同的计算机不能够相互通信网桥，二层交换机，网卡都工作在数据链路层。 第三层：网络层 提供统一的寻址方案，完成分组的独立路由选择，网络层数据以数据包传输路由器工作在网络层，实现路径的选择，通过路由表中的路由表项，（直连路由，路由器自己接口所在的网络形成的路由表），（静态路由，管理员手工添加路由信息添加的路由表），（动态路由，路由器通过相互的路由学习，得到的路由表），路由器可以实现网络
BP神经网络预测模型及应用
B P神经网络预测模型及 应用 IMB standardization office【IMB 5AB- IMBK 08- IMB 2C】
B P神经网络预测模型及应用 摘要采用BP神经网络的原理，建立神经网络的预测模型，并利用建立的人工神经网络训练并预测车辆的销售量，最后得出合理的评价和预测结果。 【关键词】神经网络模型预测应用 1 BP神经网络预测模型 BP神经网络基本理论 人工神经网络是基于模仿生物大脑的结构和功能而构成的一种信息处理系统。该网络由许多神经元组成，每个神经元可以有多个输入，但只有一个输出，各神经元之间不同的连接方式构成了不同的神经网络模型，BP网为其中之一，它又被称为多层前馈神经网络。 BP神经网络预测模型 （1）初始化，给各连接权值（wij，vi）及阐值（θi）赋予随机值，确定网络结构，即输入单元、中间层单元以及输出层单元的个数；通过计算机仿真确定各系数。 在进行BP网络设计前，一般应从网络的层数、每层中的神经元个数、初始值以及学习方法等方面进行考虑，BP网络由输入层、隐含层和输出层组成。隐含层神经元个数由以下经验公式计算： （1）
式中：s为隐层节点数，m为输入层节点数，n为输出层节点数，h为正整数，一般取3―7. BP网络采用了有一定阈值特性的、连续可微的sigmoid函数作为神经元的激发函数。采用的s 型函数为： （2） 式中：s为隐层节点数，m为输入层节点数，n为输出层节点数，h为正整数，一般取3―7.计算值需经四舍五入取整。 （2）当网络的结构和训练数据确定后，误差函数主要受激励函数的影响，尽管从理论分析中得到比的收敛速度快，但是也存在着不足之处。当网络收敛到一定程度或者是已经收敛而条件又有变化的时候，过于灵敏的反映会使得系统产生震荡，难于收敛。因此，对激励函数进行进一步改进，当权值wij （k）的修正值Δwij（k） Δwij（k+1）<0时，，其中a为大于零小于1的常数。这样做降低了系统进入最小点时的灵敏度，减少震荡。 2 应用 车辆销售量神经网络预测模型 本文以某汽车制造企业同比价格差、广告费用、服务水平、车辆销售量作为学习训练样本数据。如表1。 表1 产品的广告费、服务水平、价格差、销售量 月份广告费 （百万元）服务水平价格差
社会网络影响力最大化算法及其传播模型研究
社会网络影响力最大化算法及其传播模型研究近年来,随着软件与硬件的飞速发展以及个人电脑和互联网的普及,基于熟人关系的网络如微信、基于同学关系的网络如人人网和基于关注关系的网络如微博等各类在线社交平台深受人们的喜爱并占据着人们几乎所有的业余时间,这些平台可以产生海量的数据,给社会网络分析带来了前所未有的机会,因此吸引了大批科研工作者对社会网络空间结构、传播规律等课题的研究和分析。其中,如何选择社会网络里影响力最大化的TOP-K节点及如何挑选社会网络传播模型这两个方向,成为了学术界研究的热门选择。 本文首先在前人研究的基础上,对社会网络影响力最大化算法里现有的算法进行了改进;其次,详细分析了独立级联模型和线性阈值模型,并引入人们在第一次接收信息和以后再次接收信息时会有不同反应这一现象以及遗忘规律,提出了一种新型的社会网络传播模型。具体研究内容如下:(1)基于三度影响力原则的线性衰减度中心性算法。 根据三度影响力原则,影响力主要在三度分隔以内有效,超过三度分隔,影响力几乎趋近于0。因此线性衰减度中心性以节点在三度分隔以内的潜在影响力来衡量节点的实际影响力,且这种潜在影响力从源节点向外传播到距离为2时影响力衰减到原来的α倍,传播到距离为3时再次衰减β倍,其中0<α,β<1。 计算出线性衰减度中心性之后,本文从3种不同的角度分别在4个公共数据集上验证了算法的有效性。(2)混合式传播模型。 真实的人际关系网络里存在着如下的事实:人们在第一次接触某些信息时,是否接受常常取决于信息本身;而在第一次拒绝之后,以后的每一次是否接受取决于以往所拒绝的人和现在推荐的人对其影响力的累积是否大于其自身的阈值,
Hopfield神经网络综述
题目：Hopfield神经网络综述 一、概述： 1.什么是人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN) 人工神经网络是一个并行和分布式的信息处理网络结构，该网络结构一般由许多个神经元组成，每个神经元有一个单一的输出，它可以连接到很多其他的神经元，其输入有多个连接通路，每个连接通路对应一个连接权系数。 人工神经网络系统是以工程技术手段来模拟人脑神经元（包括细胞体，树突，轴突）网络的结构与特征的系统。利用人工神经元可以构成各种不同拓扑结构的神经网络，它是生物神经网络的一种模拟和近似。主要从两个方面进行模拟：一是结构和实现机理；二是从功能上加以模拟。 根据神经网络的主要连接型式而言，目前已有数十种不同的神经网络模型，其中前馈型网络和反馈型网络是两种典型的结构模型。 1）反馈神经网络(Recurrent Network) 反馈神经网络，又称自联想记忆网络，其目的是为了设计一个网络，储存一组平衡点，使得当给网络一组初始值时，网络通过自行运行而最终收敛到这个设计的平衡点上。反馈神经网络是一种将输出经过一步时移再接入到输入层的神经网络系统。 反馈网络能够表现出非线性动力学系统的动态特性。它所具有的主要特性为以下两点：（1）.网络系统具有若干个稳定状态。当网络从某一初始状态开始运动，网络系统总可以收敛到某一个稳定的平衡状态； （2）.系统稳定的平衡状态可以通过设计网络的权值而被存储到网络中。 反馈网络是一种动态网络，它需要工作一段时间才能达到稳定。该网络主要用于联想记忆和优化计算。在这种网络中，每个神经元同时将自身的输出信号作为输入信号反馈给其他神经元，它需要工作一段时间才能达到稳定。 2.Hopfiel d神经网络 Hopfield网络是神经网络发展历史上的一个重要的里程碑。由美国加州理工学院物理学家J.J.Hopfield 教授于1982年提出，是一种单层反馈神经网络。Hopfiel d神经网络是反馈网络中最简单且应用广泛的模型，它具有联想记忆的功能。 Hopfield神经网络模型是一种循环神经网络，从输出到输入有反馈连接。在输入的激励下，会产生不断的状态变化。 反馈网络有稳定的，也有不稳定的，如何判别其稳定性也是需要确定的。对于一个Hopfield 网络来说，关键是在于确定它在稳定条件下的权系数。 下图中，第0层是输入，不是神经元；第二层是神经元。
虚拟社会仿真中的人际关系网络模型研究
万方数据
“这个世界怎么这么小啊”。其实，这就是著名的“六度分离”所描述的现象：“你和这个星球上的任何一个人之间最多只有六度的分离”。“六度分离”所揭示的现象，就是典型的“小世界”现象。小世界网络的一个典型特性，是网络中的平均距离较小，即节点到另外一个节点的平均距离较小。对应到现实世界的真实个体，两个个体之间哪怕是相隔万里，总是能通过各自的人际网络中的若干个体间接认识。从这个角度看，人际关系网络，固然复杂，却存在奇怪的“小世界”现象。 图１社会关系网络示意图［７】 ２．２人际关系网络的无标度特性 在人际关系网络中，每个个体都有其鲜明的个性特征，其朋友或者家庭成员等数量都是不同的，特别是朋友数量，性格外向、好交朋友的个体其朋友数量势必比那些内向的个体朋友数量多。换句话说，如果把个体当作网络中的节点，个体与个体间的联系当作边的话，那么每个节点的度都是不一样的。社会科学的相关研究指出，对于那些善于交际的个体，其认识的人会随着时间的增多而不断增多，其“圈子”就越来越大，同时，大部分普通人其人际网络中的个体是比较有限的。这种现象，其实一定程度上对应了复杂网络中的“无标度”特性，即节点的度更符合幂律分布而非泊松分布。２．３虚拟社会中人际关系网络的地域特性 虚拟社会，并不是对包罗万象的自然、人类社会进行“复制”，而是针对特定问题，就特定地区的社会进行仿真研究。因此，在该“社会”下的人际关系，具有具体的、很强的“地域”特性。每个地区因其文化传承、地理气候、教育程度等等各种文明的不同，其人际关系也呈现很强的地域特性。本文所研究的某地区的人际关系，除了人际关系的一般特性外，其个体性格普遍呈现外向，善于运用多种手段进行各种交流，从相关统计数据看，个体结交广泛；个体的主体意识比较强，对外来文化等各种影响比较排斥；个体十分关注本地区的整体建设，特别是事关民生的事情，参与意识很强。 ３人际关系网络模型关键算法 试图构建包含所有复杂关系的人际关系网络，其难度是 可想而知的，不仅要仿真出多种多样的关系，而且每个个体所拥有的人际关系网络因其独特的个性等特征而趋于惟一，并且会随时间动态变化。那么是否能够构建某种情况下的人际关系网络呢？需要指出的是，进行虚拟社会的仿真研究，本身就是在特定的背景下，有别于军事系统之外的属于战争系统仿真中的一部分，而且虚拟社会中的人际关系网络，更多的是体现人与人之间就战争问题进行相互交流过程，最终产生真实度较高的民意、舆论的战争环境。为此，构建虚拟社会下的人际关系网络，具体说就是在危机条件下，仿真某特定地区民众就当前发生的危机事件因交流而形成的人际关系网络，是可能的。同时，人际关系网络具有典型的“小世界”和“无尺度”特性，因此，研究小世界网络模型、无尺度网络模型的构造算法，对于研究人际关系网络模型的构造算法，是有一定借鉴的。 ３．１小世界网络模型构造算法‘２－７】【ｎ】 小世界网络模型，是Ｗａｔｔｓ和Ｓｔｒｏｇｔｚ于１９９８年提出的一个基于人类社会网络的模型，称为ＷＳ模型，其网络的生成主要是在规则图的基础上，通过节点间的随机化重连来实现。“随机化”过程是ＷＳ模型的一个典型特征，这个特征却很可能破坏了网络的连通性。为此，Ｎｅｗｍａｎ和Ｗａｔｔｓ在１９９９年提出了一种经过改造过的小世界网络模型。在该模型中，与ＷＳ模型类似，节点先排布在一个规则环状网上，但是ＮＷ模型不断开旧的连接，而是以概率Ｐ在节点间增加边，两个节点之间不允许有多重连接，也不允许节点的自连接，即该模型是通过用“随机化加边”取代ＷＳ小世界模型构造中的“随机化重连而得到的。 ＷＳ模型和ＮＷ模型都在规则网络中增加了“长程”边，它们的另一端节点不是自己的邻居。通过变化概率Ｐ，可以得到从规则网络（Ｐ＝０）到随机网络（Ｐ＝１）的一个变化过程。这两个模型从根本上说是一样的，都反映了复杂网络的一个性质：大部分节点只与它们的邻近节点相连，同时也有某些节点可与非邻近节点直接相连。从人际关系中，圈子的存在，其实也说明了这个特性，民众更善于在自己周围环境中结交朋友，而形成地理空间上较小的人际圈子，当然，这并不排除与地理空间较远甚至很远的个体认识的可能性。３．２无尺度网络模型构造算法＂。９１ Ｂａｒａｂａｓｉ和Ａｌｂｅｒｔ认为复杂网络具有两个重要的性质：增长性，即网络规模不断扩大的同时其自身在不断演化；优先连接性，即新的节点更倾向于与那些具有更多连接度的节点相连。这两个性质决定了复杂网络中节点的度分布更接近幂律分布。在此基础上，他们提出了著名的ＢＡ模型，节点间是否相连，是通过节点的度来决定的，即网络节点的度越大，新节点与其连接的概率就越大，两者成正比关系。由此生成的网络不仅具有幂律的度分布，而且同时具有较大的集聚系数和较小的平均距离。 从上述分析可以看出，人际交往构成的人际关系网络，既有小世界网络中节点间的平均距离较小，又有其节点的度 一１５—万方数据
Hopfield神经网络综述
题目： Hopfield神经网络综述 一、概述： 1.什么是人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN) 人工神经网络是一个并行和分布式的信息处理网络结构，该网络结构一般由许多个神经元组成，每个神经元有一个单一的输出，它可以连接到很多其他的神经元，其输入有多个连接通路，每个连接通路对应一个连接权系数。 人工神经网络系统是以工程技术手段来模拟人脑神经元（包括细胞体，树突，轴突）网络的结构与特征的系统。利用人工神经元可以构成各种不同拓扑结构的神经网络，它是生物神经网络的一种模拟和近似。主要从两个方面进行模拟：一是结构和实现机理；二是从功能上加以模拟。 根据神经网络的主要连接型式而言，目前已有数十种不同的神经网络模型，其中前馈型网络和反馈型网络是两种典型的结构模型。 1）反馈神经网络(Recurrent Network) 反馈神经网络，又称自联想记忆网络，其目的是为了设计一个网络，储存一组平衡点，使得当给网络一组初始值时，网络通过自行运行而最终收敛到这个设计的平衡点上。反馈神经网络是一种将输出经过一步时移再接入到输入层的神经网络系统。 反馈网络能够表现出非线性动力学系统的动态特性。它所具有的主要特性为以下两点：（1）.网络系统具有若干个稳定状态。当网络从某一初始状态开始运动，网络系统总可以收敛到某一个稳定的平衡状态； （2）.系统稳定的平衡状态可以通过设计网络的权值而被存储到网络中。 反馈网络是一种动态网络，它需要工作一段时间才能达到稳定。该网络主要用于联想记忆和优化计算。在这种网络中，每个神经元同时将自身的输出信号作为输入信号反馈给其他神经元，它需要工作一段时间才能达到稳定。 2.Hopfield神经网络 Hopfield网络是神经网络发展历史上的一个重要的里程碑。由美国加州理工学院物理学家J.J.Hopfield 教授于1982年提出，是一种单层反馈神经网络。Hopfield神经网络是反馈网络中最简单且应用广泛的模型，它具有联想记忆的功能。 Hopfield神经网络模型是一种循环神经网络，从输出到输入有反馈连接。在输入的激励下，会产生不断的状态变化。 反馈网络有稳定的，也有不稳定的，如何判别其稳定性也是需要确定的。对于一个Hopfield 网络来说，关键是在于确定它在稳定条件下的权系数。 下图中，第0层是输入，不是神经元；第二层是神经元。
移动社会网络的用户访问模型及应用研究(可编辑)
移动社会网络的用户访问模型及应用研究 分类号 !殴塑!垒 重庆邮电大学硕士学位论文 Modelof mobile 英文题目visiting People's 璺Q璺i垒!坠璺鲤Q￡k垒塾堕i!璺垒卫卫!i￡垒鱼Q望 论．文提交日期
至Q!墨!鱼!鱼论文答辩日期幽．氯25 日 年月 独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研 究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人 已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得重庆邮电太堂或其他教育机构 的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已 在论文中作了明确的说明并表示谢意。
学位论文作者签名：声辱、 签字醐：弦f，年厂月下 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解有关保留、使用学位论文的规 重迭邮电盔堂 定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅 和借阅。本人授权可以将学位论文的全部或部分内容编入有关 重废由＆电太堂 数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、
汇编学位论文。 保密的学位论文在解密后适用本授权书 刷程名． 沁 学位敝作者答名：膨 、像 签字吼矽f；年岁月叶日 签字吼邳年多月下 摘要 摘要
移动社会网络兼具移动属性与社会属性，具有轻量级、移动性、一站式平台服 务、贴近用户及基于位置服务的特性，呈现出良好的发展态势，有着广阔的用户市 场与盈利空间。针对移动社会网络的学术研究，尤其是用户网络行为方面的研究对 于其网络优化、业务营销推广、用户行为预测及网络安全等具有难以估量的价值。 移动社会网络在近几年才开始发展，其网络架构、通信流程、用户访问模式、 内容资源及相关业务应用等都与传统的Intemet社会网络存在很大的差别，其用户 群体行为规律与流量特性也存在较大差异。目前关于传统社会网络的用户与网络行 为的研究相对成熟，而关于移动社会网络的用户与网络行为的研
计算机网络 局域网参考模型
计算机网络局域网参考模型 20世纪80年代初期，美国电气和电子工程师协会（Institute of Electrical and Electronics Engineers）成立了IEEE 802委员会，他根据局域网自身的特征，并在参考开放式系统互联参考模型（OSI/RM）后，提出了局域网的参考模型（LAN/RM），从而制定出局域网的体系结构。 按照IEEE 802标准，局域网的体系结构由物理层（Physical layer）、介质访问控制子层（Medium Access Control Sublayer，MAC）和逻辑链路控制子层（Logical Link Control Sublayer，LLC）三个层次构成。在这三个层次中，其物理层（Physical layer）对应OSI/RM参考模型中的物理层，介质访问控制子层（MAC）与逻辑链路控制子层（LLC）共同对应OSI/RM参考模型中的数据链路层，其对应关系如图7-1所示。 OSI参考模型 局域网参考模型 图7-1 局域网参考模型与OSI/RM间的关系 在OSI参考模型中，物理层的作用是处理机械、电气、功能和规程等方面的特性，确保在通信信道上二进制位信号的正确传输。其主要功能包括信号的编码与解码，同步前导码的生成与去除，二进制位信号的发送与接收，错误校验（CRC校验），提供建立、维护和断开物理连接的物理设施等功能。局域网参考模型的物理层与OSI参考模型中的物理层相对应，它包括以下功能： ●信号的编码与解码。 ●前导码的生成与去除（前导码只用于接收同步数据）。 ●比特的发送与接收。 在OSI/RM参考模型中，数据链路层的功能较简单，它负责把数据从一个节点可靠地传送到相邻的节点。在局域网中，由于多个站点共享传输介质，因此在节点之间传输数据之前要处理好由哪个设备使用传输介质的问题，所以数据链路层要有介质访问控制功能。又因为存在介质的多样性，所以必须提供多种介质访问控制方法。为此在局域网模型中，IEEE 802标准将数据链路层划分成为两个子层，即介质访问控制子层（MAC）和逻辑链路控制子层（LLC）。下面分别对让门进行介绍。 1．介质访问控制子层（MAC） 介质访问控制子层是构成数据链路层的下半部分，直接与物理层相邻。它为不同的物理介质定义了介质访问控制标准。其具有以下几方面的功能： ●在发送端，将数据封装成帧，其中包含有地址和差错检测等字段。
基于Hopfield神经网络识别0~9
基于Hopfield 神经网络的数字识别 原理简介： Hopfield 网络是有反馈的全互联型网络，其形式如图2所示，N 为神经元的数目，V 表示神经元的输入向量，U 表示输出向量，W 为神经元之间的权值。离散Hopfield 网络中每个神经元的输出只能取“1”或“-1”两种状态，各神经元的状态可用向量V 表示：V={v 1，v 2 ，…v n }。网络中各神经元彼此互相连接，即每个神经元将自己的输出通过连接权传给其它神经元，同时每个神经元接受其它神经元传来的信息。 图2 有反馈的全互联型网络 Hopfield 网络的稳定性是由能量函数来描述的，即对网络的每个状态发生变化时，能量函数E 随网络状态变化而严格单调递减，这样Hopfield 模型的稳定与能量函数E 在状态空间的局部极小点将一一对应。 设有N 个神经元构成的Hopfield 网络，其中第i 个和第j 个神经元节点状态分别记为vi 和vj ；w 是神经元i 和j 的连接权，θ为神经元i 的阈值。节点的能量可表示为： Ei=-(i i n i j ij v w θ-∑≠)v 则整个Hopfield 网络整体能量函数定义为： E=-i n i i j i n i j ij n i v v v w ∑∑∑=≠=+1121θ 设有N 个神经元构成的Hopfield 神经网络，第i 个神经元在t 时刻所接收的来自其它N-1个神经元输入信号的总和记为ui （t ），t+1时刻第i 个神经元的输出值vi （t+1）是符号函数作用于ui （t ）的某个阈值 时，该神经元将触发成兴奋状态。据此可知Hopfield 网络的运行规则为： （1） 在网络中随机地选择一个神经元； （2） 求所选神经元i （1≤i ≤N ）的输入总和 u i (t)= i i n i j ij v w θ-∑≠；
1-4_参考模型
第一章引言 参考模型
主要内容 ?为什么需要参考模型？?ISO-OSI参考模型 ?TCP/IP参考模型 ?两者的异、同
为什么需要参考模型/分层？ ?各层工作独立，层之间通过接口联系，降低协议工作的复杂程度 ?灵活性好，任何一层的改变不影响其它层 ?每层的实现技术可以不同，减少了实现的复杂度 ?易于维护，每层可以单独进行调试 ?便于标准化
如何分层？ ?分层原则：信宿机第n层收到的对象应与信源机第n层发出的对象完全一致。 ?典型分层模型： OSI七层模型 TCP/IP（DoD）四层模型
Network Processes to Applications Provides network services to application processes (such as electronic mail,file transfer,and terminal emulation )Application Presentation Session Transport Network Data Link Physical 765 4 3 2 1The 7 Layers of the OSI Model
Network Processes to Applications Insure data is readable by receiving system Format of data Data structures Negotiates data transfer syntax for application layer Application Presentation Session Transport Network Data Link Physical 765 4 3 2 1The 7 Layers of the OSI Model Data Representation
社会网络模型研究论析
社会学研究2004年第1期 社会网络模型研究论析 刘 军 Abstract:S ocial netw ork analysis is explicitly interested in the relationships am ong s ocial actors. F ocusing on structural variables,it opens up a field of data analysis and m odel building which is com pletely different from conventional s ocial statistical methods.S panning nearly seventy years of research,statistical netw ork analysis has witnessed three stages of m odels.Beginning from the late 1930s,the first generation of scholars(M oreno,K atz,Heider,etc.)studied the distribution of various netw ork statistics.The second stage began from the1970s and continued to the mid1980s.It dealt primarily with exponential family of probability distributions for directed graphs(p1m odel)under the vital assum ption of“dyad independence”.Relaxing this assum ption,Frank and Strauss(1986),Strauss and Ikeda(1990),Wasserman and Pattis on(1996)published their pathbreaking papers based on Markov’s random graphs m odels(p3m odel and its generalization:logit p3),which brought s ocial netw ork m odels to a new stage.It is an extremely flexible and com plete m odel dealing with all s orts of structural aspects of s ocial netw orks.This substantial“real”structural research should be em ployed to examine the relational essence of Chinese s ociety. “社会网络分析”(s ocial netw ork analysis)是西方社会学的一个重要分支,是国外从30年代末出现并在最近20多年得到重要发展的研究社会结构的最新方法和技术,也是一种全新的社会科学研究范式。它是在英国著名人类学家R.布朗对结构的关注中提出来的。但是,布朗所探讨的网络概念焦点在于文化是如何规定了有界群体(如部落、乡村等)内部成员的行为,而实际的人际交往行为要复杂得多(Wellman et al.,1988:21)。因此,为了深入理解布朗提出的“社会结构”概念,从30年代到60年代,在心理学(主要是移居美国的具有格式塔研究传统的德国社会科学家如K.勒温(Lewin)对群体结构的研究、J.莫雷诺(M oreno)开创的社会计量学研究以及F.海德(Heider)对社会态度、社会均衡的研究等)、社会学(莫雷诺等)、人类学(布朗、纳德尔等对社会结构的研究、梅奥等人对霍桑工厂的研究、英国曼彻斯特大学的巴恩斯、米歇尔等人的研究)以及数学(特别是欧拉开创的图论、代数模型研究)、统计学、概率论研究领域,越来越多的学者开始构建“社会结构”概念,认真思考社会生活的“网络结构”,各种网络概念(如中心性、密度、结构平衡性、结构均衡性、区块等)纷至沓来,“社会网络”一词渐渐步入学术殿堂。随后,社会网络分析的理论、方法和技术日益深入(参见Wasserman&Faust,1994;Scott,1991;Everett,2002),成为一种重要的社会结构研究范式。 1978年,国际网络分析网(I NS NA:http:ΠΠw w w.s https://www.360docs.net/doc/8e10672617.html,ΠprojectΠI NS NA)组织宣告成立,这标志着网络分析范式的正式诞生。此后,在网络分析的一些重要概念得到深化的同时,一些网络分析软件应运而生。社会网络研究基本上坚持如下重要观点:(1)世界是由网络而不是由群体或个体组成的;(2)网络结构环境影响或制约个体行动,社会结构决定二元关系(dyads)的运作;(3)行动者及其行动是互依的单位,而不是独立自主的实体;(4)行动者之间的关系是资源流动的渠道;(5)用网络模型把各种(社会的、经济的、政治的)结构进行操作化,以便研究行动者之间的持续性的关系模式;(6)规范产生于社会关系系统之中的各个位置(positions);(7)从社会关系角度入手进行的社会学解释要比单纯从个体(或者群体)属性角度给出的解释更有说服力;(8)结构方法将补充并超越个体主义方法;(9)社会网络分析最终将超越